Soft Computing

Istilah soft computing merupakan pelengkap dari hard computing yang merupakan komputasi berdasarkan ketidakpastian. Banyak yang bingung apa bedanya soft computing dengan artificial intelligent (AI). AI lebih dahulu muncul, merupakan metode komputasi berdasarkan simbol-simbol dan dikembangkan oleh bahasa pemrograman tertentu seperti prolog, lisp, clips, dan sejenisnya. Soft computing tidak jauh berbeda dengan AI dalam hal penerapan, tetapi dari sisi perhitungan tetap menggunakan notasi-notasi numerik hanya saja dengan algoritma-algoritma tertentu yang saat ini berkembang pesat antara lain: Fuzzy, ANFIS, Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma genetik dan yang terakhir Bayes. Karena berdasarkan algoritma tertentu maka bahasa pemrograman seperti C++, Java, Matlab dan sebagainya dapat digunakan dan tidak lagi dimonopoli oleh bahasa khusus AI.

Fuzzy yang dipelopori oleh Lutfi Askar Zadeh, pria keturunan Iran yang sempat mengenyam pendidikan di Rusia dan saat ini tinggal di Amerika Serikat merupakan dasar dari Soft Computing. Algoritmanya merupakan konversi dari numerik biasa yang diistilahkan dengan CRISP menjadi fungsi keanggotaan Fuzzy yang bersifat manusiawi (linguistik). Beberapa kritikus menanyakan mengapa fuzzy tetap menyandarkan pada aritmatika, sehingga munculah Fuzzy tipe-2 yang memasukkan unsur ketidakpastian.

Jaringan Syaraf Tiruan, yang merupakan metode yang dikembangkan oleh mcculloch – pitts merupakan algoritma yang berusaha meniru bentuk syaraf biologis makhluk hidup. Dengan konsep Neuron-nya disertai dengan bobot dan fungsi aktivasi merupakan terobosan dalam algoritma soft computing. Setelah sempat redup di tahun 70-an karena tidak sanggup menyelesaikan kasus serderhana seperti XoR, akhirnya algoritma ini marak diteliti kembali setelah Hopfield menemukan metode pembelajaran rambatan kesalahan (backprogragation error) yang sanggup mengeset bobot sesuai dengan target pembelajaran.

ANFIS yang merupakan singkatan dari Adaptive Neuro Fuzzy Inference System merupakan penggabungan dari Fuzzy dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Bedanya hanya pada rule yang dibentuk lewat mekanisme pembelajaran (learning). Di antara tiga metode pembuatan rule Fuzzy (Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto) hanya Sugeno yang secara efisien mampu diaplikasikan pada ANFIS.

Algoritma Genetik yang masuk dalam kategori Evolutionary Computing merupakan algoritma yang berusaha meniru sifat adaptive dari alam sekitar (mirip teori darwin) dimana organisme yang hidup saat ini adalah organisme terbaik yang berhasil unggul dibanding organisme lain yang sudah punah. Metodenya adalah membangkitkan sembarang bilangan, kemudian dievaluasi dengan fungsi objective dan jika kurang baik maka dimusnahkan, sedangkan yang baik, dikawin silangkan serta dimutasi sehingga menghasilkan individu baru yang lebih baik dari induknya. Operasi ini terus berlangsung hingga dihasilkan individu terbaik hasil dari kawin silang dan mutasi.

Bayes, pertama kali dimunculkan dalam bentuk Naive Bayes yang merupakan komputasi berdasarkan statistik probabilistik. Pengambilan keputusan berdasarkan dengan peluang terbesar di antara kandidat yang ada. Terkadang kondisi di lapangan sangat jarang dijumpai kondisi pasti antara A,B,C atau D, seperti pendeteksian penyakit, peramalan cuaca dan sebagainya. Oleh karena itu hasil dari metode bayes ini merupakan peluang terbesar dari suatu kondisi (tidak 100 % akurat).

Metode tersebut di atas terkadang digabungkan antara satu dengan lainnya untuk menghasilkan akurasi, kecepatan dan efisiensi dalam pengoperasiannya. Karena antara satu metode dengan metode lainnya memiliki kelemahan dan kelebihan masing-masing. Metode mana yang Anda gunakan semua ada di tangan Anda. Termasuk bahasa pemrograman yang menjadi pilihan Anda. Untuk saat ini saya sedang mengimplementasikan algoritma Soft Computing dalam bahasa Java, karena bahasa ini merupakan selain bahasa yang open source, banyak dipakai di peralatan, juga dapat berjalan di aplikasi berbasis Web yang saat ini sedang booming.

Rahmadya Trias Handayanto

Kendali On-off, PID dan Logika Fuzzy

Akhirnya kita sampai pada sistem kontrol dengan Fuzzy atau sering disingkat Kendali Logika Fuzzy (KLF) yang dalam bahasa Inggrisnya Fuzzy Logic Controller .. (ga usah dicetak miring ya, soalnya orang asing pada protes, kok istilah asing ditulis miring, emangnya kita “miring”). Berbeda dengan ON-off yang dalam kondisi dua keadaan hidup dan mati (1 dan 0), pada KLF bisa berbagai kemungkinan, hidup, setengah hidup, dan mati (ada siswa yang bilang setengah mati ama setengah hidup beda).

Karena on-off hanya ada dua kemungkinan, panas atau belum, maka pada KLF perlu ditambah satu kemungkinan lagi yaitu kondisi sistem sudah mendekati panas atau belum, yang dalam hal ini diukur laju pergerakannya. Jika masih jauh dari panas maka heater diset maksimal dan jika sudah hampir panas diset panas rendah.

Blok Fuzzy Logic bisa dicari di simulink library (search saja). Set point suhu 30 deg dan heater harus memanaskan sistem. Berbeda dengan on-off, di sini heater terkoneksikan dengan KLF yang mengatur besar pemanasan heater. Berikut hasil running pada output (kiri) dan output pada fuzzy (kanan). Perhatikan sebelum masuk multiplexer, ada sensor laju/kecepatan perubahan panas.

Sistem diuji dengan masukan berbentuk pulsa sebesar plus minus dua derajat. Untuk melihat lebih dekat (detil) tinggal dobel klik pada scope. Beberapa sistem mungkin memerlukan gabungan antara on-off, fuzzy dan PID untuk meningkatkan kinerja sistem kontrol. Oleh karena itu peran switch sangat menentukan dalam mengarahkan sistem menggunakan PID, KLF atau hanya ON-OFF.

Rahmadya Trias Handayanto

Kendali On-off, PID dan Logika Fuzzy

Kontroler Proporsional, Integral dan Diferensial (PID) merupakan kontroler yang lebih baik dari on-off dalam menjaga sistem pada kondisi sesuai set point. Integral yang bersifat akurat tapi lambat diimbangi dengan diferensial yang cepat tetapi bergetar/bernoise. Perhatikan sistem di bawah ini, gunakan simulink Matlab untuk menggambarnya.

Kita masih menggunakan kasus yang sama yaitu sestem pemanasan dengan heater. Berbeda dengan on-off yang hanya menggunakan switch, PID membuat heater tidak dalam keadaan mati dan hidup saja. Coba bayangkan jika pesawat dalam menjaga ketinggiannya dalam mode auto pilot dengan kontol on-off, bagaimana jika setelah off tidak bisa on lagi?

Perhatikan respon sistem dengan kontroler PID di atas (Kiri On-off, kanan PID). Setelah simulink dijalankan. Tampak ada banyak perbaikan (Anda pasti memilih grafik yang kanan dari sisi overshoot error dan noise), tentu saja kepandaian meramu variabel-variabel P, I dan D sangat diperlukan oleh perancang sistem kendali. Untuk Kendali Logika Fuzzy (KLF) dibahas lain kali, ok.

Rahmadya Trias Handayanto

Kendali On-off, PID dan Logika Fuzzy

Sistem kendali yang sering dijumpai di industri bermaksud menjag sistem sesuai dengan kondisi yang diharapkan. Kondisi yang diharapkan itu dikenal dengan istilah set point. Berbeda dengan sistem servo (servomechanism) yang set point-nya bergerak cepat, sistem pengaturan set point-nya tidak terlalu sering berubah. Walaupun demikian kedua sistem itu memiliki prinsip kerja yang sama hanya penggunaannya saja yang berbeda.

Perhatikan sistem di atas. Anda sering menjumpainya. Kalau merasa tidak pernah menjumpainya berarti Anda tidak pernah menyetrika pakaian atau menyetrika tapi masih menggunakan setrika jaman dulu dengan arang yang ujungnya ada patung kecil ayam jago J. Perhatikan blok switch pada gambar di atas. Komponen itu bisa berupa kopel suhu pad sistem kalor atau pelampung pada sistem ketinggian air yang dipasaran sering disebut radar. Di bagian tengah switch (U2) merupakan kontrol. Jika diberi harga 5 maka apabila error saat itu masih di atas atau sama dengan 5 maka sistem akan menuju pemanas, sebaliknya bila sistem memiliki error di bawah 5 (berarti kondisi sesuai dengan harapan) maka heater mati, dan karena ada gangguan pendinginan udara luar, sekitar -10 maka suhu sistem akan turun. Bila penurunannya lebih dari 5 terhadap set point maka switch akan mengaktifkan heater dan pemanasan terjadi lagi. Jika simulasi dijalankan maka scope (output) akan menunjukkan respon serperti gambar berikut ini.

Hitung sendiri berapa overshoot, respon time dan variabel lainnya. Selamat mencoba ya, untuk PID dan KLF kita lanjutkan lain kali. Cao ..

Rahmadya Trias H

Hidden Layer Pada Jaringan Syaraf Tiruan

Dari dua jenis cara membuat Jaringan Syaraf Tiruan (JST), cara pembuatan dengan command window sebaiknya dilakukan jika Anda ingin membuat JST dengan beberapa hidden layer karea cara GUI (dengan nntool) tidak menyertakan hidden layer di dalamnya.

    Sesuai dengan namanya, JST bermaksud membuat sistem yang mirip syaraf biologis dengan suatu algoritma (ingat, syaraf tiruan dengan “y”, bukan saraf, itu lain lagi artinya J ). Jika kita punya data masukan dengan keluaran tertentu maka kita dapat mengajarkan ke JST sehingga apabila ada masukan yang berbeda, sistem akan mampu memprediksi keluarannya berdasarkan aturan yang dipelajari lewat mekanisme learning/training.

    Misal kita ingin mengajari JST pemangkatan. Tentu saja jika pemangkatan tidak perlu dengan JST, hard computing pun bisa. Tapi ini kita jadikan percobaan karena mudah dalam memverifikasikan hasilnya. Kenyataan di lapangan terkadang kita tidak menjumpai kasus yang memiliki formula matematis dalam menghitungnya misalnya tanda tangan, kita tidak dapat membuat formula matematis suatu tanda tangan.

    Buat suatu input = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; dan output = [1 4 9 16 25 36 49 64 81 100]; yang merupakan pangkat dari input. Untuk membuat JST dengan katakanlah dua hidden layer dengan masing-masing layer memiliki 30 neuron. Banyak istilah asing ya .. emang bikin pusing, neuron itu merupakan analogi yang dalam hal ini fungsi alih yang fungsinya meneruskan sinyal atau sebaliknya mematikan sinyal. Saatnya meramu JST, misal kita butuh neuron input sebanyak data masukan, 10 buah dan keluaran 10 buah.

Sengaja nih saya gunakan image, biar Anda belajar dengan mengetik langsung (tidak copy – paste). Baris pertama bermaksud mendefinisikan matriks masukan, dilanjutkan dengan keluarannya. Karena keluaran (diistilahkan dengan target) didefinisikan maka JST yang kita buat masuk kategori Supervised Learning (pembelajaran terpandu). Baris ketiga bermaksud membuat suatu jaringan syaraf tiruan dengan dua buah hidden layer, masing-masing 30 neurons dan input dengan 10 neurons. Sebenarnya parameternya ada banyak (lihat baris keempat), goal, epoch, dan lain-lain. Sebaiknya lihat help pada matlab dengan mengetik help newff. Di akhir script, JST yang kita buat akan melakukan proses learning.

Perhatikan gambar di atas, tampak dua buah hidden layer. Apakah hasilnya akurat? Tentu saja tidak, saya dan siswa-siswa saya terkadang berkali-kali meramu JST sehingga dihasilkan hasil yang optimal. Untuk mengujinya, lakukan perintah “sim”.

Lihat simulasi yang terakhir, ngaco kan? Masak 3 kwadrat = 61? Tambahkan jumlah Neuron di lapis tersembunyi (Hidden Layer). Menurut riset di jurnal-jurnal, hidden layer yang optimal itu satu saja, perlu diingat, makin banyak hidden layer, proses menjadi sangat lambat dan terkadang komputer Anda tidak sanggup memprosesnya sehingga muncul pesan “Out of Memory “. Coba ramu lagi, Cao ..

Rahmadya Trias Handayanto

Meditasi

Banyak buku yang membahas konsep meditasi. Banyak yang tidak menyukai meditasi terutama agama saya sendiri, Islam. Tetapi menurut saya sih, tidak apa-apa. Jika seluruh kewajiban sudah terpenuhi, sunnahnya juga sudah dijalankan, lalu apalagi? Dari pada korupsi, kolusi, embat sana embat sini, manipulasi dan sejenisnya, lebih baik meditasi. Tapi itu kan bid’ah (melakukan ritual/ibadah tanpa ada tuntunan rosul)? Oke – saya anggap olah raga saja deh, tidak ada hubungannya dengan Budha, wihara atau atribut-atribut lainnya, walaupun tidak fair juga sih dari sisi ilmiah, menggunakan suatu metode tapi tidak menyebutkan sumbernya. Sebagai orang Islam jika ada umat lain yang puasa dan sunat, misalnya, dan mereka tidak menganggap ide itu dari Islam, toh kita marah juga.

    Dari sisi latihan, memang duduk bersila dan mengamati objek yang muncul tanpa terlibat dan tanpa mengontrolnya langsung, itu seperti orang bertapa dan kurang kerjaan. Tapi saat kondisi meditatif tercapai, kesadaran akan meningkat. Tidak akan ada lagi KKN, penyimpangan atau penghalalan segala cara dan Insya Allah negara akan aman dan damai tanpa perlu ngotot, tak perlu pasal-pasal atau ayat-ayat maupun konferensi-konferensian. Meditasi sendiri tidak hanya dilakukan sambil duduk, jika sudah terlatih maka Anda bisa meditasi sepanjang waktu, sambil berkerja, mengasuh anak, ke pasar, mengajar, belajar dan sebagainya tanpa kehilangan kesadaran, karena menurut saya, tanpa kesadaran kita belum “a hundrad per cent human”.

Asyiknya Sidang Tugas Akhir

Selain mengajar dan meneliti, ternyata ada satu lagi aktivitas yang mengasyikkan sebagai dosen, yaitu menyidang tugas akhir / skripsi mahasiswa. Walau terkadang didapati mahasiswa yang kurang serius, ternyata banyak juga yang serius dan kreatif, terutama saat mengatasi permasalahan-permasalahan yang dihadapi. Periode yang lalu merupakan periode sidang tugas akhir/skripsi yang menurut saya menarik terutama saat peragaan alat robot. Permasalahan yang muncul ternyata bukan hanya masalah teknis saja, keuangan juga harus menjadi bahan pertimbangan.

 

Robot tampak bergerak timpang karena kurangnya motor penggerak kaki, sehingga mahasiswa menggunakan rangkaian penyambung antara kaki depan dengan belakangnya. Terlepas dari itu, ketekunannya menyelesaikan tugas akhir D3 patut diacungi jempol. Selamat.

Buku Penerapan Soft Computing dengan Matlab

Hasil dari tulis menulis di blog, terbit buku tentang penggunaan Matlab bersama pembimbing saya Dr. Prabowo Pudjo Widodo. Diterbitkan oleh penerbit: Rekayasa Sains.

Buku “Penerapan Soft Computing dengan MATLAB” membahas seluk beluk Soft Computing yang terdiri dari Fuzzy, ANFIS, Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma Genetik. Walaupun terasa materi yang dibahas sangat luas, tetapi penulis yakin dengan memanfaatkan software Matlab, pembaca akan mampu membuat aplikasi dengan basis Soft Computing yang canggih.

Setiap bab dimulai dengan teori dasar singkat dengan harapan pembaca dapat mengerti algoritma dasar Soft Computing yang digunakan dan diakhir bab diakhiri dengan studi kasus penerapannya dengan Toolbox Matlab. Pada buku ini digunakan Matlab atas dasar pertimbangan kemudahan dibanding dengan bahasa lainnya yang sejenis. Sebagai penopang utama Soft Computing, Fuzzy dibahas lebih rinci dibanding dengan yang lain.

Untuk mempermudah mempelajarinya, diharapkan pembaca sudah menginstal software Matlab dan mempraktekannya secara langsung saat membaca buku ini. Di bab terakhir diberikan contoh kasus pembuatan aplikasi lengkap dengan bantuan Graphic User Interface (GUI). Untuk mengatasi lisensi Matlab yang mahal, dipelajari juga teknik kompilasi script Matlab menjadi program executable yang dapat dijalankan di komputer lain yang tidak terinstal Matlab.

Karena baru saja terbit, mungkin di toko buku belum tersedia. Lebih baik pesan langsung ke penerbitnya secara on-line: http://biobses.com/judul-buku,310-penerapan_soft_computing_dengan_matlab.html

IELTS

We have already known TOEFL as Test of English as Foreign Language, but now The International English language Testing System is a standard of English as well. Instead of listening, structure and reading comprehension, IELTS devide the test into: Listening, Reading, Writing and Speaking. From zero to nine, the score of IELTS is average of that test sessions. For example, I’ve got 6.0 band (overall) that consist scores of Listening, Reading, Writing and Speaking: 5.5, 6.0, 6.0, and 6.0 consecutively.

The range between each band is only 0.5, so we never heard IELTS score 5.25. IELTS gave a name for each band 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 and 9 as:

          0. : Did not attempt the test

1. : Non User
2. : Intermittent User
3. : Extremely Limited User
4. : Limited User
5. : Modest User
6. : Competent User
7. : Good User
8. : Very Good User
9. : Expert User

The band 5.5 is called Nearly Competent User with word “Nearly”. If you want to study abroad, you must take IELTS Academic Test instead of General Test. For the social studies e.g. Law, Language, Nursery, Medical, Farmacy, and so on, you must reach band 7.0 in most universites, but for engineering sometimes band 5.5 is allowed, but becareful, the administrator also see the band for each sesion test. It is save if you got writing and speaking sessions at least 6.0 because some universities, e.g. University of Technology Sydney, gave the requirements IELTS band 5.5 but score for Writing and Speaking no less then 6.0.

Bongkar CVT

Setelah tiga tahun berjalan, akhirnya saatnya skywave-ku berganti v-belt dan roller. Harga keduanya lumayan mahal 145 ribu + 110 ribu. Terus terang, membongkar rumah v-belt (CVT) skywave cukup menjengkelkan karena selain mur baut yang berjumlah belasan, banyak bagian lain yang harus dilepas juga.

Sayang, setelah dipasang, CVT lupa dibersihkan sehingga masih terdengan “squeek” akibat sedikit selip pada v-belt saat torsi tinggi atau menerima kejuatan. Friends, ada yang bisa memberi saran, menyemprotkan cairan pembersih CVT (dijual bebas) tanpa melepas tutup CVT seperti pada MIO atau adiknya skywave (Skydrive) yang tinggal melepas atasnya saja L.

Workshop UNISMA

Maraknya berita walikota Solo yang menggunakan mobil rakitan SMK membuat saya berkunjung ke workshop Teknik Mesin Universitas Islam 45 Bekasi (UNISMA) yang berlokasi di belakang FKIP, walaupun masih dalam keadaan cuti tahunan. Beberapa fasilitas yang ada lumayan lengkap, baik untuk produksi, otomotif, ilmu bahan hingga laboratorium Disain. Berbeda dengan SMK yang mendapat bantuan dari pemerintah, UNISMA Bekasi menyediakan peralatan yang ada secara mandiri yang sebagian besar diperoleh dari hasil riset dosen maupun tugas akhir/skripsi para mahasiswa baik jenjang D3 maupun S1.

    Otomotif sebagai salah satu cabang teknik mesin yang paling banyak diminati mendapat perhatian penuh dari jurusan teknik mesin UNISMA Bekasi. Tersedia tiga mobil yang siap “diobrak-abrik” baik untuk praktikum maupun tugas akhir/skripsi. Selain itu tersedia pula mesin uji yang berteknologi terbaru (EFI) serta satu Gokart yang biasa digunakan mahasiswa untuk berbalap ria. Untuk membuat suatu inovasi, terpaksa dibutuhkan beberapa mesin produksi seperti bubut, las dan beragam alat uji misalnya uji kekerasan, tarik, dan sebagainya. Beberapa hasil modifikasi dapat dilihat di workshop dan beberapa di antaranya sudah dilombakan (lomba modifikasi).

    Untuk menghasilkan suatu produk baik barang jadi maupun modifikasi tentu saja diperlukan perencanaan baik berupa hitung-hitungan maupun gambar teknik. UNISMA menyediakan sejumlah komputer dengan teknologi terbaru (core i3 dengan vga hampir 2 Gb) disertai berbagai software pendukungnya seperti CATIA, Solidworks, AutoCAD, CFDesign, 3Dmax, dan lain-lain.

Salah satu keunggulan software disain sekarang adalah selain membantu membuat gambar teknik, ternyata ikut membantu dalam perhitungan dan pengujian. Sehingga untuk menguji suatu spesimen cukup diperlukan simulator Wind Tunnel tanpa menggunakan Wind Tunnel sungguhan. Tentu saja diperlukan latihan menggambar 3D yang saat ini sangat dibutuhkan oleh industri di sekitar UNISMA, dan kalau Anda mahir bisa diteruskan ke pembuatan Animasi yang sangan menarik.

Wilujeng Sumping .. 2012

Setelah terdengar terompet .. petasan .. hingar bingar musik. Sekarang hanya terdengar jangkrik dan hujan rintik-rintik. Hanya mengamati dan mendengar tanpa menghakimi .. karena suara hanyalah suara, batin yang hening dan tenang .. tak berusaha menyimpulkan. Caruk marut bangsa serta kekerasan yang merajalela .. tak boleh mempengaruhi jiwa.. yang sedang menjalani perannya. Hanya melakukan yang seharusnya dilakukan .. walaupun hanyalah setetes kebaikan. Karena mengingatkan sungguh berbeda dengan menyadarkan, maka dengan bekerja sepenuh hati yang sadar Insya Allah di tahun 2012 ini kedamaian dan kemajuan ada di mana-mana .. karena kita hidup di bumi yang sama dan memikul tanggung jawab yang sama sebagai wakil-Nya. Rahayu _/\_

ICACSIS 2011

I have presented some papers on International Conference, but it is the first time I submit the paper for ICACSIS 2011. This conference is about Computer Science and Information System that committed by Universitas Indonesia. The conference will be held at Mercure Hotel, Ancol, North Jakarta, Indonesia. Unfortunately, at that day, I will attend the IELTS Test in PPB UGM, so I asked the second writer, Mr Haryono to present our paper. I hope he will be able to present our paper without any mistakes and there is no problem about the language.

Our research is about real time network monitoring using artificial neural network of our hotspot area. The committee of ICACSIS 2011 said that our research is has a novelty and interesting, but there are so many grammar error. The important critics is about cross validation that I did not mention in our paper. The cross validation is a testing method that use some groups. Every group must be tested after training by other group and vice versa.

If you want to join this conference as a participant, you can attend this on 17 – 18 December 2011. It costs Rp. 200.000,00 and I think it is not expensive compared to the experience that you will get there, as many researcher from overseas will come and present their interesting paper.

Competitive Research Grant Presentation

Dikti does not support the Young Lecturer Research grant anymore, but it still supports the Competitive research grant. It is difficult to get this grant because we have to present our research proposal first. On 5 December 2011, I presented my research proposal at Educational University of Indonesia (UPI) Bandung. My Research Proposal has a title “The evaluation and optimation of gas station building in Bekasi by using genetic algorithm”.

There were two group who would present the proposal: Main group and Guiding group. My university was member of guiding group that must be guided by other universities. Our group consists of 17 universities. Every leader of research presented for about 10 minutes before asked more about her/his research proposal by the interviewer, Mr Anton and Mrs Nenden.

After waiting for about 45 minutes, I presented my research proposal in front of other participants. I must reduced my power point because every presenter only needed 10 minutes. I must waited two other speakers before asked with so many questions. The first interviewer asked me whether my proposal was for competitive or fundamental grant. I was very surprised when listened that question. Fortunately, after little explanation about the content of my research proposal, he said that it was only wrong title, not wrong proposal. The second interviewer, Mrs Nenden, only asked simple and easy question about what research that I have done. I explained about my last research such as attendance system, engineering calculation, and so on. When all participants finished, I was disappointed because my watch showed that I miss my train to Yogyakarta, but I was very happy when my wife phoned me and said if our tickets were bought back by our national train department.

My Lecturer Certification

Lecturer is not only a job but also a profession like lawyer, teacher, doctor, and so on. It needs a certification too. Lecturer like a doctor, a university can not directly make a doctor, as after graduate a medical student must get a liscence from the government in order to be a doctor. After a student graduate from university he/she can give a lecturer at some universities, but in order to be said a lecturer he/she must fulfill a minimum point. In Indonesia, a lecturer must have S2 degree with functional level lektor. Of course with S2 and functional level Asisten Ahli, someone is allowed to give a lecture but the goverment will not give a lecturer allowance.

It is not difficult to get lecturer certification in Indonesia. You only just follow the rule and do some activity you must do. That activity called lecturer work load. For some lecturer candidate, they feel difficult because doing research is a point that must be fulfill. Moreover, they also must doing a community service by using their skill. After you got S2 degree and functional level lektor, you only propose to your faculty and university for getting lecturer certification. Because of budget limit, the government give a quota for every universities. Thank’s god, the government give a chance to me at batch II in 2011, so I only take nine years to get a lecturer certification.