content:
Mau ikut main judi poker online? Gampang kok! Asal jangan bermain seenaknya saja. Tetap perhatikan aturan permainan dan bermain sesuai peraturan permainan.
Permainan judi ternyata menjadi salah satu permainan paling digemari dari dulu hingga sekarang. Hal ini karena memang permainan tersebut berbeda dengan permainan lainnya. Coba saja bayangan apa perbandingan antara keduanya. Bermain permainan lain tentu akan sangat menghibur siapa pun yang merasa bosan. Karena itulah fungsi dari permainan tersebut. Teta[I dengan anda bermain judi bukan hanya akan mendapatkan keuntungan berupa perasaan terhibur saja. Karena nyatanya ada hal jauh lebih menyenangkan dari itu dengan bermain judi para pemain bisa mendapatkan uang. Namun, jika ingin benar-benar mendapatkan uang harus bisa menjadi pemenang dulu. Pantas saja banyak orang ingin bergabung juga main judi karena memang banyak keuntungan bisa didapatkan dengan main judi. Untuk anda yang ingin bermain judi kini menjadi lebih mudah karena bisa dimainkan secara online. Contohnya untuk bermain judi poker tentu sekarang dapat dimainkan secara online.
baca juga :
Tips Ampuh Menemukan Situs Judi Poker Online Asli Juga Terpercaya
Namun, bagaimana pun juga judi waktu itu tidak seperti sekarang ini. Karena memang perudian di Indonesia dari dulu begitu dilarang. Karena dulu belum ada media online tentu untuk dapat bermain harus secara tradisional. Banyak dulu para pemain rela bermain di tempat tersembunyi supaya dapat bermain dengan aman. Namun, ada juga beberapa orang ketahuan sehingga bisa mendapatkan hukuman seperti di penjara. Dengan demikian, tentu permain judi pada waktu itu lebih sedikit dibanding saat ini.
Tetapi sebaiknya jangan perlu pikirkan lagi permainan judi pada waktu itu. Karena sekarang kini dapat bermain lebih aman juga nyaman. Untuk siapa pun ingin bergabung syaratnya hanya memiliki satu buah smart phone saja yang telah dilengkapi kuota. Setelah itu bisa langsung mengakses lalu bermain. Tetapi karena ini adalah permainan judi tentu ada beberapa aturan perlu dipatuhi dengan baik. Jika anda belum tahu apa saja peraturannya, yuk simak selengkapnya di bawah ini:
Calon pemain judi poker harus berusia 18 tahun
Bagi anda yang ingin bermain judi poker online ada aturan pertama harus dipatuhi. Aturan tersebut mengharuskan para pemainnya harus berusia minimal 18 tahun. Peraturan ini tentu telah tertulis di halaman situs tersebut sehingga tidak boleh dilanggar. Jika memang sudah cukup usia tentu sudah boleh gabung dan main. Tetapi jika memang belum, sebaiknya cari saja permainan lain yang tidak memandang usia.
Pemain poker harus mendaftarkan identitas yang akurat
Sesungguhnya sebelum bermain tentu pemain wajib mendaftarkan identitas untuk membuat akun. Jika dalam permainan lain mungkin hanya cukup dengan alamat email saja serta mengarang pun boleh. Tetapi justru di sini tidak diperbolehkan. Para pemain yang ingin gabung harus mendaftarkan email aktif serta rekening tabungan. Dan semuanya harus benar-benar akurat karena jika tidak tentu proses pembuatan akun tidak akan dikonfirmasi.
Menjaga rahasia akun judi poker dengan baik
Tambahan lagi, bermain game online lain pasti diperbolehkan untuk saling menukar akun dengan teman. Bukan hanya itu, karena ternyata boleh juga untuk memperjualbelikan akun tersebut. Tetapi ternyata di situs ini malah sebaliknya. Para pemain harus benar-benar menjaga akun tersebut dengan sangat baik.
Secara singkat, itulah tadi beberapa peraturan penting harus diikuti jika ingin bergabung dan main di situs judi poker online. Semoga dengan peraturan di atas siapa pun ingin main harus mematuhi peraturan di atas tadi serta menjadi pemain yang baik.


content:
**NOTE: This article is part of my upcoming book and is still written in Bahasa Indonesia. I will provide the English version as soon as possible **
Di jaman sekarang, gambar dan video digital ada di mana-mana. Ponsel yang ada di tangan hampir setiap orang modern saat ini bisa dengan mudahnya bisa mengambil foto dan sekejap mengirimkannya melalui jaringan nirkabel ke mana pun di dunia, termasuk melalui media sosial. Begitu juga dengan video digital yang saat ini bisa dibuat oleh siapapun bahkan oleh anak-anak, diunggah dan diunduh dengan bebas di platform video seperti Youtube. Kamera CCTV juga dengan rajin 24 jam sehari merekam aktivitas orang-orang di hampir semua tempat publik. Dunia telah dibanjiri oleh gambar digital.
Kita tahu bahwa perangkat lunak komputer pada umumnya tidak akan kesulitan untuk membuat index pencarian dokumen teks dalam jumlah yang besar sekalipun, namun untuk gambar digital tidak demikian. Agar dapat membuat index untuk pencarian gambar, perangkat lunak harus dapat terlebih dahulu “melihat” isi dokumen gambar dan menemukan obyek-obyek di dalamnya.
Bagi manusia, hal ini adalah hal yang bisa dilakukan secara naluriah dengan cepat. Kita tidak perlu waktu lama untuk bisa mengenali benda-benda yang ada dalam sebuah foto, atau wajah-wajah orang di dalam suatu video. Tidak demikian dengan komputer. Salah satu tantangan terberat membuat perangkat lunak komputer yang bisa mengenali obyek di dalam gambar adalah fakta bahwa hingga kini kita masih belum benar-benar bisa memahami (apalagi menirukan) bagaimana sesungguhnya cara kerja manusia mengenali obyek yang diterima oleh indera matanya.
Walaupun kemampuan manusia mengenali obyek masih menjadi misteri, sejak beberapa dekade terakhir berbagai metode pendekatan telah ditemukan dan teknologi untuk pengenalan obyek dalam gambar digital juga masih terus berkembang. Bila kita tertarik untuk menggeluti bidang ini, maka hampir pasti kita harus mempelajari suatu yaitu cabang ilmu yang disebut Computer Vision (CV). CV adalah upaya manusia membuat perangkat lunak komputer yang bisa mengenali obyek di dalam gambar digital. Ini berbeda dengan metode image processing (pengolahan citra) yang biasa dimanfaatkan untuk memanipulasi gambar digital, namun tidak bertujuan memahami isi gambar.
Sebagai sebuah cabang ilmu, CV banyak beririsan dengan Machine Learning. Beragam algoritma Machine Learning yang sudah kita bahas di buku ini juga tidak sedikit dipergunakan di dalam CV. Serupa dengan metode supervised learning lainnya, CV dalam penggunaan praktis juga memerlukan proses training.
OpenCV
Dalam bab ini, kita akan mencoba membuat penerapan praktis CV untuk mengambil informasi dari gambar diam dan gambar bergerak atau video. Untuk itu kita akan memanfaatkan OpenCV, sebuah library open source yang menyediakan banyak fungsi CV yang menarik untuk dieksplorasi. OpenCV dapat dipakai dengan beragam bahasa pemrograman seperti C++, Java, Perl dan tentu saja bahasa favorit kita yaitu Python.
OpenCV dapat diunduh dengan bebas dari situs https://opencv.org. Instruksi untuk instalasi tersedia di sana. Bila Anda mempergunakan Anaconda, prosesnya instalasinya juga mudah. Caranya dengan menjalankan perintah di bawah ini di sebuah terminal (pastikan Anda tersambung ke internet):
conda create -name ComputerVision python=3.7
conda install -c menpo opencv
source activate ComputerVision
Perhatikan bahwa contoh di atas mempergunakan Python versi 3.7, gantilah dengan versi Python yang terpasang di komputer Anda apabila berbeda.
import cv2
Setelah itu kita bisa memakai OpenCV di program python kita dengan mengimpornya:
Bila tidak ada pesan error, artinya Anda sudah siap untuk mengikuti pembahasan selanjutnya, yaitu pendeteksian obyek dalam gambar digital yang akan kita coba bangun sebagai sebuah contoh kasus.
Pendeteksian Wajah
Anda pasti pernah mengalami ketika Anda mengunggah foto di platform media sosial misalnya Facebook, secara otomatis Facebook akan membuat tanda gambar kotak di wajah-wajah orang yang muncul di foto tersebut dan menawarkan kepada Anda untuk men-tag-nya sebagai teman-teman Anda. Ini adalah contoh penerapan nyata Machine Learning untuk facial detection (pendeteksian wajah). Lebih jauh lagi, Facebook juga menerapkan facial recognition (pengenalan wajah) sehingga bisa menampilkan nama-nama teman-teman Anda yang ada di dalam sebuah foto.
Di bab ini kita akan mencoba untuk membuat sebuah program untuk memecahkan tantangan yang pertama yaitu pendeteksian wajah. Sebuah file gambar (dalam format JPEG atau PNG) akan dibaca oleh program dan kemudian semua wajah yang muncul di gambar akan ditandai dengan simbol kotak. Untuk program kedua kita akan mempergunakan video sebagai input program.
Program kita bertujuan melakukan pendeteksian – bukan pengenalan – sehingga kita belum mempedulikan siapa pemilik wajah yang ada di dalam gambar. Proses deteksi akan menghasilkan lokasi koordinat tempat wajah (atau wajah-wajah) yang berhasil dideteksi. Seterusnya terserah kita untuk melakukan proses lebih lanjut, misalnya untuk dilakukan pengenalan siapa individu yang wajahnya muncul di gambar.
Ada beberapa metode untuk pengenalan obyek di dalam gambar, salah satunya adalah algoritma pengenalan obyek berbasis Haar Cascade (diambil dari nama ahli matematika dari Hongaria, Alfred Haar). Algoritma Haar Cascade akan dipergunakan dalam contoh program kita sebagai classifier, yaitu suatu bentuk khusus dari predictive model untuk klasifikasi. Tidak hanya untuk wajah, obyek yang dicoba dikenali bisa berupa anggota tubuh lain (misal hidung, mata, mulut) atau benda apapun asalkan kita bisa menyediakan training dataset-nya.
Algoritma ini ditemukan oleh dua orang periset bernama Paul Viola dan Michael Jones yang dituangkan dalam paper ilmiah mereka di tahun 2001, sehingga seringkali algoritma ini disebut juga dengan algoritma Viola-Jones. Mereka memberikan ide yang bertujuan untuk menghasilkan metode pendeteksian obyek yang cepat sehingga cocok untuk penggunaan secara real-time. Algoritma ini bisa dipakai untuk mengenali beragam obyek, namun face detection memang merupakan fokus utamanya.
Pembahasan detail mengenai teori dan cara kerja algoritma pendeteksian obyek berbasis Haar Cascade berada di luar lingkup artikel ini, namun secara singkat perlu dipahami bahwa algoritma memerlukan training dataset berupa sampel positif (gambar obyek yang ingin dideteksi, dalam kasus kita adalah wajah orang) dan sampel negatif (tidak berisi gambar obyek yang ingin dideteksi).
OpenCV menyediakan fasilitas untuk memuat file dalam format JPG atau PNG beserta label lokasi obyek di dalam gambar untuk dijadikan training dataset. Agar algoritma dapat bekerja efektif, sampel positif dan negatif untuk training dataset harus tersedia dalam jumlah yang besar, ratusan bahkan ribuan gambar. Adapun begitu, untuk keperluan pendeteksian wajah, kabar baiknya adalah kita tidak harus membuat training dataset sendiri, karena OpenCV sudah menyediakan training dataset yang bisa langsung dipakai. Kita akan bahas ini kemudian.
Bagaimana caranya agar komputer bisa mengenali gambar? Kita tentu sudah memahami bahwa gambar digital sebenarnya adalah sekumpulan titik yang disebut pixel. Satu file gambar digital bisa memiliki jutaan pixel yang disusun dalam baris dan kolom layaknya sebuah tabel. Sebuah gambar yang dihasilkan oleh sebuah kamera digital dengan resolusi standar 1920 x 1080 memiliki lebih dari dua juta pixel. Gambar dengan resolusi yang sangat tinggi bisa memiliki sampai 30 juta pixel.
Karena komputer hanya bisa bekerja dengan angka, maka setiap pixel harus diwakili oleh sebuah angka. Angka ini menunjukkan intensitas cahaya yang biasanya berada dalam jangkauan nol hingga 255, dengan angka nol berarti gelap total atau hitam. Untuk gambar berwarna, ada tiga angka seperti ini untuk setiap pixel, masing-masing mewakili komponen warna merah, hijau dan biru (sering disebut RGB, red-green-blue). Adapun begitu, algoritma pengenalan obyek tidak memerlukan informasi warna, sehingga kita kesampingkan dulu hal ini. Gambar berwarna justru harus terlebih dahulu diubah menjadi gambar tanpa warna (sering disebut grayscale).
Tentunya tidak efisien bila jutaan pixel harus diolah secara satu per satu. Itu sebabnya cara kerja algoritma pengenalan obyek adalah dengan mengolah sekumpulan pixel yang membentuk elemen gambar seperti garis, sudut-sudut, atau bentuk-bentuk lain. Inilah yang dijadikan feature bagi proses training.
Bila kita perhatikan sebuah gambar wajah, wilayah di sekitar mata nampak lebih gelap dibanding wilayah sekitar pipi. Begitu juga batang hidung nampak lebih cerah dibandingkan wilayah sekitar mata. Angka-angka intensitas cahaya dalam gabungan beberapa pixel bila dikumpulkan dengan ciri lainnya bisa dipakai sebagai feature untuk pengenalan wajah.
Memproses File Gambar
Di bagian ini kita akan membuat program demonstrasi deteksi wajah dengan masukan sebuah file gambar dalam format JPEG atau PNG. Langkah pertama adalah impor modul OpenCV (versi yang digunakan buku ini adalah versi 2.4).
Selanjutnya kita buka sebuah file JPEG atau PNG dengan perintah imread() dari OpenCV. Anda bisa mempergunakan gambar apa saja yang berisi setidaknya satu gambar wajah seseorang. Untuk contoh kali ini, kita pergunakan foto almarhum Presiden Soeharto yang diperoleh dari Wikipedia. Foto ini harus diubah menjadi grayscale dengan fungsi cvtColor() karena seperti sudah disinggung sebelumnya, algoritma pengenalan obyek tidak memerlukan informasi warna:
import cv2 as cv
foto = cv.imread('presiden1.jpg')
foto_gray = cv.cvtColor(foto, cv.COLOR_BGR2GRAY)
Sebelum melangkah lebih jauh, kita uji terlebih dahulu dengan menampilkan foto grayscale ini ke layar. Ini dilakukan dengan perintah imshow(). Fungsi waitKey() perlu ditambahkan untuk membuat program menunggu pengguna komputer menekan sembarang tombol keyboard agar program tidak langsung berakhir. Fungsi destroyAllWindows() dipanggil untuk mengakhiri program dan membersihkan layar dari semua window di layar.
cv.imshow("Foto", foto_gray)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
Setelah foto siap, langkah berikutnya adalah kita aktifkan class pendeteksi obyek, yang di dalam OpenCV diberi nama CascadeClassifier. Seperti kita ketahui, pendeteksian wajah memerlukan training dataset berupa sebuah file XML. Untungnya, di dalam paket OpenCV telah tersedia training dataset standar yang berisikan ribuan sampel-sampel wajah yang bisa kita pakai. Ini cukup untuk eksperimen pertama kita di sini, adapun demikian training dataset ini tidak sepenuhnya lengkap dan tidak selalu berhasil mendeteksi wajah orang misalnya dari ras atau suku tertentu yang belum ada sampelnya. Dalam kasus seperti itu, kita harus membuat training dataset sendiri. Ini akan kita bicarakan di bagian lain artikel ini.
Training dataset standar yang disediakan OpenCV berada di file bernama haarcascade_frontalface_alt.xml. Lokasi file XML ini ada di folder /data/haarcascades/ di tempat Anda memasang OpenCV di komputer Anda (bila tidak bisa ditemukan, file XML ini juga bisa diunduh dari situs OpenCV). Perintah berikut akan memuat CascadeClassifier ke dalam variabel cc_wajah dengan menyertakan file XML yang disebut di atas:
cc_wajah = cv.CascadeClassifier('/data/haarcascade_frontalface_alt.xml')
if cc_wajah.empty():
    raise IOError('File XML tidak ditemukan!')
Pastikan bahwa file XML bisa sudah ada dan bisa diakses, sebab bilamana tidak, program akan berhenti dengan pesan error file tidak bisa ditemukan. Pada titik ini kita sudah siap untuk menjalankan pendeteksian wajah. Kita panggil method/fungsi detectMultiScale dengan memasukkan foto grayscale yang sudah kita persiapkan sebelumnya:
hasil = cc_wajah.detectMultiScale(foto_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbor=5)
Apa arti parameter scaleFactor=1.1 di atas? Ini adalah konstanta yang bila kita ubah, apabila semakin tinggi angkanya maka proses deteksi akan lebih cepat namun demikian melemahkan kehandalannya (semakin kecil kemungkinan deteksi berhasil). Secara umum, Anda bisa bereksperimen dengan mengubah-ubah angka ini dari 1,0 hingga 3,0 dan perhatikan efeknya terhadap akurasi dan kecepatan proses deteksi.
Parameter kedua yaitu minNeighbor=5 juga menentukan akurasi deteksi. Semakin rendah nilai ini, semakin besar kemungkinan obyek yang bukan wajah dideteksi sebagai wajah (false positive yang tinggi), sebaliknya bila nilainya tinggi, semakin besar kemungkinan ada wajah lolos dari deteksi (false negative yang tinggi). Anda bisa bereksperimen dengan angka ini untuk mendapatkan akurasi yang sesuai.
Setelah perintah di atas dijalankan, akan terbentuk sebuah List (variabel hasil) yang berisi kumpulan wajah yang berhasil terdeteksi di dalam gambar. Bila program tidak berhasil mendeteksi adanya waja, variabel hasil akan kosong. Mari kita lihat isinya, apakah kosong atau berisi nilai:
print(hasil)
[[137 106 177 177]]
Terlihat bahwa proses deteksi wajah telah berhasil dan tidak kosong. Karena variabel hasil adalah sebuah List, dari sini kita bisa menghitung ada berapa orang yang wajahnya terdeteksi di dalam gambar dengan menampilkan jumlah elemen dalam List:
jumlah_wajah = len(hasil)
print("Terdeteksi", jumlah_wajah, "orang di dalam gambar")
Untuk setiap obyek (wajah) yang terdeteksi, akan diwakili oleh empat angka (posisi sumbu x, posisi sumbu y, lebar dan tinggi) yang membentuk wilayah berupa persegi panjang di dalam gambar. Keempat angka ini bisa kita ambil dari List sebagai variabel x,y, w dan h, kemudian kita visualkan berupa persegi panjang dengan bantuan fungsi rectangle() yang disediakan OpenCV.
x =(hasil[0][0])
y =(hasil[0][1])
w =(hasil[0][2])
h =(hasil[0][3])
cv.rectangle(foto, (x,y), (x+w,y+h), color=(0,255,0), thickness=6)
Hasil deteksi wajah selain ditampilkan ke layar dengan fungsi imshow() juga disimpan ke sebuah file dengan fungsi imwrite(). Agar program tidak langsung berakhir, fungsi waitKey() dipergunakan untuk menunggu pengguna komputer menekan sembarang tombol di keyboard sebelum program berlanjut ke perintah selanjutnya. Fungsi destroyAllWindows() membersihkan memori layar dengan menutup semua window. Bila program berikut dijalankan, hasilnya akan muncul di layar:
cv.imshow("Foto", foto)
cv.imwrite('hasil_deteksi.jpg', foto)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
Program kita sukses mendeteksi wajah Presiden Soeharto. Perhatikan bahwa parameter thickness=6 menentukan tebal garis (bila Anda rasa garis kotak terlalu tebal, angka ini bisa dikurangi). Parameter color=(0,255,0) menghasilkan kotak berwarna hijau karena ketiga angka tersebut mewakili nilai warna RGB dengan R (red) = 0, G (green) = 255 dan B (blue) = 0. Anda bisa ubah warna ini misalnya menjadi warna merah dengan membuat R=255, G=0 dan B=0.
Contoh gambar di atas hanya berisikan wajah satu orang saja. Bagaimana bila ada lebih dari satu orang di dalam gambar? Seperti sudah dijelaskan sebelumnya, variabel hasil adalah sebuah List yang berisi seluruh wajah yang berhasil dideteksi. Agar lebih jelas, kita ganti file gambar dengan gambar berisi lebih dari satu orang. Kita ambil foto lain sebagai contoh yang berisikan tokoh-tokoh penting (foto dapat diunduh dari lokasi ini).
Sebelum kita lanjutkan, program harus diubah dengan mempergunakan for-loop untuk mengakses semua informasi wajah dari List yang dihasilkan oleh proses deteksi, kemudian masing-masing ditandai dengan gambar kotak:
import cv2 as cv
cc_wajah = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
if cc_wajah.empty():
   raise IOError('File XML tidak bisa ditemukan!')
foto = cv.imread('tokoh1.jpg')
foto_gray = cv.cvtColor(foto, cv.COLOR_BGR2GRAY)
hasil = cc_wajah.detectMultiScale(foto_gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
print("Terdeteksi ", len(face_rects), " orang di dalam gambar:")
for (x,y,w,h) in hasil:
    cv.rectangle(foto, (x,y), (x+w,y+h), color=(0,255,0), thickness=5)
cv.imshow('Deteksi Wajah', foto)
cv.imwrite('hasil_deteksi.jpg', foto)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
Video
Agar lebih menarik lagi, kita akan mencoba membuat program yang melakukan proses deteksi wajah dengan masukan berupa video, sehingga proses deteksi berjalan terus tanpa henti. Untuk mudahnya, kita akan mempergunakan webcam yang hampir selalu ada di setiap laptop. OpenCV menyediakan class untuk menangkap video yaitu VideoCapture(). Webcam diwakili oleh angka nol sebagai parameter saat mengaktifkan kelas ini.
Secara garis besar tidak ada perubahan pada program Python yang sudah kita buat, hanya kita ganti masukan gambar dari pembacaan file menjadi pembacaan video yang dilaksanakan oleh fungsi read() di dalam suatu while-loopyang menangkap satu frame di setiap iterasi dan diulang terus. Agar program dapat kita hentikan, user bisa menekan tombol ESC (kode 27) untuk membuat program keluar dari while-loop tersebut.
Satu catatan penting adalah untuk menulis dan menjalankan program ini disarankan tidak mempergunakan Jupyter Notebook, namun mempergunakan Python interpreter seperti IPython karena fungsi video sulit ditampilkan di Jupyter Notebook.
import cv2 as cv
cc_wajah = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
if cc_wajah.empty():
    raise IOError('File XML tidak bisa ditemukan!')
webcam1 = cv.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = webcam1.read()
    frame = cv.resize(frame, None, fx=0.8, fy=0.8, interpolation=cv.INTER_AREA)
    frame_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    hasil = cc_wajah.detectMultiScale(frame_gray, 1.1, 5)
    for (x,y,w,h) in hasil:
        cv.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 5)
    cv.imshow('Face Detection', frame)
    tombol = cv.waitKey(1)
    if tombol == 27:
        break
webcam1.release()
cv.destroyAllWindows()
Perhatikan bahwa kita menambahkan fungsi resize() dengan tujuan memperkecil ukuran gambar video menjadi 80% saja. Anda bisa ubah nilai ini sesuai kebutuhan.
Anda juga bisa mengganti webcam dengan file video, atau bisa juga dengan kamera IP / CCTV sebagai sumber video. Syaratnya, kamera tersebut mendukung protokol streaming RSTP atau HTTP. Dalam buku ini penulis mempergunakan kamer IP merk “TP-Link” yang bisa diakses melalui HTTP. Untuk itu kita ganti panggilan ke VideoCapture() dengan alamat IP dari kamera yang ingin kita akses, seperti contoh di bawah ini:
webcam1 = cv.VideoCapture('http://admin:pwd@192.168.1.112/?action=stream')
Melatih Pengenalan Obyek
Tidak terbatas pada pendeteksian wajah, kita bisa melatih CascadeClassifier dengan obyek-obyek lain, misalnya logo, mobil, hewan dan sebagainya. Syaratnya, kita harus menyiapkan training dataset berupa sebanyak-banyaknya sampel positif berupa gambar obyek yang ingin kita deteksi dan juga sebanyak-banyaknya sampel negatif.
Untuk keperluan training, OpenCV menyediakan dua program yaitu opencv_createsamples dan opencv_traincascade. Keduanya ada di folder tempat OpenCV dipasang di disk Langkah pertama dalam proses training adalah memanfaatkan program opencv_createsamples untuk menghasilkan sampel positif berbentuk file berekstensi .vec yang kemudian dipergunakan untuk training oleh program opencv_traincascade.
Sampel positif yang diperlukan harus mencakup berbagai variasi posisi, sudut kemiringan, atau variasi latar belakang. Ini diperlukan untuk memperkuat kemungkinan pendeteksian berhasil.
Kita ingat bahwa algoritma berbasis Haar Cascade memanfaatkan perbedaan intensitas cahaya di dalam gambar sebagai dasar penentuan feature. Oleh karena itu gambar sampel obyek yang kita persiapkan haruslah obyek yang memang memiliki banyak sudut atau lekukan yang kontras perbedaan intensitas terang-gelapnya. Gambar yang sedikit garis kontrasnya, terlalu terang atau terlalu gelap akan kurang baik dijadikan sampel.
Semua file gambar yang berisi sampel positif harus didaftarkan dalam sebuah file text, yang berisikan semua file JPEG atau PNG beserta informasi lokasi obyek dalam gambar (berupa wilayah kotak persegi empat). File text tersebut isinya berformat sebagai berikut:
Contohnya kita buat sebuah file bernama obyek1.txt yang isinya seperti di bawah:
Penentuan lokasi wilayah kotak memang memerlukan proses manual, biasanya dengan perangkat pengolah gambar. Di sinilah diperlukan tenaga dan waktu yang tidak sedikit.
Bila sampel sudah siap, program opencv_createsamples bisa dipanggil dengan menyertakan parameter seperti berikut:
opencv_createsamples -info obyek1.txt -w 50 -h 50 -vec obyek1.vec
Parameter pertama -info menentukan file yang berisikan informasi sampel positif yang sudah kita buat. Parameter -w dan -h menentukan lebar dan tinggi sampel (dalam pixel). Keluaran program ini adalah file obyek1.vec yang berformat biner, dan akan dipergunakan untuk proses training.
Setelah sampel positif didapatkan, berikutnya kita harus persiapkan juga sampel negatif. Cara yang paling tepat adalah mempergunakan gambar yang persis dengan sampel positif namun obyek yang kita hendak deteksi dihilangkan dari gambar. Bila kita ingin mendeteksi buah apel di meja, maka sampel positifnya adalah foto meja beserta buah apel, sedangkan sampel negatifnya adalah meja tanpa buah apel.
Selain itu ada aturan tidak baku yaitu jumlah sampel negatif harus lebih banyak dari sampel positif, setidaknya dua kali lipat lebih banyak. Bila ada 1.000 sampel positif, maka perlu disediakan setidaknya 2.000 sampel negatif.
Semua file gambar sampel negatif harus diletakkan di satu folder terpisah, dan nama-namanya didaftarkan dalam sebuah file text. Karena tidak ada obyek yang perlu dikenali, maka kita tidak perlu menentukan wilayah persegi empat seperti di sampel positif.
Proses training dilakukan dengan memanggil program opencv_traincascade, dengan parameter seperti berikut ini:
opencv_traincascade -data /home/diosk/samples -vec obyek1.vec -bg neg-filepaths.txt -precalcValBufSize 2048 -precalcIdxBufSize 2048 -numPos 100 -numNeg 1000 -nstages 20 -minhitrate 0.999 -maxfalsealarm 0.5 -w 20 -h 20 -nonsym -baseFormatSave
Parameter -data menentukan folder tempat file sampel berada. Parameter -numPos adalah jumlah sampel positif (dalam contoh ini ada 100) dan -numNeg adalah jumlah sampel negatif (dalam contoh ini ada 1000). Parameter lainnya dapat diubah-ubah dengan eksperimen untuk mendapatkan hasil terbaik. Hasil keluaran program ini adalah sebuah file bernama cascade.XML yang kemudian bisa dipakai untuk program pendeteksian.
Membuat training dataset memang sebuah proses yang tidak ringan, karena umumnya diperlukan ratusan hingga ribuan sampel positif dan negatif. Mengerjakannya dengan tangan satu-per-satu akan memerlukan waktu sangat lama. Ada trik sederhana yaitu mempergunakan kamera video untuk merekam obyek yang sama dari berbagai sudut dan pencahayaan, kemudian dengan perangkat lunak video editor kita ambil frame yang diperlukan. Dengan cara ini, kita bisa mendapat puluhan bahkan ratusan sampel positif dalam sekali pengambilan gambar.
Kesimpulan
Computer Vision adalah cabang ilmu yang masih terus berkembang dan sangat menarik untuk dipelajari. Selain Haar Cascade, ada classifier lain yang cukup sering dipergunakan yaitu Local Binary Pattern (LBP). Berikut adalah perbandingan keunggulan dan kelemahan masing classifier:
Teknologi pendeteksian dan pengenalan wajah meskipun terus berkembang, penerapannya di dunia nyata sering mendapat sorotan tajam karena rentan disalahgunakan. Tidak seperti teknologi pengenalan biometrik lain misalnya sidik jari, pengenalan wajah bisa dilakukan dari jauh tanpa kontak fisik, tanpa seijin orang yang sedang diidentifikasi.
Bayangkan bila wajah Anda ditangkap kamera di jalanan dan perusahaan periklanan tertentu memanfaatkan identitas Anda untuk mengirimkan iklan tanpa ijin Anda. Kepolisian bisa menangkap seorang warga atas tuduhan kriminal berdasarkan pengenalan wajah yang dihasilkan komputer, yang kita tahu belum 100% akurat. Dalam kasus yang lebih ekstrim, Pemerintah China dikabarkan mepergunakan teknologi ini untuk keperluan politis, misalnya mengawasi etnik minoritas tertentu di wilayahnya. Itu sebabnya Microsoft di bulan Juni 2019 menghapus jutaan file wajah dari databasenya yang bernama MS-Celeb atas dasar kurangnya regulasi pemerintah yang mengatur penggunaan teknologi facial recognition.
Computer Vision memang bidang yang menarik untuk didalami, adapun begitu kita harus memanfaatkannya dengan penuh kehati-hatian. Pastikan kita tidak mengganggu privacy orang lain ketika kita memanfaatkan identitasnya untuk keperluan pembuatan model Machine Learning.
Posted on January 21, 2020 July 6, 2020
Belajar dari Data
January 2020 | Dios Kurniawan
**NOTE: This article is part of my upcoming book and is still written in Bahasa Indonesia. I will provide the English version as soon as possible **
Sadarkah kita bahwa di masa kini, setiap langkah manusia modern dalam kesehariannya selalu meninggalkan digital footprint (jejak digital) di mana-mana? Di dunia yang serba digital saat ini, banyak aspek kehidupan kita dalam aktivitas sehari-hari yang telah direkam ke dalam sistem komputer. Bank menyimpan data transaksi perbankan Anda, toko-toko online menyimpan sejarah belanja Anda, jaringan telepon selular mencatat kemana saja Anda pergi, media sosial mencatat interaksi Anda dengan teman Anda, apa yang Anda bicarakan dan Anda sukai, layanan music streaming mencatat jenis lagu selera Anda, ojek online mencatat perjalanan dan pesanan makanan Anda, dan seterusnya. Suka tidak suka, data tentang kehidupan Anda berceceran di mana-mana.
Salah satu yang menjadi pencetus begitu banyaknya data yang dihasilkan manusia adalah ponsel pintar. Dengan semakin luasnya penggunaan ponsel pintar yang selalu tersambung ke internet, semakin tinggi pula intensitas manusia dalam menghasilkan data. Sebuah laporan riset yang dikeluarkan oleh DOMO[2] menyebutkan bahwa di tahun 2020 rata-rata setiap manusia di bumi menghasilkan data sebesar 1,7 MB per detik. Kelihatannya kecil, tapi jangan lupa, ada 86,400 detik dalam sehari dan ada tujuh milyar lebih manusia di bumi!
Tidak hanya dihasilkan oleh aktivitas manusia, data juga dihasilkan oleh mesin-mesin, sensor-sensor, dan peralatan-peralatan elektronik lainnya. MGD (machine-generated data, data yang dihasilkan oleh mesin) memiliki potensi manfaat yang tinggi karena tidak mendapat pengaruh campur tangan manusia (emosi, subyektivitas, dan sebagainya). MGD yang dihasilkan di dunia cenderung semakin besar dari hari ke hari. Menurut hasil riset yang dilakukan IDC[3], pada tahun 2025, 30% data yang ada di dunia akan dihasilkan oleh mesin, bukan oleh manusia.
Singkatnya, dunia kita akan dibanjiri oleh data yang tersimpan di beragam macam sistem komputer. Itu sebabnya Big Data, yaitu data dalam skala yang amat besar, sudah menjadi istilah yang sering disebut sejak awal dekade ini.
Data yang banyak ini harus kita apakan? Meskipun kita memiliki sangat banyak data, semua tidak akan bermanfaat kecuali kita bisa menggali nilai-nilai yang terkandung di dalamnya. Data yang tidak dimanfaatkan hanya akan menumpuk di dalam sistem komputer, menghabiskan media penyimpan tanpa guna. Di sinilah perlunya ilmu Data Science untuk membantu mendapatkan manfaat dari data.
Dalam bahasa yang paling sederhana, Data Science adalah ilmu multidisipliner yang mempelajari tentang upaya mendapatkan pemahaman yang lebih dari berbagai macam data. Tujuannya agar didapatkan kesimpulan dari informasi yang terkandung di dalam data, sehingga orang dapat mengambil keputusan – dan tindakan – yang tepat.
Ada pula yang menyebut ilmu ini dengan istilah Data Analytics, di mana batas pemisahnya memang tidak terdefinisi dengan jelas. Adapun demikian, di dalam buku ini kita menganggap Data Science memiliki lingkup yang lebih luas dari Data Analytics. Data Analytics lebih difokuskan pada memecahkan permasalahan atau menjawab pertanyaan tertentu yang spesifik. Data Analytics berusaha memberikan kesimpulan dari apa yang sudah diketahui sebelumnya. Berbeda dengan Data Science yang berupaya menghasilkan pemahaman lebih luas, yaitu menemukan hal-hal penting apa saja yang terkandung di dalam data, dan hal-hal yang potensial bisa dijadikan pertanyaan lebih lanjut.
Mungkin Anda bertanya, apa manfaat Data Science sebenarnya dalam kehidupan kita sehari-hari? Jawabannya bisa beragam. Data Science telah umum dipergunakan secara sistematis oleh dunia industri khususnya perusahaan besar untuk berbagai kepentingan misalnya untuk kegiatan pemasaran digital, merancang produk baru, atau meningkatkan kualitas layanan kepada pelanggan. Data Science juga banyak dipergunakan oleh banyak organisasi di bidang kesehatan, bidang ilmiah dan bidang penyusunan kebijakan publik. Adapun demikian, motivasi utama Data Science lebih sering adalah untuk monetisasi (mendapatkan keuntungan finansial), karena informasi yang bernilai tinggi dapat menghasilkan banyak uang. Data bisa dieksploitasi untuk menghasilkan keuntungan bisnis, dan bahkan sering menjadi produk bisnis itu sendiri – ada banyak perusahaan yang penghasilan terbesarnya justru dari menjual data.
Apakah hanya organisasi atau perusahaan besar saja yang bisa mempraktekkan Data Science? Tentu tidak. Usaha kecil dan menengah pun bisa jadi memiliki cukup banyak data yang berpotensi nilai tinggi. Transaksi penjualan toko, penjualan obat di apotik, atau penjualan restoran adalah contoh-contoh data yang meskipun tidak termasuk Big Data namun tetap bisa sangat berguna untuk upaya peningkatan usaha.
Di masa kini telah tersedia banyak pilihan perangkat lunak yang telah dikembangkan untuk membantu pekerjaan mereka yang bergelut di bidang Data Science. Kita dapat memilih apakah hendak mempergunakan perangkat lunak komersial (yang berbayar) atau perangkat lunak open-source (sumber terbuka), dengan kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Dengan relatif murahnya perangkat keras dan perangkat lunak serta begitu banyaknya materi belajar di internet, saat ini Data Science bukanlah ilmu yang eksklusif lagi dan bisa diakses oleh orang kebanyakan. Pendeknya, tanpa memperhatikan latar belakang pendidikan, siapapun yang memiliki laptop dan kemauan untuk belajar yang tinggi, sekarang bisa mencoba algoritma Data Science canggih tanpa kesulitan berarti. Dengan upaya yang lebih serius, setiap orang bisa menerapkan model-model praktis untuk memecahkan problematika bisnis maupun ilmiah, tanpa perlu gelar di bidang matematika atau ilmu komputer.
Adapun demikian tetap diperlukan orang-orang profesional yang memang fokus di bidang Data Science. Data Scientist adalah profesi bagi mereka yang memiliki latar belakang pendidikan matematika, statistik atau ilmu komputer, memiliki pengetahuan mendalam tentang pemrograman (umumnya dengan Python, R, Java atau Scala), serta memiliki pemahaman mendalam akan bidang industri yang digeluti (disebut juga domain expertise). Perlu pengalaman bertahun-tahun sebelum seseorang bisa disebut sebagai Data Scientist. Tidak jarang Data Scientist profesional adalah mereka yang sudah mengenyam jenjang pendidikan master atau doktor.
Data Scientist memang profesi yang relatif masih muda usianya (sepuluh tahun lalu pun orang masih belum banyak mengenal profesi ini), namun saat ini sudah menjadi suatu peran yang sangat dibutuhkan dan berbayaran tinggi. Menurut laporan LinkedIn[4], Data Science merupakan keahlian yang memiliki masa depan paling menjanjikan. Dunia industri bersedia membayar banyak untuk mendapatkan Data Scientist yang berpengalaman untuk memecahkan masalah big data mereka yang semakin hari semakin kompleks. Data Science adalah pilihan karir yang menarik.
Meniru Cara Belajar Manusia
Manusia secara alamiah mempergunakan panca indera yaitu mata, telinga, hidung, lidah dan saraf kulit untuk menangkap hal-hal yang ada di sekitarnya dan kemudian “data mentah” ini dikirimkan ke otak untuk diterjemahkan menjadi konsep-konsep yang sudah dikenal misalnya barang, orang, udara dingin, bau harum, rasa sedap makanan, dan sebagainya. Dengan teknologi, cara kerja manusia inilah yang dalam beberapa hal ingin dicoba ditiru agar bisa diterapkan dalam komputer untuk memudahkan pekerjaan manusia.
Machine learning adalah ilmu yang mempelajari tentang algoritma komputer yang bisa mengenali pola-pola di dalam data, dengan tujuan untuk mengubah beragam macam data menjadi suatu tindakan yang nyata dengan sesedikit mungkin campur tangan manusia. Dengan Machine Learning, kita dapat menciptakan mesin (komputer) yang “belajar” dari data yang ada, selanjutnya dia bisa membuat keputusan secara mandiri tanpa perlu diprogram lagi. Secara umum Machine Learning berada di bawah payung Artificial Intelligence / AI, (kecerdasan buatan).
Walaupun teknologi kecerdasan buatan terus berkembang pesat, mesin yang benar-benar bisa belajar dan “lebih cerdas” dari manusia masih jauh dari kenyataan. Sebenarnya mesin hanya mencari pola dari sejumlah data yang diberikan kepadanya, kemudian mengubah program di dalam dirinya agar mengikuti pola yang telah ditemukan. Bila pola-polanya terkumpul cukup banyak, maka program akan bisa membuat prediksi matematis terhadap apa yang akan datang. Jadi, mesin masih sebatas melakukan pattern matching (pencocokan pola).
Kita bisa beragumentasi bahwa komputer memiliki memori dan kemampuan proses matematis yang jauh lebih cepat dari manusia, namun kecepatan bukanlah kecerdasan. Salah satu perbedaan utama manusia dengan mesin adalah hingga hari ini, belum ada mesin yang bisa mengajari mesin yang lain, seperti halnya manusia bisa mengajari ilmu baru kepada manusia lain.
Lalu apa bedanya Machine Learning dengan Data Science? Batasannya belum disepakati semua orang. Keduanya memiliki sejarah dan tujuan yang berbeda, namun antara kedua bidang ilmu ini banyak beririsan. Adapun untuk mudahnya, kita bisa melihat Machine Learning sebagai bidang yang melengkapi ilmu Data Science. Data Science memiliki cakupan yang lebih luas dan memanfaatkan ilmu komputer, matematika, statistik dan Machine Learning untuk mencapai tujuannya.
Di dunia industri, sekarang muncul para profesional yang disebut sebagai Machine Learning Engineer. Pekerjaan mereka berfokus pada rekayasa perangkat lunak untuk menerapkan algoritma Machine Learning sehingga bisa bekerja pada lingkungan produksi. Mereka membuat program yang mengubah model eksperimental yang dibangun para Data Scientist menjadi berskala besar, bisa mengolah data yang mengalir dengan cepat dan hasilnya bisa dipakai di kegiatan nyata. Ini berbeda dengan Data Scientist yang tugasnya lebih condong pada pekerjaan analisis statistik dan matematis. Adapun demikian, dalam buku ini kita akan mempergunakan istilah Data Scientist saja untuk mengacu pada para profesional di kedua bidang Data Science dan Machine Learning, karena tidak jarang seorang Data Scientist harus berperan sebagai Machine Learning Engineer juga.
Selain itu, ada pula disiplin ilmu serupa yaitu Data Mining yang mempelajari tentang metode untuk menghasilkan pengetahuan dengan mengenali pola-pola dari data yang berjumlah besar, yang bila mempergunakan mata manusia belaka akan sukar dilakukan.
Meskipun mirip, Data Mining tidak sama dengan Machine Learning. Ada irisan antara keduanya yang masih belum terlalu jelas, namun untuk mudah diingat, Machine Learning lebih bertujuan untuk membangun sistem yang melakukan pekerjaan-pekerjaan spesifik secara otomatis, misalnya mesin untuk mengenali gambar, mesin untuk pendeteksi transaksi kartu kredit yang mencurigakan, atau mesin pemberi rekomendasi produk apa yang cocok bagi seorang pelanggan. Sementara itu Data Mining lebih merupakan pekerjaan analisis untuk mencari pola-pola tersebunyi di dalam data untuk membantu pembuatan keputusan, misalnya mencari pola belanja pelanggan pasar, atau memperkirakan berapa calon pelanggan yang akan membeli suatu produk.
Data mining memerlukan banyak peranan manusia di setiap langkah, berbeda dengan Machine Learning yang memerlukan keterlibatan manusia sekali saja di awal dan selanjutnya berlangsung otomatis. Keduanya saling membutuhkan; bila Anda mengerjakan Data Mining, maka kemungkinan besar Anda akan memerlukan metode-metode Machine Learning. Kebalikannya, Machine Learning bisa jadi memerlukan Data Mining untuk mendapatkan data yang sesuai keperluannya.
Proses-proses di Dalam Machine Learning
Untuk dapat berhasil membuat mesin yang berkemampuan Machine Learning, diperlukan adanya tiga komponen dasar: algoritma matematis, prosesor komputer dan data. Ketiganya harus tersedia di waktu yang sama, karena tanpa prosesor komputer, algoritma matematis tidak akan bisa diimplementasikan. Hal yang sama terjadi bila data tidak tersedia, maka algoritma matematis macam apapun tidak akan bisa menghasilkan sesuatu.
Ketiga komponen tersebut masing-masing juga saling memacu perkembangan komponen yang lain. Di masa kini, teknologi prosesor komputer setiap hari semakin maju sehingga kemampuan pemrosesan data semakin hari semakin kuat, yang memungkinkan pengolahan data yang semakin besar yang pada gilirannya mendorong riset dan pengembangan algoritma dan metode matematis baru yang semakin kompleks. Data yang semakin besar juga mendorong pengembangan teknologi prosesor, demikian seterusnya.
Suatu mesin dapat dikatakan “belajar” apabila mesin tersebut dapat menggunakan data yang diberikan kepadanya untuk meningkatkan kualitas keluaran mesin secara bertahap. Ini mirip dengan cara belajar manusia, yaitu mempergunakan pengalaman di masa lalu untuk memperbaiki cara kerjanya sehingga bila menjumpai situasi serupa di masa depan, reaksi manusia akan lebih baik. Manusia (umumnya) bisa belajar dari pengalaman buruk agar tidak ingin jatuh ke lubang yang sama. Bila Anda sudah tahu dari pengalaman bahwa mengendarai mobil pribadi di Jalan Raya Jenderal Sudirman pada saat jam sibuk hari Jumat sore ternyata membuat Anda terjebak kemacetan parah, maka secara alamiah Anda akan memilih jalur lain yang lebih lancar atau naik kendaraan umum di hari Jumat minggu berikutnya. Otomatis otak kita membuat “algoritma” sendiri.
Ada banyak algoritma Machine Learning yang sudah diciptakan untuk keperluan yang berbeda-beda, namun semuanya mengikuti prinsip yang sama yaitu meniru (atau berusaha meniru) cara manusia belajar. Secara umum, ada tiga langkah penting dalam proses belajar:
Pengumpulan Data, misalnya data hasil pengukuran dari transaksi, sensor-sensor, catatan-catatan, tulisan, angka, gambar, suara dan sebagainya. Dalam terminologi komputer, dataset adalah sekelompok data yang memiliki keterkaitan satu sama lain yang dapat dimanipulasi oleh komputer sebagai satu kesatuan.
Abstraksi, yaitu proses yang menterjemahkan data-data menjadi suatu model yang lebih umum (mengenai apa definisi model akan dibahas di bawah ini).
Generalisasi, yaitu proses yang mempergunakan model hasil abstraksi sebagai dasar pembuatan keputusan atau kesimpulan.
Sebagai contoh yang lebih mudah dipahami, ketika Anda hendak melakukan perjalanan dari suatu tempat ke tempat yang lain dengan kendaraan, Anda tidak mencoba mengingat pada detik atau menit ke berapa Anda berbelok ke kiri, kemudian pada detik atau menit ke sekian berbelok ke kanan, dan seterusnya.
Cara yang lebih masuk akal adalah Anda mempergunakan tanda-tanda yang ada di jalanan untuk diingat sebagai tanda kapan harus berbelok kanan, kapan berjalan lurus, kapan berbelok kiri dan seterusnya. Otak Anda mencoba mempergunakan data-data dari indera mata Anda ke dalam suatu konsep umum yang lebih mudah dipahami dan diingat. Inilah proses abstraksi.
Kemudian Anda melakukan generalisasi, yaitu mempergunakan ingatan itu pada saat Anda harus menjalani lagi tugas yang serupa. Jadi ketika Anda harus melakukan perjalanan menuju tempat yang sama, Anda kemungkinan besar tetap bisa sampai di tujuan meskipun berangkat dari tempat yang berbeda, atau berjalan kaki, bukan naik kendaraan.
Contoh lain adalah ketika Anda di jalan raya melihat sebuah mobil bermerk baru yang belum pernah Anda lihat sebelumnya. Meskipun ini adalah pertama kalinya Anda melihat mobil tersebut, Anda sudah dapat menyimpulkan bahwa barang tersebut adalah sebuah mobil, dikarenakan Anda sudah memiliki ingatan di dalam otak Anda sebagai hasil proses abstraksi di masa lalu terhadap beragam obyek yang pernah Anda lihat. Bila ada barang beroda empat, memiliki pintu-pintu dan jendela kaca, dengan sepasang lampu depan-belakang, maka barang itu memenuhi syarat sebagai sebuah mobil sehingga Anda pun akan mempercayai bahwa yang Anda lihat adalah sebuah mobil. Anda tidak memasukkan data-data yang tidak relevan misalnya warna cat mobil atau warna kaca mobil ke dalam memori Anda.
Di sinilah muncul konsep yaitu model. Dalam contoh di atas, otak Anda telah membuat model untuk benda bernama mobil, dan model itu diterapkan pada panca indera Anda saat melihat obyek baru. Rangsangan visual akan dicocokkan dengan beragam model di otak Anda, sehingga Anda dapat membuat kesimpulan mengenai obyek yang sedang Anda lihat.
Contoh lain: bila Anda sudah pernah menikmati hidangan ayam goreng, berarti lidah dan hidung Anda sudah pernah pula memberikan data-data ke memori otak Anda mengenai citarasa dan aroma ayam goreng. Data-data ini sudah disimpan di dalam otak Anda sebagai model bernama “ayam goreng”. Jadi meskipun seandainya mata Anda ditutup, tidak melihat ke makanan yang sedang disantap, data dari lidah dan hidung Anda beserta model di memori otak Anda sudah cukup untuk mengetahui makanan apa yang sedang Anda makan. Kalau berbau seperti ayam dan rasanya seperti ayam, kemungkinan besar Anda memang sedang makan ayam. Proses abstraksi dan generalisasi ini berlangsung dengan sendirinya di bawah kesadaran Anda.
Adapun tidak demikian untuk sebuah komputer. Semua proses harus diprogram secara jelas. Komputer sendiri tidak bisa membuat dan memilih model apa yang akan dipakai. Komputer harus “diajari” untuk menyimpulkan data-data mentah menjadi suatu model. Inilah yang disebut proses training, yaitu proses “pelatihan” membentuk suatu model berdasarkan suatu dataset (yang disebut training dataset).
Kita melatih model dengan tujuan agar model dapat menghasilkan kesimpulan baru berdasarkan data-data baru yang nantinya akan muncul. Dengan algoritma matematis, model dibuat fit (cocok) dengan training dataset. Semakin bagus kualitas training dataset, semakin bagus model yang dibangun.
Di dalam Machine Learning, model bisa berupa persamaan matematis, atau berupa aturan logis (misalnya “if-then-else”), bisa juga berupa diagram alur berbentuk tree(pohon). Algoritma yang dipergunakan untuk membangun model tentunya tetap harus ditentukan oleh manusia. Bisa kita umpamakan manusia adalah guru, dan mesin adalah murid. Murid hanya memodelkan struktur yang disediakan guru.
Saat model sudah dibangun dan dilatih, data sudah diubah menjadi bentuk abstrak yang merangkum semua informasi aslinya. Dengan bentuk yang abstrak, beragam hubungan di antara data menjadi bisa ditemukan, yang sebelumnya tidak terlihat.
Adapun demikian, proses belajar belum tuntas bilamana hasil proses abstraksi tidak dipergunakan untuk membuat tindakan. Di sinilah proses generalisasi terjadi. Model harus beradaptasi dengan data baru yang belum pernah diterima sebelumnya. Data-data baru yang diterima oleh mesin akan dicocokkan dengan pengetahuan abstrak yang sudah dimiliki untuk kemudian dijadikan suatu kesimpulan. Misalnya program pendeteksi transaksi ilegal di sebuah bank, program tersebut sudah memiliki model yang menggeneralisasi transaksi-transaksi jahat, dan membuat prediksi berupa peringatan ketika pola di data baru ada yang cocok dengan model itu.
Training Dataset
Agar algoritma Machine Learning dapat menjalankan proses belajar, kita perlu mempersiapkan training dataset sesuai dengan kasus yang ingin kita pecahkan. Ada beberapa macam data yang bisa dijadikan training dataset:
Structured data, yaitu data yang terstruktur dengan tipe data yang konsisten dan dapat disimpan dalam tabel berupa baris-baris dan kolom (oleh sebab itu biasa disebut data tabular).
Unstructured data yang tidak memiliki struktur tetap, misalnya teks, gambar, suara dan video.
Dalam buku ini, kita akan lebih memberi perhatian kepada kasus yang mempergunakan structured data, karena kebanyakan algoritma Machine Learning memerlukan data yang terstruktur. Adapun begitu tanpa memandang macam datanya, secara umum training dataset harus berisikan tiga macam input (masukan) yaitu:
Example, yaitu rekaman yang menggambarkan satu obyek yang sedang diamati. Sebagai contoh, data transaksi penjualan di sebuah toserba adalah sekumpulan example. Dalam structured data, satu baris dalam tabel mewakili satu example, jadi satu transaksi pembelian adalah satu example.
Feature, yaitu karakteristik atau atribut dari suatu example. Misalnya jenis, ukuran, warna, usia, dan beragam macam hasil pengukuran yang terkait dengan obyek yang sedang diamati. Feature bisa berupa elemen data yang bersifat continuous yaitu nilai numerik misalnya angka penjualan dan jumlah pelanggan. Feature bisa juga elemen data dalam bentuk sekumpulan kategori, misalnya jenis kelamin, kategori produk, kelompok penyakit, dan sebagainya. Feature yang berupa kategori seperti ini sering disebut dengan data-data nominal. Lebih khusus lagi, kategori berupa daftar yang berbentuk urutan tertentu (misalnya ukuran kecil/sedang/besar, atau usia anak/remaja/dewasa) disebut sebagai data ordinal. Sementara itu, feature yang berisi elemen data yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai (misal ‘Ya’ atau ‘Tidak’) disebut binary feature.
Target Feature (atau disebut juga label) yaitu feature yang ingin diketahui atau diprediksi nilainya dengan bantuan model Machine Learning. Target feature harus terdefinisi dengan baik karena algoritma Machine Learning memerlukannya untuk belajar membuat fungsi matematis yang memetakan hubungan antara feature yang ada dengan target yang ingin diprediksi. Contoh target feature yang umum:
Angka penjualan perusahaan
Angka pertumbuhan ekonomi dan angka inflasi
Jenis kelamin laki-laki atau perempuan
Kelompok usia penduduk (anak-anak, remaja, dewasa, tua)
Transaksi ilegal atau legal
Calon pembeli produk atau bukan calon pembeli produk
Pesan e-mail biasa atau e-mail sampah
Sentimen percakapan positif atau negatif
Transaksi kartu kredit yang jahat atau normal
Hal yang penting diperhatikan dalam adalah training dataset harus mencakup seluruh jangkauan nilai yang nanti akan diprediksi. Sebagai contoh, bila kita ingin memprediksi berapa suhu esok hari di suatu daerah, maka training dataset harus memiliki example yang mencakup seluruh jangkauan suhu yang pernah tercatat di daerah itu, misalnya dari 10°C hingga 35°C. Kita tidak bisa memprediksi sesuatu yang ada di luar jangkauan training dataset, misalnya -100°C.
Mengukur Kinerja Model
Setelah kita membangun model, kita tentu tidak bisa langsung memakainya. Kita harus tahu apakah model sudah baik atau belum, yaitu melakukan apa yang disebut dengan proses evaluasi atau validasi model. Bagaimana mengukur baik atau tidaknya sebuah model? Setelah suatu model dilatih dengan training dataset, model harus diuji dengan dataset baru (disebut test dataset) yang dipergunakan untuk mengukur kinerjanya. Proses memanfaatkan model dengan dataset baru disebut dengan proses scoring.
Ukuran terpenting baik-buruk sebuah model adalah seberapa akurat model tersebut bila dihadapkan dengan data baru. Dalam contoh model pendeteksi transaksi perbankan ilegal, harus diukur berapa banyak transaksi yang oleh model dikategorikan sebagai jahat memang benar-benar terbukti sebagai transaksi jahat. Bila model mendeteksi 100 transaksi jahat namun ternyata hanya 50 saja yang benar-benar transaksi jahat, jadi hanya separuh saja prediksi yang benar, maka model ini memiliki akurasi yang buruk karena tidak ada bedanya dengan deteksi acak atau asal-asalan belaka, seperti melempar koin ke udara dan melihat sisi mana yang menghadap ke atas ketika koin mendarat di tanah.
Dari mana kita bisa mendapatkan test dataset? Praktek yang biasa dilakukan adalah membagi dataset yang tersedia menjadi dua, yaitu training dataset dan test dataset. Test dataset jumlahnya lebih sedikit dari training dataset, umumnya sekitar 20% dari total seluruh example. Meskipun lebih sedikit, dalam pemilihan test dataset ini harus dipastikan bahwa isinya dipilih secara acak, jumlahnya cukup besar serta bisa mewakili keseluruhan populasi dataset.
Perlu diingat bahwa tidak ada model yang selalu sukses melakukan generalisasi semua data dengan tingkat akurasi yang selalu tinggi. Setiap macam algoritma Machine Learning memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing.
Salah satu penyebab mengapa model tidak selalu akurat adalah karena adanya noise, yaitu data yang bervariasi di luar kewajaran bila dibandingkan dengan data lain di dalam dataset yang sama. Terkadang noise diakibatkan oleh hal-hal yang tidak bisa dijelaskan secara pasti, namun lebih sering noise diakibatkan oleh kesalahan dalam pengukuran (misalnya alat ukur yang belum dikalibrasi), atau data yang tidak terekam dengan baik misalnya elemen data hilang, terpotong, atau null (kosong). Bisa juga noise dihasilkan oleh manusia, misalnya dalam suatu survei, responden yang mengisi survei tidak memberikan jawaban yang tepat (karena salah membaca, terburu-buru, atau kelelahan) sehingga hasilnya menjadi tidak masuk akal ketika dibandingkan dengan hasil survei dari responden lain.
Bila kita melatih model dengan terlalu banyak noise di dalam training dataset, kita akan menemukan masalah yang disebut overfitting. Karena noise adalah fenomena yang acak dan tidak bisa dijelaskan secara pasti, noise akan membuat pola sesungguhnya di dalam data menjadi kabur dan tidak jelas. Model yang overfit akan nampak bagus dalam proses training namun ketika diuji dengan test dataset kinerjanya akan merosot. Itu sebabnya kita harus sebisa mungkin menghilangkan noise dari training dataset sebelum membuat model.
Predictive Model
Dalam bahasa ilmiah, prediction (prediksi) yaitu perkiraaan apa yang akan terjadi di masa depan (tentunya dilakukan secara matematis, bukan dengan ilmu gaib). Prediksi bisa didapat berdasarkan pengetahuan dan pengalaman di masa lalu. Sebagai contoh bila kita ingin memprediksi bagaimana cuaca esok hari di sebuah kota maka kita perlu terlebih dahulu mendapatkan data iklim dan pola cuaca di daerah itu untuk tahun-tahun sebelumnya. Bila kita ingin memperkirakan berapa laba perusahaan bulan depan, maka kita memerlukan data-data penjualan dan pengeluaran perusahaan di masa sebelumnya. Karena dipakai sebagai dasar membuat prediksi, data-data ini disebut predictor.
Hampir mirip dengan prediksi, bila kita ingin membuat perkiraan terhadap apa yang telah terjadi, maka yang kita lakukan adalah membuat estimasi. Contohnya adalah membuat estimasi berapa tinggi badan seseorang, atau membuat estimasi berapa jarak yang telah ditempuh sebuah kendaraan.
Predictive model, seperti namanya, dipergunakan untuk memecahkan persoalan-persoalan yang memerlukan prediksi dan estimasi. Algoritma Machine Learning akan mencoba mencari hubungan antara target feature (yang ingin diprediksi) dan feature yang lain yang tersedia di dalam dataset. Perlu dipahami bahwa perbedaan antara prediksi dan estimasi secara matematis sebenarnya tidak ada, sehingga bisa kita pergunakan model yang sama.
Selain dipergunakan untuk membuat prediksi nilai-nilai numerik, predictive model bisa dipergunakan juga untuk melakukan kategorisasi, artinya menentukan suatu example masuk ke dalam kategori yang mana (dalam bidang Machine Learning, kategori disebut juga dengan istilah class). Prediksi seperti ini disebut dengan classification (klasifikasi), dan modelnya disebut classification model. Contoh classification antara lain:
Cuaca diperkirakan cerah, berawan, hujan, atau hujan badai
Pelanggan dikelompokkan ke golongan pelanggan baru, pelanggan biasa, atau pelanggan setia
Pasien dinilai beresiko rendah atau tinggi mendapat serangan jantung
E-mail dipisahkan antara spam (berisi pesan sampah) dan yang bukan.
Agar dapat membuat prediksi, predictive model harus diberi petunjuk yang jelas tentang apa yang harus diprediksi, juga bagaimana caranya belajar agar modelnya bisa terbentuk. Ibarat seorang murid yang perlu bimbingan dan pengawasan, proses training seperti ini disebut supervised learning. Pengawasan di sini tidak berarti secara harfiah diawasi oleh manusia, namun artinya manusia harus mempersiapkan apa yang disebut ground truth, yaitu data lengkap hasil pengamatan di dunia nyata yang akan dijadikan masukan bagi dasar proses belajar. Data lengkap ini berisi feature–feature dan target feature. Tugas mesin adalah menemukan fungsi matematis yang paling bisa menggambarkan hubungan antara feature dan target feature-nya.
Hasil keluaran model juga harus dievaluasi oleh manusia agar kemudian dapat dilakukan langkah-langkah untuk membuat model menjadi lebih baik lagi, dengan melihat feature yang mana saja yang paling berpengaruh terhadap unjuk kerja model.
Ada banyak macam algoritma Machine Learning untuk membuat predictive model. Jenis target feature, jumlah feature dan jenis data yang bisa dijadikan predictor akan menentukan algoritma yang cocok untuk memecahkan kasus yang sedang dihadapi. Di dalam buku ini kita akan membahas beberapa algoritma Machine Learning yang paling sering dipakai. Beberapa algoritma supervised learning antara lain:
Linear regression
Logistic regression
Decision Trees
Random Forest
Naive Bayes
Neural Network
Descriptive Model
Ada banyak kasus di mana kita tidak menentukan target yang hendak diprediksi, sebaliknya kita lebih tertarik untuk mencari pola yang terdapat di dalam dataset. Model yang dibuat tidak bersifat prediktif, namun dibuat untuk mengetahui apa yang telah terjadi. Model seperti ini disebut descriptive model.
Ada dua macam penggunaan descriptive model yaitu association dan clustering. Contoh kasus association adalah menemukan pola-pola belanja pelanggan dari jutaan baris data transaksi di sebuah pasar swalayan. Ini yang sering disebut dengan Market Basket Analysis, yang akan kita bahas di Bab 11. Di lain sisi, clustering adalah proses pengelompokan data ke dalam kelompok-kelompok homogen (disebut cluster) berdasarkan atributnya. Secara mandiri, model akan menghasilkan cluster–cluster berdasarkan kesamaan data tanpa sebelumnya ditentukan oleh manusia. Kita bisa anggap clustering sebagai pengelompokan yang terjadi secara otomatis.
Dalam descriptive model, semua feature yang ada akan diperlakukan sama, tidak ada yang dianggap lebih penting. Tidak ada training dataset, tidak ada target feature yang ditentukan untuk proses belajar. Proses untuk membangun model seperti ini disebut unsupervised learning. Disebut demikian karena ibaratnya murid, tidak ada guru yang mengawasi proses belajarnya. Sang murid harus mencari sendiri pola-pola yang tersembunyi, tanpa diberikan jawaban yang benar.
Bidang ilmu kecerdasan buatan banyak mempergunakan pengembangan dari unsupervised learning yang disebut deep learning. Ini terutama diterapkan pada teknologi pengenalan gambar, pengenalan suara, dan robotika.
Feature Selection
Sepanjang perjalanan proses pembuatan model, kita bisa memulai dengan semua feature yang ada di dataset, namun pada iterasi-iterasi selanjutnya kita akan menjumpai kenyataan bahwa tidak semua feature bisa memberikan kontribusi nyata pada akurasimodel. Tidak jarang di awal proses pembuatan model kita memiliki puluhan hingga ratusan feature di dalam dataset, namun pada akhirnya kita menemukan hanya sepuluh atau bahkan kurang yang benar-benar bermanfaat untuk pembuatan model. Feature yang tidak bermanfaat harus dipilih untuk dibuang sehingga yang tersisa adalah feature yang memang membuat akurasi model menjadi lebih tinggi. Feature yang jumlahnya sedikit juga akan lebih menguntungkan karena volume data menjadi lebih kecil dan kompleksitas model bisa lebih dibatasi.
Proses pemilihan feature ini sering disebut feature selection. Bagaimana cara melakukan feature selection? Salah satu pengukuran yang biasa dipakai untuk memilih feature adalah Pearson Correlation. Gunanya adalah mengukur seberapa dekat hubungan antara dua feature mengikuti suatu garis lurus. Koefisien Pearson jangkauannya dari angka -1 hingga +1. Angka nol menunjukkan tidak ada sama sekali hubungan linier antara kedua feature, sementara bila angka mendekati -1 atau +1 artinya kedua feature memiliki hubungan linier yang nyaris sempurna.
Contoh yang mudah dipahami: bila angka Pearson Correlation antara gaji dan produktivitas pekerja adalah 0,8, artinya terjadi korelasi positif, yaitu bila satu variabel naik, yang lain juga akan naik. Bila gaji meningkat maka produktivitas pekerja juga meningkat. Sebaliknya korelasi negatif bisa terjadi antara suhu ruangan dan produktivitas pekerja; bila suhu ruangan meningkat, pekerja menjadi kegerahan sehingga produktivitas menurun.
Cara yang umum adalah membuat matriks berisikan semua feature di dalam dataset dan menghitung Pearson Correlation untuk semua pasangan yang ada. Contohnya seperti di bawah ini, yaitu Pearson Correlation antara empat feature dalam dataset pekerja pabrik (usia, gaji, produktivitas, jumlah hari absen). Kita lihat, gaji meningkat maka produktivitas meningkat, namun bila usia bertambah, produktivitas menurun (jangan khawatir, ini hanya contoh dan tidak menggambarkan fakta dunia nyata).
Formula perhitungan Pearson Correlation tidak kita bahas di dalam buku ini, adapun aturan umum adalah angka Pearson Correlation di atas 0,5 artinya ada korelasi kuat antara dua feature. Pearson Correlation di bawah 0,5 menununjukkan korelasi yang dianggap lemah. Dengan mengetahui statistik ini, pasangan feature yang tinggi korelasinya akan memiliki efek yang kurang lebih mirip terhadap akurasi model, sehingga bisa dibuang salah satunya dari proses training model.
Persiapan Data
Dalam pembuatan model Machine Learning, kualitas training dataset sangat berpengaruh terhadap kualitas model. Ibaratnya masakan, bahan dasar masakan sangat berpengaruh terhadap citarasa makanan. Data yang kosong, nilai yang keliru atau ketidakwajaran kecil saja di dalam training dataset dapat membuat model yang dihasilkan menjadi buruk kinerjanya.
Untuk mendapatkan data yang berkualitas tinggi bukanlah hal yang sederhana. Tantangan pertama bagi Data Scientist adalah mendapatkan data yang diperlukan dari sumbernya, biasanya berupa sistem transaksional yang isi datanya tidak bersih. Selain itu data yang diperlukan belum tentu tersedia di sumbernya, dan kalaupun tersedia, umumnya terpencar-pencar di banyak lokasi dan lebih rumit lagi, tersimpan dalam berbagai macam format (SQL database, file text, dan sebagainya). Diperlukan mekanisme khusus untuk pengumpulan dan persiapan data agar bisa dipakai untuk keperluan Machine Learning. Di beberapa penerapan, data yang sudah dipersiapkan untuk proses Data Analytics dan Machine Learning disebut dengan Analytical Base Table.
Data collection adalah proses pengumpulan dan pengambilan data dari sumber-sumber data yang bisa dilakukan secara berkala (per hari, per jam, atau per sekian menit) atau secara real-time. Tidak semua data perlu diambil, hanya informasi yang sekiranya diperlukan untuk proses analisis saja yang dipilih. Setelah terkumpul, hampir selalu diperlukan upaya untuk mengkonversi, membersihkan, menghilangkan elemen-elemen data yang duplikat, tidak konsisten, atau isinya bermasalah. Setelah itu, data yang ada harus diubah strukturnya agar sesuai dengan bentuk dan ukuran yang dibutuhkan oleh algoritma Machine Learning yang dituju. Pekerjaan biasanya dikerjakan oleh para Data Engineer, yaitu spesialis yang mengerti bagaimana metode transformasi data ke bentuk yang bisa dipakai oleh para Data Scientist.
Contoh transformasi data antara lain:
Membuang data duplikat/ganda
Membuang data yang kosong
Membuang data yang keliru
Menggabungkan semua data ke dalam satu tabel
Membuat data-data turunan hasil perhitungan (“calculated fields”)
Mentransformasi format dan struktur tabel
Melihat profil data secara keseluruhan dengan cara visual
Kasus yang sangat sering terjadi dalam praktek adalah banyaknya nilai hilang atau kosong di dalam dataset. Kebanyakan algoritma Machine Learning tidak dapat menerima data yang kosong, sehingga dataset harus dimanipulasi terlebih dahulu sebelum masuk ke proses pembuatan model.
Beberapa pendekatan yang umum untuk menangani nilai kosong adalah impute yang artinya mengganti nilai yang hilang dengan nilai yang lain seperti angka rata-rata atau angka default. Pendekatan lain adalah dengan menghapus seluruh example yang memiliki feature berisi nilai kosong bila diketahui informasi yang hilang memiliki hubungan kuat terhadap target feature (dan sebaliknya, example tetap dibiarkan saja bilamana informasi yang hilang setelah melalui pengujian statistik terbukti tidak memiliki hubungan yang kuat dengan target feature).
Kemudian tantangan selanjutnya adalah melakukan data exploration, yaitu eksplorasi untuk memahami apa isi data sehingga bisa diputuskan elemen data mana yang penting dan yang relevan sesuai kasus Machine Learning yang ingin dicapai. Di sini diperlukan Data Scientist yang memahami domain permasalahan yang hendak dipecahkan.
Salah satu yang harus dilakukan dalam eksplorasi data adalah pendeteksian outlier, yaitu example dengan nilai ekstrim dan berbeda jauh dibandingkan keseluruhan populasi. Outlier bisa berupa data yang tidak wajar dan sudah pasti harus dibuang misalnya seorang penduduk yang tercatat berumur 150 tahun, atau bisa saja memang sesuatu yang sah dan tidak harus dibuang misalnya seorang pengusaha muda berusia 19 tahun yang memiliki penghasilan bulanan 30 juta Rupiah, jauh dari rata-rata orang seusianya.
Pendeteksian outlier bisa dilakukan secara visual dengan histogram, yang menunjukkan sebaran data berdasarkan frekuensi kemunculannya seperti contoh di bawah ini:
Di organisasi dan perusahaan besar, sudah menjadi praktek umum bahwa setiap macam data yang disimpan di sistem informasi sudah dilengkapi dengan data dictionary, yaitu dokumentasi yang menjelaskan metadata (data tentang data) beserta isi dan arti setiap feature sehingga siapapun yang membutuhkan data misalnya seorang Data Scientist bisa mendapat gambaran feature apa saja yang potensial bisa diekplorasi lebih lanjut.
Proses-proses di atas sulit atau tidak dapat diotomasi karena membutuhkan keterampilan. Dalam praktek, sebagian besar waktu dan tenaga akan dihabiskan di sisi eksplorasi, persiapan dan dokumentasi data.
Sampling
Dengan semakin majunya teknologi komputasi yang mampu mengolah data dalam jumlah yang semakin besar, sebagian orang berpendapat bahwa kita bisa langsung menganalisis seluruh dataset berapapun besarnya. Ada semacam aturan umum yang menyatakan bahwa “lebih banyak data, lebih baik”. Adapun begitu pandangan ini tidak selamanya benar karena ada kalanya lebih menguntungkan untuk melakukan sampling, yaitu mengambil subset (sebagian) data saja bukan seluruhnya. Dengan tidak mengolah seluruh dataset, proses komputasi bisa dihemat dan waktu proses juga menjadi lebih singkat.
Ada syarat untuk sampling yang baik yaitu data yang diambil harus bisa mewakili keseluruhan populasi. Sampling dilakukan secara acak dari dataset. Berapa banyak data sampling yang diperlukan? Tidak ada aturan baku tentang ini, bisa saja 10% sample sudah cukup mewakili seluruh populasi. Yang terpenting adalah kita harus menghindari sampling bias, atau pengambilan sample-nya condong ke satu atau beberapa kelompok populasi saja. Hal ini bisa membuat kita terbawa ke kesimpulan yang tidak benar. Misalnya mengambil sampling data satu hari transaksi saja sementara ada hari-hari lain yang memiliki pola transaksi berbeda. Pola belanja pelanggan di hari Senin bisa sangat berbeda dengan di hari Sabtu.
Sampling bisa dilakukan dengan pengambilan acak sederhana, atau bisa dengan metode yang disebut stratified sampling, yaitu memisahkan populasi ke dalam segmen-segmen kecil terlebih dahulu sebelum dilakukan pengambilan acak. Tujuannya agar bisa mengambil sample yang merata untuk seluruh elemen data. Misalnya data penduduk dipecah ke dalam beberapa strata berdasarkan jenis kelamin, usia, suku, dan sebagainya sebelum dilakukan pengambilan acak.
Standarisasi Data
Ketika kita akan membangun model Machine Learning, penting untuk memastikan setiap feature berada di dalam jangkauan nilai yang sama. Kita tidak ingin ada feature yang jangkauan angkanya tinggi (misalnya dalam orde ribuan atau jutaan) mendominasi feature yang jangkauan angkanya jauh di bawahnya (misalnya puluhan atau ratusan). Sebagai contoh, adalah hal yang lumrah bila suatu transaksi dengan mata uang Rupiah bernilai dalam orde juta atau milyar, namun orde yang sama tidak wajar untuk transaksi dengan mata uang Dolar Amerika.
Beberapa algoritma Machine Learning tidak bisa bekerja baik bila hal seperti ini dibiarkan. Untuk menghindari ini, diperlukan normalisasi data, yaitu dengan membuat semua feature memiliki skala jangkauan yang seragam, umumnya dengan mengubah nilai-nilai menjadi berpusat di sekitar angka nol. Seperti contoh di bawah, dengan formula matematis data asli yang memiliki jangkauan lebar diubah menjadi berskala 0 hingga 1. Proses normalisasi seperti ini disebut dengan istilah feature scaling atau rescaling.
Demikian juga dengan dataset dengan feature yang isinya sangat beragam, ada kalanya perlu diolah agar menjadi kelompok-kelompok kecil dengan teknik yang disebut binning. Tujuan binning adalah data yang bersifat continuous diubah menjadi bersifat kategorikal, sehingga memudahkan analisis terhadap data yang memiliki jangkauan nilai yang lebar. Binning bermanfaat untuk mencegah model menjadi overfit, yaitu hanya bekerja baik bila dihadapkan dengan training dataset saja. Manfaat lain adalah agar jumlah data yang harus diproses menjadi lebih kecil dan dapat menghemat waktu komputasi.
Contoh binning adalah data penghasilan rumah tangga penduduk di suatu wilayah yang bernilai di atas sepuluh juta Rupiah dikelompokkan menjadi tingkat penghasilan tinggi, di bawah tiga juta Rupiah sebagai tingkat penghasilan rendah, dan seterusnya. Binning juga umumnya dipergunakan untuk pengolahan gambar digital dengan cara mengkombinasikan banyak pixel (elemen terkecil gambar) yang berdekatan menjadi satu pixel saja.
Mendapatkan Dataset
Di lingkungan nyata, data yang akan diolah biasanya berasal dari dalam sistem informasi transaksional di perusahaan atau organisasi yang bersangkutan. Data bisa berupa transaksi penjualan, database pelanggan, hasil survei atau data lain yang dihasilkan kegiatan nyata. Semua organisasi memiliki kebijakan masing-masing mengenai kerahasiaan informasi, termasuk juga adanya undang-undang yang melindungi privasi pelanggan. Oleh karena itu biasanya data akan dijaga ketat dan tidak dapat dibawa keluar dari organisasi.
Bagi kita yang sedang belajar, kita juga memerlukan dataset untuk berlatih, namun biasanya kita menemui kesulitan untuk mendapatkan dataset yang sesuai karena kita tidak memiliki akses ke data asli seperti mereka yang bekerja di organisasi-organisasi besar. Alternatifnya, ada beberapa situs di internet yang menyediakan contoh-contoh dataset yang bebas untuk dipergunakan. UCI Machine Learning Repository yang berada di University of California di Amerika Serikat adalah salah satu situs yang paling populer untuk mendapatkan contoh dataset bagi proses latihan dan belajar. Situs ini menyediakan banyak dataset yang berasal dari kasus-kasus nyata di berbagai bidang, baik bidang ilmiah maupun sektor bisnis. Setiap dataset sudah dilengkapi dengan deskripsi yang mendetail tentang dataset tersebut.
Sudah siap? Mari kita mulai belajar!
[1] Gartner Release “Global AI Business Value”, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-04-25-gartner-says-global-artificial-intelligence-business-value-to-reach-1-point-2-trillion-in-2018

content-type: text/plain

warc-type: conversion

warc-identified-content-language: ind,eng

label: id

label: en


content:
Fungsi Hard disk dan Prinsip Kerjanya – Hard disk merupakan salah satu komponen penting dalam komputer. Dengan adanya Hard disk, manusia bisa menyimpan data di komputer dengan lebih aman dan tahan lama. Perkembangan Hard disk sendiri dari tahun ke tahun terus berkembang pesat. Mulai dari bentuk hingga kapasitas dari Hard disk, semakin hari semakin membaik.
Dibalik itu semua, tahukah kamu fungsi dan prinsip kerja dari Hard disk? Tentunya alat ini tidak semata-mata dibuat begitu saja tanpa ada cara kerja yang jelas. Untuk itu, artikel ini akan membahas lebih dalam mengenai fungsi Hard disk dan prinsip kerjanya secara lebih mendalam.
Apa Itu Hard disk?
Hard disk merupakan sebuah alat yang mampu menyimpan data pada perangkat seperti komputer, maupun konsol game. Alat ini merupakan sebuah alat sekunder dalam susunan komputer, namun sama sekali tidak boleh dilupakan. Hal tersebut karena hard disk bisa menyimpan data sistem pada komputer sehingga nantinya komputer bisa bekerja dengan baik.
Loading...
Hard disk sendiri dikenal memiliki kapasitas penyimpanan yang sangat besar. Hal tersebut tentu sulit didapatkan oleh perangkat keras lain seperti flash disk maupun SSD sekalipun. Hard disk terbukti sangat efisien dalam hal penyimpanan data dan harga yang relatif lebih murah. Bentuk dari hard disk sendiri dibuat compact meskipun tergolong besar. Kecepatan akses data dari hard disk sendiri tergolong cepat, meski bukan salah satu perangkat tercepat.
Fungsi dari hard disk
Seperti yang telah diketahui sebelumnya, komputer dioperasikan tidak hanya menggunakan komponen penting berupa perangkat kerasnya saja. Kamu perlu perangkat lunak seperi sistem operasi dan juga aplikasi-aplikasi penting untuk dapat menggunakan komputer dengan baik. Untuk itu, hard disk menjadi tempat penyimpanan perangkat lunak tersebut.
Selain komponen perangkat lunak yang penting, hard disk juga menyimpan berbagai data penting yang siap untuk diolah. Sebagai contoh, apabila kamu seorang video editor yang bekerja menggunakan komputer, maka kamu perlu menyimpan terlebih dahulu bahan-bahan video yang akan diedit. Hard disk juga akan menyimpan hasil olahan aplikasi tersebut menjadi sebuah karya yang siap digunakan.
Selain digunakan pada komputer, hard disk juga digunakan oleh perangkat lain. Salah satu perangkat selain komputer yang menggunakan hard disk adalah konsol game. Hard disk pada konsol game berguna untuk menyimpan kumpulan game-game yang siap dimainkan setiap saat. Tentunya menggunakan hard disk pada konsol game jauh lebih efisien bila dibandingkan harus menyimpan pada kaset CD maupun media penyimpanan yang lainnya.
Cara Menggunakan Harddisk
Hard disk memiliki spindle motor yang mampu memutar plat pada hard disk dengan kecepatan tinggi. Kecepatan putar tersebut memiliki satuan RPM yang semakin cepat berputar, maka semakin baik hasilnya. Pada bagian atas plat yang berputar tersebut, terdapat head yang berfungsi untuk membaca dan menulis data. Nantinya plat yang berputar tersebut menjadi media penyimpanan data yang bisa dihapus sewaktu-waktu.
Untuk letak dari head diletakkan pada alat yang bernama slider yang memungkinkan head bisa bergerak. Slider ini terhubung dengan sebuah lengan dan menjadi sebuah kesatuan yang dinamakan actuator.
Dengan rangkaian tersebut, dapat diketahui bahwa bagian yang bertugas untuk mengingat data adalah pada bagian plat. Pada bagian plat inilah yang menentukan besaran dari suatu hard disk. Tentunya jumlah dari plat ini juga berbeda-beda, menyesuaikan dengan kapasitas penyimpanan yang digunakan. Meskipun begitu, pada tiap plat akan memiliki dua buah head yang terus bekerja ketika proses baca dan tulis data. Plat ini tentu akan terus berputar dan siap sedia menerima informasi secara detail.
Harga Harddisk Terbaru
Untuk harga harddisk internal 500gb dijual dengan harga sekitar 170 ribu sampai 300 ribu. Harga harddisk internal 1 Tera dijual dengan kisaran harga 500 ribu sampai 1 juta lebih.
Demikianlah artikel singkat, padat, dan jelas mengenai fungsi dari hard disk beserta dengan prinsip kerjanya. Semoga dengan adanya artikel ini dapat membantu kamu dalam memahami lebih dalam mengenai perangkat penyimpanan yang satu ini. Kamu akan bisa lebih memahami isi artikel ini jika diiringi juga dengan mempelajari fisik hard disk tersebut secara langsung. Pahami dengan benar artikel ini sehingga kamu bisa menambah wawasan dengan cara yang tepat.


content:
Untuk agan-agan semuanya, admin ingin memberikan arah dan trik menang bermain bandarq disitus judi online. BandarQ adalah suatu permainan kartu domino yang menggunakan dua buah kartu dalam permainan. Permainan Bandarq hampir sama dengan kartu permainan AduQ yang menggunakan kartu domino dan dibagikan 2 buah kartu dalam permainan juga. Perbedaannya adalah dalam BandarQ semua pemain bisa menjadi bandar dengan sistem yang disebut bandar keliling. Jadi jika ingin menjadi bandar pastikan saldo akun agan mencukupi syarat ya, sedangkan di AduQ tidak ada bandar yaitu semuanya pemain.
Kali ini admin akan memberikan arahan yang bermanfaat untuk agan ikuti. Untuk dapat memenangkan permainan bandarq ikuti cara yang akan admin berikan. Admin akan manjabarkan sedikit arahan tentang cara menang di bandarq supaya menang banyak untuk kalian semua pahami permainan ini.
Cara Menang Bermain BandarQ Hingga Menang Banyak
Cara menang bermain situs online ini sampai hingga menang banyak sungguh mudah untuk anda ketahui dan pahami. Karena permainan ini salah satu permainan kartu domino yang sangat mudah dan simple dimainkan begitu juga dimenangkan, jikalau anda sudah mengetahui taktiknya. Jika anda perlu mengetahui caranya pastinya yang anda harapkan adalah kemenangan yang berawal dari keberuntungan atau modal banyak untuk kebetulan menang saja. Permainan kartu ini mudah untuk dipahami oleh anda kalau anda ingin coba dengan baik dan benar. Ada beberapa penjelasan di bawah ini :
– Pertama anda login akun anda ke situs judi online terlebih dahulu untuk anda bermain. Jika anda tidak ada chip atau saldo diakun anda harus melakukan deposit dari uang asli untuk menukarkan sebuah chip saldo didalam akun dan anda pun dapat menikmati permainan bandarq.
– Setelah itu pilihlah permainan BandarQ lalu ke lobby dan masuk di meja yang amat sepi.
– Duduklah di kursi yang kosong atau belum ada yang duduk sebelumnya hingga menunggu putaran sebelumnya sampai selesai.
– Dalam permainan Bandarq akan ada satu pemain yang menjadi seorang bandar dan si pemain lainnya akan menjadi petaruh. Semua pemain termasuk bandar akan dibagikan 2 buah kartu. Dalam berlangsungnya permainan di berikan waktu sebanyak 15 detik untuk mengkombinasikan hitungan kartu.
Cara Menang Banyak Bermain BandarQ
Sesungguhnya permainan bandarq memiliki banyak langkah dan cara untuk menang dalam kartu BandarQ ini. Lalu banyak yang memberikan panduan dan tips lainnya tapi masih aja tetap sering kalah dibandingkan menangnya. Inilah cara untuk menang banyak terus bermain BandarQ :
– Mulailah dengan taruhan yang kecil
Hal pertama adalah anda harus mencoba dahulu bermain dari meja taruhan paling kecil lalu ke besar, terkecuali anda memiliki banyak modal yang tidak terbatas. Jika di awal anda langsung memilih bertaruh di taruhan meja besar maka anda akan mengalami kekalahan yang besar. Admin sarankan bermainlah dulu di meja dengan taruhan yang sesuai dengan modal supaya anda bisa tahu bagaimana alur permainannya.
– Membawa semua modal anda
Jika anda sudah pilih dan memasuki di meja yang sesuai dengan modal anda, maka anda harus bertaruh semua modal anda dalam permainan.
– Bermain secara sabar dan tenang
Admin sarankan jangan mudah terpancing dengan emosi ataupun melipatkan gandakan taruhan anda. Selama bermain anda juga harus pandai menetapkan sesuai modal anda dan menyisakan untuk taruhan selanjutnya, jangan taruhan terlalu banyak. Pentingnya membuat modal anda bertahan lama sampai menunggu modal anda bertambah lagi. Karena dalam permainan harus tetap sabar dan tenang agar dapat keberuntungan.
– Berpindah dari meja kecil hingga meja besar
Jika dalam meja yang anda masuki sudah merasa cukup untuk menang maka admin sarankan untuk berpindah ke taruhan meja besar. Tapi ingat sesuaikan dengan modal anda, hingga modal anda dapat bertambah lagi berkali lipat dari kemenangan sebelumnya.
Inilah beberapa cara menang bermain bandarq supaya menang banyak yang telah admin berikan. Semoga artikel yang admin berikan dapat membantu dan bermanfaat untuk kalian semua agar menang dan hoki selalu bermain BandarQ Online.
Author pimientolinuxPosted on January 12, 2020 Tags cara bermain bandarq, cara bermain bandarq menang banyak, cara menang bermain bandarq, tips menang bermain bandar, trik bermain bandarq menang, trik menang banyak bandarqLeave a comment on Menang Banyak Dalam Bermain Bandarq
Perkenalan Situs Review Judi Bandarq Online Terbaru
Selamat datang semua ke artikel terbaru kami yang akan membahas lengkap mengenai situs review judi bandarq online terbaru dan terpercaya. Tentu kami akan memberikan informasi mengenai situs yang aman dan terpercaya untuk dimainkan. Memberikan panduan yang tepat akan permainan bandarq online serta berikan saran bermain serta trik untuk mudah menang. Nantikan semuanya dari artikel kami yang terbaru ini dan kami jamin kalian akan puas ketika membacanya.
Situs bandarq online sekarang ini sudah ramai sekali dimainkan karena dengan perkembangan teknologi yang pesat semakin canggih. Semua permainan judi sekarang dapat dimainkan dimanapun dengan adanya akses internet dan smartphone. Jadi melalui kedua hal tersebut semua orang dapat bermain dimana saja tanpa perlu pergi ke casino lagi. Nah karena itulah ini yang mendasari dari pimientolinux.com ingin memberikan serba – serbi informasi dan review mengenai situs judi bandarq online.
Review dan Informasi Situs Judi bandarq Online
Tentu untuk review yang kami berikan semuanya harus sesuai dengan fakta yang ada dengan melakukan tes terlebih dahulu terhadap situs bandarq. Pastinya juga dengan mencari sumber – sumber terpercaya yang mendukung review kami untuk dapat dipercaya. Sehingga ketika review mengenai situs bandarq online ini kalian bacapun dapat dipercaya dan asli adanya.
Sedangkan untuk saran dan trik yang akan kami bagikan itu pastinya mencoba untuk mengingatkan kalian akan cara main bandarq online, dasar dari permainan serta apa saja yang perlu dihindari ketika main judi ini. Karena tidak semua orang bisa dan dapat bermain dengan cermat dan profesional. Tentunya semua saran dan trik dari kami ini dari para pemain profesional yang terbilang lumayan jago bermain. Selanjutnya dari saran dan tips serta trik kami anda kembangkan lagi dengan gaya permainan bandarq online anda sendiri. Karena setiap orang pastinya mempunyai gaya permainan dan strategi main bandarq yang berbeda.
Ini lah perkenalan awal kami untuk kalian yang akan membaca mengenai artikel kami nanti nya lengkap mengenai review situs judi bandarq online terpercaya.
Author pimientolinuxPosted on January 7, 2020 January 7, 2020 Tags kumpulan situs bandarq online terpercaya, review situs bandarq, situs bandarq online, situs review terpercaya bandarq onlineLeave a comment on Perkenalan Situs Review Judi Bandarq Online Terbaru


content:
Permainan online poker adalah permainan kartu yang bisa dimainkan secara online oleh beberapa orang di meja taruhan. Di mana setiap pemain harus menempatkan kartu sebagai bentuk perjudian. Jumlah taruhan besar untuk menggunakan semua tergantung pada pemain sendiri. Semakin besar itu, semakin banyak hadiah yang Anda dapatkan.
Sejarah permainan poker sebenarnya sangat lama sampai Anda dapat bermain secara online. Setelah permainan ini dimainkan di waktu luang mereka dan menjadi sarana pertemuan. Namun, pada waktu bermain poker Anda tidak mengambil taruhan seperti saat ini. Karena dianggap kurang menarik akhirnya ia membuat taruhan dengan item dianggap berharga.
Sampai akhir permainan ѕіtuѕ роkеr idn online indonesia terpercaya Anda dapat bermain secara online. Jika Anda bermain hidup, maka Anda harus menemukan lokasi kasino. Tapi jika Anda bermain online Anda harus menemukan situs poker online yang handal. Sebagai situs POKERBO yang sudah memiliki nama besar dan memiliki ribuan anggota yang aktif bermain.
Dalam game online poker mereka Tournamen yang bisa Anda ikuti. Tournamen umumnya dilakukan oleh situs untuk publikasi. Biasanya torunamen tidak hanya diadakan satu. Tournamen dapat mengikuti jika Anda ingin kemenangan besar. Tapi pertama-tama Anda harus tahu aturan dan bagaimana dapat mengikuti Tournamen.
Ada aturan umum tentang online poker Tournamen
tidak harus re-purchase
Dalam game online poker QQ Tournamen ada aturan Anda harus memahami dan mengikuti. Sebagai aturan rebuy, yang berarti bahwa jika Anda kehilangan Tournamen sebelum kadaluarsa, maka dianggap telah mengakhiri pertandingan. Jadi uang taruhan pada pasangan tidak akan dikembalikan.
Jumlah buyin
Jumlah hadiah menang di online poker Tournamen tergantung pada jumlah pemain. Jika banyak pemain bergabung acara tersebut bahwa hadiah telah memperoleh lebih besar. Namun, jika jumlah pemain yang bergabung dengan online poker Tournamen hanya hadiah kecil juga akan kecil.
minimum dan standar maksimum pemain
Aturan lain yang Anda harus tahu kapan harus pergi Tournamen poker online adalah jumlah pemain. Ada aturan minimum dan maksimum jumlah pemain yang akan mengikuti. Jika nomor tidak mencapai setidaknya Tournamen dibatalkan. Jika jumlah pemain melebihi batas, maka pendaftaran pemain akan ditutup.
Lembar tidak boleh ditinggalkan
Tournamen dinyatakan pada jika ada pemain baru saja meninggalkan. Setelah Tournamen akan mulai, dan masih memiliki chip yang mereka tidak dapat meninggalkan permainan. Tetapi jika Anda masih memutuskan untuk cuti, jumlah orang buta dan harus dihitung. Jika tidak, ia akan pensiun atau mengundurkan diri.
Bagaimana mengikuti Tournamen Online Poker Game
Cara untuk mengikuti ѕіtuѕ роkеr idn online indonesia terpercaya Tournamen mudah. Cukup klik Tournamen yang ada pada saat itu. Pilih jenis Tournamen ingin bermain bersama dengan permainan. Anda harus berada di lobi setidaknya 15 menit sebelum pertandingan resmi dimulai.
Tournamen lobi dibuka tak lama sebelum dimulainya pertandingan. Anda dapat klik pada tombol maka otomatis akan masuk ke lobi. Pilih meja Anda memilih Tournamen poker online. Pilih tabel Anda dapat memberikan banyak keberuntungan dianggap. Setelah itu Anda dapat melanjutkan ke ibukota setelah Tournamen.
Setelah Tournamen poker online gratis diikuti oleh pemain. Ada banyak manfaat jika Anda dapat mengikuti Tournamen. Terutama dalam meningkatkan keterampilan dan kemampuan untuk bermain poker online. Uji keterampilan Anda dengan pemain lain. Selain itu, mengikuti Tournamen dalam permainan poker online menyediakan manfaat yang besar
Tags: "ѕіtuѕ роkеr idn online indonesia terpercaya
This entry was posted on Tuesday, February 25th, 2020 at 5:40 pm and is filed under Uncategorized.	You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. You can leave a response, or trackback from your own site.

label: ms


content:
Ramlan Sibutar-butar, terduga perampok yang membunuh korbannya, yang tertembak mati dikuburkan di TPU Kalimulya 3, Cilodong, Depok. Yang hadir dalam pemakaman itu hanya keluarga yang jumlahnya sekitar 10 orang. Seorang Pendeta memimpin pemakaman itu dengan cara video call. Begitu warta di Merdeka.com tanggal 30 Desember 2016.
Membaca berita itu hati saya sedih, bahkan sangat sedih. Ramlam, mungkin merupakan penjahat yang kejam dan sangat jahat. Orang banyak mungkin juga sangat geram atas perilakunya yang jahat itu. Akan tetapi, Ramlan tetap seorang manusia. Jasadnya bukanlah bangkai binatang. Betapa pun jahatnya seseorang, jasad orang itu tetaplah jasad manusia. Jasad orang itu mempunyai nilai kemanusiaan yang jauh lebih mulia daripada bangkai binatang. Karena nilai yang mulia itu maka jasad orang yang sewaktu masih hidup merupakan penjahat, bukan dibuang atau dikuburkan begitu saja tetapi dimakamkan dengan upacara. Apabila orang itu beragama tertentu, maka pemakaman orang itu dilakukan dengan upacara agama tertentu itu. Ramlan dimakamkan dengan upacara agama Kristen.
Nilai kemanusiaan jasad orang yang sewaktu hidup merupakan penjahat itu harus diberi penegasan kuat. Bisa terjadi karena rasa geram atas perilaku jahatnya sewaktu masih hidup, jasad orang itu tidak dihormati sebagai bernilai kemanusiaan. Ketika ada orang yang diduga sebagai teroris, misalnya, ada keberatan jasad orang itu dimakamkan di pemakaman tertentu. Penolakan itu menunjukkan adanya anggapan bahwa jasad orang yang mati dengan cap teroris itu tidak mempunyai harga kemanusiaan, sehingga tidak boleh di makamkan di pemakaman tertentu itu. Kalau pun jasad itu dianggap mempunyai harga kemanusiaan, tetapi sedemikian kotor yang bisa mengotori pemakaman itu. Maka harus ditolak dimakamkan di situ. Anggapan demikian ini juga terjadi atas jasad orang beragama tertentu, yang tidak boleh dimakamkan di pemakaman umum.
Ramlam memang dimakamkan di pemakaman dengan upacara agama. Yaitu agama Kristen. Pendeta yang memimpin upacara itu tidak hadir di tempat, dan ia upacara pemakaman itu dilakukan dengan cara video call. Di Merdeka.com tidak disebutkan alasan pendeta itu tidak hadir di pemakaman, dan melakukan upacara dengan video call. Mungkin ia sangat sibuk, mungkin ia sedang sakit, atau alasan lain. Saya membangun gegambaran saya sendiri, mungkin hal itu terjadi karena alasan kemajuan teknologi komunikasi. Pendeta itu sedang berada di tempat yang jauh dari Depok, sehingga tidak bisa hadir ragawi di TPU Kalimuya. Andaikata pendeta itu sedang berada di tempat yang jauh dari Depok, tidak kah lebih baik dan lebih bertanggung jawab meminta tolong pendeta yang ada di dekat TPU Kalimuya atau Depok. Saya membayangkan tidak mungkin tidak ada pendeta di dekat TPU Kalimuya atau Depok. Sulit juga saya bayangkan kalau pendeta di dekat TPU Kalimuya atau Depok tidak bersedia dimintai tolong memimpin upacara pemakaman itu. Saya sendiri seorang pendeta, dan kalau saya yang diminta tolong demikian itu pasti akan saya lakukan. Beberapa hari lalu, saya juga memimpin upacara pemakaman seseorang yang beragama Kristen, yang menjadi anggota gereja di Sala. Karena dimakamkan di Purwodadi maka pendeta gereja itu menyerahkan kepada saya agar saya memimpin upacara pemakaman, dan saya lakukan sebagai panggilan atau penugasan dari Tuhan sendiri.
Saya juga membangun gegambaran, mungkin alasannya adalah kemajuan teknologi komunikasi. Karena sekarang sudah ada alat untuk melakukan video call maka pendeta itu tidak hadir di pemakaman. Akan tetapi apakah karena adanya kemajuan teknologi komunikasi itu dapat mengabaikan kehadiran fisik (ragawi) di pemakaman untuk memimpin upacara? Apakah dengan adanya tablet atau hp sudah dapat dipertanggung-jawabkan orang beribadah tidak membawa Alkitab tetapi cukup tablet atau hp? Alkitab pun berubah menjadi Altablet atau Alhp? Setidaknya saya tidak akan melakukan hal itu. Kehadiran fisik (ragawi) itu bagaimana pun penting sebagai ungkapan rasa hormat terhadap jasad orang itu, meskipun ketika masih hidup orang itu penjahat. Rasa hormat terhadap harga kemanusiaan pada jasad orang itu. Betapa pun jahatnya seseorang ketika masih hidup, jasadnya tetap saja berharga sebagai makluk paling mulia, terlebih roh-nya itu berasal dari Allah sendiri, dan keutuhan (jasad dan roh) orang itu adalah gambar dan peta Allah.

warc-identified-content-language: ind,jav


content: Berikut ini adalah lagu dari Andra Respati Ft. Elsa Pitaloka - Cinta Kita yang sudah dilengkapi Lirik Lagu dan Kunci Gitar, di persembahkan oleh kuncipaas.com. Yuk Mainkan gitarmu dan Selamat bernyanyi.


content: Pengiriman barang dilakukan hari Senin s/d Sabtu. Untuk pembayaran hari Sabtu dan Minggu, pengiriman barang akan dilakukan pada hari Senin.

warc-identified-content-language: eng,ind


content: Secara umum, orang-orang memiliki penilaian nya tersendiri terhadap permainan judi online. Biasanya, mereka yang sangat awam akan permainan tersebut akan beranggapan bahwa tidak ada hal baik selama anda memainkannya. Memang, […]

warc-identified-content-language: ind


content:
blogtronyok - Ada direktur yang gajinya Rp 85 juta, namun utangnya 60 persen dari jumlah gajinya. Tapi ada karyawan yang gajinya tidak sebesar itu, namun memiliki aset yang nilainya terus meningkat. Bagaimana kita harus mengelola gaji? Inilah tips mengelola gaji yang disampaikan Eko Endarto, seorang financial planner.
Menurut Eko, seseorang disebut kaya, tidak ditentukan dari jumlah uang yang didapat setiap bulan, tetapi dari bagaimana seseorang mengelola gajinya.
Ada empat hal yang perlu diperhatikan untuk bisa mengelola gaji dengan benar. Yaitu, konsumsi, utang, investasi, dan proteksi.
"Ada orang yang gajinya tinggi, tapi setiap bulan selalu habis karena ia terlalu konsumtif. Bagaimana seorang direktur bergaji Rp 85 juta, malah duitnya habis untuk bayar utang yang jumlahnya 60 persen dari gajinya? Karena pengeluarannya ada 76 macam. Sang direktur menghabiskan gajinya untuk ikut fitnes, ikut main golf, istrinya sering ke spa dan lainnya," ungkap Eko Endarto.
Menurut Eko, ada empat hal yang perlu diperhatikan untuk bisa mengelola gaji dengan benar. Yaitu, konsumsi, utang, investasi, dan proteksi.
Buatlah prioritas
Dalam hal konsumsi, kata Eko, kita harus membuat prioritas, mulai dari sosial keagamaan, pembayaran cicilan utang, investasi, dan kebutuhan hidup. Dari keempat hal itu, yang tidak terbatas adalah kebutuhan hidup. Karena itu pengeluaran untuk kebutuhan hidup harus dilakukan secara bijak.
Pengeluaran tak ada batasnya, namun pemasukan terbatas. Untuk itulah kita harus bisa menjadikannya wajar dengan mengalokasikan secara tepat.
Pengeluaran untuk sosial keagamaan minimal 2,5 persen, pembayaran cicilan utang maksimal 30 persen, dan untuk investasi minimal 20 persen. "Utamakan kebutuhan daripada keinginan," ingat Eko.
Bolehkah berutang?
Soal utang, Eko mengingatkan bahwa utang selalu menjadi masalah. Seseorang yang memiliki utang sebenarnya membuat aset yang dibelinya dari hasil utang menjadi tambahan biaya. Seseorang yang memiliki kartu kredit, sebaiknya membayar lunas sebelum jatuh tempo karena jika hanya membayar jumlah minimal, artinya jumlah yang harus dilunasi bertambah dan waktunya makin banyak.
Misalkan seseorang berutang Rp 1 juta, lalu membayar minimalnya 10 persen setiap bulan, artinya yang bersangkutan baru bisa melunasi utangnya selama 29 bulan. "Masalah ini kadang diremehkan. Jika dibiarkan bertahun-tahun, akan menjadi masalah besar. Bahkan seseorang harus keluar dulu dari perusahaannya dan mendapat pesangon, baru bisa membayar utang dari pesangon itu," jelas Eko.
Jadi, kata Eko, utang sebenarnya pengurang kekayaan kita. Utang hanya merupakan penambahan biaya, apalagi aset konsumtif. "Dan hak atas aset kita akan hilang, bila kita tak bisa membayar utang itu. Seseorang membeli mobil, yang diperoleh malah debt collector, dan asetnya malah hilang.
Namun Eko mengatakan, kita boleh berutang jika pengeluaran itu merupakan kebutuhan yang mendesak. "Misalkan ada anggota keluarga yang sakit, tak ada tabungan, tidak ada penggantian," ujarnya.
Eko menambahkan pula, kita boleh berutang asalkan mendapatkan aset yang produktif. Kalaupun tidak mendapatkan dalam bentuk tunai, tapi nilainya baik. "Berutanglah untuk aset yang nilainya terus naik, misalnya membeli properti atau emas," katanya.
Kunci investasi
Eko menjelaskan pula soal pentingnya berinvestasi untuk menjamin keuangan masa depan. Jika hanya menabung, jumlahnya bertambah dan nilainya bertambah, tapi nilainya masih di bawah inflasi. Sedangkan jika berinvestasi, jumlahnya bertambah, nilainya juga bertambah, tapi nilainya lebih tinggi dari inflasi.
Mempersiapkan keuangan di masa depan setelah pensiun sangat penting. Selama ini pensiunan hanya mempersiapkan dari tabungan, pesangon kantor, dan Jamsostek.
Lalu apa kunci investasi? Pertama, miliki tujuan. Kedua, sesuaikan dgn profil risiko. Ketiga, pilih produk yang tepat, Ini kadang tidak diperhatikan dengan benar.
Proteksi
Untuk melindungi diri dan keluarga, apakah Anda sudah mengikuti asuransi? Asuransi jiwa minimal harus bisa mengganti 100 bulan pengeluaran bulanan.
Tapi untuk asuransi kesehatan, jika biaya kesehatan ditanggung perusahaan, apakah masih perlu ikut asuransi kesehatan? "Ambillah yang dibutuhkan, bukan yang ditawarkan," ingat Eko.
Lalu ikutilah juga asuransi kerugian untuk harta benda. Namun jika rumah berada di gunung, untuk apa rumah diasuransikan soal banjir?
sumber: kompas
#Business
#Lifestyle
#Tips and Tricks
Share This Story
Share on Facebook
Share on Twitter
Pin this Post
Posting Lebih Baru Posting Lama
You Might Also Like
0 komentar
Newer
Stories
Older
Stories
Ria Amalia
A proud & happy blogger Mom from Bugis ~ And this is the life story of Ria Amalia ~
Popular Posts
Makanan Yang Harus Dikonsumsi Ibu Hamil Agar Anaknya Cerdas
blogtronyok - Ibu hamil yang banyak makan ikan memiliki kemungkinan lebih besar memiliki anak cerdas dan pandai bergaul. Suatu penelitian ya...
10 Tanaman Penyerap Polutan Berbahaya
Kebanyakan orang tidak mengerti mengapa mereka merasa sakit. Mereka mungkin tidak tahu bahwa di dalam rumah, berbagai racun hadir setiap s...
10 Cerita Psikologi Yang Penuh Dengan Motivasi
1. Setelah makan malam, seorang ibu dan putrinya bersama-sama mencuci mangkuk dan piring, sedangkan ayah dan putranya menonton TV di ruan...
Rayuan Gombal Ala Andre Taulany OVJ
Bagi penggemar acara OVJ di Trans7 pasti tidak asing lagi dengan aksi salah satu personilnya si Andre Taulany yang selalu merayu bintang tam...
Tex Saverio, Baju Rancangannya Dipakai Lady Gaga
Nama Tex Saverio tiba-tiba menjadi perbincangan ramai di dunia maya. Salah satu koleksi gaun musim semi 2011-nya yang pernah ditampilkan di ...
Penyebab Gempa Di Jepang
Pemicu gempa bumi adalah pergerakan dari lempeng-lempeng tektonik yang mengakibatkan permukaan bumi saling bertumpuk, retak, atau bengkok p...

label: hr


content: Kondisi lingkungan yang kurang baik saat ini, terkadang bisa merusak bagian tubuh dan mendapatkan efek sampingnya. Biasanya yang paling terlihat adalah bagian rambut yang terkadang nampak lebih kusut dan mudah rontok karena efek debu dan kotoran yang ada. Salah satu yang harus selalu diperhatikan adalah […]