Showing posts with label teknologi. Show all posts
Showing posts with label teknologi. Show all posts

Friday, August 15, 2014

Rendering Video Animasi menggunakan Layanan Komputasi Awan

Siapa bilang orang Indonesia tidak bisa membuat film animasi yang bagus ? Ini contohnya http://www.dgmanimation.com/ adalah perusahaan film animasi yang bermarkas di Malang dan sudah menciptakan banyak film-film animasi 2D ataupun 3D dengan kualitas yang tidak kalah dengan buatan luar negeri.

Di bawah ini salah satu contoh animasi 3D ciptaan DGM Animation :

Film-film animasi seperti di atas bisa dibuat menggunakan Blender. Aplikasi ini bersifat open source dan tidak berbayar. Namun membutuhkan daya komputasi yang sangat tinggi untuk proses renderingnya. Rendering adalah proses pengubahan gambar rangka menjadi gambar yang photorealistic. Dengan menggunakan komputer modern, maka sebuah gambar rangka 3 dimensi bisa diubah menjadi photorealistic dalam waktu berhari-hari. Dan sebuah film animasi singkat berdurasi 7 menit bisa memakan waktu berminggu-minggu (atau berbulan-bulan tergantung dari resolusi dan kompleksitas gambarnya.

Proses ini bisa dipersingkat jika komputer yang digunakan untuk melakukan proses rendering diperbanyak. Karena keterbatasan dana, maka studio animasi pemula (seperti DGM Animation) biasanya melakukan proses rendering menggunakan komputer yang juga digunakan untuk merancang rangka-rangka gambar. Akibatnya rendering hanya bisa dilakukan ketika para animatornya sedang tidur.

Untuk mempercepat proses rendering ini maka studio animasi harus memiliki ratusan bahkan ribuan server khusus yang harganya sangat mahal. Namun di era komputasi awan sekarang ini, sebenarnya ada alternatif menarik untuk studio animasi kecil, yaitu menggunakan layanan komputasi awan untuk melakukan rendering.

Layanan komputasi awan merupakan alternatif yg sangat menarik karena layanan ini memiliki kekuatan komputasi yang relatif tidak terbatas dan bersifat fleksibel dan bisa disewa berdasarkan durasi renderingnya (bisa dalam hitungan jam).

Salah satu penyedia layanan komputasi awan yang bisa digunakan untuk keperluan ini adalah Microsoft, dengan layanan Azure “Big Compute”.

TIdak hanya bisa digunakan untuk rendering, Azure Big Compute ini juga bisa digunakan untuk berbagai keperluan yang sangat intensif menggunakan daya komputasi :

  • Membuat model resiko finansial
  • Menciptakan konten digital (seperti film animasi)
  • Penelitian genetik
  • Fluid dynamics
  • Finite element analysis
  • Prakiraan cuaca
  • Bio Informatika
  • Aplikasi Oil & Gas
  • dsb.

Microsoft Azure bisa menyediakan super komputer secara virtual dengan teknik clustering yang terdiri dari ribuan sampai ratusan ribu virtual machine yang masing-masing bisa memiliki sampai 16 core, 112 GB DRAM/core, dan saling tersambung melalui jaringan super cepat ( 32 Gbps infiniband).

Salah satu case study yang menarik adalah Green Button.

Green Button merupakan perusahaan penyedia jasa high performance computing (sekarang Green Button sudah diakuisisi oleh Microsoft) yang melayani perusahaan-perusahaan yang membutuhkan daya komputasi yang besar tapi hanya sesaat saja. Salah satu klien yang juga dilayani oleh Green Button adalah studio animasi yang perlu kekuatan komputasi besar untuk keperluan rendering. Dengan solusi Green Button untuk rendering ini, maka studio animasi akan melihat icon Green Button, dan begitu icon tersebut diklik maka pekerjaan rendering segera dikirim ke cluster head node di Azure (lihat gambar di bawah), untuk kemudian pekerjaan tersebut dipecah ke ribuan node di dalam cluster compute node. Begitu proses rendering selesai maka user akan mendapatkan notifikasi melalui email, dan user kemudian bisa mendownload film yang sudah selesai tersebut.

 

Compute nodes in A8 or A9 VMs 

Layanan komputasi awan ini juga bisa dihitung berapa biayanya. Ada kalkulator yang bisa diakses dari sini : http://azure.microsoft.com/en-us/pricing/calculator/?scenario=full 

Konfigurasi mesin yang diperlukan untuk render adalah A8 atau A9. Untuk A8 biayanya adalah USD 2.45/jam, dan A9 adalah USD 4.9/jam.

image

image

Silahkan jika ingin mencobanya dahulu, klik “free trial” di sudut kanan atas untuk mencobanya dengan gratis selama sebulan (atau setelah kreditnya habis) !

image

Wednesday, July 23, 2014

Internet of Things (IoT) – Berbagai Manfaat IoT

Internet of Things pernah saya bahas di sini.

image

Prediksi Bisnis IoT

  • Gartner mengatakan bahwa instalasi IoT akan tumbuh sampai 26 Milyar unit di tahun 2020, dan akan menghasilkan pendapatan tambahan melebihi USD 300 Milyar, sebagian besar di layanan. Hal ini akan berdampak terhadap value add ekonomi global sebesar USD 1.9 Triliun
  • IDC memprediksikan bahwa bisnis IoT akan mencapai USD 7.1 Triliun pada tahun 2020
  • McKinsey Global Institute menyebutkan bahwa potensi ekonomi IoT mencapai USD 2.7 Triliun sampai USD 6.2 Triliun pertahun di tahun 2025 (McKinsey Global Institute, Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy, May 2013)

 

Komponen-komponen IoT

IoT terdiri atas komponen-komponen : Platform Hardware, Gateway, Software (berjalan di papan micro-controller), dan Layanan Cloud (berjalan di cloud untuk keperluan pengumpulan data dan analisa).

 

Platform Hardware

Desain Modular

Beberapa pabrikan (seperti Libelium) memiliki hardware yang bersifat modular dan bisa dibangun berdasarkan kebutuhan.

image

Perangkat hardware modular ini terdiri dari sebuah papan micro-controller yang bisa dilengkapi dengan berbagai modul pilihan : modul sensor, wireless, dan konektor industri.

Desain Langsung Pakai

Libelium juga membuat perangkat hardware langsung pakai, sehingga pengembang tidak perlu merakit lagi. Perangkat langsung pakai ini sudah dibuat kedap air dan dilengkapi dengan beberapa soket untuk sensor, panel surya, antena, dan kabel USB untuk keperluan pemrograman.

 

image

Modul Sensor

Modul-modul sensor yang akan dihubungkan ke papan micro-controller (melalui soket atau wireless). Ada berbagai modul sensor yang bisa dipilih berdasarkan kebutuhan :

  1. Sensor gas yang bisa mendeteksi berbagai jenis gas, suhu, kelembaban, tekanan udara (atmosfir), dan bisa dipergunakan untuk mendeteksi polusi, emisi gas dari peternakan, pabrik kimia, industri, dan kebakaran hutan
  2. Sensor kejadian yang bisa mendeteksi tekanan/berat, kelengkungan, getaran, tabrakan, kemiringan, suhu, kelembaban, kebocoran air, ketinggian air/cairan, tingkat keredupan cahaya, kehadiran (manusia/hewan), rentangan, dsb. Sensor jenis ini bisa digunakan untuk berbagai aplikasi keamanan, darurat, atau logistik
  3. Sensor air yang bisa mendeteksi tingkat asam/basa, tingkat oksidasi, tingkat oksigen, konduktivitas, ion, temperatur, kelembaban, dsb. Bisa dipergunakan untuk mendeteksi apakah air bisa diminum, kebocoran bahan kimia di air (sungai misalnya), pengukuran tingkat asam basa di kolam renang, tingkat polusi di laut, dsb.
  4. Sensor lingkungan kota bisa mendeteksi tingkat keberisikan, keretakan (gedung/jalan layang/dsb), propagasi keretakan, pergeseran, debu, ultrasonic (untuk mengukur jarak), temperatur, kelembaban, perpendaran cahaya, dsb. Bisa diterapkan untuk memonitor tingkat keberisikan di jalan raya, tingkat kerusakan bangunan/infrastruktur jalan dan kecepatan perambatan kerusakan, kualitas udara, dan manajemen sampah
  5. Sensor parkir bisa mendeteksi medan magnit, dan bisa dipergunakan untuk mendeteksi keberadaan mobil dan mengalokasi tempat parkir di dalam maupun di luar gedung, dan mengontrol tempat parkir (paralel ataupun serial)
  6. Sensor pertanian bisa mendeteksi suhu udara, kelembaban, suhu tanah & kelembabannya, kelembaban dauh, tekanan udara, radiasi matahari, radiasi ultraviolet, diameter batang pohon, diameter cabang pohon, diameter buah, anemometer, kecepatan dan arah aliran udara, pantulan cahaya, dsb. Bisa dipergunakan untuk aplikasi pertanian, irigasi, rumah kaca, stasiun cuaca.
  7. Sensor arus, bisa mendeksi arus listrik , dan bisa dipergunakan untuk berbagai aplikasi seperti sensor, instrumentasi, transduser, pemantauan proses, transmisi data di industri, dsb
  8. Sensor kamera video, dengan kamera, detektor tingkat pantulan cahaya, infra merah, dan kehadiran (PIR), bisa dipergunakan untuk berbagai aplikasi keamanan
  9. Sensor radiasi, bisa mendeteksi radiasi beta dan gama, dan bisa dipergunakan untuk mendeteksi tingkat radiasi secara wireless tanpa membahayakan manusia, mencegah dan mengontrol radiasi, dan mengontrol radiasi di suatu daerah secara mandiri (tanpa perlu bantuan manusia)
  10. Sensor metering, mengukur arus listrik, arus air, tingkat ketinggian cairan, tekanan, ultrasonik, kelembaban, tingkat pantulan cahaya. Sensor metering ini bisa digunakan untuk berbagai aplikasi pengukuran energi, tingkat penggunaan air, deteksi kebocoran pipa, manajemen penyimpanan cairan, otomasi industri, irigasi pertanian, dsb
  11. Sensor prototip yang bisa dipergunakan untuk menghubungkan berbagai jenis sensor untuk keperluan prototip
Modul Wireless

Modul Wireless – diperlukan jika ingin saling terhubung menggunakan wireless. Modul-modul ini mendukung berbagai protokol wireless seperti :

  1. 802.15.4/ZigBee, jarak antara 7km (2.4GHz) s/d 12 km (868 MHz)
  2. Bluetooth low energy (BLE), jarak 100m
  3. WiFi
  4. 6LoWPAN/IPv6 Radio
  5. 3G + GPS
  6. GSM/GPRS
  7. Bluetooth PRO
  8. RFID/NFC
  9. Expansion Radio Board
  10. Gateway
Modul Koneksi Industri

Modul Interkoneksi Industri – mendukung berbagai konektor dengan standar industri, seperti RS-485, RS-232, Modbus, CAN Bus, dsb

Gateway

image

Gateway menghubungkan seluruh sensor ke layanan Internet atau infrastruktur IT (misalnya database internal atau di cloud untuk analisa Business Intelligence dsb). Gateway bisa terhubung melalui wireless (misalnya WiFi 2.4GHz, WiFi 5GHz, 3G/GPRS, Bluetooth dan ZigBee). Gateway juga bisa terintegrasi dengan modul GPS untuk aplikasi mobile di kendaraan, juga bisa diberi daya batere atau melalui sel surya. Perangkat ini bersifat anti air dan bisa diletakkan di luar.

Penjelasan tambahan di http://tonyseno.blogspot.in/2014/07/iotinternet-of-things-mengurangi.html 

Penerapan IoT

Beberapa penerapan IoT di berbagai bidang :

  1. Smart Cities – IoT bisa membantu membuat tata kelola kota yang efektif Walikota bisa melihat apa saja yang terjadi di kotanya melalui berbagai sensor secara real time, dan dengan demikian akan mampu mengatur tata kelola yang efektif, sehat, nyaman dengan tingkat keberisikan yang rendah, bebas macet, hemat energi, sistem pembuangan sampah yang optimal, dan jalan-jalan raya yang bebas macet.
  2. Smart Mall – IoT bisa mendeteksi kehadiran orang-orang yang ada di dalam suatu mall : berapa tingkat kepadatan pengunjung, berapa lama rata-rata orang berdiam diri di suatu tempat, berapa banyak pegawai dan berapa banyak tamu yang lalu lalang, mana toko yang paling ramai, mana etalase toko yang paling menarik perhatian, dsb
  3. Smart Traffic – IoT juga bisa menganalisa lalu lintas kendaraan bermotor di jalan, mulai dari tingkat kemacetan di jalan, kecepatan rata-rata kendaraan bermotor, jalan alternatif jika ada kemacetan, dsb
  4. Smart Environment – IoT bisa mewujudkan lingkungan yang sehat dan aman, misalnya melalui detektor kebakaran hutan, polusi udara, deteksi dini gempa bumi/tsunami, dan berbagai bencana alam lain
  5. Smart Water – IoT bisa membantu kita mendapatkan air yang sehat, bersih, bebas polusi, bebas pencemaran bahan kimia di sungai, di laut, maupun di pipa-pipa air, dan deteksi dini terhadap banjir
  6. Smart Metering – IoT bisa membantu kita mengetahui penggunaan daya listrik, atau semua komponen yang terkait dengan sistem pembangkitan tenaga listrik, mulai dari tingkat ketinggian/tekanan/aliran air, bahan bakar, atau gas dan sebagainya.
  7. Security and Emergencies – IoT bisa digunakan untuk mendeteksi manusia di suatu area, mendeteksi cairan, radiasi, gas-gas yang bisa meledak. IoT bisa meningkatkan keamanan dan membantu dalam situasi darurat
  8. Retail – IoT bisa digunakan untuk memonitor pengiriman barang, pembayaran melalui NFC, melihat tanggal kedaluwarsa, dan menggatur rotasi/penyimpanan barang di gudang.
  9. Logistics – IoT bisa digunakan untuk mendeteksi getaran, buka tutup pintu, mencari lokasi barang di gudang, mendeteksi kebocoran gas, sehingga bisa digunakan untuk memonitor kondisi pengiriman barang, mencari barang, mencari lokasi penyimpanan yang paling baik untuk memisahkan gas yang mudah terbakar dan bahan peledak, melacak perjalanan kapal tanker, dsb
  10. Industrial Control – IoT bisa digunakan untuk diagnosa mesin, monitor gas beracun, tingkat oksigen, temperatur, ozon, dsb, sehingga bisa digunakan di dalam industri
  11. Smart Agriculture – IoT bisa digunakan untuk mendeteksi kelembaban tanah, udara, ukuran batang pohon, cuaca, suhu, dsb, sehingga bisa digunakan untuk mendorong usaha pertanian,
  12. Smart Animal Farming – IoT bisa digunakan untuk mendeteksi keberadaan ternak, mendeteksi gas beracun, dsb sehingga bisa digunakan untuk mengontrol kembang biak ternak, melacak keberadaan ternak, dan memastikan usaha peternakan berkembang dengan maksimal
  13. Home Automation – IoT bisa digunakan untuk memonitor penggunaan energi, air, mendeteksi pintu/jendela terbuka/tertutup, mendeteksi keberadaan manusia/binatang, sehingga bisa digunakan untuk mewujudkan rumah yang hemat energi dan aman.
  14. E-Health – IoT memungkinkan perangkat-perangkat wearable sampai tablet (pil) bisa saling tersambung. Ini akan mendorong industri wearable sensor, sampai tablet (pil), dan sensor yang bisa ditanam di dalam tubuh manusia.
  15. Banking Industry – IoT bisa memanfaatkan IoT untuk mendapatkan konektivitas di manapun. IoT mewujudkan mesin-mesin ATM dan POS (mesin kasir) yang terhubung supaya biaya operasi lebih murah dan juga meningkatkan pendapatan.

Wednesday, July 16, 2014

E-Voting untuk PEMILU dan PILKADA–menggunakan Homomorphic Encryption

Indonesia adalah negara demokrasi, dan salah satu kegiatan yang rutin kita lakukan adalah PEMILU Legislatif dan Presiden yang diselenggarakan sekali dalam lima tahun, dan PILKADA yang diselenggarakan lebih dari 500 kali dalam lima tahun. Jadi rata-rata ada lebih dari 100 PILKADA dalam setahun. Biaya melakukan PILKADA kira-kira Rp 25 Milyar per kabupaten/kota. Selain itu juga sering terjadi konflik masyarakat yang menolak hasil PILKADA, dan antara tahun 2005-2013 sudah ada 75 orang meninggal dan 256 cedera, dan kerusakan infrastuktur dan sara lain akibat massa yang mengamuk akibat tidak puas dengan hasil PILKADA.

Semua permasalahan tersebut sebenarnya bisa ditekan, jika kita bisa menjalankan PEMILU/PILKADA secara murah dan transparan.

E-Voting merupakan solusi PEMILU/PILKADA secara elektronik.

Secara teknis, sistem E-Voting bisa dibuat sedemikian aman dan transparan. Hanya saja masalahnya sebenarnya bukan di teknis, namun politis. Di dalam dunia politik, terdapat prinsip “to be or not to be”. Harus tegar, tidak punya perasaan, jangan sekali-kali kasihan terhadap lawan, karena dengan demikian lawan akan menjadi kuat dan anda yang akan disikat. Politikus bisa terlihat lembut dan santun di depan, tetapi di belakang, tidak ada orang yang tahu.

E-voting, seperti halnya solusi berbasis teknologi informasi yang lain. Jika dipergunakan dengan benar, akan :

  1. menghemat biaya PEMILU/PILKADA – biaya ditekan semurah mungkin sehingga teoritis bisa tidak keluar biaya sama sekali jika dilakukan melalui infrastruktur yang sudah ada sekarang
  2. mempercepat penghitungan suara – kecepatan sedemikian tinggi, sehingga hasil segera bisa dilihat secara real time.

Namun, seperti halnya solusi berbasis teknologi informasi lain, maka E-Voting juga membuka peluang untuk politikus melakukan manipulasi data secara sangat masif, sangat cepat, dan hampir mustahil terlacak.

Semua hal itu tentunya hanya bisa terjadi jika sistem e-Voting dilakukan di negara yang infrastruktur teknologi informasinya masih lemah, dengan SDM yang terbatas, dan pemerintahan yang masih korup.

Jika kita sudah memiliki infrastruktur yang kuat, SDM yang bagus, dan pemerintahan yang bersih, maka kita bisa coba gunakan e-Voting sebagai pengganti cara manual menggunakan kertas.

E-Voting

E-Voting merupakan sistem pemungutan suara menggunakan perangkat elektronik, dan sudah mulai digunakan pada tahun 1960 di Amerika yang kemudian diikuti oleh banyak negara lain.

Ada beberapa jenis sistem e-voting :

  1. E-Voting menggunakan kertas, di mana pengambilan suara menggunakan kertas lalu hasilnya dicatat menggunakan elektronik
  2. E-Voting menggunakan mesin voting. Sistem ini disebut Direct Recording Electronic (DRE), di mana si pemilih melakukan pemilihan langsung menggunakan terminal elektronik

E-Voting untuk PEMILU dan PILKADA di Indonesia

PEMILU/PILKADA di Indonesia menganut asas LUBER dan JURDIL.

LUBER ("Langsung, Umum, Bebas dan Rahasia"). "Luber" sudah ada sejak zaman Orde Baru. Langsung berarti pemilih diharuskan memberikan suaranya secara langsung dan tidak boleh diwakilkan. Umum berarti pemilihan umum dapat diikuti seluruh warga negara yang sudah memiliki hak menggunakan suara. Bebas berarti pemilih diharuskan memberikan suaranya tanpa ada paksaan dari pihak manapun, kemudian Rahasia berarti suara yang diberikan oleh pemilih bersifat rahasia hanya diketahui oleh si pemilih itu sendiri.

JURDIL ("Jujur dan Adil"). “Jurdil” berasal dari era reformasi. Asas jujur mengandung arti bahwa pemilihan umum harus dilaksanakan sesuai dengan aturan untuk memastikan bahwa setiap warga negara yang memiliki hak dapat memilih sesuai dengan kehendaknya dan setiap suara pemilih memiliki nilai yang sama untuk menentukan wakil rakyat yang akan terpilih. Asas adil adalah perlakuan yang sama terhadap peserta pemilu dan pemilih, tanpa ada pengistimewaan ataupun diskriminasi terhadap peserta atau pemilih tertentu. Asas jujur dan adil mengikat tidak hanya kepada pemilih ataupun peserta pemilu, tetapi juga penyelenggara pemilu.

E-Voting secara teknis bisa diterapkan di Indonesia sepanjang bisa memenuhi kedua asas tersebut.

Homomorphic Encryption untuk E-Voting

Homomorphic encryption bisa digunakan sebagai dasar enkripsi untuk E-Voting. Teknik enkripsi pada umumnya akan menyembunyikan seluruh informasi teks melalui enkripsi, sehingga menyebabkan data yang ter-enkripsi tidak lagi terlihat dan tidak bisa diolah. Homomorphic encryption, sebaliknya, hanya menyembunyikan sebagian informasi teks, dan menampilkan sebagian informasi teks yang umum untuk keperluan komputasi. Microsoft Research merupakan salah satu institusi riset yang meneliti secara mendalam homomorphic encryption ini, mulai dari fully-homomorphic encryption (FHE), somewhat homomorphic encryption (SHE), searchable encryption, structured encryption, functional encryption sampai garbled circuits.

Sistem E-Voting bisa menggunakan homomorphic encryption untuk menjamin hal-hal berikut ini :

  • Hak – Hanya pemilih yang berhak bisa memilih
  • Privasi – Semua pilihan bersifat rahasia, tidak seorangpun bisa mengetahui siapa yang telah memilih apa. Hanya si pemilih secara pribadi yang mengetahui apa yang telah dipilihnya
  • Hak pilih hanya bisa dipakai sekali saja. Orang lain tidak bisa mempergunakan hak orang lain untuk memilih
  • Adil – Tidak ada seorangpun (misalnya PARPOL) yang mengetahui jumlah total pilihan pada saat diadakan pengambilan suara, karena pengetahuan ini bisa mempengaruhi si pemilih. Jumlah total suara akan diketahui secara bersama-sama pada saat pengambilan suara selesai
  • Andal – Tidak ada seorangpun yang bisa mengganggu proses pemilihan. Begitu seorang pemilih sudah menentukan pilihan, maka pilihan ini tidak lagi bisa diubah. Hanya pilihan yang valid dihitung, sementara yang tidak valid akan terdeteksi dan tidak akan dihitung pada hasil akhir
  • Verifikasi Individual – setiap pemilih yang berhak tadi bisa memeriksa apakah pilihannya tidak berubah sampai saat penghitungan akhir
  • Verifikasi Umum – setiap orang (pemilih/pengamat/PARPOL) bisa memeriksa apakah pemilihan sudah berjalan dengan adil, dengan melihat bahwa hasil akhir adalah sama persis dengan jumlah dari suara yang valid
  • Tanpa tekanan – sebelum pemilihan dilakukan, beberapa pihak mungkin akan melakukan penyogokan supaya pemilih memilih calon tertentu. Pihak-pihak ini bisa juga memaksa si pemilih untuk menunjukkan buktinya melalui ancaman. Sistem E-Voting memungkinkan si pemilih melaporkannya ke pihak penyelenggara E-Voting tentang ancaman ini, dan pihak penyelenggara E-Voting bisa memberi arahan si pemilih mengenai sikap apa yang harus diambil, dan bahkan memberikan tanda bukti pemilihan yang sesuai dengan yang diminta si pengancam (atau bisa juga random), meskipun sebetulnya si pemilih menjatuhkan pilihan ke yang lain.

Friday, July 4, 2014

IOT–Internet of Things mengurangi berbagai kebocoran melalui Teknologi

Heboh debat capres yang menekankan peningkatan ekonomi melalui penanganan kebocoran negara. Menggunakan teknologi terkini, berbagai sumber pendapatan negara bisa dimonitor, dan dengan sendirinya berbagai anomali penyebab kebocoran juga bisa dideteksi sedini mungkin.

Contoh Kebocoran

Ada banyak sekali sumber kebocoran di Indonesia, di bawah ini hanya beberapa di antaranya yang nyata terlihat :

BBM (Bahan Bakar Minyak)

Pajak Parkir

Illegal Logging

Illegal Fishing

  • Kasus illegal fishing (penangkapan ikan tidak legal) di Indonesia menyebabkan kerugian lebih dari US$ 3 milyar/tahun…, disamping mengancam populasi ikan yang ada di lautan Indonesia.

IOT – Internet of Things

Istilah Internet of Things muncul hampir 20 tahun yang lalu untuk menjelaskan bahwa setiap benda (bisa berupa perangkat atau sensor yang cerdas dan saling terhubung) bisa saling mengumpulkan dan berbagi data. Data yang berasal dari perangkat atau sensor tadi tidak terbatas, dan jika disambungkan dan dianalisa dengan data jenis yang lain, maka kita bisa mendapatkan suatu wawasan/pemahaman/pengetahuan yang sebelumnya tidak terbayangkan. Saling keterhubungan antara benda-benda tersebut dan data yang dihasilkannya adalah intisari dari Internet of Things (IOT).

Sekarang ini IOT semakin menjamur, karena didorong oleh berbagi hal seperti : turunnya komponen pendukung IOT (microchips, layanan awan, alat GPS, dsb), kebutuhan yang meningkat (karena orang semakin memahami manfaat IOT), keanekaragaman perangkat yang semakin luas, solusi komunikasi M2M (mesin ke mesin) yang semakin mudah, kemajuan di dunia piranti lunak, dan potensi IOT untuk menciptakan dampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi.

Beberapa Contoh Penerapan IOT

Hampir semua perangkat bisa dibuat lebih smart supaya mendukung Internet of Things. Perangkat smart, seperti smartphone, tablet, PC dsb, sudah langsung bisa digunakan sebagai perangkat client. Namun untuk perangkat yang tidak smart (misalnya mobil pribadi, truk, saklar lampu, pipa minyak dsb), bisa ditambahkan papan Arduino atau Netduino ke perangkat/benda tersebut, sepanjang ada sensor elektronik yang bisa dipasangkan (misalnya sensor kecepatan/posisi/level BBM, dsb).

  • IOT bisa untuk membuat vending machine yang cerdas. Vending machine cerdas akan mengumpulkan data penjualan dan berinteraksi dengan pelanggan melalui layanan multimedia dan media sosial yang ditampilkan melalui layar sentuh. Vending machine cerdas bisa melaporkan persediaan barang di dalam mesin ke penyalur.
  • IOT bisa dimanfaatkan untuk mempermudah dokter dan perawat di rumah sakit untuk login menggunakan kartu identitasnya ke thin client untuk akses yang lebih cepat ke aplikasi kedokteran.
  • IOT juga bisa dimanfaatkan di pabrik untuk otomasi robot.
  • IOT bisa untuk otomasi rumah cerdas
  • IOT bisa dipergunakan untuk membuat lampu lalu lintas yang cerdas menggunakan teknologi cloud
  • IOT bisa digunakan untuk mengumpulkan foto-foto udara dan berbagai data lain menggunakan drone
  • IOT bisa menggunakan RFID untuk memonitor semua kendaraan bermotor (misalnya untuk mengurangi jumlah kendaraan bermotor di jam sibuk menggunakan ERP di kota-kota besar)
  • IOT bahkan bisa dipergunakan untuk memonitor penggunaan BBM bersubsidi menggunakan RFID yang terpasang di kendaraan
  • IOT dengan sensor GPS bisa dipergunakan untuk melacak keberadaan dan laju kecepatan suatu kendaraan. Bisa diterapkan untuk mendeteksi perilaku supir selama menggunakan kendaraan

IOT membantu mengurangi kebocoran

Di bawah ini adalah konsep bagaimana IOT bisa digunakan untuk membantu pemerintah mengurangi berbagai kebocoran negara.

 

image

Semua objek yang akan dimonitor harus bisa terhubung ke Service Bus yang terdapat di Internet (ini merupakan suatu layanan awan). Layanan awan memungkinkan koneksi ke seluruh client yang jumlahnya tidak terbatas.

  • Tanda garis terputus-putus menandakan koneksi melalui wireless (bisa RFID aktif/pasif, WIFI, GPRS, 3G, 4G, VSAT, TVWS, atau apapun) ke service bus di cloud atau ke access point yang berada di dekatnya
    • kapal tanker, truk BBM, truk angkutan, drone militer terhubung ke service bus melalui wireless, sehingga keberadaannya selalu termonitor
    • truk pengangkut BBM dan Kendaraan Pribadi bisa terhubung ke Service Bus di cloud, atau ke Gerbang Tol. Sehingga jika kendaraan ini melalui gerbang tol, maka keberadaannya segera terdeteksi, dan pembayaran tol bisa dilakukan secara otomatis
  • Tanda garis tidak terputus artinya koneksi dilakukan menggunakan kabel/fiber optik

Setiap objek akan ditanam sensor-sensor yang relevan, misalnya sensor GPS, level bahan bakar, identitas kendaraan, kamera, dan sebagainya. Sensor-sensor itu akan memberikan laporan secara real time atau hanya pada saat tertentu saja.

  • Kendaraan pribadi yang hanya memiliki RFID aktif hanya akan terhubung jika kendaraan ini melintasi gerbang tol, atau mengisi BBM (diperlukan untuk mendapatkan jatah BBM bersubsidi misalnya), atau memasuki pelataran parkir. Jika kendaraan pribadi ini terhubung secara konstan ke service bus, maka orang yg berhak (pemilik atau pemerintah) akan dapat melihat posisi kendaraan ini di peta
  • Kapal tanker diharuskan selalu terhubung ke service bus, sehingga identitas dan keberadaannya selalu diketahui. Jika ada kapal tanker yang terdeteksi radar, namun tidak teridentifikasi melalui IOT, berarti kapal tanker ini adalah kapal yang tidak dikenal, dan polisi atau bea cukai bisa langsung datang menghampiri. Perilaku-perilaku yang menyimpang dari kapal-kapal yang teridentifikasi akan segera terdeteksi, dan polisi juga bisa langsung menghampiri, atau kirim saja drone untuk melihat apa yang sedang terjadi dengan kapal tersebut. Dengan IOT maka volume isi tanker juga selalu termonitor, sehingga jika ada perpindahan muatan di tempat yang tidak semestinya, maka hal ini juga akan langsung diketahui

Pemasangan sensor-sensor di gedung parkir juga akan mencegah kebocoran pajak parkir, karena pemerintah bisa memonitor secara real time seberapa banyak mobil yang parkir dan berapa lama dalam satu hari.

Pemasangan sensor di gerbang tol akan meniadakan antrian di pintu tol, karena kendaraan yang dilengkapi dengan RFID aktif akan bisa maju dengan kecepatan 100 km/jam dan tetap terdeteksi dan jika ada kartu tol langganan, maka kartu tol tersebut akan otomatis terpotong kreditnya.

Truk-truk angkutan kayu juga bisa selalu termonitor, sehingga kita bisa tahu pasti dari mana asal kayu-kayu tersebut, dan mau dikirim kemana.

Laporan Masyarakat

Seringkali teknologi tidak bisa bekerja secara sempurna, sehingga masih diperlukan masukan-masukan atau laporan-laporan dari masyarakat. Misalnya kebocoran pipa yang tidak terdeteksi atau sulit terdeteksi, namun menyebabkan polusi di suatu tempat, maka masyarakat bisa melaporkannya melalui fasilitas CRM yang terintegrasi dengan unified communication. Laporan bisa dalam bentuk SMS, telpon, fax, atau bahkan melalui media sosial dengan hash tag tertentu, misalnya #lapor.

Stakeholders / Pemangku Kepentingan

Berbagai pihak bisa menggunakan sistem ini, dan mereka dibedakan level aksesnya dengan menggunakan password, atau tanpa password jika masuk sebagai tamu (guest).

  1. Masyarakat : Masyarakat di sini akan memiliki akses publik, dan akan melihat sampai di mana kebocoran-kebocoran yang ada bisa ditangani. Dan seberapa besar penghematan yang sudah dilakukan.
  2. Pemerintah : Pemerintah memiliki akses tertentu, dan bisa melihat kejadian-kejadian real-time, anomali, dan semua informasi yang publik. Pemerintah berkepentingan untuk melihat apakah kebijakan-kebijakan terkait dengan kebocoran sudah efektif atau belum.
  3. LSM : LSM bisa membantu pemerintah untuk melakukan sosialisasi sehubungan dengan sistem ini
  4. Bisnis : Bisnis juga akan diuntungkan dengan mendapatkan informasi-informasi yang terkait dengan bisnisnya. Pebisnis juga bisa melakukan otomasi proses, dan juga meningkatkan efisiensi supply chain management dsb
  5. Akademis : Pihak Akademis akan bisa menganalisa, melakukan penelitian, dsb untuk meningkatkan efektivitas sistem ini, dan mengusulkannya ke pemerintah

Tuesday, June 18, 2013

Bioinformatika dipandang dari berbagai sisi

Dalam beberapa dekade terakhir, kita telah menyaksikan evolusi ilmu biologi, mulai dari esperimen murni sampai akhirnya masuk ke dunia super komputer. Di mana super komputer digunakan untuk memecahkan banyak misteri dan memprediksi masa depan umat manusia. Teknologi saat ini telah memungkinkan kita menjawab beberapa pertanyaan seperti :

  • Merevolusi pertanian menggunakan rekayasa genetik untuk menghasilkan tanaman yang kebal hama, cepat tumbuh, lebih produktif, bahkan mengandung lebih banyak nutrisi
  • Memahami dan mencari cara menyembuhkan penyakit-penyakit kelainan genetik seperti sakit jantung, kanker, kegemukan, diabetes, sakit jiwa, dsb
  • Membuat kloning dari suatu mahluk hidup yang pernah ada (misalnya ada upaya melakukan kloning mamoth berdasarkan informasi genomnya)
  • Bereksperimen dengan struktur molekul dan melihat akibatnya pada suatu mahluk hidup
  • Memperbaiki kualitas mahluk hidup melalui modifikasi genom
  • Memprediksi sifat-sifat mahluk hidup berdasarkan informasi genom
  • Memahami bagaimana tanaman merespon terhadap cahaya, memproduksi protein, dan tumbuh
  • Melakukan perbandingan genom dari beberapa organisme yang berbeda-beda
  • Mengetahui apa fungsi, manfaat , dan resiko dari suatu produk genetik
  • Mempercepat pencarian energi alternatif (misalnya penelitian tentang bahan bakar hidrogen yang dihasilkan dari bakteri tertentu)
  • Mensimulasi proses penyusunan atom menjadi suatu sel organik
  • Menghitung kemungkinan pola genom manusia
  • Memahami hubungan antara gen dengan organisme yang utuh
  • Mensimulasi jaringan metabolisme dari suatu organisme yang utuh
  • Mensimulasi sebuah sel atau organisme dari perspektif biologi sistem (suatu pendekatan baru interdisiplin yang holistik)

Terlepas dari masalah etika, maka semua pertanyaan di atas bisa dijawab melalui bidang penelitian sains Bioinformatika.

Evolusi Sains

Sains merupakan hal yang tidak terpisahkan dari sejarah umat manusia, dan sains telah mempengaruhi hidup kita semenjak ribuan tahun yang lalu. Di bawah ini adalah ringkasan evolusi sains selama ini :

  • Ribuan tahun lalu – sains adalah empiris (berdasarkan pengalaman)
  • Ratusan tahun lalu – sains mulai menggunakan berbagai macam model dan generalisasi
  • Puluhan tahun lalu – muncul cabang sains komputasional untuk menjelaskan fenomena yang kompleks
  • Sekarang – sains telah menjadi e-Sains – menggabungkan berbagai teori, percobaan, dan simulasi, memanfaatkan kekuatan komputer yang luar biasa untuk :
    • mengumpulkan data dari berbagai sensor (CCD sampai penabrak partikel)
    • memproses data mentah menjadi informasi menggunakan teknologi piranti lunak yang semakin maju
    • informasi/pengetahuan disimpan ke dalam suatu supercomputer
    • peneliti menganalisa database /file menggunakan metode statistik dan manajemen data

e-Sains ini kemudian melahirkan dua cabang penelitian sains : X-Komputasi dan X-Infomatika untuk setiap disiplin X. Misalnya di Biologi, ada Biologi-Komputasi, dan Bio-Informatika

  • Biologi-Komputasi mensimulasikan bagaimana suatu sistem biologi bekerja dan atau bagaimana protein, atau sifat-sifat sebuah sel, atau jalur metabolisme dibuat melalui suatu algoritma komputer dan matematika
  • Bio-Informatika adalah pengembangan atau perbaikan metode penyimpanan, pengambilan, penyusunan, dan analisa data biologi

Pengertian Bioinformatika

Secara umum ada dua pengertian bioinformatika :

  1. Bioinformatika klasik – menitikberatkan pada analisis sekuen
  2. Bioinformatika baru (pasca genom) – era ini dimulai ketika pekerjaan raksasa pemetaan genom manusia sudah selesai. Di sini kita sudah bisa melakukan perbandingan genom dari berbagai spesies yang berbeda, mengukur jumlah relatif dari kopi/cetakan dari sebuah pesan genetik, menemukan fungsi dan keterkaitan dari gen, dan melihat kerja fungsi genom.

Beberapa Contoh Jenis Data Biologi di dalam Bioinformatika

Di bawah ini ada beberapa contoh pemrosesan data biologi di dalam bioinformatika :

  • Manajemen data, termasuk pemeliharaan database dan pemrosesan data, merupakan tugas paling dasar dan yang paling utama. Sejumlah besar data yang bisa digunakan bersama dibuat oleh berbagai lembaga penelitian yang dibiayai publik, dan diletakkan di dalam bank data publik. Anotasi data mentah, yang artinya menambahkan berbagai deskripsi dan fungsi, merupakan bagian yang sangat penting dari pekerjaan ini, dan sebagian besar didanai oleh lembaga penelitian pemerintah.
  • Struktur dan sekuens protein dan gen. Sekuens digunakan untuk merepresentasikan molekul makro. Struktur gen yang mengkodifikasi sekuens asam amino di dalam protein dibuat menggunakan proyek sekuensial genom. Data genomik akan diterjemahkan menggunakan komputer menjadi sekuens protein
  • Struktur Molekular 3D. Pemodelan komputer bisa menggambarkan struktur ini menggunakan pengukuran fisik menggunakan sinar X atau resonansi magnetik nuklir
  • Fungsi dan Struktur Genom. Genom dari suatu organisme (mahluk hidup) terdiri dari materi genetik keseluruhan. Informasi fungsi dan struktur genom adalah informasi detail dasar yang selalu diperbaharui dengan berbagai informasi baru termasuk tautan ke berbagai database yang lain
  • Data Bibliografik, seperti abstrak dari suatu artikel sains. Jumlah data yang meningkat secara eksponensial, terutama yang berhubungan dengan proyek genom, seperti proyek sekuensial genom manusia. Data yang saat ini bisa diakses publik melalui internet merupakan susunan data dalam bentuk kecil

Teknologi di dalam Bioinformatika

Bioinformatika menggabungkan berbagai bidang ilmu komputer, matematika, dan engineering untuk memproses data biologi. Supercomputer digunakan untuk membaca dan memproses data biologi supaya hasilnya semakin cepat didapatkan. Berbagai sistem informasi dan database digunakan untuk menyimpan dan menyusun data biologi. Dalam menganalisa data biologi, juga diperlukan berbagai algoritma Artificial Intelligence, Machine Learning, Soft Computing, Data Mining, Image Processing, dan Simulation.

Teknologi dan Inovasi Microsoft di bidang Bioinformatika

Microsoft Bioinformatics Initiative

Program “Microsoft Bioinformatics Initiative” yang terdiri dari dua komponen utama :

  • .NET BIO : .NET Bio merupakan suatu tool yang bisa ditambahkan ke framework pemrograman netral bahasa .NET yang awalnya ditujukan untuk mendukung penelitian di bidang genomik. Sekarang ini .NET Bio mendukung berbagai formal file bioinformatika; berbagai algoritma untuk manipulasi sekuens protein, RNA, dan DNA; dan pasangan konektor untuk terhubung ke layanan web biologi seperti NCBI BLAST. .NET Bio menggunakan lisensi sumber terbuka, dan semua dokumentasi, aplikasi demo, kode sumber, dan executable file bisa didownload dari situs Codeplex
  • Microsoft Biology Tools (MBT) : The Microsoft Biology Tools (MBT) merupakan kumpulan tool yang bisa digunakan para peneliti bioinformatika dan biologi supaya lebih produktif dalam menemukan berbagai penemuan sains. Tool di dalam katalog MBT bebas digunakan, dan juga termasuk didalamnya kode sumber terbuka dan berbagai proyek kolaborasi sumber terbuka. Contoh tool-tool di dalam katalog MBT bisa dilihat di sini : http://research.microsoft.com/en-us/projects/bio/mbt.aspx
BioHPC

BioHPC merupakan implementasi HPC untuk para peneliti biologi. HPC adalah High Performance Computing, yang memanfaatkan sebanyak mungkin sumber daya komputer yang ada untuk menyelesaikan satu tugas berat dengan lebih singkat. HPC merevolusi ilmu biologi dengan cara memberi para ahli biologi kemampuan proses dan analisa data yang sangat besar yang tidak terbayangkan beberapa dekade lalu. Namun sayangnya kebanyakan ahli biologi tidak memiliki keahlian komputer ataupun sarana komputer yang memadai. Microsoft bekerjasama dengan Unit Layanan Biologi Komputasi Universitas Cornell untuk menyediakan kekuatan HPC bagi ribuan peneliti di seluruh dunia.

BioHPC khusus ditujukan pada peneliti bioinformatika, sehingga bersifat sangat powerful tetapi mudah sekali digunakan dan tidak perlu ahli komputer dengan keahlian khusus untuk mengoperasikannya.

imageGambar di atas adalah contoh gambar komposit dari sebuah akar tanaman dengan akumulasi protein FHY3 (warna hijau) di dalam nukleus sel. Gambar latar belakang menunjukkan model 3D dari protein FHY3 (warna hijau) menempel pada DNA (warna abu-abu). Gambar ini menunjukkan bagaimana respon tanaman terhadap cahaya.

BioHPC bisa diakses melalui Universitas Cornell bagi user yang terdaftar. Namun BioHPC juga bisa diunduh secara gratis dan memiliki kode sumber terbuka bagi setiap peneliti di seluruh dunia.

Semenjak dipasang pada tahun 2003, BioHPC telah melakukan lebih dari 80.000 proses komputasi yang berat yang dikirim oleh lebih dari 7.200 peneliti dari 80 negara di dunia.

Windows Azure Bioinformatics

Windows Azure merupakan satu layanan komputasi awan Microsoft yang bisa digunakan untuk menyelesaikan berbagai tugas bioinformatika dengan cepat.

Dengan adanya ledakan data genom beberapa tahun terakhir, maka kita memerlukan kekuatan komputasi yang luar biasa untuk memproses semua data yang ada. Windows Azure dikombinasikan dengan Microsoft Excel untuk analisa, memberikan para peneliti kemampuan yang luar biasa untuk mendapatkan berbagai wawasan baru dan kemampuan eksplorasi di area-area yang sebelumnya tidak terjamah.

Salah satu aplikasi killer untuk Windows Azure di bidang bioinformatika ini adalah NCBI BLAST untuk Windows Azure.

BLAST on Windows Azure enables cloud-based analysis of vast proteomics and genomic data.

NCBI Blast merupakan implementasi Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) dari National Center for Biotechnology Information (NCBI). BLAST merupakan sekumpulan program yang dirancang untuk mencari semua kemiripan antara sebuah protein atau DNA dan sekuensnya yang sudah diketahui dari seluruh database kemungkinan yang ada. Peneliti memerlukan kemampuan ini untuk mengetahui fungsi dan manfaat dari sebuah produk genetik.

Windows Azure memungkinkan komputasi yang sangat rumit dilakukan dengan sangat cepat dan dengan biaya yang murah. Misalnya dengan Windows Azure mampu menyingkat pengoperasian BLAST dari enam tahun menjadi satu minggu saja. Microsoft XCG (Extreme Computing Group) merupakan satu tim di Microsoft yang berhasil melakukan hal ini dengan cara membagi beban BLAST ke beberapa data center Microsoft yang tersebar di Amerika dan Eropa.

Rhodopseudomonas palustris

Gambar di atas menunjukkan gambar bakteri Rhodopseudomonas palustris yang digunakan untuk memproduksi hidrogen sebagai bahan bakar.

Masalah Etika

Proyek pemetaan genetik manusia (Human Genome Project) sudah selesai, dimana seluruh informasi genetik manusia sudah berhasil dipetakan. Dan dengan kemajuan teknologi informasi yang luar biasa, maka sekarang terbuka kemungkinan bagi para peneliti untuk memanipulasi informasi genetik manusia dengan mudah dan cepat.

Hal ini menimbulkan berbagai masalah etika bioinformatika seperti :

  • Privasi – memastikan bahwa data genetik tidak bocor ke tangan pihak yang tidak berhak
  • Diskriminasi – membeda-bedakan orang berdasarkan informasi genetiknya
  • Profile Genetik – menentukan apakah suatu masyarakat bersifat rasial atau seksis dari informasi genetiknya
  • Pengembangan Obat yang khusus dibuat untuk orang tertentu – bisa menyebabkan masyarakat terpecah belah berdasarkan keadaan sosio-ekonomiknya
  • Aborsi – bioinformatika bisa memberikan informasi apakah kualitas janin nantinya bisa menjelma menjadi bayi yang sehat, berumur panjang, dsb., atau sebaliknya, sehingga orang tua bisa memutuskan apakah janin layak untuk dilahirkan atau sebaiknya digugurkan
  • Seleksi berdasarkan genetik – Informasi genetik bisa didapatkan dengan mudah. Bolehkan suatu perusahaan memilih karyawannya menggunakan seleksi genetik ?
  • Mendapatkan keturunan yang lebih baik melalui manipulasi genetik pada janin

Hukum dan Undang-Undang Bioinformatika

Bioinformatika bisa menggunakan informasi genetik dan kesehatan yang bisa menunjuk ke seseorang. Oleh karenanya banyak regulasi pemerintah yang baru dikeluarkan untuk membatasi penggunaan dan pembocoran beberapa jenis data. Meski pada saat yang sama berbagai kemudahan juga didorong untuk pengumpulan informasi kesehatan dan genetik secara elektronik.

Negara Indonesia belum sampai pada tahap ini, tapi sekedar contoh, di bawah ini ada beberapa regulasi pemerintah di Amerika sehubungan dengan bioinformatika :

  • Beberapa negara bagian melarang diskriminasi penggunaan informasi genetik di dalam asuransi kesehatan dan di perusahaan
  • Georgia dan Oregon bahkan memiliki undang-undang yang menyatakan bahwa informasi DNA adalah unik dan milik pribadi
  • HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) merupakan undang-undang yang mewajibkan sistem perekaman informasi kesehatan elektronik yang standar untuk kesehatan, rumah sakit, dan pegawai. HIPAA juga mengatur penggunaan dan perlindungan privasi informasi kesehatan. Namun ternyata penerapannya cukup sulit, karena sistem komputer yang ada harus ditingkatkan
  • Standar Privasi Kesehatan memastikan bahwa hanya pasien yang bisa mengakses data penyakitnya, dan penggunaan diluar itu membutuhkan ijin pasien

Bioinformatika di Indonesia

Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan di beberapa perguruan tinggi di Indonesia, seperti di ITB, Atmajaya, UI, UGM, IPB. Beberapa lembaga penelitian seperti LIPI dan Lembaga Biologi Molekul Eijkman juga melakukan melakukan penelitian bioinformatika di bidang rekayasa protein.

Friday, February 3, 2012

Data Warehouse–SMP atau MPP ?

MPP (Massively Parallel Processing) adalah trend saat ini, di mana MPP sangat cocok untuk memenuhi kebutuhan akan dukungan terhadap data yang sangat besar (multi terabytes). MPP juga memiliki perbandingan price/performance yang sangat baik jika jumlah usernya semakin besar.

Di bawah ini ada beberapa perbandingan antara SMP dan MPP :

  1. Skalabilitas : Dari sisi desain, MPP lebih skalabel daripada SMP, dan kinerja tergantung kepada berapa banyaknya node yang ada (bisa sampai ratusan node). Dan ini membawa keuntungan lain, dimana semakin banyaknya node, berarti membawa peningkatan dari sisi ketersediaan layanan.
  2. Harga/Kinerja : Pada umumnya solusi SMP memiliki harga/kinerja yang lebih baik, terutama untuk ukuran basis data yang kecil
  3. Kemampuan : MPP memiliki kemampuan yang jauh lebih besar dibandingkan SMP dari sisi jumlah pertanyaan dan jumlah user. Kemampuan MPP ditingkatkan dengan menambahkan node. Sementara SMP memiliki kemampuan lebih kecil, namun dengan kemajuan teknologi prosesor, I/O, memory dsb, maka kemampuan SMP juga meningkat. Namun tetap saja SMP memiliki resiko leher botol di I/O (misalnya server memiliki kemampuan 32 Gbps tapi SAN hanya 12 Gbps)

Wednesday, January 18, 2012

Software for Dummies : Open Source, Closed Source, dan Lisensi Software

Apakah Program Komputer ?

Setiap program komputer (Microsoft Word, Power Point, Game), atau sistem operasi (seperti Microsoft Windows) , sebenarnya merupakan sekumpulan instruksi komputer yang tersimpan di dalam hard disk dalam bentuk kode-kode biner yang bisa dimengerti dan dijalankan oleh komputer yang anda punya. Jika anda menggunakan sistem operasi Microsoft Windows, maka semua program-program tadi biasanya tersimpan di hard disk C: , dan bisa terlihat melalui File Explorer seperti di bawah ini :

image

Kalau kita lihat salah satu komponennya melalui suatu text editor, maka akan terlihat seperti ini :

image

Terlihat di situ bahwa komponen program ini berisi karakter ASCII yang kita tidak mengerti isinya. File ini berisi kode-kode biner hasil dari kompilasi kode asal (atau disebut juga sebagai SOURCE CODE).

Mengapa menggunakan kode biner ? Ya supaya aplikasi berjalan dengan cepat, karena sebelumnya sudah diolah/kompilasi sehingga akan berjalan dengan sangat optimum dan kencang di komputer anda.

Ada juga komponen yang bisa dibaca langsung oleh manusia, misalnya sebuah file seperti ini :

image

Nah kalau file seperti diatas, itu biasanya merupakan suatu file yang bisa diubah-ubah oleh pengguna langsung. Contohnya adalah file hosts yang ada di setiap mesin yang terhubung ke Internet. Kita bisa mengubah-ubah isinya misalnya untuk memblokir situs-situs terlarang dan sebagainya.

Kode-kode biner tersebut hanya mesin ( baca “komputer”) yang paham. Kode-kode biner itu dibuat oleh manusia (yang berprofesi sebagai programmer), melalui bahasa-bahasa pemrograman yang mudah dimengerti (oleh si pemrogram tentu saja, kalau orang awam sih tetap saja tidak mengerti).

Nah sebelum dikompilasi, maka kode biner tersebut disebut sebagai Source Code, dan bentuknya kira-kira seperti ini :

image

Source Code di atas merupakan penjelasan sebuah fungsi yang tertulis menggunakan Bahasa C, dan besarnya dihitung dengan jumlah baris. Tanpa baris komentar (/*), maka fungsi di atas besarnya adalah 10 baris kode.

Untuk membuat suatu aplikasi, programmer bisa bekerja sendirian atau bekerjasama dalam satu team, dan satu aplikasi bisa terdiri dari ribuan sampai jutaan baris kode. Jadi bisa dibayangkan betapa sulitnya menulis suatu aplikasi.

Model Pengembangan Aplikasi

Aplikasi komputer merupakan suatu hasil karya intelektual yang patut dilindungi. Di dunia piranti lunak, ada 2 macam pengembangan aplikasi : Open Source, dan Closed Source.

Open Source

Open Source mengandalkan pengembangan software melalui kerjasama banyak orang yang punya kepentingan yang sama dengan cara membuka akses ke source code kepada setiap orang. Setiap orang bisa mengkompilasi dan memanfaatkan hasilnya. Namun jika ada orang yang menemukan kelemahan source code itu, maka orang itu diharapkan untuk turut memperbaikinya dan kemudian mengembalikannya ke penulis aslinya dengan tujuan supaya kualitas source codenya semakin baik.

Orang-orang ini berupa amatir yang memang hobi membuat program, atau bisa juga pegawai dari perusahaan-perusahaan IT (seperti IBM, Oracle, dsb yang memiliki bisnis services dan juga menjual piranti keras). Model bisnis dari perusahaan-perusahaan ini adalah mendapat keuntungan dari penjualan services dan hardware dengan cara bundling solusi dengan software yang gratis).

Aplikasi Open Source didistribusikan ke dalam bentuk hasil kompilasi yang disertai sumbernya (source code). Sehingga pengguna akhir bisa menggunakan aplikasi yang sudah dikompilasi tersebut, atau bisa juga turut berkontribusi memperbaiki source code.

Pada prakteknya, karena source code begitu sulit dipahami (apalagi jika dibuat oleh programmer lain, dan tanpa dokumentasi yang jelas), maka kebanyakan orang hanya sebagai pemakai dan tidak berkontribusi sama sekali.

Contoh aplikasi Open Source yang populer adalah :

  • Sistem Operasi : Linux, Android
  • Office Productivity : OpenOffice, LibreOffice
  • Image Editor : GIMP

Closed Source

Closed Source mengandalkan pengembangan software melalui programmer-programmer professional di dalam perusahaan yang terikat perjanjian bahwa source code merupakan hak intelektual perusahaan, dan tidak boleh disebarluaskan ke publik. Aplikasi-aplikasi closed source nantinya akan dikompilasi, dan didistribusikan (dijual) dalam bentuk biner yang langsung diinstall dan jalan.

Contoh aplikasi closed source yang populer adalah :

  • Sistem Operasi : Microsoft Windows, Apple OS X
  • Office Productivity : Microsoft Office, Apple iWork
  • Image Editor : Photoshop

Lisensi Software

Baik Open Source maupun Closed Source, keduanya dilindungi oleh Lisensi. Di bawah ini adalah beberapa lisensi Open Source :

  • GNU GPL (General Public License) – merupakan lisensi yang sangat populer, dan mengandung konsep “copyleft”, di mana pengguna diharapkan untuk berkontribusi kembali misalnya dengan memperbaiki source code dsb
  • GNU LGPL (Lesser General Public License) – sama dengan GNU GPL tapi kewajiban “copyleft” lebih sedikit
  • BSD (Berkeley Software Distribution License) – open source yang bebas dipakai, tanpa kewajiban kontribusi kembali
  • MS-PL (Microsoft Public License) – lisensi Open Source dari Microsoft. Mengatur kebebasan royalti
  • MS-RL (Microsoft Reciprocal License) – lisensi Open Source yang memberikan timbal balik, programmer yang menggunakan aplikasi yang dilindungi MS-RL punya kewajiban mendistribusikan source code ke user

Sedangkan lisensi Closed Source biasanya bentuknya End User License Agreement seperti di bawah ini :

ABC adalah nama software yang dilindungi hak cipta. Software ini tidak boleh disalin, direproduksi, dikirimkan, diterjemahkan, diubah, direverse-engineering, sebagian atau keseluruhan, tanpa persetujuan secara tertulis dari ABC.COM

Format Dokumen yang Paling Sesuai untuk Keperluan Anda

Jika anda mengetik dengan sebuah pengolah kata, anda bisa melihat bahwa format dokumen yang didukung bisa lebih dari satu. Di bawah ini contohnya jika kita menggunakan Microsoft Word 2010 :

image

Terlihat di atas bahwa Microsoft Word 2010 default save ke format “Word Document”. Format ini merupakan format standar ISO 29500 (Office Open XML). Selain itu kita juga bisa memilih untuk save ke format-format lain, misalnya “Open Document Format” (ISO 26300), atau format biner Microsoft Word 97-2003.

Di bawah ini ada beberapa pertimbangan ke format mana anda sebaiknya save :

  DOC DOCX ODT
Penjelasan Format standar De Facto tradisional (biner) Microsoft Word Format standar ISO 29500 yang dipublikasikan tahun 2008 Format standar ISO 26300 yang dipublikasikan tahun 2006
Indikasi Popularitas – jumlah dokumen dengan extension tersebut yang beredar di Internet 177 juta
(rata-rata 11.8 juta dokumen/tahun jika dihitung sejak 1997)
15.8 juta
(rata-rata 3.9 juta dokumen/tahun sejak 2008)
1.2 juta
(rata-rata 200 ribu dokumen/tahun sejak 2006)
Kompatibel dengan MS Word 97, 2000, XP, 2003, 2007, 2010
Open Office dan turunannya
Apple iWork
MS Word 2000, XP , 2003 dengan Compatibility Pack
MS Word 2007, 2010
Open Office v3 (dan turunannya) atau yang lebih baru
Apple iWork
MS Word 2007, 2010
Open Office dan turunannya
Mendukung Digital Signature ? Tidak Ya Tidak
Mendukung Track Changes ? Tidak Ya Tidak

Kesimpulan :

  1. Jika anda ingin supaya dokumen anda bisa dibaca banyak orang tanpa masalah, yang terbaik saat ini adalah save dokumen dengan format DOC (Word 97-2003)
  2. Jika anda ingin supaya dokumen anda terjaga keamanannya, gunakan fasilitas keamanan built in yang ada dengan format DOCX (format default Word Document)

Monday, January 16, 2012

UU ITE: Lacak Perubahan Dokumen Anda menggunakan Document Tracking

Jika kita baca Undang-Undang ITE, maka pasal 11 ada poin yang menjelaskan tentang melacakan perubahan (tracking changes) di sebuah dokumen elektronik :

(1) Tanda Tangan Elektronik memiliki kekuatan hukum dan akibat hukum yang sah selama memenuhi persyaratan sebagai berikut:

a. data pembuatan Tanda Tangan Elektronik terkait hanya kepada Penanda Tangan;
b. data pembuatan Tanda Tangan Elektronik pada saat proses penandatanganan elektronik hanya berada dalam kuasa Penanda Tangan;
c. segala perubahan terhadap Tanda Tangan Elektronik yang terjadi setelah waktu penandatanganan dapat diketahui;
d. segala perubahan terhadap Informasi Elektronik yang terkait dengan Tanda Tangan Elektronik tersebut setelah waktu penandatanganan dapat diketahui;

e. terdapat cara tertentu yang dipakai untuk mengidentifikasi siapa Penandatangannya; dan
f. terdapat cara tertentu untuk menunjukkan bahwa Penanda Tangan telah memberikan persetujuan terhadap Informasi Elektronik yang terkait.

 

Ketentuan ini bisa dengan mudah dipenuhi dengan fitur Tracking Changes di Microsoft Office 2010 :

image

Click Review –> Track Changes.

Berikut ini adalah contoh dokumen yang dilacak perubahannya :

image

Jika kita lihat di atas, ada 2 reviewer : Tony Seno Hartono dan Indriaty Octarina, masing-masing memiliki kode warna sendiri-sendiri, dan perubahan apa saja yang dilakukan juga jelas terlihat.

Perubahan-perubahan ini bisa diterima (accept) atau ditolak (reject), atau dibiarkan saja supaya histori dokumen tetap terpelihara.

image

Jika kita ingin melihat versi-versi dokumen yang sebelumnya kita juga bisa menekan tombol “previous” atau “next”.

Atau kita juga bisa membandingkan antara versi melalui tombol “compare” :

image

Dan yang paling penting dokumen ini juga bisa dilindungi menggunakan IRM (Information Rights Management) sehingga hanya orang-orang yang berhak saja bisa melakukan perubahan-perubahan sebelum seluruh perubahan diterima dan akhirnya bisa dipublikasikan ke semua orang.

image

Friday, October 7, 2011

SSD Testing :)

I just installed Corsair SATA 3 240 GB SSD in my laptop (Lenovo W510). Below the picture of the SSD :

image

Hardware, OS, and Application installation went very smooth. Below is the partition information :

image

The hard disk is protected using bitlocker :

image

Windows Experience Index :

image

Boot time :

  • 4 second from pressing power switch to bitlocker password
  • 15 second from bitlocker password entry to the windows sign on screen

Wednesday, September 21, 2011

Analytic for Twitter

Baca posting saya terdahulu mengenai MS PowerPivot Analytics for Twitter : http://tonyseno.blogspot.com/2011/06/microsoft-powerpivot-analytics-for.html 

Setelah anda download file excel Analytics for Twitter, maka anda bisa masukkan sampai 5 user id yang ingin anda analisa. Misalnya jika anda tertarik menganalisa twitter para pejabat di Indonesia, anda bisa masukkan nama-nama ini : @presidensby, @tifsembiring, @dennyindrayana, @dinopattidjalal, @hattarajasa ke dalam cell “search queries” :

image

Setelah itu click search (gambar kaca pembesar), dan twitter analytics akan mencari semua nama-nama tersebut. Bisa memakan waktu beberapa menit. Maksimum kita akan mendapatkan 1500 hasil perhari (ini adalah limitasi dari twitter sendiri).

Setelah komplit, nanti kira-kira hasilnya seperti ini :

image

Tekan OK, kemudian ikuti panduan : click powerpivot-> update all, lalu click data –> refresh all

image

Klik PowerPivot –> Update All

image

Silahkan menunggu beberapa saat untuk PowerPivot mengupdate tabel data. Hasilnya seperti ini :

image

Kemudian tutup (klik kanan atas), kemudian di excel analytics for twitter tekan Data-> Refresh All

image

Ini akan mengaktifkan OLAP Query, tunggu beberapa saat grafik di spreadsheet ini akan berubah Smile, misalnya seperti ini :

image

Terlihat di situ Top Hashtags adalah #lumpurlapindo (oleh @presidensby), lalu #indonesiaoptimis (@dennyindrayana dan @tifsembiring), dsb…

image

Terlihat juga Top Mentions :

image

Top Tweeters :

image

Tweets by Day :

image

Kita juga bisa mengubah-ubah parameter melalui slider :

image

Silahkan mencoba-coba sendiri Smile

Wednesday, May 25, 2011

Menulis Persamaan Matematika dengan Microsoft Word (2)

Jika anda tertarik menulis persamaan matematika, silahkan baca tulisan saya terdahulu : Menulis Persamaan Matematika dengan Microsoft Word 

Di bawah ini ada beberapa shortcut untuk mempercepat penulisan anda :

  • akar \sqrt
  • sigma \sum
  • integral \int

dsb…

Daftar lengkap :

Keyword

Glyph

Code

Spacing

LF Property

above

U+2534

ordinary

subsup upper

acute

́

U+0301

ordinary

accent

aleph

U+2135

ordinary

operand

alpha

Α

U+03B1

ordinary

operand

amalg

U+2210

ordinary

nary

angle

U+2220

relational

normal

aoint

U+2233

ordinary

nary

approx

U+2248

relational

normal

asmash

U+2B06

ordinary

encl phantom

ast

U+2217

binary

normal

asymp

U+224D

relational

normal

atop

¦

U+00A6

ordinary

divide

Bar

̿

U+033F

ordinary

accent

bar

̅

U+0305

ordinary

accent

because

U+2235

relational

normal

begin

U+3016

open

open

below

U+252C

ordinary

subsup lower

beta

Β

U+03B2

ordinary

operand

beth

U+2136

ordinary

operand

bot

U+22A5

relational

normal

bigcap

U+22C2

ordinary

nary

bigcup

U+22C2

ordinary

nary

bigodot

U+2A00

ordinary

nary

bigoplus

U+2A01

ordinary

nary

bigotimes

U+2A02

ordinary

nary

bigsqcup

U+2A06

ordinary

nary

biguplus

U+2A04

ordinary

nary

bigvee

U+22C1

ordinary

nary

bigwedge

U+22C0

ordinary

nary

bowtie

U+22C8

relational

normal

bot

U+22A5

relational

normal

box

U+25A1

ordinary

encl box

bra

U+27E8

open

open

breve

̆

U+0306

ordinary

accent

bullet

U+2219

binary

normal

cap

U+2229

binary

normal

cbrt

U+221B

open

encl root

cdot

U+22C5

binary

normal

cdots

U+22EF

ordinary

normal

check

̌

U+030C

ordinary

accent

chi

χ

U+03C7

ordinary

operand

circ

U+2218

binary

normal

close

U+2524

ordinary

close

clubsuit

U+2663

ordinary

normal

coint

U+2232

ordinary

nary

cong

U+2245

relational

normal

cup

U+222A

binary

normal

daleth

U+2138

ordinary

operand

dashv

U+22A3

relational

stretch horz

Dd

U+2145

differential

operand

dd

U+2146

differential

operand

ddddot

U+20DC

ordinary

accent

dddot

U+20DB

ordinary

accent

ddot

̈

U+0308

ordinary

accent

ddots

U+22F1

relational

normal

degree

°

U+00B0

ordinary

operand

Delta

Δ

U+0394

ordinary

operand

delta

Δ

U+03B4

ordinary

operand

diamond

U+22C4

binary

normal

diamondsuit

U+2662

ordinary

normal

div

÷

U+00F7

binary

normal

dot

̇

U+0307

ordinary

accent

doteq

U+2250

relational

normal

dots

U+2026

ordinary

normal

Downarrow

U+21D3

relational

normal

downarrow

U+2193

relational

normal

dsmash

U+2B07

ordinary

encl phantom

ee

U+2147

ordinary

operand

ell

U+2113

ordinary

operand

emptyset

U+2205

unary

operand

emsp

U+2003

skip

normal

end

U+3017

close

close

ensp

U+2002

skip

normal

epsilon

ϵ

U+03F5

ordinary

operand

eqarray

U+2588

ordinary

encl eqarray

eqno

#

U+0023

ordinary

marker

equiv

U+2261

relational

normal

eta

Η

U+03B7

ordinary

operand

exists

U+2203

unary

normal

forall

U+2200

unary

normal

funcapply

U+2061

binary

subsupFA

Gamma

Γ

U+0393

ordinary

operand

gamma

Γ

U+03B3

ordinary

operand

ge

U+2265

relational

normal

geq

U+2265

relational

normal

gets

U+2190

ordinary

stretch horiz

gg

U+226B

relational

normal

gimel

U+2137

ordinary

operand

grave

̀

U+0300

ordinary

accent

hairsp

U+200A

skip

normal

hat

̂

U+0302

ordinary

accent

hbar

U+210F

ordinary

operand

heartsuit

U+2661

ordinary

normal

hookleftarrow

U+21A9

relational

stretch horiz

hookrightarrow

U+21AA

relational

stretch horiz

hphantom

U+2B04

ordinary

encl phantom

hvec

U+20D1

ordinary

accent

ii

U+2148

ordinary

operand

iiiint

2A0C

U+2A0C

ordinary

nary

iiint

U+222D

ordinary

nary

iint

U+222C

ordinary

nary

Im

U+2111

ordinary

operand

imath

ı

U+0131

ordinary

operand

in

U+2208

relational

normal

inc

Δ

U+2206

unary

operand

infty

U+221E

ordinary

operand

int

U+222B

ordinary

nary

iota

ι

U+03B9

ordinary

operand

jj

U+2149

ordinary

operand

jmath

0237

U+0237

ordinary

operand

kappa

κ

U+03BA

ordinary

operand

ket

U+27E9

close

close

Lambda

Λ

U+039B

ordinary

operand

lambda

λ

U+03BB

ordinary

operand

langle

U+27E8

open

open

lbrace

{

U+007B

open

open

lbrack

[

U+005B

open

open

lceil

U+2308

open

open

ldiv

U+2215

binary

divide

ldots

U+2026

ordinary

normal

le

U+2264

relational

normal

Leftarrow

U+21D0

relational

stretch horiz

leftarrow

U+2190

relational

stretch horiz

leftharpoondown

U+21BD

relational

stretch horiz

leftharpoonup

U+21BC

relational

stretch horiz

Leftrightarrow

U+21D4

relational

stretch horiz

leftrightarrow

U+2194

relational

stretch horiz

leq

U+2264

relational

normal

lfloor

U+230A

open

open

ll

U+226A

relational

normal

Longleftarrow

U+27F8

relational

normal

longleftarrow

U+27F5

relational

normal

Longleftrightarrow

U+27FA

relational

normal

longleftrightarrow

U+27F7

relational

normal

Longrightarrow

U+27F9

relational

normal

longrightarrow

U+27F6

relational

normal

mapsto

U+21A6

relational

stretch horiz

matrix

U+25A0

ordinary

encl matrix

medsp

U+205F

Ordinary

normal

mid

U+2223

relational

list delims

models

U+22A8

relational

stretch horz

mp

U+2213

unary/binary

unary/binary

mu

Μ

U+03BC

ordinary

operand

nabla

U+2207

unary

operand

naryand

U+2592

ordinary

normal

nbsp

U+00A0

skip

normal

ndiv

U+2298

binary

divide

ne

U+2260

relational

normal

nearrow

U+2197

relational

normal

neq

U+2260

relational

normal

ni

U+220B

relational

normal

norm

U+2016

ordinary

open/close

nu

ν

U+03BD

ordinary

operand

nwarrow

U+2196

relational

normal

odot

U+2299

binary

normal

of

U+2592

ordinary

normal

oiiint

U+2230

ordinary

nary

oiint

U+222F

ordinary

nary

oint

U+222E

ordinary

nary

Omega

Ω

U+03A9

ordinary

operand

omega

ω

U+03C9

ordinary

operand

ominus

U+2296

binary

normal

open

U+251C

ordinary

open

oplus

U+2295

binary

normal

oslash

U+2298

binary

normal

otimes

U+2297

binary

normal

over

/

U+002F

binarynsp

divide

overbar

¯

U+00AF

ordinary

encl overbar

overbrace

U+23DE

ordinary

stretch over

overparen

U+23DC

ordinary

stretch over

parallel

U+2225

relational

normal

partial

U+2202

unary

operand

phantom

U+27E1

ordinary

encl phantom

Phi

Φ

U+03A6

ordinary

operand

phi

ϕ

U+03D5

ordinary

operand

Pi

Π

U+03A0

ordinary

operand

pi

π

U+03C0

ordinary

operand

pm

±

U+00B1

unary/binary

unary/binary

pppprime

U+2057

ordinary

Unisubsup

ppprime

U+2034

ordinary

Unisubsup

pprime

U+2033

ordinary

Unisubsup

prec

U+227A

relational

normal

preceq

U+227C

relational

normal

prime

U+2032

ordinary

Unisubsup

prod

Π

U+220F

ordinary

nary

propto

U+221D

relational

normal

Psi

Ψ

U+03A8

ordinary

operand

psi

Ψ

U+03C8

ordinary

operand

qdrt

U+221C

open

encl root

rangle

U+27E9

close

close

ratio

U+2236

relational

normal

rbrace

}

U+007D

close

close

rbrack

]

U+005D

close

close

rceil

U+2309

close

close

rddots

U+22F0

relational

normal

Re

U+211C

ordinary

operand

rect

U+25AD

ordinary

encl rect

rfloor

U+230B

close

close

rho

ρ

U+03C1

ordinary

operand

Rightarrow

U+21D2

relational

stretch horiz

rightarrow

U+2192

relational

stretch horiz

rightharpoondown

U+21C1

relational

stretch horiz

rightharpoonup

U+21C0

relational

stretch horiz

sdiv

U+2044

binarynsp

divide

searrow

U+2198

relational

normal

setminus

U+2216

binary

normal

Sigma

Σ

U+03A3

ordinary

operand

sigma

Σ

U+03C3

ordinary

operand

sim

U+223C

relational

normal

simeq

U+2243

relational

normal

smash

U+2B0D

ordinary

encl phantom

spadesuit

U+2660

ordinary

normal

sqcap

U+2293

binary

normal

sqcup

U+2294

binary

normal

sqrt

U+221A

open

encl root

sqsubseteq

U+2291

relational

normal

sqsuperseteq

U+2292

relational

normal

star

U+22C6

binary

normal

subset

U+2282

relational

normal

subseteq

U+2286

relational

normal

succ

U+227B

relational

normal

succeq

U+227D

relational

normal

sum

Σ

U+2211

ordinary

nary

superset

U+2283

relational

normal

superseteq

U+2287

relational

normal

swarrow

U+2199

relational

normal

tau

Τ

U+03C4

ordinary

operand

therefore

U+2234

relational

normal

Theta

Θ

U+0398

ordinary

operand

theta

θ

U+03B8

ordinary

operand

thicksp

U+2005

skip

normal

thinsp

U+2006

skip

normal

tilde

̃

U+0303

ordinary

accent

times

×

U+00D7

binarynsp

normal

to

U+2192

relational

stretch horiz

top

U+22A4

relational

normal

tvec

U+20E1

ordinary

accent

underbar

U+2581

ordinary

encl under-bar

underbrace

U+23DF

ordinary

stretch under

underparen

U+23DD

ordinary

stretch under

Uparrow

U+21D1

relational

normal

uparrow

U+2191

relational

normal

Updownarrow

U+21D5

relational

normal

updownarrow

U+2195

relational

normal

uplus

U+228E

binary

normal

Upsilon

Υ

U+03A5

ordinary

operand

upsilon

υ

U+03C5

ordinary

operand

varepsilon

ε

U+03B5

ordinary

operand

varphi

Φ

U+03C6

ordinary

operand

varpi

ϖ

U+03D6

ordinary

operand

varrho

ϱ

U+03F1

ordinary

operand

varsigma

σ

U+03C2

ordinary

operand

vartheta

ϑ

U+03D1

ordinary

operand

vbar

U+2502

ordinary

list delims

vdash

U+22A2

relational

stretch horz

vdots

U+22EE

relational

normal

vec

U+20D7

ordinary

accent

vee

U+2228

binary

normal

Vert

U+2016

ordinary

open/close

vert

|

U+007C

ordinary

open/close

vphantom

U+21F3

relational

encl phantom

vthicksp

U+2004

skip

normal

wedge

U+2227

binary

normal

wp

U+2118

ordinary

operand

wr

U+2240

binary

normal

Xi

Ξ

U+039E

ordinary

operand

xi

ξ

U+03BE

ordinary

operand

zeta

ζ

U+03B6

ordinary

operand

zwnj

U+200C

ordinary

normal

zwsp

U+200B

ordinary

normal