Jujur, secara umum saya agak kecewa dengan pertanyaan mahasiswa tingkat akhir yang masuk lewat email, inbox FB dan group FB Intelligent Systems yang saya kelola. Bukan kecewa dengan kuantitas pertanyaan, tapi kecewa dengan kualitas pertanyaan yang seharusnya tidak pantas diajukan mahasiswa yang sedang mengerjakan skripsi/tesis/disertasi. Pertanyaan yang membuktikan bahwa banyak mahasiswa yang: (1) tidak memahami alur mengerjakan penelitian, (2) tidak memahami bahwa penelitian itu seharusnya dimulai dengan studi literatur, (3) tidak berhasil memformulasikan pertanyaan penelitian, (4) dan secara umum tidak memahami dengan baik metode penelitian. Saya mencoba memberikan gambaran ringkas dan praktis bagaimana tahapan melakukan penelitian lewat tulisan ini. Tulisan saya buat khusus untuk mahasiswa di jurusan komputer, tapi secara umum juga bisa digunakan untuk mahasiswa jurusan lain. 1. TENTUKAN BIDANG GARAPAN KITA (RESEARCH FIELD) Banyak mahasiswa yang sampai detik-detik terakhir mau skripsi/tesis masih belum mengerti akan menggeluti  bidang (field) apa di disiplin ilmu computing. Ini agak mengherankan, karena ini berarti mahasiswa tidak memahami isi mata kuliah yang 3-4 tahun dia ikuti, sehingga akhirnya tidak mengerti minat dan ketertarikannya di bidang (field) apa. Ketika saya dulu mengikuti program undergraduate (S1) di Saitama University, Jepang, semester 4-5 pun saya sudah bisa menentukan minat dan ketertarikan saya kira-kira di bidang mana. Pada semester 5, saya juga sudah harus menentukan akan masuk ke lab penelitian apa (yang disusun berdasarkan bidang garapan (research field)). Sebenarnya kalau kurikulum di kampus kita sudah benar, satu mata kuliah itu menunjukkan satu cabang dari disiplin ilmu komputer, dan otomatis menunjukkan bidang penelitian yang bisa kita garap. Cara lain untuk melihat bidang garapan adalah dengan melihat journal ilmiah (transaction) yang ada di asosiasi bidang computing, contohnya adalah list transaction di ACM, dan IEEE Computer Society. Beberapa bidang garapan di disiplin ilmu computing, misalnya adalah: Software Engineering, Data Mining (Knowledge Discovery in Database), Image Processing, Information Retrieval, Networking, Human Computer Interaction, Soft Computing, Computational Intelligence,...

Kerangka pemikiran adalah suatu diagram yang menjelaskan secara garis besar alur logika berjalannya sebuah penelitian. Kerangka pemikiran dibuat berdasarkan pertanyaan penelitian (research question), dan merepresentasikan suatu himpunan dari beberapa konsep serta hubungan diantara konsep-konsep tersebut (Polancik, 2009). Pada tesis, kerangka pemikiran biasanya diletakkan di bab 2, setelah sub bab tentang Tinjauan Studi (Related Research) dan Tinjauan Pustaka. Penamaan kerangka pemikiran bervariasi, kadang disebut juga dengan kerangka konsep, kerangka teoritis atau model teoritis (theoritical model). Seperti namanya yang beraneka ragam, bentuk diagram kerangka pemikiran juga bervariasi. Saya pernah membahas contoh kerangka pemikiran untuk penelitian dengan model pengembangan software di artikel ini. Pada artikel kali ini, saya coba sajikan beberapa model kerangka pemikiran yang bisa digunakan oleh mahasiswa untuk mengerjakan penelitian tesis. MODEL PENELITIAN KORELASI Gaya kerangka pemikiran penelitian yang biasa digunakan untuk model penelitian korelasi, di mana ada variabel bebas dan variabel terikat. Gregor Polančič (Polancik, 2009) memberikan contoh yang menarik sebuah kerangka pemikiran penelitian untuk model ini. Pertanyaan penelitian (research question) atau rumusan masalah pada penelitian yang dibahas (Polancik, 2009) adalah “Bagaimana pengaruh metodologi pengembangan software dan jumlah pengembang dalam tim, pada produktifitas pengembang?“. Yang dalam bahasa inggrisnya: “How does software development methodology and team size influences developers productivity?” Komponen utama pada kerangka pemikiran yang dikembangkan Gregor Polančič (Polancik, 2009) adalah Independent Variables (variabel bebas), Dependent Variables (variabel terikat), Levels (indikator dari variabel bebas yang akan diobservasi), Measures (indikator dari variabel terikat yang akan diobservasi). Kerangka pemikiran di bawah menggambarkan alur logika penelitian dan hubungan antar konsep yang ingin diteliti. Judul yang tepat untuk penelitian ini adalah “Pengaruh metodologi pengembangan software dan jumlah pengembang dalam tim pada produktifitas pengembang. Dapat kita lihat bahwa kerangka pemikiran menggambarkan dengan jelas semua variabel beserta indikatornya (Levels), hingga alat ukur yang digunakan (Measurements) untuk menunjukkan ada atau tidaknya korelasi antar variabel yang ingin diteliti. Dan yang paling penting,...

Latar belakang masalah penelitian (research background) adalah bagian pertama dan sangat penting dalam menyusun tulisan ilmiah, baik dalam bentuk paper atau tesis. Latar belakang masalah penelitian menjelaskan secara lengkap topik (subject area) penelitian, masalah penelitian yang kita pilih dan mengapa melakukan penelitian pada topik dan masalah tersebut (Berndtsson et al., 2008). Sayangnya, tidak banyak mahasiswa yang berhasil membuat latar belakang masalah penelitian dengan baik, sebagian karena masalah penelitiannya memang tidak jelas dan mengada-ada, sebagian lagi karena copy-paste sana sini sehingga alur paragrafnya menjadi kacau, dan sebagian lagi karena gagal melandasi alasan melakukan penelitian itu (males baca literatur). Saya coba membuat tulisan ini, khususnya untuk mempermudah mahasiswa bimbingan saya di bidang komputer (computing), yang sering galau  dalam membuat latar belakang masalah pada tesis mereka :). KIAT 1:. PAHAMI DUA GAYA RESEARCH DI BIDANG COMPUTING Sebelumnya perlu dipahami bahwa gaya penelitian di bidang komputer (computing) secara umum terbagi dua yaitu gaya Computer Science (CS) dan gaya Information Systems (IS) (Berndtsson et al., 2008). CS memiliki karakteristik penelitian dan isu berhubungan dengan core technology dan perbaikan metode (method improvement). Sedangkan penelitian IS lebih cenderung ke arah isu tentang interaksi teknologi dan sosial, termasuk diantaranya mengukur dan menganalisa kesuksesan penerapan teknologi dan sistem informasi. Tulisan kali ini akan lebih cenderung ke alur latar belakang masalah penelitian bergaya CS, meskipun tetap bisa digunakan untuk penelitian IS. KIAT 2: MENJAWAB SEMUA PERTANYAAN WHY DI JUDUL Latar belakang masalah penelitian akan menjawab semua pertanyaan MENGAPA (WHY) dari judul penelitian kita. Untuk mempermudah penjelasan, saya akan gunakan, terjemahkan dan revisi paper penelitian (Fei et al, 2008) untuk contoh paper yang kita bahas. Karena judul penelitiannya adalah Prediksi Produksi Padi dengan menggunakan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization, maka latar belakang masalah harus bisa menjawab pertanyaan: mengapa padi? mengapa prediksi produksi padi? mengapa support vector machine? mengapa particle swarm optimization? Bagaimana cara...

Wahai mahasiswaku … Wahai pedjoeangku dan pengikut madzab penelitianku … Aku tahu kelelahanmu dalam mengejar deadline tesismu Aku pahami bagaimana penatnya dirimu … Menatap masalah penelitianmu Aku juga mengerti gelisahnya hatimu … Melihat landasan teori dan data penelitianmu Buy Cheap Office Professional Plus 2010 32-bit | Buy Cheap Office Professional Plus 2010 64-bit | Buy Cheap Windows XP Professional with Service Pack 3 | Buy Cheap Adobe Photoshop CS5 Extended | Buy Cheap Office Professional 2007 | Buy Cheap Office Home and Student 2007 | Buy Cheap Adobe Acrobat 9 Pro Extended | Buy Cheap Nero Multimedia Suite 10 | Buy Cheap Windows 7 Ultimate 64 bit | Buy Cheap Windows 7 Ultimate 32 bit | Buy Cheap ABBYY FineReader 10 Professional Edition | Buy Cheap Adobe Creative Suite 5 Master Collection | Buy Cheap Adobe InDesign CS4 for MAC | Buy Cheap Mac OS X v10.5.6 Leopard | Buy Cheap Adobe Creative Suite 5 Design Premium | Buy Cheap Adobe Dreamweaver CS5 | Buy Cheap Adobe Photoshop Lightroom 3 | Buy Cheap Windows 7 Professional 32 bit | Buy Cheap AutoCAD LT 2011 | Buy Cheap Windows 7 Home Premium 64 bit | Buy Cheap Windows 7 Professional 64 bit | Buy Cheap Office 2003 Professional (including Publisher 2003) | Buy Cheap Adobe Premiere Pro CS5 | Buy Cheap Adobe Creative Suite 5 Design Premium for MAC | Buy Cheap Windows 7 Home Premium 32 bit | Buy Cheap Adobe Illustrator CS5 | Buy Cheap Adobe InDesign CS4 | Buy Cheap AutoCAD 2011 | Buy Cheap Adobe Photoshop CS4 Extended | Buy Cheap Intuit QuickBooks 2010 for Mac | Buy Cheap Adobe Photoshop Lightroom 3 for MAC | Buy Cheap Visio Professional 2007 | Buy Cheap Aperture 3 for MAC | Buy Cheap...

Science 2.0? makhluk apalagi nih? 🙂 Ini adalah tema bahasan yang saya angkat untuk seminar yang diadakan oleh Pusat Penelitian Politik (P2P), Lembaga Ilmu Pengetahuan indonesia (LIPI) tanggal 10 Desember 2009. Seminar mengambil tema Dilema Antara Hak Kekayaan Intelektual dan Penyebaran Ilmu Pengetahuan. Saya sempatkan menyusun makalah ilmiah secara lengkap untuk memberikan gambaran komprehensif tentang Science 2.0. Makalah lengkap bisa didownload lewat link di bagian akhir tulisan ini. Web 1.0 bergerak menjadi Web 2.0, yang intinya memberi hak pengguna untuk berpartisipasi aktif  (OReilly, 2004) (OReilly, 2005). Perkembangan Web 2.0 ternyata kemudian memberi pengaruh ke bidang lain selain bidang computing dan Internet. Hal ini ditandai dengan kemunculan berbagai movement di bidang lain yang membawa ruh dan karakteristik Web 2.0. Identity 2.0, Library 2.0, Law 2.0, Media 2.0, Advertising 2.0, Democracy 2.0, Diplomacy 2.0, dan Government 2.0 (Hinchcliffe, 2006) (Wahono, 2008). Dion Hinchcliffe (Hinchcliffe, 2006) dalam analisanya tidak secara eksplisit menyebutkan istilah Science 2.0. Akan tetapi kita bisa melihat suatu fenomena dimana peneliti semakin banyak yang mempublikasikan tulisan ilmiah, berkolaborasi ide penelitian, melakukan webinar dengan menggunakan fasilitas Web 2.0. Dan inilah yang disebut dengan Science 2.0 (Waldrop, 2008, January). Ilustrasi menarik datang dari Barret (Barret, 2008), yang menggambarkan Science 2.0 seperti pada gambar di awal tulisan ini. Konsep utama dan permasalahan ide dari Science 2.0, seperti yang dijelaskan oleh Waldrop (Waldrop, 2008, May) adalah sebagai berikut: Science 2.0 secara umum merefer ke praktek baru para peneliti yang mempublikasikan hasil eksperimen yang relatif belum matang, teori baru, klaim suatu penemuan dan draft makalah ilmiah melalui Web, blog atau jalur protokol lain (Science 2.0, 2007), supaya bisa dikomentari dengan cepat oleh peneliti lain. Hal ini berbeda dengan konsep Science 1.0 yang mengandalkan kegiatan conference untuk mendapatkan respon dan komentar peneliti lain. Pendukung Science 2.0 sepakat bahwa praktek keterbukaan akses (open...

Saya sedang dapat tugas dari dosen untuk membaca banyak paper ilmiah. Katanya penting untuk membangun landasan teori dari penelitian yang saya lakukan. Tapi pusing setengah mati mas, ga paham-paham 🙁 Mas Romi bisa ajari saya nggak, teknik membaca paper ilmiah dengan baik, supaya cepat paham? Thanks. (Anto, ITS Surabaya) Musim mengerjakan tugas akhir, artinya musim membaca makalah alias paper ilmiah alias scientific paper. Banyak yang beranggapan bahwa konsentrasi membaca paper ilmiah adalah pada aspek teknis (technical aspect). Padahal ngotot fokus ke aspek teknis dari paper ilmiah akan membuat kita pusing, puyeng, mual, ngantuk, dan ga ngerti juntrungnya 🙂 . Meskipun ada juga mahasiswa yang nekat memahami satu paper ilmiah sampai perlu waktu berbulan-bulan. Padahal sebenarnya kekuatan paper ilmiah bukan hanya dilihat dari aspek teknis. Nah lho, terus di bagian mana sebaiknya kita konsentrasi membaca sebuah paper ilmiah? Pada hakekatnya ada empat hal utama yang perlu kita pahami dari sebuah paper ilmiah, khususnya paper di bidang computing (computer science). Empat hal utama tersebut adalah masalah penelitian, kontribusi (solusi), substansi dan kesimpulan. Kita tidak perlu langsung masuk ke substansi alias aspek teknis yang bikin pening kepala.  Bahkan ketika kita menemukan bahwa masalah penelitian tidak berkualitas, maka kita tidak perlu melanjutkan lagi membaca paper tersebut. Bahasa mahasiswa kasmaran-nya, lupakan aku kembali padanya 🙂 Kembali ke masalah memahami paper, empat hal utama tersebut kalau dijabarkan adalah seperti di bawah. Penjabaran saya rangkumkan dari tulisan menarik dari Philip W. L. Fong, Amanda Stent, dan William G. Griswold (paper lengkap ada di referensi). Pahami Masalah Penelitian:  Pahami, sebenarnya masalah penelitian apa yang sedang dibidik oleh paper tersebut.  Pertanyaan lain untuk mengecek masalah penelitian di paper adalah seperti tertulis di bawah. Apa motivasi  mengerjakan penelitian itu? Apakah ada hal penting (kritis) dalam bidang yang digarap yang ingin diselesaikan oleh paper tersebut?...

Mas Romi, saya mahasiswa jurusan ilmu komputer semester akhir, dan sudah harus masuk ke pembuatan tugas akhir. Bagaimana menguji tema dan judul penelitian yang saya buat, bahwa itu sudah ada di jalur yang benar. Mohon pencerahannya. Terima kasih (Budi, Universitas Indonesia) Melanjutkan penjelasan tentang penelitian untuk tugas akhir yang sudah saya bahas sebelumnya di sini dan di sana, kali ini saya mencoba membahas teknik mudah menguji dan menetapkan tema penelitian. Sebelumnya perlu saya ingatkan kembali, bahwa masalah penelitian yang kita ambil akan menentukan kualitas penelitian secara keseluruhan. Masalah penelitian harus objective (tidak boleh subjective), dan harus dibuktikan secara logis dan valid bahwa itu benar-benar  masalah. Ingat bahwa masalah yang kita menyebutkan dengan, “menurut saya”, “menurut pengalaman saya”, “menurut tetangga saya”, “menurut teman saya”, dsb adalah subyektif. OBJEKTIFIKASI MASALAH Nah proses untuk membuktikan bahwa masalah kita logis dan valid biasa kita sebut dengan Objektifikasi Masalah. Proses Objektifikasi Masalah adalah proses melandasi masalah dari dua sudut pandang: Studi Literatur. Masalah yang kita ambil tertulis secara explicit atau implicit di literatur ilmiah (journal, prosiding, dsb). Langkah ini sering saya sebut bahwa masalah kita itu globally accepted as a problem. Pengamatan Lapangan. Sering juga disebut penelitian pendahuluan, yaitu menyebar kuesioner atau wawancara ke target penelitian. Tujuannya bahwa masalah yang tadinya bersifat subyektif (saya rasa, menurut saya, menurut kawan saya), menjadi masalah yg obyektif dan diakui oleh banyak orang. Langkah ini sering saya sebut supaya masalah kita locally accepted as a problem. Letakkan keduanya di Bab Pendahuluan, pada Sub Bab Latar Belakang Masalah, maka itu lebih dari cukup untuk membuat masalah penelitian kita logis, valid, kuat dan tidak ngoyoworo alias dibuat-buat 🙂 SYARAT JUDUL TUGAS AKHIR YANG BAIK Setelah kita berhasil menetapkan masalah, sekarang kita masuk ke tema dan judul penelitian. Judul penelitian yang baik biasanya memuat 4 hal:...

Sebulan lebih saya bertapa dari dunia blog 🙂 Ada hobi pekerjaan lama yang bikin saya ketagihan lagi, develop Game! Terakhir ngoprek Game sewaktu part time di Activision di Tokyo 7 tahun lalu. Natsukashii desu ne … kata orang Jepang, cari di kamus yo artinya 😉 Saya sempat sekitar 3 tahun jadi han-sarariman (half-salaryman) di Activision, kerja bareng plus ngajar bule bule amrik yang gendeng hehehe. Intinya gini, awal tahun 2008 ini, saya diminta teman-teman dari Universitas Dian Nuswantoro (Udinus) untuk menyusun kurikulum Konsentrasi Game Technology Program M.Kom. Konsentrasi Game Technology di Udinus adalah kelanjutan dari usaha sinergis membangun Jurusan Game Technology yang didahului oleh poros barat melalui ITB dan poros timur oleh ITS. Karena satu konsentrasi hanya mendapatkan jatah 5 mata kuliah tambahan, saya coba pilah, pilih dan peras, sampai akhirnya muncul 5 mata kuliah: Graphics Design and 3D Modeling, Game Design and Development, Game Programming I, Game Programming II, Scenario and Immersive Environment. Saya perlu bantuan teman-teman Desain Komunikasi Visual (DKV) untuk ikutan ngajar dan mengasah sense seni alias otak kanan mahasiswa M.Kom untuk mata kuliah Graphics Design and 3D Modeling dan mata kuliah Scenario and Immersive Environment. Meskipun tentu saja pendekatan computing khususnya teoritika Computer Graphics tetap harus diberikan pada kedua mata kuliah tersebut. Sedangkan mata kuliah Game Design and Development dan juga Game Programming, saya minta untuk bisa ngajar sendiri, karena ketiga mata kuliah itu saya gunakan sekaligus untuk bimbingan tugas akhir bagi mahasiswa yang mengikuti konsentrasi Game Technology. Saya menggunakan model laboratorium penelitian ala Universitas di Jepang supaya saya bisa memonitor progres belajar, penelitian dan pengembangan yang dilakukan teman teman mahasiswa secara teratur. Jujur saja, saya merasa exciting dan tertantang dengan kesempatan yang diberikan teman-teman dari Udinus ini. Saya ingin membuat lompatan, baik secara kualitas research maupun produk yang dihasilkan oleh 16 mahasiswa yang...

Saya tertarik membaca tulisan ringan di Koran Tempo 27 Januari 2008 lalu yang ditulis Dian R Basuki dengan judul “Buku Sains Yang Populer, Kok Langka?” Tanpa bermaksud menambah polemik tentang pencarian ilmuwan yang membumi 😉 Saya justru ingin belajar dan melihat kembali bagaimana sih langkah para ilmuwan dalam mempopulerkan ilmu pengetahuan yang mereka miliki. Oh ya, jangan lupa saya sempat singgung masalah mempopulerkan ilmu pengetahuan di artikel tentang komik pendidikan, yang kita lihat akhir-akhir ini mulai bermunculan di Indonesia. Trend ini saya pikir sangat positif dan membantu anak muda kita dalam membentuk budaya dan minat dalam membaca. Mudah-mudahan bisa “menggoda” para ilmuwan, peneliti dan dosen di Indonesia untuk mencoba “menjlentrehkan” ilmu pengetahuan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh masyarakat umum. Paling tidak ada tiga cara para ilmuwan mempopulerkan ilmu pengetahuan mereka. Apa saja itu? Yuk kita bahas yuk … Langkah para ilmuwan mempopulerkan ilmu pengetahuan yang pertama adalah dengan “komikisasi” atau apalah namanya ;). Intinya memaparkan ilmu pengetahuan dalam bentuk cerita komik. Dan ini sudah merupakan hal jamak di Jepang, bahkan ini berlanjut ke tahap meng-komik-kan bahan ajar, dari pelajaran-pelajaran dasar seperti sejarah, biologi, fisika, matematika sampai filsafat. Sebelum pulang ke Indonesia saya sempat membeli seri komik (man-ga) dan buku bergambar (zukai) dengan tema sulit seperti pemrograman, UML, extreme programming, filsafat, dsb. Nanti saya pinjami kalau ada yang tertarik 😉 Pendekatan visualisasi dengan komik biasanya digunakan untuk menarik minat baca kaum muda dan mempermudah pembaca dalam memahami materi yang akan disampaikan. Dari situ budaya baca masyarakat tumbuh, dan di Jepang kita akan dengan mudah menemukan pembaca-pembaca buku dari berbagai usia di setiap lorong-lorong densha (kereta listrik), bus ataupun kursi tunggu di eki (stasiun densha) dan halte bus. Dari Korea, ada Kim Seok-Cheon yang membuat seri 3 Menit Belajar Pengetahuan Umum yang juga tidak kalah menarik. Dalam satu judul bisa berisi ratusan pertanyaan mengapa...

Seperti saya singgung di tulisan bagian pertama, identifikasi masalah adalah salah satu proses penelitan yang boleh dikatakan paling penting diantara proses lain. Masalah penelitian akan menentukan kualitas dari penelitian, bahkan juga menentukan apakah sebuah kegiatan bisa disebut penelitian atau tidak. Masalah penelitian secara umum bisa kita temukan lewat studi literatur atau lewat pengamatan lapangan (observasi, survey, dsb). Skripsi untuk level S1 seharusnya didesain untuk memecahkan masalah yang lebih riil dan sifatnya applied. Mahasiswa cukup fokus ke masalah yang ada di sekitarnya. Kalau jurusan kita di computing, kita lakukan saja observasi di lingkungan kita. Misalnya universitas, dosen, dan mahasiswa itu punya masalah apa yang kira-kira bisa kita pecahkan dengan teknologi informasi dan aplikasinya. Intinya kita harus kejar terus masalah penelitian ini, dan jangan lupa bahwa masalah yang kita identifikasi tersebut benar-benar menjadi masalah yang harus dipecahkan, bukan masalah yang kita ada-adakan. Masih agak bingung? Ok saya coba jelaskan secara detail dan pelan-pelan bagaimana proses identifikasi masalah ini. Masalah penelitian bisa didefinisikan sebagai pernyataan yang mempermasalahkan suatu variabel atau hubungan antara variabel pada suatu fenomena. Sedangkan variabel itu sendiri dapat didefinisikan sebagai pembeda antara sesuatu dengan yang lain. Ketika kita mengambil topik penelitian untuk membedakan raut muka mahasiswa yang lagi bokek dan mahasiswa yang lagi banyak uang, kita punya variabel “raut muka” dan variabel “keadaan keuangan”. Nah kita ingin tahu hubungan dua variabel ini, jadilah itu sebuah masalah penelitian 😉 Lha terus sumber masalahnya dari mana datangnya? Sumber masalah penelitian bisa muncul dari tiga hal (Ranjit Kumar, 1996): Masalah Yang Ada di Manusianya Sendiri (People and Problem) Kita harus hati-hati supaya tidak terjebak ke masalah di sekitar manusia yang bukan penelitian. Tapi juga jangan “saklek”, karena masalah manusia yang tadinya bukan masalah penelitian bisa kita “goyang sedikit” menjadi masalah penelitian. Contoh, mahasiswa punya masalah pokok yaitu “kekurangan uang”. Ini bisa kita “konversi” menjadi...