Valerian: Film Adaptasi Komik Favorit

Semasa SD sampai SMA saya adalah penggemar berat komik. Dari sekian banyak komik yang beredar di Indonesia, komik Valerian – Agen Antar Ruang dan Waktu adalah salah satu komik favorit saya. Memang seri komik ini tidak banyak beredar di Indonesia, kalau tidak salah tidak lebih dari 10 judul terbitan INDIRA. Favorit saya waktu itu adalah New York 1986 dan Mahkluk Aneh di Paris. Walaupun yang masuk ke Indonesia jumlahnya sedikit, ternyata komik ini banyak sekali serinya, diproduksi dari tahun 1967 sampai 2010. Nama asli komik ini adalah Valerian and Laureline  yang dibuat oleh komikus Prancis Christin dan Mezieres.

Waktu saya lihat cerita petualangan Valerian diangkat ke layar lebar, maka saya ga sabar nunggu film ini diputar. Film ini judulnya adalah Valerian and The City of A Thousand Planets dibintangin oleh Dana Dehaan, Cara Delevingne, Clive Owen, Rihanna dll. Akhirnya hari ini saya bisa menyempatkan menonton film ini di bioskop 21 Ciwalk. Yang saya herankan walaupaun trailernya luar biasa keren, tapi kok diputar di bioskop cuman sedikit. Di bandung hari ini (17 Agustus 2017) hanya diputar di Ciwalk, itupun hanya dua jam tayang saja yaitu jam 7 malam dan jam 9 malam. Penontonya pun sepi tidak seperti film film blockbuster hollywood, padahal cerita dan trailernya keren, apa kurang promosi yah di Indonesia ?

Valerianposter

Nah bagaimana kesan tentang film ini, menurut saya film ini sangat luar biasa. Baik dari segi visualisasi ataupun ceritanya. Detail cerita digarap rapih sehingga tidak sekedar asal lewat seperi film film blockbuster lainnya. Inget film Avatar yang digarap sangat detail dari visualisasi sampai cerita, nah Valerian mirip dengan pengarapan film tersebut, termasuk dengan suku native yang canggih dan bersahabat. Saya juga bandingkan dengan film antar galaxynya hollywood yang terakhir seperti Guardians of The Galaxy yang ceritanya dangkal dan tidak meninggalkan kesan lebih pada saat selesai nonton, malahan banyak adegannya yang udah lupa.

Luc Besson salah seorang sutradara Prancis yang sukes, ternyata memproduksi film Valerian ini secara independent, tanpa backup studio besar, bahkan menggunakan metode crowdfunding. Makanya tidak heran kenapa film ini gembar gembornya tidak secanggih film film hollywood lainnya. Konon dia punya obsesi juga dengan Valerian karena sudah membaca komiknya sejak masa kecilnya.

By the way, daripada kelamaan spoiler, jadi silahkan tonton deh film ini, ga nyesel deh apalagi buat penggemar film science fiction atau film antar galaxy, walaupun tidak kenal / tidak pernah baca komik Valerian, film Valerian ini tetap keren untuk ditonton … sangat jauh dibandingkan film film Hollywood akhir akhir ini yang memprihatinkan, bahkan tidak meninggalkan impresi yang mendalam. Oh ya berikut ini trailer film valerian (dari Youtube) :

 

393230 bffb72b2 4a16 11e5 acc9 910887772fba Komik Valerian Makhluk Aneh di Paris komik eropa terbitan

Konferensi Internasional SCBTII 2017

Tanggal 20 Juli 2017 FEB Telkom University mengadakan konferensi international 8th SCBTII (Sustainable Collaboration in Business, Technology, Information and Innovation) di Hotel Grand Preanger, Bandung. Saya bersama dengan tim lab. Social Computing and Big Data ikut berpartisipasi dengan mengirimkan 6 paper dan poster hasil riset lab kami mengenai sentiment analysis, social network, sharing economy business model, dan data mining. Topik penelitian dan data mulai dari situs e-commerce C2C dan B2C seperti Bukalapak, Tokopedia, Elevenia, MatahariMall, sampai dengan industri pariwisata, situs jual beli rumah dan lain lain. Keikutsertaan di konferensi ini sekaligus sebagai perpisahan 7 mahasiswa anggota lab yang akan diwisuda bulan juli ini. 

Saya share dalam blog ini adalah foto foto tim lab kami dan topik paper yang dipresentasikan oleh masing masing pembuat paper.

20245726 10155297081955202 4112449497662892014 n

foto bersama dengan tim lab, sesudah presentasi paper kami ..

20108459 10155297081935202 1918739512197985889 n

Paper 1. Yora dengan paper “Implementation of Genetic Process Mining to Support Information System Audit

20139897 10155297081980202 922630502192945516 n

Paper 2. Mia dengan paper ” A Core of Ecommerce Customer Experience Based on Conversational Data using Network Text Methodology

20140014 10155297082010202 5376826786335428309 n

Paper 3. Fatma dengan paper ” A Comparison of Indonesia E-commerce Industry Sentiment Analysis for Marketing Intelligence Effort (Case Study of Bukalapak, Tokopedia, and Elevenia)”

20246010 10155297082040202 7818811475462775937 n

Paper ke 4. Sheila dengan judul ” Summarizing Online Conversation of Indonesia Tourism Industry using Network Text Analysis”

20108277 10155297082170202 5926907697437121903 n

Paper ke 5, Dion dengan paper ” Sharing Business Model Compass for Indonesian Sharing Economy’s Business Entities”

20228397 10155297082155202 1208421842565980975 n

Paper ke 6 (dalam bentuk poster) dari Fariz dengan judul ” Property Business Classification Model Based on Indonesia E-commerce Data”

Screen Shot 2017 07 22 at 9 17 18 PM

Akhirnya usai sudah SCBTII 2017, sampai jumpa di SCBTII 2018 … 

Pengalaman Drama Daftar SMA Negeri di PPDB Jabar 2017

PPDB adalah proses Pendaftaran Peserta Didik Baru yaitu proses seleksi untuk masuk ke SD, SMP, dan SMA Negeri. Proses PPDB di kota Bandung setiap tahun penuh dengan kontroversi, maklum selalu ada saja oknum oknum orang tua / wali calon siswa yang berusaha memasukkan anaknya ke sekolah negeri favorit dengan berbagai macam cara, termasuk meminta bantuan tokoh masyarakat, anggota DPR, TNI, dll. Sistem PPDB online diperkenalkan untuk membuat proses seleksi siswa baru menjadi transparan dan akuntabel. Kenyataannya masih ada saja usaha untuk mengakali sistem, petunjuk teknis, atau aturan perpu / pergub PPDB itu sendiri.  Tahun ini PPDB tingkat SD dan SMP dipegang oleh pemerintah kota / kab., sedangkan PPDB tingkat SMA dipegang oleh pemerintah provinsi.

Akibat perpindahan kepengurusan, maka PPDB SMA kota Bandung mengalami perubahan sistem seleksi secara signifikan dibandingkan tahun lalu, diantaranya adalah perubahan sistem zonasi menjadi insentif jarak, dimana semakin dekat lokasi rumah siswa dengan sekolah maka semakin besar angka insentif ditambahkan ke nilai NEM siswa. Nilai NEM maksimum adalah 400, sedangkan insentif nilainya antara 0 sampai 9. misal jika seorang siswa dengan NEM 350 dan lokasi jarak rumah ke sekolah adalah 1 km, maka skor akhir nilai dia adalah 350 + 9 = 359. Jika nilai skor akhir siswa sama, maka peringkat ditentukan berturut turut berdasarkan nilai NEM Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika, dan terakhir IPA.  Jika nilai NEM tiap mata pelajaran tersebut masih sama, maka selanjutnya peringkat ditentukan berdasarkan besaran insentif jarak yang diterima. Jika masih sama, maka penentuan peringkat terakhir adalah berdasarkan apakah pilihan siswa ke SMA tersebut sebagai pilihan 1 atau pilihan 2, dimana pilihan 1 lebih unggul dari pilihan 2. 

Oh ya PPDB tahun 2017 ini mempunyai dua jalur yaitu pertama jalur akademik sebesar 60 persen, dimana siswa diseleksi berdasarkan skor NEM + Insentif. Yang kedua adalah jalur Non-Akademik sebesar 40 persen, yang terbagi menjadi jalur prestasi 20 persen, jalur rakyat miskin 10 persen, dan jalur MoU 10 persen (konon jalur MoU ini adalah jalur rawan penyelewengan).

Tahun ini anak saya yang besar masuk SMA, sehingga kami mengalami sendiri pengalaman PPDB SMA yang penuh dengan drama, deg degan, sampai makan tidur susah mikirin  daftar peringkat yang secara (hampir) realtime turun begitu ada skor NEM baru yang daftar diatas skor NEM anak saya. Oke saya ceritakan detailnya sebagai berikut:

Pendaftaran PPDB 2017 adalah pada tanggal 3-8 Juli 2017. Domisili kami di kab. Bandung Barat, dan anak saya ingin masuk ke SMA Negeri kota Bandung. Menurut aturan terbaru, maka kami bisa mempunyai pilihan 1 SMA Negeri di kota Bandung dan pilihan 2 harus SMA Negeri paling dekat dengan lokasi rumah, dalam hal ini SMA Negeri di kab. Bandung Barat. Pada saat mendaftar pilihan 2 tidak boleh dikosongin.  Walaupun tidak berminat ambil SMA Negeri dekat rumah, tapi kami wajib mengisinya, sehingga kami ambil pilihan ke 2 sembarang SMA Negeri yang dekat rumah. Oh ya sebagai info kami juga sudah mendaftar ke SMA swasta untuk jaga jaga.

Kami mendaftar pada hari kedua (tgl 4 Juli) melalui jalur akademik. NEM anak saya adalah 354, jadi rata rata nilainya adalah 88.5, menurut kami cukup tinggi tapi tidak terlalu tinggi untuk dianggap sebagai batas aman masuk ke SMA Negeri favorit di Bandung yang persaingannya sangat gila. Jadi kami cukup sadar dan tahu diri untuk memilih SMA Negeri peringkat 3 berdasarkan passing grade tahun lalu. Untuk memasukan SMA Negeri tersebut sebagai pilihan 1, maka  kami mendapatkan bonus insentif 2, sehingga skornya menjadi 356, dan untuk SMA  Negeri pilihan 2 bonus insentif adalah 8, sehingga skor totalnya adalah 362. Pada saat pendaftaran SMA Negeri pilihan 1 mempunyai daya tampung 139 murid untuk jalur akademik, dan anak saya langsung muncul di peringkat 43.

Beberapa hari kemudian posisi masih aman, meskipun turun tapi paling jauh adalah di peringkat 66 berdasarkan skor NEM + Insentif. Satu hari menjelang penutupan pendaftaran drama pertama muncul, yaitu tiba tiba daya tampung SMA Negeri pilihan 1 meningkat dari 139 menjadi 207. Mungkin karena melihat daya tampung meningkat maka pendaftar SMA tersebut menjadi membludak drastis. Pada malam hari anak saya langsung berada di peringkat 109/207 kursi tersebut.

Pada hari terakhir pendaftaran, pada posisi pukul 11 pagi, posisi anak saya sudah turun menjadi 166/207. Pergerakan peringkat yang begitu cepat, membuat saya ga bisa konsentrasi lagi melakukan kegiatan apapun selain mantengin website PPDB  tersebut. Sejam menjelang penutupan akhir  pukul 14:00, posisi anak saya sudah pada posisi 207/207 … saya pun lemas dan pasrah kalo terlempar dari pilihan 1, sehingga kami pun sudah siap siap mental untuk melanjutkan di sekolah swasta, karena bagaimanapun juga kami tidak berencana mengambil SMA pilihan 2. Kondisi mental anak saya pun menjadi kurang baik, karena pada posisi terakhir terdapat kurang lebih 15 anak dengan skor 356, dimana anak saya berada di peringkat bawah karena insentif jarak yang kecil. Saya mulai gusar karena menurut aturan juknis PPDB pengurutan bukan dari insentif dulu, tapi berdasarkan nilai NEM mata pelajaran yang saya sebut diatas. Jadi dari 15 anak skor nilai 356 ini, sebetulnya secara murni NEM anak saya adalah terbaik kedua (354), yang lainnya NEM hanya sekitar 348-353 tapi dengan insentif jarak yang lebih besar. Anak merasa sistem PPDB ini menjadi kurang adil.

Seperti diduga pada saat penutupan, akhirnya nama anak saya terlempar dari SMA pilihan 1. Skor terendah berhenti pada nilai 356. Terdapat 3 anak dari 15 anak skor 356 yang terlempar dari pilihan 1. Kami pun pasrah, kemudian iseng cek nama anak pada SMA pilihan 2, anehnya nama anak saya tidak ada di SMA pilihan 2, karena kalo pun ada di SMA pilihan 2, maka anak saya akan berada di ranking 1 dengan total skor sebesar 362. Hari itu adalah hari sabtu, sedangkan pengumuman resmi konon akan diumumkan pada hari senin tanggal 10 juli.

Kami bimbang apakah harus lanjut swasta atau ambil SMA negeri pilihan 2, kemudian melakukan mutasi sekolah ke SMA Negeri pilihan 1 sesudah 1 semester berjalan (kami baru tahu informasi mengenai prosedur mutasi ini). Tapi karena nama anak tidak ada di SMA negeri pilihan 2, maka kami tidak bisa klaim bahwa dia sudah diterima disana.

Hari minggu berlalu dengan penuh tanda tanya.  Setelah kami berkomunikasi sana sini, kamibanyak mendapatkan kabar bahwa banyak nama siswa yang hilang sesudah tidak lolos di pilihan 1, tapi tidak muncul pada daftar siswa yang diterima di pilihan 2.

Hari senin pagi, kami meluncur ke Dinas Pendidikan (disdik) pemprov Jabar sebagai operator PPDB untuk menanyakan hal tersebut. Diluar dugaan ada sekitar 250 orang tua siswa disana yang mengalami hal yang sama dengan kami, bahkan lebih parah yaitu nama anak mereka berada diatas NEM terendah / passing grade SMA tapi namanya ilang. Sehingga muncul dugaan kecurangan, penyelewengan dan lain lain. Disdik berkilah ini adalah kesalahan sistem, dan kami diminta bersabar untuk menunggu pengumuman resmi pada pukul 14:00 hari itu. 

Pukul 14:00 lewat dan tidak ada perkembangan apa apa. Sementara di website PPDB masih tertulis peringkat sementara (belum final). Beberapa SMA seperti SMA 2,3,15 dll sudah tidak bisa bersabar (atau mungkin kurang koordinasi dengan disdik), sehingga mereka mengumumkan penerimaan berdasarkan daftar sementara pukul 14:00 tersebut. 

Orang tua yang sedang berkumpul di kantor disdik pun jadi marah, dan mereka berorasi dan diterima perwakilan disdik, tapi bukan kadisdiknya sehingga mereka tidak bisa menjawab tuntas pertanyaan para orang tua yang sedang emosional. Akhirnya disdik pun secara resmi memundurkan pengumuman penerimaan menjadi pukul 23:30 malam itu. Padahal beberapa SMA sudah mengumumkan hasil final… kacau khan ? ..

Orang tua menuntut surat dari disdik yang menyatakan bila sampai keputusan final pukul 23:30, nama anak mereka tidak ada di daftar penerimaan, maka bila NEM diatas passing grade SMA, maka anak tersebut harus diterima di SMA yang bersangkutan. Untuk mendapatkan surat tersebut sungguh tidak mudah. Kami mengepung kantor kadisdik sampai 18:00 petang. Sampai akhirnya perwakilan demonstran diterima oleh kadisdik, kebetulan saya adalah salah satu perwakilan orang tua yang diterima oleh kadisdik. Kadisdik pun setuju membuat surat edaran dengan isi seperti yang diminta diatas. Orang tua murid  pun bubar sesudah ada kepastian mengenai surat edaran dan harap harap cemas menunggu pengumuman pukul 23:30 malam itu.

Pukul 23:00 malam, tiba tiba daftar penerimaan online berubah, nama anak saya muncul kembali di SMA pilihan 1, peringkat 203/207. Dengan passing grade terendah tetap sebesar 356, maka saya terheran heran kenapa peringkat anak saya berubah (walaupun senang). Ternyata pengurutannya bukan lagi berdasarkan insentif jarak, tapi betul sesuai peringkat nilai NEM sesuai juknis, sehingga dari 15 anak yang mempunyai skor 356 yang terlempar tetap 3 anak. Wah, saya langsung menduga pasti akan terjadi kekacauan karena bagi yang sudah merasa diterima berdasarkan pengumuman pukul 14:00 tetapi namanya hilang di pengumuman pukul 23:30 maka mereka pasti akan protes keras karena surat penerimaan sudah mereka terima. 

Ini adalah salah satu contoh sistem yang sangat chaos, yang berjudi dengan masa depan anak, sungguh keterlaluan pemerintah memaksakan sistem yang belum teruji dan sumber daya yang tidak kompeten untuk menanggani masalah kritis seperti penerimaan siswa baru. Seperti yang saya duga, keesokan harinya saya datang ke sekolah pilihan 1, bapak kepsek bercerita tentang bagaimana kacaunya di sekolah lain, Ada sekolah yang 50-80 siswa sudah diterima ternyata ga jadi diterima, karena perubahan penentuan peringkat, sehingga nama mereka tergeser keluar. 

Alhamdulilah anak saya diteirma di SMA pilihan 1 yang merupakan SMA yang dia inginkan, akan tetapi saya sangat prihatin dengan nasib anak anak lain terlempar pada saat akhir karena sistem tidak memberikan informasi yang akurat dan transparan.

Demikian cerita tentang pengalaman PPDB SMA Bandung yang penuh drama. Sebagai pelajaran kalau tidak mau ribet seperti yang saya alami, maka sebaiknya sih masuk SMA Swasta, banyak sekali SMA Swasta yang keren di kota Bandung sebetulnya.

Screen Shot 2017 07 15 at 2 08 58 PM

 

 

 

Publikasi di Konferensi ICOICT dan ICST 2017

Udah lama saya gak update kabar (entry blog) tentang penelitian dan publikasi dari saya atau tim lab saya. Malah saya tidak sempat menulis entry blog khusus mengenai perjalanan ke konferensi ICOICT di Malaka bulan Mei 2017 kemarin. Konferensi ICOICT 2017 ini adalah konferensi ke 5. Oh yah ICOICT 2017 ini adalah keikutsertaan saya yang ke 4 dari seluruh rangkaian konferensi ICOICT yang diadakan sejak tahun 2012. Konferensi kedua yang saya ikutin di tahun 2017 ini dalah konferensi ICST, yang dilaksanakan pada bulan Juli 2017 di Jogjakarta. Kedua konferensi terindeks Scopus dan IEEExplore

Pada ICOICT 2017 terdapat 4 paper yang dipresentasikan dengan berbagai topik, mulai dari social network, sentiment analisis, dan prediksi menggunakan neural network. Judul judulnya yaitu “Hybrid Sentiment and Network Analysis of Social Opinion Polarization” , “Social Network Data Analytics for Marketing Segmentation in Indonesian Telecommunication Industry”, ” Indonesia Infrastructure and Consumer Stock Portfolio Prediction using Artificial Neural Network Backpropagation”, “Training Data Optimization Strategy for Multiclass Text Classification” . 

Pada ICST 2017 kami mempresentasikan 2 paper yaitu  yang pertama mengenai simulasi monte carlo untuk segmentasi pasar dan yang kedua mengenai perbandingan metode legacy vs metode jejaring sosial untuk penyebaran informasi. Abstrak dari kedua paper ICST ini bisa dilihat pada gambar berikut: 

Untitled 1

Shariah Vs Capitalism : Perlukah Pengganti GDP ?

Pada saat berbuka puasa minggu kemarin, sempat terjadi diskusi menarik dengan beberapa rekan mengenai sistem perekonomian Indonesia dan sebaiknya model ekonomi apa yang cocok untuk Indonesia. Dari hasil diskusi ini munculah perbandingan Shariah vs Capitalism. Seperti kita ketahui, saat ini prinsip Capitalism (kapitalisme) dan persaingan bebas merajai dunia, akan tetapi mulai bermunculan kritik kritik mengenai praktek ini, seperti bahwa kapitalisme bukan merupakan ekonomi yang berkelanjutan untuk masa depan, terjadinya monopolisme, dan makin curamnya jurang perbedaan si kaya dan si miskin. Lawan ekstrim dari kapitalisme ini adalah sistem marxism atau sosialisme dimana segala aktivitas ekonomi diatur oleh negara dengan tujuan kemaslahatan masyarakat luas. 

Ekonomi Shariah adalah praktek ekonomi berdasarkan prinsip ajaran agama islam, yaitu transaksi keuangan dan aktivitas ekonomi lainnya yang sesuai dengan aturan pada Quran dan Sunnah. Beberapa contoh pelaksanaan ekonomi shariah adalah berhutang tanpa riba (tidak dikenakan bunga), jual beli barang dengan akad/billing/invoice, simpan pinjam di bank shariah, dan lain lain. Tujuan dari ekonomi shariah adalah untuk menjamin keadilan ekonomi bagi masing masing pelaku transaksi, menjaga kejujuran (meminimalkan penipuan), meratakan pemberdayaan ekonomi jadi bukan hanya segelintir orang yang menikmati keuntungan berlebih sedangkan sisanya tidak mendapatkan keuntungan yang sesuai. Shariah disebut sebut sebagai alternatif tengah dari dua ekstrim ideologi kapitalisme dan sosialisme. 

Capitalism atau kapitalisme adalah prinsip ekonomi atau ideologi untuk mengambil keuntungan sebesar besarnya untuk keuntungan kelompok / pribadi. Pada sistem kapitalis investasi dan pengambilan keputusan ditentukan oleh kelompok bisnis, demikian juga harga dan distribusi barang ditentukan oleh kompetisi di pasar. Kapitalisme mendorong kompetisi yang tinggi sehingga produk yang dihasilkan benar benar berkualitas. Akan tetapi kapitalisme dikritik karena kekuasaan ekonomi dipegang oleh sekelompok kecil kapitalis, memprioritaskan profit diatas segala nilai lainnya seperti kesejahteraan sosial dan kelangsungan sumber daya alam. Kapitalisme juga dituding sebagai penyebab ketidak seimbangan dan ketidak stabilan ekonomi. 

GDP atau Gross Domestic Product adalah pengukuran moneter untuk menentukan nilai pasar dari semua nilai barang dan jasa yang diproduksi dalam satu periode tertentu. GDP ini adalah nilai tunggal, artinya peristiwa ekonomi yang terjadi  digambarkan dalam bentuk satu nilai representasi. Tentu saja nilai tunggal ini tidak mengambarkan dinamika siapa yang memproduksi barang dan jasa tersebut, apakah hanya segelintir kapitalis atau semua elemen masyarakat secara merata ikut berperan dalam memproduksi barang dan jasa tersebut.  

Sayangnya GDP saat ini adalah standard yang digunakan untuk melihat kesejahteraan suatu negara. Suatu nilai tidak tunggal (contoh nilai Ratio atau nilai Distribusi), tentu akan lebih baik menggambarkan dinamika perekonomian dibandingkan dengan nilai tunggal GDP diatas. Sebagai contoh yang ga nyambung adalah misal  “rata rata umur penduduk Bandung adalah 30 tahun, tentu nilai tunggal 30 tahun ini tidak mengambarkan apa apa, akan berbeda jika ukuran yang dipakai adalah nilai ratio usia produktif / usia keseluruhan penduduk atau nilai distribusi usia dan jumlah orang pada tiap usia” .  

Berhubung saya sendiri sedang belajar mengenai ekonomi makro dan sistem perekonomian, maka masukan dan kritikan akan diterima dengan senang hati. Sepertinya riset mengenai hal ini (alat ukur pengganti GDP) ini akan sangat menarik, selain itu sangat menarik melihat bagaimana implementasi shariah pada saat standard perekonomian dunia saat ini dikuasai para kapitalis.

Ada yang berminat untuk meriset ini ??  ..

636069052205139287417551989 SOCIALISM CAPITALISM

1ST ROUND FINAL RESULT : PILKADA DKI BATTLE

Entri ini adalah terusan dari laporan half report dinamika jejaring sosial mengenai Pilkada DKI pada masa kampanye dari tanggal 8-11 Februari 2017. Di babak final result ini saya tampilkan data penuh twitter selama seminggu terakhir masa kampanye, yaitu data dari tanggal 8-15 Februari 2017. Data ini sudah mengendap lebih dari sebulan tidak saya analisa, karena memang saya  tidak sempat. Kebetulan hari ini lagi flu, jadi sambil istirahat di rumah saya iseng otak atik data akhir kampanye pilkada di twitter. Menariknya adalah karena kita sudah tahu hasil putaran pertama Pilkada DKI, maka dari data kampanye kita bisa pelajari, apakah pola yang terjadi mengkorfirmasi hasil pilkada putaran pertama tersebut. Mekanisme dan hashtag / keyword pengambilan data dijelaskan pada entri blog half report. 


Hasil Cepat (lihat tabel dibawah) 

Selama seminggu masa pengumpulan data, terkumpul data untuk masing masing paslon sebesar 116160 tweet (paslon1), 199815 tweets (paslon2),180312 tweets (paslon3). Jumlah tweets paslon2 paling besar, diikuti ketat oleh paslon3, sedangkan paslon1 tertinggal jauh dibawah ..sepertinya memang tweets paslon1 lebih ga ngoyo atau memang tidak banyak yang ngetweet tentang paslon1 tersebut dibandingkan 2 paslon lainnya.

Jumlah akun yang terlibat dalam percakapan adalah 22004 (paslon1), 38498 (paslon2), dan 27359 (paslon3). Lagi lagi terlihat bahwa akun yang membicarakan paslon1 paling sedikit. Jumlah interasi / percakapan tentang paslon2 dan paslon3 mendominasi jagad twitter dengan nilai sebesar 125076 dan 78956 interaksi. Hal ini menunjukan bahwa dinamika percakapan dalam waktu tersebut terhitung tinggi dibandingkan dengan jumlah akun yang terlibat pada percakapan tersebut. Jumlah akun dan interaksi menghasilkan density (kepadatan) jejaring sosial masing masing paslon. Nilai density masing masing paslon tidak terlalu berbeda antara satu dan lainnya, hal ini tidak mengherankan untuk suatu jejaring sosial seperti twitter.

Untuk Top-5 Mentions di masing masing jejaring paslon, terlihat bahwa paslon1 justru @SBYudhoyono yang paling banyak di mention dengan dua kali lebih banyak daripada cagubnya sendiri @AgusYudhoyono. Paslon2 @basuki_btp paling banyak di mention dan nilainya jauh lebih besar dari mention mention lainnya, hal ini sudah bisa kita duga sebelumnya, akan tetapi cawagubnya (atau akun kampanye @AhokDjarot) malah tidak terlihat pada Top-5 Mentions tersebut. Top-5 Mentions jejaring paslon2 juga menyertakan tokoh tokoh publik lainnya seperti @afgansyah_reza dan @jokoanwar. Paslon 3, @sandiuno dan @aniesbaswedan dominan pada posisi 1 dan 3 Top-5 Mentions di jejaringnya, cukup surprising ada akun @maspiyuuu yang ternyata sangat banyak dimentions di jejaring paslon ini. siapakah @maspiyuuu ?. Ada juga aktor @pandji sebagai pendukung paslon3 nongol disini.

Top-5 Tweets masing masing paslon menyertakan akun akun dengan jumlah tweets yang hampir mirip satu dan lainnya, bisa dibilang tidak ada satu aktorpun yang dominan dalam jumlah tweet. Paslon 2 mempunyai rata rata tweet yang lebih banyak, wajar hal ini bisa dilihat dari jumlah total tweet paslon2 yang paling banyak. Kemudian diikuti dengan paslon 3 dan paslon 1.

Modularity menunjukan seberapa jelas perbedaan pembentukan kelompok kelompok pada jejaring sosial. Semakin tinggi nilai modularity menyatakan bahwa kelompok kelompok tersebut makin jelas pemisahannya atau dengan kata lain tidak ada aktor yang yang posisinya meragukan berada di kelompok A atau kelompok B. Dari ke 3 jejaring paslon, Paslon2 mempunyai modularity terkecil, dan paslon3 modularitynya terbesar, hal ini bisa diartikan bahwa kelompok kelompok pada paslon2 batasannya menjadi lebih blur, seseorang bisa masuk ke satu kelompok ke kelompok lainnya dengan lebih mudah. Akibatnya adalah diseminasi informasi berjalan lebih lancar karena ada akun / agen yang mudah menyebarkan informasi dengan cara berpindah kelompok.

Jumlah 5 kelompok terbesar terlihat bahwa paslon1 dan paslon3 mempunyai kelompok dominan yang besarnya melebihi 20% dari total ukuran jejaring sosial, jadi terdapat kelompok kelompok yang menjadi motor dari jejaring sosial paslon tersebut. Di pihak lain kelompok terbesar pada paslon2 hanya berukuran 12%, hal ini menunjukkan bahwa kelompok kelompok pada paslon2 terbentuk secara natural tanpa ada kelompok yang jadi motor dominan. 

 

Paslon1

1universe

universe paslon1

 

2 5kelompokbesar

5 kelompok besar pada paslon1

 

1 100tokohutama

100 akun utama pada paslon1

 

Paslon2

 

2universe

universe paslon2

 

2universezoom

universe paslon2 (zoomed)

 

 

2directed75actor

75 akun utama di jejaring paslon2

Paslon3

 

3universe

universe paslon3

 

3universedeg11 2605

universe paslon3 (degree 11 – 2605)

 

3 75actor

75 akun utama pada paslon3

  

Profile Tweet

Tabletweet

 

Kasimpulan

Hasil akhir putaran pertama sudah kita ketahui paslon1 tersingkir, dan paslon2, paslon3 maju ke babak kedua. Hasil analisa jejaring sosial seminggu terakhir kampanye mengkonfirmasikan bahwa aktivitas jejaring sosial memang paslon1 paling rendah, indikasinya adalah jumlah tweet, jumlah akun, jumlah interaksi, ukuran kelompok dominan dan tokoh utama jejaring malah bukan cagubnya sendiri. Isu isu dalam jejaring sosial ini lebih banyak ke bapak mantan presiden bukan ke akun kampanye atau akun cagubnya. Paslon2 walaupun kelompoknya lebih natural dan partisipan jejaring sosial paling banyak, akan tetapi sangat terfokus pada tokoh Ahok, tidak ada tokoh lain yang menjadi pelengkap atau backup dominan dari paslon ini. Paslon3, cagub dan cawagub muncul sebagai tokoh dominan pada jejaring sosialnya, ini menunjukkan banyak alternatif pilihan / cerita yang bisa dimunculkan dari aktifnya kedua tokoh tersebut.

Apakah hasil analisa jagad twitter ini bisa digunakan sebagai alat prediksi pemenang pada putaran ke 2 bulan depan nanti ? .. hmm menurut saya, analisa ini bisa menjadi alat bantu, akan tetapi bukan sebagai alat penentu kemenangan. Dengan melihat dinamika jejaring sosial, kita bisa melihat hal hal yang tidak bisa kita kuantifikasikan sebelumnya. Dan mungkin juga pada kondisi tertentu, kita bisa melakukan rekayasa (dalam level tertentu) apakah jejaring sosial kita berjalan sesuai dengan ekspektasi kita. Banyak faktor dominan lainnya yang bisa tiba tiba menjadi faktor penentu kemenangan, jejaring sosial adalah salah satunya. Jadi gimana setelah melihat entri blog ini anda menjagokan nomer 2 atau nomer 3 yang menang ? ..  

4 Papers Scopus ICOICT 2017

International Conference on Information and Communication Technology (ICOICT) adalah konferensi berskala internasional terindeks Scopus, dipublikasikan pada IEEE Xplore dan diselenggarakan oleh Telkom University (School of Computing). Tahun 2017 ini ICOICT disellengarakan untuk ke 5 kalinya pada tanggal 27-29 Mei di Malaka Malaysia. Tahun ini ada 4 paper dari lab SCBD FEB yang lolos seleksi dari total 5 paper yang kami submit.

Sepanjang ingatan saya tahun ini adalah ke 4 kalinya saya dan tim lab. SCBD FEB ikut berpartisipasi, mulai dari ICOICT 2014 (2 paper), ICOICT 2015 (3 paper), ICOICT 2016 (2 Paper), dan tahun ini 4 paper. Pengalaman tahun tahun sebelumnya membuktikan bahwa publikasi ICOICT cukup cepat terpublikasi di IEEE Xplore dan Scopus, membuat konferensi ini merupakan konferensi favorit lab kami untuk mempublikasikan hasil penelitian. 

Judul paper paper yang lolos tersebut adalah : 1. Hybrid Sentiment and Network Analysis of Social Opinion Polarization. 2. Social Network Data Analytics for Market Segmentation in Indonesian Telecomunication Industry. 3. Training Data Optimization Strategy for Multiclass Text Classification. 4. Indonesia Infrastructure and Consumer Stock Portfolio Prediction using Artifical Neural Network Backpropagation. 

Tema dan metode pada paper paper tersebut cukup beragam, mulai dari Tema Finance (no.4), Marketing (no.2), sampai dengan Social Behavior (no.1). Sedangkan metode yang digunakan mulai dari sentiment analysis (no.1, no.3), social network analysis (no.1, no.2), artificial neural network / data mining (no.4).

well done Team .. !! 

Untitled 1

acceptance letter to 2017 ICOICT