Diterima

Drama singkat pagi ini.

Menemui ketua departemen, kemudian menyerahkan surat lamaran, CV, dan transkrip nilai. Dibaca beberapa saat, kemudian direspon, “Ok, secara umum Anda sudah diterima. Minggu depan mulai masuk ya.”

Alhamdulillahi rabbil ‘alamin. Cuma staf departemen, tapi semoga bisa jadi sumber ma’isyah. Walaupun jalan Insya Allah masih panjang, kira-kira masih 2-3 tahun lagi baru bisa berstatus sebagai “staf pengajar”.

Tips cepat skripsi

Sekedar beberapa tips pribadi supaya skripsi cepat beres. Dengan cara-cara ini alhamdulillah, dengan izin Allah skripsi saya bisa dikerjakan dalam waktu sekitar 3 bulan.

Fokus

Jadikan skripsi sebagai pekerjaan utama, bukan sampingan atau paruh waktu. Lebih untung lagi kalau di semester akhir sudah tidak ada kuliah lagi, sehingga bisa lebih terarah. Di semester ini, saya sengaja tidak mencari kesibukan lain selain jadi asisten praktikum. Segala organisasi, panitia, pekerjaan, dan yang lainnya (kalau ada) sengaja disingkirkan.

Kerjakan setiap hari

Istirahat atau refreshing beberapa hari tentu boleh, tapi jangan sampai lebih dari satu minggu. Bahkan kalau perlu hari Sabtu dan Minggu tetap dikerjakan, dari pagi sampai malam. Biar saja dibilang yang nggak-nggak oleh orang lain.

Sering bertemu pembimbing

Paling tidak seminggu satu kali, bertemu dengan pembimbing untuk konsultasi dan melaporkan progress. Kalau setiap hari dikerjakan, tentu akan selalu ada progress.

Cari topik yang sudah dipahami

Sebisa mungkin, jangan mencari topik penelitian yang baru akan dipelajari saat penelitian. Saya sendiri mengambil topik yang tidak terlalu rumit dan sudah ada pengetahuan tentangnya, sehingga saat dikerjakan tinggal menerapkan saja apa yang sudah dipahami.

Cari topik yang sumber datanya mudah didapat

Jangan mencari topik yang untuk mencari datanya saja memakan waktu lama. Nanti waktu penelitian akan habis hanya untuk mengumpulkan data saja. Data yang saya gunakan untungnya tersedia di internet, dan data lainnya didapat dari kuesioner yang juga disebar di internet.

Barangkali itu saja. Alhasil, walaupun selama pengerjaan (2 – 3 bulan) seperti orang autistik antisosial yang setiap hari di depan komputer terus, alhamdulillah kan setelah waktu tersebut bisa bebas sebebas-bebasnya. Bersakit dahulu, bersenang kemudian.

Model LINGO untuk mixed fleet VRP dengan time windows

Saya sedang ditugasi membuat model VRP dalam LINGO untuk suatu kasus. Model adalah VRP biasa dengan beberapa ketentuan:

• Depot tunggal (single depot)
• Kendaraan bervariasi (mixed fleet)
• Time windows jenis hard

Berikut modelnya. Dicoba dengan LINGO versi 11. Model ini hanya untuk 6 customer. Jika lebih atau kurang, harus diubah pada kendala penghilangan subtour.

! referensi :
	[1] Dell'Amico et al. 2007. Heuristic Approaches for the FSMVRP with Time Windows. Transportation Science 41(4), pp. 516-526, © 2007 INFORMS.
	[2] Suthikarnnarunai. 2008. A Sweep Algorithm for the Mix Fleet Vehicle Routing Problem. Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2008 Vol III MECS 2008, 19-21 March, 2008, Hong Kong.
;

! waktu running dengan data hipotetik ini : sekitar 10 detik ;
! contoh hasil rute dengan data ini :

      X( 1, 3, 2)        1.000000
      X( 1, 4, 1)        1.000000
      X( 2, 7, 2)        1.000000
      X( 3, 6, 2)        1.000000
      X( 4, 5, 1)        1.000000
      X( 5, 1, 1)        1.000000
      X( 6, 2, 2)        1.000000
      X( 7, 1, 2)        1.000000

! jadi rutenya: 
      kendaraan 2 : 1 - 3 - 6 - 2 - 7 - 1 
      kendaraan 1 : 1 - 4 - 5 - 1

;

DATA:
	JUMLAH_KENDARAAN = 3;
	JUMLAH_NODE = 7; ! 6 + depot ;
	M = 1000000000;
ENDDATA

SETS:
	KENDARAAN /1..JUMLAH_KENDARAAN/: Z, KAPASITAS, FIXED_COST, V, PHI;
	CUSTOMER /1..JUMLAH_NODE/: DEMAND, A, B, TAU, S;

	PELAYANAN(CUSTOMER, KENDARAAN) : Y;
	RUTE(CUSTOMER, CUSTOMER, KENDARAAN) : X;
	ARRIVAL(CUSTOMER, KENDARAAN) : T;

	BIAYA(CUSTOMER, CUSTOMER, KENDARAAN): COST;
	JARAK(CUSTOMER, CUSTOMER): D;
	DURASI(CUSTOMER, CUSTOMER, KENDARAAN): DUR;
ENDSETS

! parameter input :
	KAPASITAS(K)	= kapasitas maksimum kendaraan K		[2]
	FIXED_COST(K)	= fixed cost kendaraan K				[1]
	V(K)			= kecepatan kendaraan K
	DEMAND(I)		= demand customer I						[2]
	A(I)			= waktu buka customer I					[1]
	B(I)			= waktu tutup customer I				[1]
	S(I)			= waktu pelayanan di customer I			[1]
	D(I, J)			= jarak customer I ke customer J		[1]
	COST(I, J, K)	= cost dari customer I ke customer J dengan kendaraan K
	DUR(I, J, K)	= lama perjalanan dari customer I ke customer J dengan kendaraan K

! variabel yang dicari :
	X(I, J, K)	= 1 jika pelanggan J dikunjungi setelah I oleh K 	[2]
	Y(I, K)		= 1 jika pelanggan I dilayani oleh K 				[2]
	Z(K)		= 1 jika kendaraan K digunakan 					[1]
	T(I, K)		= waktu minimum kendaraan K untuk customer I 		[1]
	PHI(K)		= waktu berangkat kendaraan K						[1]
	TAU(I)		= waktu pelayanan customer I 						[1]
;

DATA:
	KAPASITAS  = 150 200 300;
	FIXED_COST = 400 250 500;
	V          =  60  60  50;

	D =   ! antara depot dengan depot (diagonal matriks) diberi nilai bilangan besar (misal 999) ;
		999	8.9	4.2	4.7	7.7	9.3	6.7
		8.9	999	5.9	2.9	2.6	2.3	4.7
		4.2	5.9	999	6.3	5.9	3.7	2.9
		4.7	2.9	6.3	999	2.3	3	5.6
		7.7	2.6	5.9	2.3	999	6.2	6.7
		9.3	2.3	3.7	3	6.2	999	5.4
		6.7	4.7	2.9	5.6	6.7	5.4	999;

	! depot diset 0 ;
	DEMAND =  0	 30 70 90 60 56 36;
	A      =  0	  8  8 10  8 12 10;
	B      =  0	 15 13 16 17 18 17;
	S      =  0	  1  2  2  1  2  3;

ENDDATA

! fungsi objektif ;

MIN = 
	@SUM(KENDARAAN(K) : FIXED_COST(K) * Z(K) + T(1, K) - PHI(K))
	+
	@SUM(CUSTOMER(I) :
		@SUM(CUSTOMER(J) :
			@SUM(KENDARAAN(K) : COST(I, J, K) * X(I, J, K));
		);
	);

! setiap customer dikunjungi sekali ;
! kendala (2) dalam [2] ;

@FOR(CUSTOMER(I) | I #NE# 1 :
	@SUM(KENDARAAN(K) : Y(I, K)) = 1;
);			

! jumlah keluar masuk depot harus sama ;
! kendala (3) dalam [2] ;

@SUM(KENDARAAN(K) : Y(1, K)) <= JUMLAH_KENDARAAN;

! kendaraan yang sama harus masuk dan keluar node kecuali depot ;
! kendala (4) dan (5) dalam [2] ;

@FOR(CUSTOMER(I) : 
	@FOR(KENDARAAN(K) :
		@SUM(CUSTOMER(J) | J #NE# I : X(I, J, K)) = Y(I, K);
		@SUM(CUSTOMER(J) | J #NE# I : X(J, I, K)) = Y(I, K);
	);
);

! demand tidak boleh melebihi kapasitas ;
! kendala (5) dalam [1] ;

@FOR(KENDARAAN(K) :
	@SUM(CUSTOMER(I) | I #NE# 1 : DEMAND(I) * Y(I, K)) <= KAPASITAS(K) * Z(K);
);	

! waktu pelayanan harus di antara jam buka dan jam tutup ;
! kendala (11) dalam [1] ;

@FOR(CUSTOMER(I) :
	TAU(I) >= A(I);
	TAU(I) <= B(I);
);

! pengaturan time windows ;
! kendala (7) sampai (10) dalam [1] ;

@FOR(KENDARAAN(K) :
	T(1, K) >= PHI(K);	
);

@FOR(KENDARAAN(K) :
	@FOR(CUSTOMER(I) | I #NE# 1 :
		TAU(I) >= T(I, K);
	);
);

@FOR(KENDARAAN(K) :
	@FOR(CUSTOMER(J) | J #NE# 1 :
		T(J, K) >= PHI(K) + DUR(1, J, K) - M*(1 - X(1,J,K));
	);
);

@FOR(KENDARAAN(K) :
	@FOR(CUSTOMER(I) | I #NE# 1 :
		@FOR(CUSTOMER(J) :
			T(J, K) >= TAU(I) + S(I) + DUR(I, J, K) - M*(1 - X(I, J, K));
		);	
	);
);

! hubungan antara jarak, kecepatan, dan biaya ;

@FOR(KENDARAAN(K) :
	@FOR(CUSTOMER(I) :
		@FOR(CUSTOMER(J) :
			V(K) * DUR(I, J, K) = D(I, J);
			COST(I, J, K) = DUR(I, J, K);
		);
	);
);


! subtour elimination, mengenumerasi seluruh subset ;
! {2, 3}  |  {2, 4}  |  {2, 5}  |  {2, 6}  |  {2, 7}  |  {3, 4}  |  {3, 5}  |  {3, 6}  |  {3, 7}  |  {4, 5}  |  {4, 6}  |  {4, 7}  |  {5, 6}  |  {5, 7}  |  {6, 7}  |  {2, 3, 4}  |  {2, 3, 5}  |  {2, 3, 6}  |  {2, 3, 7}  |  {2, 4, 5}  |  {2, 4, 6}  |  {2, 4, 7}  |  {2, 5, 6}  |  {2, 5, 7}  |  {2, 6, 7}  |  {3, 4, 5}  |  {3, 4, 6}  |  {3, 4, 7}  |  {3, 5, 6}  |  {3, 5, 7}  |  {3, 6, 7}  |  {4, 5, 6}  |  {4, 5, 7}  |  {4, 6, 7}  |  {5, 6, 7}  |  {2, 3, 4, 5}  |  {2, 3, 4, 6}  |  {2, 3, 4, 7}  |  {2, 3, 5, 6}  |  {2, 3, 5, 7}  |  {2, 3, 6, 7}  |  {2, 4, 5, 6}  |  {2, 4, 5, 7}  |  {2, 4, 6, 7}  |  {2, 5, 6, 7}  |  {3, 4, 5, 6}  |  {3, 4, 5, 7}  |  {3, 4, 6, 7}  |  {3, 5, 6, 7}  |  {4, 5, 6, 7}  |  {2, 3, 4, 5, 6}  |  {2, 3, 4, 5, 7}  |  {2, 3, 4, 6, 7}  |  {2, 3, 5, 6, 7}  |  {2, 4, 5, 6, 7}  |  {3, 4, 5, 6, 7}  |  {2, 3, 4, 5, 6, 7};
! kendala (7) dalam [2] ;

@FOR(KENDARAAN(K) :

	X(2, 3, K) + X(3, 2, K) <= 1;
	X(2, 4, K) + X(4, 2, K) <= 1;
	X(2, 5, K) + X(5, 2, K) <= 1;
	X(2, 6, K) + X(6, 2, K) <= 1;
	X(2, 7, K) + X(7, 2, K) <= 1;
	X(3, 4, K) + X(4, 3, K) <= 1;
	X(3, 5, K) + X(5, 3, K) <= 1;
	X(3, 6, K) + X(6, 3, K) <= 1;
	X(3, 7, K) + X(7, 3, K) <= 1;
	X(4, 5, K) + X(5, 4, K) <= 1;
	X(4, 6, K) + X(6, 4, K) <= 1;
	X(4, 7, K) + X(7, 4, K) <= 1;
	X(5, 6, K) + X(6, 5, K) <= 1;
	X(5, 7, K) + X(7, 5, K) <= 1;
	X(6, 7, K) + X(7, 6, K) <= 1;
	X(2, 3, K) + X(2, 4, K) + X(3, 2, K) + X(3, 4, K) + X(4, 2, K) + X(4, 3, K) <= 2;
	X(2, 3, K) + X(2, 5, K) + X(3, 2, K) + X(3, 5, K) + X(5, 2, K) + X(5, 3, K) <= 2;
	X(2, 3, K) + X(2, 6, K) + X(3, 2, K) + X(3, 6, K) + X(6, 2, K) + X(6, 3, K) <= 2;
	X(2, 3, K) + X(2, 7, K) + X(3, 2, K) + X(3, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 3, K) <= 2;
	X(2, 4, K) + X(2, 5, K) + X(4, 2, K) + X(4, 5, K) + X(5, 2, K) + X(5, 4, K) <= 2;
	X(2, 4, K) + X(2, 6, K) + X(4, 2, K) + X(4, 6, K) + X(6, 2, K) + X(6, 4, K) <= 2;
	X(2, 4, K) + X(2, 7, K) + X(4, 2, K) + X(4, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 4, K) <= 2;
	X(2, 5, K) + X(2, 6, K) + X(5, 2, K) + X(5, 6, K) + X(6, 2, K) + X(6, 5, K) <= 2;
	X(2, 5, K) + X(2, 7, K) + X(5, 2, K) + X(5, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 5, K) <= 2;
	X(2, 6, K) + X(2, 7, K) + X(6, 2, K) + X(6, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 6, K) <= 2;
	X(3, 4, K) + X(3, 5, K) + X(4, 3, K) + X(4, 5, K) + X(5, 3, K) + X(5, 4, K) <= 2;
	X(3, 4, K) + X(3, 6, K) + X(4, 3, K) + X(4, 6, K) + X(6, 3, K) + X(6, 4, K) <= 2;
	X(3, 4, K) + X(3, 7, K) + X(4, 3, K) + X(4, 7, K) + X(7, 3, K) + X(7, 4, K) <= 2;
	X(3, 5, K) + X(3, 6, K) + X(5, 3, K) + X(5, 6, K) + X(6, 3, K) + X(6, 5, K) <= 2;
	X(3, 5, K) + X(3, 7, K) + X(5, 3, K) + X(5, 7, K) + X(7, 3, K) + X(7, 5, K) <= 2;
	X(3, 6, K) + X(3, 7, K) + X(6, 3, K) + X(6, 7, K) + X(7, 3, K) + X(7, 6, K) <= 2;
	X(4, 5, K) + X(4, 6, K) + X(5, 4, K) + X(5, 6, K) + X(6, 4, K) + X(6, 5, K) <= 2;
	X(4, 5, K) + X(4, 7, K) + X(5, 4, K) + X(5, 7, K) + X(7, 4, K) + X(7, 5, K) <= 2;
	X(4, 6, K) + X(4, 7, K) + X(6, 4, K) + X(6, 7, K) + X(7, 4, K) + X(7, 6, K) <= 2;
	X(5, 6, K) + X(5, 7, K) + X(6, 5, K) + X(6, 7, K) + X(7, 5, K) + X(7, 6, K) <= 2;
	X(2, 3, K) + X(2, 4, K) + X(2, 5, K) + X(3, 2, K) + X(3, 4, K) + X(3, 5, K) + X(4, 2, K) + X(4, 3, K) + X(4, 5, K) + X(5, 2, K) + X(5, 3, K) + X(5, 4, K) <= 3;
	X(2, 3, K) + X(2, 4, K) + X(2, 6, K) + X(3, 2, K) + X(3, 4, K) + X(3, 6, K) + X(4, 2, K) + X(4, 3, K) + X(4, 6, K) + X(6, 2, K) + X(6, 3, K) + X(6, 4, K) <= 3;
	X(2, 3, K) + X(2, 4, K) + X(2, 7, K) + X(3, 2, K) + X(3, 4, K) + X(3, 7, K) + X(4, 2, K) + X(4, 3, K) + X(4, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 3, K) + X(7, 4, K) <= 3;
	X(2, 3, K) + X(2, 5, K) + X(2, 6, K) + X(3, 2, K) + X(3, 5, K) + X(3, 6, K) + X(5, 2, K) + X(5, 3, K) + X(5, 6, K) + X(6, 2, K) + X(6, 3, K) + X(6, 5, K) <= 3;
	X(2, 3, K) + X(2, 5, K) + X(2, 7, K) + X(3, 2, K) + X(3, 5, K) + X(3, 7, K) + X(5, 2, K) + X(5, 3, K) + X(5, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 3, K) + X(7, 5, K) <= 3;
	X(2, 3, K) + X(2, 6, K) + X(2, 7, K) + X(3, 2, K) + X(3, 6, K) + X(3, 7, K) + X(6, 2, K) + X(6, 3, K) + X(6, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 3, K) + X(7, 6, K) <= 3;
	X(2, 4, K) + X(2, 5, K) + X(2, 6, K) + X(4, 2, K) + X(4, 5, K) + X(4, 6, K) + X(5, 2, K) + X(5, 4, K) + X(5, 6, K) + X(6, 2, K) + X(6, 4, K) + X(6, 5, K) <= 3;
	X(2, 4, K) + X(2, 5, K) + X(2, 7, K) + X(4, 2, K) + X(4, 5, K) + X(4, 7, K) + X(5, 2, K) + X(5, 4, K) + X(5, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 4, K) + X(7, 5, K) <= 3;
	X(2, 4, K) + X(2, 6, K) + X(2, 7, K) + X(4, 2, K) + X(4, 6, K) + X(4, 7, K) + X(6, 2, K) + X(6, 4, K) + X(6, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 4, K) + X(7, 6, K) <= 3;
	X(2, 5, K) + X(2, 6, K) + X(2, 7, K) + X(5, 2, K) + X(5, 6, K) + X(5, 7, K) + X(6, 2, K) + X(6, 5, K) + X(6, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 5, K) + X(7, 6, K) <= 3;
	X(3, 4, K) + X(3, 5, K) + X(3, 6, K) + X(4, 3, K) + X(4, 5, K) + X(4, 6, K) + X(5, 3, K) + X(5, 4, K) + X(5, 6, K) + X(6, 3, K) + X(6, 4, K) + X(6, 5, K) <= 3;
	X(3, 4, K) + X(3, 5, K) + X(3, 7, K) + X(4, 3, K) + X(4, 5, K) + X(4, 7, K) + X(5, 3, K) + X(5, 4, K) + X(5, 7, K) + X(7, 3, K) + X(7, 4, K) + X(7, 5, K) <= 3;
	X(3, 4, K) + X(3, 6, K) + X(3, 7, K) + X(4, 3, K) + X(4, 6, K) + X(4, 7, K) + X(6, 3, K) + X(6, 4, K) + X(6, 7, K) + X(7, 3, K) + X(7, 4, K) + X(7, 6, K) <= 3;
	X(3, 5, K) + X(3, 6, K) + X(3, 7, K) + X(5, 3, K) + X(5, 6, K) + X(5, 7, K) + X(6, 3, K) + X(6, 5, K) + X(6, 7, K) + X(7, 3, K) + X(7, 5, K) + X(7, 6, K) <= 3;
	X(4, 5, K) + X(4, 6, K) + X(4, 7, K) + X(5, 4, K) + X(5, 6, K) + X(5, 7, K) + X(6, 4, K) + X(6, 5, K) + X(6, 7, K) + X(7, 4, K) + X(7, 5, K) + X(7, 6, K) <= 3;
	X(2, 3, K) + X(2, 4, K) + X(2, 5, K) + X(2, 6, K) + X(3, 2, K) + X(3, 4, K) + X(3, 5, K) + X(3, 6, K) + X(4, 2, K) + X(4, 3, K) + X(4, 5, K) + X(4, 6, K) + X(5, 2, K) + X(5, 3, K) + X(5, 4, K) + X(5, 6, K) + X(6, 2, K) + X(6, 3, K) + X(6, 4, K) + X(6, 5, K) <= 4;
	X(2, 3, K) + X(2, 4, K) + X(2, 5, K) + X(2, 7, K) + X(3, 2, K) + X(3, 4, K) + X(3, 5, K) + X(3, 7, K) + X(4, 2, K) + X(4, 3, K) + X(4, 5, K) + X(4, 7, K) + X(5, 2, K) + X(5, 3, K) + X(5, 4, K) + X(5, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 3, K) + X(7, 4, K) + X(7, 5, K) <= 4;
	X(2, 3, K) + X(2, 4, K) + X(2, 6, K) + X(2, 7, K) + X(3, 2, K) + X(3, 4, K) + X(3, 6, K) + X(3, 7, K) + X(4, 2, K) + X(4, 3, K) + X(4, 6, K) + X(4, 7, K) + X(6, 2, K) + X(6, 3, K) + X(6, 4, K) + X(6, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 3, K) + X(7, 4, K) + X(7, 6, K) <= 4;
	X(2, 3, K) + X(2, 5, K) + X(2, 6, K) + X(2, 7, K) + X(3, 2, K) + X(3, 5, K) + X(3, 6, K) + X(3, 7, K) + X(5, 2, K) + X(5, 3, K) + X(5, 6, K) + X(5, 7, K) + X(6, 2, K) + X(6, 3, K) + X(6, 5, K) + X(6, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 3, K) + X(7, 5, K) + X(7, 6, K) <= 4;
	X(2, 4, K) + X(2, 5, K) + X(2, 6, K) + X(2, 7, K) + X(4, 2, K) + X(4, 5, K) + X(4, 6, K) + X(4, 7, K) + X(5, 2, K) + X(5, 4, K) + X(5, 6, K) + X(5, 7, K) + X(6, 2, K) + X(6, 4, K) + X(6, 5, K) + X(6, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 4, K) + X(7, 5, K) + X(7, 6, K) <= 4;
	X(3, 4, K) + X(3, 5, K) + X(3, 6, K) + X(3, 7, K) + X(4, 3, K) + X(4, 5, K) + X(4, 6, K) + X(4, 7, K) + X(5, 3, K) + X(5, 4, K) + X(5, 6, K) + X(5, 7, K) + X(6, 3, K) + X(6, 4, K) + X(6, 5, K) + X(6, 7, K) + X(7, 3, K) + X(7, 4, K) + X(7, 5, K) + X(7, 6, K) <= 4;
	X(2, 3, K) + X(2, 4, K) + X(2, 5, K) + X(2, 6, K) + X(2, 7, K) + X(3, 2, K) + X(3, 4, K) + X(3, 5, K) + X(3, 6, K) + X(3, 7, K) + X(4, 2, K) + X(4, 3, K) + X(4, 5, K) + X(4, 6, K) + X(4, 7, K) + X(5, 2, K) + X(5, 3, K) + X(5, 4, K) + X(5, 6, K) + X(5, 7, K) + X(6, 2, K) + X(6, 3, K) + X(6, 4, K) + X(6, 5, K) + X(6, 7, K) + X(7, 2, K) + X(7, 3, K) + X(7, 4, K) + X(7, 5, K) + X(7, 6, K) <= 5;

);

! kendala biner untuk variabel ;

@FOR(KENDARAAN(K) : 
	@BIN(Z(K));
	@FOR(CUSTOMER(I) :
		@BIN(Y(I, K));
		@FOR(CUSTOMER(J) :
			@BIN(X(I, J, K));
		);
	);
);

Praktikum komgraf : polyhedra

Slide praktikum 11, tentang polyhedra sila unduh di sini.

Praktikum komgraf : fraktal

Slide praktikum 10, tentang fraktal sila unduh di sini.

Perbandingan

Sekedar perbandingan. Hasil pemikiran acak.

1. Steve Jobs (Apple) dan Bill Gates (Microsoft) :
   Di-drop out dari universitasnya. Tidak sukses secara akademik. Namun mendirikan perusahaan yang sangat sukses.
2. Larry Page dan Sergey Brin (Google) :
   Calon doktor di Stanford. Secara akademik cemerlang. Juga mendirikan perusahaan yang sangat sukses (yang bermula dari proyek penelitian universitasnya).

Kesimpulannya: Faktor akademik tidak berkorelasi dengan “kesuksesan”.

Namun coba perhatikan lagi:

1. Apple : Memproduksi gadget-gadget yang sangat mahal.
2. Microsoft : Memproduksi perangkat lunak yang tidak gratis.
3. Google : Menyediakan banyak layanan yang tersedia gratis.

Jadi, adakah korelasi tingkat akademik dengan “kegratisan”? Sepertinya juga tidak ada.

Just a random though

Hari terakhir PKL

Hari ini adalah hari terakhir PKL saya dan rekan sekelompok di Kantor Kominfo Bogor. Hari terakhir dari jadwal 7 minggu. Tapi, cuma namanya saja hari terakhir. Karena pekerjaannya tergolong ribet, maka waktu 7 minggu tersebut masih kurang. Akhirnya diberi tenggat waktu tambahan sampai Idul Fitri +7 hari.

Ya, sisa Ramadhan dan Idul Fitri kali ini akan diisi dengan mengerjakan kerjaan PKL. Sebenernya punya saya sendiri sudah bisa dibilang beres. Namun kerjaan milik rekan sekelompok yang sebenarnya belum selesai, dan sebagai manusia yang diandalkan dan for the sake of solidarity saya harus ikut mengerjakannya.

Setelah program selesai, bukan berarti pekerjaan beres. Masih ada pekerjaan lagi dalam rangka deployment aplikasi yang dibuat. Termasuk mengadakan pelatihan dan membuat dokumen buku petunjuk. Terakhir baru membuat laporan PKL untuk kepentingan akademik di kampus. Memang masih banyak :-\

Semoga sukses.

Tingkat Akhir…

Sudah sekian tahun lamanya blog ini ditinggalkan. Dan sekarang coba diisi kembali. Semoga bisa istiqomah ngetik di blog lagi seperti dulu.

Sekarang pemilik blog ini sudah menginjak tahun keempat masa perkuliahannya di Ilmu Komputer IPB. Nggak terasa yah? Sebenarnya terasa sih. Semester-semester kemarin adalah yang paling sibuk, dan sepertinya semester yang akan datang (semester 7) nggak terlalu sibuk.

Hm, tahun keempat, seharusnya menjadi tahun terakhir kuliah (semoga dimudahkan). Sudah jadi mahasiswa tingkat akhir. Sudah saatnya mempersiapkan untuk ke depan. Yang paling dekat tentu menyelesaikan tugas PKL. Kemudian merencanakan topik penelitian buat skripsi. Sebenarnya ada beberapa ide melayang-layang nggak jelas. Entah mana yang akan diambil, tapi mungkin topiknya mengenai computer vision, eye tracking, dan kaitannya dengan analisis usability. Kalau bingung arti istilah-istilah itu silakan cari di Google. Sudah sedikit konsultasi dengan salah satu dosen dan beliau bilang bisa diangkat jadi topik skripsi. Semoga dimudahkan.

Itu baru tentang kuliah. Tentang hidup, sudah harus mulai merencanakan masa depan. Mulai cari sumber penghasilan, belajar hidup, dan banyak lagi. Dan yang jelas harus memikirkan nikah juga :D

Yang terakhir itu, entah kapan. Yang jelas sedang mempersiapkan, ya, sedang, mungkin baru fase awal sekali.

Baiklah, selamat menjalani tingkat akhir. Semoga sukses :)

10 Hal yang Harus Dilakukan Mahasiswa Komputer Sebelum Lulus

Diambil dari http://ifnubima.org/10-hal-yang-harus-dilakukan-mahasiswa-komputer-sebelum-lulus-2/

Saya baca artikel di Joel on Software tentang saran-sarannya kepada mahasiswa ilmu komputer. Sarannya dituangkan dalam sebuah daftar “hal-hal yang harus dilakukan mahasiswa ilmu komputer sebelum lulus”. Sayatertarik untuk membuat daftar saya sendiri yang disusun berdasarkan pengalaman saya sebagai mahasiswa dan sebagai programmer. Daftar ini saya susun berdasarkan urutan dari yang paling penting hingga yang kurang penting.

Ide Skripsi

“Penggunaan algoritma shortest path dalam sistem informasi keruangan gedung Fakultas Pertanian IPB”

Sederhananya, sistem seperti peta ruang-ruang di blok bangunan Fakultas Pertanian (Faperta), sekaligus diterapkan algoritma shortest path (misal Dijkstra’s) untuk mencari path atau jalur terpendek dari satu tempat tempat/ruang kuliah ke tempat/ruang kuliah lainnya di blok gedung Faperta (termasuk Fateta dan FMIPA) . Sebaiknya dibuat web-based agar bisa diakses dengan mudah, dan bisa diintegrasikan dengan sistem informasi IPB lainnya (seperti KRS, jadi mahasiswa bisa melihat jalur/denah menuju tempat kuliah tertentu).

Output dari sistem bisa berupa teks yang menunjukkan jalur terpendek dari tempat asal ke tempat tujuan, dan bisa juga berupa denah secara visual (seperti peta). Peta mungkin bisa menggunakan seperti pada sistem GIS. Atau dengan cara lain? Entahlah, teknisnya nanti saja, yang penting ada idenya terlebih dahulu :)