Berencana Membuat Passport

Setelah pikir-pikir pagi ini mencari informasi tentang membuat passport di Bandung, alhamdulillah menemukan link blog dua orang baik hati yang mau menshare cerita mereka. Bisa dikunjungi disini dan disini. Sepertinya walau ga tau kapan berangkatnya dan kemananya nanti saja ceritanya. Daripada suatu saat keluar negeri tiba-tiba tapi belum bikin passport yang mungkin memakan waktu  lama sehingga menunda keberangkatan. Well, sepertinya ga banyak cerita yang saya sajikan, mungkin nanti saja cerita ramenya.

90-9-1 Rule atau 1% Rule

Setelah membaca buku ini, pada halaman 216 terdapat pernyataan tentang cara mengidentifikasi dan bekerja sama dengan pemimpin komunitas. Menurut Jakob Nielsen, menjelaskan tentang 90-9-1 Rule atau yang lebih dikenal dengan 1% rule. Aturan atau rule ini merupakan hasil penelitian yang bersifat statistik pada kasuistik tertentu yang memang nilainya tidak mutlak harus 1%, sama halnya dengan penelitian dari hukum pareto. Nielsen menjelaskan bahwasanya dalam satu komunitas terdapat 3 segmen kelompok dibagi atas dasar keaktifan berpartisipasinya yaitu :

• 90% adalah lurker, atau orang yang hanya melihat saja tanpa ada partisipasi aktif ataupun kontribusi
• 9% adalah orang yang berpartisipasi aktif dalam komunitas, ikut berbagai macam acara yang komunitas adakan.
• 1% adalah creator atau pembuat acara dari komunitas, satu persen inilah yang memegang kendali komunitas karena semua program acara dan kegiatan di handle oleh 1% orang tersebut

Dari ketiga segmen ini tentulah memiliki penanganan dan cara pendekatan masing-masing yang berbeda. Kita tidak bisa mengacuhkan salah satu golongan. Karena pada hakekatnya adalah bagaimana untuk memaintain total keseluruhan segala segmen pelanggan.

Identifikasi Orang Berpengaruh Tidak DItentukan dari Banyaknya Teman Yang Terkoneksi Langsung

Hasil dari membaca opini dari Profesor Zsolt Katona dari University of California di majalah bloomberg. Menyatakan bahwasanya "The lesson is that more connections don’t always mean higher influence" . Bahwasanya orang berpengaruh bukanlah berasal dari banyaknya teman yang terkoneksi langsung dengannya, tapi yang terpentinga adalah arti dari setiap hubungan relasi pertemanan tersebut. Dalam penelitiannya, beliau mengungkapkan bahwasanya dengan menggunakan teori grafik dan analisis jejaring sosial yang merupakan disiplin ilmu yang cukup tua sekali hampir berumur 300 tahun.

Strategi Marketing dengan Mencari Orang Berpengaruh di Internet

Dalam bahasa inggris lebih dikenal dengan "Influencer People". Ada beberapa tulisan yang mengulas mengenai orang yang berpengaruh dengan segala kelompok dan aspek di dalamnya. Tulisan itu antara lain :
Lisa Barone
Dikutip dari beberapa sumber 1,2,3. Teori pengelompokan jenis orang yang berpengaruh oleh Lisa, dikelompokkan menjadi 5 golongan yaitu :

Klout
Sebuah website mengklaim orang berpengaruh dikelompokkan kedalam 16 tipe orang jenis berpengaruh dengan penggambaran berupa matriks, dikutip dari sebuah sumber menjadi sebagai berikut

Blackbaud
Merupakan sebuah perusahaan yang mengelompokkan tipe jenis orang berpengaruh menjadi 4 kelompok besar, seperti yang dikutip langsung dari websitenya  :

• Key Influencers — These individuals have a powerful impact on not only the people they know but also social media members they don’t know. Their posts are widely read and shared by more people than posts generated by any other group.
• Engagers — The individuals in this group have well-established social networks and are strong influencers of people they know personally.
• Multichannel Consumers — This group enjoys keeping up with social media content and occasionally participates. They influence to some extent, but their sphere of influence is not a dominant part of their persona.
• Standard Consumers — These social media users read and watch updates more than they
  create new content or make comments, and they are influenced by their more socially active friends and family.

Radian 6
Merupakan salah satu cabang bisnis dari salesforce, yang telah mengumpulkan beberapa daftar posting berkaitan dengan pencarian orang berpengaruh yang bisa langsung diakses disini.
Raymond Morin
Raymon lebih menjelaskan kepada 9 indikator orang dikatakan berpengaruh, dikutip langsung dari website nya:

Reach: The importance of the influencer’s network, in terms of size (number of subscribers), as by the potential level of influence of those who are a part of this network.

Resonance: The impact of the message generated through social media.

Authority: The validity given, within the network, to both the message and the messenger.

Credibility: Credibility is as much about the reputation as it is about the authority granted to the influencer.

E-Reputation: The digital “DNA” and “fingerprint” of the influencer throughout the network.

These first five indicators constitute the key metrics commonly used by measurement tools to gauge the influence within social media in order to assess the social influencer’s social score. However, the real leadership of an influencer is also based on other values that cannot be measured with algorithms:

Expertise: Recognition of the influencer through his or her achievements and professional activities.

Relevance: The accuracy and consistency of the influencer’s interventions and quality content related to the expectations of the network concerned.

Trust: A feeling of confidence as much about the relevance of the message as about the expertise of the influencer.

Engagement : The index value that is the most significant since it represents the final results of the influence used.

Selain beberapa tulisan mengenai identifikasi dan pengelompokan orang berpengaruh. Beberapa situs yang siap pakai, bisa dijadikan alat bantu untuk mengidentifikasikan orang berpengaruh antara lain :
PeopleBrowsr

Tampilan layaknya windows explorer atau finder ini menyediakan fasilitas pencarian dari keyword yang kita masukan seperti halnya mesin pencari.

Klout

Klout menilai diri kita sendiri terhadap jaringan kita, dengan syarat teman kita sudah tergabung di klout sebelumnya.

PeerIndex

Peerindex mengeluarkan nilai atau peringkat dari diri kita sendiri, walaupun kita belum tau peringkat tersebut menggunakan dasar ilmu seperti apa.

Kred

Kred berisi pencarian orang seperti halnya mesin pencari, kita memasukkan nama atau hastag dari twitter

Kuliah Latex Pagi Ini

Latex saya kira merek cat atau nama bahan pakaian. Tapi ternyata ini merupakan text editor colaborator yang mendukung proses pemversian dokumen. Latex banyak digunakan oleh para pembuat jurnal atau tulisan ilmiah dimana melibatkan banyak atau beberapa co writer dari sebuah tulisan yang dikeroyok bersama.

Politik Media Massa

Hari ini duduk merenung seorang diri di ruangan redaksi PR sambil tangan lincahku terus mengerjakan tesis. Saya teringat dengan tiba tiba tokoh tokoh yang terkenal di media massa saat ini, ya artis nya adalah Jokowi dan Dahlan Iskan. Salut saya dengan kedua orang tersebut. Memang selain memiliki kapasitas, daya "gaul" mereka terhadap kalangan media massa sangat tinggi. Hingga jadilah berdua ini termasuk dalam orang yang populer di kalangan masyarakat Indonesia karena saking seringnya aktifitas mereka masuk media masa. Saya baru ingat background DI adalah pimpinan Jawa Pos. Posisi ini sangatlah strategis untuk pencitraan, karena pastinya sudah memiliki jaringan wartawan dan jurnalis Nasional. Sehingga sangatlah mudah dan terbuka untuk dimintai tolong meliput setiap langkah aktifitasnya sekecil apapun. Dari mulai menentukan kebijakan strategis sampe masalah mandipun ikut diliput. Prediksi saya kemungkinan besar Dahlah Iskan akan masuk menjadi RI 1 setelah pemilu selanjutnya.

Di Hari Ulang Tahunku

Tak terasa memang jasad ini sudah berumur 26 tahun. Jadi mengenang masa masa sebelum kuliah. Pada saat itu pagi pagi saya masuk bimbel di sumur bandung. Gara gara pagi ini saya kebetulan lewat juga di bimbel yang sama. Melihat anak2 yang berpakaian SMA berdatangan dari jam 6 pagi demi mendapatkan bangku kuliah negeri. Romantika masa masa mau spmb jadi berasa kembali. Penuh perjuangan, walau hasilnya tidak sesuai dengan yang diinginkan tapi yang penting pasti itulah jawaban yang dibutuhkan. Well mungkin saya tidak tahu mau bertahan di jasad ini hingga umur berapa. Yang jelas berjuang tetap harus maksimal setiap saat seolah kita besok tiada lagi di muka bumi ini.

Bunga Bersemi di Taman Lansia Cilaki Bandung

Seperti posting sebelumnya tentang bunga sakura di Bandung. Akhirnya momen Bandung sebagai kota kembang tertangkap sudah. Wangi bunga yang berguguran di depan taman lansia cilaki membuat saya berhenti sejenak menikmati pemandangannya serta mengabadikannya.

Harian Pikiran Rakyat Hari Kamis 8 November 2012

Hari ini, kamis 8 November 2012 di halaman 25 Koran harian Pikiran Rakyat. Temanya tentang dawah "online". Sebenenarnya saya meminta maaf juga kepada rekan-rekan komunitas lain yang sudah mengirimkan tulisan dan foto tetapi tidak dimuat. Permintaan maaf saya juga kepada bangaswi yang telah mengirimkan karya dari beberapa rekan komunitas.

Undangan Blogger Nusantara 2012 untuk Komunitas Blogger Indramayu

Kemarin mendapatkan email undangan dari panitia Blogger Nusantara 2012 untuk rekan-rekan blogger indramayu yang berisi dari para jurnalist, wartawan, atau penulis terbuka yang berasal dari kota mangga yang tergabung di Paguyuban Kota Mangga Indramayu atau disingkat dengan PKMI. Berikut isi dari emailnya.

Salam Blogger,
Bersama ini kami dari pantia pelaksana acara Blogger Nusantara mengundang dengan hormat kepada  Komunitas Blogger Indramayu untuk hadir sebagai peserta. Rencana kegiatan dan undangan resmi kami lampirkan di email ini.
Event Blogger Nusantara 2012
Tanggal : 9 - 11 November 2012
Lokasi : LAN, Jl Raya Baruga - Antang, Makassar
Demikian, besar harapan kami teman-teman dapat meluangkan waktu untuk menghadiri acara Blogger Nusantara. Atas perhatian dan kerjasamanya kami ucapkan terima kasih.

Divisi Humas BN2012
Nanie | http://nanie.me | @_nanie_

Rekan-rekan bisa langsung melihat :
Undangan
Agenda Acara
Yang diberikan langsung bersamaan dengan email,

Sakura di Bandung

Sayang momen kemaren yang jalanan bandung penuh bunga warna kuning dan wangi belum sempat tertangkap kamera saya pribadi. Sebenarnya saya baru sadar ternyata sepanjang jalan supratman di pinggir jalan adalah pohon bunga warna kuning dan wangi. Yang kadangkala pada pagi hari dalam waktu tertentu berguguran layaknya bunga sakura di film kartun doraemon. Jadi kebayang ide. Bagaimana klo bandung Ada satu taman berisi pohon bunga kuning semua. Jadi semua keluarga bisa menggelar tikar dan bercengkrama di bawahnya bersama keluarga tercinta layaknya kebiasaan orang jepang yang mendatangi taman bunga sakura.

Seminar Social Media di ITTelkom

Pagi Ini memang seperti biasa dengan keluar biasaannya. Mendapat sms masuk dari SISFO ITTelkom mengenai kuliah umum Pascasarjana tentang sosial media. Dari rundown acara yang diberikan oleh pihak Panitia pertama acara dengan tema "Workshop perangkat lunak dan keras di bidang sosial media" dibawakan oleh Andri Qianyori, Ph.D. Dan selanjutnya oleh para dosen ITTelkom. Banyak nama yang belum kukenal dari daftar pembicara yang ada. Tapi untungnya masih Ada satu orang yang familiar, Nukman Luthfie. Yang berada di ujung acara pukul 15.30 di tempat yang sama, ruang multimedia Learning Center ITTelkom lantai 2.
BR,



Rolly Maulana Awangga

Akhirnya selesai juga #Bandungberqurban 2012

Beribu ribu saya ucapkan terima kasih kepada semua komunitas yang mendukung acara bbq. Dan tidak lupa pula kepada instansi seperti XL dan isidong yang sudah memberikan donasinya pula. Rekan rekan yang terjun langsung ke lapangan. Semoga segala pengorbanan dan keihlasan seuutuhnya hanya untuk menuju ridha Ilahi.
BR,



Rolly Maulana Awangga

Silaturahim dengan Teteh Teteh Great Muslimah

Hari minggu kemarin tepatnya pagi hari jam 7 mendatangi Car Free Day dan bertemu dengan rekan rekan Great Muslimah. Memang awalnya saya pikir komunitas yang pakai jilbab yang kukenal adalah Hijabers. Tapi ternyata ada juga yang tak kalah hebatnya dengan komunitas Great Muslimah ini. Dengan memakai busana yang fashionable rekan2 great Muslimah memulai aktifitasnya dengan long march sepanjang jalan dago dengan pakaian yang siap tampil di catwalk seperti model pada umumnya. Bedanya rekan rekan di great muslimah dibekali dengan kemampuan sebagai seorang trainer yang bisa segala macam kondisi di depan publik. Saya juga mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada teteh teteh di great Muslimah atas kesempatab berkenalannya. Sukses selalu.

Akhirnya kumpul juga komunitas Bandung

Memang tidak sengaja kita (maksudnya saya) diundang dalam rangka ulang tahun XL. Setidaknya rekan rekan blogger dari batagornet ikut serta diundang sehingga kita bisa numpang kopdar di acara ini. Batagor.net musti kita komporin dulu buat hidup kembali.

Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis Sniify Project

Aplikasi web yang menyediakan pencarian orang ternyata cukup banyak dan beragam. Dari 10 besar situs populer yang dipakai untuk pencarian orang baru hanya kepada didapatkan data atribut orang tersebut saja dari hasil pencarian sebuah nama. Sementara itu, muncul ide dan gagasan untuk melanjutkan pengembangan dari Sniify(Social Network Based Influential People Identification Ontology) Project dengan membangun sebuat portal informasi yang langsung menyajikan data orang berpengaruh dari sebuah jaringan. Saya langsung terilhami sama pendiri Google yang menjadikan Google adalah desertasinya. Sepertinya memang menarik jika kita lanjutkan Sniify Project ke jenjang berikutnya.  Semoga tidak ada hambatan dan halangan. Pada prinsipnya influential people atau orang berpengaruh disini diarahkan untuk kepentingan marketing sebuah perusahaan. Anggaplah untuk melengkapi Social Customer Relationship Management(SCRM) dari perusahaan tersebut.

Serabi Manisku di Bandung

Sebenarnya sudah lama pencarian serabi yang dulu semasa kecil menjadi favorit saya. Serabi manis yang menyatu dengan gula merah dan tepung beras saat dimasak memang sangat jarang sekali ditemui di Bandung. Malah yang ditemukan serabi yang aneh aneh. Mungkin ini lah kenapa Bandung jadi kota kuliner. Tapi mengingat rasa nostalgia dengan serabi manis semasa kecil. Akhirnya Bertemu juga dengan penjual serabi manis yang dulu pernah saya rajin beli tiap pagi di rumah saya di Indramayu.

Microsoft dengan TIPIS nya

Sangat disayangkan memang sebuah konsep paten yang ada di dunia ini pada hakikatnya seperti mencekik juga ilmu pengetahuan untuk kepentingan memperkaya suatu perusahaan. TIPIS sebuah akronim dari "The Influential Persons Identification System" merupakan sebuah patent untuk sebuah aplikasi dalam menentukan orang berpengaruh dengan mengiriminya pesan dengan cepat melalui jaringan. Semua daftar user yang telah dikirimi akan diranking dalam daftar orang yang berpengaruh. Lengkapnya dapat dijelaskan di salah satu blog, US Patent, dan Free Patent Online. Sebaiknya memang semua penelitian segera dipatenkan klo tidak bisa juga diserobot oleh beberapa pihak dan mengakui sebagai hasil karyanya. Seperti halnya tempe yang merupakan makanan khas negara kita, tapi patennya dimiliki oleh negara Amerika dan Jepang.

Sniify (Social Network Based Influential People Identification Ontology) Project Launched Today

Sniify acronym of Social Network Based Influential People Identification Ontology launched today. As part of my research, sniify project opened for all ontologycal researcher for develop in future works. Also the owl based ontology can downloaded in sniify google code page. Sniify, was proposed for influential people identification on social network like Facebook. The ontology model can be deployment in enterprise purpose or military purpose to get potentially people. Also we can get political activity too from this ontology.

OntoGraph of Sniify

The official page you look for can get here, and also i hope there is any people who can join my research to develop the ontology for future works.

Mengecek Konsistensi Ontology OWL dengan ConsVISor

Menggunakan protege memang bukanlah menjadi jaminan bahwasanya ontologi yang dibuat sudah valid dan konsisten. Jika terbiasa dengan metode formal untuk modelling sebuah sistem, kita sering mendengar petrinet dengan alat bantu nya bernama pipe, disana dilengkapi validasi dan ceking konsistensi untuk model yang telah dibuat.Untuk ontologi, menggunakan protege tidak memiliki cara untuk memvalidasi dan mengecek konsistensi dari model. Ternyata ada aplikasi pihak ketiga yang disebut dengan ConVISor, sebuah aplikasi pengecekan konsistensi dari modelontologi yang kita buat. Versi webnya bisa diakses melaui URL ini.

Memutar Otak Untuk Mendapatkan Jurnal Ilmiah Internasional

Karena keterbatasan akun IEEE yang dimiliki kampus hanya memiliki account member biasa dan bukan versi institusi. Maka untuk menjaga keberlangsungan hidup penelitian, saya mencari cara untuk bisa mendapatkan beberapa jurnal IEEE dengan uang yang pas-pasan. Karena memang harga jurnal yang mahal serta penelitian saya juga bukan untuk komersial. Akhirnya mendapatkan beberapa bantuan untuk bisa mendapatkan jurnal IEEE diantaranya adalah :
Forum Indowebster
JurnalPedia di (request@jurnalpedia.com)
Teguh Wiryanto dari Universitas Negeri Semarang
Yulis Hari S, seorang Mahasiswa National Taiwan University of Science and Technology (yulius.hari.s@gmail.com)
Krishna di rajajurnal@gmail.com
Saya ucapkan terima kasih kepada rekan rekan diatas yang telah membantu saya menyelesaikan penelitian yang sedang saya lakukan ini.

Memahami Web Semantik

Dalam bahasa inggris Semantic Web. Merupakan konsep baru yang dikeluarkan W3C agar setiap web yang ada di seluruh dunia bisa berkomunikasi dan bertukar informasi. Pada dasarnya orang bisa dengan sesuka hati membuat format data sendiri atau format protokol sendiri untuk bisa membuat hal tersebut terjadi, seperti halnya google dan facebook yang memiliki cara sendiri untuk bisa mengambil informasi dari web lain. Tapi sekali lagi untuk sebuah keteraturan maka diperlukan standar, sehingga W3C yang mengurusi standar ini mengeluarkan tiga istilah untuk web semantik, yaitu RDF, OWL dan SPARQL.

Gampangnya tiga hal yang disebutkan tersebut adalah standar, jadi untuk membuat semua orang memiliki pemahaman dan pengertian yang sama untuk komunikasi di dalam web masing-masing. 

RDF(Resource Description Framework)

adalah framework, klo anda pernah mengenal dalam pemrograman PHP ada framework Code Igniter atau Simfony, atau Cake PHP dan sebagainya. Tidak ada bedanya dengan pemahaman framework tersebut, yang bertujuan untuk memagari kode atau penulisan agar orang lain bisa membaca sehingga mengerti dan paham untuk mengembangkannya kembali. Bedanya, jika CodeIgniter dan PHP adalah bahasa pemrograman yang mirip dengan C, RDF merupakan framework untuk bahasa berbasiskan XML.

OWL(Web Ontology Language)

Nah inilah bahasa yang digunakan yang berdiri diatas framework RDF, karena bahasa ini diatas framework RDF, sehingga bagaimanapun penulisannya tidak boleh keluar dari aturan dan batasan Framework.

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)

Nah anda pasti mengenal HTTP? yup ini sama konsepnya seperti HTTP. Salah satu cara agar web semantik bisa diterapkan maka si HTTP ini harus diganti atau di evolusikan(ya memang sedikit lambat, makanya tidak menggunakan kata revolusi) kepada SPARQL agar si OWL bisa bekerja. Teknisnya, untuk implementasi dari web semantik saat ini di hibrid kan saja menggunakan URI. Sambil menunggu evolusi yang alot ini berjalan sempurna. 

Trus mengapa harus susah susah begini? ya kembali lagi kenapa harus ontologi, cuman satu tujuannya untuk mengerti atau memahami arti dari setiap relasi dari setiap konseptual atau domain atau titik atau pengetahuan atau data. Mungkin sedikit video ini membantu.

Memahami Relasi Atribut OWL ( Web Ontological Languange) untuk Kepentingan SNA

OWL yang merupakan singkatan dari Web Ontological Language ( memang sedikit memaksakan singkatan yang harusnya WOL, tapi memang gak lucu juga namanya klo WOL). Dikutip dari tulisan Tao Li, memiliki atribut relasi natural yang dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu :
1. SymmetricProperty
Ini seperti hubungan  pertemanan karena satu kelas, satu daerah, satu umur, satu jenis kelamin. Seperti budi teman daerah ira atau ira teman daerah budi atau hanya sekedar pertemanan saja. ditukar-tukar sama saja artinya.

2. TransitiveProperty
Ini seperti keterhubungan tidak secara lagnsung, atau ada hubungan perantara. misal adi dan budi adalah teman satu kantor. formalnya, adi kerja di kantor pos, budi kerja di kantor pos. sehingga adi dan budi adalah teman dalam satu kantor pos.atau bisa juga seperti dalam jejaring sosial media adalah bentukan dari mutual friend.

3. InverseProperti
merupakan hubungan dua orang yang hubungannya relasinya tidak bisa dibalik. misal adi guru budi, sehingga budi murid adi , tidak bisa dibalik menjadi budi guru adi seperti yang ada pada symmetric. Tapi ada perubahan dari nama relasinya. atau bisa juga hubungan banyak ke 1(n->1) seperti 1 nomor member klub hanya dimiliki oleh satu orang, tapi tidak dengan kebalikannya.

Kepentingannya disini adalah untuk membangun Social Network Analysis(SNA) dengan menggunakan ontology. Sehingga SNA tidak hanya meluli menghitung matriks atau hanya sekedar terdiri dari beberapa node yang terhubung dengan edge, tetapi juga dengan menggunakan ontologi, relasi yang dihubungkan dari node dengan edge bisa memiliki arti yang lebih berarti lagi dalam penelitian untuk pencarian alasan keterhubungan.

Belajar Semantik Web dari Youtube

Salah satu cara belajar bagi yang terlalu rumit untuk membaca paper adalah dengan cara melihat video. Berikut saya menemukan playlist video di youtube yang akan membuka pemahanan anda tentang semantik web yang didalamnya terdapat ontology tentunya. Terima kasih kepada account user nunotorre.
Video playlist yang berisi 26 video ini diantaranya adalah :
1. Protege owl
2. Creating Conceptual Domain using Protégé
3. Rules and Semantic Web - Part 3
4. Knowledge Representation and the Semantic Web
5. Ontology OWLtoUML model
6. Generating and Querying Semantic Metadata and Ontologies

Dan seterusnya...

Memodelkan Sistem Menggunakan Ontology

Jika anda berkutan dengan keilmuan rekayasa perangkat lunak, maka pasti anda akan mengenal UML. Sebuah alat bantu untuk memodelkan perangkat lunak agar sesuai dengan permintaan user, terdiri dari use case, class, work flow, sequential, component diagram dan lainnya. Tapi pernahkah anda mencoba memodelkan sistem menggunakan ontologi? apa yang berbeda dari memodelkan sistem dengan menggunakan UML?
Letaknya adalah pada konseptual paradigma yang dibangun oleh pemodelan ontologi adalah domain dan relasi. Seperti halnya sebuah kata yang terdiri dari SPO, atau kepanjangan dari Subjek Predikat Objek. Ontologi menggambarkan relasi antar kelas atau domain, atau jika disamakan dengan use case adalah hubungan relasi antar actor yang ada di sistem. Ontologi dibuat atas dasar kebutuhan semantik web yang sudah menjadi standar . Konsep semantik web yang lebih kepada arti dari setiap relasi antar data yang ada di website yang berbeda di seluruh dunia. Mengangkat ontologi sebagai salah satu atau bisa jadi satu satunya alat pemodelan sistem untuk membangun web 3.0.
Ontologi menggunakan dua bahasa yaitu RDF dan OWL untuk pemodelannya yang merupakan standar desain data dalam format XML. Lebih jelasnya tentang ontologi bisa cukup digambarkan dari video di bawah ini.

Dalam pengembangannya terjadi banyak pembahasaan dan pemodelan yang lebih kompleks lagi untuk melengkapi ontologi ini.

Pencarian Orang Berpengaruh dengan Hubungan Ketertarikan Terhadap Sesuatu

Menurut Paul Greenberg dalam bukunya, Social CRM melibatkan Social Media sebagai alat bantu utamanya.Tertarik untuk mempelajari Social CRM, menggiring pemikiran untuk masuk lebih dalam lagi dalam hal khusus pencarian orang berpengaruh dari data social media."connected by interest" itulah kata kunci dalam pencarian orang berpengaruh atau influential people dalam bahasa inggris.
Mencari orang berpengaruh tentu tidak saja hanya menggunakan data pertemanan saja, sehingga ada parameter uji lainnya yang membuat seseorang tersebut sangatlah berpengaruh. Ya, setelah saya berkeliling menemukan sebuah situs ada sebuah kata yang sangat membuka cakrawala berfikir saya untuk menemukan orang yang berpengaruh, yaitu melalui koneksi berdasarkan kesukaan atau kesenangan. Sebelumnya saya terkungkung dengan Description and Situation nya Peter Mika dan Aldo Gangemi akibat membaca buku Social Network and Semantic Web, melihat sumber tersebut sudah hampir 10 tahun ketika masih menggunakan Friendster, orkut dan belum lahirnya Facebook. Maka harus segera merevolusi sumber yang lebih baru lagi.
Selanjutnya bentuk fisik dari data koneksi antar satu orang dengan orang lain dan dengan kesenangannya adalah pasti dalam bentuk graph. Dalam ilmu graph. Maka umumnya untuk bisa mendapatkan karakteristik node dalam sebuah graph, maka pencarian node yang berkarakter "pengaruh" bisa digunakan rumusan centrality.
Centrality yang umumnya orang pakai untuk mengukur graph yang berisi hanya domain pertemanan saja, kini kita kembangkan dengan mengukur graph yang terkoneksikan antara orang dan kesenangannya. orang dengan group yang diikutinya, orang dengan foto-fotonya, orang dengan sekolahnya ataupun orang dengan pekerjaannya. Hal inilah yang menjadi penelitian lanjutan berikutnya untuk mencari orang berpengaruh dalam suatu graph.
Perlu diketahui, bahwasanya centrality adalah pengukuran suatu node apakah dianggap penting yang relatif terhadap graph. Judul yang menarik untuk penelitan saya "Getting Influential People Connected By Interest and Background". Mencari orang berpengaruh dilihat dari latar belakang dan ketertarikannya.

Augustus penuh dengan reuni Ikasmanda Cirebon

Bertepatan dengan bulan Ramadhan. 11 Agustus kemarin dari panitia reuni akbar semua angkatan alumni SMAN 2 Cirebon berkumpul untuk mendeklarasikan yayasan Ikasmanda Grage Nasional, ya meskipun dalam forum sebelum deklarasi banyak juga yang tidak setuju dengan kata Grage, yang menggantikan kata Cirebon. Beberapa perwakilan angkatan masih ada yang belum hadir sehingga, masih membutuhkan waktu yang lama untuk melakukan konsolidasi seluruh angkatan.
Tanggal 17 Agustus, angkatan 2004 mengadakan acara buka bersama di rumah sakit medimas Cirebon. Yang merupakan milik rekan satu angkatan kita medi. Dilanjut malamnya kita main futsal di pemuda futsal yang dibuat oleh juragan Garuda mang kutil.
Dan terakhir pada hari ini tanggal 21 Agustus. Para pendekar Merpati Putih mengadakan reuni silaturahim pengurus dulu. Sayangnya sang inisiator acara tidak hadir. Wlo sempat melihat sebu pulang dari ola ola. Acara ngumpulpun diubah bertempat di J.co CSB. Kita berempat yang hadir, dengan tiga orang mantan ketua, Mas viki, Tomo, dan syukron.

Saungit Malam mingguan bareng Flashoners

Malam minggu ini rekan rekan saungit mendapat undangan khusus untuk jamuan musik makan malam bersama telkomsel. Bertempat di grapari 24 jam dago Bandung ini dihadiri full oleh rekan rekan saungit sebanyak 23 orang. Berbagai macam hadiah serta sharing mengenai android pun menambah hangatnya malam ini. Rekan rekan Telkomsel Jabar pun serial menemani hingga acara selesai. Rencananya Telkomsel akan mengundang lagi rekan-rekan saungit di dua minggu berikutnya. Terima kasih kepada Telkomsel dan rekan rekan saungit yang mau hadir.

Komentar saya tentang malware 9 Juli 2012 di Koran Pikiran Rakyat hariini

Bersama menkominfo Tifatul Sembiring memberi komentar terhadap malware 9 Juli 2012 di Koran harian Pikiran Rakyat hari ini, Kamis 12 Juli 2012 di Rubrik gadget halaman 24. Sedikit klarifikasi bahwasanya malware DNA changer tidak mematikan Jaringan Internet. Melainkan provider yg mematikannya atas instruksi dari pemerintah, di Amerika sendiri dipegang langsung oleh FBI. Guna menghindari adanya penipuan yang merugikan banyak pihak, terutama dari layanan publik Perbankan.

Tulisan Pinter memilih gadget di Pikiran Rakyat

Tulisan saya kali ini mengenai pintar memilih gadget telah dimuat di Rubrik Koran Pikiran Rakyat Hal. 24 pada hari ini

Cara menghitung Centrality

Banyak sekali aplikasi yang membantu dalam proses analisis jejaring sosial (SNA). Tapi yang paling utama adalah kita harus paham bagaimana cara kerja dari proses perhitungan di aplikasi SNA tersebut. Centrality merupakan salah satu matriks dari SNA, dimana ini menentukan orang yang paling berpengaruh dalan jaringan. Centrality sendiri dibagi lagi menjadi beberapa bagian, yaitu degree, betweenes dan closeness seperti yang sudah sebelumnya di bahas di blog ini. perhitungan dan penjelasannya itu sendiri telah jelas dan saya dapatkan di link ini.

Definisi Critical Success Factor dan Key Performance Indicator

Dalam Business Intelegence kita tentu seringkali mendengar istilah CSF (Critical Success Factor) dan KPI (Key Performance Indicator). Dua hal yang merupakan saling berkaitan satu sama lain. Menurut wikipedia didapatkan kesimpulan nya adalah :
CSF adalah sebuah penentu untuk tercapainya sebuah misi dari organisasi, sedangkan KPI adalah alat ukur kuantitas untuk dalam mencapai CSF tersebut. Sebagai contohnya apabila CSF kita adalah memiliki layanan customer service untuk mencapai misi akusisi pelanggan sebanyak target perusahaan. Maka yang menjadi KPI adalah berapa banyak pelanggan yang terakuisisi.
CSF adalah titik strategi dalam pencapaian sebuah misi perusahaan. Merupakan perumusan atau menurunkan dari misi perusahaan. Oleh karena itu apabila pihak managerial sendiri tidak memahami misi perusahaannya maka CSF tidak akan pernah bisa didefinisikan.

Memanfaatkan media jejaring sosial twitter sebagai media publikasi perusahaan

Dikutip dari berita tempo pada hari kamis, 02 Februari 2012. Saat ini di indonesia menduduki peringkat kelima dunia dengan jumlah akun twitter 19,5 Juta, setelah disalip oleh Inggris Raya yang berhasil berada di posisi keempat dengan 23,8 juta akun. Hal ini menyebabkan terbukanya arus informasi lain selain dari media massa konvensional yang ada seperti televisi atau media cetak. Oleh karena itu, salah satu media informasi yang berbasiskan jejaring sosial ini sering dimanfaatkan sebagai alat bantu dalam mempublikasikan sebuah acara-acara dari individual maupun perusahaan.

Dalam kaitannya dengan perusahaan, twitter menjadi salah satu alat komunikasi yang sangat strategis dalam menjembatani konsumen dengan perusahaan. Berbagai sub bidang di perusahaan baik itu marketing, customer service, ataupun program sosial perusahaan sudah menjadi lumrah memiliki akun khusus di twitter untuk seluruh pemberitaan dan infromasi yang ingin disampaikan kepada khalayak publik.

Banyak yang salah kaprah dalam hal penggunaan twitter terutama untuk penggunaan pada perusahaan. Harus mencari resep yang pas untuk membangun sekumpulan pengguna twitter yang berpengaruh dan relevan dengan tujuan dan pesan yang akan disampaikan dari perusahaan. Dalam tulisan Marc Smith, menyatakan dalam sebuah pertanyaan 

Biasanya salah kaprah ketika sebuah perusahaan bertanya :

"Bagaimana menumbuhkan jumlah follower agar semakin banyak?"

Seharusnya perusahaan bertanya :

"Bagaimana caranya kita dapat memberikan pesan kepada orang yang tepat, dan orang tersebut dapat terus meneruskan pesan tersebut?"

Tujuannya adalah bukanlah dari banyaknya follower dari akun twitter yang dibuat, akan tetapi bagaimana bisa memposisikan akun twitter kita diikuti oleh orang yang sedang memperbincangkan topik yang berkaitan dengan topik yang perusahaan sampaikan. Tentunya pertimbangan lainnnya adalah pastikan orang yang mengikuti kita adalah orang yang berada pada pusat jaringan yang kemudian diikuti oleh jaringan yang lain juga.

Beriklan di Facebook

Membuat iklan di media cetak dan baligo itu sudah hal yang biasa, tapi saat ini beriklan di Facebook merupakan salah satu langkah cerdas untuk menggaet masa dimana saat ini hampir semua orang memiliki facebook. Banyak antara lain yang menjelaskan tentang mengiklan di situs jejaring sosial nomor wahid ini, dari mulai cara yang gratis hingga harus berbayar. Ya tentunya semuanya itu kita sesuaikan dengan kebutuhan dan budget kita. Ada dua tipe pembayaran yang disediakan yaitu by klik atau by impression. Seperti yang kita lihat contoh untuk beriklan di kota bandung.

Mempelajari Bahasa R

Bahasa R, kadang saya memikirkannya sebagai kepanjangan relation karena banyak dugunakan juga untuk membuat perhitungan Social Network Analysis. Pada hakekeatnya adalah sebuah program statistik open source sama fungsinya seperti SPSS, tapi ini open source dan sedikit memrogram sendiri dengan bahasa r. Tapi saat ini sudah dimudahkan dengan menggunakan r-commander, sehingga sudah mirip dengan aplikasi propietary seperti spss. Tutorial berbahasa indonesia sudah banyak dan kita sudah bisa meminta bantuan kepada rekan-rekan yang ada di Indonesia. Selain itu LIPI juga menyediakan mirroring situs r dari situs aslinya r-project.org sehingga akses dan download aplikasinya pun menjadi lebih cepat. Mari kita mulai mencobanya sekarang.

Alat Bantu Tampilan Grafis Social Network Analysis

Menampilakan grafis menggunakan alat bantu yang khusus, karena biasanya masalah utama adalah ketika data jaringan yang diambil teramat banyak dan sudah tidak bisa lagi ditampung dengan tools graph sederhana. Dalam tulisan Martin Hawksey, dia menjelaskan penggunaan google spreadsheet dengan menggunakan template TAGS untuk kasus twitter yang menggunakan protovis sehingga menciptakan Friendviz. Tapi sekarang protovis sudah tidak dikembangkan lagi oleh team nya karena sudah beralih fokus pada penyediaan grafis berbasiskan javascript untuk website yang bernama d3.Selain itu pula Marc Smith dalam tulisannya dengan tema yang sama, mengkombinasikan antara d3 bersama dengan nodeXL, menghasilkna analysis yang cukup dalam. Metode yang dia gunakan bisa dilihat dari gambar berikut :

Alur penelitian tersebut merupakan penentuan influencer atau follower yang paling berpengaruh pada sosial media twitter.

Analisis Social Network Analysis Pada Studi Kasus Orgnet.com dengan Menggunakan NodeXL

Kali ini kita akan ambil studi kasus untuk penggunaan parameter SNA(Social Network Analysis) dari matriks yang sudah dijelaskan sebelumnya. Kita ambil contoh yang sederhana pada studi kasus orgnet.com, sebelumnya kita bisa melihat, kasusnya diselesaikan dengan menggunakan aplikasi mereka sendiri. Kali ini kita akan mencoba menyelesaikannya dengan  menggunakan NodeXL.

Dengan menggunakan nodexl, kita masukkan pada spreadsheet yang aktif edges dari graph diatas, kemudian hasil preview graphnya dapat kita lihat

Setelah itu kita akan menggunakan menu Graph Metrics dari tab NodeXL menghasilkan data yang nilainya berbeda akan tetapi memiliki tingkatan yang sama

Analisis selesai kita bisa mendapatkan hasil yang memuaskan dari kasus yang sama tetapi aplikasi bantu yang berbeda.

Matriks Pengukuran Social Network Analysis

Social Network Analysis atau yang disingkat dengan SNA merupakan keilmuan untuk memetakan dan mengukur relasi antara orang, grup atau organisasi. SNA juga memiliki metriks ukuran yang ditujukan untuk penelitan untuk setiap individu yang terlibat dalam jaringan, metriks ukuran itu antara lain

1.      Degree centrality

Merupakan konsep dari berapa banyak koneksi langsung kepada setiap individu yang ada di cluster. Sebagai contoh adalah ketua organisasi atau komunitas.

2.       Betweenness Centrality

Adalah sebuah titik yang bisa dipanggil sebagai broker node, atau penghubung antara dua cluster yang berbeda. Titik ini merupakan jembatan penghubung antara cluster. Tanpa jembatan penghubung ini tidak akan ada aliran informasi antara dua cluster yang berbeda. Sebagai contoh public relation pada sebuah perusahaan, yang menghubungkan dirinya dan orang lain atau perusahaan lain diluar cluster perusahaan tersebut.

3.       Closeness Centrality

Pengukuran kedekatan koneksi dengan semua jaringan yang paling cepat dan dapat memonitor individu yang ada di jaringan. Merupakan orang penting yang terhubung langsung dengan yang memiliki nilai tertinggi degree centrality dan terhubung langsung pula dengan yang memiliki poin tertinggi pada betweenness centrality. Sebagai contoh di perusahaan adalah sekretaris atau asisten atau staf ahli direktur.

Social Network Analysis Keilmuan Cabang Dari Sosiologi untuk Kegiatan Analisis Bussiness Intelegence

Semua orang di dunia ini yang sudah terbiasa dengan internet rata-rata pasti memiliki akun sosial media, baik itu facebook ataupun twitter. Ini juga menjadi sebuah keilmuan baru untuk para kalangan intelektual yang berkaitan dengan prospek bisnis pelanggan dan calon pelanggannya. Lahirlah Social Network Analysis yang merupakan cabang keilmuan sosiologi pada graph tak berararah yang sering dipakai untuk sosial media. Ambil contoh facebook. Facebook yang kita ketahui kita bisa membangun aplikasi diatasnya ataupun terpisah daripadanya. Dengan data yang bisa diambil dari facebook inilah yang akan kita bisa analisis lanjutannya mengunakan SNA ( Social Network Analysis). Tentunya untuk mengukur sesuatu harus ada alat ukurnya, adapun metric atau alat ukur SNA itu sendiri yang diambil dari wikipedia antara lain :

Betweenness

The extent to which a node lies between other nodes in the network. This measure takes into account the connectivity of the node's neighbors, giving a higher value for nodes which bridge clusters. The measure reflects the number of people who a person is connecting indirectly through their direct links.^[20]

Bridge

An edge is said to be a bridge if deleting it would cause its endpoints to lie in different components of a graph.

Centrality

This measure gives a rough indication of the social power of a node based on how well they "connect" the network. "Betweenness," "Closeness," and "Degree" are all measures of centrality.

Centralization

The difference between the number of links for each node divided by maximum possible sum of differences. A centralized network will have many of its links dispersed around one or a few nodes, while a decentralized network is one in which there is little variation between the number of links each node possesses.

Closeness

The degree an individual is near all other individuals in a network (directly or indirectly). It reflects the ability to access information through the "grapevine" of network members. Thus, closeness is the inverse of the sum of the shortest distances between each individual and every other person in the network. (See also: Proxemics) The shortest path may also be known as the "geodesic distance."

Clustering coefficient

A measure of the likelihood that two associates of a node are associates themselves. A higher clustering coefficient indicates a greater 'cliquishness.'

Cohesion

The degree to which actors are connected directly to each other by cohesive bonds. Groups are identified as ‘cliques’ if every individual is directly tied to every other individual, ‘social circles’ if there is less stringency of direct contact, which is imprecise, or as structurally cohesive blocks if precision is wanted.^[21]

Degree

The count of the number of ties to other actors in the network. See also degree (graph theory).

(Individual-level) Density

The degree a respondent's ties know one another/ proportion of ties among an individual's nominees. Network or global-level density is the proportion of ties in a network relative to the total number possible (sparse versus dense networks).

Efficient immunization strategy

The acquaintance immunization strategy, propose to immunize friends of randomly selected nodes. It is found to be very efficient compared to random immunization.^[22]

Flow betweenness centrality

The degree that a node contributes to sum of maximum flow between all pairs of nodes (not that node).

Eigenvector centrality

A measure of the importance of a node in a network. It assigns relative scores to all nodes in the network based on the principle that connections to nodes having a high score contribute more to the score of the node in question.

Human interaction

Links in social networks are formed through human interactions. Scaling laws in human interaction activity were found by Rybski et al.^[23]

Influential Spreaders

A method to identify influential spreaders is described by Kitsak et al.^[24]

Local bridge

An edge is a local bridge if its endpoints share no common neighbors. Unlike a bridge, a local bridge is contained in a cycle.

Path length

The distances between pairs of nodes in the network. Average path-length is the average of these distances between all pairs of nodes.

Prestige

In a directed graph prestige is the term used to describe a node's centrality. "Degree Prestige," "Proximity Prestige," and "Status Prestige" are measures of Prestige. See also degree (graph theory).

Radiality

Degree an individual’s network reaches out into the network and provides novel information and influence.

Reach

The degree any member of a network can reach other members of the network.

Second order centrality

It assigns relative scores to all nodes in the network based on the observation that important nodes see a random walk (running on the network) "more regularly" than other nodes.^[25]

Structural cohesion

The minimum number of members who, if removed from a group, would disconnect the group.^[26] The relation between fragmentation (Structural cohesion) and percolation theory is discussed by Li et al.^[27]

Structural equivalence

Refers to the extent to which nodes have a common set of linkages to other nodes in the system. The nodes don’t need to have any ties to each other to be structurally equivalent.

Structural hole

Static holes that can be strategically filled by connecting one or more links to link together other points. Linked to ideas of social capital: if you link to two people who are not linked you can control their communication.

Masing masing memiliki rumusan tersendiri, salah satu contoh user interface untuk analisis ini adalah :

Terlihat jelas bagaimana menggunakan SNA dari data yang diinputkan tersebut.