Sentinel 5P untuk Pemantauan Atmosfer

Polusi udara meningkatkan resiko berbagai penyakit, tanpa memandang bulu, semua orang baik di negara maju ataupun negara berkembang menghadapi masalah udara. Misi satelit Sentinel 5P menjadi salah satu solusi untuk memantau kualitas udara secara global. Artikel ini akan membahas penggunaan data Sentinel 5P yang disediakan secara gratis oleh European Space Agency (ESA) dan data Level 3 siap pakai bisa diakses di Google Earth Engine.

Sentinel-5 Precursor atau Sentinel-5P adalah misi satelit pertama yang memiliki fokus untuk memantau kondisi atmosfer bumi. Satelit ini beroperasi di orbit polar yang sinkron terhadap matahari (sun-synchronous orbit). Data yang disediakan oleh ESA adalah gas methane (CH4), nitrogen dioksida (NO2), karbon monoksida (CO), sulfur dioksida (SO2), formaldehida (HCHC), dan ozon (O3).

Sentinel 5P membawa instrumen pemantauan troposfer (Tropospheric Monitoring Instrument TROPOMI). Perangkat ini mengambil pembacaan spektrum ultraviolet, cahaya tampak, dan inframerah. Menggunakan data tambahan, konsentrasi gas di atmosfer dimodelkan berdasarkan karakteristik penyerapan masing-masing gas terhadap panjang gelombang cahaya tertentu.

Sebagian besar dari polutan udara adalah hasil dari kegiatan manusia, utamanya adalah hasil pembakaran bahan bakar fosil, proses industri, agrikultur, dan pengolahan limbah. Walaupun perlu dicatat bahwa sumber emisi gas dari alam juga ada seperti letusan gunung berapi (sulfur dioksida) dan kebakaran hutan (karbon monoksida).

Sentinel 5P adalah salah satu produk dari program pemantauan bumi Copernicus yang dipimpin oleh Uni Eropa melalui European Space Agency. Tujuan utama dari program ini untuk meningkatkan kapasitas penginderaan jauh global yang berkualitas untuk memberikan informasi lebih lanjut tentang bumi kita. Data pencemaraan udara ini dapat digunakan untuk banyak hal, selain untuk polusi udara, bisa juga untuk pemantauan kebakaran hutan, letusan gunung berapi, dan perubahaan iklim.

Gambar 1. Studi kasus Sentinel-5P untuk Polusi Udara (sumber: SentinelHub)

Sentinel Hub Education mengajak segala kalangan untuk menggunakan data terbuka dari satelit-satelit ini untuk aplikasi-aplikasi untuk kemaslahatan bersama, bahkan hanya untuk mengaggumi gambar rupa bumi pun dipersilakan. Beberapa studi kasus seperti polusi udara, kebakaran hutan, dan letusan gunung berapi sudah dicontohkan di website tersebut. Saya berharap dengan artikel ini, semakin banyak orang Indonesia mau mencoba mengolah data Sentinel, entah itu untuk kesadaran akan perubahan iklim, ataupun untuk kasus-kasus lainnya yang tidak kalah penting!

Instalasi Miniconda untuk Pengolahan Data Geospasial dengan Earth Engine API

Miniconda adalah alternatif dari Anaconda yang hanya terdiri dari Python, conda, dan beberapa library Python esensial lainnya seperti pip, zlib, dan beberapa lainnya. Kelebihan dari Anaconda/Miniconda adalah adanya Conda sebagai package manager yang bisa mengatur environment dan instalasi package yang kita inginkan. Anaconda direkomendasikan bagi pemula yang baru mengerti conda atau Python dan memiliki ruang yang cukup untuk menginstal beberapa package bawaan sekaligus.

Karena keterbatasan space di SSD, artikel kali ini saya ingin membahas penggunaan Miniconda untuk mempersiapkan sebuah environment untuk mengolah data geospasial melalui Google Earth Engine API. Instalasi Miniconda3 di Windows 10 bisa dilakukan dengan mengunduh dari tautan berikut ini (Miniconda — Conda documentation). Setelah mejalankan instalasi Miniconda3, saya sarankan untuk menginstal hanya untuk user anda (bukan all users). Setelah terinstal Miniconda, Anda bisa menggunakan Anaconda Prompt atau Anaconda Powershell Prompt untuk memulai instalasi tools di bawah ini, namun sebelumnya saya akan membahas singkat kedua tools yang dapat dipakai untuk mengolah data geospasial melalui Google Earth Engine di Python.

Google Earth Engine Python API dan GEE Map

Google Earth Engine menyediakan penginderaan satelit dan dataset geospasial yang beragam. Arsip data publik ini berukuran hingga 20 petabyte dan dapat dipakai untuk berbagai macam jenis analisis. Melalui Earth Engine API, kita dapat menggunakan Google Cloud untuk membantu mengolah data satelit tersebut untuk pengembangan aplikasi geospasial kita. Selain dari JavaScript, Earth Engine API juga bisa diakses melalui bahasa pemrograman Python. Kelebihan menggunakan Python adalah banyaknya toolset yang sudah tersedia di Python untuk pemrosesan data lebih lanjut, namun perlu diketahui bahwa status development dari Earth Engine API di Python masih Pre-Alpha, sehingga perlu diingat bahwa beberapa fitur di Python API berbeda dari Javascript API.

Selain itu, library yang cukup penting untuk melakukan eksplorasi data geospasial melalui Google Earth Engine adalah library GEEMap (https://geemap.org). Library ini dikembangkan oleh Prof. Qiusheng Wu dan tutorial penggunaan library ini dapat diakses di channel YouTube Prof. Wu. Kelebihan dari library ini adalah kemudahan untuk membuat peta dengan syntax yang serupa dengan JavaScript agar lebih mudah transisi dari Google Earth Code Editor (JavaScript) ke Jupyter Notebook (Python). Selain itu, terdapat berbagai fitur tambahan di peta yang dihasilkan, selengkapnya bisa dilihat di tutorial yang telah disediakan oleh Prof. Wu.

Instalasi Menggunakan Conda

Untuk instalasi GEEMap maupun Earth Engine API menggunakan Conda sangat sederhana, pertama kita bisa membuat sebuah environment baru dengan

conda create -n earthengine python=3.9
conda activate earthengine

Lalu kita dapat menginstal GEEMap dan Earth Engine API menggunakan command:

conda install -c conda-forge earthengine-api
conda install -c conda-forge geemap

Setelah terinstal earthengine-api dan geemap, kita sudah bisa memulai pengembangan melalui Jupyter Notebook dan memulai eksplorasi data

Gambar 1. GEEMap dan Earth Engine API di atas Jupyter Notebook untuk mencari data Carbon Monoxide

Selamat mencoba dan melakukan eksplorasi data satelit yang terbuka dari European Space Agency (ESA) melalui berbagai jenis satelit Sentinel ataupun data-data terbuka lainnya.

Perjalanan Mendapatkan Beasiswa Erasmus Mundus SSIs

Saya adalah seorang insinyur teknik elektro berumur 24 tahun saat menulis artikel singkat ini. Saya mendapatkan gelar Sarjana Teknik dari Universitas Indonesia. Saya bekerja di Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi selama 3 tahun setelah saya lulus. Setelah belajar dan melaksanakan pekerjaan di bidang elektronika, saya semakin terpacu untuk mendalami bidang ini dengan kuliah S2. Melihat opsi-opsi yang ada di dalam negeri, baik di Universitas Indonesia maupun di Institut Teknologi Bandung, saya merasa perlu untuk belajar di luar negeri. Mengingat suatu kutipan, “kalau kuliah S2 di Indonesia, kamu cuma jadi copy dari copy“, dengan artian bahwa riset yang dilakukan oleh mahasiswa S2 di sini adalah riset bawaan dari saat dosen melakukan program Doktor di luar negeri. Setelah lama menimba ilmu dan mencoba mengaplikasikannya selama bekerja, saya membulatkan tekad untuk menyiapkan studi S2 saya.

Saat melakukan riset tentang beasiswa yang dapat saya ambil, pertama kali saya mencoba mendaftar skema pendanaan dari pemerintah Jepang (MEXT), saat itu, saya sulit sekali menemukan program yang sesuai. Alhasil, karena keterbatasan informasi dan bahasa, saya tidak diterima. Setelah itu, saya coba mendaftar skema beasiswa dari pemerintah Inggris (Chevening), setelah mengumpulkan berkas dan mengisi formulir aplikasi, sayapun sadar, kemampuan berorganisasi saya terbatas dan Chevening memang ditujukan untuk profesional yang akan mampu menunjukkan pengalaman memimpin yang konkret. Singkat cerita, aplikasi saya tidak lolos ke tahap shortlist.

Saya memantau website informasi beasiswa untuk negara berkembang, scholars4dev.com, di mana saya melihat peluang beasiswa di Swedia. Swedia dan berbagai negara di Uni Eropa sangat tertarik dengan bagaimana Sustainable Development Goals dapat diterapkan di lebih banyak negara, melalui pelajar-pelajar yang ingin belajar di negaranya, untuk mendapatkan ilmu dan mengimplementasikan SDG. Saya tertarik dengan dua jurusan yang ada di KTH maupun Chalmers University, yaitu Embedded Computing System dan Communication Engineering. Sayapun mendaftar untuk empat program yang terbagi di KTH dan Chalmers University. Di tengah pencarian opsi lain, saya menemukan Erasmus Mundus melalui konsorsium Erasmus Mundus Embedded Computing System (emecs.eu). Selama ini saya sering mendengar Erasmus Mundus, namun masih belum mengetahui bagaimana beasiswa tersebut diberikan.

Membaca lebih lanjut tentang Erasmus Mundus, saya mulai sadar kalau program S2 yang ditawarkan oleh Erasmus Mundus dikelola oleh masing-masing konsorsium, yang memiliki program studi yang disepakati oleh dua atau lebih universitas. Biaya beasiswa dibayarkan oleh Uni Eropa, namun pelaksanaannya diatur oleh konsorsium. Sayapun memulai dan melihat katalog beasiswa Erasmus Mundus Joint Master Degree (EMJMD) ini, di mana EMECS merupakan salah satu program yang mendapatkan funding dari Erasmus Mundus. Setelah melihat sekilas judul-judul dan melihat lebih detil isi program, saya memutuskan untuk mendaftar ke tiga program (maksimal aplikasi yang diperbolehkan), yaitu Smart Systems Integrated Solutions (SSIs), Erasmus Mundus Embedded Computing System (EMECS), dan Green Networking and Cloud Computing (GENIAL). Setelah saya mendaftar ke Swedia dan Erasmus Mundus, saya mulai mempersiapkan diri untuk mendaftar tes IELTS.

Saya cukup familiar dengan test TOEFL ITP, karena sudah dua kali mengikutinya, saya cukup yakin kemampuan membaca (reading comprehension) dan kemampuan mendengar (listening comprehension) saya cukup baik, sehingga saya memfokuskan diri untuk melakukan persiapan yang lebih intensif untuk Speaking dan Writing. Saya menyiapkan diri melalui menonton kanal YouTube, contoh-contoh IELTS Speaking Exam dan poin-poin apa saja yang perlu diperhatikan. Selain itu, saya membeli akses ke kursus IELTS online (aehelp.com). Persiapan ini saya lakukan di bulan November – Desember, saat banyaknya tugas kerja di kantor berupa Focus Group Discussion, sehingga pada hari-H ujian, selesainya dari acara FGD, saya print bukti booking ujian IELTS di hotel dan langsung pergi ke lokasi tempat ujian IELTS. Pengalaman IELTS pertama ini cukup berkesan karena harganya yang tidak murah dan saya sedikit kurang yakin dengan persiapan saya yang terbatas. Puji Tuhan, setelah 5 hari kerja, saya dapat melihat bahwa hasilnya baik dan memenuhi persyaratan. Setelah IELTS sudah di tangan, saya mulai fokus mempersiapkan keperluan yang lain.

Menyiapkan dokumen beasiswa saat sedang bekerja cukup tricky, bersyukur di tengah pandemi COVID-19, pekerjaan menjadi lebih fleksibel dan dapat dilaksanakan dari mana saja. Walaupun ada kendala dalam pembuatan paspor, akhirnya saya dapat menerima paspor. Permohonan reference letter dapat dilakukan via e-mail untuk menghindari kontak langsung agar aman dari penyebaran virus. Di luar jam kantor, saya memoles dan menulis kembali motivation letter hingga lebih padat dan representatif menunjukkan kemampuan, pengalaman, dan rencana studi dan masa depan saya. Untuk masing-masing program, saya tonjolkan bagian-bagian berbeda dari pengalaman saya yang lebih relevan dengan program tersebut, namun ketiganya memiliki tema yang serupa dan sejalan dengan pengalaman yang saya miliki selama bekerja di BPPT. Saya meminta surat rekomendasi yang dapat membantu memberikan satu cerita yang koheren dengan aplikasi saya, saya berusaha agar masing-masing dokumen memberikan informasi berbeda namun menunjukkan kesinambungan mulai dari potensi akademik saya, pengalaman akademik, profesional, dan kemampuan saya, dan mengapa saya cocok untuk dapat studi di program tersebut.

Setelah mengumpulkan semua berkas, mengisi semua formulir, saya menunggu kepastian. Semua sudah saya upayakan untuk mengirimkan sebuah aplikasi yang utuh dan menjual kemampuan dan pengalaman saya. Sampai di bulan Maret, mulai ada informasi, saya tidak diterima untuk beasiswa dari Swedia (KTH), dan dari GENIAL, saya mulai sadar, di tengah pandemi ini, banyak sekali yang mencari peluang baru, untuk belajar dengan beasiswa sambil menunggu industri kembali pulih setelah ekonomi berjalan dengan normal kembali. Ribuan orang yang mendaftar di beasiswa-beasiswa prestigius seperti ini, namun hanya puluhan yang diterima. Namun, saya senang saat menerima e-mail bahwa saya sudah masuk shortlist untuk beasiswa dari SSIs, di mana saya diminta hadir dalam wawancara online melalui Microsoft Teams.

Saya mempersiapkan diri untuk wawancara, menyiapkan bahan wawancara dengan visualisasi power point yang dibantu oleh adik saya. Jam wawancara dimulai setelah selesai jam kerja, sehingga saya mempersiapkan diri untuk tampil rapih dengan jaket dan dasi. Dalam wawancara, saya menceritakan pengalaman dari kuliah, kerja, dan hobi saya. Profesor yang mewawancara bertanya karena tertarik melihat keberagaman dalam riset yang saya pernah lakukan. Namun, fokus yang ditanyakan ada pada saat saya membantu riset dosen saat kuliah di laboratorium Nano Devices. Wawancara berlangsung dengan cukup baik, saya berterima kasih atas kesempatan yang diberikan. Saya cukup puas dengan hasil wawancara, namun merasa minder apakah hasilnya cukup baik dibandingkan peserta yang lain.

Setelah wawancara, saya kembali menunggu, kembali bekerja seperti sebelumnya. Selama bulan Maret tersebut, cukup banyak hal yang saya perlu kerjakan. Beberapa musibah datang dan di akhir Maret saya terkena penyakit Demam Berdarah Dengue. Mengalami demam tinggi, setibanya di rumah sakit, saya dilakukan skrining COVID-19, setelah dinyatakan bebas dari virus SARS-CoV-2, saya dirawat inap di rumah sakit. Pada saat di rumah sakit, saya menerima e-mail dari universitas koordinator program SSIs, yang menyuruh untuk membuka aplikasi web pendaftaran karena ada dokumen hasil yang telah di-upload. Saya minta tolong adik saya untuk membukakan lewat laptop-nya, dan melihat bahwa saya diterima untuk mendapatkan beasiswa Erasmus Mundus untuk program SSIs. Setelah menjawab tawaran beasiswa dan mendeklarasikan bahwa saya belum pernah mendapatkan beasiswa Erasmus Mundus, proses selanjutnya akan diberikan di bulan April ini. Sambil menunggu proses selanjutnya, saya tuliskan artikel ini untuk mendokumentasikan perjalanan saya hingga menerima beasiswa dari Erasmus Mundus.

Sekian sharing singkat tentang perjalanan penerimaan beasiswa SSIs yang saya peroleh untuk tahun 2021-2023. Silakan meninggalkan komentar jika Anda ingin bertanya tentang proses lebih detil.

Catatan Awam tentang Gempa Bumi

Gempa 6.2 SR melanda Mamuju / Majene, gempa ini menyebabkan banyak bangunan runtuh dan banyak memakan korban jiwa. Semoga proses penyelamatan warga yang tertimpa bangunan runtuh, maupun evakuasi dari warga di pesisir pantai bisa berjalan dengan lancar. Setiap terjadi gempa besar, selalu ada rilis dari BMKG di mana Kepala BMKG memiliki kewenangan untuk menyampaikan peringatan dini Tsunami dan mengakhirinya setelah jangka waktu tertentu. Gempa kali ini tidak memiliki potensi Tsunami tapi tidak menutup kemungkinan adanya gempa susulan di lokasi tidak jauh dari episentrum gempa yang mungkin bisa menyebabkan Tsunami atau longsor.

Deteksi Dini Gempa Bumi, Bisakah?

Wawancara dengan mediapun bermunculan, himbauan kepala BMKG kepada warga untuk menghindari pantai dan lereng gunung, presenter menanyakan berbagai sistem prediksi, teknologi yang ada untuk memberitahukan dini jika terjadi gempa yang mengakibatkan longsor dan akhirnya terjadi tsunami. Dalam kolom komentar, hampir semua mengucapkan doa bagi para korban bencana alam, namun ada pula yang menggarisbawahi ketidakadanya teknologi untuk deteksi gempa bumi sebelum terjadi.

Perkembangan teknologi memang canggih, tapi sampai sekarang belum pernah ada di dunia suatu alat yang mampu memberitahu akan terjadinya gempa, sebelum gempa itu terjadi. Tidak ada satupun ilmuwan yang dapat memprediksi gempa, tidak ada satupun perangkat buatan siapapun yang bisa. Bacaan lebih lanjut: Can you predict earthquakes? (usgs.gov)

“Ini Bukti Ramalan Indigo Benar”

Setiap ada gempa bumi di awal tahun, ada saja yang mengutip prediksi seorang paranormal atau indigo yang bisa menebak terjadinya kejadian gempa tersebut. Menebak gempa sampai dengan lokasi, magnitudo, dan kedalaman itu jelas tidak mungkin, tapi kalau menyebutkan ada gempa di awal tahun bukanlah hal yang mengejutkan. Kalau kita tarik waktu dari 20 tahun terakhir, banyak sekali gempa bumi di awal tahun (Januari – Maret), melihat rekam jejak seperti ini, sangat mungkin terjadi gempa setiap awal tahun. Tidak perlu takjub, kecuali paranormal tersebut dapat menyebutkan persis lokasi dan kekuatan gempanya.

Gambar 1. Jumlah gempa bumi dengan magnitudo 5 di Indonesia pada awal tahun (Januari – Maret) setiap tahun dari tahun 2000 – 2021 (sampai 15 Januari)

Deteksi Tsunami Bagaimana?

Kepala BMKG juga menyebutkan bahwa mungkin terjadinya gempa bumi dan peringatan dini tsunami terlambat sampai. Timbul pertanyaan tentang metode deteksi Tsunami, pertanyaan tentang alat deteksi longsor laut juga menjadi pertanyaan dari salah satu presenter. Alat ini juga belum ada yang operasional di dunia, masih dalam tahap riset dan pengujian, sedangkan BMKG berfokus dalam operasional saja. Proses pembuatan deteksi tsunami adalah proses kompleks yang umumnya memiliki fokus pada kecepatan penentuan lokasi gempa dan magnitudonya, sehingga dapat dilakukan komputasi tertentu untuk mendapatkan potensi terjadinya Tsunami.

Penutup

Banyak sekali miskonsepsi di publik tentang gempa bumi, walaupun Indonesia adalah negara yang sangat rentan terhadap gempa. Ada baiknya publik mengetahui secara jelas, ekspektasi apa saja yang dapat dimiliki jika terjadi gempa bumi, sistem-sistem apa saja yang sudah ada di Indonesia, dan bagaimana publik dapat menggunakan informasi-informasi untuk menyiapkan ketahanan terhadap gempa. Saya hanyalah awam di bidang gempa bumi, namun saya harap catatan singkat ini bisa berguna dan saya perbaharui kembali.

Teknologi Dibalik GeNose COVID-19

GeNose adalah sebuah alat pendeteksi Volatile Organic Compounds (VOC) yang dikembangkan oleh tim peneliti dari UGM. Penelitian ini memang menyasarkan untuk deteksi penyakit melalui kandungan molekul VOC dalam hembusan napas. Tim peneliti tersebut telah melakukan modifikasi agar sistem GeNose yang dikembangkan dapat digunakan untuk mendeteksi COVID-19. Saya tidak akan bahas tahap uji klinis ataupun kemampuan GeNose dalam mendeteksi COVID-19, namun lebih ke teknologi dan pengembangan apa saja yang dilakukan oleh tim GeNose. Ada beberapa teknologi yang mendasari pembuatan GeNose ini, pertama dari fabrikasi sensor, akuisisi data (DAQ), dan pemodelan (machine-learning).

Sensor Berbasis Quartz Crystal Microbalance

Sensor yang digunakan oleh GeNose adalah sensor berbasis Quartz Crystal Microbalance (QCM). Sensor tipe ini difabrikasi dengan menggakan proses pelapisan dengan sebuah alat spincoating, untuk membuat lapisan tipis (thin-film) yang dapat mengadsorpsi partikel/molekul yang diinginkan. Sensor QCM ini akan menghasilkan pergeseran frekuensi berdasarkan perbedaan massa akibat adanya molekul yang tertangkap oleh bahan sensitif tersebut. Menggunakan proses spin-coating tadi, berbagai pilihan bahan sensitif dapat dipilih untuk mengatur selektifitas dan sensitifitas terhadap molekul gas tertentu.

Sistem GeNose menggunakan empat jenis polimer sebagai lapisan penginderaannya, yaitu polyacrylonitrile (PAN), poly(vinyl acetate) (PVAc), poly(vinylidene fluoride) (PVDF), dan poly(vinyl pyrrolidone) (PVP). Bahan-bahan ini dilarutkan dalam sebuah pelarut (solvent) dengan konsentrasi tertentu, sesuai Tabel 3 dalam paper, dan dilakukan proses spincoating dengan kecepatan angular tertentu dalam kurun waktu tertentu, kecepatan dan waktu putaran berkorelasi langsung dengan tebal-tipisnya lapisan yang dihasilkan, umumnya dalam nanometer.

Melalui keempat elemen sensor ini, sistem dapat membaca tujuh jenis VOC, yakni methanol, ethanol, propanol, butanol, benzene, toluene, dan xylene.

A quartz crystal microbalance sensor and the interaction between odour... |  Download Scientific Diagram
Gambar 1. Ilustrasi diagram blok sebuah elemen QCM dengan lapisan sensitif

Rangkaian Akusisi Data

Komponen elektronika dari sistem ini adalah osilator dan penghitung frekuensi. Sistem osilator terdiri dari kristal QCM, rangkaian osilator driver (terdiri dari SN74LVC1GX04 dan beberapa resistor dan kapasitor). Rangkaian osilator ini menghasilkan gelombang sinyal kotak yang mengikuti frekuensi resonansi dari QCM, lalu frekuensi ini dibaca oleh sebuah penghitung frekuensi. Penghitung frekuensi dibuat menggunakan Arduino Due, menggunakan 32-bit timer counter yang mampu mengukur frekuensi hingga 21 MHz.

Sistem elektronika ini dibuat dalam satu PCB yang sama, terdiri dari 4 buah sensor QCM, empat rangkaian osilator dan sensor kelembaban dan temperatur yang ditutup dengan sebuah air-tight chamber dengan pipa masuk dan pipa keluar untuk udara masuk dan keluar. Agar udara tidak keluar sama sekali, di antara PCB dan chamber dipasang lapisan karet untuk menjaga hubungan antara keduanya tetap kedap udara.

Figure 1
Gambar 2. (a) Skematik rangkaian osilator (b) blok diagram setup pengukuran gas, (c-e) penampakan sistem GeNose

Machine Learning

Pemrosesan data menggunakan Machine Learning, data yang diambil oleh sistem GeNose ini sejumlah 1120 time series data, 280 untuk masing-masing sensor dalam array tersebut. Data mentah ini selanjutnya dilakukan pemrosesan (pre-processing) menggunakan nilai AUC sebagai berikut

\displaystyle AUC_{i,j} = \int_{t=a}^{t=b}(f_{i,j}(0) - f_{i,j}(t)) dt

Setelah proses ini, matriks dataset menjadi 210 nilai AUC untuk empat sensor, nilai ini dipakai untuk melakukan proses Linear Discriminant Analysis ataupun Principal Component Analysis + Support Vector Machine.

GeNose dari UGM merupakan proses panjang pengembangan, mulai dari pengembangan elemen sensor, pembuatan rangkaian pembacaan dan software nya, serta proses statistika dan machine learning untuk identifikasi. Bagaimanapun hasil dari uji klinis, saya rasa penemuan ini tetap merupakan penemuan menarik, hasil karya yang dapat diberikan apresiasi tinggi, sebuah upaya nyata dari sebuah tim ilmuwan, perekayasa, dan dokter untuk berkontribusi dalam menanggulangi COVID-19. Walaupun data akhirnya menyatakan bahwa sistem kurang cocok untuk COVID-19, tetap adanya potensi penggunaan alat ini untuk aplikasi-aplikasi lainnya.

Disclaimer:
Saya adalah lulusan teknik Elektro dengan pengalaman di laboratorium nanoelektronika dan rangkaian elektronika. Ilmu yang saya miliki untuk menginterpretasikan penelitian berdasarkan jurnal Intelligent Mobile Electronic Nose System Comprising a Hybrid Polymer-Functionalized Quartz Crystal Microbalance Sensor Array | ACS Omega hanya dalam sisi fabrikasi sensor dan rangkaian elektronika penunjangnya. Penelitian dan pengembangan GeNose melibatkan berbagai ilmuwan dari berbagai disiplin ilmu.

Sumber rujukan:

  1. Intelligent Mobile Electronic Nose System Comprising a Hybrid Polymer-Functionalized Quartz Crystal Microbalance Sensor Array (acs.org)
  2. (35) GeNose: Teknologi Pengendus Covid-19 | Serah Terima Konsorsium Riset dan Inovasi COVID-19 – YouTube
  3. Genosvid Diagnostic Test for Early Detection of COVID-19 – Full Text View – ClinicalTrials.gov

Lagu Natal: Sekuler dan Relijius

‘Tis the season to be jolly, memasuki bulan Desember, di mana semua orang Kristen menyiapkan diri menyambut hari Natal. Di banyak tempat, Natal tidak hanya dirayakan oleh orang Kristen, namun oleh banyak masyarakat secara umum karena waktu-waktu Natal adalah saat berkumpul dengan sanak saudara, bersenda gurau, menikmati kebersamaan, dan saling memberi. Semaraknya suasana Natal dapat kita temui sehari-hari, pemutaran film-film bertema Natal di televisi, lagu-lagu Natal dimainkan di mall, hotel, restoran, dan berbagai tempat umum, tak lupa dengan hiasan dan dekorasi Natal yang secara megah dipasang di tempat-tempat tersebut.

Natal sering kali jadi polemik di Indonesia, banyak tekanan dari organisasi Islam yang menolak adanya atribut-atribut Natal yang diwajibkan dipakai oleh pegawainya (topi sinterklaas). Penolakan ucapan selamat Natal juga belakangan ini sering muncul. Di tengah maraknya gerakan-gerakan dari akar rumput organisasi-organisasi Islam, toleransi antar umat beragama selayaknya dijaga agar tidak memperlebar masalah. Wajarnya ada pemahaman tentang Natal, yang dirayakan oleh orang Kristen, dan momen kebersamaan Natal yang bersifat sekuler.

Sinterklaas atau Santa Claus adalah contoh fenomena sekuler dari Natal, di mana pemberian hadiah menjadi titik beratnya, melalui Sinterklaas, orang-orang membeli barang-barang berharga untuk orang terkasih. Bentuk perayaan ini adalah pesta, open-house, kumpul bersama, sebenarnya tidak jauh beda dengan konsep berkumpul bersama keluarga setelah Idul Fitri, anak-anak menerima hadiah dari orang tua dan paman/bibi, semua berkumpul berbahagia. Pembagian Natal sekular dan ibadah Natal ini ada di segala sisi, contoh dalam dekorasi, pohon Natal adalah dekorasi netral sedangkan palungan dan patung bayi Yesus adalah dekorasi relijius.

Begitu pula dengan lagu Natal, ada berupa himne, lagu pujian, dan ada juga lagu selebrasi Natal. Selebrasi atau perayaan Natal adalah lagu-lagu ceria yang membahas dan merayakan kebersamaan dalam waktu Natal, sedangkan lagu-lagu pujian dan himne ini membahas kelahiran Yesus Kristus. Untuk ruang publik, lagu-lagu sebaiknya adalah lagu perayaan ini, sifatnya adalah refleksi tahun ini, merayakan penghujung tahun, atau hal sederhana seperti musim salju dan tradisi yang terkait dengan musim dingin tersebut.

Agar tidak mengganggu agama lain, sebaiknya hal-hal seperti ini menjadi perhatian khusus oleh berbagai pengelola ruang publik. Mulai dari dekorasi Natal dan aksesoris yang dalam kewajaran dan bersifat netral dan nonrelijius. Lagu Natal yang dimainkan juga dapat dipilih agar tidak mengandung unsur-unsur pujian atau himnal. Sebagai penghujung dari artikel singkat ini, saya mencontohkan lagu-lagu instrumental Natal yang nonrelijius untuk ikut merasakan Natal, tanpa ikut merayakannya secara rohani.

Running APRSC on Docker

APRSC is created by the creator of APRS.fi, it’s an APRS-IS server implementation written in C. I have been using APRSC for a while to run on a Raspberry Pi running a Debian Stretch/Buster. APRSC is quite simple to install and run on a Debian based mini-PC’s, I had created a Raspberry Pi Image that come with APRSC pre-installed, but not configured and started.

I wrote a simple Dockerfile to run the shell scripts I had written to build APRSC on a Debian Buster environment. I noticed there were already an APRSC Docker implementation done previously by https://github.com/brannondorsey/aprsc-docker. However, I did not manage to make brannondorsey’s docker setup work, since I am still a beginner in Docker. I figured I messed up somewhere during setting up the permissions for the Docker volumes.

My Docker container install the dependencies for APRSC and build a debian package and installs it via APT-GET. Docker compose links the config located in the GitHub source folder with the one inside the container.

./config/default:/etc/default:rw
./config/etc:/opt/aprsc/etc:rw

Before building the container, edit the aprsc.conf file under the ./config/etc folder, and fill the proper informations required. By using docker-compose run, the service will start and voila, you have a working APRSC server running on a Docker container.

APRSC server status web page (Source: http://aprs.josefmtd.com:14501)

The server is now available to be accessed by APRS-IS applications such as APRS-Droid and/or APRX gateway, via port 14580 and 10152.

APRS Docker repository is available from https://github.com/josefmtd/aprsc-docker

Instalasi Docker Engine dan Docker Compose di Ubuntu Focal Fossa

Artikel singkat ini menunjukkan cara sederhana melakukan instalasi Docker Engine dan Docker Compose menggunakan APT repository dan Python PIP installer. Script di bawah ini menggunakan referensi dari kedua tutorial dari Docker yaitu: https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ dan https://docs.docker.com/compose/install/

#!/bin/bash
apt update
apt upgrade -y
apt install python3-pip apt-transport-https gnupg-agent software-properties-common curl ca-certificates -y
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add –
add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu focal stable"
apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y
usermod -aG docker $USER
pip3 install docker-compose
exit 0

Untuk melakukan instalasi di Ubuntu server, unduh script di atas melalui Github Gist menggunakan command di bawah ini

$ wget https://gist.githubusercontent.com/josefmtd/e121e49c463907b2e267d997a23dc508/raw/da4d267cbb3935dbec012c1c3847c4b39aa0c0b7/install_docker_ubuntu_focal.sh
# chmod 755 install_docker_ubuntu_focal.sh
# ./install_docker_ubuntu_focal.sh

Edit: Typo di script add-apt-repository telah diperbaiki

Apt-Cacher on Raspberry Pi

When you’re developing an application on Raspberry Pi, you might have to install a few dependencies packages from an APT repository. Sometimes you break some applications and a clean install is probably your last resort, and you find yourself downloading the same packages over-and-over again.

In my case, I was running the pi-gen shell script available from https://github.com/RPi-Distro/pi-gen. This shell script is very handy when you want to create your own custom Raspberry Pi OS image, with the packages you need. This is very handy in production, where you want the process to be as simple as burning an image to an SD card, and you’re good to go.

However, when developing the shell script to produce the proper image I need, I find myself sometimes breaking the script and often had to restart it all over again, downloading the same packages from the APT repository. There’s actually a solution for this problem, create an APT cache in your local network in a Debian box (or a spare Raspberry Pi). I use my Pi.hole Raspberry Pi for this APT Cacher. Installation is simple, it’s only by:

# apt install apt-cacher-ng

Once you’re done, you can use that spare Raspberry Pi as an apt cacher. You can simply add a line to your pi-gen script config:

APT_PROXY='http://pi.hole:3142'

This works like a charm and I can shave 9 minutes from downloading the packages from repository since now I have it cached.

[06:58:17] Begin /home/vagrant/pi-gen
[06:58:17] Begin /home/vagrant/pi-gen/stage0
...
[07:13:32] End /home/vagrant/pi-gen/stage2

(15.25 minutes)

[06:45:27] Begin /home/vagrant/pi-gen
[06:45:27] Begin /home/vagrant/pi-gen/stage0
...
[07:09:48] End /home/vagrant/pi-gen/stage2

(24.35 minutes)

By using this APT cache, you can save a few minutes (depending on your network speed) downloading the same base packages over-and-over when you need to develop a bunch of images at the same time.

Petunjuk Pembacaan Spesifikasi Teknis Thermometer Inframerah

Semua benda yang memiliki panas akan menghasilkan radiasi inframerah sesuai dengan temperatur dari benda tersebut. Penggunaan temperatur inframerah ini dapat dipakai untuk berbagai aplikasi, dari keperluan industri (untuk membaca mesin listrik / mekanik), ataupun keperluan medis (untuk membaca suhu tubuh manusia). Dua artikel sebelumnya saya membahas penggunaan Industrial Grade Thermometer dan Medical Grade Thermometer dan tingkat akurasinya. Melalui artikel ini saya akan membahas cara membedakan keduanya berdasarkan specification sheet atau spesifikasi teknis yang umumnya tersedia di dalam kotak thermometer tersebut atau tercantum pada website penjualan sebelum Anda membeli thermometer itu.

Spesifikasi Penting dari Thermometer Inframerah

Ada empat jenis spesifikasi penting yang perlu dilihat dan diperhatikan secara seksama sebelum membeli thermometer untuk keperluan screening di gedung perkantoran atau ruang publik lainnya:

  1. Rentang temperatur yang ingin di baca
  2. Jenis permukaan objek yang ingin di ukur
  3. Akurasi dari pembacaan temperatur
  4. Luasan target pembacaan temperatur dan jarak maksimum dari target yang diperlukan

Dua spesifikasi teknis di atas adalah spesifikasi teknis dari Thermometer Inframerah untuk Industri (kiri) dan Thermometer Inframerah untuk Medis (kanan). Contoh merk umum dari thermometer industri adalah Fluke, sedangkan contoh merk umum dari thermometer medis adalah Omron.

Rentang Temperatur dan Akurasi

Perbedaan kedua thermometer industri dan medis jelas terlihat pada rentang temperatur dan akurasinya. Umumnya thermometer industri ini memiliki rentang yang sangat ekstrem, dari -36 derajat Celsius hingga 600 derajat Celsius. Sedangkan thermometer medis memiliki rentang temperatur di sekitar suhu tubuh manusia, 32 derajat sampai dengan 42 derajat Celsius. Dalam memilih thermometer, hal terpenting yang perlu di cari dari spesifikasi teknis rentang temperatur adalah pastikan rentang frekuensi sesempit mungkin dan mencakup suhu yang diinginkan.range-industrial

Setelah itu ada akurasi pembacaan, semakin besar rentang pembacaan suhu, semakin besar juga tingkat kesalahan, atau kurangnya akurasi pembacaan suhu. Thermometer industri memiliki spesifikasi teknis yang umumnya +/- 1 derajat Celsius untuk rentang temperatur sekitar suhu tubuh manusia. Thermometer medis memiliki spesifikasi teknis yang umumnya lebih kecil, hingga +/- 0.3 derajat Celsius.range-medical

Jenis Permukaan yang Diukur

Pembacaan temperatur dengan thermometer inframerah berbasis emisivitas cahaya inframerah yang dihasilkan, sehingga jenis benda yang dibaca sangat berpengaruh terhadap pembacaan temperatur. Thermometer industri umumnya memiliki konfigurasi untuk mengatur emisivitas, yang disesuaikan dengan benda yang diukur sesuai dengan jenis permukaan tersebut, yang memantulkan cahaya (emisivitas = 0) atau benda hitam atau blackbody (emisivitas = 1).

Thermometer medis umumnya sudah diatur untuk menggunakan konfigurasi emisivitas yang sesuai dengan warna kulit tubuh manusia. Nilai emisivitas yang sesuai dengan warna kulit manusia memastikan pembacaan yang lebih presisi.

Field of View dari Sensor Inframerah

Pembacaan cahaya inframerah menggunakan suatu sistem optik yang memfokuskan pancaran inframerah dari benda ke detektor inframerah dalam thermometer. Spesifikasi ini disebut Distance to Spot (D:S) ratio. Thermometer kelas Industri umumnya memiliki D:S yang tinggi, dengan D:S sebesar 30:1 dapat dilakukan pembacaan area dengan diameter 5 cm dengan jarak hingga 150cm.fov-industrial

Thermometer kelas medis umumnya memiliki spesifikasi teknis berupa panduan jarak maksimum berdasarkan rata-rata luasan kening manusia. Sebagai contoh, jarak 5 cm sampai 15 cm adalah jarak optimum untuk penggunaan thermometer kelas medis ini.

fov-medical

Thermometer Inframerah untuk Screening

Thermometer inframerah ini tetap memiliki akurasi yang buruk dibandingkan thermometer jenis lainnya sehingga hanya digunakan untuk keperluan screening dan bukan untuk diagnostik apapun. Departemen Kesehatan Hong Kong mengeluarkan pamflet tentang penggunaan thermometer inframerah dengan SOP sebagai berikut:

  1. Pastikan kening (forehead) tidak tertutup oleh benda apapun
  2. Jika di atas 36 derajat Celsius diasumsikan demam
  3. Pembacaan temperatur menggunakan inframerah hanya untuk screening

Kesimpulan dan Saran

Sebagai panduan untuk mengetahui jenis thermometer yang dipakai dalam screening di pintu masuk gedung / ruang publik lainnya, pastikan melihat spesifikasi teknis untuk melihat kemampuan pembacaan rentang temperatur, akurasi, emisivitas, dan distance to spot ratio nya. Hal ini dapat dilakukan untuk mencegah penggunaan Industrial Grade Thermometer untuk keperluan screening gejala demam di pintu perkantoran atau ruang publik lainnya.

Akurasi pembacaan temperatur menggunakan thermometer inframerah perlu diperhatikan sehingga batas bawah demam perlu disesuaikan dengan tingkat akurasi dari alat pembacaan ini. SOP dari pembacaan suhu di gedung seharusnya disesuaikan dengan tingkat akurasi dari alat yang digunakan.