Teknologi ICR dan Pemilu 2009

Tiga hari menjelang pesta demokrasi ada beberapa judul berita di detik dan di harian Kompas tentang ICR dan kesiapan sistim TI pemilu 2009 yang cukup menarik perhatian:

1. Akurasi Sistem TI Pemilu DipertanyakanSistem ICR Belum Teruji, Akurasi Dipertanyakan:  

Salah satu bagian dalam sistem TI Pemilu 2009 adalah pemindaian hasil perhitungan tertulis menjadi data. Tulisan tangan angka-angka rekapitulasi perhitungan suara akan dipindai dengan teknologi Intelligent Character Recognition (ICR).
Nah, masalahnya, akurasi teknologi yang dipilih KPU ini dipertanyakan praktisi TI. ICR disebut belum teruji penggunaannya dan akurasinya dipertanyakan.
“ICR ini belum proven. Pernah digunakan oleh Depdiknas untuk pendataan pada 2007-2008, tapi gagal. Padahal anggarannya puluhan miliar. Akhirnya tetap pakai manual,” ujar praktisi TI dari Institut Teknologi Bandung (ITB) Ir Dedy Syafwan MT di Kantor KPU, Jl Imam Bonjol, Jakarta Pusat, Senin (6/4/2009). ...

... Seperti diketahui, tabulasi elektronik Pemilu 2009 menggunakan sistem ICR. Dengan sistem ini, formulir C1 IT, yakni hasil rekap perolehan suara di TPS yang dibuat khusus dan ditulis tangan, akan dikirim ke kelurahan dan diteruskan ke KPUD Kabupaten/Kota untuk discan.
Hasil scanning yang berbentuk image ini kemudian ditafisirkan ke dalam bentuk angka dan huruf lewat ICR. Hasilnya lantas dikirim ke KPU pusat untuk diproses dan ditayangkan di website khusus sebagai hasil perolehan suara per TPS.
Namun, menurut Dedy, kerawanan sistem ini terletak pada ICR itu sendiri. Akurasi pemindahan dari gambar ke angka dan huruf belum teruji. Angka 7 di gambar bisa teridentifikasi sebagai angka 1, angka 6 bisa jadi 0, dan sebagainya.
...


“Ini masalah tulisan tangan dari petugas di KPUD kabupaten/kota yang beragam,” ucap Dedy.
Mengingat adanya potensi kesalahan ini, kata Dedy, perlu proses validasi dan verifikasi atas hasil ICR untuk memastikan kebenaran datanya. Jika tidak, sangat mungkin hasil ICR berbeda dengan data yang tertulis di formulirnya.

2. Tabulasi Rawan Munculkan Konflik Parpol:

Tabulasi elektronik pemilu yang dibuat KPU berpotensi memunculkan konflik antar parpol. Sebabnya, besar peluang terjadi perbedaan antara data tabulasi yang ditampilkan dengan data manual di lapangan.
“Potensi konfliknya tinggi. Begitu hasil perolehan suara dimunculkan di tabulasi, caleg dapat melihat, karena mereka kan punya saksi. Nah kalau terjadi perbedaan, mereka pasti tidak terima,” ujar praktisi TI dari Institut Teknologi Bandung (ITB) Ir Dedy Syafwan MT di Kantor KPU, Jl Imam Bonjol, Jakarta Pusat, Senin (6/4/2009).
Padahal potensi perbedaan antara penghitungan manual dengan hasil penghitungan Teknologi Informasi (TI) itu tinggi. Sebab akurasi sistem ICR yang dipakai KPU masih dipertanyakan. Saat pemindahan gambar menjadi angka dan huruf, sangat mungkin terjadi kesalahan sehingga menyebabkan perbedaan hasil perolehan suara peserta pemilu.
Belum lagi, imbuh Dedy, potensi manipulasi juga sangat mudah terjadi akibat sistem yang lemah ini. Dalam perjalanan formulir C1 IT dari TPS ke KPUD kabupaten/kota, bukan tidak mungkin digangu pihak-pihak yang ingin mengambil keuntungan.
“Karena perjalanan dari TPS ke kabupaten jauh, sangat mungkin dikerjai,” ucap Dedy.

3. Anggaran Besar, Kemampuan Terbatas:

Anggaran untuk menyiapkan tabulasi elektronik Pemilu 2009 terhitung besar. Namun diprediksi kemampuan perforfamanya terbatas sehingga hanya akan memboroskan anggaran.
“Anggaran KPU untuk pengadaan scanner dan ICR di daerah mencapai Rp 30 miliar. Sedangkan untuk jaringan komunikasi Rp 18 miliar. Ini anggaran yang sangat besar. Sayangnya anggaran ini akan sia-sia,” ujar praktisi TI dari Institut Teknologi Bandung (ITB) Ir Dedy Syafwan MT di Kantor KPU, Jl Imam Bonjol, Jakarta Pusat, Senin (6/4/2009).

... Persoalan kedua terletak pada proses validasi dan verifikasinya. Mengingat akurasi ICR tidak 100 persen sehingga sangat mungkin mengandung kesalahan, harus dilakukan proses validasi dan verifikasi atas hasil ICR. Proses ini akan memakan waktu lama. “Prosesnya  bisa berjam-jam, bahkan bisa behari-hari,” kata Dedy.
Persoalan ketiga adalah jalur transmisinya yang menggunakan Multiprotocol Label Switching (MPLS). Menurut Dedy, masih sedikit teknisi yang mampu menguasi teknologi ini. “Orang Telkom sendiri masih sedikit yang menguasai masalah ini,” urainya.
Masih terkait dengan SDM, Dedy juga ragu jika para petugas di daerah siap mengoperasikan scanner dan ICR. “SDM-nya juga meragukan,” ungkapnya. Karena berbagai persoalan itu, Dedy memperkirakan hingga penghitungan secara manual selesai dan hasilnya diumumkan H+30, penghitungan secara elektronik ini justru belum selesai. Artinya, hitung manual lebih cepat ketimbang hitung elektronik. “Ini sangat tidak efektif. Ini bukan IT namanya, hanya proyek-proyekan saja,” tegas Dedy.

Harian Kompas 6 April 2009, Halaman 2:

image

Khusus tentang Teknologi ICR yang dituliskan pada artikel-artikel di atas, sepertinya ada pertentangan sehingga akan menarik untuk kita telaah lebih lanjut.

Pada artikel di detik, ada kekhawatiran yang sangat tinggi akan risiko penggunaan ICR, sementara artikel di Kompas ingin menimbulkan kesan  seolah-olah algoritme ICR telah diuji oleh BPPT pada 50.000 test set dengan akurasi 98% yang sangat fantastis (angka ini mengingatkan saya pada iklan Tung Desem Waringin di MetroTV, yang menjanjikan bisnis tanpa modal dengan tingkat keberhasilan 98%, caranya ketik reg ... , mudah-mudahan kalimat di Kompas ini hanya kesalahan redaksional semata dan bukan pernyataan dari pihak BPPT, karena akan sangat sulit jika ada pihak yang meminta mereka membuktikannya secara scientific).

Untuk memberi sedikit gambaran tentang realitas keakuratan data ICR, sebagai pembanding mari kita tinjau beberapa metode yang sering digunakan untuk pembacaan atau extraksi data dari gambar hasil scanning sebuah dokumen. Tujuannya supaya kita bisa mendapatkan gambaran, apa sih yang bisa diharapkan dari penggunaan teknologi ini untuk penghitungan suara dan tabulasi elektronik serta risiko-risiko yang dihadapi dan apa yang harus diperhitungkan.

1. OCR atau Optical Character Recognition, yaitu metode pembacaan text huruf cetak dari lembar yang discan. Teknologi OCR cocok digunakan untuk membaca lembar berisi huruf cetak yang merupakan hasil cetakan dari sebuah mesin cetak, printer atau sejenisnya. Ciri-cirinya: setiap huruf (dengan font dan size yang sama) di manapun letaknya memiliki bentuk yang persis sama.  Contohnya: cuplikan gambar kompas cetak di atas. Setelah dilakukan extraksi text dari gambar tersebut dengan menggunakan ABBYY Screenshot reader dengan melakukan OCR langsung pada layar di atas, diperoleh text berikut:

PEMILU

Sistem Tabulasi Nasional Dinyatakan Siap

JAKARTA. KOMPAS - Sis­tem tabulasi elektronik untuk Pemilu 2009 dinyatakan siap. Sistem ini akan menghadapi tan­tangan kemungkinan penyusup­an (crackina), kesalahan sistem dalam membaca tulisan manusia, dan kelalaian manusia.

Mengantisipasi kemungkinan serangan penyusup sistem, se­perti pada tabulasi tahun 2004. Ketua Tim Teknis Program Tek­nologi Informasi (TI) Komisi Pe­milihan Umum (KPU) Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) llusni Fahmi, Sabtu (4/4). mengatakan bahwa pihaknya telah bekerja sama de­ngan komunitas keamanan in­formasi untuk menguji keaman­an infrastruktur dan data.

"Untuk mengantisipasi ke­mungkinan kesalahan pengisian data. disiapkan help desk yang akan memperbaiki data." kata llusni seusai peluncuran kesiap­an operasional infrastruktur Tl KPU.

Selain itu. untuk mengenali 1 H-iil uk angka vang ditulis tangan petugas KPPS. PPK. KPU kabu­paten/kota, dan KPU provinsi, tim BPPT telah menguji algorit-nic terhadap 50000 les/ sel de-

ngan tingkat akurasi 98 persen. Validasi oleh operator juga me­ngurangi kemungkinan kesalah­an data.

Kepala BPPT Marzan Iskan-dar menjelaskan, sistem tabulasi elektronik ini mengumpulkan dan menyajikan hasil pemilu di TPS secara cepat dan transjjaran. Dengan sistem ini. masyarakat bisa memantau perolehan suara secara berjenjang secara mene­rus sampai penetapan hasil Hasil tabulasi ini bisa dipantau di tnp.kpu.co.id sejak sehari setelah pemungutan suara.

Data perolehan suara setiap TPS dalam formulir Cl dipindai dengan sistem in/elh'genl charuc-/er recognition (ICR). Setelah for­mulir Cl-IT diotorisasi dan di­masukkan dalam tabel data. Jile diberi tanda air (waler mark), dikompresi, diinkripsi. dan diki­rim ke pusat teknologi informasi dengan operator PT Telkom, Pe­nerima berkas kemudian men-dekompresi data dan memasuk­kan ke tabel data sembari, secara paralel, memverifikasi ke KPU kabupaten/k"1^ "ala kemudian dibuat dalam halaman statis dan ditayangkan dalam situs setelah ditangani wbmas/er. (INA)

Teknologi OCR memberikan pembacaan dan pengenalan huruf yang cukup baik tapi itupun akurasinya tidak sampai 100%, hal ini bisa kita lihat dari kesalahan pembacaan pada kata dan kalimat tertentu sehingga text di atas pada beberapa kalimat menjadi kurang enak dibaca. Pada penerapan OCR kekurangan-kekurangan ini bisa diminimalkan dengan menggunakan dictionary atau daftar kata yang berfungsi sebagai spelling checker untuk membetulkan kata-kata yang pembacaannya kurang tepat.

2. DMR atau Digital Mark Reader, yaitu pengembangan lebih lanjut dari apa yang tadinya dikenal dengan OMR atau Optical Mark Recognition. Teknologi ini membaca tanda bulatan atau tanda silang pada kertas yang discan menjadi data, tergantung di mana tanda tersebut diberikan. Penggunaan teknologi ini biasa kita jumpai pada ujian massal seperti test masuk perguruan tinggi, test CPNS, sertifikasi dan mulai tahun 2008 juga digunakan pada UASBN atau ujian akhir siswa-siswi tingkat SD. Akurasi atau ketepatan DMR lebih baik daripada OCR karena tidak ada pengaruh ukuran dan bentuk font dan karena itu akurasi 100% bisa tercapai dengan mudah. Berikut contoh lembar DMR untuk keperluan perhitungan suara per TPS:

dmr

Memang mengisinya lebih repot karena selain menulis angka, juga memberi tanda silang di bawahnya. Tapi kalau anak yang belum tamat SD pun mampu melakukannya, apalagi petugas di TPS. Kekurangan lainnya adalah jumlah lembar yang diisi juga lebih banyak, namun kalau yang diutamakan adalah AKURASI data serta KECEPATAN, teknologi ini tak tertandingi. AKURAT karena tidak terpengaruh bentuk tulisan, dan CEPAT karena tidak perlu validasi data untuk setiap lembar yang discan. Kecepatan scanning dan termasuk pembacaannya bisa 2 lembar perdetik, tanpa ada waktu penalti untuk koreksi dan validasi. Organisasi selain KPU yang turut berkepentingan dengan pengumpulan hasil penghitungan suara yang CEPAT dan AKURAT untuk tingkat DPR Pusat, DPRD Propinsi dan DPRD Kabupaten/Kota di beberapa daerah dapat memilih menggunakan teknologi DMR pada pemilu 2009 ini untuk kepentingan internal mereka.

3. ICR atau Intelligent Character Recognition adalah teknologi yang mengandalkan intelegensi buatan untuk mengenali tulisan tangan menjadi data. Kalau OCR membaca huruf hasil cetakan, maka ICR membaca tulisan tangan. Kalau OCR saja tidak 100% akurat apalagi ICR, maka adalah omong kosong jika ada ICR yang mampu mencapai akurasi 98%, kecuali jika tesnya sangat terbatas dan kondisinya terekayasa dengan apik. Tulisan tangan setiap orang berbeda-beda. Tulisan tangan orang yang sama pun berbeda-beda. Kadang kita menulis agak miring ke kanan, kadang miring ke kiri kadang tegak, mungkin tergantung mood atau suasana hati pada saat kita menulis. ICR akan berusaha sebaik mungkin untuk MENEBAK tulisan tangan yang dibaca berdasarkan kemiripan atas kriteria-kriteria tertentu yang diterapkan pada algoritma yang digunakan. ICR bertumpu pada cara atau algoritma yang digunakan dalam menebak. Yang namanya tebakan, biasanya makin sering menebak makin banyak benar dalam tebakannya, dan setiap tebakan bisa diperkirakan tingkat keyakinan akan benar tidaknya tebakan tersebut. Ini adalah salah satu cacat dari teknologi ICR yaitu pada saat dia YAKIN tebakannya BENAR tapi ternyata SALAH. Istilahnya adalah "False Positive". Karena false positive ini tidak bisa dihindari, maka tidak ada satu lembar pun hasil scanning yang tidak perlu diverifikasi dan divalidasi, berapapun tingginya akurasi yang diklaim oleh sebuah produk ICR. Inilah jebakan yang harus dihindari jika AKURASI dari data adalah segalanya, dan karenanya secara teknis sebenarnya ICR tidak cocok digunakan untuk penghitungan suara yang harus AKURAT dan CEPAT dan pilihan ini secara teknis menurut saya tidak bisa dipertanggungjawabkan. Pada penghitungan suara yang menyangkut hak setiap warga negara, tidak boleh ada toleransi kesalahan. Jangan sampai ada warga negara yang suaranya tidak terhitung atau ada yang salah hitung, kenapa? Itulah hak kita sebagai warga negara yang tidak bisa diwakilkan kepada orang lain. Lalu kapan teknologi ICR biasanya diterapkan?  ICR cocok untuk pembacaan yang AKURAT tapi tidak harus CEPAT, atau yang harus CEPAT tapi tidak harus AKURAT. Pembacaan formulir pendaftaran kartu kredit misalnya, prosesnya harus AKURAT tapi tidak harus CEPAT, setiap hasil pembacaan ICR akan divalidasi oleh operator dan untuk itu mereka mendapat imbalan yang sesuai. Untuk memvalidasi setiap isian, perlu waktu yang tidak sedikit. Lembar yang diproses perhari sekitar puluhan lembar saja.

cc 

Skenario dimana KECEPATAN lebih penting tapi AKURASI masih bisa ditolerir adalah pada pemrosesan lembar sensus. Lembar yang diproses perhari bisa mencapai puluhan ribu lembar.

Lalu apa yang bisa diharapkan dari penggunaan ICR pada Pemilu 2009 ini? Kalau mau AKURAT, tidak bisa CEPAT. Kalau mau CEPAT pasti tidak bisa AKURAT, apalagi kalau operator yang bertugas untuk memvalidasi dan membetulkan kesalahan tebakan dari ICR belum berpengalaman dan belum menguasai teknik scanning yang baik untuk keperluan ICR, belum lagi jika jumlah operatornya terbatas.

Kita berharap BPPT yang diserahi tanggung jawab kelancaran TI KPU sejak 12 Maret 2009 mampu menangani berbagai permasalahan dalam TI KPU, meskipun mereka sama sekali tidak dilibatkan dalam proses pemilihan teknologi ICR ini.

Apakah anda rela suara anda hilang gara-gara kesalahan pemilihan teknologi? 

Share this post: | | | |
Published Wednesday, April 8, 2009 8:14 PM by tahir

Comments

# re: Teknologi ICR dan Pemilu 2009

Thursday, April 9, 2009 6:33 AM by pebbie

baru nyoba pake data MNIST (12000 training, 50000 test) untuk handwritten digit, nggak susah dan lama untuk mencapai 96% di test set.. tapi performansinya masih kurang signifikan untuk form yang ada di Indonesia, mungkin karena tulisan orang-orang Indonesia dengan tulisan yang dipakai di database MNIST.

# re: Teknologi ICR dan Pemilu 2009

Thursday, April 9, 2009 6:37 AM by pebbie

tampak cukup berbeda

*belum ketulis di komen sebelumnya*

# re: Teknologi ICR dan Pemilu 2009

Thursday, April 9, 2009 2:05 PM by irwansyah

Loh bukannya suara aspirasi kita selama ini selalu hilang ditelan bumi? ;)

# re: Teknologi ICR dan Pemilu 2009

Sunday, April 19, 2009 9:19 AM by teo

Dedi syafwan itu seorang calo atau makelar proyek, yang menghalalkan segala cara. Die berlindung di balik salah satu anggota dpr..tengok saja proyek di imigrasi untuk pengawasanya tuh dedi pake bendera perintis atau prentis gitu..dan kacau..

# re: Teknologi ICR dan Pemilu 2009

Sunday, April 19, 2009 1:30 PM by tahir

Saya tidak mengenal beliau dan saya hanya mengutip dari media tentang apa yang dia khawatirkan dari penggunaan ICR untuk penghitungan tabulasi elektronik. Setelah melihat hasil yang dicapai sampai hari ini dengan jumlah suara yang masuk tabulasi sampai hari H+10 belum sampai 10%, saya kira keputusan KPU menggunakan ICR adalah keputusan yang kurang tepat. Mungkin ada rekan-rekan operator ICR KPUD yang ingin menyampaikan pengalaman dan kesulitan apa yang dihadapi dalam menggunakan teknologi ICR untuk mengolah rekap penghitungan suara.

Pertanyaan berikutnya, siapakah sebenarnya yang mengusulkan penggunaan ICR kepada KPU? karena usulan itu bukan tim ahli TI KPU dan bukan juga BPPT.

# re: Teknologi ICR dan Pemilu 2009

Monday, April 20, 2009 1:28 AM by Oskar Riandi

Pak Tahir terima kasih ulasannya, ketemu juga kita di sini.

Saya ingin concern pada 2 hal.

1. "Kalau OCR saja tidak 100% akurat apalagi ICR, maka adalah omong kosong jika ada ICR yang mampu mencapai akurasi 98%, kecuali jika tesnya sangat terbatas dan kondisinya terekayasa dengan apik."

Atas dasar apa Bapak berasumsi seperti itu? Mari kita ber-khusnudzon dulu ya Pak :-)

Saya bukan pada posisi membela ICR, vendor ICR, jualan ICR atau makelar ICR :-). Tetapi mencoba mendudukkan persoalan secara proporsional.

Rekan kami di BPPT telah melakukan lebih dari 10 ribu blind test untuk digit recognition; hasilnya adalah diatas 99% benar. Menurut beliau, test dilakukan dengan gaya penulisan wajar dan suka-suka. Silakan pula lihat Yann LeCun, Corinna Cortes: The MNIST Database of handwritten digits : yann.lecun.com/.../mnist (diakses 19 Maret 2009).

Kita perlu membedakan ICR secara teknologi dan ICR secara aplikasi. Sebagai suatu teknologi, ICR sudah proven dan matang, meskipun ketika itu diintegrasikan ke dalam suatu aplikasi/software, kualitas yang dihasilkan vedor tentu bisa berbeda-beda. Dalam penerapannya, untuk mencapai tingkat keberhasilan yang tinggi, tentu diperlukan kondisi-kondisi yang menunjang teknologi ini, seperti pengisian form C1-IT yang benar, penggunaan kertas yang sesuai standar input ICR, akurasi software yang tinggi dan operator yang terlatih. Ketika ada yang tidak terpenuhi maka secara otomatis akan menurunkan tingkat keberhasilan penerapannya.

Lihat bagaimana Australia menerapkan spesifikasi software ICR di negaranya. www.elections.act.gov.au/.../scanningconsultationpaper.pdf

2."Akurasi atau ketepatan DMR lebih baik daripada OCR karena tidak ada pengaruh ukuran dan bentuk font dan karena itu akurasi 100% bisa tercapai dengan mudah."

Ketika suatu teknologi tidak didudukkan pada posisi yang sama dalam pengujiannya tentu hasilnya akan subjektif. Saya ingin bertanya 2 hal:

1. Apakah Bapak yakin OMR/DMR akan lebih baik hasilnya apabila kondisi ideal penerapannya tidak dipenuhi (cara pengisian tidak tersosialiasi dengan baik, kertas yang dipakai bukan peruntukannya, operator pelaksana kurang terlatih)?

2. Apakah beban psikologis petugas KPPS sudah diperhitungkan dalam mengisi lembar OMR/DMR?

Ingat, input yang salah tentu akan berakibat pada output yang salah juga kan?

Dari laporan Tim Ahli TI KPU sebelumnya (Bambang Edhi Leksono S, Hemat Dwi Nuryanto: “Laporan Kegiatan Konsultasi Sistem Informasi Pemilihan Umum November-Desember 2008”, Komisi Pemilihan Umum, Jakarta 14 Januari 2009), diketahui petugas KPPS harus mengisi  n-lembar (n=jumlah partai peserta Pemilu), yang kalau saya amati lagi, seorang petugas KPPS harus menulis angka sekaligus tanda silang yang jauuh lebih banyak dibandingkan menggunakan ICR. Ingat Pak, petugas KPPS tidak HANYA mengisi form C1-IT saja, dan itu biasanya ditulis dalam keadaan yang sudah sangat lelah...

Belum lagi bicara cost, karena lembar kertas yang jauh lebih banyak. Yang tentunya akan berimplikasi pada masalah distribusi, dsb.

So, pada akhirnya, pilihan teknologi untuk TI Pemilu ke depan, --Pilpres yang terdekat--, ICR atau OMR/DMR atau metode lainnya, harus direncanakan dan diorganisasikan dengan baik. Pengujian secara komprehensif dalam berbagai kondisi harus dilakukan sejak jauh hari, sehingga kondisi seperti sekarang tidak terulang lagi. Mari kita perbaiki diri dan bekerja untuk kebaikan dan kejayaan negeri ini.

Terima kasih

# re: Teknologi ICR dan Pemilu 2009

Monday, April 20, 2009 12:50 PM by Anto Satriyo Nugroho

Yth.Pak Tahir

Menanggapi statement pak Tahir

“Kalau OCR membaca huruf hasil cetakan, maka ICR membaca tulisan tangan. Kalau OCR saja tidak 100% akurat apalagi ICR, maka

adalah omong kosong jika ada ICR yang mampu mencapai akurasi 98%, kecuali jika tesnya sangat terbatas dan kondisinya terekayasa

dengan apik.”

di geeks.netindonesia.net/.../teknologi-icr-dan-pemilu-2009.aspx

perkenankan saya menanggapi dalam kapasitas pribadi, sebagai seorang scientist yang memang menekuni pattern recognition,

khususnya handwriting character recognition. Komentar ini juga sekaligus saya tampilkan di blog saya

http://asnugroho.wordpress.com

1. Akurasi handwriting digit recognition di dunia sudah lazim kalau lebih dari 99%. Silakan bapak explore tulisan2 Yan Le Cun

(beliau salah satu tokoh terdepan di dunia untuk masalah handwriting character recognition) di web MNIST

2. Setidaknya, dari pengalaman kami melakukan riset character recognition, akurasi 99% ke atas untuk handwriting digit itu

sudah sewajarnya yang harus dicapai, bukan omong kosong (sebagaimana bapak tulis). Silakan bapak membaca paper kami sbb.

H. Kawajiri, Y. Takatoshi, T. Junji, A.S. Nugroho and A. Iwata : Hand-written Numeric Character Recognition for Facsimile Auto

-dialing by Large Scale Neural Network CombNET-II, Proc. of 4th.International Conference on Engineering Applications of

NeuralNetworks, pp.40-46, June 10-12,1998, Gibraltar.

Paper ini sudah lolos dari evaluasi para reviewer yang memang ahli di bidang tersebut, sehingga diterima untuk dipublikasikan

di conference di atas. Versi pdf nya bisa didownload dari asnugroho.net/publist.html

3. Character recognition yg dipakai oleh SANYO yang dilaporkan di paper tsb. dikembangkan dari hasil riset di Iwata Laboratory,

Nagoya Inst. of Technology, Japan. Model yang dipakai disebut “CombNET-II” yang merupakan gabungan competitive neural network

& multilayer perceptron. Paper mengenai CombNET-II mendapat best paper award dari IEICE Japan (IEEE-nya Jepang) sekitar tahun

1992. Selain untuk character recognition, saya memakai model tsb. untuk meteorological prediction dan meraih first prize award

dari kompetisi peneliti neural network di Jepang pada th.1999. Jadi keberadaaan riset tsb. , model tsb. dan akurasinya bukan

omong kosong, pak.

4. Sanyo sejak awal tahun 90 an tertarik untuk memakai model tsb. pada facsimile-nya dan berhasil mencapai akurasi lebih dari

99%. Setting training & testing setnya silakan bapak baca di paper tsb. Testing set diperoleh dari tulisan tangan sekitar 2000

orang yang dikumpulkan oleh Tottori Sanyo Electric Co. Total sekitar 13 ribu samples per huruf, 5500 sample (per huruf) untuk

training dan sisanya untuk testing. Implementasi dari riset itu sudah dipasarkan di Jepang lebih dari 10 tahun yll. a.l.

facsimile SFX-70CL.

5. Salah satu kesulitan dalam handwriting character recognition adalah bervariasinya tulisan tangan orang. Dalam pattern

recognition, ini diatasi dengan mengkonversikan variasi tulisan tersebut ke representasi yang disebut feature vector. Feature

maksudnya adalah informasi yang membedakan sebuah kategori dengan kategori yang lain. Walaupun variasi penulisannya bermacam-

macam, feature extraction algorithm yang baik akan mampu fokus mengekstrak discriminative information dari citra angka

tersebut. Selanjutnya variasi yang terdapat pada feature vector ini akan diolah oleh bagian classifier yang bertugas

menghasilkan input output mapping yang benar.

6. Resiko false positive adalah hal wajar dalam pattern recognition. Tidak ada sebuah model yang dijamin mampu mencapai akurasi

100%. Justru disitulah tantangannya. Bukan hanya untuk character recognition, tetapi juga untuk berbagai aplikasi machine

learning yang lain.

7. Berita di kompas, bahwa tim BPPT telah melakukan ujicoba dengan 50 ribu sampel itu tidak benar. Pak Husni saat itu salah

dalam menjelaskannya. Namun informasi itu telah kami koreksi bersama, saat konferensi pers di KPU 7 April 2009. Silakan baca di

tipemilu2009.wordpress.com/.../pengujianperformaicr

Agar sebuah teknologi bisa mencapai performa yang baik, ada syarat-syarat yang harus dipenuhi. ICR yang dipakai dalam pemilu

ini misalnya mensyaratkan cetakan kertas yang memenuhi standard, penulisan yang “wajar” (di dalam kotak), maupun sosialisasi

yang cukup memadai kepada para pelaksana di TPS dan KPUD. Apabila syarat-syarat ini tidak terpenuhi, tentu saja hasilnya tidak

akan optimal, tetapi tidak lantas dapat diambil kesimpulan bahwa teknologi yang dipakai adalah salah. Demikian penjelasan

tambahan saya. Harapan saya, agar kita semua bisa fair memandang kelebihan dan kelemahan sebuah teknologi.

Demikian sekedar komentar/tambahan dari saya.

Anto Satriyo Nugroho, Dr.Eng

# Komentar u/ tulisan Pak Tahir « Corat-coret Anto S. Nugroho

Pingback from  Komentar u/ tulisan Pak Tahir « Corat-coret Anto S. Nugroho

# Teknologi ICR dan Pemilu 2009, Lesson Learned

Tuesday, April 21, 2009 2:37 PM by Tahir's blog

Kegiatan tabulasi nasional elektronik KPU di Hotel Borobudur resmi ditutup kemarin 20 April, hasilnya

# Sonata Specs Trim, Elantra Used Parts 2008 Hyundai Sonata

Pingback from  Sonata Specs Trim, Elantra Used Parts 2008 Hyundai Sonata

# Celebrity Worn Chance Marcia Cross, Celebrity Ski Resorts

Pingback from  Celebrity Worn Chance Marcia Cross, Celebrity Ski Resorts

# S430 Headlight Ml55 E55 Amg, Sale Used Mercedes Benz Ml430 Ml55 Amg

Pingback from  S430 Headlight Ml55 E55 Amg, Sale Used Mercedes Benz Ml430 Ml55 Amg

# 1988 - 2009 @ Advertising Chevy Aveo, 2007 Sale Research Chevrolet Aveo Sedan - 429.jeepsunlimted.com

Pingback from  1988 - 2009 @ Advertising Chevy Aveo, 2007 Sale Research Chevrolet Aveo Sedan - 429.jeepsunlimted.com

Powered by Community Server (Commercial Edition), by Telligent Systems