Below is the best result of graduate competency test 2013, sequentially from the top of the highest score.
Keep the good result, and improve for those that haven’t reach the expectation.

Sehubungan dengan kegiatan minggu ke-9, maka diinformasikan untuk seluruh mahasiswa TI semester 6 WAJIB mengikuti Graduate Competency (GC) Test.

GC Test merupakan test untuk menilai kompetensi kalian di bidang teknik informatika. Melalui GC test ini, diharapkan kalian dapat mempersiapkan diri untuk menghadapi dunia industri di masa yang akan datang.
Bentuk test adalah pilihan ganda, dengan 5 soal untuk setiap mata kuliah (total 60 soal).
GC Test terdiri dari 12 mata kuliah core di jurusan TI, yaitu:
T0016 – Algoritma dan Pemrograman
T0026 – Struktur Data
T0044 – Pemograman Berorientasi Objek
T0104 – Metode Perancangan Program
T0264 – Intelegensia Semu
H0515 – Jaringan Komputer
T0206 – Sistem Basis Data
T0114 – Rekayasa Piranti Lunak
T0553 – Sistem Multimedia
T0593 – Interaksi Manusia dan Komputer
T0316 – Sistem Operasi
T0053 – Web Programming

Kehadiran GC test dan hasil-nya akan menjadi absensi minggu ke-9 dan nilai tugas dari mata kuliah Teknik Kompilasi.

Untuk informasi mengenai jadwal dan ruang GC test dapat di liat di binusmaya masing2.

Salam,  Wikaria Gazali (D0225)

Algoritma searching di dalam kecerdasan buatan yang umumnya dikenal adalah

1. Uninformed Search Algorithm

Algoritma yang tidak memberikan informasi tentang permasalahan yang ada, hanya sebatas definisi dari algoritma tersebut.

2. Informed Search Algorithm

Walaupun dengan menggunakan Uninformed Search Algorithm, banyak permasalahan dapat dipecahkan, namun tidak semuanya dari algoritma tersebut dapat menyelesaikan masalah dengan efisien

Uninformed Search Algorithm

Uninformed Search sering disebut juga dengan Blind Search. Istilah tersebut menggambarkan bahwa teknik pencarian ini tidak memiliki informasi tambahan mengenai kondisi diluar dari yang disediakan oleh definisi masalah. Yang dilakukan oleh algoritma ini adalah melakukan generate dari successor dan membedakan goal state dari non-goal state. Pencarian dilakukan berdasarkan pada urutan mana saja node yang hendak di-expand.

1. Breadth First Search (BFS)

Pencarian dengan Breadth First Search menggunakan teknik dimana langkah pertamanya adalah root node diekspansi, setelah itu dilanjutkan semua successor dari root node juga di-expand. Hal ini terus dilakukan berulang-ulang hingga leaf (node pada level paling bawah yang sudah tidak mempunyai successor lagi).

Gambar 1 Penelusuran Ekspansi Node pada Breadth First Search

2. Uniform Cost Search (UCS)

Pencarian dengan Breadth First Search akan menjadi optimal ketika nilai pada semua path adalah sama. Dengan sedikit perluasan, dapat ditemukan sebuah algoritma yang optimal dengan melihat kepada nilai tiap path di antara node-node yang ada.

Selain menjalankan fungsi algoritma BFS, Uniform Cost Search melakukan ekspansi node dengan nilai path yang paling kecil. Hal ini bisa dilakukan dengan membuat antrian pada successor yang ada berdasar kepada nilai path-nya (node disimpan dalam bentuk priority queue).

3. Depth First Search (DFS)

Teknik pencarian dengan Depth First Search adalah dengan melakukan ekspansi menuju node yang paling dalam pada tree. Node paling dalam dicirikan dengan tidak adanya successor dari node itu. Setelah node itu selesai diekspansi, maka node tersebut akan ditinggalkan, dan dilakukan ke node paling dalam lainnya yang masih memiliki successor yang belum diekspansi.

Gambar 2 Penelusuran Ekspansi Node pada Depth First Search

4. Depth Limited Search

Pencarian menggunakan DFS akan berlanjut terus sampai kedalaman paling terakhir dari tree. Permasalahan yang muncul pada DFS adalah ketika proses pencarian tersebut menemui infinite state space. Hal ini bisa diatasi dengan menginisiasikan batas depth pada level tertentu semenjak awal pencarian. Sehingga node pada level depth tersebut akan diperlakukan seolah-olah mereka tidak memiliki successor.

5. Iterative Deepening Depth First Search

Iterative deepening search merupakan sebuah strategi umum yang biasanya dikombinasikan dengan depth first tree search, yang akan menemukan berapa depth limit terbaik untuk digunakan. Hal ini dilakukan dengan secara menambah limit secara bertahap, mulai dari 0,1, 2, dan seterusnya sampai goal sudah ditemukan.

6.   Bidirectional Search

Pencarian dengan metode bidirectional search adalah dengan menjalankan dua pencarian secara simultan, yang satu dikerjakan secara forward dari initial state menuju ke goal, sedangkan yang satu lagi dikerjakan secara backward mulai dari goal ke initial state. Yang kemudian diharapkan bahwa kedua pencarian itu akan bertemu di tengah-tengah.

Informed Search Algorithm

Informed Search sering disebut juga dengan Heuristic Search. Pencarian dengan algoritma ini menggunakan knowledge yang spesifik kepada permasalahan yang dihadapi disamping dari definisi masalahnya itu sendiri. Metode ini mampu menemukan solusi secara lebih efisien daripada yang bisa dilakukan pada metode uninformed strategy.

Pada pencarian dengan menggunakan metode Uniform Cost Search (salah satu bagian dari Uninformed Search Algorithm), kita membandingkan nilai pada path yang ada, dan kemudian akan melakukan ekspansi pertama kali pada path dengan nilai yang terkecil. Nilai path ini biasanya dilambangkan dengan g(n). Lebih lanjut lagi dari metode pencarian tersebut, pada Informed Search Algorithm, kita akan mengenal nilai estimasi (prediksi) dari satu node ke node yang lainnya. Nilai estimasi ini biasanya dilambangkan dengan h(n). Jika n adalah goal node, maka nilai h(n) adalah nol.

1. Greedy Best First Search

Metode pencarian ini melakukan ekspansi node yang memiliki jarak terdekat dengan goal. Namun, ekspansi yang dilakukan pada metode ini menggunakan evaluasi node hanya dengan melihat kepada fungsi heuristiknya. Dengan kata lain, yang dibandingkan untuk penentuan ekspansi node adalah nilai estimasi/prediksinya saja.

                     f(n) = h(n)

2. A* Search

Bentuk dari Best First Search yang paling dikenal adalah algoritma pencarian A* (dibaca dengan “A-star”). Sedikit berbeda dengan Greedy yang hanya melihat kepada nilai h(n), pencarian dengan A* melihat kepada kombinasi nilai dari pathnya yaitu g(n) dengan nilai estimasi yaitu h(n).

                    f(n) = g(n) + h(n)

Uninformed and Informed Search Exercise

Gambar 3 Uninformed dan Informed Search Problem

Apabila diberikan kondisi tree seperti gambar di atas, dimana biaya lintasan (path), dan nilai prediksi/estimasi diberikan, maka kita dapat melakukan simulasi proses ekspansi node untuk algoritma Uniform Cost Search, Greedy Best First Search, dan A* Search.

1. Uniform Cost Search

Proses ekspansi pada Uniform Cost Search dihitung berdasarkan nilai lintasan g(n) sehingga proses akan berjalan sebagai berikut:

f = {S};

f = {C, A, K};  // 1, 2, 2

f = {A, K, D};  // 2, 2, 2

f = {K, D, B};  // 2, 2, 4

f = {D, L, B};  // 2, 3, 4

f = {L, E, B};  // 3, 3, 4

f = {E, B};     // 3, 4

f = {B, F};     // 4, 4

f = {F, H, G};  // 4, 6, 7

f = {G, H, G};  // 5, 6, 7

f = {H, G};     // 6, 7

Proses eksplorasi node dimulai dari S sebagai initial state. Eksplorasi node dari S akan menuju ke A, C, K sebagai successornya. Pada simulasi eksplorasi di atas, untuk mempermudah proses eksplorasi maka dituliskan dengan C, A, K karena urutannya dituliskan secara ascending dari nilai g(n) terkecil sehingga akan dihasilkan urutan node yang akan dieksplorasi selanjutnya. Pada eksplorasi node selanjutnya, nilai g(n) diakumulasikan dari node awal sampai pada node current yang baru dieksplorasikan.

Dari proses di atas, maka dihasilkan jumlah ekspansi node sebanyak 10 kali, dan path yang dilalui dengan menggunakan algoritma Uniform Cost Search adalah S-C-D-E-F-G.

2. Greedy Best First Search

Proses ekspansi dengan menggunakan algoritma Greedy Best First Search adalah dengan merujuk pada nilai estimasinya yaitu h(n). Berbeda halnya dengan nilai g(n) yang diakumulasikan, nilai h(n) tidak diakumulasikan. Proses eksplorasi akan berjalan seperti berikut ini:

f = {S};

f = {A, C, K};       // 2, 4, 5

f = {B, C, K};       // 3, 4, 5

f = {G, C, H, K};    // 0, 4, 4, 5

f = {C, H, K};       // 4, 4, 5

Proses yang dilakukan pada Greedy Best First Search sama seperti Uniform Cost Search, namun parameter yang digunakan hanya nilai estimasinya.

Dari proses di atas, maka dihasilkan jumlah ekspansi node sebanyak 4 kali, dan path yang dilalui dengan menggunakan algoritma Greedy Best First Search adalah S-A-B-G.

3. A* Search

Eksplorasi node dari metode A* dilakukan dengan cara menjumlahkan kombinasi nilai path g(n) dan nilai estimasi h(n). Penjumlahan dari nilai tersebut akan dibandingkan untuk menentukan node mana dulu yang akan dieksplorasikan. Prosesnya akan berjalan sebagai berikut ini:

f = {S};

f = {A, C, K};  // 4, 5, 7

f = {C, K, B};  // 5, 7, 7

f = {D, K, B};  // 5, 7, 7

f = {E, K, B};  // 5, 7, 7

f = {F, K, B};  // 5, 7, 7

f = {G, K, B};  // 5, 7, 7

f = {K, B};     // 7, 7

Dari proses di atas, maka dihasilkan jumlah ekspansi node sebanyak 7 kali, dan path yang dilalui dengan menggunakan algoritma A* Search adalah S-C-D-E-F-G.

Pemalsuan kartu kredit dan identitas melalui internet, pembajakan saluran telepon video, bahkan sampai penyelundupan dan penggalian data secara ilegal, hanyalah sedikit contoh pemikiran orang-orang awam mengenai orang yang melakukan tindakan ‘hacking’, yakni hacker.

Meskipun pendapat ini tidak sepenuhnya salah, Cyber Security Community Binus University terlahir untuk mematahkan prasangka tersebut. Tidak semua hacker itu buruk. Tidak semua hacking itu ditujukan untuk perbuatan jahat. Yang menentukan apakah seorang hacker bisa menjadi baik atau buruk, hanyalah proses pembelajaran yang didapatkan olehnya.

Berangkat dari keinginan pihak jurusan yang melihat potensi dalam bidang ini, Doni Nathaniel Pranama (Binusian 2014) diundang untuk menghadiri sebuah diskusi tertutup, di mana ide untuk memunculkan sebuah komunitas yang menjadi wadah para hacker terbentuk. Setelah diskusi lebih lanjut, perekrutan tim pengurus inti, dan berlusin-lusin rapat keorganisasian, akhirnya CSC Binus resmi diluncurkan kepada publik pada hari Senin, 15 April 2013 kemarin.

Acara dimulai dengan kata sambutan dari Bapak Fredy Purnomo selaku Dekan jurusan School of Computer Science. Menyusul setelahnya kata sambutan dari Doni, acting chairman CSC, dan Bapak Andreas Chang selaku Wakil Rektor 3 Binus University, juga peresmian yang disimbolkan dengan pemotongan pita dan penyematan pin kepada pengurus organisasi, sebelum pembawa acara memberikan panggung kepada salah satu dari dua tamu istimewa yang meluangkan waktu untuk berbagi pada acara launching tersebut.

Perwakilan dari Mabes Polri, Bpk Jefri Dian Juniarta SH., SK, kemudian memberikan informasi tentang bagaimana wabah kejahatan cyber di dunia–Indonesia, terutama–tengah berkembang. Beliau menekankan bahwa ada banyak sekali cara yang bisa ditempuh oleh para hacker yang tidak baik untuk merugikan orang lain. Ternyata, selain cara-cara konvensional yang diketahui orang awam, seperti pembajakan jaringan secara terang-terangan, atau penyadapan penuh komplikasi, manusia juga seringkali tidak sadar bahwa mereka sudah membagikan informasi-informasi penting melalui akun media sosial mereka, seperti Facebook, Twitter, dan Foursquare.

Menyusul setelahnya adalah tamu kedua yang diundang berbicara, yakni perwakilan dari EC Council, Bapak IGN Mantra.

EC Council itu sendiri adalah sebuah lembaga sertifikasi dari Amerika Serikat yang terbentuk pada tahun 2001 setelah kejadian 9/11 yang sempat menjadi sorotan seluruh dunia. Lembaga ini menekankan kepada betapa pentingnya menyongsong era baru dalam dunia informasi, di mana para pemeran di dalamnya harus bisa melawan para ‘hacker’ yang berniat buruk dengan menyerang mereka, baik melalui jaringan maupun melalui cara-cara lainnya.

Bapak IGN Mantra juga menjelaskan mengenai betapa pentingnya membatasi diri. Boleh saja kita menekuni dunia hacking, namun pada dasarnya, ketika kita bermain dengan informasi, kita juga berinteraksi dengan suatu entitas yang sangat berbahaya. Jika informasi-informasi ini disalahgunakan, ada kemungkinan seseorang atau sebuah pihak bisa dirugikan dengan sangat fatal.

Apalagi, beliau menekankan, informasi di era ini sudah menjadi begitu mudah untuk ditemukan melalui search engine di internet seperti Google dan Bing. Bahkan teknik hacking yang dulunya sempat menjadi sebuah topik tidak terjamah bagi masyarakat, kini bisa diakses dalam bentuk video tutorial di Youtube, dan artikel-artikel dalam buku, baik elektronik maupun cetak.

Cyber Security Community, sebagai sebuah organisasi baru yang dibentuk untuk menanggulangi hal-hal yang tidak diinginkan ini, memiliki visi yang sangat besar untuk mengarahkan, membina, dan menjadi wadah bagi para mahasiswa Binus University yang tertarik mendalami ilmu hacking agar tidak keluar dari jalan yang seharusnya.

Harapannya, dengan mengikuti komunitas ini, mahasiswa dapat diajak untuk mendalami teknik hacking untuk defense, bukannya untuk kejahatan.

Acara launching kemudian dilanjutkan dengan penjelasan mendetail mengenai CSC Binus itu sendiri. Organisasi yang baru dibentuk ini menawarkan berbagai macam kegiatan yang beragam, seperti membuka kelas reguler dan kelas sharing untuk mengakomodasi mahasiswa yang ingin belajar dan berbagi ilmu, menggelar dan memberikan informasi tentang lomba-lomba seputar dunia hacking, dan mengadakan seminar, training, dan workshop untuk para anggotanya.

Untuk proses registrasi sendiri, mahasiswa yang tertarik mendaftar dapat mengunjungi stand registrasi CSC Binus yang terletak di belakang outlet redlite di kampus Anggrek. Stand registrasi ini dibuka setiap harinya dari tanggal 16-23 April 2013 dari jam 09.00 sampai jam 17.00.

Akhirnya, acara ditutup dengan penyerahan plakat penghargaan dari pihak Binus University kepada para pembicara. Antusiasme yang dipupuk oleh Doni dan teman-teman satu organisasinya terbukti dapat mengajak seratus lima puluh pendaftar untuk mengikuti acara launching dari awal sampai akhir tanpa ada kendala.

Para peserta yang hadir diharapkan mendapatkan sesuatu dari acara launching ini. Apakah itu keinginan untuk belajar lebih, ataupun hanya sekedar kewaspadaan, yang paling penting para peserta bisa menjadikan materi dalam launching CSC Binus ini sesuatu yang bermanfaat. Karena seperti diungkapkan oleh Bapak IGN Mantra dari EC Council yang sangat benar adanya, Cyber Security adalah milik semua orang.

(Rheza Aditya – TI 2010)

Bersama ini, kami mengundang untuk mengikuti acara Grand Launching Puzzle Kingdom, game online ketiga dari PT. Qeon Interactive, yang disertai dengan Penganugerahan Rekor terbaru MURI 2013 untuk Peluncuran Game Online Secara Serentak di Kota Terbanyak.

Puzzle Kingdom adalah web based online game yang menggabungkan genre “puzzle” dan “strategy”, serta dapat dimainkan melalui perangkat multiplatform, seperti Android Tablet (smartphone) ataupun Client Application / Website Browser (komputer).

Adapun acara tersebut akan diselenggarakan pada:

Hari/Tanggal : Senin, 22 April 2013 Pukul 10.00 – selesai

Tempat : Lantai 4 Auditorium Kampus Anggrek, Universitas Bina Nusantara
Jl. Kebon Jeruk Raya No.27, Kebon Jeruk, Jakarta Barat 11530

Untuk mengikuti event ini, silahkan melakukan pendaftaran secara online pada http://socs.binus.ac.id/grand-launching-puzzle-kingdom/registration/ paling lambat hari Jumat, 19 April 2013

Setelah selesai melakukan proses registrasi dimohon untuk verifikasi account, kemudian login untuk melakukan edit profile.

Dengan mengikuti event ini akan mendapatkan :

• Kesempatan untuk memenangkan Lucky Draw PC Tablet
• Makan Siang (all you can eat)
• Sharing knowledge dari Game Expert
• Khusus Binusian (e-certificate)

AGENDA ACARA

1. Penandatangan Perjanjian Kerjasama antara GAT (Game Application & Technology) Universitas Bina Nusantara dengan PT. Qeon Interactive.
2. Presentasi dan Peresmian game online Puzzle Kingdom untuk wilayah Indonesia.
3. Penyerahan Piagam MURI oleh Bapak Jaya Suprana untuk PT. Qeon Interactive dengan tema “Peluncuran Game Online Secara Serentak di Kota Terbanyak”.
4. Talkshow “Karir di Industri Game Online” oleh Mr. Sean Kim, Business Adviser PT. Qeon Interactive dan Bapak Fredy Purnomo, Head of School of Computer Science Universitas Bina Nusantara.