Memahami h-index

“h-index” adalah salah satu metrik yang sering dipakai untuk mengukur kualitas seorang peneliti. Metode ini  diusulkan oleh Jorge E. Hirsch, seorang ahli fisika di Universitas California San Diego untuk mengukur kualitas peneliti. Huruf “h” pada “h-index” berasal dari nama Hirsch. Lazimnya seorang peneliti mengklaim produktifitas dan kontribusinya dalam hal publikasi lewat 2 hal : banyaknya tulisan yang dihasilkan, dan berapa banyak tulisan itu dijadikan acuan/referensi oleh peneliti lain. Semakin banyak tulisan seseorang, berarti dia semakin tinggi produktifitasnya. Semakin banyak tulisan seseorang dirujuk oleh peneliti lain, berarti semakin besar impact/pengaruh penelitian tersebut bagi peneliti lain. H-index menggabungkan kedua informasi tersebut dalam 1 angka, yang menunjukkan jumlah publikasi seseorang, dimana frekuensi sitasinya sama atau lebih dari angka tersebut. Berikut adalah 3 contoh kasus.

1. Misalnya, seorang peneliti/perekayasa memiliki 5 paper, yang dijadikan rujukan (citation) oleh peneliti lain sebagai berikut:
   paper I : disitasi 50 kali
   paper II : disitasi 5 kali
   paper III : disitasi 3 kali
   paper IV : disitasi 2 kali
   paper V: tidak pernah disitasi peneliti lain.
   Dengan demikian, peneliti tersebut memiliki 3 paper yang dijadikan sitasi peneliti lain, setidaknya 3x. Yaitu paper I, II dan III. Maka h-indeks peneliti tersebut : 3.
2. Contoh kedua : seorang peneliti memiliki tulisan 100 paper, tapi tidak ada satupun yang dijadikan acuan peneliti yang lain. h-index nya berarti 0.
3. Peneliti terkenal seperti Anil K. Jain (bidang biometrics, pattern recognition), h-indeksnya 115 dari total 619 paper. Berarti, dari 619 paper beliau, ada 115 paper yang memiliki frekuensi sitasi (dijadikan rujukan peneliti lain) sebanyak minimal 115 kali.

Untuk mengetahui h-index seseorang, bisa lewat https://www.scopus.com/ untuk paper yang terindeks scopus, atau https://scholar.google.com/citations untuk yang diindeks di google scholar. Ristek Dikti memakai h-index untuk pengajuan research grant. Peneliti diperbolehkan menjadi ketua di dua skema penelitian apabila sudah memiliki h-index google scholar minimal 2. Jika kurang dari 2, hanya diperbolehkan menjadi ketua satu skema penelitian saja. Walaupun demikian, h-index memiliki beberapa kelemahan. Misalnya rentan terhadap self-citation (penulis memasukkan papernya sendiri ke salah satu referensi, dengan tujuan mendongkrak frekuensi sitasi terhadap tulisan lamanya). Untuk memahami lebih lanjut, dapat mengacu ke tulisan antara lain : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2613214/

Iklan

Proses Bisnis Penerbitan KTP Elektronik

Sumber artikel :  http://ptik.bppt.go.id/berita-ptik/66-bisnis-proses-penerbitan-ktp-elektronik

KTP Elektronik atau KTP-el merupakan program pemerintah yang didukung oleh Kementrian Dalam Negeri, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT), dan berbagai instansi pemerintah yang lain untuk merealisasikan amanat Undang-Undang. Yang menjadi dasar hukumnya adalah Undang-Undang Administrasi Kependudukan No. 23 Tahun 2006 Pasal 64 Ayat 3 yang menyatakan bahwa “Dalam KTP sebagaimana dimaksud pada ayat (1) disediakan ruang untuk memuat kode keamanan dan rekaman elektronik pencatatan Peristiwa Penting”.

Tujuan penerapan KTP elektronik adalah untuk mewujudkan dokumen identitas penduduk yang tunggal dan absah melalui proses identifikasi ketunggalan biometrik secara terpusat (nasional), dan penyimpanan dan pengamanan data dengan menggunakan chip. Manfaat yang diperoleh dari penerapan KTP-el adalah

1. Tertib administrasi kependudukan
2. Menjamin ketunggalan dan keabsahan identitas penduduk
3. Mendukung keberhasilan pemilu dan pemilukada (penyusunan DP4)
4. Meningkatkan efektifitas layanan publik
5. Meningkatkan keamanan negara

Dalam pelaksanaannya, banyak masyarakat yang mengalami kendala dalam memperoleh KTP elektronik tersebut. Adakalanya masyarakat menunggu lebih dari 1 bulan untuk memperoleh KTP-elektroniknya, bahkan ada pula yang lebih dari 1 tahun, walaupun ada juga yang dapat memperolehnya dalam hitungan hari. Mengingat pentingnya KTP elektronik bagi penduduk sebagai syarat mengakses pelayanan publik, dalam rapat terbatas penataan administrasi kependudukan 4 April 2018 yang lalu, Kepala Negara menginstruksikan jajaran terkait untuk melakukan percepatan pelayanan KTP elektronik sehingga semua warga negara mendapatkan pelayanan yang cepat dan memiliki akses terhadap layanan publik lainnya.

Ada dua hal yang dibahas dalam tulisan ini.

• Pertama adalah bagaimana sebenarnya proses bisnis penerbitan KTP elektronik ? Apakah bedanya dengan KTP lama ?
• Kedua, mengapa proses penerbitan KTP elektronik tidak bisa langsung jadi di tempat layanan kependudukan sebagaimana KTP di masa lalu ? Berapa waktu yang diperlukan dan bagaimana menghitung waktu yang diperlukan untuk menerbitkan KTP-el seorang penduduk ?

Penerbitan KTP elektronik memiliki proses bisnis yang berbeda dengan KTP sebelumnya, karena ada proses penunggalan NIK penduduk. Proses penunggalan ini tidak dilakukan di lokasi layanan administrasi kependudukan, melainkan di Data Center Kementrian Dalam Negeri. Sehingga wajar kalau masyarakat tidak mengetahui apa yang terjadi setelah mereka mengikuti perekaman sidik jari, iris mata dan wajah, mengapa mereka tidak dapat menerima KTP-elektroniknya langsung pada saat perekaman, melainkan harus menunggu panggilan.

Gambar 1      Proses bisnis penerbitan KTP elektronik dari perekaman hingga personalisasi dan penyampaian ke penduduk

Proses bisnis penerbitan KTP elektronik secara sederhana (low level granularity) ditampilkan pada Gambar 1, mulai dari perekaman KTP elektronik hingga pada tahap penerbitannya. Penjelasan masing-masing tahapan adalah sebagai berikut:

1. Pertama-tama penduduk datang ke tempat pelayanan di kantor kecamatan/kelurahan dengan membawa surat panggilan, kemudian melakukan verifikasi datanya dengan data penduduk yang dimiliki oleh Dukcapil. Selanjutnya dilakukan perekaman data biometrik yang meliputi 10 sidik jari, 2 iris mata dan wajah. Data yang direkam ini selanjutnya dikirimkan ke Data Center I yang berada di Jakarta, dan dilakukan “proses penunggalan” atau biasa disebut deduplikasi. Tujuan proses penunggalan adalah untuk memastikan identitas penduduk tadi tunggal atau tidak (misalnya pernah merekam sebelumnya).
2. Di Data Center (lokasi tidak disebutkan sesuai kaidah keamanan informasi) dilakukan proses penunggalan dengan memanfaatkan teknologi biometrik. Teknologi biometrik bertujuan mengenali identitas seseorang berdasarkan ciri khas fisik atau perilaku. Dalam implementasi KTP elektronik, data biometrik yang direkam dikategorikan ciri khas fisik, yaitu sidik jari, iris mata dan wajah. Dalam proses penunggalan tersebut, data biometrik penduduk dicocokkan dengan algoritma tertentu dengan seluruh data yang telah lebih dahulu tersimpan pada database biometrik nasional. Jika dalam proses pencocokan tersebut ternyata tidak ada satu pun yang cocok, berarti penduduk yang melakukan perekaman tersebut dinyatakan tunggal atau unik. Yaitu pertama kali melakukan perekaman KTP elektronik, sehingga baginya berhak diterbitkan KTP elektronik. Proses nomer 2 inilah yang membedakan KTP elektronik dengan KTP lama, dan dilakukan tidak di tempat layanan kependudukan di Kecamatan/Kelurahan, sehingga biasanya tidak diketahui oleh penduduk. Proses ini sangat penting karena menjadi kunci utama diperolehnya identitas penduduk yang tunggal (single identity number) sebagai basis layanan publik yang prima.
3. Selanjutnya bagi penduduk yang sudah dinyatakan tunggal dan siap cetak (Print Ready Record), dan blangko telah tersedia, akan dilakukan proses personalisasi. Dalam proses personalisasi tersebut, sidik jari telunjuk kanan dan sidik jari telunjuk kiri disimpan ke dalam chip KTP-el. Apabila kualitas perekaman sidik jari telunjuk kanan dan telunjuk kiri kurang baik untuk verifikasi sidik jari, maka sidik jari lain, yang memiliki kualitas lebih baik, yang akan disimpan di chip KTP-el untuk verifikasi sidik jari pemegang KTP-el. Informasi sidik jari mana yang direkam ini juga ikut disimpan di dalam chip. Selanjutnya kartu tersebut disampaikan kepada penduduk.

 

Bagaimanakah menghitung waktu yang diperlukan dalam proses penerbitan KTP elektronik ?

Waktu yang diperlukan dalam proses penerbitan tersebut secara sederhana dapat dihitung dengan menjumlahkan waktu yang diperlukan di 3 komponen : (i) tahap verifikasi data dan perekaman biometrik (ii) proses deduplikasi/penunggalan biometrik (iii) personalisasi.  Pada gambar 1 di atas, waktu yang diperlukan untuk masing-masing tahap dinotasikan sebagai t₁, t₂ dan t₃.

Komponen (i) dan (iii) dilakukan di Kecamatan dan Kabupaten/Kota. Sedangkan komponen (ii) berlangsung di Data Center Kementrian Dalam Negeri. Apabila proses perekaman dan verifikasi data (i) berjalan lancar, mungkin memerlukan waktu sekitar 15 menit (t₁=15 menit). Akan tetapi dalam proses perekaman biometrik, adakalanya tidak bisa sekali rekam langsung berhasil. Ketika sidik jari dipindai, ada indikator kualitas pada aplikasi perekaman yang menunjukkan layak tidaknya hasil pemindaian sidik jari tersebut. Jika ternyata hasil pemindaian tersebut tidak baik, proses pemindaian harus diulang, sesuai dengan Prosedur Operasional Standar (SOP). Hal ini yang kadang dapat menyebabkan proses perekaman berlangsung lebih lama. Sedangkan waktu yang diperlukan untuk (iii) personalisasi, mungkin bisa diselesaikan dalam waktu 10-15 menit (t₃ = 15 menit)

Tinggal komponen (ii), yaitu proses deduplikasi biometrik yang sangat tergantung pada state-of-the-art teknologi biometrik dan skala database biometrik penduduk di Data Center (disebut sebagai gallery), semakin besar database penduduk yang di gallery, semakin lama waktu yang diperlukan. Dengan jumlah setidaknya 172 juta record, maka proses deduplikasi 10 jari dan 2 iris mata akan makan waktu yang tidak sebentar, belum lagi kalau terdapat dua data biometrik dengan tingkat kemiripan yang cukup tinggi. Untuk memutuskan tunggal tidaknya diperlukan proses ajudikasi yang dilakukan manual, ahli akan memeriksa dan membandingkan data biometrik yang diperoleh untuk membuat keputusan akhir status ketunggalannya. Angka 172 juta record ini dalam pengetahuan penulis adalah nomer dua terbesar di dunia setelah program UID di India. Karena itu dalam penerbitan KTP elektronik, biasanya tidak bisa selesai dalam 1 hari karena walaupun t₁+t₃ mungkin bisa kurang dari 1 jam, tetapi ada waktu t₂ yang diperlukan oleh proses deduplikasi yang merupakan proses kunci dalam memperoleh identitas tunggal, yang tergantung pada state-of-the-art teknologi penunggalan dan skala gallery. Diperlukan pengukuran secara teknis untuk mengetahui berapa rata-rata waktu t₂ sebenarnya yang diperlukan dalam proses deduplikasi, sehingga bisa menjadi acuan dalam menetapkan batas waktu penerbitan KTP elektronik bagi penduduk.

Tanpa pengukuran teknis ini, dikhawatirkan penetapan batas waktu maksimal menjadi tidak realistis dan sulit diimplementasikan di lapangan. Jangan sampai batas waktu yang ditetapkan tidak dapat diimplementasikan, dan terpaksa harus mem-bypass proses deduplikasi yang berlangsung di Data Center. Karena kalau proses deduplikasi di-bypass (dilewati), proses perekaman hingga penerbitan mungkin bisa berlangsung kurang dari satu jam. Tetapi akibatnya ketunggalan identitas penduduk yang selama ini diperjuangkan akan menjadi sia-sia, karena proses penunggalan tersebut dihentikan.

Memahami kurva Receiver Operating Characteristics (ROC) dan Pengujian Biometrik KTP-elektronik di PTIK BPPT

Pada tulisan sebelumnya, telah dijelaskan dua tipe error biometrik : False Match (error tipe I) dan False Non Match (error tipe II). Kedua error tersebut berelasi trade-off.

Ketika threshold pemadanan diset rendah, semua upaya otentikasi akan diloloskan, termasuk impostor sekalipun. Sehingga nilai False Match Rate (FMR) tinggi, sedangkan False Non Match Rate (FNMR) nya rendah. Dalam aplikasi sekuriti, hal ini menyebabkan semua orang bisa lolos otentikasi, dan mengakses informasi yang sifatnya harus diamankan.

Sebaliknya, jika threshold diset sangat tinggi (misalnya saja infinite), maka nilai False Match akan minimal, sebaliknya nilai False Non Match akan maksimal. Sangat susah untuk lolos otentikasi, sehingga jika dipakai dalam aplikasi subsidi, orang yang berhak mendapatkan subsidi akan selalu tertolak dan kehilangan haknya.
Relasi antara FMR dan FNMR ini kalau diplot, akan diperoleh gambar seperti gambar berikut

Kurva ini disebut Receiver Operating Characteristics (ROC) curve. Dalam beberapa literatur, disebut sebagai Detection Error Tradeoff (DET) curve. Angka di atas sekedar ilustrasi untuk memudahkan memahami korelasi keduanya. Salah satu titik pada kurva tersebut berada pada saat nilai FMR sama dengan FNMR, yaitu 25%. Tingkat error seperti ini disebut Equal Error Rate (EER). Pada contoh ini EER pada threshold kedua adalah 25%.

Gambar di atas memperlihatkan kinerja suatu software biometrik, akan tetapi tingkat EER nya jauh lebih besar, yaitu 70%. Sistem biometrik seperti ini, kinerjanya akan lebih buruk dibandingkan kinerja software yang diulas sebelumnya. Walaupun threshold diset sedemikian hingga FMR sangat tinggi (90%), tingkat FNMR tidak bisa ditekan menjadi sangat rendah. Pada gambar tersebut, FNMR terendah sekitar 65%. Sebaliknya, ketika FMR ditekan (dengan mengubah nilai threshold pemadanan) agar menjadi sangat rendah, ternyata mentok di angka 60%, walaupun FNMR sudah maksimal. Hal ini menyebabkan software biometrik kedua sering gagal di lapangan, karena tingkat error tipe I maupun tipe II sangat tinggi.

Gambar di atas menggabungkan dua kurva sebelumnya. Software biometrik pertama (kurva merah) performanya lebih unggul dibandingkan software biometrik kedua. Upaya untuk memperbaiki kinerja algoritma biometrik bertujuan untuk meningkatkan akurasinya, sedemikian hingga yang awalnya seperti kurva biru bisa ditekan sedemikian hingga menjadi kurva merah. Tentu saja bukan hanya aspek akurasi, tapi juga faktor kecepatan menjadi aspek yang sangat penting. . Proses ini kadang makan waktu berpuluh tahun, untuk bisa menghasilkan algoritma terbaik di dunia, yang bisa dipakai pada data dengan skala besar. (Contoh perlunya waktu lama dalam riset komputasi misalnya : Fourier Transformation dikenalkan sekitar tahun 1800, tetapi baru bisa dipakai di dunia industri digital, setelah Fast Fourier Transformation atau FFT dikembangkan sekitar tahun 1960-an)

Nilai threshold yang dipakai dalam aplikasi biometrik berbeda-beda tergantung pada kebutuhannya.  Aplikasi di bidang forensik misalnya, cenderung menginginkan tingkat FNMR yang rendah walaupun agak mengorbankan nilai FMR. Sebaliknya, aplikasi sekuriti, demi keamanan, lebih menginginkan agar FMR rendah, walaupun agak mengorbankan tingkat FNMR.

Dalam pengujian KTP-el reader yang dilakukan di laboratorium biometrik Pusat Teknologi Informasi & Komunikasi BPPT,  sekitar 3 ribu data biometrik penduduk dipakai untuk mengukur tingkat FMR dan FNMR. Kami memakai 3 ribu records, sehingga dilakukan 9 juta matching. Kemudian karena ada dua jari : kiri dan kanan, untuk satu skenario akan dilakukan 9 juta x 2 = 18 juta matching. Total ada dua skenario dalam pengujian memakai data 3 ribu, sehingga total jumlah pemadanan pada saat menguji satu device adalah 36 juta matching. Dari data yang diperleh, kemudian diplot kurva ROC seperti pada gambar di atas. Kemudian sesuai dengan peraturan menteri dalam negeri no.34 tahun 2014, dilakukan pengukuran tingkat error. Syarat lolos uji adalah ketika FMR 0.01%, maka FNMR maksimum adalah 3%. Hingga saat ini, lab. biometrik (Pusat Teknologi Informasi & Komunikasi BPPT) bersama lab. smart card (Pusat Teknologi Elektronika BPPT)  telah melakukan pengujian perangkat pembaca KTP-el, dan diantaranya melakukan pengukuran  error terhadap sekitar 20 perangkat uji (disebut dengan DUT yang merupakan singkatan dari Device Under Test) yang dikembangkan oleh industri dalam negeri.