Bahan bacaan Filsafat Ilmu

Alhamdulillah kuliah filsafat ilmu semester ini baru beres. Kuliah ini cukup menarik, awalnya rada puyeng tapi cukup memberikan pandangan tentang cara berpikir kritis dari para pemikir ulung. Berikut ini beberapa link bahan bacaan dari kuliah filsafat ilmu ini:

Yang pertama tentang cara berpikir induktif, dan apa saja permasalahannya:

https://en.wikipedia.org/wiki/Problem_of_induction

Kemudian tentang Karl Popper, salah satu tokoh pencetus filsafat ilmu

https://en.wikipedia.org/wiki/Karl_Popper

https://www.sfu.ca/~swartz/popper.htm

https://plato.stanford.edu/entries/popper/

Tulisan tentang kritik terhadap metode filsafat ilmunya popper:

https://www.researchgate.net/publication/240547732_A_Critique_of_Popper’s_Views_on_Scientific_Method

Tulisan tentang apa itu Pseudo science

https://plato.stanford.edu/entries/pseudo-science/

Demarkasi adalah prinsip yang digunakan popper untuk membedakan science dan pseudoscience:

https://en.wikipedia.org/wiki/Demarcation_problem

Apa itu psikoanalisis? apakah psikoanalisis termasuk science?

https://rephip.unr.edu.ar/bitstream/handle/2133/7539/69_02_vida.pdf?sequence=4&isAllowed=y

https://en.wikipedia.org/wiki/The_Foundations_of_Psychoanalysis

Tentang proyek Google Flu Trends, apakah pseudoscience?

https://time.com/23782/google-flu-trends-big-data-problems/

Kritik tentang marx apakah marxism pseudoscience?

https://en.wikipedia.org/wiki/Criticism_of_Marxism

Tulisan tentang abiogenesis, yaitu teori tentang awal mula kehidupan, apakah pseudoscience?

https://en.wikipedia.org/wiki/Abiogenesis

https://www.quora.com/What-is-the-evidence-that-abiogenesis-is-possible

https://en.wikipedia.org/wiki/Talk%3ABiogenesis

https://ib.bioninja.com.au/standard-level/topic-1-cell-biology/15-the-origin-of-cells/biogenesis.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Biogenesis

https://en.wikipedia.org/wiki/Spontaneous_generation

Prinsip genetika Mendell apakah science?

https://id.wikipedia.org/wiki/Hukum_Pewarisan_Mendel

Pandangan tentang Astrology, apakah pseudoscience?

http://freethinkingblog.blogspot.com/2008/03/is-astrology-science.html

Semoga Bermanfaat!

Self-Supervised-Doersch-Paper review

Paper Title: Multi-task Self-Supervised Visual Learning

Authors: Carl Doersch, Andrew Zisserman

Venue: 2017 IEEE International Conference on Computer Vision

URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8237488

Problem:Bagaimana melakukan kombinasi dari beberapa self-supervised task berbeda untuk melakukan training pada sebuah representasi visual? 

Apakah kombinasi tersebut menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan training pada satu task?

Contribution:

1. Melakukan implementasi 4 self-supervision task (Relative Positin, Colorization, esemplar task, dan motion segmentation) dan membandingkan performanya dengan 3 jenis pengukuran

2. Melakukan kombinasi taskt untuk training dan menguji performanya

3. Mencari cara mengatasi konflik yang timbul ketika melakukan kombinasi naive dari self-supervision task. 

Method/solution:

1. Membangun arsitektur multi-task network (naive) dengan sebuah common trunk dan  sebuah head (extra layer) pada setiap task. Arsitektur ini menggunakan Resnet-101 v2 pada TensorFlow-Slim. 

2. Menambahkan ekstensi lasso untuk memisahkan feature.

3.Melakukan Harmonisasi input jaringan dengan mengganti preprocessing pada task relative position dengan preprocessing yang sama dengan colorization. 

4. Melakukan distribusi training pada beberapa mesin. Setiap mesin melakukan training pada sebuah task.

5. Gradient dari setiap task disinkronisasi dan dirata2kan dengan RMSProp optimizer.

6. Training dilakukan pada 64 GPU secara paralel dan menyimpan checkpoint setap 2,4K GPU (NVIDIA K40) jam. 

7. Tiga  evaluasi task yang digunakan: klasifikasi gambar, deteksi kategori objek, dan pixel-wise depth prediction. 

Main result:

1. Dibandingkan penelitian sebelumnya, performansi hasil pengujian lebih baik, dikarenakan adanyadepth tapmbanan dari ResNet dan tambahan waktu training. 

2. ImageNet-trained untuk Faster RCNN juga menghasilkan performa lebih baik yaitu 74,2 dibanding 69,9 pada penelitian sebelumnya, karena tambapan augmentasi multi-scale.

3. Pada metoda pre-training self-supervised, relative position dan colorization menghasilkan performa terbaik.

4. Relative position menghasilkan performa lebih baik dibandingkan PASCAL dan NYU

5. Colorization menghasilkan lebih paik dibandingkan ImageNet-frozen.

6. Relative position menghasilkan performa sebanding dengan ImageNet pre-training pada depth prediction, serta hanya menghasilkan gap 7,5% mAP dari PASCAL. 

7. Gap terbesar ada pada ImageNet Evaluation.

8. Exemplar Training memiliki performa yang lebih jelek dibandingkan penelitian PASCAL dan NYU

9. Motion segmentation menghasilkan performa yang lebih jelek dibandingkan ImageNet

10. Harmonisasi dan lasso weighting hanya memberikan efek minimal terhadap performa

11. Kombinasi self-supervised task membuat training lebih cepat. 

Limitation:

  1. Augmentasi hanya digunakan pada exemplar training saja tidak pada semua task.
  2. Self-supervised task yang diuji terbatas
  3. Tidak melakukan pengujian weighting dinamis untuk optimasi task
  4. Tidak melakukan pengujian pada deep network seperti VGG-16

GAN pada Deep Learning – Shams

Hari ini saya baca paper dengan judul Why are Generative Adversarial Networks vital for Deep Learning Networks? A case study on Covid-19 chest X-ray Image karya Shams et.al.

Pada penelitian ini Shams mencoba menggunakan gambar X-Ray dada pasien dengan Deep Learning untuk mendeteksi Covid-19. Namun Deep Learning membutuhkan dataset yang besar, sementara hanya tersedia gambar X-Ray yang terbatas. Untuk itu dia menggunakan Generative Adverasrial Network untuk mengggenerate dataset pada pre-processing. Menurut Shams, kombinasi GAN-DNN ini sanggup mendeteksi covid dengan loss function yang minimum. Untuk optimasi digunakan Stochastic gradient descent (SGD) dad Improved Adam (IAdam) pada saat training.

GAN adalah jaringan yang biasanya digunakan untuk augmentasi data untuk memperkirakan model generative dengan proses adversarial. Model yang ditraining akan digenerate secara simultan dengan menangkap distribusi data dan model diskriminatif untuk memperkirakan probabilitas data training. 

GAN adalah metode untuk melakukan training model generative. Framework GAN terdiri dari 2 jaringan: model generatif G yang menangkap distribusi data dan sebuah model diskriminatif D yang membedakan antara sampel yang diambil dari G dan gambar dari data training. 

Tipe augmentasi data lainnya berbasis GAN adalah deep convolutional GAN oleh Radford et.al untuk unsupervised learning. Makhzani et.al mengajukan adverasrial auto-encoder (AAE). Information maximizing GAN (InfoGAN) diteliti oleh Chen et.al

Stochastic Gradient Decent (SGD) optimizer digunakan untuk memiminalkan waktu komputasi per iterasi, sebuah langkah adaptif untuk memprediksi detail penting dari gambar X-Ray COVID berbasis ukuran daerah kemiripan dari konten gambar dan model transformasi yang diteliti oleh Klein et.al. menggunakan jaringan RelU. 

Improved Adam Optimizer

Bock et.al mengajukan sistem ini berbasis ukuran langkah adaptove dengan mengubah weights dan momentum untuk mendapatkan konvergensi dari jaringan neural.

Untuk membangun model GAN, diperlukan struktur jaringan, termasuk layer dari unit generator dan unit diskriminator. Kemudian tentukan nilai hyper parameter untuk training seperti epoch, iterasi, ukuran batch dan learning rate.  Selanjutnnya generator dan model diskrimantor melakukan konstruksi weight awal secara random. 

Hasil pengujian didapatkan GAN efektif untuk menghasilkan model generativ. Kalau kita tidak memiliki cukup data, GAN dapat digunakan untuk melakukan generate data dibandingkan augmentasi data. 

referensi:

Shams, M. Y., O. M. Elzeki, Mohamed Abd Elfattah, T. Medhat, and Aboul Ella Hassanien. “Why Are Generative Adversarial Networks Vital for Deep Neural Networks? A Case Study on COVID-19 Chest X-Ray Images.” In Big Data Analytics and Artificial Intelligence Against COVID-19: Innovation Vision and Approach, pp. 147-162. Springer, Cham, 2020.

 

PhD Survival Guide

Hari ini dapat tugas  membuat tulisan kiat-kiat terkait “How to survive Phd/graduate work. Sumbernya bebas dari internet maupun buku. Setelah googling ternyata ada banyak buku dan tulisan tentang tema ini. Saya coba catat dulu disini beberapa sumbernya:

Buku:

Artikel:

Blog:

Semoga Bermanfaat!

 

Akreditasi Internasional

Prodi kami diminta kampus untuk mengajukan akreditasi internasional. Namun ternyata ada banyak jenis lembaga yang menyediakan akreditasi internasional. Saya diminta untuk mengajukan akreditasi internasional mana yang akan diajukan. Jadilah saya coba baca2 tentang berbagai akreditasi internasional. Berikut ini beberapa lembaga Akreditasi yang diakui dalam persetujuan Internasion

  1. Extemal Quality Assurance results (EQAR)

The European Quality Assurance Register for Higher Education

2.  Council for Higher Educatian Accreditation {CHEA)

https://www.chea.org/

3.U.S. Department of Education (USDE)

4. Washington accord

https://en.wikipedia.org/wiki/Washington_Accord

5. World Federation for Medical Education (WFME)

https://wfme.org/accreditation/

6.Sydney Accord

https://www.ieagreements.org/accords/sydney/signatories/

7.Dublin Accord

https://www.ieagreements.org/accords/dublin/signatories/

8.Seoul Accord

https://www.seoulaccord.org/signatories.php

9.Canberra Accord

http://canberraaccord.org/

10. Asia Pacific Quality Register (APQR)

https://www.apqr.co/

Semoga Bermanfaat!

PhD Survival Guide – Karpathy

Seringkali kita mendengar cerita bahwa kuliah S3 itu berat dan bikin stress. Tentunya karena ada tuntutan harus menemukan sesuatu yang baru (novelty). Saya baru baca blog Andrej Karpathy – A survival Guide to a PhD. Disana dia cerita tentang pengalaman dia menyelesaikan studi PhD. Tulisannya bagus dan detail dari tahap awal alasan kuliah phd, mencari promotor, menentukan topik riset, menulis paper, ikut conference dst. Selain itu juga bahasanya cukup simpel, dan mudah dimengerti. Andrej ini PhD nya di bidang computer science, machine learning dan computer vision. Namun menurut saya, tulisannya ini cukup bisa bermanfaat juga buat yang studinya di bidang lain. Buat yang lagi galau pengen S3 atau, lagi S3 dan ngerasa stuck, silahkan dibaca tulisan Andrej, siapa tau dapat pencerahan

http://karpathy.github.io/2016/09/07/phd/

Beberapa link menarik dari tulisan andrej

  • Thread Quora tentang milih kerja atau lanjut PhD

https://www.quora.com/I-got-a-job-offer-from-Google-Facebook-and-Microsoft-and-I-also-got-accepted-into-the-Ph-D-in-Computer-Science-programs-at-MIT-Stanford-and-Berkeley-What-factors-should-I-consider-while-making-a-choice-between-the

  • Melihat visualisasi tema2 penelitian

http://paperscape.org/

  • Transkrip Pidato Richard Hamming tentang riset

https://www.cs.virginia.edu/~robins/YouAndYourResearch.html

  • Contoh beberapa paper dengan gaya penulisan yang berbeda

Tulisan razavian

https://arxiv.org/abs/1403.6382 

Papernya Alyosha efros

https://people.eecs.berkeley.edu/~efros/#pubs

Klik untuk mengakses datasets_cvpr11.pdf

Tips dari Jennifer Widom tentang menulis technical paper

https://cs.stanford.edu/people/widom/paper-writing.html

Semoga Bermanfaat!

Karl Popper – The Problem of Demarcation

Saya lagi baca buku Karl Popper – the logic of scientific discovery. Berikut ini adalah beberapa catatan dari buku tersebut:

  1. Problem of Demarcation: adalah bagaimana untuk membedakan science dengan metafisika, science dengan non-science dan science dengan pseudoscience
  2. Banyak Filsuf yang beranggapan permasalahan demarkasi bisa diselesaikan dengan induksi
  3. Kaum positivist lama beranggapan bahwa science itu harus bisa diindera, seperti bisa dilihat, dirasakan, dll
  4. Menurut Popper definisi kaum positivist ini tidak hanya meniadakan metafisika, tapi juga science
  5. Menurut Popper kriteria Wittgenstein tentang kebermaknaan menolak hukum alam sebagai tidak berarti.
  6. Menurut Schlick masalah induksi terdiri dari mencari pembenaran logis dari sebuah pernyataan universal tentang realitas. Menurut Hume justifikasi logis itu tidak ada dan tidak mungkin ada, karena pernyataannya keliru
  7. Popper menolak pendapat para pengikut positivism yang menganggap metafisika tidak boleh ada pada ilmu science, karena menurut popper penemuan ilmiah tidak mungkin ada tanpa keyakinan terhadap ide-ide spekulatif. Padahal keyakinan tersebut adalah metafisika
  8. Kaum positivist mengasumsikan pengalaman sebagai sumber kebenaran, dan melakukan verifikasi satu persatu. Menurut Popper, kebenaran seperti ini tidak ada, karena induksi itu tidak valid
  9. Tiga persyaratan sistem teori empiris:
    1. sintetis: dapat terjadi
    2. Kriteria demarkasi
    3. dibedakan sebagai salah satu yang mewakili pengalaman kita: kemudian diuji dan lolos dari pengujian dengan menggunakan metoda deduksi
  10. Pengalaman muncul sebagai metode yang berbeda dimana satu sistem teoritis dapat dibedakan dari yang lain
  11. Teori yang disimpulkan dari pernyataan tunggal yang diverifikasi oleh pengalaman secara logis tidak dapat diterima.
  12. Menurut Popper, teori tidak dapat dilakukan verifikasi secara empiris
  13. Sesuatu itu disebut scientifik bila dia dapat diuji dengan pengalaman tidak dengan cara verifikasi tapi falsifikasi
  14. Jadi kriteria demarkasi adalah sistem itu dapat difalsifikasi. Jadi sistem yang ilmiah harus dapat disangkal oleh pengalaman
  15. Pendapat ini karena adanya asimetri antara verifikasi dan falsifikasi. Maksudnya dengan metode deduksi dari sebuah pernyataan singular kita dapat melakukan falsifikasi pernyataan universal. Namun tidak bisa sebaliknya
  16. Beberapa contoh yang tidak dapat difalsifikasi:
    1. Psikoanalisis Freud: Pengikut Freud akan mengatakan bahwa para penentang teori ini tidak mau menerima ajaran psikoanalisis, karena dikuasai oleh resistensi tidak sadar
    2. Bumi Datar: pengikut pandangan bumi datar akan mengatakan bahwa penentang teori ini tidak mau menerima teori ini karena sudah terjebak oleh konspirasi NASA
    3. System Security: Kami sudah mengembangkan sistem keamanan yang handal untuk melindungi sistem internet banking. Namun bank tersebut sama sekali tidak mau diuji oleh pihak luar
    4. Software Performance: kami sudah mengembangkan software ini dengan performansi tinggi sesuai kebutuhan. Namun pengembang tidak mendefinisikan ukuran performansi
  17. Contoh yang dapat di falsifikasi
    1. Machine Learning: Sistem machine learning yang dikembangkan dengan algoritma SVM ini efektif untuk melakukan analisa sentimen, komentar pelanggan berbahasa indonesia di Twitter. Dapat difalsifikasi dengan menguji sistem tersebut dengan berbagai komentar pelanggan di twitter
    2. Capacity Planning: Kami sudah merencanakan kapasitas sistem sesuai dengan prediksi kebutuhan satu tahun ke depan. Dapat difalsifikasi dengan load testing
    3. System Security: kami sudah mengembangkan sistem keamanan yang handal untuk melindungi sistem internet banking ini. Dapat difalsifikasi dengan penetration test
  18. Dapat difalsifikasi adalah ciri empiris dari suatu sistem pernyataan yang menunjukkan kemampuan menghadapi ujian ketat berupa penyangkalan.
  19. Sistem dapat difalsifikasi bila
    1. sistem tersebut dapat direka ulang
    2. Hipotesis empiris tingkat rendah yang menghasilkan efek yang sama diusulkan dan dikuatkan
    3. Hipotesis dapat dipalsukan secara empiris, dalam kepastian hubungan logis dengan pernyataan dasar

Semoga Bermanfaat!

Menyusun Kurikulum Teknik Komputer

Semester ini prodi kami alhamdulillah telah berhasil menyelesaikan proses penyusunan kurikulum baru. Proses penyusunan ini lumayan panjang ada sekitar setahun. Saya coba share sedikit proses penyusunannya.

  1. Referensi/acuan: pertama yang kami lakukan adalah mencari referensi kurikulum yang bisa dijadikan rujukan.
    1. Waktu itu tim memutuskan menggunakan rujukan dari ACM Computing Curricula 2016 dan Buku kurikulum Aptikom berbasis KKNI dan OBE . 2 kitab itu jadi panduan utama untuk menentukan struktur mata kuliah konten dll.
    2. Selain itu referensi utama lainnya adalah buku penyusunan kurikulum telkom university 2020.
    3. Gak lupa juga acuan aturan penting seperti Permen 3/2020 tentang SN-DIKTI, panduan merdeka belajar , peta okupasi nasional bidang TIK
  2. Evaluasi Kurikulum: langkah berikutnya adalah evaluasi kurikulum. Step ini adalah melakukan evaluasi kurikulum lama.
    1. Caranya melakukan tracer study, waktu itu kampus mengundang para alumni dan pengguna lulusan untuk minta masukan tentang kurikulum.
    2. Setelah itu dilakukan analisa swot, penentuan profil lulusan, penentuan kompetensi lulusan
    3. Penentuan bahan kajian, ini merujuk ke taksonomi bloom dan ACM
    4. kedalaman keluasan, ini nanti ngaruh ke jumlah SKS
    5. pembentukan mata kuliah
    6. penyusunan struktur kurikulum: susunan MK di semester 1-6
    7. penyusunan rps
    8. Ekuivalensi mata kuliah:
    9. penyusunan buku kurikulum
    10. penyusunan SKPI
    11. skema implementasi
  3. Review kurikulum: waktu itu kami mengundang asesor ban-pt
  4. Sosialisasi kurikulum ke Dosen dan Mahasiswa

Lumayan panjang proses penyusunan kurikulum ini. Setiap tahapan banyak printilannya lagi sebenarnya. Struktur kurikulum bisa dilihat di web prodi berikut https://dce.telkomuniversity.ac.id/id/kurikulum/ . Ini pertama kalinya saya terlibat tim kurikulum. Tapi lumayan seru, banyak dapat ilmu baru. Apalagi kurikulum 2020 ini banyak hal yang musti dipertimbangkan seperti merdeka belajar, KKNI, OBE serta kebijakan vokasi.

Semoga Bermanfaat!

Sistem Deteksi Objek dan Warna dengan Tensorflow

Mahasiswa bimbingan saya baru selesai sidang proyek akhir, dia membangun sistem deteksi objek dan warna dengan tensorflow. Jadi sistem ini dapat digunakan untuk membantu orang yang buta warna, untuk membedakan objek dan warnanya.

Jadi sistemnya terdiri dari raspberry, kamera, speaker dan laptop. Kamera webcam akan mendeteksi benda, kemudian diproses dengan Tensorflow pada raspberry, kemudian hasil pengenalannya berupa output suara. Ada process training juga dengan dataset SSD_Mobilenet. Selamat untuk I Putu Ari Susila. Video demo alatnya bisa dilihat pada link berikut:

Sharing pengalaman mengikuti Serdos

Alhamdulillah tahun ini saya diminta SDM untuk mengikuti serdos. Tahapan pertama adalah ngisi profil di web nya sister. Ada banyak banget data yang harus diisi di web sister ini, diantaranya:

  1. data pribadi, alamat, data keluarga, data kepegawaian, data inpassing, jfa, pangkat, penempatan
  2. Kualifikasi seperti riwayat pendidikan, diklat dan riwayat pekerjaan
  3. Kompetensi seperti sertifikasi dan tes
  4. Riwayat Pelaksanaan pendidikan, data pengajaran, bimbingan mahasiswa, pengujian mahasiswa, bahan ajar, detasering, orasi ilmiah, pembimbing dosen dan data tambahan
  5. Riwayat Pelaksanaan penelitian; kegiatan penelitian, publikasi karya, paten/hki
  6. Riwayat pelaksanaan pengabdian masyarakat, pembicara dan jabatan struktural
  7. Penunjang: menjadi anggota profesi, pengelola jurnal, penghargaan, visiting scientist dan penunjang lainnya
  8. Reward: Beasiswa, kesejahteraan dan tunjangan

Isi selengkap mungkin, beserta buktinya, misalnya scan SK, paper klo publikasi, surat tugas dll. Untuk tahap awal ini katanya yang paling penitng ada Data kepangkatan, SK inpassing, SK dostap, JFA, kepangkatan. Setelah itu ada pengumuman dr SDM dan LLDikti apakah eligible atau gak.

Ujian TKBI

Tahap berikutnya setelah dinyatakan eligible, harus ikut ujian TKBI (Tes Kemampuan Bahasa Inggris) dan TKDA (Tes Kemampuan Dasar Akademik). Untuk TKBI saya tidak ikut tes karena sudah ada sertifikat IELTS yang masih berlaku. Untuk TKDA karena sedang pandemi, saya ikut ujian TKDA online. Cerita tentang persiapan saya belajar TKDA ini bisa dilihat di tulisan berikut ini https://julismail.staff.telkomuniversity.ac.id/belajar-tkda/

Setelah punya nilai TKBI dan TKDA, sertifikatnya diupload. Kemudian klaim daftar riwayat hidup, seperti data penelitian dan lain2.

Persepsi Diri

Kemudian harus isi instrumen persepsional diri. Jadi nanti ada berbagai pertanyaan tentang kompetensi diri kita yang harus dijawab. Misalnya apakah DYS menyelenggarakan perkuliahan secara teratur dengan kalender akademik? jawabannya rentang antara tidak pernah sampai selalu. Ada sekitar 20 aspek kalo gak salah yang diisi. Nah hasil persepsi diri ini nanti akan dibandingkan dengan isian dari rekan sejawat, atasan dan mahasiswa. Klo rekan sejawat dan mahasiswa dipilih oleh SDM.

Komponen penilaiannya ada 4 macam kompetensi:

a. Kompetensi Pedagogik,

b. Kompetensi Profesional,

c. Kompetensi kepribadian dan

d. kompetensi sosial

Konon perbedaan nilai persepsi diri kita dengan penilaian dari rekan sejawat, atasan dan mahasiswa tidak boleh besar. Jadi misalnya saya menganggap diri saya dosen yang sangat super, tapi menurut penilaian mahasiswa, saya adalah dosen yang ngawur suka bolos dll, nah berarti alamat gak lulus di tahapan ini.

Deskripsi Diri

Setelah lulus, tahap selanjutnya lebih seru lagi, yaitu harus mengisi deskripsi Diri. Deskripsi diri ini kita diminta membuat essay tentang menjelaskan tentang diri kita. Sejelas-jelasnya tapi harus jujur dan gak boleh nyontek.

Ada 24 pertanyaan yang harus diisi. Baiknya dipelajari dulu dari masing2 pertanyaan itu apa yang diminta, dibikin poin2nya apa yang mau kita ceritakan tentang diri kita. Setelah itu mulai menulis essay dr masing-masing pertanyaan itu. Sekali lagi jangan nyontek, tapi jangan ngelantur juga kemana-mana. Masing-masing pernyataan ada jumlah minimum kata yang harus diisikan (sekitar 150 kata). Ini pertanyaan-pertanyaan di deskripsi diri yang waktu itu saya isikan.

A. Pengembangan Kualitas Pembelajaran

A.1 Berikan CONTOH NYATA semua usaha kreatif yang telah atau sedang Saudara lakukan untuk meningkatkan kualitas pembelajaran; dan jelaskan dampaknya!

  1. Deskripsi usaha kreatif: sebelum ngisi saya baca dulu panduan deskripsi diri, terus nonton beberapa video tentang pengalaman orang dalam ngisi Deskripsi diri ini. Dari beberapa video yang sudah saya lihat saya suka penjelasan si Bang Gun, penjelasannya simpel dan terarah. Untuk bagian ini kriteria nilai yang tinggi : Mampu melihat dan melaksanakan berbagai peluang untuk perubahan dan perbaikan dalam berbagai aspek pelaksanaan pembelajaran sehingga memiliki beragam ide baru yang unik dan khas, misalnya menggunakan metode pembelajaran baru, mencoba beragam media, menyediakan bahan ajar baru, mengubah strategi penilaian hasil belajar dll

2. Dampak Perubahan: ini tentang dampak perubahan dari usaha kreatif kita tadi. Untuk penilain yang baik kriterianya begini menurut buku panduan: Menunjukkan perubahan yang nyata dan konstruktif dalam proses pembelajaran sehingga kualitas pembelajaran meningkat, antara lain ditunjukkan dengan aktivitas belajar mahasiswa meningkat, produktivitas karya mahasiswa dalam kuliah meningkat, dan prestasi belajar meningkat

A.2 Berikan contoh nyata kedisiplinanketeladanan, dan keterbukaan terhadap kritik yang Saudara tunjukkan dalam pelaksanaan pembelajaran.

3. Kedisiplinan: Kriteria tinggi: Patuh dan taat pada aturan dan tata tertib dalam bekerja sebagai dosen pada berbagai situasi dan kondisi pelaksanaan pembelajaran

4. Keteladanan: kriteria tinggi: Mampu menjadi contoh yang baik dalam bersikap dan berperilaku bagi orang-orang di sekitarnya; menjadi sumber inspirasi, tempat bertanya dan meminta nasihat bagi masyarakat kampus

5. Keterbukaan pada kritik: kriteria: Mampu menyikapi dan menghadapi kritik, saran, dan pendapat orang lain yang berbeda dengan yang baik dan sopan

B. Pengembangan Keilmuan/Keahlian

B.1. Sebutkan publikasi karya-karya ilmiah/seni yang telah Saudara hasilkan dan tunjukkan buktinya dengan cara mengunggahnya.Bagaimana makna dan kegunaannya dalam pengembangan keilmuan/keahlian.Jelaskan bila karya tersebut memiliki nilai inovatif.

6. Publikasi Karya Ilmiah: Kriteria tinggi: Karya ilmiah yang dipublikasikan pada jurnal internasional bereputasi.

SkorDeskripsi
7Sekurang-kurangnya mempunyai satu (1) kategori A atau sekurang- kurangnya mempunyai satu (1) kategori B ditambah satu (1) kategori C
6Sekurang-kurangnya mempunyai satu (1) kategori B atau sekurang- kurangnya mempunyai satu (1) kategori C ditambah satu (1) kategori D
5Sekurang-kurangnya mempunyai satu (1) kategori C atau sekurang- kurangnya mempunyai satu (1) kategori D ditambah satu (1) kategori E
4Sekurang-kurangnya mempunyai satu (1) kategori D atau sekurang- kurangnya mempunyai satu (1) kategori E ditambah satu (1) kategori F
3Sekurang-kurangnya mempunyai satu (1) kategori E atau sekurang- kurangnya mempunyai dua (2) kategori F
2Sekurang-kurangnya mempunyai satu (1) kategori F
KSama sekali tidak mempunyai publikasi karya ilmiah, tidak lulus

7. Makna dan Kegunaan: tentunya kegunaan dari publikasi di atas. poin positif bila: Memberikan kontribusi yang sangat besar dan signifikan pada pengembangan keilmuan/keahlian

8. Inovatif: Menghasilkan gagasan baru bagi pengembangan keilmuan/keahlian

B.2. Berikan contoh nyata konsistensi dan target kerja yang Saudara tunjukkan dalam pengembangan keilmuan/keahlian.

9. Konsistensi: Memiliki kemampuan untuk menjaga kesesuaian antara latar belakang keilmuan dengan kegiatan pengembangan keilmuan yang dilakukan

10. Target Kerja: Memiliki target realistik untuk dicapai dalam bekerja dan rentang waktu yang tegas untuk mencapainya

C. Pengabdian kepada Masyarakat

C.1. Berikan contoh nyata penerapan ilmu/keahlian Saudara dalam berbagaikegiatan pengabdian kepada masyarakat. Deskripsikan dampak perubahan dan dukungan masyarakat terhadap kegiatan tersebut !

11. Kegiatan PKM: implementasi kegiatan dilakukan secara terstruktur, terjadwal, dan sasaran tercapai

12. Dampak Perubahan: Membawa perubahan positif yang nyata dalam kehidupan kelompok masyarakat

13. Dukungan Masyarakat: Melakukan perubahan/upaya/strategi baru untuk peningkatan kualitas pengabdian kepada masyarakat dan memperoleh dukungan dari masyarakat luas

C.2. Berikan contoh nyata kemampuan berkomunikasi dan kerjasama yang Saudara tunjukkan dalam pengabdian kepada masyarakat.

14. Kemampuan Berkomunikasi: Mampu menyampaikan dan memahami dengan baik gagasan dan pesan yang disampaikan secara verbal

15. Kerjasama: Mampu bekerja sama dalam tim kerja dan mampu menempatkan diri dengan baik sebagai pimpinan maupun anggota tim kerja

D. Manajemen/Pengelolaan Institusi

D.1. Berikan contoh nyata kontribusi Saudara sebagai dosen, berupa pemikiranuntuk meningkatkan kualitas manajemen/pengelolaan institusi (universitas, fakultas, jurusan, laboratorium, manajemen sistem informasi akademik, dll),implementasi kegiatan, dan bagaimana dukungan institusiterhadap kegiatan tersebut.

16. Implementasi kegiatan dari usulan/pemikiran: Implementasi kegiatan dilakukan secara terstruktur, terjadwal, dan sasaran tercapai

17. Dukungan Institusi: Memberikan kontribusi pemikiran dan kegiatan untuk meningkatkan pengelolaan institusi dan mendapat dukungan dari institusiserta bermanfaat.

D.2. Berikan contoh nyata kendali diri, tanggungjawab, dan keteguhan pada prinsip yang Saudara tunjukkan sebagai dosen dalam implementasi manajemen/pengelolaan institusi.

18. Kendali Diri: Mampu mengendalikan diri dalam berbagai situasi dan kondisi yang menekan (“underpressure”)

19. Tanggung Jawab: Menunaikan tugas dan kewajiban yang menjadi beban dan pekerjaannya dengan baik dan benar, serta mampu menjaga nama baik pribadi dan institusi

20. Keteguhan pada prinsip: Punya keyakinan yang kuat dan taat azas mengenai prinsip peningkatan kualitas manajemen institusi dan berfikiran positif dalam menerima masukan orang lain

E. Peningkatan Kualitas Kegiatan Mahasiswa

E.1. Berikan contoh nyata peran Saudara sebagai dosen, baik berupa kegiatan maupun pemikiran dalam meningkatkan kualitas kegiatan mahasiswa dan bagaimana dukungan institusi dalam implementasinya.

21. Pada kegiatan mahasiswa: Berperan aktif dalam peningkatan kualitas kegiatan kemahasiswaan, baik dalam intra maupun ekstra kurikuler.

22. Implementasi Peran: Melakukan berbagai kegiatan kemahasiswaan yang baru dan pelaksanaannya mendapat dukungan institusi

E.2. Berikan contoh nyata interaksi yang Saudara tunjukkan dalam peningkatan kualitas kegiatan mahasiswa dan manfaat kegiatan baik bagi mahasiswa institusi Saudara,maupun pihak lain yang terlibat.

23. Interaksi dengan mahasiswa: Terjadi aksi timbal balik (interaksi) antara dosen dengan mahasiswa

24. Manfaat Kegiatan: Sangat bermanfaat dan terukur bagi mahasiswa, institusi atau pihak lain terkait

Jangan lupa baca lagi essay kita, dan cek jangan sampe ada typo. Kasi contoh yang nyata dari pengalaman kita, dan sesuai data yang ada di riwayat diri. Essay kita akan diuji oleh 2 orang penguji, satu reviewer internal, satu dari eksternal. Saya gak berani baca deskripsi diri orang lain sebelum ngisi ini, takut tar isinya jadi sama.

Semoga Bermanfaat!