TUGAS 3 : HAKI

Image processing system for detecting bruises on fruit

ABSTRAKSI

Sebuah gambar pengolahan teknik untuk mendeteksi dan mengukur ukuran memar pada buah, seperti apel, diungkapkan. Sebuah kamera garis scan digunakan untuk memperoleh tingkat abu-abu gambar masing-masing sepotong buah seperti yang diputar di depan kamera. Gambar yang didigitalkan, dan ditransfer ke komputer yang melakukan sejumlah langkah pada gambar untuk menentukan ukuran dari setiap memar pada buah dari data tingkat abu-abu. Data disaring untuk menghilangkan gangguan karena variasi pixel-ke-pixel di kamera, kebisingan latar belakang, dll, dan kemudian thresholding untuk mendapatkan biner gambar representasi. Cluster nol dalam menghasilkan biner gambar yang mewakili memar potensial dianalisis untuk menentukan ukuran dan bentuk mereka. Jika bentuk cluster hampir melingkar, itu ditentukan untuk menjadi memar. Dari informasi ini, jumlah daerah memar pada buah dapat ditentukan, dan buah dinilai sesuai.

BIDANG TEKNIS

A.   LATAR BELAKANG PENEMUAN

Penemuan ini berhubungan dengan sistem otomatis untuk mendeteksi memar pada apel, atau buah yang sama, yang mempekerjakan unik gambar pengolahan teknik untuk membedakan jaringan memar dari jaringan non-memar.

Apel yang dinilai sesuai dengan jumlah kulit memar pada permukaannya. Di New York State, misalnya, apel untuk pengolahan berkurang nilai ketika lebih dari 5% dari total permukaan apel memar. Apel segar pasar, di sisi lain, yang dinilai tidak hanya pada ukuran memar, tetapi juga pada jumlah memar. Kebanyakan apel yang dinilai untuk ukuran dan memar oleh inspektur USDA yang meneliti sebagian kecil dari apel dipilih secara acak dari setiap beban truk. Perbedaan dalam metode evaluasi inspektur dan penghakiman memungkinkan untuk variasi yang signifikan dan tidak diinginkan dalam penerapan standar USDA. Apa yang akan diinginkan kemudian, adalah untuk sebuah sistem otomatis yang akan dirancang yang dapat dengan cepat dan akurat menentukan jumlah memar di permukaan apel ini.

Dalam beberapa tahun terakhir, pekerjaan pembangunan yang cukup besar pada sistem penilaian apel otomatis telah dilakukan. Misalnya, US Pat. No 3.867.041, Brown et al., Mengungkapkan suatu metode untuk mendeteksi memar pada buah yang mempekerjakan penggunaan reflektansi permukaan difus radiasi inframerah dekat untuk membedakan jaringan memar dari jaringan non-memar. Dalam ASAE Paper No 81-3537 (1981), Graf et al. menunjukkan teknik deteksi pantul ini menggunakan pencitraan digital sebagai sarana untuk melakukan deteksi dengan proses non-kontak di lingkungan laboratorium. Eksperimen dengan berbagai gambar teknik analisis menunjukkan bahwa klasifikasi statistik linear multivariat dari setiap pixel dalam sebuah apel gambar menjadi pendekatan yang paling sukses untuk mengklasifikasikan jaringan apel dicitrakan memar atau non-memar. Algoritma klasifikasi diklasifikasikan memar dan non-memar daerah jaringan serta inspektur manusia.

Pada tahun 1984, RW Taylor et al. menunjukkan bahwa kamera garis scan digital dapat digunakan dalam sistem ini di tempat kamera matrix digital (Taylor, RW, Rehkugler, GE, Throop, JA, Apple Bekam Detection Menggunakan Digital Jalur Pindai Camera System, Pertanian Electronics-1983 and Beyond . American Society of Engineers Pertanian, pp. 652-662). Hal ini menghilangkan distorsi spasial perspektif dalam satu dimensi dan, diperbolehkan dengan penempatan kamera-hati, penghapusan latar belakang dalam gambar . Taylor menemukan bahwa proses klasifikasi kuadrat statistik yang digunakan tidak cukup kuat untuk menangani variabilitas data. Karena kurangnya keseragaman diproduksi antara piksel, sebuah, proses rumit memakan waktu normalisasi respon pixel yang diperlukan untuk meningkatkan proses klasifikasi ini. Konversi algoritma Taylor dari kuadrat ke classifier linear telah gagal untuk meningkatkan kinerja mereka. Oleh karena itu, pendekatan non-statistik untuk gambar analisis untuk mengklasifikasikan jaringan apel dan algoritma baru diperlukan. Algoritma dan klasifikasi proses yang sesuai akan menjadi salah satu yang memberikan hasil yang sama atau lebih baik dari klasifikasi pada gambar apel sama dengan algoritma yang digunakan oleh Graf et al.

B.      RINGKASAN PENEMUAN

Oleh karena itu obyek dari penemuan ini untuk memberikan peningkatan digital image processing teknik untuk digunakan dengan sistem penilaian buah otomatis yang memungkinkan jumlah daerah memar pada apel, atau buah yang sama, untuk menjadi cepat dan akurat ditentukan. Ini, dan benda-benda lain dari penemuan ini dicapai melalui penggunaan kamera pemindaian baris seperti yang digunakan oleh Taylor, dan unik gambar pengolahan teknik yang menghilangkan memakan proses normalisasi yang digunakan oleh Taylor waktu. Selain itu, pengolahan teknik menghilangkan kebutuhan untuk penempatan kamera-hati dengan memungkinkan latar belakang dalam gambar yang akan disaring.

Lebih khusus, penemuan ini menggunakan sistem apel atau penanganan buah terdiri dari bagian berorientasi, dan bagian dan kurus dan pencitraan. Sebuah terus bergerak transportasi cup conveyor digunakan untuk mengangkut buah ke dan kurus dan pencitraan bagian. Setiap cangkir transportasi berbentuk kerucut untuk penerimaan dari apel, atau buah yang sama, dan memiliki dasar terbuka sehingga roda berputar berorientasi dapat terlibat bagian bawah buah karena mendekati dan kurus dan pencitraan bagian. Roda berorientasi menjamin bahwa sumbu batang-kelopak apel akan tetap vertikal selama pencitraan, dan bahwa hanya pipi apel akan terkena kamera garis scan. jenis perangkat buah berorientasi diungkapkan dalam US Pat. No 3.225.892 untuk Keesling, yang digabungkan dengan referensi.

Dekat setiap cangkir transportasi adalah satu diperpanjang Link pin coupler digunakan untuk terlibat mekanisme spindle di dan kurus dan pencitraan bagian, dan membawanya bersama dengan setiap cangkir transportasi. Mekanisme spindle dipasang pada dua pemandu gerak linier paralel dan musim semi dimuat untuk melawan gerakan dalam arah perjalanan transportasi cangkir. Setelah melakukan perjalanan melalui urutan operasinya, mekanisme spindle pegas mundur untuk dijemput oleh transportasi cup pin drive berikutnya.

Tujuan dari mekanisme spindle adalah untuk terlibat setiap apel, dan meningkatkan keluar dari cup transportasi sehingga bahwa apel dapat dilihat oleh kamera garis scan. Selain itu, mekanisme spindle termasuk drive motor yang berputar apel di depan kamera sehingga sebuah gambar dari seluruh permukaan apel dapat diperoleh.

Sebuah 64 pixel linear kamera fotodioda array terpasang pada lengan poros yang melekat pada mekanisme spindle, dan menyebabkan kamera untuk memutar sedikit sebagai cangkir transportasi bergerak mekanisme spindle, sehingga kamera akan tetap fokus pada pusat buah seperti itu bergerak melewati kamera. Lengan kamera poros kembali oleh gaya pegas ke titik awal setiap kali mekanisme spindle membalasnya untuk dijemput oleh cangkir transportasi berikutnya.

Sebuah poros encoder optoelektronik dipasang pada mekanisme spindle, dan memiliki 250 pulsa per keluaran revolusi yang disediakan sebagai awal pulsa ke kamera, sehingga dua dimensi 64 × 250 pixel gambar dicatat untuk setiap apel. Sinyal poros encoder yang dipotong dari kamera sampai saklar optoelektronik dibuang dekat lengan kamera poros diaktifkan karena gerakan lengan pivot. Hal ini memungkinkan kamera untuk mendapatkan gambar . Sebuah antarmuka disediakan yang mencakup 8 bit A ke D converter yang mendigitalkan gambar data dan transfer ke memori pengolah data, seperti komputer mini.

Sebuah akrilik diffuser plastik sedikit tembus dibuang di depan empat lampu tungsten tubular yang dipasang pada sebuah kotak pencahayaan apel untuk menerangi apel sesuai dengan ajaran Brown et al. paten. Paten ini juga digabungkan dengan rujukan. Sebuah filter umpan panjang ditempatkan di depan lensa kamera untuk menghilangkan transmitansi radiasi kurang dari 750 nanometer panjang gelombang.

Kendala utama dalam mudah mendefinisikan perbedaan antara jaringan apel memar dan non-memar di gambar adalah bahwa perbedaan pemantulan dua jaringan ini hanya antara 10 dan 20 persen perbedaan tingkat abu-abu. Karena batas tidak jelas antara daerah, kebisingan hadir dalam gambar, dan variasi pixel-ke-pixel di bidang manufaktur, klasifikasi jenis jaringan menjadi lebih sulit.

Dibandingkan dengan matriks digital image seperti dipekerjakan oleh Graf et al., Variasi pixel menjadi sangat terasa di baris memindai digital image . Dalam 64 pixel × 250 pixel gambar , masing-masing dari 250 nilai piksel berturut-turut telah dirasakan oleh kamera pixel yang sama. Hal ini menyebabkan tingkat abu-abu gambar terdiri dari cahaya dan baris gelap karakteristik individu piksel. Perubahan lain abu-abu tingkat karena memar, pencahayaan yang tidak merata, dan kebisingan kemudian ditumpangkan pada respon pixel individu. Jika variasi ini dikeluarkan oleh sebuah proses normalisasi (Taylor, 1984), maka klasifikasi tipe jaringan dengan tingkat abu-abu menjadi lebih jelas. Untuk menghindari proses normalisasi ini dan pengolahan waktu membutuhkan, penemuan ini membuat penggunaan yang unik gambar pengolahan teknik yang memproses setiap gambar secara baris-demi-baris.

Ini pengolahan teknik termasuk langkah-langkah berikut. Masing-masing nilai 250 pixel dalam satu baris dari tingkat abu-abu gambar adalah kata data 8 bit antara 0 dan 255, dengan 0 mewakili warna hitam, dan 255 mewakili putih. Sebuah operator linear digital diterapkan pada tingkat abu-abu gambar melakukan penyaringan low-pass asli gambar pada setiap 64 baris, secara baris-demi-baris. Operator digital ini membutuhkan pengguna yang dipilih penyaring pixel lebar, seperti 31 nilai-nilai pixel pertama berturut-turut, menemukan nilai rata-rata mereka, dan memberikan nilai rata-rata ke pixel tengah atau enam belas nilai 31 pixel. Rata-rata dari pixel nilai 2-32 adalah berikutnya ditemukan, dan ditugaskan untuk pixel 17. Proses ini berlanjut sampai semua 250 nilai piksel di setiap 64 baris telah digantikan oleh rata-rata 31 pixel. Untuk yang terakhir 30 piksel di setiap baris, membungkus teknik digunakan untuk mendapatkan rata-rata ini. Jadi, misalnya, nilai untuk pixel 250 akan menjadi rata-rata nilai-nilai asli piksel 235-250, dan piksel 1-15.

Teknik low pass filtering sehingga secara efektif menggantikan setiap nilai piksel dalam deretan kata-kata data, dengan rata-rata nilai dan nilai-nilai dari sejumlah nilai-nilai pixel yang berdekatan, di baris yang sama. Perlu dicatat bahwa nilai-nilai pixel pertama dan terakhir berturut-turut dapat dikatakan berdekatan satu sama lain, karena dua dimensi gambar yang terbentuk sebagai apel berputar sebenarnya "melilit" pada dirinya sendiri.

Teknik ini low pass filtering memiliki efek menghaluskan gambar sehingga transisi tajam dalam gambar karena, misalnya, memar tepi dieliminasi. Dengan demikian, dihasilkan low pass disaring gambar cenderung merupakan bagian yang tidak diinginkan dari asli image yang karena pixel-ke-pixel variasi, latar belakang, kebisingan, dll

Dengan berikutnya mengurangkan asli gambar dari pass filter rendah gambar , dan kemudian menetapkan semua nilai-nilai negatif ke nol, disaring sehingga gambar diperoleh yang merupakan tingkat abu-abu dari permukaan apel, tanpa efek samping dari variasi pixel, latar belakang, atau kebisingan. gambar yang diperoleh terbalik, namun, dengan nol mewakili area terang, dan nilai-nilai positif yang mewakili daerah gelap di permukaan apel.

Resultan disaring gambar yang berikutnya thresholding pada perbedaan tingkat abu-abu sewenang-wenang dipilih untuk membentuk biner gambar yang memiliki 255 sebagai nilai-nilai pixel mana-mana kecuali di nilai paling gelap asli dari tingkat abu-abu gambar . Nilai-nilai paling gelap ditugaskan nilai 0. Jadi, kata-kata data yang memiliki nilai-nilai pada atau di atas ambang batas akan ditugaskan nilai 0, sedangkan kata-kata data yang memiliki nilai di bawah ambang batas, akan ditugaskan nilai 255. Nilai ambang bervariasi sesuai dengan gambar kualitas, pencahayaan latar belakang, dll, dan biasanya ditetapkan pada nilai antara 0 dan 30.

Selanjutnya, biner diperoleh gambar diproses untuk menghilangkan angka nol liar atau 255 ini. Jadi, misalnya, jika nol dihargai word data terletak berturut-turut, dan dikelilingi oleh kata-kata data yang memiliki 255 sebagai nilai-nilai mereka, bahwa nol dihargai kata data berubah menjadi 255. Demikian pula, jika 255 dihargai kata data ditemukan dikelilingi oleh sekelompok nol kata data penting, kata data yang diubah menjadi nol. Proses ini membantu untuk lebih menyaring tanggapan yang bukan karena memar.

Biner gambar sekarang sirkuler bergeser sampai tidak ada nol dihargai kata data yang hadir dalam kolom pertama. Hal ini untuk memastikan bahwa sekelompok nol mewakili memar tidak akan dibagi menjadi dua bagian di gambar , dan menghilangkan rumit "membungkus" pengolahan dari gambar . Jika setelah seluruh gambar digeser, tidak ada kolom ditemukan tidak memiliki angka nol di dalamnya, pengguna diinformasikan bahwa nilai ambang batas terlalu rendah, dan harus ditingkatkan. Proses di atas kemudian diulang dengan nilai ambang batas baru.

Suatu bentuk kontur berikut sekarang diterapkan untuk setiap nol klaster dihargai di biner gambar . Ini menempatkan dan menghitung piksel perimeter, dan menghitung total piksel di setiap cluster untuk penentuan daerah.

Akhirnya, ukuran berdimensi bentuk, disebut rasio ketipisan, T, sekarang dihitung untuk setiap cluster nol, di mana T = 4π (A / P 2 ), dan di mana A = daerah cluster nol, dan P = perimeter cluster nol.

Dari rasio ketipisan ini, bentuk tiap cluster dari nol dalam gambar dapat ditentukan. Dengan thresholding nilai T antara minimum dan nilai maksimum, hanya kelompok bentuk hampir lingkaran dihitung. Untuk lingkaran sempurna, T = 1, dan dengan demikian T pengambangan antara beberapa nilai kurang dari 1 (misalnya 0,4), dan beberapa nilai lebih besar dari 1 (misalnya 1.5). Sejak memar pada apel cenderung bundar, penggunaan rasio ketipisan dengan cara ini membantu memastikan bahwa hanya kelompok nol yang mewakili memar akan dihitung. Daerah masing-masing klaster dihitung sekarang dapat digunakan untuk menentukan daerah memar total, dan dari ini, apel kelas.

URAIAN SINGKAT GAMBAR

Gambar di bawah dan tambahan objek, fitur dan keuntungan dari penemuan ini akan menjadi jelas bagi orang yang ahli dalam seni dari pertimbangan yang lebih rinci berikut daripadanya diambil dalam hubungannya dengan gambar-gambar terlampir dimana:

ARA. 1 adalah sisi diagram elevasi dari sistem secara keseluruhan digunakan dalam penemuan ini untuk mendapatkan gambar dari sebuah apel;

ARA. 2 adalah diagram blok umum dari gambar sirkuit untuk penemuan ini; dan

ARA. 3 adalah diagram alir yang menunjukkan gambar pengolahan teknik penemuan ini.

URAIAN LENGKAP PENEMUAN

Sekarang kembali ke pertimbangan yang lebih rinci dari penemuan ini, ada diilustrasikan pada Gambar. 1, sistem secara keseluruhan yang digunakan oleh penemuan ini untuk mendapatkan gambar dari apel, atau buah yang sama. Secara khusus, ditunjukkan dalam Gambar. 1, apel, atau bagian sejenis buah 10, dibuang di sebuah cangkir transportasi 12. Ini akan dipahami bahwa pluralitas cangkir transportasi ini yang membentuk conveyor akan digunakan dalam sistem, namun, untuk tujuan dari penemuan ini, itu sudah cukup untuk menggambarkan hanya satu transportasi cangkir tersebut. Cup transportasi 12 yang ditampilkan dibuang di dan kurus dan pencitraan bagian dari sistem, dan apel 10 berorientasi sehingga sumbu batang-kelopak adalah vertikal. Orientasi ini dilakukan sebelum kedatangan di dan kurus dan pencitraan bagian dengan mekanisme yang sama dengan yang diungkapkan dalam US Pat. No 3.225.892 untuk Keesling.

Mekanisme dan kurus ditampilkan umumnya pada 14 termasuk sepasang spindle 16 dan 18 untuk mengangkat apel dari transportasi cup 12, dan berputar apel di depan sebuah iluminasi kotak apel 20. pencabutan apel dicapai melalui aksi dari spindle motor penggerak 22, bola sekrup 24, dan bola kacang 26, sedangkan rotasi apel dikendalikan oleh sebuah apel rotasi penggerak motor 28, dan gigi terkait dan mekanisme transmisi jenis rantai umumnya digambarkan pada 30.

Dan kurus mekanisme 14 dilakukan bersama dengan transportasi cup 12 oleh drive pin 32 pada piala 12, dan slide sepanjang sepasang gerak linear panduan 34 dan 36. Sebuah pluralitas batas dan lokasi switch 38, 40, 42, dan 44 yang disediakan di mekanisme 14 dan kurus untuk mengontrol urutan berbagai gerakan mekanisme sirkuit terkait, yang tidak ditampilkan.

Bagian pencitraan termasuk apel pencahayaan kotak 20 yang memiliki sejumlah lampu tungsten tubular 46 dibuang di dalamnya. Sebuah sedikit tembus akrilik plastik diffuser 48 dipasang pada kotak 20 di depan lampu 46 sehingga apple 10 akan diterangi oleh berdifusi dekat radiasi infra merah sesuai dengan metode yang ditetapkan dalam US Pat. No 3.867.041 untuk Brown et al. Cahaya terpantul dari permukaan apel 10, diarahkan melalui bagian 50 dalam kotak 20 untuk lensa 52 dari kamera garis scan 54. Lens 52 telah lama pass filter dibuang di depan itu (tidak ditampilkan), untuk menghilangkan transmitansi radiasi memiliki panjang gelombang kurang dari 750 nanometer. Garis scan kamera 54 lebih disukai adalah 64 pixel kamera linear dioda array, seperti EG & G Reticon Model LC 600, dan dipasang pada poros 56. poros ini terhubung ke poros lengan 58, yang pada gilirannya terhubung ke mekanisme dan kurus 14 , dan memungkinkan kamera untuk tetap fokus pada apel karena perjalanan bersama dengan mekanisme conveyor dan dan kurus.

Untuk mengendalikan operasi garis scan kamera 54, poros encoder optoelektronik 60 terhubung ke ujung bawah spindle 16, yang menghasilkan 250 pulsa elektrik untuk setiap revolusi poros. Pulsa ini digunakan sebagai awal pulsa untuk garis scan kamera 54, dan memungkinkan 64 × 250 pixel gambar yang akan direkam untuk setiap apel. Switch optoelektronik 62 disediakan yang diaktifkan oleh poros lengan 58 yang mencegah pulsa ini dari sedang dikirim ke kamera sampai lengan poros mulai bergerak.

Beralih sekarang untuk FIG. 2, diagram blok umum dari sirkuit pencitraan diilustrasikan. Secara khusus, garis scan kamera 54 ditampilkan sebagai dikendalikan melalui optoelektronik saklar 62, dengan poros encoder 60. Sebuah antarmuka 64 disediakan yang mencakup A ke D converter (tidak ditampilkan) sehingga gambar data dari kamera 54 dapat didigitalkan, dan ditransfer ke salah satu komputer 66, atau perangkat layar 68.

ARA. 3 menunjukkan diagram alir untuk gambar pengolahan teknik dimanfaatkan oleh komputer 66 untuk mendeteksi dan menghitung luas setiap memar pada permukaan apel 10. Proses ini ditetapkan di bawah ini, dan melibatkan sejumlah langkah yang diterapkan pada komputer dengan subrutin. Sebuah contoh program untuk melaksanakan proses disertakan pada akhir deskripsi ini sebagai Lampiran, dan itu digabungkan dengan referensi.

Setelah garis scan kamera 54 memperoleh dua dimensi lengkap gambar apel, yang gambar data disimpan dalam memori komputer, seperti pada floppy disk. Seperti yang ditunjukkan dalam diagram alir dari Gambar. 3, setelah berbagai parameter proses dimasukkan ke dalam komputer, apel gambar data dibaca dari disk, dan low pass disaring. Low pass filtering ini dilakukan atas dasar baris-demi-baris untuk masing-masing 64 baris dari gambar , dan dicapai dengan cara berikut. Masing-masing dari 250 piksel berturut-turut diwakili oleh kata data 8 bit, dan memiliki nilai antara 0 dan 255, dengan 0 mewakili benar-benar hitam gambar , dan 255 mewakili benar-benar putih gambar . Sebuah operator linear digital yang melakukan low pass filtering mengambil lebar pengguna yang dipilih penyaring pixel (salah satu parameter proses), seperti 31 nilai-nilai pixel pertama berturut-turut, menemukan nilai rata-rata mereka, dan memberikan nilai rata-rata ke tengah atau keenam belas dari nilai-nilai 31 pixel. Rata-rata nilai pixel 2-32 kini ditemukan, dan ditugaskan untuk pixel 17. Proses ini berlanjut sampai semua 250 nilai piksel di setiap 64 baris telah digantikan oleh rata-rata 31 pixel. Untuk yang terakhir 30 piksel di setiap baris, membungkus teknik digunakan untuk mendapatkan rata-rata ini. Jadi, misalnya, nilai pixel 250 akan menjadi rata-rata nilai-nilai asli piksel 235-250, dan piksel 1-15.

Teknik low pass filtering sehingga secara efektif menggantikan setiap nilai piksel berturut-turut, dengan rata-rata nilai dan nilai-nilai dari sejumlah nilai-nilai pixel yang berdekatan, di baris yang sama. Perlu dicatat bahwa nilai-nilai pixel pertama dan terakhir berturut-turut dapat dikatakan berdekatan satu sama lain, karena dua dimensi gambar yang terbentuk sebagai apel berputar sebenarnya "melilit" pada dirinya sendiri.

Tujuan dari prosedur low pass filtering adalah untuk kelancaran keluar nada abu-abu gambar untuk hanya menampilkan fluktuasi dari latar belakang umum. Hal ini diperlukan untuk sejumlah alasan termasuk: variasi pixel-ke-pixel yang diciptakan oleh garis scan kamera yang menghasilkan garis-garis di gambar , batas tidak jelas antara daerah dari gambar , dan kebisingan hadir dalam gambar . The low pass penyaringan teknik rata-rata yang warna abu-abu, dan memiliki efek menyaring transisi warna yang tajam yang indikatif, misalnya, dari tepi memar.

Untuk mendapatkan disaring gambar yang hanya mewakili variasi karena memar apel, asli tone abu-abu gambar dikurangi dari pass filter rendah gambar , dengan resultan disaring gambar menjadi efektif kebalikan dari suatu gambar yang mencakup variasi karena hanya memar. Dengan menetapkan semua nilai negatif dari resultan disaring gambar ke nol, hanya bagian gelap dari gambar (mereka menunjukkan memar) akan memiliki nilai pixel yang positif.

Langkah berikutnya dalam proses ini adalah untuk ambang batas disaring dihasilkan gambar sehingga biner dua dimensi gambar dapat diperoleh. Jadi semua kata data yang memiliki nilai pixel di bawah ambang batas, dan dengan demikian menunjukkan jaringan memar, ditetapkan dengan nilai 255, sementara semua kata data yang memiliki nilai pixel pada atau di atas ambang batas, dan dengan demikian menunjukkan jaringan memar, ditetapkan untuk nilai 0. nilai ambang batas sewenang-wenang dipilih, dan biasanya di suatu tempat antara 0 dan 30, tergantung pada gambar berkualitas, pencahayaan latar belakang, dll

Selanjutnya, biner diperoleh gambar diproses untuk menghilangkan angka nol liar atau 255 ini. Jadi, misalnya, jika nol dihargai word data terletak berturut-turut, dan dikelilingi oleh kata-kata data yang memiliki 255 sebagai nilai-nilai mereka, bahwa nol dihargai kata data berubah menjadi 255. Demikian pula, jika 255 dihargai kata data ditemukan dikelilingi oleh sekelompok nol kata data penting, kata data yang diubah menjadi nol. Proses ini membantu untuk lebih menyaring tanggapan yang bukan karena memar.

Selanjutnya, biner yang dihasilkan gambar yang sirkuler bergeser sampai tidak ada nol dihargai kata data yang hadir dalam kolom pertama dari gambar . Tujuan dari ini adalah untuk memastikan bahwa kelompok nol mewakili memar apel tidak akan muncul dalam dua bagian dari gambar , dan menghilangkan rumit "membungkus" pengolahan dari gambar . Jika setelah seluruh gambar digeser, tidak ada kolom ditemukan tidak memiliki angka nol di dalamnya, pengguna diinformasikan bahwa nilai ambang batas terlalu rendah, dan harus ditingkatkan. Proses di atas kemudian diulang dengan nilai ambang batas baru.

Suatu bentuk kontur berikut sekarang diterapkan untuk setiap 0 pixel nilai klaster di biner gambar . Ini menempatkan dan menghitung piksel perimeter, dan menghitung total piksel di setiap cluster untuk penentuan daerah.

Ukuran dan bentuk dari masing-masing cluster nol sekarang harus diukur untuk menentukan apakah pada kenyataannya, cluster mewakili memar. Jelas, beberapa bagian gelap dari gambar mungkin tidak mewakili memar, tetapi dapat mewakili bintik-bintik kotoran, daerah gelap yang disebabkan oleh kontur geometris pada apel, atau sedikit variasi dalam pencahayaan di tepi atas dan bawah apel gambar . Daerah-daerah ini harus tidak dihitung sebagai daerah memar.

Untuk memastikan bahwa hanya kelompok nol yang mewakili memar dihitung, ukuran berdimensi bentuk disebut rasio ketipisan, T, dihitung untuk setiap cluster nol dimana:

T = 4π (A / P 2 )

dan,

A = daerah cluster

P = perimeter cluster

Luas dan keliling dari setiap cluster mudah diperoleh dengan menghitung jumlah total angka nol dalam cluster, dan jumlah angka nol di perimeter cluster. Dengan thresholding nilai T antara minimum dan nilai maksimum, hanya kelompok bentuk hampir bundar akan dihitung. Untuk lingkaran sempurna, T = 1, dan dengan demikian T pengambangan antara beberapa nilai kurang dari 1 (misalnya 0,4), dan beberapa nilai lebih besar dari 1 (misalnya 1.5). Karena sebagian besar memar apel cenderung bundar, ini akan menghasilkan hanya kelompok yang mewakili memar dihitung.

Akhirnya, total luas memar pada apel sekarang dapat dengan mudah dihitung, dan dari ini, apel dapat dinilai. Proses di atas menghilangkan memakan prosedur normalisasi digunakan oleh Taylor waktu, dan telah terbukti secara eksperimental untuk menjadi akurat dan cepat, dengan akurasi gradasi sama atau lebih baik dari inspektur USDA, dan kecepatan setinggi 30 apel per menit. Diharapkan penyempurnaan lebih lanjut dari pencitraan dan pengolahan sistem dapat meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan jauh.

Meskipun penemuan ini telah digambarkan dalam hal perwujudan yang disukai, akan dipahami bahwa berbagai variasi dan modifikasi dapat dibuat dari orang-orang yang ahli dibidangnya tanpa menyimpang dari semangat dan cakupan konsep inventif sebagaimana diatur dalam berikut klaim: ## SPC1 ##

KLAIM

Apa yang diklaim adalah:

1.       Sebuah metode untuk optik menentukan jumlah daerah memar pada permukaan sepotong buah yang terdiri dari langkah:

a.       memperoleh tingkat abu-abu dua dimensi gambar dari sepotong buah dengan kamera garis scan,

b.      mentransfer gambar data dari kamera ke prosesor data;

c.       menyaring gambar Data untuk menghilangkan gangguan dan kebisingan di gambar ;

d.      thresholding yang gambar data untuk menghasilkan biner dua dimensi gambar termasuk pluralitas kata data yang hanya memiliki dua nilai yang berbeda; nilai pertama yang merupakan indikasi dari tempat gelap pada sepotong buah;

e.      menghitung cluster kata data kata pertama dari kata nilai untuk menentukan daerah dan bentuknya;

f.        menentukan dari bentuk kata kelompok yang dari kata cluster mewakili memar; dan

g.       menentukan dari kelompok yang mewakili memar, daerah pada permukaan sepotong buah ditutupi oleh memar tersebut.

2.       Metode klaim 1, dimana kata garis scan kamera meliputi sejumlah piksel, dan mengatakan langkah untuk memperoleh gambar dengan garis scan kamera termasuk:

a.       berputar sepotong buah di depan kamera; dan,

b.      menghasilkan sejumlah pulsa awal untuk mengatakan garis scan kamera sebagai buah berputar untuk menghasilkan dua dimensi gambar yang memiliki sejumlah baris kata-kata data yang memiliki nilai-nilai yang sebanding dengan tingkat abu-abu dirasakan oleh individu piksel sebagai buah berputar.

3.       Metode klaim 2, dimana langkah kata menyaring gambar Data terdiri dari:

a.       mengganti nilai dari setiap kata data di setiap baris dengan rata-rata nilai dari kata data dan pluralitas kata data yang berdekatan berturut-turut itu;

b.      mengurangkan nilai asli dari setiap kata data dari nilai diganti untuk setiap kata data yang sama; dan,

c.       pengaturan nilai dari setiap kata data yang memiliki nilai negatif setelah mengatakan pengurangan nol.

4.       Metode klaim 3, dimana langkah kata dari thresholding citra data yang meliputi:

a.       membandingkan setiap nilai kata data dalam disaring gambar dengan nilai ambang batas sewenang-wenang dipilih;

b.      pengaturan nilai-nilai semua kata data yang memiliki nilai pixel yang lebih besar dari atau sama dengan mengatakan nilai ambang ke nol;

c.       pengaturan nilai-nilai semua kata data yang memiliki nilai pixel kurang dari kata nilai ambang batas untuk nilai lebih besar dari nol; dan,

d.      dimana kata nilai pertama menunjukkan tempat gelap adalah nol.

5.       Metode klaim 4, dimana langkah menghitung cluster kata data yang memiliki nilai nol meliputi: menghitung jumlah kata data setiap cluster dari nol pixel dihargai kata data untuk menghitung luas setiap cluster;

a.       menghitung jumlah kata data dalam perimeter setiap cluster nol pixel dihargai kata data untuk menentukan perimeter setiap cluster; dan,

b.      dari kata luas dan keliling pengukuran, menentukan bentuk setiap cluster dari nol pixel kata data penting.

6.       Metode klaim 5 lebih lanjut termasuk:

a.       menentukan kelompok nol pixel dihargai kata data yang memiliki bentuk yang hampir melingkar; dan,

b.      menghitung hanya mereka cluster yang hampir berbentuk lingkaran sebagai wakil dari memar pada sepotong buah.

7.       Sebuah metode untuk optik menentukan jumlah daerah memar pada permukaan sepotong buah yang terdiri dari langkah:

a.       memperoleh tingkat abu-abu dua dimensi gambar dari sepotong buah dengan garis pixel kamera beberapa scan, mengatakan gambar yang memiliki sejumlah baris kata-kata data dengan nilai-nilai yang sebanding dengan tingkat abu-abu dirasakan oleh setiap pixel dari kamera sebagai sepotong buah diputar di depan kamera;

b.      mentransfer gambar data dari kamera ke prosesor data;

c.       mendapatkan disaring gambar dengan menggantikan nilai dari setiap kata data di setiap baris dengan rata-rata nilai dari kata data dan pluralitas kata data yang berdekatan berturut-turut itu; mengurangkan nilai asli dari setiap kata data dari nilai diganti untuk setiap kata data yang sama; dan, pengaturan nilai dari setiap kata data yang memiliki nilai negatif setelah mengatakan pengurangan nol;

d.      mendapatkan pengambangan citra dengan membandingkan setiap nilai kata data dalam disaring gambar dengan nilai ambang batas sewenang-wenang dipilih; pengaturan nilai-nilai semua kata data yang memiliki nilai pixel yang lebih besar dari atau sama dengan nilai ambang batas dikatakan nilai nol; dan, pengaturan nilai-nilai semua kata data yang memiliki nilai pixel kurang dari kata nilai ambang batas untuk nilai kedua lebih besar dari nol;

e.      mendapatkan disaring lebih lanjut image dengan mengubah nilai-nilai dari setiap nol kata data penting di pengambangan citra yang dikelilingi dalam gambar dengan kata-kata Data yang mengatakan nilai kedua untuk mengatakan nilai kedua, dan mengubah nilai-nilai dari setiap kata data penting kedua di pengambangan tersebut image yang dikelilingi dalam gambar dengan nol kata data yang bernilai nol;

f.        mendapatkan bergeser gambar dengan menggeser disaring lebih lanjut image sehingga tidak ada nol dihargai kata data yang hadir pada awal setiap baris kata-kata data;

g.       menentukan ukuran cluster dari nol kata data penting di bergeser gambar dengan menghitung jumlah nol kata data penting di perimeter setiap cluster untuk menentukan ukuran perimeter masing-masing cluster, dan menghitung jumlah nol kata data penting di setiap cluster untuk menentukan daerah masing-masing klaster;

h.      menentukan dari ukuran dari masing-masing perimeter cluster dan daerah, yang dari kelompok hampir berbentuk lingkaran; dan,

i.         menghitung jumlah nol kata data yang dihargai di semua cluster yang memiliki bentuk hampir bundar untuk menentukan jumlah dari luas permukaan memar pada sepotong buah.

8.       Sebuah metode untuk optik menentukan jumlah daerah memar pada permukaan sepotong buah yang terdiri dari langkah:

a.       memperoleh tingkat abu-abu digital dua dimensi gambar dari sepotong buah;

b.      menyaring gambar Data untuk menghilangkan gangguan dan kebisingan di gambar ;

c.       thresholding yang gambar data untuk menghasilkan biner dua-dimensi gambar termasuk pluralitas kata data yang hanya memiliki dua nilai yang berbeda, nilai pertama yang merupakan indikasi dari tempat gelap pada sepotong buah;

d.      menghitung cluster kata data kata pertama dari kata nilai untuk menentukan daerah dan bentuknya;

e.      menentukan dari bentuk kata kelompok yang dari kata cluster mewakili memar; dan\

f.        menentukan dari kelompok yang mewakili memar; daerah pada permukaan sepotong buah ditutupi oleh memar tersebut.

Sumber :

https://www.google.co.id/patents/US4741042?dq=image+processing&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwiRo-3Mz4vNAhWEsY8KHVGADwYQ6AEIGzAA

TUGAS V-CLASS 3 PPSI : Kriteria Manajer Proyek yang Baik

Tugas V-Class 3 PPSI : Kriteria Manajer Proyek yang Baik

Pertanyaan :

Sebutkan kreteria manager proyek yang baik ! buatlah di blog anda minimal 3 paragraf dan upload ke student site sebagai tulisan.

Jawaban :

Menurut Project Mangement Body of Knowledge Guide (PMI 2001) mengatakan bahwa manajer proyek seseorang yang bertanggung jawab dalam mengurus sebuah proyek. Menurut Ritz (1994) seorang manajer proyek berasal dari suatu institusi atau seorang pengusaha yang sinonim dengan pengurus, eksekutif, supervisor dan boss.

Peranan Manajer Proyek

-          Berperan untuk mengintegrasikan beberapa kegiatan yang berbeda untuk mencapai tujuan tertentu.

-          Berperan juga sebagai seorang komunikator. Dengan ini berarti manajer proyek menjadi tempat terakhir menujunya laporan-laporan, memo, permintaan dan keluhan. Manajer proyek juga mengambil input dari banyak sumber, mengolah dan menyampaikan informasi ke beberapa pihak dan memastikan bahwa semua orang yang punya peran dalam proyek mengetahui informasi mengenai kebijaksanaan, tujuan, anggaran, jadwal kebutuhan, dan perubahan yang ada dalam proyek sesuai peran yang dimiliki.

-          Berperan untuk mengambil keputusan yang menjadi wewenangnya, antara lain mengenai realokasi sumber daya, mengubah lingkup proyek, menyeimbangkan kriteria biaya, jadwal dan performansi.

-          Merupakan seorang enterpreuneur yang harus berusaha untuk melakukan pengadaan dana, fasilitas dan orang agar proyek dapat berjalan.

-          Merupakan seorang agen pengubah yang mempelopori pemakaian ide yang baru dan inovatif dan berusaha keras mengatasi halangan untuk melakukan perubahan.

Tanggung Jawab Manajer Proyek

Tanggung jawab manajer proyek didelegasikan oleh pihak manajemen yang diatasnya. Seorang manajer proyek memiliki tanggung jawab utama yaitu menyerahkan hasil akhir proyek dalam kriteria waktu, biaya, dan informasi yang telah ditetapkan, termasuk profit yang ditargetkan. Secara garis besar tanggung jawab manajer proyek adalah (Soeharto, 1997):

-          Merencanakan kegiatan-kegiatan dalam proyek, tugas-tugas dan hasil akhir, termasuk pemecahan pekerjaan, penjadwalan dan anggaran.

-          Mengorganisasikan, memilih dan menempatkan orang-orang dalam tim proyek. Mengorganisasikan dan mengalokasikan sumber daya.

-          Memonitor status proyek.

-          Mengindentifikasikan masalah-masalah teknis.

-          Titik temu dari para konstituen: subkontraktor, user, konsultan, top management.

-          Menyelesaikan konflik yang terjadi dalam proyek.

-          Merekomendasikan penghentian proyek atau pengerahan kembali sumber daya.

Untuk menjadi seorang manajer proyek yang baik diperlukan beberapa kriteria khusus agar proyek berhasil dengan baik. Kriteria tersebut dilihat dari berapa sisi diantaranya :

1.       Karakter dari Kepribadiannya

a.       Harus memahami dan menguasai semua hal baik secara teori maupun teknis terhadap proyek yang sedang di tangani.

b.      Memiliki pengalaman dan keahlian yang berkaitan dengan proyek yang sedang dikelola.

c.       Sebagai seorang yang mengambil keputusan, maka harus mampu bertindak secara adil dan bertanggung jawab.

d.      Memiliki wibawa, mampu beradaptasi dan bergaul dengan bawahan sehingga tidak ada kesenjangan antara atasan dan bawahan.

2.       Karakteristik dari Kemampuan Terkait dengan Proyek yang Dikelola

a.       Memiliki komitmen yang tinggi untuk meraih tujuan serta keberhasilan proyek.

b.      Mampu menyelesaikan proyek sesuai dengan waktu dan anggaran yang diberikan.

c.       Membuat dan melakukan rencana darurat untuk mengantisipasi hal-hal maupun masalah tak terduga.

d.      Mampu membuat perencanaan dalam jangka panjang dan jangka pendek.

e.      Memiliki kemauan untuk mendefinisikan ulang tujuan, tanggung jawab dan jadwal selama hal tersebut ditujukan untuk mengembalikan arah tujuan dari pelaksanaan proyek jika terjadi jadwal maupun anggaran yang meleset.

3.       Karakteristik Kemampuan Terkait dengan tim yang Dipimpin

a.       Mampu bersosialisasi dengan bawahan atau anggota tim.

b.      Mampu membangun kedisiplinan secara structural

c.       Memiliki kemampuan dan keahlian berkomunikasi serta manjerial.

d.      Menghormati para anggota tim kerjanya serta mendapat kepercayaan dan penghormatan dari mereka.

e.      Memiliki kepercayaan yang tinggi kepada para profesional terlatih untuk menerima pekerjaan-pekerjaan yang didelegasikan darinya.

f.        Berbagi sukses dengan seluruh anggota tim.

g.       Mampu menempatkan orang yang tepat di posisi yang sesuai.

h.      Memberikan apresiasi yang baik kepada para anggota tim yang bekerja dengan baik.

Sumber :

https://udifq.wordpress.com/kriteria-manajer-proyek-yang-baik/

http://rahmaekaputri.blogspot.co.id/2012/04/manajer-proyek.html

TUGAS V-CLASS 2 PPSI : COCOMO

Tugas V-Class 2 PPSI : COCOMO

Pertanyaan :

Buatlah minimal3 paragraf mengenai COCOMO dan sebutkan jenis-jenisnya pada blog anda lakukan submit pada tulisan pada portofolio di studensite.

Jawaban :

COCOMO atau Constructive Cost Model adalah model algoritma estimasi biaya perangkat lunak yang dikembangkan oleh Barry Boehm pada tahun 1981. Model ini menggunakan dasar regresi formula, dengan parameter yang berasal dari data historis dan karakteristik proyek-proyek saat ini.

Model estimasi COCOMO telah digunakan oleh ribuan project manager suatu proyek perangkat lunak, dan berdasarkan pengalaman dari ratusan proyek sebelumnya. Tidak seperti model estimasi biaya yang lain, COCOMO adalah model terbuka, sehingga semua detail dipublikasikan, termasuk :

-          Dasar persamaan perkiraan biaya.

-          Setiap asumsi yang dibuat dalam model.

-          Setiap definisi.

-          Biaya yang disertakan dalam perkiraan dinyatakan secara eksplisit

Perhitungan paling fundamental dalam COCOMO model adalah penggunaan Effort Equation(Persamaan Usaha) untuk mengestimasi jumlah dari Person-Months yang dibutuhkan untuk pengembangan proyek. Sebagian besar dari hasil-hasil lain COCOMO, termasuk estimasi untukRequirement dan Maintenance berasal dari persamaan tersebut.

Jenis-jenis COCOMO :

Jenis-Jenis COCOMO terdiri dari 3 jenis, yaitu :

1.       Model COCOMO Dasar

Model COCOMO dapat diaplikasikan dalam tiga tingkatan kelas:

a.       Proyek organik (organic mode)

Proyek organik merupakan proyek dengan ukuran relatif kecil, dengan anggota tim yang sudah berpengalaman, dan mampu bekerja pada permintaan yang relatif fleksibel.

b.      Proyek sedang (semi-detached mode)

Proyek sedang merupakan proyek yang memiliki ukuran dan tingkat kerumitan yang sedang, dan tiap anggota tim memiliki tingkat keahlian yang berbeda

c.       Proyek terintegrasi (embedded mode)

Proyek terintegrasi merupakan proyek yang dibangun dengan spesifikasi dan operasi yang ketat.

2.       Model COCOMO Lanjut (Intermediate COCOMO)

Pengembangan model COCOMO adalah dengan menambahkan atribut yang dapat menentukan jumlah biaya dan tenaga dalam pengembangan perangkat lunak, yang dijabarkan dalam kategori dan subkatagori sebagai berikut:

a.       Atribut produk (product attributes)

o   Reliabilitas perangkat lunak yang diperlukan (RELY)

o   Ukuran basis data aplikasi (DATA)

o   Kompleksitas produk (CPLX)

b.      Atribut perangkat keras (computer attributes)

o   Waktu eksekusi program ketika dijalankan (TIME)

o   Memori yang dipakai (STOR)

o   Kecepatan mesin virtual (VIRT)

o   Waktu yang diperlukan untuk mengeksekusi perintah (TURN)

c.       Atribut sumber daya manusia (personnel attributes)

o   Kemampuan analisis (ACAP)

o   Kemampuan ahli perangkat lunak (PCAP)

o   Pengalaman membuat aplikasi (AEXP)

o   Pengalaman penggunaan mesin virtual (VEXP)

o   Pengalaman dalam menggunakan bahasa pemrograman (LEXP)

d.      Atribut proyek (project attributes)

o   Penggunaan sistem pemrograman modern(MODP)

o   Penggunaan perangkat lunak (TOOL)

o   Jadwal pengembangan yang diperlukan (SCED)

3.       Model COCOMO II (Complete atau Detailed COCOMO model)

Model COCOMO II, pada awal desainnya terdiri dari 7 bobot pengali yang relevan dan kemudian menjadi 16 yang dapat digunakan pada arsitektur terbarunya. Sama seperti COCOMO Intermediate (COCOMO81), masing-masing sub katagori bisa digunakan untuk aplikasi tertentu pada kondisi very low, low, manual, nominal, high maupun very high. Masing-masing kondisi memiliki nilai bobot tertentu. Nilai yang lebih besar dari 1 menunjukkan usaha pengembangan yang meningkat, sedangkan nilai di bawah 1 menyebabkan usaha yang menurun. Kondisi Laju nominal (1) berarti bobot pengali tidak berpengaruh pada estimasi. Maksud dari bobot yang digunakan dalam COCOMO II, harus dimasukkan dan direfisikan di kemudian hari sebagai detail dari proyek aktual yang ditambahkan dalam database.

Sumber :

https://yulandari.wordpress.com/2013/06/29/apa-itu-cocomo/

http://dwiyuliani-dwiyuliani.blogspot.co.id/2011/04/cocomo.html

TUGAS V-CLASS 1 PPSI : Software Open Source

TULISAN PPSI 1 : Software Open Source

Pertanyaan :

Kenapa anda dianjurkan menggunakan software open source dalam membuat aplikasi ? Buatlah keuntungan dan kerugiannya dalam blog anda sebagai tulisan bila anda submid ke studentsite. Minimal 4 paragraf. Tulislah sumber yang anda pakai.

Jawaban :

Open source software adalah istilah yang digunakan untuk software yang membuka/membebaskan source codenya untuk dilihat oleh orang lain dan membiarkan orang lain mengetahui cara kerja software tersebut dan sekaligus memperbaiki kelemahan-kelemahan yang ada pada software tersebut. Dan yang menarik dan salah satu keunggulannya adalah bahwa Open source software dapat diperoleh dan digunakan secara gratis tanpa perlu membayar lisensi. Biasanya orang mendapatkan software ini dari internet. Salah satu open source software yang terkenal yaitu Linux.

Keberadaan open source software ini sangat ditunjang oleh internet. Mula-mula Open source software diambil dari internet kemudian digunakan oleh orang dan diperbaiki apabila ada kesalahan. Hasil perbaikan dari open source ini kemudian dipublikasikan kembali melalui internet yang memungkinkan orang lain menggunakan dan memperbaikinya. Dan begitulah seterusnya. Saat ini sangat mudah mendapatkan open source software di internet.

Pengembangan open source software melibatkan banyak orang dari berbagai penjuru dunia yang berinteraksi melalui internet. Maka bermunculan berbagai macam software yang dibuat berbasis open source ini yang dipublikasikan melalui internet. Pola open source ini telah melahirkan developer-developer handal dari berbagai penjuru dunia.

Dengan pola open source orang dapat membuat dan mengembangkan apa yang disebut dengan free software. Software ini dapat digunakan tanpa perlu membayar lisensi atau hak cipta karena memang dikembangkan dengan pola open source. Jadi, dengan pola open source orang dapat mengembangkan software dan mempublikasikannya dengan bebas melalui internet. Maka tidak heran apabila kita akan banyak menemukan free software ini di internet dan bisa secara bebas mendownloadnya tanpa perlu membayar uang sepeser pun kepada pengembang software tersebut.

Penggunaan software open source ini memberikan banyak kelebihan dan juga manfaat baik bagi pengguna maupun developer dari penggunaan open source software. Berikut adalah kelebihan dan manfaat dari penggunaan software open source :

1.       Sisi pengguna:

a.       Lisensi Gratis, sehingga tidak memerlukan biaya tambahan untuk pembelian lisensi Software. dan kita tidak lagi terikat pada satu vendor Software dan membeli lisensi.

b.      Keberadaan Bug/Error dapat segera terdeteksi dan diperbaiki karena Software tersebut dikembangkan oleh banyak orang ataupun pemakai, karena secara tidak langsung telah dievaluasi oleh banyak pemakai (End-User).

c.       Pengguna dapat langsung ikut serta dalam pengembangan Program, karena pengguna memiliki source code.

d.      Software dapat dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan dari pengguna tanpa menyalahi EULA.

e.      Cross Platform dan Kompatible, biasanya Software Open Source tersedia di berbagai Sistem Operasi contohnya : XAMPP (Software WebServer & Database Management) tersedia di Windows maupun Linux, NetBeans (Software untuk membuat Software Java & Java Mobile) tersedia di Windows maupun Linux, Eclipse (Software untuk membuat Software Android) tersedia di Windows maupun Linux, Compiere (Software ERP) tersedia di Windows maupun Linux, dan lain-lain.

f.        Legal, dan tidak melanggar undang-undang hak cipta serta aman dari razia penggunaan dan pembajakan Software illegal.

g.       Software Ope nSource bebas dari Malware (Virus/Worm/Trojan) dibanding Software Illegal hasil Crack, Patch ataupun dari Keygen.

h.      Jika Software Open Sourceyang kita gunakan perusahaannya mengalami kebangkrutan, maka tidak menimbulkan kerugian materiil bagi pemakainya, lain halnya pada Software Komersiil, pasti pemakainya harus membeli Software baru.

i.         Terkadang keahlian kita akan terasah dengan memakai Software Open Source.

j.        Dapat menghasilkan produk yang tidak kalah bagus dengan hasil dari Software yang berlisensi. Jika dijual maka keuntungan dari penjualan produk lebih besar.

k.       Sebagian Software Open Source tidak menguras sumber daya pemakaian komputer.

2.       Sisi developer:

a.       Seluruh komunitas mau dan dapat membantu untuk membuat software menjadi lebih baik

b.      Tidak ada biaya iklan dan perawatan program

c.       Sebagai sarana untuk memperkenalkan konsep

d.      Banyaknya tenaga (SDM) untuk mengerjakan & mengembakan proyek Open Source, karena biasanya proyek Open Source menarik banyak developer. Konsep dalam sebuah proyek Open Source adalah dikembangkan oleh banyak pengembang dan organisasi di seluruh dunia. Melalui komunitas besar dengan banyak konsep-konsep ini Software Open Source tumbuh menjadi standar internasional yang terbuka dan memiliki daya inter-operabilitas yang baik. Dan dalam proyek closed source atau tertutup, pengembangan dilakukan tertutup oleh vendor, sedangkan pada proyek Open Source banyak orang yang berpartisipasi mengembangkan fiturnya dan orang-orang ini bukanlah orang sembarangan melainkan mereka yang ahli dibidangnya. Hal ini memungkinkan peningkatan kualitas fungsional Software Open Source.

Linux adalah sebuah contoh yang bagus. Banyak sistem operasi yang berusaha meniru kisah sukses Linux, tetapi Linux tetap yang paling sukses hingga saat ini. Aspek positif dari Open Source adalah penerimaan yang luas untuk software yang benar-benar bagus.

Selain memiliki kelebihan, software opensource pun tidak luput dari kekurangan, diantaranya adalah sebagai berikut :

1.       Memunculkan celah awal ketika sumbe code masih mentah dan pengembangan dasar masih dalam pembangunan.

2.       Masalah yang berhubungan dengan intelektual property. Pada saat ini, beberapa negara menerima Software dan algoritma yang dipatentkan. Hal ini sangat sulit untuk diketahui jika beberapa motede utama untuk menyelesaikan masalah Software di patenkan sehingga beberapa komunitas dapat dianggap bersalah dalam pelanggaran intelektual property.

3.       Kurangnya Sumber Daya Manusia yang dapat menggunakan dan memanfaatkan Open Source. Salah satu keuntungan utama dari gerakan adalah adanya ketersediaan code. Namun ketersediaan ini menjadi sia-sia apabila SDM yang ada tidak dapat menggunakannya, tidak dapat mengerti code tersebut. SDM yang ada ternyata hanya mampu produk saja. Jika demikian, maka tidak ada bedanya produk dan yang proprietary dan tertutup.

4.       Tidak adanya perlindungan terhadap HAKI.

5.       Perkembangan Software tergantug dari sekumpulam manusia itu sendiri.

6.       Tidak ada garansi dari pengembangan, sumber code masih mentah dan pengembangan dasar masih dalam pembangunan.

7.       Kesulitan dalam mengetahui status project : Tidak banyak iklan bagi Open Source Software, biasanya beberapa project secara tidak langsung ditangani oleh perusahaan yang mampu berinvestasi dan melakukan merketing.

8.       Tidak adanya proteksi terhadap Hak atas Kekayaan Intelektual (HaKI)

Sumber :

http://zaenal-zaeblogs.blogspot.co.id/2013/07/keuntungan-dan-kerugiannya-menggunakan.html

http://www.organisasi.org/1970/01/penjelasan-pengertian-open-source-software-dan-free-software.html

Tugas 2 softskill : CYBER CRIME

A.      Cyber Crime

Cybercrime adalah istilah yang mengacu kepada akrivitas kejahatan dengan computer atau jaringan. Komputer menjadi alat, sasaran atau tempat terjadinya kejahatan. Karakteristik dari Cybercrime yaitu :

1.       Ruang lingkup kejahatan.

Bersifat global. Cybercrime seringkali dilakukan secara transnasional, melintasi batas negara sehingga sulit dipastikan yuridikasi hukum negara yang berlaku terhadap pelaku. Karakteristik internet di mana orang dapat berlalu-lalang tanpa identitas (anonymous) memungkinkan terjadinya berbagai aktivitas jahat yang tak tersentuh hukum.

2.       Sifat kejahatan.

Bersifat non-violence. Tidak menimbulkan kekacauan yang mudah terlihat.

3.       Pelaku kejahatan.

Bersifat lebih universal. Kejahatan dilakukan oleh orang-orang yang menguasai penggunaan internet beserta aplikasinya.

4.       Modus kejahatan.

Keunikan kejahatan ini adalah penggunaan teknologi informasi dalam modus operandi, sehingga sulit dimengerti oleh orang-orang yang tidak menguasai pengetahuan tentang komputer, teknik pemrograman dan seluk beluk dunia cyber.

5.       Jenis kerugian yang ditimbulkan.

6.       Dapat bersifat material maupun non-material . Waktu, nilai, jasa, uang, barang, harga diri, martabat bahkan kerahasiaan informasi.

Contoh : Pornografi, Cyrberstalking, Hacking, Cracking, Denial of Service Attack, dll

B.      Cyber Law

Cyber Law adalah istilah hukum yang terkait dengan pemanfaatan teknologi informasi. Istilah lain yang juga digunakan adalah hukum Teknologi Informasi (Law of Information Techonology) Hukum Dunia Maya (Virtual World Law) dan Hukum Mayantara. Istilah-istilah tersebut lahir mengingat kegiatan internet dan pemanfaatan teknologi informasi berbasis virtual. Istilah hukum siber digunakan dalam tulisan ini dilandasi pemikiran bahwa cyber jika diidentikan dengan “dunia maya” akan cukup menghadapi persoalan ketika terkait dengan pembuktian dan penegakan hukumnya. Mengingat para penegak hukum akan menghadapi kesulitan jika harus membuktikan suatu persoalan yang diasumsikan sebagai “maya”, sesuatu yang tidak terlihat dan semu. Di internet hukum itu adalah cyber law, hukum yang khusus berlaku di dunia cyber. Secara luas cyber law bukan hanya meliputi tindak kejahatan di internet, namun juga aturan yang melindungi para pelaku e-commerce, e-learning; pemegang hak cipta, rahasia dagang, paten, e-signature; dan masih banyak lagi.

Contoh : UU No.36 Tahun 1999 Tentang Telekomunikasi, UU Perlindungan Konsumen, UU No.15 Tahun 2001 Tentang Merk, dll

C.      Cyber Threats

Cyberthreats merupakan ancaman yang ada di dunia maya. Setiap orang yang berselancar didunia maya setidaknya harus tahu dan berhati-hati dengan cyberthreats. Ancaman ini sangatlah berbahaya bagi pengguna, maka dari itu pengguna internet dituntut untuk selalu berhati-hati dalam berselancar di dunia maya. Adapun jenis-jenis dari cyberthreats adalah sebagai berikut

Contoh : Denial of Service Attack, Worm, Malware, Viruses, Trojan Horse, dll

D.      Cyber Security

Cyber security atau IT security adalah keamanan informasi yang diaplikasikan kepada komputer dan jaringannya. Computer security atau keamanan komputer bertujuan membantu user agar dapat mencegah penipuan atau mendeteksi adanya usaha penipuan di sebuah sistem yang berbasis informasi. Informasinya sendiri memiliki arti non fisik. Sistem keamanan komputer merupakan sebuah upaya yang dilakukan untuk mengamankan kinerja dan proses komputer. Penerapan computer security dalam kehidupan sehari-hari berguna sebagai penjaga sumber daya sistem agar tidak digunakan, modifikasi, interupsi, dan diganggu oleh orang yang tidak berwenang. Keamanan bisa diindentifikasikan dalam masalah teknis, manajerial, legalitas, dan politis. computer security akan membahas 2 hal penting yaitu Ancaman/Threats dan Kelemahan sistem/vulnerabillity.

Contoh : Melakukan keamanan eksternal, interface pemakai, dan internal

E.       Cyber Attack

Cyberattack adalah disengaja eksploitasi sistem komputer, perusahaan bergantung pada teknologi dan jaringan. Cyberattacks menggunakan kode berbahaya untuk mengubah kode komputer, logika atau data, sehingga mengganggu konsekuensi yang dapat kompromi data dan menyebabkan cybercrimes, seperti informasi dan pencurian identitas.

Contoh : pencurian identitas, penipuan, pemerasan, meretas password, merusak website, pencurian data dan akses data yang tidak sah, dll

KASUS CYBERCRIME

CYBERBULLYING

Kasus cyberbullying memang tidak bisa dianggap remeh begitu saja. Aksi olok-olok dan mempermalukan orang lain di dunia maya ini bisa berakibat fatal bagi korbannya. Dampaknya menyerang psikis, mulai dari perasaan malu, merasa tertekan hingga depresi.

Inilah yang dialami Sonya Depari, siswi SMU asal Medan yang di-bully habis-habisan di media sosial, pasca video dirinya yang berdebat dengan polwan dan mengaku anak Jenderal BNN Arman Depari tersebar luas di internet.

Sonya bisa dibilang merupakan korban cyberbullying. Terlepas dari sikapnya yang tidak sopan, kita tidak boleh memperlakukannya seperti itu di dunia maya. Kehidupan sehari-hari korban jadi terganggu karena cyberbullying ini. Korban jadi enggan ke sekolah, merasa terpuruk dan malu, dikucilkan dan mengurung diri.

Apalagi dengan maraknya pengguna perangkat mobile dan internet, aksi cyberbullying dapat dilakukan berulang dan berkelanjutan. Korban akan semakin merasa terintimidasi dan ditindas secara online.

Jika aksi cyberbullying dibiarkan terjadi terus-menerus, hal ini bisa membuat seseorang nekat melakukan tindakan tragis seperti menyakiti diri sendiri bahkan bunuh diri. Karena mereka tidak kuat menghadapi penghinaan dan intimidasi.

Kasus cyberbullying yang berujung bunuh diri sudah banyak terjadi. Seperti yang dialami Amanda Todd. Ia telah di-bully selama 3 tahun di dunia maya. Remaja asal Kanada ini kemudian ditemukan tewas di rumahnya setelah memposting video di YouTube tentang tindakan bully yang dialaminya.

Data dari Bullying UK National Survey 2014 menunjukkan, 91% dari orang-orang yang melaporkan cyberbullying mengatakan bahwa mereka tidak mengambil tindakan apapun atas apa yang mereka alami. Ini tentu dapat membuat korban menjadi merasa tidak dipercaya, rentan dan menyalahkan diri sendiri.

Dipandang dari segi hukum :

Secara umum, cyber bullying dapat saja diintepretasikan terhadap berbagai delik yang diatur dalam hukum pidana umum di Indonesia, yaitu yang termuat dalam Kitab Undang-Undang Hukum Pidana (KUHP). Pasal-pasal KUHP yang relevan dalam mengatur delik cyber bullying ini adalah yang tercantum dalam Bab XVI mengenai Penghinaan, khususnya Pasal 310 ayat (1) dan (2).

-          Pasal 310 ayat (1)

“Barangsiapa dengan sengaja menyerang kehormatan atau nama baik seseorang dengan menuduhkan sesuatu hal, yang maksudnya terang supaya hal itu diketahui umum, diancam karena pencemaran, dengan pidana penjara paling lama sembilan bulan atau pidana denda paling banyak empat ribu lima ratus rupiah.”

-          Pasal 310 ayat (2)

“Jika hal itu dilakukan dengan tulisan atau gambaran yang disiarkan, dipertunjukan atau ditempelkan di muka umum, maka diancam karena pencemaran tertulis dengan pidana penjara paling lama satu tahun empat bulan atau pidana denda paling banyak empat ribu lima ratus rupiah”.

Dari kedua pasal tersebut, maka Pasal 310 ayat (2) dinilai lebih cocok untuk menuntut para pelaku cyber bullying. Pada dasarnya, KUHP memang dibentuk jauh sebelum perkembangan teknologi dunia maya dicetuskan.

Maka, dalam rangka mengakomodasi pengaturan mengenai dunia maya dan segala hal yang berkaitan dengannya, dibentuklah Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik.

Dalam undang-undang ini, terdapat pasal-pasal yang lebih sesuai untuk menjerat para pelaku cyber bullying. Undang-undang ini menerapkan larangan dan sanksi pidana antara lain bagi :

1.       Setiap Orang dengan sengaja dan tanpa hak mendistribusikan dan/atau mentransmisikan dan/atau membuat dapat diaksesnya Informasi Elektronik dan/atau Dokumen Elektronik yang memiliki muatan yang melanggar kesusilaan (Pasal 27 ayat 1), muatan penghinaan dan/atau pencemaran nama baik (Pasal 27 ayat 3), muatan pemerasan dan/atau pengancaman (Pasal 27 ayat 4);

2.       “Setiap Orang dengan sengaja dan tanpa hak menyebarkan berita bohong dan menyesatkan yang mengakibatkan kerugian konsumen dalam Transaksi Elektronik .Ancaman pidananya ialah penjara maksimal 6 tahun dan/atau denda maksimal 1 miliar” (Pasal 28 ayat 1);

3.        Setiap Orang dengan sengaja dan tanpa hak menyebarkan informasi yang ditujukan untuk menimbulkan rasa kebencian atau permusuhan individu dan/atau kelompok masyarakat tertentu berdasarkan atas suku, agama, ras, dan antargolongan (SARA), (Pasal 28 ayat 2);

4.       Setiap Orang dengan sengaja dan tanpa hak mengirimkan Informasi Elektronik dan/atau Dokumen Elektronik yang berisi ancaman kekerasan atau menakut-nakuti yang ditujukan secara pribadi (Pasal 29)

Ancaman bagi pelaku tindak pidana diatas dapat dikenakan hukuman 6-12 tahun penjara dan denda satu-dua miliar rupiah.

Pasal 80 ayat 1:

Setiap orang yang melakukan kekejaman, kekerasan atau ancaman kekerasan, atau penganiayaan terhadap anak, dipidana dengan pidana penjara paling lama 3 (tiga) tahun 6 (enam) bulan dan/atau denda paling banyak Rp 72.000.000,00 (tujuh puluh dua juta rupiah)."

Hukum sendiri pun sudah menetapkan undang-undang untuk menangani cyber bullying ini. Karena itu sebagai pengguna dunia cyber atau dunia maya yang baik, sebaiknya yang harus kita lakukan adalah :

-          Ajak korban bicara. Sarankan ia untuk berbicara dengan orang yang ia percaya tentang apa yang ia alami dan rasakan. Sebab jika korban diam saja dan memendam semuanya sendirian, ini bisa berbahaya.

-          Jika berbicara tidak memungkinkan, minta dia untuk menulis lewat surat.

-          Agar korban tidak semakin depresi dan merasa makin diintimidasi di media sosial, sarankan agar ia tidak membuka media sosial untuk sementara waktu. Kalau perlu tutup akunnya.

-          Jangan hanya jadi penonton. Agar aksi ini tidak semakin berkembang, kita bisa melaporkan aksi cyberbullying ini ke pihak media sosial terkait dengan mengklik tombol "Report Abuse". Jika kita membiarkan, apalagi ikut menyebarkan, ini sama saja kita menjadi pelaku bully.

-          Jika semua upaya yang sudah dilakukan untuk menghentikan aksi cyberbullying tidak membuahkan hasil, jangan ragu untuk meminta bantuan ke pihak berwenang.

Sumber :

http://eptik-group8-ar.blogspot.co.id/2015/06/undang-undang-yang-mengatur.html

http://inet.detik.com/read/2016/04/15/114623/3188716/1205/bahaya-cyberbullying-depresi-hingga-bunuh-diri?i993304klinik

http://id.termwiki.com/ID/cyberattack

https://id.wikipedia.org/wiki/Keamanan_komputer#Implementasi

https://erlisbudiarti.wordpress.com/2014/04/30/cyberthreats-ancaman-di-dunia-maya/

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

http://semuatentangcyber.blogspot.co.id/2012/10/cybercrime.html

Tugas 1 softskill : Isu Terkait Kode Etik dan Profesionalitas

PAHLAWAN DEVISA NEGARA

Seperti yang kita ketahui bahwa saat ini banyak permasalahan mengenai TKI yang bekerja di negara lain salah satu kasusnya adalah hak asasi yang mereka dapatkan belum sepenuhnya memihak mereka. buktinya sampai sekarang masih banyak kasus penyiksaan yang menimpa TKI yang mengakibatan pelanggaran hak asasi terhadap para TKI. sudah banyak kasus penyiksaan yang menimpa para Tenaga Kerja Indonesia (TKI). Tidak terdapat perubahan atas berbagai kasus sebelumnya yang terjadi, justru belakangan kasus penyiksaan TKI semakin meningkat. Pemerintah seolah tidak belajar atas kesalahan-kesalahan dimana terjadinya kasus yang sama sebelumnya. Seakan-akan sudah merupakan hal yang lumrah apabila terjadinya penyiksaan TKI setiap tahun. Disebutkan sudah terdapat regulasi yang mengatur mengenai perlindungan atas penempatan TKI. Tetapi faktanya kasus-kasus yang sama tetap saja terjadi dan tidak grafiknya tidak menurun justru meningkat. Perlu dipertanyakan kinerja pemerintah dalam penanganan berbagai yang telah terjadi sebelumnya.

Yang menjadi pertanyaan adalah :

Bagaimanakah tindakan pemerintah menangani kasus sebelumnya dan tindakan seharusnya dalam memberikan perlindungan hukum serta tindakan seharusnya menangani masalah yang terjadi saat ini?

Bagaimanakah ketentuan yang sah menurut hukum agar seseorang bisa menjadi sesorang buruh migran yang mendapat asuransi dan perlindungan hukum yang layak?

Tenaga Kerja Indonesia (TKI) adalah setiap warga negara Indonesia yang memenuhi syarat untuk bekerja di luar negeri dalam hubungan kerja untuk jangka waktu tertentu dengan menerima upah. Pengertian merupakan defenisi yuridis mengenai TKI menurut Pasal 1 Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 tentang Perlindungan dan Penempatan Tenaga Kerja Indonesia di Luar Negeri.

Sedangkan penempatan buruh migran dalam Pasal 1 angka (3) Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 adalah kegiatan pelayanan untuk mempertemukan buruh migran sesuai bakat, minat, dan kemampuannya dengan pemberi kerja di luar negeri yang meliputi keseluruhan proses perekrutan, pengurusan dokumen, pendidikan dan pelatihan, penampungan, persiapan pemberangkatan, pemberangkatan sampai ke negara tujuan, dan pemulangan dari negara tujuan.

Dengan adanya undang-undang ini memberikan kewenangan pemerintah pusat dan pemerintah daerah dalam mengatur penempatan buruh migran. Dalam penempatan tersebut “ Setiap tenaga kerja mempunyai hak dan kesempatan yang sama untuk memilih, mendapatkan, atau pindah pekerjaan dan memperoleh penghasilan yang layak di dalam atau di luar negeri” sesuai Pasal 31 Undang-Undang Nomor 13 Tahun 2003 Tenang Ketenagakerjaan. Kemudian dalam Pasal 32 ayat (1) dan ayat (2) dijelaskan bahwa “Penempatan tenaga kerja dilaksanakan berdasarkan asas terbuka, bebas, obyektif, serta adil, dan setara tanpa diskriminasi. Penempatan tenaga kerja diarahkan untuk menempatkan tenaga kerja pada jabatan yang tepat sesuai dengan keahlian, keterampilan, bakat, minat, dan kemampuan dengan memperhatikan harkat, martabat, hak asasi, dan perlindungan hukum.”

Untuk menghindari ketidakamanan yang akan diderita oleh buruh migran (khususnya Pembantu Rumah Tangga) maka Pasal 4 Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 menegaskan bahwa “Orang perseorangan dilarang menempatkan warga negara Indonesia untuk bekerja di luar negeri”. Dalam Pasal 3 Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 dinyatakan bahwa tujuan penempatan dan perlindungan calon buruh migran adalah:

1. memberdayakan dan mendayagunakan tenaga kerja secara optimal dan manusiawi;

2. menjamin dan melindungi calon buruh migran sejak di dalam negeri, di negara tujuan, sampai kembali ke tempat asal di Indonesia;

3. meningkatkan kesejahteraan buruh migran dan keluarganya.

Dalam Pasal 5 ayat (1) Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 dinyatakan bahwa “Pemerintah bertugas mengatur, membina, melaksanakan, dan mengawasi penyelenggaraan penempatan dan perlindungan buruh migran di luar negeri.” Dan dalam Pasal 6 Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 bahwa Pemerintah bertanggung jawab untuk meningkatkan upaya perlindungan buruh migran di luar negeri.

Demi menjamin perlindungan lebih lagi terdahad TKI diatur dalam Pasal 27 Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 mengatur tentang penempatan buruh migran di luar negeri hanya dapat dilakukan ke negara tujuan yang pemerintahnya telah membuat perjanjian tertulis dengan Pemerintah Republik Indonesia atau ke negara tujuan yang mempunyai peraturan perundang-undangan yang melindungi tenaga kerja asing. Namun meskipun seperti itu, masih saja terdapat penganiayaan terhadap para buruh migran yang sudah jelas dan terang mendapat perlindungan hukum. Perlindungan tersebut dilakuakan dengan penyelengaraan keadilan dan ketertiban untuk mendatangkan kemakmuran dan kebahagiaan pada rakyat sesuai dengan tujuan negara menurut Prof. Subekti, S.H.

Perlindungan hukum terhadap para TKI juga sudah dimuat dalam Pasal 7 Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 menyatakan bahwa pemerintah berkewajiban:

1. menjamin terpenuhinya hak-hak calon TKI, baik yang berangkat melalui pelaksana penempatan TKI, maupun yang berangkat secara mandiri;

2. mengawasi pelaksanaan penempatan calon TKI;

3. membentuk dan mengembangkan sistem informasi penempatan calon TKI di luar negeri;

4. melakukan upaya diplomatik untuk menjamin pemenuhan hak dan perlindungan TKI secara optimal di negara tujuan; dan

5. memberikan perlindungan kepada TKI selama masa sebelum pemberangkatan, masa penempatan, dan masa purna penempatan.

Perlindungan bagi TKI yang bekerja di luar negeri diawali dan terintegrasi dalam setiap proses penempatan TKI, sejak proses rekrutmen, selama bekerja dan hingga pulang ke tanah air. Sebagaimana ditegaskan dalam Pasal 77 Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2004 bahwa setiap calon TKI mempunyai hak untuk memperoleh perlindungan sesuai dengan peraturan perundang-undangan. Perlindungan tersebut seperti tertuang dalam ayat (1) dilaksanakan mulai dari pra penempatan, masa penempatan, sampai dengan masa setelah penempatan.

sumber : http://hukum.kompasiana.com/2010/12/15/perlindungan-hukum-terhadap-tenaga-kerja-indonesia-sektor-pembantu-rumah-tangga-di-luar-negeri-bagian-ii/

KOMENTAR :

Menurut pendapat saya, peraturan yang ada sudah bagus dan memadai bahkan dapat menyelesaikan masalah yang selama ini menghampiri TKI tetapi dalam pelaksanaannya belum diterapkan seutuhnya sehingga mengakibatkan berlarut-larutnya masalah tersebut bahkan dalam hal ini saya melihatnya dengan pandangan bahwa pemerintah mengabaikan hak warga negara Indonesia yang bekerja di luar wilayah Indonesia. peraturan sudah ada tetapi harus di iringi dengan pelaksanaan yang adil dan dilaksanakan sesuai peraturan yang berlaku sehingga negara kita terbebas dari permasalahn tersebut. pemerintah juga harus lebih tegas terhadap masalah-masalah tersebut sehingga dapat terselesaikan dengan baik.

Selain mengenai peraturan, dalam menanggulangi masalah ini pun diperlukan sikap profesionalisme dan juga kode etik yang baik dari berbagai pihak, baik itu pihak pemerintah Indonesia, pemerintah negara terkait, para TKI, dan juga atasan atau ‘boss’ dari yang menerima tenaga kerja Indonesia ini. Karena apabila hanya mengandalkan peraturan tanpa adanya suatu etika yang mengikat diantara mereka, peraturan itu hanya sebatas aturan yang tidak dapat memeberikan dampak yang signifikan terhadap perbaikan masalah ini.

Berdasarkan fakta yang terjadi dilapangan dicari fakor- faktor penyebab terjadinya masalah dan alasan masalah justru semakin marak terjadi. Atas fakor permasalah yang ada digali dan dicari problem solving. Dalam hal ini juga dituntut peran serta dari masyarakat dalam pencari solusi. Tidak hanya berperan kritis dengan berbagai masalah yang terjadi tetapi juga memberikan kritik dan saran. Karena ketika pemerintah masyarakat bergandengantangan dalam penyelesaian masalah niscaya akan dicapai hasil yang maksimal dan tentu tidak akan merugikan salah satu pihak. Dengan ini juga membuka wawasan masyarakat dengan hukum positif di Indonesia terutama mengenai undang-undang yang mengatur tentang perlindungan dan penempatan TKI di luar negeri.