Work From Home, Apakah Mengurangi Polusi?
Bagaimana dampak kebijakan anjuran untuk WFH yang dimulai tanggal 17 maret hingga akhir maret terhadap kondisi udara di Jabodetabek? Kita bisa gunakan salah satu alat ukur Data kualitas udara, Air Quality Index (AQI) yang menunjukkan bahwa semakin tinggi nilainya, maka udara semakin tidak sehat.
Kalau kita lihat dari AQI dari airvisual.com sebagai salah satu proxy kualitas udara di suatu daerah terlihat bahwa terlihat terdapat sedikit perubahan, di Jabodetabek. AQI di Jakarta, Bekasi dan Tangerang sepertinya tidak mengalami perubahan setelah 2 minggu WFH. Kisaran antara 40 hingga 140. Sedangkan untuk Depok dan Bogor terlihat penurunan yang cukup besar, yang tadinya antar 100 hingga 300, menjadi sekitar maksimum 100.
Penjelasan AQI: https://support.airvisual.com/en/articles/3029425-what-is-aqi
AQI tanggal 29 desember-3 Feb 2020 (Note: AQI jam 12 siang, data hasil pengambilan dari airvisual.com oleh tim big data kami)
AQI tanggal 16-27 Maret
Kualitas dari Uji Diagnostik
Kunci utama dari penanggulangan wabah COVID -19 adalah adanya tes atau pengujian apakah seseorang memang positif terjangkit virus Corona tipe baru ini. Beberapa negara seperti korea telah menggunakan rapid test secara massif untuk skrining penduduknya. Meski hasil rapid test didapat dengan cepat namun rapid test (berbasis antibody di dalam darah) ini lebih rendah keakuratannya dibandingkan dengan tes melalui RT-PCR (mengambil DNA virus melalui swab di tenggorakan). Karenanya rapid test digunakan utk skrining dan selanjutnya jika positif akan dilakukan cek lanjutan dgn Metode PCR yang tetap menjadi penentu positif tidaknya seorang pasien mengidap COVID-19.
Sedikit kita bahas mengenai akurasi uji atau tes diagnotik. Tes diagnostik bertujuan untuk melakukan klasifikasi atau prediksi keberadaan dari penyakit pada pasien. Setiap tes diagnostik yang dikembangkan pasti harus di cek kualitas dari alat tes tersebut apakah benar-benar mampu mengklasifikasi kondisi pasien.
Untuk mengevaluasi kemampuan tes diagnostik yang tepat digunakan beberapa ukuran seperti sensitifitas (sensitivity) dan spesifitas (specificity) dan juga nilai duga positif dan negatif (positive and negative predictive values).
Sebelum masuk lebih jauh, untuk mudahnya kita perhatikan tabel berikut:
Ketika kita melakukan tes, terdapat dua kemungkinan apakah hasilnya positif atau negatif dan keadaan pasien sebenarnya, apakah memang terdapat penyakit atau tidak. True Positive adalah ketika tes tersebut menyatakan positif ketika pasien tersebut memang terjangkiti Covid-19. True Negative adalah hal yang sama untuk kondisi pasien terbebas dari Covid-19.
Sebuah tes tidak selalu tepat, terdapat dua kemungkinan kesalahan klasifikas. Yang pertama adalah false positive, dimana tes mengatakan pasien positive padahal pasien tersebut tidak terdapat Covid-19. Sedangkan False Negative ketika pasien dengan Covid-19 dianggap negatif corona.
Sebagai ilustrasi dilihat gambar berikut:
Dari tabel diatas kita dapat menghitung alat ukur ketepatan klasifikasi:
- sensitifitas (sensitivity) : kemampuan sebuah test untuk mendeteksi keberadaan penyakit tersebut ketika memang pasien terjangkit penyakit tersebut. dapat dikatakan juga seberapa sering tes tersebut positif pada pasien positive corona.
- spesifitas (specificity) : kemampuan sebuah tes untuk mendeteksi bahwa pasien sehat memang tidak sakit/hasil negatif. Ini juga dapat dikatan seberapa sering hasil nya negatif pada pasien bebas corona.
Yang kita harapkan adalah tes diagnostic yang kedua nilai tersebut, sensitifitas dan spesifitas tinggi. Dalam tes pasti terdapat cut-off yang digunakan untuk menentukan apakah batas sakit dan tidak. Untuk mendapatkan cut-off yang memberikan sensitifitas dan speicitas yang sama-sama tinggi dapat menggunakan ROC-curve.. nah ini next deh.. ya.. J
Nah pertanyaannya pasti, apakah kalau kita dikatakan negatif atau positif oleh sebuah uji diagnostik pasti positif? Belum tentu! Ingat tadi table 1, masih ada kemungkinan kesalahan tipe 1 atau tipe 2.
Pertanyaan ini dapat dijawab dengan menggunakan nilai predictive value dari suatu uji diagnostic:
- Positive predictive value: peluang bahwa seorang benar-benar terjangkit covid-19 ketika hasil uji diagnostiknya positif
- Negative predictive value: peluang bahwa seseorang memang benar tanpa virus, ketika hasil uji diagnostiknya negatif.
Kedua nilai diatas tidak hanya tergantung dari sensitifitas dan spesifitas dari alat uji diagnostiknya, tetapi tergantung juga dari prevalence (proporsi kasus dalam populasi pada waktu tertentu) dari penyakit tersebut.
Komuter Jabodetabek dan Covid19
Big Data for Government Policy: Potential Implementations of Big Data for Official Statistics in Indonesia
Big Data for Government Policy: Potential Implementations of Big Data for Official Statistics in Indonesia
Big Data is an umbrella term for explosion in the quantity and diversity of high frequency digital data and it is not usually coming from traditional sources. The speed and frequency by which data is produced and collected—by an increasing number of sources—is responsible for today’s data deluge: the amount of available digital data is projected to increase by an annual 40%. “Big Data for Development” is a concept that refers to the identification of sources of Big Data relevant to policy and planning of development programmes. It differs from both “traditional” development data and what the private sector and mainstream media call Big Data. Potential applicability of “Big Data for Development” at the most general level, when it is properly analysed, these new data can provide snapshots of the well-being of populations at high frequency, high degrees of granularity, and from a wide range of angles, narrowing both time and knowledge gaps.
This research discussed several possible implementations of Big Data to the official statistics in Indonesia. Furthermore, three case studies would be discussed: (1) predicting inter-city commuting patterns using twitter, (2) developing a statistical model to nowcast food prices using crowd sourcing, and (3) Mobile Position Data for Tourism Statistics.
The results show similar trend between crowdsourcing approach and BPS Survey for all commodities, between the twitter approach and the commuter survey 2014. For the MPD approach for tourist statistics, the number of visits based on the roaming and the visits based on the immigration are similar. The study reveals potential implementations of Bigdata in complementing official statistics for government policy in Indonesia.
Presented at the International Workshop on Big Data and Information Security (IWBIS). IWBIS Universitas Indonesia (UI).
http://www.beritasatu.com/iptek/454214-big-data-dapat-menunjang-statistik-resmi-pemerintah.html
Lomba Quick Count
Disebuah kelas mengenai peluang, seorang dosen mencoba memberi ilustrasi mengenai peluang dengan alat yang sederhana, kelereng. DImasukkannya 50 kelereng berwarna merah dan 50 kelereng biru kedalam sebuah kotak yang tertutup.
Guru: Didalam kotak ini ada kelereng dengan dua warna, merah dan biru. Coba siapa yang bisa menebak proporsi kelereng berwarna merah dan biru dengan cepat! Kalian boleh mengambil kelereng dari kotak tersebut, namun setiap kelereng yang kalian ambil, kalian harus membayar biaya tertentu.
Ada 3 mahasiswa yang maju dan melakukan percobaan:
Mahasiswa 1: Mengambil dengan acak 10 kelereng (dengan mata tertutup), menurut dia cukup untuk menjawab pertanyaan dosennya. Dan menghasilkan 6 kelereng merah dan 4 biru.
Mahasiswa 2: Karena sanggup membayar lebih, dia mengambil 20 kelereng, dimana 11 adalah merah dan sisanya biru.
Mahasiswa 3: mengambil dengan acak 12 Kelereng, menghasilkan 5 merah dan 7 biru.
Alhasil:
Mhs1: Merah 60% vs Biru 40%
Mhs2: Merah 55% vs Biru 45%
Mhs3: Merah 42% vs. Biru 58%
Dengan percaya dirinya mahasiswa berkata:
“Hitungan saya paling benar! “
“Mahasiswa lain tidak kredibel!”
“Dan kalau bapak dosen menghitung langsung dari kotak tersebut dan hasilnya berbeda dengan saya, maka bapak hitungannya SALAH!!” pasti ada KECURANGAN!!!
Dosen : ??&#!*$
Shipping From Stockholm to Jakarta
Moving is taft to do especially if we have limited budget for that. For people working in industry, usually they are provided a moving service by their company. But for academics like me, usually we have to arrange (and most of time pay) by ourself.
Based on my experience of shipping for moving from Stockholm, Sweden to Jakarta, Indonesia, there are two ways:
1. Direct Shipping
There is one shipping service from Stockholm (our address) to Jakarta port (Tanjung Priok). The price is SEK 2700 for up to 1 cbm = 8 “flyttkartonger”. For this service you can contact: Jan Sillén at jan@molineux.se.
But this service does not include cost in Custom (Bea Cukai) in Tanjung Priok (This is sometime more expensive that the shipping cost.. you know Indonesia lah….) and delivery from Tanjung Priok to our address. However, there is a company PT. Quantum Indonesia Translogistic (http://quantumindonesia.com) who can help you to arrange this step.
Base on my experience this option is bit costly. I prefer the next option:
2. Non Direct Shipping
This option less cost, using two different companies and our box would transit in Germany.
Hence, it needs bit arrangement, please follow the steps:
1. Contact and ask a shipping company Pulang kampung (http://pulangkampung.eu/) for information about the next shipping (usually every month).
2. Once you agree, fill the form and you would be given a container number and box number.
3. After the boxes are numbered, and wrap nicely, next is to send them to pulang kampung warehouse (See their weskit for the address).
4. Contact http://www.fraktabilligt.se, for delivery from Stockholm to Germany. In their website you can check the cost directly. (The cost depends on the weight, but more boxes is cheaper). This service is half cheaper that ordinary shipping company, but we have to use an office address as pickup address. I used my department address in campus and had no problem.
5. Fill the form and they pay directly using your credit card. You will be given a document to be sticked in the box.
6. Wait until the company comes to pick the box, in my experience DHL pick and deliver my boxes to Germany. It takes around 1 week.
7. That’s it!
Note that the shipping pulang kampung from Germany can take 2-3 months, but the boxes would be sent directly to our address in Indonesia. So we do not need to face with bureaucracy in Custom in Tanjung Priok.
Bioinformatics Workshop, Indonesia
Bioinformatics Workshop, Jakarta, Indonesia, April 14-15 2015
The Role of Statisticians in Personalized Medicine: An Overview of Statistical Methods in Bioinformatics
For the past decade, there is a huge amount if interest in determining the optimal treatment for an individual patient, the so-called personalized medicine. This is mostly achieved mostly by understanding the human genome leading to targeted treatments or regimes. Rapid advances in biotechnology resulting complex and huge amount data sets for answering complex biological questions. This development challenges statisticians in developing and implementing proper statistical methods.
This talk would provide a brief basic of molecular biology and an overview of statistical methods commonly used in the bioinformatics research focused on the analysis of gene expression in microarray and Next-Generation Sequencing. Statistical methods such as regularized-t test, ANOVA, multiple testing methods, classification and clustering would be presented. Cases studies in prostate cancer, malaria and breast cancer would discussed.
The slide can be seen at: http://slideshare.net/hafidztio/bioinformatics-tekfis-its
Optimalkan Manfaat Kartu Sehat Seperti di Skandinavia
Pelayanan kesehatan merupakan hal utama dan memegang peranan utama dalam pembentukan masyarakat yang sehat dan bermartabat. Hal ini sudah mulai diperhatikan oleh beberapa Pemerintahan Daerah seperti dengan adanya Kartu Sehat di Solo, Kartu Jakarta Sehat (KJS) di Ibukota dan rencananya Kartu Juara di Bandung. Besar harapan masyarakat akan terlaksananya semacam kartu asuransi ini yang dapat membantu rakyat menengah kebawah untuk mendapatkan pelayanan kesehatan yang prima.
Selain tujuan utama tersebut, kartu-kartu sehat ini sebenarnya memiliki keuntungan lainnya jika dapat dipergunakan dan dikelola dengan baik. Di negara-negara maju seperti negara-negara skandinavia dimana sistem pelayanan kesehatannya maju, selain menfokuskan pada pelayanan dan tindakan, tetapi juga pengumpulan data-data dari system tersebut yang digunakan dalam peningkatan pelayanan kesehatan, pencengahan dan pengobatan, mengurangi kejadian malpraktek, dan efisiensi baik dari segi pelayanan dan keuangan dalam skala makro atau pun mikro.
Sistem asuransi dan pelayanan kesehatan yang terpadu dengan sistem database lainnya seperti data kependudukan, register pasien masuk rumah sakit, diagnosa penyakit, obat yang diberikan, database kecelakan dan lain-lainnya mampu meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan, dan yang jelas meningkatkan standar kesehatan rakyatnya.
Sistem Kesehatan terpadu Swedia
Negara-negara Skandinavia yang dikenal dengan catatan kependudukannya yang lengkap dan terpadu menjadi salah satu rujukan oleh PBB dalam hal pengembangan statistik pemerintahan, kependudukan, sistem informasi kesehatan dan lain lain. Data yang didapatkan dari sistem terebut menjadi ladang bagi penelitian di seluruh dunia yang berujung pada peningkatan sistem dan kualitas hidup warganya.
Di Swedia asuransi kesehatan warganya adalah gratis dan dibebankan pada pajak yang didapat dari warganya. Setiap warga memiliki akses yang sama terhadap pelayanan kesehatan. Sistemnya juga mirip di Indonesia dimana pelayanan dimulai di unit kecil puskesmas (ward central). Saat kita berkunjung ke rumah sakit atau puskesmas di Swedia yang diperlukan adalah Personal Identity Number/Personnummer atau kalau di Indonesia mirip dengan Nomor Induk Kependudukan yang ada di KTP kita. Dengan PIN ini data kita akan otomatis tercatat dan dapat langsung tergabung dengan data lainnya. Resep obat pun berupa elektronik resep dan diambil di apotik dengan sekali lagi menggunakan PIN kita.
Sistem kesehatan ini adalah bagian dari banyak database yang terintegrasi seluruh Swedia. Semua sistem tersebut didukung pemerintah dengan memberikan hamper 10% dari GPD untuk pelayanan kesehatan dan medis warganya.
Dengan adanya sistem yang terintegrasi dan “well connected”, pengumpulan data statistik dasar sebagai bahan perencanaan pembangunan pemerintah menjadi lebih mudah. Riset-riset dengan menggunakan data tersebut atau yang dikenal dengan istilah register-based research dapat dilakukan oleh berbagai pihak seperti universitas atau lembaga riset lainnya, baik berkenaan dengan kesehatan, kependudukan maupun social ekonomi.
Di Swedia penelitian semacam itu sudah banyak sekali dilakukan dan berdampak besar pada kebijakan publik. Seperti hasil riset terakhir menyimpulkan bahwa memberikan bantuan kepada miskin memberikan efek negatif mereka akan miskin terus ini salah satunya karena yang diberi bantuan cenderung menjadi pasif. Berdasarkan riset ini pemerintah mencari solusi lain untuk pengentasan kemiskinan.
Bagaimana Implementasi di Indonesia?
Key point dari system pelayanan kesehatan dan pendataan yang terpadu yang dijelaskan diatas adalah dengan penggunaan Personal Identification Number yang mampu menghubungkan berbagai database yang ada, baik pada pemerintahan local maupun pusat.
Indonesia telah mulai memperkenalkan Nomor Induk Kependudukan sebagai single identity number yang nantinya akan tercantum setiap Dokumen Kependudukan dan dijadikan dasar penerbitan KTP, paspor, SIM, nomor pokok wajib pajak, polis asuransi, dan penerbitan dokumen identitas lainnya. Terlepas dari beberapa kelemahan dari NIK seperti yang saya bahas sebelumnya di tautan ini, rencana tersebut sangat bermanfaat nantinya jika implementasinya tepat.
Pada gambar di bawah ini terlihat bahwa NIK telah menjadi salah satu field dari KJS. NIK dalam KJS ini dapat gunakan untuk menautkan dengan system pendataan lainnya oleh suku-suku dinas dalam ruang lingkup Pemda tersebut dan juga dengan data nasional melalui BPS.
Karena KJS saat ini masih bersifat pilot project (baru 1.7 juta dari 4.7 juta yang direncanakan), dapat dijadikan pilot juga untuk system integrasi data antara penyelanggaran pelayanan kesehatan (rumah sakit) dan Pemda seperti data kependudukan, pendidikan dan lain lain.
Foto: shnews
Sebagai contohnya andai KJS ini sudah terhubungkan dengan semua data tersebut, selain statistik dasar seperti penyakit yang sering diderita, dengan mudah kita dapat melihat hubungan antara penyakit tertentu dengan tempat tinggal, tingkat pendidikan dan pekerjaan. Lokasi mana yang rawan akan penyakit tertentu tentunya akan dapat kita cegah dengan adanya data ini. Kita juga dapat memonitor berkembangnya penyakit-penyakit menular di masyarakat.
Sebagai contoh pasien yang terkena terkena kanker paru paru, dengan system ini kita dengan mudah dapat merunut (trace) medical record, untuk mengetahui perkiraan penyebabnya, baik itu life style, lokasi tempat tinggal (dengan menautkannya dengan catatan kependudukan), pekerjaan (dinas pekerjaan), dan sebagainya. Bahkan kita bisa merunutnya dengan riwayat dari orang tua atau saudaranya yang mungkin penyakit tersebut diturunkan.
Jika kita memiliki data obat yang diberikan, kita juga dapat melihat apakah obat tersebut manjur dan juga dari sisi keuangan Pemda dapat mengefisiensikan obat yang di salurkan ke puskesmas dan mengurangi kebocoran dan penyalahgunaan.
Data tersebut pastinya akan menjadi tambah emas bagi para peneliti baik dalam dan luar negeri yang kedepannya akan memberikan input untuk peningkatan pelayanan kesehatan kepada masyarakatnya. Para mahasiswa dari perguruan tinggi setempat dapat dilibatkan baik dalam pengelolaan, penelitian serta implementasi hasil riset tersebut.
Masih banyak lagi keuntungan yang akan di dapat jika system integrasi ini diterapkan. Semoga sistem jaminan sosial yang telah dan akan ada seperti KJS atau Kartu Juara, serta kartu sehat lainnya di Indonesia mampu melakukan integrasi ini dengan tetap mengacu sistem nasional yang terintegrasi yang nantinya kita dapat memiliki sistem yang terintegrasi secara nasional.
Tembok Berlin Modern yang Terlupakan
Beberapa waktu lalu kami sekeluarga berkunjung ke Berlin untuk kesekian kalinya dan mampir ke tembok Berlin, seperti Brandenburg Tor dan Checkpoint Charlie. Melihat tembok Berlin saya selalu teringat akan tembok lainnya yang berada 3000 km dari Berlin.
Tembok Berlin
Tembok dengan tinggi hampir 4 meter ini terbentang sepanjang 155 km membelah kota Berlin memisahkan antara Jerman Barat dan Jerman Timur. Tembok yang dibangun pada bulan 13 agustus tahun 1961 dan memiliki 302 tower ini menjadi simbol perang dingin antara negara blok Timur (Uni Soviet) dan blok Barat (US dan sekutunya). Tembok ini menjadi pemisah antara keluarga, saudara yang dahulunya dapat saling mengunjungi, dengan adanya tembok itu menjadi tidak mungkin untuk berkunjung atau bahkan berkomunikasi.
Seiring perubahan politik di Jerman Timur dan penduduknya yang mulai jengah akan kondisi di negaranya, mereka mulai melakukan pergerakan dan demostrasi dan beberapa kerusuhan sipil yang akhirnya pada tanggal 9 November 1989 tembok Berlin mulai dihancurkan.
Selama 28 tahun tembok ini berdiri, banyak orang yang mencoba kabur dari Jerman Timur dengan melewatinya namun kebanyak tidak berhasil dan lebih dari 200 orang yang tewas tertembak.
Gambar berikut adalah beberapa runtuhan tembok Berlin yang dipajang di daerah Postdamerplatz
Tembok Pemisah Palestina
Jika tembok Berlin saat ini sudah runtuh, 3000 km di bagian bumi lainnya ada beberapa tembok yang jauh lebih panjang dan tinggi dan masih dibangun yakni Israeli West Bank barrier dan Israeli Gaza Strip barrier dua tembok pemisah di antara daerah negara penjajah zionis Israel dan Palestina.
Tembok dengan panjang 700 km dan sebagian memiliki tinggi hingga 8 m ini tidak hanya menghancurkan ribuan rumah rakyat Palestina namun juga memisahkan keluarga Palestina di West Bank dan Gaza juga penduduk Palestina yang berada di dalam wilayah caplokan Israel.
Tembok ini dengan adalah sebuah tembok Berlin modern abad 21, sehingga tidak salah jika ada grafiiti yang menyatakan hal tersebut seperti terlihat di gambar berikut:
sumber: Wikipedia
Beda kedua tembok ini adalah Tembok Berlin keruntuhannya di dukung oleh US sedangkan Tembok Israel pendiriannya didukung penuh oleh US dan sekutunya.
Semoga Tembok Berlin Modern yang jarang dicover oleh media ini akan cepat runtuh sehingga kedamaian kembali hadir di tanah suci berbagai agama tersebut. Serta menjadikan keluarga2 Palestine yang beragam agamanya tersebut tidak harus terhalang untuk saling bertermu keluarganya dan bisa hidup dalam alam kemerdakaan lagi seperti yang mereka dahulu dukung saat kemerdekaan negara kita tercinta ini.
http://wisata.kompasiana.com/jalan-jalan/2013/06/24/tembok-berlin-modern-yang-terlupakan-571518.html
Tio 
