Tio

Just wanna share my experience

Nomor Induk Kependudukan pada e-KTP, Kelemahan dan Harapan (Berkaca pada Negara Swedia)


Terlepas dari polemik untuk sisi teknologinya, isu apakah e-KTP dapat difoto copy atau tidak atau sangkaan korupsi dananya, ada hal lain yang tidak kalah pentingnya yang melekat di dalam e-KTP tersebut yang tidak banyak diketahui oleh masyarakat dan jarang dibahas yakni Nomor Induk Kependudukan (NIK). Meski ada suara skeptis mengenai dana proyek ini, pengadaan sistem Single Identity Number (SIN) ini memang sebuah terobasan baru yang jika dapat diimplementasikan dengan benar maka dipastikan akan menguntungkan rakyat.

Nomor Induk Kependudukan  (NIK)

Menurut Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 2006 yaitu tentang administrasi kependudukan Nomor Induk Kependudukan  (NIK)  adalah nomor identitas penduduk yang bersifat unik atau khas, tunggal dan melekat pada seseorang yang terdaftar sebagai penduduk Indonesia dan berlaku seumur hidup dan selamanya. NIK ini ditentukan dan dikelola oleh Direktur Jenderal Kependudukan dan Catatan Sipil dari Kementerian Dalam Negeri.

NIK terdiri dari 16 digit dimana 6 digit pertama adalah informasi mengenai tempat dimana NIK diterbitkan (2 digit kode provinsi, 2 digit kode kota/kabupaten, dan 2 digit kode kecamatan). Enam digit selanjutnya merupakan tanggal lahir dalam format tanggal bulan tahun (untuk wanita tanggal ditambah 40). Sedangkan 4 digit terakhir merupakan nomor urut yang dimulai dari 0001.

NIK diharapkan akan tercantum setiap Dokumen Kependudukan dan dijadikan dasar penerbitan KTPpasporSIMnomor pokok wajib pajakpolis asuransi, dan penerbitan dokumen identitas lainnya (1).

Salah satu prinsip dari Single Identity Number yang ideal adalah harus unik dan khas dan tidak tergantung akan atribut dari pemilik yang berubah. Yang menjadi permasalahan dalam NIK yang digunakan saat ini adalah 6 digit awal yang merupakan kode lokasi dimana NIK diterbitkan. Hal ini menjadi rancu antara tempat lahir atau tempat diterbitkan nya NIK. Di website Kemendagri (1) diberikan contoh sebagai berikut:

Sebagai contoh, misalkan seorang perempuan lahir di Kota Bandung tanggal 17 Agustus 1990 maka NIK-nya adalah: 10 50 24 570890 0001. Apabila ada orang lain (perempuan) dengan domisili dan tanggal lahir yang sama mendaftar, maka NIK-nya adalah 1050 24 570890 0002.”

Dari contoh ini dapat kita simpulkan bahwa 6 digit kode awal adalah kode tempat lahir. Jika merujuk kepada penjelasan sebelumnya di website yang sama, 6 digit awal tergantung dimana orang tersebut berdomili pada saat NIK diterbitkan. Pada contoh tadi perempuan tersebut belum tentu akan tetap tinggal di tempat kelahirannya.

Jika 6 digit awal tersebut adalah kode untuk domisili, bagaimana kalau orang tersebut pindah kota atau provinsi, misal dari Jakarta Pusat kode 01 60 ke kabupaten Jaya Papua kode 25 01, 6 digit kode awal menjadi tidak relevan lagi dan memungkinkan untuk membuat kebingungan dalam administrasi. Padahal Pemerintah sudah menyatakan NIK tidak berubah meski domisili berpindah (2).

Janto Marzuki yang berpengalaman puluhan tahun menjadi database designer perusahaan raksasa Ericsson dan kini telah menetap di Swedia mengungkapkan bahwa  konstruksi dari NIK dengan segala kelemahan diatas jika dilihat dari sudut database design menjadikan NIK  tidak efektif.

e-KTP seumur hidup, bisakah?

Departmen Dalam Negeri mengusulkan bahwa e-KTP belaku seumur hidup. Untuk menilai apakah e-KTP kita dapat digunakan seumur hidup, mari kita lihat keterangan yang tertera didalamnya: Nama, tempat tanggal lahir, alamat, status pernikahan, agama, pekerjaan. Keempat data terakhir adalah data yang dapat berubah-rubah terutama alamat serta pekerjaan. Jika e-KTP berlaku seumur hidup, seseorang akan dapat berstatus mahasiswa abadi.

Terlepas dari kendala dan kekurangan diatas, jika sistem NIK ini telah  berjalan akan banyak sekali keuntungannya dari sistem administrasi yang lebih efisien hingga peningkatan kesehatan masyarakat jika NIK diintegrasikan dengan berbagai data base kesehatan.

Tidak semua negara maju mengaplikasikan sistem SIN ini. Jika ingin melihat bagaimana sistem SIN, kita harus menengok negara-negara Skandinavia yang lebih dari 60 tahun yang lalu telah mengaplikasikan sistem SIN yang lebih dikenal dengan istilah Personal Identity Number.

Personal Identity Number (PIN) di Swedia

PIN di Swedia laksana nomor keramat karena di semua sistem administrasi pasti digunakan. Bahkan untuk menyewa DVD, buku atau berlangganan telepon diperlukan nomor ini. Personal Identity Number (personnummer dalam bahasa Swedia) mulai diperkenalkan pada tahun 1947 kemudian pada tahun 1967 disempurnakan. PIN ini terdiri dari 10 angka (lebih mudah diingat dibandingkan NIK) yang terdiri dari tiga bagian, tanggal lahir (4 digit, tahun, bulan, tanggal), nomor urut lahir (3 digit) dan 1 digit untuk pengecekan. Contoh seorang laki-laki yang lahir pada tanggal 23 Agustus 1964 memiliki PIN: 640823-3234. 323 adalah nomor urut lahir (untuk laki laki digit terakhir ganjil dalam conton ini 3) dan digit terakhir adalah checking digit untuk mengetes kebenaran PIN tersebut. Setiap orang yang lahir di Swedia dan pendatang yang akan tinggal lebih dari satu tahun akan mendapatkan PIN (3).

PIN Swedia pada awalnya dikelola oleh pemda, namun mulai tahun 1991 dikelola oleh kantor pajak nasional (skatteverket). PIN atau personnummer ini digunakan luas sebagai kode identitas tidak hanya dalam catatan kependudukan, tapi juga untuk sistem perpajakan, perbankan, asuransi, kesehatan, SIM, pasport dan pendidikan. Setiap orang yang memiliki PIN maka akan ditanggung oleh asuransi nasional serta mendapatkan pendidikan gratis (dibayar dari pajak).

PIN ini menjadi nomor kunci (key number) yang menghubungkan antara berbagai data nasional. Di bidang kesehatan, PIN menghubungkan berbagai catatan/database (register data) antara lain catatan pasien, kanker, kecelakaan, kematian, pemberian resep obat, dan masih banyak lagi. Dengan adanya sistem ini, kita dengan mudah dapat mengikuti pasien serta catatan medis mereka.

Data yang ada dari sistem ini laksana harta karun bagi para peneliti di seluruh dunia, karena tanpa perlu membuat percobaan atau study lapang lagi, sesungguhnya Swedia laksana laboratarium besar yang dapat langsung dianalisa datanya. Sebagai contoh, jika ada seorang terdiagnosa terkena kanker paru paru, kita bisa merunut (trace) medical record, untuk mengetahui perkiraan penyebabnya, baik itu life style, lokasi tempat tinggal (dengan menautkannya dengan catatan kependudukan), pekerjaan (data kementrian pekerjaan), dan sebagainya. Bahkan kita bisa merunutnya dengan riwayat dari orang tua atau saudaranya yang mungkin penyakit tersebut diturunkan. Masih banyak lagi tentunya keuntungan dari PIN ini.

Di bidang perbankan, setiap kita membuka rekening, kita diharuskan memiliki PIN, sehingga dengan mudah kita bisa mengetahui jika ada seorang oknum DPR atau pemerintah yang memiliki rekening gendut. Hal ini akan mengurangi tindak kejahatan perbankan. Tapi mungkin yang di Indonesia perlu adanya desakan dari masyarakat dalam implementasinya.

Bagaimana kalau ada data yang berubah?

Kartu identitas (ID Card) di Swedia, hanya berisikan data-data yang jarang/ tidak berubah seperti nama, tempat dan tanggal lahir serta tanggal berlaku. Alamat tidak disertakan karena atribut yang satu paling mungkin berubah. Lalu bagaimana kalau data-data lain diperlukan, seperti jumlah anggota keluarga (Kartu Keluarga), domisili dan perkejaan? Informasi tersebut dengan mudah kita dapatkan dengan langsung datang ke kantor pajak atau online dalam bentuk printout yang dikenal dengan istilah Personbevis (surat keterangan diri). Personbevis  berisi keterangan lengkap kita ataupun sekeluarga, seperti Kartu Keluarga. Personbevis  berlaku hanya 3 bulan karena  informasi di dalamnya bisa berubah-rubah (seperti alamat).  Tapi jangan takut, kita bisa memintanya lagi.  Dengan system seperti ini ID card dapat berlaku lebih lama, sedangkan untuk data yang berubah-rubah kita bisa menggunakan Personbevis.

PIN di negara-negara Skandinavia lainnya.

Negara-negara tetangga Swedia juga memiliki sistem yang sangat mirip dan diterapkan di waktu yang hampir bersamaan (tahun 1960an) sehingga menjadi rujukan internasional oleh PBB (4). Sistemnya hampir sama dimana 6 digit awal adalah kode tanggal lahir dan 4 digit (Denmark) atau 5 digit (Finland, Norwegia) terakhir adalah kode lainnya (nomor urut dan kode kontrol).

Dengan berlimpahnya data dari berbagai macam database kesehatan yang terkoneksi dengan PIN tersebut, negara Skandinavia mampu meningkatkan kualitas kesehatan serta kesejahteraan penduduknya. Sebuah penelitian di Denmark menunjukkan bahwa pasien kanker akan memiliki peluang hidup lebih lama jika kemoterapi diterapkan semenjak diagnose kanker dibandingkan jika kemoterapi diberikan setelah pesien tersebut berada pada stage kanker tertentu.

Study lainnya dibidang psikologi masih di Denmark, mengungkapkan bahwa factor lingkungan seperti infeksi virus sebelum kelahiran serta musim pada saat kelahiran mempengaruhi perkembangan penyakit Schizophrenia dan Bipolar Disorder (5).

Berdasarkan data register kembar (Twin Register) Swedia,  bayi dengan berat  saat lahir rendah lebih rentan terhadap penyakit asma, sedangkan bayi dengan berat berada pada risiko yang lebih besar eksim pada masa anak-anak (6).

Masih banyak lagi hasil temuan yang semuanya menggunakan database yang terkoneksi dengan PIN ini. Semoga dengan adanya NIK ini kedepannya Indonesia mampu meningkatkan dan meratakan kesejahteraan rakyatnya. Masih panjang perjalanan penyempurnaan system e-KTP ini. Kita masyarakat diharapkan mampu memantau implementasi program yang sangat bermanfaat ini.

Referensi:

  1. http://www.kemendagri.go.id/article/2010/02/09/nomor-induk-kependudukan.
  2. http://www.antaranews.com/view/?i=1190049256&c=NAS&s.
  3. Jonas F. Ludvigsson, Petra Otterblad-Olausson, Birgitta U. Pettersson, and Anders Ekbom. 2009. The Swedish personal identity number: possibilities and pitfalls in healthcare and medical research. Eur J Epidemiol. 24(11): 659–667 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2773709/).
  4. Register-based statistics in the Nordic countries: Review of best practices with focus on population and social statistics, United Nations, New York & Geneve, 2007.
  5. Lone Frank. 2000. When an Entire Country Is a Cohort. Science 31. Vol. 287 no. 5462 pp. 2398-2399 http://www.sciencemag.org/content/287/5462/2398.summary.
  6. http://www.ashwellpharmacy.co.uk/index.php?option=com_static&task=view&id=472&Itemid=15

http://news.detik.com/read/2013/05/24/205633/2255567/103/e-ktp-kelemahan-dan-harapan-berkaca-pada-swedia?9922022

Advertisements

May 24, 2013 Posted by | education | , | Leave a comment

Developing R Graphical User Interfaces


Rimage is a free, open-source implementation of the S statistical computing language and programming environment. Nowadays, R is widely used for statistical software development, data analysis, and machine learning. Since R is free and open source, now there are mor than 2000 user-contributed packages available. This means that anyone can fix bugs and/or add features. R can be integrated with other languages (C/C++, Java, andvPython). R can also interact with many data sources: ODBC-compliant databases (Excel and Access) and other statistical packages (SAS, Stata, SPSS, and Minitab). For the High Performance Computing Task, several R packages provide the advantage of multiple cores, either on a single machine or across a network.

Despite the aforementioned capabilities, R is a command line interface (CLI) where users type commands to perform a statistical analysis. The CLI is the preferred user interface for power users because it allows the direct control on calculations and it is flexible. However, this command-driven system requires good knowledge of the language and makes it difficult for beginners or less frequent users. To incorporate this limitation, several R projects were develop to produce user interfaces.

My talk presented in R Workshop Hasselt University Belgium and a seminar in Medical Epidemiology and Biostatistics department  of Karolinska Institutet will provide a review of some R GUI projects and illustrate how to develop a simple R GUI using tcltk and some future development using R service bus and shiny. More detail of R GUI and some example of RGUIs can be found in my PhD thesis.

Some example of RGUIs:

1. IsogeneGUI: http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/IsoGeneGUI.html
2. BiclustGUI: http://www.ibiostat.be/software/BiclustGUI/index.html
3. neaGUI (https://r-forge.r-project.org/projects/neagui/)
4. R Interface for Central Limit Theorem Illustration
5. RGUI Menu
6. A simple dialog box

main          histslider

March 28, 2013 Posted by | Bioinformatics, R, Statistics | , , , , , , , | Leave a comment

RGUI Example: An Input Dialog Box


This is an example of a dialog box for input using RGUI tcltk:

inputGUI

The output would be a message box:

msgGUI

The code is available here: InputGui

March 11, 2013 Posted by | R | , | 1 Comment

Menu in RGUI


menuGUIExample of developing top menu for an R GUI. The code is available here MenuGui.

 

March 11, 2013 Posted by | R | , | 1 Comment

Back for good or stay?


Setiap mahasiswa Indonesia yang sedang belajar di luar negeri pasti ingin berkontribusi dalam pembangunan di tanah air tercinta. Namun ada berbagai tantangan serta pertimbangan yang kadang membuat mereka gamang untuk kembali. Diskusi bulanan yang diadakan oleh PPI Stockholm beberapa waktu lalu berusaha membahas berbagai tantangan  tersebut.

Dari diskusi tersebut banyak tantangan mencuat, seperti ilmu yang kita dapatkan selama studi belum dapat sepenuhnya diimplementasikan di negeri kita. Tantangan lain adalah penempatan kita yang kurang sesuai dengan keahlian. Ada beberapa kisah dimana ilmu dan pos dimana kita ditempatkan jauh panggang dari api.

Bagi yang sudah berkeluarga, setelah merasakan pendidikan yang bagus dan gratis di negeri orang, tentu berharap hal yang sama di negeri kita. Belum adanya perhatian yang besar dari pemerintah terhadap riset membuat beberapa ilmuan berfikir ulang untuk kembali ke Indonesia. Suasana kerja yang sangat berbeda juga menjadi kendala lain. Bahkan ada situasi dimana kembalinya kita malah dianggap sebagai saingan oleh rekan-rekan di tanah air.  Masih banyak lagi tantangan yang ada yang semuanya menjadi “culture shock” bagi mereka yang ingin “pulang kampung”.

Lalu apa yang harus dilakukan? Pulang tanpa persiapan, alias terjun bebas? Atau tetap tinggal dan berkarir di negeri orang? Diskusi mengerucut kepada beberapa pilihan berikut.

Bagi yang memiliki tanggung jawab di tanah air dan harus langsung kembali setelah selesai kuliah,  maka selain meningkatan keilmuan serta wawasan selama studi kita juga harus tetap menjalin jaringan “network”  kepada rekan kuliah, para dosen terutama di tempat kita studi, PPI, serta organisasi profesi. Tetap berkomunikasi agar kedepannya akan memungkinkan untuk bisa saling bertukar informasi, ilmu, teknologi, dan bahkan berkolaborasi.

Namun jika kita masih dapat tinggal sedikit lebih lama janganlah pulang dahulu. Bekerjalah dahulu  atau melanjutkan studi lebih lanjut untuk mendapatkan ilmu yang mumpuni, pengalaman bekerja, dan jaringan internasional yang dapat dijadikan modal saat kembali ke tanah air.

Jika memang terpaksa menetap di luar negeri, karena merasa ilmu lebih optimal di sana, tetaplah berkontribusi baik secara langsung maupun tidak langsung kepada Indonesia dari luar. Banyak cara yang dilakukan para diaspora sebagai wujud cintanya terhadap Indonesia: memberi donasi/funding, memberi beasiswa kepada siswa asal Indonesia, berkolaborasi dengan para ilmuan di tanah air dan masih banyak lagi.

Diskusi hangat di Stockholm yang dingin ini memberi gambaran baik kepada mahasiswa baru maupun lama akan perlunya bekal selain ilmu yang didapat di bangku kuliah. Slide presentasi dari diskusi tersebut dapat dilihat disini.

January 16, 2013 Posted by | education, Study abroad | , , | 5 Comments

2012 in review


The WordPress.com stats helper monkeys prepared a 2012 annual report for this blog.

Here’s an excerpt:

About 55,000 tourists visit Liechtenstein every year. This blog was viewed about 200,000 times in 2012. If it were Liechtenstein, it would take about 4 years for that many people to see it. Your blog had more visits than a small country in Europe!

Click here to see the complete report.

December 30, 2012 Posted by | Uncategorized | 2 Comments

Berkaca dari Struktur DNA Kita


Image

Setiap mahluk hidup tersusun dari kumpulan sel-sel yang beraktivitas sesuai tugasnya. Tubuh manusia, misalnya, tersusun atas lebih dari 10 trilyun sel yang  pada awalnya adalah berasal dari hasil pembelahan sebuah sel saja. Di dalam setiap sel terdapat inti sel (nucleus) yang dimana beberapa kromosom (23 pasang) terletak. Kromosom sendiri adalah kumpulan protein dan deoxyribonucleic acid (DNA).

DNA membawa semua informasi genetik mengenai tubuh kita yang nantinya akan diwariskan kepada generasi berikutnya.  Jika kita bayangkan DNA sebagai sebuah buku, yang berisi berbagai informasi yang tertulis dari 23 bab (kromosomes) dimana di setiap kromosom terdapat ribuan informasi cerita (genes). Berbeda dengan kita yang menuliskan informasi dengan 26 huruf alphabet, di dalam buku DNA ini setiap kata dituliskan hanya dengan menggunakan 4 huruf  yakni A, C, T, dan G.

lebih lanjut silahkan lanjutkan di link berikut: http://www.eramuslim.com/oase-iman/berkaca-dari-struktur-dna-kita.htm

Presentasi mengenai hal ini bisa dilihat disini  http://www.slideshare.net/hafidztio/gene-sebuah-nikmat-allah

 

December 7, 2012 Posted by | Bioinformatics, religion | , , , | Leave a comment

Interface for illustrating the central limit theorem


Below is an example of an R interface developed using tcl/tk package for showing central limit theorem.

 

 

The code can be obtained here.

 

November 8, 2012 Posted by | education, R, Statistics | , | 1 Comment

Classification using L1-Penalized Logistic Regression


There are various classification algorithms that have been developed in different fields. Some algorithms are commonly used in genomics such as linear discriminant analysis (LDA), nearest neighbor classifier and logistic regression. Many authors such as Gohlmann and Talloen (2009), and Lee (2005) have comprehensively reviewed and compared of these algorithms.
Logistic regression is a supervised method for binary or multi-class classification (Hosmer and Lemeshow 1989). Because it is a simple, flexible and straightforward model that is easy to extend, the extensions of logistic regression
have been widely used in genomics research (e.g., Liao and Chin, 2007, and Sun and Wang, 2012).
In high-dimensional datasets such as in microarray settings where usually there are more variables than the observations and variables are correlated (multicolinierity), the classical logistic regression would perform badly and provide inaccurate estimates. It would give a perfect fit to the data with no bias and high variance which can lead to bad prediction (overfitting). In order to prevent this problem, a penalty for complexity in the model should be introduced.

The presentation which can be viewed here shows a short overview of L1 penalization logistics regression.  Example of the application of this method in genomic is to define  candidate classifiers genes to classify two different groups, e.g., cancer and non-cancer group.

References 

• Lee JW, et al, 2005. An extensive comparison of recent classification tools applied to microarray data. Computational Statistics & Data Analysis. 48:869-885.
• Hosmer, D.W., Lemeshow, S., 1989. Applied Logistic Regression. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics. Wiley, New York, NY.
• Sun, H. andWang, S. 2012. Penalized logistic regression for high-dimensional DNA methylation data with case-control studies Bioinformatics. 28(10):1368-1375
• Tibshirani, R. 1996. Regression shrinkage and selection via the Lasso. Journal of the Royal Statistical Society Series B (Methodological). 58:267- 288.
• Goeman, J.J. 2010. L1 Penalized Estimation in the Cox Proportional Hazards Model. Biometrical Journal. 52 (1): 70-84.
• Gohlmann, H., and, Talloen, W. 2009. Gene Expression Studies Using Affymetrix Microarrays. Chapman & Hall/CRC.
• Liao, J.G. , and Chin, K.V. 2007. Logistic regression for disease classification using microarray data: model

October 7, 2012 Posted by | Bioinformatics, education, Statistics | , , , , , , | 6 Comments

Carilah Ilmu Sampai ke Negeri Tintin


REPUBLIKA.CO.ID,Semua orang pasti kenal dengan sosok wartawan berjambul, Tintin yang selalu ditemani anjing setianya, Snowy dan karibnya Kapten Haddock. Namun tidak semua orang tahu bahwa karakter tersebut berasal dari sebuah negara di tengah benua Eropa yang paling banyak menghasilkan komik per kapitanya.
Negara tersebut adalah Belgia dengan ibu kotanya Brussel yang juga merupakan ibu kota dari Uni Eropa. Belgia mungkin kurang dikenal sebagai tujuan belajar (dan juga tujuan wisata) bagi kita di Indonesia dibandingkan  dengan negara sekitarnya seperti Belanda, Jerman,  Prancis ataupun Inggris.
Namun ini  bukan berarti pendidikan di  Belgia, tertinggal dibandingkan negara-negara lainnya. Berdasarkan data terbaru yang di publikasikan oleh “U21 Ranking of National Higher Education Systems”, pendidikan tinggi Belgia bertengger di posisi 13 diatas Jerman, Prancis dan Jepang (http://www.universitas21.com/news/details/61/u21-rankings-of-national-higher-education-systems-2012)

Meski dari ranking tersebut, Belgia sedikit berada di bawah Belanda dan Inggris, namun ada hal lain yang membuat  kuliah di Belgia cukup menarik mahasiswa dari seluruh dunia: biaya pendidikan yang cukup murah.

More detail:

http://www.republika.co.id/berita/komunitas/perhimpunan-pelajar-indonesia/12/07/23/m7m6j0-carilah-ilmu-sampai-ke-negeri-tintin

July 24, 2012 Posted by | education, Scholarship, Study abroad | , , , , , | 2 Comments