Danisdad, digital commuter…

Sebuah artikel menarik dan cukup provokatif judulnya untuk membacanya, membuat saya berminat untuk menterjemahkannya. oleh Hal Reid di Direction Magazine.

Berikut sebagian terjemahannya :

Hmmm. digitasi 3D dari gambar, mengeksplorasi topografi, memetakan suatu luasan dan kemudian membuat permukaan dan mengisinya. Terdengar seperti GIS untuk saya. Satu-satunya hal yang hilang adalah sistem koordinat. Sejak mulut saya penuh Novocain dan alat-alat ketika mereka mengatakan kepada saya semua ini, balasan saya yang sangat tajam dan cemerlang, “Oolphsys.”

Bagaimana cara kerjanya? Ini benar-benar multi-langkah, tetapi belum tentu panjang, prosesnya. Ingat ini dilakukan di kantor dokter gigi selama janjian normal. Sistem ini digunakan untuk isi, crowns, veneers dan metode lain pemulihan gigi.

Pertama, gigi sudah siap dan diset-up untuk kebiasaan, pemulihan semua-keramik. Ini melibatkan pencucian biasa pada kotoran-kotoran gigi dan prepping dengan grinding yang selalu populer dan alat-alat pengeboran.

Dalam proses ini, topografi gigi dibentuk dengan hati-hati untuk menghindari sudut tajam atau pembuatan daerah lemah atau wilayah yang mungkin tidak memberikan rekatan terbaik. Persiapan ini tidak mudah, sebagai produk akhir, khusus pemulihan, akan menjadi akhir waktu yang sangat lama dan akan terlihat seperti sebuah gigi baru.

Penasaran ….

Untuk detilnya anda bisa baca di :

http://www.directionsmag.com/article.php?article_id=2882&trv=1

Kebakaran Hutan dan Lahan sudah merupakan permasalahan antar negara, karena efek dari kebakaran hutan tidak hanya terbatas pada wilayah administratif negara yang mengalami kebakaran hutan. Seperti di Indonesia kebakaran hutan selain mempengaruhi Indonesia sendiri, juga mempengaruhi negara tetangga seperti Malaysia dan Brunei.
Tindakan pencegahan kebakaran hutan menjadi vital disamping tindakan pemadaman. Salah satu cara pencegahan adalah dengan melakukan patroli. Patroli pada wilayah-wilayah yang rawan kebakaran yang dipicu faktor non alamiah menjadi penting. Kenapa ditekankan pada faktor non alamiah, karena faktor pemicu kebakaran hutan non alamiah berpotensi 99x lebih besar dibandingkan dengan kebakaran hutan secara alamiah. Faktor kebakaran hutan secara alamiah untuk konteks wilayah Indonesia yang kelembabannya relatif tinggi, faktor pemicu alamiah berkisar pada 1%-2% dibandingkan keseluruhan faktor pemicu. Ini akan berbeda dengan konteks africa yang relatif sangat kering. Pemicu kebakaran hutan dan lahan yang terbesar, tidak jauh dari kepentingan manusia, entah dengan alasan apapun, entah sengaja atau tidak sengaja.
Berbicara mengenai patroli tentu tidak akan lepas dari denah jalur atau peta jalur patroli. Disinilah akhirnya peta berperan. Bagaimana menentukan jalur efektif yang relatif mengcover wilayah-wilayah yang berpotensi rawan kebakaran.
Variabel-variabel yang perlu dipertimbangkan dalam penentuan jalur ini adalah :
1. Peta musim, peta ini dapat diturunkan dari data BMG berdasarkan data curah hujan, informasi yang diambil dari peta ini adalah dimana wilayah yang curah hujan rendah (yang berarti potensi kering lebih tinggi) dan kapan? Tentu saja patroli pada musim penghujan tidak akan sebanyak patroli yang diadakan pada musim kemarau. Pertimbangan intensitas patroli tentu saja berpengaruh terhadap besar anggaran patroli seperti bahan bakar yang digunakan, konsumsi yang dibutuhkan, dan berbagai kebutuhan lain.
2. Peta Kelembaban tanah, semakin lembab tanah, daya dukung terhadap keringnya wilayah semakin rendah, sehingga potensi rawannya juga relatif kecil. Peta ini dapat diperoleh dengan Teknik Penginderaan Jauh dengan transformasi Soil Humidity pada citra satelit yang mempunyai band violet, inframerah, merah, dan inframerah tengah.
3. Peta lokasi permukiman, asumsi bahwa faktor pemicu terbesar adalah kepentingan manusia tentu saja semakin dekat suatu hutan atau lahan ke lokasi dimana manusia beraktifitas, maka akan semakin besar potensi kerawanannya. Teknik yang diperlukan untuk memperoleh peta lokasi permukiman ini adalah dengan teknik settlement site zoning yang didasarkan pada urban index.
4. Peta aksesibilitas, semakin mudah akses jalan suatu wilayah hutan atau lahan, akan semakin berpotensi untuk dijamah manusia, yang artinya semakin rawan kebakaran.
5. Peta Hutan, dan Peta Lahan itu sendiri, ini diperuntukkan untuk mengetahui sebaran Hutan dan Lahan, jika tidak mempunyai peta ini, peta ini dapat diinterpretasi dari citra satelit seperti Landsat TM atau Landsat ETM+.
Dari kelima peta tersebut diatas, diperlukan teknik overlay untuk mengkaitkan informasi masing-masing secara spasial. Hasil dari overlay ini kemudian bisa ditentukan dimana aja jalur patroli dan akan dinamis dari waktu ke waktu berdasarkan pola perubahan musim, kelembaban tanah, dan variabel dinamis lainnya. Untuk menentukan jalurnya kita bisa menggunakan teknik Marxan (ini Rosidi punya ekstensinya lho) yang bisa dikolaborasikan dengan ArcView. Unit terkecil jalur patroli dapat ditentukan dengan teknik ini. Poligon-poligon yang terbentuk dapat dianalisa untuk memperoleh jalur patrolinya.
Catatan kecil, metode ini sudah pernah saya kembangkan waktu saya kerja di JICA Forest Fire, namun ‘bos-bos’ pada waktu itu tidak menyetujui dalam pembiayaan. Sehingga teknik ini masih teknik dalam kertas yang belum diuji implementasinya. Tetapi secara teknik konseptual teruji dengan model buatan. Semoga bermanfaat!

Masih ingat dengan chaos theory? teori tentang ‘kekacauan’. yang ternyata kekacauan itu mempunyai pola keteraturan. Teori ini berkembang di disiplin matematika, dan begitu booming ketika ada banyak film yang membawakan cerita dengan konsep ini. Seperti contohnya butterfly effect, walaupun film ini tidak menceritakan tentang chaos, tapi pada intinya film ini mengambil tema sebuah gerakan kecil tetap akan berpengaruh besar dikemudian hari. Disiplin matematika sendiri mendekati ‘kekacauan’ dengan metode yang disebut model Fractal. Entah di chaos atau fractal, teori ini bercerita ada sebuah penarik asing, atau strange attractor yang membuat sebuah kekacauan menjadi dapat didekati dengan sebuah model fractal.

Lepas dari intro diatas. UGM-IKIP UNY tahun 70-80an lingkungannya masih sepi, masih banyak pohon rimbun, tidak seperti sekarang. Wilayah sekitarnya berkembang pesat menjadi ‘pasar’ dengan dagangan tempat kost, hotel, makanan, restoran, video, cd rental, komputer, buku, luar biasa sekali.

Kemudian liat lagi UPN-STIE YKPN, ATMA, STTNAS di babarsari, wilayah ini kemudian mengikuti perkembangan menjadi kota, walaupun situsnya merupakan perdesaan.

Transisi spasial terjadi dalam dua wilayah ini. Kedua contoh diatas berada di Sleman DIY, sekarang kita liat apa yang terjadi di Bantul dalam kontek spatial attractor berupa universitas ini, dulu disana memang sudah ada IKIP abcd , memang sedikit perubahan, tapi begitu UMY muncul booming transisi spasial begitu meluas dalam radius 2 km sekitar UMY.

Memang untuk mengembangkan wilayah dengan memilih spatial attractor berupa universitas perlu melihat skala cakupan promosi universitas itu sendiri. Yogyakarta sendiri mempunyai penarik unik, spatial attractor telah dibangun dengan image yang tidak sengaja berkembang dari jaman belanda, yaitu Kota Budaya, dan Kota Pendidikan.

Strange spatial attractor pengembangan ekonomi wilayah Yogya dan sekitar menjadi khas, ia mempunyai materi attractor dalam tema besar seperti budaya, dan pendidikan, kemudian diderivasikan lagi dalam pengembangan wilayah ekonomi secara spasial dengan meletakkan universitas dalam suatu wilayah yang belum berkembang…

Just watch the behaviour of human being, true or not, it just tell the story what I watch..