VISUAL
STORYTELLING
KELILING DUNIA BERBASIS BAHASA
INDONESIA
Junaidillah Fadlil1), Dwi Cahyono2) Surya Sumpeno3) Moch. Hariadi4)
1,2,3Game Technology, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi 10 Nopember 4
Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya Telp : (031) 5947302, Fax : (031) 5931237
E-mail : {nedijf1), dwikk2), surya3)}@elect-eng.its.ac.id, [email protected])
Abstract
In multimedia ages today, for some students to learn geography using conventional media, such as printed book, becomes less interesting. On the other hand, learning using adventure game media will give additional value, like immersive experiences for the student (player) who visits certain location virtually.
This research will enable student to visit many famous locations in the world virtually, such as country, capital, or any tourism place. The student visits the places in a visual storytelling style and guided by a conversational agent using Indonesian language. Experiments are conducted using different places and each place is assigned to an individual agent, which will differ from place to place. Agent engages in conversation with the student along with a visualization of visited tourism place.
Keywords: visual storytelling, conversation agent, natural language processing, multi agent
Abstrak
Di era dengan kemajuan teknologi multimedia yang pesat seperti saat ini, pengenalan geografi melalui media konvensional berupa buku cetak, menjadi kurang menarik minat sebagian siswa. Di lain sisi, pembelajaran melalui media game petualangan memberikan nilai lebih berupa pengalaman (experience) kepada siswa tentang lokasi yang sedang dikunjunginya.
Dalam penelitian ini, siswa (player) akan diajak untuk melakukan perjalanan secara virtual dalam mengenal lokasi-lokasi terkenal di dunia, seperti mengenal negara, ibukota dan obyek-obyek wisata dalam bentuk visual storytelling. Agen percakapan berbahasa Indonesia memandu siswa dalam melakukan perjalanan virtual tersebut. Eksperimen menggunakan lokasi-lokasi yang berlainan, dengan setiap lokasi dipandu oleh agen yang berbeda. Agen dapat berdialog dengan siswa melalui masukan dan keluaran teks bahasa alami, yang dilengkapi dengan visualisasi obyek wista yang sedang dikunjungi.
Keyword
:
visual storytelling, agen percakapan, pengolahan bahasa alami, multi agent0B0B1. PENDAHULUAN
Geografi merupakan salah satu mata
pelajaran yang diberikan di lembaga pendidikan. Pelajaran ini merupakan suatu disiplin yang menelaah permukaan bumi, mencakup bentuk dan perkembangannya, gejala-gejala yang terjadi di atasnya, dan tampak iklim, vegetasi, tanah, hidrologi, dan yang berkaitan dengan kehadiran dan kegiatan manusia, dalam konteks keruangan, kelingkungan, dan kewilayahan (Notohadiprawiro, 2006). Namun pengenalan dan pembelajaran geografi sekarang dirasa kurang menarik, karena pembelajaran kepada siswa dilakukan dengan media ceramah dan media cetak (Widayanti, 2003).
Seiring dengan semakin berkembangnya teknologi informasi dan multimedia maka pengenalan dan metode pembelajaran dapat lebih interaktif dan menyenangkan dengan media game, sehingga diharapkan daya serap siswa pada pengenalan geografi ini akan meningkat (Whitton, 2007).
Storytelling merupakan salah satu seni atau keahlian untuk menceritakan sebuah cerita dalam sebuah prosa, yang dilakukan oleh 1 orang di depan pendengar secara langsung, cerita disampaikan dalam bentuk percakapan, nyanyian dengan atau tanpa alat bantu berupa musik, gambar dan alat lainnya, serta di pelajari secara lisan, cetak atau rekaman, dengan bertujuan untuk hiburan.
Pada penelitian ini, media game yang
digunakan adalah visual storytelling. Dalam game
ini siswa (player) akan melakukan perjalanan
secara vitual ke tempat-tempat di dunia, siswa akan didampingi oleh pemandu dalam mengenal tempat-tempat di dunia. Agen cerdas yang berbasis bahasa Indonesia yang menemani siswa akan memberikan penjelasan mengenai tempat-tempat tersebut, siswa juga bisa berkomunikasi dengan agen malalui input keyboard.
Visual storytelling keliling dunia ini memiliki
multiagent dengan basis pengetahuan yang berbeda-beda tentang tempat di dunia, sehingga siswa akan dipandu oleh agen yang berbeda pada
setiap lokasi. Pada game ini, siswa akan belajar
mengenai negara-negara yang ada di dunia meliputi kota-kota besar, tempat-tempat wisata dan bandara yang ada di negara yang dikunjungi. Metode game
visual storytelling digunakan sebagai salah satu
media untuk belajar siswa, sehingga siswa diharapkan memiliki pengalaman lewat keliling
dunia walaupun hanya secara virtual.
1B1B2. Storytelling Keliling Dunia 7B7B2.1 Storyteller Agent
Game visual storytelling keliling dunia ini,
memiliki dua jenis agen yaitu agen penyambut dan
agen pemandu. Player pertama kali akan disambut
oleh agen penyambut yang memiliki tugas untuk
menyambut player ketika pertama kali masuk ke
dalam game ini.
Agen yang kedua adalah agen pemandu. Setiap negara memiliki satu agen pemandu yang mempunyai basis pengetahuan tentang negara tersebut, sehingga setiap agen pemandu memiliki basis pengetahuan yang berbeda antara agen pemandu satu dengan agen pemandu yang lain.
Apabila player sudah pernah bermain dalam
game ini, maka agen akan melakukan review
tentang player. Sebagai contoh player pernah
berkunjung ke negara mana saja, kota mana saja dalam negara tersebut, termasuk tempat wisata yang pernah dikunjunginya. Agen ini juga dapat memberikan sedikit ujian tentang negara yang telah dikunjunginya.
Agen penyambut memiliki tugas yang lain yaitu menjadi penghubung antara agen satu dengan agen yang lain, sehingga dapat juga sebagai agen
penghubung. Sebagai contoh ada player yang
sedang berkunjung ke negara Belanda, kemudian
player tersebut bertanya pada agen pemandu yang berada di negara Belanda tentang tugu Pahlawan. Oleh karena tugu Pahlawan tidak terdapat pada basis pengetahuan agen pemandu tersebut, maka agen pemandu bertanya pada agen penghubung tentang tugu Pahlawan.
Agen penyambut bertanya pada semua agen pemandu setelah mendapatkan pertanyaan dari salah satu agen pemandu, kecuali pada agen pemandu yang bertanya tentang keberadaan tugu Pahlawan. Apabila ada agen pemandu yang memberikan tanggapan bahwa tugu Pahlawan terdapat dalam basis pengetahuannya, maka agen penghubung akan memberikan kembali tanggapan tentang tugu Pahlawan kepada agen pemandu yang bertanya.
Jika pengetahuan tentang tugu Pahlawan tidak terdapat pada semua agen pemandu maka
tanggapan yang diberikan kepada player adalah
meminta maaf kepada player karena agen pemandu
belum mengetahui tanggapan dari pertanyaan tersebut. Pertanyaan tersebut kemudian dimasukkan
ke dalam unanswered table yang nantinya akan
menunggu domain expert untuk menambahkan
basis pengetahuan.
8B8B2.2 Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan pada game visual
storytelling ini digunakan untuk menyimpan dan mengambil data oleh agen. Informasi yang disimpan adalah informasi tentang negara, tempat
wisata, bandara serta beberapa informasi
pendukung.
Basis pengetahuan dalam game visual
storytelling ini adalah representasi dari jaringan semantik untuk domain geografi. Jaringan semantik untuk domain ini mengacu pada tabel 1.
Tabel 1: Relasi Semantik
KATEGORI RELASI
benda Adalah, Memiliki, Bagian dari Spasial Terletak atau lokasi(tempat)
Hubungan satu titik dengan titik yang lain adalah hubungan semantik yang digunakan sebagai basis pengetahuan. Contoh seperti pada gambar 1 menjelaskan relasi semantik pada obyek kota.
Banyuwangi Jawa Timur Ibukota Banyuwangi 24 Kecamatan Glenmore Kawah Ijen Bahasa Osing lokasi lokasi memiliki bagian Objek Wisata memiliki bagian Kesenian memiliki Tari Gandrung bagian
Gambar 1: Jaringan Semantik
Pada game storytelling, player dapat
melakukan interaksi dengan bertanya tentang lokasi yang dikunjungi, seperti menanyakan tentang letak lokasi dan berapa jumlah kota. Hubungan kata tanya ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2: Hubungan Kata Tanya
KATA HUBUNGAN / RELASI
apa Sesuatu / benda dimana Lokasi(tempat)
kapan Waktu
Berapa Jumlah Bagaimana Keadaan
9B9B2.3 Domain Ontologi
Domain ontologi menunjukkan arti dan hubungan atau relasi dari konsep dasar sebuah domain aplikasi. Hubungan atau relasi ini menunjukkan interaksi dari konsep atau entitas konsep (Liang, Nguyen, Koperski, and Marchisio, 2006). Domain ontologi dalam penelitian ini direpresentasikan oleh relasi semantik seperti tabel 1 dengan domain obyek-obyek wisata di dunia. Domain ontologi memberi batasan dari proses analisa semantik, sehingga sesuai dengan domain yang diaplikasikan.
10B10B2.4 Stemming Bahasa Indonesia
Stemming merupakan suatu proses untuk menemukan kata dasar dari sebuah kata. Dengan menghilangkan semua imbuhan baik yang terdiri
dari awalan, sisipan, akhiran dan konfiks
(kombinasi dari awalan dan akhiran) pada kata turunan. Pada proses ini dilakukan pemecahan input kalimat bahasa Indonesia menjadi kata dasar yang
dicari kesesuaiannya menggunakan domain
ontologi. Apabila kata tersebut tidak ditemukan dalam domain ontology, maka akan dibuang.
Stemming yang dilakukan menggunakan algoritma yang telah dikembangkan oleh Nazief dan Andriani (Nazief, B. A. A. and Adriani, M. 1996).
Algoritma ini mengacu pada aturan
morfologi bahasa Indonesia yang mengelompokkan imbuhan, yaitu imbuhan yang diperbolehkan atau imbuhan yang tidak diperbolehkan. Pengelompokan ini termasuk imbuhan di depan (awalan), imbuhan kata di belakang (akhiran), imbuhan kata di tengah (sisipan) dan kombinasi imbuhan pada awal dan akhir kata(konfiks). Algoritma ini menggunakan kamus kata keterangan yang digunakan untuk
mengetahui bahwa proses stemming telah
mendapatkan kata dasar.
Algoritma Nazief dan Adriani lalu diperbaiki
oleh Asian Jelita (Asian, E.William, and
Tahaghoghi, 2005) antara lain dengan
menambahkan lebih banyak imbuhan dan menangani kata ulang. Penelitian ini menggunakan algoritma Asian Jelita.
11B11B2.5Sistem Dialog
Game visual storytelling memiliki ”user
state” yang menyimpan environment dan state
setiap player (siswa). Secara simultan input dari
player akan ditanggapi oleh stemming dari agen.
Game dimulai dengan player memilih negara yang
ingin dikunjunginya.
Perubahan meliputi nama agen, topik yang dibahas, basis pengetahuan dari agen pemandu, serta perubahan visual seperti latar belakang negara dan visual dari agen, sesuai dengan negara yang
dituju. Data visual diambil dari field metadata
dalam tabel pengetahuan seperti contoh yang ditunjukkan tabel 4. Apabila data pada metadata kosong maka data visual digunakan sesuai dengan data sebelumnya.
Misalnya pada saat pertama player bertemu
dengan agen penyambut, latar belakang dari agen
pemandu adalah gambar bola dunia. Ketika player
memilih untuk berkunjung ke negara Indonesia, agen akan berubah menjadi agen pemandu dengan nama agen adalah Adi. Gambar latar belakang adalah istana negara sedangkan basis pengetahuan agen adalah basis pengetahuan tentang negara Indonesia.
Apabila player berkunjung ke negara
Belanda, maka agen akan berubah menjadi agen pemandu negara Belanda yaitu Van Hook. Visual agen berubah dari gambar agen penyambut menjadi
agen pemandu, disertai perubahan latar belakang menjadi gambar kincir angin.
State disimpan ketika ada pergantian topik,
agen dan latar belakang. Alur dialog antara player
dan agen ditunjukkan pada gambar 2.
GAME MENU USER
CREATE USER STATE
AGENT
USER INPUT
SWITCH AGENT
SAVE USER STATE QUIT TOPIC RESPONSE USER LOAD USER STATE NOT AVAILABLE AVAILABLE Change Background Change Background Change Agent Image
Gambar 2: Sistem Dialog
2.6. Variasi Tanggapan terhadap Input
Agen pemandu memiliki ingatan terhadap
pertanyaan dari player. Apabila agen pemandu
mendapatkan pertanyaan yang sama sebanyak dua kali atau lebih maka agen akan memberikan beberapa variasi tanggapan untuk masing-masing pertanyaan tersebut. Variasi tanggapan yang diberikan oleh agen pemandu bisa dalam bentuk gambar obyek-obyek yang bersifat memberikan
rangsangan agar player dapat mengingat. Variasi
tanggapan juga bisa dalam bentuk sebuah tebakan. Sebagai contoh
player: ”Dimana letak ibukota Jawa Timur?” agen: ”ibukota Jawa Timur adalah Surabaya”
apabila player pada kesempatan lain bertanya
mengenai pertanyaan yang sama maka agen pemandu akan memberitahukan bahwa pertanyaan tersebut pernah diajukan. Contoh variasi tanggapan yang diberikan adalah sebagai berikut
player: ”Dimana letak ibukota Jawa Timur?” agen: ”Apakah kamu lupa, pertanyaan ini sudah pernah kamu ajukan dulu. Ibu kota Jawa Timur adalah Surabaya”.
Apabila kali ketiga dan seterusnya player
memberikan pertanyaaan yang sama, maka
tanggapan dari agen adalah dengan memberikan rangsangan tentang lokasi yang ditanyakan. Contoh tanggapan agen apabila menerima pertanyaan sama untuk ketiga kali adalah sebagai berikut
player: ”Dimana letak ibukota Jawa Timur?” agen: ”Tugu Pahlawan terdapat pada ibukota Jawa Timur” disertai dengan gambar Tugu Pahlawan, ”Pelabuhan Tanjung Perak berada di ibukota Jawa timur” (disertai dengan gambar Tugu Pahlawan).
agen: ”Apakah sudah dapat mengingat di mana letak ibukota Jawa Timur?”
Tanggapan akan langsung diberikan oleh
agen apabila player masih belum bisa menjawab
lokasi yang ditanyakan.
Apabila ada pertanyaan dari player yang
basis pengetahuannya tidak dimiliki oleh agen pemandu, maka agen pemandu akan memberi tanggapan bahwa informasi tersebut tidak dimiliki.
Sebagai contoh, player pada saat ini sedang
melakukan kunjungan ke negara Belanda,
kemudian dia bertanya pada agen pemandu ”di
manakah letak tugu Pahlawan?”, maka
tanggapan agen pemandu adalah ”Tugu Pahlawan
tidak terletak di negara Belanda ini, tugu Pahlawan terletak di negara Indonesia”.
Dialog antara agen pemandu dan player
disimpan pada user-state sehingga interaksi yang
telah terjadi antara player dengan agen dapat
diketahui. Pada gambar 3, player memiliki
user-property yang digunakan untuk menyimpan nama
player, nilai dan yang berkaitan dengan player.
Agen memiliki agent-property yang digunakan
untuk menyimpan data agen seperti nama agen, informasi gambar latar belakang, serta visual agen tersebut.
Proses analisa semantik digunakan untuk
mengenali kata-kata yang mendahului dan
berhubungan dengan kata yang ada dalam domain ontologi, sehingga dapat menghindari interpetasi
yang salah. Proses ini dilakukan dengan
menghubungkan struktur sintak mulai dari frasa, kalimat hingga paragraf. Contoh interpetasi yang salah dalam lokasi adalah ”bahasa asli Banyuwangi adalah bahasa Osing” dari contoh tersebut ”Banyuwangi” bukan menunjukkan fungsi lokasi namun, merupakan fungsi keterangan (Lestari and Adriani, 2007).
Fine-grained adalah proses yang dilakukan setelah proses analisa semantik. Proses ini
didapatkan dari proses pengambilan data yang ada dalam basis pengetahuan. Bagan alur dialog ditunjukan pada gambar 3.
Metadata Stemmer environtment Domain Ontology Knowledge-base Semantic Analysis Grainer Agent Property Agent state User state User Property Respond PLAYER AGENT INPUT RESPOND
Gambar 3: Alur Dialog
2B2B
2.7. Basis Data Relasional
Basis pengetahuan setiap agen disimpan dalam bentuk sebuah basis data relasional yang juga menyimpan jaringan semantik dari domain geografi. Tabel yang digunakan ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3: Basis Data Relasional
NAMA TABEL ATRIBUT KETERANGAN
Pengetahuan Relasi Hubungan / menyatakan Obyek Obyek
Keterangan keterangan dari relasi dan obyek
Metadata Untuk menyimpan metadata Kata Tanya Kata Kata tanya
Hubungan Hubungan dari kata tanya
Keterangan Keterangan dari kata tanya
Sinonim kata1 Kata sinonim kata2 Kata yang bersesuaian Stopword kata Kata yang tidak perlu
dilakukan stemming
Unanswered Pertanyaan Pertanyaan atau kata yang memerlukan domain expert
Imbuhan Imbuhan Daftar kata imbuhan kategori Jenis imbuhan Keterangan Keterangan tentang
kata imbuhan
3. PERCOBAAN 3.1 Spesifikasi
Pada penelitian ini diujikan beberapa pertanyaan untuk mengetahui tanggapan dari agen.
Tabel 4 merupakan contoh basis pengetahuan kota yang ada pada agen pemandu dari negara Indonesia. Pada contoh ini agen pemandu memiliki basis pengetahuan untuk kota Banyuwangi yang telah dapat diketahui jaringan semantik serta hubungan
semantik pada setiap field. Pengguna memasukkan
kalimat tanya ’di mana banyuwangi berada?’
yang dikonversikan menjadi bahasa SQL sebagai berikut:
”
select obyek,prop,gabung (ability) from result10 (’dimana banyuwangi berada?’) as (prop varchar obyek varchar ability varchar)group by obyek,prop”.Tabel 4: Data Pada Tabel Pengetahuan
RELASI OBYEK KETERANGAN META
DATA Lokasi Banyuwangi Jawa Timur
Lokasi Banyuwangi Ibukota Banyuwangi Lokasi Pelabuhan
Ketapang
Banyuwangi Visual pelabuhan ketapang Memiliki Banyuwangi Ibu kota Banyuwangi Visual
kantor bupati Memiliki Banyuwangi 24 Kecamatan
Bagian Rogojampi Banyuwangi Bagian Glenmore Banyuwangi
Bagian Muncar Banyuwangi Visual muncar Memiliki Banyuwangi Beberapa obyek wisata Adalah Taman Hutan
Lindung Baluran ObyekWisata Adalah Perkebunan coklat Kali Klatak ObyekWisata Adalah Wisata tradisional osing ObyekWisata Adalah Pemandian Kali Kotak ObyekWisata Visual Kali Kotak
Adalah Watu Dodol ObyekWisata
Adalah Kawah Ijen ObyekWisata visual Kawah Ijen Adalah Pantai Plengkung ObyekWisata Visual Pantai Plengkung Adalah Bahasa Osing Tradisional
Banyuwangi
Visual teks bahasa osing Lokasi Watu Dodol Ketapang Visual
Ketapang Adalah Tari Gandrung Kesenian dari Banyuwangi Visual penari gandrung Adalah Seblang Kesenian dari
Banyuwangi
3.2 Hasil
Hasil dari proses query didapatkan hasil
sebagai berikut:
pengguna: Dimana letak Banyuwangi? agen: Banyuwangi terletak di Jawa timur.
pengguna: Dimana letak Pelabuhan Ketapang? agen: Pelabuhan Ketapang terletak di Banyuwangi.
pengguna : Dimana letak ibukota banyuwangi? agen: Ibu kota Banyuwangi terletak di Banyuwangi.
pengguna: Banyuwangi memiliki apa ? agen: Banyuwangi memiliki 24 Kecamatan.
pengguna: Sebutkan Obyek Wisata
agen: Taman Hutan Lindung Baluran adalah Obyek wisata, Perkebunan coklat Kali Klatak adalah Obyek Wisata.
pengguna: Apa Bahasa Osing itu? agen: Bahasa Osing adalah Bahasa tradisional Banyuwangi.
pengguna: Dimana Watu Dodol berada? agen: Watu Dodol terletak di Ketapang.
Gambar 4: Salah Satu Tampilan Visual Storytelling
3B3B4. Kesimpulan Dan Rancangan Pengembangan
Pada penelitian ini setiap permintaan
pengguna bisa ditanggapi oleh sistem (agen) serta
didapatkan hasil sesuai dengan input yang dimasukkan. Dari tanggapan yang dihasilkan, masih diperlukan adanya penghalusan yang diberikan oleh agen. Sebagai contoh tanggapan agen, “Taman Hutan Lindung Baluran adalah obyek wisata, Perkebunan coklat Kali Klatak
adalah obyek wisata” dapat diperhalus sehingga menjadi “Taman Hutan Lindung Baluran dan Perkebunan Coklat Kali Klatak adalah obyek wisata”.
Pengembangan penelitan selanjutnya adalah melakukan proses penghalusan kata/frasa dan kalimat pada tanggapan yang dikeluarkan oleh agen.
4B4B5. PENGHARGAAN
Terimakasih kepada Menteri Pendidikan Nasional yang telah memberikan dukungan pembiayaan melalui Program Beasiswa Unggulan
hingga penyelesaian paper ”Visual Storytelling
Keliling Dunia” berdasarkan DIPA Sekretaris Jendral DEPDIKNAS tahun anggaran 2007 sampai tahun 2008.
6B6B6. PUSTAKA
Asian, J., E.William, H., Tahaghoghi, S., 2005. In:
Twenty-Eigth, Australasian Computer
Sciense Conferense(ACSC2005). Vol. 38 of CRPIT. ACS, Newcastle, Australia, pp. 307– 314.
Lestari, M., Adriani, M., 2007. In: Sistem
Perolehan Informasi Geografis untuk
Dokumen Berbahasa Indonesia. Proceeding National Conference on Computer Sciece and Information Technology 2007, The Japanese Study Centre Building University of Indonesia.Liang, J., Nguyen, T., Koperski, K., Marchisio, G., 2006. In: Ontology-Based Natural Language Query Processing for the Biological Domain. OTMWorkshops, USA. Nazief, B. A. A. & Adriani, M. (1996),
Confix-stripping: Approach to Stemming Algorithm for Bahasa Indonesia. Internal publication, Facultyof Computer Science, University of Indonesia, Depok, Jakarta.
Notohadiprawiro, T., 2006. Metodologi penelitian dan beberapa implikasinya dalam penelitian geografi. Ilmu Tanah Universitas Gadjah Mada.
Whitton, N., 2007. Motivation and computer game based learning. Education and Social Research Institute, Manchester Metropolitan University.
Widayanti, N., 2003. Efektifitas pembelajaran geografi melalui metode out door study dalam upaya meningkatkan minat belajar siswa. Buletin Pelangi Pendidikan (Buletin Peningkatan Mutu Pendidikan SLTP) 6 (1).
RIWAYAT PENULIS
Junaidillah Fadlil, lahir di kota Malang pada 26 Agustus 1983. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Brawijaya Malang dalam bidang Ilmu Komputer pada 2006. Dan saat ini sedang menyelesaikan program S2 Game Teknologi di Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Dwi Cahyono, lahir di kota Probolinggo pada 27 Januari 1973. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Dr, Sotomo Surabaya dalam bidang Teknik Informatika pada 1998 dan saat ini sedang menyelesaikan program S2 di Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Bidang Keahlian Jaringan Cerdas Multimedia (Game Teknologi) Fakultas Teknik Industri Jurusan Teknik Elektro. Saat ini bekerja sebagai Dosen Tetap Fakultas Teknik di Univesitas Dr. Soetomo.
Surya Sumpeno, Penulis Menamatkan pendidikan S1 di Institut Teknologi Sepuluh Nopember jurusan Teknik Elektro konsentrasi bidang studi Teknik Sistem Komputer pada tahun 1995, S2 di Dept. of System Information Sciences - Graduate School of Information Sciences - Tohoku University pada tahun 2007 dan saat ini sedang menjalani program Doktor di pasca sarjana teknik elekro Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Saat ini Bekerja sebagai dosen di teknik elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Mochamad Hariadi, lahir di Surabaya pada 9 Desember 1969. Menamatkan pendidikan S1 di Institut Teknologi Sepuluh Nopember jurusan Teknik Elektro konsentrasi bidang studi Teknik Sistem Komputer pada tahun 1995, S2 dan S3 di Dept. of System Information Sciences - Graduate School of Information Sciences - Tohoku University pada tahun 2003 dan 2006. Saat ini bekerja sebagai pengajar di Teknik elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
