Kiki (K): Halo semuanya! Kita balik di Kartini Teknologi, bareng Kiki dan Galuh di sini. Bareng kita sekarang udah ada kak Radita Liem, dia seorang research assistant dan PhD candidate juga di universitas (ini pake bahasa Indonesia aja ya) RWTH Aachen University. I’m not sure ini kepanjangannya apa jadi mungkin kita tanyain langsung aja ke Dita-nya. Halo Dita!

Dita (D): Halo!

K: Kamu sekarang berarti kuliahnya dari rumah aja nih?

D: Sebenernya untuk program S3 aku, itu udah langsung terjun ke riset. Dan karena, ya semua computer scientist ya cuma butuhnya laptop sama internet ya kerja dari rumah sama ngga kerja dari rumah ngga ada bedanya.

K: Sama aja ya berarti?

D: Ya, trus kalo nyebut nama universitasnya, sebenernya nyebut ala Indonesia, RWTH itu lebih bener dan banyak orang Jerman lebih suka kalo dijelasin gitu. Mikir bentar kalo ngejelasin sama orang Amerika gitu kan RWTH kepanjangan. Jadi itu, ngeselin. Padahal di Jerman juga nyebutnya RWTH.

Galuh (G): Oh, cara nyebutnya sama juga ya?

D: Iya, jadi bahasa Jerman sama alfabet bahasa Indonesia hampir sama persis jadi untuk orang Indonesia belajar bahasa Jerman mungkin relatif lebih mudah dari pada native English speaker.

K: Tapi kalo Dita sendiri udah bisa nih bahasa Jerman?

D: Ya sedikit lah buat survive pesen makanan dan belanja.

K: Dari tahun berapa sih pindah ke Jerman dan mulai S3?

D: Aku mulai S3 dari tahun 2019 pertengahan, sebelumnya, hmm, ini perkenalan kan, atau?

K: Iya, gak papa.

D: Okay, iya. Jadi sebelumnya aku di Indonesia kuliahnya di Jogja, di Universitas Kristen Duta Wacana (UKDW) jurusan sistem informasi. Setelah itu aku sempet kerja tiga tahunan kayaknya atau lebih di perusahaan Jepang, namanya Adways, di internet marketing dan games. Lalu aku sempet beberapa tahun di Traveloka, lalu setelah itu ambil S2 di Estonia di bidang computer sciense. Di situ aku juga sempet kerja, lumayan workaholic, di salah satu research centre paling besar di Estonia namanya STACC. Lalu aku sempet masuk juga ke satu unicorn startupnya Estonia namanya Taxify lalu ganti nama jadi Bolt. Trus habis itu ya di Aachen sekarang buat ngambil S3.

K: Wow, lumayan panjang ya perjalanannya. Tapi, kita tarik balik nih ke cerita awalnya Dita tertarik sama teknologi. Masih inget ngga sih dulu, awal mulanya kaya “eh kayanya gue suka nih sama teknologi. Pengen lanjutin sekolah komputer aja deh”. Itu awal mulanya dari kapan sih?

D: Aku lumayan pragmatis, sih. Aku liat lowongan pekerjaan lebih banyak computer science dan butuh ijasah dan paling murah di sistem informasi, ya aku ambil itu. Maaf tidak inspiratif. Tertawa

K: Tertawa. Engga tapi itu sebenernya sah-sah aja sih. Maksudnya buat orang-orang yang emang pursue untuk masuk industri teknologi for the money, I think there’s no shame on that.

D: Tertawa

K: Berarti dari SMA emang udah pengen masuk ke industri teknologi ya?

D: Aku melihat banyak potensinya, sih. Terutama kayak misalnya liat point of sale di kasir gitu, sebagai anak kecil dari dulu sampai sekarang aku masih banyak tanya. Jadi aku penasaran, eh yang bikin siapa? Ini kenapa seperti ini? Trus, nggak ada yang bisa jawab. Dan ini dunia yang asing sekali tapi aku lihat potensinya, internet, komputer, dan lain sebagainya itu apa ya, software ini masa depan yang tidak bisa terbeendung lagi, pasti bakalan penting banget buat kita semua. Jadi dari situ ya aku sangat pragmatis. Oh, aku harus bekerja di tempat yang banyak orang akan butuh.

K: Kalo orang kebanyakan tuh mulai tertarik sama, ini kalo dari yang aku perhatiin, ya. Kebanyakan tamu-tamu Kartini Teknologi tuh biasanya pada tertarik setelah pada ngerti internet. Dan Dita sendiri kan tadi ngomonginnya dari hal yang keseharian banget, kan, kaya ini sistem point of sale di kasir siapa yang bikin. Padahal gue kayanya waktu kecil ngga kepikiran sampe kesitu deh. Jadi, kaya keren banget sih dari kecil udah notice hal-hal kaya gitu. Keren!

D: Hmm, ya. Makasih. Tertawa. Iya, soalnya waktu SMP aku ada ini kan, pelajaran Pascal kan. Trus kaya, penasaran ini siapa sih yang bikin. Ngapain aku ngerjain kaya gini. Trus, setelah kupikir-pikir lagi, oh, yang di kasir itu dibikin pakai Pascal atau COBOL. Trus, ternyata menarik juga ya. Trus, di SMA ada temen-temen yang masuk ke tim olimpiade komputer Indonesia, truh, oh, ada ini ya, lucu juga kaya puzzle gitu. Aku mikirnya nih olimpiade lucu banget, ngerjain tes sama kuis puzzle gitu. Nah, dari situ baru tau. Oh, dunia ini tuh ternyata sangat tergantung dengan software dan sangat tergantung dengan komputer.

K: Itu SMPnya di mana udah diajarin Pascal gitu?

D: Itu di Semarang waktu itu.

G: Eh, aku juga belajar Pascal sih waktu itu.

K: Hah serius?

G: Serius. Tapi agak akhir, jadi setelah Excel and stuff gitu trus tiba-tiba nyempil Pascal gitu kan.

K: SMP juga?

G: Wait, SMP atau SMA ya

K: Kayanya SMP hard core banget sih kalo udah dari SMP diajarin Pascal.

G: Lupa deh, tapi emang maksudnya pelajarannya juga simple sih kaya bikin kalkulator apa gitu

K: Oh wow, seru banget! Anyway, kayanya kan Dita berarti dari S1, S2, sekarang lanjut S3. Berarti emang suka dunia akademik ya?

D: Hmm, not really. Tadi aku ada jeda, kan antara S1 sama S2. Aku baru suka dengan dunia penelitian dan sekolah pada umumnya itu pas masuk S2 sebenernya. Pas S1 aku ceritanya tidak inspiratif sama sekali. Abis itu nyoba kerja tapi aku melihat, ternyata lebih banyak yang aku penasaran. Setelah pertama cuma mesin kasir, kemudian sistem yang lebih rumit. Oh, kok bisa ya kaya misalnya waktu aku kerja di Traveloka, kok bisa ya jutaan orang mengakses pada satu waktu, trus ini butuh koneksinya kaya gimana, trus tim yang bekerja seperti apa, pengetahuan yang dibutuhkan itu apa aja, itu aku penasaran sekali.

G: Karena waktu kerja itu mungkin emang biasanya kita baru dapet kesempatan untuk ngerjain proyek atau ngerjain task yang skillnya itu beda banget kan sama yang biasanya kita kerjain pas kuliah. Kalo kuliah mungkin masih toy problems. Pas di kerja misalkan tadi di Traveloka kan pasti skillnya udah beda banget. Jadi kebuka yang lain.

D: Ya, kayanya bener deh.

K: Trus, tadi kan bilangnya Dita sendiri baru mulai tertarik sama akademik setelah S2, itu dulu fokusnya apa aja sih pas belajar?

D: Kalo S2nya sih aku fokusnya ke Distributed System. Jadi ketertarikan ke distributed system ini baru nuncul setelah kerja di Taveloka. Ngeliat gimana caranya ngatur traffic dari berbagai jutaan orang ini lalu banyak sistem yang bekerja di dalamnya. Di situ aku ngerasa, oh, aku kok ngga paham ya ini apa. Kenapa aku ngga bisa scaling seperti ini dan lain sebagainya. Terus aku lumayan capek bekerja, aku sempet sakit lama gitu. Terus, ah, udahlah aku kayanya harus istirahat. Tapi nggak mau CV kosong. Trus nyari S2 deh. Dan aku nyari S2nya, sengaja nyari yang bikin aku happy, memuaskan keingintahuan. Jadi, sekalian aja ngambil computer science.

K: I see.. Berarti S2nya sebenernya nggak di-planning ya?

D: Nggak. Nggak ada planning sama sekali.

K: Keren banget! Padahal dulu bukannya pake beasiswa kan ya?

D: Hmm, iya. Tapi kan, negaranya ngga ada orang Indonesia yang tau. Tertawa

K: Tertawa. Wah, ini sorry ya Estonia kita ngejekin Estonia. Tapi iya sih bener. Kayanya jarang banget orang Indonesia yang “Hah, apa, Estonia?” gitu.

D: Aku tau Estonia nih lebih lucu lagi, sih. Jadi waktu aku kerja di perusahaan Jepang, ada satu client, dia tuh pindah ke Estonia. Trus, kita masih temenan di Facebook gitu, trus dia update gitu karena dia kaya Venture Capital gitu di Estonia. Oh, Estonia kaya gini, inovasi teknologinya kaya gitu, trus, aku jadi dapet first-hand experience dari orang yang udah ngalamin sendiri pernah tinggal di Estonia dan tau situasi bagaimana mereka sangat maju di bidang teknologi. Lalu, aku jadi iseng nyari-nyari, ketemu deh ini beasiswa.

K: Oh my God. Ya ampun, jadi sebenernya semuanya kaya udah ke-plot gitu aja ya. Nggak yang niat dari awal juga. Tapi iya sih, maksudnya Estonia tuh sebetulnya banyak postensi ya. Kaya teknologinya udah lumayan maju di sana. Tapi belum banyak yang tau aja mungkin.

G: Kita juga baru tau kalo di Estonia tuh udah maju dari salah satu tamu Kartini Teknologi juga, di episode 3 atau 4 ya?

K: Iya, mbak Ocha, ya?

G: Ngebahas tentang Estonia juga. Karena dia juga startupnya registered di Estonia juga kan, kita juga amazed banget pas denger di Estonia udah ada ini, itu, kayak, wow!

D: Iya, gitu. Jadi aku tau si Estonia ini gara-gara si orang Jepang yang jadi Venture Capital di Estonia. Dia sampai sekarang masih aktif sih. Dan kita sempet ketemu gitu, trus ada pengalaman lucu. Jadi, dia ada ngasih aku startup event pass gitu. Trus, apa namanya, “Oh, sorry. Aku ngga bisa dateng. Kamu aja yang dateng. Trus aku masuk, kan. Trus diperlakukan kaya VIP gitu, trus, ada temenku yang kebetulan jadi panitia di sana bilang “Loh, kok kamu bisa masuk pake badge investor lagi.” Tertawa

K: Tertawa.

D: Ya, jadi dia ngasih tau kalau di Estonia udah ada digital signing, trus, semua online learning udah jalan. Jadi, di tengah pandemi ini banyak artikel yang nulis. “Wah, ini kayanya satu-satunya negara yang siap kita semua di-lock down.

K: Tertawa. Iya sih, aku juga denger kalo birokrasi di sana udah semuanya based on digital, kan?

D: Iya.

K: Menarik! Tertawa. Anyway, kita balik lagi ngobrolin tentang tadi nih. Tadi kan kalo dari pengalaman Dita sendiri kan banyak banget di bidang yang berbeda kan kaya waktu di Adways itu kan lebih ke games. Terus kalo pas di Traveloka dulu handle apa aja? Web sama mobile ya?

D: Iya.

K: Iya, trus pas di Estonia juga kayanya sempet main-main sama data gitu nggak sih? Kalo dari pengalaman-pengalaman sebelumnya, apa aja sih yang dipelajarin?

D: Hmm, kalo pengalaman berharga sih, ya, setelah sekian lama perjalanan dan aku udah cukup tua untuk memberikan nasehat. Hmm, gimana ya. Banyak mahasiswa belajar IT, dia masih S1 gitu, kebanyakan komplain yang aku denger kan, “kok ini nggak sesuai sih dengan industri dan yang dipelajari di sekolah? Nah, di situ aku mau bilang “Nggak kok. Yang dipelajari di kampus itu sebenernya hal-hal fundamental yang sifatnya jangka panjang. Jadi, mau kamu nanti kerja atau sekolah lagi atau bahkan sepuluh tahun kemudian, itu semuanya basicnya masih sama aja. Dan aku buktiin sendiri dari universitas di Indonesia sampe pindah ke Jerman, bidangnya beda lagi. Algoritma ya gitu-gitu aja, trus, manajemen database sama semua, apa lagi? Teknik jaringan? Ya, intinya cuma itu. Sama aja rumus yang dipake. Mau di komputer laptop sama laptop warnet atau mau sampe di sistem superkomputer. Cuma mungkin tingkat kerumitan sama level abstraksinya akan berbeda. Jadi jangan melihat di kulitnya aja tapi mulai melihat fundamentalnya itu seperti apa.

K: Aku jadi penasaran. Berarti, Dita ini tipe orang yang akan bilang kalau kamu perlu masuk formal education untuk bisa masuk ke industri teknologi?

D: Hmm, ini agak susah dijawab sih. Ada edukasi formal yang dimana, apa ya, ada bagian-bagian yang cuma didapat di universitas. Contohnya, kaya supercomputer kaya gini, kebanyakan yang punya infrastrukturnya ya universitas. Itu satu. Trus ada hal lagi, kelebihan dari edukasi formal itu topik-topik yang kamu nggak nyangka kamu butuh, tapi kamu dipaksa untuk belajar. Contohnya kaya misal “oh, aku cuma mau jadi pemrogram web, kok. Jadi kamu fokusnya cuma programming, gitu? Trus, kamu nggak belajar formal di universitas. Biasanya, ya banyak sih yang jago banget. Tapi, ada blind spotnya yaitu “Oh, ternyata ada pengetahuan jaringan. Oh, kalo di desktop itu seperti ini, ada bedanya. Jadi, pendidikan formal ini sifatnya lebih melebar. Kalau kamu mau menjadi spesialis, memang harus mengambil courses lain di luar itu atau praktek sendiri.

G: Kalo kak Dita sendiri, ada ngga sih mata kuliah yang misalnya pas S1 kan belum kepikiran gitu kan, ini bakal kepake dimana? Waktu S1 mungkin kayak, ini apaan sih? Trus pas di S2, atau pas di pekerjaan, atau pas S3, ternyata kak Dita nemuin bahwa “oh ternyata pelajaran ini penting banget, nih! Coba aja pas S1 lebih fokus lagi belajarnya”. Ada nggak sih mata kuliah yang kaya gitu?

D: Hmm, apa ya? Oh, ada yang menarik sih. Jadi, pas S1 tuh ada mata kuliah namanya Business Intelegence. Itu belajar kaya forcasting, data mining, dan sebagainya. Pada waktu itu, aku mengambil konsentrasi di sana karena lebih kelihatan aja bentuknya di dunia pekerjaan. Trus, nggak nyangka banget, sekarang itu booming dan namanya ganti. Jadi data science, dengan fundamental yang sama aja kalo aku liat courses atau pendekatannya, atau agaimana orang bekerja di sana? Di situ aku sebenernya malah bersyukur aku ngambil itu.

G: I see.. Menarik, menarik!

K: Nah, kita mulai ngobrolin topik utamanya ya tentang High Performing Computer (HPC). Kayanya seru banget. Aku sendiri kayanya baru pertama kali ini deh, denger tentang HPC. Kayanya kalo quantum computing kan kayanya hype-nya lebih banyak ya, jadi kalo HPC itu sebenernya gimana sih?

D: Kalo ditanya High Performing Computing itu apa, sebenernya tanpa disadari itu sudah digunakan di semua yang ada sekarang termasuk jaringan internet seluruh dunia, trus kita sering dapet berita “oh, ada perubahan iklim dan lain sebagainya. Itu sebenernya hasil kerja peneliti-peneliti yang mengolah datanya pake sistem milik supercomputer atau performance computing. Lalu, yang paling update sekarang dan aku excited banget, banyak riset-riset untuk potensi obat-obatan dan materi yang bisa digunakan untuk penanggulangan bencana kaya pandemi COVID-19 ini, itu dijalankan di mesin-mesin supercomputer dan tentu saja ilmu generalnya ya ada di High Performing Computing ini.

K: Oh, gitu? Berarti HPC ini sama aja dengan supercomputer ya sebenernya?

D: Nggak harus. Karena, kalo supercomputer tuh orang bakal mikir ada rak-rak server yang banyak di dalam satu ruangan..

K: Iya, bener banget sih. Imajinasi aku selama ini kaya gitu.

D: Dan ada juga yang belakangan ini ngetop, bitkoin itu sebenernya kita kategorikan di High Performance Computing loh. Itu kan sebenernya kita punya satu problem yang besar, trus kita cacah jadi kecil-kecil, dan dikerjakan di komputer masing-masing.

K: I see. Berarti, the whole system of blockchain itu sebenernya termasuk supercomputer?

D: Ya bisa dibilang kaya gitu. Kategori lebih umumnya, itu sistem terdistribusi. Jadi untuk mengatur komputer-komputer ini supaya bisa bekerja bersamaan dan juga performanya kalo satu komputer ditambah satu komputer performanya tetep dua komputer, bukan satu setengah, itu pengetahuan yang kita pelajari di bidang High Performance Computing.

K: I see. Tapi berarti basisnya masih komputer klasik kan ya? Maksudnya kalo di quantum computing itu kan dimensinya udah banyak kan, ngga cuma elektron, nah kalo di supercomputer berarti masih pake elektron juga ya?

D: Ya, masih sama. Untuk quantum computing, sayang sekali kayanya sekarang cuma ada IBM sama Google ya yang punya so called quantum computing. Kebanyakan quantum computing yang kalian dengar di internet dan publikasi itu simulasi dari quantum computing yang dijalankan di atas supercomputer. Jadi, komputer biasa yang kita kenal sekarang, mensimulasikan apa yang terjadi di dalam quantum computer.

K: Okay. Berarti sebenernya beda ya antara quantum computer sama HPC ini.

D: Beda. Tapi quantum computing adalah subset dari High Performance Computing. Karena fokusnya High Performance Computing ya, performance. Performa komputer ini bisa digunakan untuk komputasi-komputasi yang lebih sulit, trus bisa digunakan untuk motong kaya misal ini Zoomnya lemot, bandwidthnya digedein lah atau apa gitu. Atau algoritmanya diperbaiki supaya koneksi lebih lancar, perhitungannya lebih cepat.

G: Nah, ngomong performance, aku penasaran sih. Biasanya metrik apa aja sih yang dipake buat ngukur performance di HPC sendiri? Kan, ada beberapa metrik yang udah kita sering denger. Tapi ada nggak sih metrik yang misalnya khusus bener-bener untuk ngukur komputer yang memang performanya itu jauh lebih tinggi?

D: Jadi, pemrograman yang biasanya dipelajari di universitas, jarang yang punya kuliah tentang parallel programming. Jadi, di HPC ini, salah satu bidang yang cukup besar, adalah bagaimana cara mengubah program-program ini supaya berjalan secara paralel. Nah, di situ ada yang namanya parallel efficiency. Jadi, seperti yang aku bilang. Kamu punya komputer 2, berjalan bersamaa ngitung sesuatu. Satu komputer sama satu komputer, kamu pengennya performanya jadi 2 kan? Di dunia nyata nggak jadi 2. Jadinya satu setengah. Karena di situ ada network, algoritmanya ternyata tidak efektif untuk ngegabungin keduanya. Jadi perlu banyak pemahaman baik dari segi hardware, lalu dari segi softwarenya sendiri, dan secara umum bagaimana komputer ini bekerja. Termasuk perangkat-perangkat di dalamnya.

K: Jadi nih, misalkan nih ya. Aku pelaku bisnis gitu, trus aku pengen bikin supercomputer. Apa aja sih yang diperlukan untuk bikin satu supercomputer itu?

D: Ini dalam hal biaya atau gimana?

K: Maksudnya lebih ke arsitektur sistemnya, sih.

D: Itu sangat tergantung sih. Kebutuhannya untuk apa? Jadi, di dunia ini ada daftar 500 supercomputer tercepat di dunia. Beberapa supercomputer ini general-purpose. Jadi, bisa buat digunakan untuk ngitung perubahan iklim, ada yang untuk riset obat-obatan, ada yang untuk riset astronomi, dan ada juga yang sangat spesifik. Kalau bisnisnya sangat spesifik, misalnya, di sini ada perusahaan yang mengolah data-data cuaca, mungkin biayanya relatif lebih rendah karena fokusnya mungkin lebih ke hardware untuk data-storage.

K: Oh, oke. Berarti tergantung kebutuhan kitanya juga ya?

D: Ya, ini sangat bergantung kebutuhan. Dan kebutuhan untuk universitas juga beda. Biasanya cukuplah untuk nunjukin ke mahasiswa cara kerjanya seperti ini, bisa digunakan untuk prakarya, bahkan di beberapa kampus di sini kita punya program, ini kaya kuliah gitu, mahasiswa dikasih perangkat kaya Arduino atau Raspberry Pi, trus disuruh untuk ngerakit sendiri. Dan kemudian dihitung. Itu performanya gimana, trus kalo kamu ngasih program paralel bagus atau nggak. Atau programmu yang perlu disesuaikan dengan hardware.

K: Maksudnya kaya simulasi gitu ya?

D: Iya. Jadi kalo bisa dibilang, itu supercomputer bukan? Ada yang bilang dibikin rak cluster dari Raspberry Pi doang loh.

K: Kalo kaya gitu berarti apa aja yang kita rakit dengan metode supercomputer berarti bisa disebut supercomputer sebenernya?

D: Relatively iya.

K: Okay. Berarti ngga ada batasan ya, misalkan supercomputer itu harus performanya minimal segini gede, misalkan. Ngga ada spesifikasi kaya gitu ya?

D: Harusnya ngga ada. Soalnya aku pernah, ada penelitian tentang, ya itu mereka pake cluster tapi dibikin pake Raspberry Pi. Trus mereka melakukan measurement dengan metode ala cluster computer besar, toh bisa juga ternyata.

K: Padahal kalo aku denger-denger tuh, harga supercomputer itu mahal banget kan ya?

D: Ya, kalau bandingannya yang paling cepat sih, 350 juta USD.

K: 350 juta USD. Wow!

G: Tertawa. Wow!

K: Kalo Dita sendiri, fokusnya apa untuk research yang sekarang dijalanin untuk S3nya?

D: Aku sekarang di performance measurement dan portability. Terutama untuk IO dan file system. Ya, itu yang aku bilang parallel efficiency, lalu bagaimana program-program ini bisa dijalankan dengan lebih cepat sesuai dengna hardware yang mereka miliki. Teorinya begini, kenapa prakteknya berbeda, itu fokus risetku. Dan fokusku ada di IO, di file system. Jadi, kalo kamu perhatiin sekarang kebanyakan laptop kan pakenya SSD, kan? Ya karena memang lebih cepat. Dan itu juga ada banyak tweak yang bisa dilakukan supaya lebih cepat lagi.

K: Oh, okay..

D: Ya, baik dari sisi programnya, atau bagaimana kamu melakukan pemrograman, bahasa pemrogramannya dan lain sebagainya. Gitu. Lalu, yang menarik ini portability. Portability itu gampangnya, aku menjalankan program di komputer yang sekarang deh, AMD sama Intel. Performanya beda, loh. Nah, itu gimana caranya bikin program yang bisa dijalankan di banyak hardware, tapi penalti ke performancenya nggak terlalu kerasa banget.

K: Itu maksudnya bikin standarisasi untuk berbagai hardware tersebut atau gimana tuh cara kerjanya?

D: Standarisasi ada. Di research groupku ada beberapa temen yang masuk komite standarisasi. Ada juga yang lebih ke, best practicenya tuh gimana sih untuk bisa bikin program yang portable? Termasuk, bagaimana cara ngukurnya. Kalau aku bisa bilang, ini program portable, aturannya seperti apa, standarnya?

K: Oh.. Berarti nyari pattern tentang cara bikin software yang portable itu seperti apa gitu ya?

D: Iya.

K: I see, I see. Berarti sekarang lebih banyak main di hardware dong ya?

D: Hm, kebanyakan software malah. Kalau tadi kan, hardware adalah satu yang bisa kita kontrol. Software juga bisa kita perbaiki supaya dia bisa ngikutin, secara teori ini hardware berkemampuan seperti ini. Kenapa dia tidak punya performa sesuai teori dari vendor hardwarenya?

K: Oh, I see. Berarti ada banyak faktor di software yang menyebabkan itu ya?

D: Iya. Jadi dua faktor ini musti balance dikendalikannya.

G: Kalau dari sisi software sendiri, bahasa pemrograman apa sih yang biasanya dipake di dunia High Performing Computing gitu untuk nge-tweak algorithm or something?

D: Kebanyakan kita di sini pake C, atau C++. Lebih sering C.

G: I see. Oke oke.

D: Terus, kebanyakan support yang lain juga ke Fortran, karena pengguna supercomputer ini kebanyakan ilmuwan. Fisikawan, ahli cuaca, ahli ekonomi juga ada untuk forcasting pasar saham, mereka juga investasi ke High Performance Computing. Kebanyakan di Fortran karena bahasa ini cocok untuk scientist saja. Jadi, untuk orang-orang yang bekerja di HPC ya kebanyakan kita punya support untuk C dan Fortran. Dan, sekarang mulai banyak Python.

G: I see. Cuma, ini aku ngga tau detailnya sih, I mean, banyak orang kan bilang python itu mungkin lebih high level daripada other programming languages, kan? Itu jadi masalah nggak sih, di field HPC sendiri?

D: Oh, iya masalah. Tertawa. Ya, jadi yang aku bilang kan tadi, kebanyakan pengguna ini bukan scientist loh. Sama sekali. Mereka fisikawan dan ahli kimia yang belajar pemrograman. Biar lebih gampang kan, pakai python, trus, ih jadi, bisa ngitung pembentukan molekul dengan akurat. Trus abis itu, performancenya gimana? Tau ah, gelap. Tertawa. Jadi, kebanyakan proyek-proyek yang masuk di tempatku tuh, gimana sih caranya strategi optimisasi dari programnya orang lain ini yang kadang-kadang umurnya udah puluhan tahun. Supaya bisa dijalankan di sistem terbaru, atau bisa dipindahkan dengan mudah ke sistem yang lain. Soalnya, kebanyakan juga ada program yang nyangkut di salah satu cluster milik universitas, trus universitas lain mau pake, ngga bisa.

G: Hmm, ya ya. Apalagi masing-masing programming language kan punya pro cons sendiri juga nggak sih?

D: Iya. Kita bikin analisis. Oh, ini bisa dipindah, caranya gini. Sama, bisa diperbaiki juga performanya, supaya, misalnya, ada satu program machine learning yang pake python, terus ini lemot banget ini mau dikasih satu node, dua node, sepuluh node juga nggak ada bedanya. Itu kita bikin analisis, Gimana strateginya, apa ada yang salah dengan cara paralelisasinya, apakah ada yang salah dengan cara program ini ditulis, trus abis itu bikin improvement yang bisa dikerjakan oleh si ilmuwan. Soalnya kan, aku sendiri cuma computer scientist kan? Kalau disuruh ngitung, ini gimana pergerakan molekul, ya aku nggak tau.

K: Ini, mungkin masih jauh sih ya. Cuma, Dita udah kepikiran belum plan-nya apa setelah lulus S3 nanti?

D: Hmm, kalo setelah lulus S3 sih yang jelas mau menambah pengalaman di bidang ini. Dan aku merasa ini menarik sekali. Gitu aja. Aku sejauh ini cuma mengikuti rasa ingin tahu.

K: Ngikutin insting aja ya berarti?

D: Iya, sejauh ini seperti itu.

K: Tapi kalau di Indonesia sendiri, pernah denger ngga sih, tentang HPC di Indonesia udah ada yang, I don’t know, melakukan riset kah, atau yang fokus ke situ. Ada ngga?

D: Ada sih, LIPI. LIPI udah mau ke arah sana. Trus aku sempet ketemu researcher dari LIPI gitu, dia lagi tugas sekolah. Dan, kita di bidang yang sama.

K: Cool. Ada topik lain ngga yang lain dipelajarin selain HPC?

D: Hmm, apa ya? Lebih ke detail sih aku sekarang. Tadi fokusku kan lebih ke file system dan performa. Yang paling hot sekarang, dan yang aku lagi ada proyek adalah untuk improvisasi performa di distributed machine learning. Semua orang mau bikin machine learning, tapi kalau training datanya aja setahun, ya ngapain? Jadi yang lagi aku kerjain di bidang itu.

K: Interesting! Ok, kita agak shifting sedikit nih. Tema Kartini Teknologi sendiri kan sebenernya kita pengen encourage cewek-cewek untuk mempelajari teknologi gitu kan. Nah, aku sendiri liat kayanya Dita lumayan care juga nih, tentang supporting more women in tech. Menurut Dita, apa sih penyebabnya cewe-cewe tuh kurang PD gitu untuk ngejar karir di bidang teknologi?

D: Kalau aku pribadi lebih mikir, ini adalah tekanan sosial.

K: Ah, okay. Iya, sih..

D: Soalnya aku pernah datang hackathon kan, sendirian di Indonesia. Komentarnya tuh sama “Wah, hebat ya. Cewek sendirian datang hackathon.” It’s like, dude, what’s the problem?

K: Iya, orang-orang kayanya masih amaze kalau liat cewek di bidang teknologi.

D: Padahal sejarahnya tuh sebaliknya, loh. Kerjaan software ini kerjaan perempuan.

G: Nah, itu yang aku gemes banget sebenernya.

D: Ya, jadi kalau misalnya nonton pencipta bahasa COBOL kan Admiral Grace Hopper. Itu sejarahnya kenapa dulu kok banyak ya yang jago-jago pemrogram cewek, sekarang kok nggak ada? Ya iya, kerjaannya lo ambil.

K: Tertawa

D: Jadi dulu, secara tradisional cowok tuh hardware, keras.

K: I see!

D: Cewek yang lembut-lembut aja lah. Ngetik, kan sama itu kaya pekerjaan sekertaris.

G: Iya, kalo yang aku baca sih, jadi itu dianggepnya tuh kaya pekerjaan administratif. Jadi sebenernya pekerjaan yang ngebawa ke software sekarang itu dulunya dianggap kerjaan administratif. Sementara kerjaan yang keren itu adalah yang hardware itu, di mana cowok-cowok itu pada di situ. Sampai, ada saatnya mulai sadar kalo software is the next big thing. Nah, barulah cowok-cowok ngambil pekerjaan yang sebenernya awalnya banyak cewek-cewek pioneernya.

D: Betul. Tertawa.

K: Ah, I see. Aku jadi inget, dulu sempet liat film, aku lupa judulnya, tentang NASA punya ilmuwan yang ngitung sesuatu untuk proyek Apollo.

D: Oh, Hidden Figures bukan?

K: Ah, kayanya itu. Iya. Tentang black women yang kerja di NASA kan?

D: Iya, iya.

K: Iya, itu keren banget sih. Aku liatnya, wow!

D: Iya, jadi dulu sampai sekarang sih sebenernya. Perhitungan kaya gitu, dikerjakan sama ilmuwan-ilmuwan yang dulu lebih tradisional dikerjakan oleh wanita. Jadi human computer itu beneran. Jadi, sebenernya komputer itu ya orang yang ngitung-ngitung.

K: Iya. Dulu kan apalagi mereka harus nulis di kertas gitu kan. Teknologinya juga belum secanggih sekarang, jadi wow!

D: Iya. Ohiya, sebenernya proyek-proyek NASA itu pioneernya HPC loh.

K: Ohiya?

D: Iya. Jadi di salah satu konferensi yang aku pernah dateng, keynote speakernya itu ilmuwan yang bikin MARS project.

K: Wow!

D: Jadi, kalau misalnya liat film Hidden Figures itu di mana orang ngitung-ngitung semuanya, itu masih ada sampai sekarang. Cuma dibantu sama supercomputer.

K: Ah, I see.

D: Jadi, mereka instead of ngitung di atas kertas (ya, kadang-kadang ngitung di atas kerjtas juga sih), mereka ngetik program supaya bisa “oh, ini launchingnya harus seperti ini, permukaan Mars seperti ini.

K: Jadi, mereka karena kebutuhan juga sih ya.

D: Betul.

K: I see. Kalo Dita sendiri ada role model ngga dari sosok perempuan di bidang teknologi?

D: Kalo sosok perempuan yang paling keren sekarang di bidang teknologi kayanya Diane Greene. Jadi, semua orang yang berkutat dengan server tau VMware kan?

K: Iya iya.

D: Dia salah satu pelopornya. Jadi, yang bikin perusahaan VMware pertama kali nih cewek, namanya Diane Greene. Setelah itu, sekarang dia di boardnya Alphabet. Dan dia sempet mengepalai Google Cloud. Ya, dia yang sampai sekarang masih aktif, trus menurut aku dia mengubah cloud computing modern seperti ini ya berkat jasanya dia. Dan dia sekarang masih hidup.

G: Ya, aku juga sambil baca-baca. Dia masih aktif dimana-mana-juga kok. Di Stripe, di Wix juga. Wow!

K: Nah, yang kaya gitu-gitu tuh yang jarang ke-expose. Kayanya we have too few women role model ngga sih? Maksudnya kalo aku liat-liat, balik lagi ke Sheryl Sandberg, orang yang udah orang banyak tau. Padahal ada banyak perempuan yang kontribusinya juga nggak kalah gede di bidang teknologi yang orang-orang belum terlalu kenal. Baiklah. Terakhir, nih. Ada saran-saran nggak buat temen-temen pendengar Kartini Teknolgi yang pengen berkarir di bidang teknologi?

D: Hmm, kayanya dilakuin aja. Jangan ragu-ragu. Kaya misalnya aku dari yang nggak punya motivasi besar jadi sampe sekarang itu karena aku coba jalan terus. Keep moving forward dan terus belajar nggak perlu peduliin “ah, ini kerjaan cewek ini kerjaan cowok. Kalau kamu suka yang dikerjain aja. Dan berusaha jadi terbaik di bidang itu.

K: Iya, sih. Kayanya hampir semua guest Kartini Teknolgi yang ditanyain hal itu jawabnya sama, just do it!

D: Betul, just do it!

K: Tapi emang bener juga sih. Kayanya emang cewek-cewek nih kebanyakan mikir sih ya, mungkin. Jadi, just do it, girls! Okay. Thank you, Dita udah ngobrol-ngobrol banyak sama kita. Ini seru banget sih. Gue yakin temen-temen juga belajar banyak dari sesi ini. So, yeah. Thank you so much for coming.

D: Okay, thank you!