Bikin-bikin Masalah

Semingguan ini dapet kesempatan jadi volunteer di salah satu top conference di bidang Arsitektur Komputer, ISCA. “Top conference” itu istilah yang sering dipakai di riset Computer Science untuk conference yang diakui paling ketat seleksinya. Biasanya ditandai dengan paper-paper yang diterima cukup kompleks, inovatif, dan berimpact besar. Di bidang ilmu komputer, jumlah publikasi di conference-conference ini dijadikan kriteria ranking universitas di CSRankings (situs ranking universitas bidang computer science). Di ISCA, ada banyak dari reviewer, moderator, author, sampai organizer adalah peneliti-peneliti dari institusi terbaik dunia, baik dari Akademisi (e.g. Ivy League Univ) sampai Industri (e.g. Google, Meta).

Saya cuma volunteer, operator zoom, sambil ndengerin para author dan keynote speaker presentasi. Tapi alhamdulilah dari sini saya belajar banyak, bukan cuma topik arsitektur komputer tapi juga sekilas gimana pola penelitian di sini.

Masalah apa yang mau diselesaikan?

Beberapa hari sebelumnya saya sempat nonton video supervisor saya ketika diwawancara, salah satu pertanyaannya “bagaimana menentukan topik riset yang akan dikerjakan?”:

• Don’t solve small problems. Try to think of big problems
• Find a problem that has room to grow and is important. It’s hard because if it’s an important problem, usually a lot of people work on that, so there’s not much room to grow. If there’s a lot of room to go, sometimes because it’s not an important problem
• It’s more important to give a partial solution to a new problem rather than a complete solution to an old problem

---

Pertanyaan seputar masalah ini sebenarnya basic, yang harusnya pertama kali muncul ketika mulai ngerjain skripsi, ikut lomba aplikasi, dan terus ditanyakan kalau mau bikin suatu karya. Pertanyaan ini pondasi dari suatu penelitian. Tapi uniknya, cara orang mendefinisikan “masalah” dan “solusi untuk masalah” itu ternyata beda-beda.

Di ISCA salah satu yang kerasa beda dari conference atau diskusi-diskusi riset yang saya pernah ikutin adalah bagimana mereka mengangkat masalah.

Masalah dari ISCA

Di Indonesia, hampir kebanyakan riset IT yang saya tahu bicara tentang memecahkan suatu masalah yang ada di masyarakat umum. Misalnya membuat sistem atau model machine learning untuk membantu penyandang disabilitas, UMKM, tenaga kesehatan, hingga untuk membantu para pegiat politik. Ibarat sungai, riset IT indonesia berada di hilir yang hasilnya (seharusnya) bisa dirasakan manfaatnya oleh masyarakat.

Sedangkan di ISCA, semua paper yang saya simak mengangkat masalah di hulu. Masalah-masalah yang bisa dibliang tidak pernah muncul dibenak saya sebelum saya ke US.

Sebagai contoh, salah satu paper di ISCA mendiskusikan tentang hardware failure yang bisa dialami ketika training model ML di data center. Hardware failure atau kegagalan hardware ini biasanya terjadi pada proses training yang cukup “besar”, dan bisa menyebabkan gagalnya proses training atau buruknya performa model ML yang sedang dibuat. Meski telah dilaporkan oleh perusahaan besar seperti Meta dan Google beberapa waktu sebelumnya, tapi penyebab kegagalan ini masih sulit untuk dideteksi. Paper ini mencoba menganalisis penyebab dan mengusulkan solusi untuk menghindari failure tersebut.

Dari contoh satu paper tadi kita bisa lihat masalah yang diangkat bisa jadi super spesifik (failure ketika training model ML di datacenter) yang bahkan tidak dirasakan oleh kebanyakan orang. Tapi masalah itu benar-benar ada, jadi ya perlu dicari solusinya.

Juga ada sesi di ISCA berjudul “Domain Specific Accelerator”, di mana paper-paper yang dipresentasikan mengusulkan desain chip atau arsitektur komputer untuk kebutuhan yang spesifik, seperti bidang medis, kriptografi, video render, dsb.

“mendesain chip komputer hanya untuk satu kebutuhan yang spesifik”. Bener-bener topik yang nggak pernah kebayang ketika di Indonesia.

Solusi untuk Masalah

Selain mengangkat masalah yang super spesifik, hal lain yang menarik, di ISCA saya juga melihat bagaimana para researcher top dunia mengusulkan solusi. Mereka bener-bener mem-push untuk memberikan solusi terbaik mereka. Sebagai contoh untuk paper yang kita bahas tadi, author melakukan lebih dari 2,9 juta eksperimen untuk menganalisis hardware failure-nya! Sebagai perbandingan, riset ML yang pernah saya lakukan kayaknya paling banyak di sekitar 1000 eksperimen, itu pun eksperimen sederhana.

Selain itu, karena banyak juga paper yang mencoba menjawab masalah yang sama, beberapa paper tidak hanya mengusulkan solusi tapi juga bener-bener nunjukin apa yang kurang di paper sebelumnya dan berusaha mereka perbaiki. Dan di sini kelihatan banget, kadang mereka harus sampai mengulik kode penelitian sebelumnya, mereproduksi, hanya untuk membuktikan ada masalah di sana dan menunjukkan solusi mereka menjawab itu.

Biasanya setelah presentasi, penulis papernya bakal disamperin untuk diskusi lebih lanjut, baik dari penonton, penulis paper lain, atau moderator yang sedang meneliti di area yang sama.

Hikmah

Sepulang dari ISCA ada dua pertanyaan besar yang sebenernya sudah sering saya dengar tapi jadi renungan lagi buat saya untuk penelitian-penelitian kedepannya.

1. Apakah masalah yang mau saya selesaikan ini bener-bener masalah? karena nyatanya masalah yang “bener-bener masalah” itu nggak diukur dari besar-kecilnya. Performa komponen kecil komputer untuk masalah yang spesifik bisa jadi beneran masalah. Sebaliknya, suatu aplikasi untuk UMKM, bisa jadi bukan menyelesaikan masalah kalau nyatanya mereka tidak butuh dan perlu itu. Yang ada, kita hanya bikin-bikin masalah.
2. Apakah solusi saya bener-bener menyelesaikan masalah? Kadang riset berhenti di sebagian solusi (bahkan bisa jadi tidak sampai sebagian), misalnya dengan mencukupkan eksperimen yang kita lakukan. Kenapa kita berhenti? karena sudah cukup? karena ini skripsi yang ada batas waktunya? atau riset yang ada batasan dananya? atau.. jangan-jangan hanya karena kita terlalu malas untuk mem-“push” diri kita untuk bener-bener memverifikasi solusi dan menyelesaikan masalahnya?

Wallahua’lam. Nggak yakin bisa terus ideal menjawab pertanyaan itu, tapi seenggaknya kita terus mencoba.

Pengalaman yang menarik bisa dateng ke ISCA tahun ini, semoga masih ada kesempatan lihat-lihat top conference di sini. Ya meski belum banyak paham topik yang dibicarain, setidaknya ada hikmah yang bisa dipetik.

Update

Qaddarullah, beberapa minggu setelah ISCA dapet kesempatan lagi ke top conference bidang sistem dan sistem operasi, Usenix ATC dan OSDI, di Boston. Kayaknya nggak akan bikin post khusus karena suasananya bener-bener sama, walau yang dibicarain beda tapi mereka berhasil mengangkat masalah yang spesifik dan penting, dan menjawab dengan solusi terbaik. Bahkan beberapa solusi yang bisa saya pahami, bisa dibilang out-of-the-box!