Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Jika ada sekelompok data belum diketahui distribusinya, maka untuk keperluan analisis data perlu dicari distribusi kelompok data ini. Jika tidak diketahui parameter paramaternya maka digunakan metode nonparametrik. Salah satu diantara metode nonparametrik ialah metode grafik. Dalam tugas akhir ini dibahas metode grafik untuk pencocokan distribusi data ketahanan hidup, baik data lengkap maupun tersensor. Juga dibahas cara penaksiran parameter berdasarkan grafik. Contoh aplikasi yang digunakan dalam tugas akhir ini yaitu pencocokan distribusi data ketahanan hidup sekelompok pasien penderita kanker paru-paru."

"Prinsip parsimoni adalah prinsip yang menyatakan bahwa jika terdapat beberapa penjelasan untuk suatu fenomena, maka penjelasan paling sederhanalah yang harus dipilih. Prinsip ini digunakan dalam analisis data untuk memilih model yang paling efisien dalam menjelaskan variabilitas data dengan parameter seminimal mungkin. Namun pada beberapa kondisi, data bisa saja melibatkan pengukuran atau variabel yang cukup banyak. Data berdimensi tinggi dapat menyebabkan kompleksitas dan kesulitan dalam analisis, sehingga reduksi dimensi pada data penting untuk dilakukan. Principal Component Analysis (PCA) adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan reduksi dimensi, dengan mengekstraksi variabel baru dan mengurangi pengaruh dari variabel yang tidak relevan. Namun, metode PCA tidak toleran terhadap missing value, sehingga algoritma Nonlinear Iterative Partial Least Squares (NIPALS) dapat digunakan dalam mengatasi data yang mengandung missing value. Performa dari algoritma NIPALS dievaluasi menggunakan nilai normalized root mean square error (NRMSE) dan koefisien korelasi Pearson. Kemudian, performa dari algoritma ini dibandingkan dengan dua metode lain, meliputi Probabilistic Principal Component Analysis (PPCA) dan SVDImpute. Setelah dilakukan percobaan sebanyak seratus kali pada data survei COVIDiSTRESS, didapatkan hasil bahwa algoritma NIPALS memiliki performa yang lebih baik dan stabil dalam melakukan reduksi dimensi dibandingkan SVDImpute dan PPCA pada data dengan missing value sebesar 1% hingga 15%.

---

The principle of parsimony, states that if there are multiple explanations for a phenomenon, the simplest explanation should be chosen. This principle is applied in data analysis to select the most efficient model that explains the variability of the data with minimal parameters. However, in some cases, the data may involve a large number of measurements or variables. High-dimensional data can lead to complexity and difficulties in analysis, therefore dimensionality reduction is important. Principal Component Analysis (PCA) is one method that can be used for dimensionality reduction by extracting new variables and reducing the influence of irrelevant variables. However, PCA is not tolerant to missing values, so the Nonlinear Iterative Partial Least Squares (NIPALS) algorithm can be used to handle data with missing values. The performance of the NIPALS algorithm is evaluated using the normalized root mean square error (NRMSE) and Pearson correlation coefficient. Subsequently, the performance of this algorithm is compared with two other methods, including Probabilistic Principal Component Analysis (PPCA) and SVDImpute. After conducting a hundred trials on the COVIDiSTRESS survey data, it was found that the NIPALS algorithm performed better and was more stable in dimension reduction compared to SVDImpute and PPCA algorithms on data with missing values ranging from 1% to 15%."

"Pendidikan di sekolah tidak akan pernah dapat dipisahkan dari fungsi perpustakaan. Dengan adanya perpustakaan diharapkan selain agardapat membantu murid mengikuti pendidikan formalnya, juga dapat menambah wawasan ilmu pengetahuannya. Proses belajar mengajar dapat terjadi dengan baik bila adanya dukungan dari banyak factor yaitu kualitas dan kuantitas guru dan murid, suasana lingkungan sekolah, cukupnya fasilitas belajar mengajar seperti buku-buku, kelas, dan peralatan lainnya, dan yang paling penting adalah cara mengajar yang baik. Tulisan ini pada dasarnya menerangkan hubungan antara cara belajar yang telah disebutkan diatas dengan penggunaan fasilitas perpustakaan oleh para murid dengan tujuan untuk mencari metode yang paling efektif digunakan dalam proses belajar mengajar yang mendorng murid menggunakan jasa perpustakaan. Konsepnya adalah guru memiliki tanggung jawab dalam mendorong murid menggunakan jasa perpustakaan sehingga tanggung jawab tersebut perlu diaplikasikan dalam metode belajar mengajar. Penulis tidak dapat beranggapan bahwa apabila murid tidak menggunakan jasa perpustakaan karena alas an apapun, akan menyebabkan terhambatnya proses belajarmengajar karena faktor-faktor lain seperti yang telah disebut juga sangat berpengaruh. Dari 644 siswa SMU Santa Theresia, diambil 163 sebagai sampel untuk dimintai pendapatnya. Setelah menggunakan metode statistic ternyata dapat disimpulkan umumnya mereke berpendapat bahwa tugas-tugas seperti PR, PS dan ujian kurang mendorong mereka untuk menggunakan jasa perpustakaan . Dengan adanya pendapat terebut penulis memberikan saran agar SMU Santa Theresia mulai mengembangkan sistem sistem belajar mengajar aktif. Saran tersebut sebenarnya sudah dapat dipertimbangkan mengingat penulis menerima masukan dari sampel murid dan Kepala Perpustakaan bahwa banyak murid menggunakan jasa perpustakaan untuk mengerjakan karya tulis dan kliping-klipingyang merupakan salah satu metode belajar mengajar aktif. Hal ini yang perlu dipertimbangkan adlah adanya koordinasi antara guru dengan sistem pengajarannya dan Kepala Perpustakaan. Hal ini sangat perlu terutama bila guru dan murid menggunakan sistem cara belajar mengajar aktif dimana segala nara sumber harus tersedia di perpustakaan sehingga murid tidak perlu mencari lagi ke toko buku yang tentunya menghabiskan banyak biaya dan waktu."

"Kejadian teror pada bulan Oktober tahun 2002 telah menewaskan 202 korban jiwa dan memberikan dampak yang sangat signifikan terhadap industri pariwisata di Bali, sebagai industri utama di wilayah setempat. Kejadian teror tersebut telah menyebabkan turunnya jumlah kunjungan para wisatawan asing karena mayoritas dari korban teror tersebut adalah wisatawan mancanegara. Namun demikian, khusus para wisatawan atau orang Jepang terus berdatangan ke Bali. Dalam tesis ini, penulis meneliti tentang latar belakang dan alasan mengapa jumlah wisatawan dan warga negara Jepang yang datang ke Bali pada periode 2002 -2004 meningkat. Tesis ini membahas faktor-faktor Internal dan eksternal yang mendorong para wisatawan Jepang terus berkunjung ke Bali dan warga negara Jepang terus menetap di Bali.Faktor-faktor internalnya adalah:A. Daya tarik Bali bagi turis Jepang,B. Ketidaknyamanan situasi pariwisata di Jepang,C. Ketidaksetaraan jender antara laki-laki di Jepang.Sedangkan faktor-faktor eksternalnya adalahA. Hubungan bilateral yang baik di antara Indonesia dan Jepang,B. Keputusan perempuan Jepang untuk menikah dengan penduduk lokal dan bermukim di Bali,C. Peningkatan infrastruktur penerbangan dan komunikasi, semakin memfasilitasi arus pergerakan manusia dari satu negara di negara lain.Orang Jepang terus datang ke Bali setelah kejadian teror pada tahun 2002 dan hal itu mendorng peningkatan jumlah perempuan Jepang menikah dengan laki-laki Bali dan menetap di Bali.

---

Bali Terror Bomb case which occured in year 2002 had killed 202 inocent people and had a big influence on tourism industry in Bali. Tourism industry in Bali has long been the main industry in the region. Bom incident in Bali had decreased the number of the foreign tourists to Bali because the most of the people who were killed in the incident were tourists from all over the world. However, as for the Japanese tourists to Bali, the number had not decreased. In this thiesis, the writer will research about the background and the reason why numbers of the Japanese tourists to Bali did not decrease during the period of 2002-2004. This thesis will also examine internal and external facotors that pushed Japanese touris to Bali even after the Bomb incident in 2002.There are 3 internal factors as the following.A. Bali`s own attraction for the touristsB. The bad condition of the tourism inside JapanC. Jender unequality in JapanThere are also 3 external factors as the following.A. Bilateral relationship between Indonesia and Japan which is relatively in good condition.B. Japanese women?s choice to settle down in BaliC. Advance on infrustructure, transportaion and comunication which enable more people to move across the borders."

"Metode analisa dekomposisi spektral adalah salah satu metode seismik interpretasi dengan mengubah sinyal seismik menjadi banyak sinyal dengan frekuensi ? frekuensi tertentu untuk menampilkan struktur dan target reservoar dengan lebih jelas. Metode ini diaplikasikan pada data seismic 3 dimensi dan merupakan metode lanjutan setelah melakukan pengolahan data seismik. Metode ini sangat efektif dalam memberikan informasi geologi bawah permukaan termasuk pemisahan fasies/litologi dan fitur-fitur geologi dari reservoar pada lapangan shaco dengan formasi klinjau yang didominasi sand dan shale. Metoda dekomposisi spektral menghasilkan peta distribusi sand dari reservoar secara jelas, memetakan sand yang tebal maupun tipis, menentukan edge atau ujung dari reservoar, serta boundaries atau batasan dari reservoar.

---

Spectral decomposition analysis is one of seismic interpretation methods that transforming seismic signal into multiple signals with specific frequency to display the structure and reservoir targets clearly. This method applied to three-dimensional seismic data and is an advanced method after seismic data processing. This method is very effective in providing information including the separation of the subsurface geological facies / lithology and geological features of the reservoir in the shaco field that have klinjau formations and dominated by sand and shale. Spectral decomposition method results a distibution of sands map from the reservoir clearly, mapping the thick and thin sand, determine the edge of the reservoir, as well as the boundaries of the reservoir."

"Perencanaan bangunan bertingkat memerlukan suatu analisa yang tepat lewat penggunaan program komputer yang tepat pula. Salah satu program komputer yang digunakan dalam perhitungan gedung tersebut adalah ETABS. Namun tidak menutup kemungkinan adanya penggunaan program komputer lain dalam membantu mendapatkan beban yang terjadi pada struktur utama yang berasal dari struktur pendukung. Bangunan perkantoran tingkat menengah dengan denah sederhana dalam skripsi ini akan dianalisa dan dibandingkan perilaku yang terjadi padanya. Beban yang diberikan adalah beban statik dan beban dinamik. Beban statik yang terjadi adalah beban akibat gaya gravitasi sedangkan untuk beban gempa adalah dengan analisa statik ekivalen dan analisa respon spektrum. Dengan mengambil portal yang mewakili dari bangunan tersebut, baik arah-x maupun arah-y, maka dilakukan pula analisa yang sama seperti pada kasus 3 dimensi tersebut. Hasil perhitungan yang dianalisa didapatkan dari output program ETABS baik displacement maupun gaya dalam kolom. Perilaku struktur dalam hal ini ditunjukkan oleh displacement dan gaya-gaya dalam tadi. Dengan demikian akan diketahui masing-masing perilaku portal sebagai wujud struktur 2 dimensi dan gedung yang diwujudkan sebagai struktur 3 dimensi. Dalam hal ini pula, akan disusun tabel-tabel perbandingan analisa statik-dinamik yang terjadi pada struktur 2 dimensi dan 3 dimensi serta prosentase selisih perbandingan analisa statik-dinamik pada perwujudan struktur yang sama. Dengan hasil yang diperoleh lewat perbandingan yang ada, maka akan lebih optimal jika perancang struktur dalam hal ini hams lebih mempertimbangkan bahwa bangunan dengan struktur beraturan sekalipun, harus tetap dikenakan analisa dinamik."

"Pendeteksian topik merupakan suatu teknik untuk memperoleh informasi dengan cara mengekstrak topik-topik dari kumpulan data yang sangat besar. Salah satu metode yang digunakan untuk pendeteksian topik adalah metode clustering, yaitu Fuzzy C-Means (FCM). Namun, kinerja dari FCM menjadi buruk saat harus melakukan clustering pada data yang berdimensi tinggi. Kelemahan dari FCM tersebut dapat ditanggulangi dengan cara melakukan reduksi dimensi. Pada penelitian ini, digunakan suatu metode deep learning, yaitu Deep Autoencoders (DAE), untuk mereduksi dimensi dari kumpulan data. Metode FCM clustering dengan reduksi dimensi DAE ini disebut Deep Autoencoders-Based Fuzzy C-Means (DFCM). Metode DFCM dibagi menjadi dua tahapan, yakni mereduksi dimensi kumpulan data yang berdimensi tinggi menggunakan Deep Autoencoders, dan melakukan FCM clustering pada data yang telah direduksi. Hasil dari metode DFCM adalah topik-topik. Topik-topik tersebut dievaluasi menggunakan nilai coherence. Pada penelitian ini, dibangun dua metode DFCM, yaitu FCM berbasis DAE dengan satu lapisan tersembunyi (DFCM-single hidden layer) dan FCM berbasis DAE dengan multi lapisan tersembunyi (DFCM-multi hidden layers). Hasil dari kedua metode ini menunjukkan bahwa topik-topik pada DFCM-single hidden layer memiliki nilai coherence lebih tinggi dari topik-topik pada DFCM-multi hidden layers.

---

Topic detection is a technique to find out information by extracting topics from big data. One method used for topic detection is the clustering method, namely Fuzzy C-Means (FCM). However, the performance of FCM becomes worse when clustering on highdimensional data. That weakness is resolved by dimensional reduction. In this research, deep learning method is used to reduce the dimensions of the data set, namely Deep Autoencoders (DAE). FCM clustering method with DAE dimensional reduction is called Deep Autoencoders-Based Fuzzy C-Means (DFCM). DFCM is divided into two parts. First, reducing the dimensions of high-dimensional data collection using Deep Autoencoders. Second, performing FCM clustering on the reduced data. Results of DFCM are topics. These topics are evaluated using the value of coherence. In this research, two DFCM methods were built, namely DAE with one hidden layer based FCM (DFCM-single hidden layer) and DAE with multi-hidden layers based FCM (DFCMmulti hidden layers). The results of these two methods show that the topics in DFCMsingle hidden layer have a higher coherence value than the topics in DFCM-multi hidden layers."

"PENDAHULUANPariwisata adalah suatu kegiatan yang sifatnya sangat kompleks mencakup hampir seluruh aspek kehidupan manusia. Pada hakekatnya, pembangunan pariwisata di Indonesia adalah pembangunan berkelanjutan yang tidak hanya memfokuskan tentang bagaimana menjaga kemampuan kondisi alam tetapi juga semua aspek kehidupan termasuk kultur sosial manusianya dan stabilitas politik dan keamanan.Selama lebih tiga tahun, berbagai peristiwa dan kejadian yang mengganggu kestabilan kepariwisataan nasional terjadi seperti kerusuhan di berbagai daerah, peledakan born, serta perseteruan politik mendorong memperburuk citra Indonesia di dunia internasional yang gilirannya membawa dampak yang serius bagi perkembangan kepariwisataan Indonesia, baik pada sisi usaha pariwisata maupun pada sisi kunjungan Wisatawan Mancanegara (WISMAN) . Walaupun pada sisi usaha hampir tidak terjadi kerusakan fisik, namun "kelesuan" aktifitas kepariwisataan mengakibatkan usaha tersebut menurun dan semakin menurun saja produktifitasnya. Pada sisi Wisatawan Mancanegara khususnya sebagai akibat pemberitaan media masa di luar negeri tentang keadaan di Indonesia yang cenderung kurang proposional, mengakibatkan para calon Wisman membatalkan dan atau mengalihkan destinasi kunjungannya dan pada gilirannya mengurangi penerimaan devisa bagi negara. Disisi lain gejolak ekonomi secara Iangsung membawa menurunnya tingkat kesejahtcraan masyarakat Indonesia."