Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini merupakan studi yang bertujuan untuk mengetahui apakahsosialisasi keluarga memiliki hubungan dengan perilaku tidak merokok remaja.Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulandata survey terhadap 285 responden. Penelitian ini dilakukan di SMAN 78 Jakartadengan teknik penarikan sampel Cluster yang bersifat probabilita. Berdasarkanhasil penelitian diketahui bahwa sosialisasi keluarga memiliki hubungan denganperilaku tidak merokok remaja. Diketahui pula bahwa sekolah dan media massamerupakan faktor lain yang berhubungan dengan perilaku tidak merokok remaja.

---

ABSTRACTThis research aimed to find out the the relationship of Family Socialization toPreventive Health Behaviors Teenagers. This research uses quantitative approachwith survey data collection method to 285 respondents. This research take place at78 Senior High School, which is located in Jakarta with cluster samplingtechnique. This research findings show that family socialization have relationshipwith non-smoking behaviors teenagers. This research also show that school andmass media is another factor who have relationship with non-smoking behaviorsteenagers."

"ABSTRAKPenelitian ini membahas pengaruh sosialisasi keluarga terhadap perilaku prososial remaja awal (13-14 tahun). Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, dengan teknik survei untuk mengumpulkan data utama, dan teknik wawancara untuk mengumpulkan data tambahan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel sosialisasi keluarga berpengaruh terhadap perilaku prososial anak, dengan kekuatan hubungan antar varaibel yang cukup kuat (nilai uji kekuatan hubungan menggunakan somers'd = 0,451). Sosialisasi keluarga diukur dari empat proses, yaitu terpaan yang selektif, keteladanan, ganjaran/imbalan, dan hukuman. Masing-masing proses sosialisasi keluarga ini terbukti memiliki pengaruh terhadap perilaku prososial anak, walaupun memiliki kekuatan yang berbeda-beda.Kekuatan hubungan antara terpaan yang selektif/selective exposure (proses pemberian penjelasan) dengan perilaku prososial anak terbilang cukup kuat (somers'd =0,524). Kemudian, kekuatan hubungan antara keteladanan/modelling (proses pemberian contoh perilaku) dengan perilaku prososial anak terbilang sedang (somers'd = 0,414). Sedangkan, kekuatan hubungan antara ganjaran/reward (pemberian imbalan) dengan perilaku prososial anak terbilang cukup lemah (somers'd = 0,308). Hasil ini tidak jauh berbeda dengan kekuatan hubungan antara hukuman/punishment (pemberian hukuman) dengan perilaku prososial anak (somers'd = 0,305).ABSTRACTThe focus of this study is to explore the effect of family's socialization toward the teenage's prosocial behavior. This study is using quantitative method, with the survey technique to collect the main data and depth interview technique to collect secondary data.

The results of this research had proved that the family's socialization has an effect toward teenage's prosocial behavior, where the score correlation between those variables are strong (somers'd 0,451). The family's socialization is measured by four process (selective exposure, modeling, reward, and punishment). The statistic test using somers'd has proved that each process has correlation with the teenage's prosocial behavior, tough with different results.

The correlation between selective exposure (the instruction process) and teenage's prosocial behavior is strong (somers'd = 0,524), and the correlation between modeling (and teenage's prosocial behavior is average (somers'd = 0,414). The correlation between reward and teenage's prosocial behavior is quite weak (somers'd 0,308). This result is not far different from the correlation between punishment and teenage's prosocial behavior (somers'd 0,305)."

"K-mean methods is a clustering method in which grouping techniques are based only on distance measure among observed objects,withouth considering statistical aspects. Model based clustering is a method that use statistical aspects,as its theoretical basis i.e.probality maximum criterion....."

"Indonesia berada pada perlintasan jalur pelayaran dunia dan kondisi geografisnya memberikan negeri ini potensi yang amat sangat besar di bidang maritim. Industri maritim diharapkan menjadi salah satu pilar pembangunan negeri ini. Salah satu cara untuk mengembangkan potensi tersebut adalah dengan mengembangkan klaster industri. Klaster industri adalah kumpulan dari beberapa entitas yang berkumpul dalam satu wilayah dan memiliki keunggulan dari sisi pengetahuan, tenaga kerja, biaya transpor yang relatif lebih murah, dan pasar yang terbentuk. Terkait dengan bidang maritim, salah satu klaster yang bisa dikembangkan adalah klaster pelabuhan. Pola pengembangan klaster pelabuhan semacam ini belum dilembagakan di Indonesia. Penelitian ini secara umum bertujuan untuk mengembangkan pemahaman akan Klaster Pelabuhan Indonesia dan secara khusus mengembangkan model kebijakan yang terkait dengannya. Pendekatan yang digunakan adalah Analisis Kebijakan Multi-Aktor, di mana dibangun beberapa model menggunakan metode Simulasi Disktrit, Riset Operasi, Sistem Dinamis, dan Permainan Simulasi. Ditemukan bahwa model-model yang dibangun sangat bergantung pada pengampu masalahnya (aktor). Perbedaan perspektif akan membawa kita pada model yang berbeda dan berujung pada solusi berbeda. Untuk itu, sebuah sistem multi-aktor, seperti klaster pelabuhan, membutuhkan sebuah pemahaman kolektif agar dapat berjalan dengan baik.

---

Indonesia is at the crossing of the world shipping lane and its geographical conditions give this country enormous potential in the maritime field. The maritime industry is expected to be one of the pillars of the country's development. One way to induce this domain is by developing industrial clusters. Industrial clusters are a collection of several entities that gather in one area and have advantages in terms of knowledge, labor, relatively cheaper transportation costs, and established markets. Relating to this domain, one that can be developed is the port cluster. The pattern of port cluster development has not yet been institutionalized in Indonesia This research generally aims to develop an understanding of Indonesia's port clusters and specifically develop the policy models associated with it. The general approach used is Policy Analysis of Multi-Actor Systems, where specifically several models were developed using methods such as Operational Research, System Dynamics, Discrete Event Simulation and Simulation Gaming. It was found that the models that were built were very dependent on the problem owners (actors). Different perspectives will lead to different models and, thus, lead to different solutions. For this reason, a multi-actor system, such as a port cluster, requires a collective understanding to work well."

"ABSTRAKMenganalisis populasi bakteri Streptococcus adalah penting karena spesies ini dapat menyebabkan karies gigi, periodental (plak), halitosis (bau mulut) dan masih banyak lagi masalah yang dapat ditimbulkan. Dalam tesis ini akan dibahas hubungan kekerabatan antara bakteri Streptococcus pada air liur dengan menggunakan pohon filogenetik dari metode agglomerative clustering. Dimulai dengan adanya barisan DNA bakteri Streptococcus yang diambil dari pangkalan data gen (GenBank) yang akan disejajarkan, proses pensejajaran yang dilakukan menggunakan Algoritma Needleman-Wuncsh untuk pensejajaran global. Hasil pensejajaran tersebut berupa skor optimal yang merupakan jarak antara dua barisan DNA bakteri Streptococcus. Skor-skor optimal dikumpulkan dalam satu matriks kemudian membuat pohon filogenetik dengan metode agglomerative clustering yang terdiri atas teknik single linkage,complete linkage dan average linkage. Pada setiap teknik, banyaknya kelompok sama dengan banyaknya individu spesies. Spesies yang paling mirip dikelompokkan sampai akhirnya kemiripan berkurang maka terbentuk kelompok tunggal. Hasil dari pengelompokan berupa pohon filogenetik dan cabang-cabang yang bergabung merupakan tingkatan jarak yang terbentuk. Semakin kecil jarak, maka semakin besar kemiripan spesies serta mengimplementasikannya dengan menggunakan perangkat lunak berbasis open source (Oktave).

---

ABSTRACTAnalyzing population of Streptococcus bacteria is important because these spesies can cause dental caries, periodontal, halitosis (bad breath) and more problems.This paper will discuss the phylogenetically relation between the bacterium Streptococcus in saliva using a phylogenetic tree of agglomerative clustering methods. Starting with the bacterium Streptococcus DNA sequence obtained from the GenBank to be aligned, the alignment is performed using the Neddleman-Wuncsh Algorithm for global alignment. The alignment results in the optimal score or the distance between DNA sequence of the bacterium Streptococcus one another. Optimal scores collected in a single matrix. Agglomerative clustering technique consisting of single linkage, complete linkage and average linkage. In this technique the number of group sequal to the number of individual species. The most similar species is grouped until the similarity decreases and then formed a single group. Results of grouping is a phylogenetic tree and branches that join an established level of distance, that the smaller distance the more the similarity of the larger spesies implementation is using the Octave, an open source program."

"Remaja merupakan masa yang rentan terhadap teijadinya krisis (Hurlock, 1996). Pada masa ini remaja menghadapi berbagai perubahan dalam waktu yang bersamaan. Menurut Sarlito (1989) perubahan tersebut teijadi secara biologis (munculnya landa seksual sekunder), psikologis (perubahan fisik menuntui dilakukannya perubahan dalam psikologis, misalnya adanya ketertarikan terhadap lawan jenis) dan sosial ( adanya timtutan dari masyarakat untuk berperilaku seperti oraang dewasa). Menghadapi perubahan ini diperlukan penyesuaian diri (adjustment), bukan saja penyesuaian terhadap dirinya, namun juga penyesuaian terhadap lingkungan. Dengan dicapainya penyesuaian ini , akan mudah untuk mengoptimalkan potensi yang dimiliki remaja yang pada akhimya dapat menimbulkan kebahagiaan dan kepuasan bagi individu tersebut. Kondisi psikologis seseorang yang dibcnluk dari pcngalaman yang dihadapinya dalam kegiatan sehari-hari dan usahanya dalam merealisasikan diri ini disebut kesejahteraaii psikologis.Di sisi lain, masyarakat Jakarta telah mengalami pergeseran/perubahan sosial sebagai akibat adanya modemisasi dan globalisasi, dan ikut mempengaruhi interaksi dalam sebuah keluarga. Kedekatan anlar anggota keluarga mulai berkurang (Cockerham,1995). Kedekatan keluarga yang merupakan gambaran seberapa jauh keluarga terhubung atau terpisah antara satu anggota dengan anggota lain. Di samping ilu keluarga juga ditunlul untuk dapat mengikuti perubahan yang terjadi di masyarakat. Kemampuan keluarga merubah peran dan fiingsinya dalam menghadapi stress dan tantangan dari lingkungan itulah yang disebut adaptabilitas.Berdasarkan hal di atas muncul permasalahan apakah dimensi kedekatan dan adaptabilitas keluarga berhubungan dengan kesejahteraan psikologis remaja? Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui: (1) gambaran nilai rata-rata dimensi kedekatan dan adaptabilitas keluarga , (2)garabaran kesejahteraan psikologis remaja , (3)hubungan dimensi kedekatan dan adaptabilitas keluarga dengan kesejahteraan psikologis. Dimensi Kedekatan dan adaptabilitas Keluarga akan diukur menggunakan FACES III (Family Adaptatability and Cohesion Evaluation Scales 111 berdasarkan teori Olson yang diadaptasi Pumamasari , A,T (1990). Sedangkan kesejahteraan psikologis akan menggunakan Psychological Well being yang dibual oleh Ryff, C.D (1989)Hasil penelitian menunjukkan bahwa :1. Dimensi kedekatan dan dimensi adaptabilitas memiliki nilai yang cukup tinggi bila dibandingkan dengan nilai rata-rata teoritik, walaupim dimensi kedekatan lebih tinggi nilainya daripada dimensi adaptabilitas. Yang mempunyai peranan besar dalam dimensi kedekatan adalah ikatan emosi, sedangkan yang mempunyai peranan besar dalam dimensi adaptabilitas adalah stniktur kekuasaan.2. Gambaran kesejahteraan psikologis remaja secara umum berada di atas rata-rata mean teoritik. Secara berurutan adalah pertumbuhan diri, hubungan positif dengan orang lain, tujuan hidup, penerimaan diri, penguasaan lingkungan dan otonomi.3. Terdapat korelasi yang signifikan antara dimensi kedekatan dengan dimensi hubungan positif dengan orang lain, penerimaan diri dan tujuan hidup.Sebagai hasil tambahan ditemukan adanya peranan antara pendidikan ibu dengan dimensi tujuan hidup, dimensi otonomi, dan pertumbuhan diri; pendapatan berperanan dalam arah yang terbalik dengan kedekatan ; umur berperan dalam batas intemaljenis kelamin berperan dalam dimensi otonomi, dan tujuan hidup; pekeijaan ibu berperan dalam adaptabilitas keluarga ; agama berperan dalam hubungan baik dengan orang lain."

"Analisis kelompok adalah metode multivariat yang bertujuan mengelompokkan pengamatan berdasarkan karakteristiknya. Salah satu metode analisis pengelompokan adalah metode cluster ensembel dengan pengelompokan dilakukan dengan satu metode berulang kali hingga diperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan jika dilakukan satu kali. Penelitian ini mencoba menggunakan Cluster Ensemble Based Mixed Data Clustering (CEBMDC), yaitu metode pengelompokan yang biasa dilakukan untuk data dengan variabel campuran yaitu numerik dan kategorik. Tahap awal dalam metode ini yaitu membagi data awal menjadi data dengan hanya variabel-variabel numerik dan data dengan hanya variabel-variabel kategorik. Data yang telah dipisahkan berdasarkan jenis variabelnya kemudian dikelompokan menggunakan metode yang sesuai secara simultan. Hasil pengelompokan ini menjadi data baru dengan dua variabel kategorik yaitu hasil pengelompokan dengan variabel numerik dan hasil pengelompokan dengan variabel kategorik. Data baru dengan dua variabel kategorik ini kemudian dilakukan proses pengelompokan. Metode pengelompokan untuk data dengan variabel numerik adalah metode Hierarchical Agglomerative Clustering. Metode clustering untuk data kategorik adalah ROCK (RObust Clustering using linKs) dan K-medoids/PAM (Partition Around Medoids). Penelitian ini membandingkan hasil pengelompokan ROCK dan K-medoids. Pengelompokan dilakukan pada data mengenai sarana dan prasarana sekolah yang diambil dari 5.094 SMP yang ada di Jawa barat. Metode pengelompokan dengan kinerja terbaik pada penelitian ini adalah Ensemble K-medoids berdasarkan rasio antara simpangan baku di dalam kelompok (¬SW) dan simpangan baku antar kelompok (SB) terkecil. Penelitian ini menghasilkan 3 kelompok yang mencerminkan kondisi sekolah-sekolah pada jenjang SMP di Jawa Barat.

---

Clustering analysis is a multivariate method that aims to classify observations based on their characteristics. One method of clustering analysis is the ensemble clustering method in which the grouping is done using a method repeatedly until better results are obtained than if it is done once. This study uses the Cluster Ensemble Based Mixed Data Clustering (CEBMDC), which is a grouping method that commonly used for data with numerical and categorical variables. The first step in this method is to divide the initial data into two parts, that is data with only numerical variables and data with categorical variables. After data has been separated based on the types of variables, and then clustering using the appropriate method is conducted simultaneously. The results of these two clustering method become a new data with two categorical variables, namely the results of clustering with numeric variables and the results of clustering with categorical variables. The new data with two categorical variables are then carried out the clustering process. The clustering method for data with numerical variables is the Hierarchical Agglomerative Clustering method. Clustering methods for categorical data are ROCK (RObust Clustering using linKs) and K-medoids / PAM (Partition Around Medoids). This study compares the results of ROCK and K-medoids clustering. The study was conducted on data of school facilities and infrastructure taken from 5094 junior high schools in West Java. The best performance grouping method in this study is the Ensemble K-medoids based on the ratio between the standard deviation in the group (SW) and the smallest standard inter-group (SB) deviation. This study produced 3 groups that reflect the condition junior high schools in West Java."

"Penelitian ini menganalisa dinamika interalcsi dalam keluarga orangiua tunggal untuk memahami fami{v_/imctionirzg dengan Beavers Systems Model. Pendekatan lcualitatif digunakan untuk memperoleh deskripsi yang kaya mengenai keluarga orangtua tunggal dan keberfimgsiannya saat ini. Wawancara dilakukan terhadap 3 keluarga dan masing-masing keluarga diwakili oleh orangtua tunggal dan salah satu anaknya yang sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Untuk mendukung data yang diperoleh, sebelum wawancara para panisipan diminta untuk mengisi instmmen Self-report Family Inventory (SFI) yang dikembangkan berdasarkan Beavers System Model. Hasil analisis menunjukkan keunikan dari masing-masing keluarga orangtua tunggal dalam berfungsi. Saat ini, ketiga kasus menunjukkan tingkatan family functioning yang berbeda-beda, yaitu adeqzzaiefamilies, midrange mfxedfamilies, dan borderline famlies. Penelitian ini juga memperlihatkan adanya usaha untuk menyamakan famiy functioning masing-masing keluarga tunggal dengan kondisi mcreka sebelum menjadi kcluarga orangtua tunggal.

---

The study analyzed the dynamics of interactions in single-parent families in order to understand the family fiinctioning using the Beavers Systems Model. This qualitative study was conducted to provide rich descriptions of single-parent families and their functioning at this moment. Interviews were conducted with 3 families. Each was represented by the single parent and one ofthe children that were suitable for the research. In order to support the data, before the interviews, the participants were asked to iill in the Self-report Family Inventory (SFI) that was developed based on the Beavers Systems Model.

The analysis revealed the uniqueness of each single-parent families in their functioning. The three cases showed different levels of family functioning; adequate families, midrange mixed families and borderline families. This study also revealed the efforts of each family to match their family functioning with what they had before they became single-parent families."

"Penelitian ini bertujuan untuk mencari hubungan antara lamanya penugasan ayah yang menyebabkan ketidakhadiran ayah dalam keluarga dengan kepribadian dan prestasi belajar remaja di lingkungan keluarga ABRI. Ayah adalah salah seorang tokoh penting dalam kehidupan keluarga. Ketidak-hadiran ayah dalam keluarga mempengaruhi suasana kehidupan keluarga yang kemudian mempengaruhi anggota-anggota keluarga terutama istri dan anak. Namun demikian, ketidakhadiran ayah secara kuantitatif ini menurut teori-teori dan penelitian-penelitian dapat diimbangi dengan kualitas kehadiran ayah yaitu perhatian ayah terhadap anak. Prajurit ABRI sebagai seorang ayah harus mendahulukan kepentingan tugas daripada kepentingan keluarga ataupun pribadi, sehingga ketidakhadiran ayah dalam keluarga dalam jangka waktu yang cukup lama sebagai akibat penugasan sering terjadi dalam kehidupan keluarga ABRI. Kepribadian dan prestasi belajar merupakan aspek yang banyak menentukan keberhasilan hari depan setiap orang. Orang tua selalu menginginkan keberhasilan anak, sehingga mereka banyak mencurahkan perhatian terhadap kepribadian dan prestasi belajar anak. Pada kondisi tertentu hal ini dapat mempengaruhi suasana emosional ayah sehingga dapat mengganggu pelaksanaan tugas. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah EPPS untuk mengungkap kepribadian, NEM untuk mengungkap prestasi belajar, PM untuk mengungkap inteligensi, angket pertama untuk mengungkap perhatian ayah terhadap anak dan angket kedua untuk mengungkap data pribadi. Kedua macam angket ini dikonstruksi oleh penulis. Hasil penelitian menunjukkan:1. Ada hubungan yang signifikan antara ketidakhadiran ayah dalam keluarga dengan beberapa variabel kepribadian remaja di lingkungan keluarga ABRI.2. Tidak ada hubungan yang signifikan antara ketidakhadiran ayah dalam keluarga dengan prestasi belajar remaja di lingkungan keluarga ABRI.3. Tidak ada hubungan yang signifikan antara perhatian ayah dengan kepribadian dan prestasi belajar remaja di lingkungan keluarga ABRI. Penulis menyarankan agar hasil penelitian ini diinformasikan kepada para prajurit dalam. rangka pembinaan mental pratugas, agar mereka lebih konsentrasi dalam melaksanakan tugas. Namun demikian agar hasil penelitian ini lebih meyakinkan perlu diadakan penelitian lanjutan yang lebih luas dengan menggunakan instrumen penelitian dan metode analisa yang lain. "

"Pengelompokan atau clustering adalah pengelompokan objek-objek yang dilakukan atas dasar kesamaan atau jarak (perbedaan) di mana tidak ada asumsi yang dibuat mengenai banyaknya cluster atau struktur cluster. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam penyelesaian masalah clustering adalah algoritme K-Means. Pada algoritme ini, suatu objek yang telah menjadi anggota cluster tertentu, tidak bisa menjadi anggota cluster yang lainnya. Metode ini dikenal sebagai hard clustering. Pendekatan lain dalam melakukan pengelompokan didasarkan pada teori himpunan fuzzy yang dikenal dengan pengelompokan fuzzy. Teori himpunan fuzzy memiliki nilai kekaburan antara salah atau benar. Jadi, dalam melakukan pengelompokan, setiap objek memiliki peluang menjadi anggota pada setiap cluster. Salah satu metode pengelompokan fuzzy adalah Fuzzy C-Means (FCM). Pada tugas akhir ini, metode K-Means dan FCM digunakan untuk mengelompokkan nagari-nagari di Kabupaten Agam. Nagari-nagari di Kabupaten Agam dikelompokan berdasarkan indikator pembangunan keluarga yang berasal dari Laporan Pendataan Keluarga tahun 2015 yang bersumber dari BKKBN (Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional). Pada penelitian ini diperoleh empat cluster hasil dari indeks xie and beni. Jumlah anggota setiap cluster hasil dari algoritme K-Means adalah 32, 28, 11 dan 11. Sedangkan jumlah anggota setiap cluster hasil dari algoritme Fuzzy C-Means adalah 31, 18, 21, dan 12. Perbedaan jumlah anggota cluster yang dihasilkan algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means adalah 14.29%. Karena rasio simpangan baku dalam dan antar cluster pada algoritme K-Means memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan algoritme Fuzzy C-Means maka algoritme K-Means memberikan hasil yang lebih baik dari pada algoritme Fuzzy C-Means dalam pengelompokan nagari-nagari di Kabupaten Agam.

---

Grouping or clustering is a method to group objects that are carried out on the basis of similarity or distance (difference) where no assumptions are made regarding the number of clusters or cluster structures. One method that is widely used in solving clustering problems is the K-Means algorithm. In this algorithm, if an object has become a member of a particular cluster, then it cannot become a member of another cluster. This method is known as hard clustering. Another approach to grouping is based on fuzzy set theory, known as fuzzy grouping. Fuzzy set theory has a blurring value between right or wrong. So, in grouping process, each object has the opportunity to become a member in each cluster. One of the fuzzy grouping methods is Fuzzy C-Means. In this study, the two methods, K-Means and Fuzzy C-Means, are used to group nagari-nagari in Agam District. Nagari is equivalent to villages in other provinces in Indonesia. The nagari grouping in Kabupaten Agam is based on family development indicators derived from the 2015 Family Data Collection Report sourced from BKKBN (Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional). In this study four clusters were obtained based on xie and beni’s index. The numbers of members of each cluster as the result of the K-Means algorithm are 32, 28, 11 and 11. While the numbers of members of each cluster as the result of the Fuzzy C-Means algorithm are 31, 18, 21, and 12. The different cluster members produced by the K-Means and Fuzzy algorithms C-Means is 14.29%. Because the standard deviation ratio within and between clusters in the K-Means algorithm gives a smaller value than the Fuzzy C-Means algorithm, the K-Means algorithm gives better results than the Fuzzy C-Means algorithm on the nagari grouping in Agam District."