Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This paper is set up to describe tools, techniques, and its application on granite open pit mining in Mt. Peniraman, Kalimantan, Indonesia. The aim is to achive optimum design of rock slope stability. The design is based on the theory of stereographic projections using software program data interpretation package (DIPS). As a result of calculation and observation of rock mechanics condition in the field, geological structure are of great significance."

"ABSTRAKPertumbuhan kendaraan meningkat signifikan hingga empat kali lipat membuatpenggunaan bahan bakar meningkat drastis, termasuk subsidi bahan bakar di sektortransportasi darat. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh proyeksi jumlahmoda transportasi darat, kebutuhan energi, emisi CO2 yang dihasilkan dan alternatifkebijakan yang efektif untuk mengurangi konsumsi energi dan emisi CO2 di tahun2035. Melihat perubahan penggunaan energi dunia berubah drastis dalam 20 tahun,maka proyeksi dilakukan sampai dengan tahun 2035 dengan asumsi bahwa seluruhvariabel dinilai masih berlaku. Dengan melihat kondisi data yang tersedia,keragaman moda transportasi, jenis kendaraan, efisiensi dan faktor penggeraklainnya maka proyeksi kebutuhan dilakukan dengan pendekatan engineeringeconomicsehingga proyeksi dapat dilakukan dengan mempertimbangkan seluruhfaktor dan pengaruh atas simulasi skenario kebijakan dapat terlihat dengan jelas.Dengan melakukan pemodelan energi maka diperoleh proyeksi pertumbuhankendaraan di tahun 2035 meningkat sebesar 158% dibandingkan tahun 2012menjadi 149,2 juta kendaraan dengan kebutuhan energi final sebesar 180,3 juta kiloliter dan emisi CO2 sebesar 423,79 juta ton. Skenario 4 yaitu peralihan modatransportasi pribadi menjadi transportasi masal memberikan penghematan energidan reduksi emisi terbesar dalam periode tahun 2013-2035 yaitu 5,32% dan 5,83%.

---

ABSTRACTVehicle growth increased significantly up to fourfold causing the fuel consumptionincreased dramatically including fuel subsidies in the land transportation sector.This study aims to obtain projected number of land transport modes, energydemand, CO2 emissions and effective policy alternative to reduce energyconsumption and CO2 emissions in the year 2035. Because of worldwide energyuse changed dramatically in the past 20 years, the projection is done up to year 2035with assumption that all variables are still considered valid. Considering dataavailability, diversity of transportion modes, type of vehicle, efficiency and otherdriving factors, energy projection is calculated using engineering-economicapproach as the projection can be made by considering all the factors and the impactof the simulated policy scenarios can be seen clearly. The results of energymodeling are as follows: the projected growth of vehicles in year 2035 increasedby 158% over year 2012 to 149.2 million vehicles with the final energyconsumption of 180.3 million kilo liters and CO2 emissions amounted to 423.79million tons. The Scenario 4 which is the switching from personal transportationinto mass transportation policy give the bigest energy savings and emissionreductions in period of 2013-2035 by 5.32% and 5.83%."

"Evaluasi persamaan matematik perpotongan dua garis untuk rekonstruksi koordinat dua citra proyeksi sinar-X telah dilakukan. Tujuan evaluasi adalah untuk menentukan angka kesalahan dalam proses rekonstruksi dan karakteristik praktis-nya ketika persamaan rekonstruksi tersebut digunakan oleh perangkat rekonstruksi koordinat sistem brakitherapi. Faktor kesalahan manusia diantisipasi akan masuk melalui variabel data yang digunakan dalam persamaan tersebut, karena data tersebut berasal dari dua citra proyeksi sinar-X semi-orthogonal yang ditentukan secara manual menggunakan perangkat lunak penampil citra. Evaluasi dilakukan dengan cara membandingkan hasil titik rekonstruksi dengan titik yang telah diketahui koordinatnya, serta menghitung deviasi hasil rekonstruksi terhadap beberapa titik lain yang diambil dengan orientasi proyeksi yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa proses rekonstruksi koordinat menggunakan teknik titik potong dua garis lurus ini mempunyai kesalahan 0,1 cm menggunakan resolusi citra proyeksi 80 pixel per cm. Proses rekonstruksi berpotensi gagal jika resolusi citra yang digunakan dibawah angka tersebut.

---

An evaluation of two lines crossing mathematical equations for coordinate reconstruction of two X-ray projection images has been done. The purpose of the evaluation is to define its error value and its practical characteristics when the equations are used during reconstruction process to determine the coordinate on a brachytherapy system. Human error will be involved through the data variable used by the equations as these data are obtained from two images of semi orthogonal X-ray projections detremined manually using an image viewer software. The evaluation is implemented by comparing the point as the result of the reconstruction with those that have been known their coordinate values and computing their reconstruction deviation toward some fix points that were taken their images from different projection orientation. The test results showed that the reconstruction coordinat process using a point of two straight lines intersection method has an error of 0.1 cm using a projection image resolution of 80 pixels per cm. The reconstruction process is potentially fail if the resolution image used below the number."

"Pendeteksian topik (Topic detection) adalah suatu proses yang digunakan untuk menganalisis kata-kata pada suatu koleksi data tekstual untuk menentukan topik-topik yang ada pada koleksi tersebut, bagaimana hubungan topik-topik tersebut satu sama lainnya, dan bagaimana mereka berubah dari waktu ke waktu. Metode Fuzzy C-Means (FCM) merupakan metode clustering yang sering digunakan pada masalah pendeteksian topik. Fuzzy C-Means dapat mengelompokkan dataset ke beberapa cluster dengan baik pada dataset dengan dimensi yang rendah, namun gagal pada dataset yang berdimensi tinggi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dilakukan reduksi dimensi pada dataset sebelum dilakukan pendeteksian topik menggunakan metode FCM. Pada penelitian ini digunakan data tweets akun berita nasional pada sosial media Twitter yang kemudian dilakukan pen-deteksian topik menggunakan metode Random space-based Fuzzy C-Means (RFCM) dan Kernelized Random space-based Fuzzy C-Means (KRFCM). Metode pembelajaran RFCM dan KRFCM terbagi menjadi dua langkah yaitu mereduksi dimensi dataset ke dimensi yang lebih rendah dengan menggunakan random projection dan melakukan metode pem-belajaran FCM pada RFCM dan metode pembelajaran KFCM pada KRFCM. Setelah didapatkan topik-topik, kemudian dilakukan evaluasi dengan menghitung nilai coher-ence pada topik. Nilai coherence yang digunakan pada penelitian ini menggunakan sa-tuan Pointwise Mutual Information (PMI). Penelitian dilakukan dengan membandingkan nilai rata-rata PMI dari RFCM dan KRFCM dengan Eigenspace-based Fuzzy C-Means (EFCM) dan Kernelized Eigenspace-based Fuzzy C-Means (KEFCM). Hasil yang didapatkan menggunakan data tweets akun berita nasional menunjukkan bahwa metode RFCMdan KRFCM menawarkan running time untuk reduksi dimensi yang lebih cepat namun memiliki rata-rata nilai PMI yang lebih kecil dibandingkan rata-rata nilai PMI yang di-hasilkan oleh metode pembelajaran EFCM dan KEFCM.

---

Topic detection is a process that is used to analyzewords in a collection of textual data to determine which topics are in the collection, how the topics relate to each other, and how they change over time. Fuzzy C-Means (FCM) Method is a clustering method that is often used in topic detection problems. Fuzzy C-Means can group datasets into several clusters properly on dataset with low dimensions, but failed on the high dimension dataset. To overcome this problem, a dimension reduction is performed on the previous dataset Topic detection was performed using the FCM method. In this study used data on national news account tweets on Twitter social media which is then detected topics using the Randomspace-based Fuzzy C-Means (RFCM) method Kernelized Randomspace-based Fuzzy C-Means (KRFCM). RFCM learning methods and KRFCM is divided into two steps, namely reducing the dataset dimension to dimensions lower cost by using random projection and learning methods FCM on RFCM and KFCM learning methods on KRFCM. After obtained topics, then conducted an evaluation by calculating the value of coherence on the topic. The coherence value used in this study uses units Pointwise Mutual Information (PMI). Research carried out by comparingthe average PMI values ​​of RFCM and KRFCM with Eigenspace-based Fuzzy C-Means (EFCM) and Kernelized Eigenspace-based Fuzzy C-Means (KEFCM). Results obtained using national news account tweets data shows that the RFCM method and KRFCM offers running time for faster dimension reduction however has an average PMI value that is smaller than the average PMI value produced by the EFCM and KEFCM learning methods."

"After a brief review and modeling of Javanese land cover units, an assessment of the operational cartographic capability of SPOT in Indonesia is presented. For full images, basic manipulations of level 1B SPOT digital data and photographs provide standard deviation accuracies towards local TM maps of 2 and 3 pixels, respectively. Due to the poor reliability of most TM maps, SPOT should undoubtedly be set as a major cartographic data source in Indonesia."