Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Latar Belakang: Estetika wajah merupakan hal penting yang dapat meningkatkan daya tarik dan kepercayaan diri seseorang. Salah satu indikator estetika wajah adalah profil wajah yang harmonis dan proporsional. Profil wajah merupakan salah satu hal yang pertama kali dilihat oleh ortodontis. Penilaian terhadap hal tersebut bersifat subjektif dan bergantung pada persepsi. Ortodontis perlu mempertimbangkan parameter dan persepsi pasien dalam melakukan perawatan ortodonti. Tujuan: Memperoleh nilai rerata profil wajah yang masih dikatakan lurus menurut orang awam di Indonesia berdasarkan analisis Legan dan Burstone. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian analitik observasional dengan desain potong lintang. Subjek penelitian ini adalah orang awam laki-laki dan perempuan yang masing-masing berjumlah 78 orang. Data diuji menggunakan uji Mann-Whitney U. Hasil: Persepsi orang awam terhadap perubahan titik Sn dan Pg’ pada model laki-laki dan perempuan menunjukkan bahwa ada perbedaan yang bermakna (p<0,05). Tidak ada perbedaan yang bermakna persepsi orang awam laki-laki terhadap profil wajah model laki-laki dan perempuan dengan variasi titik Sn dan Pg’ (p>0,05). Tidak ada perbedaan yang bermakna persepsi orang awam perempuan terhadap profil wajah model laki-laki dan perempuan dengan variasi titik Sn dan Pg’ (p>0,05). Tidak ada perbedaan yang bermakna antara persepsi orang awam laki-laki dan perempuan terhadap profil wajah model laki-laki dengan variasi titik Sn dan Pg’ (p>0,05). Tidak ada perbedaan yang bermakna antara persepsi orang awam laki-laki dan perempuan terhadap profil wajah model perempuan dengan variasi titik Sn dan Pg’ (p>0,05). Kesimpulan: Rentang rata-rata profil wajah yang dikatakan lurus menurut orang awam di Indonesia berdasarkan analisis Legan dan Burstone adalah 9,23°-14,87° untuk variasi titik Sn dan 8,97°-13,96° untuk variasi titik Pg’.

---

Background: Facial aesthetics is an important thing that can increase a person's attractiveness and confidence. One key indicator of facial aesthetics is a harmonious and proportional facial profile, which is often the first feature assessed by orthodontists. The assessment of this is subjective and depends on perception. Orthodontists need to consider the patient's parameters and perceptions in performing orthodontic treatments. Objectives: To determine the average range of facial profiles perceived as straight by the laypeople in Indonesia based on Legan and Burstone's analysis. Methods: This study was an observational analytic with a cross-sectional design. The subjects of this study are 78 male and 78 female participants. Data were analyzed using the Mann-Whitney U test. Results: Laypeople’s perception regarding variations in Sn and Pg’ points on male and female facial models showed statistically significant differences (p<0.05). There was no statistically significant differences in male participants' perceptions of male and female facial profiles across Sn and Pg’ variations (p>0.05). There was no statistically significant differences in female participants' perceptions of male and female facial profiles with Sn and Pg’ variations (p>0.05). There was no statistically significant differences between male and female participants' perceptions of male facial profiles with Sn and Pg’ variations (p>0.05), nor of female facial profiles with Sn and Pg’ variations (p>0.05). Conclusion: The average range of facial profiles perceived as straight by the laypeople in Indonesia, based on Legan and Burstone's analysis, is 9.23°-14.87° for Sn variations and 8.97°-13.96° for Pg’ variations."

"Wajah merupakan salah satu bagian dari manusia yang bersifat unik. Namun demikian wajah memiliki sifat fleksibel. Secara psikologi, wajah manusia memiliki enam konfigurasi dasar : netral, gembira, sedih, marah, senyum, dan kaget. Seseorang dapat saja dikenali berdasarkan konfigurasi dasar dari wajah karena keunikannya. Dalam penelitian ini dirancang suatu sistem pengenalan wajah melalui jaringan neural buatan berbasis eigenfaces. Eigenfaces merupakan salah satu metode ekstraksi ciri dari wajah yang dapat dilakukan dengan Cara kroping holistik atau parsial. Ekstraksi ciri holistik merupakan cara pengambilan ciri wajah dengan suatu kroping yang meliputi seluruh komponen utama wajah, sedangkan ekstraksi ciri parsial merupakan cara pengambilan ciri wajah dengan kroping pada setiap komponen utama wajah. Komponen utama wajah dalam hal meliputi hidung, mata kanan, mata kiri, dan mulut. Melalui metode eigenfaces sebagai pra-prosesing, dapat diperoleh ciri wajah sebagai masukan bagi jaringan neural buatan. Sistem jaringan neural yang digunakan adalah jaringan perseptron lapis jamak dengan pembelajaran propagasi balik murni, dan gabungan swa-organisasi dan propagasi balik (hibrid). Penggunaan dua model pembelajaran ini dimaksudkan untuk membandingkan tingkat pengenalan diantaranya. Dengan melakukan perubahan metode dan pemilihan parameter tertentu seperti metode inisialisasi bobot dan bias, fungsi error, momentum, laju pembelajaran, dan jumlah neuron lapis tersembunyi, standar propagasi balik dapat ditingkatkan kemampuannya. Pembelajaran dengan jaringan hibrid meningkatkan kinerja jaringan, baik konvergensi maupun generalisasi dibanding propagasi batik murni. Namun demikian, untuk menggunakan jaringan hibrid, perlu pemilihan beberapa nilai parameter seselektif mungkin yaitu pemilihan nilai ambang, penyearah, laju pembelajaran, dan momentum. Hasil uji coba dengan kedua model pembelajaran menunjukkan bahwa eigenfaces merupakan cara yang cukup representatif untuk ekstaksi dan reduksi ciri pola wajah. Dengan mengambil eigenfaces yang besesuaian dengan nilai eigen 0.1, dengan perbandingan pola training dan testing 50% : 50%, sistem mampu mengenali sekumpulan wajah hingga di atas 90%, dan pengenalan dapat ditingkatkan lagi dengan memperbesar perbandingan poly training/testing.

---

The face is one of the unique parts of a human being. However, the face has a flexible nature. Psychologically, the human face has six basic configurations: neutral, happy, sad, angry, smiling, and surprised. A person can be recognized based on the basic configuration of the face because of its uniqueness. In this study, a facial recognition system was designed through an artificial neural network based on eigenfaces. Eigenfaces is one of the methods of extracting facial features that can be done by holistic or partial cropping. Holistic feature extraction is a method of taking facial features with a cropping that includes all the main components of the face, while partial feature extraction is a method of taking facial features with cropping on each main component of the face. The main components of the face in terms of nose, right eye, left eye, and mouth. Through the eigenfaces method as pre-processing, facial features can be obtained as input for the artificial neural network. The neural network system used is a multi-layer perceptron network with pure backpropagation learning, and a combination of self-organization and backpropagation (hybrid). The use of these two learning models is intended to compare the level of recognition between them. By changing the method and selecting certain parameters such as the weight and bias initialization method, error function, momentum, learning rate, and the number of hidden layer neurons, the standard backpropagation can be improved. Learning with a hybrid network improves network performance, both convergence and generalization compared to pure batik propagation. However, to use a hybrid network, it is necessary to select several parameter values ​​as selectively as possible, namely the selection of threshold values, rectifiers, learning rates, and momentum. The results of the trial with both learning models show that eigenfaces are a fairly representative way for the extraction and reduction of facial pattern features. By taking eigenfaces that correspond to an eigenvalue of 0.1, with a training and testing pattern ratio of 50%: 50%, the system is able to recognize a group of faces up to above 90%, and recognition can be improved again by increasing the poly training/testing ratio."

"Sistem pengenalan wajah yang menggunakan pendekatan klasik sejauh ini belum dapat memberikan hasil optimal jika dihadapkan pada tantangan oklusi. Tantangan oklusi yang dikaji pada penelitian ini adalah saat wajah menggunakan masker. Jika seseorang menggunakan aplikasi sistem pengenalan wajah dengan harus membuka masker terlebih dahulu di tempat umum tentunya sangat berbahaya untuk keselamatan dan kesehatan semua pihak. Sehingga dibutuhkan sistem pengenalan wajah yang memiliki performa sistem yang tinggi dengan tantangan oklusi masker. Penelitian ini membangun sistem pengenalan wajah bermasker dengan pendekatan holistic dan partial face. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah penggabungan metode kurvatur yang menggunakan turunan parsial orde satu dan dua dengan metode analitik seperti gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan multi-resolution analysis (MRA) seperti transformasi wavelet diskrit (DWT), scale-space (SS) dan wavelet packet transform (WPT). Pada penelitian ini juga ditemukan kriteria baru (keterbaruan penelitian) yang dinamakan curvature best basis (CBB) untuk memilih basis pada algoritma best basis di dalam WPT. Kriteria baru pemilihan basis terbaik bersifat dinamis dan menggunakan nilai tertinggi dari ukuran statistik standar deviasi dari kurvatur rerata pada koefisien wavelet. Basis terbaik bekerja sebagai fitur terekstraksi yang bekerja di dalam sistem pengenalan. Penelitian ini dievaluasi menggunakan dataset RFFMDS v1.0, RFFMDS v2.0 EYB, dan UBIPr. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pengenalan wajah dengan tantangan oklusi masker berhasil dibangun menggunakan pendekatan holistic dengan akurasi pengenalan sistem sebesar 98,11% dan dengan pendekatan partial face dengan akurasi sebesar 98,80%. Kedua hasil akurasi terbaik ini diperoleh dengan metode curvature best basis. Performa sistem pengenalan yang menggunakan metode curvature best basis dengan pendekatan holistic maupun partial face menunjukkan performa tertinggi dibandingkan dengan performa penelitian sebelumnya.

---

The face recognition system has not been able to produce satisfactory results when it applies classical approach to handle occlusion problems. This research evaluated masked face as the occlusion problem. If someone wants to use the face recognition system, he or she needs to take off the mask to accurately use the device. This becomes a risk for the safety to all party. The needs to have a stable high performance face recognition system has arisen. This research built the face recognition system with two approaches, holistic approach and partial face approach. The feature extraction method was combination of curvature of the first and second order of partial derivative and analytical methods such as gray level co-occurrence matrix (GLCM) and multi-resolution analysis (MRA) of discrete wavelet transform (DWT), scale-space (SS), and wavelet packet transform (WPT). A new dynamic criterion inside WPT has been proposed using the highest standard deviation from the mean curvature of wavelet coefficients. The single selected best basis works as extracted feature inside recognition system and it is called curvature best basis. The recognition system was evaluated using RFFMDS v1.0, RFFMDS v1.0 EYB, and UBIPr datasets. The results showed that the accuracy of the holistic approach was 98,11% and the accuracy of the partial face approach was 98,80% for the masked face recognition system. Both results derived from the proposed curvature best basis. The recognition system’s performance with curvature best basis overcome the results from previous works."

"Researches on computer vision are greatly developed today. The main idea is to make machine be able to recognize an object. One of practical application on computer vission for example is real time face recognition system...."

"Sejak merebaknya "Korean Wave" pada dekade 2010-an, Bahasa Korea dan Aksara Hangeul adalah bagian integral dalam penyebaran soft power Korea Selatan di seluruh dunia. Pemerintah Korea Selatan, misalnya, memberikan dukungan untuk pelestarian bahasa Cia-Cia dari Suku Cia-Cia di Bau-Bau Sulawesi Tenggara, Indonesia - sebuah program yang awalnya diprakarsai oleh Yayasan Hunminjonggeum Society pada tahun 2008.Studi ini mengukur persepsi siswa dengan latar belakang etnis Cia-Cia terhadap Korea Selatan. Survei kuesioner dan wawancara digunakan untuk melihat lebih jauh persepsi mereka. Studi ini kemudian menemukan bahwa setelah program ini, para siswa memiliki persepsi yang lebih positif tentang Korea Selatan. Selain itu, demonstrasi budaya Korea dan penggunaan Bahasa Korea bahkan menjadi lebih jelas dalam kehidupan sehari-hari mereka, sehingga menciptakan realitas sosial baru di komunitas lokal. Temuan seperti itu menunjukkan bahwa bantuan internasional telah secara efektif menjadi bagian dari strategi ekspansi soft power Korea Selatan.

---

Since the beginning of the "Korean Wave" in the decade of 2010, Korean language and the Hangeul character are the integral parts in the dissemination of South Korea's soft power across the world. The South Korean government, for example, provided support for the preservation of Cia-Cia language of Cia-Cia Tribe in Bau-Bau Southeast Sulawesi, Indonesia - a program that was originally initiated by Hunminjonggeum Society Foundation in 2008.

This study examines the perception of students with Cia-Cia ethnic background toward South Korea. Questionnaire surveys and interviews are used to further look into their perceptions. This study then finds following the program, the students have more positive perceptions of South Korea. Besides, the demonstration of Korean culture and the use of Korean language even becomes more apparent in their daily life, creating a new social reality in the local community. Such a finding suggests that international assistance has effectively become a part of South Korea's soft power expansion strategy."

"Caring merupakan rasa peduli secara alami yang dimiliki individu terhadap individu lainnya. Persepsi merupakan tanggapan bebas individu tanpa ada intervensi dari individu lain. Sampel persepsi caring terhadap dosen telah dilakukan pengambilan sampel secara acak dari 20 mahasiswa, 8 mahasiswa berpersepsi bahwa dosen telah caring. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran perbandingkan persepsi mahasiswa keperawatan reguler tingkat awal dan akhir terhadap caring dosen di FIK UI. Desain penelitian ini adalah deskriptif komparatif dengan menggunakan total sampling mahasiswa reguler tingkat awal dan akhir. Instrumen yang digunakan adalah memodifikasi instrumen The Organizational Climate for Caring Questionnaire (OCCQ) untuk mengukur tingkat persepsi mahasiswa terhadap caring dosen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa adanya perbedaan persepsi mahasiswa reguler tingkat awal dan akhir terhadap caring dosen (p value < 0.005, α = 0.05). Evaluasi dosen secara berkala perlu dilakukan sebagai bahan pertimbangan dalam merancang sistem pengajaran basis caring di dunia pendidikan keperawatan.

---

Caring is a natural sense of showing affection and concern which is owned by an individual to another individuals. Perception meanwhile is an individual`s free response which is free from other individuals` intervention. Sample of the caring perception towards lecturers is taken randomly from 20 college students, 8 students think that the lecturers have shown caring. This research is aimed to get the depiction of a comparison between freshmen of the regular class` and senior year students of the regular class` perception towards lecturers` caring in FIK UI. The design of this research is a comparative descriptive by using total sampling of freshmen` and senior year students` of the regular class. The instrument used is a modified instrument of The Organizational Climate for Caring Questionnaire (OCCQ) to measure the perception level of the college students toward the lecturers` caring. The result of this research has shown that there is a difference between freshmen` and senior year students` perception towards the lecturers` caring (p value < 0.005, α = 0.05). A periodical evaluation of the lecturer is needed to do as consideration material in building nursing education system based on caring."

"Pelayanan publik merupakan kewajiban pemerintah dalam menjalankan pemerintahan. Salah satu bentuk pelayanan publik adalah pelayanan perizinan. Pelayanan perizinanan di Indonesia khususnya di DKI Jakarta Pusat mengalami kemajuan sejak diresmikannya Pelayanan Terpadu Satu Pintu (PTSP) yang berada di setiap Kabupaten/Kota. Kota Administrasi Jakarta Pusat merupakan pilot city untuk penyelenggaraan PTSP. Skripsi ini membahas tentang persepsi masyarakat terhadap kualitas pelayanan publik yang diselenggarakan oleh PTSP Kota Administrasi Jakarta Pusat dengan menggunakan tujuh dimensi menurut Dagger dan Sweeney (2007), yaitu interaction, atmosphere, tangibles, expertise, timelines, operation, dan outcomes. Penelitian yang dilakukan merupakan penelitian kuantitatif, menggunakan kuesioner sebagai sebagai instrumen penelitian kepada 91 responden. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas pelayanan publik di PTSP Kota Administrasi Jakarta Pusat adalah baik. Namun demikian, waktu penyelesaian perizinan masih menjadi masalah utama dalam penyelenggaraan PTSP.

---

Public services is government’s duty to rules the nation. Legal services is one of the section of public services. Legal services in Indonesia especially in DKI Jakarta has improved since Pelayanan Terpadu Satu Pintu (PTSP) had officially launched in every region. Central Jakarta is the pilot city of PTSP’s implementation. This research is focusing in people’s perception of public services quality in PTSP Central Jakarta by using seven dimension from Dagger and Sweeney (2007), i.e. interaction, atmosphere, tangibles, expertise, timelines, operation, and outcomes. This is a quantitative-based research by using 91 respondents. The results obtained shows that the public services quality in PTSP Central Jakarta is good. However, there is still problem in finishing times of the legal services."