Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
PT. Bank Rakyat Indonesia Tbk (PERSERO) yang bergerak di bidang perbankan juga memiliki strategi komunikasi pemasaran untuk mengembangkan produk perbankannya BRI Call Banking. Secara umum tujuan penelitian ini ialah untuk memberikan gambaran dari permasalahan yang dihadapi, disertai dengan rekomendasi beberapa saran-saran dengan melakukan pendekatan analisa secara komprehensif terutama menyangkut pengembangan produk perbankannya melalui strategi komunikasi pemasaran. Secara khusus tujuan dari penelitian ini ialah untuk memperoleh gambaran mengenai strategi komunikasi pemasaran BRI Call Banking. Dengan mengetahui adanya faktor intern dan faktor ekstern yang dapat mempengaruhi proses pemasaran dan perkembangan suatu produk dan dibantu dengan menggunakan penelitian yang bersifat deskriptif dengan pendekatan kualitatif maka akan diketahui kekuatan yang dimiliki pada fungsi manajemen khususnya Divisi Consumer Banking pada unit kerja Pemasaran (marketing), faktor intern apa yang paling berpengaruh dalam mengembangkan sebuah produk perbankan. Sedangkan faktor lingkungan ekstern biasanya menggambarkan tingkat persaingan dan kondisi pasar yang kompetitif. Untuk dapat menunjang keberhasilan strategi komunikasi pemasaran melalui bauran pendekatan pemasaran jasa, maka hendaklah dilakukan peningkatan fasilitas produk, promosi, pelayanan, SDM, agar supaya rencana pengembangan produk perbankan berjalan dengan baik dan strategi komunikasi pemasaran yang diupayakan dapat berjalan dengan optimal dan sampai pada target pasar. Kerangka pemikiran yang digunakan dalam penelitian ini adalah teori manajemen pasar, teori komunikasi pemasaran terpadu dan teori mengenai image. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa Bank Rakyat Indonesia belum melaksanakan kebijakan komunikasi pemasaran terpadu secara komprehensif. Secara sistematik terjadi korelasi yang positif dan signifikan antara faktor internal dan eksternal terhadap image produk BRI Call Banking. Rekomendasi teoritis dari penelitian ini adalah masih harus dilakukan penelitian yang lebih lanjut untuk mendapat hasil yang komprehensif dan terfokus mengenai strategi komunikasi pemasaran terpadu yang diterapkan khususnya dalam bisnis jasa perbankan di Indonesia. Rekomendasi praktis penelitian ini diharapkan agar manajeman Bank BRI khususnya Divisi Consumer Banking dapat menetapkan suatu garis kebijakan komunikasi pemasaran yang utuh dan terperinci sehingga dapat diimplementasikan ke seluruh cabang Bank BRI secara bersamaan.

Abstrak :
Infark miokardia merupakan masalah kesehatan dan penyebab kematian utama di dunia. Di Indonesia, angka morbiditas dan mortalitasnya cenderung meningkat. Beberapa faktor risiko aterosklerosis adalah umur, jenis kelamin, riwayat penyakit jantung prematur dalam keluarga, obesitas, merokok, diabetes mellitus, dan dislipidemia. Riwayat keluarga menunjukkan adanya faktor genetik yang berperan. Gen angiotensin I-converting enzyme (ACE) diduga berperan dalam patofisiologi infark miokardia berhubungan dengan regulasi tekanan darah, regulasi sistem fibrinolisis dan berperan dalam disfungsi endotel. Polimorfisme intron 16 gen ACE terjadi akibat insersi Alu repeat pads intron ke 16, sehingga terdapat tiga bentuk gen, yaitu DD, ID, dan DD.. Genotipe DD dianggap berperan dalam patofisiologi berbagai kelainan pada sistem kardiovaskuler. Pada penelitian ini ingin diketahui gambaran mengenai proporsi ketiga genotipe ACE pada penderita infark miokardia. Penelitian ini merupakan penelitian pendahuluan dalam rangka mencari gambaran faktor genetik pada penderita infark miokardia. Subyek penelitian ini terdiri dari penderita infark miokardia akut dan pasta infark miokardia yang datang ke RSCM dan atau tergabung dalam kiub Jantung Koroner Senayan. Sampel darah EDTA dari seluruh subyek dilakukan ekstraksi memakai kit Genomic Wizard dari Promega, yang dilanjutkan dengan teknik PCR sebagaimana yang dilakukan Rigat et al. pada tahun 1990. Untuk deteksi basil PCR dilakukan elektroforesis pada gel agarose 3%. Data lain diperoleh dari rekam medis pasien. Dari 99 subyek, sebanyak 5% subyek mempunyai genotipe DD, 34% ID, dan 61 % II. Tidak ada perbedaan gambaran proporsi genotipe pada berbagai kelompok suku yang terambil. Genotipe DD ternyata hanya ditemukan pada subyek yang memiliki faktor risiko multipel, tetapi tidak menderita hipertensi, diabetes mellitus dan memiliki kadar kolesterol HDL 40 mg/dL. Sebanyak 82,8% subyek memiliki faktor risiko multipel,dengan faktor rislko terbanyak yang dimiliki adalah usia, jenis kelamin lelaki, dan kadar kolesterol LDL > 160 mgldL. Pada penelitian ini tidak dapat dicari hubungan antara genotipe dengan infark miokardia karena proporsi genotipe DD terlalu kecil.

---

Myocardial infarction (MI) is a major health problem and cause of death worldwide. In Indonesia, the morbidity and mortality of the disease tend to increase. The known risk factors of atherosclerosis are age, sex, family history of premature heart disease, dyslipidemia, diabetes mellitus, and cigarette smoking. The family history shows that there are some genetic factors play roles in the disease. Angiotensin I-converting enzyme (ACE) gene may play an important role in pathophysiology of the disease, because this gene is correlated with blood pressure regulation, fibrinolysis system regulation, and endothelial dysfunction. Polymorphism in intron 16 of ACE gene is caused by insertion of Alu repeat in intron 16, so there are three type of the gen, DD, ID, and II. DD genotype is considered has a role in pathophysiology of cardiovascular disorder. The aim of this study is to get the proportion of the ACE genotype in myocardial infarction patients. This is a preliminary study to get the description of the genetic background on myocardial infarction. The subjects of the study are patient with acute myocardial infarction and post myocardial infarction, that visit the Cipto Mangunkusumo Hospital andlor join the Klub Jantung Koroner Senayen. DNA from all of the EDTA blood samples were extracted by Genomic Wizard kit from Promega. Genotyping was done by PCR technic according to the method by Rigat at al in 1990. Detection of the PCR result was done by electrophoresis on 3% agarose gel. From 99 subjects, 5% has DD genotype, 34% ID, and 61% II. There is no different proportion of the genotype among the ethnic groups. DD genotype is found in the multiple risk group subject, but no hypertension, diabetes mellitus, and the level of HDL cholesterol are more than 40 mgldL. 82,8% subject have multiple risk factor, and the common risks are age, male sex, and LDL cholesterol level more than 160 mg/dL. The association between genotype and myocardial infarction cannot be found, because the proportion of DD genotype is very small.

Abstrak :
Obyektif: Untuk menilai kualitas hidup pada pasien dengan penyakit kronis, WHO mengembangkan instrumen penilaian kualitas hidup yaitu WHOQOL-100 yang terdiri dari 100 butir pertanyaan dalam 6 domain dan 24 facet. Untuk kepentingan kepraktisan dikembangkan pula versi singkatnya yaitu WHOQOL-BREF yang terdiri dari 26 pertanyaan dalam 4 domain. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui apakah WHOQOL-100 dan WHOQOL-BREF stabil dan terpercaya dalam menilai kualitas hidup pada pasien yang berobat jalan di RSCM. Metode: Responden adalah pasien yang didiagnosis menderita penyakit kronis dan sedang berobat jalan di poli rawat jalan RSCM dan petugas kesehatan (perawat, pegawai dan residers) yang bertugas di RSCM. Validasi dilakukan dengan menguji Discriminant Validity dengan r test, sensitivitas, spesifisitas dan akurasi menggunakan Analisis Diskriminan, dan Analisis Faktor menggunakan Principal Componen Analysis. Untuk mengetahui reliabilitas dilakukan uji Cronbach 's alpha untuk memperkirakan internal consistency dan Test-Retest menggunakan Pearson 's r correlation. Hasil: Hasil uji sentivitas, spesifitas menunjukkan hasil yang cukup valid sedangkan pada Analisis Faktor terdapat 15 pertanyaan yang berkorelasi lemah pada WHOQOL-100 dan pada WHOQOL-BREF 9 pertanyaan. Uji Cronbach's alpha menghasilkan internal consistency seperti yang diharapkan. yaitu antara 0,6138-0,7808 untuk WHOQOLBREF dan 0,6320-0,8190 untuk WHOQOL-100 Test-Retest menunjukkan tidak ada perbedaan yang bermakna antara test dan retest. Sedangkan pada t-test menunjukkan perbedaan yang bermakna antara pasien dan orang sehat, kecuali pada domain spiritual. Kesimpulan: WHOQOL-100 dan WHOQOL-BREF valid dan terpercaya namun ada beberapa pertanyaan yang perlu diperbaiki, terutama pads tats bahasa agar mudah dipahami.

---

Objective: To assess quality of life in chronically ill patients, WHO developed an instrument which is called WHOQOL-100 contain 100 items of questions in 6 domain and 24 facets. For practical purpose an abbreviated 26 item and 4 domain instrument, the WHOQOL-BREF has been developed. The aim of this research is to analyze the reliability and validity of the WHOQOL-100 and WHOQOL-BREF in assessing the quality of life of patients Cipto Mangunkusumo Hospital. Methods: Respondents consist of the chronically ill ambulatory patients who came to Cipto Mangunkusumo Hospital and hospital personnel (paramedics, administrative and the residents) who are on duty in RSCM. Data analyses were carried out using SPSS 11.0. To analyze the validity, the Discriminant validity determined via t-test. For sensitivity, specificity and accuracy determined via Discriminant Analysis and Confirmatory Factor Analysis of the items was carried out using Principal Component Analysis. To analyze the reliability we uses Cronbach's alpha to estimate the internal consistency, and for test-retest we use Pearson's r correlation. Result: The sensitivity, specificity and accuracy show good validity, even though there are 15 questions which have low correlation in WHOQOL-100 and 9 questions in WHOQOL-BREF. Cronbach's alpha show good internal consistency in the range 0.6138-0.7808 for the WHOQOL-BREF and 0.6320-0.8190 for the WHOQOL-100. For test-retest there is no significant difference between test and retest. And for t test there is significant difference between patients and health persons, except for spiritual domain. Discussion; WHOQOL-100 and WHOQOL-BREF are valid and reliable, even though there are several questions that have to be' reviewed' especially in connotation to make the questions more comprehensible for Indonesians.

Abstrak :
Artikel ini menganalisis kinerja proses pengadaan bahan baku utama Tinplate menggunakan kerangka SCOR 11.0. Analisis ini dilakukan di PT. Latinusa, Tbk. sebagai satu-satunya produsen Tinplate di Indonesia. Karena persaingan semakin ketat akibat kelebihan kapasitas baja global yang mempengaruhi pasar Tinplate Indonesia (dilemahkan oleh masalah harga Dumping dari tiga negara: China, Korea Selatan, dan Taiwan), PT. Latinusa, Tbk. terus mengalami kerugian finansial meskipun Dumping Duty (BMAD) telah telah diterapkan sejak tahun 2014. Dengan persaingan yang semakin ketat, PT. Latinusa, Tbk. perlu meningkatkan keunggulan dalam kinerja rantai pasoknya, khususnya dalam pengadaan bahan bakunya, karena perusahaan sepenuhnya bergantung pada pasokan dari impor dengan pasokan terbatas dan waktu tunggu yang lama. Analisis dilakukan dengan menggunakan SCOR Strategic Metric (reliability, responsiveness, and asset management efficiency), yang semuanya menghasilkan kinerja dibawah dari target yang ditetapkan. Hasilnya menunjukkan bahwa manajemen persediaan yang tidak tepat adalah faktor utama yang menyebabkan kinerja yang buruk. ......This article analyzes the performance of Tinplate's main raw material procurement process using SCOR 11.0 framework. This analysis is conducted at PT. Latinusa, Tbk. as the only Tinplate manufacturer in Indonesia. As the competition becomes tighter due to global steel overcapacity which affects Indonesia's Tinplate market (weakened by Dumping price issue from three countries: China, South Korea, and Taiwan), PT. Latinusa, Tbk. keeps having its financial injury despite Dumping Duty (BMAD) has already been applied since 2014. With tighter competition, PT. Latinusa, Tbk. needs to excel in its supply chain performance, specifically in its raw material procurement as the company is fully relied on its supply from import with limited supply and long lead time. Analysis is conducted by using SCOR Strategic Metric (reliability, responsiveness, and asset management efficiency), which all resulted in below than target stated. The results indicate that improper inventory management is the main factor that caused the poor performance.

Abstrak :
Kebocoran plasma pada fase kritis berhubungan dengan morbiditas dan mortalitas infeksi dengue. Hingga saat ini belum diketahui pasti patofisiologinya dan kejadiannya belum dapat diprediksi. Diteliti peran respons imun pejamu dengan kejadian kebocoran plasma pada pasien dengue dengan melihat hubungan antara hitung virus intra-monosit dan hitung monosit absolut pada fase akut dengan kejadian kebocoran plasma pada fase kritis, serta mengetahui adanya antibodi terhadap sel endotel yang kemungkinan berperan pada kebocoran plasma. Penelitian ini merupakan kohort prospektif dengan 127 subjek penelitian yang terinfeksi serotipe DENV tunggal berdasarkan rt-PCR dan dirawat di rumah sakit sebelum hari keempat demam. Spesimen darah diambil pada hari kedua demam, dan perubahan klinis dan laboratoris dipantau hingga hari ketujuh perawatan. Kebocoran plasma ditentukan pada fase kritis hari ke-5 sampai ke-7, berdasarkan kriteria WHO dan dengue score. Pada pasien dengan kebocoran plasma berdasarkan kriteria WHO, tidak terdapat perbedaan hitung virus DENV plasma pada hari kedua demam (p = 0,325) dengan pasien tanpa kebocoran plasma. Hitung virus DEN intra-monosit lebih tinggi secara bermakna (p = 0,031). Jika dikelompokkan berdasarkan dengue score, perbedaan hitung DENV intra-monosit bermakna antara kelompok skor > 3 dan skor < 1 (p = 0,07), namun tidak ditemukan perbedaan antara kelompok skor 2 dan < 1 (p = 0,14) dan antara skor 2 dan skor > 3 (p = 0,23). Demikian pula tidak ada perbedaan bermakna hitung DENV plasma pada ketiga kelompok tersebut (nilai p masing-masing adalah 0,07, 0,14, dan 0,95). Hitung absolut monosit darah tepi mengalami penurunan pada semua pasien, dengan titik terendah pada hari ketiga demam. Penurunan lebih besar secara bermakna (p = 0,015) terjadi pada kelompok dengan kebocoran plasma. Dengan titik potong hitung monosit absolut hari ketiga 250 sel/L, diperoleh AUC 0,742 untuk memprediksi kebocoran plasma dengan kriteria WHO, dan AUC 0,647 untuk memprediksi dengue score > 3 pada fase kritis. Selain itu, ditemukan antibodi terhadap sel endotel pada pasien terinfeksi DENV, dengan 3 target lebih banyak diekspresikan pada pasien dengan kebocoran plasma adalah protein berukuran 37 kDa, 75 kDa, dan 120 kDa. Kebocoran plasma pada fase kritis berhubungan dengan hitung virus DENV intra-monosit yang lebih lebih tinggi dan jumlah absolut monosit darah tepi yang lebih rendah pada fase akut. Dengan titik potong hitung monosit absolut pada hari ketiga 250 sel/L dapat diprediksi kejadian kebocoran plasma pada fase kritis. Ditemukan antibodi terhadap sel endotel yang kemungkinan berhubungan dan berpotensi sebagai penanda prediktor kebocoran plasma. ......Plasma leakage during the critical phase is associated with morbidity and mortality from dengue infection. Until now, the pathophysiology is remains unclear, and the occurrence is unpredictable. We examine the role of host immune response in the pathophysiology of plasma leakage in dengue infected patients by studying the association of intra-monocyte DENV viral load and monocyte absolute count during the acute phase with plasma leakage during critical phase. We also examined the existence of anti-endothelial antibody in dengue infected patients’ plasma that could potentially be involved in the plasma leakage. This prospective cohort study involved 127 subjects with single DENV serotype infected identified by rt-PCR and hospitalized for three days after the fever occurs. Blood samples were taken on the second day, and all the patients were monitored until the 7th day for clinical and laboratory changes. Plasma leakage was determined on fifth to seventh day, according to the WHO criteria and dengue score. In the plasma leakage group, based on WHO criteria, there was no significant difference in plasma DENV viral load (p = 0.325), while the intra-monocyte DENV viral load was significantly higher (p = 0.031). Based on the dengue score grouping, intra-monocyte DENV viral load was significantly higher on score > 3 compared to score < 1 (p = 0.07), but there was no significant difference between scores 2 and < 1 (p = 0.14), and between scores 2 and > 3 (p = 0.23). There were no significant differences in plasma DENV viral load among those groups (respective p values: 0.07, 0.14, and 0.95). The monocyte absolute count decreased in all the patients, with the lowest count was reached on the third day of fever. On day 3, the monocyte absolute counts were significantly lower among plasma leakage patients compared to non-plasma leakage patients (p = 0.015). By using a cut-off point of absolute monocyte count of 250 cells/L, We obtained an AUC of 0.742 which was used to predict the occurrence of plasma leakage in the critical phase based on WHO criteria, and AUC 0.647 to predict dengue score > 3. We also found the anti-endothelial antibodies in the acute plasma of dengue infected patients. The prominent antibodies targeting endothelial proteins of 37 kDa, 75 kDa, and 120 kDa were expressed more among the plasma leakage groups. Plasma leakage during the critical phase is associated with higher intra-monocyte DENV viral loads and lower monocyte absolute count compared to the acute phase. The monocyte absolute count cut-off point of 250 cells/L on the third day may be used as predictor of plasma leakage. Anti- endothelial antibodies were detected in acute plasma and might be associated and used as predictors of plasma leakage.

Abstrak :
Mata merupakan salah satu indera terpenting bagi kehidupan manusia. Umumnya, banyak manusia yang mengabaikan gangguan fungsi penglihatan, dimana gangguan fungsi penglihatan ini mengindikasikan awal mula penyakit mata. Penyakit mata adalah gangguan fungsi penglihatan berkisar dari gangguan fungsi penglihatan ringan hingga gangguan fungsi penglihatan berat yang dapat menyebabkan kebutaan. Dalam melakukan diagnosa terhadap pasien gangguan fungsi penglihatan memiliki jenis penyakit mata yang diderita, diperlukan tahapan pemeriksaan retina dengan ophthalmoscopy atau fotografi fundus. Setelah itu, seorang dokter spesialis mata menganalisis jenis penyakit mata yang diderita pasien tersebut. Namun, karena terbatasnya sarana fasilitas kesehatan dan dokter spesialis mata yang memeriksa dan mengoperasi. Oleh karena itu, dibutuhkan alat deteksi dini dengan menggunakan data citra agar pasien gangguan penglihatan dapat ditangani sebelum pasien menderita gangguan fungsi penglihatan berat atau dapat mengalami kebutaan. Pada penelitian ini, diusulkan oleh peneliti model klasifikasi citra fundus ke dalam kelas normal, katarak, glaukoma, dan retina disease menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur AlexNet. Data citra yang digunakan merupakan data fundus image retina yang berasal dari website kaggle. Sebelum data citra fundus image masuk ke dalam proses training model, dilakukan tahapan preprocessing pada data citra fundus image. Pada tahapan proses training dalam CNN digunakan fungsi optimasi untuk meminimalkan fungsi loss. Adapun fungsi optimasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Adam dan diffGrad. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kedua fungsi optimasi tersebut memiliki hasil evaluasi training yang tidak jauh berbeda pada kedua fungsi optimasi. Keunggulan menggunakan kedua fungsi optimasi ini adalah mudah diterapkan. Pada penelitian ini didapatkan training loss terkecil sebesar 0,4838, validation loss terkecil sebesar 0,6658, dan training accuracy terbaik sebesar 0,8570 yang dimiliki oleh fungsi optimasi Adam. Sedangkan untuk validation accuracy terbaik sebesar 0,7189 yang dimiliki oleh fungsi optimasi diffGrad. Sedangkan running time tercepat pada proses training model sebesar 2840,9 detik yang dimiliki oleh fungsi optimasi diffGrad. Setelah tahapan proses training, dilakukan evaluasi dengan data testing. Secara keseluruhan, apabila dilihat dari hasil testing yang terbaik dimiliki oleh fungsi optimasi Adam dengan nilai accuracy sebesar 63%, recall sebesar 63%, dan precision sebesar 63%. Sedangkan running time tercepat pada proses testing model adalah 5,4 detik yang dimiliki oleh fungsi diffGrad. Dapat disimpulkan bahwa metode CNN menggunakan Arsitektur AlexNet dan fungsi optimasi Adam memberikan performa terbaik dalam mendeteksi penyakit mata pada data fundus image. ......The eyes are one of the most important senses for human life. Generally, many people ignore visual impairment, where this visual impairment indicates the onset of eye disease. Eye disease is a visual impairment ranging from mild visual impairment to severe visual impairment which can lead to blindness. In diagnosing patients with visual impairment who have the type of eye disease they suffer, it is necessary to carry out a retinal examination with ophthalmoscopy or fundus photography. After that, an ophthalmologist analyzes the type of eye disease the patient is suffering from. However, due to limited medical facilities and ophthalmologists who examine and operate. Therefore, an early detection tool is needed using image data so that visually impaired patients can be treated before the patient suffers from severe visual impairment or can go blind. In this study, researchers proposed a model for classifying fundus images into normal, cataract, glaucoma, and retinal disease classes using Convolutional Neural Network (CNN) with AlexNet architecture. The image data used is retinal fundus image data from the Kaggle website. Before the fundus image data enters the training model process, a preprocessing stage is carried out on the fundus image data. At this stage of the training process in CNN, an optimization function is used to minimize the loss function. The optimization functions used in this study are Adam and differed. The results of this study indicate that the two optimization functions have training evaluation results that are not much different from the two optimization functions. The advantage of using these two optimization functions is that they are easy to implement. In this research, the smallest training loss is 0.4838, the smallest validation loss is 0.6658, and the best training accuracy is 0.8570 which is owned by the Adam optimization function. As for the best validation accuracy of 0.7189 which is owned by the diffGrad optimization function. Meanwhile, the fastest running time in the model training process is 2840.9 seconds, which is owned by the diffGrad optimization function. After the stages of the training process, evaluation is carried out with data testing. Overall, when viewed from the testing results, Adam's optimization function is the best with an accuracy value of 63%, recall of 63%, and precision of 63%. Meanwhile, the fastest running time in the model testing process is 5.4 seconds, which is owned by the diffGrad function. It can be concluded that the CNN method using AlexNet Architecture and Adam's optimization function provides the best performance in detecting eye diseases in fundus image data.

Abstrak :
Cijeruk adalah salah satu daerah strategis yang akan digunakan untuk pariwisata karena lingkungannya masih asri dan memiliki akses yang mudah dari Jakarta dengan adanya ruas Jalan Tol Bogor-Ciawi-Sukabumi, tol Ciawi-Cigombong. Sayangnya, Cijeruk memiliki potensi gerakan tanah longsor sedang hingga tinggi sejak awal 2019. Oleh karena itu, perencanaan pembagunan yang baik diperlukan untuk mengurangi risiko bencana dari gerakan tanah longsor. Salah satu upaya yang bisa dilakukan dengan membuat fondasi bangunan hingga ke batuan dasar. Metode yang digunakan untuk menentukan kedalaman batuan dasar adalah Ground Penetrating Radar (GPR). Alat GPR yang digunakan dalam penelitian ini memiliki frekuensi 25 MHz, penetrasi gelombang mencapai kedalaman75 m. Dari penelitian ini, peneliti memperoleh gambaran bawah permukaan secara 2 dimensi, kedalaman batuan dasar antara 10-20 m. Hasil ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk fondasi bangunan tahan longsor. ......Cijeruk is one of the strategic locations to be used for tourism because the environment is still beautiful and it has easy access from Jakarta with the existence of the Section 1 toll road Bogor-Ciawi-Sukabumi, Ciawi-Cigombong toll road. Unfortunately, Cijeruk has medium to high potential for landslide movements in early 2019. Therefore, good development planning is needed to reduce the disaster risk of landslide movements. One geophysical efforts that can be done by making the foundation of the building down to the bedrock. The method used to determine the depth of the bedrock is Ground Penetrating Radar (GPR). GPR tool used in this research has frequency range 25 MHz, depth penetration 75 m. From this research, we obtained 2D subsurface visualization, bedrock detected at depth 10-20 m. This result could be used as a reference for the foundation of landslide-resistant buildings.

Abstrak :
Skema pembagian rahasia merupakan salah satu metode untuk mengamankan suatu rahasia dengan membagi rahasia tersebut menjadi rahasia parsial untuk didistribusikan ke beberapa partisipan. Skema pembagian rahasia dapat dirancang dengan menggunakan bantuan pelabelan ajaib pada graf dimana pada skripsi ini graf yang digunakan adalah graf lingkaran dan pelabelan yang digunakan adalah pelabelan total busur ajaib. Pada skema yang menggunakan pelabelan total busur ajaib, rahasia adalah konstanta k∈Z^+ yang merupakan konstanta ajaib dari pelabelan total busur ajaib yaitu jumlahan dari label busur dengan kedua label simpul yang hadir pada busur tersebut. Untuk mengetahui rahasia yang ada dibutuhkan gabungan rahasia parsial dari beberapa partisipan sedemikian sehingga jumlahan dari label busur dengan kedua label simpul yang hadir pada busur tersebut sama dengan konstanta ajaib k. Pada skripsi ini dijelaskan cara membangun skema pembagian rahasia dengan menggunakan pelabelan total busur ajaib pada graf lingkaran.

---

Secret sharing scheme is a method for securing a secret by dividing the secret into several partial secret and distributed to several participant. Secret sharing scheme based on graph can be designed using a graph labeling. In this skripsi, cycle graph and edge magic total labeling are used. In the constructed scheme using edge magic total labeling, the secret is constant k∈Z^+, a magic constant of the edge magic total labeling which is the sum of the edge labels with both labels vertices where the vertices are the end vertex of the edge. Thus, to find the secret, a group of participant is needed to collect their partial secret so that the magic constant of the edge magic total labeling is known. This skripsi described how to construct a secret sharing scheme using edge magic total labeling on cycle graph.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh bauran utang-ekuitas terhadap profitabilitas pemegang saham pada perusahaan non-keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2004-2013. Penelitian ini menggunakan dua model regresi linier berganda, dengan variabel dependen sebagai ukuran profitabilitas pemegang saham adalah : return on equity (ROE) dan earning per share (EPS). Variabel independen untuk masing-masing model sebagai ukuran bauran utang-ekuitas adalah debt ratio (DR). Data yang digunakan adalah laporan keuangan tahunan dengan sampel 85 perusahaan non-keuangan. Hasil regresi menunjukkan bahwa debt ratio berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROE dan EPS. ......This study aims to examine the effect of debt-equity mix on shareholders' profitability of non-financial companies listed in Indonesian Stock Exchange during 2004-2013. This study specified two multiple linear regression models, with two dependent variables as measurements of shareholders' wealth : return on equity (ROE) and earning per share (EPS). The independent variable as measurement of debt-equity mix is debt ratio (DR). The data used is financial report with sample of 85 non-financial companies. Regression result shows that debt ratio has negative and significant effect on ROE and EPS.

Abstrak :
Menurut WHO, Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah salah satu penyakit yang paling umum terjadi di negara tropis seperti Indonesia dan sering berakibat fatal dalam kesehatan. DBD juga termasuk penyakit menular dengan nyamuk Aedes aegypti sebagai vektor penyebar utama. Faktor cuaca seperti temperatur, curah hujan dan kelembapan secara tidak langsung mempengaruhi penyebaran DBD. Memprediksi angka insiden Demam Berdarah dapat membantu pihak-pihak yang terkait seperti Dinas Kesehatan Daerah dalam membuat kebijakan dan rencana pencegahan sehingga menekan penyebaran DBD di masyarakat. Pada tugas akhir ini, angka insiden Demam Berdarah Dengue diprediksi dengan salah satu metode machine learning yaitu Restricted Boltzmann Machine - Backpropagation Neural Network (RBM-BPNN). RBM digunakan untuk mengatasi masalah dari BPNN, yaitu untuk menginisialisasi nilai awal bobot koneksi dan bias. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi sigmoid. Terdapat 12 kombinasi hyperparameter yaitu kombinasi jumlah neuron hidden 3, 4, dan 5 dengan nilai learning rate 0,1; 0,05; 0,025; dan 0,01. Data yang digunakan adalah data temperatur, curah hujan, kelembapan serta angka insiden DBD sebelumnya untuk 5 kota madya di DKI Jakarta yang telah disesuaikan dengan time lag berdasarkan korelasinya dengan angka insiden. Kinerja model-model tersebut dibandingkan berdasarkan Root Mean Squared Error (RMSE). Pada tugas akhir ini, model terbaik untuk setiap kota madya memiliki hyperparameter yang berbeda. Model terbaik dari Jakarta Utara, Jakarta Selatan, Jakarta Barat, Jakarta Timur, dan Jakarta Pusat berturut-turut adalah 5 hidden neurons (HN) dengan learning rate (LR) 0,05; 4 HN dengan LN 0,025; 3 HN dengan LR 0,1; 5 HN dengan LR 0,1; dan 4 HN dengan LR 0,05. Nilai RMSE testing sebelum dan setelah denormalisasi dari Jakarta Utara, Jakarta Selatan, Jakarta Barat, Jakarta Timur, dan Jakarta Pusat yang dihasilkan dari model terbaik masing-masing adalah 0,16489 dan 8,739212; 0,11142 dan 14,14996; 0,13482 dan 17,25659; 0,1375318 dan 13,75318; serta 0,1278963 dan 8,313258 ......According to the WHO, Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is one of the most common diseases occurring in tropical countries such as Indonesia and is often fatal in health. DHF is also an infectious disease with Aedes aegypti mosquitoes as the primary vector. Weather factors such as temperature, rainfall, and humidity indirectly affect the spread of DHF. Predicting the incidence of dengue fever can help related parties such as the regional health department in making policies and prevention plans to suppress the spread of DHF in the community. In this final assignment, the DHF incident number is predicted by a machine learning method that is Restricted Boltzmann Machine-Backpropagation Neural Network (RBM-BPNN). RBM is used to overcome BPNNs problem of initializing values of connection weights and biases. The activation function used is the sigmoid function. There are 12 combinations of hyperparameter, namely the combination of the number of hidden neurons 3, 4, and 5 with the values of learning rate 0.1; 0.05; 0.025; and 0.01. The data used are temperature, rainfall, humidity, and previous DHF incident numbers for five regions in DKI Jakarta that have been adjusted with time lag based on their correlation with the incident number. The performances of these models are compared based on their Root Mean Squared Error (RMSE) training and RMSE testing. On this final assignment, the best model for each region has different hyperparameters. The best models of North Jakarta, South Jakarta, West Jakarta, East Jakarta, and Central Jakarta are 5 hidden neurons with learning rate 0.05, 4 hidden neurons with learning rate 0.025, 3 hidden neurons with learning rate 0.1, 5 hidden neurons with learning rate 0.1, and 4 hidden neurons with learning rate 0.05, respectively. The RMSE testing results before and after denormalizing data for North Jakarta, South Jakarta, West Jakarta, East Jakarta, and Central Jakarta given by the best model of each cities are 0.16489 and 8.739212, 0.11142 and 14.14996, 0.13482 and 17.25659, 0.1375318 and 13.75318, and 0.1278963 and 8.313258.