Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Kawasan Monumen Nasional (KMN) merupakan sebuah infrastruktur kota yang memiliki nilai sejarah tinggi. Namun demikian potensi KMN belum dikembangkan secara maksimal. Salah faktor utama yang memegang peranan penting dalam pengembangan potensi KMN adalah kelembagaan dalam pengelolanya yang selama ini dibentuk hanya dengan pendekatan birokratis saja. Karena banyak faktor yang mempengaruhi penguatan kelembagaan dalam pengelolaan KMN, maka penelitian ini menggunakan pendekatan Analytic Network Process. Hasil dari penelitian ini adalah strategi dan langkah penguatan kelembagaan yang tepat dalam pengelolaan KMN sehingga dapat mewujudkan pengembangan potensi KMN yang optimal.

---

ABSTRACT
Kawasan Monumen Nasional (KMN) is a municipal infrastructure that has a high historical value. Nevertheless KMN potential has not been developed to the maximum. One major factor that plays an important role in the development potential of KMN is institutional management that have been formed only by bureaucratic approach. Because many factors affect the institutional strengthening in the management of KMN, this study used the Analytic Network Process approach. The result of this study are strategies and steps for institutional strengthening in the management of KMN to achieve the optimum potential development of KMN.

Abstrak :
Trauma merupakan kondisi psikologis yang dialami seseorang. Kehadiran trauma dapat direpresentasikan ke dalam sebuah karya arsitektur melalui proses memori. Arsitektur sebagai tempat memori tersebut direkam menjadi hal yang penting. Skripsi ini membahas karya arsitektur yang terbentuk dari memori atas trauma yang terekam di masyarakat dan kemudian memberikan persepsi, serta memori yang baru bagi para pengunjungnya. Dalam skripsi ini, dibahas dua karya arsitektur yang mengandung unsur trauma serta memori kolektif, yang mana keduanya memberikan persepsi serta pengalaman yang berbeda bagi pengunjung. Kesimpulan dari skripsi ini adalah trauma merupakan ilmu psikologi yang dapat menjadi gagasan atau ide bagi arsitek dalam perancangan arsitektur. ......Trauma is a pshycological condition. The presence of trauma could be represented into architectural design through memories. Architecture as a place where the memory takes place becomes important. This thesis discusses about architectures which are formed by memory of trauma. This memory is recorded in society and then gives some perceptions and new memory for the visitors. In this thesis, there are studied about two architectures which contain trauma and collective memory where both of them give different perception and experience for the vistitors. Conclusion from this thesis is trauma as a pshycologic science could be an idea for architect in architecture design.

Abstrak :
Kawasan bersejarah melalui berbagai proses restorasi dan revitalisasi, bertujuan untuk menguatkan citranya di tengah-tengah kemajuan teknologi. Meski jarang disadari, urban lighting atau pencahayaan urban adalah salah satu elemen yang paling berpengaruh terhadap aktivitas manusia di malam hari. Pencahayaan urban dapat menjadi salah satu kunci agar kawasan bersejarah dapat mempertahankan atau bahkan memperkuat citranya pada malam hari. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk memahami peran pencahayaan urban pada kawasan bersejarah dan pengaruhnya terhadap citra yang ditangkap oleh pengunjung. Metode yang dilakukan adalah studi teori pada literatur, serta observasi lapangan dan survey. Hasil penelitian menunjukan bahwa penggunaan warna dan teknik pencahayaan yang menyorot detail dari suatu elemen dapat menonjolkan karakter elemen tersebut dan menguatkan citranya. Kesinambungan pada pencahayaan urban yang membentuk sebuah cerita dan tujuan akan memperkuat citra kawasan bersejarah. ......Historical sites have gone through various process of restoration and revitalization to strengthen its image. As the technology advances, urban lighting has become one of the elements that influences human activity at night. It is one of the key elements to help historical sites keep or even strengthen their image at night. This research aims to help people understand the role of urban lighting in historical sites and how it influences the image captured by visitors. The methods used in this thesis are theoretical studies by literatures, field observation, and survey. The result shows how application of colors and other lighting techniques that highlight details of an element in the site would bring out its character and strengthen its image. Integrated urban lighting that creates a story of the site will bring out more identity and strengthen the image of the historical site.

Abstrak :
Sektor pariwisata menjadi salah satu sektor yang memiliki banyak potensipemasukan anggaran negara. Salah satu cara untuk meningkatkan pemasukanmelalui sektor pariwisata adalah dengan memanfaatkan teknologi informasi agardapat menarik lebih banyak wisatawan yang datang. Pemanfaatan teknologitersebut adalah dengan menggunakan smart tourism. Implementasi smart tourismyang digunakan pada pariwisata di Indonesia, khususnya untuk objek wisataMonumen Nasional (Monas) adalah dengan memanfaatkan aplikasi telepon pintarberbasis Visual Question Answering (VQA) untuk memberikan informasi detailmengenai objek pariwisata yang sedang diamati dari kamera ponsel. Fokus dariskripsi ini adalah untuk menghasilkan model latihan dengan akurasi deteksi objekyang baik. Hasil dari proses latihan model akan dijadikan sebagai model untukdeteksi objek yang ada di sekitar Monas yang akan digunakan untuk melakukan VQA. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah gambar Monas besertaobjek-objek sekitarnya sebanyak 600 gambar dengan label kelas sebanyak 25 kelasobjek. Jaringan yang digunakan untuk melakukan deteksi objek adalah denganmenggunakan YOLO dan RetinaNet, dimana nantinya kedua jaringan ini akandilakukan komparasi dengan mencari skor akhir dari hasil evaluasi kedua modelyang telah dihasilkan. Dengan menggunakan dataset orisinil, pada jaringan YOLO mean average precision (mAP) yang didapatkan dengan rentang nilai confidencelevel threshold 0,1 sampai 0,9 berkisar antara 60,77% sampai 71,99%, sedangkanuntuk jaringan RetinaNet mAP yang didapatkan berkisar antara 72,18% sampai92,98%. Dengan menggunakan dataset augmentasi, pada jaringan YOLO mAPyang didapatkan berkisar antara 52,51% sampai 93,72%, sedangkan untuk jaringanRetinaNet mAP yang didapatkan berkisar antara 23,8% sampai 56,19%. Untuk skorArea Under Curve (AUC) pada dataset orisinil sebesar 0,99 dan 0,96 pada datasetaugmentasi. Berdasarkan hasil eksperimen ini dapat disimpulkan model YOLOdapat mendeteksi lebih baik dibandingkan dengan RetinaNet dan datasetaugmentasi dapat menghasilkan deteksi gambar lebih baik dibandingkan dengandataset orisinil. ...... Tourism sector has become one of the most potential income for some countires.One of the way to increase income from tourism sector is to implement informationtechnology so it can attract more tourists to come. The technology that can beimplemented is smart tourism. One of the smart tourism implementations forIndonesia tourism, especially for Monumen Nasional (Monas) tourism destinationis mobile based Visual Question Answering (VQA) application that can providedetailed information about tourism object from mobile phone camera. Focus of thisthesis is to produce training model with good detection accuracy. The result of themodel training process will be used as model for object detection model that willbe used for doing VQA. Dataset that will be used for this research are 600 picturescontaining Monas and 25 surrounding objects called class. The networks that willbe used for object detection is using YOLO and RetinaNet, where both of thesenetworks will be compared each other by searching the accuracy from evaluationmetric from both networks. By using original dataset, in YOLO network the meanaverage precision (mAP) score is between 60.77% to 71.99% with 0.1 to 0.9confidence level threshold range and in RetinaNet network the mAP score isbetween 72.18% to 92.98%. By using augmented dataset, in YOLO network themAP score is between 52.51% to 93.72% and in RetinaNet network the mAP scoreis between 23,8% to 56,19%. The Area Under Curve (AUC) score for originaldataset is 0.99 and 0.96 for augmented dataset using YOLO network. Based on theevaluation result, YOLO can detect objects better than RetinaNet and augmenteddataset can produce better detection than original dataset.