Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Berfokus kepada permasalahan diskrepansi perolehan penghasilan di masa bekerja dan di masa pensiun, dimana sesuai dengan pemaparan hasil-hasil penelitian terdahulu yang menyatakan perlunya mencapai nilai replacement ratio di angka 62%, peneliti menggunakan data pendapatan per bulan di masa bekerja dari karyawan perusahan swasta PT.XYZ yang beroperasi di Jakarta, untuk melakukan perhitungan dan menentukan faktor-faktor demografi yang paling signifikan dalam mencapai angka replacement ratio yang dimaksud. Metode perhitungan yang digunakan adalah regresi linear dengan OLS, WLS yang dibandingkan dengan metode LASSO. Hasil perhitungan menyatakan adanya hubungan yang signifikan antara job level semasa bekerja, usia dan jumlah penghasilan terhadap nilai replacement rate di masa pensiun, sesuai dengan hasil penelitian terdahulu yang dilakukan di negara berkembang lainnya. DPLK, sebagai program pendanaan pensiun yang dikembangkan oleh pihak swasta menjadi salah satu pilihan dalam meningkatkan penjaminan kehidupan sederhana yang layak, mendukung program nasional yang baru berjalan di Indonesia mulai tahun 2015, yaitu JHT (Jaminan Hari Tua) dan JP (Jaminan Pensiun).

---

Focusing on the problem of income acquisition discrepancies during working and retirement period, which is in accordance with the exposure of the results of previous research stating the necessity to reach the replacement ratio value of 62%, researcher use monthly income date during each employment period of employee working for PT.XYZ a private company operating in Jakarta, to perform calculations and determine the most significant demographic factors in achieving the intended replacement ratio. The calculation method used is linear regression with OLS, WLS compared to LASSO method. The results of the calculation state that there is a significant relationship between job level during employment, age and amount of income to the income adequacy rate in retirement, in accordance with the results of previous studies conducted in other developing countries. DPLK, as a pension funding program developed by the private sector, is one of the options in increasing the guarantee of a decent simple life when entering pension period, supporting public pension fund program running in Indonesia started in 2015, namely JHT (Jaminan Hari Tua) and JP (Jaminan Pensiun)."

"Tugas akhir ini menguji dan menganalisa perbandingan antara metode Sparse Representation baik melalui algoritma Lasso dan algoritma Primal-Dual untuk minimisasi L1, dengan metode Eigenface dalam sistem pengenalan wajah berbasis komputer. Komponen yang diperbandingkan adalah tingkat akurasi yang dicapai dan tingkat kecepatan yang digunakan kedua metode. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Sparse Representation melalui algoritma Lasso memiliki tingkat akurasi yang paling baik dan stabil, serta memiliki tingkat efisiensi terbaik dalam waktu komputasinya.

---

This study tests and analyses two methods of face recognition, namely Sparse Representation via both Lasso algorithm and Primal-Dual algorithm for L1 minimisation, and Eigenface, in terms of their level of accuracy and level of resource efficiency. Test results conclude that Sparse Representation method is more stable and has a better level of accuracy and resource efficiency."

"Industri baja sebagai mother of industries banyak melayani industri besar dan kecil. Penting sekali untuk mengetahui kebutuhan baja dalam negeri. Indonesia diperkirakan akan meningkatkan kapasitas industri baja hingga 100 ton pada tahun 2045. Pemerintah perlu membuat kebijakan seperti perlindungan terhadap industri baja agar investasi hingga peningkatan kapasitas dapat terealisasi dengan baik. Impor baja mempunyai fungsi yang kompleks sehingga cukup sulit untuk membuat model atau prediksi. Makalah ini menyajikan pendekatan untuk memahami fungsi impor baja dan meramalkan tren impor baja. Pada langkah pertama, dengan meninjau data historis impor baja, variabel yang efektif dan paling penting akan diidentifikasi. Kemudian dilakukan uji fungsi impor baja menggunakan regresi linier berganda, regresi LASSO dan SARIMA. Analisis didasarkan pada kebutuhan baja dan variabel-variabel yang mempengaruhi impor baja pada tahun 2015 hingga 2022

---

As the mother of industries, the steel industry serves many large and small industries. It is essential to know the need for steel in the country. Indonesia is estimated to build up the steel industry's capacity to 100 tonnes in 2045. The government needs to create a policy that protects the steel industry so that the investment to increase capacity can be realized appropriately. Steel import has a complex function, so making a model or prediction is quite difficult. This paper presents an approach to understand the steel import function and forecast the steel import trend. In the first step, the influential and most important variables will be identified by reviewing the historical data on steel imports. Then, the steel import function is fitted using multiple linear, LASSO regression and SARIMA. The analysis is based on the stel import and variables that affect the steel import from 2015 to 2022."