Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Hotspot merupakan daerah yang memiliki intensitas kejadian yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah lain dalam suatu lokasi tertentu. Manfaat dari pendeteksian hotspot adalah memberikan informasi terkait daerah yang memiliki intensitas kejadian paling tinggi dibandingkan dengan lokasi sekitarnya. Upper Level Set (ULS) Scan Statistic adalah salah satu metode pendeteksian hotspot yang merupakan pengembangan dari scan statistic. Daerah yang ingin dideteksi adalah daerah di Jawa Tengah Tahun 2015 untuk kasus penyakit menular. Keberadaan penyakit menular harus mendapat perhatian lebih dibandingkan dengan penyakit tidak menular. Hal ini disebabkan karena penyakit menular cepat berkembang dengan pesat sehingga angka kesakitan maupun kematian terus bertambah. Salah satu cara untuk memutus mata rantai penyebaran penyakit tersebut dengan mengetahui dimana daerah yang memiliki tingkat intensitas tertinggi penyebaran penyakit tersebut. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015. Hasil pendeteksian hotspot dapat dijadikan bahan masukan untuk instansi pemerintahan untuk dapat mengambil tindakan sehingga tingkat kesehatan yang rendah dapat diminimalisir. Kasus yang diperhatikan adalah jumlah kasus HIV, malaria, DBD, dan campak yang diasumsikan berdistribusi poisson.

---

ABSTRACT
Hotspot is an area that has an unusual case occurrence compared to other areas in a certain location. The benefit of hotspot detection is to provide information related to the area that has the highest cases intensity compared to the surrounding area. Upper Level Set (ULS) scan statistic is one of hotspot detection method which is further development of Kulldorf's scan statistic. To do the detection area hotspot is an area that has an infectious disease cases in Central Java for 2015. Hotspot detection was performed in the area Central Java province which has communicable disease issue in 2015. The existence of a communicable disease should gain more attention than non-communicable diseases since it could spread quickly so that morbidity and mortality number increase rapidly as the consequence. One of the solutions to stop the spread of a certain communicable disease is to detect the area which is the most severe. This study used secondary data obtained from the Central Java Provincial Health Office in 2015. The results of hotspot detection can be used as recommendation for government agencies to take precise action for upgrading people health quality. The data analyzed in this study were the number of cases of HIV, AIDS, Malaria and dengue and assumed to have Poisson distribution.

Abstrak :

Sebagai salah satu negara yang berpartisipasi pada Paris Agreement tahun 2016, Indonesia harus melakukan mitigasi terhadap emisi gas rumah kaca pada awal tahun 2020. Indonesia sendiri telah berkomitmen untuk mengurangi emisi gas rumah kaca sebesar 26% dari keadaan normal. Mencoba untuk mendukung komitmen tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mencari emisi minimal pada konstruksi pondasi dangkal yang memenuhi persyaratan ULS dan SLS menggunakan fitur solver pada program Microsoft Excel. Pencarian tersebut dilakukan dengan analisis gate-to-gate dengan batas awal dimulainya penggalian dan batas akhir penimbunan tanah terhadap pondasi dangkal. Nilai emisi yang dipakai pada penelitian ini menggunakan konversi kalori pada pekerja selama proses pengerjaan menjadi CO₂ pada proses metabolism karbohidrat. Analisis yang dilakukan pada penelitian ini melingkupi analisis sensitivitas parameter tanah, pengaruh desain pondasi terhadap emisi, analisis hotspot, dan pengembangan model volume penggalian dengan emisi yang dihasilkan. Analisis sensitivitas parameter tanah dilakukan dengan menggunakan COV dengan kenaikan dan penurunan sebesar 10%  untuk semua parameter dari baseline. Analisis sensitivitas kedua dilakukan peningkatan dan penurunan 50% untuk poissons ratio dan modulus Young serta peningkatan dan penurunan 10% untuk sudut geser dan berat jenis. Observasi pengaruh desain pondasi dangkal terhadap emisi dilakukan dengan variasi terhadap beban, penurunan izin, dan faktor keamanan. Analisis hotspot dilakukan untuk mengetahui letak kontribusi emisi terbesar sehingga dapat dilakukan mitigasi. Pengembangan model pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan estimasi emisi dengan melihat besar volume penggalian. Akan tetapi, model yang dihasilkan memiliki deviasi sebesar 17% pada volume penggalian 6-7 m³.

 

---

As one of the countries participating in the 2016 Paris Agreement, Indonesia must mitigate greenhouse gas emissions in early 2020. Indonesia itself has committed to reduce greenhouse gas emissions by 26% from normal conditions. Trying to support this commitment, this study aims to find minimal emissions in shallow foundation construction that meets the ULS and SLS requirements using the solver feature in the Microsoft Excel program. This research is carried out by using gate-to-gate analysis, started with excavation work and ended with compacted backfill. The emission value used in this study uses the conversion of calories to CO₂ in carbohydrate metabolism. This study covers the analysis of soil parameter sensitivity, the effect of foundation design on emissions, hotspot analysis, and the development of excavation volume interaction with emissions model. Sensitivity analysis of soil parameters was carried out using COV with an increase and decrease of 10% for all parameters from the baseline. The second sensitivity analysis carried out with an increase and decrease of 50% for Poissons ratio and Youngs modulus as well as an increase and decrease of 10% for soil angles and specific gravity. Observation of the effect of shallow foundation design on emissions is done by variations in load, allowed settlement, and safety factors. Hotspot analysis is carried out to find out where the biggest emission contributions are so that mitigation can be done. The development of the model in this study aims to facilitate the estimation of emissions by looking at the volume of excavation. However, the resulting model has a deviation of 17% in the excavation volume of 6-7 m³.

 

Abstrak :
Hotspot adalah daerah yang memiliki intensitas yang paling tinggi pada suatu lokasi tertentu. Salah satu metode yang digunakan dalam mendeteksi hotspot adalah Upper Level Set (ULS) scan statistics. ULS scan statistics adalah suatu metode yang digunakan untuk mendeteksi dan mengevaluasi kelompok daerah yang memiliki intensitas paling tinggi dari suatu kejadian yang diperhatikan. Dalam tulisan ini, kejadian diasumsikan berdistribusi Gamma. Pada ULS scan statistics, calon - calon hotspot di ditentukan oleh suatu rate atau level g. Daerah - daerah yang memiliki rate lebih besar dari g membentuk suatu scanning window yang merupakan kumpulan daerah calon hotspot. Pembentukan hotspot pada metode ini dapat dinyatakan dengan ULS Scan Tree. Tiap node pada tree merupakan anggota scanning window. Statistik likelihood yang sesuai dan metode Monte Carlo digunakan untuk menentukan signifikansi scanning window sebagai hotspot. Dalam skripsi ini, ULS scan statistics dengan model respon Gamma digunakan untuk mendeteksi daerah dengan curah hujan tertinggi di wilayah Daerah Aliran Sungai (DAS) Citarum, Bandung, Jawa Barat.