Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Revolusi Industri 4.0 yang ditandai dengan pemanfaatan AI oleh individu dan masyarakat telah membawa dampak ambivalensi dalam kehidupan sehari-hari, tidak hanya manfaat positif melainkan juga dampak viktimisasi terkait AI yang terus meningkat. Namun fenomena Viktimisasi AI (VAI) belum diteliti lebih dalam di luar cybercrime terkait AI. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki dinamika interaksi antara pengguna dan struktur AI dalam praktik kehidupan sehari-hari, terutama implikasi VAI dalam praktik sosial, bisnis dan politik. Dengan menggunakan pendekatan kualitatif melalui wawancara dengan korban dan pakar terkait, serta analisis berbagai artikel terkait. Hasil analisis mengungkapkan bahwa VAI merupakan produk dari pola hubungan pengguna dan struktur AI yang dinamis dalam praktik kehidupan sehari-hari. Adanya faktor endogen dan faktor eksogen yang mempengaruhi antara lain meliputi ketergantungan terhadap teknologi AI, kerentanan data dan karakter personal, keterpaksaan situasional akibat kebijakan terkait AI, dan kewajiban sistem dalam berbagai model AI. Implikasi dari penelitian ini adalah perlunya kebijakan hukum baru yang mendalam dalam hal pengembangan, implementasi dan penggunaan AI, serta kolaborasi lintas disiplin untuk mengatasi kompleksitas dan risiko yang terkait dengan pemanfaatan AI. Penelitian yang berkelanjutan di bidang viktimologi terkait VAI diharapkan dapat memberikan landasan etis dalam perlindungan dan pelayanan korban di era digital yang semakin maju.

---

The Industrial Revolution 4.0 which is marked using AI by individuals and society has brings ambivalence to everyday life, not only positive benefits but also the impact of victimization related to AI which continues to increase. However, the phenomenon of AI Victimization (VAI) has not been researched more deeply outside of AI- related cybercrime. This research aims to investigate the dynamics of interaction between users and AI structures in daily life practices, especially the implications of VAI in social, business, and political practices. Using a qualitative approach through interviews with victims and related experts, as well as analysis of various related articles. The analysis results reveal that VAI is a product of user relationship patterns and dynamic AI structures in daily life practices. The presence of endogenous and exogenous factors that influence include, among others, dependence on AI technology, vulnerability of data and personal characteristics, situational compulsions due to AI-related policies, and system obligations in various AI models. The implication of this research is the need for new, in-depth legal policies regarding the development, implementation, and use of AI, as well as cross-disciplinary collaboration to overcome the complexity and risks associated with the use of AI. It is hoped that ongoing research in the field of victimology related to VAI can provide an ethical basis for protecting and serving victims in the increasingly advanced digital era."

"Pada penelitian ini diusulkan peramalan trafik jaringan menggunakan Artificial Neural Network dengan model Nonlinear Autoregressive. Model prediksi beban trafik dilakukan dalam tiga skenario yaitu tanpa input eksogen, dengan input eksogen jumlah pelanggan, dan dengan input eksogen jumlah pelanggan dan inflasi. Hasil penelitian dengan nilai MAPE dan MSE terkecil terdapat pada prediksi beban trafik dengan input eksogen jumlah pelanggan. Pada penelitian diprediksi beban trafik hingga l tahun kedepan untuk dapat merencanakan pembangunan dan peningkatan kapasitas node-b/ BTS 3G. Diharapkan dengan melakukan peramalan penggunaan-jaringan-oleh-pelanggan akan menghasilkan estimasi akurat permintaan kebutuhan pelanggan di masa mendatang sehingga organisasi dapat melakukan strategi yang tepat dalam merencanakan peningkatan kapasitas demi menjaga 4aality ofservice.

---

This research proposed network traffic forecasting using Artificial Neural Network with Nonlinear Autoregressive models. The traffic load prediction model is done in three scenarios: without exogenous input, with the input of exogenous number of customers, and with exogenous inputs the number of subscribers and inflation. The smallest MAPE and MSE values are in the traffrc load prediction with subscribers as exogenous inputs. The traffic load is predicted up to 1 year ahead in order to plan the development and improvement of the capacity of the node-b / 3G base stations. By forecasting the network usage generate by the customer, we expect to have an accurate estimated demand of customer needs in the future so that the organization can perform the right strategy for planning the capacity to maintain the quality of service."

"Tesis ini menganalisis keberpihakan Uni Eropa terhadap Iran menyusul mundurnya Amerika Serikat dari Joint Comprehensive Plan of Action (JCPOA) pada tahun 2018. Penelitian ini dilakukan untuk menjawab pertanyaan mengenai alasan yang berkontribusi terhadap keputusan Uni Eropa untuk berpihak pada Iran. Menggunakan Teori Ekspektasi Perdagangan yang dikembangkan oleh Dale C. Copeland, penelitian ini memetakan interaksi antara Uni Eropa, Iran, Amerika Serikat serta negara-negara kawasan Timur Tengah lainnya menjadi faktor endogen dan eksogen yang berkontribusi terhadap keputusan Uni Eropa untuk berpihak pada Iran. Menggunakan metode kualitatif, dengan fokus analisis data sekunder yang dikumpulkan dari publikasi pemerintah termasuk penelitian-penelitian terdahulu mengenai JCPOA, tesis ini menemukan bahwa terdapat kepentingan politis dan komersial yang berusaha dicapai oleh Uni Eropa melalui kedekatannya dengan Iran. Hal ini kemudian mempengaruhi keberpihakan Uni Eropa terhadap Iran dalam JCPOA. Berdasarkan dari temuan tersebut, untuk mencapai kepentingannya dengan Iran, Uni Eropa harus mampu menunjukkan komitmennya dalam JCPOA dan memperluas cakupan instrumen perdagangannya dengan Iran, INSTEX, untuk menunjukkan efektivitasnya sebagai sebuah instrumen keuangan yang berkelanjutan.

---

The present work analyses European Union’s alignment with Iran following the withdrawal of the United States from the Joint Comprehensive Plan of Action (JCPOA) in 2008. This study was conducted to answer questions regarding the reasons that contributed to European Union’s decision to side with Iran. Using the Trade Expectation Theory developed by Dale C. Copeland, this study maps the interaction between the European Union, Iran, the United States, and other Middle Eastern countries into endogenous and exogenous factors that contribute to the European Union’s decision to side with Iran. This study adopts qualitative methods and focusing its analysis on secondary data collected from government publications, including previous studies on the JCPOA. Based on the analysis conducted, this study finds that there are political and commercial interest that the European Union is trying to achieve through its alignment with Iran. This then affects the European Union’s alignment with Iran in the JCPOA. Departed from these findings, to achieve its strategic interest with Iran, the EU must be able to demonstrate its commitment to the JCPOA and expand the scope of its trading instrument with Iran, INSTEX, to demonstrate its effectiveness as a sustainable financial instrument."