Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas kontruksi realitas sosial penutupan lokalisasi Dolly dan Jarak di Surabaya, melalui program talk show Primetime News di Metro TV, serta peran media massa sebagai ruang publik ideal pada realitas sosial berpotensi konflik tersebut. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif dengan paradigma kritis, yang menggunakan metode analisis wacana kritis milik Norman Fairclough. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media membentuk representasi, relasi, dan identitas pihak-pihak yang terlibat dalam wacana. Selain itu, pekerja media, rutinitas media, organisasi media, dan extra media menjadi faktor yang mempengaruhi kontruksi realitas sosial. Temuan lain adalah adanya pengaruh keberadaan waktu prime time dalam industri televisi, serta munculnya dehumanisasi dalam peliputan terkait prostitusi. Program ini menjadi upaya Metro TV dalam menciptakan ruang publik sebagai media untuk diskursif inklusif, untuk mencegah terjadinya konflik. Meski demikian, faktor ekonomi menjadi penghalang untuk membentuk ruang publik dengan kondisi yang ideal.

---

This thesis discusses construction of social reality, the closing of localozation "Dolly and Jarak" in Surabaya, through a talk show program "Primetime News" on Metro TV, as well as the role of mass media as an ideal public sphere related to that social reality potential conflict. This study is a qualitative research with a critical paradigm, which uses Norman Fairclough’s critical discourse analysis method.

The results showed that the media shape representations, relationships, and the identity of the parties involved in the discourse. In addition, media workers, media routines, media organizations, and extra-media are the factors that affect the construction of social reality.

Other findings, there is the influence of the existence of a prime time in the television industry, and the emergence of dehumanization in prostitution-related reporting. This program is a Metro TV efforts in creating a public space as a medium for discursive inclusive, to prevent conflict. However, economic factors become a barrier to form a public space with ideal conditions."

"[ABSTRAKMeningkatnya interaksi manusia dengan komputer, perangkat teknologi dan jaringan, telah membawa pada kebutuhan akan adanya sistem lokalisasi multi divais pada sebuah area tertentu. Akan tetapi, saat ini belum ada sistem yang cukup tangguh, yang mampu melakukan lokalisasi divais dengan akurasi yang baik, dengan toleransi kurang dari 10 cm. Dalam konteks ini, kami meneliti sebuah teknik yang inovatif dalam usaha lokalisasi dalam ruangan yang berbasis komunikasi nirkabel, WiFi. Tantangannya adalah bagaimana cara melakukan lokalisasi divais tanpa melakukan modifikasi pada perangkat divais, baik itu perangkat keras dan lunak, juga pada perangkat jaringannya. Dan dalam rangkan menjawab tantangan itu, kami mengembangkan sistem lokalisasi dalam ruangan ini.Proyek yang saya kerjakan ini khusus melakukan capture MAC address dari setiap divais yang berada pada lingkup area tertentu. Proyek ini menggunakan LabView sebagai bahasa pemrograman, dan NI-USRP dari National Instrument sebagai perangkat kerasnya.

---

ABSTRACTThe increase of human interaction to gadgets, computers and networks, has needed an ability to localize multi devices or gadgets in a certain area. But nowadays, no robust technology can estimate a position and localization with sufficient accuracy (<10cm). In this context, we wish to study the technique of indoor localization system based on innovative approach of communication media wireless (WiFi). The challenge is how to define multi devices localization without any modification in hardware, software and wireless device. To answer this challenge, we need to develop a system of internal localization.The potential impact of this solution is significant to the general public, to extent that these networks are very common. And the concern of this project is how to recovery and capture the MAC Address from devices inside the area of WiFi localization, using LabView as the programming language and NI-USRP from National Instrument as the hardware.;The increase of human interaction to gadgets, computers and networks, has needed an ability to localize multi devices or gadgets in a certain area. But nowadays, no robust technology can estimate a position and localization with sufficient accuracy (<10cm). In this context, we wish to study the technique of indoor localization system based on innovative approach of communication media wireless (WiFi). The challenge is how to define multi devices localization without any modification in hardware, software and wireless device. To answer this challenge, we need to develop a system of internal localization.The potential impact of this solution is significant to the general public, to extent that these networks are very common. And the concern of this project is how to recovery and capture the MAC Address from devices inside the area of WiFi localization, using LabView as the programming language and NI-USRP from National Instrument as the hardware.;The increase of human interaction to gadgets, computers and networks, has needed an ability to localize multi devices or gadgets in a certain area. But nowadays, no robust technology can estimate a position and localization with sufficient accuracy (<10cm). In this context, we wish to study the technique of indoor localization system based on innovative approach of communication media wireless (WiFi). The challenge is how to define multi devices localization without any modification in hardware, software and wireless device. To answer this challenge, we need to develop a system of internal localization.The potential impact of this solution is significant to the general public, to extent that these networks are very common. And the concern of this project is how to recovery and capture the MAC Address from devices inside the area of WiFi localization, using LabView as the programming language and NI-USRP from National Instrument as the hardware., The increase of human interaction to gadgets, computers and networks, has needed an ability to localize multi devices or gadgets in a certain area. But nowadays, no robust technology can estimate a position and localization with sufficient accuracy (<10cm). In this context, we wish to study the technique of indoor localization system based on innovative approach of communication media wireless (WiFi). The challenge is how to define multi devices localization without any modification in hardware, software and wireless device. To answer this challenge, we need to develop a system of internal localization.The potential impact of this solution is significant to the general public, to extent that these networks are very common. And the concern of this project is how to recovery and capture the MAC Address from devices inside the area of WiFi localization, using LabView as the programming language and NI-USRP from National Instrument as the hardware.]"

"Penelitian bertujuan menimbang strategi yang efektif untuk menerjemahkan istilah TI dari bahasa Inggris ke bahasaIndonesia khususnya di bidang pelokalan. Teknik analisis yang digunakan adalah model deskriptif dengan kajian pustaka. Tahap pertama analisis adalah menyatakan ideologi penerjemahan dari teks dan metodenya, lalu memilah prosedur yang paling banyak digunakan dalam menerjemahkan istilah TI. Kemudian strategi dinilai kesesuaiannya dengan fungsi dantujuan teks, serta konteks. Dari 64 istilah TI yang dianalisis, ditemukan bahwa ideologi yang digunakan adalah pengasingan dengan metode semantis. Beberapa prosedur yang paling sering digunakan dan berhasil mencapai skopos, yaitu prosedurtransferensi sebanyak 24, pemadanan harfiah sebanyak 13, kalke sebanyak 7, naturalisasi sebanyak 8, pemadanan kulturalsebanyak 2, pemadanan berkonteks sebanyak 2, transkreasi sebanyak 2, penghapusan sebanyak 1, serta gabungan dari beberapa prosedur (kuplet) sebanyak 3. Prosedur itu berhasil menghasilkan terjemahan yang dapat dipahami olehpengguna dan mencapai fungsi dari sebuah teks petunjuk pengguna.

---

This study aims to consider effective strategy for translating IT terms from English to Indonesian especially in localizationindustry. The analysis method used is a descriptive model with a literature review. The first stage of the analysis is to sortout what translation ideology and methods were used and what techniques were most widely used in translating IT terms.Then the strategy was assessed for its suitability with the function and purpose of the text, as well as the context. Of the 64 IT terms analyzed, it was found that foreignization is the ideology of the text with the semantic translation method. Several translation techniques were found and were most frequently used and succeeded in achieving skopos, namely 24transferences, 13 literals, 7 calques, 8 naturalizations, 2 cultural equivalence techniques, 2 contextual conditioning, 2transcreations, 1 deletion, and 3 combinations of several techniques (couplets). The techniques have succeeded in producing a translation that can be understood by the user and fulfilled the function of a user manual text."

"Di dalam Studi independen berikut akan menunjukan studi mengenai strategi lokalisasi produk yang diterapkan oleh merek ponsel China di pasar India. Makalah ini akan memberikan perhatian khusus bagaimana perusahaan Cina telah memisahkan persaingan antara kedua negara dan strategi apa yang mereka gunakan untuk melokalisasi produk mereka di pasar India. Studi ini akan fokus pada strategi lokalisasi seperti sponsor kegiatan lokal, iklan lokal, penggunaan tenaga kerja asli/ahli lokal dan produksi lokal. Penulis memilih India karena dalam dekade ini India akan menjadi negara dengan populasi terbanyak (UN Population Division, 2019). India saat ini masih dianggap sebagai negara berkembang, sehingga pasarnya masih berkembang dan masih ada ruang bagi lebih banyak pesaing untuk masuk ke pasar. Ini menjadikan India sebagai studi kasus yang bagus untuk pasar ponsel cerdas yang bertujuan untuk merek ponsel mereka secara lokal. Makalah ini menggunakan review literatur berdasarkan google scholar, publikasi riset pasar dan informasi di website resmi perusahaan smartphone. India sendiri memiliki sekitar 748 juta pengguna smartphone pada akhir tahun 2020 (Statista, 2020). Menariknya, pasar smartphone India didominasi oleh merek Cina menurut laporan firma riset pasar International Data Corporation yang diterbitkan pada tahun 2021 di mana 4 perusahaan besar Cina menguasai hampir 70% dari total pangsa pasar smartphone termasuk Xiaomi (27%), Vivo (18%), Realme (13%), dan OPPO (11%). Penting untuk dicatat juga bahwa makalah ini dibuat dari perspektif pasar India, dengan kata lain strategi yang digunakan oleh perusahaan Cina mungkin tidak bisa diterapkan di negara lain dengan latar belakang yang serupa. Namun, makalah ini dapat memberikan kerangka kerja tentang bagaimana menciptakan strategi lokalisasi produk di negara berkembang yang mampu menangkap pangsa pasar yang besar.

---

The following independent study paper presents a study of brand localization strategies that Chinese smartphone brands implement in India’s market. This paper pays special attention on how Chinese firms have separated the rivalry between the states and what strategies they used to localize their brands in India’s market. It focuses on the strategies to localization such as local activity sponsorships, local advertisements, the use of native workforce/local expert and local production. The author chose to select India because India is soon to be the most populated country by 2030 (UN Population Division, 2017). India is still considered a developing country, so markets are not yet mature and there is still room for more competitors to enter the market. This makes India a great case study for smartphone markets aiming to brand their phones locally.  This paper used a literature review based on google scholars, market research publications and information on the smartphone companies’ official website. India has around 748 million smartphone users by the end of 2020 (Statista, 2020). Interestingly, India’s smartphone market is dominated by Chinese brands according to a report by market research firm International Data Corporation published in 2021 where the 4 big Chinese firms control almost 70% of the total market share of smartphones which includes Xiaomi (27%), Vivo (18%), Realme (13%), and OPPO (11%).  Important to note also that this paper has been created from an Indian market perspective, in other words the strategies used by Chinese firms may not work in all other nations with similar backgrounds. However, this paper can provide a framework on how to create a localized brand in developing nations that is able to capture a large market share."

"Indonesia memiliki norma multikulturalisme yang khas yang dikenal dengan norma multikulturalisme Bhinneka Tunggal Ika. Beberapa hal yang membedakan norma multikulturalisme liberal dan Bhinneka Tunggal Ika adalah elemen pembentuknya, pemahaman tentang nilai demokrasi, relasi agama dan kehidupan individu, pendekatan dalam penyelesaian konflik, dan prinsip dalam penggunaan bahasa. Kurikulum International Baccalaureate (IB) memiliki kerangka kurikulum yang sejalan dengan nilai norma multikulturalisme liberal. Dengan konsep lokalisasi norma usulan Acharya (2004), tesis ini menganalisis tahapan-tahapan lokalisasi norma multikulturalisme liberal yang terjadi dalam proses pembelajaran dengan kurikulum IBPYP. Tesis ini juga mengadopsi model disposisi budaya berpikir usulan Casinader (2014) dan mengolahnya menjadi model disposisi norma multikulturalisme. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatifdeskriptif. Temuan penelitian ini menunjukkan tiga argumen utama. Pertama, lokalisasi norma multikulturalisme liberal terjadi dengan intervensi kurikulum IBPYP. Penulis menemukan adanya elemen penting dalam lokalisasi norma ini, yaitu inisiatif kelompok lokal, kemampuan adaptasi, dan idea of effects. Kedua, proses lokalisasi ini menyebabkan terjadinya pergerakan kedua norma multikulturalisme dan membentuk model baru yang penulis sebut sebagai norma multikulturalisme semi-liberal. Ketiga, proses lokalisasi yang terjadi tetap tidak mengubah karakter nilai dasar norma lokal Indonesia, namun, norma lokal secara tidak sengaja mengalami norm-broadening atau perluasan norma. Hal ini penulis simpulkan karena norma Bhinneka Tunggal Ika menjadi lebih terbuka dengan nilai-nilai norma multikulturalisme barat yang berseberangan dengan nilai lokal. Proses akulturasi kedua norma multikulturalisme terjadi karena adanya upaya lokalisasi norma dengan intervensi kurikulum IB dan perluasan norma multikulturalisme lokal. Temuan penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan untuk negara dalam mengkaji implementasi norma multikulturalisme Bhinneka Tunggal Ika yang menjunjung hak asasi manusia.

---

Indonesia has a unique multiculturalism norm which is known as Bhinneka Tunggal Ika multiculturalism norm. Some key characteristics that differentiate liberal multiculturalism norm and Bhinneka Tunggal Ika multiculturalism norm are the component of the groups, the understanding of democracy value, relation between religion and individual’s life, problem solving approach, and principles in the language use. International Baccalaureate Curriculum has a curriculum framework which in line with liberal multiculturalism norm values. Acharya’s (2004) norm localization concept is used in this thesis to analyze the localization of liberal multiculturalism process, in the learning processes which use the IBPYP curriculum. This thesis also adopts cultural dispositions of thinking model proposed by Casinader (2014) and transfer it into multiculturalism norm disposition model. This research is qualitative-descriptive research. Findings of this thesis show three main arguments. First, liberal multiculturalism norm localization happened with the intervention of IBPYP curriculum. The writer found that there are three important elements in this norm localization, which are, local initiative, adaptation, and idea of effects. Second, localization process affects the moving of both multiculturalism norms and shapes a new model which the write calls as semi-liberal multiculturalism norm. Third, localization process did not change the basic characteristics of Indonesian local norms. However, local norm experienced normbroadening unintentionally. This became the writer’s conclusion since Bhinneka Tunggal Ika multiculturalism norm became more open with the western multiculturalism norm values which are in contrast with local values. The acculturation of both multiculturalism norms happened because of norm localization with the IB curriculum intervention dan the local multiculturalism norm-broadening. These findings are expected to be taken as the references for the country in examining the implementation of Bhinneka Tunggal Ika multiculturalism norm which supposes to value human rights."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kekurangan Global Positioning System (GPS) dalam penentuan posisi di dalam ruangan dengan mengembangkan sebuah indoor positioning system (IPS) yang mengkombinasikan Wi-Fi fingerprinting dengan pedestrian dead reckoning (PDR). Wi-Fi fingerprinting memanfaatkan infrastruktur dalam ruangan yang tersebar luas sehingga implementasi menjadi praktis dan meminimalkan biaya instalasi. Namun, Wi-Fi fingerprinting memiliki tantangan karena adanya overhead dalam proses pengumpulan data. PDR melengkapi Wi-Fi fingerprinting dengan melacak pergerakan pengguna melalui deteksi langkah dan arah dengan memanfaatkan sensor inersia dalam smartphone untuk mengurangi kebutuhan pemindaian fingerprint yang sering sambil tetap mempertahankan atau meningkatkan akurasi posisi. Fokus dari penelitian ini adalah penggabungan Wi-Fi fingerprinting dengan PDR untuk menciptakan sebuah IPS yang praktis dan efisien. Teknik machine learning digunakan untuk prediksi posisi pada Wi-Fi fingerprinting. Thresholding digunakan untuk deteksi langkah (step detection), fixed step length digunakan untuk panjang langkah (step length), dan magnetometer dimanfaatkan untuk deteksi arah (heading detection). Implementasi dilakukan pada perangkat Android, di mana desain antarmuka (interface) dan pengalaman pengguna (user experience) tidak termasuk dalam cakupan penelitian. Desain sistem melibatkan aplikasi sisi klien (client-side application), backend service, machine learning service, serta algoritma penggabungan Wi-Fi fingerprinting dengan PDR. Studi ini menemukan bahwa integrasi antara Wi-Fi fingerprinting dengan PDR secara signifikan mengurangi overhead, serta meningkatkan akurasi dari penentuan posisi dalam ruangan.

---

This research aims to address the shortcomings of the Global Positioning System (GPS) in indoor positioning by developing an indoor positioning system (IPS) that combines Wi-Fi fingerprinting with pedestrian dead reckoning (PDR). Wi-Fi fingerprinting leverages widely available indoor infrastructure, making implementation practical and minimizing installation costs. However, Wi-Fi fingerprinting faces challenges due to the overhead involved in data collection. PDR complements Wi-Fi fingerprinting by tracking user movement through step detection and direction using inertial sensors in smartphones, thereby reducing the need for frequent fingerprint scanning while maintaining or improving positioning accuracy. The focus of this research is the integration of Wi-Fi fingerprinting with PDR to create a practical and efficient IPS. Machine learning techniques are used for position prediction in Wi-Fi fingerprinting. Thresholding is used for step detection, fixed step length for step length measurement, and a magnetometer for heading detection. The implementation is done on Android devices, with interface design and user experience not being within the scope of this research. The system design involves a client-side application, backend services, machine learning services, and algorithms for integrating Wi-Fi fingerprinting with PDR. This study finds that the integration of Wi-Fi fingerprinting with PDR significantly reduces overhead and improves the accuracy of indoor positioning."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kekurangan Global Positioning System (GPS) dalam penentuan posisi di dalam ruangan dengan mengembangkan sebuah indoor positioning system (IPS) yang mengkombinasikan Wi-Fi fingerprinting dengan pedestrian dead reckoning (PDR). Wi-Fi fingerprinting memanfaatkan infrastruktur dalam ruangan yang tersebar luas sehingga implementasi menjadi praktis dan meminimalkan biaya instalasi. Namun, Wi-Fi fingerprinting memiliki tantangan karena adanya overhead dalam proses pengumpulan data. PDR melengkapi Wi-Fi fingerprinting dengan melacak pergerakan pengguna melalui deteksi langkah dan arah dengan memanfaatkan sensor inersia dalam smartphone untuk mengurangi kebutuhan pemindaian fingerprint yang sering sambil tetap mempertahankan atau meningkatkan akurasi posisi. Fokus dari penelitian ini adalah penggabungan Wi-Fi fingerprinting dengan PDR untuk menciptakan sebuah IPS yang praktis dan efisien. Teknik machine learning digunakan untuk prediksi posisi pada Wi-Fi fingerprinting. Thresholding digunakan untuk deteksi langkah (step detection), fixed step length digunakan untuk panjang langkah (step length), dan magnetometer dimanfaatkan untuk deteksi arah (heading detection). Implementasi dilakukan pada perangkat Android, di mana desain antarmuka (interface) dan pengalaman pengguna (user experience) tidak termasuk dalam cakupan penelitian. Desain sistem melibatkan aplikasi sisi klien (client-side application), backend service, machine learning service, serta algoritma penggabungan Wi-Fi fingerprinting dengan PDR. Studi ini menemukan bahwa integrasi antara Wi-Fi fingerprinting dengan PDR secara signifikan mengurangi overhead, serta meningkatkan akurasi dari penentuan posisi dalam ruangan.

---

This research aims to address the shortcomings of the Global Positioning System (GPS) in indoor positioning by developing an indoor positioning system (IPS) that combines Wi-Fi fingerprinting with pedestrian dead reckoning (PDR). Wi-Fi fingerprinting leverages widely available indoor infrastructure, making implementation practical and minimizing installation costs. However, Wi-Fi fingerprinting faces challenges due to the overhead involved in data collection. PDR complements Wi-Fi fingerprinting by tracking user movement through step detection and direction using inertial sensors in smartphones, thereby reducing the need for frequent fingerprint scanning while maintaining or improving positioning accuracy. The focus of this research is the integration of Wi-Fi fingerprinting with PDR to create a practical and efficient IPS. Machine learning techniques are used for position prediction in Wi-Fi fingerprinting. Thresholding is used for step detection, fixed step length for step length measurement, and a magnetometer for heading detection. The implementation is done on Android devices, with interface design and user experience not being within the scope of this research. The system design involves a client-side application, backend services, machine learning services, and algorithms for integrating Wi-Fi fingerprinting with PDR. This study finds that the integration of Wi-Fi fingerprinting with PDR significantly reduces overhead and improves the accuracy of indoor positioning."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kekurangan Global Positioning System (GPS) dalam penentuan posisi di dalam ruangan dengan mengembangkan sebuah indoor positioning system (IPS) yang mengkombinasikan Wi-Fi fingerprinting dengan pedestrian dead reckoning (PDR). Wi-Fi fingerprinting memanfaatkan infrastruktur dalam ruangan yang tersebar luas sehingga implementasi menjadi praktis dan meminimalkan biaya instalasi. Namun, Wi-Fi fingerprinting memiliki tantangan karena adanya overhead dalam proses pengumpulan data. PDR melengkapi Wi-Fi fingerprinting dengan melacak pergerakan pengguna melalui deteksi langkah dan arah dengan memanfaatkan sensor inersia dalam smartphone untuk mengurangi kebutuhan pemindaian fingerprint yang sering sambil tetap mempertahankan atau meningkatkan akurasi posisi. Fokus dari penelitian ini adalah penggabungan Wi-Fi fingerprinting dengan PDR untuk menciptakan sebuah IPS yang praktis dan efisien. Teknik machine learning digunakan untuk prediksi posisi pada Wi-Fi fingerprinting. Thresholding digunakan untuk deteksi langkah (step detection), fixed step length digunakan untuk panjang langkah (step length), dan magnetometer dimanfaatkan untuk deteksi arah (heading detection). Implementasi dilakukan pada perangkat Android, di mana desain antarmuka (interface) dan pengalaman pengguna (user experience) tidak termasuk dalam cakupan penelitian. Desain sistem melibatkan aplikasi sisi klien (client-side application), backend service, machine learning service, serta algoritma penggabungan Wi-Fi fingerprinting dengan PDR. Studi ini menemukan bahwa integrasi antara Wi-Fi fingerprinting dengan PDR secara signifikan mengurangi overhead, serta meningkatkan akurasi dari penentuan posisi dalam ruangan.

---

This research aims to address the shortcomings of the Global Positioning System (GPS) in indoor positioning by developing an indoor positioning system (IPS) that combines Wi-Fi fingerprinting with pedestrian dead reckoning (PDR). Wi-Fi fingerprinting leverages widely available indoor infrastructure, making implementation practical and minimizing installation costs. However, Wi-Fi fingerprinting faces challenges due to the overhead involved in data collection. PDR complements Wi-Fi fingerprinting by tracking user movement through step detection and direction using inertial sensors in smartphones, thereby reducing the need for frequent fingerprint scanning while maintaining or improving positioning accuracy. The focus of this research is the integration of Wi-Fi fingerprinting with PDR to create a practical and efficient IPS. Machine learning techniques are used for position prediction in Wi-Fi fingerprinting. Thresholding is used for step detection, fixed step length for step length measurement, and a magnetometer for heading detection. The implementation is done on Android devices, with interface design and user experience not being within the scope of this research. The system design involves a client-side application, backend services, machine learning services, and algorithms for integrating Wi-Fi fingerprinting with PDR. This study finds that the integration of Wi-Fi fingerprinting with PDR significantly reduces overhead and improves the accuracy of indoor positioning."