Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kualitas udara DKI Jakarta semakin memburuk tiap tahunnya. Pemerintah DKI Jakartatelah menerapkan berbagai program dan kebijakan untuk mengatasi masalah tersebut,diantaranya Sistem Pembatasan Ganjil Genap, Program Jak Lingko, dan PengoperasianMRT. Penelitian ini bertujuan untuk menguji dampak program dan kebijakan manajementransportasi terhadap kualitas udara DKI Jakarta. Dengan menggunakan regressiondiscontinuity design, hasil estimasi menunjukkan bahwa sebagian besar program dankebijakan manajemen transportasi DKI Jakarta tidak signifikan dalam mengurangikonsentrasi polutan di DKI Jakarta. Hanya Program Jak Lingko yang signifikanmengurangi konsentrasi polutan PM2.5 sebesar -26,2% dan O3 sebesar -57,1%. Hal inidisebabkan oleh kelemahan dari mekanisme kebijakan, perilaku masyarakat yang masihenggan menggunakan transportasi publik, serta jangkauan transportasi publik yangkurang luas. Kedepannya Pemerintah DKI Jakarta dapat terus mengevaluasi program dankebijakan saat ini dan menerapkan program dan kebijakan baru yang lebih signifikansehingga dapat memperbaiki kualitas udara DKI Jakarta.

---

DKI Jakarta's air quality is getting worse every year. The DKI Jakarta government has

implemented various programs and policies to overcome these problems, including the

Odd-Even Restriction System, the Jak Lingko Program, and MRT Operation. This study

aims to examine the impact of transportation management programs and policies on the

air quality of DKI Jakarta. By using regression discontinuity design, the estimation results

show that most of DKI Jakarta's transportation management programs and policies are

not significant in reducing pollutant concentrations in DKI Jakarta. Only the Jak Lingko

Program that significantly reduced the pollutant concentration of PM2.5 by -26.2% and

O3 by -57.1%. This is due to the weakness of the policy mechanism, the behavior of the

people who are still reluctant to use public transportation, and the limited public

transportation coverage. In the future, the DKI Jakarta Government can continue to

evaluate the current programs and policies and implement new programs and policies that

are more significant to improve the air quality of DKI Jakarta."

"This research aims to evaluate the investment feasibility of an edge computing project in Jakarta's Central Business District (CBD) using the Value at Risk (VaR) approach. By leveraging financial projections, technical specifications, and risk analysis, this study provides a comprehensive assessment of the project's potential. The analysis involves calculating the Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), and Payback Period based on projected cash flows and costs. The edge computing infrastructure, consisting of 20 edge nodes distributed across multiple sites, is evaluated for its capacity to handle significant data traffic and provide efficient computing resources. The financial model includes detailed capital expenditure (CAPEX) and operational expenditure (OPEX) projections, ensuring a robust assessment of the project's viability. The results of the analysis show a positive NPV, indicating that the project is financially feasible. Additionally, sensitivity analysis and Monte Carlo simulation are used to assess the impact of various risk factors on the project's financial performance. This study contributes to the practical understanding of edge computing investments and provides valuable insights for stakeholders considering similar projects in urban settings.

---

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kelayakan investasi proyek edge computing di Kawasan Pusat Bisnis (CBD) Jakarta menggunakan pendekatan Value at Risk (VaR). Dengan memanfaatkan proyeksi keuangan, spesifikasi teknis, dan analisis risiko, studi ini memberikan penilaian komprehensif terhadap potensi proyek tersebut. Analisis melibatkan perhitungan Nilai Kini Bersih (NPV), Tingkat Pengembalian Internal (IRR), dan Periode Pengembalian berdasarkan arus kas dan biaya yang diproyeksikan. Infrastruktur edge computing, yang terdiri dari 20 node edge yang didistribusikan di beberapa lokasi, dievaluasi untuk kapasitasnya dalam menangani lalu lintas data yang signifikan dan menyediakan sumber daya komputasi yang efisien. Model keuangan mencakup proyeksi pengeluaran modal (CAPEX) dan pengeluaran operasional (OPEX) secara rinci, memastikan penilaian yang kuat terhadap kelayakan proyek. Hasil analisis menunjukkan NPV positif, yang mengindikasikan bahwa proyek ini layak secara finansial. Selain itu, analisis sensitivitas dan simulasi Monte Carlo digunakan untuk menilai dampak berbagai faktor risiko terhadap kinerja keuangan proyek. Studi ini berkontribusi pada pemahaman praktis tentang investasi edge computing dan memberikan wawasan berharga bagi para pemangku kepentingan yang mempertimbangkan proyek serupa di lingkungan perkotaan."

"ABSTRAKTeknologi ekstraksi tanaman obat yang telah umum digunakan pada industri obat herbal memiliki kekurangan dari segi efisiensi waktu ekstraksi, beban pemeliharaan alat yang tinggi, konsumsi pelarut yang banyak dan tidak hemat energi. Metode ektraksi dengan ultrasonik menawarkan suatu proses yang berdasarkan hasil dari beberapa penelitian dianggap lebih sederhana dan efisien. Proses ultrasonik dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu: suhu, power dan frekuensi, intensitas, waktu, preparasi, jenis pelarut, dan jumlah pelarut yang digunakan. Pada penelitian ini digunakan frekuensi 20 kHZ, amplitudo 32% dan intensitas sebesar 0,5. Desain percobaan pada penelitian ini menggunakan metode Taguchi yang mengaplikasikan model Orthogonal Array dan RSM dengan model Central Composite Design(CCD). Ada tiga variable independen dalam penelitian ini yaitu waktu, rasio pelarut terhadap sampel dan kadar etanol, dimana masing- masing memiliki 3 level dan respon dari penelitian ini diukur dari persentase yield yang dihasilkan, banyaknya kandungan total fenol dan total flavonoid yang terdapat dalam ekstrak.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi kadar etanol, semakin besar kadar total fenol dan flavonoid yang dihasilkan namun yield semakin rendah. Namun, rasio solvet yang semakin besar menghasilkan kadar yield yang tinggi, namun variabel ini tidak berpengaruh pada respon yang lain. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa faktor waktu tidak memberikan dampak yang signifikan terhadap  ketiga respon. 

---

ABSTRACTThe conventional medicinal plant extraction technologies that have been applied widely in herbal medicine industries neglect some matters i.e the time efficiencies, low cost maintenance, less  solvent and low energy consumption. An ultrasound- assisted extraction process which offered the modest and more effective outcome based on  several research influenced by some variables  such as temperature, power and frequency, intensity, extraction time, preparation process, type and quantity of solvent. This research used an ultrasound equipment which was set at frequency 20 kHz, amplitude 32% and the 0,5 of intensity. Moringa leaves have many chemical contents such as protein, vitamins A, B and C, beta carotene, phenolic acid, lignin, carbohydrates, fibre, and flavonoids whose pharmacological activities are as wound healing, anti-anemia, anti-inflammatory, antipyretic, analgesic, and antimicrobial. The experimental design of this research employed Taguchi method with 9 runs based on Orthogonal Array (OA) model and 40 runs of RSM experiments constructed by Central Composite Design (CCD) with 2 replications. There were 3 independent variables introduced namely extraction time, solvent-to-solid ratio, and ethanol concentration for each has 3 levels and the experiment responses are yield percentage, total phenolic content, and total flavonoid content of the extract.  The output showed that the more ethanol concentration used the more phenolic and flavonoid content generated, however the yield production decreases. On the other hand the higher the ratio creates the high yield yet this variables showing no impact towards two other responses. The result of this study also revealed that extraction time has no effect on all the responses."

"Dengan adanya teknologi, pelaku usaha dapat memanfaatkannya sebagai salah satu faktor pendorong peningkatan operasional bisnis menjadi lebih efisien. Peningkatan jumlah pengguna yang beralih ke mesin kasir modern mengakibatkan kemunculan perusahaan penyedia dengan layanan dan harga yang tidak jauh berbeda. Di Indonesia perusahaan penyedia meisn kasir modern bersaing untuk dapat mempertahankan pelanggannya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai karakteristik pelanggan dengan membuat segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku penggunaan mesin kasir pada usaha yang dikelolanya. Setelah diketahui kelompok pelanggan dengan karakteristiknya, setiap kelompok akan diklasifikasikan berdasarkan status pelanggan (Aktif dan Tidak Aktif). Data untuk penelitian ini didapatkan dari salah satu perusahaan penyedia yang menjadi pelopor mesin kasir modern di Indonesia. Atribut yang dipilih yaitu Length, Recency, Frequency, dan Monetary (LRFM). Data Mining merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi informasi yang berada pada set data untuk Customer Relationship Management. Metode yang digunakan untuk segmentasi pelanggan adalah metode K-Means Clustering sedangkan untuk klasifikasi status pelanggan adalah metode Decision Tree C4.5. Hasil dari penelitian ini berupa karakteristik setiap kelompok pelanggan dan model prediksi status pelanggan yang dapat digunakan sebagai dasar pembuatan usulan strategi untuk membantu perusahaan dalam penyusunan strategi retensi pelanggan.

---

As the development of technology becomes advanced, businessmen can utilize it as one of the factors to drive the improvement or growth of their business operations to be more efficient. The increasing number of users who switch to use the modern cash register machines has resulted in the emergence of company with services and price that are not much different. In Indonesia, modern cash register companies compete to be able to retain their customers. This study aims to get information about the characteristics of customers through customer segmentation based on the behavior. After knowing the customer segments with their characteristics, each segment will be classified based on customer status (Active and Inactive). The data for this study was obtained from one of the provider companies that became the pioneer of the modern cash register in Indonesia. The selected attributes are Length, Recency, Frequency, and Monetary (LRFM). Data Mining is a method that can be used to identify information that is in a data set for Customer Relationship Management. The method used for customer segmentation is the K-Means Clustering while the classification of customer status is the Decision Tree C4.5. The results of this study are in the form of characteristics of each customer group and customer status prediction models that can be used as the basis for making strategies to assist companies in preparing customer retention strategies."