Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Lokasi proyek pekerjaan pemasangan cover pilar dan media LED dilakukan pada pilar luar ruangan atau sepanjang jalur MRT Jakarta Lebak Bulus hingga MRT Jakarta ASEAN ±10,2  km dengan total jumlah pilar sebanyak 150 Pilar jalan dengan pembangunan struktur konstruksi, instalasi listrik dan instalasi media. Kegiatan konstruksi tersebut dapat menimbulkan risiko kecelakaan kerja untuk pekerja jika tidak diperhatikan dengan baik. Selain itu, tantangan pada masa pandemic Covid 19 ini juga meningkatkan risiko kesehatan pekerja di lapangan. Metode yang dipakai studi dokumentasi dan observasi lapangan hingga dapat di analisis sehingga dapat diambil suatu simpulan. Dalam rangka meningkatkan Kesehatan dan Keselamatan Kerja maka disusun protokol khusus pandemi Covid 19 dalam pekerjaan pemasangan cover pilar dan media LED dilakukan pada pilar luar ruangan atau sepanjang jalur MRT Jakarta Lebak Bulus hingga MRT Jakarta ASEAN. Perencanaan Job safety analysis disusun bnerdasarkan 7 tahapan pekerjaan dengan memperhatikan potensi bahaya dan hirarki pengendalian.

---

Project locations for the installation of pillar covers and LED media are carried out on outdoor pillars or along the Jakarta Lebak Bulus MRT line to the Jakarta ASEAN MRT ± 10.2 km with a total number of 150 pillars with the construction of construction structures, electrical installations and media installations. These construction activities can pose a risk of work accidents for workers if not properly addressed. In addition, this challenge during the Covid 19 pandemic also increased the health risks of workers in the field. The method used is documentation study and field observation so that it can be analyzed so that a conclusion can be drawn. In order to improve Occupational Health and Safety, a special Covid 19 pandemic protocol was developed in the installation of pillar covers and LED media carried out on outdoor pillars or along the Jakarta Lebak Bulus MRT line to the ASEAN Jakarta MRT. Job safety analysis planning is compiled based on 7 stages of work by taking into account the potential hazards and control hierarchy."

"Jurnal ini membahas tentang pengembangan Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) untuk Bahasa Indonesia menggunakan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan Bidirectional LSTM. BERT digunakan untuk melakukan sentence embedding pada jawaban mahasiswa dan dosen, yang kemudian diproses oleh Bidirectional LSTM. Kemiripan antara jawaban diukur dengan menggunakan Manhattan Distance dan Cosine Similarity. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata-rata selisih absolut antara nilai model dengan nilai human rater adalah 22.83 dengan error MAE dan RMSE sebesar 0.2462 dan 0.2850 untuk Manhattan Distance, dan 12.88 dengan error MAE dan RMSE sebesar 0.1614 dan 0.1946 untuk Cosine Similarity.

---

This paper presents the development of an Automatic Essay Scoring System (SIMPLE-O) for the Indonesian using BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) and Bidirectional LSTM. BERT is used to perform sentence embedding on both student and lecturer answers, which are then processed by Bidirectional LSTM. The similarity between the answers is measured using Manhattan Distance and Cosine Similarity. The test results show that the average absolute difference between the model score and the human rater score is 22.83 with MAE and RMSE error of 0.2462 and 0.2850 for Manhattan Distance, and 12.88 with MAE and RMSE error of 0.1614 and 0.1946 for Cosine Similarity."

"Private Cloud merupakan pemodelan teknologi Cloud Computing yang hanya memberikan layanan kepada pengguna tertentu. Kebutuhan akan performa server yang baik, tentunya mempengaruhi layanan yang ditawarkan suatu provider cloud kepada penggunanya. Oleh karena itu, pembuatan Cloud Computing dengan memilih layanan Private Cloud pada skripsi ini dilakukan dengan membuat simulasi nyata pada jaringan fisik menggunakan CentOS dengan Eucalyptus di dalamnya. Metode instalasi menggunakan konfigurasi Cloud in a Box. Lima pengujian diimplementasikan untuk mengetahui performa server Private Cloud ini. Instances dibuat sibuk seolah-olah menjalankan sebuah aplikasi sehingga terlihat kinerja dari server cloud. Parameter pengujian yang digunakan untuk pengukuran performa server adalah Load Average, CPU Usage dan Memory Usage. Dari hasil pengukuran menunjukkan bahwa parameter Load Average dengan load tertinggi sebesar 4,35 satuan proses dan CPU Usage tertinggi mencapai nilai 95,04% ketika seluruh instance aktif menjalankan aplikasi. Memory usage server mencapai 4740,95 MB dan untuk seluruh instance menggunakan memori sebesar 29,37% dari penggunaan memori pada server. Tiga parameter di atas menunjukkan kesesuaian server cloud dalam menangani pengguna pada jaringan privat IaaS ini dengan konsep Cloud IaaS pada umumnya.

---

Private Cloud is a technology model of Cloud computing that only provide service to a particular user. Requirement for a good server performance, of course, affect the service offered to the user of a cloud provider. Therefore, making cloud computing by choosing a Private Cloud service in this thesis was to create a simulation of the real physical network using CentOS with Eucalyptus in it. Installation method using configuration Cloud in a Box. Five tests are implemented to determine the performance of the server's Private Cloud. Instances kept busy as running an application and visible the performance of the server cloud. Testing parameters used to measure the performance of the server is the Load Average, CPU Usage and Memory Usage.

From the measurement results indicate that the parameter Load Average with the highest load of 4.35 units and the highest CPU usage reaches 95.04% when all active instances running the application. Memory usage of server and to achieve 4740.95 MB memory instances amounting to 29.37%. Three parameters above indicates suitability of cloud servers to handle the user's private network to the concept of Cloud IaaS IaaS in general."

"Peramalan beban listrik memegang peranan yang sangat penting bagi efisiensi dan kinerja dari PLN. Berbagai jenis metode dipakai untuk mendapatkan hasil peramalan beban yang akurat agar daya yang dikirimkan sesuai dengan kebutuhan listrik dari konsumen. Skripsi ini membahas peramalan beban jangka pendek satu minggu ke depan dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Peramalan beban jangka pendek sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor cuaca, yang dalam hal ini menjadi masukan JST, yaitu : Suhu, Kelembaban, Tekanan udara, dan Kecepatan angin. Data yang digunakan untuk pembelajaran adalah data sebenarnya sepanjang tahun 2011. Arsitektur yang digunakan adalah feed-forward dan algoritma yang dipakai adalah algoritma backpropagation. Berdasarkan hasil didapatkan nilai MAPE terbaik sebesar 1.8 % dan untuk 10 kali running sebesar 2.65 % sehingga berada di bawah ambang kesalahan peramalan.

---

Electrical load forecasting has an important role for efficiency and performance from PLN.Various types of methods have been used to provide an accurate load forecasting on purpose that the transmitted power appropriates the demand of consumers. This research will discuss short term load forecasting using Artificial Neural Network (ANN). Short term load is influenced by weather factors, those will become input of ANN, i.e. : Temperature, Humidity, Pressure, Wind speed, Data used for study are actual data in 2011. Architecture used for this research is feed-forward and Algorithm that is used is backpropagation. The final result shows that the best MAPE is 1.8 % and for 2.65 % for 10 iterations which are below the forecasting error limit."