Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif Republik Indonesia melakukan aktivitas media relations yang dilaksanakan oleh Humas yang tergabung dalam Pusat Komunikasi Publik untuk mencapai publisitas yang dapat digunakan untuk penyebarluasan informasi mengenai pariwisata dalam negeri kepada masyarakat khususnya calon wisatawan nusantara.Penelitian ini mencoba menganalisis secara deksriptif mengenai aktivitas media relations untuk mencapai publisitas yang dapat mendukung promosi pariwisata dalam negeri dengan menggunakan pendekatan kualitatif dengan cara wawancara mendalam serta melakukan studi pustaka seperti data yang didapatkan dari sumber literatur kepustakaan berupa buku-buku, surat kabar, artikel/tulisan pada media massa dan internet, foto, dokumen dan website Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif.Kesimpulan penelitian ini memperlihatkan bahwa Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif menyadari bahwa media merupakan hal yang sangat penting untuk dapat menyebarluaskan informasi mengenai promosi pariwisata dalam negeri, dan hubungan dengan media tersebut dapat diupayakan melalui aktivitas media relations yang dilakukan oleh Humas secara konvensional dan special treatement walaupun dalam prakteknya terdapat banyak hambatan. Humas juga telah melakukan peran, fungsi serta tugasnya dalam upaya pencapaian publisitas pendukung promosi pariwisata dalam negeri melalui aktivitas media relations tersebut.

---

Ministry of Tourism and Creative Economy, Republic of Indonesia holds media relations activities that is implemented by Public Relations which is incorporated in Centre of Public Communication in efforts to achieve publicity which can be used to dissemination of information about domestic tourism promotion especially candidate of domestic tourism.This thesis try to analize in descriptive way about media relations activity to achieve publicity for supporting domestic tourism promotion by using qualitative approach through in depth interviews, and also doing literature study such as data obtained from literature sources in form books, newspaper, article/posts on mass media and internet, photos, document and website of Ministry of Tourism and Creative Economy.Conclusion of this thesis shows that Ministry of Tourism and Creative Economy realize that media is a very important thing to dissemination information about promotion of domestic tourism, and media relations can be pursued through media relations activities conducted by the Public Relations in conventional and special treatment although in practice there are many obstacles. Public Relation also has done the role, functions and duties well in supporting efforts to achieve publicity for tourism promotion activities in the country through the media relations."

"The Third Edition retains the general organization of the prior two editions, but it incorporates new material throughout the text. The book is organized into six parts: Part I covers basic sampling from simple random sampling to unequal probability sampling; Part II treats the use of auxiliary data with ratio and regression estimation and looks at the ideas of sufficient data, model, and design in practical sampling; Part III covers major useful designs such as stratified, cluster and systematic, multistage, and double and network sampling; Part IV examines detectability methods for elusive populations, and basic problems in detectability, visibility, and catchability are discussed; Part V concerns spatial sampling with the prediction methods of geostatistics, considerations of efficient spatial designs, and comparisons of different observational methods including plot shapes and detection aspects; and Part VI introduces adaptive sampling designs in which the sampling procedure depends on what is observed during the survey. For this new edition, the author has focused on thoroughly updating the book with a special emphasis on the first 14 chapters since these topics are invariably covered in basic sampling courses. The author has also implemented new approaches to explain the various techniques in the book, and as a result, new examples and explanations have been added throughout. In an effort to improve the presentation and visualization of the book, new figures as well as replacement figures for previously existing figures have been added. This book has continuously stood out from other sampling texts since the figures evoke the idea of each sampling design. The new figures will help readers to better visualize and understand the underlying concepts such as the different sampling strategies."

"Telah dilakukan penelitian kandungan senyawa kimia dan aktivitas mutagenik tar yang terdapat dalam asap arus utama dari rokok putih dan rokok kretek. Dari 69 merk rokok yang diuji menggunakan metode dari "ISO" 3308, 11 merk dari jenis rokok putih produksi dalam negeri (PO), 14 merk rokok putih lisensi (PL), 1 0 rokok putih produksi luar negeri (P), 15 merk rokok kretek buatan tangan (RKT} dan 19 merk rokok kretek buatan mesin (RKM}. Kandungan rata-rata tertinggi dari tar terdapat pada RKT (45, 48 mg/batang), terendah pada P ('17, 16 mg/batang); sedangkan untuk nikotin tertinggi pada RKT (2,42 mg/batang), terendah pada P (1,21 mg/batang); karbon monoksida tertinggi pada RKT (23,63 mg/batang), terendah pada P (15,84 mg/batang); karyofilin tertinggi pada RKT (1,08 mg/batang), terendah pada RKM (0,94 mg/batang); eugenol tertinggi pada RKT (11 ,62 mg/batang) terendah pad a RKM (8,25 mg/batang) dan eugenol asetat tertinggi pada RKM (0,32 mg/batang), terendah pada RKT (0,21 mg/batang). Hasil pengujian· mutagenitas tar dari 3 jenis rokok yaitu 3 rokok putih (RP); 3 rokok mental (RM) dan 3 rokok kretek buatan mesin (RK), dengan metode "Ames", menggunakan bakteri uji Salmonella typhimurium strain TA 98, jumlah revertan per lempeng tertinggi dihasilkan oleh RP3 (307) dan yang terendah dihasilkan oleh RK1 (125) dan RM2 (125) serta aktivitas mutagenik tar RP lebih besar,dari RM atau RK. Pada pengujian aktivitas mutagenik lebih lanjut yaitu dengan penambahan campuran karyofilin, eugonal dan eugonal asetat pada masing-masing tar RP, terjadi penurunan jumlah revertan per lempeng dibandingkan jumlah revertan yang dihasilkan oleh masing-masing tar RP sendiri. Demikian juga pada masing-masing kadar tar yang menghasilkan jumlah revertan tertinggi yaitu 160 JJ9 (RP1 ), 320 IJQ (RP2), 320 JJ9 (RP3), ditambah karyofilin (3,39 JJQ), atau eugenol (9,23 J.Jg), atau eugenol asetat (2,67 JJQ), terjadi penurunan jumlah revertan per lempeng dibandingkan dengan jumlah revertan yang dihasilkan oleh tar baik tanpa maupun dengan penambahan campuran karyofilin, eugenol dan eugenol asetat."

"Suara merupakan suatu hal yang penting pada diri manusia, dengan suara manusia bisa berkomunikasi dengan mudah. Selain itu, melalui suara kita bisa mengenali orang tersebut tanpa perlu melihat wajahnya. Hal itu disebabkan karena setiap suara manusia memiliki karakteristiknya masing-masing. Akan tetapi jika melalui perantara, misalnya melalui rekaman atau melalui pesawat telepon, suara yang dihasilkan kadang berbeda dengan suara aslinya tanpa melalui perantara. Hal ini dikarenakan tiap-tiap alat tersebut memiliki sample rate frekuensi yang berbeda. Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu sistem untuk identifikasi suara manusia dalam berbagai variasi sampling frekuensi. Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data rekaman dari empat orang dengan sample rate 8000Hz, 16000Hz, 32000Hz dan 48000Hz. Untuk melakukan identifikasi data tersebut, dibutuhkan metode ekstraksi fitur dan klasifikasi yang tepat untuk berbagai jenis data tersebut. Pada penelitian ini dilakukan penggabungan tiga fitur untuk identifikasi suara manusia dalam berbagai jenis sampling frekuensi yaitu fitur akustik MFCC, frekuensi formant, dan fitur prosodik dinamis. Proses klasifikasi dari fitur-fitur terebut dan penggabungan fitur menggunakan Deep Neural Network (DNN). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggabungan ketiga fitur dengan Deep Neural Network memperoleh f1-score yang lebih baik dibandingkan penggabungan fitur dengan menggunakan klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Nilai f1-score yang didapatkan pada penggabungan fitur dengan menggunakan DNN pada data suara berdurasi 3 detik, 5 detik, dan 10 detik berturut-turut adalah 97.89%, 98.51%, 99.83%.

---

Voice is an essential thing in humans; with voice, humans can communicate easily. In addition, through voice, we can recognize the person without seeing his/her face. This is because every human voice has its characteristics. However, if through an intermediary, for example, through a recording device or a telephone, sometimes the sound or voice that is produced is different from the original sound without going through an intermediary. This is because each of these devices has a different sample rate of frequency. Therefore, it is necessary to develop a system for identifying the human voice in a variety of sampling frequencies. The dataset that is used in this study is recorded data from four people with sample rates of 8000Hz, 16000Hz, 32000Hz, and 48000Hz. To identify the data, the appropriate feature extraction and classification methods are needed for these various types of data. In this study, three features will be combined to identify the human voice in various types of frequency sampling, namely MFCC acoustic features, formant frequencies, and dynamic prosodic features. The process of classifying these features and combining features using Deep Neural Network (DNN). The experimental results show that combining the three features with Deep Neural Network obtain a better f1-score compared with Support Vector Machine (SVM). The f1-score value obtained by combining those features with DNN on sound data with 3 seconds, 5 seconds, and 10 seconds duration are 97.89%, 98.51%, and 99.83%, respectively.

"