Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebanyakan penelitian mengenai kriminalitas lebih difokuskan pada aspek sosiologi. Penelitian mengenai kenakalan remaja, kejahatan profesional, penyebab terjadi kejahatan dan berbagai aspek kriminalitas lainnya telah banyak dibuat. Namun penelitian mengenai kriminalitas dari aspek karakteristik wajah sang pelaku kejahatan itu sendiri sangatlah jarang dibuat. Penelitian yang dibuat ini bertujuan untuk melihat hubungan antara jenis kejahatan dengan karakteristik wajah pelaku kejahatan tersebut. Pengambilan data dilakukan dengan metode observasi langsung. Metode statistik yang digunakan untuk menganalisis data adalah analisis diskriminan dan classification tree. Dengan analisis diskriminan didapat fungsi diskriminan yang memisahkan tiap kelompok kejahatan berdasarkan karakteristik wajahnya, fungsi ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan observasi baru ke dalam salah satu kelompok kajahatan. Dengan classification tree didapat ciri wajah seorang narapidana dengan jenis kejahatan tertentu."

"Analisis regresi adalah Suatu teknik statistik yang digunakan untuk nenyelidiki dan menunjukkan hubungan antara variabel-variabel yang diaggap berpengaruh.Hasil analisis, yang disebut model regresi, akan baik jika data pengamatan yang dipakai sudah memenuhi asumsi-asumsi yang ada dan mempunyai pengaruh yang sama pada saat pencocokan regresi, dalam hal ini pada taksiran β. Artinya, tidak ada sebagian atau satu pengamatan yang lebih berpengaruh dibandingkan dengan data pengamatan yang lain. Untuk nengetahui apakah ada data penganatan yang lebih berpengaruh tersebut, dilakukan Pendeteksian terhadap data yang ada dengan nenggunakan pendekatan penghapusan. Pendekatan ini menguji bagaimana suatu Pengamatan dapat mengubah kuantitas yang terlibat dalam analisis regresi.Ada 2 metode pendeteksian penganatan yang berpengaruh pada β, yaitu :1. Berdasarkan jarak titik pada ruang x - y1.1 Elemen diagonal matrik V1.2 Jarak Mahalanobis1.3 WSSD1.4 Elemen diagonal matrik Vz2. Berdasarkan kurva Pengaruh ( pusat elipsoidakeperaayaan)2.1 Cook distance2.2 Welsch distance2.3 Welsch-Kuh dlstance2.4 Modifikasi Cook distance"

"Analisis regresi adalah suatu teknik statistik yang digunakan untuk menyelidiki dan menunjukkan hubungan antara variabel-variabel yang dianggap berpengaruh. Hasil analisis, yang disebut model regresi, akan baik jika data pengamatan yang dipakai sudah memenuhi asumsi-asumsi yang ada dan mempunyai pengaruh yang sama pada saat pencocokan regresi, dalam hal ini pada taksiran β. Artinya, tidak ada sebagian atau satu pengamatan yang lebih berpengaruh dibandingkan dengan data pengamatan yang lain. Untuk mengetahui apakah ada data pengamatan yang lebih berpengaruh tersebut, dilakukan pendeteksian terhadap data yang ada dengan menggunakan pendekatan penghapusan. Pendekatan ini menguji bagaimana suatu pengamatan dapat mengubah kuantitas yang terlibat dalam analisis regresi. Ada 2 metode pendeteksian pengamatan yang berpengaruh pada β , yaitu : 1. Berdasarkan jarak titik pada ruang X - Y 1.1 Elemen diagonal matrik V 1.2 Jarak Mahalanobis 1.3 WSSD 1.4 Elemen diagonal matrik VZ 2. Berdasarkan Kurva Pengaruh ( pusat elipsoida keperoayaan) 2.1 Cook distance 2.2 Welsch distance 2.3 Welsch-Kuh distance 2.4 Modifikasi Cook distance."

"Tanah longsor merupakan salah satu kejadian alam paling merugikan yang terjadi setiap tahun di Kabupaten Pacitan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aspek fisik yang berperan sebagai faktor penyebab tanah longsor serta membuat analisis tingkat kerawanan tanah longsor menggunakan metode regresi logistik di Kabupaten Pacitan. Digunakan 468 titik longsor hasil inventarisasi BPBD Kabupaten Pacitan, survei lapang, dan interpretasi citra satelit yang kemudian dibagi menjadi 80% sebagai basis data uji dan 20% sebagai validasi model. Analisis probabilitas kejadian tanah longsor menggunakan nilai koefisien 14 aspek fisik menghasilkan bahwa aspek fisik berupa lereng, aspek/arah hadap lereng, curah hujan, penggunaan tanah, jenis tanah, dan litologi memiliki nilai koefisien positif. Sedangkan pada aspek fisik berupa ketinggian, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, jarak dari patahan, jarak dari jalan, jarak dari jalan, dan normalized difference vegetation index (NDVI) yang memiliki nilai koefisien negatif. Dihasilkan lima tingkat kerawanan tanah longsor di Kabupaten Pacitan, yaitu; sangat rendah (43,219.8 Ha), rendah (32,256.9 Ha), sedang (24,133.8 Ha), tinggi (20,590.7 Ha), dan sangat tinggi (18,787.6 Ha). Tingkat kerawanan longsor sangat tinggi mendominasi wilayah bagian tengah sampai Timur Kabupaten Pacitan di Kecamatan Kebonagung, Arjosari, Tulakan, dan Pacitan dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 23.2°, tersusun atas batuan dalam Formasi Arjosari dengan jenis tanah aluvial dan penggunaan tanah semak belukar, curah hujan rata-rata 2,384.64 mm/tahun, jarak dari patahan rata-rata 693.4 m, jarak dari sungai rata-rata 499.87 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 4.79, dan profile curvature sebesar -0.04 atau cembung. Sementara itu, tingkat kerawanan longsor sangat rendah dominan berada pada pada bagian Barat Kabupaten Pacitan di Kecamatan Donorojo, Punung, dan Pringkuku dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 11.05°, tersusun atas batuan sedimen gamping dari Formasi Wonosari dengan jenis tanah litosol dan penggunaan tanah tegalan/ladang, curah hujan rata-rata 2,042.63 mm/tahun, jarak dari patahan 3,222.57 m, jarak dari sungai rata-rata 2,216.60 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 5.5, dan profile curvature 0.06 atau cekung. Validasi model menggunakan data uji dengan AUROC bernilai 0.876. Dihasilkan validasi tingkat kerawanan menggunakan data validasi dengan akurasi sebesar 0.781 dan presisi sebesar 0.755.

---

Landslides are one of the most detrimental natural events that occur every year in the Pacitan Regency. This study analyzes the physical aspects that act as factors causing landslides and the level of landslide susceptibility using the logistic regression method in Pacitan Regency. Four hundred sixty-eight landslide points were used from the BPBD inventory in Pacitan Regency, field surveys, and interpretation of satellite imagery and separated with 80% as test data and 20% as model validation. The probability analysis of landslides using 14 physical aspects coefficient results that slopes, aspects/directions towards the slopes, rainfall, land use, soil types, and lithology have positive coefficients values. Meanwhile, the physical aspects include elevation, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, distance from fault, distance from road, distance from road, and normalized difference vegetation index (NDVI), have negative coefficients values. Five levels of landslide susceptibility were generated in Pacitan Regency, namely, very low (43.219.8 Ha), low (32.256.9 Ha), medium (24.133.8 Ha), high (20.590.7 Ha), and very high (18.787.6 Ha). Very high level of landslide susceptibility dominates the central to the eastern part of Pacitan Regency in Kebonagung, Arjosari, Tulakan, and Pacitan Districts with regional characteristics having an average slope of 23.2°, composed of rocks in the Arjosari Formation with alluvial soil types, and shrub land use, rainfall the average rainfall is 2,384.64 mm/year, the distance from the fault is 693.4 m, the distance from the river is 499.87 m, the topographic wetness index (TWI) value is 4.79, and the curvature profile is -0.04 or convex. Meanwhile, the very low level of landslide susceptibility is dominated in the western part of Pacitan Regency in Donorojo, Punung, and Pringkuku Subdistricts, with regional characteristics having an average slope of 11.05°, composed of limestone sedimentary rocks from the Wonosari Formation with litosol soil types and dry farming land use. /field, the average rainfall is 2,042.63 mm/year, the distance from the fault is 3,222.57 m, the distance from the river is 2,216.60 m on average, the topographic wetness index (TWI) value is 5.5 on average, and the curvature profile is 0.06 or concave. Validation of the model using test data with AUROC worth 0.876. Vulnerability validation using validation data resulted in an accuracy of 0.781 and a precision of 0.755."

"Pada kenyataannya, keputusan konsumen memilih produk layanan akses internet tidak hanya berdasarkan pada satu atribut, seperti harga atau merek. Mereka melihat suatu produk secara keseluruhan, yaitu dengan melihat kombinasi fitur dan atribut yang ada. Setelah melihat kombinasi fitur dan atribut produk tersebut, pembeli dihadapkan pada situasi trade-off sebelum mengambil suatu keputusan. Sebaliknya, suatu perusahaan penyedia jasa layanan akses internet harus memahami keinginan konsumen terhadap produk yang akan mereka jual. Permasalahan di atas dapat diatasi dengan menggunakan metode Conjoint analysis-QFD. Metode ini dapat digunakan untuk memahami preferensi konsumen. Hasil yang diperoleh dari metode ini adalah tingkat kepentingan relative atribut dan level produk layanan akses internet yang dipilih oleh konsumen, segmentasi pemasaran, dan tingkat kepentingan relatif respon teknis perusahaan penyedia jasa layanan akses internet. Dengan metode tersebut, maka pihak perusahaan dapat mendesain produk layanan akses internet sesuai dengan atribut dan level pilihan konsumen yang disesuaikan dengan kemampuan teknis perusahaan.

---

The consumers' decision to choose internet access service product, in fact, is not only based on one attribute, such as price or brand. They also have to observe the products as a whole, by observing the combination of features and attributes. Having observed the combination, the consumers are encountered with the situation of trade-off before taking a decision. Conversely, a company internet access service provider should understand what the consumers need on the products. The problems can be overcome by applying conjoint analysis-QFD methods. It can be used to understand the consumer preferences.

The results of this method are the relative importance of attributes and its level chosen by consumers, market segmentation, and the relative importance of technical response of the company. By applying these methods, the company is able to design products internet access service product in accordance with the company's technical capabilities."

"Dunia properti beberapa tahun terakhir kembali bergairah setelah masa-masa keterpurukannya. Dalam waktu yang tidak terlalu lama, sudah banyak bermunculan produk-produk perumahan di sekitar Jakarta dengan tipe dan fasilitas yang semakin lengkap.Perumahan, sebagaimana produk lainnya dapat dilihat sebagai kumpulan dari atribut-atribut atau manfaat yang terkandung dari produk itu sendiri. Sesuai dengan anatomi produk menurut Kotler (1997) produk inti rumah adalah merupakan manfaat utama sebuah rumah yaitu sebagai tempat untuk berlindung dari panas dan hujan. Namun saat ini rumah tidak hanya berfungsi sebagai tempat berlindung dan panas dan hujan, tapi jugs dapat menjadi tempat untuk mencari ketenangan dan kebahagiaan bagi keluarga.Perkembangan atribut sebuah perumahan berlangsung begitu cepat. Saat ini, banyak pengembang mendirikan lingkungan perumahan yang telah dilengkapi dengan sarana kesehatan, sarana pendidikan, sarana olah raga hingga ke sarana hiburan. Konsumen seakan dimanjakan dengan kelengkapan berbagai fasilitas dan lingkungan yang aman, tenang dan harmonis.Sehubungan dengan hal tersebut, pemasar hares mengetahui bagaimana preferensi konsumen di pasar terhadap atribut-atribut produk hunian yang ada saat ini, agar produk yang dijual cepat diserap pasar. Pertanyaan-pertanyaan penelitian yang diajukan dalam penelitian ini adalah : atribut manakah yang dianggap paling panting oleh konsumen; apakah terdapat perbedaan preferensi konsumen terhadap produk hunian yang berada di luar DKI Jakarta dan di dalam wilayah DK1 Jakarta; apakah terdapat perbedaan preferensi terhadap atribut perumahan diantara konsumen dengan berbagai tingkat penghasilan; apakah responden dapat dikelompokkan ke dalam beberapa segmen yang dapat dibedakan secara signifikan berdasarkan kemiripan preferensi terhadap multi atribut produk hunian?Untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian di atas, penulis telah melakukan penelitian tentang preferensi konsumen terhadap produk perumahan dengan menggunakan teknik analisis konjoin, dengan menggunakan software SPSS versi 10.5, yang menjalankan fungsi model analisis konjoin tradisional (decomposisional conjoin). Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa atribut produk perumahan seperti : harga, lokasi, akses jalan, aspek legalitas, fasilitas dan cars bayar, yang masing-masing memiliki tingkatan tertentu. Dari hasil analisis konjoin ini diperoleh dua informasi panting yaitu : tingkat kepentingan relatif atribut dan nilai utilitas (pan worth) dari setiap tingkatan atribut.Dari hasil penelitian diketahui bahwa atribut harga dan lokasi merupakan dua atribut yang memiliki tingkat kepentingan relatif paling besar di mata responden. Namun berbeda dengan dugaan penulis, responden dalam penelitian ini temyata lebih menyukai hunian yang berada di luar wilayah DKI Jakarta disbanding dengan perumahan yang berada di dalam wilayah DKI Jakarta. Sekalipun demikian, tetap responden menghendaki perumahan yang dekat dengan akses jalan tol dibandingkan dengan perumahan yang berada jauh dari akses jalan tol. Sementara tingkat penghasilan memang secara signifikan mempengaruhi perbedaan preferensi konsumen terhadap atribut harga.Dari penelitian ini jugs diperoleh tiga segmen yang dibedakan berdasar tingkat kepentingan atribut harga. Segmen pertama terdiri dari responden yang bersikap moderat terhadap harga, segmen kedua merupakan kelompok responden yang bersikap sensitive terhadap harga, sementara segmen ketiga merupakan kumpulan responden yang bersikap tidak responsive terhadap perubahan harga.

---

The world of property in Indonesia, especially on Jakarta, in the end of years have a good passion, after its ruin years. In the short times, many developers build much more housing and commercials area.

Housing, as the other products could be seen as a bundle of attributes or functions including in the product it self. Kotler (1997) have said that product have an anatomy. Core product was a first line of anatomy as a main function from that product. The main function of a housing as a place for living. But this time, a house not only as a place for somebody living. A house will be expecting to give a feel comfort and give prestige to the person who live in.

The growth of housing attributes product be happen so fast. This time, developers build many environment of housing which be completed with service education area, commercial area, sport club area, hospital, entertainment area and so on. Consumers can be relaxe the high style of living.

Relating to the fast growing of attributes of housing, developers have to understand how the preference of consumers. If the developers have a deep understanding about the preference of a housing attributes, he can make a good product which can sold out lastly.

The hipotesis questions which will be answered in this study are : which attribute most preferred, are the consumers prefer a house which located in the town or in suburb, is a preference differ among consumers which have a different level of salary, is consumer can be differented to the segments depend on their characteristic of preference?

To answer the questioners above, the writer did the study about consumers preference of housing multiattributes product with conjoint analysis. The method was chosen to run the analysis is decomposisional conjoint or traditional conjoint from Green and Srinivasan (1979), In this study the writer chose six attributes (price, location, acces, legality, facility, and term of payment) and each of them have many levels. Conjoint analysis result are the importance of attribute and partworth or utility of level attribute.

The result of conjoint analysis said that price and location are attributes which have big importance from the consumers point of view. But, its differs from assumption of the writer, respondent in this study are prefer a house which located in suburb than a house which located in town. And level of salary the respondents have a correlation with their preference of price attribute.

The K-Means cluster use to differ all respondents to be 3 segments which have same characteristic in preference of price attribute. The segmen 1, have a special characteristic as a price moderate people, segmen 2 as a price sensitive people, and segmen 3 as a not responsive to the price different people. But each segment can not be differ clearly depend on their demography characteristic, because the respondents have almost homogenous characteristic in demography."