Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tren teknologi yang berkembang saat ini menuntut fleksibilitas dalam hal penyediaan infrastruktur, agar aplikasi dapat lebih mudah dikembangkan dengan menggunakan sumberdaya yang fleksibel dan mudah untuk dikelola. Tesis ini membahas tentang evaluasi dan analisis ujicoba kinerja SDDC Kemenkeu untuk menilai kesesuaian pemanfaatan Data Center menggunakan konsep SDDC, dimana penelitian dilakukan dengan melakukan ujicoba kinerja aplikasi yang memiliki karakteristik dan spesifikasi yang sama dan dapat berjalan baik pada lingkungan virtualisasi DC maupun SDDC Kemenkeu. Perbandingan kinerja aplikasi dilakukan menggunakan indikator yang dijadikan acuan pengukuran, yaitu response time, deployment time, dan number of concurrent users. Ketiga indikator tersebut merupakan parameter yang dapat menunjukkan kualitas kinerja suatu aplikasi, yaitu seberapa baik aplikasi menyediakan layanan kepada pengguna akhir dan seberapa baik suatu aplikasi memanfaatkan infrastruktur yang mendasarinya. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa teknologi SDDC dapat diterapkan dalam penyediaan infrastruktur dengan menggunakan sumberdaya yang fleksibel dan mudah untuk dikelola.

---

The current technological trends demand flexibility in the provision of infrastructure, so that applications can be more easily developed using resources that are flexible and easy to manage. This thesis discusses the evaluation and analysis of Ministry of Finance SDDC performance tests to assess the suitability of Data Center utilization using the SDDC concept, where research is conducted by testing application performance that has the same characteristics and specifications and can run well in the DC and SDDC virtualization environments of the Ministry of Finance. Comparison of application performance is done using indicators that are used as reference measurements, namely response time, deployment time, and number of concurrent userss. These three indicators are parameters that can indicate the quality of an application's performance, namely how well the application provides services to end users and how well an application utilizes the underlying infrastructure. The results of the study indicate that SDDC technology can be applied in infrastructure provision by using resources that are flexible and easy to manage."

"Analysis data"

"Visualisasi adalah sebuah tampilan yang dapat membantu atau menciptakan sebuah gambaran dari objek yang ingin ditampilkan secara 3D. Pada kasus ini, Bioimaging adalah salah satu upaya untuk melihat sel-sel yang ada di dalamnya dengan cara sederhana, tetapi diharapkan dengan adanya visualisasi tambahan ini, maka dapat memudahkan dan membantu membaca sel-sel yang ada pada Bioimaging tersebut. Machine learning berperan sebagai penanda otomatis untuk sel-sel yang sudah ditandai atau yang sudah diplot sebelumnya, hal ini akan membantu mengurangi waktu yang akan dimakan ketika akan membaca sel-sel pada bioimaging. Perhitungan jumlah sel pada Bioimaging juga dibutuhkan oleh para dokter sel, karena itu perlu juga adanya pembaca otomatis untuk jumlah sel yang ada pada Bioimaging. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah simulasi dalam rangka proses visualisasi dengan software open source Ilastik, ImageJ dan Vaa3D. Metode yang digunakan adalah metode kombinasi yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif, lebih spesifiknya yaitu model sekuensial atau berurutan. Perangkat lunak yang dikembangkan dapat menghasilkan visualisasi citra yang dipisah menjadi 2 bagian yaitu, bagian kualitatif dan bagian kuantitatif, kualitatif adalah bagian prediksi sel dengan Machine Learning pada Bioimaging, sementara kuantitatif adalah bagian perhitungan sel dari Bioimaging. Metode yang diusulkan memiliki akurasi perhitungan sel sebesar kurang lebih 75 persen, bergantung pada datanya.

---

Visualization is a display that can help or create a picture of the object you want to display in 3D. In this case, Bioimaging is an effort to see the cells in it in a simple way, but it is hoped that with this additional visualization, it will make it easier and help to read the cells in the Bioimaging. Machine learning acts as an automatic marker for pre-tagged or plotted cells, this will help reduce the time it will take to read cells in bioimaging. Calculation of the number of cells in Bioimaging is also needed by cell doctors, because of that it is also necessary to have an automatic reader for the number of cells in Bioimaging. The purpose of this study is to design a simulation within the framework of the visualization process with the open source software Ilastik, ImageJ and Vaa3D. The method used is a combination method, namely qualitative methods and quantitative methods, more specifically, sequential or sequential models. The developed software can produce image visualization which is divided into 2 parts, namely, the qualitative part and the quantitative part, the qualitative part is the cell prediction part with Machine Learning in Bioimaging, while the quantitative part is the cell calculation part of Bioimaging. The proposed method has a cell counting accuracy of approximately 75 percent, depending on the data."

"Dalam rangka pembuatan sebuah supporting item pada helikopter dibutuhkan perhitungan analisa tegangan yang tepat sehingga dapat diketahui kemampuan dari struktur untuk menanggung beban yang diberikan. Pembuatan dudukan Antenna KAC 952 dan Exciter KTR 953 yang merupakan bagian dari KHF 950 HF yang merupakan sebuah supporting item pada helikopter BELL 206 L4. Pemasangan ini dilakukan dengan adanya service buletin yang diterbitkan oleh perusahaan BELL. Berdasarkan aturan yang diterbitkan oleh CASR sebagai lembaga yang mengatur tentang keamanan dalam regulasi pesawat terbang, supporting item harus mampu menahan load case yang diberikan. Load case tersebut yaitu forward 12 G, downward 12 G, sideward 6 G, rearward 1,5 G dan upward 1,5 G. Proses yang dilakukan dalam mendisain dan simulasi terhadap pembuatan dudukan ini merupakan sebuah aplikasi ilmu yang diterapkan dalam sebuah karya nyata. Pembuatan dudukan ini dilakukan simulasi dengan memasukan load case yang ada dari luar dan diuji kemamputahanan dari dudukan yang telah didisain dengan menggunakan software berbasis finite elemen modeler yaitu ANSYS. Penggunaan software dilakukan untuk mempermudah perhitungan. Dari hasil simulasi software didapatkan tegangan von-Misses, tegangan normal, dan tegangan geser. Untuk tegangan normal dan tegangan geser dilakukan perhitungan margin of safety yang memberikan gambaran bahwa dudukan untuk KAC 952 dan KTR 953 ini dapat memenuhi sarat sebagai supporting item dimana nilai margin of safety lebih besar dari nilai yang ditetapkan oleh PT XYZ.

---

In case to make a supporting item for the helicopter, needed a analysis of the stress where the supporting item to be. The stress analysis use to simulate the ability of supporting item from the given load. Tray of KAC 952 and KTR 953 which is part of KHF 950 HF is a supporting item in the helicopter BELL 206 L4. This installation because of the new service bulletin from the BELL Company. Under the rules issued by the CASR as the agency that regulates the regulation of safety in aircraft, supporting the item must be able to withstand a given load case. The load case is forward 12 G, 12 G downward, sideward 6 G, rearward 1.5 G and upward of 1.5 G. The process in design and simulation for this tray is an application of the knowledge in a real work. The making of this tray simulate by input of the external load and endurance test. Design of the tray made by finite elemen modeler basis software that ANSYS. This software use to make easier calculating. From the software simulation results obtained von Misses stress, normal stress and shear stress. For normal stress and shear stress calculation of the margin of safety which suggests that the holder for KAC KTR 952 and 953 can be complied with as a supporting item where the value of the margin of safety is greater than the value set by PT XYZ."

"Global Software Development (GSD) adalah metode pengembangan perangkat lunak dengan tim yang tersebar secara geografis di seluruh dunia. GSD merupakan fenomena yang tidak bisa dihindari, karena perkembangan teknologi dan perangkat lunak yang semakin meluas. Persentase tenaga kerja Indonesia yang terlibat dalam GSD hanya 0.2%. Berdasarkan masalah tersebut, tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi kompetensi software engineer GSD berbasis KSA (knowledge, skill, & attitude). Penelitian ini mengumpulkan daftar kompetensi KSA menggunakan teknik Systematic Literature Review (SLR), kemudian dilakukan validasi pakar melalui Focus Group Discussion menggunakan kuesioner. Kuesioner kemudian diolah menggunakan Fuzzy Delphi Method untuk mengetahui kompetensi mana saja yang disepakati para pakar. Berdasarkan hasil konsensus pakar, terdapat sepuluh kompetensi GSD yang terdiri dari empat knowledge, empat skill, dan dua attitude. Keempat kompetensi knowledge yang diterima dan diurutkan berdasarkan peringkat tertinggi, yaitu virtual team management, software distribution method, project management, dan information security. Selain itu, keempat kompetensi skill yang diterima dan diurutkan berdasarkan peringkat tertinggi, yaitu collaboration & coordination, programming skill, foreign language skill, dan intercultural communication. Kemudian kedua kompetensi attitude yang diterima, yaitu trust dan cultural sensitivity/awareness. Kompetensi yang telah mencapai konsensus, selanjutnya dicari hubungan keterkaitannya menggunakan fitur cluster analysis pada NVIVO 12 Plus. Berdasarkan analisis, relasi terkuat merupakan kompetensi skill, yaitu intercultural communication (skill) dan collaboration & coordination (skill) dengan nilai Jaccard’s coefficient 0,9. Kemudian relasi terkuat kedua merupakan kompetensi knowledge, yaitu project management (knowledge) dan foreign language skill (knowledge) dengan nilai Jaccard’s coefficient 0,714. Sedangkan kompetensi attitude berada di peringkat ketiga, yaitu relasi antara trust (attitude) dan virtual team management (knowledge) dengan nilai Jaccard’s coefficient 0,714. Langkah terakhir yaitu menyusun rekomendasi menggunakan SLR dan analisis tematik. Penelitian ini menghasilkan rekomendasi untuk meningkatkan dua kompetensi teratas dari knowledge, yaitu virtual team management dan software distribution method; kompetensi teratas dari skill, yaitu collaboration & coordination; dan kompetensi teratas dari attitude, yaitu trust. Selain itu, rekomendasi juga diberikan untuk meningkatkan dua kompetensi yang memiliki relasi tertinggi, yaitu intercultural communication dan collaboration & coordination.

---

Software Development (GSD) is a software development method with teams that are spread geographically across the world. GSD is a phenomenon that cannot be avoided, because of the development of technology and software that is increasingly widespread. The percentage of Indonesian workers involved in GSD is only 0.2%. Based on these problems, the purpose of this study is to identify the competency of GSD software engineer based on knowledge, skill, and attitude. This study compiled a list of KSA competencies using the Systematic Literature Review (SLR) technique, then expert validation was conducted through Focus Group Discussion using a questionnaire. The questionnaire is then processed using the Fuzzy Delphi Method to find out which competencies are agreed upon by the experts. Based on the expert consensus, there are ten GSD competencies consisting of four knowledges, four skills, and two attitudes. The four competencies of knowledge sorted by the highest rank, are virtual team management, software distribution methods, project management, and information security. In addition, the four competencies of skill sorted by the highest rank, are collaboration & coordination, programming skills, foreign language skills, and intercultural communication. Then the two competencies of skill sorted by the highest rank, are trust and cultural sensitivity/awareness. The ten competencies then searched for relationship using cluster analysis feature of NVIVO 12 Plus. Based on the analysis, the strongest relation is a skill competency, namely intercultural communication (skill) and collaboration & coordination (skill) with Jaccard's coefficient value of 0.9. Then the second strongest relation is knowledge competency, namely project management (knowledge) and foreign language skills (knowledge) with Jaccard's coefficient value of 0.714. While attitude competency is ranked third, namely the relationship between trust (attitude) and virtual team management (knowledge) with Jaccard’s coefficient value of 0.714. This research produces recommendations to improve the two top competencies of knowledge, namely virtual team management and software distribution method; top competency of skills, namely collaboration & coordination; and the top competency for attitude, namely trust. In addition, recommendations are also given to improve two competencies that have the highest relations, namely intercultural communication and collaboration & coordination."

"Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki faktor-faktor penentu kebijakan dividen perusahaan-perusahaan Indonesia, dengan menggunakan sampel 17 perusahaan non-keuangan Indonesia yang terdaftar yang terus menerus membayar dividen selama periode 2014 hingga 2018. Penelitian ini mengacu pada beberapa teori yang dapat membantu pembaca untuk lebih baik dalam membaca. memahamikonsep dividen dan kebijakan dividen, yaitu: hipotesis pensinyalan, hipotesis aruskas bebas, hipotesis siklus hidup, dan hipotesis struktur modal. Untuk menguji hipotesis tersebut, penelitian ini menggunakan analisis data panel. Variabel yangdapat menjelaskan keputusan dividen perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini dipilih berdasarkan teori, penelitian empiris yang tersedia, dan ditentukan oleh ketersediaan data. Penelitian ini menggunakan dividend payout ratio dan dividendyield untuk mewakili kebijakan dividen. Temuan menunjukkan bahwa arus kas bebas, likuiditas, dan peluang investasi adalah penentu utama rasio pembayarandividen untuk perusahaan Indonesia. Selain itu, hasilnya juga menunjukkan bahwa tangibilitas aset dan ukuran perusahaan adalah penentu utama hasil dividen. Secara umum, hasilnya ternyata menunjukkan sedikit dukungan untuk hipotesispensinyalan dan hipotesis struktur modal tetapi menunjukkan dukungan yang cukup besar untuk hipotesis arus kas bebas dan hipotesis siklus hidup. Penelitian inidiharapkan memiliki implikasi mendalam bagi studi kebijakan dividen di masa depan di Indonesia dan suatu hari nanti dapat membantu perusahaan dan pihakberwenang dalam membuat keputusan yang efektif tentang kebijakan dividen untuk perusahaan Indonesia, serta investor dalam menentukan strategi investasi mereka.

---

This study aims to investigate the determinants of the dividend policy of Indonesian companies, using a sample of 17 listed non-financial Indonesian

companies that continuously paid dividends during the period of 2014 to 2018. This study refers to several theories that can help readers to better comprehend the

concept of dividends and dividend policy, namely: signaling hypothesis, free cash flow hypothesis, life cycle hypothesis, and capital structure hypothesis. In order to test those hypotheses, this study applies the panel data analysis. The variables that

may explain company's dividend decision that were used in this study are selected based on the theory, available empirical researches, and determined by data

availability. This study uses dividend payout ratio and dividend yield to represent the dividend policy. The findings suggest that free cash flow, liquidity, and

investment opportunity are the major determinants of dividend payout ratio for Indonesia companies. Furthermore, the results also suggest that asset tangibility and size are major determinants of dividend yield. In general, the results apparently

show little support for signaling hypothesis and capital structure hypothesis but show considerable support for free cash flow hypothesis and life cycle hypothesis. This research is expected to have profound implications for future studies of

dividend policy in Indonesia and might one day be able to help companies and authorities in making effective decisions about dividend policy for Indonesian

companies, as well as investors in determining their investment strategies."