Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 146691 dokumen yang sesuai dengan query
cover
cover
Lazuardy G.S.
"Teknologi Streaming merupakan jawaban untuk penyebaran data video yang berukuran besar dan bersifat time-sensitive. Dengan teknologi ini data video akan langsung dikirim dan dijalankan oleh pengguna. Pada skripsi ini dilakukan studi literatur untuk mengetahui perkembangan teknologi ini, aplikasi yang dapat dibentuk danjuga tantangan dan permasalahan yang dihadapi. Arsitektur Streaming terdiri atas Metode pengkodean dan transmisi, server software dan player (client software). Metode Streaming menggunakan protokol khusus yaitu Real Time Transport Protocol (RTP) dan Real Time Streaming Protocol (RTSP). Aplikasi Teknologi ini berupa Video On Demand (VoD), Distance Learning, Web Casting, Merchandishing On line dan untuk komunikasi wireless yang menggunakan video. Besamya bandwidth yang tersedia merupakan permasalahan utama dari teknologi streaming. Pengembangan teknologi ini banyak dilakukan pada metode kompresi data video dan format data yang ada. Kompatabilitas antar media player perlu dilakukan agar berbagai macam format data yang dibentuk dapat diakses oleh tiap media player yang ada. Tersedianya teknologi 3G akan memperluas penggunaan streaming dan pengembangan aplikasi-aplikasinya seperti videophone, digital broadcast for handheld, menonton film di handphone, games."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2006
S40757
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Roberts, R.S.
Jakarta: Elex Media Komputindo, 1981
R 384.5 Rob k
Buku Referensi  Universitas Indonesia Library
cover
Roberts, R.S.
Jakarta: Elex Media Komputindo, 1994
R 621.3803 ROB kt
Buku Referensi  Universitas Indonesia Library
cover
Alex Anindito
"Penelitian ini bertujuan untuk melihat kesesuaian segmentasi yang telah ditetapkan oleh stasiun radio dan mengidentifikasi karakteristik stasiun radio yang dipersepsikan mirip. Positioning berhubungan dengan strategi komunikasi, yaitu bagaimana konsumen memberikan persepsi akan suatu produk atau jasa di dalam otaknya. Salah satu teknik analisis data untuk mengetahui persepsi konsumen adalah dengan menggunakan Multi Dimensional Scaling (MDS). MDS merepresentasikan persepsi dan keinginan dari responden.
Unit analisis dari penelitian ini adalah radio yang komposisi isi siarannya minimal 20% berisi news atau talk Dari data pada Persatuan Radio Siaran Swasta Nasional Indonesia (PRSSNI) didapatkan ada sembilan buah radio yang masuk dalam kategon ini. Populasi unit pengamatan adalah mahasiswa FISIP UI yang masih kuliah mulai dari angkatan 1998 sampai dengan angkatan 2002. Unit pengamatannya sendiri adalah individu. Teknik penarikan sample menggunakan teknik Cluster Sampling. Metode pengumpulan data primer menggunakan teknik survey dengan kuesioner sedangkan untuk data sekunder diperoleh dari studi dokumen.
Secara keseluruhan Radio Elshinta dinilai sebagai Radio yang paling memenuhi tuntutan untuk Faktor Akurasi serta Faktor Aktualitas dan Relevansi. Pada urutan kedua diduduki oleh Radio Sonora dan Radio ARH pada urutan ketiga.
Radio yang dipersepsikan mirip oleh responden adalah Radio ARH dengan Radio Sonora. Radio MS Tri dipersepsikan mirip dengan Radio Ramako. Radio MS Tri dipersepsikan mirip dengan I Radio dan Radio Pas dipersepsikan mirip dengan Radio Ramako. Penelitian ini menunjukkan bahwa radio-radio yang mengelompok pada satu kuadran mempunyai ciri-ciri segmentasi pendengar yang hampir sama.
Positioning radio dengan format apapun yang dipilih, harus memperhatikan empat buah aspek yaitu : quality, originality, interactivity dan availability.
Quality, meliputi keseluruhan komponen yang ditawarkan oleh stasiun radio tersebut. Kualitas jasa dan pelayanan terhadap stake holder stasiun radio harus selalu menjadi pertimbangan utama dari pihak manajemen. Kualitas utama dari stasiun radio adalah program yang ditawarkan kepada para pendengarnya. Selain itu juga berhubungan dengan unsur people yaitu pekerja radio itu sendiri dan para pendengar radio yang memberikan persepsi akan jasa yang diberikan stasiun radio tersebut.
Originality sebuah stasiun radio berhubungan dengan penciptaan dan mutu dan program-program yang dibuat oleh stasiun radio tersebut. Makin banyaknya stasiun radio yang mengudara dengan segmen pendengar yang beraneka ragam membuat stasiun radio mempunyai kesutitan untuk membedakan diri mereka dengan stasiun radio lain yang mempunyai format yang mirip. Stasiun radio perlu membuat suatu program yang dapat mengisi ceruk yang kosong "Niche Programming".
Interactivity berhubungan dengan komunikasi antara stasiun radio dengan para pendengarnya. Karma radio merupakan media satu arah maka stasiun radio harus mengupayakan para pendengamya untuk memberikan input maupun saran dengan penciptaan program yang dapat melibatkan para pendengarnya.
Availability berhubungan dengan place, lokasi pemancar dan daerah cakupan yang dapat diliput oleh sebuah stasiun radio, selain itu lama waktu siaran juga memegang peranan dalam hal ini. Jika saran dan prasarana serta faktor keuangan dapat mendukung maka sebuah stasiun radio seharusnya siaran 24 jam.
Jika kita lihat dari segi target pendengar setiap stasiun radio maka yang paling mendekati format stasiun radio News-Talk adalah Radio Elshinta dengan target pendengar berusia 30 - 50 tahun. Jika dilihat berdasarkan pada format isi siaran maka Radio Sonora paling tidak sesuai dengan format Radio Informasi karena pada saat prime time di pagi hari, radio ini justru tidak menyiarkan berita melainkan menyiarkan acara talk dan pada saat prime time di sore hari, justru diisi dengan acara musik dengan selingan program interactive.
Format siaran Radio Elshinta pada saat prime time di pagi dan sore baru menyiarkan berita (news) . Acara dibuka dengan relay berita dari BBC Siaran Indonesia padsa pukul 06.00 dan dilanjutkan dengan relay berita dari Stasiun TV Indosiar jam 06.30 sampai 07.00. Pada sore harinya ada relay berita dari BBC Siaran Indonesia pukul 18.00 dan dilanjutkan dengan relay berita dari Stasiun TV Indosiar jam 16.30 sampai 17.00.
Selain waktu prime time di pagi dan sore hari, Radio Elshinta juga menyiarkan berita dan perbincangan. Jika kita lihat berdasarkan format stasiun Radio Informasi dengan spesialisasi News-Talk maka dapat dikatakan bahwa Radio Elshinta yang paling mendekati konsep radio News-Talk."
Depok: Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Indonesia, 2003
T10901
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
"Many challenges must be faced by thr GOI in developing the program, nowadays the Government of Indonesia (GOI) through Early Childhood Education (ECE) Department has been enhacing early childhood education programs for 0 to 8 year old children. The major challenges are children access to early childhood education services and quality of early childhood education programs. Considering the challenges, the United States Agency for International Development (USAID) in partnership with Indonesia's Ministry Ministry of National Education is currently implementing a small scale interactive audio instruction (IAI) pilot program targeting 5-6 year olds and their teachers in seven provinces. The program can simultaneously lead activities to kindergarten children and teachers as well as train the teachers, who don't have early childhood education background, and how to create high qualityactivities for children. Because of its' simple technology, the program can be applied in various Indonesia district condition. This paper explores the potential role a simple technology can play in assisting the government meet its early childhood education goals and discusses whether something as commonplace as a CD player or radio, when coupled with a proven education methodology, could present a cost effective way to achieving quality at scale."
JPUT 10:2 (2009)
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
"Third generation of mobile communication system have highly streaming standard to have internet content service with highly quality and specific...."
COJUTEK
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Daffa Adra Ghifari Machmudin
"Streaming adalah metode untuk mengonsumsi musik terpopuler saat ini. Layanan streaming musik dengan jumlah pengguna yang paling banyak, Spotify, menyediakan banyak informasi mengenai musik yang tersedia di platform tersebut, termasuk fitur audio. Fitur audio di Spotify merupakan deskripsi dari sebuah musik yang menjelaskan mengenai sebuah lagu seperti danceability, durasi, dan tempo. Fitur ini dapat diakses menggunakan application programming interface (API). Selain itu, Spotify juga menyediakan tangga lagu yang berisi 200 lagu yang paling banyak di stream dan diperbaharui setiap harinya. Dengan menggabungkan informasi mengenai fitur audio dan tangga lagu harian dari Spotify, penelitian ini akan melakukan analisis mengenai tren dari musik menggunakan metode runtun waktu. Pertama, akan dilakukan dekomposisi runtun waktu untuk mengekstraksi komponen tren dari musik. Kedua, akan dilakukan pemodelan menggunakan Vector Autoregressive (VAR) yang akan dilanjutkan dengan forecasting. Terakhir, hasil prediksi dari model VAR akan dibandingkan dengan nilai asli. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa model VAR memiliki kemampuan yang baik untuk memprediksi tren fitur audio di masa depan pada jangka waktu tertentu.

Streaming is the most popular music consumption method of the current times. As the biggest streaming platform based on subscriber number, Spotify stores miscellaneous information regarding the music in the platform, including audio features. Spotify’s audio features are descriptions of songs features in form of variables such as danceability, duration, and tempo. These features are accessible via Application Programming Interface (API). On the other hand, Spotify also publishes their own charts consisting of 200 most streamed songs on the platform (based on regions) which are updated daily. By combining Spotify’s song charts and the songs’ respective audio features, this research conducted analysis on musical trends using time series modeling. First, the combined data is decomposed to extract the trend features. Second, a Vector Autoregressive (VAR) model is built and followed by forecasting of the audio features. Lastly, the performance of forecasted values and the actual observations is evaluated. As a result, this research has proven that musical trends can be forecasted in the future for a short period by using VAR model with relatively low error."
Depok: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Daffa Adra Ghifari Machmudin
"Streaming adalah metode untuk mengonsumsi musik terpopuler saat ini. Layanan streaming musik dengan jumlah pengguna yang paling banyak, Spotify, menyediakan banyak informasi mengenai musik yang tersedia di platform tersebut, termasuk fitur audio. Fitur audio di Spotify merupakan deskripsi dari sebuah musik yang menjelaskan mengenai sebuah lagu seperti danceability, durasi, dan tempo. Fitur ini dapat diakses menggunakan application programming interface (API). Selain itu, Spotify juga menyediakan tangga lagu yang berisi 200 lagu yang paling banyak di stream dan diperbaharui setiap harinya. Dengan menggabungkan informasi mengenai fitur audio dan tangga lagu harian dari Spotify, penelitian ini akan melakukan analisis mengenai tren dari musik menggunakan metode runtun waktu. Pertama, akan dilakukan dekomposisi runtun waktu untuk mengekstraksi komponen tren dari musik. Kedua, akan dilakukan pemodelan menggunakan Vector Autoregressive (VAR) yang akan dilanjutkan dengan forecasting. Terakhir, hasil prediksi dari model VAR akan dibandingkan dengan nilai asli. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa model VAR memiliki kemampuan yang baik untuk memprediksi tren fitur audio di masa depan pada jangka waktu tertentu.

Streaming is the most popular music consumption method of the current times. As the biggest streaming platform based on subscriber number, Spotify stores miscellaneous information regarding the music in the platform, including audio features. Spotify’s audio features are descriptions of songs features in form of variables such as danceability, duration, and tempo. These features are accessible via Application Programming Interface (API). On the other hand, Spotify also publishes their own charts consisting of 200 most streamed songs on the platform (based on regions) which are updated daily. By combining Spotify’s song charts and the songs’ respective audio features, this research conducted analysis on musical trends using time series modeling. First, the combined data is decomposed to extract the trend features. Second, a Vector Autoregressive (VAR) model is built and followed by forecasting of the audio features. Lastly, the performance of forecasted values and the actual observations is evaluated. As a result, this research has proven that musical trends can be forecasted in the future for a short period by using VAR model with relatively low error."
Depok: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>