Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pertimbangan finansial menjadi salah satu penentu utama apakah seseorang akan melanjutkan pendidikan ke tingkat yang lebih tinggi atau tidak, sehingga diperlukan beasiswa untuk membantu mahasiswa dalam menempuh pendidikan tinggi, terutama hingga tingkat doktor. Besar biaya yang dikeluarkan oleh lembaga penyedia beasiswa kepada penerima beasiswa tentunya diharapkan sepadan dengan kualitas ilmu yang diperoleh. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membahas analisis pengelompokan universitas terbaik dunia berdasarkan komponen biaya pendidikan program doktor dengan metode K-Means. Universitas pada penelitian ini diambil dari QS World University Rangkings (WUR) 2022. Analisis eksploratori data dilakukan dan diperoleh bahwa terdapat 83 dari 472 universitas di dunia memberi bantuan dana penuh untuk studi program doktor. Nilai Silhouette sebesar 0,72 menunjukkan bahwa tiga merupakan jumlah kelompok yang optimal bagi data. Sehingga terbentuk kelompok A sebanyak 328 universitas, kelompok B sebanyak 108 universitas, dan kelompok C sebanyak 36  universitas. Kelompok A terdiri dari universitas dengan SPP dan biaya hidup per bulan relatif rendah, kelompok B sedang, dan kelompok C tinggi. Untuk biaya transportasi udara, kelompok B cenderung rendah, sedangkan kelompok A dan C relatif serupa dan lebih mahal dari kelompok B. Sementara untuk biaya visa, kelompok A cenderung lebih murah, sedangkan kelompok B dan C cenderung serupa dengan biaya lebih mahal. Berdasarkan analisis ini, penulis memberikan saran universitas yang bisa dipertimbangkan lembaga pemberi beasiswa sebagai perguruan tinggi tujuan.

---

Financial concern has been one of the main reasons why an individual wants to pursue higher education. That is why scholarship is needed to help students earn an education, especially until doctoral degree. The amount of money spent by institution who give scholarship must be equivalent with the quality of knowledge an awardee got. This study aims to do clustering analysis of the world’s top universities based on tuition fee components for doctoral program using K-Means method. The object of this study are universities based on QS World University Rankings 2022. Exploratory data analysis is done and found that there are 83 out of 472 universities in the world who give fully funded program for doctoral study. Based on the silhouette value of 0.72, three is the best number of clusters for the data. Group A, B, C consists of 328, 108, and 36 universities in respective order. Group A consists of universities who have chepear tuition fee and monthly living cost compared to Group B dan C. However, Group B consists of universities who have cheaper transportation, meanwhile Group A and C are quiet similar. For visa, Group A is cheaper compared to Group B and C which are similar. Based on the results, recommendations are given to the institution who provide scholarship about the objective university for doctoral study."

"Pertimbangan finansial menjadi salah satu penentu utama apakah seseorang akan melanjutkanpendidikan ke tingkat yang lebih tinggi atau tidak, sehingga diperlukan beasiswa untukmembantu mahasiswa dalam menempuh pendidikan tinggi, terutama hingga tingkat doktor.Besar biaya yang dikeluarkan oleh lembaga penyedia beasiswa kepada penerima beasiswatentunya diharapkan sepadan dengan kualitas ilmu yang diperoleh. Oleh karena itu, penelitianini bertujuan untuk membahas analisis pengelompokan universitas terbaik dunia berdasarkankomponen biaya pendidikan program doktor dengan metode K-Means. Universitas padapenelitian ini diambil dari QS World University Rangkings (WUR) 2022. Analisis eksploratoridata dilakukan dan diperoleh bahwa terdapat 83 dari 472 universitas di dunia memberi bantuandana penuh untuk studi program doktor. Nilai Silhouette sebesar 0,72 menunjukkan bahwa tigamerupakan jumlah kelompok yang optimal bagi data. Sehingga terbentuk kelompok Asebanyak 328 universitas, kelompok B sebanyak 108 universitas, dan kelompok C sebanyak36 universitas. Kelompok A terdiri dari universitas dengan SPP dan biaya hidup per bulanrelatif rendah, kelompok B sedang, dan kelompok C tinggi. Untuk biaya transportasi udara,kelompok B cenderung rendah, sedangkan kelompok A dan C relatif serupa dan lebih mahaldari kelompok B. Sementara untuk biaya visa, kelompok A cenderung lebih murah, sedangkankelompok B dan C cenderung serupa dengan biaya lebih mahal. Berdasarkan analisis ini,penulis memberikan saran universitas yang bisa dipertimbangkan lembaga pemberi beasiswasebagai perguruan tinggi tujuan.

---

Financial concern has been one of the main reasons why an individual wants to pursue higher

education. That is why scholarship is needed to help students earn an education, especially until

doctoral degree. The amount of money spent by institution who give scholarship must be

equivalent with the quality of knowledge an awardee got. This study aims to do clustering

analysis of the world’s top universities based on tuition fee components for doctoral program

using K-Means method. The object of this study are universities based on QS World University

Rankings 2022. Exploratory data analysis is done and found that there are 83 out of 472

universities in the world who give fully funded program for doctoral study. Based on the

silhouette value of 0.72, three is the best number of clusters for the data. Group A, B, C consists

of 328, 108, and 36 universities in respective order. Group A consists of universities who have

chepear tuition fee and monthly living cost compared to Group B dan C. However, Group B

consists of universities who have cheaper transportation, meanwhile Group A and C are quiet

similar. For visa, Group A is cheaper compared to Group B and C which are similar. Based on

the results, recommendations are given to the institution who provide scholarship about the

objective university for doctoral study."

"ABSTRAKPermasalahan lamanya waktu siklus truck saat melakukan produksi pada area tambang terbuka memiliki kontribusi besar sebanyak hampir 50% dari total biaya pengoperasian tambang. Penurunan lamanya waktu siklus perlu dilakukan sebagai bentuk efisiensi biaya. Besarnya waktu siklus truck mengakibatkan rendahnya nilai matching factors pada pengadaan truck dan loader di area tambang serta terjadinya peningkatan jumlah antrian truck pada loader karena variasi kedatangan truck yang semakin tinggi. Simulasi diskrit digunakan untuk melihat kondisi sistem saat ini dan menguji skenario-skenario perubahan untuk meningkatkan nilai matching factors dan menurunkan jumlah antrian truck pada loader. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario dengan menambah jumlah truck dan mengurangi waktu siklus memberikan hasil yang lebih baik dimana nilai matching factors meningkat menjadi 0.37 dari 0.32 dan jumlah antrian truck menurun dari 8 truck yang mengantri jadi 6 truck. Efek bunching dapat dikendalikan dengan menyeragamkan waktu perjalanan truck dengan mengontrol kecepatan dan jarak aman antar truck"

"Pertumbuhan pemanfaatan internet telah meningkatkan perhatian terhadap keamanan data. Pada tahun 2014, Projek SHINE (SHodan Intelligence Extraction) telah menerbitkan laporan penilaian keamanan skala besar untuk perangkat yang terhubung ke Internet. Namun, berdasarkan laporan tersebut, jumlah informasi mengenai IP address Indonesia yang berhasil didapatkan masih sedikit. Terdapat sebanyak 7.182 IP address dari Indonesia, yaitu sekitar 0,0032% dari total 2.186.971 IP address yang berhasil dikumpulkan oleh Projek SHINE. Dalam penulisan tesis ini, penulis mengajukan inisiatif untuk melakukan analisis kerentanan semua informasi Autonomous System Number (AS Number) di Indonesia dari Shodan. Penulis telah menyusun dataset semua informasi AS Number di Indonesia antara lain 12.787 port, 79 sistem operasi, 409 produk, 3.634 domain, 145.543 IP address, dan 790 organisasi. Penulis menggunakan algoritma K-Means clustering untuk mengelompokkan AS Number ke dalam beberapa kelas sesuai dengan tingkat paparan di shodan. Berdasarkan hasil pengelompokan, penulis mendapatkan 4 kelas AS Number antara lain 1.075 AS Number di kelas: 0 (belum terdapat informasi mengenai AS Number tersebut di Shodan), 614 AS Number di kelas: 1 (tingkat paparan rendah), 9 AS Number di kelas: 2 (tingkat paparan sedang), dan 1 AS Number di kelas: 3 (tingkat paparan tinggi). Informasi ini dapat dimanfaatkan oleh Kementerian yang menangani bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi dan Badan yang menangani Keamanan Siber di Indonesia untuk menghimbau organisasi pengelola AS Number agar mewaspadai potensi kerentanan yang dinformasikan oleh Shodan dan dimanfaatkan oleh hacker.

---

The growth of internet-enabled devices has increased interest in cybersecurity. In 2014, Project SHINE (SHodan INtelligence Extraction) published a report of large-scale security assessments for devices connected to the Internet. However, the number of IP addresses harvested from Indonesia in 2014 is very small. There were 7.182 IP address from Indonesia. It was about 0,0032% from the total 2.186.971 IP addresses. In this paper, we propose an initiative to gather all information for all Autonomous System Number (AS Number) from Indonesia in Shodan. We have gathered a dataset about all information of AS Numbers in Indonesia such as 12.787 unique ports, 79 unique operating systems, 409 unique products, 3.634 unique domains, 145.543 unique IP addresses, and 790 unique organizations. We use the K-Means algorithm to cluster all AS Numbers into several classes according to the exposure level in shodan. Based on the result, we have 4 classes of AS Numbers. There are 1.075 AS Numbers in class:0 (no information in Shodan yet), 614 AS Numbers in class:1 (exposure level = low), 9 AS Numbers in class:2 (exposure level = medium), and 1 AS Number in class:3 (exposure level = high). This information can be used to warn the organizations that manage AS Numbers in Indonesia to be aware of the security and the threats to their systems."

"Peneliti melakukan penelitian terhadap konsumen di wilayah DKI Jakarta mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen tersebut dalam menggunakan produk perawatan kulit. Penelitian ini dilakukan mengingat saat ini terdapat banyak sekali produk perawatan kulit yang beredar di pasar, dan dari penyebaran kuisioner yang dilakukan, setelah dilakukan proses analisis dengan menggunakan factor analysis ditemukan bahwa faktor merek, harga, promosi, kualitas produk, kualitas layanan, desain kemasan dan setting toko merupakan faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen DKI Jakarta dalam menggunakan produk perawatan kulit.

---

This research examines Jakarta consumers use behavior in regard to skin care products. The primary objective is to investigate what the factors affecting their using decision. The research conducted in consideration of the various number of skin care products available in the market and tight competition among the products. The primary research conducted by distributing the questionnaire and analyzed with factor analysis method. The finding of the research is brand name, price, promotion, product quality, service quality, design of packaging, and setting counter or store environment are considered important factors for the consumers in order to make a decision toward using the skin care products."

"Factor analysis; Analisis faktor; covariance structures"

"Human Development Index (HD!) atau Indeks Pembangunan Manusia merupakan suatu upaya untuk mengukur pencapaian pembangunan secara keseluruhan dari suatu negara atau daerah dalam tiga dimensi dasar pembangunan manusia, yaitu lamanya hidup (longevity), pendidikan (education), dan standar hidup yang layak (resources). Sedangkan, variabel proksi yang digunakan untuk masing-masing dimensi adalah Angka Harapan Hidup (life expectancy at birth), Angka Melek Huruf (Adult Literacy Rate), Rata-rata Lama Sekolah (Mean Years of Schooling), dan Pengeluaran per Kapita yang disesuaikan dengan purchasing power parity dari mata uang domestik di masing-masing negara. Skripsi ini bertujuan untuk melakukan pemode1an untuk mengetahui faktor-faktor apa raja yang mempengaruhi besarnya tiap variabel proksi, yang pada gilirannya akan mempengaruhi angka HDI secara keseluruhan. Analisis dilakukan pada HDI tahun 1999 dengan observasi pada seluruh kabupaten dan kotamadya di Indonesia tahun 1999. Berdasarkan kriteria-kriteria ekonom1, statistik, dan ekonometrik, pembentukan model detenninan komponen HDI yang dilakukan kemudian menuju pada beberapa kesimpulan. Variabel Angka Harapan Hidup secara signifikan dipengaruhi oleh Angka Morbiditas (-), Jumlah Penduduk Miskin di tiap Daerah (-), Angka Melek Huruf (+), Produk Domestik Regional Bruto (+), dan Pengeluaran Pemerintah Daerah untuk sektor Pendidikan, Kebudayaan Nasional, Kepercayan terhadap Tuhan Yang Mahaesa, Pernuda dan Olahraga (+). Besarnya Angka Melek Huruf di tiap daerah ditentukan oleh variabelvariabel seperti Jumlah Sekolah Dasar (+), Rasio Murid dan Guru Sekolah Dasar (-), Pengeluaran Pemerintah Daerah untuk sektor Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (+), Angka Morbiditas (-), dan Jumlah Penduduk Miskin di tiap daerah (-). Variabel Jumlah Orang Miskin (-), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (-), dan Angka Melek 1-luruf (+) merupakan variabel-variabel penentu Rata-Rata Lama Sekolah di tiap daerah. Sedangkan, besarnya Pengeluaran Per Kapita di tiap daerah secara signifikan ditentukan oleh Pemerintah Daerah untuk sektor Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (+) dan Jumlah Penduduk Miskin (-)."

"Makalah ini mcmbahas tentang pengelompokan data melalui metoda K-Muans Clustering. Hasil penjgelompokan metoda tersebut digunakan untuk memetakan data rataan nilai UMPTN IPA per kabupaien/kodya di seluruh Indonesia, dengan menggunakan Arc-View GIS versi 3.1. Dari hasil pemetaan tersebut diharapkan data yang merupakan rataan nilai UMPTN IPAtlersebut akan Iebih mudah dan menarik untuk dibaca. Terutama bagi pengambil kebijakan dalam dunia pendidikan. Dengan melihai hasil pemetaan tersebut diharapkan mereka bisa meningkatkan kualilas pendidikan atau melakukan perbaikan-perbaikan dalam dunia pcndidikan di Indonesia secara global, sesuai dengan kualitas pcndidikannya"

"Pengelompokan atau clustering adalah pengelompokan objek-objek yang dilakukan atas dasar kesamaan atau jarak (perbedaan) di mana tidak ada asumsi yang dibuat mengenai banyaknya cluster atau struktur cluster. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam penyelesaian masalah clustering adalah algoritme K-Means. Pada algoritme ini, suatu objek yang telah menjadi anggota cluster tertentu, tidak bisa menjadi anggota cluster yang lainnya. Metode ini dikenal sebagai hard clustering. Pendekatan lain dalam melakukan pengelompokan didasarkan pada teori himpunan fuzzy yang dikenal dengan pengelompokan fuzzy. Teori himpunan fuzzy memiliki nilai kekaburan antara salah atau benar. Jadi, dalam melakukan pengelompokan, setiap objek memiliki peluang menjadi anggota pada setiap cluster. Salah satu metode pengelompokan fuzzy adalah Fuzzy C-Means (FCM). Pada tugas akhir ini, metode K-Means dan FCM digunakan untuk mengelompokkan nagari-nagari di Kabupaten Agam. Nagari-nagari di Kabupaten Agam dikelompokan berdasarkan indikator pembangunan keluarga yang berasal dari Laporan Pendataan Keluarga tahun 2015 yang bersumber dari BKKBN (Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional). Pada penelitian ini diperoleh empat cluster hasil dari indeks xie and beni. Jumlah anggota setiap cluster hasil dari algoritme K-Means adalah 32, 28, 11 dan 11. Sedangkan jumlah anggota setiap cluster hasil dari algoritme Fuzzy C-Means adalah 31, 18, 21, dan 12. Perbedaan jumlah anggota cluster yang dihasilkan algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means adalah 14.29%. Karena rasio simpangan baku dalam dan antar cluster pada algoritme K-Means memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan algoritme Fuzzy C-Means maka algoritme K-Means memberikan hasil yang lebih baik dari pada algoritme Fuzzy C-Means dalam pengelompokan nagari-nagari di Kabupaten Agam.

---

Grouping or clustering is a method to group objects that are carried out on the basis of similarity or distance (difference) where no assumptions are made regarding the number of clusters or cluster structures. One method that is widely used in solving clustering problems is the K-Means algorithm. In this algorithm, if an object has become a member of a particular cluster, then it cannot become a member of another cluster. This method is known as hard clustering. Another approach to grouping is based on fuzzy set theory, known as fuzzy grouping. Fuzzy set theory has a blurring value between right or wrong. So, in grouping process, each object has the opportunity to become a member in each cluster. One of the fuzzy grouping methods is Fuzzy C-Means. In this study, the two methods, K-Means and Fuzzy C-Means, are used to group nagari-nagari in Agam District. Nagari is equivalent to villages in other provinces in Indonesia. The nagari grouping in Kabupaten Agam is based on family development indicators derived from the 2015 Family Data Collection Report sourced from BKKBN (Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional). In this study four clusters were obtained based on xie and beni’s index. The numbers of members of each cluster as the result of the K-Means algorithm are 32, 28, 11 and 11. While the numbers of members of each cluster as the result of the Fuzzy C-Means algorithm are 31, 18, 21, and 12. The different cluster members produced by the K-Means and Fuzzy algorithms C-Means is 14.29%. Because the standard deviation ratio within and between clusters in the K-Means algorithm gives a smaller value than the Fuzzy C-Means algorithm, the K-Means algorithm gives better results than the Fuzzy C-Means algorithm on the nagari grouping in Agam District."