Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem lampu lalu lintas cerdas merupakan sistem yang dapat melakukan pengaturan lampu lalu lintas secara adaptif berdasarkan kondisi kepadatan lalu lintas. Salah satu cara untuk mendapatkan kondisi kepadatan lalu lintas adalah melakukan komputasi penghitungan jumlah kendaraan dari video CCTV yang terpasang pada persimpanan. Pada penelitian ini dilakukan paralelisasi program penghitungan jumlah kendaraan menggunakan modul Multiprocessing pada python untuk mendapatkan data penghitungan kendaraan dari setiap jalan di persimpangan. Selanjutnya utilisasi GPU dilakukan untuk mendapatkan data secara real time dari suatu komputasi berat video processing. Pada penelitian ini, utilisasi GPU dilakukan dengan menggunakan CUDA sebagai platform yang dapat menghubungkan program dengan GPU pada low-level. Pengelolaan utilisasi GPU pada high-level dilakukan menggunakan TensorFlow yang sudah terintegrasi dengan CUDA. Uji coba eksekusi program dilakukan untuk mendapatkan runtime terbaik dari eksekusi program. Komputasi secara paralel menghasilkan runtime eksekusi komputasi 1.6 kali lebih cepat jika dibandingkan dengan komputasi secara sekuensial. Pada tingkat utilisasi GPU yang lebih optimal, runtime eksekusi komputasi dapat ditingkatkan hingga 2 kali lebih cepat dari komputasi normal. Utilisasi GPU juga terbukti meningkatkan runtime eksekusi program karena komputasi utama video processing tidak lagi dijalankan menggunakan CPU. Hasil uji eksekusi komputasi digunakan untuk membuat visualisasi data penghitung jumlah kendaraan. Visualisasi ini dilakukan agar data yang penghitungan dapat diproses lebih lanjut untuk sistem pengatur lampu lalu lintas. Pada akhir penelitian dilakukan profiling performa GPU menggunakan Nvprof dan NVIDIA Visual Profiler sebagai tools yang disediakan oleh CUDA. Hasil profiling menunjukkan analisis yang menyatakan bahwa tingkat penggunaan GPU untuk komputasi masih belum secara maksimal dilakukan. Hal ini terbukti dari rendahnya angka compute utilization, average throughput dan kernel concurency dari eksekusi program. Sehingga diperlukan adanya optimisasi program penghitungan kendaraan agar utilisasi GPU lebih optimal.

---

Traffic light intelligence system is an adaptive system which able to control traffic flow on road intersection based on traffic condition. Traffic density information can be obtained from vehicle counting computation using deep learning methodology on CCTV record video data of a road intersection. This study performed parallelization of the vehicle counting computation using the Multiprocessing module in python to get the number of vehicles approaching the intersection. GPU Utilization is performed to obtain vehicle counting data in real time from a heavy computation like video-processing. GPU utilization is carried out using CUDA as a platform that can connect programs with GPUs at low-level architecture. GPU utilization management at high-level is done using TensorFlow which has been integrated with CUDA. Some experiments are performed to get the best runtime from program execution. Parallel computation produces runtime execution 0.6 times faster compared to sequential computation. On more GPU compute utilization optimization, parallel computation can produce runtime 2 times more compared to normal computation. GPU utilization has also been proven to increase the program execution runtime because the main computational video processing is no longer run on the CPU. The experiment result on vehicle detection used to create data visualization about vehicle counting on a road intersection. Data visualization is done so that the vehicle data can be further processed for the traffic light control system. At the end of the study GPU performance profiling was done using Nvprof and NVIDIA Visual Profiler as tools provided by CUDA. Profiling results show that analysis states that the level of GPU usage for computing is still not maximally done. This analysis is shown from the low number of compute utilization, average throughput and kernel concurrency of program execution. GPU utilization need to be optimized in order the program can run optimally on GPU."

"The accuracy of measured traffic flow on a roadway largely depends on the correctness of the PCU factors used for converting traffic counts. PCU is the number of passenger cars that are displaced by a single heavy vehicle of a particular type under prevailing roadway, traffic and control conditions. The aim of the present study is to develop more appropriate models for estimating the equivalency units of different vehicle types on multilane highways, considering the limitations of available methods. Estimation of equivalency units for vehicle types is described by developing speed models based on multiple non-linear regression approaches. The equivalency units estimated by using models are found to be realistic and logical under heterogeneous traffic flow conditions. The PCU values estimated by the multiple non-linear regression method are compared with and found to be relatively higher values than the values obtained by the dynamic PCU. The accuracy of the models is checked by comparing the observed values of speed with estimated speeds. The multiple non-linear regression approach is also used for estimating the equivalency units on six-lane divided highways. Results indicate that the proposed methodology can be used for estimation of equivalency units for vehicle types under mixed traffic conditions."

"Kecelakaan adalah salah satu risiko yang dapat berakibat fatal pada kendaraan bermotor. Berdasarkan data Kementerian Perhubungan, di Indonesia telah terjadi 103.645 kasus kecelakaan kendaraan bermotor pada 2021. Tingkat kecelakaan kendaraan bermotor berpotensi meningkat setiap tahunnya seiring kenaikan signifikan dari pemilik kendaraan. Selain kecelakaan, ancaman risiko lain, seperti kehilangan, pencurian, dan kebakaran/ledakan mendorong masyarakat membeli asuransi kendaraan bermotor. Asosiasi Asuransi Umum Indonesia (AAUI) menyampaikan kenaikan 345% pembelian asuransi kendaraan bermotor di Indonesia pada tahun 2022. Tren ini menstimulasi penetapan tarif premi asuransi kendaraan bermotor yang kompetitif antar perusahaan asuransi. Perhitungan tarif premi didasarkan atas data historis frekuensi klaim dan severitas klaim. Kedua komponen tersebut bergantung pada faktor-faktor risiko nasabah. Frekuensi klaim dan severitas klaim dimodelkan sebagai variabel respons dalam pemodelan Generalized Linear Model (GLM), dimana faktor-faktor risiko nasabah menjadi variabel prediktor model. Pemodelan frekuensi klaim dan severitas klaim lazim dilakukan secara independen, tetapi tidak jarang ditemukan ketergantungan antar keduanya. Data historis frekuensi klaim dan severitas klaim dalam penelitian ini menunjukkan nilai ketergantungan yang rendah, tetapi signifikan. Oleh karena itu, penelitian ini menganalisis performa dua model GLM dalam perhitungan data frekuensi klaim dan severitas klaim tersebut, yaitu GLM Tweedie dan GLM copula. GLM Tweedie digunakan untuk memodelkan frekuensi klaim dan severitas klaim secara independen, sedangkan GLM copula digunakan untuk memodelkan frekuensi klaim dan severitas klaim secara dependen. Pada pemodelan GLM Tweedie, distribusi frekuensi klaim dan severitas klaim yang digunakan adalah distribusi Tweedie untuk keduanya, sedangkan pada pemodelan GLM copula, distribusi frekuensi klaim yang digunakan adalah distribusi Zero-Truncated Poisson (ZTP) dan distribusi severitas klaim yang digunakan adalah distribusi Gamma. Root Mean Square Error (RMSE) digunakan dalam menganalisis performa model. Semakin kecil nilai RMSE, semakin baik performa model tersebut. Hasil pemodelan data menunjukkan nilai RMSE yang lebih kecil pada model GLM Tweedie untuk frekuensi klaim dan severitas klaim.

---

Traffic accident is one of the risks that can be fatal to automobile vehicles. Based on data from the Ministry of Transportation, there have been 103,645 cases of automobile vehicle accidents in Indonesia in 2021. The rate of motor vehicle accidents has the potential to increase every year in line with the significant increase in automobile vehicle owners. Apart from traffic accidents, other risk threats, such as loss, theft, and fire/explosion encourage people to buy automobile vehicle insurance. In 2022, Asosiasi Asuransi Umum Indonesia (AAUI) reported a 345% increase in purchases of automobile vehicle insurance in Indonesia. This trend stimulates the setting of competitive automobile vehicle insurance premium rates among insurance companies. Premium rate calculation is based on historical data on claim frequency and claim severity. Both components depend on the customer's risk factors. Claim frequency and claim severity are modeled as response variables in the Generalized Linear Model (GLM) modeling, while customer risk factors are the predictor variables of the model. Modeling of claim frequency and claim severity is usually done independently, but it is not uncommon to find dependencies between both. Historical claim frequency and claim severity data in this study shows a low but significant dependency value. Therefore, this study analyzes the performance of two GLM models in calculating claim frequency and claim severity data, namely GLM Tweedie and GLM copula. The GLM Tweedie is used to model the claim frequency and the claim severity independently, while the GLM copula is used to model the claim frequency and the claim severity dependently. In the GLM Tweedie modeling, the claim frequency and the claim severity is considered Tweedie distributed for both, whereas in the GLM copula modeling, the claim frequency distribution is the Zero-Truncated Poisson (ZTP) distribution and the claim severity distribution is the Gamma distribution. Root Mean Square Error (RMSE) is used in analyzing model performance. A smaller RMSE value indicates better model performance. The results of data modeling show a smaller RMSE value in the GLM Tweedie model for claim frequency and claim severity."

"ABSTRAKKecelakaan lalu lintas merupakan penyebab utama dari kematian yang dapat dicegah di dunia. Di antara jenis kecelakaan lalu lintas, kecelakaan sepeda motor memiliki salah satu angka mortalitas tertinggi di dunia, serta kecelakaan yang paling umum terjadi di Indonesia. Berbagai faktor dapat mempengaruhi pola luka pada korban, dan hal tersebut dapat dipengaruhi oleh regulasi pada negara-negara yang berbeda. Suatu pola luka tertentu diduga dapat teridentifikasi pada pengemudi sepeda motor yang tertabrak oleh kendaraan bermotor roda empat di Jakarta. Data dikumpulkan dari laporan polisi, laporan obduksi, dan rekam medis di Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo dari periode Januari 2014 sampai Febuari 2016. Sebanyak 117 sampel didapatkan, semua korban meninggal, 30 di antaranya ditabrak oleh kendaraan bermotor roda empat.dan 87 oleh kendaraan bermotor roda lebih dari empat. Mayoritas karakteristik pada kedua kelompok adalah berjenis kelamin laki-laki, berusia 20-29 tahun, berpakaian tebal, dan tidak mengenakan alat pelindung diri. Suatu perbedaan signifikan ditemukan pada luka jenis fraktur tertutup dan terbuka dada dengan perbedaan persentase sebesar -12,9 dan -9,2 p=0,054 . Perbedaan signifikan juga ditemukan pada luka jenis luka memar ekstremitas dengan perbedaan persentase -25,6 p=0,014 . Maka, dapat disimpulkan terdapat suatu pola luka signifikan pada pengemudi sepeda motor dengan penabrak berupa kendaraan bermotor roda empat.

---

ABSTRACTTraffic accidents are the main causes of preventable death in the world. From it, motorcycle accidents have one of the highest mortality rate, as well as being the most frequent traffic accident in Indonesia. Various factors can affect injury sustained by the victim of such accidents, but they may vary depending on the regulations of different countries. From this, an injury pattern is thought to be identifiable on victims of motorcycle crashes against four wheeled motor vehicles in Jakarta. Data is gathered from police reports, obduction reports, and medical records in Cipto Mangunkusumo Hospital from January 2014 to February 2016. A total of 117 samples were collected, all dead, 30 collided with a four wheeled vehicle while 87 collided with a vehicle with more than four wheels. Most victims are found to be male, aged 20 29 years old, wearing thick clothing, and not wearing any protective equipment. A significant difference is observed in closed and open fracture injuries of the chest and abdomen region with a percentage difference of 12,9 and 9,2 respectively p 0,054 . A significant difference is also observed for contusions in upper extremities with a percentage difference of 25,6 p 0,014 . Hence, it can be concluded that there is a significant injury pattern observed in the motorcycle rider suffering a crash with a four wheeled vehicle."

"Indonesia menjadi penghasil emisi CO2 terbesar ke-9 di dunia pada tahun 2021 (IEA, 2022). Transportasi menjadi salah satu sektor terbesar penyumbang polusi di Indonesia. Provinsi DKI Jakarta sebagai provinsi dengan mobilitas tertinggi, menjalankan strategi Clean Vehicles Strategy dan Mobility Management Strategy sebagai langkah untuk dapat mengurangi emisi CO2. Penelitian ini mengeksplorasi dampak dari kedua strategi jika diterapkan di DKI Jakarta dengan skenario dan policy intervention yang berlaku. Dari hasil skenario pada tahun 2050, skenario 1 atau skenario yang berorientasi pada transportasi publik terintegrasi dengan First and Last Mile dan memberikan insentif fiskal dan non fiskal pada EV, mampu menurunkan emisi 31.25% dan skenario 2 atau skenario yang berorientasi pada Integrasi Electronic Road Pricing (ERP), mampu menurunkan emisi 18.27%. Policy 2 atau pemberian Public Transportation Operating Subsidies memiliki persentase penurunan emisi karbon CO2 yang lebih signifikan dibanding Policy 1. Pada tahun 2050, target Pemerintah Provinsi DKI Jakarta untuk mencapai Net Zero Emissions di bidang transportasi diprediksi tidak dapat tercapai dengan rangkaian kebijakan dan program subsidi yang ada sehingga dibutuhkan kolaborasi yang lebih menyeluruh.

---

Indonesia was the 9th largest CO2 emitter in the world in 2021 (IEA, 2022). Transportation is one of the biggest contributors to pollution in Indonesia. DKI Jakarta Province, with the highest mobility in the country, implements the Clean Vehicles Strategy and Mobility Management Strategy as steps to reduce CO2 emissions. This study explores the impact of both strategies if implemented in DKI Jakarta with applicable scenarios and policy interventions. According to the scenario results for 2050, scenario 1, which focuses on integrated public transportation with First and Last Mile connectivity and providing fiscal and non-fiscal incentives for EVs, can reduce emissions by 31.25%. Scenario 2, which focuses on Electronic Road Pricing (ERP) integration, can reduce emissions by 18.27%. Policy 2, which involves providing Public Transportation Operating Subsidies, achieves a more significant percentage reduction in CO2 emissions than Policy 1. However, by 2050, the DKI Jakarta Provincial Government's target to achieve Net Zero Emissions in the transportation sector is predicted to be unachievable with the existing policies and subsidy programs, indicating that more comprehensive collaboration is needed."

"Tol Lingkar luar atau biasa dikenal dengan Jakarta Outer Ring Road (JORR) melewati beberapa kota besar di sekitaran Jakarta seperti Tangerang, Bekasi, Depok, dan Bogor dengan tujuan untuk memberikan kebutuhan mobilisasi masyarakat dari dan menuju kota Jakarta. Akan tetapi, karena komposisi dari kendaraan berat yang cukup banyak dan juga adanya gradien jalan yang memberikan dampak cukup besar pada kecepatan kendaraan berat menjadikan jalan tol Jakarta Outer Ring Raod (JORR) ini mengalami kemacetan. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis hubungan komposisi kendaraan berat dan gradien jalan terhadap hubungan kecepatan, kepadatan, dan juga arus lalu lintas secara simultan dan makroskopis. Penelitian ini melengkapi penelitian sebelumnya yang dilakukan secara parsial untuk masing-masing gradien serta tidak memperhitungkan komposisi kendaraan berat. Analisa dilakukan melalui kalibrasi model arus lalu lintas menggunakan data yang didapat dari penelitian sebelumnya yang dilengkapi melalui perekaman data lalu lintas pada bagian yang terjadi kekurangan data. Kalibrasi model dibedakan atas gradien dan komposisi kendaraan berat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Model Underwood (eksponensial) dapat menggambarkan hubungan parameter lalu lintas jalan tol JORR Jakarta dengan baik. Berdasarkan model arus lalu lintas yang dikelompokkan atas komposisi HV dan juga gradien jalannya, terlihat bahwa kecepatan aliran bebas (uf) untuk komposisi HV ≤ 10% pada gradien 0% (111.81 km/jam) lebih baik dari HV > 10% pada gradien 3.5% (76.29 km/jam) dengan perbedaan sebesar 35.52 km/jam (31.77%). Kapasitas aktual jalan (qm) pada gradien 0% dengan komposisi HV ≤ 10% (5876.09 smp/jam) juga menunjukkan nilai yang lebih baik dibandingkan pada gradoen 3.5% dengan komposisi HV >10% (4677.77 smp/jam) dengan perbedaan sebesar 1198.32 smp/jam (20.39%).

---

The Outer Ring Road or commonly known as the Jakarta Outer Ring Road (JORR) passes through several major cities around Jakarta such as Tangerang, Bekasi, Depok, and Bogor with the aim of providing community mobilization needs to and from the city of Jakarta. However, the composition of heavy vehicles is quite large and there are also road gradients that have a considerable impact on the speed of heavy vehicles. Because of that Jakarta Outer Ring Raod (JORR) toll road is experiencing congestion. This study aims to analyze the relationship between the composition of heavy vehicles and road gradients to the relationship of velocity, density, and traffic flow simultaneously and macroscopically. This study complements previous studies conducted partially for each gradient and does not take into account the composition of heavy vehicles. The analysis is carried out through a calibration of the traffic flow model using data obtained from previous studies which are equipped with recording traffic data in the part where there is a lack of data. Model calibration is distinguished by gradients and composition of heavy vehicles. The results of this study indicate that the Underwood (exponential) model can properly describe the relationship between the parameters of the JORR Jakarta toll road traffic. Based on the model of traffic flow grouped on the composition of HV and also the gradient of the road, it can be seen that the free flow speed (uf) for HV composition ≤ 10% at 0% gradient (111.81 km/h) is better than HV> 10% on gradient 3.5% (76.29 km/h) with a difference of 35.52 km/h (31.77%). The actual road capacity (qm) at 0% gradient with HV composition HV 10% (5876.09 pcu/hour) also shows a better value than gradient 3.5% with HV composition > 10% (4677.77 pcu/hour) with a difference of 1198.32 pcu/hour (20.39%).

"

"ABSTRAKSalah satu permasalahan trafik lalu lintas adalah pengelolaan trafik kendaraandarurat, seperti mobil pemadam kebakaran dan ambulan, yang memerlukanprioritas untuk mengakses persimpangan jalan. Umumnya, kontrol pre-emptivelampu lalu lintas digunakan untuk untuk kasus tersebut. Namun, saat ini,penerapan pengaturan pre-emptive tidak cukup untuk mengakomodasi kendaraandarurat untuk melintasi persimpangan dengan delay yang minimal dan karenanyabisa mencapai tujuan yang telah ditentukan dalam waktu yang diharapkan.Metode tambahan diperlukan untuk menangani masalah ini dengan tepat.Penelitian ini mengusulkan sebuah model baru untuk percepatan pengosongantrafik di depan kendaraan darurat pada sebuah persimpangan jalan berdasarkanteori antrian dan data historis. Model antrian M/M/1, M/G/1 dan G/G/1 dipelajarisecara analitis dan dibandingkan. Algoritma SRH kemudian dikembangkan untukmenentukan model G/G/1, antara Kreamer-Lagenbach-Belz, Kingman, danpendekatan Whitt, yang sesuai model. Dua indikator diperkenalkan dalam model,yaitu kecepatan efektif kendaraan normal dan waktu tempuh kendaraan darurat.Selanjutnya, untuk model kecepatan efektif trafik kendaraan normal di depankendaraan darurat formula percepatan linear dan eksponensial diturunkan dandivalidasi.Data historis digunakan untuk mengembangkan pola yang mewakili hubunganantara kecepatan kendaraan normal dan posisinya dalam ekor antrian. Pada saatmunculnya kendaraan darurat pola tersebut digunakan untuk menentukan apakahtrafik kendaraan normal perlu dipercepat atau tidak.Model yang diusulkan telah divalidasi dan diuji terhadap model yang tidakmemasukkan percepatan pengosongan. Model yang diusulkan telah menunjukkankinerja waktu tempuh kendaraan darurat melebihi model yang serupa itu rata-ratasebesar 4.5 sampai 5.3 kali, untuk menjamin bahwa kendaraan darurat tidakmengalami penundaan yang signifikan.

---

ABSTRACTOne of the traffic problems is the management of emergency vehicles, such as firetrucks and ambulances,that need to have priority access to intersection. Generally,pre-emptive control of the traffic light is employed to for such cases. However,nowadays, the implementation of pre-emptive rule is not sufficient toaccommodate emergency vehicles need to cross the intersection with minimumdelay and hence could reach the designated destination within the expected time.Additional method is required to properly handle this issue.This research proposes a new model for accelerated discharging of traffic in frontof the emergency vehicle at an intersection based on queuing theory and historicaldata. Queueing model of M/M/1, M/G/1 and G/G/1 is analytically studied andcompared. SRH algorithm is then developed to determine which G/G/1, amongKreamer-Lagenbach-Belz, Kingman, and Whitt approach, that fits the model.Two indicators are introduced in the model, namely the effective speed of normalvehicles on the road and traveling time of the emergency vehicle. Further, tomodel effective speed of normal vehicles traffic in front of emergency vehiclelinear and exponential acceleration formula are derived and validated.Historical data are utilized to develop pattern that represents relationship betweenthe speed of normal vehicle and its position in the queue-tail. At the emergence ofemergency vehicle this pattern is used to determine whether or not the normaltraffic should be speed up.The proposed model has been validated and tested against a model that does notinclude acceleration mode. Our model outperforms such model by 4.5 to 5.3 timeson average. That is, in terms of traveling time of the emergency vehicle, toguarantee that emergency vehicles do not experience significant delay."

"Prevalensi sangat tingginya beban sosial akibat kecelakaan lalu lintas di tahun 2020 di negara-negara sedang berkembang memberi sinyal yang mengkhawatirkan bagi banyak pihak. WHO kemudian mengambil inisiatif untuk melakukan perbaikan terhadap keselamatan di jalan di tahun 2004. Butuh waktu 6 tahun bagi WHO untuk meminta PBB mengeluarkan resolusi mendesak negara-negara anggota untuk beraksi bagi keselamatan jalan selama satu dasawarsa sampai tahun 2020. WHO tidak sendiri dalam menyuarakan pentingnya keselamatan di jalan. Beberapa nama penting mencakup Global Road Safety Partnership, International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies, masyarakat transportasi nasional dan regional seperti European Transport Safety Council, TRL, NRSC, dan lainnya. WHO belajar dari pengalaman buruk yang pernah menimpa negara-negara di Amerika Utara dan Eropa di masa lalu, beberapa dasawarsa yang lalu. Untuk mengatasi masalah keselamatan di jalan, kebijakan dan aksi tidak bisa dilakukan seperti sekarang ini, apa adanya, dan secara parsial. Masalah keselamatan di jalan harus diselesaikan secara terintegrasi. Pernyataan ini merupakan tesis dalam laporan ini. Bila tidak dilakukan secara terpadu, alokasi sumber daya bisa menjadi tidak efisien dan tidak efektif. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah tersedianya data yang cukup tentang kecelakaan di jalan. Indonesia harus belajar dari Kamboja yang sudah berhasil mengimplementasikan RCVIS (Road Crash and Victim Information System) sejak tahun 2004. Di Indonesia, sebutan untuk RCVIS Kamboja adalah IRSMS-AIS. IRSMS-AIS sudah diimplementasikan oleh Korlantas belum lama ini, yakni sejak pertengahan tahun 2012. Setelah mempelajari dengan seksama berbagai laporan praktek keselamatan di jalan di Indonesia dan SOP bagi TPTKP kecelakaan lalu lintas di beberapa Polda, tulisan ini bisa menyimpulkan bahwa Korlantas Polri belum memiliki SOP untuk IRSMS, dan pada umumnya belum mengimplementasikannya secara massal di seluruh Polda. SOP yang ada pun tidak menyebutkan kebijakan dan tindakan yang harus dilakukan Korlantas dan/atau Ditlantas terhadap lokasi rawan kecelakaan, kecuali menerima apa adanya.

---

The alarming trends of increasing social burden caused by traffic accidents in developing countries by the year 2020 has led WHO to step forward to make improvements in road safety in 2004. It took 6 years for WHO to ask the UN to issue a resolution urging the state parties to take action for road safety in the coming decade. WHO was not alone in communicating the urgency of road safety. There are Global Road Safety Partnership, International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies, regional and national transport societies such as European Transport Safety Council, TRL, NRSC, and so on. WHO has learnt the worst experiences from the North America and European countries in the past, decades ago. To deal with the road safety issues, policies and actions can not be taken for granted and partially. Road safety issues must be addressed integrally. This is the thesis in this report. Otherwise, the resources could be allocated inefficiently and ineffectively. The first step that must be taken is that there must be sufficient data on traffic accidents. Indonesia must learn from Cambodia who has implemented successfully the RCVIS (Road Crash and Victim Information System) since 2004. Cambodian RCVIS is the Indonesian name for IRSMS-AIS that has been implemented by the Indonesian Traffic Police recently, that is since mid-2012. After studying road safety reports and learning SOPs for TPTKP of traffic accident (First Actions in Crash Scene) from several Poldas, it can be concluded that the ITP has not had the SOP for IRSMS, neither implementing it, yet in general and at all Poldas. Yet, the SOPs have not mentioned how to treat the blackspots, but taken it for granted. "

"Uveitis jarang terjadi dengan insidens sekitar 52/100.000 penduduk/tahun namun dapat mengakibatkan kebutaan. Diagnosis uveitis di Indonesia selama ini berdasarkan gambaran klinis dan belum dibuktikan dengan pemeriksaan deteksi mikroba sehingga belum diketahui prevalensi patogen uveitis. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan peran uji real time PCR sebagai pendukung diagnosis etiologi sehingga dapat diketahui proporsi Mycobacterium tuberculosis, Toxoplasma gondii, Rubella, Herpes simplex, Varicella zoster, Epstein barr, Cytomegalovirus sebagai penyebab uveitis dan analisis kesesuaian diagnosis klinis dengan hasil pemeriksaan real time PCR. Pengambilan sampel cairan akuos dilakukan di Departemen Ilmu Kesehatan Mata FKUI-RSCM, sedangkan untuk uji real time PCR dilakukan di Laboratorium Mikrobiologi Klinik FKUI-RSCM selama rentang waktu Oktober 2016 sampai Mei 2017. Terdapat total 81 pasien dengan diagnosis klinis uveitis infeksi 32, 22 uveitis non-infeksi, dan 27 idiopatik. Berdasarkan uji real time PCR diperoleh hasil bahwa patogen terbanyak yaitu CMV diikuti oleh Toxoplasma Gondii dan Mycobacterium tuberculosis. Mikroba terdeteksi pada 14 spesimen diantara 32 uveitis infeksi, 1 spesimen diantara 22 uveitis non-infeksi, dan 2 diantara 27 uveitis idopatik. Dari 17 hasil positif real time PCR 13 sampel menunjukkan hasil PCR yang sesuai dengan klinis sedangkan 4 sampel tidak sesuai. Deteksi mikroba menggunakan pemeriksaan PCR pada cairan akuos dapat membantu dalam penegakan diagnosis dan tatalaksana uveitis dengan tepat.

---

Uveitis is a rare disease with an incidence of 52 100,000 population year but can cause blindness. The diagnosis of uveitis in Indonesia has been upheld primarily based on clinical features and has not been proven by microbial detection, so it is never known precisely the prevalence of uveitis pathogens. This study aims to increase the role of microbiological examination of real time PCR as supporting the etiology diagnosis so that it can be known the proportion of Mycobacterium tuberculosis, Toxoplasma gondii, Rubella, Herpes simplex, Varicella zoster, Epstein barr, Cytomegalovirus as cause of uveitis and assess a clinical diagnosis accordance with real time PCR results. Aqueous tap was conducted at the Department of Opthalmology FMUI RSCM, while for real time PCR was conducted at Clinical Microbiology Laboratory FMUI RSCM during October 2016 until May 2017. There were a total of 81 patients with clinical diagnosis consisting of 32 infectious uveitis, 22 non infectious uveitis, and 27 idiopathic uveitis. Based on real time PCR results obtained that the most common pathogens are CMV followed by Toxoplasma Gondii and Mycobacterium tuberculosis. Microbes were detected in 14 specimens among 32 infectious uveitis, 1 sample among 22 non infectious uveitis, and 2 of 27 idiopathic uveitis. Out of 17 positive results of real time PCR 13 samples showed a clinically accordance with the real time PCR result whereas 4 samples did not. Microbial detection using PCR of aqueous humor is helpful in diagnosing and management of uveitis."

"ABSTRAKKulit memiliki beragam mikrobiota yang bersifat komensal maupun patogen yang berkontribusi terhadap kesehatan. Penentuan dan identifikasi mikrobiota yang terdapat di kulit kini menjadi topik riset yang menarik. Bakteri kulit tersebut dapat dieksplorasi menjadi sumber zat aktif yang berpotensi dalam pengembangan farmasetika kosmetik maupun kesehatan kulit sebagai proteksi kulit terhadap bakteri patogen. Penelitian sebelumnya telah berhasil mengisolasi dan mengarakterisasi komposisi mikrobiota bakteri dari sampel kulit pria dan wanita Indonesia dewasa muda. Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh komposisi optimum galur-galur bakteri terpilih tersebut dalam bentuk koktail bakteri yang telah dioptimasi kondisi campuran dan waktu inkubasi bersamanya dari penelitian sebelumnya. Analisis kemampuan setiap galur bakteri untuk bertahan hidup dalam suatu populasi bersama dilakukan dengan menggunakan pengamatan visual konvensional Deferred Growth Inhibition Assay (DGIA) termodifikasi, maupun secara molekuler berbasis asam nukleat Real-Time qPCR. Antar galur-galur bakteri memiliki potensi saling menginhibisi saat dikultur bersama,sehingga waktu pengulturan bersama terbaik hasil penelitian sebelumnya yaitu 2 dan 4 jam dipilih dalam penelitian ini untuk optimasi konsentrasi masing-masing galur. Hasil real time q-PCR dengan primer rancangan unik yang dipilih terhadap 3 jenis variasi komposisi,yang didukung pula oleh hasil DGIA, menunjukkan bahwa komposisi yang terbaik dalam hal kesetaraan pertumbuhan sel adalah pada komposisi 2 yaitu Micrococcus luteus MBF05-19J : Bacillus subtilis MBF10-19J : Staphylococcus warneri MBF02-19J : Staphylococcus hominis MBF12-19J sebesar 1 : 1: 0,5 : 0,5 dengan waktu inkubasi 2 jam, dan komposisi 3 yaitu Micrococcus luteus MBF05-19J : Bacillus subtilis MBF10-19J : Staphylococcus warneri MBF02-19J : Staphylococcus hominis MBF12-19Jsebesar 1,5 : 1: 0,5 : 0,5 dengan waktu inkubasi 4 jam.

---

ABSTRACT

The skin has a variety of commensal and pathogenic microbiota that contribute to health. The determination and identification of skin microbiome have become an interesting research topic. These skin bacteria can be explored as a potential source of active substances in the development of cosmetics pharmaceuticals as skin protection against pathogenic bacteria. Previous studies have succeeded in isolating and characterizing the composition of bacterial microbiota from skin samples from Indonesian men and women in young adults. The aim of this study was to obtain the optimum composition of the selected bacterial strain in the form of a bacterial cocktail that had been optimized for mixed conditions and incubation time with it from previous studies. Analysis of the ability of each strain to survive in a shared population is carried out using conventional visual observations of modified Deferred Growth Inhibition Assay (DGIA), as well as molecularly nucleic acids based using Real-Time q-PCR. Each bacterial strain has the potential to inhibit each other when cultured together, so that the best time from the previous research results, 2 and 4 hours, was chosen in this study to optimize the concentration of each strain. Real-Time q-PCR results with a unique primer design selected for 3 types of composition variation, supported by the results of DGIA, show that the best composition in terms of equality of cell growth is in composition 2 namely Micrococcus luteus MBF05-19J: Bacillus subtilis MBF10-19J: Staphylococcus warneri MBF02-19J: Staphylococcus hominis MBF12-19J for 1: 1: 0.5: 0.5 with incubation time of 2 hours, and composition 3 namely Micrococcus luteus MBF05-19J: Bacillus subtilis MBF10-19J: Staphylococcus warneri MBF02-19J: Staphylococcus hominis MBF12-19J 1.5: 1: 0.5: 0.5 with incubation time 4 hours."