Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tingginya jumlah peserta seleksi beasiswa yang tidak lulus, menyebabkan tidak efisiennya penyelenggaraan kegiatan seleksi beasiswa di LPDP. Berdasarkan data hasil seleksi beasiswa, terlihat bahwa persentase kelulusan peserta sangat rendah tiap tahunnya. Pada tahun 2013 proporsi yang tidak lulus seleksi sebesar 54%, sedangkan pada tahun 2014 dan tahun 2015 meningkat menjadi 85% dan 71%. Secara keseluruhan, terdapat 74% pendaftar beasiswa LPDP yang tidak lulus seleksi beasiswa dari tahun 2013 hingga tahun 2015. Hal ini menyebabkan tingginya biaya yang dikeluarkan untuk pelaksanaan seleksi. Jika LPDP bisa memprediksi peluang kelulusan peserta, maka biaya tersebut bisa dikurangi. Teknik klasifikasi pada data mining merupakan teknik yang tepat untuk permasalahan ini. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah knowledge discovery in databases (KDD). Metodologi ini terdiri dari 5 (lima) langkah, yaitu selection, preprocessing, transformation, data mining, dan interpretation / evaluation. Dataset bersumber dari data formulir pendaftaran beasiswa dan hasil wawancara. Proses pemodelan menggunakan software Rapid Miner dan algoritma decision tree. Model yang dihasilkan dievaluasi menggunakan k-fold cross validation. Hasil penelitian ini yaitu LPDP dapat memprediksi peluang kelulusan peserta seleksi. ......The high number of participants who did not pass the scholarship selection, leading to inefficient operation of the selection of scholarship in the LPDP. Based on data from scholarship selection results, it appears that a very low percentage of graduation of each year. In 2013 the proportion who were not selected by 54%, whereas in 2014 and 2015 increased to 85% and 71%. Overall, there is a 74% LPDP scholarship applicants who did not pass the selection of scholarship from 2013 to 2015. This led to high costs incurred for the implementation of the selection. If LPDP can predict the chances of graduation participants, the cost can be reduced. Classification techniques in data mining is a technique that is appropriate for this problem. The methodology used in this study is a knowledge discovery in databases (KDD). This methodology consists of five (5) steps, namely selection, preprocessing, transformation, data mining, and interpretation / evaluation. Dataset data sourced from the scholarship application form and interview. Process modeling using software Rapid Miner and decision tree algorithm. The resulting model was evaluated using the k-fold cross validation. Results of this study are LPDP can predict the chances of graduation of the selection.

Abstrak :
ABSTRAK
Kerutan nasolabial merupakan salah satu tanda penuaan wajah yang menonjol. Upaya mengurangi tanda penuaan wajah dengan metode invasif minimal belakangan semakin marak. Akupunktur tanam benang Polydioxanone (PDO) sering dipraktekkan untuk mengurangi kerutan, namun penelitian yang menilai efek obyektif akupunktur tanam benang terhadap perbaikan kerutan masih sedikit. Uji klinis open-label prospektif lengan tunggal dilakukan terhadap wanita usia 30-49 tahun, dengan Skala Glogau II-III. 13 subyek menerima 1 sesi akupunktur tanam benang dengan penjabaran sesuai Revised STandards for Reporting Interventions in Clinical Trials of Acupuncture (STRICTA). Penilaian utama yaitu perbedaan jarak kerutan nasolabial dilakukan 4 kali pada sebelum, tepat sesudah, 2 minggu dan 4 minggu sesudah tindakan. Penilaian sekunder adalah skor Modified Fitzpatrick Wrinkle Score (MFWS) dan skor kepuasan subyek. Tidak ada subyek yang dinyatakan gugur. Penilaian utama menunjukkan penurunan jarak rerata kerutan nasolabial kanan yang signifikan pada tepat sesudah (6.43 ± 7.15), 2 minggu (6.53 ± 6.07), dan 4 minggu (15.32 ± 6.21) dibandingkan dengan nilai awal (p<0.05), serta penurunan jarak rerata kerutan nasolabial kiri pada tepat sesudah (7.05 ± 5.23), 2 minggu (7.52 ± 4.29), dan 4 minggu (15.65 ± 6.25) dibandingkan dengan nilai awal (p<0.05). Didapatkan penurunan signifikan rerata skor MWFS pada 4 minggu dibandingan nilai awal baik pada kerutan nasolabial kanan maupun kiri. Sebelas subyek (84.62%) merasa sangat puas dengan tindakan akupunktur tanam benang PDO, sementara 2 subyek lainnya merasa cukup puas. Efek samping yang ditemui berupa eritema, hematoma, edema, gatal, dan nyeri, bersifat sementara dan menghilang tanpa intervensi. Akupunktur tanam benang PDO terbukti mengurangi jarak kerutan nasolabial kiri dan kanan, dimana pengurangan jarak kerutan lebih besar setelah 2 Minggu.

---

ABSTRACT
Nasolabial folds are one of the most prominent facial aging signs. There is a growing trend on minimally invasive procedures to correct facial aging signs. While Polydioxanone (PDO) thread embedding acupuncture are often practiced in wrinkle treatment, the clinical trials with objective measurements are scarce. A single arm, prospective, open-label clinical trial was done to women aged 30-49 years, with Glogau scale II-III. Thirteen participants each receive a single thread embedding acupuncture reported according the Revised STandards for Reporting Interventions in Clinical Trials of Acupuncture (STRICTA). The primary outcome, length of nasolabial fold, were oberved 4 times; before, right after, 2 weeks, and 4 weeks after procedure. The secondary outcomes are Modified Fitzpatrick Wrinkle Score (MFWS) and patient satisfaction score. There was no dropout. Primary outcome analisis shows significant improvement in every mean difference of dextra nasolabial folds right after (6.43 ± 7.15), 2 weeks (6.53 ± 6.07), and 4 weeks (15.32 ± 6.21), as well on sinistra nasolabial folds right after (7.05 ± 5.23), 2 weeks (7.52 ± 4.29), and 4 weeks (15.65 ± 6.25) compared to baseline (p<0.05). Significant improvement in MWFS score was also observed in 4 week for both right and left nasolabial folds compared to baseline. Eleven participants (84.62%) scored very satisfied, while the rest scored quite satisfied. Side effects found were erythema, bruising, edema, itchiness, and pain were all brief and self limiting. PDO thread emnbedding acupuncture are effective in reducing both right and left nasolabial length, with higher decrease 2 weeks after post treatment.

Abstrak :
[ABSTRAK Berhuni merupakan salah satu hal sering dibahas dalam arsitektur. Berhuni juga kerap dimaknai sekadar mendapatkan tempat tinggal atau rumah secara fisik. Fenomena ini memunculkan adanya pandangan bahwa arsitekturlah yang menciptakan makna berhuni. Padahal, berhuni menurut setiap orang akan berbeda-beda karena prosesnya yang terus berlanjut. Salah satu esensi proses seperti pada lipatan (the fold), yaitu bukan untuk diselesaikan melainkan dilanjutkan. Dalam skripsi ini akan dibahas lebih lanjut tentang makna berhuni sebagai proses, yang ruang lingkupnya bukan hanya pada rumah. Dari hasil analisa tinjauan pustaka dan studi kasus, berhuni sebagai proses juga melingkupi ruang publik, yang dapat mempengaruhi penghuni yang tinggal di sekitar ruang publik tersebut.

---

ABSTRACT ;Dwelling is one of the matters which can not be separated with architecture. Dwelling is often interpreted simply as getting a residence or home physically. This phenomenon leads to the view that architecture creates the meaning of dwelling. Whereas, dwelling will be various according to each person because the process continues. One of the essences of the process is the fold, which is not to be completed, but continued. In this thesis will be discussed further on the meaning of dwelling as a process that the scope is not only at home. From the analysis of literature and case study, dwelling as the process also encompasses an urban public space, which can affect dwellers around the public space., Dwelling is one of the matters which can not be separated with architecture. Dwelling is often interpreted simply as getting a residence or home physically. This phenomenon leads to the view that architecture creates the meaning of dwelling. Whereas, dwelling will be various according to each person because the process continues. One of the essences of the process is the fold, which is not to be completed, but continued. In this thesis will be discussed further on the meaning of dwelling as a process that the scope is not only at home. From the analysis of literature and case study, dwelling as the process also encompasses an urban public space, which can affect dwellers around the public space.]

Abstrak :
In this paper, we discuss about the design, implementation and assessment of a two-stage Arabic speaker recognition system, which aims to recognize a target Arabic speaker among several people. The first stage uses improved DTW (Dynamic Time Warping) algorithm and the second stage uses SA-KM-based GMM (Gaussian Mixture Model). MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) and its differences form, as acoustic feature, are extracted from the sample speeches. DTW provides three most possible speakers and then the recognition results are conveyed to GMM training processes. A specified similarity assessment algorithm, KL distance, is applied to find the best match with the target speaker. Experimental results show that text-independent recognition rate of the cascaded system reaches 90 percent.

Dalam paper ini, kami membahas desain, implementasi dan penilaian sistem pengenalan dua tahap untuk penutur Bahasa Arab, yang bertujuan untuk mengenali target penutur Bahasa Arab di antara beberapa orang. Tahap pertama menggunakan algoritma improved DTW (Dynamic Time Warping) dan tahap kedua menggunakan SA-KM berbasis GMM (Gaussian Mixture Model). MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) dan variasi perbedaannya, seperti fitur akustik, diekstrak dari sample suara. DTW menyediakan tiga penutur yang paling mungkin dan kemudian hasil pengenalan diteruskan ke proses pelatihan GMM. Sebuah algoritma penilaian kesamaan yaitu KL distance, diaplikasikan untuk menemukan pasangan yang paling cocok dengan penutur sasaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pengenalan teks-independen dari sistem mencapai 90 persen.

Abstrak :


ABSTRAK
Penggunaan survei seismik 3 dimensi telah menjadi metode unggulan dalam eksplorasi hidrokarbon. Geometri yang umum digunakan sebagai desain survei seismik 3D adalah penggunaan geometri Orthogonal di mana receiver line dan source line membentuk sudut 90o. Dalam penelitian ini geometri Orthogonal dikomparasikan menggunakan 3 geometri lain, yaitu Brick, Slanted dan Zig-Zag. Sedangkan model geologi yang digunakan adalah model sintetik dengan 3 lapisan horizon dan 1 patahan sebesar 500. Komparasi dihitung dalam 4 parameter yang berbeda, yaitu layout pengukuran, Bin Fold, ray tracing parameter dan pembuatan seismic section secara sintetik. Layout pengukuran menjelaskan secara umum parameter permukaan yang ada. Bin Fold menjelaskan parameter fold yang dihasilkan dari geometri. Semakin banyak Fold membuat CMP yang dapat di stack menjadi lebih banyak dan memberikan data yang lebih baik. Ray tracing atribut menjelaskan atribut dari jejak gelombang seismik yang terpantulkan pada bidang reflektor. Synthetic seismic section memberikan data seismik yang dapat diamati. Penelitian ini sebagian besar berurusan mengenai variasi aspek dari geometri survei desain dan dampaknya pada parameter permukaan dan juga Illumination Study dari ray tracing attribute serta sintetik seismic section.

---

ABSTRAK
The use of Seismic 3D method has been the most useful way in hydrocarbon exploration. In the acquisition, the most common geometry is the Orthogonal geometry where the receiver line and source line form a 90o angle. In this research, Orthogonal geometry is being compared to other 3 geometries, which are Brick, Slanted and Zig Zag. The geological model which is used in this research is using a synthetic geological model. The model is contained of 3 major layers and a normal fault structure with a 50o angle. The comparation is valued with 4 parameters, which are the acquisition layout, Bin Fold, ray tracing attribute and synthetic seismic section. The layout is defining about the surface parameter which deals about source and Receiver parameter. Bin Fold is about the Fold which is generated by the variety of the geometry. The higher Fold gives more stacked CMP and it will give more a good data. Ray tracing explain about the raytrace of the seismic wave which reflected from the reflector. Synthetic Seismic Section generate the seismic data which can be observed. This study deals with the various aspects of the geometry survey design and its impact to the surface parameter and the illumination study in ray tracing attribute to generate synthetic seismic section.

Abstrak :
Backpropagation neural network backpropagation adalah salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi data. Klasifikasi data dilakukan dalan serangkaian proses training dan testing. Pada akhir proses testing yang juga merupakan akhir dari proses backpropagation, akan didapatkan nilai recognition rate. Nilai recognition rate merupakan nilai yang menandakan banyaknya data yang berhasil diklasifikasi dengan benar pada proses testing terhadap seluruh testing dataset. Recognition rate erat kaitannya dengan masalah underfitting, overfitting, local minima, dan local maxima. Keempat masalah ini menyebabkan nilai recognition rate yang didapatkan kurang optimal. Namun biasanya untuk menangani keempat masalah ini dilakukan pengaturan pada beberapa paramter, misalnya learning rate, momentum, jumlah layer, jumlah nodes, weights, dan lain-lain. Pada tulisan ini akan dijelaskan program optimasi yang melakukan pengaturan pada nilai inisialisasi weights untuk menangani keempat tersebut. Program ini melakukan inisialisasi weights menggunakan genetic algorithm pada backpropagation yang mengimplementasikan k-fold crossvalidation. Untuk menguji dan membandingkan program optimasi terhadap program implementasi backpropagation yang tidak dioptimasi program non-optimasi, digunakan empat dataset, yaitu iris flower dataset, seeds dataset, wine dataset, dan EEG dataset buatan. Pada akhir pengujian didapatkan hasil bahwa program optimasi berhasil mendapatkan nilai recognition rate lebih tinggi pada iris flower dataset, yaitu 97.33 pada program optimasi dan 96.67 pada program non-optimasi. Kemudian didapatkan pula nilai recognition rate yang lebih tinggi pada seeds dataset, yaitu 93.33 pada program optimasi dan 92.86 pada program non-optimasi. Lalu didapatkan pula nilai recognition rate yang lebih tinggi pada EEG dataset buatan, yaitu 37.5 pada program optimasi dan 35.94 pada program non-optimasi. Sedangkan pada wine dataset didapatkan nilai recognition rate yang sama antara program optimasi dan program non-optimasi, yaitu 99.44.

---

Backpropagation neural network backpropagation is one of machine learning algorithms that can be used to classify data. The data classification is done in a series of trainig and testing processes. At the end of testing process that is also the end of backpropagation process, the algorithm will produce recognition rate value. Recognition rate value indicates the total of correctly classified data in testing process againts all data in testing dataset. Recognition rate value related to underfitting, overfitting, local minima, and local maxima problems. However, to handle these problems adjusting some parameters are necessary to be done. These parameters are learning rate, momentum, number of layers, number of nodes, weights, etc. In this writting will be explained an optimization program that adjusts the initialization values of weights to handle those four problems. This program initializes weights using genetic algorithm on backpropagation implementing k fold crossvalidation. To test and compare the optimization program with a program that implements backpropagation without optimization non optimzation program four datasets will be used, those are iris flower dataset, seeds dataset, wine dataset, and artificial EEG dataset. At the end of the test, the results show that optimization program obtained higher recognition rate value on iris flower dataset, that is 97.33 on optimization program againts 96.67 on non optimization program. Other than that, optimization program obtained higher recognition rate value on seeds dataset, that is 93.33 on optimization program againts 92.86 on non optimization program. Also, optimization program obtained higher recognition rate value on artificial EEG dataset, that is 37.5 on optimization program againts 35.94 on non optimization program. However, the optimization program obtained an equal recognition rate value on wine dataset, that is 99.44.

Abstrak :
Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang masih menjadi perhatian pemerintah. Hampir seluruh negara berkembang memiliki standar hidup yang masih rendah. Salah satu cara untuk mengurangi kemiskinan adalah dengan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi Salah satu metode yang cocok dalam menganalisis tingkat kemiskinan adalah dengan menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR). Hal ini dikarenakan dalam model GWR dipertimbangkan aspek spasial yang berbeda-beda untuk masing-masing lokasi pengamatan. Dalam model GWR dilakukan pendekatan analisis regresi yang digunakan untuk memahami hubungan spasial antara variabel-variabel dalam konteks geografi. Hal ini dikarenakan model GWR mempertimbangkan jarak lokasi pengamatan dengan lokasi sekitarnya, model GWR juga mempertimbangkan pembobot pada masing-masing lokasi pengamatan. Daerah yang dekat dengan lokasi pengamatakan mendapatkan pembobot yang lebih besar daripada daerah yang jauh dengan lokasi pengamatan, dalam hal ini penentuan pembobot dalam model GWR bergantung pada bandwidth. Dalam penelitian ini dilakukan analisis dengan mempertimbangkan empat pembobot spasial yaitu fixed gaussian kernel, fixed bisquare kernel, fixed tricube kernel, dan fixed exponential kernel yang diterapkan pada dua bandwidth yaitu bandwidth CV dan bandwidth AIC. Variabel dependen yang digunakan adalah tingkat kemiskinan dan variabel independen yang digunakan adalah rata-rata lama sekolah, upah minimum, tingkat pengangguran, indeks pembangunan manusia, angka harapan hidup dan jumlah penduduk. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pada 118 Kabupaten/Kota di Pulau Jawa memiliki model GWR yang berbeda-beda. Untuk model GWR menggunakan bandwidth CV diperoleh model terbaik dengan menggunakan fixed exponential kernel dengan sembilan kelompok variabel yang signifikan, untuk model GWR menggunakan bandwidth AIC diperoleh model terbaik dengan menggunakan fixed bisquare kernel dengan enam kelompok variabel yang signifikan. ...... Poverty is one of the social issues that continues to be a concern for the government. Almost all developing countries have low living standards. One way to reduce poverty is by analyzing the factors that influence it. One suitable method for analyzing poverty levels is by using Geographically Weighted Regression (GWR). This is because the GWR model considers different spatial aspects for each observation location. In the GWR model, a regression analysis approach is used to understand the spatial relationship between variables in a geographical context. This is because the GWR model considers the distance between the observation location and its surrounding locations. The GWR model also considers weighting for each observation location. Areas close to the observation location are given a higher weight than areas far from the observation location. In this case, the determination of the weight in the GWR model depends on the bandwidth. This research analyzes four spatial weights, namely fixed Gaussian kernel, fixed bisquare kernel, fixed tricube kernel, and fixed exponential kernel, applied to two bandwidths: CV bandwidth and AIC bandwidth. The dependent variable used is the poverty rate, and the independent variables used are average length of schooling, minimum wage, unemployment rate, human development index, life expectancy, and population. The results of this study show that the 118 districts in Java Island have different GWR models. For the GWR model using the CV bandwidth, the best model is obtained using the fixed exponential kernel with nine significant variable groups. For the GWR model using the AIC bandwidth, the best model is obtained using the fixed bisquare kernel with six significant variable groups.

Abstrak :
Interpretasi patahan merupakan tahapan penting dalam memodelkan kondisi geologi suatu daerah. Wilayah lepas pantai Kepulauan Tanimbar terletak pada zona fold thrust belt (FTB) yang terbentuk akibat tumbukan antara Lempeng Sunda dan Australia. Karena kondisi geologi yang kompleks ini, interpretasi patahan secara manual akan bersifat subjektif dan membutuhkan waktu yang lama. Saat ini, interpretasi patahan dapat dibantu dengan penggunaan atribut seismik. Penelitian ini membandingkan atribut variance dan fault likelihood dalam menggambarkan patahan penyusun zona FTB di Kepulauan Tanimbar. Penggunaan structural oriented filters juga diterapkan untuk memaksimalkan hasil atribut. Fault Enhancement Filter merupakan filter terbaik yang mampu menghaluskan reflektor dan meningkatkan diskontinuitas pada data seismik. FEF ini akan dijadikan input untuk atribut variance dan fault likelihood. Atribut variance tidak menunjukkan hasil yang kontras antara zona patahan dan bukan patahan. Namun, fault likelihood mampu membedakan zona patahan dan bukan patahan dengan kontras yang signifkan. Oleh sebab itu, fault likelihood adalah atribut yang terbaik dalam menggambarkan patahan penyusun zona FTB di Kepulauan Tanimbar ......Fault interpretation is an important step in modeling the geological conditions of an area. The offshore area of the Tanimbar Islands is located in the fold thrust belt (FTB) zone which was formed due to the collision between the Sunda and Australia plate. Due to this complex geological condition, manual fault interpretation will be subjective and takes a long time. Currently, fault interpretation can be assisted by using seismic attributes. This study compares the variance and fault likelihood attributes in describing the faults that construct the FTB zone in the Tanimbar Islands. The use of structural oriented filters is also applied to maximize attribute results. Fault Enhancement Filter is the best filter for smoothing reflectors and increasing discontinuities in seismic data. This FEF will be used as input for the variance and fault likelihood attributes. The variance result does not show a contrast between fault and non-fault zones. However, the fault likelihood was able to distinguish fault and non-fault zones with significant contrast. Therefore, fault likelihood is the best attribute in describing the faults that construct the FTB zone in the Tanimbar Islands

Abstrak :
Origami structures have the ability to be easily fabricated from planar forms, enable the deployment of large structures from small volumes, and are potentially reconfigurable. These characteristics have led to an increased interest in theoretical and computational origami among engineers from across the world. In this book, the principles of origami, active materials, and solid mechanics are combined to present a full theory for origami structures. The focus is on origami structures morphed via active material actuation and formed from sheets of finite thickness. The detailed theoretical derivations and examples make this an ideal book for engineers and advanced students who aim to use origami principles to develop new applications in their field.