Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDalam mendukung pendidikan di Indonesia, pemerintah telah memberikan perhatian dengan cara mengalokasikan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN). Namun, masalah pendidikan pada jenjang Sekolah Menengah Atas (SMA) masih ditemukan, dimana salah satu akar permasalahannya adalah kurangnya fasilitas pendidikan. Jumlah SMA yang relatif banyak merupakan salah satu penghambat dalam penyaluran dana APBN tersebut. Dengan demikian, analisis pengelompokan SMA berdasarkan fasilitas pendidikan di Indonesia diharapkan dapat menjadi salah satu alternatif bagi pemerintah dalam memprioritaskan penyaluran dana APBN secara cepat dan tepat. Banyaknya observasi yang digunakan adalah 13.486 SMA dengan 9 variabel kategorik fasilitas pendidikan yang tercatat di website Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan pada bulan Agustus tahun 2019. Adapun metode yang digunakan adalah Robust Clustering Using Link (ROCK) yang diyakini mempunyai tingkat akurasi yang baik dan mampu menangani data kategorik dalam jumlah yang besar. Untuk mendapatkan profil kelompok yang lebih jelas, metode ROCK dimodifikasi dengan melakukan Nested Clustering. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terbentuk 14 kelompok SMA yang memiliki karakteristik masing-masing. Diperoleh kelompok 3 merupakan kelompok yang relatif baik dan kelompok 1a merupakan kelompok yang relatif kurang baik. Secara umum, SMA di Indonesia membentuk kelompok yang memiliki kebutuhan fasilitas pendidikan yang berbeda dan memerlukan perhatian dari pemerintah.

---

ABSTRACT

The government has given attention to support education in Indonesia by allocating the state budget (APBN). However, the problem of education at the senior high school level is still found, which one of the root problems is the lack of educational facilities. The large number of senior high schools in Indonesia becomes one of the barriers to distributing APBN funds. Thus, the analysis of the grouping of senior high schools based on educational facilities in Indonesia is expected to be an alternative for the government in prioritizing the distribution of APBN funds quickly and accurately. The number of observations is 13,486 with nine categorical variables recorded on a website of the Ministry of Education and Culture in August 2019. The method used is Robust Clustering Using Link (ROCK), which is believed has good accuracy and good to handle many categorical data. To get clearer profile of cluster, ROCK method modified with do Nested Clustering. The results of this study indicate that 14 clusters were formed and have their profiles. Cluster 3 is relatively good cluster while cluster 1a is relatively poor cluster. In general, high schools in Indonesia consist of groups that have different educational facility needs and require attention from the government."

"Dalam analisis data, saat data mempunyai outlier dan outlier yang ada bukan merupakan suatu kesalahan, taksiran parameter yang diperoleh dengan metode Ordinary Least Square (OLS) akan bias karena metode OLS tidak robust terhadap adanya outlier. Oleh karena itu, dicari metode lain yang robust terhadap adanya outlier, salah satunya ialah metode regresi robust dengan menggunakan fungsi Huber. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai taksiran parameter pada model regresi robust sederhana dan berganda dengan menggunakan fungsi Huber. Selain itu, akan dibandingkan antara taksiran parameter model regresi robust dengan menggunakan fungsi Huber dan taksiran parameter yang didapat dengan metode OLS dilihat dari nilai effisiensi taksiran parameter. Hasil yang diperoleh dari contoh penerapan menunjukkan bahwa untuk data ada outlier taksiran parameter yang diperoleh dengan metode regresi robust dengan fungsi Huber lebih effisien dibandingkan metode OLS, sedangkan untuk data tanpa outlier taksiran parameter yang diperoleh dengan metode OLS lebih effisien dibandingkan metode regresi robust dengan fungsi Huber."

"ABSTRAKPermasalahan jaringan rantai pasok atau supply chain network pada umumnya hanya memperhatikan model optimasi biaya dengan menentukan konfigurasi supply chain yang optimal dalam lingkungan bisnis yang tidak pasti. Sekarang ini, muncul banyak tekanan dari masyarakat untuk merancang supply chain network yang berkelanjutan untuk mengurangi emisi karbon yang dihasilkan dari kegiatan supply chain dengan biaya yang proporsional. Studi ini membahas perancangan supply chain network yang berkelanjutan dengan mempertimbangkan skema perdagangan karbon dan ­trade-credit dari pemasok untuk memaksimalkan total profit supply chain. Permasalahan yang dibahas tidak hanya tentang pengambilan keputusan mengenai jumlah, lokasi, dan kapasitas dari fasilitas supply chain, aliran produk antar fasilitas di dalam network, dan harga jual produk, tetapi juga mengenai jumlah pemesanan material kepada pemasok yang optimal berdasarkan pada skema trade-credit yang berbeda-beda. Sebuah model robust fuzzy programming yang dikembangkan dari integrasi model robust optimization dan fuzzy programming digunakan untuk menangani ketidakpastian pada permintaan pelanggan dan komponen biaya. Sebuah studi kasus pada perusahaan baja Taiwan dilakukan untuk menunjukkan kinerja dan efisiensi model yang diusulkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang diusulkan dapat meningkatkan total keuntungan supply chain sebesar 3 persen dan mengurangi waktu perhitungan sebesar 76% dibandingkan dengan model scenario-based robust stochastic programming. Temuan kami juga menunjukkan bahwa konfigurasi supply chain network yang optimal dipengaruhi oleh skenario perdagangan karbon yang berbeda dan pemilihan pemasok juga dipengaruhi oleh skema trade-credit

---

ABSTRACTClassical supply chain networks mainly concern on the economic optimization model by determining the optimal supply chain configuration under the chaotic business environment. There has been an immense pressure from the society to design more sustainable supply chain networks for reducing the carbon emissions generated from supply chain activities with reasonable cost. This study addresses the sustainable supply chain network design problem considering carbon trading policy and trade-credit from suppliers to optimize the total supply chain profit in both physical market and carbon market. The problem entails decisions regarding not only the number, location, and capacity of facilities, the product flow among entities in the network, and the product-selling price but also the optimal economic order quantity to suppliers under different trade-credit schemes. A robust fuzzy programming model based on the integration of robust optimization and fuzzy programming is applied to tackle the uncertainties in demand and relevant costs. A case study in Taiwan steel firm was conducted to demonstrate the efficacy and efficiency of the proposed model. Results show that the proposed model improves the total supply chain profit, including the profits from physical and carbon markets, by approximately 3 percent and reduces the computational time by 76% compared to the scenario-based robust stochastic programming. Our findings also show that the optimal configuration of supply chain network is sensitive to different scenario of carbon trade and selection of supplier is affected by the trade-credit policy."

"Sekarang ini metode MT cukup berkembang dan seringkali digunakan sebagai metode geofisika yang mampu memetakan kondisi bawah permukaan dengan baik, khususnya sistem panasbumi. Namun di sisi lain, keberadaan software atau program yang dapat digunakan untuk melakukan pengolahan data MT masih terbatas dan harganya relatif mahal. Dengan demikian penulis berupaya untuk melakukan penelitian dalam pembuatan program pengolahan data MT tersebut, terutama yang dapat mengolah data mentah MT berupa time series sampai menjadi data resistivitas semu dan fase. Dalam penelitian ini, penulis memfokuskan pada pembuatan program menggunakan MATLAB yang dapat melakukan pengolahan data time series menjadi resistivitas semu dan fase. Ada beberapa tahapan penting yang perlu dilakukan dalam melakukan proses pengolahan data time series, yaitu proses transformasi Fourier dengan teknik Fast Fourier Transform (FFT) yang bertujuan untuk mentransformasi data dari domain waktu menjadi domain frekuensi. Selanjutnya dilakukan penentuan interval frekuensi yang nantinya akan diproses pada tahapan selanjutnya. Kemudian dilakukan teknik robust processing yang tujuannya adalah untuk membuat data menjadi lebih smooth. Setelah itu dapat dihitung nilai tensor impedansinya untuk perhitungan resistivitas semu dan fase. Adapun hasil pengolahan data MT dari program yang telah dibuat sangat baik, dimana terdapat adanya kesesuaian antara kurva resistivitas semu dan fase yang dihasilkan dari program yang dibuat dan yang dihasilkan dari software komersial (SSMT2000). Perbandingan dengan menggunakan hasil inversi 2-D dengan input berupa data resistivitas semu dan fase dari kedua program pun menunjukkan adanya kesesuaian.

---

Recently, Magnetotelluric (MT) Method has been developed and often used as geophysical method which has good ability for subsurface mapping, especially geothermal system. However, software and program that could be used to carry out MT data processing is limited and expensive. Accordingly, the author attempted to do research in developing MT data processing program, especially time series data processing to be apparent resistivity and phase data. In this research, the author focuses on developing the computer program using MATLAB to proces the time series data transformation to be apparent resistivity and phase. There are several important steps to do in time series data processing, firstly Fourier transformation using Fast Fourier Transform (FFT) technique to transform the data from time domain to frequency domain. The next step is determination of frequency interval to be used for the next step. After that, a robust processing technique is performed to make the data smoother. Then, further step is calculation of tensor impedance for calculating apparent resistivity and phase. The MT data processing result produced from the computer program is excellent, where there is similarity between the apparent resistivity and phase curve produced from the computer program and those produced from the commersial software (SSMT2000). Comparison using 2-D inversion by inputting the apparent resistivity and phase data produced from both computer programs shows good agreement."

"Metode Magnetotellurik (MT) adalah metode geofisika pasif yang digunakan untuk mengetahui keadaan bawah permukaan menggunakan induksi elektromagnetik. Data yang didapatkan pada pengukuran MT biasanya masih mengandung noise sehingga hasil dari pemrosesan datanya masih kurang baik. Oleh karena itu, noise tersebut harus dikurangi semaksimal mungkin dengan menggunakan metode remote reference. Keberadaan software untuk melakukan pemrosesan data MT dengan menggunakan remote reference masih sangat terbatas. Pada penelitian ini, penulis memfokuskan pada pembuatan program MATLAB untuk pengolahan data MT dari data mentah berupa time series sampai mendapatkan hasil akhir berupa kurva resistivitas semu dan fase dengan menggunakan metode MT remote reference. Terdapat beberapa tahapan dalam pengolahan data MT remote reference ini, yaitu transformasi Fourier dengan teknik Fast Fourier Transform (FFT). Kemudian melakukan estimasi impedansi dan perhitungan mencari nilai resistivitas semu dan fase. Setelah itu, langkah terakhir yaitu teknik estimasi robust. Hasil dari kurva resistivitas semu dan fase yang menggunakan remote reference terlihat lebih teratur dan smooth dibandingkan yang tidak menggunakan remote reference. Hal ini membuktikan bahwa pengolahan data MT dengan menggunakan remote reference dapat mengurangi noise pada data MT. Adapun hasil dari inversi 2-D memiliki kesesuaian antara program yang dibuat di MATLAB dengan software yang telah ada (SSMT2000).

---

Magnetotelluric method (MT) is a passive geophysical method used to determine the state of the subsurface using electromagnetic induction. The data obtained was usually still contain noise so that the results was still not good. Therefore, noise should be reduced as much as possible by using the remote reference method. The software to perform data processing using a remote reference MT was limited. In this study, the authors focused on the manufacture of MATLAB for processing of MT data from the raw data in the form of time series to obtain the final form of the curve apparent resistivity and phase by using a remote reference MT method. There are several steps in the remote reference MT data processing, Fourier transform technique with Fast Fourier Transform (FFT). Then the impedance estimation and calculations to find the value of apparent resistivity and phase. After that, the last step is robust estimation techniques. The results was better and smoother than those which not using a remote reference. This proved that the MT data processing using a remote reference can reduce noise in MT data. The results of 2-D inversion was matched between a program created in MATLAB with existing software (SSMT2000)."