Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTModel hurdle adalah model alternatif untuk mengatasi penyebaran berlebihan (varians datanya adalah lebih tinggi dari nilai rata-rata) yang disebabkan oleh kelebihan nol. Model rintangan dapat memodelkan secara terpisah variabel respons yang memiliki nilai nol dan positif, melibatkan dua proses yang berbeda. Proses pertama adalah proses biner yang menentukan apakah variabel respon memiliki nilai nol atau nilai positif, dan dapat dimodelkan dengan biner model, menggunakan regresi logistik. Untuk variabel respons positif, kemudian lanjutkan ke proses kedua, yaitu proses yang hanya mengamati jumlah positif. Yang positif count dapat dimodelkan dengan model Zero-Truncated menggunakan regresi Poisson. Rintangan model juga dikenal sebagai model dua bagian. Estimasi parameter menggunakan Bayesian metode. Kombinasi informasi sebelumnya dengan informasi dari data yang diamati membentuk distribusi posterior yang digunakan untuk memperkirakan parameter. Distribusi posterior bentuk yang diperoleh tidak tertutup, sehingga diperlukan teknik komputasi, yaitu Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan algoritma Gibbs Sampling. Metode ini diterapkanke data Parkinson untuk memodelkan frekuensi komplikasi motorik pada 300 Parkinsonpasien. Data tersebut digunakan dari Parkinson's Progressive Markers Initiative (PPMI, 2018). Hasil yang diperoleh adalah MDS-UPDRS (Movement Disorder Society-Unified Skala Peringkat Penyakit Parkinson) bagian 1, MDS-UPDRS bagian 2, dan MDS-UPDRS bagian 3 terkait secara signifikan MDS-UPDRS bagian 4 di kedua tahap.

---

ABSTRACTThe obstacle model is an alternative model for overcoming excessive spread (the data variant is higher than the average value) which is questioned by zero excess. The obstacle model can separately model response variables that have zero and positive values, involving two different processes. The first process is a binary process that determines whether the response variable has a zero value or a positive value, and can be modeled with a binary model, using logistic regression. For positive response variables, then proceed to the second process, which is a process that is only positive. The positive one calculated can be modeled with a Zero-Truncated model using Poisson regression. The Obstacle Model is also known as the two part model. Parameter estimation using the Bayesian method. The combination of previous information with information from data collected collects the distributions used for parameter estimation. The posterior distribution of the obtained form is not closed, computational techniques are needed, namely Markov Chain Monte Carlo (MCMC) with Gibbs Sampling algorithm. This method is applied to Parkinson's data to model the frequency of motor complications in 300 Parkinson's patients. The data is used from Parkinson's Progressive Markers Initiative (PPMI, 2018). The results obtained are MDS-UPDRS (Movement Disorder-Community Parkinson's Disease Assessment Scale) part 1, MDS-UPDRS part 2, and MDS-UPDRS part 3 which significantly related MDS-UPDRS part 4 in both glasses."

"Even though the Underground Gas Insulated Substation (GIS) building presents an opportunity to overcome land limitations in the development of electricity infrastructure in DKI Jakarta, there are several environmental, social and economic issues that must be analyzed concerning underground locations: the effect of perceived comfort and safety knowledge on work behavior, investment feasibility, the proportion of Green Open Space (RTH), and how the sustainable building model of Underground GIS can be applied. The purpose of this research is to achieve a model of Underground GIS building in DKI Jakarta. The quantitative approach is carried out by a combination of quantitative and qualitative research methods. The social parameters obtained during this research process can be used as guidelines for the implementation of the basement design. With an area of approximately 1700 m2, the proportion of green space is predicted to reach 34%. The feasibility of building investment is influenced by physical investment costs, land use mechanisms, and the valuation of environmental and social benefits. The Sustainable building model of Underground GIS can be fulfilled if investment feasibility that accommodates social and environmental aspects is achieved.

---

Meskipun bangunan Underground Gas Insulated Substation (GIS) menghadirkan peluang mengatasi keterbatasan lahan didalam pengembangan infrastruktur ketenagalistrikan di DKI Jakarta, namun terdapat beberapa permasalahan lingkungan, sosial, dan ekonomi yang harus dikaji terkait lokasi di bawah tanah, yaitu: pengaruh persepsi kenyamanan dan pengetahuan keselamatan pada perilaku kerja, kelayakan investasi, proporsi Ruang Terbuka Hijau (RTH), dan bagaimana model bangunan Underground GIS dapat diterapkan secara berkelanjutan. Tujuan riset ini adalah menghasilkan model bangunan Underground GIS di DKI Jakarta. Pendekatan kuantitatif dilakukan dengan metode riset gabungan kuantitatif dan kualitatif. Parameter sosial yang didapat selama proses riset ini, dapat dijadikan pedoman pelaksanaan desain ruang bawah tanah. Dengan luas lahan kurang lebih sebesar 1700 m2, proporsi RTH diprediksi dapat mencapai 34%. Kelayakan investasi bangunan dipengaruhi oleh biaya investasi fisik, mekanisme penggunaan lahan, dan nilai manfaat sosial lingkungan. Model bangunan Underground GIS berkelanjutan dapat terpenuhi jika kelayakan investasi yang mengakomodasi aspek sosial dan lingkungan tercapai."

"ASYNNNI model adalah salah satu model yang menerangkan mekanisme pengaturan atom oksigen pada bidang basal (bidang CuO) senyawa BSCCO yang terdiri dari senyawa Bi2Sr2CuO7-x (BSCCO 2201), senyawa Bi2Sr2CaCu2O9-x (BSCCO 2212), dan senyawa Bi2Sr2Ca2Cu3O11-x (BSCCO 2223). Atom-atom oksigen terletak pada lapisan bidang CuO. BSCCO 2201 mempunyai satu lapisan bidang CuO, BSCCO 2212 mempunyai dua lapisan bidang CuO, dan BSCCO 2223 mempunyai tiga lapisan bidang CuO. Pengaturan atom oksigen dan banyak lapisan bidang basal sangat mempengaruhi sifat senyawa tersebut. Senyawa dengan struktur kristal ortorombik bersifat superkonduktor, sedangkan senyawa dengan struktur tetragonal bersifat non-superkonduktor. Temperatur transisi adalah keadaan terjadinya transisi sifat struktur bahan non-superkonduktor ke struktur superkonduktor atau sebaliknya.Temperatur transisi dari perubahan struktur tetragonal ke struktur ortorombik sangat dipengaruhi oleh kandungan oksigen. Temperatur transisi ternyata berubah-ubah dengan berubahnya kandungan oksigen. Telah dihitung temperatur transisi senyawa BSCCO, diperoleh hasil untuk BSCCO 2201 dengan temperatur transisi tertinggi 13.5 K, untuk BSCCO 2212 dengan temperatur transisi tertinggi 83 K, dan untuk BSCCO 2223 dengan temperatur transisi tertinggi 110 K. Simulasi ini telah menunjukkan adanya perubahan fasa yang ditunjukkan oleh lonjakan harga kalor jenis Cv pada temperatur tertentu. Simulasi ini menggunakan metoda Monte Carlo, algoritma Metropolis, dan Glauber Dynamics. Program ini ditulis menggunakan bahasa C."

"Sistem manajemen transportasi dan tata ruang perkotaan sangat mempengaruhi pola pergerakan manusia dan kendaraan yang dapat menimbulkan kemacetan. Kemacetan menghasilkan tingginya akumulasi emisi gas buang kendaraan bermotor yang berakibat pada menurunnya kualitas udara. Penggunaan model dinamik untuk keperluan analisis dan prediksi dengan berbagai variabel dan sub variabel yang saling terkait sudah banyak dipergunakan untuk mengkaji secara ilmiah berbagai fenomena yang ada. Dalam tugas akhir ini penggunaan model dinamik digunakan untuk pendekatan dan menganalisis program Bus Rapid Transit (BRT) berbasis busway dalam memprediksi kebutuhan bahan bakar gas (BBG) dan pengurangan tingkat laju emisi gas buang kendaraan bermotor dalam pencapaian target penurunan polusi udara, ajakan/himbauan para pengguna mobil kendaraan untuk beralih menggunakan bus Transjakarta Busway serta mengatasi kemacetan lalu lintas di DKI Jakarta sampai dengan tahun 2010. Dari penelitian sebelumnya [Bambang Sugiarto, Suryana, 2005] diketahui bahwa polusi udara akan berkurang secara signifikan jika jumlah koridor dan armada yang diberoperasi harus mencukupi sehingga penumpang Bus Transjakarta Busway adalah yang sebelumnya para pengguna mobil pribadi. Maka untuk mendukung program pengurangan polusi udara di DKI Jakarta, penulisan ini disusun sesuai kondisi terakhir yaitu awal tahun 2007, dengan telah diresmikannya busway koridor IV - VII. Pencapaian pengurangan polusi udara dengan program BRT berbasis busway akan bersifat komprehensif dengan pendekatan model dinamik mulai dari pertumbuhan penduduk, pertumbuhan kendaraan bermotor, pertambahan armada, koridor, dan jumlah penumpang Bus Transjakarta Busway, perluasan jaringan bus pengumpan (feeder). Hasil yang diharapkan dari studi ini adalah prediksi kebutuhan BBG dan pengurangan laju emisi gas buang kendaraan bermotor dengan beroperasinya bus Transjakarta Busway dalam menurunkan polusi udara dan mengatasi kemacetan di Jakarta sampai dengan tahun 2010.

---

The transportation management system and the city planning influence the mobility of large numbers of people to easily move from various locations. Without an organized transportation system, there are mass traffic jams, delays, accidents, etc. Traffic jams cause large pollutans emissions resulting in large quantities of pollution. The dynamic model has been used to analyze and predict these phenomena by using variables and sub variables that are interconnected. In this thesis, the dynamic model is used to analyze the Bus Rapid Transit (BRT) program based on the busway system to predict the need of compresses natural gas (CNG) and to reduce the rapid emission in achieving the goal of reducing air pollution in Jakarta. One of the ways to accomplish this goal is to encourage people to use the Transjakarta bus way instead of their personal vehicles. This would also reduce traffic jams until the year 2010. From previous research conducted by Bambang Sugiarto and Suryana, it was shown that the air pollution would be significantly reduced if the amount of buses and corridors were increased to handle the large number of passengers. For this reason, this thesis is written in accordance with the current condition when the new corridors IV ? VII were officially opened at the beginning of the year 2007. The achievement of reducing air pollution based on BRT program will contribute a comprehensive benefit if the dynamic model is used. For example, the population growth will directly increase the need for greater transportation; thus adding larger numbers of buses, expanding corridors and increasing the number of passengers using Transjakarta busway. The transportation web will automatically be expanded to include smaller feeder areas to facilitate greater flow of traffic. The purpose of this study is to predict the need for CNG and the reduction of pollutan emissions, this is possible if the Transjakarta busway system is implemented. In addition, reducing air pollution and solving the traffic jam problems until the year 2010."

"Pada skripsi ini dlianalisa throughput S-ALOHA dengan capture effect pada microcellular dengan menggunakan distribusi yang berbeda-beda untuk test packet dan interfering packet. Model kanal fading yang digunakan adalah Nakagami/Nakagami', Rician/Nakagami, Nakagami/Rician, dan Rician/Rician dengan nilai parameter yang berbeda-beda untuk test packet dan interfering packet. Pertama, dengan menggunakan asumsi bahwa S-ALOHA terdiri dari satu buah test pocket dan n buah interferer yang bersifat independent identically distributed (iid) pada microcellular, kemudian ditentukan outage probability dan capture probability S-ALOHA. Akhirnya diperoleh throughput S-ALOHA dengan capture effect pada microcellular. Throughput S-ALOHA dengan capture effect pada microcellular dipengaruhi oleh nilai carrier to interference threshold. nilai parameter dari test packet, dan nilai parameter dari interfering pocket. Dari hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa throughput S-ALOHA meningkat dengan bertambahya nilai carrier to interference threshold, dan meningkat dengan bertambahnya nilai parameter dari test packet. Throughput S-ALOHA menurun dengan bertambahnya nilai parameter dari interfering packet."

"Penentuan parameter pengendali merupakan suatu hal penting untuk mendapatkan kineija pengendali yang optimum (diantaranya, IAE atau Iniegral Absolute Error-nya minimum). Jenis pengendali yang digunakan dan jenis sistem atau proses yang akan dikendalikan sangat menentukan dalam penentuan konstanta pengendali.Korelasi untuk menentukan parameter-parameter pengendali yang didasarkan pada model FOPDT (First Order Plus Dead Time) yang ada, masih merniliki nilai error yang cukup besar sehingga diperlukan sualu korelasi baru yang lebih balk (IAE yang dihasilkan minimum). Cara yang dilakukan adalah dengan metode tuning yang sudah ada, kemudian dilakukan trial & error. Trial & error yang dimaksudkan adalah dengan cara memperbesar dan memperkecil parameter yang sudah didapatkan dengan metode lain, sehingga mendapatl-can IAE yang seminimum mungkin. IAE (Integral Absolute Error) menunjukkan luas daerah antara perbedaan graiik variabel yang dikontrol dengan gralik input dalam hal ini perubahan ser poini, dengan demikian IAE minimum juga menu.njukka.n osilasi, overshoot, settling time, dan rise time yang minirmun juga. Variasi parameter-parameter FOPDT (K, 1, 0) digunakan untuk mendapatkan berbagai parameter-parameter pengendali yang optimum, selanjutnya dibuat suatu korelasi.Hubungan antara parameter-parameter pengendali yang diperoleh (KC, ri, rp) dengan parameter penyetelan hasil pendekatan Metode FOPDT (K, 1, 9), basil korelasinya adalah:if KL- = ; rl = l .l200*2'+l.8665; 'rn = 0_6409*9+2.4525 Dengan IAE rata-rata untuk 20 percobaan (model sistem) sebesar 42188.(IAE metode Cohencoon = 203528, metode Lopez = 109923, metode Dahlin = 917386, metode Ziegler Nichols = 17.1066) Salah satu contoh penerapan korelasi baru pada alat Pressure Conlrol (Laboratorium Dasar Proses Operasi Departemen TGP, FTUI) juga memberikan basil kinerja pengendali yang lebih baik."

"Memasuki era globalisasi yang ditandai dengan meningkatnya persaingan pasar dunia menunlut setiap pemsahaan baik manufaktur maupun jasa untuk melakukan eiisiensi dan minimasi biaya dalam berbagai bidang antara lain dalam bidang logistik. Untuk dapat mencapai tujuan tersebut maka pemsahaan perlu melakukan perencanaan logistik yang baik. Perencanaan logistik yang baik sangat ditunjang oleh pengunaan metode atau perangkat pendukung yang memadai. Permasalahan yang dialami oleh PT CCBI adalah belum optimalnya biaya infrastruktur distribusi yang disebabkan oleh perangkat lunak yang digunalcan sebagai pendukung perencanaan iniiaslrukmr masih memiliki beberapa keterbatasan.Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh rancangan model matematis prograrna linier dan mix integer yang dapat meminlmalkan total biaya sebagai perangkat pendukung dalam pengambilan kepurusan untuk 4 skenario perencanaan infrastruktur distribusi yang meliputi pembukaan/penutupan warehouse, penambahan/pengurangan kapasitas warehouse, penggabungan dua atau lebih warehouse dan pencntuan lokasi warehouse terbaik dan beberapa lokasi potensial yang tersedia.Berdasarkan pengujian model serta analisis yang dilakukan, diperoleh model matematis tersebut optimal untuk perencanaan infrastruktur distribusi di PT CCBI. Selain optimal, model matematis ini juga fleksibel dalam penggunaannya. Penggunaan model tersebut dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna, mulai dari permasalahan sederhana dengan sedikit variabel dan kendala sampai permasalahan dengan jumlah variabel dan kendala yang sangat banyak. Selain itu, model ini juga dapat dijalankan untuk beberapa periode waktu, sehingga dapat mempersingkat waktu pengambilan keputusan.

---

Entering globalization represented by world market increasing had pushed companies, manufacturing or service, to minimize cost in any division including logistic. In order to achieve that, companies need to do excellent logistic planning. This plarming is supported by proper methods or tools use. The problem faced by PT CCBI is non-optimal distribution infrastructure cost, which caused by the software used as a tool for infrastructure planning in this company has many limitations.

This research's objective is to attain proposal of linear and mixed integer programming model that can minimize total cost as a tool in decision making For 4 distribution infrastructure planning scenarios, including open/close warehouse, upgrade/downsize warehouse capacity, merge warehouses, and identity best warehouse location.

Based on model testing and analysis done, resulted in optimal mathematical model for distribution inliastnicture planning in PT CCBI. Beside that, this model is flexible when it is used. Model uses can be suited with user's need, from simple problem with little variables and constraints to problem that has many variables and constraints. Last but not least, this model can be run for multi period time, thus time for planning become shorter."