Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Bond atau yang disebut juga obligasi adalah suatu perangkatkeuangan berupa surat hutang, yang mewajibkan penerbitnya (peminjammodal) untuk membayar sejumlah uang kepada investor (pemberi modal)sebesar jumlah yang dipinjamkan beserta pembayaran bunga atau yangbiasa disebut kupon (coupon) untuk periode waktu tertentu. Jenis obligasiyang tidak memberikan pembayaran kupon disebut zero coupon bond,sehingga harga zero coupon bond hanya dipengaruhi oleh tingkat bunga.Tugas akhir ini membahas tentang model Ho-Lee yang merupakan suatumodel yang mempelajari pergerakan tingkat bunga stokastik dandiimplementasikan untuk mengaproksimasi harga zero coupon bond. Untukmengetahui pergerakan tingkat bunga model Ho-Lee ini digunakan metodebinomial dan trinomial tree. Tingkat bunga model Ho-Lee yang dibangunmenggunakan metode binomial dan trinomial tree ini akan digunakan untukmengaproksimasi harga zero coupon bond dengan menggunakan datatingkat bunga Bank of England. Hasil implementasi menunjukkan bahwametode binomial dan trinomial tree cukup baik dalam mengaproksimasitingkat bunga short rate dan mengaproksimasi harga zero coupon bond."

"Hidrokarbon merupakan bahan yang mudah terbakar yang dapat menyebabkan kecelakaan besar kecelakaan dan ledakan di instalasi anjungan lepas pantai pengolahan hidrokarbon. Kebakaran dan ledakan di anjungan lepas pantai adalah kecelakaan yang relatif jarang terjadi tetapi dapat memiliki konsekuensi tak terduga yang berdampak signifikan terhadap kematian dan kehilangan aset. Metode: Metode deskriptif dengan desain kuantitatif dari data sekunder tahun 2020 (cross sectional) dan studi literatur tanpa melakukan intervensi pada objek penelitian (non-experimental) dianalisis menggunakan perangkat lunak (PHAST) untuk mengevaluasi model konsekuensi kebakaran dan ledakan. Analisis frekuensi dengan metode fault tree dan event tree analysis, untuk menganalisa kemungkinan terjadinya overpressure dan terjadi nya kecelakaan besar pada fasilitas pengolahan hidrokarbon gas dan minyak di anjungan lepas pantai yang merupakan Major Hazard Plant. Hasil: Tingkat risiko tertinggi untuk kematian personel yang bekerja di anjungan lepas pantai tersebut berada pada tingkat ALARP Region dari kontributor skenario terbesar flash fire dengan jumlah fatality sebanyak 10 orang dan nilai frekuensi 3,26E-08/year artinya 1 dari 30.674.847 peluang skenario flash fire dalam 1 tahun dapat terjadi hingga menyebabkan kematian 10 orang, sedangkan risiko terhadap aset berada pada tingkat risiko yang dapat diterima/Acceptable dari kontributor skenario terbesar jet fire dengan nilai kehilangan aset sebesar 40.590.800,00 dan nilai frekuensi tertinggi 6,31E-08/year artinya 1 dari 15.847.861 peluang skenario jet fire dalam 1 tahun dapat terjadi hingga menyebabkan kehilangan aset sebesar $ 40.590.800 dari kebakaran dan ledakan skenario overpressure yang berpotensi terjadi di anjungan baru lepas pantai dengan mempertimbangkan beberapa sistem pengaman yang telah ditentukan dalam desain. Kesimpulan: Tidak diperlukan adanya tambahan mitigasi dikarenakan sistem pengaman yang telah ditentukan dalam desain cukup untuk mencegah kecelakaan besar yang dapat terjadi sehingga anjungan baru lepas pantai dinyatakan aman untuk dioperasikan

---

Hydrocarbons are flammable materials can cause major accidents and explosions at offshore platform hydrocarbon processing. Fires and explosions on offshore platforms are relatively rare accidents but can have unforeseen consequences that can have a significant impact on fatality and loss of assets. Methods: Descriptive method with quantitative design from secondary data in 2020 (cross sectional) and literature study without intervention on the research object (non-experimental) using software (PHAST) to evaluate the consequences of fire and explosion models. Frequency analysis with fault tree and event tree analysis methods, to analyse the possibility of overpressure and major accidents events on offshore platforms hydrocarbon processing facilities which are Major Hazard Plants. Result: The highest risk level for the personnel fatality working on the offshore platform is in the ALARP Region level from the largest contributor to the flash fire scenario with the number of fatalities as many as 10 peoples and the frequency value of 3.26E-08/year means 1 out of 30,674,847 flash fire scenario opportunities in 1 year can occur to cause fatality of 10 people, while the risk to assets is in an acceptable risk level from the largest contributor to the jet fire scenario with loss of assets 40,590,800.00 and the highest frequency value is 6.31E-08/year) means that 1 in 15,847,861 opportunities of a jet fire scenario in 1 year can occur to cause asset loss of $ 40,590,800 from fires and explosions in overpressure scenarios that have the potential to occur on the new offshore platform taking into account some of the safety systems that have been defined in the design. Conclusion: There is no need for additional mitigation because the safety system that has been determined in the design is sufficient to prevent major accidents that can occur so that the new offshore platform is declared safe to operate"

"Data dan informasi ketenagakerjaan Depnaker menuliskan bahwa dari 189.607 perusahaan di Indonesia yang wajib lapor ketenagakerjaan terdapat 1.240 jumlah kasus kecelakaan kerja yang terjadi selama tahun 2006. Dari jumlah kasus tersebut tercatat 56 kasus berakibat cacat dan 15 kasus berakibat meninggal dunia. Angka kecelakaan kerja mengalami peningkatan drastis dari tahun sebelumnya. Dengan jumlah 189.607 perusahaan yang wajib lapor ketenagakerjaan terdapat 65.474 kasus kecelakaan kerja, 5.326 kasus diantaranya berakibat cacat dan 1.451 kasus berakibat meninggal dunia (http://www.nakertrans.go.id/pusdatinnaker).Kasus kecelakaan kerja juga terjadi di Unit Produksi IV PT. Semen Padang tahun 2007. Berdasarkan data kecelakaan kerja yang dilaporkan di biro Keselamatan Kesehatan dan Lingkungan Hidup (K3LH) PT. Semen Padang tahun 2005 ? 2007 terjadi 62 kasus. Dari 62 kasus kecelakaan kerja yang terjadi, 10 di antaranya terjadi di Unit Produksi IV atau 16,13% kecelakaan kerja yang terjadi di PT. Semen Padang terjadi di Unit Produksi IV. Dari 10 kasus kecelakaan kerja yang terjadi di Unit Produksi IV PT. Semen Padang selama periode 2005 ? 2007, 20% (2 kasus) berasal dari unsafe condition (kondisi tidak selamat) dan 80% (8 kasus) berasal dari unsafe action (tindakan tidak selamat). 5 kasus kecelakaan kerja di Unit Produksi IV terjadi selama tahun 2007, 40% (2 kasus) diantaranya berasal dari unsafe condition (kondisi tidak selamat) dan 60% (3 kasus) berasal dari unsafe action (tindakan tidak selamat). Dengan karakteristik bahaya kecelakaan adalah terkena pecahan timah panas, terkena lentingan peralatan (rantai dan kunci), tertimpa benda kerja dan kecelakaan lalu lintas dalam wilayah kerja.Penelitian dilakukan dengan menggunakan metoda Fault Tree Analysis (FTA) yang merupakan penelitian deskriptif dengan desain penelitian kualitatif untuk menganalisis data sekunder dan data primer yang ada sehingga mengetahui akar penyebab kecelakaan kerja di Unit Produksi IV PT. Semen Padang Tahun 2007. Data sekunder yang digunakan adalah data kecelakaan kerja dan lembar identifikasi bahaya, penilaian risiko dan pengendalian risiko. Data primer diperoleh dari hasil wawancara tak berstuktur dengan ketua tim Keselamatan Kesehatan dan Lingkungan Hidup (K3LH) Unit Produksi IV dan observasi lapangan. Untuk mengetahui factor penyebab kecelakaan kerja, data yang di peroleh dibandingkan dengan Surat Keputusan Direktur Jenderal Pembinaan Hubungan Industrial Dan Pengawasan Ketenagakerjaan Departemen Tenaga Kerja R.I. No. Kep. 84/BW/1998.Berdasarkan kronologis kejadian kasus kecelakaan kerja yang terjadi di Unit Produksi IV PT. Semen dan dibandingkan dengan SK Ditjen Binawas No. Kep. 84/84/1998, diperoleh faktor ? faktor yang mempengaruhi kecelakaan kerja di Unit Produksi IV PT. Semen Padang Tahun 2007 yaitu pekerjaan dilakukan tanpa alat pengaman, penggunaan bahan yang tidak seharusnya, penggunaan bahan yang berbeda dari biasanya, pengaturan prosedur yang tidak aman, penggunaan peralatan yang tidak seharusnya, kecacatan/ketidaksempurnaan pada area kerja, pekerja membuat pengaman tidak berfungsi, melalaikan APD, bekerja pada objek yang berbahaya, membuat prses tidak aman, kejadian berbahaya lainnya dan factor lainnya. B erdasarkan analisis kecelakaan kerja yang dilakukan pada penelitian ini , maka penerapan metoda FTA perlu dipertimbangkan sebagai bahan tambahan untuk mengambil keputusan dan membuat laporan kejadian kecelakaan kerja sehingga diketahui akar penyebab kegagalan (fault) yang menyebabkan kerugian (loss).Berdasarkan hasil dari metoda FTA yang dilakukan peneliti, disarankan kepada pihak manajemen untuk memperbaharui lembar identifikasi bahaya, penilaian dan pengendalian risiko di Unit Produksi IV PT. Semen Padang. Karena Lembar identifikasi bahaya, penilaian dan pengendalian risiko tidak mencantukan jenis APD yang harusnya digunakan oleh pekerja. Dan memberikan training atau pelatihan bagi pekerja tentang Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) secara berkala."

"Pada usia 7 bulan hingga 3 tahun, kecemasan berpisah (separation anxiety) dengan orang yang signifikan dalam hidup anak merupakan suatu hal yang norma1Apabila kecemasan tersebut menjadi berlebihan, tetap berlanjut di atas usia 3 tahun, dan mengganggu kegiatan sehari-hari maka anak dapat didiagnosis mengalami gangguankecemasan akan perpisahan (separation anxiety dirorder). Separation Anxiety Divorderpaling umum dialami oleh anak usia 6-11 lahun (middle childhood) (DSM-IV-TR 2000 dan Papalia, 2002).Anak dengan Separation Anxiety Disorder selalu merasa tidak nyaman dengan ketidakberadaan orang yang signifikan di sisinya. Pada umumnya, anak yang mengalamiSeparation Anxiety Disorder berasal dari keluarga yang memiliki hubungan yang sangat erat. Perpisahannya dengan lingkungan rumah akan otangtua membuat anak tersebut menarik diri dari lingkungan sosial, apatis, merasa sedih, atau tidak dapat berkonsentrasidengan permainan dan pekerjaannya (Mash & Wolfe, 1999; DSM-IV-TR,2000;http/www.klis.com/chandler/pamphlet/panic/panicparpph1et.hltm.http//merck.com/mrkshared/mmanual.home2/sec23/ch2861.isp)Anak yang mengalami Separation Anxiety Disorder, pada Umumnya, merasadirinya tidak dicintai oleh orang lain dan ingin mati. Mereka juga memiliki kemarahan dan agresivitas terhadap orang-orang atau keadaan yang membuatnya berpisah denganorang yang signifikan. Anak yang mengalami Separation Anxiety Divorder sering digambarkan sebagai anak yang pcnuntut dan terus menerus membutuhkan perharian dari orang lain.Peristiwa atau perubahan yang muncul secara tiba-tiba pada diri anak merupakanSalah Satu penyebab terjadinya Separation Anxiety Disorder (Mash & Wolfe,1999). Hal lain yang dapat mengembangkan perasaan cemas akan perpisahan ini adalah pengasuhanorangtua yang overprotektif menuntut, serta orangtua yang depresi dan panik berlebihan(htrp://www.emidencine.com/ped/topik2657.hLm)Perasaan cemas, kebutuhan, dan sikap terhadap orang lain merupakan bagian dari dunia dalam pada diri anak (inner world). Anak yang mengalami Separation AnxietyDisorder memiliki perasaan-perasaan dan sikap terhadap orang yang signifikan Pada penelitian ini, peneliti ingin melihar dumia dalam djri anak (inner world), khususnyamelihat perasaan dan sikap anak yang mengalami Separation Anxiety Disorder dengan orang yang signifikan. Selain itu, peneliti juga ingin melihat perasaaan anak yangmengalami Sepamtion Anxiety Disorder mengenai dirinya sendiri.Dari tes-tes psikologi yang ada, peneliti merasa bahwa tes House-Tree-Permnmerupakan alat tes yang mendukung tujuan pcnelitian ini. Pada tes House-Tree-Person,anak dimita untuk menggambar rumah, pohon, dan orang dalam selembar kertas.TesHouse-Tree-Person merupakan tes proyeksi yang dapat menggambarkan bagaimana perasaan dan sikap anak mengenai orang-orang yang signifikan bagi dirinya sertabagaimana perasaan mengenai dirinya sendiri (Mamat, 1984).Penelitian ini bersifat deskriptif dengan harapan akan memperoleh gambaran tesHTP pada anak-anak yang mengalami Separation Anxiety Disoder Untuk menunjang analisis, peneliti juga menulis mengenai latar belakang anak yang Pendekatan yang dipilih adalah pendekatan kualitatif dengan menggunakan dam sekunderatau data yang sudah tersedia di Klinik Anak Fakultas Psikologi Universitas IndonesiaDari hasil penelitian, gambaran sikap dan perasaan anak yang mengalamiseparation anxiety disorder terhadap orangtua adalah tiga anak memiliki hubungan yang dekat dan hangat dengan ibu, dua anak merasa ibu memiliki peranan ymg penting bagimereka, dua anak merasa ibu mampu membuka diri dan berkomunikasi dengan baik, 2 anak lainnya merasa ibu tidak mampu herkomunikasi dengan baik, satu anak bersikapprotektif pada ibu, satu anak merasa memiliki hubungan yang dekat dengan ayah sedangkan 3 anak meras tidak dekat dengan ayah, dan terdapat 1 anak yang meniadakan keberadaan ayah.Gambaran perasaan anak yang mengalami separation anxiety disorder terhadap dirinya adalah satu anak merasa cemas serta 1 anak merasa tidak aman, curiga, marah,dan berhaLi-hati dengan lingkungan, satu anak merasa kurang percaya diri dan 1 anak tidak mau membuka diri terhadap orang lain, dua anak merasa tergantung pada ibu, dandua anak membutuhkan perhatian dan kehangatan dari lingkungannya"

"In this book, you can find a collection of the cutting edge technologies in the field of tree-climbing robot and the ways that animals climb. It provides a valuable reference for robot designers to select appropriate climbing methods in designing tree-climbing robots for specific purposes. Based on the study, a novel bio-inspired tree-climbing robot with several breakthrough performances has been developed and presents in this book. It is capable of performing various actions that is impossible in the state-of-the-art tree-climbing robots, such as moving between trunk and branches. This book also proposes several approaches in autonomous tree-climbing, including the sensing methodology, cognition of the environment, path planning and motion planning on both known and unknown environment. "

"Penelitian ini merupakan sebuah studi kasus kecelakaan tertimpa pohon di area Gerbatama Universitas Indonesia, Depok. Kecelakaan yang terjadi tanggal 28 Desember 2014 menyebabkan pengendara motor beserta penumpang yang melintas di zona bahaya penebangan mengalami cidera berat dan ringan pada tubuh. Penelitian kualitatif ini bertujuan untuk mengetahui berbagai penyebab yang melatarbelakangi kecelakaan. Data yang terkumpul didapat dari hasil wawancara dengan 7 orang informan, observasi lokasi kejadian, serta studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan faktor manusia, peralatan, lingkungan, dan organisasi berkontribusi dalam kecelakaan. Berdasarkan Fault Tree Analysis penyebab dasar kejadian ini ada pada faktor organisasi berupa implementasi kebijakan keselamatan yang tidak memadai, kurangnya perencanaan terhadap pekerjaan serta supervisi dari pengawas yang kurang memadai saat pekerjaan.

---

This research is a case study of struck by falling tree accident at Gerbatama area, Universitas Indonesia, Depok. The accident which occurred on December 28, 2014 made the motorcyclist and its passenger who crossed the danger zone of the felling site got major and minor injuries on their bodies. This qualitative research aims to search for the causes of the accident.The data was collected through interviews with 7 informants, observation of the accident location, and also literature study. The results showed that human, equipment, environment, and organizational factors contributed to the accident. The Fault Tree Analysis showed that organizational factors were the basic causes of the accident, such as inadequate safety policies implementation, lack of job planning, and also lack of job supervision."

"The aim of this paper is to demonstrate the utilisation of a Behavior Tree trace visualiser called BTTrace and generalised LTL formulae patterns to help system analysts analyse counterexamples and generate valuable ones. Counterexample generated by SAL model checker from a Behavior Tree model and an LTL formulae is translated into a BTTrace file. This file is rendered by BTTrace to visualise the counterexample on Behavior Tree diagram in animated fashion. Generalised LTL formulae patterns are exploited using a particular technique to assist analyst on constructing new yet meaningful property formulas. These formulas are used to obtain different and valuable counterexamples for further analysis. It is shown that BTTrace and LTL formulae patterns give significant support for analysing counterexamples of Behavior Tree model.Tujuan dari makalah ini adalah untuk menunjukkan pemanfaatan dari visualisasi jejak Behavior Tree yang disebut BTTrace dan generalisasi pola formula LTL untuk membantu analis sistem menganalisis counterexample dan menghasilkan counterexample yang berharga. Counterexample dihasilkan oleh SAL model checker dari model Behavior Tree dan formula LTL diterjemahkan ke dalam sebuah file BTTrace. File ini kemudian di-render oleh BTTrace untuk memvisualisasikan counterexample diagram Behavior Tree dalam mode animasi. Pola formula LTL yang sudah digeneralisasi kemudian dieksploitasi dengan menggunakan teknik tertentu untuk membantu analis untuk membangun formula properti baru namun bermakna. Formula ini digunakan untuk mendapatkan counterexample yang berbeda dan berharga untuk analisa lebih lanjut. Pada makalah ini ditunjukkan bahwa BTTrace dan pola formula LTL memberikan dukungan yang signifikan untuk menganalisis counterexample dari model Behavior Tree."

"Fraud atau kecurangan merupakan salah satu permasalahan yang masih dihadapi oleh industri asuransi dan masih memberikan kerugian yang sangat besar bagi industri ini. Biaya yang dikeluarkan pun untuk mengatasi permasalahan ini masih cukup besar, untuk itu dikembangkanlah sebuah model machine learning untuk membantu pencegahan terjadinya fraud pada asuransi. Salah satu model yang sedang sangat berkembang adalah model Imbalance-XGBoost, penelitian ini dilakukan untuk meninjau kemampuan model Imbalance-XGBoost dalam mendeteksi fraud sebagai langkah pencegahan fraud pada asuransi. Penelitian ini berhasil mendapati bahwa Imbalance-XGBoost memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan model dasarnya yaitu XGBoost tanpa penanganan kelas tidak seimbang.

---

Fraud or dishonesty is one of the persistent challenges faced by the insurance industry and continues to result in significant losses for the industry. The costs incurred to address this issue are also quite substantial. Therefore, a machine learning model has been developed to assist in preventing insurance fraud. One of the models that is currently gaining traction is the Imbalance-XGBoost model. This research was conducted to assess the ability of the Imbalance-XGBoost model in detecting fraud as a preventive measure in insurance. The study found that Imbalance-XGBoost performs better compared to its base model, XGBoost, which does not handle imbalanced classes."