Museum Telekomunikasi di Surakarta

Peranan teknologi telekomunikasi dalam kehidupan manusia sangat penting, hal itulah yang terus mendorong kemajuan teknologi komunikasi dan munculnya inovasi perangkat-perangkat telekomunikasi baru seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin kompleks. Dengan terus berkembangnya perangkat telekomunikasi dan banyaknya perangkat telekomunikasi baru yang muncul, masyarakat selalu mengikuti perkembangan tersebut. Namun di sisi lain pemakaian yang sangat besar ini tentu memberikan imbas pula pada “setelah pemakaian” yaitu pembuangannya. Maka dari itu diperlukanlah suatu akses yang dapat menyentuh perangkat-perangkat yang sudah tidak lagi dipakai sekarang, peralatan ini dapat dikumpulkan dan kemudian dirawat dan disimpan untuk kemudian dipamerkan agar dapat dilihat oleh masyarakat luas. Museum Telekomunikasi di Surakarta adalah sebuah wadah yang melayani kebutuhan publik dalam kegiatan melestarikan, menyajikan dan merawat alat-alat telekomunikasi yang bertempat di Kota Surakarta. Di sisi lain museum ini diharapkan mampu menjadi salah satu wahana pariwisata dan edukasi yang dapat dimanfaatkan secara babas oleh masyarakat

Clustering data berbasis principal component analysis untuk melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam (sertifikat hak cipta)

Data kerusakan sektor pasca bencana merupakan data yang memiliki fitur atau kriteria pada setiap kasus data tingkat kerusakan sector pasca bencana alam. Data kriteria tersebut adalah Building Condition, Building Structure, Building Physical, Building Function, and Other Supporting Conditions. Data tingkat kerusakan sector pasca bencana alam yang digunakan pada penelitian berjumlah 216 data, yang setiap data memiliki 5 kriteria kerusakan sektor pasca bencanan alam. Kemudian PCA digunakan untuk mencari label pada setiap data. Hasil label tersebut akan digunakan untuk mengelompokkan (clustering) data berdasarkan skala nilai hasil normalisasi data pada proses PCA. Pada proses normalisasi data di PCA, data di bagi menjadi 2 komponen yaitu PC1 dan PC2. Masing-masing komponen memiliki nilai variance ratio dan eigen value yang dihasilkan pada proses PCA. Untuk PC1 memiliki variance ratio 85.17% dan eigen value 4.28%, sedangkan PC2 memiliki variance ratio 9.36% dan eigen value 0.47%. Hasil dari normalisasi data kemudian di buat grafik 2 dimensi untuk melihat visualisasi data hasil setiap komponen utama (PC). Hasilnya terdapat 3 pengelompokkan data menggunakan skala nilai berdasarkan grafik hasil PC. Nilai koordinat (n) masing-masing kelompok yaitu kelompok 1

Assessment of post-disaster building damage levels using back-propagation neural network prediction techniques

Indonesia is susceptible to natural disasters, with its geographical location being one of the contributing factors. To mitigate the harmful effects of natural catastrophes, a disaster emergency response must be undertaken, which consists of a set of steps taken immediately following the event. These operations include rescuing and evacuating victims and property, addressing basic needs, providing protection, and restoring buildings and infrastructure. Accurate data is required for effective recovery after a disaster. The Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) oversaw disaster relief efforts, but faulty damage assessments slowed restoration. Surveyor subjectivity and differing criteria result in discrepancies between reported damage and reality, generating issues during the post-disaster reconstruction phase. The objective of this study is to develop a prediction system to measure the extent of damage caused by natural disasters to buildings. Based on the five criteria that determine the level of building damage after a disaster, namely, building condition, building structure condition, physical condition of severely damaged buildings, building function, and other supporting conditions. The data used are from the BPBD of Malang city from 2019 to 2023. This system would allow surveyors to make speedy and objective evaluations. Five different models were tested using the Neural Network Backpropagation approach. Model A2 produces the highest accuracy of 93.81%. A2 uses a 40-38-36-34 hidden layer pattern, 1000 epochs, and a learning rate of 0.1. These findings can lay the groundwork for advanced prediction models in post-disaster building damage evaluation research

Clustering data berbasis principal component analysis untuk melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam

Data kerusakan sektor pasca bencana merupakan data yang memiliki fitur atau kriteria pada setiap kasus data tingkat kerusakan sector pasca bencana alam. Data kriteria tersebut adalah Building Condition, Building Structure, Building Physical, Building Function, and Other Supporting Conditions. Data tingkat kerusakan sector pasca bencana alam yang digunakan pada penelitian berjumlah 216 data, yang setiap data memiliki 5 kriteria kerusakan sektor pasca bencanan alam. Kemudian PCA digunakan untuk mencari label pada setiap data. Hasil label tersebut akan digunakan untuk mengelompokkan (clustering) data berdasarkan skala nilai hasil normalisasi data pada proses PCA. Pada proses normalisasi data di PCA, data di bagi menjadi 2 komponen yaitu PC1 dan PC2. Masing-masing komponen memiliki nilai variance ratio dan eigen value yang dihasilkan pada proses PCA. Untuk PC1 memiliki variance ratio 85.17% dan eigen value 4.28%, sedangkan PC2 memiliki variance ratio 9.36% dan eigen value 0.47%. Hasil dari normalisasi data kemudian di buat grafik 2 dimensi untuk melihat visualisasi data hasil setiap komponen utama (PC). Hasilnya terdapat 3 pengelompokkan data menggunakan skala nilai berdasarkan grafik hasil PC. Nilai koordinat (n) masing masing kelompok yaitu kelompok 1

Clustering data berbasis principal component analysis untuk melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam

Data kerusakan sektor pasca bencana merupakan data yang memiliki fitur atau kriteria pada setiap kasus data tingkat kerusakan sector pasca bencana alam. Data kriteria tersebut adalah Building Condition, Building Structure, Building Physical, Building Function, and Other Supporting Conditions. Data tingkat kerusakan sector pasca bencana alam yang digunakan pada penelitian berjumlah 216 data, yang setiap data memiliki 5 kriteria kerusakan sektor pasca bencanan alam. Kemudian PCA digunakan untuk mencari label pada setiap data. Hasil label tersebut akan digunakan untuk mengelompokkan (clustering) data berdasarkan skala nilai hasil normalisasi data pada proses PCA. Pada proses normalisasi data di PCA, data di bagi menjadi 2 komponen yaitu PC1 dan PC2. Masing-masing komponen memiliki nilai variance ratio dan eigen value yang dihasilkan pada proses PCA. Untuk PC1 memiliki variance ratio 85.17% dan eigen value 4.28%, sedangkan PC2 memiliki variance ratio 9.36% dan eigen value 0.47%. Hasil dari normalisasi data kemudian di buat grafik 2 dimensi untuk melihat visualisasi data hasil setiap komponen utama (PC). Hasilnya terdapat 3 pengelompokkan data menggunakan skala nilai berdasarkan grafik hasil PC. Nilai koordinat (n) masing masing kelompok yaitu kelompok 1

Rancang bangun decision support system untuk clustering tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam menggunakan deep learning

Decision Support System (DSS) merupakan salah satu cabang keilmuan dari sistem informasi yang memiliki suatu intelligence. Menerapkan DSS untuk memecahkan suatu masalah merupakan satu bentuk riset yang banyak peneliti lakukan. Metode yang banyak di terapkan oleh para peneliti adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), salah satu metode MCDM yaitu Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Salah satu kelemahan MCDM yaitu user harus melewati setiap langkah dari metode MCDM. Dengan adanya kelemahan tersebut maka peneliti melakukan kolaborasi dengan menerapkan Machine Learning (ML) pada DSS, tujuannya adalah agar DSS lebih cerdas karena user tidak perlu melakukan tahapan-tahapan DSS dalam memecahkan masalah. Pada penelitian kami menggunakan obyek untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Deep Learning (DL). Sebelum menerapkan metode DL yaitu Convutional Neural Network (CNN) untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam adalah melakukan pre-processing data. terdapat beberapa langkah dari pre-processing data diantaranya labeling data, dan augmentasi data. Dengan menggunakan data hasil dari DSS untuk mencari labeling data pada setiap data kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Principal Component Analysis (PCA) agar pada saat melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana memiliki acuan secara ilmiah. Setelah mendapatkan labeling data tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan PCA kemudian menggunakan hasil reduksi parameter dari teknik PCA tersebut untuk acuan augmentasi gambar agar gambar dapat terbentuk sesuai dengan parameter yang digunakan. Kemudian hasil dari augmentasi gambar tersebut akan masuk proses watershed algoritm untuk mengetahui tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam

Rancang bangun decision support system untuk clustering tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam menggunakan deep learning

Decision Support System (DSS) merupakan salah satu cabang keilmuan dari sistem informasi yang memiliki suatu intelligence. Menerapkan DSS untuk memecahkan suatu masalah merupakan satu bentuk riset yang banyak peneliti lakukan. Metode yang banyak di terapkan oleh para peneliti adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), salah satu metode MCDM yaitu Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Salah satu kelemahan MCDM yaitu user harus melewati setiap langkah dari metode MCDM. Dengan adanya kelemahan tersebut maka peneliti melakukan kolaborasi dengan menerapkan Machine Learning (ML) pada DSS, tujuannya adalah agar DSS lebih cerdas karena user tidak perlu melakukan tahapan-tahapan DSS dalam memecahkan masalah. Pada penelitian kami menggunakan obyek untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Deep Learning (DL). Sebelum menerapkan metode DL yaitu Convutional Neural Network (CNN) untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam adalah melakukan pre-processing data. terdapat beberapa langkah dari pre-processing data diantaranya labeling data, dan augmentasi data. Dengan menggunakan data hasil dari DSS untuk mencari labeling data pada setiap data kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Principal Component Analysis (PCA) agar pada saat melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana memiliki acuan secara ilmiah. Setelah mendapatkan labeling data tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan PCA kemudian menggunakan hasil reduksi parameter dari teknik PCA tersebut untuk acuan augmentasi gambar agar gambar dapat terbentuk sesuai dengan parameter yang digunakan. Kemudian hasil dari augmentasi gambar tersebut akan masuk proses watershed algoritm untuk mengetahui tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam

Principal component analysis-based data clustering for labeling of level damage sector in post-natural disasters

Post-disaster sector damage data is data that has features or criteria in each case the level of damage to the post-natural disaster sector data. These criteria data are building conditions, building structures, building physicals, building functions, and other supporting conditions. Data on the level of damage to the post-natural disaster sector used in this study amounted to 216 data, each of which has 5 criteria for damage to the post-natural disaster sector. Then the 216 post-disaster sector damage data were processed using Principal Component Analysis (PCA) to look for labels in each data. The results of these labels will be used to cluster data based on the value scale of the results of data normalization in the PCA process. In the data normalization process at PCA, the data is divided into 2 components, namely PC1 and PC2. Each component has a variance ratio and eigenvalue generated in the PCA process. For PC1 it has a variance ratio of 85.17% and an eigenvalue of 4.28%, while PC2 has a variance ratio of 9.36% and an eigenvalue of 0.47%. The results of the data normalization are then made into a 2-dimensional graph to see the visualization of the PCA results data. The result is that there is 3 data cluster using a value scale based on the PCA results chart. The coordinate value (n) of each cluster is cluster 1 (n<0), cluster 2 (0 ≤n <2), and cluster 3 (n≥2). To test these 3 groups of data, it is necessary to conduct trials by comparing the original target data, there are two experiments, namely testing the PC1 results with the original target data, and the PC2 results with the original target data. The result is that there are 2 updates, the first is that the distribution of PC1 data is very good in grouping the data when comparing the distribution of data with PC2, because the variance ratio and eigenvalue values of PC1 are greater than PC2. While second, the results of testing the PC1 data with the original target data produce good data grouping, because the original target data which has a value of 1 (slightly damaged) occupies the coordinates of cluster 1 (n<0), while the original target data which has a value of 2 (damaged moderately) occupies cluster 2 coordinates (0 ≤n <2), and for the original target data the value 3 (heavily damaged) occupies cluster 3 coordinates (n≥2). Therefore, it can be concluded that PCA, which so far has been used by many studies as feature reduction, this study uses PCA for labeling unsupervised data so that it has an appropriate data label for further processing

Religiusitas Kualitas Pelayanan dan Etika Penggelapan Pajak

The purpose of this study was to show the effect of religiosity, service quality, and tax understanding on the ethics of tax evasion. The sample in this study consisted of 80 Tamansiswa University Bachelor of Accounting Students class 2019-2021. This research is quantitative research with a survey method. The data analysis method used in this study is multiple linear regression. The results of the analysis show that religiosity and tax understanding do not affect tax evasion ethics, service quality has a positive and significant effect on tax evasion ethics