The impact of global climate change on the Indonesian economy:

Global climate change influences the economic performance of all countries, and Indonesia is no exception. Under climate change, Indonesia is predicted to experience temperature increases of approximately 0.8�C by 2030. Moreover, rainfall patterns are predicted to change, with the rainy season ending earlier and the length of the rainy season becoming shorter. Climate change affects all economic sectors, but the agricultural sector is generally the hardest hit in terms of the number of poor affected. We assess climate change impacts for Indonesia using an Indonesian computable general equilibrium (CGE) model that focuses on the agricultural sector. Climate change input data were obtained from the International Food Policy Research Institute's International Model for Policy Analysis of Agricultural Commodities and Trade. Our results show that by 2030, global climate change will have a significant and negative effect on the Indonesian economy as a whole. In these projections, we see important impacts for particular sectors in the CGE model, especially for the agricultural sector (both producers and consumers) and in rural areas and for poorer households. Real gross domestic product (GDP) drops slightly and the consumer price index (CPI) increases by a small amount. Negative GDP growth is chiefly the result of adverse impacts on agriculture and agro-based industries, with the largest impact for soybeans, rice, and paddy (unmilled rice). Decreasing output of paddy and rice will adversely affect the country's food security. Domestic prices for paddy and rice increase significantly, pushing up the CPI. Taking international food price shocks into account would increase negative impacts. We find that addressing constraints to agricultural productivity growth through increased public agricultural research investments will be important to counteract adverse impacts of climate change. Enhanced awareness of both government agencies and farmers will be needed for the rural economy to adapt to the adverse impacts of climate change.Climate change, Economy, Impact model, national CGE model, Computable general equilibrium (CGE) modeling,

Deteksi Penyakit Glaukoma pada Citra Fundus Retina Mata Menggunakan Adaptive Thresholding dan Support Vector Machine

Glaukoma adalah penyebab kebutaan kedua terbanyak setelah katarak. Berbeda dengan katarak, kebutaan yang disebabkan oleh glaukoma bersifat permanen. Hal ini karena glaukoma disebabkan oleh tekanan besar pada bola mata yang menyebabkan tersumbatnya pembuluh darah yang menuju ke syaraf mata sehingga syaraf mata tidak mendapatkan suplai darah yang cukup dan akhirnya akan mengalami kerusakan. Gejala glaukoma yang timbul biasanya tidak dapat dirasakan secara langsung. Sehingga perlu dilakukan pemeriksaan mata terlebih dahulu untuk mengetahui adanya glaukoma. Pada pengerjaan tugas akhir ini, dibangun sebuah perangkat lunak untuk mendeteksi penyakit glaukoma pada citra fundus retina mata. Tahap pertama dalam pengerjaan tugas akhir ini adalah proses preprocessing citra. Tahap preprocessing terbagi menjadi preprocessing optic cup, preprocessing optic disk, dan preprocessing pembuluh darah. Kemudian akan dilakukan proses segmentasi optic cup, optic disk, dan pembuluh darah dengan menggunakan metode adaptive thresholding. Setelah proses segmentasi selesai, maka fitur Cup to disk ratio (CDR), ISNT Neuro Retinal Rim (NRR), dan ISNT pembuluh darah akan diekstraksi dari masing-masing citra yang telah tersegmentasi. Ketiga fitur tersebut kemudian dijadikan masukan pada pengklasifikasi support vector machine dengan menggunakan metode pencarian hyperplane sequential minimal optimization dan fungsi kernel linear. Dengan menggunakan data yang diambil dari database RIM-ONE, didapatkan nilai akurasi rata-rata sebesar 80%

Rancang Bangun Perangkat Lunak Untuk Perhitungan Besar Arus Hubung Singkat Pada Sistem Distribusi Listrik Di Kapal

Salah satu penunjang untuk pengamanan jaringan listrik kapal adalah mengetahui berapa besar arus hubung singkat pada bus-bus tertentu di jaringan listrik kapal. Selama ini PT.PAL dalam hal menghitung hubung arus hubung singkat dilakukan secara manual. Untuk lebih meningkatkan efektifitas dan effisiensi kerja, maka pada penelitian ini penulis akan membuat program komputer untuk menghitung besar arus hubung singkat pada sistem distribusi listrik di kapal. Untuk ini penulis akan merancang suatu program yang terkenal dengan istilah user friendly yaitu dengan menggunakan program yang dapat menggambarkan diagram satu garis system tenaga listrik. Program ini mendukung interaksi langsung antara pemakai dan diagram satu garis Metoda yang dipakai dalam perhitungan ini adalah metoda matrik impedansi Z-bus. Dengan mengetahui besar arus hubung singkat 3 fasa maka dapat ditentukan besar breaking capacity dari peralatan pengaman. Manfaat lain yang dapat diperoleh adalah untuk menentukan setting pengaman

Seat Interference Antar Penumpang Pada Model Boarding Pesawat Terbang

Ada dua keadaan untuk sebuah pesawat, keadaan pertama adalah pada saat pesawat tersebut sedang berada di darat dan keadaan kedua adalaha saat peswat tersebut sedang berada di udara. Maskapai penerbangan akan mendapat keuntungan pada saat pesawat mereka sedang terbang. Banyak hal yang mempengaruhi lama pesawat berada di darat, antara lain : waktu penumpang turun, bongkar muat barang, pengisian bahan baker, boarding time, dll. Penelitian ini menyajikan beberapa model boarding untuk mengurangi seat interference dan untuk mengurangi waktu boarding. Mixed Integer Non Linier Programing digunakan untuk menghasilkan model boarding. ProModel digunakan untuk simulasi, hasil simulasi adalah waktu boarding dan seat interference. Airbus-320 digunakan untuk menerapkan model simulasi ini. Beberapa hal yang mempengaruhi strategi boarding adalah jumlah baris, jumlah grup dan jumlah penumpang yang dimasukkan untuk tiap grup. Hasil simulasi memperlihatkan bahwa model boarding dengan 6 grup dapat mengurangi jumlah seat interference sebesar 85,5% dan mengurangi waktu boarding sebesar 6,82% dibandingkan dengan menggunakan model tradisional back to front

Pengaruh Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi Terhadap Penerapan Self Assessment System Pada Kpp Pratama Gorontalo

This research aims to determine the influence of an individual taxpayer understanding of the Self Assessment System implementation on STO Gorontalo. The data in this study were taken from primary data through questionnaires. The number of samples used as subjects in this study were 100 individual taxpayer and using Convenience Sampling techniques. This study uses regression analysis simple. The results showed that the understanding of the individual taxpayer has a significant effect on the implementation of Self Assessment System. The determination coefficient show that 19.8% understanding of individual taxpayers influence the application of the Self Assessment System and the remaining 80.2% is influenced by other variables outside this study