Analisis Pemanfaatan Senayan Library Management System (Slims) Di Kantor Perpustakaan Dan Arsip Daerah Kota Salatiga

Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pemanfaatan Senayan Library Management System (SLiMS) di Kantor Perpustakaan dan Arsip Daerah Kota Salatiga berdasarkan aspek kemanfaatan dan kemudahan dalam teori Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif jenis studi kasus. Informan sejumlah 9 orang yang terdiri dari 6 orang pengelola perpustakaan dan 3 pemustaka dipilih berdasarkan kriteria yang telah peneliti tentukan yaitu, pengelola perpustakaan yang berhubungan langsung dengan SLiMS dalam kegiatan sehari-hari dan pemustaka yang menggunakan OPAC minimal 3 kali dalam satu bulan serta sedang melakukan penelusuran dengan OPAC saat peneliti melakukan observasi. Dari hasil analisis data yang diperoleh selama penelitian menunjukan hasil bahwa pemanfaatan Senayan Library Management System (SLiMS) di Kantor Perpustakaan dan Arsip Daerah Kota Salatiga telah memenuhi dua aspek utama dalam teori Technology Acceptance Model (TAM). SLiMS dinilai bermanfaat untuk membantu pekerjaan di perpustakaan termasuk untuk membantu pemustaka dalam proses penelusuran informasi. Dari penelitian ini diketahui pula bahwa pemanfaatan SLiMS belum maksimal dan masih dapat ditingkatkan dengan mengaktifkan visitor counter dan penggunaan fitur copy cataloging yang akan menambah manfaat dari SLiMS. SLiMS juga perangkat lunak yang mudah, baik dalam hal instalasi dan modifikasi serta mudah dalam hal pemakaian akan tetapi masih perlu adanya USAha untuk meningkatkan kemampuan pengguna untuk memanfaatkan SLiM

Validating Search Protocols for Mining of Health and Disease Events on Twitter

BACKGROUND: Twitter is a free social networking and micro-blogging service that enables its users to read and share information with user and media communities in messages no longer than 140-character. In the year of 2016, there were more than 24 million Indonesian twitter users sharing news, events, as well as personal feelings and experiences on Twitter. This study seeks to validate a search protocol of health related terms using real-time Twitter data which can later be used to understand if, and how, twitter can reveal information on the current health situation in Indonesia. In this validation study of mining protocols, we: 1) extracted geo-located conversations related to health and disease postings on Twitter using a set of pre-defined keywords, 2) assessed the prevalence, frequency and timing of such content in these conversations, and 3) validated how this search protocol was able to detect relevant disease tweets. SUBJECT AND METHODS: Groups of words and phrases relevant to disease symptoms and health outcomes were used in a protocol developed in the Indonesian language in order to extract relevant content from geo-tagged Twitter feeds. A supervised learning algorithm using Classification and Regression Tree´s (CART) was used to validate search protocols of disease and health hits comparing to those identified by a team of human experts. The experts categorized tweets as positive or negative in respect to health events. The model fit was evaluated based on prediction perfor-mance. RESULTS: 390 tweets from historical Twitter feeds and 1,145,649 tweets from Twitter stream feeds during the period July 26th to August 1st, 2016. Only twitter hits with health related keywords in the Indonesian language were obtained. The accuracy of predictions of mined hits versus expert validated hits using the CART algorithm showed good validity with AUC beyond 0.8. CONCLUSION: Monitoring of public sentiment on Twitter, combined with contextual knowledge about the disease, can detect health and disease tweets and potentially be used as a valuable real-time proxy for health events over space and time. Keywords: social networking, disease detection, disease early warning, digital epidemiology, big data analysi

Analisis Fatigue Pada Slewing Tower Level Luffing Crane Berbasis Metode Elemen Hingga

Retak sepanjang 1,5 meter terjadi pada bagian tower Slewing Tower Level Luffing Crane produksi PT. Lelangon yang telah beroperasi selama 4 tahun di Tanjung Emas, Semarang, Jawa Tengah. Analisis dilakukan dengan pembebanan vertikal dan horizontal pada bagian tower berbasis metode elemen hingga. Analisis beban statis juga dilakukan terlebih dahulu untuk verifikasi beban desain dan memperoleh pembebanan yang akan digunakan pada tahap simulasi sebagai load condition. Dengan software berbasis Finite Element Method (FEM), simulasi static structural kemudian dilakukan pada bagian tower. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa pada pembebanan secara vertikal dan horizontal, fatigue life jauh melebihi service life saat munculnya keretakan yaitu 3 tahun dan juga designed life 15 tahun. Hal ini diikuti dengan fatigue damage dan safety factor yang menunjukkan bahwa konstruksi crane aman dengan kondisi pembebanan tersebut. Hasil ini menjadi bukti bahwa kegagalan akibat fatigue secara vertikal maupun horizontal tidak akan terjadi hingga melebihi designed life. Sehingga, kegagalan berupa crack yang terjadi bukan disebabkan oleh fatigue