Persoalan permakaman di Jakarta periode 1960-1980

Tulisan ini membahas tentang persoalan yang terjadi dalam bidang permakaman di Jakarta pada tahun 1960-an – 1980-an. Pada periode tersebut, Jakarta mengalami krisis lahan permakaman. Menyadari masalah ini, Pemerintah Daerah DKI Jakarta memberlakukan sejumlah kebijakan untuk mengatasinya. Namun dalam praktiknya, terjadi kontradiksi dalam upaya Pemerintah Daerah dalam mengatasi krisis permakaman. Tulisan ini menggunakan metode penelitian sejarah dengan memanfaatkan sumber surat kabar sezaman. Berdasarkan penelitian yang dilakukan ditarik kesimpulan bahwa (1) krisis permakaman yang terjadi di Jakarta bisa terjadi karena banyaknya orang mati dan harus dikubur setiap harinya, sedangkan petak makam semakin menipis; (2) Pemerintah Daerah DKI Jakarta memberlakukan sistem permakaman tumpang, pembatasan izin penggunaan tanah makam, hingga pembukaan lahan permakaman baru di pinggir kota untuk mengatasi krisis lahan permakaman; (3) terjadi kontradiksi, dimana ditengah upaya mengatasi krisis permakaman, banyak permakaman yang ditutup dan dibongkar untuk menyediakan tanah bagi pembangunan.

Perancangan Sistem Monitoring Pengukuran Level Tangki Cryogenic Berbasis website Secara Real-Time

Indikator pembacaan tingkat ketinggian fluida cryogenic pada tangki merupakan hal yang sangat penting. Kesalahan dalam pembacaan nilai bisa menyebabkan pemberhentian proses produksi jika isi tangki habis tanpa diketahui. Dengan dibuatnya tugas akhir ini diharapkan pembacaan nilai bisa lebih akurat dan lebih mudah dipahami oleh operator. Dalam prosesnya, pengukuran tingkat ketinggian fluida cryogenic menggunakan metode pengukuran perbedaan tekanan. Nilai dari perbedaan tekanan akan di konversi menjadi nilai tinggi menggunakan rumus tekanan hidrostatis. Setelah mendapati nilai ketinggian, nilai tersebut dikonversikan kembali menjadi nilai volume agar lebih mudah untuk dipahami. Untuk dapat dijadikan sebuah rangkaian sistem yang menggabungkan teknik mekanik, elektrik, dan informatik, maka nilai mekanik dari tekanan diubah menjadi output elektrik dan kemudian menggunakan sebuah perangkat software data elektrik diubah menjadi nilai yang diharapkan. Setelah dilakukan uji coba terhadap sistem yang dibuat, sistem dapat berjalan dengan baik dan menunjukan hasil yang akurat. Selain akurat, data yang ditampilkan adalah data olahan yang diinginkan, sehingga tidak perlu adanya proses pengolahan data lagi. Visualisasi gambar juga membantu pemahaman kondisi di lapangan. Kata kunci : fluida, cryogenic, tangki Indicator of level liquid cryogenic in tanks is important thing. Error reading for the value can make the production stop if the empty tanks not detected. This final project can help the operator understand on value read. Measuring the level of cryogenic fluid using differential pressure method, indeed the output is not in metric unit instead in pressure unit. The differences of pressure will be converted into the height value using hydrostatic pressure formula. After the value of height obtained, the value will be converted in to volume value so it can easier to understand. To build a system circuit that combine mechanical technique, electric, and informatics, so the pressure of the mechanics value will be convert into electric as an output and combine a software electric data convert into value that is needed. After trial of the system do, the system run well and show the accurate result. Besides accurate, data that is desired will be showed, so it doesn’t need any data processing. Image visualization can help the understanding the condition in the field. Keywords : fluid, cryogenic, tank

DIAGNOSIS DETECTION OF ACUTE RESPIRATOR INFECTION WITH FORWARD CHAINING METHOD

Many acute respiratory infections or ARI are caused by viruses that attack the nose, trachea (breathing tube), or the lungs. It can be said that ARI is caused by inflammation that disrupts a person's breathing process. If not treated quickly, ARI can spread to all respiratory systems and prevent the body from getting proper oxygen, moreover it can cause the loss of a person's life. This research aims to diagnose ARI as an early step in practicing artificial intelligence in medicine, designing and apply an expert system that can diagnose ARI. The procedure used in this study uses forward chaining with tracking that begins with input data, and then creates a diagnosis or solution. The expert system used to diagnose acute respiratory inflammation uses the Forward chaining procedure with a data-driven approach, in this approach tracking starts from input data, and then seeks to draw conclusions, so that it can be used. diagnose the type of disease associated with the ARD disease experienced by showing the existing signs

CLUSTERING TOPIK PENELITIAN BERBASIS UNSUPERVISED LEARNING UNTUK REKOMENDASI KOLEKSI PUSTAKA DI PERPUSTAKAAN ITS

Perpustakaan ITS adalah salah satu penyedia jasa informasi di ITS.  Berbagai koleksi fisik yang dikelola meliputi buku teks, buku tugas akhir, buku tesis, jurnal, majalah, serta prosiding seminar nasional. Setiap tahunnya, perpustakaan ITS memperoleh alokasi dana untuk  pengadaan buku cetak sebesar 1 M, e-journal sebesar 6 M, dan 300 juta untuk pengadaan e-book. Akan tetapi, dana tidak terserap dengan baik dan feedback untuk pengadaan bahan pustaka ke ULP tidak berjalan maksimal dikarenakan pustakawan mengalami kesulitan ketika melakukan proses seleksi judul-judul bahan pustaka yang akan diajukan ke ULP untuk dibeli. Hal ini menyebabkan bahan pustaka, khususnya buku, yang dibeli kebanyakan tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna. Untuk itu diperlukan upaya mencari informasi buku baru sebagai bahan pustaka yang sesuai dengan kebutuhan pengguna berbasis teknologi informasi. Berdasarkan data pengadaan buku di perpustakaan ITS lebih didominasi oleh buku pengembangan yang mendukung referensi publikasi ilmiah. Publikasi ilmiah yang dilakukan oleh para dosen mayoritas merupakan luaran dari penelitian dosen. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan klasterisasi tren topik penelitian sebagai rekomendasi pengadaan bahan pustaka di Perpustakaan ITS. Penelitian ini menerapkan konsep text mining yang terdiri dari beberapa tahapan proses yaitu: text preprocessing, proses ekstraksi fitur, proses clustering, dan post-processing. Text preprocessing dilakukan untuk memperbaiki kualitas data teks, sehingga dapat menghasilkan klaster yang relevan dan akurat. Langkah-langkah pada tahap text preprocessing adalah case folding, tokenizing, filtering, dan stemming. Kemudian, dilakukan proses ekstraksi fitur yaitu dengan teknik pembobotan menggunakan Term Frequency dan Inverse Document Frequency (TF-IDF). Fitur-fitur yang dihasilkan pada tahap ekstraksi fitur dilakukan proses clustering menggunakan metode unsupervised learning untuk menghasilkan klaster topik penelitian. Tahap post-processing dilakukan untuk mengevaluasi dan menganalisa hasil klasterisasi tersebut yang selanjutnya digunakan sebagai rekomendasi pengadaan bahan pustaka, khususnya buku

LANDASAN KONSEPTUAL PERENCANAAN DAN PERANCANGAN ARSITEKTUR YOUTH CENTER DI MAGELANG DENGAN PENDEKATAN ARSITEKTUR BERKELANJUTAN

Youth Center di Magelang dengan pendekatan arsitektur berkelanjutan ialah wadah bagi remaja untuk melaksanakan kegiatan pelatihan guna menanamkan atau menumbuhkan pendidikan karakter dengan lingkungan yang berkarakter. Sasaran pengguna ialah para remaja berusia 12-24 tahun dan masih aktif mengeyam pendidikan. Para remaja dapat menggunakan Youth Center dengan mendaftar terlebih dahulu sebagai peserta dengan durasi 1-5 hari. Berdasarkan beberapa fakta, penurunan pendidikan karakter pada remaja cenderung dilakukna oleh para remaja yang aktif bersekolah. Beberapa contoh penurunan pendidikan karakter pada remaja antara lain mencontek, mem-bully, melanggar peraturan sekolah, mencuri, seks bebas, tawuran, vandalisme hingga narkoba. Pendidikan karakter begitu penting bagi remaja untuk menghadapi arus globalisasi yang bisa saja berdampak negatif bagi perilaku remaja. Pendidikan karakter menjadi penekanan pelatihan pada Youth Centerini, dengan empat dimensi penting dalam menumbuhkna pendidikakn karakter. Keempat dimensi tersebut ialah dimensi etik (rohani), dimensi literasi (ilmiah), dimensi estetik (kesenian) dan dimensi kinestetik (olahraga). Keempat dimensi tersebut terwadahi dalam ruangruang pelatihan yang ada di Youth Center ini. Pendekatan konsep arsitektur berkelanjutan diharapkan mampu menjadikan bangunan Youth Center memiliki lingkungan yang berkarakter berdasarkan prinsipprinsip arsitektur berkelajutan. Terdapat sembilan prinsip arsitektur berkelanjutan, diantara ialah ekologi perkotaan, strategi energi, pengolahan air, pengolahan limbah, penggunaan material, komunitas lingkungan, strategi ekonomi, pelestarian budaya dan manajemen operasional. Kesembilan prinsip ini terwadahi dalam ruang, kegaitan maupun konsep pola bangunan dan bentuk bangunan Youth Center sehingga menciptakan lingkungan berkarakter

Pengaruh trust in the private brand dan attitude toward the private brand terhadap retailer personality traist dan loyalty to the retailer

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh trust in the private brand dan attitude toward the private brand terhadap retailer personality traits dan loyalty to the retailer. Teknik analisis data yang digunakan adalah SEM dan menggunakan program LISREL. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah nonprobability sampling, dengan cara purposive sampling. Penelitian ini mengambil 150 responden sebagai sampelnya. Hasil penelitian membuktikan: (1) trust in the private brand berpengaruh positif dan signifikan terhadap retailer personality traits pada konsumen Lotte Mart di Surabaya; (2) attitude toward the private brand berpengaruh positif dan signifikan terhadap retailer personality traits pada konsumen Lotte Mart di Surabaya; (3) trust in the private brand berpengaruh positif dan signifikan terhadap attitude toward the private brand pada konsumen Lotte Mart di Surabaya; (4) retailer personality traits berpengaruh positif dan signifikan terhadap retailer to the retailer pada konsumen Lotte Mart di Surabaya

Aplikasi deteksi kejadian darurat berdasarkan data media sosial menggunakan paradigma pembelajaran dalam = Emergency event detection application based on social media data using deep learning paradigm

Emergency Event digunakan sebagai istilah untuk menggambarkan kejadian yang mewajibkan tingkat kewaspadaan tinggi dan tanggapan cepat. Paradigma pembelajaran representasi data pada deep learning yang mampu memanfaatkan data yang berjumlah masif dapat terutilisasi secara maksimal berkat adanya perkembangan teknologi GPU Computation dalam beberapa tahun terakhir. Tugas Akhir ini mengimplementasikan variasi metode pembelajaran dalam, khususnya Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) pada data kejadian darurat. Dataset diambil dari Twitter API yang diketahui memiliki gaya bahasa pada tweet yang beragam serta citra yang variatif. Model dilatih menggunakan framework Keras yang telah mampu melakukan utilisasi teknologi komputasi GPU. Penyusunan Tugas Akhir ini melibatkan beberapa evaluasi terhadap optimasi arsitektur meliputi augmentasi data, optimasi hyperparameter, dan regularisasi. Arsitektur model citra yang dibandingkan meliputi AlexNet, VGG16, VGG19, dan SqueezeNet. Pada data teks, dilakukan pengujian antara arsitektur CNN, LSTM, dan C-LSTM. Didapat nilai akurasi terbesar pada data citra sebesar 99,08% dengan waktu 64 detik tiap epoch. Akurasi terbaik didapatkan pada data teks, sebesar 99,08% dengan waktu training 32 detik per epoch. ================= Emergency event are used as a term to describe events that require high levels of alertness and quick responses. The learning representation exists in deep learning paradigm that able to utilize massive amount of data now can be maximized optimally thanks to the development of computation GPU technology in recent years. This undergraduate theses implements variations of deep learning methods, especially the Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) in emergency event data. The dataset is taken from the Twitter API which is known to have a style of tweets that vary as well as containing varied imagery. The model is trained using the Keras framework that has been able to utilize GPU computing technology. The preparation of this undergraduate theses involves several evaluations on architecture optimization including data augmentation, hyperparameter optimization, and regularization. Compared image model architectures include AlexNet, VGG16, VGG19, and SqueezeNet. In the text data, the greatest accuracy obtained value in image data of 99.08% with time of 64 seconds per epoch. The best accuracy is found in text data, 99.08% with training time of 32 seconds per epoch