ANALISIS KOMPETENSI MANAJER PROYEK BERPENGARUH TERHADAP KINERJA KONSTRUKSI DI KOTA DENPASAR DAN KABUPATEN BADUNG

Proyek konstruksi gedung swasta di Kota Denpasar dan Kabupaten Badung tidak terlepas dari masalah di dalam pelaksanaannya yang salah satunya diakibatkan oleh kurangnya kompetensi manajer proyek terhadap tanggung-jawab mengendalikan semua sumber daya yang dimiliki demi pencapaian sasaran proyek. Dalam hal ini peran Manajer Proyek sangat menentukan kinerja konstruksi dalam hal ketepatan waktu penyelesaian proyek, biaya yang tidak melebihi  anggaran yang telah direncanakan, serta tercapainya mutu atau hasil proyek harus memenuhi spesifikasi dan kriteria yang dipersyaratkan. Sehingga, perlu dilakukan penelitian mengenai analisis kompetensi yang wajib dimiliki oleh  manajer proyek berdasarkan 4 aspek yang ditinjau meliputi aspek kemampuan conseptual, kemampuan interpersonal/social skills, kemampuan administrasi, serta kemampuan teknis/technical skills dan menganalisis pengaruh kompetensi manajer proyek terhadap kinerja kontruksi gedung di Kota Denpasar dan Kabupaten Badung serta upaya yang dapat dilakukan oleh perusahaan jasa konstruksi terkait peningkatan kompetensi manajer proyek.Penelitian dilakukan pada proyek konstruksi gedung swasta di Kota Denpasar dan Kabupaten Badung secara kuantitatif dan kualitatif. Pengumpulan data dilakukan dengan studi literatur, wawancara, brainstrorming, dan kuisioner kepada para pakar. Metode pemilihan responden dengan purposive sampling yaitu responden dipilih berdasarkan kriteria yang ditentukan. Analisis data yang dipergunakan yaitu analisis Structural Equation Modelling (SEM) melalui pendekatan Partial Least Squares (PLS) dengan alat bantu software SmartPLS 3.0. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Human Relationship Skills, Problem Solving dan Decision Making, Leadership Skills, Communication Skills, Marketing, Contracting, dan Customer Relationship Skills, Negotiating Skills, Resources Management, Schedulling dan Time Management Skills, Budgeting dan Cost Skills, serta Experience dan Technical Construction berpengaruh terhadap Kinerja konstruksi sebesar 97,80 %, dan sisanya 2,20 % di luar penelitian ini. Kompetensi manajer proyek yang memiliki pengaruh paling kuat terhadap kinerja konstruksi adalah Leadership Skills dengan nilai Original Sample (O) 0,205 lebih besar dibandingkan dengan variabel lainnya. Maka dari itu, manajer proyek hendaknya dapat meningkatkan  kompetensi leadership skills dalam mencapai kinerja konstruksi yang memadai

Pelacakan Gerak Tangan dengan Metode Metode Pelacakan Objek Berbasis Korelasi

Pelacakan tangan (hand tracking) saat ini tengah mendapat perhatian dari para peneliti di bidang visi komputer (computer vision). Tujuan utama dari pelacakan tangan adalah untuk mengetahui lokasi tangan di setiap deretan frame video atau deretan citra. Ada tiga buah fitur yang dapat digunakan untuk melacak objek yakni bentuk, warna, dan gerak. Fitur bentuk susah untuk digunakan melacak tangan, sedangkan fitur warna dan gerak lebih mudah dan lebih reliabel untuk melacak gerak tangan. Fitur warna dan gerak memiliki kelemahan-kelemahan masing-masing, sehingga pada penelitian sebelumnya diusulkanlah penggabungan kedua buah fitur tersebut untuk digunakan dalam melacak tangan secara bersama-sama agar dapat saling menutupi kelemahan masing-masing fitur. Namun melihat dari proses yang dilakukan pada metode yang diusulkan pada penelitian sebelumnya, peran yang lebih memiliki andil adalah peran dari fitur gerak. Pergerakan tangan yang cepat juga belum dapat ditangani dengan baik padahal dalam bahasa isyarat, gestur, dan aktivitas keseharian manusia, tidak jarang tangan bergerak dengan cepat. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sebuah metode pelacakan tangan dengan menggunakan fitur gerak dan warna menggunakan metode pelacakan berbasis korelasi. Secara sederhana, metode berbasis korelasi ini akan melacak tangan di frame selanjutnya secara melingkar di sekitar lokasi sebelumnya dan setelah ditemukan dilakukan pelacakan menjauh dari lokasi awal ke arah yang ditemukan di pelacakan pertama. Fitur warna dan gerak akan digunakan secara seimbang dalam melacak arah pergerakan tangan. Diharapkan dengan menggunakan metode pelacakan yang diusulkan ini, baik gerak tangan yang cepat atau lambat dapat dilacak dengan baik

Local Binarization for Document Images Captured by Cameras with Decision Tree

Character recognition in a document image captured by a digital camera requires a good binary image as the input for the separation the text from the background. Global binarization method does not provide such good separation because of the problem of uneven levels of lighting in images captured by cameras. Local binarization method overcomes the problem but requires a method to partition the large image into local windows properly. In this paper, we propose a local binariation method with dynamic image partitioning using integral image and decision tree for the binarization decision. The integral image is used to estimate the number of line in the document image. The number of line in the document image is used to devide the document into local windows. The decision tree makes a decision for threshold in every local window. The result shows that the proposed method can separate the text from the background better than using global thresholding with the best OCR result of the binarized image is 99.4%. Pengenalan karakter pada sebuah dokumen citra yang diambil menggunakan kamera digital membutuhkan citra yang terbinerisasi dengan baik untuk memisahkan antara teks dengan background. Metode binarisasi global tidak memberikan hasil pemisahan yang bagus karena permasalahan tingkat pencahayaan yang tidak seimbang pada citra hasil kamera digital. Metode binarisasi lokal dapat mengatasi permasalahan tersebut namun metode tersebut membutuhkan metode untuk membagi citra ke dalam bagian-bagian window lokal. Pada paper ini diusulkan sebuah metode binarisasi lokal dengan pembagian citra secara dinamis menggunakan integral image dan decision tree untuk keputusan binarisasi lokalnya. Integral image digunakan untuk mengestimasi jumlah baris teks dalam dokumen citra. Jumlah baris tersebut kemudian digunakan untuk membagi citra dokumen ke dalam window lokal. Keputusan nilai threshold untuk setiap window lokal ditentukan dengan decisiontree. Hasilnya menunjukkan metode yang diusulkan dapat memisahkan teks dari dokumen citra lebih baik dari binarisasi global dengan tingkat pengenalan OCR hingga 99.4%

PENINGKATAN DAYA SAING EKONOMI KAMPUNG MELALUI UKM MUKENA KHAS BALI

AbstractMukena are tools used when Muslims worship. One of the innovations found on Mukena currently is Balinese Mukena has characteristic different from others. Both partners in this activity are Mr. Achmad Nuha on partner 1 and mother Romjanah partners working in this production businesses 2 mukena bali. The intense effort by both of these partners have walked about ten years, was at Kampong Islam Kepaon Village, sub-district Pemogan, Denpasar Bali Province's South. Conditions that occur in the field they experience obstacles and problems. The problems experienced by both partners were relatively the same IE problem on production, inventory and financial management, as well as the limitations of marketing. Of the problems above, incremental activities will be performed starting from the granting of means of production, delivery and labeling of packaging design, and social media marketing training using instagram. Centrally began with socializing and doing a focus group discussion with both partners to find a solution of the obstacles faced, delivery of the equipment as production tools such as sewing machine, machine, machine, machine neci obras, boxes, neon signboard training of packaging and packaging label design, training and the creation of social media marketing as instagram. The indicator is close to 100% increase in production or at least stable revenues, increased revenue, increased understanding of business identity as a form of market expansion, and understand as well as consistent in the market the product through Online.Keywords: SME Mukena Balinese, Increased Production, Financial Management, Marketing, Competitiveness  Abstrak. Mukena merupakan alat yang digunakan umat muslim ketika beribadah. Salah satu inovasi yang ditemukan tentang Mukena saat ini adalah Mukena Bali yang memiliki ciri khas berbeda dengan lainnya. Kedua mitra dalam kegiatan ini adalah Bapak Achmad Nuha pada mitra 1 dan Ibu Romjanah mitra 2 menekuni bidang usaha produksi mukena bali. Usaha yang ditekuni oleh kedua mitra ini sudah berjalan sekitar sepuluh tahun, berada di wilayah Kampung Islam Kepaon, Desa Pemogan, Kecamatan Denpasar Selatan Provinsi Bali. Kondisi yang terjadi di lapangan mereka mengalami hambatan dan permasalahan. Permasalahan yang dialami kedua mitra ini relatif sama yaitu permasalahan pada produksi, manajemen keuangan dan inventory, serta keterbatasan pemasaran. Dari permasalahan diatas maka akan dilakukan kegiatan bertahap mulai dari pemberian alat produksi, pemberian desain labeling dan kemasan, dan pelatihan pemasaran menggunakan media sosial instagram. Kegiatam dimulai dengan melakukan sosialisasi dan focus group discussion dengan kedua mitra untuk menemukan solusi dari kendala yang dihadapi, pemberian peralatan sebagai alat bantu produksi seperti mesin jahit, mesin neci, mesin obras, papan nama neon box, pelatihan pengemasan dan desain label kemasan, pelatihan dan pembuatan media sosial instagram sebagai bentuk pemasaran. Indikator capaian adalah peningkatan produksi 100% atau minimal pendapatan stabil, peningkatan pendapatan meningkat,peningkatan pemahaman tentang identitas usaha sebagai bentuk perluasan pasar, dan paham serta konsisten dalam memasarkan produk melalui online.Kata Kunci : UKM Mukena Khas Bali,Peningkatan Produksi, Manajemen Keuangan, Pemasaran, Daya Sain

Performance Comparisson Human Activity Recognition using Simple Linear Method

Human activity recognition (HAR) with daily activities have become leading problems in human physical analysis. HAR with wide application in several areas of human physical analysis were increased along with several machine learning methods. This topic such as fall detection, medical rehabilitation or other smart appliance in physical analysis application has increase degree of life. Smart wearable devices with inertial sensor accelerometer and gyroscope were popular sensor for physical analysis. The previous research used this sensor with a various position in the human body part. Activities can classify in three class, static activity (SA), transition activity (TA), and dynamic activity (DA). Activity from complexity in activities can be separated in low and high complexity based on daily activity. Daily activity pattern has the same shape and patterns with gathering sensor. Dataset used in this paper have acquired from 30 volunteers. Seven basic machine learning algorithm Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosted and K-Nearest Neighbor. Confusion activities were solved with a simple linear method. The purposed method Logistic Regression achieves 98% accuracy same as SVM with linear kernel, with same result hyperparameter tuning for both methods have the same accuracy. LR and SVC its better used in SA and DA without TA in each recognizing

Feature engineering and long short-term memory for energy use of appliances prediction

Electric energy consumption in a residential household is one of the key factors that affect the overall national electricity demand. Household appliances are one of the most electricity consumers in a residential household. Therefore, it is crucial to make a proper prediction for the electricity consumption of these appliances. This research implemented feature engineering technique and long short-term memory (LSTM) as a model predictor. Principal component analysis (PCA) was implemented as a feature extractor by reducing the final 62 features to 25 principal components for the LSTM inputs. Based on the experiments, the two-layered LSTM model (composed by 25 and 20 neurons for the first and second later respectively) with lookback number of 3 found to give the best performance with the error rates of 62.013 and 26.982 for RMSE and MAE, respectively

Single Triaxial Accelerometer-Gyroscope Classification for Human Activity Recognition

Evaluated activity as a detail of the human physical movement has become a leading subject for researchers. Activity recognition application is utilized in several areas, such as living, health, game, medical, rehabilitation, and other smart home system applications. For recognizing the activity, the accelerometer was popular sensors. As well as a gyroscope, in addition to dimension, low computation, and can be embedded in a smartphone. Used smartphone with an accelerometer as a popular solution for recognized daily activity. Signal was generated from the accelerometer as a time-series data is an actual approach like a human activity pattern. Traditional machine learning method in mid of the modern method worth it considering. Single position triaxial accelerometer-gyroscope Motion data have acquired in an of 30 volunteers. Basic actives (Laying, Standing, Sitting, Walking, Walking Upstairs, Walking Downstairs) were collected from volunteers. Decision Tree, Random Forest, Extra Trees Classifier, KNN, Logistic Regression, SVC, Ensemble Vote Classifier. The purposed method, logistic regression, achieves 98% accuracy. Furthermore, any feature selection and extraction method were not used

Comparison of Gain Ratio and Chi-Square Feature Selection Methods in Improving SVM Performance on IDS

An intrusion detection system (IDS) is a security technology designed to identify and monitor suspicious activity in a computer network or system and detect potential attacks or security breaches. The importance of accuracy in IDS must be addressed, given that the response to any alert or activity generated by the system must be precise and measurable. However, achieving high accuracy in IDS requires a process that takes work. The complex network environment and the diversity of attacks led to significant challenges in developing IDS. The application of algorithms and optimization techniques needs to be considered to improve the accuracy of IDS. Support vector machine (SVM) is one data mining method with a high accuracy level in classifying network data packet patterns. A feature selection stage is needed for an optimal classification process, which can also be applied to SVM. Feature selection is an essential step in the data preprocessing phase; optimization of data input can improve the performance of the SVM algorithm, so this study compares the performance between feature selection algorithms, namely Information Gain Ratio and Chi-Square, and then classifies IDS data using the SVM algorithm. This outcome implies the importance of selecting the right features to develop an effective IDS