Dimensi Social Capital yang Memengaruhi Kinerja Pegawai Bpjs Kesehatan

Social capital dipandang dari perspektif sumber daya manusia merupakan upaya mengelola sumber daya menjadi aspek penting dalam pembentukan organisasi. Social capital didefinisikan sebagai serangkaian sumber daya potensial dan aktual yang tersedia pada jejaring organisasi yang dikembangkan oleh individu maupun kelompok. Tujuan penelitian mengkaji tingkat keterpengaruhan structural relational dan cognitive social capital terhadap kinerja pegawai BPJS Kesehatan Cabang Pasuruan. Rancangan penelitian bersifat kuantitatif, serta menggunakan pendekatancross sectional dengan sampel sebanyak 52 responden yang merupakan total populasi. Data dikumpulkan melalui pengisian kuesioner. Variabel-variabel diuji dengan menggunakan uji regresi linier sederhana dan berganda. Diperoleh temuan bahwa structural social capital relational social capital maupun cognitive social capital secara terpisah mempunyai pengaruh yang positif terhadap kinerja pegawai BPJS Kesehatan Cabang Pasuruan. Interaksi sosial, tingkat kepercayaan serta kesamaan dalam mengartikan visi Perusahaan dipandang merupakan aspek yang dapat mewarnai kinerja pegawai. Ketika ketiga dimensi ini disatukan (unidimensi) masih tampak adanya pengaruh terhadap kinerja pegawai. Namun, manakala ketiga dimensi social capital tersebut diperlakukan secara multidimensi tidak diperoleh hasil keterpengaruhan yang signifikan. Social capital sebagai satu kesatuan tidak dapat diposisikan pada dimensinya masing-masing, tetapi harus diletakkan sebagai sebuah kerangka dimensi yang utuh

Domain Adaptation and Domain Generalization with Representation Learning

Machine learning has achieved great successes in the area of computer vision, especially in object recognition or classification. One of the core factors of the successes is the availability of massive labeled image or video data for training, collected manually by human. Labeling source training data, however, can be expensive and time consuming. Furthermore, a large amount of labeled source data may not always guarantee traditional machine learning techniques to generalize well; there is a potential bias or mismatch in the data, i.e., the training data do not represent the target environment. To mitigate the above dataset bias/mismatch, one can consider domain adaptation: utilizing labeled training data and unlabeled target data to develop a well-performing classifier on the target environment. In some cases, however, the unlabeled target data are nonexistent, but multiple labeled sources of data exist. Such situations can be addressed by domain generalization: using multiple source training sets to produce a classifier that generalizes on the unseen target domain. Although several domain adaptation and generalization approaches have been proposed, the domain mismatch in object recognition remains a challenging, open problem – the model performance has yet reached to a satisfactory level in real world applications. The overall goal of this thesis is to progress towards solving dataset bias in visual object recognition through representation learning in the context of domain adaptation and domain generalization. Representation learning is concerned with finding proper data representations or features via learning rather than via engineering by human experts. This thesis proposes several representation learning solutions based on deep learning and kernel methods. This thesis introduces a robust-to-noise deep neural network for handwritten digit classification trained on “clean” images only, which we name Deep Hybrid Network (DHN). DHNs are based on a particular combination of sparse autoencoders and restricted Boltzmann machines. The results show that DHN performs better than the standard deep neural network in recognizing digits with Gaussian and impulse noise, block and border occlusions. This thesis proposes the Domain Adaptive Neural Network (DaNN), a neural network based domain adaptation algorithm that minimizes the classification error and the domain discrepancy between the source and target data representations. The experiments show the competitiveness of DaNN against several state-of-the-art methods on a benchmark object dataset. This thesis develops the Multi-task Autoencoder (MTAE), a domain generalization algorithm based on autoencoders trained via multi-task learning. MTAE learns to transform the original image into its analogs in multiple related domains simultaneously. The results show that the MTAE’s representations provide better classification performance than some alternative autoencoder-based models as well as the current state-of-the-art domain generalization algorithms. This thesis proposes a fast kernel-based representation learning algorithm for both domain adaptation and domain generalization, Scatter Component Analysis (SCA). SCA finds a data representation that trades between maximizing the separability of classes, minimizing the mismatch between domains, and maximizing the separability of the whole data points. The results show that SCA performs much faster than some competitive algorithms, while providing state-of-the-art accuracy in both domain adaptation and domain generalization. Finally, this thesis presents the Deep Reconstruction-Classification Network (DRCN), a deep convolutional network for domain adaptation. DRCN learns to classify labeled source data and also to reconstruct unlabeled target data via a shared encoding representation. The results show that DRCN provides competitive or better performance than the prior state-of-the-art model on several cross-domain object datasets

ANALISIS LAJU SEDIMENTASI PADA SUNGAI LAE KOMBIH KECAMATAN PENANGGALAN KOTA SUBULUSSALAM

Tugas Akhir SarjanaAnalisis Laju Sedimentasi Pada Sungai Lae Kombih Kecamatan PenanggalanKota SubulussalamM. Fachrul Ghifary1604101010072Program Studi SarjanaJurusan Teknik Sipil-Fakultas TeknikUniversitas Syiah KualaAbstrakSungai Lae Kombih merupakan salah satu sungai di Kota Subulussalam yangmembentang melintasi dari Sumatera Utara hingga ke Kecamatan Penanggalan danKecamatan Runding, Subulussalam. Sungai Lae Kombih memiliki potensi air dancurah hujan yang tinggi sehingga menyebabkan pengikisan tanah atau erosi yangmenghasilkan sedimentasi. Sedimentasi tersebut akan terbawa dan menumpuk kehilir sungai sehingga menyebabkan terjadi pendangkalan serta berkurangnya dayatampung di hilir sungai. Dengan meningkatnya penumpukan sedimen dan tingginyacurah hujan juga dapat membuat sungai meluap yang mengakibatkan terjadinyabanjir. Sungai Lae Kombih sering kali terjadi banjir karena meluapnya sungai.Akibatnya puluhan hektar tanaman padi warga yang terancam gagal panen karenatingginya genangan banjir yang tercampur dengan lumpur yang merendampersawahan milik warga. Dari permasalahan tersebut perlu dilakukan analisis lajusedimentasi di Sungai Lae Kombih tersebut. Analisis laju sedimentasi ini bertujuanuntuk mengetahui laju sedimen dasar (bed load), sedimen melayang (suspendedload), dan sedimen total (total load). Metode penelitian ini menggunakan dataprimer berupa data hidrometri (pengukuran lebar, kedalaman, kecepatan aliran, dandebit), dan pengambilan sampel sedimen yang dilakukan di lapangan. Laju sedimendasar (bed load) dihitung dengan menggunakan metode Persamaan Duboys dan lajusedimen melayang (suspended load) dihitung dengan menggunakan metodePersamaan Lane dan Kalinske. Sehingga laju sedimen total (total load) didapatdengan melakukan penjumlahan antara laju sedimen dasar (bed load) dan lajusedimen melayang (suspended load). Hasil penelitian menunjukkan bahwa besarlaju sedimen total per satuan lebar terbesar yaitu 20,9388 kg/det/m pada hilir sungaidan terkecil 2,6470 kg/det/m pada tengah sungai. Laju sedimentasi dari hulu dantengah sungai mengalami penurunan. Namun laju sedimentasi yang terjadi padahilir sungai meningkat. Hal tersebut terjadi karena dipengaruhi oleh kedalamansungai, diameter sedimen, dan konsentrasi sedimen.Kata kunci: sedimentasi, sedimen dasar, sedimen melayang, total sedimen, sungaiLae Kombih

DIMENSI SOCIAL CAPITAL YANG MEMENGARUHI KINERJA PEGAWAI BPJS KESEHATAN

Social capital dipandang dari perspektif sumber daya manusia merupakan upaya mengelola sumber daya menjadi aspek penting dalam pembentukan organisasi. Social capital didefinisikan sebagai serangkaian sumber daya potensial dan aktual yang tersedia pada jejaring organisasi yang dikembangkan oleh individu maupun kelompok. Tujuan penelitian mengkaji tingkat keterpengaruhan structural relational dan cognitive social capital terhadap kinerja pegawai BPJS Kesehatan Cabang Pasuruan. Rancangan penelitian bersifat kuantitatif, serta menggunakan pendekatancross sectional dengan sampel sebanyak 52 responden yang merupakan total populasi. Data dikumpulkan melalui pengisian kuesioner. Variabel-variabel diuji dengan menggunakan uji regresi linier sederhana dan berganda. Diperoleh temuan bahwa structural social capital relational social capital maupun cognitive social capital secara terpisah mempunyai pengaruh yang positif terhadap kinerja pegawai BPJS Kesehatan Cabang Pasuruan. Interaksi sosial, tingkat kepercayaan serta kesamaan dalam mengartikan visi perusahaan dipandang merupakan aspek yang dapat mewarnai kinerja pegawai. Ketika ketiga dimensi ini disatukan (unidimensi) masih tampak adanya pengaruh terhadap kinerja pegawai. Namun, manakala ketiga dimensi social capital tersebut diperlakukan secara multidimensi tidak diperoleh hasil keterpengaruhan yang signifikan. Social capital sebagai satu kesatuan tidak dapat diposisikan pada dimensinya masing-masing, tetapi harus diletakkan sebagai sebuah kerangka dimensi yang utuh

DIMENSI SOCIAL CAPITAL YANG MEMENGARUHI KINERJA PEGAWAI BPJS KESEHATAN

Social capital dipandang dari perspektif sumber daya manusia merupakan upaya mengelola sumber daya menjadi aspek penting dalam pembentukan organisasi. Social capital didefinisikan sebagai serangkaian sumber daya potensial dan aktual yang tersedia pada jejaring organisasi yang dikembangkan oleh individu maupun kelompok. Tujuan penelitian mengkaji tingkat keterpengaruhan structural relational dan cognitive social capital terhadap kinerja pegawai BPJS Kesehatan Cabang Pasuruan. Rancangan penelitian bersifat kuantitatif, serta menggunakan pendekatancross sectional dengan sampel sebanyak 52 responden yang merupakan total populasi. Data dikumpulkan melalui pengisian kuesioner. Variabel-variabel diuji dengan menggunakan uji regresi linier sederhana dan berganda. Diperoleh temuan bahwa structural social capital relational social capital maupun cognitive social capital secara terpisah mempunyai pengaruh yang positif terhadap kinerja pegawai BPJS Kesehatan Cabang Pasuruan. Interaksi sosial, tingkat kepercayaan serta kesamaan dalam mengartikan visi perusahaan dipandang merupakan aspek yang dapat mewarnai kinerja pegawai. Ketika ketiga dimensi ini disatukan (unidimensi) masih tampak adanya pengaruh terhadap kinerja pegawai. Namun, manakala ketiga dimensi social capital tersebut diperlakukan secara multidimensi tidak diperoleh hasil keterpengaruhan yang signifikan. Social capital sebagai satu kesatuan tidak dapat diposisikan pada dimensinya masing-masing, tetapi harus diletakkan sebagai sebuah kerangka dimensi yang utuh