Perilaku Mengkonsumsi Minuman Beralkohol pada Mahasiswa Fakultas Ilmu Keolahragaan Universitas Negeri Surabaya

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola perilaku mengonsumsi minuman beralkohol pada mahasiswa Fakultas Ilmu Keolahragaan Universitas Negeri Surabaya. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif bentuk deskriptif dengan menggunakan metode survey. Adapun jumlah sampel dalam penelitian sebanyak 308 mahasiswa dari populasi 1338 mahasiswa. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode angket. Hasil penelitian menunjukkan (1) Faktor internal tertinggi Dari 308 mahasiswa yang menjadi sampel hal tersebut digambarkan aktifitas 45 mahasiswa (100%) dan yang terendah adalah merasa mudah terpengaruh sehingga mengkonsumsi minuman beralkoho  sebanyak 29 mahasiswa (52%), dan (2) faktor eksternal 40 mahasiswa (89%) mengenal minuman beralkohol dari film-film di televisi. Mengkonsumsi minuman beralkohol untuk coba-coba yang tertinggi yaitu sebanyak 29 mahasiswa (64%) (3) Tujuan mengonsumsi minuman beralkohol dengan alasan mencari pengalaman baru. 29 mahasiswa (65%), dan paling banyak dirasakan sebesar 21 mahasiswa (51%) yang mengkonsumsi minuman beralkohol berfungsi untuk mengurangi rasa bersalah (4) Dampak terhadap aktifitas yang dirasakan oleh mahasiswa akibat mengkonsumsi minuman beralkohol. Dampak tertinggi sebanyak 30 mahasiswa (54%). Dampak terhadap kondisi fisik hasil tertinggi dirasakan 35 mahasiswa (75%).Dampak  psikologis tertinggi sebanyak 14 mahasiswa (36%) merasa tidak dapat berfikir secara jernih. Dampak sosial tertinggi dialami 24 mahasiswa  (62%)yang   menjadi   tidak   peduli dengan lingkunga sekitar. (5) Keinginan untuk berhenti mengkonsumsi minuman beralkohol,sebanyak 44 mahasiswa (95%) merasa tertekan sehingga ingin berhenti mengkonsumsi minuman beralkohol. (6) 44 mahasiswa (97%) ingin lebih mendekatkan diri pada           Tuhan.    Kata kunci: Minuman beralkohol, Mahasisw

Deixis Analysis On Indonesian Shakespeare\u27s Comics Strip Of Julius Caesar

Studi ini bertujuan untuk mengetahui ekspresi deiksis yang digunakan pada komik Julius Caesar dan untuk mengetahui frekuensi penggunaan ekspresi deiksis. Objek penelitian ini adalah tokoh-tokoh utama dalam komik seperti Caesar, Brutus, and Cassius. Pendekatan yang digunakan dalam studi ini adalah deskriptif kualitatif dengan menerapkan tahapan Miles dan Huberman (1994) yaitu reduksi data, display data, dan penarikan kesimpulan/verifikasi. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa deiksis personal digunakan secara dominan pada setiap bab dengan penggunaan rata-rata di atas 90% daripada deiksis tempat, waktu, wacana, dan sosial, dimana komik merupakan wujud bahasa lisan yang dituliskan

Perancangan Pengamanan Server secara Otomatis Menggunakan Metode Adam (Automatic Event Detection And Activity Monitoring)

In an era like today\u27s global, Internet-based information system security is a must to be considered, because of the public nature of the internet network and global is not safe. Basically the threat is coming from someone who wishes mempuyai gain illegal access to a computer network. Whenever there is a threat encountered on the server such as port scanning, the attacker IP addresses will be captured. Next will be used method Automatic Event Detection And Activity Monitoring (ADAM) to process security. ADAM will carry out retaliatory attacks in the form of a computer virus that was sent to the attacker. For this reason when a computer network is attacked by the intruder, then ADAM server will detect this type of attack is done, then asked for help from another server to strike back. Security server by applying the method ADAM able to do the blocking of port scanning the attacker did not end there ADAM will then send the file is a virus automatically. In terms of time efficiency, the method of securing the ADAM automatically faster than if all phases of the security is done manually. ADAM test non-adaptive systems this takes 4.4 minutes, while the time taken by the ADAM system to immobilize the attacker system only 1 minute 03:59 seconds, so the method ADAM work faster. Traffic normal state (RX 232B, 144B TX), but when encountered in the form of port scanning attacks become 21.46Kib TX RX 25.83Kib, and after working as RX 219B ADAM TX127B, resulting in a significant reduction in traffic

Order Sensitive Scoring for Objective Evaluation of Remote Sensing - Image Retrieval System

In order to make the evaluation result become fair and consistent without relying on user judgement, we proposed a new mechanism of objective evaluation for remote sensing image retrieval system. This mechanism is performed by dividing the image database into some subjects and select one subject as a ground truth. Subsequently, we take an image of the ground truth as a query Q. Retrieval accurate ratio (pAR) for query Q will be computed as a comparison between utility value and maximum possible utility. This pAR value can provide the non-degeneracy score. We repeat the retrieval process for all the images in the ground truth as the query and take averaged accurate ratio (pAAR) for a subject as the average value of all the accurate ratio for all queries in a subject. These process is performed for all subjects in the database, thus we can obtain the mean averaged accurate ratio (pmAAR) as mean value of all averaged accurate ratio for all subjects

Studi Perbandingan Algoritma Pencarian String Dalam Metode Approximate String Matching Untuk Identifikasi Kesalahan Pengetikan Teks

. Error typing resulting in the change of standard words into non-standard words are often caused by misspelling. This can be addressed by developing a system to identify errors in typing. Approximate string matching is one method that is widely implemented to identify error typing by using several string search algorithms, i.e. Levenshtein Distance, Hamming Distance, Damerau Levenshtein Distance and Jaro Winkler Distance. However, there is no study that compares the performance of the four algorithms. Therefore, this research aims to compare the performance between the four algorithms in order to identify which algorithm is the most accurate and precise in the search string based on various errors typing. Evaluation is performed by using users’ relevance judgments which produce the mean average precision (MAP) to determine the best algorithm. The result shows that Jaro Winkler Distance algorithm is the best in word-checking with 0.87 of MAP value when identifying the typing error of 50 incorrect words

Implementasi Teknik Sampling untuk Mengatasi Imbalanced Data pada Penentuan Status Gizi Balita dengan Menggunakan Learning Vector Quantization

Balita memerlukan suatu pengawasan khusus karena pada masa-masa tersebut Balita rentan terhadap serangan penyakit dan kekurangan gizi. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dalam proses klasifikasi status gizi Balita ke dalam gizi lebih, gizi baik, gizi rentan, dan gizi kurang. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data gizi Balita sebanyak 612, terdiri dari 38 data gizi lebih, 491 data gizi baik, 63 gizi rentan, dan 20 data gizi kurang. Data tersebut disebut sebagai data tidak seimbang. Selanjutnya, penelitian ini menerapkan teknik undersampling dan oversampling untuk mengatasi permasalahan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode LVQ terhadap data tak seimbang menghasilkan nilai akurasi sebesar 84.15 %, tetapi nilai overall accuracy sebesar 43.27%. Sedangkan penerapan metode LVQ terhadap data yang seimbang menghasilkan nilai akurasi dan overall accuracy yang sama yakni sebesar 74.38%

Pengaruh Kepemilikan Institusional dan Karakteristik Dewan Komisaris terhadap Pengungkapan Manajemen Risiko (Studi Empiris pada Laporan Tahunan Perusahaan-Perusahaan Non-keuangan yang Terdaftar di Bei Tahun 2012)

Along with the development of the company and the business environment investors are more careful to put the investment in the company to prioritize disclosures in the financial statements. One of the important information that is of particular concern for investors is the non-financial segment of the annual report (Amran et al., 2009). This research purpose to get emprical proof about the factors which influential risk disclosure in the risk management report that is, institutional investors, independent commissioner, commissioner's education background and commissioner's experience on the risk management disclosure.This research use purposive sampling in carry out sample selection. Total population in this study were 387 non-financial firms and the samples used in this research were 77 non-financial companies in 2012. Agency theory and resource dependence theory is used to explain connection inter variable. Act of risk disclosure in this research use content analysis based on the identification of setences act of risk disclosure in the annual report. Statistic method is use for examine hypothesis is bifilar regression. The test results shows that the risk management disclosure level in Indonesia is relatively high. This study provides evidence that institutional investors play a more effective role in monitoring the company's risk management disclosure compared to the board of directors. The results also show that commissioner's education background and commissioner's experience are attributes associated with risk managemen disclosure

METODE LATENT DIRICHLET ALLOCATION DENGAN SELEKSI CIRI PADA ANALISIS SENTIMEN DI TWITTER BERBAHASA INDONESIA

Data masukan yang digunakan pada proses analisis sentimen dengan menggunakan mesin pembelajaran (machine learning) umumnya berupa Bag of Word (BoW). Masukan berupa BoW tidaklah cukup untuk dapat meningkatkan kemampuan mesin pembelajaran dalam penentuan polaritas pada sebuah dokumen. Untuk itu diperlukan masukan dalam bentuk ciri yang lebih spesifik sehingga mampu memberikan penentuan polaritas secara lebih maksimal. Part of Speech (POS) merupakan salah satu teknik untuk membentuk ciri yang lebih spesifik pada sebuah dokumen. Dengan menggunakan seleksi ciri (feature selection) POS pada sebuah dokumen, maka kemunculan kelas kata seperti kata sifat (adjective) atau negasi (negation) dapat terdeteksi. Kata sifat dan negasi merupakan penanda utama kemunculan sentimen atau opini pada sebuah dokumen. Penelitian ini bertujuan menggunakan teknik POS untuk melakukan seleksi ciri. Hasil seleksi ciri akan dijadikan masukan untuk proses analisis sentimen dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dokumen yang telah melalui proses seleksi ciri POS dapat memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi dengan selisih sebesar 8 % dibandingkan dokumen tanpa proses seleksi ciri POS. Kata-kunci : analisis sentimen, klasifikasi, seleksi ciri, part of speech, latent dirichlet allocation. The input data used in the sentiment analysis process by using machine learning generally is Bag of Word (BoW). However, the input data using BoW is not enough to improve the machine learning in defining the polarity on a document. Therefore, need input in the form of more specific feature so that it is capable to give the more maximal result. Part of Speech (POS) is one of the techniques to create the more specific feature on a document. By using the POS-based feature on a document, then the occurrence of the word class like adjective or negation can be detected. The adjective and negation are the main sign of the sentiment or opinion on a document. This study is aimed to use POS technique to conduct feature selection. The result of the POS-based feature process will be the input for sentiment analysis process by using Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. The result of this research showed that the document which has passed the POS-based feature process can give accuracy score higher with the difference about 8 % than the document without feature selection process of POS Keywords : sentiment analysis, feature selection, part of speech, latent dirichlet allocatio