KEHIDUPAN SOSIAL EKONOMI PURNA TUGAS PEGAWAI NEGERI SIPIL ( STUDI DESKRIPTIF PARA MANTAN PEGAWAI NEGERI SIPIL PEMERINTAHAN DAERAH KOTA BANDA ACEH)

ABSTRAKKehidupan Sosial Ekonomi Purna Tugas Pegawai Negeri Sipil(Studi Deskriptif Para Mantan Pegawai Negeri Sipil PemerintahanDaerah Kota Banda Aceh)Seseorang yang pensiun berarti mengalami perubahan pola hidup dari bekerja menjadi tidak bekerja. Manusia tidak selamanya dapat melakukan aktivitas secara formal, terutama bagi yang bekerja di lembaga atau instansi pemerintah seperti pegawai negeri sipil yang beraktivitas itu berhenti, sehingga individu tersebut harus berusaha menyesuaikan diri dengan perubahan yang terjadi. Saat pensiun datang ada hal yang akan hilang yaitu, hilangnya kegiatan rutin yang dilakukan sejak berangkat sampai pulang kerja jadi seseorang akan memiliki waktu senggang yang banyak dari pada waktu sebelum pensiun. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan kehidupan sosial ekonomi purna tugas Pegawai Negeri Sipil (studi deskriptif para mantan Pegawai Negeri Sipil Pemerintahan Daerah Kota Banda Aceh). Teori yang digunakan adalah teori Pilihan Rasional James S. Coleman. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan melakukan wawancara, observasi dan studi kepustakaan sebagai teknik pengumpulan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Setelah pensiun banyak yang kegiatan yang dilakukan oleh pensiun PNS yaitu melakukan tindakan ekonomi maupun tindakan sosial, hal tersebut di lakukan untuk memenuhi kebutuhan keluarga karena kesejahteraan seorang pensiun diukur oleh golongan yang mereka miliki, sebab golongan tersebut menentukan besar kecilnya gaji seseorang yang didapat ketika mereka sudah pensiun. Seseorang yang sudah pensiun akan banyak mengalami permasalahan baik itu masalah kesehatan, sosial, ekonomi dan lain-lain. Kegiatan yang dilakukan pensiunan PNS saat sudah tidak lagi bekerja sebagai Pegawai Negeri, karena pensiunan ingin mempunyai kegiatan yang positif apalagi yang dilakukan agar kebutuhan ekonomi maupun sosial terpenuhi. Dinilai badan masih sehat, membuat pensiunan ini melakukan berbagai tindakan ekonomi, afektif maupun sosial selain untuk menambah penghasilan keluarga juga untuk menghilangkan kebosanan. Kegiatan yang dilakukan membuat pensiunan merasa senang melewati masa tuanya, dan tidak jenuh menghabiskan hari tuanya.Kata Kunci : Sosial Ekonomi, Pensiun, Pegawai Negari Sipilxi

Object detection using optical and LiDAR data fusion

Fusion of aerial optical and LiDAR data has been a popular problem in remote sensing as they carry complementary information for object detection. We describe a stratified method that involves separately thresholding the normalized digital surface model derived from LiDAR data and the normalized difference vegetation index derived from spectral bands to obtain candidate image parts that contain different object classes, and incorporates spectral and height data with spatial information in a graph cut framework to segment the rest of the image where such separation is not possible. Experiments using a benchmark data set show that the performance of the proposed method that uses small amount of supervision is compatible with the ones in the literature. © 2016 IEEE

ColorMapGAN: Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation Using Color Mapping Generative Adversarial Networks

International audienceDue to the various reasons such as atmospheric effects and differences in acquisition, it is often the case that there exists a large difference between spectral bands of satellite images collected from different geographic locations. The large shift between spectral distributions of training and test data causes the current state of the art supervised learning approaches to output unsatisfactory maps. We present a novel semantic segmentation framework that is robust to such shift. The key component of the proposed framework is Color Mapping Generative Adversarial Networks (ColorMapGAN), which can generate fake training images that are semantically exactly the same as training images, but whose spectral distribution is similar to the distribution of the test images. We then use the fake images and the ground-truth for the training images to fine-tune the already trained classifier. Contrary to the existing Generative Adversarial Networks (GANs), the generator in ColorMapGAN does not have any convolutional or pooling layers. It learns to transform the colors of the training data to the colors of the test data by performing only one element-wise matrix multiplication and one matrix addition operations. Thanks to the architecturally simple but powerful design of ColorMapGAN, the proposed framework outperforms the existing approaches with a large margin in terms of both accuracy and computational complexity

SemI2I: Semantically Consistent Image-to-Image Translation for Domain Adaptation of Remote Sensing Data

International audienceAlthough convolutional neural networks have been proven to be an effective tool to generate high quality maps from remote sensing images, their performance significantly deteriorates when there exists a large domain shift between training and test data. To address this issue, we propose a new data augmentation approach that transfers the style of test data to training data using generative adversarial networks. Our semantic segmentation framework consists in first training a U-net from the real training data and then fine-tuning it on the test stylized fake training data generated by the proposed approach. Our experimental results prove that our framework outperforms the existing domain adaptation methods