Rekrutmen Elit Birokrasi Di Lingkungan Sekretariat Daerah Provinsi Jawa Tengah Tahun 2013-2015

In implementation of Government in Indonesian, region given a chance and freedom for organize the extensive of region autonomy, which it is included in section 18 and verse 5 of UUD 1945. From awarding the authority, the low level of bureaucrat given a chance for take the initiative and explore them creativity. Therefore the main problem of realization autonomy region is upgrading the quality of human power and agency. We need human power which qualified and professional. Qualified and professional human power depends on process of recruitment bureaucracy elite. Therefore the formulation of problem in this research is “How is the process of recruitment bureaucracy elite in area of Central Java Provincial Secretariat and what is the factor affecting.” The direction of this research is to detect how is process of recruitment bureaucracy elite in area of Central Java Pronvicial Secretariat and what is the factor affecting of process recruitment. The research method is descriptive qualitative. Primary source data retrieved from interview and secondary data from document, archieve, and the other source which it is still connect with research. Analysis technique using qualitative data with analyst in form essay, depiction, and drawing the conclusion of indication research. From the result of research, showing that process of recruitment bureaucracy elite in area of Central Java Pronvicial Secretariat using auction of position system or open promotion system. It was first time perfomed in Central Java. The result of this system judged can fixing the situation of our bureaucracy because a few of good governance idea which it is include idea of transpiration, accountability, obey the law, and participation of the citizen. Besides the advantage of open promotion system is recruitment system that puts meritocracy people on front. This recruitment system have to done truly and full of concistency, so that the result not useless. Also required commitment, courage, and provide a leadership in Indonesian, in particular the leadership of leaders such as, Governor, Regent, or Mayor in order to apply the punishment for all of the agency which make a mistake in the process recruitment

PENGELOLAAN LIMBAH BATIK CAIR SECARA BIOLOGIS PADA UKM BATIK MUTIARA HASTA DAN KATUN UNGU SEMARANG

Batik merupakan salah satu peninggalan budaya nenek moyang bangsa Indonesia yang perlu terus dipelihara dan dilestarikan. Salah satu persoalan yang muncul dari usaha pembuatan batik adalah limbah yang dihasilkan. Limbah yang langsung dibuang tanpa proses penyaringan terlebih dahulu sehingga dapat membahayakan bagi lingkungan. Oleh karena itu perlu dilakukan kegiatan pendampingan bagi para pengusaha batik agar melakukan pengolahan lebih dahulu limbah yang dihasilkan sebelum dibuang ke lingkungan. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilakukan melalui tahapan penyuluhan bagi UKM batik Mutiara Hasta dan Katun Ungu di Kota Semarang serta pembuatan bak pengolah limbah secara biologis dengan media meliputi kerikil, kerakal, bioball dan batu zeolit. Kadar polutan pada limbah yang dihasilkan dari kedua UKM tersebut jauh melebihi ambang batas yang diijinkan. Melalui pengolahan limbah secara biologis diharapkan limbah yang dibuang tidak lagi membahayakan lingkungan dan UKM dapat melakukan pengolahan secara berkelanjutan karena metode ini tidak memerlukan biaya yang besar

PREDIKSI CURAH HUJAN SEBAGAI DASAR PERENCANAAN POLA TANAM PADI DAN PALAWIJA MENGGUNAKAN MODEL GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK

This paper discuss about General Regression Neural Network (GRNN) modelling to the rainfall data at some territory in the Central Java that dependent on rainfall for irrigation in the planting system i.e Musuk, Ngaringan and Jakenan. The data that used are the dasarian data (the every ten day) while the input model are choosen from ARIMA model with the ACF and PACF plot. The result of predict in sample show that GRNN model have a high precision, although the predict out of sample is guaranted better than ARIMA not yet. Then the model is used to forecast some next stage. The result of rainfall forecasting conclude that each territory is better to apply the rice-crops-crops in the planting system, with consider the estimation of climate anomaly to begins the planting time. Key Words : GRNN, ARIMA, rainfall, planting syste

Rancangan D-Optimal Model Gompertz dengan Maple

Gompertz model is used in many areas including biological growth studies, animal and husbandry, chemistry, and agricultural. Locally D-optimal designs for Gompertz models with three parameters is investigated. We used the Generalized Equivalence Theorem of Kiefer and Wolvowitz to determine D-optimality criteria. Tchebysheff system is used to decide that the D-optimal design is minimally supported design or nonminimally supported design. The result, D-optimal design for Gompertz model is minimally supported design with uniform weight on its support

Alat Pengontrol Gerakan Kamera Pemantau Ruangan Berbasis Arduino dan Android

Seiring dengan perkembangan jaman, alat pemantau semakin maju terutama pada bidang kesehatan, dengan berbagai macam pemanfaatan teknologi untuk berbagai macam fungsi dan harga yang bervariasi. Akan tetapi masih sedikit produsen alat pemantau yang mempertimbangkan kenyamanan, flesikbelitas dan harga alat tersebut. Alat yang ditawarkan ini sangat membantu aktivitas manusia, khususnya pada bidang medis. Hal ini merupakan peluang yang baik bagi para pengembang teknologi untuk memperbaiki kekurangan alat pemantau. Alat kontrol gerakan kamera pemantau ruangan berbasis Arduino dan Android ini merupakan suatu alat yang membantu mobilitas kamera dalam memantau suatu objek dengan cara memperluas sudut tangkapan gambar. Alat ini menggunakan kontrol secara nirkabel dengan smartphone Android yang dapat dilakukan dari jarak nyaman dengan keluaran penampil hasil tangkapan kamera pada laptop. Pengujian sensitivitas jarak terhadap waktu pergerakan kamera atau alat pemantau dengan variabel jarak 1 sampai 15 meter dengan mencatat waktu terbaik, diperoleh bahwa alat kontrol gerakan kamera dapat bekerja dengan baik dan mempunyai respon paling cepat yaitu pada jarak 1 meter. Jarak 11 meter merupakan jarak maksimal untuk pengendalian alat kontrol gerakan kamera karena koneksi bluetooth mulai tidak stabil pada jarak tersebut. Alat ini berfungsi untuk memperluas jangkauan penangkapan gambar kamera pemantau agar memberi keleluasaaan pengguna dalam mengakses objek yang akan dipantau dan memberikan kenyamanan secara fleksibel tanpa harus mendekatkan pengguna pada alat pemantau

Neural Network Modelling With Discrete Wavelet Transform Pre-Processing for Financial Time Series Data

This paper discuss about Feed Forward Neural Network (FFNN) modelling by using the discrete wavelet transform (DWT) as pre-processing to the input and target. Before the training to the FFNN be done, the wavelet decomposition is performed from the input and target with the DWT at a level decomposition and result the approximation coefficient. After training, the reconstruction process as a postprocessing will returns the output that be resulted from the FFNN to the term at first. We call the process as an inverse discrete wavelet transform (IDWT). The next step is do the predict in-sample and also predict out of sample from FFNN with Haar discrete wavelet transform at certain level decomposition. The FFNN training method that be used is Levenberg-Marquardt with the logistic sigmoid as activation function and network architectur is determined before. Then the model is applied to the financial time series data

IMPLEMENTASI GREY FORECASTING MODEL GM (1,1) DAN GM (1,N) UNTUK SISTEM PRAKIRAAN JUMLAH TANGKAPAN IKAN

Meningkatnya kebutuhan ikan menimbulkan permasalahan yang berkaitan dengan jumlah tangkapan ikan di sektor perikanan. Dalam jumlah tangkapan ikan, walaupun semua informasi yang berhubungan dengan area tangkap sudah dikenal dengan tepat, tapi tidak mudah untuk memprakirakan jumlah tangkapan ikan karena informasi yang tidak jelas. Hal ini berkaitan pula dengan jumlah kapal yang melakukan trip, lama (waktu) trip, jenis alat tangkap yang digunakan, kondisi cuaca, kualitas SDM, faktor lingkungan alam, dan lain-lain. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan grey forecasting model GM (1,1) dan GM (1,N) untuk memprakirakan hasil jumlah tangkapan ikan. Grey forecasting model digunakan untuk membangun model prakiraan dengan jumlah data terbatas dengan prakiraan jangka pendek akan menghasilkan prakiraan yang akurat. Penelitian ini menggunakan data bulanan jumlah tangkapan ikan dan tinggi gelombang tahun 2016 sampai 2018 untuk dilakukan analisa perhitungan menggunakan model GM (1,1) dan GM (1,N). Penelitian dilakukan dengan 2 percobaan yaitu dengan data seri waktu sebanyak 36 data dan 12 data (1 tahun dibuat 4 periode).Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GM (1,1) memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan model GM (1,N), dengan MAPE pada model GM (1,1) sebesar 26% pada percobaan dengan 36 data dan 12% pada percobaan dengan 12 data, sedangkan MAPE pada model GM (1,N) sebesar 51% pada percobaan dengan 36 data dan 27% pada percobaan dengan 12 data maka dapat dikatakan bahwa semakin panjang data yang digunakan semakin besar nilai kesalahan prakiraan. Selain itu, performa variabel tinggi gelombang yang digunakan pada model GM (1,N) termasuk dalam kategori mempengaruhi hasil akhir dari nilai prakiraan. Kata kunci : Grey forecasting model, GM (1,1), GM (1,N), Prakiraan, Jumlah tangkapan ikan. The increasing need for fish causes problems related to number of fish catches in the fisheries sector. In fish catches amount, all information related to fishing ground is well known, but on the other hand it is not easy to predict the number of fish catches due to unclear information. This is also related to the number of ships that make trips, the length (time) of the trip, the type of fishing gear, weather conditions, the quality of human resources, natural environmental factors, and others. The purpose of this study is to apply grey forecasting model GM (1.1) and GM (1.N) to forecast the number of fish catches. Grey forecasting models are used to build forecast models with limited amounts of data with short-term forecasts that will produce accurate forecasts. This study employs the data on monthly number of fish catches and wave height in the year of 2016 to 2018 to analyze calculations using the GM (1.1) and GM (1.N) models. The study was conducted with 2 experiments, namely 36 time series data and 12 time series data (1 year made 4 periods). The result showed that the GM (1.1) model had higher accuracy compared to the GM (1.N) model, with a MAPE on the GM (1.1) model of 26% in the experiment with 36 data and 12% in the experiment with 12 data, while the MAPE on the GM (1.N) model of 51% in the experiment with 36 data and 27% in the experiment with 12 data then it can be said that the getting the length of data are used the greater value of forecast error.In addition, the performance of wave height variable are used in the GM (1.N) model falls into the category of influencing the final output of the forecast value. Keywords : Grey forecasting model, GM (1.1), GM (1.N), Fish catches amount, Forecas