Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Latar belakang: Banyak industri menggunakan jasa call center, untuk melayani para pelanggan dalam membantu kelancaran bisnis mereka. Dalam melakukan pekerjaannya pekcrja call center berbicara terus menerus dengan menggunakan telepon, dan mempengaruhi fisiko terjadinya gangguan suara yang lebih dikenal dengan disfonia. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui proporsi terjadinya gangguan suara pada pekerja call center yang dibandingkan dengan pekerja back office dan hubungan antara terjadinya gangguan suara dan faktor-faktor risiko yang mempengaruhinya pada pekerja call center.Metode penelitian: Penelitian ini menggunakan desain komparaJij cross sectional dengan analisis risiko relatif. Dengan menggunakan wawancara, pengisian kuesioner pemeriksaan fisiko pemeriksaan analisis suara, dan pemeriksaan lingkungan kerja. Subyek penelitian adalah pekerja call center dan back office yang sudah bekcrja minimal 3 bulan dan berumur minimal 17 tahun.Dikatakan gangguan suara bila terjadi peningkatan dua dari em pat parameter akustik. Semua data dianalisis dengan uji bivariat menggunakan chi-square, Mann-Whitney, dan T-test. Variabel dengan nilai p~,25 dianalisis multivariat dcngan binary logistic regression. Basil penelitian: SUbjek penelitian berjumlah 82 responden. Berdasarkan penelitian didapatkan proporsi gangguan suara pada pekerja call cenler 78% dan pekerja back office 51%. Pekerja call center mempunyai risiko 3,39 kali lebih besar untuk mengalami gangguan suara dibandingkan dengan back office (OR = 3,39; CJ = 1,18 - 9,95); tidak didapatkan hubungan faktor risiko dengan gangguan suara. Didapatkan perbedaan bennakna rerata parameter apq dan nhr pada pekerja call center dan back office, didapatkan perbedaan bennakna parameter apq terhadap suhu lingkungan (WBG1), dan didapatkan perbedaan bermakna rerata parameter nhr ~ pekerja call center dan back office yang mengalami gangguan suara. Kesimpulan dan saran: Proporsi gangguan suara didapatkan pada responden call center sebesar 78% (32 responden) dan pada responden buck office 51% (21 responden). Suhu lingkungan berpengaruh terhadap peningkatan parameter akustik apq pada karyawan call center dan back office. Pada call center dan back office yang mengalami gangguan suara peningkatan parameter nhr (gangguan harmonik) yang utama. Penyedian air minum yang mudah dijangkau bagi karyawan call center sehingga mereka bisa lebih sering minum untuk mengurangi bidrasi. Pada karyawan back office dalani satu ruangan tidak terlalu banyak orang yang mengakibatkan penguapan gas amoniak sehingga bisa menimbulkan iritasi mukosa pita suara. Suhu ruangan dipertahankan pada suhu yang nyaman. Pada call cenler disamakan dengan back office sehingga dapat mengurangi risiko gangguan suara."

"ABSTRAKTesis ini membahas estimasi trispektrum yang digunakan 'untuk pengembangan sistem pengenal suara. Estimasi trispektrum dipakai untuk mendapatkan karakteristik suara berdasarkan analisis spektrum orde 3 (quadruple correlation) dari magnitudo dan rase sinyal suara. Dalam proses ekstraksi ciri dari data trispektrum digunakan teknik optimasi kuantisasi skalar, yaitu dengan mengelompokkan data magnitudo dan fase berdasarkan pembagian ruang estimasi dengan sejumlah pola berdasarkan ciri-ciri data trispektrum. Data magnitudo dan fase pewakil dari masing-masing kelompok (kluster) menjadi masukan sel syaraf di lapis masukan dari JST PB. Spesiflkasi JST PB sebagai pengklasifikasi suara adalah : jumlah sel syaraf (neuron) di lapis masukan sebanyak 18, di lapis tersembunyi sebanyak 5, dan di lapis keluaran sebanyak 10. Dari beberapa hasil yang diperoleh terlihat bahwa trispektrum mempunyai daya pisah (separabilitas pola) yang cukup baik, tetapi penggunaan estimasi trispektrum ini dihadapkan pada masalah optimasi kuantisasi dan optimasi jaringan pengidasifikasi yang cukup kompleks. Hal ini disebabkan oleh bertambahnya dimensi data trispektrum, clan 1-D (2-D) pada power spektrum (bispektrum) menjadi 3-D, yang berarti terjadi "the curse of dimensionality". Sistem pengenal suara ini diimplementasikan dengan Bahasa C pada komputer Sun SPARC station 4, dengan sistem operasi UNIX (Solaris) dan memory 32 MR Jumlah data suara yang akan dikenali berasal dari 10 orang yang berlainan, masing-masing sebanyak 20 sampel. Proses pembelajarannya menggunakan algoritma propagasi balik jack-larife-training terhadap sinyal tanpa noise, sedangkan proses pengenalannya menggunakan sinyal dengan SNR co , SNR = 20, SNR = 10, dan SNR = O. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan estimasi trispektrum pada sistem pengenal suara tahan terhadap noise Gaussian aditip hingga tingkat SNR41."

"Jenis ikan yang tergolong dalam ikan jenis sonikrous mempunyai suara yang khas_ Beberapa diantaxanya dapat mengeluarkan lebih dari satu jenis suara. Sebagai contoh ikan wealdish (Cynoscion regalis) jantan akan mengeluarkan suara drumming pada masa bertelur dan suara chartering untuk aktiiitas hidup sehari-bali, sedangkan untuk betina hanya mengbluarkan suara cha!!ering.Untuk dapat mengenali suara ikan tersebut clengan cepat diperlukan suam sarana agar proses identifikasi dapat dilalcukan dengan mudah, Penerapan teknologi voice recognition dapat mempemwdah dan mempercepat proses pengenalan suara ikan. Dengan diketahul suara ikan tersebut mal-za berarti pula dapat diketahui keberadaan jenis ikan dan aktiiitas hidup beberapa jenis ikan tertentu seperti proses bertelur yang terjadi di dalam laut. Penggunaan voice recognition dengan mengaplikasikan hidden mar/:ov model untuk mengidentifikasi suara ikan dapat mengenali dengan baik suara ikan yang dimasukan dalam sistem. Sistem dengan training data berupa sampel suara ikan yang terdiri dari kombinasi beberapa bursi dan satu periode pcnuh dari suara ikan menghasilkan sistem dengan kemampuan recognition yang Iebih baik. Dari percobaan yang dilakukan menunjukan sistem mempunyai tingkat akurasi yang baik sampai sekitar 5O - 90 %."

"Di era saat ini, kepemilikan terhadap informasi strategis dan kemampuan untuk mengelola informasi tersebut secara efektif telah menjadi suatu keunggulan yang signifikan. Berkaca dari pengalaman mengenai serangan terhadap komunikasi strategis di Indonesia diantaranya penyadapan percakapan Presiden Susilo Bambang Yudhoyono melalui jaringan Selular dan penyadapan rumah dinas Presiden Jokowi, kemudian Indonesia menaruh perhatian lebih terhadap keamanan pada sektor ini. Perangkat X adalah salah satu alat komunikasi strategis rahasia yang digunakan di Indonesia. Penggunaan perangkat ini digagas oleh Instansi XYZ. Hingga tahun 2020, telah terdapat 1.284-unit Perangkat X yang digunakan secara luas oleh TNI, POLRI, dan instansi lain yang bersifat strategis di Indonesia. Dalam selang 5 tahun operasional, Instansi XYZ telah melakukan kajian terhadap keamanan algoritma yang digunakan dalam Perangkat X, namun di satu sisi belum pernah dilakukan kajian terhadap keamanan protokol otentikasi dan komunikasi dari perangkat tersebut. Pada peneitian ini dilakukan analisis keamanan protokol komunikasi suara dan otentikasi Perangkat X dengan pendekatan verifikasi formal menggunakan Scyther Tool untuk melengkapi kajian keamanan Perangkat X sebagai salah satu perangkat komunikasi strategis rahasia di Indonesia. Analisis berfokus pada aspek jaminan kerahasiaan informasi dan otentikasi dengan empat kriteria yaitu secrecy, aliveness, synchronization, dan agreement. Hasil percobaan menunjukkan bahwa protokol otentikasi dan komunikasi suara Perangkat X dinilai telah menenuhi kriteria secrecy untuk informasi rahasia yang ditransmisikan namun belum memenuhi kriteria aliveness, synchronization, dan agreement pada beberapa entitas yang terlibat dalam protokol tersebut. Sehingga, protokol otentikasi dan komunikasi suara Perangkat X dapat dikatakan aman berdasarkan aspek kerahasiaan informasi, namun belum aman dilihat dari aspek otentikasi.

---

In the current era, the ownership of strategic information and the ability to effectively manage it has become a significant advantage. Reflecting on the experience of attacks on strategic communications in Indonesia, including the tapping of President Susilo Bambang Yudhoyono's conversation through the Cellular network and the tapping of President Jokowi's official residence, therefore Indonesia pays more attention to security in this sector. Device X is one of the secret strategic communication tools used in Indonesia. The XYZ Agency initiated the use of this device. Until 2020, there have been 1,284 X Device units widely used by the Army, Police Officer, and other strategic agencies in Indonesia. In 5 years of operation, the XYZ Agency has researched the algorithm security used in Device X, but on the one hand, there has never been a study of the security regarding the authentication and communication protocols of this device. This research aims to make a security analysis of voice communication and authentication protocols of Device X. The research was implemented using Scyther Tool as a formal verification approach. The analysis focuses on aspects of guaranteeing the confidentiality of information and authentication with four criteria, namely secrecy, aliveness, synchronization, and agreement. The experimental results show that the authentication and voice communication protocol of Device X is considered to have satisfied the secrecy criteria for transmitted confidential information but does not satisfy the criteria of aliveness, synchronization, and agreement on several entities involved in the protocol. Thus, the authentication and voice communication protocol of Device X can be claimed to be provably secure based on the confidentiality aspect of information but is not from the authentication aspect."

"Konstruksi fisik transformator terdiri atas elemen-elemen bersifat resistif, induktif, dan kapasitif, yang susunannya memiliki respon frekuensi yang khas.Dengan mengamati respon frekuensi suatu transformator, dapat dideteksi kerusakan mekanik yang terjadi pada inti dan belitan transformator tersebut. Metode yang sedang dikembangkan untuk mendeteksi kerusakan mekanik dikenal dengan Sweep Frequeency Response Analysis (SFRA). Proses pengukuran dilakukan dengan menginjeksikan sinyal tegangan rendah dengan menyapu nilai frekuensi mulai dari 20 Hz hingga 2 MHz. Dasar dari pengukuran ini merupakan analisis fungsi alih yang mana hasil pengukuran perlu diinterpretasikan lebih lanjut, salah satu caranya yaitu dengan perhitungan statistik. Indikator statistik yang digunakan yaitu koefisien korelasi, simpangan baku, dan absolute sum of logarithmic error (ASLE). Skripsi ini membahas proses interpretasi hasil pengukuran SFRA pada transformator 4 MVA, 11,8/6,3 kV di PT ABC dan transformator 12 MVA, 70/6,3 kV di PT XYZ menggunakan perhitungan statistik. Hasil yang didapat yaitu tidak ada indikasi kerusakan pada transformator 4 MVA, 11,8/6,3 kV di PT ABC pada kedua sisi kumparan. Sedangkan pada transformator 12 MVA di PT XYZ ditemukan indikasi kerusakan di bagian ujung (lead) kumparan utama dan tap kumparan pada kumparan tegangan 70 kV, dan di bagian inti, kumparan utama, tap kumparan, ujung (lead) kumparan utama, dan ujung (lead) tap kumparan pada kumparan tegangan 6,3 kV.

---

Physical construction of transformerconsists of resistive, inductive, and capacitive elements,the structurehas a typical frequency response. By observing the frequency response of a transformer, we can detect mechanical damage that oK Kurs in the transformer core and windings. Method sare being developed to detect mechanical damage known as Sweep Frequeency Response Analysis (SFRA). Measurement processis done by injecting a low voltage signal with the sweep frequency values ranging from 20Hz to 2MHz. The basis of this measurement is transfer function analysis that the measurement results need to be interpreted further, one way is by statistical calculations. Statistical indicator that used is correlation coefficient, standard deviation, and sum of absolute logarith micerror (ASLE).

This thesis discusses the process of interpreting SFRA measurements result on PT ABC transformer, 4 MVA, 11,8/6,3 kV and PT XYZ transformer, 12 MVA, 70/6,3 kV using statistical calculations. The results are no indication of damage to PT ABC transformer, 4 MVA, 11,8/6,3 kV on both sides of the windings. While in PT XYZ transformer, 12 MVA found indications of damage at main and tap winding leads on 70 kV windings, and indications of damage at the core, main and tap windings, main and tap winding leads on 6,3 kV windings."

"Teknologi pengenalan suara saat ini telah mengalami perkembangan terutama dalam hal speech processing. Speech processing merupakan suatu cara untuk mengekstrak informasi yang diinginkan dari sebuah sinyal suara. Penelitian ini membahas sistem klasifikasi suara manusia male dan female."