Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Congestion pricing adalah sistem pentarifan yang menerapkan reduksi tarif berdasarkan kondisi kongesti pada jaringan. Jika user melakukan hubungan pada saat jaringan sibuk maka tarif yang ditawarkan akan lebih mahal dari pada kondisi jaringan tidak sibuk. Konsistensi dan fairness dari tarif dengan model congestion pricing dipengaruhi dengan adanya bursty atau kongesti yang terus bertambah naik yang pada akhirnya terjadi cells loss. Kondisi seperti ini menyebabkan turunya QoS. Untuk membatasi kondisi bursty dan kongesti, salah satu alternatifnya diterapkan sistem kontrol trafik dengan menggunakan mekanisme ambang batas (threshold). Apabila jaringan mencapai tingkat kongesti sama dengan nilai ambang batas, maka semua sel prioritas rendah mulai dibuang atau diberhentikan pengirimannya. Dengan demikian bursty yang terjadi dapat dibatasi pada daerah ambang batas. Pada simulasi dengan menerapkan nilai ambang batas 75% dan 90%, tingkat kongesti maksimum masing-masing diperoleh 80% dan 95%. Untuk kedua nilai ini, tidak terjadi cells loss ratio. Ada tiga metoda dalam perhitungan tingkat kongesti yaitu Average of Congestion (AoC), Dynamic of Congestion (DoC) dan First of Congestion (FoC). Perhitungan tingkat kongesti yang didasarkan pada hasil perhitungan rata-rata dan dinamik, menunjukkan hasil yang relatif sama. Walaupun demikian, cara perhitungan dinamik relatif lebih kompleks dibanding dengan cara perhitungan rata-rata. Untuk perhitungan tingkat kongesti berdasarkan first of congestion, memiliki fluktuasi tingkat kongesti yang sangat berbeda dalam kurun waktu yang relatif singkat (60 detik per call). Model perhitungan tingkat kongesti dengan menggunakan nilai rata-rata dalam satu call, merupakan alternatif terbaik untuk diterapkan dalam sistem congestion pricing.

---

Congestion pricing is tariffs system using tariff reduction based on congestion level in the network. If user make calls in busy hour, they will be charged more than if they make it in outside busy hour. The bursty continuous increasing which can cause cell loss will influence consistency and fairness of congestion model. This condition will decrease the QoS (Quality of Service). Traffic control system with threshold mechanism is one of the alternatives to control bursty and congestion in the network. If the congestion level reaches the threshold value then all cells with lower priority will be discard. With this mechanism, bursty level can be limited around the threshold value.

In the simulation using 75% and 90% of threshold value, the result in term of maximum congestion level is 80% and 95%. For both levels, it is guaranteed that there will be no cell loss. There are three congestion level calculation methods: Average of Congestion (AoC), Dynamic of Congestion (DoC), and First of Congestion (FoC). The result of congestion level calculation, based on average and dynamic methods is relatively the same. However dynamic method is relatively more complex than average method. Congestion calculations used on first of congestion methods have a contrast fluctuation of congestion level in short period (60 second per call). Consequently, calculation on average value of congestion is a better alternative to implement in congestion pricing system."

"ABSTRAKPeatland fires encourage the government to restore peat function as natural water storage. One of the measures taken is to build a circumference dike to hold water to reduce excessive drainage. However, there is no study yet of the planned average water level that has to be maintained from the construction of circumference dike. Therefore, the aim of this study is to calculate the average water level on peatlands inside the circumference dike. The methods used consist of hydrological analysis, spatial analysis, and water level analysis. The results of the analysis shows that the average water level in normal years tends to be above the surface, except in the second half of August to the first half of November. In the second half of September to the second half of October, the peat has the potential to be burned. In a dry season the water tends to fall decline to the drainage boundary of peatland which is at -1.5 m which occurs in the second half of March to December. In the second half of February until December peatland has potential to be burned. From this research, it can be concluded that the calculations using this method is similar with in-situ observation data and can be used to calculate the average water level of peat with the same conditions in other locations."

"ABSTRAKSuatu investasi selain mengharapkan return di masa mendatang juga melekat unsur resiko adanya ketidakpastian. Pada Capital Asset Pricing Model oleh Sharpe (I964), Linmer (1965) dan Black (1972), dinyatakan bahwa portfolio paw yang efisien membuktikan adanya penganih positif antara faktor excess market return (beta) terhadap rata-rata return saham.Banyak pcnclitian menantang argumen hanya beta yang merupakan premi resiko (risk premium) bagi return saham. Banz. (1981), Bhandari (1988), Basu (1983), dan Rosenberg, Reid, dan Lanstein (l985),Daniel dan Titman (1997), menemukan karakteristik perusahaan yaitu ukuran perusahaan, leverage, rasio earnings/price (E/P), dan rasio book-to-market equity memainkan peranan penting dalam return saham cross-sectional dibanding oleh premi resiko (riskpremium).Konsisten dengan ?resiko iilndamental? dari efek size dan BMME, FF(l993) mengembangkan 3 faktor asset pricing model yang menghubungkan rata-rata return ponofolio setelah dilcurangi tingkat bunga bebas resiko terhadap 3 faktor: i). excess market return, ii). size e@ect (SMB) dan iii). book-to-market eject (HMI). Hasil dari penclitian Fama dan French (1993) menunjukkan bahwa size dan BE/ME sesungguhnya proksi bagi sensitivitas faktor resiko dalam retum saham.Penclitian tzrhadap saham pemsahaan non-tinansial yang terdaiiar di Bursa Efek Jakarta periode 1998 - 2002 menunjukkan pada saham size kecil, model tign faktor Fame dan French lebih memiliki pengnruh signifiknn terhadap rata-rata return saham dibandingkan dengan variabel excess market return dalam model CAPM. Sedangkan sallam dengan size besar, model tiga faktor Fama dan French memillki pengaruh signitikan terhadap rata-rata return Saham dibandingkan dengan model CAPM. Pads saham size bcsar dan rasio PBV tinggi serta medium, model tiga fakior Fama dan French tidak mcmiliki pengamh signiflkan terhadap mta-rata return saham dibandingknn dengan model CAPM.Sehingga disimpulkan bahwa model tiga faktor Fama dan French hanya memiliki pengamh terhadap return portfolio saham dengan ukuran perusahaan besar dan memiliki rasio PBV lendah. Sedangkan model CAPM lebih memiliki pengnruh signiiikan pada retum portfolio saham dengan ukuran perusahaan bcsar dan memiki rasio PBV tinggi dan medium.

---

Investor will not ont) get expected return jbr their investment, but their investment will fbllow by uncertainty risk factor. CAPM by Sharpe (1964), Lintner (1965) dan Black (I 9 72) defined investor as risk-averter so their model stated in efficient market portfolio has a positive and significant relationsh¢ between beta (systematic risld and average return saham.

---

ABSTRACT

Much research argue that not only beta (risk premium) influence return saham. In US Stock exchange. Average cross section saham has a weak relationshhv with market bm Bw (1981), Bhandarf (1988), emu (1983), and Rosenberg Reza and Lanstein (1985) Daniel dan Tltrnan (I99D jbund thatfirm characteristics like size or market equity, leverage, E/P rattb and BME ratio have a significant role in average rerun saharn cross-sectional, than common jizctor risk pnemium.

Consisterzt with jitrtdamental risk eject fiom ska and BE/AE, FF (1993) developed 3 factors as common factors in as-set pricing model: excess return market pargblia, book-to-market eject (SHE) whtbh is digenence between return big and small stocks poryblio and sake eject (HMI) which is dwzrence between return high and low PBVBE/ME stocks porg%lio. This model explain that size and BE/ME is the real proxy _kr risk factor in stock return.

This research in nonfinancthlfirms continoue listed in Jakarta stock exchange from I 997-2002 is to _find out relationship between CAPM model and 3 factors FF with average stock return that qualified based on size and PBVrmio.

Stocks with small sake has a significant relationship with 3 factors FF and have bigger contribution _/br average return than beta variabel in CAPM Only stocks with big size and low PBV ratio has a significant relationshqv with 3 factors FF and have bigger contribution for average retum than beta varlabel in CAPMBut stocks with big size and high and medium PBI? ratio has not significant relationshqu with 3 factors FF and have not contribution jbr average return than beta varzabel in C/IPM in szanmam 3 factor FF only has a sigzgficant relationshhz to portfolio stocks return with big she and low PB V ration. CAPM model has a signyicant nelationshzp to porthlio stocks return with big size and high and medium PBV ratzb."

"Congestion Control merupakan salah satu dari bagian dari manajemen jaringan yang menggunakan ATM. Karena terbatasnya sumber daya yang ada untuk dapat melayani seluruh transmisi cell yang berisi data aplikasi, maka kemungkinan terjadinya kongesti besar sekali. Untuk itu untuk menanggulangi dan mencegah adanya kongesti dibuat beberapa metode dengan salah satu metodenya adalah selective cell discard terhadap tagged cell (CLP=1).Pada skripsi ini dibahas mengenai perbandingan antara sistem yang memakai selective cell discard dengan yang tidak melalui pembuatan program guna menghitung peluang hilangnya cell, baik yang untagged maupun tagged cell serta delay untuk untagged cell. Dan model yang digunakan untuk memodelkan sistem antrian pada masukan buffer suatu trunk adalah Markov Modulated Poisson Process (MMPP). Diharapkan dari perbandingan ini dapat diketahui apakah penggunaan metode selective cell discard baik untuk congestion control dan pengaruhnya terhadap Quality of Sevice (QoS) jaringan."

"We study the hyperon effect on equation of state (EOS) in highly dense nuclear matter by introduce the isovector scalar δ-meson [a0(980)] and the cross interactions where the neutron stars is assumed as a cold star (T = 0K) and the calculation is carried out in the frame of relativistic mean-field theory. The Equation of state and matter compound fraction is calculated based on β equilibrium theory by fulfilling the chemical potential equilibrium and the charge neutrality.

---

Kami mempelajari efek hyperon terhadap persamaan keadaan materi dari materi nuklir berkerapatan tinggi dengan memperkenalkan meson isovektor skalar δ [a0(980)] dan interaksi cross di mana bintang netron diasumsikan dingin (T = 0K) dan penghitungannya dikerjakan dalam kerangka teori medan relativistik rata-rata. Persamaan keadaan dan fraksi komposisi materi nuklir dihitung berdasarkan teori kesetimbangan-β dengan memenuhi persamaan kesetimbangan potensial kimia dan kesetimbangan muatan."

"ABSTRAKImplementasi LTE yang menjanjikan dapat memberikan layanan dengankecepatan yang lebih baik dari pada teknologi sebelumnya, menuntutpenyelenggara untuk lebih memperhatikan kualitas layanan. Pelangganmenginginkan adanya jaminan kualitas layanan agar aplikasi yang digunakandapat berjalan dengan baik. Disisi lain penyelenggara membutuhkan pendapatanyang tidak sedikit agar dapat mengembangkan jaringannya dengan kualitas yangbaik. Tarif mempunyai peran yang penting untuk mengoptimalkan pendapatanpenyelenggara dan mengelola sumber daya jaringan. Penyelenggara perlu strategipentarifan agar memperoleh pendapatan yang mencukupi untuk biayapenyelenggaraan, dan pelanggan mendapatkan kualitas layanan yang baik sesuaikebutuhan. Model pentarifan dengan pendekatan kualitas layanan akanmemberikan manfaat bagi penyelenggara dan pelanggan. Model pentarifandibangun dengan memperhatikan biaya elemen jaringan dan biaya aktivitaslayanan retail yang dikeluarkan oleh penyelenggara, serta pembagian kategoripelanggan berdasarkan QCI (QoS Class Identifier) yang terdapat pada sistemLTE. Diharapkan dengan model pentarifan tersebut dapat digunakan menjadidasar dalam strategi pentarifan bagi penyelenggara dan sebagai masukan dalampengambilan keputusan bagi penyelenggara dan masyarakat.

---

ABSTRACTImplementation of LTE that promises to provide services at a better speed thanthe previous technology, requires operators to pay more attention to quality ofservice. Users want the guarantee of quality of service in order to useapplications that can run well. On the other hand the operators require revenue inorder to develop its network with good quality. Pricing have an important role tooptimize operator?s revenue and manage network resources. The operators needthe pricing strategy in order to get enough revenue to costs, and users get goodquality of service as needed. Pricing models with approach the quality of servicewill provide benefits for the operators and users. The pricing models are builtwith attention to the network elements cost and retail services activity costincurred by the operators, as well as the distribution of categories of customersbased on QCI (QoS Class Identifier) in the LTE system. The pricing model can beused as pricing strategy for the operators and as an input in the decision makingfor operators and the public."

"Due to the rapid development in hospital industry recently, caused by risen public conciousness for better health care service and demand for high quality services at reasonable cost, it is required that hospital administrators should be able to manage the available resources efficiently and effectively. Human resources, espesially nurse is the most important aspect and play the biggest role in deciding smoothness in hospital operational and service quality. Appropriateness between amount, nurse qualification and working burden is one of an important aspects to achieve harmonic equilibrium between quality and service cost.

---

Sehubungan dengan pesatnya perkembangan perumahsakitan yang terjadi akhir akhir ini, sebagai akibat dari meningkatnya kesadaran masyarakat akan kesehatan dan permintaan akan pelayanan yang bermutu dengan biaya yang Iayak, maka kini administrator rumah sakit dituntut untuk terampil dalam mengelola sumber daya yang tersedia secara efisien dan efektif. Sumber daya manusia, khususnya perawat merupakan faktor yang paling besar jumlahnya dan berperan penting dalam menentukan kelancaran operasional dan kualitas pelayanan rumah sakit. Adanya ketepatan antara jumlah, kualifikasi perawat dan beban kerjanya, merupakan salah satu aspek utama untuk terciptanya keseimbangan yang harmonis antara mutu dan biaya pelayanan."