Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem Pencegahan bencana di Jepang pasca gempabumi kobe 1995 terus di perbaharui hingga sekarang. Hal ini dilakukan pemerintah Jepang secara mendalam dan komprehensif untuk meminimalisir korban jiwa maupun harta benda. Berlandaskan hal itu, penulisan ini akan menjelaskan bagaimana pencegahan bencana kota Kobe pasca gempabumi Kobe 1995. Metode penelitian yang digunakan dalam tulisan ini adalah metode kualitatif-deskriptif. Kualitatif karena lebih banyak bersifat tinjauan pustaka. Sedangkan bersifat deskriptif karena menjelaskan situasi dan kondisi dasar dari pencegahan bencana kota Kobe pasca gempabumi Kobe 1995. Dari penelitian ini diharapkan dapat menambah khazanah atau bahkan mungkin tinjauan kritis tentang pencegahan bencana yang lebih baik untuk studi-studi tentang pencegahan bencana dikemudian hari.

---

The system of disaster prevention in Japan after earthquake 1995 is refurbished until nowdays. It doing by the government with deep analysis and comprehensive for minimize the fatalities nor property. Based on that, this paper will explain how the disaster prevention of Kobe City after Kobe eathquake in 1995. The metode used in this paper is descriptive-qualitative method. The qualitative method used because it more literature review. While descriptive because it describes the basic circumstances of the post-disaster prevention Kobe earthquake in 1995. This research is expected to add the knowledge treasure or perhaps can be a critical review of disaster prevention which better for studies on the prevention of the future disaster. "

"Penelitian ini membahas proses internalisasi pendidikan resiliensi masyarakat Jepang. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis bagaiamana proses internalisasi pendidikan resiliensi terhadap bencana pada anak-anak di Jepang sehingga memunculkan daya lenting atau resiliensi dalam menghadapi bencana di Jepang. Tesis ini menggunakan metode kualitatif dengan metode analisis studi pustaka dan menggunakan data dari artikel, buku, video dokumenter, catatan hasil wawancara dan data yang dirilis oleh Pemerintah Jepang. Hasil studi menggambarkan bahwa pendidikan resiliensi yang telah diprogram oleh Pemerintah Jepang mampu terinternalisasi pada anak-anak di Jepang karena proses ini merupakan langkah yang berkelanjutan. Selain itu, guru dan masyarakat yang tinggal di sekitar anak memiliki peran penting dalam mensosialisasikan upaya pencegahan dampak bencana, sehingga anak-anak memiliki pemahaman yang lebih kuat terdapat dampak bencana. Konsep struktur sosial, resiliensi, dan formulasi teori perkembangan anak menunjukkan bahwa, untuk mencapai ketahanan terhadap bencana, proses yang berkesinambungan di dalam masyarakat dan integrasi antar lembaga pembuat kebijakan dari tingkat keluarga hingga Pemerintah Nasional Jepang membuat upaya ini dapat berjalan secara berkelanjutan.

---

This study discusses the internalization process of Japanese society's resilience education. This study aimed to analyze how the process of internalizing disaster resilience education for children in Japan to create resilience or resilience in the face of disasters in Japan. This thesis uses a qualitative method with a literature study analysis method and uses data from articles, books, video documentaries, interview notes, and data released by the Japanese Government. The study results illustrate that resilience education that the Japanese Government has programmed can be internalized in children in Japan because this process is a continuous step. In addition, teachers and the community living around children have an essential role in socializing efforts to prevent disasters so that children have a stronger understanding of the impact of disasters. The concept of social structure, resilience, and the formulation of child development theory shows that to achieve disaster resilience, continuous processes within society and integration between policy-making institutions from the family level to the Japanese National Government make these efforts sustainable."

"Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem peringatan dini gempa bumi yang memanfaatkan arsitektur event-driven dan model deep-learning. Tujuannya adalah untuk memodelkan data seismik guna mendeteksi gelombang awal, hiposenter, magnitudo, dan kedalaman gempa. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf dan mengolahnya dengan model deep-learning untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Sistem ini dirancang untuk memberikan visualisasi dan informasi yang mendukung Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam mendeteksi aspek-aspek kritis gempa. Selain itu, penulis mengembangkan sistem terdistribusi untuk mengelola permintaan dan pengolahan data skala besar dengan efisiensi tinggi. Antarmuka pemrograman aplikasi (API) juga disajikan untuk memungkinkan prediksi data yang mudah diakses dan dipahami. Terakhir, integrasi antara model machine learning dengan backend dan frontend dirancang untuk memberikan tampilan yang ramah pengguna. Penelitian ini berkontribusi dalam mengembangkan sistem peringatan dini gempa yang lebih canggih dan responsif, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This study focuses on the development of an earthquake early warning system utilizing event-driven architecture and deep-learning models. The aim is to model seismic data to detect initial waves, hypocenters, magnitude, and depth of earthquakes. Data from hundreds of seismograph points were collected and processed using deep-learning models to generate accurate predictions. The system is designed to provide visualizations and information to support the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) in detecting critical earthquake aspects. Additionally, a distributed system was developed to manage large-scale data requests and processing efficiently. An Application Programming Interface (API) is also presented for accessible and understandable data predictions. Finally, the integration of machine learning models with backend and frontend is designed to offer a user-friendly display. This research contributes to the development of a more sophisticated and responsive early warning system, enhancing public preparedness and safety in the face of natural disasters."

"Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem peringatan dini gempa bumi yang memanfaatkan arsitektur event-driven dan model deep-learning. Tujuannya adalah untuk memodelkan data seismik guna mendeteksi gelombang awal, hiposenter, magnitudo, dan kedalaman gempa. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf dan mengolahnya dengan model deep-learning untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Sistem ini dirancang untuk memberikan visualisasi dan informasi yang mendukung Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam mendeteksi aspek-aspek kritis gempa. Selain itu, penulis mengembangkan sistem terdistribusi untuk mengelola permintaan dan pengolahan data skala besar dengan efisiensi tinggi. Antarmuka pemrograman aplikasi (API) juga disajikan untuk memungkinkan prediksi data yang mudah diakses dan dipahami. Terakhir, integrasi antara model machine learning dengan backend dan frontend dirancang untuk memberikan tampilan yang ramah pengguna. Penelitian ini berkontribusi dalam mengembangkan sistem peringatan dini gempa yang lebih canggih dan responsif, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This study focuses on the development of an earthquake early warning system utilizing event-driven architecture and deep-learning models. The aim is to model seismic data to detect initial waves, hypocenters, magnitude, and depth of earthquakes. Data from hundreds of seismograph points were collected and processed using deep-learning models to generate accurate predictions. The system is designed to provide visualizations and information to support the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) in detecting critical earthquake aspects. Additionally, a distributed system was developed to manage large-scale data requests and processing efficiently. An Application Programming Interface (API) is also presented for accessible and understandable data predictions. Finally, the integration of machine learning models with backend and frontend is designed to offer a user-friendly display. This research contributes to the development of a more sophisticated and responsive early warning system, enhancing public preparedness and safety in the face of natural disasters."

"Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem peringatan dini gempa bumi yang memanfaatkan arsitektur event-driven dan model deep-learning. Tujuannya adalah untuk memodelkan data seismik guna mendeteksi gelombang awal, hiposenter, magnitudo, dan kedalaman gempa. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf dan mengolahnya dengan model deep-learning untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Sistem ini dirancang untuk memberikan visualisasi dan informasi yang mendukung Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam mendeteksi aspek-aspek kritis gempa. Selain itu, penulis mengembangkan sistem terdistribusi untuk mengelola permintaan dan pengolahan data skala besar dengan efisiensi tinggi. Antarmuka pemrograman aplikasi (API) juga disajikan untuk memungkinkan prediksi data yang mudah diakses dan dipahami. Terakhir, integrasi antara model machine learning dengan backend dan frontend dirancang untuk memberikan tampilan yang ramah pengguna. Penelitian ini berkontribusi dalam mengembangkan sistem peringatan dini gempa yang lebih canggih dan responsif, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This study focuses on the development of an earthquake early warning system utilizing event-driven architecture and deep-learning models. The aim is to model seismic data to detect initial waves, hypocenters, magnitude, and depth of earthquakes. Data from hundreds of seismograph points were collected and processed using deep-learning models to generate accurate predictions. The system is designed to provide visualizations and information to support the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) in detecting critical earthquake aspects. Additionally, a distributed system was developed to manage large-scale data requests and processing efficiently. An Application Programming Interface (API) is also presented for accessible and understandable data predictions. Finally, the integration of machine learning models with backend and frontend is designed to offer a user-friendly display. This research contributes to the development of a more sophisticated and responsive early warning system, enhancing public preparedness and safety in the face of natural disasters."

"Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem peringatan dini gempa bumi yang memanfaatkan arsitektur event-driven dan model deep-learning. Tujuannya adalah untuk memodelkan data seismik guna mendeteksi gelombang awal, hiposenter, magnitudo, dan kedalaman gempa. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf dan mengolahnya dengan model deep-learning untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Sistem ini dirancang untuk memberikan visualisasi dan informasi yang mendukung Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam mendeteksi aspek-aspek kritis gempa. Selain itu, penulis mengembangkan sistem terdistribusi untuk mengelola permintaan dan pengolahan data skala besar dengan efisiensi tinggi. Antarmuka pemrograman aplikasi (API) juga disajikan untuk memungkinkan prediksi data yang mudah diakses dan dipahami. Terakhir, integrasi antara model machine learning dengan backend dan frontend dirancang untuk memberikan tampilan yang ramah pengguna. Penelitian ini berkontribusi dalam mengembangkan sistem peringatan dini gempa yang lebih canggih dan responsif, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This study focuses on the development of an earthquake early warning system utilizing event-driven architecture and deep-learning models. The aim is to model seismic data to detect initial waves, hypocenters, magnitude, and depth of earthquakes. Data from hundreds of seismograph points were collected and processed using deep-learning models to generate accurate predictions. The system is designed to provide visualizations and information to support the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) in detecting critical earthquake aspects. Additionally, a distributed system was developed to manage large-scale data requests and processing efficiently. An Application Programming Interface (API) is also presented for accessible and understandable data predictions. Finally, the integration of machine learning models with backend and frontend is designed to offer a user-friendly display. This research contributes to the development of a more sophisticated and responsive early warning system, enhancing public preparedness and safety in the face of natural disasters."

"Bencana a/am merupakan bagian dari kejadian a/am yang sering di Indonesia. Dampak dari bencana terse but berakibat pada kerusakan pub/ik infrastrur, lingkungan dan menurunkan status kesehatan masyarakat. Bencana a/am juga merusak sistem kesehatan di daerah yang terkena bencana. Gempa di Provinsi Sumatera Barat berdampak pada status kesehatan dari masyarakat dan sistem kesehatan yang ada. Ana/isis ini terfokus pada keadaan kebutuhan kesehatan masyarakat dan sumber daya kesehatan yang merupakan bagian dari sistem kesehatan untuk memberikan pelayanan kesel1atan kepada yang mengalami korban. "