Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Data Penginderaan Jauh adalah merupakan salah satu alternatif untuk mendapatkan informasi tentang suatu obyek dengan melakukan pengukuran dari jarak jauh tanpa menyentuh obyek. Aspek terpenting adalah dalam perolehan data (Data acusition atau collection) dan pengolahan atau analisis data (data processing atau analysis).Alternatif yang digunakan adalah data Landsat-TM dan data JERS-1 SAR serta data GPS sebagai sarana untuk koreksi geometri. Untuk Koreksi data JERS-1 S AR sangat sulit karena tidak dapat mengenali obyek karena itu digunakan data Landsat-TM yang selanjutnya digunakan metoda tumpang susun atau Overlay.Sedangkan pengukuran koordinat bumi dilakukan dengan menggunakan reseiver GPS (Global Positioning System) yang diletakkan pada sebuah kendaraan uyang bergerak menyusuri rute jalan raya dengan tujuan mendapatkan kurva yang telah ditentukan. Koleksi data koordinat yang terkumpulkan dirubah formatnya ke dalam format vektor yang lebih umum sehingga tampak sebagai bentuk gratis yang menggambarkan poligon dari seluruh route jalan yang dilalui, Dengan menggunakan teknik pengkombinasian data GPS dengan data radar JERS-l SAR terkoreksi geometrik maka dapat dilakukan analisis simpangan kurva yang ada diantara kedua jenis data tersebut."

"Managing data in motion describes techniques that have been developed for significantly reducing the complexity of managing system interfaces and enabling scalable architectures. Author April Reeve brings over two decades of experience to present a vendor-neutral approach to moving data between computing environments and systems. Readers will learn the techniques, technologies, and best practices for managing the passage of data between computer systems and integrating disparate data together in an enterprise environment.The average enterprise's computing environment is comprised of hundreds to thousands computer systems that have been built, purchased, and acquired over time. The data from these various systems needs to be integrated for reporting and analysis, shared for business transaction processing, and converted from one format to another when old systems are replaced and new systems are acquired.The management of the "data in motion" in organizations is rapidly becoming one of the biggest concerns for business and IT management. Data warehousing and conversion, real-time data integration, and cloud and "big data" applications are just a few of the challenges facing organizations and businesses today. Managing data in motion tackles these and other topics in a style easily understood by business and IT managers as well as programmers and architects."

"ABSTRAK

Di era sekarang ini, informasi telah menjadi kebutuhan yang sangat penting bagi organisasi. Untuk memperoleh informasi yang bermanfaat, data sebagai sumber informasi harus memiliki kualitas yang baik. Salah satu organisasi yang saat ini bergantung pada kualitas informasi adalah PT. Bank Negara Indonesia, Tbk (BNI). BNI dalam usahanya melakukan transformasi bisnis menjadi bank yang berorientasi pada pelanggan melalui BNI Reformasi, sangat bergantung pada kualitas data nasabah yang baik. Kualitas data yang baik didapatkan dari pengelolaan data yang baik, termasuk diantaranya adalah pengukuran dan peningkatan kualitas data.

Penelitian ini dilakukan untuk mengukur tingkat kematangan dari pengelolaan kualitas data dan memberikan rekomendasi peningkatan kualitas data berdasarkan Data Quality Framework dari David Loshin dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA Institute.

Kerangka kerja yang lengkap dimiliki oleh Data Quality Framework sehingga dapat dihasilkan tingkat kematangan kualitas data yang dimiliki BNI untuk domain harapan, dimensi kualitas data, kebijakan, prosedur, tata kelola, standar, teknologi, dan pengukuran kinerja. Berdasarkan tingkat kematangan dan harapanharapan dari BNI, penulis menentukan kesenjangan yang digunakan untuk meningkatkan kematangan kualitas data di BNI. Berdasarkan best practice dan kerangka kerja yang ada di DMBOK, berhasil didapatkan rekomendasi peningkatan kualitas data, yaitu: perbaikan terhadap data quality requirements, menetapkan dan mengevaluasi data quality service levels, memantau prosedur operasional dan kinerja data quality management, serta melakukan pembersihan dan perbaikan data.

---

ABSTRAK

In this era, information has become critical for organization. To gain a maximum benefit from information, data as a source for information must have a good quality. PT. Bank Negara Indonesia (BNI) is one of organization that depends on good information quality. BNI is on their way to transforming from product centric to customer centric, they called this transformation as BNI Reformed. This transformation success is depends on their good customer data quality. Good data quality obtained from well data management, including the measurement and improvement of data quality.

This research was conducted to measure the maturity level of data quality management and provide recommendations on data quality improvement based Data Quality Framework from David Loshin and Data Management Body of Knowledge (DMBOK) of DAMA Institute.

Data Quality Framework has complete framework so that the maturity level of data quality in BNI can be measured for each domain: expectations, the data quality dimensions, policies, procedures, governance, standards, technology, and

performance measurement. Based on the level of maturity and expectations of BNI, the authors determine the gaps that are used to improve data quality maturity in BNI. Based on best practices and frameworks that exist in DMBOK, we can get data quality improvement recommendations, namely: improvements to data quality requirements, define and evaluate the data quality service levels,operational procedures and monitoring the performance of data quality management, as well as cleaning and repair data.

"

"ABSTRAKKementerian Luar Negeri (Kemlu) merupakan Kementerian Negara yang mempunyai tugas menyelenggarakan urusan luar negeri dalam pemerintahan untuk membantu Presiden dalam menyelenggarakan pemerintahan negara. Latar belakang dilakukannya penelitian ini adalah dengan telah ditetapkan Peraturan Presiden (Perpres) tentang Satu Data Indonesia (SDI) no. 39 tahun 2019 pada bulan Juni 2019, Kemlu harus bersiap diri dan menaati peraturan tersebut dengan membuat peraturan menteri tentang manajemen data. Dampak yang ditimbulkan apabila belum ada peraturan tentang manajemen data adalah dapat memengaruhi kinerja Kemlu, terjadi pemborosan karena banyaknya aplikasi yang silo dan duplikasi data, serta belum dapat mendukung interoperability antar sistem yang berbeda dan tidak mendukung berbagi pakai antar Kementerian atau Lembaga di Indonesia. Untuk membangun keseluruhan proses di dalam manajemen data memerlukan waktu yang lama, sehingga penelitian ini difokuskan untuk membuat perencanaan tata kelola data terlebih dahulu, karena tata kelola merupakan pondasi dasar yang harus disiapkan untuk dapat menerapkan manajemen data. Tujuan penelitian ini adalah agar dapat dijadikan masukan oleh Kemlu dalam membuat strategi dan roadmap tata kelola data, menentukan walidata, menentukan tugas dan tanggung jawab terhadap data, dapat mendukung terlaksananya program SDI, mendukung terlaksananya integrasi data sehingga dapat menghilangkan aplikasi yang silo dan duplikasi sehingga tidak terjadi pemborosan anggaran. Metodologi yang digunakan pada penelitian ini merujuk kepada kerangka kerja dari Dama International (DMBOK, 2017).

---

ABSTRACT

The Ministry of Foreign Affairs of the Republic of Indonesia (Kemlu) is a state ministry that has the task of managing foreign affairs within the government to assist the President in organizing the government of the country. The background of this research is concerning of the Presidential Regulation (Perpres) Satu Data Indonesia (SDI) no. 39 of 2019 that has been established in June 2019, therefore Kemlu must prepare and obey the regulation by establishing data management regulation. The impact if there is no data management regulation, it can affect the performance of Kemlu, the occurrence of budget waste due to the many applications that silos and data duplication, and can not support interoperability between different systems and sharing of use between Ministries or Institutions in Indonesia. To build the whole process in data management requires a long time, so this research is focused on making data governance planning because governance is the basic foundation that must be prepared to be able to implement data management. The purpose of this research is to be used as an input by Kemlu in making data governance

strategies and roadmap, determining data stewardship, determining tasks and responsibilities for data, support the implementation of the SDI program, and support data integration to eliminate the silos applications and data duplication to reduce budget wasted. The methodology used in this study refers to the framework of Dama International (DMBOK, 2017)."

"ABSTRAKPelacakan multi objek merupakan salah satu topik penting pada bidang ilmu komputer yang memiliki banyak aplikasi, diantaranya adalah sebagai sistem pengawasan, navigasi robot, analisis bidang olahraga, autonomous driving car, dan lain-lain. Salah satu permasalahan utama pelacakan multi objek adalah oklusi. Oklusi adalah objek yang tertutupi oleh objek lainnya. Oklusi dapat menyebabkan ID antar objek tertukar. Penelitian ini membahas oklusi pada pelacakan multi objek serta penyelesaiannya dengan Network Flow. Diberikan data deteksi objek-objek pada setiap frame-nya, tugas pelacakan multi objek adalah mengestimasi pergerakan setiap objek kemudian menghubungkan objek-objek hasil estimasi dengan objek-objek pada frame berikutnya yang bersesuaian atau yang lebih dikenal dengan asosiasi data. Pandang setiap objek pada sebuah frame sebagai node, kemudian ada edge yang menghubungkan setiap node pada frame satu dengan frame lainnya, arsitektur seperti ini pada teori graph dikenal dengan Network Flow. Kemudian cari himpunan edge yang memberikan peluang terbesar transisi dari suatu frame ke frame berikutnya, atau pada dunia optimisasi lebih dikenal dengan max-cost network flow. Edge pada kasus ini berisikan informasi seberapa besar peluang suatu node berpindah ke node pada frame setelahnya. Perhitungan peluang berdasarkan jarak posisi dan kemiripan fitur, fitur yang digunakan adalah fitur CNN. Penulis memodelkan max-cost network flow sebagai permasalahan maximum likelihood yang kemudian diselesaikan dengan algoritme Hungarian. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah 2DMOT2015. Hasil evaluasi performa menunjukkan sistem yang dibangun memberikan akurasi 20.1% dengan ID yang tertukar sebanyak 3084 dan pemrosesan frame yang cepat, mencapai 215.8 frame/second.

---

ABSTRACT

---

Multi object tracking is one of the most important topics of computer science that has many applications, such as surveillance system, navigation robot, sports analysis, autonomous driving car, and others. One of the main problems of multi-object tracking is occlusion. Occlusion is an object that is covered by other objects. Occlusion may cause the ID between objects to be switched. This study discusses occlusion on multi-object tracking and its completion with network flow. Given objects detection on each frame, the task of multi object tracking is to estimate the movement of objects and then connect the estimation objects corresponding to the objects in the next frame or well known as the data association. Notice that each object on a frame as a node, then there is an edge connecting each node on a frame with other frames, this architecture in graph theory is known as network flow. Then find the set of edges that provide the greatest probaility of transition from one frame to the next, or to the optimization problem well known as max-cost network flow. Edge contains information on how probabiltity a node moves to the node in the frame afterwards. This probability calculation is based on position distance and similarity feature between frames, the feature used is CNN feature. We modeled max-cost network flow as the maximum likelihood problem which was then solved with the Hungarian algorithm. The data used in this research is 2DMOT2015. Performance evaluation results show that the system built gives accuracy 20.1% with the ID switch is 3084 and fast computational process on 215.8 frame/second.

"

"[ABSTRAKTelah diakukan penelitian guna mendelineasi zona prospek sistem panasbumi Daerah „P‟ menggunakan pemodelan multi dimensi data magnetotelurik terintegrasi data geologi dan geokimia. Daerah panasbumi „P‟ secara fisiografi termasuk pada Busur Banda Dalam tak bergunungapi disusun oleh komplek batuan malihan sekis berumur Perm-Trias. Gejala adanya sistem panasbumi pada daerah penelitian ditandai dengan kemunculan manifestasi permukaan berupa enam mata air panas bersuhu (37-67oC), pH (6-7) dan bertipe klorida-bikarbonat. Pembentukan sistem panasbumi diduga berkaitan dengan aktivitas tektonik kuat akibat tumbukan lempeng Pulau Seram dengan Lempeng Benua Australia (Plate Collision) yang memicu pembentukan batuan intrusi di kedalaman sebagai sumber panas. Guna mengetahui informasi subsurface daerah penelitian, dilakukan survei magnetotelurik. Selanjutnya hasil dari data MT akan diintegrasikan data geologi dan geokimia. Pengolahan data MT dimulai dari time-series data hingga mendapatkan kurva resistivitas-frekuensi dan fase, lalu dilakukan filtering noise, rotasi arah strike dan koreksi static shift untuk mendapatkan kualitas kurva MT baik. Selanjutnya dilakukan pemodelan inversi 1D, 2D dan 3D. Temperatur reservoir diduga sekitar 160-180oC termasuk temperatur sedang. Hasil penelitian ini memperlihatkan lapisan konduktif (<15 Ωm) dengan ketebalan ± 500-1000 m diindikasikan sebagai Clay Cap dari sistem panasbumi. Zona resistivitas tinggi (>300 Ωm) dan berbentuk updome, berada di bawah area kemunculan manifestasi (MAP1, MAP2, MAP3, MAP4, dan MAP5) mengindikasikan heat source berada di utara kemudian menerus ke arah tenggara membentuk updome. Model konseptual terpadu sistem panasbumi dibentuk dari integrasi data geologi, geokimia, dan geofisika. Sistem panasbumi daerah penelitian merupakan hidrotermal heat sweep plate collision dengan temperatur sedang, luas area prospek dan rekomendasi titik pemboran diperkirakan ± 3 km2 di sekitar zona Upflow, potensi sumber daya hipotetik dengan metode volume lump parameter menggunakan binary cycle ± 34 MWe.

---

ABSTRACTA study for delineating geothermal system of prospect area “P” has been done by using multi-dimensional modeling of magnetotelluric data. Physiographycally, geothermal prospect of “P” area is located at non-volcanic Banda inner arc hosted by Malihan Sekis rock complex with Perm-Trias age. The existance of geothermal system in this area is indicated by the presence of thermal manifestations in form of 6 chloride-bicarbonate hot springs with temperature in the the range of 37 – 67oC, and pH of 6-7. The development of geothermal system is most probably associated with strong tectonic activity caused by the collision between Seram island plate and Australian plate that ignite the occurence of intrussive body as heat source. In order to know the subsurface information of prospect area, magnetotelluric (MT) survey has been done. The processing of MT data was started from time-series data, continued by noise filtering, rotation of strike orientation and static shift correction to obtain better MT curve. The data were then being inversed by means of 1-Dimensional, 2-Dimensional and 3-Dimensional inversion methods. Reservoir temperature is estimated to be around 160-180 oC and classified as moderate temperature. The result of MT data inversions shows the presence of conductive layer (<15 Ωm) with 500 – 1000 m thickness that is interpreted as clay cap og geothermal system. High resistivity zone (>300 Ωm) with updome shape appears underneath the manifestations occurence (MAP1, MAP2, MAP4, and MAP5), indicating that the heat source is located in northern part and elongate to souteast direction. The conceptual model of geothermal system was built based on integrated interpretation of geological, geochemical and geophysical data. The prospect area and recommendation of drilling location is estimated to be ± 5 km2 around upflow zone. Potential hypothetical resource with volume lump parameters method using binary cycle ± 34 MWe., A study for delineating geothermal system of prospect area “P” has been done by using multi-dimensional modeling of magnetotelluric data. Physiographycally, geothermal prospect of “P” area is located at non-volcanic Banda inner arc hosted by Malihan Sekis rock complex with Perm-Trias age. The existance of geothermal system in this area is indicated by the presence of thermal manifestations in form of 6 chloride-bicarbonate hot springs with temperature in the the range of 37 – 67oC, and pH of 6-7. The development of geothermal system is most probably associated with strong tectonic activity caused by the collision between Seram island plate and Australian plate that ignite the occurence of intrussive body as heat source. In order to know the subsurface information of prospect area, magnetotelluric (MT) survey has been done. The processing of MT data was started from time-series data, continued by noise filtering, rotation of strike orientation and static shift correction to obtain better MT curve. The data were then being inversed by means of 1-Dimensional, 2-Dimensional and 3-Dimensional inversion methods. Reservoir temperature is estimated to be around 160-180 oC and classified as moderate temperature. The result of MT data inversions shows the presence of conductive layer (<15 Ωm) with 500 – 1000 m thickness that is interpreted as clay cap og geothermal system. High resistivity zone (>300 Ωm) with updome shape appears underneath the manifestations occurence (MAP1, MAP2, MAP4, and MAP5), indicating that the heat source is located in northern part and elongate to souteast direction. The conceptual model of geothermal system was built based on integrated interpretation of geological, geochemical and geophysical data. The prospect area and recommendation of drilling location is estimated to be ± 5 km2 around upflow zone. Potential hypothetical resource with volume lump parameters method using binary cycle ± 34 MWe.]"

"Reposisi obat merupakan proses penting yang digunakan untuk meningkatkan proses penemuan obat, prosesnya dilakukan dengan memanfaatkan banyaknya sumber data dan tipe data seperti data dari dokumen dan data gene expression. Metode yang digunakan untuk mengolah dokumen adalah Text Mining, metode ini mengekstraksi data menjadi sebuah informasi yang berguna. Data gene expression adalah data hasil hibridisasi terhadap sekuen nukleotida dan dari keseluruhan data gene expression tersebut dipilih satu kelompok kecil gen yang merupakan gen yang aktif berkembang jika seseorang mengidap penyakit kanker. Metode pengelompokan yang diusulkan adalah metode Gene Shaving yang dapat mengidentifikasi himpunan bagian dari data gene expression dengan pola ekspresi yang koheren dan varian tinggi. Salah satu permasalahan di dalam mengolah data dengan tipe data yang berbeda adalah pengintegrasian seluruh data. Pendekatan yang diusulkan pada penelitian ini untuk integrasi data adalah Bayesian Network. Tujuan dari integrasi data adalah untuk memprediksi ikatan antara obat dan penyakit. Hasil prediksi ikatan obat dan penyakit yang didapatkan dari model integrasi data teks dan gene expression adalah 81,69%. Hasil ini meningkat dibandingkan dengan hasil prediksi ikatan obat dan penyakit dengan hanya menggunakan satu tipe data saja, di mana nilai prediksi ikatan obat dan penyakit dengan menggunakan tipe data teks adalah 70,58% dan nilai prediksi ikatan obat dan penyakit menggunakan tipe data gene expression adalah 66%.

---

Drug repositioning is an important process that is used to enhance the drug discovery process, the process is carried out by using the number of data sources and types of data such as data from gene expression data and documents. Text Mining is one of method to process of text, this method of data extraction into a useful information. Gene expression is the data from the hybridization of the nucleotide sequence and gene expression of the whole data set is selected a small group of genes that are active genes evolve if someone with cancer. Clustering method that proposed is Gene Shaving, that can identify subsets of genes with expression patterns are coherent and high variants. One of the problems in process of data with different data types is integration all of data. The approach proposed in this study for data integration is Bayesian Netwotk. The purpose of data integration is to predict the bond between the drug and disease. The result of drug and disease prediction bond obtained from the integration model was 81,69 %. These results increased compared with the predicted results by using one type of data, PPV`s values prediction of association drug and disease by text data type was 70,58 % whereas PPV`s values prediction of association drug and disease by gene expression data type was 66%."