Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Gempabumi Yogyakarta pada 27 Mei 2006 telah menimbulkan banyak kerusakan dan korban jiwa dalam sejarah gempa Yogyakarta. Distribusi kerusakan gempabumi ini terjadi di Kabupaten Bantul dan sekitarnya yang letaknya jauh dari episenter gempa, fenomena ini sering disebut dengan site amplification. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis lima parameter site penyebab kerusakan yaitu: Vs30, ketebalan lapisan sedimen, geometri basin, impedance ratio, dan topografi permukaan, serta parameter paling dominan yang menyebabkan terjadinya kerusakan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Mikrotremor, dengan pengolahan menggunakan metode HVSR (Horizontal to Vertical Spektral Ratio) dan Inversi kurva HVSR untuk mengidentifikasi struktur geologi bawah permukaan. Hasil penelitian memperlihatkan kesesuaian nilai amplifikasi terhadap distribusi kerusakan. Amplifikasi tinggi memiliki klasifikasi batuan berupa tanah sedang berdasarkan analisis Vs30 dan berada pada lapisan sedimen setebal 50 hingga lebih dari 120 meter. Daerah kerusakan berada diatas titik terdalam basin, sehingga daerah tersebut memiliki nilai bobot tertinggi. Analisis impedance ratio pada daerah kerusakan memiliki nilai rendah. Hal ini dikarenakan padatnya lapisan sedimen pada lapisan terdalam. Analisis topografi permukaan memberikan gambaran bahwa tidak ada pengaruh signifikan dari parameter topografi dikarenakan daerah kerusakan berada pada dataran yang cenderung datar. Dalam kerjadian gempabumi ini parameter yang paling dominan penyebab peningkatan amplifikasi sehingga menimbulkan kerusakan adalah geometri basin.

---

The Yogyakarta earthquake on May 27 2006 caused the most damage and death in the history of Yogyakarta earthquakes. The distribution of earthquake damage occurred in Bantul Regency and its surroundings which are located far from the earthquake epicenter, this phenomenon is often called site amplification. This research aims to analyze five site parameters that cause damage, namely: Vs30, sediment layer thickness, basin geometry, impedance ratio, and surface topography, as well as the most dominant parameters that cause damage. The data used in this research is Microtremor Data, processed using the HVSR (Horizontal to Vertical Spectral Ratio) method and HVSR curve inversion to identify subsurface geological structures. The research results show the suitability of the amplification value to the damage distribution. High amplification has a site classification in the form of medium soil based on Vs30 analysis and is located in sediment layers 50 to more than 120 meters thick. The damage area is above the deepest point of the basin, so this area has the highest weight value. The impedance ratio analysis in the damaged area has a low value. This is due to the dense layer of sediment in the deepest layer. Surface topography analysis shows that there is no significant influence from topographic parameters because the damage area is on a plain that tends to be flat. In this earthquake, the most dominant parameter that caused the increase in amplification to cause damage was the basin geometry."

"Hubungan Masyarakat Universitas Indonesia (Humas UI) adalah salah satu divisi rektorat UI yang dibawahi oleh sekretariat UI. Kegiatan Humas UI pada dasarnya adalah menyalurkan informasi kepada khalayak luas, baik internal maupun eksternal kampus. Informasi yang disampaikan tak hanya berkaitan dengan akademis, ada pula yang berkaitan dengan budaya, hiburan dan sebagainya. Sejarah dan informasi fisik UI adalah salah satu diantaranya. Informasi tersebut dianggap cukup penting karena secara tidak langsung dapat memberikan nilai tambah dan daya tarik masyarakat umum terhadap UI. Sistem Informasi Panduan Lokasi UI merupakan sistem informasi yang memberikan panduan mengenai lokasi-lokasi fisik di UI beserta informasi terkait.Tujuannya adalah untuk memudahkan masyarakat umum yang belum kenal dengan UI dalam mencari suatu lokasi tertentu yang terletak di dalam kawasan UI. Efektivitas dan efisiensi kinerja Humas UI juga akan meningkat karena sistem ini dapat meringankan kerja Humas UI dalam menyalurkan informasi secara tepat waktu dan tepat sasaran, sekaligus memperluas jaringan informasi dengan basis internet yang dimiliki oleh sistem ini.Laporan ini menjelaskan tentang pengembangan Sistem Informasi Panduan Lokasi UI sebagai topik proyek mahasiswa yang telah disetujui, dengan jangka waktu terhitung sejak bulan Januari hingga Juni 2006. Proses model yang digunakan adalah waterfall, yang mencakup tahapan-tahapan perencanaan sistem, analisis kebutuhan, desain, implementasi kode, dan pengujian sistem. Hasil akhir dari proyek mahasiswa ini adalah sebuah sistem informasi yang memberikan informasi mengenai lokasi UI yang selanjutnya disebut Sistem Informasi Panduan Lokasi Universitas Indonesia (SIPLUI) beserta dengan dokumentasi pengembangan sistem dan panduan penggunaan sistem."

"Perolehan informasi Web adalah cabang perolehan informasi yang mengkhususkan pencarian informasi terhadap dokumen Web. Dokumen yang terdapat pada lingkungan Web memiliki struktur yang berbeda dengan dokumen teks biasa, sehingga menyebabkan pendekatan perolehan informasi pada dokumen Web berbeda dengan dokumen biasa. Pada penelitian ini digunakan koleksi dokumen EuroGOV yangmerupakan koleksi dokumen Web multibahasa yang digunakan pada WebCLEF, dan kueri atau topik yang digunakan adalah kueri yang diberikan pihak WebCLEF. Koleksi dokumen dan kueri yang digunakan terdiri dari 15 bahasa Eropa. Pada penelitian ini dipelajari pengaruh berbagai teknik perolehan informasi, yaitu operator kedekatan kata, umpan balik relevan semu, pendeteksian bahasa, analisis pranala, PageRank, dan pengelompokan dokumen, terhadap hasil perolehan informasi Web multi bahasa yang dihasilkan teknik-teknik tersebut. Selain itu pada penelitian ini juga dipelajari kemampuan dari sistem perolehan informasi Indri Search Engine dalam mencari dan memperoleh dokumen Web multibahasa.Penelitian ini menemukan bahwa dengan melakukan evaluasi secara umum tanpa melihat bahasa, kenaikan nilai perolehan hanya didapatkan dengan menggunakan teknik pendeteksian bahasa sebesar 0.72% dan teknik umpan balik relevan semu sebesar 1.02% - 1.61%. Sedangkan pada teknik analisis pranala, PageRank, dan pengelompokan dokumen, nilai perolehan informasi yang didapatkan menurun sebesar -46.3431% - -0.60%. Dengan melakukan evaluasi berdasarkan bahasa, didapatkan bahwa setiap teknik yang diteliti dan dipelajari memiliki keunggulan masing-masing berdasarkan bahasa. Untuk teknik pengurutan ulang pendeteksian bahasa, peningkatan nilai perolehan informasi terdapat pada 6 bahasa sebesar 0.1478% - 27.1431%, dan penurunan terdapat pada 10 bahasa sebesar -0.7066% - -0.0156%. Untuk teknik analisis pranala dalam, peningkatan nilai perolehan informasi terdapat pada 4 bahasa sebesar 6.5585% - 77.1804%, dan penurunan terdapat pada 4 bahasa sebesar -60.9202% - -0.3339%, dan untuk analisis pranala luar terdapat kenaikan pada 9 bahasa sebesar 0.7151% - 134.9881%, dan penurunan terdapat pada 6 bahasa sebesar -23.2941% - -1.6330%, sedangkan untuk kombinasi analisis pranala dalam dan luar terdapat pada 5 bahasa sebesar 0.2809% - 100%, dan penurunan terdapat pada 10 bahasa sebesar -92.0830% - -3.1030%. Untuk teknik PageRank, peningkatan nilai informasi masi terdapat pada 4 bahasa sebesar 5.1083% - 77.1804%,dan penurunan terdapat pada 10 bahasa sebesar -96.4844% - -2.6968%. Dan untuk pengelompokan berdasarkan bahasa, peningkatan nilai informasi terdapat pada 3 bahasa sebesar 3.6440% - 38.7337%, dan penurunan terdapat pada 9 bahasa sebesar -53.6322% - -1.6715%. Untuk pengelompokan berdasarkan topik, peningkatan tertinggi terdapat pada satu bahasa, yaitu Spanyol sebesar 12.4754% dan penurunan terdapat pada 5 bahasa sebesar -97.5600% - -35.6133%. Untuk teknik umpan balik relevan semu, peningkatan nilai perolehan informasi terdapat pada 7 bahasa sebesar 0.0472% - 5.1523%, penurunan hanya terdapat pada dua bahasa sebesar -4.2597% - -0.2760%. Berdasarkan penelitian ini disimpulkan bahwa sistem perolehan in- formasi Indri Search Engine dapat mencari dan memperoleh dokumen Web multibahasa dengan baik, dan teknik perolehan Web standar dapat diterapkan juga pada koleksi dokumen Web multibahasa."