Judul: Analisis dampak kenaikan tarif dasar listrik terhadap industri tekstil dan produk tekstil indonesia
Abstrak: Sektor industri telah menunjukkan peranan yang penting bagi perekonomian nasional, baik dalam peningkatan nilai tambah maupun dalam memberikan kesejahteraan bagi masyarakat luas. Meskipun kondisi perekonomian tengah dilanda krisis finansial global, sektor industri pengolahan masih merupakan sektor yang memberikan kontribusi terbesar terhadap pembentukan Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia. Berdasarkan angka Produk Domestik Bruto (PDB) menurut harga konstan 2000 (BPS, 2007), pada tahun 2007 kontribusi sektor industri pengolahan terhadap perekonomian mencapai 24,96 persen. Angka ini lebih kecil jika dibandingkan dua tahun sebelumnya. Pada tahun 2005 kontribusi sektor industri pengolahan tanpa migas terhadap perekonomian sebesar 25,30 persen dan tahun 2006 sebesar 25,24 persen. Dengan kondisi seperti itu tampak bahwa dalam tiga tahun terakhir (2005-2007) pertumbuhan industri pengolahan tanpa migas tak menunjukkan hasil yang memuaskan. Namun jika dilihat dari kontribusi beberapa sektor lapangan usaha yang ada di Indonesia, sektor industri pengolahan merupakan sektor yang paling besar kontribusinya dalam pembentukan PDB Indonesia pada periode 2004-2007. Analisis data dalam penelitian ini dilakukan secara kuantitatif yaitu dengan melihat pengaruh variabel-variabel yang diteliti. Model penelitian yang digunakan untuk mengkaji dampak kenaikan TDL terhadap tingkat produksi, penyerapan tenaga kerja dan tingkat ekspor adalah model persamaan simultan. Masing-masing persamaan dalam penelitian diduga dengan metode Two-Stages Least Squares (2SLS). Data statistik yang diestimasi merupakan data time series dari tahun 1983-2008 diolah dengan menggunakan Microsoft Excel 2007 dan software EViews 6.1 Dampak kenaikan TDL terhadap tingkat produksi ditunjukkan dengan harga listrik berpengaruh nyata terhadap tingkat produksi. Selain itu harga listrik juga memengaruhi tingkat produksi melalui jalur permintaan produk TPT dimana salah satu faktor yang memengaruhi permintaan produk TPT adalah harga listrik (TDL). Peningkatan harga listrik akan meningkatkan biaya input dan menurunkan pendapatan riil masyarakat yang nantinya akan berdampak kepada penurunan permintaan produk TPT dan pengurangan produksi. Harga listrik berpengaruh tidak nyata terhadap penyerapan tenaga kerja, akan tetapi permintaan produk TPT berpengaruh terhadap tingkat penyerapan tenaga kerja. Hal ini mengindikasikan bahwa harga listrik (variabel yang signifikan terhadap permintaan produk TPT) tidak berpengaruh secara langsung terhadap penyerapan tenaga kerja akan tetapi pengaruhnya melalui permintaan produk TPT terlebih dahulu. Selain itu, harga listrik berpengaruh tidak nyata terhadap tingkat ekspor atau kenaikan harga listrik tidak mempunyai pengaruh langsung terhadap tingkat ekspor. Harga listrik memengaruhi tingkat ekspor secara tidak langsung yaitu melalui permintaan produk TPT dimana salah satu faktor yang memengaruhi permintaan produk tersebut adalah harga listrik. Melihat dampak yang ditimbulkan oleh kenaikan TDL, maka sebaiknya pemerintah melakukan berbagai pertimbangan dalam mengambil kebijakan kenaikan tarif dasar listrik (TDL) karena hal ini menyebabkan konsumen dan produsen merugi akibat kenaikan TDL dimana konsumen berkurang pendapatan riilnya dan produsen meningkat biaya produksinya. selain kenaikan TDL, pemerintah juga sebaiknya melakukan pemberitahuan terlebih dahulu jika akan terjadi pemadaman listrik agar industri tekstil telah mempersiapkan diri untuk mengganti jam produksinya diwaktu lain.
Keyword: Tarif Dasar Listrik, 2SLS, Industri tekstil dan produk tekstil, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: The Increasing of Electrical Price and Policy Responses to Minimize Its Negative Impacts on Indonesian Economic Performance
Abstrak: Listrik merupakan komoditi strategis yang digunakan hampir disemua sektor sehingga tarif dasar listrik (TDL) ditentukan pemerintah. Kenaikan harga BBM meningkatkan biaya operasional PLN, oleh karena itu Pemerintah harus memberikan subsidi agar tidak merugikan PLN. Tahun 2010 subsidi listrik meningkat sebesar Rp 17,3 triliun namun masih terdapat defisit subsidi listrik sebesar Rp 4,87 triliun, sehingga Pemerintah dengan persetujuan DPR harus menaikkan TDL. Kebijakan kenaikan TDL yang berlaku mulai 1 Juli 2010 hanya untuk pelanggan yang berdaya 1300 VA ke atas dengan tingkat kenaikan yang berbeda pada tiap kelompoknya. Kelompok rumahtangga mengalami kenaikan TDL sebesar 18 persen, sedangkan sektor industri kenaikannya dibatasi antara 6 - 15 persen. Namun awal tahun 2011, PLN mencabut pembatasan kenaikan TDL di sektor industri sehingga kenaikan TDL sektor industri mencapai 20-30 persen. Kenaikan TDL selain bertujuan mengurangi beban subsidi listrik pada APBN juga mencegah subsidi yang salah sasaran, namun juga berdampak luas pada kinerja ekonomi makro dan sektoral di Indonesia. Penelitian ini mengkaji kenaikan tarif dasar listrik dan respon kebijakan untuk meminimisasi dampak negatif terhadap perekonomian Indonesia. Data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah Tabel I-O tahun 2008 dan Tabel SNSE tahun 2008 yang bersumber dari BPS. Data dasar disusun dengan melakukan agregasi dan disagregasi pada Tabel I-O dan Tabel SNSE menjadi 21 sektor. Analisis penelitian menggunakan model CGE INDOMINI (Oktaviani, 2008) yang dikolaborasi dengan model CGE WAYANG (Wittwar, 1999) dan selanjutnya disebut model CGE INDOTDL. Hal yang berbeda pada mdel CGE INDOTDL dengan model INDOMINI adalah rumahtangga dipisah menjadi 2 yaitu rumahtangga berdaya listrik 450VA-900VA (rumahtangga bawah) dan rumahtangga berdaya 1300 VA ke atas (rumahtangga atas).
Keyword: 

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition