Judul: Kerugian Ekonomi Pembangunan Pabrik Semen PT. Semen Indonesia, Tbk (Kasus di Dukuh Jatimalang, Gunem, Kabupaten Rembang).
Abstrak: Perkembangan industri semen meningkat sejalan dengan banyaknya pembangunan baik fisik maupun non fisik yang dilakukan pemerintah. Melihat permintaan semen meningkat, PT. Semen Indonesia, Tbk mendirikan pabrik semen di Gunem, Rembang. Keberadaan pabrik semen di Gunem menimbulkan berbagai reaksi dari masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dampak apa saja yang telah dirasakan masyarakat dan besar kerugian ekonomi yang diterima menggunakan metode analisis deskriptif kualitatif dan cost of illness, mengestimasi nilai WTA masyarakat menggunakan CVM, dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi besar kesediaan masyarakat dalam menerima dana kompensasi menggunakan analisis regresi linier berganda. Hasil penelitian ini menunjukkan dampak negatif berupa pencemaran udara dan suara bising. Rata-rata kerugian ekonomi akibat dampak negatif sebesar Rp 432 948.72/rumah tangga/tahun. Nilai dugaan rata-rata WTA responden yaitu sebesar Rp 122 169.81/rumah tangga/bulan. Nilai estimasi WTA rumah tangga di Dukuh Jatimalang dipengaruhi oleh jumlah tanggungan keluarga, biaya kesehatan, dan kualitas lingkungan.
Keyword: eksternalitas, kerugian ekonomi, pencemaran udara, WTA

Judul: Analisis Dampak dan Persepsi Masyarakat terhadap Aktivitas Pertambangan Pabrik Semen di Kabupaten Rembang (Studi Kasus: Desa Tegaldowo, Kecamatan Gunem, Kabupaten Rembang).
Abstrak: Perkembangan industri semen meningkat sejalan dengan banyaknya pembangunan baik fisik maupun non fisik yang dilakukan pemerintah. Melihat permintaan semen meningkat, PT. SG mendirikan pabrik semen di Kecamatan Gunem, Kabupaten Rembang. Kabupaten Rembang merupakan salah satu daerah yang memiliki sumberdaya alam karst yang melimpah khususnya di Kecamatan Gunem. Keberadaan pabrik semen dan aktivitas penambangannya akan menimbulkan berbagai reaksi dari masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah: 1) menganalisis persepsi masyarakat terhadap aktivitas penambangan pabrik semen; 2) mengestimasi manfaat ekonomi dan kerugian ekonomi; 3) menganalisis alternatif kebijakan pengelolaan pertambangan pabrik semen. Metode analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif menggunakan Skala Likert, analisis pendapatan, cost of illness, dan multi criteria decision analysis. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa masyarakat setuju dengan adanya kegiatan penambangan pabrik semen. Manfaat yang dirasakan masyarakat antara lain, penyerapan tenaga kerja lokal dan terbukanya unit usaha makanan. Nilai rata-rata pendapatan unit usaha dan tenaga kerja pabrik sebesar Rp 3,804,426.39 per bulan dengan persentase kontribusi share terhadap pendapatan total rata-rata sebesar 90.16% dan rata-rata tingkat covering terhadap pengeluaran rumah tangga sebesar 120.61%. Total nilai kerugian masyarakat akibat biaya berobat sebesar Rp 2,539,125.00 per tahun. Berdasarkan hasil analisis kebijakan didapatkan bahwa solusi untuk alternatif kebijakan kegiatan tambang pabrik semen adalah melanjutkan pemberian izin pertambangan dengan program membangun kemandirian ekonomi lokal dan reklamasi lahan bekas tambang.
Keyword: Analisis Pendapatan, Cost of Illness, Multi Criteria Decision Analysis, Skala Likert, Share and Covering

Judul: Pengenalan Chord pada Alat Musik Gitar Menggunakan Codebook dengan Teknik Ekstraksi Ciri MFCC
Abstrak: Human auditory system is capable of extracting rich and meaningful data from complex audio signal. To recognize chord sequences that played in some kind of music is not an easy task. People need big effort to train their sense of hearing so they can recognize that kind sound of chords. This condition is also valid in a computer system. Finding the key and labeling the chords automatically from music are great use for those who want to do harmonic analysis of music. Hence automatic chord recognition has been a topic of interest in the context of Music Information Retrieval (MIR) for several years, and attempts have been made in implementing such systems using well understood signal processing and pattern recognition techniques. This research is about to recognize the sound of chord that played and recorded by guitar instrument. There are 24 major-minor chords that used in this research. MFCC is used as feature extraction and the number of coefficient cepstral that used are 13 and 26. Each chord signal that has been extracted then clustered using K-means algorithm with 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 k numbers to create codebook that use as a model of each chord. For the recognition process, there are two methods that used in this research, unstructured recognition and structured recognition. For the result, this research produces two kinds model of codebook that are codebook with 13 coefficients and codebook with 26 coefficients. Both types of codebook show a good result with accuracy level above 88%. The best result yielded from usage of 26 coefficient cepstral with structured recognition. It’s accuracy level reach 97%. Hence the usage of 26 coefficient cepstral is better than the usage of 13 coefficient cepstral with difference of accuration level is about 7%. This research also shows the affectation of the numbers k-means that used. An increasing accuration level shown by increasing the amount of k-cluster.
Keyword: