Judul: Studi beberapa faktor yang mempengaruhi permintaan rekreasi harian di kawasan obyek wisata Baturaden Kabupaten Dati II Banyumas
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor- faktor jenis kelamin, umur, pendidikan, pendapatan, biaya rekreasi, jumlah anggota keluarga yang merupakan faktor yang mempengaruhi permintaan rekreasi di mana dalam hal ini sebagai tolok ukur permintaan rekreasi adalah jumlah kunjungan rekreasi dan untuk mengetahui karakteristik pengunjung. Sasaran studi adalah pengunjung dari Karesidenan Banyumas yang melakukan kegiatan rekreasi harian di kawasan obyek wisata Baturaden. Gambaran populasi pengunjung diambil dari rata-rata jumlah pengunjung pada bulan-bulan sebelumnya (Januari s/d November 1986) yaitu 12.871 orang. Dalam penelitian ini diambil contoh sebesar 3% dari populasi atau 400 orang responden yang semuanya berasal dari Karesidenan Banyumas. Untuk mengetahui gambaran faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan rekreasi dan karakteristik pengunjung dari Karesidenan Banyumas, data-data yang diperoleh selama pene- litian diolah dengan sistem persentase dan disajikan dengan cara tabulasi. Dari hasil penelitian menunjukkan jumlah pengunjung laki-laki (53,08%) relatif lebih besar dibanding perempuan (46,92%). Jumlah kunjungan pengunjung laki-laki ke tempat rekreasi Baturaden adalah 4 kali/orang/tahun sedangkan jumlah kunjungan perempuan 3 kali/orang/tahun. Hal ini menggambarkan bahwa jenis kelamin laki-laki lebih sering melakukan rekreasi. Kelompok umur pengunjung 21 -40 tahun merupakan ter- banyak (56,25%) dengan jumlah kunjungan 4 kali/orang/tahun kemudian diikuti kelompok umur 13 - 20 tahun sebanyak 30,75% dengan jumlah kunjungan 3 kali/orang/tahun dan ke- lompok umur lebih dari 40 tahun sebanyak 13,00% dengan jumlah kunjungan rekreasi 3 kali/orang/tahun. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa tingkat pendidikan pengunjung dari Karesidenan Banyumas sebagian besar adalah SMA yaitu 48,75% kemudian sebanyak 35,25% berpendidikan Perguruan Tinggi di mana keduanya mempunyai kunjungan rekreasi ke Baturaden 4 kali/orang/tahun. Bagi pengunjung yang berpendidikan SMP (13,75%) mempunyai kun- jungan 3 kali/orang/tahun sedangkan 2,25% adalah pengun- jung dengan pendidikan SD…dst
Keyword: 

Judul: Analisis permintaan dan manfaat rekreasi di Lokawaisata Baturaden Kabupaten Dati II Banyumas Jawa Tengah : Apilkasi Regresi Poison
Abstrak: Berangkat dari kenyataan bahwa peranan sektor pariwisata semakin penting dalam meningkatkan penerimaan daerah, maka penelitian ini bertujuan untuk mengalisis permintaan dan manfaat rekreasi Lokawisata Baturraden. Baturraden dipilih sebagai lokasi penelitian karena memberikan kontribusi yang paling besar bagi penerimaan sektor pariwisata kabupaten DATI II Banyumas, Jawa Tengah. Penerimaan dapat ditingkatkan sekiranya pengelola melakukan differrensiasi harga karcis masuk. Dalam penelitian ini dijajaki kemungkinan menggunakan perbedaan pekerjaan (siswa/mahasiswa dengan selainnya), sebagai dasar untuk melakukan differensiasi harga. Alasan lain, Baturraden tidak memiliki lokasi substitusi yang letaknya berdekatan, dan diberi berpagar sehingga merupakan pasar monopoli yang memungkinkan untuk dilakukan differensiasi harga karcis. Selama ini untuk menduga fungsi permintaan dilakukan dengan metode Biaya Perjalanan Zonal yang diduga dengan OLS, yang memiliki beberapa kelemahan. Perlakuan opportunity cost waktu biasanya menggunakan fraksi income yang hilang selama perjalanan, padahal tak semua pengunjung kehilangan income sewaktu mereka dalam perjalanan, karena pengunjung itu tidak mampu mensubstitusikan waktu dengan income. Untuk itu dalam permodelan digunakan pooled model Biaya Perjalanan Individual dengan mengelompokkan individu dalam dua jenis pekerjaan; dimana model konvensional di aplikasikan untuk pengunjung yang mampu mensubstitusikan waktu dengan income, dan model Bockstael, Strand, and Hanemann (B-S-H) diaplikasikan terhadap pengunjung yang tidak mampu mensubstitusikan waktu dengan income. Selanjutnya model diduga dengan regresi Poisson mengingat regresi OLS biasa hanya mampu mengolah data kontinyu, sedangkan jumlah kunjungan merupakan data diskret. Dari hasil analisis didapatkan tidak semua variabel independen yang di duga semula berpengaruh nyata terhadap model. Hanya 12 variabel saja yang nyata berpengaruh. Dapat di nyatakan bahwa variabel-variabel a, (waktu perjalanan mencapai lokasi), A (taraf pengetahuan), C. (biaya perjalanan ke lokasi alternatif bagi responden yang mampu mensubstitusikan waktu dengan income), DT (waktu diskret), R, (persepsi terhadap rekreasi), dan TC, (biaya total ke lokasi alternatif bagi pengujung yang tidak mampu mensubstitusikan waktu dengan penghasilan), yang semakin meningkat, akan semakin mempertinggi peluang rata-rata ke Lokawisata Baturraden, sebaliknya variabel-variabel A, (anggota rombongan), C, (biaya perjalanan ke lokasi bagi responden yang tidak mampu mensubstitusikan waktu dengan income), D; (jarak dari lokasi), Fm (jumlah anggota keluarga), dan TC, (total biaya perjalanan bagi individu yang mampu mensubstitusikan waktu dengan income) yang semakin tinggi akan memperkecil peluang rata-rata kunjungan bagi seseorang. Atau dengan redaksi yang sedikit beda, variabel-variabel bahwa a,, A, C, DT, R, dan TC, yang semakin menurun, akan semakin memperkecil peluang rata-rata ke Lokawisata Baturraden. sebaliknya variabel-variabel An, Cr, Di, Fm dan TC, yang semakin rendah akan memperbesar peluang rata-rata kunjungan bagi seseorang…dst
Keyword: 

Judul: Pengoptimuman Alignment Struktur Protein Menggunakan Clique Maksimum
Abstrak: An alignment of protein structures describes the relationship of two types of proteins similarity function. The problems of the protein structure alignments can be identified through the problems of the Contact Map Overlap (CMO). The problems of CMO can be solved by finding a maximum clique in a graph, where vertices and edges represent the amino acids and contacts between any two amino acids respectively. In this paper, the problem of finding maximum cliques is using two main steps, the arranging vertices and edges based on the special properties of the graph and preprocessing vertices. Implementation of the model is done by using the structure of a hypothetical protein.
Keyword: Contact Map Overlap, alignments, protein, maximum cliques