bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
ANALISIS ANTREAN DAN KINERJA SISTEM PELAYANAN GARDU TOL OTOMATIS GERBANG TOL MUKTIHARJO (Studi Kasus: Gardu Tol Otomatis Gerbang Tol Muktiharjo)
Authors: Sihotang Erna Fransisca Angela , Sugito Sugito , Mukid Moch. Abdul 
Published: September 2020

Queue process is a process related to the arrival of customers in a service facility, waiting in line queue if it cannot be served, get service and finally leaves the facility after being served. Research on the queue process can be seen directly through the queue system at the automatic toll booth Muktiharjo. Queue models and their distribution were obtained using the Sigma Magic program. The model of the vehicle queue system at the Muktiharjo Automatic Toll Gate is (GAMM/ GAMM/ 4): (GD/ ∞/ ∞). Based on the values of the queue system performance measures obtained through the MATLAB GUI program as a whole it can be concluded that the queue of vehicles at the Muktiharjo Automatic Toll Gate has a condition where the average number of vehicles estimated in the system every 15 minutes is 25,5646 vehicles. The average number of vehicles in the queue system every 15 minutes is 24,5639 vehicles. The waiting time in the system is estimated to be around 7,99332 seconds. The estimated waiting time in line is around 7,68042 seconds. The queue system has a busy opportunity of 63.2849% and the remaining 36.7106% is a chance the queue system is not busy. The simulation of the vehicle queue system at the Automatic Toll Gate of Muktiharjo Toll Gate by using ARENA is optimal with the number of service points as many as 4 automatic toll booths. Keywords: Automatic Toll Booth, Queue, Gamma Distribution, Performance Size, Queue Simulation
PREDIKSI HARGA EMAS MENGGUNAKAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK DENGAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE
Authors: Izati Nisa Afida , Warsito Budi , Widiharih Tatik 
Published: September 2020

The prediction of gold price aims to find out the gold price in the future on the basis of historical data on gold prices in the past, so it can be used as a consideration by gold investors to investing in gold. Prediction methods that do not require assumptions, one of which is Artificial Neural Networks. In this study, using Artificial Neural Networks, Feed Forward Neural Network with Extreme Learning Machine (ELM). ELM is a non-iterative algorithm so ELM has advantages in process speed. The input weight and bias for this method are determined randomly. After that, to find the final weight using the Moore-Penrose Generalized Inverse calculation on the hidden layer output matrix. The best model selection criteria uses the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). This study shows that the results of the training and testing process from the model 1 input neuron and 7 hidden neurons are very good, because it produces MAPE training = 0.6752% and MAPE testing = 0.8065%. Also gives a very good prediction result because it has MAPE = 0.5499% Keywords: gold price, Extreme Learning Machine, MAPE
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA TENGAH DENGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA ROBUST
Authors: Faizia Tsania , Prahutama Alan , Yasin Hasbi 
Published: September 2020

Robust principal component regression is development of principal component regression that applies robust method at principal component analysis and principal component regression analysis. Robust principal component regression does not only overcome multicollinearity problems, but also overcomes outlier problems. The robust methods used in this research are Minimum Covariance Determinant (MCD) that is applied when doing principal component analysis and Least Trimmed Squares (LTS) that is applied when doing principal component regression analysis. The case study in this research is Human Development Index (HDI) in Central Java in 2017 which is influenced by labor force participation rates, school enrollment rates, percentage of poor population, population aged 15 years and over who are employed, health facilities, gross enrollment rates, and net enrollment rates. The model of HDI in Central Java in 2017 using robust principal component regression MCD-LTS provides the most effective result for handling multicollinearity and outliers with Adjusted R2 value of 0.6913 and RSE value of 0.469. Keywords: Robust Principal Component Regression, Multicollinearity, Outliers, Minimum Covariance Determinant (MCD), Least Trimmed Squares (LTS), Human Development Index (HDI).
REGRESI ROBUST ESTIMASI-M DENGAN PEMBOBOT ANDREW, PEMBOBOT RAMSAY DAN PEMBOBOT WELSCH MENGGUNAKAN SOFTWARE R
Authors: Deria Aulia Desy , Hoyyi Abdul , Mustafid Mustafid 
Published: September 2020

Robust regression is one of the regression methods that robust from effect of outliers. For the regression with the parameter estimation used Ordinary Least Squares (OLS), outliers can caused assumption violation, so the estimator obtained became bias and inefficient. As a solution, robust regression M-estimation with Andrew, Ramsay and Welsch weight function can be used to overcome the presence of outliers. The aim of this study was to develop a model for case study of poverty in Central Java 2017 influenced by the number of unemployment, population, school participation rate, Human Development Index (HDI), and inflation. The result of estimation using OLS show that there is violation of heteroskedasticity caused by the presence outliers. Applied robust regression to case study proves robust regression can solve outliers and improve parameter estimation. The best robust regression model is robust regression M-estimation with Andrew weight function. The influence value of predictor variables to poverty is 92,7714% and MSE value is 370,8817. Keywords: Outliers, Robust Regression, M-Estimator, Andrew, Ramsay, Welsch
REGRESI KOMPONEN UTAMA ROBUST S-ESTIMATOR UNTUK ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENGANGGURAN DI JAWA TENGAH
Authors: Siburian Jeffri Nelwin J. O. , Rahmawati Rita , Hoyyi Abdul 
Published: September 2020

Robust principal component regression s-estimator is principal component regression that applies robust approach method at principal component analysis and s-estimator at principal component regression analysis. The aim of robust principal component regression s-estimator is to overcome multicollinearity problems in multiple linier regression Ordinary Least Square (OLS) and to overcome outlier problems in principal component regression so get the most effective model. Minimum Volume Ellipsoid (MVE) is one of the robust approach methods that applied when doing principal component analysis and S-Estimator is one of the estimation methods that applied when doing principal component regression analysis. The case in this study is the factors that influence the Number of Unemployment in Central Java in 2017. The model that provides the most effective result to handling multicolliniearity and ouliers in the case study Number of Unemployment in Central Java in 2017 is using robust principal component regression MVE-(S-Estimator) with Adjusted R2 value of 0.9615 and RSE value of 0.4073. Keywords: Robust Principal Component Regression S-Estimator, Multicollinearity, Outliers, Minimum Volume Ellipsoid (MVE), Number of Unemployment.
ANALISIS KLASTER METODE WARD DAN AVERAGE LINKAGE DENGAN VALIDASI DUNN INDEX DAN KOEFISIEN KORELASI COPHENETIC (Studi Kasus: Kecelakaan Lalu Lintas Berdasarkan Jenis Kendaraan Tiap Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2018)
Authors: Pratiwi Sisca Indah , Widiharih Tatik , Hakim Arief Rachman 
Published: September 2020

Based on Central Java Regional Police data, traffic accidents from 2017 to 2018 increased from 17.522 to 19.016 or 8,54 percent. To reduce the number of traffic accidents in Central Java, the initial step was carried out by grouping districts/cities that had the same accident level characteristics based on vehicle type with cluster analysis. The ward and average linkage method is a hierarchical cluster analysis method. ward method can maximize cluster homogeneity. While the average linkage method can generate clusters with small cluster variants. In this study using a measure of squared euclidean distance to measure the similarity between pairs of objects. To determine the quality of clustering results, the validation dunn index and cophenetic coefficients corelation are used. Based on the results of the clustering, the optimal number of clusters is obtained at q = 5 for the average linkage method with the results of validation dunn index = 0,08571196 and the rcoph = 0,687458. Keywords: Accidents, Cluster Analysis, Ward Method, Average linkage, Squared Euclidean Distance, Dunn Index, Cophenetic Correlation Coefficient
PENGELOMPOKAN PROVINSI-PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE WARD (StudiKasus: Produksi Tanaman Pangan di Indonesia Tahun 2018)
Authors: Arif Besya Salsabilla Azani , Rusgiyono Agus , Hoyyi Abdul 
Published: September 2020

Cluster analysis is a technique for grouping objects or observations into homogeneous groups. Cluster analysis is divided into two methods, namely hierarchy and non-hierarchy. The hierarchy method generally involves a series of n-1 decisions (n is the number of observations) that combine observations into a tree-like structure or dendogram. Hierarchy is divided into two methods, namely agglomerative (concentration) and splitting (distribution). For non-hierarchical methods, the number of clusters can be determined by the researcher. Ward method is a hierarchical cluster analysis method that can maximize homogeneity in the cluster. The Sum-of-Square (SSE) formula is used in this method to minimize variations in the clusters that are formed. In this research, squared euclid distance is used to measure the similarity between object pairs. The data used in this study are secondary data on food crop production, namely rice, corn, soybeans, peanuts, green beans, sweet potatoes, and cassava in Indonesia 2018. To determine the cluster, the elbow method is used to form optimal clusters using WSS formula. Based on the analysis results, it was found that the optimal cluster is four clusters. The first cluster consists of 9 Province, the second cluster consists of 20 Province, the third cluster consists of 1 Province, the fourth cluster consists of 2 Province, and the fifth cluster consists of 2 Province.Keywords: Food Crop, Cluster Analysis, Ward Method, Squared Euclid, Elbow Method
PEMODELAN JUB DAN BI RATE TERHADAP INFLASI DAN KURS RUPIAH MENGGUNAKAN REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON BERDASARKAN ESTIMATOR PENALIZED SPLINE
Authors: Femadiyanti Siti Fadhilla , Suparti Suparti , Warsito Budi 
Published: September 2020

Some indicators of the Indonesian economy are inflation and the exchange rate of rupiah against US dollar. Inflation and the rupiah exchange rate are thought to be influenced by the money supply (JUB) and the BI Rate. The money supply has a nonparametric relationship pattern to inflation and the rupiah exchange rate, while the BI Rate has a parametric relationship pattern to inflation and the rupiah exchange rate. The right method for detecting the relationship between inflation and the exchange rate with JUB and BI Rate is birespon semiparametric regression with a splined penalized estimator. The semiparametric regression coefficient of birespon spline penalized is estimated using the Weighted Least square (WLS) method which is determined based on the degree of polynomials, the number and location of the optimal knot points, and the optimal lambda determined based on the minimum of Generalized Cross Validation (GCV). This research uses the R Program. Based on the results of the analysis, the best spline penalized birespon semiparametric regression model is located in the number of knots is 5 at the knot points of 5257,783; 6649,469; 8976,871; 11099,19 and 13535,51 found in the first degree of response is 1 and the second degree of response is 2 with an optimal lambda of 99,99. The results of the performance evaluation of the model produce value of is 99,9007%, meaning that the model's performance is very good for out samples of the data and the MAPE value of 2.89169% is less than 10% which means the model's performance is very good.
BEBERAPA ASPEK BIOLOGI UDANG JERBUNG (Penaeus merguiensis) DI PERAIRAN PANTAI CILACAP JAWA TENGAH
Authors: Rutiyaningsih Ayu , Saputra Suradi Wijaya , Djuwito - 
Published: September 2020

Eksploitasi udang P. merguiensis dengan alat tangkap jaring arad diduga terus meningkat ditandai dengan meningkatnya produksi dalam tiga tahun terakhir. Penangkapan yang berlebihan dapat mengancam kelestariannya. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengkaji aspek-aspek biologi seperti komposisi hasil tangkapan, distribusi hasil tangkapan, struktur ukuran, ukuran pertama tertangkap (L50%), panjang infinity (L∞), nisbah kelamin, tingkat kematangan gonad (TKG), sifat pertumbuhan, dan faktor kondisi. Selain itu, membuat konsep pengelolaan sumberdaya perikanan udang P. merguiensis. Metode yang digunakan dalam pengambilan sampel yaitu metode survei dengan sistematik random sampling. Sampel udang diambil secara proposional yaitu sekitar 10% dari total hasil tangkapan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ukuran pertama tertangkap (L50%) panjang karapas 43 mm. Panjang infinity (L∞) udang P. merguiensis betina panjang karapas 63,58 mm dan udang P. merguiensis jantan 60,42 mm. Perbandingan nisbah kelamin jantan dan betina 1 : 1,61. Udang P. merguiensis didominasi oleh TKG I. Pertumbuhan udang P. merguiensis jantan bersifat allometrik negatif yaitu pertambahan panjang lebih cepat daripada pertambahan beratnya, dikarenakan nilai b sebesar 2,626. Udang P. merguiensis betina memiliki sifat pertumbuhan isometrik yaitu pertambahan panjang selaras dengan pertambahan berat, dikarenakan nilai b sebesar 3,105. Faktor kondisi udang P. merguiensis jantan sebesar 1,152 dan betina 2,051, sehingga udang Jerbung betina lebih montok dibandingkan udang P. merguiensis jantan. Udang P. merguiensis layak ditangkap pada ukuran yang melebihi L50% yaitu panjang karapas > 43 mm.
STUDI ANALISA PLANKTON UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PENCEMARAN DI MUARA SUNGAI BABON SEMARANG
Authors: Cahyaningtyas Ina , Hutabarat Sahala , Soedarsono Prijadi 
Published: September 2020

Daerah Aliran Sungai (DAS) Babon merupakan salah satu DAS yang sangat penting bagi kelangsungan ekosistm khususnya wilayah Semarang dan sekitarnya. Plankton merupakan organisme perairan yang keberadaannya dapat menjadi indikator perubahan kualitas biologi perairan sungai. Plankton memegang peran penting dalam mempengaruhi produktivitas primer perairan sungai. Perairan sungai Babon secara nyata telah menerima limbah yang berasal dari kegiatan industri yang berada di sekitar sungai Babon dan limbah yang berasal dari kegiatan rumah tangga (domestik). Keadaan ini diduga menyebabkan menurunnya kualitas lingkungan muara Sungai Babon. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji bagaimana tingkat pencemaran di muara Sungai Babon. Pengamatan dilakukan berdasarkan analisis SI (Saprobik Indeks) dan TSI (Tropik Saprobik Indeks) untuk mengetahui sejauh mana tingkat pencemaran yang terjadi. Materi yang digunakan dalam penelitian ini adalah fitoplankton dan zooplankton yang berada di muara Sungai Babon berikut parameter fisika dan kimia. Kelimpahan fitoplankton di muara Sungai Babon adalah 10.765 – 13.777 ind/L dengan 19 - 24 genera. Kelimpahan zooplankton adalah 218-241 Ind/m3 dengan 9 genera. Berdasarkan kelimpahan plankton maka didapatkan nilai Saprobik Indeks (SI) berkisar 0,07 - 0,34 dan nilai Tropik Saprobik Indeks berkisar (-0,73) – (-0,98) kualitas perairan muara sungai Babon selama penelitian termasuk dalam tingkat α-Mesosaprobik atau dalam kondisi tercemar sedang hingga berat.
DOMESTIKASI LOBSTER AIR TAWAR (Cherax quadricarinatus) MELALUI OPTIMALISASI MEDIA DAN PAKAN
Authors: Rahmawati Yunita Asrofania , Anggoro Sutrisno , Subiyanto - 
Published: September 2020

Lobster air tawar menghadapi banyak hambatan dalam upaya peningkatan produksi lobster air tawar seperti tingkat pertumbuhan yang kurang optimal serta tingginya tingkat kematian pada fase pasca larva, salah satunya karena faktor salinitas. Domestikasi merupakan suatu cara pengadopsian hewan dalam suatu populasi yang hampir punah (terancam kelestariannya) dari kehidupan liar (habitat asli) ke dalam lingkungan budidaya.Hasil penelitian menunjukkan bahwa salinitas berpengaruh nyata (p<0,05) terhadap pola osmoregulasi, pertumbuhan, dan efisiensi pakan. Pola osmoregulasi lobster air tawar pada perlakuan S3 (14 ppt) mengalami pola osmoregulasi isosmotik, sedangkan S4 (21 ppt) mengalami pola osmoregulasi hiperosmotik. TKO terendah terdapat pada perlakuan S3 (14 ppt) sebesar 30,54±0,01 mOsml/l H20, sedangkan pada perlakuan S4 (21 ppt) memiliki TKO tertinggi yaitu sebesar 287,82±0,04 mOsml/l H20. Laju pertumbuhan mutlak terbaik pada perlakuan S3 (14 ppt) yaitu 3,51 gr dan efisiensi pakan pada perlakuan S3 (14 ppt) sebesar 20,04%.
ANALISIS PEMANGKU KEPENTINGAN (STAKEHOLDER) DALAM PENGELOLAAN ECENG GONDOK PADA PERAIRAN RAWAPENING DI DESA ASINAN KECAMATAN BAWEN KABUPATEN SEMARANG
Authors: Herdijaya Gawang Pandu , Hutabarat Sahala , Wijayanto Dian 
Published: September 2020

Keberadaan eceng gondok bukan merupakan hal baru lagi di perairan Rawapening. Berdasarkan keberadaanya, dapat dibagi dua kelompok masyarakat yang pro dan kontra terhadap populasi eceng gondok. Dari kedua kelompok di atas, apabila tidak ditemukan solusi pengelolaan yang baik dapat menimbulkan konflik antar masyarakat. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi pemangku kepentingan dalam pengelolaan eceng gondok pada perairan Rawapening dan menganalisis Key Persons dalam pengelolaan eceng gondok di Desa Asinan Kecamatan Bawen Kabupaten Semarang. Metode sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah Snowball sampling. Sedangkan untuk analisa data menggunakan pendekatan manajemen stakeholder (pemangku kepentingan). Langkah-langkah dalam manajemen stakeholder menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process).Hasil penelitian yang diperoleh dengan menggunakan metode manajemen stakeholder diketahui bahwa perangkat desa dan pengurus kelompok nelayan dan pembudidaya memiliki nilai tertinggi berdasarkan kriteria ukuran kuantitatif. Kedua pihak ini yang lebih diutamakan dalam penyusunan rencana pengelolaan eceng gondok di perairan Rawapening. Berdasarkan hasil yang didapat, masyarakat Desa Asinan menginginkan diikutsertakan dalam pengelolaan dan pengawasan eceng gondok di Rawapening. Pemerintah dapat memberikan bantuan berupa dana dan peralatan untuk memudahkan pelaksanaan. Sedangkan masyarakat merupakan pelaksana kegiatan pengelolaan dan berperan sebagai pengawas harian guna menjaga kelestarian dan keindahan Rawapening.
PENGARUH LAJU SEDIMENTASI DENGAN KERAPATAN RUMPUT LAUT DI PERAIRAN BANDENGAN JEPARA
Authors: Albert Maruli , Ruswahyuni - , Widyorini Niniek 
Published: September 2020

Perairan Pantai Bandengan Jepara terletak di daerah utara Pulau Jawa. Jenis biota yang ada beragam dengan populasi masing-masing jenis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kerapatan rumput laut, nilai laju sedimentasi pada daerah rumput laut serta mengetahui hubungan perbedaan kerapatan rumput laut dengan laju sedimentasi di perairan bandengan Jepara. Materi yang digunakan dalam penelitian ini adalah komunitas rumput laut yang dibagi menjadi 3 pengambilan, pengambilan dilakukan secara tegak lurus ke arah laut dan penghitungan laju sedimentasi dengan menggunakan sedimen trap yang di pasang pada lokasi tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode survey. Metode penentuan kerapatan rumput laut dilakukan dengan frame kuadran ukuran 1x1 m dengan cara menghitung jumlah tegakan rumput laut dalam setiap meter persegi sepanjang 100 m. Kerapatan rumput laut di perairan Bandengan Jepara di dapat 431 individu/300m2 yang terdapat 9 jenis dari 2 filum yaitu Filum Chlorophyta : Halimeda opuntia sebanyak 157 individu/300m2 , Halimeda descoides sebanyak 58 individu/300m2, Halimeda makroloba sebanyak 74 individu/300m2,filum Phaeophyta : Chordoria flagelliformis sebanyak 31 individu/300m2, Padina crassa sebanyak 83 individu/300m2, Sargassum yendoi sebanyak 15 individu/300m2, Sargassum piluliferum sebanyak 3 individu/300m2, Sargassum confusum sebanyak 5 individu/300m2, dan Sargassum duplicatum sebanyak 5 individu/300m2. Hasil penghitungan laju sedimentasi diketahui rata-rata laju sedimentasi pada lokasi penelitian adalah 0,85 mg/cm3/hari. Nilai korelasi antara laju sedimentasi dengan kerapatan rumput laut sebesar 0,85, hal ini menunjukkan bahwa adanya hubungan yang erat antara laju sedimentasi dengan kerapatan rumput laut di perairan Bandengan, Jepara.
KELIMPAHAN JENIS BULU BABI (ECHINOIDEA, LESKE 1778) DI RATAAN DAN TUBIR TERUMBU KARANG DI PERAIRAN SI JAGO – JAGO, TAPANULI TENGAH
Authors: Mustaqim Muhammad Mirza , Ruswahyuni - , Suryanti - 
Published: September 2020

Penelitian tentang kelimpahan ikan, moluska dan bentos pada daerah terumbu karang sudah banyak dilakukan, tetapi dalam kenyataannya belum banyak yang meneliti tentang kelimpahan bulu babi di daerah terumbu karang. Adapun daerah rataan terumbu karang dan tubir terumbu karang adalah sebagai habitat atau tempat hidup dari bulu babi, maka dimungkikan kelimpahan bulu babi pada kedua lokasi tersebut. Aktivitas di perairan Si Jago – Jago baik berupa penangkapan ikan maupun pariwisata diduga telah mempengaruhi keseimbangan ekosistem terumbu karang dan organisme yang berasosiasi di dalamnya khususnya bulu babi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kelimpahan dan jenis bulu babi (Echinoidea) pada daerah rataan terumbu karang dan tubir terumbu karang di Perairan Si Jago – Jago, Tapanuli Tengah. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November 2012. Metode pengambilan data persentase penutupan terumbu karang menggunakan metode line transek berukuran 30 meter, sedangkan pengambilan data kelimpahan bulu babi (Echinoidea) menggunakan metode kuadran transek berukuran 5 x 5 meter. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu bahwa nilai persentase penutupan karang hidup pada daerah rataan terumbu karang sebesar 45,51 %. Sedangkan nilai persentase penutupan karang hidup pada daerah tubir terumbu karang sebesar 46,2 %. Nilai tersebut termasuk dalam kategori sedang. Pada daerah rataan terumbu karang didapatkan kelimpahan individu bulu babi sebanyak 298 individu/ 450 meter2, sedangkan kelimpahan individu bulu babi pada daerah tubir terumbu karang sebanyak 122 individu/ 450 meter2. Jenis bulu babi yang ditemukan pada lokasi penelitian yaitu Diadema antilarum, Diadema setosum, dan Echinotrix calamaris. Kelimpahan jenis bulu babi yang paling banyak ditemukan pada daerah rataaan dan tubir adalah jenis Diadema antilarum. Berdasarkan hasil Uji “T” test dapat disimpulkan bahwa kelimpahan jenis bulu babi yang paling tinggi adalah pada daerah rataan terumbu karang. Hal tersebut didapatkan dari nilai signifikasi yaitu 0,043, yang kurang dari < 0,05 sehingga terima H1 tolak H0, bahwa ada perbedaan kelimpahan bulu babi pada daearah rataan dan tubir terumbu karang.