stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Lokalisasi suara 3D
Metode > Pendekatan Susunan Mikrofon Kolokasi > Susunan Vektor Akustik

Berisi tiga sensor kecepatan partikel akustik yang ditempatkan secara ortogonal (ditunjukkan sebagai susunan X, Y, dan Z) dan satu mikrofon akustik omnidirectional (O).
Umumnya digunakan di udara dan di bawah air.
Dapat digunakan dalam kombinasi dengan Proses Kalibrasi Offline untuk mengukur dan menginterpolasi respons impuls dari array X, Y, Z dan O, untuk mendapatkan vektor pengarahnya.
Sinyal suara pertama-tama dijendelakan menggunakan jendela persegi panjang, kemudian setiap sinyal segmen yang dihasilkan dibuat sebagai bingkai. 4 bingkai paralel dideteksi dari array XYZO dan digunakan untuk estimasi DOA. 4 bingkai dibagi menjadi blok-blok kecil dengan ukuran yang sama, kemudian jendela Hamming dan FFT digunakan untuk mengubah setiap blok dari domain waktu ke domain frekuensi. Kemudian keluaran sistem ini direpresentasikan oleh sudut horizontal dan sudut vertikal sumber suara yang ditemukan oleh puncak dalam spektrum spasial 3D gabungan.
Keunggulan dari susunan ini, dibandingkan dengan susunan mikrofon sebelumnya adalah bahwa perangkat ini memiliki kinerja tinggi bahkan jika aperture-nya kecil dan dapat melokalisasi beberapa sumber suara pita lebar [[frekuensi rendah dan frekuensi tinggi secara bersamaan. Penerapan susunan O dapat menyediakan informasi akustik yang lebih banyak, seperti amplitudo dan perbedaan waktu. Yang terpenting, susunan XYZO memiliki kinerja yang lebih baik dengan ukuran yang sangat kecil.
AVS merupakan salah satu jenis susunan mikrofon jamak yang terkolokasi, yang memanfaatkan pendekatan susunan mikrofon jamak untuk memperkirakan arah suara dari beberapa susunan dan kemudian menemukan lokasinya dengan menggunakan informasi pantulan, misalnya arah yang dideteksi saat susunan yang berbeda bersilangan.
Metode > Pendekatan Susunan Mikrofon Kolokasi > Motivasi dari rangkaian Mikrofon Canggih

Pantulan suara selalu terjadi di lingkungan nyata dan susunan mikrofon tidak dapat menghindari pengamatan pantulan tersebut. Pendekatan susunan mikrofon ini diuji menggunakan susunan mikrofon tetap di langit-langit; kinerja pada skenario bergerak masih perlu diuji.
Metode > Pendekatan Susunan Mikrofon Kolokasi > Mempelajari cara menerapkan Multiple Microphone Array

Ketidakpastian sudut (AU) akan terjadi saat memperkirakan arah, dan ketidakpastian posisi (PU) juga akan bertambah buruk seiring bertambahnya jarak antara array dan sumber. Diketahui bahwa:
Di mana r adalah jarak antara pusat array ke sumber, dan AU adalah ketidakpastian sudut. Pengukuran digunakan untuk menilai apakah dua arah bersilangan di suatu lokasi atau tidak. Jarak minimum antara dua garis:
Di mana  dir_{1} dan  dir_{2} adalah dua arah,  v_{i} adalah vektor yang sejajar dengan arah yang terdeteksi, dan  p_{i} adalah posisi array.
Jika
Dua garis dianggap bersilangan. Ketika dua garis bersilangan, dapat dihitung lokasi sumber suara menggunakan rumus berikut:
\mathrm {POS} _{source} adalah estimasi posisi sumber suara,  \mathrm {POS} _{n} adalah posisi dimana setiap arah memotong garis dengan jarak minimum, dan  w_{n} adalah faktor-faktor yang tertimbang. Karena faktor pembobotan  w_{n} untuk menentukan penggunaan  PU atau  r dari array ke garis dengan jarak minimum.
Metode > Teknik Pemindaian

Teknik berbasis pemindaian merupakan alat yang ampuh untuk melokalisasi dan memvisualisasikan sumber suara yang tidak bergerak karena hanya memerlukan penggunaan satu sensor dan sistem pelacakan posisi. Salah satu metode populer untuk mencapainya adalah melalui penggunaan Acoustic Vector Sensor (AVS), yang juga dikenal sebagai 3D Sound Intensity Probe, yang dikombinasikan dengan pelacak 3D.
Prosedur pengukuran melibatkan gerakan manual sensor AVS di sekitar sumber suara sementara kamera stereo digunakan untuk mengekstrak posisi sesaat sensor dalam ruang tiga dimensi. Sinyal yang terekam kemudian dibagi menjadi beberapa segmen dan ditetapkan ke serangkaian posisi menggunakan algoritma diskritisasi spasial. Hal ini memungkinkan penghitungan representasi vektor dari variasi akustik di seluruh medan suara menggunakan kombinasi tekanan suara dan tiga kecepatan partikel akustik ortogonal.
Hasil analisis AVS dapat disajikan dalam bentuk sketsa 3D dari objek yang diuji, yang memberikan representasi visual dari distribusi suara di sekitar jaring 3D objek atau lingkungan. Hal ini dapat berguna untuk melokalisasi sumber suara di berbagai bidang, seperti akustik arsitektur, pengendalian kebisingan, dan rekayasa audio, karena memungkinkan pemahaman terperinci tentang distribusi suara dan interaksinya dengan lingkungan sekitar.
Metode > Metode pembelajaran untuk pendengaran binaural

Pembelajaran pendengaran binaural adalah metode bionik. Sensornya adalah kepala boneka robot dengan 2 mikrofon sensor beserta pinna buatan (reflektor). Kepala robot memiliki 2 sumbu rotasi dan dapat berputar secara horizontal dan vertikal. Reflektor menyebabkan perubahan spektrum menjadi pola tertentu untuk gelombang suara white noise yang masuk dan pola ini digunakan untuk isyarat lokalisasi vertikal. Isyarat untuk lokalisasi horizontal adalah ITD. Sistem ini menggunakan proses pembelajaran menggunakan jaringan saraf dengan memutar kepala dengan sumber suara white noise yang menetap dan menganalisis spektrumnya. Eksperimen menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi arah sumber dengan baik dalam rentang sudut kedatangan tertentu. Sistem tidak dapat mengidentifikasi suara yang datang di luar rentang tersebut karena pola spektrum reflektor yang runtuh. Pendengaran binaural hanya menggunakan 2 mikrofon dan mampu berkonsentrasi pada satu sumber di antara banyak sumber kebisingan.
Metode > Fungsi Transfer Terkait Kepala (HRTF)

Dalam lokalisasi suara nyata, kepala robot dan badan memainkan peran fungsional, selain dari dua pinnae. Ini berfungsi sebagai penyaringan linier spasial dan penyaringan selalu dikuantifikasi dalam hal Fungsi Transfer Terkait Kepala (HRTF). HRTF juga menggunakan sensor kepala robot, yang merupakan model pendengaran binaural. HRTF dapat diturunkan berdasarkan berbagai isyarat untuk lokalisasi. Lokalisasi suara dengan HRTF menyaring sinyal input dengan filter yang dirancang berdasarkan HRTF. Alih-alih menggunakan jaringan saraf, fungsi transfer terkait kepala digunakan dan lokalisasi didasarkan pada pendekatan korelasi sederhana.
Metode > Analisis fase spektrum daya silang (CSP)

Metode CSP juga digunakan untuk model binaural. Idenya adalah bahwa sudut kedatangan dapat diperoleh melalui waktu tunda kedatangan (TDOA) antara dua mikrofon, dan TDOA dapat diperkirakan dengan menemukan koefisien maksimum CSP. Koefisien CSP diperoleh dengan:
Dimana  s_{i}(n) dan  s_{j}(n) adalah sinyal yang masuk ke mikrofon  i dan  j masing masing

Waktu Penundaan Kedatangan ( \tau ) kemudian dapat diperkirakan dengan:
Arah sumber suara adalah
Di mana  v adalah kecepatan perambatan suara,  F_{s} adalah frekuensi sampling dan  d_{max} adalah jarak dengan penundaan waktu maksimum antara 2 mikrofon.
Metode CPS tidak memerlukan data respons impuls sistem yang dibutuhkan HRTF. Algoritma ekspektasi-maksimisasi juga digunakan untuk melokalisasi beberapa sumber suara dan mengurangi kesalahan pelokalan. Sistem ini mampu mengidentifikasi beberapa sumber suara bergerak hanya dengan menggunakan dua mikrofon.
Metode > Rangkaian sensor garis 2D

Untuk memperkirakan lokasi sumber dalam ruang 3D, dua susunan sensor garis dapat ditempatkan secara horizontal dan vertikal. Contohnya adalah susunan garis 2D yang digunakan untuk pelokalan sumber bawah air. Dengan memproses data dari dua susunan menggunakan metode kemungkinan maksimum, arah, jangkauan, dan kedalaman sumber dapat diidentifikasi secara bersamaan. Tidak seperti model pendengaran binaural, metode ini mirip dengan metode analisis spektral. Metode ini dapat digunakan untuk melokalisasi sumber yang jauh.
Metode > Deretan Mikrofon Ganda yang Dapat Berputar Sendiri

Rotasi dari susunan dua mikrofon (juga disebut susunan bi-mikrofon) menghasilkan sinyal perbedaan waktu antar-saluran sinusoidal (ICTD) untuk sumber suara stasioner yang ada dalam lingkungan 3D. Pergeseran fase dari sinyal sinusoidal yang dihasilkan dapat langsung dipetakan ke sudut azimuth sumber suara, dan amplitudo sinyal ICTD dapat direpresentasikan sebagai fungsi dari sudut elevasi sumber suara dan jarak antara dua mikrofon. Dalam kasus beberapa sumber, sinyal ICTD memiliki titik data yang membentuk beberapa bentuk gelombang sinusoidal terputus-putus. Teknik pembelajaran mesin seperti Konsensus sampel acak (RANSAC) dan Pengelompokan spasial berbasis kepadatan aplikasi dengan derau (DBSCAN) dapat diterapkan untuk mengidentifikasi pergeseran fase (pemetaan ke azimuth) dan amplitudo (pemetaan ke elevasi) dari setiap bentuk gelombang sinusoidal terputus-putus dalam sinyal ICTD.
Metode > Pendekatan Jaringan Syaraf Tiruan Fuzzy Hirarkis

Pendekatan Jaringan Syaraf Tiruan Fuzzy Hirarkis untuk sistem pelokalan suara dimodelkan berdasarkan pelokalan suara binaural secara biologis. Beberapa hewan primitif dengan dua telinga dan otak kecil dapat memahami ruang 3D dan memproses suara, meskipun prosesnya belum sepenuhnya dipahami. Beberapa hewan mengalami kesulitan dalam pelokalan suara 3D karena ukuran kepala yang kecil. Selain itu, panjang gelombang suara komunikasi mungkin jauh lebih besar daripada diameter kepala mereka, seperti halnya katak.
Berdasarkan metode lokalisasi suara binaural sebelumnya, sistem jaringan saraf tiruan fuzzy hirarkis menggabungkan metode lokalisasi suara perbedaan waktu interaural (berbasis ITD) dan perbedaan intensitas interaural (berbasis IID) untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi yang mirip dengan manusia. Jaringan Saraf Tiruan Fuzzy Hirarkis digunakan dengan tujuan mendapatkan akurasi lokalisasi suara yang sama dengan telinga manusia.
Metode pelokalan suara berbasis IID atau berbasis ITD memiliki masalah utama yang disebut kebingungan Front-back. Dalam pelokalan suara berbasis sistem jaringan saraf hirarkis ini, untuk mengatasi masalah ini, estimasi IID dilakukan dengan estimasi ITD. Sistem ini digunakan untuk suara pita lebar dan akan digunakan untuk skenario non-stasioner.
Lokalisasi suara 3D untuk sumber suara monaural

Biasanya, lokalisasi suara dilakukan dengan menggunakan dua (atau lebih) mikrofon. Dengan menggunakan perbedaan waktu kedatangan suara di dua mikrofon, seseorang dapat memperkirakan secara matematis arah sumber suara. Namun keakuratan yang dengannya serangkaian mikrofon dapat melokalisasi suara (menggunakan perbedaan waktu interaural) pada dasarnya dibatasi oleh ukuran fisik dari rangkaian tersebut. Jika rangkaian terlalu kecil, maka mikrofon diberi jarak terlalu berdekatan sehingga semuanya merekam suara yang pada dasarnya sama (dengan ITF mendekati nol), sehingga sangat sulit untuk memperkirakan orientasinya. Dengan demikian, tidak jarang rangkaian mikrofon berkisar dari puluhan sentimeter panjangnya (untuk aplikasi desktop) hingga puluhan meter panjangnya (untuk lokalisasi bawah air). Namun, rangkaian mikrofon dengan ukuran ini kemudian menjadi tidak praktis untuk digunakan pada robot kecil. Bahkan untuk robot besar, rangkaian mikrofon seperti itu bisa jadi sulit untuk dipasang dan dikendalikan. Sebaliknya, kemampuan untuk melokalisasi suara menggunakan mikrofon tunggal (yang dapat dibuat sangat kecil) berpotensi menghasilkan perangkat yang jauh lebih ringkas serta lebih hemat biaya dan daya untuk pelokalan.
Lokalisasi suara 3D untuk sumber suara monaural > Pendekatan HRTF konvensional

Cara umum untuk mengimplementasikan pelokalan suara 3D adalah dengan menggunakan HRTF (Head-related transfer function). Pertama, hitung HRTF untuk pelokalan suara 3D, dengan merumuskan dua persamaan; satu mewakili sinyal dari sumber suara tertentu dan yang lainnya menunjukkan sinyal keluaran dari mikrofon kepala robot untuk suara yang ditransfer dari sumber tersebut. Data masukan monaural diproses oleh HRTF ini, dan hasilnya dikeluarkan dari headphone stereo. Kerugian dari metode ini adalah banyaknya operasi parametrik yang diperlukan agar seluruh rangkaian filter dapat mewujudkan pelokalan suara 3D, sehingga menghasilkan kompleksitas komputasi yang tinggi.
Lokalisasi suara 3D untuk sumber suara monaural > Implementasi DSP dari lokalisasi suara 3D

Implementasi berbasis DSP dari pendekatan pelokalan suara 3D secara realtime dengan penggunaan DSP tertanam dapat mengurangi kompleksitas komputasi. Seperti yang ditunjukkan pada gambar, prosedur implementasi algoritma realtime ini dibagi menjadi tiga fase, (i) Pembagian Frekuensi, (ii) Pelokalan Suara, dan (iii) Pencampuran. Dalam kasus pelokalan suara 3D untuk sumber suara monofonik, data masukan audio dibagi menjadi dua: saluran kiri dan kanan dan data masukan audio dalam rangkaian waktu diproses satu demi satu.
Ciri khas pendekatan ini adalah pita frekuensi yang dapat didengar dibagi menjadi tiga sehingga prosedur khusus pelokalan suara 3D dapat dimanfaatkan untuk masing-masing dari tiga subpita.
Lokalisasi suara 3D untuk sumber suara monaural > Pendekatan mikrofon tunggal

Lokalisasi monaural dimungkinkan oleh struktur pinna (telinga luar), yang memodifikasi suara dengan cara yang bergantung pada sudut datangnya. Pendekatan pembelajaran mesin diadaptasi untuk lokalisasi monaural hanya dengan menggunakan satu mikrofon dan "pinna buatan" (yang mendistorsi suara dengan cara yang bergantung pada arah). Pendekatan ini memodelkan distribusi khas suara alami dan buatan, serta perubahan yang bergantung pada arah pada suara yang diinduksi oleh pinna. Hasil eksperimen juga menunjukkan bahwa algoritme tersebut mampu melokalisasi berbagai macam suara dengan cukup akurat, seperti ucapan manusia, gonggongan anjing, air terjun, guntur, dan sebagainya. Berbeda dengan susunan mikrofon, pendekatan ini juga menawarkan potensi perangkat yang jauh lebih ringkas serta biaya dan daya yang lebih rendah untuk lokalisasi suara.
Lihat pula

Ekolokasi
Pranala luar

3-D Localization of Virtual Sound Sources
3-D Acoustic Vector Sensor (air)
Mengumpulkan data sonar multibeam
Lokalisasi suara 3D kompresor besar
Struktur kepala boneka robot binaural
Demonstrasi susunan sensor garis 2d
Struktur Cara Mendapatkan Estimasi Azimuth
implementasi DSP untuk lokalisasi suara 3d
Piperin

| --- | --- |


Nama
Nama IUPAC (preferensi) (2E,4E)-5-(2H-1,3-Benzodioksol-5-il)-1-(piperidin-1-il)penta-2,4-dien-1-ona
Nama lain (2E,4E)-5-(Benzo[d][1,3]dioksol-5-il)-1-(piperidin-1-il)penta-2,4-dien-1-ona Piperoilpiperidina Bioperina
Penanda
Nomor CAS: 94-62-2 Y
Model 3D (JSmol): Gambar interaktif
3DMet: {{{3DMet}}}
ChEBI: CHEBI:28821 N
ChEMBL: ChEMBL43185 N
ChemSpider: 553590 N
Nomor EC: 
IUPHAR/BPS: 2489
PubChem CID: 638024
Nomor RTECS: {{{value}}}
UNII: U71XL721QK N
CompTox Dashboard (EPA): DTXSID3021805 
 InChI InChI=1S/C17H19NO3/c19-17(18-10-4-1-5-11-18)7-3-2-6-14-8-9-15-16(12-14)21-13-20-15/h2-3,6-9,12H,1,4-5,10-11,13H2/b6-2+,7-3+ NKey: MXXWOMGUGJBKIW-YPCIICBESA-N N InChI=1/C17H19NO3/c19-17(18-10-4-1-5-11-18)7-3-2-6-14-8-9-15-16(12-14)21-13-20-15/h2-3,6-9,12H,1,4-5,10-11,13H2/b6-2+,7-3+Key: MXXWOMGUGJBKIW-YPCIICBEBY 
 SMILES O=C(N1CCCCC1)\C=C\C=C\c2ccc3OCOc3c2 
Sifat
Rumus kimia: C17H19NO3
Massa molar: 285,34 g·mol−1  
Densitas: 1,193 g/cm3
Titik lebur:  130 °C (266 °F; 403 K) 
Titik didih: terurai  
Kelarutan dalam air: 40 mg/l
Kelarutan dalam etanol: larut
Kelarutan dalam kloroform: 1 g/1.7 ml
Bahaya
Lembar data keselamatan: MSDS for piperine
Kecuali dinyatakan lain, data di atas berlaku pada suhu dan tekanan standar (25 °C [77 °F], 100 kPa).
N verifikasi (apa ini YN ?)
Referensi

| Piperin |
| --- | --- |
Skala Scoville: 150,000 SHU
Piperin, mungkin bersama dengan isomernya kavisin, adalah senyawa yang bertanggung jawab atas rasa pedas pada lada hitam dan lada panjang. Senyawa ini telah digunakan dalam beberapa bentuk pengobatan tradisional.
Sejarah

Piperin ditemukan pada tahun 1819 oleh Hans Christian Ørsted, yang mengisolasinya dari buah lada, tanaman sumber lada hitam dan putih. Piperin juga ditemukan di lada panjang dan cabai jawa, dua spesies yang disebut "lada panjang".
Preparasi

Karena kelarutannya yang rendah dalam air, piperin biasanya diekstraksi dari lada hitam dengan menggunakan pelarut organik seperti diklorometana. Jumlah piperin bervariasi dari 1–2% pada lada hitam, hingga 5–10% pada lada putih dan lada hitam komersial.
Piperin juga dapat dibuat dengan mengolah residu bebas pelarut dari ekstrak alkohol pekat lada hitam dengan larutan kalium hidroksida untuk menghilangkan resin (yang dikatakan mengandung kavisin, isomer piperin). Larutan didekantir dari residu yang tidak larut dan dibiarkan semalam dalam alkohol. Selama periode ini, alkaloid perlahan mengkristal dari larutan.
Piperin telah disintesis melalui aksi piperonoil klorida pada piperidina.
Reaksi

Piperin membentuk garam hanya dengan asam kuat. Platiniklorida B4·H2PtCl6 membentuk jarum berwarna jingga-merah ("B" menunjukkan satu mol basa alkaloid dalam rumus ini dan rumus berikutnya). Yodium dalam kalium iodida yang ditambahkan ke larutan alkohol basa tersebut dengan sedikit asam klorida menghasilkan periodida yang khas, B2·HI·I2, yang mengkristal dalam bentuk jarum berwarna biru baja dengan titik lebur sebesar 145 °C.
Piperin dapat dihidrolisis oleh alkali menjadi piperidina dan asam piperat.
Dalam cahaya, terutama cahaya ultraviolet, piperin diubah menjadi isomernya yaitu kavisin, isokavisin, dan isopiperin yang tidak berasa.
Kholis Malik

| Kholis Malik |
| --- | --- |

 
Ketua PB HMI Tahun 2002-2004
Masa jabatan 2002 – 2004
 
Informasi pribadi
Lahir: (1970-09-07)7 September 1970 Ciamis, Indonesia
Meninggal: 18 November 2024(2024-11-18) (umur 54) Jakarta
Partai politik: Golkar
Suami/istri: Wahyuni Refi Setya Bekti
Anak: 3
  

Sunting kotak info • L • B
 
Kholis Malik (07 September 1970 – 18 November 2024
) adalah Ketua Umum Pengurus Besar Himpunan Mahasiswa Islam (PB HMI) tahun 2002 – 2004. Tahun 1990 adalah tahun Kholis Malik secara resmi bergabung dengan HMI melalui HMI Komisariat Fakultas ADAB IAIN Sunan Kalijaga.
Organisasi

1991 - 1992: Sekretaris Umum HMI Komisariat Adab IAIN Sunan Kalijaga Yogyakarta
1992 – 1994: Wakil Ketua Senat Mahasiswa Fakultas (SMF) Adab IAIN Sunan Kalijaga Yogyakarta
1993 – 1994: Pengurus Ikatan Mahasiswa Galuh Rahayu Ciamis Yogyakarta
2002 – 2004: Ketua Umum Pengurus Besar Himpunan Mahasiswa Islam (PB HMI)
2004            : Ketua Delegasi Study Banding Kelompok Cipayung (HMI, PMII, GMNI, PMKRI, GMKI, IMM, KMHDI,HIKMABUDHI) ke Singapura
2002 – 2005: Anggota Majelis Pemuda Indonesia (MPI) DPP KNPI
2005 – 2008: Anggota Majelis Pemuda Indonesia (MPI) DPP KNPI
2019 – 2024: Ketua DPP Partai Golkar
Karya tulis

. BUKU “Konflik Ideologi: Kemelut Asas Tunggal di Tubuh HMI”. Diterbitkan pada April 2002
. BUKU “Memandu Reformasi: Antologi Catatan Harian”. Diterbitkan pada April 2002.
. Kontributor pada Buku “Siasat Gerakan Kota: Jalan Menuju Masyarakat Baru” Terbit September 2003, oleh Yayasan Shalahuddin Yogyakarta.
Pranala luar

Kholis Malik di X (Akun Resmi)
(Indonesia) Situs website resmi Kholis Malik Diarsipkan 2014-02-04 di Wayback Machine.
(Indonesia) Kholis Malik Ketua Umum PB HMI 2002-2004
(Indonesia) Forum Kepemudaan Tolak Operasi Militer di Aceh
(Indonesia) Apa Kata Mereka Tentang HMI?
(Indonesia) Gerakan dan Pemikiran Nasionalisme Kaum Muda: Pasang Surut Realitas Kebangsaan Kita
(Indonesia) Ketika Tokoh HMI dan GMNI Menyatu di Pelaminan Diarsipkan 2015-09-24 di Wayback Machine.
↑  "Innalillahi, Eks Ketum PB HMI Kholis Malik Meninggal Dunia". ERAKINI.ID. Diakses tanggal 2024-11-19.
| l b Ketua Umum Pengurus Besar Himpunan Mahasiswa Islam |
| --- | --- | --- |
|  Lafran Pane (1948) · Mohammad Syafa'at Mintaredja (1948) · Achmad Tirtosudiro (1948–1949) · Lukman El Hakim (1950–1951) · Ahmad Dahlan Ranuwihardjo (1951–1953) · Deliar Noer (1953–1955) · Amir Rajab Batubara (1955–1957) · Ismail Hasan Metareum (1957–1960) · Nursal (1960–1963) · Sulastomo (1963-1966) · Nurcholish Madjid (1966-1969, 1969–1971) ·  Akbar Tandjung (1971–1974) · Ridwan Saidi (1974–1976) · Chumaidi Syarif Romas (1976–1978) · Abdullah Hehamahua (1978–1981) · Ahmad Zacky Siradj (1981–1983) · Harry Azhar Azis (1983–1986) · Muhammad Saleh Khalid (1986–1988) · Herman Widyananda (1988–1990) · Ferry Mursyidan Baldan (1990–1992) · Yahya Zaini (1992–1995) · Taufik Hidayat (1995–1997) · Anas Urbaningrum (1997–1999) · Muhammad Fakhruddin (1999–2002) · Kholis Malik (2002–2003) · Hasanuddin (2003–2006) · Fajar Zulkarnain (2006–2008) · Arip Mustofa (2008–2010) · Noer Fajrieansyah (2010–2013) · Arief Rosyid (2013–2015) · Mulyadi P. Tamsir (2015–2018) · Saddam Al Jihad (2018–2020) · Arya Kharisma Hardy (2020–2021) · Raihan Ariatama (2021–2023) · Bagas Kurniawan (2023–sekarang)  |  Lafran Pane (1948) · Mohammad Syafa'at Mintaredja (1948) · Achmad Tirtosudiro (1948–1949) · Lukman El Hakim (1950–1951) · Ahmad Dahlan Ranuwihardjo (1951–1953) · Deliar Noer (1953–1955) · Amir Rajab Batubara (1955–1957) · Ismail Hasan Metareum (1957–1960) · Nursal (1960–1963) · Sulastomo (1963-1966) · Nurcholish Madjid (1966-1969, 1969–1971) ·  Akbar Tandjung (1971–1974) · Ridwan Saidi (1974–1976) · Chumaidi Syarif Romas (1976–1978) · Abdullah Hehamahua (1978–1981) · Ahmad Zacky Siradj (1981–1983) · Harry Azhar Azis (1983–1986) · Muhammad Saleh Khalid (1986–1988) · Herman Widyananda (1988–1990) · Ferry Mursyidan Baldan (1990–1992) · Yahya Zaini (1992–1995) · Taufik Hidayat (1995–1997) · Anas Urbaningrum (1997–1999) · Muhammad Fakhruddin (1999–2002) · Kholis Malik (2002–2003) · Hasanuddin (2003–2006) · Fajar Zulkarnain (2006–2008) · Arip Mustofa (2008–2010) · Noer Fajrieansyah (2010–2013) · Arief Rosyid (2013–2015) · Mulyadi P. Tamsir (2015–2018) · Saddam Al Jihad (2018–2020) · Arya Kharisma Hardy (2020–2021) · Raihan Ariatama (2021–2023) · Bagas Kurniawan (2023–sekarang)  |  |
Gale-gale, Seram Utara Barat, Maluku Tengah

| Gale-gale |
| --- | --- |
Negeri
Negara:  Indonesia
Provinsi: Maluku
Kabupaten: Maluku Tengah
Kecamatan: Seram Utara Barat
Luas: ... km²
Jumlah penduduk: ... jiwa
Kepadatan: ... jiwa/km²
Gale-gale adalah sebuah negeri administratif di Kecamatan Seram Utara Barat, Kabupaten Maluku Tengah, Provinsi Maluku. Negeri ini dimekarkan dari negeri induknya, Latea..
Pranala luar

(Indonesia) Keputusan Menteri Dalam Negeri Nomor 050-145 Tahun 2022 tentang Pemberian dan Pemutakhiran Kode, Data Wilayah Administrasi Pemerintahan, dan Pulau tahun 2021
(Indonesia) Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 72 Tahun 2019 tentang Perubahan atas Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 137 Tahun 2017 tentang Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan
(Indonesia) Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 137 Tahun 2017 tentang Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan
| l b Kecamatan Seram Utara Barat, Kabupaten Maluku Tengah, Maluku |
| --- | --- |
Negeri:  Gale-gale  Herlau Pauni  Horale  Karlutu Kara  Labuan  Latea  Lisabata Timur  Paa  Pasanea  Rumahwey  Saleman  Wailulu  Warasiwa
Vivo Mall

| --- | --- |
id (in English: Content-based image retrieval)
Lokasi: Jawa Barat, Indonesia
Koordinat: 6°31′30″S 106°49′55″E﻿ / ﻿6.52509°S 106.83198°E﻿ / -6.52509; 106.83198
Alamat: Jl. Raya Jakarta-Bogor Km.50, Cimandala, Sukaraja, Bogor 16711
Dibuka: 23 Januari 2020; 5 tahun lalu (2020-01-23)
Pengembang: PT PP
Pemilik: PT Tirta Persada Developments
Luas lantai: 35.000 m2
Jumlah lantai: 4
Situs web: vivosentul.com/galleria/
Vivo Mall adalah sebuah pusat perbelanjaan yang terletak di Sukaraja, Bogor, Jawa Barat. Didirikan pada tahun 2020, mal ini dikembangkan oleh Megapolitan Developments, perusahaan pengembang properti yang sebelumnya telah mendirikan sejumlah properti hunian di kawasan Jabodetabek. Mal direncakan membentuk bagian dari sebuah kawasan terpadu Vivo Sentul yang mencakup hunian, hotel, dan sentra gaya hidup.