stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Pemrograman tujuan
Normalisasi > Normalisasi nol-satu

Normalisasi nol-satu akan menskala setiap variabel deviasi agar bernilai diantara 0 sampai 1 dalam fungsi pencapaian. Dengan kata lain, normalisasi ini mengukur penyimpangan terburuk yang dapat terjadi untuk setiap variabel deviasi. Suatu nilai batas yang realistis dapat ditetapkan bagi variabel deviasi yang unbounded (tidak terbatas). Fungsi pencapaian pada model akan berubah menjadi
\min {\Bigg (}{\frac {d_{1}^{+}}{\max d_{1}^{+}}}+{\frac {d_{2}^{-}}{\max d_{2}^{-}}}+{\frac {d_{3}^{-}}{\max d_{3}^{-}}}+{\frac {d_{4}^{-}}{\max d_{4}^{-}}}{\Bigg )},
dengan masing-masing nilai  \max  didapatkan dari optimisasi satu-objektif (model LP standar) dari kendala-kendala model GP di atas. Variasi lain dari normalisasi ini adalah membagi setiap variabel deviasi dengan rentang nilainya. Hal ini mengakibatkan fungsi pencapaian memiliki bentuk
\min {\Bigg (}{\frac {d_{1}^{+}}{\max d_{1}^{+}-\min d_{1}^{+}}}+{\frac {d_{2}^{-}}{\max d_{2}^{-}-\min d_{2}^{-}}}+{\frac {d_{3}^{-}}{\max d_{3}^{-}-\min d_{3}^{-}}}+{\frac {d_{4}^{-}}{\max d_{4}^{-}-\min d_{4}^{-}}}{\Bigg )},
Metode ini cocok pada kasus permasalahan dengan setiap objektif memiliki interval nilai yang jelas, dan setiap solusi pada ruang solusi ingin diperhatikan pengambil keputusan. Tapi, tujuan yang tidak terbatas (tidak memiliki batas penyimpangan terburuk), atau masalah dengan banyak ruang solusi yang unbounded, dapat menghasilkan solusi-solusi yang tidak relevan ketika menggunakan normalisasi ini. Disamping itu, normalisasi nol-satu memerlukan optimisasi satu-objektif sebanyak variabel deviasi yang disertakan dalam fungsi pencapaian. Hal ini mungkin tidak praktis pada masalah yang kompleks dengan waktu komputasi yang lama.
Normalisasi > Normalisasi Euklides

Pada beberapa kasus, model GP perlu mengukur jarak geometris antara nilai suatu tujuan dengan targetnya, ketimbang mengukur besar deviasi antara keduanya. Sebagai contoh, titik  (20,\,20) pada tujuan pertama, akan memiliki jarak geometris sebesar  12 dari target  560. Perubahan koefisien normalisasi dalam tujuan ini tidak akan mengubah jarak geometris tersebut. Oleh karena itu, normalisasi perlu dilakukan agar setiap variabel deviasi dapat mengukur jarak Euklides nilai tujuan dari targetnya. Untuk contoh masalah GP di atas, fungsi pencapaian pada model akan berubah menjadi \min {\Bigg (}{\frac {d_{1}^{+}}{\sqrt {4^{2}+3^{2}}}}+{\frac {d_{2}^{-}}{\sqrt {100^{2}+150^{2}}}}+{\frac {d_{3}^{-}}{\sqrt {1^{2}}}}+{\frac {d_{4}^{-}}{\sqrt {1^{2}}}}{\Bigg )}.Normalisasi Euklides kokoh secara komputasi; karena dapat dilakukan untuk setiap tujuan dan nilai target, dan tidak memerlukan optimisasi atau perhitungan yang kompleks untuk mendapatkan konstanta normalisasi. Akan tetapi, dua jenis permasalahan terkait metode ini terlihat jelas dari fungsi pencapaian yang dihasilkan. Pertama, normalisasi ini tidak mempertimbangkan nilai target sehingga menghasilkan konstanta yang rendah untuk tujuan ke-3 dan ke-4. Sedangkan permasalahan kedua, berbeda dengan kedua normalisasi sebelumnya, nilai optimal yang dihasilkan oleh fungsi pencapaian tidak memiliki makna yang mudah diintepretasikan. Karena dua hal tersebut, normalisasi ini sebaiknya digunakan untuk kasus permasalahan yang tidak praktis untuk menggunakan normalisasi persentase maupun nol-satu.
Normalisasi > Normalisasi lainnya

Terdapat beberapa normalisasi lainnya yang dipertimbangkan dan digunakan dalam literatur. Normalisasi penjumlahan akan membagi masing-masing variabel deviasi dengan jumlah mutlak koefisien kendala lunak. Pada contoh masalah, variabel  d_{2}^{-} akan dinormalisasi menjadi
{\frac {d_{2}^{-}}{|100|+|150|}}
Metode ini memiliki pembagi yang lebih besar daripada metode Euklides dan terbukti lebih baik ketika menskalakan masalah yang sangat tidak dapat dibandingkan. Metode ini sama kokohnya dengan metode Euklides, namun tidak memberikan makna berarti pada nilai fungsi pencapaian. Lebih lanjut, Tamiz dan Jones mengembangkan metode hibrida untuk menentukan jenis normalisasi -- Euklides atau penjumlahan -- yang cocok untuk setiap tujuan dalam model. Di lain pihak, Romero membahas metode yang menggabungan normalisasi persentase dan Euklides, dan konsekuensi dari penggunaannya.
Restorasi solusi

Filosofi yang mendasari model GP adalah teori Simon tentang satisficing. Filosofi ini diterapkan dengan mencoba sebisa mungkin memenuhi sekumpulan nilai target yang ditetapkan oleh pengambil keputusan. Akan tetapi, model GP yang juga mencakup elemen-elemen dari filosofi optimising, karena dikembangkan dari sudut pandang pemrograman linear. Secara matematis, model GP merupakan sebuah optimasi tunggal atau serangkaian optimasi yang saling terkait. Menggabungkan kedua filosofi pengambilan keputusan mengakibatkan model GP dapat menghasilkan solusi tak-efisien Pareto -- yakni, solusi dengan nilai satu atau lebih objektif yang dapat dibuat lebih baik, tanpa membuat nilai objektif lain pada solusi tersebut menjadi lebih buruk.
Beberapa metode telah dikembangkan untuk mendeteksi dan memperbaiki solusi tak-efisien Pareto yang dihasilkan model GP. Sebelum metode restorasi dapat dilakukan, setiap tujuan harus dijaga agar nilainya tidak mengalami degradasi. Hal ini dapat dicapai dengan menempatkan batas atas atau bawah pada variabel deviasi. Sebagai contoh, misalkan masalah LGP
{\begin{aligned}\min &\,{\Big [}d_{1}^{-},\,5d_{2}^{-}+2d_{3}^{+}{\Big ]}\\{\text{dengan kendala}}&\,f_{1}(\mathbf {x} )-d_{1}^{+}+d_{1}^{-}=b_{1}\\&\,f_{2}(\mathbf {x} )-d_{2}^{+}+d_{2}^{-}=b_{2}\\&\,f_{3}(\mathbf {x} )-d_{3}^{+}+d_{3}^{-}=b_{3}\\&\,d_{i}^{+},\,d_{i}^{-}\geq 0;{\text{untuk }}i=1,\,\dots ,\,m\\&\,x_{j}\geq 0;{\text{untuk }}j=1,\,\dots ,\,n\end{aligned}}
menghasilkan solusi (yang mungkin tak-efisien Pareto) dengan variabel-variabel deviasi bernilai
{\Big (}(d_{1}^{+})^{*},\,(d_{1}^{-})^{*},\,(d_{2}^{+})^{*},\,(d_{2}^{-})^{*},\,(d_{3}^{+})^{*},\,(d_{3}^{-})^{*}{\Big )}
Nilai tujuan-tujuan yang dihasilkan model dapat dijaga dengan menambahkan kendala-kendala berikut pada kendala model tersebut
{\begin{aligned}d_{1}^{-}\leq (d_{1}^{-})^{*}\\d_{2}^{-}\leq (d_{2}^{-})^{*}\\d_{3}^{+}\leq (d_{3}^{+})^{*}\\d_{1}^{+}\geq (d_{1}^{+})^{*}\\d_{2}^{+}\geq (d_{2}^{+})^{*}\\d_{3}^{-}\geq (d_{3}^{-})^{*}\\\end{aligned}}
Dengan adanya batasan-batasan ini, setiap perbaikan dalam tujuan apapun akan menjadi langkah Pareto yang dapat diterima menuju batas efisien. Mungkin terdapat banyak solusi pada batas efisien yang merupakan hasil dari proses restorasi. Metode restorasi yang baik akan memilih satu titik di antara sekumpulan solusi tersebut yang optimal sehubungan dengan preferensi DM. Ada beberapa metode restorasi yang mungkin dilakukan, dan diuraikan di bawah ini.
Restorasi solusi > Restorasi langsung

Pada metode ini, variabel-variabel deviasi yang tidak diperhatikan pada setiap tujuan dalam penyelesaian model GP akan dimaksimumkan. Hal ini dilakukan dengan menambahkan satu prioritas tambahan pada fungsi pencapaian LGP, atau dengan mengonversi varian WGP menjadi LGP dengan dua tingkat prioritas. Sebagai contoh, fungsi pencapaian pada contoh di atas berubah menjadi (dengan asumsi ketiga tujuan tak-efisien),
\min \,{\Big [}d_{1}^{-},\,5d_{2}^{-}+2d_{3}^{+},-(d_{1}^{+}+d_{2}^{+}+d_{3}^{-}){\Big ]}
Metode ini akan memastikan solusi yang dihasilkan bersifat efisien Pareto, asalkan model masalah awal terbatas Pareto -- tidak ada tujuan yang selalu dapat dibuat menjadi lebih baik. Akan tetapi, restorasi ini tidak mempertimbangkan bobot relatif pada setiap variabel deviasi.
Restorasi solusi > Restorasi berbasis preferensi

Pada metode ini, variabel-variabel deviasi yang tidak diperhatikan akan dimaksimumkan, dengan cara yang berbeda dengan restorasi langsung. Restorasi ini menggunakan kembali bobot-bobot relatif dan/atau tingkat prioritas yang digunakan model awal. Sebagai contoh, restorasi berbasis preferensi untuk pencapaian pada contoh di atas adalah
\min \,{\Big [}d_{1}^{-},\,5d_{2}^{-}+2d_{3}^{+},-(d_{1}^{+}),\,-(5d_{2}^{+}+2d_{3}^{-}){\Big ]}
Metode ini memastikan kontinuitas preferensi, baik di-bawah maupun di-atas nilai target, sehingga memastikan solusi efisien Pareto yang ditemukan sesuai dengan preferensi awal pengambil keputusan.
Restorasi solusi > Restorasi interaktif

Dalam metode ini, serangkaian tujuan yang tidak efisien disajikan kepada pengambil keputusan. Selanjutnya mereka diminta untuk memilih tujuan yang paling mendesak untuk diperbaiki. Proses ini berlanjut secara berulang hingga solusi yang efisien dihasilkan. Restorasi interaktif mempertimbangkan fakta bahwa preferensi pengambil keputusan dapat tidak kontinu. Hal ini sering terjadi dalam penerapan model GP, sebagai contoh ketika beberapa tujuan mewakili standar yang harus dipenuhi (persyaratan hukum, standar lingkungan, dll.) sementara yang lain mewakili keinginan pengambil keputusan (biaya rendah, keuntungan tinggi, dll.). Metode restorasi interaktif memiliki keuntungan dalam melibatkan pengambil keputusan dalam proses restorasi. Sebagai akibatnya, restorasi ini juga termasuk dalam metode multi-objektif interaktif. Untungnya, jumlah iterasi interaktif yang diperlukan untuk memperbaiki efisiensi solusi umumnya kecil.
Perumuman

Dalam model GP, sifat matematis dari tujuan dan/atau variabel keputusan, maupun hubungan antar keduanya, dapat diperumum menyesuaikan masalah nyata yang diteliti. Model yang dihasilkan ini berbeda dengan model-model dalam bagian Varian, yang mencatat variasi metrik dan fungsi utilitas model yang umum. Pada kenyataannya, banyak implementasi model GP disusun dari gabungan dari dua atau lebih variasi, dan dapat memiliki beberapa nama berbeda. Berikut adalah beberapa perumuman model GP secara garis besar.
Perumuman > GP Interval

GP interval adalah salah satu cara tertua untuk memperbesar struktur preferensi dalam model GP. Charnes dan Collomb (1972) mengusulkan sebuah model untuk memperlonggar syarat setiap nilai target dapat didefinisikan dengan pasti. Dalam model ini, mereka memungkinkan pengambil keputusan untuk menentukan interval kepuasan dan menetapkan penalti untuk nilai deviasi yang tidak termasuk dalam interval tersebut.
Metode ini berdasar pada LP interval, dengan suatu nilai batas bawah  _{L}b dan suatu nilai batas atas  _{U}b menjadi batas interval untuk nilai ekspresi di ruas-kanan; secara matematis:
{_{L}b_{i}}\leq f_{i}(\mathbf {x} )\leq {_{U}b_{i}}.
Bentuk GP interval yang bersesuaian dapat dihasilkan dengan menggunakan dua pasang variabel deviasi:
{\begin{aligned}f_{i}(\mathbf {x} )-{_{U}d_{i}}^{+}+{_{U}d_{i}}^{-}&={_{U}b_{i}}\\f_{i}(\mathbf {x} )-\,{_{L}d_{i}}^{+}+\,{_{L}d_{i}}^{-}&=\,{_{L}b_{i}}.\\\end{aligned}}\,
Variabel deviasi  {_{U}d_{i}}^{+} dan  {_{L}d_{i}}^{-} perlu diminimumkan dalam fungsi pencapaian, sedangkan variabel deviasi yang lain diperbolehkan mengambil nilai yang dihasilkan dari hasil optimasi. GP Interval dapat digunakan untuk menyelesaikan banyak masalah formulasi yang umumnya digunakan untuk mengkritik model-model GP, seperti penetapan besar nilai (yang spefisik) target untuk setiap tujuan.
Dalam aspek teoritis, pembaca dapat membaca bukti-bukti dasar yang diberikan oleh Charnes dan Cooper. Beberapa penelitian juga telah dilakukan terkait penggunaan interval pada nilai pembobotan dan/atau target, penggunaan relasi preferensi, dan penggunaan analisis sensitivitas. Sedangkan beberapa penelitian lain telah dilakukan untuk merangkum dan menyatukan banyak macam penggunaan GP interval.
Daftar pustaka > Buku

Romero, Carlos (1991). Handbook of critical issues in goal programming. Oxford New York: Pergamon Press. ISBN 978-0-08-040661-9.
Jones, Dylan; Tamiz, Mehrdad (2010). "Practical Goal Programming". International Series in Operations Research & Management Science (dalam bahasa Inggris). doi:10.1007/978-1-4419-5771-9. ISSN 0884-8289.
Jones, Dylan; Tamiz, Mehrdad; Ries, Jana, ed. (2010). "New Developments in Multiple Objective and Goal Programming". Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems (dalam bahasa Inggris). doi:10.1007/978-3-642-10354-4. ISSN 0075-8442.
Simon, Herbert A. (1955-02). "A Behavioral Model of Rational Choice". The Quarterly Journal of Economics. 69 (1): 99. doi:10.2307/1884852.  Periksa nilai tanggal di: |date= (bantuan)
Ignizio, Jas P.; Ignizio, James P. (1982). Linear programming in single- and multiple- objective systes. Prentice-Hall fnternational series in industrial and systems engineering. Englewood Cliffs, N.J: Prentice-Hall. ISBN 978-0-13-537027-8.
Ignizio, James P.; Cavalier, Tom M. (1994). Linear programming. Prentice Hall international series in industrial and systems engineering. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. ISBN 978-0-13-183757-7.
Ignizio, James P. (1979). Goal programming and extensions: Tab. Lexington books (edisi ke-2. print). Lexington: Lexington Books. ISBN 978-0-669-00021-4.
Schniederjans, Marc J. (1995). "Goal Programming: Methodology and Applications". SpringerLink (dalam bahasa Inggris). doi:10.1007/978-1-4615-2229-4.
Ehrgott, Matthias; Gandibleux, Xavier, ed. (2002). "Multiple Criteria Optimization: State of the Art Annotated Bibliographic Surveys". International Series in Operations Research & Management Science (dalam bahasa Inggris). doi:10.1007/b101915. ISSN 0884-8289.
Lee, Sang M. (1972). Goal programming for decision analysis. Management and communications series (edisi ke-1. ed). Philadelphia, Pa.: Auerbach. ISBN 978-0-87769-144-0. Pemeliharaan CS1: Teks tambahan (link)
Abraham Charnes and William Wager Cooper, Management Models and Industrial Applications of Linear Programming (Wiley, 1961), [OpenLibrary:OL173690W](https://openlibrary.org/works/OL173690W/Management_models_and_industrial_applications_of_linear_programming).
Cyperus chrysocephalus

| Cyperus chrysocephalus |
| --- | --- |

Klasifikasi ilmiah
Kerajaan:: Plantae
(tanpa takson):: Tracheophyta
(tanpa takson):: Angiospermae
(tanpa takson):: Monokotil
(tanpa takson):: Komelinid
Ordo:: Poales
Famili:: Cyperaceae
Genus:: Cyperus
Spesies:: Cyperus chrysocephalus
Nama binomial
Cyperus chrysocephalus (K.Schum.) Kük.

Cyperus chrysocephalus adalah spesies tumbuhan yang tergolong ke dalam famili Cyperaceae. Spesies ini juga merupakan bagian dari ordo Poales. Spesies Cyperus chrysocephalus sendiri merupakan bagian dari genus Cyperus. Nama ilmiah dari spesies ini pertama kali diterbitkan oleh (K.Schum.) Kük..
Cyperus nyassensis

| Cyperus nyassensis |
| --- | --- |

Klasifikasi ilmiah
Kerajaan:: Plantae
(tanpa takson):: Tracheophyta
(tanpa takson):: Angiospermae
(tanpa takson):: Monokotil
(tanpa takson):: Komelinid
Ordo:: Poales
Famili:: Cyperaceae
Genus:: Cyperus
Spesies:: Cyperus nyassensis
Nama binomial
Cyperus nyassensis (Podlech) Lye

Cyperus nyassensis adalah spesies tumbuhan yang tergolong ke dalam famili Cyperaceae. Spesies ini juga merupakan bagian dari ordo Poales. Spesies Cyperus nyassensis sendiri merupakan bagian dari genus Cyperus. Nama ilmiah dari spesies ini pertama kali diterbitkan oleh (Podlech) Lye.
Cyclosa bifurcata

| Cyclosa bifurcata |
| --- | --- |

Klasifikasi ilmiah
Kerajaan:: Animalia
Filum:: Arthropoda
Kelas:: Arachnida
Ordo:: Araneae
Famili:: Araneidae
Spesies:: Cyclosa bifurcata
Nama binomial
Cyclosa bifurcata Walckenaer, 1842

Cyclosa bifurcata adalah spesies laba-laba yang tergolong famili Araneidae. Spesies ini juga merupakan bagian dari ordo Araneae. Nama ilmiah dari spesies ini pertama kali diterbitkan pada tahun 1842 oleh Walckenaer.
Laba-laba ini biasanya banyak ditemui di Kosta Rika, Hispaniola hingga Argentina.
Dacus phimis

| Dacus phimis |
| --- | --- |

Klasifikasi ilmiah
Kerajaan:: Animalia
Filum:: Arthropoda
Kelas:: Insecta
Ordo:: Diptera
Famili:: Tephritidae
Spesies:: Dacus phimis

Dacus phimis adalah spesies lalat yang tergolong famili Tephritidae. Spesies ini juga merupakan bagian dari ordo Diptera, kelas Insecta, filum Arthropoda, dan kingdom Animalia.
Kebanyakan anggota spesies ini bertelur dalam jaringan tumbuhan, tempat larva menemukan makanan pertamanya setelah lahir. Lalat dewasa biasanya berumur sangat pendek. Beberapa hidup selama kurang dari seminggu.
Dumb Blonde

"Dumb Blonde" adalah lagu oleh penyanyi-penulis lagu asal Kanada Avril Lavigne, yang menampilkan rapper Nicki Minaj. Lagu ini dirilis pada 12 Februari 2019, dan menjadi single ketiga dari album studio keenam Lavigne, Head Above Water (2019). Lagu ini awalnya direkam oleh Lavigne sebagai solo, namun kemudian direkam dengan bait tambahan yang ditulis dan dibawakan oleh Minaj. Versi solo dari lagu ini ditampilkan pada edisi fisik album.
"Dumb Blonde" ditulis oleh Lavigne, Minaj dan produsernya Mitch Allan dan Bonnie McKee. Ini adalah lagu pop punk, power pop, hip hop, punk rock dan urban yang bercerita tentang cinta diri dan pemberdayaan perempuan. Beberapa kritikus musik menjulukinya sebagai "lagu feminis".
Chart

| Chart (2019) | Posisi |
| --- | --- |
Kanada (Canadian Hot 100): 92
Republik Ceko (Rádio Top 100): 63
Japan Hot Overseas (Billboard Japan): 14
Lithuania (AGATA): 93
New Zealand Hot Singles (RMNZ): 16
UK Indie (Official Charts Company): 22
US Pop Digital Songs (Billboard): 24
Churguy-ool Khomushku

| Churguy-ool Namgaevich Khomushku |
| --- | --- |
Nama asli: Чургуй-оол Намгаевич Хомушку Чүргүй-оол Намгай оглу Хомушку
Lahir: (1918-05-10)10 Mei 1918 Desa Khondelen, Krai Uryankhay, Kegubernuran Yeniseysk, RSFS Rusia
Meninggal: 10 Juli 1978(1978-07-10) (umur 60) Desa Bert-Dag, Distrik Tes-Khemsky, ASSR Tuvan, RSFS Rusia, USSR
Pengabdian:  Tuva  Uni Soviet
Dinas/cabang: Tentara Merah
Lama dinas: 1943 – 1948
Pangkat: Letnan
Perang/pertempuran: Perang Dunia II
Penghargaan: Pahlawan Uni Soviet
Churguy-ool Namgaevich Khomushku (bahasa Rusia: Чургуй-оол Намгаевич Хомушку, bahasa Tuva: Чүргүй-оол Намгай оглу Хомушку; 10 Mei 1918 – 10 Juli 1978
) adalah seorang perwira dalam Tentara Merah dan penerima gelar Paahlawan Uni Soviet.
Kehidupan awal

Khomushku lahir pada 1918 di desa Khondelen, dari keluarga petani.
15913 Telemachus

| Ciri-ciri orbit |
| --- | --- |
Aphelion: 5.509
Perihelion: 4.887
Sumbu semimayor: 5.198
Eksentrisitas: 0.060
Anomali rata-rata: 91.38
Inklinasi: 7.3
Bujur node menaik: 49.1
Argumen perihelion: 10.5
Ciri-ciri fisik
Magnitudo mutlak (H): 12.0
 
15913 Telemachus (1997 TZ27) adalah sebuah asteroid. Asteroid ini merupakan bagian dari asteroid Troya Yupiter, yang terletak di orbit Yupiter. Eksentrisitas orbit asteroid ini tercatat sebesar 0.060, sementara magnitudo mutlaknya adalah 12.0.
Pembentukan

Seperti asteroid secara keseluruhan, asteroid ini terbentuk dari nebula matahari primordial sebagai pecahan planetisimal, sesuatu di nebula matahari muda yang tidak cukup besar untuk berubah menjadi planet.
Pranala luar

Daftar asteroid Troya Yupiter - The International Astronomical Union Minor Planet Center.
Elfiné Phillet

| Elfiné Phillet |
| --- | --- |
Tokoh Seiken Gakuin no Makentsukai
Penampilan perdana: Seiken Gakuin no Makentsukai Episode 2 "A Fate Borne" (2023)
Penampilan terakhir: Seiken Gakuin no Makentsukai Episode 12 "The Truth Behind The Demon Sword" (2023)
Pencipta: Yū Shimizu Asagi Tōsaka
Pengisi suara: Jepang Hiromi Igarashi Inggris Olivia Swasey
Umur: 17
Tinggi: 161 cm (5,28 ft)
Ulang tahun: 21 September
Informasi
Spesies: Manusia
Jenis kelamin: Perempuan
Afiliasi: Akademi Excalibur Peleton ke-7 Peleton ke-18
Gaya bertarung: menganalisa musuh dan menganalisa siswa/siswi
Senjata: Pedang Suci khusus pendukung (Permata Mata Surgawi)
Kerabat: Fizel Phillet (Kakak Laki-laki), Clauvia Phillet (Kakak Perempuan)
Elfiné Phillet (エルフィーネ・フィレットcode: ja is deprecated , Erufīne Firetto) adalah karakter dari serial novel ringan Seiken Gakuin no Makentsukai, yang diciptakan oleh Yū Shimizu dan Asagi Tōsaka. Dia adalah anggota Peleton ke-18, dan dia dua tahun lebih senior dari yang lainnya di Peleton ke-18, termasuk Riselia Ray Crystalia dan Regina Mercedes.
Dia disuarakan oleh Hiromi Igarashi dalam bahasa Jepang dan Olivia Swasey dalam bahasa Inggris, Swasey yang juga menyuarakan Yukina Minato di BanG Dream! dan Alexia Midgar di The Eminence in Shadow.
Kepribadian

Elfiné adalah seorang gadis yang ceria dan baik hati namun agak ketat, dia selalu berusaha mengikuti aturan sebisa mungkin. Dia tidak akan mentolerir mereka yang mencoba untuk tidak mematuhi peraturan Akademi karena dia lebih dari bersedia untuk memberi tahu kepala sekolah/kepala sekolah untuk memberi mereka hukuman (baik penahanan atau mengeluarkan mereka dari Akademi) karena dia mengancam Muselle Rhodes untuk penyimpangan kotornya.
Penampilan

Elfiné adalah seorang wanita muda yang cantik dengan rambut ungu panjang sebatas pinggul dan mata ungu. Dia memiliki jepit rambut berwarna oranye dan karet rambut berwarna hijau yang diikat kepang di kedua rambutnya. Dia mengenakan seragam wanita Akademi Excalibur, pantyhose hitam dan sepatu pantofel. Dia memiliki tubuh ramping dengan payudara yang besar.
Hubungan > Leonis Death Magnus

Karena sifatnya yang baik dan ceria, Elfiné dengan cepat menyambut Leonis ke dalam Peleton ke-18, meskipun hal ini bertentangan dengan peraturan bagi seorang pria untuk tinggal di asrama perempuan. Seiring berjalannya serial ini, Elfiné menyadari kemampuan luar biasa Leonis sebagai seorang ksatria, dan mulai menanyainya secara langsung tentang siapa dan apa sebenarnya Leonis. Meskipun demikian, dia sepenuhnya mempercayainya.
Elfiné menyadari selera Leonis yang menyukai payudara besar, dan pada awalnya, ia menjadi sasaran tatapannya. Meskipun demikian, dia sangat menghargai Leonis karena dialah yang mengembalikan kepercayaan dirinya dan juga kendali atas kekuatannya.
Hubungan > Riselia Ray Crystalia

Riselia adalah orang yang merekrut Elfiné ketika dia dalam kondisi buruk, oleh karena itu Elfiné sangat menghormati Riselia dan mereka bergaul dengan baik.
Daftar perguruan tinggi di Daerah Istimewa Yogyakarta

Halaman ini memuat daftar perguruan tinggi di Daerah Istimewa Yogyakarta. Daftar ini tidak dimaksudkan sebagai suatu daftar yang lengkap atau selalu terbarui. Jika Anda melihat artikel yang seharusnya tercantum di sini, silakan sunting halaman ini dan tambahkan pranala ke artikel tersebut. Gunakan perubahan terkait untuk melihat perubahan terbaru dari artikel-artikel yang tercantum pada halaman ini.
Daftar perguruan tinggi di Daerah Istimewa Yogyakarta dapat merujuk ke:
Daftar perguruan tinggi negeri di Yogyakarta
Daftar perguruan tinggi swasta di Yogyakarta
Daftar perguruan tinggi kedinasan di Yogyakarta
Daftar politeknik negeri di Yogyakarta
Cikonengkulon, Ganeas, Sumedang

| Cikonengkulon |
| --- | --- |
Desa
Negara:  Indonesia
Provinsi: Jawa Barat
Kabupaten: Sumedang
Kecamatan: Ganeas
Kode Kemendagri: 32.11.19.2008 
Luas: ... km²
Jumlah penduduk: ... jiwa
Kepadatan: ... jiwa/km²
Cikonengkulon adalah desa di Kecamatan Ganeas,  Kabupaten Sumedang, Jawa Barat.
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 Ganeas, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat |
| --- | --- |
Desa:  Cikondang  Cikoneng  Cikonengkulon  Dayeuh Luhur  Ganeas  Sukaluyu  Sukawening  Tanjunghurip