stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Analitik prediktif
Teknik analisis > Teknik pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin, sebuah cabang dari kecerdasan buatan, awalnya digunakan untuk mengembangkan teknik-teknik untuk memungkinkan komputer untuk belajar. Hari ini, karena itu termasuk sejumlah lanjutan metode statistik untuk regresi dan klasifikasi, ia menemukan aplikasi dalam berbagai bidang, termasuk bidang medis diagnostik, penipuan kartu kredit deteksi wajah dan pengenalan suara dan analisis pasar saham. Dalam aplikasi tertentu, itu sudah cukup untuk langsung memprediksi variabel dependen tanpa berfokus pada yang mendasari hubungan antara variabel-variabel. Dalam kasus lain, hubungan yang mendasari dapat menjadi sangat kompleks dan matematika bentuk dependensi yang tidak diketahui. Untuk kasus seperti ini, teknik pembelajaran mesin meniru manusia kognisi dan belajar dari pelatihan contoh untuk memprediksi kejadian di masa depan.
Diskusi singkat dari beberapa metode ini biasa digunakan untuk analisis prediktif disediakan di bawah. Sebuah studi rinci tentang machine learning dapat ditemukan di Mitchell (1997).
Teknik analisis > Teknik pembelajaran mesin > Jaringan saraf

Jaringan saraf adalah nonlinear canggih teknik pemodelan yang mampu memodelkan fungsi-fungsi yang kompleks. Mereka dapat diterapkan untuk masalah prediksi, klasifikasi atau kontrol dalam spektrum yang luas dari bidang-bidang seperti keuangan, psikologi kognitif/ilmu saraf kognitif, kedokteran, teknik, dan fisika.
Jaringan saraf tiruan yang digunakan ketika sifat yang tepat dari hubungan antara input dan output tidak diketahui. Fitur kunci dari jaringan saraf adalah bahwa mereka mempelajari hubungan antara input dan output melalui pelatihan. Ada tiga jenis pelatihan yang digunakan oleh berbagai jaringan saraf: supervised dan unsupervised pelatihan dan penguatan belajar, dengan diawasi menjadi salah satu yang paling umum.
Beberapa contoh dari jaringan saraf tiruan teknik pelatihan backpropagation, cepat rambat, conjugate gradient descent, proyeksi operator, Delta-Bar-Delta dll. Beberapa tanpa pengawasan arsitektur jaringan multilayer perceptrons, Kohonen jaringan, jaringan Hopfield, dll.
Teknik analisis > Teknik pembelajaran mesin > Multilayer perceptron (MLP)

Dengan multilayer perceptron (MLP) yang terdiri dari input dan output layer dengan satu atau lebih lapisan tersembunyi secara nonlinier-mengaktifkan node atau sigmoid node. Hal ini ditentukan oleh berat vektor dan hal ini diperlukan untuk menyesuaikan bobot jaringan. Backpropagation menggunakan gradien jatuh untuk meminimalkan kuadrat error antara output jaringan dan nilai-nilai yang diinginkan untuk orang-output. Bobot disesuaikan dengan proses yang berulang-ulang berulang-ulang hadir atribut. Perubahan kecil dalam berat untuk mendapatkan nilai-nilai yang diinginkan dilakukan dengan proses yang disebut pelatihan internet dan dilakukan melalui training set (belajar aturan).
Teknik analisis > Teknik pembelajaran mesin > Radial basis fungsi

Sebuah radial basis function (RBF) adalah fungsi yang telah dibangun ke dalamnya jarak kriteria sehubungan dengan pusat. Fungsi-fungsi tersebut dapat digunakan dengan sangat efisien untuk interpolasi dan untuk merapikan data. Radial basis fungsi yang telah diterapkan di daerah jaringan saraf di mana mereka digunakan sebagai pengganti sigmoid fungsi transfer. Jaringan tersebut memiliki 3 lapisan, lapisan input, lapisan tersembunyi dengan RBF non-linearitas dan linear output layer. Pilihan yang paling populer untuk non-linearitas adalah Gaussian. RBF jaringan memiliki keuntungan tidak terkunci ke minima lokal seperti melakukan feed-forward jaringan seperti multilayer perceptron.
Teknik analisis > Teknik pembelajaran mesin > Support vector machines

Support vector machines (SVM) yang digunakan untuk mendeteksi dan mengeksploitasi pola yang kompleks di data oleh clustering, klasifikasi dan peringkat data. Mereka belajar mesin yang digunakan untuk melakukan biner klasifikasi dan regresi estimasi. Mereka biasanya menggunakan kernel berbasis metode untuk menerapkan linear klasifikasi teknik non-linear klasifikasi masalah. Ada sejumlah jenis SVM seperti linear, polynomial, sigmoid dll.
Teknik analisis > Teknik pembelajaran mesin > Naïve Bayes

Naïve Bayes berdasarkan Bayes probabilitas bersyarat aturan yang digunakan untuk melakukan klasifikasi tugas-tugas. Naïve Bayes menganggap prediktor yang secara statistik independen yang membuatnya efektif klasifikasi alat yang mudah untuk menafsirkan. Hal ini paling baik digunakan ketika dihadapkan dengan "curse of dimensionality" masalah, yaitu ketika jumlah prediktor yang sangat tinggi.
Teknik analisis > Teknik pembelajaran mesin > k-nearest neighbours

The nearest neighbour algorithm (KNN) milik kelas pengenalan pola metode statistik. Metode ini tidak memaksakan apriori asumsi tentang distribusi dari mana pemodelan sampel ditarik. Ini melibatkan pelatihan ditetapkan dengan nilai positif dan negatif. Sampel baru adalah diklasifikasikan dengan menghitung jarak ke tetangga terdekat pelatihan kasus. Tanda titik itu akan menentukan klasifikasi sampel. Di k-nearest neighbour classifier, k titik terdekat yang dianggap dan tanda mayoritas digunakan untuk mengklasifikasikan sampel. Kinerja dari algoritme kNN dipengaruhi oleh tiga faktor utama: (1) jarak pengukuran yang digunakan untuk menemukan terdekat tetangga; (2) keputusan aturan yang digunakan untuk memperoleh klasifikasi dari k-tetangga terdekat; dan (3) jumlah tetangga digunakan untuk mengklasifikasikan sampel baru. Hal ini dapat membuktikan bahwa, tidak seperti metode lain, metode ini adalah universal asimtotik konvergen, yaitu: sebagai ukuran dari training set meningkat, jika pengamatan independen dan identik didistribusikan (saya.aku.d.), terlepas dari distribusi dari sampel yang diambil, diperkirakan hotel akan berkumpul untuk tugas kelas yang meminimalkan kesalahan klasifikasi kesalahan. Lihat Devroy et al.
Teknik analisis > Teknik pembelajaran mesin > Geospasial pemodelan prediktif

Secara konseptual, geospasial pemodelan prediktif berakar pada prinsip bahwa kejadian dari peristiwa yang sedang dimodelkan terbatas dalam distribusi. Kejadian dari peristiwa yang tidak seragam atau random dalam distribusi—ada spasial faktor lingkungan (infrastruktur, sosial-budaya, topografi, dll) yang membatasi dan pengaruh mana lokasi peristiwa terjadi. Geospasial pemodelan prediktif upaya untuk menggambarkan orang-orang kendala dan pengaruh spasial dengan menghubungkan kejadian-kejadian sejarah geospasial lokasi dengan faktor-faktor lingkungan yang mewakili orang-kendala dan pengaruh. Geospasial pemodelan prediktif adalah suatu proses untuk menganalisis peristiwa melalui filter geografi dalam rangka untuk membuat pernyataan tentang kemungkinan untuk peristiwa terjadinya atau munculnya.
Alat

Secara historis, menggunakan predictive analytics tools—serta memahami hasil yang mereka disampaikan—diperlukan keterampilan canggih. Namun, modern predictive analytics tools yang tidak lagi terbatas untuk ITU spesialis.[butuh rujukan]
 Seperti banyak organisasi mengadopsi predictive analytics ke dalam proses pengambilan keputusan, dan mengintegrasikan ke dalam operasi mereka, mereka menciptakan pergeseran dalam pasar terhadap pengguna bisnis utama sebagai konsumen informasi. Bisnis pengguna yang menginginkan alat yang dapat mereka gunakan sendiri. Vendor merespons dengan membuat perangkat lunak baru yang menghilangkan matematika kompleksitas, menyediakan grafis yang user-friendly interface dan/atau membangun di pintas yang dapat, misalnya, mengenali jenis data yang tersedia dan menyarankan yang tepat predictive model. Predictive analytics tools telah menjadi cukup canggih untuk secara memadai hadir dan membedah masalah data,[butuh rujukan]
 sehingga data-savvy informasi pekerja dapat memanfaatkan mereka untuk menganalisis data dan mengambil bermakna, hasil yang berguna. misalnya, alat-alat modern hadir temuan sederhana menggunakan tabel, grafik, dan skor yang menunjukkan kemungkinan hasil yang mungkin.
Ada banyak alat yang tersedia di pasar yang membantu dengan pelaksanaan predictive analytics. Ini berkisar dari orang-orang yang membutuhkan sangat sedikit pengguna kecanggihan untuk orang-orang yang dirancang untuk praktisi ahli. Perbedaan antara alat-alat ini sering di tingkat kustomisasi dan berat data mengangkat diperbolehkan.
Beberapa perangkat lunak open-source prediktif alat analisis meliputi:
2
The unnamed parameter 2= is no longer supported. Please see the documentation for columns-list.
*
Apache Mahout
GNU Octave
KNIME
OpenNN
Orange
R
scikit-learn (Python)
Weka
Komersial prediktif alat analisis meliputi:
2
The unnamed parameter 2= is no longer supported. Please see the documentation for columns-list.
*
Alpine Data Labs
Alteryx
Angoss KnowledgeSTUDIO
Actuate Corporation BIRT Analytics
IBM SPSS Statistics and IBM SPSS Modeler
KXEN Inc. Modeler
Mathematica
MATLAB
Minitab
LabVIEW
Neural Designer
Oracle Advanced Analytics
Pervasive
Predixion Software
RapidMiner
RCASE
Revolution Analytics
SAP HANA and SAP BusinessObjects Predictive Analytics
SAS and its Enterprise Miner
Sidetrade
Stata
Statgraphics
Statistica
Tibco Software
Di samping paket perangkat lunak ini, alat-alat tertentu juga telah dikembangkan untuk aplikasi industri. Misalnya, Pengawas Agen Toolbox telah dikembangkan dan dioptimalkan untuk analisis prediktif di prognostics dan manajemen kesehatan aplikasi dan tersedia untuk MATLAB dan LabVIEW.
Komersial yang paling populer predictive analytics software paket yang menurut Rexer Analisis Survei untuk 2013 adalah IBM SPSS Modeler, SAS Enterprise Miner, dan Dell Statistica.
Alat > PMML

Dalam Model Prediksi Markup Language (PMML) diusulkan untuk standar bahasa untuk mengekspresikan model prediksi. Seperti sebuah bahasa berbasis XML menyediakan cara untuk alat yang berbeda untuk menentukan model prediksi dan berbagi mereka. PMML 4.0 dirilis pada bulan juni, 2009.
Kritik

Ada banyak skeptis ketika datang ke komputer dan algoritme' kemampuan untuk memprediksi masa depan, termasuk Gary King, seorang profesor dari Harvard University dan direktur Institute for Kuantitatif Ilmu Sosial. orang-Orang yang dipengaruhi oleh lingkungan mereka dalam banyak cara. Memprediksi sempurna apa yang orang akan lakukan selanjutnya mensyaratkan bahwa semua variabel-variabel yang berpengaruh dapat diketahui dan diukur secara akurat. "Orang-orang lingkungan berubah bahkan lebih cepat dari yang mereka sendiri lakukan. Segala sesuatu dari cuaca untuk hubungan mereka dengan ibu mereka dapat mengubah cara orang berpikir dan bertindak. Semua variabel yang tak terduga. Bagaimana mereka akan mempengaruhi seseorang bahkan kurang dapat diprediksi. Jika dimasukkan ke dalam keadaan yang sama besok, mereka mungkin membuat benar-benar keputusan yang berbeda. Ini berarti bahwa statistik prediksi ini hanya berlaku dalam kondisi laboratorium steril, yang tiba-tiba tidak berguna seperti yang terlihat sebelumnya."
Dalam sebuah studi dari 1072 makalah yang diterbitkan dalam Sistem Informasi Penelitian dan MIS Quarterly antara tahun 1990 dan 2006, hanya 52 empiris kertas berusaha prediksi mengklaim, dari yang hanya 7 dilakukan tepat pemodelan prediktif atau pengujian.
Yenimuhacir

| Yenimuhacir Bulgarköy |
| --- | --- |
Munisipalitas
YenimuhacirLokasi di Turki
Koordinat: 40°51′N 26°41′E﻿ / ﻿40.850°N 26.683°E﻿ / 40.850; 26.683
Negara: Turki
Provinsi: Edirne
Distrik: Keşan
Ketinggian: 121 m (397 ft)
Populasi (2022): 1.976
Zona waktu: TRT (UTC+3)
Kode pos: 22920
Kode area telepon: 0284
Yenimuhacir adalah sebuah kota (belde) di Distrik Keşan, Provinsi Edirne, Turki. Populasinya adalah 1.976 jiwa berdasarkan sensus penduduk tahun 2022. Kota ini terletak di dataran Trakia Timur. Jaraknya ke Keşan adalah 7 kilometer (4,3 mil) dan ke Edirne adalah 117 kilometer (73 mil).
Sejarah

Nama lama desa ini adalah Bulgarköy ("desa Bulgaria"). Desa ini merupakan pemukiman Bulgaria pada masa Utsmaniyah. Selama penghancuran penduduk lokal Bulgaria pada tanggal 7 Juli 1913, Tentara Utsmaniyah mengepung Bulgarköy dan mulai membantai sekitar 450 hingga 1100 penduduk (tergantung sumbernya), termasuk wanita dan anak-anak, serta membakar desa tersebut hingga rata dengan tanah.
Universitas Pancasakti Tegal

| Universitas Pancasakti Tegal |
| --- | --- |
  Lambang Resmi Universitas Pancasakti Tegal     Tampilkan peta yang diperbesarTampilkan peta yang diperkecil Informasi
Jenis: Perguruan Tinggi Swasta
Didirikan: 1980
Rektor: Dr. Taufiqulloh, M.Hum.
Staf akademik: 356
Jumlah mahasiswa: 7648
Doktor: 42
Lokasi: Kota Tegal, Jawa Tengah, Indonesia
Kampus: Halmahera
Nama julukan: UPS Tegal (Akronim)
Situs web: www.upstegal.ac.id
Universitas Pancasakti Tegal atau yang disingkat UPS Tegal adalah sebuah Perguruan Tinggi Swasta yang berlokasi di Tegal, Jawa Tengah, Indonesia. Berdiri pada tanggal 1 Maret 1980. Semula bernama Universitas Pancasila Tegal (Akta Pendirian Nomor 26 Tahun 1979) berkat Bapak H. Amin Soewardjo dan dengan harapan dapat menjadi Benteng Pancasila di wilayah Pantura khususnya Eks Keresidenan Pekalongan.
Sejarah

Berdasarkan Surat Edaran Mendikbud RI Nomor 07/MPK/1984 tentang tidak diperbolehkannya ada 2 (dua) nama Perguruan Tinggi yang sama (Universitas Pancasila di Jakarta), pada tanggal 1 Oktober 1984 Yayasan Pendidikan Pancasakti Tegal dengan surat nomor C.IPRB/SK/YPP/1984 mengubah nama dari Yayasan Pendidikan Pancasila Tegal menjadi Yayasan Pendidikan Pancasakti Tegal dan Universitas Pancasila Tegal menjadi Universitas Pancasakti Tegal, disingkat UPS Tegal, sesuai instruksi Ketua Yayasan pada saat itu Bapak H.Amin Soewardjo yang mempunyai makna Pancasila Sakti. Hal ini tertuang dalam akta perubahan Nomor 45 tanggal 27 November 1986 yang dibuat oleh Notaris Ratna Sintawati Tanujdjojo, SH di Tegal, dan terakhir dengan telah berlakunya Undang-Undang Nomor 16 Tahun 2001 tentang Yayasan maka kepengurusan Yayasan Pendidikan Pancasakti Tegal telah menyesuaikan susunan kepengurusannya dan AD/RT Yayasan berdasarkan UU No. 16 tahu 2001 tentang Yayasan tersebut dan terbit akta perubahan Yayasan Nomor 39 tanggal 9 November tahun 2002 oleh Notaris Ny. Hertanti Pindayani, SH di Tegal dan sudah dicatat dalam buku register yayasan sejak tanggal 6 September 2004 di Departemen Kehakiman dan HAM Republik Indonesia
Dengan demikian maka UPS Tegal dalam penyelenggarakan operasionalnya tetap konsisten berlandaskan Pancasila dan Undang-Undang Dasar 1945, Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2003, tentang Sistem Pendidikan Nasional, maka Universitas Pancasakti Tegal bertekad mengembangkan dan meningkatkan peran ilmu pengetahuan dan teknologi bagi tercapainya Tujuan Pendidikan Nasional. Tujuan Pendidikan Nasional yang dimaksud adalah berkembangnya potensi agar menjadi manusia yang beriman dan bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, beraklak mulia, sehat, berilmu, cakap, kreatif, mandiri, dan menjadi warga negara yang demokratis serta bertanggung jawab.
Menyadari akan dinamika dan perubahan kehidupan era globalisasi, Universitas Pancasakti Tegal selalu berupaya meningkatkan kemampuan profesionalnya dengan cara menggunakan paradigma baru kedalam proses penyelenggaraan dan pengelolaan pendidikan yang bermutu. Oleh karena itu, pelaksanaan Tri Dharma Perguruan Tinggi dilakukan secara berimbang guna memiliki lulusan yang berkemampuan akademik, pembaharuan yang kreatif, inovatif dalam kerangka pengabdiannya kepada bangsa dan negara. Sejak 2013, Universitas Pancasakti Tegal membuka program pascasarjana yang dipimpin oleh Dr. Maufur, M.Pd.
Fakultas dan program studi

| Fakultas | Program Studi | Jenjang |
| --- | --- | --- |
| Keguruan dan Ilmu Pendidikan | Bimbingan dan Konseling Pendidikan Pancasila dan Kewarganegaraan Pendidikan Ekonomi Pendidikan Bahasa, Sastra Indonesia dan Daerah Pendidikan Bahasa Inggris Pendidikan Matematika Pendidikan IPA | S-1 |
| Ilmu Sosial dan Ilmu Politik | Ilmu Pemerintahan Ilmu Komunikasi | S-1 |
| Perikanan dan Ilmu Kelautar | Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan Budidaya Perairan | S-1 |
| Ekonomi dan Bisnis | Manajemen Perusahaan Akuntansi Bisnis Digital Manajemen Perpajakan | S-1 S-1 S-1 D-3 |
| Teknik dan Ilmu Komputer | Teknik Mesin Teknik Industri Teknik Sipil Informatika Sistem Informasi | S-1  S-1 S-1 S-1 S-1 |
| Hukum | Ilmu Hukum | S-1 |
| Pascasarjana | Magister Manajemen Magister Pedagogi Magister Hukum | S-2 |
Pranala luar

(Indonesia) Situs resmi Universitas Pancasakti Tegal
(Indonesia) PDDikti kemdiktisaintek pada Universitas Pancasakti Tegal
(Indonesia) Data Referensi Kemendikbudristek pada Universitas Pancasakti Tegal
(Indonesia) Residu Data Induk Pendidikan Kemendikbudristek pada Universitas Pancasakti Tegal
(Indonesia) PEMUTU Kemendikbudristek pada Universitas Pancasakti Tegal
(Indonesia) Sinta Kemendikbudristek pada Universitas Pancasakti Tegal
Lihat pula

Daftar perguruan tinggi swasta di Jawa Tengah
| l b  Daftar perguruan tinggi swasta di Indonesia menurut provinsi |
| --- | --- |
Sumatra:  Aceh  Bengkulu  Jambi  Kepulauan Riau  Kepulauan Bangka Belitung  Lampung  Riau  Sumatera Barat  Sumatera Selatan  Sumatera Utara 
Jawa:  Banten  Jakarta  Jawa Barat  Jawa Tengah  Jawa Timur  Yogyakarta 
Nusa Tenggara:  Bali  Nusa Tenggara Barat  Nusa Tenggara Timur 
Kalimantan:  Kalimantan Barat  Kalimantan Selatan  Kalimantan Tengah  Kalimantan Timur  Kalimantan Utara 
Sulawesi:  Gorontalo  Sulawesi Barat  Sulawesi Selatan  Sulawesi Tengah  Sulawesi Tenggara  Sulawesi Utara 
Maluku:  Maluku  Maluku Utara 
Papua:  Papua  Papua Barat  Papua Barat Daya  Papua Pegunungan  Papua Selatan  Papua Tengah 
 Lihat pula PTN PTN Islam PTS Islam PTK
Fiamē Naomi Mataʻafa

Fiamē Naomi Mata'afa berpidato di lokakarya pelatihan Advancing Gender Justice Programme BRIDGE, di Samoa, pada 19 Januari 2014
Fiamē Naomi Mata'afa (berdiri, paling kiri) di sebuah pertemuan para pemimpin Kepulauan Pasifik denagn Menlu AS Condoleezza Rice (tengah), di Samoa, 26 Juli 2008
Fiamē Naomi Mata'afa (lahir 29 April 1957
) adalah seorang politikus Samoa yang menjabat sebagai Perdana Menteri Samoa dan ketua partai Fa'atuatua i le Atua Samoa ua Tasi (FAST) sejak 2021. Ia adalah wanita pertama yang diangkat dalam kabinet, dan merupakan wakil perdana menteri dan perdana menteri perempuan pertama di Samoa. Mata'afa adalah putri dari Perdana Menteri Samoa pertama, Fiame Mata'afa Faumuina Mulinu'u II, dan ia merupakan kepala pemerintahan pertama yang bukanlah anggota Partai Perlindungan Hak Asasi Manusia sejak 1982.
Kepolisian Resor Tangerang Kota

Kepolisian Resor Tangerang Kota (disingkat Polres Tangerang Kota) adalah pelaksana tugas Kepolisian Negara Republik Indonesia di wilayah Kota Tangerang.
High Speed Packet Access+

HSPA High-Speed atau disebut juga HSPA adalah teknologi standar nirkabel yang akan hadir dengan kemampuan pengiriman data mencapai  Mbit/untuk link dengan menggunakan modulasi 11 Mbit/untuk uplink dengan modulasi. Pengembangan lainnya pada tambahan penggunaan antena Multiple Input Multiple Output  untuk membantu peningkatan kecepatan data memberikan pilihan yang dapat mempercepat jaringan serta lebih murah dalam penyebaran dan pengendaliannya. Sampai Agustus terdapat jaringan dengan kecepatan link mencapai 21 Mb/adalah pada akhir Sedangkan jaringan untuk kecepatan 28Mb/telah hadir untuk pertama kalinya di dunia dengan Italia sebagai negara perintisnya.
HSPA merupakan hasil perkembangan dari teknologi gelombang pertama 3G, yang dikenal sebagai Release 99 (R99), dan karena itu, HSPA dapat mengoperasikan koneksi secara lebih cepat dibandingkan dengan R99. Dalam konteks jaringan CDMA, HSPA dapat dibandingkan dengan Evolution Data Optimized (EV-DO), yang merupakan evolusi dari CDMA2000.
Sebagian besar jaringan HSPA menggunakan spektrum frekuensi 1900 MHz dan 2100 MHz, meskipun beberapa juga beroperasi pada 850 MHz. Penggunaan spektrum yang lebih luas memungkinkan operator untuk mencakup area yang lebih besar dan memberikan fleksibilitas dalam refarming dan realokasi spektrum UHF.
HSPA menawarkan kecepatan transfer data yang berbeda untuk arah turun (downlink) dan arah naik (uplink), sesuai dengan standar pengembangan yang ditetapkan oleh Third Generation Partnership Project (3GPP). Kemajuan dalam HSPA dapat mempermudah akses ke internet karena menyediakan fitur yang lebih canggih, yang pada akhirnya dapat mengurangi biaya transfer data per megabit.
Daftar bunyi hewan

Berikut adalah daftar bunyi hewan yang berisi kosakata yang digunakan dalam bahasa Indonesia atau bahasa Melayu untuk menggambarkan bunyi-bunyi dan penyuaraan hewan tertentu, terutama bunyi-bunyi yang digunakan hewan untuk berkomunikasi. Kata bunyi hewan diberikan dalam bentuk kata kerja dan kata benda. Daftar ini juga berisi gambar dan audio bunyi hewan (jika ada).
Lihat pula

Daftar sebutan anak hewan
Pranala luar

Media tentang Audio files of animal sounds di Wikimedia Commons
Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)
Tesaurus Tematis Bahasa Indonesia
A Comprehensive Indonesian-English Dictionary
Sealang Library Indonesian Lexicography
Pusat Rujukan Persuratan Melayu (PRPM)
A Malay-English Dictionary
SeAlang Library Malay Lexicography
Halte Cikaduwen

Stasiun Cikaduwen (CWN) atau Cikaduen adalah stasiun kereta api nonaktif yang terletak di Cikadueun, Cipeucang, Pandeglang; terletak pada ketinggian +124 m, termasuk dalam Wilayah Aset I Jakarta. Stasiun ini dahulu merupakan stasiun percabangan yang mempunyai jalur cabang menuju Labuan, Pandeglang. Stasiun ini dibangun pada tahun 1906 oleh perusahaan kereta api Hindia Belanda Staatsspoorwegen (SS).
Stasiun Cikaduwen ditutup pada tahun 1982 karena kalah bersaing dengan moda transportasi yang lain.
Melo Movie

| Melo Movie |
| --- | --- |
Poster

Hangul: 멜로무비 
Alih Aksara: Mellomubi
McCune–Reischauer: Mellomubi
 
Genre: Komedi romantis
Ditulis oleh: Lee Na-eun
Sutradara: Oh Chung-hwan
Pemeran:  Choi Woo-shik  Park Bo-young  Lee Jun-young  Jeon So-nee 
Negara asal: Korea Selatan
Bahasa asli: Korea
Jmlh. episode: 10
Produksi
Rumah produksi: Studio N
Rilis asli
Jaringan: Netflix
Rilis: 14 Februari 2025 (2025-02-14)
Melo Movie (Hangul: 멜로무비) adalah seri televisi komedi romantis Korea Selatan yang ditulis oleh Lee Na-eun, disutradarai oleh Oh Chung-hwan, serta dibintangi oleh Choi Woo-shik, Park Bo-young, Lee Jun-young, dan Jeon So-nee. Seri ini mengisahkan kehidupan yang saling terkait dari calon individu muda yang menjalani cinta dan tantangan. Seri ini dijadwalkan tayang perdana di Netflix pada 14 Februari 2025.
Sinopsis

Melo Movie berkisah tentang anak muda ambigu yang bercita-cita untuk mencintai dan memenuhi aspirasi mereka, bertemu, menginspirasi satu sama lain, dan melewati tragedi pribadi mereka.
Pemain dan Karakter > Peran Utama

Choi Woo-shik sebagai Ko Gyeom
Park Bo-young sebagai Kim Mu-bee
Lee Jun-young sebagai Hong Si-jun
Jeon So-nee sebagai Son Ju-a
Pemain dan Karakter > Peran Pendukung

Kim Jae-wook sebagai Go-jun
Cha Woo-min sebagai Woo Jeong-hu
Produksi > Perkembangan

Sutradara Oh Chung-hwan, yang menyutradarai Hotel del Luna (2019) dan Castaway Diva (2023), dan penulis Lee Na-eun, yang  menulis Our Beloved Summer (2021–2022) melakukan kerja sama, sementara Studio N mengelola produksi seri ini.
Produksi > Casting

Pada tahun 2023, Choi Woo-shik dan Park Bo-young dilaporkan telah dipilih dan mengulasnya secara positif. Tahun berikutnya, Lee Jun-young, Jeon So-nee, dan Kim Jae-wook dilaporkan dipilih untuk tampil.
Choi, Park, Lee, dan Jeon dipastikan memimpin seri ini pada Februari 2024. Pada tanggal 29 Mei, Cha Woo-min dilaporkan dipilih untuk memainkan peran Woo Jeong-hu.
Rilis

Melo Movie dijadwalkan akan dirilis di Netflix pada 14 Februari 2025.
Pranla luar

Melo Movie di Netflix
(Inggris) Melo Movie di HanCinema