http://hdl.handle.net/123456789/53 Mon, 28 Sep 2026 22:25:15 GMT 2026-09-28T22:25:15Z http://hdl.handle.net/123456789/67145 Pengaruh Faktor-faktor Komposisi Crude Oil Berdasarkan Spesific Gravity terhadap Hasil Produksi Bahan Bakar Minyak Hapsari, Ary Indri Penelitian ini dilakukan di PERTAMINA Unit Pengolahan IV Cilacap dengan tujuan untuk mengetahui sejauh mana pengaruh faktor komposisi crude oil ringan, komposisi crude oil medium ringan, komposisi crude oil medium berat, komposisi crude oil berat dan komposisi crude oil sangat berat terhadap hasil produksi BBM (Bahan Bakar Minyak) periode Januari 2005 sampai dengan Desember 2005. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder dengan menggunakan data produksi yang diambil dari bagian Perencanaan Crude, Produk dan Keekonomian. Analisis statistik yang digunakan adalah analisis regresi berganda dengan menggunakan bantuan perangkat lunak (software) SPSS 10.00. Berdasarkan hasil analisis dengan analisis regresi berganda diperoleh kesimpulan bahwa faktor yang berpengaruh terhadap hasil produksi BBM adalah komposisi crude oil medium ringan, komposisi crude oil medium ringan, Komposisi crude oil berat dan komposisi crude oil sangat berat. Sebesar 84,52 % besarnya hasil produksi BBM ditentukan oleh komposisi crude oil medium ringan, komposisi crude oil medium ringan, komposisi crude oil berat dan komposisi crude oil sangat berat, sedangkan sisanya sebesar 15,48 % disebabkan oleh komposisi crude oil medium berat dan sebab-sebab lain di luar penelitian. Sun, 01 Jan 2006 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/123456789/67145 2006-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/67142 Analisis Posisi Universitas Islam Indonesia dengan Perguruan Tinggi di Daerah Istimewa Jogjakarta di Tahun 2006/20076 Hidayanti, Heppy Pendidikan merupakan kebutuhan yang sangat esensial bagi kehidupan manusia yang dapat menghantarkan seseorang ketingkat kehidupan yang lebih baik. .Banyaknya jumlah lembaga pendidikan di Daerah Istimewa Jogjakarta memberikan kesempatan yang luas kepada masyarakat untuk menentukan pilihan sesuai dengan maksud dan tujuan mereka melanjutkan pendidikan di perguruan tinggi. Mengukur kualitas perguruan tinggi saat ini masih menjadi silang pendapat ada pihak yang menggunakan tolak ukur pada aspek fisik, ada yang menggunakan tolak ukur kegiatan proses belajar dan ada juga yang menggunakan tolak ukur kualitas daya saing alumni di bursa tenaga kerja. Karena adanya perbedaan pandangan, maka masyarakatpun mempunyai perbedaan pertimbangan dalam memilih lembaga pendidikan dalam hal ini perguruan tinggi. Sebagai perguruan tinggi swasta tertua di Daerah Istimewa Jogjakarta, keberadaan UII telah diakui oleh masyarakat. Dengan sarana prasarana yang lengkap dan memadai serta tenaga pengajar yang berkualitas sangatlah pantas biaya pendidikan UII diatas standar rata-rata. Maka dalam penelitian ini ingin diketahui posisi dari Universitas Islam Indonesia dengan perguruan tinggi lainnya di Daerah Istimewa Jogjakarta. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah multidimensional scaling(MDS) dengan menggunakan ALSCAL setelah dilakukan analisis MDS diketahui posisi Universitas Islam Indonesia Dalam variabel biaya pendidikannya antara lain SPP, uang gedung, uang daftar, biaya lain-lain program S1 mempunyai kedekatan dengan USD sedangkan untuk program D3 UII mempunyai kedekatan dengan ISTA. Sun, 01 Jan 2006 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/123456789/67142 2006-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/67118 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Ketimpangan Wilayah Provinsi-provinsi di Pulau Jawa Tahun 2001-2010 Sufiana, Ratih Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi ketimpangan wilayah provinsi-provinsi di Pulau Jawa tahun 2001-2010 dari beberapa variabel yang digunakan untuk mengukur ketimpangan wilayah. Hal tersebut dilakukan sebagai masukan bagi pemerintah guna mengurangi ketimpangan wilayah di Pulau Jawa yang merupakan motor penggerak perekonomian di Indonesia. Ketimpangan wilayah merupakan gambaran keberhasilan pembangunan ekonomi pada wilayah tersebut. Dalam penelitian ini faktor-faktor yang mempengaruhi ketimpangan wilayah diukur menggunakan metode statistik analisis data panel dengan menggunakan efek tetap (fixed effect), dan terdapat efek individu (cross section). Berdasarkan hasil serangkaian hipotesis dengan menggunakan tingkat signifikansi 5%, maka diperoleh informasi bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi ketimpangan wilayah adalah faktor liberalisasi perdagangan atau tingkat keterbukaan suatu daerah terahadap perdagangan internasional (openness), rasio penanaman modal asing. aglomerasi sektor industri pengolahan, dan rasio jumlah orang yang bekerja. Tue, 01 Jan 2013 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/123456789/67118 2013-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/67079 Implementasi YOLO26 untuk Deteksi Kerusakan Eksterior Mobil dan Estimasi Biaya Perbaikan Syamsidar, Siti Peningkatan jumlah mobil di Indonesia diikuti Oleh meningkatnya risiko kerusakan eksterior mobil akibat kecelakaan maupun benturan, sehingga diperlukan proses identifikasi kerusakan yang cepat dan akurat. Proses pemeriksaan kerusakan yang masih dilakukan secara manual membutuhkan waktu yang relatif lama serta bergantung pada pengalaman teknisi. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma You Only Look Once 26 (YOL026) untuk mendeteksi kerusakan eksterior mobil dan mengestimasi biaya perbaikan secara otomatis berdasarkan citra digital. Penelitian menggunakan dua model YOL026, yaitu object detection untuk mendeteksi komponen eksterior mobil dan instance segmentation untuk mendeteksi jenis kerusakan eksterior mobil. Hasil deteksi kedua model kemudian dicocokkan menggunakan metode Intersection over Area (LOA) untuk memperoleh pasangan antara komponen ekstenor mobil dan jenis kerusakan. Selanjutnya, estimasi biaya perbaikan dihitung menggunakan pendekatan rule-based berdasarkan tabel referensi biaya perbaikan mobil Honda. Sistem diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis web menggunakan Gradio. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model jenis kerusakan berbasis object detection memperoleh nilai Precision sebesar 0,833, Recall sebesar 0, 867, mAP50 sebesar 0,876, dan mAP50-95 sebesar 0561, sedangkan model jenis kerusakan berbasis instance segmentation memperoleh nilai Precision sebesar 0,845, Recall sebesar mAP50 sebesar dan mAP50-95 sebesar 0,474. Sistem berhasil mendeteksi komponen eksterior mobil dan jenis kerusakan, melakukan pencocokan menggunakan metode IOA, serta menghasilkan estimasi biaya perbaikan secara otomatis berdasarkan pasangan komponen eksterior mobil dan jenis kerusakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi YOL026 mampu mendukung proses identifikasi kerusakan mobil dan memberikan estimasi biaya perbaikan secara cepat dan otomatis Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/123456789/67079 2026-01-01T00:00:00Z