Tourism is often associated with magnificence and pleasure. But behind that, tourism is a very vulnerable and fragile economic activity. One of the vulnerabilities that overshadow tourism is the occurrence of natural disasters. In Indonesia, several disasters have caused an impact on the tourism industry, such as the Lombok earthquake that took place in 2018 causing 4,636 tourists to be victims, 100,000 tourists reduced, and losses of 1.4 trillion in the tourism sector. The purpose of this study is to identify tourism area management based on disaster mitigation. This research was designed using qualitative methods. The data collection uses field observation techniques, documentation, and in-depth interviews. The determination of the island of Lombok as a research location is because this region has a variety of interesting natural tourism potentials, such as the Senggigi beach which is located on the west coast of Lombok Island. Senggigi areas have a high earthquake and tsunami vulnerability. Based on research, it is known that Senggigi Beach needs to get more attention in terms of disaster mitigation, such as the making and installation of disaster-prone maps, the addition of evacuation signs, evacuation route maps, shelters, beach belts or buildings as breakwaters, and also monitoring towers. This is useful to provide a sense of security and comfort for tourists visiting the tourist sites.
Uang merupakan alat transaksi yang digunakan oleh sebagian besar masyarakat dunia, untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Bagi sebagian orang, melakukan kegiatan jual beli dengan menggunakan uang sangatlah mudah. Namun tidak dapat dipungkiri bahwa ada sebagian kecil dari masyarakat yang mempunyai kekurangan dalam penglihatan. Kekurangan dalam penglihatan membuat penderitanya lebih mengandalkan indra pendengaran dan perasa, sehingga penyandang Tunanetra mengalami kesulitan dalam mengenali uang. Tulisan ini membahas tentang alat bantu bagi Tunanetra yang dapat membedakan uang kertas berdasarkan warna RGB dengan menggunakan sensor TCS3200 dan memanfaatkan neural network sebagai pola pengenalan dan pembelajaran warna. Dari uji coba, nilai optimum untuk pembelajaran dengan nilai eror terkecil yaitu nilai learning rate 0.8 dan jumlah node masing-masing pada hidden layer 1 dan hidden layer 2 sebanyak 5 node. Hasil yang diperoleh adalah alat yang dapat digunakan Tunanetra dalam membedakan uang kertas, dengan tingkat keberhasilan 100% untuk uang Rp 20.000 dan Rp 100.000, 93% untuk uang Rp 50.000.
Inspeksi label produk menjadi bagian penting dalam pengawasan fabrikasi dan kendali kualitas hasil produksi di industri. Beberapa industri masih menerapkan pemeriksaan label produk secara visual-manual oleh operator. Cara ini memiliki keterbatasan dan cenderung tidak cukup efektif. Penelitian ini mengembangkan sistem inspeksi kualitas pelabelan produk secara otomatis menggunakan penggabungan metode golden template comparison berdasarkan analisis pixel matching dan konveyor pemilah. Perangkat konveyor pemilah mampu memindahkan produk ke proses deteksi dua sisi label dan memilah produk secara otomatis berdasarkan hasil inspeksi produk. Penggunaan golden template comparison ini efektif membandingkan intensitas pixel dari objek yang diperiksa dengan golden template yang sudah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan sistem ini berhasil menganalisa produk yang pass dan fail berdasarkan perhitungan total defect area kedua sisi front dan back pada label produk sesuai standar acuan klasifikasi cacat yang ditentukan.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.