Ekosistem mangrove telah ada dikenal lama memiliki banyak fungsi dan merupakan penghubung penting dalam menjaga keseimbangan biologis di ekosistem pesisir. Ekosistem hutan bakau merupakan habitat penting bagi organisme laut. Hutan mangrove sebagai salah satu ekosistem wilayah pesisir dan lauatan sangat potensial bagi kesejahteraan masyarakat baik dari segi ekonomi, sosial, dan lingkungan hidup. Ekosistem mangrove di kelurahan Nelayan Indah sekarang ini dalam keadaan kritis ketersediaannya. Hal ini disebabkan adanya degradasi hutan mangrove akibat penebangan yang melampaui batas kemampuan kelestariannya. Kegiatan penanaman mangrove di kelurahan Nelayan Indah Kota Medan, sebagai upaya untuk rehabilitasi kawasan setelah banjir rob, tergolong berhasil. Keberhasilan kegiatan penanaman mangrove, tidak hanya tergantung pada pemilihan jenis mangrove yang akan ditanam tetapi juga pemilihan lokasi penanaman harus sesuai bagi pertumbuhan mangrove.
Spelling error has become an error that is often found in this era which can be seen from the use of words that tend to follow trends or culture, especially in the younger generation. This study aims to develop and test a detection and identification model using a combination of Bigram Vector and Minimum Edit Distance Based Probabilities. Correct words from error words are obtained using candidates search and probability calculations that adopt the concept of minimum edit distance. The detection results then identified the error type into three types of errors, namely vowels, consonants and diphthongs from the error side on the tendency of the characters used as a result of phonemic rendering at the time of writing. The results of error detection and identification of error types obtained are quite good where most of the error test data can be detected and identified according to the type of error, although there are several detection errors by obtaining more than one correct word as a result of the same probability value of these words.
Perkembangan teknologi telah membuat data science dan machine learning menjadi topik yang sangat berkembang belakangan ini yang ditandai dengan perkembangan smart system hampir di semua bidang. Pemahaman data science dan machine learning sangat dibutuhkan khususnya pada generasi muda agar siap bersaing di masa yang akan datang. Smart system yang merupakan hasil dari data science dan machine learning merupakan teknologi yang akan terus berkembang di masa yang akan datang sehingga kajian dan pengenalannya terhadap generasi muda dianggap perlu untuk dilakukan. Kegiatan pengabdian masyarakat ini melakukan penyuluhan mengenai data science dan machine learning pada siswa – siswi SMA Nur Azizi yang bertujuan untuk mengenalkan pengetahuan dan wawasan terhadap data science dan machine learning sejak dini. Adapun kegiatan terbagi menjadi dua kegiatan utama yaitu penyuluhan dan games. Penyuluhan dilakukan dengan menyampaikan materi mengenai data, data science dan machine learning. Pengamatan terhadap respon peserta menunjukkan bahwa sebagian besar siswa mampu memahami materi yang disampaikan walaupun masih terdapat peserta yang kurang paham mengingat topik ini masih asing bagi mereka. Indikator kegiatan lainnya adalah dengan menggunakan hasil penyelesaian games yang diberikan kepada peserta. Dengan menggunakan metode sederhana, hampir semua peserta kegiatan mampu menyelesaikan persoalan klasifikasi yang diberikan. Tujuan mengenalkan teknologi data science dan machine learning sejak dini pada siswa SMA Nur Azizi dicapai dengan cukup baik dilihat dari respon dan hasil yang diperoleh.
This study aims to examine and analyze the influence of communication, discipline, motivation on job satisfaction at PT Alfa Scorpii. This research method is quantitative with the sample used is 147 people. The sampling method is simple random sampling. Methods of data analysis using multiple linear regression. The results showed that the t test on the communication variable with value (5.136> 1.976), discipline (3.742> 1.976) and motivation (6.836> 1.976). The results of the F test show a value of 40.189> 2.67. In conclusion, partially has a positive and significant effect on job satisfaction at PT Alfa Scorpii. Simultaneously, the variables of communication, discipline and motivation show a positive and significant impact on customer satisfaction at PT Alfa Scorpii. Keywords: Discipline, Job Satisfaction, Communication, Motivation
<p class="Abstrak">Kompresi citra dapat dilakukan dengan menggunakan <em>color quantization</em> di mana dengan mengurangi jumlah warna yang terdapat pada citra maka akan dapat mengurangi jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan warna – warna tersebut. Semakin rendah jumlah warna yang dikurangi dalam rangka mencapai rasio kompresi yang optimal berdampak pada terdegradasinya kualitas dari citra. Secara umum <em>color quantization</em> menggunakan model <em>clustering </em>dalam proses pembentukan <em>color palette</em> yang akan digunakan sebagai referensi pada saat kuantisasi. Penelitian ini menggunakan model <em>clustering</em> berdasarkan nilai <em>max variance</em> pada <em>channel</em> RGB secara terpisah. Proses <em>clustering</em> dilakukan dengan membelah populasi <em>cluster </em>sebelumnya menggunakan nilai <em>mean</em> dari <em>channel </em>RGB yang memiliki nilai <em>variance </em>tertinggi. <em>Color palette</em> kemudian dibentuk menggunakan <em>centroid</em> hasil dari proses <em>clustering</em>. Percobaan pada beberapa citra uji dengan format 32bpp yang kemudian dikompresi menggunakan kuantisasi warna pada format 8bpp dan 4bpp memberikan kualitas dan rasio kompresi yang cukup baik yang diukur menggunakan ukuran MSE, PSNR dan CR di mana nilai MSE yang diperoleh berkisar 3.87 sampai 6.3 pada kuantisasi 8bpp dan 13.39 sampai 19.62 pada kuantisasi 4bpp. Sedangkan rasio kompresi yang diperoleh adalah sebesar 1.44 sampai 2.09 pada kuantisasi 8bpp dan 2.87 sampai 4.23 pada kuantisasi 4bpp.</p><p class="Abstrak"> </p><p class="Abstrak"><em><strong>Abstract</strong></em></p><p class="Judul2"><em>Image compression can be done by using color quantization where by reducing the number of colors contained in the image it can reduce the number of bits used to represent the colors. The lower the number of colors reduced in order to achieve the optimal compression ratio has an impact on the quality of the image. In general, color quantization uses clustering models in the process of constructing color palette that will be used as a reference during quantization. This study uses a clustering model based on the max variance value on the RGB channel separately. The clustering process is done by dividing the previous cluster population using the mean value of the RGB channel which has the highest variance value. The color palette is then formed using centroids resulting from the clustering process. Experiments on some test images in 32bpp format which are then compressed using color quantization in 8bpp and 4bpp formats provide a fairly good quality and compression ratio </em><em>with</em><em> MSE, PSNR and CR</em><em> assessment where the MSE values obtained ranged from 3.87 to 6.3 at 8bpp quantization and 13.39 to 19.62 at 4bpp quantization. While the compression ratio obtained is 1.44 to 2.09 at 8bpp quantization and 2.87 to 4.23 at 4bpp quantization </em></p><p class="Abstrak"><em><strong><br /></strong></em></p>
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.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.