Tinjauan Yuridis Pemberian Izin Kegiatan Penanaman Modal Dalam Persfektif Otonomi Daerah

Local governments (Pemda) are given the authority to regulate and manage their own households according to the principles of autonomy and assistance tasks. laws and regulations governing local governments through the principles of decentralization, deconcentration and co-administration can be used as indicators of the size of the regional authority in regulating and managing their household affairs. The greater the application of the principle of decentralization to the regions, according to Article 11 paragraph 1 of Law Number 32 of 2004, among others, based on externality, accountability and efficiency by taking into account the harmony of relations between government structures. (2) Law Number 32 of 2004 concerning Regional Government states that government affairs under the authority of regional governments consist of mandatory and other matters. Article 13 paragraph 1 point n of Law Number 32 of 2004 states that mandatory affairs under the authority of the provincial government are affairs on a provincial scale which include investment administration services, including across districts/cities. In Article 14 paragraph 1 point n of Law Number 32 of 2004 it is stated that the obligatory affairs to become the authority of the regional government for regencies/municipalities are district/city-scale affairs covering administrative services and investment

Peranan Business Analyst Pada Proyek Kenalan Di PT Frisidea Tech Indonesia

PT Frisidea Tech Indonesia merupakan perusahaan software house dan idea lab yang didirikan sejak tahun 2015 yang memiliki tujuan untuk mengembangkan perangkat lunak dalam menghadapi tantangan dunia nyata. PT Frisidea saat ini sedang memiliki fokus untuk melakukan pengembangan pada salah satu produk terbesarnya, yaitu proyek Kenalan. Proyek Kenalan merupakan aplikasi berbasis platform mobile untuk mencari pasangan atau teman secara online. Dalam melakukan pengembangan produk aplikasi Kenalan, PT Frisidea membutuhkan peran Business Analyst untuk membuat atau memperbaharui Business Requirement Documents perusahaan dan menerapkan User Acceptance Test pada aplikasi. Dengan adanya Business Analyst, perusahaan dapat menghasilkan produk yang berjalan selaras dengan tujuan bisnisnya. Pelaksanaan magang sebagai Business Analyst yang telah dilakukan pada PT Frisidea berhasil membantu perusahaan dalam menghasilkan Business Requirement Documents dengan membantu menerjemahkan kebutuhan bisnis menjadi kebutuhan aplikasi Kenalan dan menyelaraskan pengembangan aplikasi agar sesuai dengan tujuan bisnis perusahaan. Selain itu, dengan memberikan pelaporan bug yang ditemukan pada pengujian User Acceptance Test telah berhasil membantu para developers dalam melakukan perbaikan aplikasi

Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Indonesia Mengenai PSBB Menggunakan Support Vector Machine, Naive Bayes, dan Logistic Regression

Virus COVID - 19 telah dinyatakan oleh WHO sebagai pandemi global. Dimana dalam Indonesia menerapkan upaya Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Hal tersebut menyebabkan peningkatan penggunaan internet dan juga aktivitas masyarakat pada media sosial. Salah satu media sosial yang paling banyak digunakan untuk berbagi informasi dan beropini adalah Twitter. Penelitian yang dilakukan ini adalah analisis sentimen masyarakat mengenai PSBB menggunakan data teks berupa tweets yang diperoleh dari media sosial Twitter. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen masyarakat mengenai PSBB serta menemukan algortima terbaik dalam mengklasifikasi sentimen PSBB. Algoritma klasifikasi yang digunakan dalam menganalisis sentimen ini terdiri dari Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Logistic Regression. Kemudian menggunakan metode K-fold Cross Validation untuk menemukan performa terbaik dari setiap algoritma dengan membandingkan nilai akurasi dan AUC yang dihasilkan. Hasil dari penelitian analisis sentimen ini menemukan bahwa algoritma paling tepat untuk klasifikasi sentimen PSBB adalah Support Vector Machine. Algoritma tersebut berhasil menghasilkan akurasi sebesar 72,79% dan nilai AUC 0,815. Dimana dalam perbandingannya, SVM memiliki peringkat pertama dengan akurasi terbaik dan memiliki kemampuan klasifikasi yang baik. Sementara itu, algoritma Logistic Regression menempati peringkat kedua setelah SVM dan pada peringkat terakhir adalah Naïve Bayes

PROPORSI TEPUNG KACANG MERAH (Phaseolus vulgaris L.) DAN BUBUK DAUN KELOR (Moringa oleifera L.) TERHADAP SIFAT ORGANOLPETIK SNACK BAR LABU KUNING

Snack bar labu kuning merupakan hasil inovasi dari puree labu kuning atau tepung labu kuning. Jenis penelitian merupakan penelitian eksperimen. Variabel bebas berupa tepung kacang merah dan bubuk daun kelor. Variabel terikat berupa warna, aroma, rasa, tekstur, dan tingkat kesukaan. Variabel kontrol berupa oatmeals, biji labu, biji bunga matahari, keripik labu kuning, gula cair, madu, coconut oil, suhu, dan cetakan. Penelitian memiliki tujuan: 1) mengetahui pengaruh proporsi tepung kacang merah dan bubuk daun kelor terhadap sifat organoleptik snack bar labu kuning; 2) produk terbaik dari snack bar labu kuning; 3) kandungan gizi dilihat dari kalori, karbohidrat, lemak, protein, vitamin A, vitamin C, selenium, seng, besi, dan beta-karoten. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan observasi terhadap sifat organoleptik berupa angket dengan bantuan google formulir yang dilakukan oleh 4 orang panelis terlatih, 16 orang panelis semi terlatih, dan 20 orang panelis semi tidak terlatih. Analisis data dilakukan dengan menggunakan uji anava tunggal (one way anova) jika hasil signifikan akan di uji lanjut menggunakan uji duncan. Snack bar terbaik akan di uji kandungan gizi menggunakan perhitungan DKMBM. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa: 1) proporsi tepung kacang merah dan bubuk daun kelor berpengaruh terhadap warna, rasa, dan tingkat kesukaan snack bar dengan signifikansi dibawah 0,005. Akan tetapi tidak berpengaruh terhadap aroma dan tekstur snack bar dengan signifikansi diatas 0,005; 2) produk dengan proposi tepung kacang merah sebesar 4% dan daun kelor sebesar 1% lebih disukai dari segi warna, aroma, rasa, tekstur dan tingkat kesukaan; 3) kandungan gizi produk snack bar labu kuning terbaik memiliki kandungan kalori sebesar 560,3 kkal, karbohidrat 80,24 g, lemak 20,51 g, protein 15,71 g, vitamin A sebesar 21,02 µg, vitamin C sebesar 16,24 mg, selenium sebesar 16,4 µg, seng sebesar 2,58 mg, besi sebesar 5,42 mg, dan beta-karoten sebesar 682 µg

Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Indonesia Mengenai PSBB Menggunakan Support Vector Machine, Naive Bayes, dan Logistic Regression

Virus COVID - 19 telah dinyatakan oleh WHO sebagai pandemi global. Dimana dalam Indonesia menerapkan upaya Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Hal tersebut menyebabkan peningkatan penggunaan internet dan juga aktivitas masyarakat pada media sosial. Salah satu media sosial yang paling banyak digunakan untuk berbagi informasi dan beropini adalah Twitter. Penelitian yang dilakukan ini adalah analisis sentimen masyarakat mengenai PSBB menggunakan data teks berupa tweets yang diperoleh dari media sosial Twitter. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen masyarakat mengenai PSBB serta menemukan algortima terbaik dalam mengklasifikasi sentimen PSBB. Algoritma klasifikasi yang digunakan dalam menganalisis sentimen ini terdiri dari Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Logistic Regression. Kemudian menggunakan metode K-fold Cross Validation untuk menemukan performa terbaik dari setiap algoritma dengan membandingkan nilai akurasi dan AUC yang dihasilkan. Hasil dari penelitian analisis sentimen ini menemukan bahwa algoritma paling tepat untuk klasifikasi sentimen PSBB adalah Support Vector Machine. Algoritma tersebut berhasil menghasilkan akurasi sebesar 72,79% dan nilai AUC 0,815. Dimana dalam perbandingannya, SVM memiliki peringkat pertama dengan akurasi terbaik dan memiliki kemampuan klasifikasi yang baik. Sementara itu, algoritma Logistic Regression menempati peringkat kedua setelah SVM dan pada peringkat terakhir adalah Naïve Bayes

Lokal, global, nicht egal. Ausblicke auf die Stadt der Zukunft - KIT.audio | Der Forschungspodcast des Karlsruher Instituts für Technologie, Folge 8 am 31.07.2017

Bereits heute leben rund 3,7 Milliarden Menschen in Städten, das ist die Hälfte der Weltbevölkerung. Berechnungen zufolge gibt es im Jahr 2030 bereits fünf Milliarden Städter, viele von ihnen in immer riesenhafteren urbanen Zentren, sogenannten Megacities. Auch in Deutschland prägt der Trend zur Stadt die Besiedlung; auf dem Land lebt nur noch jeder Dritte. Entsprechend groß sind die Herausforderungen, vor denen der Lebensraum Stadt steht: Wasser- und Energieversorgung, saubere Luft, Arbeit, Wohnraum, Verkehr und Ressourcenmanagement, aber auch Sicherheit, soziales Miteinander, demografischer Wandel und Zuwanderung sind Handlungsfelder, auf denen sich die Zukunftsfähigkeit städtischer Regionen erweisen wird. Am KIT befassen sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zahlreicher Fachrichtungen mit der Erforschung und nachhaltigen Gestaltung urbaner Räume. Podcaster Philipp Eins hat einige von ihnen getroffen und gefragt, wie das Leben in der Stadt auch in Zukunft lebenswert bleiben kann