Contoh Terjemahan Bidang Manajemen Hasil Peternakan

INDONESIAN TO ENGLISH

Source Language:

Keterkaitan Reputasi, Daya Tarik Iklan, Efek Komunitas dengan Nilai Pelanggan dan Positive Words of Mouth pada Konsumen Susu Bear Brand di Kota Malang

Anung Prasetyo N. dan Karunia Setyowati S.

RINGKASAN

         Persaingan antara Susu Kaleng Bear Brand dengan produk susu dari produsen lain untuk menguasai pasar susu kaleng siap saji di Indonesia semakin seru. Berdasarkan data tahun 2011, penjualan Susu Bear Brand berada pada urutan kedua. Kegiatan pemasaran yang dilakukan PT Nestle Indonesia untuk mengkomunikasikan Susu Bear Brand di pasaran yaitu salah satunya dengan melakukan Words of­ Mouth (WOM) marketing. Walaupun kinerja pemasaran Susu Bear Brand sudah menunjukkan fenomena yang luar biasa dengan peningkatan penjualan, akan tetapi Susu Bear Brand hanya unggul di beberapa wilayah di Indonesia saja, ini menunjukkan nilai pelanggan terhadap Susu Bear Brand belum optimal sehingga belum mampu mencapai prestasi penjualan tertinggi terus-menerus. Hal inilah yang menjadi masalah penelitian ini sehingga perlu diteliti studi tentang nilai pelanggan dengan positive words of mouth. Diduga faktor-faktor yang mempengaruhi nilai pelanggan terhadap Susu Bear Brand adalah adanya rangsangan dari reputasi, daya tarik iklan, dan efek komunitas. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) Menganalisis pengaruh reputasi, pengaruh daya tarik iklan, dan efek komunitas terhadap nilai pelanggan Susu Bear Brand di Kota Malang, dan (2) Menganalisis pengaruh nilai pelanggan terhadap positive words of mouth pada konsumen Susu Bear Brand di Kota Malang. Penelitian akan dilakukan di lima kecamatan di Kota Malang, yaitu Kecamatan Klojen, Sukun, Blimbing, Lowokwaru dan Kedungkandang, pada bulan Pebruari 2014 sampai dengan Desember 2014. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sumber data primer dan sekunder. Untuk penelitian ini, data primer diperoleh dari penyebaran koesioner kepada responden yang dalam hal ini adalah para konsumen Susu Bear Brand di Kota Malang. Sampel pada penelitian ini adalah konsumen susu Bear Brand di Kota Malang. Sesuai dengan alat analisis yang akan digunakan yaitu Structural Equation Model (SEM) maka jumlah sampel minimum adalah 90, sedangkan ukuran sampel maksimum adalah 18 x 10 = 180. Teknik pengambilan sampel (sampling) yang digunakan adalah Accidental sampling, yaitu teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja k yang secara kebetulan dijumpai peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Structural Equation Model (SEM) yang dioperasikan melalui program AMOS 16. Variabel yang diamati adalah: Reputasi (X1 Terkenal; X2 Kredibilitas; X3 Nama baik; X4 Ciri khas), Daya Tarik Iklan (X5 Isi materi iklan yang mudah di pahami, X6 Pemakaian artis sebagai bintang iklan yang menarik, X7 Jargon yang mudah di ingat, X8 Gaya iklan atraktif), Efek Komunitas (X9 Relasi, X10Gaya, X11 Penghargaan), Nilai Pelanggan (X12 Nilai kinerja, X13 Nilai harga, X14 Nilai sosial), dan Word-of-Mouth (X1 5 Senang menceritakan pengalaman, X16 Senang merekomendasikan kepada orang lain untuk mengkonsumsi, X17 Intensitas komunikasi WOM, X18 Meyakinkan orang lain Untuk melakukan pembelian susu Bear Brand).

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Perkembangan dunia usaha yang semakin pesat dewasa ini menyebabkan perusahaan harus menghadapi persaingan yang ketat. Sama halnya persaingan yang terjadi di produk pangan liquid, khususnya susu kaleng siap saji. Fakta memperlihatkan penjualan susu kaleng siap saji terus meningkat. Kondisi ini membuat produsen semakin meningkatkan inovasinya dengan meluncurkan produk-produk baru untuk meningkatkan nilai pelanggan sekaligus dalam penguasaan pasarnya. Hal ini sesuai dengan prinsip dasar yang di ajukan oleh Woodruff (1997) bahwa pada prinsipnya tujuan dari perusahaan adalah mempertahankan dan mengembangkan pemahaman dan pengetahuan yang cukup baik akan pelanggan. Dengan kata lain kesuksesan perusahaan di ukur dari kemampuan perusahaan dalam memenuhi kebutuhan dan harapan pelanggan. Nilai pelanggan (customer value) merupakan sebuah perwujudan atas segala upaya perusahaan yang diarahkan pada memenuhi harapan dan kebutuhan pelanggan serta tercermin dalam barang dan jasa yang ditawarkan perusahaan kepada pelanggan (Huber et al., 2001).

Merujuk pada temuan Woodruff (1997); Budiman (2003); dan  Smith dan Colgate (2007), meskipun nilai pelanggan telah diterapkan oleh banyak perusahaan lebih dari 2 (dua) dekade lalu, namun kenyataannya menurut masih banyak perusahaan belum dapat mewujudkan nilai pelanggan dalam aktivitas pemasaran mereka secara menyeluruh.

Studi minat mereferensikan lahir dari kritikan DeCarlo et al. (2007) pada penelitian terdahulu, yang mana kurang memperoleh perhatian khusus oleh para peneliti, terlebih pengukuran anteseden dari minat mereferensikan produk masih sangat terbatas. Penelitian yang dilakukan Mangold et al. (1999) menunjukkan bahwa pemahaman akan pentingnya minat mereferensikan produk masih sangat terbatas di kaji dalam penelitian.

Kegiatan pemasaran yang dilakukan PT Nestle Indonesia untuk mengkomunikasikan Susu Bear Brand di pasaran yaitu salah satunya dengan melakukan Words of­ Mouth (WOM) marketing. Words-of-Mouth (WOM) marketing layak dipilih, selain karena biayanya relatif murah juga karena berdasarkan riset oleh Herr et al. (1991), menemukan bahwa WOM memiliki impact yang lebih besar daripada informasi tertulis. Selanjutnya informasi dalam WOM dipercaya dapat menarik perhatian kepada informasi, menahan orang untuk tidak berpaling dan meningkatkan aksesibilitas sehingga dapat meningkatkan penilaian pelanggan (Herr et al., 1991).

Diduga customer value terhadap Susu Bear Brand timbul karena keagresifan PT Nestle-Indonesia dalam beriklan. Keagresifan tersebut tidak hanya di tandai dengan iklan Susu Bear Brand yang begitu gencar muncul di media elektronik dan media cetak, namun juga juga sukses dengan slogannya sebagai susu murni yang memberikan kesehatan.

Selain itu, dikenalnya Susu Bear Brand oleh masyarakat dunia dikarenakan telah tertanamnya citra di masyarakat bahwa Susu Bear Brand (atau sering dikenal sebagai Susu Beruang), merupakan minuman susu murni yang membawa kesehatan. Hal ini yang membuat konsumen confident dengan Susu Bear Brand. Terciptanya komunitas di tengah-tengah masyarakat akan sangat bermanfaat bagi perusahaan. Efek komunitas (community effect) atau sering disebut Bandwagon effect (kawanan insting) orang- orang sering mengikuti orang banyak tanpa memeriksa manfaat hal tertentu. Komunitas dapat dijadikan alat untuk jejaring maupun mempertahankan pelanggan. Tantanggan bagi perusahaan untuk memajukan komunitasnya adalah membangun value-value baru yang terus menerus. Dengan demikian komunitas akan semakin merasakan benefit dari produk dan kemudian menyebarkan pengaruh-pengaruh positif produk kepada orang lain (Rahmat, 2008).

Target Language:

The Correlation among Reputation, Advertisement Attractiveness, Community Effect with Customer Value and Positive Words of Mouth on Bear Brand Milk Consumers in Malang

Anung Prasetyo N. and Karunia Setyowati S.

SUMMARY

     The competition between Bear Brand Milk and dairy product from other  manufacturers to dominate the market of ready-to-drink milk in cans in Indonesia is more exciting. Based on the data from the year 2011, the sales of Bear Brand Milk was in the second rank. One of the marketing activities undertaken by PT Nestle Indonesia to communicate Bear Brand milk in the market is by Words of Mouth (WOM) marketing. Although Bear Brand Milk marketing performance has shown remarkable phenomenon with increase in sales, Bear Brand Milk is only superior in several regions in Indonesia, it shows that the customer value to Bear Brand Milk has not been optimal, so that Bear Brand Milk has not been able to achieve the highest sales constantly yet. This is the research problem; that is to study the customer value with positive words of mouth.  The factors suspected affect the value of the customer to Bear Brand Milk are the effect of reputation, advertisement attractiveness, and community effect. The purpose of this study were (1) to analyze the influence of reputation, influence of advertisement attractiveness, and  community effect to customer value of Bear Brand Milk in Malang, and (2) to analyze the influence of customer value of positive words of mouth on consumers of Bear Brand Milk in City Malang. The study was conducted in five districts in Malang, namely Klojen, Sukun, Blimbing, Lowokwaru, and Kedungkandang, in February 2014 to December 2014. The data used in this study were primary and secondary data sources. For this study, the primary data were obtained from questionairs spread to respondents i.e. Bear Brand Milk consumers in Malang. The sample in this study was Bear Brand milk consumers in Malang. In accordance with the analytical tools used i.e. Structural Equation Model (SEM), the minimum number of samples was 90, while the maximum sample size was 18x10=180. The sampling technique (sampling) used was Accidental sampling, it is a sampling technique based on coincidence i.e. anyone who by chance encountered by the researchers can be used as sample, if it is deemed that the person encountered is suitable as a data source. The analysis technique used in this research was Structural Equation Model (SEM) which was operated by AMOS program 16. The variables measured were: Reputation (X1 Famous; X2 credibility; X3 good name; X4 Characteristic), Advertisement Attractiveness (X5 easy-to-understand content materials of Ads, X6 Use of artists as attractive commercials, X7 easy-to-remember jargon, X8 attractive advertisement style), Community Effect (X9 Relations, X10 Style, X11 Awards), Customer Value (X12 performance value, X13 price value, X14 social value), and Word-of-Mouth (X15 Happy in sharing experience, X16 Happy in recommending to other consumers, X17 WOM communication Intensity, X18 Convincing other people to buy Bear Brand milk).

INTRODUCTION

Background

     The business development increasing rapidly nowadays forces companies to face stiff competitions, no exception for the competition in liquid food products, especially ready-to-drink milk in cans. Facts show that the sales of ready-to-drink milk in cans are increasing quickly. This condition boosts manufacturers to improve its innovation by launching new products to enhance customer value as well in its market domination. This is in accordance with the basic principles proposed by Woodruff (1997) that, in principle, the purpose of a company is to maintain and develop the good enough understanding and knowledge of the customers. In other words the company's success is measured from the ability of the company to meet the customer needs and expectations. Customer value is a manifestation of all efforts of the company aimed to meet the expectations and needs of customers, as well as to be reflected in the goods and services offered to customers (Huber et al., 2001).

     Referring to the findings of Woodruff (1997); Budiman (2003); and Smith and Colgate (2007), although the customer value has been implemented by many companies for more than 2 (two) decades ago, but in fact according to them many companies still have not been able to realize the customer value in their overall marketing activities.

     The reference interest study was born from the criticism of DeCarlo et al. (2007) in the preceding study, which had lack of special attention from some researchers, especially the antecedent measurement of product reference interest which was still very limited. The study conducted by Mangold et al. (1999) shows that the understanding of the importance of product reference interest is still very limited in the review of the study.

One of the marketing activities undertaken by PT Nestle Indonesia to communicate Bear Brand milk in the market is by Words of Mouth (WOM) marketing. Words-of-Mouth (WOM) marketing deserves to be taken, but because the cost is relatively inexpensive as well as based on the study of Herr et al. (1991), it is found that WOM has a greater impact than written information. Furthermore, the information on WOM is believed can attract attention to the information, detain people for not turning away, and increase accessibility in order to enhance customer value (Herr et al., 1991).

     It is presumed that customer value to Bear Brand Milk arises because of the aggressiveness of PT Nestle Indonesia in advertising. The aggressiveness is not only recognized by Bear Brand Milk advertisement which is so intense showing on electronic media and printed media, but also by the successful slogan as the whole milk giving health.

     In addition, Bear Brand Milk is known by the world community because of the image embedded in society that Bear Brand Milk (or commonly known as Bear Milk or Susu Beruang) is a whole milk drink product bringing health. This makes consumers confident with Bear Brand Milk. The existence of a community in a society is very beneficial for a company. Community effect or often called with Bandwagon effect (herd instinct) is people often follow the crowd without examining the benefit of a particular case. Community can be used as a tool for networking and retaining customers. The barrier for a company to promote its community is to build new value continuously. Thus community will increasingly feel the benefits of the product and then spread the positive effects of products to others (Grace, 2008).

Butuh jasa penerjemahan B. Inggris<->B. Indonesia? Segera hubungi:

GRIYAALIHBAHASA

English-Indonesian and Indonesian-English Translation Service

Jl. Silikat I no. 5 Purwantoro, Blimbing, Malang, Jawa Timur

griyaalihbahasa.blogspot.com

virtualdataterjemahan@gmail.com atau fitrianienis@gmail.com

telp./SMS/WhatsApp +6285646575239

Contoh Terjemahan Bidang Teknologi Informasi dan Komputer

1. Indonesian to English
        
      SOURCE LANGUAGE:

Regresi Spasial dengan Pendekatan Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR)

Abstrak: Analisis regresi merupakan analisis statistik yang bertujuan untuk memodelkan hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor. Apabila variabel respon berdistribusi Poisson, maka model regresi yang digunakan adalah regresi Poisson. Masalah utama dari metode ini adalah bagaimana jika metode ini diterapkan pada data spatial. Untuk mengatasi permasalahan pada data spatial maka metode statistik yang akan digunakan adalah Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) yaitu bentuk lokal dari regresi Poisson dimana lokasi diperhatikan. Hasil penelitian menunjukan bahwa penaksiran parameter model GWPR menggunakan metode Maximum Likelihood Estimator (MLE) dan diselesaikan dengan menggunakan iterasi Newton-Raphson. Pada penelitian ini konsep keadaan geografis diaplikasikan pada regresi poisson. Aplikasi model GWPR pada data persentase kematian bayi di Sumatera Utara, Indonesia menunjukan bahwa dengan menggunakan pembobot yang berbeda maka variabel-variabel yang berpengaruh terhadap jumlah kematian bayi tiap Kab/Kota di Sumatera Utara juga berbeda. Berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) antara model regresi Poisson dan model GWPR, diketahui bahwa model GWPR dengan pembobot fungsi kernel bisquare merupakan model yang lebih baik digunakan untuk menganalisis jumlah kematian bayi di Propinsi Sumatera Utara tahun 2013 karena memiliki nilai AIC yang terkecil.

Keywords: Kematian Bayi, Regresi Poisson, GWPR, MLE

1. Introduction

Regresi poisson merupakan salah satu regresi nonlinear yang variabel responnya dimodelkan dengan distribusi poisson. Variabel respon dalam distribusi poisson berasal dari cacahan suatu kejadian yang jarang terjadi. Contoh dalam kehidupan sehari-hari, seperti banyak kecelakaan mobil setiap bulan, kebakaran hutan setiap tahun, kasus gizi buruk, banyak penderita penyakit tertentu setiap tahun, dan sebagainya.

Suatu kejadian mungkin saja hasilnya bergantung pada wilayah atau lokasi tempat kejadian itu terjadi. Wilayah atau lokasi memiliki sekumpulan data yang berbeda antara satu wilayah dengan wilayah lainnya. Data mengenai wilayah tersebut dikumpulkan dengan menggunakan analisis data spasial. Data spasial merupakan data pengukuran yang memuat suatu informasi lokasi.

Berdasarkan tipe data, pemodelan data spasial dapat dibedakan menjadi pemodelan dengan pendekatan titik dan pemodelan dengan pendekatan area. Jenis pendekatan titik, yaitu Geographically Weighted Regression (GWR) jika data variabel respon berdistribusi normal, GWPR jika data variabel respon berdistribusi Poisson, Generalized Space- Time Autoregressive (GSTAR) jika data berupa runtun waktu. Sementara untuk jenis pendekatan area yaitu MixedRegressive-Autoregressive atau Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Models (SEM), Spatial Durbin Watson (SDM), Conditional Autoregressive Models (CAR), Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA), dan panel data.

GWPR merupakan salah satu metode statistika yang digunakan untuk menganalisis model regresi Poisson, ketika data yang dimiliki berupa data diskrit yang spasial. Dengan menggunakan metode GWPR diharapkan akan didapat model yang tidak bias walaupun asumsi homogenitas tidak dipenuhi. Penaksir parameter akan berbeda-beda nilainya untuk masing-masing wilayah, begitu juga dengan variabel predictor yang signifikan. Nakaya, dkk (2004) menggunakan model GWPR untuk suatu himpunan data pekerjaan dengan usia kematian di Tokyo. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa ada   variasi yang signifikan dalam hubungan kerja dan usia kematian. Hasil penelitian menunjukan bahwa model GWPR lebih baik digunakan daripada Generalized Linear Model yang konvensional. Hasil penelitian di atas belum menyajikan penaksiran parameter dan statistik uji model GWPR secara terperinci dan hanya menggunakan satu pembobot sehingga tidak bisa disimpulkan pembobot mana yang lebih baik digunakan. Model GWPR akan diterapkan untuk pemodelan jumlah kematian bayi di Provinsi Sumatera Utara tahun 2013 dengan menggunakan pembobot fungsi kernel gauss maupun fungsi kernel bisquare.

TARGET LANGUAGE:

Spatial Regression with Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) Approach

Abstract: Regression analysis is a statistical analysis that aims to model the relationship between response variable and predictor variable. If the response variable distributes Poisson, the regression model used is Poisson regression. The main problem of this method is what if the method is applied to spatial data. To overcome the spatial data problem, the statistical method used is Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) i.e. the local form of Poisson regression where the location noted. The results showed that the GWPR model parameters estimation used Maximum Likelihood Estimator (MLE) and was solved by using Newton-Raphson iteration. In this study the concept of geographical circumstances was applied to Poisson regression. The GWPR model application of the data percentage of infant mortality in North Sumatra, Indonesia showed that by using different weighting, the variables affecting the number of infant mortality per district/city in North Sumatra were also different. Based on the value of the Akaike Information Criterion (AIC) between Poisson regression model and GWPR model, it was known that GWPR model   with weighting function of bisquare kernel was the better model used to analyze the number of infant mortality in North Sumatra Province in 2013 because it had the smallest AIC value.

Keywords: infant mortality, Poisson regression, GWPR, MLE

1. Introduction

Poisson regression is one of the non-linear regression in which its response variable is modeled by Poisson distribution. The response variable in Poisson distribution is derived from chopped of a rare occurrence. The examples in daily life are such as how many car accidents happened in each month, forest fires in each year, malnutrition, people with certain diseases in each year, and so on.

An event may have results depended on the area or location where the incident occurred. Area or location has a different set of data from one region to another. The data on the region are collected by using spatial data analysis. Spatial data is the measurement data containing location information.

Based on the data type, the spatial data modeling can be divided into modeling with point approach and area approach. Point approach type, namely Geographically Weighted Regression (GWR) is used if the response variable data distribute normally, GWPR is used if the response variables data distribute in the Poisson way, and Generalized Autoregressive Space-Time (GSTAR) is used if the data are in the form of time series. Whereas, for area approach type it is used Mixed Regressive-Autoregressive or Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Models (SEM), Spatial Durbin Watson (HR), Conditional Autoregressive Models (CAR), Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA), and panel data.

GWPR is one of the statistical methods used to analyze Poisson regression model, when the data held are in the form of spatial discrete data. By using GWPR method it is expected to obtain models which are not biased even if the homogeneity assumption is not met. The parameter estimator will vary in value for each region, as well as the significant predictor variable. Nakaya, et al (2004) uses GWPR model to a set of work data with death age in Tokyo. The result obtained showed that there was significant variation between work relationship and death age. The result showed that GWPR model was better in use than used conventional Generalized Linear Model. The result of the above study had not presented parameter estimation and GWPR model test statistics yet in detail and only used one weighting so it could not be concluded which weighting was better in use. GWPR model will be applied for modeling of the number of infant mortality in North Sumatra Province in 2013 by using weighting function of gaussian kernel and bisquare kernel function.

2. English to Indonesian

SOURCE LANGUAGE:

Performance Analysis of AODV, CBRP, DSDV and DSR MANET Routing Protocol using NS2 Simulation

Abstract — A Mobile Ad-hoc Network (MANET) is a collection of multi-hop wireless mobile nodes among which the communication is carried out without any centralized control or fixed infrastructure. MANET is a self-organized, self-configurable network having no infrastructure, and in which the mobile nodes move arbitrarily. The wireless link in the network are highly error prone and can go down frequently due to the mobility of nodes, interference and less infrastructure. Hence, because of the highly dynamic environment routing in MANET is a very difficult task. Over the last decade various routing protocols have been proposed for the mobile ad-hoc network and the most important among all of them are AODV, DSR, DSDV and CBRP. This research paper gives the overview of these routing protocols as well as the characteristics and functionality of these routing protocols along with their pros and cons and then make their comparative analysis in order to measure the performance of the network. The main objective of this paper is to compare the performance of all the four routing protocols and then to make the observations about how the performance of these routing protocols can be improved. Performance of these routing protocols are compared on the basis of various parameters such as throughput, delay and packet delivery ratio.

Index Terms — Ad Hoc On Demand Distance Vector (AODV), Cluster Based Routing Protocol (CBRP), Destination-Sequenced Distance Vector (DSDV), Dynamic Source Routing (DSR).

I. INTRODUCTION

Over the last decade, researchers have made various researches in the field of mobile computing especially MANETs. A Mobile ad-hoc network (MANETs) is a self-organized, arbitrarily developed network and can easily adopt in working environment. Basically, MANET is the collection of wireless mobile nodes that can interact and communicate with each other, without having the centralized and established infrastructure. MANETs have converted the dream of getting connected “anywhere and at any time” in to the reality. MANETs are useful in various application areas such as: communication in the battlefields, institutions and colleges, military areas, disaster recovery areas, law and order maintenance, traffic control areas, medical field, conferences and convocations etc. In MANET, all the nodes are mobile nodes and their topology changes rapidly. The Internet Engineering Task Force (IETF) created a MANET working group to deal with the challenges faced during the construction of the MANET routing protocols. These protocols are basically classified in to three basic types such as: reactive (on demand), proactive (table-driven) and hybrid. One of the basic goals of the mobile ad-hoc network is to establish correct and efficient route between the mobile nodes so that communication between the sender and receiver is effective.

In Proactive (table driven) routing protocols, each node maintain one or more routing table which contain information about every other node in a network. Routing tables are updated by all the nodes in order to maintain a consistent and up to date view of the network. In table driven routing protocol, continuous broadcasting of messages is done in order to establish routes and maintain them. One of the basic advantages of proactive routing protocol is that route from source to destination is easily available without any overhead, as they are independent of traffic profiles. Various proactive routing protocols are: DSDV [1], [2], DBF [3], GSR [4], WRP [5] and ZRP [6].

In reactive (on demand) routing protocol, creation of routes is done when it is required. When some packets are to be send from source to destination, it may invoke the route discovery mechanism to find the path to the destination. The route is valid, till the destination is reached or it is no longer be required in the future. Some of the reactive routing protocols are: DSR [1] [3], AODV [8] [6] and TORA [2].

In hybrid protocol routing, we combine the benefits of both the reactive as well as proactive. Hybrid protocols are basically dependent on the network size for their functionality. The remaining portion of this paper is categorized as follows. In section 2, we will discuss the various issues and challenges faced by the MANET. In section 3, we will focus on the routing protocols such as AODV, DSR, DSDV, and CBRP. We will compare the reactive routing protocols with proactive routing protocols and understands the difference between them that affect the performance of these routing protocols. In section 4, we present the simulation of these routing protocols and compare their performance. In section 5, we analyze various results that are obtained from the simulations. Finally, we conclude the paper in section 6.

     TARGET LANGUAGE:

Analisis Performa Protokol Routing MANET AODV, CBRP, DSDV dan DSR dengan Menggunakan Simulasi NS2

Abstrak - Mobile Ad-hoc Network (MANET) adalah kumpulan simpul nirkabel bergerak multi-hop di antara komunikasi yang dilakukan tanpa kontrol terpusat atau infrastruktur tetap. MANET adalah jaringan yang terkonfigurasi dan terorganisir sendiri yang tidak memiliki infrastruktur, dan di mana simpul bergerak memiliki gerakan secara berubah-ubah. Hubungan nirkabel dalam jaringan sangat rentan akan kesalahan dan sering kali bisa menurun karena mobilitas simpul, gangguan, dan infrastruktur yang kurang. Sehingga, karena routing lingkungan yang sangat dinamis dalam MANET adalah tugas yang sangat sulit, selama dekade terakhir berbagai protokol routing telah diusulkan untuk jaringan ad-hoc bergerak dan yang paling penting di antara semuanyaa adalah AODV, DSR, DSDV dan CBRP. Makalah penelitian ini memberikan gambaran protokol routing tersebut, serta karakteristik dan fungsionalitasnya beserta pro dan kontranya dan kemudian membuat analisis komparatifnya untuk mengukur performa jaringan.   Tujuan utama dari makalah ini adalah untuk membandingkan performa keempat protokol routing dan kemudian membuat pengamatan tentang bagaimana performa protokol routing dapat ditingkatkan. Performa protokol routing ini dibandingkan dengan berdasarkan pada berbagai parameter seperti debit, penundaan, dan rasio pengiriman paket.

Indeks Istilah - Ad Hoc On Demand Distance Vector (AODV), Cluster Based Routing Protocol (CBRP), Destination-Sequenced Distance Vector (DSDV), Dynamic Source Routing (DSR).

I. PENDAHULUAN

Pada dekade terakhir, para peneliti membuat berbagai penelitian di bidang komputasi mobile khususnya MANET. Mobile ad-hoc network (MANET) adalah jaringan yang dikembangkan secara berubah-ubah dan terorganisir serta dapat dengan mudah diadopsi dalam lingkungan kerja. Pada dasarnya, MANET adalah kumpulan simpul bergerak nirkabel yang dapat berinteraksi dan berkomunikasi satu sama lain, tanpa memiliki infrastruktur yang terpusat dan terbangun. MANET mengonversi impian mendapatkan hubungan "di mana saja dan kapan saja" dalam realita. MANET berguna dalam berbagai bidang aplikasi seperti: komunikasi dalam medan perang, lembaga dan perguruan tinggi, daerah militer, daerah pemulihan bencana, hukum dan pemeliharaan ketertiban, bidang kontrol lalu lintas,   bidang medis, konferensi dan mengadakan pertemuan-pertemuan lainnya. Pada MANET, semua simpul merupakan simpul bergerak dan topologinya berubah dengan cepat. Internet Engineering Task Force (IETF) membentuk kelompok kerja MANET untuk menghadapi tantangan yang dihadapi selama pembangunan protokol routing MANET. Protokol ini pada dasarnya diklasifikasikan ke dalam tiga jenis dasar   seperti: reaktif (on demand), proaktif (table-driven) dan hibrid (hybrid). Salah satu tujuan dasar   dari jaringan ad-hoc bergerak adalah untuk membangun rute yang benar dan efisien di antara simpul bergerak sehingga komunikasi antara pengirim dan penerima efektif.

Dalam protokol routing Proaktif (tabel yang digerakkan), setiap simpul menjaga satu atau lebih tabel routing yang berisi informasi tentang setiap simpul yang lainnya dalam jaringan. Tabel routing diperbarui oleh semua simpul untuk menjaga tampilan yang konsisten dan terkini pada jaringan. Dalam tabel yang digerakkan oleh protokol routing, penyiaran pesan terus-menerus dilakukan dalam rangka membangun rute dan menjaganya. Salah satu keuntungan dasar protokol routingproaktif adalah rute dari sumber ke tujuan mudah tersedia tanpa pengeluaran tambahan apapun, karena profil arus perjalanannnya bebas. Berbagai protokol routing proaktif tersebut adalah: DSDV [1], [2], DBF [3], GSR [4], WRP [5] dan ZRP [6].

Dalam protokol routing reaktif (on demand), penciptaan rute dilakukan bila diperlukan. Ketika beberapa paket akan dikirim dari sumber ke tujuan, paket tersebut akan mengaktifkan mekanisme penemuan rute untuk menemukan jalan ke tujuan. Rute ini berlaku, sampai tujuan tercapai atau tidak lagi diperlukan di masa depan. Beberapa protokol routing reaktif adalah: DSR [1] [3], AODV [8] [6] dan TORA [2].

Dalam protokol routing hibrid, kami menggabungkan manfaat dari reaktif serta proaktif. Protokol hibrid pada dasarnya tergantung pada ukuran jaringan untuk fungsinya. Bagian yang tersisa dari makalah ini dikategorikan sebagai berikut. Pada bagian 2, kami akan membahas berbagai isu dan tantangan yang dihadapi oleh MANET tersebut. Pada bagian 3, kami akan fokus pada protokol routing seperti AODV, DSR, DSDV, dan CBRP. Kami akan membandingkan protokol routing reaktif dengan protokol routing proaktif serta memahami perbedaan antara protokol yang mempengaruhi performa protokol routing. Pada bagian 4, kami menyajikan simulasi protokol routing ini dan membandingkan performanya. Pada bagian 5, kami menganalisis berbagai hasil yang diperoleh dari simulasi. Akhirnya, kami menyimpulkan makalah ini di bagian 6.

Butuh jasa penerjemahan B. Inggris<->B. Indonesia? Segera hubungi:

Griya Alih Bahasa

English-Indonesian and Indonesian-English Translation Service

alamat: Jl. Silikat I no. 5 Purwantoro, Blimbing, Malang

e-mail:  virtualdataterjemahan@gmail.com atau fitrianienis@gmail.com

telp./SMS/WhatsApp: +6285646575239

Sebaiknya Menerjemahkan atau Tidak Menerjemahkan Ketika Mengajar Bahasa Inggris? (Bagian 1)

          Ketika saya mengajar bahasa Inggris dengan tidak berbicara dalam bahasa Indonesia kepada siswa-siswa saya apalagi menerjemahkannya, saya setidaknya memiliki dua alasan: 1) menggunakan metode pembiasaan bahasa asing dan 2) bahasa Inggris diajarkan sebagai TEFL di Indonesia. Namun, setelah beberapa saat, saya menyadari bahwa ada sesuatu yang salah, terutama dengan siswa dengan tingkat "pemula". Setelah empat setengah tahun mengajar bahasa Inggris untuk orang dewasa, saya memiliki pendapat lain tentang apakah perlu atau tidak untuk berbicara bahasa Indonesia di kelas (dan tidak hanya di kelas) dan untuk menerjemahkan struktur kosa kata dan tata bahasa baru dalam bahasa Inggris ke bahasa Indonesia. Ini adalah pendapat berdasarkan pengalaman yang berkaitan dengan banyak kasus di mana orang mengalami kesulitan belajar bahasa asing. Ini juga bukan pendapat seorang ahli bahasa dan ahli linguistik.
          Pengalaman itu memberi saya beberapa pandangan sebagai berikut:

Ada dua situasi yang sangat berbeda:

1.     Orang-orang memutuskan untuk pergi ke suatu negara yang berbahasa Inggris untuk belajar atau bekerja dengan bahasa Inggris. Dalam hal ini, (biasanya) orang ini terikat dengan bahasa Inggris sepanjang hari dengan tidak ada kesempatan untuk melarikan diri. Untuk bertahan mereka harus belajar kosa kata dalam konteks di mana mereka akan berada setiap saat, misalnya, restoran, memasak, bekerja, dll. Dalam pandangan saya, mereka tidak perlu menerjemahkan apa-apa. Hanya harus masuk ke bahasa dan "menyelam ke dalamnya tanpa henti." Singkatnya ini seperti belajar seperti yang dilakukan anak-anak, berbicara (mengulang) sepanjang waktu. Ini juga bisa terjadi (meskipun kurang) pada mahasiswa melakukan kursus “pembiasaan” di negara mereka sendiri, yaitu, di mana Anda tidak diizinkan untuk berbicara bahasa Inggris sepanjang hari.

2.     Orang yang tinggal di negara Indonesia tetapi menggunakan bahasa Inggris untuk bekerja (perusahaan asing, misalnya), biasa menemukan kejadian di mana perusahaannya memintanya untuk menerjemahkan teks pendek dari bahasa Inggris ke Indonesia atau sebaliknya, juga menulis dalam bahasa Inggris, khususnya, korespondensi dan bahkan laporan dan presentasi. Dalam hal ini, terjemahan menjadi bagian dari pelatihan seseorang karena berguna untuk pekerjaannya.
          Ketika saya mengajar bahasa Inggris saya selalu berkata, "Saya pengajar bahasa Inggris, bukan penerjemah." Hal ini dikarenakan saya mengalami kesulitan ketika belajar bahasa Inggris dengan cara menerjemahkan, mungkin karena selama enam tahun saya hanya belajar bahasa Inggris dengan berbicara saja. Terjemahan berada di salah satu sisi kepala saya yang lain di luar bahasa Inggris dan bahasa Indonesia. Bahkan, saya selalu berpikir bahwa mengetahui dua bahasa telah memberi saya dua kehidupan karena di setiap bahasa saya bisa mengekspresikan diri dengan sangat berbeda.
          Seiring dengan waktu perlahan-lahan saya belajar untuk menerjemahkan. Meskipun saya belum sempurna dalam menerjemahkan; secara praktek saya telah meningkat banyak. Setiap orang yang terlibat dalam peterjemahan tahu bagaimana mudahnya untuk "mencemari" bahasa dengan ekspresi dengan bahasa lain. 

Butuh jasa penerjemahan B. Inggris<->B. Indonesia? Segera hubungi:

Griya Alih Bahasa

English-Indonesian and Indonesian-English Translation Service

alamat: Jl. Silikat I no. 5 Purwantoro, Blimbing, Malang

e-mail:  virtualdataterjemahan@gmail.com atau fitrianienis@gmail.com

telp./SMS/WhatsApp: +6285646575239

Masalah Tata Bahasa dan Leksikal dalam Terjemahan

          Dalam istilah yang sangat umum, penerjemahan dapat didefinisikan sebagai (1) proses pemahaman teks bahasa sumber dan (2) mentransfer pemahaman ke dalam bahasa sasaran, (3) sehingga pembaca memahami dan mendapatkan pesan yang sama seperti pembaca bahasa sumber. Seorang penerjemah adalah seorang mediator yang mengkomunikasikan ide dan pesan dari penulis teks sumber. Ia bekerja di lingkungan antar linguistik dan antar budaya karena konteks yang mendukungnya. Setiap bahasa memiliki sistem dan struktur sendiri-sendiri dan itu harus dipahami dengan baik dalam penerjemahan, perlu diingat bahwa para penerjemah tidak bisa merubah sistem dan struktur bahasa sumber ke bahasa sasaran. Ketika seorang penerjemah menerjemahkan teks ke dalam bahasa tertentu, ia harus bekerja dengan mengkonvensi bentuk gramatikal, sintaksis, semantik dan idiomatik bahasa itu dan tidak terbawa oleh bentuk-bentuk dari bahasa sumber tersebut. Ketika menerjemahkan dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia, seorang penerjemah harus menghasilkan teks yang ditulis sesuai dengan konvensi bahasa Indonesia dan membiarkan ia bebas dari pengaruh struktur dan sistem bahasa Inggris.
          Namun, banyak penerjemah merasa kesulitan untuk terhindar dari pengaruh bahasa sumber itu. Seperti pada contoh berikut, di mana penerjemah langsung menerjemahkan kata however menjadi bagaimanapun, dan meletakkannya di tempat yang sama di mana kata itu muncul dalam bahasa sumber.

Bhs. Inggris: the effects of the crisis were still profound, however, and Chomsky says that some of his earlier memories are Depression scenes: people selling rags at the door, police violently breaking strikes, and soon.

Bhs. Indonesia: Imbas dari krisis tersebut masih sangat terasa, bagaimanapun, dan Chomsky berkata bahwa beberapa kenangan awalnya adalah berkisar tentang suasana pada saat Depresi berlangsung: orang-orang menjual kain rombeng di depan pintu, polisi bertindak brutal untuk memadamkan pemogokan, dan lain-lain. (“Chomsky for Beginner”’ Resist Book 20066)
          Hasil dari contoh di atas terjebak dalam struktur bahasa sumber, seperti yang ditunjukkan di sini jelas bahwa terjemahannya 'sepertinya salah'. Dilihat dari perspektif pembaca Indonesia, apakah kata ‘bagaimanapun’ dapat diterima muncul pada posisi itu?

Butuh jasa penerjemahan B. Inggris<->B. Indonesia? Segera hubungi:

Griya Alih Bahasa

English-Indonesian and Indonesian-English Translation Service

alamat: Jl. Silikat I no. 5 Purwantoro, Blimbing, Malang

e-mail:  virtualdataterjemahan@gmail.com atau fitrianienis@gmail.com

telp./SMS/WhatsApp: +6285646575239

Alur Order Terjemahan di Griya Alih Bahasa

1.   Klien menghubungi kami via telp./SMS/WhatsApp ke no. 085646575239.

2.   Klien mengirimkan data yang akan diterjemahkan ke e-mail fitrianienis@gmail.com dan menyampaikan deadline hasil terjemahan yang diinginkan.

3.   Kami menghitung estimasi biaya terjemahan berdasarkan format yang telah kami tetapkan dan deadline.

4.   Kami menghubungi dan menginformasikan biaya terjemahan kepada klien.

5.   Jika sudah ada kesepakatan di antara kami dan klien mengenai biaya terjemahan dan deadline, klien membayar DP biaya terjemahan sebesar 30% kepada kami dengan transfer ke salah satu rekening BCA, Mandiri, dan BRI atas nama Enis Fitriani atau BNI an. Ibu Enis Fitriani dengan nomor yang akan diinformasikan selanjutnya.

6.   Klien mengirimkan foto bukti pembayaran DP via WhatsApp ke 085646575239 atau e-mail ke e-mail fitrianienis@gmail.com.

7.   Proses penerjemahan akan dlakukan setelah kami menerima foto bukti pembayaran DP.

8.   Kami akan menginformasikan kepada klien apabila data sudah diterjemahkan.

9.   Klien membayar sisa biaya terjemahan ke salah satu rekening kami (dengan no. rek. di poin 5).

10. Klien mengirimkan foto bukti pembayaran sisa biaya terjemahan via WhatsApp atau e-mail kami (dengan nomor dan alamat di poin 6).

11. Data hasil terjemahan akan dikirim ke e-mail klien setelah kami menerima foto bukti pembayaran sisa biaya terjemahan (pelunasan) biaya terjemahan.

Diskon 10%

untuk penerjemahan lebih dari 10 lembar

layanan 24 jam – akurat – berpengalaman

Butuh jasa penerjemahan B. Inggris<->B. Indonesia? Segera hubungi:

Griya Alih Bahasa

English-Indonesian and Indonesian-English Translation Service

alamat: Jl. Silikat I no. 5 Purwantoro, Blimbing, Malang

e-mail:  fitrianienis@gmail.com

telp./SMS/WhatsApp: +6285646575239