Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

The Use of Metaphors, Similes, and Personifications in the Truman Show Film Pamungkas, Adjie; Yuskar, Bobby Octavia; Miftahulkhairah Anwar; Zuriyati
Bulletin of Science Education Vol. 4 No. 1 (2024): Bulletin of Science Education
Publisher : CV. Creative Tugu Pena

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51278/bse.v4i1.870

Abstract

This research dissects “The Truman Show” using metaphor, simile, and personification to expose concealed symbolism. The study employs a qualitative method, scrutinizing the film’s script based on X.J. Kennedy’s theory. Data is gathered through film observation and noting the usage of these literary devices. The film primarily uses personification (41.2%), followed by metaphor (35.3%) and simile (23.5%). These devices stimulate viewers to question reality and the media’s impact. They underscore the significance of privacy in genuine life experiences. The film serves as a warning, revealing how turning real life into entertainment can dehumanize individuals and reminding us of the value of privacy as a crucial part of a genuine life experience. The study follows a systematic process, including outlining the topic, creating the thesis layout, gathering information from the film and online research, and analyzing the symbols and meanings in the thesis. The research provides insights into human experiences and the impact of media on our perception of reality. Keywords: The Truman Show, Concealed Symbolism, Metaphors, Similes, and Personifications
Skenario Tata Ruang Penanganan Banjir Sub-DAS Piji Kabupaten Kudus Rama, Mahardhika Gita; Pamungkas, Adjie
TATALOKA Vol 27, No 1 (2025): Volume 27 No. 1 February 2025
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/tataloka.27.1.25-41

Abstract

Tata ruang yang tepat dapat berperan dalam pengurangan risiko banjir. Tata ruang yang optimal meningkatkan fungsi lahan sebagai media resapan air serta mengurangi dan/atau membuang kelebihan air dari suatu kawasan. Tata ruang pada Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Piji menunjukkan kondisi yang tidak optimal. Wilayah DAS ini terkategori kritis akibat perkembangan permukiman, penjarahan hasil hutan, dan penebangan liar. Penjarahan dan penebangan liar Kawasan Gunung Muria selama lebih dari 20 tahun menjadikan kawasan ini rentan dan berisiko banjir di wilayah hilir. Permodelan SWAT (Soil Water Assessment Tool) terhadap 31 sub-sub DAS menghasilkan temuan bahwa terdapat 6 daerah yang berpotensi banjir. Keenam daerah ini mencakup sub-sub-DAS 14, 15, 17, 20, 26, dan 31 dengan volume banjir total 154.294,82 m3 dalam sehari pada kondisi curah hujan tertinggi. Penelitian ini mengembangkan skenario penanganan banjir menggunakan analisis sensitivitas dan permodelan SWAT. Dari hasil analisis, skenario ke-4 terpilih sebagai skenario penanganan banjir yang paling optimal dengan strategi berupa: (1) konversi penggunaan lahan menjadi daerah bervegetasi dan penampungan air seperti hutan, ruang terbuka hijau, dan kolam; (2) peningkatan praktek infrastruktur hijau pada area permukiman seperti bioswale, green roof, dan rainwater harvesting; dan (3) peningkatan kapasitas, kemiringan, dan bentuk drainase.
Leveraging machine learning and open accessed remote sensing data for precise rainfall forecasting Cahyono, Bambang Kun; Ummah, Muhammad Hidayatul; Andaru, Ruli; Andika, Neil; Pamungkas, Adjie; Handayani, Hepi Hapsari; Atmodiwirjo, Paramita; Nathan, Rory
Communications in Science and Technology Vol 10 No 1 (2025)
Publisher : Komunitas Ilmuwan dan Profesional Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21924/cst.10.1.2025.1638

Abstract

Rainfall forecasts are essential for human activities enabling communities to anticipate any impacts. Rainfall events correlate with other natural and hydro-meteorological phenomena, which can be used in modeling and prediction. This study used daily CHIRPS for the Gajahwong watershed in Yogyakarta, Indonesia as the precipitation data. It also used Sea Surface Temperature, Land Surface Temperature (Day and Night), Minimum and Maximum Temperatures, Solar Radiation, Wind Speed (U and V components), Cloud Pressure (Top and Base), and Cloud Height (Top and Base) as the parameters. Further, data processing was performed by means of the Google Earth Engine (GEE) platform. Machine learning methods, including Support Vector Regression, Gradient Boosting Regression, Random Forest, and Deep Neural Networks, were applied. The correlation analysis revealed that only the Wind Speed V-component showed significant correlation with rainfall, other seven parameters showed moderate and four showed weak ones. Meanwhile, accuracy assessments indicated that Support Vector Regression had the most accurate predictions accompanied by Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), R2, and Coefficient Correlation (CC) at 1.366, 0.947, 1.866, 0.948 and 0.982 respectively. This study demonstrated that utilizing openly accessible atmospheric datasets processed through the GEE could yield reliable rainfall predictions, facilitating informed decisions on a wide scale. The methodology is adaptable and can be reproduced for any comparable research or operational purposes.
Skenario Mitigasi Gas Rumah Kaca: Studi Kasus Pengurangan Emisi Kota Probolinggo Pamungkas, Adjie; Mahardhika, Gita Rama; Puspita, Anggi Dela Ayu; Kurniawan, Meirli; Merdekawati, Ihsani; Nurkholishari, Aricandra; Jamalurrusid, Achsan
Jurnal Wilayah dan Lingkungan Vol 13, No 2 (2025): Agustus 2025 (Accepted Paper)
Publisher : Department of Urban and Regional Planning, Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jwl.13.2.1-19

Abstract

Perubahan iklim berdampak luas terhadap sektor lingkungan, sosial, dan ekonomi, serta berpotensi mengganggu stabilitas pembangunan jangka panjang. Mitigasi perubahan iklim memerlukan strategi yang terintegrasi, termasuk pada tingkat lokal melalui penyusunan Rencana Aksi Daerah Penurunan Emisi Gas Rumah Kaca (RAD-GRK). Kota Probolinggo telah menyusun RAD-GRK periode 2013–2020 dan kini membutuhkan pembaruan data dan strategi untuk periode selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung dan memproyeksikan emisi GRK Kota Probolinggo hingga tahun 2030, serta menyusun skenario mitigasi berbasis data. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif melalui inventarisasi berbasis aktivitas dan proyeksi ekonomi, menggunakan kalkulator emisi ICLEI dengan tahun dasar 2019. Hasil menunjukkan proyeksi emisi GRK pada tahun 2030 sebesar 1.300.964 ton CO₂e, dengan kapasitas serapan ruang terbuka hijau (RTH) sebesar 811.879 ton CO₂e. Dari total emisi tersebut, disusun empat skenario mitigasi, dengan skenario keempat atau skenario progresif dengan penurunan emisi tertinggi sebesar 15,19% yang disepakati oleh Pemerintah Kota Probolinggo menjadi target penurunan emisinya pada 2030. Target penurunan emisi tersebut ditranslasikan melalui strategi mitigasi mencakup efisiensi energi, pemanfaatan CH₄, pengurangan pupuk nitrogen, pengurangan limbah, dan peningkatan RTH.