content:
Akhir-akhir ini buruh sering turun ke jalan untuk menyuarakan aspirasi menuntut kesejahteraan.Dari berbagai tuntutan yang ada, kenaikan gaji selalu jadi isu pokok. Persoalan selalu berulang dan solusi yang diberikan selalu bersifat sementara.
Mereka yang berpunya diwakili oleh para pengusaha tak ingin keuntungan perusahaannya berkurang karena kenaikkan gaji. Sementara mereka yang tak berpunya diwakili oleh para buruh ingin mendapatkan lebih dari apa yang mereka terima saat ini.
Begitu gaji dinaikkan, tingkat inflasi turut naik. Harga-harga kebutuhan pokok ikut meroket bersamaan dengan naiknya komponen biaya gaji. Hidup yang semakin mencekik akibat inflasi tak dapat dimoderasi. Demo sudah pasti akan berulang, dan dalam ekskalasi tertentu dapat menggelinding menjadi bola besar konflik politik yang mengancam distabilitas kehidupan berbangsa dan bernegara.
Masalah Paradigma
Dalam paradigma hubungan ketenagakerjaan yang memandang buruh sebagai asset perusahaan selalu tempatkan buruh sebagai alat produksi untuk ciptakan laba. Dalam paradigma ini, kenaikan upah akan selalu dipandang oleh perusahaan sebagai beban semata.
Perusahaan dalam hal ini akan terus jadikan buruh sebagai tumbal perusahaan. Gaji mereka akan terus ditekan serendah-rendahnya agar keuntungan didapat sebesar-besarnya. Untuk menjaganya kelas buruh menejerial diberikan gaji tinggi untuk amankan kebijakan dan target laba perusahaan.
Regulasi yang dibuat pemerintah mengenai upah minimum adalah produk kebijakan yang mengukuhkan paradigma ini. Gaji buruh dibatasi sekedar dapat penuhi biaya hidup minimum. Tidak didasarkan pada pembagian adil sesuai proporsi kapasitas perusahaan hasilkan barang/jasa.
Untuk mengakhirinya, jalan keluar harus dicari, dan carannya adalah : keluar!. Keluar dari paradigma lama. Buruh harus kita pandang sebagai mitrakerja. Dalam hal ini pengusaha adalah pihak penyedia modal bukan pemberi kerja. Sedangkan buruh sebagai penyedia tenaga bukan pihak yang diberi kerja. Mereka adalah mitra sejajar dalam bekerja. Persamaan ini harus terjadi sebagai prasyarat pokok.
Sebagai mitra harus libatkan buruh dalam pengambilan keputusan perusahaan di tempat mereka bekerja. Dalam era transparansi saat ini, adalah kewajiban perusahaan untuk sampaikan seluruh laporan manajemen dan keuangan perusahaan secara terbuka. Mereka juga harus diberikan penjelasan mengenai berapa proporsi biaya gaji yang dikeluarkan perusahaan dari komponen biaya perusahaan lainya.
Dalam pola kemitraan sejajar yang adil, buruh baiknya menerima gaji bukan dari batas upah minimum namun dari besarnya proporsi komponen biaya yang dialokasikan. Sebut saja misalnya 40 persen dari komponen biaya operasional keseluruhan.
Dari komponen biaya gaji yang ada, juga penting diatur dalam pembatasan rasio gaji tertinggi dan terendah. Gaji tertinggi yang diterima oleh top manajer tidak boleh lebih dari sepuluh kali lipat gaji pekerja terendah. Masukkan kesejahteraan pekerja tanpa pandang kelas sebagai bagian dari tujuan sentral perusahaan.
Buruh sebaiknya diajak bicara mengenai tanggungjawab perusahaan secara berimbang. Hentikan memperlakukan buruh semata sebagai mesin kerja. Mereka adalah manusia yang harus dihargai martabatnya dan tempatkan mereka sebagai subyek dalam rangka capaian kinerja perusahaan.
Keterlibatan buruh ini tentu bukan semata terlibat dalam aktivitas pengambilan kebijakan menejemen. Mereka secara riel juga sebaiknya turut diberikan peluang untuk memiliki saham perusahaan dalam pola kepemilikan saham oleh buruh (employee share ownership programe). Sehingga tanggungjawab buruh turut meningkat dan keberlangsungan serta masa depan perusahaan turut terjamin.


content: 3. Memiliki sifat antiemetik yang kuat yaitu efektif mengurangi rasa mual ,muntah dan mabuk perjalanan.

warc-identified-content-language: ind

warc-type: conversion

content-type: text/plain

label: id


content: Kami akan mengembalikan uang Anda secara penuh, jika barang tidak sesuai dengan deskripsi atau berkualitas buruk


content:
listadicibo.web.id Ini adalah kumpulan game buat kalian para mahasiswa yang sudah cape abis demo. Pada kesempatan kali ini kami akan memberikan beberapa artikel yang berkaitan tentang pembahasan mengenai Game Santai Buat Mahasiswa. Berikut ini akan kami berikan beberapa ulasan dan pembahasan yang berkaitan mengenai Game Santai Buat Mahasiswa
Super Mario Run
Mario bros pasti adalah game yang tidak akan kamu lupakan. Game yang pernah booming di konsol nintendo ini kini hadir dalam versi yang baru di Android. Kamu tidak perlu memikirkan bagaimana Mario mengalahkan musuhnya, yang harus kamu lakukan hanyalah berlari menghindari musuh supaya tidak mati.Game Super Mario Run ini sangat simpel, tidak membosankan, dan sangat santai dimainkan kala sedang penat, apalagi buat kamu para mahasiswa setelah lelah menjalankan aksi demo hari ini. Sangat cocok dimainkan di semua kalangan mengobati rindu para pemain Mario Bros yang ingin bermain Mario lagi.
Neko Atsume: Kitty Collector
Kalau kamu pecinta kucing, maka game ini sangat cocok untuk kamu mainkan. Karena kamu disini mempunyai tugas utama untuk mengoleksi kucing kucing yang ada di dalam game ini. Kamu bisa melihat bermacam macam kucing yang sangat menggemaskan bermain disini dengan objek lucu dalam game. Kamu bisa juga kok melakukan berbagai hal lain tanpa harus khawatir kucing kucing kamu kelaparan. Pas banget, pasti adem melihat kucing lucu setelah seharian berdemo dan nongkrong di depan gedung DPR.
Two Dots
Kamu pernah bermain game Dots? Two Dots adalah lanjutan dari game Dots. Kamu bisa kok langsung bermain Two Dots tanpa bermain Dots sebelumnya, karena tugas dalam game ini hanyalah menghubungkan satu titik dengan titik lain yang mempunyai warna sama. Setiap level yang ada dalam game ini sangat cerah dan berwarna jadi cukup asik untuk melepas stres. Musik spunky yang menjadi latar game ini juga efektif untuk menghilangkan penat di kepala.
Baca Juga : Game RPG Offline Terbaik Android
Lyne
Interface yang sederhana dan sangat memanjakan mata bikin kamu benar benar rileks disini. Kamu hanya perlu menghubungkan beberapa gambar yang identik satu sama lain, cukup sederhana bukan? Tapi seiring dengan bertambahnya level, game ini akan menjadi lebih sulit namun tetap santai dalam memainkannya. Musik latar Lyne juga cukup menarik, membuat kamu makin fokus dalam menghubungkan gambar identik satu sama lain dan akan melupakan stress kamu.
Eufloria
Grafis game ini benar benar memanjakan mata, ditambah dengan musik latar yang asik bikin kamu betah main game ini. Eufloria merupakan game real-time strategy, dimana kamu harus membuat sebuah kehidupan di luar angkasa dengan memanfaatkan sumber daya yang kamu miliki. Game ini benar benar sangat sederhana dan mudah untuk dimainkan, karena memang tujuannya untuk membuat kepala menjadi lebih rileks setelah aktivitas seharian.
Thomas Was Alone
Game puzzle? Kamu tidak perlu khawatir, karena game puzzle ini cukup santai dalam menemani waktu istirahat kamu. Musik latar dan narator dalam game ini sangat nyaman didengar dan cukup asik bikin kamu jadi rileks dan santai. Dalam game ini kamu hanya ditugaskan untuk menggerakkan beberapa program yang memiliki wujud kotak dalam berbagai jenis dan warna. Masing masing kotak juga memiliki nama dan kemampuan istimewa yang bisa kamu gunakan untuk menyelesaikan permainan.
Little Inferno
Game ini tergolong unik dan bukan game yang biasa kamu mainkan sehari hari. Yang harus kamu lakukan disini adalah membakar berbagai macam barang yang ada, mulai dari robot, baterai, foto dan masih banyak lagi. Tidak hanya itu kamu juga bisa melakukan combo dengan membakar beberapa barang sekaligus untuk membakar rasa stres yang sedang kamu rasakan.
Category: GAME MOBILE Tagged data mahasiswa stress, jurnal stress mahasiswa, kasus mahasiswa stress, mahasiswa itb stress, mahasiswa stres karena skripsi, mahasiswa stress coping, mahasiswa stress tugas, penyebab mahasiswa stress, stres mahasiswa akademik, stres mahasiswa kedokteran, stress akademik mahasiswa, stress mahasiswa pdf, stress pada mahasiswa, stress pada mahasiswa adalah, tingkat stress mahasiswa

warc-identified-content-language: ind,eng

label: en


content:
Dalam kehidupan ini ada banyak sekali kasus yang banyak diantaranya rentan dialami oleh remaja, seperti halnya adanya isu terkait dengan kenakalan remaja yang tengah menjadi banyak perhatian dalam masyarakat. Banyak para orang tua terutama yang mempunyai anak dengan tahapan usia remaja yang merasa khawatir terhadap anaknya oleh karena kasus tersebut. Seringkali banyak didengar berita pada media massa yang menyebutkan kasus kenakalan remaja tersebut yang tentu saja akan membawa dampak buruk bagi remaja tersebut beserta lingkungannya. Kenakalan remaja juga kadang memakan korban seperti rusaknya tempat jual karpet masjid.
7 Cara Menanggulangi Kasus Kenakalan Remaja
Seperti yang telah banyak dimuat dalam berbagai berita, kasus kenalan pada remaja ini menjadi kasus yang seringkali memenuhi dunia berita. Nah kenalan remaja merupakan suatu perbuatan yang dilakukan oleh remaja yang sifatnya melanggar atau menyimpang dari suatu aturan yang berlaku dalam masyarakat. Nah banyaknya kasus semacam ini maka perlu dilakukan upaya penanggulanagan agar kasus serupa dapat dikurangi jumlahnya atau bahkan dapat tersingkir. Nah berikut bentuk upaya penaggulangannya tersebut.
Bangun komunikasi yang baik sejak dini
Remaja yang pada akhirnya melakukan perilaku berupa bentuk penyimpangan dari norma atau aturan yang belaku biasanya mereka mempunyai suatu faktor penyebab. Nah sedari kecil, para orang tua haruslah membangun komunikasi yang baik dengan anak. Mereka harus menjalin komunikasi yang baik dengan bahasa yang baik serta dengan teknik yang baik pula. Para orang tua dalam komunikasinya tak boleh kasar ataupun lainnya yang dapat membuat anak takut.
Terapkan pola asuh yang tepat
Pola asuh yang tepat juga menjadi hal yang sangat penting. Anda harus membentuk pribadi anak yang baik dengan pola asuh yang baik. Ada kalanya anda harus tegas dengan melarang anak pada situasi yang dapat mengancam sang anak remaja, da nada kalanya harus melakukan musyawarah atau mendiskusikan terkait dengan pilihan anak remaja, serta ada kalanya anda harus membebaskan remaja terutama terkait dengan kekreatifan anak tersebut.
Bangun keluarga yang harmonis
Jika keluarga anda harmonis, maka kemungkinan adanya kenakalan remaja tersebut berkurang. Remaja akan nyaman dengan keluarga mereka dan menghindarkan dari bentuk perbuatan yang menyimpang.
Berilah role model yang tepat saat dini
Jika menginginkan anak remaja anda berperilaku baik, maka anda sebagia orang tua juga harus menjadi role model yang baik pula. Berikan contoh yang baik terhadap anak anda.
Bentuk lingkungan sekitar yang aman
Nah salah satu faktor yang pengaruhnya besar terhadap adanya kenakalan remaja yaitu lingkungan sekitar yang tidak baik atau tidak aman. Oleh karena itu, anda harus membangun atau memilih lingkungan sekitar yang tepat serta aman bagi anak remaja anda.
Tempatkan remaja di sekolah yang tepat
Bidang pendidikan juga penting. Semua sekolah sifatnya baik karena didalamnya akan mengajarkan banyak hal terkait dengan pendidikan. Nah peran orang tua disini yaitu memilih dan menempatkan remaja pada sekolah dengan lingkungan yang aman serta tepat dan telah terjamin kualitasnya.
Ketahui teman serta tempat bergaul sang remaja
Remaja merupakan masa dimana mereka akan cenderung lebih sering dekat dan bahkan nyaman dengan teman mereka. Nah disini orang tua perlu untuk mengetahui teman dekat serta tempat bergauh anak remajanya untuk memastikan mereka bergaul dengan teman serta lingkungan yang tepat dan aman yang menghindarkan dari kenakalan remaja.
Tweet
Pin It
Related Posts
MANFAAT TAMAN KOTA BAGI WARGANYA
Taman kota ialah tempat yang berada di lingkungan perkotaan (biasanya di tengah kota), dalam skala yang luas, yang tujuannya untuk …
Read More
Beberapa Kisah Turis Asing Mengemis Di Indonesia
Mengunjungi sebuah destinasi wisata nampaknya menjadi sebuah kegiatan yang sangat menarik bagi anda. Selain menghibur, kegiatan wisata yang ada dapat …


content:
Kami memilih Mitrais karena kemampuannya yang telah terbukti dan keunggulannya sebagai pusat pengembangan, termasuk bekerja di zona waktu yang hampir sama dengan tim Australia kami. Hal ini memungkinkan kolaborasi waktu yang nyata dan tanggapan langsung. Staf Mitrais berkomunikasi dengan baik dalam bahasa Inggris, dan mempertahankan sistem pelaporan harian dan mingguan yang menyeluruh seperti yang disyaratkan oleh proses Agile yang digunakan dalam mengembangkan software. Kami menemukan bahwa Mitrais adalah solusi bisnis pengembangan yang lebih baik dibandingkan dengan opsi bisnis pengembangan lainnya yang lebih jauh seperti India atau Eropa Timur.
John Woodbridge, Managing Director
Nimbus Technology Pty Ltd, Australia
Testimoni Lainnya
SPRY sangat berguna untuk perencanaan jangka panjang, terutama bagi klien yang memiliki IUP. SPRY dapat membuat banyak skenario penambangan dengan sangat cepat untuk mengimbangi fluktuasi harga batubara. Dukungan yang diberikan oleh tim Mitrais sangat baik dan mereka selalu cepat merespon.
R. Teguh Sapto Subroto , Operation Management
Putra Perkasa Abadi, Indonesia
Saya telah menjadi profesional pertambangan selama lebih dari 20 tahun dan saya berpengalaman dengan sebagian besar perangkat lunak perencanaan tambang di pasaran. SPRY menyediakan animasi 3D dan merupakan salah satu sistem perencanaan tambang terbaik yang tersedia saat ini, dan sangat berharga.
Hary Irmawan, Mining Technical Services Manager
Sarawak Energy Resources, Malaysia
Saat ini kami sudah bekerja dengan Mitrais selama 10 bulan dan sangat kagum dengan kemampuan mereka yang mampu dengan cepat mempelajari bagaimana software kami bekerja dan dalam waktu singkat menjadi bagian penting dari team kami. Mereka adalah orang-orang hebat dan kami berharap dapat melanjutkan hubungan baik ini untuk jangka panjang.
Dylan Sherman, Operations Manager
CatchData Pty Ltd, Australia
Pengalaman kami dengan Mitrais sangat luar biasa. Mereka melakukan pekerjaan yang hebat dalam membantu kami di meja layanan jaringan kami. Kami menghargai dukungan cepat dan responsif mereka kepada kami.
Adam Soudure, Head of Enterprise Services
Denver Technology Pty Ltd, Australia
Kami melibatkan Mitrais untuk meningkatkan tim developer internal kami. Keterlibatannya luar biasa dan pengembang mereka dapat bekerja sama dengan tim internal kami dengan sedikit atau tanpa hambatan. Seluruh dukungan Mitrais (tidak hanya pengembang mereka), dari Manajemen Akun, Manajemen Proyek, Keuangan, Hubungan Pelanggan, dll sangat baik dan kami senang dengan layanan mereka. Kami berharap dapat melanjutkan hubungan baik ini dalam jangka panjang.
DANNY KURNIAWAN, HEAD OF IT
globalORE Pte Ltd, Singapore
Kami merasa SPRY sangat membantu, dan visualisasi 3d membantu kami menyajikan rencana penjadwalan tambang dengan cara yang lebih informatif kepada para pemangku kepentingan. SPRY mudah digunakan dan hemat waktu. Dengan perubahan rencana apa pun, SPRY dapat menanggapi dan menerapkan perubahan itu segera. Tim Mitrais juga memberikan layanan dukungan yang luar biasa dengan tanggapan yang cepat.
Albert Tempessy, Mining Manager
PT Binuang Mitra Bersama Blok Dua, Indonesia
Saya ingin mengatakan betapa kami sangat menghargai pekerjaan yang dilakukan pengembang Mitrais Anda – dia adalah bagian yang sangat berharga dari tim back-end kami! Tingkat teknisnya kuat dan etos kerja serta komitmennya serta kesesuaian dengan tim kami benar-benar fantastis.
Mike Giles, CTO
Ignition Wealth, Australia
SPRY digunakan baik di lokasi penambangan maupun di kantor Jakarta untuk penjadwalan jangka pendek, jangka menengah, dan jangka panjang. Proses penjadwalan yang berjalan cepat di SPRY sangat membantu kami agar pekerjaan penjadwalan menjadi lebih mudah dan cepat dan hal ini meningkatkan produktivitas perusahaan. Layanan support yang diberikan Mitrais juga cukup baik.
Eka M. Ali Iqbal, Operation Manager
Sungai Danau Jaya, Indonesia
Sebagai seorang Mineplan Engineer, saya dituntut untuk dapat memberikan masukan tentang perencanaan tambang yang dapat diterapkan dan bernilai ekonomis. Dengan Spry, saya dapat menghasilkan beberapa skenario dengan perubahan pengaturan yang mudah dan proses yang cepat. Spry juga memiliki keleluasaan dalam membeli lisensi sehingga kita bisa memilih skema pembelian berdasarkan jam atau full time tahunan. Belum lagi, tidak ada biaya perawatan sehingga sangat membantu kantong perusahaan.
Muhamad Arie Cahyono, Mineplan Manager
PT Bumi Barito Mineral, Indonesia
Dari apa yang saya lihat selama transisi ke Bekerja-Dari-Rumah, tim Mitrais semuanya bekerja dan terlibat dengan sangat baik – seolah-olah mereka bekerja dari kantor. Dari sudut pandang teknis, pimpinan teknis kami melihat hal yang sama. Tidak ada kerugian sama sekali dengan mereka bekerja dari rumah.
Setiap anggota tim bisa diatur sendiri. Bahkan saat bekerja dari rumah, mereka berkolaborasi dengan sangat baik, menjadikan mereka tim swakelola yang kuat. Mereka brilian!
IOOF Representative,
IOOF Service Co Pty Ltd, Australia
SPRY sangat membantu untuk perencanaan tambang di lokasi. Selain itu, SPRY dapat dikembangkan dalam laporan item yang lebih ringan, yang sangat mudah dan membantu. Sejauh ini, dukungan tim Mitrais terhadap setiap pertanyaan seputar SPRY sangat baik.
Sahrul Sukri, Engineering Superintendent
PT Maruwai Coal, Indonesia
Sudah jelas sejak kunjungan pertama ke kantor Mitrais di Bali bahwa mereka sangatlah profesional dalam segala hal. Mereka memiliki proses yang mapan dan menjaga keamanan data klien dan kekayaan intelektual klien dengan serius.

annotation: short_sentences header footer


content:
Informasi Untuk Ayah Berita Selebriti Keuangan Keluarga Karier Ibu Mums Know Best Seks & Pernikahan Kesehatan Nutrisi Resep
Ask The Expert
Kehamilan & Persalinan Bayi Balita Keluarga
Rekomendasi
Username
Password
Submit
Dont have account ?
Kehamilan & Persalinan Panduan Ibu Baru
6 Perlengkapan Wajib saat Masa Menyusui
Vonia Lucky Pradhitya Rizqi 3/1/2018
Setelah Si Kecil lahir dan Moms memasuki masa menyusui, maka kelancaran dan kenyaman menyusui menjadi hal terpenting di hidup ibu baru. Untuk itu, para ibu menyusui perlu dilengkapi dengan 'senjata' menyusui yang tepat. Simak 6 benda pendukung proses menyusui berikut ini yuk, Moms:
1. Hands-Free Breast Pump Bra
Advertisement - Continue Reading Below
Penggunaan alat pompa ASI akan sangat membantu para ibu yang harus bekerja di luar rumah. Ketika sedang sibuk, kegiatan pompa ASI akan terasa merepotkan tetapi wajib dilakukan agar kualitasnya tetap terjaga.
Moms bisa memakai bra yang khusus untuk kegiatan memompa ASI. Bra ini akan menjaga alat pompa agar tetap bekerja tanpa terjatuh meski tidak dipegang manual. Anda pun tetap bisa melakukan pekerjaan dengan nyaman, walapun Anda akan ditatap sedikit aneh karena bentuknya oleh rekan sekantor.
2. Reuseable Nipple Shield
Saat menyusui, puting menjadi area yang cukup perlu diperhatikan. Beberapa hal seperti puting yang lecet atau terasa nyeri akan sangat mengganggu bukan hanya untuk si ibu, tetapi juga anaknya saat proses minum ASI.
Pelindung puting ini bisa sangat membantu Anda dalam menjaga puting agar tetap sehat, terutama saat terluka. Pelindung ini sendiri memiliki lubang kecil di bagian atas, sehingga bisa tetap digunakan saat proses menyusui. Bentuknya yang serupa dengan dot juga membuat anak tetap nyaman saat minum ASI.
3. Sticky Gels
Untuk merawat area menyusui, dibutuhkan juga semacam jel yang berfungsi tidak hanya merawat tetapi juga meredakan rasa tidak nyaman selama fase ASI eksklusif. Jel ini bisa disimpan di dalam pendingin, kemudian digunakan saat kulit puting berubah kasar, kering, atau berdarah dan bisa membuat Si Kecil tidak nyaman.
Penggunaannya hanya dengan melepaskan jel dari plastik pelindung, kemudian tempelkan pada area menyusui tersebut. Setelah rasa sakit hilang, jel bisa dilepas dan disimpan agar bisa digunakan kembali.
Advertisement - Continue Reading Below
4. Nursing Pads
Selama fase menyusui, Moms sering merasa kesulitan ketika ingin bepergian. Hal ini dikarenakan rasa takut jika ASI 'bocor' dan terlihat pada pakaian langsung. Untuk mengatasinya, pakai bantalan khusus saat masih menyusui.
Masukkan bantalan pada bra, maka ASI yang keluar akan terserap pada bantalan, yang sifatnya serupa dengan pembalut pada umumnya. Situasi 'bocor ASI' pun bisa teratasi dengan mudah.
5. Gel Pack
Setelah menyusui, biasanya payudara akan terasa seperti bengkak atau nyeri sehingga membuat Anda tidak nyaman. Jika terjadi berkelanjutan, maka akan mengakibatkan mastitis atau infeksi saluran payudara yang dapat menggangu kelancaran ASI.
Karenanya, Moms bisa menggunakan gel pack lembut dan kenyal yang dipasangkan pada area payudara. Jika dipanaskan pada microwave selama beberapa menit, maka akan meringankan mastitis dan kelembutan payudara. Namun, jika dimasukkan di freezer, akan menghilangkan rasa nyeri dan bengkak setelah menyapih.
6. Nipple Cream
Saat puting mulai kering hingga mengalami iritasi, gunakan krim khusus untuk meredakannya. Biasanya bertekstur agar berminyak dan bisa digunakan sebelum menyusui anak. Tentu saja harus diperhatikan agar bisa memilih yang aman untuk Si Kecil saat proses minum ASI. (Vonia Lucky/TW/Dok. Freepik)


content:
Sort by popularitySort by average ratingSort by latestSort by price: low to highSort by price: high to low
HB 217-2
Rp735,000 Beli
BB-150
Rp1,008,000 Beli
BB 3-02
Rp525,000 Beli
BB 4-1
Rp997,500 Beli
BM 4-4
Rp1,401,750 Beli
BM 4-3
Rp892,500 Beli
BBX-05
Rp2,016,000 Beli
SDC-02
Rp1,575,000 Beli
ANY-04
Rp840,000 Beli
ANY-17 (WNS)
Rp1,470,000 Beli
BBX-07
Rp2,625,000 Beli
FB 417-4
Rp1,220,000 Beli
BP-C WSB 1
Rp735,000 Beli
BB-59
Rp1,890,000 Beli
BBX-08
Rp1,890,000 Beli
BBX-06
Rp1,840,000 Beli
ANY-14
Rp819,000 Beli
BP-D WSB 02
Rp630,000 Beli
PKB-07
Rp735,000 Beli
STF-010
Rp1,155,000 Beli
STF-03
Rp1,680,000 Beli
BB-73
Rp866,250 Beli
BP-D PBG 2
Rp892,500 Beli
BP-C PBG 2
Rp787,500 Beli
BP-DC WSB 04
Rp929,250 Beli
BP-W WSB 03
Rp892,500 Beli
BP-W WSB 02
Rp892,500 Beli
BP-DC WSB 03
Rp892,500 Beli
BP-DC WSB 02
Rp892,500 Beli
BP-W WSB 01
Rp735,000 Beli
BP-DC WSB 01
Rp735,000 Beli
BP-C WSB 01
Rp735,000 Beli
BM 4-1
Rp1,715,175 Beli
IDRM 4-6
Rp735,000 Beli
IDRM 4-5
Rp840,000 Beli
BB 3-01
Rp787,500 Beli
BP-W WSB 3
Rp892,500 Beli
BP-W WSB 2
Rp787,500 Beli
BP-C WSB 6
Rp892,500 Beli
BP-C WSB 5
Rp1,050,000 Beli
BP-C WSB 4
Rp892,500 Beli
BP-C WSB 3
Rp892,500 Beli
BP-C WSB 2
Rp787,500 Beli
BP-D WSB 5
Rp787,500 Beli
BP-D WSB 4
Rp787,500 Beli
BP-D WSB 3
Rp892,500 Beli
BP-D WSB 1
Rp892,500 Beli
BP-D WSB 2
Rp787,500 Beli
STF-01 (BGR)
Rp1,575,000 Beli
BB-170
Rp735,000 Beli
BB-119
Rp3,024,000 Beli
BP-D WSB 5
Rp630,000 Beli
BM TSM 002
Rp1,470,000 Beli
STF-05
Rp1,890,000 Beli
products per page
Filter by price
Filter
Price: —
Call 24/7
Parcel Lebaran
Whatsapp
Order via WA
© 2018 Prestisa
Back to Top
Florist Indonesia | Tentang Kami dan Kontak | Partnership dan Coorporate | Syarat & Ketentuan | Karir
© 2020 Prestisa
Prestisa Head Office
Ruko Sinpasa Summarecon Bekasi No. B-32, Bekasi 17142
About Us & Contact Career Terms and Condition Customer Membership Join as Prestisa Partner
Stay Connected
We Accept
Toko Bunga Jakarta - Florist Online Jakarta
Sedang mencari pedagang bunga dengan model macam bunga di buket rupawan? tidak perlu khawatir kini sudah hadir Toko Bunga Jakarta. Prestisa adalah satu satunya Florist Online Terpercaya, dengan lebih dari 300.000 konsumen di Seluruh Indonesia. Bersama keahlian delapan tahun, kami telah menerima beraneka jenis model Rangkaian bunga melewati teknik merangkai bunga sebagai wasiat turun temurun.
Toko Bunga Online Prestisa
Males untuk keluar untuk pesan bunga papan atau bouquet bunga ke Toko bunga offline? Sekarang pesan bunga tidak perlu ribet dan menghabiskan waktu kamu, tinggal pesan bunga di toko bunga online Prestisa.
Di era digital seperti sekarang ini, semuanya harus serba cepat, mudah dan simple. Begitu juga dengan proses memesan bunga yang harus cepat, mudah sekaligus sederhana sehingga tidak memakan banyak waktu dan juga tenaga.
Di masa lalu, banyak orang yang biasanya membeli bunga dengan cara langsung mendatangi toko bunga offlline. Namun tentunya cara ini kurang efisien karena bisa jadi jaraknya cukup jauh dan belum tentu bunga yang diinginkan juga tersedia. Oleh karena itu, Prestisa merupakan toko bunga online yang memudahkan kamu untuk memesan berbagai jenis bunga seperti bouquet bunga, karangan bunga dan lainnya yang terlengkap dengan kualitas yang terjamin. Tersedia berbagai model bunga dengan harga yang bervariasi, sehingga kamu bisa dengan mudah menyesuaikannya dengan budgetmu.
Model Bunga di Toko Bunga Online Prestisa
Ragam model bunga di Prestisa sangat banyak dan variatif, mulai dari standing flowers, papan bunga, bouquet dan masih banyak lainnya. Tentunya semuanya bisa disesuaikan dengan kebutuhanmu. Jangan khawatir untuk beli bunga di Prestisa karena bunga yang kamu terima pasti sama dengan yang tertera di gambar. Berikut beberapa model bunga yang tersedia di Prestisa:
Standing Flowers: Salah satu model rangkaian bunga yang banyak dicari adalah standing flowers yang memiliki berbagai macam model. Kelebihan standing flowers adalah bentuknya yang elegan dan simple. Banyak orang yang memilih standing flowers ini untuk ucapan happy wedding, selamat wisuda, hingga ungkapan belasungkawa.
Bunga Meja: Bagi kamu yang suka mendesain kantor dengan beberapa bunga meja, kamu bisa memulai pesan online di Prestisa. Tersedia berbagai macam bunga meja dengan pilihan bunga terbaik dan jenis bunga segar yang bisa kamu pilih. Harga bunga yang tersedia juga bisa kamu sesuaikan dengan budget kamu.
Flower Box: Jenis rangkaian bunga lainnya adalah flower box yang sangat indah dan tersedia dalam beberapa model. Buat kamu yang berjiwa romantis, kamu bisa memberikan si dia dengan rangkaian kotak bunga berdesain angka umur ulang tahun sebagai kejutan di hari ulang tahunnya. Tidak hanya itu, kamu juga bisa menyelipkan kartu ucapan di dalamnya.
Bunga Papan: Rangkaian bunga lainnya adalah bunga papan yang biasanya digunakan untuk ucapan selamat pernikahan, wisuda hingga ucapan belasungkawa. Bedanya dengan standing flowers, bunga papan ini memiliki ukuran yang lebih besar dan lebih terlihat dibandingkan standing flowers.
Kami adalah Florist Jakarta yang menyediakan Rangkaian bunga untuk bermacam acara, kami melayani Karangan Bunga seperti :
Bunga Papan Karangan (Duka Cita, Congratulations, Wedding)
Hand Bouquet
Bunga Meja
Standing Flower (Standing Congratulation & Bunga Salib)
Flower Box
Di Prestisa, kami tidak hanya menerima Toko Bunga Jakarta saja, namun kami juga menerima Toko Hadiah, Toko Parcel & Hampers.
Apa Itu Florist Online ?
Florist Online adalah sebuah bidang usaha berkiprah menjual segala jenis berbagai ragam bunga karangan dan sejenisnya secara online. Bidang Usaha Florist Online saat ini banyak di geluti banyak orang dari mulai perangkai bunga lokal hingga sejumlah bisnis startup. Tidak hanya ibu rumah tangga saja, melainkan juga sudah menjadi profesi yang saat ini tidak ada batasannya antara laki-laki & perempuan. Semuanya dari tua sampai muda, saat ini marak berlomba lomba ikut membuat E-Commerce Website Bidang Jasa Florist Online.
Toko Bunga Jakarta sudah ada sejak lama hingga berkembang pesat, hingga banyak pengusaha sukses dibidang ini. Disetiap berbagai acara, baik itu pernikahan, pelantikan, peresmian, ulangtahun, anniversary sampai ke dukacita hampir semuanya memanfaatkan Rangkaian Bunga sebagai hiasannya. Ada orang memesan dalam bentuk Buket, ada juga Bunga Papan, Standing Flower, Bunga Krans, Bunga Krans serta berbagai bunga lainnya.
Merangkai Bunga Juga terdiri dari beberapa gaya seni, dimana beberapa cara orang mengekspresikan gaya seni mereka saat sedang merangkai bunga. Toko Bunga juga terbagi beberapa macam sesuai spesialisnya, ada Toko Bunga hanya menjual Papan, tapi ada hanya Buket. Tetapi ada Toko menjual Karangan Bunga lengkap. Tapi ada juga Toko Bunga hanya menjual tanaman-tanaman hias saja sedangkan mereka menyebut Toko mereka dengan sebutan Toko Bunga. Jadi Toko Bunga memiliki arti yang sangat luas sekali pemahamannya, tergantung dengan siapa menilai dari paham Toko Bunga tersebut.
Toko Bunga dahulunya di buka orang hanya sebagai usaha sampingan dari ibu-ibu rumah tangga saja, agar mendapatkan uang belanja tambahan. Lalu disusul dengan hadirnya Toko-toko bunga di ruas jalan atau di garasi, atau sampai ada membentuk komunitas seperti Pasar Kembang. Seperti contoh halnya di Jakarta, ada Komunitas Florister Jakarta berada di Kawasan Pasar Kembang Rawa Belong Jakarta Barat. Kemudian di Bandung, Pasar Kembang nya berlokasi di Kawasan Toko Bunga Bandung Jalan Wastukencana, Florister Surabaya berada di Kayoon.
Mengapa Beli Online dibanding Membeli langsung ?
Ketika Anda ingin membeli bunga, terdapat dua cara yang bisa anda lakukan, yaitu membeli secara online atau membeli secara langsung. Dengan membeli di Toko Bunga online terdapat beberapa keuntungan yang Anda peroleh, yaitu menghemat waktu, kemudahan mengakses informasi produk dengan kemudahan transaksi.
Ketika Anda membeli bunga online, Anda dapat memesan dari mana pun Anda berada, kapan pun dan apa pun jenis bunganya. Sesibuk apapun Anda, mengirim bunga untuk orang tersayang, rekan kerja atau atasan tidak menjadi masalah karena kemudahan membeli di Florist online. Lain halnya saat membeli bunga secara langsung atau offline, itu akan memakan waktu karena Anda harus datang langsung ke sana.
Selain itu, waktu belanja yang terbatas, tidak semua Toko Bunga Jakarta buka 24jam, karena mereka mempunyai kebijakan waktu buka tersendiri. Maka dari itu, dilihat dari sisi kemudahan serta kenyamanan belanja bunga online, banyak orang memilih untuk membeli bunga secara online.
Daerah Khusus Ibukota Jakarta (DKI Jakarta) adalah ibu kota negara, dengan kota terbesar di Indonesia. Jakarta adalah satu-satunya kota di Indonesia yang mempunyai status setara provinsi. Jakarta berkedudukan di pesisir bagian barat laut Pulau Jawa. Dulu pernah disebut dengan beberapa nama di antaranya Jayakarta, Sunda Kelapa dan Batavia. Di dunia internasional Jakarta mempunyai julukan J-Town, atau lebih populer lagi The-Big-Durian karena dianggap, kota-yang sebanding NewYork City (Big-Apple) di-Indonesia. Wikipedia
Pasti kalian juga bertanya-tanya tentang berapa biaya kirim yang dikenakan sampai ke rumah anda jika memesan bunga dari Prestisa Florist. Anda dapat bahagia karena jika anda pesan bunga pada Prestisa, kami melakukan ekspedisi secara GRATIS ke kediaman Anda.
4 Poin Penting Ketika Memilih Toko Bunga Jakarta
Sebelum memilih Toko Bunga Jakarta yang akan kamu beli, ada bermacam hal yang harus Anda perhatikan yaitu :
Jam Terbang Florist
Setiap Toko Bunga punya jam terbangnya tersendiri, tetapi pemilihan Florist Online yang berpengalaman memiliki nilai lebih unggul dibandingkan yang lain. Kenapa lebih unggul? karena apabila kita memilih Toko Bunga Jakarta secara sembarang, bisa-bisa pesanan tidak sesuai atau bunga rusak saat pengiriman. Berbeda dengan Toko Bunga Jakarta mempunyai pengalaman, mereka memastikan bunga sama pesanan & memastikan bunga tidak akan rusak saat pengiriman.
Mempertimbangkan Ulasan Florist
Kenapa?Mengapa Review Terbanyak itu berguna untuk menentukan Florist Online yang dipilih, karena ulasan membantu dalam meningkatkan kepercayaan terhadap Florist tersebut.
Harga Diberikan Sesuai
Ini paling penting, Banyak sekali Florist Online memanipulasi harga, dengan harga tidak masuk akal demi meningkatkan penghasilan perusahaan. Namun masih banyak juga Toko Bunga Jakarta jujur dan transparan tentang Harga Bunga sebagai barang ditawarkan relatif cukup murah.
Ragam Preferensi Produk
Lalu terakhir beraneka Preferensi Kembang, Banyaknya jumlah pilihan tipe bunga juga berguna untuk pelanggan guna memilih Florist yang diinginkan. Menurut Google, lazimnya orang lebih menyukai ke Toko yang menerima banyak preferensi produk, dibanding Toko yang menyediakan bermacam produk saja. Di sini Anda akan memperoleh Ratusan tipe Bunga bermacam warna dengan beberapa ukuran siap mewarnai hari-hari kamu.
Kenapa harus pesan di Toko Bunga Jakarta?
Karena seringkali orang secara umum melihat atau menemukan cara memberikan apresiasi kepada orang lain dengan memberikan bunga, maka timbul pertanyaan. Bila dipikir lagi memang bunga merupaka hal kecil tapi bisa menciptakan rasa bahagia luar biasa untuk seseorang tersebut. Hal ini terbukti dari studi dilakukan oleh Jannet Haviland-Jones dari Departemen Psikologi State University of NewJersey dengan 3 orang rekannya. Mereka membuktikan bahwa, bunga dapat membentuk memori episodik dalam hal ini menciptakan kesan perasaan bahagia pada memori manusia. Bentuk bunga yang indah juga secara tidak langsung akan menghasilkan mood yang baik, belum lagi biasanya seseorang akan memberikan bunga. Kepada orang lain sebagai bentuk ungkapan perasaan atau rasa syukur.
Studi lain tentang hubungan bunga dengan rasa bahagia seseorang datang dari penelitian dua professor yakni Jeannette Haviland-Jones berserta suaminya. Terry Mc Guire asal dari jurusan Kesenian Pengetahuan Alam di Rutgers University. Keduanya membuktikan bahwa. Ketika Orang mendapat bunga cenderung menjadi lebih hangat dan gentle. Setiap orang yang mendapatkan bunga diketahui menunjukan kebahagiaan dengan tulus. Lalu hal ini dilihat dari senyum duchenne tersirat melibatkan mulut, pipi, dan mata. Tanda yang terbentuk itu lah dianggap sebagai tanda suasana hati seseorang menjadi lebih baik setelah menerima Rangkai bunga. Melihat warna yang segar, melihat bentuk indahnya bunga, atau bahkan mencium wangi bunganya, dan mengetahui siapa yang memberikannya.
Jadi walaupun terkesan kecil nan sederhana, tapi Bunga ternyata mempunyai peranan cukup andil dalam membuat kebahagiaan serta energi positif. Bunga/Kembang juga menjadi sarana cukup krusial dalam mengungkapkan sebuah bentuk perasaan.
Mengenal ragam Bouquet
Bouquet bunga belakangan ini sangat menjadi hits digunakan sebagai pemberian tanda pujian ataupun untuk hiasan pelengkap pada prosesi spesial. Bunga tangan atau biasa terkenal dengan sebutan buket bunga merupakan sekumpulan bunga tersusun, menjadi sebuah Karangan Bunga. Selain sebagai bunga tangan buket bunga juga berfungsi sebagai riasan ruangan dengan vas sebagai wadahnya. Maka pada saat itu vas bunga berbagai motif dan bahan sangat digandrungi. Bouquet bunga bisa juga dimanfaatkan sebagai hadiah ucapan selamat untuk orang lain saat momen perayaan atau selebrasi. Bouquet bunga terutama dari Toko Bunga Jakarta sangat cocok untuk meramaikan dan melengkapi suasana keceriaan dengan penuh rasa syukur. Bunga dalam berbagai jenis juga mempunyai arti dan simbolisme berdasarkan tipe dan situasi kebuadayaan setiap daerah dan negara.
Ternyata budaya menghasilkan bouquet bunga ini sudah ada sejak lama. Malahan semenjak peradaban modern belum tercipta Karangan bunga telah jadi anggapan simbolis dari tradisi. Kebiasaan merangkai Karangan bouquet bunga ini telah lama digeluti secara turun temurun di berbagai belahan dunia. Telah banyak ditemukan bukti-bukti peninggalan bersejarah berupa barang-barang kuno. Seperti vas bunga atau gambar simbol vas bunga sejak zaman Mesir kuno. Selain pada zaman Mesir kuno sampai memasuki era modern. Seni merangkai bunga nyatanya dipertahankan hingga abad ke 18 & 19 di belahan dunia Eropa. Material untuk di belanda sendiri, rumah-rumah bangsawan wajib mempunyai setidaknya 6 Karangan Bunga di sekitar huniannya.
Banyak di berbagai negara bagian barat, kesenian merangkai bunga pun tidak kalah terkenalnya dibelahan timur. Di Yunani dan Roma, terletak disuatu pemakaman tua patung Yunani dilengkapi dengan lingkaran Karangan Bunga diatas kepalanya. Pada masa Yunani kuno pada abad-abad sebelum masehi Karangan bunga berbentuk lingkaran dan kalung karangan bunga banyak dipakai sebagai pelengkap. Karangan bunga dengan bentuk lingkaran ini, biasanya diletakkan di pundak para pahlawan, patung dewa-dewi, makhluk hidup. Dan dimanfaatkan sebagai simbolis rasa hormat, ungkapan penghargaan, atau wujud perasaan.
Bagaimana cara memilih bunga yang tepat?
Memilih karangan bunga dengan benar, memang bukan persoalan mudah, namun kamu sudah masuk pada halaman yang benar! Bila gak kebayang gimana bentuk karangan bunga buat dikasih ke seseorang di saat-saat penting dan berharga bagi dirinya. Bunga rangkaian sebagai Toko Bunga Jakarta menyediakan bermacam Rangkaian Bunga Jakarta dalam berbagai bentuk elegan sesuai kebutuhan Anda & kebutuhan situasi. Tidak perlu khawatir dengan penawaran harga bunga, karena dengan kami, Anda tidak hanya akan mendapatkan sebuah Karangan bunga indah. Tapi juga pengalaman berbelanja secara online, profesional dan terpercaya. Anda dapat memilih sendiri jenis, ukuran, tersedia juga bermacam bentuk. Hanya di Toko Bunga Jakarta Anda bisa memilih warna bunga dengan benar, Anda bisa memperkirakan sebagai sebuah pemberian indah.
Jangan perlu cemas soal harga, karena harga yang ditawarkan oleh kami sangat tidak jauh berbeda bahkan cenderung sama. Dengan bermacam Florist rekanan kami. Kamu bosa merasakan kemudahan mengakses pemesanan secara online tidak perlu repot mengunjungi Toko Bunga Jakarta, dan yang paling penting. Tentunya menyenangkan adalah, Jika memesan di Toko Bunga Jakarta untuk aneka keperluan bersama Prestisa, kamu akan memperoleh bebas biaya antar.
Mengerti bahwa kegiatan kamu menjadi hal yang sedikit membatasi, maka kami hadir sebagai jawaban. Untuk mementingkan pelayanan kepada pembeli yang merupakan sebuah keutamaan, karena kami sadar bahwa waktu para pembeli sangat berharga. Maka kami tidak layak untuk mengecewakan pembeli kami dan dengan sangat bangga Prestisa akan memberikan ke kamu definisi pelayanan profesional. Dalam bertransaksi bersama sudah dijamin aman dan terpercaya.
Yuk mulai membeli bunga ke Toko Bunga Jakarta. Karena keperluanmu akan bunga Karangan, bunga papan, bunga bang, dan lain-lainnya. Dengan Toko Bunga Jakarta semua kemudahan untuk memesan produk bunga dalam bentuk apapun menjadi nyata dan tidak mustahil.
Prestisa Memiliki Jawabannya
Di Era Digital semua sekarang serba online , kalian bisa mengirim Florist bunga di Toko Bunga Jakarta. Kami menyediakan pembelian kembang jam berapapun, selain itu setiap harinya Prestisa menyediakan pengiriman bunga pada hari yang sama. Jangan khawatir dia kecewa karena tidak memperoleh hadiah di hari spesialnya, Semua kejutan kamu akan berjalan lancar bersama Toko Bunga Jakarta Prestisa.
Prestisa adalah Toko Bunga Jakarta dengan berbagai rangkaian bunga segar, sehingga menjadikan Prestisa sebagai Florist Online Terbaik di Indonesia. Kami mengerti setiap dari customer menginginkan Bunga dengan harga termurah, produk terbaik dan pelayanan cepat.
Maka dari itu sebagai Toko Bunga Jakarta, menyajikan segala keinginan kamu dalam berbelanja Aneka Bunga juga bisa didapatkan disini. Apabila kalian mengalami pengalaman kurang baik saat berbelanja bunga, misalnya keterlambatan pengiriman atau bunga tidak sesuai dengan gambar pada situs.
Tenang cemas karena Toko Bunga Jakarta akan memastikan Proses Pengiriman Bunga Tepat Waktu! serta menjamin bunga sesuai dengan kemauan sang pembeli. Kami Menjamin Bahwa di Prestisa, Produk dijamin sesuai dengan keinginan pembeli dan kami jamin paket sampai tujuan tepat waktu.
Upaya Prestisa Dalam Membantu Florist Indonesia
Prestisa adalah Toko Bunga Jakarta yang memudahkan pelanggan karena berbasis online, kami juga melayani segala keperluan bunga anda. Prestisa Toko Bunga Jakarta siap menghiasi hari-hari istimewa kamu bersama beraneka bunga pilihan segar dan juga menarik. Kami bekerja sama, para pengrajin dan perangkai bunga profesional di beberapa wilayah di Indonesia maka kami menjamin kualitas bunga. Bunga yang dibeli sesuai gambar diwebsite, serta tentunya tidak akan mengecewakan keinginan para pelanggan kami, maka mulailah membeli di Prestisa.
Sudah tengah malam dan anda butuh bunga papan duka cita secepatnya, ataupun butuh hadiah dan parcel untuk besok hari. Kematian adalah sesuatu yang tidak bisa ditebak saatnya, Toko Bunga Jakarta hadir bila membutuhkan bunga papan secara cepat & layanan nonstop. Apabila Toko Bunga Jakarta lainnya telah tutup pada tengah malam, Selamat Anda beruntung! karena Prestisa adalah Toko Bunga Jakarta. Jadi anda tidak perlu kesulitan untuk mencari Toko Bunga Jakarta untuk membeli beragam kebutuhan Bunga, kado & parcel anda.
Prestisa juga ikut berperan serta, dalam upaya mengembangkan lapangan pekerjaan bagi para Florist Lokal yang ingin bergabung sebagai Partner Prestisa. Dengan kata lain, Kami juga berperan dalam memajukan kesejahteraan UMKM Florist Indonesia.
Nah, sekarang pesan bunga tidak perlu khawatir takut hari libur atau kemaleman, karena kamu bisa memesan bunga online di Prestisa setiap hari termasuk hari libur selama 24 jam. Tidak perlu khawatir lama sampai karena proses pemesanan di Prestisa yang cepat dan tentunya memudahkan.
Proses pembayarannya pun sangat mudah dan tidak ribet sehingga semua proses bisa dilakukan dengan cepat dan mudah. Tunggu apa lagi? Pesan bunga kapan saja dan dimana saja di Toko Bunga Online Prestisa!
Area Layanan Prestisa, sebagai florist, di Jakarta:
Toko Bunga Jakarta Timur
Kami melayani pengiriman ke seluruh kecamatan di Jakarta Timur, seperti: Cakung, Cipayung, Ciracas, Duren Sawit, Jatinegara, Kramat Jati, Makasar, Matraman, Pasar Rebo, dan Pulo Gadung.
Toko Bunga Jakarta Selatan
Semua kecamatan di selatan Jakarta juga menjadi layanan antar karangan bunga kami, meliputi: Cilandak, Jagakarsa, Kebayoran Baru, Kebayoran Lama, Mampang Prapatan, Pancoran, Pasar Minggu, Pesanggrahan, Setiabudi, dan Tebet.
Toko Bunga Jakarta Pusat
Di wilayah Pusat, area Cempaka Putih, Johar Baru, Kemayoran, Menteng, Sawah Besar, Senen, dan Tanah Abang tercover oleh jaringan antar karangan bunga papan kami.
Toko Bunga Jakarta Barat
Di daerah yang berbatasan dengan Kota Tangerang & Tangerang Selatan ini, area coverage jaringan kami termasuk: Cengkareng, Grogol Petamburan, Taman Sari, Tambora, Kebon Jeruk, Kalideres, Palmerah, dan Kembangan.
Toko Bunga Jakarta Utara
Pada bagian utara Jakarta, area cakupan kami antara lain: Cilincing, Kelapa Gading, Koja, Pademangan, Penjaringan, dan Tanjung Priok.


content:
Kami berkesempatan menyediakan informasi yang sebenarnya dan tidak dibesar-besarkan mengenai kinerja usaha kami dalam sebuah portofolio yang membuktikan kompetensi kami. Dengan segala kerendahan hati, kami persembahkan portofolio ini kepada pasar sebagai sumber informasi yang menggambarkan nilai-nilai terbaik dalam tata kelola kinerja operasional yang dapat menjadi inspirasi, motivasi dan harapan atas investasi yang lebih baik pada usaha kami di masa depan. Investasi kami dalam penciptaan inovasi bisnis memungkinkan kami untuk memberikan kinerja bisnis yang lebih baik, relevan dan berguna secara komprehensif agar dapat memberikan kontribusi yang bermanfaat secara terus menerus kepada pasar.
Sejak didirikan, PT. Banshu Plastic Indonesia berfokus pada menyediakan kompetensi terbaik yang dapat memenuhi segala bentuk kebutuhan pelanggan dari beragam jenis pasar yang berbeda-beda.
PT. Banshu Plastic Indonesia mampu memberikan kinerja bisnis yang berkualitas yang penting bagi pelanggan kami sebagai solusi untuk menciptakan produk-produk rekayasa plastic part hasil dengan jaminan kualitas yang berkelanjutan. Kami berusaha untuk memberikan nilai tambah pada semua produk kami yang dibuat untuk memberikan manfaat peningkatan lebih bermakna bagi semua pelanggan kami. Kami menyadari bahwa pasar membutuhkan solusi inovatif yang dapat dikembangkan dalam bentuk apapun dari potensi kinerja bisnis kami. Kami percaya bahwa setiap peluang bisnis merupakan tantangan yang muncul diiringi nilai-nilai pendorong yang harus kami hadapi.
PT. Banshu Plastic Indonesia adalah sebuah dedikasi kinerja bisnis yang mampu memenuhi kebutuhan pasar profesional secara global dengan keahlian yang diakui dalam bidang pengembangan, manufaktur dan penerapan teknologi mutakhir yang lebih efisien dan produktif. Sebagai bukti skill inovatif, kami telah merintis banyak terobosan baru sebagai nilai tambah dari kekuatan kinerja bisnis kami untuk memberikan solusi terbaik dalam penciptaan produk rekaysa plastic part dengan jaminan kualitas yang berkelanjutan.
Sebagai individu dan juga sebagai sebuah perusahaan, kami bangga dapat memberikan kontribusi terbaik pada pasar dimana kami dapat tumbuh dan terus bekerja sesuai dengan aturan hukum dan kebijkan etika bisnis yang kami junjung tinggi. Kami ingin tetap bekerja hingga menjadi perusahaan terbaik dengan pertumbuhan sehat dan lebih bermanfaat bagi banyak orang.
Klik Untuk Download Profil Perusahaan
Sejarah
Kepercayaan pasar kepada kami merupakan hasil kerja keras kami dalam memberikan pelayanan yang terbaik. Itulah makna sejarah yang kami pahami mengenai proses pengembangan.
MORE
Filosofi
Sesuai dengan strategi pengembangan bisnis yaitu Sektor Rekaysa Plastic Part yang lebih unggul, PT. Banshu Plastic Indonesia akan tetap berkomitmen untuk memanfaatkan Kebijakan Lingkungan
MORE
Pelanggan
Selama dua belas tahun terakhir PT. Banshu Plastic Indonesia telah meneliti dan mengembangkan berbagai nilai variabel untuk mengetahui nilai tambah produk terbaik dari Rekayasa Plastic Part.


content:
Trading-post-online-victoria Binary-option-brokers-in-nigeria-hari ini The-best-binary-option-trading-site Binary-options-brokers-100-minimum-deposit Aktualny-kurs-walut-forex-trading Forex-trading-currency-tools-usa
Beberapa Imputasi di Stata: Menciptakan Model Imputasi Ini adalah bagian tiga dari Multiple Imputation dalam seri Stata. Untuk daftar topik yang tercakup dalam seri ini, lihat Pendahuluan. Secara teori, model imputasi memperkirakan distribusi bersama dari semua variabel yang dikandungnya. MICE memecahkan masalah ini menjadi serangkaian perkiraan yang menurunkan satu variabel pada semua variabel lainnya dalam model. (Kelemahannya adalah bahwa serangkaian model distribusi variabel individual tidak serta merta menambahkan model distribusi bersama yang konsisten.) Perintah imputasi yang dirujuk mi tidak mengharuskan Anda untuk menentukan model untuk setiap variabel secara terpisah: Anda hanya Daftar variabel yang akan diperhitungkan bersama dengan informasi tentang bagaimana mereka harus diperhitungkan, dan mi impute dirantai akan membentuk model individu secara otomatis. Namun, keberhasilan model imputasi keseluruhan bergantung pada kesuksesan semua model individual. Jika satu model gagal disatukan, proses imputasi secara keseluruhan akan gagal. Jika satu model salah, mungkin bias hasil model analisis Anda. Kami sangat menyarankan agar Anda menjalankan masing-masing model individual dengan sendirinya, di luar konteks mi yang bisa dirantai. Untuk menguji konvergensi dan misspecification. Nah diskusikan detilnya di bagian selanjutnya. Bagian ini akan berfokus pada isu-isu yang harus Anda pertimbangkan dalam menciptakan model imputasi Anda. Memilih Variabel Langkah pertama dalam membuat model imputasi adalah menentukan variabel mana yang akan diimpikan. Model imputasi harus selalu mencakup semua variabel dalam model analisis. Ini termasuk variabel dependen dari model analisis Anda, meskipun ada beberapa perdebatan tentang apakah nilai variabel tergantung yang harus digunakan. Bahkan jika Anda tidak berencana untuk menggunakan nilai variabel dependen yang diimplikasikan, nilai variabel dependen yang diamati memberikan informasi tentang variabel lainnya, dan informasi yang tersedia dari pengamatan yang kehilangan variabel dependen tersebut harus digunakan dalam model imputasi sebagai baik. Model imputasi harus mencakup variabel lain yang memberikan informasi baik tentang nilai sebenarnya dari data yang hilang atau tentang probabilitasnya hilang. Hindari membuat model wastafel quotkitchen. Sejumlah besar variabel, terutama variabel kategoris, dapat menyebabkan model yang gagal dipadukan. Gunakan teori untuk membimbing Anda dalam memilih variabel yang sesuai. Anda dapat menambahkan variabel ke model imputasi yang tidak perlu (atau seharusnya) diperhitungkan dengan meletakkannya di akhir daftar variabel yang mengikuti tanda sama dengan sama. Menyesuaikan Model Imputasi Anda dapat menambahkan variabel ke atau menghapus variabel dari model imputasi untuk variabel individu atau kelompok variabel menggunakan opsi include () atau menghilangkan (). Pilihan include () bahkan memungkinkan Anda menambahkan ekspresi ke model seperti (x2). Namun mereka harus masuk ke dalam kumpulan tanda kurung tambahan (misal: ((x2))). Pilihan ini sesuai dengan metode imputasi untuk variabel atau variabel (mis. (Kemunduran, sertakan (x))) daripada di akhir perintah yang diacu oleh mi. Berhati-hatilah untuk menambahkan ekspresi ke model imputasi: jika y bergantung pada beberapa fungsi x. Maka x harus bergantung pada fungsi invers dari y dan gagal memodelkan keduanya bisa bias hasil anda. Lihat Istilah Non-Linear untuk diskusi lebih lanjut. Data PanelLongitudinal Jika Anda memiliki data di mana unit diamati dari waktu ke waktu, prediktor terbaik dari nilai yang hilang dalam satu periode kemungkinan adalah nilai dari variabel tersebut pada periode sebelumnya dan periode berikutnya. Namun, model imputasi hanya dapat memanfaatkan informasi ini jika kumpulan data berbentuk lebar (satu pengamatan per unit, tidak satu pengamatan per unit per periode waktu). Anda dapat mengubah kembali ke bentuk panjang setelah menyiratkan jika diperlukan. Untuk mengkonversikan data ke bentuk yang lebar sebelum menyiratkan, gunakan reshape. Untuk mengkonversikan kembali ke bentuk panjang setelah menyiratkan, gunakan mi membentuk kembali. Ini memiliki sintaks yang sama dengan membentuk kembali. Tapi pastikan imputasinya ditangani dengan benar. Jika Anda tidak terbiasa dengan membentuk kembali. Lihat bagian Data hirarkis dari Stata untuk Periset. Data Survei Perkiraan mi: dan svy: perintah awalan dapat digunakan bersamaan (dalam urutan itu) untuk menjalankan model pada data survei yang telah beberapa diperhitungkan. Namun, svy: tidak bisa digunakan dengan mi impute dirantai. Anda bisa menerapkan bobot (misalnya pweightweight) tapi tidak sesuai untuk elemen struktur survei lainnya seperti strata atau PSU. Rekomendasi saat ini adalah memasukkan variabel struktur survei seperti strata dan PSU dalam model imputasi sebagai kumpulan variabel indikator (misalnya i.psu). Ini adalah bidang penelitian yang sedang berlangsung. Saat Anda menguji model imputasi individual Anda, sebaiknya jalankan dulu dengan siku: awalan dan kemudian tanpanya, namun dengan bobot diterapkan dan variabel struktur survei ditambahkan ke model. Jika keduanya memberikan hasil yang sangat berbeda, coba tambahkan interaksi antara variabel struktur survei atau variabel tambahan yang terkait dengan struktur survei. Jika mereka terus memberikan hasil yang sangat berbeda meski usaha terbaik Anda, waspadalah dengan menggunakan beberapa imputasi. Memilih Metode Ada sembilan metode yang tersedia untuk meniru variabel: regresi. Pmm. Truncreg. Intreg. Logit Ologit Mlogit Poisson dan nbreg. Dalam kebanyakan kasus, Anda akan memilih metode imputasi yang sama yang Anda pilih jika Anda akan memodelkan variabel secara normal: regresi untuk variabel yang paling kontinyu, logit untuk variabel biner, mlogit untuk variabel kategoris yang tidak berurutan, dll. Variabel terus-menerus tetapi tidak normal Ingatlah bahwa Regresi standar menyiratkan istilah kesalahan normal setelah mengendalikan kovariat. Jika Anda memiliki variabel kontinu yang tidak normal, kemunduran mungkin tidak memberi Anda distribusi nilai yang sesuai yang sesuai dengan nilai yang teramati dengan sangat baik. Alternatifnya adalah Predictive Mean Matching (PMM). PMM adalah teknik ad hoc dengan sedikit teori di baliknya, namun tampaknya cukup berhasil dalam praktiknya. PMM dimulai dengan menurunkan variabel yang akan diperhitungkan pada kovariat, dan kemudian menggambar satu set koefisien dari hasilnya, dengan memperhitungkan koefisien perkiraan dan ketidakpastian mengenai hal tersebut. Koefisien tersebut digunakan untuk menghitung nilai prediksi untuk semua nilai yang hilang. Namun, kemudian menggunakan nilai prediksi untuk pengamatan tertentu untuk mengidentifikasi pengamatan yang nilai pengamatan variabel mendekati nilai yang diprediksi dan memilih salah satunya secara acak sebagai nilai imputasi. Jika nilai variabel yang diamati tidak normal, PMM biasanya akan menghasilkan distribusi nilai imputasi yang sesuai dengan distribusi nilai yang diamati lebih dekat daripada regresi. Pilihan knn () mengendalikan jumlah observasi yang dianggap cocok (berdasarkan nilai observasi variabel yang mendekati nilai prediksi untuk pengamatan yang diperhitungkan). Karya terbaru Morris, White dan Royston menunjukkan bahwa jumlah pengamatan yang lebih besar harus digunakan daripada praktik standar di masa lalu. Mereka menyarankan setidaknya 10, dan lebih banyak lagi jika kumpulan data Anda sangat besar (puluhan ribu pengamatan atau lebih). Karena PMM menarik nilai imputasi dari nilai yang diobservasi, ia memiliki properti bahwa nilai yang diperhitungkan tidak akan pernah berada di luar kisaran nilai yang teramati. Hal ini membuatnya sangat berguna untuk variabel terikat (dibahas di bawah). Hal ini juga dapat digunakan untuk beberapa distribusi non-kontinyu. Namun, PMM tidak sesuai jika Anda memiliki alasan untuk percaya bahwa nilai yang tidak teramati berada di luar kisaran nilai yang teramati. Transformasi Variabel bertele-tele dapat dibuat lebih normal dengan transformasi seperti mengambil log. Namun, Anda harus mempertimbangkan bagaimana hal ini mempengaruhi hubungan antar variabel. Misalnya, jika Anda memiliki variabel untuk quotincomequot dan quotspending pada hiburanquot dan Anda yakin bahwa hubungan keduanya adalah linier, ganti kuotom kuota dengan quotalk incomequot membuat model imputasi untuk kedua variabel salah kutip. Bounded Variables Situasi umum lainnya adalah variabel terikat. Sebagai contoh, quothours workquot tidak bisa di bawah nol, dan persentase harus antara nol dan 100. Variabel tersebut dapat diimplikasikan dengan menggunakan truncreg. Opsi ll () dan ul () berisi batas bawah dan batas atas untuk variabel, yang dapat berupa angka atau variabel. Anda tidak diharuskan untuk menentukan keduanya (misalnya jam kerja mungkin hanya memerlukan ll (0). Kecuali jika Anda khawatir model tersebut mungkin mencoba agar seseorang bekerja lebih dari 168 jam per minggu). Sayangnya, dalam pengalaman kami yang tidak biasa bagi truncreg memiliki masalah konvergensi dalam model imputasi dengan banyak variabel. PMM adalah alternatif yang baik untuk truncreg karena secara alami menghormati setiap batas yang ada dalam data yang teramati. Istilah Non-Linear Jika model analisis Anda mengandung istilah non linier, kemungkinan besar variabel kuadrat, maka ini harus diperhitungkan saat membuat model imputasi Anda. Misalkan model analisis Anda mengalami regresi y pada x dan x2. Jika Anda hanya meniru y dan x. Membuat x2 kemudian (baik dengan mi pasif atau c.xc.x), maka nilai imputasi y hanya akan bergantung pada x dan nilai imputasi x akan bergantung secara linear pada y. Ketika Anda menjalankan model analisis Anda, koefisien pada istilah kuadrat akan menjadi bias terhadap nol karena untuk pengamatan dimana y atau x diimplikasikan, y benar-benar tidak berhubungan dengan x2. (Jangan pernah lupa bahwa ketika Anda menulis perintah meremehkan mi Anda, Anda sedang membangun model, bukan hanya mencantumkan variabel yang akan diimpikan.) Alternatif terbaik adalah apa yang White, Royston dan Wood sebut pendekatan Jarang Variabel Lain. Buat variabel baru untuk menyimpan istilah non linier (misalnya gen x2x2) dan kemudian memberi tahu mereka seolah-olah mereka hanyalah variabel lain, tidak terkait dengan istilah linier. Nilai imputasi dari istilah non linier tidak akan memiliki hubungan yang benar dengan istilah linier (yaitu nilai yang direproduksi x2 sebenarnya tidak akan x2) namun selama didistribusikan dengan benar, ini tampaknya tidak mempengaruhi hasil analisis. model. Ini adalah bidang penelitian yang sedang berlangsung. Persyaratan Interaksi Istilah interaksi mengemukakan masalah yang sangat mirip dengan yang diajukan oleh istilah non linier: jika istilah interaksi tidak disertakan dalam model imputasi, koefisien pada istilah interaksi akan menjadi bias terhadap nol dalam model analisis. Pendekatan Variablequot quotJust Another juga berfungsi dengan baik untuk persyaratan interaksi: membuat variabel yang menyimpan efek interaksi (misalnya gen gxgx) dan kemudian menyiratkannya secara terpisah. Jika, bagaimanapun, interaksi melibatkan variabel biner atau kategoris yang mewakili kelompok, pertimbangkan untuk menggunakan opsi () untuk menyiratkan masing-masing kelompok secara terpisah. Hal ini memungkinkan koefisien bervariasi antara kelompok tanpa masalah istilah interaksi yang diperhitungkan yang tidak benar-benar sesuai dengan variabel yang sedang berinteraksi. Misalnya, anggaplah Anda menurunkan pendapatan pendidikan. pengalaman. Dan hitam (indikator untuk quotsubject adalah blackquot), namun berpikir kembalinya pendidikan berbeda menurut ras dan dengan demikian memasukkan blackc.education dalam regresi. Pendekatan variabel yang lain akan menciptakan variabel edblackblackrace dan menyiratkannya, namun model tersebut mungkin dapat menyebabkan nol untuk nilai hitam dan non-nol untuk edblack. Tidak ada indikasi ini akan menyebabkan masalah dalam model analisis. Alternatif lain adalah menambahkan opsi (hitam) ke perintah imputasi, sehingga orang kulit putih dan kulit hitam diperhitungkan secara terpisah. Ini akan memungkinkan Anda untuk menggunakan blackc.education dalam model analisis Anda tanpa bias (dan itu akan selalu sesuai dengan nilai sebenarnya dari hitam dan pendidikan). Namun, menjalankan dua model imputasi terpisah memungkinkan kembalinya pengalaman bervariasi menurut ras dalam model imputasi, bukan hanya pendidikan. Jika Anda memiliki alasan teoritis yang kuat untuk percaya bahwa bukan itu masalahnya (yang tidak mungkin) yang akan menjadi masalah spesifikasi. Masalah yang jauh lebih umum adalah ukuran sampel yang kecil: pastikan masing-masing kelompok () Anda cukup besar untuk regresi yang masuk akal. Mencoba menggunakan quotJust Another Variablequot untuk interaksi antara variabel kategoris dan meniru mereka dengan logit bermasalah. Gunakan dengan () sebagai gantinya. Set Variabel Indikator Jika Anda memiliki seperangkat variabel indikator yang saling eksklusif, gunakanlah untuk membuat variabel kategoris tunggal dan kemudian nyalakan dengan menggunakan mlogit. Misalnya, gabungkan putih. hitam. Hispanik. Lainnya menjadi ras. Atau highSchool beberapa perguruan tinggi. Bujangan Maju ke pendidikan. Anda dapat menciptakan variabel indikator setelah menyiratkan, baik dengan mi pasif atau hanya dengan menggunakan i.race atau i.education pada model Anda. Jika Anda menyiratkan variabel indikator itu sendiri menggunakan logit. Model imputasi tidak akan memaksakan batasan bahwa hanya satu saja yang bisa menjadi satu. Dengan demikian, Anda mungkin bisa mendapatkan orang dengan lebih dari satu ras atau lebih dari satu tingkat pendidikan. Dengan mengubah indikator menjadi variabel kategoris dan menyiratkan variabel kategoris menggunakan mlogit, Anda memaksa model untuk memilih hanya satu kategori. Terakhir Direvisi: 9152015Multiple Imputation in Stata: Imputing Ini adalah bagian keempat dari Multiple Imputation in Stata series. Untuk daftar topik yang tercakup dalam seri ini, lihat Pendahuluan. Bagian ini akan berbicara tentang rincian proses imputasi. Pastikan Anda telah membaca setidaknya bagian sebelumnya, Creating Imputation Models. Jadi Anda memiliki rasa masalah apa yang dapat mempengaruhi keabsahan hasil Anda. Contoh Data Untuk mengilustrasikan prosesnya, gunakan juga kumpulan data buatan. Tidak seperti di bagian contoh, kumpulan data ini dirancang untuk memiliki kemiripan dengan data dunia nyata. Balapan wanita (biner) (kategoris, tiga nilai) urban (biner) edu (diurutkan kategoris, empat nilai) exp (kontinyu) upah (kontinyu) tidak ada. Setiap nilai dari semua variabel kecuali perempuan memiliki 10 kemungkinan kehilangan sama sekali secara acak, tapi tentu saja di dunia nyata kita tidak akan tahu bahwa itu adalah MCAR sebelumnya. Dengan demikian, kami akan memeriksa apakah itu MCAR atau MAR (MNAR tidak dapat diperiksa dengan melihat data yang diobservasi) dengan menggunakan prosedur yang diuraikan dalam Memutuskan untuk Mengidentifikasi: nomina unab: unab missvars: jumlah tiriskan upah di kota, gen (miss) foreach var of Lokal missvars covars lokal: daftar numvars - var display newline (3) quotlogit missingness of var on covarsquot logit missvar covars foreach nvar of covars lokal tampilkan newline (3) quotttest nvar oleh missingness varquot ttest nvar, oleh (missvar) Lihat log File untuk hasil Tujuan kami adalah untuk menurunkan upah pada jenis kelamin, ras, tingkat pendidikan, dan pengalaman. Untuk melihat jawaban quotrightquot, buka file do yang membuat kumpulan data dan periksa perintah gen yang mendefinisikan upah. Kode lengkap untuk proses imputasi dapat ditemukan pada file do berikut: Proses imputasi menghasilkan banyak output. Nah, menyoroti halaman ini, file log lengkap termasuk grafik terkait dapat ditemukan di sini: Setiap bagian artikel ini akan memiliki tautan ke bagian log yang bersangkutan. Klik quotbackquot di browser Anda untuk kembali ke halaman ini. Menyiapkan Langkah pertama dalam menggunakan perintah mi adalah dengan menetapkan data Anda. Ini agak mirip dengan svyset. Tsset Atau xtset Perintah mi set memberitahu Stata bagaimana seharusnya menyimpan imputasi tambahan yang akan Anda buat. Sebaiknya gunakan format lebar, karena sedikit lebih cepat. Di sisi lain, mlong menggunakan sedikit memori kurang. Agar Stata menggunakan struktur data yang luas, ketik: Agar Stata menggunakan struktur data mlong (marginal long), ketik: Terminologi luas vs. panjang dipinjam dari bentuk kembali dan strukturnya serupa. Namun, keduanya tidak setara dan Anda tidak akan pernah menggunakan reshape untuk mengubah struktur data yang digunakan oleh mi. Sebagai gantinya, ketik mi convert wide atau mi convert mlong (tambahkan, jelas apakah data belum disimpan sejak perubahan terakhir). Sebagian besar waktu Anda tidak perlu khawatir tentang bagaimana imputasi disimpan: perintah mi mengetahui secara otomatis bagaimana menerapkan apapun yang Anda lakukan pada setiap imputasi. Tapi jika Anda perlu memanipulasi data dengan cara yang tidak bisa saya lakukan untuk Anda, Anda harus mempelajari keseluruhan struktur yang Anda gunakan. Kamu juga harus sangat berhati-hati. Jika Anda tertarik pada hal-hal seperti itu (termasuk format flong dan flongsep yang jarang digunakan) jalankan file ini dan baca komentar yang dikandungnya saat memeriksa peramban data untuk melihat seperti apa data dalam setiap form. Mendaftarkan Variabel Perintah mi mengenali tiga jenis variabel: Variabel yang diimpikan adalah variabel yang mi impute atau telah diperhitungkan. Variabel reguler adalah variabel yang tidak boleh diimplikasikan, baik dengan pilihan atau karena nilainya tidak hilang. Variabel pasif adalah variabel yang benar-benar ditentukan oleh variabel lain. Misalnya, upah log ditentukan oleh upah, atau indikator obesitas mungkin ditentukan oleh fungsi berat dan tinggi badan. Interaksi istilah juga variabel pasif, meskipun jika Anda menggunakan sintaks interaksi Statas Anda wont harus menyatakan mereka seperti itu. Variabel pasif sering bermasalah dengan contoh transformasi. Non linieritas Dan interaksi menunjukkan bagaimana menggunakannya secara tidak tepat dapat menyebabkan perkiraan yang bias. Jika variabel pasif ditentukan oleh variabel biasa, maka variabel tersebut dapat diperlakukan sebagai variabel biasa karena tidak ada imputasi yang diperlukan. Variabel pasif hanya harus diperlakukan sedemikian rupa jika bergantung pada variabel yang diperhitungkan. Mendaftarkan variabel memberitahu Stata jenis variabel apa adanya. Variabel yang harus diinterogasi harus selalu terdaftar: register mil berimplikasi pada varlist dimana varlist harus diganti dengan daftar variabel aktual yang akan dihitung. Variabel reguler seringkali tidak perlu didaftarkan, namun merupakan ide bagus: mi mendaftar varlist biasa Variabel pasif harus didaftarkan: mi register passive varlist Namun, variabel pasif lebih sering dibuat setelah diimplikasikan. Lakukan dengan mi pasif dan mereka akan terdaftar sebagai pasif secara otomatis. Dalam contoh data kami, semua variabel kecuali wanita perlu diperhitungkan. Perintah register mi yang sesuai adalah: register mi dihitung ras-upah (Perhatikan bahwa Anda tidak dapat menggunakan daftar varlist Anda meskipun Anda harus menyiratkan semua variabel Anda, karena itu akan mencakup variabel sistem yang ditambahkan oleh mi set untuk melacak struktur imputasi .) Mendaftarkan wanita sebagai reguler adalah pilihan, tapi ada baiknya: mi mendaftarkan wanita biasa Memeriksa Model Imputasi Berdasarkan jenis variabel, metode imputasi yang jelas adalah: ras (kategoris, tiga nilai): mlogit urban (binary): Logit edu (diurutkan kategoris, empat nilai): ologit exp (kontinyu): regresi upah (kontinu): regresi wanita tidak perlu diperhitungkan, namun harus disertakan dalam model imputasi baik karena berada dalam model analisis dan karena Mungkin relevan Sebelum mulai berimplikasi, kita akan memeriksa masing-masing model imputasi. Selalu jalankan masing-masing model imputasi Anda secara terpisah, di luar konteks impute chute, untuk melihat apakah mereka bertemu dan (sejauh mungkin) memverifikasi bahwa mereka ditentukan dengan benar. Kode untuk menjalankan masing-masing model ini adalah: mlogit race i.urban exp wage i.edu i.female logit urban i.race exp wage i.edu i.female ologit edu i.urban i.race exp wage i.female regress exp I.urban i.race upah i.edu i.female regres upah i.urban i.race exp i.edu i.female Perhatikan bahwa ketika variabel kategoris (dipesan atau tidak) muncul sebagai kovariat i. Memperluas mereka ke dalam set variabel indikator. Serta lihat nanti, output dari perintah impute mil impute mencakup perintah untuk model individual yang dijalankannya. Dengan demikian, pintasan yang berguna, terutama jika Anda memiliki banyak variabel untuk diimplikasikan, adalah menyiapkan perintah merantai mi Anda dengan opsi dryrun untuk mencegahnya melakukan penyimpangan aktual, jalankan, lalu salin perintah dari keluaran ke File do anda untuk pengujian Masalah Konvergensi Hal pertama yang harus diperhatikan adalah bahwa semua model ini berjalan dengan sukses. Model kompleks seperti mlogit mungkin gagal untuk bertemu jika Anda memiliki sejumlah besar variabel kategoris, karena itu seringkali mengarah ke ukuran sel kecil. Untuk menentukan penyebab masalah, hapus sebagian besar variabel, pastikan model bekerja sesuai dengan yang tersisa, lalu tambahkan kembali variabel satu per satu atau dalam kelompok kecil sampai berhenti bekerja. Dengan beberapa eksperimen Anda harus dapat mengidentifikasi variabel masalah atau kombinasi variabel. Pada saat itu Anda harus memutuskan apakah Anda dapat menggabungkan kategori atau variabel drop atau membuat perubahan lain untuk menciptakan model yang sesuai. Prediksi Prefek Prediksi sempurna adalah masalah lain yang harus diperhatikan. Proses imputasi tidak bisa hanya menjatuhkan pengamatan yang diprediksi dengan sempurna seperti logit. Anda bisa menjatuhkannya sebelum menyiratkan, tapi sepertinya bisa mengalahkan tujuan beberapa imputasi. Alternatifnya adalah menambahkan augment (atau hanya aug) pilihan ke metode yang terpengaruh. Ini memberitahu mi untuk melakukan chained menggunakan pendekatan regressionquot quotaugmented, yang menambahkan pengamatan palsu dengan bobot yang sangat rendah sedemikian rupa sehingga efeknya tidak dapat diabaikan pada hasilnya namun mencegah prediksi yang sempurna. Untuk rinciannya lihat bagiannya. Isu prediksi sempurna selama imputasi dataquot kategoris dalam dokumentasi MI Stata. Memeriksa Misspecification Anda juga harus mencoba untuk mengevaluasi apakah model ditentukan dengan benar. Diskusi lengkap tentang bagaimana menentukan apakah model regresi ditentukan dengan benar atau tidak jauh melampaui cakupan artikel ini, namun gunakan alat apa pun yang menurut Anda sesuai. Berikut adalah beberapa contohnya: Residual vs. Fitted Value Plots Untuk variabel kontinyu, plot nilai residual vs pas (mudah dilakukan dengan rvfplot) dapat berguna. Beberapa contoh menggunakannya untuk mendeteksi masalah. Pertimbangkan plot untuk pengalaman: regres exp i.urban i.race upah i.edu i.female rvfplot Perhatikan bagaimana sejumlah titik dikelompokkan sepanjang garis di kiri bawah, dan tidak ada poin di bawahnya: Ini mencerminkan kendala bahwa Pengalaman tidak boleh kurang dari nol, yang berarti bahwa nilai yang dipasang harus selalu lebih besar dari atau sama dengan residu, atau alternatifnya bahwa residu harus lebih besar dari atau sama dengan nilai pas yang negatif. (Jika grafik memiliki skala yang sama pada kedua sumbu, garis kendala akan menjadi garis 45 derajat.) Jika semua titik di bawah garis yang sama dan bukan di atasnya, ini akan memberi tahu Anda bahwa ada batas atas pada variabel Bukan batas bawah. Pencegatan y dari garis kendala memberi tahu Anda batasan dalam kedua kasus tersebut. Anda juga bisa memiliki kedua ikatan bawah dan batas atas, meletakkan semua titik di sebuah band di antara keduanya. Model quotobviousquot, regresi. Tidak tepat untuk pengalaman karena tidak menerapkan batasan ini. Ini juga tidak pantas untuk upah karena alasan yang sama. Alternatifnya termasuk truncreg, ll (0) dan pmm (well use pmm). Menambahkan Interaksi Dalam contoh ini, tampaknya masuk akal bahwa hubungan antar variabel dapat bervariasi antara kelompok ras, jenis kelamin, dan kelompok urban. Jadi salah satu cara untuk mengecek misspecification adalah menambahkan istilah interaksi ke model dan melihat apakah kinerjanya penting. Sebagai contoh, bandingkan dengan model yang jelas: regres exp i.race upah i.edu i.urban i.female dengan satu yang mencakup interaksi: regeks exp (i.race i.urban i.female) (c.wage i.edu ) Berjalan dengan baik perbandingan yang sama untuk model variabel lainnya. Ini menciptakan banyak output, jadi lihat file log untuk hasil. Interaksi antara variabel perempuan dan variabel lainnya signifikan pada model untuk exp. upah. Edu. Dan perkotaan. Ada beberapa interaksi yang signifikan antara ras atau perkotaan dan variabel lainnya, namun tidak sebanyak (dan ingat bahwa dengan banyaknya koefisien ini, diharapkan ada beberapa positif palsu yang menggunakan tingkat signifikansi 0,05). Nah dengan demikian berarti pria dan wanita secara terpisah. Ini adalah pilihan yang sangat bagus untuk kumpulan data ini karena perempuan tidak pernah hilang. Jika ya, menikah harus menjatuhkan pengamatan yang hilang karena tidak dapat ditempatkan dalam satu kelompok atau kelompok lainnya. Dalam perintah imputasi ini berarti menambahkan opsi oleh (wanita). Saat menguji model, itu berarti memulai perintah dengan awalan wanita: awalan (dan hapus wanita dari daftar kovariat). Model imputasi yang ditingkatkan demikian: bysort perempuan: reg exp i.urban i.race upah i.edu oleh perempuan: logit urban exp i.race upah i.edu oleh perempuan: mlogit race exp i.urban wage i.edu oleh perempuan : Reg wage exp i.urban i.race i.edu oleh perempuan: ologit edu exp i.urban i.race upah pmm sendiri tidak bisa dijalankan diluar konteks imputasi, tapi karena berdasarkan regresi Anda bisa menggunakan regresi reguler untuk mengujinya . Model ini harus diuji lagi, tapi juga menghilangkan proses itu. Sintaks dasar untuk mi impute chained adalah: mi impute chained (method1) varlist1 (method2) varlist2. Regvars Setiap metode menentukan metode yang akan digunakan untuk menyiratkan varlist berikut Kemungkinan metode adalah kemunduran. Pmm. Truncreg. Intreg. Logit Ologit Mlogit Poisson. Dan nbreg. Regvars adalah daftar variabel biasa untuk digunakan sebagai kovariat dalam model imputasi tapi tidak diperhitungkan (mungkin tidak ada). Pilihan dasarnya adalah: tambahkan (N) rseed (R) savetrace (tracefile replace) N adalah jumlah imputasi yang akan ditambahkan ke kumpulan data. R adalah benih yang akan digunakan untuk generator bilangan acak8212 jika Anda tidak mengaturnya, Anda akan mengalami imputasi yang berbeda setiap kali perintah dijalankan. Tracefile adalah dataset di mana mi impute dirantai akan menyimpan informasi tentang proses imputasi. Nah gunakan dataset ini untuk memeriksa konvergensi. Pilihan yang relevan dengan metode tertentu sesuai dengan metode, di dalam tanda kurung tapi mengikuti koma (mis. (Mlogit, aug)). Pilihan yang relevan dengan proses imputasi secara keseluruhan (seperti pada (wanita)) pergi pada akhirnya, setelah koma. Sebagai contoh, perintahnya adalah: mi impute dirantai (logit) urban (mlogit) race (ologit) edu (pmm) exp wage, tambahkan (5) rseed (4409) oleh (perempuan) Perhatikan bahwa ini tidak termasuk savetrace () pilihan. Pada tulisan ini, dengan () dan savetrace () tidak dapat digunakan pada saat bersamaan, mungkin karena akan memerlukan satu file jejak untuk masing-masing kelompok. Stata menyadari masalah ini dan kami berharap ini akan segera berubah. Untuk keperluan artikel ini, hapus juga opsi () ketika tiba saatnya untuk menggambarkan penggunaan file jejak. Jika masalah ini muncul dalam penelitian Anda, bicaralah dengan kami tentang pekerjaan-sekitar. Memilih Jumlah Imputasi Ada beberapa ketidaksepakatan di antara pihak berwenang tentang berapa banyak imputasi yang cukup. Ada yang bilang 3-10 di hampir semua keadaan, dokumentasi Stata setidaknya menunjukkan 20, sementara White, Royston, dan Wood berpendapat bahwa jumlah imputasi harus kira-kira sama dengan persentase kasus dengan nilai yang hilang. Namun, kita tidak mengetahui adanya argumen bahwa peningkatan jumlah imputasi yang pernah menyebabkan masalah (hanya saja manfaat marjinal dari imputasi lain secara asimtotik mendekati nol). Meningkatnya jumlah imputasi dalam analisis Anda pada dasarnya tidak ada pekerjaan dari pihak Anda. Ganti saja nomor di add () pilihan untuk sesuatu yang lebih besar. Di sisi lain, bisa jadi banyak pekerjaan untuk komputer. Beberapa imputasi telah mengenalkan banyak peneliti ke dunia pekerjaan yang membutuhkan waktu berjam-jam atau hari untuk dijalankan. Anda umumnya dapat berasumsi bahwa jumlah waktu yang dibutuhkan akan proporsional dengan jumlah imputasi yang digunakan (misalnya jika file membutuhkan waktu dua jam untuk berjalan dengan lima imputasi, mungkin dibutuhkan waktu sekitar empat jam untuk berjalan dengan sepuluh imputasi). Jadi, inilah saran kami: Mulailah dengan lima imputasi (akhir rendah dari apa yang dianggap sah secara luas). Bekerja pada proyek penelitian Anda sampai Anda cukup yakin bahwa Anda memiliki analisis dalam bentuk akhirnya. Pastikan untuk melakukan semuanya dengan melakukan file sehingga Anda dapat menjalankannya lagi sesuka hati. Perhatikan berapa lama prosesnya berlangsung, mulai dari imputasi sampai analisis akhir. Pertimbangkan berapa banyak waktu yang tersedia dan putuskan berapa banyak imputasi yang bisa Anda jalankan, dengan menggunakan aturan praktis yang dibutuhkan waktu sebanding dengan jumlah imputasi. Jika memungkinkan, buat jumlah imputasi kira-kira sama dengan persentase kasus dengan data yang hilang (perkiraan akhir yang tinggi dari apa yang dibutuhkan). Biarkan waktu untuk pulih jika ada yang salah, seperti biasanya. Tingkatkan jumlah imputasi dalam file do anda dan mulailah. Lakukan sesuatu yang lain saat file berjalan, seperti menulis makalah Anda. Menambahkan imputasi seharusnya tidak mengubah hasil Anda secara signifikan dan dalam hal yang tidak mungkin terjadi, anggap diri Anda beruntung telah menemukannya sebelum dipublikasikan. Mempercepat Proses Imputasi Beberapa imputasi telah mengenalkan banyak peneliti ke dunia pekerjaan yang membutuhkan waktu berjam-jam, hari, atau bahkan berminggu-minggu untuk berjalan. Biasanya yang tidak layak menghabiskan waktu Anda untuk membuat kode Stata berjalan lebih cepat, namun beberapa imputasi bisa menjadi pengecualian. Gunakan komputer tercepat yang tersedia untuk Anda. Bagi anggota SSCC yang berarti belajar menjalankan pekerjaan di Linstat, cluster komputasi SSCC Linux. Linux tidak sesulit yang mungkin Anda pikirkan. Menggunakan Linstat memiliki instruksi. Beberapa imputasi melibatkan lebih banyak pembacaan dan penulisan ke disk daripada kebanyakan perintah Stata. Terkadang ini termasuk menulis file sementara di direktori kerja saat ini. Gunakan ruang disk tercepat yang tersedia untuk Anda, baik untuk kumpulan data dan direktori kerja Anda. Secara umum ruang disk lokal akan lebih cepat dari ruang disk jaringan, dan pada ramdisk Linstat (sebuah quotdirectoryquot yang sebenarnya tersimpan dalam RAM) akan lebih cepat daripada ruang disk lokal. Di sisi lain, Anda tidak ingin menyimpan data set secara permanen di manapun kecuali ruang disk jaringan. Jadi pertimbangkan untuk melakukan file Anda melakukan sesuatu seperti berikut: Windows (Winstat atau PC Anda sendiri) Ini berlaku saat Anda menggunakan data yang diperhitungkan juga. Jika kumpulan data Anda cukup besar sehingga bekerja dengan itu setelah imputasi lambat, prosedur di atas dapat membantu. Memeriksa Konvergensi MICE adalah proses berulang. Dalam setiap iterasi, mi impute dirantai pertama memperkirakan model imputasi, dengan menggunakan data yang diamati dan data yang direputasi dari iterasi sebelumnya. Ini kemudian menarik nilai-nilai baru yang direputasi dari distribusi yang dihasilkan. Perhatikan bahwa sebagai hasilnya, setiap iterasi memiliki beberapa autokorelasi dengan imputasi sebelumnya. Iterasi pertama harus merupakan kasus khusus: di dalamnya, mi impute dirantai pertama memperkirakan model imputasi untuk variabel dengan nilai yang paling sedikit hilang berdasarkan hanya pada data yang diamati dan menarik nilai yang diperhitungkan untuk variabel tersebut. Kemudian mengestimasi model untuk variabel dengan nilai yang paling sedikit yang hilang sebelumnya, dengan menggunakan nilai yang teramati dan nilai imputasi dari variabel pertama, dan hasilnya sama untuk variabel lainnya. Jadi iterasi pertama sering kali tidak lazim, dan karena iterasi berkorelasi, hal itu juga bisa membuat iterasi berikutnya juga tidak biasa. Untuk menghindarinya, mi impute dirantai secara default melewati sepuluh iterasi untuk setiap data yang dihitung yang Anda minta, hanya menyimpan hasil iterasi kesepuluh. Sembilan iterasi pertama disebut burn-in period. Normally this is plenty of time for the effects of the first iteration to become insignificant and for the process to converge to a stationary state. However, you should check for convergence and increase the number of iterations if necessary to ensure it using the burnin() option. To do so, examine the trace file saved by mi impute chained. It contains the mean and standard deviation of each imputed variable in each iteration. These will vary randomly, but they should not show any trend. An easy way to check is with tsline. but it requires reshaping the data first. Our preferred imputation model uses by(). so it cannot save a trace file. Thus well remove by() for the moment. Well also increase the burnin() option to 100 so its easier to see what a stable trace looks like. Well then use reshape and tsline to check for convergence: preserve mi impute chained (logit) urban (mlogit) race (ologit) edu (pmm) exp wage female, add(5) rseed(88) savetrace(extrace, replace) burnin(100) use extrace, replace reshape wide mean sd, i(iter) j(m) tsset iter tsline expmean, title(quotMean of Imputed Values of Experiencequot) note(quotEach line is for one imputationquot) legend(off) graph export conv1.png, replace tsline expsd, title(quotStandard Deviation of Imputed Values of Experiencequot) note(quotEach line is for one imputationquot) legend(off) graph export conv2.png, replace restore The resulting graphs do not show any obvious problems: If you do see signs that the process may not have converged after the default ten iterations, increase the number of iterations performed before saving imputed values with the burnin() option. If convergence is never achieved this indicates a problem with the imputation model. Checking the Imputed Values After imputing, you should check to see if the imputed data resemble the observed data. Unfortunately theres no formal test to determine whats quotclose enough.quot Of course if the data are MAR but not MCAR, the imputed data should be systematically different from the observed data. Ironically, the fewer missing values you have to impute, the more variation youll see between the imputed data and the observed data (and between imputations). For binary and categorical variables, compare frequency tables. For continuous variables, comparing means and standard deviations is a good starting point, but you should look at the overall shape of the distribution as well. For that we suggest kernel density graphs or perhaps histograms. Look at each imputation separately rather than pooling all the imputed values so you can see if any one of them went wrong. The mi xeq: prefix tell Stata to apply the subsequent command to each imputation individually. It also applies to the original data, the quotzeroth imputation.quot Thus: mi xeq: tab race will give you six frequency tables: one for the original data, and one for each of the five imputations. However, we want to compare the observed data to just the imputed data, not the entire data set. This requires adding an if condition to the tab commands for the imputations, but not the observed data. Add a number or numlist to have mi xeq act on particular imputations: mi xeq 0: tab race mi xeq 15: tab race if missrace This creates frequency tables for the observed values of race and then the imputed values in all five imputations. If you have a significant number of variables to examine you can easily loop over them: foreach var of varlist urban race edu mi xeq 0: tab var mi xeq 15: tab var if missvar For results see the log file . Running summary statistics on continuous variables follows the same process, but creating kernel density graphs adds a complication: you need to either save the graphs or give yourself a chance to look at them. mi xeq: can carry out multiple commands for each imputation: just place them all in one line with a semicolon ( ) at the end of each. (This will not work if youve changed the general end-of-command delimiter to a semicolon.) The sleep command tells Stata to pause for a specified period, measured in milliseconds. mi xeq 0: kdensity wage sleep 1000 mi xeq 15: kdensity wage if missvar sleep 1000 Again, this can all be automated: foreach var of varlist wage exp mi xeq 0: sum var mi xeq 15: sum var if missvar mi xeq 0: kdensity var sleep 1000 mi xeq 15: kdensity var if missvar sleep 1000 Saving the graphs turns out to be a bit trickier, because you need to give the graph from each imputation a different file name. Unfortunately you cannot access the imputation number within mi xeq. However, you can do a forvalues loop over imputation numbers, then have mi xeq act on each of them: forval i15 mi xeq i: kdensity exp if missexp graph export expi.png, replace Integrating this with the previous version gives: foreach var of varlist wage exp mi xeq 0: sum var mi xeq 15: sum var if missvar mi xeq 0: kdensity var graph export chkvar0.png, replace forval i15 mi xeq i: kdensity var if missvar graph export chkvari.png, replace For results, see the log file . Its troublesome that in all imputations the mean of the imputed values of wage is higher than the mean of the observed values of wage. and the mean of the imputed values of exp is lower than the mean of the observed values of exp. We did not find evidence that the data is MAR but not MCAR, so wed expect the means of the imputed data to be clustered around the means of the observed data. There is no formal test to tell us definitively whether this is a problem or not. However, it should raise suspicions, and if the final results with these imputed data are different from the results of complete cases analysis, it raises the question of whether the difference is due to problems with the imputation model. Last Revised: 8232012


content:
Alhamdullilah, Visitasi Akreditasi Program Studi Kesehatan Masyarakat dari LAMPT-Kes telah dilaksanakan pada tanggal 7-8 Nopember 2019 dengan lancar di Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Mulawarman.
Terima kasih TIM ASSESOR dari Lembaga Akreditasi Mandiri Pendidikan Tinggi Kesehatan Indonesia (LAMPT-Kes)


content:
Hari ini waktu menjemput Kai pulang dari TK, aku membiarkan dia bermain di halaman TK nya. Aku selalu senang karena TKnya mempunyai halaman yang cukup luas untuk anak-anak bermain, berlari bahkan bermain pasir. Dan sejak 2 tahun lalu ada tambahan lahan kecil di bagian belakang halaman itu yang belum ditanami apa-apa, hanya diberi rumput artifisial yang lembut. Karena tanahnya lebih rendah dari halaman TK sehingga membentuk sebuah perosotan alami dengan rumput artfisial. Dan kalian musti melihat murid-murid TK ini berguling-guling di tanah! Aku bisa bayangkan betapa menyenangkannya.
Kai tidak begitu suka bermain dengan orang lain. Dalam arti dia lebih suka bermain sendiri, jika teman akrabnya tidak ada. Biasanya dia bermain perosotan atau jungle jim, tapi hari ini dia menyusuri tepian halaman TK untuk mencari donguri! Aku juga jadinya membantu dia mencari dan mengumpulkan donguri.
donguri hasil pungutannya Riku. mirip mlinjo kan?
donguri koro koro donburi ko
oikeni hamatte sa taihen
dojouga dete kite konnichiwa
botchan isshoni asobimashou
donguri korokoro yorokonde
shibaraku isshoni asondaga
yappari oyama ga koishito
naiteha dojouwokomaraseta
Sebuah lagu anak-anak yang pasti bisa dinyanyikan semua anak Jepang! Aku pun tahunya dari Riku waktu dia masih di penitipan Himawari, masih usia 3 tahun. Dia yang mengajari mamanya 😀 Tapi memang lagu ini begitu sederhana dan mudah diingat. Diciptakan oleh Aoki Nagayoshi (1879-1935) pada tahun 1921 dalam buku Kawaishouka かわいい唱歌 dan terdiri dari dua bait. Bait pertama menceritakan tentang donguri (biji pohon) yang jatuh ke rawa. Lalu dojou (lele) datang dan menyapanya : konnichiwa sambil berkata “Hei ayo main bersama”. Bait kedua isi: donguri sangat senang dan bermain bersama, tapi dia kangen pada gunung dan menangis membuat si lele susah.
partitur lagu Donguri korokoro
Lagu anak-anak ini kemudian resmi diajarkan di sekolah dasar pada mata pelajaran musik pada tahun 1947. Bahkan lagu ini menurut Kindaiichi Haruhiko, seorang linguist Jepang terkenal, merupakan satu dari 3 lagu anak Jepang terbaik. Dan pada tahun 2007 terpilih masuk ke dalam 100 lagu Jepang terkenal. Karena lagu ini sudah lewat masa penggunaan hak cipta, sekarang menjadi milik umum public domain. Karena itu aku juga berani memasang lagu itu di sini.
Doguri koro-koro
NB: Kalau aku mendengar kata koro-koro, langsung teringat bahasa Makassar yang artinya marah-marah atau ngambek. Yang pasti dongurinya ngga ngambek kok 😀
Yang pasti donguri dan DONBURI itu lain loh. DONBURI itu adalah makanan berupa nasi dalam cawan dan diatasnya diberi lauk (jenis apa saja).
Satu lagi catatan: semacam donguri yang namanya Ginnan dijual dengan harga yang cukup mahal. Biasanya dibakar sebagai sate dan nikmati dagingnya dengan garam saja. Atau dimasukkan dalam cawan mushi. Rasanya ada pahit-pahitnya tapi itu yang membuat enak. Nah aku pernah melihat acara TV di Jepang yang menayangkan bahwa jika kita memungut ginnan di jalanan Tokyo maka kita tidak perlu membayar apa-apa, silakan dibawa pulang. Karena ginnan yang telah jatuh dari pohon itu sudah dianggap sebagai sampah.
biji ginnan waktu masih muda. Aku pungut dari jalanan di univ W pada bulan Juni
Diary	autumn, donguri, lagu anak	6 Comments
September 2020
S
S
R
K
J
S
M
1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30
« Agu
yang mau cari-cari
Search for:
Search
yang bersahabat
Link abdulcholik advertiyha Alamendah Andori Arman Broneo Chocovanilla Danikurniawan Diajeng DidienR Drajat DV Erlia Erry Fety Hakim Lidya LJ Marsudiyanto (Teropong) Marsudiyanto Monda Nana Harmanto Necky Niie Nique Nimadesriandani NH18 NH18 juga Pito RiNaRy Siti Rasuna Susindra Titik Vizon Vyan Yessy Zizy

warc-identified-content-language: ind,eng,dan

label: fr


content:
Tempat wisata satu ini sangat populer bagi masyarakat yogyakarta, kebun binatang gembira loka sebuah hiburan bertema edukasi yang menyuguhkan koleksi koleksi langka dari berbagai belahan dunia dikemas dalam sebuah lokasi yang tertata dengan fasilitas yang memanjakan para pengunjung, untuk sejarahnya sendiri kebun binatang ini adalah buah pikiran dari sri sultan yang menginginkan tempat lokasi hiburan bagi masyarakat, kemudian dibangunlah sebuah rancangan kebun binatang yang di arsiteki karsten warga negara belanda, namun pengerjaanya tak sampai selesai karena terhalang oleh pendudukan jepang di indonesia pada saat itu, dan setelah kemerdekaan tepatnya tahun 1959 pembangunan gembira loka dilanjutkan kembali hingga selesai.
Menanamkan kecintaan anak kepada alam dan lingkungan, serta mengenalkan koleksi hewan di gembira loka merupakan kegiatan keluarga yang banyak ditemukan pada masa masa liburan, jadikan liburan bersama keluargan anda bertema mendidik, kebun binatang gembira loka salah satu alternatif terbaik tempat lokasi liburan bagi keluarga di yogyakarta.
How to arrive
Kebun binatang gembira loka terbilang lokasinya sangat strategis karena berada di pusat kota yogyakarta, tak jauh dari jalan utama kusumanegara, dan untuk alamatnya sendiri kebun binatang ini berada pada jalan kebun raya, no 3.
Things to see and do
Kebun binatang ini mempunyai luas hingga 15 hektar, pembagian zona wisata terdiri dari tempat rekreasi, atraksi dan konservasi, koleksi koleksi yang terkenal di kebun binatan ini sepeti beberapa satwa dari benua asia, australian dan amerika diantaranya kapibara yang habitatnya dapat di temukan di hutan amazon brazil, kangguru hewan asli khas benua australia, dan hewan asli indonesia sendiri seperti burung kaswari dan komodo, menelusuri kebun binatang ini terbilang cukup luas anda akan membutuhkan waktu 1 hingga 2 jam, dan menariknya karena lokasi kebun binatang ini terbelah oleh sungai gajah wong, maka dominasi dari permaninan wisata air cukup banyak di temukan.
Berikut beberapa pembagian zona zona yang menarik untuk di ketahui di kebun binatang gembira loka pada zona rekreasi setidaknya terdapat 13 wahana permainan yang di tawarkan bagi pengunjung, beberapa di antaranya gajah tunggang dimana para pengunjung merasakan sensasi menaiki punggung gajah bersama pemandu, perahu kayuh wahana ini dapat menampung hingga 3 orang, menelusuri telaga buatan yang berair tenang sangat menyenangkan dan berbeda menelusurinya bersama keluarga, bagi yang menyukai wahana banana boat, kegiatan ini tak hanya dapat anda rasakan pada tepian laut di pesisir pantai saja, wahana ini disediakan di kebun binatang gembira loka yang bernama banana boat orca dengan mengambil lokasi di telaga buatan mereka.
Untuk zona atraksi dan interaksi satwa mereka mempunyai dua pertunjukan yang akan disuguhkan kepada pengunjung yang pertama bernama galeri satwa terampil, pada atraksi ini akan mempertontonkan keahlian satwa satwa yang dilatih pada sebuah ruang pertunjukan, untuk jam pertunjukannya sendiri akan di adakan senin hingga jumat jam 11 pagi serta 1 siang dan pada hari sabtu - minggu setiap jam nya akan berlangsung atraksi dimulai dari jam 10 pagi hingga 3 sore, untuk atraksi dan interaksi yang kedua pengunjung akan melihat pemberian makan hewan dimana penjadwalan makan akan di lakukan setiap hari berikut beberapa pemberian makan satwa yang cukup populer bagi pengunjung, pemberikan makan simpanze akan berlangsung pada jam 10:30 pagi, untuk arapaimaa pada jam 11 pagi dan ular11:30 siang, namun untuk pemberian makan satwa tertentu seperti harimau dan gajah dilakukan pada hari libur saja pada jam 12 siang.
Untuk fasilitas pendukung bagi para pengunjung, kebun binatang gembira loka menyediakan panggung terbuka hingga dapat menampung kurang lebih 200 orang, bernama mayang tirta dan lebih istimewanya dari tempat ini "mengapung", ya. mayang tirta adalah sebuah perahu yang didesain dan berada di air kolam.
beranda » Wisata kebun bintang gembira loka - yogyakarta
Label: Rekreasi, Wisata-Yogyakarta
0 komentar
Posts a comment
Tweet
JOIN OUR COMMUNITY
Template by Bamz - Edited By Info Indonesia. Diberdayakan oleh Blogger.
Terms and Conditions | Disclaimer | Kritik dan saran| Google+| Bloggers
Designed by blog.nguoiaolam.net Modified by Oladoo Powered by blogger Thanks to map icons collection and Blog Thiết Kế


content:
Dalam dunia pendidikan terkadang sarana yang di butuhkan tidak ada dalam menjelaskan suatu teori tertentu dari sebuah ilmu, nah dari hal tersebut animasi gambar berperan untuk menjelaskan teori ilmu yang ingin di sampaikan
Ide manusia sangatlah luas, bahkan tak terbatas. Tetapi manusia terkendala oleh sarana
prasarana, kelemahan fisk dan banyak lagi kendala yang menyebabkan tidak semua ide dapat diwujudkan. Seperti memperlihatkan alat pencernaan pada manusia, apa kita harus beli organ yang asli, atau dengan menggambarnya, semua itu terlalu sulit. Sekarang telah ditemukan terobosan baru, yaitu animasi. Gambar yang dapat bergerak, yang bisa mewakilkan pemikiran sang creator. Contoh yang lain jika kita ingin mengetahui sifat-sifat lensa, apa kita harus membeli lensa dahulu kemudian mengerti sifat lensa. Gambar animasi mengatasi keterbatasan manusia akan objek, gerakan maupun sudut pandang
Peran gambar animasi di dunia pendidikan sangatlah penting. Gambar animasi bisa memperlancar proses belajar mengajar. Anak didik lebih tertarik untuk mengikuti pelajaran yang media pembelajarannya gambar animasi yang menarik . Gambar animasi juga menghemat biaya pengeluaran dalam media pembelajaraan, contohnya tidak membeli organ asli untuk melihat karena sudah ada gambar animasi yang bisa mewakili. Gambar animasi juga bisa mempermudah penggambaran dari suatu materi
Jika proses belajar mengajar di sekolah menggunakan gambar animasi, proses belajar mengajar akan menarik, siswa pun akan senang dan tidak bosan untuk mengikuti pelajaran. Dengan ini semangat siswa bisa menjadi lebih besar dari pada sebelumnya Demikian pembahasannya soal manfaat gambar animasi dalam dunia pendidikan temukan info menarik tentang gambar animasi lucu


content: Makassartoday.com, Makassar – Pemilihan Wali Kota dan Wakil Wali Kota (Pilwali) Makassar 2020 mendatang bakal rame oleh sejumlah calon dari berbagi latar belakang yang berbeda-beda. Mulai...