Random - JURIS - Juru Riset - Kompilasi Jurnal Akademik Indonesia

Exploring Potential Innovative Strategies for Warung Madura MSMEs Within the Islamic Economic Framework

2026-07-17T05:40:01+07:00

#calendar - Exploring Potential: Innovative Strategies for Warung Madura MSMEs Within the Islamic Economic Framework: Pertama, perlu diteliti bagaimana integrasi platform digital dengan mekanisme pembiayaan syariah dapat memperkuat akses modal bagi Warung Madura, khususnya melalui model mudharabah atau ijara. Kedua, peninjauan penerapan nilai kebijaksanaan lokal dalam rantai pasok warung dapat mengungkap strategi adaptasi yang menambah ketahanan pasar tradisional. Ketiga, evaluasi dampak pelatihan etika bisnis bagi pemilik dan karyawan warung akan menilai hubungan antara nilai Islam, profitabilitas, dan kepercayaan konsumen. Keempat, analisis perbandingan kinerja warung yang menerapkan prinsip keadilan transaksi dengan yang tidak dapat memberikan bukti empiris efektivitas prinsip Islam dalam meningkatkan daya sa Wednesday. Kelima, studi longitudinal tentang transformasi warung Madura setelah penerapan program pelatihan sumber daya manusia dapat menilai keberlanjutan strategi yang diusulkan. Keenam, pengembangan model evaluasi keberagaman produk lokal dalam konteks ekonomi Islam dapat memperluas pangsa pasar warung ke segmen mikro. Ketujuh, eksplorasi kolaborasi antara lembaga keuangan mikro dan lembaga pendidikan akan memberi insight tentang pengembangan kompetensi kewhlahisoa. Kedelapan, penilaian dampak kebijakan subsidi berbasis syariah terhadap profitabilitas warung dapat membandingkan efektivitas dua mekanisme subsidi. Kesembilan, penelitian tentang persepsi konsumen terhadap kualitas dan etika warung yang menerapkan prinsip Islam dapat membantu merancang strategi pemasaran. Kesepuluh, evaluasi sistem pengukuran kinerja warung berbasis indikator akuntansi Islam dapat menyelaraskan standar akuntansi lokal dengan prinsip keadilan..
Strategi pengembangan MSME Warung Madura berdasarkan perspektif ekonomi Islam menawarkan pendekatan holistik dan berkelanjutan.Menerapkan prinsip keadilan, keberlanjutan, etika bisnis, pengembangan sumber daya manusia, dan akses pembiayaan yang sesuai dapat meningkatkan daya saing Warung Madura serta kontribusi terhadap ekonomi lokal.Penelitian ini diharapkan menjadi panduan bagi pemangku kepentingan dalam merumuskan kebijakan dan program pengembangan MSME yang lebih efektif
Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia, termasuk MSME Warung Madura. Penelitian ini bertujuan menganalisis strategi pengembangan MSME Warung Madura dari perspektif ekonomi Islam. Metodologi penelitian profiler pendekatan kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara mendalam dengan pemilik Warung Madura dan pengamat ekonomi. Penelitian juga melibatkan studi literatur untuk mengeksplorasi konsep ekonomi Islam serta aplikasi praktisnya dalam pengembangan MSME. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi pengembangan MSME Warung Madura dari perspektif...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Perbandingan Metode Indobert Dan Xlnet Dalam Mengukur Kemiripan Semantik Antara Tweet Dan IKP 2024

2026-07-17T05:40:01+07:00

#calendar - Perbandingan Metode Indobert Dan Xlnet Dalam Mengukur Kemiripan Semantik Antara Tweet Dan IKP 2024: Sementara penelitian ini menunjukkan keunggulan XLNet dibandingkan IndoBERT dalam mengukur kemiripan semantik tweet dengan indikator IKP 2024, beberapa peluang penelitian lanjutan masih terbuka. Pertama, bagaimana performa model transformer lain, seperti RoBERTa atau BERT multilingual, dalam konteks bahasa Indonesia dan multibahasa pada data media sosial terkait pemilu, dapat dievaluasi untuk menemukan model yang lebih optimal. Kedua, apakah integrasi teknik pembelajaran aktif (active learning) dengan label expert judgment dapat meningkatkan akurasi klasifikasi kemiripan semantik pada dataset yang lebih besar dan beragam, sehingga mengurangi kebutuhan anotasi manual. Ketiga, bagaimana dampak faktor temporal dan geografis terhadap perubahan pola kemiripan semantik tweet selama siklus pemilu dapat dimodelkan menggunakan pendekatan jaringan saraf temporal, guna memberikan wawasan dinamis bagi pengawasan pemilu. Penelitian-penelitian tersebut diharapkan dapat memperluas pemahaman tentang aplikasi NLP dalam pemantauan kerawanan pemilu serta meningkatkan efektivitas sistem deteksi disinformasi..
Berdasarkan hasil penelitian, model XLNet menunjukkan akurasi 76% dengan precision 69,5%, recall 80%, dan F1Acscore 74,3%, sedangkan model IndoBERT memperoleh akurasi 59,7% dengan precision 54,3%, recall 60,9%, dan F1Acscore 57,3%.Evaluasi menggunakan confusion matrix dan validasi expert judgment memperkuat temuan bahwa XLNet lebih unggul dalam mengukur kemiripan semantik tweet dengan indikator IKP 2024.Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa XLNet lebih efektif dibandingkan IndoBERT dalam konteks analisis semantik pada data media sosial terkait pemilu
Pemilihan Umum (Pemilu) merupakan pilar demokrasi yang rentan terhadap polarisasi opini publik dan penyebaran disinformasi di media sosial. Untuk memahami dinamika tersebut, diperlukan pendekatan analisis semantik guna mengidentifikasi potensi kerawanan pemilu. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja dua model berbasis transformer, IndoBERT dan XLNet, dalam mengukur kemiripan semantik antara komentar media sosial (Twitter/X) dan indikator Indeks Kerawanan Pemilu (IKP) 2024. Data diperoleh melalui teknik crawling sebanyak 574...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Model Pemetaan Pengetahuan untuk Mendukung Keberhasilan UMKM Kreatif di Jawa Barat Pendekatan Manajemen Pengetahuan

2026-07-17T05:40:01+07:00

#calendar - Model Pemetaan Pengetahuan untuk Mendukung Keberhasilan UMKM Kreatif di Jawa Barat: Pendekatan Manajemen Pengetahuan: Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan prototipe digital sistem manajemen pengetahuan yang terintegrasi dengan platform media sosial untuk meningkatkan aksesibilitas pengetahuan bagi UMKM kreatif di berbagai kota di Jawa Barat, serta mengevaluasi efektivitasnya melalui uji coba berbasis eksperimen. Selain itu, diperlukan studi longitudinal yang mengukur dampak implementasi model pengetahuan terhadap kinerja usaha UMKM, seperti peningkatan pendapatan, produktivitas, dan inovasi produk, dengan mengumpulkan data periodik selama minimal dua tahun. Selanjutnya, penelitian dapat menyelidiki peran jaringan kolaboratif antar UMKM dalam memperkuat proses berbagi pengetahuan, menggunakan analisis jejaring sosial untuk mengidentifikasi pola kolaborasi yang paling berkontribusi pada peningkatan kompetensi dan daya saing sektor industri kreatif..
Penelitian ini mengembangkan model pemetaan pengetahuan berbasis pendekatan manajemen pengetahuan untuk UMKM kreatif di Jawa Barat dengan menggunakan metode mixedAcmethods untuk merumuskan struktur pengetahuan yang sesuai dengan kebutuhan pelaku.Model PeopleAcProcessAcTechnology berhasil mengidentifikasi sepuluh faktor keberhasilan, menghasilkan indikator yang terukur, dan divalidasi oleh UMKM, membuktikan bahwa pemetaan pengetahuan dapat mendukung dokumentasi, penyebaran, dan replikasi praktik terbaik dalam ekosistem UMKM kreatif.Penelitian lanjutan disarankan untuk membuat purwarupa digital model ini, menguji dampaknya secara longitudinal terhadap kinerja usaha, serta memperluas penerapannya ke wilayah dan sektor industri kreatif lain
Industri kreatif merupakan sektor strategis dalam pertumbuhan ekonomi nasional, khususnya melalui kontribusinya terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) dan penciptaan lapangan kerja. Saat ini masih banyak Usaha Mikro baik skala kecil dan menengah (UMKM) di sektor ini, terutama di Jawa Barat, masih menghadapi keterbatasan dalam mengakses dan mengelola pengetahuan yang dibutuhkan untuk berinovasi dan bertahan dalam persaingan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model pemetaan pengetahuan berbasis pendekatan manajemen pengetahuan (knowledge...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Klasifikasi Data Saran Pemustaka di Perpustakaan STIKOM Bali Menggunakan TF IDF dan Multinomial Naive Bayes

2026-07-17T05:40:01+07:00

#calendar - Klasifikasi Data Saran Pemustaka di Perpustakaan STIKOM Bali Menggunakan TF-IDF dan Multinomial Naive Bayes: Penelitian selanjutnya dapat menyelidiki apakah penggunaan representasi teks berbasis embedding seperti Word2Vec, FastText, atau model bahasa BERT dapat meningkatkan akurasi klasifikasi saran pemustaka dibandingkan TFAcIDF tradisional, khususnya pada dataset yang mengandung banyak kata tidak baku dan variasi bahasa. Selain itu, perlu dieksplorasi penerapan algoritma klasifikasi modern seperti jaringan saraf konvolusional (CNN), jaringan saraf berulang (LSTM), atau metode ensemble (misalnya Random Forest dan Gradient Boosting) untuk menilai apakah metode tersebut dapat mengatasi keterbatasan performa Multinomial Naive Bayes pada data tidak seimbang. Terakhir, disarankan merancang sistem validasi otomatis pada tahap pengisian kuesioner yang memanfaatkan deteksi anomali teks dan analisis bahasa untuk menyaring entri tidak valid atau acak, sehingga kualitas data masukan menjadi lebih terjamin dan model klasifikasi dapat dilatih dengan data yang lebih bersih..
Penelitian ini mengkaji klasifikasi saran pemustaka pada Perpustakaan STIKOM Bali dengan menggunakan TFAcIDF dan Multinomial Naive Bayes serta beragam teknik praAcpemrosesan dan class balancing, menemukan bahwa konversi huruf kecil tidak berpengaruh signifikan, penghapusan stopAcword menurunkan performa, dan perbaikan ejaan sedikit meningkatkan hasil, sementara teknik balancing ROS meningkatkan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1.Model terbaik diperoleh dari data tanpa praAcpemrosesan atau dengan konversi huruf kecil yang dipadukan dengan balancing ROS, menghasilkan nilai akurasi 0,798, presisi 0,869, recall 0,798, dan F1Acscore 0,815.Meskipun demikian, model masih belum cukup optimal untuk penerapan langsung, sehingga diperlukan penelitian lanjutan yang mengeksplorasi metode transformasi teks atau algoritma klasifikasi alternatif serta validasi kuesioner untuk menghindari data tidak valid
Perpustakaan STIKOM Bali berperan penting dalam mendukung pembelajaran dan riset oleh dosen maupun mahasiswa. Strategi peningkatan layanan perpustakaan dilakukan dengan mengumpulkan data saran dari anggota perpustakaan melalui kuesioner. Saran tersebut dikelompokkan menjadi beberapa kategori. Prioritas perbaikan diambil berdasarkan kategori dengan jumlah saran terbanyak. Namun, pustakawan dan staf memiliki kesulitan untuk mengelompokkan saran sehingga sulit untuk menentukan prioritas perbaikan. Permasalahan ini diatasi dengan mengklasifikasi data saran pemustaka menggunakan machine learning. Data awal berisi...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Optimasi Klasifikasi Naive Bayes Menggunakan Analisis Kemiripan Data Untuk Mengukur Kinerja Dosen

2026-07-17T05:40:01+07:00

#calendar - Optimasi Klasifikasi Naive Bayes Menggunakan Analisis Kemiripan Data Untuk Mengukur Kinerja Dosen: Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan ukuran kemiripan alternatif, seperti Mahalanobis distance atau cosine similarity, untuk meningkatkan akurasi model Naive Bayes di atas 90% pada pengukuran kinerja dosen. Selain itu, diperlukan studi yang memperluas kumpulan data dengan melibatkan perguruan tinggi lain serta menambahkan variabel pendukung seperti motivasi, kepemimpinan, dan budaya organisasi, sehingga dapat menilai sejauh mana generalisasi model pada konteks yang lebih beragam. Selanjutnya, dapat dikembangkan model hibrida yang menggabungkan Naive Bayes dengan teknik ensemble seperti Random Forest atau Gradient Boosting, guna meningkatkan ketahanan terhadap data redundan dan membandingkan performanya dengan pendekatan deep learning. Penelitian ini juga dapat meneliti dampak penambahan subAcparameter baru pada proses peringkat parameter kinerja dosen, serta menguji bagaimana perubahan tersebut mempengaruhi interpretabilitas hasil. Dengan mengintegrasikan analisis kemiripan yang lebih canggih dan variasi variabel, diharapkan model dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dan dapat diandalkan untuk keputusan manajerial. Akhirnya, evaluasi komprehensif terhadap waktu komputasi dan sumber daya yang diperlukan akan membantu menentukan kelayakan implementasi pada skala institusi yang lebih luas..
Penelitian ini mengusulkan model optimasi klasifikasi Naive Bayes dengan analisis kemiripan menggunakan Euclidean Distance untuk mengukur kinerja dosen, yang berhasil meningkatkan akurasi hingga 0.757 serta precision, recall, dan F1-score di atas 0.Meskipun model belum mencapai nilai di atas 90%, performanya lebih baik dibandingkan tanpa analisis kemiripan.Penelitian lanjutan disarankan mengembangkan optimasi agar mencapai performa >90% serta melakukan analisis peringkat parameter dan penambahan subAcparameter kinerja dosen
Dosen memiliki kewajiban Tridarma yaitu wajib melaksanakan pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Terdapat beberapa variabel yang dapat digunakan dalam mengukur kualitas kinerja dosen, seperti motivasi, kepemimpinanan, budaya organisasi, dan pelatihan. Beberapa penelitian sebelumnya memodelkan pengukuran dengan pendekatan klasifikasi. Namun model klasifikasi perlu dioptimalkan untuk mendapatkan hasil yang optimal, misalnya dalam dengan pengukuran kemiripan data kinerja dosen sehingga mampu mendapatkan model yang optimal. Metode pengukuran kemiripan data dapat digunakan agar dapat mengelompokkan berdasarkan kelompok pola data dan mengurangi data yang bersifat redundan. Semakin banyak data yang memiliki kemiripan maka model akan mengklasifikasikan lebih cepat dan tepat. Penelitian ini melakukan optimasi klasifikasi...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Optimalisasi Keamanan IoT dan Edge Computing Menggunakan Model Machine Learning

2026-07-17T05:40:01+07:00

#calendar - Optimalisasi Keamanan IoT dan Edge Computing Menggunakan Model Machine Learning: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk melakukan optimasi parameter model machine learning yang digunakan, terutama pada KNN dan SVM, agar dapat meningkatkan kinerja deteksi serangan siber. Selain itu, dapat dilakukan studi komparatif antara model-model machine learning yang berbeda untuk menentukan model mana yang paling efektif dalam mendeteksi berbagai jenis serangan siber pada IoT dan edge computing. Terakhir, penelitian dapat dilakukan untuk mengeksplorasi penggunaan teknik-teknik machine learning yang lebih canggih, seperti deep learning, untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi serangan siber pada IoT dan edge computing..
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis matriks konfusi, dapat disimpulkan bahwa Random Forest dan Decision Tree menampilkan kinerja yang luar biasa dengan presisi dan recall yang tinggi, mencapai F1-Score sebesar 90.Hal ini menunjukkan efektivitas kedua model ini dalam mengklasifikasikan dengan akurat dan efisien.Sedangkan KNN dan Support Vector Machine (SVM) menunjukkan kinerja yang kurang memuaskan, dengan F1-Score yang rendah, yang mengindikasikan bahwa model-model ini memerlukan optimisasi parameter yang signifikan untuk meningkatkan kinerjanya
Penggunaan teknologi Internet of Things (IoT) telah meningkat pesat berkat revolusi digital, membawa tantangan keamanan yang signifikan. Penelitian ini berfokus pada optimasi keamanan IoT pada edge computing dengan menerapkan model berbasis machine learning untuk mendeteksi dan mengidentifikasi serangan siber. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data dari sensor IoT dan log aktivitas, pra-pemrosesan data, serta pelatihan dan validasi model machine learning. Empat algoritma digunakan untuk deteksi dan identifikasi serangan, yaitu K-Nearest Neighbors...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Analisis Fungsi Fungsi Pemasaran Pada Pengepul Rumput Laut Di Kabupaten Takalar Sulawesi Selatan

2026-07-17T01:51:54+07:00

#calendar - Analisis Fungsi-Fungsi Pemasaran Pada Pengepul Rumput Laut Di Kabupaten Takalar Sulawesi Selatan: Berdasarkan hasil penelitian, beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat diusulkan adalah: 1. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi panjangnya saluran distribusi rumput laut dan dampak yang ditimbulkannya terhadap biaya pemasaran dan harga yang dibayarkan konsumen. 2. Meneliti strategi pemasaran online untuk rumput laut, terutama dengan memanfaatkan media sosial yang memiliki pengguna aktif lebih dari 100 juta orang di Indonesia. 3. Mengkaji potensi pengembangan rumput laut di Sulawesi Selatan dengan memanfaatkan teknologi informasi dan digitalisasi bisnis, serta mengidentifikasi tantangan dan peluang yang dihadapi dalam proses transformasi tersebut..
Dalam proses fungsi-fungsi pemasaran rumput laut di Desa Sanrobone, terdapat satu saluran pemasaran yang terbentuk, yaitu petani - pedagang pengumpul - pedagang besar.Lembaga-lembaga yang terlibat dalam pemasaran rumput laut di desa tersebut adalah pedagang petani dan pedagang pengumpul tingkat kabupaten.Fungsi-fungsi pemasaran yang dilakukan meliputi fungsi pertukaran (penjualan dan pembelian), fungsi fisik (pengangkutan dan penyimpanan), serta fungsi fasilitas (standarisasi, penanggungan risiko, dan informasi pasar)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fungsi-fungsi pemasaran rumput laut di Desa Sanrobone. Penelitian dilakukan pada bulan Juli hingga Agustus 2023 dengan metode pengumpulan data melalui survey lokasi dan pencatatan jumlah pengepul rumput laut di desa tersebut. Responden penelitian adalah 10 petani rumput laut dengan metode snowball sampling, yang dipilih berdasarkan pertimbangan kemampuan mereka dalam memberikan informasi akurat terkait penerapan fungsi-fungsi produksi usahatani rumput laut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam saluran pemasaran rumput...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Prototipe Sistem Chatbot Panduan Akademik Fakultas Teknik Unpas menggunakan Large Language Model

2026-07-16T23:23:22+07:00

#calendar - Prototipe Sistem Chatbot Panduan Akademik Fakultas Teknik Unpas menggunakan Large Language Model: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk fokus pada penyempurnaan mekanisme pengambilan data agar chatbot hanya merujuk pada informasi yang relevan dan sesuai dengan dokumen referensi yang ditetapkan. Selain itu, perlu dilakukan pengujian lebih lanjut terhadap akurasi jawaban chatbot dengan menggunakan dataset yang lebih beragam dan kompleks. Penelitian juga dapat mengeksplorasi metode-metode lain untuk meningkatkan interaktivitas dan personalisasi chatbot, seperti penggunaan teknik prompt engineering atau fine-tuning model LLM. Dengan demikian, sistem chatbot panduan akademik dapat menjadi lebih andal dan bermanfaat bagi mahasiswa dalam mendapatkan informasi akademik yang akurat dan relevan..
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis, sistem chatbot yang dikembangkan masih perlu perbaikan dalam konsistensi memberikan jawaban yang benar-benar sesuai dengan dokumen referensi.Chatbot cenderung mencampurkan pengetahuan dari dokumen referensi dengan informasi dari sumber lain di luar yang telah ditentukan, sehingga menimbulkan ketidaksesuaian dalam jawaban.Perlu penyempurnaan pada mekanisme pengambilan data agar chatbot hanya merujuk pada informasi yang relevan dan sesuai dengan dokumen yang ditetapkan.Melalui perbaikan berkelanjutan, diharapkan sistem dapat memberikan jawaban yang akurat dan dapat diandalkan dalam mendukung kebutuhan pengguna
Penelitian ini dibuat berdasarkan kebutuhan layanan akademik di lingkungan Fakultas Teknik UNPAS, di mana masih ada persoalan terkait informasi untuk mahasiswa dalam panduan akademik seperti tata cara penyusunan kartu rencana studi dan pemahaman terkait pedoman penulisan laporan tugas akhir. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan aplikasi layanan akademik chatbot yang interaktif dan membantu mahasiswa dengan memberikan jawaban relevan terkait panduan akademik. Langkah-langkah yang dilakukan meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data, pemilihan model (Large Language Model atau LLM dengan AI), pengembangan chatbot, dan evaluasi. Hasil penelitian adalah sistem chatbot versi awal yang sudah dapat digunakan, tetapi masih perlu perbaikan dalam konsistensi jawaban akibat penggunaan dokumen...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

The Influence of Pocket Money on the Desire to Learn Mathematics Among Elementary School Students

2026-07-16T18:05:36+07:00

#calendar - The Influence of Pocket Money on the Desire to Learn Mathematics Among Elementary School Students: Penelitian lanjutan dapat mengkaji bagaimana uang saku memengaruhi minat belajar pada mata pelajaran lain seperti ilmu pengetahuan alam atau bahasa Indonesia di tingkat sekolah dasar, sehingga dapat diketahui apakah pengaruhnya bersifat umum atau khusus pada matematika. Selanjutnya, penting untuk meneliti peran status sosial ekonomi orang tua dan literasi keuangan sebagai moderator dalam hubungan antara uang saku dan motivasi akademik siswa, guna memahami faktor-faktor yang memperkuat atau melemahkan efek uang saku. Selain itu, sebuah studi longitudinal yang memberikan variasi jumlah uang saku secara terstruktur kepada siswa dapat menilai dampak jangka panjang terhadap minat belajar dan prestasi akademik, serta mengidentifikasi perubahan pola motivasi seiring waktu..
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa pemberian uang saku kepada siswa kelas enam di SD Muhammadiyah Pulokadang berada pada tingkat cukup (skor 59,23) dan berhubungan positif serta signifikan dengan minat belajar matematika yang berada pada tingkat baik (skor 66,40).Hubungan tersebut menunjukkan bahwa peningkatan uang saku dapat meningkatkan minat belajar matematika, meskipun faktor lain juga berperan.Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengeksplorasi pengaruh uang saku terhadap minat, prestasi, dan motivasi belajar pada mata pelajaran lain selain matematika
Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki hubungan antara pemberian uang saku dan tingkat keinginan belajar matematika pada siswa kelas enam Sekolah Dasar Muhammadiyah Pulokadang, Bantul, Indonesia. Metode yang digunakan adalah korelasional simetris dengan melibatkan 30 siswa melalui kuesioner, serta analisis data menggunakan teknik statistik deskriptif dan inferensial. Hasil menunjukkan rataAcrata skor kuesioner uang saku sebesar 59,23 (kategori cukup) dan rataAcrata skor keinginan belajar matematika sebesar 66,40 (kategori baik), dengan nilai signifikansi regresi 0,021 (<0,05) yang mengindikasikan hubungan positif dan signifikan antara...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Pengembangan Sistem Informasi Keperawatan Berbasis Web Terintegrasi Biostatistik untuk Peningkatan Mutu Dokumentasi dan Layanan Keperawatan

2026-07-16T18:05:36+07:00

#calendar - Pengembangan Sistem Informasi Keperawatan Berbasis Web Terintegrasi Biostatistik untuk Peningkatan Mutu Dokumentasi dan Layanan Keperawatan: Penelitian lanjutan perlu mengevaluasi implementasi sistem informasi keperawatan berbasis web terintegrasi biostatistik pada sejumlah fasilitas kesehatan dengan sampel responden yang lebih besar serta analisis longitudinal untuk menilai keberlanjutan manfaatnya; selanjutnya, studi harus mengkaji penambahan fitur keamanan seperti kontrol akses berbasis peran (roleAcbased access control) dan pencatatan audit (audit logging) untuk meningkatkan perlindungan data serta mengukur dampaknya terhadap tingkat kepuasan pengguna; terakhir, penelitian harus mengeksplorasi integrasi sistem ini dengan platform rekam medis elektronik (EMR) yang sudah ada guna menilai pengaruh interoperabilitas terhadap efisiensi alur kerja, kualitas data, dan keputusan klinis pada layanan keperawatan..
Penelitian ini berhasil mengembangkan dan menguji sistem informasi keperawatan berbasis web terintegrasi biostatistik, yang menunjukkan skor rata-rata di atas 4,5 pada aspek kemudahan penggunaan, tampilan antarmuka, kecepatan akses, kesesuaian fitur, dan kegunaan laporan statistik.Uji paired t-test mengungkapkan peningkatan signifikan pada kecepatan dokumentasi (p = 0.002) dan kepuasan kerja perawat (p = 0.Oleh karena itu, sistem tersebut efektif dalam mendigitalisasi dokumentasi, mempercepat proses kerja, dan memperkuat pengambilan keputusan berbasis data, meningkatkan mutu layanan keperawatan
Permasalahan utama dalam pelayanan keperawatan di banyak fasilitas kesehatan adalah dokumentasi asuhan yang masih dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap keterlambatan, duplikasi, dan kehilangan data. Kondisi ini menurunkan efisiensi kerja dan menghambat pengambilan keputusan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sistem informasi keperawatan berbasis web yang terintegrasi dengan fitur analisis biostatistik guna meningkatkan mutu dokumentasi dan layanan keperawatan. Sistem dikembangkan menggunakan pendekatan prototyping dan diuji di Klinik Bina Usada Bali. Evaluasi melibatkan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Model Hubungan Karakteristik Arus Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Abdullah Silondae Kota Kendari

2026-07-16T18:05:36+07:00

#calendar - Model Hubungan Karakteristik Arus Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Abdullah Silondae Kota Kendari: Berdasarkan hasil penelitian, model Greenshield terbukti menjadi model terbaik untuk menggambarkan hubungan antara volume, kecepatan, dan kepadatan lalu lintas pada ruas jalan Abdullah Silondae. Namun, penelitian ini hanya fokus pada satu ruas jalan tertentu. Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif, studi lanjutan dapat dilakukan dengan membandingkan model-model ini pada berbagai ruas jalan di kota Kendari, termasuk jalan-jalan dengan karakteristik yang berbeda. Selain itu, penelitian dapat diperluas dengan menganalisis faktor-faktor lain yang mempengaruhi perilaku lalu lintas, seperti kondisi jalan, cuaca, dan perilaku pengemudi. Dengan demikian, studi lanjutan dapat memberikan kontribusi yang lebih signifikan dalam merancang dan mengelola sistem transportasi perkotaan yang efektif dan efisien..
Model yang paling sesuai dengan kondisi aktual pada ruas Jalan Abdullah Silondae adalah model Greenshield, dengan persamaan V = 41,1 x D Ae 0,151 x DA (RA=0,99).Berdasarkan model yang dipilih maka volume maksimum sebesar 2.827 smp/jam, kecepatan maksimum sebesar 21 km/jam, dan kepadatan maksimum sebesar 137 smp/km
Abdullah Silondae Road adalah tipe jalan 4 lajur 2 arah tak terbagi (4/2 UD) yang merupakan jalur menuju aktifitas perkotaan, pendidikan, perdagangan, dan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik parameter lalu lintas pada ruas jalan Abdullah Silondae berdasarkan studi lalu lintas, termasuk volume dan kecepatan kendaraan yang diklasifikasikan menjadi tiga kelompok yaitu sepeda motor (MC), kendaraan ringan (LV), dan kendaraan berat (HV). Variabel yang digunakan adalah karakteristik lalu lintas, yaitu volume, kecepatan, dan kepadatan. Untuk menentukan formulasi hubungan karakteristik, digunakan tiga model yaitu Greenshield, Greenberg, dan Underwood. Dari...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Advancing Social Emotional Learning in Elementary Education Exploring Implementation Inclusivity and Long Term Impact

2026-07-16T18:05:36+07:00

#calendar - Advancing Social-Emotional Learning in Elementary Education: Exploring Implementation, Inclusivity, and Long-Term Impact: Penelitian lanjutan dapat fokus pada penggunaan teknologi AI untuk meningkatkan efektivitas implementasi program SEL di sekolah dasar, terutama dalam mengatasi tantangan inklusivitas. Selain itu, perlu diteliti bagaimana desain program SEL dapat disesuaikan dengan konteks budaya dan kebutuhan spesifik siswa minoritas, seperti siswa dengan kebutuhan khusus atau latar belakang linguistik berbeda. Penelitian juga dapat mengeksplorasi dampak jangka panjang dari program SEL melalui pendekatan longitudinal, dengan mempertimbangkan peran keluarga, komunitas, dan faktor eksternal dalam mendukung pengembangan keterampilan sosial-emosional. Dengan menggabungkan pendekatan sistemik dan penelitian kontekstual, peneliti dapat mengembangkan strategi SEL yang lebih inklusif dan efektif untuk semua siswa..
Studi ini menekankan pentingnya pembelajaran sosial-emosional (SEL) dalam mendorong keberhasilan akademik dan pengembangan pribadi jangka panjang.Temuan menunjukkan kebutuhan program SEL untuk fokus pada kompetensi guru, konten yang sesuai perkembangan, dan pengukuran hasil yang tepat untuk memastikan hasil yang sukses.Selain itu, studi menekankan pentingnya merancang program SEL yang lebih inklusif yang mengatasi tantangan unik yang dihadapi kelompok yang termarginalkan dan minoritas.Ke depannya, diperlukan peningkatan terus-menerus pada strategi SEL, terutama dalam adaptasinya terhadap lingkungan kelas yang beragam.Dengan mendorong pendekatan sistemik terhadap SEL, pendidik dapat lebih baik mendorong kondisi pembelajaran yang adil dan pengembangan siswa secara holistik di semua tingkat pendidikan
Pembelajaran sosial-emosional (SEL) telah menjadi komponen penting dalam pengembangan siswa, semakin diakui dampak positifnya terhadap keberhasilan akademik dan hasil hidup. Namun, tantangan tetap ada dalam menerapkan program SEL secara efektif di berbagai pengaturan pendidikan, khususnya dalam memenuhi kebutuhan siswa yang termarginalkan dan minoritas. Studi ini mengeksplorasi integrasi alat AI dalam proses tinjauan literatur untuk meninjau praktik, efektivitas, dan celah dalam program SEL. Tinjauan literatur dilakukan menggunakan berbagai aplikasi kecerdasan buatan, termasuk Elicit AI, ChatGPT, dan Google Scholar. Artikel relevan diidentifikasi berdasarkan fokus tematik dan diperoleh dari sumber akademik tepercaya. Artikel-artikel tersebut dianalisis untuk mengidentifikasi kelompok...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.