Random - JURIS - Juru Riset - Kompilasi Jurnal Akademik Indonesia

Tensile Performance of Inter Module Connections for Modular Steel Buildings Using Finite Element Method

2026-08-25T00:00:35+07:00

#calendar - Tensile Performance of Inter-Module Connections for Modular Steel Buildings Using Finite Element Method: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk melakukan studi lebih lanjut tentang perilaku sambungan modular di bawah beban lateral dan analisis kegagalan struktural. Selain itu, perlu dilakukan pengembangan model sambungan modular yang lebih realistis dan akurat untuk menganalisis perilaku global bangunan modular baja bertingkat tinggi. Penelitian ini juga dapat dieksplorasi lebih lanjut dengan mempertimbangkan pengaruh berbagai parameter, seperti ukuran modul, konfigurasi sambungan, dan material yang digunakan, pada kinerja struktural bangunan modular. Dengan demikian, penelitian lanjutan dapat memberikan wawasan lebih mendalam tentang perilaku sambungan modular dan kontribusinya terhadap kinerja bangunan modular secara keseluruhan..
Berdasarkan hasil simulasi menggunakan metode elemen hingga (FEM) pada model sambungan modular semi-rigid, diperoleh hasil sebagai berikut.Kapasitas tarik maksimum sambungan adalah 307,48 kN, yang dibagi antara dua kolom modul, sehingga kapasitas tarik per batang mencapai 153,74 kN pada pergeseran 23,2 mm.Perilaku tegangan-strain menunjukkan bahwa batang beroperasi secara elastis hingga Fy = 900 MPa, kemudian secara plastis hingga mendekati Fu = 1.100 MPa, yang menyebabkan strain permanen dan necking pada pergeseran maksimum (35 mm).Hubungan kurva beban-pergeseran dalam uji tarik pada model FEM sesuai dengan perilaku tarik material baja, dari zona elastis, melalui zona plastis, hingga kondisi strain patah.Mode kegagalan sambungan terjadi akibat material mencapai plastisitas penuh pada batang, karena tegangan mendekati nilai Fu material, yang menyebabkan necking akibat gaya tarik
Konstruksi baja modular adalah teknologi inovatif yang menggunakan modul volumetrik prefabricasi, yang sepenuhnya diproduksi di pabrik dan dirakit di lokasi melalui sambungan antar modul untuk membangun bangunan fungsional sepenuhnya. Penggunaan konstruksi modular dapat mengurangi waktu konstruksi hingga 50% dan menghemat biaya hingga 20%. Namun, penerapan sistem ini pada bangunan bertingkat tinggi terbatas karena kinerja strukturalnya sangat dipengaruhi oleh mekanisme sambungan antar modul. Teknologi ini menggunakan model pegas translasi untuk mentransfer beban antara modul melalui sambungan antar modul. Pendekatan ini menggunakan komponen batang baja berulir, pelat sambungan, kunci geser, pelat geser, dan pelat pengikat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Sentiment Classification Of Public Perceptions On Rp200 Trillion Himbara Stimulus Using Nayve Bayes

2026-08-24T23:49:21+07:00

#calendar - Sentiment Classification Of Public Perceptions On Rp200 Trillion Himbara Stimulus Using Nayve Bayes: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan model analisis sentimen dengan mempertimbangkan fitur paralinguistik seperti penggunaan huruf kapital, tanda seru, atau gaya penulisan yang mencerminkan emosi. Selain itu, pengembangan pendekatan deteksi sarkasme atau ironi dalam komentar publik dapat meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen. Penelitian juga dapat memperluas dataset dengan memasukkan data dari platform media sosial lainnya, seperti Twitter atau Facebook, untuk memastikan generalisasi model yang lebih luas. Dengan memadukan teknik preprocessing yang lebih canggih, seperti normalisasi slang atau pengenalan emosi, model dapat lebih sensitif terhadap nuansa perasaan yang kompleks dalam komentar publik. Penelitian ini juga dapat menguji performa model pada skenario kelas yang sangat imbalanced dengan teknik resampling yang lebih efektif. Selain itu, eksplorasi fitur n-gram yang lebih panjang atau kombinasi fitur berbasis karakter dan kata dapat meningkatkan representasi konteks dalam analisis sentimen. Penggunaan metode deep learning, seperti LSTM atau Transformer, juga bisa menjadi arah penelitian lanjutan untuk menangani kompleksitas bahasa alami. Dengan membandingkan hasil model berbasis probabilistik seperti Nayve Bayes dengan model berbasis representasi embedding, peneliti dapat memahami kelebihan dan kelemahan masing-masing pendekatan. Penelitian lanjutan juga perlu mempertimbangkan dampak budaya lokal terhadap interpretasi sentimen, terutama dalam konteks politik dan ekonomi Indonesia. Akhirnya, pengembangan sistem otomatis untuk analisis sentimen real-time dapat membantu pemerintah dalam respons cepat terhadap opini publik..
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Complement Nayve Bayes berhasil mencapai akurasi 84% dan F1-score 81%, yang menunjukkan efektivitas metode ini dalam mengklasifikasikan sentimen publik terhadap kebijakan stimulus Rp200 triliun.Mayoritas sentimen masyarakat terhadap kebijakan ini cenderung positif, meskipun masih ada sebagian kecil komentar negatif.Dengan demikian, metode Nayve Bayes dapat digunakan sebagai alat analisis sentimen yang akurat untuk kebijakan pemerintah berbasis media sosial
Kebijakan pemerintah berupa stimulus dana sebesar Rp200 triliun kepada Bank Himpunan Bank Milik Negara (HIMBARA) merupakan langkah strategis untuk menjaga stabilitas ekonomi nasional dan mendorong pemulihan sektor riil. Namun, implementasi kebijakan publik tidak terlepas dari respons dan persepsi masyarakat yang berkembang di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap kebijakan stimulus dana Rp200 triliun ke Bank HIMBARA berdasarkan komentar pengguna Instagram serta menguji kinerja metode Nayve Bayes Classifier dalam analisis sentimen kebijakan publik....
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Analyzing the Influence of Brand Ambassadors Promotion and Viral Marketing on Purchase Decisions for a Snack Brand

2026-08-24T23:31:15+07:00

#calendar - Analyzing the Influence of Brand Ambassadors, Promotion, and Viral Marketing on Purchase Decisions for a Snack Brand: Penelitian lanjutan dapat mengkaji efektivitas strategi promosi berbeda pada konsumen yang berbeda, seperti pengaruh penawaran khusus terhadap keputusan pembelian snack. Selain itu, studi tentang peran duta merek dalam kategori produk lain dapat memberikan wawasan baru. Terakhir, penelitian dapat mengembangkan pendekatan pemasaran berbasis komunitas untuk meningkatkan keterlibatan penggemar di media sosial..
Variabel duta merek, promosi, dan pemasaran viral secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian.Duta merek, promosi, dan pemasaran viral masing-masing berpengaruh positif.Perusahaan disarankan untuk meningkatkan kualitas promosi dan mengevaluasi penawaran khusus.Penelitian lanjutan diperlukan untuk mempelajari pengaruh variabel lain seperti kesadaran merek dan strategi pemasaran berbasis komunitas
Studi ini menganalisis pengaruh duta merek, promosi, dan pemasaran viral terhadap keputusan pembelian snack Tos Tos. Penelitian ini menggunakan data primer dengan pendekatan kuantitatif, populasi Indonesia, dan sampel 105 responden melalui metode sampling non-probabilitas. Hasil menunjukkan bahwa duta merek, promosi, dan pemasaran viral secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian. Duta merek, promosi, dan pemasaran viral masing-masing berpengaruh positif. Perusahaan disarankan untuk mempertahankan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Design and Implementation of Electrical Systems for Bread Dough Development Proofer Technologies Based on Microcontroller with PID Control for Donut Dough

2026-08-24T23:19:45+07:00

#calendar - Design and Implementation of Electrical Systems for Bread Dough Development Proofer Technologies Based on Microcontroller with PID Control for Donut Dough: Berdasarkan latar belakang, metode, hasil, dan keterbatasan penelitian ini, berikut adalah saran penelitian lanjutan: 1. Mengembangkan sistem kontrol PID yang lebih canggih untuk meningkatkan stabilitas suhu dan kelembaban dalam ruang proofing. Penelitian ini telah menunjukkan kemampuan sistem untuk mencapai stabilitas, tetapi masih ada ruang untuk perbaikan. Dengan menggunakan algoritma kontrol PID yang lebih kompleks, sistem dapat mencapai stabilitas yang lebih baik dan lebih cepat. 2. Mengintegrasikan sistem pemantauan dan kontrol yang lebih canggih untuk memantau kondisi proofing secara real-time. Penelitian ini telah menggunakan sensor DHT22 untuk mendeteksi suhu dan kelembaban, tetapi dengan menambahkan sensor tambahan seperti kamera atau sensor gas, sistem dapat memperoleh data yang lebih akurat dan komprehensif tentang kondisi proofing. 3. Menganalisis dampak penggunaan sistem listrik proofer pada kualitas adonan dan produk roti akhir. Penelitian ini telah fokus pada stabilitas suhu dan kelembaban, tetapi dampak sistem pada kualitas adonan dan roti belum dieksplorasi secara mendalam. Dengan melakukan studi lebih lanjut tentang pengaruh sistem pada karakteristik adonan dan kualitas roti, penelitian dapat memberikan kontribusi yang lebih besar terhadap industri roti..
Dari proses perencanaan hingga desain sistem dalam sistem listrik proofer adonan roti, dapat disimpulkan bahwa.Sistem listrik yang digunakan dalam penelitian ini menggabungkan pengendali, sensor, dan aktuatornya.Sensor yang digunakan dalam sistem ini adalah DHT22 untuk membaca suhu dan kelembaban.Selanjutnya, hasil pembacaan sensor ditampilkan pada layar LCD I2C 16X2.Aktuator yang digunakan dalam sistem ini termasuk pemanas untuk meningkatkan nilai kelembaban di ruang proofing dengan menghasilkan uap, kipas ekstraksi untuk mengurangi nilai kelembaban dengan mengeluarkan uap ke udara bebas, dan lampu pijar untuk meningkatkan suhu di ruang proofing dengan mengeluarkan panas yang intensitasnya diatur oleh pengendali.Pengendali menggunakan Arduino Mega yang berfungsi untuk mengkoordinasikan pembacaan sensor dan memberikan perintah kepada aktuatornya untuk menstabilkan suhu dan kelembaban di ruang proofer.Stabilitas suhu dan kelembaban dikoordinasikan oleh pengendali berdasarkan hasil pembacaan sensor dan kerja aktuatornya.Jika kelembaban < 80RH maka sistem akan memicu relay SSR sehingga pemanas akan menyala, jika kelembaban > 90RH maka sistem akan memicu relay untuk menyalakan kipas ekstraksi untuk mengeluarkan uap di ruang proofing dan pemanas dimatikan.Jika suhu < 40oC maka sistem akan memicu dimmer sehingga emisi panas yang dihasilkan oleh lampu pijar terjadi dan suhu meningkat, jika suhu > 40oC maka sistem akan memicu dimmer untuk mengurangi intensitas cahaya lampu pijar sehingga suhu dapat stabil di ruang proofing dan proses stabilisasi suhu ini menggunakan sistem kontrol PID.Kinerja stabilitas suhu dan kelembaban sistem proofer dapat menstabilkan suhu pada suhu 40,10 oC dan kelembaban dalam rentang 80 - 90RH selama 38,4 menit
Proses proofing adalah langkah penting dalam pembuatan roti, di mana adonan dibiarkan istirahat untuk mengembangkan kandungan gas dan membentuk struktur yang lembut. Namun, banyak produsen roti berskala kecil masih mengandalkan metode manual untuk proofing, yang menyebabkan tingkat suhu dan kelembaban yang tidak stabil dan waktu produksi yang lebih lama. Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem listrik untuk proofer roti yang dapat menstabilkan suhu dan kelembaban selama proses proofing. Sistem ini mencakup mikrokontroler Arduino Mega dengan sensor DHT22 untuk mendeteksi suhu dan kelembaban secara real-time, LCD I2C untuk pemantauan, dan potentiometer untuk mengatur nilai suhu dan kelembaban yang diinginkan. Untuk mencapai stabilitas, digunakan sistem kontrol PID. Hasil menunjukkan bahwa sistem dapat menstabilkan suhu pada 40,10 oC...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Application Of The First Come First Served Method In A Web Based Marriage Registration System

2026-08-24T22:51:36+07:00

#calendar - Application Of The First Come First Served Method In A Web-Based Marriage Registration System: Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengintegrasian sistem ini dengan layanan administrasi penduduk lainnya untuk meningkatkan akurasi data dan efisiensi layanan. Selain itu, diperlukan pengembangan mekanisme keamanan data yang lebih kuat untuk melindungi informasi sensitif pengguna. Penelitian juga dapat mengevaluasi sistem menggunakan metode pengujian kegunaan yang lebih canggih serta melibatkan lebih banyak responden untuk memperoleh hasil yang lebih komprehensif dan dapat digeneralisasi..
Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem pendaftaran pernikahan berbasis website di KUA yang mendukung proses layanan yang lebih terstruktur dan efisien.Implementasi metode First Come First Served (FCFS) berkontribusi dalam menjamin keadilan dan transparansi dengan mengelola antrian berdasarkan waktu pendaftaran.Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem diterima dengan baik oleh pengguna dan memiliki potensi untuk meningkatkan kualitas layanan pendaftaran pernikahan melalui transformasi digital.Oleh karena itu, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem informasi layanan publik dengan mengintegrasikan layanan digital dan mekanisme manajemen antrian yang efektif
Pendaftaran pernikahan di Kantor Urusan Agama (KUA) Kecamatan Bulupoddo masih banyak dilakukan secara konvensional, sehingga menimbulkan permasalahan seperti penumpukan berkas, risiko kehilangan dokumen, kesalahan pencatatan, serta keterlambatan verifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendaftaran pernikahan berbasis website yang mampu meningkatkan efisiensi layanan serta mengatur urutan pelayanan secara adil. Metode yang digunakan adalah First Come First Served (FCFS) untuk mengelola antrian berdasarkan waktu pendaftaran, serta model pengembangan Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Evaluasi sistem dilakukan melalui Alpha Testing untuk menguji fungsionalitas dan Beta Testing menggunakan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

The Arms Length Principle in Mitigating Tax Avoidance A Systematic Literature Review

2026-08-24T22:43:11+07:00

#calendar - The Arm's Length Principle in Mitigating Tax Avoidance: A Systematic Literature Review: Untuk mengatasi tantangan transfer pricing dan penghindaran pajak di Indonesia, diperlukan upaya komprehensif yang mencakup penguatan regulasi, peningkatan kapasitas sumber daya manusia, dan pembentukan unit khusus untuk menangani masalah transfer pricing. Harmonisasi kebijakan domestik dengan pedoman internasional, seperti OECD, dapat membantu mengatasi perbedaan regulasi dan meningkatkan kepatuhan. Selain itu, pelatihan dan pendidikan yang berfokus pada kasus-kasus spesifik dapat meningkatkan pengetahuan dan kemampuan Account Representatives dalam menerapkan ALP secara efektif, terutama dalam transaksi pinjaman antarperusahaan. Dengan memperkuat aspek-aspek ini, Indonesia dapat meningkatkan kemampuan untuk mengatasi praktik penghindaran pajak dan memastikan sistem perpajakan yang lebih adil dan transparan. Penelitian lebih lanjut yang menyelidiki TP Doc, perilaku kepatuhan, dan dampak digitalisasi pada transparansi pajak dapat memberikan wawasan berharga dan mendukung pengembangan kebijakan berbasis bukti di Indonesia dan negara-negara lain..
Penelitian ini menyelidiki peran TP Documentation dalam meningkatkan penerapan ALP untuk mengurangi penghindaran pajak melalui transaksi pihak terkait di surga pajak.Praktik penghindaran pajak, khususnya melalui transfer pricing dan pemanfaatan surga pajak, menimbulkan tantangan signifikan dalam mengoptimalkan pendapatan pajak di berbagai negara, termasuk Indonesia.Perusahaan multinasional sering kali memanfaatkan celah regulasi, baik domestik maupun internasional, untuk memindahkan laba ke yurisdiksi pajak rendah.Meskipun ALP diakui secara global sebagai standar untuk mengelola transfer pricing, efektivitasnya di Indonesia masih menghadapi berbagai hambatan, seperti keterbatasan transparansi data, perbedaan regulasi antara negara, dan kekurangan sumber daya manusia yang kompeten.Penelitian ini menekankan kebutuhan akan kebijakan yang lebih komprehensif dan penerapan regulasi yang konsisten untuk memperkuat pengawasan transfer pricing dan mencegah penyalahgunaan surga pajak.Harmonisasi kebijakan domestik dengan pedoman internasional, seperti OECD, dan peningkatan kapasitas otoritas pajak dianggap penting dalam mengatasi praktik penghindaran pajak yang kompleks.Studi ini tidak hanya berkontribusi pada literatur akademik, tetapi juga memberikan rekomendasi praktis bagi otoritas pajak untuk meningkatkan keadilan dan efisiensi dalam sistem perpajakan Indonesia
Penelitian ini menyelidiki efektivitas Transfer Pricing Documentation (TP Doc) dalam mendukung Arm's Length Principle (ALP) untuk mengurangi penghindaran pajak melalui transaksi pihak terkait (RPTs), terutama di yurisdiksi surga pajak. Menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR), 15 studi relevan yang diterbitkan antara 2015 dan 2024 dianalisis. Literatur dipilih berdasarkan kata kunci seperti "Profit Shifting", "Tax Haven", "Related Party Transaction", "Tax Avoidance", dan "Transfer Pricing". Temuan menunjukkan bahwa TP Doc...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Integrated Process Design and Economic Evaluation of Waste to Biomaterial Conversion Hydroxyapatite Production from Blue Crab Shells using Aspen Plus

2026-08-24T22:33:12+07:00

#calendar - Integrated Process Design and Economic Evaluation of Waste-to-Biomaterial Conversion: Hydroxyapatite Production from Blue Crab Shells using Aspen Plus: Berdasarkan temuan penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat dikembangkan. Pertama, validasi model Aspen Plus dengan data eksperimental skala pilot spesifik aliran cangkang kepiting Indonesia untuk meningkatkan akurasi simulasi. Kedua, dilakukan analisis siklus hidup (LCA) menyeluruh untuk mengevaluasi dampak lingkungan dan keberlanjutan proses produksi HAp. Ketiga, optimisasi proses dengan mempertimbangkan variasi kondisi sintesis dan integrasi dengan sistem manajemen limbah berkelanjutan. Penelitian ini juga dapat mengkaji penggunaan teknologi lain seperti pengolahan microwave atau kombinasi metode untuk meningkatkan efisiensi produksi. Selain itu, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengevaluasi sifat biokompatibilitas dan mekanisme biologis HAp hasil daur ulang dalam aplikasi medis. Dengan menggabungkan validasi eksperimental, analisis lingkungan, dan optimisasi proses, penelitian ini dapat memperkuat desain produksi HAp dari limbah cangkang kepiting dan mendukung strategi bioekonomi sirkular..
Potensi limbah cangkang kepiting biru di Indonesia mencapai 1.236,16 ton per tahun, memberikan peluang besar untuk diproses menjadi produk hidroksiapatit (HAp).Proses ini tidak hanya mengurangi polusi lingkungan tetapi juga meningkatkan nilai tambah produk dan mengurangi ketergantungan pada HAp impor.Berdasarkan simulasi proses produksi, penggunaan 46,48 kg/jam kalsium oksida menghasilkan 150,246 kg/jam HAp melalui metode presipitasi dengan asam fosfat (HCEPOCE).Oleh karena itu, optimisasi pengolahan limbah cangkang kepiting menjadi HAp sangat direkomendasikan di Indonesia untuk manfaat ekonomi dan lingkungan yang lebih baik.Namun, studi ini menghadapi beberapa keterbatasan, seperti tidak adanya validasi model Aspen Plus terhadap data eksperimental skala pilot dan evaluasi yang terbatas pada simulasi proses tanpa analisis siklus hidup (LCA) menyeluruh atau optimisasi teknologi-ekonomi terperinci
Permintaan akan bahan transplantasi tulang semakin meningkat di Indonesia. Suplai kalsium biogenik untuk hidroksiapatit (HAp), komponen inorganik utama tulang manusia, diperoleh dari cangkang kepiting biru yang mengandung 53,70Ae78% berat CaCOCE. Metode produksi HAp dari cangkang kepiting dikembangkan dan dievaluasi dalam studi ini menggunakan Aspen Plus V14 bersama Analyzer Ekonomi Proses Aspen. Simulasi alur kerja mencakup pemisahan padat-cair, pengeringan/pemanasan, penyimpanan CaO, hidrasi CaO, dan presipitasi HAp dengan HCEPOCE. Model termodinamika global yang dipilih adalah pendekatan properti SOLIDS, dan reaksi stoikiometrik dengan kinetika hukum pangkat tipe Arrhenius digunakan untuk simulasi produksi HAp. Dalam simulasi, prediksi produksi HAp sebesar 150,246 kg/jam atau sekitar 1.451,81 ton/tahun untuk desain dasar 46,48...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Aplikasi Transfer Learning pada Arsitektur EfficientNet B0 untuk Klasifikasi Otomatis Kerusakan Genteng

2026-08-24T22:31:27+07:00

#calendar - Aplikasi Transfer Learning pada Arsitektur EfficientNet-B0 untuk Klasifikasi Otomatis Kerusakan Genteng: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk meningkatkan dataset dengan menambah volume dan variasi, terutama dengan memasukkan lebih banyak gambar dari produsen yang beragam dan kondisi menantang di mana model menunjukkan kelemahan, seperti cahaya rendah dan bayangan kuat. Dari segi teknis, praktisitas aplikasi dapat ditingkatkan dengan mengonversi model untuk deployment perangkat (misalnya TensorFlow Lite) untuk memungkinkan klasifikasi offline, real-time. Implementasi ambang batas kepercayaan juga dapat menciptakan sistem 'manusia-dalam-lingkaran' untuk memfilter prediksi dengan kepercayaan rendah untuk tinjauan manual. Akhirnya, lingkup penelitian dapat diperluas dari klasifikasi ke deteksi objek atau segmentasi yang lebih granular, sehingga sistem tidak hanya mengidentifikasi genteng sebagai cacat tetapi juga dapat menentukan lokasi dan jenis kerusakan secara spesifik..
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, penerapan arsitektur EfficientNet-B0 dengan transfer learning berhasil diimplementasikan untuk klasifikasi otomatis kualitas genteng.Model yang dikembangkan menunjukkan kinerja yang sangat andal, mencapai akurasi 99,70% pada data uji.Model mampu mengklasifikasikan genteng 'Kurang Matang' dengan sempurna dan hanya membuat satu kesalahan pada kelas lainnya.Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa sistem klasifikasi otomatis berbasis deep learning adalah solusi efektif untuk mengatasi subjektivitas dan ketidakkonsistenan yang melekat dalam proses kontrol kualitas genteng tradisional
Subjektivitas pada kontrol kualitas manual untuk genteng tradisional menimbulkan tantangan signifikan, karena proses saat ini bergantung pada inspeksi visual manual dan penilaian subjektif. Penelitian ini mengusulkan sistem otomatis untuk mengklasifikasikan kualitas genteng dari gambar menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), khususnya model EfficientNet-B0 yang ditingkatkan dengan transfer learning. Studi ini menggunakan dataset primer yang terdiri dari 616 gambar genteng lokal yang dikumpulkan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Rekonstruksi Teologi Baptisan Roh Kudus dalam Gerakan Pentakosta dan Implikasinya bagi Gereja Masa Kini

2026-08-24T22:06:18+07:00

#calendar - Rekonstruksi Teologi Baptisan Roh Kudus dalam Gerakan Pentakosta dan Implikasinya bagi Gereja Masa Kini: Untuk mengatasi krisis reduksi makna baptisan Roh Kudus, penelitian ini mengusulkan Paradigma Missional Empowerment sebagai solusi kontekstual. Paradigma ini menuntut pemulihan integrasi antara karunia roh dan karakter kristiani, serta memposisikan baptisan Roh Kudus sebagai katalisator etis untuk transformasi sosial. Selain itu, penelitian ini merekomendasikan pergeseran fokus riset dari apologetika dogmatis defensif menuju pengembangan teologi publik Pentakosta yang mampu berdialog dengan isu-isu sosial, ekologi, ekonomi, dan keadilan global. Liturgi ibadah kontemporer perlu dievaluasi agar tidak terjebak dalam manipulasi psikologis-emosional, melainkan mengutus jemaat yang telah dipenuhi Roh Kudus untuk berdampak nyata melalui profesi mereka di masyarakat. Penelitian empiris-fenomenologis kuantitatif dan kualitatif di lapangan juga disarankan untuk mengukur korelasi antara pengalaman baptisan Roh Kudus dengan keterlibatan jemaat dalam pelayanan misi sosial-kemasyarakatan..
Penelitian ini menyimpulkan bahwa rekonstruksi teologi baptisan Roh Kudus dalam gerakan Pentakosta merupakan kebutuhan darurat eklesiologis demi menyelamatkan gereja modern dari krisis reduksi makna dan pendangkalan spiritualitas.Melalui analisis kritis teologis kontemporer, ditemukan bahwa formulasi orisinal Pentakosta klasik yang bersumber dari dokumen historis awal seperti Statement of Fundamental Truths (1914) serta eksegesis radikal teks Kisah Para Rasul 1.1-4 (eplesthesan), sejatinya menempatkan pencurahan Roh Kudus sebagai karunia pemberdayaan panggilan profetik-vokasional (prophetic vocational empowerment).Namun, dalam praksis gereja kontemporer, doktrin ini mengalami penyusutan makna yang masif, direduksi menjadi sekadar legalitas teologis pembuktian identitas kelompok lewat glossolalia, atau sekadar komodifikasi liturgis demi mengejar katarsis emosional sesaat yang egosentris.Sebagai solusi atas krisis pendangkalan tersebut, penelitian ini menawarkan Paradigma Missional Empowerment sebagai wujud nyata rekonstruksi teologis yang kontekstual.Paradigma baru ini menuntut pemulihan integrasi mutlak antara karunia roh (charismata) dan karakter kristiani yang bersumber dari buah roh (fruit of the Spirit).Baptisan Roh Kudus yang otentik harus digeser lokus manifestasinya.dari yang semula eksklusif di dalam batasan ritus liturgi altar (altar), meluas menuju keberanian etis di ruang publik (marketplace).Dengan demikian, kuasa Roh Kudus diposisikan kembali sebagai energi ilahi yang menggerakkan gereja abad ke-21 untuk keluar merespons krisis kemanusiaan, melawan ketidakadilan, sekularisme, dan menjadi agen transformasi sosial yang membawa nilai-nilai transformatif Kerajaan Allah di tengah masyarakat plural modern
Doktrin baptisan Roh Kudus dalam teologi Pentakosta klasik sering kali dipahami secara eksklusif sebagai pengalaman spiritual individual yang ditandai dengan glossolalia. Namun, seiring berkembangnya zaman, pemahaman ini kerap memicu polarisasi doktrinal dengan teologi Injili dan mengalami reduksi makna menjadi sekadar fenomena emosional di gereja masa kini. Penelitian ini bertujuan untuk merekonstruksi teologi baptisan Roh Kudus dalam gerakan Pentakosta guna menemukan relevansi dan implikasinya bagi gereja abad ke-21. Menggunakan metode kualitatif-teologis dengan pendekatan teologi sistematika dan studi literatur, penelitian ini menganalisis ulang esensi pneumatologi Pentakosta....
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

A Leakage Aware Ensemble Framework for Imbalanced Tabular Data Mitigating SMOTE Contamination in Hotel Cancellation Prediction

2026-08-24T22:01:29+07:00

#calendar - A Leakage-Aware Ensemble Framework for Imbalanced Tabular Data: Mitigating SMOTE Contamination in Hotel Cancellation Prediction: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk mengeksplorasi algoritma ensembel tambahan seperti LightGBM dan CatBoost, yang dapat memberikan kinerja yang lebih baik dalam menangani data tabel yang tidak seimbang. Selain itu, mengintegrasikan sinyal eksternal seperti harga pesaing, cuaca, dan acara lokal dapat meningkatkan akurasi prediksi pembatalan hotel. Penelitian ini juga dapat diperluas dengan menguji model pada dataset dari hotel domestik Indonesia untuk menilai generalisasi geografis. Selain itu, penerapan teknik AI yang dapat dijelaskan seperti nilai SHAP dapat membantu memahami kontribusi fitur dan meningkatkan kepercayaan manajer dalam keputusan yang didorong oleh model. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan akurasi prediksi pembatalan hotel dan menyediakan dasar yang andal untuk integrasi sistem dukungan keputusan real-time dalam lingkungan produksi..
Studi ini membangun dan membandingkan Random Forest dan XGBoost untuk prediksi pembatalan reservasi hotel di bawah kondisi eksperimental terkendali pada dataset Hotel Booking Demand (119.994 catatan, rekayasa fitur enam variabel, dan penyeimbangan kelas berbasis SMOTE pada set pelatihan, model XGBoost yang disetel memberikan kinerja agregat terbaik.Akurasi 0,8133, Recall 0,6659, F1-Score 0,6607, dan AUC-ROC 0,8657.Hasil ini mengalahkan Random Forest yang disetel pada empat dari lima metrik, dengan celah Recall ( 0,0110) mewakili 110 pembatalan tambahan yang terdeteksi per 10.rata-rata F1-Score 5-Fold 0,6351 dengan standar deviasi 0,0035, dibandingkan dengan 0,6290 dan 0,0065 untuk Random Forest.Variansi yang lebih rendah membuat XGBoost lebih andal untuk penerapan di berbagai pola pemesanan.Analisis kurva kerugian menunjukkan tidak ada overfitting, kerugian validasi stabil tanpa naik sepanjang 200 iterasi boosting.Presisi yang lebih tinggi (0,6588) dan F1-Score validasi silang yang lebih baik selama pencarian hiperparameter (0,8273), menjadikannya pilihan yang lebih baik ketika alarm palsu membawa biaya operasional yang signifikan.Empat fitur terbukti konsisten prediktif di kedua algoritma, has_special_request, market_segment, total_of_special_requests, dan required_car_parking_spaces, mengonfirmasi bahwa sinyal komitmen tamu lebih unggul daripada variabel temporal sebagai indikator pembatalan universal.Jenis deposit Non Refund, meskipun memiliki insentif finansial untuk pembatalan, menunjukkan tingkat pembatalan 99,36% dalam EDA, sebuah temuan yang menantang logika kebijakan deposit konvensional dan layak untuk penelitian lanjutan yang didedikasikan.Secara praktis, model XGBoost siap untuk terintegrasi ke infrastruktur PMS hotel sebagai alat dukungan keputusan proaktif, menandai pemesanan berisiko tinggi untuk intervensi yang ditargetkan.Pekerjaan masa depan harus mengeksplorasi LightGBM dan CatBoost sebagai kandidat ensembel tambahan, mengintegrasikan sinyal eksternal (harga pesaing, cuaca, acara lokal), dan menguji pada dataset dari hotel domestik Indonesia untuk menilai generalisasi geografis.Teknik AI yang dapat dijelaskan (nilai SHAP) juga akan memperkuat kepercayaan manajer dalam keputusan yang didorong oleh model
Prediksi pemodelan pada data tabel yang tidak seimbang sering kali terganggu oleh kebocoran target dan resampling yang tidak tepat, yang menyebabkan metrik kinerja yang membengkak. Meskipun metode ensembel berbasis pohon seperti Random Forest (RF) dan XGBoost banyak digunakan, divergensi arsitektur mereka dalam menangani anomali perilaku kompleks di bawah ketidakseimbangan kelas yang ketat masih belum banyak dijelajahi. Studi ini mengusulkan kerangka kerja ensembel yang sadar kebocoran untuk mengurangi kontaminasi SMOTE dan kebocoran target dalam prediksi pembatalan hotel. Menggunakan jalur pipa CRISP-DM yang ketat...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Unlocking Customer Behavior in COD based E commerce An Unsupervised Learning Approach Using Gaussian Mixture Model for Strategic Segmentation

2026-08-24T21:27:48+07:00

#calendar - Unlocking Customer Behavior in COD-based E-commerce: An Unsupervised Learning Approach Using Gaussian Mixture Model for Strategic Segmentation: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk memperluas cakupan dataset dengan memasukkan data dari berbagai penyedia layanan logistik dan wilayah geografis yang berbeda. Hal ini akan memungkinkan validasi model segmentasi pada skala yang lebih luas dan meningkatkan generalisasi hasil. Selain itu, penelitian masa depan dapat mengeksplorasi teknik pembuatan fitur yang lebih komprehensif dengan mengintegrasikan data geospasial (GIS) dan variabel kontekstual eksternal seperti demografi pelanggan, profil psikografis, dan data geospasial (jarak dari gudang, pola lalu lintas). Integrasi data ini dapat mengarah pada model segmentasi perilaku spasial yang tidak hanya mengoptimalkan pengelompokan pelanggan, tetapi juga perencanaan rute dinamis. Lebih lanjut, penelitian dapat mengeksplorasi arsitektur streaming data (misalnya, Apache Kafka) untuk memungkinkan segmentasi waktu nyata, di mana penugasan klaster pelanggan diperbarui secara instan setelah transaksi selesai, memicu respons operasional langsung. Akhirnya, penelitian masa depan dapat menyelidiki pendekatan klaster hierarkis GMM atau model hibrida yang menggabungkan GMM dengan autoencoder pembelajaran dalam untuk menangkap pola perilaku non-linear yang lebih halus dalam data logistik COD..
Penelitian ini berhasil mengembangkan kerangka kerja segmentasi pelanggan yang didorong data yang disesuaikan secara khusus untuk konteks yang sangat heterogen dari logistik Cash on Delivery (COD).Dengan mengintegrasikan Gaussian Mixture Model (GMM), yang dievaluasi secara ketat melalui Bayesian Information Criterion (BIC), ke dalam sistem Decision Support System (DSS) berbasis web yang fungsional, penelitian ini secara efektif menjembatani kesenjangan antara analisis probabilistik yang kompleks dan manajemen logistik operasional.147 catatan transaksi, yang dikumpulkan menjadi 2.225 profil pelanggan unik, menunjukkan bahwa solusi klaster dua (K=2) secara optimal menyeimbangkan kesesuaian statistik dan interpretabilitas operasional, yang dipandu oleh prinsip parsimoni.Secara metodologis, analisis komparatif secara empiris membuktikan keunggulan GMM atas baseline deterministik seperti K-Means.GMM terbukti jauh lebih mahir dalam menangkap distribusi data yang tidak berbentuk bulat dan berfluktuasi tinggi yang melekat pada data transaksi COD.Selain itu, sifat probabilistik GMM memungkinkan identifikasi "pelanggan batas", segmen transisi yang halus yang sering diabaikan oleh algoritma klaster keras.Kemampuan ini memberikan manajer logistik lensa granular untuk mendeteksi pelanggan berisiko sebelum pengiriman, sehingga mencegah penolakan pengiriman potensial.Dari perspektif manajerial, segmentasi hasil membifurkasi basis pelanggan menjadi "Pelanggan Aktif Nilai Tinggi" dan "Pelanggan Nilai Rendah Sesekali", memungkinkan perusahaan pengiriman ekspres untuk beralih dari pendekatan "satu ukuran untuk semua" ke kebijakan operasional yang didorong data yang diferensiasi.Hal ini memberdayakan bisnis untuk mengalokasikan penanganan prioritas dan program retensi untuk segmen nilai tinggi, sementara untuk segmen nilai rendah yang ditandai dengan propensi pengiriman gagal yang lebih tinggi, menerapkan taktik efisiensi biaya dan mitigasi risiko, seperti konsolidasi pengiriman batch dan verifikasi pra-pengiriman.Meskipun sumbangsih metodologis dan implikasi praktis, penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang menawarkan jalur untuk penelitian masa depan.147 transaksi), berasal dari satu penyedia layanan logistik di wilayah geografis tertentu.Hal ini dapat membatasi generalisasi karakteristik klaster ke jaringan logistik nasional atau internasional dengan profil demografis yang berbeda.Penelitian masa depan harus memasukkan dataset multi-regional untuk memvalidasi skalabilitas model.Kedua, teknik pembuatan fitur saat ini mengandalkan variabel transaksional dan logistik (frekuensi, total, dan nilai COD rata-rata) secara eksklusif.Penelitian masa depan harus bertujuan untuk memperkaya model segmentasi dengan mengintegrasikan data geospasial (GIS) untuk optimasi penjaluran perilaku spasial, mengintegrasikan variabel kontekstual eksternal, dan mengeksplorasi arsitektur hibrida seperti autoencoder berbasis pembelajaran dalam untuk ekstraksi fitur non-linear.Secara keseluruhan, penelitian ini menetapkan blueprint dasar untuk mengintegrasikan pembelajaran mesin probabilistik canggih ke dalam operasi logistik sehari-hari, membuka jalan untuk ekosistem e-commerce COD yang lebih tangguh, berorientasi pelanggan, dan berkelanjutan secara finansial
Segmentasi pelanggan dalam logistik Cash on Delivery (COD) secara inheren menantang karena data transaksi yang sangat heterogen, miring, dan tingkat penolakan yang tinggi, sering kali membatasi efektivitas model klaster deterministik tradisional. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini mengusulkan kerangka kerja segmentasi probabilistik yang kuat yang memanfaatkan Gaussian Mixture Model (GMM) untuk mengekstrak wawasan yang dapat diterapkan dari operasi COD yang kompleks. Analisis dilakukan terhadap 5.147 catatan transaksi mentah, yang dikumpulkan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Development And Usability Evaluation Of A Web Based Pos For Hardware Stores Using Sus

2026-08-24T21:26:08+07:00

#calendar - Development And Usability Evaluation Of A Web-Based Pos For Hardware Stores Using Sus: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan strategi onboarding yang lebih efektif untuk pengguna pemula dengan fokus pada panduan interaktif dan simulasi tugas. Selain itu, penelitian dapat mengeksplorasi penyederhanaan alur kerja transaksi dengan integrasi fitur otomatisasi untuk mengurangi kesalahan input. Terakhir, studi dapat mengkaji penerapan teknologi AI untuk meningkatkan ketergunaan sistem melalui analisis pola penggunaan dan rekomendasi personalisasi..
Sistem POS berbasis web yang dikembangkan mampu memenuhi kebutuhan operasional toko bangunan dengan fitur pelaporan dan ekspor data.Hasil evaluasi usability menunjukkan sistem memiliki tingkat ketergunaan yang dapat diterima, meskipun terdapat variasi dalam respons pengguna.Rekomendasi utama penelitian ini adalah meningkatkan proses onboarding dan menyederhanakan alur kerja untuk pengguna baru
Usaha ritel skala kecil seperti toko bangunan masih banyak yang mengelola penjualan, stok, dan pelaporan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, keterlambatan laporan, dan minim dukungan pengambilan keputusan. Penelitian ini mengembangkan aplikasi Point of Sale (POS) berbasis web untuk konteks toko bangunan dan mengevaluasi usability menggunakan System Usability Scale (SUS). Sistem POS mendukung pengelolaan produk dan kategori, transaksi penjualan (diskon dan pajak), pelaporan penjualan dengan filter rentang tanggal, ringkasan produk terlaris, serta ekspor CSV untuk kebutuhan pembukuan berbasis spreadsheet. Metode penelitian menggunakan pendekatan rancang bangun yang didukung validasi fungsional melalui pengujian black-box...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.