Publication Search

Latar Belakang: Pemberian anestesi spinal menimbulkan efek samping mual muntah pasca operasi yang dapat menimbulkan kekurangan cairan.Terapi non farmakologi yang dapat digunakan ialah pemberian aromaterapi lemon. Aromaterapi lemon dapat menurunkan intensitas mual muntah pada pasien pasca operasi karena akan memberikan efek relaksasi pada pasien. Tujuan: Untuk mengetahui Pengaruh Pemberian Aromaterapi Lemon Terhadap Penurunan Intensitas Mual Muntah Pasca Operasi Dengan Anestesi Spinal di RSUD R.A.A Tjokronegoro Purworejo. Metode Penelitian: Penelitian ini menggunakan desain Pre-Experimental dengan one group pretest and posttest design. Sampel pada penelitian ini pasien pasca operasi dengan anestesi spinal yang mengalami mual muntah di RSUD R.A.A Tjokronegoro Purworejo berjumlah 30 responden.Uji statistik yang digunakan adalah uji wilcoxon signed rank test.Hasil: Hasil uji statistik Nilai p-value 0.000<0,005 Ha diterima ada pengaruh Pemberian Aromaterapi Lemon Terhadap Penurunan Intensitas Mual Muntah Pasca Operasi Dengan Anestesi Spinal di RSUD R.A.A Tjokronegoro Purworejo. sebelum diberikan aromaterapi Mayoritas responden merasa mual saja sebanyak 21 (70%),setelah pemberian aromaterapi lemon mayoritas responden tidak merasa mual dan muntah sebanyak 26 (86,7%).Simpulan: Adanya pengaruh Pemberian Aromaterapi Lemon Terhadap Penurunan Intensitas Mual Muntah Pasca Operasi Dengan Anestesi Spinal di RSUD R.A.A Tjokronegoro Purworejo.Saran: peneliti selanjutnya diharapkan menggunakan sampel yang lebih besar dan dapat mengendalikan faktor durasi pembedahan.

Motivasi belajar merupakan dorongan yang berasal dari internal maupun eksternal diri seseorang. Motivasi belajar menjadi faktor penting dalam keberhasilan pendidikan mahasiswa. Tetapi, rendahnya motivasi belajar masih menjadi kendala utama, yang disebabkan oleh kurangnya minat terhadap media pembelajaran yang digunakan. E-pocket book menjadi salah satu solusi alternatif karena bersifat praktis, mudah diakses, dan memuat materi pembelajaran secara ringkas namun padat. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui adakah efektivitas pemberian E-pocket book anestesi untuk meningkatkan motivasi belajar mahasiswa pra-klinik. Penelitian ini menggunakan jenis eksperimen dengan desain one group pretest and posttest. Populasi dalam penelitian ini ialah mahasiswa D4 Keperawatan Anestesiologi Angkatan 2023. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik simple random sampling yaitu berjumlah 30 orang. Instrumen penelitian menggunakan kuesioner motivasi belajar. Analisa data menggunakan uji Wilcoxon. Hasil yang didapatkan ialah sebelum diberikan E-pocket book anestesi sebagian besar responden berada pada tingkat motivasi yang sedang dengan presentase 50% dan sesudah diberikan sebagian besar responden berada pada tingkt motivasi belajar yang tinggi dengan presentase 86.7% . Hasil uji Wilcoxon nilai p-value 0,001 maka nilai p-value <0,05.

This study aims to determine the influence of students' learning habits on learning outcomes in Mathematics subjects in grade IV students of SD Negeri 200307 Padang Sidempuan. The background of this research is the importance of the role of structured and consistent learning habits in supporting the achievement of optimal learning outcomes, especially in logical and analytical subjects such as Mathematics. This study uses a quantitative approach with a descriptive survey method to obtain an objective picture of the relationship between variables. The population in this study is all grade IV students, and the sampling technique was carried out by purposive sampling, with a sample of 26 students selected based on certain criteria. Data collection was carried out through an instrument in the form of a Likert scale questionnaire as many as 60 previously validated statements, in order to measure the level of students' learning habits. Meanwhile, student learning outcome data is obtained from their academic scores in Mathematics subjects. Data analysis was carried out using a parametric statistical test in the form of a t-test to test the proposed hypothesis. The test results showed that the tcount value of 1.909 was greater than the ttable of 1.695, which means that there was a significant influence between students' learning habits on Mathematics learning outcomes. Thus, it can be concluded that good study habits make a real contribution to improving student learning outcomes. These findings are an important basis for teachers and schools to continue to encourage and foster positive learning habits among students. The implications of this study also recommend the need to strengthen independent learning strategies and effective study time management as part of the learning program in elementary schools.  

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis optimasi parameter Photovoltaic (PV) serta daya keluaran dari pembangkit listrik tenaga surya berbasis Genetic Algorithm. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data melalui studi literatur, simulasi perangkat lunak, serta pengujian model matematis. Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis kuantitatif dan komputasional yang berfokus pada pencarian nilai optimal dari parameter-parameter utama sistem PV, seperti tegangan, arus, dan resistansi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam proses optimasi sistem PV, tahapan yang dilakukan meliputi pemodelan karakteristik PV, penyusunan fungsi objektif untuk memaksimalkan daya, penerapan algoritma genetika dalam mencari nilai parameter optimal, serta analisis hasil optimasi. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa algoritma genetika mampu meningkatkan efisiensi daya keluaran PV dibandingkan metode konvensional, serta menghasilkan parameter yang lebih sesuai terhadap kondisi iradiasi tertentu. Namun, dalam implementasi metode ini juga ditemukan beberapa kendala, seperti kompleksitas perhitungan dan kebutuhan waktu komputasi yang relatif tinggi. Selain itu, diperlukan penyesuaian lebih lanjut untuk penerapan algoritma ini dalam skala sistem pembangkit yang lebih besar.

Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) merupakan masalah kesehatan utama di Kabupaten Tegal, terutama menyerang anak-anak dan lansia, dengan 25.273 kasus tercatat pada Januari–Juni 2025. Faktor seperti kepadatan penduduk, polusi udara, dan sanitasi buruk mempersulit analisis konvensional dalam mengidentifikasi wilayah berisiko tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web untuk memetakan dan memantau kasus ISPA secara akurat menggunakan pendekatan spasial. Metode Waterfall digunakan dalam pengembangan sistem, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Data spasial (koordinat lokasi) dan non-spasial (usia, jenis kelamin, jumlah kasus) dikumpulkan dari Dinas Kesehatan dan dianalisis menggunakan teknik kepadatan titik dan klaster untuk mengidentifikasi pola sebaran. Sistem ini dibangun dengan framework Laravel sebagai backend dan Leaflet.js untuk visualisasi peta interaktif. Hasilnya, SIG ini mampu memvisualisasikan sebaran kasus ISPA per kecamatan, mendukung Dinas Kesehatan dalam mengalokasikan sumber daya medis secara efisien dan mengidentifikasi wilayah prioritas seperti Dukuhwaru dan Tarub. Bagi masyarakat, sistem ini meningkatkan akses informasi digital, mendorong kesadaran pencegahan, dan mendukung edukasi kesehatan. Sistem ini terbukti efektif sebagai alat strategis untuk pengambilan keputusan berbasis data, mempercepat respons terhadap ISPA, dan menjadi fondasi untuk pengembangan SIG dalam memantau penyakit lain di masa depan.

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan oleh Sub Kelompok 2 Mahasiswa KKN UNTAG Surabaya R16 Tahun 2025 di Desa Padusan, Kecamatan Pacet, Kabupaten Mojokerto. Program ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi produksi dan menjaga konsistensi adonan pada usaha kue rumahan milik Ibu Sri melalui inovasi Teknologi Tepat Guna (TTG). Permasalahan utama yang dihadapi mitra adalah proses pengadukan adonan yang masih dilakukan secara manual dengan mixer genggam, sehingga memakan waktu dan tenaga serta menghasilkan adonan yang tidak merata. Solusi yang ditawarkan adalah pembuatan mesin pengaduk adonan otomatis yang dirancang sederhana namun fungsional, dilengkapi pengatur kecepatan, pengatur ketinggian, dan pisau pengaduk yang dapat disesuaikan. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa penggunaan mesin ini mampu mempercepat proses produksi, mengurangi beban kerja, serta menghasilkan adonan dengan tekstur yang lebih konsisten, terutama pada produk andalan kue klemben. Program ini diharapkan dapat memperkuat daya saing UMKM dan mendorong semangat kewirausahaan masyarakat desa melalui penerapan teknologi yang sesuai dengan kebutuhan lokal.

Diabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit kronis yang jumlah penderitanya terus bertambah setiap tahunnya, termasuk di wilayah Puskesmas Brebes. Banyaknya pasien dengan kondisi klinis yang beragam mendorong perlunya suatu metode untuk mengelompokkan pasien berdasarkan tingkat keparahannya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam proses pengelompokan pasien Diabetes Mellitus dengan menggunakan beberapa parameter klinis, yaitu Gula Darah Puasa (GDP), kadar HbA1c, Kolesterol Total (CHOL), serta tekanan darah sistolik dan diastolik. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan metode data mining berbasis algoritma K-Means. Data yang digunakan diperoleh dari rekam medis Puskesmas Brebes. Proses klasterisasi menghasilkan tiga kelompok, yaitu kategori risiko rendah, sedang, dan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu melakukan pengelompokan data pasien secara akurat sesuai tingkat keparahan. Hasil tersebut kemudian divisualisasikan melalui sistem berbasis web yang bertujuan untuk mempermudah pihak puskesmas dalam menganalisis kondisi pasien serta mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih efektif.

Photogrammetry is a widely used technique in reverse engineering that utilizes photographs taken from multiple angles to capture the geometric structure and surface textures of physical objects. This method has gained popularity due to its cost-effectiveness and time efficiency compared to more expensive alternatives such as laser scanning. However, one of the primary limitations of photogrammetry is its susceptibility to dimensional deviations that can affect the accuracy of the resulting 3D model. Among the influential parameters, the number of photos taken and the camera’s shutter speed play a crucial role in determining the level of geometric precision. This study aims to analyze the effect of the number of photos and shutter speed on dimensional deviation in 3D reconstruction results. It also seeks to determine the optimal combination of these parameters to enhance model accuracy in reverse engineering applications. The research method used is an experimental approach, in which variations of photo quantity and shutter speed are applied during image capture. The resulting photographs are processed into a 3D model using Computer-Aided Design (CAD) software and compared with the actual dimensions of the object under study. The findings reveal that both the number of photos and shutter speed significantly influence dimensional accuracy, both individually and interactively. The best results were obtained using a combination of 48 photos with a shutter speed of 0.020 seconds, yielding the smallest deviation of 7.6 mm. In contrast, a combination of 36 photos with the same shutter speed produced the highest deviation at 10.6 mm. ANOVA analysis yielded a p-value < 0.05 and an R² value of 94.21%, confirming the importance of selecting appropriate imaging parameters for accurate photogrammetry outcomes.

Reverse engineering is the process of reproducing or recreating an existing model—whether it is a component, subassembly, or complete product—without relying on the original design documentation or CAD data. One of the key techniques that supports this process is photogrammetry, a method that utilizes a series of photographic images to identify, capture, and reconstruct the geometry of physical objects in three dimensions. Photogrammetry offers advantages such as low cost, portability, and non-contact data acquisition, making it a valuable tool in various engineering and industrial applications. This study aims to analyze the influence of two important factors—namely, the number of photographs taken and the intensity of lighting—on the dimensional accuracy or deviation of 3D models produced through photogrammetry-based reverse engineering. A quantitative experimental approach was used, where both variables were systematically varied to evaluate their effect on model precision. Data analysis was conducted using a Two-Way ANOVA factorial test to determine the statistical significance of each factor and their interaction. The experimental results revealed that using 54 photographs yielded the lowest average dimensional deviation among all tested conditions, although the difference was not statistically significant. Similarly, variations in light intensity showed no statistically significant effect on accuracy, but visually, an illumination level of 200–250 lux tended to provide more consistent and stable model outputs. No significant interaction was found between the two variables, indicating that they operate independently in affecting model accuracy. Overall, the combination of 54 photographs and a light intensity of 250 lux was visually identified as the most effective setup. The findings of this research contribute to the optimization of photogrammetry workflows in reverse engineering, offering practical insights for producing high-quality CAD models for use in design, prototyping, and manufacturing processes.

Photogrammetry is a technique for measuring and modeling three-dimensional objects by utilizing digital imagery from various perspectives. In the context of reverse engineering, this technique serves to duplicate, reconstruct, and analyze the dimensions of physical objects with a high degree of accuracy. The main advantage of photogrammetry lies in its ability to capture the details of the shape and texture of objects without the need for physical contact. However, the quality of photogrammetry scan results is greatly influenced by a number of technical factors, especially lighting and camera sensor sensitivity (ISO) settings. Variations in these two parameters can cause deviations or dimensional deviations in the resulting 3D model. This study aims to quantitatively evaluate the influence of lighting intensity and camera ISO setting on dimensional deviation in photogrammetry scan results. The research method used is experimental, where the dimensions of the scanned object are compared to the original dimensions using precision measuring instruments. The results showed that both the lighting level and the ISO setting had a significant influence on the accuracy level of the 3D model. The ideal lighting intensity range was found to be in the range of 125–150 lux, where shadows and light reflections could be minimized. Meanwhile, the use of low ISO (around 200) is able to produce cleaner image textures and minimize noise, resulting in smaller dimensional deviations. Additionally, the interaction between moderate lighting and low ISO is proven to provide the best scanning accuracy. This combination is able to maintain a balance between image quality and surface detail of the object. These findings not only provide practical recommendations regarding the regulation of scanning conditions, but can also serve as a guideline for industry practitioners and academics in improving the quality of reverse engineering results. With a proper understanding of lighting and ISO variables, the photogrammetry process can be optimized to produce more accurate and efficient 3D models.

TikTok social media has become an integral part of students' daily lives, yet its use in the educational context remains a topic of debate. This study aims to determine the influence of TikTok usage on students' learning outcomes in the Indonesian language subject for Phase C at SDN 007 Teratak Air Hitam. A quantitative approach with a correlational method was employed. Data collection techniques included the distribution of questionnaires and documentation of learning outcomes. Statistical test results indicated no significant influence of TikTok usage on students' learning outcomes. The conclusion of this study is that students’ use of TikTok does not have a meaningful impact on their Indonesian language learning achievement, suggesting the need for control and guidance to ensure it does not disrupt the learning process.

This study aims to analyze product innovations in the Musyarakah contract applied by Islamic financial institutions in Indonesia. The research uses a qualitative descriptive method with case studies from several Islamic banks. Data were collected through documentation and interviews with practitioners. The study found that innovations in Musyarakah products are largely driven by the need to enhance competitiveness and address the unique demands of the Indonesian market, particularly among micro, small, and medium enterprises (MSMEs)  Several banks have modified the classical Musyarakah structure to align with customer preferences and regulatory standards. For instance, some institutions implement tiered profit-sharing mechanisms, structured financing tenures, and integration with digital banking platforms to improve accessibility and monitoring. In addition, hybrid contracts that combine Musyarakah with other contracts, such as Ijarah or Murabahah, are increasingly used to create more flexible and customer-friendly financing solutions. Practitioners interviewed noted that one of the main challenges in implementing Musyarakah-based products is the higher operational and monitoring cost, due to the nature of partnership-based risk-sharing. However, these challenges are being addressed through technological innovation, such as mobile applications that help track business performance and automate profit-sharing calculations. The study concludes that product innovation in Musyarakah financing can enhance the inclusivity and effectiveness of Islamic banking in Indonesia, especially in supporting entrepreneurial sectors. Nevertheless, standardization, regulatory support, and continued investment in human resource capacity remain critical for sustained innovation. Future research may explore the customer perception of Musyarakah products, the impact of these innovations on financial performance, and comparative studies with conventional financing models.

Peningkatan transaksi dalam platform e-commerce seperti Shopee menuntut adanya sistem prediksi status pesanan yang akurat, guna mengoptimalkan pelayanan dan mengurangi pembatalan maupun keterlambatan pengiriman. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi status pesanan (selesai atau batal) pada toko Stuftech.Id menggunakan algoritma C4.5. Data yang digunakan merupakan transaksi pesanan mencakup metode pembayaran, kategori wilayah pengiriman, dan ongkos kirim. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan RapidMiner dengan tahapan preprocessing, pembangunan decision tree, dan evaluasi model. Hasil analisis menunjukkan bahwa atribut “Kategori Pulau” memiliki nilai gain tertinggi sehingga dipilih sebagai node akar. Model yang dibentuk menghasilkan akurasi sebesar 86%, dengan recall 100% untuk pesanan selesai namun hanya 6,67% untuk pesanan batal. Temuan ini mengindikasikan bahwa algoritma C4.5 efektif dalam memprediksi pesanan yang berhasil, namun perlu peningkatan dalam mendeteksi potensi pembatalan. Implementasi model ini dapat membantu pelaku usaha dalam mengambil keputusan operasional secara proaktif.

Tahapan seleksi anggota Panitia Pengawas Pemilu Kecamatan (Panwascam) memiliki peran penting dalam menjamin kualitas pengawasan pemilu di tingkat lokal. Penelitian ini memanfaatkan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menyusun proses seleksi yang objektif dan bebas dari konflik kepentingan. AHP digunakan karena kemampuannya dalam merancang hierarki keputusan, menentukan bobot kriteria dan subkriteria, serta memastikan konsistensi hasil. Data diperoleh melalui wawancara dengan Bawaslu Kabupaten Brebes yang mengidentifikasi lima kriteria utama: integritas, kompetensi, pengalaman, kesehatan, dan netralitas politik, masing-masing terdiri dari tiga subkriteria. Penilaian terhadap kandidat menghasilkan calon A1 sebagai pilihan utama dengan bobot 0,41, disusul A2 dan A3. Analisis konsistensi menunjukkan nilai CR < 0,1, yang menandakan hasilnya valid dan dapat dipertanggungjawabkan. Hasil ini menunjukkan bahwa metode AHP dapat diandalkan dalam mendukung seleksi Panwascam secara transparan dan sistematis

Desa merupakan salah satu bentuk pemukiman manusia yang telah ada sejak zaman prasejarah. Desa biasanya sangat tergantung pada sumber daya alam lokal untuk kehidupan sehari-hari, seperti air, tanah, dan hutan. Meskipun demikian, perkembangan zaman telah membawa perubahan signifikan dalam kehidupan desa. Globalisasi, urbanisasi, dan teknologi telah mengubah pola hidup dan struktur sosial di banyak desa di seluruh dunia, salah satunya ialah Desa Sumberrejo. Artikel ini menyelididki asal usul Desa Sumberrejo, sebuah desa yang kaya akan sejarah dan warisan budaya. Dengan menganalisis berbagai sumber sejarah, peniliti mengungkap jejak perjalanan sejarah Desa Sumberrejo. Jenis penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan metode yang digunakan dalam kajian ini menggunakan library research dan wawancara. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjelaskan secara rinci bagaimana terbentuknya nama desa Sumberrejo. 

Kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Brebes merupakan masalah kritis karena tingginya frekuensi insiden yang terjadi di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan area yang rentan terhadap kecelakaan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering , yang mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data. Isu utama yang dieksplorasi dalam penelitian ini adalah bagaimana algoritma K-Means dapat diimplementasikan untuk mengelompokkan zona rawan kecelakaan dan meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap keselamatan jalan. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data melalui tinjauan pustaka, observasi langsung, dan wawancara, yang dilanjutkan dengan penggunaan algoritma K-Means untuk mengklasifikasikan data kecelakaan berdasarkan jumlah kejadian, korban jiwa, dan cedera. Temuan menunjukkan bahwa algoritma K-Means secara efektif mengelompokkan lokasi rawan kecelakaan ke dalam tiga tingkat risiko yang berbeda: tinggi, sedang, dan rendah. Dengan demikian, informasi yang terklasifikasi ini dapat membantu otoritas terkait dalam meningkatkan langkah-langkah keselamatan lalu lintas dan mengedukasi masyarakat tentang area berisiko tinggi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan kebijakan keselamatan lalu lintas yang lebih terinformasi dan strategis di Kabupaten Brebes.

K- means termasuk kedalam algoritma partisi yang memiliki tujuan untuk membagi data kedalam jumlah  klaster yang ditentukan, hasil dari algoritma K means tergantung pada pemilihan pusat klater awal  namun permasalahan yang sering terjadi jika pada pemilihan centroid awal yang masih dilakukan secara acak jauh dari solusi maka kemungkinan hasil dari pengelompokan tersebut kurang tepat. Untuk mengatasi masalah tersebut akan menggunakan tahapan preprocessing berupa normalisasi minmax untuk mengatasi skala pengukuran berbeda pada dataset, setelah itu menggunakan algoritma PSO dalam pemilihan centroid awal untuk algoritma K- means, dalam penelitian ini juga dibandingkan pemilihan centroid dengan 3 cara yang pertama sesuai dengan acak, kedua sesuai standar pemerintah untuk nilai kualitas air minum yang tingi, menengah dan rendah kemudian yang ketiga dengan metode yang diusulkan algortima PSO dan kemudian akan diuji dengan Index Davies Bouldin. Hasil pengujian berupa tersebut metode K-means dengan pemilihan centroid awal acak dengan nilai 0,208856082, metode K-means dengan pemilihan centroid sesuai dengan standar pemerintah tentang kondisi SAM  sebesar 0,280077, dan terakhir metode pemilihan yang terbaik adalah dengan menggunakan normalisasi minmax K-means PSO dengan nilai 0,177796. Sehingga pengujian data PAMSIMAS menggunakan normalisasi minmax k-means PSO yang didapat bahwa metode tersebut lebih optimal

Penentuan siswa terbaik di lingkungan sekolah seringkali menghadapi tantangan dalam hal objektivitas dan konsistensi. SMP Negeri 3 Tanjung mengalami kesulitan dalam memilih siswa terbaik secara sistematis karena belum adanya sistem penilaian terstruktur yang mempertimbangkan berbagai kriteria secara kuantitatif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pemilihan siswa terbaik. Metode AHP dipilih karena mampu menguraikan permasalahan kompleks menjadi hierarki dan melakukan perbandingan antar kriteria serta alternatif secara berpasangan. Kriteria yang digunakan meliputi nilai akademik, sikap dan kedisiplinan, keikutsertaan dalam organisasi sekolah, serta prestasi dalam kejuaraan. Hasil perhitungan menunjukkan nilai akademik memiliki bobot tertinggi yaitu 0.5345, diikuti oleh nilai sikap dan kedisiplinan sebesar 0.2775, keikutsertaan organisasi sebesar 0.1236, dan kejuaraan lomba sebesar 0.0642. Dengan hasil perhitungan akhir menggunakan metode AHP, siswa bernama Ajeng Malica Aura Madura mendapat nilai tertinggi sebesar 0.1539 dan ditetapkan sebagai siswa terbaik peringkat pertama. Sistem ini terbukti memberikan hasil penilaian yang lebih transparan, terstruktur, dan dapat dipertanggungjawabkan oleh pihak sekolah.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Hubungan Pertukaran Atasan-Bawahan dan Budaya Organisasi terhadap Komitmen Organisasi dan Perilaku Kewargaan Organisasi pada pegawai Pengurus Barang Milik Daerah di Kabupaten Demak. Populasi pada penelitian ini adalah seluruh Pengurus Barang Milik Daerah di Kabupaten Demak dengan jumlah 112 orang, jumlah sampel yang digunakan adalah 88 responden, dengan teknik pengambilan sampel menggunakan simple random sampling. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis jalur dan uji sobel. Hasil analisis penelitian diperoleh Hubungan Pertukaran Atasan-Bawahan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Komitmen Organisasi, dan Budaya Organisasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Komitmen Organisasi.  Hubungan Pertukaran Atasan-Bawahan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perilaku Kewargaan Organisasi, Budaya Organisasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perilaku Kewargaan Organisasi, dan Komitmen Organisasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perilaku Kewargaan Organisasi. Dari hasil uji sobel diperoleh bahwa variabel Komitmen Organisasi dapat memediasi pengaruh Hubungan Pertukaran Atasan-Bawahan terhadap Perilaku Kewargaan Organisasi, serta memediasi pengaruh Budaya Organisasi terhadap Perilaku Kewargaan Organisasi.

Tujuan penelitian ini adalah: untuk menganalisis pengaruh awareness & ownership; terhadap proses safety management ; pengaruh cascading communication terhadap awareness & ownership; pengaruh cascading communication terhadap proses safety management; pengaruh cascading communication terhadap proses safety management; pengaruh culture value implementation terhadap proses safety management . Sampel yang digunakan adalah 287 responden, yang merupakan bagian dari dari total populasi yang berjumlah 1009  responden. Teknik pengambilan sampel dilakukan secara disproportionate stratified random sampling (acak bertingkat tidak proporsional) karena terdapat tiga area kerja yaitu Dumai, Sungai Pakning, dan Pangkalan Brandan. Data yang dikumpulkan melalui kuesioner dan kemudian diolah secara parsial menggunakan SEM PLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial dan simultan terdapat pengaruh positif signifikan antara awareness & ownership terhadap proses safety management, cascading communication berpengaruh positif signifikan terhadap awareness & ownership; pengaruh positif signifikan cascading communication terhadap proses safety management; pengaruh positif signifikan antara cascading communication terhadap proses safety management; pengaruh positif signifikan culture value implementation terhadap proses safety management.