Publication Search

Keterbatasan fasilitas loading bay pada perusahaan industri kawat baja berpotensi menyebabkan antrian kendaraan, peningkatan waiting time, dan bottleneck pada aktivitas bongkar muat kontainer impor dan ekspor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas optimalisasi loading bay terhadap peningkatan kinerja bongkar muat kontainer. Penelitian menggunakan metode deskriptif komparatif dengan pendekatan kuantitatif dan studi kasus. Analisis dilakukan menggunakan teori antrian (queueing theory) dengan model antrian M/M/1 berdasarkan data operasional periode Oktober 2025 dan April 2026 yang diperoleh melalui observasi, dokumentasi, dan studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata waktu kontainer dalam sistem mengalami penurunan dari 818,07 menit / kontainer pada Oktober 2025 menjadi 401,32 menit / kontainer pada April 2026 atau turun sebesar 50,95%. Selain itu, waiting time pada periode Oktober 2025 lebih tinggi dibandingkan April 2026 akibat ketidakseimbangan antara tingkat kedatangan dan kapasitas pelayanan. Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan model antrian M/M/1 sebagai alat analisis untuk mengevaluasi dampak optimasi loading bay terhadap efisiensi bongkar muat pada industri kawat baja. Berbeda dengan penelitian terdahulu yang umumnya berfokus pada pengukuran kinerja antrian, penelitian ini mengintegrasikan analisis parameter antrian sebelum dan sesudah optimasi sehingga mampu menunjukkan pengaruh langsung perbaikan operasional terhadap kinerja sistem.Penelitian ini menyimpulkan bahwa optimasi penggunaan loading bay dan pengelolaan sistem antrian mampu meningkatkan efisiensi operasional bongkar muat secara signifikan. Kontribusi ilmiah penelitian ini adalah memberikan bukti empiris mengenai efektivitas model M/M/1 dalam mendukung evaluasi dan pengambilan keputusan operasional pada fasilitas loading bay, serta menyediakan referensi bagi industri manufaktur yang memiliki keterbatasan kapasitas pelayanan dalam upaya mengurangi bottleneck dan meningkatkan produktivitas logistik.

PT. Bukit Baiduri Energi (BBE) is a coal mining company that utilizes hauling roads as the main infrastructure for material transportation. This study focuses on a 1.7 km road segment selected as the object of technical evaluation. The objective of this research is to analyze the effect of road geometry improvements on hauling time efficiency and equipment productivity. The method employed includes direct field measurements and calculations of operational parameters such as travel time, cycle time, and productivity. The results indicate that improvements in road grade reduced travel time from 10.13 minutes to 9.86 minutes. This reduction was followed by a decrease in cycle time from 16.29 minutes to 16.22 minutes. In addition, productivity increased from 65.4 bcm/hour to 66.69 bcm/hour. Also, improvements in curve radius and superelevation were implemented on the hauling road. These improvements resulted in a further decrease in travel time from 9.86 minutes to 8.6 minutes. Consequently, the cycle time also decreased from 16.22 minutes to 16.18 minutes. The productivity of hauling equipment increased from 66.69 bcm/hour to 67.02 bcm/hour. Overall, the evaluation of road geometry provided a positive contribution to operational performance. The productivity of overburden removal increased from 65.4 bcm/hour to 67.02 bcm/hour, representing an improvement of 2.48%.

Ibuprofen is an antipyretic and anti-inflammatory drug classified as Biopharmaceutics Classification System (BCS) class II, characterized by low water solubility and high permeability. Its limited solubility may reduce the dissolution rate and influence therapeutic effectiveness. This study aimed to formulate ibuprofen suppositories using cocoa butter (oleum cacao) as the suppository base through the melting method. Each suppository was prepared with a total weight of 2500 mg containing 125 mg ibuprofen, oleum cacao as the base, tween 80 as an emulsifier, and liquid paraffin as a mold lubricant. Before formulation, a displacement value test was performed to determine the exact amount of base required. The prepared suppositories were evaluated through organoleptic examination, weight uniformity, melting time, and dissolution testing. The evaluation results demonstrated that the suppositories possessed acceptable physical characteristics, uniform weight distribution, appropriate melting properties, and satisfactory dissolution behavior. Based on these findings, ibuprofen suppositories formulated with oleum cacao fulfilled pharmaceutical quality requirements in accordance with the Indonesian Pharmacopoeia standards.

Coal stockpile volume measurement is an essential part of mining production control. This study aims to evaluate the calculation of coal stockpile volume using a Total Station (TS) at PT. Bukit Baiduri Energi, Kutai Kartanegara Regency, East Kalimantan Province, and to assess the accuracy and effectiveness of this method in operational activities. Data acquisition was carried out through direct field measurements using a Total Station with a detailed surface point survey method. The collected data were processed using Minescape 5.7 software to generate a triangulated surface model, and the volume was calculated using the Cut and Fill method. The results show that the Total Station method produced a stockpile volume of 21,069.15 m³ with a high level of accuracy due to direct field measurement. This method provides advantages in elevation data accuracy; however, it requires relatively more time and manpower during the data acquisition process. Based on these findings, the use of Total Station is recommended for stockpile volume calculations that require high accuracy, particularly for production evaluation and coal reserve reporting.

Fraktur femur merupakan salah satu cedera muskuloskeletal yang sering menyebabkan gangguan fungsi ekstremitas bawah, terutama setelah tindakan operasi fiksasi internal seperti pemasangan plate and screw. Kondisi ini dapat menimbulkan nyeri, keterbatasan luas gerak sendi, penurunan kekuatan otot, serta gangguan kemampuan berjalan dan aktivitas fungsional sehari-hari. Studi kasus ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas program fisioterapi berbasis prinsip FITT (Frequency, Intensity, Time, Type) pada pasien pascaoperasi fraktur shaft femur kiri. Penelitian dilakukan di RSUD Salatiga pada bulan September 2025 terhadap satu pasien laki-laki berusia 20 tahun yang berada pada fase dua bulan pascaoperasi. Program fisioterapi diberikan sebanyak lima kali dalam satu minggu dengan durasi 60 menit setiap sesi. Intervensi yang diberikan meliputi latihan range of motion (ROM) aktif dan pasif, latihan penguatan otot isometrik pada quadriceps dan hamstring, gait training menggunakan alat bantu kruk, latihan fungsional seperti transfer dan latihan berdiri, serta edukasi home exercise untuk mendukung keberlanjutan terapi di rumah. Evaluasi dilakukan menggunakan Numeric Rating Scale (NRS) untuk mengukur tingkat nyeri, goniometer untuk mengukur luas gerak sendi, Manual Muscle Testing (MMT) untuk menilai kekuatan otot, serta Lower Extremity Functional Scale (LEFS) untuk menilai kemampuan fungsional pasien. Hasil menunjukkan adanya penurunan nyeri, peningkatan ROM fleksi panggul dari 90° menjadi 100° dan ekstensi dari 10° menjadi 15°, peningkatan kekuatan otot dari 3/5 menjadi 4/5, serta peningkatan skor LEFS dari 41 menjadi 47. Disimpulkan bahwa fisioterapi berbasis FITT efektif dalam mempercepat pemulihan fungsional pasien pascaoperasi fraktur femur tanpa menimbulkan komplikasi tambahan.

Di berbagai negara berkembang, keberlanjutan finansial lembaga pendidikan tinggi swasta sangat bergantung pada jumlah pendaftaran mahasiswa, disebabkan oleh keterbatasan diversifikasi sumber pendapatan. Berbeda dengan universitas negeri yang memperoleh dukungan substansial dari subsidi pemerintah, universitas swasta pada umumnya bergantung pada biaya kuliah sebagai sumber pendapatan utama. Ketergantungan ini mendorong banyak institusi swasta untuk mengalokasikan sumber daya keuangan yang signifikan guna mendukung inisiatif promosi yang dirancang untuk menarik calon mahasiswa. Melalui strategi pencitraan merek (branding) yang efektif, universitas swasta semakin memanfaatkan platform media sosial—terutama Instagram—sebagai alat strategis untuk membangun jejaring sosial serta meningkatkan kesadaran informasi di kalangan audiens berusia setara dengan pelajar sekolah menengah atas. Penelitian ini mengkaji potensi penerapan strategi promosi berbasis algoritma Instagram dengan menggunakan teknik digital marketing influence maximization, khususnya viral marketing dan influencer marketing, yang umumnya diterapkan di sektor komersial. Temuan penelitian menguraikan tiga strategi pemasaran dengan potensi manfaat yang signifikan: memanfaatkan mekanisme viral marketing, mengidentifikasi dan melibatkan key opinion leaders (KOL) yang tepat dalam influencer marketing, serta mengoptimalkan penggunaan tagar (hashtag) secara strategis. Selain itu, penelitian ini berkontribusi terhadap pengembangan pengetahuan dengan menawarkan kerangka konseptual untuk perumusan strategi promosi dan mengusulkan metodologi evaluatif untuk mengukur efektivitas promosi. Pendekatan evaluasi tersebut meliputi penerapan metrik brand influence dan engagement rate, yang ditunjukkan melalui studi kasus singkat.

This study aims to analyze the implementation of the Balanced Scorecard (BSC) as a strategic performance evaluation tool in the era of digital transformation. Using a descriptive qualitative approach within the social constructivist paradigm, data were collected through in-depth interviews, non-participant observation, and document analysis in three organizations undergoing digitalization. Thematic analysis (Braun & Clarke, 2006) identified four main themes in the application of the BSC: digital strategy alignment, digital readiness and data integration, a culture of learning and innovation, and adaptive leadership transformation. The findings indicate that the BSC functions not only as a performance measurement system but also as an adaptive, collaborative, and data-driven strategic management framework. The integration of digital technologies accelerates decision-making processes and strengthens reflective organizational culture. Theoretically, this study extends the classical BSC model of Kaplan and Norton (1996, 2001) toward a Digital Balanced Scorecard that emphasizes synergy among strategy, data, and organizational learning. Practically, the results highlight the importance of digital readiness, an innovation-oriented culture, and adaptive leadership as key foundations for successful BSC implementation in the era of digital disruption.

Overburden stripping operations in the coal mining industry require optimal performance of loading and hauling equipment to achieve production efficiency. This study aims to evaluate the performance of loading and hauling equipment using the Match Factor method in overburden stripping operations at PT Bumi Artlantis Raya. The results indicate that the equipment combination achieved a Match Factor of 0.85, reflecting moderate compatibility with a potential efficiency improvement of 15%. The actual productivity of Excavator 4002 reached 137.02 bcm/hour (91.35% of the 150 bcm/hour target), while Excavator 4004 exceeded the target with a productivity of 195.73 bcm/hour (130.49% of the target). In contrast, dump truck productivity remained relatively low (Mercedes dump truck: 35.58 bcm/hour; Hino dump truck: 35.40 bcm/hour), primarily due to waiting time during loading and disposal activities. Statistical analysis reveals a strong negative correlation between cycle time and productivity (R² = 0.9929). The optimal cycle time to achieve a Match Factor of 0.80 is 969 seconds, corresponding to an optimal hauling distance of 5.38–6.725 km. Although mechanical availability and physical availability were high (94–100%), the use of availability and effective utilization were relatively low due to an imbalance between loading and hauling equipment. This study concludes that improving equipment coordination, increasing bucket fill factor, enhancing haul road conditions, and implementing preventive maintenance are essential to achieving more optimal operational efficiency in overburden stripping activities.

Latar Belakang:Dehidrasi dapat menurunkan daya tahan fisik dan mengganggu fungsi tubuh. Aktivitas fisik yang tinggi pada siswa berisiko menyebabkan dehidrasi, terutama jika pengetahuan tentang pencegahan dan penanganannya masih rendah. Edukasi mengenai manajemen dehidrasi penting dilakukan agar siswa mampu mencegah dan menangani dehidrasi dengan tepat. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan siswa mengenai dehidrasi dan manajemen dehidrasi melalui sosialisasi edukatif. Metode: Peserta yang dipilih dalam kegiatan ini adalah siswa SMA Negeri 1 Martapura sebanyak 37 orang. Metode pelaksanaannya meliputi tahap persiapan, pelaksanaan, dan evaluasi, dengan pendekatan penyuluhan interaktif serta penggunaan website “TERHIDRASI” sebagai alat bantu deteksi status hidrasi. Penilaian pengetahuan dilakukan melalui pretest dan posttest untuk mengukur peningkatan pemahaman siswa setelah sosialisasi. Hasil: Hasil kegiatan menunjukkan terdapat peningkatan signifikan pengetahuan siswa mengenai pengertian, tanda, dampak, dan pencegahan dehidrasi setelah dilakukan edukasi, dengan proporsi pengetahuan baik meningkat dari 64,9% menjadi 81,1%. Sosialisasi edukatif terbukti efektif dalam meningkatkan pemahaman dan kesadaran siswa tentang pentingnya menjaga hidrasi tubuh. Simpulan: Kegiatan ini merekomendasikan agar sosialisasi mengenai manajemen dehidrasi terus dilakukan secara berkelanjutan di lingkungan sekolah, disertai pembiasaan membawa air minum sendiri dan penyediaan fasilitas isi ulang air minum oleh pihak sekolah untuk mendukung perilaku hidrasi sehat siswa.   Kata kunci: manajemen, dehidrasi, prototype, remaja

Beban gempa merupakan representasi dari beban statik ekuivalen yang diaplikasikan pada seluruh bagian struktur bangunan atau pada bagian tertentu, dengan tujuan menirukan efek gerakan tanah akibat aktivitas seismik. Di antara berbagai metode analisis, analisis time history dikenal sebagai teknik yang paling presisi dalam memprediksi respons struktur terhadap gempa. Namun, penerapan metode ini memerlukan proses perhitungan yang kompleks dan cukup menyita waktu. Untuk menyederhanakan proses tersebut, digunakan pendekatan analisis statik ekuivalen, yang terbukti cukup efektif, khususnya pada struktur bangunan yang bersifat simetris. Prosedur perhitungan dalam metode ini mencakup evaluasi gaya geser serta simpangan antar lantai, dengan studi kasus berupa gedung perkantoran yang berlokasi di Kota Semarang. Perangkat lunak SAP2000 dimanfaatkan sebagai alat bantu dalam melakukan analisis tersebut. Berdasarkan hasil analisis, gaya geser dan simpangan antar lantai yang diperoleh telah sesuai dan memenuhi ketentuan yang ditetapkan dalam standar SNI 1726:2019 untuk bangunan gedung.

Kerusakan jalan merupakan permasalahan umum yang berdampak langsung terhadap keselamatan dan kenyamanan pengguna jalan, serta terhadap efisiensi transportasi. Selama ini, proses inspeksi jalan masih dilakukan secara manual, yang memerlukan waktu, biaya, dan sumber daya yang tidak sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis guna mendeteksi kerusakan jalan berdasarkan citra permukaan, dengan memanfaatkan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 400 gambar dengan distribusi seimbang, yaitu 200 gambar kategori Cracks (jalan retak) dan 200 gambar kategori non-Cracks (jalan tidak retak), yang diambil dari sumber dataset terbuka di platform Mendeley Data. Arsitektur CNN dirancang secara khusus dengan empat lapisan konvolusi yang dilengkapi fungsi aktivasi ReLU, pooling layer, dropout layer untuk mengurangi overfitting, serta fully connected layer pada tahap akhir klasifikasi. Proses pelatihan dilakukan menggunakan TensorFlow dan Keras di platform Google Colab, dengan pembagian data sebesar 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data validasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki performa klasifikasi yang sangat baik. Berdasarkan rata-rata dari seluruh skenario pelatihan (epoch 30, 40, dan 50), model CNN yang dikembangkan mampu mencapai akurasi keseluruhan sebesar 97,50%, presisi rata-rata 96,77%, recall rata-rata 99,37%, dan F1-score rata-rata 97,72%. Dengan kinerja yang konsisten dan tingkat kesalahan yang rendah, model CNN ini memiliki potensi besar untuk diterapkan sebagai alat bantu dalam proses identifikasi kerusakan jalan berbasis citra secara otomatis dan efisien, sehingga dapat mempercepat inspeksi, mengurangi beban kerja manual, dan membantu instansi terkait dalam pengambilan keputusan pemeliharaan infrastruktur jalan secara tepat waktu.

Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem yang bisa memprediksi jumlah mahasiswa menggunakan pendekatan machine learning dengan Python dan antarmuka Streamlit sebagai alat interaktif. Masalah utama yang dibahas adalah kebutuhan lembaga pendidikan tinggi dalam meramalkan jumlah mahasiswa di masa depan agar bisa membantu dalam merencanakan kapasitas dan mengalokasikan sumber daya secara tepat. Solusi yang ditawarkan adalah dengan menggabungkan dua metode prediksi, yaitu Regresi Linear dan ARIMA. Regresi Linear digunakan untuk mencari pola dasar dalam data masa lalu, sedangkan ARIMA dipakai untuk menganalisis data yang memiliki perubahan atau ketergantungan terhadap data sebelumnya. Data yang digunakan berasal dari Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) untuk program studi Ilmu Komputer di Universitas Negeri Medan pada periode tahun 2019 sampai 2024. Sistem ini dirancang agar orang yang tidak ahli di bidang teknologi bisa melakukan analisis secara visual melalui grafik dan metrik evaluasi yang ditampilkan langsung di aplikasi Streamlit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Regresi Linear memberikan akurasi tinggi pada data yang memiliki tren stabil dengan nilai MAPE di bawah 10%, sedangkan ARIMA memberikan prediksi yang lebih baik pada data yang tidak stabil. Penerapan sistem ini menunjukkan bahwa menggabungkan metode statistik dan pembelajaran mesin bisa meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam analisis data akademik. Temuan ini memberikan manfaat nyata dalam membantu pengambilan keputusan strategis terkait perencanaan jumlah mahasiswa, serta membuka kemungkinan pengembangan model yang lebih canggih di masa depan.

Sapi merupakan salah satu hewan ternak yang memiliki nilai ekonomi tinggi, namun rentan terhadap berbagai penyakit, khususnya penyakit pernapasan. Untuk mendukung proses diagnosis penyakit secara cepat dan akurat, diperlukan sistem pakar berbasis teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang mampu mendiagnosis penyakit pernapasan pada sapi dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Metode ini dipilih karena mampu mengolah data dengan pendekatan probabilistik yang efisien serta menghasilkan prediksi yang akurat meskipun dengan data terbatas. Sistem dirancang dalam bentuk aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Data gejala dan penyakit diperoleh melalui wawancara dengan dokter hewan, mencakup 16 gejala dan 9 jenis penyakit pernapasan yang umum terjadi, kemudian digunakan sebagai data latih dalam proses klasifikasi. Sistem menerapkan perhitungan probabilitas melalui tahapan prior, likelihood, dan posterior untuk menghasilkan diagnosis yang paling mungkin. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa sistem dengan diagnosa pakar, dan evaluasi menunjukkan bahwa sistem mencapai tingkat akurasi sebesar 90%, yang membuktikan keandalannya dalam penerapan praktis. Selain memberikan hasil diagnosis berdasarkan gejala yang dipilih pengguna, sistem ini juga menampilkan deskripsi penyakit dan saran penanganan. Dengan adanya fitur tersebut, sistem pakar ini diharapkan dapat membantu peternak dalam mendeteksi penyakit pernapasan pada sapi lebih dini, mempercepat proses penanganan, mengurangi kerugian ekonomi, serta menjadi alat teknologi yang mudah diakses untuk mendukung praktik kedokteran hewan di wilayah pedesaan.

PT Mami Satu Berkarya atau biasa dikenal dengan nama brandnya yaitu Mami Want (Mami1) merupakan perusahaan di bidang manufaktur yang menghasilkan produk keperluan rumah tangga berupa alat jemuran yang terbuat dari bahan mild steel dan plastik ABS (Akrilonitril Butadiena Stiren) berdiri sejak tahun 2016 dimana sudah terhitung 7 tahun berkiprah di bidang keperluan rumah tangga khususnya jemuran, Hingga kini rata-rata jumlah konsumen telah mencapai 1000 konsumen setiap tahunnya, namun perusahaan masih memakai sistem penjualan manual menggunakan excel. Penelitian ini berfokus menghasilkan perancangan UI/UX website khusus penjualan alat jemuran pada PT Mami Satu Berkarya dengan menggunakan metode design thinking yang sesuai dengan proses bisnis yang dimiliki perusahaan dan melakukan pengujian serta evaluasi dari rancangan desain solusi yang telah dibuat menggunakan metode usability testing dengan Single Ease Qusetion (SEQ) sebagai tolak ukurnya, setelah peneliti menghasilkan produk desain interface dan melakukan testing ke beberapa persona potensial didapatkan skor 6,2 untuk user adminstrator dan skor 6 untuk user customer. Dengan skor yang didapat maka desain interface ini dapat dilanjutkan ke tahap pengembangan.

Self-evaluation is an important instrument in teacher professional development, as it can help identify strengths and weaknesses in learning practices. This study aims to describe in depth the practice of teacher self-evaluation, the supporting and inhibiting factors, and its impact on teacher professional development in the school environment. This study used a descriptive qualitative approach with a case study method focused on a teacher at SMA Negeri 1 Maumere. Data collection techniques were conducted through an open-ended questionnaire designed to explore teachers' understanding of self-evaluation practices, as well as observations of lesson planning documents. The results showed that the teachers who were the subjects of the study had fairly good lesson planning and demonstrated a commitment to improving the quality of teaching. However, several challenges remained, such as difficulties in optimally adapting the curriculum to student needs and limitations in developing and implementing relevant learning evaluation instruments. Furthermore, the utilization of evaluation results for learning improvement has not been optimal. Although teachers have been active in Classroom Action Research (CAR), the integration of self-evaluation results into learning innovations still requires strengthening. Factors supporting self-evaluation include teachers' intrinsic motivation to develop, principal support, and relevant training. Meanwhile, inhibiting factors include time constraints, administrative burdens, and the lack of reflective forums at the school level. This study confirms that self-evaluation conducted in a structured and reflective manner can play a significant role in improving teachers' professional competence and the quality of learning in schools.

Abstrak Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi aritmia pada lansia menggunakan sinyal elektrokardiogram (EKG) 5-lead dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data EKG yang diperoleh melalui perangkat Smart Holter direkam secara kontinu dan diproses melalui tahapan praproses, meliputi koreksi baseline, filtering dengan metode Butterworth, ekstraksi fitur, normalisasi, serta pelabelan manual oleh dokter spesialis jantung untuk validitas klinis. Model SVM kemudian dilatih dan diuji dengan hasil akurasi sebesar 95,80% pada data pelatihan dan 94,57% pada data pengujian. Evaluasi performa model menggunakan confusion matrix, nilai presisi, recall, dan kurva ROC menunjukkan kemampuan klasifikasi empat kategori aritmia secara akurat dan seimbang dengan nilai AUC antara 0,98 hingga 1,00. Hasil ini menunjukkan potensi sistem sebagai alat bantu diagnosis dini aritmia khususnya pada pasien lansia. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan peningkatan variasi data, perbandingan dengan metode lain seperti CNN atau LSTM, peningkatan kualitas sinyal dan fitur, serta pengujian di lingkungan klinis guna mengoptimalkan penerapan sistem dalam praktik medis.    Kata Kunci: Elektrokardiogram (EKG), Aritmia, Support Vector Machine (SVM), Lansia

Instagram merupakan salah satu media sosial paling populer di Indonesia dengan jumlah unduhan dan ulasan yang sangat tinggi di Google Play Store. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen dari ulasan bintang lima terhadap aplikasi Instagram guna mengkaji lebih lanjut apakah seluruh ulasan dengan rating tertinggi benar-benar mencerminkan sentimen positif. Data dikumpulkan melalui tahap scraping, kemudian dilakukan pembersihan data dengan teknik normalisasi sederhana seperti penghapusan URL, karakter khusus, angka, dan spasi berlebih, serta tahap preprocessing menggunakan metode tokenisasi. Model IndoBERT digunakan sebagai alat klasifikasi untuk mendeteksi sentimen dari setiap ulasan ke dalam tiga kategori: positif, netral, dan negatif. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 59,7% ulasan tergolong positif, 11,2% netral, dan 29,1% negatif. Model evaluasi dilakukan melalui perbandingan hasil prediksi dengan pelabelan manual dan otomatis yang menghasilkan f1-score sebesar 0,901 untuk sentimen positif, 0,834 untuk negatif, dan 0,449 untuk netral, dengan akurasi keseluruhan sebesar 83,2%. Visualisasi word cloud ditampilkan setelah proses klasifikasi sentimen untuk menggambarkan kata-kata yang dominan di masing-masing kategori. Temuan ini menunjukkan bahwa rating numerik tidak selalu selaras dengan isi ulasan, serta pentingnya analisis sentimen dalam memahami persepsi pengguna secara lebih mendalam.

This study aims to evaluate the performance of the loading and unloading equipment in coal mining activities at the Mahakam Pit, PT Insani Bara Perkasa Site Km 11, East Kalimantan. The research was motivated by the importance of achieving mechanical equipment performance standards according to the Decree of the Minister of Energy and Mineral Resources No. 1827 of 2018. Data were obtained through direct observation and analysis of actual working time and evaluation of operational constraint factors. The results of the analysis showed that before the evaluation, the mechanical availability (MA) value was 87.24%, physical availability (PA) 88.51%, availability utilization (UA) 88.73%, and effective utilization (EU) 78.54%. After evaluating the constraint time, there was an increase in all parameters: MA to 88.71%, PA to 89%, UA increased to 90%, and EU reached 80%. This evaluation also had an impact on increasing the productivity of the loading and unloading equipment from 268.41 bcm/hour to 284.43 bcm/hour. Thus, the evaluation of work obstacles is proven to be effective in increasing the efficiency and productivity of the digging-loading equipment at the research location.

Evaluasi pembelajaran yang monoton dan konvensional sering membuat peserta didik kurang termotivasi, terutama dalam pembelajaran Biologi yang memerlukan pemehaman konsep mendalam. Quizizz sebagai platform game-based learning hadir sebagai solusi evaluasi yang interaktif dan menyenangkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas penggunaan aplikasi Quizizz sebagai alat evaluasi pembelajaran Biologi pada mahasiswa PGSD Semester 2B di Universitas Sarjana wiyata Taman siswa Yogyakarta. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain Pre-Experimental berupa One-Group Pretest-Posttest yang melibatkan 20 mahasiswa. Data dikumpulkan melalui tes pilihan ganda pada pretest dan posttest untuk mengukur hasil belajar sebelum dan setelah penerapan Quizizz sebagai media evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan pada performa akademik mahasiswa, dengan rata-rata nilai meningkat dari 64 pada pre-test menjadi 85,5 pada post-test. Tingkat ketuntasan belajar juga mengalami peningkatan dari 20% menjadi 75%. Quizizz terbukti efektif karena menyediakan lingkungan pembelajaran interaktif melalui elemen gamifikasi seperti avatar, meme, musik, dan papan peringkat yang meningkatkan motivasi intrinsik mahasiswa. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan media pembelajaran inovatif seperti Quizizz berkorelasi positif dengan peningkatan partisipasi aktif, pemahaman konseptual, dan akurasi mahasiswa dalam proses pembelajaran Biologi.

Kripjungan MSMEs faces challenges in effectively utilizing Instagram as a digital marketing tool, with content that is often irrelevant, unappealing, and inconsistent with the brand identity, leading to reduced engagement and limited business growth potential. This study aims to evaluate and provide recommendations to improve the quality of Kripjungan's Instagram content using the eight pillars of content marketing from Kingsnorth. The evaluation results indicate that the content frequently does not align with audience interests, lacks variety, and is insufficiently informative or engaging to enhance user engagement or be widely shared. The recommendations include aligning content with audience preferences, enhancing credibility through more comprehensive information, employing varied visuals, and maintaining consistency with the brand identity to strengthen relationships with the audience and support the growth of Kripjungan's business.