Publication Search

The Indonesian Civil Servants Cooperative (KPRI) plays an important role in enhancing member welfare and supporting the national economy. Nevertheless, increases in business volume and own capital do not necessarily translate into higher profitability, while the number of members an essential characteristic of cooperatives is also assumed to influence financial performance. This study aims to examine the effect of business volume and own capital on cooperative profitability, with the number of members acting as a mediating variable. A quantitative approach was employed using secondary data derived from the financial statements of KPRI in Bogor City during the 2020–2024 period. Purposive sampling was applied, resulting in 12 cooperatives with a total of 60 observations. Panel data regression analysis was conducted using EViews software, and mediation effects were tested using the Sobel test. The results indicate that business volume has a positive and significant effect on cooperative profitability, whereas own capital does not show a significant influence. The number of members has a negative and significant effect on profitability. Furthermore, the Sobel test confirms that the number of members does not mediate the relationship between business volume or own capital and cooperative profitability. These findings suggest that enhancing business activities and improving the quality of member participation are more critical for increasing cooperative profitability than merely expanding capital or membership size.

In the rapidly evolving digital economy, the ability to anticipate transaction surges is a strategic asset for marketplace platforms to maintain operational efficiency. This research aims to build an accurate daily transaction volume forecasting system thru the implementation of an Extract, Transform, and Load (ETL) pipeline and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) predictive modeling. The dataset used is sourced from dataset_olshop.csv, which includes transaction history for the entire year of 2025. The ETL stage focused on data cleaning and handling missing values, while time series analysis began with the Augmented Dickey-Fuller (ADF) stationarity test, which yielded a significant p-value of 0.000006. The parameter model was optimized using the auto_arima algorithm, which determined the ARIMA(2,0,0) configuration as the best model. The evaluation results of the model show fairly stable performance with a Root Mean Squared Error (RMSE) value of 2.002 and a Mean Absolute Error (MAE) of 1.704 on the test data. Research findings reveal a consistently higher purchasing pattern during the mid-month and end-of-month periods, with an average of 5.52 daily transactions, compared to the beginning of the month, which saw 5.48 transactions. The 30-day forecast results provide valuable insights for online store managers to proactively adjust inventory and logistics workforce allocation strategies. This research concludes that integrating data engineering techniques and statistical analysis can provide predictive solutions for the dynamics of the digital market.

The relatively high volatility of Robusta coffee prices creates uncertainty for farmers, business actors, and policymakers in making economic decisions. This study aims to analyze the price movement patterns of Robusta coffee, determine the most appropriate Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, and conduct short- to medium-term price forecasting for Robusta coffee. The data used consist of monthly Robusta coffee price data from January 2023 to September 2025, sourced from the World Bank Commodity Price Data. The analytical method employed is ARIMA using EViews software, beginning with stationarity testing using the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, model identification through ACF and PACF, parameter estimation, and residual diagnostic testing. The results show that Robusta coffee price data are non-stationary at the level but become stationary at the first difference, indicating integration of order one I(1). Based on model identification and diagnostic testing, the ARIMA (0,1,0) model is found to be the most appropriate and satisfies the white noise assumption. Forecasting results indicate that Robusta coffee prices are projected to remain relatively stable with a moderate upward trend through December 2026. These findings are expected to serve as a reference for decision-making by farmers, business actors, and the government in responding to Robusta coffee price dynamics.

Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan Sistem Informasi Penjualan berbasis web untuk Gerai Oleh-Oleh Bali yang selama ini masih menggunakan pencatatan manual dengan buku besar dan perhitungan menggunakan kalkulator. Sistem manual tersebut menyebabkan risiko kesalahan pencatatan, lambatnya proses pencarian data, serta kesulitan dalam pengarsipan data penjualan, pembelian, pemesanan, dan pengelolaan stok barang. Penelitian menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall dengan pendekatan pemodelan Unified Modeling Language (UML). Tahapan yang dilakukan meliputi analisis kebutuhan melalui wawancara dengan pemilik gerai, perancangan sistem (Use Case Diagram dan Class Diagram), implementasi, pengujian unit, pengujian sistem menggunakan metode black-box testing, serta tahap pemeliharaan (maintenance). Sistem yang dibangun mencakup fitur login, dashboard, pengelolaan data master (supplier dan barang), transaksi penjualan dengan dukungan scan barcode, transaksi pembelian, laporan penjualan dan pembelian, serta pengelolaan user. Hasil pengujian black-box menunjukkan seluruh test case berstatus Valid dan sistem berfungsi sesuai harapan. Pada tahap maintenance dilakukan contoh corrective maintenance dengan perbaikan bug pada query laporan penjualan harian.Sistem informasi penjualan berbasis web yang dihasilkan mampu mempercepat proses transaksi, mengurangi kesalahan manusia, meningkatkan akurasi data, serta memudahkan pengelolaan stok dan pembuatan laporan secara real-time. Implementasi sistem ini memberikan solusi efektif bagi Gerai Oleh-Oleh Bali dalam meningkatkan efisiensi operasional dan interaksi dengan pelanggan.

Pengukuran deformasi yang akurat pada struktur beton dibawah pembebanan sangat penting untuk mengevaluasi kinerja dan daya tahan elemen-elemen tersebut. Ada beberapa keterbatasan dalam mengevaluasi struktur beton secara konversional seperti memerlukan waktu dan biaya besar. Beberapa penelitian menunjukan potensi fotogrametri jarak dekat dan pemodelan tiga dimensi (3D) mampu menganalisa deformasi, tegangan/regangan internal, dan perambatan retak. Penelitian ini mengusulkan metode pengukuran deformasi dengan empat tahapan untuk mengembangkan model 3D beton dengan menggunakan teknik fotogrametri jarak dekat dan selanjutnya pengolahan gambar. Tahapan metode yang digunakan: 1) mempersiapkan perangkat uji dan persiapan beton, 2) akuisisi gambar beton menggunakan kamera sebelum pengujian kuat tekan, menguji kuat tekan beton dibawah pembebanan, kemudian akuisisi gambar setelah pengujian kuat tekan beton, 3) melakukan pengolahan untuk menghasilkan model 3D beton, dan 4) membandingkan hasil model 3D sebelum dan sesudah pengujian kuat tekan beton. Untuk deformasi terkecil berapa pada sample beton 2 dengan loss volume sebesar 4%. Sementara itu, untuk deformasi terkecil berapa pada sample beton 3 dengan loss volume sebesar 26% yang menunjukan kuat tekan beton optimum berapa pada sample beton 2.

Bangunan yang berada di daerah rawan gempa dengan tanah lunak cenderung memiliki tingkat kerentanan yang lebih tinggi. Dalam merancang struktur bangunan bertingkat, beban gempa menjadi salah satu parameter utama yang sangat berpengaruh. Kekuatan sebuah bangunan ditentukan oleh elemen-elemen struktur yang menopangnya dan kolom merupakan elemen struktur yang memiliki peran penting dalam konstruksi. Jika kolom mengalami kegagalan, bangunan yang ditopangnya berpotensi runtuh. Oleh karena itu, rendahnya ketahanan konstruksi di wilayah ini tetap menjadi permasalahan yang sedang diteliti saat ini. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh variasi dimensi kolom terhadap struktur bangunan terhadap gempa, sehingga diperoleh ukuran dimensi kolom yang paling optimal. Pada penelitian ini, objek yang digunakan adalah bangunan 8 lantai yang terdiri dari lantai 1-3 merupakan kantor dan lantai 4-8 merupakan hunian. Pada perencanaan ulang bangunan ini berpedoman pada persyaratan beton struktural (SNI 2847:2019), perencanaan ketahanan gempa (SNI 1726:2019), dan beban minimum untuk perancangan bangunan gedung dan struktur lain (SNI 1727:2020), dengan pemodelan menggunakan software ETABS V.22. Redesain bangunan ini untuk mengetahui ukuran dimensi kolom yang paling optimal. Hasil penelitian perubahan dimensi kolom terhadap kekuatan struktur bangunan yakni dengan memperbesar dimensi kolom, kapasitas penampang bertambah yang dapat meningkatkan ketahanan kolom terhadap beban gempa. Selain itu, dimensi yang lebih besar juga membantu mengurangi tegangan aksial pada kolom, sehingga menurunkan risiko kegagalan akibat tegangan berlebih atau kelelahan material. Semakin besar dimensi kolom yang digunakan maka semakin kecil nilai simpangan yang dihasilkan. Artinya dengan dimensi kolom yang lebih kecil memiliki resiko yang lebih tinggi, sebab nilai simpangan lebih dekat dengan batas yang diijinkan. Akan tetapi hasil analisis menunjukkan bahwa dimensi kolom dengan berbagai variasi masih aman dari pengaruh delta izin.

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.

Pendistribusian bantuan yang efisien menjadi tantangan utama dalam proses penyaluran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem cerdas yang mampu memetakan dan menyalurkan bantuan secara optimal dengan pendekatan algoritmik. Metodologi yang digunakan meliputi pemodelan sistem dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML), perancangan struktur basis data relasional, dan perancangan algoritma penyaluran berdasarkan kriteria prioritas dan efisiensi logistik. UML digunakan untuk menggambarkan arsitektur sistem secara visual, meliputi use case, class, dan diagram aktivitas. Perancangan basis data dilakukan untuk memastikan integritas data dan kemudahan pengelolaan informasi bantuan, lokasi, dan kebutuhan penerima. Algoritma yang dikembangkan memanfaatkan pendekatan heuristik untuk menentukan rute penyaluran dan prioritas penerima berdasarkan parameter lokasi geografis. Hasil penelitian ini berupa prototipe model konseptual yang dapat digunakan sebagai dasar pengembangan sistem cerdas berbasis teknologi untuk mendukung proses penyaluran bantuan yang adaptif dan responsif.

Banjir merupakan bencana hidrometeorologi yang paling sering terjadi di Indonesia, dengan frekuensi kejadian yang terus meningkat setiap tahun. Dalam perencanaan infrastruktur, khususnya bangunan air, analisis banjir penting untuk menjamin keamanan struktur. HEC-RAS 2D banyak digunakan dalam pemodelan banjir karena efisien dan mampu memodelkan sebaran genangan secara akurat. Salah satu tantangan utama adalah keterbatasan data berkualitas, seperti Digital Elevation Model (DEM). Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan banjir menggunakan HEC-RAS 2D pada perencanaan jembatan di Sungai Mempawah sebagai bagian dari desain awal jalan hauling pengangkutan bauksit di Kabupaten Mempawah, Kalimantan Barat, serta mengevaluasi kombinasi DEMNAS dan data terestris untuk mengatasi keterbatasan data. Analisis hidrologi menggunakan metode hujan-limpasan dan hidrograf debit menggunakan metode Hidrograf Satuan Sintetis Snyder. Simulasi dilakukan menggunakan konfigurasi mesh 5×5 m, interval komputasi 10 detik, koefisien Manning 0.06 dan periode ulang 100 tahun. Luas DAS sebesar 1324,09 km², curah hujan rencana 234.5 mm, dan debit puncak 2733.48 m³/s. Muka air banjir mencapai +39 meter, kedalaman 15 m, dan kecepatan 4.48 m/s. Freeboard antara muka air dan jembatan hanya 0.3 meter, di bawah standar minimum 0.5 meter, sehingga perlu penyesuaian desain. Kombinasi DEMNAS dan data terestris terbukti efektif dalam pemodelan banjir.

Persimpangan jalan merupakan titik pertemuan pada jaringan transportasi di mana dua atau lebih ruas jalan bertemu, yang dapat menimbulkan konflik arus kendaraan. Kondisi lalu lintas sangat mempengaruhi kinerja jalan, terutama pada persimpangan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kinerja Simpang Tiga Yogya Mall Kota Tegal melalui evaluasi lalu lintas dan simulasi, dengan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi kemacetan. Metode yang digunakan meliputi survei lapangan untuk mengumpulkan data volume arus kendaraan dan geometrik jalan, serta perhitungan kapasitas jalan menggunakan metode PKJI 2023. Simulasi dilakukan dengan aplikasi Vissim, dengan kalibrasi dan validasi parameter perilaku pengemudi untuk mendekati kondisi aktual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja simpang pada kondisi eksisting sesuai dengan standar PKJI 2023 memiliki tingkat pelayanan D dengan derajat kejenuhan (DJ) rata-rata 0,81 dan tundaan rata-rata 38,66 detik per kendaraan. Hasil simulasi menunjukkan peningkatan ke tingkat pelayanan C dengan tundaan yang lebih rendah (28,84 detik). Implikasi dari hasil penelitian ini adalah rekomendasi untuk mengoptimalkan arus lalu lintas di simpang tersebut melalui penerapan pengaturan sinyal yang lebih efisien dan penyesuaian geometrik simpang, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi kemacetan di Simpang Tiga Yogya Mall Kota Tegal

This study uses the Mean Value Analysis (MVA) approach to analyze the queuing system at the Mixue Ice Cream & Tea cashier counter on Jalan Pahlawan in Magelang City. The MVA method was chosen because it can handle general time distributions between arrivals and services. The research was conducted through direct observation and interviews over the course of two days, during which time data was collected on the time between arrivals and customer service. The analysis revealed that the system was not in a steady state, as the arrival rate (0.0122 customers per second) exceeded the service rate (0.0111 customers per second). High service variability (CV = 276.30%) compared to arrival variability (CV = 69.46%) indicates service instability. On average, customers waited 47.08 seconds, and the total time in the system was 137.17 seconds. These results are important because they indicate the need for increased efficiency and standardized services to prevent a decrease in service quality.

Economic growth is one of the key indicators that reflects the welfare level of a country's population. Therefore, economic growth is always a central focus in national development planning, with the expectation of continuous improvement year after year. Java Island plays a vital role as the largest contributor to the national economy. However, the impact of the Covid-19 pandemic, which occurred recently, caused a significant economic contraction, and Java Island was the most affected region. This crisis has impacted all sectors of the economy, including industry, trade, and tourism, which in turn affected the national economy. Nevertheless, the economic recovery efforts have begun to show results, with the economy, especially in Java, growing significantly in 2021. However, rapid growth in certain districts/cities in Java has caused new issues, such as population explosions, environmental degradation, and increasing crime rates. Therefore, it is essential to conduct a thorough analysis of the factors influencing economic growth and to map out the potential economic indicators in various regions across Java. This study uses multivariate biplot analysis and spatial econometrics to analyze and map the uniformity of districts/cities, industry mapping, and areas that serve as growth centers and those that are less developed. The results show that factors affecting economic growth in districts/cities vary. Generally, inflation has both positive and negative effects on the economy, while the unemployment rate, human development index, and population growth rate have a positive impact on economic growth. This study provides clear insights to support more targeted and effective development policies on Java Island, as well as improve the quality of life for residents in less developed areas.

This study analyzes integrated modeling for renewable energy development in Gorontalo Province, Indonesia, focusing on enhancing sustainable energy systems. The projection for renewable energy usage is expected to reach 23% by 2025. This research identifies various challenges, including dependence on fossil fuels and energy shortages due to inadequate infrastructure. The study employs a quantitative descriptive approach and dynamic system modeling to evaluate the potential of renewable energy sources such as solar, wind, and biomass. The findings indicate that strategic interventions can significantly increase the penetration of renewable energy from 1-2% to 30-40% by 2040, while also reducing carbon emissions and improving energy security. The implications of this research highlight the importance of supportive policies and investments in renewable energy technologies to achieve a sustainable energy transition.

Land cover change has a significant impact on the hydrology of watershed areas, including increasing flood risk. This study aims to analyze land cover changes in the Siborgonyi and Acai sub-watersheds between 2013 and 2022 and their impact on flood potential. The methods used include spatial analysis with GIS, flood modeling using HEC-RAS, and Curve Number (CN) calculations to identify changes in soil infiltration capacity. The results show that land cover changes have a substantial effect on the increase in flood risk. The reduction of forest areas and the expansion of built-up land indicate a large-scale conversion of natural vegetation into residential and infrastructure areas. CN values in 2022 increased across most areas, indicating reduced soil infiltration capacity and increased surface runoff. Flood modeling shows that both the extent and depth of inundation significantly increased in 2022, particularly in downstream areas with basin-like topography.

Along with the advancement of time, technology in the era of globalization demands that humans work more professionally, and it is required in various fields or public institutions and organizations that use computers to support operational activities and internet networks across different levels of society. SMP Negeri 4 Mauliru is one of the Junior High Schools located in Mauliru Village, Kambera District, East Sumba Regency, East Nusa Tenggara Province. This school has a mission to improve the quality of education and always strives to provide quality guidance to its students. The payment of the Committee Fund is an agreement among the parents or guardians of students to support the school's needs that are not covered by the BOS (School Operational Assistance) funds. One of the school's operational activities that is essential for supporting the Committee Fund payment system still uses a conventional system, particularly in the preparation and payment of the committee fund, where a ledger book is still used for recording payments. This results in a long process and frequent errors in ledger book entries. The Committee Fund is a recurring payment that students must pay to the school once a month. The purpose of this research is to create a Web-Based Committee Fund Payment Information System at SMP Negeri 4 Mauliru to facilitate the school treasurer in recording committee fund payments in the ledger book. This research uses the waterfall development method. Waterfall is the most commonly used software development model. Several stages in the waterfall model include: Analysis, Design, Implementation, Testing, and Maintenance. Based on the results obtained, the average value of 70% falls within the "acceptable" range with a grade scale of "C" and adjective ratings in the "OK" category. Thus, the developed payment information system is suitable for simplifying the committee payment process for students.

. Perancangan dan pemodelan struktur merupakan unsur yang esensial pada suatu bangunan agar dapat menghasilkan struktur yang kuat, stabil, dan awet. Pada dasarnya struktur adalah benda kontinum yang memiliki derajat kebebasan tak terhingga sehingga harus dinyatakan sebagai model derajat kebebasan banyak. Tujuan Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kinerja struktur Gedung 2 Universitas Muhammadiyah Bima. Metode yang digunakan yaitu dengan melakukan pendekatan secara analisis menggunakan pemodelan struktur yang meliputi pemilihan jenis struktur yang digunakan, penentuan material dan dimensi elemen struktur, sistem pembebanan pada struktur (beban mati, beban hidup, beban gempa dan lain-lain), analisis struktur, pengecekan kekuatan struktur. Hasil Analisis tegangan azial yang terjadi pada kolom sebesar -1475,761 kN, Gaya geser yang dihasilkan oleh balok dan kolom masing-masing sebesar 72,430 kN dan 62,080 kN. Momen lentur yang dihasilkan oleh balok dan kolom masing-masing sebesar 63.0184 kN-m dan 120,1879 kN-m. Momen torsi yang dihasilkan oleh balok sebesar 9,5972 kN-m. Lendutan yang terjadi pada balok dan sebesar 2,085599 mm lebih kecil dari L/360 batas yang diijinkan. Dari hasil perhitungan analisis struktur bahwa dimensi balok, kolom dan pelat layak digunakan untuk struktur konstruksi gedung.

Abstrak. Kualitas ekonomi di negara-negara Asia dipengaruhi oleh berbagai faktor sosial, keamanan, dan lingkungan yang kompleks. Penelitian ini menggunakan Generalized Linear Models (GLM), yaitu regresi Poisson dan Binomial Negatif, untuk menganalisis hubungan antara variabel-variabel seperti Governance, Social Capital, Safety and Security, Living Conditions, Education, dan Natural Environment terhadap tingkat kualitas ekonomi. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Poisson menghadapi keterbatasan karena adanya overdispersion, yang tercermin dari nilai AIC yang tidak terdefinisi dan residual deviance yang relatif tinggi. Sebaliknya, model Binomial Negatif lebih efektif dalam menangani data dengan variansi lebih besar dari rata-rata, menghasilkan nilai residual deviance yang lebih rendah dan AIC yang lebih baik. Dalam model Binomial Negatif, variabel Social Capital terbukti signifikan dengan koefisien yang menunjukkan pengaruh positif terhadap kualitas ekonomi. Penelitian ini menegaskan bahwa model Binomial Negatif lebih cocok untuk memodelkan data kualitas ekonomi di kawasan Asia, dengan Social Capital sebagai variabel yang paling berpengaruh, yang akan memberikan wawasan yang berguna bagi pengambilan kebijakan untuk meningkatkan kualitas ekonomi di kawasan ini.

This study models the inflation rate in Sumatra using Generalized Linear Models (GLM) with Gamma and Negative Binomial distributions. The data includes inflation rates, Consumer Price Index (CPI), poverty rates, and employment sectors from the 2019 BPS report. The results show that the Gamma model performs better in predicting inflation compared to the Negative Binomial model, with a lower AIC value and smaller residual deviance. The CPI variable significantly influences inflation, while other variables are not significant.

In the current digital era, technological advances are developing very quickly and have a big influence in various areas of life. One innovation that has received great attention in the architectural industry is BIM (Building Information Modelling) technology. BIM has fundamentally changed the way design and construction are done, having a major impact on improving the efficiency, quality and sustainability of the architectural process. Before BIM, architectural design generally relied on 2D drawings that required complex interpretation and coordination, which often led to errors and delays in construction projects. However, with advances in technology and the adoption of BIM, architects can now create fully integrated 3D digital models. Considering that the earth as a place where humans live has a three dimensional (3D) shape, the nned for 3D information has now become very important to support various human activities. Apart from that, technology continues to develop rapidly, including in the field of mapping, with the emergence of increasingly advanced photogrammetry technology.

The determination of outstanding students is based on different criteria, depending on the type of achievement that is to be measured. At SMK Migas Cepu, this assessment is typically based on the highest academic score from the class promotion exam. However, this method is considered less accurate and problematic in terms of grouping students. To address this issue, a clustering method using the K-Means algorithm can be applied. The purpose of this research is to build a K-Means model to determine outstanding students. The data used in this study comes from the report card ledger of class XI Machine A and B for the year 2022, which includes 71 students at SMK Migas Cepu. The RapidMiner tool was used to build the K-Means model and cluster the data based on student characteristics. The first test conducted using Excel resulted in two clusters: 35 outstanding students and 36 non-outstanding students. Meanwhile, the second test using the RapidMiner model produced two clusters with a distribution of 26 outstanding students and 45 non-outstanding students.