Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sebagian rumah sakit sangat berorientasi pada profit. Sampai saat ini kasus yang sering terjadi pada bisnis rumah sakit adalah banyaknya biaya yang terbuang karena proses yang kurang efisien. Lamanya waktu tunggu, proses yang kurang ramping, informasi yang disampaikan kepada pasien kurang jelas menjadi masalah yang sering terjadi. Tujuan dari  penelitian ini  untuk merancang perbaikan proses pada pelayanan rawat jalan di rumah sakit dengan mengidentifikasi proses yang dapat ditingkatkan untuk mengurangi proses manual dan kendala waktu agar lebih efisien dan efektif.  Penelitian ini menggunakan pendekatan Business Process Re-engineering (BPR) dengan mengkolaborasikan Internet of Things (Iot).  Pertimbangan risiko implementasi dan alternatif perbaikan dengan menggunakan Best Worst Method (BWM) and Complex Propotionanl Assessment (COPRAS). Hasil perbaikan dengan menggunakan gabungan ketiga alternatif dengan penguranan waktu dari 4,59 jam menjadi sebesar 1,3 jam

---

Some hospitals are very profit oriented. Until now, the case that often occurs in the hospital business is many wasted coast because the processes uneficien. The long waiting time, less lean processes, and unclear information is a problem that often occurs. This study aims to design process improvement  an outpatien servicess in hospital using identify processes that can be improved to reduce manual processes and time constraints to be more efficient and effective. This reaserch using business process reengineering (BPR) approach with colaboration Internet of Thing (IoT). The consideration implementing risk and selection repairing alternatives using Best Worst Method (BWM) and Complex Propotionanl Assessment (COPRAS) method. The results of this study indicate that using a combination of the three alternatives with a time reduction from 4.59 hour to 1.3 hours"

"Saat ini persaingan di industri retail minyak dan gas khususnya SPBU sangat kompetitif dan semuanya bersaing untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Namun, sampai saat ini juga belum ada pengukuran kualitas terhadap digitalisasi yang telah hadir di SPBU. Tujuan dari tesis ini adalah untuk mengetahui dan mengidentifikasi kualitas layanan terhadap digitalisasi di SPBU menggunakan pendekatan Servqual terintegrasi Best Worst Method (BWM). Selain itu, penelitian ini juga ingin menunjukkan perbandingan metode antara Servqual yang familiar digunakan untuk mengukur kualitas layanan dengan metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) baru yaitu BWM. Data kriteria dimensi Servqual dan BWM dikumpulkan dari beberapa sumber seperti pakar ekspertis, Tools, dan literatur jurnal. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan 2 (dua) kuesioner yang pertama sesuai aturan Servqual dan yang kedua sesuai aturan BWM dengan target masing-masing 50 responden. Subjek penelitian ini dilakukan di 3 (tiga) SPBU Full Self Service area Jakarta, Tangerang, dan Bekasi. Pada tahap pertama didapatkan hasil pengukuran nilai Gap dengan Servqual dan hasil pengukuran peringkat dengan BWM. Setelah itu pada BWM dilakukan pembobotan lokal masing-masing kriteria dan sub-kriteria dan hasil akhir dilakukan agregasi sehingga didapatkan pembobotan global. Hasilnya menunjukkan reliable karena skor rasio konsistensi dibawah batas maksimal. Penelitian ini menemukan bahwa dimensi Digitalisasi dan Responsiveness serta Self Service dan Aplikasi Mobile pada sub-kriteria perlu ditingkatkan agar layanan SPBU meningkat. Tesis ini memiliki beberapa kekurangan yang perlu disempurnakan karena factor atau aspek bersifat dinamis dinamis dan dapat diperluas sesuai dengan kebutuhan jaman seperti faktor lokasi, factor social, dan lain-lain. Dilain hal metode ini dapat dikembangkan dan dipergunakan di berbagai sector serta dikombinasikan dengan metode lainnya seperti AHP, MOORA, TOPSIS, dan lain-lain.

---

Currently, competition in the oil and gas retail industry, especially gas stations, is very competitive and all of them compete to improve service quality. However, until now there has been no quality measurement of digitalization that has been present at gas stations. The purpose of this thesis is to find out and identify the quality of service to digitalization at gas stations using the Best Worst Method (BWM) integrated Servqual approach. In addition, this research also wants to show a comparison of the familiar Servqual method used to measure service quality with the new Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method, namely BWM. Servqual and BWM dimension criterion data were collected from several sources such as expert experts, tools, and journal literature. Data collection was carried out by distributing 2 (two) questionnaires, the first according to Servqual rules and the second according to BWM rules with a target of 50 respondents each. The subject of this research was conducted at 3 (three) Full Self Service gas stations in the Jakarta, Tangerang and Bekasi areas. In the first stage, the Gap value measurement results were obtained with Servqual and the ranking measurement results with BWM. After that, the local weighting of each criterion and sub-criteria is carried out in BWM, and the final results are aggregated to obtain a global weighting. The results show reliable because the consistency ratio score is below the maximum limit. This study found that the dimensions of Digitalization and Responsiveness as well as Self Service and Mobile Applications on the sub-criteria need to be improved so that gas station services improve. This thesis has several shortcomings that need to be refined because the factors or aspects are dynamic and can be expanded according to the needs of the times such as location factors, social factors, and others. On the other hand, this method can be developed and used in various sectors and combined with other methods such as AHP, MOORA, TOPSIS, and others."

"Usaha Kecil dan Menengah (UKM) memiliki dampak signifikan terhadap perkembangan ekonomi negara, tetapi akses ke keuangan formal masih menjadi penghalang. Demikian juga, lembaga keuangan menghadapi tantangan menilai kelayakan kredit UKM untuk membiayai mereka. Lembaga keuangan menggunakan model penilaian kredit untuk mengidentifikasi calon peminjam dan menentukan besar pinjaman dan persyaratan agunan. UKM dianggap tidak terorganisir dibandingkan dengan perusahaan besar dalam hal pengelolaan data keuangan, oleh karena itu penilaian risiko kredit berdasarkan data keuangan yang tidak memadai menjadi perhatian lembaga keuangan. Sebagian besar model yang ada digerakkan oleh data dan telah dikritik karena gagal memenuhi asumsi mereka. Untuk mengatasi masalah keterbatasan data keuangan, penelitian ini mengembangkan dan memvalidasi sistem prediksi risiko kredit UKM dengan menerapkan model credit scoring multi kriteria. Model dibangun menggunakan metode terbaik-terburuk (BWM) dan teknik urutan preferensi kemiripan dengan solusi ideal (TOPSIS). Pertama BWM menetapkan kriteria pembobotan dan TOPSIS diterapkan untuk mengevaluasi UKM. Studi kasus kehidupan nyata diperiksa untuk menunjukkan keefektifan model yang diusulkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa agunan yang dapat diikat sesuai ketentuan, riwayat pinjaman, dan current ratio merupakan faktor terpenting dalam pemberian pinjaman, diikuti dengan kategori sektor usaha nasabah, kontinuitas pasokan bahan baku, dan syarat kecukupan agunan. Model ini dapat membantu lembaga keuangan menyediakan cara mudah untuk mengidentifikasi UKM potensial untuk pinjaman dan mendorong penelitian lebih lanjut ke dalam pendekatan alternatif. 

---

Small and medium enterprises (SMEs) have a significant impact on the economic development of any country, but access to formal finance remains a barrier. Likewise, financial institutions face the challenge of assessing the creditworthiness of SMEs to finance them. Financial institutions use credit scoring models to identify potential borrowers and determine loan prices and collateral requirements. SMEs are considered disorganized compared to large companies in terms of financial data management, therefore credit risk assessment based on inadequate financial data is a concern for financial institutions. Most of the existing models are data-driven and have been criticized for failing to live up to their assumptions. To overcome the problem of limited financial data, this research develops and validates a SME credit risk prediction system by applying a multi-criteria credit scoring model. The model was built using the best-worst method (BWM) and the preferred order of similarity to ideal solution (TOPSIS) technique. BWM first sets the weighting criteria and TOPSIS is applied to evaluate SMEs. Real-life case studies are examined to demonstrate the effectiveness of the proposed model. The results showed that that collateral can be bound in accordance with the provisions, history of credit, and current ratio were the most important factors in lending, followed by customer business sector category, continuity of supply of raw materials, and collateral adequacy requirements. This model can help financial institutions provide an easy way to identify potential SMEs for loans and encourage further research into alternative approaches."

"Indonesia merupakan pemain utama dalam pasar cat dan pelapis di kawasan Asia-Pasifik, dengan pertumbuhan signifikan yang didorong oleh segmen arsitektural. Segmen arsitektural ini sebagian besar didominasi oleh produsen domestik dan berfokus pada sektor residensial akibat urbanisasi yang pesat dan pertumbuhan populasi di Indonesia. Dengan dominasi cat dekoratif pada segmen pelapis arsitektural, saluran ritel telah menjadi jalur distribusi utama dalam industri cat di Indonesia. Saluran ritel memiliki peran penting dalam menghubungkan perusahaan cat dengan beragam basis pengguna akhir, sehingga menjadi krusial bagi perusahaan cat dan pelapis untuk memahami pelanggan di saluran ini. Sebagai salah satu konsumen terbesar di Asia Tenggara, pasar cat Indonesia diperkirakan akan terus tumbuh secara stabil, didukung oleh peningkatan permintaan dan daya saing yang semakin tinggi. Untuk memastikan keberlanjutan keuntungan jangka panjang, penerapan Customer Relationship Management (CRM) telah menjadi strategi utama dalam meningkatkan loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik pelanggan dengan melakukan segmentasi berdasarkan Customer Lifetime Value (CLV) menggunakan model Length, Recency, Frequency, Monetary, Periodicity (LRFMP). Selain itu, Best Worst Method digunakan untuk mengevaluasi CLV dan merumuskan strategi retensi yang ditargetkan untuk setiap segmen. Teknik pengelompokan K-medoids diterapkan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan model LRFMP, sehingga memungkinkan perhitungan CLV untuk setiap segmen. Karakteristik masing-masing klaster kemudian dianalisis menggunakan LRFMP, CLV, dan Customer Value Matrix (CVM). Strategi retensi pelanggan kemudian dikembangkan dan diprioritaskan berdasarkan karakteristik unik dari masing-masing klaster menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS). Penelitian ini menghasilkan lima klaster pelanggan dan enam strategi untuk meningkatkan loyalitas pelanggan, dengan tiga prioritas utama diidentifikasi untuk masing-masing klaster......Indonesia is a major player in the Asia-Pacific paints and coatings market, with significant growth driven by the architectural segment. The architectural segment is mostly concentrated with domestic producers and dominated by residential sector due to Indonesia’s high urbanization and rising population. As decorative paints dominate the architectural coatings segment, the retail channel has become a key distribution channel in Indonesia’s paint industry. Retail has a vital role in connecting paint companies to a diverse base of end users, making it essential for the paint and coating company to understand customers within this channel. As one of the largest consumers in Southeast Asia, Indonesia's market is expected to grow steadily, supported by increasing demand and heightened competitiveness. To ensure sustained long-term profitability, implementing Customer Relationship Management (CRM) has become a key strategy for enhancing customer loyalty. This study aims to explore customer characteristics by segmenting them based on Customer Lifetime Value (CLV) using the Length, Recency, Frequency, Monetary, Periodicity (LRFMP) model. Additionally, the Best Worst Method is applied to evaluate CLV and develop targeted retention strategies for each segment. Initially, the K-medoids clustering technique is utilized to group customers according to the LRFMP model, enabling the calculation of CLV for each segment. The characteristics of each cluster are then analysed using LRFMP, CLV, and the Customer Value Matrix (CVM). Retention strategies are subsequently developed and prioritized based on the distinct features of each cluster using the Complex Proportional Assessment (COPRAS) method. The study identifies five customer clusters and proposes six strategies to increase customer loyalty, highlighting the top three priorities for each cluster."

"

Fast Moving Consumer Goods (FMCG) merupakan salah satu sektor industri yang berpotensi berkembang di Indonesia. Salah satu subsektornya, home care industry, diperkirakan akan tumbuh pasca situasi pandemi. Akibat adanya tren yang disruptif, FMCG terpaksa mengadopsi model operasional yang menghasilkan penghematan biaya. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan teknologi smart sensor terbaik untuk digunakan di pabrik produk hygiene, khususnya untuk proses capping, serta dimensi dan kriteria terpenting untuk melakukannya. Best - Worst Method (BWM) dan Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) digunakan dalam penelitian ini masing – masing untuk mengukur bobot dimensi dan kriteria serta mengevaluasi teknologi alternatif. Pemilihan teknologi yang akan dievaluasi dengan mempertimbangkan 23 kriteria yaitu vision sensor, color sensor, dan photoelectric sensor. Penelitian tersebut mengarah pada rekomendasi teknologi yang dikenal sebagai smart color sensor dengan faktor paling penting untuk dipertimbangkan adalah produktivitas, manfaat yang diharapkan, dan kemudahan pengujian

---

Fast Moving Consumer Goods (FMCG) is one of the industrial sectors that has the potential to develop in Indonesia. One of its subsectors, the home care industry, estimated will grow post-situation pandemic. As a result of disruptive trends, FMCG is forced to adopt an operational model that yields savings cost. The purpose of this research is to determine the best smart sensor technology for use in hygiene product factories, especially for the capping process, as well as the most important dimensions and criteria for the thing to do so. Best - Worst Method (BWM) and Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) were used in this study respectively to measure weight dimensions and criteria and evaluate alternative technologies. Selection of technology to be evaluated by considering 23 criteria that is vision sensors, color sensors, and photoelectric sensors . The research led to known technology recommendations such as smart color sensor with the most important factors to consider being productivity , expected benefits, and convenience testing 

"

"Psikoterapi yang diperuntukan untuk orang-orang yang memiliki masalah kesehatan jiwa menghadapi permasalahan dalam keberlangsungan tindakan dengan durasi dan intensitas yang terbatas. Hal ini terjadi dikarenakan beberapa kondisi, seperti kurangnya sumber daya psikiater, diperlukan komunikasi dengan beberapa multidisiplin, tindakan dan prosedur yang kompleks, dan kedisiplinan penderita yang minim. Penelitian ini bertujuan untuk memilih alternatif teknologi IoT yang dapat diimplementasikan pada tindakan psikoterapi dengan memperhatikan kriteria-kriteria penerapan Internet of Things. Implementasi Internet of Things (IoT) untuk tindakan psikoterapi dapat membantu seorang psikiater memberikan perawatan intensif dengan pengawasan minimal, meningkatkan pengukuran berkualitas dengan bukti hasil real time, dan identifikasi pemulihan yang lebih cepat. Best Worst Method (BWM) digunakan untuk memperoleh bobot setiap kriteria dan sub kriteria penerapan IoT. Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) digunakan untuk mengetahui prioritas teknologi yang dapat diterapkan. Hasil dari penelitian ini ditemukan bahwa perangkat teknologi virtual reality merupakan penerapan Internet of Things yang terpilih berdasarkan kriteria penerapan IoT.

---

Psychotherapy which are intended for patients with mental health issues face problems in terms of limited duration and intensity of therapy. This occurs due to several conditions, such as a lack of psychiatric resources, required communication with several multidisciplinary groups, complex procedures, and lack of patient discipline. This study aims to choose the right alternative Internet of Things (IoT) technology that can be implemented in psychotherapy services in psychiatric hospital by taking into account the criteria of Internet of Things implementation. IoT for psychotherapy can help a psychiatrist to provide intensive care with minimal supervision, improve quality measurements with real-time evidence of results, and identify faster recovery. The Best Worst Method (BWM) is used to obtain the weight of each criteria and sub-criteria for applying IoT. The Complex Proportional Assessment Method (COPRAS) is used to determine the priority technology that can be applied. The final result is that virtual reality is chosen based on the criterion of Internet of Things implementation."