Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Procurement sebagai sektor yang terpenting di perusahaan dalam hal melakukan efisiensi biaya harus negosiasi dengan vendor untuk mendapatkan harga terbaik untuk mengadakan suatu  asset dan jasa dari sebuah perusahaan. Bagian tersulit dalam negosiasi adalah melakukan estimasi harga. Penentuan faktor estimasi harga masih menjadi hal yang diperdebatkan oleh ahli procurement. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menentukan faktor dominan terhadap estimasi harga di Procurement dan menciptakan sebuah model yang baik  untuk estimasi harga. Selain faktor-faktor yang mempengaruhi harga dari penelitian sebelumnya, dalam penelitian ini ada kebaruan dalam faktor yang mempengaruhi estimasi harga yaitu tingkat kinerja vendor,  jumlah pesanan, dan tenant dari aset. Faktor analisis dilakukan di penelitian ini , untuk mengetahui kelompok variabel laten dari seluruh variabel faktor estimasi harga. Hasil dari faktor analisis membentuk empat kelompok faktor estimasi harga. Keempat kelompok variabel tersebut dibuat dalam model Hybrid Case-Based Reasoning dimana ada pendekatan k-Nearest Neighbor dan Neural Network untuk memvalidasi hasil antara aktual dan estimasi. Dari model validasi tersebut didapakan bahwa model dengan kelompok variabel yang terdiri dari lokasi, tingkat kinerja vendor, jumlah pesanan dengan pendekatan k-Nearest Neighbor memiliki nilai aktual dan estimasi paling banyak dan nilai MAE terkecil yaitu 52 data dan nilai MAE 1.05%. Namun ada satu kelompok variabel yang hanya ada satu faktor yaitu tipe pekerjaan dengan pendekatan k-Nearest Neighbor memiliki nilai RSME paling kecil sebesar 3.80. Ketika melibatkan seluruh variabel sebagai prediktor ternyata tidak memperkecil nilai MAE dan RSME. Sehingga model terbaik yaitu dari kelompok -1 yang terdiri dari lokasi, jumlah kompetitor, dan jumlah pesanan yang didapatkan dari hasil faktor analisis sebelumnya. Sehingga jumlah komposisi kelompok penyusun variabel tidak berbanding lurus nilai error terhadap model yang dibangun. ...... Procurement as a vital sector for cost efficient of a company must negotiate with vendors to get the best price for procuring assets and services for a company. The most challenging part of negotiation is creating price estimation by a purchaser. Price estimation factors are debatable for procurement experts. This research aims to determine dominant factors for price estimation in a procurement and creating a model based on the factor especially lease asset procuring. In addition, the research consider factors from previous research on price estimation and add novelty factors as a consideration such as vendor performance, quantity order, and tenancy of assets. Factor analysis is conducted in this research to get latent variable group of whole variable factor estimation price. The results of factor analysis are four group variable latent of factor estimation price. Afterward,  Four groups variable are creating model with Hybrid Case-Based Reasoning by approaching k-Nearest Neighbor dan Neural Network to validate result between actual and estimation. Thereafter, the model validated obtain that result of group latent variabel consist of location, vendor performance, and quantity order by approaching  k-Nearest Neighbor,  has result between actual and estimation the most matching and the smallest value MAE estimation by 52 data and MAE value is 1.05% consecutively. Conversely, any one group variabel latent which consist of one factor is tipe Pekerjaan by approaching k-Nearest Neighbor get value of RSME is the smallest than the others by value 3.80. when involving all variabels as predictors, it does not reduce the value of MAE and RSME. Thus, the best model is from group 1 which consists location, number of competitors, and quantity order obtain from the results of previous factor analysis. So that the composition of the variabel is not directly proportional  to the error value of the model built. 

Abstrak :
ABSTRAK
Rendahnya kualitas perkuliahan dapat mengakibatkan ketidakpuasan mahasiswa. Oleh karena itu diperlukan pengidentifikasian atribut kualitas perkuliahan yang kemudian dikelompokkan menjadi beberapa faktor menggunakan analisis faktor serta pemodelan hubungan kualitas perkuliahan dengan kepuasan mahasiswa menggunakan analisis regresi berganda. Analisis penelitian ini dilakukan menggunakan data primer yang didapatkan dari penyebaran kuesioner kepada mahasiswa S1 Universitas Indonesia sebagai sampel penelitian. Setelah melakukan analisis, teridentifikasi 6 faktor kualitas perkuliahan yang dapat mempengaruhi kepuasan mahasiswa, namun hanya dua diantaranya yang berpengaruh secara signifikan, yaitu faktor kemampuan dosen menyampaikan materi dan kondisi bangunan dan ruang kelas. Jika memperhatikan tingkat kepuasan mahasiswa, faktor yang menjadi prioritas adalah kemampuan dosen menyampaikan materi.

---

ABSTRACT
Low quality of lecture can cause students dissatisfaction. Therefore, it is necessary to identified the attribute of quality of lecture, then grouped into several factors using factor analysis and modelling relations between quality of lecture and student satisfaction using multiple regression analysis. Analysis of this study use primary data obtained from the questionnaire to undergraduate students of University of Indonesia as the sample. After doing an analysis, 6 factors are identified as a matter of student satisfaction on quality of lecture, but only two factors significantly influence, there are lecturer ability given the lecture and the condition of buildings and classrooms. If we see the level of student satisfaction, the priority factor is the lecturer ability given the lecture.

Abstrak :
ABSTRAK
Dunia industri telah mengakui bahwa maintenance merupakan fungsi kunci dalam mempertahankan keuntungan jangka panjang pada organisasi. Dalam rangka untuk mengoptimalkan kinerja maintenance, beberapa aspek yang mencakup kemampuan dan ketrampilan dari tim maintenance harus dijadikan perhatian dalam pengelolaan manajemen maintenance.Training adalah elemen yang sangat penting dalam upaya meningkatkan kemampuan, keterampilan dan menciptakan budaya kerja yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menilai pengaruh training terhadap efektifitas kinerja maintenance dan juga untuk memberikan referensi informasi dalam perumusan kebijakan yang tepat dalam perencanaan program training, khususnya terhadap bagian maintenance. Data diambil dan diolah dari beberapa jenis perusahaan. Analisis faktor digunakan untuk validasi dari model konseptual yang diusulkan. Untuk mengukur anggapan hubungan antara training dan maintenance, pengukuran asosiasi dari variabel menggunakan analisis korelasi. Terkahir, analisis regresi digunakan untuk mengukur hubungan secara parsial dan keseluruhan d idalam model yang disusulkan. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa adanya hubungan antara training dan kinerja maintenance dalam sebuah organisasi maintenance.

---

ABSTRACT
Industry accepted that maintenance is a key function in sustaining long term profitability for organizations. In order to optimize maintenance performance, several aspects of skill and competency maintenance team needed to be concerned in maintenance management. Training is an important element in increasing skills, competency and creating high work performance culture. This research aims to assess impact of training to improve effectiveness of maintenance performance in order to provide information to formulate the right decision for the training programs. The empirical data for this research were drawn from some manufacturing companies in order to address the research problem. Factor analysis was used to test validity of the conceptual model. According to the presumption of the proposed link between training and maintenance, measuring the association of variable was correlation analysis. Finally, regression analysis was conducted to measure overall relationships that lie within the model. This research reveals the relationships among training and performance in the maintenance department.

Abstrak :
Tesis ini membahas mengenai pemetaan industri percetakaan di Indonesia dengan menggunakan Analisis klaster. dengan metode K-Means. Pada saat ini penyebaran industri percetakan di Indonesia tidak merata, sebagian besar terkonsentrasi di pulau Jawa (73.3%), belum adanya informasi mengenai industri percetakan, informasi yang ada hanya sebatas penyebaran 2585 percetakan berikut bentuk badan hukumnya sehingga kebutuhan logistik (produk cetak) yang tidak dapat terbagi secara merata di antara perusahaan percetakan yang ada. Variabel yang digunakan dalam penelitian sebanyak 13 variabel, dengan menggunakan analisis faktor varibel direduksi menjadi 5 faktor. Hasil analisis klaster dengan metode K-means dibentuk sebanyak 3 klaster dimana faktor utilisasi mempunyai nilai p-value sebesar 0.620, lebih besar dari 0.05, artinya faktor utilisasi dari ketiga klaster relatif sama atau utilisasi antara klaster 1 tidak berbeda nyata dengan utilisasi di kedua klaster lainnya. Klaster 1 terdiri dari 382 perusahaan yang merepresentasikan industri percetakan di Indonesia secara umum dimana semua nilai faktornya bertanda negatif yang artinya semua nilai faktor rendah atau berada dibawah Klaster 2 terdiri dari 4 perusahaan dengan faktor pendapatan lain dan investasi (7.75701) serta faktor asset (4.74713) tinggi, tetapi faktor terkait produksi rendah (-0.07193).Pada klaster 3 hanya faktor utilisasi saja yang rendah (-0.55112), hal ini menunjukkan perusahaan tidak efisien dikarenakan produktivitasnya yang rendah. Hasil dari klaster yang terbentuk dibuat analisa SWOT sebagai salah satu dasar untuk rencana strategi pengembangan industri yang akan dilakukan. Pemerintah perlu kiranya untuk mengembangkan industri cetak secara lebih merata dan berkualitas. ......This thesis discussed the mapping percetakaan industry in Indonesia by using cluster analysis. with K-Means method. At this time the spread of the printing industry in Indonesia is uneven, mostly concentrated in Java (73.3%), lack of information about the printing industry, there is only limited information dissemination following printing 2585 forms so that the logistics needs of its legal entity (print product) are not can be divided evenly among the existing printing company. Variables used in the study as many as 13 variables, using a variable factor analysis is reduced to 5 factors. From the results of cluster analysis with K-means cluster method established as many as three clusters in which the utilization factor has a value p-value for 0620, greater than 0.05, meaning that utilization factor of the three clusters are relatively equal to or utilization of cluster 1 are not significantly different with the utilization in two other clusters. Cluster 1 consists of 382 companies representing the printing industry in Indonesia is generally where all values are negative factors which means that all the factors are low or below-average population of clusters formed. Cluster 2 consists of 4 companies with other factors and investment income (7.75701) and high asset factor (4.74713), but low-production-related factors (-0.07193). In cluster 3 is only just a low utilization factor (-0.55112), but four factors others do not, it shows the company is inefficient due to low productivity. Results from the cluster formed made a SWOT analysis as a basis for industrial development strategy plan will be done. Government is necessary to develop the print industry in a more equitable and quality.

Abstrak :
Secara umum, luas areal dan kepadatan penduduk kota menjelaskan bahwa kota adalah tempat dimana semua manusia dengan karakteristik masingg-masing hidup bersama dan bersosialisasi. Perbedaan ini menimbulkan tekanan tersendiri yang dapat berperan sebagai pemicu terjadinya konflik. Tingkat heterogenitas, faktor ekonomi, sosial dan budaya kerap menjadi faktor pemicu terjadinya konflik sosial di DKI Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persamaan dan perbedaan konflik yang terjadi dalam struktur kota serta faktor yang menjadi penentu terjadinya konflik dalam masing-masing zona struktur kota Dengan menggunakan analisis faktor, dapat diketahui faktor penentu konflik dalam tiap zona struktur kota DKI Jakarta. Selanjutnya analisis keruangan digunakan untuk mengetahui perbedaan masing-masing zona berdasarkan faktor penentu konflik pada tiap zona tersebut. Konflik perkotaan dapat terjadi dalam ruang kota yang berbeda dengan penyebab yang berbeda pula. Untuk mengetahui perbedaan konflik dalam tiap ruang kota, maka DKI Jakarta dibagi menjadi 3 (tiga) zona, yaitu: zona inti kota, zona peralihan (transisi), dan zona pinggiran. Zona inti kota terdapat di bagian tengah, meliputi Kecamatan Kebayoran Baru, Setia Budi, Tanah Abang dan Senen. Zona peralihan berada di bagian selatan dan utara zona inti kota, meliputi Kecamatan Kebayoran Lama, Mampang Prapatan, Pancoran, Kramat Jati, Jatinegara, Menteng, Cempaka Putih, Kemayoran, Sawah Besar, Gambir, Kebon Jeruk, Grogol Petamburan, Tambora, Taman Sari, dan Tanjung Priok. Di luar kedua wilayah itu dikelompokkan sebagai zona pinggiran kota. Berdasarkan zona struktur kota tersebut, diketahui bahwa konflik yang terjadi di DKI Jakarta terjadi di dalam zona struktur kota yang berbeda dengan faktor penentu yang berbeda pula. Dengan analisis faktor dan analisis keruangan didapatkan bahwa faktor penentu konflik di zona inti kota dan zona peralihan adalah faktor fasilitas, sedangkan faktor eksternal adalah faktor penentu konflik di zona pinggiran

Abstrak :
Kecamatan Pantai Labu, Sumatera Utara menghadapi masalah pengelolaan sampah yang mempengaruhi kesehatan dan ekosistem. Solusi berkelanjutan diperlukan untuk mengatasi masalah ini. Penelitian mengenai larva lalat tentara hitam/black soldier fly (BSF) terbukti efektif mengolah sampah organik. Studi ini ingin mengetahui faktor apa yang memotivasi masyarakat untuk mengolah sampah. Dengan menggunakan software SPSS, dilakukan terhadap 10 pertanyaan untuk mendapatkan faktor utama yang berpengaruh. Hasil menunjukkan tiga faktor: perencanaan pengelolaan sampah, urgensi masyarakat, dan pengetahuan saat ini. Faktor-faktor tersebut penting untuk meningkatkan kesadaran dalam pengelolaan sampah dan pengembangan manajemen proyek BSF. Sistem Pengelolaan Sampah Berbasis Masyarakat merupakan solusi alternatif di Pantai Labu. Dengan memahami faktor-faktor ini, dapat dilakukan komposting berbasis BSF yang paling tepat di daerah tersebut.

Abstrak :
Masalah dalam penelitian ini adalah bahwa kemampuan BTM untuk mendapatkan nasabah belum maksimal. Untuk itu diadakan studi kasus pada enam BTM di Tulungagung yaitu; BTM amanah, BTM mentari, BTM Surya Buana, BTM perkasa, BTM Surya amanah, dan BTM Surya Madinah. Metode penelitian menggunakan alat kuesioner pada 100 orang sampel dengan tehnik sampling: non probability-purposive. Selanjutnya dilakukan analisis reliabilitas dan validitas kuesioner, kemudian analisis deskriptif, analisis factor untuk menemukan faktor dominan yang mempengaruhi konsumen menggunakan jasa BTM, dan analisis cross tabulation chi square untuk mengetahui hubungan antara karakteristik responden dengan faktor-faktor yang diteliti. Kesemuanya menggunakan software pengolah data SPSS. Kesimpulan yang didapat dari hasil penelitian adalah bahwa faktor dominan yang mempengaruhi konsumen menggunakan jasa BTM di Tulungagung adalah sumber daya manusia dan bukti fisik. Karakteristik responden yang berhubungan dengan faktor yang diteliti adalah jenis kelamin, pekerjaan, lama responden menjadi nasabah, produk yang digunakan, menjadi nasabah lembaga keuangan lain, dan alasan menjadi nasabah lembaga keuangan lain. Sedangkan latar belakang pendidikan, besar pendapatan, dan usia responden ternyata tidak mempunyai hubungan dengan faktor-faktor yang diteliti.

---

The problem in this research is that the ability of BTM to get customers is not yet maximalized. To answer this problem the research is held in six BTM in Tulungagung: BTM amanah, BTM mentari, BTM Surya Buana, BTM perkasa, BTM Surya amanah, and BTM Surya Madinah. Research methods using questionnaire for a hundred persons as a sample. And purposive-non probability as sampling techniques. Reliability and validity analysis, descriptive analysis, factor analysis, and cross tabulation chi square analysis is used as analysis tools. Factor analysis is used to find the dominant factor influencing consument to use BTM service, and cross tabulation analysis is used to know the relationship between respondent characteristics and factor influencing consument to use BTM service. All using SPSS software. The results of this research are that people factor and physical evidence factor is the dominant factor influencing consument to use BTM service. And sex, job, product used, how long become BTM customer, become another bank customer, and the reason become another bank customer, as respondent characteristic that has relationship with the factors. While education, income, and age has no relationship to the factors.

Abstrak :

Keberhasilan ekonomi merupakan suatu indikator yang baik dari sebuah masyarakat yang kaya. Meskipun demikian, ada banyak faktor lain yang memengaruhi kekayaan dan kesejahteraan masyarakat suatu negara seperti tingkat kebebasan pribadi, lingkungan hidup, dan pendidikan, yang merupakan elemen penting dalam menciptakan suatu masyarakat yang makmur. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang membentuk kemakmuran 149 negara di dunia selama tahun 2018. Dalam penelitian ini 74 variabel yang diambil dari Legatum Prosperity IndexTM digunakan, kecuali variabel-variabel yang berasal dari Gallup World Poll karena ketidaktersediaan data. Data dianalisis menggunakan Analisis Faktor, dan direduksi menjadi 13 faktor yang menggambarkan tentang berbagai aspek penting dalam kehidupan. Seratus empat puluh sembilan negara tersebut dikelompokkan berdasarkan skor faktor masing-masing negara menggunakan pengklasteran metode Ward menjadi 4 kelompok berbeda dengan masing-masing klaster beranggotakan negara-negara yang memiliki karakteristik yang serupa. Diperoleh bahwa Klaster 1 merupakan kelompok negara-negara yang secara keseluruhan makmur, Klaster 2 merupakan kelompok negara-negara yang cukup makmur dalam hal masyarakat yang inklusif, Klaster 3 merupakan kelompok negara-negara dengan tingkat kemakmuran yang cukup, dan Klaster 4 merupakan kelompok negara-negara yang cukup makmur dalam hal masyarakat yang berdaya serta ekonomi yang bebas.

---

Economic achievement is a good indicator of a wealthy society. Nevertheless, there are many other factors that affect in shaping the wealth and well-being of the people in a country, such as the level of personal freedom, the environment, and education which are important elements in creating a prosperous society. The aim of this study is to identify the factors that shape the prosperity of 149 countries in the world during 2018. In this study 74 variables taken from the Legatum Prosperity IndexTM are used, excluding variables originating from the Gallup World Poll due to data unavailability. The data is reduced using Factor Analysis into 13 factors that describe various aspects of life. The 149 countries are clustered based on their factor scores using Wards Clustering into 4 distinct groups of countries with similar features. It is revealed that Cluster 1 consists of countries that are overall prosperous, Cluster 2 consists of countries that are quite prosperous in terms of an inclusive society, Cluster 3 consists of countries with sufficient levels of prosperity, and Cluster 4 consists of countries that are quite prosperous in terms of an empowered society and a free economy.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor fundamental dan teknikal terhadap nilai perusahaan manufaktur yang masuk dalam perhitungan Indeks LQ-45 dengan menggunakan Analisis Faktor dan Analisis Regresi Linear Berganda untuk data panel dengan teknik Model Efek Tetap (Fixed Effect). Pengambilan sampel perusahaan dengan menggunakan purpossive sampling, yaitu perusahaan manufaktur yang termasuk indeks LQ45 selama periode 2004 hingga 2009. Faktor fundamental yang digunakan adalah faktor eksternal (harga minyak mentah dunia dan ekspor triwulan nasional), profitability (return on investment, basic earning power, return on common equity, dan cash flow on total assets), liquidity dan efficiency (account receivables turnover dan days receivables outstandings), solvency (debt ratio, rasio utang atas modal, dan equity multiplier), operation (days payables outstandings dan operating margin), rasio laporan arus kas (rasio arus kas operasi dan rasio total hutang), dan rasio keuangan dengan perusahaan pembanding (price to sales dan price to cashflow). Faktor teknikal diukur dari volum perdagangan saham. ......The purpose of this research is to examine the effect of fundamental and technical factors on manufacturing companies' value which included in calculation of LQ-45 Index by using Factor Analysis and Multiple Regression Analysis for panel data with Fixed Effect Model technique. It uses purposive sampling with the samples are manufacturing firms listed on LQ45 index for 2004 until 2009. Fundamental factors included are external (world crude oil price and national quarterly export value), profitability (return on investment, basic earning power, return on common equity, and cash flow on total assets), liquidity and efficiency (account receivables turnover and days receivables outstanding), solvency (debt ratio, debt to equity ratio, and equity multiplier), operation (days payables outstanding and operating margin ), cash flow statement ratio (operations cash flow ratio and total debt ratio), and financial ratio with consederation companies (price to sales and price to cash flow). Technical factor is measured from stock trading volume.