Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Persaingan yang ketat mendorong perusahaan untuk membangun manajemen hubungan pelanggan yang kuat untuk mempertahankan loyalitas pelanggan. Penggalian informasi terkait dengan customer lifetime value (CLV) mendukung perusahaan untuk memperlakukan setiap pelanggan secara berbeda berdasarkan kontribusi pelanggan terhadap keuntungan perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik dan nilai dari masing-masing kelompok pelanggan berdasarkan customer lifetime value menggunakan model length, recency, frequency, dan monetary (LRFM), sehingga memberikan wawasan bagi perusahaan untuk menghasilkan strategi retensi pelanggan yang sesuai. Dalam studi ini, CLV dievaluasi di perusahaan distribusi farmasi dan alat Kesehatan di Indonesia. Pertama, algoritma k-means diterapkan untuk melakukan klasterisasi pelanggan. Terdapat delapan klaster yang terbentuk dalam penelitian ini. Selanjutnya, metode analytic hierarchy process (AHP) digunakan untuk mendapatkan informasi terkait dengan bobot kepentingan model LRFM. Hasil perhitungan AHP menunjukkan bahwa frekuensi adalah variabel yang paling penting di sektor ini. Selanjutnya, CLV dihitung dan diberi peringkat untuk delapan klaster optimal yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klaster 3, klaster 6, dan klaster 8 adalah pelanggan yang paling bernilai bagi perusahaan. Pada tahap akhir, dilakukan penentuan jenis strategi retensi yang sesuai terhadap klaster yang terbentuk.

---

Dealing with intense competition encourages companies to build strong customer relationship management to maintain customer loyalty. Extracting information related to customer lifetime value (CLV) supports the company to treat each customer differently based on their contribution to the company profits. This study aims to identify the characteristics and values of each customer group based on customer lifetime value using the length, recency, frequency, and monetary (LRFM) model, hence providing insights for the company to generate suitable customer retention strategies. In this study, CLV is evaluated at the pharmaceutical and medical device distribution company in Indonesia. First, k-means algorithm was applied to cluster customers. There are eight clusters formed in this study. Subsequently, the analytic hierarchy process (AHP) method was used to gain information related to the weight of importance of LRFM model. AHP results demonstrated that frequency is the most important variable in this sector. CLV was finally calculated and ranked for the resulting eight optimum clusters. The results showed that cluster 3, cluster 6, and cluster 8 were the most valuable customers for the company. Appropriate retention strategies were also determined for the clusters formed."

"Pengembangan proyek lapangan minyak dan gas merupakan prosedur kompleks yang melibatkan banyak risiko. Oleh karena itu, studi manajemen risiko sangat penting untuk mencapai keunggulan kompetitif jangka panjang dan mencapai keseimbangan antara paparan terhadap risiko dan penciptaan nilai bisnis yang diharapkan. Sebagai industri hulu migas, Conrad Asia Energy Ltd. sedang fokus pada tahap pengembangan produksi di Duyung PSC, kawasan seluas 927 km2 di Provinsi Kepulauan Riau, perairan Indonesia di kawasan Natuna Barat. Perusahan ini menemukan sumur Mako South-1, yang memiliki tangki gas metana kontinu dengan pengotor minimal dan reservoir produktif dengan permeabilitas tinggi. Hasilnya, rencana pengembangan (POD) Lapangan Gas Mako disahkan, yang mengubah PSC dari eksplorasi ke eksploitasi. Empat tahapan proyek pengembangan Lapangan Gas Mako adalah Select, Define, Execute, dan Operate. Proyek ini saat ini sedang dalam tahap Define, dan tahun 2025 ditetapkan sebagai tanggal Ready for Start-Up (RFSU). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji faktor-faktor risiko yang terkait dengan proyek pengembangan Lapangan Gas Mako dan memberikan saran untuk menentukan prioritas dan mitigasi risiko selama proyek berlangsung. Dengan menggunakan Metode Best-Worst (BWM), sebuah teknik baru untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM), prioritas risiko proyek pengembangan Lapangan Gas Mako telah tercapai. Berbeda dengan metode konvensional, model prioritas risiko yang diusulkan menerapkan tingkat kepentingan risiko pada nilai kemungkinan dan tingkat keparahan risiko ketika menentukan ukuran risiko, karena berbagai risiko diberi bobot yang berbeda. Oleh karena itu, upaya ini akan memberikan hasil yang lebih menyeluruh dan obyektif, dengan mempertimbangkan pentingnya risiko, dan memanfaatkan sumber daya yang dialokasikan untuk inisiatif pengurangan risiko dengan lebih baik. Pemeringkatan prioritas risiko didukung oleh analisis Pareto, yang menunjukkan bahwa 80% pelaksanaan proyek dipengaruhi oleh 20% risiko—atau 12 risiko yang teridentifikasi—dalam analisis.

---

The development of oil and gas field projects is a complex procedure that involves numerous risks. Consequently, risk management studies are essential to achieving long-term competitive advantages and striking a balance between exposure to risk and expected business value creation. As an upstream oil and gas industry, Conrad Asia Energy Ltd. is focusing on the development stage of production in the Duyung PSC, a 927 km2 area in the Riau Islands Province, Indonesian waters in the West Natuna area. The company discovered The Mako South-1 well, featuring a continuous methane gas tank with minimal impurities and a productive reservoir with high permeability. As a result, the plan of development (POD) for the Mako Gas Field was authorised, moving the PSC from exploration to exploitation. The four phases of the Mako Gas Field development project are Select, Define, Execute, and Operate. The project is in the Define stage now, with 2025 designated as the Ready for Start-Up (RFSU) date. The objective of this research is to examine the risk factors associated with the Mako Gas Field development project and offer suggestions for risk prioritisation and mitigation throughout the course of the project. Using the Best-Worst Method (BWM), a novel technique to solve multi-criteria decision-making (MCDM) problems, the risk prioritisation of the Mako Gas Field development project has been achieved. As opposed to the conventional method, the proposed risk prioritisation model applies the risk importance level to the likelihood and severity values of the risk when determining the risk size, as various risks are assigned different weights. It will therefore get more thorough and objective results, considering the relative importance of the risks, and make better use of the resources allotted for risk reduction initiatives. The risk priority ranking is supported by a Pareto analysis, which shows that 80% of the project's execution is impacted by 20% of the risks—or 12 identified risks in the analysis."

"Tidak dapat dipungkiri bahwa pertumbuhan ekonomi suatu wilayah berbanding lurus dengan pertumbuhan konsentrasi emisi di wilayah tersebut. DKI Jakarta sebagai pusat perekonomian Indonesia per 2018 menduduki peringkat 10, ibu kota paling berpolusi di dunia via AirVisual berdasarkan level PM 2.5. Sementara itu, konsentrasi emisi yang tinggi diketahui berdampak negatif terhadap perekonomian berupa penurunan produktivitas pekerja akibat sakit. Jika ditelaah lebih lanjut, penyumbang utama pencemar PM 2.5 di wilayah DKI Jakarta adalah sektor transportasi. Oleh karena itu, pemerintah DKI Jakarta memiliki target penurunan emisi sebesar 30% pada tahun 2030 dan menjaga pertumbuhan ekonomi sebesar 7%. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan analisis permasalahan pencemaran di Jakarta dan kaitannya dengan sistem transportasi yang ada khususnya setelah munculnya ojek online, sehingga dapat memberikan rekomendasi strategis untuk penanganan emisi di wilayah Jakarta dengan mempertimbangkan aspek ekonomi dan lingkungan. , yang sesuai dengan kondisi saat ini. Metode yang digunakan adalah metode sistem dinamis yang dibagi menjadi 3 skenario. Berdasarkan hasil analisis didapatkan bahwa ojek online memiliki nilai konsumsi energi paling rendah dan terdapat kerugian ekonomi akibat dampak pencemaran yang saat ini terjadi di DKI Jakarta. Oleh karena itu perlu adanya intervensi untuk mencapai target pemerintah pada tahun 2030, salah satu upaya yang efektif adalah dengan membatasi penggunaan ojek online melalui pembatasan pertumbuhan jumlah pengemudi dan peningkatan tarif per kilometer ojek online.It is undeniable that the economic growth of a region is directly proportional to the growth of emission concentrations in that region. DKI Jakarta as the economic center of Indonesia as of 2018 was ranked 10th, the most polluting capital city in the world via AirVisual based on PM 2.5 level. Meanwhile, high emission concentrations are known to have a negative impact on the economy in the form of a decrease in worker productivity due to illness. If examined further, the main contributor to PM 2.5 pollution in the DKI Jakarta area is the transportation sector. Therefore, the DKI Jakarta government has a target of reducing emissions by 30% by 2030 and maintaining economic growth of 7%. This study aims to produce an analysis of pollution problems in Jakarta and its relation to the existing transportation system, especially after the emergence of online motorcycle taxis, so that it can provide strategic recommendations for handling emissions in the Jakarta area by considering economic and environmental aspects. , which corresponds to the current conditions. The method used is a dynamic system method which is divided into 3 scenarios. Based on the results of the analysis, it was found that online motorcycle taxis have the lowest energy consumption value and there are economic losses due to the impact of pollution that is currently happening in DKI Jakarta. Therefore there is a need for intervention to achieve the government's target by 2030, one effective effort is to limit the use of online motorcycle taxis through limiting the growth of the number of drivers and increasing the tariff per kilometer of online motorcycle taxis."

"

Bencana alam merupakan kejadian yang sering melanda Indonesia. DKI Jakarta, Ibukota Indonesia, juga tidak terhindar dari terjadinya bencana alam. Namun secara sisi anggaran, DKI Jakarta masih memiliki prioritas lain di luar kegiatan penanggulangan bencana. Salah satu dampak yang terjadi karena bencana alam adalah banyaknya korban yang membutuhkan pelayanan kesehatan berupa respon lapangan. Pelayanan kesehatan ini seringkali tidak memadai. Hal tersebut menimbulkan butuhnya posko kesehatan yang ditempatkan di lokasi yang dapat diakses serta memadai kebutuhan korban dengan batasan anggaran. Facility Location Problem merupakan model optimasi yang dapat digunakan untuk memilih lokasi posko kesehatan. Model optimasi dibuat menggunakan Gurobi untuk Python, dan mendapatkan hasil berupa titik-titik lokasi posko kesehatan yang optimal. Penelitian ini juga menemukan beberapa kekurangan yang dapat dikembangkan dalam penelitian selajutnya.

---

Indonesia is a country that is often hit by natural disasters. DKI Jakarta, Indonesia’s capital doesn’t stray from this trend. In terms of budgeting, DKI Jakarta has other priorities besides disaster relief. One of the impacts of natural disasters are the emergence of victims that need accessible health services. Often times, these health services are inadequate. These two points, budget and inadequacy, increase the demand for accessible relief shelters that can be deployed within a certain budget. Gurobi for Python is used to model a Facility Location Problem that meets these criteria. An optimal solution is found using said model. However, there are some shortcomings of the current model that can be improved in a future research.

"

"Studi ini berfokus pada merancang model rantai pasok Halal terintegrasi untuk produk makanan ayam yang mencakup seluruh proses rantai pasokan, dimulai dari pengadaan bahan baku yang dibutuhkan untuk produk makanan ayam hingga distribusi akhir produk kepada konsumen akhir. Tujuannya adalah memastikan bahwa seluruh rantai pasokan mengikuti standar Halal, mulai dari pengadaan bahan baku hingga distribusi produk akhir. Dengan menggunakan pendekatan sistem dinamis, model ini mempertimbangkan sifat dinamis dari rantai pasokan, termasuk faktor-faktor seperti perubahan permintaan dan tingkat inventaris. Sebuah studi kasus tentang produk makanan ayam menguji efektivitas model ini. Temuan-temuan tersebut menekankan pentingnya mengintegrasikan persyaratan Halal pada setiap tahap sesuai dengan kebijakan jaminan Halal di Indonesia.

---

This study focuses on designing an integrated Halal supply chain model for chicken food products that encompasses the entire supply chain process, starting from the sourcing of ingredients required for chicken food products and extending to the final distribution of the products to end consumers. The aim is to ensure that the entire supply chain follows Halal standards, from sourcing ingredients to distributing the final product. By using a dynamic system approach, the model considers the dynamic nature of the supply chain, including factors like demand changes and inventory levels. A case study on chicken food products validates the effectiveness of the model. The findings emphasize the importance of integrating Halal requirements at each stage according to halal assurance policy in Indonesia."

"Indonesia memiliki tekad untuk mengurangi gas rumah kaca dengan mencanangkan target energi terbarukan. Dari seluruh jenis energi terbarukan, energi surya adalah jenis energi yang memiliki potensi paling tinggi. Namun, sangat disayangkan bahwa penggunaannya masih sangat minim. Untungnya, semakin banyak pebisnis yang sadar manfaat dari investasi PLTS atap. Salah satu perusahaan yang memiliki keinginan untuk investasi PLTS atap adalah PT XYZ, sebuah pabrik manufaktur yang terletak di Kawasan Industri Kendal, Jawa Tengah. Perusahaan tersebut memiliki keinginan untuk menginvestasikan PLTS atap di salah satu bangunan yang ada di lokasi pabrik. Namun, sebelum melakukan investasi panel surya, sebaiknya perusahaan sebagai investor memperhitungkan faktor ketidakpastian yang dapat terjadi saat dilakukan pemasangan PLTS atap. Oleh karena itu, dibutuhkan analisis kelayakan investasi dari segi teknis maupun ekonomi terhadap pemasangan PLTS atap pabrik dengan tetap mempertimbangkan risiko dari faktor ketidakpastian untuk menghemat biaya listrik bulanan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode value at risk dengan teknik Simulasi Monte Carlo. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa faktor ketidakpastian pada investasi kelayakan pemasangan PLTS atap pabrik dapat dibedakan menjadi tiga faktor, yaitu faktor yang mempengaruhi biaya, energi keluaran, dan kebijakan. Sesudah mempertimbangkan seluruh faktor ketidakpastian, proyek pemasangan PLTS atap layak untuk dilakukan dengan nilai NPV at Risk sebesar Rp 154.205.585,00, IRR at Risk sebesar 6,52 %, dan Payback Period at Risk sebesar 9 tahun dengan confidence level 95% dan jangka waktu simulasi selama 15 tahun.

---

Indonesia is determined to reduce greenhouse gases by setting renewable energy targets. Of all the renewable energy types, solar energy is the one with the highest potential. However, it is unfortunate that its use is still very minimal. Fortunately, more and more businesses are realizing the benefits of rooftop solar power investment. One such company is PT XYZ, a manufacturing plant located in Kendal Industrial Park, Central Java. The company wants to invest in rooftop solar panels on one of its buildings. However, before investing in solar panels, the company as an investor should consider the uncertainty factors that can occur when installing rooftop solar panels. Therefore, it is necessary to analyze the feasibility of investment from a technical and economic perspective on the installation of rooftop solar panels while still considering the risk of uncertainty factors to save monthly electricity costs. This research was conducted using the value at risk method with the Monte Carlo simulation technique. The result of this study is that the uncertainty factors in the feasibility investment of installing PLTS on the factory roof can be divided into three factors, namely factors affecting costs, output energy, and government policies. After considering all uncertainty factors, the rooftop PLTS installation project is considered as feasible with an NPV at Risk value of Rp 154,205,585.00, IRR at Risk of 6.52%, and Payback Period at Risk of 9 years with a confidence level of 95% and a simulation period of 15 years."

"Penelitian yang berfokus pada model inventaris telah mendapatkan perhatian yang signifikan sebagai solusi yang layak bagi perusahaan yang bergulat dengan ketidakpastian yang terkait dengan permintaan pelanggan. Tidak menerapkan model persediaan yang sesuai dalam proses pengadaan dapat menyebabkan konsekuensi yang merugikan seperti kehabisan stok dan meningkatkan biaya persediaan secara keseluruhan. Namun, mengatasi model penawaran dengan permintaan stokastik menggunakan metode analitik konvensional terbukti menantang karena distribusi permintaan pelanggan yang tidak normal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah pasokan yang ditandai dengan permintaan stokastik dan terputus- putus melalui pengembangan metode simulasi Monte Carlo. Simulasi menilai keefektifan dua sistem inventaris: kebijakan peninjauan inventaris berkelanjutan (s,Q) dan kebijakan peninjauan inventaris berkala (R,s,S) yang dilakukan dengan interval 1 minggu, 2 minggu, 3 minggu, dan 4 minggu. Selanjutnya, model simulasi dioptimasi menggunakan metode integer linear programming dalam kerangka model inventori (s,Q) dan (R,s,S). Riset ini berfokus pada konteks perusahaan migas, khususnya kegiatan pengeboran di Indonesia, mengkaji hal-hal krusial untuk mendukung operasi pengeboran. Temuan menyoroti bahwa kebijakan kuantitas peninjauan inventaris berkelanjutan (s,Q) mengungguli kebijakan peninjauan inventaris berkala (R,s,S) dalam hal meminimalkan total biaya inventaris yang akan diterapkan. 

---

Research focusing on inventory models has gained significant attention as a viable solution for companies grappling with the uncertainties associated with customer demand. Not implementing appropriate inventory models in the procurement process can lead to detrimental consequences such as stockouts and increased overall inventory costs. However, addressing supply models with stochastic demand using conventional analytical methods proves challenging due to the non-normal distribution of customer demand. Consequently, this study aims to tackle supply issues characterized by stochastic and intermittent demand through the development of a Monte Carlo simulation method. The simulations assess the effectiveness of two inventory systems: continuous inventory review policies (s,Q) and periodic inventory review policies (R,s, S) conducted at intervals of 1 week, 2 weeks, 3 weeks, and 4 weeks. Subsequently, the simulation model is optimized using the integer linear programming method within the framework of the inventory models (s,Q) and (R,s,S). The research focuses on the context of oil and gas companies, specifically drilling activities in Indonesia, examining items crucial for supporting drilling operations. The findings highlight that the continuous inventory review quantity policy (s,Q) outperforms the periodic inventory review policy (R,s,S) in terms of minimizing the total inventory cost to be implemented. "

"Pendidikan merupakan salah satu sektor yang terus bertransformasi dengan cepat seiring dengan perkembangan teknologi. Salah satu teknologi yang menjanjikan dan telah mengubah landscape pendidikan adalah kecerdasan buatan (AI). Kecerdasan buatan telah terbukti berhasil dalam menyelesaikan masalah kompleks di berbagai bidang, termasuk pendidikan. Dalam konteks adopsi AI di institusi pendidikan, ChatGPT muncul sebagai salah satu kecerdasan buatan yang menawarkan banyak manfaat untuk pendidikan. Namun terdapat beberapa kelemahan yang dimiliki oleh ChatGPT yang berpotensi bisa menimbulkan dampak negatif bagi penggunanya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang memengaruhi mahasiswa di Indonesia dalam mengadopsi/menggunakan teknologi ChatGPT dan merancang rekomendasi strategi yang dapat diterapkan untuk meningkatkan adopsi dan penerimaan penggunaan ChatGPT secara efektif dalam dunia pendidikan. Penelitian ini menggunakan kerangka Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) dan metode Structural Equation Modelling (SEM). Sebanyak 270 responden berpartisipasi dalam penelitian ini. Mayoritas responden memiliki kecenderungan positif dalam menerima dan menggunakan ChatGPT dalam konteks pendidikan. Berdasarkan hasil pengolahan data, penggunaan ChatGPT dipengaruhi secara signifikan oleh faktor behavioural intention (niat perilaku), social influence (pengaruh sosial) dan habit (kebiasaan). Sedangkan faktor performance expectancy (harapan kinerja), effort expectancy (harapan usaha), facilitating conditions (kondisi fasilitas), dan hedonic motivation (motivasi hedonik) tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap mahasiswa untuk menggunakan ChatGPT. Melalui analisis data, dilakukan perancangan rekomendasi strategi. Setelah itu, dilakukan validasi strategi yang telah dirancang dengan matriks dampak-usaha. Terdapat 4 strategi yang diprioritaskan dari 7 strategi yang diusulkan karena berada dalam kuadran kiri atas diagram.

---

Education is one of the sectors that is rapidly transforming alongside technological advancements. One promising technology that has revolutionized the education landscape is artificial intelligence (AI). AI has proven to be successful in solving complex problems in various fields, including education. In the context of AI adoption in educational institutions, ChatGPT emerges as one of the artificial intelligence technologies that offers numerous benefits for education. However, ChatGPT also has certain limitations that can potentially have negative impacts on its users. This research aims to analyze the factors influencing Indonesian students' adoption and usage of ChatGPT technology and design recommended strategies that can be implemented to enhance the adoption and effective usage of ChatGPT in the field of education. This study adopts the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) framework and employs Structural Equation Modeling (SEM) as the research method. A total of 270 respondents participated in this study. Most respondents have a positive inclination towards accepting and using ChatGPT in the context of education. Based on the data analysis, the usage of ChatGPT is significantly influenced by behavioral intention, social influence, and habit. However, performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, and hedonic motivation do not have a significant impact on students' intention to use ChatGPT. Through data analysis, recommended strategies are designed. These strategies are then validated using an impact-effort diagram. Among the proposed strategies, four prioritized strategies are identified as they fall into the upper-left quadrant of the diagram."

"Munculnya teknologi telah memberikan dampak kemajuan terhadap industri perekrutan, mengubah metode tradisional menjadi proses yang lebih efisien dan jelas. Dengan integrasi platform dan alat digital, saat ini perekrut memiliki akses ke berbagai kemajuan teknologi yang meningkatkan kemampuan mereka untuk menarik dan merekrut talenta terbaik. Pekerja kerah biru adalah anggota kelas pekerja yang melakukan pekerjaan manual. Studi ini berfokus pada analisis niat pekerja kerah biru untuk menggunakan platform e-recruiting yang bernama Pintarnya, menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) dan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS SEM). Sebanyak 212 responden berpartisipasi dalam penelitian ini, yang dapat membantu menganalisis faktor Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, dan Facilitating Condition yang mempengaruhi kesediaan mereka untuk mengadopsi platform Pintarnya. Berdasarkan hasil pengolahan data, usage behavior dipengaruhi oleh behavioral intention, behavioral intention dipengaruhi oleh performance expectancy dan social influence. Melalui analisis data, dirumuskan strategi komprehensif dengan menggunakan matriks SWOT dan metode penilaian RICE. Strategi ini bertujuan guna memanfaatkan teknologi untuk meningkatkan proses rekrutmen, mengatasi hambatan potensial, dan mengoptimalkan efektivitas platform. Temuan dan strategi yang diprioritaskan dari penelitian ini dapat menjadi sumber daya yang berharga bagi pemangku kepentingan dalam industri perekrutan, memungkinkan mereka untuk memanfaatkan kemajuan teknologi dan membuat keputusan untuk meningkatkan adopsi dan pemanfaatan platform perekrutan elektronik seperti Pintarnya di kalangan pekerja kerah biru.

---

The advent of technology has revolutionized the recruiting industry, transforming traditional methods into more efficient and streamlined processes. With the integration of digital platforms and tools, recruiters now have access to a wide range of technological advancements that enhance their ability to attract and hire top talent. A blue-collar worker is a member of the working class who does manual labor and/or skilled trades. Blue-collar jobs can be either skilled or unskilled. This study focuses on analyzing the intentions of blue-collar workers to use the e-recruiting platform called Pintarnya, employing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model and Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS SEM). A total of 212 respondents participated in the study, shedding light on the factors of Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, and Facilitating Conditions influencing their willingness to adopt the Pintarnya platform. Based on the results of data processing, usage behavior is influenced by performance expectations, social influence and behavioral intentions. Through data analysis, a comprehensive strategy was formulated by utilizing the SWOT matrix and the RICE scoring method. This strategy aims to benefit technology to enhance the recruitment process, addressing potential barriers and optimizing the platform's effectiveness. The findings and prioritized strategies from this research can be valuable resources for stakeholders in the recruitment industry, enabling them to harness the power of technology and make informed decisions to enhance the adoption and utilization of e-recruiting platforms like Pintarnya among blue-collar workers."

"Food waste is a significant global concern, with detrimental environmental, social, and economic consequences. Furthermore, Indonesia was noted to be the lead in total food waste amongst ASEAN countries per year in the year 2021. One of the solutions that were considered to be successful in a study, to combat this food waste issue is food rescue, which is rescuing overproduced meals from major contributing food vendors such as hotels, restaurants, and supermarkets. It is a solution that has been enjoyed by numerous people. Food rescue applications are a promising venture that can counter food waste issues with hopeful prospects from customers and food partners in the future if continuous growth is worked upon. This means that this considerably new application must be developed further to ensure its social, economic, and environmental longevity. Thus, an analysis of the customer's behavioral intention to use food rescue application is conducted to understand the variables that are associated to the customer’s behavioral intention to increase customer retention. The study uses the Theory of Planned Behavior and Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) by conducting a questionnaire. The results are then constructed into a series of strategies by using Importance-Performance Map Analysis (IPMA) and validated using strategy to mission matrix. A prioritized strategy list is recommended for food rescue applications in Indonesia.

---

Limbah makanan merupakan masalah besar secara global, dengan konsekuensi lingkungan, sosial, dan ekonomi yang merugikan. Lebih lanjut, Indonesia tercatat menjadi negara dengan total limbah makanan terbanyak di antara negara-negara ASEAN per tahun pada tahun 2021. Salah satu solusi yang dinilai berhasil dalam sebuah penelitian, untuk memerangi isu limbah makanan ini adalah food rescue, yaitu penyelamatan. kelebihan produksi makanan dari vendor makanan utama seperti hotel, restoran, dan supermarket. Food rescue adalah solusi yang telah dinikmati oleh banyak orang. Aplikasi food rescue adalah usaha menjanjikan yang dapat mengatasi masalah limbah makanan dengan prospek penuh harapan dari pelanggan dan mitra makanan di masa depan jika pertumbuhan berkelanjutan terus dilakukan. Artinya, aplikasi yang cukup baru ini harus dikembangkan lebih lanjut untuk memastikan keberlangsungannya dalam aspek sosial, ekonomi, dan lingkungan. Oleh karena itu, dilakukan analisis terhadap behavioral intention pelanggan dalam menggunakan aplikasi food rescue untuk memahami variabel-variabel yang berhubungan dengan behavioral intention pelanggan untuk meningkatkan tingkat retensi pelanggan. Penelitian ini menggunakan Theory of Planned Behavior dan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan menggunakan kuesioner. Hasil dari analisis hipotesis kemudian disusun menjadi rangkaian strategi dengan menggunakan Importance-Performance Map Analysis (IPMA) dan divalidasi menggunakan matriks strategy to mission. Daftar strategi yang diprioritaskan kemudian direkomendasikan untuk aplikasi penyelamatan pangan di Indonesia."