Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Persaingan antar perusahaan semakin sengit seiring waktu. Banyak perusahaan optimis akan performanya di masa depan, namun banyak juga perusahaan yang tidak yakin dapat bersaing. Kesulitan ini terutama dihadapi oleh perusahaan-perusahaan pada sektor dengan potensi besar yang diperebutkan seperti sektor video game. Perusahaan-perusahaan tersebut perlu memerhatikan persepsi / sentimen pelanggan agar dapat meningkatkan dan mempertahankan daya saingnya dalam jangka panjang. Persepsi ini umumnya ditunjukkan pelanggan melalui ulasan mereka terhadap produk perusahaan. Dengan demikian, perusahaan video game dapat mengidentifikasi kesempatan pengembangan atau peningkatan daya saing dengan memerhatikan persepsi pelanggan dari ulasan video game. Pembuatan model dengan metode Aspect Category Sentiment Analysis, salah satu bagian dari rangkaian metode Aspect-based Sentiment Analysis, dapat menjadi salah satu solusi agar perusahaan video game dapat melakukan hal tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini memakai metode Aspect Category Sentiment Analysis secara unsupervised untuk membuat model sebagai solusi terhadap permasalahan perusahaan video game dan perusahaan lain yang kesulitan bersaing. Model tersebut dibuat dengan memanfaatkan vektor yang dihasilkan oleh model Word Embedding untuk merepresentasikan hubungan sentimen antar kata yang ada di ulasan video game. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dibuat dapat merepresentasikan hubungan sentimen terhadap aspek video game yang diulas oleh pelanggan. Informasi ini kemudian dapat dipetakan agar perusahaan video game dapat mengidentifikasi kesempatan pengembangan atau peningkatan daya saing.

---

Competition among firms is intensifying over time. Many are optimistic about its future growth, but there are also many who are unsure about their own competitive capabilities. This pessimistic outlook is shared by a lot of firms in business sectors with many yet heavily contested business opportunities such as the video game sector. These firms must pay closer attention to the perception or sentiment of their customers so they can increase and maintain their long-term competitiveness. Such perception is generally expressed by customers through their product reviews. Hence, video game companies can identify product development opportunities or unknown competitive advantages/disadvantages by closely monitoring customer perception from video game reviews. Models created through Aspect Category Sentiment Analysis, a sub-discipline of Aspect-based Sentiment Analysis, can be a solution for video game companies to do such an endeavor. Therefore, this research created an unsupervised Aspect Category Sentiment Analysis model as a solution for video game companies and companies that face a similar problem. The model is created by utilizing the capability of word vectors from word embeddings to represent semantic relationships such as sentiment toward video game aspects that are mentioned in customer reviews. Thorough numerical and qualitative evaluation shows that the model can reliably represent such sentiment. Video game companies can then map the sentiment that is identified by the model to identify product development opportunities or unknown competitive advantages/disadvantages."

"Konstruksi adalah sektor penting yang memberikan kontribusi besar terhadap perekonomian nasional di seluruh dunia. Faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas konstruksi harus dipantau secara efisien untuk mencerminkan status perkembangan industri dan kinerja ekonomi. Indeks Produktivitas Malmquist (MPI) digunakan sebagai kerangka komprehensif dalam penelitian ini untuk mengukur dan membandingkan kinerja produktivitas perusahaan konstruksi di Indonesia, Cina, dan Jepang karena Cina dan Jepang memiliki pengaruh yang sangat besar di kawasan Asia-Pasifik dan bahkan dunia perekonomian global. Mengingat sektor konstruksi memainkan peran penting dalam pembangunan ekonomi, pemahaman dan tolok ukur produktivitas perusahaan-perusahaan di pasar Asia yang dinamis ini sangatlah penting. Analisis ini mencakup kumpulan data multi-tahun, yang memanfaatkan indikator keuangan dan operasional utama. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi para pembuat kebijakan, investor, dan pemangku kepentingan industri yang berupaya meningkatkan daya saing dan mendukung pertumbuhan berkelanjutan di sektor konstruksi di seluruh perekonomian Asia yang beragam. Jepang secara konsisten menunjukkan tingkat produktivitas tertinggi. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan konstruksi Jepang telah menerapkan praktik yang lebih efisien dan efektif.

---

Construction is an important sector that makes a major contribution to national economies around the world. Factors influencing construction productivity must be thought out efficiently to reflect the industrial development status and economic performance. The Malmquist Productivity Index (MPI) is used as a comprehensive framework in this research to measure and measure the productivity performance of construction companies in Indonesia, China and Japan as China and Japan have a very large influence in the Asia-Pacific region and even the global economic world. Given that the construction sector plays a critical role in economic development, understanding and measuring the productivity of companies in this dynamic Asian market is critical. This analysis includes a multi-year data set, leveraging key financial and operational indicators. These findings provide valuable insights for policymakers, investors and industry stakeholders seeking to increase competitiveness and support sustainable growth in the construction sector across Asia's diverse economies. Japan consistently shows the highest levels of productivity. This shows that Japanese construction companies have implemented more efficient and effective practices."

"Kualitas air Sungai Bengawan Solo saat ini tidak memenuhi baku mutu yang berlaku sehingga berpotensi menimbulkan dampak kesehatan dan ekonomi bagi masyarakat. Untuk mengantisipasi hal tersebut, penelitian ini bertujuan membangun model prediksi terhadap delapan parameter utama kualitas air, yaitu total fosfat, pH, DO, COD, BOD, TSS, nitrat, dan bakteri koli tinja. Dua metode yang digunakan adalah Random Forest dan XGBoost, dengan dua skenario: skenario awal menggunakan seluruh parameter sebagai input, dan skenario kedua menggunakan parameter terpilih berdasarkan analisis interpretabilitas SHAP. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan parameter terpilih menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Secara umum, Random Forest menunjukkan performa lebih baik dibandingkan XGBoost, kecuali pada parameter total fosfat dan bakteri koli tinja. XGBoost lebih mampu menangkap pola interaksi kompleks, namun Random Forest memberikan hasil yang lebih stabil dan akurat secara keseluruhan. Temuan ini mendukung literatur sebelumnya yang menekankan pentingnya pemilihan fitur dalam meningkatkan kinerja model prediksi kualitas air secara jangka panjang. Selain itu, analisis SHAP juga mengungkap bahwa total fosfat merupakan parameter kunci yang memengaruhi banyak parameter lainnya sehingga perlu mendapat perhatian lebih dalam pengelolaan kualitas air sungai.

---

The water quality of the Bengawan Solo River currently does not meet established quality standards, potentially leading to adverse health and economic impacts for local communities. To address this issue, this study aims to develop a predictive model for eight key water quality parameters: total phosphate, pH, DO, COD, BOD, TSS, nitrate, and fecal coliform bacteria. Two methods are employed: Random Forest and XGBoost, under two scenarios. The first utilizing all parameters as input, and the second using selected parameters based on SHAP interpretability analysis. The evaluation results indicate that the model using selected parameters yields more accurate predictions. Overall, Random Forest outperforms XGBoost, except in predicting total phosphate and fecal coliform, where XGBoost shows better results. While XGBoost is more effective in capturing complex interaction patterns, Random Forest delivers more stable and accurate predictions overall. These findings reinforce previous literature emphasizing the importance of feature selection in enhancing the long-term performance of water quality prediction models. Furthermore, the SHAP analysis highlights total phosphate as a key parameter influencing several others, underscoring the need for greater attention to its management in river water quality monitoring.

"

"Industri perbankan menghadapi tantangan yang semakin kompleks seiring dengan dinamika pasar, perubahan regulasi, dan peningkatan ekspektasi pelanggan. Untuk tetap kompetitif dan berkelanjutan, bank perlu meningkatkan efisiensi dan produktivitas operasional dengan pengelolaan sumber daya manusia. Penggunaan metode pengukuran seperti rasio keuangan dan indikator kinerja utama (KPI) dinilai belum mampu menangkap multidimensional dari operasi perbankan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengukuran efisiensi dan produktivitas secara komprehensif dengan metode Data Envelopment Analysis (DEA) dan Malmquist Productivity Index (MPI). DEA digunakan untuk mengevaluasi efisiensi melalui perbandingan antara input dan output, sedangkan MPI digunakan untuk menganalisis perubahan produktivitas dari waktu ke waktu agar memberikan gambaran mengenai peningkatan atau penurunan kinerja jangka panjang. Model ini diterapkan pada bank pengelola dana pensiun yang mengalami perubahan klasifikasi dari KBMI I ke KBMI II, yang menuntut peningkatan tata kelola, ekspansi bisnis, dan efisiensi operasional. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi berbasis data bagi pengambilan keputusan strategis dalam meningkatkan daya saing dan keberlanjutan bank di tengah tantangan industri perbankan yang terus berkembang.

---

Banking industry is facing complex challenges due to market dynamics, regulatory changes, and customer expectations. In order to remain competitive and sustain, banks need to improve operational efficiency and productivity through human resource management. Measurement methods such as financial ratios and key performance indicators (KPIs) are considered insufficient to capture the multidimensional nature of banking operations. Therefore, this study aims to conduct a comprehensive measurement of efficiency and productivity using the Data Envelopment Analysis (DEA) and the Malmquist Productivity Index (MPI) methods. DEA is used to evaluate efficiency by comparing inputs and outputs, while MPI analyze productivity changes over time, providing insights into long-term performance trends. The model is applied to a pension fund management bank that has transitioned from KBMI I to KBMI II, which requires improvements in governance, business expansion, and operational efficiency. The results of this study are expected to provide data-driven insights to support strategic decision-making in enhancing the bank’s competitiveness and sustainability amid the evolving challenges of the banking industry."