eJournal PoliTekniK TEGAL (Politeknik Harapan Bersama Tegal)
Not a member yet
3242 research outputs found
Sort by
PERSEPSI WISATAWAN DAN PREFERENSI WISATAWAN TERHADAP PENGELOLAAN OBJEK WISATA PANTAI PALANGPANG, GEOPARK CILETUH, KABUPATENSUKABUMI
No full textWisatawan Pantai Palangpang merasa pengelolaan pantai kurang baik meliputi kebersihan pantai yang buruk, toilet yang terbatas, jalan yang ditempuh cukup jauh dengan kurangnya penerangan, dan pengelolaan pantai yang belum baik. Penelitian ini menggunakan metodologi asosiatif dan kuantitatif untuk menguji bagaimana persepsi dan preferensi wisatawan memengaruhi pengelolaan Pantai Palangpang. Kuesioner diberikan kepada 100 responden yang pernah mengunjungi Pantai Palangpang pada tahun 2022–2024. Validitas, reliabilitas, normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, koefisien korelasi, koefisien determinasi, regresi linier berganda, uji F, dan uji T digunakan untuk analisis data. Penelitian ini menolak Ho dan menerima H1, yang menunjukkan bahwa persepsi wisatawan individu memiliki dampak signifikan terhadap pengelolaan objek wisata (nilai-p 0,001, nilai-t 0,05). Menerima H2 dan menolak Ho, preferensi wisatawan individu memiliki pengaruh signifikan terhadap pengelolaan objek wisata (0,002, t 0,05). Semua variabel independen, termasuk persepsi dan preferensi pengunjung, memiliki dampak bersama terhadap variabel pengelolaan Pantai Palangpang, yang menunjukkan H3 diterima pada 0,001 dan Signifikansi F 0,05
ANALISIS INOVASI IMPLEMENTASI DIGITAL MENU DAN SELF-ORDERING SYSTEM TERHADAP KEPUASAN TAMU DI LAMEN RESTAURANT
No full textPenelitian dengan judul Analisis Inovasi Implementasi Digital Menu dan Self-Ordering System Terhadap Kepuasan Tamu di Lamen Restaurant, bertujuan untuk menganalisis pengaruh inovasi implementasi digital menu dan self-ordering system terhadap kepuasan tamu di Lamen Restaurant. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan survei, dimana data dikumpulkan melalui kuesioner yang dibagikan kepada 100 responden yang merupakan tamu Lamen Restaurant. Teknik analisis data yang digunakan adalah regresi linier berganda untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel terhadap kepuasan tamu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa baik digital menu maupun self-ordering system berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan tamu, dengan self-ordering system memberikan pengaruh yang lebih dominan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa inovasi digital yang diterapkan di Lamen Restaurant mampu meningkatkan pengalaman tamu secara signifikan sehingga disarankan untuk terus mengembangkan sistem ini guna meningkatkan loyalitas pelanggan
PENGARUH PELARUT PROPILENGLIKOL-SORBITOL PADA SIFAT FISIK DAN KADAR ZAT AKTIF SIRUP PARASETAMOL
No full textSirup adalah sediaan pekat dalam air dari gula atau pengganti gula dengan atau tanpa penambah bahan pewangi dan zat obat. Parasetamol merupakan bahan obat yang agak sukar larut dalam air, sehingga diperlukan teknik khusus untuk melarutkan, kombinasi pelarut campur adalah salah satu teknik untuk melarutkan parasetamol. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh kadar propilenglikol dan sorbitol sebagai bahan penambah kelarutan pada sifat fisik dan kadar zat aktif sirup parasetamol. Propilenglikol dan sorbitol yang digunakan pada penelitian ini dengan kadar formula I (propilenglikol 20% - sorbitol 10%), II (propilenglikol 15% - sorbitol 15%), III (propilenglikol 10% - sorbitol 20%). Selanjutnya sediaan dievaluasi fisik berupa organoleptis, pH, bobot jenis, kekentalan dan kejernihan dan pengukuran kadar sirup parasetamol. Hasil penelitian organoleptis ketiga formula tidak berwarna karena tidak diberi pewarna, rasa manis, dan tidak berbau. Nilai pH F1 6,50; F2 6,24 dan F3 5,18. Hasil bobot jenis F1 1,2165; F2 1,2308 dan F3 1,2613. Hasil kekentalan F1 184,662 cps; F2 195,612 cps dan F3 203,716 cps. Selanjutnya, pengukuran kadar sirup parasetamol menggunakan spektrofotometer UV pada panjang gelombang 244 nm adalah sebesar 107,076%; 95,38% dan 78,128%. Hasil uji anava dari kadar sirup parasetamol menunjukkan ada perbedaan yang bermakna karena Fhitung (44,028) ≥ Ftabel (3,26) dan adanya pengaruh kadar propilenglikol – sorbitol Pada sifat fisik dan kadar zat aktif sirup parasetamol
Model Estimasi Object Measurements untuk Pengukuran Objek Material Otomatis Menggunakan YOLOv5 dan OpenCV
No full textDalam dunia insiyur, presisi dalam perhitungan objek material sangatlah diperlukan, hal ini akan berimplikasi kepada hasil kualitas bangunan yang dibuat. Penerapan Teknologi Informasi dewasa ini yang semakin masif, mampu menjangkau dan mendisrupsi segala bidang lini, termasuk dalam bidang bangunan dan pertukangan. Pengukuran objek material menjadi sorotan utama dalam penelitian ini, bagaimana mengautomasi pekerjaan yang membutuhkan presisi tinggi ini kepada teknologi informasi khususnya artificial intelligence merupakan tantangan – tantangan para peneliti artificial intelligence. Penelitian ini secara komprehensif membahas penggunaan YOLOv5 dan OpenCV untuk pengukuran ruang dimensi objek material secara otomatis. Dari hasil penelitian dan pengujian yang dilakukan menunjukkan akurasi tertinggi mencapai 90.28%. Dari penelitian ini diharapkan bahwa Teknologi Informasi dapat bekerjasama dengan semua bidang lini dan disiplin, dimana dalam penelitian ini ditunjukkan kolaborasinya dengan bidang arsitektur dan pertukangan
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna pada Aplikasi SIREKAP 2024 Menggunakan Machine Learning
No full textAplikasi Sirekap 2024 adalah sebuah aplikasi baru yang digunakan untuk mencatat dan melaporkan kegiatan dan hasil pemungutan suara pada Pemilihan Umum di Indonesia tahun 2024. Terdapat berbagai pandangan pro dan kontra terkait penggunaan aplikasi ini, sehingga aplikasi ini dipilih sebagai objek penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna ke dalam kategori sentimen positif, negatif, dan netral menggunakan tiga algoritma pembelajaran mesin yang berbeda, serta membandingkan dan menentukan algoritma terbaik. Tiga algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Support Vector Machine (SVM). Metode penelitian mencakup tahap pengumpulan data ulasan, preprocessing data, evaluasi hasil, dan penentuan dan perbandingan metode terbaik. Berdasarkan nilai akurasi, hasilnya adalah Naive Bayes (83%), K-Nearest Neighbors (56%), dan Support Vector Machine (84%). Support Vector Machine (SVM) terbukti menjadi algoritma terbaik dalam analisis ulasan pengguna aplikasi Sirekap 2024 karena memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu (84%)
Risk Disclosure Perusahaan Pertambangan di Indonesia
No full textRisk disclosure dalam laporan tahunan dapat dianggap sebagai bentuk penyampaian kemampuan manajemen perusahaan dalam mengatasi risiko yang dihadapi, serta mencerminkan kinerja perusahaan. Perusahaan pertambangan dianggap sebagai perusahaan yang high profile terhadap lingkungan. Kementerian Perdagangan menyebutkan bahwa pada Januari 2024, komoditas produk pertambangan yang dikenakan bea keluar mengalami fluktuasi harga setelah pada periode sebelumnya mengalami kenaikan. Berdasarkan fenomena tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kepemilikan asing, komisaris independen dewan komisaris, jenis auditor, dan koneksi politik terhadap risk disclosure. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2020-2022. Populasi yang diambil sebanyak 86 perusahaan yang beroperasi di sektor pertambangan selama 3 tahun periode pengamatan. Total sampel yang digunakan adalah 19 perusahaan pertambangan. Penelitian ini menggunakan teknik uji statistik deskriptif, uji asumsi klasik, analisis regresi linier berganda, dan uji hipotesis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepemilikan asing dan tipe auditor berpengaruh positif terhadap risk disclosure. Proporsi dewan komisaris independen dan koneksi politik tidak berpengaruh terhadap risk disclosure.Kata kunci: Proporsi dewan komisaris independen, kepemilikan asing, koneksi politik, risk disclosure, tipe audito
Apakah Pengungkapan ESG Berpengaruh terhadap Kinerja Perbankan : Studi Empiris Perbankan di Indonesia
No full textPenelitian ini mengkaji pengaruh antara skor Environment, Social and Governance (ESG) dengan kinerja perbankan di Indonesia. Analisis ini berfokus pada ukuran bank, Rasio Kecukupan Modal (CAR), leverage, Return on Assets (ROA) dan Return on Equity (ROE). Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dan regresi panel, hasilnya mengungkapkan bahwa ukuran bank dan CAR berdampak positif pada skor ESG. Hal ini menunjukkan bahwa bank besar dengan struktur modal yang kuat cenderung menerapkan praktik ESG secara efektif. Sebaliknya, leverage, ROA, dan ROE tidak berdampak pada skor ESG, menunjukkan bahwa profitabilitas jangka pendek dan leverage keuangan bukanlah pendorong utama kinerja ESG. Temuan ini menyoroti pentingnya kekuatan dan skala modal dalam mendorong praktik perbankan berkelanjutan.
THE IMPACT OF MATERNAL BEHAVIOR ON PRENATAL CLASS PARTICIPATION
No full textPregnancy classes are crucial for helping pregnant women address the physical and mental challenges they face, which can affect the birthing process. However, many women do not attend these classes. This research analyzes the factors influencing maternal behavior regarding participation in pregnancy classes.This quantitative study employs a cross-sectional approach, involving 403 pregnant women as subjects. A simple random sampling method was used to select 80 participants, with data collected through interviews. The Chi-Square test was utilized for data analysis.Findings indicate that 87.5% of pregnant women had low education levels, while 66.3% displayed good knowledge about pregnancy. Most participants (71.3%) reported inadequate facilities and infrastructure, though 66.3% received support from their husbands. Additionally, 66.3% of women were not actively involved in the classes. A significant relationship was found between education (p=0.010), knowledge (p=0.010), facilities (p=0.000), and husband's support (p=0.000) with participation in pregnancy classes. It is recommended that pregnant women actively engage in these classes voluntarily. Community health centers should enhance awareness to encourage participation, enabling early detection of pregnancy and childbirth complications
Optimasi Bobot Kelas LSTM untuk Deteksi URL Phishing pada Dataset Tidak Berimbang
No full textPhishing URL detection is one of the main challenges in cybersecurity, considering the ever-increasing threats affecting internet users globally. This research aims to develop a Long Short-Term Memory (LSTM) based deep learning model to detect phishing URLs with high accuracy. The dataset used consists of 651,191 URLs, which are divided into four categories: benign, defacement, phishing, and malware. The dataset is processed through preprocessing stages, including URL cleaning and feature extraction. The LSTM model is applied with optimized hyperparameter configurations to learn patterns from the dataset. The results showed that the model was able to achieve significant accuracy during the training and validation process. Evaluation on external datasets shows that the model performs well in the benign and defacement categories, with relatively high precision and recall. However, challenges were identified in the malware and phishing categories, where recall was low due to dataset imbalance and lack of feature representation. Further analysis showed a model bias towards the majority class, as well as difficulty in detecting URLs in the minority class. This research shows the potential of using LSTM-based deep learning in phishing URL detection, but also emphasizes the importance of further optimization, such as adjusting class weights, oversampling, or using additional features. It is hoped that the resulting model can be an initial solution in improving cyber security, especially in detecting phishing threats in real-time
Implementasi Website K-Etik untuk Digitalisasi Manajemen Etik Penelitian di Universitas YARSI
No full textThe K-Etik Website was developed by Universitas YARSI as a solution to inefficiencies in research ethics management, which had previously been conducted manually, often leading to delays, inefficiencies, and a lack of transparency. This study aims to create a digital application capable of accelerating the review process and enhancing transparency in the management of ethics documents. The Scrum methodology was applied to facilitate collaboration between developers and users, integrating modern technologies such as React.js for the user interface, Node.js for the server, and MongoDB for database management. The application evaluation was conducted through black-box testing, indicating that the application meets the specified requirements, including user authentication, document submission workflows, and real-time progress tracking. System Usability Scale (SUS) testing yielded an average score of 81.1, classified as “Excellent,” signifying the application's high usability and readiness to support ethics management in research. Through digitalization via the K-Etik application, research ethics management at Universitas YARSI has become more efficient and transparent, strengthening accountability and responsiveness in the ethics document review process. The study concludes that this application provides a comprehensive digital platform to support a structured and accountable research environment at Universitas YARSI