Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual (YRPI) Journal
Not a member yet
5492 research outputs found
Sort by
The Implementation Of Green Accounting And Corporate Social Responsibility On Company Value
No full textThe purpose of this study is to examine how corporate social responsibility and green accounting affect the value of companies in the Heavy Construction & Civil Engineering subsector that are listed on the Indonesia Stock Exchange for the years 2021–2023. Purposive sampling is used in this study, and 20 businesses that fit the requirements are included. Descriptive statistical analysis, normality, multicollinearity, determination, partial, and simultaneous tests were used to assess the data. The study's findings show that, in contrast to corporate social responsibility, which has no discernible impact on firm value, green accounting has a substantial impact. Nonetheless, social responsibility and green accounting both have a big impact on a company's worth
Pengaruh Workplace Well-Being dan Kesehatan Mental terhadap Kinerja Karyawan dengan Kepuasan Kerja Sebagai variabel Intervening di Kota Pangkalan Kerinci
No full textPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Workplace Well-Being, kesehatan mental terhadap kinerja karyawan. Metode penelitian ini adalah kuantitatif dengan menggunakan teknik analisis data Smart PLS Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan purposive sampling dengan jumlah sampel sebanyak 100 responden. penelitian kuantitatif .Hasil penelitian menunjukkan bahwa Workplace Well-Being berpengaruh terhadap kinerja karyawan swasta di Kota Pangkalan kerinci ,Kesehatan mental berpengaruh terhadap kinerja karyawan swasta di Pekanbaru., Workplace Well-Being berpengaruh terhadap Kepuasan Kerja, Kesehatan Mental Berpengaruh terhadap Kepuasan Kerja ,Kepuasan Kerja Berpengaruh Terhadap Kinerja , Workplace Well-Being berpengaruh terhadap kinerja karyawan melalui Kepuasan Kerja sebagai variabel intervening ,Kesehatan Mental berpengaruh terhadap kinerja karyawan melalui Kepuasan Kerja sebagai variabel intervenin
Perusahaan Dengan Good Corporate Governance Sebagai Variabel Moderasi pada Perusahaan sektor non-cyclical yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2022-2023
No full textPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pengungkapan informasi lingkungan dan kinerja keuangan terhadap nilai perusahaan, dengan Good Corporate Governance (GCG) yang diproyeksikan melalui dewan komisaris sebagai variabel moderasi. Studi ini berfokus pada perusahaan sektor non-cyclical yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2022-2023, menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode analisis regresi moderasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja keuangan berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan, sementara pengungkapan informasi lingkungan tidak memberikan dampak langsung. Namun, secara simultan, kedua faktor ini memengaruhi nilai perusahaan. Selain itu, GCG yang diproyeksikan melalui dewan komisaris tidak mampu memoderasi pengaruh pengungkapan informasi lingkungan terhadap nilai perusahaan, tetapi berhasil memperkuat hubungan antara kinerja keuangan dan nilai perusahaan. Temuan ini menegaskan bahwa tata kelola perusahaan yang baik dapat meningkatkan kepercayaan investor dan mendukung stabilitas bisnis jangka panjang. Oleh karena itu, perusahaan disarankan untuk lebih transparan dalam pengelolaan lingkungan serta memperkuat praktik tata kelola guna menjaga keseimbangan antara profitabilitas dan keberlanjutan
Pengaruh Pemahaman Digitalisasi Pajak Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak Dengan Faktor Demografi Sebagai Moderasi
No full textPenelitian ini dilakukan dengan tujuan menganalisis pemahaman digitalisasi pajak pada kewajiban administrasi pajak, dengan mempertimbangkan faktor demografi sebagai variabel moderasi dalam komunitas jurnalis Indonesia. Implementasi pendekatan menggunakan kuantitatif dibantu menggunakan metode pengumpulan data secara kuesioner. Analisis data dijalankan dengan teknik Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dan juga dibantu program SmartPLS. Hasilnya mengungkapkan jika pemahaman mengenai digitalisasi pajak mempunyai pengaruh positif juga signifikan pada kepatuhan wajib pajak. Disamping itu juga, faktor demografi contohnya jenis kelamin serta usia terbukti bisa memperkuat ataupun melemahkan hubungan tersebut. Pengaruh pemahaman digitalisasi pajak pada kepatuhan lebih dominan pada perempuan dibandingkan laki-laki. Dari segi usia, kelompok berusia 26-35 tahun serta >36 tahun menunjukkan hubungan yang lebih kuat dibandingkan kelompok yang berusia di bawah 26 tahun. Temuan ini menyoroti pentingnya peningkatan edukasi dan sosialisasi digitalisasi pajak, terutama bagi kelompok usia muda yang masih menghadapi kendala dalam memahami sistem perpajakan digital. Kesimpulan dari penelitian ini diharap membantu menjadi referensi bagi pemerintah saat menyusun kebijakan perpajakan lebih inklusif dan efektif
Pengaruh Kepemimpinan Autentik Dan Transformasional Terhadap Perilaku Kerja Inovatif Dengan Pemberdayaan Psikologis Sebagai Variabel Moderasi Pada Karyawan PT. Kerinci Merangin Hidro
No full textTujuan penelitian adalah untuk mengetahui (1) Menganalisis pengaruh Kepemimpinan Autentik terhadap Perilaku Kerja Inovatif karyawan PT. Kerinci Merangin Hidro. (2) Menganalisis pengaruh Kepempimpinan Transformasional terhadap Perilaku Kerja Inovatif karyawan PT. Kerinci Merangin Hidro. (3) Menguji peran Pemberdayaan psikologis sebagai variabel moderasi dalam memperkuat hubungan antara Kepemimpinan Autentik dengan Perilaku Kerja Inovatif. (4) Menguji peran Pemberdayaan psikologis sebagai variabel moderasi dalam memperkuat hubungan antara Kepemimpinan Transformasional dengan Perilaku Kerja Inovatif. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan metode survei. Populasi dalam penelitian ini adalah berdasarkan 12 divisi pada PT. Kerinci Merangin Hidro. Dari perhitungan rumus Slovin, maka didapat jumlah sampel penelitian ini adalah 100 responden. Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner. Teknik analisa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan kuantitatif. Data yang dikumpulkan merupakan data primer dan sekunder yang dapat digolongkan sebagai variabel bebas dan variabel terikat. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan uji regresi linier berganda. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa: (1) Kepemimpinan autentik berpengaruh positif dan signifikan terhadap perilaku kerja inovatif karyawan PT. Kerinci Merangin Hidro. (2) Kepemimpinan transformasional berpengaruh positif dan signifikan terhadap perilaku kerja inovatif karyawan PT. Kerinci Merangin Hidro, (3) Pemberdayaan psikologis mampu memoderasi pengaruh kepemimpinan autentik terhadap perilaku kerja inovatif karyawan PT. Kerinci Merangin Hidro dan (4) Pemberdayaan psikologis mampu memoderasi pengaruh kepemimpinan transformasional terhadap perilaku kerja inovatif karyawan PT. Kerinci Merangin Hidr
Pengaruh Live Streaming, Hedonic Browsing Terhadap Impulse Buying Pada Pengguna Shopee (Studi Kasus Masyarakat Kota Pekanbaru)
No full textPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh Live Streaming, Hedonic Browsing terhadap Impulse Buying pada Pengguna Shopee (Studi Kasus pada Masyarakat Pekanbaru). Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh konsumen yang pernah melihat dan berbelanja saat Live streaming pada platform e-commerce Shopee. Sampel dalam penelitian sebanyak 182 warga kota Pekanbaru yang pernah melihat dan berbelanja saat Live streaming pada platform e-commerce Shopee dimana penentuan sampel menggunakan rumus Hair et al dengan metode simple random sampling. Hasil dari penelitian ini adalah Live Streaming, Hedonic Browsing secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Impulse Buying pada Pengguna Shopee (Studi Kasus Masyarakat Kota Pekanbaru). Sedangkan secara parsial Live Streaming tidak berpengaruh signifikan terhadap Impulse Buying
Pengaruh Pengungkapan Manajemen Risiko, Good Corporate Governance, Corporate Social Responsibility, Dan Transparansi Informasi Terhadap Keberlanjutan Perusahaan
No full textPenelitian ini menganalisis pengaruh pengungkapan manajemen risiko, Good Corporate Governance, Corporate Social Responsibility, dan transparansi informasi terhadap keberlanjutan perusahaan manufaktur. Metode yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan berbasis data numerik. Populasi penelitian terdiri dari perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2021-2023, dengan sampel yang dipilih menggunakan metode purposive sampling berdasarkan kriteria tertentu. Data diperoleh dari laporan tahunan dan Sustainability Report perusahaan melalui situs resmi BEI dan perusahaan terkait. Teknik analisis data meliputi statistik deskriptif, uji asumsi klasik, serta regresi linier berganda untuk menguji hubungan antarvariabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengungkapan manajemen risiko, ukuran dan keahlian komite audit, Corporate Social Responsibility, serta transparansi informasi berpengaruh signifikan terhadap keberlanjutan perusahaan. Temuan ini mengindikasikan bahwa semakin baik pengelolaan risiko, tata kelola perusahaan, tanggung jawab sosial, dan keterbukaan informasi, semakin tinggi tingkat keberlanjutan perusahaan manufaktur
Flexible Job Shop Scheduling Optimization Using Genetic Algorithm For Handling Dynamic Factors
Get PDFThis research introduces the Genetic Adaptive Scheduling System (GASS), a novel framework designed to optimize scheduling in Flexible Job Shop Scheduling Problems (FJSP). Due to its complexity, FJSP presents significant challenges stemming from machine flexibility, dynamic routing, and operation precedence constraints. GASS addresses these challenges by incorporating real-time, dynamic data, enabling the system to adapt to machine downtimes, fluctuating job priorities, and process variability. Leveraging advanced genetic algorithm techniques, GASS integrates enhanced mutation and selection processes that dynamically adjust setup times, prioritize urgent tasks, and balance machine workloads to minimize makespan effectively. Empirical results demonstrate that GASS achieves up to a 45.3% reduction in makespan within the flexible packaging industry, showcasing its ability to enhance scheduling efficiency and adaptability. The research highlights the system’s scalability and potential applicability across diverse industries, including printing, electronics, pharmaceuticals, and food manufacturing, where operational flexibility and efficiency are critical. By bridging existing gaps and integrating real-time constraints into scheduling models, GASS provides practical solutions for modern manufacturing environments. The findings contribute to the advancement of optimization techniques in FJSP, offering valuable insights for researchers and practitioners seeking efficient, scalable, and adaptive scheduling systems
The Comparison of Activation Functions in Feature Extraction Layer using Sharpen Filter
No full textActivation functions are a critical component in the feature extraction layer of deep learning models, influencing their ability to identify patterns and extract meaningful features from input data. This study investigates the impact of five widely used activation functions—ReLU, SELU, ELU, sigmoid, and tanh—on convolutional neural network (CNN) performance when combined with sharpening filters for feature extraction. Using a custom-built CNN program module within the researchers’ machine learning library, Analytical Libraries for Intelligent-computing (ALI), the performance of each activation function was evaluated by analyzing mean squared error (MSE) values obtained during the training process. The findings revealed that ReLU consistently outperformed other activation functions by achieving the lowest MSE values, making it the most effective choice for feature extraction tasks using sharpening filters. This study provides practical and theoretical insights, highlighting the significance of selecting suitable activation functions to enhance CNN performance. These findings contribute to optimizing CNN architectures, offering a valuable reference for future work in image processing and other machine-learning applications that rely on feature extraction layers. Additionally, this research underscores the importance of activation function selection as a fundamental consideration in deep learning model design
Determination of Covid-19 Pulmonary Infection Rate From X-Ray Images Using U-Net Model
Get PDFGlobal health has suffered by millions of COVID-19 infections and fatalities. Pneumonia and ARDS are major consequences of this viral infection. Patient treatment and resource allocation depend on accurate lung infection rates. Reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) is highly specific but lacks sensitivity, especially in early infection. Thus, imaging, particularly chest X-rays, is crucial for detecting and monitoring COVID-19-related pulmonary problems. Among various image processing techniques, deep learning methods, especially U-net models, have shown promising results in segmenting and analyzing X-ray images to determine the extent of lung infection. This article explores the importance of imaging techniques in diagnosing COVID-19 lung infection, provides an overview of the U-Net model in medical imaging, and describes in detail the method of using this complex model to determine infection rates from radiographs. This study discusses the diagnosis of coronavirus infection, i.e. whether a person is infected or not, and determines the infection rate (severity) that mean the percentage of virus in the lungs was calculated based on a global radiograph (X-ray) dataset to study the infection, infection rate, and diagnosis by specialists using a pre-trained model (U-Net model). The results obtained were 97% accurate in diagnosing whether a patient was infected with the virus or not