Jurnal Politeknik Negeri Jakarta
Not a member yet
2322 research outputs found
Sort by
Analisa Perbandingan Laporan Keuangan Tahun 2019-2023 Terhadap Kinerja Perusahaan PT XYZ”.
No full textThis study aims to analyse the financial performance of food and beverage companies in Cirebon from 2019 to 2023 using financial statements. This research uses descriptive and comparative analysis methods to evaluate the changes and trends that occurred in the company's financial performance during the five-year period. Financial data obtained from the annual reports of food and beverage companies in Cirebon were used to identify the main factors affecting profitability, liquidity, activity and solvency. The results of the analysis showed significant changes in the financial performance of food and beverage companies in Cirebon during the study period, with increases or decreases occurring in various financial indicators. Factors such as macroeconomic conditions, management strategies, and industry factors particularly in the sector of food and beverage companies play an important role in financial results.
This study provides an in-depth insight into the dynamics of financial performance of food and beverage companies in Cirebon over the past five years and its implications for future management strategies. The findings are expected to provide valuable guidance for stakeholders, including company management and investors, in making better decisions and in planning future strategies to achieve long-term growth and sustainability.
Keyword : financial statements, ratio, company performanc
Pengaruh PENGARUH PROFITABILITAS, LIKUIDITAS, DAN STRUKTUR MODAL TERHADAP NILAI PERUSAHAAN LQ 45 YANG DIMODERASI DENGAN EXCHANGE RATE
No full textPenelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh profitabilitas, struktur modal, dan likuiditas terhadap nilai perusahaan yang tergabung dalam indeks LQ45, dengan mempertimbangkan nilai tukar sebagai variabel pemoderasi. Studi ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data panel dari 27 perusahaan selama periode 2022 hingga 2024, dan nilai perusahaan diukur menggunakan rasio Tobin’s Q. Secara simultan, ketiga variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai perusahaan. Namun, secara individu hanya profitabilitas dan struktur modal yang menunjukkan pengaruh bermakna, sementara likuiditas tidak berpengaruh signifikan. Selanjutnya, nilai tukar berperan sebagai moderator dalam memperkuat hubungan antara profitabilitas dan nilai perusahaan, meskipun dampaknya terhadap struktur modal hanya marjinal dan tidak berpengaruh terhadap likuiditas. Temuan ini memperlihatkan bahwa faktor internal perusahaan memiliki pengaruh besar terhadap penilaian pasar, dan nilai tukar sebagai variabel eksternal mampu mengubah arah atau kekuatan hubungan tersebut
KETERLAMBATAN FAKTUR & SANKSI ADMINISTRATIF: STRATEGI AKUNTANSI MENGHADAPINYA DI ERA CORETAX
No full textThe implementation of the CoreTax system in early 2025 has created new challenges in corporate tax management, particularly regarding invoice delays and administrative sanctions. This study aims to analyze the causal relationship between invoice delays, administrative sanctions, and accounting strategies while developing optimal strategies for the CoreTax era. The research methodology employed a quantitative approach with a cross-sectional survey design involving 412 companies that have implemented CoreTax. Data were analyzed using Structural Equation Modeling with Partial Least Squares approach to test structural models and causal relationships between variables. Results indicate that invoice delays have a significant positive effect on administrative sanctions (β = 0.585, p < 0.001), administrative sanctions serve as full mediators in relationships with preventive and mitigation strategies, while accounting strategies positively influence compliance performance (β = 0.672, p < 0.001). Responsive strategies demonstrate the highest effectiveness in managing delay consequences, while CoreTax technology integration with accounting systems requires enhanced technological literacy. Findings confirm the importance of developing integrated accounting strategies encompassing early warning systems, predictive analytics, and risk mitigation mechanisms to optimize tax compliance in the digital era.
Keywords: CoreTax, Invoice Delays, Administrative Sanctions, Accounting Strategies, Tax Compliance Implementasi sistem CoreTax pada awal tahun 2025 menciptakan tantangan baru dalam pengelolaan perpajakan perusahaan, khususnya terkait keterlambatan faktur pajak dan sanksi administratif. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan kausal antara keterlambatan faktur, sanksi administratif, dan strategi akuntansi serta mengembangkan strategi optimal untuk menghadapi era CoreTax. Metodologi penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain cross-sectional survey terhadap 412 perusahaan yang telah mengimplementasikan CoreTax. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling dengan pendekatan Partial Least Squares untuk menguji model struktural dan hubungan kausal antar variabel. Hasil penelitian menunjukkan keterlambatan faktur berpengaruh positif signifikan terhadap sanksi administratif (β = 0,585, p < 0,001), sanksi administratif berperan sebagai mediator penuh dalam hubungan dengan strategi preventif dan mitigasi, sementara strategi akuntansi berpengaruh positif terhadap kinerja kepatuhan (β = 0,672, p < 0,001). Strategi responsif menunjukkan efektivitas tertinggi dalam mengelola konsekuensi keterlambatan, sedangkan integrasi teknologi CoreTax dengan sistem akuntansi memerlukan peningkatan literasi teknologi. Temuan mengkonfirmasi pentingnya pengembangan strategi akuntansi terintegrasi yang mencakup sistem early warning, predictive analytics, dan mekanisme risk mitigation untuk mengoptimalkan kepatuhan perpajakan di era digital.
Keywords: CoreTax, Keterlambatan Faktur, Sanksi Administratif, Strategi Akuntansi, Kepatuhan Paja
ANALISIS MEDIA SOSIAL INSTAGRAM MAL BOTANI SQUARE DALAM MEMPROMOSIKAN EVENT
No full textInstagram has become one of the most effective digital marketing tools for shopping malls, including Botani Square Mall. This study aims to analyze the effectiveness of Instagram in enhancing customer engagement and supporting the marketing strategy of Botani Square Mall. The research method used is descriptive analysis with a qualitative approach, which includes observations of Botani Square Mall's Instagram content, user interactions, and interviews with social media managers.The research results show that the use of interactive features Reels increases Instagram engagement at Botani Square Mall. Moreover, consistency in posting content and the use of attractive visual strategies also play a role in enhancing audience appeal. In conclusion, Instagram is an effective platform for supporting the promotion of Botani Square Mall, provided that content strategies are continuously adapted to trends and customer preferences.Instagram telah menjadi salah satu alat pemasaran digital yang efektif bagi pusat perbelanjaan, termasuk Mal Botani Square. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas penggunaan Instagram dalam meningkatkan interaksi pelanggan dan mendukung strategi pemasaran Mal Botani Square. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif, yang mencakup observasi terhadap konten Instagram Mal Botani Square, jumlah interaksi pengguna, serta wawancara dengan pihak pengelola media sosial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan fitur interaktif seperti Reels, meningkatkan engagement Instagram Mal Botani Square. Selain itu, konsistensi dalam mengunggah konten dan penggunaan strategi visual yang menarik juga berperan dalam meningkatkan daya tarik terhadap audiens. Kesimpulannya, Instagram merupakan platform yang efektif dalam mendukung promosi Mal Botani Square, dengan catatan bahwa strategi konten harus terus disesuaikan dengan tren dan preferensi pelanggan
Peningkatan Kemampuan Berbicara Bahasa Inggris Mahasiswa MICE melalui Pendekatan Project-Based Learning (PBL) di Politeknik Negeri Jakarta
No full textThis study aims to assess the impact of implementing project-based learning (PBL) in English for Specific Purposes (ESP) classes at a vocational university. The research was conducted within the Business English department, with a specific focus on students majoring in Event Management or MICE (Meeting, Incentive, Convention, Exhibition) programs. The primary skill under investigation in this study is students' speaking abilities, particularly in the context of drama performance. A qualitative research approach was employed to explore the students' learning processes. Data collection methods included conducting semi-structured interviews, classroom observations, logbook entries, and evaluations of student performances, involving a total of 90 student participants. Subsequently, data analysis entailed an interpretation process and coding. the findings of this study reveal that the use of PBL in ESP classes significantly improved students' English-speaking skills, benefitting approximately 80% of the participants. Furthermore, the PBL approach not only enhanced speaking proficiency but also contributed to the development of discipline among students, motivating them to actively address learning challenges.Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi dampak penerapan pembelajaran berbasis proyek (PBL) dalam kelas English for Specific Purposes (ESP) di sebuah universitas vokasi. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Administrasi Niaga, dengan fokus khusus pada mahasiswa yang mengambil jurusan Usaha Jasa Konvensi, Perjalanan Insentif dan Pameran atau MICE (Meeting, Incentive, Convection, Exhibition). Tujuan utama yang diteliti dalam penelitian ini adalah kemampuan berbicara para mahasiswa, terutama dalam konteks pertunjukan drama. Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kualitatif untuk menjelajahi proses pembelajaran para mahasiswa. Metode pengumpulan data melibatkan wawancara semi-terstruktur, observasi kelas, catatan harian, dan evaluasi kinerja mahasiswa, dengan melibatkan total 90 peserta mahasiswa. Selanjutnya, analisis data melibatkan proses interpretasi dan pengkodean. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan PBL dalam kelas ESP secara signifikan meningkatkan kemampuan berbicara dalam bahasa Inggris para mahasiswa, memberikan manfaat bagi sekitar 80% dari peserta. Selain itu, pendekatan PBL tidak hanya meningkatkan kemampuan berbicara tetapi juga berkontribusi pada pengembangan disiplin di antara para mahasiswa, memotivasi mereka untuk aktif mengatasi tantangan pembelajaran
ANALISIS KEAMANAN WEBSITE KOTA DEPOK MENGGUNAKAN METODE VULNERABILITY ASSESSMENT
No full textThe increasing use of the internet and websites also increases the threat level of hacking data and information on the internet, especially websites. The National Cyber and Crypto Agency (BSSN) noted that until April 2022, cyber attacks in Indonesia reached 100 million cases. The current rampant case is pishing using the .go.id domain. With the rise of these events to maintain and prevent intrusions and attacks, a security analysis of the website is carried out using the vulnerability assessment method using Owasp ZAP, Acunetix, Vega, Nessus and Skipfish tools that can help find out the vulnerabilities on the website. The purpose of this study is to obtain website vulnerabilities as an anticipatory step from intrusions and other attacks and to determine the level of vulnerability obtained so as not to become a threat to the website and an opportunity for hackers. The results of the analysis found that the depok.go.id website is not yet safe because there are still 5 types of vulnerabilities through internal and external networks with risk alert level High, namely: Hash Disclosure - Mac OSX salted SHA-1, DNS Server Spoofed request Amplification DDoS, Session Cookie Without Secure Flag, Integer Overflow, and Page Fingerprint Diffenrential Detected - Possible Local File Include.Dengan meningkatnya penggunaan internet dan website juga meningkatkan tingkat ancaman peretasan data dan informasi di internet terutama website. Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) mencatat hingga April 2022, serangan siber di Indonesia mencapai angka 100 juta kasus . Kasus yang marak saat ini adalah pishing dengan menggunakan domain .go.id. Dengan maraknya kejadian tersebut untuk menjaga dan mencegah penyusupan serta serangan maka dilakukan analisis keamanan terhadap website tersebut dengan metode vulnerability assessment menggunakan tools Owasp ZAP,Acunetix, Vega, Nessus dan Skipfish yang dapat membantu mengetahui celah-celah kerentanan pada webite tersebut. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan kerentanan website sebagai langkah antisipasi dari penyusupan dan serangan lainnya serta untuk mengetahui tingkat kerentanan yang di dapatkan agar tidak menjadi ancaman bagi website serta kesempatan bagi peretas. Hasil dari analisis didapatkan bahwa website depok.go.id belum aman karena masih ditemukan 5 jenis kerentanan melalui jaringan internal dan eksternal dengan risk alert level High, yaitu : Hash Disclosure – Mac OSX salted SHA-1, DNS Server Spoofed request Amplification DDoS, Session Cookie Without Secure Flag, Integer Overflow, dan Page Fingerprint Diffenrential Detected - Possible Local File Include
Algoritma K-Means untuk Meningkatkan Silhouette Score pada Pengelompokan Data Stok Bahan Manufaktur di PT. XYZ Kabupaten Majalengka
No full textAbstrak -- Clustering adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan karakteristik yang sama. Tantangan utama dalam pengelompokan adalah menentukan jumlah cluster yang optimal, karena hal ini secara signifikan berdampak pada kualitas hasil. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data, yang bertujuan untuk mengidentifikasi jumlah cluster yang optimal dengan menggunakan Silhouette Score dan untuk mengungkap karakteristik unik dari setiap cluster. Penelitian ini mengadopsi pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD), yang meliputi pemilihan data, pra-pemrosesan, transformasi, penggalian data, dan evaluasi hasil. Eksperimen dilakukan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal, yang diukur dengan Silhouette Score, sebuah metrik yang mengevaluasi kualitas pengelompokan dengan menilai seberapa baik titik-titik data sesuai dengan cluster yang ditugaskan dibandingkan dengan yang lain. Hasilnya menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal adalah dua (k=2), dengan Silhouette Score sebesar 0,361658. Analisis lebih lanjut mengidentifikasi dua karakteristik yang berbeda dalam data: Cluster 0, ditandai dengan nilai stok yard dan kilogram di bawah rata-rata, dan Cluster 1, ditandai dengan nilai stok yard dan kilogram di atas rata-rata. Studi ini menyimpulkan bahwa algoritma K-Means, yang dioptimalkan menggunakan Silhouette Score, secara efektif mengidentifikasi pola yang signifikan dalam data, memberikan wawasan yang berharga untuk manajemen stok. Temuan ini diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan strategis dalam manajemen stok, terutama dalam merumuskan kebijakan berdasarkan karakteristik unik dari setiap klaster yang teridentifikasi.Clustering adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan karakteristik yang sama. Tantangan utamanya adalah menentukan jumlah cluster yang optimal, karena hal ini secara signifikan berdampak pada kualitas pengelompokan. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk mengidentifikasi jumlah cluster yang optimal dengan menggunakan Silhouette Score dan menganalisis sifat-sifat unik dari setiap cluster. Penelitian ini mengikuti metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD), yang meliputi pemilihan data, preprocessing, transformasi, penggalian data, dan evaluasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal adalah dua (k=2) dengan Silhouette Score sebesar 0.361658. Cluster 0 ditandai dengan stok yard dan kilogram di bawah rata-rata, sementara Cluster 1 menunjukkan nilai di atas rata-rata untuk metrik ini. Studi ini menyimpulkan bahwa K-Means, dengan parameter K yang dioptimalkan oleh Silhouette Score, secara efektif mengidentifikasi pola-pola yang berarti dalam data, menawarkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk manajemen stok. Temuan ini diharapkan dapat memandu keputusan strategis, terutama dalam menyesuaikan kebijakan dengan karakteristik unik dari setiap cluster
Studi Komparatif Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Menganalisis Sentimen Ulasan Ask-AI
No full textThe development of Artificial Intelligence (AI) has brought significant changes in the field of information and communication. The Ask-AI application is popular and has many reviews on the Google Play Store platform. The purpose of this study is to analyze user review sentiments towards the Ask-AI application and compare the performance of two text classification algorithms, namely Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM) in classifying reviews into positive and negative sentiment categories. A total of 628 reviews were used as a dataset consisting of 314 positive reviews and 314 negative reviews. The dataset has gone through a text preprocessing stage including letter transformation (transform cases), tokenize, common word removal (stopword removal), and dictionary-based stemming. Data analysis using RapidMiner software and for model performance evaluation using the k-fold cross-validation approach which can provide more stable and representative results for the entire data. The evaluation results produce a performance value of the SVM algorithm which has very good performance. SVM produces an accuracy of 94.08%, a precision of 96.23%, a recall of 92.31%, and an Area Under Curve (AUC) value of 0.981. Meanwhile, the Naive Bayes algorithm provides an accuracy of 78%, a precision of 85.23%, a recall of 68.37%, and an AUC of 0.801. The results of the study indicate that the SVM method is superior to Naïve Bayes in classifying the sentiment of Ask-AI application user reviews because it can provide more accurate, consistent, and more sensitive classification results to variations in text data. It is hoped that this study can be a reference for choosing the optimal sentiment classification algorithm for AI-based application user review data.Perkembangan Artificial Intelligence (AI) membawa perubahan yang signifikan dalam bidang informasi dan komunikasi. Aplikasi Ask-AI populer dan memiliki banyak ulasan di platform Google Play Store. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Ask-AI serta membandingkan performa dua algoritma klasifikasi teks, yaitu Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasi ulasan ke dalam kategori sentimen positif dan negatif. Sejumlah 628 ulasan digunaan sebagai dataset yang terdiri atas 314 ulasan positif dan 314 ulasan negatif. Dataset telah melalui tahapan preprocessing teks meliputi transformasi huruf (transform cases), tokenize, penghapusan kata umum (stopword removal), dan stemming berbasis kamus/dictionary. Analisis data menggunakan software RapidMiner dan untuk evaluasi performa model menggunakan pendekatan k-fold cross-validation yang dapat memberikan hasil lebih stabil dan representatif terhadap keseluruhan data. Hasil dari evaluasi menghasilkan nilai kinerja algoritma SVM memiliki performa yang sangat baik. SVM menghasilkan accuracy sebesar 94,08%, precision 96,23%, recall 92,31%, dan nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 0,981. Sedangkan algoritma Naive Bayes memberikan accuracy sebesar 78%, precision 85,23%, recall 68,37%, dan AUC sebesar 0,801. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM lebih unggul dari Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi Ask-AI dikarenakan dapat memberikan hasil klasifikasi yang lebih akurat, konsisten, dan lebih sensitif terhadap variasi data teks. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi referensi untuk pemilihan algoritma klasifikasi sentimen yang optimal pada data ulasan pengguna aplikasi berbasis AI
Kajian Pemasangan PLTS dengan Menggunakan Software PVsyst
No full textPerhatian global terhadap perubahan iklim dan keberlanjutan lingkungan telah meningkat, mendorong banyak negara beralih ke sumber energi terbarukan yang lebih ramah lingkungan. Energi surya menjadi pilihan utama karena ketersediaannya melimpah dan kemajuan teknologi yang memudahkan konversinya menjadi listrik. Indonesia, khususnya Kota Palembang yang terletak di dekat garis khatulistiwa, memiliki potensi besar dalam pengembangan Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS). Namun, pemanfaatan potensi tersebut masih terbatas, sebagian disebabkan oleh minimnya data kinerja sistem yang dapat dijadikan acuan dalam perencanaan teknis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi potensi dan kinerja teknis sistem PLTS di Palembang menggunakan pendekatan kuantitatif berbasis perangkat lunak PVsyst. Sistem on-grid berkapasitas 10 kWp dimodelkan dengan mempertimbangkan data radiasi lokal, konfigurasi array, serta efisiensi komponen sistem. Hasil simulasi menunjukkan rasio kinerja (Performance Ratio) sebesar 75,53%, produksi energi tahunan sebesar 12,63 MWh, dan produksi spesifik 1276 kWh/kWp per tahun. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem PLTS di wilayah tropis seperti Palembang mampu menghasilkan energi dengan efisiensi tinggi. Kajian ini memberikan dasar kuantitatif yang penting dalam mendukung perencanaan dan pengembangan sistem energi surya, serta memperkuat justifikasi teknis dalam upaya transisi energi yang berkelanjutan di wilayah tropis.Perhatian global terhadap perubahan iklim dan keberlanjutan lingkungan telah meningkat, mendorong banyak negara beralih ke sumber energi terbarukan yang lebih ramah lingkungan. Energi surya menjadi pilihan utama karena ketersediaannya melimpah dan kemajuan teknologi yang memudahkan konversinya menjadi listrik. Indonesia, dengan posisinya di garis khatulistiwa, memiliki potensi besar untuk memanfaatkan energi surya, namun pemanfaatannya masih belum optimal karena tantangan seperti biaya investasi tinggi, dukungan kebijakan yang terbatas, dan kurangnya infrastruktur. Kota Palembang di Indonesia, dengan radiasi matahari yang tinggi dan permintaan energi yang meningkat, merupakan lokasi yang potensial untuk Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS). Studi ini menggunakan software PVsyst untuk mengevaluasi efisiensi sistem PLTS di Palembang. Hasil menunjukkan rasio kinerja (PR) 75,53%, produksi energi tahunan 12,63 MWh, dan produksi spesifik 1276 kWh/kWp per tahun, menegaskan potensi besar PLTS dalam memenuhi kebutuhan energi terbarukan di wilayah tropis seperti Palembang
TINJAUAN PENERAPAN CRITICAL PATH METHOD (CPM) DAN PROGRAM EVALUATION AND REVIEW TECHNIQUE (PERT) DALAM PEMBANGUNAN PROYEK GEDUNG
No full textInfrastructure serves as a fundamental public service provided by the government to meet community needs, with its development significantly impacting societal welfare. Project delays and instability often result from inadequate planning. This research aims to evaluate the effectiveness of applying the Critical Path Method (CPM) and the Program Evaluation and Review Technique (PERT) in determining the construction duration of the Building X project. Both methods are project management tools designed to improve time efficiency in construction activities. Calculations were performed using data provided by field personnel. While CPM utilizes a single time estimate, PERT incorporates three-time estimates to account for variability. The outputs of this study include the total duration required to complete the project and the identification of its critical path. Based on the analysis, the CPM method estimated a project duration of 37 weeks, whereas the PERT method estimated 38 weeks