📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 101,300 dokumenANALISIS KEBUTUHAN UNTUK MENENTUKAN BENTUK PRODUK MENGGUNAKAN QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT: STUDI KASUS CASHEWAST
Pertumbuhan pasar snack bar di Indonesia menunjukkan tren yang positif seiring dengan meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap pola hidup sehat dan konsumsi makanan praktis. Kondisi ini memberikan peluang strategis bagi bisnis lokal seperti Cashewest untuk membuat produk yang sesuai dengan keinginan dan kebutuhan pelanggan. Namun, membuat produk yang tepat sasaran memerlukan pemahaman yang mendalam tentang pelanggan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kebutuhan pelanggan dan menerjemahkannya ke dalam spesifikasi teknis produk. Metode Quality Function Deployment (QFD) dari House of Quality membantu dalam merancang bentuk produk snack bar Cashewast yang lebih sesuai dengan harapan pelanggan. Data dikumpulkan melalui diskusi kelompok dengan tim internal perusahaan dan wawancara dan kuesioner dengan pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur utama yang diinginkan pelanggan termasuk ukuran produk, apakah sudah memenuhi kebutuhan pelanggan atau tidak. Dengan menggunakan QFD, kebutuhan pelanggan dapat dikategorikan ke dalam komponen teknis seperti ukuran besar atau kecil, maupun dari segi packaging. Penelitian ini membantu Cashewest mengembangkan produk yang lebih kompetitif yang berfokus pada kepuasan pelanggan. Ini juga menjadi referensi dalam pengembangan produk yang disesuaikan dengan kebutuhan pasar dalam industri makanan ringan.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DAN ANALISA STRATEGI MARKETING DENGAN METODE INTEGRATED MARKETING COMMUNICATION UNTUK APLIKASI SIAKAD MATAER DIGITAL
Transformasi digital di sektor pendidikan tinggi telah meningkatkan kebutuhan akan sistem informasi akademik terintegrasi yang mampu mendukung efisiensi administrasi akademik, pengelolaan data, serta pelaporan institusi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi pemasaran PT Mataer Digital Nusantara dalam mengembangkan dan memasarkan platform SIAKAD kepada institusi pendidikan tinggi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan mixed-method dengan mengombinasikan analisis kuantitatif dan kualitatif. Data kuantitatif diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan kepada 30 responden internal yang terlibat langsung dalam aktivitas pemasaran, penjualan, pengembangan produk, dan manajemen klien. Hasil survei dianalisis menggunakan skala Likert untuk mengevaluasi kondisi strategis internal perusahaan. Data kualitatif diperoleh melalui wawancara dan analisis data sekunder untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai praktik pemasaran dan tantangan strategis yang dihadapi perusahaan. Analisis dalam penelitian ini menggunakan beberapa kerangka strategis, yaitu analisis PESTLE, analisis STP (segmentation, targeting, positioning), analisis bauran pemasaran yang berfokus pada 4P , analisis SWOT, serta metode weighted scoring untuk menentukan alternatif strategi yang paling tepat. Hasil analisis menunjukkan bahwa PT Mataer Digital Nusantara memiliki kemampuan internal yang kuat, khususnya pada kualitas produk, strategi harga yang kompetitif, serta aktivitas promosi yang efektif.. Analisis eksternal juga menunjukkan adanya peluang yang besar di sektor pendidikan tinggi, terutama karena dukungan pemerintah terhadap digitalisasi kampus serta meningkatnya adopsi sistem informasi akademik oleh perguruan tinggi. Berdasarkan hasil analisis SWOT dan evaluasi weighted scoring, strategi yang paling sesuai adalah strategi SO, yaitu memanfaatkan kekuatan internal perusahaan untuk menangkap peluang pasar yang ada. Strategi ini menekankan pada penguatan daya saing produk, peningkatan efektivitas promosi. Dengan mengoptimalkan strategi pemasaran yang terintegrasi, PT Mataer Digital Nusantara diharapkan dapat memperkuat posisi kompetitifnya serta mencapai pertumbuhan yang lebih konsisten dalam akuisisi klien di sektor pendidikan tinggi.
PENGARUH PERNYATAAN MORAL (VS. NON-MORAL) TERHADAP KESEDIAAN KONSUMEN UNTUK MEMBELI: PERAN MODERASI ORIENTASI IDENTITAS GLOBAL–LOKAL
Merek semakin banyak menggunakan pesan bermuatan moral dalam iklan untuk menonjolkan nilai-nilai etis. Namun, masih belum jelas apakah pesan tersebut benar-benar memengaruhi kesediaan konsumen untuk membeli. Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah framing moral menghasilkan tingkat kesediaan membeli yang lebih tinggi dibandingkan framing non-moral, serta apakah pengaruh tersebut berbeda berdasarkan orientasi identitas global atau lokal konsumen. Penelitian ini menggunakan desain eksperimen antara subjek (between-subjects), dengan orientasi identitas global–lokal diukur sebagai moderator yang bersifat kontinu. Partisipan diberikan paparan terhadap iklan moral atau non-moral dari sebuah merek kecantikan fiktif, kemudian tingkat kesediaan membeli diukur setelah mereka melihat iklan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pesan moral menghasilkan kesediaan membeli yang sedikit lebih tinggi dibandingkan pesan non-moral. Namun, perbedaan tersebut tidak signifikan secara statistik. Selain itu, orientasi identitas global–lokal tidak memoderasi hubungan antara framing pesan dan kesediaan membeli. Temuan ini mengindikasikan bahwa penggunaan pesan moral saja belum tentu mampu meningkatkan kesediaan membeli dalam berbagai konteks. Dengan mempertimbangkan keterbatasan penelitian, seperti ukuran sampel yang relatif kecil dan kemungkinan kurang kuatnya isyarat orientasi identitas dalam stimulus, hasil penelitian ini perlu ditafsirkan secara hati-hati. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan pesan moral yang lebih kuat, isyarat identitas yang lebih jelas, atau kategori produk yang pertimbangan etisnya lebih relevan bagi konsumen.
MENGANALISA PENGARUH PERNYATAAN BERMUATAN MORAL (VS. NON-MORAL) TERHADAP WILLINGNESS TO PAY KONSUMEN DALAM BERBAGAI TINGKAT SOCIAL PSYCHOLOGICAL DISTANCE
Penggunaan moral framing dalam komunikasi semakin banyak dimanfaatkan oleh perusahaan untuk menunjukkan nilai-nilai etis dan menarik konsumen yang semakin sadar terhadap isu sosial. Meskipun demikian, bukti empiris mengenai apakah pesan atau bahasa yang bersifat moral benar-benar mempengaruhi willingness to pay (WTP) masih belum konsisten, terutama ketika mempertimbangkan peran psychological distance sebagai faktor moderasi. Untuk menjawab kesenjangan tersebut, penelitian ini menggunakan kerangka Moral Foundations Theory dan Construal Level Theory (CLT) untuk mengkaji hubungan antara moral framing, psychological distance, dan WTP. Penelitian ini menggunakan desain eksperimen 2x2 antar-subjek dengan merek air minum fiktif. Peserta secara acak ditempatkan pada kondisi yang memanipulasi moral framing dan social psychological distance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa moral framing tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap WTP konsumen, dan social psychological distance juga tidak terbukti memoderasi hubungan tersebut secara signifikan. Meskipun manipulasi psychological distance berhasil dilakukan, model penelitian hanya mampu menjelaskan variasi yang sangat kecil pada WTP. Temuan ini mengindikasikan bahwa penggunaan moral framing saja belum cukup untuk mempengaruhi keputusan konsumen terkait harga dalam konteks produk yang diteliti. Analisis eksploratif juga menunjukkan bahwa faktor lain, seperti anchoring bias serta karakteristik produk yang bersifat utilitarian dan memiliki tingkat keterlibatan rendah, kemungkinan membatasi variasi WTP yang muncul. Penelitian ini memberikan kontribusi pada literatur mengenai komunikasi moral dengan menunjukkan bahwa pesan moral cenderung lebih efektif mempengaruhi keputusan ekonomi konsumen ketika memiliki relevansi personal yang kuat atau disampaikan oleh sumber atau tindakan yang kredibel, misalnya oleh moral rebel yang dikenal luas.
PERAN SISTEM PERDAGANGAN EMISI DALAM MENDORONG TRANSISI KENDARAAN LISTRIK: BUKTI EMPIRIS DARI YURISDIKSI MAJU DENGAN PASAR KARBON
Sektor transportasi adalah kontributor utama emisi CO2 global, dan banyak pemerintah mengandalkan sistem perdagangan emisi (ETS) untuk mendukung peralihan dari kendaraan bermesin pembakaran internal ke kendaraan listrik (EV). Tesis ini menyelidiki apakah ETS mempengaruhi tingkat adopsi EV nasional di negara-negara maju melalui dampaknya terhadap harga bensin. Sebuah dataset panel untuk sembilan yurisdiksi ETS berpendapatan tinggi selama 2015–2024 dibangun, menggabungkan data tahunan tentang harga izin ETS, harga bensin eceran, pangsa pasar EV, serta variabel sosial ekonomi, politik, dan kebijakan. Analisis ini menerapkan regresi efek tetap negara dan tahun serta kerangka mediasi dua tahap untuk menguji jalur teoretis dari harga ETS ke harga bahan bakar dan dari harga bahan bakar ke adopsi EV. Hasilnya menunjukkan bahwa harga izin ETS yang lebih tinggi secara signifikan terkait dengan harga bensin yang lebih tinggi, mengonfirmasi sebagian transfer dari pasar karbon ke biaya bahan bakar ritel. Namun, harga bensin hanya menunjukkan asosiasi positif tetapi secara statistik tidak tepat dengan adopsi EV, dan harga ETS tidak memiliki efek langsung yang kuat pada pangsa pasar EV. Temuan ini menunjukkan bahwa, di negara-negara kaya ETS selama satu dekade yang ditandai oleh guncangan global dan paket kebijakan EV yang kuat, harga bahan bakar bukanlah pendorong utama elektrifikasi, dan penetapan harga karbon paling efektif ketika tertanam dalam strategi dekarbonisasi transportasi yang lebih luas.
PENGEMBANGAN APLIKASI PEMILIHAN DAN MODIFIKASI GROUND MOTION UNTUK EVALUASI DAN REHABILITASI SEISMIK BANGUNAN GEDUNG EKSISTING DI INDONESIA
Indonesia merupakan salah satu negara dengan tingkat kegempaan tinggi yang dicirikan oleh kontribusi simultan berbagai jenis sumber gempa, termasuk shallow crustal, megathrust, dan Benioff. Kompleksitas ini menimbulkan tantangan dalam prosedur seleksi-modifikasi set gerak tanah untuk evaluasi dan rehabilitasi bangunan gedung eksisting, khususnya dalam memastikan bahwa proporsi kontribusi masing-masing jenis sumber tercermin dalam komposisi set yang digunakan. Basis data gerak tanah global telah tersedia dalam bentuk basis data terpisah, yaitu NGA-West2 untuk zona shallow crustal aktif dan NGA-Sub untuk zona subduksi. Kondisi praktik yang berjalan saat ini umumnya mengandalkan kurasi manual dan pertimbangan subjektif dalam memanfaatkan hasil deagregasi hazard nasional untuk proses seleksi set gerak tanah dari basis data tersebut. Pendekatan ini membutuhkan waktu signifikan dan sangat bergantung pada judgment profesional masing-masing praktisi dan dapat menghasilkan set yang memadai dalam konteks tertentu. Namun demikian, tanpa adanya kerangka yang terstruktur dan terdokumentasi, konsistensi terhadap karakteristik hazard nasional serta replikasi proses pada skala yang lebih luas menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini mengembangkan suatu platform seleksi-modifikasi gerak tanah terotomasi yang mengintegrasikan langsung data deagregasi hazard nasional (PuSGeN) dengan metadata gerak tanah global (NGA-West2 dan NGA-Sub). Kebaruan utama penelitian ini terletak pada integrasi eksplisit proporsi kontribusi multi-jenis sumber gempa ke dalam algoritma seleksi-modifikasi, sehingga penyusunan set gerak tanah tidak hanya memenuhi kesesuaian spektral terhadap target desain, tetapi juga konsisten dengan karakteristik hazard nasional. Platform ini dirancang untuk mendukung evaluasi dan rehabilitasi seismik bangunan gedung eksisting pada kondisi situs umum (non-near-fault) dan dapat diakses oleh praktisi teknik sipil secara luas. Pengembangan platform diawali dengan penyusunan basis data hazard nasional, yang diperoleh melalui hasil deagregasi probabilistik dengan resolusi spasial 0,1°, empat titik periode getar (PGA, 0,2 detik, 1,0 detik, dan 3,0 detik), dan dua tingkat gempa (BSE-1E dan BSE-2E). Data deagregasi ini kemudian diolah menjadi metadata terstruktur yang mengandung magnitudo dominan, jarak sumber dominan, epsilon, dan rasio kontribusi jenis sumber gempa. Selanjutnya, basis data gerak tanah global (NGA-West2 dan NGA-Sub) digunakan sebagai kandidat set gerak tanah, yang kemudian disaring secara otomatis berdasarkan parameter hasil deagregasi dan kriteria screening yang disesuaikan untuk kondisi Indonesia. Seleksi set dilakukan secara iteratif dengan algoritma modified greedy untuk meminimalisir nilai mean squared error (MSE) antara spektrum set dan spektrum target, sambil memenuhi kriteria proporsi jenis sumber, jumlah maksimum rekaman per kejadian gempa, serta batas faktor skala. Validasi dilakukan melalui 40 studi kasus dan masing-masing diuji menggunakan dua metode seleksi, yaitu metode konvensional dan algoritma modified greedy. Studi kasus yang dipilih mewakili berbagai kombinasi lokasi, kelas situs tanah, tingkat gempa, dan rentang periode desain struktur. Hasil menunjukkan bahwa set rekomendatif hasil otomatisasi memiliki tingkat ketidaksesuaian spektral global yang sangat rendah, distribusi magnitudo dan jarak sumber yang selaras dengan hasil deagregasi nasional, serta konsistensi terhadap kriteria kesesuaian spektral yang dipersyaratkan dalam standar evaluasi. Selain itu, platform ini memungkinkan penyusunan set rekomendatif tanpa ketergantungan pada akselerogram penuh, melainkan cukup menggunakan metadata spektrum target dan parameter rekaman, sehingga mempercepat pemrosesan dan meningkatkan skalabilitas nasional. Penetapan kondisi desain dan kesesuaian input terhadap kebutuhan evaluasi, termasuk klasifikasi situs sebagai non-near-fault atau near-fault, serta validasi kesesuaian set terhadap ketentuan SNI 9273:2025, tetap berada dalam lingkup pertanggungjawaban profesional praktisi. Penelitian ini menunjukkan bagaimana hasil kajian hazard nasional dapat diimplementasikan secara langsung dalam sistem seleksi-modifikasi terotomasi untuk mendukung praktik enjinering. Dengan memfasilitasi proses seleksi-modifikasi secara lebih terstruktur, objektif, dan efisien, platform ini mendukung peningkatan keandalan evaluasi serta skalabilitas asesmen bangunan gedung eksisting di Indonesia, sekaligus merepresentasikan bentuk hilirisasi riset rekayasa gempa ke dalam aplikasi yang dapat dimanfaatkan secara luas oleh praktisi.
POTENSI DAN JALUR TERJADINYA STUNTING: ANALISIS METODE GANDA TERHADAP DETERMINAN WASH DAN SOSIOEKONOMI DI JAKARTA PUSAT
Stunting pada anak masih menjadi permasalahan kesehatan masyarakat utama di Indonesia, termasuk di wilayah perkotaan seperti Jakarta Pusat. Meskipun cakupan infrastruktur relatif tinggi, ketimpangan dalam kualitas sanitasi, sumber daya rumah tangga, dan kapasitas pengasuhan tetap mempengaruhi status gizi anak. Stunting, yang diukur menggunakan Height-for-Age Z-score (HAZ), mencerminkan kekurangan gizi kronis akibat asupan makanan yang tidak memadai, infeksi berulang, serta kondisi sosial ekonomi dan lingkungan yang tidak menguntungkan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi potensi dan jalur determinan sosioekonomi serta WASH (Water, Sanitation, and Hygiene) terhadap status gizi anak di Jakarta Pusat. Data primer dikumpulkan dari 210 rumah tangga dengan anak usia 0–59 bulan. Analisis menggunakan regresi linear multivariat untuk mengukur kekuatan determinan dan Structural Equation Modelling (SEM) untuk menganalisis jalur struktural. Hasil regresi menunjukkan bahwa pendidikan ibu (? = 0.285) dan kondisi sanitasi (? = 0.276) merupakan prediktor terkuat terhadap HAZ, diikuti oleh kekayaan rumah tangga (? = 0.220). Analisis SEM menunjukkan bahwa pengaruh kekayaan terhadap pertumbuhan anak terutama terjadi melalui jalur tidak langsung, khususnya melalui pendidikan ibu dan kondisi WASH, dengan WASH (? = 0.345) menunjukkan pengaruh langsung terkuat. Penelitian ini memberikan bukti empiris tingkat mikro bahwa stunting perkotaan termediasi secara struktural melalui kualitas pendidikan ibu dan sanitasi rumah, bukan semata-mata oleh pendapatan.
EVALUASI PENGGUNAAN ANTIBIOTIK, LUARAN KLINIS, DAN ANALISIS BIAYA PENYAKIT (COST OF ILLNESS) PADA INFEKSI SEKUNDER COVID-19 DI DUA RUMAH SAKIT DI KOTA BANDUNG
Penggunaan antibiotik secara luas pada pasien COVID-19 di masa pandemi sering kali tanpa konfirmasi infeksi bakteri, meningkatkan risiko resistensi terhadap antimikroba serta beban biaya pelayanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pola penggunaan antibiotik, faktor klinis yang yang berhubungan dengan penulisan resep, dampaknya terhadap luaran klinis, serta analisis beban biaya langsung medis pada pasien COVID-19 dengan infeksi sekunder di dua rumah sakit di kota Bandung. Penelitian ini merupakan studi cross-sectional retrospektif terhadap 376 pasien COVID-19 dengan infeksi sekunder yang dirawat di RSUP. Dr. Hasan Sadikin dan RS. Paru dr. H.A. Rotinsulu, Bandung. Pola penggunaan antibiotik dianalisis secara kuantitatif menggunakan metode Anatomical Therapeutic Chemical/Defined Daily Dose (ATC/DDD) dan Drug Utilization 90% (DU 90%), berdasarkan jenis, golongan, interval, dan dosis antibiotik. Faktor klinis yang dianalisis meliputi status patogen bakteri terkonfirmasi, jumlah leukosit, riwayat tuberkulosis, komorbiditas, dan lama rawat inap. Luaran klinis utama adalah normalisasi jumlah leukosit. Analisis lanjutan dilakukan untuk mengidentifikasikan faktor-faktor yang berpotensi memengaruhi konsumsi antibiotik, dengan menggunakan data demografis dan klinis pasien. Uji chi-quare dan odds ratio digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel dan faktor yang memengaruhi penulisan resep. Analisis biaya dilakukan dengan menghitung beban biaya langsung medis (direct medical cost) melalui pendekatan Cost of Illness selama pasien menjalani pengobatan COVID-19. Hasil penelitian menunjukkan bahwa antibiotik spektrum luas kategori WATCH (WHO-AWaRe) mendominasi segmen DU 90% di kedua rumah sakit uji, meliputi levofloksasin, azitromisin, sefiksim, amikasin, meropenem, dan seftazidim, dominasi antibiotik kategori ini menunjukkan tingginya potensi risiko resistensi antimikroba serta pentingnya penguatan pemantauan dalam praktik klinis. Analisis faktor klinis menunjukkan bahwa konfirmasi patogen bakteri dan riwayat tuberkulosis di RSUP Dr. Hasan Sadikin, serta normalisasi jumlah leukosit di RS Paru dr. H.A. Rotinsulu, berkaitan dengan kecenderungan penggunaan lebih dari satu antibiotik. Tidak ditemukan hubungan signifikan antara penggunaan antibiotik dengan pencapaian normalisasi jumlah leukosit. Pasien COVID-19 di RSHS, faktor patogen bakteri terkonfirmasi (OR: 1,912) serta riwayat TBC positif (OR: 2,5) menunjukkan kecenderungan yang lebih tinggi untuk menerima dua atau lebih jenis antibiotik. Sedangkan, pada pasien COVID-19 di RS Paru H.A. Rotinsulu, penurunan jumlah leukosit ke nilai normal (OR: 1,212) cenderung meningkatkan pemberian dua atau lebih antibiotik. Berdasarkan hasil analisis penggunaan antibiotik, levofloksasin sebagai antibiotik dengan jumlah penggunaan tertinggi diketahui dipengaruhi secara signifikan oleh faktor demografi, yaitu usia (OR=1,910), jenis kelamin (OR=1,672), dan lama rawat inap/length of stay (LOS) (OR=0,001), serta faktor klinis berupa penggunaan antibiotik lain (OR=0,238). Sejalan dengan analisis tersebut, evaluasi terhadap luaran klinis pasien berdasarkan nilai leukosit menunjukkan tidak terdapat hubungan yang signifikan antara penggunaan antibiotik dan penurunan leukosit, meskipun sebanyak 68,1% pasien mencapai nilai leukosit dalam batas normal. Evaluasi Cost of Illness menunjukkan bahwa komponen biaya terbesar berasal dari jasa pelayanan medis (46%) sebesar Rp.636.050.000, dan rawat inap (54%) sebesar Rp.153.416.531, menekankan pentingnya efisiensi pengelolaan sumber daya klinis. Penelitian ini berkontribusi pada evaluasi luaran klinis penggunaan antibiotik pasien COVID-19 guna menghindari resiko terjadinya resistensi pada pasien (keamanan penggunaan obat), hasil penelitian ini juga berkontribusi pada penyusunan roadmap penggunaan antibiotik yang tepat, khususnya pada infeksi sekunder COVID-19, serta mendukung pengembangan pedoman terapi berbasis bukti. Selain itu, analisis biaya menunjukkan komponen utama beban finansial, termasuk biaya antibiotik, perawatan rumah sakit, komplikasi, dan perawatan jangka panjang. Temuan ini penting bagi pembuat kebijakan dalam merancang intervensi yang mengoptimalkan penggunaan antibiotik dan efisiensi sumber daya kesehatan.
KARAKTERISASI LOGAM BERAT DALAM FRAKSI RESPIRABLE PARTICULATES PADA SISWA SEKOLAH DASAR DI JAKARTA TIMUR
Pajanan respirable particulate matter (RPM) mengandung logam berat berpotensi menimbulkan dampak kesehatan pada anak-anak. Penelitian ini bertujuan mengkarakterisasi logam berat dalam fraksi RPM serta menilai risiko kesehatan lingkungan pada siswa Sekolah Dasar A (SD-A) dan swasta (SD-B) di Jakarta Timur. Pengambilan sampel dilakukan menggunakan personal air sampling pump dengan cyclone yang merepresentasikan fraksi RPM, analisis unsur menggunakan ED-XRF, serta penentuan massa partikulat melalui metode gravimetri terkoreksi. Terdapat 14 jenis logam dalam RPM yang teridentifikasi dalam penelitian ini, yaitu Al, Si, S, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Cu, Zn, As, dan Pb, dengan proporsi komposisi serupa di kedua sekolah dan Ca sebagai kontributor terbesar. Rata-rata total pajanan logam per anak lebih tinggi di SD-A (8,9×10-3 mg/m3 ) dibandingkan SD-B (3,8×10- 3 mg/m3 ), dengan konsentrasi setiap logam konsisten lebih tinggi pada SD-A. Risiko kesehatan dievaluasi menggunakan Hazard Quotient (HQ) dan Excess Cancer Risk (ECR). Hasil menunjukkan bahwa unsur dengan HQ aman (Si, Al, S, Ti, Ca, K, dan Fe) terutama berasal dari emisi lalu lintas, debu jalan, dan aktivitas konstruksi yang merepresentasikan sumber latar perkotaan dan unsur kerak bumi sehingga diperlakukan sebagai kontribusi unsur latar. Sebaliknya, unsur dengan HQ tidak aman (Pb, Cr, As, Mn, Cu, Zn, dan V) menunjukkan keterkaitan kuat dengan aktivitas industri lokal, khususnya di sekitar SD-A, sehingga diidentifikasi sebagai pencemar utama yang berkontribusi terhadap peningkatan risiko kesehatan. Seluruh risiko karsinogenik berada dalam batas aman (ECR ?10??). Hasil pengukuran spirometry menemukan gangguan restriktif dominan pada SD-A, dengan gangguan obstruktif hanya terdapat pada SD-B. Berdasarkan analisis korelasi, pada SD-A peningkatan CDInk (Chronic daily intake non-karsinogenik) total lebih sering berkaitan dengan kecenderungan gangguan restriktif, sedangkan pada SD-B lebih sering berkaitan dengan gangguan obstruktif. Pada SD-A, jarak tempuh yang lebih pendek cenderung muncul pada kategori restriktif, sementara pada SD-B jarak tempuh yang lebih jauh lebih sering berkaitan dengan kategori restriktif. Korelasi antara Cpajanan dan faktor meteorologis juga bervariasi, dengan pola yang lebih jelas pada SD-A.
MODEL MATEMATIS DAN GENETIC ALGORITHM UNTUK MASALAH PENENTUAN JARINGAN RANTAI PASOK KOMODITAS BERAS SUBSIDI DENGAN INTEGRASI PASOKAN DOMESTIK DAN IMPOR
Perancangan jaringan rantai pasok beras subsidi merupakan permasalahan strategis dalam mendukung ketahanan pangan nasional, khususnya di Provinsi Jawa Barat yang memiliki volume distribusi besar, cakupan wilayah yang luas, serta keterbatasan kapasitas fasilitas logistik. Sistem distribusi yang tidak terkoordinasi secara optimal berpotensi menimbulkan pemborosan biaya, ketidakseimbangan aliran pasokan, serta keterlambatan pemenuhan permintaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang jaringan rantai pasok beras subsidi dengan menentukan variabel keputusan utama berupa aliran produk antar fasilitas, keputusan biner pembukaan gudang, serta frekuensi pengiriman produk guna meminimalkan biaya total sistem. Metode penelitian dilakukan melalui pengembangan model matematis berbasis Mixed Integer Linear Programming (MILP) yang diselesaikan menggunakan metode exact dengan perangkat lunak Gurobi serta pendekatan heuristik Genetic Algorithm (GA). Model optimisasi diformulasikan dalam kerangka multi-periode dengan fungsi tujuan meminimasi biaya tetap pengoperasian gudang, biaya transportasi, dan biaya pembelian produk dari pemasok. Evaluasi kinerja dilakukan melalui analisis kualitas solusi, waktu komputasi, serta analisis sensitivitas terhadap parameter sistem dan parameter algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GA mampu menghasilkan solusi dengan kualitas mendekati metode exact pada kasus verifikasi serta tetap memberikan solusi layak pada permasalahan berskala besar dengan waktu komputasi yang lebih efisien. Implementasi solusi usulan pada data aktual menunjukkan penurunan total biaya sistem sebesar 36,36%, terutama berasal dari efisiensi distribusi gudang– konsumen serta penurunan biaya operasional fasilitas. Selain itu, konfigurasi jaringan usulan meningkatkan utilisasi gudang terpilih hingga mendekati kapasitas optimal dan menghilangkan pengoperasian fasilitas dengan tingkat pemanfaatan rendah. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kombinasi pendekatan MILP dengan Gurobi dan GA efektif digunakan untuk menentukan konfigurasi jaringan dan kebijakan distribusi beras subsidi. Penelitian lanjutan disarankan untuk memasukkan unsur ketidakpastian permintaan dan dinamika operasional guna meningkatkan realisme model.
PEMODELAN TERPADU MITIGASI BANJIR DAN PENILAIAN KERENTANAN TINGKAT BANGUNAN DALAM SKENARIO AFORESTASI DAN CURAH HUJAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) CITARUM HULU, INDONESIA
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang paling sering terjadi dan paling merusak di Indonesia, khususnya di Daerah Aliran Sungai (DAS) Citarum Hulu, Jawa Barat. Urbanisasi yang pesat, perubahan tata guna lahan, serta praktik mitigasi banjir yang belum memadai di wilayah ini memperparah dampak bencana, sehingga menyebabkan kerugian jiwa dan harta benda yang signifikan. Penelitian ini menyajikan suatu kerangka pemodelan terintegrasi yang menghubungkan simulasi hidrologi–hidraulik dengan penilaian kerentanan fisik bangunan pada tingkat individu untuk mengevaluasi bagaimana perubahan tutupan lahan akibat aforestasi memodifikasi bahaya banjir serta bagaimana variasi bahaya tersebut diterjemahkan menjadi potensi kerusakan struktural pada berbagai periode ulang hujan. Penelitian ini menggunakan model hidrologi (HEC-HMS) dan hidraulik (HEC-RAS) yang terintegrasi untuk mensimulasikan dampak enam skenario aforestasi, yaitu No Forest (NF), Medium Afforestation (MF), aforestasi berdasarkan Rencana Tata Ruang Bandung 2029 (F-2029), Riverbank Afforestation (RF), Skenario Tata Ruang 2029 (SP-2029), No Built-up (NB), serta Land Cover 2021 (LC-2021) sebagai kondisi dasar. Simulasi dilakukan menggunakan enam periode ulang hujan (2, 5, 10, 20, 50, dan 100 tahun), yang diturunkan dari 32 tahun data hujan maksimum harian yang dikumpulkan dari 11 stasiun hujan. Kalibrasi model untuk kejadian banjir November 2021 menunjukkan kinerja yang sangat baik (NSE = 0,932; R² = 0,93; PBIAS = 2,34%), yang mengonfirmasi reliabilitas model. Perubahan tutupan lahan menunjukkan dampak yang signifikan: urbanisasi meningkatkan risiko banjir, sementara aforestasi meningkatkan kapasitas retensi air. Deforestasi dan peningkatan permukaan kedap air meningkatkan limpasan, debit puncak, dan kedalaman genangan. Sebaliknya, aforestasi menurunkan besaran banjir melalui peningkatan infiltrasi dan kekasaran permukaan. Dari seluruh skenario yang diuji, aforestasi sempadan sungai (RF) dan pengurangan area terbangun (NB) merupakan strategi yang paling efektif dalam mitigasi banjir. Sebagai contoh, skenario NB mampu menurunkan debit puncak sekitar 90% dan luas genangan lebih dari 80% vi vii dibandingkan kondisi dasar tahun 2021. Sebaliknya, skenario pengurangan tutupan hutan (NF) dan ekspansi urban terencana (SP-2029) menyebabkan peningkatan limpasan dan risiko banjir, meskipun target kehutanan yang ditetapkan bersifat moderat. Evaluasi kinerja model berdasarkan kejadian banjir November 2021 menunjukkan kesesuaian yang kuat antara debit dan pola genangan hasil simulasi dengan kondisi teramati, khususnya dalam mengidentifikasi wilayah rawan banjir seperti Margahayu, Bojongsoang, Dayeuhkolot, dan Baleendah. Simulasi pada periode ulang 2 dan 5 tahun merepresentasikan kejadian banjir yang lebih sering terjadi namun dengan magnitudo yang lebih rendah dibandingkan periode ulang yang lebih besar. Pada skala lokal, dilakukan penilaian kerentanan bangunan secara rinci terhadap 1.154 bangunan di Desa Dayeuhkolot, salah satu wilayah paling rawan banjir di Bandung. Data hasil survei lapangan dan pemetaan drone menghasilkan 12 indikator struktural yang kemudian diintegrasikan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk membangun Indeks Kerentanan Fisik (Physical Vulnerability Index/PVI) serta kurva kedalaman–kerusakan menggunakan fungsi logistik. Verifikasi empiris terhadap model referensi internasional (HAZUS, JRC, Englhardt, Mesta, dan Dutta) menunjukkan kesesuaian yang kuat (R² = 0,881–0,967; Spearman ? ? 1,0), yang mengonfirmasi validitas kurva kerentanan yang dikembangkan dalam konteks tipologi bangunan Dayeuhkolot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis material, jumlah lantai, dan kategori bangunan merupakan faktor utama yang menentukan tingkat kerusakan akibat banjir. Bangunan kayu satu lantai cenderung mengalami kerusakan hampir total pada kedalaman genangan di atas 2–3 meter, sedangkan bangunan beton bertulang dan bertingkat lebih tahan terhadap dampak banjir. Integrasi antara aforestasi dan pemodelan kerentanan bangunan menghasilkan penurunan risiko banjir struktural yang signifikan, di mana penerapan skenario River Forest (RF) dan perbaikan tutupan lahan mampu mengurangi jumlah bangunan dengan kerentanan sangat tinggi lebih dari 95%. Penelitian ini menawarkan kerangka pemodelan banjir terintegrasi untuk DAS tropis perkotaan serta menyediakan dasar berbasis data bagi perencanaan tata guna lahan dan kebijakan pengurangan risiko bencana. Temuan ini menegaskan bahwa restorasi tutupan lahan yang dipadukan dengan peningkatan ketahanan bangunan merupakan strategi kunci dalam mitigasi banjir di DAS Citarum Hulu, terutama di tengah meningkatnya variabilitas curah hujan dan tekanan urbanisasi.
PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI KETERLAMBATAN KONTAINER DAN DETEKSI RISIKO RANTAI SUPPLY DI PT X
PT X adalah perusahaan manufaktur otomotif yang menerapkan sistem Just-In-Time, sehingga keterlambatan kedatangan komponen impor melalui jalur laut berpotensi menghentikan lini produksi dan memicu kebutuhan Critical Part Order (CPO) melalui kargo udara berbiaya tinggi. Penelitian ini mengidentifikasi dua kesenjangan eksekusi pada proses pengadaan impor: (1) belum tersedianya alat prediksi keterlambatan berbasis data historis untuk penetapan parameter shipping delay, dan (2) belum tersedianya alat pendukung keputusan berbasis sinyal dini berita untuk justifikasi CPO preventif. Untuk menjawab kedua permasalahan tersebut, dikembangkan prototipe alat pendukung keputusan dua modul menggunakan metodologi CRISP-DM. Modul 1 membangun model prediksi keterlambatan pengiriman berbasis machine learning pada 420 data historis pengiriman dari delapan rute menuju Tanjung Priok (periode Juni 2023 sampai Mei 2024). Lima model kandidat dievaluasi menggunakan time-series cross-validation dengan embargo terhadap baseline statistik Weighted Historical Average (WHA). Modul 2 mengadaptasi konsep Contributing Event-based Risk Identification and Assessment (CERIA) untuk merancang pipeline analisis berita maritim berbasis Large Language Model (LLM) dengan GPT-4o-mini yang menghasilkan informasi risiko terstruktur dan dapat ditelusuri. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ExtraTrees menghasilkan Mean Absolute Error (MAE) 1,588 hari, yaitu perbaikan sebesar 35,5% dibandingkan baseline WHA (MAE 2,462 hari), dan perbedaan tersebut signifikan secara statistik (Wilcoxon p = 0,006; Friedman p < 0,001). Pipeline Modul 2 menghasilkan 25 risk events terstruktur dari 10 artikel unik yang memuat komponen audit utama berupa sumber, event, risk level, rute terdampak, dan reasoning. Backtesting timeliness pada skenario Red Sea Crisis menunjukkan sinyal berita tersedia 68 hari sebelum spike keterlambatan pertama teramati (first spike arrival 24 Januari 2024), dengan actionable window +29 hari terhadap decision proxy pemesanan. Integrasi kedua modul dirancang sebagai kerangka pelaporan yang menyatukan prediksi keterlambatan internal dengan evidence risiko eksternal untuk mendukung keputusan CPO dan penetapan parameter shipping delay secara lebih transparan dan dapat diaudit.
OPTIMISASI JARINGAN LOGISTIK MENGGUNAKAN MODEL HUB LOCATION ROUTING PROBLEM (HLRP) UNTUK EFISIENSI LAYANAN PENGIRIMAN E-COMMERCE
Pertumbuhan aktivitas logistik e-commerce dan layanan pengiriman barang menuntut sistem jaringan logistik yang efektif, efisien dan mampu menangani kompleksitas, permasalahan utama yang sering dihadapi adalah pemilihan lokasi dan alokasi hub, perancangan rute distribusi serta keterbatasan kapasitas fasilitas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model optimisasi jaringan logistik dengan mengintegrasikan dua keputusan dalam suatu kerangka Hub Location Routing Problem (HLRP) guna meningkatkan efisiensi layanan pengiriman e-commerce. Model analitik dan algoritma yang dikembangkan meminimalkan total biaya yang mencakup biaya investasi hub, biaya handling pada hub, biaya transportasi multi- eselon, biaya pengiriman via kapal yang menjadi acuan untuk logistik intermodal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa integrasi moda laut-darat pada layanan pengiriman e-commerce ke wilayah Timur Indonesia mampu mereduksi biaya hingga lebih dari 50% dari layanan eksisting via udara. Selain itu, algoritma greedy & VND yang dikembangkan dapat menghasilkan total biaya yang mendekati solusi optimal dengan gap CPU yang jauh lebih efisien dibandingkan solver model eksak.
ESTIMASI MODULUS ELASTIK DAN INDEKS KERAPUHAN PADA BATU PASIR BERBASIS FISIKA BATUAN DIGITAL MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING METODE SEGMENTASI K-MEANS DAN FINITE ELEMENT ALGORITMA GARBOCZI
Batuan merupakan material alami yang tersusun atas agregat mineral dan sistem pori dengan tingkat heterogenitas struktural yang sangat kompleks. Aktivitas pembebanan di kerak bumi menghasilkan distribusi tegangan yang direspons batuan dalam bentuk regangan. Pemahaman mendalam mengenai properti mekanis ini, khususnya parameter brittleness index, sangat penting dalam studi geomekanika guna memprediksi secara akurat kapan batuan akan mengalami kegagalan akibat tekanan. Mengingat metode karakterisasi melalui pengujian laboratorium konvensional umumnya memakan waktu lama, berbiaya tinggi, serta bersifat destruktif terhadap fisik sampel, penelitian ini menerapkan pendekatan digital rock physics berbasis komputasi machine learning. Citra digital CT-scan batuan pasir disegmentasi menggunakan machine learning algoritma k-means clustering guna memisahkan ruang pori dan fraksi mineral berdasarkan intensitas densitasnya. Model komputasi ini berhasil menghasilkan nilai porositas sebesar 19,71% yang terbukti sangat selaras dengan data well log sebesar 18%, serta persentase komposisi mineralogi yang tervalidasi kesesuaiannya dengan data x-ray diffraction. Hasil segmentasi tersebut kemudian diintegrasikan sebagai parameter input simulasi numerik elemen hingga garboczi. Berdasarkan komputasi algoritma tersebut, properti elastik sampel berhasil diestimasi dengan perolehan modulus bulk 20,28 GPa, modulus shear 14,69 GPa, modulus young 35,50 GPa, serta poisson's ratio pada angka 0,21. Selanjutnya, perhitungan brittleness index yang dinormalisasi menghasilkan angka sebesar 0,43. Nilai tersebut menempatkan sampel batuan pada kategori less brittle, mengindikasikan bahwa batuan cenderung mengakomodasi tegangan melalui fase deformasi plastis secara terbatas sebelum akhirnya pecah. Secara keseluruhan, metode komputasi ini menawarkan alternatif karakterisasi mekanis yang efisien dan bersifat non destruktif terhadap fisik sampel batuan.
HIDROGEN YANG DIHASILKAN DARI ASAM FORMAT MENGGUNAKAN KATALIS BIMETALIK DENGAN DUKUNGAN
Penelitian ini mengevaluasi kinerja katalitik dari katalis monologam (Au) dan bimetalik (AuPt) yang didukung oleh Al?O? dan karbon (C) untuk produksi hidrogen melalui dekomposisi asam format pada berbagai konsentrasi (0,1 M, 1 M, 4 M) dan suhu (60°C, 80°C, 110°C). Di antara semua katalis yang diuji, AuPt/C menunjukkan hasil produksi hidrogen tertinggi, dengan urutan aktivitas katalitik sebagai berikut: AuPt/C > AuPt/Al?O? > Au/Al?O?, Au/C. Analisis kromatografi gas menunjukkan selektivitas hidrogen yang lebih tinggi pada katalis berbasis karbon. Hasil XRD menunjukkan dispersi logam yang lebih baik pada karbon, sementara XRF mengonfirmasi pemuatan logam yang konsisten. Aktivitas AuPt yang lebih tinggi dikaitkan dengan efek sinergis antara Au dan Pt, dan kinerja unggul dari penyangga karbon berasal dari luas permukaan yang lebih tinggi dan interaksi logam-penyangga yang lebih baik. Temuan ini menunjukkan potensi AuPt/C sebagai katalis yang efisien untuk produksi hidrogen bersih dari asam format.