📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 6,268 dokumenSINTESIS HIJAU DAN EVALUASI AKTIVITAS ANTIOKSIDAN NANOPARTIKEL EMAS BERBASIS ALGINAT DARI RUMPUT LAUT UNTUK APLIKASI ANTI-AGING
Indonesia merupakan salah satu produsen rumput laut terbesar di dunia yang berpotensi sebagai sumber polimer alginat. Namun, pemanfaatan rumput laut sebagai biomaterial bernilai tambah untuk aplikasi kesehatan dan kosmetik masih sangat terbatas. Paparan radiasi ultraviolet dan polusi lingkungan meningkatkan pembentukan radikal bebas yang menyebabkan photoaging melalui degradasi kolagen kulit. Penelitian ini bertujuan membandingkan metode ekstraksi asam dan enzim untuk memperoleh alginat dari Sargassum sp. sebagai prekursor sintesis hijau nanopartikel emas (AuNPs), serta mengevaluasi aktivitas antioksidan nanokomposit yang dihasilkan sebagai kandidat material anti-aging. Metode ekstraksi asam menghasilkan rendemen alginat yang lebih tinggi (31,41–62,63%) dibandingkan metode enzim (9,04–12,55%). Keberhasilan isolasi alginat dikonfirmasi melalui spektrum FTIR yang menunjukkan keberadaan gugus karboksilat dan ikatan glikosidik khas, sedangkan analisis 1H-NMR mengonfirmasi struktur polimer dengan rasio M/G sebesar 0,96 dan 1,51. Sintesis hijau AuNPs berhasil dilakukan, ditandai oleh puncak resonansi plasmon permukaan pada 535 nm dan 543 nm. Analisis TEM menunjukkan nanopartikel berbentuk sferis dengan ukuran 20,10–111,90 nm, yang dipengaruhi oleh kondisi pH sintesis. Uji aktivitas antioksidan menggunakan ABTS menunjukkan bahwa nanokomposit berbasis alginat hasil ekstraksi asam memiliki persen inhibisi 28,75–75,76%, jauh lebih tinggi dibandingkan nanokomposit hasil ekstraksi enzim (7,94–17,67%). Alginat dan nanokomposit menunjukkan aktivitas perlindungan UVB yang tinggi dan setara (79,92–81,35%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ekstraksi asam menghasilkan rendemen dan aktivitas antioksidan nanokomposit yang lebih tinggi, sedangkan metode enzim menghasilkan alginat dengan kemurnian struktural dan kestabilan koloid yang lebih baik, sehingga pemilihan metode bergantung pada karakteristik yang diprioritaskan. Temuan ini menunjukkan potensi nanokomposit alginat–AuNPs sebagai biomaterial ramah lingkungan untuk pengembangan produk anti-aging. Kajian biokompatibilitas dan toksisitas seluler masih diperlukan untuk mengonfirmasi keamanan material sebelum pengembangan lebih lanjut.
ANALISIS PENGARUH VARIABEL IKLIM TERHADAP PRODUKSI KOPI DI INDONESIA DENGAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK
Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan unggulan Indonesia yang produktivitasnya berkaitan dengan kondisi iklim. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh suhu udara, curah hujan, dan kelembapan relatif terhadap produksi kopi di Indonesia menggunakan model pertumbuhan logistik. Data yang digunakan berupa data bulanan produksi kopi dan variabel iklim di 32 provinsi pada periode Januari 2016 hingga Desember 2023. Analisis menggunakan fungsi autokorelasi menunjukkan adanya pola musiman tahunan pada produksi kopi, sehingga pemodelan dilakukan terhadap data produksi kopi kumulatif. Model logistik dasar dikonstruksi dengan pendekatan regresi nonlinear dan menghasilkan kecocokan yang sangat baik, dengan rentang nilai koefisien determinasi sebesar 0,8778 hingga 0,9886 serta NRMSE di bawah 10% pada seluruh provinsi. Selanjutnya, hubungan produksi kopi dan variabel iklim dianalisis menggunakan metode Toda-Yamamoto untuk uji kausalitas Granger. Hasilnya, suhu udara menunjukkan pengaruh Granger yang signifikan terhadap produksi kopi pada 21 provinsi, curah hujan pada 13 provinsi, dan kelembapan relatif pada 3 provinsi. Variabel iklim signifikan kemudian diintegrasikan ke dalam kapasitas tampung dinamis dan model diselesaikan menggunakan metode Runge-Kutta orde 4. Pengintegrasian variabel iklim meningkatkan atau mempertahankan kinerja model pada seluruh provinsi, dengan peningkatan terbesar terjadi di Maluku Utara dan paling menonjol pada klaster yang melibatkan suhu udara. Penelitian ini menunjukkan bahwa model logistik dinamis dapat digunakan sebagai pendekatan kuantitatif untuk mengidentifikasi keterkaitan variabel iklim terhadap dinamika produksi kopi di Indonesia.
PENINGKATAN STRATEGI KONTRAK UNTUK MENDUKUNG KEBERLANJUTAN BISNIS PENGANGKUTAN MINYAK MELALUI PIPA PADA SEGMEN TS
Bisnis pengangkutan minyak melalui pipa menghadapi tantangan struktural yang semakin meningkat karena penurunan produksi hulu secara alami, biaya operasi dan pemeliharaan (O&M) yang lebih tinggi akibat aset yang menua, dan fluktuasi harga minyak internasional yang berdampak pada perolehan pendapatan. Dalam situasi ini, model bisnis yang tidak sesuai dengan struktur biaya bisnis, yang memiliki komponen biaya tetap yang signifikan, dapat berisiko terhadap volatilitas arus kas dan keberlanjutan bisnis. Masalah ini menjadi semakin penting di Segmen TS karena kontrak Oil Transportation Agreement (OTA) berakhir pada tahun 2026, yang membutuhkan peningkatan strategi kontrak yang lebih fleksibel dan berkelanjutan. Tujuan penelitian ini adalah meningkatkan strategi kontrak untuk mendukung keberlanjutan transportasi minyak melalui pipa di Segmen TS. Metode yang diadopsi adalah studi kasus dengan desain kualitatif dan analisis kuantitatif terintegrasi. Pengumpulan data dilakukan menggunakan wawancara semi-terstruktur dengan pemangku kepentingan internal dan eksternal perusahaan, sedangkan data sekunder dikumpulkan dari data historis perusahaan, dokumen kontrak, dan publikasi akademis tentang bisnis energi midstream. Pendekatan ini melibatkan beberapa tahapan analisis, termasuk analisis tematik untuk menentukan isu-isu, analisis strategis melalui kerangka kerja VRIO, PESTLE dan pemetaan pemangku kepentingan, serta penilaian kinerja historis untuk menentukan tren kinerja operasional dan keuangan. Selanjutnya dilakukan analisis keuangan melalui Discounted Cash Flow (DCF) untuk menilai dampak skenario tarif terhadap kinerja keuangan, serta analisis berbagai strategi menggunakan Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) dengan metode Kepner-Tregoe. Hasil analisis menunjukkan bahwa model komersial yang ada belum sepenuhnya selaras dengan sifat ekonomi bisnis pipa. Ketergantungan pada skema tarif yang diindeks harga minyak mengakibatkan variabilitas pendapatan yang signifikan dan paparan risiko pasar yang lebih besar. Pada saat yang sama, kurangnya pengaturan kapasitas untuk jangka panjang menyebabkan ketidakpastian volume, sehingga menghasilkan variabilitas arus kas. Meskipun mekanisme perlindungan minimum telah diterapkan, mekanisme tersebut masih belum efektif dalam memberikan keberlanjutan jangka panjang kecuali dilengkapi dengan struktur kontrak yang lebih kuat. Berdasarkan analisis keuangan, struktur tarif tetap per volume terbukti menawarkan karakteristik keuangan yang paling konsisten dan kuat di antara alternatif lainnya, dan berpotensi menghasilkan nilai sekarang bersih (NPV) dan tingkat pengembalian internal (IRR) positif di atas biaya modal pada berbagai skenario. Selain itu, peningkatan desain kontrak dengan menerapkan komitmen kapasitas jangka panjang dengan beberapa fleksibilitas, dan juga peningkatan mekanisme pembayaran minimum, terbukti memiliki dampak signifikan pada stabilitas pendapatan dan risiko volume. Penilaian strategi lain menunjukkan bahwa kombinasi desain tarif yang kuat dan peningkatan mekanisme kontrak adalah strategi yang paling efisien dalam meningkatkan keberlanjutan bisnis pipa minyak. Penelitian ini menyoroti perlunya mempertimbangkan sensitivitas tarif, kontrak, dan biaya dalam pengembangan model bisnis yang berkelanjutan. Penelitian ini memberikan wawasan dalam menciptakan desain kontrak yang berkelanjutan dan fleksibel serta dapat digunakan sebagai panduan untuk manajemen strategis di industri infrastruktur energi.
PREDIKSI TEGANGAN REGANGAN DAN RASIO RONGGA PADA TANAH LUNAK MENGGUNAKAN PENDEKATAN AI
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi kurva stress–strain dan void ratio pada tanah lempung lunak (soft clay) berbasis Backpropagation Neural Network (BPNN), sebagai alternatif model konstitutif konvensional seperti Soft Soil Model (SSM) yang membutuhkan kalibrasi parameter yang kompleks. Dalam studi ini, digunakan skema dua model paralel yang dilatih menggunakan data hasil uji triaksial CU dan konsolidasi dari Proyek Jalan Tol Padaleunyi–Jawa (52 sampel), yaitu ANN1 untuk memprediksi deviatoric stress dan mean principal stress, serta ANN2 untuk memprediksi void ratio berbasis fitur path-dependent. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model BPNN mampu menghasilkan prediksi yang akurat, dengan nilai R² pada data uji berkisar antara 0,8252 hingga 0,9933, serta performa yang secara konsisten lebih baik dibandingkan SSM pada seluruh metrik evaluasi, khususnya dalam menangkap pola pengerasan bertahap (strain hardening) tanah lunak.
OPTIMASI KONDISI HIDROLISIS ENZIMATIK SUBSTRAT C-FIKOSIANIN DARI EKSTRAK SPIRULINA PLATENSIS UNTUK PRODUKSI PEPTIDA ANTIOKSIDAN
C-Fikosianin (C-PC) merupakan pigmen fikobiliprotein utama dari Spirulina platensis yang memiliki aktivitas antioksidan. Peningkatan aktivitas antioksidan umumnya dalam bentuk peptida bioaktif yang dihasilkan dari proses hidrolisis enzimatis C-PC yang optimum. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi kondisi hidrolisis enzimatis C-PC untuk menghasilkan peptida dengan potensi antioksidan tinggi. C-PC diekstraksi dari biomassa Spirulina platensis, dimurnikan menggunakan metode Aqueous Two-Phase System (ATPS) dan dialisis, kemudian dikarakterisasi menggunakan spektrofotometri UV-Vis dan metode BCA. Optimasi hidrolisis dilakukan menggunakan enzim papain, alkaline protease, dan tripsin dengan variasi rasio enzim terhadap substrat (E/S) 5, 7, dan 10 U/mg serta waktu hidrolisis 1–5 jam. Derajat hidrolisis (DH) ditentukan dengan metode LowryHartree, aktivitas antioksidan diuji menggunakan metode DPPH, dan hidrolisat optimum dikarakterisasi dengan SDS-PAGE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis enzim, rasio E/S, dan waktu hidrolisis memengaruhi nilai DH secara signifikan (p-value<0,05). Hasil DH tertinggi setiap enzim, yaitu hidrolisat tripsin pada rasio E/S 5 U/mg selama 5 jam dengan nilai DH tertinggi sebesar 45,69%, kemudian diikuti hidrolisat hasil papain pada rasio E/S 5 U/mg selama 5 jam pula sebesar 34,97%, dan hidrolisat alkaline protease pada rasio E/S 5 U/mg selama 5 jam dengan nilai DH sebesar 20,20%. Uji aktivitas antioksidan DPPH dilakukan pada 3 kandidat DH tertinggi untuk setiap enzim sebagai bahan evaluasi bioaktivitas hidrolisat. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa hidrolisat papain pada rasio E/S 5 U/mg selama 2 jam menghasilkan aktivitas antioksidan tertinggi, yaitu 44,69%. Sementara aktivitas hidrolisat terendah diperoleh menggunakan hidrolisat tripsin pada rasio 5U/mg selama 5 jam. Hasil penelitian kondisi optimum berdasarkan parameter derajat hidrolisis diperoleh menggunakan enzim tripsin pada rasio E/S 5 U/mg selama 5 jam dengan nilai DH sebesar 45,69%, sedangkan aktivitas antioksidan hidrolisat tidak menunjukkan hubungan yang berbanding lurus dengan nilai DH.
STUDI PENGARUH ROTASI LUBANG HITAM TERHADAP PERGERAKAN BENDA SEKITARNYA: KASUS LUBANG HITAM SAGITARIUS A* MELALUI ANALISIS BINTANG S.
Lubang hitam Kerr merupakan solusi persamaan medan Einstein untuk benda bermassa yang berotasi, dan menjadi model yang lebih realistis dibandingkan lubang hitam Schwarzschild dalam mendeskripsikan objek astrofisika seperti Sagitarius A* (Sgr A*), lubang hitam supermasif di pusat Galaksi Bimasakti. Penelitian ini mengkaji pengaruh rotasi lubang hitam terhadap kelengkungan ruangwaktu, struktur fisis lubang hitam Kerr, serta dampaknya terhadap presesi apsidal ekuatorial orbit bintang S (S2, S38, dan S55) yang mengorbit Sgr A*. Kajian dilakukan secara analitik melalui penurunan metrik Kerr dalam koordinat Boyer-Lindquist dan secara numerik menggunakan metode integrasi terhadap persamaan geodesik di bidang ekuatorial, dengan parameter rotasi divariasikan dari a = 0 (kasus Schwarzschild) hingga a = 1M (kasus rotasi maksimum). Hasil analitik menunjukkan bahwa rotasi lubang hitam menghadirkan suku silang gt? ?= 0 pada metrik, yang mencerminkan efek frame-dragging dan membedakan geometri Kerr secara mendasar dari geometri Schwarzschild. Secara struktural, lubang hitam Kerr memiliki beberapa perbedaan dibandingkan dengan lubang hitam Schwarzschild: yaitu perbedaan bentuk singularitas, terdiri dari dua event horizon, dan memiliki lapisan ergosfer yang tidak ditemukan pada kasus Schwarzschild. Hasil numerik menunjukkan bahwa pengaruh rotasi terhadap presesi apsidal ekuatorial orbit bintang S bervariasi bergantung pada parameter orbital masing-masing bintang. Presesi orbit S2 berkurang dari 11, 927? per orbit pada a = 0 menjadi 11, 789? per orbit pada a = 1M, sedangkan S55 berkurang dari 6, 701? per orbit menjadi 6, 563? per orbit. Sementara itu, presesi S38 tidak menunjukkan perubahan yang terdeteksi pada ketelitian orde menit busur, yakni tetap pada 7, 114? per orbit. Selain itu, ditemukan bahwa metrik Schwarzschild merupakan aproksimasi yang valid selama jarak periapsis orbit memenuhi rpe ? 2848M pada eksentrisitas ? = 0, 7.
SINTESIS POLI((3-(DIMETOKSI(METIL)SILIL)PROPIL METAKRILAT)-KO- DIVINILBENZENA) TERMODIFIKASI DIMETILDIMETOKSISILAN DAN POTENSINYA SEBAGAI FASE DIAM KROMATOGRAFI CAIR KINERJA TINGGI
Kromatografi Cair Kinerja Tinggi (KCKT) merupakan teknik analisis yang dapat memisahkan campuran analit berdasarkan afinitas, ukuran, dan interaksi elektrostatis. Performa KCKT sangat bergantung pada material fase diam di dalam kolom yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menyintesis material fase diam KCKT menggunakan prekursor 3- (Dimetoksi(metil)silil)propil Metakrilat (DMMSPMA), divinil benzena (DVB), dan dimetildimetoksisilan (DMDMS). Sintesis ini dilakukan dengan membentuk matriks polimer dengan metode ikatan silang antara DMMSPMA dan DVB. Selanjutnya untuk meningkatkan hidrofobisitas dari polimer yang disintesis, maka dilakukan modifikasi menggunakan DMDMS. Keberhasilan proses modifikasi poli(DMMSPMA-ko-DVB) dan poli(DMMSPMA-ko-DVB) termodifikasi dimetildimetoksisilan (poli(DMMSPMA-ko- DVB)-DMDMS) dibuktikan dengan karakterisasi FTIR yang menunjukkan vibrasi gugus Si- O-Si (1091 cm-1), C=C (804-900 cm-1), C=O (1720 cm-1), dan C-H (2920 cm-1). Hasil karakterisasi SEM menunjukkan poli(DMMSPMA-ko-DVB) dan poli(DMMSPMA-ko- DVB)-DMDMS berbentuk sferis namun dengan ukuran beragam. Peningkatan hidrofobisitas diamati melalui pengukuran sudut kontak. Poli(DMMSPMA-ko-DVB) memiliki sudut kontak sebesar 112°, sedangkan poli(DMMSPMA-ko-DVB)-DMDMS memiliki sudut kontak sebesar 127°. Poli(DMMSPMA-ko-DVB)-DMDMS telah dimuat dalam kolom berukuran 150 mm × 4,6 mm sebagai fase diam. Fase diam tersebut belum berhasil memisahkan campuran senyawa organik yang digunakan, namun terdapat potensi poli(DMMSPMA-ko-DVB)- DMDMS sebagai adsorben.
POTENSI ADIKTIF MITRAGININ DARI KRATOM (MITRAGYNA SPECIOSA KORTH.) PADA MENCIT JANTAN MENGGUNAKAN METODE CONDITIONED PLACE PREFERENCE
Mitraginin, senyawa alkaloid utama dari daun kratom (Mitragyna speciosa Korth.), diketahui memiliki interaksi dengan reseptor opioid di otak. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi efek ketergantungan mitraginin dosis tinggi menggunakan metode Conditioned Place Preference (CPP). Sebanyak 25 ekor mencit jantan galur Swiss Webster dibagi menjadi lima kelompok: kelompok negatif (2% Tween 20 dalam NaCl 0,9%), kontrol positif (morfin 10 mg/kg), dan tiga kelompok uji mitraginin (5, 15, dan 25 mg/kg). Proses pengujian meliputi fase prapengondisian (T0), pengondisian selama delapan hari, uji CPP (T1), serta masa abstinensia selama tujuh hari yang diakhiri dengan uji retensi (T2). Analisis statistik menunjukkan bahwa mitraginin dosis 25 mg/kg memberikan efek penghargaan yang signifikan dan mirip dengan morfin 10 mg/kg pada T1, dan efeknya bertahan hingga pengujian T2. Sebaliknya, dosis 5 dan 15 mg/kg tidak menunjukkan preferensi yang signifikan pada T1. Namun, pada pengujian T2, kedua kelompok dosis yang relatif rendah tersebut menunjukkan penurunan skor preferensi secara signifikan yang mengindikasikan munculnya efek aversi.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMELIHARAAN STRATEGIS UN- TUK EFISIENSI BIAYA DALAM OPERASI GAS LAUT DALAM YANG MATURE: KERANGKA ANALISIS BIAYA SIKLUS HIDUP BERBASIS RISIKO DAN ANALISIS KEPUTUSAN MULTI- KRITRIA
Perusahaan eni Muara Bakau B.V. mengoperasikan aset gas laut dalam yang sudah matang di Cekungan Kutai. Pada tahun 2024 biaya pemeliharaan per barel naik dari USD 0,41/BOE pada 2023 menjadi USD 1,07/BOE, kenaikan 161 persen, sementara ketersediaan pabrik tetap di atas 97 persen. Masalah efisiensi biaya ini bersifat struktural, bukan kegagalan kinerja operasional. Studi ini menerapkan kerangka biaya siklus hidup berbasis risiko terhadap empat alternatif strategi pemeliharaan selama sisa masa PSC 2025 hingga 2032. Studi menggunakan catatan primer 2021 hingga 2024 (produksi, KPI pemeliharaan dan keandalan, catatan biaya, keluaran RAM dan RCM), didukung analisis sensitivitas satu arah dan Analytic Hierarchy Process yang dievaluasi pada kriteria keselamatan, efisiensi, fleksibilitas, dan biaya. Analisis Net Present Cost deterministik menempatkan restrukturisasi kontrak sebagai opsi termurah (A2, USD 72,37 juta). Evaluasi multikriteria, yang menambahkan eksposur biaya risiko, perturbasi bobot AHP, dan pandangan nilai harapan atas kehilangan produksi yang dapat dihindari (sekitar USD 5,9 juta eksposur yang dihindari sepanjang horizon terhadap premi USD 2,14 juta, kira-kira 2,8 kali), mendukung investasi pemantauan berbasis kondisi sebagai strategi yang direkomendasikan (A3, USD 74,51 juta). Targetnya adalah mengembalikan biaya pemeliharaan per BOE ke kisaran USD 0,85 hingga 0,90/BOE dalam horizon perencanaan WP&B 2026 hingga 2028.
MODEL SIKLUS PROGRAM PENGEMBANGAN UNTUK KEUNGGULAN OPERASIONAL DAN NILAI BERKELANJUTAN — STUDI KASUS PADA PT DA SEBAGAI PENGELOLA KAWASAN
Sumber Daya Manusia (SDM) adalah kunci utama untuk mempertahankan nilai aset perusahaan di industri real estat komersial yang sangat kompetitif. Namun, program pelatihan SDM yang ada sering kali tidak sesuai dengan kebutuhan nyata di lapangan. Penelitian ini mengkaji penurunan kinerja operasional pada divisi Manajemen Real Estat PT DA, di mana indikator kinerja utama (KPI) turun drastis menjadi 89,43 pada tahun 2024. Data menunjukkan adanya "Kesenjangan Relevansi Pelatihan" yang kritis. Karyawan teknis di lapangan kekurangan pelatihan fungsional karena perusahaan lebih memprioritaskan pelatihan kepemimpinan umum untuk sekadar memenuhi target kuota pembelajaran. Budaya perusahaan yang hierarkis ini menciptakan paradoks antara tingginya volume pelatihan namun rendahnya nilai aplikatif, yang berujung pada defisit kompetensi teknis hingga lima puluh persen. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosis akar masalah tersebut dan merancang intervensi SDM yang tepat sasaran untuk memulihkan kinerja operasional perusahaan. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus campuran terapan dengan kerangka pemecahan masalah yang diadaptasi dari konsep design thinking. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, dirancanglah sebuah matriks Analisis Kebutuhan Pelatihan (TNA) yang spesifik dan kamus kompetensi yang telah diperbarui untuk menargetkan kekurangan keahlian secara akurat. Selain itu, penelitian ini merumuskan kurikulum pembelajaran campuran (blended learning) dengan metode 70:20:10, yang memindahkan fokus belajar dari ruang kelas ke praktik langsung di lapangan melalui pengalaman kerja dan bimbingan sosial (mentoring). Sebagai hasil akhir, penelitian ini menciptakan "Model Umpan Balik Siklikal" (Cyclical Feedback Model). Model ini merupakan sistem evaluasi berkelanjutan yang menerapkan audit perilaku Kirkpatrick Level 3 untuk memastikan bahwa hasil pelatihan benar-benar diterapkan saat bekerja. Kerangka kerja ini menjamin strategi pelatihan perusahaan selalu sejalan dengan eksekusi operasional di lapangan, sehingga daya saing organisasi tetap terjaga.
PENGEMBANGAN MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN MULTI-KRITERIA UNTUK PEMILIHAN PENERIMA BANTUAN: STUDI KASUS BANTUAN PUPUK BAGI PETANI PERKEBUNAN
Pemilihan penerima bantuan pupuk bagi petani perkebunan masih menghadapi berbagai permasalahan, khususnya terkait subjektivitas pengambilan keputusan, dominasi pendekatan administratif, serta belum terintegrasinya sistem evaluasi yang mampu merepresentasikan hubungan multidimensional antar faktor penentu efektivitas bantuan. Oleh karena itu, diperlukan model pengambilan keputusan yang lebih objektif, sistematis, dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model pengambilan keputusan multi-kriteria untuk pemilihan penerima bantuan, dengan studi kasus pada bantuan pupuk bagi petani perkebunan tembakau di Provinsi Jawa Barat. Model yang dikembangkan mengintegrasikan metode Delphi, DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory), dan EDAS (Evaluation based on Distance from Average Solution). Delphi digunakan untuk memvalidasi struktur kriteria melalui konsensus pakar, DEMATEL digunakan untuk menganalisis hubungan sebab-akibat serta tingkat pengaruh antar supporting criteria, sedangkan EDAS digunakan untuk mengevaluasi dan memeringkat alternatif kelompok tani. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model akhir terdiri atas eligibility criteria, outcome criteria, dan supporting criteria. Analisis DEMATEL menunjukkan bahwa dimensi teknis dan agroteknologi serta kelembagaan dan administrasi merupakan faktor penggerak utama dalam sistem bantuan pupuk. Hasil EDAS menunjukkan bahwa kelompok tani dengan produktivitas tinggi, kualitas hasil panen yang baik, kapasitas kelembagaan yang kuat, dan penerapan budidaya yang optimal memperoleh prioritas tertinggi sebagai penerima bantuan. Penelitian ini menghasilkan model pengambilan keputusan multi-kriteria yang sistematis, objektif, dan berbasis data untuk mendukung pemilihan penerima bantuan pupuk secara lebih transparan dan tepat sasaran. Model ini juga dapat diposisikan sebagai kerangka evaluasi penerima bantuan yang adaptif, dengan penyesuaian indikator, kriteria, dan bobot sesuai karakteristik program bantuan yang diterapkan.
PERANCANGAN KEY PERFORMANCE INDICATORS BERBASIS BALANCED SCORECARD DI PEXA MEDIKA
Pexa Medika merupakan lembaga bimbingan belajar daring yang bergerak di bidang persiapan seleksi Program Pendidikan Dokter Spesialis (PPDS). Seiring pertumbuhan perusahaan, Pexa Medika menghadapi dua permasalahan utama yakni belum adanya perumusan dan pemetaan strategi secara terstruktur, serta belum tersedianya sistem pengukuran kinerja yang komprehensif dan sistematis. Kondisi ini menyebabkan arah inisiatif perusahaan masih bertumpu pada intuisi Chief Executive Officer (CEO) dan evaluasi kinerja hanya bergantung pada indikator finansial tunggal berupa pendapatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang peta strategi berbasis Balanced Scorecard (BSC) serta Key Performance Indicators (KPI) yang selaras dengan strategi Pexa Medika sebagai fondasi sistem manajemen kinerja perusahaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan campuran (mixed methods) yang menggabungkan pendekatan kualitatif dan kuantitatif secara komplementer. Pengumpulan data dilakukan melalui unstructured interview dan in-depth interview bersama CEO dan CFO Pexa Medika, focus group discussion (FGD), kuesioner evaluasi KPI, studi literatur, dan studi dokumentasi. Identifikasi strategi perusahaan dilakukan secara induktif menggunakan pendekatan affinity-based grouping terhadap hasil wawancara untuk menghasilkan strategi yang tervalidasi. Strategi tersebut kemudian diturunkan menjadi objektif strategis yang dipetakan ke dalam kerangka BSC melalui empat perspektif: Financial, Customer, Internal Business Process, serta Learning & Growth. Perancangan KPI dilakukan melalui penyusunan KPI usulan berbasis studi literatur, seleksi KPI melalui FGD dengan CEO, evaluasi oleh CEO dan COO, serta penetapan target dan pembobotan KPI melalui FGD bersama CEO. Penelitian menghasilkan peta strategi yang memuat 16 objektif strategis dari keempat perspektif BSC, yaitu 5 objektif di perspektif Financial, 5 objektif di perspektif Customer, 3 objektif di perspektif Internal Business Process, dan 3 objektif di perspektif Learning & Growth. Peta strategi menggambarkan hubungan sebab-akibat antar objektif dari perspektif Learning & Growth sebagai fondasi hingga perspektif Financial sebagai puncak pencapaian strategis, dan telah divalidasi oleh CEO melalui metode face validity. Dari proses perancangan KPI, dihasilkan 29 KPI final dari keempat perspektif BSC, dilengkapi dengan kamus data yang mendefinisikan setiap KPI secara operasional serta formulir pelaporan kinerja sebagai instrumen pemantauan pencapaian KPI secara berkala.
PERANCANGAN AGEN ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK RISET HUKUM PIDANA INDONESIA BERBASIS RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION DAN KNOWLEDGE GRAPH
Volume putusan Mahkamah Agung Republik Indonesia yang mencapai 30.908 perkara pada tingkat kasasi pada tahun 2024 menyulitkan praktisi hukum dalam menemukan preseden pidana yang relevan secara cepat dan akurat. Platform teknologi hukum yang tersedia di Indonesia umumnya bersifat tertutup, tidak fokus pada hukum pidana, dan rentan terhadap halusinasi karena hanya bergantung pada Large Language Model (LLM) tanpa landasan dokumen yang tepercaya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi sistem agen Artificial Intelligence (AI) yang mengintegrasikan Retrieval-Augmented Generation (RAG, basis data vektor Milvus Lite) dan knowledge graph (basis data graf Neo4j) untuk membantu riset hukum pidana di Indonesia. Sistem dibangun di atas korpus Indo-Law yang berisi 22.630 putusan pidana tingkat pertama, dengan alur agen empat tahap yang mencakup penerimaan narasi, inferensi kategori melalui pemungutan suara tiga sinyal (LLM, vektor, dan kata kunci), pencarian hibrida dua tahap pada Milvus Lite dan Neo4j, serta penyusunan ringkasan faktual dengan dua LLM pembanding yaitu Gemini Flash Lite dan Llama 3.1 8B Instant. Evaluasi dilakukan pada 116 kasus uji yang terdiri atas 114 kasus stratified sampling dan dua kasus reliabilitas penanganan kondisi di luar cakupan korpus. Hasil pengujian menunjukkan akurasi pencarian Precision@5 sebesar 0,8070 dan NDCG@5 sebesar 0,8227 pada konfigurasi dengan Gemini Flash Lite sebagai pengindeks kategori, dengan faithfulness pasal sempurna sebesar 1,0000 dan waktu tanggap rata-rata tercepat 17,15 detik per kueri pada konfigurasi dengan Llama 3.1 8B Instant sebagai pengindeks kategori dan Gemini Flash Lite sebagai penyusun ringkasan. Pendekatan RAG dengan dukungan knowledge graph terbukti menekan halusinasi pasal dari 100% pada baseline LLM-only menjadi 0% pada konfigurasi terbaik, sekaligus menurunkan halusinasi nomor putusan dari rentang 57,89–97,37% menjadi 0,57–4,75%. Kesimpulannya, integrasi RAG dengan knowledge graph efektif menjadi landasan teknis bagi pembangunan asisten riset hukum pidana Indonesia yang andal, dapat dipertanggungjawabkan, dan responsif untuk skenario kerja praktisi.
AI-ENABLEDSTRUCTURE–PROPERTYPREDICTIONOF WOVENCOMPOSITESFROMMESOSCALERVE REPRESENTATIONSACCOUNTINGFOR PREFORMING-INDUCEDDEFORMATION
Komposittenunbanyakdigunakandalamaplikasirekayasastrukturringan,tetapi sifatelastiknyasangatdipengaruhioleharsitekturskalameso,sepertigeometri yarn,fraksivolume,polatenun,dandeformasiakibatprosespreforming.Metode elemen hinggamampumenangkaphubunganstruktur–sifattersebut,tetapisimulasi berulangmembutuhkanbiayakomputasiyangtinggiuntukstudiparametrik dan pemilihanmaterialsecaracepat.Penelitianinimengembangkankerangka prediksi hubunganstruktur–sifatberbasisAIuntukkomposittenunmenggunakan representasi RVEskalamesoyangmemperhitungkandeformasigeometriakibat proses preforming.DatasetberbasismetodeelemenhinggadibangundiAbaqus denganmemvariasikanketebalankomposit,bentukpenampangyarn,fraksivolume, lebar yarn,jarakantar-yarn,materialserat,materialmatriks,danpolatenun. Kerangkaelemenhinggadivalidasiterhadapdataeksperimendariliteraturdengan rata-rata galatrelatifsekitar2,39%untuksifat-sifatyangberkaitandengan kekakuan.Selanjutnya,modelsurrogatehibridastatistik–neuraldikembangkan untuk memprediksi ????11, ????22, ????12, ????12, dan ????21 darigambarRVEdaninformasi geometri.Modelsurrogateakhirmenghasilkannilairata-rata ????2 sebesar 0,96untuk seluruhtargetsifatelastik,yangmenunjukkankesesuaianyangkuatterhadaphasil simulasi metodeelemenhingga.Dibandingkandenganmetodeelemenhingga konvensional,surrogateyangdikembangkanmencapaipercepatanprediksisekitar 60×, setaradenganpenguranganwaktukomputasisekitar98,3%persampel.Hasil ini menunjukkanbahwakerangkayangdiusulkandapatmenjadialatprediksisifat elastikkomposittenunberbasisAIyangakuratdanefisiendalamdomaindesain yangdihasilkan.
IMPLEMENTASI PURWARUPA SISTEM ASESMEN ADAPTIF BERBASIS ELO RATING DENGAN FITUR SOSIAL UNTUK MEMITIGASI OVERPERSONALIZATION
Perkembangan sistem asesmen adaptif bertujuan untuk mengoptimalkan jalur belajar individu melalui personalisasi konten pembelajaran. Namun, ketergantungan pada algoritma personalisasi yang agresif berisiko memicu fenomena overpersonalization, yang menciptakan filter bubbles akademik dan mengisolasi pemelajar dari keragaman perspektif. Kondisi ini dapat menyebabkan pengambilan sampel informasi yang selektif serta stagnasi pembelajaran (learning plateau). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan purwarupa sistem asesmen adaptif kolaboratif. Sistem diimplementasikan menggunakan arsitektur client-server dengan algoritma Modified Elo Rating untuk memodelkan kemampuan kognitif pemelajar. Selanjutnya, mekanisme mitigasi diimplementasikan melalui deteksi stagnasi berbasis variansi perubahan skor (??) dan algoritma Constraint-Based Re-ranking untuk memasangkan pemelajar dengan sejawat yang memiliki tingkat kompetensi heterogen (Cohen’s d ? 0,5). Terakhir, evaluasi sistem dilakukan melalui Controlled Lab Study yang melibatkan sepuluh partisipan yang dibagi ke dalam kelompok intervensi dan kontrol pada domain pembelajaran SQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kelompok intervensi mencapai peningkatan hasil belajar yang signifikan dengan nilai Normalized Learning Gain (NLG) antara 0,57 hingga 0,69 (kategori sedang ke tinggi), sementara kelompok kontrol mengalami penurunan performa (NLG -0,21). Analisis trajektori kemahiran mengindikasikan intervensi kolaboratif mampu mengembalikan pertumbuhan belajar dengan rata-rata perbedaan gradien sebesar +0,67 setelah titik stagnasi terdeteksi. Algoritma re-ranking juga terbukti efektif menciptakan pasangan heterogen dengan rata-rata Cohen’s d sebesar 1,186. Dari penelitian ini, disimpulkan bahwa integrasi intervensi sosial yang proaktif dan terautomasi menunjukkan indikasi efektif untuk memitigasi overpersonalization dalam lingkungan pembelajaran adaptif. Ke depannya penelitian dapat dikembangkan dengan rekalibrasi parameter stagnasi dan integrasi LLM untuk scaffolding peer review.