📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 58 dokumenANALISIS PERUBAHAN IKLIM TERHADAP RISIKOGANGGUAN PETIR PADA TOWER SALURAN UDARA TENGANGAN TINGGI (SUTT) 150KV PADA SISTEM BARITO
PT PLN (Persero) UPT Kalselteng bertanggung jawab mengelola, mengoperasikan dan memelihara aset Saluran Udara Tegangan Tinggi (SUTT) 150 kV untuk menjaga kehandalan dari gangguan kelistrikan Sistem Barito yang ada di Kalimantan Selatan dan Tengah. Gangguan petir merupakan gangguan tertinggi pada SUTT 150 kV dalam periode 2021-2023. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi hubungan pengaruh iklim utamanya curah hujan terhadap sambaran petir SUTT 150kV menggunakan pendekatan regresi linier dan menilai risiko setiap unit dibawah UPT Kalselteng dengan menggunakan 5x5 risk matrix assessment serta melakukan analisis kerentanan. Nilai regresi antara pola curah dengan sambaran petir baik pada daerah Kalimantan Selatan dan Tengah memiliki kecenderungan hubungan yang lemah sehingga prediksi pola dengan variabel input curah hujan sulit dilakukan. Risk assessment menunjukkan bahwa ULTG Palangkaraya memiliki kecenderungan unit dengan kategori ekstrem sedangkan ULTG Muara Teweh berada pada nilai terendah dalam rentang 2021-2023. Analisis kerentanan juga menunjukkan bahwa ULTG Palangkaraya memiliki nilai kerentanan tertinggi dengan nilai 7,5 dan terendah ULTG Muara Teweh dengan nilai 2,0. Hasil analisis Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) dan Failure Tree Analysis (FTA) menunjukkan bahwa dampak dengan nilai RPN tertinggi dengan nilai 210 adalah isolator pecah. Secara keseluruhan, 11 dari 15 prioritas anggaran pemeliharaan petir belum tepat berdasarkan prioritas risiko. Temuan ini memberikan masukan bagi strategi dan evaluasi pemeliharaan berbasis risiko climate pada PLN.
EVALUASI KELAYAKAN FINANSIAL PROYEK EKSPANSI TRICH BARBERSPACE
Penelitian ini mengevaluasi kelayakan finansial dari rencana ekspansi Trich Barberspace, sebuah barbershop berbasis teknologi yang beroperasi di Bandung, Indonesia, dengan menganalisis pembukaan cabang kedua. Beroperasi di industri perawatan pribadi Indonesia yang berkembang pesat, Trich mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) dalam model layanannya untuk memberikan rekomendasi gaya rambut yang dipersonalisasi, menyasar segmen pasar muda dan melek digital. Penelitian ini menggunakan kerangka kerja capital budgeting secara terstruktur, yang terdiri dari penyusunan proyeksi laporan keuangan, analisis Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), Payback Period, Analisis Sensitivitas, dan Simulasi Monte Carlo. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proyek ekspansi ini layak secara ekonomi: proyek menghasilkan NPV positif sebesar Rp381.889.250, IRR sebesar 44,5% yang jauh melebihi biaya modal (Cost of Capital) sebesar 13,87%, serta Payback Period selama tepat lima tahun. Analisis risiko menunjukkan adanya variabilitas hasil yang moderat, dengan probabilitas sebesar 6,03% untuk NPV negatif. Analisis sensitivitas mengidentifikasi tingkat okupansi dan skema komisi barber sebagai variabel yang paling berpengaruh terhadap kelayakan proyek. Simulasi Monte Carlo memperkuat prospek finansial proyek yang positif, sekaligus menekankan pentingnya pengendalian terhadap faktor risiko utama. Penelitian ini menyimpulkan bahwa rencana ekspansi Trich Barberspace layak secara finansial dan merekomendasikan agar perusahaan fokus menjaga tingkat okupansi yang optimal serta menyempurnakan struktur komisi untuk memaksimalkan nilai jangka panjang.
ANALISIS MANAJEMEN RISIKO PERUSAHAAN BERDASARKAN ISO 31000:2018
Penelitian ini menganalisis praktik manajemen risiko di PT Serayu Teknologi Indonesia, sebuah perusahaan inspeksi teknik dan konstruksi yang beroperasi di industri berisiko tinggi seperti minyak dan gas, panas bumi, petrokimia, dan energi terbarukan. Meskipun memiliki operasi teknis dan basis klien yang beragam, PT Sertek saat ini belum memiliki kerangka manajemen risiko formal, sehingga perusahaan rentan terhadap risiko operasional, finansial, dan kepatuhan. Dengan menggunakan kerangka ISO 31000:2018, penelitian ini mengidentifikasi 24 risiko pada delapan area proses proyek, dengan rata-rata skor risiko sebesar 7,5, yang menunjukkan tingkat risiko keseluruhan yang moderat. Secara spesifik, terdapat 3 risiko yang diklasifikasikan sebagai ekstrem, 4 risiko tinggi, 7 risiko sedang, dan 10 risiko rendah. Melalui wawancara dan analisis akar penyebab menggunakan metode Five Whys, ditemukan empat penyebab utama: kurangnya proses dan SOP yang terstruktur, perencanaan yang lemah, kesenjangan keterampilan SDM, serta keterlambatan persetujuan dan pembayaran dari pihak klien. Penelitian ini menyimpulkan dengan mengusulkan kerangka manajemen risiko berbasis ISO 31000 yang terstruktur, disesuaikan dengan lingkungan operasional PT Sertek, untuk meningkatkan keandalan proyek, mengurangi gangguan, memperbaiki pengambilan keputusan, dan mendukung pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan.
MENILAI KELAYAKAN FINANSIAL PEMBUKAAN CABANG BARU PITPET DI BANDUNG
Industri perawatan hewan peliharaan di Indonesia terus berkembang pesat, membuka peluang bagi bisnis seperti PitPet yang berencana membuka cabang baru di Bandung. Studi ini mengevaluasi kelayakan finansial ekspansi tersebut menggunakan proyeksi keuangan lima tahun, metode penganggaran modal (NPV, IRR, Payback Period), serta analisis risiko melalui Analisis Sensitivitas dan Simulasi Monte Carlo. Hasilnya menunjukkan NPV sebesar Rp1,1 miliar, IRR 29 persen, dan periode pengembalian 3,6 tahun, yang seluruhnya memenuhi kriteria investasi. Dengan probabilitas 85,9 persen untuk memperoleh NPV positif, proyek ini dinilai layak secara finansial. Untuk memitigasi risiko terkait harga dan volume penjualan, disarankan strategi seperti harga berbasis nilai, paket layanan bertingkat, program loyalitas, pemasaran terarah, serta inisiatif CSR guna memperkuat keterlibatan komunitas dan retensi pelanggan.
PEMODELAN MGSTAR DALAM MENGIDENTIFIKASIRISIKO PRODUKTIVITAS PADI DI JAWA BARAT
Produktivitas padi, sebagai komoditas strategis bagi ketahanan pangan Indonesia, memiliki kerentanan tinggi terhadap dinamika cuaca. Penelitian ini bertujuan membangun model untuk mengidentifikasi risiko produktivitas padi dengan menganalisis keterkaitan antara faktor cuaca dan produktivitas padi dalam dimensi ruang dan waktu secara simultan. Metode yang digunakan adalah Multivariate Generalized Space-Time Autoregressive dengan orde temporal satu dan orde spasial satu (MGSTAR(1;1)), yang diterapkan pada data bulanan produktivitas padi, temperatur, kelembapan, dan curah hujan periode 2018-2023 di empat lokasi di Jawa Barat, yaitu Kabupaten Bogor, Kota Bandung, Kabupaten Cirebon, dan Kabupaten Majalengka. Luaran utama dari penelitian ini adalah sebuah kerangka kerja Early Warning System (EWS) yang dirancang untuk mengklasifikasikan tingkat risiko terhadap produktivitas padi berdasarkan analisis kondisi cuaca.
KAJIAN PROBABILISTIK BAHAYA TSUNAMI DI KEPULAUAN SUNDA KECIL
Kepulauan Sunda Kecil (Bali, Nusa Tenggara Barat, dan Nusa Tenggara Timur) merupakan wilayah yang berada di antara tiga sumber seismik, yaitu zona subduksi, fold thrust back (FTB), dan sistem patahan naik back-arc di utara. Kombinasi aktivitas dari ketiga sumber ini membuat wilayah tersebut sangat rentan terhadap bencana tsunami. Tingginya populasi di wilayah pesisir serta keberadaan infrastruktur penting di kawasan ini menambah urgensi dalam melakukan kajian bahaya tsunami. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis Probabilistic Tsunami Hazard Assessment (PTHA) menggunakan pendekatan fungsi Green berbasis data simulasi dari Shallow Water Equation (SWE). Sebanyak 10.120 skenario tsunami dikembangkan dari 9 sumber patahan dengan distribusi slip stokastik dengan metode Von Karman. Seluruh patahan dibagi menjadi 108 subfault, untuk memperkirakan respons gelombang tsunami di 255 titik lokasi tinjau. Tinggi tsunami maksimum dari seluruh skenario mencapai hingga 64 m, dengan rerata tertinggi di titik tinjau ialah 1,31 m. Lokasi dengan frekuensi kejadian per tahun tertinggi untuk gelombang ?1 m di antaranya adalah Jembrana, Buleleng (Bali), Sumbawa bagian utara dan selatan (Nusa Tenggara Barat), serta Sikka dan Manggarai Barat (Nusa Tenggara Timur). Peta bahaya tsunami (hazard maps) menunjukkan bahwa pada periode ulang 2475 tahun terdapat lebih dari 57% lokasi yang mengalami gelombang tsunami >3 m, dengan nilai maksimum mencapai >11 m. Sumber gempa dari zona subduksi Bali, Sumbawa Thrust, Flores Thrust dan Timor FTB menjadi kontributor dominan terhadap kejadian tsunami signifikan untuk 20 lokasi strategis.
KAJIAN RISIKO PEMANTAUAN LINGKUNGAN VIABEL DAN NON VIABEL PADA FASILITAS PRODUKSI INJEKSI BETALAKTAM READY TO FILL PT. XYZ FARMA
Pemantauan lingkungan viabel dan non-viabel merupakan aspek penting dalam menjamin mutu dan sterilitas produk, khususnya untuk produk-produk injeksi yang diproses secara aseptis. Dalam proses aseptis, tidak terdapat tahapan sterilisasi akhir sehingga jaminan mutu produk sangat bergantung pada kendali ketat terhadap lingkungan produksi, personil, serta metode kerja yang diterapkan. Oleh karena itu, diperlukan sistem pemantauan lingkungan yang tidak hanya efektif, namun juga mampu menggambarkan kondisi aktual proses aseptis secara menyeluruh. Kajian ini bertujuan untuk mengidentifikasi risiko kontaminasi, mengevaluasi skala risikonya, serta merancang strategi pemantauan lingkungan berbasis risiko di Fasilitas Produksi Injeksi Betalaktam Ready to fill milik PT. XYZ Farma. Kajian dilakukan dengan pendekatan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) yang dikombinasikan dengan metode penilaian risiko berbasis grid mengacu pada panduan BioPhorum (2019). Faktor-faktor risiko yang dikaji meliputi kemampuan permukaan untuk dibersihkan/disanitasi, pergerakan personil, alur material, kedekatan dengan produk terbuka, kompleksitas, serta frekuensi intervensi manual. Penilaian dilakukan dalam dua tahap, yaitu Initial Risk Scoring untuk pemetaan awal berdasarkan zona/grid di ruang produksi, dilanjutkan dengan Advanced Risk Scoring untuk menentukan titik sampling spesifik dan metode pemantauan yang sesuai. Hasil penilaian menunjukkan bahwa area mesin filling, mesin Capping, dan LAF E merupakan area dengan risiko kontaminasi tertinggi. Hal ini disebabkan oleh intensitas aktivitas manual yang tinggi, kedekatan langsung dengan produk terbuka, serta frekuensi intervensi personil yang tidak dapat dihindari selama proses pengisian aseptis berlangsung. Oleh karena itu, area ini membutuhkan pemantauan lingkungan yang lebih intensif, baik untuk aspek viable maupun non-viable. Pemantauan viable dilakukan melalui metode aktif (air sampler), pasif (settle plate), contact plate pada permukaan, serta pemantauan personil melalui finger test dan sampling gowning berdasarkan titik risiko. Sementara itu, pemantauan nonviable dilakukan secara kontinu menggunakan particle counter, terutama pada area kelas A dan B, untuk mendeteksi partikel yang dapat membawa mikroorganisme kontaminan. ii Penelitian ini juga menegaskan pentingnya integrasi prinsip Quality risk management (QRM) sebagaimana diatur dalam ICH Q9 (R1) tahun 2023 dan EU GMP Annex 1 tahun 2022 dalam penyusunan program pemantauan lingkungan yang adaptif, ilmiah, dan berbasis data. Pemilihan titik sampling tidak lagi hanya didasarkan pada kebiasaan historis, melainkan pada analisis risiko aktual di lapangan. Dengan pendekatan ini, program pemantauan tidak hanya dapat meningkatkan sensitivitas deteksi kontaminasi, tetapi juga meningkatkan efisiensi proses dengan mengarahkan sumber daya pada titik-titik paling kritis. Meskipun selama ini tidak ditemukan isu signifikan terkait hasil pemantauan lingkungan di fasilitas yang dikaji, pendekatan historis yang digunakan diketahui belum sepenuhnya mengadopsi standar terbaru dan kurang memiliki justifikasi ilmiah yang kuat. Hal ini menimbulkan keraguan terhadap validitas hasil pemantauan yang ada, serta meningkatkan risiko terjadinya hasil negatif palsu (false negative). Dengan demikian, kajian ulang dengan pendekatan berbasis risiko menjadi sangat penting untuk memastikan bahwa setiap titik sampling, metode, dan frekuensi pemantauan telah sesuai dengan risiko aktual yang ada. Hasil kajian ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi pengembangan program pemantauan lingkungan yang lebih komprehensif dan akurat, serta mendukung keberhasilan strategi pengendalian kontaminasi (Contamination Control Strategy/CCS) di fasilitas aseptis. Selain itu, hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi praktis dalam meningkatkan efektivitas dan akuntabilitas sistem jaminan mutu di fasilitas produksi injeksi aseptis, serta menjadi referensi penerapan QRM dalam konteks pemantauan lingkungan di industri farmasi Indonesia.
STUDI POTENSI BAHAYA TSUNAMI DI NUSA TENGGARA TIMUR AKIBAT GEMPA BUMI PADA ZONA SUBDUKSI MEGATHRUST JAWA DAN FLORES BACK-ARC THRUST
Nusa Tenggara Timur (NTT) terletak di antara dua zona subduksi aktif, yaitu Megathrust Jawa dan Flores Back-Arc Thrust, sehingga wilayah ini rentan terhadap bahaya tsunami. Namun, belum ada studi sebelumnya yang secara khusus menilai bahaya tsunami bagi desa-desa pesisir di NTT. Studi ini menyimulasikan potensi tsunami yang dipicu oleh gempa bumi hipotetik di sepanjang kedua zona subduksi tersebut menggunakan COMCOT v1,7 dan Linear Shallow Water Equation. Parameter gempa diperoleh dari laporan Pusat Studi Gempa Nasional tahun 2017 dan geometri segmen patahan. Hasil model menunjukkan ketinggian tsunami maksimum mencapai 25,1 meter di sepanjang pantai selatan Pulau Sumba yang terletak di bagian barat daya NTT. Perbandingan dengan data PTHA periode ulang 500 tahun dari penelitian Horspool (2013) menunjukkan perbedaan ketinggian tsunami berkisar antara 0,04 hingga 2 meter pada 35 titik tinjauan terpilih. Setelah menyesuaikan dengan elevasi pesisir dan menerapkan klasifikasi bahaya oleh Latief (2012), terdapat 955 dari 974 desa pesisir NTT atau sekitar 98% desa pesisir berpotensi terdampak tsunami, dengan 130 desa pesisir (13%) diklasifikasikan sebagai bahaya sangat tinggi (>10 m). Selain itu, studi ini juga mengaitkan bahaya tsunami dengan kerentanan faktor kepadatan penduduk sehingga menghasilkan risiko tsunami dengan 11 dari 974 desa pesisir NTT (1,13%) memiliki risiko sangat tinggi. Hasil studi menemukan bahwa ada ancaman tsunami yang signifikan di NTT dan memberikan dasar ilmiah untuk mengembangkan strategi mitigasi skala lokal, seperti perencanaan evakuasi dan kebijakan infrastruktur pesisir.
AUTENTIKASI BERBASIS PASSWORD MENGGUNAKAN PROTOKOL OPAQUE
Password atau kata sandi masih umum digunakan dalam proses autentikasi di internet meskipun memiliki tingkat keamanan yang rendah. Sifatnya mudah ditebak melalui serangan brute-force ketika database yang menyimpannya bocor. Protokol Password-Authenticated Key-Exchange (PAKE) mencegah risiko ini dengan memungkinkan klien tidak mengirimkan password miliknya kepada server. OPAQUE, protokol yang sudah distandarkan Crypto Forum Research Group (CFRG) IETF, menyelesaikan masalah ini dengan mengkonstruksi protokol pertukaran kunci asimetris, memungkinkan server hanya menyimpan informasi yang bersifat “opaque” (buram) yang tidak berguna bagi penyerang yang tidak mengetahui password pengguna. Proses autentikasi menggabungkan Oblivious Pseudorandom Function (OPRF) dengan pertukaran kunci three-message Diffie–Hellman (3-DH) handshake, menjamin forward secrecy dan menghilangkan celah adanya serangan dictionary offline meskipun terjadi kebocoran database.
DASBOR SISTEM OTOMATISASI KALKULASI KERUGIAN TAHUNAN RATA-RATA (AAL) DARI BANGUNAN KESEHATAN, PENDIDIKAN, DAN MILIK NEGARA AKIBAT KEJADIAN MULTI BENCANA DI INDONESIA
Indonesia merupakan salah satu negara yang rawan mengalami bencana alam. Berdasarkan data Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) pada tahun 2023 jumlah kejadian bencana yang tercatat di Indonesia sebanyak 5.400 kejadian dengan delapan jenis bencana. Berdasarkan data yang tercatat dalam kurun waktu 2004 hingga 2013 Indonesia mengalami kerugian sebesar Rp126,7 triliun. Kerugian ekonomi yang terjadi akan bertambah jika tidak terdapat metode yang tepat untuk penanggulangannya. Oleh karena itu, dibutuhkan rancangan anggaran berbasis AAL yang dihitung berdasarkan kejadian bencana sebelumnya dan proyeksi untuk masa depan. Hal ini dapat digunakan oleh pemerintah untuk memperkirakan anggaran yang perlu disiapkan setiap tahun untuk mitigasi dan tanggap darurat yang lebih efisien. Untuk mendapatkan hasil Kalkulasi yang efisien maka diperlukan sebuah sistem kalkulasi otomatis berupa dashboard. Dashboard dipilih agar dapat memberikan informasi mengenai nilai kerugian akibat bencana dengan tampilan yang interaktif sehingga memudahkan pengambilan keputusan dalam perencanaan mitigasi bencana dan kebijakan pembangunan. Dalam perancangan project, dilakukan empat tahapan penting, yaitu pengumpulan data, perancangan arsitektur sistem, pembuatan basis data, dan perancangan dashboard. Data yang digunakan untuk keperluan kalkulasi nilai AAL dan direct loss terdiri dari empat hal, yaitu model bencana, kurva kerentanan, detail bangunan, dan nilai HSBGN. Pembuatan dashboard dirancang dengan 2 bagian elemen, yaitu back end dan front end. Bahasa pemrograman utama yang digunakan pada back end adalah Python Flask, sedangkan framework dari front end ialah Next.js. Dashboard ini memungkinkan proses kalkulasi dan visualisasi untuk nilai direct loss dan AAL. Dashboard yang dirancang juga akan menyediakan beberapa fitur tambahan seperti download data dan pengubahan data yang digunakan.
DASBOR SISTEM OTOMATISASI KALKULASI KERUGIAN TAHUNAN RATA-RATA (AAL) DARI BANGUNAN KESEHATAN, PENDIDIKAN, DAN MILIK NEGARA AKIBAT KEJADIAN MULTI BENCANA DI INDONESIA
Indonesia merupakan salah satu negara yang rawan mengalami bencana alam. Berdasarkan data Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) pada tahun 2023 jumlah kejadian bencana yang tercatat di Indonesia sebanyak 5.400 kejadian dengan delapan jenis bencana. Berdasarkan data yang tercatat dalam kurun waktu 2004 hingga 2013 Indonesia mengalami kerugian sebesar Rp126,7 triliun. Kerugian ekonomi yang terjadi akan bertambah jika tidak terdapat metode yang tepat untuk penanggulangannya. Oleh karena itu, dibutuhkan rancangan anggaran berbasis AAL yang dihitung berdasarkan kejadian bencana sebelumnya dan proyeksi untuk masa depan. Hal ini dapat digunakan oleh pemerintah untuk memperkirakan anggaran yang perlu disiapkan setiap tahun untuk mitigasi dan tanggap darurat yang lebih efisien. Untuk mendapatkan hasil Kalkulasi yang efisien maka diperlukan sebuah sistem kalkulasi otomatis berupa dashboard. Dashboard dipilih agar dapat memberikan informasi mengenai nilai kerugian akibat bencana dengan tampilan yang interaktif sehingga memudahkan pengambilan keputusan dalam perencanaan mitigasi bencana dan kebijakan pembangunan. Dalam perancangan project, dilakukan empat tahapan penting, yaitu pengumpulan data, perancangan arsitektur sistem, pembuatan basis data, dan perancangan dashboard. Data yang digunakan untuk keperluan kalkulasi nilai AAL dan direct loss terdiri dari empat hal, yaitu model bencana, kurva kerentanan, detail bangunan, dan nilai HSBGN. Pembuatan dashboard dirancang dengan 2 bagian elemen, yaitu back end dan front end. Bahasa pemrograman utama yang digunakan pada back end adalah Python Flask, sedangkan framework dari front end ialah Next.js. Dashboard ini memungkinkan proses kalkulasi dan visualisasi untuk nilai direct loss dan AAL. Dashboard yang dirancang juga akan menyediakan beberapa fitur tambahan seperti download data dan pengubahan data yang digunakan.
DASBOR SISTEM OTOMATISASI KALKULASI KERUGIAN TAHUNAN RATA-RATA (AAL) DARI BANGUNAN KESEHATAN, PENDIDIKAN, DAN MILIK NEGARA AKIBAT KEJADIAN MULTI BENCANA DI INDONESIA
Indonesia merupakan salah satu negara yang rawan mengalami bencana alam. Berdasarkan data Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) pada tahun 2023 jumlah kejadian bencana yang tercatat di Indonesia sebanyak 5.400 kejadian dengan delapan jenis bencana. Berdasarkan data yang tercatat dalam kurun waktu 2004 hingga 2013 Indonesia mengalami kerugian sebesar Rp126,7 triliun. Kerugian ekonomi yang terjadi akan bertambah jika tidak terdapat metode yang tepat untuk penanggulangannya. Oleh karena itu, dibutuhkan rancangan anggaran berbasis AAL yang dihitung berdasarkan kejadian bencana sebelumnya dan proyeksi untuk masa depan. Hal ini dapat digunakan oleh pemerintah untuk memperkirakan anggaran yang perlu disiapkan setiap tahun untuk mitigasi dan tanggap darurat yang lebih efisien. Untuk mendapatkan hasil Kalkulasi yang efisien maka diperlukan sebuah sistem kalkulasi otomatis berupa dashboard. Dashboard dipilih agar dapat memberikan informasi mengenai nilai kerugian akibat bencana dengan tampilan yang interaktif sehingga memudahkan pengambilan keputusan dalam perencanaan mitigasi bencana dan kebijakan pembangunan. Dalam perancangan project, dilakukan empat tahapan penting, yaitu pengumpulan data, perancangan arsitektur sistem, pembuatan basis data, dan perancangan dashboard. Data yang digunakan untuk keperluan kalkulasi nilai AAL dan direct loss terdiri dari empat hal, yaitu model bencana, kurva kerentanan, detail bangunan, dan nilai HSBGN. Pembuatan dashboard dirancang dengan 2 bagian elemen, yaitu back end dan front end. Bahasa pemrograman utama yang digunakan pada back end adalah Python Flask, sedangkan framework dari front end ialah Next.js. Dashboard ini memungkinkan proses kalkulasi dan visualisasi untuk nilai direct loss dan AAL. Dashboard yang dirancang juga akan menyediakan beberapa fitur tambahan seperti download data dan pengubahan data yang digunakan.
PENGUKURAN DAN PENINGKATAN TINGKAT MATURITY TATA KELOLA TI BERDASARKAN COBIT 2019 STUDI KASUS DI PT BUKIT ASAM TBK
Perkembangan teknologi informasi (TI) yang pesat menuntut organisasi untuk memiliki tata kelola TI yang efektif guna memastikan keselarasan antara strategi TI dengan tujuan bisnis, mengoptimalkan sumber daya, dan mengelola risiko. PT Bukit Asam Tbk, sebagai salah satu perusahaan pertambangan terbesar di Indonesia, menghadapi tantangan kompleks dalam tata kelola TI, termasuk keselarasan strategi TI, manajemen risiko, dan pengelolaan sumber daya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kematangan tata kelola TI perusahaan menggunakan framework COBIT 2019 dan memberikan rekomendasi strategis untuk perbaikan. Penelitian ini menggunakan pendekatan mixed method, yaitu kombinasi metode kuantitatif dan kualitatif. Data kuantitatif dikumpulkan melalui kuesioner yang dirancang berdasarkan domain dan proses COBIT 2019, sementara data kualitatif diperoleh melalui wawancara mendalam dengan pemangku kepentingan dan analisis dokumen internal. Analisis data dilakukan dengan menggunakan statistik deskriptif untuk mengukur tingkat kematangan, gap analysis untuk mengidentifikasi kesenjangan, dan content analysis untuk menganalisis data kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kematangan tata kelola TI PT Bukit Asam Tbk telah tercapai dengan nilai sebesar 4,21 dari nilai maksimal 4,65. Dari 40 objektif yang dinilai, terdapat 8 objektif yang telah mencapai tingkat kapabilitas sempurna, 21 objektif yang telah mencapai tingkat kapabilitas maksimal, dan 11 objektif yang belum mencapai tingkat kapabilitas maksimal. Penelitian ini memperkaya literatur tentang penerapan COBIT 2019 dalam konteks tata kelola TI di sektor pertambangan. Hasil penelitian ini dapat menjadi referensi bagi akademisi, peneliti, dan praktisi TI yang ingin mengembangkan strategi tata kelola TI yang lebih efektif dan efisien. Selain itu, rekomendasi strategis yang dihasilkan dapat diadopsi oleh perusahaan lain di industri sejenis untuk meningkatkan tata kelola TI mereka.
MEMAHAMI PERILAKU KEUANGAN DI KALANGAN PEMUDA: PERAN SELF-ESTEEM, KECERDASAN EMOSIONAL, DAN TOLERANSI RISIKO
Para pemuda Indonesia semakin rentan terhadap perilaku keuangan yang buruk akibat ketidakpastian ekonomi, pengaruh media sosial, dan tekanan budaya. Berbagai tekanan ini seringkali mendorong terbentuknya kebiasaan keuangan yang tidak sehat, menurunnya rasa percaya diri, serta rendahnya kecerdasan emosional. Kemudahan dalam mengakses pinjaman online, ditambah dengan rendahnya literasi keuangan, stigma terhadap kesehatan mental, dan gaya hidup konsumtif, semakin menghambat kemampuan mereka dalam mengambil keputusan keuangan yang bijak, membangun kepercayaan diri, dan mengelola emosi secara efektif. Studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi faktor-faktor psikologis yang memengaruhi perilaku keuangan di kalangan anak muda Indonesia, yang saat ini sedang berada dalam fase transisi menuju kemandirian dan awal karier. Menghadapi tantangan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana tiga faktor psikologis (toleransi risiko, kecerdasan emosional, dan harga diri) memengaruhi pengambilan keputusan dan perilaku keuangan di kalangan anak muda Indonesia. Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif statistik, data dikumpulkan dari 306 responden berusia 18 hingga 30 tahun yang berdomisili di Jabodetabek melalui survei online yang mewakili populasi ini. Data yang terkumpul dianalisis menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk mengetahui hubungan antar variabel. Studi ini menunjukkan bahwa self-esteem, kecerdasan emosional, dan toleransi risiko masing-masing berpengaruh langsung dan positif terhadap perilaku keuangan di kalangan generasi muda Indonesia. Self-esteem dan kecerdasan emosional meningkatkan kepercayaan diri serta kemampuan mengendalikan emosi dalam mengelola keuangan, sementara toleransi risiko mendorong tindakan keuangan yang lebih proaktif. Namun, toleransi risiko tidak berperan sebagai mediator dalam hubungan antara variabel lainnya dan perilaku keuangan, yang berarti bahwa masing-masing faktor memberikan kontribusi secara mandiri dalam membentuk keputusan keuangan yang bertanggung jawab.
STUDI KELAYAKAN FINANSIAL UNTUK MEMASUKI PASAR BARU TEKNOLOGI PENGHITUNGAN LALU LINTAS BERBASIS AI (STUDI KASUS PT. JASA MARGA TOLLROAD OPERATOR)
Studi ini mengevaluasi kelayakan finansial PT. Jasa Marga Tollroad Operator (JMTO) untuk memasuki pasar baru dengan teknologi penghitungan lalu lintas berbasis AI. Didorong oleh meningkatnya kemacetan lalu lintas dan potensi AI dalam mengoptimalkan pemantauan lalu lintas, penelitian ini menerapkan analisis strategis dan finansial. Kombinasi penilaian internal dan eksternal, termasuk kerangka kerja PESTEL, Lima Kekuatan Porter, dan VRIO, digunakan untuk memahami dinamika pasar dan keunggulan kompetitif. Kelayakan finansial ditentukan menggunakan Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), Payback Period (PBP), dan Profitability Index (PI), dengan wawasan tambahan dari analisis sensitivitas dan simulasi Monte Carlo. Hasil menunjukkan NPV positif sebesar Rp 1,57 miliar, IRR sebesar 16,06% (lebih tinggi dari WACC sebesar 13,79%), PI sebesar 1,165, dan periode pengembalian investasi selama 3,35 tahun, yang menegaskan kelayakan finansial proyek. Analisis sensitivitas mengungkapkan bahwa harga jual dan biaya operasional merupakan faktor risiko utama, sementara simulasi Monte Carlo menunjukkan probabilitas NPV negatif sebesar 0%. Temuan ini mendukung langkah strategis JMTO untuk memasuki pasar penghitungan lalu lintas berbasis AI dan merekomendasikan pengendalian biaya yang proaktif, pengadaan strategis, serta kolaborasi dengan pemangku kepentingan pemerintah untuk mengurangi risiko dan meningkatkan keberhasilan implementasi.