📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 6,268 dokumenANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PERILAKU MAHASISWA DALAM PEMILAHAN SAMPAH DI KAWASAN KAMPUS GANESA ITB (APLIKASI MODEL THEORY OF PLANNED BEHAVIOR DAN VALUE BELIEF NORM)
Pengelolaan sampah masih menjadi masalah global diperparah dengan peningkatan timbulan sampah mencapai 2.1 miliar ton pada tahun 2023 dan diperkirakan menjadi 3,8 miliar ton pada tahun 2050. Hal ini akan menyebabkan biaya pengelolaan yang terus meningkat dan dampak lainnya termasuk biaya untuk mengatasi polusi, kesehatan yang buruk, dan perubahan iklim yang diperkirakan meningkat. Indonesia menghadapi tantangan yang signifikan dalam pengelolaan sampah dengan total timbulan pada tahun 2023 sebesar 40,2 juta ton per tahun, sebesar 60,4% sampah terkelola, sementara 39,6% sisanya belum terkelola. Manajemen sampah yang belum terkelola dapat menimbulkan dampak serius pada kesehatan dan dan penurunan kualitas lingkungan hidup, sekaligus menghambat upaya pembangunan berkelanjutan akibat degradasi lingkungan dan meningkatnya beban sosial serta ekonomi. Untuk mengatasi tantangan ini membutuhkan strategi untuk melibatkan partisipasi pihak kampus, dukungan fasilitas memadai, hingga kebijakan terfokus untuk mendorong praktik pengelolaan sampah yang lebih efektif. Kampus berkelanjutan menjadi salah satu konsep yang bertujuan untuk mempromosikan tanggung jawab terhadap lingkungan, salah satunya pengelolaan sampah. Faktor motivasi dan tingkat partisipasi individu pemilahan sampah menjadi paramater yang dapat diprioritaskan untuk dikaji. Penelitian ini dilakukan kepada 155 orang responden dari mahasiswa aktif sarjana dan magister sebagai target penelitian yang menggunakan fasilitas tempat sampah terpilah di lingkungan Kampus Ganesa ITB. Pengumpulan data primer dilakukan menggunakan kuesioner dengan skala Likert dengan poin 1-7 bersifat closed-ended questionnaire dengan mengaplikasikan model Theory of Planned Behavior (TPB) dan Value Belief and Norms (VBN). Pengolahan data dilakukan dengan analisis deskriptif Multi Group Analysis (MGA) menggunakan SPSS dengan membandingkan hasil analisis konstruk-konstruk pada model TPB dan VBN antar kelompok (jenis kelamin, strata pendidikan, usia, total pendapatan responden per bulan, dan berdasarkan Fakultas dan Sekolah) serta menggunakan perangkat lunak SEM-PLS dengan menggabungkan model yang digunakan dan dilakukan dengan uji outer model (measurement model) dan uji inner model (structural model).
PREDIKSI SOLAR IRRADIANCE BERBASIS CITRA LANGIT MENGGUNAKAN MULTI-STAGE CROSS-MODAL ATTENTION TRANSFORMER
Prediksi solar irradiance jangka pendek berbasis citra langit menghadapi tantangan berupa fluktuasi GHI yang tinggi akibat dinamika awan konvektif pada iklim tropis dan keterbatasan mekanisme fusi satu tahap yang hanya mempelajari interaksi antar modalitas pada satu titik dalam jaringan. Penelitian ini mengusulkan model Multi- Stage Cross-Modal Attention Transformer untuk prediksi GHI pada horizon 30 menit, yang mengintegrasikan citra langit dan data deret waktu secara bertahap melalui mekanisme multi-stage cross-modal attention. Model dikembangkan menggunakan Informer sebagai time-series encoder dan Vision Transformer dengan optical flow Farneback sebagai image encoder, dengan penambahan fitur suhu udara dan kelembaban relatif pada jalur deret waktu. Dataset bersumber dari PLTS PLN Puslitbang Jakarta mencakup 23.869 citra langit dari perangkat ASI-16 dan data sensor AWS periode Februari 2023 hingga Januari 2024, menghasilkan 18.699 sequence. Evaluasi menggunakan metrik ME, MAE, RMSE, NRMSE, dan R² dengan NRMSE sebagai metrik utama. Sebagai pembanding, dievaluasi Baseline Transformer Multimodal Liu dkk. (2023), LSTM+CNN, InformerOnly, dan ViTOnly melalui total 28 skenario eksperimen. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model usulan konfigurasi 4-stage mencapai NRMSE 10,27%, RMSE 82,31 W/m², dan R² 0,799, melampaui seluruh model pembanding: Baseline Liu dkk. (2023) dengan NRMSE 10,56%, LSTM+CNN dengan NRMSE 10,59%, InformerOnly dengan NRMSE 10,37%, dan ViTOnly dengan NRMSE 18,32%. Peningkatan NRMSE relatif sebesar 2,75% dicapai dengan inference time 1,19 ms per sampel. Studi sensitivitas (sensitivity analysis) mengungkap pola U-shape pada kurva NRMSE dengan 4-stage sebagai konfigurasi optimal. Temuan tambahan menunjukkan bahwa peningkatan resolusi input citra tidak meningkatkan akurasi namun meningkatkan waktu inferensi secara signifikan.
MODEL PERAMALAN JUMLAH VOLUME ORDER PAPER DENGAN CUSTOM LOSS UNTUK MENGENDALIKAN TOTAL BIAYA MITIGASI INVENTORI DI PALLETIZE WAREHOUSE DI PT. X
Produk paper merupakan barang komoditas yang diproduksi oleh PT. X yang dijual ke pasar ekspor dan domestik. Produk cutsize dan folio yang sudah selesai diproduksi akan diletakkan sementara di paper warehouse khususnya palletize warehouse. Produksi paper di PT. X menggunakan sistem produksi MTO (make-to-order) sehingga produksi baru dimulai pada saat order dari customer dirilis ke Mill. Setiap tahun, tim sales mempersiapkan alokasi mingguan untuk penjualan paper di setiap wilayah destinasi customer. Permasalahan ditemukan di pasar ekspor dimana jumlah aktual volume order paper yang dirilis ke Mill melebihi alokasi mingguan yang sudah ditentukan sebelumnya. Hal ini memunculkan tantangan bagi tim SCM dalam proses booking mother vessel dan empty container ke forwarder (3PL) sesuai jumlah volume order aktual, hal ini berdampak pada tambahan biaya mitigasi inventori yang perlu dikeluarkan oleh PT. X untuk mengendalikan tingkat inventori di palletize warehouse. Penelitian ini mengembangkan model peramalan permintaan untuk jumlah volume order paper dengan menggunakan machine learning dan parameter custom loss over-prediction (?) dan under-prediction (?) berdasarkan data historis di enam wilayah penjualan, kemudian menghitung kebutuhan jumlah empty container. Hasil peramalan pada enam wilayah penjualan (A–F) menunjukkan model peramalan dengan nilai custom loss (eror) dan total biaya mitigasi inventori untuk memesan empty container adalah model ensemble RNN-LSTM, XGBoost-RNN, LightGBM-LSTM, LightGBM-RNN, XGBoost-LSTM, dan XGBoost-LSTM. Proses validasi dilakukan dengan membandingkan total biaya mitigasi inventori antara model saat ini (moving average n=24) dan model usulan, total biaya mitigasi inventori model usulan menunjukkan penurunan biaya daripada model saat ini di wilayah A, B, C sebesar 11%, 17%, 14%, dan wilayah D, E, F sebesar 29%, 17%, dan 16% dengan total empty container yang perlu dipesan selama periode data testing 5 bulan adalah 1.030, 672, 836, 848, 303, dan 267 container.
PENGEMBANGAN MATERIAL CERIUM OKSIDA TERDOPING SULFUR SEBAGAI FOTOKATALIS UNTUK DEGRADASI LIMBAH ANTIBIOTIK FLUOROKUINOLON
Kontaminasi antibiotik fluorokuinolon di lingkungan perairan menjadi perhatian global karena sifatnya yang persisten, sulit terdegradasi, dan berkontribusi terhadap penyebaran resistensi antimikroba. Ciprofloxacin merupakan salah satu antibiotik fluorokuinolon yang sering terdeteksi pada efluen instalasi pengolahan air limbah akibat keterbatasan metode pengolahan konvensional. Fotokatalisis berbasis semikonduktor oksida logam menawarkan alternatif untuk mendegradasi senyawa tersebut melalui pembentukan spesies oksidatif reaktif. Dalam penelitian ini, cerium oksida terdoping sulfur (CeO2:S) dikembangkan sebagai fotokatalis untuk meningkatkan aktivitas fotodegradasi antibiotik fluorokuinolon di bawah iradiasi UV. Material CeO2 dan CeO2:S disintesis menggunakan metode hidrotermal yang diikuti dengan proses kalsinasi. Karakterisasi dilakukan untuk mengevaluasi struktur kristal, morfologi, komposisi unsur, sifat optik, luas permukaan spesifik, karakteristik pori, dan perilaku rekombinasi pembawa muatan. Hasil karakterisasi menunjukkan bahwa seluruh sampel mempertahankan struktur fluorit kubik CeO2 tanpa pembentukan fase impuritas. Doping sulfur menyebabkan perubahan parameter kisi dan ukuran kristalit serta menurunkan energi celah pita dari 2,77 eV pada CeO2 menjadi 2,50 eV pada CeO2:S. Analisis BET menunjukkan bahwa CeO2:S(1%) memiliki luas permukaan spesifik sebesar 73,97 m2 /g, lebih tinggi dibandingkan CeO2 murni sebesar 59,42 m2 /g. Peningkatan luas permukaan tersebut menyediakan lebih banyak area kontak antara fotokatalis dan molekul ciprofloxacin, sehingga mendukung proses adsorpsi dan reaksi fotokatalitik. Uji fotokatalitik menunjukkan bahwa CeO2:S(1%) menghasilkan aktivitas terbaik dalam degradasi ciprofloxacin dibandingkan CeO2 murni maupun variasi doping lainnya. Analisis kinetika menunjukkan bahwa proses degradasi mengikuti model orde satu semu, sedangkan uji scavenger mengidentifikasi radikal superoksida (O2•?) sebagai spesies reaktif dominan. Selain itu, CeO2:S(1%) menunjukkan stabilitas yang baik setelah beberapa siklus penggunaan ulang. Hasil penelitian ini membuka peluang pengembangan CeO2:S(1%) sebagai fotokatalis yang efisien dan berkelanjutan untuk pengolahan limbah antibiotik di lingkungan perairan.
DUKUNGAN SELEBRITI, GAMIFIKASI BLIND-BOX, DAN ISYARAT KELANGKAAN SEBAGAI STIMULUS PERILAKU KONSUMEN: STUDI EKOSISTEM BLIND-BOX POP MART DI INDONESIA
Model ritel blind-box Pop Mart yang memiliki volatilitas tinggi telah mendorong pertumbuhan yang sangat pesat di Indonesia. Strategi ini mengandalkan kelangkaan yang direkayasa, dukungan selebritas (celebrity endorsement), serta gamifikasi. Ketergantungan pada elemen-elemen tersebut kemungkinan besar akan berdampak jangka panjang pada keberlanjutan merek, kepercayaan konsumen, dan kesejahteraan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk memahami mekanisme psikologis melalui mana dukungan selebritas, gamifikasi blind-box, dan isyarat kelangkaan memengaruhi perilaku konsumen, pembelian impulsif secara digital, serta niat pembelian ulang. Berdasarkan kerangka kerja Stimulus–Organism–Response (S–O–R), hipotesis stimulus pemasaran dimediasi oleh kondisi internal organisme seperti keterikatan parasosial, kenikmatan yang dirasakan, dan gairah emosional, yang sering kali dikaitkan dengan fear of missing out (FOMO). Penelitian kuantitatif yang bersifat eksplanatori dan cross-sectional telah dilakukan. Data dikumpulkan dari 229 konsumen Indonesia berusia 18–40 tahun yang menggunakan produk Pop Mart. Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM) dengan 5.000 bootstrap resamples digunakan untuk menilai model pengukuran dan model struktural. Model struktural menunjukkan dinamika yang menarik. Gamifikasi blind-box bekerja melalui jalur hedonis berbasis imbalan untuk menjaga keterlibatan dan kepuasan pengguna, dengan isyarat kelangkaan sebagai pendorong utama perilaku. Isyarat tersebut bekerja melalui jalur tekanan berbasis gairah dan memicu transaksi impulsif yang bersifat paksaan. Dukungan selebritas merupakan jalur parasosial yang kontraproduktif. Secara khusus, ekspektasi konsumen yang lebih tinggi selalu menyebabkan disonansi pascapembelian ketika terungkap, sehingga menurunkan niat pembelian ulang dalam jangka panjang. Penelitian ini memperluas model S–O–R ke ritel barang koleksi fisik. Hasil penelitian menunjukkan spesialisasi stimulus yang lengkap pada berbagai saluran psikologis. Pop Mart perlu berfokus pada penyempurnaan arsitektur kelangkaan yang etis serta pendalaman ekosistem hedonis yang tergamifikasi. Strategi yang lebih terarah untuk mengurangi pemasaran berbasis intensitas parasosial juga sangat penting demi retensi konsumen jangka panjang.
PENGEMBANGAN SISTEM KO-KREASI DIGITAL BERBASIS WEB YANG DIGAMIFIKASI UNTUK VALIDASI DESAIN FESYEN PRA-PRODUKSI: PENDEKATAN DESIGN THINKING BERLANDASKAN SERVICE-DOMINANT LOGIC
Sektor fesyen muslim Indonesia menempati peringkat pertama secara global dan menawarkan peluang yang besar bagi merek yang sedang berkembang. Fleuraine, salah satu merek fesyen muslim yang berkembang mengahdapi tantangan utama, yaitu pengambilan Keputusan produk berdasarkan asumsi internal, sehingga menghasilkan stok yang tidak terjual. Seiring meningkatnya ekspektasi konsumen muda terhadap pengalaman merek yang interaktif dan partisipatif, penelitian ini mengeksplorasi penggunaan platform digital ko-kreasi berbasis web yang digamifikasi sebagai mekanisme untuk memvalidasi preferensi desain fesyen dan menilai kesiapan pembelian sebelum produksi. Tujuan penelitian ini adalah merancang, mengembangkan, dan mengevaluasi platform untuk Fleuraine, sebuah merek fesyen yang sedang berkembang. Platform ini didasarkan pada teori Service-Dominant Logic dan kerangka service system Kijima, serta diimplementasikan melalui fitur gamifikasi, Ecosystem Pie Model, dan Theory of Planned Behaviour. Pendekatan Design Thinking mulai dari memahami permasalahan konsumen hingga mengembangkan platform gamifikasi enam fase di play-fleuraine.com. Penelitian menggunakan desain mixed methods convergent parallel, di mana data perilaku, sikap, dan data kualitatif dari 79 responden valid dianalisis menggunakan statistic deskriptif, konstruk Theory of Planned Behaviour, dan analisis tematik. Hasil penenlitian meunjukkan bahwa platform mampu mempertahankan keterlibatan konsumen serta menghasilkan data preferensi yang tervalidasi dan dapat digunakan sebelum proses produksi. Partisipan menunjukkan preferensi desain dengan satu desain serta kombinasi ukuran dan warna tertentu muncul sebagai pilihan dominan, sementara sejumlah besar responden juga menunjukkan kesiapan untuk melakukan pra-pesan. Umpan balik kualitatif menunjukkan bahwa pengalaman interaktif berbasis avatar meningkatkan kepercayaan diri dan keterlibatan konsumen. Penelitian ini memberikan platform yang megintegrasikan gamifikasi, interaksi berbasis avatar, dan validasi desain pra-produksi yang diterapkan pada konteks UMKM fesyen muslim untu mendukung keputusan produksi, dan mengurangi risiko stok mati sebelum proses manufaktur.
EKSPLORASI PEWARNA ALAMI BIJI BUAH ALPUKAT (PERSEA AMERICANA MILL.) DENGAN INSPIRASI NILAI MOTTAINAI DAN TEKNIK SASHIKO UNTUK MENSWEAR
Ironitas terbesar dalam industri busana adalah bahwa di balik penciptaan produk yang bernilai estetis, industri ini juga menghasilkan limbah dalam jumlah yang besar. Salah satu upaya meminimalisir dampak negatif yang dihasilkan dari industri busana adalah dengan beralih dari pewarna sintetis ke pewarna alami. Pewarna alami paling mudah diperoleh dari tumbuhan, salah satunya adalah biji buah alpukat yang mengandung senyawa tanin yang memberikan warna merah muda atau kuning kecoklatan. Manusia umumnya langsung membuang biji buah alpukat ke tempat sampah sehingga menghasilkan limbah yang melimpah di Indonesia. Pada penelitian ini, biji buah alpukat akan diberikan kesempatan kedua dan hidup baru dalam industri tekstil melalui pemanfaatannya menjadi pewarna alami. Hubungan harmonis antara manusia dan lingkungan selaras dengan filosofi mottainai yang berasal dari Jepang, yaitu upaya manusia untuk tidak menyia-nyiakan sumber daya di sekitarnya melalui prinsip reduce, reuse, recycle dan respect. Pengimplementasian nilai mottainai tidak hanya melalui material yang digunakan, namun juga melalui tekniknya. Penelitian ini menggabungkan pewarnaan biji buah alpukat dengan teknik sashiko dan siluet kimono laki-laki. Teknik sashiko diaplikasikan untuk memperkuat struktur kain agar lebih tahan lama. Sementara itu, siluet kimono laki-laki menjadi inspirasi utama dalam produk akhir karena nilainilainya yang selalu mengutamakan regenerasi. Berlandaskan nilai mottainai sebagai kerangka filosofis, penelitian ini mengintegrasikan pewarna alami biji buah alpukat, teknik sashiko, dan siluet kimono laki-laki dalam produk menswear semiformal.
EKSPLORASI VISUAL LIMBAH KERAMIK DENGAN PENDEKATAN KINTSUGI UNTUK ELEMEN DEKORASI INTERIOR
Limbah keramik merupakan hasil samping industri keramik yang umumnya berasal dari produk cacat akibat deformasi bentuk, gagal glasir, serta produk pecah, yang belum dikelola secara optimal sehingga berpotensi menimbulkan dampak negatif terhadap lingkungan. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan kembali limbah keramik serta mengeksplorasi potensi visualnya melalui pendekatan kintsugi sebagai elemen dekorasi interior. Metode yang digunakan adalah metode eksploratif melalui studi pustaka, survei lapangan, serta eksplorasi teknik dan bentuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa limbah keramik memiliki potensi untuk diolah menjadi karya dekorasi interior yang bernilai estetis. Dari lima eksplorasi teknik yang dilakukan, penggunaan lem epoksi clear, bubuk sablon emas, gipsum casting, dan cat emas menghasilkan kualitas visual yang paling optimal karena mampu merekatkan keramik dengan kuat sekaligus menutup retakan secara rapi. Sementara itu, eksplorasi bentuk menunjukkan bahwa limbah keramik dapat dikembangkan baik dengan mempertahankan bentuk aslinya maupun direkonstruksi menjadi bentuk baru yang abstrak. Temuan tersebut kemudian diwujudkan dalam tiga seri karya, yaitu Utuh, Rumpang, dan Ubah, yang mengangkat nilai-nilai kintsugi berupa penerimaan terhadap ketidaksempurnaan, perawatan kerusakan, dan transformasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan kintsugi memiliki potensi sebagai alternatif pemanfaatan limbah keramik di Indonesia. Selain berkontribusi terhadap upaya pengurangan limbah, pendekatan ini juga mampu menghasilkan elemen dekorasi interior yang memiliki nilai estetis dan konseptual.
PENGARUH SIFAT MIKROEMULSI DAN VISKOSITAS FLUIDA PADA INJEKSI SURFAKTAN-POLIMER: EVALUASI MULTI SKALA TERINTEGRASI PADA PENDEKATAN EMPIRIS DAN SIFAT FISIK DI MATURE DELTAIC SANDSTONE RESERVOIR
Injeksi surfaktan–polimer (SP) merupakan salah satu metode chemical enhanced oil recovery (EOR) yang relevan untuk mature sandstone reservoir karena mengombinasikan penurunan interfacial tension (IFT) dengan peningkatan kontrol mobilitas fluida. Lapangan-X, suatu mature deltaic sandstone reservoir di Indonesia, telah berproduksi selama lebih dari empat dekade dan mencapai recovery factor (RF) sebesar 65,68% pada akhir history matching. Meskipun hasil penyaringan menunjukkan bahwa reservoir ini sesuai untuk penerapan SP, prediksi kinerja skala lapangan masih sering menggunakan formulasi empiris berbasis tabel yang belum sepenuhnya merepresentasikan perilaku fasa mikroemulsi dan perubahan reologi polimer akibat shear rate. Penelitian ini bertujuan membandingkan pendekatan empiris dan pendekatan berbasis informasi fisik dalam memprediksi mekanisme pendesakan serta tambahan perolehan minyak dari injeksi SP. Model empiris terlebih dahulu dikalibrasi terhadap data coreflood, khususnya respons penurunan tekanan dan perolehan minyak, kemudian melalui proses upscaling ke model skala lapangan. Model upscale mampu mempertahankan respons RF akhir model coreflood dengan perbedaan absolut sekitar 1%. Pada skala lapangan, pendekatan empiris merepresentasikan kinerja surfaktan melalui tabel IFT/capillary desaturation dan polimer melalui tabel pengali viskositas terhadap konsentrasi. Pendekatan kedua berbasis informasi fisik menggunakan korelasi Huh yang dikalibrasi berdasarkan data salinity scan untuk merepresentasikan perilaku fasa mikroemulsi, serta shear-rate-dependent rheology untuk menggambarkan perubahan viskositas polimer. Model geologi, sifat fluida, konfigurasi sumur, dan strategi injeksi dipertahankan sama agar perbedaan hasil dapat dikaitkan secara langsung dengan representasi mekanisme SP. Hasil simulasi menunjukkan bahwa waterflooding menghasilkan RF sebesar 72,90%. Kasus pertama injeksi SP berbasis empiris, yaitu injeksi polimer yang dilanjutkan dengan SP, menghasilkan RF sebesar 73,49%, sedangkan Kasus kedua yakni injeksi SP berbasis informasi fisik menghasilkan RF sebesar 73,55%. Tambahan RF terhadap waterflooding masing-masing hanya sebesar 0,59% dan 0,65%, dengan selisih antarmodel sebesar 0,06%. Meskipun RF akhir keduanya berdekatan, mekanisme yang diprediksi berbeda. Hasil penilitian menunjukkan pada pendekatan informasi fisik menurunkan IFT rata-rata menjadi 0,02 mN/m dari 0,81 mN/m pada pendekatan empiris, dan menurunkan saturasi minyak residual rata rata dari 0,105 di kasus pertamaa menjadi 0,047 di kasus kedua. Namun, pengaruh shear thinning menurunkan viskositas air rata-rata dari 0.6596 cP menjadi 0,4185 cP sehingga kontrol mobilitasnya lebih rendah dibandingkan pendekatan tabel. Analisis sensitivitas menunjukkan bahwa kinerja Kasus ke 2 terutama dipengaruhi oleh tekanan dan laju injeksi, sedangkan dari sisi bahan injeksi dikontrol oleh salinitas efektif dan parameter tegangan antarmuka mikroemulsi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penambahan informasi fisik tidak selalu menghasilkan perbedaan RF yang besar, tetapi memberikan pemahaman mekanistik yang lebih baik terhadap mobilisasi minyak, propagasi chemical slug, injectivity, dan respons reologi polimer. Pendekatan empiris tetap memadai untuk tahap screening dan evaluasi awal, sedangkan pendekatan informasi fisik lebih sesuai untuk desain pilot dan implementasi lanjutan. Pada mature deltaic sandstone reservoir dengan RF dan water cut yang telah tinggi, keberhasilan injeksi SP lebih ditentukan oleh pemilihan area target, pengendalian laju dan tekanan injeksi, serta kesesuaian formulasi terhadap salinitas daripada sekadar peningkatan konsentrasi bahan kimia.
PENGEMBANGAN STARTUP MATURITY INDEX UNTUK MENGATASI FENOMENA “BAKAR UANG” PADA USAHA RINTISAN DI INDONESIA
Tingkat kegagalan usaha rintisan (startup) di Indonesia tetap tinggi meskipun aliran modal ventura terus berlangsung, dan pola yang berulang di balik kegagalan tersebut adalah penskalaan dini, yang dikenal secara lokal sebagai fenomena bakar uang, yaitu ketika usaha rintisan berekspansi secara agresif dengan subsidi sebelum fondasi organisasinya mampu menopang ekspansi itu. Akibatnya adalah loyalitas pelanggan yang rapuh, unit ekonomi yang negatif, dan jalur yang berakhir pada habisnya kas alih-alih profitabilitas. Penelitian ini menjawab pola tersebut dengan mengembangkan Startup Maturity Index, sebuah instrumen penilaian mandiri yang memungkinkan usaha rintisan teknologi business-to-consumer tahap pertumbuhan di Indonesia menilai kesiapan mereka untuk melakukan penskalaan sebelum mengalokasikan modal untuk pertumbuhan. Indeks ini disusun atas enam dimensi kematangan organisasi, yaitu manajemen keuangan, perencanaan strategis, kapabilitas operasional, efektivitas pemasaran, manajemen talenta, dan keberlanjutan model bisnis, yang dinyatakan dalam tiga puluh enam butir yang diturunkan dari tinjauan sistematis atas literatur kematangan startup, penskalaan dini, dan kesiapan organisasi. Instrumen ini divalidasi melalui prosedur Modified Delphi dua putaran dengan panel delapan pakar senior yang berasal dari sisi operasional usaha teknologi konsumen dan dari sisi permodalan, yang mencakup modal ventura dan pengembangan ekosistem startup. Alih-alih bergantung pada rerata indeks validitas isi klasik, yang tidak dapat ditopang secara presisi oleh panel berjumlah delapan, penelitian ini memperlakukan kesepakatan panel sebagai bukti validitas yang utama, membaca konsensus dari proporsi pakar yang menyetujui setiap butir dan kestabilan dari sebaran penilaian mereka, serta melaporkan indeks validitas isi dan reliabilitas hanya sebagai pendukung. Putaran pertama menggali alasan pentingnya setiap dimensi dan butir, dengan konvergensi terkuat pada kapabilitas operasional dan efektivitas pemasaran serta divergensi paling penting pada manajemen talenta, ketika butir keberagaman yang semula diusulkan tidak terbaca sebagai sinyal kematangan dan diubah menjadi keputusan sumber daya manusia yang disengaja dan berbasis bukti untuk putaran kedua. Validasi menghasilkan pola yang jelas. Di seluruh panel, praktik yang membedakan startup yang matang adalah praktik yang tidak dapat dihasilkan secara cepat atau murah, seperti unit ekonomi yang terjaga, retensi tanpa pemberian diskon, dan perekrutan senior yang disengaja, sedangkan praktik yang ditunjukkan oleh organisasi mana pun yang dikelola dengan baik, terlepas dari tahapannya, tidak bertahan sebagai sinyal kematangan. Dengan membaca batas ini melalui teori pensinyalan, penelitian ini memisahkan tiga puluh enam butir menjadi dua puluh satu indikator kematangan inti yang diberi skor dan membentuk Indeks, serta lima belas indikator praktik bisnis umum yang dilaporkan sebagai daftar periksa pendukung dan tidak diberi skor. Uji beda non-parametrik memastikan bahwa pakar sisi operasional dan sisi permodalan menempatkan batas ini pada tempat yang sama. Kontribusi penelitian ini adalah sebuah diagnostik konsensus pakar yang tervalidasi isinya, yang membuat perbedaan antara kematangan khas startup dan kompetensi bisnis umum menjadi terlihat bagi para pendiri, investor, dan pembina ekosistem. Penelitian ini berhenti pada tahap validasi isi dalam pengembangan skala; penerapan Indeks pada sampel lapangan dan pengujian daya prediksinya diposisikan sebagai penelitian lanjutan.
DAMPAK PERATURAN PERUSAHAAN DAN PEMERINTAH TERHADAP HARGA LAYANAN PERUSAHAAN JASA DI INDUSTRI PANAS BUMI
Penelitian ini menguji pengaruh Tekanan Institusional, Biaya Transaksi, serta Kebijakan Internal dan Pengendalian Risiko terhadap Penetapan Harga Berbasis Informasi Nilai, serta hubungannya dengan Kinerja Perusahaan pada industri jasa panas bumi di Indonesia. Data survei dari 33 responden dianalisis menggunakan pendekatan regresi struktural berbasis skor komposit yang parsimonious. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Biaya Transaksi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penetapan Harga Berbasis Informasi Nilai, sedangkan Tekanan Institusional serta Kebijakan Internal dan Pengendalian Risiko tidak memiliki pengaruh langsung yang signifikan. Penetapan Harga Berbasis Informasi Nilai memiliki hubungan positif dengan Kinerja Perusahaan yang signifikan secara marginal pada tingkat 10 persen, tetapi tidak signifikan pada tingkat 5 persen. Temuan ini menunjukkan bahwa kompleksitas transaksi meningkatkan kebutuhan akan artikulasi nilai dan justifikasi harga yang lebih jelas. Tekanan Institusional serta Kebijakan Internal dan Pengendalian Risiko ditafsirkan sebagai kondisi kontekstual, bukan moderator yang telah dikonfirmasi secara statistik
TRANSFORMASI PEMASARAN STRATEGIS SUATU PERUSAHAAN SOVEREIGN SEKURITAS DALAM PENETRASI PASAR RITEL
Pasar modal Indonesia sedang mengalami ekspansi ritel yang signifikan. Meskipun memiliki akses ke 60 juta nasabah perbankan Sovereign Banking Group, pangsa pasar retail stagnan di angka 2%. Di saat yang sama, pesaing digital berhasil menjadi pemimpin pasar hanya dalam tiga tahun. Penelitian kualitatif ini menggunakan pendekatan studi kasus abduktif. Data primer dikumpulkan melalui wawancara mendalam lintas fungsi yang divalidasi dengan data sekunder SOVS dan pasar. Prosedur penelitian yang digunakan meliputi PESTEL, Porter’s Five Forces, Resource-Based View (VRIN), Marketing Mix (7Ps), dan evaluasi proksi Technology Acceptance Model (TAM), yang kemudian diformulasi melalui Matriks TOWS. Penelitian ini menghasilkan empat poin pembelajaran utama: (1) volume transaksi sangat terkonsentrasi pada 20-30% nasabah teratas (HNWI dan trader aktif); (2) menjaga nasabah lama (retensi) lebih penting dibandingkan menambah fitur aplikasi; (3) pemanfaatan basis nasabah bank harus focus kepada segmen khusus agar tidak berujung pasif; dan (4) promosi lewat papan iklan digital lebih hemat dibanding perang iklan di internet. Solusi dari pembelajaran tersebut dibentuk menjadi Peta Jalan Pemasaran Lima Pilar yang dibagi menjadi program jangka pendek (0-12 bulan) dan jangka panjang (12-36 bulan) dengan target pertumbuhan pasar 3-4%.
PERANCANGAN OTOMASI ALUR KERJA WHATSAPP BERBASIS KECERDASAN BUATAN UNTUK MENINGKATKAN PROSES PERMINTAAN INFORMASI DAN PEMESANAN PELANGGAN: STUDI KASUS PADA LENYPW MAKEUP ARTIST
Dalam bisnis jasa personal seperti layanan penata rias, komunikasi memegang peranan penting dalam mengubah pertanyaan pelanggan menjadi pemesanan yang pasti. Pada kasus LenyPW Makeup Artist, sebagian besar komunikasi terkait pertanyaan dan pemesanan pelanggan dilakukan melalui WhatsApp. Namun, proses penanganan pertanyaan hingga pemesanan yang saat ini masih bersifat manual menimbulkan beberapa masalah operasional, seperti keterlambatan respons, jawaban yang tidak konsisten, pertanyaan berulang, data pelanggan yang tersebar, pengecekan ketersediaan secara manual, serta pelacakan prospek yang terbatas. Masalah-masalah ini dapat memengaruhi pengalaman pelanggan dan meningkatkan beban kerja administratif pemilik usaha. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi titik permasalahan, merumuskan masalah, serta merancang dan memvalidasi prototipe solusi guna memperbaiki proses pertanyaan dan pemesanan pelanggan di LenyPW Makeup Artist. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus dengan kerangka metodologi utama Design Thinking dan Lean Startup (siklus Build–Measure–Learn). Design Thinking digunakan untuk memahami masalah, mengidentifikasi titik permasalahan pelanggan maupun operasional, menentukan kebutuhan perbaikan proses, dan mengembangkan prototipe. Sementara itu, siklus Build–Measure–Learn dari Lean Startup digunakan untuk memvalidasi prototipe dan mengidentifikasi area perbaikan lebih lanjut. Pengumpulan data dilakukan melalui survei wawasan pelanggan, survei klien LenyPW, wawancara dengan admin, observasi proses, pengujian prototipe, kuesioner, tanggapan terbuka, serta evaluasi operasional oleh pemilik/admin. Prototipe dirancang sebagai admin virtual WhatsApp berbasis AI yang mendukung aktivitas awal pertanyaan dan pemesanan, termasuk memberikan informasi daftar harga, memandu pengecekan ketersediaan, mengumpulkan detail pemesanan, mengirimkan instruksi pembayaran, mendukung tindak lanjut, serta mencatat data pelanggan ke dalam basis data yang terstruktur. Prototipe ini diuji oleh 30 responden perempuan yang memiliki pengalaman mencari, menghubungi, atau memesan jasa penata rias, melalui simulasi pemesanan via WhatsApp. Hasil validasi menunjukkan bahwa prototipe tersebut diterima secara positif dari perspektif pelanggan. Skor hipotesis nilai mencapai 91,73% untuk kecepatan respons, 92,67% untuk kejelasan informasi, 92,00% untuk struktur pemesanan, 89,07% untuk kenyamanan dan kepercayaan pelanggan, serta 90,17% untuk proses pengalihan ke manusia. Dari perspektif operasional, prototipe ini juga dinilai bermanfaat dalam mengurangi tugas administratif yang berulang serta memperbaiki pengelolaan data pelanggan, status pemesanan, status pembayaran, tindak lanjut, koordinasi mitra, dan pencatatan prospek yang hilang (*lost leads*). Namun, penyempurnaan lebih lanjut diperlukan sebelum implementasi penuh, khususnya terkait respons yang terduplikasi, memori konteks, penanganan gambar dan bukti pembayaran, waktu respons, serta kejelasan pengalihan interaksi kepada manusia. Studi ini memberikan kontribusi dengan menunjukkan bagaimana otomatisasi alur kerja WhatsApp berbasis AI dapat mendukung usaha jasa berskala kecil—melalui peningkatan penanganan pertanyaan dan alur kerja pemesanan—tanpa menggantikan peran manusia dalam layanan pelanggan.
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PANDUAN RITME NAPAS DAN ANTARMUKA LAYAR PADA PERANGKAT WEARABLE BERBASIS LOCOMOTOR-RESPIRATORY COUPLING (LRC)
Pelari amatir kerap mengalami kesulitan menyinkronkan ritme pernapasan dengan kadens langkah kaki secara mandiri; survei terhadap 66 pelari menunjukkan bahwa 74,2% di antaranya gagal mempertahankan pola Locomotor-Respiratory Coupling (LRC) tanpa bantuan eksternal, akibat tingginya beban kognitif untuk menghitung langkah dan mengatur napas secara bersamaan. Sistem panduan yang telah ada umumnya bersifat reaktif dan bergantung pada smartphone, sehingga instruksi yang diberikan terlambat akibat latensi transmisi Bluetooth A2DP yang berkisar 150–170 ms. Tugas Akhir ini merancang dan mengimplementasikan tiga subsistem pada purwarupa wearable berbasis ESP32: Subsistem Panduan Ritme yang membangkitkan sinyal audio secara pre-emptive menggunakan mesin penjadwalan prediktif (filter Simple Moving Average N=5 dan kompensasi latensi -170 ms), Subsistem Antarmuka Tampilan berbasis layar OLED yang dikendalikan Finite State Machine delapan-tahapan, serta arsitektur inti mikrokontroler dengan skema single-boot dualradio yang memisahkan operasi Bluetooth Classic (A2DP) dan Bluetooth Low Energy (BLE) melalui NVS untuk mengatasi konflik alokasi memori heap. Pengujian osiloskop pada kecepatan lari 120–200 SPM menunjukkan deviasi waktu pemicuan konstan pada -174,25 ms (pola 3:2) dan -174,80 ms (pola 2:1), masih di dalam toleransi ±30 ms. Uji ketahanan penyimpanan biner berkerapatan 6-byte pada LittleFS berhasil menampung 200.000 kejadian langkah (10 sesi) hanya dalam 1,14 MB dari kapasitas 1,96 MB tanpa kehilangan data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh spesifikasi teknis sistem tercapai, membuktikan kelayakan arsitektur perangkat tertanam non-blocking berbasis dual-core FreeRTOS untuk aplikasi panduan pernapasan lari secara real-time.
OPTIMALISASI MODEL MACHINE LEARNING MELALUI ANALISIS FITUR PENTING UNTUK PREDIKSI RISIKO STUNTING BALITA BERBASIS DATA KOHORT LONGITUDINAL MAL-ED (2009-2017)
Stunting merupakan gangguan pertumbuhan kronis pada balita yang ditandai oleh nilai Height-for-Age Z-score (HAZ) di bawah ?2 SD menurut WHO, dengan prevalensi di Indonesia mencapai 21,5% pada 2023. Stunting bersifat multifaktorial, namun sebagian besar penelitian prediksi masih berbasis data crosssectional yang belum menangkap dinamika growth faltering sejak periode 1000 Hari Pertama Kehidupan (HPK), sehingga membatasi deteksi dini risiko. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi fitur prediktor utama, mengoptimalkan model Machine Learning terbaik, serta mengimplementasikannya ke dalam sistem berbasis web, menggunakan data kohort longitudinal MAL-ED 0–60 bulan dari delapan negara berkembang. Fitur temporal (mean, std, slope, nilai terakhir) dibentuk dari pengukuran berulang usia 0–24 bulan di delapan domain (antropometri, ASI, imunisasi, diare, ISPA, diet, mikrobiologi, biomarker inflamasi usus), menghasilkan 735 fitur. Beberapa model (Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, SVM, k-NN, MLP) dioptimalkan melalui SMOTE, hyperparameter tuning (RandomizedSearchCV, F2-score), crossvalidation, dan optimasi threshold; Random Forest dipilih karena recall tertinggi. Sebagai pelengkap, Random Survival Forest dikembangkan untuk estimasi waktu terjadinya (time-to-event) stunting, dibandingkan dengan Cox Proportional Hazards dan DeepSurv. Pada Skenario 1 (48 fitur, threshold 0,40) yang merepresentasikan ketersediaan data layanan kesehatan primer seperti Posyandu, Random Forest menghasilkan Accuracy 83,3%, Recall 88,7%, Precision 73,3%, F2-score 85,1%, dan ROC-AUC 92,1% (test set 186 anak), sementara Random Survival Forest menghasilkan C-index 0,8444. Kebaruan penelitian terletak pada integrasi eksplisit model klasifikasi dan survival berbasis data longitudinal, dilengkapi interpretasi SHAP pada level individu dan kategori fitur. Seluruh model diimplementasikan pada sistem prototipe berbasis web StuntGuard (FastAPI, React, PostgreSQL), yang menyajikan status prediksi, estimasi usia onset, kurva survival, dan interpretasi faktor risiko, sebagai landasan awal decision support tool untuk skrining dini stunting berbasis data longitudinal.