Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia

MODEL MATEMATIKA PENGARUH REWARD DAN PUNISHMENT TERHADAP KINERJA KARYAWAN Diah Anggeraini Hasri; Fendy Maradita; Muhammad Jarnawansyah
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia Vol 4 No 1 (2019)
Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (753.519 KB) | DOI: 10.37673/jebi.v4i1.275

Abstract

Pada penelitian ini dibahas tentang model matematika pengaruh pemberian reward dan punishment terhadap peningkatan kinerja karyawan. Pada model ini, populasi dikelompokkan menjadi 3 yaitu populasi karyawan yang rentan terpengaruh dengan karyawan yang kinerjanya buruk pada waktu t yang dinotasikan dengan S, populasi karyawan yang kinerjanya buruk pada waktu t yang dinotasikan dengan B, dan populasi karyawan yang kinerjanya baik pada waktu t yang dinotasikan dengan G. Pada analisis model, diperoleh titik ekuilibrium bebas penyakit yaitu suatu titik yang menggambarkan bahwa dalam sistem tersebut tidak ada karyawan yang kinerjanya buruk. Sebagai langkah dalam mengurangi karyawan yang mempunyai kinerja buruk adalah dengan pemberian reward dan punishment. Pada penelitian ini diperoleh bahwa pemberian reward yang lebih besar dari punishment menyebabkan jumlah karyawan yang kinerjanya buruk akan cepat berkurang.
MODEL MATEMATIKA PENGARUH REWARD DAN PUNISHMENT TERHADAP KINERJA KARYAWAN Diah Anggeraini Hasri; Fendy Maradita; Muhammad Jarnawansyah
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia Vol 4 No 1 (2019)
Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37673/jebi.v4i1.275

Abstract

Pada penelitian ini dibahas tentang model matematika pengaruh pemberian reward dan punishment terhadap peningkatan kinerja karyawan. Pada model ini, populasi dikelompokkan menjadi 3 yaitu populasi karyawan yang rentan terpengaruh dengan karyawan yang kinerjanya buruk pada waktu t yang dinotasikan dengan S, populasi karyawan yang kinerjanya buruk pada waktu t yang dinotasikan dengan B, dan populasi karyawan yang kinerjanya baik pada waktu t yang dinotasikan dengan G. Pada analisis model, diperoleh titik ekuilibrium bebas penyakit yaitu suatu titik yang menggambarkan bahwa dalam sistem tersebut tidak ada karyawan yang kinerjanya buruk. Sebagai langkah dalam mengurangi karyawan yang mempunyai kinerja buruk adalah dengan pemberian reward dan punishment. Pada penelitian ini diperoleh bahwa pemberian reward yang lebih besar dari punishment menyebabkan jumlah karyawan yang kinerjanya buruk akan cepat berkurang.
PENERAPAN FUZZY SET THEORY DALAM CREDIT SCORING USAHA MIKRO, KECIL DAN MENENGAH (UMKM) Anggeraini Hasri, Diah
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia Vol 5 No 1 (2020)
Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37673/jebi.v5i1.654

Abstract

Pada tahun-tahun sebelumnya, analisis kredit dilakukan dengan cara mempelajari proposal dari debitur yang proposal itu berbentuk uraian dan cheklist. Namun, cara tersebut masih banyak kekurangannya dan belum bisa menekan angka penunggakan kredit, sehingga ada suatu teknik untuk mengambil yang terbaik dari kedua teknik tersebut yaitu dengan Credit Scoring. Teknik baru ini, tentunya akan lebih efisien jika dapat dibuat program, sehingga dalam pemberian skor bisa lebih optimal dan mengurangi kesalahan perhitungan. Untuk membuat program tersebut, maka penulis mencoba menerapkan fuzzy settheory khususnya Linear Membership Function untuk menentukan kelayakan kredit.Metode yang digunakan penulis dalam pengumpulan data yang pertama adalah metode dokumentasi yang memberikan data tentang syarat KPI dan skoring kredit perbankan KBI Yogyakarta. Dengan menggunakan representasi linear fuzzy set, diperoleh tiga relasi dalam skoring kredit perbankan yaitu relasi samar “kredit diterima”, “kredit dipertimbangkan” dan “kredit ditolak”. Kriteria ini didasarkan pada skor di bawah 17 kredit ditolak, kredit denagan skor dari 17 sampai 34 akan dipertimbangkan, dan kredit dengan skor di atas 34 akan diterima.