Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.873
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Digit : Digital of Information Technology Jurnal Teknika : Jurnal Teoritis dan Terapan Bidang Keteknikan Jurnal Ilmiah Raflesia Akuntansi Jurnal Manajemen Riset Inovasi Maeswara: Jurnal Riset Ilmu Manajemen dan Kewirausahaan Mengabdi: Jurnal Hasil Kegiatan Bersama Masyarakat Indonesian Journal of Economics and Strategic Management Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan Repeater: Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Media Elektrik Jejak digital: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan
Aji Saputra
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERILAKU TENAGA KERJA DALAM PENGGUNAAN ALAT PELINDUNG DIRI DI PROYEK KONSTRUKSI Veronika Happy Puspasari; Wita Kristiana; Aji Saputra
JURNAL TEKNIKA Vol. 1 No. 1 (2017): Jurnal Teoritis dan Terapan Bidang Keteknikan
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pembangunan proyek kontruksi umumnya merupakan kegiatan yang banyak mengandung unsur bahaya. Kecelakaan kerja dapat terjadi disebabkan oleh faktor lingkungan dan manusia. Faktor lingkungan terkait dengan peralatan, kebijakan, pengawasan, peraturan, dan prosedur kerja mengenai pelaksanaan keselamatan dan kesehatan kerja.Sedangkan faktor manusia yaitu perilaku atau kebiasaan kerja yang tidak aman. Berdasarkan studi pendahuluan yang dilaksanakan bulan April 2017 pada Kegiatan Pembangunan Fisik Gedung dan Bangunan Rumah Sakit Umum Daerah Kota Palangka Raya Tahap II, diketahui terdapat 36 tenaga kerja dan kebanyakan dari tenaga kerja tersebut tidak menggunakan alat pelindung diri saat mereka sedang bekerja. Hal ini mencerminkan buruknya perilaku dan masih kurangnya tingkat kesadaran tenaga kerja dalam penggunaan alat diri. Penelitian ini bertujuan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku tenaga kerja dalam penggunaan alat pelindung diri di proyek konstruksi. Faktor predisposisi meliputi pengetahuan, sikap dan kenyamanan. Faktor pemungkin meliputi ketersediaan fasilitas dan pelatihan. Faktor penguat meliputi pengawasan, hukuman, penghargaan, motivasi dan komunikasi. Sedangkan faktor individu meliputi pendidikan, umur dan masa kerja. Teknik pemilihan sampel adalah non random sampling dan sebanyak 33 sampel yang dipilih berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif. Hasil analisis deskriptif menunjukan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku tenaga kerja dalam penggunaan alat pelindung diri di proyek konstruksi adalah faktor predisposisi, faktor pemungkin, faktor penguat, dan faktor individu. Faktor dominan yang mempengaruhi perilaku tenaga kerja dalam penggunaan alat pelindung diri di proyek konstruksi adalah faktor predisposisi dengan nilai mean 4,35, faktor pemungkin dengan nilai mean 4,29, faktor penguat dengan nilai mean 4,19 dan faktor individu dengan nilai mean 3,73.
PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING UNTUK PENILAIAN KENAIKAN JABATAN KARYAWAN (STUDI KASUS: PT. ILHAM BANGUN MANDIRI) Kusnadi Kusnadi; Deny Martha; Aji Saputra
Jurnal Digit Vol 5, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Catur Insan Cendekia (CIC) Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51920/jd.v5i2.48

Abstract

Sesuai dengan peraturan yang telah ditetapkan PT. Ilham Bangun Mandiri dalam melakukan proses kenaikan pangkat jabatan, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk memenuhi jabatan. Dalam proses penentuan jabatan ini dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan metode Profile Matching. Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari solusi terbaik bedasarkan kompetensi karyawan di PT. Ilham Bangun Mandiri menggunakan metode Profile matching. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi kandidat terbaik dari sejumlah karyawan yang ada, dalam hal ini kandidat yang dimaksudkan yaitu karyawan yang berhak menduduki jabatan yang tersedia berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, seperti contoh adalah aspek kapasitas intelektual, aspek sikap kerja, dan aspek perilaku, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu karyawan terbaik. Kata Kunci: Profile Matching, Kompetensi, Kenaikan, Sistem
PENELITIAN AKUNTANSI MANAJEMEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALISIS KEUANGAN BEP, NPV, PP, PI PADA UMKM KULINER MASAKAN ACEH YANG BERNAMA “MIE ACEH MUSTIKA” Ari Rhamdani; Aji Saputra; Bayu Effendy; Akbar Dwiansyah; Fathan Mubina; Rusliansyah
IJESM Indonesian Journal of Economics and Strategic Management Vol. 2 No. 2 (2024): July
Publisher : Draf Solusi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kelayakan usaha UMKM Mie Aceh Mustika menggunakan metode analisis keuangan Break Even Point (BEP), Net Present Value (NPV), Payback Period (PP), dan Profitability Index (PI). Data yang digunakan adalah data keuangan tahun 2012 – 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BEP(unit) adalah 970,71 Unit dan BEP(rupiah) adalah Rp 29.029.875. NPV adalah Rp 293.980.139 dengan tingkat diskonto 6%. PP adalah 4 tahun 2 bulan. PI adalah 1,1, yang berarti seluruh hasil penelitian proyek ini layak untuk dijalankan serta layak diinvestasikan. Kesimpulannya, usaha UMKM Mie Aceh Mustika layak untuk dijalankan karena BEP dapat dicapai dalam waktu yang wajar, NPV positif, PP singkat, dan PI lebih besar dari 1.
Implementasi Sistem Informasi Akuntansi Dan Administrasi Berbasis Digital Edi Triwibowo; Suriyanti Suriyanti; Dian Sulistyorini Wulandari; Aji Saputra
MENGABDI : Jurnal Hasil Kegiatan Bersama Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2024): Februari : MENGABDI : Jurnal Hasil Kegiatan Bersama Masyarakat
Publisher : Asosiasi Riset Ekonomi dan Akuntansi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/mengabdi.v2i1.351

Abstract

Villages have the opportunity to develop the potential they have had since the birth of the Law on Villages. Optimizing the potential of the village is used for the benefit of the village community. The aim of optimizing village potential is to improve the life of the village community. The aim of establishing Village-Owned Enterprises (BUMDes) is one of the government's efforts to stimulate the village economy. BUMDes is expected to become a locomotive for village economic movements that can improve the welfare and reduce poverty of village communities. In order for this goal to be achieved, BUMDes need to be managed professionally so that they can compete and develop well. BUMDes in Gandasari Village, Bekasi Regency. BUMDes receives full support from the local village government. BUMDesa Gandasari Village has limited human resource capabilities. The limitations of existing human resources are the ability to report financial results from operational activities carried out. The Community Partnership Program (PKM) aims to provide financial management methods that were previously manual to become systematic and digitalized. The output of the activities carried out is that BUMDes administrators understand the Bumdes administration system and accounting/bookkeeping and have the ability to create BUMDes Financial Reports in the form of simple accounting, namely creating daily cash books, balance sheets, profit and loss reports and systematic, digital-based capital change reports.
Optimalisasi Strategi Pemasaran Melalui Analisis RFM pada Dataset Transaksi Ritel Menggunakan Python Andy Hermawan; Nila Rusiardi Jayanti; Aji Saputra; Cahaya Tambunan; Dzaky Muhammad Baihaqi; Muhammad Alif Syahreza; Zacharia Bachtiar
Jurnal Manajemen Riset Inovasi Vol. 2 No. 4 (2024): Oktober : Jurnal Manajemen Riset Inovasi
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/mri.v2i4.3246

Abstract

This study aims to optimize marketing strategies through RFM (Recency, Frequency, Monetary) analysis on a retail transaction dataset obtained from Kaggle. The dataset contains 64,682 transactions from 5,242 SKUs involving 22,625 customers over one year. Data cleaning and RFM analysis were conducted to segment customers based on recency, frequency, and monetary values. The findings reveal that customers were segmented into groups such as Champions, Loyal Customers, and At Risk. These segments provide valuable insights for developing targeted marketing strategies, such as loyalty programs for high-value customers and retention campaigns for at-risk customers. The study demonstrates that RFM analysis is effective in identifying valuable customer segments and optimizing marketing efforts based on customer behavior. This approach can increase customer retention and improve the return on investment (ROI) in marketing campaigns.
PENGARUH IDENTITAS MEREK, KUALITAS PRODUK DAN PROMOSI TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA DI HASIFMON Aji Saputra; Bayu Efendy; Frendi Tobing; Muhammad Prasetya; Muhammad Syadied; Ni Nyoman Sawitri
IJESM Indonesian Journal of Economics and Strategic Management Vol. 2 No. 4 (2024): December
Publisher : Draf Solusi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69718/ijesm.v2i4.358

Abstract

The purpose of this study is to find out how brand identity, product quality, and promotion affect consumer purchasing decisions in Hasifmon. The number of samples taken from all members of the population was thirty respondents. Primary data, questionnaires, were used to conduct this study, and a partial linear regression method was used. The results of the study show that brand identity, product quality, and promotion greatly influence Hasifmon's purchase decision.
Analisis Segmentasi Pelanggan Berbasis RFM dan Evaluasi Efektivitas Kampanye Pemasaran untuk Meningkatkan Retensi Andy Hermawan; Fachmi Aditama; Lintang Rizki Ramadhani; Nuur Muhammad Ilham; Aji Saputra; Nila Rusiardi Jayanti
Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 4 (2024): November : Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/neptunus.v2i4.400

Abstract

This research implements RFM (Recency, Frequency, Monetary) analysis to perform customer segmentation and evaluate the effectiveness of marketing campaigns in a retail company. Using a Kaggle dataset, this study identifies customers based on purchasing behaviour and assesses marketing campaign responses for each segment. The analysis reveals that Loyal, VIP, and New Customer segments showed the highest responses, especially in Campaign 6. The findings emphasize the importance of targeting resources on effective segments and campaigns to optimize marketing strategies and maximize ROI. Personalized campaigns based on segmentation can enhance customer retention and align product offerings with customer needs.
PENGGUNAAN MOTOR WIPER UNTUK MESIN PENGANGKUT SAMPAH SELOKAN Gunawan T Hadi; Aji Saputra
Jurnal Media Elektrik Vol. 20 No. 3 (2023): MEDIA ELEKTRIK
Publisher : Jurusan Pendidikan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/metrik.v20i3.5547

Abstract

Kejadian banjir yang melanda daerah daerah yang seharusnya menjadi daerah yang tidak mungkin terjadi banjir seperti dikota kota besar seperti Kota Batam, kerap kali diakibatkan oleh sampah yang tersangkut dalam selokan. Adanya sebab sampah dalam selokan ini maka kebutuhan mesin pengangkut sampah botol dan sampah lainya didalam selokan menjadi perlu diadakan untuk mengangkat sampah dan botol yang berada di selokan. Dalam penelitian ini lebihditujukan untuk mengetahui kebutunan daya penggerak mesin tersebut dimana pemakaian mesin DC yang dipergunakan dalam mobil sebagai penggerak wiper menjadi pilihan untuk dipergunakan dan dikendalikan sebagai penggerak mesin ini. Metode yang dipakai dalam penelitian ini dengan melakukan Perhitungan kebutuhan akan perangkat keras dan lunak dan juga perhitungaan Putaran motor DC diteruskan ke roda pengerak mesin menggunakan rantai ditinjau dan dianalisis apakah sistem pengangkat sampah dari selokan dengan mempergunakan motor wiper ini bisa diaplikasikan, dan juga analisa data terhadap kecepatan putaran mesin dan arus terpakai dalam mesin menjadi acuan dalam perhitungan pemakaian motor wiper ini. Hasil Penelitian yang diaplikasikan dalam mesin yang menggunaan slot konveyor yang an dapat di sesuaikan dari lebar 30cm hingga 60 cm dengan menggeser base roda secara manual diperoleh hasil bahwa Motor DC yang diharapkan dan di realisasikan menyerap arus kurang lebih 8,34Ampere dan mesin mampu bergerak maju atau mundur sehingga mesin dapat maju atau mundur diatas selokan yang berkecepatan 0.0704 – 0.0759 m/s dengan tingkat keberhasilan mengangkat sampah 75.94 % serta mampu mengangkut maksimal 3 sampah botol perputaran
Implementing XGBoost Model for Predicting Customer Churn in E-Commerce Platforms Andy Hermawan; Aji Saputra; Muhammad Dhika Rafi; Syafiq Basmallah; Yilmaz Trigumari Syah Putra; Wafa Nabila
Repeater : Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan Vol. 3 No. 2 (2025): April: Repeater : Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/repeater.v3i2.401

Abstract

Customer churn is a major challenge in e-commerce, directly affecting revenue and profit. This study aims to develop a machine learning model using XGBoost to predict churn probability. To handle class imbalance, SMOTE was applied as a resampling method, and hyperparameter tuning was performed to enhance performance. The model was evaluated using the F2-score, prioritizing recall while maintaining precision. The results show that the XGBoost model with SMOTE achieves strong performance, with an F2-score of 0.849 on the tuned test data. This model can help businesses identify at-risk customers early, enabling proactive retention strategies.
Predicting Hotel Booking Cancellations Using Machine Learning for Revenue Optimization Andy Hermawan; Aji Saputra; Nabila Lailinajma; Reska Julianti; Timothy Hartanto; Troy Kornelius Daniel
Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan Vol. 3 No. 1 (2025): Maret: Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/router.v3i1.400

Abstract

Hotel booking cancellations pose significant challenges to the hospitality industry, affecting revenue management, demand forecasting, and operational efficiency. This study explores the application of machine learning techniques to predict hotel booking cancellations, leveraging structured data derived from hotel management systems. Various classification algorithms, including Random Forest, XGBoost, and LightGBM were evaluated to identify the most effective predictive model. The findings reveal that XGBoost model outperforms other models, achieving F2-score of 0.7897. Key influencing factors include deposit type, total number of special requests, and marketing segment. The results underscore the potential of predictive modeling in optimizing hotel revenue strategies by enabling proactive measures such as dynamic pricing, targeted customer engagement, and improved overbooking policies. This study contributes to the ongoing advancements in data-driven decision-making within the hospitality industry, offering insights into how machine learning can mitigate financial risks associated with booking cancellations.
Co-Authors Agus Rifki Ridwan Akbar Dwiansyah Andy Hermawan Ari Rhamdani Army Putera Parta Bayu Efendy Bayu Effendy cahaya Tambunan Deny Martha Dian Sulistyorini Wulandari Dzaky Muhammad Baihaqi Edi Triwibowo Fachmi Aditama Fathan Mubina Frendi Tobing Gunawan Toto Hadiyanto Kusnadi Kusnadi Lintang Rizki Ramadhani Muhammad Abizar Algiffary Thahir Muhammad Alif Syahreza Muhammad Dhika Rafi Muhammad Prasetya Muhammad Syadied Nabila Lailinajma Ni Nyoman Sawitri Nila Rusiardi Jayanti Nuur Muhammad Ilham Reska Julianti Rif’ati Dina Handayani Rusliansyah Sri Wahyuni Suriyanti Suriyanti SUSANTI Syafiq Basmallah Taufiqurrahman Taufiqurrahman Timothy Hartanto Troy Kornelius Daniel Veronika Happy Puspasari Wafa Nabila Winarsih Winarsih Wita Kristiana Yilmaz Trigumari Syah Putra Zacharia Bachtiar