Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

Analisis Rasio Keuangan terhadap Struktur Modal (Perusahaan Makanan dan Minuman di BEI 2015-2018) Melia Sari
FINANSIA : Jurnal Akuntansi dan Perbankan Syariah Vol 3 No 2 (2020): FINANSIA : Jurnal Akuntansi dan Perbankan Syariah
Publisher : Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Islam IAIN Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (904.093 KB) | DOI: 10.32332/finansia.v3i2.2115

Abstract

Capital structure is a picture of a company's finances that is a source of discussion within the company. This study discusses to analyze and analyze the financial ratio analysis of the Capital Structure of the food and beverage subsector companies listed on the Indonesia Stock Exchange (BEI) in 2015-2018. The population in this study are food and beverage companies listed on the Indonesia Stock Exchange (BEI) in 2015-2018 using purposive sampling techniques, obtained 12 companies that meet the sample criteria. The method used is multiple linear regression. The results of this study indicate that profitability, liquidity, and asset structure affect the capital structure. While company size, company growth, and business risk did not increase on capital structure.
Terapi Tuberkulosis Melia Sari
Jurnal Medika Hutama Vol. 3 No. 01 Oktober (2021): Jurnal Medika Hutama
Publisher : Yayasan Pendidikan Medika Indonesia

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

Abstract

Tuberculosis is an infectious disease caused by the bacteria Mycobacterium tuberculosis. Indonesia is one of the five countries with the highest incidence of tuberculosis cases in the world. Tuberculosis is still a public health problem that causes high morbidity, disability, and death, so it is necessary to make efforts to overcome it. One of the ways to treat tuberculosis is to take the form of both pharmacological and non-pharmacological therapy. The purpose of this paper to determine tuberculosis therapy. The method used is literature research by searching for the words tuberculosis, management, treatment, and Mycobacterium tuberculosis in Google Scholar and Pubmed. Searching the literature from both national and international journals then summarizes the discussion topics and compares the results presented in the articles. From a review of the existing literature, tuberculosis therapies include isoniazid (INH), rifampicin (R), pyrazinamide (Z), ethambutol (E) and streptomish (S). Therapy is tailored to the patient's condition, drug resistance, medication history, and age.
L1-Minimization Sinyal Pergerakan Doppler Objek Untuk Pemulihan Sinyal Pada Radio Detection And Ranging Array Puspa Kurniasari; Iwan Pahendra Anto Saputra; Melia Sari
Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Vol. 18 No. 2 (2024)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/elc.v18n2.2604

Abstract

Sinyal yang ditransmisikan dari suatu pemancar radio detection and ranging adalah berupa gelombang elektromagnetik yang diarahkan ke arah objek dan memiliki cakupan wilayah sebaran gelombang untuk mendeteksi objek melalui sinyal pantulan dari objek ke bagian penerima radio detection and ranging. Media wireless yang digunakan untuk transmisi sinyal ke objek dipengaruhi gangguan dari derau sehingga sinyal terima pantulan objek tidak maksimal dalam penerimaan di radio detection and ranging receiver. Pergerakan objek dan perpindahan posisi objek menghasilkan respon atau tanggapan dari radio detection and ranging. Pada penelitian ini, sinyal pergerakan doppler objek dioptimasi melalui pemulihan L1-minimization dan pemulihan sinyal terima dari perangkat radio detection and ranging array berhasil dilakukan. Pengujian perangkat array juga berhasil dilakukan terhadap objek di jarak satu meter, dua meter dan tiga meter dengan masing-masing pergerakan objek ke arah kanan dan ke kiri dari posisi awal objek terhadap perangkat array sejauh 50 cm dan 100 cm. Array pada perangkat transceiver radio detection and ranging diletakkan sejajar menghadap objek. Hasil pengukuran kinerja pemulihan sinyal menggunakan L1-minimization dan estimasi sinyal menghasilkan amplitudo tegangan sinyal hasil paling baik yaitu 359725.8655 V pada jarak 50 cm pergerakan objek ke arah kanan perangkat array sedangkan mean square error yang dihasilkan 1.653 % pada rasio signal to noise 226773.8723 dB serta 290737.6723 dB sebagai hasil dari rasio peak signal to noise.
Pendampingan  Pengelolaan  Kompetensi Sumber Daya Manusia Bagi Komunitas Sahabat Berdikari Mandiri (SBM) Jambi  Sebagai Usaha Ekonomi Kreatif Trisninawati, Trisninawati; Sabeli Aliya; Efan Elpanso; Andrian Noviardy; Sherly Marlina; Melia Sari
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Bina Darma Vol. 5 No. 1 (2025): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Darma
Publisher : DRPM-UBD

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33557/myv26m79

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran strategis dalam perekonomian Indonesia, namun masih menghadapi berbagai tantangan, terutama dalam aspek pengembangan kompetensi Sumber Daya Manusia (SDM). Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan efektivitas program pendampingan dalam optimalisasi pengembangan kompetensi SDM UMKM guna meningkatkan daya saing di sektor ekonomi kreatif. Metode yang digunakan meliputi identifikasi kebutuhan, pelatihan dan workshop, pendampingan intensif, serta monitoring dan evaluasi. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan dalam keterampilan digital, di mana 75% peserta mampu memanfaatkan platform digital untuk pemasaran produk. Dalam aspek manajemen keuangan, 70% peserta berhasil menerapkan sistem pembukuan dasar dan memisahkan keuangan pribadi dengan bisnis. Di bidang inovasi produk, 60% peserta mampu menciptakan produk baru yang lebih kreatif dan sesuai dengan permintaan pasar. Secara keseluruhan, pendapatan rata-rata UMKM mengalami peningkatan sebesar 30% dalam tiga bulan pasca-pendampingan. Dapat disimpulkan bahwa pendampingan dalam pengembangan kompetensi SDM efektif dalam meningkatkan daya saing UMKM di sektor ekonomi kreatif. Diperlukan keberlanjutan program melalui sinergi antara akademisi, pemerintah, dan pelaku usaha untuk memastikan dampak jangka panjang.
Identifikasi Cemaran Mikroba pada Kosmetik Sediaan Lip Tint dan Lip Cream  dengan Metode Angka Lempeng Total (ALT) Melia Sari; Leny; Ahmad Faisal Nasution; Ema Erliza
Jurnal Indah Sains dan Klinis Vol 6 No 1 (2025): Jurnal Indah Sains dan Klinis
Publisher : Yayasan Penelitian dan Inovasi Sumatera

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52622/jisk.v6i1.03

Abstract

Background: Repeated use of these products can lead to microbial contamination, making lip tint and lip cream susceptible to microbial contamination. Objective: To find contamination and identify the types of microbes contained in lip color cosmetics and lip creams. Methods: The methods used for bacterial contamination analysis include the Total Plate Count (TPC) test, bacterial identification on selective agar media, and Gram staining. Results: The Total Plate Count (TPC) results for lip tint samples after 1 month of use were 1.50 x 102 colonies/ml, 2 months 5.00 x 102 colonies/ml, and 3 months 5.50 x 102 colonies/ml. For lip cream samples after 1 month of use, the counts were 1.50 x 102 colonies/ml, 2 months 2.50 x 102 colonies/ml, and 3 months 15.00 x 102 colonies/ml. Pathogenic microbes detected in lip tint samples used for 1-3 months included S. aureus and C. albicans, while lip cream samples used for 1-3 months contained S. aureus, P. aeruginosa, C. albicans, and E. coli. All products that have been sampled for testing are within acceptable limits for Total Plate Count (TPC) according to BPOM Regulation Number 16 of 2024. Conclusion: All tested lip tint and lip cream samples met the required standards
L1-Minimization Sinyal Pergerakan Doppler Objek Untuk Pemulihan Sinyal Pada Radio Detection And Ranging Array Puspa Kurniasari; Iwan Pahendra Anto Saputra; Melia Sari
Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Vol. 18 No. 2 (2024)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/elc.v18n2.2604

Abstract

Sinyal yang ditransmisikan dari suatu pemancar radio detection and ranging adalah berupa gelombang elektromagnetik yang diarahkan ke arah objek dan memiliki cakupan wilayah sebaran gelombang untuk mendeteksi objek melalui sinyal pantulan dari objek ke bagian penerima radio detection and ranging. Media wireless yang digunakan untuk transmisi sinyal ke objek dipengaruhi gangguan dari derau sehingga sinyal terima pantulan objek tidak maksimal dalam penerimaan di radio detection and ranging receiver. Pergerakan objek dan perpindahan posisi objek menghasilkan respon atau tanggapan dari radio detection and ranging. Pada penelitian ini, sinyal pergerakan doppler objek dioptimasi melalui pemulihan L1-minimization dan pemulihan sinyal terima dari perangkat radio detection and ranging array berhasil dilakukan. Pengujian perangkat array juga berhasil dilakukan terhadap objek di jarak satu meter, dua meter dan tiga meter dengan masing-masing pergerakan objek ke arah kanan dan ke kiri dari posisi awal objek terhadap perangkat array sejauh 50 cm dan 100 cm. Array pada perangkat transceiver radio detection and ranging diletakkan sejajar menghadap objek. Hasil pengukuran kinerja pemulihan sinyal menggunakan L1-minimization dan estimasi sinyal menghasilkan amplitudo tegangan sinyal hasil paling baik yaitu 359725.8655 V pada jarak 50 cm pergerakan objek ke arah kanan perangkat array sedangkan mean square error yang dihasilkan 1.653 % pada rasio signal to noise 226773.8723 dB serta 290737.6723 dB sebagai hasil dari rasio peak signal to noise.
Perbandingan Kinerja Algoritma Haar Cascade dan Convolutional Neural Network pada ESP32 Cam dengan Raspberry Pi Sebagai Sistem Presensi Rekognisi Wajah Melia Sari; M. Renaldi Nugraha; Abdul Haris Dalimunthe; Puspa Kurniasari
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/jtmit.v4i2.687

Abstract

Sistem presensi perkuliahan yang digunakan di Universitas Sriwijaya saat ini menggunakan dua cara, yaitu manual (tanda tangan di buku presensi) dan online melalui sistem e-learning.Kedua metode ini masih memiliki kelemahan, karena masih ada celah bagi mahasiswa untuk melakukan kecurangan pengisian presensi.Mahasiswa dapat mengisi presensi dengan cara diwakilkan oleh mahasiswa lain atau mahasiswa bersangkutan dapat mengisi absensi e-learning tanpa mengikuti kegiatan perkuliahan. Implementasi teknologi deep learning dapat digunakan untuk mencegah kecurangan pada pengisian presensi. Pada penelitian ini, menggunakan mikrokontroller ESP32 Cam karena modul tersebut lebih efisien serta memiliki beberapa koneksi bawaan seperti wifi dan Bluetooth, sehingga dapat dikembangkan menjadi IoT (Internet of Things) dan terintegrasi dengan database. Selain itu dilakukan pula perbandingan kinerja algoritma pada Raspberry PI 4 yang terhubung dengan Web Camera. Untuk pembacaan data diolah dengan algoritma deep learning Haar Cascade dan CNN (Convolutional Neural Network)..Sistem bekerja dengan cara merekam terlebih dahulu identitas wajah seluruh pengguna yang disimpan dalam database. Lalu pada saat pengambilan absen, sistem akan memanggil data yang tersimpan pada database dan mencocokkan data tersebut. Jika pengguna sudah terdaftar maka absen valid dan otomatis tersimpan pada database. Jika belum terdaftar, maka absensi tidak valid. Variable yang tersimpan pada database MySQL seperti id user,nama user, jam saat mengakses sistem presensi, dan rekam wajah. Berdasarkan data pengujian dengan lima metrik yaitu Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, dan F1 Score bahwa model CNN bekerja lebih baik dengan menggunakan Raspberry Pi (Web Camera) dibandingakn menggunakan ESP32 Cam. Sistem pengenalan wajah berbasis Convolutional Neural Network (CNN) memiliki kinerja yang bergantung pada perangkat keras yang digunakan.