Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Willingness to Pay pada Pelanggan Restoran Pizza Handayani, Fitri; Ahmadi, Alyssa Putri; Zalma, Sucika Putri; Ulandari, Ayu; Suhud, Usep
Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Keuangan Vol. 1 No. 1 (2020): Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Keuangan
Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Negeri Jakarta

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

Abstract

Abstract: This study aims to improve the factors that influence the willingness to pay to pizza restaurant customers. In this case, there are four variables used to measure, namely consumer knowledge, service quality, social media marketing and attitude. Data collection was carried out in Jakarta during the PSBB (Large-Scale Social Limitation) period from April to May 2020. Data were collected using a bold questionnaire and respondents were selected using convenience sampling techniques. Total respondents in this study amounted to 250 people consisting of 76 men and 174 women who had recommended a pizza restaurant. Data were processed using exploratory factor analysis and structural equation models. The results showed the variable consumer knowledge of positive and significant attitudes. Variables of consumer knowledge, service quality, social media marketing and attitudes affect the willingness to pay positively and significantly. So, it can be concluded that the variables of consumer knowledge, service quality, social media marketing and attitudes affect willingness to pay
Contingent Liability in Traditional Economic Transactions: An Islamic Business Ethics Study in Dusun Cappego: Utang-Piutang Bersyarat dalam Praktik Transaksi Ekonomi Tradisional: Kajian Etika Bisnis Islam di Dusun Cappego Ulandari, Ayu; Anam, Muh Yusril
Az-Zarqa': Jurnal Hukum Bisnis Islam Vol. 16 No. 2 (2024): Az-Zarqa'
Publisher : Sharia and Law Faculty of Sunan Kalijaga Islamic State University Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14421/az-zarqa.v16.i2.4084

Abstract

Abstrak: Penelitian ini mengkaji praktik hutang piutang bersyarat dalam jual beli batu bata yang terjadi di Dusun Cappego, Sulawesi Barat, dari perspektif etika bisnis Islam. Praktik ini melibatkan dua akad qarḍ (pinjaman) dan bay’ (jual beli) yang terikat dalam satu kesepakatan informal, di mana pengrajin wajib menjual hasil produksinya kepada pengepul yang memberi pinjaman. Struktur ini menunjukkan indikasi multi-akad dengan unsur ta’alluq (keterikatan antar akad), yang menurut fatwa DSN-MUI dapat membatalkan keabsahan akad secara syar‘i. Selain aspek hukum, studi ini juga menyoroti pelanggaran terhadap prinsip etis dalam muamalat Islam, seperti keadilan, kerelaan, dan kejujuran. Pengrajin tidak memiliki kebebasan dalam menentukan harga dan pembeli, sementara pengepul memanfaatkan posisi dominan untuk mengontrol alur transaksi. Studi lapangan dilakukan melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi, menunjukkan bahwa relasi ekonomi ini telah membentuk struktur ketergantungan sosial yang diwariskan secara turun-temurun. Minimnya literasi muamalat memperparah situasi, karena pelaku ekonomi lokal tidak memahami hak-hak mereka dalam transaksi syariah. Penelitian ini merekomendasikan pendekatan literasi muamalat yang partisipatif, berbasis nilai etika Islam, serta didukung oleh lembaga keuangan syariah yang adil. Temuan ini berkontribusi dalam mengisi kesenjangan antara norma fikih dan praktik ekonomi masyarakat informal. Artikel ini menekankan pentingnya membangun sistem transaksi yang tidak hanya sah secara hukum, tetapi juga etis secara moral dan memberdayakan secara sosial. Abstract: This study examines the practice of Contingent Liability in brick trading in Dusun Cappego, West Sulawesi, from the perspective of Islamic business ethics. The practice involves two contracts qarḍ (loan) and bay’ (sale) that are informally bound, requiring brickmakers to sell their products to the lender (collector). This structure indicates a hybrid contract with elements of ta’alluq (contract interdependence), which, according to the DSN-MUI fatwa, may invalidate the contract’s sharia compliance. Beyond legal aspects, this research highlights ethical violations in Islamic commercial dealings, such as justice, consent, and honesty. Artisans have no bargaining power over pricing or buyers, while collectors dominate the transaction flow. Field data were collected through interviews, observations, and document reviews, revealing that this economic relationship has created a generational cycle of social dependency. Low levels of Islamic financial literacy among local producers worsen the issue, as they lack awareness of their rights in sharia-based transactions. The study recommends a participatory literacy approach grounded in Islamic ethics, supported by just and accessible Islamic financial institutions. The findings contribute to bridging the gap between fiqh norms and informal economic practices. Ultimately, this article argues for a transactional system that is not only legally valid but also ethically sound and socially empowering in line with the holistic objectives of Islamic economic justice.
Perancangan Sistem Informasi Pencatatan Form Data Iklim Harian Berbasis Mobile pada BMKG Stasiun Klimatologi Jambi Metra, Pol; Al Khitan, Muashollian; Yahya, M.Rasydan; Zikri, Syaiful; Ulandari, Ayu; Malinda, Sofi; Tusipa, Linsy Dwi; Lestari, Indah Ayu
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.1079

Abstract

Transformasi digital dalam pencatatan data iklim harian menjadi kebutuhan mendesak bagi instansi seperti BMKG Stasiun Klimatologi Jambi yang selama ini masih menerapkan metode pencatatan manual. Pencatatan secara konvensional rentan terhadap kehilangan data, kesalahan input, dan memperlambat proses analisis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi mobile yang mampu mendigitalisasi proses pencatatan data iklim harian agar lebih efisien, akurat, dan terstruktur. Metode yang digunakan dalam perancangan sistem ini adalah pendekatan model Waterfall, dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga pengujian. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung dan wawancara kepada pihak BMKG. Aplikasi yang dirancang memiliki beberapa fitur utama, seperti login pengguna, beranda dengan tampilan waktu dan grafik suhu harian, pemilihan jam observasi, form isian data cuaca, serta riwayat data yang dapat diakses kembali. Hasil dari perancangan ini menunjukkan bahwa aplikasi dapat menjadi solusi digital yang mendukung operasional pencatatan iklim harian secara real-time dan terintegrasi. Dengan aplikasi ini, BMKG dapat meningkatkan kecepatan, keakuratan, dan keamanan dalam pengelolaan data iklim.
Performance Evaluation of Food Calorie Counter Mobile Application Based on CNN-YOLO Algorithms Hamzidah, Nurul Khaerani; Ulandari, Ayu; Parenreng, Mardawia Mabe; Ichzan As, Nur
Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering Vol 7, No 2 (2025): Juli - Desember 2025
Publisher : Electrical Engineering Department Faculty of Engineering State University of Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/jjeee.v7i2.30595

Abstract

This article discusses the performance results of a mobile application for calculating food calories. This application can help users in managing and knowing their daily calorie intake and a healthy diet program. This application is based on image processing techniques using a combination of CNN-YOLOv5. The role of CNN is to classify data and extract labeled food image features using the supervised learning method based on images that have gone through the training process stages while YOLO plays a role in detecting food image data quickly and accurately. The design stages consist of UI design, UI creation, program implementation, and testing and evaluation. In analyzing the model, 1,736 training data, 149 test data and 206 validation data were used with 150 epochs of computation. The results of the model analysis obtained a precision of 1.00, confidence 0.962, recall 0.99 and F1 score 0.97. These results indicate that the system has met the requirements for use in further detection processes. This is evidenced by the application's ability to detect food images with 100% accuracy for all food classes in real-time or through image uploads. The test results show that the confidence value is influenced by the distance of the detector to the object, lighting intensity, camera resolution, color similarity, food variety and the background motif of the container used. The application is equipped with attractive features and UI displays such as an informative BMI calculator especially for users who are on a healthy diet program. The application of the CNN-YOLOv5 algorithm combination has been proven to be able to consistently and accurately improve application performance in detecting types of food and their calorie content in 100 grams so that it is worthy of being used as a reference in helping to monitor daily calorie intake and help a healthy diet program.Artikel ini membahas hasil kinerja aplikasi mobile penghtiung kalori makanan. Aplikasi ini dapat membantu pengguna dalam mengatur dan mengetahui asupan kalori harian serta program diet sehat. Aplikasi ini berbasis teknik pengolahan citra menggunakan kombinasi CNN-YOLOv5. Adapun peran CNN adalah untuk mengklasifikasi data serta mengekstraksi fitur citra makanan yang telah terlabel dengan menggunakan metode supervised learning berdasarkan citra yang telah melalui tahapan proses training sedangkan YOLO berperan dalam mendeteksi data citra makanan dengan cepat dan tepat. Tahapan perancangannya terdiri dari perancangan desaian UI, pembuatan UI, implementasi program, dan pengujian serta evaluasinya. Dalam menganalisis model digunakan 1.736 data latih, 149 data uji dan 206 data validasi dengan komputasi 150 epoch. Hasil analisis model diperoleh presisi 1.00, confidence 0.962, recall 0.99 serta F1 score 0.97. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem sudah memenuhi syarat untuk digunakan dalam proses deteksi lebih lanjut. Hal ini dibuktikan dengan kemampuan aplikasi dalam mendeteksi citra makanan dengan akurasi 100% untuk semua kelas makanan secara real-time ataupun melalui upload citra. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai confidence dipengaruhi oleh faktor jarak detektor ke objek, intensitas pencahayaan, resolusi kamera, kemiripan warna, variasi makanan serta adanya motif background wadah yang digunakan. Aplikasi dilengkapi dengan fitur dan tampilan UI yang menarik seperti kalkulator BMI yang informatif khususnya bagi pengguna yang sedang dalam program diet sehat. Penerapan kombinasi algoritma CNN-YOLOv5 terbukti mampu meningkatkan kinerja aplikasi secara konsisten dan akurat dalam mendeteksi jenis makanan beserta kandungan kolari dalam 100 gramnya sehingga layak dijadikan sebagai rujukan dalam membantu monitoring asupan kalori harian dan membantu program diet sehat.