Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

Optimasi Penempatan dan Penentuan Kapasitas Distributed Generator Menggunakan Cucko Search Algorithm untuk Mengurangi Rugi Daya Agnes Irene Silitonga; Simamora, Yoakim; S, Muhammada Aulia Rahman; Dewy, Mega Silfia; Silitonga, Agnes Irene; Ginting, Lisa Melvi
ELECTRON Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Vol 6 No 2: Jurnal Electron, November 2025
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33019/electron.v6i2.409

Abstract

Power losses in electrical distribution systems remain a major challenge that significantly impacts energy efficiency and system reliability. One promising approach to address this issue is the optimal placement and sizing of Distributed Generators (DGs) within the distribution network. This study aims to optimize DG placement and capacity using the Cuckoo Search Algorithm (CSA) and to compare its performance with several other algorithms, namely the Black Squirrel Optimization Algorithm (BSOA), Sine Cosine Algorithm (SCA), Teaching Learning Based Optimization - Grey Wolf Optimizer (TLBO-GWO), and GWO. The study was conducted on the IEEE 33-bus test system under two scenarios, with the initial condition of the distribution system exhibiting a power loss of 202.7 kW. In First Case Study, CSA achieved the lowest power loss of 105.31 kW, corresponding to a 48.05% reduction. In contrast, BSOA and TLBO-GWO reduced losses to 116.67 kW (42.44%) and 128.46 kW (36.62%) respectively. In Second Case Study, CSA again demonstrated superior performance with a loss reduction of 56.66%, outperforming SCA (56.33%), BSOA (55.97%), and GWO (55.82%). The optimal DG placement and sizing significantly improved overall system efficiency. The results indicate that CSA possesses strong exploration and convergence capabilities in identifying optimal DG configurations. Its application enables greater reduction in power losses while also enhancing voltage profiles and system stability. These findings suggest that CSA is an effective and competitive method for power distribution optimization involving distributed generation
Penerapan Social Media Marketing 4C (Context, Communication, Collaboration, Connection) pada Rumah Cantik Khezia Agnes Irene Silitonga; Azmi, Aqilah; Silitonga, Agnes Irene; Haryadi, Haryadi
Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi, Bisnis Digital, Ekonomi Kreatif, Entrepreneur (JEBDEKER) Vol 4 No 2 (2024): Juni 2024
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56456/jebdeker.v4i2.257

Abstract

Social media telah berkembang dari sekadar wadah interaksi sosial menjadi alat penting dalam pola konsumsi, baik dari perspektif penjual maupun pembeli, serta berperan sebagai alat promosi yang menguntungkan, terutama bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Rumah Cantik Khezia di Binjai adalah contoh UMKM yang telah menerapkan pemasaran digital melalui platform Instagram dan Whatsapp. Namun, strategi yang mereka gunakan memiliki kelemahan seperti minimnya aktivitas, kurangnya informasi kepada pelanggan, dan kualitas konten yang kurang optimal. Meskipun Rumah Cantik Khezia telah berdiri sejak tahun 2020 dan melakukan pemasaran digital, namun pemanfaatan digital marketing masih belum optimal karena kurangnya pemahaman tentang implementasinya sehingga perusahaan masih kurang dikenal oleh banyak orang. Solusi yang dirancang adalah implementasi strategi pemasaran media sosial 4C (context, communication, collaboration, connection) berbasis Instagram dan Whatsapp untuk meningkatkan citra merek dan pertumbuhan jumlah pelanggan. Strategi ini efektif dalam membentuk identitas merek yang kuat, meningkatkan jumlah pengikut di platform sosial media, serta memperluas pangsa pasar. Dengan menerapkan strategi ini, Rumah Cantik Khezia dapat meningkatkan interaksi dengan pelanggan, meningkatkan loyalitas pelanggan, dan mencapai pertumbuhan bisnis yang signifikan.
IMPLEMENTASI ADDIE MODEL DALAM PENGEMBANGAN E-MODULE BERBASIS CASE METHOD Agnes Irene Silitonga; Silitonga, Agnes Irene; Hastuti, Pebri; Thohiri, Roza; Pulungan, Annisa Fadhillah
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2022): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Oktober 2022
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v6i2.10298

Abstract

ADDIE Model merupakan framework yang paling banyak digunakan oleh perancang instruksional karena memberikan pedoman yang fleksibel untuk membantu perancang instruksional membuat alat pendukung praktis. Dalam penelitian ini, ADDIE Model diimplementasikan dalam pengembangan e-module berbasis case method pada Mata Kuliah Pasar Modal Mata Kuliah Pendidikan Bisnis Universitas Negeri Medan. Penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa e-module Kursus Pasar Modal berbasis metode kasus yang dikembangkan valid, efektif, praktis, dan bermanfaat sebagai bahan perkuliahan. Hal ini ditunjukkan dengan hasil penilaian belajar siswa sebesar 80,95%.
Pengaruh Biaya Pemasaran dan Biaya Pengembangan Teknologi Terhadap Biaya Operasional (Studi Kasus: Netflix) Agnes Irene Silitonga; Silitonga, Agnes Irene; Panjaitan, Gabriella Dominggoes; Tumangger, Emya Malum Karina; Hafiz, Fahrul Al-hamdi; Ginting, Lisa Melvi
Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi, Bisnis Digital, Ekonomi Kreatif, Entrepreneur (JEBDEKER) Vol 5 No 1 (2024): Desember 2024
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56456/jebdeker.v5i1.663

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh biaya pemasaran dan pengembangan teknologi terhadap biaya operasional dengan studi kasus Netflix dimana data diperoleh dari laporan keuangan resmi diterbitkan oleh website resmi Netflix. Biaya pemasaran, yang mencakup promosi, periklanan, dan kegiatan penjualan lainnya, sering kali dianggap sebagai faktor penting untuk meningkatkan pangsa pasar dan pendapatan perusahaan. Di sisi lain, biaya pengembangan teknologi mencakup investasi dalam inovasi, riset dan pengembangan, serta perbaikan sistem dapat meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing perusahaan. Pada penelitian ini digunakan metode analisis regresi linier berganda untuk menguji hubungan antara variabel independen (biaya pemasaran dan biaya pengembangan teknologi) terhadap variabel dependen (biaya operasional). Hasil penelitian menunjukkan bahwa biaya pemasaran tidak berpengaruh signifikan terhadap biaya operasional. Hal yang sama seperti biaya pengembangan teknologi tidak berpengaruh signifikan terhadap biaya operasional, yang menunjukkan bahwa investasi dalam teknologi dapat mengurangi biaya operasional melalui efisiensi dan otomasi. Dengan demikian, penelitian ini memberikan wawasan mengenai bagaimana alokasi sumber daya untuk pemasaran dan teknologi dapat mempengaruhi kinerja keuangan, serta membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang strategis untuk memaksimalkan efisiensi operasional dan daya saing pasar. Implikasi temuan ini memberikan pemahaman lebih dalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja keuangan perusahaan dalam industri media streaming.
Perbandingan Scarcity Promotions Pada Pengguna Shopee dan Tokopedia Agnes Irene Silitonga; Prayoga, Wira; Silitonga, Agnes Irene
Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi, Bisnis Digital, Ekonomi Kreatif, Entrepreneur (JEBDEKER) Vol 5 No 1 (2024): Desember 2024
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56456/jebdeker.v5i1.797

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dua strategi Scarcity Promotions, yaitu limited time scarcity (LTS) dan limited quantity scarcity (LQS), pada pengguna dua platform e-commerce terkemuka di Indonesia: Shopee dan Tokopedia. Melalui pendekatan kuantitatif, penelitian ini mengumpulkan data dari 270 responden yang merupakan pengguna aktif kedua platform tersebut. Penelitian menunjukkan adanya perbedaan signifikan dalam respons pengguna terhadap Scarcity Promotions. Pengguna Shopee lebih bereaksi positif terhadap limited time scarcity, sedangkan pengguna Tokopedia menunjukkan respons yang lebih moderat terhadap kedua jenis promosi. Analisis statistik T-test menunjukkan nilai signifikan pada variabel LTS dengan nilai t sebesar 4.399 (p < 0.001), dan pada variabel LQS dengan nilai t sebesar 5.141 (p < 0.001), yang mengindikasikan perbedaan nyata dalam persepsi antara pengguna Shopee dan Tokopedia terhadap kelangkaan produk dan waktu. Temuan ini menunjukkan bahwa strategi Scarcity Promotions yang diterapkan oleh Shopee lebih efisien dalam menciptakan urgensi pembelian dibandingkan dengan Tokopedia.
Klasterisasi Penyebaran Base Transceiver Station Menggunakan K-Means Clustering Agnes Irene Silitonga; Silitonga, Agnes Irene; Nasution, Mutiara Akbar; Fitri, Anisa; Rizwinie, Khesya Sabila; Hidayatullah, Amar; Simamora, Yoakim
Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 9, No 1 (2025): SEMNAS RISTEK 2025
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/semnasristek.v9i1.7947

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klaterisasi penyebaran Base Transceiver Station (BTS) 4G dan 5G di Sumatera Utara menggunakan K-Means Clustering. Data yang digunakan diperoleh dari sumber terbuka Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia. Elbow Method digunakan untuk menentukan jumlah klaster optimal, yaitu tiga klaster. Hasil analisis menunjukkan tiga klaster utama penyebaran BTS di Sumatera Utara: klaster dengan jumlah BTS sangat tinggi (Kota Medan dan Deli Serdang), klaster dengan jumlah BTS tinggi (Asahan, Langkat, Serdang Bedagai, dan Simalungun), dan klaster dengan jumlah BTS rendah (27 kabupaten/kota lainnya). Penelitian ini memberikan informasi berharga bagi pemerintah dan penyedia layanan telekomunikasi untuk mengidentifikasi daerah-daerah yang membutuhkan perhatian khusus dalam pengembangan infrastruktur jaringan internet, sehingga dapat meningkatkan aksesibilitas masyarakat terhadap layanan digital dan mengurangi kesenjangan digital di Sumatera Utara.
Optimasi Penempatan dan Penentuan Kapasitas Distributed Generator Menggunakan Cucko Search Algorithm untuk Mengurangi Rugi Daya Agnes Irene Silitonga; Simamora, Yoakim; S, Muhammada Aulia Rahman; Dewy, Mega Silfia; Silitonga, Agnes Irene; Ginting, Lisa Melvi
ELECTRON Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Vol 6 No 2: Jurnal Electron, November 2025
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33019/electron.v6i2.409

Abstract

Power losses in electrical distribution systems remain a major challenge that significantly impacts energy efficiency and system reliability. One promising approach to address this issue is the optimal placement and sizing of Distributed Generators (DGs) within the distribution network. This study aims to optimize DG placement and capacity using the Cuckoo Search Algorithm (CSA) and to compare its performance with several other algorithms, namely the Black Squirrel Optimization Algorithm (BSOA), Sine Cosine Algorithm (SCA), Teaching Learning Based Optimization - Grey Wolf Optimizer (TLBO-GWO), and GWO. The study was conducted on the IEEE 33-bus test system under two scenarios, with the initial condition of the distribution system exhibiting a power loss of 202.7 kW. In First Case Study, CSA achieved the lowest power loss of 105.31 kW, corresponding to a 48.05% reduction. In contrast, BSOA and TLBO-GWO reduced losses to 116.67 kW (42.44%) and 128.46 kW (36.62%) respectively. In Second Case Study, CSA again demonstrated superior performance with a loss reduction of 56.66%, outperforming SCA (56.33%), BSOA (55.97%), and GWO (55.82%). The optimal DG placement and sizing significantly improved overall system efficiency. The results indicate that CSA possesses strong exploration and convergence capabilities in identifying optimal DG configurations. Its application enables greater reduction in power losses while also enhancing voltage profiles and system stability. These findings suggest that CSA is an effective and competitive method for power distribution optimization involving distributed generation