Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Akademika : Jurnal Manajemen, Akuntansi, dan Bisnis
moehammad, nasri
Unknown Affiliation
Economics, Econometrics & Finance Education

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENERAPAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT DI BIDANG MANAJEMEN DISTRIBUSI MENGGUNAKAN OPTIMASI LINEAR PROGRAMMING PYTHON: STUDI KASUS DAN ANALISIS PROBLEM DISTRIBUSI DAERAH PRODUKSI DAN KONSUMSI BERAS ANTAR KOTA DI JAWA TIMUR moehammad, nasri; Sudarjo; RADEN HARIO TIRTOSETIANTO
Akademika : Jurnal Manajemen, Akuntansi, dan Bisnis. Vol. 23 No. 2 (2025): Agustus 2025
Publisher : Pusat Publikasi dan Penerbitan Karya Ilmiah STIE Indonesia Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51881/jak.v23i2.155

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan distribusi beras antar kota di Jawa Timur denganmenggunakan metode Linear Programming (LP) berbasis Python dalam konteks Supply ChainManagement (SCM). Model LP yang dikembangkan bertujuan untuk mengoptimalnyapemenuhan kebutuhan beras tiap kota dari produksi kota di Jawa Timur dan meminimalkanbiaya transportasi sambil memastikan bahwa permintaan di setiap kota dapat dipenuhi.Berdasarkan hasil simulasi, model optimasi ini jumlah konsumsi beras sejumlah 7.760.358,08ton didistribusikan 5.355.845,00 ton atau surplus 2.404.513,08 ton dengan biaya totalpengiriman Rp.240.099.337.188,4. Penggunaan Python dan pustaka Linear Programmingseperti PuLP memungkinkan pemodelan yang efisien, cepat, dan fleksibel dalam menghadapidinamika rantai pasokan beras. Penelitian ini menyarankan penerapan model ini pada distribusipangan lainnya di Indonesia, serta pengembangan model untuk mempertimbangkanketidakpastian dalam permintaan dan pasokan. Hasil penelitian ini memberikan kontribusisignifikan dalam meningkatkan efisiensi distribusi pangan, mengoptimalkan biaya logistik, danmemastikan ketepatan waktu pengiriman.
ANALISIS REGRESI LINEAR PENGARUH LINGKUNGAN KERJA DAN KOMPENSASI TERHADAP KEPUASAN KERJA DAN PENGEMBANGAN DASHBOARD APLIKASI WEB DENGAN PYTHON STREAMLIT moehammad, nasri
Akademika : Jurnal Manajemen, Akuntansi, dan Bisnis. Vol. 24 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Pusat Publikasi dan Penerbitan Karya Ilmiah STIE Indonesia Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51881/jak.v24i1.176

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan kerja dan mengembangkan sebuah dashboard aplikasi web interaktif menggunakan pustaka Python Streamlit. Dashboard ini dirancang untuk memvisualisasikan dan menganalisis pengaruh lingkungan kerja dan kompensasi terhadap kepuasan kerja melalui implementasi model regresi linear. Dengan memanfaatkan dataset yang terdiri dari 32 observasi mengenai skor lingkungan kerja, kompensasi, dan kepuasan kerja, sebuah model regresi linear dikembangkan untuk memprediksi tingkat kepuasan kerja berdasarkan input pengguna untuk variabel lingkungan kerja dan kompensasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa model mempunyai koefisien regresi dengan koefisien intersep 0.3309 dan koefisien prediktor masing-masing 0.5621. Koefisien prediktor ini menunjukkan bahwa kedua variabel ini memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap kepuasan kerja. Model ini memiliki Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.0912, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.2704, menunjukkan performa yang baik dan koefisien determinasi (R-squared) sebesar 0.6851, menunjukkan bahwa model lebih baik dalam menjelaskan variasi data.. Uji signifikansi model menghasilkan nilai F sebesar 50.408 dengan p-value sebesar 4.28e-09, yang menunjukkan bahwa model secara statistik signifikan. Dashboard web dikembangkan dengan library streamlit dari python, menyediakan antarmuka yang intuitif bagi pengguna umum dengan mengunggah file data x-y. Aplikasi, dapat digunakan lebih 2 variabel independen x (prediktor) dan 1 dependen y. Aplikasi dapat mensimulasikan berbagai skenario kinerja karyawan dan memahami potensi dampak dari perubahan dalam lingkungan kerja kebijakan kompensasi terhadap tingkat kepuasan karyawan. Aplikasi web di link publik ini diharapkan dapat menjadi alat bantu praktis dalam pengambilan keputusan yang berbasis data untuk akuntabilitas penilaian kinerja karyawan, sekaligus penerapan hilirisasi penerapan regresi linear bagi lingkungan kerja nyata.
Co-Authors RADEN HARIO TIRTOSETIANTO Sudarjo