cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
saptaandy@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id
Editorial Address
-
Location
,
INDONESIA
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH
Published by Smart Education
ISSN : 26154307     EISSN : 26153262     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education, Social,
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences
Journal of Science and Social Research is accepts research works from academicians in their respective expertise of studies. Journal of Science and Social Research is platform to disclose the research abilities and promote quality and excellence of young researchers and experienced thoughts towards Change for Development. The journal releases on February and July.
Arjuna Subject : -
Articles 1,307 Documents
 95   96   97   98   99 
KLASIFIKASI BIJI KOPI MENGGUNAKAN TEKNIK KOMBINASI RANDOM FOREST DAN INCEPTION V3 UNTUK EKSTRAKSI FITUR Rambe, Lima Hartimar; Manza, Yuke; Ashari, Annisa; Negoro, Wahyu Saptha
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3976

Abstract

Abstract: Coffee bean classification is a crucial step in ensuring the quality and selling value of coffee products. Manual sorting methods are often inefficient and error-prone, necessitating a technology-based automated approach. This study proposes a combination of the Inception V3 architecture as an image feature extraction method and the random forest algorithm as a classifier to distinguish good and defective coffee beans. The dataset used consists of 986 images, divided into training and test data. The processing was carried out using the Orange Data Mining platform, which includes pre-processing, feature extraction, model training, and performance evaluation. The evaluation results show that the model produces an accuracy of 96.4% on the training data and 96.8% on the test data. In addition, other performance metrics such as AUC (1.000), F1-score (0.967), precision (0.968), recall (0.968), and MCC (0.922) strengthen the model's excellent classification performance. Thus, the combined approach of Inception V3 and random forest is proven effective and has the potential to be implemented in a digital image-based coffee bean classification system. Keywords: Coffee Bean Classification, Random Forest, Inception V3, Feature Extraction, Digital Imagery Abstrak: Klasifikasi biji kopi merupakan langkah penting dalam menjamin mutu dan nilai jual produk kopi. Metode manual dalam penyortiran sering kali tidak efisien dan rentan kesalahan, sehingga dibutuhkan pendekatan otomatis berbasis teknologi. Penelitian ini mengusulkan kombinasi arsitektur Inception V3 sebagai metode ekstraksi fitur citra dan algoritma random forest sebagai klasifikator untuk membedakan biji kopi bagus dan rusak. Dataset yang digunakan terdiri dari 986 gambar, terbagi menjadi data latih dan data uji. Proses pengolahan dilakukan menggunakan platform Orange Data Mining, yang meliputi tahap pra-pemrosesan, ekstraksi fitur, pelatihan model, dan evaluasi kinerja. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model menghasilkan akurasi sebesar 96,4% pada data latih dan 96,8% pada data uji. Selain itu, metrik performa lain seperti AUC (1.000), F1-score (0.967), precision (0.968), recall (0.968), dan MCC (0.922) memperkuat bahwa model ini memiliki kinerja klasifikasi yang sangat baik. Dengan demikian, pendekatan kombinasi Inception V3 dan random forest terbukti efektif dan berpotensi diimplementasikan dalam sistem klasifikasi biji kopi berbasis citra digital. Kata kunci: Klasifikasi Biji Kopi, Random Forest, Inception V3, Ekstraksi Fitur, Citra Digital
RANCANG BANGUN PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA KAPASITAS DAYA 200 WP PADA RUMAH SEDERHANA DI DESA MANUNGGAL Sinambela, Haksa Fadilman; Siregar, M Rifki
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4144

Abstract

Abstract: The ever-increasing need for electrical energy, as well as limited supply from fossil energy sources, has encouraged the development of environmentally friendly alternative energy such as Solar Power Plants (PLTS). This final report discusses the planning and application of a 200 WP capacity PLTS system applied to a simple house in Manunggal Village, Deli Serdang Regency. This system uses solar panels as the main component, a solar charge controller, a battery as energy storage, and an inverter to convert DC current into AC current. The design method includes analysis of load requirements, selection of component capacity requirements, tool manufacture, and system testing. The test results show that the PLTS system produces electrical energy with adequate efficiency to meet basic home needs such as lighting and fans. And as a solution to the limited access to electricity in the house.Keywords: Solar Panels, Battery, Inverters, Simple Houses Abstrak: Kebutuhan energi listrik yang terus meningkat, serta keterbatasan pasokan dari sumber energi fosil, mendorong adanya pengembangan energi alternatif yang ramah lingkungan seperti Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS). Laporan akhir ini membahas tentang perencanaan dan pengaplikasian sistem PLTS berkapasitas 200 WP yang diterapkan pada rumah sederhana di Desa Manunggal, Kabupaten Deli Serdang. Pada sistem ini menggunakan panel surya sebagai komponen utama, solar charge controller, baterai sebagai penyimpan energi, serta inverter untuk mengubah arus DC menjadi arus AC. Metode perancangan mencakup analisis kebutuhan beban, pemilihanan kapasitas kebutuhan komponen, pembuatan alat, serta pengujian sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem plts menghasilkan energi listrik dengan efisiensi yang layak untuk memenuhi kebutuhan dasar rumah tangga seperti, lampu penerangan dan kipas. Dan sebagai solusi atas keterbatasan akses listrik kerumah tersebut.Kata kunci: Panel Surya, Baterai, Inverter, Rumah Sederhana
DIABETES PREDICTION BASED ON MEDICAL RECORDS (PIMA INDIANS DIABETES DATASET) USING K-NN Ruziq, Fahmi; Wayahdi, M. Rhifky; Ginting, Subhan Hafiz Nanda
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.2981

Abstract

Abstract: The development of predictive technologies, especially artificial intelligence (AI) and machine learning, has opened up great opportunities in the health sector, including early detection of chronic diseases such as diabetes. This study aims to implement the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm in predicting the likelihood of a person having diabetes based on medical record data from the Pima Indians Diabetes Dataset. The dataset consists of 768 samples with eight key health features. The analysis process includes data cleaning, data distribution exploration, and data preparation for the modelling process. The distance between data is calculated using the Euclidean formula, and normalization is performed so that all features have equal weight. The data was then divided into training and test data with a ratio of 80:20. The analysis results showed an unbalanced class distribution, with more non-diabetic patients than those with diabetes. The age group of 21-30 years dominates in the dataset. The implementation of KNN in this study shows that the method is effective for medical classification based on numerical data. This research demonstrates the potential of KNN as a practical and easy-to-implement early diagnosis tool in data-driven health systems. Keyword: K-Nearest Neighbors, diabetes prediction, machine learning, medical data, classification. Abstrak: Perkembangan teknologi prediktif, khususnya kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning), telah membuka peluang besar dalam bidang kesehatan, termasuk deteksi dini penyakit kronis seperti diabetes. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dalam memprediksi kemungkinan seseorang menderita diabetes berdasarkan data rekam medis dari Pima Indians Diabetes Dataset. Dataset terdiri dari 768 sampel dengan delapan fitur kesehatan utama. Proses analisis meliputi pembersihan data, eksplorasi distribusi data, serta persiapan data untuk proses modeling. Jarak antar data dihitung menggunakan rumus Euclidean, dan dilakukan normalisasi agar seluruh fitur memiliki bobot yang seimbang. Data kemudian dibagi menjadi data latih dan uji dengan rasio 80:20. Hasil analisis menunjukkan distribusi kelas yang tidak seimbang, dengan jumlah pasien non-diabetes lebih banyak dibandingkan yang menderita diabetes. Kelompok usia 21–30 tahun mendominasi dalam dataset. Implementasi KNN dalam studi ini menunjukkan bahwa metode ini efektif digunakan untuk klasifikasi medis berbasis data numerik. Penelitian ini mendemonstrasikan potensi KNN sebagai alat bantu diagnosis awal yang praktis dan mudah diimplementasikan dalam sistem kesehatan berbasis data. Kata kunci: K-Nearest Neighbors, prediksi diabetes, machine learning, data medis,                     klasifikasi.
PENGARUH KEPERCAYAAN MEREK, PROMOSI DAN HARGA PRODUK TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN MOBIL MITSUBISHI (STUDI KASUS PADA PT SARDANA INDAHBERLIAN MOTOR) Harpis, Muhammad; Nissa, Fachrun; Rosalia, Nirma; Hasibuan, Mega
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4129

Abstract

Abstract: This study aims to examine the influence of brand trust, promotion, and product price on consumer loyalty in the automotive sector. The population includes all Mitsubishi car consumers in Medan City who purchased vehicles from PT. Sardana IndahBerlian Motor. Sampling was conducted using accidental sampling, and the data were analyzed using multiple linear regression. The results indicate that brand trust, promotion, and product price have a positive and significant effect on consumer loyalty. To strengthen brand trust, dealers should offer high-quality automotive products, maintain a strong reputation, align offerings with consumer preferences, and encourage positive recommendations. Effective promotional strategies on social media and competitive pricing tailored to consumer benefits are also crucial. The study is limited by its focus on a single industry, which may affect the generalizability of the findings. Future research is recommended to expand the model by including variables such as service quality and location. Keyword: Brand Trust; Promotion; Product Price; Customer Loyalty. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh kepercayaan merek, promosi, dan harga produk terhadap loyalitas konsumen di sektor otomotif. Populasi dalam penelitian ini mencakup seluruh konsumen mobil Mitsubishi di Kota Medan yang melakukan pembelian melalui PT. Sardana IndahBerlian Motor. Sampel diambil menggunakan teknik accidental sampling, dan data dianalisis dengan regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepercayaan merek, promosi, dan harga produk berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas konsumen. Untuk memperkuat kepercayaan merek, dealer disarankan menawarkan produk otomotif berkualitas tinggi, menjaga reputasi yang baik, menyesuaikan produk dengan preferensi konsumen, serta mendorong rekomendasi positif. Strategi promosi yang efektif melalui media sosial dan kebijakan harga yang kompetitif sesuai dengan manfaat yang diterima konsumen juga penting diterapkan. Keterbatasan penelitian ini terletak pada fokusnya pada satu industri, sehingga hasilnya mungkin tidak dapat digeneralisasi ke industri lain. Penelitian selanjutnya disarankan untuk memperluas model dengan menambahkan variabel lain seperti kualitas pelayanan dan lokasi. Kata kunci: Kepercayaan Merek; Promosi; Harga Produk; Loyalitas Konsumen.
PERAN PEMASARAN DIGITAL BERBASIS ELECTRONIC WORD OF MOUTH (e-WOM) DALAM MENINGKATKAN DAYA TARIK DAN KUNJUNGAN WISATAWAN KE DESA WISATA TETEBATU, LOMBOK TIMUR NUSA TENGGARA BARAT Sanjaya, Lalu Rudi; Wulandari, Lastiani Warih; Syamsu, Moch. Nur; Nugroho, Agung Yuliyanto
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4116

Abstract

Abstract: Tourism is a vital sector that supports regional economic development. Lombok, particularly East Lombok Regency, has experienced an increase in tourist visits annually, although there was a significant decline in 2020 due to the COVID-19 pandemic. Tetebatu Tourism Village possesses substantial tourism potential, but the dissemination of information remains limited, resulting in underutilization of digital platforms such as social media. This study aims to examine the influence of electronic word of mouth (e-WOM) as a digital marketing medium on tourist visits through the mediating variable of visit interest to Tetebatu Tourism Village. This research employs a quantitative associative method with a sample of 350 respondents selected using purposive sampling. Data were collected through questionnaires and analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) with the Partial Least Squares (PLS) approach. The results show that e-WOM has a significant influence on tourists’ visit interest, indicated by a significance value of 0.000 < 0.05. However, e-WOM does not directly influence tourist visits (significance 0.140 > 0.05). Nevertheless, e-WOM significantly influences tourist visits through the mediating effect of visit interest (significance 0.008 < 0.05). In conclusion, e-WOM as a digital marketing tool effectively increases visit interest, which in turn contributes to greater tourist visits to Tetebatu Tourism Village Keywords: e-WOM, Interest, Visits, Tourist Abstrak: Pariwisata merupakan sektor penting dalam mendukung pembangunan ekonomi daerah. Lombok, khususnya Kabupaten Lombok Timur, menunjukkan peningkatan jumlah wisatawan setiap tahun, meskipun sempat menurun pada 2020 akibat pandemi COVID-19. Desa Wisata Tetebatu memiliki potensi besar dalam sektor wisata, namun penyebaran informasi masih minim, sehingga belum dimanfaatkan secara optimal melalui media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh electronic word of mouth (e-WOM) sebagai media pemasaran digital terhadap kunjungan wisatawan melalui minat berkunjung ke Desa Wisata Tetebatu. Metode penelitian ini bersifat kuantitatif asosiatif dengan jumlah sampel 350 responden, menggunakan teknik purposive sampling. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) berbasis Partial Least Square (PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa e-WOM berpengaruh signifikan terhadap minat wisatawan dengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05. Namun, e-WOM tidak berpengaruh langsung terhadap kunjungan wisatawan (signifikansi 0,140 > 0,05). Sementara itu, terdapat pengaruh signifikan e-WOM terhadap kunjungan wisatawan melalui minat berkunjung (signifikansi 0,008 < 0,05). Dengan demikian, e-WOM efektif digunakan untuk meningkatkan minat yang berdampak pada peningkatan kunjungan ke Desa Wisata Tetebatu. Kata kunci: e-WOM, Minat, Kunjungan, Wisatawan
EVALUASI MODEL HYBRID NAIVE BAYES-XGBOOST UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN NETIZEN TERHADAP ISU FREE PALESTINE PADA PLATFORM X DI INDONESIA TAHUN 2025 Andrianto, Richi; Lubis, Mustopa Husein; Utami, Urfi; Supriyanto, Asep
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4103

Abstract

Abstract: The Palestinian conflict has become a global issue that has triggered significant public responses, especially through social media platforms. This study aims to evaluate the performance of a hybrid Naïve Bayes–XGBoost model in classifying netizen sentiment toward the Free Palestine issue on platform X (formerly Twitter) in the year 2025. Data were collected using the X (Twitter) API with keywords such as #freepalestine and #savegaza, then processed through a series of preprocessing stages and sentiment labeling using a lexicon-based approach. The dataset was then split into 80% training data and 20% testing data to compare the performance of the baseline Naïve Bayes model and the hybrid model. The evaluation results show that the baseline Naïve Bayes model achieved an accuracy of 75.7% and an F1-score of 76%, while the hybrid Naïve Bayes–XGBoost model achieved a significantly higher accuracy of 95.5% and an F1-score of 96%. These findings indicate that integrating the two algorithms improves both accuracy and balance in sentiment classification, especially for unstructured and imbalanced data. This study recommends the use of hybrid models for public opinion analysis on social media and suggests further development using deep learning approaches. Keywords: Sentiment Analysis, Free Palestine, Naïve Bayes, XGBoost, Hybrid Model Abstrak: Konflik Palestina menjadi isu global yang memicu respons besar dari masyarakat dunia, terutama melalui media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa model hybrid Naïve Bayes–XGBoost dalam mengklasifikasikan sentimen netizen terhadap isu Free Palestine di platform X (Twitter) tahun 2025. Data dikumpulkan menggunakan X (Twitter) API dengan kata kunci #freepalestine dan #savegaza, lalu diproses melalui tahapan preprocessing, dan pelabelan menggunakan pendekatan lexicon-based. Selanjutnya, data dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%) untuk membandingkan performa antara model Naïve Bayes dasar dan model hybrid. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Naïve Bayes dasar menghasilkan akurasi 75,7% dan F1-score 76%, sedangkan model hybrid Naïve Bayes–XGBoost mencapai akurasi 95,5% dan F1-score 96%. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi kedua algoritma mampu meningkatkan akurasi dan keseimbangan klasifikasi sentimen, khususnya pada data yang tidak terstruktur dan imbalanced. Penelitian ini merekomendasikan penggunaan model hybrid untuk analisis opini publik dimedia sosial, serta pengembangan lebih lanjut menggunakan pendekatan deep learning. Kata kunci: Sentimen, Free Palestine, Naïve Bayes, XGBoost, Hybrid Model
PREDIKSI KEBUTUHAN TENAGA PENDIDIK BERDASARKAN PERTUMBUHAN JUMLAH SISWA/I MENGGUNAKAN METOE MONTE CARLO Hasibuan, Cici Cahyati; Wanayumini, Wanayumini
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4095

Abstract

Abstract: This study aims to predict the need for educators at the junior high school level in Asahan Regency based on student growth using the Monte Carlo method. This process is done by generating random numbers through the Linear Congruential Method (LCM) and mapping them into the probability distribution of the number of students based on historical data. The prediction results show the number of junior high school students in 2026 reached 41,161 people. Based on the ideal ratio of 1 teacher for 20 students, an additional 785 educators are needed in sub-districts that experience shortages. This prediction system is developed in the form of a web-based application using PHP and MySQL to support the automatic simulation process. The implementation of this system is expected to help the Education Office in planning educators' needs efficiently and data-based. Keyword: Prediction; Monte Carlo; Educators; Students. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan tenaga pendidik tingkat SMP di Kabupaten Asahan berdasarkan pertumbuhan jumlah siswa menggunakan metode Monte Carlo. Proses ini dilakukan dengan membangkitkan angka acak melalui metode Linear Congruential Method (LCM) dan memetakannya ke dalam distribusi probabilitas jumlah siswa berdasarkan data historis. Hasil prediksi menunjukkan jumlah siswa SMP pada tahun 2026 mencapai 41.161 orang. Berdasarkan rasio ideal 1 guru untuk 20 siswa, dibutuhkan tambahan sebanyak 785 tenaga pendidik di kecamatan yang mengalami kekurangan. Sistem prediksi ini dikembangkan dalam bentuk aplikasi berbasis web menggunakan PHP dan MySQL untuk mendukung proses simulasi secara otomatis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu Dinas Pendidikan dalam merencanakan kebutuhan tenaga pendidik secara efisien dan berbasis data. Kata kunci: Prediksi; Monte Carlo; Tenaga Pendidik; Siswa.   
Analisis Permasalahan Pembelajaran Berdiferensiasi Pada Mata Pelajaran Pendidikan Agama Islam di SDUA Taman Harapan Curup Sari, Novita Diana; Purnamasari, Dewi; Gunawan, Guntur
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3869

Abstract

Abstrak: Studi ini ingin memahami tantangan dan solusi yang muncul saat pembelajaran berdiferensiasi diterapkan dalam pelajaran Pendidikan Agama Islam di SDUA Taman Harapan Curup. Penelitian mengadopsi pendekatan kualitatif dengan rancangan kasus tunggal. Delapan guru PAI dipilih menjadi informan melalui teknik purposive sampling. Data dihimpun lewat observasi langsung, wawancara semi-terstruktur, dan pengumpulan dokumen, kemudian dianalisis dengan model interaktif Miles dan Huberman. Temuan menunjukkan perencanaan, pelaksanaan, dan penilaian pembelajaran berdiferensiasi masih terhambat. Hambatan utama antara lain sulitnya mengenali kebutuhan belajar tiap siswa, kurangnya media dan alat ajar, pengelolaan kelas yang beragam, serta penyusunan dan pelaksanaan tes yang akomodatif. Penyebabnya bersumber dari dalam (rendahnya pemahaman dan keterampilan guru) maupun dari luar (fasilitas terbatas, kurikulum kaku, dan dukungan masyarakat). Sebagai respons, para guru melakukan pelatihan rutin, berkolaborasi, memanfaatkan ragam metode dan media, serta merancang penilaian adaptif. Dengan demikian, dukungan kebijakan dan peningkatan kapasitas guru berkelanjutan diperlukan agar pembelajaran berdiferensiasi di sekolah dasar benar-benar optimal.Kata kunci: pembelajaran berdiferensiasi, PAI, permasalahan, faktor, solusi.
HUBUNGAN ANTARA WORKPLACE WELL-BEING DENGAN TURNOVER INTENTION PADA KARYAWAN PRODUKSI PT X BATAM Gukguk, Yenni Br Raja; Anggraeni, Dewi Soerna
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4121

Abstract

Abstract: Labor is a superior resource that can increase the productivity and sustainability of the company. In manufacturing companies, production activities are inseparable from labor in running them. Production activities in a company are considered as the heart of the company concerned. As the number of companies that emerge results in higher competition and the existence of employees becomes very important, but it turns out that there are workers who have the desire to leave the company, known as turnover intention. One of the factors that influence turnover intention is workplace well-being. This study aims to determine the relationship between workplace well-being and turnover intention in production employees of PT X Batam. The hypothesis in this study is that there is a negative relationship between workplace well-being and turnover intention in production employees of PT X Batam. The subjects of this study amounted to 92 production employees at PT X Batam. Data collection methods using turnover intention scale and workplace well-being scale. Data analysis technique using Pearson Product Moment correlation technique from Karl Pearson with SPSS version 27 for windows program. Based on the results of data analysis, the correlation coefficient (????????????) = -0.551 (p<0.050), meaning that there is a negative relationship between workplace well-being and turnover intention in production employees of PT X Batam. It is important for companies to improve employee well-being, through identifying problems early, evaluating and taking appropriate corrective actions to strengthen attachment to the company so as to minimize turnover intention in employees. Keyword: Workplace well-being, Turnover intention, Production employees Abstrak: Tenaga kerja merupakan sumber daya unggul yang dapat meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan perusahaan. Pada perusahaan manufaktur, aktivitas produksi tidak terlepas dari tenaga kerja dalam menjalankannya. Kegiatan produksi di dalam suatu perusahaan dianggap  sebagai jantungnya perusahaan yang bersangkutan. Seiring banyaknya perusahaan yang muncul mengakibatkan semakin tingginya  persaingan ketat dan keberadaan karyawan menjadi sangat penting, namun ternyata terdapat tenaga kerja yang memiliki keinginan untuk meninggalkan perusahaan yang dikenal dengan turnover intention. Salah satu faktor yang mempengaruhi turnover intention adalah workplace well-being. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara workplace well-being dengan turnover intention pada karyawan produksi PT X Batam. Hipotesis dalam penelitian ini adalah terdapat hubungan negatif antara workplace well-being dengan turnover intention pada karyawan produksi PT X Batam. Subjek penelitian ini berjumlah 92 karyawan produksi di PT X Batam. Metode pengumpulan data menggunakan skala turnover intention dan skala workplace well-being. Teknik analisis data menggunakan teknik korelasi Pearson Product Moment dari Karl Pearson dengan program SPSS versi 27 for windows. Berdasarkan hasil analisis data diperoleh koefisien korelasi (????????????) = -0,551 (p<0.050), berarti terdapat hubungan negatif antara workplace well-being dengan turnover intention pada karyawan produksi PT X Batam. Penting bagi perusahaan meningkatkan kesejahteraan karyawan, melaui pengidentifikasian masalah sejak dini, evaluasi dan mengambil tindakan perbaikan yang tepat untuk memperkuat keterikatan pada perusahaan sehingga meminimalisir turnover intention pada karyawan. Kata kunci: Workplace well-being, Turnover intention, Karyawan produksi
PENGARUH PENGETAHUAN KEUANGAN, SIKAP KEUANGAN, DAN KEPRIBADIAN TERHADAP PERILAKU MANAJEMEN KEUANGAN (STUDI KASUS PADA PELAKU UMKM KELAPA MUDA DI KISARAN) Astuti, Bela; Irawati, Novica; Nata, Andri
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4085

Abstract

Abstract: This study aims to determine the influence of Financial Knowledge (X1), Financial Attitude (X2), and Personality (X3) on Financial Management Behavior (Y), with the research subjects being young coconut MSME (Micro, Small, and Medium Enterprises) actors in Kisaran. The population in this study consisted of 150 respondents, with purposive sampling used to select a sample of 75 respondents. Data analysis was conducted using the Structural Equation Modeling – Partial Least Squares (SEM-PLS) method with the SmartPLS 4 software. The results show that Financial Knowledge does not have a positive and significant effect on Financial Management Behavior. Financial Attitude has a positive and significant effect on Financial Management Behavior. Personality has a positive and significant effect on Financial Management Behavior. Furthermore, Financial Knowledge, Financial Attitude. Keywords: Financial Knowledge; Financial Attitude; Personality; Financial Management Behavior. Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh Pengetahuan Keuangan (X1), Sikap Keuangan (X2), Dan Kepribadian (X3) terhadap Perilaku Manajemen Keuangan (Y) dengan objek penelitian adalah pelaku UMKM Kelapa Muda di Kisaran. Populasi dalam penelitian ini sebanyak 150 responden, kemudian dilakukan pemilihan responden dengan teknik purposive sampling sehingga sampel menjadi 75 responden. Analisis data menggunakan metode Structural Equation Modeling – Partial Least Squares (SEM-PLS) melalui perangkat lunak SmartPLS 4. Hasil Pengujian menunjukkan bahwa Pengetahuan Keuangan tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perilaku Manajemen Keuangan, Sikap Keuangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perilaku Manajemen Keuangan, Kepribadian berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perilaku Manajemen Keuangan. Kata kunci: Pengetahuan Keuangan; Sikap Keuangan ; Kepribadian; Perilaku Manajemen Keuangan.

Page 97 of 131 | Total Record : 1307

 95   96   97   98   99 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 4 (2025): November 2025 Vol 8, No 3 (2025): August 2025 Vol 8, No 2 (2025): May 2025 Vol 8, No 1 (2025): February 2025 Vol 7, No 4 (2024): November 2024 Vol 7, No 3 (2024): August 2024 Vol 7, No 2 (2024): May 2024 Vol 7, No 1 (2024): February 2024 Vol 6, No 3 (2023): October 2023 Vol 6, No 2 (2023): June 2023 Vol 6, No 1 (2023): February 2023 Vol 5, No 3 (2022): October 2022 Vol 5, No 2 (2022): June 2022 Vol 5, No 1 (2022): February 2022 Vol 4, No 3 (2021): October 2021 Vol 4, No 2 (2021): June 2021 Vol 4, No 1 (2021): February 2021 Vol 3, No 2 (2020): August 2020 Vol 3, No 1 (2020): February 2020 Vol 2, No 2 (2019): August 2019 Vol 2, No 1 (2019): February 2019 Vol 1, No 2 (2018): August 2018 Vol 1, No 2 (2018): August 2018 Vol 1, No 1 (2018): February 2018 Vol 1, No 1 (2018): February 2018 More Issue