cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Surya Guntur
Contact Email
guntur@polgan.ac.id
Phone
+6282363800909
Journal Mail Official
guntur@polgan.ac.id
Editorial Address
Jl. Veteran No. 194 Medan Pasar 6 Manunggal
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Published by Politeknik Ganesha Medan
ISSN : 20899424     EISSN : 27973298     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Social,
Computer Science & IT Library & Information Science Mathematics Social Sciences
Jurnal Minfo Polgan (JMP) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Program Studi Manajemen Informatika Politeknik Ganesha Medan terbit berkala (satu tahun dua kali yaitu Maret dan September) dengan tujuan untuk menyebarluaskan hasil riset bidang teknologi dan informasi kepada para akademisi, praktisi, mahasiswa, dan lain-lain. Jurnal Minfo Polgan (JMP) menerima kiriman artikel hasil riset bidang teknologi dan informasi yang ditulis dalam Bahasa Indonesia. Agar hasil riset bidang teknologi dan informasi yang dimuat dapat bermanfaat untuk pengembangan bidang teknologi dan informasi. Adapun ruang lingkup Jurnal Minfo Polgan adalah: 1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK/DSS) 2. Sistem Informasi Geografis (GIS/SIG) 3. Sistem informasi skala enterprise (ERP, EAI, CRM, SCM) 4. Keamanan Sistem Informasi 5. Sistem Informasi Berbasis Web 6. Sistem Berbasis Pengetahuan & Data mining 7. Mobile Computing 8. Multimedia
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 1,204 Documents
 105   106   107   108   109 
Pengaruh Sistem Kerja Outsourcing (Daily Worker) Terhadap Kinerja Karyawan Departement Finishing PT. P&G Karawang Ahmad Faisal Ramadhan; Darka Darka; Yanto Lesmana
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15573

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh sistem kerja outsourcing terhadap kinerja karyawan di Departemen Finishing PT. P&G Karawang, Jawa Barat. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan pendekatan regresi linier sederhana. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada 32 responden, kemudian dianalisis menggunakan bantuan program SPSS versi 22. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem kerja outsourcing (daily worker) berada pada kategori baik dengan persentase tanggapan sebesar 79,17%, sedangkan kinerja karyawan berada pada kategori sangat baik dengan persentase 84,31%. Berdasarkan hasil uji regresi linier sederhana diperoleh persamaan Y = 6,897 + 0,742X, yang berarti setiap peningkatan satu satuan pada sistem kerja outsourcing akan meningkatkan kinerja karyawan sebesar 0,742 poin. Uji koefisien korelasi (R) menunjukkan nilai 0,869, menandakan hubungan sangat kuat dan positif antara sistem kerja outsourcing dengan kinerja karyawan. Selanjutnya, hasil uji t memperoleh nilai t hitung = 9,640 > t tabel = 2,042 dengan signifikansi 0,000 < 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa Hₐ diterima, artinya terdapat pengaruh positif dan signifikan antara sistem kerja outsourcing terhadap kinerja karyawan. Nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,756, menunjukkan bahwa 75,6% variasi kinerja karyawan dijelaskan oleh variabel sistem kerja outsourcing, sedangkan 24,4% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain di luar penelitian ini. Berdasarkan hasil tersebut, disimpulkan bahwa penerapan sistem kerja outsourcing yang efektif dan sesuai dengan peraturan mampu meningkatkan kinerja karyawan. Peneliti menyarankan perusahaan untuk memperbaiki mekanisme kontrak, meningkatkan transparansi pembayaran, serta memperkuat komunikasi antara pihak manajemen dan tenaga kerja guna menjaga motivasi dan produktivitas kerja.
Aplikasi Augmented Reality Pengenalan Baju Adat Dan Senjata Tradisional Sulawesi Di SDN 22 Jerae Soppeng Sri Wulandari; Hendrawansyah Hendrawansyah; Kamarudin Kamarudin
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15602

Abstract

Pembelajaran budaya lokal sejak dini sangat penting dalam menanamkan rasa cinta terhadap warisan budaya bangsa. Namun, metode konvensional yang digunakan di sekolah dasar seperti buku teks dan penjelasan lisan sering kurang menarik perhatian siswa dan membuat proses belajar menjadi pasif. Oleh karena itu, diperlukan media pembelajaran yang lebih interaktif dan mampu mendorong keterlibatan siswa secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran berbasis teknologi Augmented Reality (AR) yang dapat digunakan sebagai media interaktif dalam memperkenalkan baju adat dan senjata tradisional Sulawesi di SDN 22 Jerae Soppeng. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi observasi langsung, wawancara dengan guru untuk mengetahui kebutuhan pembelajaran, serta studi literatur terkait materi dan teknologi pendukung. Proses pengembangan aplikasi mengikuti metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang mencakup tahapan concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi AR berbasis Android yang mampu menampilkan objek 3D dan suara latar lagu daerah ketika marker dikenali oleh kamera perangkat. Aplikasi ini tidak membutuhkan koneksi internet sehingga dapat digunakan dengan mudah di lingkungan sekolah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat berjalan sesuai fungsinya dan berhasil meningkatkan minat belajar siswa serta membuat pengalaman belajar lebih menyenangkan dibandingkan metode sebelumnya. Oleh karena itu, penggunaan teknologi AR dalam pembelajaran budaya dapat menjadi solusi inovatif dalam mengenalkan warisan budaya lokal secara menarik dan efektif kepada siswa sekolah dasar.
Aplikasi Pengelolaan Retribusi Sampah Pada Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Minahasa Berbasis Web Menggunakan Metode Rapid Application Development Preisya Yunita Toar; Alfiansyah Hasibuan; Kristofel Santa
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15611

Abstract

Di tingkat pemerintah daerah, retribusi sampah adalah salah satu alat penting untuk mendukung kebersihan lingkungan dan kualitas layanan publik. Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Minahasa terus mengelola data retribusi secara rutin dan sebagian menggunakan Microsoft Excel. Akibatnya, pembaruan data sering membutuhkan waktu yang lama dan dapat menyebabkan laporan yang tidak akurat. Kondisi ini menunjukkan bahwa sistem yang dapat melakukan pencatatan dan pelaporan data secara lebih cepat dan akurat sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi berbasis web untuk pengelolaan retribusi sampah yang memproses data secara real time. Proses pembuatan menggunakan metode pengembangan aplikasi cepat (RAD), yang menekankan iterasi cepat dan keterlibatan pengguna pada setiap tahap perancangan. Untuk memastikan bahwa fungsinya sesuai dengan kebutuhan operasional, sistem diuji dengan metode black box setelah dibangun. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fitur utama berfungsi dengan baik dan dapat membantu proses pengelolaan data secara lebih efisien dibandingkan dengan prosedur sebelumnya. Aplikasi ini tidak hanya meningkatkan ketepatan data, mengurangi waktu penyusunan laporan, dan membantu pegawai menangani administrasi retribusi dengan lebih mudah. Studi ini menemukan bahwa aplikasi berbasis web dapat membantu lembaga pemerintah memperbaiki pengelolaan informasi layanan publik. Kajian lanjutan dapat difokuskan pada dukungan analitik untuk kebutuhan pengambilan keputusan dan pengembangan fitur integrasi data lintas sistem.
Evaluasi Penilaian Otomatis Pemrograman Web Laravel pada Platform LAIBA Dian Hanifudin Subhi; Putra Prima Arhandi; Annisa Taufika Firdausi; Putranda Bagus Cahya Lumintang
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15641

Abstract

Laravel adalah framework PHP open-source yang memudahkan pengembangan aplikasi web, namun beberapa sistem pembelajaran yang ada belum memberikan umpan balik yang efektif. Learning Application in Balanced Assessment (LAIBA) diusulkan sebagai aplikasi pembelajaran berbasis Laravel dengan fitur penilaian otomatis dan umpan balik terarah untuk meningkatkan pemahaman mahasiswa. Dalam sistem ini, mahasiswa menyelesaikan studi kasus menggunakan Laravel, kemudian mengirimkan kode untuk diperiksa dan dinilai oleh sistem. Data penilaian digunakan untuk mengidentifikasi topik yang perlu dipahami lebih lanjut. Pengujian dilakukan dengan metode pre-test dan post-test, yang menunjukkan peningkatan pemahaman mahasiswa secara keseluruhan. Hasil pengujian secara umum, LAIBA mampu meningkatkan pemahaman mahasiswa berdasarkan nilai rata-rata dengan signifikansi sebesar 0,294. Walaupun belum dapat dinyatakan mendapatkan hasil peningkatan secara signifikan secara umum, tetapi untuk data cluster nilai rata-rata rendah naik sebesar 26% dan menunjukkan peningkatan performa yang signifikan pada kelompok tersebut.
Deteksi Ujaran Kebencian Pada Media Sosial Terkait Pemilu 2024 Menggunakan Algoritma Naive Bayes Adesyan Lahinda; Irene R.H.T. Tangkawarow; Efraim R.S. Moningkey
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15665

Abstract

Pemilu 2024 memiliki peranan yang sangat krusial dalam sistem demokrasi Indonesia, terutama karena didominasi oleh pemilih muda yang aktif menggunakan media sosial sebagai alat komunikasi politik. Namun, kondisi ini juga menghadirkan tantangan besar, terutama dengan meningkatnya penyebaran ujaran kebencian yang dapat dianggap sebagai pelanggaran Pemilu. Konten semacam ini terus meningkat, berpotensi merusak citra dan kualitas Pemilu serta mengganggu proses demokrasi. Meskipun ujaran kebencian telah diatur dalam Undang-Undang Pemilu dan Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (ITE), pengawasan secara manual masih sulit dilakukan karena banyaknya konten yang beredar di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi ujaran kebencian sebagai pelanggaran Pemilu 2024 di media sosial dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Dataset yang digunakan terdiri dari 408 komentar dari Twitter dan 445 komentar dari YouTube. Data tersebut dikategorikan ke dalam dua kelompok, yaitu ujaran kebencian dan non-ujaran kebencian, kemudian diuji secara otomatis dan manual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 100% untuk data Twitter dan YouTube pada pengujian otomatis, sedangkan pengujian manual memperoleh akurasi 95,00% untuk Twitter dan 92,59% untuk YouTube.
Penerapan Metode SAW dalam Penentuan Rekomendasi Penerima PKH di Kelurahan Pasar Sibuhuan Nopi Purnomo; Perra Budiarti Rayahu Putri; Devi Yuliana; Ulia Ulfa; Muhammad Rasyid
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15680

Abstract

Program Keluaga Harapan (PKH) merupakan program bantuan sosial bersyarat yang diselenggarakan pemerintah untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat berpenghasilan rendah melalui pemberian dukungan dana secara berkala. Proses penentuan calon penerima bantuan memerlukan tingkat transparansi yang memadai agar penyaluran bantuan dapat berlangsung secara tepat sasaran. Namun, di Kelurahan Pasar Sibuhuan tahap seleksi kerap menghadapi berbagai kendala ataupun kesulitan dalam menentukan penerima yang benar-benar layak untuk bantuan tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu mendukung proses pengambilan keputusan secara lebih terstruktur dan akurat dalam menentukan prioritas penerima PKH. Penelitian ini mengkaji penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai pendekatan dalam menentukan rekomendasi penerima PKH di Kelurahan Pasar Sibuhuan. Metode SAW dipilih karena kemampuannya dalam mengelola pembobotan dan penilaian multi-kriteria dengan proses yang efisien namun tetap menghasilkan perhitungan yang tepat. Kriteria penilaian yang digunakan meliputi tingkat pendapatan, jumlah tanggungan, kondisi tempat tinggal, pendidikan anak, serta kondisi kesehatan keluarga. Setiap kriteria diberikan bobot berdasarkan tingkat urgensinya, kemudian dilakukan proses normalisasi dan perhitungan untuk memperoleh nilai preferensi calon penerima. Temuan penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode SAW mampu menghasilkan peringkat rekomendasi penerima PKH secara lebih objektif dan konsisten dibandingkan mekanisme seleksi manual. Selain itu, metode ini dapat membantu pihak kelurahan mengurangi bias penilaian serta mendukung terciptanya proses pengambilan keputusan yang lebih transparan. Dengan demikian, penggunaan metode SAW terbukti efektif dalam meningkatkan ketepatan dan keadilan distribusi bantuan PKH di Kelurahan Pasar Sibuhuan.
Prediksi Tren Penggunaan Mobil Listrik Toyota di Washington Menggunakan Model Prophet Berbasis Python Imanuel Gery Finalbert
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15731

Abstract

Penggunaan kendaraan listrik dan hybrid terus meningkat sebagai upaya mengurangi emisi karbon dan ketergantungan terhadap bahan bakar fosil. Di Amerika Serikat, khususnya negara bagian Washington, adopsi kendaraan listrik menunjukkan pertumbuhan yang konsisten seiring dukungan kebijakan pemerintah dan meningkatnya kesadaran lingkungan masyarakat. Toyota sebagai produsen otomotif global menerapkan strategi Multi-Pathway dengan mengembangkan kendaraan Hybrid Electric Vehicle (HEV), Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV), dan Battery Electric Vehicle (BEV) untuk menyesuaikan kebutuhan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren penggunaan kendaraan listrik dan hybrid merek Toyota di Washington serta memprediksi perkembangan penggunaannya pada tahun-tahun berikutnya. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif deskriptif dengan data sekunder yang diperoleh dari dataset Kaggle periode 2020–2025. Analisis data dilakukan menggunakan pemodelan deret waktu dengan algoritma Prophet berbasis Python untuk mengidentifikasi pola tren dan melakukan prediksi pertumbuhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah kendaraan listrik dan hybrid Toyota mengalami peningkatan yang signifikan selama periode penelitian, dengan pertumbuhan tertinggi terjadi pada tahun 2023–2024. Meskipun terdapat penurunan data pada tahun 2025 akibat keterbatasan kelengkapan data, hasil prediksi menunjukkan bahwa tren pertumbuhan kendaraan listrik Toyota diperkirakan akan terus meningkat hingga tahun 2028. Temuan ini mendukung hipotesis penelitian bahwa terdapat tren peningkatan signifikan penggunaan kendaraan listrik dan hybrid Toyota di Washington dari tahun ke tahun. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan kebijakan transportasi berkelanjutan dan strategi industri otomotif berbasis kendaraan listrik.
Prediksi Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Menggunakan XGBoost dan Analisis Feature Importance Luthfia Nurma Hapsari; Dziky Ridhwanullah; Miftakhurrokhmat Miftakhurrokhmat
Jurnal Minfo Polgan Vol. 15 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v15i2.15782

Abstract

Prediksi performa akademik (student performance) siswa sekolah menengah merupakan bagian penting dalam kajian educational data mining untuk mendukung pengambilan keputusan pendidikan dan perancangan intervensi dini bagi siswa berisiko gagal. Pendekatan machine learning telah banyak digunakan untuk prediksi kelulusan siswa, namun sebagian besar penelitian masih berfokus pada akurasi model dan kurang menekankan aspek interpretabilitas hasil prediksi. Padahal, pemahaman faktor-faktor yang memengaruhi kelulusan sangat dibutuhkan oleh praktisi pendidikan. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi kelulusan siswa sekolah menengah menggunakan algoritma XGBoost serta mengidentifikasi fitur-fitur paling berpengaruh melalui analisis feature importance sebagai dasar rekomendasi intervensi pendidikan. Metode penelitian ini berada dalam konteks educational data mining dengan memanfaatkan dataset Student Performance dari UCI Machine Learning Repository yang terdiri dari 395 siswa dan mencakup variabel akademik, sosial, serta demografis. Data diproses melalui encoding fitur kategorikal dan pembagian data secara stratified dengan rasio 80:20. Model XGBoost dilatih dan dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score, dengan perhatian khusus pada kelas minoritas siswa berisiko gagal. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai accuracy sebesar 0,71 dan Macro F1-score sebesar 0,63. Analisis feature importance mengidentifikasi jumlah kegagalan sebelumnya, status wali, dukungan pendidikan tambahan, dan jumlah ketidakhadiran sebagai faktor paling berpengaruh terhadap prediksi kelulusan siswa. Kesimpulan yang diperoleh model XGBoost mampu memberikan prediksi kelulusan siswa yang memadai dalam analisis student performance, sekaligus menyediakan interpretasi fitur yang informatif. Integrasi pendekatan educational data mining dengan analisis feature importance menjadikan model ini aplikatif sebagai alat bantu pengambilan keputusan dan perancangan intervensi pendidikan berbasis data.
Analisis Sentimen Masyarakat Pada Media Sosial X Terhadap Kepemimpinan Presiden Prabowo Subianto Tahun 2025 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Albert Julio Tampubolon; Wita Manik; Michael Ginting; Sardo Pardingotan Sipayung
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15837

Abstract

Penelitian ini dirancang untuk mengevaluasi pandangan publik terhadap gaya kepemimpinan Presiden Prabowo di tahun 2025 melalui penerapan metode Naive Bayes. Sumber data utama berasal dari platform Twitter yang mengandung ragam perspektif dan respon masyarakat terkait strategi pemerintahan, inisiatif pembangunan, dan karakteristik kepemimpinan yang ditunjukkan. Metodologi penelitian mencakup beberapa fase utama: koleksi data, proses pembersihan dataset, pengolahan teks menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP), serta kategorisasi sentimen ke dalam dua klasifikasi utama yaitu sentimen positif dan negatif. Implementasi algoritma Naive Bayes digunakan untuk menganalisis dataset yang telah melalui proses pelabelan manual. Hasil evaluasi menunjukkan model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 72,22%, dengan kinerja yang lebih baik pada identifikasi sentimen positif dibanding negatif. Meskipun akurasi masih perlu ditingkatkan, hasil ini memberikan indikasi awal yang cukup memadai untuk memahami kecenderungan opini publik terhadap kepemimpinan Presiden Prabowo. Temuan ini dapat menjadi fondasi untuk penelitian lanjutan dengan optimalisasi model dan penambahan fitur untuk meningkatkan performa klasifikasi sentimen pada analisis opini digital.
Studi Kelayakan Pendirian Showroom CCTV: Solusi Keamanan Terintegrasi Dalam Konsep Smart City Tutik Heriana; Anton Subagyo; Mohammad Abdul Munir
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15840

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mendorong konsep Smart City dalam upaya meningkatkan kualitas layanan publik, efisiensi tata kelola, serta keamanan lingkungan. CCTV berupa video digunakan sebagai pengawasan, dan tidak bisa diakses semua orang, keamanan berbasis teknologi adalah elemen penting dari konsep Smart City. Dengan semakin meningkatnya kesadaran kebutuhan akan keamanan berbasis digital, sektor pemerintah, pelaku usaha, dan masyarakat umum menunjukkan potensi pasar yang menjanjikan. Kebutuhan akan CCTV semakin meningkat, tetapi masih sedikit penyedia sistem keamanan yang terintegrasi, dapat mengedukasi masyarakat, dan sesuai dengan karakteristik Ponorogo. Kebaruan dari riset adalah upaya implementasi gagasan solusi keamanan yang terintegrasi dengan konsep Smart City, sesuai kondisi Ponorogo. Rumusan Permasalahan adalah bagaimanakah analisa kelayakan bisnis pendirian showroom CCTV di Kabupaten Ponorogo sebagai usaha yang berkelanjutan dan mendukung keamanan daerah?. Tujuan penelitian adalah untuk menganalisis kelayakan bisnis pendirian showroom CCTV di Kabupaten Ponorogo sebagai usaha yang berkelanjutan dan mendukung keamanan daerah. Hipotesis yang diambil dalam penelitian ini adalah pendirian showroom CCTV layak dilanjutkan, dinilai dari aspek pasar dan pemasaran, teknis dan operasional, manajemen dan sumber daya manusia, hukum, dan aspek finansial. Metode penelitian menggunakan metode studi kelayakan bisnis dengan pendekatan deskriptif dengan gabungan methode yaitu kualitatif dan kuantitatif. Teknik pengumpulan data dengan studi literatur, observasi lapangan, dan wawancara. Hasil penelitian, pendirian showroom CCTV di Kabupaten Ponorogo sebagai solusi keamanan terintegrasi dalam mendukung konsep implementasi Smart City berdasarkan kajian studi kelayakan bisnis adalah layak untuk dilanjutkan ditinjau dari aspek pasar dan pemasaran, hukum, teknis dan operasional, manajemen dan sumber daya manusia, finansial dan sosial.

Page 107 of 121 | Total Record : 1204

 105   106   107   108   109 

Filter by Year

2020 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 2 (2026): Artikel Penelitian Vol. 15 No. 1 (2026): Artikel Penelitian Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian Vol. 14 No. 1 (2025): Artikel Penelitian Vol. 13 No. 2 (2024): Artikel Penelitian Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian Vol. 12 No. 2 (2023): Artikel Penelitian 2023 Vol. 12 No. 1 (2023): Artikel Penelitian Juni 2023 Vol. 12 No. 1 (2023): Artikel Penelitian 2023 Vol. 12 No. 1 (2023): Article Research March 2023 Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research Vol. 11 No. 1 (2022): Article Research Vol. 10 No. 2 (2021): Article Research Vol. 10 No. 1 (2021): Article Research Vol. 9 No. 2 (2020): Article Research Vol. 9 No. 1 (2020): Article Research More Issue