cover
Contact Name
Yenni Fitra Surya
Contact Email
tataup84@gmail.com
Phone
+6282169039303
Journal Mail Official
tataup84@gmail.com
Editorial Address
Jl. Tuanku Tambusai No. 23 bangkinang, Kampar, Riau
Location
Kab. kampar,
Riau
INDONESIA
Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge
ISSN : -     EISSN : 30318629     DOI : 10.31004/Ijisk
Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge adalah jurnal yang menerbitkan artikel penelitian yang mencangkup multidisiplin, yang meliputi : Humaniora dan ilmu sosial, ilmu politik kontemporer, ilmu pendidikan, ilmu agama dan filsafat, ilmu teknik, bisnis dan ekonomi, Koperasi, teknologi, ilmu kesehatan, ilmu kedokteran, pengembangan SDM, ilmu seni desain dan media. jurnal ini diterbitkan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, yang diterbitkan dalam 4 kali dalam setahun yaitu Januari, April, Juli, dan Oktober.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 5 Documents
Search results for , issue "Vol. 2 No. 3 (2025): IJISK 2025" : 5 Documents clear
Analisis Kelayakan Bisnis Pada Aspek Pasar, Manajemen, Lingkungan Di Era Digital : Studi Kasus Usaha Coffee Shop Seduhan Rindu Pameling, Dwika Putri; Pratama, Anjar Putra; Artati, Lili; Afriyeni, Puji
Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge Vol. 2 No. 3 (2025): IJISK 2025
Publisher : Fakultas Pendidikan Ilmu Keguruan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/ijisk.v2i3.168

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah pengaruh aspek pasar dan pemasaran terhadap peningkatan kinerja usaha coffee shop seduhan rindu di era digital, aspek teknik dan teknologi pada usaha coffee shop seduhan rindu, peran aspek manajemen dalam menunjang kinerja usaha coffee shop seduhan rindu dan pengaruh aspek lingkungan industri terhadap keberlangsungan dan adaptabilitas usaha coffee shop seduhan rindu. Metode penelitian ini adalah Penelitian menggunakan metode kualitatif deskriptif dengan pendekatan wawancara mendalam, observasi langsung, dan dokumentas, Data diperoleh dari pemilik untuk mengkaji integrasi teknologi digital dalam operasional serta pengelolaan manajemen. Hasil penelitian ini adalah Hasil penelitian menunjukkan bahwa keberhasilan Coffee Shop Seduhan Rindu dipengaruhi oleh empat aspek utama. Aspek pasar dan pemasaran berperan penting dalam meningkatkan visibilitas dan loyalitas pelanggan melalui strategi digital yang tepat sasaran. Aspek teknik dan teknologi mendorong efisiensi operasional lewat sistem POS, manajemen stok otomatis, dan layanan daring. Aspek manajemen mendukung kinerja melalui pengelolaan SDM, keuangan, dan pengambilan keputusan berbasis data. Sementara itu, aspek lingkungan industri menuntut adaptasi terhadap persaingan, tren kopi, dan keterbatasan lokasi melalui inovasi dan pemasaran digital. Kata kunci : Kelayakan Bisnis, Pasar, Manajemen, Lingkungan
Pengaruh Budaya Perusahaan Terhadap Produktivitas Karyawan Dimediasi Variabel Loyalitas Kerja di PT. Ochiai Menara Indonesia Fahad Hisyam; Suhartini; Maulid, Muhammad Reza
Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge Vol. 2 No. 3 (2025): IJISK 2025
Publisher : Fakultas Pendidikan Ilmu Keguruan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/ijisk.v2i3.173

Abstract

This study is motivated by the importance of corporate culture in creating a conducive work environment that enhances employee productivity. A strong corporate culture is believed to shape positive and productive attitudes, character, and work behaviors; however, these effects do not occur directly, but rather through employee loyalty. The purpose of this study is to analyze the influence of corporate culture on employee productivity with work loyalty as a mediating variable. This study employs a quantitative approach, utilizing a survey method among employees. Data was collected through the distribution of questionnaires. A total of approximately 100 employees participated and filled in this data, of course, to permanent employees of the company and analyzed using the Structural Equation Modeling (SEM) model with the help of SmartPLS software. The results of the study indicate that corporate culture has an indirect effect on employee productivity, but a significant positive impact on work loyalty. Furthermore, work loyalty has a significant positive effect on employee productivity. Additionally, it was found that work loyalty strongly mediates the relationship between corporate culture and productivity. These results emphasize the importance of strengthening organizational culture as a strategy for improving employee performance indirectly by increasing work loyalty. This finding highlights that building a strong work culture is insufficient for companies if it is not complemented by strategies that foster employee loyalty. Organizational culture must be translated into real practices, such as employee empowerment, two-way communication, and recognition of individual contributions. Training programs on cultural values, internal discussion forums, and a fair reward system are practical steps that need to be adopted. This study aims to analyze the effect of corporate culture on employee productivity with work loyalty as a mediating variable. This study was conducted at a manufacturing company. By understanding this relationship, it is hoped that the company can design a more effective workplace culture strategy to increase employee loyalty and productivity sustainably.
A Comparative Analysis Of Machine Learning Models For Inventory Demand Forecasting In A Food Manufacturing Sme Chidiebube, Igbokwe Nkemakonam; Onyeka, Nwamekwe Charles; Sunday, Aguh Patrick; Chiedu, Ezeanyim Okechukwu
Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge Vol. 2 No. 3 (2025): IJISK 2025
Publisher : Fakultas Pendidikan Ilmu Keguruan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/ijisk.v2i3.177

Abstract

Inventory demand forecasting is vital for small and medium enterprises (SMEs) in the food manufacturing sector to maintain optimal stock levels, reduce waste, and improve operational efficiency. Traditional statistical methods often fail to capture complex demand patterns, necessitating the adoption of advanced machine learning (ML) approaches. This study conducted a comparative analysis of four ML models Long Short-Term Memory (LSTM), Facebook Prophet, XGBoost, and Gradient Boosting Regressor using a three-year dataset (January 2020–December 2022) from a Nigerian food manufacturing SME. The dataset included monthly demand records for thirteen product categories. Models were evaluated based on Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and R-squared (R²). LSTM consistently outperformed other models, achieving the lowest RMSE and MAE values and the highest R² scores, demonstrating superior capability in capturing non-linear and temporal demand patterns. Facebook Prophet and Gradient Boosting performed moderately, with Prophet offering higher interpretability. XGBoost showed the weakest predictive performance across all metrics. The findings indicate that LSTM is the most effective model for inventory demand forecasting in SMEs with dynamic demand profiles. Incorporating advanced ML techniques like LSTM can enhance forecasting accuracy and support strategic inventory management decisions in food manufacturing SMEs.
Bank Syariah Di Simpang Jalan (Stagnan Atau Gas Pool, Studi Analisis Perbankan Syariah 2020-2023 Di Indonesia) Wihasto , Hanan
Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge Vol. 2 No. 3 (2025): IJISK 2025
Publisher : Fakultas Pendidikan Ilmu Keguruan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/ijisk.v2i3.178

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi stagnannya pertumbuhan bank syariah di Indonesia. Metode penelitian yang digunakan selain deskriptif kualitatif juga menggunakan analisis regresi linier berganda (multilinear regression) untuk data yang bersifat kuantitatif. Faktor internal penyebab stagnannya pertumbuhan bank syariah adalah adanya dominasi oleh sektor retail khususnya UMKM dan akad murabahah pada segmentasi pembiayaan bank syariah, minimn yavariasi pembiayaan bank syariah, kurang efisiennya bank syariah dalam menjalankan kegiatan operasionalnya, dominasi dana deposito yang berbiaya mahal pada DPK bank syariah, kurang efisiennya bank syariah dalam kegiatan operasional, dan masih terbatasnya jumlah jaringan kantor bank syariah. Adapun faktor ekternal perlambatan terjadi disebabkan oleh kondisi ekonomi yang melambat di dunia termasuk di Indonesia dengan indikator nilai tukar Rupiah melemah terhadap US Dollar, turunnya IHSG, dan turunnya daya beli masyarakat. Upaya yang perlu dilakukan untuk melakukan percepatan (gas pool) dan menanggulangi perlambatan pertumbuhan yaitu; konsolidasi internal manajemen bank syariah untuk mengevaluasi kualitas pembiayaan dan biaya sumber dana; diversifikasi pembiayaan dalam segmentasi korporasi, pembiayaan mudharabah, dan pembiayaan pada sektor bisnis pertambangan, perkebunan dan pertanian, serta infrastruktur;penambahan jumlah jaringan, variasi produk dan layanan, serta pengembangan channeling ke kalangan konglomerat dan nasabah pemerintah; optimalisasi sumber pendanaan dengan cost of fund murah dari produk simpanan non deposito; efisiensi bisnis.
Penerapan Algoritma K-Means Pada Sistem Membership Di PT Garuda Jaya Fiberindo Husain, Ahmad; Forkas T.S.B; Irsan, Muhamad
Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge Vol. 2 No. 3 (2025): IJISK 2025
Publisher : Fakultas Pendidikan Ilmu Keguruan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/ijisk.v2i3.179

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan menerapkan sistem untuk segmentasi pelanggan di PT GARUDA JAYA FIBERINDO menggunakan algoritma K-Means Clustering. Perusahaan menghadapi tantangan dalam mengelola basis pelanggan yang besar dan beragam, dimana strategi pemasaran dan program loyalitas seringkali tidak tepat sasaran karena kurangnya pemahaman terhadap profil pelanggan. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa cluster berdasarkan pola transaksi mereka, dengan menggunakan model RFM (Recency, Frequency, Monetary). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem berbasis desktop yang mampu melakukan segmentasi pelanggan secara objektif, menghasilkan tiga cluster utama: "High Level," "Mid Level," dan "Low Level." Sistem ini menyediakan dasar pengambilan keputusan berbasis data bagi manajemen untuk merancang program membership yang lebih efektif, personal, dan mampu meningkatkan loyalitas pelanggan serta efisiensi operasional.

Page 1 of 1 | Total Record : 5