Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini menerapkan metode statistik multivariat untuk menganalisis penempatan karyawan PT X. Penempatan karyawan yang dimaksud adalah penentuan kategori karyawan menjadi dua, yaitu karyawan non-manajerial dan manajer. Penelitian ini mempunyai lingkup karyawan yang terdapat di kantor pusat PT X dengan melakukan pengumpulan data berupa kuesioner. Penelitian ini bersifat empiris, yaitu untuk meneliti gejala yang terjadi. Metode statistik multivariat yang digunakan yaitu penskalaan multidimensi dan analisis diskriminan. Penskalaan multidimensi dipakai untuk mendapatkan pemetaan terhadap karyawan yang ada selama ini. Sedangkan analisis diskriminan digunakan untuk dapat menemukan variabel yang paling mempengaruhi penempatan karyawan. Hasil dari penskalaan multidimensi yaitu terbentuknya dua dimensi yang membantu pemetaan karyawan. Kedua dimensi tersebut kemudian diterjemahkan menjadi keahlian dan pengalaman kerja. Hasil dari analisis diskriminan adalah dua variabel yang paling berpengaruh, yaitu latar belakang pendidikan dan pengalaman kerja pada bidang yang sama, serta munculnya sebuah fungsi diskriminan yang dapat digunakan untuk memprediksikan penempatan seorang kandidat karyawan.

---

This study analyzed the employee placement in PT. X, which referred to the determination of employee's classification into two categories namely, managerial and non-managerial employee. In this research, the researcher carried out the descriptive primary research through the form of quantitative research, using the questionnaires that were administered to the employee of head office.

The researcher analyzed the data using multivariate statistic method through multidimensional scaling and discriminant analysis. Multidimensional scaling was used to visualize the existing employee placement. The discriminant analysis was used to determine which variables best classified an employee as a manager or nonmanagerial employee.

The multidimensional scaling procedure placed an individual in a map based on two dimensions. The interpretation of the two dimensions was skill and working experience. There were two most significant variables as the result of discriminant analysis, which were: educational background and working experience in the related field. The discriminant analysis had also generated a discriminant function to predict the placement of an employee candidate."

"Hipermarket merupakan ritel yang tingkat laju pertumbuhannya paling tinggi per tahun di Jakarta. Hal ini menjadikan persaingan antar hipermarket menjadi semakin kompetitif sehingga kepuasan pelanggan menjadi hal yang sangat penting untuk diperhatikan. Salah satu caranya adalah dengan mengetahui bagaimana cara menangani keluhan pelanggan yang baik. Keluhan seorang pelanggan berhubungan dengan keadilan dalam pelayanan, sedangkan keadilan dalam pelayanan berhubungan dengan perceived justice (perasaan keadilan yang dirasakan oleh seseorang). Perceived justice sendiri memiliki tiga buah dimensi, yaitu distributive justice, procedural justice dan interactional justice. Penelitian ini sendiri bertujuan untuk mencari kombinasi dari ketiga dimensi perceived justice yang memiliki pengaruh terbesar terhadap tingkat kedatangan kembali dan kampanye negatif dari pelanggan yang melakukan keluhan pada suatu hipermarket. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Multivariate Analysis of Variance (MANOVA). Data-data diperoleh dengan menyebarkan kuesioner kepada responden yang pernah berbelanja di hipermarket manapun di Jakarta. Hasil dari pengolahan, dapat disimpulkan bahwa dimensi yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kedatangan kembali dan kampanye negatif dari pelanggan yang melakukan keluhan adalah distributive justice dan interactional justice. Sedangkan interaksi dari ketiga dimensi yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kedatangan kembali dan kampanye negatif adalah interaksi antara distributive justice dan interactional justice. Kombinasi level yang memiliki nilai tingkat kedatangan kembali paling tinggi dan kampanye negatif paling rendah adalah kombinasi high distributive dan high interactional.

---

Hypermarket is one type of retails with the most significant rapid growth per year in Jakarta. This phenomenon brings up into a harsh competitive environment among hypermarkets, thus customer's satisfaction becomes a very important thing to be considered. It is obvious that understanding how to handle customer's complaint properly is one of the critical points that needs to be concerned. Customer's complaint relates to fairnesss service, while fairness service refers to perceived justice. There are three kinds of dimensions in perceived justice, namely distributive justice, procedural justice and interactional justice.

The objective of this thesis is to find which combination of perceived justice's dimensions result in the most favorable post-complaint intentions. Mutivariate Analysis of Variance (MANOVA) was used as a method in processing the data. The data were collected by administering questionnaires to subjects who ever been shopping in any hypermarket in Jakarta.

Based on findings, it can be concluded that distributive justice and interactional justice had a significant main effect on subjects' repatronage intention and on their negative word-of-mouth intention. The interaction among perceived justice's dimentions that has a significant effect on postcomplaint's behaviour is the interaction between distibutive and interactional justice. This findings also showed that the most favorable combination that had a significant main effect on postcomplaint intention is the combination between high distributive and high interactional justice."

"ABSTRAKTesis ini membahas mengenai cara melakukan pengelompokan spare part maintenance menggunakan teknik multivariat yaitu analisa kluster yang digabungkan dengan klasifikasi fuzzy dan klasifikasi ABC. Tujuan penggunaan ketiga metode pengelompokan ini adalah untuk mendapatkan suatu sistem pengelompokan inventory yang cukup akurat, mengakomodasi lebih dari satu variabel/kriteria pengelompokan dan mudah diaplikasikan oleh profesional. Hasil pengelompokan ini akan digunakan sebagai dasar untuk menentukan metode pengelolaan yang sesuai untuk spare part maintenance tersebut.

---

ABSTRACT

This thesis is concern about how to classifying spare part of maintenance using one of multivariate technique, cluster analysis, combined with fuzzy classification and ABC classification. The objective of using these three kind of methods is to find accurate inventory classification method which could accommodate more than one variable/criteria and easy to implemented by management professional. Result of this classification will be used to decide the best way to manage the spare part of maintenance."

"Potensi energi geotermal Indonesia merupakan yang terbesar di dunia, namun kini baru diutilisasi sekitar 4% dari potensi tersebut. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan penempatan sumur produksi geotermal di lapangan X agar risiko aktivitas pengembangan skema produksi dapat diminimalisasi. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan dan simulasi reservoir dengan menggunakan data 3G (Geologi, Geofisika dan Geokimia) dari lapangan X dan data dari sumur yang telah ada. Dengan menggunakan TOUGH2, PETRASIM dan GeoSlicer-X, pemodelan forward yang mencakup adjustment dari litologi dan posisi sources dilakukan hingga model reservoir mencapai kondisi natural state. Data hasil simulasi reservoir kemudian diregresi menggunakan MATLAB serta dilakukan optimasi numerik guna mendapatkan titik-titik penempatan sumur produksi yang diajukan untuk penambahan kapasitas terpasang di lapangan X. Didapatkan hasil penelitian titik optimum penempatan sumur produksi pada koordinat x 3276 m dan y 4262 m dengan nilai entalpi spesifik maksimum 1529,9 kJ/kg; serta 6 titik penempatan sumur produksi dengan nilai entalpi spesifik 1500, 1450 dan 1400 kJ/kg. Dengan demikian, penambahan kapasitas terpasang dari skema produksi tambahan ini diestimasi dapat mencapai 43,5 MWe.

---

Indonesia has the biggest estimated geothermal energy reserve in the world, but only 4% of that reserve currently utilized to generate electricity. The purpose of this research is to optimize the production well placements at X field to minimize the failure risk of production scheme development. In the research, reservoir modelling and simulation is conducted based on 3G (Geological, Geophysical and Geochemical) data and existing wells data. Forward modelling process, which covers the lithology and sources position adjustment, is executed with TOUGH2, PETRASIM and GeoSlicer-X to validate the reservoir model towards natural state condition.

Using MATLAB, the resulting data is regressed and used to numerically optimize the production well placement decision based on the fluid specific enthalpy. The new production scheme is proposed to further increase the installed capacity in X field. The final result is the optimal point of well placement; which is 3276 m in x coordinate and 4262 m in y coordinate with the maximum specific enthalpy value of 1529,9 kJ/kg and 6 (six) other points with specific enthalpy of 1500, 1450 or 1400 kJ/kg. Thus, the improvement of the installed capacity with the proposed production scheme is estimated to reach 43,5 MWe."

"Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui potensi penghematan energi yang dapat dilakukan pada bangunan gedung dan pengaruhnya terhadap besaran Intensitas Konsumsi Energi sebagai indikator efisiensi energi pada bangunan gedung, setelah diketahui secara persis tingkat ketercapaian bangunan-bangunan gedung terhadap target standar Intensitas Konsumsi Energi. Berdasarkan analisis potensi penghematan energi, akan dipergunakan untuk memprediksi potensi penghematan energi pada bangunan gedung dan langkah-langkah strategi penghematan energinya.

---

This research was conducted to determine potential energy savings that can be done on the building and its impact on energy consumption intensity scale as an indicator of energy efficiency in buildings, having known the precise level of achievement of building structures against the standard target of energy consumption intensity. Based on the analysis of potential energy savings, will be used to predict potential energy savings in buildings and measures for energy savings strategy."

"Industri bimbingan belajar di Jakarta mengalami perkembangan yang cukup pesat. Tingginya persaingan dalam Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) dan naiknya standar nilai kelulusan membuat program bimbingan belajar semakin diminati oleh siswa kelas 3 SMU. Kondisi ini membuat setiap bimbingan belajar berlomba memberikan pelayanan terbaik untuk merebut pangsa pasar dan mempertahankan pelanggan mereka. Untuk mencapai hal ini diperlukan identifikasi keinginan pelanggan terhadap aspek pelayanan bimbingan belajar.Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui karakteristik dan keinginan pelanggan pelanggan Nurul Fikri, bimbingan belajar yang sudah beroperasi lebih dari 20 tahun di Jakarta. Pengidentifikasian ini dapat dilakukan dengan survey kepuasan pelanggan menggunakan metode analisis multivariat dan Importance-Performance Analysis.Dengan metode ini, dapat diketahui performa pelayanan saat ini, serta memperlihatkan atribut-atribut pelayanan yang perlu ditingkatkan. Dalam penelitian ini, berdasarkan hasil analisis faktor, didapatkan 5 faktor pelayanan BKB Nurul Fikri, yaitu sistem dan metode pengajaran, materi, kondisi ruang belajar, fasilitas pendukung dan pelayanan administrasi. Berdasarkan Importance Performance Analysis, faktor pelayanan yang perlu ditingkatkan adalah Kondisi Ruang Belajar.

---

Rapid growth at course for senior high school students industry has increased the competition between course industries in Jakarta. High competition for university entrance examination and increasing of passing grade made more 3rd students of Senior High School feel that go to a course is a need. This condition has also grown the need of many enterprises to improve their overall performance. Some enterprises have realized that the identification of customer need is essential in gaining market share and customer satisfaction.

This research objective is to identify customer characteristic and customer need of Nurul Fikri course, a course that have been operating for more than 20 years in Jakarta. Identification of customer needs in service performance can be conducted by measuring customer satisfaction of service performance using multivariate analysis and Importance Performance Analysis.

This method will show service performance and service attributes that need to be improved. In this research, based on factor analysis, there are 5 service dimensions of Nurul Fikri course: system and teaching method, material, classroom condition, supporting facilities and administration service. Based on Importance-Performance Analysis, service dimension that have to be improved is classroom condition."

"Penyelenggaraan layanan telekomunikasi di pedesaan (Universal Service Obligation) oleh pemerintah Indonesia telah berlangsung pada tahun 2003 dengan pendirian 3.010 SST (satuan sambungan telepon) di 3.010 desa dan pada tahun 2004 dengan pendirian 2.620 SST di 2.341 desa. Angka ini menunjukkan bahwa 43.000 desa yang menjadi target belum seluruhnya terlayani akses jasa telepon dasar. Oleh karena itu, dibentuklah BTIP - unit pelaksana pelayanan telekomunikasi pedesaan yang berada dibawah Ditjen Postel - sebagai tanda bahwa pemerintah kembali bersiap untuk menyelenggarakan USO guna pemerataan pembangunan diseluruh daerah yang masih tertinggal. Perbedaan kondisi desa tentunya akan mempengaruhi besar biaya layanan yang akan ditawarkan operator kepada pemerintah. Selain itu, dalam kelanjutannya, perlu dikembangkan aspek potensi desa yang dapat memacu arus tukar informasi. Dengan demikian, diperlukan analisis potensi desa. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh klasifikasi desa berdasarkan potensi yang dimiliki dan mengetahui karakteristikkarakteristik desa yang terpilih sebagai indikator tidak langsung terhadap trafik penggunaan telepon. Dari factor analysis yang dilakukan, dihasilkan 4 faktor yaitu: Karakteristik dan Fasilitas Kebutuhan Dasar, Ekonomi dan Kesehatan, Aksesibilitas dan Kependudukan dan Bisnis dan Fasilitas Penunjangnya. Dan berdasarkan keempat faktor tersebut dilakukan cluster analysis yang menghasilkan 4 cluster optimal yaitu desa paling tertinggal, mencakup 190 desa; desa tertinggal, mencakup 533 desa; desa maju, mencakup 3 desa; dan desa paling maju, mencakup 63 desa. Selain itu, dengan multiple regression analysis dihasilkan pula fungsi regresi yang memuat 8 variabel karakteristik desa sebagai indikator tidak langsung tingkat penggunaan telepon oleh masyarakat. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi bagi berbagai pihak yang bergelut dalam pelaksanaan program USO tersebut. Sehingga realisasi rencana program kedepannya dapat melibatkan pertimbanganpertimbangan yang diharapkan dapat mencapai hasil yang tepat guna dan tepat sasaran.

---

Undertaking telecommunication service in rural area (Universal Service Obligation) by Indonesian governments had been taken place in 2003 through installation 3.010 telephone connection units in 3.010 villages and in 2004 through installation 2.620 telephone connection units in 2.341 villages. This number shows that 43.000 targeted villages have not been served by basic telephone service on the whole. Therefore, establishment of BTIP'organizer of rural telecommunication service which is supervised by Directorate General of Post and Telecommunication'signifies that government reverts to get prepared in implementing USO in order to realize development spreading throughout rural areas entirely. The different condition of villages will definitely influence the amount of cost services offered by operators to government. Besides that, in continuation of this program, developing aspect of rural potency is needed which could push flow of information exchange. Thus, analyzing rural potency is required. According to this case, the objectives of this research are getting classification of villages according to their potency and discovering selected village characteristics as indirect indicators toward call traffic. By implementing factor analysis, there are four factors resulted: Characteristic and Facility of Basic Need, Economy and Health, Accessibility and Civilization, and Business with Its Supporting Facility. Then, base on these factors, executing cluster analysis gives 4 optimal clusters, they are: immature village consists of 190 villages; semi mature village consists of 533 villages; mature village consists of 3 villages; and urbanized village consists of 63 villages. Besides that, multiple regression analysis formulates regression function involving 8 variables as indirect indicators of telephone utilization level. Hopefully, the result of this research will give some information for them who are in charge in USO. So, realization of following program planning will be involving some considerations which are expectedly going to attain effective and efficient result."

"Pada setiap analisis statistik memungkinkan berhadapan dengan missing values atau missing data karena pada saat survei kemungkinan ada responden yang tidak dapat menjawab pertanyaan atau tidak ingin menjawab pertanyaan pada saat wawancara survei. Missing values tidak dapat langsung dilakukan analisis menggunakan analisis data lengkap, oleh karena itu missing values telah menjadi masalah yang sering dihadapi oleh para peneliti. Dataset survei biasanya terdiri dari sejumlah besar variabel kontinu salah satunya berdistribusi multivariat normal. Salah satu cara untuk menangani missing values dapat dilakukan dengan imputasi, yaitu proses pengisian atau penggantian missing values pada dataset dengan nilai-nilai yang mungkin berdasarkan informasi yang didapatkan pada dataset tersebut. Penelitian ini akan menerapkan metode sequence regression multivariate imputation (SRMI) untuk imputasi missing values pada data multivariat normal. SRMI merupakan metode imputasi ganda yang nilai imputasinya didapatkan dari model sequence of regression yaitu setiap variabel yang mengandung missing values diregresikan terhadap semua variabel lain yang tidak mengandung missing values sebagai variabel prediktor. Cara mendapatkan nilai imputasi digunakan pendekatan iterasi untuk menarik nilai dari distribusi posterior prediktif pada missing values di bawah masing-masing model regresi secara beruntun. Penelitian ini menggunakan data multivariat normal yang telah dibangkitkan sebanyak 500 observasi dengan menggunakan lima nilai imputasi ganda dan hasil evaluasi kualitas imputasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil evaluasi kualitas imputasi dapat dikatakan baik jika nilai RMSE semakin kecil, maka eror semakin kecil atau nilai estimasi mendekati nilai sebenarnya (Chai & Draxler, 2014) dan hasil yang didapatkan nilai RMSE kecil sehingga SRMI dapat diterapkan untuk melakukan imputasi terhadap data multivariat normal.

---

Missing values are the absence of data items for an observation or more observations that can result in the loss of certain information. During surveys, there are often missing values or missing data because there are likely respondents who cannot answer the question or do not want to answer the question. That is a problem for researchers because, with missing values, the results of observation cannot be analyzed properly. Survey datasets usually consist of continuous variables, one of which is a normal multivariate distribution. One way to deal with missing values ​​can be done by imputation, which is the process of filling or replacing missing values ​​in a dataset with possible values ​​based on the information obtained in the dataset. This study will apply the sequence regression multivariate imputation (SRMI) method for missing values ​​imputation in normal multivariate data.

SRMI is a multiple imputation method whose implication value is obtained from the sequence of regression model, that is, every variable containing missing values ​​is regressed on all other variables that do not contain missing values ​​as predictor variables. The method of obtaining imputation values ​​is used by the iterative approach to drawing values ​​from the predictive posterior distribution in the missing values ​​below each successive regression model. This study uses multivariate normal data that has been generated a total of 500 observations using five multiple imputation values ​​and the evaluation results using Root Mean Square Error (RMSE) which have little value in applying to normal multivariate data so SRMI can be applied to impute normal multivariate data."

"Dalam era persaingan yang sangat ketat, perusahaan sangat membutuhkan salah satunya tenaga kerja yang handal untuk menjalankan operasinya. Disisi lain, perusahaan juga membutuhkan tools yang tepat untuk menerjemahkan visi dan strategi perusahaan supaya lebih dapat dipahami oleh semua karyawannya dan terukur sehingga bisa dijadikan acuan. Setiap karyawan dituntut untuk mempunyai rencana kerja yang jelas yang diturunkan dari balanced scorecard perusahaan. Rencana kerja ini akan menjadi indikator dari kinerja karyawan. Dalam konsep human capital, karyawan ini dipandang sebagai aset berharga yang memberikan kontribusi dan nilai kepada perusahaan, dimana kinerja karyawan akan sangat berpengaruh terhadap kinerja perusahaan. Sementara itu, kinerja karyawan sangat dipengaruhi oleh kepuasan bekerja dari karyawan tersebut. Tugas akhir ini membahas sejauh mana kepuasan karyawan terhadap perjanjian kerja yang dibuat dengan menggunakan dimensi balanced scorecard dan metode servqual, untuk membandingkan presepsi dengan ekspektasi dari karyawan, serta untuk menentukan prioritas perbaikan yang perlu diperhatikan oleh perusahaan. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa urutan prioritas dimensi yang perlu diperhatikan untuk perbaikan adalah: dimensi daya tanggap, dimensi empati, dimensi keandalan, dimensi jaminan dan dimensi bukti fisik dengan masingmasing atributnya.

---

In this current struggle millennium, strong and skilled employee is one of the most company need. In the other hand, to achieve the goal, company needs to has proper tools to translate their vision and strategic into action that easier to be implemented and measured as a guidance. Each employee is required to identify their work plan clearly based on company's scorecard. This employee's work plan/performance agreement, that reviewed annually by employee's supervisor, will be an employee's performance indicator. In human capital concept, employee is treated as a valuable asset who contribute to the company, whereas, this employee's performance will influence to the overall company's performance. In the meantime, this employee's performance is influenced by their satisfaction on what company gives to them.

This final research explains level of employee satisfaction toward employee performance agreement based on balanced scorecard satisfactory dimension using servqual method, to compare between employee's perception and expectation. Furthermore, to define the priority for improvement by company. The result of this research shows the priority by servqual dimension that should be aware by company to improve the employee's satisfactions are as follow: responsiveness, empathy, reliability, assurance and tangibles."

"Kebutuhan akan energi listrik yang terus meningkat dan ketersediaan sumber daya pembangkit listrik yang menipis menjadi tantangan untuk melakukan pengembangan terhadap pembangkitan listrik. Kebutuhan energi listrik yang sejalan dengan permintaan energi tersebut juga tersebar merata di seluruh daerah di Indonesia, terlebih daerah 3T yang memiliki tantangan tersendri untuk penyediaan listrik. Salah satunya adalah sebagian besar pembangkit masih menggunakan energi fosil dan berlokasi di daerah yang jauh dari daerah terpencil tersebut. Oleh karena itu, pembangkit listrik terdistribusi (Distributed Generation) pada sistem distribusi yang dekat dengan konsumer menggunakan energi baru terbarukan sangat dibutuhkan dalam hal ini. Pembangkit listrik terdistribusi ini khususnya berbasis fotovoltaik (PV-DG) akan memanfaatkan energi baru terbarukan tanpa emisi, yaitu energi surya yang merupakan sumber potensi lokal yang menjanjikan untuk daerah beriklim tropis seperti Indonesia. Lokasi dari penempatan PV-DG yang tepat pada sistem distribusi dapat memperbaiki profil tegangan dan meminimalkan rugi daya lebih efisien. Dengan itu penelitian ini akan menguji lokasi yang optimal untuk penempatan dari PV-DG dengan metode sensitivitas tegangan. Hasil penelitian menuunjukan bahwa bus dengan nilai sensitivitas tegangan tertinggi dapat mengurangi nilai rugi daya lebih besar dan menikkan tegangan lebih tinggi. Sehingga bus dengan nilai sensitias lebih tinggi adalah bus yang paling optimal untuk menjadi lokasi penempatan PV-DG. Kapasitas optimal untuk diaplikasikan pada bus 13 sebahai lokasi paling optimal adalah 400kW dengan menghasilkan nilai total rugi daya yang minimal.

---

The need for electrical energy that continues to increase and the availability of power generation resources is decreasing, which is a challenge for developing electricity generation. The need for electrical energy which is in line with the demand for energy is also spread evenly in all regions in Indonesia, especially in remote areas which have their own challenges for electricity supply. One of them is that most of the power plants still use fossil energy and are located in areas far from these remote areas. Therefore, distributed power generation (Distributed Generation) in a distribution system that is close to consumers using new and renewable energy is needed in this case. This distributed power plant, especially photovoltaic (PV-DG) based, will utilize new, renewable energy without emissions, namely solar energy which is a promising source of local potential for tropical climates such as Indonesia. The location of the proper placement of the PV-DG in the distribution system can improve the voltage profile and minimize power losses more efficiently. With this, this study will test the optimal location for the placement of the PV-DG with the voltage sensitivity method. The results of the study show that the bus with the highest voltage sensitivity value can reduce the value of the power loss is greater and increase the voltage higher. So that the bus with a higher sensitivity value is the most optimal bus to be the location for the placement of PVDG. The optimal capacity to be applied to bus 13 as the most optimal location is 400kW with a minimum total power loss value."