Abstract:Abstract: Water irrigation is a crucial aspect of agriculture that often becomes the primary concern for farmers, especially because suboptimal management can lead to decreased crop yields and reduced income. So far, farmers…
mers have been practicing irrigation manually, where plants are watered twice a day, in the morning and evening, based on weather conditions without considering soil temperature or moisture levels. Based on the observations conducted, it was found that excessive water application increases water accumulation, resulting in nutrient loss from the soil and even root diseases. The objective of this study is to develop a system utilizing an ESP32 microcontroller and sensors to detect soil moisture, with a machine learning-based K-Nearest Neighbor (KNN) model, enabling farmers to remotely monitor and control their crops using an Android device. The testing results showed that with input data of 32°C temperature, 40% soil moisture, and 60% air humidity, the system produced a nearest distance of 0.000 and 0.541 from the closest k-nearest neighbors, with a status label of "needs water." As a result, the relay activates the water pump to irrigate the field. Meanwhile, for data with a nearest distance of 0.897, the system identified the status as "does not need water," indicating that the soil remains wet or moist. This study is expected to help reduce farmers' workloads by optimizing water usage according to plant needs and improving crop quality and yield.
Keywords: k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning; water irrigation
Abstrak: Irigasi air merupakan aspek penting dalam pertanian yang menjadi perhatian utama petani, terutama karena pengelolaan yang kurang optimal berdampak pada penurunan hasil panen dan pendapatan. Selama ini, praktik irigasi oleh petani dilakukan secara manual, di mana penyiraman tanaman dilakukan dua kali sehari pada pagi dan sore berdasarkan kondisi cuaca tanpa memperhatikan suhu atau kelembaban tanah. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, ditemukan masalah yaitu pemberian air secara berlebih menyebabkan akumulasi air meningkat mengakibatkan kehilangan nutrisi tanah dan bahkan penyakit akar. Tujuan penelitian ini menciptakan sistem yang dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor untuk mendeteksi kelembaban tanah, dengan model K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis machine learning sehingga memudahkan petani untuk mengontrol tanaman mereka dari jarak jauh menggunakan android. Hasil pengujian yang dilakukan dengan data inputan berupa suhu 32°C, kelembaban tanah 40% dan kelembaban udara 60%, sistem menghasilkan jarak terdekat sebesar 0.000 dan 0.541 dari k-nearest terdekat dengan label status "butuh air". Maka relay akan mengaktifkan pompa air untuk mengairi lahan. Kemudian, pada data dengan jarak terdekat 0.897, sistem mengidentifikasi status "tidak butuh air", menunjukkan bahwa kondisi tanah masih basah atau lembab. Penelitian ini diharapkan dapat membantu meringankan beban kerja petani mengoptimalkan penggunaan air sesuai dengan kebutuhan tanaman dan meningkatkan kualitas hasil panen.
Kata kunci: irigasi air; k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning
Abstract:Abstract: Welfare is one of the things that determines the progress of a region, to achieve the welfare of its people, especially in the economic sector, a technique is needed to measure welfare that continues to change.…
This study aims to analyze the differences in the level of community welfare in Central Java Province by grouping regions based on several indicators. Grouping is done using data from various sources that include the main indicators of welfare. The method used in this study uses the K-Means data mining algorithm to group regional data according to their level of welfare. The results of the analysis divide the regions into three categories: Medium Welfare Level, which includes Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, and Pekalongan City and Tegal City, High Welfare Level, consisting of Magelang City, Surakarta City, Salatiga City, and Semarang City; and Low Welfare Level, covering Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Batang, Pekalongan, Pemalang, Tegal, and Brebes Regencies. The findings show that the C2 region has a longer average length of schooling, higher per capita expenditure, and better HDI, reflecting a higher quality of life. This study provides an overview of welfare inequality in Central Java Province and suggests the need for more focused policies to improve the quality of life in each category of region.
Keywords: clustering; k-means; welfare
Abstrak: Kesejahreraan merupakan salah satu hal yang menentukan kemajuan suatu wilayah, untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya terutama di bidang ekonomi di perlukan teknik untuk mengukur kesejahteraan yang terus berubah, Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Jawa Tengah dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan beberapa indikator. Pengelompokan dilakukan menggunakan data dari berbagai sumber yang mencakup indikator-indikator utama kesejahteraan. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma data mining K-Means untuk mengelompokkan data wilayah menurut tingkat kesejahteraannya. Hasil analisis membagi wilayah menjadi tiga kategori: Tingkat Kesejahteraan Sedang, yang mencakup Kabupaten Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, serta Kota Pekalongan dan Kota Tegal, Tingkat Kesejahteraan Tinggi, terdiri dari Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Semarang; dan Tingkat Kesejahteraan Rendah, mencakup Kabupaten Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Temuan menunjukkan bahwa wilayah C2 memiliki rata-rata lama sekolah yang lebih panjang, pengeluaran per kapita yang lebih tinggi, dan IPM yang lebih baik, mencerminkan kualitas hidup yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan gambaran tentang ketidakmerataan kesejahteraan di Provinsi Jawa Tengah dan menyarankan perlunya kebijakan yang lebih terfokus untuk meningkatkan kualitas hidup di setiap kategori wilayah.
Kata Kunci: clustering; k-means; kesejahteraan
Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: In the health sector, information technology was initially used for exchanging information between patients and doctors, health services, and exchanging health documents. The aim of applying information technology…
ogy to the health sector is to increase the effectiveness and efficiency of the performance of doctors and clinic staff. This research uses COBIT 2019 as a framework for evaluating information technology governance. Primary data is collected directly from the research subjects through observation and interviews, while secondary data is sourced from other materials, such as documents or websites related to the research subject. This research focuses on Risk Profile and I&T Related Issues, with domains: APO11 – Managed Quality, and APO13 – Managed Security. Through interviews and evaluation, each priority objective was found to be at capability level 2 with ratings of 100% and 86% respectively. There are no significant gaps between the current capability levels; both are at level 2.
Keywords: auditing; COBIT 2019; telemedicine
Abstrak: Di sektor kesehatan, teknologi informasi awalnya digunakan untuk pertukaran informasi antara pasien dan dokter, layanan kesehatan, dan pertukaran dokumen kesehatan. Tujuan penerapan teknologi informasi di sektor kesehatan adalah untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi kinerja dokter dan staf klinik. Penelitian ini menggunakan COBIT 2019 sebagai kerangka kerja untuk mengevaluasi tata kelola teknologi informasi. Data primer dikumpulkan langsung dari subjek penelitian dengan melakukan pengamatan dan interaksi langsung, sementara data sekunder diperoleh dari sumber lain. didapatkan dari jurnal atau situs website yang berkaitan dengan subjek penelitian. Penelitian ini berfokus pada Risk Profile dan I&T Related Issues, dengan domain : APO11 – Managed Quality, dan APO13 – Managed Security. Melalui wawancara dan evaluasi, setiap tujuan prioritas ditemukan berada pada level kapabilitas 2 dengan nilai masing-masing 100% dan 86%. Tidak ada kesenjangan signifikan antara tingkat kapabilitas saat ini; keduanya berada pada level 2.
Kata kunci: audit; COBIT 2019; telemedis
Abstract:Abstract: The growth of information technology continues to grow rapidly, especially in the business sector in Indonesia. Every year the growth of business shops increases to 3.98 million business units in 2022 from the…
real industry and trade sectors. So, this makes the Tanjung Shoe Store have serious challenges that affect sales levels which gives rise to problems of decreasing sales levels because there is no effective communication media, the shop is unable to analyze customer needs and market trends, customer disappointment often arises with the shop because it still applies conventional sales, and damage or loss of store operational data. To overcome this problem, a website-based system is needed by implementing a superior CRM (Customer Relationship Management) strategy in increasing customer retention with operational data management features, discounts, chat, online ordering, so that customers get updated information. The CRM concept used is operational, analytical, and collaborative. The application of CRM in this research aims to make it easier for users and improve customer service and optimize marketing at the Tanjung Shoe Store. So, this CRM strategy is an effective solution in facing modern business challenges in improving store performance and competitiveness.
Keywords: customer relationship management; customer service; optimize marketing
Abstrak: Pertumbuhan teknologi informasi terus berkembang pesat terutama pada bidang bisnis di Indonesia. Setiap tahunnya pertumbuhan toko usaha semakin meningkat hingga 3,98 juta unit usaha pada tahun 2022 dari sektor rill industri dan perdagangan. Sehingga hal ini membuat Toko Sepatu Tanjung memiliki tantangan serius yang mempengaruhi tingkat penjualan yang menimbulkan permasalahan penurunan tingkat penjualan karena tidak ada media komunikasi yang efektif, toko tidak mampu menganalisis kebutuhan pelanggan dan tren pasar, sering timbul kekecewaan pelanggan terhadap toko karena masih menerapkan penjualan konvensional, dan kerusakan atau kehilangan data operasional toko. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan sistem berbasis website dengan menerapkan strategi CRM (Customer Relationship Management) yang unggul dalam meningkatkan retensi pelanggan dengan fitur pengelolaan data operasional, diskon, chatting, pemesanan online, sehingga pelanggan mendapatkan informasi secara update. Konsep CRM yang digunakan operasional, analitis, dan kolaboratif. Penerapan CRM pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dan meningkatkan pelayanan pelanggan serta mengoptimalkan pemasaran pada Toko Sepatu Tanjung. Maka strategi CRM ini menjadi solusi yang efektif dalam menghadapi tantangan bisnis modern dalam meningkatkan kinerja dan daya saing toko.
Kata kunci: customer relationship management; optimalisasi pemasaran; pelayanan pelanggan
Abstract:Abstract: Guntur Store is located on Jl. Sisingamangaraja, Kisaran, Asahan Regency. It focuses on selling basic needs, but the store faces a problem in its sales. The main issue encountered is the uncertainty in forecasting…
ing the stock of basic needs, which can lead to imbalance between supply and demand, due to Guntur Store still relying on manual ledger entries for reporting and inputting data into Microsoft Excel. This research aims to predict the demand for basic needs at Guntur Store using the Single Exponential Smoothing Method and to enhance prediction accuracy through the application of time series analysis techniques on historical sales data. The Single Exponential Smoothing Method will be employed to model and forecast patterns of demand for staple goods. The findings of this research can provide insights into future demand for goods, thereby improving supply chain optimization and ensuring adequate stock levels to effectively meet customer demands. The conclusion of this study is to obtain more accurate estimates in anticipating the evolving data patterns of basic needs at Guntur Store, thus providing valuable information for the store and policymakers involved in the distribution of basic needs.
Keywords: basic food needs; forecasting; single exponential smoothing
Abstrak : Toko Guntur terletak di Jl. Sisingamangaraja, Kisaran, Kabupaten Asahan. Berfokus pada penjualan kebutuhan sembako, namun dalam penjualan toko tersebut mengalami sebuah permasalahan. Permasalahan utama yang dihadapi adalah ketidakpastian dalam meramalkan kebutuhan stok Sembako yang dapat mengakibatkan ketidakseimbangan antara pasokan dan permintaan, dikarenkan Toko Guntur masih menggunakan buku besar dalam pembuatan laporan dan di input ke dalam microsoft excel. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi permintaan Sembako di Toko Guntur menggunakan Metode Single Exponential Smoothing serta meningkatkan akurasi prediksi melalui penerapan teknik analisis deret waktu terhadap data penjualan historis. Metode Single Exponential Smoothing akan digunakan untuk memodelkan dan memprediksi pola permintaan barang pokok. Hasil penelitian ini dapat memberikan jumlah permintaan barang di masa mendatang sehingga optimalisasi rantai pasok menjadi g lebih baik dan memastikan tingkat stok yang memadai untuk memenuhi permintaan pelanggan secara efektif. Kesimpulan penelitian ini untuk mendapatkan perkiraan yang lebih akurat dalam mengantisipasi pola data yang sedang berkembang kebutuhan sembako pada Toko Guntur sehingga menghasilkan informasi yang akurat dapat menjadi sumber informasi berharga bagi Toko Guntur, dan pembuat kebijakan yang terlibat dalam distribusi Sembako.
Kata Kunci: kebutuhan sembako; single exponential smoothing; peramalan
Abstract:Abstract: The habit of smoking is dangerous because of the addictive substances that make cigarettes addictive. Its addictive nature poses a significant risk, affecting personality with stress, depression and nervous disorders.…
orders. Body factors that indicate smoking include blood sugar levels, dental caries, and hemoglobin. To address this, research has been conducted with focused efforts to understand and address the risks associated with smoking and its impact on overall health. This research aims to choose the best method for predicting smokers by using feature selection techniques. The feature selection algorithms uses for that are Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), and Genetic Algorithm (GA) to select optimal attributes and uses the k-fold cross validation technique as the validation of the Artificial Neural Network algorithm. The data includes various parameters such as age, height, weight, vision, blood pressure, cholesterol, triglycerides, hemoglobin, AST, ALT, GTP, gender, dental caries and tartar. Hearing ability, urine protein content, and tartar were selected. The results showed that using the Analysis of Variance method showed higher accuracy (77.101%) compared to the Genetic Algorithm method (74.64%) and the Recursive Feature Elimination method (76.08%). Selection of relevant attributes increases the predictions and insights of the Artificial Neural Network model about the effects of smoking on health.
Keywords: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; recursive feature elimination; smoker prediction
Abstrak: Kebiasaan merokok berbahaya karena adanya zat adiktif yang membuat rokok menjadi ketagihan. Sifatnya yang membuat ketagihan menimbulkan risiko yang signifikan, mempengaruhi kepribadian dengan stres, depresi, dan gangguan saraf. Faktor tubuh yang mengindikasikan kebiasaan merokok antara lain kadar gula darah, karies gigi, dan hemoglobin. Untuk mengatasi hal ini, penelitian telah dilakukan dengan upaya terfokus untuk memahami dan mengatasi risiko yang terkait dengan merokok dan dampaknya terhadap kesehatan secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk memilih metode terbaik dalam memprediksi perokok dengan menggunakan teknik seleksi fitur. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), dan Genetic Algorithm (GA) untuk memilih atribut yang optimal dan menggunakan teknik k-fold cross validation sebagai validasi algoritma Artificial Neural Network. Data tersebut mencakup berbagai parameter seperti umur, tinggi badan, berat badan, penglihatan, tekanan darah, kolesterol, trigliserida, hemoglobin, AST, ALT, GTP, jenis kelamin, karies gigi dan karang gigi. Kemampuan pendengaran, kandungan protein urin, dan karang gigi dipilih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Analysis of Variance menunjukkan akurasi yang lebih tinggi (77,101%) dibandingkan dengan metode Genetic Algorithm (74,64%) dan metode Recursive Feature Elimination (76,08%). Pemilihan atribut yang relevan meningkatkan prediksi dan wawasan model Jaringan Syaraf Tiruan tentang dampak merokok terhadap kesehatan.
Kata kunci: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; prediksi perokok; recursive feature elimination
Abstract:Abstract: The service dramatically affects the number of guests staying at the hotel. Bali is the most visited tourist area by foreign tourists. Therefore, improved service is crucial for determining the rating level of…
a hotel. This research aims to combine two data mining algorithms: clustering and classification. This research is expected to contribute to hospitality in improving the best services for tourists, especially in the City of Bali. Clustering algorithms are used to group the best number of hotels based on the four clusters selected from the k-means clustering algorithm. The classification algorithm using C4.5 determines the factors most dominant in determining the hotel rating level based on the gain ratio. The data used in this study results from observations on the website agoda.com in Bali of 51 data. The results of this study explained that cluster_0 is the highest-rated cluster, with a total number of 19 hotels found in claster_0. Data cluster0 is used for classification analysis using a decision tree, and the most dominant factor is the service factor, with an accuracy of 80%.
Keywords: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstrak: Pelayanan sangat mempengaruhi jumlah pengunjung yang menginap dihotel. Bali merupakan daerah wisata paling banyak dikunjungi oleh wisatawan mancanegara. Oleh karena itu, peningkatan pelayanan sangat penting untuk penentuan level rating dari hotel. Tujuan dari penelitian ini untuk menggabungkan dua algoritma data mining yaitu clustering dan klasifikasi. Dengan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perhotelan dalam meningkatkan pelayanan yang terbaik bagi wisatawan khususnya di Kota Bali. Algoritma Clustering digunakan untuk mengelompokkan dari jumlah hotel yang terbaik berdasarkan empat cluster yang dipilih dari algoritma clustering berupa k-means. Algoritma klasifikasi menggunakan C4.5 digunakan untuk mengetahui faktor apa yang paling dominan dalam menentukan level rating hotel berdasarkan gain ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini hasil observasi di website agoda.com di bali sebanyak 51 data. Hasil dari penelitian ini menjelaskan dataset cluster_0 merupakan cluster rating tertinggi dengan jumlah 19 hotel yang terdapat di cluster_0. Data cluster_0 digunakan untuk analisis klasifikasi menggunakan decesion tree, didapat faktor yang paling dominan adalah faktor layanan dengan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata kunci: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstract:Abstract: Rokan Hulu Regency is one of the regencies in Riau Province and has 2 large rivers, namely the Rokan Kanan River and the Rokan Kiri River. When the level of rainfall is high, the river flow overflows and causes…
flooding in several sub-districts. Climate change that is happening has an impact on changes in rainfall patterns, to overcome the impacts of climate change Rokan Hulu Regency needs to take early steps before a flood disaster occurs. The method used in processing the data is the backpropagation method and data processing using the Matlab software. Data processing was carried out on rainfall data for the last 6 years, from 2015 to 2020, which was sourced from the Rokan Hulu Regency Statistics Agency. Rainfall data from 2015 to 2019 is used as input data, while 2020 is the target. The data processing stage begins with data normalization and determining network training parameters. Artificial neural network research was carried out on rainfall data with a 5-5-1 architecture. The results of testing the rainfall data show prediction results with high accuracy, where the average accuracy rate reaches 98.17% with the highest accuracy of 99.99% while the lowest accuracy is 91.53%. The prediction results show a fairly high level of accuracy so that they can be used as evaluation material.
Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction; rainfall
Abstrak: Kabupaten Rokan Hulu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Riau dan memiliki 2 aliran sungai besar yaitu sungai rokan kanan dan sungai rokan kiri. Ketika tingkat curah hujan tinggi aliran sungai meluap dan menyebabkan banjir beberapa kecamatan. Perubahan iklim yang terjadi memberikan dampak pada perubahan pola curah hujan, untuk menanggulangi dampak perubahan iklim Kabupaten Rokan Hulu perlu melakukan langkah-langkah dini sebelum terjadi bencana banjir. Metode yang digunakan dalam mengolah data yaitu metode backpropagation dan pengolahan data menggunakan software Matlab. Pengolahan data dilakukan pada data curah hujan selama 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang bersumber dari Badan Statistik Kabupaten Rokan Hulu. Data curah hujan tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 sebagai data input sedangkan tahun 2020 sebagai target. Tahapan pengolahan data diawali dengan melakukan normalisasi data dan menentukan parameter pelatihan jaringan. Penelitian jaringan saraf tiruan dilakukan pada data curah hujan dengan arsitekur 5-5-1. Hasil pengujian terhadap data curah hujan menunjukkan hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi, dimana tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,17% dengan akurasi tertinggi sebesar 99,99% sedang akurasi terendah sebesar 91,53%. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat digunakan sebagai bahan evaluasi.
Kata kunci: backpropagation; curah hujan; jaringan saraf tiruan; prediksi
Abstract:Abstract: PT. Indonesian logistics posts have cooperation in the postal network field, namely cooperation in sending goods or shipments at a certain time, a certain amount from one point to another in accordance with a warrant…
arrant from the partner. Components of the postal network include Manpower, vehicles, postal operational control, and operational costs. This study aims to examine the problems and roots of problems that cause risk potential for the risk of postal network components, especially in the manpower component (driver), and know how high the impact of the risk. The research method used in this study is qualitative and semi-quantitative methods by conducting case studies. Data collection was carried out by interview/FGD, and the distribution of questionnaires. The results showed that the risk of manpower is at high and very high levels. The results of the study will provide recommendations to the manpower component (driver) in the form of risk mitigation and can be used by companies in managing operational risk on postal networks, especially in the manpower component (driver).
Keywords: manpower; operational risk; postal network; risk mitigation.
Abstrak: PT. Pos Logistik Indonesia memiliki kerjasama dalam bidang Jaringan Postal, yaitu kerjasama dalam mengirimkan barang atau kiriman pada waktu tertentu, jumlah tertentu dari satu titik ke titik lain sesuai dengan surat perintah dari mitra. Komponen pada jaringan Postal meliputi: Man Power, Kendaraan, Pengendalian Operasional Postal, dan Biaya Operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji permasalahan dan akar masalah yang menimbulkan potensi kejadian risiko pada komponen Jaringan Postal khususnya pada komponen manpower (driver) dan mengetahui seberapa tinggi dampak risikonya. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dan semi kuantitatif dengan melakukan studi kasus. Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara/FGD, dan penyebaran kuesioner. Hasil penelitian menunjukan bahwa risiko pada manpower berada pada level high dan very high. Hasil penelitian akan memberikan rekomendasi terhadap komponen manpower (driver) berupa mitigasi risiko dan dapat digunakan perusahaan dalam pengelolaan risiko operasional pada jaringan Postal khususnya pada komponen manpower (driver).
Kata kunci: jaringan postal; manpower; mitigasi risiko; risiko operasional.