Abstract:Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) are the backbone of the Indonesian economy, yet they still face the challenge of suboptimal financial performance. This study aims to analyze the direct influence of Financial…
Attitudes and Behavioral Control on MSME Financial Performance and examine the mediating role of Financial Behavior in this relationship. This study is grounded in the Theory of Planned Behavior (TPB), which positions attitudes and behavioral control as the primary determinants of individual intentions and behavior.
Using a quantitative approach, this study will test hypotheses on 31 MSME owners/managers in Nusaniwe District, selected through purposive sampling. Data will be collected through a Likert-scale questionnaire and analyzed using SPSS statistical software. Validity, reliability, and multiple regression tests will test the simultaneous influence of attitudes, control, and behavior on financial performance. The results are expected to provide insight into the importance of behavioral aspects (attitudes and control) in improving MSME financial performance and contribute to more effective mentoring programs and policy formulation
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis pengaruh lingkungan kerja terhadap produktivitas kerja karyawan di Cv. Super Inti Perkasa di Desa Amahusu, Kecamatan Nusaniwe, Kota Ambon. Tipe penelitian ini menggunakan…
unakan tipe kuantitatif dengan metode deskriptif. Penelitian ini menggunakan 2 variabel yaitu lingkungan kerja sebagai variabel bebas dan produktivitas kerja karywan sebagai variabel terikat. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh karyawan Cv. Super Inti Perkasa di Desa Amahusu, Kecamatan Nusaniwe, Kota Ambon dengan sampel sebanyak 36 orang. Hasil uji instrumen penelitian diantaranya uji validitas dan uji reliabilitas. Uji validitas menunjukkan bahwa dari 12 item pernyataan dari masing-masing variabel lingkungan kerja 11 item dinyatakan valid dan 1 item dinyatakan gugur dan variabel produktivitas kerja karyawan 12 item dinyatakan valid dan dari uji reliabilitas untuk variabel lingkungan kerja dan variabel produktivitas kerja karyawan diperoleh nilai cronbach’s alpha > 0,060, maka dinyatakan reliabel. Hasil olah data analisis regresi linear sederhana diperoleh variabel lingkungan kerja (X) berpengaruh positif dan signifikan terhadap produktivitas kerja karyawan (Y). Hasil uji t menunjukkan lingkungan kerja sebesar 6,721 pada signifikasi 0,000 maka hipotesis diterima, artinya lingkungan kerja berpengaruh positif terhadap produktivitas kerja karyawan yakni sebesar 57,1%
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Geographic Artificial Intelligence (Geo-AI) dalam identifikasi daerah rawan banjir di Kota Ambon. Geo-AI merupakan kombinasi teknologi kecerdasan buatan dengan data geospasial, termasuk…
ermasuk citra satelit dan data cuaca, yang memungkinkan analisis yang lebih akurat dan efisien dalam mengidentifikasi daerah rawan banjir. Melalui Google Earth Engine, data citra satelit dan data geospasial lainnya diolah dan dianalisis menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi pola banjir dan daerah yang rentan tergenang air. Penelitian menggunakan data JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4, data NASA SRTM Digital Elevation 30m, data USGS Landsat 8 Level 2, Collection 2, Tier 1. Pegolahan dan analisis data penelitian sepenuhnya di lakukan di Geogle Earth Engine. Hasil penelitian menunjukan bahwa daerah berpontensi banjir memiliki luas 12.991.33 ha dan daerah yang tidak berpotensi banjir yaitu seluas 18.924,24 ha. Daerah potensi rawan banjir kemudian diklasifikasi berdasarkan batas administrasi dimana Kecamatan Teluk Ambon memiliki daerah yang berpotensi tergenang banjir seluas 5.149.37 ha, Kecamatan Nusaniwe seluas 2.034.23 ha, Kecamatan Serimau seluas 1.914.18 ha, Kecamatan Leitimur Selatan seluas 1.180.13 ha dan Kecamatan Teluk Ambon Baguala seluas 2.713.42 ha. Peta daerah potensi banjir di Kota Ambon kemudian dioverlay dengan data sebaran permukiman di Kota Ambon dan diketahui bahwa permukiman penduduk yang diprediksi berada pada daerah yang berpotensi banjir seluas 3.400.65 ha. Dengan analisis yang lebih akurat, sistem peringatan dini yang efektif, dan pengetahuan yang ditingkatkan, penelitian ini dapat berkontribusi dalam mitigasi risiko banjir, melindungi masyarakat dan lingkungan dari dampak banjir, serta menciptakan kota yang lebih aman dan berkelanjutan