Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PELAKSANAAN TANGGUNG JAWAB CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY MENURUT UNDANG-UNDANG NOMOR 40 TAHUN 2007 PADA PT. RIAU AGUNG KARYA ABADI Hendri; Almadison; Rise Karmilia; Ikhsan Gunawan; Budi Yanto`
SUNGKAI Vol. 10 No. 1 (2022): Jurnal Sungkai (e-Journal)
Publisher : Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/sungkai.v10i1.1472

Abstract

Undang-undang No. 40 Tahun 2007 Tentang Perseroan Terbatas, Undang-undang No. 25 Tahun 2007 Tentang Penanaman Modal, Peraturan Pemerintah No. 47 Tahun 2012 Tentang Tanggungjawab Sosial dan Lingkungan Perseroan Terbatas. Terlebih penegasan berdasarkan Pasal 74 Undang-undang No. 40 Tahun 2007 Tentang Tanggungjawan Sosial Perusahaan yang dikuatkan oleh Peraturan Daerah Pripinsi Riau Nomor 6 Tahun 2012 Tentang Tanggungjawab Sosial Perusahaan di Propinsi Riau dan Peraturan Daerah Kabupaten Kampar Nomor 3 Tahun 2012 Tentang Tanggungjawab Perusahaan, pada dasarnya aturan tersebut mengatur kewajiban perusahaan dengan memperhatikan kepatutan dan kewajaran terhadap lingkungan sekitar perusahaan. Adapun yang menjadi identifikasi masalah dalam penelitian ini adalah Pelaksanaan Tanggungjawab Sosial Perusahaan Menurut Undang-Undang Nomor 40 Tahun 2007 (Studi Kasus PT. Riau Agung Karya Abadi) serta kendala dalam Pelaksanaan Tanggungjawab Sosial perusahaan tersebut. Dilihat dari jenisnya penelitian ini merupakan penelitian hukum observational research dengan cara survey yaitu menelitian yang langsung dilakukan dilapangan terhadap objek penelitian yang diperbandingkan dengan cara menelaah, membahas dan menganalisa dengan teori-teori, peraturan perundangan-undangan serta pendapat para ahli hukum. Sedangkan sifatnya adalah penelitian deskriptif karena bermaksud memberikan gambaran yang jelas dan rinci yang menjadi masalah pokok yang disajikan seara deskriptif dalam rangkaian kalimat yang jelas dan terperinci. Berdasarkan hasil penelitian di lapangan dengan membandingkan pada teori-teori, peraturan perundang-undangan serta pendapat para ahli hukum dapat disimpulkan Undang-undang No. 40 Tahun 2007 Tentang Perseroan Terbatas mengenai tanggung jawab sosial terlihat jelas adanya dasar hukum yang menguatkan dan memberikan jaminan perlindungan terhadap lingkungan bahkan masyarakat sehingga perusahaan dalam menjalankan segala aktifitasnya/kegiatan usahanya, dalam hal ini PT. Riau Agung Karya Abadi telah melakukan bantuan dan pembinaan terhadap masyarakat Desa Danau Lancang dan program yang dijalankan dianggarkan dalam anggaran perusahaan setiap tahunnya dan dalam pelaksanakan CSR terdapat beberapa kendala/hambatan yang dihadapi oleh PT. Riau Agung Karya Abadi baik secara internal maupun kendala dari masyarakat itu sendiri.
Analisis Optimasi Algoritma Backpropagation Momentum Dalam Memprediksi Jenis Tingkat Kejahatan Di Kecamatan Tambusai Utara Budi Yanto; Hendri; almadison; Ramses Hutagaol; Ripatullah Rahman
JOURNAL OF ICT APLICATIONS AND SYSTEM Vol 1 No 1 (2022): Journal of ICT Aplications and System
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (591.429 KB) | DOI: 10.56313/jictas.v1i1.165

Abstract

Crime is conduct that disobeys the law and contravenes social norms in a way that society finds objectionable. There is no system that can forecast the kind and quantity of crimes that will happen in the future as a guide in the process of preventing crime, according to the North Tambusai Police. However, the public service process in the form of complaints has been done digitally. Backpropagation is an iterative method that works well even with complex and convoluted data. Backpropagation is an artificial neural network with several levels (multi-layer). Data processing is done on the types and numbers of crimes that took place in North Tambusai District between 2015 and 2020. The first step in the data processing procedure is to normalize the data and choose the network training parameters. Crime data and levels were used in the artificial neural network research, which used a 5-5-1 design. The test results reveal that the average prediction accuracy rate is 92.66%, with the greatest prediction accuracy rate being 99.6% and the lowest forecast accuracy rate being 90.01 percent. Theft had the highest weighting (Curat) of crimes the next year with 15 cases, while fraud, crime, and extortion/threats each had the lowest weighting (1 case). The prediction findings exhibit a sufficiently high level of accuracy to serve as a basis for evaluation.