Although there is a growing body of literature concerning Circular Economy (CE), there is little, in terms of frameworks in the literature, which focuses on embedding CE values in consumer Retail Reverse Logistics (RRL) operations. The aim of this paper is to present a conceptual framework that supports the adoption of CE values within RRL operations. The framework is designed to assist both practitioners and academics in better understanding the key management aspects involved. The methodology adopts a mixed methods approach combining a desk-based research with rich empirical data from interviews with senior management practitioners and academics in the fields of CE and RRL. From this research, it was found that embedding CE values within RRL necessitates the adoption of a multi-faceted approach. The adoption of the framework will have an impact on practitioners by assisting them in moving towards a more restorative and less impactful approach to their RRL practices. The work is considered innovative and novel as this is the first time the empirical results that suggest a multi-dimensional approach embedding CE values in RRL operations are presented.
Purpose The purpose of this paper is to unveil the circular economy (CE) values with an ultimate goal to provide tenets in a format or structure that can potentially be used for designing a circular, closed-loop supply chain and reverse logistics. Design/methodology/approach This is desk-based research whose data were collected from relevant publication databases and other scientific resources, using a wide range of keywords and phrases associated with CE, reverse logistics, product recovery and other relevant terms. There are five main steps in the reformulation of CE principles: literature filtering, literature analysis, thematic analysis, value definition and value mapping. Findings In total, 15 CE values have been identified according to their fundamental concepts, behaviours, characteristics and theories. The values are grouped into principles, intrinsic attributes and enablers. These values can be embedded into the design process of product recovery management, reverse logistics and closed-loop supply chain. Research limitations/implications The paper contributes to the redefinition, identification and implementation of the CE values, as a basis for the transformation from a traditional to a more circular supply chain. The reformulation of the CE values will potentially affect the way supply chain and logistics systems considering the imperatives of circularity may be designed in the future. Originality/value The reformulation principles, intrinsic attributes and enablers of CE in this paper is considered innovative in terms of improving a better understanding of the notion of CE and how CE can be applied in the context of modern logistics and supply chain management.
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sistem berbasis komputer yang berkemampuan mendukung analisis data dan pemodelan keputusan, dengan tujuan untuk meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil. SPK diperlukan untuk proses Pemilihan Mahasiswa Berprestasi (Pilmapres) yang meliputi permasalahan seperti pemberkasan yang banyak, proses pengolahan data pemilihan yang memakan waktu lama, melibatkan kriteria yang dinilai dan memungkinkan terjadinya kesalahan manusia. Permasalahan tersebut berpengaruh dalam proses pengolahan data-data yang digunakan untuk proses keputusan. Mekanisme dalam pengambilan keputusan yang melibatkan multikriteria memerlukan suatu metode untuk menghasilkan alternatif keputusan, salah satunya adalah metode Profile Matching. Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah sistem pengambilan keputusan yang dapat digunakan untuk pemilihan mahasiswa berprestasi khususnya Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura. SPK yang dibangun berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan. Metodologi penelitian yang dilakukan yaitu studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan konseptual, perancangan aplikasi, pengujian dan evaluasi. Model pengembangan sistem menggunakan konsep System Development Life Cycle (SDLC), konsep tersebut digunakan untuk perancangan. Pengujian sistem dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian black box dan User acceptance Test (UAT). Hasil pengujian black box adalah sistem dapat bekerja dengan baik dalam menangani suatu kemungkinan kesalahan, dan pada pengujian UAT sistem dinilai sudah memberikan hasil yang baik, bahwa keputusan yang dihasilkan sudah membantu. Secara keseluruhan, SPK bisa membantu proses pengambilan keputusan dan mengatasi permasalahan pemberkasan, pengolahan data, dan proses penilaian pada Pilmapres.
Masa studi mahasiswa merupakan tolak ukur penilaian keberhasilan Program Studi, karena masa studi merupakan salah satu indikator keberhasilan proses belajar mahasiswa. Permasalahan mahasiswa lulus tidak tepat waktu dan mahasiswa drop out (DO) masih menjadi kendala Program Studi saat ini. Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah model untuk prediksi awal masa studi mahasiswa, dimana saat ini implementasinya dilakukan pada Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura. Keterlambatan mahasiswa dalam menempuh masa studi disebabkan karena kesulitan data pengetahuan yang terbatas tentang prediksi masa studi. Prediksi adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan kejadian yang akan terjadi dimasa depan dengan menggunakan data yang sudah ada. Penggunakan model untuk melakukan prediksi masa studi bisa digunakan untuk menangani masalah kerumitan dan ketepatan hasil prediksi, dengan menggunakan metode pendekatan yang cocok untuk prediksi salah satunya adalah algoritma Decision Tree C4.5. Pengujian sistem yang dilakukan menggunakan Cofusion Matrix, menunjukan bahwa model prediksi yang dibangun menggunakan Decision Tree C4.5 menghasilkan rule yang baik digunakan untuk prediksi masa studi mahasiswa. Karena hasil perhitungan nilai akurasi terhadap prediksi yang dihasilkan dengan kenyataan sebenarnya menunjukan nilai precision, recall dan accuracy rata-rata diatas 50% sedangkan untuk nilai error rate berada dibawah 20% .
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.