Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DEVICE Journal of Economic, Business and Engineering (JEBE)
Ashal Abdussalam
Universitas Sains Al-Qur'an
Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Mechanical Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
IDENTIFIKASI WASTE PROYEK KONSTRUKSI GEDUNG MENGGUNAKAN METODE BORDA DAN METODE ROOT CAUSE ANALYSIS (RCA) Tiyas Puji Lestari; Ashal Abdussalam; Ahmad alfin
Device Vol. 16 No. 1 (2026): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v16i1.11355

Abstract

Proyek konstruksi sering menghadapi kendala yang disebabkan oleh aktivitas yang tidak memberikan nilai tambah atau dikenal sebagai pemborosan (waste). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis pemborosan, penyebabnya hingga merumuskan solusi pada proyek Rumah Sakit Umum Mulia Medika Ramadhan Tegal dan DP Mall Expansion Semarang. Identifikasi waste pada kedua proyek konstruksi gedung ini menggunakan metode Borda dan metode Root Cause Analysis. Pengambilan data dilakukan melalui pengisian kuesioner, wawancara, observasi lapangan, dan dokumen proyek. Dari identifikasi waste, didapatkan bahwa pada proyek Rumah Sakit Mulia Medika Ramadhan Tegal waste yang paling dominan adalah overprocessing 200 poin, waiting 165 poin dan motion 163 poin. Sedangkan pada proyek DP Mall Expansion Semarang waste paling dominan adalah waiting 226 poin, defect 215 poin dan overprocessing 192 poin. Serta didapatkan beberapa solusi yaitu, memberikan arahan SOP sebelum bekerja, meningkatkan pengawasan, mengatur jadwal dan tata letak material dengan baik, serta mendorong keterlibatan semua pihak. Penelitian ini diharapkan dapat membantu proyek sejenis dalam mengenali pola pemborosan dan menentukan langkah perbaikan secara lebih tepat dan efisien.
PEMETAAN KERAWANAN BANJIR UNTUK PENANGGULANGAN BENCANA BERBASIS SIG DI KABUPATEN KEBUMEN Nasyiin Faqih; Gunawan Gunawan; Ashal Abdussalam; Mochammad Qomaruddin; Musthofa Musthofa; Lendra Lendra
Journal of Economic, Business and Engineering (JEBE) Vol. 7 No. 2 (2026): April
Publisher : Universitas Sains Al Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32500/jebe.v7i2.10977

Abstract

Negara Indonesia adalah sebuah wilayah rawan  bencana hidrometeorologi yaitu salah satu diantaranya adalah banjir. Kondisi morfologi dan banyaknya sungai yang mengalir di segala penjuru menyebabkan selalu terjadi banjir di beberapa wilayah di Indonesia pada setiap musim penghujan. Secara topografi wilayah Kota Kebumen merupakan daerah dataran rendah dan wilayah Desa Sumberadi, Tanahsari, dan Roworejo juga menjadi salah satu wilayah yang hampir setiap tahunnya mengalami bencana banjir. Dengan Tujuan Penelitian ini untuk membuat pemetaan daerah rawan banjir dengan pemanfaatan data spasial dan penginderaan jarak jauh dengan bantuan software Sistem Informasi Geografis, dan menghitung luasan daerah rawan banjir di wilayah penelitian. Metode Penelitian ini menggunakan skoring dan pembobotan antara parameter-parameter yang menjadi faktor kerawanan banjir yaitu curah hujan, kemiringan lereng, jenis tanah, buffer sungai, dan tutupan lahan dalam bentuk data spasial. Setiap parameter akan dilakukan proses penilaian dengan pemberian bobot dan skor sesuai dengan pengklasifikasian masing-masing, dan kemudian dilakukan overlay menggunakan software SIG. Penelitian ini menghasilkan model spasial klasifikasi kerawanan banjir berbasis SIG melalui pendekatan skoring–pembobotan di Desa Sumberadi, Tanahsari, dan Roworejo, Kabupaten Kebumen. Model tersebut mengelompokkan wilayah ke dalam kategori sangat rawan seluas 175,3 ha (29%), rawan 188,5 ha (31%), dan tidak rawan 247,2 ha (40%). Temuan ini menegaskan bahwa hasil penelitian tidak hanya berupa peta, tetapi juga berupa model klasifikasi kerawanan yang dapat mendukung mitigasi dan penanggulangan bencana banjir.
Co-Authors Ahmad alfin Gunawan Gunawan Lendra Lendra Mochammad Qomaruddin Musthofa Musthofa Nasyiin Faqih Tiyas Puji Lestari