Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Jurnal Teknik Industri
Restu Nurraudah
Universitas Gadjah Mada
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Transportation

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Desain dan Pengembangan APD Tangan untuk Pekerja pada Industri Kulit PT.XYZ Restu Nurraudah
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/srtfe065

Abstract

PT. XYZ merupakan perusahaan industri kulit yang memproduksi berbagai produk fesyen, seperti tas, sepatu, dan dompet. Proses produksinya dilakukan secara manual maupun otomatis. Hasil penelitian menunjukkan adanya potensi kecelakaan akibat kerja (KAK) pada beberapa aktivitas produksi dengan tingkat risiko tingkat risiko sedang (level 3) dan tingkat risiko rendah (level 2). Risiko tertinggi ditemukan pada aktivitas pemotongan kulit manual menggunakan cutter dan proses embossing dengan mesin stamping. Sementara itu, aktivitas penyesetan kulit dan busa, pemotongan handbag menggunakan mesin pemotong strap, serta pemotongan kulit simetris menggunakan mesin hydraulic swing berada pada level risiko rendah. Salah satu penyebab potensi kecelakaan adalah tidak digunakannya APD tangan oleh pekerja. Oleh karena itu, dilakukan perancangan APD sarung tangan menggunakan metode Quality Function Deployment (QFD). Hasil penelitian menunjukkan atribut prioritas APD meliputi perlindungan jari (77%), desain ergonomis (77%), kemudahan penggunaan (73%), sensitivitas sentuhan material (72%), dan bahan elastis (71%)
Variabilitas Detak Jantung dalam Penelitian Preferensi Produk: Tinjauan Bibliometrik Sistematis Restu Nurraudah; Herianto; Ismianti
Jurnal Teknik Industri (JATRI) Vol. 4 No. 2 (2026): Jurnal Teknik Industri (JATRI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jatri424873

Abstract

Pengukuran preferensi produk dan perilaku pengambilan keputusan konsumen secara tradisional sangat bergantung pada metode survei subjektif (self-report) yang rentan terhadap bias kognitif dan sosial. Sebagai solusinya, neurosains konsumen mulai mengadopsi indikator fisiologis otonom yang objektif, di mana Heart Rate Variability (HRV) muncul sebagai instrumen non-invasif yang andal untuk menangkap emosi implisit secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan lanskap bibliometrik, struktur konseptual, serta tren evolusi metodologi HRV dalam riset preferensi produk dan pemasaran selama dua dekade terakhir. Menggunakan korpus data Scopus yang mencakup 770 artikel ilmiah, analisis jaringan kolaborasi (co-authorship) dan kemunculan bersama kata kunci (co-occurrence) dieksekusi secara komprehensif melalui perangkat lunak VOSviewer dan Biblioshiny.Hasil analisis co-authorship menunjukkan karakteristik jaringan akademik global yang masih terfragmentasi secara ekstrem ke dalam kelompok-kelompok kecil mandiri (disconnected clusters) tanpa adanya aktor penghubung (boundary spanner) utama. Sementara itu, analisis co-occurrence kata kunci berhasil mengonfirmasi pergeseran metodologis yang kuat dari pendekatan subjektif menuju pemodelan fisiologis prediktif. Struktur konseptual tersebut terbagi menjadi tiga klaster utama: pemodelan parameter HRV otonom, aplikasi psikofisiologis dalam pengambilan keputusan kognitif konsumen, serta standarisasi prosedur eksperimen terkontrol berbasis profil demografi. Konvergensi antarklaster mengindikasikan integrasi mutakhir yang kuat antara sinyal HRV dengan algoritma machine learning. Studi ini merumuskan enam jalur penelitian strategis masa depan yang berfokus pada pengujian preferensi implisit, atribut sensorik kemasan, ekosistem digital (e-commerce), serta triangulasi multi-modal (HRV dan eye tracking) untuk memprediksi dinamika perilaku pembelian konsumen secara presisi.
Co-Authors Herianto Ismianti