Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology

Perbaikan Ulang Tata Letak Gudang Penyimpanan Barang Menggunakan Metode Dedicated Storage Di Pt. Intertek Utama Services Pangastuti, Nova; Watmah, Sri; Waruwu, Agustian
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 4 No. 2 (2023): Juli 2023
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v4i2.1975

Abstract

PT. Intertek Utama Services merupakan perusahaan yang menyediakan jasa pengujian produk dan komoditi serta pelayanan sertifikasi terbesar di dunia. Perusahaan yang bergerak di bidang jasa pengujian memiliki beberapa divisi dan cabang (site) dan juga memiliki satu tempat penyimpanan bahan baku yang nantinya akan disimpan dalam satu gudang.  Dalam pengamatan yang dilakukan di gudang PT. Intertek Utama Services,memiliki permasalahan dalam penyimpanan dan penyusunan bahan baku material yang masih belum teratur atau bercampur dan juga menyimpan barang pada space kosong yang tersedia tanda memperhatikan apakah barang itu sama atau tidak. Sehingga hal ini menghambat alur aktivitas digudang sampai menyebabkan operator gudang sering mengalami kesulitan dalam mengambil dan menyimpan barang dan akan menghambat waktu proses pengiriman.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dedicated storage. tata letak gudang PT. Intertek Utama Services yang memberikan perbaikan dengan jarak tempuh yang paling kecil adalah tata letak Dedicated Storage. ukuran luas gudang = 840 m2, panjang = 25 m, lebar 24 m Hasil penerapan dalam usulan perbaikan dengan metode dedicate storage menghasilkan penyelesaian masalah antara lain, Throughput (Aktivitas) dengan total 74, Space Requirement (slot) 11 slot.Tata letak ini jika dibandingkan dengan tata letak awal menghasilkan penurunan jarak tempuh sebesar 24,6%, penurunan luas lantai terpakai untuk penyimpanan sebesar 531,36%, peningkatan kapasitas sebesar 15%, peningkatan fleksibilitas sebesar 27,27%, dan peningkatan produktivitas sebesar 11%.
Klasterisasi Pelanggan Perusahaan Elektronik Menggunakan Fuzzy C-Means Untuk Strategi Manajemen Relasi watmah, sri
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 5 No. 2 (2024): Vol. 5 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v5i2.4519

Abstract

Abstrak – Pelanggan dalam dunia bisnis merupakan sumber penghasilan dan sangat menentukan keberlanjutan dari suatu perusahaan. Menjaga pelanggan untuk tetap setia dan meningkatkan pembelian menjadi tugas setiap pebisnis terutama bagian pemasaran. Perusahaan dituntut harus memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggan. Mempertahankan pelanggan akan membutuhkan biaya lebih sedikit dibandingkan dengan mencari pelanggan baru. Pelanggan yang puas dengan pelayanan suatu perusahaan juga dapet menjadi agen pemasaran atau biasa dikenal dengan word of mouth. Sebuah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan alat elektronik dengan jumlah penjualan yang cukup besar dapat memanfaatkan data pelanggan untuk dapat dilakukan segmentasi sesuai dengan karakteristik, perilaku dan kebutuhan pelanggan. Ketersediaan data pelanggan dalam kurun waktu tertentu dapat dimanfaatkan untuk memperoleh informasi dari data pelanggan. Dari data pelanggan ini dapat dikelompokan menjadi pelanggan yang profitable dan kurang profitable, sehingga pelayanan dapat disesuaikan dengan kategorinya. Semakin loyal pelanggan maka akan semakin banyak transaksi yang dilakukan dan uang yang dibelanjakan. Dari data penjualan tahun 2023 yang berjumlah 802 data transaksi maka dapat dikelompokan pelanggan berdasarkan tanggal terakhir pembelian (Recency), banyaknya pembelian (Frequency) dan total bayar (Monetary) atau biasa disebut dengan RFM. Setelah data dikelompokan menggunakan metode RFM selanjutnya melakukan evaluasi dengan membagi data pelanggan menjadi 5 klaster dengan metode fuzzy c-means, pengukuran klaster optimal menggunakan nilai silhouette coefficient. Berdasarkan hasil pengukuran nilai silhouette coefficient menunjukan bahwa klaster optimal berada pada klaster 4 dengan nilai 0,496, dari nilai ini maka pelanggan akan dikelompokan dalam 4 klaster. Kata Kunci: RFM, silhouette coefficient, fuzzy c-means Abstract – Customers in the business world are a source of income and really determine the sustainability of a company. Keeping customers loyal and increasing purchases is the task of every businessman, especially the marketing department. Companies are required to provide satisfactory service to customers. Retaining customers will cost less than finding new customers. Customers who are satisfied with a company's service can also become marketing agents or commonly known as word of mouth. A company that operates in the sales sector of electronic equipment with a fairly large sales volume can utilize customer data to segment according to customer characteristics, behavior and needs. The availability of customer data within a certain period of time can be used to obtain information from customer data. From this customer data, customers can be grouped into profitable and less profitable customers, so that services can be adjusted according to their categories. The more loyal the customer, the more transactions they make and the more money they spend. From sales data for 2023, which amounts to 802 transaction data, customers can be grouped based on the last date of purchase (Recency), number of purchases (Frequency) and total payment (Monetary) or what is usually called RFM. After the data has been grouped using the RFM method, then carry out an evaluation by dividing the customer data into 5 clusters using the fuzzy c-means method, measuring optimal clusters using the silhouette coefficient value. Based on the results of measuring the silhouette coefficient value, it shows that the optimal cluster is in cluster 4 with a value of 0.496, from this value customers will be grouped into 4 clusters. Keywords: RFM, silhouette coefficient, fuzzy c-means
Pemantauan Catu Daya untuk Proteksi Listrik Menggunakan ESP32 Berbasis Internet of Things (IOT) Watmah, Sri; Suryanto
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 6 No. 2 (2025): Vol. 6 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/v9bz2813

Abstract

Keandalan sistem tenaga listrik merupakan faktor kritis dalam menjamin kontinuitas pasokan energi, khususnya pada jaringan distribusi PT. PLN (Persero). Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemantauan berbasis Internet of Things (IoT) untuk memonitor kondisi power supply pada relay proteksi guna meningkatkan efisiensi pengawasan. Sistem ini dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor PZEM-004T (AC) dan PZEM-017 (DC) untuk mengukur parameter listrik meliputi tegangan, arus, daya aktif, dan konsumsi energi secara real-time. Data hasil pengukuran ditampilkan secara lokal melalui modul LCD serta dapat diakses secara jarak jauh melalui platform IoT berbasis aplikasi Blynk. Tahapan implementasi meliputi tahap perancangan perangkat keras dan lunak, kalibrasi sensor, serta pengujian performa sistem. Hasil pengujian menunjukkan akurasi pembacaan tegangan dengan tingkat error 0,44% (PZEM-004T). Namun, ditemukan adanya selisih yang signifikan dalam pembacaan arus dan daya pada sensor PZEM-004T, yang dipengaruhi oleh karakteristik beban yang tidak linier. Sistem ini berhasil mengimplementasikan notifikasi real-time melalui platform IoT, memungkinkan pemantauan jarak jauh secara efektif. Implementasi solusi ini dapat meningkatkan keandalan sistem distribusi tenaga listrik melalui deteksi dini anomali daya.