Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.246
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Industri Hasil Perkebunan JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI eProceedings of Engineering VISA: Journal of Vision and Ideas Journal of Production, Enterprise, and Industrial Applications
Hardian Kokoh Pambudi
Universitas Telkom
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Public Health Social Sciences

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
PREDIKSI STATUS PENGIRIMAN BARANG MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING Hardian Kokoh Pambudi; Putu Giri Artha Kusuma; Femi Yulianti; Kevin Ahessa Julian
Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan Vol. 6 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Widyatama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (429.143 KB) | DOI: 10.33197/jitter.vol6.iss2.2020.396

Abstract

One of the key performance indicators for the logistics industry, especially freight forwarder company (cargo), is the delivery time. This is still a challenge in this industry in terms of ensuring the customer service level and reducing transportation costs. On the other hand, the development of information technology now allows an organization or company to collect large amounts of data automatically. A decent method that can be used to analyze the data for prediction purposes is machine learning, which is a method of extracting data into a certain pattern of information. This research aims to apply three machine learning methods to estimate the status of shipping goods. The method used in this study follows the machine learning process published by the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), namely; business processes understanding, data understanding, data preparation, model development, evaluation, and implementation. Based on the results of the study, the random forest method produces better accuracy than the logistic regression and artificial neural network (ANN) methods, which is 76.6%, while the results of ANN and logistic regression methods are 73.81% and 72.84% respectively.
PERANCANGAN ULANG MODEL RANTAI PASOK PASAR TRADISIONAL DIGITAL Putu Giri Artha Kusuma; Hardian Kokoh Pambudi; Femi Yulianti
Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan Vol. 6 No. 3 (2020)
Publisher : Universitas Widyatama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (252.89 KB) | DOI: 10.33197/jitter.vol6.iss3.2020.436

Abstract

Pasar tradisional memiliki peranan yang sangat penting bagi masyarakat maupun pemerintah. Kondisi pandemik Covid-19 yang terjadi saat ini memaksa adanya perancangan ulang terhadap rantai pasok yang tahan terhadap perubahan kondisi lingkungan yang menuntut para pihak berinteraksi secara terbatas. Terbatasnya interakasi ini telah menyebabkan terjadinya penurunan laju perekonomian pada triwulan I-2020 dibandingkan triwulan I-2019. Pertumbuhan ekonomi pada triwulan I-2020 adalah sebesar 2,97% (y.o.y), sedangkan pada triwulan I-2019 adalah sebesar 5,07%. Perancangan ulang dilakukan dengan melakukan analisis dan sintesis literatur terkait. Model SCOR dengan mempertimbangkan atribut strategis yaitu Keandalan, Responsif, Agility, Biaya dan Aset menjadi acuan utama pada penelitian ini. Perancangan ulang difokuskan pada sisi distribusi yang menghasilkan dua aktor baru pada rantai pasok pasar tradisional yaitu penyedia layanan pengiriman online dan penyedia layanan pembayaran online. Penyedia layanan pengiriman online mendukung kelancaran arus barang pada sisi distribusi rantai pasok pasar tradisional. Penyedia layanan pembayaran online mendukung kelancaran arus uang, dan transparansi transaski antar aktor. Penyesuaian proses bisnis antar aktor pada sisi distribusi rantai pasok pasar tradisional juga dilakukan pada penelitian ini.
ANALISIS PENGUKURAN KINERJA RANTAI PASOK AGROINDUSTRI KOPI MENGGUNAKAN SUPPLY CHAIN OPERATIONS REFERENCE (SCOR) Iphov Kumala Sriwana; Budi Santosa; Hardian Kokoh Pambudi; Ulfa Eka Khapso
Jurnal Industri Hasil Perkebunan Vol 17, No 2 (2022): Jurnal Industri Hasil Perkebunan
Publisher : BBSPJI Hasil Perkebunan, Mineral Logam, dan Maritim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33104/jihp.v17i2.7834

Abstract

Identifikasi kebutuhan pelanggan di masa yang akan datang, dapat diketahui dengan mengukur kinerja perusahaan pada saat ini. Tujuan penelitian adalah mengukur indeks kinerja rantai pasok agroindustri kopi di Desa Ciporeat, Cilengkrang, Kabupaten Bandung dengan menggunakan Supply Chain Operations Reference (SCOR). Pengukuran kinerja dilakukan dengan mengikuti 6 tahapan penelitian yaitu, mengidentifikasi jaringan rantai pasok level 1, menentukan tujuan rantai pasok, menentukan hierarki rantai pasok agroindustri kopi berdasarkan reliability dan responsiveness, melakukan perhitungan bobot menggunakan AHP, melakukan normalisasi data dan melakukan pengukuran kinerja rantai pasok agroindustri kopi. Hasil perhitungan normalisasi digunakan untuk perhitungan indeks kinerja. Hasil perhitungan kinerja menunjukkan bahwa kinerja rantai pasok agroindustri kopi di DesaCiporeat sudah sangat baik yaitu sebesar 96,5% (di atas 90%).
Perancangan Kebijakan Persediaan Produk FMCG untuk Meminimasi Total Biaya Persediaan Menggunakan Continuous Review (r, Q) di PT ABC Dhea Trullyani Savitri; Femi Yulianti; Hardian Kokoh Pambudi
JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) Vol 9 No 02 (2022): Jurnal Rekayasa Sistem & Industri - Desember 2022
Publisher : School of Industrial and System Engineering, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jrsi.v9i02.584

Abstract

PT ABC merupakan perusahaan rintisan yang menyediakan platform berbelanja online dengan berbagai macam produk kebutuhan sehari-hari, salah satunya adalah produk Fast Moving Consumer Goods (FMCG). Permasalahan utama yang dihadapi PT ABC adalah total biaya persediaan yang melebihi anggaran sebesar 82%. Hal ini dikarenakan belum adanya perhitungan kebijakan persediaan yang baku. Untuk menyelesaikan permasalahan yang sedang dihadapi, perancangan usulan kebijakan persediaan perlu dilakukan untuk mendapatkan nilai reorder point, kuantitas pemesanan, dan safety stock. Berdasarkan hal tersebut, klasifikasi persediaan akan dilakukan terlebih dahulu menggunakan analisis ABC. Lalu dilanjutkan dengan perancangan kebijakan persediaan menggunakan metode continuous review (r, Q) untuk meminimasi total biaya persediaan. Setelah itu, Decision Support System (DSS) dirancang berdasarkan hasil kebijakan persediaan usulan menggunakan Microsoft Excel-VBA. Hasil dari penelitian, nilai reorder point, kuantitas pemesanan, dan safety stock didapatkan untuk 42 produk pada kategori A dengan nilai yang berbeda-beda. Berdasarkan kebijakan persediaan usulan, terjadi penurunan total biaya persediaan sebesar 11% atau senilai Rp281.770.103/tahun dari total biaya saat ini. Kemudian, DSS berhasil dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam menerapkan kebijakan persediaan usulan. Walaupun sudah berhasil diminimasi, namun total biaya persediaan usulan masih melebihi anggaran yang ditetapkan. Hal ini karena anggaran saat ini belum mempertimbangkan semua komponen biaya persediaan, bahkan anggaran untuk biaya pembelian dengan kuantitas pemesanan sebanyak jumlah permintaan saja sudah tidak mencukupi.
Perancangan Sistem Pemilihan Green Supplier Menggunakan Metode Fuzzy Anp Pada Pt. Antas Putera Gading Sejahtera Berdasarkan Iso 14001 Annastasya Septiani; Ari Yanuar Ridwan; Hardian Kokoh Pambudi
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu sektor pembangunan yang membangun perekonomian di Indonesia yaitu sektor konstruksi. Sektor konstruksi merupakan kegiatan dalam pembangunan yang memberikan hasil berupa bangunan ataupun konstruksi yang dapat digunakan secara umum maupun pribadi. Dengan bertumbuhnya sektor konstruksi di Indonesia, hal ini tidak lepas dari pengaruh yang ditimbulkan oleh sektor konstruksi itu sendiri, salah satunya masalah lingkungan berupa adanya limbah konstruksi. Sehingga, untuk mengatasi hal ini diperlukan penerapan dari green supply chain management. Tujuan dari penelitian ini untuk merancang sistem pemilihan green supplier dengan acuan ISO 14001 yang dapat digunakan untuk membantu menentukan pemilihan green supplier. Pemilihan supplier memerlukan berbagai kriteria sehingga dalam penelitian ini digunakan metode Fuzzy ANP dimana metode ini dapat mempertimbangkan permasalahan keterkaitan antar kriteria serta mengurangi ketidaktepatan dan ketidakpastian. Hasil dari penelitian ini berupa delapan kriteria utama serta subkriteria. Kriteria yang dihasilkan yaitu kualitas, pengiriman, layanan, lingkungan, harga, kapasitas persediaan dan produksi, aliansi strategis dan fleksibilitas. Serta didapatkan hasil berupa urutan dari pemasok yang diperoleh dari perhitungan nilai bobot kriteria dan subkriteria serta hasil skala penilaian, serta dihasilkan sistem dashboard pemilihan pemasok yang dapat membantu perusahaan dalam menentukan pemasok terbaik. Kata kunci : green supplier, lingkungan, limbah, konstruksi, peraturan, fuzzy ANP, sistem dashboard
Design of Lean Manufacturing to Improve Efficiency of The Coffee Agro-Industry Supply Chain Sriwana, Iphov Kumala; Santosa, Budi; Pambudi, Hardian Kokoh; Maulanisa, Nida Fariza
JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI Vol 10, No 1 (2025): January 2025
Publisher : Universitas Al Azhar Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36722/sst.v10i1.3330

Abstract

nappropriate material processing and supplying activities in a coffee agro-industry supply chain potentially lead to excessive waste, resulting in very low efficiency. Efficiency in the coffee agro-industry supply chain has to be considered, since the coffee agro-industry provides relatively high contribution to GDP, approximately 13.7%. Wasteful activities may significantly affect the GDP earned if not being eliminated. This study was aimed to identify waste produced along the coffee agro-industry supply chain and provide recommendations for improving supply chain efficiency, from the harvesting to the ground coffee processing. Actors of the coffee agro-industry supply chain consist of various parties, i.e. farmers, collectors, processors, and consumers. The supply chain is comprised of internal, external, and overall activities in which material and information flows are integrated within business units that traverse simultaneously between direct suppliers and consumers. In order to achieve optimum results, efficiency improvement by eliminating all sources of waste must be carried out at each stage. The method used to obtain this efficiency was Lean manufacturing, initiated with identifying waste using Process Activity Mapping (PAM), followed by identification with Current Value Stream Mapping (VSM). The efficiency value of the current condition was 93,9%. This shows the condition is good and there is no waste in time. There are other waste that needs to be analyzed, namely motion analysis and process. Keywords - Coffee, Efficiency, Supply Chain, Process Activity Mapping, Value Stream Mapping.
Usulan Perancangan Peramalan Permintaan Produk Celana dengan Metode Artificial Neural Network (ANN) untuk Meminimalkan Kesalahan Peramalan pada PT XYZ Khairunnisa, Salma; Artha Kusuma, Putu Giri; Kokoh Pambudi, Hardian
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak—PT XYZ merupakan perusahaan garmen yang telah beroperasi selama 14 tahun, memproduksi produk celana berbahan jeans/denim dan katun/chinos. Saat ini, PT XYZ hanya memprediksi jumlah permintaan berdasarkan jumlah permintaan periode sebelumnya, yang mengakibatkan adanya kesalahan peramalan yang besar, terutama pada produk celana merk OXN yang memiliki jumlah permintaan sebesar 67,19% dari total permintaan. Kesalahan permintaan pada produk OXN ini mencapai 22%. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) untuk melakukan peramalan permintaan periode berikutnya. Model ANN yang dirancang memiliki 5 hidden layer dengan masing-masing layer 5 node, menggunakan fungsi aktivasi ReLU pada hidden layer dan sigmoid pada output layer. Hasil evaluasi ini menunjukkan bahwa metode ANN secara signifikan mengurangi kesalahan peramalan. Nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,03504 dan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,07797. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada metode ANN menurun dari 22% menjadi 8%, memperlihatkan penurunan sebesar 14%. Selain itu, nilai Mean Square Error (MSE) pada metode eksisting adalah 1.021.013, sedangkan pada metode ANN turun menjadi 643.238, menunjukkan kemampuan metode ANN dalam mengurangi kesalahan prediksi cukup baik. Kata kunci— Peramalan Permintaan, Artificial Neural Network (ANN), Industri Garmen, PT XYZ.nci— Peramalan Permintaan, Artificial Neural Network (ANN), Industri Garmen, PT XYZ.
Usulan Perbaikan Proses Bisnis dan Perancangan Sistem Traceability Logistik Kayu Manis Mengggunakan Business Process Improvement Berbasis Blockchain di CV XYZ Isra Oktavia, Nur; Artha Kusuma, Putu Giri; Kokoh Pambudi, Hardian
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract— CV XYZ adalah perusahaan yang bergerak di bidanng produksi dan ekspor kayu manis, dengan lokasi utama di Kerinci, Jambi. Tantangan utama yang dihadapi perusahaan ini adalah memenuhi standar kualitas internasional terkait penggunaan pestisida. Regulasi yang ketat menyebabkan penolakan produk kayu manis yang mengandung pestisida di atas ambang batas. Penelitian ini bertujuan merancang sistem traceability berbasis blockchain untuk memantau dan memastikan kualitas produk kayu manis dari petani hingga tahap ekspor. Blockchain dipilih karena kemampuannya untuk menyediakan catatan transaksi yang transparan dan tidak dapat diubah. Metode yang digunakan meliputi pendekatan Business Process Improvement dan perancangan smart contract untuk mengelola pencatatan transaksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini meningkatkan transparansi dan akurasi pelacakan, serta memastikan kepatuhan terhadap regulasi pestisida. Efisiensi proses meningkat dari 27% menjadi 86%. Dengan sistem ini, CV XYZ dapat memantau penggunaan pestisida, menyaring produk yang tidak memenuhi standar, dan menjaga kepercayaan pelanggan. Penerapan blockchain tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga memperkuat posisi perusahaan di pasar internasional. Kata kunci - Blockchain, traceability, smart contract, business process improvement, kayu manis.
Usulan Kebijakan Persediaan Material Aksesoris Menggunakan Metode Continuous Review (s, Q) untuk Meminimasi Shortage di Gudang PT XYZ Akmal, Ahmad Irfan; Ardiansyah, Muhammad Nashir; Pambudi, Hardian Kokoh
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak - PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dibidang penyedia layanan pembangunan dan pengelolaaninfrastuktur jaringan telekomunikasi di Indonesia. Perusahaanmelakukan pengadaan inventori untuk memenuhi permintaanmaterial pekerjaan. Perusahaan mengalami shortage padamaterial aksesoris selama bulan Januari-November tahun 2021.Kondisi persediaan eksisting hanya mampu memenuhi sebesar70% dari total permintaan selama periode tersebut yangmembuat target kinerja service level sebesar 95% tidaktercapai. Pada penelitian ini, metode continuous review (s, Q)digunakan untuk menghasilkan kebijakan persediaan usulanyang dapat meminimasi terjadinya shortage dan biayapersediaan. Decision support system juga dirancang untukmemudahkan perusahaan dalam perhitungan.Hasilnya,Kebijakan persediaan usulan dapat menghasilkan ekspektasijumlah shortage sebanyak 2068 unit. Rancangan usulan inimenghasilkan jumlah shortage lebih kecil dibandingkan kondisiaktual sejumlah 77697 unit dengan persentase penurunansebesar 97,34%. Hal ini juga direpresentasikan denganmeningkatnya service level menjadi 99,14%. Dimana nilaitersebut telah memenuhi target kinerja perusahaan sebesar95%. Selain itu, total biaya persediaan kondisi usulan adalahsejumlah Rp13.925.330.066,00 sehingga meminimasi total biayapersediaan kondisi aktual sebesar 1%. Kebijakan persediaanusulan menggunakan metode continuous review (s,Q)digunakan sebagai dasar perancangan Decision Support Systemberupa aplikasi perhitungan kebijakan persediaan. Hasilvalidasi menggunakan metode pengujian User Acceptance Testdiperoleh tingkat penerimaan pengguna sebesar 96% dimananilai tersebut memenuhi kriteria kualifikasi Sangat Baik. Kata kunci— Shortage, material aksesoris, continuous review(s, Q), decision support system
Perancangan Penjadwalan Distribusi Dengan Metode DRP (Distribution Requirements Planning) Untuk Meningkatkan Kemampuan Pemenuhan Permintaan Setiap Distribution Center (DC) Pada UMKM Konveksi Senzamor Kids (Studi Kasus UMKM Konveksi) Gustiana, Ovita; Pambudi, Hardian Kokoh; Nurdiansyah, Yodi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 2 (2025): April 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Senzamor Kids, sebuah UMKM di industri konveksi pakaian anak-anak, menghadapi tantangan dalam memenuhi jadwal pengiriman ke tiga pusat distribusi (DC) akibat meningkatnya permintaan. Keterlambatan pengiriman telah menyebabkan ketidakpuasan pelanggan dan risiko kehilangan bisnis. Penelitian ini bertujuan merancang sistem penjadwalan distribusi menggunakan metode Distribution Requirements Planning (DRP) untuk meningkatkan kemampuan memenuhi permintaan di setiap DC. Penelitian dimulai dengan menganalisis praktik distribusi saat ini, mengidentifikasi hambatan utama dalam sistem, termasuk manajemen inventaris, pemrosesan pesanan, dan logistik transportasi. Model DRP diterapkan untuk meningkatkan sinkronisasi antara gudang dan DC, memastikan tingkat stok dipertahankan dengan baik untuk memenuhi permintaan pelanggan tepat waktu. Komponen kunci pendekatan DRP adalah peramalan permintaan yang akurat di setiap DC, menggunakan data penjualan historis dari Januari hingga Desember 2023. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam merencanakan kebutuhan produk di setiap tingkat distribusi dan menentukan jumlah persediaan optimal. Penelitian melibatkan pengumpulan data historis penjualan, peramalan permintaan, perhitungan Economic Order Quantity (EOQ), penentuan persediaan pengaman, dan perancangan jadwal pengiriman. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan rekomendasi jadwal pengiriman optimal untuk meminimalkan keterlambatan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan daya saing perusahaan dalam industri konveksi yang bergerak cepat. Kata kunci—Penjadwalan, Distribusi, Distribution Requirement Planning (DRP)
Co-Authors Akmal, Ahmad Irfan Annastasya Septiani Apriani, Ensa Ari Yanuar Ridwan Athiefa , Feren Sahda Budi Santosa Budi Santosa Budi Santosa Dhea Trullyani Savitri Eprilliani , Andina Erlangga Bayu Setyawan Febrian, Aditya M Galih Arto, Bartolomeus Laudy Gustiana, Ovita Iphov Kumala Sriwana Isra Oktavia, Nur Kevin Ahessa Julian Khairunnisa, Salma Kurniawan W, Satrio Leo Rama Kristiana Marpaung , Ignatius Horas Maulanisa, Nida Fariza Muhammad Nashir Ardiansyah Nova Indah Saragih Prafajar Suksessanno Muttaqin Pujarani, Amanda Sekar Putra, Muchammad Raihan Putu Giri Artha Kusuma Ramadhan, Naufal Agin Ramadhan, Ringgon Rivaldi, M.Arif Akbar Rofifah , Atikah Septiana , Wengku Ahmad Seto Sumargo Ulfa Eka Khapso Yodi Nurdiansyah Yulianti, Femi