Garuda - Garba Rujukan Digital

Rancang Bangun Apartment Inventory System (APINSYS) Miwan Kurniawan Hidayat; Suryanto Suryanto; Muhammad Ikbal Tajudin
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 5, No 1 (2020): MARET
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Luas lahan permukiman yang terbatas dibandingkan pertumbuhan jumlah penduduk saat ini menjadi salah satu faktor pendorong pembangunan apartemen sebagai tempat hunian yang dikomersialisasikan baik dengan sistem beli atau sewa. Untuk mewujudkan lingkungan permukiman yang aman dan nyaman diperlukan manajemen yang baik dalam mengelolanya. Apartment Inventory System merupakan suatu sistem yang memberikan layanan informasi hasil dari proses-proses yang terdiri barang masuk, pergudangan, barang keluar dan pelaporan. Dalam rangka peningkatan kinerja manajemen persediaan barang pada apartemen perlu dirancang dan dibangun suatu sistem informasi inventory yang memberikan layanan informasi berupa reports yang diperuntukan bagi manajemen apartemen. Sistem yang dirancang dapat mempermudah, mempercepat dan mengurangi tingkat kesalahan dalam pengolahan data dibandingkan dengan cara manual. Sistem dikembangkan dengan metode waterfall dan menggunakan PHP serta basis data MySQL, yang diharapkan dapat membantu manajemen dalam mengelola data persediaan barang.Kata Kunci: sistem; sistem informasi; persediaan

PENGARUH KUALITAS ANIME TERHADAP KEPUASAN PENONTON Sulaeman Hadi Sukmana; Miwan Kurniawan Hidayat; Irawan Satriadi
Jurnal Sistem Informasi Vol 4 No 1 (2015): JSI Periode Februari 2015
Publisher : LPPM STMIK ANTAR BANGSA

Abstractâ€”Anime is a Japan animation's that usually characterized through drawings featuring colorful figures in a variety of locations and stories. Anime watched by many quarters from children to adults based on different genres. Many audience members who questioned the airing of the anime in foreign translation. Research on the influence of the quality of the Anime to the satisfaction of the audiences it aims to find out how big the influence of quality of the anime to the satisfaction of the audience. The type of method used in this research is a type of quantitative methods. Engineering data retrieval by spreading koesioner to some Internet Cafe so it can be examined and analyzed to obtain a conclusion. The population in this study are the cybercafe visitors in Bekasi. Statistical testing simple linear regression analysis by using SPSS software, with a level of significance of 5%. Results of this study showed that there was significant influence between the quality of anime and the satisfaction of audience. This is because of the calculation result obtained showed that thitung is bigger than ttabel.Intisariâ€” Anime merupakan animasi khas Jepang yang biasanya dicirikan melalui gambar-gambar berwarna-warni yang menampilkan tokoh-tokoh dalam berbagai macam lokasi dan cerita. Anime ini ditonton oleh berbagai kalangan dari anak-anak hingga dewasa berdasarkan genre yang berbeda. Banyak penonton yang mempermasalahkan alih bahasa dalam penayangan anime. Penelitian Pengaruh kualitas Anime terhadap kepuasan penonton bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari kualitas anime terhadap kepuasan penonton. Jenis metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis metode kuantitatif. Teknik pengambilan data dengan cara menyebarkan koesioner kepada beberapa warnet sehingga dapat diteliti dan analisa untuk mendapatkan kesimpulan. Populasi dalam penelitian ini yaitu para pengunjung warnet di daerah Bekasi. Pengujian statistik analisis regresi linier sederhana dengan menggunakan software SPSS, dengan tingkat signifikasi 5%. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara kualitas anime dan kepuasan penonton. Hal ini didapat karena dari hasil perhitungan menunjukan bahwa thitung lebih besar dari ttabel .Kata kunci : Kualitas Anime, Kepuasan Penonton, SPSS, Regresi Linier Sederhana

Analisis Pengukuran Ergonomi Metode ROSA Saat Perkuliahan Daring: Studi Kasus Mahasiswa Teknik Industri UBSI Destiana Putri; Miwan Kurniawan Hidayat
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 3 No. 2 (2022): Juli 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

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

Last year's learning activities at home or studying from home were carried out by a number of schools and the office sector due to the new type of corona virus (SARS-CoV-2) that causes Covid-19. This change in activity can have a negative impact on both physical and mental complaints that may occur due to behavior during lecture activities. During lectures there are still many of us who have not paid attention to the correct and safe position when conducting online meetings such as sitting position, distance between the computer screen and head, foot position, working or study room conditions, correct hand position and so on. So it is important for us to understand the definition of ergonomics in order to reduce the work risks that occur and determine a safer body position to do. Efficiency of human–computer interaction as well as user comfort, health and safety can be improved by applying ergonomic principles. Based on this, the purpose of this study is to identify student behavior during lectures, measure physical complaints (MSD and visual fatigue) and provide recommendations to minimize negative impacts that occur using the ROSA (Rapid Office Strain Assessment) method. With this method, it can be seen that some students surveyed using the ROSA method resulted in a final score of 2 which means they have a low level of danger, but must still pay attention to various aspects of sitting in a sitting position while doing lectures by avoiding the use of smartphones in a non-sitting position. chair so as not to pose a risk of dangerous disease.

PENERAPAN SISTEM INTELIJENSIA BISNIS DAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK MEMANTAU PRODUKSI TANAMAN OBAT Miwan Kurniawan Hidayat; Rina Fitriana
Jurnal Teknologi Industri Pertanian Vol. 32 No. 2 (2022): Jurnal Teknologi Industri Pertanian
Publisher : Department of Agroindustrial Technology, Bogor Agricultural University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24961/j.tek.ind.pert.2022.32.2.204

Indonesia has biodiversity including medicinal plants. The medicinal plant business can be a profitable business prospect because it has high export opportunities. Based on the benefits obtained, the production of medicinal plants needs to be considered by monitoring and evaluating production results to increase productivity, especially for areas with low production levels. The Department of Food Crops and Horticulture of West Java Province through the website https://opendata.jabarprov.go.id has provided production datasets for each type of medicinal plant, but it has not yet become a dataset with various types of medicinal plants. The purpose of this study was to design an integrated data storage model in the form of a data warehouse, grouping medicinal plant production areas using data mining and designing data visualization in business intelligence systems. Business intelligence system design was carried out through several stages, namely system requirements analysis, identification of data and information needs, data warehouse design, data warehouse filling, data mining processes, data visualization, and system performance evaluation. The results of the research were the application of a data warehouse using a dimensional model with a star schema; a grouping of production areas using the KMeans algorithm with optimal k=3 and the number of elements produced in each cluster is 24 regions in cluster 0, 1 region in cluster 1, and 2 regions in cluster 2; a business intelligence system is implemented using a dashboard to show information on the amount of production and display the results of grouping potential areas for producing medicinal plants.Keywords: business intelligence, data warehouse, dimensional models, visualization, medicinal plants

Business Intelligence Untuk Memantau Perkembangan Harga Pangan Provinsi DKI Jakarta Hidayat, Miwan Kurniawan; Putri, Destiana
Jurnal Infortech Vol 6, No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v6i1.21832

Kebutuhan pokok pangan mencakup berbagai jenis makanan yang esensial bagi kesehatan dan keberlangsungan hidup individu dan populasi. Pangan pokok menjadi dasar dari pola makan yang sehat dan memadai bagi masyarakat, dan akses yang cukup terhadap beragam jenis pangan ini menjadi kunci untuk mendukung ketahanan pangan dan kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan. Dengan populasi yang besar, Indonesia membutuhkan kemampuan untuk mandiri dalam sektor industri pangan. Bagaimana penggunaan Business Intelligence untuk memantau perubahan harga pangan di provinsi DKI Jakarta sebagai langkah pencegahan terhadap potensi kenaikan harga menjadi permasalah pada penelitian ini. Tujuan penelitian yaitu menerapkan Business Intelligence yang mampu menganalisis data dan menyajikan informasi harga komoditas pangan. Metode penelitian melibatkan analisis kebutuhan, perancangan data warehouse, implementasi Online Analytical Processing (OLAP), serta penggambaran data secara visual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Business Intelligence dimanfaatkan untuk mengawasi fluktuasi harga pangan sebagai langkah pencegahan terhadap potensi kenaikan harga. Business Intelligence memiliki kapabilitas untuk menganalisis dan menyajikan informasi tentang harga rata-rata, harga terendah, serta harga tertinggi berdasarkan berbagai dimensi seperti jenis komoditas, lokasi kota, dan periode waktu.

Penerapan Metode AHP Dalam Pemilihan Supplier di PT. Qian Hu Joe Aquatic Indonesia Zendrato, Ruth Veronika; Pangastuti, Nova; Hidayat, Miwan Kurniawan
INSANtek Vol 4 No 2 (2023): November 2023
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/insantek.v4i2.2399

PT. Qian Hu Joe Aquatic Indonesia merupakan perusahaan ekspor impor dimana ikan hias air tawar menjadi komoditi utamanya. Hingga saat ini perusaaan memiliki pasar ekspor di beberapa negara dari 4 benua. Untuk memenuhi permintaan konsumen perusahaan bekerja sama dengan banyak supplier ikan hias dari berbagai daerah di Indonesia. Meskipun memiliki banyak supplier, perusahaan masih mengalami permasalahan dalam memenuhi permintaan konsumen. Ketidaksesuaian ikan hias dari supplier terhadap standar perusahaan sangat berpengaruh terhadap pemenuhan permintaan pasar. Oleh sebab itu, penting bagi perusahaan untuk mengevaluasi kinerja supplier dan menyeleksi dari banyaknya supplier manakah yang paling sesuai dengan standar perusahaan dan layak menjadi supplier prioritas perusahaan. Setelah melakukan pengumpulan data melalui observasi, wawancara dan penyebaran kuesioner, data kemudian diolah dengan metode Analytical Hierarchy process (AHP). Berdasarkan hasil pengolahan data didapatkan kriteria yang paling diperhatikan perusahaan dalam pemilihan supplier secara berurutan yaitu: kualitas, harga, pengiriman, layanan dan terakhir hubungan supplier. Adapun supplier yang dapat dijadikan sebagai prioritas oleh perusahaan secara berurutan yaitu: supplier Catur dengan bobot 0,363, supplier Laksana Aquarium dengan bobot 0,316, supplier Jumali dengan bobot 0,315, supplier Rodi dengan bobot 0,301, dan prioritas kelima adalah supplier Argo dengan bobot 0,240

Review: Identifikasi Batubara dan Gangue Menggunakan Machine Learning dan Deep Learning Bohari, Abdul Rahman; Hidayat, Miwan Kurniawan; Andianingsari, Diah Andianingsari
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 5 No. 1 (2024): Vol. 5 No. 1 (2024): Januari 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v5i1.3013

Abstrak - Pemisahan gangue dari batubara adalah hal yang cukup penting dalam dunia industri pertambangan batubara. Berbagai upaya telah dilakukan oleh para peneliti dalam mencari cara yang lebih efektif dan efisien untuk identifikasi gangue dan batubara. Diantara metode yang cukup banyak diminati oleh para peneliti dalam satu dekade terkahir ini adalah penggunaan teknologi machine learning dan deep learning. Studi review ini bertujuan untuk melihat tren penelitian terkait klasifikasi batubara dan gangue yang menggunakan metode machine learning dan deep learning. Studi ini juga memotret perkembangan metode classifier yang digunakan beserta perkembangan penggunaan berbagai jenis sumber data citra yang menjadi masukan pada classifier. Berdasarkan hasil tabulasi dan analisa dari data-data yang dikumpulkan melalui studi ini diketahui bahwa jumlah penelitian terkait klasifikasi batubara dan gangue mengalami peningkatan dalam beberapa tahun terkahir yang disertai dengan penggunaan berbagai jenis metode classifier dan sumber data citra yang juga cukup bervariasi. Metode classifier yang cukup banyak digunakan adalah Convolutionary Neural Networks, dimana penggunaannya cukup dominan dengan angka lebih dari 60% diantara metode classifier lainnya. Sedangkan data citra optik menduduki peringkat atas sebagai sumber data citra yang paling banyak digunakan yaitu di level sekitar 60%. Di sisi lain, tren penggunaan data citra multispectral dan data citra thermal juga meningkat sebagai alternatif terhadap data citra optik yang cukup sensitif terhadap faktor lingkungan.

Analisis Pengendalian Kualitas Produksi Dengan Metode Six Sigma Pada Industri Retail Meat N Fresh Hidayat, Miwan Kurniawan; Parningotan, Sepriandi; Fajri, Erland Alyansa; Pangastuti , Nova; Irawati , Dwi; Nuraeni , Yuni Siti
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 5 No. 1 (2024): Vol. 5 No. 1 (2024): Januari 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v5i1.3088

Meat N Fresh merupakan industri retail yang bergerak dibidang frozen food. Permasalahan yang terjadi adalah banyaknya tingkat kecacatan produk Meat N Fresh. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor penyebabkan kecacatan dan usulan pengendalian kualitas produk menggunakan metode Six Sigma. Penelitian ini menggunakan metode Six Sigma dengan tahapan DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control). Didukung oleh diagram Pareto, p chart, diagram fishbone, dan usulan perbaikan 5W+1H. Hasil dari penelitian ini diketahui faktor penyebab cacat produk yaitu faktor manusia, kurangnya pelatihan dan kelelahan akibat berdiri terlalu lama menyebabkan kurang fokus. Faktor metode, kesalahan saat assemblly, kesalahan proses pemotongan, dan proses packing yang kurang maksimal. Faktor mesin, kurangnya maintenance kestabilan mesin potong dan mesin.. Faktor bahan baku, kualitas bahan baku. Faktor lingkungan kerja, suhu yang terlalu panas. Berdasarkan analisis 5W+1H, usulan perbaikan untuk faktor manusia, perbaikan waktu istirahat serta penambahan ventilasi, dan pelatihan penggunaan mesin press. Faktor metode, pelatihan penggunaan mesin potong dan press, dan mengoptimalkan proses packing. Faktor mesin, perawatan mesin potong dan press secara berkala. Faktor bahan baku, pengawasan kualitas bahan baku. Faktor lingkungan, menambah pendingin bersuhu rendah untuk di kendaraan logistik maupun dalam pabrik.

Analisis Pembelian Bahan Baku Timah Menggunakan Metode Economic Order Quality (Eoq) & Safety Stock Di PT. Trimitra Baterai Prakasa Andianingsari, Diah; Hidayat, Miwan Kurniawan; Raihan, Gilang Muhammad; Kuncoro, Bayu Nur; Rahman, Abdul
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/imtechno.v6i2.9209

PT Trimitra Baterai Prakasa adalah salah satu perusahaan yang bergerak dibidang Industri Manufaktur, Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah pengendalian persediaan bahan baku timah dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) lebih optimal dibandigkan dengan metode yang telah diterapkan oleh perusahaan. Disini penulis menghitung dan membandingkan jumlah pemesanan bahan baku timah, jumlah frekuensi pemesanan bahan baku timah, Safety Stock, dan total biaya persediaan. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah studi lapangan. Berdasarkan hasil penelitian, dapat diketahui frekuensi pemesanan yang dilakukan perusahaan sebanyak 12 kali dengan kuantitas pemesanan 17.477 ton. Sedangkan menurut metode EOQ, frekuensi pemesanan yang seharusnya dilakukan adalah 1 kali dengan kuantitas 14.610 ton. PT Trimitra Baterai Prakasa belum menentukan berapa persediaan pengaman bahan baku timah yang ada di gudang, sedangkan persediaan pengaman bahan baku menurut metode EOQ adalah sebanyak 480 ton. Total biaya persediaan pada tahun 2023 menurut EOQ lebih kecil dibanding kebijakan PT Trimitra Baterai Prakasa. Total biaya persediaan menurut metode EOQ sebesar Rp. 512.157.368, sedangkan menurut kebijakan perusahaan adalah sebesar Rp. 2.577.553.184. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa pengendalian persediaan bahan baku timah lebih optimal menggunakan metode EOQ dibandingkan metode yang telah diterapkan perusahaan.

Review: Identifikasi Batubara dan Gangue Menggunakan Machine Learning dan Deep Learning Bohari, Abdul Rahman; Hidayat, Miwan Kurniawan; Andianingsari, Diah Andianingsari
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 5 No. 1 (2024): Vol. 5 No. 1 (2024): Januari 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v5i1.3013

Abstrak - Pemisahan gangue dari batubara adalah hal yang cukup penting dalam dunia industri pertambangan batubara. Berbagai upaya telah dilakukan oleh para peneliti dalam mencari cara yang lebih efektif dan efisien untuk identifikasi gangue dan batubara. Diantara metode yang cukup banyak diminati oleh para peneliti dalam satu dekade terkahir ini adalah penggunaan teknologi machine learning dan deep learning. Studi review ini bertujuan untuk melihat tren penelitian terkait klasifikasi batubara dan gangue yang menggunakan metode machine learning dan deep learning. Studi ini juga memotret perkembangan metode classifier yang digunakan beserta perkembangan penggunaan berbagai jenis sumber data citra yang menjadi masukan pada classifier. Berdasarkan hasil tabulasi dan analisa dari data-data yang dikumpulkan melalui studi ini diketahui bahwa jumlah penelitian terkait klasifikasi batubara dan gangue mengalami peningkatan dalam beberapa tahun terkahir yang disertai dengan penggunaan berbagai jenis metode classifier dan sumber data citra yang juga cukup bervariasi. Metode classifier yang cukup banyak digunakan adalah Convolutionary Neural Networks, dimana penggunaannya cukup dominan dengan angka lebih dari 60% diantara metode classifier lainnya. Sedangkan data citra optik menduduki peringkat atas sebagai sumber data citra yang paling banyak digunakan yaitu di level sekitar 60%. Di sisi lain, tren penggunaan data citra multispectral dan data citra thermal juga meningkat sebagai alternatif terhadap data citra optik yang cukup sensitif terhadap faktor lingkungan.

Title

Found 23 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 23 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 23 Documents
Search