Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
8.267
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Conference on Engineering and Technology Development (ICETD) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Jurnal Ilmiah Sinus bit-Tech Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Journal Automation Computer Information System (JACIS) Bulletin of Information Technology (BIT) International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Pelita Teknologi : Jurnal Ilmiah Informatika, Arsitektur dan Lingkungan Jurnal Ilmiah SIGMA: Informatics Engineering Journal of UPB Journal of Practical Computer Science (JPCS) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Pengabdian Mandiri Universal Raharja Community (URNITY Journal) Jurnal Lentera Pengabdian Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Proceeding Mercu Buana Conference on Industrial Engineering Jurnal Inovatif : Inovasi Teknologi Informasi dan Informatika Riwayat: Educational Journal of History and Humanities International Journal of Applied Research and Sustainable Sciences (IJARSS) International Journal of Sustainable Applied Sciences (IJSAS) VIDHEAS: Jurnal Nasional Abdimas Multidisiplin Jurnal Pelita Pengabdian SAINTEK International Journal of Integrated Science and Technology EduBase: Journal of Basic Education
Muhamad Fatchan
Universitas Pelita Bangsa
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 69 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 69 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Valuation of Svm Kernel Performance in Organic and Non-Organic Waste Classification Dahyoung Yenuargo; Muhamad Fatchan; Wahyu Hadikristanto
International Journal of Integrated Science and Technology Vol. 2 No. 5 (2024): May 2024
Publisher : MultiTech Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59890/ijist.v2i5.1873

Abstract

In an era of increasing concern for environmental sustainability, waste management remains an important global issue. Efficient waste classification, in particular distinguishing between organic and recyclable materials, is essential for reducing environmental impact. Traditional manual classification methods are often error-prone and inefficient. This research evaluates the performance of SVM models with RBF and Polynomial kernels for waste classification, using SqueezeNet for feature extraction. Datasets from Kaggle were preprocessed and augmented to improve model training. The experimental results show that the SVM model with RBF kernel outperforms the Polynomial kernel in classifying organic and recyclable waste, with an accuracy of 97.9% compared to 97.3% for the Polynomial kernel. This finding underscores the importance of kernel selection and parameter tuning in optimising SVM models for non-linear classification tasks. This research contributes to the development of more efficient and accurate waste classification technologies, promoting better waste management practices. Further research is recommended to explore advanced feature extraction methods and expand the scope of classification to cover a wider range of waste categories.
Industrial Safety Helmet Detection: Innovative CNN-Based Classification Approach Herdyanto, Febro; Fatchan, Muhamad; Hadikristanto, Wahyu
International Journal of Integrated Science and Technology Vol. 2 No. 5 (2024): May 2024
Publisher : MultiTech Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59890/ijist.v2i5.1925

Abstract

This study presents the development and evaluation of a CNN-based model for detecting safety helmets in industrial settings. Utilizing a dataset from GitHub, which includes images of individuals wearing safety helmets in various industrial environments, the model was trained using the YOLOv8 architecture over 100 epochs. The comprehensive training process involved data augmentation techniques to enhance generalization capabilities. The evaluation results demonstrated high precision (0.92) and recall (0.856) for helmet detection, with an overall mAP50 of 0.766. Visual analysis through precision-confidence curves confirmed the model's high reliability in detecting helmets at higher confidence thresholds. These findings suggest that the implementation of this model in real-time monitoring systems could significantly enhance industrial safety by reducing manual inspection efforts and ensuring compliance with safety regulations
Improving Employee Retention Through Prediction and Risk Management Using Machine Learning Pratama, Galang Rintang Widya; Fatchan, Muhamad; Hadikristanto, Wahyu
International Journal of Applied Research and Sustainable Sciences Vol. 2 No. 6 (2024): June 2024
Publisher : MultiTech Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59890/ijarss.v2i6.1960

Abstract

This research investigates the effectiveness of two machine learning models (Logistic Regression and Random Forest) in predicting employee turnover. This research uses IBM HR Analytics employee attrition and performance dataset and performance dataset from Kaggle and implements nested ensemble models in Google Colab. After data pre-processing steps such as feature merging, generation, engineering, cleaning, coding, and normalisation, the data is divided into training and testing sets. The models were trained and evaluated based on their accuracy. The results of averaging the three departments showed that the Random Forest model achieved the highest accuracy (97.7%) compared to Logistic Regression (94.6%). Therefore, this study shows that Logistic Regression is the most suitable model to predict employee turnover in the given dataset.
Comparison of Defective Casting Product Classification Results Using the K-Nearest Neighbors Algorithm Alfarizi, Muhammad Farhan; Fatchan, Muhamad; Hadikristanto, Wahyu
International Journal of Applied Research and Sustainable Sciences Vol. 2 No. 6 (2024): June 2024
Publisher : MultiTech Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59890/ijarss.v2i6.1968

Abstract

This study compares the accuracy of K-Nearest Neighbors (KNN) and Naive Bayes algorithms in detecting defects in impeller products. Using a dataset of impeller images, we applied preprocessing, feature extraction, and selection techniques. The models were assessed using metrics such as precision, accuracy, F1-score, recall. and with KNN achieving 98.11% accuracy and Naive Bayes 85.38%. The t-SNE visualization confirmed distinct clustering of defective and non-defective products. Our findings suggest that KNN is more reliable for defect detection in industrial applications. These results provide valuable insights for implementing effective machine learning models in manufacturing quality control.
Transforming Supply Chain Forecasting Using Transformer Models and K-NN Analysis Faris Muzaki, Moch. Nauval; Fatchan, Muhamad; Afriantoro, Irfan
International Journal of Applied Research and Sustainable Sciences Vol. 2 No. 6 (2024): June 2024
Publisher : MultiTech Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59890/ijarss.v2i6.2026

Abstract

The study optimizes supply chain logistics in Asia using the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm to enhance delivery efficiency and profitability. It suggests that future research should explore ensemble methods and deep learning models for better accuracy and robustness. Comparative analyses with traditional models provide valuable insights. Investigating the impact of real-time data analytics and IoT can improve visibility and control. Big data analytics for predictive models in risk management and resilience against disruptions like natural disasters and geopolitical instability is crucial. Exploring collaborative networks where stakeholders share data and resources can significantly advance logistics efficiency. These directions will help develop efficient, resilient, and sustainable supply chain systems, offering practical solutions for businesses in Asia's complex market.
Analisis Efektivitas Mesin Inspeksi Botol Kaca Dengan Penerapan Total Productive Maintenance Menggunakan Pendekatan Overall Equipment Effectiveness di PT. XYZ Pakpahan, Wyjentiadi; Rahayu, Siti; Fatchan, Muhamad
Proceeding Mercu Buana Conference on Industrial Engineering Vol 6 (2024): DOWNSTREAMING RESEARCH AND ENTREPRENEURSHIP IN THE DIGITAL ERA: CHALLENGING AND OPPORT
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/MBCIE.2024.016

Abstract

Departement Quality Control merupakan salah satu faktor penting dalam menentukan kualitas produk yang akan dikirim ke coustamer. Dalam proses inspection produk botol kaca digunakan mesin inspection terbaru yang serba otomatis pada bagian sidewall, bottom, dan finis untuk menunjang kualitas produk yang lebih baik. Mesin inspection dengan teknologi terbaru dan serba otomatis ini dilengkapi sensor-sensor yang membuat operator QC kebingungan ketika ada salah satu sensor yang error lalu menyebabkan mesin stop karena melakukan set up ulang pada mesin ini. Selain itu, ada beberapa masalah lagi yang perlu diteliti seperti tingginya downtime, dan faktor-faktor yang menyebabkan tingginya losses pada mesin inspection. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat efektivitas mesin inspection berdasarkan data downtime dan untuk mengetahui faktor-faktor penyebab losses pada mesin, lalu memberikan usulan perbaikan untuk mengurangi losses. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan tiga cara yaitu observasi, studi literatur, dan wawancara terhadap karyawan. Setelah melakukan pengolahan data selama 12 minggu, mesin Inspection memiliki Tingkat efektivitas Overall Equipment Effectiveness dengan nilai rata-rata 69%. Angka tersebut menunjukan bahwa masih dibawah nilai standar World Class yaitu sebesar 85%. Sedangkan nilai rata-rata Availability sebesar 87%, performance rate sebesar 94%, dan Quality Rate sebesar 84%. Faktor penyebab losses terbesar yang membuat pencapaian nilai OEE dibawah nilai standar adalah tingginya nilai Equipment Failure Losses, Set Up & adjustment, Idling & Minor Stopped dengan rata-rata waktu Breakdown yaitu 144 menit. Hal ini menunjukan sering terjadinya touble pada mesin yang menghambat jalannya proses inspeksi.
Analisis Risiko Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) Dengan Menggunakan Metode Hazard Identification, Risk Assessment, Risk Control (HIRARC) Pada Line Blow di Industri Otomotif Maulana, Affan; Rahayu, Siti; Fatchan, Muhamad
Proceeding Mercu Buana Conference on Industrial Engineering Vol 6 (2024): DOWNSTREAMING RESEARCH AND ENTREPRENEURSHIP IN THE DIGITAL ERA: CHALLENGING AND OPPORT
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/MBCIE.2024.023

Abstract

Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) merupakan aspek penting dalam dunia industri untuk mencegah risiko kecelakaan dan kesehatan bagi pekerja. Dengan adanya kecelakaan kerja maka dapat menghambat aktivitas perusahaan serta dapat mengurangi profit perusahaan. Untuk mengantisipasi agar tidak terjadi kecelakaan kerja atau penyakit karena kerja, pemerintah menghimbau perusahaan menetapkan sistem manajemen keselamatan dan kesehatan kerja (SMK3). Metode yang digunakan penelitian ini adalah dengan menggunakan metode Hazard Identification, Risk Assesment, Risk Control (HIRARC) yang bertujuan untuk menganalisis risiko-risiko dalam area kerja tersebut. Penelitian ini diawali dengan menentukan penilaian risiko dengan tabel kriteria Hazard Identification, Risk Assesment, Risk Control (HIRARC). Hasil dari analisis tersebut dapat mengidentifikasi bahaya, identifikasi potensi risiko kecelakaan kerja dan dampak terhadap kesehatan pekerja, merencanakan tindakan pencegahan dan perbaikan, untuk mengurangi kecelakaan kerja dan meningkatkan tingkat keselamatan dan kesehatan kerja di line blow PT. Otomotif. Studi ini memberikan kontribusi penting dalam memastikan PT.Otomotif memiliki lingkungan kerja yang safety dan sehat bagi para pekerja serta membantu K3 safety untuk mengidentifikasikan mengatasi potensi risiko lebih efektif dengan menggunakan metode HIRARC. Dari hasil analisis telah ditemukan risiko paling tinggi pada proses cutting dan finishing dengan kategori nilai extream. Diharapkan bahwa hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai panduan untuk improvement berkelanjutan dalam sistem Kesehatan dan Keselamataan Kerja perusahaan di masa yang akan datang.
Pengaruh Variasi Kecepatan Putar, Sudut dan Feeding Rate Terhadap Kekasaran Permukaan Proses Gerinda Silindris Dengan Menggunakan Metode Anova di PT. XYZ Ardimansyah, Ardimansyah; Rahayu, Siti; Fatchan, Muhamad
Proceeding Mercu Buana Conference on Industrial Engineering Vol 6 (2024): DOWNSTREAMING RESEARCH AND ENTREPRENEURSHIP IN THE DIGITAL ERA: CHALLENGING AND OPPORT
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/MBCIE.2024.024

Abstract

Mesin Gerinda merupakan salah satu mesin perkakas yang memegang peranan penting dalam suatu proses produksi di industri. Pada dasarnya proses pengerindaan benda kerja yang bergerak di conveyor, sedangkan alat pemotongnya bergerak  pemakanan (feeding) sepanjang benda kerja akibatnya terjadilah penyayatan oleh feeding  sehingga terbentuk geram. Dalam proses ini terdapat pengaruh hasil nilai kekasaran permukaan akibat dari pemakanan (feeding) tersebut. Untuk mendapatkan tingkat kekasaran yang ideal dipengaruhi oleh beberapa parameter yang ada. Variasi parameter proses gerinda silindris antara lain kecepatan putaran benda kerja dan kedalaman pemakanan (feeding). Penelitian ini menggunakan tiga variasi pada putaran benda kerja yaitu Variabel bebasnya adalah kedalaman potong (0.5 mm, 0.10 mm, 0.15 mm), kecepatan putar mesin gerinda  (35 rpm, 44 rpm, dan 55 rpm), sudut potong  (85°, 90°,95°). Variabel kontrolnya adalah mesin Gerinda silindris, Penelitian ini mengunakan item oil seal bahan  baja JSC 270 C, langkah pemakanan (feeding), dan operator. Variable terikatnya adalah tingkat kekasaran. Dari hasil pengujian ANOVA menunjukan nilai Sig.< 0.001 dengan α = 0.05, dan uji lanjutan Ducan menyatakan bahwa ada pengaruh kedalaman potong, kecepatan putar mesin gerinda silindris, dan sudut terhadap kekasaran permukaan hasil Gerinda silindris bahan Baja JSC 270 C Nilai kekasaran permukaan rata-rata aritmatik (Ra) terbaik atau terkecil adalah (6.29µm) dihasilkan dari parameter kedalaman potong 0.5 mm, kecepatan spindel 55 Rpm dan sudut potong  85°.
Pelatihan Pengembangan Konsep Produk/ Karya dan Usaha Kreatif dalam Rangka Meningkatkan Omzet Penjualan Produknya: Pelatihan Pengembangan Konsep Produk/ Karya dan Usaha Kreatif dalam Rangka Meningkatkan Omzet Penjualan Produknya Setyaningrum, Retno Purwani; Bintarti, Surya; Nur’aeni, Nur’aeni; Fatchan, Muhamad
Universal Raharja Community (URNITY Journal) Vol. 4 No. 2 (2024): URNITY (Universal Raharja Community)
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/urnity.v4i2.3184

Abstract

Di Indonesia, bidang ekonomi kreatif ini diketahui sudah dikembangkan sejak tahun 2006 pada masa pemerintahan Presiden Susilo Bambang Yudhoyono. Hal tersebut kemudian terus berlanjut hingga saat ini di Indonesia (Madani, 2024). Salah satu yang perlu diperhatikan oleh UKM adalah kreativitas, sehingga konsep ekonomi kreatif, membutuhkan perhatian yang sangat ini menjadi salah satu yang perlu di fokuskan oleh UMKM. Bidang ekonomi kreatif yang menjadi perhatian pokok oleh seorang kreator dan inovator. Hadirnya ekonomi kreatif tidak hanya berpengaruh terhadap perkembangan inovasi dan segi kreativitas masyarakat saja, namun juga menjadi pembuka jalan untuk lapangan pekerjaan baru. Secara sederhana ekonomi kreatif merupakan pengembangan konsep ekonomi dengan penekanan pada kreativitas. Kreatifitas disini tidak hanya produksi saja, melainkan juga mencakup dalam pengunaan bahan baku, teknologi bahkan dalam etika bisnis juga perlu dilakukan. Semakin banyaknya inovasi dan kreativitas dari orang-orang yang membuka bisnis, maka akan semakin banyak juga produk-produk baru yang akan dihasilkan, dengan begitu maka semakin banyak juga tenaga kerja yang diperlukan dalam proses pembuatannya, hal ini menarik untuk diberikan pelatihan kepada usaha mikro kecil dan menengah tentang ekonomi kreatif untuk meningkatkan omzet penjualannya, dan hal ini diberikan pelatihan ke komunitas UMKM di daerah Tambun, Kab. Bekasi.Tujuan penelitian ini adalah agar usaha mikro kecil dan menengah tetap sustain dalam era globalisasi. Metode yang dilakukan dengan melakukan observasi, kerangka berpikir, mempersiapkan untuk membuat agenda pelatihan, pelatihan, sosialisasi, evaluasi tingkat pemahaman, evaluasi keberhasilan. Hasilnya adalah anggota komunitas UMKM setelah mengikuti pelatihan ekonomi kreatif, digital marketing dan etika bisnis dan profesi mampu dalam menghadapi persaingan yang kompetitif sehingga dapat tetap sustain di era globalisasi. Kesimpulannya adalah perlu adanya pelatihan yang terstruktur dengan baik sesuai dengan kebutuhan yang diperlukan untuk meningkatkan ekonomi kreatif bagi komunitas UMKM di Kec. Tambun, Kab. Bekasi.
Co-Authors . Ermanto . Suratman Abdul Halim Anshor Abdul Hasyim Abizar Ar Rifa’i Rifa’i Afriantoro, Irfan Agus Suwarno, Agus Aguswin, Ahmad Ahmad Turmudi Zy al fiyan Alfarizi, Muhammad Farhan Andri Firmansyah Andrian Andrian Anisa Rahmawati Annisa Maulana Majid Aprila Hardi, Resty Apriyandi M Ardimansyah Ardimansyah Ariza, Rini Asep Hidayat Asep Suprianto Ayu Fitriyani Aziz, Faruq B.M.A.S. Anaconda Bangkara Bagoes Ramadhan Bagus Dwi Saputro Butsianto, Sufajar Clarita, Anggita Risqi Nur Dahyoung Yenuargo Darmawan, Steven Ryan Dendy K. Pramudito Doni, Muhamad Edora Edora Edora Edy Widodo Edy Widodo Edy Widodo Edy, Sarwo Edy Elkin Rilvani Endah Yaodah Kodratilah Fadhillah, Faizah Via Faris Muzaki, Moch. Nauval Firmansyah Putra, Dandy Fitriani Hadiansyah, Zikri Halim Anshor, Abdul Hari Sugeng Hendra Lesmana Herdyanto, Febro Hidayat, Chaerul Indra Permana, Indra Irfan Afriantoro Irsyad Syhruddin Jamroni, A. Reza Baehaqa Jamroni Linda Marlinda Listanto, Firgiawan Marayasa, I Gde Bayu Priyambada MAULANA, AFFAN Maulana, Donny Muhamad Ekhsan Muhamad Sudharsono Muhtajuddin Danny Najwa Sabilla, Nurul Nanang Tedi Kurniadi Nasution, Annio Indah Lestari Naufal Muyassar Naya, Candra Ngudi Wiyatno, Tri Nuraeniah, Iin Nurhadi Surojudin Nurhaliza, Zahra Nur’Aeni, Nur’Aeni Oktavianto, Rainal Zulian Pakpahan, Wyjentiadi Pengestu, Rayendra Pipin Angela Pratama, Galang Rintang Widya Purwanto Purwanto Putri Nabila Amir Qori yumansyah Qori Ramadhan, Reza Rizky Retno Purwani Setyaningrum Reza Maulana, Muhammad Rika Anugrahaini, Savariana Rindiani Tri Lestari Riyanto, Kuwat Riyanto Rozikin, Zaenur Sifa Fauziah Siti Rahayu Sri Indriyani Sugiarto, Jumat Azzam SUPRAPTO suratman Surya Bintarti Suryadi Tedi, Nanang Tiani Ayu Lestari TITIN SUNARYATI Tri Ngudi Wiyatno Turmudi Zy, Ahmad Valentin*, M Ryan Bagus Wahyu Hadi Kristanto Wahyu Hadikristanto Wahyu Indrarti Widi Winjani Widiyawati , Widiyawati Wiyanto - Yumansyah, Qori Yupita Fitria Riyanti