Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI UNIK : Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri Journal of Manufacturing in Industrial Engineering & Technology
Sri Amaliah Mandati
Department Of Industrial Engineering, Universitas Muhammadiyah Surabaya
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Public Health Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Manufacturing in Industrial Engineering

 1 
Desain Eksperimen Untuk Pengedalian Kadar Air Udang Rebon Sri Amaliah Mandati; Poniman; Albaru Rohman
MINE-TECH: Journal of Manufacturing in Industrial Engineering & Technology Vol 1 No 2 (2022): Journal of Manufacturing in Industrial Engineering & Technology
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/mine-tech.v1i2.16923

Abstract

Udang rebon memiliki manfaat dan kandungan gizi yang banyak bagi tubuh. Udang rebon dalam kondisi basah hanya mampu bertahan 3x24 jam. Jika dalam kondisi kering maka udang rebon masih layak dikonsumsi sampai 2 bulan. Oleh sebab itu dilakukan proses pengeringan yang bertujuan untuk mengurangi kadar air. Pengeringan tradisional dilakukan dengan menjemur udang rebon selama kurang lebih 8 jam jika cuaca cerah.Pulau Mengare merupakan pulau yang terletak di utara laut Jawa. Secara geografis pulau mengare ini adalah sebuah desa yang berada dalam kecamatan Bungah, Kabupaten Gresik. Selain menjadi pulau andalan wisata Kabupaten Gresik, pulau mengare menjadi salah satu pulau penghasil laut yang baik. Salah satu hasil laut yang diunggulkan di pulau ini yaitu udang rebon. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor yang berpengaruh terhadap kadar air dari proses pengeringan udang rebon dan membuat rancangan desain eksperimen yang sesuai dengan level dan faktor yang berpengaruh serta dapat menentukan kombinasi level dari faktor yang dapat menghasilkan kadar air seminimal mungkin agar sesuai dengan standar mutu udang rebon. Penelitian ini menggunakan desain eksperimen dan diolah menggunakan metode taguchi. Hasil penelitian yang diperoleh terhadap faktor yang berpengaruh terhadap kadar air adalah berat bahan dan waktu pengeringan. Kombinasi yang dihasilkan dari pengaturan yang optimal berat bahan dengan level 1 yaitu 125 kg dan waktu pengeringan level 2 yaitu 16 jam. Urutan faktor yang dinilai dominan yang mempengaruhi kadar air dari analisa S/N Ratio dengan karakteristik kualitas smaller is better adalah waktu pengeringan dan berat bahan. Hasil analisis dari ANOVA adalah teradapat faktor yang berpengaruh terhadap kadar air dan yang terlihat pada penelitian ini adalah terdapat 2 faktor yang dapat mempengaruhi kadar air.
Peningkatan Evaluasi Risiko Kredit Menggunakan Decision Tree C 4.5 Triuli Novianti; Sri Amaliah Mandati; Erie Kresna Andana
MINE-TECH: Journal of Manufacturing in Industrial Engineering & Technology Vol 2 No 2 (2023): Journal of Manufacturing in Industrial Engineering & Technology
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/mine-tech.v2i2.21749

Abstract

Sektor keuangan sangat penting dalam memberikan kredit kepada individu dan perusahaan, namun keputusan kredit pada dasarnya berisiko. Metode manajemen risiko kredit yang efektif sangatlah penting. Metode Decision Tree C 4.5 menawarkan model pengambilan keputusan yang dapat ditafsirkan, yang penelitian ini terapkan pada data Kredit Jerman untuk meningkatkan sistem evaluasi risiko kredit. Klasifikasi mengelompokkan data ke dalam kelas berdasarkan atribut, menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi label kelas. Penambangan data mengungkap pola dalam kumpulan data besar melalui langkah-langkah seperti pengumpulan data, pembersihan, pemilihan fitur, dan pemodelan. Decision Tree mewakili keputusan dan hasil, dengan Decision Tree C 4.5 menjadi algoritma penting untuk tugas klasifikasi. Peneliti tersebut menggunakan Penguatan Informasi untuk pemilihan atribut, membagi data pada node, dan dapat menangani data yang hilang dan pemangkasan. Kredit merupakan alat keuangan yang harus dikelola untuk memitigasi risiko. RapidMiner adalah platform sumber terbuka untuk analisis data, menampilkan antarmuka yang ramah pengguna, pustaka algoritma, dan alat validasi model. Penelitian eksperimental ini mengikuti tahapan pengumpulan data, praproses, usulan model, pengujian, dan evaluasi hasil. Data kredit Jerman dengan 1000 catatan dan 20 atribut digunakan. Algoritma Decision Tree C4.5 diterapkan menggunakan RapidMiner, dengan data dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian untuk menentukan akurasi tertinggi. Algoritma Decision Tree C 4.5 yang diterapkan di RapidMiner menghasilkan Decision Tree dan kumpulan aturan. Akurasi terbaik dicapai dengan 75% data latih dan 25% data uji, sehingga menghasilkan akurasi 71,60%. Metode Decision Tree C 4.5 secara efektif mengklasifikasikan data kredit, memberikan wawasan berharga untuk evaluasi risiko kredit. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan model penerimaan kredit yang andal, bermanfaat bagi lembaga keuangan dan masyarakat.
Co-Authors Albaru Rohman Erie Kresna Andana Fuad Achmadi Poniman Poniman Triuli Novianti