Articles
<![CDATA[Analisis komparasi strategi lokasi fasilitas sentralisasi dan desentralisasi perencanaan distribusi produk ]]>
<![CDATA[Dyah Lintang Trenggonowati]]>;
<![CDATA[Maria Ulfah]]>;
<![CDATA[Asep Ridwan]]>;
<![CDATA[Achmad Bahauddin]]>;
<![CDATA[Kulsum Kulsum]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 8, No 1 (2022): June 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v8i1.14471
<![CDATA[Kegiatan urbanisasi yang berkembang cepat memicu pemecahan masalah lokasi fasilitas dan ukuran lokasi fasilitas menjadi masalah penting dalam perencanaan tata ruang pendistribusian produk. Karena lokasi dan skala regional yang semakin kompleks, kepuasan pelanggan menjadi sangat terpengaruh. Penelitian ini mengoptimalkan multi tujuan lokasi fasilitas dan efisiensi penentuan lokasi fasilitas. Masalah utama pada penelitian ini adalah membandingkan kelayakan operasional dan implikasi dari efisiensi penetapan jalur dan lokasi fasilitas distribusi antara skema tersentralisasi dan desentralisasi. Untuk mendapatkan solusi yang layak, kombinasi pendekatan optimis dan pesimis dipertimbangkan. Studi kasus penelitian ini adalah UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) XYZ di Kota Bogor, Indonesia. Identifikasi problem dilakukan secara menyeluruh di UMKM XYZ baik secara sentralisasi maupun desentralisasi. Pengolahan data dilakukan dengan menilai alokasi sumber daya di UMKM Pusat dan lima titik cabang, dilanjutkan mengukur dan menganalisis kelayakan operasional dan implikasi biaya dengan metode BEP (Break Even Point) dalam rantai pasokan selama pendistribusian produk. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa skenario yang diusulkan memungkinkan untuk memberikan skema optimasi berorientasi tujuan tergantung pada preferensi pembuat keputusan. Break Even Analysis pada penelitian ini mampu menyelesaikan dan memberikan solusi bagi UMKM dalam menentukan lokasi fasilitas secara independen.]]>
<![CDATA[Strategi peningkatan produktivitas dengan pendekatan green productivity pada agroindustri kedelai ]]>
<![CDATA[Kulsum Kulsum]]>;
<![CDATA[Yanuar Sutanto]]>;
<![CDATA[Evi Febianti]]>;
<![CDATA[Dyah Lintang Trenggonowati]]>;
<![CDATA[Restu Wigati]]>;
<![CDATA[Akbar Gunawan]]>;
<![CDATA[Bobby Kurniawan]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 8, No 1 (2022): June 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v8i1.14445
<![CDATA[Agroindustri kedelai XYZ merupakan industri rumahan yang membuat produk tempe. Pada produksi industri rumahan sering kali menghasilkan limbah dari proses produksi yang dilakukan. Oleh sebab itu diperlukan usaha pengelolaan yang tepat, salah satunya dengan melakukan usaha reduksi limbah. Melalui pendekatan Green Productivity diharapkan dapat mereduksi limbah yang dihasilkan dari proses produksi serta mampu mengurangi penggunaan sumber daya dan energi material yang berdampak pada pengurangan pemborosan maka akan lebih efisien dalam proses produksi yang dilakukan. Penelitian diawali dengan mengindentifikasi limbah yang dihasilkan dari setiap proses produksi tempe, kemudian menghitung nilai Green Productivity Index pada kondisi awal, lalu menentukan alternatif solusi perbaikan untuk mereduksi limbah dan menghitung nilai estimasi GPI setiap alternatif solusi perbaikan. Limbah yang dihasilkan berupa limbah padat, limbah cair dan limbah gas. Limbah padat berasal dari kulit kedelai dan abu kayu bakar, limbah cair berasal dari limbah air sisa proses produksi, dan limbah gas berasal dari asap pembakaran kayu bakar. Alternatif perbaikan yang dipilih yaitu penggunaan kembali air pada proses penyaringan. Alternatif ini mendapatkan nilai estimasi dampak lingkungan 1,2862, nilai produktivitas sebesar 1,3501 dan nilai GPI sebesar 1,04.]]>
<![CDATA[Strategi meningkatkan ekspor produk usaha mikro kecil dan menengah pada masa transisi pasca pandemi Covid-19 ]]>
<![CDATA[Dyah Lintang Trenggonowati]]>;
<![CDATA[Lely Herlina]]>;
<![CDATA[Asep Ridwan]]>;
<![CDATA[Sirajuddin Sirajuddin]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 8, No 1 (2022): June 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v8i1.15808
<![CDATA[Pada saat menuju globalisasi ekonomi, para pelaku UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) dituntut untuk terus mengadapi peluang dan tantangan dalam mengejar kelangsungan bisnis dan peningkatan berkelanjutan. Tidak sedikit para pelaku UMKM pengekspor yang menghadapi beberapa kendala terkait dengan keraguan dan kurangnya edukasi bagaimana menembus pasar luar negeri, namun mereka paham bahwa ketika mereka menjelajah pasar luar negeri akan ada kewajiban tambahan lain yang harus mereka penuhi. Penelitian ini menganalisis permasalahan yang dihadapi oleh para pelaku UMKM pengekspor di Indonesia. Pada konsep strategisnya, manajemen inovasi pada para pelaku UMKM pengekspor dituntut untuk menghasilkan transformasi yang diperlukan dalam lingkungan persaingan pada masa transisi pasca pandemik Covid-19. Menggunakan data survei dari ± 300 UMKM yang tersebar di seluruh Indonesia dengan tingkat signifikansi 5%, penelitian ini mengidentifikasi faktor kunci yang mendukung penggunaan efektifitas strategi diferensiasi UMKM pengekspor di Indonesia. Temuan mendukung model dan hipotesis penelitian ini dengan menggunakan pendekatan analisis regresi linier berganda. Hasilnya mengungkapkan peran kuat pada indikator standar produk ekspor, indikator modal, indikator promosi dan transaksi ekspor, indikator negara asal dan tujuan produk ekspor, indikator kelengkapan dokumen, dan selanjutnya indikator pemahaman legalitas. Temuan ini memiliki implikasi kuat sebagai keunggulan kompetitif dalam kegiatan ekspor produk UMKM Indonesia ke luar negeri.]]>
<![CDATA[A hybrid modified Bat Algorithm with Dynamic Spiral Method for solving mixed integer non-linear programming optimization ]]>
<![CDATA[Atia Sonda]]>;
<![CDATA[Bobby Kurniawan]]>;
<![CDATA[Faula Arina]]>;
<![CDATA[Dyah Lintang Trenggonowati]]>;
<![CDATA[Asep Ridwan]]>;
<![CDATA[Maria Ulfah]]>;
<![CDATA[Putro Ferro Ferdinant]]>;
<![CDATA[Achmad Bahauddin]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 8, No 2 (2022): October 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v8i2.17315
<![CDATA[Most optimization problems in engineering are nonlinear, with many constraints. Consequently, finding optimal solutions to such nonlinear problems requires efficient optimization methods. Most of the methods used so far are gradient-based methods. In gradient-based methods, the objective function must be differentiable, and the search for the optimum solution usually starts with a guess-point. For multimodal objectives, the search will likely get stuck at a local optimum. Nowadays, new metaheuristic methods are being developed for solving nonlinear optimization problems. Metaheuristic methods neither require a guess-point nor a derivative of the objective function. Metaheuristic methods, called Bat Algorithm and Spiral Dynamic Method, have been developed for solving optimization problems. Each of the methods has the strength to solve the problem. We propose combining Bat Algorithm (BA) and Dynamic Spiral Method (DSM) for solving mixed integer optimization. The bat Algorithm is used for the exploration stage to find some candidate solutions. Meanwhile, the dynamic spiral method is used in local search to find the best optimum solution. The result obtained by Bat Algorithm-Dynamic Spiral Method (BA-DSM) were more effective than the standard Bat Algorithm in solving the problem.]]>
<![CDATA[PEMODELAN SPASIAL PRODUKSI IKAN PADA INDUSTRI BUDIDAYA PERIKANAN DI KOTA CILEGON ]]>
<![CDATA[Atia Sonda]]>;
<![CDATA[Faula Arina]]>;
<![CDATA[Ade Sri Mariawati]]>;
<![CDATA[Asep Ridwan]]>;
<![CDATA[Dyah Lintang Trenggonowati]]>
<![CDATA[ Jambura Journal of Probability and Statistics Vol 3, No 2 (2022): Jambura Journal Of Probability and Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34312/jjps.v3i2.16753
<![CDATA[The aquaculture industry in Cilegon City is fairly substantial. In the year 2020, 230.09 tons of farmed fish were produced. In Cilegon City, fish production statistics is often used for each sub-district. So far, no research has been undertaken to examine the dependency of fish output from one district to the next. Spatial modeling is used to examine the spatial correlation of fish production data in each sub-district, making it easier to characterize observations in a sub-district and their relationships with other sub-districts. A semivariogram model was fitted using the fish production data, and it was discovered that fish production in the city of Cilegon followed the cubic model with model parameters C = 2.9891 and range a = 5.28. Furthermore, using this spatial model, assessment of fish production in a location, in this example Cilegon City, can be carried out in further research in an effort to see food security.]]>
<![CDATA[Pemodelan Sistem Dinamis Untuk Meningkatkan Produktivitas di CV. ABC ]]>
<![CDATA[Trenggonowati, Dyah Lintang]]>;
<![CDATA[Patradhiani, Rurry]]>;
<![CDATA[Kulsum, Kulsum]]>
<![CDATA[ Integrasi : Jurnal Ilmiah Teknik Industri Vol 5, No 1 (2020): Integrasi: Jurnal Ilmiah Teknik Industri ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Palembang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32502/js.v5i1.2917
<![CDATA[ CV. ABC merupakan industri yang bergerak pada bidang percetakan yang mana produk stiker menempati permintaan yang paling tinggi. Hal ini sebanding dengan jumlah produk cacat yang terjadi juga menempati posisi yang paling tinggi. Kondisi ini membuat produktivitas dan keuntugan perusahaan tidak optimal. Metode pemodelan dan simulasi sistem dinamis dilakukan untuk mensimulasikan jumlah produk cacat dan kerugian yang terjadi di CV. ABC ini. Penelitian diterapkan untuk mensimulasikan kondisi non stasioner (dinamis) dari sistem. Dalam melakukan pemodelan dan simulasi sistem dinamis ini, peneliti membuat dua alternatif skenario perbaikan, yaitu dengan menggunakan mesin semi otomatis dan melakukan peramalan (forecasting) untuk menentukan produksi setiap minggunya. Hasil simulasi dari pemilihan skenario terbaik menunjukkan keuntungan meningkat sebesar 8,15% pada kondisi saat ini.]]>
<![CDATA[Analisis Penerapan Lean Six Sigma untuk Mengurangi Turn Around Time (TAT) C-CHECK pada Jasa Perawatan Pesawat ]]>
<![CDATA[Trenggonowati, Dyah Lintang]]>;
<![CDATA[Umyati, Ani]]>;
<![CDATA[Patradhiani, Rurry]]>;
<![CDATA[Sonda, Atia]]>;
<![CDATA[Sari, Febrianti Permata]]>
<![CDATA[ Integrasi : Jurnal Ilmiah Teknik Industri Vol 6, No 2 (2021): Integrasi : Jurnal Ilmiah Teknik Industri ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Palembang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32502/js.v6i2.3989
<![CDATA[PT. XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa maintenance, reparasi dan overhaul pesawat maupun engine pesawat. Waktu Turn Around Time (TAT) digunakan sebagai indikator kinerja pada sebuah perusahaan MRO’s. Turn Around Time (TAT) merupakan interval waktu maintenance yang diperlukan suatu pekerjaan mulai masuk kedalam sistem sampai proses tersebut selesai yang menunjukan suatu siklus kerja. Pada saat proses perawatan yang berlangsung di PT. XYZ umumnya terkadang terjadi deviasi dari TAT atau dengan kata lain pekerjaan mengalami delay, tujuan dari penelitian ini ialah untuk menhindari dan juga meminimasi keterlambatan dari Turn Around Time, maka untuk meminimasi hal tersebut digunakan metode lean six sigma. Dari hasil root cause analysis terdapat tiga faktor utama yang menyebabkan terjadinya keterlambatan dari Turn Around Time yang telah ditetapkan ialah dikarenakan kekurangan manpower, proses menunggu material yang terbagi menjadi dua jenis material yaitu shortage (material dibeli oleh pihak PT. XYZ) dan juga subcont (material yang akan diperbaiki di luar PT. XYZ), dan juga lamanya memproses finding (temuan permasalahan pada saat proses inspeksi), dan dari hasil perhitungan nilai sigma dari proses maintenance yang didapatkan ialah sebesar 2.60? dimana nilai sigma ini setara dengan rata – rata industri di Indonesia,Sehingga dengan perbaikan yang dilakukan diharapkan akan mampu menambah produktivitas serta efisiensi dari proses maintenance yang ada dan juga mampu meningkatkan kepercayaan customer yang akan menambah citra baik bagi PT. XYZ itu sendiri.]]>
<![CDATA[Pengendalian Kualitas Produk Baja Tulangan Sirip S16 Menggunakan Metode Six Sigma di PT. XYZ ]]>
<![CDATA[Trenggonowati, Dyah Lintang]]>;
<![CDATA[Patradhiani, Rurry]]>;
<![CDATA[Salsabilla, Chika Ertanti]]>
<![CDATA[ Integrasi : Jurnal Ilmiah Teknik Industri Vol 5, No 2 (2020): Integrasi : Jurnal Ilmiah Teknik Industri ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Palembang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32502/js.v5i2.3686
<![CDATA[PT. XYZ merupakan produsen baja terkemuka di Indonesia dengan menghasilkan 2 jenis produk baja yang berkualitas, yaitu baja tulangan (bar mill) dan baja profil (section mill). Pada baja tulangan (bar mill) terbagi menjadi 2 tipe yaitu baja tulangan polos (plain bar) dan baja tulangan sirip (deformed bar). Permintaan pasar pada produk baja tulangan sirip khususnya pada diameter 16 mm cenderung tinggi mencapai 60% dari keseluruhan produksi. Hasil inspeksi harian bulan Februari pada dimensi D1 banyak terjadi ketidaksesuaian pengukuran berdasarkan 50 sampel yang diambil, diantaranya menunjukan dimensi sebesar 16.2, 20, 19.1, dan 18.7 mm sedangkan dimensi D1 memiliki standar spesifikasi perusahaan yang diterapkan yaitu sebesar 16.6 – 18.2 mm. Sehingga diperlukan pengendalian kualitas pada produk tersebut agar terciptanya kepercayaan dan kepuasan pelanggan. Selain juga pada dimensi diameter luar 1 sangat rentan terjadi kecacatan. Metode Six Sigma dipandang sebagai pengendalian proses produksi yang menerapkan konsep DMAIC (Define, Measure, Action, Improve, dan Control) dalam peningkatan kualitas. Melalui tahapan yang sistematik tersebut metode ini dapat melibatkan beberapa tools-tools seperti peta kendali, diagram SIPOC, diagram fishbone, dan lain-lain. Nilai Defect per Million Opportunities (DPMO) sebesar 92742.0816 dan nilai sigma sebesar 2.8241 yang berarti kapabilitas kinerja perusahaan pada produksi baja tulangan S16 khususnya diameter D1 merupakan rata-rata industri Indonesia atau dapat dikatakan cukup.]]>
<![CDATA[Aksi Mitigasi Risiko Rantai Pasok Kue Kering Tando ]]>
<![CDATA[Maria Ulfah]]>;
<![CDATA[Dyah Lintang Trenggonowati]]>;
<![CDATA[Yusraini Muharni]]>
<![CDATA[ Journal of Systems Engineering and Management Vol 2, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/joseam.v2i2.22221
<![CDATA[Usaha kue kering Tando adalah salah satu usaha yang berada pada kategori Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM). Kue kering tando merupakan nama dagang yang di miliki oleh perusahaan Indri Lestari yang berdiri sejak tahun 2002. Pada proses pembuatan kue kering tersebut ditemukan beberapa risiko pada aktivitas rantai pasoknya sehingga tidak dapat berjalan lancar, oleh karena itu perlu dilakukan aksi mitigasi risiko untuk mengurangi risiko yang terjadi pada alur rantai pasok. Salah satu risiko yang terjadi yaitu terjadinya peningkatan permintaan yang tidak menentu sehingga UMKM tidak mampu memenuhi permintaan pasar. Tujuan penelitian ini adalah mengusulkan aksi mitigasi risiko yang akan dilakukan dalam kegiatan rantai pasok kue kering tando di UMKM. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara, observasi dan pengisian kuesioner. Metode yang digunakan House of Risk (HOR) sedangkan penentuan kriteria bisnis proses menggunakan dimensi Supply Chain Operation Reference (SCOR). Aksi mitigasi yang dilakukan yaitu dengan membuat jadwal produksi serta waktu proses produksi, mematok jumlah produk yang dikirim setiap kali pengiriman, pengiriman produk dilakukan berkala sesuai jadwal pemesanan, membuat gelombang pemesanan setiap kali produksi dan melakukan rekap pemesanan setiap minggu.]]>
<![CDATA[Aksi mitigasi risiko rantai pasok produk H-Beam menggunakan metode House of Risk ]]>
<![CDATA[Maria Ulfah]]>;
<![CDATA[Dyah Lintang Trenggonowati]]>;
<![CDATA[Putro Ferro Ferdinant]]>;
<![CDATA[Faula Arina]]>;
<![CDATA[Atia Sonda]]>;
<![CDATA[Asep Ridwan]]>;
<![CDATA[Achmad Bahaudin]]>;
<![CDATA[Anting Wulandari]]>
<![CDATA[ Journal of Systems Engineering and Management Vol 1, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/joseam.v1i1.17586
<![CDATA[PT Sentra Karya Mandiri merupakan perusahaan yang berkembang dan bergerak di bidang pabrikasi baja (structural steel fabrication), spesialis alat berat (heavy equipment), serta konstruksi jembatan (steel bridge construction) sebagai core business perusahaan. Salah satu produk yang diproduksi oleh PT Sentra Karya Mandiri adalah produk H-beam. Aktivitas pada aliran supply chain atau rantai pasok di PT Sentra Karya Mandiri tidak terlepas dari kemunculan risiko. Adanya hambatan atau risiko di sepanjang aliran rantai pasok ini dapat menyebabkan gangguan pasokan sampai konsumen akhir, sehingga manajemen risiko rantai pasok diperlukan untuk mengetahui aksi mitigasi penanganan risiko-risiko yang terjadi sepanjang aktivitas rantai pasok. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi kejadian risiko (risk event) dan sumber risiko (risk agent), serta merancang dan mengusulkan strategi mitigasi risiko untuk mengatasi sumber risiko pada rantai pasok produk H-beam. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan Supply Chain Operation Reference (SCOR) dalam pemetaan aktivitas rantai pasok dan metode House of Risk (HOR) untuk menentukan usulan strategi mitigasi yang dapat diterapkan untuk menangani dan memitigasi sumber risiko pada rantai pasok pembuatan H-beam. Terdapat 4 tahap yang dilakukan dalam penelitian ini, yaitu tahap identifikasi risiko, tahap analisa risiko, dan tahap evaluasi risiko yang termasuk dalam House of Risk tahap 1, serta tahap mitigasi risiko termasuk dalam House of Risk tahap 2. Berdasarkan metode House of Risk, diperoleh 33 kejadian risiko (risk event) dan 27 sumber risiko (risk agent) dengan 2 sumber risiko prioritas primer, 8 sumber risiko prioritas sekunder, dan 17 sumber risiko non prioritas, serta 14 usulan aksi mitigasi untuk menangani sumber risiko prioritas.]]>
