Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal DISPROTEK
Aldi Yoga Pradana
Technology Yogyakarta University
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENINGKATAN PRODUKTIVITAS PRODUKSI KAIN BATIK MENGGUNAKAN METODE LEAN DAN KAIZEN DI UMKM SANGGAR BATIK JUMPUTAN MAHARANI Aldi Yoga Pradana; Mochammad Danang Dwi Setyo Perdana; Dessy Deria Ginting
Jurnal DISPROTEK Vol 11, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34001/jdpt.v11i1.884

Abstract

Produktivitas merupakan salah satu penentu hasil produksi dalam suatu industry mulai dari UMKM hingga perusahaan. Pada UMKM Sanggar Batik Jumputan Maharani yang memproduksi batik jumput menggunakan teknik tradisional untuk menjaga kualitas membutuhkan waktu 149 jam. Proses memproduksi satu kain batik biasanya membutuhkan waktu satu minggu. Oleh karena itu diperlukan peningkatan produktivitas, salah satu metode yang pas untuk masalah ini adalah metode Lean dan Kaizen. Metode Lean yang focus pada identifikasi waste kemudian dilanjutkan metode Kaizen untuk dilakukan peningkatan yang berkelanjutan. Pertama identifikasi awal dilakukan pada peta produksi untuk melihat terdapat waste. Kedua, jumlah produksi batik jumputan setiap bulan untuk mengetahui seberapa banyak jumlah produksi setiap bulan. Ketiga, data work in process pada pembuatan satu kain batik. Setelah didapat hasil 3 tahap tersebut kemudian dilakukan pengolahan menggunakan metode Lean dan Kaizen. Hasil dari pengolahan dua metode ini dapat meningkatkan jumlah produksi setiap minggu dan pengurangan beban kerja pada karyawan yang sebelumya membutuhkan waktu yang lama untuk menyelesaikan satu kain.
PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PENJADWALAN PRODUKSI SNACK TORTILLA Aldi Yoga Pradana; Widya Setiafindari
Jurnal Disprotek Vol 11, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34001/jdpt.v11i2.1257

Abstract

Production on May 2019, PT X produced 29,159 kg of Tortillas to be marketed domestically and abroad. The large amount of production shows the high consumer interest in Tortilla, which makes PT X produce large quantities in 1 month. Production of 29,159 kg was completed in 3 weeks with 3 shifts in 7 working days in the first and third week, and 6 working days in the second week. Inaccurate production planning makes Tortilla production exceed warehouse capacity, indicating that the production process is still running even though the number in June is as much as 17,346 kg and 26,835 kg in July resulting in overproduction of 6% in May 2019 and 15% in June 2019 so that there was an increase in July 2019 to 50%. The implementations of the Artificial Neural Network (ANN) method based on Particle Swarm Optimization (PSO) using the Steepest Ascent Hill Climbing Algorithm (SAHC) are optimize the final mean flow time by 51%, reduction in makespan by 0.5 in May-June and 0.1 in July, and a reduction in lateness by 13% after reprocessing results in an optimization that can overcome the problem of overproduction.
Co-Authors Dessy Deria Ginting Mochammad Danang Dwi Setyo Perdana Widya Setia Findari