Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Industri : Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah dalam Bidang Teknik Industri Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri
Fitra Lestari Norhiza
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Redesain Stasiun Pembuatan Paving Block Menggunakan Metode PATH (Posture, Activity, Tools and Handling) Merry Siska; Amelia Novesa Zonni; Difana Meilani; Fitra Lestari Norhiza
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (742.31 KB)

Abstract

Perusahaan kecil menengah lebih dominan menggunakan peranan manusia dalam sistem produksinya. Kegiatan produksi harus dibarengi dengan keseimbangan antara hak dan kebutuhan pekerja itu sendiri agar manusia dapat bekerja secara optimal tanpa adanya pengaruh buruk dari pekerjaannya. CV. Rangga Beton memproduksi panel beton precast, box culvert dan Paving Block. Tenaga kerja masih dominan dalam pembuatan Paving Block mulai dari mempersiapkan material hingga proses pemindahan ke tempat penjemuran. Kegiatan yang dilakukan MMH (Manual Material Handling), beban yang diangkat berat, dan dilakukan dengan posisi membungkuk. Identifikasi awal dengan menggunakan kuisioner NBM terhadap 6 orang pekerja, sebanyak 75% merasakan sakit pada punggung, lengan, pinggang dan 25% merasakan sakit pada bagian lengan. Proses identifikasi terhadap permasalahan yang terjadi dilakukan dengan menggunakan metode PATH (Posture, Activity, Tools and Handling) dimana dapat dilakukannya analisa terhadap posture, aktivitas, penggunaan alat serta penangganan yang perlu dilakukan. Berdasarkan penilaian dengan menggunakan PATH frekuensi aktivitas kerja untuk 4 kegiatan diperoleh 24,69 % kegiatan pemindahan ke penjemuran, 24,86 % kegiatan pengumpulan pasir+mixing, 22,51 kegiatan pemindahan hasil cetakan ke gerobak dan 27,94 % untuk kegiatan pemindahan ke mesin pencetak. Selanjutnya dilakukan usulan perbaikan yang harus dilakukan terhadap frekuensi aktivitas kerja yang paling terbesar. Sehingga perbaikan yang dilakukan dengan mengusulkan penambahan item atau modifikasi pada mesin pencetak Paving Block. Kata kunci: MMH (Manual Material Handling), PATH (Posture, Activity, Tools and Handling), NBM 
Implementation of Data Mining to Classify Potential Customers Using the C5.0 Algorithm Muhammad Rizki; Cintya Nil Maghfirah; Fitra Lestari Norhiza; Nofirza Nofirza; Fitriani Surayya Lubis
JTI: Jurnal Teknik Industri Vol 11 No 1 (2025): JUNI 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jti.v11i1.39167

Abstract

PT Pegadaian, as listed on its official website, is a fast-growing financial company. One of its key challenges is late installment payments, which can lead to financial losses. Using pawn customer data from 2013 to 2021, this study found that out of 534 customers, 68 were late in paying installments, and 10 did not pay. To address this issue, this research applies customer classification to identify borrowers who are more likely to pay on time. The classification model is developed using data mining with the C5.0 algorithm to generate decision-tree rules. Prior to modeling, the dataset is processed through the Knowledge Discovery in Databases (KDD) stages, including data selection, cleaning, and transformation. The proposed model produces 26 classification rules and achieves an accuracy of 87.04%. All data processing, modeling, and validation are conducted using RapidMiner Studio. Keywords: Classification, Decision Tree, C5.0 Algorithm, Data Mining
Co-Authors Amelia Novesa Zonni Cintya Nil Maghfirah Difana Meilani Fitriani Surayya Lubis MERRY SISKA Muhammad Rizki Nofirza Nofirza