Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Integrated Lab Journal Indonesian Journal on Data Science
Muhammad Farid Salafudin Firdaus
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENENTUAN JUMLAH TENAGA KERJA OPTIMAL UNTUK PENINGKATAN PRODUKTIFITAS KERJA (STUDI KASUS : UD.REKAYASA WANGDI W) Trio Yonathan Teja Kusuma; Muhammad Farid Salafudin Firdaus
Integrated Lab Journal Vol. 7 No. 2 (2019): Integrated Lab Journal
Publisher : UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (586.419 KB) | DOI: 10.14421/ilj.2019.20197203

Abstract

UD. Rekayasa Wangdi W adalah salah satu perusahaan manufaktur yang memproduksi berbagai mesin dengan inovasi-inovasi yang dikembangkan sendiri. Berbagai mesin dengan tingkat kerumitan berbeda-beda dikerjakan dengan 49 orang pegawai. 49 orang pegawai tersebut teridiri dari 34 orang pada bagian produksi dan 15 orang pada bagian administrasi dan pemasaran. Permasalahan yang terjadi adalah UD. Rekayasa Wangdi W tidak mampu memenuhi semua permintaan di setiap tahunnya. Terhitung rata-rata permintaan per tahun adalah 176 unit mesin dan yang dapat diselesaikan hanya 136 unit. Dari hasil observasi yang dilakukan, didapat bahwa salah satu penyebab terjadinya masalah tersebut adalah semakin kompleksnya mesin-mesin yang dipesan oleh konsumen. Kompleksitas mesin tersebut menyebabkan waktu proses menjadi lebih lama, sehingga dengan jumlah karyawan yang ada saat ini tidak mampu untuk menyelesaikan proses produksi secara tepat waktu. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan perhitungan untuk menentukan jumlah karyawan yang optimal, agar dapat memenuhi permintaan. Perhitungan diawali dengan membagi tipe mesin dibagi kedalam 4 level, yaitu level Rumit Besar, Rumit Kecil, Tidak Rumit Besar, dan Tidak Rumit Kecil. Penentuan jumlah karyawan dilakukan dengan jalan menentukan waktu siklus, waktu normal , waktu standar dalam proses pembuatan mesin. Dari hasil perhitungan waktu standar selanjutnya ditentukan jumlah karyawan yang optimal. Jumlah karyawan yang optimal didapatkan sebesar 49 orang, sedangkan UD Rekayasa Wangdi W baru memiliki 34 orang. Oleh karena itu maka perlu ada penambahan sebanyak 15 orang. Dengan penambahan sejumlah 15 orang , diharapkan UD Rekayasa Wangdi W mampu meningkatkan produktifitas dan mampu memenuhi pesanan.
Studi Komperatif Penggunaan Algoritma Decision Tree dan k-NN (K-Nearest Neighbors) Pada Prediksi Pemilihan Mobil Berdasarkan Warna Muhammad Farid Salafudin Firdaus; Fatwanto, Agung
INDONESIAN JOURNAL ON DATA SCIENCE Vol. 3 No. 2 (2025): Indonesian Journal On Data Science
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Achmad Yani Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30989/ijds.v3i2.1621

Abstract

Semakin banyaknya brand mobil yang ada di Indonesia membuat perusahaan mobil melakukan inovasi terhadap produknya untuk menarik minat pembeli. Salah satu inovasi yang ditawarkan adalah warna mobil, hal ini karena warna mobil sebagai inovasi paling murah dan berpengaruh terhadap minat beli. Sebelum menentukan warna yang akan diproduksi, perusahaan perlu melakukan analisa pasar terhadap pola pemilihan warna terhadap minat beli. Hal ini bertujuan untuk menentukan jumlah varian warna dan juga model mobil yang akan diproduksi, agar tidak terjadi kerugian akibat mobil kurang diminati dengan alasan model dan warna tidak sesuai dengan keinginan sebagian besar pembeli. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan studi komperatif untuk pemilihan mobil berdasarkan warna menggunakan Algoritma Decision Tree dan K-NN (K-Nearest Neighbors), dengan tujuan memberikan gambaran pola keinginan pembeli berdasarkan variabel yang sudah ditentukan yaitu Status (perkawinan), Model dan Umur. Pendekatan ini memberikan sudut pandang baru dalam memahami preferensi pasar otomotif melalui data mining. Pengujian ini menggunakan bantuan software Rapidminner dan menggunakan Algoritma Decision Tree dan K-NN (K-Nearest Neighbors). Hasil yang didapatkan menggunakan split data dengan nilai proporsi 80% sebagai data pelatihan dan 20% data uji, didapatkan hasil uji performance dengan nilai accuracy sebesar 70,31% untuk Algoritma Decision Tree dan 78,12% untuk Algoritma K-NN (K-Nearest Neighbors). Sehingga pola pemilihan warna menggunakan Algoritma K-NN (K-Nearest Neighbors) dapat digunakan sebagai pertimbangan perusahaan atau dealer mobil untuk mengukur kuantitas produksi berdasarkan warna dan mengukur stok persediaan mobil di dealer, sehingga mengurangi biaya penyimpanan.
Co-Authors Agung Fatwanto, Agung Trio Yonathan Teja Kusuma