Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.373
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Matrik : Jurnal Manajemen dan Teknik Industri Produksi REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Jurnal Media Teknik dan Sistem Industri Jurnal Teknik Industri Terintegrasi (JUTIN) Jurnal Cahaya Mandalika Jurnal UNITEK Media Jurnal Informatika Komitmen : Jurnal Ilmiah Manajemen Jurnal Bisnis, Logistik dan Supply Chain Profisiensi : Jurnal Program Studi Teknik Industri Innovative: Journal Of Social Science Research Journal of Mandalika Literature JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Al-Zayn: Jurnal Ilmu Sosial & Hukum Sainteks: Jurnal Sain dan Teknik JURNAL INOVASI TEKNIK INDUSTRI
Ekra Sanggala
Universitas Logistik Dan Bisnis Internasional
Religion Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
Penjadwalan Sopir Pengangkutan Sampah Dalam Meminimalkan Ketidakmerataan Jam Kerja Di Kota Cimahi Dengan Greedy Algorithm Erna Mulyati; Ekra Sanggala
Matrik : Jurnal Manajemen dan Teknik Industri Produksi Vol 21 No 2 (2021)
Publisher : Prodi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/matrik.v21i2.1944

Abstract

Sampah meruapakan masalah sosial pada lingkungan masyarakat terutama pada daerah padat penduduk. Masalah yang berkaitan denagn pendistribusian sampah diantaranya adalah pengambilan keputusan mengenai rute pengangkutan sampah, biaya jadwal pengangkutan sampah termasuk didalamnya jadwal sopirnya. Penelitian ini dilakukan untuk mengatur sistem pemerataan jadwal sopir dalam pengangkutan sampah dengan menggunakan greedy algorithm untuk meminimalkan ketidakmerataan jam kerja sopir pengangkut sampah. Penelitian ini dilakukan dengan melalui empat tahapan, tahap pertama adalah pengumpulan data dan informasi terkait greedy algorithm, rute dan penjadwalan pengangkutan sampah. Tahap kedua adalah pengolahan data terkait jarak, rute, dan penentuan jadwal sopir dengan menggunakan Greedy Algorithm. Tahap ketiga adalah langkah-langkah Greedy Algorithm untuk melakukan optimalisasi pada penentuan jadwal sopir pengangkutan sampah. Hasil dari penelitian ini adalah greedy algorithm dapat dijadikan alternatif penyelesaian masalah penjadwalan sopi dalam pengangkutan sampah, karena mudah digunakan, komputasi cepat, dan memberikan hasil yang baik. Pada penelitian ini, terlihat bahwa jika menggunakan jadwal sebelumnya terjadi kesenjangan sebesar 1598 km, sedangkan setelah dilakukan penjadwalan ulang dengan menggunakan Greedy Algorithm terjadi kesenjangan sebesar 63 km. Tentunya ini menunjukkan terjadi penurunan kesenjangan yang cukup signifikan yaitu sebesar 1535 km atau sebesar 96%. Penggunaan metode metaheuristik pada kasus penjadwalan sopir dapat menjadi penelitian selanjutnya dan diharapkan bisa memberikan hasil yang lebih baik.
Pengembangan Aplikasi Algoritma Genetika Berbasis Vba Excel Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (Contoh Kasus: Tsp 20 Kota Di Rusia) Ekra Sanggala
Media Jurnal Informatika Vol 12, No 1 (2020): Media Jurnal Informatika
Publisher : Teknik Informatika Universitas Suryakancana Cianjur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35194/mji.v12i1.1184

Abstract

Algoritma Genetika merupakan proses pencarian dengan pendekatan heuristik yang dapat digunakan pada berbagai macam permasalah optimasi. Algoritma Genetika mempunyai beberapa tahapan, antara lain Setting Parameter, Initialize Population, Crossover, Mutation, Genotype-phenotype Mapping, Fitness, Selection dan Termination. Salah satu cara untuk menjelaskan tahapan-tahapan tersebut adalah dengan menggunakan aplikasi. Visual Basic Application for Excel (VBA Excel) dapat digunakan untuk membuat aplikasi ini. Aplikasi yang dihasilkan akan menjelaskan tahapan-tahapan Algoritma Genetika dalam menyelesaikan kasus TSP 20 Kota di Rusia  Walaupun aplikasi ini hanya cocok untuk keperluan latihan dan sebagai media pembelajaran, aplikasi ini masih dapat dikembangkan lagi.
Random Nearest Neighbour Untuk Menyelesaikan Russian TSP Instances Ekra Sanggala; Muhammad Ardhya Bisma
Media Jurnal Informatika Vol 15, No 1 (2023): Media Jurnal Informatika
Publisher : Teknik Informatika Universitas Suryakancana Cianjur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35194/mji.v15i1.3225

Abstract

Travelling Salesman Problem (TSP) merupakan permasalahan penentuan rute terpendek yang diawali dari titik start untuk mengunjungi sekumpulan titik tepat sekali dan diakhiri dengan kembali ke titik start. Nearest Neighbour (NN) merupakan salah satu algoritma yang bekerja berdasarkan heuristic. Dalam menyelesaikan TSP, cara kerja dari NN adalah memilih titik terdekat dari titik terakhir yang dikunjungi dan belum termasuk ke dalam rute, untuk dimasukkan ke dalam rute. Penentuan titik yang akan dikunjungi berikutnya, akan menjadi masalah jika terdapat 2 atau lebih pilihan titik, dikarenakan kesamaan jarak dari titik terakhir. Untuk menyelesaikan masalah tersebut algoritma Random dapat menjadi sebuah solusi.Dengan demikian algoritma ini dapat disebut dengan Random Nearest Neighbour (RNN). Kemampuan RNN dalam menyelesaikan TSP perlu diuji, agar dapat diketahui kehandalannya. Dua kriteria penting yang dinilai dalam pengujian ini adalah rute solusi yang dihasilkan dan waktu perhitungan (CPU Time). Russian TSP Instances merupakan TSP Instances yang dapat digunakan untuk menguji RNN. Hasil pengujian menunjukkan bahwa RNN dapat memperbaiki panjang rute yang secara cepat.
Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat UMKM Dalam Penggunaan E-commerce di Pasar Lokal Jessica Glory Asteria*; Ekra Sanggala; Dani Leonidas
JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Vol 8, No 4 (2023): Agustus, Social Religious, History of low, Social Econmic and Humanities
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jimps.v8i4.26903

Abstract

PT ABC bergerak di bidang bisnis digital, dimana PT ABC memiliki permasalahan yaitu perusahaan yang belum bisa mengoptimalkan strateginya untuk menarik client untuk menggunakan e-commerce dalam bisnis mereka. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi minat UMKM dalam penggunaan e-commerce, sehingga perusahaan dapat mengembangkan strateginya untuk menarik minat UMKM dalam penggunaan e-commerce. Penelitian ini menggunakan metode analisis Structural Equation Modeling (SEM) dengan tools Partial Least Square (PLS). Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah UMKM di wilayah Jabodetabek, dan sampel yang digunakan adalah sebanyak 101 responden dengan teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner (google form). Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan software SmartPLS 4 menunukkan bahwa variabel teknologi, organisasi, dan lingkungan memiliki pengaruh positif terhadap minat UMKM dalam penggunaan e-commerce. Sedangkan variabel individu tidak memiliki pengaruh terhadap minat UMKM dalam penggunaan e-commerce. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi dasar pengembangan strategi perusahaan untuk meningkatkan minat penggunaan E-commerce bagi pelaku UMKM di Indonesia, sehingga daya saing pelaku UMKM dapat meningkat di pasar lokal.
Pengendalian Persediaan Beras Menggunakan Metode EOQ Probabilistik Sederhana di PT. XYZ Rias Tri Hudiyatna*; Ekra Sanggala; Dani Leonidas S
JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Vol 8, No 4 (2023): Agustus, Social Religious, History of low, Social Econmic and Humanities
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jimps.v8i4.27031

Abstract

Penelitian yang dilakukan pada PT. Sumber Alfaria Trijaya Tbk, yang lebih dikenal sebagai Alfamart, sebuah perusahaan minimarket retail terkemuka di Indonesia yang merupakan bagian dari Alfa Group. Penelitian ini berfokus pada pengendalian persediaan, aspek penting dalam operasional bisnis perusahaan. Ketidakberadaan pengendalian persediaan yang efektif telah menyebabkan masalah seperti penumpukan stok dan peningkatan biaya persediaan, terutama pada produk beras. Penelitian ini menggunakan metode Probabilistic Economic Order Quantity (EOQ) untuk mengatasi masalah tersebut. Metode EOQ bertujuan menjaga level stok optimal di gudang dan meminimalkan biaya dengan menentukan jumlah pemesanan optimum, titik pemesanan kembali, cadangan pengaman, dan total biaya persediaan. Penelitian ini menggunakan uji distribusi Kolmogorov-Smirnov untuk menganalisis distribusi data. Hasil penelitian menunjukkan jumlah pemesanan optimum, tingkat cadangan pengaman, titik pemesanan kembali, dan total biaya persediaan yang optimal untuk berbagai produk beras, yang mengusulkan kebijakan pengelolaan persediaan baru bagi Alfamart. Temuan ini dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang tepat untuk mengoptimalkan praktik pengendalian persediaan dan meminimalkan biaya secara efektif.
Analisis Penyebab Penurunan Penjualan Kargo Pada Bandara Internasional Minangkabau Menggunakan Pairwise Comparisons Putri Wulan Dari*; M. Ardhya Bisma; Ekra Sanggala
JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Vol 8, No 4 (2023): Agustus, Social Religious, History of low, Social Econmic and Humanities
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jimps.v8i4.26992

Abstract

PT Angkasa Pura Kargo Cabang Bandara Internasional Minangkabau adalah suatu perusahaan yang bergerak pada bidang jasa pengiriman barang melalui udara dengan menggunakan pesawat. PT Angkasa Pura Kargo Cabang Bandara Internasional Minangkabau mengalami penurunan penjualan kargo. Penyebab penurunan penjualan kargo yang terjadi belum diketahui secara pasti oleh pihak manajemen kargo. Penurunan penjualan kargo yang terjadi dapat dilihat dari beberapa faktor yaitu: faktor ekonomi, faktor operasional, faktor teknologi, dan faktor lingkungan sosial.Penelitian bertujuan untuk mengetahui faktor yang menjadi penyebab penurunan penjualan kargo. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif, memperoleh informasi dari narasumber dengan menggunakan Pairwise Comparisons yang digunakan untuk untuk menghitung bobot kriteria dengan memeringkatkan kriteria.Berdasarkan analisis yang dilakukan faktor yang menjadi prioritas penyebab penurunan penjualan kargo yaitu Tarif Pengiriman dengan nilai bobot tertinggi 0,2872, Teknologi Gudang dengan nilai bobot 0,0979 dan ketiga dari faktor promosi kargo udara dengan nilai bobot 0,3802.
ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN KEBUTUHAN PRODUK OSHINBEAUTY DENGAN MENGGUNAKAN HEURISTIC SILVER MEAL DI PT XYZ Riyani Sulistyasari; M. Ardhya Bisma; Ekra Sanggala
Komitmen: Jurnal Ilmiah Manajemen Vol 4, No 2 (2023): KOMITMEN: Jurnal Ilmiah Manajemen
Publisher : FEBI UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/jim.v4i2.28427

Abstract

Pengendalian persediaan barang di perusahaan khususnya pada perusahaan manufaktur memiliki pengaruh yang besar terhadap pemenuhan ketersediaan barang karena merupakan salah satu hal penting bagi perusahaan ritel modern. Persediaan merupakan suatu proses simpan barang untuk memenuhi tujuan tertentu dalam proses produksi. Seiring dengan pertumbuhan industri kosmetik yang semakin pesat di Indonesia, PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dibidang industri manufaktur pembuatan kosmetik. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengatasi permasalahan yang terjadi di PT XYZ yaitu pada kekurangan (stockout) barang yang disebabkan oleh permintaan yang fluktuatif sehingga mengeluarkan biaya persediaan yang tinggi. Salah satu metode pendekatan pengendalian persediaan yaitu metode Heuristic Silver Meal. Hasil dari metode Silver Meal diketahui bahwa total biaya persediaan produk yang dikeluarkan oleh PT XYZ yaitu sebesar Rp 1,242,598,180,- dengan pengadaan barang sebanyak 3 kali dalam 1 tahun, biaya tersebut lebih rendah dibandingkan dengan kebijakan PT XYZ yang melakukan pengadaan barang sebanyak 12 kali dalam 1 tahun. Berdasarkan hasil pengolahan data menunjukan bahwa metode Heuristic Silver Meal dapat menentukan lot size yang optimal dan juga dapat meminimasi total biaya pengadaan di PT XYZ dengan biaya penghematan sebesar Rp 2,437,101,820,- atau setara dengan 66% sehingga perusahaan dapat meningkatkan pengendalian pengadaan barang.
Genetic Algorithm for Improving Route of Travelling Salesman Problem Generated by Savings Algorithm Muhammad Ardhya Bisma; Ekra Sanggala
Sainteks: Jurnal Sain dan Teknik Vol 5 No 1 (2023): Maret
Publisher : Universitas Insan Cendekia Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37577/sainteks.v5i1.542

Abstract

Travelling Salesman Problem (TSP) is the problem for finding the shortest route starting from start node then visiting number of nodes exactly once and finally go back to start node. If a TSP has a lot of nodes, it will be a NP-Hard Problem. Algorithms working based on heuristic and metaheuristic can be a solution for solving NP-Hard Problem. Savings Algorithm is a heuristic algorithm, so it’s solution may be not the best solution, therefore there is a chance to improve it. Genetic Algorithm is a metaheuristic that can be applied on many optimization problems, including TSP. This paper will discuss about GA for improving route TSP generated by Savings Algorithm. On testing of 10 instances, showing that algorithm based on GA can improve route of TSP generated by Savings Algorithm.
Analysis of The Ant Number Effects on Ant Colony Optimization for Solving Russia-20-Nodes-SDVRP Instance Ekra Sanggala; Muhammad Ardhya Bisma
Sainteks: Jurnal Sain dan Teknik Vol 5 No 2 (2023): September
Publisher : Universitas Insan Cendekia Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37577/sainteks.v5i2.608

Abstract

SDVRP is a variation of the CVRP that allows different vehicles to visit the same node. ACO performance is influenced by it’s parameter value. The number of ants parameter has a strong influence on ACO Performance, because it influences directly on solution quality and computation time. It is too hard to find the parameter value that can make ACO performance being the best performance. Because of this, what can be done is to test several parameter values, then compare the ACO performance of each parameter value. Russia-20-Nodes-SDVRP Instance is attractive to be solved because it’s number of nodes are not too many, only 20 nodes. Based on that number of nodes, the computation time of this instance is relatively fast and it has a lot of solution candidate. This research focus on the ant number effects on ACO for Solving Russia-20-Nodes-SDVRP Instance. Five ant numbers will be tested, they are 5, 10, 15, 20 and 25 ants, each ant number will be tested 10 times, so there will be 50 tests. These tests show that more ants used, greater possibility of getting a better route, but longer calculation time needed. The decrease in average of length of route is 1,1521% while the increase in average of calculation time is 42.5525%.
Penentuan Nilai Alpha Pada Double Exponential Smoothing Brown Dengan Evolutionary Algorithm & Excel Solver (Studi Kasus: Peramalan Penerimaan Pajak Pemerintah Pusat Indonesia) Ekra Sanggala
JURNAL UNITEK Vol. 16 No. 2 (2023): Juli - Desember
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Dumai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52072/unitek.v16i2.699

Abstract

Peramalan adalah proses membuat prediksi masa depan berdasarkan data masa lalu dan data masa sekarang. Double Exponential Smoothing Brown (DES Brown) merupakan sebuah Linear Model yang dikembangkan oleh Robert Goodell Brown pada tahun 1956. Nilai parameter alpha yang baik adalah yang menghasilkan nilai error kecil. Evolutionary Algorithm (EA) merupakan sebuah metaheuristic yang dapat diaplikasikan pada berbagai permasalahan optimasi, termasuk mengoptimasi nilai parameter alpha pada DES Brown. Solver merupakan Excel Add-In untuk menyelesaikan permasalahan optimasi. Dengan adanya kemampuan EA untuk mengoptimasi nilai parameter alpha pada DES Brown, dan Solver yang mampu menjalankan EA, maka dapat disimpulkan bahwa penentuan parameter alpha pada DES Brown dapat dilakukan dengan memanfaatkan Solver. Kasus “Peramalan Penerimaan Pajak Pemerintah Pusat Indonesia” dapat dijadikan sebagai tempat untuk menguji kemampuan DES Brown, EA dan Solver. Untuk kasus tersebut, berdasarkan hasil penyelesaian dengan DES Brown, EA dan Solver, nilai alpha terbaiknya adalah 0,365904469725856 dengan nilai MAPE sebesar 4,41881238122180%.
Co-Authors Amri Yanuar Anri Yosafat Sitompul Aqilah Nur Assyifa Asteria*, Jessica Glory Bisma , M. Ardhya Dani Leonidas Dani Leonidas Sumarna Dari*, Putri Wulan Dian Miftahul Jannah Erna Mulyati Fayaqun, Reza Habibi, Roni Hudiyatna*, Rias Tri Jessica Glory Asteria* Leonidas S, Dani Muhammad Ardhya Bisma Muhammad Fadhil Fauzan Nuurhidayah, Husniyyah Pramudita, Aditia Sovia Pratama, Muhammad Rayhan Putri Wulan Dari* Raihan, Shaquille Rias Tri Hudiyatna* Riyani Sulistyasari Selvi Marcellia Sofiana, Arelia Syafrial Fachri Pane, Syafrial Fachri Thohir, Fakhruddin Fathulloh Wirakanda, Gugum Gumilang