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 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Media Teknik dan Sistem Industri

 1 
Penyelesaian CVRP dengan Menggunakan Savings Algorithm & VBA Excel Sanggala, Ekra
Jurnal Media Teknik dan Sistem Industri Vol 4, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Suryakancana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35194/jmtsi.v4i1.850

Abstract

Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) merupakan sebuah masalah logistik yang banyak diteliti oleh para ilmuwan. Salah satu algoritma yang populer untuk menyelesaikannya adalah Algoritma Savings. Jika perhitungan Algoritma Savings dilakukan secara manual tentu akan banyak menghabiskan waktu, oleh karena itu diperlukan sebuah aplikasi untuk membantu menyelesaikan perhitungannya. Visual Basic Application for Excel (VBA Excel) dapat digunakan untuk membuat aplikasi ini. Aplikasi yang dihasilkannya ini dapat menyelesaikan perhitungan Algoritma Savings, walaupun sampai saat ini hanya cocok untuk keperluan latihan dan sebagai media pembelajaran, aplikasi ini masih bisa dikembangkan lagi.
Perbandingan Savings Algorithm dengan Nearest Neighbour dalam Menyelesaikan Russian TSP Instances Sanggala, Ekra; Bisma, Muhammad Ardhya
Jurnal Media Teknik dan Sistem Industri Vol 7, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Suryakancana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35194/jmtsi.v7i1.3039

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. Several heuristics are popular for solving TSP, for example Savings Algorithm and Nearest Neighbour. Performance heuristics on solving TSP are diverse, so there is need of reference for choosing a heuristic. Comparing heuristics on solving instance can be a reference for choosing a heuristic. This paper will discuss about comparison Savings Algorithm and Nearest Neighbour on Solving Russian TSP Instances. For generating length of route, Savings Algorithm is better than Nearest Neighbour, while for generating CPU time, Nearest Neighbour is better than Savings Algorithm. 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. Beberapa Heuristik yang cukup populer untuk menyelesaikan TSP antara lain Savings Algorithm dan  Nearest Neighbour. Kemampuan Heuristik dalam menyelesaikan TSP berbeda-beda, sehingga diperlukan sebuah acuan untuk menentukan Heuristik yang akan digunakan. Membandingkan Heuristik dalam menyelesaikan instance dapat menjadi acuan untuk pemilihan Heuristik. Pada paper ini akan dibahas mengenai perbandingan Savings Algorithm dan Nearest Neighbour dalam menyelesaikan Russian TSP Instances. Untuk panjang rute yang dihasilkan, maka Savings Algorithm lebih baik dibandingkan Nearest Neighbour, sedangkan untuk CPU Time  yang dihasilkan, maka Nearest Neighbour lebih baik dibandingkan Savings Algorithm.
Meminimalisirkan Gagal Antar di Kantor Pos Mojokerto dengan Metode DMAIC Sofiana, Arelia; Sanggala, Ekra
Jurnal Media Teknik dan Sistem Industri Vol 5, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Suryakancana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35194/jmtsi.v5i1.1209

Abstract

Service companies, especially in the logistics sector during the pandemic, are currently very much needed by many people. The increasing demand for package and mail delivery services is increasing day by day, must be balanced with service and timely delivery to the recipient. PT. Pos Indonesia (Persero) Kantor Pos Pemeriksaan (KPRK) Mojokerto 61300 is a company engaged in courier and logistics services which has a target to be able to provide better services for customers. However, the Mojokerto Inspection Post Office (KPRK) still has several problems, including the problem of delivery failure parcels and letters to recipients or what is commonly called the failure of the Standard Delivery Time. The purpose of this research is to minimize the occurrence of delivery failures parcels and letters and to increase Standard Delivery Time. Data obtained from observations, interviews and direct documentation in the field. The method used in this problem is to use the DMAIC method (Define, Measure, Analyze, Improve, Control). The results of the analysis and discussion through several calculations on the check sheet and Pareto diagram, it is known that delivery failed packages and letters for three months amounted to 3,406 items with the highest problem factors being incomplete addresses and moving recipients. To minimize these problems, human resources must be improved and improved.Perusahaan jasa khususnya bidang logistik pada masa pandemi saat ini sangat dibutuhkan oleh banyak masyarakat. Mewabahnya permintaan jasa pengiriman paket dan surat semakin hari semakin meningkat harus diimbangi dengan pelayanan dan pengiriman tepat waktu kepada penerima. PT. Pos Indonesia (Persero) Kantor Pos Pemeriksaan (KPRK) Mojokerto 61300 merupakan perusahaan bergerak dibidang jasa kurir dan logistik yang memiliki target untuk dapat memberikan pelayanan jasa yang lebih baik bagi pelanggan. Namun Kantor Pos Pemeriksaan (KPRK) Mojokerto masih memiliki beberapa permasalahan diantaranya permasalahan gagal antar kiriman paket dan surat kepada penerima atau biasa disebut ketidakberhasilan Standar Waktu Penyerahan (SWP). Tujuan penelitian ini adalah untuk meminimalisir terjadinya gagal antar kiriman paket dan surat serta meningkatkan Standar Waktu Penyerahan. Data diperoleh dari hasil observasi, wawancara dan dokumentasi langsung di lapangan. Metode yang digunakan dalam permasalahan ini adalah dengan menggunakan metode DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control). Hasil dari analisis dan pembahasan melalui beberapa perhitungan pada check sheet dan diagram pareto maka diketahui gagal antar kiriman paket dan surat selama tiga bulan berjumlah 3.406 item dengan faktor permasalahan tertinggi alamat yang tidak lengkap dan penerima pindah. Untuk meminimalisirkan permasalhan tersebut maka SDM harus dilatih dan ditingkatkan.
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