Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.756
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Mechanical Engineering Education (Jurnal Pendidikan Teknik Mesin) Jurnal Teknik Industri Terintegrasi (JUTIN) Journal of Logistics and Supply Chain JURNAL LENTERA KARYA EDUKASI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Bisnis, Logistik dan Supply Chain Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Curricula: Journal of Curriculum Development
Darmawan, Bambang
Universitas Pendidikan Indonesia
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE BERBASIS FLUTTER UNTUK STOCK OPNAME TERINTEGRASI ERP PADA PT XYZ Muhammad Fadhil Akmal; Bambang Darmawan; Aulia Zikri Rahman
Jurnal Bisnis, Logistik dan Supply Chain (BLOGCHAIN) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal Bisnis, Logistik dan Supply Chain
Publisher : Program Studi Administrasi Bisnis, Institut Bisnis dan Informatika (IBI) Kosgoro 1957

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55122/blogchain.v6i1.2002

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi stock opname mobile berbasis Flutter yang terintegrasi real-time dengan ERP melalui API, guna mengatasi Inventory Record Inaccuracy (IRI) senilai lebih dari Rp338 juta pada PT XYZ. Aplikasi ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi verifikasi stok, mendukung fitur barcode scanner, serta alur persetujuan data berbasis peran. Hasil pengujian fungsional berjalan sempurna, dan usability testing mencapai skor tinggi 86.6/100, menunjukkan aplikasi ini mudah digunakan dan sesuai kebutuhan operasional. Dengan demikian, aplikasi ini berhasil menjembatani keterbatasan ERP di lapangan, secara signifikan meningkatkan akurasi dan transparansi data persediaan.
ANALISIS PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU MENGGUNAKAN METODE EOQ DAN LFL PADA PT CAM Adimas Firmansyah; Bambang Darmawan; Pebi Yuda Pratama
Jurnal Bisnis, Logistik dan Supply Chain (BLOGCHAIN) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal Bisnis, Logistik dan Supply Chain
Publisher : Program Studi Administrasi Bisnis, Institut Bisnis dan Informatika (IBI) Kosgoro 1957

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55122/blogchain.v6i1.2018

Abstract

PT CAM memproduksi AMDK galon Alexa 19 L dan mengalami hambatan produksi ketika ketersediaan bahan baku tidak mencukupi. Penelitian ini bertujuan menyusun perencanaan kebutuhan dan pengendalian persediaan untuk dua bahan baku utama, yaitu tutup galon dan seal galon, pada periode Januari 2023–Desember 2024. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan menyusun dasar kebutuhan melalui peramalan permintaan berbasis data penjualan historis 24 periode, kemudian menerapkan teknik lot sizing EOQ dan LFL sebagai alternatif kebijakan pemesanan. Model peramalan yang dipilih adalah DES α=0,1 karena memberikan nilai error terkecil pada dua metrik utama, yakni MAD dan MSE. Hasil menunjukkan total biaya persediaan metode perusahaan sebesar Rp 8.256.071, sementara EOQ menurunkan biaya menjadi Rp 4.407.902 (hemat 46,61%) dan LFL menjadi Rp 2.979.379 (hemat 63,91%). Dengan demikian, LFL menjadi opsi biaya terendah, sedangkan EOQ relevan bila perusahaan membutuhkan pola pemesanan yang lebih stabil.
Pembauran Just-In-Time dengan Line Balancing untuk Keharmonisan Proses dan Hasil Kerja Jauhari Rahmat Gunawan; Bambang Darmawan; Wiku Larutama
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.9527

Abstract

Perkembangan industri manufaktur modern menuntut perusahaan untuk mampu menciptakan sistem operasional yang efektif, efisien, dan harmonis guna menjaga stabilitas proses produksi serta meningkatkan produktivitas kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi metode Just-In-Time (JIT) dan pembaurannya dengan Line Balancing dalam menciptakan keseimbangan proses kerja serta optimalisasi hasil operasional pergudangan pada Toyota Auto2000 Bandung Suci. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode eksperimen melalui observasi lapangan, wawancara, dokumentasi, serta pengolahan data primer dan sekunder yang diperoleh dari aktivitas inventory control perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi JIT telah diterapkan secara menyeluruh melalui replenishment system max-max, kedatangan bahan baku tepat waktu, implementasi FIFO, pengendalian special order part, analisis dead-stock, dan pengelolaan persediaan berbasis product value. Namun demikian, penerapan prinsip “Zero Tolerance for Mistake” pada JIT menimbulkan tekanan kerja akibat ketidakseimbangan distribusi pekerjaan pasca perampingan tenaga kerja. Oleh karena itu, dilakukan implementasi Line Balancing menggunakan metode Ranked Positional Weight untuk menciptakan distribusi elemen kerja yang lebih seimbang. Hasil analisis menunjukkan bahwa lini kerja baru menghasilkan efisiensi lini sebesar 88%, smoothness index sebesar 101,06 detik, balance delay sebesar 12%, dan idle time sebesar 131 detik, sehingga menunjukkan peningkatan efektivitas alur kerja operasional pergudangan. Temuan penelitian membuktikan bahwa pembauran JIT dan Line Balancing mampu menciptakan keharmonisan proses kerja, meningkatkan efisiensi operasional, serta meminimalisasi ketidakseimbangan beban kerja. Implikasi penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi praktis bagi industri dalam mengoptimalkan performa pergudangan dan pengelolaan sumber daya manusia secara berkelanjutan.
Assessment and evaluation of an artificial intelligence-based deep learning curriculum Aam Hamdani; Amay Suherman; Bambang Darmawan; Enda Permana
Curricula: Journal of Curriculum Development Vol. 4 No. 2 (2025): Curricula: Journal of Curriculum Development
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/curricula.v4i2.95294

Abstract

The rapid development of Artificial Intelligence (AI) and the implementation of deep learning curricula in education have necessitated reforms to learning assessment and evaluation. This article examines the conceptual framework and assessment practices appropriate for AI-based deep learning curricula: how assessments can measure critical thinking, collaboration, knowledge transfer, and data literacy competencies; how AI-based platforms enable personalization, automated assessment, and learning analytics; and the ethical and validity challenges of using AI for evaluation. The method used is a systematic literature review and a comparative analysis of current practices in school and higher education contexts. The results indicate that AI-based assessments can improve learning effectiveness by providing real-time feedback and progress tracking; however, their success depends heavily on authentic task design, teacher readiness, infrastructure, and ethical/data security arrangements. Recommendations are provided for educational institutions to adopt a combination of authentic assessments (portfolios, projects, observations) and AI metrics, and to conduct regular algorithm audits to ensure the validity, reliability, and fairness of assessments.    Abstrak Perkembangan pesat di bidang Artificial Intelligence (AI) dan penerapan kurikulum pembelajaran mendalam (deep learning) dalam ranah pendidikan memunculkan kebutuhan untuk mereformasi asesmen dan evaluasi pembelajaran. Artikel ini mengkaji kerangka konseptual dan praktik asesmen yang sesuai untuk kurikulum deep-learning berbasis AI: bagaimana asesmen dapat mengukur kompetensi berpikir kritis, kolaborasi, transfer pengetahuan, dan literasi data; bagaimana platform berbasis AI memungkinkan personalisasi, penilaian otomatis, serta analitik pembelajaran; serta tantangan-etika dan validitas dalam penggunaan AI untuk evaluasi. Metode yang digunakan adalah studi literatur sistematis dan analisis komparatif terhadap praktik terkini dalam konteks sekolah dan perguruan tinggi. Hasil menunjukkan bahwa asesmen berbasis AI dapat meningkatkan efektivitas pembelajaran dengan menyediakan umpan balik real-time dan pelacakan kemajuan, namun keberhasilannya sangat bergantung pada desain tugas otentik, kesiapan guru, infrastruktur, dan pengaturan etika/keamanan data. Rekomendasi diberikan agar institusi pendidikan mengadopsi kombinasi penilaian otentik (portofolio, proyek, observasi) dengan metrik AI, serta melakukan audit algoritma secara berkala untuk memelihara validitas, reliabilitas, dan keadilan penilaian. Kata Kunci: asesmen otentik; evaluasi pembelajaran; kecerdasan buatan; kurikulum deep learning; personalisasi pembelajaran
Co-Authors Aam Hamdani, Aam Adimas Firmansyah Amay Suherman Aprilian, Aulia F. Aulia Zikri Rahman Devanka Chelina Enda Permana Hanissa Okitasari Hizba Muhammad Sadida Ihsan Nurhadi Jauhari Rahmat Gunawan Maman Kusman, Maman Mubarok, Ibnu Muhammad Fadhil Muhammad Fadhil Akmal Nugroho, Rizki A. Pebi Yuda Pratama Pratama, Alfian S. Raditya Fardiansyah Sheren Aurelia Widjaja Suci Hastika Damayanti Sulaeman Sulaeman Syifa Nur Azizah Vina Dwiyanti Wiku Larutama Wisnu Badrani