Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL REKAYASA SISTEM INDUSTRI Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan
Salim Dahda, Said
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN KEAKURATAN PERAMALAN PRODUKSI OBAT DENGAN METODE WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI Sya’adah, Alfiatus; Salim Dahda, Said; Ismiyah, Elly
JURNAL REKAYASA SISTEM INDUSTRI Vol 9 No 1 (2023): November 2023
Publisher : Universitas Putera Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33884/jrsi.v9i1.8143

Abstract

Forecasting is a way of predicting an event in the future based on past information. This research is a quantitative descriptive study with a statistical approach which aims to compare the results of forecasting the amount of OME drug production using the winter method and the decomposition method so that the best method is obtained. Differences in methods certainly provide differences in the accuracy of forecasting results. To see the differences between the two methods, this is done by looking at the comparison of the accuracy of the forecasting results. The research results show that forecasting demand for production quantities in 2022 uses Minitab.17 software with several different alpha, gamma and delta values so that the analysis results from each method can be seen. In the winter method, the smallest forecasting error value for each product is obtained from an alpha (level) value of 0.4, gamma (trend) 0.2 and Delta (seasonal) 0.2 with the accumulated value of OME medicinal products to obtain the MAPE value. amounted to 2.4649, MAD 3.4330 , MSD 17.6957. Meanwhile, for the decomposition method, the smallest forcasting error analysis results were obtained for OME medicinal products with MAPE values of 4.3437, MAD 5.2463, MSD 40.7027. From the results of forecasting error analysis using the OME Minitab.17 product software, it can be concluded that the method chosen to forecast demand for production quantities in 2023 is the winter method because the forecasting error value is smaller compared to the decomposition method.
Peramalan Permintaan Produksi Gempur 480sl 5 Liter Menggunakan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Herlambang Adriano, Moh Kevin; Andesta, Deny; Salim Dahda, Said
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 4 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/jtmit.v4i4.1221

Abstract

Sektor pertanian memiliki peran penting dalam mendukung ketahanan pangan dan kesejahteraan masyarakat. Namun, permasalahan utama yang dihadapi adalah gangguan organisme pengganggu tumbuhan (OPT) seperti gulma, yang berdampak pada menurunnya hasil produksi. Salah satu solusi yang digunakan adalah herbisida, di antaranya produk Gempur 480SL (5 liter) yang diproduksi PT XYZ. Permintaan terhadap produk ini menunjukkan pola fluktuatif yang signifikan sepanjang tahun 2024, dengan total penjualan 137.115 box. Fluktuasi tersebut menimbulkan tantangan dalam perencanaan produksi dan distribusi karena berisiko menyebabkan overstock maupun stockout. Oleh karena itu, diperlukan metode peramalan yang tepat untuk membantu perusahaan dalam mengantisipasi kebutuhan permintaan di masa depan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola permintaan dan menentukan metode peramalan yang paling akurat. Data yang digunakan adalah data penjualan bulanan tahun 2024. Beberapa metode yang digunakan dalam peramalan antara lain Moving Average (periode 1 bulan dan 3 bulan), Single Exponential Smoothing dengan berbagai nilai α (0,1; 0,5; dan 0,9), serta Triple Exponential Smoothing (Holt-Winters). Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Triple Exponential Smoothing memberikan tingkat akurasi terbaik dengan nilai MAPE sebesar 14%, dibandingkan metode lainnya yang memiliki tingkat error lebih tinggi. Dengan demikian, metode ini direkomendasikan sebagai pendekatan yang lebih efektif bagi PT XYZ dalam memproyeksikan permintaan Gempur 480SL. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan ilmu peramalan agroindustri, khususnya dalam pemilihan metode forecasting yang tepat untuk mengatasi fluktuasi permintaan produk pestisida. Penelitian ini diharapkan dapat membantu PT XYZ dalam mengoptimalkan manajemen rantai pasok serta mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok.
Peramalan permintaan produksi gempur 480sl 1 liter menggunakan metode Double exponential smoothing dan Triple exponential smoothing Al-rozaq, Faisal akbar; Salim Dahda, Said
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 4 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/jtmit.v4i4.1223

Abstract

Peramalan permintaan produk merupakan aspek penting dalam perencanaan dan pengendalian produksi, khususnya di industri agrokimia yang menghadapi fluktuasi kebutuhan pasar. PT XYZ sebagai produsen pestisida menghadapi tantangan dalam menentukan jumlah produksi herbisida sistemik cair Gempur 480 SL kemasan 1 liter, yang memiliki permintaan pasar bersifat dinamis dipengaruhi faktor musiman, cuaca, serta kondisi pertanian nasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola permintaan produk, mengaplikasikan beberapa metode peramalan, serta mengidentifikasi metode dengan tingkat akurasi terbaik. Data yang digunakan berupa permintaan historis selama periode Januari 2023 hingga Desember 2024 dengan total permintaan sebanyak 252.400 box. Metode peramalan yang diterapkan meliputi,Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing (Winters). Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa pola permintaan bersifat musiman dengan tingkat fluktuasi yang cukup tinggi. Evaluasi akurasi menggunakan indikator Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil analisis, metode Triple Exponential Smoothing (Winters) dengan parameter α = 0,59; β = 0,14; γ = 0,10 menghasilkan tingkat kesalahan terkecil dengan nilai MAPE sebesar 40%, MAD sebesar 3.516, dan MSE sebesar 17.312.362. Dengan demikian, metode ini direkomendasikan sebagai pendekatan yang lebih tepat dalam meramalkan permintaan produk Gempur 480 SL, karena mampu menangkap pola data musiman dan tren secara lebih akurat dibandingkan metode lain. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu perusahaan dalam merencanakan produksi, meminimalkan risiko overstock maupun stockout, serta mendukung efisiensi biaya dan peningkatan daya saing perusahaan.
Penerapan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan Fault Tree Analysis (FTA) pada Mesin Produksi untuk Peningkatan Keandalan Bilqis Nada Nabila; Salim Dahda, Said; Dhartikasari Priyana, Efta
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 4 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/jtmit.v4i4.1208

Abstract

PT. XYZ sebagai produsen beton masih menghadapi permasalahan kualitas produk berupa retak, segregasi, kuat tekan tidak sesuai, serta dimensi produk tidak presisi. Penelitian ini bertujuan menganalisis potensi kegagalan yang muncul pada proses produksi beton serta merancang langkah pengendalian menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan Fault Tree Analysis (FTA). Data terkait cacat produk dihimpun selama periode juli 2024 hingga januari 2025, kemudian dilakukan analisis untuk menghitung nilai Risk Priority Number (RPN). Dari hasil perhitungan, diketahui bahwa cacat dengan nilai RPN tertinggi adalah retak pada beton (RPN=288), diikuti segregasi (RPN=168), kuat tekan tidak sesuai (RPN=162), dan dimensi produk tidak presisi (RPN=48). Analisis lanjutan dengan FTA mengungkap bahwa akar penyebab berasal dari faktor manusia, lingkungan, dan mesin. Usulan perbaikan difokuskan pada peningkatan pelatihan operator, perawatan mesin secara berkala, standarisasi prosedur curing dan mixing, serta pengendalian kondisi lingkungan produksi. Temuan ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan kualitas produk beton dan mengurangi tingkat cacat produksi.
Co-Authors Al-rozaq, Faisal akbar Bilqis Nada Nabila Deny Andesta Dhartikasari Priyana, Efta Eko Winulyo, Langgeng Elly Ismiyah Herlambang Adriano, Moh Kevin Pandu Negoro, Yanuar Sya’adah, Alfiatus