Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri Industrika : Jurnal Ilmiah Teknik Industri
Nasution, Bakhtiar Alam
Unknown Affiliation
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis ANALISIS KINERJA KARYAWAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA DI PT. EFG Fauzi Amin, Moh. Rizha; Fitriani, Risma; Momon, Ade; Nasution, Bakhtiar Alam; Martin, Riky
Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri Vol 14 No 2 (2024): Inovatif Vol. 14 No. 2
Publisher : Prodi Teknik Industri S1 Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/industri.v14i2.11513

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel independen Motivasi Merja (X1), Lingkungan Kerja (X2), Pelatihan (X3), dan Kompensasi (X4) terhadap kinerja karyawan (Y), baik secara simultan maupun parsial. Fokus utama adalah untuk menganalisis seberapa signifikan pengaruh dari masing-masing variabel independent atau variabel X terhadap variabel dependen atau variable Y. Penelitian yang dilakukan pada kali ini menggunakan metode regresi linear berganda dengan pendekatan kuantitatif. Data diolah menggunakan perangkat lunak SPSS untuk menguji hipotesis melalui uji F (simultan) dan uji t (parsial). Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh gabungan dari semua variabel independen, sedangkan uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh individual dari masing-masing Motivasi Merja (X1), Lingkungan Kerja (X2), Pelatihan (X3), dan Kompensasi (X4) terhadap kinerja karyawan (Y), Hasil uji F menunjukkan bahwa variabel Motivasi Merja (X1), Lingkungan Kerja (X2), Pelatihan (X3), dan Kompensasi (X4) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan (Y) dengan angka signifikansi sebesar 4.110. Uji t mengindikasikan bahwa independen Motivasi Merja Kompensasi (X4) berpengaruh terhadap kinerja karyawan (Y), sedangkan beberapa lainnya tidak menunjukkan pengaruh yang kuat. Nilai signifikansi > 2.262 mengkonfirmasi bahwa pengaruh signifikan dan tidak signifikan terjadi secara parsial pada variabel independen yang diuji. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami pentingnya analisis simultan variabel-variabel independen dalam mengevaluasi kinerja karyawan. Hasil ini relevan bagi manajer sumber daya manusia dalam pengambilan Keputusan keputusan strategis, terutama dalam merancang kebijakan yang dapat meningkatkan kinerja karyawan pada departemen Human Resources. Secara keseluruhan, penelitian ini memperoleh bahwa variabel independen secara bersamaan memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan. Namun, pengaruh dari masing-masing
Analisis Komparatif Teknik Peramalan Double Exponential Smoothing, Moving Average, dan Linear Regression Pada Permintaan Item Outer Generic Uli Nasution, Bakhtiar Alam; Wahyudin, Wahyudin; Amin, Moh. Rizha Fauzi; Martin, Riky
Industrika : Jurnal Ilmiah Teknik Industri Vol. 10 No. 1 (2026): Industrika: Jurnal Ilmiah Teknik Industri
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Tulang Bawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37090/qkbvkx23

Abstract

PT EPK is a company engaged in the printing and packaging industry, producing cardboard, paper pallets, and polyfoam. One of its products, Outer Generic Uli, experiences unstable demand, making it difficult for the company to accurately forecast market needs. Inaccurate forecasting can lead to stock overages or shortages and increased storage costs. Moreover, selecting the most appropriate forecasting method remains a challenge. This study aims to compare three forecasting methods—moving average, double exponential smoothing, and linear regression—to determine the most accurate model. Forecast accuracy is evaluated using tracking signal and mean square error (MSE). The results show that linear regression yields the most accurate forecast with the lowest MSE of 642,460.32. In comparison, double exponential smoothing has an MSE of 991,250, while moving average results in an MSE of 2,832,031.25. The significant difference in MSE indicates that linear regression outperforms the other methods. Implementing this method is expected to optimize inventory management, reduce the risk of stock imbalance, and enhance both supply chain efficiency and decision-making accuracy.. Keywords: Demand, Double Exponential Smoothing, Forecasting, Linear Regression, Moving Average
Co-Authors Amin, Moh. Rizha Fauzi Fauzi Amin, Moh. Rizha Fitriani, Risma Martin, Riky Momon, Ade Wahyudin Wahyudin