Decision Support System Untuk Mengukur Kinerja Mesin Stamping Berbasis Key Performance Indicator - Maulana, Gun Gun; Suhada, Muhammad Giri; Purnomo , Wahyudi (CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2025)
Dalam industri manufaktur, mesin stamping memegang peran penting dalam menentukan kualitas dan kapasitas produksi. Namun, penilaian kinerja mesin yang masih dilakukan secara manual seringkali menimbulkan keterlambatan informasi dan kurang akurat, sehingga menghambat proses pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan Decision Support System (DSS) untuk mengukur kinerja mesin stamping berbasis Key Performance Indicator (KPI). Sistem ini dirancang untuk mengintegrasikan data operasional mesin secara otomatis melalui sensor dan perangkat monitoring yang terhubung ke basis data terpusat. KPI yang digunakan mencakup efektivitas waktu operasi, frekuensi downtime, rasio produk cacat, serta volume produksi harian. Data yang terkumpul dianalisis dan divisualisasikan dalam bentuk laporan grafik dan dashboard interaktif, sehingga memudahkan manajer produksi dalam memantau performa mesin secara real-time. Selain itu, DSS ini dilengkapi modul peringatan dini (early warning system) untuk mendeteksi potensi penurunan kinerja mesin. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi. Pada parameter Real-time dan Raw Material KPIs, rata-rata error tercatat 0%, menunjukkan kesesuaian penuh antara server dan perhitungan manual. Parameter Percentage Time memiliki rata-rata error sebesar 0,297%, sedangkan Real Cycle Time sebesar 1,977%, yang disebabkan oleh tampilan antarmuka yang hanya menampilkan angka tanpa desimal meskipun data backend menyimpan angka lebih detail. Pada parameter Energy KPIs, rata-rata error tercatat sebesar 7,57%, disebabkan oleh pembulatan angka desimal yang memengaruhi hasil perhitungan biaya ketika data awal (KWH) relatif kecil. Meskipun demikian, aplikasi tetap mampu menampilkan data secara real-time dan historis dengan tingkat keandalan yang memadai. Secara keseluruhan, aplikasi DSS yang dikembangkan berhasil mendukung pengambilan keputusan dengan menyediakan data kinerja mesin yang akurat dan informatif, serta membantu memantau penggunaan energi dan biaya bahan baku secara lebih efektif.