cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Adhie Tri Wahyudi
Contact Email
adhie@setiabudi.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
tekinfo@setiabudi.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota surakarta,
Jawa tengah
INDONESIA
Tekinfo | Scientific Journal of Industrial and Information Engineering
Published by Universitas Setia Budi
ISSN : 23031476     EISSN : 23031867     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Industrial & Manufacturing Engineering
Scientific Journal of Industrial Engineering and Information (Tekinfo) is a journal managed by Study Programme of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Setia Budi. Tekinfo published every six months, in May and November in each year. Our published manuscript covers disciplines of Industrial Engineering and Information Technology. We are open to readers and researchers to contribute submit the articles. It is our hope that research published at Tekinfo provide a meaningful contribution to the development of science and technology. Our thanks to all the researchers who participated also to the readers of the Tekinfo journal. Each article published in Jurnal Tekinfo is Open Access. Full text can be freely accessed, but still observes the principles of literacy in terms of citations or references.
Arjuna Subject : -
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 3 No 2 (2015)" : 6 Documents clear
Total Productive Maintenance (TPM) pada Perawatan Mesin Boiler Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) Jono Jono
Tekinfo: Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Vol 3 No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Universitas Setia Budi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (551.107 KB)

Abstract

PT. XY Yogyakarta merupakan perusahaan yang bergerak di bidang Pembuatan Gula dan Spirtus, dalam produksinya tidak lepas dari masalah yang berhubungan dengan efektivitas mesin yang diakibatkan oleh belum tepatnya penanganan dan pemeliharaan mesin. Hal ini dapat terlihat dengan frekuensi kerusakan yang terjadi pada mesin Boiler, akibat dari kerusakan tersebut targetproduksi tidak tercapai. Pengukuran efektivitas penggunaan mesin Boiler dengan menggunakan metode OEE (Overall Equipment Effectiveness) yang kemudian dilanjutkan dengan perhitungan OEE six big losses dapat mengetahui besarnya efisiensi yang hilang pada masing-masing faktor six big losses. Dari keenam faktor dapat diketahui faktor apa yang memberikan kontribusi terbesar yang mengakibatkan rendahnya efisiensi. Berdasarkan hasil perhitungan menunjukkan bahwa besarnya nilai OEE pada mesin Boiler sudah memenuhi standar JIPM sebesar ≥ 85%, Performance Efficiency sudah memenuhi standar ≥ 95%, Rate Quality ≥ 99%, tetapi nilai Availability pada periode ke VII dan IX belum memenuhi standar sebesar ≥ 90%. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi nilai OEE tersebut dan menjadi prioritas utama untuk dieliminasi oleh pihak perusahaan pada mesin Boiler adalah Equipment Failure 80,08% dan Set-up and adjustment losses 13,83%.
Model Persediaan Komponen Lampu Penerangan Jalan Umum (LPJU) pada PT. Qumicon Indonesia menggunakan Pendekatan Heuristic Lot Sizing Yohanes Anton Nugroho
Tekinfo: Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Vol 3 No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Universitas Setia Budi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (452.217 KB)

Abstract

PT. Qumicon Indonesia merupakan industri manufaktur lampu penerangan jalan dan rambu lalu lintas. Persediaan di dalam perusahaan belum direncanakan secara optimal, karena penentuan persediaan hanya didasarkan asumsi dan pengalaman. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan merencanakan persediaan komponen lampu penerangan jalan umum (LPJU) tenaga surya 40 watt yang lebih optimal bagi perusahaan. Simulasi digunakan menganalisis dan memilih metode lot sizing, mempertimbangkan tingkat permintaan yang bervariasi serta total biaya persediaan. Metode lot sizing terpilih selanjutnya digunakan dalam perencanaan. Perencanaan persediaan komponen LPJU tahun 2013 menghasilkan total variable cost untuk masing-masing komponen sebesar Rp. 1.853.004 /tahun, sehingga total biaya persediaan menjadi sebesar Rp. 7.412.016. Apabila dalam perencanaan menerapkan safety stock pada service level 90%, maka akan diterapkan safety stock komponen tiang 1 lengan sebanyak 9 unit, komponen tiang 2 lengan sebanyak 21 unit untuk, komponen lampu dan kelistrikan sebanyak 43 unit untuk, serta komponen solar cell sebanyak 25 unit. Penambahan safety stock dengan service level 90% akan menyebabkan penambahan biaya persediaan menjadi sebesar Rp. 49.850.500.
Metode Gravity Location Models Dalam Penentuan Lokasi Cabang Yang Optimal Di PT. ABC Elly Wuryaningtyas Yunitasari
Tekinfo: Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Vol 3 No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Universitas Setia Budi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (386.866 KB)

Abstract

Implementation of Supply Chain strategy can only take place effectively if the Supply Chain has a network with the appropriate configuration. This means that the structure or network configuration can determine wheter a Supply Chain can be responsive or efficient. If want a responsive Supply Chain, the network configuration must be supported by production and warehouse facilities are more numerous and scattered in various locations marketing. Likewise, if the Supply Chain wants to efficiently then there is a relatively centralized network with fewer amenities. The purpose of this study is to obtain an optimal local warehouse position that minimizes transportation costs. Gravity location models used to determine the location or position of a facility (such as a warehouse or factory) which became a liaison between sources of supply and markets several locations. The steps in this research is to calculate the distance ji to all i (that is the location of the facility and the location of candidate sources of supply or market i), determine the coordinates of the location and when two successive iterations produce nearly the same coordinates, the iteration stops and select it as the location coordinates facilities. If not, repeat the iteration start step 1. Local warehouse optimal position that minimizes transportation costs are (0,04;0,07).
Sistem Informasi Pemetaan Lokasi Distribusi Guna Menentukan Jalur Terpendek Dengan Menggunakan Arc View Muhammad Yusuf
Tekinfo: Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Vol 3 No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Universitas Setia Budi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (466.64 KB)

Abstract

Penggunaan komputer dalam berbagai bidang dan telah dilengkapi dengan berbagai software-software yang kemampuannya semakin bertambah dan lebih dipermudah dengan kualitas grafis yang mengagumkan telah sangat membantu. Salah satunya adalah aplikasi untuk mendapatkan rute terpendek, sehingga dapat meminimumkan biaya distribusi. Dalam arc view suatu jalur atau rute distribusi, id agent atau outlet, jarak distribusi dapat diaplikasikan dalam bentuk grafis, sehingga memudahkan perusahaan dalam membuat suatu keputusan untuk menentukan jalur distribusi. Sedangkan program dinamis digunakan sebagai pendukung untuk mendapatkan rute terpendek yang telah diketahui dari hasil dalam arc view. Setelah dilakukan perancangan sistem dengan arc view maka dilakukan perhitungan jarak terpendek dengan menggunakan network analysis pada arcview dari CV. ke masing-masing outlet dan programa dinamis didapat hasil untuk biaya transportasi terpendek armada 2 adalah 7-8-9-10 dengan jarak 20,37 km dan biaya transportasi Rp 1.698.607,5 dan biaya transportasi terpanjang armada 5 adalah 1-2-20-21 dengan jarak 50,02 km dan biaya transportasi Rp 1.987.695,0.
Penilaian tingkat kontribusi teknologi pada Perusahaan jasa menggunakan model teknometrik Ida Giyanti
Tekinfo: Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Vol 3 No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Universitas Setia Budi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (427.468 KB)

Abstract

This research aims to assess technology contribution level at service company running in the modern management based on information technology. Technometric model developed by UNESCAP was used to evaluate the contribution of the technology component consist of technoware, humanware, infoware, and orgaware. This evaluation yields technology contribution coefficient (TCC) value. Based on the analysis of data,it is known that company TCC value is 0,619. It can be infered that the technological level of the company is semi- modern. Technology component evaluation result shows that contribution of humanware was the highest (H=0,87) among others. The next contribution ranking were technoware (T=0,69), infoware (I=0,38), and orgaware (O=0,26) respectively. Humanware also got the highest valueof technology contribution intensity with the value Bh =0,488 . The next technology contribution intensity value were technoware ( Bt =0,206 ) and infoware ( Bi =0,208 ) which valued the same. The lowest technology contribution intensity value was orgaware ( Bo =0,098 ). Based on this technology assessment, it is suggested that, in short term, the company should focus their resources to strengthen the capability of technoware and infoware. While in long term, control attention of thecompany can be focused on orgaware.
Pemodelan Tarif Rumah Sakit Berdasarkan Intangible Factors Selly Pinangki; Subagyo Subagyo
Tekinfo: Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Vol 3 No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Universitas Setia Budi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (469.311 KB)

Abstract

Tarif rumah sakit merupakan suatu elemen yang amat esensial bagi rumah sakit yang tidak dibiayai penuh oleh pemerintah atau pihak ketiga. Pada prinsipnya, tarif yang ditetapkan harus dapat menutup semua biaya baik biaya materiil dan non materiil, serta memberikan keuntungan yang wajar bagi rumah sakit. Dalam penentuan tarif, banyak sekali faktor yang harus dipertimbangkan. Faktor-faktor yang dipertimbangkan dalam penentuan tarif rumah sakit adalah biaya-biaya serta nilai intangible rumah sakit. Ruangan rawat Inap yang digunakan untuk penelian adalah VIP dan VVIP. Pemodelan tarif rumah sakit ini menggunakan beberapa bentuk umum yang diurutkan sesuai dengan intangible yang ada. Metode pembangunan model yang digunakan adalah metode regresi linier berganda. Bentuk umum model yang paling sederhana melibatkan dua parameter, sedangkan yang paling kompleks melibatkan lima parameter. Penentuan parameter dilakukan dengan metode minimasi total kuadrat jarak. Kebaikan model ditentukan berdasarkan kriteria total kuadrat jarak (SSres), koefisien determinasi (Adjusted R2), dan jumlah paramater yang terlibat. Penelitian ini menghasilkan beberapa model, dari beberapa intangible rumah sakit yang digunakan, yaitu jumlah dokter spesialis yang ada, jumlah ruangan VIP/VVIP, tahun swadana, dan BOR, yang menghasilkan model terbaik Y = -5,598 + 1,300X1 + 1,123X2 – 1,528X3 – 3,017X4 + 0,004 X5, dengan adjusted R2sebanyak 0,81 dan SSres sebanyak 0,0228.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2015 2015


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13 No 2 (2025) Vol 13 No 1 (2024) Vol 12 No 2 (2024) Vol 12 No 1 (2023) Vol 11 No 2 (2023) Vol 11 No 1 (2022) Vol 10 No 2 (2022) Vol 10 No 1 (2021) Vol 9 No 2 (2021) Vol 9 No 1 (2020) Vol 8 No 2 (2020) Vol 8 No 1 (2019) Vol 7 No 2 (2019) Vol 7 No 1 (2018) Vol 6 No 2 (2018) Vol 6 No 2 (2018) Vol 6 No 1 (2017) Vol 6 No 1 (2017) Vol 5 No 2 (2017) Vol 5 No 1 (2016) Vol 4 No 2 (2016) Vol 4 No 1 (2015) Vol 3 No 2 (2015) Vol 3 No 1 (2014) Vol 2 No 2 (2014) Vol 2 No 1 (2013) Vol 1 No 2 (2013) Vol 1 No 1 (2012) More Issue