JURMATIS : Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri
1. Quality and Reliability Engineering (QRE) Includes tools and techniques for engineering products in the goods industry and service industry. QRE to prevent product errors or defects. While in the process of the service industry to avoid problems in providing the best service solutions to customers, includes: - Variable control charts (x-chart, r-chart, s-chart, exponentially, moving range) - Attribut control charts (p-chart, np-chart) - Rectifying inspection - Design of experiments (ANOVA, factorial design, random factors in experiments) - Response surface methodology (robust design, cross array design, taguchi method) - Lean six sigma (DPMO, DMAIC, DMADV) - Failure analysis, Maintenance (sensors applications, preventive maintenance, group replacement) - Machine learning methods for analysing degradation data 2. Facilities Engineering and Energy (FEC) untuk Facilitis Engineering about resources to support the optimal production and distribution of goods and services. Meanwhile, energy related to power / power sources is needed for production activities, such as renewable power, as well as waste innovation for energy in production, includes : - Material handling system design, Order picking methods - Warehouse layout models, Facilities maintenance management systems - Design for racks and blockstacking - Biomass energy, energy storage for production/ distribution - Enegy modelling, energy planning and life cycle energy for production/ distribution with linear or non linear programming 3. Operation Engineering (OE) deals with production engineering closely with mathematical models to achieve optimizing limited resources in meeting user needs, includes: - Life cycle product, service and process - Forecasting models, trend based, seasonal series - Aggregate planning and control for manufacturing systems - Job shops, Just in time, work schedules - Inventory management and control, voice of customer - Master production schedule, multiline optimizaton, enterprise resource planning - Green supply chain, supply chain 4.0, reverse logistics, supplier risk - Machine learning methods for operation - Operation modelling, transport algorithm, production scheduling algorithm - Optimization problems (linear, non liniear and constraint programming) in operation 4. Technology – Ergonomic and Human Factors (TEHF) closely with design, devices and equipment that are technologically compatible with the human body and cognitive, include: - Anthropometric (musculoskeletal disorders, human variability, designing for everyone) - Occupational biomechanic, cardiovascular system, physiology in work system - Ergonomic Cognitif 4.0 (task demand, mental capacity, usability engineering) - Vision, lighting, hearing, sound, noise, vibration in work system - Ergonomic interventions, psychological factors, risk factors, displays and controls system
Articles
6 Documents
Search results for
, issue
"Vol 4, No 2 (2022): August"
:
6 Documents
clear
<![CDATA[Penerapan Metode Taguchi Pada Pemanfaatan Daun Cengkeh Menjadi Balsam ]]>
<![CDATA[Nanda Sabilah]]>;
<![CDATA[Saufik Luthfianto]]>;
<![CDATA[Zulfah Zulfah]]>
<![CDATA[ JURMATIS (Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri) Vol 4, No 2 (2022): August ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Kadiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30737/jurmatis.v4i2.2116
<![CDATA[Walangsanga is one of the villages in pemalang regency that has a home industry for making balsam. Clove plants are an agricultural commodity that is widely produced in the area. Farmers there only use clove plants on the flower part, while the leaves have not been utilized. This research method uses Taguchi's experimental design on making balsam from clove leaves. Taguchi's proposed quality engineering aims to make the performance of the product/process not sensitive or resilient to factors that are difficult to control. Where this research focuses on the composition of raw materials, organoleptists, homogeneity and pH values contained in balsam. Orthogonal arrays are used with 2 levels and 5 factors. The results showed that the organoleptic test produced a semisolid balsan, mint smell, and white color. The pH test produces pH values of 4.9 and 5.0 meaning that the balm is safe to apply to human skin. The conclusion obtained from this study is that the manufacture of balsam using the taguchi experimental design produced significant results and there was an increase in quality of 0.475 or an increase of 47.5%.Walangsanga merupakan salah satu desa di wilayah Kabupaten Pemalang yang mempunyai home industri pembuatan balsam. Tanaman cengkeh merupakan komoditi pertanian yang banyak di hasilkan didaerah tersebut. Petani disana hanya memanfaatkan tanaman cengkeh pada bagian bunga saja, sedangakan pada bagian daun belum dimanfaatkan. Metode penelitian ini menggunakan desain eksperimen Taguchi pada pembuatan balsam dari daun cengkeh. Rekayasa kualitas yang diusulkan Taguchi bertujuan agar performansi produk/prosesnya tidak sensitif atau tangguh terhadap faktor yang sulit dikendalikan. Dimana penelitian ini berfokus pada komposisi bahan baku, organoleptis, homogenitas dan nilai pH yang terkandung pada balsam. Orthogonal array yang digunakan dengan 2 level dan 5 faktor. Hasil penelitian menunjukan bahwa pada uji organoleptis menghasilkan balsan yang semisolid, bau mint, dan berwarna putih. Uji pH menghasilkan nilai pH sebesar 4,9 dan 5,0 artinya balsam aman untuk diaplikasikan pada kulit manusia. Kesimpulan yang di dapat dari penelitian ini adalah dalam pembuatan balsam dengan menggunakan desain eksperimen taguchi menghasilkan hasil yang signifikan dan terjadi peningkatan kualitas 0,475 atau terjadi peningkatan sebesar 47,5%.]]>
<![CDATA[Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Multi Item Pada Rumah Makan ]]>
<![CDATA[Bella Aprillia]]>;
<![CDATA[Asep Erik Nugraha]]>;
<![CDATA[Dene Herwanto]]>
<![CDATA[ JURMATIS (Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri) Vol 4, No 2 (2022): August ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Kadiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30737/jurmatis.v4i2.2165
<![CDATA[The problem that occurs in the inventory system is how much and when the order must be made by the company appropriately. Raw material inventory control has a positive impact in supporting the smooth running of a production process in increasing profitability in the company. This study aims to determine the control of raw material inventory and the scheme of ordering raw materials at Mr. Restaurant. Crispy Bogor branch. In this study, the data normality test was used with the one simple Kolmogorov-Smirnov test where the data were normally distributed. Next, the problem is solved using the Economic Order Quantity (EOQ) multi item - single supplier method. The total cost of raw material inventory according to Mr. Restaurant. Crispy Rp.464.372.750,. the cost is greater than the cost obtained by the EOQ method, which is Rp.303.815.116,. so that savings can be made of Rp. 160,557,364,. ie 35% of the cost of raw material inventory. Based on the results of the research conducted, the total cost of inventory at Mr. Crispy Restaurant can be minimized by using the multi-item single supplier EOQ model.Masalah yang terjadi pada sistem persedian adalah berapa dan kapan pemesanan yang harus dilakukan oleh perusahan secara tepat. Pengendalian persediaan bahan baku memberikan dampak positif dalam mendukung kelancaran suatu proses produksi dalam peningkatan profitabilitas di perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pengendalian persediaan bahan baku serta skema pemesanan bahan baku pada Rumah Makan Mr. Crispy cabang Bogor. Dalam penelitian menggunakan uji normalitas data dengan uji one simple kolmogorov-smirnov dimana data berdistribusi normal. Selanjutnya dilakukan penyelesaian masalah dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) multi item - single supplier. Total biaya persediaan bahan baku menurut Rumah makan Mr. Crispy sebesar Rp.464.372.750,. biaya tersebut lebih besar jika dibandingkan dengan biaya yang diperoleh dengan metode EOQ yaitu sebesar Rp.303.815.116,. sehingga dapat dilakukan penghematan sebesar Rp.160.557.364,. yaitu 35% dari biaya persediaan bahan baku. Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan, total biaya persediaan di Rumah makan Mr.crispy dapat diminimasi dengan model EOQ multi item single supplier. ]]>
<![CDATA[Model Simulasi Sistem Diskrit untuk Meminimasi Rata-rata Waktu Tunggu Truk (Studi Kasus PT. XYZ) ]]>
<![CDATA[Nur Layli Rachmawati]]>;
<![CDATA[Pramesti Adwinda Dianisa]]>
<![CDATA[ JURMATIS (Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri) Vol 4, No 2 (2022): August ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Kadiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30737/jurmatis.v4i2.2371
<![CDATA[Sugarcane (Saccharum Officinarum), as a raw material sugar-making process, is the essential component for the sugar industry, including PT XYZ. Sugarcane is a perishable good with 48 hours shelf life after being cut from the garden; if it exceeds the shelf life, the sugarcane yield will decrease. The random pattern of truck arrivals causes a queue of trucks within the factory. This study aims to reduce the average waiting time of entities in the system using discrete simulations. Discrete-event simulation is used to capture changes in variables and has been widely used to solve queuing problems. We developed four scenarios to seek the better solution. Scenario 1 is to shift the location of the sugarcane unloading tables 1 and 2. Scenario 2 is to add one location for unloading the sugarcane table. Scenario 3 adds the function of unloading small ankle trucks and large ankles on sugar cane loading tables 4 and 5. Scenario 4 is developed by combining scenarios 1 and 3. The results show that the reduction in average waiting time of scenario 1: long truck 15.9 minutes and small ankle truck 124.6 minutes; scenario 2: small ankle truck 5.5 minutes; scenario 3: small ankle truck 95.5 minutes; scenario 4: small ankle truck 163.3 minutes and long truck 13.1 minutes. Based on those scenarios, scenario 4 obtained the best solution with a total decrease the average truck time in the system of 176.4 minutes or 8% better than existing system. Tebu (Saccharum Officinarum) sebagai bahan baku pembuatan gula menjadi komponen paling penting bagi industri pengolahan gula, termasuk PT XYZ. Tebu bersifat perishable dengan masa simpan maksimal selama 48 jam setelah ditebang dari kebun, dan jika melebihi waktu simpan maka kadar rendemen tebu akan menurun. Pola kedatangan truk yang acak menyebabkan timbulnya antrean truk dalam pabrik. Penelitian bertujuan untuk mengurangi antrean truk dengan indikator pengurangan rata-rata waktu tunggu entitas dalam sistem menggunakan simulasi diskrit. Simulasi diskrit digunakan karena dapat menangkap perubahan variabel dan telah banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan antrian, Simulasi menggunakan 4 skenario usulan. Skenario 1 adalah dengan menggeser lokasi meja tebu bongkar 1 dan 2. Skenario 2 adalah dengan menambah satu lokasi meja tebu bongkar. Skenario 3 adalah dengan menambahkan fungsi bongkar truk engkel kecil dan engkel besar pada meja tebu bongkar 4 dan 5. Sedangkan skenario 4 dikembangkan dengan cara menggabungkan skenario 1 dan 3. Berdasarkan skenario, pengurangan waktu tunggu rata-rata skenario 1: truk gandengan 15.9 menit dan truk engkel kecil 124.6 menit; skenario 2: truk engkel kecil 5.5 menit; skenario 3: truk engkel kecil 95.5 menit; scenario 4: truk engkel kecil 163.3 menit dan 13.1 menit untuk truk gandengan. Skenario terbaik adalah skenario 4 dengan penurunan total sebanyak 176.4 menit atau 8% dari sistem eksisting.]]>
<![CDATA[Analisis Cluster Vaksinasi Covid-19 Dengan Mempertimbangkan Jumlah Permintaan Menggunakan Metode K-Means Clustering di Kabupaten Karawang ]]>
<![CDATA[Liana Liana]]>;
<![CDATA[Winarno Winarno]]>;
<![CDATA[Rizki Achmad Darajatun]]>
<![CDATA[ JURMATIS (Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri) Vol 4, No 2 (2022): August ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Kadiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30737/jurmatis.v4i2.2001
<![CDATA[Since January 2020 Indonesia is affected by the pandemic of Covid-19. Immunization is the quite possibly the best endeavors to defeat the Covid-19 pandemic, which is as yet on going Currently the number of people who come for vaccination is increasing. However, there are several sub-districts that have relatively far distances from the vaccination sites determined by the government, so it is necessary to group several sub-districts into several clusters, with the aim of forming additional vaccination points by dividing the area into several locations so that they are easily accessible by the entire community of Karawang district. The examination was led utilizing an unmistakable quantitative technique with the wellspring of the information utilized in this investigation obtained from website : Covid-19 task force in the Karawang area. The information utilized in this investigation is information on June 18, 2021 which comprises of 30 locale. The technique utilized is the K-Means Clustering strategy which is prepared utilizing the SPSS 23 programming and accepts that the interest for each sub-locale is drawn closer with a positive number of Covid-19 in that sub-area. The consequences of the examination show that the sub-areas in cluster1 have 1-sub-locale, in group 2 there are 9 sub-regions and in bunch 3 there are 11 sub-regions. Negara Kepulauan Republik Indonesia terdampak pandemi Covid-19 sejak Januari 2020. Vaksinasi adalah salah satu solusi terbaik saat ini untuk melindungi dari pandemi Covid-19. Saat ini jumlah masyarakat yang datang untuk vaksinasi semakin meningkat. Namun terdapat beberapa kecamatan yang memiliki jarak relatif jauh dari tempat vaksinasi yang ditentukan oleh pemerintah, sehingga perlu dilakukan pengelompokkan beberapa kecamatan menjadi beberapa cluster, dengan tujuan membentuk tambahan titik vaksinasi dengan cara membagi wilayah menjadi beberapa lokasi agar mudah dijangkau oleh seluruh masyarakat kabupaten Karawang. Penelitian ini menggunakan cara pendekatan deskriptif kuantitatif dengan menggunakan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari website. Website yang digunakan bersumber dari website milik Satgas Covid19 Kabupaten Karawang. Dalam survei ini data yang diambil merupakan data per 18 Juni 2021 dan mencakup 30 kabupaten. Metode K – Means Clustering diolah dengan menggunakan software SPSS 23, dengan asumsi permintaan setiap kecamatan diperkirakan dari angka positif Covid 19 untuk kecamatan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan di antaranya cluster 1 beranggotakan 10 kecamatan, cluster 2 terdiri atas 9 kecamatan dan cluster 3 mempunyai anggota 11 kecamatan.]]>
<![CDATA[Analisis Risiko Kecelakaan Kerja Pada Proses Final Tank Cleansing Menerapkan Pendekatan HIRARC Pada PT. Batarasura Mulia ]]>
<![CDATA[Ivone Geusthafia]]>;
<![CDATA[Dene Hewanto]]>
<![CDATA[ JURMATIS (Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri) Vol 4, No 2 (2022): August ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Kadiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30737/jurmatis.v4i2.2345
<![CDATA[Occupational Health and Safety (K3) is an essential strategy owned by every organization, and every company is obliged to pay attention to it. The method used in this study is the HIRARC approach method, this method is one of the ways organizations can prevent work accidents if they can identify hazards involved in work actualization. This study aims to detect K3 problems as well as assess potential threats in the final tank cleaning procedure. It uses the HIRARC approach to analyze the risk of work accidents. Observations, interviews, and labor questionnaires are used to collect data. This study shows that there are 3 levels of risk (Risk Level) associated with risk identification in the final tank cleansing process, namely basic risk (Low), mid risk (Moderate), and risk seampai (High). In the Final Tank Cleansing process, there is no risk level of extreme. In the working step the tank is tilted before the beating with a rubber hammer and in the working step of the vacuum process the hierarchy of risk control uses a hierarchy of Personal Protective Equipment (PPE). Then on the working step of beating on the entire middle surface of the tank body and beating on all sides of the bending body of the tank, the hierarchy of risk control uses an administrative hierarchy.Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) merupakan strategi esensial dimiliki oleh setiap organisasi, dan setiap perusahaan wajib memperhatikannya. Metode yang digunakan pada penelitian kali ini adalah dengan metode pendekatan HIRARC, metode ini merupakan salah satu cara organisasi dapat mencegah kecelakaan kerja jika dapat mengidentifikasi bahaya yang terlibat dalam pengaktualan pekerjaan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi masalah K3 serta menilai potensi ancaman dalam prosedur pembersihan tangki akhir. Ini menggunakan pendekatan HIRARC untuk menganalisis risiko kecelakaan kerja. Observasi, wawancara, dan kuesioner tenaga kerja digunakan untuk mengumpulkan data. Studi ini menunjukkan bahwa terdapat 3 tingkat risiko (Risk Level) yang terkait dengan identifikasi risiko pada proses final tank cleansing, yaitu risiko dasar (Low), risiko pertengahan (Moderate), dan risiko semampai (High). Pada proses Final Tank Cleansing tidak ada tingkat risiko mencapai ekstrim (Extreme). Pada langkah kerja tank dimiringkan sebelum pemukulan dengan palu karet dan pada langkah kerja proses vacum hirarki pengendalian risikonya menggunakan hirarki Alat Pelindung Diri (APD). Kemudian pada langkah kerja pemukulan pada seluruh permukaan tengah body tank dan pemukulan pada semua sisi bending body tank, hirarki pengendalian risikonya menggunakan hirarki administratif]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Life Cycle Assessment Pada Produksi Baja Canai Dingin di PT. XYZ ]]>
<![CDATA[Hendro Cahyo Ramadhan]]>;
<![CDATA[Asep Endih Nurhidayat]]>;
<![CDATA[Surya Perdana]]>
<![CDATA[ JURMATIS (Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri) Vol 4, No 2 (2022): August ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Kadiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30737/jurmatis.v4i2.2085
<![CDATA[PT XYZ is a company engaged in the production of cold rolled steel. The purpose of this study is to select materials, calculate the amount of waste produced by cold rolled steel. The method used in this research is Life Cycle Assessment. This method is carried out with the aim and scope of the research, then conducts an inventory analysis followed by an assessment of the resulting impact, ending with providing alternatives to improve the results. Through this LCA analysis, it can be seen that the largest percentage generated from the production process is greenhouse gas emissions of 5,964 in 2018, 6,216.0 in 2019, and 6,132 in 2020 Then the liquid waste is 111.51 each year because the use of the volume of water used is fixed at 216,000 L. In addition, there is also acidification produced from the production process with contributing as much as 57.5 eq in 2018, 59.9 , and 59.1 in 2020. also contributed to acidification of 29.6 in 2018, 30.8 eq in 2019, and 30.4 eq in 2020. Another method that can be used is the Standard Adesi method, but this method is sought for other types of waste. PT XYZ adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang produksi baja canai dingin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi pemilihan material, menghitung besaran limbah hasil produksi baja canai dingin. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Life Cycle Assessment. Metode ini dilakukan dengan menentukan goal and scope dari penelitian, kemudian melakukan inventory analysis yang dilanjutkan dengan penilaian dari dampak yang dihasilkan, yang diakhiri dengan memberikan alternatif guna memperbaiki hasil. Melalui analisis LCA ini dapat diketahui bahwa persentase terbesar yang dihasilkan dari proses produksi tersebut adalah emisi gas rumah kaca sebesar 5,964 pada tahun 2018, 6,216,0 pada tahun 2019, dan 6,132 pada tahun 2020. Kemudian limbah cair sebesar 111,51 tiap tahun karena penggunaan volume air yang digunakan tetap yaitu sebesar 216.000 L. Selain itu ada juga asidifikasi yang dihasilkan dari proses produksi tersebut dengan menyumbang sebesar 57,5 pada tahun 2018, 59,9 , dan 59,1 pada tahun 2020. juga ikut menyumbang asidifikasi sebesar 29,6 pada tahun 2018, 30,8 pada tahun 2019, dan 30,4 pada tahun 2020. Adapun metode lain yang dapat digunakan adalah metode Adesi Standar, namun metode ini diperuntukkan untuk limbah jenis lain.]]>
