cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yudhi Nugroho Adi
Contact Email
library@tekomuniversity.ac.id
Phone
+628128000110
Journal Mail Official
library@telkomuniversity.ac.id
Editorial Address
Jl. Telekomunikasi - Ters. Buah Batu Bandung 40257 Indonesia
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
eProceedings of Engineering
Published by Universitas Telkom
ISSN : 23559365     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.34818/eoe.v9i5.18452
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing terkait.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 8,304 Documents
 487   488   489   490   491 
Real Time Cctv Deteksi Manusia Dengan Sistem Virtual Line Hamdi Aziz Al-Mujadidi; Sony Sumaryo; Casi Setianingsih
eProceedings of Engineering Vol 6, No 3 (2019): Desember 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Real Time CCTV Deteksi Manusia Dengan Sistem Virtual Line adalah sistem pengawas suatu tempat yang dapat mendeteksi manusia saat melintasi garis virtual tersebut. Metode ini dapat digunakan untuk keamanan suatu tempat, bisnis, dan lainnya. Ketika adanya kejahatan di suatu tempat CCTV pada umumnya hanya dapat merekam kejadian tersebut untuk bukti. Maka dibutuhkan CCTV yang mampu mendeteksi manusia saat akan melakukan kejahatan dan CCTV ini dapat melakukan pekerjaan tersebut. Pengolahan citra mampu memberikan pengenalan terhadap objek diruang lingkup CCTV tersebut, sistem garis virtual yang diterapkan pada kamera CCTV dan metode Haar Cascade untuk mendeteksi manusia saat melintasi garis virtual secara Real Time. Sistem ini dapat mendeteksi manusia saat melintasi garis virtual tersebut. Abstract Real Time CCTV Smart Virtual Line the Supervisor System is where you can locate moving objects and people. This method can be used for security, location, work and more. When There is a crime somewhere in the CCTV in general only the incident can be recorded for evidence. Then the CCTV takes the ability to detect the moving objects that are transported by humans and it can locate the job. Image processing is able to supply an Introduction to the objects in the room of the range of the CCTV system, the virtual line applied to CCTV camera and method Her Waterfall to Locate a Moving object Real time. This system can detect moving objects-people. Keywords: Real Time, Virtual Line, Image Processing, Haar Cascade
Sistem Kontrol Motor Dc Penggerak Panel Photovoltaic Dengan Metode Gain-schedulling Model Predictive Control (gs-mpc) Praja Cahya Kesuma; Basuki Rahmat; Muh. Zakiyullah Romdlony
eProceedings of Engineering Vol 9, No 2 (2022): April 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Model Predictive Control merupakan jenis suatu kendali dengan metode prediksi. Model Predictive Control (MPC) menggunakan model sistem sebagai prediksi keluaran di masa depan. GainSchedule Model Predictive Control (MPC) digunakan saat model prediksi linier tidak memadai. Dengan menggunakan Gain-Schedule MPC bisa digunakan dengan prediksi linier maupun non linier. Adapun penelitian ini dilakukan dengan metode sistem kendali Gain-Schedule Model Prective Control (MPC). Dengan melakukan pengamatan langsung dan mengumpulkan data dengan cara memonitoring dan mencatat data-data yang di butuhkan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menggerakan motor DC dengan input berupa Pulse With Modulation (PWM) dan output berupa Degree. Tugas akhir ini memiliki nilai fit estimation data pada motor DC sebesar 91% dengan menggunakan system identification pada matlab. Pengendalian MPC hasil proses dipengaruhi oleh cost function, constraint, parameter Np (Prediction Horizon) dan Nc (Control Horizon). Terdapat 3 mode MPC untuk mengatur Gain-Scheduled Model Predictive Control, sinyal pada detik -+ ke 2 dan detik ke 8,5 yang menandakan pergantian kontrol MPC yang di rancang. Kata kunci: Photovoltaic, Model Predictive Control (MPC), Gain-Scheduled Model Predictive Control (MPC) Abstract Model Predictive Control is a type of control with a predictive method. Model Predictive Control (MPC) uses the system model to predict future output. GainSchedule Model Predictive Control (MPC) is used when a linear predictive model is inadequate. By using the Gain-Schedule MPC can be used with linear and nonlinear predictions. This research was conducted using the Gain-Schedule Model Prective Control (MPC) control system method. By making direct observations and collecting data by monitoring and recording the required data. The results of this study are expected to be able to drive a DC motor with input in the form of Pulse With Modulation (PWM) and output in the form of Degree. This final project has a data fit estimation value of 91% for DC motors using the identification system in matlab. Controlling the resulting MPC process is influenced by the cost function, constraint, parameters Np (Prediction
Analisis Sentimen Review Customer Terhadap Laptop Asus Dan Laptop Acer Menggunakan Metode Support Vector Machine Eflin Trinova Limbong; Oktariani Nurul Pratiwi; Hilman Dwi Anggana
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada masa pandemi covid 19 masyarakat bekerja dari rumah, belajar dari rumah, dan ibadah dari rumah. Sehingga banyak aktivitas yang harus dilakukan secara daring (online). Oleh karena itu dibutuhkan teknologi pendukungnya, salah satunya adalah laptop. Penelitian ini memilih melakukan analisis sentimen review konsumen pada laptop Asus dan laptop Acer. Penelitian ini berguna untuk mewangetahui sentimen pelanggan terhadap laptop Asus dan Acer pada media sosial Twitter dan menerapkan algoritma Support Vector Machine. Data diambil melalui API Twitter. Kemudian data akan diberi label sesuai sentimen dan aspeknya. Data akan di preprocessing kemudian data hasil preprocessing diberi bobot agar dapat diklasifikasi menggunakan Support Vector machine. Data akan dibagi menjadi data training dan data testing dan menghasilkan rasio terbaik 70:30 untuk data Asus dan 80:20 untuk data Acer. Percobaan dilakukan dengan kernel linear, kernel radial basis function dan kernel polynomial kemudian dievaluasi dengan confusion matrix dan dilakukan validasi dengan k fold cross validation. Pada data Asus rasio terbaik 70:30 dengan akurasi terbaik kernel radial basis function rata-rata Precision 99%, Recall 99%, dan F1-Score sebesar 99% dan telah dilakukan validasi menghasilkan rata-rata 99.63%. pada data Acer rasio terbaik adalah 80:20 dengan akurasi terbaik kernel polynomial rata-rata Precision 100%, Recall 100%, dan F1-Score sebesar 100% dan telah dilakukan validasi menghasilkan rata-rata 99.6%. Kata Kunci: Acer, Asus, Analisis Sentimen, Confusion Matrix, Support Vector Machine.
Sistem Pengontrolan Pengairan Budidaya Tanaman Tomat Berdasarkan Kelembaban Dan Suhu Tanah Berbasis Artificial Intelligence Nida Nur Afifah; Porman Pangaribuan
eProceedings of Engineering Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK Pengairan pada tanaman tomat merupakan salah satu faktor penting dalam proses pertumbuhan dalam menjaga kesuburan. Tetapi, pemberian air yang tidak sesuai akan membuat pertumbuhan tanaman tomat kurang optimal. Seperti tanaman busuk ketika kurangnya pengairan dan terserangnya bakteri ketika pengairan berlebih. Untuk menyelesaikan permasalahan yang ada, dibutuhkannya sistem pengairan tanaman tomat dengan melihat dari tingkat kelembaban dan suhu tanah tanaman. Pada penelitian tugas akhir ini dirancang sebuah sistem untuk mengontrol pengairan yang diterapkan pada tanaman tomat menggunakan sensor kelembaban tanah dan sensor suhu tanah dan arduino sebagai kontrol sistem. Melalui Artficial Intelligence diharapkan bisa mengklasifikasikan nilai-nilai mana saja yang akan membuat pompa hidup untuk mengairi dan membuat pompa mati agar berhenti mengairi dengan metode yang digunakan yaitu Artificial Neural Network. Untuk mengukur kelembaban tanah sensor akan ditanam dalam tanah kemudian akan membaca kadar air. Kelembaban tanah yang ideal untuk tanaman tomat berkisar 60-80%. Selain faktor Kelembaban, suhu tanah pada tanaman berpengaruh dalam proses pertumbuhan. Sensor suhu tanah juga akan ditanam dalam tanah pada kedalaman 5 cm. Tanaman tomat berkembang pada suhu 24-28°C. Pada penelitian ini didapatkan bahwa sensor kelembaban tanah FC-28 dan sensor suhu DS18B20 waterproof mampu mendeteksi kelembaban dan suhu tanah yang dibutuhkan sistem untuk mengairi tanaman tomat. Nilai kelembaban yang terdeteksi untuk mengairi tanaman adalah < 60% sedangkan untuk suhu tanah adalah > 28°C. Dengan metode ANN yang digunakan pada sistem memiliki akurasi sebesar 90%. Kata Kunci: Tomat, Sensor Kelembaban Tanah FC-28, Sensor Suhu Tanah DS18B20 Waterproof, Pompa, Artificial Neural Network. ABSTRACT Irrigation of tomato plants is an important factors in the process of plant growth in maintaining fertility. But, improper water supply will make tomato plant growth less than optimal. Like rotten plants, when there is a lack of irrigation and bacteria attack when they are over watering. Many automatic servoing gates have been made, it's just that it still has shortcomings, including when there is rain and drought, then the servo that is flowed into a rice field or flowed to another servoing because of the excess servo level in the rice field is still using the power of farmers to solve it. So farmers have to check continuously into the fields. To solve the existing problems, a tomato plant irrigation system is needed by looking at the level of soil moisture and soil temperature of the plant. In this final project research designed a system to control irrigation applied to tomato plants using a soil moisture sensor and a soil temperature sensor and Arduino as a control system. Through Artficial Intelligence, it is expected to be able to classify which values will make the pump start to irrigate and make the pump stop to stop watering with the method used, namely the Artificial Neural Network. To measure soil moisture the sensor will be planted in the soil and then will read the moisture content. The ideal soil moisture for tomato plants ranges from 60-80%. In addition to the humidity factor, soil temperature in plants has an effect on the growth process. The soil temperature sensor will also be planted in the soil at a depth of 5 cm. Tomato plants thrive at 24-28 ° C. In this study, it was found that the FC-28 soil moisture sensor and the DS18B20 waterproof temperature sensor were able to detect the moisture and soil temperature needed by the system to irrigate tomato plants. The detected moisture value for irrigating plants was 28 ° C. With the ANN method used in the system has an accuracy of 90%. Keywords: Tomato, FC-28 Soil Moisture Sensor, DS18B20 Waterproof Soil Temperature Sensor, Pump, Artificial Intelligence, Artificial Neural Network.
Sistem Pengenalan Pembuluh Darah Jari Manusia Menggunakan Metode Weber Local Binary Pattern (wlbp) Adhia Dinda Sofia Afifah Masyhur; Anggunmeka Luhur Prasasti; Roswan Latuconsina
eProceedings of Engineering Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Sistem pengenalan biometrik mengacu pada identifikasi secara otomatis terhadap manusia berdasarkan karakteristik tingkah laku manusia. Salah satu pengenalan biometrik adalah pengenalan pembuluh darah jari manusia. Finger vein merupakan pembuluh darah yang berada pada jari manusia, beberapa literatur menjelaskkan finger vein memiliki hal yang unik, sehingga di kembangkanlah sistem pengenalan biometrik pada pembuluh darah jari manusia. Pada penelitian ini dirancang sistem deteksi dan identifikasi individu menggunakan pembuluh darah jari manusia dengan metode Weber Local Binary Pattern (WLBP). Metode WLBP merupakan gabungan dari metode LBP dan hukum Weber, WLBP memiliki keunggulan dalam memperhatikan intensitas dan variasi terkecil. Pada penelitian ini, proses akuisi citra dilakukan menggunakan kamera endoskop. Kamera endoskop memiliki sensor yang tidak dapat memblokir cahaya infrared dan dapat diserap oleh lapisan kulit sehingga mendaptkan gambar pembuluh darah jari yang lebih jelas. Hasil akuisisi citra membutuhkan proses preprocessing untuk memperjelas gambar pembuluh darah pada jari. Proses indentifikasi menggunakan klasifikasi K-NN. Klasifikasi K-NN dilakukan dengan nilai K = 3, penelitian ini menggunakan 50 data latih dan 50 data uji yang diambil dari 5 individu. Kata kunci : Sistem Biometrik, Pembuluh Darah Jari, WLBP, K-NN Abstract Biometric recognition system refers to automatic identification of humans based on the characteristics of human behavior. One of the biometric introductions is finger vein identification. Finger veins are blood vessels that are in human fingers, some literature explains that finger veins have unique things, therefore biometric recognition system in human finger veins was developed. In this study, a detection and identification system for individuals using human finger blood vessels was designed using the Weber Local Binary Pattern (WLBP) method. The WLBP method is a combination of the LBP method and Weber's law, WLBP has the advantage of paying attention to the smallest intensity and variation. In this study, the image acquisition process was carried out using an endoscope camera. The endoscope camera has a sensor that cannot block infrared light, which can be absorbed by the skin layer to give a clearer picture of the finger blood vessels. The results of image acquisition require a preprocessing process to clarify the image of blood vessels on the fingers. The identification process uses the K-NN classification. K-NN classification is done with a value of K = 3, this study uses 50 training data and 50 test data that take from 5 individu. Keyword: Biometric System, Finger Vein, WLBP
Perancangan Dan Implementasi Alat Pendeteksi Kebisingan Kendaraan Bermotor Berbasis Internet Of Things Dengan Menggunakan Sensor KY-037 Dan Sensor MAX4466 Banyu Sismala Dewa; Iman Hedi Santoso; Fardan Fardan
eProceedings of Engineering Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak—Indonesia adalah negara dengan tingkat pertumbuhan penduduk yang cukup pesat dan berpengaruh terhadap kepadatan lalu lintas. Banyak ditemukan pengguna knalpot bising yang mengganggu berbagai sektor. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibuat alat yang mampu mendeteksi para pelanggar. Alat ini juga dibuat untuk menciptakan lingkungan yang aman dan nyaman dengan memanfaatkan teknologi IoT. Ada dua sensor yang digunakan yaitu KY – 037 dan MAX4466 untuk menangkap sumber suara. Adapun komponen lainnya yaitu LCD, Arduino Nano dan ESP32 – CAM sebagai pengendali. Alat ini pun diharapkan dapat membantu Dishub untuk mengawasi pengendara bermotor. Penelitian dimulai dengan tahap perancangan sistem yang dilanjutkan dengan uji coba alat. Sensor suara MAX4466 memiliki nilai lebih baik dibandingkan dengan KY – 037, ini menunjukan kualitas sensor berpengaruh pada ketepatan hasil. Pada pengujian performa alat didapat hasil yang baik karena seluruh komponen dapat terhubung satu sama lain. Pada pengukuran QoS untuk mengirim data dari alat menuju ke database, didapat nilai rata – rata throughput sebesar 19.500 bps atau 19,5 Kbps lalu nilai rata – rata delay sebesar 212,465 ms atau 0,2125 second dan nilai rata – rata packet loss sebesar 0%. Dari beberapa pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa alat pendeteksi kebisingan ini dapat bekerja dengan baik sesuai rancangan awal dan pengiriman data menuju firebase berhasil. Kata Kunci — suara, kebisingan suara, IoT, KY-037, MAX4466, arduino nano, ESP32 – CAM.
Determination Price Ticket Of Airline Low-cost Carrier Based On Dynamic Pricing Strategy Using Multiple Regression Method Elisa Intan Puspita Sari; Rio Aurachman; Mohammad Deni Akbar
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

To maintain the company's position in the aviation industry, each airline has its strategy to overcome losses due to the impact of the Covid-19 pandemic. One strategy that is often applied by airlines is the dynamic pricing strategy. The ever-changing flight ticket prices serve to maximize the company's revenue. The puIDRose of this study is to propose the optimum pricing with a dynamic pricing model which in this model will produce an optimum pricing policy based on historical sales. This final project uses dynamic pricing to maximize revenue by modeling the effect of price on demand. The method used in this research is Multiple Regression with the help of Jupyter Notebook software in Python in the data processing. Furthermore, the author uses cross-validation which serves to evaluate the demand model and price prediction used. This final project using data from PT. Trigana Air with flights from Wamena-Jayapura on 01 February 2021 to 28 February 2021. The demand model used produces an accuracy of 61.24% with a standard deviation of 28,6%. Meanwhile, the ticket price prediction model used produces an accuracy of 55,4% with a standard deviation of 22,5%. Based on the dynamic pricing model that has been applied by optimizing sales profits based on the optimal price variable, there is an increase in revenue on March 12, 2021 with a profit of IDR38.220.644 or an increase of 22,6%. Keywords: multiple regression, machine learning, dynamic pricing
Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Tanaman Hidroponik Terintegrasi Iot Menggunakan Metode Forward Chaining Muhamad Ramadhan; Muhammad Ary Murti; Casi Setianingsih
eProceedings of Engineering Vol 8, No 3 (2021): Juni 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Aplikasi sistem pakar hidroponik dengan metode pengambil keputusan forward chaining dan certainty factor, menjadi alat bantu pegiat hidroponik yang dapat dibawa kemanapun yang hanya bermodalkan Internet dan Smartphone android. Sistem pakar yang dibangun dapat melakukan monitoring, serta pengendalian alat kontrol nutrisi hidroponik yang terintegrasi (Internet of Things). Data sensor ph dan tds akan diproses menggunakan metode pengambil keputusan forward chaining dan penentu kepastian Certainty Factor untuk melakukan klasifikasi dan penangan solusi masalah larutan hidroponik. Sistem pakar dibuat menggunakan aplikasi android studio yang memiliki akurasi pengambilan keputusan yang telah di validasi pakar sebesar 100%, dan memiliki interval waktu rata-rata pengiriman data ke alat selama 39,2 detik. Alpha testing has been carried out on the application system with 100% accuracy, pengujian beta dengan aspek usability > 80%, pengujian validitas dengan ke-6 pertanyaan memiliki nilai > rtabel dinyakan valid, Uji reliabilitas memiliki nilai Alpha = 0.8105 > 0.6 (nilai pembanding) maka dinyatakan reliable. Kata Kunci : Hidroponik, Sistem Pakar, Forward Chaining, Certainty Factor Abstract The hydroponic expert system application with the forward chaining decision-making method and certainty factors, becomes a tool for hydroponic activists that can be carried anywhere with only the Internet and an Android Smartphone. The expert system that is built can monitor and control an integrated hydroponic nutrition control device (Internet of Things). The ph and tds sensor data will be processed using the forward chaining decision-making method and the Certainty Factor determinant to classify and handle hydroponic solution problems. The expert system is made using the android studio application which has an accuracy of decision making that has been validated by experts at 100%, and has an average time interval of sending data to the tool for 39.2 seconds. Alpha testing has been carried out on the application system with 100% accuracy, beta testing with usability aspects> 80%, validity testing with all 6 questions having a value> rtabel declared valid, reliability test having Alpha value = 0.8105> 0.6 (comparable value ) then declared reliable. Keyword : Hydroponic, Expert System, Forward Chaining, Certainty Factor
Sistem Navigasi Kursi Roda Otonom Dengan Sensor Laser Muhammad Afan Aljafar; Angga Rusdinar; Irwan Purnama
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem navigasi menjadi bagian terpenting pada autonomous mobile robot agar mampu bergerak secara mandiri. Sistem navigasi pada autonomous mobile robot diartikan sebagai kemampuan untuk memandu pergerakan dari suatu lokasi ke lokasi lain yang dituju melalui penentuan lokasi dan arah gerakanya. Pada penelitian ini, kursi roda merupakan autonomous mobile robot-nya menggunakan navigation stack package pada framework ROS sebagai sistem navigasinya. navigation stack merupakan konsep program jaringan mobile robot, dan menggunakan sensor LiDAR untuk melakukan navigasi juga melakukan pemetaan ruangan terlebih dahulu, serta menggunakan sistem kendali adaptif untuk kecepatan motor dc. Terdapat juga sistem yang tergabung di dalam navigation stack package untuk mengendalikan posisi kursi roda yaitu metode kendali odometry, yang memanfaatkan pemodelan fisik differential drive mobile robot untuk mendapatkan kecepatan linier dan sudut dari masing-masing roda penggerak, kemudian dari perolehan kecepatan tersebut didapatkan jarak perpindahan dan sudut perpindahan dari kursi roda. kursi roda mengunakan sensor laser LiDAR. Kursi roda bergerak secara otonom dengan aktuator motor dc yang kecepatannya terkendali dengan sistem kendali PID dengan nilai konstanta P = 0.16, I = 5.5, dan D = 0 pada masing-masing mikrokontroler yang terhubung pada motor dc kanan dan kiri. Dengan sistem navigation stack package, sensor LIDAR dan pengendali PID pada kecepatan motor dc Kursi roda mampu berjalan secara otonom dengan pola lurus dari titik (0,0) menuju (2.9 , 0), berjalan lurus dari titik (2.3, -1.3) menuju (2.3, -3.3), dan berjalan secara otonom dengan pola bolak-balik dari titik awal (0,0) menuju titik kedua (29,0) dan kembali ke titik awal, dengan rentang kesalahan sebesar 0.58% - 98.99%. Kata Kunci : Autonomous Navigation, LIDAR, ROS, Odometry, SLAM, PID.
Perancangan Konsep Usulan Alarm Peringatan Menggunakan Metode Quality Function Deployment Untuk Meminimasi Defect Retak Pada Proses Pembelahan Slat Pensil 7a1 Di Pt Xylo Indah Pratama Msy Cahaya Dinda Pamungkas; Wiyono Wiyono; Widia Juliani
eProceedings of Engineering Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak PT Xylo Indah Pratama merupakan perusahaan swasta nasional yang memproduksi barang setengah jadi berupa slats atau lempengan pensil. Slat yang diproduksi terdiri dari beberapa jenis salah satunya adalah grade 7A1 dengan jumlah produksi yang paling banyak. Data historis perusahaan pada tahun 2019 menunjukkan terjadinya jumlah cacat yang melebihi batas toleransi yang ditetapkan. Di mana, rata-rata persentase jumlah defect sebesar 2% sedangkan perusahaan menetapkan toleransi sebesar 1%. Terdapat 17 jenis cacat yang tidak sesuai dengan spesifikasi produk 7A1. Diketahui dari data historis perusahaan, cacat yang paling banyak terjadi adalah cacat retak yang terjadi pada proses pembelahan. Dengan menggunakan tool fishbone diagram diketahui faktor penyebab cacat dari beberapa faktor. Penentuan faktor dominan dilakukan menggunakan tool FMEA dan didapatkan bahwa penyebab utama cacat retak adalah faktor method dengan mode kegagalan pengisian slat di dalam box penampung tidak sesuai prosedur (diisi sampai slat tumpah/jatuh). Sehingga diberikan usulan perbaikan berupa alarm peringatan. Penyusunan konsep rancangan alarm peringatan dilakukan menggunakan metode QFD (Quality Function Deployment) dengan terlebih dahulu mengetahui VOC (Voice of Customer). Customer need diterjemahkan ke dalam technical responses dan ditentukan keterkaitan hubungannya menggunakan HOQ (House of Quality). Terdapat tiga alternatif konsep alarm peringatan yang dikembangkan berdasarkan technical responses pada tahap concept generation. Pemilihan konsep terbaik dilakukan pada tahap concept screening. Didapatkan konsep rancangan alarm peringatan berdasarkan prinsip poka-yoke yang dilengkapi dengan sensor, program counter pada PLC, serta output berupa suara dan cahaya peringatan untuk mencegah terjadinya cacat retak pada PT XIP. Kata Kunci: Slat, Defect, QFD, Voice of Customer, House of Quality Abstract PT Xylo Indah Pratama is a company that produces semi-finished goods in the form of slats or pencil slabs. Slat produced consists of several types, one of which is grade 7A1 with the most production. Historical company data in 2019 shows the number of defects that exceed the established tolerance limits. Where, the average percentage of the total defect is 2% while the company sets a tolerance of 1%. There are 17 types of defects that are incompatible with product 7A1 specifications. It is known from the company's historical data, the most common defects are crack defects that occur in the cleavage process. By using the fishbone diagram tool, it is known the factors that cause defects from several factors. Determination of the dominant factor is done using the FMEA tool and it is found that the main cause of the crack defect is a method factor with the failure mode of filling the slat in the container box not according to the procedure (filled until the slat spills / falls). So that the proposed improvement in the form of a warning alarm. The concept of warning alarm design is done using the QFD (Quality Function Deployment) method by first knowing the VOC (Voice of Customer). Customer needs are translated into technical responses and relationships are determined using HOQ (House of Quality). There are three alternative warning alarm concepts developed based on technical responses at the concept generation stage. The best concept selection is done at the concept screening stage. The concept of warning alarm design is based on the poka-yoke principle which is equipped with sensors, program counter on PLC, and outputs in the form of sound and warning light to prevent the occurrence of crack defects in PT XIP. Keywords: Slat, Defect, QFD, Voice of Customer, House of Quality

Page 489 of 831 | Total Record : 8304

 487   488   489   490   491 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025 Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025 Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025 Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol. 12 No. 2 (2025): April 2025 Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 5 (2024): Oktober 2024 Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024 Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol. 11 No. 2 (2024): April 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024 Vol. 10 No. 6 (2023): Desember 2023 Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023 Vol 10, No 5 (2023): Oktober 2023 Vol. 10 No. 4 (2023): Agustus 2023 Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023 Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 10, No 2 (2023): April 2023 Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023 Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023 Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022 Vol. 9 No. 5 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol. 9 No. 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 9, No 2 (2022): April 2022 Vol 9, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021 Vol. 8 No. 5 (2021): Oktober 2021 Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol 8, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 8, No 3 (2021): Juni 2021 Vol. 8 No. 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020 Vol 7, No 1 (2020): April 2020 Vol 6, No 3 (2019): Desember 2019 Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019 Vol 6, No 1 (2019): April 2019 Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018 Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 5, No 1 (2018): April 2018 Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017 Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017 Vol 4, No 1 (2017): April, 2017 Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016 Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016 Vol 3, No 1 (2016): April, 2016 Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015 Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015 Vol 2, No 1 (2015): April, 2015 Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014 More Issue