cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andini Putri Riandani
Contact Email
andiniriandani@pelitabangsa.ac.id
Phone
+622128518181
Journal Mail Official
semnas.fatek@pelitabangsa.ac.id
Editorial Address
Jl. Inspeksi Kalimalang No.9, Cibatu, Cikarang Sel., Kabupaten Bekasi, Jawa Barat 17530
Location
Kab. bekasi,
Jawa barat
INDONESIA
SAINTEK
Published by Universitas Pelita Bangsa
ISSN : -     EISSN : 29623545     DOI : 10.37366/SAINTEK
Core Subject : Science, Engineering,
Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Prosiding Sains dan Teknologi (SAINTEK) merupakan wadah publikasi dari hasil penelitian yang telah dipresentasikan pada Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) yang diselenggarakan setiap tahun oleh Fakultas Teknik Universitas Pelita Bangsa. Penelitian yang dipublikasikan bersifat multi-disiplin dalam ruang lingkup Teknik tentang analisa dan implementasi perkembangan teknologi. 
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 355 Documents
 27   28   29   30   31 
Studi Literatur : Optimalisasi Perencanaan Sistem Kerja Untuk Meningkatkan Produktivitas di Industri Manufaktur Sayid Helmi Abdul Aziz
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Industri manufaktur memainkan peran strategis dalam mendukung pertumbuhan ekonomi, namun menghadapi tantangan efisiensi dan adopsi teknologi. Review ini bertujuan mengevaluasi penerapan berbagai metode perencanaan sistem kerja, seperti System Development Life Cycle (SDLC), Soft System Methodology (SSM), Prototyping, dan Waterfall, untuk meningkatkan produktivitas di sektor manufaktur Indonesia. Metode yang digunakan meliputi tinjauan literatur sistematis terhadap 865 studi yang relevan dari tahun 2019 hingga 2023. Hasil review menunjukkan bahwa penerapan SDLC mampu mengurangi kesalahan pencatatan dan mempercepat pelaporan. SSM terbukti meningkatkan efisiensi fasilitas melalui desain sistematis dan integrasi solusi operasional. Prototyping mempercepat pengembangan aplikasi manufaktur dengan respons cepat terhadap perubahan kebutuhan, sedangkan Waterfall meningkatkan akurasi dalam pendataan pekerja. Meski demikian, terdapat kesenjangan penerapan teknologi di UKM manufaktur yang memerlukan solusi lebih terjangkau. Review ini memberikan wawasan tentang efektivitas metode perencanaan sistem kerja untuk meningkatkan daya saing industri manufaktur.
Prediksi Pembatalan Pemesanan Hotel menggunakan Algoritma Machine Learning Selma Ohoira; Sella Monica
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Industri perhotelan sering menghadapi tantangan terkait pembatalan pemesanan yang dapat mempengaruhi pendapatan dan operasional hotel. Pembatalan yang tidak terduga tidak hanya menyebabkan kerugian pendapatan, tetapi juga menganggu perencanaan kapasitas. Teknologi machine learning dapat membantu memprediksi pembatalan berdasarkan data historis dan variabel terkait. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan algoritma machine learning khususnya regresi logistik dan klasifikasi hutan acak, dalam memprediksi pembatalan pemesanan hotel. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi hutan acak lebih unggul dibandingkan regresi logistik dengan nilai akurasi sebesar 87,85%, presisi 84,28% dan recall 76,26%. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pengelola hotel dalam mengoptimalkan manajemen reservasi, mengurangi dampak negatif pembatalan serta meningkatkan pendapatan melalui prediksi yang lebih akurat.
Penerapan TF-IDF dan Cosine Similarity dalam Chatbot Virtual Asisten: Studi Kasus Layanan Informasi Pendaftaran Sekolah Menengah Pertama Bhagas Shaib Pramono; Muhammad Alwi Nur Fathihah; Muhammad Azizul Dzikri3; Maulana Cakra Dwi Noto
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Sistem chatbot pendaftaran sekolah ini menggunakan teknologi AI berbasis Natural Language Processing (NLP) untuk mengotomatisasi layanan informasi pendaftaran. Dibangun dengan Flask dan scikit-learn, sistem ini mengolah teks pengguna dengan algoritma TF-IDF dan Cosine Similarity untuk mencocokkan pertanyaan dengan basis pengetahuan. Proses dimulai dengan preprocessing teks, diikuti dengan vektorisasi untuk representasi numerik dan perhitungan kesamaan semantik. Chatbot ini dapat menyesuaikan respons berdasarkan intent pengguna, dengan threshold similaritas 0.3. Fitur tambahan termasuk kemampuan menambah data QA secara dinamis, evaluasi performa, integrasi Telegram, dan antarmuka web untuk manajemen, hasil akurasi test case mendapatkan nilai 94.94%. Sistem ini tidak hanya
Studi Literatur : Perancangan Sistem Kerja Berbasis Metode Just in Tim di Industri Manufaktur Fatony Labib
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Memproduksi dan mengolah sumber daya mentah atau setengah jadi menjadi komoditas yang dapat digunakan adalah fungsi utama dari bisnis manufaktur. Sebelum memulai manufaktur massal, sangat penting untuk menganalisis bagaimana sistem kerja diimplementasikan. Produktivitas dan ergonomi yang diantisipasi harus dihasilkan dari konsep yang diterapkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan mengkaji faktor-faktor yang berkaitan dengan desain sistem kerja di sektor industri manufaktur . Mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis artikel menggunakan sistem analisis adalah langkah pertama dalam metodologi penelitian ini. Artikel dari 2018-2024 berfungsi sebagai sumber data. Menurut temuan penelitian, 2018 dan 2024 memiliki jumlah publikasi penelitian tertinggi, dengan masing-masing lima belas jurnal. Dengan lima belas artikel, klasifikasi industri yang paling sering ditemui adalah sektor manufaktur. Kontribusi dari penelitian ini adalah untuk memudahkan peneliti lain untuk digunakan sebagai panduan ketika mereka menyusun publikasi tentang sistem kerja di sektor industri manufaktur.
Pengembangan Chatbot Rekomendasi Resep Masakan Ayam Khas Indonesia dengan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity Silvia Delya Heryani; Ade Maulani Bilgis; Fitri Yani; Savariana Rika Anugrahaini
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Pengembangan chatbot rekomendasi resep masakan ayam khas Indonesia dengan metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Bertujuan untuk mengimplementasikan model term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) dan algoritma Cosine Similarity dalam pengembangan chatbot yang dapat memberikan rekomendasi resep ayam khas Indonesia. Chatbot ini dirancang untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam mencari informasi resep yang relevan dan akurat. Dengan menggunakan metode TF-IDF, chatbot dapat menghitung bobot dari setiap kata dalam dokumen resep, sehingga dapat mengidentifikasi kata kunci yang paling dan relevan untuk pertanyaan pengguna. Selain itu, pada algoritma cosine similarity digunakan untuk mengukur kesamaan antara pertanyaan pengguna dan dokumen resep yang ada, memungkinkan chatbot untuk memberikan rekomendasi yang lebih tepat dan sesuai dengan preferensi pengguna. Implementasi kedua teknik ini diharapkan meningkatkan efisiensi dan akurasi chatbot dalam memberikan informasi yang dibutuhkan, serta meningkatkan kepuasaan pengguna dalam mencari resep ayam khas Indonesia. hasil evaluasi menunjukkan bahwa performa chatbot dalam mengenali intent pengguna menghasilkan nilai akurasi sebesar 0.643, sementara pada pengenalan entity, chatbot menunjukkan performa yang lebih baik dengan hasil akurasi sebesar 0.857. Studi ini berkontribusi pada pengembangan teknologi chatbot di bidang kuliner, dengan potensi untuk meningkatkan efisiensi pencarian informasi mengenai resep ayam khas Indonesia.
Studi Penerapan AI Dalam Sektor Bisnis E-Commerce Haidar Yudha Perdana
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Kecerdasan buatan (AI) telah membawa dampak besar di berbagai bidang, termasuk dunia bisnis. Teknologi ini mampu meningkatkan efisiensi dan membuka peluang kolaborasi antara manusia dan mesin untuk menciptakan nilai tambah. Meski demikian, penerapan AI juga menimbulkan sejumlah tantangan, seperti persoalan etika, perlindungan privasi, dan tanggung jawab hukum yang membutuhkan perhatian serius. Analisis mengenai pengaruh AI dalam bisnis menunjukkan berbagai tantangan, mulai dari biaya implementasi yang tinggi, kebutuhan infrastruktur yang memadai, hingga dampaknya terhadap lapangan kerja. Selain itu, pentingnya regulasi yang jelas untuk mengatur tanggung jawab hukum terkait penggunaan AI, khususnya di Indonesia, juga menjadi sorotan. Berbagai temuan mengungkapkan bahwa penciptaan nilai berbasis AI melibatkan hubungan yang kompleks antara manusia dan mesin. Tantangan utama yang teridentifikasi adalah belum diakuinya AI sebagai subjek hukum di Indonesia, yang memperumit penentuan tanggung jawab atas tindakan yang dilakukan AI. Selain itu, investasi besar dan kesiapan infrastruktur menjadi aspek krusial yang perlu diperhatikan dalam implementasi teknologi ini. AI memiliki potensi besar untuk mendorong efisiensi dan menciptakan nilai tambah dalam bisnis, namun penerapannya juga memunculkan berbagai tantangan yang harus diselesaikan. Oleh karena itu, diperlukan regulasi yang lebih jelas guna memastikan penerapan AI yang etis dan bertanggung jawab. Dengan pendekatan yang tepat, AI dapat berperan sebagai pendorong inovasi dan pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan.
Analisis Blackbox Testing dan User Acceptance Testing Terhadap Sistem Kasir Point of Sale Ahmad Syukron; Abid Husein; Iman Setiawan; Delfian Ruly Havatilla
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sistem kasir Point of Sale (POS) pada halaman barang dengan menggunakan metode black box testing dan User Acceptance Testing (UAT). Sistem POS diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan transaksi, inventaris barang, dan pelaporan keuangan. Black box testing digunakan untuk menguji fungsionalitas pada halaman barang tanpa memperhatikan kode sumber, dengan hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan spesifikasi yang ditentukan, yang membuktikan keandalan teknis sistem. Selain itu, UAT dilakukan untuk mengukur tingkat penerimaan dan kepuasan pengguna terhadap desain, fungsionalitas, efisiensi, dan performa sistem POS. Hasil analisis UAT menunjukkan bahwa tingkat penerimaan responden pengguna sangat tinggi, dengan persentase kepuasan mencapai 80%. Secara keseluruhan, sistem POS pada halaman barang berhasil memenuhi kebutuhan fungsional dan harapan pengguna, baik dari sisi teknis maupun pengalaman pengguna. Meskipun demikian, beberapa aspek, seperti desain antarmuka dan peningkatan efisiensi, masih dapat menjadi fokus untuk pengembangan lebih lanjut.
Simulasi Monte Carlo untuk Rekomendasi Zona Evakuasi Optimal dalam Menghadapi Risiko Erupsi Gunung Marapi di Sumatera Barat Liza Efriyanti; Nurul ‘Aini Koto; Gerli Wira Yudha; Rehan Firdaus; Uut Amara
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Gunung Marapi di Sumatera Barat merupakan salah satu gunung api aktif di Indonesia yang memiliki potensi erupsi signifikan, mengancam keselamatan masyarakat di sekitarnya. Perencanaan zona evakuasi yang efektif sangat penting untuk meminimalkan risiko korban jiwa dan kerugian materiil. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi zona evakuasi optimal dengan menggunakan pendekatan simulasi Monte Carlo. Metodologi penelitian melibatkan pengumpulan data historis erupsi Gunung Marapi, termasuk distribusi abu vulkanik, aliran piroklastik, dan data geospasial wilayah terdampak. Simulasi Monte Carlo diterapkan untuk memodelkan skenario erupsi secara probabilistik, dengan mempertimbangkan variabilitas parameter seperti arah angin, intensitas erupsi, dan radius dampak. Hasil simulasi digunakan untuk memetakan risiko spasial dan menentukan zona prioritas evakuasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan probabilistik Monte Carlo mampu mengidentifikasi zona risiko tinggi dengan akurasi yang lebih baik dibandingkan pendekatan deterministik. Zona evakuasi optimal mencakup wilayah dalam radius 10–15 km dari puncak gunung, dengan pertimbangan arah angin dominan ke arah barat laut. Rekomendasi mencakup pembentukan jalur evakuasi yang aman, penyediaan tempat penampungan sementara, dan simulasi kesiapsiagaan masyarakat di zona berisiko. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pemerintah daerah dan lembaga terkait dalam menyusun strategi mitigasi bencana yang lebih efektif. Penerapan metode ini juga dapat diperluas untuk risiko bencana vulkanik di wilayah lain di Indonesia.
Kajian Inovasi Transportasi Berbasis AI: Sistem Autopilot sebagai Solusi Mobilitas di Ibu Kota Nusantara Mochamad Nabil kurnia
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Indonesia tengah melaksanakan proyek besar dengan memindahkan ibu kota dari Jakarta ke Ibu Kota Nusantara (IKN) di Kalimantan Timur. Salah satu pilar utama pembangunan IKN adalah konsep "smart city" dan "green transportation" yang mengintegrasikan teknologi ramah lingkungan dan inovasi berbasis kecerdasan buatan (AI). Transportasi otonom atau autonomous car berbasis AI merupakan salah satu inovasi teknologi utama yang diusulkan untuk mendukung visi ini. Kajian ini menggunakan metode tinjauan literatur dengan menganalisis publikasi terkini terkait AI, sistem autopilot, dan penerapannya dalam transportasi cerdas di IKN. Temuan menunjukkan bahwa teknologi seperti image processing dengan neural network dan metode region of interest (ROI) dapat diadopsi untuk meningkatkan efisiensi serta keamanan sistem transportasi. Selain itu, kajian ini menyoroti bagaimana penerapan autonomous car di IKN dapat meminimalkan risiko kecelakaan, meningkatkan efisiensi perjalanan, dan mendukung pengelolaan lingkungan yang berkelanjutan. Meskipun demikian, keberhasilan implementasi memerlukan dukungan infrastruktur teknologi, regulasi, dan kolaborasi lintas sektor. Pengujian dan simulasi yang dilakukan oleh perusahaan seperti Tesla menunjukkan efektivitas sistem ini dalam mengidentifikasi dan memperbaiki masalah teknis, meskipun masih terdapat tantangan.
Strategi Pengendalian Produk Cacat di Industri Penyamakan Kulit melalui Pendekatan DMAIC Six Sigma Anandhita Perwitasari; Adhie Tri Wahyudi; Wahyu Widhiarso
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengurangi cacat pada proses finishing di CV XYZ, perusahaan penyamakan kulit sapi dan domba yang berlokasi di Garut, Jawa Barat. Observasi awal menunjukkan nilai sigma sebesar 3,6, dengan cacat dominan berupa Loose (30,01%), Cracking (25,02%), dan Snai (19,99%). Level sigma ini menunjukkan perlunya peningkatan kualitas untuk mencapai standar nasional dan internasional, termasuk standar kualitas USA. Pendekatan Six Sigma DMAIC diterapkan dengan berbagai alat analisis, seperti Pareto Chart dan Fishbone Diagram, untuk mengidentifikasi akar penyebab cacat yang meliputi faktor manusia (kurangnya pelatihan), metode (prosedur kerja tidak standar), material (kualitas bahan rendah), mesin (tekanan tidak stabil), dan lingkungan (suhu serta kelembapan tidak terkontrol). Pada tahap Improve, Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), Interrelationship Diagram, dan Affinity Diagram digunakan untuk merumuskan strategi perbaikan. Rekomendasi meliputi pelatihan pekerja, standarisasi prosedur kerja, perawatan mesin, serta pengendalian suhu dan kelembapan lingkungan. Implementasi strategi ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas produk kulit nasional yang memenuhi standar internasional, sehingga mampu bersaing di pasar global.

Page 29 of 36 | Total Record : 355

 27   28   29   30   31 

Filter by Year

2022 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025 Vol. 3 No. 1 (2024): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 3 - Januari 2024 Vol. 2 No. 1 (2023): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 2 - Februari 2023 Vol. 1 No. 1 (2022): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 1 - Juli 2022