cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Achmad Syaichu
Contact Email
syaichu07@stt-pomosda.ac.id
Phone
+6282143738676
Journal Mail Official
cyber-techn@jurnal.stt-pomosda.ac.id
Editorial Address
https://jurnal.stt-pomosda.ac.id/index.php/cybertechn/about/editorialTeam
Location
Kab. nganjuk,
Jawa timur
INDONESIA
CYBER-Techn(Jurnal Informatika dan Industri)
Published by Sekolah Tinggi Teknologi Pomosda Nganjuk
ISSN : 19079044     EISSN : 2614882X     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
CYBER-TECHN merupakan Jurnal Nasional yang diterbitkan olehSekolah Tinggi Tekologi Pondok Modern Sumber Daya At-Taqwa Nganjuk yang terbit dua kali dalam satu tahun yakni April dan Nopember dengan P-ISSN: 1907-9044 E-ISSN: 2614-882X, yang menyajikan sejumlah tulisan yang berkaitan dengan perkembangan teknologi dan penerapan aplikasi sistem dan teknik informatika, ilmu teknik dan manajemen industri, berdasarkan hasil penelitian dengan didukung data yang besifat kuantitatif dan kualitatif, yang dapat memberikan solusi, mempermudah, membantu dan menjadi katalisator dalam meningkatkan analisa, pemikiran umat manusia khsusnya lingkungan akademisi
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 19 No. 01 (2025): CYBER-Techn" : 5 Documents clear
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PLYWOOD DENGAN METODE LEAN SIX SIGMA DAN MULTI ATTRIBUTE FAILURE MODE ANALYSIS (STUDI KASUS: PT. MANUNGGAL INDOWOOD INVESTINDO) Siti Ila Maufiroh; Yustina Suhandini Tjahjaningsih; Mustakim
CYBER-TECHN Vol. 19 No. 01 (2025): CYBER-Techn
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

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

Abstract

Dunia industri mengalami perkembangan yang semakin pesat, menyebabkan perusahaan harus menghadapi persaingan yang ketat di pasar global yang terus berubah. Hal ini membuat setiap perusahaan akan senantiasa berusaha untuk mencapai keunggulan, salah satunya yaitu melalui produk. Produk berkualitas tinggi tidak hanya menjadi penentu kesuksesan di pasar, tetapi juga menjadi cerminan dari reputasi dan komitmen perusahaan terhadap kepuasan pelanggan. PT. Manunggal Indowood Investindo merupakan entitas yang beroperasi dalam bidang industri manufaktur dan memproduksi produk plywood. Saat ini, perusahaan menghadapi masalah dengan tingginya tingkat waste jenis defect dalam proses produksi. Untuk mengatasi hal ini, perlu dilakukan analisis pengendalian kualitas produk guna mengidentifikasi dan mengkategorikan pemborosan yang terjadi selama produksi menggunakan metode lean six sigma. Selain itu, metode Multi Attribute Failure Mode Analysis (MAFMA) digunakan untuk mengidentifikasi penyebab potensial kecacatan produk dan langkah-langkah perbaikan yang diperlukan. Melalui penerapan lean six sigma, diketahui bahwa waste paling signifikan dalam produksi plywood adalah defect, dengan jenis defect tertinggi yaitu ripping, mencapai 5.530 lembar (24,03%). Sementara itu, dengan menggunakan MAFMA, penyebab potensial defect yang paling berpengaruh adalah faktor mesin, khususnya suhu plate yang terlalu panas, dengan bobot nilai 0,345. Untuk mengatasi penyebab utama ini, direkomendasikan bagi perusahaan untuk menetapkan standar waktu yang tepat untuk proses pengepresan, sehingga dapat dilakukan dengan lebih konsisten dan efisien, serta mengurangi risiko suhu plate mencapai tingkat yang terlalu tinggi.
PREDIKSI LUAS AREA KEBAKARAN HUTAN DI PORTUGAL BERDASARKAN KONDISI CUACA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Ardath Prahara Setyan; Lilis NurAnnissa
CYBER-TECHN Vol. 19 No. 01 (2025): CYBER-Techn
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

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

Abstract

Bencana kebakaran hutan merupakan suatu peristiwa serius yang sering terjadi dan perlu diwaspadai. Selain ekosistem kawasan hutan itu sendiri, pemukiman yang berada di dekat area terbakar juga akan merasakan dampaknya. Pada kasus ini ada beberapa faktor yang memicu tingkat luasnya area kebakaran seperti suhu, angin, kelembapan, dll. Penelitian ini menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan algoritma Backpropagation untuk memprediksi luas area yang terbakar agar dapat dilakukan pencegahan serta mitigasi kebakaran hutan. Data yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository, berisi 517 data yang memuat informasi seperti suhu, kelembaban, kecepatan angin, dan lainnya. Langkah awal dilakukan praproses seperti normalisasi data dan mengubah data angka menjadi kategori, lalu data dibagi menjadi data latih dan uji. Dilakukan metode algoritma backpropagation dengan menyesuaikan bobot dalam jaringan berdasarkan yang terjadi untuk memahami pola yang ada. Kemudian pengujian data, hasilnya menunjukkan bahwa metode JST mampu memberikan prediksi yang cukup akurat, dan kinerja model dinilai menggunakan nilai RMSE dan korelasi.
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PLYWOOD DENGAN METODE LEAN SIX SIGMA DAN MULTI ATTRIBUTE FAILURE MODE ANALYSIS (STUDI KASUS: PT. MANUNGGAL INDOWOOD INVESTINDO) Siti Ila Maufiroh; Yustina Suhandini Tjahjaningsih; Mustakim
CYBER-TECHN Vol. 19 No. 01 (2025): CYBER-Techn
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

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

Abstract

Dunia industri mengalami perkembangan yang semakin pesat, menyebabkan perusahaan harus menghadapi persaingan yang ketat di pasar global yang terus berubah. Hal ini membuat setiap perusahaan akan senantiasa berusaha untuk mencapai keunggulan, salah satunya yaitu melalui produk. Produk berkualitas tinggi tidak hanya menjadi penentu kesuksesan di pasar, tetapi juga menjadi cerminan dari reputasi dan komitmen perusahaan terhadap kepuasan pelanggan. PT. Manunggal Indowood Investindo merupakan entitas yang beroperasi dalam bidang industri manufaktur dan memproduksi produk plywood. Saat ini, perusahaan menghadapi masalah dengan tingginya tingkat waste jenis defect dalam proses produksi. Untuk mengatasi hal ini, perlu dilakukan analisis pengendalian kualitas produk guna mengidentifikasi dan mengkategorikan pemborosan yang terjadi selama produksi menggunakan metode lean six sigma. Selain itu, metode Multi Attribute Failure Mode Analysis (MAFMA) digunakan untuk mengidentifikasi penyebab potensial kecacatan produk dan langkah-langkah perbaikan yang diperlukan. Melalui penerapan lean six sigma, diketahui bahwa waste paling signifikan dalam produksi plywood adalah defect, dengan jenis defect tertinggi yaitu ripping, mencapai 5.530 lembar (24,03%). Sementara itu, dengan menggunakan MAFMA, penyebab potensial defect yang paling berpengaruh adalah faktor mesin, khususnya suhu plate yang terlalu panas, dengan bobot nilai 0,345. Untuk mengatasi penyebab utama ini, direkomendasikan bagi perusahaan untuk menetapkan standar waktu yang tepat untuk proses pengepresan, sehingga dapat dilakukan dengan lebih konsisten dan efisien, serta mengurangi risiko suhu plate mencapai tingkat yang terlalu tinggi.
PREDIKSI LUAS AREA KEBAKARAN HUTAN DI PORTUGAL BERDASARKAN KONDISI CUACA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Ardath Prahara Setyan; Lilis NurAnnissa
CYBER-TECHN Vol. 19 No. 01 (2025): CYBER-Techn
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

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

Abstract

Bencana kebakaran hutan merupakan suatu peristiwa serius yang sering terjadi dan perlu diwaspadai. Selain ekosistem kawasan hutan itu sendiri, pemukiman yang berada di dekat area terbakar juga akan merasakan dampaknya. Pada kasus ini ada beberapa faktor yang memicu tingkat luasnya area kebakaran seperti suhu, angin, kelembapan, dll. Penelitian ini menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan algoritma Backpropagation untuk memprediksi luas area yang terbakar agar dapat dilakukan pencegahan serta mitigasi kebakaran hutan. Data yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository, berisi 517 data yang memuat informasi seperti suhu, kelembaban, kecepatan angin, dan lainnya. Langkah awal dilakukan praproses seperti normalisasi data dan mengubah data angka menjadi kategori, lalu data dibagi menjadi data latih dan uji. Dilakukan metode algoritma backpropagation dengan menyesuaikan bobot dalam jaringan berdasarkan yang terjadi untuk memahami pola yang ada. Kemudian pengujian data, hasilnya menunjukkan bahwa metode JST mampu memberikan prediksi yang cukup akurat, dan kinerja model dinilai menggunakan nilai RMSE dan korelasi.
PENILAIAN PRESTASI KINERJA PIMPINAN KANTOR CABANG PEMBANTU (KCP) DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA KSPPS TUNAS ARTHA MANDIRI CABANG NGANJUK Dwi Wibowo; Widyastuti Andriyani; Bambang P.D.P
CYBER-TECHN Vol. 19 No. 01 (2025): CYBER-Techn
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

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

Abstract

Penilaian Kinerja (Performance Appraisal) adalah suatu proses yang memungkinkan organisasi mengetahui, mengevaluasi, mengukur dan menilai kinerja anggota-anggotanya secara tepat dan akurat. Kegiatan ini sangat terkait dan berpengaruh terhadap keefektifan pelaksanaan aktivitas-aktivitas sumberdaya manusia dalam perusahaan, seperti promosi, kompensasi, pelatihan (training), pengembangan manajemen karir dan lain-lain.Hal ini disebabkan karena fungsi penilaian kinerja dapat memberikan informasi penting kepada perusahaan untuk memperbaiki keputusan dan menyediakan umpan balik kepada para karyawan tentang kinerja mereka yang sesungguhnya. Implementasi penilaian prestasi dan kinerja pimpinan KCP pada KSPPS Tunas Artha Mandiri Cabang Nganjuk selama ini masih manual dan belum menggunakan sistem pendukung keputusan sehingga data yang di hasilkan tidak akurat dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Akibatnya jika digunakan dalam pengambilan keputusan tidak sesuai dan menimbulkan masalah seperti pengelolaan yang tidak transparan, penurunan kualitas dan kinerja pimpinan KCP.Penulis menerapkan dan mengimplementasikan metode Additive Weighting methods (SAW) untuk mengukur penilaian prestasi dan kinerja pimpinan Kantor Cabang Pembantu pada KSPPS Tunas Artha Mandiri Cabang Nganjuk. Dengan tujuan sistem pendukung keputusan ini dapat memberikan informasi dan rekomendasi serta data penilaian kinerja yang akurat dan efisian.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 19 No. 02 (2025): CYBER-Techn Vol. 19 No. 01 (2025): CYBER-Techn Vol. 17 No. 01 (2023): CYBER-Techn Vol. 16 No. 02 (2022): CYBER-Techn Vol. 16 No. 01 (2022): CYBER-Techn Vol. 15 No. 02 (2021): CYBER-Techn Vol. 15 No. 01 (2021): CYBER-Techn Vol. 14 No. 02 (2020): CYBER-Techn Vol. 14 No. 01 (2020): CYBER-Techn Vol. 13 No. 02 (2019): CYBER-Techn Vol. 13 No. 01 (2019): CYBER-Techn Vol. 12 No. 02 (2018): CYBER-Techn Vol. 12 No. 01 (2018): CYBER-Techn Vol. 11 No. 02 (2017): CYBER-Techn Vol. 11 No. 01 (2017): CYBER-Techn More Issue