Articles
458 Documents
<![CDATA[Regresi logistik untuk data respon polytomous ]]>
<![CDATA[Faula Arina]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 5, No 1 (2019): Oktober 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v5i1.6502
<![CDATA[Regresi Logistik untuk data respon polytomous digunakan untuk menentukan hubungan antara peubah respon bersifat lebih dari dua kategori dengan satu atau lebih peubah prediktor kontiny u maupun kategorik. Regresi Logistik untuk data respon polytomous adalah regresi logistik multinomial yang terdiri dari regresi logistik nominal dan ordinal. Pendugaan parameter model regresi logistik nominal dan ordinal dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Indikator pemilihan model terbaik untuk fungsi MLE adalah Akaike Information Criteria (AIC). Berdasarkan analisa data , dapat dibuktikan bahwa peubah respon berskala ordinal selain dianalisis menggunakan regresi logistik ordinal dapat pula dianalisis menggunakan regresi logistik nominal. Hasil pemilihan model regresi ordinal dan nomi n al terbaik pada kasus hubungan kepuasan konsumen dalam merasakan masakan dengan tambahan keju dari empat merk berdasarkan AIC menghasilkan regresi logistik ordinal sebagai model terbaik .]]>
<![CDATA[Analisa Keseimbangan Lintasan Dengan Menggunakan Metode Helgeson-Birnie (Ranked Positional Weight) Studi Kasus PT. D ]]>
<![CDATA[Adi Kristianto]]>;
<![CDATA[V. Reza Bayu Kurniawan]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 1, No 1 (2015): Oktober 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v1i1.295
<![CDATA[PT. D merupakan perusahaan penerbit buku pendidikan yang menjadi anggota IKAPI (Ikatan Penerbit Indonesia) yang bergerak dalam spesialis buku pendidikan dan percetakan. Sistem produksi yang digunakan adalah just in time dan make to order demi menciptakan kepuasan dan kepercayaan konsumen. PT. D ingin meningkatkan hasil produksi dengan memaksimalkan proses produksi yang ada di lantai produksi agar keseimbangan lintasan dalam proses produksi dapat berjalan dengan lancar sehingga dapat memenuhi pesanan dengan tepat waktu. Penelitian ini bertujuan menyeimbangkan lintasan pada stasiun kerja untuk keperluan perbaikan kerja selanjutnya dengan meningkatkan dan mengoptimalkan keseimbangan lini proses produksi. Dengan menggunakan metode Helgeson-Birnie/Ranked Positional Weight (RPW) menggelompokan pekerjaan berdasarkan jumlah stasiun kerja minimal dan melakukan pengalokasian sesuai waktu siklus yang dimiliki. Dari hasil penelitian tersebut, telah didapatkan pengukuran waktu per stasiun kerja yang dilakukan oleh tenaga kerja dalam mengerjakan sebuah produk dengan jumlah jam kerja selama satu hari sebesar 7 jam kerja sesuai 27 hari kerja sebanyak 3.949 eksemplar selama satu bulan dengan waktu siklus 250 menit. Jumlah stasiun kerja dengan analisa keseimbangan lini, memberikan informasi tentang tingkat efisiensi kerja sehingga diperoleh 4 stasiun kerja dengan balance delay 7,5% tingkat efisiensi lintasan sebesar 92,5% memperlihatkan tingkat efisiensi, berdasarkan perhitungan manual maupun dengan software hasilnya tetap sama dengan demikian efisiensi stasiun kerja harus tetap dipertahankan untuk stasiun kerja selanjutnya. ]]>
<![CDATA[ANALISIS KELAYAKAN PENGEMBANGAN USAHA RUBY HIJAB ]]>
<![CDATA[Yuni Sri Wahyuni]]>;
<![CDATA[Bramantiyo Eko Putro]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 3, No 1c (2017): Oktober 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v3i1c.2110
<![CDATA[Ruby Hijab merupakan suatu perusahaan yang bergerak di dalam industri pembuatan kerudung, produk yang di hasilkan beraneka ragam sesuai dengan permintaan konsumen. Kerudung yang di hasilkan sudah tersebar di wilayah Indonesia namun perusahaan ini hanya membuat kerudung sesuai dengan pesanan saja atau make to order tanpa membuat stok karena setiap pesanan yang berbeda-beda. Keunggulan kompetitif Ruby Hijab adalah dalam proses produksinya mempunyai jaitan, neci dan bahan sesuai dengan apa yang diinginkan oleh konsumen dibanding dengan yang lain. Studi kelayakan pabrik adalah penelitian tentang dapat tidaknya suatu bisnis dilaksanakan dengan berhasil dengan pertimbangan mendapatkan manfaat finansial. Atau dengan pengertian yang lain, studi kelayakan bisnis adalah penelitian tentang berhasil tidaknya proyek investasi yang dilaksanakan. Studi kelayakan pabrik sangat diperlukan oleh banyak kalangan, terutama bagi investor selaku pemerakarsa bisnis. Hal ini juga yang harus diperhatikan pemilik perusahaan sekaligus investor, dalam usahanya diperlukan pertimbangan-pertimbangan tertentu karena di dalam studi kelayakan terdapat aspek yang harus di kaji yaitu aspek finansial dan aspek non finansial. Dari hasil perhitungan yang dilakukan nilain NPV (Net Present Value) sebesar Rp. 810.388.806,16. Hasil perhitungan menunjukan bahwa nilai IRR (Internal Rate of Return) yang diperoleh sebesar 57%, Kriteria investasi ini memiliki nilai yang lebih besar dari cost of capital yang telah ditentukan sebesar 19,25% (IRR>DR), dan nilai yang didapat menunjukan bahwa seluruh investasi dapat dikembalikan dalam jangka waktu 1 bulan 16 hari, jangka waktu yang didapat lebih cepat dibandingkan dengan umur usaha. Dengan demikian pengembangan usaha kerudung layak untuk dilanjutkan. ]]>
<![CDATA[PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI BAR MILL S.16 DENGAN PETA KENDALI X - R PT. KRAKATAU WAJATAMA ]]>
<![CDATA[LintangTrenggonowati, Dyah]]>;
<![CDATA[Husain Muhamad, Darma]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 2, No 1 (2016): Oktober 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v2i1.1500
<![CDATA[PT. Krakatau Wajatama adalah perusahaan manufaktur yang memproduksi olahan billet. Hasil produksi PT. Krakatau Wajatama terbagi menjadi 2 jenis yaitu produk baja tulangan (Bar Mill) dan produk baja profil (Section Mill). Pada produk baja tulangan (Bar Mill) perusahan mampu memproduksi 150.000 ton per tahun. Perusahaan selalu mengedepankan kualitas dari setiap prosuknya, namun produk cacat akan selalu ada karena proses produksi berjalan secara kontinu, hal inilah yang menjadi tantangan perusahaan. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui karakteristik ukur penyebab terbesar produk cacat, peta kendali karakteristik dan nilai Cp dan Cpk serta penyebab produk out of control beserta solusinya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan seven tools. Tahapan seven tools yang digunakan adalah diagram pareto, peta kendali X - R, kapabilitas proses dan diagram sebab akibat. Analisis untuk produk bar mills S.16 memperlihatkan bahwa karakteristik terbanyak yang menjadi sebab produk cacat yaitu sebanyak 1467 batang adalah diameter dalam sehingga karakteristik ini diolah lebih lanjut dengan peta kendali. Dalam peta kendali dapat diketahui bahwa terdapat 9 sampel yang keluar dari batas kendali dengan nilai batas bawah (UCL) peta R adalah 0,529 dan untuk peta X adalah 15,087 dengan batas bawah (LCL) 14,802. Nilai Cp dari produk bar mills S.16 adalah 2,003 dan nilai Cpk sebesar 1,845. Faktor yang menyebabkan adanya penyimpangan produk yang dihasilkan antara lain manusia (kurang konsentrasi), metode (prosedur pengawasan terlalu lama yaitu setiap 30 menit), mesin (mesin atau sperol aus), material (karakteristik kimia bahan baku berbeda berda), dan lingkungan (kurang peredam suaran dan pencahayaan malam hari).]]>
<![CDATA[USULAN PERENCANAAN PENJADWALAN PRODUKSI DI PT X ]]>
<![CDATA[Kulsum Kulsum]]>;
<![CDATA[Devara Aulia Utami]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 4, No 1 (2018): Oktober 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v4i1.4082
<![CDATA[PT X adalah salah satu perusahaan yang telah mengembangkan bisnisnya dengan teknologi katalis yang unik sejak tahun 1941. PT X merupakan industri pertama di Indonesia bahkan di Asia Tenggara yang memproduksi berbagai macam bahan baku kimia diantaranya terdiri dari monomer plant dan polymer seperti Acrylic Acid, Ethyl Acrilate, Buthyl Acrilate, Ethyl Hexyl Acrilate, dan Superabsorbent Polymer. Produk Superabsorbent Polymer merupakan salah satu produk yang tingkat demand sales nya cukup tinggi, maka permintaan harus tetap terpenuhi. Peramalan permintaan berguna untuk meramalkan permintaan produk Superabsorbent Polymer yang akan diterima, sehingga memudahkan untuk menentukan jumlah produksi. Dalam menghadapi permintaan, perusahaan menetapkan rencana produksi untuk kemudian disimpan sebagai persediaan. Persediaan pengaman (safety stock) tersebut harus diperhitungkan dengan membuat rencana penjadwalan produksi untuk safety stock, oleh sebab itu rencana penjadwalan produksi untuk safety stock harus dilakukan agar memperoleh rencana produksi yang sesuai dengan kapasitas perusahaan, sehingga perusahaan mampu memenuhi permintaan pelanggan.]]>
<![CDATA[Model Inventory Perishable Material dengan Mempertimbangkan Faktor Kapasitas Gudang Penyimpanan Bahan Baku PT. So Good Food Manufacturing ]]>
<![CDATA[Zeny Fatimah Hunusalela]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 1, No 2 (2016): Maret 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v1i2.1544
<![CDATA[PT So Good Food Manufacturing merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pengolahan makanan. Produk yang dihasilkannya yaitu sozzis, nugget, whole muscle, sausage, bakso. Permasalahan pada PT So Good Food Manufacturing adalah menggunakan bahan baku yang memiliki karakteristik perishable. Bahan baku yang bersifat perishable yaitu jenis raw material dan bumbu (marinade) Sehingga perusahaan harus bisa melakukan suatu sistem perencanaan persediaan bahan baku yang mempertimbangkan umur simpan. Kendala lainnya yaitu kapasitas gudang penyimpanan bahan baku, mengingat PT So Good Food Manufacturing juga mensupply plant lain yaitu di Surabaya, Lampung, dan Boyolali. Oleh karena itu, diperlukan suatu model persediaan yang mempertimbangkan umur simpan dan kapasitas gudang penyimpanan bahan baku. Sehingga dapat meminimalkan biaya persediaan pada perusahaan. Model persediaan yang digunakan dengan mempertimbangkanumur simpan bahan baku yaitu dengan model EOQ pengembangan. Dimana model perhitungan EOQ pengembangan untuk masing-masing kriteria berbeda. Pada saat (m > t) model yang digunakan dengan menggunakan EOQ, sedangkan pada saat (m ≤ t) menggunakan EOQp. Untuk menyesuaikan kebutuhan luas area penyimpanan bahan baku dengan kapsits yang tersedia dengan menggunakan pengali lagrange. Total biaya persediaan mengalami penghematan dari Rp. 606.632.822 menjadi Rp. 591.964.124. Sehingga perusahaan disarankan utnuk menggunakan model EOQ pengembangan dengan pengali lagrange untuk bahan baku yang bersifat perishable.]]>
<![CDATA[PRIORITAS MITIGASI RISIKO RANTAI PASOK DENGAN PENDEKATAN HOUSE OF RISK di IKM PERMATA ]]>
<![CDATA[Maria Ulfah]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 4, No 2 (2019): Maret 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v4i2.5155
<![CDATA[Setiap pelaku industri memiliki keinginan agar proses produksi berjalan secara kontinyu (terus- menerus) sehingga keberlangsungan hidup perusahaan dapat survive. Salah satu keberlangsungan industri tidak berjalan lancar adalah karena adanya risiko, sehingga risiko menjadi perhatian oleh manajemen perusahaan. Risiko dapat terjadi mulai dari proses pengadaan bahan baku hingga barang dikirim ke konsumen (suppy chain). Oleh karena itu perlu dilakukan mitigasi risiko supply chain, hal ini dapat dilakukan dengan pengelolaan supply chain yang baik. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi risiko yang mungkin terjadi dalam aktivitas supply chain IKM Permata, menganalisa dan mengevaluasi penyebab risiko yang harus diprioritaskan untuk dimitigasi dan menentukan strategi mitigasi yang diprioritaskan untuk mengatasi penyebab risiko pada supply chain di IKM Permata. Metode yang digunakan dalam identifikasi dan evaluasi risiko yaitu Failure Modes Effect Analysis (FMEA) dan Quality Function Deployment (QFD), sedangkan penentuan kriteria dalam bisnis prosesnya menggunakan Supply Chain Operations Reference (SCOR). Dari metode tersebut dilakukan pembobotan terhadap hubungan risiko dan sumber risiko menggunakan House Of Risk (HOR). Prioritas mitigasi yang akan dilakukan yaitu terdapatnya SOP proses, pelatihan karyawan, inspeksi karyawan, komunikasi intens dengan pelanggan, pengecekan terhadap bahan baku sebelum pengambilan, rekrutmen tenaga kerja, membatasi tinggi tumpukan di gudang, menambah jumlah mesin, terdapat pengecekan lama bahan baku di gudang, mengganti bahan packaging menjadi lebih tebal, penjadwalan maintenance mesin dan memasang jendela/ventilasi yang tertutup.]]>
<![CDATA[MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERBASIS KRITERIA MAJEMUK DALAM PEMILIHAN INVESTASI IDEAL BAGI MASYARAKAT ]]>
<![CDATA[Ruhul Amin]]>;
<![CDATA[Wida Prima Mustika]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 3, No 1b (2017): Oktober 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v3i1b.2072
<![CDATA[Saat ini banyak investasi yang ditawarkan kepada masyarakat dengan nilai keuntungan yang tinggi. Namun investasi yang ada memiliki nilai resiko yang sebanding atau tinggi terhadap nilai yang diinvestasikan. Kurangnya informasi tentang memilih investasi yang ideal menyebabkan masyarakat kurang tepat dalam memilih investasi yang sesuai, sehingga menimbulkan kerugian. Apabila kondisi ini dibiarkan terus menerus akan berdampak pada lemahnya nilai investasi di suatu negara. Tujuan penelitian ini adalah membangun model pengambilan keputusan berbasis kriteria majemuk dalam pemilihan investasi ideal bagi masyarakat. Penelitian ini menggunakan metode Analytical Network Process (ANP). Metode ini melakukan proses perhitungan untuk menemukan keputusan yang terbaik dengan menghitung nilai kriteria dan membandingkan dengan perhitungan dari setiap keputusan yang diambil. Penelitian ini menghasilkan prioritas dari alternatif investasi diantaranya Deposito, Asuransi, Emas, Saham, Dana Pensiun Lembaga Keuangan (DPLK) dan Reksadana, dari prioritas alternatif masyarakat bisa mengambil keputusan dalam pemilihan investasi ideal sehingga dapat meningkatkan minat masyarakat untuk berinvestasi. ]]>
<![CDATA[STRUKTUR KREASI PENGETAHUAN UNTUK PROSES INOVASI (KPUPI) PADA IKM SUKU CADANG BERBASIS KARET ]]>
<![CDATA[Tarwa Tarwa]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 3, No 1c (2017): Oktober 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v3i1c.2095
<![CDATA[Penelitian tentang kreasi pengetahuan untuk proses inovasi (KPUPI), utamanya pada industri kecil dan menengah (IKM), adalah masih relatif terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis praktek- praktek kreasi pengetahuan, inovasi, dan mendapatkan model struktural KPUPI pada IKM suku cadang berbasis karet. Data penelitian diperoleh melalui wawancara mendalam, pengamatan partisipatif, angket dan focus group discussions (FGD), dan pengembangan struktur model KPUPI dengan teknik interpretive structural modeling (ISM). Hasil penelitian menunjukan bahwa type dan pola-pola inovasi pada kasus IKM suku cadang lebih dominan inovasi proses, sedangkan proses kreasi pengetahuan yang dominan adalah kombinasi pengetahuan, hasil analisis model struktural proses KPUPI memiliki empat elemen aktivitas dengan masing-masing sub-elemen aktivitas kuncinya yaitu sosialisasi, eksternalisasi, kombinasi dan internalisasi pengetahuan. ]]>
<![CDATA[Implementasi value stream mapping pada manufaktur belt conveyor part untuk mengurangi cycle time ]]>
<![CDATA[Akhyar Zuniawan]]>;
<![CDATA[Octoberry Julyanto]]>;
<![CDATA[Yohanes Bangun Suryono]]>
<![CDATA[ Journal Industrial Servicess Vol 5, No 2 (2020): Maret 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36055/jiss.v5i2.8009
<![CDATA[Saat ini, pemasok Belt Conveyor Part memiliki perhatian besar terhadap peningkatan kualitas dan pengiriman serta penurunan biaya, yang mengarah pada peningkatan produktivitas sistem. Value Stream Mapping memiliki reputasi mengungkap “Waste” dalam proses pembuatan, produksi dan bisnis dengan mengidentifikasi dan menghapus atau merampingkan langkah-langkah “value adding” (penambahan nilai). Diagram alir (flow diagram) yang menunjukkan proses digambarkan untuk mencerminkan keadaan operasi saat ini. Tindakan tidak bernilai (non value) diidentifikasi dalam setiap langkah dan di antara setiap langkah dengan membuang waktu dan sumber daya mereka. Proses ini dianalisis untuk peluang untuk secara drastis mengurangi dan menyederhanakannya ke tindakan paling sedikit yang diperlukan. Dengan mengurangi pemborosan, proporsi waktu penambahan nilai dalam seluruh proses meningkat dan kecepatan proses yang lewat ditingkatkan. Ini membuat proses yang didesain ulang lebih efektif (hal-hal yang benar sedang dilakukan) dan lebih efisien (membutuhkan lebih sedikit sumber daya). Proses rekayasa ulang adalah flow charted (bagan alur) di masa depan dengan langkah-langkah proses dan arus informasi di desain ulang, di sederhanakan dan dibuat lebih murah. Untuk improvement (future state) pada processing time berhasil menurunkan cycle time sekitar 23% dibandingkan dengan kondisi yang ada saat ini (current state), dan untukimprovement (future state) pada production lead time berhasil menurunkan cycle time sekitar 26% dibandingkan dengan kondisi yang ada saat ini (current state).]]>
