<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
  <channel>
    <title>DSpace Collection: Tugas Akhir Mahasiswa S1 Teknik Industri</title>
    <link>http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/61</link>
    <description>Tugas Akhir Mahasiswa S1 Teknik Industri</description>
    <pubDate>Sat, 04 Apr 2026 19:44:45 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-04-04T19:44:45Z</dc:date>
    <item>
      <title>PENGUKURAN BEBAN KERJA DAN PENENTUAN JUMLAH TENAGA KERJA MENGGUNAKAN METODE WORK LOAD ANALYSIS (WLA) DAN FULL TIME EQUIVALENT (FTE) (STUDI KASUS : PT. JINWOO ENGINEERING INDONESIA)</title>
      <link>http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3107</link>
      <description>Title: PENGUKURAN BEBAN KERJA DAN PENENTUAN JUMLAH TENAGA KERJA MENGGUNAKAN METODE WORK LOAD ANALYSIS (WLA) DAN FULL TIME EQUIVALENT (FTE) (STUDI KASUS : PT. JINWOO ENGINEERING INDONESIA)
Authors: Nur Rizqullah, Gusthy; Merdikawati, Silvia
Abstract: Departemen Quality berfokus pada pengujian dan pemeriksaaan produk atau layanan setelah diproduksi,&#xD;
Pada pengamatan kali ini terdiri dari 11 orang dengan masing-masing job description sesuai bagaiannya.&#xD;
Penelitian ini bertujua mengukur beban kerja dan menentukan jumlah tenaga kerja yang ideal menggunakan&#xD;
metode Work Load Analysis (WLA) dan Full time Equivalent (FTE) pada departemen quality di PT. Jinwoo&#xD;
Engineering Indonesia. Metode ini menghitung beban kerja berdasarkan waktu kerja efektif dan aktivitas&#xD;
harian karyawan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beban kerja pada departemen quality berada di atas&#xD;
standar &gt;100%, Dengan 1 Orang dalam kategori underload (QMS 93,35%), Lalu 1 Orang inload (LQC PM&#xD;
99,43%), Sedangkan 9 Orang overload (IQC 130,88%, LQC F 122,51%, LQC F2 122,61%, LQC R&#xD;
131,31%, LQC T 130,44%, LQC P 124,34%, LQCT PT 128,60%, OQC M 118,89%, OQC P 120,46%),&#xD;
Yang mengindikasikan beban kerja berlebih dan potensi penurunan kinerja. Analisis lebih lanjut&#xD;
menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja saat ini tidak mencukupi berdasarkan hasil perhitungan dan&#xD;
diperlukan penambahan sebanyak 3 Orang pada 9 Unit yang mengalami Overload agar beban kerja dapat&#xD;
didistribusikan secara merata. Berdasarkan usulan penambahan tenaga kerja penelitian ini dapat&#xD;
meningkatkan produktivitas sebesar 50% seperti pada unit OQC Metal &amp; Plastik. Penambahan tenaga kerja&#xD;
pun tidak luput dari pengeluaran biaya operasional sebesar Rp. 12.900.000,- untuk upah pekerja sebanyak&#xD;
3 Orang (Penambahan Tenaga Kerja) guna mendukung keberlanjutan operasional secara efektif dan&#xD;
produktif.
Description: Dosen Pembimbing: Silvia Merdikawati, S.T., M.T., M.B.A, Ph.D</description>
      <pubDate>Fri, 01 Aug 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3107</guid>
      <dc:date>2025-08-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>PERENCANAAN PREDIKSI STOK PRODUK KANAL C DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. KENCANA MAJU BERSAMA</title>
      <link>http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3106</link>
      <description>Title: PERENCANAAN PREDIKSI STOK PRODUK KANAL C DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. KENCANA MAJU BERSAMA
Authors: Ihsan Zahra, Muhammad; Bagus Herlambang, Mega
Abstract: PT. Kencana Maju Bersama merupakan perusahaan distributor rangka atap baja ringan. Rangka atap baja&#xD;
ringan ini merupakan struktur yang digunakan untuk menopang atap yang terbuat dari baja ringan dan&#xD;
memiliki kekuatan tinggi dengan berat yang ringan, salah satu produknya adalah kanal c. Kanal c&#xD;
merupakan baja ringan berbentuk seperti huruf c yang sering digunakan sebagai struktural utama yang&#xD;
menopang beban atap. Dengan adanya data historis penjualan kanal c dari tahun 2019 – 2025 PT. Kencana&#xD;
Maju Bersama dapat melakukan forecasting untuk memprediksi stok produk kanal c. Forecasting ini&#xD;
dilakukan dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Seasonal&#xD;
Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Percobaan yang dilakukan untuk memprediksi&#xD;
kanal c ini sebanyak 15 percobaan, yaitu ARIMA (1,0,1), ARIMA (1,0,2), ARIMA (2,0,1), ARIMA (2,0,2),&#xD;
SARIMA (1,0,1)(1,0,1), SARIMA (1,0,1)(2,0,1), SARIMA (1,0,1)(2,0,2), SARIMA (2,0,1)(1,0,1),&#xD;
SARIMA (2,0,1)(2,0,1), SARIMA (2,0,1)(1,0,2), SARIMA (2,0,1)(2,0,2), SARIMA (2,0,2)(1,0,1),&#xD;
SARIMA (2,0,2)(2,0,1), SARIMA (2,0,2)(1,0,2), dan SARIMA (2,0,2)(2,0,2). Model yang terbaik dari&#xD;
percobaan tersebut adalah model SARIMA (2,0,2)(2,0,1) dengan nilai Mean Absolute Error (MAE): 20,41,&#xD;
Root Mean Squared Error (RMSE): 25,89, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE): 39,28%. Dari&#xD;
model SARIMA (2,0,2)(2,0,1) ini diperoleh prediksi selama 12 bulan ke depan, yaitu bulan pertama:&#xD;
25.416573, bulan ke dua: 26.086429, bulan ke tiga: 28.377978, bulan ke empat: 26.911826, bulan ke lima:&#xD;
27.964542, bulan ke enam: 24.790165, bulan ke tujuh: 21.276024, bulan kedelapan: 24.426010, bulan ke&#xD;
sembilan: 27.404095, bulan ke sepuluh: 20.995750, bulan ke sebelas: 17.777076, dan bulan ke dua belas&#xD;
21.836843. Dengan adanya data yang lebih banyak maka keakuratan forecasting juga akan menjadi lebih&#xD;
baik.
Description: Dosen Pembimbing: Ir. Mega Bagus Herlambang, S.T., M.T., Ph.D., IPM., ASEAN Eng.</description>
      <pubDate>Fri, 01 Aug 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3106</guid>
      <dc:date>2025-08-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER PIPA PROYEK SEWAGE TREATMENT PLANT MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN OPTIMASI ALOKASI PEMESANAN PIPA DENGAN MIXED INTEGER LINEAR PROGRAMMING (STUDI KASUS: PT. ENERBA TEKNOLOGI)</title>
      <link>http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3105</link>
      <description>Title: PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER PIPA PROYEK SEWAGE TREATMENT PLANT MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN OPTIMASI ALOKASI PEMESANAN PIPA DENGAN MIXED INTEGER LINEAR PROGRAMMING (STUDI KASUS: PT. ENERBA TEKNOLOGI)
Authors: Ulina, Dosma; Bagus Herlambang, Mega
Abstract: Pemilihan Supplier yang tepat merupakan elemen krusial dalam mendukung keberhasilan proyek, seperti&#xD;
industri konstruksi pengolahan air limbah yaitu Sewage Treatment Plant (STP). Penelitian ini bertujuan&#xD;
untuk mengintegrasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Mixed Integer Linear&#xD;
Programming (MILP) untuk mengoptimalkan pemilihan dan alokasi pemesanan pipa proyek STP di PT&#xD;
Enerba Teknologi. Masalah utama adalah pemilihan Supplier dan alokasi pemesanan pipa belum optimal&#xD;
karena hanya berdasarkan harga satuan terendah tanpa mempertimbangkan biaya tetap, MOQ, kapasitas,&#xD;
dan biaya pengiriman. Pertama dilakukan dengan pendekatan AHP untuk menentukan bobot kriteria dan&#xD;
memprioritaskan Supplier berdasarkan empat kriteria utama: harga, kualitas, waktu pengiriman, dan&#xD;
pembayaran. Hasil perhitungan AHP menunjukkan bahwa kriteria harga memiliki pengaruh tertinggi&#xD;
dengan bobot 0,284. Selain itu, diperoleh nilai Consistency Ratio (CR) di bawah 0,10 menandakan&#xD;
konsistensi penilaian yang baik. Berdasarkan hasil AHP, Supplier B dipilih sebagai alternatif terbaik&#xD;
dengan nilai prioritas tertinggi sebesar 34,2%. Selanjutnya, pendekatan MILP dirancang untuk&#xD;
mengoptimalkan alokasi pemesanan pipa kepada Supplier B. Model mempertimbangkan kebutuhan total&#xD;
pipa sebanyak 70 unit, kapasitas maksimum pemasok, MOQ, serta komponen biaya seperti harga per unit,&#xD;
biaya pengiriman, dan biaya tetap. Fungsi tujuan dari model MILP adalah meminimalkan total biaya&#xD;
pengadaan. Hasil optimasi menunjukkan bahwa alokasi paling efisien adalah memesan 40 unit PVC 2&#xD;
Rucika dan 30 unit PVC 2 Alderon dari Supplier B dengan biaya minimum sebesar Rp3.205.000,&#xD;
menghasilkan penghematan sebesar Rp1.795.000 dari anggaran maksimum Rp5.000.000. Integrasi metode&#xD;
AHP dan MILP ini terbukti efektif dalam memberikan dasar pengambilan keputusan yang objektif, efisien,&#xD;
dan berbasis data untuk pemilihan serta pengalokasian Supplier secara optimal.
Description: Dosen Pembimbing: Ir. Mega Bagus Herlambang, S.T., M.T., Ph.D., IPM., ASEAN Eng</description>
      <pubDate>Fri, 01 Aug 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3105</guid>
      <dc:date>2025-08-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>PENERAPAN METODE FIRST IN FIRST OUT (FIFO) DAN FIRST EXPIRED FIRST OUT (FEFO) UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI OPERASIONAL GUDANG PT. XYZ</title>
      <link>http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3104</link>
      <description>Title: PENERAPAN METODE FIRST IN FIRST OUT (FIFO) DAN FIRST EXPIRED FIRST OUT (FEFO) UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI OPERASIONAL GUDANG PT. XYZ
Authors: Widya Syahfitri, Rini; Medikawati, Silvia
Abstract: Pengelolaan persediaan yang efektif merupakan faktor kritis dalam meningkatkan kinerja&#xD;
operasional gudang PT. XYZ, khususnya dalam meminimalkan kerugian akibat produk&#xD;
kadaluarsa. Penelitian ini menganalisis secara komprehensif penerapan metode First In&#xD;
First Out (FIFO) dan First Expired First Out (FEFO) melalui pendekatan kuantitatif&#xD;
dengan menggunakan data transaksi gudang selama periode tertentu dan melakukan&#xD;
pengujian statistik menggunakan SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa&#xD;
implementasi metode ini memberikan peningkatan signifikan dibandingkan metode yang&#xD;
digunakan saat ini. Pencapaian penurunan kerugian produk kadaluarsa sebesar&#xD;
64,4% (dari Rp 7,875,000 menjadi Rp. 2,800,000) dan biaya penyimpanan mencapai&#xD;
60% (dari Rp. 1,227,625 menjadi Rp. 491,050). Hasil uji statistik paired sample t-test&#xD;
memperkuat metode ini dengan menunjukkan perbedaan yang signifikan secara statistik.&#xD;
Penelitian ini juga mengidentifikasi beberapa tantangan implementasi, termasuk&#xD;
ketergantungan pada proses manual, inkonsistensi data persediaan, dan keterbatasan&#xD;
sumber daya manusia. Namun demikian, penerapan metode FIFO dan FEFO yang&#xD;
sistematis terbukti mampu meningkatkan akurasi pengendalian stok, mengurangi&#xD;
pemborosan, dan menciptakan sistem distribusi yang lebih terstruktur. Sehingga dapat&#xD;
menciptakan efisiensi operasional gudang. Untuk memaksimalkan manfaatnya,&#xD;
disarankan untuk menerapkan digitalisasi sistem gudang, dan peningkatan kapasitas&#xD;
sumber daya manusia melalui pelatihan khusus.
Description: Dosen Pembimbing: Silvia Medikawati, S.T., M.T., MBA., Ph.D</description>
      <pubDate>Fri, 01 Aug 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3104</guid>
      <dc:date>2025-08-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

