Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri

Penerapan Algoritma Evolutionary dan Nearest Neighbor untuk Optimasi Rute Distribusi

Rika Sri Utami — 2024-11-30

Rute distribusi merupakan permasalahan yang sering ditemuin diperusahaan. Perusahaan perlu melakukan distribusi barang untuk mengiptimalkan pengiriman serta biaya operasional pengiriman. Perusahaan XYZ melakukan distribusi barang kepada 9 retail. Permasalahan yang dihadapi pengiriman yang hanya berdasarkan intuisi dari operator pengantaran yang menyebabkan tidak adanya standar rute pengantaran dan membuat setiap distribusi menghasilkan waktu dan biaya operasional yang fluktuatif. Sehingga dirasa tidak optimal dan perlu dilakukan pencarian jarak distribusi terkecil, salah satunya adalah dengan menggunakan algotirma evolutionary. Algoritma evolutionary merupakan pencarian stokastik berbasis populasi yang digunakan untuk menemukan solusi optimal dari suatu masalah serta melakukan pendistribusian barang dengan menggunakan nearest neighbor merupakan penentuan rute dengan menggunakan jarak terdekat antar retail yang digunakan, Sehingga tujuan penelitian ini adalah mencari jarak terkecil dari distribusi barang yang dilakukan kepada 9 retail dengan menggunakan algoritma evolutionary dan nearest neighbor. Hasilnya menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma evolutionary jarak terendah dari keseluruhan adalah 54,5 kilometer dengan rute efisien adalah warehouse-2-1-5-9-4-6-7-3-8-warehouse sedangkan dengan menggunakan nearest neighbor mendapatkan jarak 55 kilometer atau terjadi selisih 0,5 kilometer.

Perancangan Desain 3D dan Analisis Struktur Meja Industri Menggunakan Metode Finite Element Analysis

Gading Arya Saputra — 2024-11-30

Differential carrier merupakan salah satu komponen kendaraan otomotif berat seperti truk yang diproduksi oleh PT XYZ. Beriringan dengan kemampuan produksi differential carrier memerlukan fasilitas produksi yang baik, salah satunya meja industri. Meja industri PT XYZ tersebut digunakan untuk tempat meletakkan komponen serta melakukan transfer komponen dari produksi ke bagian inspeksi. Differential carrier memiliki massa yang relatif besar, dalam satu bulan terdapat pesanan 10 sampai 20 buah perbaikan atau pembuatan baru meja industri maupun shutter akibat kesalahan struktur meja. Diperlukan perancangan dan analisis kekuatan struktur untuk menghindari kegagalan struktur yang dapat membahayakan pekerja. Penelitian ini menggunakan metode stress analysis untuk mengetahui kekuatan struktur rangka. Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan baja karbon AISI 1050, didapatkan hasil Von mises stress maksimal 39,5951 MPa, 1^st principal stress 41,0076 MPa, 3^rd principal stress maksimal 7,94286 MPa, Displacement terbesar 0,304201 mm, dan safety factor terendah adalah 5,22393. Sedangkan pada analisis yang menggunakan Stainless Steel 202 didapatkan Von mises stress maksimal 39,7617 MPa, 1^st principal stress 41,06 MPa, 3^rd principal stress maksimal 7,77192 Mpa, Displacement terbesar 0,298047 mm, dan safety factor terendah adalah 10,3694. Hasil analisis ini menunjukkan material Stainless Steel 202 lebih unggul dibanding material Baja 1050.

Penerapan Metode EOQ (Economic Order Quantity) untuk Meningkatkan Efisiensi Pengendalian Persediaan Bahan Baku di Kelana Roaster

Muhammad Arsil Adhim — 2024-11-30

Kelana Roaster bergerak di bidang pemasok biji kopi yang memproduksi biji kopi sangrai dan menjual flavoured syrup yang telah menjadi penyedia kopi bagi 30 coffee shop yang tersebar di Kota Bogor. Dalam menjaga persediaan biji kopi tetap aman, Kelana Roaster menerima pasokan biji kopi mentah yang berasal dari petani di 3 daerah, meliputi Garut, Temanggung, dan Aceh. Permasalahan yang dihadapi oleh Kelana Roaster adalah adanya ketidakpastian kuantiti pemesanan pada waktu-waktu tertentu sehingga biya pemesanan seringkali mengalami kelonjakan sehingga menyebabkan penurunan laba sebesar 11.877%. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan pengelolaan sediaan bahan baku di Kelana Roaster melalui penerapan EOQ (Economic Order Quantity). Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan pendekatan komparatif yang membandingkan perhitungan menggunakan biaya pemesanan menggunakan metode EOQ dengan perhitungan biaya pemesanan sebelum adanya EOQ. Adapun hasil yang diperoleh melalui penerapan metode EOQ (Economic Order Quantity) yaitu total biaya persediaan sebesar Rp 3.035.645 dengan siklus pemesanan sebanyak 2 kali pertahun. Angka ini menunjukkan adanya penghematan sebesar 31,936% dibandingkan dengan perhitungan biaya persediaan yang sebelumnya telah dilaksanakan oleh Kelana Roaster.

Peramalan Permintaan Sepatu Sandal pada UMKM Mulyaharja Kota Bogor

Suhendi Irawan — 2024-11-30

UMKM merupakan salah sektor penting untuk mendukung pertumbuhan ekonomi. Di tengah persaingan yang semakin ketat, pelaku usaha perlu menerapkan strategi yang efektif untuk mengantisipasi fluktuasi permintaan pasar sehingga peramalan permintaan yang akurat menjadi langkah krusial untuk memastikan ketersediaan persediaan yang optimal. Saat ini, UMKM hanya melakukan prediksi berdasarkan insting pengalaman saja tidak berdasarkan hitung-hitungan matematis sehingga terkadang terjadi overstock atau understock atas barang yang diproduksi. Penelitian ini menganalisis permintaan produk sandal dan sepatu pada UMKM Mulyaharja, Kota Bogor dengan menggunakan metode moving average dan exponential smoothing. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menentukan metode peramalan yang paling akurat guna mengoptimalkan pengelolaan persediaan dan meminimalisasi risiko kekurangan atau kelebihan persediaan. Data historis penjualan selama satu tahun digunakan sebagai dasar untuk analisis. Hasil analisis perbandingan error peramalan menunjukan bahwa metode Moving average dengan 2 periode memberikan hasil paling akurat, dengan nilai Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 54, Mean Squared Error (MSE) sebesar 3380, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 18%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode Moving average 2 periode merupakan meode terbaik untuk diterapkan pada UMKM Mulyaharja, dengan menerapkan peramalan metode tersebut overstock dan understock persediaan produk dapat berkurang karena jumlah produksi yang dihasilkan mendekati sesuai jumlah permintaan pelanggan.

Pemodelan Prediksi Temperatur Freezer Menggunakan Pendekatan Machine Learning Berbasis Framework TensorFlow

Ahmad Davi — 2024-11-30

Pengendalian temperatur dalam freezer sangat penting untuk menjaga kualitas dan keamanan produk, terutama di industri makanan dan farmasi. Fluktuasi temperatur yang tidak terkontrol dapat menyebabkan kerusakan produk, meningkatkan pemborosan, dan menurunkan kualitas. Teknologi machine learning menawarkan solusi yang efektif untuk memprediksi dan mengendalikan temperatur, memungkinkan pemantauan yang lebih akurat dan respons yang cepat terhadap perubahan kondisi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model machine learning menggunakan framework TensorFlow untuk memprediksi temperatur dalam freezer. Data temperatur dikumpulkan dari sensor-sensor yang dipasang di dalam freezer dan digunakan untuk melatih serta menguji beberapa arsitektur model machine learning, termasuk long short-term memory (LSTM) dan Convolutional 1D (Conv1D). Pengembangan model menggunakan TensorFlow memanfaatkan fitur canggih yang memungkinkan pembuatan, pelatihan, dan pengujian model secara efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Conv1D dengan komposisi data 90% data latih, 5% data validasi, dan 5% data uji menghasilkan prediksi terbaik dengan nilai RMSE uji sebesar 0,02085°C, dan nilai MAPE uji sebesar 0,33522%. Model prediksi ini berpotensi digunakan sebagai sistem peringatan dini untuk mencegah kerusakan produk. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem pemantauan dan kontrol temperatur yang lebih efisien di freezer, dengan penerapan potensial dalam berbagai industri, termasuk makanan dan farmasi. Hasil penelitian juga memperkuat potensi besar penerapan machine learning dalam prediksi serta pemantauan lingkungan.