Browsing by Author "Ferdian, Rendiyatna"

Now showing 1 - 6 of 6
  • No Thumbnail Available
    Item
    3D PRINT COVID-19 MASK DESIGN SELECTION USING ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
    (Solid State Technology Volume: 63 Issue: 3, 2020) Rochman, Didit Damur; Anwar, Asep; Margana, Riki; Ferdian, Rendiyatna
    The number of Covid-19 patient in Indonesia is increasing and requires attention form the ruling government with the adequate health facilities to cater the needs of the people. This research study on the mask design selection that is suitable to control the infection of the deadly disease. The obedience of the community to wear the suitable mask was found to be low and to curb this conditions, a study has been conducted to evaluate the usage of 3D print COVID-19 product design masks in the Indonesian society.
  • No Thumbnail Available
    Item
    ANALYSIS OF ADVANCED AND DEVELOPING COUNTRIES USING CLUSTER ANALYSIS METHOD: Asian Countries
    (Solid State Technology Volume: 63 Issue: 3, 2020) Ferdian, Rendiyatna; Rochman, Didit Damur; Anwar, Asep
    The position of a country can determine the views of investors to determine the investment to be made. Currently, the grouping of countries is usually based only on economic factors, this makes other aspects outside the economy unimportant. The purpose of this research is to see the position of a country by using economic and non-economic aspects. It is hoped that using other aspects besides the economy can better position the country. The data used is data from the World Bank in 2018 by taking a sample of 43 countries in the Asian region. Some of the indicators used include Population Growth, Incident of Tuberculosis, Death and Birth Rate, and so on. Grouping is done using 3 scenarios, namely grouping into 2, 3, and 4 groups. The method used is clustering with the K-Means Clustering method. The results obtained showed that using 4 groups resulted in a clustering accuracy rate of 88.37%. These results certainly cannot be used as an absolute benchmark for grouping a country, but it can describe the country's position quite well.
  • No Thumbnail Available
    Item
    DETERMINATION OF PRODUCTION FORECASTING METHOD USING NAÏVE, SINGLE MOVING AVERAGE, EXPONENTIAL SMOOTHING IN PRODUCTION PLANNING (Case Study: PT X Sparepart Automotive Manufacturing)
    (Solid State Technology Volume: 63 Issue: 3, 2020) Anwar, Asep; Ferdian, Rendiyatna; Rochman, Didit Damur
    The pattern of demand from consumers is one of the bases for planning in a company. Determining the right demand by a company will help in planning the company to meet consumer needs. The method used in determining the prediction of demand is using forecasting methods, because using forecasting methods will help companies to minimize uncertainty about consumer demand patterns. PT X is a company engaged in the production of automotive spare parts, which is currently having difficulty predicting the needs of consumers. This study aims to provide recommendations for the use of forecasting methods that are in accordance with existing data in company X. The methods used in this study are naïve methods, moving averages, and exponential smoothing. The calculation process will use the pom qm software. From the results of this study, it turns out that the method that can be recommended to be implemented in company x is a naïve method with the smallest error value compared to the error results of other forecasting methods.
  • No Thumbnail Available
    Item
    PENGARUH DISPLAY TERHADAP TINGKAT PEMAHAMAN MAHASISWA DI DALAM KELAS
    (11th National Conference of Indonesian Ergonomics Society 2011, Egronomics Centre Universitas Indonesia, Universitas Trisakti, Universitas Esa Unggul, ITB, Universitas Islam Assya'fiyah, Universitas Mercu Buana, STT Wastukencana, Universitas Bakrie, 2011-09-14) Ferdian, Rendiyatna; Rochman, Didit Damur; Firdaus, Oktri Mohammad
    Dunia teknologi informasi semakin menunjukan perkembangannya yang sangat pesat belakangan ini. Hal tersebut semakin memudahkan manusia dalam melakukan aktifitasnya, begitu juga dengan penggunaan teknologi dalam dunia pendidikan. Semakin banyak tenaga pengajar yang mulai memanfaatkan perkembangan teknologi dalam melakukan kegiatan pembelajaran. LCD Projector merupakan salah satu teknologi yang paling sering digunakan saat ini. Penggunaan LCD Projector selain memudahkan pengajar dalam menjelaskan materi, juga semakin membuat proses belajar mengajar menjadi lebih menarik. Hal tersebut dikarenakan dengan menggunakan LCD Projector, semakin banyak pula efek-efek animasi yang digunakan dalam proses belajar mengajar. Penelitian ini bertujuan untuk menguji bagaimana pengaruh pemanfaatan teknologi dalam tingkat pemahaman mahasiswa. Studi kasus dilakukan di Universitas Widyatama, Bandung. Pengamatan dilakukan dengan mengamati dua buah metode pengajaran yang berbeda, yaitu dengan menggunakan LCD Projector dan tanpa menggunakan LCD Projector. Hasilnya menunjukan bahwa penggunaan teknologi dalam proses pengajaran mempengaruhi tingkat pemahaman serta konsentrasi mahasiswa terhadap materi yang diberikan di dalam kelas. Hal tersebut dikarenakan indera penglihatan seseorang lebih cepat menangkap hal-hal yang bersifat gambar maupun animasi dibandingkan dengan yang hanya berupa tulisan. Jadi dapat dikatakan bahwa penggunaan display yang menarik dapat meningkatkan tingkat pemahaman serta konsentrasi mahasiswa di dalam proses belajar mengajar.
  • No Thumbnail Available
    Item
    PENJADWALAN 20 JOB 8 MESIN DENGAN METODE GENETIC ALGORITHM (GA)
    (Spektrum Industri, Jurnal Ilmiah Pengetahuan dan Penerapan Teknik Industri, Program Studi Teknik Industri, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta, Volume 11, Nomor 2, 2013-10) Rochman, Didit Damur; Ferdian, Rendiyatna
    Penelitian ini merupakan perluasan dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Iskandar (2013) dengan judul "IMPLEMENTASI PENJAD WA LAN MESlN JOB SHOP DENGAN METODE HEURISTIC DISPATCHING RULES DI CV BOEING TEKNIK MANDIRI". Pada penelitian tersebut dilakukan penjadwalan mesin job shop dengan menggunakan metode Heuristic Dispatching Rules. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan penjadwalan mesin job shop dengan menggunakan metode Genetic Algorithm dun membandingkan hasil yang didapat dengan hasil penjadwalan yang dilakukan Iskandar (2013) dengan metode Heuristic Dispatching Rules. Setelah dilakukan proses pengolahan data , dengan menggunakan metode Genetic Algorithm selama 27 menit 33 detik, didapatkan hasilpenjadwalan untuk kriteria Cmax (Completion Time Maximum) sebesar 2391,017 menit, kriteria Fmax (Flow Time Maximum) sebesar 2391,017 menit, kriteria Lmax (Lateness Maximum) sebesar -151.05 menit dun kriteria Tmax (Tardiness Maximum) sebesar 0 menit. Dibandingkan dengan hasil penjadwalan awal yang dilakukan oleh CV Boeing Teknik Mandiri, penjadwalan dengan menggunakan metode Genetic Algorithm dapat menghasilkan efisiensi sebesar 5,25% dalam kriteria Cmax serta Fmax. Untuk kriteria Lmax metode Genetic Algorithm menghasilkan efisiensi sebesar 106,2%
  • No Thumbnail Available
    Item
    PENJADWALAN 20 JOB 8 MESIN DENGAN METODE GENETIC ALGORITHM (GA)
    (Universitas Widyatama, 2013) Ferdian, Rendiyatna
    Penelitian ini merupakan perluasan dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Iskandar (2013) dengan judul “IMPLEMENTASI PENJADWALAN MESIN JOB SHOP DENGAN METODE HEURISTIC DISPATCHING RULES DI CV BOEING TEKNIK MANDIRI”. Pada penelitian tersebut dilakukan penjadwalan mesin job shop dengan menggunakan metode Heuristic Dispatching Rules. Untuk melihat apakah metode tersebut tepat dan baik untuk diterapkan pada proses penjadwalan mesin saat ini, maka penulis mencoba melakukan pendekatan dengan metode lain untuk membandingkan hasil yang didapat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan penjadwalan mesin job shop dengan menggunakan metode Genetic Algorithm dan membandingkan hasil yang didapat dengan hasil penjadwalan yang dilakukan Iskandar (2013) dengan metode Heuristic Dispatching Rules. Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan identifikasi masalah yang akan digunakan sebagai topik penelitian, melakukan studi literatur mengenai penjadwalan mesin job shop dengan metode Genetic Algorithm, pengumpulan data hasil penjadwalan sebelumnya, pengolahan data dengan metode Genetic Algorithm, analisis hasil penjadwalan, serta memberikan kesimpulan dan saran. Pengolahan penjadwalan mesin dengan metode Genetic Algorithm dilakukan dengan menggunakan software Palisade Decision Tools (Evolver 6.1) versi trial. Software yang digunakan merupakan versi trial, dalam versi trial tidak terdapat perbedaan yang signifikan dalam proses perhitungan maupun penggunaannya. Perbedaan antara versi trial dan versi full hanya terdapat pada batas lama penggunaan software yaitu selama 15 hari. Penggunaan software dalam pengolahan data dilakukan untuk mempercepat proses komputasi yang dilakukan dalam metode Genetic Algorithm. Setelah dilakukan proses pengolahan data dengan menggunakan metode Genetic Algorithm selama 27 menit 33 detik, didapatkan hasil penjadwalan untuk kriteria Cmax sebesar 2391,017 menit, kriteria Fmax sebesar 2391,017 menit, kriteria Lmax sebesar -151,05 menit dan kriteria Tmax sebesar 0 menit. Dibandingkan dengan hasil penjadwalan yang dilakukan oleh Iskandar (2013) dengan menggunakan metode Heuristic Dispatching Rules, penjadwalan mesin dengan menggunakan metode Genetic Algorithm menghasilkan efisiensi 5,25% dalam kriteria Cmax serta Fmax. Untuk kriteria Lmax metode Genetic Algorithm menghasilkan efisiensi sebesar 106,2%.