IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Toko Kecantikan Terbaik Pada Marketplace Shopee Menggunakan Metode AHP

Vina Mukhlisani — 2024-07-23

Shopee merupakan marketplace yang paling sering digunakan oleh masyarakat Indonesia saat ini. Minat masyarakat terutama wanita dalam berbelanja produk kecantikan secara daring, tentu saja tidak menutup kemungkinan munculnya kejahatan. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode AHP merupakan salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk mencegah kejahatan penipuan produk kecantikan agar tidak terjadi secara terus menerus. Populasi dalam penelitian ini yaitu pembeli kebutuhan kecantikan yang mengikuti akun Twitter @ohmybeautybank. Purposive sampling adalah teknik yang digunakan dalam memilih sampel penelitian, dengan menargetkan 20 responden yang memenuhi kriteria tertentu. Dengan hasil pembobotan kriteria voucher toko sebesar 24,2%, jumlah produk sebesar 21,6%, rating toko sebesar 18,7%, harga barang sebesar 18,5%, jenis toko sebesar 13,0%, dan jumlah pengikut sebesar 4,0%. Maka, hasil perhitungan pada toko kecantikan menunjukkan bahwa prioritas pertama dimiliki oleh Guardian Official Shop sebesar 42,2%, diikuti Watsons Indonesia Official Shop sebesar 28,3%, kemudian Tnt Beauty Shop sebesar 15,5%, dan terakhir Belia Cosmetic sebesar 14,1%.

Komparasi Algoritma Decision Tree, Random Forest dan SVM untuk Prognosis COVID-19

Agung Wibowo — 2024-07-23

Virus corona merupakan virus yang dapat menginfeksi manusia sehingga menyebabkan infeksi saluran pernafasan parah seperti Middle East Respiratory Syndrome (MERS) dan Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS). Virus corona baru, SARSCoV-2, adalah virus yang menyerang sistem pernapasan dan menyebabkan gejala parah seperti batuk, bersin, dan ruam. Ini dapat menyerang siapa saja, termasuk anak-anak, orang dewasa, orang tua, anak-anak, dan orang dewasa. Pada tahun 2020, virus corona berubah menjadi berbagai varian, antara lain Alpha, Beta, Gamma, Delta, Lambda, dan Kappa. Varian-varian tersebut memberikan dampak signifikan terhadap kesehatan masyarakat, khususnya di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi gelaja Covid-19 dengan cara mengkomparasi dan mengklasifikasi gejala Covid-19 menggunakan algoritma pembelajaran mesin, khususnya decision tree, random forest, dan Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa decision tree memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan random forest dan SVM, dengan skor F1 yang lebih tinggi mendekati 1,0 yaitu 0,97. Penelitian ini juga menemukan bahwa Algoritma decision tree memiliki nilai confusion matrix lebih baik dibandingkan dua algoritma lainnya.

Analisis Kerusakan Motor Listrik di Unit Pemurnian Brine PT. XYZ dengan Metode FMEA

Pugy Gautama — 2024-07-24

Kebutuhan dan penggunaan motor listrik untuk berbagai keperluan industri semakin meningkat. Di dunia industri, banyak sekali dijumpai berbagai macam jenis motor listrik sebagai alat penggerak untuk menggerakan berbagai macam mesin dan peralatan yang dibutuhkan di industri. Di PT XYZ khususnya di Plant Chlor Alkali unit pemurnian larutan brine ada beberapa motor listrik yang sering mengalami masalah pada komponenya dalam setiap tahunnya. Dampak dan kerugian yang terjadi apabila mengalami kerusakan pada mesin atau motor dapat mempengaruhi kualitas produk dan unit pemurnian brine tidak bisa beroperasi (shutdown). Penelitian ini menggunakan metode FMEA. Hasil penelitian adalah terdapat 2 jenis kerusakan pada motor listrik yaitu bearing noise dan coil short. Nilai RPN pada jenis kerusakan bearing noise sebesar 93,75 dan coil short sebesar 76. Usulan perbaikan yang dapat dilakukan untuk mengurangi kerusakan motor listrik yaitu dengan perawatan dan pencegahan kerusakan motor listrik di PT XYZ dilakukan dengan cara visual, pemeriksaan dan penggantian komponen motor listrik dengan mengikuti jadwal perawatan yang dibuat mingguan, bulanan dan tahunan

Alat Pengaman Kendaraan Berbasis RFID Menggunakan Mikrokontroller Arduino Uno

Martias Martias — 2024-07-25

Abstrak - Saat ini, banyak kendaraan yang masih menggunakan sistem kontak yang mengandalkan kunci konvensional. Namun, metode ini memiliki kelemahan karena mudah dibobol menggunakan kunci letter T yang memiliki bentuk kecil. Selain itu, seringkali pemilik kendaraan lupa atau bahkan kehilangan kunci konvensional tersebut. Untuk mengatasi masalah ini, dirancang sebuah sistem yang menggunakan mikrokontroler Arduino dan teknologi Radio Frequency Identification (RFID) sebagai pengganti kunci konvensional serta sebagai pengaman kendaraan bermotor. Prinsip kerja sistem ini adalah menggunakan RFID untuk membaca ID Card yang telah terdaftar sebagai pengganti kunci konvensional. Data yang dikirim oleh RFID akan diterima oleh Arduino, yang kemudian akan menghubungkan arus listrik sesuai dengan fungsi kontak konvensional pada kendaraan bermotor. Dengan demikian, penggunaan mikrokontroler Arduino dan RFID sebagai konci kontak memberikan solusi yang lebih aman dan praktis dalam menjaga keamanan kendaraan bermotor.

Abstract - Currently, many vehicles still use a contact system that relies on conventional keys. However, this method has a weakness because it is easily broken using a small letter T key. In addition, often vehicle owners forget or even lose the conventional key. To overcome this problem, a system is designed that uses an Arduino microcontroller and Radio Frequency Identification (RFID) technology as a substitute for conventional keys and as a security for motorized vehicles. The working principle of this system is to use RFID to read ID Cards that have been registered as a substitute for conventional keys. Data sent by RFID will be received by Arduino, which will then connect the electric current according to the conventional contact function on motorized vehicles. Thus, the use of Arduino and RFID microcontrollers as contacts provides a more secure and practical solution in maintaining motorized vehicle security.

Implementasi Metode Agile Software Development Extreme Programming Pada SIMDUMAS (Sistem Informasi Pengaduan Masyarakat)

Ricki Sastra — 2024-07-25

Penelitian ini di latar belakangi hasil pengamatan dan pengalaman peneliti, pada saat ini masalah yang ada pada kecamatan bogor barat yaitu penduduk kesulitan dalam melakukan pengaduan terhadap masalah yang terjadi di lingkungan kecamatan dikarenakan sistem pelayanan pengaduan di Kecamatan Bogor Barat masih bersifat manual. Maka penulis mencoba untuk merancang sebuah sistem informasi untuk memaksimalkan pelayanan kepada masyarakat. Sistem ini dapat membantu perangkat kecamatan dalam menganalisa masalah apa saja yang terjadi di lingkungan kecamatan yang nantinya untuk mencari solusi bersama agar terciptanya kecamatan yang aman tentram dan sejahtera. Dalam perancangan sistem informasi pengaduan ini penulis menggunakan metodologi berorientasi objek yang memanfaatkan alat bantu seperti Activity Diagram, Use case, Sequence Diagram, dan Class Diagram. Kemudian implementasi program menggunakan Sublime Text dan Database MySQL. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan ini diharapkan dapat memberikan kemudahan untuk menyampaikan pengaduan kepada Pemerintahan Kecamatan.

Analisis Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk Penilaian Kelayakan Kredit Kendaraan Bermotor

Rudianto Rudianto — 2024-07-25

Dalam bidang keuangan, terutama dalam pembiayaan kendaraan bermotor, penilaian kelayakan kredit sangat penting. Dalam situasi seperti ini, penggunaan algoritma klasifikasi menjadi metode yang relevan untuk meningkatkan ketepatan dan efektivitas proses penilaian kelayakan kredit. Iterative Dichotomiser 3 (ID3) adalah salah satu algoritma pengambilan keputusan yang paling efektif. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana algoritma ID3 digunakan untuk menilai kelayakan kredit kendaraan bermotor. Metode ini menggunakan data tentang riwayat kredit dan fitur pelanggan untuk membangun model klasifikasi yang dapat menemukan elemen penting yang memengaruhi keputusan kredit. Proses iteratif ID3 memungkinkan pembentukan pohon keputusan yang menjelaskan bagaimana variabel-variabel yang terlibat berhubungan satu sama lain. Metodologi eksperimen menggunakan dataset kredit, yang terdiri dari banyak data pelanggan dan hasil kredit mereka sebelumnya. Eksperimen menilai kinerja algoritma ID3 menggunakan kriteria seperti akurasi dan presisi, Hasilnya menunjukkan bahwa penggunaan ID3 dapat menemukan pola dan elemen yang mempengaruhi keputusan kredit kendaraan dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Jurnal ini menyimpulkan bahwa penggunaan algoritma ID3 dapat menjadi metode yang efektif untuk meningkatkan proses penilaian kelayakan kredit kendaraan bermotor. Hasil ini berdampak positif pada kemanjuran dan ketepatan keputusan kredit, karena memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang komponen yang memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan kredit. Penelitian ini menciptakan dasar untuk pengembangan algoritma klasifikasi lebih lanjut yang digunakan dalam industri keuangan.

Analisis Peramalan Ketersediaan Sparepart Menggunakan Metode Moving Averages Pada PT United Tractors Tbk Jakarta

Ade Suryanto — 2024-07-25

Untuk memenuhi kebutuhan pemeliharaan kendaraan, suku cadang adalah elemen stok persediaan umum. Bisnis dapat menghemat uang dengan memiliki manajemen persediaan barang yang baik. Penjualan alat berat merek Komatsu dari Januari hingga November 2022 mencapai 5.457 unit, tumbuh 84,98 persen dari 2.950 unit pada periode yang sama tahun sebelumnya. Laporan bulanan yang dirilis Jumat (23/12/2022) menunjukkan bahwa ketidaktersediaan sparepart menyebabkan penundaan perawatan, yang berdampak pada produktivitas alat berat dan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, peramalan ketersediaan sparepart yang tepat dan efektif sangat penting untuk menghindari ketidaktersediaan sparepart yang dapat mengganggu operasi bisnis. Setelah melakukan perancangan, metode yang digunakan untuk meramalkan ketersediaan sparepart adalah metode moving average yang sering digunakan dalam peramalan, yang dihitung berdasarkan nilai rata-rata dari data historis. ukuran kinerja yang disarankan dalam literatur adalah kesalahan rata-rata absolut (MAPE), kesalahan rata-rata skuad (MSE), dan kesalahan rata-rata absolut (MAD). Berdasarkan tersebut dapat dijadikan acuan atau tolak ukur melakukan analisis. Kesimpulan analisis peramalan dengan metode Moving average periode 10 telah dipilih untuk menentukan peramalan ketersediaan sparepart terbaik dengan hasil perhitungan tingkat eror paling kecil yaitu 18%. Hasil peramalan ketersediaan sparepart Alat Berat bulan januari 2023 sebesar 32 unit.

Analisis Pengendalian Stok PVC Conduit Merek BOSS Menggunakan Metode JIT Pada CV. AJB Jakarta

Miwan Hidayat — 2024-07-25

Desain Ulang Tata Letak Fasilitas Pabrik Dengan Menggunakan Metode Systematic Layout Planning (SLP) Pada PT Tesena Inovindo

Andika Bayu Hasta Yanto — 2024-07-26

PT Tesena Inovindo Merupakan perusahaan yang bergerak dibidang perakitan alat kesehatan. Terdapat permasalahan pada PT Tesena Inovindo yang menyebabkan jarak perpindahan material pada proses produksi Infant Incubator menjadi cukup jauh, sehingga proses produksi mereka menjadi kurang optimal. Maka tujuan dari penelitian ini adalah membuat rancangan tata letak yang dapat lebih meminimalkan jarak perpindahan material pada proses produksi Infant Incubator. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah systematic layout planning (SLP), merupakan metode yang digunakan untuk merancang tata letak fasilitas. Dalam penelitian ini juga dilakukan pengukuran secara langsung pada area produksi untuk menentukan ukuran dari masing-masing ruang dan fasilitas didalamnya. Berdasarkan hasil analisis maka ditemukan alternative layout yang dapat lebih meminimalkan jarak perpindahan material pada produksi Invant Incubator. Dimana jarak awal total perpindahan yaitu 154,85 M kemudian diminimalisir, sehingga jataknya menjadi 71,64 M. Maka dengan adanya alternative layout usulan ini dapat mengurangi jarak sekitar 83,21 M. Jika jarak perpindahan material dapat dikurangi maka waktu produksi kemungkinan juga akan menjadi lebih cepat dari sebelumnya.

Klasterisasi Pelanggan Perusahaan Elektronik Menggunakan Fuzzy C-Means Untuk Strategi Manajemen Relasi

sri watmah — 2024-07-26

Abstrak – Pelanggan dalam dunia bisnis merupakan sumber penghasilan dan sangat menentukan keberlanjutan dari suatu perusahaan. Menjaga pelanggan untuk tetap setia dan meningkatkan pembelian menjadi tugas setiap pebisnis terutama bagian pemasaran. Perusahaan dituntut harus memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggan. Mempertahankan pelanggan akan membutuhkan biaya lebih sedikit dibandingkan dengan mencari pelanggan baru. Pelanggan yang puas dengan pelayanan suatu perusahaan juga dapet menjadi agen pemasaran atau biasa dikenal dengan word of mouth. Sebuah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan alat elektronik dengan jumlah penjualan yang cukup besar dapat memanfaatkan data pelanggan untuk dapat dilakukan segmentasi sesuai dengan karakteristik, perilaku dan kebutuhan pelanggan. Ketersediaan data pelanggan dalam kurun waktu tertentu dapat dimanfaatkan untuk memperoleh informasi dari data pelanggan. Dari data pelanggan ini dapat dikelompokan menjadi pelanggan yang profitable dan kurang profitable, sehingga pelayanan dapat disesuaikan dengan kategorinya. Semakin loyal pelanggan maka akan semakin banyak transaksi yang dilakukan dan uang yang dibelanjakan. Dari data penjualan tahun 2023 yang berjumlah 802 data transaksi maka dapat dikelompokan pelanggan berdasarkan tanggal terakhir pembelian (Recency), banyaknya pembelian (Frequency) dan total bayar (Monetary) atau biasa disebut dengan RFM. Setelah data dikelompokan menggunakan metode RFM selanjutnya melakukan evaluasi dengan membagi data pelanggan menjadi 5 klaster dengan metode fuzzy c-means, pengukuran klaster optimal menggunakan nilai silhouette coefficient. Berdasarkan hasil pengukuran nilai silhouette coefficient menunjukan bahwa klaster optimal berada pada klaster 4 dengan nilai 0,496, dari nilai ini maka pelanggan akan dikelompokan dalam 4 klaster.

Kata Kunci: RFM, silhouette coefficient, fuzzy c-means

Abstract – Customers in the business world are a source of income and really determine the sustainability of a company. Keeping customers loyal and increasing purchases is the task of every businessman, especially the marketing department. Companies are required to provide satisfactory service to customers. Retaining customers will cost less than finding new customers. Customers who are satisfied with a company's service can also become marketing agents or commonly known as word of mouth. A company that operates in the sales sector of electronic equipment with a fairly large sales volume can utilize customer data to segment according to customer characteristics, behavior and needs. The availability of customer data within a certain period of time can be used to obtain information from customer data. From this customer data, customers can be grouped into profitable and less profitable customers, so that services can be adjusted according to their categories. The more loyal the customer, the more transactions they make and the more money they spend. From sales data for 2023, which amounts to 802 transaction data, customers can be grouped based on the last date of purchase (Recency), number of purchases (Frequency) and total payment (Monetary) or what is usually called RFM. After the data has been grouped using the RFM method, then carry out an evaluation by dividing the customer data into 5 clusters using the fuzzy c-means method, measuring optimal clusters using the silhouette coefficient value. Based on the results of measuring the silhouette coefficient value, it shows that the optimal cluster is in cluster 4 with a value of 0.496, from this value customers will be grouped into 4 clusters.

Keywords: RFM, silhouette coefficient, fuzzy c-means