ANALISIS KARAKTERISTIK MOTIVASI BELAJAR MAHASISWA FAKULTAS REKAYASA INDUSTRI ANGKATAN 2013 TELKOM UNIVERSITY MENGGUNAKAN KNOWLEDGE CONVERSION 5C

Sistem pembelajaran yang diterapkan di Telkom University pada tingkat awal perkuliahan, mahasiswa mengikuti program Tahap Persiapan Bersama (TPB). Tujuan dari TPB yaitu memberikan landasan yang kuat tentang sains dan teknologi bagi mahasiswa baru. Untuk meningkatkan business value dari Telkom University, maka dilakukan penelitian pada keberhasilan belajar mahasiswa TPB untuk melihat kesesuaian antara tujuan institusi dengan fakta yang terjadi di lapangan dengan menggunakan proses konversi data menjadi informasi 5C yang terdiri dari Contextualized, Categorized, Calculated, Corrected, dan Condensed. Proses konversi dimulai dari proses identifikasi data, memahami manfaat data, pengelompokan data ke dalam kategori tertentu, melakukan perhitungan, melakukan koreksi, dan meringkas informasi. Data yang digunakan diantaranya data pribadi mahasiswa (jenis kelamin, usia dan perbedaan tempat tinggal dengan orang tua), data nilai IP semester 1, dan data hasil kuesioner MSLQ yang telah disesuaikan dengan studi kasus. Komponen motivasi terbagi menjadi enam bagian yaitu Intrinsic Goal, Extrinsic Goal, Task Value, Control of Learning Beliefs, Self Efficacy dan Test Anxiety. Nilai mahasiswa dikelompokkan menjadi lima kelompok. Berdasarkan hasil analisis dan hasil pengolahan data maka diperoleh kesimpulan bahwa data yang dikonversi menjadi informasi dapat menjadi bahan evaluasi keberhasilan belajar mahasiswa TPB Fakultas Rekayasa Industri 2013 bagi pihak institusi. Penelitian selanjutnya dapat meneruskan proses konversi dari informasi ke knowledge dengan metode 4C yaitu comparison, consequence, connection, dan conversation

ANALISIS KLASTER UNTUK PENENTUAN KARAKTERISTIK KELOMPOK WILAYAH BERDASARKAN INTENSITAS BENCANA ALAM YANG TERJADI DI DESA PESISIR

Analisis klaster dilakukan terhadap Provinsi di seluruh Indonesia yang memiliki desa pesisir yang pernah mengalami bencana alam. Analisis klaster ini bertujuan untuk mengelompokan (klasifikasi) Provinsi berdasarkan intensitas potensi bencana alam yang terjadi di desa pesisir yang dimiliki oleh masing-masing Provinsi . Analisis klaster dilakukan dengan menggunakan bantuan software mathcad 14. Variabel bencana alam yang dijadikan dasar pengklasteran adalah bencana Longsor, Banjir, Banjir Bandang (BB), Gempa, Gelombang Pasang Laut (GPL) dan Angin Puting Beliung (APB). Berdasarkan pengolahan data dengan software mathcad 14. didapatkan jumlah klaster yang terbentuk dari 9 klaster sampai 2 klaster. Pada jumlah klaster yang terbentuk sebanyak 3 klaster, intensitas bencana alam di desa pesisir diklasifikasikan kedalam intensitas tinggi, sedang dan rendah. Sedangkan pada jumlah klaster Provinsi yang terbentuk sebanyak 2 klaster, intensitas bencana alam di desa pesisir diklasifikasikan kedalam intensitas tinggi dan rendah

PERANCANGAN SISTEM SCHEDULING JOB MENGGUNAKAN DRUM BUFFER ROPE UNTUK MEMINIMASI KETERLAMBATAN ORDER DAN MANUFACTURING LEAD TIME PADA BAGIAN MACHINING MPM DI PT DIRGANTARA INDONESIA

PT Dirgantara Indonesia (DI) adalah perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur pesawat. Salah satu bagian produksi di PT DI yaitu bagian Machining, Medium Perismatic Machine (MPM), memiliki jumlah mesin terbanyak dan menerima order dengan jumlah terbanyak terutama untuk program Airbus. Proses pada Machining terdiri atas preoperation, main operation, dan next operation. Main operation yaitu di work center Deckel Maho memiliki waktu proses terlama dibandingkan proses lainnya sehingga terjadi bottleneck. Secara kapasitas Deckel Maho masih mampu memenuhi order yang datang, namun sistem kerja pada preoperation masih berdasarkan utilitas sehingga order release dilakukan tanpa melihat beban di Deckel Maho. Rata-rata Manufacturing Lead Time (MLT) existing adalah 47,66 jam dan rata-rata queue time di depan Deckel Maho adalah 24,47 jam. Masalah keterlambatan penyelesaian order juga terjadi di MPM yang disebabkan oleh rule sequencing yang digunakan adalah First Come First Served. Rule ini tidak sesuai dengan kondisi aktual di shop floor. Dalam mencapai tujuan penyelesaian order yang tepat waktu dan minimasi MLT, maka diusulkan penjadwalan dengan pendekatan metode drum buffer rope, yaitu menjadwalkan stasiun bottleneck sebagai control point dan sumber daya non bottleneck lainnya mengikuti penjadwalan stasiun bottleneck tersebut. Aturan sequencing yang diusulkan adalah Earliest Due date sebagai prioritas pertama untuk meminimasi jumlah order yang terlambat. Apabila terdapat due date di quality control yang sama, maka pertimbangkan total time di Deckel Maho yang terkecil untuk diprioritaskan dengan Shortest Processing Time untuk meminimasi flow time. Apabila total time di Deckel Maho sama, maka pilih order secara random. Setelah menggunakan drum buffer rope, MLT usulan menjadi 20,39 jam dan queue time menjadi 2,71 jam. Order yang terlambat di bulan Februari pada kondisi existing dengan rule sequencing FCFS adalah 5 order sedangkan pada kondisi usulan tidak ada order yang terlambat

USULAN PERBAIKAN ALOKASI PENYIMPANAN BARANG DENGAN METODE CLASS BASED STORAGE PADA GUDANG BAHAN BAKU 1 PT SMA

PT SMA Pegangsaan adalah objek penelitian yang mana memproduksi lima jenis sepeda motor. Gudang bahan baku 1 mengimplementasikan aturan class based dedicated storage, di mana barang dikelompokkan menurut transporter ID dan jenis barang di gudang menempati satu lokasi, dan lokasi tidak dapat digunakan oleh barang lain meskipun lokasi kosong. Karena kelebihan persediaan, kebijakan ini tidak dapat diterapkan disebabkan banyaknya barang yang disimpan di luar blok penyimpanan, sehingga akan berpengaruh terhadap aktivitas gudang, terutama aktivitas mengambil yang memiliki waktu yang lebih lama, yaitu 537 detik dari total waktu 1.071 detik. Namun, durasi aktivitas mengambil tidak hanya disebabkan oleh kelebihan kapasitas, tetapi juga karena operator sulit untuk menemukan barang-barang dengan tidak adanya label yang menunjukkan lokasi barang di gudang dan adanya kesulitan ketika operator memilih barang dari area penyimpanan. Oleh karena itu, perlu dilakuakn perbaikan alokasi penyimpanan barang di gudang. Alokasi barang dimulai dengan klasifikasi barang di gudang dengan menggunakan FSN Analisis berdasarkan transporter ID, dan kemudian dirancang slot sesuai dengan media penyimpanan yang digunakan untuk setiap SKU (Stock Keeping Unit). Item dengan kategori Transporter ID Fast Moving memiliki prioritas yang lebih tinggi untuk menjadi mendapatkan tempat lebih dekat pintu masuk dan keluar jalur, sehingga perlu dilakukan perhitungan jarak di setiap tempat penyimpanan dengan menggunakan rectilinear distance. Setelah menghitung, dapatkan persentase pengurangan jarak 25,33% untuk area floor stack lantai 1 sedangkan persentase area yang digunakan adalah 71,90%, pengurangan jarak 16,28% untuk area rak lantai 1 sedangkan persentase area yang digunakan adalah 70,53%, pengurangan jarak 8,17% untuk area floor stack lantai 2 sedangkan persentase area yang digunakan adalah 67,61%, dan pengurangan jarak 58,83 untuk daerah rak lantai 2 sedangkan persentase area yang digunakan adalah 100 %

ESTIMASI BIAYA MAINTENANCE DENGAN METODE MARKOV CHAIN DAN PENENTUAN UMUR MESIN SERTA JUMLAH MAINTENANCE CREW YANG OPTIMAL DENGAN METODE LIFE CYCLE COST (STUDI KASUS: PT TOA GALVA)

PT Toa Galva Industries adalah perusahaan yang bergerak dibidang elektronika dengan spesialisasi sound and communication.  Agar dapat memenuhi permintaan pasar, perusahaan membutuhkan mesin-mesin yang mendukung proses produksi, antara lain mesin plastic injection dan mesin spinning manual. Kedua mesin ini memiliki peran yang sangat penting dalam proses produksi, sehingga apabila mesin-mesin tersebut mengalami kerusakan akan mengakibatkan kerugian bagi perusahaan. Berdasarkan data historis, perawatan korektif untuk mesin plastic injection pada tahun 2013 mencapai 16% dari total perawatan korektif keseluruhan mesin produksi, sedangkan mesin spinning mencapai 14%. Hal ini terjadi karena masih sering terjadi kerusakan mendadak pada mesin. Manajer Pemeliharaan belum mampu menghitung kebutuhan biaya maintenance untuk menjamin performansi mesin karena tidak dapat memprediksi kondisi mesin-mesin tersebut. Selain itu, mesin akan mengalami penuaan dan peningkatan hazard rate, sehingga perhitungan umur mesin dan jumlah maintenance crew yang optimal perlu dilakukan. Penelitian ini menggunakan metode Markov Chain untuk mengetahui kondisi mesin pada tahun yang akan datang sehingga dapat mengestimasi biaya maintenance yang dibutuhkan. Di samping itu, penelitian ini menggunakan metode Life Cycle Cost untuk menentukan umur mesin dan jumlah maintenance crew yang optimal. Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan Markov Chain, penelitian ini menghasilkan total biaya maintenance selama 5 tahun untuk mesin plastic injection adalah sebesar Rp 607,335,692.62 dan untuk mesin spinning manual adalah sebesar Rp 302,480,000. Berdasarkan perhitungan LCC, maka total LCC yang paling rendah untuk mesin plastic injection adalah Rp 5,287,581,342.10 yang menghasilkan jumlah maintenance set crew sebanyak 1 orang/shift dan umur mesin 10 tahun. Sedangkan total LCC yang paling rendah untuk mesin spinning manual adalah Rp 1,434,002,591.21 yang menghasilkan jumlah maintenance crew sebanyak 1 orang/shift dan umur mesin 3 tahun