Pengembangan Sistem Monitoring RealTime Fermentasi Kopi Pada Bioreaktor Berbasis Arduino Mega 2560 Untuk Parameter Suhu dan Kelembaban

Kopi merupakan salah satu komoditi perkebunan yang memiliki potensi besar yang ada di Indonesia. Beberapa produsen kopi melakukan eksperimen mandiri dengan menciptakan kopi yang difermentasi untuk mendapat cita rasa baru. Fermentasi kopi sendiri ditandai dengan berbagai mikroorganisme yang tergolong dalam kelompok bakteri, jamur dan khamir. Mengingat hal tersebut, diperlukan sistem monitoring real-time yang berfungsi untuk memantau suhu serta kelembaban karena suhu dan kelembaban akan sangat berpengaruh terhadap metabolisme yang akan dilakukan oleh mikroorganisme pada proses fermentasi kopi dan produk hasil fermentasinya sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk mebuat sistem monitoring real-time dengan menggunakan module timer RTC DS3231 berbasis Arduino Mega 2560 sebagai otak dari sistem untuk memantau secara real-time suhu dan kelembaban di dalam fermentor selama proses fermentasi berlangsung. Pengukuran suhu dan kelembaban pada sistem memanfaatkan penggunaan sensor SHT20. Pengamatan pada proses fermentasi dilakukan selama 7 hari untuk fermentasi semi-aerobik dan selama 48 jam untuk fermentasi kopi anaerobik. Sistem monitoring real-time dengan menggunakan sensor SHT20 yang dijalankan selama 24 jam selama 7 hari yang diaplikasikan pada fermentasi semi-aerobik dan selama 48 jam pada fermentasi kopi anaerobik. Hasil dari perancangan ini diketahui bahwa pengukuran nilai suhu dan kelembaban oleh sensor yang digunakan relatif stabil dan berjalan dengan baik. Pengukuran suhu dan kelembaban juga sangat dipengaruhi oleh lingkungan, hal ini terlihat dari hasil pengamatan proses fermentasi yang telah dilakukan. Hasil dari pengamatan yangix telah dilakukan menyatakan bahwa selama proses fermentasi semi-aerobik berlangsung suhu yang ditunjukkan berkisar pada 27oC-32oC yang menandakan terjadinya fermentasi pada masa pemeraman, sedangkan untuk fermentasi kopi anaerobik memiliki hasil yang tidak berbeda jauh dengan fermentasi semiaerobik. Perbedaan dari keduanya adalah kelembaban yang diukur selama masa fermentasi yaitu untuk fermentasi semiaerobik relatif menurun pada rentang 97%-94% sedangkan pada fermentasi anaerobik menurun pada rentang 100%-98%. Penggunaan sensor SHT20 yang diletakkan di dalam fermentor sangat membantu untuk memonitoring suhu dan kelembaban selama proses fermentasi berlangsung. Hal ini dikarenakan SHT20 memiliki akurasi yang cukup tinggi untuk mengukur nilai suhu dan kelembaban yaitu sebesar >98%

Penjadwalan Produksi Kopi Bubuk Robusta Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Margading Coffee Malang)

Kopi merupakan tanaman hasil pertanian yang banyak dikembangkan di Indonesia dan termasuk menjadi komoditi unggulan dan mampu meningkatkan devisa Negara. Salah satu produsen kopi di Malang yaitu MARGADING (Masyarakat Ampel Gading). Permasalahan yang dihadapi oleh Margading Coffee adalah tidak mampu memenuhi permintaan konsumen karena kondisi permintaan yang fluktuatif dan penjadwalan dilakukan masih berdasarkan pengalaman masa lalu. Hal ini memberikan dampak pada waktu produksi yang kurang efisien, pemborosan waktu, efektivitas mesin yang tidak maksimal dan tidak terpenuhinya permintaan konsumen secara optimal yang berdampak pada kehilangan profit. Maka dari itu diperlukan penjadwalan produksi untuk menentukan urutan pengerjaan produk yang optimal dan mengurangi makespan (waktu pengerjaan seluruh job). Algoritma Genetika mampu memecahkan masalah kombinatorik karena sifatnya yang heuristik sehingga dapat memecahkan suatu permasalahan dengan mencari solusi optimal pada penjadwalan produksi. Penyelesaian permasalahan dengan menggunakan algoritma genetika dilakukan dengan beberapa tahapan. Pertama dimulai dari inisialisasi populasi atau sekumpulan dari gen (kromosom), lalu melakukan fungsi fitness untuk memperoleh baik atau buruknya solusi, melakukan seleksi dengan melakukan crossover dan mutasi untuk memperoleh populasi yang baru sampai pada generasi yang ditentukan. Pengujian parameter algoritma genetika yang optimal didapatkan dengan menggunakan rekomendasi De Jong dengan parameter ukuran populasi sebesar 30, probabilitas mutasi yaitu 0.001, probabilitas crossover yaitu 0.6, dan ukuran generasi sebesar 100. Penjadwalan dengan metode algoritma mampu menghasilkan makespan sebesar 463 menit dalam satu kali produksi. Sedangkan dengan menggunakan metode eksakta menghasilkan makespan sebesar 493 menit. Berdasarkan pertimbangan tersebut maka metode penjadwalan dengan algoritma genetika dapat menjadi rekomendasi di Margading Coffee. Saran yang dapat diberikan setelah dilakukan penelitian yaitu pengujian parameter untuk setiap penelitian perlu dilakukan trial dan error sehingga diperoleh nilai yang lebih maksimum. Hasil akurasi peramalan dapat menggunakan metode single exponential smoothing. Penjadwalan dengan algoritma genetika dapat menjadi rekomendasi untuk diimplementasikan di Margading coffee untuk penjadwalan produksi yang lebih mudah

Perancangan Tata Letak Fasilitas Ruang Produksi Kecap dengan Metode BLOCPLAN dan CORELAP (Studi Kasus Pada Jawa Sehati Mulia, Malang)

Kecap adalah salah satu produk olahan fermentasi dengan bahan baku kedelai yang sering dimanfaatkan sebagai penyedap dan pewarna pada masakan. Tingkat produktivitas dan konsumsi masyarakat terhadap kecap tersebut menunjukkan potensi yang menjanjikan untuk industri kecap di Indonesia. Salah satu industri kecap di Jawa Timur adalah Jawa Sehati Mulia dimana perusahaan tersebut memproduksi kecap dengan dua varian rasa yaitu kecap manis dan kecap pedas. Permasalahan yang terjadi di perusahaan tersebut ialah kesesuaian antara aliran proses dengan penempatan fasilitas mesin atau peralatan masih belum diperhatikan dimana fasilitas yang memiliki hubungan erat dalam urutan aliran material ditempatkan dalam jarak yang jauh dan dipisahkan oleh fasilitas lain yang bukan tujuan perpindahan material. Dampak dari hal tersebut yaitu aliran material yang semakin panjang sehingga mengakibatkan pemborosan waktu dan semakin lamanya siklus produksi kecap di Jawa Sehati Mulia. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah memberikan hasil perbandingan antara metode BLOCPLAN dan metode CORELAP berdasarkan total momen perpindahan serta menentukan tata letak yang memberikan tingkat efisiensi terbaik untuk fasilitas produksi di Jawa Sehati Mulia. Metode yang sesuai untuk solusi dari permasalahan pada Jawa Sehati Mulia yaitu metode BLOCPLAN dan CORELAP. Pada metode ini dapat melakukan analisis dari segi kualitatif dan kuantitatif berdasarkan luas area produksi, luas masing-masing fasilitas produksi, dan hubungan derajat kedekatan antar fasilitas yang saling berhubungan di dalam ruang produksi. Dari metode BLOCPLAN dan CORELAP selanjutnya dipilih salah satu metode yang menghasilkan total momen perpindahan terkecil dan tingkat efisiensi terbaik dibandingkan tata letak existing. Hasil dari penelitian didapatkan total momen perpindahan pada tata letak metode BLOCPLAN yaitu sebesar 30.188,16 meter/tahun. Total momen perpindahan tersebut mengalami penurunan sebesar 7.971,84 meter/tahun dibandingkan dengan tata letak existing. Tata letak yang dihasilkan metode CORELAP memberikan total momen perpindahan sebesar 30.704,64 meter/tahun yang mengalami penurunan 7.455,36 meter/tahun dibandingkan tata letak existing. Berdasarkan hasil kedua metode tersebut, metode yang memberikan penurunan total momen pepindahan lebih besar yaitu metode BLOCPLAN. Total momen perpindahan yang dihasilkan metode BLOCPLAN dan CORELAP memberikan tingkat efisiensi yang berbeda. Tingkat efisiensi tata letak hasil metode BLOCPLAN yaitu sebesar 20,89%, sedangkan tingkat efisiensi tata letak hasil metode CORELAP yaitu sebesar 19,54%. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tata letak terbaik ialah tata letak yang memberikan tingkat efisien tertinggi yaitu pada tata letak hasil metode BLOCPLAN. Saran yang diberikan terdiri dari dua, yaitu saran untuk perusahaan dan saran untuk penelitian selanjutnya. Adapun saran untuk perusahaan yaitu dapat menerapkan tata letak fasilitas BLOCPLAN agar jarak dan total momen perpindahan dapat diminimasi dan melakukan pergantian alat material handling dengan kapasitas lebih besar. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya yaitu dapat melakukan perbandingan hasil dengan aplikasi lain seperti VIP-PLANOPT dimana aplikasi tersebut diklaim telah menggunakan algoritma yang lebih optimal

Optimasi Perencanaan Produksi Pia Apel, Pia Nangka, Pia Durian, Pai Apel, dan Thins Brownies Apel dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus di Perusahaan Permata Agro Mandiri)

Pandemi Covid-19 membawa dampak negatif terhadap beberapa perusahaan baik skala mikro, kecil ataupun menengah. Dampak tersebut adalah terjadinya penurunan penjualan yang menyebabkan omset perusahaan menurun. Salah satu perusahaan yang merasakan hal tersebut adalah Perusahaan Permata Agro Mandiri. Perusahaan Permata Agro Mandiri merupakan perusahaan yang memproduksi produk oleh-oleh antara lain pia apel, pia durian, pia nangka, pai apel, dan thins brownies apel. Pada masa pandemi, perusahaan mengalami over-product yang mengakibatkan perusahaan harus membuang beberapa produk yang tidak laku terjual, sehingga perusahaan mengalami penurunan omset sampai 90% dari omset biasanya. Perusahaan sampai dengan saat ini menurunkan kapasitas produksi dengan ritme produksi yang tidak pasti. Perusahaan menurunkan kapasitas produksi tersebut hanya dengan perkiraan saja, sehingga menyebabkan perusahaan kesulitan dalam mencapai keuntungan yang maksimal karena besar kecilnya keuntungan dan biaya produksi tidak diperhitungkan dalam penentuan kapasitas produksi. Solusi yang dapat dilakukan oleh Perusahaan Permata Agro Mandiri adalah dengan mengoptimasi perencanaan produksinya. Selain memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan biaya, perusahaan juga perlu untuk mengoptimalkan penggunaan mesin sehingga mesin dapat digunakan sesuai dengan kapasitasnya. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode goal programming, metode ini mampu mengoptimasi permasalahan dengan berbagai tujuan tanpa mengabaikan tujuan yang lainnya, sehingga tidak ada salah satu tujuan yang terabaikan. Konsep dalam optimasi perencanaan produksi pada Perusahaan Permata Agro Mandiri dengan metode goal programming adalah diawali dengan meramalkan permintaan untuk mengetahui target permintaan pasar, sasaran keuntungan, sasaran biaya produksi, dan sasaran penggunaan mesin. Berdasarkan hasil optimasi, kapasitas produksi optimal pada bulan April 2022 kapasitas produksinya adalah 2950 pcs, Mei 2022 adalah 3163 pcs, Juni 2022 adalah 8100 pcs, Juli 2022 adalah 3927 pcs, Agustus 2022 adalah 6109 pcs, September 2022 adalah 6860 pcs, Oktober 2022 adalah 8904 pcs, November 2022 adalah 16133 pcs, Desember 2022 adalah 22102 pcs, Januari 2023 adalah 11092 pcs, Februari 2023 adalah 13141 pcs, dan Maret 2023 adalah 16766 pcs. Berdasarkan solusi optimal tersebut, keuntungan dari bulan April 2022 sampai Maret 2023 yang diperoleh adalah Rp. 489.962.199. Biaya produksi dari bulan April 2022 sampai Maret 2023 yang diperoleh pada solusi optimal yaitu Rp. 182.759.301. Waktu penggunaan mesin pemarut selama bulan April 2022 sampai Maret 2023 adalah 437468,79 detik, waktu penggunaan mesin pengaduk adalah 7437127,36 detik, waktu penggunaan mesin blender adalah 14350,79 detik, waktu penggunaan mesin mixer adalah 102366,92 detik, waktu penggunaan mesin pengadon adalah 412378,11 detik, waktu penggunaan mesin oven adalah 7160193,87 detik, waktu penggunaan mesin sealer adalah 646318,74 detik. Hasil dari validasi yang dilakukan dengan membandingkan kapasitas produksi optimal dengan perencanaan perusahaan adalah sudah valid. Tetapi perusahaan dapat menggunakan kapasitas usulan agar mampu memenuhi permintaan secara optimal. Perusahaan dapat menerapkan metode goal programming untuk perencanaan produksi kedepannya agar perusahaan memperoleh kapasitas produksi yang optimal pada periode selanjutnya

Implementasi Metode Lean Six Sigma sebagai Upaya Meminimasi Pemborosan (Waste) pada Proses Produksi Emping Jagung (Studi Kasus: UD Jaya Barokah Sentosa, Malang)

UD Jaya Barokah Sentosa merupakan salah satu industri yang mengolah jagung menjadi produk emping jagung siap goreng dengan kapasitas produksi sebanyak 850 kg pada musim panas sedangkan musim hujan turun menjadi 450-550 kg. Proses produksi emping jagung pada UD Jaya Barokah Sentosa masih ditemukan beberapa kendala yang mempengaruhi turunnya produktivitas yaitu pemborosan (waste) sehingga diperlukan minimasi pemborosan. Salah satu jenis pemborosan yang ditemukan yaitu adanya produk defect sebesar 6,59% dari rata-rata produksi harian. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi aktivitas yang menyebabkan pemborosan, menentukan capaian level six sigma, dan memberikan usulan perbaikan yang dapat mengurangi pemborosan pada proses produksi emping jagung di UD Jaya Barokah Sentosa menggunakan pendekatan Lean Six Sigma. Lean six sigma merupakan upaya yang dilakukan secara terus-menerus dalam menghilangkan pemborosan untuk meningkatkan nilai tambah produk sehingga tercipta peningkatan customer value. Penelitian dilakukan menggunakan beberapa tahapan yaitu tahap define dilakukan penentuan waktu baku, current state mapping, dan identifikasi waste. Tahap measure dilakukan pengukuran data defect, pembuatan peta kendali, dan perhitungan level sigma. Tahap analyze dilakukan analisis dengan Value Stream Analysis Tools (VALSAT) dan diagram fishbone. Tahap improve dilakukan penyusunan future state mapping dan rekomendasi perbaikan. Berdasarkan penelitian diperoleh 8 jenis waste yang teridentifikasi di UD Jaya Barokah Sentosa antara lain defect, waiting, environmental pollution, inappropriate design, excessive power and energy, inappropriate processing, unnecessary inventory, dan unnecessary overhead. Hasil perhitungan level sigma menunjukkan nilai 3,01 yang menandakan pengendalian kualitas masih berada dibawah rata-rata industri Indonesia. Identifikasi menggunakan Quality Filter Mapping (QFM) didapatkan jenis defect emping jagung berupa emping jagung hancur atau berukuran kecil. Setelah dilakukan perbaikan, diperoleh minimasi waktu baku proses produksi dari 4.955,88 menit menjadi 4.885,35 menit. Hasil rekomendasi yang diberikan antara lain menetapkan standar mutu jagung pipil sesuai dengan SNI 01-4483-1998, proses pembalikan menggunakan serokan berbahan plastik, perawatan (pengecekan dan pembersihan) pada mesin pemipih, penambahan tenaga kerja, pembersihan mesin dan peralatan secara rutin, pelatihan penggunaan APD dan K3, mengganti desain karung plastik (karung roll) menjadi karung putih polos, dan mematikan mesin washer serta kipas pendinginan saat sudah selesai beroperasi. Rekomendasi perbaikan yang diberikan dapat dimanfaatkan untuk UD Jaya Barokah Sentosa dan pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan analisis biaya untuk mengetahui biaya yang dikeluarkan akibat ketidaksesuaian kualitas

Analisis Produktivitas Proses Produksi Cokelat Menggunakan Integrasi Model Objective Matrix (OMAX) dan Pendekatan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) (Studi Kasus di PT Kakao Bhinneka Sejahtera, Kota Batu)

Indonesia merupakan salah satu negara penghasil kakao yang besar sehingga mampu mendongkrak perekonomian nasional. Salah satu perusahaan yang mengolah biji kakao menjadi aneka produk cokelat yaitu PT Kakao Bhinneka Sejahtera di Kota Batu, Jawa Timur. Produk Milk Chocolate ‘Arai’ yang merupakan best seller memiliki banyak peminat sehingga produksi yang dilakukan cukup banyak dibanding dengan produk lain. Perusahaan tersebut memiliki visi dan misi sehingga membutuhkan produksi cokelat yang lebih banyak secara efektif dan efisien. Diperlukan pengukuran pada tingkat produktivitas sekaligus mengidentifikasi permasalahan produktivitas serta memberikan usulan perbaikan yang dapat meningkatkan produktivitas pada perusahaan. Metode Objective Matrix (OMAX) digunakan untuk pengukuran produktivitas dan pendekatan Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) diterapkan untuk pembobotan kriteria yang juga merupakan tahapan pada metode OMAX. Selanjutnya penggunaan diagram fishbone dilakukan untuk mengidentifikasi permasalahan terhadap terjadinya penurunan produktivitas serta memberi usulan dalam meningkatkan produktivitas. Berdasarkan hasil penelitian, pencapaian produktivitas tertinggi terjadi pada Juni 2022 dengan indeks produktivitas sebesar 63,258%. Sedangkan produktivitas terendah terjadi pada Agustus 2022 dengan penurunan indeks produktivitas sebesar -85,733%. Nilai indeks produktivitas mengalami fluktuasi setiap bulan selama periode pengukuran produktivitas. Penyebab penurunan performansi disebabkan oleh bahan baku tidak terstandarisasi, kurangnya ketersediaan bahan baku, penggunaan energi listrik yang berlebihan, dispensasi, karyawan kurang disiplin, dan kerja mesin kurang optimal. Usulan perbaikan yang dapat dilakukan yaitu pemilihan pemasok secara tepat, menjalin kerja sama dengan petani untuk meningkatkan kualitas bahan baku, melakukan pengecekan mesin secara rutin, memperbaiki sistem perawatan mesin, pemberian punisment terhadap karyawan, memperhatikan waktu istirahat yang cukup kepada karyawan agar tidak merasa jenuh pada saat bekerja, dan memotivasi karyawan agar produktivitas kerja dapat tercapai

Desain Aplikasi Untuk Identifikasi Jenis, Kualitas dan Kadar Air Green Bean Kopi Menggunakan Jaringan Syaraf Konvolusional

Penentuan jenis dan kualitas biji kopi masih banyak dilakukan secara konvensional menggunakan penilaian fisik manual yang subyektif dan membutuhkan waktu lama. Penentuan proses penyangraian biji kopi juga masih banyak dilakukan berdasarkan perkiraan pribadi tanpa memperhatikan kadar air biji kopi sehingga kualitas kopi sangrai tidak optimal. Pengujian destruktif diperlukan namun dapat merusak biji kopi, membutuhkan peralatan khusus dan waktu yang lama. Diperlukan metode alternatif berupa pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi jenis, kualitas dan kadar air green bean kopi. Penelitian ini bertujuan membangun sistem aplikasi untuk mengidentifikasi jenis, kualitas dan kadar air green bean kopi dan mengetahui tingkat akurasinya. Metode yang digunakan berupa klasifikasi dengan jaringan syaraf konvolusional. Klasifikasi jenis kopi menggunakan 4 kelas, klasifikasi kualitas menggunakan 8 kelas dan klasifikasi kadar air menggunakan 3 kelas. Jenis kopi yang digunakan meliputi arabika, robusta, ekselsa dan liberika. Dataset berjumlah 1500 citra dengan proporsi data latih dan data uji yang digunakan 50:50, 60:40, 70:30 dan 80:20. Citra RGB yang digunakan berukuran 250x250 piksel. Arsitektur jaringan tersusun dari 5 pasang lapisan konvolusi dan maxpooling diikuti dengan 1 lapisan flatten dan 2 lapisan dense. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python. Hasil model terbaik pada klasifikasi jenis kopi menggunakan proporsi data 80:20 dengan akurasi 88,73%, pada klasifikasi kualitas menggunakan proporsi data 60:40 dengan akurasi 81,36% dan pada klasifikasi kadar air menggunakan proporsi data 80:20 dengan akurasi 75,75%. Akurasi sistem secara keseluruhan mencapai 21,33% dengan kemampuan memprediksi jenis kopi mencapai 81,33%, kemampuan prediksi kualitas mencapai 60,00% dan kemampuan memprediksi kadar air mencapai 53,33%. Perbaikan dapat dilakukan dengan menerapkan arsitektur model yang lebih kompleks dan penambahan preprocessing berbasis warna untuk memperkuat warna khas citra sehingga lebih mudah dianalisis dan menghasilkan akurasi lebih baik. Kemudian mengintegrasikan ponsel dengan komputer supaya pemindahan citra berlangsung otomatis atau dapat pula sistem aplikasi yang dibuat berbasis ponsel supaya lebih praktis. Selanjutnya melakukan pengujian usability untuk mengukur kenyamanan penggunaan sistem aplikasi

Analisis Strategi Pengembangan Usaha Roti Melalui Matriks SWOT-AHP pada Usaha Favoritee Flavor

Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) makanan cukup menjanjikan bagi perekonomian Indonesia. Salah satunya adalah Favorite Flavor by Juna dengan produk andalan roti. Produk usaha cukup unggul di pasaran, tetapi pertumbuhan usaha masih lambat. Hal ini dipengaruhi oleh kurangnya karyawan, promosi tidak kuat, dan tidak memiliki strategi yang tepat dalam menjalankan usaha. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis strategi pengembangan usaha yang tepat memanfaatkan matriks Strengths, Weakness, Opportunities, dan Threats (SWOT) dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Analisis SWOT digunakan untuk menganalisis faktor internal dan eksternal usaha, kemudian dirumuskan prioritas strategi menggunakan analisis AHP. Responden yang terlibat adalah pihak internal dan eksternal perusahaan. Hasil penelitian menemukan bahwa berdasarkan analisis SWOT pada matriks Internal-Eksternal posisi usaha Favorite Flavor by Juna berada pada strategi hold and maintain dengan nilai Internal Factor Evaluation (IFE) = 2.86 dan External Factor Evaluation (EFE) = 2.95. Jumlah total IFE dan EFE ≥2,5 mengindikasikan posisi internal usaha kuat. Analisis prioritas dengan metode AHP menunjukkan bahwa kriteria produk enak memperoleh nilai terbesar yaitu 0.72. Strategi dengan nilai prioritas tertinggi adalah melakukan perencanaan inovasi secara berkala (0,7), pengembangan produk baru (0.27), dan melakukan kolaborasi dengan brand lain (0,13)

Evaluasi dan Perbaikan Produksi Emping Jagun dengan Metode Dinamika Sistem pada UKM Sofia, Kota Malang, Jawa Timur

UKM Sofia adalah UKM yang bergerak dalam usaha pembuatan emping jagung. Proses produksi yang dijalankan UKM Sofia menyebabkan adanya penumpukan produk setengah jadi berupa emping kering. Penumpukan produk setengah jadi disebabkan oleh jumlah bahan yang diolah selalu lebih banyak dari jumlah produk yang dijual. Produk setengah jadi yang menumpuk dan melebihi kapasitas penyimpanan berdampak pada proses pengolahan jagung untuk mengolah jagung menjadi produk setengah jadi dihentikan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui hubungan antar variabel pada proses produksi emping jagung, membuat model dinamika sistem dari proses produksi emping jagung, dan menentukan skenario kebijakan untuk evaluasi dan perbaikan proses produksi emping jagung UKM Sofia. Penelitian ini menggunakan metode dinamika sistem. Metode dinamika sistem dapat memberikan gambaran kinerja proses produksi emping jagung dan memberikan skenario perbaikan. Penerapan dinamika sistem dilakukan dengan menganalisis variabel apa saja yang berpengaruh pada proses produksi emping jagung. Variabel yang telah teridentifikasi selanjutnya disusun menjadi Causal Loop Diagram dan Stock and Flow Diagram untuk menjalankan simulasi. Skenario perbaikan dibuat berdasarkan hasil simulasi yang dijalankan dan dipilih skenario mana yang memberikan hasil maksimal. Model yang terbentuk terdiri dari 27 variabel. Causal Loop Diagram memiliki 2 causal loop dengan tipe balancing loop. Stock and Flow Diagram yang terbentuk terdiri dari 3 level, 6 rate, 8 constant, dan 10 auxiliary. Formulasi khusus yang digunakan pada model yaitu IF THEN ELSE dan RANDOM NORMAL untuk menjalankan simulasi. Hasil persen error rata – rata permintaan sebesar 0.3 % dan emping kering sebesar 4%. Hasil persen error variasi data permintaan sebesar 21.4 % dan emping kering sebesar 0.2%. Skenario alternatif kebijakan yang dipilih adalah meningkatkan jangkauan pasar dari 1 menjadi 1.2 yang berdampak pada meningkatnya permintaan, sehingga persediaan emping kering tidak menumpuk hingga kapasitas maksimal. Jumlah emping kering tertinggi berada di akhir periode sebanyak 8744. Rekomendasi yang diberikan untuk menerapkan alternatif perbaikan yaitu dengan menjadi supplier emping jagung ke retail besar seperti Alfamart, Alfamidi, dan Indomaret

Identifikasi Mutu Kedelai Hitam (Glycine soja) Berbasis Citra Digital Menggunakan Metode Jaringan Saraf Konvolusional

Potensi pemanfaatan kedelai cukup luas menjadikan tingkat mutu dari kedelai hitam harus diperhatikan sesuai dengan tujuan konsumsinya. Permasalahan yang dihadapi dalam identifikasi mutu kedelai hitam adalah waktu yang cukup lama dan kualitas penilaian yang tidak konsisten. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan adaptasi teknologi terhadap penilaian mutu kedelai hitam yang masih dilakukan secara tradisional. Salah satu teknologi yang dapat diterapkan adalah penggunaan citra digital yang dianalisis dengan metode jaringan saraf konvolusional. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan arsitektur jaringan saraf konvolusional terbaik dengan membandingkan kinerja antara arsitektur Custom CNN, MobileNetV2 dan ResNet-34. Metode yang diterapkan dari penelitan ini adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional biasa (Custom CNN) dan arsitektur dari transfer learning (MobileNetV2 dan ResNet-34). Arsitektur tersebut akan diuji menggunakan rasio data splitting sebesar 50:25:25, 60:25:15, dan 70:20:10 serta total keseluruhan citra yang digunakan adalah 1300 citra. Pembahasan yang akan dianalisis meliputi akurasi data latih dan uji, kinerja hasil prediksi serta ukuran model dan kecepatan prediksi. Hasil terbaik untuk identifikasi mutu parameter fisik adalah pada arsitektur MobileNetV2 dengan rasio 50:25:25 yang menghasilkan akurasi sebesar 90,18% dan hasil terbaik untuk parameter kadar air adalah pada arsitektur ResNet-34 dengan rasio 70:20:10 yang menghasilkan akurasi sebesar 78,12%. Adapun hasil akurasi terbaik secara keseluruhan dengan identifikasi parameter fisik dan kadar air secara bersamaan adalah pada arsitektur ResNet-34 dengan rasio 70:20:10 dimana memiliki rata-rata akurasi data prediksi sebesar 79,21%. Apabila dilihat dari kecepatan komputasi, kecepatan prediksi dari ketiga arsitektur sudah cukup baik apabila hanya digunakan sebagai image recognition. Perbaikan akurasi dapat dilakukan dengan menerapkan arsitektur-arsitektur transfer learning yang lebih terbaru seperti Contrastive Captioners atau menerapkan fungsi aktivasi yang lebih terbaru seperti Swish, Mish, atau Logish pada Custom CNN. Selain itu, perbaikan juga dapat dilakukan dengan cara memperbanyak jumlah citra sehingga model dapat memahami segala kemungkinan yang terjadi dalam identifikasi mutu kedelai hitam. Adapun saran pemanfaatan yang lebih praktis adalah integrasi antara arsitektur dengan perangkat keras seperti penggunaan sensor kamera dan modul raspberry pi sehingga memungkinkan identifikasi mutu secara real time