PERANCANGAN MODEL SIMULASI DOWNTIME MACHINES
|
|
- Agus Hartono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERANCANGAN MODEL SIMULASI DOWNTIME MACHINES UNTUK MENENTUKAN KECEPATAN MESIN DAN JUMLAH OPERATOR YANG OPTIMAL PADA DIVISI RING SPINNING (Studi Kasus : PT Eratex Djaja LTD., Tbk-Probolinggo) Moses L. Singgih dan Hendra Susanto Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya moses@ie.its.ac.id dan h3n5u_kof@yahoo.com ABSTRAK Pengalokasian dan penentuan kecepatan mesin dan jumlah operator yang optimal merupakan faktor-faktor penting yang mempengaruhi performansi sistem di Divisi Ring Spinning PT Eratex Djaja Ltd., Tbk. Downtime merupakan suatu kejadian yang dapat menurunkan jumlah produksi dan utilitas mesin produksi dapat bernilai rendah. Dalam penelitian ini akan ditentukan setting kecepatan mesin Ring Spinning yang optimal sehingga frekuensi terjadinya downtime pada mesin Ring Spinning dapat diminimalisasi. Selain itu, akan dibuat model simulasi downtime machines untuk mengantisipasi terjadinya downtime pada mesin Ring Spinning yang kejadiannya bersifat random. Penelitian ini juga bertujuan untuk menentukan jumlah operator optimal yang seharusnya berada pada divisi Ring Spinning. Model simulasi komputer digunakan sebagai pendekatan dalam mengukur performansi sistem untuk mengantisipasi suatu kejadian dengan ketidakpastian yang tinggi tersebut. Dengan mengubah beberapa variabel keputusan dalam sistem produksi, maka model simulasi komputer dapat digunakan untuk merancang skenario kebijakan dalam menghadapi beberapa kejadian yang timbul Analisa statistik digunakan sebagai alat uji dalam eksperimentasi yang hasilnya digunakan pada tahap penarikan kesimpulan. Hasil akhir dari eksperimentasi menunjukkan bahwa penggunaan kecepatan mesin sebesar rpm, dua orang operator ring spinning, dan satu orang operator material handling akan meningkatkan rata-rata utilitas mesin ring spinning menjadi % dan rencana produksi bulan Juni dan Juli 2006 dapat terpenuhi. Kata kunci: Downtime, Simulasi. PENDAHULUAN PT Eratex Djaja Ltd., Tbk merupakan salah satu perusahaan tekstil terbesar di Indonesia yang sarana produksinya terletak di Probolinggo-Jawa Timur. Perusahaan ini terbagi menjadi dua divisi, yaitu tekstil dan garmen. Divisi tekstil memproduksi benang dan kain mentah/grey. Sedangkan divisi garmen memproduksi produk-produk sandang. Produksi benang dikerjakan oleh Departemen Spinning, sedangkan produksi kain dikerjakan oleh Departemen Weaving. Perusahaan ini menjalankan proses produksinya berdasarkan pesanan dari buyer (job order). Setelah pesanan didapatkan dari pihak marketing yang berkedudukan di Surabaya. Departemen Spinning dan Departemen Weaving akan menyusun perencanaan produksi dan implementasinya, serta pengawasan setiap hari pada proses yang berjalan.
2 Sebagai perusahaan yang memenuhi permintaan pasar global, tuntutan akan kualitas sangat penting dan tidak dapat dikompromikan. Tuntutan lain yang sangat penting dan juga sangat menentukan tingkat kepuasan konsumen PT Eratex Djaja Ltd., Tbk adalah ketepatan waktu pemenuhan permintaan ( order fulfillment). Namun akibat permintaan pasar dan tuntutan konsumen yang dinamis menyebabkan perusahaan sering tidak dapat menjalankan produksinya dengan baik. Tidak jarang sarana dan prasarana produksi, diantaranya mesin-mesin produksi yang ada tidak mampu beroperasi sesuai perencanaan yang telah dibuat. Hal ini disebabkan adanya masalah downtime machines pada lantai produksi sehingga terjadi keterlambatan pemenuhan permintaan ( order fulfillment). Hal ini pada akhirnya memunculkan biaya tambahan ( extra cost) akibat overtime ataupun komplain yang tidak dapat dihindari. Karena itulah perusahaan terus berusaha untuk membenahi sistem yang ada dengan melakukan langkah-langkah kebijakan untuk meningkatkan performansi perusahaan. Pada Departemen Spinning PT Eratex Djaja Ltd., Tbk, divisi Ring Spinning merupakan jantung proses aktivitas produksi disana. Namun, mesin-mesin Ring Spinning yang sedang beroperasi, seringkali mengalami downtime yang tidak dapat diprediksi kejadiannya. Karakteristik mesin tersebut yaitu akan segera berhenti beroperasi bila terdapat benang yang putus ketika diproses. Dalam penelitian ini akan ditentukan setting kecepatan mesin Ring Spinning yang optimal sehingga frekuensi terjadinya putus benang pada mesin Ring Spinning dapat diminimalisasi. Selain itu, akan dibuat model simulasi downtime machines untuk mengantisipasi terjadinya downtime pada mesin Ring Spinning yang kejadiannya bersifat random atau tidak dapat diprediksi. Tujuan lain dari penelitian ini adalah untuk menentukan jumlah operator optimal yang seharusnya berada pada divisi Ring Spinning. Simulasi Sistem Simulasi mampu menganalisa sistem stokastik kompleks dan untuk memodelkan sistem yang tidak dapat diselesaikan menggunakan pendekatan pemrograman matematika ataupun pendekatan queueing network. Model simulasi tidak menyediakan nilai-nilai optimal untuk pengukuran performansi. Model simulasi menghasilkan sampel-sampel yang mewakili ukuran performansi dan dengan menggunakan pointpoint sampel tersebut untuk memperkirakan nilai tengah ukuran performansi. Pendekatan simulasi dapat disesuaikan untuk berbagai sistem, dapat menghasilkan estimasi dari banyak macam ukuran performansi, dan dapat mengevaluasi kelakuan yang berbeda-beda dari waktu (time-variant behaviour). METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahap, yaitu Tahap Identifikasi Masalah, Tahap Simulasi, dan Tahap Analisa dan Kesimpulan. Tahap pertama merupakan tahap awal dari penelitian, yang berisi tentang identifikasi, perumusan masalah dan studi pustaka serta studi lapangan mengenai topik yang bersangkutan. Tahap kedua merupakan tahap dimana seluruh data yang diperlukan dikumpulkan untuk selanjutnya akan dilakukan pengolahan terhadap data tersebut sesuai dengan langkah pengerjaan yang ditetapkan. Data yang dibutuhkan diantaranya data interarrival downtime, repair time, busy time, setting kecepatan mesin, jumlah operator, dan layout. Tahap ketiga merupakan tahap akhir dari penelitian yang terdiri atas analisa dan interpretasi data serta kesimpulan dan saran. A-28-2
3 Pengumpulan dan Pengolahan Data Pengumpulan Data Data primer yang dikumpulkan berupa data busy time, waktu antar kerusakan (interarrival downtime), waktu perbaikan ( repair time), dan waktu material handling untuk tiga macam kecepatan mesin yang berbeda (11500 rpm, rpm, rpm). Data sekunder mengenai rencana produksi Departemen Spinning bulan Mei, Juni, dan Juli 2006 dan layout didapat dari data base bagian produksi Departemen Spinning PT Eratex Djaja Ltd., Tbk. Data mengenai jumlah operator, dan shift kerja operator didapat melalui hasil wawancara dengan kepala produksi Departemen Spinning PT Eratex Djaja, Ltd., Tbk. Dalam memproduksi benang dalam bentuk bobbin diperlukan sejumlah mesin dengan alokasi operator untuk menjalankannya. Jumlah mesin Ring Spinning adalah 22 unit dan tiap mesin Ring Spinning terdiri dari 432 spindles dimana jumlah bobbin yang dihasilkan juga berjumlah sebanyak 432 buah tiap siklus produksi. Pengaturan alokasi operator per mesin yaitu tiga operator per mesin, yang terdiri dari dua operator yang bertugas untuk menyambung benang dan satu operator material handling dan cleaning. Waktu proses yang dimiliki oleh mesin Ring Spinning berbeda untuk tiap setting kecepatan. Untuk setting kecepatan mesin v1 = rpm, waktu proses mesin Ring Spinning selama 2,5 sampai 3,1 jam; untuk setting kecepatan mesin v2 = rpm, waktu proses mesin Ring Spinning selama 2,3 sampai 2,9 jam; untuk setting kecepatan mesin v3 = rpm, waktu proses mesin Ring Spinning selama 2,1 sampai 2,7 jam. Masing-masing waktu proses berdistribusi uniform. Data ini diperoleh dari general report dan hasil wawancara dengan kepala Maintenance Ring Spinning seperti pada Tabel 1. Tabel 1. Waktu Proses Tiap Setting Kecepatan Mesin Ring Spinning Setting kecepatan mesin Waktu Proses v1 = rpm 2,5 jam sampai 3,1 jam v2 = rpm 2,3 jam sampai 2,9 jam v3 = rpm 2,1 jam sampai 2,7 jam Tenaga kerja PT Eratex Djaja Ltd., Tbk dibagi menjadi empat group, yaitu group A, B, C, dan D dengan tiga group tiap hari kerja. Tiap group terdiri dari tiga shift per hari, dimana pembagian shift sebagai berikut : Shift pagi : pukul WIB WIB Shift siang : pukul WIB WIB Shift malam : pukul WIB WIB Pengolahan Data Salah satu jenis downtime dalam sistem manufaktur adalah mesin breakdown atau unscheduled downtime sistem manufaktur ( Law & Kelton, 2000). Random downtime biasanya disebabkan oleh actual machine failures, part jams, dan peralatan/tool yang rusak. Sebuah mesin beroperasi dengan siklus ke-i yang terdiri dari segmen up (operating) dengan panjang segmen Ui. Kemudian diikuti oleh segmen down dengan panjang segmen Di. Selama segmen up, mesin melakukan proses operasi. Dua siklus updown pertama ditunjukkan oleh Gambar 1. Bi dan Ii merupakan waktu ketika mesin beroperasi (busy) dan idle, sehingga Ui = Bi + Ii. Wi merupakan waktu dari failure ke-i sampai proses perbaikan dimulai, A-28-3
4 sedangkan Ri merupakan waktu perbaikan ke-i, sehingga Di = Wi + Ri seperti Gambar 1.. Gambar 1 Siklus Up-Down Mesin Untuk memodelkan segmen siklus mesin up-down dalam model simulasi, biasanya digunakan dua metode, yaitu calender time dan busy time. Rumus untuk menghitung efisiensi mesin dalam model simulasi downtime adalah sebagai berikut : B e B D dimana : e = efisiensi mesin μb = rata-rata waktu proses sebelum failure (mean of busy time) μd = rata-rata waktu downtime (mean of downtime) Pengolahan data yang berkaitan dengan downtime di dalam penelitian ini yaitu melakukan uji distribusi data. Data-data yang dicari pola distribusinya meliputi data interarrival downtime, repair time, dan busy time untuk tiap setting kecepatan mesin Ring Spinning. Perhitungan uji distribusi data dilakukan dengan fasilitas Statfit dari paket program simulasi Promodel 6 Student Version. Selain itu, ditentukan juga parameter-parameter distribusi dari masing-masing distribusi probabilitas data yang bersangkutan seperti pada Tabel 2 samapi 4. Perancangan Model Simulasi Tabel 2. Fungsi Distribusi Busy Time Kecepatan Fungsi Distribusi v1 Lognormal(8., 5.56, 1.36) v2 Lognormal(37., 5.5, 1.23) v3 Lognormal(16., 5.6, 1.26) Tabel 3 Fungsi Distribusi Interarrival Downtime Kecepatan Fungsi Distribusi v1 Lognormal(19., 5.7, 1.19) v2 Lognormal(66., 5.46, 1.25) v3 Lognormal(42., 5.61, 1.12) Tabel 4 Fungsi Distribusi Repair Time Kecepatan Fungsi Distribusi v1 Uniform(2., 30.) v2 Uniform(2., 19.) v3 Uniform(2., 17.) Perancangan model simulasi merupakan langkah lanjutan setelah dilakukan pengolahan data yang menghasilkan jenis dan nilai parameter distribusi data. Model simulasi komputer dirancang dengan menggunakan software simulasi Promodel 6 Student Version. Sebelum dilakukan pengembangan model dengan menggunakan A-28-4
5 sofware simulasi tersebut, perlu diketahui terlebih dahulu mengenai gambaran sistem yang dimodelkan dan spesifikasi model atau model konseptual yang ditampilkan dalam bentuk logical diagram. Deskripsi proses pemintalan pada divisi Ring Spinning adalah sebagai berikut : Bahan baku berupa sliver roving yang akan diproses menjadi gulungan benang dalam bentuk bobbin selalu tersedia pada tiap mesin Ring Spinning. Untuk setting kecepatan mesin v1 = rpm, waktu proses mesin Ring Spinning selama 2,5 sampai 3,1 jam; untuk setting kecepatan mesin v2 = rpm, waktu proses mesin Ring Spinning selama 2,3 sampai 2,9 jam; untuk setting kecepatan mesin v3 = rpm, waktu proses mesin Ring Spinning selama 2,1 sampai 2,7 jam. Semua waktu proses untuk tiap setting kecepatan diasumsikan berdistribusi uniform. Mesin memproses 432 spindles sekaligus yang akhirnya menghasilkan 432 gulungan benang dalam bentuk bobbin. Bila mesin mengalami downtime yang disebabkan karena terjadi putus benang, maka operator Ring Spinning akan segera memperbaikinya dengan cara menyambung kembali benang yang putus. Bobbin yang dihasilkan secara otomatis akan menuju buffer storage melalui conveyor yang terdapat pada tiap mesin dengan waktu konstan 900 detik. Bobbin dimasukkan dalam batch sekitar 10 sampai 30 detik. Kemudian operator material handling akan membawa bobbin dalam bentuk batch (satu batch berisi 432 bobbin) ke storage area. Gambar 2 Logic Flow Diagram downtime machines Gambar 3 Arsitektur model simulasi downtime machines Basic dan optional modules yang digunakan dalam simulasi dowtime machines ini yaitu : perancangan model A-28-5
6 Basic modules, yang terdiri dari : Locations Locations merepresentasikan lokasi tetap di dalam sistem dimana entiti berjalan sesuai dengan proses yang dialami. Di dalam model simulasi dowtime machines ini, locations yang dibangun yaitu : a) Incoming sliver roving, yang merepresentasikan tempat kedatangan material sliver roving yang akan diproses di mesin ring spinning b) Ring spinning machines, yang merepresentasikan mesin ring spinning itu sendiri c) Conveyor, yang mereprentasikan tempat berjalannya produk jadi berupa bobbin yang dihasilkan oleh mesin ring spinning d) Buffer storage, yang merepresentasikan tempat penyimpanan sementara dari bobbin yang dihasilkan, yang akan dibawa ke storage area dalam bentuk batch e) Box Q, yang merepresentasikan tempat kedatangan empty box menuju buffer storage f) Batch Q, yang merepresentasikan tempat bobbin yang sudah dikemas dalam bentuk batch g) Storage area, yang merepresentasikan storage area itu sendiri Gambar 4. Locations Entities Segala sesuatu yang dapat diproses oleh model disebut entiti. Entiti yang dibangun di dalam model simulasi dowtime machines ini yaitu : a) Sliver roving, yaitu material atau bahan baku yang akan diproses di mesin ring spinning b) Group bobbins, yaitu kumpulan bobbin yang diproses di mesin ring spinning c) Bobbins, yaitu produk jadi berupa gulungan benang d) Empty box, yaitu kotak/keranjang kosong untuk diisi dengan 432 bobbin e) Batch, yaitu kumpulan bobbin yang berjumlah 432 buah tiap batch Gambar 5. Entities Processing Processing menggambarkan aliran proses atau operasi pada tiap locations. Processing yang dibangun di dalam model simulasi dowtime machines ini adalah seperti yang tampak pada Gambar 6 di bawah ini. A-28-6
7 Gambar 6. Processing & Routings Arrivals Arrivals Arrivals menggambarkan kedatangan entiti ke dalam sistem. Ada dua macam kedatangan entiti di dalam model simulasi dowtime machines ini, seperti yang tampak pada Gambar 7 di bawah ini. Asumsi yang digunakan yaitu sliver roving dan empty box selalu tersedia di dalam sistem. Gambar 7. Arrivals Optional modules, yang terdiri dari : Path networks Path networks merupakan lintasan yang ditempuh oleh resources di dalam sistem. Terdapat 46 path networks yang dibangun di dalam model simulasi downtime machines, dimana masing-masing resources operator ring dan operator material handling memiliki 23 path networks. Untuk path networks yang dimiliki oleh operator ring, masing-masing dipartisi berdasarkan jumlah mesin ring spinning dan jumlah operator ring yang ada di dalam sistem. Alokasi operator ring yaitu dua operator tiap mesin. Untuk path networks yang dimiliki oleh operator material handling, masing-masing dipartisi berdasarkan jumlah buffer storage dan jumlah operator material handling yang ada di dalam sistem. Alokasi operator material handling yaitu satu operator tiap buffer storage. Resources Resources merupakan sumber daya yang tersedia di dalam sistem. Di dalam model simulasi dowtime machines ini, resources yang dibangun ada dua macam, yaitu operator ring dan operator material handling. Gambar 8. Resources Variables Variables merupakan placeholder baik bilangan real maupun integer yang dapat berubah-ubah selama running simulasi. Variables biasa digunakan dalam decision making atau pengumpulan data. Di dalam model simulasi dowtime machines ini, variables yang dibangun ada tiga macam, yaitu : A-28-7
8 a) ttf (time to failure), merupakan waktu terjadinya kerusakan yang berdistribusi tertentu b) ttr (time to repair), merupakan waktu untuk memperbaiki kerusakan yang berdistribusi tertentu c) WIP (Work in Process), merupakan increment produk jadi berupa bobbin dalam bentuk batch Gambar 9. Variables Logika terjadinya downtime pada model simulasi ini dibangun pada menu DTs ring spinning machines yang didasarkan pada clock based. Contoh clock downtime logic untuk setting kecepatan v3 dapat dilihat pada Gambar 10 di bawah ini. Validasi dan Verifikasi Gambar 10. Clock downtime logic Uji yang digunakan untuk melakukan perbandingan rataan antara output simulasi dan hasil observasi sistem nyata adalah dengan menggunakan paired samples t-test dengan asumsi bahwa variansi kedua sampel sama (Pidd, 1992). Untuk hasil observasi sistem nyata digunakan data produksi selama bulan Mei 2006 dimana saat itu seluruh mesin dioperasikan dengan kecepatan mesin v3. Hipotesa awal yang diuji adalah bahwa kedua populasi mempunyai mean yang sama. Sedangkan hipotesa tandingannya adalah kedua populasi mempunyai mean yang tidak sama. H0 : µ1 = µ2 =... = µk H1 : µ1 µ2... µk Setelah dilakukan pengujian terhadap kedua sampel dengan menggunakan paired samples t-test yang tersedia pada software SPSS 11.5, maka didapatkan hasil sebagai berikut : Tabel 5. Validasi model simulasi Output Hasil Simulasi Output Sistem Riil Mean StDev Sample size df 30 Sig. level t-value t-table 0.05, Nilai t tabel diperoleh dari tabel nilai kritis distribusi t pada confidence level A-28-8
9 95% dengan derajat kebebasan df adalah N-1. Hipotesa nol diterima jika nilai t hitung kurang dari nilai t tabel atau nilai significant level-nya lebih besar dari nilai α. Dari Tabel 5 dapat diketahui bahwa nilai t hitung lebih kecil dari nilai t tabel dan nilai significant level-nya lebih besar dari nilai α (0.05). Sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesa nol diterima dan dinyatakan bahwa tidak ada perbedaan rataan secara signifikan antara hasil simulasi dengan hasil observasi pada sistem riil. Kesimpulan ini menunjukkan bahwa model simulasi valid dan dapat digunakan sebagai representasi sistem dalam melakukan analisa performansi sistem. Replikasi Penentuan jumlah replikasi menggunakan sequential procedure yang dikemukakan oleh Law & Kelton (2000). Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : 0. Langkah awal, yaitu menentukan jumlah replikasi awal, n0 2 dan δ(n,α) = tn-1, s 2 ( n) 1-α / 2 n 1.Set n = n0 dan menghitung X (n) dan δ(n,α) dari X1, X2,..., Xn 2.Jika δ(n,α) / X (n) γ, maka : I (α, γ) = [ X (n) - δ(n,α), X (n) + δ(n,α) ] Dimana merupakan perkiraan selang kepercayaan 100(1- α) persen untuk µ dan langkah di atas selesai. Jika tidak, mengganti nilai n dengan n+1, melakukan replikasi lagi dan kembali ke langkah 1. Pada simulasi ini jumlah replikasi awal ditetapkan sebanyak delapan kali running atau n0 = 8. Dalam menentukan jumlah replikasi ini, parameter yang digunakan adalah jumlah bobbin yang dihasilkan oleh mesin ring spinning. Tabel 6 Replikasi Simulasi Sistem Saat Ini Replikasi Jumlah bobbin hasil running simulasi awal Dengan replikasi sebanyak delapan kali (n = 8), selang kepercayaan 95% (α = 5%), dan relatif error 10% (γ = 0.1), maka nilai X (n) dan δ(n,α) adalah : Tabel 7. Nilai X (n) & δ(n,α) Output Hasil Simulasi Sistem Saat Ini Jumlah bobbin X (n) δ(n,α) δ(n,α) / X (n) A-28-9
10 Nilai δ(n,α) diperoleh dari : s 2 ( n) δ(8,0.05) = t7, n dengan jumlah replikasi n = 8, maka untuk menentukan nilai t tabel digunakan nilai n 1 =7 dan 1-α / 2 = Pada tabel distribusi Student-t diperoleh nilai t tabel = Dari hasil perhitungan tersebut, dapat diketahui bahwa nilai δ(n,α) / X (n) γ, sehingga nilai I (α, γ) adalah : Tabel 8. Nilai I (α, γ) Output Simulasi Sistem Saat Ini Jumlah bobbin X (n) - δ(n,α) X (n) + δ(n,α) Dari hasil perhitungan di atas dapat dikatakan bahwa dengan confidence level 95%, jumlah bobbin yang dihasilkan adalah antara interval batas bawah dan batas atas [ ; ]. Berdasarkan analisa di atas, dapat disimpulkan bahwa running simulasi dengan delapan kali replikasi sudah cukup. Eksperimentasi Eksperimentasi merupakan langkah penting dalam simulasi. Pada penelitian ini, dilakukan tiga kali usaha perbaikan sistem dalam bentuk rancangan skenario. Skenario 1 : setting kecepatan v3 dengan penambahan satu orang operator ring pada tiap mesin Dari hasil simulasi skenario pertama di atas, tampak bahwa terjadi peningkatan jumlah bobbin yang dihasilkan oleh Ring Spinning Division, yaitu sebanyak 18832,88 bobbin. Namun, nilai utilitas tiap mesin masih rendah dan di bawah target pihak manajemen. Dengan penambahan satu orang operator ring pada tiap mesin, nilai utilitas mesin ring spinning masih di bawah target pihak manajemen. Dengan demikian, tidak perlu dilakukan penambahan satu orang operator ring pada tiap mesin karena akan menambah cost production. Dengan kata lain, dua orang operator ring pada tiap mesin sudah cukup untuk menangani downtime yang terjadi. Skenario 2 : setting kecepatan v1 Dari hasil simulasi skenario kedua di atas, tampak bahwa terjadi penurunan jumlah bobbin yang dihasilkan oleh Ring Spinning Division), yaitu sebanyak bobbin. Begitu pula nilai utilitas operator ring dan operator material handling mengalami penurunan. Hal ini berarti frekuensi terjadinya putus benang dan jumlah produksi berkurang. Hal ini disebabkan oleh pemakaian setting kecepatan mesin paling rendah yaitu v1 (11500 rpm). Namun, nilai utilitas tiap mesin mengalami peningkatan bila dibandingkan dengan skenario pertama dan memenuhi target pihak manajemen. Skenario 3 : setting kecepatan v2 Dari hasil simulasi skenario ketiga di atas, tampak bahwa jumlah bobbin yang dihasilkan oleh Ring Spinning Division sebanyak 18581,25 bobbin. Nilai rata-rata utilitas mesin memenuhi target pihak manajemen, yaitu sebesar 64%. A-28-10
11 Comparing Systems Langkah berikutnya dalam simulasi yaitu membandingkan rancangan skenarioskenario usulan yang dapat memberikan respon atau performansi terbaik dalam sistem. Pada penelitian ini, digunakan metode analysis of variance (ANOVA) untuk membandingkan ketiga rancangan skenario usulan yang telah dibuat. Yang menjadi ukuran performansi sistem yaitu utilitas mesin ring spinning dan jumlah bobbin yang diproduksi mampu memenuhi target pihak manajemen. Oleh karena itu, akan dilakukan dua kali metode ANOVA berdasarkan kedua ukuran performansi sistem tersebut dan akan dipilih satu skenario yang memberikan nilai performansi terbaik. ANOVA Berdasarkan Jumlah Bobbin yang Diproduksi Hipotesis yang digunakan untuk membandingkan tiga rancangan skenario adalah sebagai berikut : H0 : µ1 = µ2 = µ3 H1 : µ1 µ2 µ3 Tabel 9. ANOVA I Source of variation Degrees of freedom Sum of squares Mean square F hitung total (corrected) N-1 = 23 SSTC = treatment (scenarios) K-1 = 2 SST = MST = error N-K = 21 SSE = MSE = Untuk nilai Ftabel ditentukan oleh F(df(treatment), df(error);α) yaitu F(2, 21; 0.05) = Fhitung > Ftabel maka tolak H0 dan dinyatakan bahwa ketiga rancangan skenario berbeda secara signifikan dalam memproduksi bobbin. Multiple Comparison Test I Uji ini dilakukan untuk mengidentifikasi skenario yang memberikan performansi terbaik. Uji ini dilakukan dengan metode LSD ( Least Significant Difference). LSD test dilakukan bila hipotesis nol ditolak pada ANOVA. 2( MSE) LSD( ) t( df ( error), / 2) n Jika x > LSD(α), maka µ i dan µi berbeda secara signifikan pada significant i x i ' level α. Pada penelitian ini, uji statistik LSD pada significant level α = 0.05 adalah : LSD(0.05)=t21,0.025 = (MSE) n 2 = ( Skenario 3 x Skenario 1 x Tabel 10. LSD Analysis I Skenario 2 Skenario 1 x x x = x = x3 Berbeda ( > ) 1 x2 x = Berbeda ( > ) 1 x3 Tidak berbeda ( < ) A-28-11
12 Dari Tabel 10 di atas tampak bahwa dari segi jumlah bobbin yang diproduksi, skenario terbaik adalah skenario 1, kemudian diikuti skenario 3 dan yang terakhir skenario 2. Pada tabel yang sama juga tampak bahwa antara skenario 1 dan skenario 3 tidak berbeda secara signifikan pada significant level α = Karena pada rancangan skenario 1 ada penambahan satu orang operator ring pada tiap mesin, yang berarti juga menambah biaya produksi, maka sebaiknya skenario yang dipilih adalah skenario 3. Pada skenario 3, tidak ada penambahan jumlah operator sehingga pihak manajemen Departemen Spinning hanya melakukan perubahan setting kecepatan mesin pada kecepatan v2 (12500 rpm). ANOVA Berdasarkan Utilitas Mesin Hipotesis yang digunakan untuk membandingkan tiga rancangan skenario adalah sebagai berikut : H0 : µ1 = µ2 = µ3 H1 : µ1 µ2 µ3 Tabel 11. ANOVA II Source of variation Degrees of freedom Sum of squares Mean square F hitung total (corrected) N-1 = 23 SSTC = treatment (scenarios) K-1 = 2 SST = MST = error N-K = 21 SSE = MSE = Untuk nilai Ftabel ditentukan oleh F(df(treatment), df(error);α) yaitu F(2, 21; 0.05) = Fhitung > Ftabel maka tolak H0 dan dinyatakan bahwa ketiga rancangan skenario berbeda secara signifikan dalam hal utilitas mesin. Multiple Comparison Test II Uji ini dilakukan untuk mengidentifikasi skenario yang memberikan performansi terbaik dalam hal utilitas mesin. Jika xi x i ' > LSD(α), maka µ i dan µi berbeda secara signifikan pada significant level α. Pada penelitian ini, uji statistik LSD pada significant level α = 0.05 adalah : LSD(0.05)=t21,0.025 = (MSE) n 2 = ( ) 8 Skenario 3 x Skenario 1 x Tabel 12. LSD Analysis II Skenario 2 Skenario 1 x x x = x = x3 Berbeda ( > ) 1 x2 x = Berbeda ( > ) 1 x3 Berbeda ( > ) Dari Tabel 12 di atas tampak bahwa dari segi utilitas mesin, skenario terbaik adalah skenario 2, kemudian diikuti skenario 3 dan yang terakhir skenario 1. Pada skenario 2, setting kecepatan mesin yang digunakan adalah v1 (11500 rpm). Meskipun frekuensi terjadinya downtime (putus benang) berkurang, yang ditunjukkan oleh nilai rata-rata utilitas mesin yang melebihi target pihak perusahaan ( %), namun jumlah bobbin yang diproduksi tidak mampu memenuhi target produksi dari pihak manajemen. Oleh karena itu, skenario yang sebaiknya dipilih dan diimplementasikan A-28-12
13 adalah skenario 3, yaitu penggunaan setting kecepatan v2 (12500 rpm) dengan nilai ratarata utilitas mesin sebesar % yang memenuhi target pihak manajemen. Selain itu, berdasarkan uji LSD pertama, jumlah bobbin yang diproduksi pada skenario 3 masih mampu untuk memenuhi rencana produksi perusahaan. Hal ini ditunjukkan oleh uji LSD pertama yang menyatakan bahwa skenario 1 dan skenario 3 tidak berbeda secara signifikan dalam hal jumlah bobbin yang diproduksi. KESIMPULAN Dari penelitian Tugas Akhir ini dapat ditarik beberapa kesimpulan, antara lain : Tiap-tiap skenario atau strategi yang dibuat ternyata memberikan pengaruh terhadap jumlah bobbin yang diproduksi serta utilitas mesin Dengan menerapkan skenario 1 (menambah 1 orang operator ring pada tiap mesin dengan setting kecepatan mesin rpm), didapatkan hasil peningkatan jumlah bobbin yang dihasilkan oleh Ring Spinning Division, yaitu sebanyak 18832,88 bobbin. Namun, nilai utilitas tiap mesin masih rendah dan di bawah target pihak manajemen. Sehingga tidak perlu dilakukan penambahan satu orang operator ring pada tiap mesin karena akan menambah cost production. Dengan kata lain, dua orang operator ring dan satu orang operator material handling pada tiap mesin sudah cukup dan mampu mengatur aktivitas produksi di Divisi Ring Spinning Dengan menerapkan strategi 2 ( setting kecepatan mesin rpm), terjadi penurunan jumlah bobbin yang dihasilkan oleh Ring Spinning Division, yaitu sebanyak bobbin. Begitu pula nilai utilitas operator ring dan operator material handling mengalami penurunan. Namun, nilai utilitas tiap mesin mengalami peningkatan bila dibandingkan dengan skenario pertama dan memenuhi target pihak manajemen Dengan menerapkan strategi 3 ( setting kecepatan mesin rpm) didapatkan hasil bahwa jumlah bobbin yang dihasilkan oleh Ring Spinning Division sebanyak 18581,25 bobbin. Nilai rata-rata utilitas mesin memenuhi target pihak manajemen, yaitu sebesar 64% Dari hasil comparing systems dengan menggunakan metode ANOVA didapatkan hasil bahwa dari segi jumlah bobbin yang diproduksi, skenario terbaik adalah skenario 1, kemudian diikuti skenario 3 dan yang terakhir skenario 2. Sedangkan dari segi utilitas mesin, skenario terbaik adalah skenario 2, kemudian diikuti skenario 3 dan yang terakhir skenario 1 Skenario yang sebaiknya dipilih dan diimplementasikan adalah skenario 3, yaitu penggunaan setting kecepatan v2 (12500 rpm) dengan nilai rata-rata utilitas mesin sebesar % yang memenuhi target pihak manajemen. Selain itu, berdasarkan uji LSD pertama, jumlah bobbin yang diproduksi pada skenario 3 masih mampu untuk memenuhi rencana produksi perusahaan. DAFTAR PUSTAKA Banks, J., J. S. Carson, B. L. Nelson, D. M. Nicol Discrete Event Simulation. New Jersey : Prentice-Hall. Groover, Mikell P Automation, Production Systems, and Computerintegrated Manufacturing Second Edition. New Jersey : Prentice-Hall. Hans, G., Daellenbach System and Decision Making : A Management Science A-28-13
14 Approach. John Wiley & Sons, Inc. Harrell, Ghosh, Bowden Simulation Using Promodel Second Edition. New York : Mc Graw-Hill. Law, A. M., & Kelton, W. D Simulation Modeling and Analysis. New York : Mc Graw-Hill. Pidd, Michael Computer Simulation in Management Science 3 rd Edition. John Wiley & Sons, Inc. Walpole, Ronald E., Raymond H. Myers Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan Terbitan kedua. Bandung : Penerbit ITB. A-28-14
SIMULASI TEKNIK PENANGANAN MATERIAL SISTEM PRODUKSI SECARA MANUAL DAN OTOMATIS BERBASIS AUTOMATIC GUIDED VEHICLE (AGV)
SIMULASI TEKNIK PENANGANAN MATERIAL SISTEM PRODUKSI SECARA MANUAL DAN OTOMATIS BERBASIS AUTOMATIC GUIDED VEHICLE (AGV) Ardian Ari Budi Sulistyono, Andi Sudiarso Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas
Lebih terperinciAnalisis Performansi dan Perbaikan Lini Produksi dengan Menggunakan Metoda Simulasi
Analisis Performansi dan Perbaikan Lini Produksi dengan Menggunakan Metoda Simulasi T E K N O S I M 008 Yogyakarta, 16 Oktober 008 Irwan Sukendar, Dewi Retno F, Dian Setiadi, Dwi Riyanti, Eko Pramudyo,
Lebih terperinciSumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw- Hill, Singapore, MONICA A.
Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw- Hill, Singapore, 2003. BAB 9:: MEMBANDINGKAN SISTEM MONICA A. KAPPIANTARI - Pemodelan dan Simulasi Sistem
Lebih terperinciUTILITAS PINTU TOL MASUK DAN PEKERJA PINTU TOL MENGGUNAKAN SOFTWARE PROMODEL (STUDI KASUS : PINTU TOL BUAH BATU BANDUNG)
bidang TEKNIK UTILITAS PINTU TOL MASUK DAN PEKERJA PINTU TOL MENGGUNAKAN SOFTWARE PROMODEL (STUDI KASUS : PINTU TOL BUAH BATU BANDUNG) AGUS RIYANTO, IYAN ANDRIANA, GABRIEL SIANTURI Program Studi Teknik
Lebih terperinciKata kunci: penentuan jumlah operator, simulasi, waktu tunggu
Penentuan Jumlah Operator OPTIMAL dengan Metode Simulasi Satya Sudaningtyas Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Laman: satya.sudaningtyas@gmail.com Abstrak Penelitian
Lebih terperinciPENGATURAN KOMPOSISI TENAGA KERJA UNTUK MEMINIMASI WAITING TIME DENGAN PENDEKATAN SIMULASI BERBASIS INTERAKSI PROSES
PENGATURAN KOMPOSISI TENAGA KERJA UNTUK MEMINIMASI WAITING TIME DENGAN PENDEKATAN SIMULASI BERBASIS INTERAKSI PROSES Arif Rahman, Murti Astuti dan Dyah Puspita Sari Program Studi Teknik Indusri, Fakultas
Lebih terperinciEVALUASI SISTEM PRODUKSI PADA PEMENUHAN PESANAN DENGAN SIMULASI KEJADIAN DISKRIT: STUDI KASUS PADA INDUSTRI KAROSERI
1 EVALUASI SISTEM PRODUKSI PADA PEMENUHAN PESANAN DENGAN SIMULASI KEJADIAN DISKRIT: STUDI KASUS PADA INDUSTRI KAROSERI Nadiya Firma Zulfana, Nurhadi Siswanto, dan Dewanti Anggrahini Jurusan Teknik Industri
Lebih terperinciEVALUASI SISTEM PRODUKSI PADA PEMENUHAN PESANAN DENGAN SIMULASI KEJADIAN DISKRIT: STUDI KASUS PADA INDUSTRI KAROSERI
EVALUASI SISTEM PRODUKSI PADA PEMENUHAN PESANAN DENGAN SIMULASI KEJADIAN DISKRIT: STUDI KASUS PADA INDUSTRI KAROSERI Nadiya Firma Zulfana 1), Nurhadi Siswanto 1) dan Dewanti Anggrahini 1) 1) Jurusan Teknik
Lebih terperinciPENENTUAN JUMLAH FORKLIFT PADA PROSES PEMUATAN DI GUDANG PT. CM DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI DISKRIT
PENENTUAN JUMLAH FORKLIFT PADA PROSES PEMUATAN DI GUDANG PT. CM DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI DISKRIT Yudo Haryo Kusumo 1), Nurhadi Siswanto 2), Bobby Oedy P. Soepangkat 3) 1) Manajemen Industri,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini merupakan metode gabungan, yang menyatukan antara studi pustaka yang penulis lakukan, dimana semua bahan diperoleh dari sumber buku-buku
Lebih terperinciSimulasi Arena Untuk Mengurangi Bottle Neck pada Proses Produksi Kaos (Studi kasus di UKM Greentees Order Division )
Petunjuk Sitasi: Purwani, A., & Tsani, Y. (2017). Simulasi Arena Untuk Mengurangi Bottle Neck pada Proses Produksi Kaos (Studi kasus di UKM Greentees Order Division ). Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp.
Lebih terperinciKeywords: ANOVA; LSD; Productivity; Simulation System; ProModel Software
OPTIMASI PROSES PRODUKSI DENGAN MENGGUNNAKAN PENDEKATAN SIMULASI SISTEM Dyah Lintang Trenggonowati Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Cilegon Indonesia Email :
Lebih terperinciAnalisis Keseimbangan Lintasan untuk Meningkatkan Kapasitas Produksi dengan Pendekatan Line Balancing dan Simulasi
Jurnal Teknik Industri, Vol.1, No.2, Juni 2013, pp.107-113 ISSN 2302-495X Analisis Keseimbangan Lintasan untuk Meningkatkan Kapasitas Produksi dengan Pendekatan Line Balancing dan Simulasi Vickri Fiesta
Lebih terperinciPENERAPAN METODE EARLIEST DUE DATE PADA PENJADWALAN PRODUKSI PAVING PADA CV. EKO JOYO
Yogyakarta,19Juni2010 PENERAPAN METODE EARLIEST DUE DATE PADA PENJADWALAN PRODUKSI PAVING PADA CV. EKO JOYO Agus Rudyanto 1, Moch. Arifin 2 1 Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Majemen Informatika
Lebih terperinciOPTIMASI PENJADWALAN KASIR PT. RAMAYANA LESTARI SENTOSA, Tbk CABANG PADANG
OPTIMASI PENJADWALAN KASIR PT. RAMAYANA LESTARI SENTOSA, Tbk CABANG PADANG Asmuliardi Muluk 1, Meilly Marnika Helmi 2 1) Laboratorium Sistem Informasi dan Keputusan Jurusan Teknik Industri Universitas
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Keputusan Pada metodologi pemecahan masalah mempunyai peranan penting untuk dapat membantu menyelesaikan masalah dengan mudah, sehingga
Lebih terperinciKOMPUTER INDUSTRI (PROMODEL)
KOMPUTER INDUSTRI (PROMODEL) Disusun Oleh: Nama / NPM : 1. A. Sofwan Yusuf / 30408016 2. Ganjar Artha Kusuma / 30408384 3. Heidy Olivia Thaeras / 30408421 4. M. Gilang B. Abdillah / 31408559 Kelas : 3ID02
Lebih terperinciANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) Pendahuluan ANOVA Uji dengan ANOVA Post hoc procedure Materi Kuliah PENDAHULUAN Jika uji t digunakan untuk membandingkan ratarata/parameter sampel ANOVA digunakan untuk membandingkan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Metode Simulasi 2.1.1 Pengertian Metode Simulasi Simulasi ialah suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata (Siagian, 1987).
Lebih terperinciEVALUASI DAN USULAN PERBAIKAN KAPASITAS PRODUKSI UNTUK MENCAPAI TARGET PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN SIMULASI
EVALUASI DAN USULAN PERBAIKAN KAPASITAS PRODUKSI UNTUK MENCAPAI TARGET PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE THEORY OF CONSTRAINTS DAN SIMULASI ABSTRAK Jessica Christie Paune 1) dan Parwadi Moengin 2) Laboratorium
Lebih terperinciUsulan Penjadwalan Perawatan Mesin Dengan Mempertimbangkan Reliability Block Diagram Pada Unit Stand CPL Di PT Krakatau Steel
Usulan Penjadwalan Perawatan Dengan Mempertimbangkan Reliability Block Diagram Pada Unit Stand CPL Di PT Krakatau Steel Aji Munaji 1, M. adha Ilhami 2, Bobby Kurniawan 3 1, 2, 3 Jurusan Teknik Industri
Lebih terperinciLABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS
LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS Latar Belakang Pelayanan terpusat di satu tempat Antrian pemohon SIM yg cukup panjang (bottleneck) Loket berjauhan Sumber daya terbatas Lamanya
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE HEURISTIK DAN SIMULASI UNTUK MENYEIMBANGKAN LINI PERAKITAN LAMPU
IMPLEMENTASI METODE HEURISTIK DAN SIMULASI UNTUK MENYEIMBANGKAN LINI PERAKITAN LAMPU Septian Andrew Susanto 1) dan Nurhadi Siswanto 2) 1) Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya,
Lebih terperinciRANCANG BANGUN PURWARUPA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MODEL SIMULASI NONSTATIONARY AND COMPOUND POISSON PROCESS
RANCANG BANGUN PURWARUPA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MODEL SIMULASI NONSTATIONARY AND COMPOUND POISSON PROCESS PADA PERENCANAAN SUMBER DAYA USAHA KULINER Arif Rahman 1, Murti Astuti 2, Rahmi Yuniarti
Lebih terperinciSIMULASI SISTEM PROSES PRODUKSI DI PT. JAKARTA CAKRATUNGGAL STEEL MILLS
SIMULASI SISTEM PROSES PRODUKSI DI PT. JAKARTA CAKRATUNGGAL STEEL MILLS Program Studi Teknik Industri, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa e-mail: dyahlintang@untirta.ac.id ABSTRAK Dalam kegiatan produksi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Blanchard (2000) mendefinisikan sistem sebagai sekumpulan dari elemen-elemen yang mempunyai fungsi bersama untuk mencapai suatu tujuan (Miftahol, 2009). Sedangkan Law (2004)
Lebih terperinciLAMPIRAN 1. Struktur Organisasi PT. Soho
8 LAMPIRAN Struktur Organisasi PT. Soho 83 LAMPIRAN Perhitungan Jumlah Sampel Minimum Menurut Sritomo (995, p 84), untuk menetapkan jumlah observasi yang seharusnya dibuat (N ) maka disini harus diputuskan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH Diagram 3.1 Flowchart Metodologi Pemecahan Masalah 67 3.1 Penelitian Pendahuluan Sebagai langkah awal penelitian, maka dilakukan penelitian pendahuluan untuk mempelajari
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB III METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH Metodologi Pemecahan masalah adalah suatu proses berpikir yang mencakup tahapan-tahapan yang dimulai dari menentukan masalah, melakukan pengumpulan data melalui studi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
ABSTRAK Perusahaan X adalah perusahaan tekstil yang berada di kota Bandung. Perusahaan ini memiliki 3 departemen utama, yaitu departemen benang, departemen weaving dan departemen produksi. Saat ini perusahaan
Lebih terperinciContoh MRP jenis kemasan:
Langkah 17 : Shortage pembulatan untuk level n+1 dihitung. Diperoleh melalui pembulatan shortage produk (level 0) periode t dikalikan dengan quantity item level n. Langkah 18 : Diperiksa apakah shortage
Lebih terperinciModul 2017/2018 TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER. Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia
TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER 5 2017/2018 Modul DESAIN EKSPERIMENT & PEMILIHAN ALTERNATIF Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia DAFTAR ISI 1. Tujuan Umum... 2 2. Desain
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Pengertian Persediaan Persediaan merupakan simpanan material yang berupa bahan mentah, barang dalam proses dan barang jadi. Dari sudut pandang sebuah perusahaan
Lebih terperinciUsulan Penataan Ruang Parkir Dengan Pendekatan Simulasi Di Universitas X
Usulan Penataan Ruang Parkir Dengan Pendekatan Simulasi Di Universitas X Mochamad Saefullah 1, M. Adha Ilhami 2, Kulsum 3 1, 2, 3 Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa saefullah_mochamad@yahoo.co.id
Lebih terperinciUsulan Perubahan Penugasan Operator dalam Upaya Meningkatkan Output Produksi dengan Metode Simulasi (Studi Kasus di PT Central Texindo)
Usulan Perubahan Penugasan Operator dalam Upaya Meningkatkan Output Produksi dengan Metode Simulasi (Studi Kasus di PT Central Texindo) Ricky Adiputra, Rudy Wawolumaja, dan Victor Suhandi Fakultas Teknik,
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH MESIN YANG OPTIMAL GUNA MENYEIMBANGKAN LINTASAN PRODUKSI DITINJAU DARI SIMULASI SISTEM DAN NILAI INVESTASI
PERENCANAAN JUMLAH MESIN YANG OPTIMAL GUNA MENYEIMBANGKAN LINTASAN PRODUKSI DITINJAU DARI SIMULASI SISTEM DAN NILAI INVESTASI Joko Susetyo 1*, Imam Sodikin 2, Nashrudin 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. perdagangan bebas. Persaingan dunia usaha yang semakin ketat menimbulkan tantangan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada masa sekarang ini, dunia industri di Indonesia terasa semakin meningkat dan bersaing menuju ke arah persaingan global, terutama persaingan dalam hal menghadapi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Rumusan dari permasalahan yang ditemukan adalah sebagai berikut.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG ( Cukup 3 paragraf saja ) - Jelaskan mengenai keadaan/masalah perusahaan yang diamati - Uraikan fungsi simulasi untuk mengatasi permasalahan yang ada pada obyek yang
Lebih terperinciSimulasi Kebijakan Persediaan Optimal Pada Sistem Persediaan Probabilistik Model P Menggunakan Powersim
Jurnal Teknik Industri, Vol.1, No.1, Maret 2013, pp.18-22 ISSN 2302-495X Simulasi Kebijakan Persediaan Optimal Pada Sistem Persediaan Probabilistik Model P Menggunakan Powersim Horas Naek.S.M.S 1, Muhamad
Lebih terperinciSimulasi Event-Diskrit (Discrete-Event Simulation)
Bab 4: Simulasi Event-Diskrit (Discrete-Event Simulation) Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw-Hill, Singapore, 2003. Bab 4: Simulasi Event-Diskrit
Lebih terperinciEVALUASI SISTEM PRODUKSI UNTUK MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI (STUDI KASUS : PT. MECO INOXPRIMA) Oleh :
EVALUASI SISTEM PRODUKSI UNTUK MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI (STUDI KASUS : PT. MECO INOXPRIMA) Oleh : Akhmad Isnain Nahar (2504.100.044) Pembimbing : Prof. Dr. Ir. Suparno, MSIE.
Lebih terperinciEvaluasi dan Perbandingan Kebijakan Persediaan Probabilistik Menggunakan Model P di PT. X ABSTRAK
Evaluasi dan Perbandingan Kebijakan Persediaan Probabilistik Menggunakan Model P di PT. X Dwi Desta Riyani 1, Evi Febianti 2, M. Adha Ilhami 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciMODEL SIMULASI KEJADIAN DISKRIT UNTUK MENGEVALUASI KINERJA OPERASIONAL SISTEM PELAYANAN PADA SEBUAH KANTOR CABANG BANK X
MODEL SIMULASI KEJADIAN DISKRIT UNTUK MENGEVALUASI KINERJA OPERASIONAL SISTEM PELAYANAN PADA SEBUAH KANTOR CABANG BANK X Haastoro Ardi Iwara, Suparno Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut
Lebih terperinciEVALUASI DAN USULAN ALOKASI SUMBER DAYA UNTUK MENGURANGI OVERTIME DENGAN PENDEKATAN SIMULASI PADA DIVISI PUMPING UNIT DI PT FACO GLOBAL ENGINEERING
EVALUASI DA USULA ALOKASI SUMBER DAYA UTUK MEGURAGI OVERTIME DEGA PEDEKATA SIMULASI PADA DIVISI PUMPIG UIT DI PT FACO GLOBAL EGIEERIG Deodatus Difta, Parwadi Moengin, Sucipto Adisuwiryo Laboratorium Sistem
Lebih terperinciANALISIS MODEL DAN SIMULASI PADA SISTEM ANTRIAN PADA SONY ERICSON CARE CENTER
ANALISIS MODEL DAN SIMULASI PADA SISTEM ANTRIAN PADA SONY ERICSON CARE CENTER YEVITA NURSYANTI Program Studi Manajemen Produksi Politeknik APP Jakarta e-mail :yevita.nursyanti@gmail.com ABSTRAK Sistem
Lebih terperinciSkenario Pemodelan Sistem Simulasi Dengan ProModel Verifikasi Program Simulasi Validasi
DAFTAR ISI ABSTRAK... iv KATA PENGANTAR DAN UCAPAN TERIMA KASIH... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xiv DAFTAR ISTILAH... xv DAFTAR LAMPIRAN... xvii BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Lebih terperinciSIMULASI OPERASI PENGAMANAN LAUT DI WILAYAH AMBALAT DALAM USAHA PENDAYAGUNAAN ALUTSISTA TNI AL
SIMULASI OPERASI PENGAMANAN LAUT DI WILAYAH AMBALAT DALAM USAHA PENDAYAGUNAAN ALUTSISTA TNI AL Ahmadi 1, Wisnu Pryangga Ndarumulya 2 Dosen Sekolah Tinggi Teknologi Angkatan Laut 1 Sekolah Tinggi Teknologi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen Operasi Menurut Heizer & Render (2011, p. 36) manajemen operasi adalah sekumpulan aktivitas yang menciptakan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan mengubah input
Lebih terperinciSTUDI PENANGANAN PETIKEMAS IMPOR DAN DAMPAKNYA BAGI ANTREAN TRUK (STUDI KASUS : TERMINAL PETI KEMAS SURABAYA)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271) 1 STUDI PENANGANAN PETIKEMAS IMPOR DAN DAMPAKNYA BAGI ANTREAN TRUK (STUDI KASUS : TERMINAL PETI KEMAS SURABAYA) Wenny Ananda Larasati,
Lebih terperinciEVALUASI DAN PERBANDINGAN KEBIJAKAN PERSEDIAAN PROBABILISTIK MENGGUNAKAN MODEL P DI PT. X ABSTRAK
EVALUASI DAN PERBANDINGAN KEBIJAKAN PERSEDIAAN PROBABILISTIK MENGGUNAKAN MODEL P DI PT. X ABSTRAK Evaluasi dan Perbandingan Kebijakan Persediaan Probabilistik Menggunakan Model P di PT. X Dwi Desta Riyani1,
Lebih terperinciSIMULASI GROUP TECHNOLOGY SYSTEM UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA MATERIAL HANDLING DENGAN METODE HEURISTIC
SIMULASI GROUP TECHNOLOGY SYSTEM UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA MATERIAL HANDLING DENGAN METODE HEURISTIC Much. Djunaidi Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A Yani Tromol Pos 1, Pabelan,
Lebih terperinciPENGANTAR DAN UCAPAN TERIMA KASIH...
ABSTRAK PT. Trimandiri Plasindo adalah perusahaan yang bergerak di bidang pembuatan plastik pembungkus. Plastik pembungkus yang dibuat ada beberapa jenis, tetapi yang diteliti hanya produk kantong kresek.
Lebih terperinciDasar-dasar Simulasi
Bab 3: Dasar-dasar Simulasi PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM M O N I C A A. K A P P I A N T A R I - 2 0 0 9 Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw-
Lebih terperinciPengendalian Persediaan Bahan Baku di PT. ABC Dengan Model Q Back Order Menggunakan Simulasi Monte Carlo
Pengendalian Persediaan Bahan Baku di PT. ABC Dengan Model Q Back Order Menggunakan Simulasi Monte Carlo Lamhot Siregar 1, Lely Herlina 2, Kulsum 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciPEMODELAN DAN SIMULASI FMS UNTUK MENUNJANG PROSES PEMBELAJARAN DI LABORATORIUM CNC PNUP
NO. 1, TAHUN 7, APRIL 2009 22 PEMODELAN DAN SIMULASI FMS UNTUK MENUNJANG PROSES PEMBELAJARAN DI LABORATORIUM CNC PNUP Ahmad Zubair Sultan 1) Abstrak: Tulisan ini bertujuan untuk memodelkan dan mensimulasikan
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistika sangat bermanfaat dalam kehidupan manusia, tidak hanya di bidang ilmu pengetahuan tapi penerapannya juga sangat aplikatif di dunia sehari-hari. Salah satunya
Lebih terperinciKajian Alternatif Usulan Keseimbangan Lintasan Produksi CV Garuda Plastik Dengan Menggunakan Simulasi
Jurnal GEMA AKTUALITA, Vol 4 No, Desember 015 Kajian Alternatif Usulan Keseimbangan Lintasan Produksi CV Garuda Plastik Dengan Menggunakan Simulasi Felisitas Fernita Widjaja 1), Lusia PS Hartanti ), Johan
Lebih terperinciAnalisis Proses Produksi HRPO Menggunakan Metode Lean Manufacturing Dengan Pendekatan Simulasi Di Divisi Cold Rolling Mill (Studi Kasus di PT.
Analisis Proses Produksi HRPO Menggunakan Metode Lean Manufacturing Dengan Pendekatan Simulasi Di Divisi Cold Rolling Mill (Studi Kasus di PT. KS) Ekobuono Jati Widodo 1, Lely Herlina 2, Evi Febianti 3
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Pertemuan 5 Outline: Uji Chi-Squared Uji F Uji Contingency Uji Homogenitas Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., 001.
Lebih terperinciMAKALAH PEMODELAN SISTEM PEMODELAN MATEMATIS. (Studi Kasus Pada Lubricant Oil Division)
MAKALAH PEMODELAN SISTEM PEMODELAN MATEMATIS (Studi Kasus Pada Lubricant Oil Division) Disusun oleh: Dewinda Prameta Suci 16916205 MAGISTER TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM
Lebih terperinciPEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI
PEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI Asep dan Abdulah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL SIMULASI DISKRIT TERHADAP PERENCANAAN PRODUKSI PADA IKM 88 MARIJO
JIEM Vol.1 No. 2, Oktober 2016 E-ISSN: 2541-3090, ISSN Paper: 2503-1430 PENGEMBANGAN MODEL SIMULASI DISKRIT TERHADAP PERENCANAAN PRODUKSI PADA IKM 88 MARIJO Lestari Rustam, Abdul Mail Mury, Nurhayati Rauf
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN
Feng PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK... 211 PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN Tan
Lebih terperinciPENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN FISIK TERHADAP WAKTU PERAKITAN STICK PLAYSTATION
PENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN FISIK TERHADAP WAKTU PERAKITAN STICK PLAYSTATION Resa Taruna Suhada dan Ricky Reza Adhavi Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri - Universitas Mercu Buana
Lebih terperinciAnalisis Kinerja Pelayanan Perpustakaan UI dengan Pendekatan Pemodelan Diskrit Menggunakan Perangkat Lunak Promodel
Analisis Kinerja Pelayanan Perpustakaan UI dengan Pendekatan Pemodelan Diskrit Menggunakan Perangkat Lunak Promodel Ayu Syukrina Abrar 1, Armand Omar Moeis 2 Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciSIMULATION OF TRAJECTORY BALANCE PROCESS IN THE EFFORT OPTIMAL TIME OF PRODUCTION PROCESS PLASTERBOARD St. Salammia L.A.
SIMULASI KESEIMBANGAN LINTASAN PROSES DALAM UPAYA MENGOPTIMALKAN WAKTU PROSES PRODUKSI ETERNIT St. Salammia L.A. dan Dedy Ariyanto Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Flowchart Diagram 3.1 Flowchart Metodologi Pemecahan Masalah Diagram 3.1 Flowchart Metodologi Pemecahan Masalah (Lanjutan) 62 63 3.2 Observasi Lapangan Observasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. masyarakat dunia yang semakin berhubungan, juga saling terkait satu sama lain dalam
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam era globalisasi seperti saat ini, terutama dapat dilihat melalui kondisi masyarakat dunia yang semakin berhubungan, juga saling terkait satu sama lain dalam berbagai
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 4 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 4.1 Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Keputusan Metodologi pemecahan masalah yang dilakukan terdiri dari beberapa tahapan. Diagram alir dibawah ini menunjukkan tahapan-tahapan
Lebih terperinciTeknik Simulasi. Eksperimen pada umumnya menggunakan model yg dapat dilakukan melalui pendekatan model fisik atau model matametika.
Teknik Simulasi Dalam mempelajari sistem dapat dilakukan dengan pendekatan eksperimental, baik dengan menggunakan sistem aktual, maupun menggunakan model dari suatu sistem. Eksperimen pada umumnya menggunakan
Lebih terperinciTIN309 - Desain Eksperimen Materi #10 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN
Materi #10 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Pendahuluan 2 Disain 2 Faktorial dan 3 Faktorial yang telah dipelajari sebelumnya adalah random desain. Apabila terdapat nuisance factors yaitu suatu faktor yang memberikan
Lebih terperinciPERANCANGAN KESEIMBANGAN LINTASAN PRODUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN SIMULASI DAN METODE RANKED POSITIONAL WEIGHTS
PERANCANGAN KESEIMBANGAN LINTASAN PRODUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN SIMULASI DAN METODE RANKED POSITIONAL WEIGHTS Hengky K. Salim *), Kuswara Setiawan, Lusia P. S. Hartanti Jurusan Teknik Industri, Fakultas
Lebih terperinciTAKARIR. : Waktu Tunggu Proses. : Pemborosan : Ketidakaturan : Berlebihan. : Sisa/ Pemborosan
TAKARIR Junbiki Kanaban Just In Time Inventori Sub Kontrak Supplier Tack time Cycle Time Man Power Cost Reduction Delivery Order Heijunka Pattern Lead Time One-Piece-Flow Muda Mura Muri Work In Process
Lebih terperinciI-1 BAB I PENDAHULUAN
I-1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Industri manufaktur di Indonesia berkembang sangat pesat. Salah satunya terlihat pada industri manufaktur dalam bidang otomotif. Membludaknya jumlah kendaraan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
68 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Model Flowchart Rumusan Masalah dan Pengambilan Keputusan Berikut ini flowchart diagaram alir metodologi penelitian untuk menganalisa terjadinya breakdown dan cara meminimasinya
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Keputusan Metodologi pemecahan masalah mempunyai peranan penting untuk membantu menyelesaikan masalah dengan mudah. Oleh karena itu
Lebih terperinciSISTEM TRANSPORTASI BUS KAMPUS UNAND
SISTEM TRANSPORTASI BUS KAMPUS UNAND Aro Manis, Siti Tri Susiati Hutami Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Abstrak Pada umumnya, bus kampus beroperasi untuk mengantarkan mahasiswa
Lebih terperinciSIDANG TUGAS AKHIR PENERAPAN METODE INTEGER PROGRAMMING PADA PENJADWALAN PRODUKSI MAKE TO ORDER DENGAN MESIN PARALEL
SIDANG TUGAS AKHIR PENERAPAN METODE INTEGER PROGRAMMING PADA PENJADWALAN PRODUKSI MAKE TO ORDER DENGAN MESIN PARALEL (Studi Kasus: Bengkel Umum Unit III, PT. Gudang Garam,Tbk.) Dosen Pembimbing: Prof.
Lebih terperinciPERTEMUAN #7 SISTEM KONTROL CONTINUE & DISKRIT 6623 TAUFIQUR RACHMAN TKT312 OTOMASI SISTEM PRODUKSI
SISTEM KONTROL CONTINUE & DISKRIT Sumber: Mikell P Groover, Automation, Production Systems, and Computer- Integrated Manufacturing, Second Edition, New Jersey, Prentice Hall Inc., 2001, Chapter 4 PERTEMUAN
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Peneltian Pendahuluan Penelitian pendahuluan dilakukan untuk mengetahui kondisi pabrik sebenarnya dan melakukan pengamatan langsung untuk mengetahui permasalahan yang dihadapi
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 DIAGRAM ALIR METODOLOGI PENELITIAN Dalam proses penyusunan laporan tugas akhir mengenai penerapan sistem Preventive Maintenance di departemen 440/441 men summer shoes pada
Lebih terperinciSimulasi Perbandingan Efek Penerapan Metode Kanban dan ConWIP pada Manufaktur
T E K N O S I M 009 Yogyakarta, November 009 Simulasi Perbandingan Efek Penerapan Metode dan pada Manufaktur Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia Kampus Baru UI Depok, 644,
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V
RP-S1-SK-04 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.1 : Membuat suatu sistem informasi manajemen di berbagai bidang 2. CP 9.3 : Mampu merancang pengumpulan data
Lebih terperinciPertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 08/11/2013. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression
Pertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Outline: Regresi Linier Sederhana dan Korelasi (Simple Linier Regression and Correlation) Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH OPERATOR DAN MESIN PADA DIVISI PACKAGING PT KIMIA FARMA (Persero) Tbk. UNIT PLANT WATUDAKON, JOMBANG
PERENCANAAN JUMLAH OPERATOR DAN MESIN PADA DIVISI PACKAGING PT KIMIA FARMA (Persero) Tbk. UNIT PLANT WATUDAKON, JOMBANG TOTAL OPERATOR AND MACHINE PLANNING IN PACKAGING DIVISION PT KIMIA FARMA (Persero)
Lebih terperinciDAFTAR ISI... KATA PENGANTAR... ABSTRAKSI Perumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian... 3
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PEMBIMBING... LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI... HALAMAN PERSEMBAHAN... HALAMAN MOTTO... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR.. DAFTAR TABEL...
Lebih terperinciSTRATEGI PERAWATAN PADA MESIN LAS MIG DI INDUSTRI KAROSERI KENDARAAN NIAGA DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (Studi Kasus: PT. Adi Putro Wirasejati Malang)
STRATEGI PERAWATAN PADA MESIN LAS MIG DI INDUSTRI KAROSERI KENDARAAN NIAGA DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (Studi Kasus: PT. Adi Putro Wirasejati Malang) MAINTENANCE STRATEGIES ON MIG WELDING MACHINE IN COMMERCIAL
Lebih terperinciHo merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test
UJI T-TEST (PENGANTAR STATISTIK LANJUT) A. Uji T-Test satu sampel (One sampel t- test). 1. Dasar teori. Pengujian rata-rata satu sampel dimaksudkan untuk menguji nilai tengah atau rata-rata populasi µ
Lebih terperinciABSTRAK. iv Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK PT Central Texindo adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang tekstil yang berada di Padalarang Bandung. Perusahaan ini memiliki 2 departemen utama, yaitu Departemen Rajut dan Departemen
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA. 1.1 Latar Belakang
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistik sangat sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari, tidak hanya dalam dunia pendidikan dan ilmu pengetahuan. Statistik inferensia salah satunya, merupakan satu
Lebih terperinciPENDEKATAN SIMULASI UNTUK MENGOPTIMALKAN PARKING STAND DI BANDARA ADISUTJIPTO YOGYAKARTA
PENDEKATAN SIMULASI UNTUK MENGOPTIMALKAN PARKING STAND DI BANDARA ADISUTJIPTO YOGYAKARTA Riani Nurdin Jurusan Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Jl. Janti Blok R Lanud Adisutjipto Yogyakarta
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN
Versi : 1 Revisi : 0 Tanggal Revisi : Tanggal Berlaku : STUN CR PERKULIHN Fakultas / Jurusan / Program Studi : Teknologi Industri / Teknik Informatika / Teknik Informatika Kode Matakuliah : [kosongkan]
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH START Studi Pendahuluan Identifikasi Masalah Studi Pustaka Perumusan Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data A Taguchi Identifikasi faktorfaktor yang berpengaruh Penentuan
Lebih terperinciEvaluasi Deviasi dari Aproksimasi Frekuensi Kejadian Perawatan Korektif dan Preventif
Petunjuk Sitasi: Rahman, A. (2017). Evaluasi Deviasi Dari Aproksimasi Frekuensi Kejadian Perawatan Korektif Dan Preventif. Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. C181-186). Malang: Jurusan Teknik Industri
Lebih terperinciSIMULASI PELAYANAN PENGISIAN BAHAN BAKAR DI SPBU GUNUNG PANGILUN
SIMULASI PELAYANAN PENGISIAN BAHAN BAKAR DI SPBU GUNUNG PANGILUN Dio Putera Hasian, Aldie Kur anul Putra Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Abstrak Antrian terjadi apabila waktu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Langkah perancangan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut: produksi pada departemen plastik
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Langkah Perancangan Langkah perancangan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut: a. Melakukan studi literatur sejumlah buku yang berkaitan dengan preventive maintenance.
Lebih terperinciEVALUASI IMPLEMENTASI SISTEM PELAYANAN PARKIR BERBASIS RFID (Radio Frequency Identification) DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA
EVALUASI IMPLEMENTASI SISTEM PELAYANAN PARKIR BERBASIS RFID (Radio Frequency Identification) DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA Diyah Dwi Nugraheni, Yusuf Priyandari, dan Retno Wulan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI...
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... i DAFTAR ISI... iii DAFTAR TABEL... vi DAFTAR GAMBAR... ix DAFTAR LAMPIRAN... x BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Rumusan Masalah... 3 1.3 Tujuan Penelitian...
Lebih terperinciSIMULASI SISTEM PERSEDIAAN SPARE PART DENGAN PENDEKATAN COMPOUND POISSON PROCESS
SIMULASI SISTEM PERSEDIAAN SPARE PART DENGAN PENDEKATAN COMPOUND POISSON PROCESS Arif Rahman, Bambang Indrayadi dan Novi Tria Susanti Program Studi Teknik Indusri, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN SIMULASI ANTRIAN PAKET DENGAN MODEL ANTRIAN M/M/N DI DALAM SUATU JARINGAN KOMUNIKASI DATA
PERANCANGAN DAN SIMULASI ANTRIAN PAKET DENGAN MODEL ANTRIAN M/M/N DI DALAM SUATU JARINGAN KOMUNIKASI DATA Idatriska P 1, R. Rumani M 2, Asep Mulyana 3 1,2,3 Gedung N-23, Program Studi Sistim Komputer,
Lebih terperinci