Jurnal Sekolah Tinggi Teknik Surabaya
Not a member yet
194 research outputs found
Sort by
Perbaikan Sistem Pergudangan pada Perusahaan Distributor dengan Software Tecnomatix
Get PDFSebuah perusahaan distributor memiliki fungsi utama yaitu memproses produk yang masuk untuk disimpan dei dalam gudang serta menyalurkan produk dari gudang ke konsumen. Jumlah produk yang beraneka ragam serta permintaan yang berubah setiap waktu seringkali menjadi permasalahan utama dalam sistem pergudangan. Hal ini juga yang dialami oleh sebuah perusahaan distributor yang bergerak dalam bidang produk makanan di Sidoarjo. Perusahaan memiliki permasalahan dalam mengatur sistem pergudangan yang efisien. Proses penerimaan dan pengiriman yang terus berlangsung dalam jumlah besar dengan variansi produk yang sangat banyak membuat proses pergudangan menjadi kacau dan tidak sesuai dengan prosedur yang ada sehingga tingkat efisiensi proses menjadi menurun. Berdasarkan analisis hal-hal yang perlu mendapat perhatian adalah buffer zone, proses pencatatan barang, material handling dan masalah ruang kerja.
Berdasarkan prinsip pergudangan dan mengacu metode Activity Relationship Chart didapatkan perbaikan berupa perubahan tata letak buffer zone, perbaikan SOP pencatatan serta pengkodean barang, dan penambahan alat material handling. Dengan bantuan software Tecnomatix dapat disimulasikan dan didapatkan hasil waktu proses sebelum perbaikan pada bagian penerimaan adalah 5 menit 32 detik dan pada bagian pengiriman adalah 3 menit 42 detik. Setelah dilakukan perbaikan efisiensi proses meningkat terlihat dari waktu proses yang semakin cepat yaitu, pada bagian penerimaan menjadi 2 menit 53 detik dan pada bagian pengiriman menjadi 2 menit 7 detik
Stance Classification Post Kesehatan di Media Sosial Dengan FastText Embedding dan Deep Learning
Get PDFMisinformasi merupakan fenomena yang semakin sering terjadi di media sosial, tidak terkecuali Facebook, salah satu media sosial terbesar di Indonesia. Beberapa penelitian telah dilakukan mengenai teknik identifikasi dan klasifikasi stance di media sosial Indonesia. Akan tetapi, penggunaan Word2Vec sebagai word embedding dalam penelitian tersebut memiliki keterbatasan pada pengenalan kata baru. Hal ini menjadi dasar penggunaan fastText embedding dalam penelitian ini. Dengan menggunakan pendekatan deep learning, penelitian berfokus pada performa model dalam klasifikasi stance suatu judul post kesehatan di Facebook terhadap judul post lainnya. Stance berupa for (setuju), observing (netral), dan against (berlawanan). Dataset terdiri dari 3500 judul post yang terdiri dari 500 kalimat klaim dengan enam kalimat stance terhadap setiap klaim. Model dengan fastText pada penelitian ini mampu menghasilkan F1 macro score sebesar 64%
Identifikasi Foto Wanita Berhijab dari Majalah Untuk Pembuatan Katalog Busana Muslim Otomatis Memanfaatkan Convolutional Neural Network
Get PDFAbstrak—Perkembangan Fashion Muslim di Indonesia terus meningkat, disisi lain terobosan baru pada Deep Learning dengan memadukan arsitektur seperti dropout regularizations dan Rectified Linear Unit (ReLU) sebagai fungsi aktivasi dan data augmentation, mampu mencapai terobosan pada large scale image classification. Penelitian ini menggunakan metode deteksi objek wajah dengan Haar Cascades Classification untuk mendapatkan sample dataset wajah dan preprocessing data testing untuk dilanjutkan pada metode machine learning untuk klasifikasi citra dengan Convolutional Neural Network. Dataset yang digunakan adalah kumpulan katalog busana online, dataset yang sudah di preprocessing dibagi menjadi dua kategori, yaitu Hijab untuk semua citra wanita berhijab, dan Non Hijab untuk citra yang bukan wanita berhijab. selanjutnya klasifikasi citra menggunakan data ujicoba majalah digital terbitan Hijabella, Joy Indonesia dan Scarf Indonesia. Semakin besar resolusi citra input untuk preprocessing pada majalah digital, maka akan semakin banyak objek citra yang terdeteksi, dengan meningkatkan jumlah dataset untuk training dan validasi, mampu menambah hasil akurasi yang didapatkan, terjadi peningkatan akurasi pada dataset 2.500 wajah perkategori ke 5.000 wajah perkategori dengan resolusi 720p meningkat dari rata-rata 81.30% menjadi 82.31%, peningkatan rata-rata 1.01% dan tertinggi 2.14%, sedangkan resolusi 1080p meningkat dari rata-rata 83.03% menjadi 83.68%, peningkatan rata-rata 0.65% dan tertinggi 1.73%, akurasi tertinggi adalah sebesar 84.72% menggunakan model dataset 5.000 secara acak perkategori
Rekayasa Tata Letak Mesin CNC Laser Trumpf L3030 dan Fasilitas Produksi di PT. X
Get PDFPenelitian ini bertujan untuk merancang layout PT. X untuk meminimalkan jarak tempuh material handling. Perusahaan membuka plant baru dengan memindahkan mesin lama pada pabrik baru serta mendatangkan mesin baru (L3030). Dengan demikian, pengaturan penempatan mesin dan perencanaan layout harus direncanakan dengan hati-hati karena perusahaan menggunakan sistem jobshop sehingga waktu dapat digunakan secara maksimal untuk proses pemesinan. Solusi untuk perusahaan adalah rekayasa tata letak mesin CNC Laser Trumpf L3030 dan penataan fasilitas produksi menggunakan metode Systematic Layout Planning (SLP). Prosedur re-layout terdiri dari tiga langkah: menganalisis tata letak awal, merancang alternatif tata letak berdasarkan SLP, mengevaluasi dan memilih tata letak alternatif dengan teknik perbandingan biaya. Peningkatan efisiensi material handling dan pengurangan moving distance diperoleh dari alternatif Layout 1. Hasil yang diperoleh menunjukkan penurunan moving distance hingga 28,5%, dan pengurangan total biaya material handling hingga 18.4% dari tata letak awal
Ekstraksi Teks Pada Halaman Website Renungan Rohani Menggunakan HTML Agility Pack
Get PDFDengan adanya perkembangan teknologi informasi, orang-orang dapat mengakses berbagai informasi dari berbagai halaman web dengan menggunakan internet. Web Santapan Rohani adalah salah satu contoh website yang dapat digunakan oleh orang-orang terlebih khusus umat Kristiani untuk membaca renungan harian atau untuk melakukan saat teduh. Penelitian ini bertujuan menciptakan suatu teknologi ekstraksi informasi dari web Santapan Rohani yang berisikan renungan harian sehingga dapat membantu untuk analisa bagi penelitian-penelitian berikutnya yang dapat dikembangkan dari kehadiran teknologi ini. Halaman web memiliki bentuk yang semi-structured dan berisikan informasi berupa teks, gambar, video, URL, dan sebagainya. Hal ini menjadi kendala untuk dapat melakukan ekstraksi informasi dari halaman web. HTML Agility Pack merupakan salah satu tools terbaik yang dapat digunakan untuk melakukan HTML Parser dari suatu halaman web. Dengan menggunakan HTML Agility Pack dapat mempermudah untuk melakukan ekstraksi informasi dari berbagai halaman web, terlebih khusus untuk melakukan ekstraksi informasi pada renungan harian dari Web Santapan Rohani
Analisis Peramalan Stok Barang dengan Metode Weight Moving Average dan Double Exponential Smoothing pada Jovita Ms Glow Lamongan
Get PDFJovita MS Glow Lamongan merupakan agen yang menjual produk kecantikan dari brand MS Glow, produk yang dijual di antaranya perawatan wajah, tubuh, kosmetik dengan perkembangan penjualan dari bulan ke bulan semakin meningkat maka dibutuhkan perhitungan perkiraan jumlah barang yang akan dibeli untuk meramalkan persediaan barang bulan berikutnya. Persediaan barang yang tidak tepat dapat menimbulkan kerugian maka perlu adanya sistem peramalan. Oleh karena itu penelitian menggunakan metode Weight Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk menentukan nilai error yang lebih kecil. Data yang digunakan pada penelitian ini mulai bulan Januari 2015 sampai bulan Desember 2016. Metode Weight Moving Average yaitu metode yang memberikan bobot yang berbeda untuk setiap historis sedangkan Metode Double Exponential Smoothing merupakan metode yang memiliki nilai pemulusan dua kali pada waktu sebelum data sebenarnya. Hasil peramalan kedua metode ini menghasilkan nilai error Weight Moving Average yaitu 698.7180 dan Double Exponential Smoothing yaitu 1.429.1015, sehingga Weight Moving Average adalah metode yang tepat digunakan untuk meramalkan persediaan barang karena memiliki nilai error yang lebih kecil
Identifikasi Biji-Bijian Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna, Bentuk dan Tekstur Menggunakan Random Forest
Get PDFAbstrak - Proses identifikasi atau pengenalan biji-bijian merupakan aspek penting dalam dunia industri pengolahan pangan. Sebuah industri pangan berskala besar, proses pencampuran beberapa macam biji-bijian dalam pengolahan sebuah produk pangan sangat memperhatikan ketepatan dalam memilih bahan agar tidak terjadi kesalahan dalam proses produksi karena berpengaruh pada hasil akhir dari sebuah produksi. Agar tidak terjadi kesalahan yang fatal, diperlukan sebuah proses identifikasi dari bahan yang digunakan. Dengan sebuah sensor (intelligent camera) yang digunakan dari hasil sebuah proses identifikasi maka sebuah proses produksi produk pangan dapat berjalan dengan baik dan tidak terjadi kesalahan dalam pencampuran bahan. Proses pengidentifikasian terhadap beberapa varian biji-bijian dapat dilakukan dengan cara mengekstraksi fitur dari citra (image) dengan menganalisa melalui parameter warna, bentuk dan tekstur serta melakukan proses pengklasifikasian untuk mengukur tingkat keakuratan. Penelitian ini melakukan identifikasi terhadap varian biji-bijian (padi, jagung, kacang tanah dan kedelai) dengan melakukan ekstraksi fitur warna menggunakan RGB dan HSV, ekstraksi fitur bentuk menggunakan Morphological Threshold dan ekstraksi fitur tekstur menggunakan Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Local Binary Pattern (LBP). Untuk proses pengklasifikasian, peneliti menggunakan metode Random Forest Classifier (RF) untuk mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi dengan batasan-batasan yang mempengaruhi keakuratan dalam proses pengklasifikasian untuk dikembangkan dalam proses selanjutnya. Peneliti menggunakan tools MATLAB R2015b untuk proses identifikasi mulai dari proses ekstraksi fitur sampai proses klasifikasnya. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan didapatkan tingkat akurasi sebesar 99.8 %. Dapat disimpulkan bahwa pengambilan dataset berupa gambar atau image biji-bijian yang diteliti dapat dijadikan patokan untuk pengidentifikasian dan dapat dikembangkan dalam proses selanjutnya
TUMASING (TUku Mangan gAk puSING)
Get PDFSalah satu permasalahan yang sering dialami adalah krisis makanan yang disebabkan oleh pengeluaran yang melebihi batas wajar, “belum dikirim orangtua”, “tanggal tua”, ”salah mengatur keuangan” di bidang konsumsi yang menyebabkan kekurangan uang dan akhirnya akan tiba fase dimana mulai mengkonsumsi makanan yang kurang sehat, contohnya mie instan, susu sereal instan, makanan instan lainnya, bahkan terpaksa menahan lapar atau mengkonsumsi obat pereda nyeri lambung, sehingga tidaklah heran ada banyak yang memiliki keluhan pada lambung.
Disini produk layanan yang dibangun pun hadir membantu permasalahan yang dialami. Produk layanan ini dinamakan “TUMASING”, TUku Mangan gA puSING. Layanan ini akan membantu mengatur pengeluaran mahasiswa di bidang konsumsi dengan bertujuan agar permasalahan para mahasiswa tersebut tidak mengalami apa yang pernah dialami kembali. Dengan cara apa? Sistem ini akan mengatur menu makanan yang sesuai dengan uang yang dialokasikan pada layanan ini. Selain itu sistem ini juga akan membantu mempertemukan para pedagang makan yang terdekat dengan tempat tinggal.). TUMASING “TUKU MANGAN GAK PUSING” sebagai software yang memudahkan masyarakat untuk memesan makanan, bertransaksi, dan mengatur keuangan.
Tumasing berupa website ataupun aplikasi mobile yang dapat memberikan rekomendasi makanan ataupun pembelian menu makanan secara cashless oleh customer. Adapun potensi pengembangan usaha adalah adanya system keanggotaan untuk tenant-tenant.
Tumasing dapat memberi rekomendasi pengguna mengenai budget dan makanan yang ada di sekitarnya serta melakukan transaksi cashless, menghasilkan website untuk menghimpun pedagang kaki lima yang menjual makanan yang dapat diakses siapa saja, memberikan sebuah solusi kepada orang yang ingin menekan pengeluaran di bidang pengeluaran makanan. 
Multilevel Image Thresholding Memanfaatkan Firefly Algorithm, Improved Bat Algorithm, dan Symbiotic Organisms Search
Get PDFMultilevel image thresholding adalah teknik penting dalam pemrosesan gambar yang digunakan sebagai dasar image segmentation dan teknik pemrosesan tingkat tinggi lainnya. Akan tetapi, waktu yang dibutuhkan untuk pencarian bertambah secara eksponensial setara dengan banyaknya threshold yang diinginkan. Algoritma metaheuristic dikenal sebagai metode optimal untuk memecahkan masalah perhitungan yang rumit. Seiring dengan berkembangnya algoritma metaheuristic untuk memecahkan masalah perhitungan, penelitian ini menggunakan tiga algoritma metaheuristic, yaitu Firefly Algorithm (FA), Symbiotic Organisms Search (SOS), dan Improved Bat Algorithm (IBA). Penelitian ini menganalisis solusi optimal yang didapatkan dari percobaan masing-masing algoritma. Hasil uji coba masing-masing algoritma saling dibandingkan untuk menentukan kelemahan dan kelebihan setiap algoritma berdasarkan performanya. Hasil uji coba menyatakan tiga algoritma tersebut memiliki performa berbeda dalam optimisasi multilevel image thresholding