Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Faktor keselamatan dalam penerbangan sangat penting untuk diperhatikan. Untuk mengevaluasi tingkat keselamatan penerbangan suatu maskapai secara menyeluruh membutuhkan proses yang lama dan rumit. Penelitian ini mencoba menggunakan gabungan dari beberapa metode MCDM (Multi Criteria Decision Making) untuk mengevaluasi tingkat keselamatan penerbangan secara sederhana tetapi objektif. Metode DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) digunakan untuk menentukan hubungan antar kriteria keselamatan yang ada, kemudian dibobotkan dengan menggunakan metode ANP (Analytic Network Process). Metode TOPSIS digunakan untuk menentukan peringkat berdasarkan penilaian kuantitatif dan kualitatif dari masing-masing maskapai yang akan dievaluasi. Dalam penelitian ini juga dibandingkan antara metode TOPSIS dan M-TOPSIS (Modified TOPSIS), ditemukan bahwa metode M-TOPSIS memiliki keunggulan dalam nilai indeks yang dihasilkan. Faktor keselamatan dalam penerbangan sangat penting untuk diperhatikan. Untuk mengevaluasi tingkat keselamatan penerbangan suatu maskapai secara menyeluruh membutuhkan proses yang lama dan rumit. Penelitian ini mencoba menggunakan gabungan dari beberapa metode MCDM (Multi Criteria Decision Making) untuk mengevaluasi tingkat keselamatan penerbangan secara sederhana tetapi objektif. Metode DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) digunakan untuk menentukan hubungan antar kriteria keselamatan yang ada, kemudian dibobotkan dengan menggunakan metode ANP (Analytic Network Process). Metode TOPSIS digunakan untuk menentukan peringkat berdasarkan penilaian kuantitatif dan kualitatif dari masing-masing maskapai yang akan dievaluasi. Dalam penelitian ini juga dibandingkan antara metode TOPSIS dan M-TOPSIS (Modified TOPSIS), ditemukan bahwa metode M-TOPSIS memiliki keunggulan dalam nilai indeks yang dihasilkan."

"Pelayanan makanan dalam penerbangan mempengaruhi keputusan pembelian kembali oleh penumpang. Permasalahan pada pemasok katering makanan penerbangan dapat menyebabkan kerugian perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja pemasok serta melakukan pemeringkatan pemasok katering makanan penerbangan dengan mempertimbangkan kriteria penilaian pemasok pada suatu maskapai penerbangan berbiaya murah di Indonesia. Metode DEMATEL-Based ANP digunakan untuk menghasilkan bobot kepentingan tiap kriteria dan hubungan keterkaitan antar kriteria melalui pembentukan Influence Network Relation Map (INRM). Metode Simple Additive Weighting digunakan untuk mendapatkan peringkat pemasok berdasarkan bobot DANP. Hasil pengolahan data DANP menunjukkan bahwa harga (18,54%), sertifikasi dan penghargaan (10,20%), pengembangan produk (9,52%), citra perusahaan (7,03%), dan cita rasa (6,7%) merupakan kriteria yang memiliki bobot kepentingan terbesar terhadap penilaian pemasok. Berdasarkan INRM dapat dilihat bahwa dimensi kompatibilitas (0,2548) merupakan dimensi yang paling cenderung mempengaruhi dimensi lain, dan dimensi biaya (-0,2051) merupakan dimensi yang paling cenderung dipengaruhi dimensi lain. Hasil penilaian pemasok dengan metode SAW menunjukkan bahwa S2 memiliki nilai terbaik yang diikuti oleh S3, S4, dan S1. Usulan perbaikan diberikan untuk meningkatkan kinerja pemasok.

---

In-flight meal services are considered a significant factor in repurchase decisions. Hence, issues correlating to flight catering providers may prove detrimental to a company. This study aims to evaluate catering suppliers performance and prioritize suppliers based on supplier selection criteria at a low-cost carrier company in Indonesia. DEMATEL-Based ANP (DANP) method is used to obtain importance weight of each criteria and corresponding interdependencies through Influence Network Relation Map (INRM) construct. Overall performance rank based on the weight from DANP is calculated using Simple Additive Weighting (SAW) method.

The findings show that price (18,54%), certification and acknowledgement (10,20%), product development (9,52%), company image (7,03%), dan taste of meal (6,7%) are considered most important criteria in-flight catering supplier selection. Based on INRM, it can be seen that the Compatibility Dimension (0.2548) has the highest tendency to influence other dimensions, and the Dost Dimension (-0.2051) has the highest tendency to be influenced by other dimensions. The results of supplier assessment using the SAW method show that S2 has the best value followed by S3, S4, and S1. Implications for improvement are made through the study to enhance suppliers performance."

"Deciding which are the best performing wastewater treatment plants can be complicated, as their operations comprise different parameters which are either dependent or non-dependent on each other, and are important when deciding the type of treatment. The relative importance of these parameters in terms of weight indicates the priority assigned by decision-makers to the criteria when ranking the alternatives. These weights are calculated by statistical relativity and Saaty’s nine point scale. The sensitivity of both of these approaches is analyzed. The performance of six municipal wastewater treatment plants is evaluated using the Multi-criteria Decision Making (MCDM) Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Efficiency is monitored on the basis of nine wastewater characteristics and compared with the limits established by the Central Pollution Control Board of India. The analysis uses both qualitative and quantitative approaches, which result in differential rankings; accordingly, plants with maximum organic loading removal efficiency were found to be most efficient when weights were applied as per Saaty’s scale. The study proposes a field base approach with regard to the suitability of the weight allocation method for respective utilization of the fuzzy approach in environmental monitoring systems."

"Penggunaan internet membuat aliran informasi semakin mudah, menjadikan e-Commerce sebagai potensial tren yang akan terus berkembang. Fenomena e-Commerce terjadi juga pada industri penerbangan, dimana perusahaan-perusahaan penerbangan mencoba mengubah transaksi tradisional menjadi transaksi online. Penelitian bertujuan untuk memperoleh variabel-variabel yang dapat mempengaruhi pelayanan website Garuda Indonesia yang diperoleh melalui evaluasi ergonomis terhadap website Garuda Indonesia, kemudian diharapkan dapat meningkatkan kualitas website Garuda Indonesia dengan memberikan rekomendasi. Terdapat 28 variabel yang akan dievaluasi berdasarkan AWAI (Airline Website Assesment Index). Metode yang digunakan pada penelitian adalah kuesioner dan eye-tracking. Hasil kuesioner dengan menggunakan analisis menunjukkan ada delapan variabel penting yang perlu ditingkatkan dan hasil eye-tracker menunjukkan bahwa variabel dengan durasi fiksasi tinggi merupakan variabel penting yang perlu diperhatikan pengembang website.

---

Internet usage nowadays made information relatively easily transferable, this situation could open space for e-commerce to continue, grow and develop. The e-commerce development is also happening in the Airline industry. Airline industries made alternative ways to develop the traditional transaction into online transaction through their website. This research are meant to investigate important variables that can affect Garuda Indonesia’s service by the usage of ergonomic website evaluation, this evaluation is expected to improve Garuda Indonesia's website quality. An amount of 28 variables were evaluated according to AWAI (Airline Website Assessment Index). 8 factors were derived from Analysis Factor-Questionnaire method. 28 ranked variables were determined and should be an attention to Garuda Indonesia’s website developer, variables derived from the eye-tracking method."

"Ketidakpastian jumlah penumpang pesawat meningkat karena kenaikan tren penggunaan pesawat sebagai pilihan moda transportasi di Indonesia beberapa tahun kebelakang. Hal ini menyebabkan dibutuhkannya kemampuan untuk mengakomodasi kenaikan tersebut bagi perusahaan penerbangan untuk mempertahankan posisinya dalam industri. Pembuatan strategi sangat dipengaruhi oleh keakuratan prediksi. Karena itu, model prediksi yang akurat sangat dibutuhkan. Penelitian ini menggunakan metode neural networks yang telah teruji sebagai metode berbasis data mining dengan hasil akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan metode tradisional untuk membuat model terbaik untuk memprediksi jumlah penumpang pesawa. Sebagai perbandingan, metode Autoregressive Integrated Moving average (ARIMA) akan digunakan. Objek dari penelitian ini adalah data jumlah penumpang bulanan dari salah satu perusahaan penerbangan di Indonesia, berfokus pada dua rute utama dengan keuntungan terbesar yaitu rute Jakarta-Yogyakarta (CGK-JOG) dan rute Jakarta-Singapura (CGK-SIN), dimana masing-masing rute ini merepresentasikan rute domestik dan rute internasional. Prediksi selama 12 periode ke depan akan dilakukan dengan model terbaik dari masing-masing metode. Nilai mean absolute percentage error (MAPE) akan dibandingkan dan Theil’s U Statistic akan dilihat untuk menilai apakah model sudah representatif. Pada kedua rute, dapat dilihat bahwa metode neural networks menghasilkan nilai error yang lebih baik daripada ARIMA dengan nilai MAPE sebesar 1.29% untuk rute CGK-JOG dan 1.66% untuk rute CGK-SIN.

---

Demand uncertainty has been increasing as a result of the rising trend of using airplanes as a transportation mode option in Indonesia over the years. This condition results in the need for the ability to accommodate the rise for airline companies to withstand within the industry. Strategy formulation is highly determined by the forecast accuracy. Thus, accurate forecasting models are highly required. In this study, neural network is proposed to create the best-fitted model to predict future values. Neural network is a data mining-based approach that has already been tested to result in more accurate predictions than traditional methods. As a comparison with the traditional model, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is applied. This study used monthly passenger data from Indonesian airlines, focused on Jakarta-Yogyakarta (CGK-JOG) and Jakarta-Singapore (CGK-SIN) routes which are the representatives of the most profitable route for both domestic and international flight. MAPE of both methods were then compared and Theil’s U Statistic were calculated to see whether the models are suitable. Forecasted future demand for the next 12 months were calculated, where in both routes neural network produced better value than ARIMA with MAPE of 1.29% for CGK-JOG route and 1.66% for CGK-SIN route.

"

"ABSTRAKProses permesinan sangat bergantung pada model yang dibuat, semakin rumit model yang didesain makan semakin sulit dan mahal proses permesinannya. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi dan rekognisi fitur prismatic dan fitur slab yang telah diklasifikasikan oleh Jong-Yun Jung.Metode identifikasi fitur hybrid graph dan rule-based yang memanfaatkan file dengan ekstensi .STL yang dikembangkan oleh Sunil dan Pande digunakan sebagai metode dasar untuk mengidentifikasi fitur. Hasil identifikasi fitur kemudian akan diekstrak datanya untuk digunakan dalam menghitung nilai indeks kompleksitas produk dari model yang diteliti. Indeks kompleksitas produk dihitung menggunakan model yang dikembangkan sebelumnya oleh ElMaraghy.Validasi dilakukan dengan membandingkan hasil hitungan dari perangkat lunak dengan metode penghitungan indeks kompleksitas dengan metode STEP oleh M. Sholeh, kemudian perangkat lunak ini diuji untuk menghitung nilai indeks kompleksitas fitur gabungan. Penggunaan 8 slot dan 8 pocket sebagai acuan pembobotan nilai bentuk memberikan nilai indeks kompleksitas produk yang lebih akurat

---

ABSTRACTThe machining process is very dependent on the model created, the more complicated models, designed dining increasingly difficult and expensive process of its machinery. In this research, identification and recognition prismatic features and features slab that has been classified by Jong-Yun Jung. Feature recognition method hybrid, graph and rule-based which used .STL extension file developed by Sunil and Pande is used as a basic method to identify features. The results will then be extracted from feature recognition data to be used in calculating the index values the complexity of products on the model that is being studied. This research used complexity index of product which is a model developed earlier by ElMaraghy. Validation is done by comparing the results of the count of the software with complexity index calculation method with STEP method by M. Sholeh, then this software is tested for calculating the index values the complexity of a combined features model. The use of 8 slots and 8 of pocket as a benchmark scoring on shapes give more accurate complexity index product."

"ABSTRAKLogistik memainkan peran penting dalam mempertahankan pasokan makanan segar di seluruh dunia. Adanya risiko dalam aliran produk makanan pada supply chain yang dapat terkontaminasi dari berbagai aspek, seperti bahan baku, bahan baku untuk proses industri, penyimpanan dan distribusi makanan. Sektor makanan halal akan tumbuh sekitar 18,3% dari pengeluaran makanan global menjadi 1.914 milyar USD pada 2021. Halal supply chain management sebagai suatu aktifitas yang mengendalikan dan mengelola aliran material, informasi dan modal; melalui koordinasi strategis dan kolaborasi dengan sedemikian rupa sehingga Halal dan Toyyib diperluas dari farm-to-fork. Pada praktiknya ada kemungkinan risiko berupa kontaminasi dari produk makanan halal dalam halal supply chain. Identifikasi dan mitigasi risiko masih dilakukan secara terpisah dan belum terintergasi ditiap stream. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangankan model analisis risiko upstream halal supply chain pada industri daging dengan hasil akhir dirumuskannya kriteria penilaian yang dapat menjadi acuan untuk menghindari risiko pada halal supply chain.  Telah diidentifikasi 40 risiko pada halal supply chain dan dilakukan prioritisasi risiko yang akan menjadi dasaran penyusunan kritera. Terdapat 27 risiko prioritas yang menjadi dasaran pembuatan kriteria penilaian sehingga didapatkan 34 kriteria penialain halal supply chain pada level upstream yang. Metode yang digunakan dalam pengerjaan penelitian ini yaitu metode semi kuantitatif yang mana menggunakan pendekatan Multi Criteria Decision Making (MCDM) DEMATEL based ANP (D-ANP).

---

ABSTRACTLogistics plays an important role in maintaining the supply of fresh food throughout the world. Types of food products have different uniqueness based on the type of food products such as agrifood (Akhtar, et al., 2016) and beef products (King, et al., 2014). There are risks in the flow of food products in the supply chain that can be contaminated from various aspects, such as raw materials, raw materials for industrial processes, food storage and distribution (Nerin, et al., 2016). The halal food sector will grow around 18.3% of global food spending to 1,914 billion USD in 2021 (Reuters and Standards 2016). Indonesia has a population of 255 million people where 87.2 percent are Muslim, representing the largest Muslim population in the world (Hefner, 2017). Halal supply chain management as an activity that controls and manages the flow of material, information and capital; through strategic coordination and collaboration in such a way that Halal and Toyyib are expanded from farm-to-forks (Khan et al., 2018). In practice there is a risk of contamination from halal food products in the halal supply chain. Risko identification and mitigation are still done separately (not integrated) in each halal supply chain stream. The risk of contamination will affect the safety and quality of halal food products. These risks should be integrated with each other so that they can manage risks properly. This study aims to develop a risk analysis and priority model and develop a risk mitigation strategy from halal supply chain activities in the beef industry, especially at the upstream level, from the cattle farm, slaughtering process, storage, distribution and retail. 40 risks have been identified in the halal supply chain and risk prioritization has been carried out which will be the basis for the preparation of criteria. There are 27 priority risks which are the basis for making the assessment criteria so that 34 criteria for halal supply chain management are obtained at the upstream level. The method used in conducting this research is a semi-quantitative method which uses the D-ANP Multi Criteria Decision Making (MCDM) approach."

"Meningkatnya kesadaran terhadap keselamatan di penerbangan Indonesia tidak berarti terbebas dari tanggung jawab untuk terus meningkatkan dan mempertahankan kesadaran tersebut. Diperlukan langkah pencegahan yang dapat diimplementasikan dengan mudah untuk mengidentifikasi kondisi awal sebelum terjadinya suatu kejadian, terutama yang berkaitan dengan human factor. Dari semua studi yang telah dilakukan di Indonesia, belum banyak yang membahas tentang bagaimana menentukan program keselamatan yang dapat memperhatikan sisi human factor dan sesuai dengan kebutuhan organisasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis program keselamatan yang tepat untuk suatu organisasi berbasis human factor dan juga kriteria dalam pemilihannya. Pemilihan program keselamatan ini menggunakan metode pengambilan keputusan AHP (Analytical Hierarchy Process). Dalam metode ini, diambil empat kategori, dua belas subkategori dan tiga alternatif untuk pemilihan program. Pemilihan kriteria, subkriteria dan alternatif dilakukan melalui diskusi dengan narasumber yang berasal dari kalangan akademisi dan praktisi di industri penerbangan. Alternatif yang dipilih adalah dirty dozen, HFACS, dan LOSA. Hasil akhir komparasi dengan menggunakan metode pengambilan keputusan AHP menunjukkan bahwa dirty dozen merupakan pilihan yang paling sesuai untuk program keselamatan di Indonesia yang dapat memperhatikan sisi human factor secara komprehensif. Dengan hasil ini, program pencegahan kecelakaan pesawat udara dapat disusun sesuai dengan budaya perusahaan dan disesuaikan dengan budaya nasional Indonesia.

---

The increase in awareness regarding aviation safety in Indonesia does not imply freedom from the responsibility to continually enhance and maintain such awareness. It necessitates the implementation of easily implementable preventive measures to identify preconditions before an incident occurs, particularly concerning the human factor. Among the studies conducted in Indonesia, there are few discussions on determining safety programs that consider the human factor and align with organizational needs. The objective of this research is to analyze an appropriate safety program for an organization based on human factor and establish the criteria for its selection. The selection of safety programs employs the Analytical Hierarchy Process (AHP) decision-making method. Four categories, twelve subcategories, and three alternatives are considered for program selection. Criteria, subcriteria, and alternatives are determined through discussions with experts from academic and aviation industry backgrounds. The chosen alternatives are the dirty dozen, HFACS, and LOSA. The final comparison results utilizing the AHP decision-making method indicate that the dirty dozen is the most suitable choice for a comprehensive safety program in Indonesia, considering the human factor. Based on these findings, preventative measures for aircraft accidents can be developed in accordance with organizational culture and tailored to the national culture of Indonesia.

"

"Evaluasi/audit kinerja K3 adalah suatu metode sistematis untuk mengevaluasi sistem manajemen keselamatan perusahaan. Tugas utama audit adalah untuk menentukan apakah metode keselamatan dan kesehatan kerja yang digunakan sudah tepat dan dijalankan secara efektif. Evaluasi kinerja K3 pada penelitian ini menggunakan metode Diekemper & Spartz (D&S) yang dilakukan pada PT. XYZ, salah satu perusahaan kimia di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran pengelolaan SMK3 di PT. XYZ saat ini, mengevaluasi kinerja pengelolaan SMK3 PT. XYZ dengan menggunakan metode D&S dan memberikan rekomendasi perbaikan yang dapat diterapkan oleh perusahaan berdasarkan hasil evaluasi. Nilai akhir yang didapat adalah 87.9 yang berarti pengelolaan K3 di PT. XYZ sudah mencapai tingkatan baik. Mayoritas semua indikator dari metode audit D&S menunjukan nilai baik (tingkat 3) dan nilai sempurna (tingkat 4).

---

Evaluation/audit the performance of OHS is a systematic method to evaluate the company's safety management system. The main task of the audit is to determine whether the safety and health methods used, are appropriate and effectively implemented. The method for evaluation the performance of OHS in this study using Diekemper & Spartz (D & S) which is conducted at PT. XYZ, one of the chemical companies in Indonesia. This study aims to get an overview of SMK3 management of PT. XYZ today, evaluating performance of OHS management PT. XYZ by using the method of D & S and provide recommendations for improvements that can be implemented by the company based on the results of the evaluation. The final value obtained is 87.9, which means that OHS managemen has reached a good level. The majority of all indicators of the D & S audit method show at good value (level 3) and a perfect score (level 4)."

"Peramalan merupakan suatu metode yang digunakan untuk memperkirakan kejadian di masa depan dengan menggunakan data historis sebagai acuannya. Penggunaan pupuk meningkat pesat selama abad ke-20, dan harga pupuk serta pangan mempunyai korelasi yang sangat tinggi. Salah satu bahan baku pupuk adalah Muriate of Potash (MOP), yang dapat disebut juga Kalium Klorida (KCl). Bahan baku tersebut berasal dari barang tambang yang tidak ditemukan di semua negara, termasuk Indonesia. Kebutuhan MOP diprediksi terus meningkat setiap tahunnya. Hal ini dikarenakan kebutuhan pupuk terus meningkat. Namun harga KCl sebagai bahan baku pupuk juga sama fluktuatifnya dengan harga Minyak Mentah. Banyak metode peramalan harga yang ada untuk memprediksi harga minyak mentah, namun proyeksi harga KCl masih terbatas. Indonesia merupakan negara pengimpor KCl terbesar kelima di dunia. Oleh karena itu, diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai proyeksi harga KCl karena KCl memiliki karakteristik yang berbeda dengan Minyak Mentah dan barang pertambangan komoditas lainnya. Dalam penelitian ini akan digunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan Regresi Linier Berganda yang akan dikombinasikan dengan Metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) DEMATEL untuk menentukan kriteria yang berpengaruh. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yang paling berpengaruh dalam peramalan harga KCl antara lain harga pupuk NPK, kapasitas produksi, harga minyak sawit, permintaan kalium, perang Russia-Ukraina dan biaya pengiriman. Peramalan harga KCl dengan menggunakan data historis dari tahun 2010-2023 dan memasukkan variabel berpengaruh berdasarkan metode DEMATEL, metode Regresi Linier Berganda memiliki error lebih tinggi yaitu sebesar 9,258% dibandingkan metode Jaringan Saraf Tiruan dengan regularisasi dan dropout sebesar 8,87%.

---

Forecasting is a method used to predict future events using historical data as a reference. Fertilizer use increased rapidly during the 20th century, and fertilizer and food prices are highly correlated. One of the raw materials for fertilizer is the Muriate of Potash (MOP), also called Potassium Chloride (KCl) for the element Potassium. These raw materials come from mining goods not found in all countries, including Indonesia. The need for MOP is predicted to continue to increase every year. This is because the need for fertilizer continues to increase. However, the price of MOP as a raw material for fertilizer is also as volatile as that of Crude Oil. Many price forecasting methods exist to predict crude oil prices, but MOP price projections are still limited. Indonesia is the fifth largest MOP-importing country in the world. Therefore, further research is needed regarding MOP price projections because MOP has characteristics different from Crude Oil and other commodity mining goods. In the research in this paper, the Artificial Neural Network (ANN) and Multi Linear Regression (MLR) method will be used, which will be combined with the Multi Criteria Decision Making (MCDM) DEMATEL Method to determine influential criteria. The research results show that the most influential factors in forecasting MOP prices include the price of NPK fertilizer, production capacity, palm oil prices, potassium demand, the Russia-Ukraine war, and freight costs. Forecasting MOP prices using historical data from 2010-2023 and including influential variables based on the DEMATEL method, the Multiple Linear Regression method has a higher error of 9.258% compared to the Artificial Neural Network method with regularization and dropout of 8.87%."