Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Sistem monitoring kendaraan saat ini telah banyak diterapkan pada industri otomotif dalam bentuk dashboard yang mampu menampilkan berbagai indikator mengenai kondisi mobil. Akan tetapi, dashboard yang ada saat ini hanya menampilkan data mengenai kendaraan melalui port OBD saja. Untuk menguji kenyamanan dan keamanan kendaraan diperlukan tambahan sensor-sensor yang di pasang di berbagai tempat pada kendaraan. Agar dashboard kendaraan dapat menampilkan data yang di dapat dari sensor-sensor tersebut, digunakan sebuah perangkat yang berfungsi sebagai Main Unit Data Collector. Perangkat tersebut berperan untuk mengumpulkan data dari sensor dan port OBD. Data yang terkumpul kemudiam dikirimkan ke perangkat Android dengan metode socket programming. Dari penelitian yang dilakukan didapatkan hasil bahwa penggunaan Main Unit Data Collector yang dipadukan dengan metode socket programming sebagai protokol komunikasi mampu menghasilkan dashboard kendaraan yang menampilkan data tentang kondisi kendaraan secara lebih komprehensif dan real-time, dimana data mampu ditampilkan dengan sampling time sebesar 185.1454 milidetik.

---

ABSTRACT
The vehicle monitoring system has now been widely applied to the automotive industry in the form of a dashboard that capable of displaying various indicators that give information about the condition of the car in realtime. However, the current dashboard only displays data about the vehicle through the OBD port only. To test the comfort and safety of the vehicle, additional sensors that are installed in various places on the vehicle are needed. In order to vehicles dashboard displays the data obtained from that other sensors, a Main Unit Data Collector device is used to collect sensor data and then send the data to an Android device. The data is sent by using socket programming method. From the research conducted it was found that the use of the Main Unit Data Collector that combined with the socket programming method used for its communication protocol can produce vehicle dashboards that display more comprehensive and real-time data, where is capable of displays data with a sampling time of 185.1454 milliseconds.

Abstrak :
Industri Fast Moving Consumer Goods (FMCG) merupakan salah satu industri besar di Indonesia. Asosiasi Logistik Indonesia (ALI) memastikan biaya jasa logistik akan ikut naik seiring dengan penyesuaian harga bahan bakar minyak (BBM) hingga 18,8%. Kenaikan harga BBM juga mempengaruhi harga ekspedisi serta biaya operasional yang lain hingga 60%. Data tersebut mengindikasikan kenaikan biaya pengiriman dapat mempengaruhi biaya produk serta peningkatan pengeluaran perusahaan. Pentingnya memantau kinerja perusahaan sebagai dasar dalam mengambil langkah preventif dalam menghadapi terjadinya kenaikan biaya dengan aspekaspek distribusi yang lain. Namun, di perusahaan minyak goreng dan sabun sampai saat ini belum terdapaat tools yang dapat memonitor kinerja divisi logistik, sehingga menyebabkan lambatnya dalam melakukan penanganan suatu permasalahan. Kondisi tersebut salah satunya diakibatkan oleh tidak adanya sistem yang memusatkan data perusahaan yang menjadi dasar untuk pengukuran kinerja distribusi pada rantai pasok perusahaan, dan diperparah dengan sistem pelaporan yang masih bersifat konvensional (laporan kertas dan file excel) yang tidak rapi serta belum terpusat. Oleh karena itu, perlu adanya sistem untuk memonitor kinerja distribusi secara akurat dan realtime. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring distribusi pada salah satu industri FMCG di Jakarta Utara. Sistem dibangun dengan atribut kinerja yang diukur berbasis model Supply Chain Operations Reference (SCOR) menggunakan software perangkat lunak visualisasi data interaktif Power BI. Matriks Key Performance Indicator (KPI) yang diukur sesuai dengan proses bisnis perusahaan dengan objektif reliability, responsiveness, dan cost. Penelitian ini menghasilkan sistem monitor indikator kinerja proses distribusi dengan menyajikan performansi 15 atribut KPI terverifikasi untuk membantu evaluasi KPI demi menerapkan integrasi data secara terpusat dan cepat, serta kemudahan dalam mengakses informasi untuk pelaporan dan pengambilan tindakan. ......The Fast Moving Consumer Goods (FMCG) industry is one of the big industries in Indonesia. The Indonesian Logistics Association (ALI) ensures that the cost of logistics services will also increase along with the adjustment in the price of fuel oil (BBM) up to 18.8%. The increase in fuel prices also affected the price of expeditions and other operational costs by up to 60%. The data indicates that an increase in shipping costs can affect product costs and increase company expenses. The importance of monitoring company performance as a basis for taking preventive steps in dealing with rising costs with other distribution aspects. However, at the Cooking Oil and Soap Company until now there are no tools that can monitor the performance of the logistics division, resulting in delays in handling a problem. One of these conditions is caused by the absence of a system that centralizes company data which is the basis for measuring distribution performance in the company's supply chain, and is exacerbated by the conventional reporting system (paper reports and excel files) which is not neat and not yet centralized. Therefore, it is necessary to have a system to monitor distribution performance accurately and in real-time. This study aims to develop a distribution monitoring system for one of the FMCG industries in North Jakarta. The system is built with performance attributes that are measured based on the Supply Chain Operations Reference (SCOR) model using Power BI interactive data visualization software. The Key Performance Indicator (KPI) matrix is measured according to the company's business processes with reliability, responsiveness and cost objectives. This research produced a distribution process performance indicator monitoring system by presenting the performance of 15 verified KPI attributes to assist KPI evaluation in order to implement centralized and fast data integration, as well as ease of accessing information for reporting and taking action.

Abstrak :
Tahun 2020, dunia dikejutkan dengan munculnya virus Covid-19. Efek domino di segala bidang dan merenggut banyak nyawa menjadi sebuah permasalahan serius dan penting untuk diantisipasi. Dari hasil analisa Social Media Monitoring Dashboard Mediawave, media sosial Twitter menjadi saluran yang digunakan dalam rangka memberikan pemahaman terhadap masyarakat oleh buzzer sebagai opinion leader. Dalam melakukan kampanye di Twitter, buzzer yang terlibat melakukan berbagai cara untuk menyampaikan pesan dan informasi agar postingan mendapatkan reach dan impression yang baik sehingga viral di Twitter. Penelitian ini menganalisis unsur apa saja yang ada dalam postingan buzzer sesuai dengan MAD Model of Moral Contagion Theory. Penelitian ini menggunakan metode analisis data small story research dengan jenis penelitian kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa buzzer memenuhi unsur dalam aspek Motivation (Group Identity), Attention (Engagement), dan Design (amplification; share, like, dan comment) dalam melakukan orkestrasi dengan diksi yang dilihat dari penyebaran konten dan informasi melalui like, retweet, dan reply dari setiap postingan buzzer yang teridentifikasi dari analisa konten isi di Twitter sehingga menciptakan polarisasi percakapan dengan sentimen positif dan negatif. ......In 2020, the world was shocked by the emergence of the Covid-19 virus. The domino effect in all fields and claimed many lives is a serious and important problem to anticipate. From the results of the analysis of Social Media Monitoring Dashboard Mediawave, social media Twitter is a channel used to provide understanding to the public by buzzers as opinion leaders. In conducting a campaign on Twitter, the buzzers involved used various ways to convey messages and information so that the post would get a good reach and impression so that it went viral on Twitter. This study analyzes what elements are contained in buzzer posts according to the MAD Model of Moral Contagion Theory. This study uses a small story research data analysis method with a qualitative research type. The results showed that the buzzer met the elements in the aspects of Motivation (Group Identity), Attention (Engagement), and Design (amplification; share, like, and comment) in conducting orchestration with diction seen from the dissemination of content and information through likes, retweets, and replies to each buzzer post identified from content analysis on Twitter so as to create a polarizing conversation with positive and negative sentiments.