Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
S Soemartini
Universitas Padjajaran
Education Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penggunaan Distribusi Peluang Johnson SB untuk Optimasi Pemeliharaan Mesin Enny Supartini; S Soemartini
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2017: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (522.962 KB)

Abstract

Pemeliharaan mesin merupakan hal yang sangat penting dalam bidang industri, di PT “X” yang memproduksi komponen pesawat terbang konsumennya berskala internasional sehingga harus menjaga reputasi dalam memenuhi permintaan dari konsumen, hal ini harus didukung oleh prasarana yang prima, salah satunya mesin harus terpelihara dengan baik. Mesin yang memproduksi komponen pesawat tersebut salah satunya adalah mesin Cincinnati Milacron dengan salah satu subsistemnya yaitu Spidle 5 Axis “A”, subsistem ini sering mengalami kerusakan sehingga dibutuhkan Jadwal perawatan optimum untuk mesin tersebut. Dari hasil penelitian diperoleh data waktu antar kerusakan mesin mengikuti Distribusi Peluang Johnson SB empat parameter yaitu : γ , δ, λ dan ζ dengan fungsi intensitas yang tidak konstan sehingga mengikuti Non Homogen Poisson Procces (NHPP). Hasil analisis dengan menggunakan Model Preventive Maintenance yaitu dengan meminimumkan fungsi biaya maka diperoleh waktu perawatan optimum subsistem Spidle 5 Axis “A” adalah 6129 jam kerja atau sekitar 8,5 bulan sekali dan nilai t ini lebih kecil dari MTTF sesuai dengan ketentuan bahwa waktu pemeliharaan mesin harus dilakukan pada saat t < MTTF. Biaya yang dikeluarkan untuk perawatan mesin perbulan sebesar Rp 34.226.792,5 atau dapat menghemat sampai dengan 85,86 %
Analisis K-Means Cluster untuk Pengelompokan Kabupaten /Kota di Jawa Barat berdasarkan Indikator Masyarakat S Soemartini; Enny Supartini
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2017: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (589.988 KB)

Abstract

Analisis kluster merupakan salah satu metode Multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kemiripan atau tidaknya berdasarkan karakteristiknya. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan 27 Kab/Kota di Jawa Barat berdasarkan indikator kesejahteraan Rakyat dan untuk mendapatkan prioritas dalam program-program pembangunan dari pemerintah agar tepat sasaran, yang sangat tergantung pada ketepatan pengidentifikasian target group dan target area . Dengan menggunakan K-Means yang merupakan salah satu metode pengklasteran yang paling banyak digunakan sebagai alternative metoda klaster, Hal ini dikarenakan memiliki ketepatan yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode Hirarki. Metoda K –Means dapat digunakan untuk menjelaskan algorima dalam penentuan suatu objek ke dalam klaster tertentu berdasarkan rataan terdekat dan mudah diimplementasikan dan berdasarkan hasil, kluster pertama terdiri 8 Kab/kota,dan kluster kedua terdiri dari 19 Kab/kota dengan nilai CCR sebesar 96.3 % dan APER sebesar 3,7 % ini menunjukkan bahwa klasifikasi yang terbentuk memiliki tingkat ketepatan yang sangat tinggi juga merupakan pengklasteran secara partitioning yang memisahkan ke dalam kelompok yang berbeda.
Co-Authors Enny Supartini