📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 101,300 dokumenUSULAN PENGELOMPOKAN KOMPONEN DENGAN PERTIMBANGAN POLA REJECT MENGGUNAKAN PENDEKATAN UNSUPERVISED LEARNING PADA FAL CN-235 DI PTDI
Proses produksi pesawat pada industri manufaktur dirgantara memiliki kompleksitas yang tinggi karena melibatkan banyak komponen dan tahapan perakitan yang saling bergantung. Di PT Dirgantara Indonesia (PTDI), salah satu faktor yang berkontribusi terhadap keterlambatan pada proses Final Assembly Line (FAL) adalah terjadinya reject komponen yang menyebabkan aktivitas tambahan seperti rework, penggantian komponen, dan inspeksi ulang sehingga meningkatkan waktu penyelesaian work element. Sementara itu, keputusan make or buy komponen selama ini masih didasarkan pada kemampuan produksi internal. Selama komponen masih dapat diproduksi oleh PTDI, maka komponen tersebut cenderung diproduksi secara inhouse. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan pengelompokan komponen yang mempertimbangkan pola reject yang digunakan sebagai dasar pertimbangan keputusan make or buy pada FAL pesawat CN-235 di PTDI. Penelitian dilakukan menggunakan pendekatan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) hingga tahap modeling. Data penelitian terdiri atas data komponen pesawat CN-235. Tingkat risiko komponen direpresentasikan melalui tiga atribut, yaitu quantity, reject impact time, dan historical reject rate, yang kemudian diintegrasikan menjadi atribut risk score menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP). Selanjutnya dilakukan pengembangan dan perbandingan tiga metode unsupervised learning, yaitu Hierarchical Clustering, KMeans Clustering, dan Fuzzy C-Means Clustering. Evaluasi model dilakukan menggunakan Silhouette Index, Dunn Index, Davies-Bouldin Index, serta 5-Fold Cross Validation untuk menentukan model terbaik. Selain itu, dilakukan perturbation test terhadap atribut historical reject rate untuk mengevaluasi stabilitas model terhadap perubahan data historis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Hierarchical Clustering dengan metode average linkage dan tiga cluster merupakan model terbaik. Model tersebut berhasil mengelompokkan 887 komponen ke dalam tiga kategori risiko, yaitu 833 komponen (93,9%) berisiko rendah, 48 komponen (5,4%) berisiko sedang, dan 6 komponen (0,7%) berisiko tinggi. Hasil pengelompokan memberikan dasar yang lebih objektif dalam mendukung keputusan make or buy, yaitu rekomendasi untuk komponen berisiko rendah dipenuhi dengan make, komponen berisiko tinggi dipenuhi melalui buy, dan komponen berisiko sedang memerlukan evaluasi lebih lanjut dengan mempertimbangkan faktor lain. Pengujian stabilitas menunjukkan nilai Adjusted Rand Index (ARI) di atas 0,90 pada seluruh tingkat perturbation, sehingga model memiliki tingkat robustness yang baik terhadap perubahan data.
PERANCANGAN INDUSTRI EKSTRAK PROPOLIS CAIR LEBAH TANPA SENGAT (TRIGONA SP.) SKALA MENENGAH
Pasar produk berbasis propolis tengah mengalami peningkatan permintaan karena pemanfaatannya yang luas, mulai dari aplikasi pada produk kosmetik, kesehatan, hingga pangan. Sebagai negara megabiodiversitas, Indonesia menjadi habitat bagi 46 dari 500 spesies lebah tanpa sengat yang mampu menghasilkan propolis dalam jumlah besar. Potensi ini terkonfirmasi oleh volume produksi propolis domestik yang konsisten meningkat setiap tahunnya, dari 2.300 ton pada tahun 2018, hingga mencapai 2.900 ton pada tahun 2021. Meskipun begitu, sekitar 70% kebutuhan propolis dan madu domestik masih bergantung pada produk impor. Fenomena ini disebabkan oleh rendahnya kuantitas dan kualitas propolis lokal akibat minimnya penerapan teknologi modern dan ketiadaan standardisasi proses ekstraksi propolis. Dilatarbelakangi oleh hal tersebut, dokumen perancangan ini disusun untuk mendukung pengembangan industri dan meningkatkan kemandirian produksi propolis nasional. Sistem pascapanen dan pengolahan ekstrak propolis cair pada umumnya terdiri atas tahapan pre-treatment, ekstraksi, pengujian mutu, pengemasan, dan penyimpanan. Pada perancangan industri ini, dikembangkan inovasi dengan konsep hemat dan zero waste. Konsep hemat diwujudkan dalam penerapan metode maserasi kinetik serta formulasi menggunakan propilen glikol untuk meningkatkan efisiensi ekstraksi dan kestabilan ekstrak dengan biaya terjangkau. Di sisi lain, konsep zero waste direalisasikan melalui integrasi pengolahan residu ekstraksi menjadi aditif pakan ternak untuk mengurangi kuantitas dan biaya penanganan limbah. Analisis Gross Profit Margin (GPM) menunjukkan bahwa sistem pascapanen dengan inovasi ini memiliki efisiensi biaya produksi sebesar 25,88%. Dengan mempertimbangkan ketersediaan bahan baku dan range produksi usaha skala menengah, kapasitas produksi industri ini ditargetkan mencapai 9 L (300 botol) ekstrak propolis cair/hari dan 5 kg (1 pcs) aditif pakan ternak/hari. Perancangan sistem pascapanen yang dilengkapi dengan deskripsi proses, spesifikasi peralatan, neraca massa dan energi, serta sistem utilitas dan sertifikasi ini dinilai layak secara finansial berdasarkan indikator Net Present Value (Rp1.869.288.773), Benefit Cost Ratio (1,04), Internal Rate of Return (18,84%), Profitability Index (1,30), Break Even Point (74.346, unit), dan Payback Period (3,06 tahun). Demikian pula, berdasarkan analisis sensitivitas, sistem pascapanen ini masih layak dijalankan pada skenario peningkatan harga bahan baku hingga 25% maupun skenario penurunan pendapatan hingga 5%.
OPTIMISASI PORTOFOLIO DENGAN PENDEKATAN ANALISIS DATA TOPOLOGI
Portofolio optimal yang dapat memaksimalkan return dan meminimalkan risiko sangat dibutuhkan oleh seluruh investor. Penelitian ini mengusulkan penggunaan pendekatan analisis data topologi (TDA) dalam optimisasi portofolio. Analisis data topologi yang dapat mengekstraksi fitur topologi dari data historis harga saham digunakan dalam penelitian ini untuk menangkap struktur tersembunyi dan hubungan non-linier antar saham. Pada penelitian ini ditemukan bahwa TDA norm dari kelas homologi dimensi 0 dapat merepresentasikan volatilitas saham. Selain itu, kovariansi antar saham juga dapat diperoleh dengan mempergunakan salah satu fitur dalam persistence tools yaitu Wasserstein distance. Kedua hal tersebut (volatilitas dan kovariansi) berperan sangat penting dalam optimisasi portofolio karena digunakan dalam mengukur risiko portofolio. Permasalahan optimisasi portofolio tersebut, dalam penelitian ini, diselesaikan menggunakan NSGA-II untuk menghasilkan solusi-solusi yang mendekati Pareto front. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan analisis data topologi yang digunakan bekerja dengan sama baiknya dengan metode klasik.
MITIGASI HALUSINASI PADA RAG-LLM DENGAN EKSPANSI AKRONIM, QUERY REWRITING, DAN CONTEXT RERANKING PADA DATASET BIOMEDIS
LargeLanguageModels (LLM) telahbanyakdigunakanuntuktanyajawabin- formasi biomedis,namunrentanmenghasilkanhalusinasi,yaitujawabanyang terlihat meyakinkantetapitidakdidukungsumberyangvalid.Pendekatan Retrieval- Augmented Generation (RAG) ditawarkanuntukmengurangihalusinasidengan menyertakan dokumenrelevansebagaikonteks,namunkualitasjawabanmasih bergantungpadakeberhasilantahap retrieval. Padadomainbiomedis,sistemRAG menghadapi tantangantambahanberupa vocabulary mismatch, yaituketidakcocok- an antaraistilahpanjangyangdipakaipenggunadenganakronimyangumumtertulis pada dokumenilmiah. Penelitian inibertujuanmerancang,mengimplementasikan,danmenganalisissistem mitigasi halusinasipadaRAG-LLMyangmenggabungkantigateknikkomplemen- ter,yaitu ekspansi akronim sebagai praprosesdokumen, query rewriting untuk memperkaya kueripengguna,dan context reranking untuk memilihkonteksyang paling relevansebelumtahap generation. Sistemdiujipada dataset PubMedQA dengan korpus1.000paperbiomedisdan500pertanyaanevaluasimenggunakan model LLMGPT-4.1-mini. Hasil evaluasimenunjukkanbahwaekspansiakronimmeningkatkankinerja retrie- val secara konsisten,yaitu Recall@5 naik dari78,65%menjadi84,96%,MAP@5 dari 75,32%menjadi82,47%,dannDCG@5dari83,08%menjadi88,45%.Teknik context reranking juga konsistenmeningkatkanakurasipadaseluruhmodelLLM yang diujisebesar1–3poinpersentase.Konfigurasiterbaikyangmenggabungkan ekspansi akronim, query rewriting, dan context reranking pada GPT-4.1-minimen- capai accuracy 74,8% dan faithfulness 0,980. Secarakeseluruhan,hasileksperimen menunjukkan bahwakombinasiketigateknikmampumenurunkan hallucination rate dari 34,6%menjadi25,2%sekaligusmeningkatkankualitasjawabansistem tanya jawabbiomedis.
ANALISIS FAKTOR PENYEBAB KASUS CELAH BIBIR DAN LANGIT-LANGIT DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA DAN GENERALIZED LINEAR MODEL
Celah bibir dan langit-langit (CBL) merupakan kelainan kongenital akibat gagalnya penyatuan jaringan wajah pada Minggu ke-5 hingga ke-9 kehamilan, yang berdam-pak pada kondisi fisik dan perkembangan kesehatan anak. Faktor penyebabnya bersifat kompleks dan saling berkaitan yang meliputi aspek genetik, orangtua, serta lingkungan, sehingga berisiko menimbulkan multikolinearitas antarvariabel. Untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh secara signifikan digunakan model linear diperumum atau GLM yang menyesuaikan distribusi variabel dependen da-lam data. Sebelum digunakan GLM, multikolinearitas perlu diatasi terlebih dahulu dengan analisis komponen utama (AKU) sehingga tidak mengorbankan informasi dari setiap variabel. Informasi faktor CBL dalam data yang digunakan bersifat campuran, kategorikal dan numerik. Hal ini menyebabkan AKU klasik tidak dapat digunakan dalam penelitian ini karena hanya mampu mengatasi data numerik, se-hingga digunakan AKU kategorikal atau CATPCA yang melakukan pengskalaan maksimal dalam kuantifikasi setiap variabel secara sesuai. Data yang digunakan merupakan data sekunder hasil survei Tahun 2023 dengan 71 observasi dari Jawa Barat, 62 observasi dari Sulawesi Selatan, dan 133 observasi pada data gabungan. Jenis CBL di Jawa Barat dipengaruhi secara signifikan oleh riwayat kesehatan ibu dan permasalahan trimester pertama, serta perilaku orang tua. Adapun perilaku orang tua yang berpengaruh meliputi rokok aktif, rokok pasif, kafein, olahraga, dan radiasi pada ayah, serta rokok pasif, kafein, olahraga, dan radiasi pada ibu. Faktor yang berpengaruh secara signifikan di Sulawesi Selatan meliputi rokok pasif ayah, radiasi ibu, dan rokok pasif ibu. Pada data gabungan, jenis celah dipengaruhi secara signifikan oleh wilayah, pemeriksaan kehamilan, rokok aktif ayah, rokok pasif ayah dan ibu, olahraga ayah, dan radiasi pada ayah.
PERANCANGAN INFRASTRUKTUR PENGISIAN DAYA DC FAST CHARGER OFF-GRID BERBASIS PLTS DENGAN BATTERY ENERGY STORAGE SYSTEM (BESS) UNTUK KAPAL NELAYAN 1 GT DI PELABUHAN ATAPUPU, KABUPATEN BELU, NUSA TENGGARA TIMUR (NTT)
Sektor perikanan Indonesia masih bergantung pada bahan bakar fosil dan menyumbang emisi gas rumah kaca, sementara Pelabuhan Atapupu, Kabupaten Belu, NTT, berada di ujung jaringan transmisi yang lemah (weak grid) sehingga tidak andal untuk menopang pengisian daya cepat. Penelitian ini merancang sistem propulsi elektrik dan infrastruktur DC Fast Charger off-grid berbasis PLTS untuk kapal nelayan 1 GT, menggunakan analisis kebutuhan energi, sizing komponen, serta verifikasi dinamika sistem pada MATLAB/Simulink dan PVSyst. Sistem propulsi menggunakan motor PMSM 5,1 kW dan baterai LiFePO4 400 Ah (usable 16,384 kWh) yang memenuhi kebutuhan energi harian 5,316 kWh dengan otonomi sekitar 3 hari, didukung boat-mounted PV CIGS 200 Wp untuk beban auxiliary. Infrastruktur darat terdiri atas PLTS 11 kWp, konverter Buck DC-DC 11 kW berkendali CV/CC (riak arus 3,43%, riak tegangan 0,022%), dan BESS 56,32 kWh (1.100 Ah), yang mampu mengisi baterai kapal dari 20% hingga 80% dalam 1 jam 7 menit pada daya penuh. Analisis tekno-ekonomi menghasilkan LCOE PLTS Rp689,66/kWh dan LCOS BESS Rp6.304,11/kWh dibandingkan propulsi diesel setara (>Rp9.000/kWh), sistem ini berpotensi menghemat biaya energi operasional sekitar 30–92% tergantung sumber pasokan (BESS versus PLTS langsung), sekaligus mendukung target Net Zero Emission 2060.
KONSTRUKSI PORTOFOLIO HIJAU MENGGUNAKAN OPTIMISASI MULTIOBJEKTIF BERBASIS NSGA-II DAN ANALISIS DAMPAKNYA TERHADAP NILAI DANA, NILAI MANFAAT, SERTA PREMI PRODUK ASURANSI UNIT-LINKED
Integrasi pertimbangan lingkungan ke dalam keputusan investasi semakin memperoleh perhatian, tetapi keterkaitannya dengan penetapan harga produk asuransi masih jarang dikaji. Penelitian ini mengonstruksi portofolio hijau sebagai dana dasar produk asuransi unit-linked berjaminan minimum dan menganalisis dampaknya terhadap nilai dana, nilai manfaat, dan premi jaminan. Portofolio dibentuk melalui optimisasi multiobjektif berbasis NSGA-II atas 55 saham konstituen S&P 500 dengan tiga objektif, yaitu memaksimalkan imbal hasil serta meminimalkan risiko dan intensitas karbon tersesuaikan. Optimisasi menghasilkan Pareto front berisi 500 solusi yang terverifikasi konvergen melalui hypervolume. Nilai dana diproyeksikan menggunakan Geometric Brownian Motion dan simulasi Monte Carlo, sedangkan premi ditentukan melalui prinsip ekuivalensi dengan basis mortalita TMPI 2023. Hasil menunjukkan bahwa setiap penurunan 1% intensitas karbon diikuti penurunan imbal hasil sekitar 0,20% dan peningkatan risiko sekitar 0,20%. Akibatnya, portofolio yang lebih hijau menghasilkan nilai dana harapan yang lebih rendah dan premi jaminan yang lebih tinggi. Pada perbandingan setara-risiko, biaya keberlanjutan dalam bentuk premi sebesar 9,7%. Penelitian ini menjembatani konstruksi portofolio hijau dan penilaian aktuaria dengan menerjemahkan trade-off karbon ke dalam besaran premi yang terukur.
PERALIHAN MENTALITAS TAKUT DALAM MISI PENCARIAN ZONA NYAMAN MELALUI DIGITAL DRAWING
Saat merasa takut manusia secara aktif mencari keselamatan untuk mendapatkan rasa aman. Salah satu caranya adalah menggunakan sistem mekanisme koping untuk mencapai ketenangan meski efeknya hanya sesaat. Identifikasi mengenai pengaruh memori negatif dari kejadian traumatis yang memberi rasa takut masif dapat merangsang manusia untuk mencari kebebasan dari belenggu tersebut. Karya tugas akhir ini merupakan karya yang menggambarkan upaya penulis untuk beralih dari situasi menakutkan dengan memvisualisasikan berbagai rupa dari mekanisme koping maladaptif yang diperankan oleh figur-figur manusia dan kambing miotonik. Karya tugas akhir ini dibuat dengan tujuan sebagai ekspresi dari kritik diri; menjadi pengingat dalam pengambilan keputusan kepada umum untuk tidak mengambil keputusan yang kelak dapat memicu ketakutan bagi orang lain dan menciptakan memori negatif bahkan traumatis yang kemudian dapat memperbesar kemungkinan untuk mengakibatkan pengambilan langkah menggunakan sistem mekanisme koping maladaptif yang tidak membantu sebagai respon dari pilihan yang diambil. Menggunakan pemikiran Endel Tulving, penulis mengaplikasikan teori memori episodik yang sama dan dialami oleh beberapa individu. Penulis ingin memvisualisasikan respon dan pengambilan keputusan dalam menentukan mekanisme koping yang berbeda-beda dari individu yang berbeda atas satu kejadian traumatik yang dialami bersama. Bentuk seni rupa karya digital drawing dipilih untuk menampilkan lukisan digital yang kemudian dibuat bergerak menjadi format GIF, terinspirasi dari memori negatif yang hadir berulang tanpa suara layaknya format tersebut. Berbekal dengan intuisi dalam mengekspresikan rasa takut karya ini mengaplikasikan saturasi rendah pada pemilihan warna dan penghadiran kontras dalam karya sebagai penentuan fokus. Pembatasan instrumen alat digital seperti kuas digital yang diputuskan sebagai aturan yang diciptakan oleh penulis sendiri mewakilkan hukuman bagi diri sebagai ekspresi mekanisme koping yang secara tidak sengaja biasa penulis praktikan. Penciptaan karya ini diharapkan dapat menggugah kesadaran mendalam mengenai respon personal yang memengaruhi individu lain layaknya iklan layanan masyarakat yang memiliki tujuan untuk mengubah perilaku dalam mengaplikasikan mekanisme koping, terkhususnya dalam upaya mengakhiri hidup dan meninggalkan banyak orang dalam hidup seseorang.
DEVELOPMENT AND CHARACTERIZATION OF A 2D GIMBALED NOZZLE FOR ATMOSPHERIC SOLID ROCKET’S THRUST VECTORING CONTROL
Pertumbuhan pesat peluncuran satelit nano selama dekade terakhir telah meningkatkan permintaan akan small launch vehicles khusus yang berbiaya rendah. Motor roket padat menawarkan solusi propulsi yang secara mekanis sederhana dan murah untuk kendaraan semacam itu. Namun, kontrol lintasan dan sikap tetap menjadi tantangan kritis, terutama ketika permukaan kontrol aerodinamis menjadi tidak efektif. Thrust Vector Control (TVC) memberikan solusi dengan memungkinkan kontrol melalui pengalihan arah vektor gaya dorong propulsi. Meskipun penerapannya sudah luas pada kendaraan peluncur modern, penelitian eksperimental mengenai sistem TVC, khususnya untuk propulsi roket padat, masih terbatas di Indonesia. Penelitian ini menyajikan pengembangan dan karakterisasi eksperimental dari nosel gimbal dua dimensi yang mampu membelokkan gaya dorong pada sumbu pitch dan yaw untuk motor roket padat atmosferik skala kecil. Mekanisme gimbal dirancang sebagai four bar linkage, dibuat purwarupa melalui pencetakan 3D, dan difabrikasi sebagai produk akhir berbahan stainless steel menggunakan proses Selective Laser Melting (SLM). Sebuah tempat uji dengan tiga load cell dikembangkan khusus untuk mengukur gaya dorong aksial dan komponen gaya lateral selama static firing test. Studi pendahuluan telah dilakukan, yang melibatkan pembuatan dan pengujian motor roket padat kelas-H menggunakan propelan kalium nitrat–sorbitol (KNSB). Karakterisasi mekanis menunjukkan defleksi nozel maksimum sebesar 12,47°, melampaui persyaratan desain minimum 5°, dan menunjukkan keselarasan yang baik dengan defleksi teoretis yang diprediksi oleh model four bar linkage. Static firing test menunjukkan bahwa nozel gimbal berhasil mengalihkan arah vektor gaya dorong, dengan gaya lateral terukur sebesar sekitar 0,35 N pada defleksi 12,47°, berselisih hanya 2,4% dari prediksi teoretis sebesar 0,362 N. Hasil ini memvalidasi baik desain mekanis maupun model analitis dari sistem thrust vectoring, sekaligus mengidentifikasi keterbatasan yang berkaitan dengan karakteristik pembakaran propelan, material liner, dan keandalan instrumentasi. Hasil studi ini menyediakan data eksperimental untuk pengembangan sistem stabilisasi aktif dan kontrol tertutup di masa depan untuk roket atmosferik kecil di Indonesia.
PENGEMBANGAN DESAIN KONTAINER DISTRIBUSI PANGAN BERBASIS PHASE CHANGING MATERIAL (PCM) DALAM MENDUKUNG KEAMANAN PANGAN DI INDONESA
Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan program strategis nasional untuk menurunkan angka stunting dan memperbaiki status gizi anak Indonesia. Implementasi program ini menghadapi tantangan serius berupa insiden keracunan pangan yang menghambat tujuan tersebut. Permasalahan utama teridentifikasi pada kegagalan pengendalian suhu dan risiko kontaminasi silang selama distribusi tahap akhir (last-mile), yaitu rentang waktu kritis antara dapur Satuan Pelayanan Pemenuhan Gizi (SPPG) hingga titik konsumsi di sekolah penerima manfaat. Penelitian ini bertujuan memetakan alur distribusi pangan MBG, mengidentifikasi Titik Kendali Kritis (Critical Control Points/CCPs) penyebab kerusakan pangan, serta merancang solusi desain wadah distribusi untuk memitigasi risiko tersebut. Penelitian menggunakan metode kualitatif deskriptif dengan pendekatan etnografi melalui observasi partisipatif dan wawancara mendalam pada SPPG di Provinsi Jawa Barat. Hasil observasi menemukan kesenjangan desain pada armada distribusi tanpa insulasi termal, menyebabkan suhu makanan naik 13,8°C dalam waktu singkat dan memasuki zona bahaya pertumbuhan bakteri (5–60°C), serta risiko kontaminasi silang akibat sistem penyimpanan dalam kendaraan yang tidak memadai. Penelitian menghasilkan rancangan wadah distribusi berbasis Phase Changing Material (PCM) dengan konfigurasi chamber ganda, dilengkapi swing handle, foldable wheels untuk portabilitas, serta dent-and-footing yang mendukung penataan bertingkat. Kebaruan penelitian terletak pada integrasi sistem termoregulasi pasif berbasis PCM dengan pendekatan desain ergonomis yang disesuaikan terhadap konteks operasional SPPG dan antropometri pengguna lokal Indonesia. Kontribusi penelitian diharapkan menjadi acuan pengembangan sarana distribusi pangan yang meningkatkan stabilitas suhu, keamanan pangan, dan keberlanjutan operasional program MBG.
PEMODELAN DERET WAKTU DENGAN PENDEKATAN PEMULUSAN WAVELET
Data deret waktu umumnya terkontaminasi derau yang mengaburkan pola dan tren, sedangkan metode pemulusan klasik seperti spline memiliki keterbatasan dalam menangani perubahan struktural. Penelitian ini menerapkan analisis wavelet sebagai metode pemulusan multi-skala untuk mereduksi derau dengan tetap mempertahankan struktur penting data. Implementasi menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) dengan berbagai keluarga fungsi wavelet dan metode thresholding. Eksperimen pada empat data sintetis menghasilkan kerangka pemilihan parameter wavelet yang diterapkan sebagai prapengolahan pada data saham BBCA periode September 2024-September 2025 sebelum pemodelan ARIMA dan ARIMA-GARCH. Berdasarkan hasil simulasi, ditunjukkan bahwa kombinasi MODWT sym4 dengan universal-hard thresholding memberikan hasil pemulusan terbaik. Prapengolahan wavelet mereduksi heteroskedastisitas sehingga data hasil pemulusan dapat dimodelkan menggunakan ARIMA dengan MAPE sebesar 3,94%, sedangkan data aktual memerlukan ARIMA-GARCH dengan MAPE sebesar 3,36%. Kedua model menghasilkan tren prediksi yang konsisten dengan selisih harga akhir sebesar 0,85%.
ANALISIS SISTEM PENGHITUNGAN INVENTARIS OTOMATIS DALAM KINERJA RANTAI PASOKAN
Dalam meningkatkan performa perusahaan, pengelolaan rantai pasokan selalu menjadi salah satu faktor penting dan tentunya menjadi semakin penting dan semakin terasa di era teknologi digital dan sistem otomatis. Salah satu kunci utama yang krusial dalam rantai pasokan adalah gudang tempat berlangsungnya proses penerimaan, penyimpanan, pemantauan dan pengiriman barang. Gudang dalam pengelolaannya memerlukan data inventaris yang akurat. Hal ini menjadi sangat penting karena bagian ini berpengaruh langsung pada perencanaan, pengambilan keputusan, sampai proses pemenuhan pesanan pelanggan. Namun sampai saat ini tidak sedikit perusahaan yang masih kesulitan dalam menjaga akurasi data inventarisnya. Hal ini biasanya disebabkan oleh keterbatasan infrastruktur dan sistem yang digunakan serta faktor manusia yang membuat kesalahan pada saat perhitungan manual atau input data. Pada akhirnya kondisi ini dapat menimbulkan kurangnya stok, penumpukan inventaris yang berlebihan, yang mengakibatkan pemenuhan pesanan yang kurang efisien. Semua hal ini tentu berdampak pada menurunnya tingkat kepuasan pelanggan dan kinerja operasional perusahaan. Untuk mengatasi masalah ini, makin banyak perusahaan beralih ke sistem penghitungan inventaris otomatis, yang mampu menggantikan proses manual dengan pengumpulan data secara berkelanjutan dan real-time. Studi ini menganalisis bagaimana kinerja rantai pasokan dapat dioptimalkan dengan menggunakan sistem penghitungan inventaris otomatis. Studi ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif berdasarkan tinjauan literatur akademik dan contoh industri global (DHL). Temuan di studi ini menunjukkan bahwa sistem penghitungan inventaris otomatis meningkatkan akurasi inventaris, meningkatkan aliran informasi, meningkatkan efisiensi operasional sekaligus mengurangi biaya, mengurangi efek bullwhip, dan memperkuat koordinasi rantai pasokan. Contoh DHL juga menunjukkan manfaat ini dalam praktiknya. Meskipun memiliki manfaat tersebut, studi ini menemukan beberapa tantangan dalam implementasi sistem penghitungan inventaris otomatis, seperti investasi awal yang tinggi, pengembalian investasi yang tidak pasti, kesulitan dalam integrasi dan kompatibilitas sistem, resistensi karyawan terhadap perubahan, dan kekhawatiran tentang manajemen data dan keamanan siber. Berdasarkan temuan ini, studi ini menyarankan agar perusahaan melakukan studi kelayakan dan analisis biaya manfaat sebelum mengadopsi sistem tersebut, memulai dengan proyek percontohan sebelum menerapkannya sepenuhnya, membangun tim lintas fungsi, dan berinvestasi dalam manajemen perubahan dan pelatihan. Menggunakan metode hibrida manual dan otomatis pada tahap awal juga dapat membantu mengurangi risiko, dan perusahaan juga harus memperkuat keamanan datanya. Kata kunci: sistem penghitungan inventaris otomatis, kinerja rantai pasokan, manajemen gudang, akurasi inventaris, RFID
PERANCANGAN KIT PEMBELAJARAN INTERAKTIF SEBAGAI MEDIA PENGEMBANGAN KECERDASAN EMOSIONAL UNTUK GENERASI ALPHA USIA 8-11 TAHUN
Kecerdasan emosional merupakan kemampuan mengenali, memahami, dan mengelola emosi yang menjadi dasar ketahanan mental, empati, dan keterampilan sosial anak. Pada anak Generasi Alpha usia 8-11 tahun, kemampuan ini menghadapi tantangan baru: paparan perangkat digital yang tinggi berpotensi mengurangi interaksi langsung yang bermakna dengan orang tua dan lingkungan, sementara anak pada tahap operasional konkret membutuhkan media belajar yang nyata, visual, dan interaktif. Perancangan ini bertujuan menghasilkan media pembelajaran kecerdasan emosional yang sesuai dengan karakteristik tersebut. Metode perancangan menggunakan pendekatan Double Diamond (Discover, Define, Develop, Deliver) dengan pengumpulan data melalui studi pustaka, kuesioner terhadap 68 siswa sekolah dasar di Kota Bandung, serta wawancara dengan psikolog dan guru sekolah dasar. Hasil analisis data dirumuskan menjadi kit pembelajaran interaktif analog bernama Nara Rasa, yang terdiri dari Peta Dunia Rasa, buku interaktif Pustaka Dunia Rasa, Jurnal Ruang Rasa, Kartu Tantangan Rasa, dan lembar Misi Jejak Pulang. Seluruh komponen dibingkai narasi petualangan tokoh Nara di Dunia RASA dengan pendekatan storytelling dan sistem progress untuk membangun pemahaman emosi secara bertahap, dari kesadaran diri, regulasi emosi, hingga empati, sekaligus mendorong interaksi berkualitas antara anak dan orang tua. Kit ini diharapkan menjadi media alternatif pembelajaran kecerdasan emosional yang menyenangkan dan bermakna bagi Generasi Alpha.
PERANCANGAN SERI ANIMASI PENDEK UNTUK MENINGKATKAN KESADARAN BAHAYA DOOMSCROLLING PADA GEN Z
Fenomena doomscrolling pada Generasi Z Indonesia telah menunjukkan dampak signifikan terhadap kesehatan mental digital, diperparah oleh gejala brain rot dan penurunan attention span akibat konsumsi konten pendek yang masif, sementara intervensi digital konvensional yang informatif dan menggurui cenderung kurang efektif serta memicu resistensi psikologis. Penelitian ini bertujuan merancang seri animasi pendek vertikal (9:16) berdurasi 45–60 detik yang didistribusikan melalui TikTok dan Instagram Reels, menggunakan metode Double Diamond yang meliputi studi literatur, analisis tren konten digital, wawancara dengan psikolog dan praktisi animasi, serta kuesioner terhadap responden Generasi Z. Strategi utamanya adalah trap-bait hook, yaitu pembukaan cerita yang meniru pola clickbait media sosial secara ironis, yang dipadukan dengan pattern interrupt visual dan struktur naratif loop sebagai kerangka dasar storytelling empatik tanpa dialog verbal. Pesan disampaikan melalui sistem enam karakter: empat ikan mas koki yang merepresentasikan posisi psikologis berbeda terhadap doomscrolling (Oran, Favy, Domy, Dedy), serta dua entitas simbolis yang merepresentasikan algoritma dan sinyal harapan yang kerap terabaikan. Kerangka ini diterapkan secara bervariasi dalam tiga video pendek dengan pendekatan penyajian berbeda, yaitu storytelling empatik, umpan klik eksplisit, dan format tutorial semu, yang masing-masing menyisipkan elemen dekonstruksi keempat dinding (fourth-wall break) dengan cara berbeda. Kontribusi penelitian ini terletak pada pendekatan perancangan naratif yang menyamarkan pesan digital wellbeing di dalam konvensi konten media sosial itu sendiri, sekaligus memperkaya kajian desain komunikasi visual untuk promosi kesehatan mental remaja di era media sosial.
OPTIMASI SISTEM DETEKSI OBJEK DAN ESTIMASI KECEPATAN PADA KENDARAAN OTONOM BERBASIS KAMERA DAN RADAR
Perkembangan teknologi pada kendaraan otonom berkembang pesat dengan tuntutan adanya sistem estimasi kecepatan dan deteksi objek 3D yang optimal, namun fusi sensor kamera dan radar pada tampilan Bird Eye View (BEV) masih dihadapkan pada masalah beban komputasi yang tinggi. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, penelitian melakukan pendekatan dengan melakukan optimasi sistem dengan menggunakan arsitektur mamba pada kamera untuk ekstraksi fitur yang lebih efisien dibandiugkan dengan transformer, serta pengguuaan Radar Cross Section Aware Scattering pada data radar untuk meningkatkan ketebalan point cloud tanpa menambah beban komputasi. Selain itu optimasi dilakukan pada komponen Lift Splat Shoot, BEV Encoder, dan Cross Attention Multi layer Fusion untuk sistem yang lebih adaptif. Evaluasi dilakukan pada dataset nuscenes dan dilakukan di lingkungan kampus ITB. Model berhasil diuji dilingkungan ITB dengan hasil objek dan estimasi kecepatan dengan baik. Hasil Pengujian pada simulasi dengan nuscenes juga menunjukkan bahwa modifikasi ini mampu menghasilkan performa yang kompetitif dengan baseline dengan penurunan akurasi dari NuScenes Detection Score (NDS) hingga -2.01% dengan trade off peningkatan performa komputasi sebesar 15.20%. Model ini terbukti mampu memprediksi atribut objek dengan lebih baik, serta lebih efisien. Model ini memungkinkan untuk diimplementasikan secara real time pada kendaraan otonom.