PERENCANAAN DIMENSI BAHAN BAKU PADA PRODUKSI KARDUS UNTUK EFISIENSI MATERIAL DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA K-MEANS (Studi Kasus di CV Puja Box, Bantul, Yogyakarta

AVIANTO, RIFKY RAMADHANI (2025) PERENCANAAN DIMENSI BAHAN BAKU PADA PRODUKSI KARDUS UNTUK EFISIENSI MATERIAL DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA K-MEANS (Studi Kasus di CV Puja Box, Bantul, Yogyakarta. Skripsi thesis, Universitas pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

	Text 1_FULL SKRIPSI_122190081_RIFKY RAMADHANI.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text 2_COVER_122190081_RIFKY RAMADHANI.pdf Download (83kB)
	Text 3_ABSTRAK_122190081_RIFKY RAMADHANI.pdf Download (106kB)
	Text 4_Lembar Pengesahan_122190081_RIFKY RAMADHANI.pdf Download (449kB)
	Text 5_DAFTAR ISI_122190081_RIFKY RAMADHANI.pdf Download (95kB)
	Text 6_Daftar Pustaka_122190081_RIFKY RAMADHANI.pdf Download (53kB)

Abstract

CV Puja Box merupakan perusahaan manufaktur kardus yang menghadapi
tantangan dalam efisiensi penggunaan bahan baku karena ukuran bahan yang seragam
tidak sesuai dengan variasi pesanan. Hal ini menyebabkan tingginya jumlah material sisa
(waste) yang sulit dimanfaatkan kembali. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi
waste material dengan menentukan ukuran bahan baku kardus yang optimal
menggunakan algoritma K-Means Clustering.
Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data historis ukuran pesanan
kardus periode Januari–Juli 2024 guna mengidentifikasi kelas ukuran bahan baku yang
paling efisien. Proses penelitian meliputi pengumpulan data primer dan sekunder,
pengolahan data menggunakan teknik clustering dengan Euclidean Distance, serta analisis
perbandingan antara waste material dari ukuran bahan baku lama dan hasil clustering.
Efisiensi dalam penggunaan bahan baku merupakan salah satu faktor kunci dalam industri
manufaktur, termasuk pada industri produksi kardus. Salah satu permasalahan utama yang
sering dihadapi adalah tingginya tingkat limbah (waste material) yang dihasilkan akibat
pola pemotongan bahan baku yang kurang optimal.
Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi waste material melalui penerapan
algoritma K-Means Clustering dalam perencanaan pola pemotongan kardus. Dengan
mengelompokkan permintaan ukuran kardus ke dalam beberapa klaster berdasarkan
panjang dan lebar, penelitian ini menyusun strategi pemotongan pada lembaran kardus
berukuran 3 meter × 2 meter agar menghasilkan efisiensi material yang lebih tinggi.
Proses klasterisasi memungkinkan ditemukannya kelompok ukuran yang serupa, sehingga
dapat disusun dalam satu pola potong yang meminimalkan area terbuang. Hasil dari
penelitian menunjukkan bahwa pendekatan K-Means mampu meningkatkan efisiensi
pemakaian bahan baku hingga lebih dari 20% dibandingkan metode pemotongan
konvensional. Pendekatan ini juga memberikan fleksibilitas dalam perencanaan produksi
yang adaptif terhadap variasi ukuran permintaan. Dengan demikian, penggunaan
algoritma K-Means dalam optimalisasi pola pemotongan terbukti efektif dalam menekan
limbah bahan baku dan meningkatkan produktivitas di sektor industri kardus
Kata kunci : bahan baku, waste material, K-Means, clustering, efisiensi produksi

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	bahan baku, waste material, K-Means, clustering, efisiensi produksi
Subjek:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD28 Management. Industrial Management
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Teknik Industri
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	09 Jan 2026 03:33
Last Modified:	09 Jan 2026 03:33
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/46525

Actions (login required)

View Item