Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini membahas mengenai optimasi alokasi minyak mentah sebagai bahan baku utama untuk memenuhi kebutuhan kilang-kilang pengolahan pada sebuah perusahaan perminyakan. Variabel-variabel yang diperhitungkan dalam perhitungan antara lain kebutuhan masing-masing kilang, ketersediaan tiap jenis minyak mentah, kandungan sulfur maksimum yang dapat diterima kilang, kandungan SG yang harus dan dapat diterima kilang, serta total biaya harian dalam pengalokasian. Total biaya disini adalah total biaya pembelian minyak mentah dan pengangkutannya. Model perhitungan dibuat dengan menggunakan metode programa linear dan dihitung dengan menggunakan perangkat lunak lingo. Hasil penelitian menunujukkan bahwa biaya total pengadaan alokasi minyak mentah untuk permintaan ideal kilang adalah sebesar 70,702,800 USD per hari dengan alokasi minyak mentah sebanyak 900,700 barel.

---

This research focus on optimization of crude oil allocation as main raw material to fulfill the demand of refinery unit in an oil company. Variables that considered in the optimization model are demand of each mill refinery, crude oil availability, maximum total sulfur in each mill refinery, minimum and maximum of total SG in each mill refinery, and total daily cost of allocation. The total daily cost itself is calculated based on the estimation of crude oil price and the freight cost of purchasing crude oil. The optimization model is made using linear programming method and calculated using lingo software programming. The result of this research shows that the daily total cost of crude oil allocation for ideal mill refinery demand is 70,702,800 USD with 900,700 barel of crude oil allocation."

"Sebuah perusahaan penyedia batubara di Jakarta yang berperan sebagai terminal dan tempat pengolahan batubara belum memiliki metode perencanaan produksi, sementara permintaan yang dihadapi sangat fluktuatif. Hal ini mengakibatkan keuntungan yang diperoleh perusahaan menjadi tidak optimal. Oleh karena itu, diperlukan model matematika yang dapat digunakan untuk membuat perencanaan produksi yang tepat agar perusahaan dapat memaksimumkan keuntungan. Selain itu, dengan adanya model matematika, proses produksi juga dapat dilakukan dengan pemanfaatan sumber daya tersedia dengan lebih efisien. Model matematika dibangun dengan pendekatan Linear Programming. Adapun objek yang akan diteliti adalah batubara jenis fine, nut, dan rom. Hasil dari penelitian ini adalah diperolehnya kuantitas produksi optimal dari ketiga jenis produk dan keuntungan yang diperoleh tiap periode dalam 12 periode mendatang Mei 2018-April 2019, serta faktor-faktor yang mempengaruhi besar keuntungan tersebut.

---

A coal supply company in Jakarta that acts as a terminal and a coal processing plant does not yet have a production planning method, while the demand faced is very volatile. This resulted in the company 39 s profit to be not optimal. Therefore, it is needed a mathematical model that can be used to make the right production planning so that the company can maximize the company 39s profit. In addition, with the mathematical model, the production process can also be done with the utilization of available resources more efficiently. Mathematical model is built with Linear Programming method. The objects to be studied are fine, nut, and rom coal. The result of this research is obtaining optimum quantity of production from three product types and profit obtained each period in the next 12 periods May 2018 April 2019, and also get the factors that influence the profit."

"Kegiatan logistik minyak mentah merupakan salah satu bagian penting dalam industri pengilangan minyak. Salah satu strategi yang dapat dilakukan untuk menghadapi tantangan global dalam industi pengilangan minyak adalah dengan melakukan optimisasi terhadap biaya logistik minyak mentah dari lapangan minyak ke kilang. Kegiatan logistik minyak mentah yang sebagian besar dilakukan dengan menggunakan kapal tanker merupakan salah satu penyumbang emisi gas rumah kaca (GRK). Berdasarkan hasil studi IMO tahun 2014, emisi GRK hasil dari kegiatan logistik diprediksi akan terus naik secara signifikan sampai tahun 2050 sehingga perlu dikendalikan dengan strategi perencanaan logistik yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimisasi muti tujuan dengan meminimalkan biaya dan emisi GRK pada kegiatan logistik minyak mentah dari lapangan minyak ke kilang dengan mempertimbangkan multi depot, multi product, dan heterogeneous fleet. Penelitian ini mengambil studi kasus untuk logistik minyak mentah ke kilang RU-X dengan skenario menggunakan kapal tanker konvensional dan kapal tanker berteknologi baru yang berbahan bakar LNG. Optimisasi multi tujuan dilakukan dengan permodelan matematika dan pemrograman linear pada piranti lunak AIMMS dan solver CPLEX. Hasil optimisasi multi tujuan dengan menggunakan kapal tanker konvensional menunjukkan bahwa sebagai akibat dari perubahan rute dan lapangan minyak terpilih, emisi GRK turun sebesar 11% yang disertai dengan penambahan biaya logistik minyak mentah sebesar 0,47%. Penggunaan kapal tanker berteknologi baru dengan bahan bakar LNG dapat menurunkan emisi GRK sebesar 22% dengan penambahan biaya sebesar 0,42%. Hasil optimisasi juga menunjukkan bahwa perubahan biaya logistik lebih didorong oleh biaya pembelian minyak mentah dari lapangan minyak terpilih yang memiliki porsi 99% terhadap total biaya logistik.

---

Crude oil logistics activity is an important part of the oil refining industry. One strategy that can be taken to face global challenges in the oil refining industry is to optimize the logistics costs of crude oil from oil fields to refineries. Crude oil logistics activities, which are mostly carried out using tankers, are one of the contributors to greenhouse gas (GHG) emissions. Based on the results of the IMO study in 2014, GHG emissions from logistics activity are predicted to continue to increase significantly until 2050 so it needs to be controlled with an appropriate logistical planning strategy. This research aims to perform multi-objective optimization by minimizing cost and GHG emissions in the crude oil logistics activity from oil fields to refinery by considering multi-depot, multi-product, and heterogeneous fleet. A case study for crude oil logistics from certain oil fields to RU-X refinery is considered under the scenario of using conventional oil tankers and new technology oil tankers that are fueled by LNG. Multi-objective optimization is performed with mathematical modeling and linear programming on AIMMS software and CPLEX solver. The result of the multi-objective optimization shows that by using conventional tankers, GHG emissions decreased by 11% accompanied by additional logistical costs of crude oil by 0.47% because of changes in selected routes and oil fields. The use of new technology tankers with LNG fuel can reduce GHG emissions by 22% with an additional cost of 0.42%. Optimization result also show that the logistics costs are driven more by the cost of crude oil purchasing from selected oil fields, which account for 99% of the total logistics costs."

"Value Management Inventory (VMI) merupakan solusi yang diharapkan dapat memberikan efektifitas dalam penggunaan material dan lebih efisien dalam hal biaya persediaan di PT X, berdasarkan kebijakan tersebut hanya material yang dipakai saja yang akan dibayar oleh perusahaan dari para pemasok. Strategi tersebut sangat penting mengingat persaingan yang semakin ketat terutama untuk industri manufaktur yang terus berlomba menjadikan produknya sebagai pilihan konsumen. Karena pada umumnya konsumen akan menjatuhkan pilihan pada produk dengan kualitas tinggi dengan harga yang rendah. Agar produknya menjadi pilihan konsumen, maka harus diproduksi barang dengan biaya produksi serendah mungkin dengan kualitas sebaik mungkin. Mengoptimalkan persediaan bahan baku di gudang VMI dan non VMI membantu menurunkan biaya persediaan tersebut. Metode yang digunakan untuk meminimumkan biaya persediaan adalah programa linear. Dalam pengolahan data menggunakan perangkat lunak Lingo diperoleh nilai persediaan yang mampu dicapai sebesar 848 juta dari besar yang ingin dicapai sebesar 960 juta.

---

Vendor management inventory (VMI) is an expected solution that can give effectiveness in using materials and make inventory cost in X company is more efficient. Based on that policy, only used materials that will be paid to supplier. That strategy is very important in the situation, when competition is stricter, especially for manufacturing industry which keeps competing to make their products choosen by the consumers, they need to product stuff which is costly as low as possible but the quality should be as good as possible. By optimizing stock of material in the warehouse, VMI helps decreasing that inventory cost. Method that use to minimize inventory cost is Linear programming. Data processing using Lingo software and find the objective for inventory is 805 million better than target that is 960 million."

"Kebutuhan darah diperlukan dalam berbagai penanganan medis yang berhubungan dengan kesehatan maupun keselamatan jiwa manusia. Hal ini menjadikan kebutuhan darah pada rumah sakit di beberapa wilayah Provinsi Banten sangat krusial. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, Unit Transfusi Darah (UTD) perlu melakukan alokasi pendistribusian darah untuk rumah sakit. Metode Integer Linear Programming (ILP) seringkali digunakan dalam penyelesaian permasalahan distribusi darah. Maka dari itu, penelitian ini menggunakan metode ILP untuk menentukan perencanaan alokasi distribusi darah di Provinsi Banten. Perencanaan ini menggunakan metode alokasi perencanaan berkapasitas, yang dilakukan dengan tujuan pengeluaran biaya distribusi keseluruhan yang optimal. Model matematika yang dirancang diterjemahkan ke bahasa pemrograman LINGO 18 untuk dilakukan perhitungan. Hasil dari perhitungan model menunjukkan jumlah kantong darah yang perlu dialokasikan, dimana hal ini sesuai dengan permintaan rumah sakit dengan menyesuaikan dengan kapasitas UTD. Selain itu, dapat terlihat juga sumber dan tujuan pengalokasian kantong darah dari masing-masing UTD dan rumah sakit, yang dapat dikategorikan sebagai alokasi utama dan alternatif. Dari hasil tersebut, didapatkan bahwa UTD P dan UTD R melakukan alokasi kepada 15 rumah sakit sebagai tujuan utamanya. Sementara UTD Q, melakukan alokasi utama kepada 35 rumah sakit. Selain itu, hasil perhitungan keseluruhan menunjukkan bahwa total biaya dari keseluruhan distribusi antara UTD dan rumah sakit adalah sebesar Rp729.771.525. Perencanaan pengalokasian darah ini diharapkan dapat memudahkan rumah sakit dan pihak yang membutuhkan dalam pemerolehan darah."

"Perusahaan third party logistics (3PL) memainkan peran penting dalam aktivitas supply chain management. Kemampuan yang ditawarkannya dapat membantu perusahaan yang menggunakan jasanya dalam mengurangi biaya supply chain dan fokus pada kompetensi utama mereka. Dalam menghadapi persaingan untuk mencapai keunggulan kompetitif, baik perusahaan pengguna jasa ataupun 3PL sendiri perlu memperhatikan biaya yang dikenakan kepada pelanggan untuk produk dan jasa yang ditawarkan. Lebih dari setengah biaya suatu produk merupakan biaya untuk supply chain dan sebagian besar dipengaruhi oleh aktivitas outbound logistics. Penelitian ini berisi tentang pengembangan model optimasi untuk meminimalkan biaya outbound logistics menggunakan metode Mixed Integer Linear Programming (MILP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model optimasi berhasil mengurangi total biaya outbound logistics dengan keputusan rencana pengiriman yang terdiri dari pemilihan tipe kendaraan, volume muatan pengiriman, tingkat utilisasi kendaraan, dan jumlah kebutuhan pekerja pemuatan.

---

Third party logistics (3PL) companies play an important role in supply chain management activities. The capabilities it offers can help companies that use their services to reduce supply chain costs and focus on their core competencies. In the face of competition to achieve competitive advantage, both service users and 3PL companies themselves need to pay attention to the fees charged to customers for products and services offered. More than half the cost of a product is the cost for the supply chain and is largely influenced by outbound logistics activities. This research contains the development of optimization models to minimize outbound logistics costs using the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method. The results showed that the optimization model succeeded in reducing the total cost of outbound logistics with the decision of the shipping plan consisting of choosing the type of vehicle, the volume of the shipping load, the level of vehicle utilization, and the number of loading worker needs."

"Transshipment merupakan salah satu bagian dari aktivitas logistic. Proses transshipment merupakan sebuah proses pengiriman barang dari suatu lokasi ke tempat tujuan yang lain melalui jalur darat, laut, dan udara. Proses transshipment tidak selalu hanya berada di satu jalur, namun dapat dikombinasikan dengan jalur yang lain. Salah satu fenomena transshipment yang terjadi di Indonesia adalah kegiatan bongkar muat batubara oleh PT. Adaro Logistic di laut lepas dengan menggunakan floating crane. Fenomena ini termasuk fenoma yang jarang ditemui dalam proses transshipment batubara, khususnya proses yang terjadi di Indonesia karena melakukan bongkar muat batubara di laut lepas. Terdapat masalah yang ditemui pada proses transshipment ini yaitu kurang nya penelitian mengenai proses transshipment batubara di laut lepas dengan menggunakan floating crane. Kebanyakan penelitian dan literatur hanya membahas mengenai proses bongkar muat kargo di pelabuhan. Hal ini menyebabkan terjadinya gap penelitian. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model optimasi alokasi floating crane yang didasari oleh model optimasi crane pelabuhan sehingga diperoleh hasil yang mendekati fenomena sebenarnya yang dapat dijadikan bahan evaluasi dalam peningkatan produktivitas loading floating crane. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mixed Integer Programming MIP. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh model transshipment batubara untuk alokasi floating crane. Pada model tersebut dapat diketahui bahwa produktivitas floating crane dapat ditingkatkan sampai pemuatan maksimal 3 hari.

---

Transshipment is one part of logistic activity. Transshipment process is a process delivery of goods from one location to another destination by land, sea, and air. Transshipment process is not always only in one lane, but can be combined with another path. One of the transshipment phenomena occurring in Indonesia is coal loading and unloading activities by PT. Adaro Logistic on the high seas by using floating cranes. This phenomenon includes a phenomenon that is rarely encountered in the coal transshipment process, especially the process that occurs in Indonesia due to loading and unloading coal in the open seas. There is a problem encountered in this transshipment process that is lack of research on transshipment process of coal in the high seas by using floating crane.

Most research and literature only deals with the loading and unloading of cargo at ports. This led to a research gap. Therefore, this research is aimed to develop floating cation allocation optimization model which is based on crane optimization model so that the result is close to actual phenomenon which can be used as evaluation material in increasing floating crane loading productivity. The method used in this research is Mixed Integer Programming MIP.

Based on the result of research, we get coal transshipment model for floating crane allocation. In the model can be seen that floating crane productivity can be increased until the maximum loading of 3 days."

"Pelaksanaan operasi industri hulu minyak dan gas bumi di Indonesia dilakukan dengan mekanisme kontrak bagi hasil atau Production Sharing Contract PSC , dimana untuk aspek komersial minyak bumi, lifting entitlement Negara dapat dilakukan secara elect to take inkind atau elect not to take inkind. Analisis optimasi revenue komersialisasi dan lifting minyak bumi menggunakan metode program linear, dan untuk pengolahan data dilakukan dengan simulasi pada perangkat lunak POM-QM untuk windows versi 3. Selanjutnya dilakukan analisis sensitivitas jumlah lifting, entitlement dan mekanisme Komersialisasi terhadap revenue. Data pengujian menunjukkan bahwa perubahan volume lifting untuk mekanisme elect not to take inkind lifting menghasilkan total revenue yang lebih tingi dibandingkan dengan mekanisme elect to take inkind lifting, hal ini disebabkan terdapat nilai premium penjualan pada kontrak komersial.

---

The upstream oil and gas industries in Indonesia is operated under the term of Production Sharing Contracts PSC , which for the commercial aspects, Government entitlement shall be conducted elect to take inkind or elect not to take inkind. Analysis of revenue optimization on commercialization of crude oil lifting using linear programming methods, and the data simulation and process is using POM QM V.3 for windows software. It also conducted a sensitivity analysis of the components of the lifting revenue, entitlement and the commercialization mechanism. The sensitivity of lifting volume to total revenue on elect not to take inkind lifting mechanism resulted in higher than total revenue than elect to take inkind lifting mechanism. This is due to the value of premium sales on commercial contracts."

"

Aktivitas turn around merupakan aktivitas yang bertujuan meningkatkan waktu produksi (life-time) unit-unit di sebuah pabrik/kilang. Dengan meningkatnya life-time alat akan meningkatkan life-time plant itu sendiri. Dengan meningkatnya life-time kilang maka produksi kilang akan semakin lama sehingga semakin banyak keuntungan yang didapat dari proses produksi tersebut. Namun, Turn Around juga memerlukan anggaran yang tidak sedikit. Anggaran itu terdiri dari anggaran langsung, yaitu biaya yang diperlukan untuk membayar vendor Turn Around, baik man power maupun peralatan yang digunakan. Ada pula anggaran tidak langsung yaitu anggaran yang terjadi karena kilang stop berproduksi sehingga terdapat kerugian dari tidak adanya produk yang dihasilkan. Jika tidak dikontrol dengan baik, Turn Around dapat membuat suatu kilang mengalami kebangkrutan karena besarnya biaya yang diperlukan. Metoda penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini adalah evaluasi, optimasi dan validasi pada manajemen proyek Turn Around di kilang minyak. Data yang diperoleh dianalisa secara kualitatif  dan optimasinya akan mendapatkan proses validasi oleh pakar. Berdasarkan data kinerja waktu dan biaya maka dikembangkan suatu optimalisasi manajemen proyek dalam suatu manajemen waktu berupa crashing yang memerlukan dana sebesar Rp 322.205.400,-.

 

Kata kunci : Proyek Turn Around, kilang minyak, manajemen proyek ,project crashing

 

---

Turnaround is a activity aimed to improve and upgrade the lifetime of equipment in a plant. By means the lifetime could be upgraded, the profitability caused by production of the plant could be increased. However, Turnaround needs massive amount of budgets. It consists of direct cost caused by turnaround operational budget, which neede in order to pay the vendors, the man power and the equipment. There is also indirect cost from loss production due to the shutdowns while the turnaround activity. If the turnaround is not controlled well, it could cause big loss in company cash flow and leads to bankruptcy. The research method used in this thesis are evaluation, optimization on Project Management used in Turnaround activity. The data will be analyzed by qualitative method. And the result of optimization will be validated by the experts. Based on time and cost performance index, the optimization for the turnaround in oil refinery has been developed, the optimization is using a project that needs adding cost as much as Rp 322.205.400,-.

 

Keywords: Turnaround project, oil refinery, project management, project crashing

 

"

"Pada 5 tahun terakhir, permintaan kemasan fleksibel mengalami pertumbuhan rata-rata sebesar 10 tiap tahunnya yang diikuti dengan munculnya pemain baru yang menyebabkan persaingan di industri kemasan fleksibel semakin ketat, sehingga muncul tantangan besar yang dihadapi perusahaan kemasan fleksibel di Indonesia, yaitu bagaimana perusahaan dapat mengefisiensikan biaya operasinya agar dapat bersaing. Salah satu cara mengefisiensikan biaya operasi adalah dengan melakukan manajemen persediaan yang baik dengan memperhatikan komponen biaya persediaan untuk didapat keputusan kuantitas Q dan waktu pesan T sehingga didapat total biaya persediaan minimal. Manajemen persediaan merupakan tema dalam penelitian ini dengan objek penelitian yaitu salah satu perusahaan kemasan fleksibel di Cikarang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi ABC untuk menentukan tingkat kepentingan bahan baku dan Mixed Integer Linear Programming MILP untuk mendapatkan total biaya persediaan minimal. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat 31 bahan baku yang masuk ke dalam kategori A dari 230 bahan baku di perusahaan, diperoleh jumlah kuantitas pesan Q bahan baku, lead time kedatangan bahan baku T , dan total biaya persediaan 31 bahan baku klasifikasi A, serta diperoleh faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi besar total biaya persediaan, yaitu biaya simpan, biaya pesan, demand, dan jumlah persediaan pengaman.

---

In the last 5 years, flexible packaging demand grow 10 per year in average and followed by the emergence of new players that cause competition in the flexible packaging industry getting tighter, so that there is big challenge that faced by flexible packaging companies in Indonesia, that is how companies can has efficient operating cost in order to compete. One of the way to efficient operating cost is manage inventory well by taking into account the components of the inventory cost for obtaining quantity decisions Q and order time T to obtain the minimum total inventory cost.

Inventory management is theme of this research with the object of the research is one of the flexible packaging company in Cikarang. The method that used in this research is ABC classification to determine the importance of raw materials and Mixed Integer Linear Programming MILP to get the minimum total inventory cost.

The results of this research are 31 raw materials that categorized as category A from 230 raw materials in the company, obtained quantity of order Q of raw material, arrival lead time of raw material T , and total inventory cost of 31 raw materials from classification A, as well as obtained any factors that affect total inventory cost, that are holding cost, order cost, demand, and number of safety stock."