Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"

Per tahun 2022, industri mi instan menjadi kontributor terbesar sektor industri makanan dan minuman. Penelitian ini membahas permasalahan pada proses penyediaan bahan baku di industri makanan dan minuman dengan objek penelitian mi instan. Pada permasalahan tersebut terjadi peningkatan total biaya penyediaan bahan baku dengan beberapa faktor penyebab berupa peningkatan harga bahan baku, kenaikan biaya pemesanan, dan ketidakoptimalan dalam membuat perkiraan jumlah produksi. Oleh karena itu, dibutuhkan manajemen persediaan yang baik dengan menentukan jumlah dan waktu pemesanan yang sesuai dengan jumlah permintaan. Penelitian ini menggunakan dua metode. Metode pertama adalah metode peramalan Winter’s Method untuk mendapatkan perkiraan jumlah permintaan pada periode mendatang. Untuk mengembangkan model matematika, digunakan metode Mixed Integer Linear Programming (MILP) untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. Pengolahan data dilakukan pada tujuh bahan baku pembuatan mi instan. Implementasi pengembangan model menghasilkan jumlah pemesanan sebesar Rp218.736.638 dan waktu pemesanan dilakukan mingguan sebanyak 35 kali secara keseluruhan.

---

As of 2022, the instant noodle industry has emerged as the foremost contributor to the food and beverage sector. This study delves into the predicaments encountered during the procurement process of raw materials within the food and beverage industry, with a specific focus on the context of instant noodles. The identified issue encompasses an escalating total cost of raw material procurement, attributed to several causal factors such as mounting raw material prices, increased ordering costs, and unoptimized production quantity estimations. Consequently, it necessitates the implementation of effective inventory management strategies by determining the optimal order quantities and ordering time in alignment with the demand volume. This research uses two methodologies. The initial approach employs the Winter’s Method forecasting technique to derive an approximation of the forthcoming demand volume. Subsequently, the development of a mathematical model incorporates the application of the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method, aimed at minimizing the overall inventory costs. The data processing phase of this study is carried out on seven raw materials. The implementation of the model results in a total inventory cost of Rp218.736.638 and ordering time that is set in weekly interval amounting to 35 in total.

"

"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."

"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."

"Penelitian ini membahas suatu metode untuk menyelesaikan permasalahan tingginya biaya persediaan dan rendahnya perputaran persediaan pada gudang bahan baku daur ulang plastik yang disebabkan oleh manajemen persediaan pada bagian perencanaan dan penjadwalan bahan baku yang belum optimal, kurang efisien, dan kurang efektif sehingga sering mengalami penumpukan persediaan. Penelitian dilakukan dengan cara mengembangkan model optimasi menggunakan metode mixed integer linear programming. Model optimasi dikembangkan dari membangun formulasi permasalahan menjadi model matematika yang kemudian diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman Python untuk menghasilkan keputusan kuantitas pemesanan (Q) berupa penentuan ukuran lot (lot-sizing) dan periode pemesanan (Y) bahan baku yang optimal dengan biaya minimum serta dihubungkan dengan metode peramalan permintaan yang akurat dan persediaan pengaman yang tepat. Hasil akhir model mendapatkan keputusan optimal dengan biaya minimum yang menunjukkan untuk melakukan total pemesanan sebesar 7.494.733 kg sebanyak 138 kali untuk tiga jenis bahan baku daur ulang plastik sesuai detail per periode pada tahun 2022 dan dapat digunakan dengan peramalan pada periode perencanaan persediaan di masa depan. Ditemukan bahwa hasil model dapat meminimalkan total biaya persediaan sebesar 42% atau setara dengan Rp232.566.233 dari Rp550.713.838 menjadi Rp318.147.605 dan meningkatkan nilai perputaran persediaan sebesar 1,57 dari kondisi aktual.

---

This research discusses a method to solve the problem of high inventory costs and low inventory turnover in a warehouse of recycled plastic raw materials caused by suboptimal inventory management in the planning and scheduling of raw materials, which are inefficient and ineffective, resulting in frequent inventory accumulation or overstock. The research is carried out by developing an optimization model using the mixed integer linear programming method. The optimization model is developed by formulating the problem into a mathematical model, translated into the Python programming language to generate decisions on the optimal quantity of orders (Q) in terms of determining the lot-sizing and ordering period (Y) of raw materials with minimum costs, supported with accurate demand forecasting methods and appropriate safety stock levels. The final results of the model obtain optimal decisions with minimum costs that indicate a total order of 7,494,733 kg, ordered 138 times for three types of recycled plastic raw materials with detailed periods in the year 2022 and can be used with forecasting for future inventory planning periods. It was found that the model results can minimize total inventory costs by 42% or equivalent to IDR 232,566,233, reducing it from IDR 550,713,838 to IDR 318,147,605 and increase the inventory turnover by 1.57 from the actual condition.

 

"

"Peran batubara dalam pembangkit listrik semakin penting mengingat sumberdaya energi primer lainnya semakin langka. Karakteristik PLTU berbahan bakar batubara (PLTU-B) menyebabkan jenis pembangkit ini sesuai untuk mendukung beban dasar. Sebagian besar PLTU-B yang beroperasi saat ini berlokasi di Jawa. Adapun sumberdaya batubara yang menjadi bahan bakarnya terdapat di Sumatera dan Kalimantan. Dalam upaya meminimalkan biaya pengadaan batubara untuk PLTU-B tersebut, maka dibuatlah model program linear yang dapat digunakan untuk menentukan sumber pasokan batubara bagi PLTU-B tersebut. Dalam penelitian ini dipilih lima PLTU-B yang terdapat di Jawa dan delapan perusahaan tambang batubara yang berlokasi di Sumatera dan Kalimantan sebagai sumber pasokan batubara bagi kelima PLTU-B tersebut.

---

The role of coal in power generation becomes more important since the primary energy source became scarce. The characteristic of coal combustion makes this type of power generation suitable to support base load of electricity. Most of the existing coal fired power plant is located in Java. Meanwhile the coal as it fuels came form Sumatra and Kalimantan. In order to minimizing the cost in providing coal for that power plant, the model of linear program is setting. In this research there are five PLTU-B in Java has been selected and eight coal mining company in Sumatra and Kalimantan as supply source for those power plant."

"Batubara merupakan salah satu sumber energi terpenting selain bahan bakar minyak. Selain digunakan sebagai pembangkit tenaga listrik, batubara banyak digunakan di berbagai sektor industri. Indonesia merupakan salah satu negara produsen dan eksportir batubara terbesar di dunia. Penambangan batubara berpotensi menimbulkan masalah keselamatan kerja yang akan mengganggu produksi tambang. Hal ini terjadi karena debu yang terdapat di area penambangan saat cuaca terik. Kondisi ini dapat mengganggu jarak pandang dan memperbesar kemungkinan terjadinya kecelakaan kerja. Untuk mengurangi kadar debu di area penambangan tersebut dapat dilakukan dengan melakukan penyiraman jalan tambang menggunakan water truck. Sebagai kontraktor pertambangan yang bertugas untuk mengelola segala kegiatan dalam memproduksi batubara, selain biaya produksi juga terdapat biaya operasional yang harus dikeluarkan, termasuk biaya transportasi di dalamnya. Saat ini, biaya transportasi kendaraan maupun alat berat yang harus dikeluarkan perusahaan cukup besar, terutama pada biaya transportasi kendaraan maupun alat berat dengan kategori kendaraan atau alat berat support. Water truck termasuk ke dalam kendaraan support dalam pertambangan. Untuk dapat meminimalkan biaya water truck, perlu diketahui jumlah kebutuhan water truck yang tepat. Untuk itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui jumlah kebutuhan water truck yang optimal melalui model yang dibangun dan penjadwalan water truck. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Integer Linear Programming dan model dikembangkan dengan perangkat lunak LINGO 11.0. Hasil dari penelitian ini adalah jumlah kebutuhan water truck yang optimal pada perusahaan yaitu sebanyak 6 unit water truck dengan penurunan biaya sebesar 34,72.

---

Coal is one of the most important sources of energy besides gasoline. Beside being used to generate electricity in power plant, coal is widely used in various industrial sectors. Indonesia is one of the largest coal producing and exporting countries in the world. Coal mining has the potential to cause safety problems that will disrupt mine production. It can happen because of the dust found in the mining area during blistering weather. This condition can disturb visibility and increase the likelihood of work accident. Utilizing a water truck to water down the road is one of the solution to reduce the dust in the mining area. As a mining contractor that tasked to manage all activities in producing coal, aside from production costs there are also operational costs to be incurred, including transportation costs.

Currently, the cost of transportating vehicles and heavy equipment that must be issued by the company is quite large, especially in transportation costs of vehicles or heavy equipment in support category. Water truck belongs to the support vehicle in mining. To minimize the cost of water trucks, it must be determined the amount of water truck needed. Therefore, this research is conducted to find out the optimum amount of water truck needed through the model built and water truck scheduling. The method used in this research is Integer Linear Programming and the model developed with LINGO 11.0 software. The result of this research is the amount of water truck needed, that is 6 units of water truck and reducing cost by 34.72."

"Penelitian dilakukan pada suatu perusahaan perhiasan berlian di Indonesia. Salah satu kelompok bahan baku yang penting dalam perusahaan tempat penelitian adalah earnut atau penahan anting. Meskipun earnut memiliki pola pemakaian yang kontinu, kekurangan persediaan earnut sering terjadi dan meningkatkan total biaya persediaan bagi perusahaan tempat penelitian. Implementasi model pengendalian persediaan (inventory control policy) dapat meminimalkan total biaya persediaan. Penelitian ini menggunakan dan membandingkan metode programa stokastik Sample Average Approximation (SAA) dan metode Simulasi Monte Carlo (SMC) untuk mencari model pengendalian persediaan yang optimal beserta dengan nilai optimal dari parameter-parameter model pengendalian persediaan tersebut. Obyek penelitian mencakup 16 jenis earnut di perusahaan tempat penelitian. Model pengendalian persediaan yang optimal beserta dengan nilai optimal parameter-parameternya untuk setiap jenis earnut berhasil ditemukan dengan implementasi kedua metode. Model pengendalian persediaan R,s,Q dengan nilai periode pemeriksaan per 4 minggu sekali menjadi model optimal bagi seluruh jenis earnut. Nilai optimal parameter-parameter model pengendalian persediaan tersebut berbeda untuk setiap jenis earnut. Secara umum metode SMC memiliki performa yang lebih baik dalam menurunkan biaya persediaan serta meningkatkan service level dibandingkan metode SAA dan metode perusahaan saat ini. Rekomendasi terkait anggaran pengadaan tahunan beserta dengan rekomendasi pengurangan jenis earnut disertakan sebagai usulan lanjutan dari hasil penelitian.

---

The research takes place at a diamond jewelry company in Indonesia. Earnut is a component family which plays a crucial role in the sponsoring company. Despite the continuous consumption of the component, stockout still happens periodically and induces a large amount of total inventory cost. The implementation of inventory control policies can reduce the total inventory cost. Sample Average Approximation as a stochastic programming method is used and compared with Monte Carlo Simulation to seek the optimum inventory control policy and its optimum parameter values for each of the 16 earnut types. The methods successfully discover the optimum inventory control policy along with the optimum parameter values for each earnut type. R,s,Q inventory policy with the review period of 4 weeks becomes the optimum inventory policy for all earnut types. The optimum values of the model’s parameters differ among earnut type. In general, Monte Carlo Simulation yields better performance at reducing inventory cost and increasing service level when compared with the Sample Average Approximation method and the company’s current inventory policy. Recommendations on the annual purchasing budget as well as earnut type reduction are also presented."

"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."

"Pada penelitian ini, permasalahan yang terjadi pada objek penelitian adalah pada target perusahaan berupa Inventory Turn Over. Permasalahan tersebut terjadi karena perusahaan cenderung memutuskan untuk melakukan penyimpanan dalam jumlah besar agar tidak adanya potensi kekurangan material dan menggangu kegiatan pemeliharaan. Namun besarnya jumlah penyimpanan ini menimbulkan resiko seperti tingginya biaya penyimpanan dan resiko kerusakan. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menangani permasalahan manajemen persediaan adalah melakukan efesiensi keputusan kuantitas pemesanan (Q) dan waktu pesan (T) sehingga diperoleh total biaya persediaan yang minimal tanpa menghambat kegiatan pemeliharaan. Untuk dapat melakukan hal tersebut, metode yang digunakan pada penelitian ini adalah klasifikasi ABC untuk menentukan klasifikasi material yang perlu diutamakan dan Mixed Integer Linear Programming (MILP) untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. Pada penelitian ini diketahui bahwa terdapat 9 jenis material yang masuk ke dalam kategori A dari total 150 jenis material yang ada. Selain itu, jumlah kuantitas pesan (Q) dan  waktu pemesanan (T) hasil model mampu meminimalkan total biaya persediaan sebesar Rp18.821.489 atau sebesar 14.7% dari kondisi aktual.

---

In this study, the problem that happen in the object of research is the company's target which is Inventory Turn Over. These problems occur because the companies tend to decide to store materials in large quantities so there is no potential for material shortages that ca disrupt maintenance activities. However, the large amount of storage creates risks such as high storage costs and the risk of damage. One way to solve inventory management problems is to make efficient decisions on order quantity (Q) and order time (T) so that a minimum total inventory cost is obtained without hampering maintenance activities. To achieve that, the method used in this study is ABC classification to determine the material classification that needs to be prioritized and Mixed Integer Linear Programming (MILP) to get a minimum total inventory cost. From this research, it is known that there are 9 types of materials that fall into category A out of 150 types. In addition, the total quantity of order (Q) and order time (T) results of the model is able to minimize the total inventory cost of Rp.18,821,489 or equal to from the actual condition

 

"