Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTingkat keberhasilan panggilan telepon salah satunya ditentukan oleh jaringan yang optimum. Upaya meningkatkan jaringan yang ada diantaranya dengan pengaturan routing yang tepat. Pengaturan routing ini harus memperhatikan strategi routing, jumlah sirkit yang ada dan beban trafik yang terjadi antar sentral.Dengan menerapkan pengaturan routing diharapkan bisa mengurangi kelebihan beban pada saluran, tidak meratanya penggunaan sirkit saluran, dan kerumitan pada jaringan. Diharapkan dapat meningkatkan pelayanan telekomunikasi tanpa mengabaikan aspek ekonomis."

"Salah satu strategi pemasaran dalam usaha retail adalah memperluas jaringan layanannya yaitu dengan membuka layanan di beberapa wilayah yang dianggap potensial. Dengan sistem Depot-Outlet, maka retail dapat melakukan penyebaran jaringan layanan dengan lebih luas, efisien dan terintegrasi.Dalam retail, biaya stok dan distribusi adalah komponen utama dalam menentukan harga jual, Dengan kuantiti stok dan jaringan distribusi yang optimal diharapkan dapat menekan biaya stok dan distribusi.Pengiriman secara periodik adalah pengiriman stok dari depot ke outlet dalam waktu dan kuantiti replenishment tertentu dengan frekuensi yang telah ditetapkan. Besarnya kuantiti harus sesuai dengan demand yang ada, baik itu berdasarkan order tertinggi ataupun kapasitas maksimal.Jaringan distribusi yang optimal adalah jaringan distribusi yang mempertimbangkan jumlah biaya, jumlah armada yang diperlukan dan utiliti armada yang dapat menekan biaya distribusi stok depot-outlet. Strategi jaringan distribusi juga bisa dilakukan dengan zonifikasi outlet berdasarkan wilayah jaringan jalan dan pengurutan rute (route sequencing) untuk meminimalkan armada.Dengan kombinasi kuantiti yang ditetapkan dan ROUTER sebagai alat bantu untuk mendapatkan jaringan jalan yang optimal, didapatkan bahwa untuk replenishment ke order tertinggi, skenario optimal adalah skenario dengan frekuensi ABA sequence, yaitu kombinasi frekuensi pengiriman 3x, 4x dan 5x dari total kuantiti 378.8 m3 dengan pengurutan rute dengan waktu replenishment selama 5 hari. Total biaya distribusi sebesar Rp 26.849.103,- dengan biaya per unit adalah Rp 70.898 1 m3. Frekuensi armada yang diperlukan per harinya adalah 4 unit untuk hari 1-3 dan 2 unit untuk hari 4 dan 5.Sedangkan untuk replenishment ke kapasitas maksimal skenario dengan frekuensi BC sequence, yaitu kombinasi frekuensi pengiriman 4x dan 5x dan kuantiti sebesar 416.7 m3 dengan pengurutan rute merupakan skenario paling optimal dengan waktu replenishment selama 5 hari. Total biaya sebesar Rp 30.540.955,- dengan biaya per unit adalah Rp 74.499 m3. Frekuensi armada yang diperlukan per harinya adalah 3 unit untuk hari 1-4 dan 2 unit untuk hari 5."

"Kompensasi daya reaktif pada suatu sistem tranmisi sangat diperlukan untuk menjaga kestabilan tegangan dalam sistem tenaga listrik. Apabila sistem terdapat banyak beban yang membutuhkan daya reaktif maka sistem tersebut akan mengalami perubahan tegangan akibat dari beban tersebut. Perubahan tegangan itu bermacam ? macam karakteristiknya sesuai dengan jenis bebannya. Bervariasinya beban dalam sistem tenaga listrik menyebabkan sistem tenaga listrik tersebut membutuhkan daya reaktif yang bervariasi pula. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat menyediakan kompensasi daya reaktif secara bervariasi. Salah satu sistem itu adalah Static Var Compensator (SVC). Sistem ini dapat mengkompensasi daya reaktif secara aktif dalam sistem sesuai dengan kebutuhan. Dalam melakukan kompensasi daya reaktif, SVC dilengkapi dengan thyristor untuk mengatur seberapa besar injeksi atau penyerapan daya reaktif yang dilakukan. Simulasi yang dilakukan pada skripsi ini adalah mempelajari mengenai metode dalam mengatur thyristor pada SVC tersebut. Metode yang akan digunakan adalah pengendali Jaringan Syaraf tiruan (JST) dan pengendali konvensional. Dengan simulasi kedua metode tersebut, diharapkan dapat diketahui metode yang lebih baik untuk mengatur SVC tersebut.

---

Reactive power compensation in transmission line is needed to maintain voltage stability in power system. If the system have a lot of load which need reactive power, the voltage of the system will be changed due to the need of the reactive power. Voltage change in power system vary depend on the load of system itself. The variety of load in power system cause power system needs reactive power which varied too. Because of that, a system which can provide variety reactive power compensation is needed. One of the system is Static Var Compensator (SVC). This system can compensate reactive power actively in power system. So that, the variety of reactive power which is needed in the power system can be provided with this system. The main component of SVC in doing reactive power compensation is thyristor. This thyristor in SVC is used for controlling injection or absorption of the reactive power. Simulation in this paper is to learn about method for controlling thyristor in SVC. Method which will be used for controlling SVC are Neural Network based control and conventional control. With simulation of that two method, the better performance can be analysed."

"Penelitian ini membahas mengenai analisis kelayakan investasi alat angkut Perum BULOG divre DKI Jakarta melalui optimasi rute dan jumlah kendaraan dalam pendistribusian raskin. Metode yang digunakan untuk penentuan rute distribusi adalah Vehicle Routing Problem (VRP) Algoritma Differential Evolution (DE). VRP merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi biaya transportasi dan meminimumkan penggunaan kendaraan. Prinsip DE didasarkan pada konsep evolusi biologi, proses reproduksi, mutasi, pindah silang, dan penyeleksian. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah rute distribusi raskin wilayah DKI Jakarta menggunakan 7 unit kendaraan berkapasitas 9 ton dengan total jarak tempuh 13.779 km dan investasi alat angkut Perum BULOG divre DKI Jakarta layak untuk dilaksanakan dengan total investasi sejumlah Rp2.225.170.882 dengan modal pribadi sebesar Rp890.068.352 diperoleh IRR sebesar 38% dan NPV sebesar Rp756.028.837 dengan jangka waktu pengembalian modal adalah 4 tahun.

---

This research studies about investment feasibility study in Perum BULOG divre DKI Jakarta through route and vehicle number optimization using Vehicle Routing Problem (VRP) and Differential Evolution (DE) algorithm. VRP is a method that applicable to increase efficiency of transportation cost and minimize the number of vehicles. In order to solve the problem, VRP model was developed using Differential Evolutin (DE) algorithm. DE is an algorithm that powerful enough in global optimization.

The result obtained of this study is the distribution route using seven unit of vehicles with capacity of 9 tons and total mileage 13.779 km. Futhermore, vehicle investment is feasible to be implemented by Perum BULOG divre DKI Jakarta with total investment Rp2.225.170.882, with private capital for Rp890.068.352, Perum BULOG will obtain IRR 38%, NPV Rp756.028.837 and payback period 4 years."

"Permasalahan transportasi dalam logistik untuk masa depan terus berkembang. Terutama di kota-kota yang terdapat pada negara berkembang, dimana pertumbuhan warung-warung atau disebut nanostores sangat pesat ditambah dengan perkembangan belanja online, menyebabkan jumlah pelanggan dalam industri pengiriman meningkat pesat. Dengan jumlah tujan pengiriman yang terus meningkat, muncul beberapa masalah dalam transportasi. Setiap pihak dalam sebuah sistem logistik memiliki tujuan umum yang sama yakni mengurangi biaya transportasi dan waktu pengiriman yang tepat. Dalam transportasi sendiri, ada banyak faktor yang mempengaruhi biayanya. Salah satu faktor yang sangat mempengaruhi biaya adalah jarak total yang dilalui untuk mencapai semua tujuan pengiriman. Total jarak itu sendiri bisa diubah dengan mengubah rute pengiriman. Dengan tujuan pengiriman yang semakin banyak, kombinasi rute yang memungkinkan juga akan semakin banyak. Ada satu permasalahan terkait pemilihan rute yang sering dibahas, yakni Vehicle Routing Problem. Penelitian ini akan membahas model untuk mendapatkan solusi optimal dari Vehicle Routing Problem khususnya jika jumlah pelanggan yang dilayani mendekati 40.000 pelanggan.

---

Transportation in logistics for the future is evolving. Especially in cities of developing countries which with the rapid growth of nanostores and online shopping, the number of customers in delivery services increased rapidly. With the number of destination keep increasing, emerges some problems in logistic transportation. Every member in logistic party have mutual goal to decrease the transportation costs and have the delivery on time.

In transportation itself, there are many factors that influence the costs. One factor that greatly influence the costs is total distance needed to cover all the destination target. Total distance itself can be manipulated by changing the route of the delivery. With more destination target, there will be also more combination of route. There is one popular problem that discussed about route selection, which is Vehicle Routing Problem. This paper will discuss the model to obtain the optimal solution of the Vehicle Routing Problem which will obtain the minimum total distance if the number of destination target is approaching 40.000 customers."

"Penelitian ini membahas modifikasi algoritma link state routing pada jaringan komputer. Jaringan komputer dalam hal ini direpresentasikan dalam bentuk graf. Algoritma link state routing yang biasa dipakai adalah algoritma yang menghasilkan tabel routing dengan menggunakan algoritma Dijkstra dalam menemukan lintasan terpendek. Pada modifikasi algoritma link state routing, sebelum digunakan algoritma Dijkstra, graf dikelompokkan terlebih dahulu dengan menggunakan MST clustering, yang dalam membentuk cluster menggunakan algoritma Zahn. Pada modifikasi algoritma link state routing ini, entri dari tabel routing berkurang, sehingga proses di router menjadi lebih cepat.

---

This research is about modification of link state routing algorithm on computer network. Computer network in this case is represented as graph. The link state routing algorithm that usual to be used is algorithm that produces routing table by using Dijkstra?s algorithm in finding shortest path. In modification of link state routing algorithm, before using Dijkstra?s algorithm, graph is grouped formerly by using MST clustering, which in forming cluster using Zahn?s algorithm. In this modification of link state routing algorithm, routing table entries reduce, so process in router becomes faster."