Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Peningkatan jumlah penumpang dengan menggunakan pesawat terbang berdampak kepada penambahan jumlah ataupun rute pesawat yang ada saat ini. Seiring dengan hal ini juga terdapat komponen penting yang akan mengalami peningkatan, yaitu bahan bakar avtur. Dalam distribusi avtur sendiri terdapat beberapa tipe pengantaran distribusi. Salah satunya dengan dengan menggunakan mobil tangki. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rute pendistribusian bahan bakar avtur yang optimal dalam sisi harga minimum pendistribusian dengan menggunakan model optimasi. Sehingga dengan ditentukannya model optimasi pendistribusian akan menghasilkan harga yang paling minimum dengan menggunakan pemilihan kapasitas mobil tangki dalam proses pengantaran. Penelitian ini menggunakan metode Integer Linear Programming dalam menentukan biaya bahan avtur yang paling minimal dan menggunakan Excel Solver dalam penyelesaian pengolahan data. Dari hasil pengolahan data menghasilkan rute baru untuk pendistribusian dan keputusan menggunakan salah satu tipe kapasitas mobil tangki. Model penelitian ini akan menjadi rekomendasi untuk meminimumkan biaya distrubusi pengantaran bahan bakar avtur atau jenis bahan bakar yang lainnya.

---

Increasing the number of passengers using the airccraft have the impact of adding a routes the aircraft recently. In a row with this situation also have a critical component will be increase, there is aviation fuel. In aviation fuel distribution itself have a several types of delivery distribution . One of them is using a vehicle tank. This research purpose to determine optimize route of distribution aviation fuel with the aspect of minimize the cost of distribution using the optimization model. With the result that determines model for optimize distribution will give the output the minimum price by using one of type a vehicle tank in process delivery.

This research using a integer linear programming method to determining minimum cost of distribution aviation fuel and using Excel Solver to completed processing the data. Output from processing data give a new route to distribute and decision to using one type of vehicle tank based on capacity. This research model will be recommendation to minimize the cost to distribution aviation fuel or another type of fuel."

"Industri otomotif merupakan salah satu sektor yang sedang berkembang pesat di Indonesia. Pertumbuhan ini memacu peningkatan pengiriman pasokan otomotif, tidak hanya di Pulau Jawa, tetapi juga di pulau-pulau lainnya. Peningkatan aktivitas distribusi ini, jika tidak disertai dengan perencanaan yang matang, dapat mengakibatkan kenaikan biaya distribusi yang signifikan. Oleh karena itu, diperlukan strategi distribusi yang optimal dari gudang hingga ke pelanggan. Penelitian ini mengembangkan model matematika untuk meminimalkan biaya distribusi menggunakan metode hub & spoke dengan pendekatan mixed integer linear programming (MILP). Model ini kemudian diterjemahkan ke dalam program Python menggunakan library PuLP. Biaya distribusi yang dianalisis terdiri dari biaya shuttle atau pengiriman first mile dan biaya truk atau pengiriman last mile. Hasil penelitian selama 26 periode menunjukkan bahwa model distribusi hub & spoke yang dikembangkan mampu mengurangi total biaya distribusi hingga 35% dibandingkan dengan biaya pengiriman aktual perusahaan. Selain itu, model ini juga menunjukkan tingkat utilisasi kendaraan yang optimal dengan rata-rata kapasitas muatan terisi 75% untuk shuttle dan 90% untuk truk pada setiap periode.

---

The automotive industry is one of the rapidly growing sectors in Indonesia. This growth has driven an increase in automotive supply shipments not only on the island of Java but also on other islands. Increased distribution activities, if not accompanied by thorough planning, can lead to a significant rise in distribution costs. Therefore, an optimal distribution strategy from the warehouse to the customer is essential. This study develops a mathematical model to minimize distribution costs using the hub & spoke method with a mixed integer linear programming (MILP) approach. The model is then translated into a Python program using the PuLP library. The distribution costs analyzed include shuttle costs or first mile delivery and truck costs or last mile delivery. The results of the study over 26 periods indicate that the proposed hub & spoke distribution model can reduce total distribution costs by up to 35% compared to the company's actual shipping costs. Additionally, this hub & spoke delivery model also shows optimal vehicle utilization rates with an average load capacity of 75% for shuttles and 90% for trucks in each period."

"Permintaan akan transportasi massal di DKI Jakarta terus meningkat seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk di wilayah DKI Jakarta. Oleh karena itu pemerintah DKI Jakarta mulai menjalankan program Smart City yang salah satunya adalah pembangunan transportasi massal. Pembangunan berbagai macam transportasi publik tersebut salah satunya adalah pembangunan kereta cepat yang merupakan objek penelitian ini. Perusahaan penyedia transportasi kereta cepat tersebut memiliki kendala dalam peningkatan nilai Inventory Turn Over (ITO) yang menghambat kinerja perusahaan. Permasalahan tersebut diakibatkan karena terjadi ketidakseimbangan antara jumlah persediaan dengan kebutuhan material suku cadang di gudang MRO untuk pemeliharaan. Oleh karena itu dibutuhkan manajemen persediaan yang baik untuk melakukan efisiensi keputusan kuantitas pemesanan (Q) dan waktu pesan (T) sehingga mendapatkan total biaya persediaan yang minimal dengan tetap menjaga kualitas kegiatan pemeliharaan., Penelitian ini menggunakan dua metode. Metode pertama adalah klasifikasi multi-kriteria ABC sehingga dapat menentukan klasifikasi material yang diutamakan. Metode kedua yang digunakan pada penelitian ini yaitu Mixed Integer Linear Programming (MILP) untuk pengembangan model matematis untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. Pada penelitian ini terdapat 17 jenis material yang masuk ke dalam kategori AA material kelompok Rolling Stock Depo dari total 1625 material. Jumlah kuantitas pesan (Q) dan waktu pesan (T) hasil model dapat meminimalkan total biaya persediaan sebesar 21.58% atau setara dengan Rp1.046.521.478 dan meningkatkan nilai ITO sebesar 15.17% dari kondisi aktual.

---

The demand for mass transportation in DKI Jakarta continues to increase along with the population growth in the DKI Jakarta area. Therefore, the DKI Jakarta government has started implementing the Smart City program, one of which is the construction of mass transportation. The development of various kinds of public transportation, one of which is the construction of the high-speed train which is the object of this research. The fast train transportation provider company has obstacle in increasing the value of Inventory Turn Over (ITO) which hampers the company's performance. This problem is caused by an imbalance between the amount of inventory and the material needs of spare parts in the MRO warehouse for maintenance. Therefore, good inventory management is needed to make efficiency decisions on ordering quantity (Q) and ordering time (T) so, to get a minimum total inventory cost while maintaining the quality of maintenance activities. This study uses two methods. The first method is the ABC multi-criteria classification so that it can determine the preferred material classification. The second method used in this research is Mixed Integer Linear Programming (MILP) for the development of mathematical models to obtain a minimum total inventory cost. In this research, there are 17 types of materials that fall into the category AA material for the Rolling Stock Depo group out of a total of 1625 materials. The total order quantity (Q) and order time (T) of the model results can minimize the total inventory cost by 21.58% or equivalent to Rp.1,046,521,478 and increase the ITO value by 15.17% from the actual condition."

"Transportasi memegang salah satu peranan penting dalam segi operasional kontraktor batubara di suatu pertambangan. Tidak hanya digunakan untuk mengangkut hasil tambang, transportasi juga dibutuhkan untuk melakukan pengantaran karyawan di daerah pertambangan yang kondisi jalannya tergolong ekstrim. Pengadaan transportasi tersebut dilakukan dengan menyewa dari pihak ketiga sehingga biaya transportasi yang diperhitungkan terdiri dari biaya sewa, biaya sopir, dan biaya bahan bakar. Melihat biaya transportasi yang cukup besar, utilitas setiap kendaraan rata-rata hanya sebesar 18 dalam 24 jam. Ada celah yang bisa diambil untuk meminimalkan biaya transportasi kontraktor batubara dengan mengoptimalkan jumlah kendaraan dengan pemilihan jarak tempuh yang optimal. Hal tersebut dapat dilakukan dengan memodelkan permasalahan dalam bentuk Vehicle Routing Problem VRP dan menggunakan metode Integer Linear Programming ILP. Pencarian solusi menggunakan algoritma branch-and-bound dibantu oleh peranti lunak Lingo 11. Hasil penelitian menunjukkan terjadi penurunan jumlah kendaraan sebesar 27, kenaikan jarak tempuh sebesar 7, dan penurunan biaya transportasi sebesar 26 dari kondisi awal apabila bahan bakar diperhitungkan.

---

Transportation holds one of the most important roles in terms of coal mining operations in a mine. Not only used to transport mining products, transportation is also required to conduct employee deliveries in mining areas where the condition of the road is classified as extreme. The procurement of transportation is done by renting from a third party so that the transportation costs consist of rental fees, driver fees, and fuel costs. Looking at the considerable transportation costs, the utility of each vehicle averaged only 18 in 24 hours. There is a chance that can be taken by coal contractor to minimize the cost of transportation by optimizing the number of vehicles with optimal mileage selection. This can be done by modeling the problem in the form of Vehicle Routing Problem VRP and using Integer Linear Programming ILP method. The solution search used a branch and bound algorithm assisted by Lingo 11 software. The results showed a 27 decrease in the number of vehicles, 7 increase in mileage, and 26 reduction in transportation costs from initial conditions when fuel was calculated."

"

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.

"

"Kompetisi dalam meraih kecepatan tertinggi dalam melakukan proses pengiriman barang memicu gudang untuk terus melakukan improvisasi agar dapat terus bersaing .Proses Order Picking merupakan salah satu proses yang paling kritikal. Dalam beberapa penelitiannya, proses order picking dapat berkontribusi sebesar 50-55% dari total biaya operasional bahkan dapat mencapai 60-65% dari biaya tersebut. Perhitungan jumlah tenaga kerja yang produktif namun paling efisien dari segi biaya akan sangat membantu perusahaan dalam mencapai tujuan bisnisnya. Metode pengaturan beban kerja yang paling sering digunakan adalah metode Full Time Equivalent (FTE). Metode ini akan menghitung jumlah tenaga kerja yang optimal dari jumlah beban kerja dibanding dengan jumlah waktu kerja yang ditentukan. Optimasi ini dapat dibantu dengan penggunaan model matematika Integer Linear Programing yang secara langsung juga dapat menghitung fungsi optimasi biaya. Dalam penelitian ini, didapatkan efisiensi biaya sebesar 7.55% dan tidak adanya pekerja yang overload dari optimasi jumlah tenaga kerja dengan pendekatan FTE dan ILP.

---

Competition in achieving the highest speed in the process of shipping goods triggers the warehouse to continue to improvise in order to continue to compete. The Order Picking process is one of the most critical processes. In several studies, the order picking process can contribute 50-55% of the total operational costs and can even reach 60-65% of these costs. Calculation of the number of workers who are productive but most efficient in terms of costs will greatly assist the company in achieving its business goals. The most frequently used workload management method is the Full Time Equivalent (FTE) method. This method will calculate the optimal number of workers from the total workload compared to the specified amount of working time. This optimization can be assisted by the use of the Integer Linear Programming mathematical model which can also directly calculate the cost optimization function. In this study, we found a cost efficiency of 7.55% and there were no workers who were overloaded from optimizing the number of workers using the FTE and ILP approaches."

"Tren peningkatan market pada industri FMCG menyebabkan meningkatnya volume barang yang harus dikirim ke pelanggan. Seiring meningkatnya volume pengiriman barang, maka dibutuhkan pula aktivitas logistik yang besar. Namun dengan biaya logistik yang tinggi, membuat perusahaan harus meningkatkan efisiensi untuk dapat terus bersaing dalam industri nasional. Oleh karena itu, diperlukan perencanaan aktivitas outbound logistik yang mengatur pergerakan finished goods dari pabrik hingga sampai ke pelanggan. Penelitian ini mengembangkan model matematis untuk meminimalkan biaya outbound logistik dengan metode mixed integer linear programming dan diterjemahkan ke dalam bentuk model komputer dengan bahasa pemrograman Lingo 17.0. Biaya outbound logistik mencakup biaya penyimpanan, biaya bongkar muat, biaya truk, dan biaya shuttle. Hasil dari penelitian 12 periode ini yaitu didapatkan total biaya outbound logistik yang menurun jika dibandingkan dengan total biaya outbound logistik sebelumnya dengan rata-rata penurunan mencapai 39,76% untuk setiap periodenya. Selain itu, model ini juga menunjukkan peningkatan penggunaan tipe truk dengan kapasitas besar sehingga jumlah truk menurun dengan rata-rata penurunan mencapai 39,10% untuk setiap periodenya dan utilisasi truk meningkat dengan rata-rata peningkatan mencapai 15,21% untuk setiap periodenya.

---

The increasing market trend in the FMCG industry causes an increase in the volume of goods that must be sent to customers. Along with the increase in the volume of shipping goods, it is also required a greater logistics activities. However, with high logistics costs, companies must increase efficiency to be able compete in the global market. Therefore, it is necessary to plan outbound logistics activities that regulate the movement of finished goods from the factory to the customers.

This study developed a mathematical model to minimize outbound logistics costs based on mixed integer linear programming approach and translated into computer model using Lingo 17.0 programming language. Outbound logistics costs include storage costs, loading and unloading costs, truck costs, and shuttle costs.

The results of this 12-period study showed that the total outbound logistics costs decreased when compared to the previous total outbound logistics costs with an average of 39.76% for each period. In addition, this model also shows an increase usage of large capacity trucks so that the number of trucks decreases by an average of 39.10% for each period and truck utilization increases with an average of 15.21% for each period."

"Binary Integer Linear Programming merupakan salah satu metode dari optimasi berbentuk model program linear dengan dengan seluruh variabel keputusan bernilai 0 atau 1. Model Optimasi ini dapat menenutukan permasalahan perusahaan secara optimal dengan mempertimbangkan kendala yang terdapat di perusahaan, termasuk masalah pengoptimalan waktu penyimpanan barang di gudang perusahaan forwarder logisitik berikat. Pada penelitian ini, perusahaan forwarder logisitik berikat tersebut masih mengalami berbagai macam kendala terutama pada permasalahan inbound-outbound pada gudang, dimana belum memiliki waktu standar penyimpanan barang pada gudang karena periode barang outbound dari customer terkadang tidak menentu. Dan terlebih lagi, perusahaan forwarder logisitik berikat belum memiliki biaya simpan gudang tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan waktu optimal penyimpanan barang selama berada di gudang, mengetahui biaya simpan selama satu hari, dan meminimalkan carrying cost gudang perusahaan. Hasil penelitian ini, memperoleh waktu optimal penyimpanan barang selama berada di gudang untuk setiap customer-nya menunjukkan beragam, mulai dari 4 hari hingga 13 hari dengan biaya simpan per hari adalah Rp 344.694 dan mampu mengurangi carrying cost gudang perusahaan sebesar Rp 46.074.098 atau 100% dari kondisi awal bahkan profit hingga Rp 3.134.098

---

Binary Integer Linear Programming is one of the optimization methods in the form of a linear programming model with all decision variables worth 0 or 1. This optimization model can determine the company's problems optimally by considering the constraints that exist in the company, including the problem of optimizing the storage time of goods in the company's warehouse of bonded logistics forwarder. In this study, the bonded logistics forwarder company is still experiencing various kinds of obstacles, especially in inbound-outbound problems at the warehouse, which does not yet have a standard time for storing goods in the warehouse because the period of outbound goods from customers is sometimes uncertain. And what's more, the bonded logistics forwarder company does not yet have the storage cost for the warehouse. This study aims to determine the optimal time for storing goods while in the warehouse, knowing the cost of storing for one day, and minimizing the carrying cost of the company's warehouse. The results of this study, obtaining the optimal time for storing goods while in the warehouse for each customer shows a variety, ranging from 4 days to 13 days with a daily storage cost of Rp. 344,694 and able to reduce the company's warehouse carrying cost of Rp. 46,074,098 or 100. % of the initial conditions even profit up to Rp 3,134,098."

"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."

"ABSTRAKPerforma logistik Indonesia di tahun 2018 berada di peringkat ke-46 di dunia, dan ke-5 di wilayah ASEAN, dengan sub-indikator infrastruktur berada di peringkat dua terbawah dari enam sub-indikator lainnya. Pemerintah menambahkan 200 kilometer ruas tol baru ke jalan tol Trans-Jawa dengan total panjang 700 kilometer. Ruas tol ini akan dilengkapi dengan 61 tempat istirahat (rest area) sepanjang jalan. Di libur Idul Fitri, ketika lalu lintas meningkat hingga 460%, tempat istirahat menjadi penuh, mengakibatkan kemacetan di ruas tol. Dalam penelitian ini, metode optimasi programa linear integer digunakan untuk memodelkan tata letak area parkir untuk menentukan sudut parkir yang optimal serta jumlah lot parkir. Fungsi tujuan adalah memaksimalkan kapasitas area parkir. Variabel penentu adalah jumlah basris parkir (Xet,θ, Xep,θ, Xe,θ, Xip,θ, Xi,θ) dan jumlah kendaraan parkir (Net,θ, Nep,θ, Ne,θ, Nip,θ, Ni,θ), dengan keduanya berdasarkan pada lima sudut parkir yang berbeda (0°, 30°,45°,60°,90°). Variabel pembatas yaitu lebar area parkir (W), panjang (L) dan panjang area di bagian tengah (L) dan pembatas non-negatif. Penelitian dilakukan di tempat istirahat Km 207a tol Palikanci. Area parkir saat ini dibagi menjadi 15 area untuk dapat dimodelkan. Hasil optimasi menunjukkan bahwa programa linear integer dapat meningkatkan kapasitas parkir, dari 41 ke 105 bus/truk dan 258 ke 473 mobil.

---

ABSTRACTIndonesias logistic performance index in 2018 was ranked 46th in the world, and 5th in the ASEAN region, with the infrastructure sub-indicator was the second lowest of six others. The government added new 200 to the 760 kilometres Trans-Java toll road. It will be equipped with 61 rest areas along the road. In Eid al-Fitr holiday, where traffic increased up to 460%, rest areas were full, resulting in heavy congestion. In this research, Integer Linear Programming (ILP) is used to model the parking layout to determine the optimal parking angle and the parking lot number. The objective is to maximize the parking area capacity. The decision variables are the number of parking rows (Xet,θ, Xep,θ, Xe,θ, Xip,θ, Xi,θ) and the number of parking vehicles (Net,θ, Nep,θ, Ne,θ, Nip,θ, Ni,θ) both based on five parking angles (0°, 30°,45°,60°,90°). The constraints are the width of the parking lot (W), the length (L), and length of area in the middle line (L) and non-negative constraints. The study was conducted at rest area km 207A in Palikanci toll road. The existing parking area was divided into 15 areas to fit the model. The result showed that Integer Linear Programming can enhance the parking capacity, from 41 to 105 buses/trucks and 258 to 473 cars"