Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kesiapan operasi pada reaktor nuklir merupakan hal penting yang harus diperhatikan oleh lembaga. Penelitian ini bertujuan mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan operasi reaktor nuklir. Penelitian ini mengambil studi kasus pada Reaktor Siwabessy, Badan Tenaga Nuklir Nasional Indonesia. Digunakan metode Analytic Network Process ANP untuk mendapatkan faktor-faktor prioritas yang memengaruhi kesiapan operasi reaktor nuklir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat enam kriteria dan dua puluh sub kriteria yang mempengaruhi kesiapan operasi. Sub kriteria training merupakaan faktor yang paling penting dan paling memengaruhi faktor lainnnya dalam kesiapan operasi. Peningkatan sub kriteria training sebesar 10 , akan meningkatkan peningkatan sub kriteria operation planning 9,29 , work innovation 7,62 dan business process 3,41.

---

Operation readiness in nuclear reactor is an important thing to be concert by an nstitution.i This research aims to find the important factors affecting the nuclear reactor operation readiness. This research took place in Siwabessy Nuclear Reactor, Badan Tenaga Nuklir Nasional Indonesia. Analytic Network Process is used to get the priority factors affecting nuclear reactor operation readiness.

Research result shows that there are six citerias and twenty sub citeria which affecting operation readiness. Training is the most important factor and also the most influencing factor to other factors in an attempt to improve productivity. By improving training factor for 10 , the other factors such as operation planning, work innovation, and business process also will be improved by 9,29 , 7,62 , and 3,41 sequentially."

"Reverse e-auction adalah metode pengadaansecara elektronik yang saat ini populer digunakan, karena menghasilkan penghematan biaya, efisiensi proses, dan transparansi. Dalam reverse e-auction, pembeli selaku penyelenggara lelang mengadakan event untuk mengkompetisikan penjual selaku penawar, dalam lelang berbasis internet yang hanya menggunakani harga sebagai atribut yang dapat dinegosiasikan. Namun reverse e-auction dapat menimbulkan kerugian apabila digunakan dalam kondisi yang tidak tepat, karena keterbatasan kemampuannya untuk mempertimbangkan lebih dari satu atribut. Studi kasus di PT. X mengungkapkan kekurangan reverse e-auction dalam pengadaan beberapa produk. Untuk itulah, dibutuhkan multiattribute auction sebagai pengembangan dari reverse e-auction, yang memungkinkan penggunaan multi atribut untuk dinegosiasikan. Untuk mengetahui atribut yang tepat disertai dengan bobotnya, maka digunakanlah Analytic Network Process (ANP). ANP juga bermanfaat untuk menunjukkan hubungan ketergantungan antar elemen. Berdasarkan hasil ANP, harga merupakan atribut independen, sehingga tidak memiliki bobot. Atribut lainnya yang memiliki bobot terbesar hingga terkecil adalah delivery, kualitas produk, dan kualitas manajemen. Multiattribute auction yang disarankan adalah yang menggunakan aturan lelang Inggris dengan tiga atribut: harga, delivery, dan kualitas produk. Karena memiliki bobot yang tidak signifikan, maka kualitas manajemen hanya digunakan sebagai pertimbangan awal bagi pembeli. Usulan juga meliputi pengungkapan informasi dan isi tampilan aplikasi lelang bagi pengguna.

---

Reverse e-auction is a popular electronic procurement method that recently used, because it produces cost saving, process efficiency, and transparency. In reverse e-auction, buyer as the auctioneer conduct an event to compete sellers as the bidders in web based auction with price as the only negotiable attribute. Thus, reverse e-auction can create loss if not used in proper condition, because of its limited power for considering more than one attribute. Case study in PT. X reveals disadvantages of reverse e-auction for some products procured. Therefore, multiattribute auction as the extension of reverse e-auction, which enables multiattribute negotiable dimension, is needed. To know the proper attributes and their weights, Analytic Network Process (ANP) is used. ANP is also useful to show interdependencies between elements. According to the ANP result, price is an independence attribute, so that it does not have any weights. Other attributes that have the biggest until the smallest weights are delivery, product quality, and management quality. Multiattribute auction proposed is English auction ruled with three attributes: price, delivery, and product quality. For having an insignificant weight, management quality is only proposed to be an early consideration for buyer. Recommendations also consist of information revelation and content of user interface."

"Untuk strategi berildan secara efektif dan efisien, seyogyanya digunakan informasi dan analisis yang akurat berdasarkan data hasil survey pemasaran. Tugas akhir mi menganalisis data PT. Survey Research Indonesia, hasil survey pemilikan 39 barang-barang rumah tangga yang tahan lama secara serental menggunakan met ode komponen utama untuk suratu analisis multivariat. Data pemilikan diperhatikan menurut beberapa segmen berdasarkan kategori pengelompokan pengeluaran rumah tangga per bulan. Analisi komponen utama digunakan untuk menggambarkan struktur variabilitas sekelompok variabel.Data yang digunakan ada!ah data hasil survey pemasaran tahun 1993-1994 pada 830 rumah tangga di DKI Jakarta, dari PT. Survey Research Indonesi. Hasil yang diperoleh adalah profi! konsumsi 39 barang untuk setiap kategori kelompok pengeluaran per bulan."

"Pendeteksian topik merupakan suatu teknik untuk memperoleh informasi dengan cara mengekstrak topik-topik dari kumpulan data yang sangat besar. Salah satu metode yang digunakan untuk pendeteksian topik adalah metode clustering, yaitu Fuzzy C-Means (FCM). Namun, kinerja dari FCM menjadi buruk saat harus melakukan clustering pada data yang berdimensi tinggi. Kelemahan dari FCM tersebut dapat ditanggulangi dengan cara melakukan reduksi dimensi. Pada penelitian ini, digunakan suatu metode deep learning, yaitu Deep Autoencoders (DAE), untuk mereduksi dimensi dari kumpulan data. Metode FCM clustering dengan reduksi dimensi DAE ini disebut Deep Autoencoders-Based Fuzzy C-Means (DFCM). Metode DFCM dibagi menjadi dua tahapan, yakni mereduksi dimensi kumpulan data yang berdimensi tinggi menggunakan Deep Autoencoders, dan melakukan FCM clustering pada data yang telah direduksi. Hasil dari metode DFCM adalah topik-topik. Topik-topik tersebut dievaluasi menggunakan nilai coherence. Pada penelitian ini, dibangun dua metode DFCM, yaitu FCM berbasis DAE dengan satu lapisan tersembunyi (DFCM-single hidden layer) dan FCM berbasis DAE dengan multi lapisan tersembunyi (DFCM-multi hidden layers). Hasil dari kedua metode ini menunjukkan bahwa topik-topik pada DFCM-single hidden layer memiliki nilai coherence lebih tinggi dari topik-topik pada DFCM-multi hidden layers.

---

Topic detection is a technique to find out information by extracting topics from big data. One method used for topic detection is the clustering method, namely Fuzzy C-Means (FCM). However, the performance of FCM becomes worse when clustering on highdimensional data. That weakness is resolved by dimensional reduction. In this research, deep learning method is used to reduce the dimensions of the data set, namely Deep Autoencoders (DAE). FCM clustering method with DAE dimensional reduction is called Deep Autoencoders-Based Fuzzy C-Means (DFCM). DFCM is divided into two parts. First, reducing the dimensions of high-dimensional data collection using Deep Autoencoders. Second, performing FCM clustering on the reduced data. Results of DFCM are topics. These topics are evaluated using the value of coherence. In this research, two DFCM methods were built, namely DAE with one hidden layer based FCM (DFCM-single hidden layer) and DAE with multi-hidden layers based FCM (DFCMmulti hidden layers). The results of these two methods show that the topics in DFCMsingle hidden layer have a higher coherence value than the topics in DFCM-multi hidden layers."

"ABSTRAKTesis ini membahas mengenai cara melakukan pengelompokan spare part maintenance menggunakan teknik multivariat yaitu analisa kluster yang digabungkan dengan klasifikasi fuzzy dan klasifikasi ABC. Tujuan penggunaan ketiga metode pengelompokan ini adalah untuk mendapatkan suatu sistem pengelompokan inventory yang cukup akurat, mengakomodasi lebih dari satu variabel/kriteria pengelompokan dan mudah diaplikasikan oleh profesional. Hasil pengelompokan ini akan digunakan sebagai dasar untuk menentukan metode pengelolaan yang sesuai untuk spare part maintenance tersebut.

---

ABSTRACT

This thesis is concern about how to classifying spare part of maintenance using one of multivariate technique, cluster analysis, combined with fuzzy classification and ABC classification. The objective of using these three kind of methods is to find accurate inventory classification method which could accommodate more than one variable/criteria and easy to implemented by management professional. Result of this classification will be used to decide the best way to manage the spare part of maintenance."

"Dalam upaya untuk meminimalkan kerugiannya, perusahaan asuransi dapat mengalihkan sebagian risiko yang ditanggungnya kepada perusahaan reasuransi. Terdapat dua kontrak reasuransi yang biasa digunakan untuk mengalihkan risiko tersebut, yaitu kontrak reasuransi quota-share dan kontrak reasuransi stop-loss. Pembagian kerugian pada kontrak reasuransi quota-share bergantung pada retensi yang berupa nilai proporsi kerugian yang disetujui kedua pihak, sedangkan pada kontrak reasuransi stop-loss pembagian kerugian bergantung pada batas retensi berupa besar kerugian maksimum yang ditanggung oleh perusahaan asuransi. Perusahaan asuransi membayarkan premi reasuransi kepada perusahaan reasuransi sebagai imbalan atas pengalihan risiko tersebut. Semakin besar risiko yang dialihkan kepada perusahaan reasuransi, semakin besar pula premi reasuransi yang harus dibayarkan oleh perusahaan asuransi. Perusahaan asuransi harus menentukan retensi yang optimal sedemikian sehingga premi reasuransi yang dibayarkan sesuai dengan kerugian yang dialihkan kepada perusahaan reasuransi. Pembentukan kontrak reasuransi yang optimal biasanya hanya dilihat dari sisi perusahaan asuransi tanpa mempertimbangkan sisi perusahaan reasuransi. Untuk mengatasi masalah tersebut dilakukan perhitungan menggunakan joint survival probability dan joint profitable probability. Dengan menggunakan joint survival probability dan joint profitable probability, kontrak reasuransi yang optimal baik bagi perusahaan asuransi maupun perusahaan reasuransi dapat diperoleh. Pada perhitungan dengan joint survival probability, kontrak reasuransi quota-share optimal bergantung pada kekayaan awal perusahaan asuransi dan nilai kerugian yang ditanggung perusahaan asuransi apabila perusahaan asuransi mengalihkan seluruh kerugian kepada perusahaan reasuransi, sedangkan kontrak reasuransi stop-loss optimal bergantung pada kekayaan awal perusahaan asuransi dan premi yang dibayarkan pemegang polis. Pada perhitungan dengan joint profitable probability, kontrak reasuransi quota-share optimal bergantung pada nilai kerugian yang ditanggung perusahaan asuransi apabila perusahaan asuransi mengalihkan seluruh kerugian kepada perusahaan reasuransi, sedangkan kontrak reasuransi stop-loss optimal bergantung pada premi yang dibayarkan pemegang polis.

---

In an effort to minimize losses, the insurance company may transfer some of the risk it bears to the reinsurance company. There are two reinsurance contracts that are commonly used to transfer the risk, namely the quota-share reinsurance contract and the stop-loss reinsurance contract. Loss sharing in a quota-share reinsurance contract depends on the retention in the form of the proportion of losses agreed upon by both parties, whereas in a stop-loss reinsurance contract, the distribution of losses depends on the retention limit in the form of the maximum loss incurred by the insurance company. The insurance company pays a reinsurance premium to the reinsurance company in exchange for the transfer of risk. The greater the risk transferred to the reinsurance company, the greater the reinsurance premium that must be paid by the insurance company. The insurance company must determine the optimal retention in such a way that the reinsurance premium paid matches the loss transferred to the reinsurance contract. The retention is usually only seen from the side of the insurance company without considering the reinsurance company. To overcome this problem, the optimal retention calculations in this paper are carried out using a joint survival probability and a joint profitable probability. By using joint survival probability and joint profitable probability, optimal reinsurance contracts for both insurance companies and reinsurance companies can be obtained. In calculations with joint survival probability, optimal quota-share reinsurance contract depends on the initial wealth of the insurance company and the value of the losses incurred by the insurance company if the insurance company transfers all losses to the reinsurance company, while the optimal stop-loss reinsurance contract depends on the initial wealth of the insurance company and premiums paid by policyholders. In calculations with a joint profitable probability, the optimal quota-share reinsurance contract depends on the value of the losses incurred by the insurance company if the insurance company transfers all losses to the reinsurance company, while the optima stop-loss reinsurance contract depends on the premium paid by the policyholder."

"Untuk mencapai operasional pembangkit yang maksimal diperlukan ketersediaan jumlah spare part yang sesuai kebetuhan. penelitian ini mengusulkan penggabungan metode AHP dan Semi Delphi, untuk menentukan jumlah kebutuhan spare part tersebut, dengan melihat sudut pandang pemeliharaan dan logistik dari spare part. Pemeliharaan mempunyai 7 kriteria dan logistic mempunyai 7 kriteria. Pada penelitian ini berfokus pada blok 4 PLTGU Priok, dimana mana pembangkit ini bergerak dengan mesin steam turbin dan gas turbin. Penelitian ini penggabungan AHP dan semi delphi uuntuk menentukan jumlah spare part. Daftar spare part tersebut, dinilai untuk ditemukan kekritisannya. Setelah itu jumlah spare part yang sudah ditemukan kekritisannya dengan Semi Delphi. Para expert kemudian menentukan jumlah spare part sesuai dengan pengalamannya. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan didapatkan kekritisan “H” sebanyak 2 spare part, “M” sebesar 108 spare part dan “L” sebesar 0 buah. Dari sisi biaya, perhitungan untuk jumlah dengan kategori mean atau rata-rata terdapat penghematan sebesar 2% jika dibandingkan dengan jumlah eksisting spare part.

---

Untuk mencapai operasional pembangkit yang maksimal diperlukan ketersediaan jumlah spare part yang sesuai kebetuhan. penelitian ini mengusulkan penggabungan metode AHP dan Semi Delphi, untuk menentukan jumlah kebutuhan spare part tersebut, dengan melihat sudut pandang pemeliharaan dan logistik dari spare part. Pemeliharaan mempunyai 7 kriteria dan logistic mempunyai 7 kriteria. Pada penelitian ini berfokus pada blok 4 PLTGU Priok, dimana mana pembangkit ini bergerak dengan mesin steam turbin dan gas turbin. Penelitian ini penggabungan AHP dan semi delphi uuntuk menentukan jumlah spare part. Daftar spare part tersebut, dinilai untuk ditemukan kekritisannya. Setelah itu jumlah spare part yang sudah ditemukan kekritisannya dengan Semi Delphi. Para expert kemudian menentukan jumlah spare part sesuai dengan pengalamannya. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan didapatkan kekritisan “H” sebanyak 2 spare part, “M” sebesar 108 spare part dan “L” sebesar 0 buah. Dari sisi biaya, perhitungan untuk jumlah dengan kategori mean atau rata-rata terdapat penghematan sebesar 2% jika dibandingkan dengan jumlah eksisting spare part."