Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sebuah perusahaan kontraktor tambang di Kalimantan Timur ingin mengurangi biaya transportasi yang dikeluarkan, salah satunya adalah biaya pengantaran karyawan ke lokasi tambang menggunakan bus. Penggunaan bus untuk pengantaran karyawan digunakan untuk aspek keselamatan mengingat kondisi jalan tambang yang tidak beraspal. Untuk menentukan jumlah, kombinasi, dan penugasan bus untuk pengantaran karyawan terdapat beberapa hal yang perlu diperhatikan, seperti ketersediaan bus, kapasitas, jumlah karyawan, dan tipe bus yang tidak dapat masuk ke beberapa lokasi tambang. Oleh karena itu, dibuat model yang dapat digunakan untuk menentukan jumlah dan kombinasi bis yang sesuai untuk meminimumkan biaya sewa bus dan biaya bahan bakar yang dikeluarkan. Metode yang digunakan untuk mencari solusi dari model yang dibuat adalah integer linear programming dengan algoritma branch and bound. Dalam waktu komputasi 30 menit didapatkan solusi yang baik dengan optimality gap < 1. Hasil dari optimasi dengan 3 skenario menunjukkan penurunan biaya transportasi bus karyawan, masing-masing penurunan sebesar 2,90, 7,24, dan 10,44.

---

A mining contractor company in East Kalimantan wants to reduce the transportation costs incurred, one of which is the cost of delivering employees to the mine by bus. The use of bus for employee delivery is used for safety aspect considering the unpaved mining road condition. To determine the number, combination, and assignment of buses for employee delivery there are several things to note, such as the availability of buses, capacity, number of employees, and the type of bus that can not enter several mine sites. Therefore, a model can be used to determine the appropriate bus number and combinations to minimize the cost of bus rental and fuel costs incurred. The method used to find the solution of the model is linear integer programming with branch and bound algorithm. In 30 minute computation time, good solution generated with optimality gap of."

"Metode optimasi telah banyak diaplikasikan di berbagai bidang. Prinsip dari ilmu optimasi adalah mengoptimalkan tujuan yang ingin dicapai dengan adanya keterbatasan sumber daya yang dimiliki. Salah satu pengaplikasian metode optimasi adalah di industri penerbangan. Metode optimasi di antaranya digunakan untuk menentukan kombinasi destinasi yang akan dilayani serta penugasan armada pesawat. Penentuan destinasi dan penugasan armada pesawat yang kurang tepat akan menghasilkan kerugian yang besar bagi pihak maskapai. Penentuan destinasi dilakukan dengan menggunakan konsep programa multi tujuan yang meminimalkan penyimpangan antara nilai riil dengan nilai ideal yang diharapkan. Terdapat tiga fungsi tujuan yaitu biaya operasi, pendapatan, dan jumlah penumpang. Penugasan armada pesawat dilakukan dengan menggunakan metode programa linier integer yang akan mengeluarkan hasil berupa jumlah armada tiap tipe pesawat yang dibutuhkan dan penugasan armada tersebut ke penerbangan. Fungsi tujuan dari model ini adalah memaksimalkan keuntungan yang akan didapat maskapai. Studi kasus dilakukan di PT. Pelita Air Service, salah satu maskapai penerbangan nasional di Indonesia. Perusahaan ingin melakukan ekspansi bisnis dengan membuka penerbangan reguler berjadwal dari Bandara Juanda Surabaya. Hasil dari penentuan destinasi ada enam destinasi terpilih yaitu Banyuwangi, Jogja, Jember, Sumenep, Semarang, dan Denpasar. Kebutuhan armada pesawat adalah satu pesawat CRJ 1000 untuk melayani penerbangan dari dan ke Semarang sedangkan destinasi lainnya dilayani oleh dua pesawat ATR 72-600.

---

Optimization method has been widely used in various fields. The principle of optimization is to obtain an optimum condition with resource constraints. One of the most used applications of optimization is destination selection and fleet assignment model in the aviation industry. A poor destination selection and fleet assignment can cause a great increase in costs of airline companies. Destination selection is done by using multi objective programming concept that minimizes the gap between real condition and the ideal condition. There are three objective functions which are minimize operational costs, maximize revenue, and maximize number of passengers served. Fleet assignment is done by using integer linear programming method to develop a fleet assignment model. The output of this model is the number of aircrafts needed every day to serve all flights in a day and the assignment of the fleet itself to the most appropriate flight.

The objective of this model is to maximize profit. This research is done by using study case method of a national aviation company, PT. Pelita Air Service. The company is planning to expand its charter plane business to open regularly scheduled flights from Juanda Airport Surabaya. The result from the destination selection is there are six destinations that are most optimum to be served which are Banyuwangi, Jogja, Jember, Sumenep, Semarang, and Denpasar. The number of aircraft needed are one Bombardier CRJ 1000 plane for Surabaya Semarang return flight and the rest of the flights will be assigned to two ATR 72 600 planes."

"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."

"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."

"Distribusi merupakan pendorong utama profitabilitas keseluruhan sebuah perusahaan. Tingginya biaya distribusi produk di UMKM makanan disebabkan karena tidak adanya perhitungan biaya untuk mendapatkan keputusan distribusi yang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan model distribusi produk di UMKM makanan dengan biaya terendah dan waktu tercepat. Untuk menyelesaikan permasalahan distribusi produk makanan di 5 UMKM makanan, dimodelkan masalah Heterogenous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Window (HVRPTW) dalam bentuk Mixed Integer Linear Programming dan diselesaikan menggunakan algoritma branch-and-bound pada perangkat lunak Lingo. Hasil dari penelitian ini adalah optimasi biaya distribusi produk untuk 5 UMKM makanan yang menghasilkan keputusan distribusi dengan biaya terendah dan waktu tercepat. Telah dikembangkan alat untuk perhitungan biaya distribusi yang dapat digunakan oleh UMKM makanan untuk pendukung keputusan distribusi produk harian

---

Distribution is the main driver of the overall profitability of a company. The high cost of product distribution in food SMEs is caused by the absence of distribution cost calculation for SMEs to make optimal distribution decisions. The purpose of this research is to provide SMEs with a product distribution model with the lowest cost and fastest time. A Heterogenous Fleet Vehicle Routing Problem (HVRP) for the food distribution problem in 5 food SMEs is modeled in the form of Mixed Integer Linear Programming and solved using branch-and-bound algorithm in Lingo software. The result of this study is the optimization of the distribution cost for 5 food SMEs distribution decisions. A tool for the calcuation of distribution cost is developed for food SMEs to support daily product distribution decisions."

"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."

"Banyak riset telah dilakukan untuk meningkatkan hasil produksi, meminimumkan downtime mesin, mengoptimalkan penjadwalan produksi, menyediakan bahan baku dan bahan kemasan, dll. Fluktuasi permintaan konsumen menjadi faktor yang sulit untuk diprediksi. Penjadwalan produksi memiliki peranan yang penting untuk memberikan hasil produksi yang optimal.Pada awal riset ini metode Autoregresif Integrated Moving Average ARIMA digunakan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan data historikal, optimasi yang dilakukan untuk meningkatkan hasil produksi, adalah dengan meminimumkan makespan dan jumlah lini mesin yang digunakan. Model yang digunakan mixed integer linear programming. Metode branch and bound B B dikembangkan untuk penyelesaian masalah ini. Riset ini juga membandingkan antara model meminimumkan makespan dengan meminimumkan makespan dan jumlah lini yang digunakan. Total biaya yang dibutuhkan menjadi faktor penentu, model mana yang lebih baik. Beberapa skenario juga disertakan untuk mengetahui kemungkinan model ini diterapkan pada keadaan nyata. Pada tesis ini studi kasus yang dilakukan adalah meminimumkan makespan dan meminimumkan jumlah lini yang digunakan. Hasil yang diperoleh pada studi kasus ini adalah 295,4 jam dengan lini yang digunakan adalah satu lini mesin.

---

Researches has been done to improve production output, minimize machine downtime, optimize production scheduling, provide raw materials and packaging materials, etc. Fluctuations in consumer demand is a difficult factor to predict. Production scheduling has an important role to provide optimal production results.

At the beginning of this research, the method of Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA is used to forecast using historical data, the optimization done to improve the production yield, is to minimize the makespan and the number of machine lines used. The model used mixed linear integer programming. The branch and bound method B B was developed to solve this problem.

This research also compares the minimize makespan model with minimize makespan and number of lines used. The total cost required becomes the deciding factor, which model is better. Several scenarios are also included to find out the possibility of this model being applied to real circumstances. In this thesis, the case study is minimizing the makespan and minimizing the number of lines used. The results obtained in this case study was 295.4 hours with the line used being one machine line."

"Industri poultry merupakan salah satu industri di Indonesia yang memiliki fokus dalam ayam potong. Industri poultry mengalami kenaikan dalam permintaan dan untuk menjamin ketersediaan pasokan dan stabilisasi daging ayam ras diperlukan harga acuan yang mempertimbangkan harga pengiriman. Salah satu perusahaan industri poultry memiliki proses outbound logistics yang terdiri dari pengiriman dan penyimpanan. Pada bulan Oktober hingga Desember 2022, terjadi peningkatan permintaan dan juga biaya outbound logistics, dimana outbound logistics sendiri memiliki dua biaya yaitu biaya pengiriman dan biaya penyimpanan. Biaya Outbound logistics yang tinggi disebabkan oleh pemilihan dan perencanaan kendaraan yang masih belum optimal. Sehingga  diperlukan optimasi perencanaan outbound logistics yang lebih baik lagi. Penelitian ini melakukan pengembangan model optimasi untuk mengurangi biaya outbound logistics dengan metode mixed integer linear programming (MILP) menggunakan perangkat lunak LINGO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa total biaya outbound logistics memiliki penurunan dari Rp451.364.739 menjadi Rp246.817.288. Penggunaan kendaraan juga mengalami penurunan dari 229 unit menjadi 89 unit. Sedangkan utilisasi kendaraan mengalami kenaikan dari 69% menjadi 96%.

---

The poultry industry is one of the industries in Indonesia that has a focus on broiler chickens. The poultry industry has experienced an increase in demand and to ensure the availability of supply and stabilization of chicken meat, a reference price is needed that takes into account the shipping price. One of the poultry industry companies has an outbound logistics process which consists of shipping and storage. From October to December 2022, there was an increase in demand and also outbound logistics cost, where outbound logistics itself has two costs, namely shipping costs and storage costs. The high outbound logistics costs are caused by the selection and planning of vehicles that are still not optimal. So better optimization of outbound logistics planning is needed. This research develops an optimization model to reduce outbound logistics costs using the mixed integer linear programming (MILP) method using LINGO software. The results of the study show that the total cost of outbound logistics has decreased from IDR 451,364,739 to IDR 246,817,288. The use of vehicles also decreased from 229 units to 89 units. Meanwhile, vehicle utilization increased from 69% to 96%."

"

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.

"

"Ketidakpastian total permintaan mengakibatkan ketidakpastian dalam jumlah penggunaan truk pengiriman semen dan total biaya angkut yang dikeluarkan. Oleh karena itu penulis melakukan peramalan permintaan untuk bulan selanjutnya, menggunakan peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) sebelum data peramalan tersebut diolah menggunakan metode mixed integer linear programming (MILP) untuk menentukan jumlah truk yang digunakan dan total biaya angkut yang dikeluarkan menggunakan solver Gurobi pada software Python. biaya angkut pada bulan November mengalami penurunan dari bulan sebelumnya, sebesar Rp3,587,172 dari Rp135,972,376. Keberhasilan penurunan jumlah penggunaan truk dari yang bermuatan 10 ton sebanyak 35 menjadi 8, 20 ton sebanyak 41 menjadi 19, dan 30 ton sebanyak 17 tetap menjadi 17 mengahasilkan penurunan total biaya angkut sebanyak Rp132,386,204.

---

Uncertainty in total demand results in uncertainty in the number of trucks used for cement delivery and the total transportation costs incurred. Therefore, the authors forecast demand for the next month, using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) forecasting before the forecasting data is processed using the mixed integer linear programming (MILP) method to determine the number of trucks used and the total transportation costs incurred using the Gurobi solver in Python software. transportation costs in November decreased from the previous month, amounting to Rp3,587.172 from Rp135,972,376. The success of reducing the number of trucks using 10 tons of 35 to 8, 20 tons of 41 to 19, and 30 tons of 17 still being 17 resulted in a decrease in the total transportation cost of Rp.132,386,204."