Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam dunia bisnis selalu terdapat aksi persaingan. Perusahaan yang memiliki daya saing yang tinggi maka akan mampu bertahan. Perkembangan jasa pelayanan maskapai penerbangan dari tahun ke tahun semakin menjadi perhatian masyarakat luas. Fenomena ini sudah banyak ditangani oleh perusahaan termasuk perusahaan penerbangan dalam negeri PT. X, namun penjadwalan yang kurang optimal masih menjadi penghambatnya. Masalah yang paling mendesak bagi maskapai PT. X adalah biaya operasional yang sangat tinggi melebihi nilai pemasukan perusahaan. Makalah ini menawarkan kerangka kerja bagi perusahaan penerbangan untuk menyusun penjadwalan awak pesawat, dengan menggunakan model optimasi yang optimal sambil mempertimbangkan serangkaian aturan dan batasan yang berlaku dalam penerbangan.

---

In the business world there is always competition action. Companies that have high competitiveness will be able to survive. The development of airline services from year to year is increasingly a concern of the public. This phenomenon has been handled by many airline companies including domestic airlines company PT. X, but less optimal scheduling is still a barrier. The most pressing issue for PT. X is that the operational costs exceed the company 39 s revenue. This paper offers a framework for airlines to develop aircraft scheduling schedules, using optimized optimization models while considering a set of rules and restrictions in flight."

"Kompetisi ketat pada industri penerbangan menuntut dilakukan optimasi. Biaya awak pesawat merupakan biaya kedua terbesar dalam industri penerbangan sehingga dengan meminimumkannya dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan. Pembuatan jadwal rotasi penugasan awak (crew pairing) merupakan pembuatan rotasi penugasan awak dengan tujuan mengcover seluruh penerbangan dengan biaya minimum. Permasalahan rotasi penugasan awak (crew pairing problem) mempunyai kompleksitas tinggi karena banyak faktor yang harus dipertimbangkan seperti aturan yang berlaku serta biaya yang ditimbulkan. Ada dua tahap untuk pembuatan rotasi penugasan awak, tahap pertama adalah enumerasi seluruh pairing yang mungkin, kemudian optimasi pairing menggunakan algoritma genetika yang telah dimodifikasi berupa penambahan heuristic feasibility operator yang sesuai dengan karakteristik set covering problem, sehingga memungkinkan terjadinya proses deadhead. Algoritma genetika sendiri melakukan operasi genetika seperti crossover dan mutasi dengan parameter tertentu. Pengolahan data menghasilkan solusi rotasi penugasan awak yang lebih baik dari jadwal sebelumnya pada PT. X, menghasilkan penghematan biaya sebesar 39% dan pengurangan jumlah hari menginap sebesar 42%."

"Saat ini persaingan antara maskapai penerbangan sangat ketat sehingga masing-masing maskapai penerbangan selalu mencari cara untuk meningkatkan kualitas dan mengoptimalkan operasional perusahaan. Masalah yang menjadi salah satu faktor terbesar dalam pengeluaran operasional adalah bagian penjadwalan. Makalah ini menawarkan model optimasi untuk rotasi penugasaan awak pesawat di industri penerbengan untuk menyusun strategi dan pola untuk menemukan rute yang optimal dengan mempertimbangkan biaya penugasan para awak pesawat untuk salah satu jenis pesawat di suatu maskpai penerbangan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma Breadth First Search untuk pencarian pairing dan Algoritma Genetika untuk mendapatkan biaya penugasan yang paling minimum. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat 147 rangkaian pairing dengan diperoleh total biaya penugasan sebanyak 186.062 dan terjadi penghematan sebesar 50.478 dari kondisi awal.

---

Currently the competition between airlines is so intense. Each airline is always looking for ways to improve their quality and optimize their operating costs. The problem that has become one of the biggest factors in operational rsquo s cost is the scheduling. This paper offers an optimization model for the rotation of aircraft crew assignments in the aircraft industry to devise strategies and patterns to find the optimal route to obtain the minimum total cost. The method used in this research is Breadth First Search algorithm for pairing search and Genetic Algorithm to get the minimum total hotel cost. The result of this research is there are 147 series of pairing with obtained the total hotel cost as much as 186.062 and there is savings of 50,478 from the initial conditions."

"Menumpuknya pesawat terbang pada saat pemeliharaan berkala menyebabkan kurangnya pesawat terbang yang dapat dioperasikan untuk pelatihan bagi mahasiswa penerbang. Untuk itu diperlukan jadwal pemakaian dan jadwal pemeliharaan pesawat terbang agar diperoleh jadwal yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh suatu sistem penjadwalan pemeliharaan pesawat terbang yang optimal dengan meminimumkan terjadinya pemeliharaan 2000 jam secara bersamaan dengan metode algoritma genetik. Hasil yang dicapai adalah jadwal pemeliharaan pesawat terbang dengan meminimumkan terjadinya pemeliharaan 2000 jam selama 10 tahun dengan standard deviasi sebesar 0,43483.

---

Stacked of aircraft at the time in a periodic aircraft maintenance causing the lack of aircraft which is operated for the aviation training students. This require the schedule usage and aircraft maintenance schedule in order to obtain the optimal schedule.

This study aims to obtain a maintenance scheduling system of the optimal aircraft to minimize the occurrence of 2000-hour maintenance in conjunction with genetic algorithm method.

The results are an aircraft maintenance schedule to minimize the occurrence of 2000-hour maintenance for 10 years with a standard deviation of 0.43483."

"Permasalahan penjadwalan karyawan secara umum adalah masalah untuk menentukan berapa banyak pekerja yang dibutuhkan untuk ditugaskan terhadap setiap periode waktu kerja yang direncanakan oleh sebuah organisasi dengan tujuan mengcover seluruh penugasan dengan biaya minimum. Permasalahan penjadwalan karyawan mempunyai kompleksitas tinggi karena banyak faktor yang harus dipertimbangkan seperti aturan yang berlaku serta biaya yang ditimbulkan. Metode yang digunakan untuk optimasi penjadwalan karyawan dalam penelitian ini adalah Algoritma Genetika. Solusi melalui metode ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam mengoptimal jadwal karyawan pengawas pembangunan kapal.

---

Crew scheduling problem is in general, the problem of determining how many workers must be assigned to each of the planning periods of work time for an organization in order to cover all assignments at minimum cost. Crew scheduling has a high complexity because of many aspects must be considered, such as work-rule agreements and cost of individual assignment. The method to optimize the crew scheduling problem is Genetic Algorithm. The solution through this method could help the organization to optimize workforce scheduling of ship building surveyor."

"Container loading menjadi inti permasalahan dari aktivitas logistik. Hal ini terjadi karena banyaknya ruang sisa pada kontainer yang tidak termanfaatkan akibat ketidaksesuaian perbandingan dimensi barang yang akan dimuat dengan dimensi kontainer. Kerugian yang ditimbulkan adalah cost untuk sewa kontainer akan bertambah juga kelelahan yang dialami helper. Oleh karena itu diperlukan suatu pengaturan yang baik agar penyusunan barang dalam kontainer dapat lebih optimal. Permasalahan ini dapat diselesaikan menggunakan metode algoritma genetika. Dimana prosesnya diawali dengan pembangkitan populasi awal, setelah itu dilakukan crossover dan mutasi, sebelum akhirnya dihitung nilai fitnessnya untuk kemudian dilakukan seleksi terhadap nilai fitness terbaik yang nantinya akan dijadikan sebagai solusi dari permasalahan yang ada. Dari hasil pengujian didapat parameter nilai terbaik yang akan mempengaruhi solusi, yakni ukuran populasi sebesar 100, nilai crossover rate sebesar 0,7, nilai mutation rate sebesar 0,3, dan ukuran generasi sebesar 50. Dari parameter yang telah didapatkan diperoleh nilai fitness terbaik sebesar 48,82. Kemudian nilai fitness ini divisualisasikan kedalam pola susunan barang yang optimal untuk digunakan sebagai solusi dari penyusunan barang di dalam kontainer.

---

The container loading is the major issues of logistics activity. This is because of the large amount of space left in the unused container as a result of the misalignment of the dimensions of goods that would be loaded with container dimensions. The loss are container rental cost will increase and fatigue experienced by helper. Therefore, a good arrangement is needed for more optimum. The matter can be solved using a genetic algorithm method. That process starts with initialization of the population, after it crossover and mutation, and then calculate the fitness value to use it for selection to get best fitness value that eventually becomes the solution for this problem. According to the tests, the best parameters, which will affect the solution, a population size is 100, a crossover rate is 0,7, a mutation rate is 0,3, and a generation size is 50. From the parameters obtained, the best fitness crose is 48,82. The final step, the value of this fitness is visualized into the optimal pattern arrangement of goods to be used as a solution for the container loading problem."

"Keseimbangan lini lintasan atau assembly line balancing (ALB) perakitan merupakan salah satu masalah penting dalam area produksi. Karena perbaikan performa sistem dapat mempengaruhi segi keuangan, maka sangat penting untuk mengembangkan suatu solusi yang praktis dari permasalahan keseimbangan lini dan juga kebutuhan akan waktu perhitungan yang minimal untuk memecahkan masalah keseimbangan lini tersebut. Metode metaheuristik merupakan cara umum dalam kehidupan nyata. Metode pada penelitian kali ini merupakan metode heuristik Tabu Search. Metode ini merupakan metode pencarian solusi pada daerah yang dianggap optimal sehingga diharapkan efisiensi keseimbangan lini tercapai. Hasil dari penelitian kali ini adalah metode algoritma Tabu Search yang dipakai dapat menghasilkan efisiensi lini perakitan sebesar 80.01% dengan running program dilakukan iterasi sebanyak 1.000.000, dan menghasilkan nilai smoothness sebesar 43.89 menit.

---

Assembly line balancing (ALB) is one of the important problem of production. As small improvement in performance system can lead to significant monetary consequence, it is importance to develop practical solution procedure of assembly line balancing problem and minimal computational time requirement. Heuristic are generally use to solve the problem in real life. In this paper, an efficient heuristic is proposed to solve the deterministic and single problem of ALB. The proposed heuristic is tabu search algorithm. This algorithm searching the optimal solution on local area, and expect for the best result to achieve ALB more efficient. The result of this paper is tabu search can solve ALB with 80.01% line efficiency, and 43.89 minutes of smoothness index."

"Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh jadwal mata kuliah pada perguruan tinggi yang optimal, sehingga jumlah mata kuliah yang bentrok dapat dikurangi, beban mahasiswa lebih merata, serta penggunaan ruang kelas lebih optimal. Hal ini dilakukan dengan optimasi yaitu melalui penentuan jadwal mata kuliah. Optimasi jadwal dilakukan dengan menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika adalah salah satu algoritma yang tepat digunakan untuk memecahkan permasalahan dalam skala besar dan memiliki tingkat kompleksitas yang tinggi sehingga cocok untuk digunakan memecahkan masalah penjadwalan mata kuliah pada perguruan tinggi yang terkenal rumit dan memiliki banyak sekali variabel kendala yang harus dipenuhi dalam pembuatan jadwal yang baik. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebuah jadwal mata kuliah yang optimal berdasarkan jumlah mata kuliah yang bentrok, beban mahasiswa, dan penggunaan ruang kelas. Setelah penelitian dilakukan diperoleh jadwal baru yang optimal.

---

The aim of this research is to gain an optimum schedule for university course timetabling problem, in order to decrease the number of clashed courses, even distribute student's study burden, and optimize class utilization. Schedule optimization were achieved using genetic algorithm.

Genetic algorithm is one kind of algorithms that appropiate to be used for solving large scale problem with high complexity so it suitable to be used for solving university course timetabling problem which is an NP-hard problem and many constraints variable that has to be fulfilled in order to make a good schedule.

The result of this research is an optimum schedule based on number of clashed courses, student's study burden, and class utilization. After the research is completely done, the result is a new optimum schedule."

"Menumpuknya pesawat terbang pada saat pemeliharaan berkala menyebabkan kurangnya pesawat terbang yang dapat dioperasikan untuk pelatihan bagi mahasiswa penerbang. Untuk itu diperlukan jadwal pemakaian dan jadwal pemeliharaan pesawat terbang agar diperoleh jadwal yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh suatu sistem penjadwalan pemeliharaan pesawat terbang yang optimal dengan meminimumkan terjadinya pemeliharaan 2000 jam secara bersamaan dengan metode Algoritma Menetika. Hasil yang dicapai adalah jadwal pemeliharaan pesawat terbang dengan meminimumkan terjadinya pemeliharaan 2000 jam selama 10 tahun dengan standard deviasi sebesar 0,43955.

---

Stacked of aircraft at the time in a periodic aircraft maintenance causing the lack of aircraft which is operated for the aviation training students. This require the schedule usage and aircraft maintenance schedule in order to obtain the optimal schedule.

This study aims to obtain a maintenance scheduling system of the optimal aircraft to minimize the occurrence of 2000-hour maintenance in conjunction with memetic algorithm method.

The results are an aircraft maintenance schedule to minimize the occurrence of 2000-hour maintenance for 10 years with a standard deviation of 0.43955."

"Penempatan posisi Access Point pada Jaringan Wifi.id yang tepat sangat diperlukan untuk mengoptimalkan kekuatan sinyal yang diterima dari transmitter ke receiver. Parameter yang paling mempengaruhi dalam menentukan performa posisi Access Point adalah nilai kekuatan sinyal, karena nilai inilah yang akan digunakan untuk menentukan coverage area (cakupan sinyal) dari sebuah transmitter (Access Point).Pada penelitan ini telah dilakukan pengukuran terhadap kekuatan sinyal access point terhadap penerima di ruang EBIS WITEL Yogyakarta yang diukur menggunakan InSSIDER dan dihasilkan RSSI (Receive Signal Strength Indicator) dari sebuah transmitter terhadap receiver. Dalam pengukuran juga digunakan propagasi Line Of Sight (LOS) dan propagasi Non Line Of Sight (NLOS). Data yang diperoleh dari hasil pengukuran dilapangan digunakan untuk melakukan pemodelan penempatan posisi Acces Point menggunakan metode algoritma genetika. Kekuatan sinyal RSSI yang diterima oleh receiver tidak hanya bergantung pada jarak antara transmitter dan receiver, akan tetapi menunjukkan variasi yang besar terhadap fading dan shadowing pada sebuah lokasi, juga pengaruh interferensi dapat menyebabkan penurunan sinyal (RSSI) yang diterima oleh receiver.Dari hasil penelitian yang dilakukan, diharapkan dapat menghasilkan pemodelan yang sesuai dan tepat guna dalam melakukan optimisasi penempatan posisi Access Point pada jaringan Wifi.Id menggunakan metode algoritma genetika.

---

Positioning of access point on wifi.id?s network on the right place is needed to optimize the signal strength received from the transmitter to the receiver . The parameters that most influence in determining the performance of the position of the access point is the value of the signal strength, because the value that will be used to determine the coverage area (signal coverage) of a transmitter (access point).

In this research has been done measuring the signal strength of the access point to the receiver in the room EBIS Witels Yogyakarta measured using inSSIDer and generated RSSI (Receive Signal Strength Indicator) from a transmitter to a receiver. Measurements were also used in the propagation of Line Of Sight (LOS) and propagation Non Line Of Sight (NLOS). Data obtained from field measurements are used for modeling the placement of the access point using genetic algorithm. RSSI signal strength received by the receiver does not only depend on the distance between transmitter and receiver, but showed a large variation against fading and shadowing at a location, also influence the interference can cause a decrease in the signal (RSSI) received by the receiver.

From the research conducted, is expected to generate appropriate modeling and effective in optimizing the placement of the access point on the wifi.id?s network using genetic algorithm."