Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

Kegagalan sistem perpipaan pada industri minyak bumi dan gas merupakan kondisi yang sangat dihindari dan diantisipasi karena kerugian yang dihasilkan dapat mencapai sangat tinggi. Salah satu penyebab yang mengakibatkan kegagalan sistem perpipaan adalah korosi internal. Korosi internal ini disebabkan oleh kandungan karbon dioksida dan zat-zat yang korosif di dalam minyak bumi dan gas. Untuk mengantisipasi kegagalan yang dapat terjadi, dibutuhkan sistem inspeksi yang optimal sehingga tidak hanya dapat mencegah terjadinya korosi yang mengakibatkan kegagalan sistem perpipaan namun juga overbudgetting akibat inspeksi yang terlalu sering. Risk Based Inspection (RBI) merupakan salah satu metode untuk menentukan sistem inspeksi secara optimal dengan menggunakan pendekatan risiko. Dalam pendekatan penghitungan risiko, simulasi monte carlo dapat digunakan untuk mendekati nilai risiko aktual pada kondisi lapangan dengan jumlah sampel yang sedikit. Dalam simulasi monte carlo ini digunakan dua jenis fungsi laju korosi yang sesuai dengan ASTM G-16 95. Dengan membandingkan jenis fungsi laju korosi linier yang umumnya digunakan dalam penghitungan laju korosi di lapangan dengan fungsi laju korosi non-linier akan menghasilkan pendekatan nilai risiko yang lebih akurat. Dengan pendekatan nilai risiko yang lebih akurat, sistem inspeksi yang dihasilkan dalam akan lebih optimal.

 

---

Failures in oil and gas piping system are a condition which may occur and resulting in high amount of loses. One of the main causes on pipeline system failure is Internal corrosion. This internal corrosion is occurred due to high content of carbon dioxide gasses and other corrosive substances inside crude oil and natural gasses. Therefore, an optimum inspection scheduling system will be needed not only to intercept the probability of pipeline failures caused by corrosion but also to prevent overbudgeting on excessive inspection scheduling. For this purpose, Risk-Based Inspection (RBI) is used based on API RP 581 document as a standard procedure of analysis. Also, in this paper Monte Carlo simulation will be applied using stochastic iteration to approximate the actual risk value of the pipeline system with limited amount of sample on site. In addition, the non-linear corrosion rate function is used as a comparison to the commonly used linear corrosion rate function based on the ASTM G-16 95 document. The results show non-linear corrosion rate function will generate more accurate approach on approximating the actual risk value and eventually resulting in more efficient inspection scheduling system during the lifetime of the pipe system.

 

"

"Di industri minyak bumi dan gas, pipa merupakan komponen utama yang ada dalam industri tersebut. Karena pipa merupakan komponen utama, maka pipa tersebut harus mendapatkan perhatian lebih dikarenakan kegagalan dalam sistem perpipaan, khususnya dalam industri minyak bumi dan gas, menjadi permasalahan yang sangat serius karena menimbulkan kerugian yang cukup besar. Salah satu cara untuk meminimalisir kegagalan tersebut adalah melalui inspeksi berbasis risiko. Dalam inspeksi berbasis risiko, digunakan simulasi Monte Carlo untuk mengetahui probabilitas komponen mengalami kegagalan. Pada umumnya, simulasi Monte Carlo menggunakan distribusi Normal dalam penentuan Random Variabel Generator. Namun, terdapat kemungkinan data yang dihasilkan adalah Bias, yaitu terdapat error sampling sehingga data tersebut menjadi kurang akurat dikarenakan nilai hasil dari distribusi Normal dapat bernilai negatif. Pada distribusi Normal, dihasilkan data yang sifatnya overestimation data. Maka dari itu, dibutuhkan metode lain untuk penentuan Random Variabel dimana data yang dihasilkan tidaklah bias sehingga akurasi hasil dari Inspeksi Berbasis Risiko meningkat. Metode Weibull dapat mengurangi biased data yang dihasilkan dari distribusi Normal.

---

Pipes are the main component in the oil and gas industries, and it needs a serious attention due to the high risk of the piping system failure. The failure of the piping system leads to a very serious consequence since it caused huge material losses, and the Risk-Based Inspection can minimize the failure. Risk-Based Inspection using the Monte Carlo Simulation for calculating the failure probabilities of the component. In general, Normal distribution is used in Monte carlo simulation for Random Variable Generator. However, it is possible that the generated data is called Bias, i.e. there is an error sampling, so the resulting data becomes inaccurate. In the Normal distribution, the result of the data produce an overestimation data because the result of the data can be negative on the corrosion rate. Therefore, we need another method for determining Random Variables where the generate data is not biased so the accuracy of the results of the Risk-Based Inspection increases, and the Weibull method can reduce the biased data generated from the Normal distribution."

"Minyak merupakan kebutuhan bahan bakar yang utama untuk menunjang kehidupan manusia dalam banyak aspek termasuk menggerakkan roda perekonomian. Kegiatan eksplorasi minyak banyak melibatkan jaringan perpipaan sebagai tempat mengalirkan atau memindahkan fluida. Oleh karena itu kehandalan sistem perpipaan sangat diperlukan untuk mencegah terjadinya kegagalan pada sistem perpipaan. Kegagalan pada sistem perpipaan terjadi akibat adanya interaksi antara logam pipa dengan lingkungannya yang akan mengakibatkan terjadinya korosi. Untuk mengantisipasi terjadinya korosi, dibutuhkan sistem inspeksi yang optimal sehingga mampu mencegah terjadinya korosi serta dapat meningkatkan efektifitas inspeksi. Risk Based Inspection (RBI) merupakan salah satu metode untuk menentukan sistem inspeksi secara optimal dengan menggunakan pendekatan risiko. Dalam pendekatan penghitungan risiko, simulasi Monte Carlo dapat digunakan untuk mendekati nilai risiko aktual pada kondisi lapangan dengan jumlah sampel yang sedikit. Metode simulasi Monte Carlo merupakan bentuk simulasi probabilistik dimana suatu solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses randomisasi (acak). Unsur pokok yang diperlukan dalam simulasi Monte Carlo adalah random number generator. Pada penelitian ini, perhitungan keandalan dilakukan dengan menggunakan simulasi Monte Carlo menggunakan bantuan perangkat lunak RStudio® yang akan dibandingkan hasil perhitungannya dengan menggunakan Graphical User Interface (GUI) berbasis bahasa pemrograman R. Tujuan akhir dari penelitan ini adalah untuk menciptakan Graphical User Interface (GUI) berbasis bahasa pemrograman R yang ditargetkan mampu mempermudah  user melakukan kalkulasi risiko dengan menggunakan simulasi Monte Carlo pada metode Risk Based Inspection

---

Oil is the main fuel requirement to support human life in many aspects including propelling the economy. Many oil exploration activities involve pipelines as a place to drain or move fluid. Therefore, the reliability of the piping system is needed to prevent failures in the piping system. Failure in the piping system occurs due to the interaction between the metal pipe and its environment which will result a corrosion. To anticipate the occurrence of corrosion, an optimal inspection system is needed so that it can prevent corrosion and increase the effectiveness of inspections. Risk Based Inspection (RBI) is one of the methods to determine the inspection system optimally by using a risk management approach. In this approach, Monte Carlo simulations can be used to approach the actual risk value in field conditions with a small number of samples. Monte Carlo simulation method is a form of probabilistic simulation where a solution of a problem is given based on a randomization process. The basic element needed in a Monte Carlo simulation is a random number generator. In this study, the reliability calculation is done using Monte Carlo simulation using the help of RStudio® software which will be compared to the results of calculations using the Graphical User Interface (GUI) based on the R programming. The final purpose of this research is to create a Graphical User Interface (GUI) based on the R programming language that is targeted to be able to facilitate users in calculating risk by using Monte Carlo simulations on the Risk Based Inspection method."

"Penerapan langsung Market Risk Capital Charges terhadap permodalan perbankan berdampak langsung terhadap turunnya Capital Adequacy Ratio (CAR) pada masing-masing bank. Salah satu fungsi utama dari perbankan adalah menunjang pertumbuhan ekonomi melalui kemampuannya untuk memberikan pinjaman kepada masyarakat. Penurunan CAR akibat perhitungan market risk capital charges, akan mengakibatkan penurunan kemampuan ekspansi perbankan nasional secara tidak langsung. Risiko nilai tukar (Excange rate risk) merupakan salah satu komponen dari market risk.

Perhitungan market risk capital charges dengan menggunakan model internal akan menghasilkan nilai yang relatif rendah dibandingkan dengan penggunaan model standar. Hal tersebut dikarenakan, dalam model internal sudah memperhitungkan efek volatilitas dan korelasi antar faktor risiko. Model internal yang banyak digunakan sekarang adalah Value at Risk (VaR). Perhitungan market risk capital charges yang efisien dengan menggunakan VaR akan berdampak langsung terhadap capital adequacy yang efisien pula. Penelitian ini menghitung market risk capital charges untuk risiko nilai tukar (exchange rate risk) dengan menggunakan VaR Monte Carlo Simulation.

Penelitian yang dilakukan menyimpulkan bahwa (1) perbankan syariah dapat menggunakan metode Value at Risk pendekatan Monte Carlo Simulation untuk perhitungan capital charges risiko nilai tukar; dan (2) pengukuran capital charge risiko nilai tukar dengan VaR Monte Carlo Simulation valid untuk digunakan dalam pengukuran risiko nilai tukar pada Bank Syariah XYZ.

---

Direct application of Market Risk Capital Charges on banking capital directly impact the decline in Capital Adequacy Ratio (CAR) in each bank. One of the main function of banks is to support economic growth through its ability to lend to the public. Decrease in CAR due to the calculation of market risk capital charges, will result in decreased ability of the national banking expansion indirectly. Exchange rate risk (Excange rate risk) is one component of market risk.

Calculation of market risk capital charges using internal models will produce a relatively low value compared with the use of the standard model. That is because, in the internal model taking into account the effects of volatility and correlation between risk factors. Internal models are widely used today is the Value at Risk (VaR). Calculation of market risk capital charges are efficiently by using VaR will directly affect an efficient capital adequacy as well. This study calculates market risk capital charges for the exchange rate risk (exchange rate risk) by using the VaR Monte Carlo Simulation.

Research carried out concluded that (1) Islamic banking can use the method of Value at Risk Monte Carlo Simulation approach to calculating capital charges exchange rate risk, and (2) the measurement of capital charge exchange rate risk with VaR Monte Carlo Simulation valid for use in risk measurement value exchange at Bank Syariah XYZ."

"Telah dilakukan pengukuran karakteristik dosimetri sumber Ir-1 92 microselectr0nHDR (mHDR) brakiterapi menggunakan metode Monte Carlo dan eksperimen. Untuk simulasi Monte Carlo digunakan program EGSnrc dengan medium vacum, udara dan air . Untuk eksperimen dilakukan dengan metode “in-air measurement dalam medium udara menggunakan jig, elektrometer Keithley 6487, NE 2571 Fanner chamber dan sumber Ir-192 dengan aktivitas yang terukur 4557 mCi. Dari simulasi, pengukuran kuat kenna per aktivitas rata-rata dalam medium vacum adalah 8.21.10-8 U Bq-1, di udara 8.2.10-8 U Bq-1 dan di air 8.48.10-8 U Bq-1 . Umuk konstanta laju dosis, nilai yang diperoleh adalah 2,79.10-6 Gy s-1 U-1 di vacum, 2,79.10-6 Gy s-1 U-1 di udara dan 3,18.10-6 Gy s-1 U-1 di air. Kuat kenna per aktivitas di udara pada jarak 10 cm yang diperoleh dari simulasi 8,18.10-8 U Bq-1, bila dibandingkan dengan kuat kenna per aktivitas di udara pada jarak yang sama dalam protokol (PIRS-629r) yaitu 9,709.10-8 U Bq-1 memiliki deviasi sebesar 15,73%.Dari eksperimen, hasil pengukuran kuat kenna per aktivitas di udara pada jarak 10 cm adalah 0,001.10-8 U Bq-1 dan kuat kenna per aktivitas di udara pada simulasi adalah 8,18.10-8 U Bq-1, perbedaan yang cukup besar dapat disebabkan karena aktivitas yang dimaksudkan dalam PIRS-629r adalah aktivitas pada sumber, bukan aktivitas yang terukur. Pada kuat kerma per aktivitas di air menunjukkan bahwa jarak efektif pemberian dosis brakiterapi pada jaringan tubuh adalah kurang dari 5,5 cm atau sekitar 5cm.

---

Measurement on lr-192 mHDR V2 brachytherapy source's dosimetry characteristic were done using Monte Carlo method and experiment. The Monte Carlo simulation Were done in vacum, air and Water us ing EGSnrc software. The experiment were done by using “in-air measurement” method Which equipment consist of jig, electnometer Keithley 6487, NE 2571 Farmer chamber and Ir-192 source with 4557 mCi of apparent activity. The average of air-kerma strength per unit activity in simulation result is 8.2.10 -8 U Bq -1 in vacum, 8.2.10 -8 U Bq-1 in air and 8.48.10 -8 U Bq -1 in water. Dose rate constant in vacum is 2,79.10 -6Gy s-1 U-1, 2,79.10 -6Gy s-1 U-1 in air and 8,18.10 -6 Gy s-1 U-1 in Water. Air-kerma strength per unit activity at 10 cm in air calculation is 8,18. 10-8 U Bq-1 di vacum, comparing to the air- kerma strength per unit activity at the same distance in air based on protocol (PIRS-629r) 9,709. 10-8 U Bq-1, the deviation is 15,73%.

From experiment calculation, the air-kerma strength per unit activity at 10 cm in air is 0,001. 10-8 U Bq-1 and simulation's result is 8,18. 10-8U Bq-1, this large difference may be caused of activity based on PIRS-629r is the real activity of the source, not the apperent activity. The air-kerma strength per unit activity in water shows the effective distance for tissue in brachytherapy treatment is less than 5,5 cm or about 5 cm."

"Infrastruktur gas bumi merupakan salah satu masalah utama dalam percepatan pemanfaatan gas bumi untuk keperluan domestik, pemanfaatan gas bumi sebagai sumber energi akan mampu mengurangi beban subsidi negara dalam pemakaian bahan bakar minyak (BBM) yang harganya terus melambung tinggi, dimana sebagian BBM masih tergantung dari import. Kurang berkembangnya infrastruktur gas bumi, mengakibatkan gas bumi cenderung di eksport daripada dimanfaatkan untuk kepentingan domestik. Sedangkan kecenderungan demand gas bumi domestik semakin meningkat, yang berakibat harga gas bumi cenderung semakin naik, dan banyak badan usaha (trader) berperilaku monopolistik. Untuk itu perlu penataan kebijakan yang merangsang pada percepatan pembangunan infrastruktur, dimana investor mendapatkan insentive dan kepastian berinvestasi. Dalam hasil penelitian ini diharapkan akan mendapatkan suatu skema harga yang wajar bagi pelaku usaha hilir migas namun akomodatif untuk end user. Analisa ekonomi dilakukan dengan menghitung seluruh komponen biaya di sektor hilir, dengan simulasi Monte Carlo dengan bantuan piranti lunak Crystal Ball.

---

Natural gas infrastructure is one of the main problems in accelerating the utilization of natural gas for domestic purposes, the use of natural gas as an energy source will be able to reduce the subsidy burden of the state in the use of fuel oil (BBM) whose price continues to soar, where most of the fuel is still dependent on imported. Less development of natural gas infrastructure, resulting in the export of natural gas tends to be used rather than domestic interests, while the tendency of the domestic gas demand is increasing. As a result, the price of natural gas tends to rise, and many business entities (traders) behave monopolistically. For that we need policies that stimulate the arrangement of the acceleration of infrastructure development, where investors get incentives and certainty to invest. In the results of this study are expected to get a fair price scheme for downstream businesses accommodating to the end user. Economic analysis carried out by calculating the cost of all components in the downstream sector. Crystal Ball software is used to Monte Carlo simulation."

"Penelitian yang berfokus pada model inventaris telah mendapatkan perhatian yang signifikan sebagai solusi yang layak bagi perusahaan yang bergulat dengan ketidakpastian yang terkait dengan permintaan pelanggan. Tidak menerapkan model persediaan yang sesuai dalam proses pengadaan dapat menyebabkan konsekuensi yang merugikan seperti kehabisan stok dan meningkatkan biaya persediaan secara keseluruhan. Namun, mengatasi model penawaran dengan permintaan stokastik menggunakan metode analitik konvensional terbukti menantang karena distribusi permintaan pelanggan yang tidak normal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah pasokan yang ditandai dengan permintaan stokastik dan terputus- putus melalui pengembangan metode simulasi Monte Carlo. Simulasi menilai keefektifan dua sistem inventaris: kebijakan peninjauan inventaris berkelanjutan (s,Q) dan kebijakan peninjauan inventaris berkala (R,s,S) yang dilakukan dengan interval 1 minggu, 2 minggu, 3 minggu, dan 4 minggu. Selanjutnya, model simulasi dioptimasi menggunakan metode integer linear programming dalam kerangka model inventori (s,Q) dan (R,s,S). Riset ini berfokus pada konteks perusahaan migas, khususnya kegiatan pengeboran di Indonesia, mengkaji hal-hal krusial untuk mendukung operasi pengeboran. Temuan menyoroti bahwa kebijakan kuantitas peninjauan inventaris berkelanjutan (s,Q) mengungguli kebijakan peninjauan inventaris berkala (R,s,S) dalam hal meminimalkan total biaya inventaris yang akan diterapkan. 

---

Research focusing on inventory models has gained significant attention as a viable solution for companies grappling with the uncertainties associated with customer demand. Not implementing appropriate inventory models in the procurement process can lead to detrimental consequences such as stockouts and increased overall inventory costs. However, addressing supply models with stochastic demand using conventional analytical methods proves challenging due to the non-normal distribution of customer demand. Consequently, this study aims to tackle supply issues characterized by stochastic and intermittent demand through the development of a Monte Carlo simulation method. The simulations assess the effectiveness of two inventory systems: continuous inventory review policies (s,Q) and periodic inventory review policies (R,s, S) conducted at intervals of 1 week, 2 weeks, 3 weeks, and 4 weeks. Subsequently, the simulation model is optimized using the integer linear programming method within the framework of the inventory models (s,Q) and (R,s,S). The research focuses on the context of oil and gas companies, specifically drilling activities in Indonesia, examining items crucial for supporting drilling operations. The findings highlight that the continuous inventory review quantity policy (s,Q) outperforms the periodic inventory review policy (R,s,S) in terms of minimizing the total inventory cost to be implemented. "

"ABSTRAKRisiko dan ketidakpastian dalam pembangunan infrastruktur SPBG merupakan sesuatu yang lumrah dihadapi oleh kontraktor. Tidak diantisipasinya risiko akan berakibat fatal pada keterlambatan schedule proyek. Untuk itu diperlukan study analisis yang mendalam pada aspek eksternal, operasional konstruksi dan support untuk mencari faktor yang berpengaruh terhadap risiko keterlambatan proyek SPBG. Study analisis ini dilakukan pada kontraktor yang ditunjuk dalam pembangunan infrastruktur SPBG yang ada di indonesia. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah study kasus dan survey lokasi, kemudian dalam proses analisis data survey dibantu dengan software SPSS, selanjutnya untuk melakukan pemetaan tingkat probabilitas risiko keterlambatan proyek, dilakukan simulasi monte carlo berdasarkan faktor yang berpengaruh yang didapat dari analisis SPSS. Berdasarkan hasil penelitian ini, keterlambatan proyek dipengaruhi oleh faktor-faktor risiko seperti, material yang tidak sesuai dengan spesifikasi, subcontraktor yang tidak perform dan gangguan dari masyarakat. Dan penyebab dari faktor risiko tersebut yaitu: monitoring dan pengawasan yang kurang baik, metode yang tidak efektif dan program CSR yang belum optimal. Sedangkan mitigasi yang dilakukan antara lain membuat sistem yang terintegrasi untuk mengawasi implementasi sistem, update metode, dan implementasi CSR.

---

ABSTRACTThe risks and uncertainties in gas refilling station infrastructure development are common to contractors. The non anticipated risk will be fatal at the delay in project schedules. It is necessary to study in depth analysis on external aspects, construction operations and support to find the factors that affect the risk of delay in gas refilling station projects. This analysis study was conducted on the appointed contractor in gas refilling station infrastructure development in Indonesia. The method used in this study is case study and site survey, then in the process of analysis of survey data assisted with SPSS software, then to mapping the probability level risk of project delay, monte carlo simulation based on influencing factors obtained from SPSS analysis. Based on the results of this study, project delays are influenced by risk factors such as, nonconforming materials, non performing subcontractors and community disruption. And the causes of these risk factors are poor monitoring and supervision, ineffective methods and corporate social responsibility programs that are not yet optimal. While mitigation undertaken among others create an integrated system to oversee the implementation of the system, update methods, and implementation of corporate social responsibility. "

"Bejana tekan  merupakan peralatan yang sebagai penampung fluida cair maupun gas dengan temperatur yang memiliki perbedaan dengan lingkungan yang ada di sekitarnya yang memiliki kemungkinan kegagalan yang tinggi yang dapat berpengaruh pada banyak faktor. Kegagalan bejana tekan dapat disebabkan karena adanya fenomena korosi seragam yang menyebabkan keluarnya fluida berbahaya dari peralatan yang memiliki tekanan karena adanya penipisan pada dinding bejana tekan. Hal ini dapat dihindari dengan melakukan inspeksi menggunakan risk-based inspection (RBI) yang mampu meningkatkan keamanan bejana tekan berbasis risiko yang dilakukan pada suatu peralatan berdasarkan prioritas risiko yang mempermudah dalam melakukan inspeksi dengan memperhatikan Probability of Failure dan Consequence of Failure. Salah satu metode untuk menganalisis risiko pada bejana tekan adalah dengan menggunakan metode pembelajaran mesin berbasis deep learning yang akan mengembangkan model penilaian risiko kegagalan bejana tekan minyak dan gas akibat korosi seragam yang dapat mempersingkat waktu, meningkatkan akurasi, efisien dalam melakukan pengolahan data, serta lebih lebih hemat biaya dengan menawarkan akurasi perhitungan yang tinggi. Penelitian menghasilkan program prediksi risiko bejana tekan dengan menggunakan klasifikasi pembelajaran mesin berbasis deep learning untuk memprediksi kegagalan pada peralatan bejana tekan akibat korosi seragam dengan menggunakan metode Risk Based Inspection dengan beberapa parameter model seperti random state senilai 25, learning rate sebesar 0.001, dengan layer berjumlah 3 dan dense 64,32,16, test size sebesar 20% dan batch size sebesar 32, dan epoch dengan nilai 150 menghasilkan akurasi model sebesar 93% yang didapatkan dari validasi confusion matrix. Nilai akurasi 93% bersumber dari 300 data yang didapatkan dari pembuatan dataset dengan berlandaskan standard API RBI 581.

---

A pressure vessel is an equipment that acts as a container for a liquid or gas with a different temperature from the surrounding environment, a high probability of failure, which can affect many factors. Pressure vessel failure can be caused by uniform corrosion, causing the dangerous liquid to be discharged from the pressure vessel due to thinning the pressure vessel wall. Pressure vessel failure can prevent failure by performing Risk Based Inspection (RBI), improving the safety and reliability of pressure vessels based on the risk performed on the equipment are based on risk priority. RBI facilitates the execution of tests that consider the probability of failure and the consequences of failure. One risk analysis method in pressure vessels is to use deep learning based machine learning to develop a failure risk assessment of pressure vessels due to uniform corrosion. This method can shorten the time, increase accuracy, be efficient in data processing, and be more cost-effective by offering high calculation accuracy. In this study, a risk prediction program of a pressure vessel is completed using a deep learning based machine learning classification to predict failure of pressure vessel using the Risk based Inspection method. This program which obtained the following model parameters such as random state of 25, a learning rate of 0.001, with three layers and dense 64,32,16, test size of 20% and batch size of 32, and an epoch with a value of 150, resulted in a model accuracy of 93% obtained from the validation of the confusion matrix. Program with accuracy of 93% comes from 300 dataset based on the RBI 581 API standard."