Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian tentang model persediaan telah banyak dilakukan dan menjadi solusi bagi perusahaan dalam menghadapi ketidakpastiaan dari permintaan pelanggan. Selain data permintaan yang bersifat stokastik, sering pula ditemukan leadtime kedatangan bahan baku di suatu perusahaan yang bersifat stokastik. Sering kali leadtime yang bersifat stokastik dihitung menjadi leadtime yang tetap untuk menyederhanakan perhitungan dan perancangan model persediaan. Hal ini dapat memicu terjadinya stockout pada kenyataan di lapangan, karena tidak memperhitungkan kejadian leadtime kedatangan bahan baku yang berubah atau tidak tetap seperti yang ditentukan. Sehingga penelitian ini dibuat untuk menganalisis bagaimana pengaruh leadtime yang bersifat stokastik pada performa sistem persediaan di suatu perusahaan manufaktur perusahaan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan simulasi Monte Carlo untuk melakukan RNG data berjumlah 5000 periode. Simulasi Monte Carlo dipilih karena data permintaan kebutuhan bahan baku komponen pehiasan tidak mengikuti distribusi normal. Dalam penelitian ini juga akan memakai model persediaan (R,Q) untuk membandingkan total biaya yang dikeluarkan ketika menggunakan model persediaan dengan leadtime stokastik atau menggunakan model persediaan dengan leadtime tetap.

---

Research on the inventory model has been done a lot and is a solution for companies in dealing with uncertainty of customer demand. In addition to stochastic demand data, it is often found the lead time for the arrival of raw materials in a company that is stochastic. Often a stochastic leadtime is calculated to be a fixed leadtime to simplify the calculation and design of the inventory model. This can trigger a stockout in reality, because it does not calculate the occurrence of the lead time for the arrival of raw materials that changes or does not remain as determined. So this research was made to analyze how the effect of stochastic leadtime on the performance of the inventory system in a manufacturing company in Indonesia. This study uses a Monte Carlo simulation to perform RNG data totaling 5000 periods. The Monte Carlo simulation was chosen because the data on the demand for the raw material requirements of the decking components did not follow a normal distribution. In this study, we will also use the inventory model (R, Q) to compare the total costs incurred when using an inventory model with stochastic leadtime or using an inventory model with a fixed leadtime."

"Penelitian tentang model persediaan telah banyak dilakukan dan menjadi solusi bagi perusahaan dalam menghadapi ketidakpastiaan dari permintaan pelanggan. Beberapa permasalahan bagi perusahaan yang tidak menerapkan model persediaan pada proses pembelian bahan baku adalah terjadinya stockout serta tingginya total biaya inventori. Namun, pemecahan model persediaan yang memiliki permintaan bersifat stokastik tidak dapat dilakukan dengan menggunakan metode analisis tradisional biasa. Hal tersebut dikarenakan permintaan pelanggan tidak mengikuti distribusi normal. Sehingga penelitian ini dibuat dengan mengembangkan metode simulasi Monte Carlo untuk menyelesaikan masalah persediaan dengan permintaan stokastik dan intermiten. Simulasi dilakukan untuk mengevaluasi dua jenis sistem persediaan, yaitu kebijakan peninjauan persediaan berkelanjutan (Q,R), serta kebijakan peninjauan persediaan berkala (s,S). Model simulasi kemudian dioptimalkan menggunakan model persediaan (Q,R) dan (s,S) dengan metode integer linear programming. Model-model tersebut diterapkan berdasarkan data dari salah satu perusahaan manufaktur perhiasan di Indonesia dengan produk yang diuji bertipe diamond jewelry. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan kuantitas peninjauan persediaan berkelanjutan (Q, R) lebih baik daripada kebijakan peninjauan persediaan berkala (s, S) dari segi total biaya persediaan untuk kelompok bahan baku komponen.

---

Research on the inventory models have conducted intensively and become a solution for companies when dealing with the uncertainty of customer demand. Some problems that occur to companies that have not applied the inventory models in the process of purchasing raw materials are stockout material and high total inventory costs. However, solving the inventory models that have stochastic demand cannot be done using traditional analysis methods. That is because the customer demand does not follow the normal distribution. So, this research was made by developing a Monte Carlo simulation method to solve inventory problems with stochastic and intermittent demand. Simulations is conducted to evaluate two types of inventory systems, which is the continuous inventory review policy (Q, R), and the periodic inventory review policy (s, S). The simulation models are optimized using the inventory model (Q, R) and (s, S) with the integer linear programming method. The models are applied based on data from one of the jewelry manufacturing companies in Indonesia with the product being tested as diamond jewelry. The results showed that the continuous inventory review policy (Q, R) was better than the periodic inventory review policy (s, S) in terms of total inventory cost for the component raw material group."

"Manajemen persediaan merupakan komponen penting dalam mendukung produksi. Pabrik harus menerapkan pengendalian persediaan untuk mencapai produktivitas yang diinginkan. Kekurangan material mengganggu produksi, sedangkan kelebihan material membuat pengeluaran melonjak. Untuk mencegah permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kebutuhan bahan baku dan manajemen pengendalian persediaan pada suatu pabrik. Makalah ini membandingkan model kuantitas pesanan ekonomi klasik (EOQ) dan simulasi dan optimasi Monte Carlo dengan mempertimbangkan elemen acak. Kuantitas pesanan dan titik pemesanan ulang akan diperoleh dengan menggunakan kedua metode tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa simulasi Monte Carlo menghasilkan biaya persediaan yang lebih rendah. Monte Carlo menghasilkan nilai total biaya inventory turun sebesar 36% dibandingkan biaya persediaan pada kondisi existing, dan lebih rendah 20% dibandingkan dengan penggunaan EOQ

---

Inventory management is an essential component in supporting production. Factories must implement inventory control to achieve the desired productivity. Material shortages disturb production, while material excess makes spending soar. To prevent these problems, this study aims to analyze raw material requirements and inventory control management at a factory. This paper compares the classic economic order quantity (EOQ) model and Monte Carlo simulation and optimization considering random elements. The order quantity and the reorder point will be obtained using both methods. The results show that the Monte Carlo simulation produces lower inventory costs. The results showed that the Monte Carlo simulation resulted in lower inventory costs. Monte Carlo resulted in total inventory costs decreased by 36% compared to inventory costs under existing conditions, and 20% lower than using EOQ"

"Hotspot atau kejadian luar biasa (KLB) adalah intensitas yang paling tinggi pada suatu lokasi tertentu. Pendeteksian adanya KLB sangat diperlukan, khususnya dalam bidang kesehatan masyarakat, karena dapat digunakan sebagai peringatan dini (early warning). Spatial Scan Statistics adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengevaluasi pengelompokan daerah yang memiliki intensitas yang paling tinggi dari suatu kejadian yang diperhatikan. Kejadian diasumsikan mengikuti proses poisson spasial nonhomogen sehingga metode yang akan digunakan adalah spatial scan statistics dengan model poisson. Untuk mencari caloncalon kelompok daerah KLB, dilakukan dengan pembentukan scanning window. Dari tiap scanning window yang terbentuk, hitung nilai rasio likelihood. Potensial cluster adalah scanning window dengan nilai rasio likelihood tertinggi. Untuk mendapatkan p-value untuk potensial cluster, digunakan pendekatan Monte Carlo, yaitu p = Rsim / (R+1) dengan R adalah banyaknya replicate data yang dibangun dibawah kondisi H0, dan Rsim adalah banyaknya replicate data yang mempunyai nilai rasio likelihood yang lebih tinggi dari data asli. "

"Tesis ini melakukan pengukuran efisiensi Unit Usaha Syariah Bank Umum Pemerintah Nasional dan Bank Umum Swasta Nasional diperoleh dengan mengestimasi fungsi profit perbankan dan menghitung rasio BOPO. Secara teoritis, dengan mengestimasi fungsi profit, dapat diukur profit maksimum yang seharusnya diperoleh dari hasil input dan output yang digunakan. Dari hasil estimasi fungsi profit tersebut, kemudian dihitung error term dari fungsi tersebut dengan menggunakan metode Stochastic Frontier Analysis (SFA). Kemudian hasil tersebut dapat menggambarkan kondisi Unit Usaha Syariah Bank Umum Pemerintah Nasional dan Bank Umum Swasta Nasional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata efisiensi Unit Usaha Syariah dari Bank Umum Pemerintah Nasional dan Bank Umum Swasta Nasional yang diukur dari metode SFA maupun BOPO untuk periode 2005 sampai 2007 tidak berbeda secara signifikan.

---

This research performs efficiency measurement of Islamic Banking Units (Unit Usaha Syariah) of National Public Commercial Banks and National Private Commercial Banks by estimating banking profit function and Operating Expenses to Operating Income Ratio (BOPO). Theoretically, the maximum profit, which is essentially obtained from the input and output employed, can be measured by estimating the profit function. After getting the result of the profit function estimation, its error terms are calculated by using Stochastic Frontier Analysis (SFA). The outcome will then be able to describe the condition of Islamic Banking Units of National Public Commercial Banks and National Private Commercial Banks. The result of this research shows that the efficiency average of Islamic Banking Units of National Public Commercial Banks and National Private Commercial Banks measured by using SFA method and Operating Expenses to Operating Income Ratio taken from 2005 to 2007 is not significantly different."

"Persediaan identik dengan barang atau item yang disimpan dalam suatu tempat yang akan digunakan pada waktu dan tujuan tertentu. Dalam industri manufaktur, peran kemasan sangatlah penting karena setiap produk memerlukan kemasan untuk dikirim ke pelanggan. Di Indonesia sendiri jenis kemasan yang beredar ditinjau dari materialnya terdiri dari kemasan flexible, kemasan rigid, paperboard dan jenis kemasan lainnya. Berdasarkan penggunaannya jenis kemasan flexible beredar dan digunakan paling banyak di Indonesia. Persediaan dikatakan efisien dan efektif jika persediaan dapat memenuhi permintaan dalam jumlah yang cukup dan mutu yang memadai, karena ketepatan dalam pemenuhan persediaan suatu kebutuhan akan berdampak pada efisiensi dalam suatu perusahaan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, Banyaknya jenis persediaan yang disimpan di gudang penyimpanan terkadang sulit untuk dikendalikan, sehingga perlu acuan untuk melakukan prioritas persediaan mana saja yang perlu diberi perhatian lebih, untuk itu perlu suatu metode untuk menentukan item persediaan mana saja yang harus dianalisa lebih khusus. Untuk monitor persediaan harus dilihat dari berbagai aspek dan kriteria sehingga penelitian ini bertujuan untuk mencari urutan prioritas persediaan di industry fleksibel packaging. Setelah didapatkan urutan prioritas di prediksi jumlah persediaan periode selanjutnya dengan simuulasi monte carlo.

---

Inventory is identical to goods or items stored in a place that will be used at a certain time and purpose. In a manufacturing industry, the availability of raw materials is very important for the continuity of the production process. In the manufacturing industry, the role of packaging is very important. In Indonesia itself, the types of packaging that are circulating in terms of material consist of flexible packaging, rigid packaging, paperboard and other types of packaging. Based on Ministry Of Industry, flexible packaging is the most used packaging in Indonesia. Inventory are called efficient and effective if the supply can meet demand in sufficient quantities and adequate quality, because accuracy in fulfilling a need's supply will have an impact on efficiency in a company in meeting customer needs. But sometimes, the number of types of inventory stored in the warehouse is sometimes difficult to control, so a reference is needed to prioritize which inventory needs to be given more attention, for that we need a method to determine which inventory items should be analyzed more specifically. To control the inventory we should see from many criteria, so this research aims to use multi criteria decision making to rank and prioritize the type of Inventory in Flexible Packaging Industry. After we get the rank or priority we try to predict the inventory with monte carlo simulation."

"Penelitian dilakukan pada suatu perusahaan perhiasan berlian di Indonesia. Salah satu kelompok bahan baku yang penting dalam perusahaan tempat penelitian adalah earnut atau penahan anting. Meskipun earnut memiliki pola pemakaian yang kontinu, kekurangan persediaan earnut sering terjadi dan meningkatkan total biaya persediaan bagi perusahaan tempat penelitian. Implementasi model pengendalian persediaan (inventory control policy) dapat meminimalkan total biaya persediaan. Penelitian ini menggunakan dan membandingkan metode programa stokastik Sample Average Approximation (SAA) dan metode Simulasi Monte Carlo (SMC) untuk mencari model pengendalian persediaan yang optimal beserta dengan nilai optimal dari parameter-parameter model pengendalian persediaan tersebut. Obyek penelitian mencakup 16 jenis earnut di perusahaan tempat penelitian. Model pengendalian persediaan yang optimal beserta dengan nilai optimal parameter-parameternya untuk setiap jenis earnut berhasil ditemukan dengan implementasi kedua metode. Model pengendalian persediaan R,s,Q dengan nilai periode pemeriksaan per 4 minggu sekali menjadi model optimal bagi seluruh jenis earnut. Nilai optimal parameter-parameter model pengendalian persediaan tersebut berbeda untuk setiap jenis earnut. Secara umum metode SMC memiliki performa yang lebih baik dalam menurunkan biaya persediaan serta meningkatkan service level dibandingkan metode SAA dan metode perusahaan saat ini. Rekomendasi terkait anggaran pengadaan tahunan beserta dengan rekomendasi pengurangan jenis earnut disertakan sebagai usulan lanjutan dari hasil penelitian.

---

The research takes place at a diamond jewelry company in Indonesia. Earnut is a component family which plays a crucial role in the sponsoring company. Despite the continuous consumption of the component, stockout still happens periodically and induces a large amount of total inventory cost. The implementation of inventory control policies can reduce the total inventory cost. Sample Average Approximation as a stochastic programming method is used and compared with Monte Carlo Simulation to seek the optimum inventory control policy and its optimum parameter values for each of the 16 earnut types. The methods successfully discover the optimum inventory control policy along with the optimum parameter values for each earnut type. R,s,Q inventory policy with the review period of 4 weeks becomes the optimum inventory policy for all earnut types. The optimum values of the model’s parameters differ among earnut type. In general, Monte Carlo Simulation yields better performance at reducing inventory cost and increasing service level when compared with the Sample Average Approximation method and the company’s current inventory policy. Recommendations on the annual purchasing budget as well as earnut type reduction are also presented."

"While there are several texts on how to solve and analyze stochastic programs, this is the first text to address basic questions about how to model uncertainty, and how to reformulate a deterministic model so that it can be analyzed in a stochastic setting. This text would be suitable as a stand-alone or supplement for a second course in OR/MS or in optimization-oriented engineering disciplines where the instructor wants to explain where models come from and what the fundamental issues are. "

"Flatness dari kurva magnetisasi FC (field-cooled) di bawah temperatur kritis, yang dijumpai pada sistem partikel nanomagnetik monodisperse dense (berinteraksi dipolar kuat) merepresentasikan dinamika lambat spin-glass-like. Simulasi Monte Carlo ekuilibrium dilakukan untuk menginvestigasi pengaruh dari randomness distribusi arah sumbu anisotropi partikel terhadap ruang state sistem dan karakteristik ekuilibrium dari magnetisasi sistem. Dengan metode parallel tempering, sistem dapat diekuilibrasi untuk temperatur rendah di mana algoritma Metropolis cenderung terjebak dalam basin-basin metastabil. Pengaruh kekuatan interaksi dipolar antar partikel dipelajari dengan melakukan simulasi untuk beberapa sampel dengan konsentrasi berbeda. Nilai ekspektasi magnetisasi sistem pada kondisi ekuilibrium termal memperlihatkan transisi ke fase spin-glass-like seperti yang ditunjukkan kurva magnetisasi FC.

---

Flatness of the FC (field-cooled) magnetization curve below the critical temperature, observed on dense (strongly interacting) monodisperse magnetic nanoparticle system represents slow spin-glass-like dynamics. Equilibrium Monte Carlo simulations are performed to investigate how the randomness in anisotropy axis distribution affects the state spaces of the systems and the equilibrium property of magnetization. By using parallel tempering method the systems are able to equilibrate down to low temperature where the Metropolis algorithm tends to get stranded in metastable basins. The effect of dipolar interaction strength is investigated by performing simulations for several concentration of samples. Expectation value of magnetization in thermal equilibrium shows transition to spin-glass-like phase similar to that of FC magnetization curve."

"Keadaan masa depan tidak dapat diketahui dengan pasti. Investasi yang kita lakukan sekarang belum tentu menguntungkan pada masa yang akan datang, begitu pula dengan investasi jalan tol. Dengan adanya ketidakpastian ini, maka pemasukan analisa risiko dalam kaitannya dengan penganggaran modal dan investasi menjadi sangat penting.Dalam identifikasi risiko keterlibatan para pakar investasi sangat dibutuhkan. Oleh karena itu, dibuatlah kuesioner. Dari penelitian ini teridentifikasi risiko-risiko yang terjadi dalam investasi jalan tol dan probabilitas masing-masing, dengan menggunakan metode Analitical Hierarchy Process (AHP). Risiko ini dikelompokkan dalam risiko kebijakan pemerintah, risiko dalam pelaksanaan konstruksi, risiko keuangan dan ekonomi, serta risiko lingkungan. Risiko yang paling, besar adalah risiko tarif.Salah satu teknik analisa risiko adalah Simulasi Mama Carlo. Simulasi untuk risiko tarif dan biaya pernbebasan tanah, dengan mempertimbangkan faktor inflasi dan tingkat suku bunga menghasilkan berbagai tingkat kelayakan untuk distribusi NPV dan IRR, antara lain probabilitas kelayakan NPV hampir 100%, dan probabilitas kelayakan IRR senilai 92.69% ketika tarif tol sesuai harapan investor dan tidak ada kenaikan biaya pembebasan tanah.

---

Future is uncertainty. Money we invest now is uncertainly to give benefit in the future, i.e. in toll road investment. Therefore, incorporating risk analysis in capital budgeting and investment is really important.

In order to identify the risks, expert judgment is actually needed. This research has identified the risks and their likelihood, by Analytical Hierarchy Process (AHP) method, in group of government risks, construction risks, financial and economics risks, and environmental risks. The big risk is toll fee risk with the likelihood of 0.221.

One of risk analysis tools is Monte Carlo simulation. The simulation of toll fee risk and land acquisition cost risk, regarding inflation rate and discount rate, results several certainty level for NPV and IRR, for example almost 100% certainty level for NVP, and 92.69% certainty level for IRR when the toll fee is suitable for investor and no added cost for the land acquisition."