Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Revolusi industri 4.0 ditandai dengan dimulainya era digitalisasi dunia usaha. Kondisi ini menuntut semua sektor industri bertransformasi melalui digitalisasi proses bisnis. Advanced Metering Infrastructure (AMI) adalah representasi dari transformasi digital teknologi peralatan dan layanan pelanggan yang disampaikan oleh perusahaan utilitas di industri kelistrikan dan sekaligus merupakan inti dari sistem Smart Grid. Dengan dimulainya tahap komersialisasi infrastruktur AMI ke pelanggan di Jakarta, Perusahaan Listrik Negara atau PT PLN (Persero) selaku perusahaan pengelola usaha penyediaan tenaga listrik di Indonesia telah berhasil membangun ekosistem infrastruktur AMI pada tahun 2021. Komersialisasi pembangunan infrastruktur AMI dilakukan secara bertahap sesuai dengan target dan kemampuan pendanaan perusahaan. Diperlukan metode yang tepat dalam fase pengembangan ekosistem AMI agar PT PLN dan pelanggan dapat memaksimalkan fitur dan manfaat teknologi AMI di masa mendatang. Oleh karena itu, perlu dilakukan pembuatan skala prioritas dalam hal pemilihan lokasi pembangunan ekosistem pelanggan AMI. Dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP), ditemukan metode pemilihan lokasi pembangunan ekosistem AMI dengan memprioritaskan beberapa hal. Berdasarkan expert judgement dengan total rasio inkonsistensi gabungan sebesar 0,01 diketahui bahwa PLN dapat memprioritaskan lima kriteria penentuan lokasi yaitu permasalahan penyalahgunaan energi listrik (C12) sebesar 10,3%, permasalahan piutang (Bad Debt) (C13) dengan 9,7%, Ketepatan GIS Mapping Pelanggan (C44) sebesar 8,9%, jumlah pelanggan per gardu (C42) sebesar 5,9%, dan kondisi dan aksesibilitas infrastruktur komunikasi (C46) sebesar 5,9% untuk mengoptimalkan ekosistem pelanggan Advanced Metering Infrastructure (AMI).

---

The industrial revolution 4.0 is marked by the commencement of the digitalization era of the business sector. This condition requires all industrial sectors to transform through the digitalization of business processes. Advanced Metering Infrastructure (AMI) is a representation of the digital transformation of equipment technology and customer service delivered by utility companies in the electricity industry and is at the same time the core of the Smart Grid system. With the start of the commercialization phase of AMI infrastructure to customers in Jakarta, the State Electricity Company or PT PLN (a limited liability company) as the company managing the electricity supply business in Indonesia has successfully built an AMI infrastructure ecosystem in 2021. The commercialization of AMI infrastructures takes place in stages in accordance with the company's targets and funding capabilities. The right method is needed in the development phase of the AMI ecosystem so that PT PLN and customers can maximize the features and benefits of AMI technology in the future Therefore, it is necessary to make a priority scale in terms of choosing the location for the development of the AMI ecosystem. By using Analytic Hierarchy Process (AHP) method, a method for selecting AMI ecosystem development location was found by prioritizing several things. Based on expert judgment with a total overall inconsistency value of 0.01 it is known that Jakarta's PLN must prioritize five subcategories are theft loss’s chance (C12) with 10,3%, corporation's bad debt problems (C13) with 9.7%, Customer GIS Mapping Accuracy (C44) by 8.9%, the number of customers per substation (C42) by 5.9%, and the Condition-Accessibility of Communication Infrastructure (C46) of 5.9% to optimize the Advanced Metering Infrastructure (AMI) customer ecosystem"

"Inovasi dan kemajuan teknologi menawarkan perbaikan di berbagai bidang termasuk sistem ketenagalistrikan. Dalam menghadapi tantangan bisnis dan memenuhi kebutuhan para stakeholder, PT PLN Persero dituntut untuk terus berinovasi dan beradaptasi terhadap perkembangan teknologi. Sebagai langkah awal, PLN memutuskan untuk memulai menerapkan sistem smart grid dengan mengimplementasi Advanced Metering Infrastructure (AMI) yang terdiri dari sistem yang kompleks sehingga adopsi teknologi tersebut ke dalam sistem ketenagalistrikan akan menimbulkan biaya investasi yang besar. Berdasarkan laporan tahunan 2020, diketahui PT PLN (Persero) melayani 79 juta pelanggan yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Dengan jumlah pelanggan yang besar yang tersebar, maka perlu adanya strategi dalam proses implementasi sistem Advanced Metering Infrastructure. Dengan menggunakan pendekatan Fuzzy Analytical Network Process (FANP), penelitian ini menganalisis dan mengevaluasi serangkaian kriteria yang memiliki pengaruh dalam proses dalam rencana implementasi Advanced Metering Infrastructure. Kriteria-kriteria yang berpengaruh besar tersebut selanjutnya dijadikan pertimbangan dalam menentukan alternatif clustering untuk prioritisasi pemasangan sistem AMI. Berdasarkan hasil analisis, menunjukkan bahwa kriteria regulasi dan peraturan dan sub-kriteria fitur menjadi hal yang berpengaruh dalam implementasi sistem AMI. Dari sejumlah alternatif clustering yang ada, menunjukkan bahwa clustering berdasarkan tingginya pemakaian energi listrik menjadi prioritas paling tinggi dan hal ini sejalan dengan salah satu tujuan implementasi AMI untuk peningkatan revenue perusahaan

---

Technology advancement and innovation lead to improvement in a variety of areas, including the electric power system. PT PLN Persero should continuously improve and adapt to technological developments in facing business challenges and meet the requirements of stakeholders. As a first step, PLN decided to start implementing the smart grid system by implementing the Advanced Metering Infrastructure (AMI), which is a fairly complex system, so integrating this technology into the power system will require a massive investment. According the company's 2020 annual report, PT PLN (Persero) serves 79 million customers throughout Indonesia. With the large number and scattered customer, it is necessary to have a strategy in the process of implementing the Advanced Metering Infrastructure system. By using the Fuzzy Analytical Network Process (FANP) approach, this study analyses and determines the criteria that have an influence on the process in the implementation plan of Advanced Metering Infrastructure. The criteria that have a big influence are then taken into consideration in determining alternative clustering to prioritize the installation of the AMI system. The analysis result shows that governance and regulation criteria and sub-criteria features affect AMI system implementation. From a number of existing clustering alternatives, it shows that clustering based on the high use of electrical energy is the highest priority and this is aligned with one of the objectives of implementing AMI to improve company revenue."

"Sebuah perusahaan (PT.X) memiliki rencana jangka panjang untuk mengoptimalkan beberapa aset lahan dan bangunannya saat ini yang berada di kota-kota besar dengan tujuan asset lahan dan bangunan yang ada saat ini dapat menghasilkan sumber pendapatan bagi perusahaan.Optimalisasi difokuskan terhadap beberapa aset yang berlokasi di DKI Jakarta. Rencana yang akan dilakukan adalah dengan mengoptimalisasi aset lahan dan bangunan yang dimiliki dengan orientasi optimalisasi di bidang properti komersial seperti optimalisasi bangunan menjadi hotel, kantor sewa, dan ritel sewa. Namun pemilihan jenis alternatif optimalisasi tersebut ditentukan berdasarkan beberapa kriteria antara lain : 1. Aspek legalitas, 2. Aspek Teknis, 3. Aspek Lingkungan, 4. Aspek Bangunan/Tapak, 5. Aspek Pasar, 6. Aspek Keuangan sehingga dibutuhkan suatuan alias pemilihan terhadap optimalisasi yang sesuai dengan lokasi asset lahan dan bangunan. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan metode yang digunakan untuk pemilihan jenis optimalisasi aset berdasarkan aspek-aspek yang mempengaruhi optimalisasi suatu aset lahan dan bangunan.

---

A company (PT.X) has a long term plan to optimize some of the land and buildings assets currently located in major cities with the goal of land and building assets that exist today can generate a source of revenue for the company. Optimization is focused on several assets located in Jakarta. The planning is to optimize land and building assets that owned with optimizing orientation in the field of commercial property such as the optimization of the building into a hotel, rental office, and rental retail spaces.

However, the choice of optimization alternatives is determined based on several criteria, such:

1.Legality Aspect,

2. Technical Aspect,

3. Environmental Aspect,

4. Aspect of Building / Site,

5. Aspect of Market,

6. Financial Aspect, that required an analysis of the selection optimization according to the location of the land and building assets.

Analytic Hierarchy Process (AHP) is a method that used for selecting the type of asset optimization based on the aspects that influence the optimization of a land and building assets."

"Indonesia merupakan negara dengan market otomotif terbesar di Asia Tenggara, tercatat lebih dari satu juta unit mobil terjual di Indonesia pada 2018. PT X adalah salah satu perusahaan distributor kendaraan di Indonesia. PT X memiliki 38 dealer di seluruh Indonesia yang melayani jasa penjualan dan servis kendaraan. Setiap tahun PT X memiliki proyek untuk dilelang. Proyek tersebut dimiliki dan dijalankan oleh dealer yang ditunjuk oleh PT X. Dari seluruh proyek yang dibangun dan dioperasikan banyak yang tidak optimal menjalankan fungsinya sesuai dengan target. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan optimasi proses seleksi proyek dengan menggunakan metode analytic hierarchy process (AHP), dengan penerapan project portfolio management pada PT X. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat 5 kriteria dengan bobot prioritas yang paling berpengaruh terhadap dipilihnya sebuah perusahaan untuk menjadi pemenang seleksi proyek. Kriteria tersebut dengan masing – masing bobot prioritas adalah kriteria keuangan (34%), pengelolaan bisnis (28%), sumber daya manusia (18%), competitiveness improvement (12%) dan kemampuan mengelola proyek (8%). PT X dapat menggunakan sistem seleksi baru dengan scoring model berbasis AHP sehingga kinerja proyek dan kinerja operasional dealer dapat tercapai optimal.

---

Indonesia is the country with the largest automotive market in Southeast Asia, with more than one million cars sold in Indonesia in 2018. PT X is one of the vehicle distributor companies in Indonesia. PT X has 38 dealers in Indonesia that provide sales and service services for vehicles. Every year PT X has a project up for auction. The project is owned and executed by a dealer appointed by PT X. Of all the projects built and operated, many did not perform their functions optimally according to the target. The purpose of this study is to optimize the project selection process using the analytic hierarchy process (ahp) method, with the application of project portfolio management at PT X. The results show that there are 5 criteria with priority weights that most influence the selection of a company to be the winner of the project selection. The criteria with each priority weight are financial criteria (34%), business management (28%), human resources (18%), competitiveness improvement (12%) and the ability to manage projects (8%). PT X can use a new selection system with AHP-based scoring model so that project performance and dealer operational performance can be achieved optimally."

"Hasil survei The Standish Group pada tahun 2020 menyatakan bahwa dalam satu dekade terakhir, tingkat kegagalan proyek pengembangan perangkat lunak selalu lebih tinggi daripada tingkat keberhasilannya. Beberapa penelitian terdahulu berupaya mengumpulkan faktor penentu kegagalan proyek pengembangan perangkat lunak. Salah satu faktor yang paling sering dibahas adalah pendefinisian persyaratan yang kurang memadai. Oleh sebab itu, proses requirements engineering menjadi penting dalam menentukan keberhasilan proyek pengembangan perangkat lunak. Penelitian ini bertujuan memeringkatkan faktor penentu keberhasilan requirements engineering. Metode yang digunakan untuk memeringkatkan faktor adalah Analytic Hierarchy Process (AHP). Penelitian ini fokus pada pendekatan kuantiatif untuk mengumpulkan dan mengolah data. Pengumpulan data dilakukan menggunakan kuesioner dengan model perbandingan berpasangan (pairwise comparison). Data yang dikumpulkan dari kuesioner kemudian diolah menggunakan aplikasi Expert Choice 11 untuk memeringkatkan kriteria dan faktor. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa faktor yang paling menentukan keberhasilan requirements engineering adalah pendefinisian batasan dan tujuan proyek. Implikasi yang diberikan dari penelitian ini secara teoritis adalah melengkapi dan memvalidasi penelitian terdahulu terutama tentang kriteria dan faktor penentu keberhasilan requirements engineering. Secara praktikal, hasil penelitian ini merekomendasikan tim pengembang perangkat lunak untuk fokus dalam mendefinisikan tujuan dan ruang lingkup proyek sebelum menjalankan proses requirements engineering.

---

According to a survey conducted by The Standish Group in 2020, the failure rate of software development projects has always been greater than their success rate during the last decade. Several earlier research attempted to identify the causes of failed software development projects. The poor definition of needs is one of the most commonly mentioned factors. Therefore, the importance of the requirements engineering process in determining the success of a software development project increases. This research attempted to rank the critical success factors of requirements engineering. Analytic Hierarchy Process is the method used to rank the components (AHP). This study emphasizes a quantitative approach to data collection and analysis. Using a questionnaire and a paired comparison model, data was obtained. The questionnaire data were then analyzed with the Expert Choice 11 software in order to rank the criteria and factors. The findings reveal that the definition of project scopes and goals is the most critical factor for the success of requirements engineering. Theoretically, the conclusions of this study complement and validate earlier research, particularly about the criteria and critical success factors for requirements engineering. In practice, the results of this study suggest that the software development team should focus on defining the project's scope and goals prior to executing the requirements engineering process."

"Dalam pengembangan kota terdapat banyak pengembang skala besar memenuhi kebutuhan perumahan bagi masyarakat kota, bergerak sebagai industri perumahan, mengembangkan konsep terencana pada lahan luas dan menata lingkungan sebagai prospek. Tapi pengembang skala kecil dan mikro sebaliknya memilih lingkungan yang sudah tertata sebagai prospek pengembangan dan membangun satu hingga beberapa unit saja, jika unit sudah terjual harus memilih lokasi baru untuk dikembangkan kembali, dengan metode AHP membantu mencari kriteria-kriteria pada sebuah lokasi yang layak dikembangkan.

---

In urban development, there are a lot of large scale real estate developers that fulfill the need of housing for the urban society, run as a real estate industry, develop a well-planned concept on large lands and arrange the housing complex as a prospect. But small and micro developers in the other hand should choose well-arranged housing neighborhood as a developing prospect and develop only a single or a few units, whenever the units have been sold out they should find other new locations to be developed, the usage of AHP method helps to find the criterions of sufficient location to be developed."

"Mengidentifikasi dan memprioritaskan kriteria kunci yang memengaruhi preferensi pengguna dalam menggunakan salah satu layanan mHealth, dan membuatnya konsisten didalam pengembangannya, dapat meningkatkan hubungan pengguna dengan layanan mHealth tersebut dan sebaliknya. Untuk meningkatkan jumlah pengguna layanan mHealth, dan menjadikannya unggul di mata konsumen. Dilakukan penelitian, untuk menyelidiki dan memprioritaskan kriteria yang mempengaruhi penggunaan salah satu layanan mHealth di Jakarta menggunakan Technology Acceptance Model TAM dan Diffusion of Innovation DOI, bersama dengan variabel eksternal seperti; Security, privacy dan Technical. Hasil analisis data menunjukkan bahwa kriteria utama yang menjadi prioritas tertinggi menurut pengguna mengacu pada niat untuk menggunakan layanan mHealth, adalah Security, Ease of Use dan Privacy. Sedangkan, kriteria Technical menjadi prioritas terendah menurut pengguna. Dari bobot kriteria tersebut, diperoleh modul referal code sebagai rencana pengembangan yang unggul terhadap rencana pengembangan lainnya.

---

The identification of key criteria that influence user preferences for using one of mHealth Services in Jakarta, prioritization of these criteria, and making them consistent with the development of mHealth services can improve the relationship of the user with mHealth service and vice versa. To increase the usage number of mHealth services user's, the study investigated and prioritized the criteria that influence the usage of mHealth service using the Technology Acceptance Model TAM and Diffusion Of Innovation DOI theory, along with external variables of security, privacy and technical.

The results, showed that the first criteria, which refer to intention to use mhealth services, were Security, ease of use and Privacy were given the highest priority by the user's, and the criterion of Technical was given the lowest priority. From the criteria weights, we get the referral code module as a development plan that is superior to other development plans. "

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa kriteria pemilihan pemasok di PT. Kalbe Farma, Tbk. dan memilih pemasok terbaik untuk produk X menggunakan metode analytic hierarchy process (AHP) dan dibantu dengan perangkat lunak Expert Choice. Model penelitian yang digunakan adalah model penelitian hasil studi Enyinda, Emeka, dan Janel tahun 2010, yaitu studi untuk pemilihan pemasok perusahaan manufaktur obat farmasi di Amerika Serikat. Berdasarkan bobotnya, kriteria Kualitas merupakan kriteria dengan prioritas tertinggi diikuti oleh kriteria Ketaatan pada Peraturan, Biaya, Manajemen Risiko, Pelayanan, Profil Pemasok, dan Green Purchasing. Pemasok yang dipilih untuk produk X adalah Pemasok D, karena mendapatkan bobot tertinggi berdasarkan prioritas kriteria pemilihan pemasok.

---

The objective of this research is to analyze the supplier selection criteria at PT. Kalbe Farma, Tbk. and select the best supplier for product X using analytic hierarchy process (AHP) method with the support of Expert Choice software. The model used in this research is a model from the research done by Enyinda, Emeka, and Janel on 2010 about supplier selection in a generic pharmaceutical firm in US. Based on the weight result, Quality is the criteria with the highest priority, followed by Regulatory Compliance, Cost, Risk Management, Service, Supplier Profile, and Green Purchasing successively. Vendor D is selected to be the best supplier for product X by obtaining the highest weight based on the priority of supplier selection criteria."

"Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kriteria kinerja supplier bahan baku yang ramah lingkungan sebagai mitra perusahaan dalam jangka panjang yang berkelanjutan dan menghitung nilai optimum jumlah bahan baku yang perlu dipesan dengan menyeimbangkan berbagai aspek manufaktur dan green supply chain management GSCM.Penelitian ini melibatkan responden sebagai pengambil keputusan yang merupakan representasi dari perusahaan dengan instrumen pengambilan data yang dilakukan dengan dua fase yaitu in-depth interview dan penyebaran kuesioner tiga tahap. Dengan menggunakan Fuzzy Analytic Hierarchy Process F-AHP dan Goal Programming GP didapatkan bobot prioritas dan solusi optimal jumlah pembelian yang lebih akurat dan spesifik dengan mempertimbangkan ketidakjelasan dan ketidakpastian dalam masalah yang disebabkan oleh kurangnya informasi ataupun kesubjektivitasan oleh para pengambil keputusan.Dari hasil perhitungan dengan F-AHP, didapatkan bahwa komitmen manajemen 28,57 adalah kriteria yang paling penting dalam pemilihan green supplier, di mana dampak lingkungan 26,48 dan kualitas 18,78 menempati peringkat setelahnya. Dan dari hasil perhitungan GP, didapatkan bahwa utilitas maksimum terjadi pada empat dari enam variabel yang ada yaitu kualitas yang baik, harga yang rendah, pengiriman yang handal, dan dampak lingkungan yang positif. Pada akhirnya, fokus perusahaan pada pemilihan green supplier dengan keempat kriteria ini sebaiknya dilakukan dan dipertahankan seoptimal mungkin demi terciptanya sinergi supply dan demand dalam upaya keberlangsungan bisnis jangka panjang dan memiliki keunggulan daya saing.

---

This study aims to determine the performance criteria in selecting environmentally friendly suppliers as strategic partners for a long term and sustainable alliance and to calculate an optimum quantity of raw materials need to be ordered by considering various aspects of manufacturing and green supply chain management GSCM.

The study involved decision makers as representatives of the case company by adopting a two phase survey approach, which interviews and three stage questionnaire survey were undertaken. By using Fuzzy Analytic Hierarchy Process F AHP and Goal Programming GP , priority weights and optimum solution of quantity order were obtained in a way more accurate and specific that considered the vagueness and uncertainty of the problems caused by either lack of information or subjective views by decision makers.

The result of the F AHP study lays on management commitment 28.57 as the most important criteria in selecting green suppliers, with the environmental impact 26.48 and quality 18.78 rank consecutively. From the calculation model of the GP, it was found that the maximum utility occurs on four out of six variables good quality, low cost, reliable delivery, and the positive environmental impact. At the end of the day, the company 39 s focus in selecting green suppliers to these four criteria should be performed and maintained as optimal as possible in order to deliver the synergies of supply and demand for business sustainability and competitive advantage."

"Pelayanan hemodialisis (HD) merupakan tindakan layanan terapi pengganti ginjal bagi pasien dengan kondisi gagal ginjal kronis stadium akhir. Kebutuhan layanan HD sampai saat ini masih tergolong sedikit dan belum seluruh rumah sakit dapat memfasilitasi layanan HD. Dampaknya kebutuhan terlihat pada beberapa rumah sakit yang dijadikan rujukan layanan HD. Meningkatnya kebutuhan layanan HD menyebabkan tingginya kebutuhan penjadawalan. Oleh sebab itu diperlukan pengaturan jadwal tindakan yang tepat sehingga pasien dapat terlayani dengan baik. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun suatu sistem pendukung keputusan untuk Pengaturan jadwal HD dengan menggunakan algoritme AHP dengan menggunakan kriteria sehingga menghasilkan berupa keluaran urutan prioritas dan dan perankingan jadwal layanan HD bagi pasien yang membutuhkan. Dengan adanya sistem pendukung keputusan (SPK) ini diharapkan mampu memberikan pelayanan yang lebih optimal di unit HD. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan algoritme AHP (Analytic Hierarchy Process) dilakukan dengan langkah menterjemahkan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama dengan menetapkan kriteria sebagai landasan, membuat matriks perbandingan berpasangan, menentukan nilai normalisasi, menguji konsistensi dan rasio konsistensinya, sehingga bila hasil hitung dari pembobotan kriteria telah didapatkan dan dinyatakan konsisten, maka urutan prioritas dan alternatif penjadwalan dinyatakan valid dan layak menjadi standar baku dalam penetuan jadwal layanan HD. Algoritme AHP selanjutnya akan di tanamakan pada proses pengembangan sistem SDLC waterfall terdiri dari analisis kebutuhan, desain rancangan, implementasi, testing dan integrasi serta maintenance pada proses evaluasi sistem bila sudah berjalan.

---

Hemodialysis (HD) service is a kidney replacement therapy service for patients with end-stage chronic kidney failure. The need for HD services is still relatively small and not all hospitals can facilitate HD services. The impact of the need is seen in several hospitals that are used as referrals for HD services. With the increasing demand for HD services, the need for scheduling is high. Therefore it is necessary to arrange the right action schedule so that patients can be served properly. The purpose of this study is to build a decision support system for setting HD schedules using the AHP algorithm using criteria so as to produce outputs in the form of priority sequences and ranking HD service schedules for patients in need. By decision support system (DSS) it is hoped that it will be able to provide optimal service in the HD unit. A decision support system using the AHP (Analytic Hierarchy Process) algorithm is carried out by translating the problem and determining the desired solution, creating a hierarchical structure starting with the main goal by setting criteria as the basis, creating a pairwise comparison matrix, determining normalization values, testing consistency and ratios consistency, so that if the calculated results from the weighting of the criteria have been obtained and declared consistent, then the priority order and scheduling alternatives are declared valid and appropriate to be the standard in determining HD schedules. The AHP algorithm will then be embedded in the SDLC waterfall system development process consisting of needs analysis, design, implementation, testing and integration as well as maintenance in the system evaluation process when it is running."