Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Permintaan akan transportasi massal di DKI Jakarta terus meningkat seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk di wilayah DKI Jakarta. Oleh karena itu pemerintah DKI Jakarta mulai menjalankan program Smart City yang salah satunya adalah pembangunan transportasi massal. Pembangunan berbagai macam transportasi publik tersebut salah satunya adalah pembangunan kereta cepat yang merupakan objek penelitian ini. Perusahaan penyedia transportasi kereta cepat tersebut memiliki kendala dalam peningkatan nilai Inventory Turn Over (ITO) yang menghambat kinerja perusahaan. Permasalahan tersebut diakibatkan karena terjadi ketidakseimbangan antara jumlah persediaan dengan kebutuhan material suku cadang di gudang MRO untuk pemeliharaan. Oleh karena itu dibutuhkan manajemen persediaan yang baik untuk melakukan efisiensi keputusan kuantitas pemesanan (Q) dan waktu pesan (T) sehingga mendapatkan total biaya persediaan yang minimal dengan tetap menjaga kualitas kegiatan pemeliharaan., Penelitian ini menggunakan dua metode. Metode pertama adalah klasifikasi multi-kriteria ABC sehingga dapat menentukan klasifikasi material yang diutamakan. Metode kedua yang digunakan pada penelitian ini yaitu Mixed Integer Linear Programming (MILP) untuk pengembangan model matematis untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. Pada penelitian ini terdapat 17 jenis material yang masuk ke dalam kategori AA material kelompok Rolling Stock Depo dari total 1625 material. Jumlah kuantitas pesan (Q) dan waktu pesan (T) hasil model dapat meminimalkan total biaya persediaan sebesar 21.58% atau setara dengan Rp1.046.521.478 dan meningkatkan nilai ITO sebesar 15.17% dari kondisi aktual.

---

The demand for mass transportation in DKI Jakarta continues to increase along with the population growth in the DKI Jakarta area. Therefore, the DKI Jakarta government has started implementing the Smart City program, one of which is the construction of mass transportation. The development of various kinds of public transportation, one of which is the construction of the high-speed train which is the object of this research. The fast train transportation provider company has obstacle in increasing the value of Inventory Turn Over (ITO) which hampers the company's performance. This problem is caused by an imbalance between the amount of inventory and the material needs of spare parts in the MRO warehouse for maintenance. Therefore, good inventory management is needed to make efficiency decisions on ordering quantity (Q) and ordering time (T) so, to get a minimum total inventory cost while maintaining the quality of maintenance activities. This study uses two methods. The first method is the ABC multi-criteria classification so that it can determine the preferred material classification. The second method used in this research is Mixed Integer Linear Programming (MILP) for the development of mathematical models to obtain a minimum total inventory cost. In this research, there are 17 types of materials that fall into the category AA material for the Rolling Stock Depo group out of a total of 1625 materials. The total order quantity (Q) and order time (T) of the model results can minimize the total inventory cost by 21.58% or equivalent to Rp.1,046,521,478 and increase the ITO value by 15.17% from the actual condition."

"Pada penelitian ini, permasalahan yang terjadi pada objek penelitian adalah pada target perusahaan berupa Inventory Turn Over. Permasalahan tersebut terjadi karena perusahaan cenderung memutuskan untuk melakukan penyimpanan dalam jumlah besar agar tidak adanya potensi kekurangan material dan menggangu kegiatan pemeliharaan. Namun besarnya jumlah penyimpanan ini menimbulkan resiko seperti tingginya biaya penyimpanan dan resiko kerusakan. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menangani permasalahan manajemen persediaan adalah melakukan efesiensi keputusan kuantitas pemesanan (Q) dan waktu pesan (T) sehingga diperoleh total biaya persediaan yang minimal tanpa menghambat kegiatan pemeliharaan. Untuk dapat melakukan hal tersebut, metode yang digunakan pada penelitian ini adalah klasifikasi ABC untuk menentukan klasifikasi material yang perlu diutamakan dan Mixed Integer Linear Programming (MILP) untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. Pada penelitian ini diketahui bahwa terdapat 9 jenis material yang masuk ke dalam kategori A dari total 150 jenis material yang ada. Selain itu, jumlah kuantitas pesan (Q) dan  waktu pemesanan (T) hasil model mampu meminimalkan total biaya persediaan sebesar Rp18.821.489 atau sebesar 14.7% dari kondisi aktual.

---

In this study, the problem that happen in the object of research is the company's target which is Inventory Turn Over. These problems occur because the companies tend to decide to store materials in large quantities so there is no potential for material shortages that ca disrupt maintenance activities. However, the large amount of storage creates risks such as high storage costs and the risk of damage. One way to solve inventory management problems is to make efficient decisions on order quantity (Q) and order time (T) so that a minimum total inventory cost is obtained without hampering maintenance activities. To achieve that, the method used in this study is ABC classification to determine the material classification that needs to be prioritized and Mixed Integer Linear Programming (MILP) to get a minimum total inventory cost. From this research, it is known that there are 9 types of materials that fall into category A out of 150 types. In addition, the total quantity of order (Q) and order time (T) results of the model is able to minimize the total inventory cost of Rp.18,821,489 or equal to from the actual condition

 

"

"

Pada penelitian ini, permasalahan yang terjadi pada objek penelitian adalah pada tingginya biaya persediaan perusahaan PLTBm. Permasalahan tersebut terjadi karena perusahaan PLTBm cenderung memutuskan untuk melakukan penyimpanan dalam jumlah banyak agar tidak adanya potensi kekurangan feedstock. Hal ini disebabkan karena sulitnya memperoleh feedstock karena terdapat persaingan dengan perusahaan lain yang membutuhkan feedstock untuk kebutuhan pangan, pakan, dan pupuk. Namun besarnya jumlah penyimpanan ini menimbulkan resiko seperti tingginya biaya penyimpanan dan resiko kerusakan. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menangani permasalahan manajemen persediaan adalah melakukan efesiensi keputusan kuantitas pemesanan (Q) dan waktu pesan (T) sehingga diperoleh total biaya persediaan yang minimal. Untuk dapat melakukan hal tersebut, metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Mixed Integer Linear Programming (MILP) untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. Pada penelitian ini diketahui bahwa terdapat 4 jenis feedstock. Selain itu, jumlah kuantitas pesan (Q) dan waktu pemesanan (T) hasil model mampu meminimalkan total biaya persediaan sebesar Rp5,342,015,000 atau sebesar 22.39% dari kondisi aktual

---

In this study, the problem that occurs in the object of research is the high inventory cost of PLTBm companies. This problem occurs due to PLTBm companies that tend to decide to store their feedstock in large quantities so that there will not be a potential shortage of feedstock. However, due to the difficulty of obtaining feedstock since there is competition with other companies that require feedstock for food, feed, and fertilizer needs. Since then, this large amount of storage poses risks such as high storage costs and the risk of damage. One way that can be done to deal with inventory management problems is to make efficient decisions on ordering quantity (Q) and ordering time (T) so that the total cost of inventory reaches its minimum cost. To be able to reach this, the method used in this study is the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method to obtain a minimum total inventory cost. In this research, it is known that there are 4 types of feedstocks. In addition, the total order quantity (Q) and ordering time (T) from the model are able to minimize the total inventory cost of Rp5,342,015,000 or equal to 22.39% of the actual condition.

 

"

"Pada penelitian ini, permasalahan yang terjadi pada objek penelitian adalah pada tingginya biaya persediaan perusahaan PLTBm. Permasalahan tersebut terjadi karena perusahaan PLTBm cenderung memutuskan untuk melakukan penyimpanan dalam jumlah banyak agar tidak adanya potensi kekurangan feedstock. Hal ini disebabkan karena sulitnya memperoleh feedstock karena terdapat persaingan dengan perusahaan lain yang membutuhkan feedstock untuk kebutuhan pangan, pakan, dan pupuk. Namun besarnya jumlah penyimpanan ini menimbulkan resiko seperti tingginya biaya penyimpanan dan resiko kerusakan. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menangani permasalahan manajemen persediaan adalah melakukan efesiensi keputusan kuantitas pemesanan (Q) dan waktu pesan (T) sehingga diperoleh total biaya persediaan yang minimal. Untuk dapat melakukan hal tersebut, metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Mixed Integer Linear Programming (MILP) untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. Pada penelitian ini diketahui bahwa terdapat 4 jenis feedstock. Selain itu, jumlah kuantitas pesan (Q) dan waktu pemesanan (T) hasil model mampu meminimalkan total biaya persediaan sebesar Rp5,342,015,000 atau sebesar 22.39% dari kondisi aktual.

---

In this study, the problem that occurs in the object of research is the high inventory cost of PLTBm companies. This problem occurs due to PLTBm companies that tend to decide to store their feedstock in large quantities so that there will not be a potential shortage of feedstock. However, due to the difficulty of obtaining feedstock since there is competition with other companies that require feedstock for food, feed, and fertilizer needs. Since then, this large amount of storage poses risks such as high storage costs and the risk of damage. One way that can be done to deal with inventory management problems is to make efficient decisions on ordering quantity (Q) and ordering time (T) so that the total cost of inventory reaches its minimum cost. To be able to reach this, the method used in this study is the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method to obtain a minimum total inventory cost. In this research, it is known that there are 4 types of feedstocks. In addition, the total order quantity (Q) and ordering time (T) from the model are able to minimize the total inventory cost of Rp5,342,015,000 or equal to 22.39% of the actual condition."

"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%."

"

Pakan merupakan salah satu penentu keberhasilan dari suatu usaha budidaya peternakan. Harga pakan yang terus melonjak memerlukan terobosan untuk alternatif dalam menekan harga bahan pakan dengan sumber protein yang tinggi. Industri Black Soldier Fly (BSF) memiliki potensi yang cukup besar sebagai alternatif pakan ternak di Indonesia. Dalam memenuhi kebutuhan pengiriman produknya yang besar, maka sektor BSF juga memerlukan aktivitas outbound logistics yang besar. Biaya outbound logistics yang tinggi disebabkan karena perencanaan pengiriman yang belum optimal. Oleh karena itu, diperlukan optimasi untuk perencanaan outbound logistics yang mengatur pergerakan barang dari gudang hingga sampai ke customer. Penelitian ini dilakukan dengan mengembangkan model matematis untuk meminimasi biaya outbound logistics dengan metode Mixed Integer Linear Programming (MILP) menggunakan software LINGO 18.0. Biaya outbound logistics tersebut terdiri dari biaya pengiriman dan biaya manajemen pergudangan. Penelitian ini dilakukan selama 12 periode dari bulan September sampai dengan November tahun 2022. Hasil penelitian didapatkan dengan adanya penurunan biaya outbound logistics dari  Rp 219.624.000 menjadi  Rp 113.353.249. Dengan adanya keberhasilan penurunan total biaya outbound logistics menghasilkan peningkatan utilitas penggunaan kendaraan dari 44,96% menjadi 99,29% disertai penurunan jumlah penggunaan kendaraan dari 316 unit menjadi 95 unit.

---

Feed is one of the success determinants of a livestock farming business. Feed prices that continue to soar require alternative breakthroughs to reduce the price of feed ingredients with high protein sources. The Black Soldier Fly (BSF) industry has considerable potential as an alternative to animal feed in Indonesia. In meeting the needs of large product shipments, the BSF sector also requires large outbound logistics activities. The high cost of outbound logistics is caused by less than optimal delivery planning. Therefore, it is necessary to optimize outbound logistics planning which regulates the movement of goods from warehouses to customers. This research was conducted by developing a mathematical model to minimize outbound logistics costs using the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method using LINGO 18.0 software. Outbound logistics costs consist of shipping and warehousing management costs. This research was conducted for 12 periods from September to November 2022. The results were obtained by reducing outbound logistics costs from Rp 219.624.000 to Rp 113.353.249. The success of reducing the total cost of outbound logistics resulted in an increase in vehicle usage utility from 44,96% to 99,29% accompanied by a decrease in the number of vehicle usage from 316 vehicles to 95 vehicles.

"

"Tren peningkatan market pada industri FMCG menyebabkan meningkatnya volume barang yang harus dikirim ke pelanggan. Seiring meningkatnya volume pengiriman barang, maka dibutuhkan pula aktivitas logistik yang besar. Namun dengan biaya logistik yang tinggi, membuat perusahaan harus meningkatkan efisiensi untuk dapat terus bersaing dalam industri nasional. Oleh karena itu, diperlukan perencanaan aktivitas outbound logistik yang mengatur pergerakan finished goods dari pabrik hingga sampai ke pelanggan. Penelitian ini mengembangkan model matematis untuk meminimalkan biaya outbound logistik dengan metode mixed integer linear programming dan diterjemahkan ke dalam bentuk model komputer dengan bahasa pemrograman Lingo 17.0. Biaya outbound logistik mencakup biaya penyimpanan, biaya bongkar muat, biaya truk, dan biaya shuttle. Hasil dari penelitian 12 periode ini yaitu didapatkan total biaya outbound logistik yang menurun jika dibandingkan dengan total biaya outbound logistik sebelumnya dengan rata-rata penurunan mencapai 39,76% untuk setiap periodenya. Selain itu, model ini juga menunjukkan peningkatan penggunaan tipe truk dengan kapasitas besar sehingga jumlah truk menurun dengan rata-rata penurunan mencapai 39,10% untuk setiap periodenya dan utilisasi truk meningkat dengan rata-rata peningkatan mencapai 15,21% untuk setiap periodenya.

---

The increasing market trend in the FMCG industry causes an increase in the volume of goods that must be sent to customers. Along with the increase in the volume of shipping goods, it is also required a greater logistics activities. However, with high logistics costs, companies must increase efficiency to be able compete in the global market. Therefore, it is necessary to plan outbound logistics activities that regulate the movement of finished goods from the factory to the customers.

This study developed a mathematical model to minimize outbound logistics costs based on mixed integer linear programming approach and translated into computer model using Lingo 17.0 programming language. Outbound logistics costs include storage costs, loading and unloading costs, truck costs, and shuttle costs.

The results of this 12-period study showed that the total outbound logistics costs decreased when compared to the previous total outbound logistics costs with an average of 39.76% for each period. In addition, this model also shows an increase usage of large capacity trucks so that the number of trucks decreases by an average of 39.10% for each period and truck utilization increases with an average of 15.21% for each period."

"ABSTRAKSkripsi ini berisi perancangan, pembuatan, dan analisis sistem pemantau lalulintas dengan teknologi computer vision menggunakan OpenCV. Sistemmemberitahukan kondisi kemacetan jalan yang dipantau dalam empat level(lengang, ramai lancar, padat merayap, dan macet). Penelitian dilakukanmenggunakan OpenCV sebagai library pemograman bahasa C++ denganalgoritma Canny dan Blob Detection untuk mendeteksi kendaraan menggunakankamera pemantau pada posisi vertikal dari samping. Berdasarkan pengujianmetode Blob Detection lebih unggul pada kondisi jalan lengang, namun ketikakondisi semakin ramai algoritma Canny lebih unggul. Sistem mendeteksikendaraan yang lewat dengan rata-rata kecepatan pendeteksian 9.8 ms per framedengan input video berukuran 320 x 240 pixel.

---

ABSTRACTThis thesis describes the design, making, and analysis of traffic monitoring systemby using computer vision technology with OpenCV. These systems notify the userabout the state of the monitored road congestion in four levels (quiet, crowded,dense crowded, and congested). The research was conducted using the OpenCVlibrary programming language C++ with the Canny algorithm and Blob Detectionto detect the vehicle using camera on the position of vertical side. Based from thetest results, the Blob Detection method is superior in the deserted road conditions,but when conditions are more crowded the Canny algorithm is superior. Thesystem can detect vehicle with average speed of 9.8 ms per frame with video inputsize 320 x 240 pixels."

"Indonesia merupakan pengguna internet ketiga terbesar di Asia dan industri jasa online atau E-Commerce di Indonesia semakin bertumbuh setiap tahunnya. Tren peningkatan market pada industri jasa online menyebabkan meningkatnya volume barang yang harus dikirim ke pelanggan. Seiring meningkatnya volume pengiriman barang, maka dibutuhkan pula aktivitas logistik yang besar. Namun, dengan biaya logistik yang tinggi terdapat perbedaan biaya antara target dengan keadaan aktual perusahaan disebabkan karena perencanaan pengiriman belum optimal. Oleh karena itu, diperlukan perencanaan aktivitas outbound logistik yang mengatur pergerakan barang dari warehouse hingga sampai ke pelanggan. Penelitian ini mengembangkan model matematis untuk mengurangi biaya outbound logistik dengan metode Mixed Integer Linear Programming (MILP) menggunakan software LINGO 18.0. Biaya outbound logistik tersebut mencakup biaya pengiriman dan biaya penyimpanan. Penelitian selama 8 periode ini mendapatkan hasil dimana biaya outbound logistik berhasil menurun dari Rp80.335.28,55 menjadi Rp49.487.340,93 dengan selisih penurunan total biaya outbound logistik tersebut sebesar Rp30.847.877,62. Keberhasilan penurunan total biaya outbound logistik juga menghasilkan peningkatan utilitas pemakaian kendaraan dari 58% menjadi 88% dan penurunan jumlah pemakaian kendaraan dari 233 kendaraan menjadi 158 kendaraan.

---

Indonesia is the third largest internet user in Asia and the online service industry or E-Commerce in Indonesia is growing every year. The increasing market trend in the online service industry is increasing the volume of goods that must be sent to customers. As the volume of freight shipments increases, costs for large logistical activities are also needed. However, with high logistics costs and there are differences in costs between the target and the actual situation due to delivery planning based on the shipping service provider is not optimal. Therefore, it is important to planning outbound logistics activities that regulate the movement of goods from the warehouse to the customer. This research develops a mathematical model to minimize outbound logistical costs with the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method. Outbound logistics costs include shipping and storage costs. Research for 8 periods found that logistical outbound costs had decreased from Rp80,335.28.55 to Rp49,487,340.93 with the difference in the total logistical outbound costs is Rp30,847,877.62. The successful reduction in total outbound logistics costs also resulted in an increase in utility vehicle usage from 58% to 88% and a decrease in the number of vehicle use from 233 vehicles to 158 vehicles."

"Penelitian ini membahas suatu metode untuk menyelesaikan permasalahan tingginya biaya persediaan dan rendahnya perputaran persediaan pada gudang bahan baku daur ulang plastik yang disebabkan oleh manajemen persediaan pada bagian perencanaan dan penjadwalan bahan baku yang belum optimal, kurang efisien, dan kurang efektif sehingga sering mengalami penumpukan persediaan. Penelitian dilakukan dengan cara mengembangkan model optimasi menggunakan metode mixed integer linear programming. Model optimasi dikembangkan dari membangun formulasi permasalahan menjadi model matematika yang kemudian diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman Python untuk menghasilkan keputusan kuantitas pemesanan (Q) berupa penentuan ukuran lot (lot-sizing) dan periode pemesanan (Y) bahan baku yang optimal dengan biaya minimum serta dihubungkan dengan metode peramalan permintaan yang akurat dan persediaan pengaman yang tepat. Hasil akhir model mendapatkan keputusan optimal dengan biaya minimum yang menunjukkan untuk melakukan total pemesanan sebesar 7.494.733 kg sebanyak 138 kali untuk tiga jenis bahan baku daur ulang plastik sesuai detail per periode pada tahun 2022 dan dapat digunakan dengan peramalan pada periode perencanaan persediaan di masa depan. Ditemukan bahwa hasil model dapat meminimalkan total biaya persediaan sebesar 42% atau setara dengan Rp232.566.233 dari Rp550.713.838 menjadi Rp318.147.605 dan meningkatkan nilai perputaran persediaan sebesar 1,57 dari kondisi aktual.

---

This research discusses a method to solve the problem of high inventory costs and low inventory turnover in a warehouse of recycled plastic raw materials caused by suboptimal inventory management in the planning and scheduling of raw materials, which are inefficient and ineffective, resulting in frequent inventory accumulation or overstock. The research is carried out by developing an optimization model using the mixed integer linear programming method. The optimization model is developed by formulating the problem into a mathematical model, translated into the Python programming language to generate decisions on the optimal quantity of orders (Q) in terms of determining the lot-sizing and ordering period (Y) of raw materials with minimum costs, supported with accurate demand forecasting methods and appropriate safety stock levels. The final results of the model obtain optimal decisions with minimum costs that indicate a total order of 7,494,733 kg, ordered 138 times for three types of recycled plastic raw materials with detailed periods in the year 2022 and can be used with forecasting for future inventory planning periods. It was found that the model results can minimize total inventory costs by 42% or equivalent to IDR 232,566,233, reducing it from IDR 550,713,838 to IDR 318,147,605 and increase the inventory turnover by 1.57 from the actual condition.

 

"