Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dengan semakin meningkatnya jumlah kendaraan listrik di Indonesia, kebutuhan akan Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik (SPKLU) juga semakin meningkat. SPKLU besar dengan kapasitas pengisian daya yang besar dibutuhkan untuk melayani kebutuhan pengisian daya kendaraan listrik secara bersamaan. Namun, dalam keadaan keterbatasan jumlah energi, algoritma penentuan prioritas pengisian daya yang tepat perlu diterapkan agar semua kendaraan listrik dapat terlayani dengan baik. Dalam penelitian ini, algoritma Branch and Bound digunakan untuk menentukan prioritas pengisian daya mobil listrik di SPKLU besar dalam keadaan keterbatasan jumlah energi. Algoritma Branch and Bound adalah metode yang digunakan dalam penyelesaian masalah optimasi kombinatorial. Algoritma ini bekerja dengan mengeksplorasi pohon pencarian biner dan kemudian mengeliminasi cabang tertentu berdasarkan batas-batas pada solusi optimal. Dalam skripsi ini, 3 indeks digunakan untuk menentukan prioritas kendaraan listrik yaitu Social Welfare (SW), Community Wellbeing (CW), dan Individual Satisfaction (IS). Terdapat 5 faktor penentu untuk menghitung ketiga indeks tersebut, yaitu Trip Purpose, EV Occupant, SOC Gap, Departure Time, dan Customer Behaviour. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma branch and bound dapat menghasilkan solusi yang optimal dalam menentukan prioritas pengisian daya kendaraan listrik di SPKLU dalam keterbatasan energi. Solusi yang dihasilkan dapat memaksimalkan penggunaan energi yang ada hanya pada kendaraan listrik yang dinilai memiliki prioritas tinggi. ......With the increasing number of electric vehicles in Indonesia, the need for Electric Vehicle Charging Stations (EVCS) is also increasing. Large EVCS with high charging capacity are needed to serve the charging needs of electric vehicles simultaneously. However, in a situation of limited energy supply, an appropriate charging priority algorithm needs to be implemented so that all electric vehicles can be well served. In this study, the Branch and Bound algorithm is used to determine the charging priority of electric cars at large EVCS in a situation of limited energy supply. The Branch and Bound algorithm is a method used in solving combinatorial optimization problems. This algorithm works by exploring binary search tree and then eliminating certain branches based on bounds on the optimal solution. In this thesis, 3 indices are used to determine the priority of electric vehicles, namely Social Welfare (SW), Community Wellbeing (CW), and Individual Satisfaction (IS). There are 5 determinant factors to calculate these three indices, namely Trip Purpose, EV Occupant, SOC Gap, Departure Time, and Customer Behaviour. The research results show that the branch and bound algorithm can produce an optimal solution in determining the charging priority of electric vehicles at EVCS in energy limitations. The solution produced can maximize the use of existing energy only on electric vehicles that are considered to have high priority.

Abstrak :
Proses nesting merupakan salah satu proses yang sangat krusial pada produksi pembuatan kapal. Nesting bertujuan untuk mengatur dan mengoptimalkan penggunaan material selama tahap pemotongan pelat. Bentuk pelat yang sudah dilakukan marking akan ditata pada pelat baja sebagai material dasar dengan tujuan untuk meminimalkan limbah material dan mengurangi biaya produksi. Persaingan industri galangan kapal saat ini pun semakin kompetitif meskipun pasarnya semakin naik, tetapi juga banyak bermunculan galangan kapal baru lainnya yang saling berkompetisi. Sehingga, salah satu langkah yang bisa dilakukan untuk bisa bertahan di industri ini adalah dengan melakukan optimasi. Salah satunya melakukan optimasi pada nesting, dimana metode ini didesain berbasis komputasi karena dapat memberikan solusi berupa susunan layout nesting yang optimal dengan waktu yang singkat. Penelitian ini dilakukan dengan proses komputasi untuk optimasi tata letak bentuk potongan pada nesting. metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Branch and Bound. Terdapat beberapa kriteria yang digunakan dari branching dan bounding untuk meningkatkan efisiensi produksi dan akurasi pada proses optimasi. Hasil penelitian ini memberikan susunan layout nesting yang paling optimum dan nilai yield rate yang lebih tinggi dibandingkan dengan nesting yang dilakukan secara manual oleh desainer. Layout nesting paling optimum ini memberikan nilai yield rate sebesar 69%. ......The nesting process is one of the most crucial processes in shipbuilding production. Nesting aims to regulate and optimize the use of materials during the cutting phase of the plate. The forms of the plates that have already been marked will be placed on the steel plate as the base material with the aim of minimizing material waste and reducing production costs. Today's competition in the shipbuilding industry is increasingly competitive despite the rising market, but there are also many other new shipbuilders that compete with each other. So, one of the steps that can be taken to survive in this industry is to do optimization. One of them performed optimization on nesting, where this method is computational because it can provide an optimal nesting layout solution in a short time. This research was done using a computational process to optimize the shape layout of the piece on the nesting. The method used in this research is Branch and Bound. There are several criteria used from branching and bounding to improve production efficiency and accuracy in the optimization process. The results of this study provide the most optimal nesting layout arrangement and higher yield rate values compared to nesting performed manually by the designer. The most optimum nesting layout gives a yield rate of 69%.

Abstrak :
PT. Pertamina (Persero) Lubricants merupakan unit bisnis PT. Pertamina (Persero) yang dikhususkan untuk memproduksi pelumas. Pelumas yang dihasilkan memiliki varian yang beragam sehingga biaya changeover yang terjadi bersifat sequence dependent. Permintaan produk pelumas yang fluktuatif mengakibatkan waktu penyelesaian produk melebihi due date yang telah ditentukan. Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh penjadwalan produksi yang optimal dengan menggunakan model programa integer linier campuran yang diselesaikan dengan algoritma branch and bound. Dengan menggunaan bantuan pemrograman LINGO 9.0 versi extended, diperoleh penjadwalan produksi yang optimal dengan pengurangan biaya total produksi sebesar 29,76%.

---

PT. Pertamina (Persero) Lubricants is PT. Pertamina (Persero)?s business unit which is specialized in lube oil production. The lube oil produced has many variants so the changeover cost occur has sequence dependent characteristic. Fluctuative lube oil?s demand results in product completion exceed the given due date. This research is conducted to obtain optimal production schedule by using mixed integer linear programming model which is solved by using branch and bound algorithm. By using LINGO 9.0 extended version, researcher obtain optimal production schedule which reduce the total production cost by 29.76%.

Abstrak :
Tesis ini membuat model untuk menentukan rute dan jadwal pengiriman bahan bakar multi produk (Premium, Kerosene dan Solar) dengan menggunakan kapal heterogen untuk menjaga safety stock sehingga deviasi kapal dapat dihindari. Terdapat dua depot yang mempunyai keterbatasan draft, konsumsi harian antar depot dan tiap produk berbeda. Suplai point dianggap tidak terbatas dan kapal yang digunakan adalah tipe Medium Range (MR) serta Genereal Purpose (GP). Model ditulis dalam commercial software Lingo dengan penyelesaian menggunakan algoritma Branch and Bound. Pada wilayah operasi IV total 8 pelabuhan dan 3 dedicated kapal menunjukkan bahwa model dapat menjaga safety stock selama planning horizon dengan rute dan dan jadwal yang optimum.

---

This thesis formulates a model to determine the route and schedule delivery of multi-product fuel (Premium, Kerosene and Diesel) using heterogeneous ships to maintain safety stock so that the vessel deviation can be avoided. There are two depots with limited draft, daily consumption between depot and each product is different. Supply point is considered infinite and the type of ship used in this case is Medium Range (MR) and Genereal Purpose (GP). Models written in commercial software LINGO and solve by Branch and Bound algorithm. For operation region IV with total 8 ports and three dedicated vessels showed that the model can maintain the safety stock during the planning horizon with optimum route and schedule.

Abstrak :
Pemodelan rute dan jadwal pelayanan pengisian MFO 380 bagi kapal-kapal asing di wilayah Kaltim dan Kalsel perlu dilakukan sebagai usulan pelaksanaan Project Bunker Coco PT Pertamina. Kebutuhan kapal bunker perlu dipertimbangkan untuk dapat melayani kapal pelanggan sesuai dengan time windows tiap kapal. Penyelesaian permasalahan penelitian ini dilakukan dengan dasar Vehicle Routing Problem with Time Windows menggunakan algoritma Branch-and-Bound yang diolah dengan Lingo versi 9.0. Dari hasil pengolahan data didapatkan rute dan jadwal kapal dengan penghematan total biaya menjadi $1.316.354,97 pada bulan Januari 2011. Apabila dibandingkan dengan total biaya yang dikeluarkan oleh hasil penelitian sebelumnya sebesar $1.347.911,1 dimana penyelesaiannya menggunakan algoritma Tabu Search dan dijalankan dengan Matlab, terdapat penghematan biaya sebesar $31.556,13. ......Modeling routes and schedules for charging service of MFO 380 to foreign ships in the East Kalimantan and South Kalimantan region needs to be done as a proposal and implementation of Project Bunker Coco PT Pertamina. The need of bunker vessel is considered in order to serve the customer with each of their time windows. Completion of this research concerns on the basic of Vehicle Routing Problems with time windows using Branch-and-Bound algorithm which is running with Lingo version 9.0. From data processing we found ship routes and schedules with total cost savings of $ 1,316,354.97 in January 2011. Compared to the total costs incurred by the results of previous studies of $ 1.347.911,1 where the solution using Tabu Search algorithm and implemented with Matlab, there is a cost savings of $ 31.556,13.

Abstrak :
Sebuah perusahaan kemasan fleksibel di Jakarta yang memproduksi kemasan sekali pakai memiliki permintaan yang tidak menentu dan kapasitas mesin yang berbeda-beda. Hal itu menjadi kendala perusahaan untuk membuat penjadwalan operasi yang baik. Kendala tersebut menyebabkan terjadinya berbagai masalah pada perusahaan seperti adanya keterlambatan dalam pengiriman pesanan kepada konsumen karena waktu penyelesaian pengemasan yang panjang dan jumlah penggunaan mesin pengemas yang tidak efisien. Oleh karena itu, diperlukan model matematika yang dapat digunakan untuk membuat penjadwalan yang tepat agar perusahaan dapat meminimumkan waktu penyelesaian pekerjaan dan jumlah penggunaan mesin agar dapat memenuhi permintaan konsumen tepat waktu dengan jumlah penggunaan mesin yang efisien. Model matematika dibangun dengan pendekatan pemrograman linier integer campuran yang diselesaikan dengan algoritma branch and bound. Berdasarkan hasil optimasi, waktu penyelesaian menjadi lebih cepat yaitu 96 jam dan penggunaan jumlah mesin menjadi lebih sedikit yaitu 3 mesin. Dengan begitu, semua pekerjaan dapat terpenuhi tepat waktu dan jumlah penggunaan mesin menjadi lebih efisien sehingga utilisasi mesin yang bekerja meningkat menjadi sekitar 74. ......Flexible packaging company in Jakarta that produces disposable packaging has an uncertain demand and different engine capacity. It becomes the company 39 s obstacle to making a good operating scheduling. These constraints lead to various problems in the company such as the delay in delivery of orders to consumers due to long packing completion time and the inefficient use of packaging machines. Therefore, we need a mathematical model that can be used to create the right scheduling so that company can minimize the completion time of the work and the number of machine usage in order to meet the demand of the consumers on time with the efficient amount of machine usage. The mathematical model is built with a mixed integer linear programming approach that is solved with branch and bound algorithms. Based on the optimization result, the completion time becomes faster that are 96 hours and the number of machines used becomes fewer that are 3 machines. That way, all the work can be fulfilled on time and the number of machine usage becomes more efficient so that the utilization of the working machine increases to about 74.

Abstrak :
Sebuah perusahaan kontraktor tambang di Kalimantan Timur ingin mengurangi biaya transportasi yang dikeluarkan, salah satunya adalah biaya pengantaran karyawan ke lokasi tambang menggunakan bus. Penggunaan bus untuk pengantaran karyawan digunakan untuk aspek keselamatan mengingat kondisi jalan tambang yang tidak beraspal. Untuk menentukan jumlah, kombinasi, dan penugasan bus untuk pengantaran karyawan terdapat beberapa hal yang perlu diperhatikan, seperti ketersediaan bus, kapasitas, jumlah karyawan, dan tipe bus yang tidak dapat masuk ke beberapa lokasi tambang. Oleh karena itu, dibuat model yang dapat digunakan untuk menentukan jumlah dan kombinasi bis yang sesuai untuk meminimumkan biaya sewa bus dan biaya bahan bakar yang dikeluarkan. Metode yang digunakan untuk mencari solusi dari model yang dibuat adalah integer linear programming dengan algoritma branch and bound. Dalam waktu komputasi 30 menit didapatkan solusi yang baik dengan optimality gap < 1. Hasil dari optimasi dengan 3 skenario menunjukkan penurunan biaya transportasi bus karyawan, masing-masing penurunan sebesar 2,90, 7,24, dan 10,44. ......A mining contractor company in East Kalimantan wants to reduce the transportation costs incurred, one of which is the cost of delivering employees to the mine by bus. The use of bus for employee delivery is used for safety aspect considering the unpaved mining road condition. To determine the number, combination, and assignment of buses for employee delivery there are several things to note, such as the availability of buses, capacity, number of employees, and the type of bus that can not enter several mine sites. Therefore, a model can be used to determine the appropriate bus number and combinations to minimize the cost of bus rental and fuel costs incurred. The method used to find the solution of the model is linear integer programming with branch and bound algorithm. In 30 minute computation time, good solution generated with optimality gap of.

Abstrak :
Pembahasan mengenai proses evakuasi tidak pernah usai di Indonesia mengingat karakteristik geografis Indonesia mengharuskannya berhadapan dengan risiko yang konstan dari berbagai bencana alam, seperti erupsi vulkanik, gempa bumi, banjir, dan tsunami. Oleh karena itu, memastikan evakuasi yang efisien menjadi hal yang penting untuk meminimalkan jumlah korban luka dan kematian. Namun demikian, situasi saat ini menunjukkan bagaimana Indonesia kurang memperhatikan pengelolaan proses evakuasi selama bencana alam terjadi. Beberapa keterlambatan evakuasi, diklaim oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) Indonesia, mengakibatkan peningkatan yang cukup substansial pada jumlah korban jiwa akibat bencana alam pada tahun 2018. Sehubungan dengan isu tersebut, penelitian ini dilakukan untuk memperbaiki efisiensi evakuasi saat ini dengan mencoba untuk mengoptimalkan perencanaan rute evakuasi untuk penanggulangan bencana di Indonesia. Masalah rute evakuasi pada penelitian ini mencakup bagaimana penugasan kendaraan evakuasi yang optimal untuk mengevakuasi para pengungsi, yang tersebar di sekitar area bencana, menuju tempat posko bencana yang tersedia. Penelitian ini mengambil kasus bencana banjir yang terjadi di Jakarta sebagai studi kasus utama dan sumber himpunan data penelitian. Keluaran dari penelitian ini adalah model optimisasi yang relevan dan dapat diterapkan untuk menghasilkan perencanaan rute evakuasi yang optimal. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam masalah penugasan rute evakuasi. Penelitian ini akan menggunakan algoritma branch-and-bound karena sebagai metode eksak, branch-and-bound lebih mampu menjamin hasil yang optimal daripada metode berbasis aproksimasi. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa model optimasi dengan algoritma branch-and-bound dapat menghasilkan solusi yang optimal dalam merancang penugasan rute evakuasi untuk korban bencana yang lebih lanjut meningkatkan efisiensi evakuasi. ......The discussion on evacuation process undoubtly never cease to continue in Indonesia for its geographical properties compel this country to grapple with a constant risk of natural disaster, such as volcanic eruption, earthquake, flood, and tsunami. To that end, ensuring an efficient evacuation becomes one foremost matter in order to minimize the number of injured victims and fatalities. Nevertheless, current situation shows how indonesia has been paying less attention on administering the evacuation process during disaster period. Several tardy evacuations claimed by its national disaster management institution resulted a substantial hike on annual fatalities from natural disaster in 2018. In regard to that issue, this research was conducted to ameliorate current evacuation efficiency by attempting to optimize evacuation route planning for disaster management in Indonesia. The evacuation routing problem covers the idea on how to assign a set of vehicles to transport evacuees, who are spread around disaster area, to available nearest shelter. This research took flood disaster which recently happened in Jakarta as a main study case and data set source. The output of this study is an optimization model that is relevant and applicable to generate optimal evacuation route planning. There are several methods that can be used in this sort of evacuation routing problem. One of the methods and which this study uses is branch-and-bound algorithm since as an exact-type method, branch-and-bound is more capable to generate optimal solution than heuristic approaches. The result of this study indicates that optimization models with branch-and-bound algorithms can produce optimal solutions in designing evacuation route planning for disaster casualties by which further lifts up the evacuation efficiency.

Abstrak :
Penggunaan internet di Indonesia terus meningkat seiring dengan bererkembangnya zaman yang berpengaruh pada peningkatan penggunaan SIM Card. Dari hal ini, maka berdirilah salah satu perusahaan telekomunikasi yang bergerak sebagai operator penyedia jasa telekomunikasi berbasis teknologi 4G LTE Advanced. Sebagai salah satu perusahaan telkomunikasi besar, jaringan rantai pasok juga menjadi kompleks, sehingga perusahaan harus memiliki manajemen rantai pasok yang baik dan benar, termasuk aktivitas logistik dan distribusi. Namun, dengan biaya distribusi yang tinggi terdapat perbedaan biaya antara target dengan keadaan aktual yang disebabkan karena perencanaan pengiriman produk yang belum optimal dan metode routing yang tergolong masing manual. Oleh sebab itu, perusahaan memerlukan sebuah metode optimasi untuk perencanaan rute distribusi untuk mengurangi total biaya distribusi. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengembangkan model optimasi menggunakan Mixed-Integer Linear Programming (MILP). Model optimasi dikembangkan dari membangun formulasi permasalahan menjadi model matematika yang kemudian diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman Python dengan software Spyder dan library Gurobi Optimizer. Penelitian ini menggunakan sampel berjumlah 10 hari yang pemilihannya menggunakan pendekatan statistika. Hasil akhir model menghasilkan penurunan jarak perjalanan sebesar 764,9 km dan penurunan waktu perjalanan sebesar 638 menit. Hasil dari penelitian menghasilkan total biaya distribusi yang turun dari Rp 7.823.417 menjadi Rp 7.096.000, atau menghemat biaya sebesar Rp 727.417 atau sebesar 9,30%. ......The use of the internet in Indonesia continues to increase along with the development of the times which has an effect on increasing the use of SIM cards. From this, a telecommunications company was established which operates as a telecommunications service provider based on 4G LTE Advanced technology. As a large telecommunications company, supply chain networks are also complex, so company must have good and correct supply chain management, including logistics and distribution activities. However, with high distribution costs, there is a cost difference between the target and the actual situation caused by planning for product delivery that is not optimal and the routing method which is classified as manual. Therefore, the company need an optimization method for planning distribution routes to reduce the total cost of distribution. This research was conducted by developing an optimization model using Mixed-Integer Linear Programming (MILP). The optimization model was developed from building problem formulations into mathematical models which were then translated into the Python programming language with Spyder software and the Gurobi Optimizer library. This study used a sample of 10 days whose selection used a statistical approach. The final results of the model resulted in a decrease in travel distance of 764.9 km and a decrease in travel time of 638 minutes. The results of the study resulted in a total distribution cost that fell from Rp 7,823,417 to Rp 7,096,000, or cost savings of Rp 727,417 or 9.30%.

Abstrak :
Perusahaan distributor Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) yang berlokasi di Semarang memiliki dua kendaraan untuk melakukan distribusi ke 16 lokasi distribusi di dalam Semarang dengan berbagai macam ukuran AMDK. Permasalahan yang dihadapi yaitu perusahaan melakukan distribusi tanpa memperhitungkan jarak tempuh, kuantitas permintaan yang berbeda-beda di setiap lokasi, keterbatasan jumlah dan kapasitas kendaraan, serta lokasi pelanggan yang tersebar di Semarang. Penelitian perlu dilakukan dengan menggunakan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) untuk mendapatkan rute distribusi yang optimal serta mendapatkan jarak dan waktu tempuh distribusi optimal bagi perusahaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan Mixed Integer Linear Programming (MILP) dengan metode branch and bound. Model matematika dibuat dan diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman LINGO untuk dijalankan dan menghasilkan rute optimal. Hasil pada penelitian ini yaitu didapatkan dua rute optimal untuk setiap kendaraan 1 dan 2 melakukan distribusi AMDK ke 16 lokasi. Jumlah muatan juga didapatkan untuk masing-masing rute dengan tidak melebihi kapasitas kendaraan. Total jarak yang ditempuh berkurang sebesar 28% dan dapat menghemat total waktu tempuh sebesar 11%. Analisis sensitivitas dilakukan dengan mengubah parameter permintaan dan hasilnya yaitu terjadi penambahan rute menjadi 3 rute ketika kondisi kenaikan permintaan sebesar 5%, 10%, dan 15% serta terdapat pengaruh perubahan pada rute, jarak, dan waktu tempuh ketika kondisi penurunan permintaan 15% serta kondisi kenaikan permintaan 5%, 10%, dan 15%. ......Packaged Drinking Water distributor company located in Semarang has two vehicles for distribution to 16 distribution locations in Semarang with various sizes of packaged drinking water. The problem faced is that the company distributes without taking into account the distance traveled, the quantity of demand that varies in each location, the limited number and capacity of vehicles, and customer locations spread across Semarang. Research needs to be done using the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) to get the optimal distribution route and the optimal distribution distance and travel time for the company. This study uses the Mixed Integer Linear Programming (MILP) approach with the branch and bound method. Mathematical models are created and translated into the LINGO programming language to run and generate optimal routes. The results of this study are that there are two optimal routes for each vehicle 1 and 2 to distribute packaged water to 16 locations. The load amount is also obtained for each route without exceeding the vehicle capacity. The total distance traveled is reduced by 28% and can save the total travel time by 11%. Sensitivity analysis was carried out by changing the demand parameters. The result was additional routes into three when the demand increased conditions of 5%, 10%, and 15%. There was an effect of changes in routes, distances, and travel time when conditions decreased by 15% and conditions increased in demand by 5%, 10%, and 15%.