Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penentuan alokasi personel yang optimal serta efektif dalam sistem perawatan suatu perusahaan mempunyai peran yang sangat penting dalam penghematan biaya personel. Dalam menciptakan sistem manajemen perawatan yang baik dalam upaya mengoptimalkan jumlah personel dan meminimalkan biaya personel, maka diperlukan perencanaan yang baik berdasarkan data yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model untuk menyelesaikan permasalahan model perencanaan personel untuk menentukan alokasi personel yang optimal dan efektif dengan fungsi tujuan meminimalkan biaya personel perawatan dengan menggunakan metode mixed integer linear programming. Hasil penelitian berupa pengembangan model yang efektif dan dapat diterapkan pada kondisi aktual di industri manufaktur secara luas. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi keilmuan dalam menyelesaikan permasalahan model perencanaan personel khususnya di bidang perawatan industri.

---

Determination of the optimal and effective allocation of personnel in the maintenance system of a company has a very important role in labor cost savings. In creating a good maintenance management system in an effort to optimize the number of personnel and minimize the labor cost, it requires good planning based on accurate data. This study aims to develop a model to solve the problems of manpower planning models to determine the optimal and effective allocation of personnel with the objective function to minimizing the labor cost by using mixed integer linear programming method. Results of the research is the development of an effective model and can be applied to actual conditions in the manufacturing industry widely. We hope this research can give knowledge contribution to solve the problems of manpower planning model, especially in the field of industrial maintenance."

"Dengan terus bertumbuhnya produksi dan konsumsi plastik, isu pengelolaan sampah plastik menjadi krusial karena tingginya dampak pencemaran yang dapat dihasilkan oleh pengelolaan yang salah. Daur ulang merupakan salah satu cara terbaik untuk mengelola sampah plastik. Pemerintah telah menetapkan penggandaan kapasitas daur ulang sebagai salah satu strategi dalam mengurangi kebocoran aliran plastik ke laut. Maka dari itu, penelitian ini hendak membangun model perencanaan agregat yang mendukung keberlanjutan dan optimasi perencanaan produksi, persediaan, serta backorder dengan tujuan meminimalkan biaya produksi keseluruhan salah satu perusahaan yang tercakup dalam rantai pasok industri daur ulang plastik, yaitu manufaktur PET flakes. Model optimasi menggunakan metode mixed-integer linear programming (MILP) dengan perangkat Opensolver untuk Microsoft Excel dan Gurobi optimizer. Model hasil penelitian kemudian dibandingkan dengan model dengan strategi murni perecanaan agregat : strategi Chase dan strategi Level. Urutan model dengan biaya produksi terendah adalah model perencanaan agregat penelitian, model Chase Strategy, kemudian model Level Strategy, dengan jumlah sebesar Rp1.234.922.424.965,32, Rp1.289.603.961.089,41, dan Rp1.669.974.114.375,48.

---

As plastic production and consumption keeps growing rapidly, plastic waste management is an important issue due to the damage that plastic waste mismanagement can give. Recycling is one of the best solutions. The government has established doubling the recycling capacity as one of the strategy to reduce the leakage of plastic into the ocean. Therefore, this study aims to build an aggregate planning model that supports the sustainability and optimization of production, inventory, and backorder planning with the objective of minimizing the overall production cost of a company in the plastic recycling industry, namely, a PET flakes manufacturer. The optimization model uses mixed-integer linear programming (MILP) method, with OpenSolver with Microsoft Excel and Gurobi optimizer. The model is then compared with the model with pure aggregate planning strategies : Chase Strategy and Level Strategy. The order of the models with the lowest cost result to the highes is the research model, Chase Strategy, then the Level Strategy, with the amount of Rp1.234.922.424.965,32, Rp1.289.603.961.089,41, and Rp1.669.974.114.375,48.

"

"Industri konstruksi, utamanya beton ready-mix, menunjukkan perkembangan yang signifikan beberapa tahun kebelakang, hal ini didorong salah satunya karena gencarnya peran pemerintah dalam proyek strategis nasional terkhusus di wilayah Jakarta dan sekitarnya. Hal ini memacu perusahaan beton ready-mix untuk membuat pengiriman mereka lebih efisien dan efektif. Pada penelitian ini, penulis melakukan studi kasus di salah satu produsen beton ready-mix di wilayah Pulo Gadung, dimana mereka mengalami penurunan pemenuhan permintaan yang disebabkan adanya bentrok antar proyek dalam waktu yang berdekatan. Peneliti menggunakan metode mixed integer linear programming untuk menjadwalkan pengiriman truk mixer, yang dirumuskan dalam model matematika, kemudian ditanslasikan dengan bahasa pemrograman python pada perangkat lunak spyder untuk mendapatkan pengaturan penjadwalan sehingga meminimalkan keterlambatan pengiriman dengan menggunakan gantt chart. Didapatkan bahwa Seluruh jadwal pengiriman untuk 4 periode pengamatan dapat memenuhi permintaan dengan total sebanyak 15 pelanggan yang dilayani oleh 1 depot dan 14 truk.

---

The construction industry, particularly the ready-mix concrete sector, has shown significant development in recent years, driven in part by the active role of the government in national strategic projects, especially in the Jakarta area and its surroundings. This has prompted ready-mix concrete companies to make their deliveries more efficient and effective. In this study, the author conducted a case study at one ready-mix concrete producer in the Pulo Gadung area, where they experienced a decrease in demand fulfillment due to conflicts between projects occurring in close proximity. The researcher used the mixed integer linear programming method to schedule the delivery of mixer trucks, formulated in a mathematical model, which was then translated into Python programming language using Spyder software to obtain scheduling arrangements that minimize delivery delays, visualized using a Gantt chart. It was found that the entire delivery schedule for the four observation periods could fulfill the demand, serving a total of 15 customers with 1 depot and 14 trucks."

"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%."

"Penurunan harga batu bara menyebabkan perusahaan pertambangan mengalami kesulitan untuk meningkatkan keuntungan. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk dapat mengambil keuntungan adalah dengan menurunkan biaya operasional. Pada proyek pertambangan, alat produksi pengantar material berkontribusi besar dalam tingginya biaya operasional, terutama dump truck sebagai alat yang berperan penting dalam transportasi material. Namun, upaya menurunkan biaya penggunaan dump truck mengalami kendala akibat dari penjadwalan operasi dump truck yang belum optimal dan masih menggunakan cara konvensional. Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kerja dump truck dengan menentukan jumlah dan jenis dump truck yang digunakan serta alokasi waktu operasi pada masing-masing dump truck setiap bulannya. Optimalisasi pekerjaan dump truck dilakukan dengan membentuk model matematis untuk meminimumkan biaya penggunaan dump truck. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mixed Integer Linear Programming (MILP) dengan bantuan perangkat lunak LINGO 18. Hasil penelitian berupa penjadwalan dump truck selama satu tahun dalam bentuk alokasi waktu operasi setiap bulannya. Optimasi model penjadwalan dump truck dapat meminimumkan biaya sebesar Rp2.530.490.039,51 atau melakukan penghematan sebesar 3,19%.

---

The degradation of coal prices caused the mining industry to face difficulty in increasing its profit. Reducing operational costs is a way a company could do to gain profit while the revenue is stagnant. In a mining project, material haulage equipment has a big contribution on operational cost, especially dump truck that plays a significant role in transporting material. However, the conventional method of scheduling the dump truck operation interferes the effort to reduce dump truck operational costs. Thus, the study aims to optimize dump truck operation by deciding the number and types of dump trucks, also the monthly allocation of dump truck operation time. A mathematical model was developed to optimize dump truck operation that leads to minimizing dump truck operation cost. This research method is Mixed Integer Linear Programming (MILP) with the support of LINGO 18 software. The result of this study is a one-year schedule of dump truck operation in the form of monthly allocation time operation. The optimization of the dump truck operational schedule reduced cost by Rp2.530.490.039,51 or save money by 3,19%."

"Salah satu perusahaan yang bergerak dalam industri yang memproduksi air minum dalam kemasan. Proses bisnis pada perusahaan tersebut multi level marketing, yang melayani setiap agen yang akan menjual kembali produk yang telah di produksi oleh Produsen AMDK. Tren peningkatan produksi AMDK berkembang setiap tahunnya pada tahun 2021 merupakan puncak tertinggi dalam pemesanan dan pengiriman AMDK terhadap Produsen AMDK yang dilakukan oleh setiap agen khususnya agen wilayah Bogor. 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 sebab itu di perlukan optimasi untuk perencanaan outbound yang mengatur pergerakan barang dari pabrik hingga sampai ke agen. 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 ini dilakukan selama 8 periode. Hasil penelitian di dapat penurunan biaya logisitik dari Rp324.529.521 menjadi Rp229.641.592 dengan selisih penurunan total biaya outbound logistik tersebut sebesar Rp94.887929. Keberhasilan penurunan total biaya outbound logistik juga menghasilkan peningkatan utilitas pemakaian kendaraan dari 61,06% menjadi 97,43% dan penurunan jumlah pemakaian kendaraan dari 183 kendaraan menjadi 114 kendaraan.

---

One of the companies engaged in the industry that produces bottled drinking water. The business process at the company is multi-level marketing, which serves every agent who will resell products that have been produced by bottled water producers. The trend of increasing bottled drinking water production growing every year in 2021 is the highest peak in ordering and shipping bottled drinking water to bottled drinking water producers by each agent, especially agents in the Bogor area. As the volume of delivery of goods increases, so is the need for large logistics activities. However, with high logistics costs, there is a difference in costs between the target and the actual state of the company because the delivery planning is not optimal. Therefore, optimization is needed for outbound planning that regulates the movement of goods from the factory to the agent. This study develops a mathematical model to reduce the cost of outbound logistics with the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method using LINGO 18.0 software. Outbound logistics costs include shipping costs and storage costs. This research was conducted for 8 periods. The results of the study showed a decrease in logistics costs from Rp. 324.529,521 to Rp. 229.641.592 with the difference in the decrease in total outbound logistics costs of Rp. 94.887929. The successful reduction of total outbound logistics costs also resulted in an increase in vehicle usage utility from 61.06% to 97.43% and a decrease in vehicle usage from 183 vehicles to 114 vehicles."

"Penelitian ini membahas mengenai penyeimbangan beban kerja operator pada lini perakitan industri otomotif yang dilakukan menggunakan model matematika rotasi pekerjaan dengan metode mixed-integer linear programming MILP dengan tujuan mendapatkan hasil perancangan rotasi pekerjaan yang optimal dengan mempertimbangkan aspek ergonomi. Penerapan rotasi pekerjaan dalam perencanaan tenaga kerja oleh industri manufaktur dilakukan untuk mengurangi faktor risiko musculoskeletal disorder MSD. Analisis secara ergonomis dilakukan pada setiap stasiun kerja untuk mengevaluasi beban kerja fisik dari berbagai pekerjaan yang selanjutnya akan menjadi parameter dari model matematika yang dikembangkan dalam penelitian ini untuk melakukan penjadwalkan rotasi pekerjaan yang optimal dan beban kerja kumulatif yang seimbang. Aspek ergonomi dipertimbangkan dalam perancangan model rotasi pekerjaan untuk mencegah paparan beban kerja tinggi secara berurutan bagi seorang operator dan juga menyesuaikan kapasitas operator dalam melakukan pekerjaan pada stasiun kerja karena akan berkaitan dengan konsekuensi biaya pelatihan dan waktu tambahan. Hasil dari pemrograman rotasi pekerjaan dalam penelitian ini adalah urutan pekerjaan yang optimal untuk setiap pekerja sehingga beban kerja harian global para pekerja akan seimbang. Strategi rotasi pekerjaan yang diusulkan pada penelitian ini berhasil mengurangi penyebaran dan penyimpangan beban kerja kumulatif harian di antara para pekerja dengan penurunan standar deviasi dari 10.73 menjadi 1.90 membuktikan beban kerja fisik terdistribusi secara seimbang di antara para operator.

---

This research discusses about balancing operator workload on the automotive industry assembly line with rotation mathematical model using mixed-integer linear programming MILP method that aims to obtain optimal job rotation design results by considering ergonomic aspects. The implementation of job rotation in workforce planning is carried out by manufacturing industry to reduce musculoskeletal disorder MSD risk factors. Ergonomic analysis is carried out at each workstation to evaluate the physical workload of various jobs, which will be used as the parameters of the job rotation mathematical model developed in this research to schedule optimal job rotation and achieve a balanced cumulative workload. Ergonomics aspect is considered in designing the job rotation model to prevent sequentially high workload exposure for an operator and also adjust the operators capacity to do work at the workstation because it will be related to additional training costs and time consequences. The result of job rotation programming in this research is the optimal work order for each worker so that the global daily workload will be balanced. The job rotation strategy proposed in this research succeeded in reducing the spread and deviation of the cumulative daily workload among workers by decreasing the standard deviation from 10.73 to 1.90, proving that the physical workload is equally distributed among operators."

"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."

"Industri otomotif merupakan salah satu sektor yang sedang berkembang pesat di Indonesia. Pertumbuhan ini memacu peningkatan pengiriman pasokan otomotif, tidak hanya di Pulau Jawa, tetapi juga di pulau-pulau lainnya. Peningkatan aktivitas distribusi ini, jika tidak disertai dengan perencanaan yang matang, dapat mengakibatkan kenaikan biaya distribusi yang signifikan. Oleh karena itu, diperlukan strategi distribusi yang optimal dari gudang hingga ke pelanggan. Penelitian ini mengembangkan model matematika untuk meminimalkan biaya distribusi menggunakan metode hub & spoke dengan pendekatan mixed integer linear programming (MILP). Model ini kemudian diterjemahkan ke dalam program Python menggunakan library PuLP. Biaya distribusi yang dianalisis terdiri dari biaya shuttle atau pengiriman first mile dan biaya truk atau pengiriman last mile. Hasil penelitian selama 26 periode menunjukkan bahwa model distribusi hub & spoke yang dikembangkan mampu mengurangi total biaya distribusi hingga 35% dibandingkan dengan biaya pengiriman aktual perusahaan. Selain itu, model ini juga menunjukkan tingkat utilisasi kendaraan yang optimal dengan rata-rata kapasitas muatan terisi 75% untuk shuttle dan 90% untuk truk pada setiap periode.

---

The automotive industry is one of the rapidly growing sectors in Indonesia. This growth has driven an increase in automotive supply shipments not only on the island of Java but also on other islands. Increased distribution activities, if not accompanied by thorough planning, can lead to a significant rise in distribution costs. Therefore, an optimal distribution strategy from the warehouse to the customer is essential. This study develops a mathematical model to minimize distribution costs using the hub & spoke method with a mixed integer linear programming (MILP) approach. The model is then translated into a Python program using the PuLP library. The distribution costs analyzed include shuttle costs or first mile delivery and truck costs or last mile delivery. The results of the study over 26 periods indicate that the proposed hub & spoke distribution model can reduce total distribution costs by up to 35% compared to the company's actual shipping costs. Additionally, this hub & spoke delivery model also shows optimal vehicle utilization rates with an average load capacity of 75% for shuttles and 90% for trucks in each period."

"Masalah kemacetan yang terjadi jalur Utara Jawa berasal dari truk yang dengan muatan angkutan yang tinggi atau sekedar membawa kontainer kosong, hal tersebut dapat memberikan beban jalan yang tinggi yang dikemudian hari dapat mengakibatkan terjadinya kerusakan jalan maupun kecelakaan. Short Sea Shipping (SSS) dapat menjadi solusi dari kemacetan. Dengan memindahkan kargo dari moda darat menuju moda perairan dangkal, dengan kapal tipe Self-propelled Container Barge (SPCB). Perencanakan armada yang akan digunakan untuk operasi SSS dilakukan menggunakan model matemtika jenis Mixed Integer Linear Programming (MILP) yang diselesaikan dengan software MATLAB. Hasil yang didapat berupa jumlah kapal tipe dengan 12.000 DWT mendominasi kapal dalam armada yang direncanakan. Penelitian ini menyelesaikan masalah strategic fleet planning, hasil dari penelitian ini dapat bermanfaat untuk pemerintah, pelaku usaha logistik, dan meningkatkan kepekaan tentang SSS.

---

The congestion issues on the North Java route stem from trucks carrying high loads or even empty containers, resulting in high road burdens that can lead to road damage and accidents. Short Sea Shipping (SSS) offers a solution to congestion by shifting cargo from road transport to shallow water transport using Self-propelled Container Barges (SPCB). Fleet planning for SSS operations is conducted using Mixed Integer Linear Programming (MILP) models solved with MATLAB software. The results indicate that vessels with 12,000 DWT dominate the planned fleet. This research addresses strategic fleet planning issues, and its findings are beneficial for governments, logistics stakeholders, and raise awareness about SSS."