Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia merupakan salah satu negara terbesar di Asia Tenggara dengan jumlah penduduk lebih dari 200 juta jiwa. Indonesia terdiri dari banyak kota yang tersebar di tanah air. Kota-kota tersebut dihubungkan oleh lebih dari 500.000 kilometer jalan raya. Ada beberapa moda transportasi yang disediakan untuk bepergian ke kota lain atau berkeliling kota tertentu melalui jalan darat. Mobil adalah salah satu moda transportasi paling populer di Indonesia. Hal itu terlihat dari penjualan mobil di Indonesia yang memiliki angka tertinggi di antara negara-negara Asia Tenggara. Penjualan mobil di Indonesia telah mencapai lebih dari satu juta unit sejak tahun 2014. Namun, ada beberapa keadaan yang menyebabkan jumlah penjualan mobil turun. Dengan demikian, tingkat pendapatan di industri otomotif menurun. Untuk menutupi kekurangan pendapatan, perusahaan otomotif, termasuk TMMIN, perlu menerapkan pengurangan biaya untuk meningkatkan margin keuntungan. Saat ini TMMIN menghadapi kendala dalam proses pengecatan yang disebut dengan proses ED Paint. Proses ED Paint memiliki tingkat utilisasi yang rendah. Salah satu cara untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi adalah dengan mempertimbangkan beberapa proses untuk diproduksi di rumah (Make) atau untuk memproduksinya di pemasok (Beli). Selain itu, TMMIN juga ingin menggabungkan aset. Penelitian ini menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Other Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan keputusan membuat atau membeli. AHP digunakan untuk memilih dan menilai kriteria sehubungan dengan keputusan membuat atau membeli dan TOPSIS diterapkan untuk memilih alternatif membuat atau membeli. Hasilnya dianalisis tentang pengurangan biaya yang akan diperoleh TMMIN.

---

Indonesia is one of the largest countries in Southeast Asia with a population of more than 200 million people. Indonesia consists of many cities spread across the country. The cities are connected by more than 500,000 kilometers of highways. There are several modes of transportation provided to travel to other cities or to get around certain cities by road. Cars are one of the most popular modes of transportation in Indonesia. This can be seen from car sales in Indonesia, which has the highest number among Southeast Asian countries. Car sales in Indonesia have reached more than one million units since 2014. However, there are several circumstances that caused the number of car sales to decline. Thus, the level of income in the automotive industry decreased. To cover the shortfall in revenue, automotive companies, including TMMIN, need to implement cost reductions to increase profit margins. Currently TMMIN is facing obstacles in the painting process called the ED Paint process. The ED Paint process has a low utilization rate. One way to reduce costs and increase efficiency is to consider multiple processes to produce in-house (Make) or to produce them at suppliers (Buy). In addition, TMMIN also wants to combine assets. This study uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Other Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to determine the decision to make or buy. AHP is used to select and assess criteria in relation to making or buying decisions and TOPSIS is applied to choose make or buy alternatives. The results are analyzed about the cost reduction that will be obtained by TMMIN."

"Di Indonesia, masih banyak kasus tidak tersedianya darah di rumah sakit. Hal ini sangat krusial, terutama pada saat darurat, dimana proses permintaan dan pendistribusian darah yang lama dapat menyebabkan kematian pasien. Permasalahan dalam proses permintaan dan pendistribusian kantong darah disebabkan oleh komunikasi data yang tidak efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang perbaikan proses manajemen persediaan Bank Darah Rumah Sakit (BDRS) melalui sistem informasi yaitu database relasional dan penggunaan Internet of Things. Dengan menggunakan metode Business Process Engineering (BPR), diperoleh lima skenario perbaikan proses manajemen inventaris BDRS. Penelitian ini menghasilkan perbaikan menggunakan skenario terbaik untuk meningkatkan efisiensi dari segi waktu sebesar 75,63%, yang sebelumnya membutuhkan waktu 7,14 jam menjadi 1,74 jam.

---

In Indonesia, there are still many cases of unavailability of blood in hospitals. This is very crucial, especially during an emergency, where the long process of requesting and distributing blood can lead to the death of the patient. Problems in the process of requesting and distributing blood bags are caused by ineffective data communication. This study aims to design improvements to the Hospital Blood Bank (BDRS) inventory management process through information systems, namely relational databases and the use of the Internet of Things. By using the Business Process Engineering (BPR) method, five scenarios for improving the BDRS inventory management process were obtained. This study resulted in improvements using the best scenario to increase efficiency in terms of time by 75.63%, which previously took 7.14 hours to 1.74 hours."

"Rumah sakit perlu memastikan bahwa peralatan kesehatan kritis mereka aman, akurat, andal, dan beroperasi dengan tingkat kerja yang diperlukan. Mengambil studi kasus pada salah satu rumah sakit swasta di Indonesia, pesawat X-ray konvensional dan Panoramic merupakan peralatan kesehatan radiologi dengan tingkat penggunaan tertinggi. Pesawat X-ray dan Panoramic membutuhkan proses pemeliharaan yang tepat agar terhindar dari terjadinya kerusakan. Proses pemeliharaan peralatan kesehatan yang diadopsi oleh rumah sakit saat ini kesulitan dalam hal administrasi dan eksekusi tindak pemeriksaan alat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang perbaikan proses pemeliharaan pesawat X-Ray konvensional dan panoramic, dengan memanfaatkan Internet of Things (IoT). Pendekatan Business Process Reengineering (BPR) digunakan untuk merancang kembali proses pemeliharaan tahunan dari kedua peralatan kesehatan tersebut. Perancangan sistem informasi dari proses pemeliharaan yang diusulkan selanjutnya dibuat menggunakanStructured System development. Penelitian ini menyimulasikan empat pilihan perbaikan proses pemeliharaan, dimana efisiensi tertinggi yang diperoleh adalah 56,25% dan dihasilkan oleh pilihan perbaikan dengan intervensi perangkat lunak Computerized Maintenance Management System (CMMS), QR Code dan Radio-frequency Identification (RFID) tag yang terintegrasi, dan teknologi/sensor condition monitoring.

---

Hospitals must ensure that their medical devices are safe, accurate, reliable and supported by the level of performance required. Taking one private hospital in Indonesia as research subject, conventional X-ray and Panoramic devices are radiological health equipment with the highest level of use, thus require proper maintenance to avoid possible breakdown. The process of maintaining medical equipment adopted by the hospital is currently in difficulties in administration and implementation of the inspection and maintenance activities. This research discusses the improvement of the maintenance process of conventional X-ray and panoramic devices, by utilizing the Internet of Things (IoT). Business Process Reengineering (BPR) is used to restore the maintenance process of the two health equipment. The information system design of the proposed maintenance process is then made using Structured System Development approach. This research propose four maintenance process improvement options, where the highest efficiency is obtained by 56.25% and is generated by the choice of improvement with the intervention of Computerized Maintenance Management System (CMMS) software, integrated QR Code and radio-frequency Identification (RFID) tags, and condition monitoring technology / sensor.

"

"Salah satu bentuk nyata dari globalisasi dalam bidang ekonomi adalah terciptanya perdagangan bebas yang kini telah diterapkan oleh hampir seluruh negara di dunia. Pergerakan global menuju pasar bebas ini telah mengubah pasar global menjadi sangat kompetitif. Oleh karena itu, para produsen dipaksa untuk terus mempertahankan atau meningkatkan daya saing mereka. Menerapkan metode penjadwalan yang efisien adalah salah satu strategi efektif dalam meningkatkan efisiensi dan daya saing manufaktur. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada pemecahan masalah penjadwalan toko aliran permutasi (PFSP) yang dapat diterapkan secara luas di industri. Pertama, heuristik Nawaz, Enscore, dan Ham (NEH) akan dimodifikasi dengan menambahkan strategi pencarian lokal. Kemudian heuristik yang diusulkan tersebut akan dibandingkan dengan NEH oleh Nawaz et al. (1983) dan NEHKD oleh Kewal et al. (2019). Hasil penelitian menunjukkan bahwa heuristik yang diusulkan dapat mengungguli heuristik pembanding dalam memperoleh solusi dengan makespan yang lebih rendah bagi PFSP. Selain itu, nilai indikator dari median yang dikombinasikan dengan standar deviasi dapat meningkatkan kinerja lebih jauh.

---

One of the real examples of globalization in economy is the creation of free trade policy which is currently applied by almost all countries in the world. This global movement towards the free market has turned the global market to become highly competitive. Therefore, manufacturers are forced to continuously maintain or enhance their competitiveness. Applying an efficient scheduling method is one of the effective strategies in increasing the manufacturing efficiency and competitiveness of the manufacture. Therefore, this paper focuses on solving permutation flow shop scheduling problem (PFSP) that can be widely applied in the industry. First, Nawaz, Enscore, and Ham (NEH) heuristic will be modified by adding a local search strategy. Then the proposed heuristic will be compared with NEH by Nawaz et al. (1983) and NEHKD by Kewal et al. (2019). The result shows that the proposed heuristic can outperform other compared heuristics in obtaining a better solution with smaller makespan for PFSP. Moreover, indicator value of median combined with standard deviation can enhance the heuristic performance even further."

"Sebagai negara dengan sumber daya energi panas bumi yang melimpah, Indonesia memiliki peluang untuk mengalokasikan energi panas bumi sebagai energi terbarukan terdepan untuk menggantikan ketergantungan pada energi minyak dan gas. Namun, ada beberapa tantangan yang dihadapi pengembang, yaitu tantangan teknologi, finansial dan kebijakan. Dengan demikian, membuat proyek panas bumi kurang menarik bagi investor untuk berinvestasi di sektor energi ini. Khususnya, tantangan finansial yang akan menjadi perhatian besar bagi pengembang untuk diatasi. Analisis kelayakan investasi diperlukan untuk mengatasi masalah ini untuk menarik lebih banyak investor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kelayakan investasi proyek panas bumi di PLTP Lumut Balai dengan merumuskan pemodelan pembiayaan yang optimal dan efisien dan melakukan pendekatan probabilistik dengan simulasi Monte Carlo. Dalam hal ini, dampak feed-in-tariff dan tahun COD akan dinilai melalui enam skenario yang akan disimulasikan dalam model. Hasil menunjukkan bahwa feed in tarif dan tahun COD memainkan peran penting dalam menentukan daya tarik kelayakan proyek panas bumi di Indonesia.

---

As the country with abundant resource of geothermal energy, Indonesia has the opportunity to allocate the geothermal energy as the leading renewable energy to substitute dependency on oil and gas energy. However, there are some challenges that developers faced, which are technology, financial, and policy challenges. Thus, making the geothermal project less attractive for investors to invest in this energy sector. Notably, the financial challenge that will be close attention for private sectors to tackle. Feasible financing is needed to tackle this issue to attract more investors. This paper aims to analyze the feasibility investment of a geothermal project in Lumut Balai geothermal power plant with formulating the optimal and efficient financial modeling and performing a probabilistic approach with Monte Carlo simulation. In this regard, the impact of feed-in-tariff and year of COD will be assessed through six scenarios that will be simulated in the model. The results indicate that feed-in-tariff and year of COD plays a significant role in determining the attractiveness of a geothermal project in Indonesia."

"ABSTRAK

Terjebaknya pipa (stuck pipe) selama pengeboran sumur Geotermal adalah salah satu masalah yang mempengaruhi waktu tidak produktif (NPT) yang memperpanjang jadwal pengeboran. Masalah ini secara langsung meningkatkan biaya pengeboran karena meningkatnya waktu pengeboran keseluruhan, bahan habis pakai, lumpur, mata bor dan juga akan mengorbankan sumur ketika tidak ada lagi kemajuan untuk mencapai kedalaman cadangan (reservoir) yang ditargetkan. Juga masalah suckpipe akan menciptakan efek domino yang mungkin berdampak pada pengeboran sumur berikutnya dan jadwal pengeboran lokasi lainnya. Masalah stuck pipe terjadi dari banyak faktor kontributor dan juga terkait dengan kasus masalah lain seperti kehilangan sirkulasi,

ketidakstabilan lubang sumur, penutupan zona sementara, dan masalah pekerjaan penyemenan. Metode analitik yang ada saat ini sebagian besar menggunakan satu atau dua variabel dominan untuk memprediksi masalah pipa macet yang secara terbatas mewakili kondisi pengeboran, litologi dan kondisi sumur bor. Kombinasi metode statistik dan pendekatan pembelajaran mesin (machine learning) dikembangkan dan digunakan secara komprehensif untuk memprediksi masalah stuck pipe yang mewakili berbagai kondisi litologi, lubang sumur dan pengeboran. Data historis yang mewakili situasi kondisional dan perekam pengeboran elektronik (Electronic Drilling Recorder) digunakan untuk memprediksi masalah stuck pipe yang berbeda untuk setiap sumur. Banyak faktor yang berkontribusi terhadap keberhasilan kegiatan pengeboran dan tidak ada faktor tunggal, yang dominan menjadi akar penyebab menariknya penelitian ini. Pendekatan statistik seperti Principal Component Analysis, regresi logistik, dan analisis

diskriminan sangat membantu untuk menafsirkan data sebelum langkah analisis selanjutnya. Analisis statistik tersebut harus menjadi dasar interpretasi data sebelum membuat algoritma untuk menggunakan analisis prediktif menggunakan pembelajaran mesin (machine learning) dan pembelajaran mendalam (deep learning).

---

ABSTRACT

Stuck pipe during Geothermal well drilling is one of the problems that affect nonproductive time (NPT) which prolongs the drilling schedule. This problem directly increases drilling cost due to increasing overall drilling time, consumables, mud, drill bit and as well as sacrifices it's well when there is no more progress to reach the targeted reservoir depth. Also, the stuck pipe problem will create a domino effect that might impact next well drilling and another site drilling schedule. Stuck pipe problem is made from many contributor factors and related to other problem cases such as lost circulation, wellbore instability, temporary zone closure, and cementing job trouble. The current analytical method mostly uses one or two dominant variables to predict stuck pipe problems which limitedly represents drilling conditions, lithology and wellbore conditions. A combination of statistical method and machine learning approach is developed and comprehensively used to predict stuck pipe problem that represents different well lithology, wellbore and drilling condition. Historical data that represents the conditional situation and electronic data recorder is used to predict the stuck pipe problem which different for each of the well. Many factors contribute to successful drilling activities and no one single factor, which dominantly becomes the root cause of the problem. A statistical approach such as principal component analysis, logistic regression and discriminant analysis is very helpful to interpret data before the next step of the analysis. Those statistical analyses should be the baseline of data interpretation before creating an algorithm to use predictive analysis using machine learning and deep learning."

"ABSTRAKPemerintah Indonesia telah menargetkan pengembangan industri battery swapping sebagai salah satu upaya untuk meningkatkan adopsi motor listrik. Namun, karena sistem battery swapping merupakan sistem yang kompleks dan dinamis, diperlukan strategi untuk pengembangan industri battery swapping. White-box modeling dapat membantu mendapatkan wawasan mengenai bagaimana driving forces (kekuatan pendorong), yang terdiri dari variabel eksogen serta intervensi kebijakan, dapat berdampak pada pengembangan industribattery swapping. Studi ini fokus pada tiga objektif yaitu tiga objektif yaitu jumlah pengguna motor listrik, jumlah pengguna battery swapping dan profit battery swapping. Terdapat tiga driving forces yang mendorong tercapainya objektif, yaitu teknologi pembuatan baterai serta kebijakan (battery pack standardization, discount on electricity price, dan government subsidy on battery swapping station building). Kebijakan ini diuji ke dalam tiga skenario berbeda. Hasil menunjukkan bahwa standardisasi kemasan baterai berdampak langsung kepada jumlah pengguna motor listrik sehingga berdampak langsung pada jumlah pengguna battery swapping. Selain itu, diskon biaya listrik memiliki peran yang signifikan untuk profit battery swapping.

---

ABSTRACTThe Government of Indonesia (GOI) has targeted the development of the battery swapping industry as an attempt to increase the adoption of electric motorcycles. However, since the battery swapping system is a complex and dynamic system, a strategy is needed in order to develop a battery swapping system. System dynamics help gain an insight into how the established driving forces, consisting of exogenous variables and policy measures, affect the battery swapping industry development. This study focuses on three objectives: electric motorcycle user, battery swapping user, and battery swapping profit. There are four driving forces achieve the goal: the technology advancement and the policy measures (battery pack standardization, discount on electricity price, dan government subsidy on battery-swapping station building). The policy measures are assessed into three different scenarios. Results show that battery pack standardization directly affects the number of electric motorcycle user, hence increase the number of battery swapping user. Furthermore, a discount on electricity prices has a significant impact on increase the battery swapping profit."

"ABSTRAKPenyebaran penyakit menular di Indonesia masih meningkat setiap tahunnya. Maka dari itu pemerintah mengeluarkan Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional yang salah satu isinya adalah pengendalian penyakit menular. Vaksin diperlukan dalam pengendalian penyakit menular. Vaksin sensitif terhadap suhu tertentu, sehingga suhu penyimpanan yang tidak tepat akan merusak vaksin dan menghilangkan efektivitasnya. Vaksin membutuhkan cold chain di dalam rantai pasoknya yang dapat memastikan bahwa vaksin disimpan pada suhu yang sesuai. Kelalaian yang terjadi dalam rantai pasok dapat merusak vaksin dan dapat membahayakan pasien. Kendala yang dialami rantai pasok vaksin dapat menghambat pemberian vaksin kepada yang membutuhkannya dan menghambat upaya pengendalian penyakit. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis prioritasi risiko yang mungkin terjadi pada rantai pasok vaksin di Indonesia serta mengembangkan strategi mitigasi risiko untuk membantu anggota rantai pasok dalam mengelola risiko yang ada. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah MCDM (Multi-criteria Decision Making) DEMATEL-Based ANP. Risiko yang didapat dari identifikasi sebanyak 32 risiko dengan lima dimensi yaitu pasokan dan pemasok, operasional, finansial, pemerintahan & permintaan pasar dan logistik. Hasil prioritasi dengan DANP menunjukkan bahwa terdapat 19 risiko yang perlu diprioritaskan. Selanjutnya dikembangkan strategi mitigasi risiko yang divalidasi oleh ahli. Hasil yang didapat adalah 23 strategi mitigasi risiko.

---

ABSTRACTThe spread of infectious diseases in Indonesia is still increasing every year. Therefore, the government issued a National Medium-Term Development Plan, one of which is the control of infectious diseases. Vaccines are needed in controlling infectious diseases. Vaccines are sensitive to certain temperatures, so improper storage temperatures will damage the vaccine and eliminate its effectiveness. Vaccines require cold chains in their supply chain that could ensure that vaccines are stored at the appropriate temperature. Negligence that occurs in the supply chain could damage the vaccine and could endanger the patient. Obstacles experienced by the vaccine supply chain can inhibit vaccine delivery to those who need it and hinder disease control efforts. Therefore this study aims to analyze the risk prioritization that might occur in the vaccine supply chain in Indonesia and develop a risk mitigation strategy to help supply chain members manage existing risks. The method used in this study is MCDM (Multi-criteria Decision Making) DEMATEL Based ANP. Risks obtained from the identification of 32 risks with five dimensions, namely supply and supplier, operational, financial, government & market demand, and logistics. The results of prioritization with DANP indicate that 19 risks need to be prioritized. Furthermore, risk mitigation strategies are validated by experts. The results obtained are 23 risk mitigation strategies."

"

Proses produksi pada industri proses  bersifat kontinyu  dan lebih banyak menggunakan otomatisasi di setiap bagian proses produksi dibandingkan industri diskrit. Sehingga pemeliharaan pada industri proses cenderung lebih  siap, sesuai industri 4.0, untuk memberikan data-data real time tentang kondisi mesin yang kemudian dianalisis menggunakan big data, dibandingkan industri diskrit. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa terdapat delapan skenario terkait perkembangan manufaktur digital era industri 4.0 yaitu data analitis, sistem informasi yang interoperable, pendidikan dan pelatihan, perencanaan pemeliharaan berbasis fakta, prosedur kerja cerdas,  perencanaan pemeliharaan dengan perspektif sistem, standar dan peraturan lingkungan. Skenario tersebut digunakan sebagai masukan untuk rekomendasi strategi dalam implementasi industri 4.0 pada  bidang pemeliharaan di industri proses. Skenario tersebut dianalisa menggunakan metode Interpretative Structural Modelling (ISM), dimana pengambilan data menggunakan penilaian pakar dalam bentuk kuesioner  sehingga diperoleh keterkaitan masing masing skenario dan suatu model diagraph ISM. Analisa lebih lanjut, diperoleh nilai dependent yang rendah dan nilai driver power yang tinggi dari delapan skenario, yang kemudian dapat diketahui sebagai faktor kunci untuk rekomendasi strategi  pemeliharaan.

 

---

Process industries usually use  more automation due to their continuous process compare to discrete industry.  Then, maintenance in industry process have better preparedness  to get real machine data to facility big data analysis in industry 4.0 than discrete industry. Research according maintenance in industry 4.0 era identified eight the most probable scenarios for maintenance organisations which are data analytics, interoperable information systems, big data management, education and training, fact-based maintenance planning, smart work procedures, maintenance planning with a systems perspective, and environmental legislation and standards. These scenarios was used as direct input to strategic development of recommendation industry 4.0 implementation in process industry maintenance. These scenario was analyzed by Interpretative Structural Modelling (ISM) method, where  expert’s opinion was collected using questionnaire to give directional relationship of these scenarios  and develop a diagraph ISM structure. More analysis approach, low dependent and high driver power value of scenario was identified as a key success factor for maintenance strategy in process industry.

"

"ABSTRAKSynthesis loop merupakan salah satu sistem kritis di pabrik amoniak. Oleh karena itu, ada urgensi untuk menjaga reliability dan availability pada sistem ini. Sebagian besar peristiwa shutdown di pabrik amoniak terjadi tiba-tiba setelah alarm tercapai. Jadi, perlu ada sistem deteksi dini untuk memastikan masalah anomali ditangkap oleh operator sebelum menyentuh set point alarm. Implementasi algoritma machine learning dalam membuat model deteksi potensi kegagalan telah digunakan di berbagai industri dan objek sebagai penelitian. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan hasil klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan ide dan perspektif baru ke dalam industri pabrik amoniak untuk mencegah terjadinya shutdown yang tidak terjadwal dengan memanfaatkan data menggunakan algoritma machine learning.

---

ABSTRACTSynthesis loop is one of the critical systems in ammonia plant. Therefore, there is urgency for maintaining the reliability and availability of this system. Most of the shutdown events occur suddenly after the alarm is reached. So, there needs to be an early detection system to ensure anomaly problem captured by the operator beforetouching the alarm settings. The implementation of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. The algorithm used is the basic and ensemble classifier to compare which algorithms generate the best classification results. This research can provide a new idea and perspective into ammonia plant industry to prevent unscheduled shutdown by utilizingdata using machine learning algorithm."