Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian mengenai model persediaan telah banyak dilakukan dan telah menghasilkan solusi bagi perusahaan untuk dapat menghadapi ketidakpastian permintaan pelanggan. Beberapa masalah bagi perusahaan yang tidak menggunakan model persediaan dalam proses penyediaan bahan baku adalah seringnya terjadi kekurangan persediaan yang akhirnya menimbulkan biaya persediaan yang tinggi. Dengan menerapkan model pengelolaan persediaan (inventory control policy), total biaya persediaan dapat diminimalkan. Penelitian ini dilakukan dengan mengembangkan Simulasi Monte Carlo untuk menentukan model manajemen persediaan yang optimal dan nilai parameter model manajemen persediaan yang optimal. Obyek penelitian mencakup tiga jenis aluminium di perusahaan tempat penelitian. Model pengendalian persediaan yang optimal beserta dengan nilai optimal parameter-parameternya untuk setiap jenis aluminium berhasil ditemukan dengan implementasi metode Simulasi Monte Carlo. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan kuantitas peninjauan persediaan berkelanjutan (s,S) menjadi model optimal bagi dua jenis aluminium dan model (s,Q) menjadi model optimal bagi satu jenis aluminium.

---

Research on inventory models has been widely carried out and has resulted in solutions for companies to be able to deal with uncertainties in customer demand. Some of the problems for companies that do not use the inventory model in the process of supplying raw materials are the frequent occurrence of inventory shortages which eventually lead to high inventory costs. By applying an inventory management model (inventory control policy), total inventory costs can be minimized. This research was conducted by developing a Monte Carlo Simulation to determine the optimal inventory management model and the optimal parameter value of the inventory management model. The research object includes three types of aluminum in the research company. The optimal inventory control model along with the optimal values of its parameters for each type of aluminum was found by implementing the Monte Carlo Simulation method. The results showed that the continuous inventory review quantity policy (s,S) was the optimal model for two types of aluminum and model (s,Q) was the optimal model for one type of aluminum."

"Penelitian ini mengkaji kegagalan pemeliharaan pada AC Sentral. Ada 3 sub sistem dari AC sentral yaitu Cooling Water Supply, Air Handler, dan Chiller Water Supply. Dengan metode fault tree analysis, sub sistem tersebut di kontruksi menjadi fault tree. Fault tree ini yang di gunakan untuk mencari kombinasi kegagalan yang terjadi pada AC sentral. Fault tree ini juga di analisis menggunakan software openFTA untuk melihat probabilitas kegagalan pada AC sentral. Hasil penelitian menyarankan agar kegagalan komponen yang terjadi di sediakan sparepartnya agar perbaikan dapat dilakukan dengan cepat.

---

This study examines the failure of maintenance on Central AC. There are 3 subsystems of central air conditioning; those are Cooling Water Supply, Air Handler, and Chiller Water Supply. By using the method of fault tree analysis, sub-system is constructed to be a fault tree. Fault tree is used to find the combinations of failures that occurred in central air conditioning. Fault tree is analyzed by using openFTA software to view the probability of failure on central air conditioning. The results suggest that the company should provide some spareparts to fix the failure component quickly."

"Skripsi ini membahas tentang bagaimana cara melihat waste yang terjadi pada perusahaan yang bergerak dalam bidang manufaktur yang memproduksi produk alat rumah sakit dengan menggunakan metode Value Stream Mapping, metode ini digunakan untuk mengetahui proses aliran informasi maupun aliran material yang terjadi mulai dari gudang bahan baku, lantai produksi hingga gudang barang jadi dengan melakukan pengamatan, perhitungan waktu proses dan wawancara pada pihak-pihak yang terlibat langsung pada proses yang aktual yang hasilnya kemudian akan digambarkan dalam bentuk current mapping, dengan melihat current mapping maka dapat dilakukan improvement yang tepat dengan mengikuti kaidah lean thinking guna mereduksi waste yang terjadi. Beberapa hasil analisa yang didapat pada penelitian dalam skripsi ini ialah perlunya perusahaan melakukan improvement seperti melakukan line balancing, redesign tata letak mesin yaitu mengubah dari process layout menjadi celuller layout dan menerapkan kanban pada proses produksi antar stasiun kerja yang dijadikan sebagai proposed mapping. Output yang ingin dicapai pada akhirnya adalah untuk meningkat nilai tambah bagi pelanggan.

---

This thesis discusses how to see the waste that occurs in companies engaged in manufacturing of hospital equipment to produce products using the methods of Value Stream Mapping, this method is used to determine the process of information flow and material flow that occurred from the warehouse of raw materials, floor production to warehouse finished goods by making observations, calculations and interview process time to the parties directly involved in the actual process that was then depicted in the current form of mapping, by looking at the current mapping, this improvement can be made right by following the rules of lean thinking in order to reduce the waste that occurs.

Some of the analysis results obtained in the study in this thesis is the need for companies to make improvements such as line balancing, redesign the layout of the machine that is changing the layout process into celuller layout and applying kanban in the production process between workstations that serve as the proposed mapping. Output to be achieved in the end is to increase added value for customers."

"Penelitian proses perakitan YC-439S(TR) yang dianalisa berdasarkan proses dengan nilai tambah dan proses tanpa nilai tambah. Proses nilai tambah merupakan proses yang memberikan suatu nilai pada produk. Sedangkan proses tanpa nilai tambah adalah proses yang terjadi namun tidak menambah nilai pada suatu produk. Proses tanpa nilai tambah di kategorikan menjadi dua kategori yakni pemborosan akibat proses desain dan pemborosan selama proses perakitan berlangsung. Dalam menganalisa pemborosan akibat proses deasin digunakan metode Line Architecure Desain Methodology (LADM) yang merupakan bagian dari konsep Lean. Adapun konsep lean lain yang digunakan adalah pemetaan perakitan dengan VSM dan analisa pergerakan proses dengan metode Method Time Measurement. Sehingga hasil dari analisa-analisa tersebut adalah melakukan perbaikan pada proses yang membutuhkan agar dapat mengurangi pemborosan serta penghematan yang didapat setelah melakukan perbaikan.

---

Assembling process examination of YC-439S(TR), which is analyzed based on the value-added process and no value-added processes. The process of value-added is a process that gives a value to the product. While the no value-added process is a process that occurs but does not adding a value to a product. The no value-added process are categorized into two categories, waste that issued by design process and waste during the assembly process. One of Lean concept, Line Architecture Design Methodology (LADM), was used in analyzing waste that issued by design process. As for another lean concept, VSM was used to map the assembly process and Method Time Measurement was used to analyze the movement process. Thus, to execute improvements in order to reduce the waste and improvement saving are the output of these analytical."

"Di Provinsi Riau, bencana kebakaran hutan merupakan bencana yang sering terjadi, berdasarkan data BPS lebih dari 65% bencana di Riau adalah kebakaran hutan. Dampak dari bencana kebakaran hutan adalah asap yang menyebar dengan cepat ke daerah berpenduduk. Asap ini berdampak buruk pada kesehatan. Pemerintah Provinsi Riau menetapkan untuk membuat posko kesehatan sampai tingkat kelurahan agar dapat menolong penduduk. Posko kesehatan dapat dibuat secara fleksibel sehingga dapat dibangun pada bangunan yang layak. Posko kesehatan akan menerima pasokan peralatan medis dari BPBD terdekat dan penduduk dapat berobat ke posko kesehatan terdekat secara gratis. Diperlukannya penentuan lokasi posko kesehatan yang dapat menjangkau semua penduduk dengan merata, berjarak dekat, dan penggunaan anggaran yang efisien. Maka dilakukan optimasi untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Pada optimasi tahap 1 tujuannya adalah menentukan lokasi posko kesehatan yang dapat menjangkau semua penduduk dengan biaya minimum. Kemudian, dibuat juga skenario kelonggaran anggaran dari hasil optimasi tahap 1. Skenario sebesar +5%, 10%, 15%, dan 20% dilakukan agar dapat menambah posko kesehatan yang dekat dengan titik api karena semakin dekat maka kualitas udara semakin buruk. Kemudian dilakukan optimasi tahap 2 yaitu untuk meminimalkan jarak dari penduduk ke posko kesehatan dengan memperhatikan titik api dan populasi. Hasil dari optimasi tahap 1 dan tahap 2 adalah lokasi posko kesehatan yang terpilih. Model optimasi dibuat menggunakan python dan Gurobi. Namun, masih terdapat berbagai kekurangan yang dapat diperbaiki pada penelitian selanjutnya.

---

In Riau Province, wildfire is a frequent disaster, based on BPS data, more than 65% of disasters in Riau are wildfire. The impact of the wildfire disaster is the smoke that spreads quickly to populated areas. This smoke is bad for health. The Riau Provincial Government decided to establish a relief shelter up to the sub-district level in order to help the wildfire victims. Relief shelter can be made flexibly so that they can be built in appropriate buildings. The relief shelter will receive supplies of medical equipment from the nearest BPBD and residents can seek treatment at the nearest relief shelter for free. It is necessary to determine the location of relief shelter that can reach all population evenly, closely spaced, and use the money efficiently. So, optimization is done to solve the problem. In optimization phase 1, the goal is to determine the location of relief shelter that can reach all population with minimum costs. Then, a budget slack scenario is also made from the optimization results of stage 1. Scenarios of +5%, 10%, 15%, and 20% are carried out in order to increase relief shelter close to wildfire hotspots because the closer they are, the worse the air quality. Then the second stage of optimization is carried out, namely to minimize the distance from population to the relief shelter by paying attention to wildfire hotspots and population. The result of optimization stage 1 and stage 2 is the location of the selected relief shelter. The optimization model was created using python and Gurobi. However, there are still various weaknesses that can be corrected in further research."

"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.

"

"Permintaan energi global terus meningkat pesat, mendorong peningkatan kesadaran dan adopsi sumber energi terbarukan sebagai pelengkap dan alternatif energi konvensional. Tren ini dibuktikan dengan meningkatnya investasi pemerintah di sektor energi terbarukan, khususnya tenaga air, yang memiliki potensi signifikan untuk pembangkitan listrik. Namun, investasi dalam proyek energi terbarukan, termasuk pembangkit listrik tenaga mini hidro, menghadapi risiko dan ketidakpastian yang substansial. Hal ini memerlukan pendekatan komprehensif dalam valuasi proyek yang mempertimbangkan faktor-faktor risiko tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai fasilitas pembangkit listrik tenaga mini hidro dengan memperhitungkan faktor risiko dan ketidakpastian. Penelitian ini menggunakan model Discounted Cash Flow (DCF) yang dikombinasikan dengan simulasi Monte Carlo dalam kerangka Value at Risk (VaR). Analisis dilakukan pada tingkat kepercayaan 95% dan diuji melalui dua skenario berbeda: satu berdasarkan data operasional historis dan yang lain menggunakan data studi kelayakan yang direncanakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai fasilitas menurun ketika dihadapkan pada tingkat risiko dan interval kepercayaan yang telah ditentukan. Studi ini mengidentifikasi laju aliran air sebagai faktor risiko paling signifikan yang mempengaruhi valuasi pembangkit listrik tenaga mini hidro. Selanjutnya, analisis skenario komparatif mengungkapkan perbedaan substansial antara ekspektasi yang direncanakan dan kinerja aktual, menekankan pentingnya penilaian risiko yang kuat dalam perencanaan proyek. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman faktor risiko dalam valuasi proyek energi terbarukan dan menekankan kebutuhan akan strategi manajemen risiko yang komprehensif dalam pengembangan pembangkit listrik tenaga mini hidro. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi investor, pembuat kebijakan, dan pengembang proyek di sektor energi terbarukan.

---

The global demand for energy continues to rise rapidly, prompting increased awareness and adoption of renewable energy sources as supplements and alternatives to conventional energy. This trend is evidenced by growing government investment in the renewable energy sector, particularly in hydropower, which has significant potential for electricity generation. However, investments in renewable energy projects, including mini hydropower plants, are subject to substantial risks and uncertainties. This necessitates a comprehensive approach to project valuation that incorporates these risk factors. This study aims to determine the value of a mini hydropower plant facility while accounting for risk factors and uncertainties. The research employs a Discounted Cash Flow (DCF) model combined with Monte Carlo simulation within a Value at Risk (VaR) framework. The analysis is conducted at a 95% confidence level and tested through two distinct scenarios: one based on historical operational data and another using planned feasibility study data. The results demonstrate that the facility's value decreases when subjected to predetermined risk levels and confidence intervals. The study identifies the water flow rate as the most significant risk factor affecting the valuation of the mini hydropower plant. Furthermore, a comparative scenario analysis reveals substantial differences between planned expectations and actual performance, highlighting the importance of robust risk assessment in project planning. This research contributes to the understanding of risk factors in renewable energy project valuation and emphasizes the need for comprehensive risk management strategies in the development of mini hydropower plants. The findings provide valuable insights for investors, policymakers, and project developers in the renewable energy sector."

"Kemacetan di DKI Jakarta merupakan masalah yang sering terjadi dari tahun ke tahun. Hal tersebut terjadi karena tingkat perpindahan masyarakat terjadi pada waktu serentak dengan jumlah yag sangat besar. Untuk mengatasi masalah tersebut pemerintah sudah mengerluarkan beberapa peraturan dan kebijakan yang membatasi pergerakan transportasi pribadi dan meningkatkan layanan transportasi umum. Untuk meningkatkan keinginan masyarkat menggunakan layanan transportasi umum, luas jangkauan layanan harus ditingkatkan sehingga pengguna akan lebih mudah dalam aksesibilitas. Penelitian ini berfokus pada penempatan lokasi baru yang dapat dibangun oleh bus non-BRT Transjakarta menggunakan metode optimasi set covering problem sebagai salah satu cabang dari penelitan operasi dengan tujuan untuk menentukan lokasi yang baru sehingga mampu menjangkau daerah yang belum terlayani. Hasil dari model optimasi mampu meningkatkan jumlah daerah tercover sebanyak 7,3 persen dengan membangun sebanyak 160 lokasi pemberhentian baru. Masih terdapat daerah yang belum terlayani dikarenakan daerah tersebut tidak berpenghuni atau tidak memiliki infrastruktur yang memadai.

---

Traffic congestion in DKI Jakarta is a problem that occurs every year. This happens because of the mass mobility occurs at the same time and in a very large number. To overcome this problem, the government has issued several regulations and policies to limit the movement of private transportation and improve public transportation services. In order to increase the public's desire to use public transportation services, the area of services must be expanded so that users will have easier access to public transport. This study focus on the placement of new bus stop locations for non-BRT Transjakarta buses using the set covering problem optimization method as a branch of operations research with the aim of determining new locations that able to reach unserved areas. The results of the optimization model were able to increase the number of areas covered by 7.3 percent by placing 160 new stopping locations. However, there are still areas that have not been served because of several reasons such as the area is uninhabited or does not have adequate infrastructure.

"

"Dengan meningkatnya pandemic Covid-19, seluruh dunia menerapkan cara kerja dari rumah atau biasa disebut dengan Work From Home (WFH). Hal ini menyebabkan banyaknya kesempatan dan hal baru untuk mencari nafkah dan keuntungan. Salah satunya adalah dengan cara investasi cryptocurrency, yang tentunya dapat dilakukan dari rumah masing-masing. Untuk mendapatkan koin cryptocurrency, ada dua cara untuk dilakukan. Pertama adalah dengan cara membeli koin tersebut layaknya membeli mata uang dunia seperti dollar, euro, poundsterling, dan sebagainya. Cara yang kedua adalah dengan cara menambang koin tersebut menggunakan suatu rangkaian alat yang biasa disebut dengan cryptocurrency mining rig. Cara alat ini bekerja adalah dengan menyelesaikan hashing pada blockchain untuk meneruskan perintah ke blockchain lain agar transaksi cryptocurrency dapat berjalan dan sampai ke rekening tujuan. Dari pekerjaan tersebut, mesin mining mendapatkan upah dari transaksi tersebut layaknya transfer antar bank, yang dimana ada biaya administrasi antar bank. Dikarenakan mesin mining bekerja selama 24 jam, pada waktu yang tak bisa ditentukan, mesin akan mati secara tiba-tiba. Hal ini tentunya akan menjadi masalah, terutama ketika mesin mati, tidak ada operator yang menyadarinya, karena waktu mati yang tak tentu. Oleh karena itu, diperlukannya prediksi kapan mesin downtime dengan menggunakan metode Simulasi Monte Carlo, karena metode tersebut bertujuan mencari solusi dan prediksi kejadian kedepan dengan menggunakan sampel yang acak. Data yang telah diolah melalui metode diatas, dapat menghasilkan data planned downtime, uptime, dan juga availability. Dengan data ini, maka prediksi pun dapat dilakukan terhadap 10.000 kejadian kedepan dan waktu untuk planned maintenance yang optimal akan didapat.

---

With the increasing Covid-19 pandemic, the whole world is implementing work from home or commonly known as Work From Home (WFH). This led to many new opportunities and opportunities to earn a living and profit. One of them is by investing in cryptocurrency, which of course can be done from each other's homes. To get cryptocurrency coins, there are two ways to do it. The first is by buying these coins like buying world currencies such as dollars, euros, pounds, and so on. The second way is by mining these coins using a series of tools commonly called cryptocurrency mining rigs. The way this tool works is by completing hashing on the blockchain to pass the command to another blockchain so that cryptocurrency transactions can run and reach the destination account. From this work, mining machines get wages from these transactions like inter-bank transfers, where there are administrative fees between banks. Because the mining machine works for 24 hours, at an indeterminate time, the machine will shut down suddenly. This of course will be a problem, especially when the machine is off, no operator is aware of it, because the dead time is indeterminate. Therefore, it is necessary to predict when the machine will downtime using the Monte Carlo Simulation method, because this method aims to find solutions and predict future events using random samples. Data that has been processed through the method above, can result in planned downtime, uptime, and data availability. With this data, predictions can be made for 10,000 future events and the time for optimal planned maintenance will be obtained."