PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN JUMLAH DAN RUTE ARMADA PESAWAT TERBANG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN JUMLAH DAN RUTE ARMADA PESAWAT TERBANG"

Transkripsi

1 PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN JUMLAH DAN RUTE ARMADA PESAWAT TERBANG Fadhilatul Azizah, Ahmad Rusdiansyah, Niniet Indah A. Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya Abstrak Pengaturan manajemen perusahaan penerbangan umumnya lebih banyak difokuskan pada optimasi perencanaan penerbangan. Pada optimisasi tersebut, proses penentuan rute penerbangan sangat berpengaruh terhadap efektivitas dan efisiensi dari perencanaan penerbangan. Penelitian ini difokuskan pada perancangan sebuah alat bantu pengambilan keputusan untuk penentuan rute. Alat bantu ini juga dapat membantu pengambilan keputusan jumlah armada yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan penerbangan. Model yang digunakan pada penelitian ini menggunakan model yang dikembangkan dari model milik Bazargan (2004) mengenai penentuan rute penerbangan yang merupakan pengembangan dari permasalahan setcovering. Model yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan fungsi tujuan meminimalkan waktu tunggu pesawat terbang untuk setiap penerbangan. Selain itu, alat bantu pengambilan keputusan ini juga mempertimbangkan mengenai keterlambatan penerbangan yang mungkin terjadi untuk memenuhi kebutuhan penerbangan. Alat bantu ini diuji dengan melakukan percobaan dan melihat syarat penentuan rute untuk setiap hasil percobaan. Alat bantu kemudian dinyatakan valid karena sesuai dengan syarat-syarat penentuan rute berupa cakupan penerbangan dan pemerataan utilisasi pesawat. Studi eksperimen dilakukan pada alat bantu pengambilan keputusan ini dengan memasukkan input jumlah armada pesawat terbang atau waktu turn-around yang berbeda-beda. Selanjutnya dari pengujian eksperimen tersebut didapatkan kesimpulan bahwa semakin banyak armada yang ditugaskan pada jadwal penerbangan akan semakin mengurangi jumlah keterlambatan penerbangan. Sedangkan pengurangan waktu turn-around akan mengurangi waktu keterlambatan penerbangan. Kata Kunci: Penentuan Rute, dan Decision Support System ABSTRACT Airline management is generally more focused on the optimization of flight planning. In the optimization, the process of determining the flight route is very influential on the effectiveness and efficiency of flight planning. This study focused on designing a decision making tool for determination of flight routes. This tool can also help the decision-maker to determine the number of aircrafts needed to meet the needs of aviation. The model used in this study is a model developed from Bazargan (2004) regarding the determination of the flight route which is development from set-covering problem. The objective function in this study is to minimize the waiting time for each flight. In addition, the decision tool is also considering the flight delays that may occur to meet the needs of aviation. This tool was tested by performing experiments and see the conditions for determining the route for each of the experimental results. The tool later declared valid because it does not violate the terms of the determination of the route, which are flight coverage and equity aircraft utilization. Experimental studies implemented in this decisionmaking tool by entering different inputs of number of planes to fly or turn-around time for each experiment. Subsequently, from the experimental study can be concluded that the increasing number of aircraft will reduce the number of late departure time, whereas the reduction of turnaround time will decrease the flight lateness. Keywords: Aircraft Routing, and Decision Support System 1

2 1. Pendahuluan Pengaturan manajemen perusahaan penerbangan umumnya lebih banyak difokuskan pada hal-hal operasional; antara lainnya optimasi perencanaan penerbangan. Langkah-langkah yang dilakukan dalam optimasi perencanaan penerbangan adalah melakukan penjadwalan penerbangan, penugasan armada pesawat terbang, penentuan rute pesawat terbang, penjadwalan kru pesawat terbang, hingga perencanaan manpower (Bazargan, 2004). Dalam perencanaan penerbangan ini, penentuan rute pesawat terbang sangat berpengaruh terhadap efektivitas dan efisiensi dari penerbangan, dimana setiap rute yang dijalankan perusahaan tersebut harus feasible dan memenuhi syaratsyarat penerbangan. Syarat-syarat penentuan rute penerbangan diantaranya adalah : setiap leg penerbangan yang dibutuhkan harus berupa kombinasi yang optimal dari rute pesawat, jumlah pesawat yang direncanakan untuk terbang, serta kebutuhan turn-around time untuk masing-masing pesawat. Turn-around time merupakan salah satu ukuran efisiensi waktu penerbangan (Wardana & Rusdiansyah, 2010). Turn-around time adalah waktu minimum yang dibutuhkan sebuah pesawat mulai dari pesawat tersebut mendarat hingga siap untuk diberangkatkan kembali. Termasuk dalam turn-around time adalah waktu yang dibutuhkan pesawat untuk masuk ke gate bandar udara, penurunan penumpang dan bagasi, pembersihan pesawat, dan lain sebagainya. Umumnya turn-around time akan bervariasi antara 20 menit hingga 1 (Bazargan, 2004). Rute pesawat dapat dianggap valid apabila ia mengakomodasi kebutuhan turn time atau turn-around time tiap penerbangan (Bazargan, 2004). Selan itu, dalam penentuan rute penerbangan juga terdapat pertimbanganpertimbangan lain, yaitu : cakupan penerbangan dimana setiap leg penerbangan harus dilayani oleh tepat satu rute, keseimbangan utilisasi pesawat terbang, dan kebutuhan perawatan pesawat atau maintenance. Pada kenyataannya, meskipun turnaround time telah diperhitungkan dan jadwal penerbangan juga telah tertata dengan baik, masih terdapat banyak penerbangan yang delay atau mengalami keterlambatan. Pada tahun 2008 dan 2011, Menteri Perhubungan mengeluarkan peraturan mengenai pemberian kompensasi kepada calon penumpang apabila keterlambatan yang terjadi merupakan kesalahan perusahaan penerbangan. Beberapa keterlambatan yang terjadi juga akan berpengaruh pada rute pesawat dikarenakan perubahan jadwal. Beberapa perusahaan penerbangan akan melakukan rencana recovery untuk meminimalkan dampak dari keterlambatan maupun pembatalan. Namun perusahaan umumnya akan tetap mengusahakan pesawat tersebut kembali pada jadwal atau rute yang seharusnya untuk menjaga stabilitas penjadwalan penerbangan. Beberapa studi yang dilakukan mengenai permasalahan penentuan rute penerbangan diantaranya Yan & Young (1996) mengembangkan sebuah framework pendukung keputusan untuk perutean multifleet dan penjadwalan penerbangan multi-stop. Pendekatan pada penelitian ini dilakukan dengan mengembangkan model matematis untuk menyelesaikan masalah iterasi 2 (dua) fase. Renaud & Boctor (2002) membahas mengenai algoritma untuk ukuran penerbangan dan permasalahan mix vehicle routing. Algoritma yang diusulkan awalnya akan menghasilkan rute-rute dalam jumlah besar untuk satu atau dua pesawat. Rute-rute yang terpilih dan pesawatnya nantinya akan di optimalkan sebagai solusi. Bazargan (2004) menyajikan teknikteknik penelitian operasional (operational research) dalam perancangan operasional pada perusahaan penerbangan secara umum. Bazargan juga memberikan penjelasan mengenai cycle rute penerbangan yang tidak dilakukan setiap satu hari (siklus dua hari atau tiga hari). Haouari, et al., (2009) menjelaskan mengenai AFRP (aircraft fleeting and routing problem) yang berisi rute penugasan pada biaya minimum untuk setiap pesawat, sehingga dapat mencakup setiap penerbangan dengan tepat satu pesawat dan juga memenuhi syaratsyarat pemeliharaan pesawat dan batasanbatasan lainnya. Berdasarkan beberapa studi yang telah dilakukan sebelumnya sekaligus kenyataan yang ada di lapangan, maka dalam penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi penentuan rute optimal bagi perusahaan penerbangan. 2

3 Pembuatan aplikasi tersebut akan mempertimbangkan waktu idle pesawat untuk merepresentasikan minimasi cost untuk aktivitas yang tidak bernilai tambah. Model yang digunakan pada penelitian ini mengacu pada model milik Bazargan (2004) dalam menentukan rute pesawat terbang. Selain itu ditambahkan pula aspek mengenai kemungkinan adanya keterlambatan pada penerbangan. 2. Penentuan Rute 2.1 Model Matematis Model yang dikembangkan pada penelitian ini mengacu pada model milik Bazargan (2004) dengan adanya sedikit perubahan pada fungsi tujuan dan batasan jumlah pesawat. Fungsi tujuan milik Bazargan (2004) menggunakan cost sebagai parameter pada fungsi tujuan, sedangkan pada model ini menggunakan waktu tunggu penerbangan untuk menentukan penempatan penerbangan pada rute. Pada model milik Bazargan juga ditentukan bahwa jumlah rute dapat kurang atau sama dengan jumlah pesawat. Sedangkan pada penelitian ini ditentukan bahwa jumlah rute sama dengan jumlah pesawat. Sehingga didapatkan model matematis pada penelitian ini sebagai berikut : Minimize i F (t DTi t TAT )a ij For all j R (1) Subject to j R a ij x j = 1 For all i F (2) j R x j = N (3) x j {0,1} For all j R (4) t TAT = Waktu kedatangan penerbangan sebelum i untuk rute yang sama ditambah dengan turn-around time Fungsi tujuan (1) digunakan untuk meminimalkan waktu idle time pesawat pada setiap keputusan penempatan penerbangan i pada rute j, dimana variabel keputusan pada model ini adalah penempatan penerbangan (flight) i pada rute j. Batasan (2) digunakan untuk meyakinkan bahwa setiap penerbangan terlayani oleh hanya satu rute. Sedangkan batasan (3) membatasi jumlah rute harus sama dengan jumlah pesawat yang tersedia, dan batasan (4) membatasi pemilihan rute hanya di antara terpilih dan tidak. 2.2 Model Konseptual Gambar 1 menunjukkan model konseptual permasalahan penentuan rute untuk penelitian ini yang digambarkan dengan influence diagram. Pada gambar tersebut ditunjukkan bahwa input atau masukan sistem ini adalah jumlah pesawat, jadwal penerbangan, dan waktu turn-around pesawat terbang. pesawat akan berpengaruh terhadap jumlah rute. rute, jadwal penerbangan dan waktu turn-around berpengaruh terhadap penempatan penerbangan pada rute. Pada gambar tersebut juga diperlihatkan bahwa variabel keputusan pada penelitian ini adalah penempatan penerbangan pada rute. Sedangkan fungsi keputusannya adalah meminimalkan idle time untuk setiap penempatan penerbangan pada rute tersebut. Pada penelitian ini ditambahkan juga output berupa keterlambatan yang juga dipengaruhi oleh penempatan penerbangan pada rute. Keterangan : F = Penerbangan-penerbangan (flight) R = Rute-rute penerbangan yang feasible j = indeks rute i = indeks penerbangan c j = Cost apabila memilih rute j 1, bila penerbangan i termasuk rute j a ij = 0, bila tidak N = pesawat 1, bila rute j terpilih x j = 0, bila tidak = Waktu keberangkatan penerbangan i t DTi Pesawat Rute Keterlambatan Jadwal Penerbangan Penempatan penerbangan pada rute Waktu idle Waktu turnaround Gambar 1 Model Konseptual Penelitian 3

4 3. Alat Bantu Pengambilan Keputusan 3.1 Pengumpulan Data Alat Bantu ini menggunakan data penerbangan yang diambil dari website resmi Garuda Indonesia. Data yang tersedia adalah jadwal penerbangan antar kota perharinya yang meliputi nomor penerbangan, bandar udara keberangkatan dan kedatangan, keberangkatan dan kedatangan pada bandar udara, serta harga tiket pesawat yang tidak akan dicantumkan dalam penelitian ini. Pada penelitian ini jadwal penerbangan yang akan diambil sebagai masukan adalah jadwal penerbangan antar kota Jakarta, Surabaya, Balikpapan, dan Denpasar sebagai representasi dari kota-kota besar yang ada di Indonesia. 3.2 Model Konseptual Alat Bantu Model konseptual untuk alat bantu pengambilan keputusan yang dihasilkan pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2. Pada gambar tersebut terlihat bahwa terdapat 3 (tiga) proses utama dalam aplikasi ini, yaitu pengolahan data penerbangan, pemenuhan jumlah pesawat terhadap jadwal penerbangan, dan penentuan rute dan keterlambatan penerbangan. Data yang berasal dari pengguna atau user berupa turn-around time dan jadwal penerbangan akan diolah pada proses pengolahan data penerbangan, sehingga akan terbentuk data-data penerbangan. Data penerbangan tersebut akan diolah kembali pada proses pemenuhan jumlah pesawat terhadap jadwal penerbangan untuk memenuhi jumlah pesawat terhadap jadwal penerbangan. Dalam proses ini akan dimasukkan data jumlah pesawat dari pengguna, serta syarat dari sistem yang berupa cakupan penerbangan dan perataan utilisasi dari pesawat terbang. Dari proses pemenuhan jumlah pesawat terbang terhadap jadwal penerbangan akan diketahui data-data penerbangan yang akan mengalami keterlambatan. Selanjutnya data keterlambatan tersebut akan diolah kembali dan dilakukan proses penentuan rute dan keterlambatan untuk revised schedule penerbangan. Sehingga, akan dihasilkan rute penerbangan dan keterlambatan penerbangan yang akan diterima oleh pengguna atau user. System Requirement Cakupan Penerbangan Utilisasi Pengolahan Penerbangan Data Data Penerbangan Turn around time Jadwal Penerbangan User Pesawat Pemenuhan Pesawat terhadap Jadwal Penerbangan Rute Penerbangan Data Keterlambatan Keterlambatan Penentuan Rute dan Keterlambatan Penerbangan Gambar 2 Model Konseptual Alat Bantu 4

5 3.3 Logika Berpikir Alat Bantu Alat bantu pengambilan keputusan dalam penelitian ini berupa sebuah aplikasi yang dapat digunakan untuk menentukan jumlah minimum armada pesawat terbang yang diperlukan untuk melayani kebutuhan jadwal penerbangan. armada yang diperlukan diketahui melalui penentuan rute dari kebutuhan penerbangan. Rute penerbangan ditentukan dengan sebelumnya meminimalkan waktu idle dan tetap memperhatikan kebutuhan waktu persiapan pesawat atau turn-around time pesawat terbang. Aplikasi ini juga mempertimbangkan adanya keterlambatan penerbangan dengan tujuan memenuhi seluruh jadwal penerbangan. Gambar 3 merupakan flowchart logika alat bantu pengambilan keputusan ini. Dalam flowchart logika tersebut ditunjukkan bahwa input yang dimasukkan ke dalam model adalah jumlah pesawat yang akan digunakan, waktu turn-around time yang diinginkan, dan jadwal penerbangan. Selanjutnya, dilakukan pencarian leg pada jadwal penerbangan dengan due date atau waktu keberangkatan tercepat dengan kota yang memungkinkan. Bila leg tersebut belum pernah digunakan sebelumnya, maka akan ditentukan leg tersebut sebagai rute penerbangan awal untuk setiap armada pesawat terbang. Bila leg telah terpakai, maka leg akan dieliminasi untuk penggunaan selanjutnya. Mulai Manual Input : - pesawat yang diinginkan - Waktu turn-around time yang diinginkan - Jadwal Penerbangan Pencarian leg dengan jadwal tercepat (Earliest Due Date) dengan kota yang memungkinkan Eliminasi leg Ya Leg telah digunakan sebelumnya? Tidak Rute awal telah terisi? Tidak Penempatan di rute awal Ya Penempatan di rute selanjutnya yang belum terisi Jam keberangkatan Leg < waktu minimum yang dibutuhkan pesawat? Ya Hitung keterlambatan penerbangan Tidak Tidak Rute yang diisi adalah rute terakhir? Ya Sesuaikan waktu penerbangan dengan keterlambatan Tidak Semua leg telah ditentukan rutenya? Ya Selesai. Gambar 3 Flowchart Logika Berpikir Alat Bantu Pengambilan Keputusan 5

6 Setelah penentuan rute awal dilakukan, selanjutnya dilakukan pencarian jadwal berikutnya dengan mengulang proses pencarian leg diawal. Lalu akan ditentukan apakah keberangkatan penerbangan tersebut lebih awal daripada minimum persiapan pesawat. Jam minimum persiapan pesawat merupakan kedatangan pesawat pada penerbangan sebelumnya ditambah dengan waktu turn-around time yang telah diinputkan sebelumnya. Apabila keberangkatan lebih cepat daripada waktu minimum persiapan pesawat, maka akan terjadi keterlambatan dan waktu keterlambatan akan dihitung dan dikondisikan sebagai rencana perbaikan (revised plan) pesawat terbang. Selanjutnya apabila rute tersebut telah habis untuk jumlah pesawat tersedia, maka akan dilakukan penentuan apakah leg penerbangan telah habis dan semuanya telah tercakup dalam pesawat tersedia. Apabila leg telah habis maka aplikasi telah selesai dijalankan dan berikutnya dapat dilakukan analisa hasil output dari aplikasi. Namun apabila leg masih ada yang belum terlayani, maka akan kembali dilakukan penentuan rute untuk leg tersebut. 3.4 User Interface Input Data Gambar 4 User Interface Input Pesawat dan Waktu Turn-Around Gambar 4 merupakan user interface untuk memasukkan data jumlah pesawat dan waktu turn-around yang dibutuhkan untuk masing-masing penerbangan. Sedangkan Gambar 5 merupakan contoh user interface dari data jadwal penerbangan yang telah dimasukkan dalam software. Gambar 5 User Interface Contoh Input Data Jadwal Penerbangan Data yang dimasukkan dalam jumlah pesawat yang tersedia dapat bervariasi bergantung pada kebijakan perusahaan dan jumlah pesawat yang disediakan untuk penerbangan pada leg-leg yang dimasukkan pada jadwal penerbangan. Untuk data yang dimasukkan pada jadwal penerbangan memiliki batasan bahwa jumlah penerbangan dari satu kota ke kota lainnya harus seimbang dengan penerbangan untuk tujuan sebaliknya. Misalnya untuk penerbangan dengan Origin- Destination Jakarta Surabaya berjumlah 10 kali penerbangan, maka jumlah penerbangan dengan Origin-Destination Surabaya Jakarta juga harus berjumlah 10 kali penerbangan. Hal ini dilakukan untuk menjaga keseimbangan rute penerbangan. 3.5 Pengolahan Data Data yang dimasukkan berupa jadwal waktu-waktu pada penerbangan dan waktu turn around akan diolah menjadi data waktu keberangkatan dan waktu minimal untuk keberangkatan selanjutnya, serta data waktu yang ada akan diubah menjadi menit. Contoh pengolahan data tersebut dapat dilihat pada Gambar 6. Pada gambar tersebut DT berarti waktu keberangkatan penerbangan dan AT+TAT berarti waktu minimal sebelum keberangkatan berikutnya. Setelah data penerbangan diolah, selanjutnya akan dilakukan pengujian pemenuhan jumlah pesawat terhadap jadwal penerbangan sehingga data keterlambatan akan diketahui melalui pengujian ini. Setelah itu akan dilakukan penentuan rute berdasarkan 6

7 data keterlambatan tersebut. Gambar 7 merupakan gambar contoh pengujian keterlambatan sekaligus penentuan rute yang masih dalam bentuk tampilan secara acak dimana leg yang berwarna oranye adalah leg yang mengalami keterlambatan penerbangan. Gambar 9 Contoh Rute dengan Revised Plan untuk Tiap Pesawat Gambar 6 Contoh Pengolahan Data Penerbangan Gambar 7 Contoh Pengujian Keterlambatan Sekaligus Penentuan Rute 3.6 User Interface Output Software Output yang dihasilkan dalam software ini adalah rute penerbangan untuk tiap pesawat dan perbandingan keberangkatan leg sehingga didapatkan leg-leg yang mengalami keterlambatan penerbangan. Gambar 8 merupakan jadwal penerbangan yang ada dimana cell yang berwarna merah gelap merupakan data leg yang mengalami keterlambatan. Gambar 9 merupakan rute dengan revised plan yang diassign untuk tiaptiap pesawat. Dalam contoh ini diambil jumlah pesawat tersedia adalah 10 pesawat. Selain itu didapatkan pula besar waktu delay yang dilakukan dengan membandingkan keberangkatan aktual dengan keberangkatan yang telah dijadwalkan. Gambar 10 merupakan contoh perbandingan tersebut dimana delay atau keterlambatan yang dimaksud merupakan keterlambatan dalam bentuk menit dan idle time yang dimaksud merupakan waktu tunggu pesawat dari penerbangan sebelumnya hingga keberangkatan pada jadwal penerbangan (leg) tersebut. Keterlambatan penerbangan dan waktu tunggu pesawat tersebut juga disajikan dalam bentuk grafik. Gambar 11 merupakan contoh grafik dari besarnya keterlambatan untuk tiap penerbangan dan Gambar 12 merupakan contoh grafik besarnya waktu tunggu pesawat dari penerbangan sebelumnya hingga keberangkatan pada leg penerbangan tersebut. Gambar 10 Contoh Perbandingan Waktu Keberangkatan Revised Plan dengan Rencana Awal Gambar 8 Contoh Jadwal Penerbangan 7

8 GA 302 GA 308 GA 314 GA 320 GA 326 GA 332 GA 307 GA 313 GA 319 GA 325 GA 331 GA 512 GA 518 GA 524 GA 515 GA 521 GA 350 GA 408 GA 412 GA 420 GA 403 GA 409 GA 419 GA 342 GA 341 GA 347 Gambar 11 Contoh Grafik Besarnya Keterlambatan untuk Tiap Penerbangan Gambar 12 Contoh Grafik Besarnya Waktu Tunggu Pesawat dari Penerbangan Sebelumnya Hingga Keberangkatan pada Leg Penerbangan Tersebut. 4. Percobaan Delay (menit) Delay (menit) Idle (menit) GA 302 GA 308 GA 314 GA 320 GA 326 GA 332 GA 307 GA 313 GA 319 GA 325 GA 331 GA 512 GA 518 GA 524 GA 515 GA 521 GA 350 GA 408 GA 412 GA 420 GA 403 GA 409 GA 419 GA 342 GA 341 GA 347 Idle (menit) 4.1 Skenario Percobaan Pembuatan skenario dilakukan dengan mengubah input jumlah penerbangan atau waktu turn-around hingga didapatkan tujuan yang berbeda untuk setiap skenario. Tabel 1 merupakan skenario percobaan yang dirancang untuk percobaan ini. No Input yang Diubah 1 pesawat tersedia 2 pesawat tersedia Tabel 1 Skenario Percobaan 3 pesawat tersedia 4 Waktu turn-around diturunkan sebanyak 5, 10 dan 15 menit Tujuan Percobaan Mendapatkan rute penerbangan dengan keterlambatan tidak lebih dari 4 Mendapatkan rute penerbangan dengan keterlambatan tidak lebih dari 2 Mendapatkan rute penerbangan tanpa ada keterlambatan Mendapatkan pengaruh waktu turn-around terhadap keterlambatan pesawat 4.2 Percobaan Awal Percobaan awal ini dilakukan untuk perbandingan hasil dengan percobaanpercobaan yang dilakukan pada penelitian ini. Percobaan awal ini juga dilakukan untuk validasi awal sebelum dilakukan percobaan selanjutnya. Untuk skenario percobaan awal akan ditetapkan waktu turn around sebesar 45 menit dan jumlah pesawat tersedia sebanyak 12 armada. Sedangkan untuk skenario-skenario percobaan lainnya akan dilakukan perubahanperubahan terhadap input yang telah disebutkan pada Tabel 1. Gambar 13 merupakan gambar grafik yang dapat digunakan sebagai acuan untuk skenario awal. Grafik tersebut merupakan grafik keterlambatan untuk waktu turn-around sebesar 45 menit dan jumlah pesawat tersedia 12 armada. Gambar 13 Grafik Keterlambatan untuk turnaround time 45 menit dan jumlah pesawat Validasi Model Validasi model digunakan untuk membandingkan sistem nyata dengan output pada software. Validasi yang digunakan dalam hal percobaan ini adalah validasi manual selama rute tersebut mungkin dilakukan dan memenuhi persyaratan yang wajib diikuti pada proses penentuan rute penerbangan. Jika model sistem software sesuai dengan persyaratan tersebut maka selanjutnya dilakukan percobaan software dengan skenario tertentu. Validasi dilakukan dengan melakukan beberapa percobaan numerik pada aplikasi dan didapatkan hasil yang sesuai dengan syarat penentuan rute, dimana rute mencakup seluruh jadwal penerbangan dan perataan utilitas penerbangan. Cakupan penerbangan dapat dilihat pada Gambar 14, dimana baris yang rata antara schedule plan dan revised plan menunjukkan semua leg penerbangan tercakup dalam revised plan. Sedangkan Gambar 15 menunjukkan perataan utilitas pesawat, dimana jumlah penerbangan yang dijalani seluruh pesawat hampir sama. 8

9 Gambar 14 Pemenuhan Seluruh Leg Penerbangan Gambar 15 Perataan Utilitas Pesawat 4.2 Percobaan 1 Tujuan dari percobaan ini adalah mendapatkan rute penerbangan dengan keterlambatan tidak lebih dari 4. Input yang diubah adalah jumlah pesawat tersedia dengan waktu turn-around 45 menit. Tabel 2 merupakan percobaan-percobaan yang dilakukan hingga tujuan percobaan tercapai. Sedangkan Gambar 16 menunjukkan grafik keterlambatan pada percobaan yang memenuhi tujuan percobaan 1. Tabel 2 Hasil Percobaan 1 x = waktu keterlambatan Pesawat x > 4 2 < x 4 0 < x 2 x = Begitu juga untuk keterlambatan penerbangan antara 2 hingga 4. Melihat dari jadwal penerbangan dimana keberadaan keterlambatan yang selalu sama itu terjadi hanya pada leg penerbangan yang sama pula. Keterlambatan penerbangan pun terjadi pada leg yang termasuk pada jadwal akhir hari. Hal ini termasuk wajar terjadi, dikarenakan kemungkinan adanya pergeseran jadwal-jadwal sebelumnya. 4.3 Percobaan 2 Percobaan ini dilakukan dengan tujuan mendapatkan rute penerbangan dengan keterlambatan tidak lebih dari 2. Input yang diubah adalah jumlah pesawat tersedia dengan waktu turn-around 45 menit. Tabel 3 merupakan percobaan-percobaan yang dilakukan hingga tujuan percobaan tercapai. Percobaan awal dilakukan dengan hasil yang didapatkan dari percobaan 1. Hal ini dikarenakan jumlah keterlambatan pada masing-masing jumlah pesawat yang ada pada percobaan 1 telah diketahui. Gambar 17 menunjukkan grafik keterlambatan pada percobaan yang memenuhi tujuan percobaan 2. Tabel 3 Hasil Percobaan 2 x = waktu keterlambatan Pesawat x > 4 2 < x 4 0 < x 2 x = Gambar 16 Grafik Keterlambatan untuk turnaround time 45 menit dan jumlah pesawat 19 Untuk memenuhi tujuan percobaan, pada percobaan pertama ini dilakukan perubahan jumlah pesawat tersedia hingga 7 kali dimana selalu terjadi pada perubahan ke dua hingga ke enam, jumlah keterlambatan penerbangan lebih dari 4 selalu sama. Gambar 17 Grafik Keterlambatan untuk turnaround time 45 menit dan jumlah pesawat 23 Pada percobaan ini, perubahan jumlah pesawat hanya terjadi 4 kali, dimana jumlah keterlambatan untuk penerbangan antara 2 hingga 4 selalu sama hingga di akhir dari iterasi. Keterlambatan yang terjadi juga selalu pada leg yang sama dan terjadi pada jadwal di akhir hari. Kesimpulan yang diambil sama 9

10 dengan pada percobaan pertama dimana hal ini termasuk wajar terjadi, dikarenakan kemungkinan adanya pergeseran pada jadwaljadwal sebelumnya. 4.4 Percobaan 3 Percobaan ini dilakukan dengan tujuan mendapatkan rute penerbangan dengan tanpa keterlambatan. Input yang diubah adalah jumlah pesawat tersedia dengan waktu turnaround sebesar 45 menit. Tabel 4 merupakan percobaan-percobaan yang dilakukan hingga tujuan percobaan tercapai. Percobaan awal dilakukan dengan hasil yang didapatkan dari percobaan 2. Hal ini dikarenakan jumlah keterlambatan pada masing-masing jumlah pesawat yang ada pada percobaan 1 dan 2 telah diketahui. Sedangkan Gambar 18 menunjukkan grafik keterlambatan pada percobaan yang memenuhi tujuan percobaan 3. Tabel 4 Hasil Percobaan 3 x = waktu keterlambatan Pesawat x > 4 2 < x 4 0 < x 2 x = Percobaan 4 Percobaan ini dilakukan dengan tujuan mendapatkan pengaruh waktu turn-around terhadap keterlambatan pesawat. Input yang diubah adalah turn-around time dengan mengambil jumlah pesawat 12. Hasil percobaan ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik keterlambatan sebagai perbandingan keempat waktu turn around : 45 menit, 40 menit, 35 menit, dan 30 menit. Tabel 5 Hasil Percobaan 4 x = waktu keterlambatan Turnaround time x > 4 2 < x 4 0 < x 2 x = Pada percobaan ini dilakukan perbandingan terhadap perubahan waktu turnaround time untuk jumlah pesawat yang sama. Dapat dilihat pada Tabel 5 bahwa jumlah leg yang mengalami keterlambatan rata-rata sama jumlahnya. Selain itu pada Gambar 19, Gambar 20, Gambar 21, serta Gambar 22 juga terlihat bahwa leg yang mengalami keterlambatan hampir semua sama. Hal ini menunjukkan tidak terjadinya perbedaan signifikan apabila waktu turn-around diubah. Namun pada gambar-gambar tersebut terlihat bahwa walaupun jumlah penerbangan yang terlambat tidak banyak berubah, namun terdapat penurunan yang cukup terlihat pada keterlambatan penerbangan itu sendiri. Sehingga, penurunan turn-around time dapat dilakukan untuk menurunkan waktu keterlambatan penerbangan yang terjadi. Gambar 18 Grafik Keterlambatan untuk turnaround time 45 menit dan jumlah pesawat 27 Pada percobaan ini didapatkan bahwa tidak ada penerbangan yang mengalami keterlambatan pada jumlah pesawat 27 dan waktu turn-around 45 menit. pesawat ini termasuk banyak bila kita membandingkan dengan jumlah leg penerbangan yang dijadikan percobaan dalam penentuan rute ini yang hanya berjumlah 76. Tentu saja, penambahan jumlah pesawat akan membawa dampak pada biaya pokok maupun kebutuhan perawatan pesawat tersebut. Gambar 19 Grafik Keterlambatan untuk turnaround time 45 menit dan jumlah pesawat 12 10

11 Gambar 20 Grafik Keterlambatan untuk turnaround time 40 menit dan jumlah pesawat 12 Gambar 21 Grafik Keterlambatan untuk turnaround time 35 menit dan jumlah pesawat 12 Gambar 22 Grafik Keterlambatan untuk turnaround time 30 menit dan jumlah pesawat 12 lebih dari 2 tidak terjadi pada jumlah pesawat terbang sebanyak 23 armada, dan tidak akan terjadi keterlambatan pada jumlah pesawat terbang sebanyak 27 armada. Hasil percobaan juga menunjukkan bahwa penurunan turn-around time tidak dapat mengurangi jumlah keterlambatan secara signifikan, namun dapat membantu pengurangan waktu keterlambatan penerbangan. 6. Daftar Pustaka Bazargan, M., Airline Operations and Scheduling. Hampshire: Ashgate Publishing Limited Haouari, M., Aissaoui, N. & Mansour, F.Z., Network flow-based approaches for integrated aircraft fleeting and routing. European Journal of Operational Research, pp Renaud, J. & Boctor, F.F., A sweepbased algorithm for the fleet size and mix vehicle routing problem. European Journal of Operational Research, pp Yan, S. & Young, H., A decision support framework for multi-fleet routing and multi-stop flight scheduling. Transportation Research Part A :Policy and Practice, pp Wardana, W.F. & Rusdiansyah, A., PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERBASIS SIMULASI DISKRIT UNTUK PERENCANAAN STRATEGI BOARDING PENUMPANG PESAWAT BOEING Kesimpulan Pada penelitian ini dilakukan pengembangan model konseptual untuk penentuan rute armada pesawat terbang dengan meminimasi idle time atau waktu tunggu pesawat terbang. Berdasarkan model konseptual tersebut, dilakukan pula perancangan alat bantu pengambilan keputusan untuk penentuan jumlah pesawat minimum dan rute penerbangan pesawat terbang. Dari hasil percobaan, didapatkan hasil bahwa waktu keterlambatan lebih dari 4 tidak terjadi pada minimal jumlah pesawat terbang sebanyak 19 armada, waktu keterlambatan 11

MODEL SIMULASI DISKRIT UNTUK MENGUKUR EFEK KETERLAMBATAN JADWAL PENERBANGAN TERHADAP ANTRIAN PRA TINGGAL LANDAS DAN PASCA PENDARATAN

MODEL SIMULASI DISKRIT UNTUK MENGUKUR EFEK KETERLAMBATAN JADWAL PENERBANGAN TERHADAP ANTRIAN PRA TINGGAL LANDAS DAN PASCA PENDARATAN MODEL SIMULASI DISKRIT UNTUK MENGUKUR EFEK KETERLAMBATAN JADWAL PENERBANGAN TERHADAP ANTRIAN PRA TINGGAL LANDAS DAN PASCA PENDARATAN Ayunda Larasati 2509100053 300 FLIGHTS Penelitian terdahulu Penulis

Lebih terperinci

OPTIMASI PENJADWALAN ARMADA PESAWAT TERBANG SUZI SEHATI

OPTIMASI PENJADWALAN ARMADA PESAWAT TERBANG SUZI SEHATI OPTIMASI PENJADWALAN ARMADA PESAWAT TERBANG SUZI SEHATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

MODEL SIMULASI SISTEM DINAMIK UNTUK ANALISIS PENUMPUKKAN JUMLAH PENUMPANG DI GATE YANG DIPENGARUHI ON TIME PERFORMANCE

MODEL SIMULASI SISTEM DINAMIK UNTUK ANALISIS PENUMPUKKAN JUMLAH PENUMPANG DI GATE YANG DIPENGARUHI ON TIME PERFORMANCE MODEL SIMULASI SISTEM DINAMIK UNTUK ANALISIS PENUMPUKKAN JUMLAH PENUMPANG DI GATE YANG DIPENGARUHI ON TIME PERFORMANCE Larasati Kusuma Wardhani 1,*), Ahmad Rusdiansyah 2), dan Ervina Ahyudanari 3) 1) Program

Lebih terperinci

Penjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm

Penjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm Jurnal Telematika, vol.9 no.1, Institut Teknologi Harapan Bangsa, Bandung ISSN: 1858-251 Penjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm

Lebih terperinci

OPTIMASI RUTE PENERBANGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PT CITILINK ELYSA FITRIYANI

OPTIMASI RUTE PENERBANGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PT CITILINK ELYSA FITRIYANI OPTIMASI RUTE PENERBANGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PT CITILINK ELYSA FITRIYANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

MODEL PENJADWALAN FLOW SHOP n JOB m MESIN UNTUK MEMINIMASI MAKESPAN TANPA TARDY JOB DENGAN KENDALA KETIDAKTERSEDIAAN MESIN

MODEL PENJADWALAN FLOW SHOP n JOB m MESIN UNTUK MEMINIMASI MAKESPAN TANPA TARDY JOB DENGAN KENDALA KETIDAKTERSEDIAAN MESIN MODEL PENJADWALAN FLOW SHOP n JOB m MESIN UNTUK MEMINIMASI MAKESPAN TANPA TARDY JOB DENGAN KENDALA KETIDAKTERSEDIAAN MESIN Jefikz Berhitu, Mokh. Suef, dan Nani Kurniati Jurusan Teknik Industri - Institut

Lebih terperinci

Pengembangan Model Pengelolaan Pendapatan Pengangkutan Kargo Udara berdasarkan Pengendalian Ruang Kargo dan Overbooking Limit

Pengembangan Model Pengelolaan Pendapatan Pengangkutan Kargo Udara berdasarkan Pengendalian Ruang Kargo dan Overbooking Limit JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (212) 1-5 1 Pengembangan Model Pengelolaan Pendapatan Pengangkutan Kargo Udara berdasarkan Pengendalian Ruang Kargo dan Overbooking Limit Arfini Alivia Dewanty dan Ahmad

Lebih terperinci

Perancangan Alat Bantu Pengambilan Keputusan Berbasis Sistem Dinamik Untuk Mengevaluasi Kebutuhan Kapasitas Bandara Juanda

Perancangan Alat Bantu Pengambilan Keputusan Berbasis Sistem Dinamik Untuk Mengevaluasi Kebutuhan Kapasitas Bandara Juanda Sidang Tugas Akhir Perancangan Alat Bantu Pengambilan Keputusan Berbasis Sistem Dinamik Untuk Mengevaluasi Kebutuhan Kapasitas Bandara Juanda Diajukan oleh : Febru Radhianjaya 2507 100 117 Jurusan Teknik

Lebih terperinci

ALGORITMA MODIFIED SIMULATED ANNEALING UNTUK MENYELESAIKAN AIRPORT GATE ASSIGNMENT PROBLEM STUDI KASUS BANDARA SOEKARNO-HATTA

ALGORITMA MODIFIED SIMULATED ANNEALING UNTUK MENYELESAIKAN AIRPORT GATE ASSIGNMENT PROBLEM STUDI KASUS BANDARA SOEKARNO-HATTA 1 ALGORITMA MODIFIED SIMULATED ANNEALING UNTUK MENYELESAIKAN AIRPORT GATE ASSIGNMENT PROBLEM STUDI KASUS BANDARA SOEKARNO-HATTA Siti Dwi Rahmawati, Prof. Ir. Budi Santosa, M.S., Ph.D Jurusan Teknik Industri,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Indonesia merupakan negara yang luas yang terdiri dari banyak pulau.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Indonesia merupakan negara yang luas yang terdiri dari banyak pulau. 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia merupakan negara yang luas yang terdiri dari banyak pulau. Kondisi geografis yang sedemikian rupa menyebabkan alat-alat transportasi baik transportasi darat,

Lebih terperinci

Algoritma Modified Simulated Annealing untuk Menyelesaikan Airport Gate Assignment Problem (Studi Kasus Bandara Soekarno-Hatta)

Algoritma Modified Simulated Annealing untuk Menyelesaikan Airport Gate Assignment Problem (Studi Kasus Bandara Soekarno-Hatta) Disusun Oleh : Siti Dwi Rahmawati NRP 2510100144 Pembimbing : Prof. Ir. Budi Santosa, M.S., Ph.D NIP 19690512 199402 1001 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH

Lebih terperinci

MODEL PENJADWALAN BATCH PADA JOB SHOP DENGAN KELOMPOK MESIN HETEROGEN UNTUK MEMINIMASI TOTAL WAKTU TINGGAL AKTUAL

MODEL PENJADWALAN BATCH PADA JOB SHOP DENGAN KELOMPOK MESIN HETEROGEN UNTUK MEMINIMASI TOTAL WAKTU TINGGAL AKTUAL MODEL PENJADWALAN BATCH PADA JOB SHOP DENGAN KELOMPOK MESIN HETEROGEN UNTUK MEMINIMASI TOTAL WAKTU TINGGAL AKTUAL Draft Tesis Karya tulis sebagai salah satu syarat Untuk memperoleh gelar Magister dari

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE SIMULATED ANNEALING UNTUK PENJADWALAN JOB SHOP PADA MESIN PABRIK

PENERAPAN METODE SIMULATED ANNEALING UNTUK PENJADWALAN JOB SHOP PADA MESIN PABRIK PENERAPAN METODE SIMULATED ANNEALING UNTUK PENJADWALAN JOB SHOP PADA MESIN PABRIK Hanafi Agam 1, Arna Fariza 2, Ira Prasetyaningrum 2 Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika 1, Dosen Pembimbing 2 Politeknik

Lebih terperinci

PENJADWALAN PRODUKSI DENGAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PT. XYZ

PENJADWALAN PRODUKSI DENGAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PT. XYZ PENJADWALAN PRODUKSI DENGAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PT. XYZ Saiful Mangngenre 1, Amrin Rapi 2, Wendy Flannery 3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Hasanuddin, Makassar, 90245

Lebih terperinci

PERENCANAAN PENJADWALAN PRODUKSI PADA PT HARAPAN WIDYATAMA PERTIWI UNTUK PRODUK PIPA PVC

PERENCANAAN PENJADWALAN PRODUKSI PADA PT HARAPAN WIDYATAMA PERTIWI UNTUK PRODUK PIPA PVC Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer PERENCANAAN PENJADWALAN PRODUKSI PADA PT HARAPAN WIDYATAMA PERTIWI UNTUK PRODUK PIPA PVC (Planning Production Schedule of PVC Pipe Product in PT Harapan Widyatama Pertiwi)

Lebih terperinci

EVALUASI ON TIME PERFORMANCE PESAWAT UDARA DI BANDAR UDARA HUSEIN SASTRANEGARA MENGGUNAKAN APLIKASI FLIGHTRADAR24

EVALUASI ON TIME PERFORMANCE PESAWAT UDARA DI BANDAR UDARA HUSEIN SASTRANEGARA MENGGUNAKAN APLIKASI FLIGHTRADAR24 EVALUASI ON TIME PERFORMANCE PESAWAT UDARA DI BANDAR UDARA HUSEIN SASTRANEGARA MENGGUNAKAN APLIKASI FLIGHTRADAR24 Ganayu Girasyitia Jurusan Teknik Sipil Universitas Katolik Parahyangan Jln. Ciumbuleuit

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERMASALAHAN MULTI-OBJECTIVE HYBRID FLOW SHOP SCHEDULING DENGAN ALGORITMA MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

PENYELESAIAN PERMASALAHAN MULTI-OBJECTIVE HYBRID FLOW SHOP SCHEDULING DENGAN ALGORITMA MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PENYELESAIAN PERMASALAHAN MULTI-OBJECTIVE HYBRID FLOW SHOP SCHEDULING DENGAN ALGORITMA MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Fiqihesa Putamawa 1), Budi Santosa 2) dan Nurhadi Siswanto 3) 1) Program Pascasarjana

Lebih terperinci

THESIS. OPTIMASI PEMILIHAN KOMBINASI ALAT BERAT DENGAN APLIKASI REKURSIF DYNAMIC PROGRAMMING Studi Kasus : PT. VICO INDONESIA

THESIS. OPTIMASI PEMILIHAN KOMBINASI ALAT BERAT DENGAN APLIKASI REKURSIF DYNAMIC PROGRAMMING Studi Kasus : PT. VICO INDONESIA THESIS OPTIMASI PEMILIHAN KOMBINASI ALAT BERAT DENGAN APLIKASI REKURSIF DYNAMIC PROGRAMMING Studi Kasus : PT. VICO INDONESIA Disusun Oleh: NUGRAHA INDRA PERMADI 25099081 PROGRAM MAGISTER TEKNIK SIPIL BIDANG

Lebih terperinci

MODEL KEBIJAKAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN KURSI PENUMPANG KERETA API SECARA DINAMIS UNTUK MEMAKSIMALKAN PENDAPATAN

MODEL KEBIJAKAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN KURSI PENUMPANG KERETA API SECARA DINAMIS UNTUK MEMAKSIMALKAN PENDAPATAN MODEL KEBIJAKAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN KURSI PENUMPANG KERETA API SECARA DINAMIS UNTUK MEMAKSIMALKAN PENDAPATAN Rahma Rei Sakura ), Ahmad Rusdiansyah 2), dan Nurhadi Siswanto 3) ) Program Pascasarjana

Lebih terperinci

ANALISA JUMLAH INTERFERENCE ANTAR PENUMPANG PADA MODEL STRATEGI BOARDING PESAWAT DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN LINIER

ANALISA JUMLAH INTERFERENCE ANTAR PENUMPANG PADA MODEL STRATEGI BOARDING PESAWAT DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN LINIER ANALISA JUMLAH INTERFERENCE ANTAR PENUMPANG PADA MODEL STRATEGI BOARDING PESAWAT DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN LINIER Bilqis Amaliah, Henning Titi C, Yusuf Kurniawan, Nabris Zalmi Pratama, Yunas Lazuardy,

Lebih terperinci

Lina Gozali, Lamto Widodo, Wendy Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Tarumanagara Jl. S Parman no.1, Jakarta

Lina Gozali, Lamto Widodo, Wendy Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Tarumanagara Jl. S Parman no.1, Jakarta 1 2 USULAN PENJADWALAN JOB DENGAN METODE CAMPBELL, DUDEK AND SMITH (CDS) DAN METODE NAWAZ, ENSCORE AND HAM (NEH) UNTUK MEMINIMASI MAKESPAN PROSES STAMPING PART ISUZU DI LINE B PT. XYZ Lina Gozali, Lamto

Lebih terperinci

PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENJADWALAN PENGERJAAN KOMPONEN UNSERVICEABLE

PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENJADWALAN PENGERJAAN KOMPONEN UNSERVICEABLE PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENJADWALAN PENGERJAAN KOMPONEN UNSERVICEABLE UNTUK MEMINIMASI KETERLAMBATAN TURN AROUND TIME (TAT) (STUDI KASUS : WORK CENTER ELECTRICAL, UNIT COMPONENT MAINTENANCE,

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA OPTIMASI RUTE PENERBANGAN UNTUK PENJADWALAN KALIBRASI TERHADAP ALAT BANTU NAVIGASI UDARA DENGAN METODE ALGORITMA SAVING-ANTS

UNIVERSITAS INDONESIA OPTIMASI RUTE PENERBANGAN UNTUK PENJADWALAN KALIBRASI TERHADAP ALAT BANTU NAVIGASI UDARA DENGAN METODE ALGORITMA SAVING-ANTS UNIVERSITAS INDONESIA OPTIMASI RUTE PENERBANGAN UNTUK PENJADWALAN KALIBRASI TERHADAP ALAT BANTU NAVIGASI UDARA DENGAN METODE ALGORITMA SAVING-ANTS TESIS HERU KUSDARWANTO 0806422536 FAKULTAS TEKNIK PROGRAM

Lebih terperinci

Evaluasi Kinerja Gate Assignment pada Terminal 1 Keberangkatan Domestik Bandar Udara Internasional Juanda Surabaya

Evaluasi Kinerja Gate Assignment pada Terminal 1 Keberangkatan Domestik Bandar Udara Internasional Juanda Surabaya E4 Evaluasi Kinerja Gate Assignment pada Terminal 1 Keberangkatan Domestik Bandar Udara Internasional Juanda Surabaya Hersanti Rahayu, Ervina Ahyudanari Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. bagi pemenuhan kebutuhan transportasi yang cepat dan aman. Perkembangan

BAB I PENDAHULUAN. bagi pemenuhan kebutuhan transportasi yang cepat dan aman. Perkembangan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Semakin berkembangnya bidang teknologi dan perubahan pola kehidupan manusia yang semakin cepat membuat begitu banyak aktivitas yang harus dilakukan oleh manusia untuk

Lebih terperinci

ABSTRAK. Untuk menjaga keteraturan di jalan raya dibuat rambu-rambu lalu lintas. Salah satu

ABSTRAK. Untuk menjaga keteraturan di jalan raya dibuat rambu-rambu lalu lintas. Salah satu iv ABSTRAK Untuk menjaga keteraturan di jalan raya dibuat rambu-rambu lalu lintas. Salah satu rambu tersebut adalah lampu lalu lintas. Namun seringkali terjadi kemacetan pada persimpangan jalan karena

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) E-1

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) E-1 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No., (207) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) E- Evaluasi Ketersediaan Di Terminal 3 Ultimate Bandar Udara Internasional Soekarno- Hatta Andree Noviar Pradana, Ervina Ahyudanari,

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA PALGUNADI UNTUK MENYELESAIKAN SINGLE DAN MULTI PRODUCT VEHICLE ROUTING PROBLEM

IMPLEMENTASI ALGORITMA PALGUNADI UNTUK MENYELESAIKAN SINGLE DAN MULTI PRODUCT VEHICLE ROUTING PROBLEM IMPLEMENTASI ALGORITMA PALGUNADI UNTUK MENYELESAIKAN SINGLE DAN MULTI PRODUCT VEHICLE ROUTING PROBLEM SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Jurusan Informatika HALAMAN

Lebih terperinci

OPTIMASI DAN PERANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENJADWALAN KAPAL UNTUK DISTRIBUSI PUPUK CURAH STUDI KASUS PT.

OPTIMASI DAN PERANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENJADWALAN KAPAL UNTUK DISTRIBUSI PUPUK CURAH STUDI KASUS PT. OPTIMASI DAN PERANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENJADWALAN KAPAL UNTUK DISTRIBUSI PUPUK CURAH STUDI KASUS PT. PETROKIMIA GRESIK Rachma Indah Lestari, Imam Baihaqi, Nurhadi Siswanto Jurusan Teknik

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. sistem kontrol persediaan dan produksi, dan MRP tipe 3 berhubungan dengan. sistem perencanaan manufaktur (Tersine, 1984).

BAB II LANDASAN TEORI. sistem kontrol persediaan dan produksi, dan MRP tipe 3 berhubungan dengan. sistem perencanaan manufaktur (Tersine, 1984). BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Material Requirement Planning (MRP) MRP dibagikan dan didefinisikan dalam 3 kategori, yaitu MRP tipe 1 berhubungan dengan sistem kontrol persediaan, MRP tipe 2 berhubungan dengan

Lebih terperinci

Paul Rose Revenue Management Ltd. Santi Purwantini

Paul Rose Revenue Management Ltd. Santi Purwantini Paul Rose Revenue Management Ltd Santi Purwantini 2508 100 006 Revenue Management Memaksimalkan pendapatan dengan mengelola permintaan (Philips, 2005) melalui strategi penetapan harga dan pengalokasian

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1. Definisi Definisi dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat dirumuskan dengan melihat beberapa pengertian SPK menurut beberapa ahli, misalnya

Lebih terperinci

PREPROCESSING DATA DAN REPRESENTASI ORGANISME ALGORITMA SYMBIOTIC ORGANISMS SEARCH PADA PERMASALAHAN PENJADWALAN PRAKTIKUM PERGURUAN TINGGI

PREPROCESSING DATA DAN REPRESENTASI ORGANISME ALGORITMA SYMBIOTIC ORGANISMS SEARCH PADA PERMASALAHAN PENJADWALAN PRAKTIKUM PERGURUAN TINGGI PREPROCESSING DATA DAN REPRESENTASI ORGANISME ALGORITMA SYMBIOTIC ORGANISMS SEARCH PADA PERMASALAHAN PENJADWALAN PRAKTIKUM PERGURUAN TINGGI Hendrawan Armanto 1), C. Pickerling 2), Eka Rahayu Setyaningsih

Lebih terperinci

ABSTRAK. iv Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. iv Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK PT. Mitra Abadi Sejahtera adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang garmen yang mengolah kain menjadi pakaian. Perusahaan memproduksi barang sesuai pesanan konsumen (job order). Masalah

Lebih terperinci

Pembentukan Rute Distribusi Menggunakan Algoritma Clarke & Wright Savings dan Algoritma Sequential Insertion *

Pembentukan Rute Distribusi Menggunakan Algoritma Clarke & Wright Savings dan Algoritma Sequential Insertion * Reka Integra ISSN: 2338-508 Jurusan Teknik Industri Itenas No.02 Vol. 02 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Oktober 204 Pembentukan Distribusi Menggunakan Algoritma Clarke & Wright Savings dan Algoritma

Lebih terperinci

Optimasi Penentuan Jumlah Tenaga Kerja disetiap Shift Kerja pada Line Maintenance Pesawat Terbang dengan Algoritma Tabu Search

Optimasi Penentuan Jumlah Tenaga Kerja disetiap Shift Kerja pada Line Maintenance Pesawat Terbang dengan Algoritma Tabu Search Optimasi Penentuan Jumlah Tenaga Kerja disetiap Shift Kerja pada Line Maintenance Pesawat Terbang dengan Algoritma Tabu Search Maria Andoryati dan Amar Rachman Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik

Lebih terperinci

Penjadwalan Shift Kerja Line Maintenance Menggunakan Integer Linier Programing (ILP) di PT. Garuda Maintenance Facility Aero Asia

Penjadwalan Shift Kerja Line Maintenance Menggunakan Integer Linier Programing (ILP) di PT. Garuda Maintenance Facility Aero Asia Penjadwalan Shift Kerja Line Maintenance Menggunakan Integer Linier Programing (ILP) di PT. Garuda Maintenance Facility Aero Asia Oleh : Andiani Kuswardhany NRP. 2506 100 093 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS

Lebih terperinci

Kata Kunci: Rute, Jadwal, Optimasi, Vehicle Roting Problem, Algoritma Tabu Search, Model

Kata Kunci: Rute, Jadwal, Optimasi, Vehicle Roting Problem, Algoritma Tabu Search, Model Perancangan Model Rute dan Jadwal Pengisian Bahan Bakar Unit Loader yang Optimal Menggunakan Algoritma Tabu Search (Studi Kasus Pada PT Pamapersada Nusantara) Amar Rachman 1, Febri Vabiono P 2 Departemen

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Informasi Monitoring PelaksanaanService Order pada Bagian Perawatan IT(Information Technologi)

Perancangan Sistem Informasi Monitoring PelaksanaanService Order pada Bagian Perawatan IT(Information Technologi) Jurnal Ilmiah ESAI Volume 6, Nomor 2, April 2012 ISSN No. 1978-6034 Perancangan Sistem Informasi Monitoring PelaksanaanService Order pada Bagian Perawatan IT(Information Technologi) The Design of Information

Lebih terperinci

EFISIENSI JUMLAH ARMADA BUS PATAS AC ANTAR BEBERAPA PERUSAHAAN BERDASARKAN METODE PERTUKARAN TRAYEK DI DKI JAKARTA TESIS

EFISIENSI JUMLAH ARMADA BUS PATAS AC ANTAR BEBERAPA PERUSAHAAN BERDASARKAN METODE PERTUKARAN TRAYEK DI DKI JAKARTA TESIS EFISIENSI JUMLAH ARMADA BUS PATAS AC ANTAR BEBERAPA PERUSAHAAN BERDASARKAN METODE PERTUKARAN TRAYEK DI DKI JAKARTA TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut

Lebih terperinci

Paktikum : 4-7 Judul Praktikum : System Development Life Cycle (SDLC)

Paktikum : 4-7 Judul Praktikum : System Development Life Cycle (SDLC) Paktikum : 4-7 Judul Praktikum : System Development Life Cycle (SDLC) Alokasi Waktu : 1 x 110 menit 1. Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa memahami tentang SDLC Mahasiswa mampu melakukan simulasi model-model

Lebih terperinci

PENJADWALAN MESIN BERTIPE JOB SHOP UNTUK MEMINIMALKAN MAKESPAN DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS PT X)

PENJADWALAN MESIN BERTIPE JOB SHOP UNTUK MEMINIMALKAN MAKESPAN DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS PT X) PENJADWALAN MESIN BERTIPE JOB SHOP UNTUK MEMINIMALKAN MAKESPAN DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS PT X) Ria Krisnanti 1, Andi Sudiarso 2 1 Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik,

Lebih terperinci

4.6 Data Waktu Siap Setiap Mesin Pengerjaan Komponenkomponen Screw Conveyor Penentuan Due Date BAB 5 PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS

4.6 Data Waktu Siap Setiap Mesin Pengerjaan Komponenkomponen Screw Conveyor Penentuan Due Date BAB 5 PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS ABSTRAK PT Kerta Laksana merupakan perusahaan manufaktur berskala internasional yang membuat berbagai jenis mesin, dimana setiap pesanan dikerjakan sesuai dengan permintaan dan keinginan konsumen (job

Lebih terperinci

OPTIMASI PENINGKATAN JUMLAH FREKUENSI PENERBANGAN PADA ARMADA PESAWAT CRJ1000 NEXTGEN (STUDI KASUS: PT GARUDA INDONESIA)

OPTIMASI PENINGKATAN JUMLAH FREKUENSI PENERBANGAN PADA ARMADA PESAWAT CRJ1000 NEXTGEN (STUDI KASUS: PT GARUDA INDONESIA) OPTIMASI PENINGKATAN JUMLAH FREKUENSI PENERBANGAN PADA ARMADA PESAWAT CRJ1000 NEXTGEN (STUDI KASUS: PT GARUDA INDONESIA) Amar Rachman 1, Annisa 2 Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN ALAT PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK CREW SCHEDULING PADA DINAS LINE MAINTENANCE (STUDI KASUS : PT GARUDA MAINTENANCE FACILITY-AEROASIA)

PENGEMBANGAN ALAT PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK CREW SCHEDULING PADA DINAS LINE MAINTENANCE (STUDI KASUS : PT GARUDA MAINTENANCE FACILITY-AEROASIA) PENGEMBANGAN ALAT PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK CREW SCHEDULING PADA DINAS LINE MAINTENANCE (STUDI KASUS : PT GARUDA MAINTENANCE FACILITY-AEROASIA) IRAWAN HUTAMA 2505 100 006 PEMBIMBING I : Dr. Eng, Ir.

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian...

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian... ABSTRAK Analisis asosiasi adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.aturan asosiatif dari analisis pembelian di suatu pasar swalayan adalah mengetahui besarnya

Lebih terperinci

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK P.T. Gistex Textile Division adalah sebuah perusahaan yang bergerak dibidang textile yang mengolah polyester (bahan baku) menjadi kain. Perusahaan memproduksi barang sesuai dengan pesanan konsumen

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. atau minimum suatu fungsi tujuan. Optimasi produksi diperlukan perusahaan dalam

BAB II LANDASAN TEORI. atau minimum suatu fungsi tujuan. Optimasi produksi diperlukan perusahaan dalam BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Optimasi Optimasi merupakan pendekatan normatif dengan mengidentifikasi penyelesaian terbaik dari suatu permasalahan yang diarahkan pada titik maksimum atau minimum suatu fungsi

Lebih terperinci

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 DEFINISI FRACTIONAL AIRCRAFT OWNERSHIP Fractional Aircraft Ownership (FAO), yang dikenal pula dengan sebutan Fractional Jets, merupakan suatu konsep kemilikan pesawat secara bersama

Lebih terperinci

Kata Kunci - Ship Scheduling and Assignment, NP - Hard Problem, Metode Meta-heuristik, Simple Iterative Mutation Algoritm, Minimum requirement draft

Kata Kunci - Ship Scheduling and Assignment, NP - Hard Problem, Metode Meta-heuristik, Simple Iterative Mutation Algoritm, Minimum requirement draft 1 Pengembangan Simple Iterative Mutation Algorithm (SIM-A) untuk Menyelesaikan Permasalahan Ship Scheduling and Assignment (Studi Kasus: Distribusi Semen Curah Pada PT. X) Ketut Hendra Harianto, Nyoman

Lebih terperinci

PENGUKURAN KINERJA SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) (Studi Kasus : PT. X cabang Surabaya)

PENGUKURAN KINERJA SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) (Studi Kasus : PT. X cabang Surabaya) PENGUKURAN KINERJA SISTEM MANAJEMEN PENGETAHUAN MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) (Studi Kasus : PT. X cabang Surabaya) Devita Noviyanti, Bambang Syairudin Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi

Lebih terperinci

ABSTRAKSI. Kata Kunci : Algoritma Jadwal Aktif, Job Shop. Jurusan Tehnik Industri UPN Veteran Yogyakarta

ABSTRAKSI. Kata Kunci : Algoritma Jadwal Aktif, Job Shop. Jurusan Tehnik Industri UPN Veteran Yogyakarta ABSTRAKSI PT.Yogya Presisi Teknikatama Industri (PT.YPTI) adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang industri manufaktur dengan produk yang dihasilkan berupa mold dan sparepart. Proses penyelesaian

Lebih terperinci

Aplikasi Multi Criteria Decision Making Menggunakan Metode Promethee

Aplikasi Multi Criteria Decision Making Menggunakan Metode Promethee Jurnal Teknik Informatika Vol. 1 September 2012 1 Aplikasi Multi Criteria Decision Making Menggunakan Metode Promethee Nurul Hadi 1, Yuli Fitrisia 2 & Wawan Yunanto 3 1 Program Studi Sistem Informasi Politeknik

Lebih terperinci

Pengembangan Model Periodic Inventory Routing Problem untuk Penjadwalan Truk Tangki Multi Kapasitas

Pengembangan Model Periodic Inventory Routing Problem untuk Penjadwalan Truk Tangki Multi Kapasitas Pengembangan Model Periodic Inventory Routing Problem untuk Penjadwalan Truk Tangki Multi Kapasitas (Studi Kasus: ISG PT. PERTAMINA UPms V SURABAYA) Oleh : Deni Irawan 2506 100 179 Dosen Pembimbing : Dr.

Lebih terperinci

Model Penjadwalan Pekerjaan pada Zero-buffer Flowshop Tipe (1) dengan Kriteria Minimasi Total Waktu Tinggal Aktual

Model Penjadwalan Pekerjaan pada Zero-buffer Flowshop Tipe (1) dengan Kriteria Minimasi Total Waktu Tinggal Aktual Performa (004) Vol. 3, No.: 49-54 Model Penjadwalan Pekerjaan pada Zero-buffer Flowshop Tipe (1) dengan Kriteria Minimasi Total Waktu Tinggal Aktual Yuniaristanto Jurusan Teknik Industri, Universitas Sebelas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. yang dikelolah, maka tidak sedikit instansi maupun badan usaha yang ada

BAB I PENDAHULUAN. yang dikelolah, maka tidak sedikit instansi maupun badan usaha yang ada BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dengan berkembangnya dunia teknologi khususnya komputer yang semakin baik halam hal perangkat lunak maupun perangkat keras dan pentingnya informasi yang dikelolah,

Lebih terperinci

ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM PENJADWALAN PENERBANGAN PADA P.T. SRIWIJAYA AIR

ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM PENJADWALAN PENERBANGAN PADA P.T. SRIWIJAYA AIR UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Sistem Informasi - Teknik Industri Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2004/2005 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM PENJADWALAN PENERBANGAN PADA P.T. SRIWIJAYA

Lebih terperinci

BAB 1. PENDAHULUAN. Permasalahan pendistribusian barang oleh depot ke konsumen merupakan

BAB 1. PENDAHULUAN. Permasalahan pendistribusian barang oleh depot ke konsumen merupakan BAB 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan pendistribusian barang oleh depot ke konsumen merupakan komponen penting dalam sistem pelayanan depot suatu perusahaan, proses tersebut dapat terjadi

Lebih terperinci

SIMULASI OPTIMASI PENEMPATAN KAPASITOR MENGGUNAKAN METODA ALGORITMA KUANTUM PADA SISTEM TEGANGAN MENENGAH REGION JAWA BARAT

SIMULASI OPTIMASI PENEMPATAN KAPASITOR MENGGUNAKAN METODA ALGORITMA KUANTUM PADA SISTEM TEGANGAN MENENGAH REGION JAWA BARAT SIMULASI OPTIMASI PENEMPATAN KAPASITOR MENGGUNAKAN METODA ALGORITMA KUANTUM PADA SISTEM TEGANGAN MENENGAH REGION JAWA BARAT Mart Christo Belfry NRP : 1022040 E-mail : martchristogultom@gmail.com ABSTRAK

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata Kunci: Proyeksi Permintaan, Optimasi, Integer Linear Programming.

ABSTRAK. Kata Kunci: Proyeksi Permintaan, Optimasi, Integer Linear Programming. ABSTRAK Saat ini terdapat banyak UMKM yang berkembang di Yogyakarta. Salah satunya adalah usaha Phia Deva yang memproduksi penganan phia dengan berbagai macam varian rasa. Phia Deva adalah industri kecil

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. tempat tujuan berikutnya dari sebuah kendaraan pengangkut baik pengiriman melalui

BAB 1 PENDAHULUAN. tempat tujuan berikutnya dari sebuah kendaraan pengangkut baik pengiriman melalui BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam masalah pengiriman barang, sebuah rute diperlukan untuk menentukan tempat tujuan berikutnya dari sebuah kendaraan pengangkut baik pengiriman melalui darat, air,

Lebih terperinci

PENGARUH NILAI PARAMETER TERHADAP SOLUSI HEURISTIK PADA MODEL VTPTW

PENGARUH NILAI PARAMETER TERHADAP SOLUSI HEURISTIK PADA MODEL VTPTW INFOMATEK Volume 19 Nomor 1 Juni 2017 PENGARUH NILAI PARAMETER TERHADAP SOLUSI HEURISTIK PADA MODEL VTPTW Tjutju T. Dimyati Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Pasundan Abstrak: Penentuan

Lebih terperinci

Optimasi Penjadwalan Mesin Produksi Flowshop dengan Metode Campbell Dudek and Smith (CDS) dan Nawaz Enscore Ham (NEH) pada Departemen Produksi Massal

Optimasi Penjadwalan Mesin Produksi Flowshop dengan Metode Campbell Dudek and Smith (CDS) dan Nawaz Enscore Ham (NEH) pada Departemen Produksi Massal Optimasi Penjadwalan Mesin Produksi Flowshop dengan Metode Campbell Dudek and Smith (CDS) dan Nawaz Enscore Ham (NEH) pada Departemen Produksi Massal Fitria Imatus Solikhah 1, Renanda Nia R. 2, Aditya

Lebih terperinci

Perbaikan Lintasan CU dengan Metode Line Balancing

Perbaikan Lintasan CU dengan Metode Line Balancing Erwanto, et al / Perbaikan Lintasan CU dengan Metode Line Balancing / Jurnal Titra, Vol.5, No 2, Juli 2017, pp. 387-392 Perbaikan Lintasan CU dengan Metode Line Balancing Intan Mei Erwanto 1, Prayonne

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini, aspek manajemen untuk menyediakan pelayanan kesehatan terbaik untuk pasien di rumah sakit semakin diperhitungkan. Rumah sakit ingin mengoptimalkan level kepuasan

Lebih terperinci

SEAT INTERFERENCE ANTAR PENUMPANG PADA MODEL BOARDING PESAWAT TERBANG

SEAT INTERFERENCE ANTAR PENUMPANG PADA MODEL BOARDING PESAWAT TERBANG SEAT INTERFERENCE ANTAR PENUMPANG PADA MODEL BOARDING PESAWAT TERBANG Bilqis Amaliah 1, Victor Hariadi 2, Antonius Malem Barus 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM PENGELOLAAN ZAKAT, INFAQ, DAN SHADAQAH SEBAGAI DANA PRODUKTIF DALAM PROGRAM PEMBERDAYAAN EKONOMI UNTUK USAHA MIKRO

PEMODELAN SISTEM PENGELOLAAN ZAKAT, INFAQ, DAN SHADAQAH SEBAGAI DANA PRODUKTIF DALAM PROGRAM PEMBERDAYAAN EKONOMI UNTUK USAHA MIKRO PEMODELAN SISTEM PENGELOLAAN ZAKAT, INFAQ, DAN SHADAQAH SEBAGAI DANA PRODUKTIF DALAM PROGRAM PEMBERDAYAAN EKONOMI UNTUK USAHA MIKRO Septianing Handayani, Naning Aranti W, Ahmad Rusdiansyah Jurusan Teknik

Lebih terperinci

SIMULASI PELAYANAN PENGISIAN BAHAN BAKAR DI SPBU GUNUNG PANGILUN

SIMULASI PELAYANAN PENGISIAN BAHAN BAKAR DI SPBU GUNUNG PANGILUN SIMULASI PELAYANAN PENGISIAN BAHAN BAKAR DI SPBU GUNUNG PANGILUN Dio Putera Hasian, Aldie Kur anul Putra Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Abstrak Antrian terjadi apabila waktu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. yang disebut dengan istilah Official schedule adalah schedule. penerbangan yang dihasilkan oleh operations center system dan dalam

BAB I PENDAHULUAN. yang disebut dengan istilah Official schedule adalah schedule. penerbangan yang dihasilkan oleh operations center system dan dalam BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada perusahaan yang bergerak di industri airlines, produk utama yang dijual kepada konsumen adalah: tempat, waktu dan tujuan perjalanan yang disebut dengan istilah

Lebih terperinci

Manual Reference GARUDA INDONESIA MOBILE VER 1

Manual Reference GARUDA INDONESIA MOBILE VER 1 Manual Reference GARUDA INDONESIA MOBILE VER 1 1 GA Mobile Platform Blackberry (Min OS 5) Android (Min. Froyo/2.2) IOS/Iphone (Min. IOS 4) Payment Credit Card GA E-Payment / KlikBCA GA Online Payment (OLP)

Lebih terperinci

Penjadwalan Untuk Memininimalkan Total Tardiness Dengan Metode Integer Linear Programming

Penjadwalan Untuk Memininimalkan Total Tardiness Dengan Metode Integer Linear Programming https://doi.org/10.22219/jtiumm.vol18.no2.127-137 Penjadwalan Untuk Memininimalkan Total Tardiness Dengan Metode Integer Linear Programming Clara Yessica Livia *, Teguh Oktiarso Jurusan Teknik Industri,

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN PENJADUALAN JOB SHOP INSERTED IDLE TIME DENGAN SCHEDULLING GRAPH UNTUK MEMINIMASI BIAYA TARDINESS & EARLINESS

PENGEMBANGAN PENJADUALAN JOB SHOP INSERTED IDLE TIME DENGAN SCHEDULLING GRAPH UNTUK MEMINIMASI BIAYA TARDINESS & EARLINESS PENGEMBANGAN PENJADUALAN JOB SHOP INSERTED IDLE TIME DENGAN SCHEDULLING GRAPH UNTUK MEMINIMASI BIAYA TARDINESS & EARLINESS Dian Retno S.D, Anastasia Lidya Maukar Staf Pengajar Jurusan Teknik Industri,

Lebih terperinci

Model Penjadwalan Pekerjaan pada Flowshop dengan Kriteria Minimasi Total Waktu Tinggal Aktual

Model Penjadwalan Pekerjaan pada Flowshop dengan Kriteria Minimasi Total Waktu Tinggal Aktual Performa (00) Vol. 1, No.1: 0-5 Model Penjadwalan Pekerjaan pada Flowshop dengan Kriteria Minimasi Total Waktu Tinggal Aktual Yuniaristanto Jurusan Teknik Industri, Universitas Sebelas Maret, Surakarta

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian dan Ruang Lingkup Sistem Produksi Pada sub bab ini akan dibahas mengenai pengertian sistem produksi dari beberapa teori yang sudah ada, serta ruang lingkup sistem produksi

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PENJADWALAN JOB SHOP SECARA MONTE CARLO

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PENJADWALAN JOB SHOP SECARA MONTE CARLO TUGAS AKHIR - ST 1325 PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PENJADWALAN JOB SHOP SECARA MONTE CARLO YANTER SIANIFAR BASUKI NRP 1303100049 Dosen Pembimbing Prof. Drs. Nur Iriawan, M.Ikom. Ph.D JURUSAN

Lebih terperinci

OPTIMASI PENGATURAN RUTE KENDARAAN DENGAN MUATAN KONTAINER PENUH MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI LAGRANGIAN

OPTIMASI PENGATURAN RUTE KENDARAAN DENGAN MUATAN KONTAINER PENUH MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI LAGRANGIAN Tugas Akhir KI 091391 OPTIMASI PENGATURAN RUTE KENDARAAN DENGAN MUATAN KONTAINER PENUH MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI LAGRANGIAN Akhmed Data Fardiaz NRP 5102109046 Dosen Pembimbing Rully Soelaiman, S.Kom.,

Lebih terperinci

PERBAIKAN PENJADWALAN AKTIVASI STARTER PACK UNTUK MEMINIMASI KETERLAMBATAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE EARLIEST DUE DATE PADA PT XYZ

PERBAIKAN PENJADWALAN AKTIVASI STARTER PACK UNTUK MEMINIMASI KETERLAMBATAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE EARLIEST DUE DATE PADA PT XYZ PERBAIKAN PENJADWALAN AKTIVASI STARTER PACK UNTUK MEMINIMASI KETERLAMBATAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE EARLIEST DUE DATE PADA PT XYZ Riska Retno Widyaningsih 1, Budi Sulistyo 2, Murni Dwi Astuti 3 1 Program

Lebih terperinci

PERAMALAN BEBAN JANGKA PENDEK PADA HARI LIBUR DI BALI MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN)

PERAMALAN BEBAN JANGKA PENDEK PADA HARI LIBUR DI BALI MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) SKRIPSI PERAMALAN BEBAN JANGKA PENDEK PADA HARI LIBUR DI BALI MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) JUNIAR DOAN WIHARDONO JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 43 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Diagram Alir Penelitian Metodologi penelitian merupakan suatu langkah-langkah sistematis yang akan menjadi pedoman dalam menyelesaan masalah (Sugiyono, 2004). Bab ini

Lebih terperinci

BABVI KESIMPULAN DAN SARAN

BABVI KESIMPULAN DAN SARAN BABVI KESIMPULAN DAN SARAN BABVI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil pengolahan dan analisa data, penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Pembentukan konfigurasi rute pengiriman

Lebih terperinci

Penerapan Konsep Penjadwalan pada Sistem Pendukung Keputusan Maskapai Penerbangan

Penerapan Konsep Penjadwalan pada Sistem Pendukung Keputusan Maskapai Penerbangan Penerapan Konsep Penjadwalan pada Sistem Pendukung Keputusan Maskapai Penerbangan Aurelia H B Matondang - 13510023 1 Program Sarjana Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG SKRIPSI Oleh: ANGGIT RATNAKUSUMA NIM. J2E009025 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

USULAN PENJADWALAN KENDARAANSHUTTLE PT. X DENGAN MODIFIKASI ALGORITMA N-JOBS M-MESIN PARALEL UNTUK MENGURANGI JUMLAH KENDARAAN *

USULAN PENJADWALAN KENDARAANSHUTTLE PT. X DENGAN MODIFIKASI ALGORITMA N-JOBS M-MESIN PARALEL UNTUK MENGURANGI JUMLAH KENDARAAN * Reka Integra ISSN: 2338-5081 Jurusan Teknik Industri Itenas No.03 Vol.02 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Oktober 2014 USULAN PENJADWALAN KENDARAANSHUTTLE PT. X DENGAN MODIFIKASI ALGORITMA N-JOBS

Lebih terperinci

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Permasalahan transportasi yang terjadi akibat kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) yang tinggi membuat para pengguna jasa transportasi berpikir untuk dapat meminimalisasi biaya yang dikeluarkan.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. mengirimkan produk atau jasa ke pelanggan. Apapun bentuk sektor industri baik

BAB I PENDAHULUAN. mengirimkan produk atau jasa ke pelanggan. Apapun bentuk sektor industri baik BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Operasi merupakan bagian dari organisasi dalam menciptakan dan mengirimkan produk atau jasa ke pelanggan. Apapun bentuk sektor industri baik secara tersirat atau tidak

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata Kunci : Simulasi Diskrit, Penerbangan Paralel, Seat Capacity Control, Dynamic Pricing, Affordable ABSTRACT

ABSTRAK. Kata Kunci : Simulasi Diskrit, Penerbangan Paralel, Seat Capacity Control, Dynamic Pricing, Affordable ABSTRACT Perancangan Model Pengelolaan Pendapatan Pada Dua Penerbangan Paralel Dengan Mempertimbangkan Perpindahan Penumpang Menggunakan Metode Simulasi Diskrit Khoirun Nisa, Ahmad Rusdiansyah, Naning Aranti Wessiani

Lebih terperinci

BAB 1. PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1. PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sejalan dengan tuntutan persaingan bisnis, banyak perusahaan menyadari bahwa keunggulan teknologi dan produk yang dihasilkan semata tidak lagi dapat diandalkan menjadi

Lebih terperinci

Dosen Pembimbing : Ir. Budi Santosa, M.S., Ph.D Oleh : Sas Wahid Hamzah

Dosen Pembimbing : Ir. Budi Santosa, M.S., Ph.D Oleh : Sas Wahid Hamzah Artificial Immune System untuk Penyelesaian Vehicle Routing Problem with Time Windows Dosen Pembimbing : Ir. Budi Santosa, M.S., Ph.D Oleh : Sas Wahid Hamzah 2507100054 Pendahuluan Pendahuluan Fungsi Objektif

Lebih terperinci

Sri Sutarwati 1), Hardiyana 2), Novita Karolina 3) Program Studi D1 Ground Handling Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan 3)

Sri Sutarwati 1), Hardiyana 2), Novita Karolina 3) Program Studi D1 Ground Handling Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan 3) TANGGUNG JAWAB PENGUSAHA ANGKUTAN UDARA TERHADAP PENUMPANG MASKAPAI GARUDA INDONESIA YANG MENGALAMI KETERLAMBATAN PENERBANGAN DI BANDARA UDARA INTERNASIONAL ADI SOEMARMO SOLO Sri Sutarwati 1), Hardiyana

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 8 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep dasar dan beberapa definisi yang akan digunakan sebagai landasan berpikir dalam melakukan penelitian ini sehingga mempermudah penulis untuk

Lebih terperinci

LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS

LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS Latar Belakang Pelayanan terpusat di satu tempat Antrian pemohon SIM yg cukup panjang (bottleneck) Loket berjauhan Sumber daya terbatas Lamanya

Lebih terperinci

Bagian Hukum Bisnis Falkutas Hukum Universitas Udayana

Bagian Hukum Bisnis Falkutas Hukum Universitas Udayana TANGGUNG JAWAB PT. GARUDA TERHADAP PENUMPANG ATAS TERTUNDANYA PENERBANGAN (DELAY) BERDASARKAN PERATURAN MENTERI PERHUBUNGAN NOMOR 77 TAHUN 2011 TENTANG TANGGUNG JAWAB PENGANGKUT ANGKUTAN UDARA Oleh: Bobby

Lebih terperinci

BAB 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang

BAB 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang BAB 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Dewasa ini banyak industri yang mengalami perkembangan salah satunya adalah PT DI (Dirgantara Indonesia). Perusahaan ini merupakan satu-satunya badan usaha milik negara

Lebih terperinci

EVALUASI EFISIENSI PERTUKARAN TRAYEK BUS BESAR DI DKI JAKARTA TESIS MAGISTER. Oleh : NADIA KHAIRA ARDI NIM :

EVALUASI EFISIENSI PERTUKARAN TRAYEK BUS BESAR DI DKI JAKARTA TESIS MAGISTER. Oleh : NADIA KHAIRA ARDI NIM : EVALUASI EFISIENSI PERTUKARAN TRAYEK BUS BESAR DI DKI JAKARTA TESIS MAGISTER Oleh : NADIA KHAIRA ARDI NIM : 250 00 066 PROGRAM PASCASARJANA DEPARTEMEN TEKNtK SIPIL BIDANG REKAYASA TRANSPORTASI INSTITUT

Lebih terperinci

MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI SATU-PRODUSEN MULTI-PENGECER DENGAN KENDALI BIAYA PERSIAPAN PRODUKSI DAN PENGOPTIMALAN JALUR TRANSPORTASI

MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI SATU-PRODUSEN MULTI-PENGECER DENGAN KENDALI BIAYA PERSIAPAN PRODUKSI DAN PENGOPTIMALAN JALUR TRANSPORTASI MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI SATU-PRODUSEN MULTI-PENGECER DENGAN KENDALI BIAYA PERSIAPAN PRODUKSI DAN PENGOPTIMALAN JALUR TRANSPORTASI oleh SITI ZULFA CHOIRUN NISAK M0111077 SKRIPSI ditulis dan diajukan

Lebih terperinci

BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA

BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA No.716, 2015 KEMENHUB. Angkutan Udara Niaga. Keterlambatan Penerbangan. Penanganan. Pencabutan. PERATURAN MENTERI PERHUBUNGAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 89 TAHUN 2015 TENTANG

Lebih terperinci

USULAN RANCANGAN RUTE TRANSPORTASI MULTI TRIP

USULAN RANCANGAN RUTE TRANSPORTASI MULTI TRIP USULAN RANCANGAN RUTE TRANSPORTASI MULTI TRIP UNTUK MEMINIMASI BIAYA TRANSPORTASI DENGAN HETEROGENEOUS FLEET DAN TIME WINDOW MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA DI PT.XYZ Muhammad Zuhdi Aiman Anka 1,

Lebih terperinci

PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERBASIS SISTEM DINAMIK UNTUK MENGEVALUASI KEBUTUHAN KAPASITAS BANDARA JUANDA

PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERBASIS SISTEM DINAMIK UNTUK MENGEVALUASI KEBUTUHAN KAPASITAS BANDARA JUANDA PERANCANGAN ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN BERBASIS SISTEM DINAMIK UNTUK MENGEVALUASI KEBUTUHAN KAPASITAS BANDARA JUANDA Febru Radhianjaya, Ahmad Rusdiansyah Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi

Lebih terperinci

PERENCANAAN SISTEM PENANGANAN BAGASI PADA TERMINAL 1B DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL JUANDA SURABAYA

PERENCANAAN SISTEM PENANGANAN BAGASI PADA TERMINAL 1B DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL JUANDA SURABAYA E37 PERENCANAAN SISTEM PENANGANAN BAGASI PADA TERMINAL 1B DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL JUANDA SURABAYA Tubagus Moch. Satria Erlangga dan Ervina Ahyudanari Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil &

Lebih terperinci

Lina Gozali, Lamto Widodo, Wendy. Fakultas Teknik Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara Jakarta. Abstrak

Lina Gozali, Lamto Widodo, Wendy. Fakultas Teknik Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara Jakarta. Abstrak Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer USULAN PENJADWALAN JOB DENGAN METODE CAMPBELL, DUDEK AND SMITH (CDS) DAN METODE NAWAZ, ENSCORE AND HAM (NEH) UNTUK MEMINIMASI MAKESPAN PROSES STAMPING PART ISUZU DI LINE

Lebih terperinci