OPTIMASI PENINGKATAN JUMLAH FREKUENSI PENERBANGAN PADA ARMADA PESAWAT CRJ1000 NEXTGEN (STUDI KASUS: PT GARUDA INDONESIA)
|
|
- Vera Sudjarwadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 Indonesia, Depok Tel: (021) ext 51. Fax: (021) amar@ie.ui.ac.id, annisa91@ui.ac.id Abstrak Pertumbuhan ekonomi Indonesia yang terus membaik menjadi salah satu sumber peningkatan terhadap jasa penerbangan khususnya maskapai PT Garuda Indonesia yang mengalami peningkatan penumpang sebesar 14,3% dari tahun 2011 berjumlah 12,2 juta penumpang dan ditahun 2012 berjumlah 13.9 juta penumpang. Sejalan dengan program pemerintah MP3EI PT Garuda Indonesia ikut mengembangkan perekonomian melalui pembangunan hub-hub baru untuk mengakomodasi pasar di Indonesia bagian timur yang tumbuh sebesar 10.4% pada tahun 2012 dan menjadikan Makassar sebagai homebase pesawat CRJ1000 Nextgen. Oleh karena itu, penelitian ini membahas peningkatan frekuensi armada pesawat CRJ1000 Nextgen yang melayani rute penerbangan wilayah Indonesia timur dengan menggunakan metode program linier integer. Hasil akhir dari studi ini adalah sebuah usulan jadwal penerbangan dengan peningkatan beberapa rute penerbangan yang memberikan nilai jam terbang yang optimal. Dalam pencapain hasil akhir dilakukan proses mengubah model matematis pure integer linear programming (PILP) kedalam bahasa pemprograman menggunakan software LINGO Kata Kunci: Optimasi, Frekuensi, Pesawat, PILP, Rute. Abstract Indonesia s economic growth continued to improve become one of the sources of increase in flight sevices especialli PT Garuda Indonesia airline increased 14.3% of passangers in million passengers and the year million passengers. In line with the government programs MP3EI, PT Garuda Indonesia participated in developing the economy through the development of new hubs to accommodated market in eastern Indonesia, that grew 10.4% in 2012 and made Makassar as a homebase CRJ1000 Nextgen aircraft. The focus of this studi is a new flight schedule to increase in routes that provide optimal value of flight hours. To achieve the goals, the process of transforming an integer linear programming model into a programming language using the software LINGO Keywords: Aircraft, Frequency, Optimization, PILP, Routing. 1. PENDAHULUAN Besarnya potensi industri penerbangan dalam negeri disetujui Sekretaris Jenderal Indonesia National Air Carriers Association, pertumbuhan ekonomi Indonesia yang terus membaik ikut mendukung perkembangan industri penerbangan. Pertumbuhan positif pasar penerbangan di kawasan Asia Pasifik dirasakan oleh Indonesia. Asosiasi Angkutan Udara Internasional (International Air Transportation Association/IATA) memperkirakan selama periode laju pertumbuhan penerbangan dalam negeri bisa mencapai 10 persen per tahun. Pada tahun 2014, IATA memprediksi jumlah penumpang domestik sebesar 38,9 juta orang. Pertumbuhan penumpang pesawat udara dalam negeri pada tahun 2012 sebesar 20,4 juta orangmenigkat 19,6% dari tahun 2011 yang hanya 17,1 juta orang (Prakarsa, 2012).
2 Perkembangan pasar penumpang PT Garuda Indonesia mengalami peningkatan 14,3% dari tahun 2011 berjumlah 12,2 juta penumpang dan ditahun 2013 berjumlah 13,9 juta penumpang. Bagi Garuda Indonesia penambahan kapasitas di tahun 2012 diikuti dengan perbaikan tingkat load factor seiring dengan penambahan flight frequency yang dilakukan sepanjang tahun Untuk Indonesia bagian Timur, PT Garuda Indonesia membangun Makassar sebagai hub baru untuk mengakomodasi pasar di Indonesia bagian Timur yang tumbuh sebesar 10,4%. Disamping itu efektif sejak bulan oktober 2012 mulai dioperasikannya pesawat baru CRJ1000 Nextgen. Dalam memperkuat posisi Garuda Indonesia di pasar Indonesia bagian Timur, selain dengan pengoperasian CRJ1000 Nextgen, juga telah dilakukan penambahan frekuensi pada rute-rute yang pertumbuhan pasarnya cukup menjanjikan. Untuk wilayah timur ASK (Available Seat Kilometer) yang dialokasikan mencapai 25,1% dari total ASK tahun Untuk area ini, upaya yang dilakukan untuk memperkuat posisi di pasar adalah melalui penambahan frekuensi dan penambahan rute baru [1]. Gambar Error! No text of specified style in document. Pertumbuhan Pasar Penerbangan dan Kontribusi ASK tahun 2012 Penjadwalan industri penerbangan terdiri dari faktor internal dan faktor eksternal yang memiliki keterkaitan satu dengan yang lainnya. Untuk faktor Internal seperti ketersediaan sumber daya (armada pesawat, pilot, co-pilot, dan awak pesawat) yang dimiliki oleh perusahaan. Untuk faktor Eksternal yang mempengaruhi penjadwalan penerbangan seperti customer preferences terhaddap jam penerbangan tertentu. Penentuan jadwal penerbangan untuk ditingkatkan frekuensinya perlu dilakukan pertimbangan dan analisis terhadap aspek-aspek yang mempengaruhi khususnya yang
3 berhubungan dengan aspek operasional. Aspek Operasional yang mempengaruhi untuk peningkatan frekuensi penerbangan antara lain rute dan jadwal penerbangan, jumlah armada pesawat, waktu tempuh tiap rute, dan waktu operasa bandar udara. Pada penelitian ini, optimasi peningkatan jadwal penerbangan dilakukan dengan memaksimalkan jumlah frekuensi penerbangan pesawat. 2. TINJAUAN LITERATUR Penjadwalan pada industri penerbangan (airline scheduling) merupakan suatu upaya perencanaan suatu sistem pola penerbangan yang mampu memberikan jasa pelayanan secara optimum, baik dari segi kualitas maupun kuantitas, serta dapat beroperasi secara efektif dan efisien. Produk utama suatu maskapai penerbangan adalah jasa pelayanan dalam bentuk aktivitas penerbangan antara Dua kota yang berbeda. Untuk melakukan satu aktivitas penerbangan diperlukan sumber daya seperti sebuah pesawat, pilot, co-pilot, satu grup awak pesawat, bandara asal, bandara tujuan, serta ijin untuk lepas landas dan mendarat di kedua bandara tersebut pada waktu yang tertentu. Masalah penjadwalan penerbangan terdiri dari beberapa sub-masalah yang berinteraksi satu sama lain, hal ini menyebabkan masalah penjadwalan merupakan persoalan yang besar dan kompleks. Maka dalam prakteknya, persoalan penjadwalan dibagi menjadi dua tahap utama, yaitu [3]: Programa Linier Integer, biasa disebut Programa Integer (Integer Programming atau IP), adalah model programa linier yang memiliki batasan variabel keputusan berupa nilai bilangan bulat (integer). Program Integer juga terdiri dari tiga elemen [2] : Variabel keputusan, yaitu solusi layak yang ingin dicari oleh model. Layak berarti memenuhi semua kendala dalam model. Variabel keputusan (decision variable) umumnya berbentuk : x1,x 2,x3,...,xn Tujuan berupa persamaan atau fungsi tujuan yang ingin dioptimalkan untuk memperoleh solusi yang optimal. Pengoptimalan dilakukan dengan cara memaksimalkan atau meminimalkan fungsi. Fungsi tujuan (objective function) dapat berbentuk : Minimize : z( x) = Maximize : z( x) = n i= 1 n i= 1 cixi cixi
4 dimana c i adalah konstanta dan x i adalah variabel keputusannya. Kendala, merupakan batasan nilai yang harus dipenuhi oleh variabel keputusan. Kendala (constraint) dapat berbentuk : persamaan (equality constraint) g i(x) = bi pertidaksamaan (inequality constraint) g (x) i bi g (x) i bi atau dimana g i (x) merupakan fungsi yang berisi variabel keputusan dan disebut fungsi kendala (constraint function). Sedangkan b i adalah nilai konstanta yang disebut right hand side constant atau RHS constant. Programa Integer dapat diklasifikasikan menjadi beberapa jenis, yaitu [4]: 1. Programa Integer Murni (Pure Integer Programming), bila semua variabel keputusan harus mengambil solusi nilai bilangan bulat. Misalnya, jumlah pekerja, jumlah mesin dan sebagainya. 2. Programa Integer 0 1 (0 1 Integer Programming), merupakan programa integer murni dimana seluruh variabel keputusan dibatasi oleh nilai batas bawah (lower bound) = 0 dan nilai batas atas (upper bound) = 1. IP jenis ini sering diaplikasikan dalam persoalan yes-or-no decisions. Dalam pengambilan keputusannya hanya ada dua kemungkinan pilihan yaitu yes atau no. Maka variabel keputusannya dapat dibatasi juga pada dua nilai, yaitu 0 dan 1. Variabel di atas sering disebut binary variables (variabel 0 1). Sehingga persolan IP yang hanya mencakup variabel biner sering disebut Binary Integer Programming (BIP). 3. Programa Integer Campuran (Mixed Integer Programming atau MIP), bila dalam model terdapat beberapa variabel kontinu dan variabel integer. Variabel integernya dapat berupa variabel biner atau variabel integer biasa. 4. METODE PENELITIAN Untuk menyelesaikan permasalahan untuk meningkatkan jumlah penerbangan dan menentukan jadwal penerbangan pada armada pesawat CRJ1000 NEXTGEN, dibutuhkan beberapa data yang digunakan untuk mendapatkan solusi optimal, yaitu: Spesifikasi pesawat CRJ1000 Nextgen
5 Jadwal dan rute penerbangan pesawat CRJ1000 NEXTGEN Waktu terbang (Flight Time) masing-masing rute Spesifikasi bandara udara Berikut Model Matematika yang digunakan: 1. Indeks: i, menunjukkan kode tujuan; j, menunjukkan hari ke j; k, menunjukkan pesawat ke k; l, menunjukkan leg ke l ; Range nilai masing-masing indeks di atas adalah : i {1, 2, 3,..., 13}; j {1, 2, 3,..., 7}; k {1, 2, 3, 4}; l {1, 2, 3,..., 8}; 2. Variabel Keputusan: X ijkl {1,0}; dimana X ijkl = 1 bila kode ke i pada hari ke k dengan pesawat ke j untuk leg penerbangan ke l. Sedangkan X ijkl = 0 bila sebaliknya. 3. Fungsi Tujuan: Max. Z = i j k l C Dimana : C i merupakan waktu terbang pesawat dari kode ke i i B i X ijkl B i merupakan bobot dari load factor. 4. Kendala: Kendala pesawat paling lama terbang 10 jam terbang Peningkatan frekuensi penerbangan harus memperhatikan jam operasi maksimum pesawat terbang supaya tidak melampaui jam terbang maksimum pesawat per hari. i l C i Xijkl 600 untuk: j, k
6 Garuda Indonesia membatasi Aircraft Time Available untuk pesawat CRJ1000 Nextgen adalah selama 10 jam atau 600 menit per hari. Kendala total operasi pesawat perhari untuk: C i X ijkl + i j k n i j k n j, k 45( Xjiklmn 1) 1080 Dimana semua pesawat k pada leg l dan ground time memiliki total perhari maksimal 18 jam perhari. Kendala jumlah frekuensi yang dilalui tiap flight legs Untuk semua pesawat dan rute, kecuali rute DPS-SUB, SUB-DPS k l X ijkl 1 untuk: j, k Untuk semua pesawat dan rute DPS-SUB, SUB-DPS k l X ijkl 3 untuk: j, k untuk DPS-SUB, SUB-DPS Kendala leg penerbangan sebuah pesawat operasi Semua pesawat CRJ1000 yang melayani rute wilaya Timur memiliki homebase di Makassar (UPG). Jadi untuk setiap rute, pesawat berangkat dari UPG pada leg pertama dan kembali ke UPG pada akhir leg penerbangannya. i i X ijk 1 =1 untuk: j, k X ijk 8 = 0 untuk: j, k 4. HASIL Rute penerbangan yang ingin ditingkatkan kuantitasnya dilihat dari berapa banyak kapasitas penumpang yang terisi dalam sekali penerbangan yang disebut dengan load factor. Untuk data load factor tidak bisa dilampirkan sesuai dengan perjanjian dengan PT Garuda Indonesia. Untuk mempermudah mengolah data pada software LINGO, maka perlu diberikannya kode flight legs untuk setiap rute penerbangan. Berikut rincian mengenai kode flight legs pada tabel 1.
7 Tabel 1. Kode Flight Legs setiap rute Flight Legs UPG - PLW PLW - UPG UPG - BPN BPN - UPG BPN - TRK TRK - BPN BPN - JOG JOG - BPN UPG - DPS DPS - UPG DPS - JOG JOG - DPS DPS - SUB SUB - DPS UPG - KDI KDI - UPG UPG - MDC MDC - UPG UPG - SUB SUB - UPG UPG - LOP LOP - UPG LOP - SUB SUB - UPG SUB - SRG SRG - SUB Kode Flight Legs A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 D2 E1 E2 F1 F2 G1 G2 H1 H2 I1 I2 J1 J2 K1 K2 L1 L2 M1 M2 Optimasi peningkatan jumlah penerbangan pada armada pesawat CRJ1000 Nextgen pada PT Garuda Indonesia dihasilkan dari metode Pure Integer Linear Programming dengan menggunakan software LINGO 13.O. Dan hasil optimum yang diperoleh dalam model ini merupakan global optimum yang merupakan solusi menyeluruh yang layak dimana nilai objektifnya merupakan nilai terbaik diantara semua solusi yang layak. Selanjutnya dilakukan analisis terhadap hasil pengolahan data yang menggunakan software LINGO Terdapat Empat hasil pengolahan data yaitu hasil jadwal penerbangan pada 10 flight hour untuk 4 pesawat, hasil jadwal penerbangan pada 10 flight hour untuk 5 pesawat, hasil jadwal penerbangan pada 11 flight hour untuk 4 pesawat, hasil jadwal penerbangan pada 11 flight hour untuk 5 pesawat.
8 Dari hasil pengolahan diketahui beberapa rute yang mengalami peningkatan frekuensi penerbangan. Berikut hasil perbandingan antara frekuensi penerbangan masing-masing rute sebelum optimasi dan sesudah optimasi dengan menggunakan 4 pesawat dan 5 pesawat pada tabel 2 untuk 10 flight hour dan tabel 3 perbandingan jumlah frekuensi untuk 11 flight hour. Tabel 2. Jumlah Frekuensi Penerbangan setiap hari untuk 10 Flight hour. NO Flight Legs Frekuensi Per Hari Awal 4 Pesawat 5 Pesawat 1 UPG - PLW PLW - UPG UPG - BPN BPN - UPG BPN - TRK TRK - BPN BPN - JOG JOG - BPN UPG - DPS DPS - UPG DPS - JOG JOG - DPS DPS - SUB SUB - DPS UPG - KDI KDI - UPG UPG - MDC MDC - UPG UPG - SUB SUB - UPG UPG - LOP LOP - UPG LOP - SUB SUB - LOP SUB - SRG SRG - SUB Dari Tabel 2 diketahui ada beberapa rute penerbangan yang mengalami peningkatan frekuensi yaitu untuk 4 pesawat rute DPS-SUB, SUB-DPS mengalami peningkatan menjadi 4 kali penerbangan per hari dari sebelumnya 2 kali penerbangan. Dan untuk penambahan pesawat menjadi 5, mengalami peningkatan 5 kali penerbangan per hari untuk rute DPS-
9 SUB, SUB-DPS, 3 kali penerbangan perhari untuk rute LOP-SUB, SUB-LOP, dan 2 kali penerbangan untuk rute UPG-KDI, KDI-UPG. Tabel 3. Jumlah Frekuensi Penerbangan setiap hari untuk 11 Flight hour NO Flight Legs Frekuensi per Hari 4 Pesawat 5 Pesawat 1 UPG - PLW PLW - UPG UPG - BPN BPN - UPG BPN - TRK TRK - BPN BPN - JOG JOG - BPN UPG - DPS DPS - UPG DPS - JOG JOG - DPS DPS - SUB SUB - DPS UPG - KDI KDI - UPG UPG - MDC MDC - UPG UPG - SUB SUB - UPG UPG - LOP LOP - UPG LOP - SUB SUB - LOP SUB - SRG SRG - SUB 1 1 Dari tabel diatas untuk 4 pesawat rute DPS-SUB, SUB-DPS mengalami peningkatan menjadi 4 kali penerbangan, dibandingkan dengan 4 pesawat pada 10 FH jumlah frekuensi penerbangan setiap rutenya sama namun terlihat perbedaan pada total jam terbangnya. Untuk 5 pesawat, rute penerbangan yang mengalami peningkatan seperti BPN-JOG, JOG-BPN menjadi 2 kali penerbangan setiap hari nya,rute UPG-SUB,SUB-UPG menjadi 2 kali penerbangan, UPG-MDC, MDC-UPG menjadi 3 kali penerbangan setiap harinya, dan DPS- SUB, SUB-DPS menjadi 4 kali penerbangan. Untuk rute DPS-SUB, SUB-DPS pada 4
10 pesawat dan 5 pesawat memiliki jumlah frekuensi perhari yang sama, tidak ada perubahan atau penigkatan. 5. PEMBAHASAN Dengan bertambahnya frekuensi penerbangan perhari maka total waktu operasi armada pesawat CRJ1000 Nextgen meningkat. Berikut tabel 4 untuk rincian waktu kondisi awal dan rincian waktu hasi optimasi dengan menggunakan 4 pesawat dan 5 pesawat pada 10 Flight hour dan tabel 5 untuk rincian total waktu untuk 4 pesawat dan 5 pesawat pada 11 flight hour. Tabel 4. Total Waktu Jam Terbang pada 10 Flight hour Pesawat Hari Jam Terbang (Menit) Awal 4 Pesawat 5 Pesawat Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu Senin Selasa Rabu Kamis
11 Jumat Sabtu Minggu Senin 550 Selasa 560 Rabu Kamis 585 Jumat 560 Sabtu 555 Minggu Tabel 5. Rincian Waktu Jam Terbang pada 11 Flight hour Pesawat Hari Jam Terbang (Menit) 4 Pesawat 5 Pesawat Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu Senin Selasa
12 5 Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu Senin 600 Selasa 620 Rabu 620 Kamis 645 Jumat 600 Sabtu 645 Minggu Dari tabel total waktu jam terbang tiap pesawat selama seminggu pada 10 flight hour mengalami kenaikan setelah dilakukannya peningkatan frekuensi yang didasarkan pada load factor tiap rute. Begitu juga untuk total waktu jam terbang pada 11 flight hour. Secara umum, total waktu jam terbang untuk armada pesawat CRJ1000 Nextgen mengalami peningkatan setelah rute hasil optimasi di implementasikan dengan membuat susunan jadwal penerbangan baru. Terlihat dari jadwal penerbangan sebelumnya dimana masih ada beberapa leg penerbangan yang belum terisi. Sehingga dengan dilakukannya optimasi peningkatan ini, semua leg penrbangan untuk setiap pesawat telah terisi semua sehingga ada beberapa rute yang mengalami kenaikan. Untuk presentase utilitas pesawat dapat dihitung dengan membagi jumlah waktu operasi pesawat dengan Aircraft Time Available pesawat tersebut. Dan nilai actually flight hours adalah jumlah jam operasi pesawat secara keseluruhan serta nilai aircfart time available per pesawat adalah 10 jam terbang perhari. Utilitas pesawat yang dihitung adalah keadaan awal dan setelah optimasi dengan 4 pesawat. actually flight hours Utilizatio n Percentage = x100% aircraft time available Berikut total waktu operasi tiap pesawat sebelum optimasi dan sesudah optimasi mengalami kenaikan pada tabel 6 semua pesawat mengalami peningkatan sebesar 350 menit untuk pesawat 1, 490 menit untuk pesawat 2, 370 menit untuk pesawat 3, dan 330 menit untuk pesawat 4.
13 Tabel 6. Perbandingan Waktu Operasi Tiap Pesawat Pesawat Sebelum Optimasi Setelah Optimasi Utilitas per minggu Utilitas per minggu Dari hasil persentasi utilitas pada tabel 7 semua pesawat mengalami peningkatan sebesar 8.33% untuk pesawat 1, 11.67% untuk pesawat 2, 8.81% untuk pesawat 3, dan 7.86% untuk pesawat 4. Tabel 7. Hasil Persentase Utilitas Tiap Pesawat Pesawat Seblum Optimasi Setelah Optimasi % 95.24% % 96.43% % 96.90% % 95.24% 6. KESIMPULAN Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sesuai dengan tujuan awal penelitian yang ingin dicapai. Dengan peningkatan waktu terbang armada pesawat CRJ1000 Nextgen maka masing-masing pesawat hampir memenuhi maksimal jam terbang yaitu 10 jam terbang untuk 4 pesawat, serta mengalami kenaikan frekuensi di rute DPS-SUB, SUB-DPS menjadi 4 kali penerbangan sehari dari sebelumnya hanya 2 kali penerbangan untuk rute tersebut. Dengan adanya optimasi terhadap penignkatan jumlah jam terbang pada pesawat CRJ1000 Nextgen, maka diperoleh peningkatan utilitas waktu operasi untuk masing-masing pesawat sebesar 8.33% untuk pesawat 1, 11.67% untuk pesawat 2, 8.81% untuk pesawat 3, dan 7.86% untuk pesawat 4. Dengan penambahan satu armada pesawat yang dilakukan PT Garuda Indonesia maka diasumsikan maksimal jam terbang untuk pesawat CRJ1000 Nextgen menjadi 11 jam terbang untuk 5 pesawat, sehingga ada beberapa rute yang mengalami kenaikan frekuensi penerbangan. Untuk DPS-SUB, SUB-DPS sehari menjadi 4 kali penerbangan, BPN-JOG, JOG-BPN menjadi 2 kali penerbanga sehari, UPG-SUB, SUB-UPG menjadi 2 kali penerbangan sehari, dan 3 kali penerbangan sehari untuk rute UPG-MDC, MDC-UPG.
14 7. SARAN Untuk penyempurnaan penelitian ini selanjutnya, saran yang dapat dipertimbangkan adalah mengenai penambahan rute untuk penerbangan CRJ1000 Nextgen sehingga bisa menjangkau seluruh daerah yang ada di Indonesia khususnya wilayah timur dengan melihat ketersediaan fasilitas bandara. Dan juga peningkatan untuk tipe pesawat PT Garuda Indonesia lainnya. Kesimpulan dari hasil penelitian ini diharapkan mampu meningkatkan jumlah frekuensi penerbangan untuk pesawat baru PT Garuda Indonesia dan juga bisa dijadikan bahan pertimbangan untuk menambah armada pesawat untuk kemudian hari. Referensi [1] Garuda Indonesia Laporan Tahunan Diunduh dari pada tanggal 01 Juli 2013 [2] Hillier, Frederick S. dan Gerald J. Lieberman Introduction to Operations Research, 7 th ed., McGraw Hill, New York. [3] Meehan, Rochelle. 1999, Flight Schedule Optimisation for Air New Zealand s International Fleet, Department of Engineering Science University of Auckland, New Zealand. [4] Taha, Hamdy A. 1997, Operations Research, 6 th ed., Prentice Hall Inc., New Jersey.
OPTIMASI PENUGASAN GURU PADA KEGIATAN PEMBELAJARAN DI SMKN 2 SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING
OPTIMASI PENUGASAN GURU PADA KEGIATAN PEMBELAJARAN DI SMKN SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING Anik Perwita Sari dan Abdullah Shahab Program Studi MagisterManajemen Teknologi Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB 3 LINEAR PROGRAMMING
BAB 3 LINEAR PROGRAMMING Teori-teori yang dijelaskan pada bab ini sebagai landasan berpikir untuk melakukan penelitian ini dan mempermudah pembahasan hasil utama pada bab selanjutnya. 3.1 Linear Programming
Lebih terperinciOPTIMASI JUMLAH KEBUTUHAN FASILITAS DAN AREA LAPANGAN PENUMPUKAN TERMINAL PETI KEMAS KALIBARU (NEW TANJUNG PRIOK)
OPTIMASI JUMLAH KEBUTUHAN FASILITAS DAN AREA LAPANGAN PENUMPUKAN TERMINAL PETI KEMAS KALIBARU (NEW TANJUNG PRIOK) Amar Rachman 1, Dwi Laras Pristiwati 2 Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciOPTIMASI 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Di dunia ini terdapat 3 jenis jalur transportasi, transportasi melalui darat, laut dan udara. Transportasi dari setiap jalur juga mempunyai banyak jenis, seperti
Lebih terperinciPenjadwalan 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 terperinciINTEGER PROGRAMMING. Widha Kusumaningdyah, ST., MT 2012
INTEGER PROGRAMMING Widha Kusumaningdyah, ST., MT 2012 INTEGER PROGRAMMING INTRODUCTION INTEGER PROGRAMMING (IP) Untuk permasalahan optimasi dengan beberapa atau semua variabel keputusan bernilai bulat(integer).
Lebih terperinciBAB III PERFORMANSI PUBLIC ADDRESS SYSTEM
BAB III PERFORMANSI PUBLIC ADDRESS SYSTEM 3.1 Identifikasi Penelitian Kebutuhan manusia terhadap transportasi semakin lama semakin meningkat, terutama kebutuhan akan transportasi udara, yaitu pesawat terbang.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Riset Operasi Masalah pengoptimalan timbul sejak adanya usaha untuk menggunakan pendekatan ilmiah dalam memecahkan masalah manajemen suatu organisasi. Sebenarnya kegiatan yang
Lebih terperinciKEBUTUHAN FREKUENSI PENERBANGAN RUTE JAKARTA JOGYAKARTA JAKARTA PT INDONESIA AIR ASIA
KEBUTUHAN FREKUENSI PENERBANGAN RUTE JAKARTA JOGYAKARTA JAKARTA PT INDONESIA AIR ASIA MB Tampubolon Eddy Suhaedi Robby Ariyanto STMT Trisakti STMT Trisakti STMT Trisakti stmt@indosat.net stmt@indosat.net
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier adalah suatu cara untuk menyelesaikan persoalan pengalokasian sumber-sumber yang terbatas di antara beberapa aktivitas yang bersaing, dengan cara
Lebih terperinciOPTIMASI 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 terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Linear Programming Linear Programming (LP) merupakan metode yang digunakan untuk mencapai hasil terbaik (optimal) seperti keuntungan maksimum atau biaya minimum dalam model matematika
Lebih terperinciAPLIKASI PENJADWALAN RUANG KULIAH DENGAN METODE INTEGER LINEAR PROGRAMMING PADA FTIF ITATS
APLIKASI PENJADWALAN RUANG KULIAH DENGAN METODE INTEGER LINEAR PROGRAMMING PADA FTIF ITATS Anita T. Kurniawati 1 dan Maskur Teknik Informatika ITATS, Jl. Arief Rahman Hakim 100 Surabaya Email 1 : anitateku@yahoo.com
Lebih terperinciAplikasi Integer Linear Programming (Ilp) untuk Meminimumkan Biaya Produksi pada Siaputo Aluminium
Aplikasi Integer Linear Programming (Ilp) untuk Meminimumkan Biaya Produksi pada Siaputo Aluminium Hikmah *1, Nusyafitri Amin 2 *1 Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sulawesi Barat, 2 Program Studi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Pesawat terbang merupakan salah satu sarana angkutan umum yang sering digunakan banyak orang, dikarenakan lebih mengefisiensi waktu dalam bepergian. Faktanya,
Lebih terperinciTeknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM
Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM Dosen: Didin Astriani Prassetyowati, M.Stat Silabus MATAKULIAH TI214 TEKNIK RISET OPERASI (2 SKS) TUJUAN Agar mahasiswa
Lebih terperinciPENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA IPB PENDAHULUAN
PENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA IPB RUHIYAT 1, F. HANUM 1, R. A. PERMANA 2 Abstrak Jadwal mata kuliah mayor-minor yang tumpang
Lebih terperinciSILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI -202 Nama Mata Kuliah : Model Deterministik Jumlah SKS : 2 Semester : III
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI -202 Nama Mata Kuliah : Model Deterministik Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : Pengantar Teknik Industri Deskripsi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier adalah suatu teknik penyelesaian optimal atas suatu problema keputusan dengan cara menentukan terlebih dahulu fungsi tujuan (memaksimalkan atau meminimalkan)
Lebih terperinciMASALAH GROUND-HOLDING DENGAN DUA TERMINAL DALAM PENGENDALIAN LALU LINTAS UDARA
MASALAH GROUND-HOLDING DENGAN DUA TERMINAL DALAM PENGENDALIAN LALU LINTAS UDARA W. PRASETYO 1, F. HANUM 2, P. T. SUPRIYO 2 Abstrak Setiap maskapai penerbangan memiliki strategi untuk meminimumkan biaya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era modern ini, sering kali segala sesuatu dituntut serba cepat. Di negara yang sedang berkembang, misalnya Indonesia, banyak hal yang dituntut tepat waktu untuk
Lebih terperinciBAB 2 GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN. kita baru saja membenahi kondisi perekonomian yang cukup pelik,
BAB 2 GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN 2.1. Sejarah dan Perkembangan Perusahaan PT. Mandala Airlines didirikan pada tanggal 17 April 1969 saat negara kita baru saja membenahi kondisi perekonomian yang cukup pelik,
Lebih terperinciPENGGUNAAN PROGRAM INTEGER 0-1 UNTUK PENYUSUNAN JADUAL PEMBELAJARAN BAGI SISWA DAN GURU DI SEKOLAH MENENGAH ATAS
PENGGUNAAN PROGRAM INTEGER 0-1 UNTUK PENYUSUNAN JADUAL PEMBELAJARAN BAGI SISWA DAN GURU DI SEKOLAH MENENGAH ATAS Elizabeth Fidela Felicia 1), Lilik Linawati 2), Tundjung Mahatma ) 1,2,) Program Studi Matematika,
Lebih terperinciMETODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER
METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAM LINIER Dian Wirdasari Abstrak Metode simpleks merupakan salah satu teknik penyelesaian dalam program linier yang digunakan sebagai teknik pengambilan keputusan dalam permasalahan
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI UNTUK PROSES PRODUKSI BUKU PAD DENGAN INTEGER PROGRAMMING
PENJADWALAN PRODUKSI UNTUK PROSES PRODUKSI BUKU PAD DENGAN INTEGER PROGRAMMING William Goenardi* dan Abdullah Shahab** *PT. HM Sampoerna, Tbk. Jl. Rungkut Industri Raya 18, Surabaya e-mail: william_goenardi@yahoo.com
Lebih terperinciBAB II MAKALAH PENELITIAN PERTAMA
BAB II MAKALAH PENELITIAN PERTAMA Makalah ini telah diseminarkan pada: Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains VII Pemberdayaan Manusia dan Alam yang Berkelanjutan Melalui Sains, Matematika dan Pendidikan
Lebih terperinciPengantar Teknik Industri TIN 4103
Pengantar Teknik Industri TIN 4103 Lecture 10 Outline: Penelitian Operasional References: Frederick Hillier and Gerald J. Lieberman. Introduction to Operations Research. 7th ed. The McGraw-Hill Companies,
Lebih terperinciFormulasi dengan Lindo. Dasar-dasar Optimasi. Hasil dengan Lindo 1. Hasil dengan Lindo 2. Interpretasi Hasil. Interpretasi Hasil.
Formulasi dengan Lindo Dasar-dasar Optimasi Optimasi Linier Interpretasi Hasil Lindo diambil dari buku Introduction to Operations Research, Sixth Edition, Frederick S Hillier, Gerald J Lieberman, McGraw-Hill,
Lebih terperinciPENGOPTIMUMAN BERBASIS DUAL MASALAH PENJADWALAN TIGA HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS NUR HADI
PENGOPTIMUMAN BERBASIS DUAL MASALAH PENJADWALAN TIGA HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS NUR HADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciANALISIS SENSITIVITAS DAN PENAFSIRAN HASILNYA DI DALAM PEMROGRAMAN LINIER DENGAN PERANGKAT LUNAK MANAGEMENT SCIENTIST VERSI 6.0
ANALISIS SENSITIVITAS DAN PENAFSIRAN HASILNYA DI DALAM PEMROGRAMAN LINIER DENGAN PERANGKAT LUNAK MANAGEMENT SCIENTIST VERSI 6.0 Djoni Dwijono Abstrak Analisis Sensitivitas di dalam Pemrograman Linier memegang
Lebih terperinciDasar-dasar Optimasi
Dasar-dasar Optimasi Optimasi Linier Interpretasi Hasil Lindo diambil dari buku Introduction to Operations Research, Sixth Edition, Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman, McGraw-Hill, Inc., International
Lebih terperinciPENJADWALAN PEMETIKAN PUCUK TEH UNTUK MEMAKSIMALKAN PRODUKSI DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VIII, CIATER.
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 2937 PENJADWALAN PEMETIKAN PUCUK TEH UNTUK MEMAKSIMALKAN PRODUKSI DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VIII, CIATER. SCHEDULING OF TEA
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 11 Latar Belakang Manajemen operasi suatu industri penerbangan merupakan suatu permasalahan Operations Research yang kompleks Secara umum, perusahaan dihadapkan pada berbagai persoalan dalam
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1. ANALISA PERGERAKAN PESAWAT 4.1.1. Data pergerakan pesawat Data yang digunakan dalam menganalisa kebutuhan apron adalah data pergerakan pesawat dimana idealnya disesuaikan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Provinsi Jawa Barat merupakan salah satu provinsi di Pulau Jawa yang memiliki potensi sumber daya alam dan buatan yang berkualitas, kualitas sumber daya manusia yang
Lebih terperinciOleh: Dwi Agustina Sapriyanti (1) Khusnul Novianingsih (2) Husty Serviana Husain (2) ABSTRAK
MODEL OPTIMASI PENJADWALAN KERETA API (Studi Kasus pada Jadwal Kereta Api di PT Kereta Api Indonesia (Persero) Daop 2 Bandung Lintasan Bandung-Cicalengka) Oleh: Dwi Agustina Sapriyanti (1) Khusnul Novianingsih
Lebih terperinciII TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Graf Definisi 1 (Graf, Graf Berarah dan Graf Takberarah) 2.2 Linear Programming
4 II TINJAUAN PUSTAKA Untuk memahami permasalahan yang berhubungan dengan penentuan rute optimal kendaraan dalam mendistribusikan barang serta menentukan solusinya maka diperlukan beberapa konsep teori
Lebih terperinciANALISIS KINERJA GATE PADA TERMINAL KEBERANGKATAN DOMESTIK DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL SULTAN HASANUDDIN
ANALISIS KINERJA GATE PADA TERMINAL KEBERANGKATAN DOMESTIK DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL SULTAN HASANUDDIN Sakti Adji Adisasmita 1, Syafruddin Rauf 1, Yodi Litha. 2 Abstract An increasing number of aircraft
Lebih terperinciEvaluasi 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 terperinciEvaluasi dan Perencanaan Posisi Parkir Pesawat pada Apron Bandara Husein Sastranegara Bandung
Reka Racana Jurusan Teknik Sipil Itenas Vol. 2 No. 3 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional September 2016 Evaluasi dan Perencanaan Posisi Parkir Pesawat pada Apron Bandara Husein Sastranegara Bandung
Lebih terperinciJurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya 1* Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya 2,3
PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) DENGAN METODE BRANCH AND BOUND (Aplikasi Permasalahan Pengangkutan Barang Kantor Pos Palembang) (SOLVING THE TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) USING BRANCH
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Industri jasa penerbangan di Indonesia, khususnya untuk penerbangan komersial berjadwal semakin marak sejak dikeluarkannya deregulasi yang mengatur transportasi
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN HASIL
BAB IV ANALISA DAN HASIL 4.1 Analisa Pengukuran Kepadatan Penumpang Analisa pengukuran kepadatan penumpang adalah menganalisa seberapa besar pengaruh kebisingan yang disebabkan kepadatan penumpang di suatu
Lebih terperinciPENYUSUNAN RENCANA INDUK BANDAR UDARA KABUPATEN BLITAR PENYUSUNAN RENCANA INDUK BANDAR UDARA KABUPATEN BLITAR
EXECUTIVE SUMMARY 1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Maksud pelaksanaan pekerjaan pembuatan Rencana Induk Sub Sektor Transportasi Udara sebagai pendukung dan pendorong sektor lainnya serta pemicu pertumbuhan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yaitu solusi maksimum atau minimum. Salah satu golongan dari program linear yaitu
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penulisan Program linear merupakan salah satu metode dalam mencari solusi optimal yaitu solusi maksimum atau minimum. Salah satu golongan dari program linear yaitu
Lebih terperinciLINEAR PROGRAMMING. Lecture 5 PENELITIAN OPERASIONAL I. Lecture 5 23/10/2013. Simplex Method: Two-Phase Method Membagi penyelesaian LP dalam 2 fase:
Lecture 5 PENELITIAN OPERASIONAL I LINEAR PROGRAMMING (TIN 09) Lecture 5 Outline: Metode Fase Special Case dalam Simple References: Frederick Hillier and Gerald J. Lieberman. Introduction to Operations
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMODEL KAPASITAS LANDAS PACU BANDAR UDARA
MODEL KAPASITAS LANDAS PACU BANDAR UDARA Imam Basuki Staf Pengajar Fakultas Teknik Program Studi Teknik Sipil Universitas Atma Jaya Yogyakarta Jl. Babarsari 44 Yogyakarta 55281 Telepon 0274-487711 faksimil
Lebih terperinciPENJADWALAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN MIXED INTEGER PROGRAMMING LAISANOPACI
PENJADWALAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN MIXED INTEGER PROGRAMMING LAISANOPACI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciBAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan yang telah diuraikan, maka dapat ditarik beberapa point kesimpulan yang berkaitan dengan optimasi pemakaian jarum dan
Lebih terperinciBAB LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN PENDAHULUAN
PENDAHULUAN BAB 1 LINEAR PROGRAMMING : METODE GRAFIK PENDAHULUAN inear programming adalah suatu teknis matematika yang dirancang untuk membantu manajer dalam merencanakan dan membuat keputusan dalam mengalokasikan
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. suatu fungsi dalam variabel-variabel. adalah suatu fungsi linear jika dan hanya jika untuk himpunan konstanta,.
II LANDASAN TEORI Pada pembuatan model penjadwalan pertandingan sepak bola babak kualifikasi Piala Dunia FIFA 2014 Zona Amerika Selatan, diperlukan pemahaman beberapa teori yang digunakan di dalam penyelesaiannya,
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin tingginya mobilitas penduduk di suatu negara terutama di kota besar tentulah memiliki banyak permasalahan, mulai dari kemacetan yang tak terselesaikan hingga moda
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier merupakan suatu model matematika untuk mendapatkan alternatif penggunaan terbaik atas sumber-sumber yang tersedia. Kata linier digunakan untuk menunjukkan
Lebih terperinciOPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI CAT DI PT. XYZ DENGAN METODE MIXED INTEGER PROGRAMMING
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI CAT DI PT. XYZ DENGAN METODE MIXED INTEGER PROGRAMMING Michael Firman Mulyono dan Abdullah Shahab Program Studi MagisterManajemenTeknologi InstitutTeknologiSepuluh Nopember
Lebih terperinciDAFTAR ISI... HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... LEMBAR PERNYATAAN... HALAMAN PERSEMBAHAN... HALAMAN MOTTO... KATA PENGANTAR... DAFTAR TABEL...
DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... LEMBAR PERNYATAAN... HALAMAN PERSEMBAHAN... HALAMAN MOTTO... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... INTISARI... ABSTRACT...
Lebih terperinciOPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING
OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING Abstrak Oleh : Sintha Yuli Puspandari 1206 100 054 Dosen Pembimbing : Drs. Sulistiyo, M.T Jurusan Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Kereta api merupakan salah satu angkutan darat yang banyak diminati masyarakat, hal ini dikarenakan biaya yang relatif murah dan waktu tempuh yang
Lebih terperinciLINDO. Lindo dapat digunakan sampai dengan 150 kendala dan 300 variabel
LINDO Pegertian: Lindo (Linear Interactive Discrete Optimize) adalah paket program siap pakai yang digunakan untuk memecahkan masalah linear, integer dan quadratic programming. Kemampuan: Lindo dapat digunakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Indonesia merupakan salah satu negara terbesar di dunia dengan jumlah penduduk yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Indonesia merupakan salah satu negara terbesar di dunia dengan jumlah penduduk yang kurang lebih dari 240 juta jiwa dan termasuk negara yang memiliki banyak pulau.
Lebih terperinciMODEL PENJADWALAN KEBERANGKATAN BUS DENGAN STRATEGI ALTERNATING DEADHEADING: STUDI KASUS DI PO RAYA
MODEL PENJADWALAN KEBERANGKATAN BUS DENGAN STRATEGI ALTERNATING DEADHEADING: STUDI KASUS DI PO RAYA R. A. CAHYADI 1, A. AMAN 2, F. HANUM 2 Abstrak Penjadwalan keberangkatan bus merupakan salah satu hal
Lebih terperinciPENERAPAN BRANCH AND BOUND ALGORITHM DALAM OPTIMALISASI PRODUKSI ROTI
E-Jurnal Matematika Vol. 5 (4), November 2016, pp. 148-155 ISSN: 2303-1751 PENERAPAN BRANCH AND BOUND ALGORITHM DALAM OPTIMALISASI PRODUKSI ROTI Gede Suryawan 1, Ni Ketut Tari Tastrawati 2, Kartika Sari
Lebih terperinciPERENCANAAN RUTE BUS PENUMPANG DARI BANDARA JUANDA MENUJU BEBERAPA KOTA DI SEKITAR SURABAYA
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-5 1 PERENCANAAN RUTE BUS PENUMPANG DARI BANDARA JUANDA MENUJU BEBERAPA KOTA DI SEKITAR SURABAYA Gina Adzani, Ir. Wahju Herijanto, MT. Teknik Sipil, Fakultas
Lebih terperinciPENGOPTIMUMAN MASALAH PENJADWALAN EMPAT HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS BERBASIS DUAL ARIYANTO PAMUNGKAS
PENGOPTIMUMAN MASALAH PENJADWALAN EMPAT HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS BERBASIS DUAL ARIYANTO PAMUNGKAS DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciAPLIKASI INTEGER PROGRAMMING UNTUK PEMERATAAN PENGGUNAAN TENAGA KERJA PROYEK
B-10-1 APLIKASI INTEGER PROGRAMMING UNTUK PEMERATAAN PENGGUNAAN TENAGA KERJA PROYEK * Iswanto, Abdullah Shahab Program Pasca Sarjana Magister Manajemen Teknologi e-mail : * iswan_bwi@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciOleh : BAGUS DWIPURWANTO
EVALUASI LOAD FACTOR PADA BANDARA INTERNASIONAL JUANDA SURABAYA TUJUAN SURABAYA JAKARTA DAN SURABAYA DENPASAR Oleh : BAGUS DWIPURWANTO 3106 100 016 PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Batasan
Lebih terperinciKOMBINASI PERSYARATAN KARUSH KUHN TUCKER DAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PEMROGRAMAN KUADRATIK KONVEKS BILANGAN BULAT MURNI
Jurnal LOG!K@ Jilid 7 No 1 2017 Hal 52-60 ISSN 1978 8568 KOMBINASI PERSYARATAN KARUSH KUHN TUCKER DAN METODE BRANCH AND BOUND PADA PEMROGRAMAN KUADRATIK KONVEKS BILANGAN BULAT MURNI Khoerunisa dan Muhaza
Lebih terperinciBagaimana cara menyelesaikan persoalan Linier Programming and Integer Programming dengan
I. Pendahuluan A. Latar Belakang (Min. 1 lembar) B. Rumusan Masalah Rumusan masalah yang ada pada modul 1 ini adalah : Bagaimana cara menyelesaikan persoalan Linier Programming and Integer Programming
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian Perkembangan jasa pelayanan maskapai penerbangan dari tahun ke tahun semakin menjadi perhatian masyarakat luas. Hal itu dapat dilhat dari ketatnya persaingan
Lebih terperinciPERENCANAAN RUTE ANGKUTAN UMUM DARI BANDARA INTERNATIONAL LOMBOK KE KOTA MATARAM
PERENCANAAN RUTE ANGKUTAN UMUM DARI BANDARA INTERNATIONAL LOMBOK KE KOTA MATARAM Artyas Ebtadi (3106 100 720) Dosen Pembimbing : Ir. Hera Widyastuti, MT. JURUSAN TEKNIK SIPIL Fakultas Teknik Sipil dan
Lebih terperinciOPERATION RESEARCH-1
OPERATION RESEARCH-1 Prof.Dr.H.M.Yani Syafei,MT MATERI PERKULIAHAN 1.Pemrograman Linier (Linear Programming) Formulasi Model Penyelesaian dengan Metode Grafis Penyelesaian dengan Algoritma Simplex Penyelesaian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. terhadap jasa penerbangan sebagai moda transportasi yang cepat dan efisien
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Negara Indonesia merupakan negara kepulauan sehingga permintaan terhadap jasa penerbangan sebagai moda transportasi yang cepat dan efisien menjadi meningkat. Berdasarkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian Profil Perusahaan PT. AirAsia Indonesia
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian 1.1.1 Profil Perusahaan PT. AirAsia Indonesia Bisnis penerbangan di Indonesia semakin terlihat menjanjikan. Pengguna jasa penerbangan di negara kita
Lebih terperinciPENENTUAN INTERVAL WAKTU PEMELIHARAAN PENCEGAHAN BERDASARKAN ALOKASI DAN OPTIMASI KEHANDALAN PADA PERALATAN SEKSI PENGGILINGAN E
PENENTUAN INTERVAL WAKTU PEMELIHARAAN PENCEGAHAN BERDASARKAN ALOKASI DAN OPTIMASI KEHANDALAN PADA PERALATAN SEKSI PENGGILINGAN E (Studi Kasus: PT ISM Bogasari Flour Mills Surabaya) Edi Suhandoko, Bobby
Lebih terperinciPEMANFAATAN SOLVER EXCEL UNTUK OPTIMASI PENJADWALAN MATA PELAJARAN
PEMANFAATAN SOLVER EXCEL UNTUK OPTIMASI PENJADWALAN MATA PELAJARAN Erika Eka Santi Dosen Universitas Muhammadiyah Ponorogo Email : erikapmatumpo@gmail.com ABSTRAK Penyusunan jadwal pelajaran merupakan
Lebih terperinciIV STUDI KASUS. spesialisasi pengobatan tertentu dan penggunaan ruang operasi seluruh spesialisasi pengobatan selama satu minggu.
7 pengobatan j bagi pasien rawat inap pada hari l D z jkl n jk, j, (4) Jumlah pelaksanaan operasi spesialisasi pengobatan j bagi pasien rawat jalan yang ditunda dari hari k ke hari l, tidak lebih besar
Lebih terperinciOptimasi Desain. Dhimas Satria Website : No HP :
Optimasi Desain Dhimas Satria Email : dhimas@untirta.ac.id Website : www.mesin.untirta.ac.id/dhimas No HP : 081327744433 Daftar Pustaka Arora, J.S., 1989, Introduction to Optimum Design, McGraw-Hill, International
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. perusahaan penerbangan semakin ketat. Penumpang transportasi udara terus
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Semakin pesat perkembangan industri penerbangan membuat kompetisi antar perusahaan penerbangan semakin ketat. Penumpang transportasi udara terus meningkat
Lebih terperinciMEDAN FLIGHT ACADEMY BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sektor industri penerbangan Indonesia mengalami pertumbuhan yang sangat pesat beberapa tahun terakhir. Negara Indonesia yang merupaka negara kepulauan terbesar didunia
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
8 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam suatu instansi atau industri maupun perusahaan, adanya penentuan jumlah produksi yang tepat merupakan suatu hal yang sangat penting. Sistem penentuan jumlah
Lebih terperinciPREDIKSI TINGKAT PERTUMBUHAN PENUMPANG DAN EVALUASI PADA BANDAR UDARA INTERNASIONAL DI INDONESIA
PREDIKSI TINGKAT PERTUMBUHAN PENUMPANG DAN EVALUASI PADA BANDAR UDARA INTERNASIONAL DI INDONESIA Hodi 1), Sudirman Hi. Umar 2), Arif Fakhrudin 3) 1),2),3) Program Studi D3 Manajemen Transportasi Udara
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dan tentu saja akan meningkatkan kebutuhan akan transportasi.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkotaan dicirikan dengan adanya akses transportasi yang cukup baik. Perbaikan akses transportasi ke suatu tempat akan menjadikan lahan tersebut semakin menarik. Berkembangnya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta merupakan bandar udara terbesar yang ada di Indonesia saat ini. Bandara Internasional Soekarno-Hatta tercatat dalam daftar
Lebih terperinciOPTIMALISALI KASUS PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN METODE GRAFIK DAN SIMPLEKS
OPTIMALISALI KASUS PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN METODE GRAFIK DAN SIMPLEKS RISNAWATI IBNAS Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UINAM risnawati988@gmail.com Info: Jurnal MSA Vol. 2 No. 1 Edisi:
Lebih terperinciIII MODEL PENJADWALAN
3 Ax = B N x B x = Bx B + Nx N = b. (5) N Karena matriks B adalah matriks taksingular, maka B memiliki invers, sehingga dari (5) x B dapat dinyatakan sebagai: x B = B 1 b B 1 Nx N. (6) Kemudian fungsi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan diuraikan mengenai metode-metode ilmiah dari teori-teori yang digunakan dalam penyelesaian persoalan untuk menentukan model program linier dalam produksi.. 2.1 Teori
Lebih terperinciMODEL 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 terperinciPENYELESAIAN MASALAH CREW PAIRING MASKAPAI PENERBANGAN DENGAN 0-1 INTEGER PROGRAMMING ANNE YULIANA UTAMI DEWI
PENYELESAIAN MASALAH CREW PAIRING MASKAPAI PENERBANGAN DENGAN 0-1 INTEGER PROGRAMMING ANNE YULIANA UTAMI DEWI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Model Matematika Model matematika adalah suatu rumusan matematika (dapat berbentuk persamaan, pertidaksamaan, atau fungsi) yang diperoleh dari hasil penafsiran seseorang ketika
Lebih terperinciPENENTUAN RUTE DISTRIBUSI LPG DENGAN PENDEKATAN MODEL MATEMATIS
PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI LPG DENGAN PENDEKATAN MODEL MATEMATIS Annisa Kesy Garside, Xamelia Sulistyani, Dana Marsetiya Utama Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. datang dan berangkat mencapai dan (Buku Statistik
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Bersamaan dengan pulihnya perekonomian Indonesia setelah krisis pada tahun 1997, Industri Penerbangan pun mengalami perkembangan yang signifikan. Indikasi perkembangan
Lebih terperinciPERENCANAAN 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 terperinciPENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)
PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109) Lecture 4 LINEAR PROGRAMMING Lecture 4 Outline: Simplex Method References: Frederick Hillier and Gerald J. Lieberman. Introduction to Operations Research. 7th ed. The
Lebih terperinciPENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 4109)
PENELITIAN OPERASIONAL I (TIN 409) Lecture 9 LINEAR PROGRAMMING Lecture 9 Outline: Analisa Sensitivitas Simple Duality References: Frederick Hillier and Gerald J. Lieberman. Introduction to Operations
Lebih terperinciPENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND
PENGOPTIMAN PENDAPATAN LAHAN PARKIR KENDARAAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL LOMBOK MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND BOUND Siti Rahmatullah, Mamika Ujianita Romdhini, Marwan, Lailia Awalushaumi (Jurusan Matematika
Lebih terperinciPENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING
Jurnal Manajemen Informatika dan Teknik Komputer Volume, Nomor, Oktober 05 PENERAPAN METODE BRANCH AND BOUND DALAM PENYELESAIAN MASALAH PADA INTEGER PROGRAMMING Havid Syafwan Program Studi Manajemen Informatika
Lebih terperinciOptimalisasi Produksi Di Industri Garment Dengan Menggunakan Metode Simpleks
JURNAL INFORMATIKA, Vol.4 No.1 April 2017, pp. 12~20 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 12 Optimalisasi Produksi Di Industri Garment Dengan Menggunakan Metode Simpleks Rizal Rachman STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. Gambar 3.1 Peta Rute MPU CN
BAB III METODOLOGI 3.1 Lokasi Studi Mobil Penumpang Umum trayek Caruban Ngawi (MPU CN) ini menghubungkan Kota Caruban dan Kota Ngawi. Panjang rute Caruban Ngawi 35 km dan rute arah Ngawi - Caruban 33 km
Lebih terperinci