Model Penentuan Lokasi Pendirian Distribution Center
|
|
- Hadian Johan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Petunjuk Sitasi: Wati, P. E., Nuha, H., & Murnawan, H. (2017). Model Penentuan Lokasi Pendirian Distribution Center. Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. H70-74). Malang: urusan Teknik Industri Universitas Brawijaya. Model Penentuan Lokasi Pendirian Distribution Center Putu Eka Dewi Karunia Wati (1), Hilyatun Nuha (2), Hery Murnawan (3) (1), (2), (3) Program Studi Teknik Industri Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya l. Semolowaru 45 Surabaya (60118) (1) ABSTRAK Faktor lokasi merupakan salah satu faktor penentu kesuksesan sebuah perusahaan. Lokasi yang dipilih oleh perusahaan haruslah dapat meng-cover seluruh pelanggannya. Keterlambatan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan akan sangat berdampak pada kinerja perusahaan tersebut. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini berusaha mengembangakan sebuah model yang menentukan lokasi pendirian fasilitas yang optimal bagi perusahaan sehingga perusahaan dapat memenuhi kebutuhan pelanggan yang lokasinya tersebar di beberapa titik. Model penentuan lokasi yang dibahas pada penelitian ini adalah model Mixed Integer Linier Programming (MILP) dengan menggunakan metode Set Covering Problem (SCP) yang bertujuan untuk meminimasi biaya supply chain. Model yang dibangun dalam penelitian ini menghasilkan beberapa variabel keputusan, yaitu lokasi dan jumlah DC yang dibangun, jumlah unit yang dikirimkan, serta frekuensi pengiriman. Numerical experiment dilakukan untuk menguji model yang bersifat deterministic, single echelon dan multi product ini. Numerical experiment dilakukan menggunakan software LINGO 11.0 Kata kunci Mixed Integer Linier Programming (MILP), model penentuan lokasi fasilitas, Set Covering Problem (SCP) I. PENDAHULUAN Faktor lokasi merupakan salah satu penentu kesuksesan sebuah perusahaan. Lokasi yang dipilih bukan hanya mampu mengurangi biaya distribusi, tetapi juga memaksimalkan pemenuhan kebutuhan pelanggan. Umumnya, perusahaan akan membangun Distribution Center (DC) sebagai salah satu strategi dalam memenuhi kebutuhan pelanggan yang tersebar di beberapa daerah, umlah dan lokasi DC yang dibangun disesuaikan dengan jumlah dan lokasi pelanggannya. Perusahaan akan menentukan perkiraan jumlah DC yang akan dibangun sesuai dengan jumlah pelanggan yang dimiliki serta jumlah dana yang dimiliki untuk membangun DC tersebut. Model yang paling popular digunakan dalam penentuan lokasi fasilitas adalah model covering problem. Snyder (2007) mengklasifikasikan model konsep covering problem dalam dua kategori yaitu Set Covering Problem (SCP) dimana cakupan (coverage) merupakan sebuah kebutuhan dan Maximal Covering Location Problem (MCLP) dimana coverage dioptimalkan. Daskin (1995) juga menjelaskan mengenai model yang digunakan untuk menyelesaikan Set Covering Problem dan Maximum Covering Problem serta perbedaan dasar diantara kedua model tersebut. Beberapa peneliti seperti Garrido et al. (2015) dan Suzuki dan Drezner (1996) menggunakan model SCP ini sebagai model penentuan lokasi dalam penelitian mereka. Dimana Garrido et al. (2012) melakukan penelitian dengan tujuan meminimasi biaya transportasi dengan metode stochastics dan mempertimbangkan jumlah kendaraan yang akan digunakan serta kapasitas dari fasilitas yang akan dibangun. Penelitian Suzuki dan Drezner (1996) hampir sama dengan Garrido et al. (2015), hanya saja penelitian Suzuki dan Drezner (1996) ini tidak mempertimbangkan kapasitas dari fasilitas yang akan dibangun. Salah satu parameter yang membedakan antara beberapa penelitian sebelumnya yaitu jenis produk yang akan disalurkan. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Melkote dan Daskin (2001), dan Mete dan Zabinsky (2010), penelitian-penelitian tersebut hanya mempertimbangkan satu jenis produk. Sedangkan untuk penelitian He at al. (2013) dan Ahmadi et al. (2015), model yang dibangun dalam penelitian-penelitian tersebut H-70
2 Model Penentuan Lokasi Pendirian Distribution Center mempertimbangkan beberapa jenis produk dalam pengambilan keputusan jumlah DC yang dibangun. Model yang dibangun pada penelitian ini mengacu pada penelitian He at al. (2013) dan Ahmadi et al (2015) yang membangun model dengan mempertimbangkan beberapa jenis produk. Model yang dibangun pada penelitian ini dapat membantu dalam keputusan yang terkait dengan jumlah dan lokasi fasilitas yang didirikan, jumlah unit yang disalurkan ke setiap titik permintaan, serta frekuensi pengiriman yang dilakukan untuk melengkapi permintaan tersebut. Penelitian yang bersifat deterministics, single echelon, dan multiple product ini memiliki beberapa batasan dan asumsi. Batasan dari penellitian ini yaitu barang yang terdapat di dalam DC yang di bangun, bukan merupakan barang-barang medis dan sifatnya tahan lama. Sedangkan asumsi yang digunakan yaitu; 1) umlah untuk setiap jenis barang di dalam DC sudah diketahui, 2) Kapasitas semua kendaraan yang digunakan untuk mengangkut barang adalah sama, dan 3) umlah seluruh jenis barang yang terdapat di dalam DC yang dibangun sesuai dengan kapasitas DC tersebut. II. METODOLOGI Model yang dibangun dalam penelitian ini mengacu pada model matematis yang digunakan dalam penelitian He et al. (2013). Penelitian tersebut bersifat deterministic, dan menggunakan single echelon. Model Mixed Integer Linier Programming (MILP) ini terdiri dari fungsi tujuan dan variabel keputusan. Fungsi tujuan dari model ini yaitu meminimasi biaya supply chain yang terdiri dari biaya pembangunan DC dan biaya distribusi barang dari DC yang dibangun. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada formulasi matematika berikut: Parameter Cap j = Kapasitas DC j F j = Biaya tetap pembukaan DC j c ij = Biaya transportasi dari DC j ke demand node i D ki = Permintaan barang k di node i Vcap ij = Kapasitas vehicle yang mengangkut barang dari kandidat DC j ke demand node i h ij = arak antara kandidat DC j dan demand node i H = arak pengiriman barang maksimum Variabel Keputusan y j = 1 ika DC j didirikan { 0 ika tidak y ijk = 1 jika permintaan barang tipe k di node i dipasok oleh DC j { 0 jika tidak U ijk = umlah (unit) barang tipe k yang dikirim dari DC j ke demand node i X ij = umlah pengiriman yang dilakukan dari DC j ke demand node i Fungsi Tujuan Minimize Fungsi Kendala U ijk y ijk D ki j=1 I F j y j + c ij X ij (1) j j i i I, k K (2) H-71
3 Wati, Nuha, Murnawan K U ijk k=1 / Vcap ij X ij j, k I (3) U ijk y ijk M j, k K, I I (4) y ijk h ij H j, k I (5) y ijk 1 k K, I I (6) j=1 y j = 1,0 (7) Rumus (1) menunjukkan fungsi tujuan yaitu meminimasi biaya supply chain. Rumus (2) merupakan fungsi kendala yang menjelaskan bahwa jumlah barang tipe k yang dikirimkan dari DC j tidak boleh kurang dari permintaan yang terdapat pada demand node i. Rumus (3) merupakan fungsi kendala yang menjelaskan bahwa jumlah barang yang diangkut ke setiap demand node mempengaruhi jumlah pengiriman, dimana jumlah total barang yang disalurkan harus lebih sedikit dari jumlah pengiriman dikali dengan kapasitas kendaraan. Rumus (4) yaitu fungsi kendala yang hanya berlaku untuk DC yang dibuka. Rumus (5) menjelaskan fungsi batasan yang menjelaskan bahwa jarak yang dapat di-cover oleh DC yang dibangun tidak lebih dari jarak maksimum yang ditentukan sebelumnya. Rumus (6) berupa fungsi kendala yang menjelaskan bahwa setidaknya ada satu DC yang akan dibangun. Sedangkan Rumus (7) merupakan binary decision. III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Untuk menguji model yang dibangun di atas, maka dilakukan numercal experiment dengan menggunakan 4 DC dan 4 demand node, terdapat dua jenis produk yang akan disalurkan. Dengan jarak antara kandidat DC dan demand node berbeda-beda dan kapasitas setiap kandidat DC juga berbeda. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di bawah ini: Diketahui: DC capacity = 100; 200; 300; 200 Fixed Cost = Rp (untuk semua DC) Demand node = 4 enis produk = 2 jenis (A dan B) Demand = 30; 40; 50; 20 (permintaan untuk produk 1) 10; 20; 15; 20 (permintaan untuk produk 2) Matrix = ; umlah Vehicle = 4 Vehicle Capacity = 10 (untuk semua vehicle) Biaya Transportasi = ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; Berdasarkan data tersebut, dilakukan running model dengan menggunakan bantuan Software LINGO 11.0 maka didapatkan bahwa biaya minimum yang diperoleh yaitu Rp apabila membangun 4 DC yaitu DC 1 dengan kapasitas 100, DC 2 dengan kapasitas 200, DC 3 dengan kapasitas 300 dan DC 4 dengan kapasitas 200. DC 1 akan memasok memasok demand node 4 sejumlah 20 unit untuk produk A dan 20 unit produk B, DC 2 akan memasok demand node 3 sejumlah 15 unit produk B, DC 3 memasok demand node 1 sejumlah 10 unit produk A dan 10 unit produk B. DC 3 juga memasok 40 unit produk A dan 20 unit produk B ke demand node 2. Sedangkan untuk DC 4 akan memasok produk A sebanyak 20 unit ke demand node 1 dan juga H-72
4 Model Penentuan Lokasi Pendirian Distribution Center produk A ke demand node 3 sebanyak 50 unit. jumlah pegiriman dari DC 1 ke demand node 4 sebanyak 4 kali pengiriman, dari DC 2 ke demand node 3 sebanyak 2 kali pengiriman, dari DC 3 ke demand node 1 sebanyak 2 kali, dan ke demand node 2 sebanyak 6 kali. umlah pengiriman dari DC 4 menuju demand node 1 yaitu sebanyak 2 kali, sedangkan jumlah pengiriman dari DC 4 ke demand node 3 sebanyak 5 kali. B. Pembahasan Berdasarkan numerical experiment yang telah dilakukan untuk menguji model yang dibangun, diperoleh hasil sesuai dengan fungsi tujuan yang diinginkan yaitu jumlah biaya supply chain yang minimum. Penentuan DC yang dibangun ataupun demand node yang akan dipasok bergantung pada jarak antara DC dan demand node. Apabila jarak kandidat DC dan demand node melebihi jarak maksimum maka matrixnya akan bernilai 0, begitu pula sebaliknya. Sedangkan jumlah unit yang dikirimkan dari DC ke demand node bergantung dari kapasitas dari DC dan permintaan yang terdapat pada demand node. Keputusan frekuensi pengiriman bergantung pada permintaan yang terdapat pada demand node serta kapasitas vehicle yang digunakan. Model yang dibangun pada penelitian ini dapat digunakan untuk jenis multi product. Namun, pada numerical experiment di atas menggunakan satu jenis produk. Untuk menambah jumlah jenis produknya, input data yang digunakan di Lingo 11.0 untuk kapasitas DC dan demandnya disesuaikan dengan jumlah tiap jenis produk yang digunakan. IV. PENUTUP Model Mixed Integer Liner Programming dalam penelitian ini dapat digunakan dalam pengambilan keputusan menentukan jumlah sekaligus lokasi DC yang didirikan, unit yang disalurkan, serta jumlah pengiriman yang dilakukan oleh perusahaan. Hasil dari perhitungan dengan menggunakan model yang dibangun yaitu biaya supply chain yang paling minimum. Biaya supply chain yang dimaksud yaitu terdiri dari biaya pendirian DC (fixed cost) serta biaya transportasi pemenuhan kebutuhan konsumen. Model ini dapat digunakan bagi perusahaan yang memiliki produk lebih dari satu jenis. Parameter yang mempengaruhi keputusan-keputusan tersebut antara lain yaitu kapasitas DC yang dibangun, jumlah permintaan yang terdapat di setiap demand node, serta jenis kapasitas alat angkut yang digunakan. Perlu dilakukan analisis sensitivitas untuk melihat seberapa besar pengaruh parameter tersebut terhadap hasil yang diperoleh. Model yang dibangun dalam penelitian ini bersifat deterministics yaitu jumlah permintaan sudah diketahui sebelumnya. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan model ini menjadi stochastics model sehingga dapat digunakan pada saat permintaan konsumen tidak menentu. DAFTAR PUSTAKA Ahmadi, M., Seifi, A. & Tootooni, B, 2015, A humanitarian logistics model for disaster relief operation considering network failure and standard relief time: A case study on San Francisco district. Transportation Research Part E, 75, Bienek. M, 2015, A note on the fcility location problem with stochastic demand. Omega Daskin. M. S, 1995, Network and Discrete Location: Models. Algorithms. and Applications. ohn Wiley & Sons. Inc. Garrido. R. A.. Lamas. P. & Pino. F., 2014, A stochastic programming approach for floods emergency logistics. Transportation Research Part E He, X., Hu, W., Wu,. H. & Wang, C, 2013, I mproving Emergency Goods Transportation Performance in Metropolitan Areas Under Multi-Echelon Queuing Conditions. 13th COTA International Conference of Transportation Professionals (CICTP 2013), 96, Melkote. S. & Daskin. M. S, 2010, Capacitated facility location/network design problems. European ournal of Operational Research Mete. H. O. & Zabinsky. Z. B, 2009, Stochastic optimization of medical supply location and distribution in disster management. Int.. Production Economics Suzuki, A. & Drezner, Z,1996, The P-Center Location Problem In An Area. Location Science, 4, H-73
5 Wati, Nuha, Murnawan Snyder, L. V,2007, Facility Location Under Uncertainty. IIE Transactions, 38, H-74
Pengembangan Model Capacitated Maximal Covering Location Problem (CMCLP) Dalam Penentuan Lokasi Pendirian Gudang
https://doi.org/10.22219/jtiumm.vol19.no1.21-27 Pengembangan Model Capacitated Maximal Covering Location Problem (CMCLP) Dalam Penentuan Lokasi Pendirian Gudang Putu Eka Dewi Karunia Wati *, Hilyatun Nuha
Lebih terperinciBAB 7 KESIMPULAN dan SARAN
BAB 7 KESIMPULAN dan SARAN 7.1. Kesimpulan Pada penelitian ini, model distribusi peneliti diselesaikan dengan 4 pendekatan dengan mengkombinasikan pertimbangan kesetaraan tingkat pemenuhan dan minimum
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Di abad ke-21 ini dunia perekonomian dan bisnis industri manufaktur berkembang sangat pesat. Beragam produsen seakan dituntut untuk bekerja cepat dan berlomba-lomba
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 terperinciPEMODELAN JARINGAN DISTRIBUSI PUPUK PT. X DI PULAU JAWA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING
PEMODELAN JARINGAN DISTRIBUSI PUPUK PT. X DI PULAU JAWA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING Evy Hendriarianti*, Bobby O.P. Soepangkat**, Nurhadi Siswanto** * ITN Malang, e-mail: hendriarianti@yahoo.com
Lebih terperinciCross Docking 2/4/2010. Disusun oleh: Ahmad Fatih Fudhla ( ) Dibimbing oleh: Prof. Ir. I Nyoman Pujawan, M.Eng. PhD Arief Rahman, ST, MSc
Tesis Pengembangan Model Matematis untuk Penjadwalan Rute Kendaraan Cross Docking dalam Rantai Pasok dengan Mempertimbangkan Batasan Kelas Jalan dan Kendaraan yang Heterogen Disusun oleh: Ahmad Fatih Fudhla
Lebih terperinciMODEL SIMULASI UNTUK PENYELESAIAN PROBLEM INTEGRASI PRODUKSI-DISTRIBUSI
MODEL SIMULASI UNTUK PENYELESAIAN PROBLEM INTEGRASI PRODUKSI-DISTRIBUSI Annisa Kesy Garside 1 1 Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Malang Alamat Korespondensi : Jl. Sulfat
Lebih terperinciSuci Fujianti LOGO
Suci Fujianti 2508 100 157 Peluang Produk Makanan Perishable Internasional Nasional 1/3 total penjualan ritel dunia (Broekmeulen dan Donselaar, 2009) Kontribusi PDB sektor pertanian terhadap PDB nasional
Lebih terperinciPERENCANAAN RANTAI PASOK TANGGUH YANG MEMPERHATIKAN PERMINTAAN DAN LEAD TIME STOKASTIK
PERENCANAAN RANTAI PASOK TANGGUH YANG MEMPERHATIKAN PERMINTAAN DAN LEAD TIME STOKASTIK Carles Sitompul Johanna Hariandja Jurusan Teknik Industri Universitas Katolik Parahyangan Jl. Ciumbuleuit 94 Bandung
Lebih terperinciPERENCANAAN JARINGAN DISTRIBUSI PUPUK UREA JAWA TIMUR DI PT X
PERENCANAAN JARINGAN DISTRIBUSI PUPUK UREA JAWA TIMUR DI PT X Bobby O.P. Soepangkat*, Nurhadi Siswanto*, Evy Hendriarianti** *Program Studi MMT-ITS ** ITN Malang, e-mail:hendriarianti@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciMODEL PROGRAM STOKASTIK DALAM TRANSPORTASI DAN LOGISTIK
MODEL PROGRAM STOKASTIK DALAM TRANSPORTASI DAN LOGISTIK Chairunisah Abstrak Problema transportasi dan logistik dikarakteristikkan dengan proses informasi yang sangat dinamis, seperti : pesanan konsumen
Lebih terperinciPENGENALAN WINQSB I KOMANG SUGIARTHA
PENGENALAN WINQSB I KOMANG SUGIARTHA PENGENALAN WINQSB Software QSB (Quantity System for business) atau umumnya juga dikenal dengan nama WINQSB (QSB yang berjalan pada sistem operasi Windows) merupakan
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XVI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Juli 2012
ANALISIS PENENTUAN LOKASI REGIONAL DISTRIBUTION CENTER DI PULAU JAWA UNTUK OPTIMALISASI PENDISTRIBUSIAN DAN PENINGKATAN ORDER FULFILLMENT RATE PADA PT. XYZ GRESIK Bortiandy TPL Tobing dan Ahmad Rusdiansyah
Lebih terperinciPERANCANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN PERMASALAHAN SWAP-BODY VEHICLE ROUTING PROBLEM
PERANCANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN PERMASALAHAN SWAP-BODY VEHICLE ROUTING PROBLEM Pembimbing: Dr. Eng. Ir. Ahmad Rusdiansyah, M.Eng, CSCP Disusun Oleh: Jurusan Teknik Industri Andre T.
Lebih terperinciPenentuan Lokasi Gudang Penyangga Regional PT. X Wilayah Jawa Timur
184 Penentuan Lokasi Gudang Penyangga Regional PT. X Wilayah Jawa Timur Septiandre 1*, Nurhadi Siswanto 2 1 Magister Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2 Teknik Industri,
Lebih terperinciJl. Veteran 2 Malang
PENGEMBANGAN MODEL DASAR EOQ DENGAN INTEGRASI PRODUKSI DISTRIBUSI UNTUK PRODUK DETERIORASI DENGAN KEBIJAKAN BACKORDER (Studi Kasus Pada UD. Bagus Agrista Mandiri, Batu) Siti Aisyah 1, Sobri Abusini 2,
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini akan melakukan pengembangan dari model yang sudah ada tentang penanganan logistik bantuan. Penentuan rute dan jumlah alokasi komoditi ke setiap titik permintaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Vehicle Routing problem (VRP) merupakan topik penelitian yang telah lama ada, yang pertama kali dilakukan oleh Dantzig dan Ramser (1959) dengan judul The Truck Dispatching
Lebih terperinciOPTIMASI 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 terperinciPENGARUH 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 terperinciPenerapan Analytic Hierarchy Process dan Goal Programming untuk Pengalokasian Pemesanan Bahan Baku Kertas Daur Ulang
Petunjuk Sitasi: Tantrika, C. F., Azlia, W., & Arfiansyah, A. (2017). Penerapan Analytic Hierarchy Process dan Goal Programming untuk Pengalokasian Pemesanan Bahan Baku Kertas Daur Ulang. Prosiding SNTI
Lebih terperinciDAFTAR PUSTAKA. Bowersox, D.J., Closs, D.J., Cooper, M.B., 2002, Supply Chain Logistics Management, New York: McGraw-Hill.
DAFTAR PUSTAKA Alhamidy, F., 2006, Analisis Model Pengadaan Bahan Makanan Kering Berdasarkan Metode EOQ Pada Instalasi Gizi Rumah Sakit Roemani Semarang, Tesis, Universitas Diponegoro, Semarang. Bowersox,
Lebih terperinciUSULAN 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 terperinciPERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP)
PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP) Rezki Susan Ardyati dan Dida D. Damayanti Program Studi Teknik Industri Institut Teknologi
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI GUDANG PENYANGGA REGIONAL PT PETROKIMIA GRESIK YANG OPTIMAL UNTUK PENDISTRIBUSIAN PUPUK DI JAWA TENGAH
PENENTUAN LOKASI GUDANG PENYANGGA REGIONAL PT PETROKIMIA GRESIK YANG OPTIMAL UNTUK PENDISTRIBUSIAN PUPUK DI JAWA TENGAH Evvy Triana Setiyowati, Ahmad Rusdiansyah Program Pascasarjana Magister Manajemen
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL DYNAMIC EMPTY CONTAINER REUSE DENGAN MEMPERTIMBANGKAN INVENTORY KONTAINER KOSONG
PENGEMBANGAN MODEL DYNAMIC EMPTY CONTAINER REUSE DENGAN MEMPERTIMBANGKAN INVENTORY KONTAINER KOSONG Ratih Ardia Sari, I Nyoman Pujawan, dan Arief Rahman Program Pasca Sarjana, Jurusan Teknik Industri Institut
Lebih terperinciPENYELESAIAN VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOWS DENGAN PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING Atmini Dhoruri, Eminugroho R.
PENYELESAIAN VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOWS DENGAN PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING Atmini Dhoruri, Eminugroho R., Dwi Lestari Abstrak Tujuan dari penelitian ini adalah membentuk model vehicle routing
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI UNTUK TWO-STAGE SUPPLY CHAIN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN BIAYA TETAP (FIXED CHARGE) Studi kasus: Perum Bulog
PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI UNTUK TWO-STAGE SUPPLY CHAIN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN BIAYA TETAP (FIXED CHARGE) Studi kasus: Perum Bulog Soesilowati 1), Suparno 2), dan Erwin Widodo 3) 1) Program Studi Magister,
Lebih terperinciOPTIMASI PENENTUAN RUTE PENGUMPULAN SUSU SAPI DENGAN LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus: Koperasi Unit Desa (KUD) BATU, Malang)
OPTIMASI PENENTUAN RUTE PENGUMPULAN SUSU SAPI DENGAN LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus: Koperasi Unit Desa (KUD) BATU, Malang) OPTIMIZATION OF COLLECTING MILK ROUTES USING LINEAR PROGRAMMING (A Case Study
Lebih terperinciPenentuan Lokasi Pangkalan Kapal Search and Rescue Studi Kasus : di Wilayah Indonesia Timur. Ferico Yofi Erlangga
Penentuan Lokasi Pangkalan Kapal Search and Rescue Studi Kasus : di Wilayah Indonesia Timur Ferico Yofi Erlangga 4106100017 Dosen Pembimbing : Firmanto Hadi ST., MSc. PENDAHULUAN Negara kepulauan Upaya
Lebih terperinciEvaluasi Strategi untuk Mengurangi Instabilitas Jadwal dan Dampaknya pada Rantai Pasok dengan Simulasi
Evaluasi Strategi untuk Mengurangi Instabilitas Jadwal dan Dampaknya pada Rantai Pasok dengan Simulasi Dosen Pembimbing: Prof. Ir. I Nyoman Pujawan M.Eng., Ph.D., CSCP Pranostika Heryanti 2509 100 051
Lebih terperinciPenelitian Tugas Akhir. Model Jaringan Distribusi Multi Eselon untuk Produk Multi Item PT. Gold Coin Surabaya
Penelitian Tugas Akhir Model Jaringan Distribusi Multi Eselon untuk Produk Multi Item PT. Gold Coin Surabaya Oleh: HENI SULISTYOWATI [2506 100 144] Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciIMPLEMENTASI 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 terperinciModel Integrasi Keputusan Lokasi, Perutean Kendaraan, dan Pengendalian Persediaan pada Sistem Rantai Pasok Tiga Eselon
Jurnal Teknik Industri, Vol. 19, No. 1, Juni 2017, 1-10 ISSN 1411-2485 print / ISSN 2087-7439 online DOI: 10.9744/jti.19.1.1-10 Model Integrasi Keputusan Lokasi, Perutean Kendaraan, dan Pengendalian Persediaan
Lebih terperinciPEMILIHAN SUPPLIER DENGAN PENDEKATAN POSSIBILITY FUZZY MULTI-OBJECTIVE PROGRAMMING
PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN PENDEKATAN POSSIBILITY FUZZY MULTI-OBJECTIVE PROGRAMMING Oleh : Heny Nurhidayanti 1206 100 059 Dosen Pembimbing : Drs. Sulistiyo, MT Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan
Lebih terperinciBAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian mengenai sistem persediaan di Toko Tekstil Budiono 2, maka dapat disimpulkan bahwa skenario B merupakan solusi dari permasalahan
Lebih terperinciOleh: VINAYANTI EKA RAHMAWATI ( )
Pendekatan Goal Programming untuk Penentuan Rute Kendaraan pada Kegiatan Distribusi (A Goal Programming Approach to Vehicle Routing Problems of Distribution) Oleh: VINAYANTI EKA RAHMAWATI (1207 100 020)
Lebih terperinciMODEL SIMULTAN DAN DECOUPLED UNTUK PENYELESAIAN PROBLEM INTEGRASI PRODUKSI- PERSEDIAAN-DISTRIBUSI-PERSEDIAAN
MODEL SIMULTAN DAN DECOUPLED UNTUK PENYELESAIAN PROBLEM INTEGRASI PRODUKSI- PERSEDIAAN-DISTRIBUSI-PERSEDIAAN Annisa Kesy Garside Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Uniersitas Muhammadiyah Malang
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERMASALAHAN TRIM LOSS DENGAN MODEL INTEGER LINEAR PROGRAMMING DAN MIXED INTEGER LINEAR PROGRAMMING
PENYELESAAN PERMASALAHAN TRM LOSS DENGAN MODEL NTEGER LNEAR PROGRAMMNG DAN MXED NTEGER LNEAR PROGRAMMNG Nama Mahasiswa : Pradina Eka Wardani NRP : 1206 100 024 urusan : Matematika Dosen Pembimbing : Dra.
Lebih terperinciOPTIMIZATION THE NUMBER OF GENTRY FILLING OIL (BBM) USING A LINEAR PROGRAMMING APPROACH TO FULFILL THE DEMAND (Case Study : PT.
OPTIMASI BANYAKNYA GENTRY PENGISIAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DENGAN PENDEKATAN PROGRAM LINIER UNTUK MEMENUHI PERMINTAAN (Studi Kasus : PT.XYZ Surabaya) OPTIMIZATION THE NUMBER OF GENTRY FILLING OIL (BBM)
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN PEMASOK-PEMBELI DENGAN PRODUK CACAT DAN KECEPATAN PRODUKSI TERKONTROL
MODEL PERSEDIAAN PEMASOK-PEMBELI DENGAN PRODUK CACAT DAN KECEPATAN PRODUKSI TERKONTROL Nelita Putri Sejati, Wakhid Ahmad Jauhari, dan Cucuk Nur Rosyidi Jurusan Teknik Industri - Universitas Sebelas Maret
Lebih terperinciBAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. Pada bab ini akan diambil kesimpulan mengenai keseluruhan hasil
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Pada bab ini akan diambil kesimpulan mengenai keseluruhan hasil penelitian yang telah dilakukan. Di samping itu akan dikemukakan saran-saran sehingga penelitian ini dapat lebih
Lebih terperinciAnalisis Jarak Optimal Model Kolaborasi Distribusi Beras, Gula, dan Minyak Goreng di Area Kota Yogyakarta dan Sekitarnya
Analisis Jarak Optimal Model Kolaborasi Distribusi Beras, Gula, dan Minyak Goreng di Area Kota Yogyakarta dan Sekitarnya Wandhansari Sekar Jatiningrum, Anna Maria Sri Asih Jurusan Teknik Mesin dan Industri,
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 terperinciModel Hub Median Problem Dengan Batasan Travel Time
https://doi.org/10.22219/jtiumm.vol18.no1.1-8 Model Hub Median Problem Dengan Batasan Travel Time Muhammad Faisal Ibrahim *, Ahmad Rusdiansyah Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Institut
Lebih terperinciTugas Akhir KAJIAN PEMILIHAN STUKTUR DUA RANTAI PASOK YANG BERSAING UNTUK STRATEGI PERBAIKAN KUALITAS
Tugas Akhir KAJIAN PEMILIHAN STUKTUR DUA RANTAI PASOK YANG BERSAING UNTUK STRATEGI PERBAIKAN KUALITAS Oleh : Ika Norma Kharismawati 1208 100 041 Dosen Pembimbing : 1. Dra. Laksmi Prita W, M.Si 2. Drs.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan salah satu permasalahan yang terdapat pada bidang Riset Operasional. Dalam kehidupan nyata, VRP memainkan peranan penting dalam
Lebih terperinciLAPORAN AKHIR PENGEMBANGAN MODEL VENDOR MANAGED INVENTORY DENGAN BANYAK RETAILER YANG MEMPERTIMBANGKAN KETIDAKPASTIAN LEAD TIMES
Perjanjian No. III/LPPM/2017-01/19-P LAPORAN AKHIR PENGEMBANGAN MODEL VENDOR MANAGED INVENTORY DENGAN BANYAK RETAILER YANG MEMPERTIMBANGKAN KETIDAKPASTIAN LEAD TIMES Disusun oleh: Y.M. Kinley Aritonang,
Lebih terperinciOptimasi Rute Pengangkutan Sampah Dengan Metode Vehicle Routing Problem With Time Window Menggunakan Binary Integer Programming
Optimasi Rute Pengangkutan Sampah Dengan Metode Vehicle Routing Problem With Time Window Menggunakan Binary Integer Programming Dwi Sutrisno 1, M. Adha Ilhami 2, Evi Febianti 3 1, 2, 3 Jurusan Teknik Industri
Lebih terperinciPERENCANAAN OPERASIONAL DISTRIBUSI SURAT KABAR DARI PERCETAKAN KE SEJUMLAH AGEN DI KOTA SURABAYA ABSTRAK
PERENCANAAN OPERASIONAL DISTRIBUSI SURAT KABAR DARI PERCETAKAN KE SEJUMLAH AGEN DI KOTA SURABAYA Erma Budhi Kurnia Susanti 1),Ahmad Rusdianyah 2) Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi
Lebih terperinciMANAGEMENT SCIENCE ERA. Nurjannah
MANAGEMENT SCIENCE ERA Nurjannah Sasaran Memahami proses optimasi dan pendekatan sistemik terintegrasi dalam menyelesaikan permasalahan. Dibutuhkan ilmu manajemen karena sumber daya yang terbatas. Menggunakan
Lebih terperinciMODEL 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1
I.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Semakin tingginya perkembangan industri membuat persaingan setiap pelaku industri semakin ketat dan meningkat tajam. Setiap pelaku industri harus mempunyai strategi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Di dalam dunia logistik, pendistribusian barang sudah menjadi bagian penting dan sangat diperhatikan. Distribusi merupakan langkah untuk memindahkan dan memasarkan
Lebih terperinciPengembangan 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 terperinciPembentukan 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 terperinciDAFTAR PUSTAKA. 58
58 DAFTAR PUSTAKA Batubara, S., Maulidya, R. dan Kusumaningrum, I., (2013). Perbaikan Sistim Distribusi dan Transportasi dengan Menggunakan Distribution Requiremenmt Planning (DRP) dan Alogaritma Djikstra.
Lebih terperinciMETODE MAX MIN VOGEL S APPROXIMATION METHOD UNTUK MENEMUKAN BIAYA MINIMAL PADA PERMASALAHAN TRANSPORTASI
METODE MAX MIN VOGEL S APPROXIMATION METHOD UNTUK MENEMUKAN BIAYA MINIMAL PADA PERMASALAHAN TRANSPORTASI Bilqis Amaliah 1), Agri Krisdanto 2), dan Astris Dyah Perwita 3) 1,2,3) Teknik Informatika, Fakultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bahan makanan alami atau yang tidak mengandung bahan pengawet buatan merupakan bahan yang diinginkan oleh konsumen. Selain alasan kesehatan, soal rasa pun bahan makanan
Lebih terperinciAlgoritma Penentuan Rute Kendaraan Dengan Memperhatikan Kemacetan Muhammad Nashir Ardiansyah (hal 88 92)
ALGORITMA PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN MEMPERHATIKAN KEMACETAN Muhammad Nashir Ardiansyah Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University nashir.ardiansyah@gmail.com Abstrak
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 terperinciUKURAN LOT PRODUKSI DAN BUFFER STOCK PEMASOK UNTUK MERESPON PERMINTAAN PROBABILISTIK
UKURAN LOT PRODUKSI DAN BUFFER STOCK PEMASOK UNTUK MERESPON PERMINTAAN PROBABILISTIK Hari Prasetyo Staf Pengajar Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta harpras2@yahoo.com ABSTRAK Dalam sebuah
Lebih terperinciINTEGRASI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN GOAL PROGRAMMING DALAM OPTIMASI PEMILIHAN ALTERNATIF PEMASOK DI PT. XYZ INDONESIA POWER
INTEGRASI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN GOAL PROGRAMMING DALAM OPTIMASI PEMILIHAN ALTERNATIF PEMASOK DI PT. XYZ INDONESIA POWER Juwita Metrihayu Rahmadani dan Udisubakti Ciptomulyono Program
Lebih terperinciIntegrasi Produksi - Distribusi pada Supply Chain dengan Pendekatan Hybrid Analitik - Simulasi
Jurnal Teknik Industri, Vol. 13, No. 1, Juni 2010, 27-36 ISSN 1411-2485 print / ISSN 2087-7439 online Integrasi Produksi - Distribusi pada Supply Chain dengan Pendekatan Hybrid Analitik - Simulasi Annisa
Lebih terperinciMODEL OPTIMASI JARINGAN SUPPLY CHAIN KERAJINAN JUMPUTAN PALEMBANG
MODEL OPTIMASI JARINGAN SUPPLY CHAIN KERAJINAN JUMPUTAN PALEMBANG Muhammad Izman Herdiansyah 1, Anis Lelitasari 2, Siti Sa uda 3, Dedi Syamsuar 4, Hasmawati 5 1,2 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciOptimasi Rute Distribusi Bantuan Logistik Bencana Erupsi Gunung Merapi Menggunakan Algoritma Sweep
Petunjuk Sitasi; Sulistyo, S. R., & Zulfikar, M. (2017). Optimasi Rute Distribusi Bantuan Logistik Bencana Erupsi Gunung Merapi Menggunakan Algoritma Sweep. Prosiding STI dan SATELIT 2017 (pp. H24-29).
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN DAN PENGECER DENGAN KESALAHAN INSPEKSI, KENDALI WAKTU TUNGGU, DAN LEARNING IN PRODUCTION
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN DAN PENGECER DENGAN KESALAHAN INSPEKSI, KENDALI WAKTU TUNGGU, DAN LEARNING IN PRODUCTION Bagus Naufal Fauzi, Sutanto, dan Vika Yugi Kurniawan Program Studi Matematika
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL VEHICLE ROUTING PROBLEM UNTUK PENDISTRIBUSIAN PRODUK PERISHABLE MENGGUNAKAN TRUK BERPENDINGIN
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (212) 1-6 1 PENGEMBANGAN MODEL VEHICLE ROUTING PROBLEM UNTUK PENDISTRIBUSIAN PRODUK PERISHABLE MENGGUNAKAN TRUK BERPENDINGIN Marita Tania, Ahmad Rusdiansyah, dan Nurlita
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dewasa ini persaingan bisnis yang terjadi di kalangan perusahaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini persaingan bisnis yang terjadi di kalangan perusahaan manufaktur semakin ketat. Hal ini mendorong perusahaan untuk mencari strategi yang tepat agar dapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Distribusi merupakan salah satu komponen dari suatu sistem logistik yang bertanggungjawab akan perpindahan material antar fasilitas. Distribusi berperan dalam membawa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Bab 1 pendahuluan ini berisikan tentang latar belakang permasalahan yang terjadi jaringan distirbusi, tujuan penelitian, rumusan masalah, batasan masalah dan asumsi penelitian serta sistematika
Lebih terperinciPendahuluan. Metodologi Penelitian. Kesimpulan dan saran
Pendahuluan 1 Metodologi Penelitian 2 3 Model FDEA dgn Alokasi order 34 Hasil penelitian Kesimpulan dan saran 5 Latar Belakang Third Party Logistic adalah Warehousing Cross docking Packaging Distribution
Lebih terperinciPendekatan Dual-Matriks Untuk Menyelesaikan Persoalan Transportasi
Pendekatan Dual-Matriks Untuk Menyelesaikan Persoalan Transportasi Aziskhan, Usna Wita, M D H Gamal Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Abstract: This paper discusses an approach
Lebih terperinciOleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom
Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom Perancangan jaringan supply chain merupakan kegiatan strategis yang perlu dilakukan. Tujuanya untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang permintaanya berubah secara dinamis
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 terperinciPENGENDALIAN PERSEDIAAN DUA ESELON DENGAN MENGGUNAKAN METODE JOINT ECONOMIC LOT SIZE (JELS)
PENGENDALIAN PERSEDIAAN DUA ESELON DENGAN MENGGUNAKAN METODE JOINT ECONOMIC LOT SIZE (JELS) Santoso 1*, David Try Liputra 2, Yoanes Elias 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Kristen
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN DAN DISTRIBUTOR DENGAN INFLASI DAN INVESTASI UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PROSES PRODUKSI
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN DAN DISTRIBUTOR DENGAN INFLASI DAN INVESTASI UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PROSES PRODUKSI Muhammad Syafi i, Sutanto, dan Purnami Widyaningsih Program Studi Matematika
Lebih terperinciFida Faishal*, Budhi Handoko, Yeny Krista Franty. Departemen Statistika, FMIPA Universitas Padjdjaran *
Penjadwalan Preventive Maintenance Multi-Subsistem Mesin Cyril Bath menggunakan Mixed Integer Non Linear Programming (Studi Kasus di PT.Dirgantara Indonesia) Fida Faishal*, Budhi Handoko, Yeny Krista Franty
Lebih terperinciOPTIMASI POLA DISTRIBUSI BBM PERTAMINA MENGGUNAKAN ALGORITMA HEURISTIK
OPTIMASI POLA DISTRIBUSI BBM PERTAMINA MENGGUNAKAN ALGORITMA HEURISTIK Oleh: Rif atul Khusniah 1209201715 Dosen Pembimbing: Subchan, M.Sc, Ph.D Dr. Imam Mukhlas, MT SPBU 1 Order Daily DEPO SPBU 2 SPBU
Lebih terperinciPenjadwalan Job Shop Fleksibel dengan Mempertimbangkan Saat Siap dan Saat Tenggat
Petunjuk Sitasi: Putawara, R., Aribowo, W., & Ma'ruf, A. (2017). Penjadwalan Job Shop Fleksibel dengan Mempertimbangkan Saat Siap dan Saat Tenggat. Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. E41-47). Malang:
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembangunan daerah perkotaan atau city development memiliki beberapa aspek penting salah satunya adalah logistik perkotaan atau city logistics. Alasan mengapa city
Lebih terperinciLAPORAN PENELITIAN. Evaluasi Metode Optimasi Tangguh untuk Perencanaan Rantai Pasok
LAPORAN PENELITIAN Evaluasi Metode Optimasi Tangguh untuk Perencanaan Rantai Pasok oleh Dr. Carles Sitompul, ST.,MT.,MIM. Johanna Hariandja, ST., MSc., PDEng. Jurusan Teknik Industri Jl. Ciumbuleuit 94,
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 I PENDAHULUAN. perkembangan bisnis (Naslund et al., 2010). Manajemen rantai pasok melibatkan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dari survey yang dilakukan Accenture pada tahun 2010 terhadap sejumlah eksekutif perusahaan, sebanyak 89% menyatakan bahwa manajemen rantai pasok (Supply Chain Management,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka 2.1.1. Penelitian Terdahulu Transportasi merupakan bagian dari distribusi. Ong dan Suprayogi (2011) menyebutkan biaya transportasi adalah salah
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 I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pendistribusian suatu barang merupakan persoalan yang sering dijumpai dalam kehidupan sehari-hari baik oleh pemerintah maupun oleh produsen. Dalam pelaksanaannya
Lebih terperinciBAB 2 MODEL PERSOALAN LOKASI FASILITAS BERKAPASITAS
BAB 2 MODEL PERSOALAN LOKASI FASILITAS BERKAPASITAS 2.1 Pengertian Lokasi Fasilitas Pemilihan suatu lokasi merupakan hal yang sangat penting, karena faktor biaya dipengaruhi oleh fasilitas yang akan di
Lebih terperinciOptimasi Jaringan. Masalah Optimasi Jaringan Model Optimasi Jaringan Penyelesaian Optimasi Jaringan dengan Simpleks
Optimasi Jaringan Masalah Optimasi Jaringan Model Optimasi Jaringan Penyelesaian Optimasi Jaringan dengan Simpleks Pendahuluan Sebuah model jaringan terdiri dari dua buah element utama, yaitu: Arc, marupakan
Lebih terperinciPENDEKATAN SEDERHANA UNTUK FORMULASI MODEL UKURAN LOT GABUNGAN SINGLE-VENDOR MULTI-BUYER
PENDEKATAN SEDERHANA UNTUK FORMULASI MODEL UKURAN LOT GABUNGAN SINGLE-VENDOR MULTI-BUYER Hari Prasetyo Pusat Studi Logistik dan Optimisasi Industri (PUSLOGIN) Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta
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 terperinciSTUDI PERBANDINGAN KEMAMPUAN DAN ALOKASI KRI TNI AL KE SEKTOR PATROLI WILAYAH LAUT INDONESIA BARAT DENGAN METODE SET COVERING PROBLEM
STUDI PERBANDINGAN KEMAMPUAN DAN ALOKASI KRI TNI AL KE SEKTOR PATROLI WILAYAH LAUT INDONESIA BARAT DENGAN METODE SET COVERING PROBLEM Suhirwan, Ahmad Rusdiansyah, Nurhadi Siswanto Manajemen Industri Program
Lebih terperinciAnadiora Eka Putri, Nughthoh Arfawi Kurdhi, dan Mania Roswitha Program Studi Matematika FMIPA UNS
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN DAN DISTRIBUTOR DENGAN INVESTASI UNTUK MENGURANGI BIAYA PERSIAPAN, PENINGKATAN KUALITAS PROSES PRODUKSI, DAN POTONGAN HARGA UNTUK BACKORDER Anadiora Eka Putri, Nughthoh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam menjalankan usaha bisnis, transportasi dan distribusi merupakan dua komponen yang mempengaruhi keunggulan kompetitif suatu perusahaan karena
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN Bab ini berisi mengenai hal pokok yang mendasari dilakukannya penelitian serta identifikasi masalah penelitian meliputi latar belakang masalah, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM RUTE DAN PENJADWALAN PENGIRIMAN BARANG di PT. Karya Mandiri Kencana Surabaya
PERANCANGAN SISTEM RUTE DAN PENJADWALAN PENGIRIMAN BARANG di PT. Karya Mandiri Kencana Surabaya Onny Setyono, Ahmad Rusdiansyah Program Studi Pascasarjana Magister Manajemen Teknologi ITS Jl. Cokroaminoto
Lebih terperinciSEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi MASALAH TRANSPORTASI DENGAN FUZZY SUPPLY DAN FUZZY DEMAND
MASALAH TRANSPORTASI DENGAN FUZZY SUPPLY DAN FUZZY DEMAND Ridayati Ircham Jurusan Teknik Sipil STTNAS Jalan Babarsari Caturtunggal Depok Sleman e-mail: ridayati@gmail.com ABSTRAK Tulisan ini membahas tentang
Lebih terperinciModel Sistem Persediaan Dua Eselon Dengan Mempertimbangkan Interaksi Antar Fasilitas
Model Sistem Persediaan Dua Eselon Dengan Mempertimbangkan Interaksi Antar Fasilitas Fifi Herni Mustofa, ST., MT. Arie Desrianty, ST., MT. 2) Alif Ulfa Afifah Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA RELAKSASI PADA PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW
PENERAPAN ALGORITMA RELAKSASI PADA PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW Supiatun, Sapti Wahyuningsih, Darmawan Satyananda Universitas Negeri Malang E-mail: nuta_ipuzzz@yahoo.com Abstrak : Minimum cost flow merupakan
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PADA SISTEM SUPPLY CHAIN YANG MELIBATKAN PEMASOK, PEMANUFAKTUR DAN PEMBELI
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PADA SISTEM SUPPLY CHAIN YANG MELIBATKAN PEMASOK, PEMANUFAKTUR DAN PEMBELI Wakhid Ahmad Jauhari Jurusan Teknik Industri Universitas Sebelas Maret Surakarta Jl. Ir. Sutami
Lebih terperinci