PEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI
|
|
- Sugiarto Muljana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI Asep dan Abdulah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Aseps47@gmail.com ABSTRAK Sistem penggantian spare part pada perusahaan consumer good merupakan salah satu hal penentu dalam penggunaan biaya perawatan mesin. Kegagalan pada suatu mesin akan menyebabkan terjadinya kerugian-kerugian yaitu tidak tercapainya rencana produksi, waste yang tinggi, persediaan bahan baku menjadi tinggi dan meningkatnya biaya kerusakan. Hal ini sering terjadi pada PT UPA sehingga variable cost meningkat dan mengurangi tingkat persaingan usaha dengan perusahaan-perusahaan consumer good sejenis. Kendala yang ada pada PT UPA adalah sistem penggantian spare part masih mengikuti umur rata-rata masing-masing part sehingga pada saat melakukan penggantian part akan dilakukan pembongkaran pada bagian part yang sama berkali-kali dan ini akan menambah waktu dan biaya juga. Untuk mengatasi kendala tersebut maka digunakan metode simulasi yang akan menganalisa kebijakan penggantian spare part yang ada serta membuat beberapa skenario kebijakan penggantian spare part baru dengan biaya dan waktu yang optimal tanpa mengabaikan waktu penggantian antar part (Mean Time Between Failure) berdasarkan distribusi yang terjadi. Dan metode simulasi yang digunakan adalah metode simulasi Monte Carlo (Monte Carlo Simulation Method). Dari hasil simulasi beberapa skenario kebijakan penggantian spare part maka didapatkan biaya yang lebih optimal sehingga dapat diterapkan pada kondisi nyata. Kata kunci : Kebijakan penggantian spare part, simulasi Monte Carlo (Monte Carlo Simulation Method), Mean time between failure PENDAHULUAN Perkembangan industri consumer good belakang ini dihadapkan dengan tinggi nya biaya operasional yang jika dicermati lebih lanjut salah satunya berkaitan dengan biaya variabel seperti biaya perawatan mesin produksi. Biaya perawatan mesin produksi sangat dipengaruhi oleh pemilihan kebijakan sistem penggantian spare part. Pemilihan kebijakan sistem penggantian spare part juga sangat mempengaruhi kemampuan bersaing dengan perusahaan consumer good yang lainnya. Sebuah kebijakan sistem penggatian spare part yang sedang diterapkan sebuah perusahaan akan membutuhkan waktu untuk membuktikan kebijakan tersebut sudah optimal atau belum optimal, tentu saja hal ini juga merupakan sebuah biaya tersendiri, baik itu biaya yang mesti dibayar jika kebijakan tersebut tidak optimal juga biaya kehilangan kesempatan untuk memproduksi barang (lost opportunity) Simulasi sistem sudah dikenal sejak lama, dan simulasi sistem ini dapat menjawab permasalahan diatas. Dengan menggunakan sistem simulasi paling tidak
2 perusahaan tidak melakukan sebuah trial and error dengan berbagai macam skenario kebijakan penggantian spare part yang berakibat pada biaya. Tujuan yang ingin dicapai adalah membuat model simulasi kebijakan penggantian spare part yang saat ini berjalan serta mengetahui jumlah biaya yang terjadi, dapat merumuskan model simulasi kebijakan penggantian spare part yang baru dengan biaya perawatan yang paling optimal, mengetahui distribusi pakai masing-masing spare part di mesin produksi dan dapat membandingkan antara kebijakan yang saat ini dipergunakan dengan kebijakan baru (studi perbandingan). Meskipun definisi simulasi dapat mempunyai bermacam arti tergantung pada pamakaiannya. Pada umumnya simulasi dapat didefinisikan sebagai menggunakan komputer untuk melakukan percobaan sebuah model terhadap sistem sebenarnya. (Chase, 2004). Sedangkan tujuan menggunakan simulasi antara lain adalah: dapat memahami perilaku sistem, dapat membuat teori-teori dan hipotesis tentang sistem yang diamati, dan dapat menggunakan teori-teori atau hipotesis tersebut untuk memperkirakan perilaku sistem yang akan datang yaitu hasil atau efek yang dihasilkan apabila terjadi perubahan-perubahan dalam sistem atau dalam teknik operasi sistem. Untuk kelebihan dari simulasi ini menurut Arman Hakim Nasution dan Imam Baihaqi (2007) adalah: Konsep random, model simulasi Komputer dapat dengan mudah memodelkan peristiwa random (acak) sehingga dapat memberikan gambaran kemungkinankemungkinan apa yang akan terjadi. Return on investment, dengan menggunakan simulasi komputer, faktor biaya akan dengan mudah ditutup karena simulasi kita dapat meningkatkan effisiensi, seperti penghematan operation cost, inventory, dan pengurangan jumlah orang. Antisipasi, dengan menggunakan simulasi maka resiko yang ada dapat dihindari. Meningkatkan komunikasi, simulasi juga dapat dilengkapi dengan animasi yang akan sangat membantu dalam mengkomunikasikan sistem. METODA Dalam melakukan pemilihan kebijakan sistem penggantian spare part ini menggunakan metode simulasi monte carlo. Metode simulasi monte carlo merupakan metode analisis numeric yang melibatkan pengambilan sample eksperimen bilangan acak atau bilangan acak (Djati, 2007). Sedangkan menurut Arman hakim nasution dan Imam Baihaqi (2007) simulasi monte carlo melibatkan keacakan (random) mulai dari input sampat outputnya. Secara manual metode simulasi monte carlo mempunyai langkah-langkah sebagai berikut (Nasution dan Baihaqi, 2007): Melakukan observasi terhadap parameter yang akan dimodelkan. Menghitung frekuensi dari tiap-tiap nilai parameter. Menghitung distribusi frekuensi kumulatif dan distribusi probabilitas kumulatif. Memasangkan nilai kelas dari tiap parameter dengan bilangan random yang mempunyai range antara 00 sampai dengan 99. Keluarkan suatu bilangan random (bilangan acak) dengan menggunakan table random. Dapatkan nilai parameter yang sesuai dengan memasangkan bilangan random (bilangan acak) yang dihasilkan. Untuk melakukan simulasi dengan metode monte carlo yang tidak terlalu besar dapat menggunakan software spreadsheet seperti Microsoft Excell (Alexander, 2003). A-35-2
3 Dengan mengkombinasikan individual system untuk membentuk sistem yang besar dapat mensimulasikan seluruh plant yang ada. Ketika pertimbangan-pertimbangan ekonomis seperti lost profit dan biaya perbaikan dimasukan kedalam simulasi, maka metode simulasi Monte Carlo dapat menjadi sebuah alat optimasi yang baik untuk mengoptimalkan kebijakan maintenance (Alexander, 2003) contoh: Sebuah mesin produksi mempunyai 4 spare part utama yaitu: Holder Shaft (pemegang poros). Eccentric Shaft. Bearing KR 40 (Cam Follower). Bearing GE 25 GS. Tabel 1. Biaya Tenaga Kerja No Nama Part Waktu Penggantian Biaya Tenaga Kerja 1 Bearing KR 40 2 Jam 11, Bearing GE 25 ES 4 Jam 23, Eccentric Shaft 4.5 Jam 26, Holder Shaft 5 Jam 28, Tabel 2. Biaya BS dan Biaya Part No Nama Part BS yang Terjadi Biaya BS Biaya Part 1 Bearing KR Kg 2,500, , Bearing GE 25 ES 150 Kg 1,500, , Eccentric Shaft 340 Kg 3,400, , Holder Shaft 300 Kg 3,000, , Untuk kebijakan sistem penggantian spare part yang saat ini digunakan adalah Penggantian part mengikuti distribusi umur masing-masing part seperti terlihat pada gambar 1, pada gambar ini menjelaskan pada saat mesin forming running dan memasuki keadaan mesin forming rusak, dan bagian yang rusak adalah bagian wobling disk maka jika Holder Shaft rusak maka dilakukan penggantian jika tidak maka akan turun ke Eccentric Shaft, jika rusak maka akan dilakukan penggantian jika tidak akan turun ke Bearing KR 40, jika rusak maka akan dilakukan penggantian jika tidak akan turun ke Bearing GE 25 ES, jika rusak maka akan dilakukan penggantian, setelah dilakukan penggantian maka hasil nya OK, jika OK maka mesin akan kembali running, jika tidak akan masuk pada kondisi wobling rusak. Untuk membuat perbaikan dari kebijakan sistem penggantian yang ada maka dibuatkan skenario kebijakan penggantian yang baru. Adapun skenario-skenario perbaikan yang diusulkan adalah sebagai berikut: Skenario 2 : Bearing GE diganti setiap 3 kali penggantian bearing KR 40, part yang lain diganti berdasarkan distribusi umurnya. Skenario 3 : Eccentric Shaft diganti setiap 10 kali penggantian bearing KR 40, part yang lain diganti berdasarkan distribusi umurnya. Skenario 4 : Holder shaft diganti setiap 11 kali penggantian bearing KR 40, part yang lain diganti berdasarkan distribusi umurnya. A-35-3
4 Skenario 5 : Bearing GE diganti setiap 3 kali penggantian bearing KR 40 dan Eccentric Shaft diganti setiap 10 kali penggantian bearing KR 40, part yang lain diganti berdasarkan distribusi umurnya. Skenario 6 : Bearing GE diganti setiap 3 kali penggantian bearing KR 40, Eccentric Shaft diganti setiap 10 kali penggantian bearing KR 40 dan Holder shaft diganti setiap 11 kali penggantian bearing KR 40. HASIL DAN DISKUSI Gambar 1. Model Simulasi Skenario 1 Simulasi monte carlo ini dilanjutkan dengan menggenerate bilangan random dengan distribusi uniform dengan nilai min 0 dan max 9999, menjalankan simulasi ini dengan menggunakan software Microsoft Excell Dan setiap angka random yang keluar akan dipasangkan dengan range bilangan random masing-masing part, juga tergantung pada kebijakan penggantian yang diterapkan dan dengan dilakukan iterasi sebanyak 500 kali. Maka hasil dari simulasi kebijakan sistem penggantian part didapatkan dan dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini. Tabel 3. Hasil Simulasi Kebijakan Sistem Penggantian Spare Part A-35-4
5 Comparison of Histogram Frequency Variable Policy1 Policy2 Policy3 Policy4 Policy5 Policy6 Mean StDev N Biaya Gambar 2. Histogram Hasil Simulasi Monte Carlo Dari Gambar 2. diatas juga dapat dilihat bahwa skenario 1 (kebijakan awal) mempunyai rata-rata biaya sebesar Rp. 347,389,320.00, rata-rata biaya skenario 2 adalah sebesar Rp. 312,642,097.00, rata-rata biaya skenario 3 adalah sebesar Rp. 305,229,506.00, rata-rata biaya skenario 4 adalah sebesar Rp. 329,842,026.00, rata-rata biaya skenario 5 adalah sebesar Rp. 270,842,282.00, sedangkan skenario 6 yang mempunyai biaya terkecil yaitu sebesar Rp. 252,934, dibandingkan dengan skenario yang lainnya. Jika dilihat pada gambar 2 maka dapat dilihat ada perubahan rata-rata biaya antara setiap skenario (Policy), dan tidak semua kebijakan menghasilkan biaya sangat murah seperti terlihat pada skenario 4 yang biaya nya lebih besar yaitu sebesar Rp. 329,842, dibandingkan skenario-skenario perbaikan lainnya. Dapat dilihat pada gambar 2 pula bahwa semua skenario berdistribusi normal dengan standar deviasi (sebaran data) terkecil pada skenario 4 sebesar Rp. 4,603, dan standar deviasi terbesar adalah skenario 5 yaitu sebesar Rp. 5,132, Jika kita membandingkan skenario 2, 3, 4, 5, dan 6 dengan skenario 1 yang merupakan kebijakan awal maka didapatkan effisiensi biaya perawatan seperti terlihat pada Tabel 4 Tabel 4. Perbandingan Effisiensi Biaya Kebijakan Perbaikan Vs Kebijakan Awal Pada Tabel 4 dapat dilihat effisiensi biaya skenario 2 jika dibandingkan skenario 1 (kebijakan awal) maka didapatkan effisiensi biaya sebesar %, untuk skenario 3 effisiensi biaya yang didapat adalah sebesar 12.14%, untuk skenario 4 effisiensi biaya yang didapat adalah sebesar 5.05%, untuk skenario 5 effisiensi biaya yang didapat A-35-5
6 adalah sebesar 22.14%, dan untuk skenario 6 effisiensi biaya yang didapat adalah sebesar 27.19%. Dan dari perbandingan effisiensi terlihat bahwa skenario 6 merupakan kebijakan penggantian spare part yang paling optimum dibandingkan dengan kebijakan penggantian yang lainnya, hal ini juga dapat dilihat pada Gambar 3 dibawah ini 27,50% 25,00% 22,50% 20,00% 17,50% 15,00% 12,50% 10,00% 7,50% 5,00% 2,50% 0,00% Effisiensi Biaya Skenario2 Skenario3 Skenario4 Skenario5 Kebijakan Skenario6 Gambar 3. Histogram Perbandingan Effisiensi Biaya KESIMPULAN Setelah dilakukan perbandingan dari hasil simulasi yang dapat didapatkan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa skenario 6 paling optimal dalam biaya dibanding dengan kebijakan atau skenario awal yang diterapkan saat ini maupun kebijakan perbaikan lainnya dengan effisiensi biaya rata-rata sebesar 27.19% untuk periode 20,000 jam. Dan Masih terbuka skenario-skenario perbaikan lain yang mungkin lebih optimal lagi yang dapat dikembangkan dengan menggunakan metoda simulasi Monte Carlo ini. DAFTAR PUSTAKA Alexander, Dennis. (2003), Application of Monte Carlo Simulations to System Reliability Analysis, Proceeding of 20 th International Pump Users Symposium, Exxon Mobil Chemical, Louisiana, USA page Chase, Richard B. Jacobs, F. Robert. and Aquilano, Nicholas J. (2004), Operation Management for Competitive Advantage, 8 th Edition, Mc Graw-Hill Book Company, Inc., USA Nasution, Arman Hakim dan Baihaqi, Imam (2007), Simulasi Bisnis, Andi Offset, Yogyakarta A-35-6
Kata kunci: Analisis Pengendalian Persediaan, Metode Peramalan.
PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PADA PT. X Indra Dwiharto, Moses L. Singgih Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya ABSTRAK PT. X merupakan perusahaan yang bergerak
Lebih terperinciPENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK DENGAN SIKLUS HIDUP PENDEK (Studi Kasus Produk Portable Computer)
PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK DENGAN SIKLUS HIDUP PENDEK (Studi Kasus Produk Portable Computer) Diana Safitri Yulianti, I Nyoman Pudjawan Program Studi Magister Manajemen Teknologi ITS Jl. Cokroaminoto
Lebih terperinciPERANCANGAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PIPA PVC DI PT. DJABES SEJATI MENGGUNAKAN METODE JUST IN TIME (JIT) ABSTRAK
PERANCANGAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PIPA PVC DI PT. DJABES SEJATI MENGGUNAKAN METODE JUST IN TIME (JIT) Oleh : Henny Wunas, I Nyoman Pujawan Wunas_henny@yahoo.com, pujawan@ie.its.ac.id ABSTRAK
Lebih terperinciPERENCANAAN SISTEM PERSEDIAAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR UNTUK MENGURANGI BIAYA PERSEDIAAN PADA PT. UTOMO MOTOR DI SURABAYA
PERENCANAAN SISTEM PERSEDIAAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR UNTUK MENGURANGI BIAYA PERSEDIAAN PADA PT. UTOMO MOTOR DI SURABAYA Angela Utami Dewi Kristiana, Katjuk Astrowulan, Nurhadi Siswanto Program Studi
Lebih terperinciDetail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi
Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi Buatlah aplikasi program untuk menyelesaikan kasus permasalahan dibawah ini, dengan menggunakan software aplikasi yang kalian mampu gunakan, interfacing
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Flowchart Diagram 3.1 Flowchart Metodologi Pemecahan Masalah Diagram 3.1 Flowchart Metodologi Pemecahan Masalah (Lanjutan) 62 63 3.2 Observasi Lapangan Observasi
Lebih terperinciANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.
ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.) I Gusti Ngr. Rai Usadha 1), Valeriana Lukitosari 2),
Lebih terperinciOPTIMALISASI INTERVAL WAKTU PENGGANTIAN KOMPONEN MESIN PACKER TEPUNG TERIGU KEMASAN 25 KG DI PT X
OPTIMALISASI INTERVAL WAKTU PENGGANTIAN KOMPONEN MESIN PACKER TEPUNG TERIGU KEMASAN 25 KG DI PT X Sutanto 1) dan Abdullah Shahab 2) 1,2) Program Studi Magister Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciANALISA PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN ATK REGULAR PADA PT. PLN (PERSERO) UDIKLAT JAKARTA PERIODE
ANALISA PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN ATK REGULAR PADA PT. PLN (PERSERO) UDIKLAT JAKARTA PERIODE 2011-2012 Angeline Williany BINUS University Jl. Kebon Jeruk Raya, Kebon Jeruk, Jakarta Barat,
Lebih terperinciAplikasi Simulasi Persediaan Teri Crispy Prisma Menggunakan Metode Monte Carlo
Aplikasi Simulasi Persediaan Teri Crispy Prisma Menggunakan Metode Monte Carlo Erwin Prasetyowati 1) 1) Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Madura Pamekasan Email: 1) erwinprasetyowati@gmail.com
Lebih terperinciPenentapan Perencanaan Produksi guna Menentukan Besaran Produksi yang Tepat pada PT Goodyear Indonesia Tbk
PENETAPAN PERENCANAAN PRODUKSI GUNA MENENTUKAN BESARAN PRODUKSI YANG TEPAT PADA PT GOODYEAR INDONESIA TBK Dewi Taurusyanti Dosen Tetap Fakultas Ekonomi Universitas Pakuan Wawan Hermawan Mahasiswa Fakultas
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH START Studi Pendahuluan Identifikasi Masalah Studi Pustaka Perumusan Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data A Taguchi Identifikasi faktorfaktor yang berpengaruh Penentuan
Lebih terperinciSIMULASI DISTRIBUSI PELUMAS PT.PERTAMINA UPms V
SIMULASI DISTRIBUSI PELUMAS PT.PERTAMINA UPms V Rasky Sahnan Pilpala, Abdullah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi ITS email: rasky_mmt_its@yahoo.co.id ABSTRAK Sejak awal berdirinya PT.PERTAMINA
Lebih terperinciPENENTUAN INTERVAL WAKTU PERAWATAN PENCEGAHAN PADA PERALATAN SUB UNIT SINTESA UNIT UREA DI PT X MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO
PENENTUAN INTERVAL WAKTU PERAWATAN PENCEGAHAN PADA PERALATAN SUB UNIT SINTESA UNIT UREA DI PT X MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO Winy Febrianti 1) dan Bobby Oedy P. Soepangkat 2) Program Studi Magister
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian, yang tidak dapat diperkirakan sebagai sesuatu yang pasti. Pada umumnya pengukuran berulang
Lebih terperinciPERTEMUAN #1 PENGANTAR DAN PENGENALAN PEMELIHARAAN DAN REKAYASA KEANDALAN 6623 TAUFIQUR RACHMAN TKT316 PEMELIHARAAN DAN REKAYASA KEANDALAN
PENGANTAR DAN PENGENALAN PEMELIHARAAN DAN REKAYASA KEANDALAN PERTEMUAN #1 TKT316 PEMELIHARAAN DAN REKAYASA KEANDALAN 6623 TAUFIQUR RACHMAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ESA
Lebih terperinciOPTIMASI SUMBER DAYA LAYANAN SERVICE UNTUK MEMAKSIMALKAN PROFIT DI AUTO2000 SUNGKONO DENGAN METODE SIMULASI
OPTIMASI SUMBER DAYA LAYANAN SERVICE UNTUK MEMAKSIMALKAN PROFIT DI AUTO2000 SUNGKONO DENGAN METODE SIMULASI Ahmad Azkia 1) dan Abdullah Shahab 2) 1) Program Studi Magister Manajemen Teknologi, Institut
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 3.1. Diagram Alir Sistematika Pemecahan Masalah 30 31 3.1.Tahap Identifikasi dan Pendahuluan Tahap identifikasi dan pendahuluan dilakukan dengan cara melakukan studi
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 1, Juni 2016 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Optimasi Persediaan Sparepart Menggunakan Model
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dari beberapa item atau bahan baku yang digunakan oleh perusahaan untuk
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Persediaan Menurut Jacob, Chase, Aquilo (2009: 547) persediaan merupakan stok dari beberapa item atau bahan baku yang digunakan oleh perusahaan untuk produksi. Sedangkan
Lebih terperinciAPLIKASI SISTEM MATERIAL REQUIREMENTS PLANNING DENGAN MEMPERTIMBANGKAN KETIDAKPASTIAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU DI PT. LISA CONCRETE INDONESIA
APLIKASI SISTEM MATERIAL REQUIREMENTS PLANNING DENGAN MEMPERTIMBANGKAN KETIDAKPASTIAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU DI PT. LISA CONCRETE INDONESIA Seno Hananto, Nyoman Pudjawan Magister Manajemen Teknologi (MMT)
Lebih terperinciSistem Pengendalian Persediaan Dengan Permintaan Dan Pasokan Tidak Pasti (Studi Kasus Pada PT.XYZ)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1 Sistem Pengendalian Persediaan Dengan Permintaan Dan Pasokan Tidak Pasti (Studi Kasus Pada PT.XYZ) Ayu Tri Septadianti, Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha,
Lebih terperinci#12 SIMULASI MONTE CARLO
#12 SIMULASI MONTE CARLO 12.1. Konsep Simulasi Metode evaluasi secara analitis sangat dimungkinkan untuk sistem dengan konfigurasi yang sederhana. Untuk sistem yang kompleks, Bridges [1974] menyarankan
Lebih terperinciSISTEM MANAJEMEN PERAWATAN UNIT MMU PUMP DAN OIL SHIPPING PUMP
Yogyakarta 15 September 2012 SISTEM MANAJEMEN PERAWATAN UNIT MMU PUMP DAN OIL SHIPPING PUMP Eko Nursubiyantoro dan Triwiyanto Program studi Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri UPN Veteran Yogyakarta
Lebih terperinciBAB V ANALISA DAN INTERPRETASI
BAB V ANALISA DAN INTERPRETASI Tahap analisa dan interpretasi data ini merupakan langkah lebih lanjut dalam penelitian yang dilakukan. Pada bab ini akan dianalisa hasil-hasil yang didapatkan dari bab sebelumnya
Lebih terperinciI. BAB I PENDAHULUAN
I. BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Dalam menjalani kehidupan, manusia membutuhkan berbagai macam barangbarang untuk memenuhi kebutuhannya. Pada saat ini, manusia menggunakan mobil sebagai alat transportasi
Lebih terperinciSIMULASI Kendalan (Reliability Simulation)*
TKS 6112 Keandalan Struktur SIMULASI Kendalan (Reliability Simulation)* * Pranata, Y.A. Teknik Simulasi Untuk Memprediksi Keandalan Lendutan Balok Statis Tertentu. Prosiding Konferensi Teknik Sipila Nasional
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Simulasi 2.1.1 Pengertian Simulasi Banyak para ahli yang memberikan definisi tentang simulasi. Beberapa diantaranya adalah sebagai berikut: Emshoff dan Simun (1970), simulasi didefinisikan
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Perencanaan Produksi PT. XYZ dengan Pendekatan Simulasi. Oleh. Novita Ariyanti, S.Kom
Sistem Pendukung Keputusan Perencanaan Produksi PT. XYZ dengan Pendekatan Simulasi Oleh Novita Ariyanti, S.Kom Dosen Tetap Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Abstrak Perusahaan yang menjadi objek artikel merupakan
Lebih terperinciHasil Simulasi Monte Carlo Material di Kuadran II
Hasil Simulasi Monte Carlo di Kuadran II Hasil Simulasi Monte Carlo di Kuadran II a. Alternatif 1 : Dengan nilai s = 92, S= 154 dan Total cost = Rp 145.641.597 b. Alternatif 2 : Dengan nilai s = 99 dan
Lebih terperinciNelson Manurung 1* 1 Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Medan *
OPTIMASI JADWAL PEMELIHARAAN SCREW PRESS PEMERAS DAGING BUAH KELAPA SAWIT DENGAN METODE TIME BASED MAINTENANCE (Studi Kasus di Pabrik Kelapa Sawit PTPN III Aek Nabara Selatan) Nelson Manurung 1* 1 Jurusan
Lebih terperinciMonte Carlo. Prihantoosa Toosa
Monte Carlo Prihantoosa pht854@yahoo.com toosa@teknosoftmedia.com Pendahuluan Simulasi Monte Carlo dikenal dengan intilah sampling simulation atau Monte Carlo Sampling Technique Istilah Monte Carlo pertama
Lebih terperinci(Risk Analysis Simulator)
(Risk Analysis Simulator) TUJUAN Membuat alat eksperimental, atau simulator, yang akan berlaku seperti sistem yang diinginkan dalam aspek yang pasti dan cepat, dengan biaya yang efektif. PERBANDINGAN ANTARA
Lebih terperinciFORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan
Lebih terperinciANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN PENDEKATAN METODE MONTE CARLO PADA PT DELIJAYA GLOBAL PERKASA
ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN PENDEKATAN METODE MONTE CARLO PADA PT DELIJAYA GLOBAL PERKASA Eriani Lestari Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia ABSTRAK PT. Delijaya Global Perkasa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan 2.1.1 Pengertian Persediaan Persediaan meliputi semua barang dan bahan yang dimiliki oleh perusahaan dan dipergunakan dalam proses produksi atau dalam memberikan
Lebih terperinciAnalisis Repair Policy dan Preventive Maintenance pada Mesin KDS 800 PT. Phapros
Analisis Repair Policy dan Preventive Maintenance pada Mesin KDS 800 PT. Phapros 1, Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Sudarto, Tembalang, Semarang 39 Tel/Faks.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Kapal sebagai sebuah wahana teknis terdiri dari beberapa sistem permesinan yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. LATAR BELAKANG Kapal sebagai sebuah wahana teknis terdiri dari beberapa sistem permesinan yang bekerja sesuai fungsinya masing-masing. Pada setiap sistem dibangun oleh berbagai komponen
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 terperinci3 BAB III LANDASAN TEORI
3 BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Pemeliharaan (Maintenance) 3.1.1 Pengertian Pemeliharaan Pemeliharaan (maintenance) adalah suatu kombinasi dari setiap tindakan yang dilakukan untuk menjaga suatu barang dalam,
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
PENENTUAN INTERVAL WAKTU PERAWATAN PENCEGAHAN PADA PERALATAN DI MEDIUM PRESSURE GAS COMPRESSION AREA (MPGCA) DI PT TEXI DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO Arief Witjaksono 1) dan Bobby Oedy P. Soepangkat
Lebih terperinciSimulasi Monte Carlo
Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo Simulasi monte carlo melibatkan penggunaan angka acak untuk memodelkan sistem, dimana waktu tidak memegang peranan yang substantif (model statis) Pembangkitan
Lebih terperinciRENCANA BIAYA PELAKSANAAN (RBP) YANG PALING MUNGKIN PADA PROYEK KONSTRUKSI DENGAN BANTUAN
1 RENCANA BIAYA PELAKSANAAN (RBP) YANG PALING MUNGKIN PADA PROYEK KONSTRUKSI DENGAN BANTUAN PROGRAM @RISK I Ketut Nudja S. 1) 1) Dosen Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Warmadewa ABSTRAK
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Universitas Komputer Indonesia
MODEL INVENTORY Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Pendahuluan Inventory merupakan pengumpulan atau penyimpanan komoditas yang akan digunakan untuk
Lebih terperinciMANAJEMEN PERSEDIAAN
MANAJEMEN PERSEDIAAN Modul ke: 06Fakultas Ekonomi dan Bisnis Persediaan Pengaman (Safety Stock) Dr. Sawarni Hasibuan, M.T. Program Studi Manajemen www.mercubuana.ac.id Akomodasi Ketidakpastian Asumsi Model
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA
BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA 4.1 Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan adalah data yang didapat dari bulan Mei 2007 sampai bulan Juli 2007 yaitu berupa data-data yang berkaitan dengan perencanaan
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 2, Desember 2016 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Simulasi Monte Carlo dan Animasi Operasinya
Lebih terperinciBAB 4 PEMBAHASAN. PT. PLN (Persero) Udiklat Jakarta merupakan lembaga pendidikan yang
BAB 4 PEMBAHASAN P. PLN (Persero Udiklat Jakarta merupakan lembaga pendidikan yang memiliki fungsi untuk meningkatkan kompetensi SM Pegawai P. PLN (Persero. Selayaknya tempat pelatihan dan pembelajaran,
Lebih terperinciStudi Analisis Keandalan Sistem Distribusi Tenaga Listrik Surabaya Menggunakan Metode Latin Hypercube Sampling
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (0) -5 Studi Analisis Keandalan Sistem Distribusi Tenaga Listrik Surabaya Menggunakan Metode Latin Hypercube Sampling Agung Yanuar Wirapraja, I Gusti Ngurah Satriyadi Hernanda,
Lebih terperinciPerancangan Sistem Pemeliharaan Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM) Pada Pulverizer (Studi Kasus: PLTU Paiton Unit 3)
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (215) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Print) F 155 Perancangan Sistem Pemeliharaan Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM) Pada Pulverizer (Studi Kasus: PLTU
Lebih terperinciPERBAIKAN SETTING PARAMETER PERSEDIAAN SUKU CADANG DENGAN PENDEKATAN SIMULASI MONTE CARLO (Studi kasus di Chevron Indonesia Company)
Program tudi MMT-IT, urabaya 0 Juli 06 PERBAIKAN ETTING PARAMETER PEREDIAAN UKU CADANG DENGAN PENDEKATAN IMULAI MONTE CARLO (tudi kasus di Chevron Indonesia Company) Edi Triono ) dan I Nyoman Pujawan )
Lebih terperinciSIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo
SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo Tjipto Juwono, Ph.D. April 2017 TJ (SU) SIMULASI: Deterministik dan Monte Carlo April 2017 1 / 14 Apa itu yang dimaksud dengan simulasi? Apabila semua data diperoleh
Lebih terperinciPENENTUAN INTERVAL WAKTU PENGGANTIAN SUB-SUB SISTEM MESIN HEIDELBERG CD 102 DI PT. X
PENENTUAN INTERVAL WAKTU PENGGANTIAN SUB-SUB SISTEM MESIN HEIDELBERG CD 102 DI PT. X Trisian Hendra Putra dan Bobby Oedy P. Soepangkat Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPENERAPAN METODE RELIABILITYENGINEERING DALAM PERENCANAAN PERAWATAN MESIN DI PERUSAHAAN PRODUKSI AIR MINUM
PENERAPAN METODE RELIABILITYENGINEERING DALAM PERENCANAAN PERAWATAN MESIN DI PERUSAHAAN PRODUKSI AIR MINUM Khawarita Siregar, Ukurta Tarigan, dan Syahrul Fauzi Siregar Departemen Teknik Industri, Fakultas
Lebih terperinciSimulasi dan Pemodelan. Kuliah I Ricky Maulana Fajri, M.Sc
Simulasi dan Pemodelan Kuliah I Ricky Maulana Fajri, M.Sc Who Am I? SDN 146 Palembang (1997) SMPN 33 Palembang (2000) SMA 11 Palembang (2003) S.Kom, M.Sc and in Software Engineering from Universitas Bina
Lebih terperinciPENENTUAN WAKTU PERAWATAN UNTUK PENCEGAHANPADA KOMPONEN KRITIS CYCLONE FEED PUMP BERDASARKAN KRITERIA MINIMASI DOWN TIME
PENENTUAN WAKTU PERAWATAN UNTUK PENCEGAHANPADA KOMPONEN KRITIS CYCLONE FEED PUMP BERDASARKAN KRITERIA MINIMASI DOWN TIME Siti Nandiroh Jurusan Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A.
Lebih terperinciekonomi, serta para pakar yang mendukung diagnosa medis dan sebagainya ( Heizer,
BAB II LANDASANTEORI 2.1 Analisa Keputusan Anafisa keputusan adalah sebuah metode yang menyediakan dukungan metode kuantitatif bagi seorang pengambil keputusan ( decision maker ) di hampir semua area,
Lebih terperinciLABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS
LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS Latar Belakang Pelayanan terpusat di satu tempat Antrian pemohon SIM yg cukup panjang (bottleneck) Loket berjauhan Sumber daya terbatas Lamanya
Lebih terperinciPENENTUAN KEBIJAKAN ORDER PRODUK SKINCARE DAN PLASTER DENGAN PENDEKATAN VENDOR MANAGED INVENTORY (Studi Kasus: PT Beiersdorf Indonesia)
PENENTUAN KEBIJAKAN ORDER PRODUK SKINCARE DAN PLASTER DENGAN PENDEKATAN VENDOR MANAGED INVENTORY (Studi Kasus: PT Beiersdorf Indonesia) DETERMINATION ORDER POLICY SKINCARE AND PLASTER PRODUCT VENDOR MANAGED
Lebih terperinciPengendalian Persediaan Bahan Baku di PT. ABC Dengan Model Q Back Order Menggunakan Simulasi Monte Carlo
Pengendalian Persediaan Bahan Baku di PT. ABC Dengan Model Q Back Order Menggunakan Simulasi Monte Carlo Lamhot Siregar 1, Lely Herlina 2, Kulsum 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciDasar-dasar Simulasi
Bab 3: Dasar-dasar Simulasi PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM M O N I C A A. K A P P I A N T A R I - 2 0 0 9 Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw-
Lebih terperinciAPLIKASI SIMULASI UNTUK PERAMALAN PERMINTAAN DAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN YANG BERSIFAT PROBABILISTIK
APLIKASI SIMULASI UNTUK PERAMALAN PERMINTAAN DAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN YANG BERSIFAT PROBABILISTIK Bambang Sugiharto 1 ABSTRACT One of the important aspect on plan and production control is the management
Lebih terperinciTENTANG UTS. Penentuan Cadangan, hal. 1
TENTANG UTS Soal 1: Jawaban umumnya tidak fokus atau straight ke pertanyaan/ masalah yang diajukan. Key words dalam pertanyaan di atas tekanan saturasi, sedangkan dalam banyak jawaban di bawah tekanan
Lebih terperinciAnalisa Keandalan Jaringan Distribusi Wilayah Surabaya Menggunakan Metode Monte Carlo Agung Arief Prabowo
Analisa Keandalan Jaringan Distribusi Wilayah Surabaya Menggunakan Metode Monte Carlo Agung Arief Prabowo 2207 100 058 Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto ST., MT. I Gusti Ngurah Satriyadi
Lebih terperinciBab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data
24 Bab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data IV.1 Mengenal Metode Monte Carlo Distribusi probabilitas digunakan dalam menganalisis sampel data. Sebagaimana kita ketahui,
Lebih terperinciModel Inventory Perishable Material dengan Mempertimbangkan Faktor Kapasitas Gudang Penyimpanan Bahan Baku PT. So Good Food Manufacturing
Model Inventory Perishable Material dengan Mempertimbangkan Faktor Kapasitas Penyimpanan Bahan Baku PT. So Good Food Manufacturing Zeny Fatimah Hunusalela Program Studi Teknik Industri - Fakultas Teknik,
Lebih terperinciINTERVAL PENGGANTIAN PENCEGAHAN SUKU CADANG BAGIAN DIESEL PADA LOKOMOTIF KERETA API PARAHYANGAN * (STUDI KASUS DI PT. KERETA API INDONESIA)
Reka Integra ISSN: 2338-5081 Jurusan Teknik Industri Itenas No.02 Vol.4 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional April 2016 INTERVAL PENGGANTIAN PENCEGAHAN SUKU CADANG BAGIAN DIESEL PADA LOKOMOTIF KERETA
Lebih terperinciMODEL SIMULASI KEJADIAN DISKRIT UNTUK MENGEVALUASI KINERJA OPERASIONAL SISTEM PELAYANAN PADA SEBUAH KANTOR CABANG BANK X
MODEL SIMULASI KEJADIAN DISKRIT UNTUK MENGEVALUASI KINERJA OPERASIONAL SISTEM PELAYANAN PADA SEBUAH KANTOR CABANG BANK X Haastoro Ardi Iwara, Suparno Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. antara perusahaan manufaktur menjadi semakin ketat. Setiap perusahaan berusaha
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Industri manufaktur dewasa ini mengalami perkembangan yang sangat pesat, hal ini disebabkan adanya perubahan yang dinamis sehingga kompetisi antara perusahaan
Lebih terperinciANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG
LAPORAN RESMI PRAKTIKUM PENGANTAR METODE STATISTIKA MODUL 3 ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG Oleh : Diana Nafkiyah 1314030028 Nilamsari Farah Millatina
Lebih terperinciImprovement Sistem Pemenuhan dan Penyimpanan Seragam PT. XYZ
Improvement Sistem Pemenuhan dan Penyimpanan Seragam PT. XYZ Octaviona Inge Setiawan 1, Tanti Octavia 2 Abstract: Problem were found in a uniform warehouse in PT. XYZ are about uniform storage and overstock.
Lebih terperinciPENERAPAN PENJADWALAN PROBABILISTIK PADA PROYEK PENGEMBANGAN GEDUNG FSAINTEK UNAIR
TUGAS AKHIR PENERAPAN PENJADWALAN PROBABILISTIK PADA PROYEK PENGEMBANGAN GEDUNG FSAINTEK UNAIR WINDIARTO ABISETYO NRP 3106100105 DOSEN PEMBIMBING Farida Rachmawati, ST., MT. JURUSAN TEKNIK SIPIL Fakultas
Lebih terperinciSeminar Nasional IENACO ISSN: USULAN PENENTUAN KEBUTUHAN SPARE PARTS MESIN COMPRESSOR BERDASARKAN RELIABILITY PT.
USULAN PENENTUAN KEBUTUHAN SPARE PARTS MESIN COMPRESSOR BERDASARKAN RELIABILITY PT.KDL Ratna Ekawati, ST., MT. 1, Evi Febianti, ST., M.Eng 2, Nuhman 3 Jurusan Teknik Industri,Fakultas Teknik Untirta Jl.Jend.Sudirman
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Obyek dalam penelitian ini adalah harga penutupan saham-saham yang direkomendasikan akan dapat bertahan pada tahun politik (2014) dalam media kompas.com,
Lebih terperinciTEKNIK SIMULASI MONTERCARLO STUDI KASUS DAN PENYELESAIAN. Prepared by Hanna Lestari, M.Eng
TEKNIK SIMULASI MONTERCARLO STUDI KASUS DAN PENYELESAIAN Prepared by Hanna Lestari, M.Eng TEKNIK INDUSTRI UDINUS-,,2013 BAB I PENDAHULUAN I.1. Studi Kasus PT. SPOTLIGHT merupakan perusahaan pembuat lampu
Lebih terperinciPenentuan Kebijakan Persediaan Spare Parts pada Perusahaan Migas dengan Pendekatan Simulasi Monte Carlo
Penentuan Kebijakan Persediaan Spare Parts pada Perusahaan Migas dengan Pendekatan Simulasi Monte Carlo Sayyidan Fatchur Rochman, Yadrifil Teknik Industri Fakultas Teknik Abstrak Material MRO merupakan
Lebih terperinciANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN TERHADAP PRODUK OBAT, VITAMIN, DAN VAKSIN PADA PT. ROMINDO PRIMAVETCOM
ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN TERHADAP PRODUK OBAT, VITAMIN, DAN VAKSIN PADA PT. ROMINDO PRIMAVETCOM Jonathan Nandana Pratama Binus University, Jakarta, Indonesia, jonathan_nandanapratama@yahoo.com
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis. Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Teori Inventori Inventory merupakan pengumpulan atau penyimpanan komoditas yang akan digunakan
Lebih terperinciUTILITAS PINTU TOL MASUK DAN PEKERJA PINTU TOL MENGGUNAKAN SOFTWARE PROMODEL (STUDI KASUS : PINTU TOL BUAH BATU BANDUNG)
bidang TEKNIK UTILITAS PINTU TOL MASUK DAN PEKERJA PINTU TOL MENGGUNAKAN SOFTWARE PROMODEL (STUDI KASUS : PINTU TOL BUAH BATU BANDUNG) AGUS RIYANTO, IYAN ANDRIANA, GABRIEL SIANTURI Program Studi Teknik
Lebih terperinciSeminar TUGAS AKHIR. Fariz Mus abil Hakim LOGO.
Seminar TUGAS AKHIR Fariz Mus abil Hakim 2207 100 010 LOGO www.themegallery.com Studi Keandalan Jaringan Distribusi 20 kv Wilayah Malang dengan Metode Monte Carlo Pembimbing: Prof. Ir. Ontoseno Penangsang,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2009, hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahuluan Menurut Open Darnius (2009, hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa dari suatu model secara logika ilmiah merupakan suatu metode alternatif untuk
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 terperinciOPTIMASI PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PT. SIANTAR TOP TBK ABSTRAK
OPTIMASI PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PT. SIANTAR TOP TBK Robby Hidayat, Moses L.Singih, Mahasiswa MMT ITS Manajemen Industri Email : Robbie_First@Yahoo.Com ABSTRAK PT. Siantar Top Tbk adalah
Lebih terperinciPERUBAHAN PENEMPATAN BACKING PLATE UNTUK MENURUNKAN JARAK PERPINDAHAN PROSES PUT AWAY DAN PICKING (STUDI KASUS: PT.MK PRIMA INDONESIA)
PERUBAHAN PENEMPATAN BACKING PLATE UNTUK MENURUNKAN JARAK PERPINDAHAN PROSES PUT AWAY DAN PICKING (STUDI KASUS: PT.MK PRIMA INDONESIA) Nengah Karta, I Nyoman Pujawan Program Studi Magister Manajemen Teknologi
Lebih terperinciTeknik Simulasi Untuk Memprediksi Keandalan Lendutan Balok Statis Tertentu
Teknik Simulasi Untuk Memprediksi Keandalan Lendutan Balok Statis Tertentu Yosafat Aji Pranata Abstrak Balok merupakan salah satu elemen struktur utama pada struktur bangunan gedung. Salah satu kriteria
Lebih terperinciBAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, maka penulis mengambil kesimpulan bahwa: 1. Terdapat empat faktor yang mempengaruhi
Lebih terperinciOPTIMASI PREVENTIVE MAINTENANCE
OPTIMASI PREVENTIVE MAINTENANCE PADA SHIPPING PUMP DENGAN GENETIC ALGORITHM DI JOINT OPERATING BODY PERTAMINA PETROCHINA EAST JAVA (JOB P-PEJ) SOKO TUBAN Ahmad Asrori NRP. 2410100004 Pembimbing I, Dr.
Lebih terperinciKAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN SIX SIGMA. Victoria Dwi Murti 1, Sudarno 2, Suparti 3
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 241-248 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN
Lebih terperinciANALISIS ANTRIAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI MONTE CARLO. Fajar Etri Lianti ABSTRACT
ANALISIS ANTRIAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI MONTE CARLO Fajar Etri Lianti Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Riau Kampus
Lebih terperinciTOOLS SIMULASI INVENTORI PADA SUPERMARKET
TOOLS SIMULASI INVENTORI PADA SUPERMARKET 1) Benny Santoso 2) Liliana 3) Imelda Yapitro Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Surabaya Raya Kalirungkut Surabaya 60293 (031) 298 1395 email
Lebih terperinciEVALUASI DAN PERBANDINGAN KEBIJAKAN PERSEDIAAN PROBABILISTIK MENGGUNAKAN MODEL P DI PT. X ABSTRAK
EVALUASI DAN PERBANDINGAN KEBIJAKAN PERSEDIAAN PROBABILISTIK MENGGUNAKAN MODEL P DI PT. X ABSTRAK Evaluasi dan Perbandingan Kebijakan Persediaan Probabilistik Menggunakan Model P di PT. X Dwi Desta Riyani1,
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. merupakan mesin paling kritis dalam industri pengolahan minyak sawit. Pabrik
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.Pengumpulan Data Kerusakan Mesin Dalam penelitian ini, penulis meneliti kerusakan pada mesin kempa yang merupakan mesin paling kritis dalam industri pengolahan minyak sawit.
Lebih terperinciBAB 3 PEMBANGUNAN MODEL SIMULASI MONTE CARLO. Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu metode simulasi sederhana yang
BAB 3 PEMBANGUNAN MODEL SIMULASI MONTE CARLO 3. Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu metode simulasi sederhana yang dapat dibangun secara cepat menggunakan spreadsheet. Penggunaan
Lebih terperinciMetoda Simulasi Bagi Perhitungan Kebutuhan Jumlah Tempat Duduk Pada Fasilitas Reservasi Tiket
Metoda Simulasi Bagi Perhitungan Kebutuhan Jumlah Tempat Duduk Pada Fasilitas Reservasi Tiket Simulation Method for Calculating Number of Seat Needed for Ticket Reservation Facilities Anita Susanti 1,a),
Lebih terperinciEvaluasi dan Perbandingan Kebijakan Persediaan Probabilistik Menggunakan Model P di PT. X ABSTRAK
Evaluasi dan Perbandingan Kebijakan Persediaan Probabilistik Menggunakan Model P di PT. X Dwi Desta Riyani 1, Evi Febianti 2, M. Adha Ilhami 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Saat ini, proses produksi yang dilakukan pada berbagai industri menggunakan mesin-mesin. Namun, mesin-mesin tersebut tidak selamanya dapat beroperasi. Oleh karena
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI DI PT. AA UNIT II UNTUK MEMINIMUMKAN MAKE SPAN
PENJADWALAN PRODUKSI DI PT. AA UNIT II UNTUK MEMINIMUMKAN MAKE SPAN Roy Iskandar, Nurhadi Siswanto, Bobby O. P. Soepangkat Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Cokroaminoto
Lebih terperinciPenjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm
Jurnal Telematika, vol.9 no.1, Institut Teknologi Harapan Bangsa, Bandung ISSN: 1858-251 Penjadwalan Job Shop pada Empat Mesin Identik dengan Menggunakan Metode Shortest Processing Time dan Genetic Algorithm
Lebih terperinciANALISIS PENETAPAN DISKON DALAM DUAL CHANNEL SUPPLY CHAIN (Studi Kasus PT. INDOPROM INDONESIA Cabang Surabaya)
1 ANALISIS PENETAPAN DISKON DALAM DUAL CHANNEL SUPPLY CHAIN (Studi Kasus PT. INDOPROM INDONESIA Cabang Surabaya) Afrida Karina Savira; Erwin Widodo Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri,
Lebih terperinciSimulasi Produksi dan Distribusi Pelayanan Permintaan Sarung Tenun (studi kasus di PT. ASEANTEX Mojokerto)
Simulasi Produksi dan Distribusi Pelayanan Permintaan Sarung Tenun (studi kasus di PT. ASEANTEX Mojokerto) Weny Indah Kusumawati, MMT ITS, weny@stikom.edu Dr. Ir. Abdullah Shahab, M.Sc, ITS Abstraksi PT.
Lebih terperinci