Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian tentang model persediaan telah banyak dilakukan dan menjadi solusi bagi perusahaan dalam menghadapi ketidakpastiaan dari permintaan pelanggan. Beberapa permasalahan bagi perusahaan yang tidak menerapkan model persediaan pada proses pembelian bahan baku adalah terjadinya stockout serta tingginya total biaya inventori. Namun, pemecahan model persediaan yang memiliki permintaan bersifat stokastik tidak dapat dilakukan dengan menggunakan metode analisis tradisional biasa. Hal tersebut dikarenakan permintaan pelanggan tidak mengikuti distribusi normal. Sehingga penelitian ini dibuat dengan mengembangkan metode simulasi Monte Carlo untuk menyelesaikan masalah persediaan dengan permintaan stokastik dan intermiten. Simulasi dilakukan untuk mengevaluasi dua jenis sistem persediaan, yaitu kebijakan peninjauan persediaan berkelanjutan (Q,R), serta kebijakan peninjauan persediaan berkala (s,S). Model simulasi kemudian dioptimalkan menggunakan model persediaan (Q,R) dan (s,S) dengan metode integer linear programming. Model-model tersebut diterapkan berdasarkan data dari salah satu perusahaan manufaktur perhiasan di Indonesia dengan produk yang diuji bertipe diamond jewelry. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan kuantitas peninjauan persediaan berkelanjutan (Q, R) lebih baik daripada kebijakan peninjauan persediaan berkala (s, S) dari segi total biaya persediaan untuk kelompok bahan baku komponen.

---

Research on the inventory models have conducted intensively and become a solution for companies when dealing with the uncertainty of customer demand. Some problems that occur to companies that have not applied the inventory models in the process of purchasing raw materials are stockout material and high total inventory costs. However, solving the inventory models that have stochastic demand cannot be done using traditional analysis methods. That is because the customer demand does not follow the normal distribution. So, this research was made by developing a Monte Carlo simulation method to solve inventory problems with stochastic and intermittent demand. Simulations is conducted to evaluate two types of inventory systems, which is the continuous inventory review policy (Q, R), and the periodic inventory review policy (s, S). The simulation models are optimized using the inventory model (Q, R) and (s, S) with the integer linear programming method. The models are applied based on data from one of the jewelry manufacturing companies in Indonesia with the product being tested as diamond jewelry. The results showed that the continuous inventory review policy (Q, R) was better than the periodic inventory review policy (s, S) in terms of total inventory cost for the component raw material group."

"

Pengendalian persediaan dengan menggunakan model persediaan telah banyak dilakukan dan memberikan rekomendasi solusi bagi permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan yang belum menerapkan sistem pengendalian persediaan apapun. Permasalahan persediaan yang sering dihadapi perusahaan antara lain kekurangan persediaan ataupun persediaan yang melebihi kapasitas maksimal gudang penampung yang berdampak pada peningkatan total biaya persediaan. Dengan penerapan sistem pengendalian persediaan yang tepat dapat mengoptimalkan kebijakan persediaan yang tepat untuk meminimalkan total biaya persediaan perusahaan. Permasalahan persediaan ini juga terjadi pada salah satu industri gula kristal rafinasi pada persediaan bahan bakunya yaitu raw sugar. Penelitian ini dilakukan untuk merekomendasikan sistem persediaan  perusahaan untuk mengatasi permasalahan persediaan di perusahaan dan diimplemantasikan dengan simulasi Monte Carlo yang akan melakukan simulasi secara berulang-ulang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan sistem persediaan s,S yang dilaksanakan secara harian menjadi sistem persediaan yang paling optimal dalam meminimalkan total biaya persediaan raw sugar industri gula.

---

Inventory control using the inventory model has been widely carried out and provides recommendations for solutions to problems faced by companies that have not implemented any inventory control system. Inventory problems that are often faced by companies include inventory shortages or supplies that exceed the maximum capacity of the storage warehouse which has an impact on increasing the total cost of inventory. By implementing the right inventory control system, it can optimize the right inventory policy to minimize the company's total inventory costs. This supply problem also occurs in one of the refined crystal sugar industries in the supply of raw materials, namely raw sugar. This research was conducted to recommend a company's inventory system to overcome inventory problems in the company and implemented with a Monte Carlo simulation which will do the simulation repeatedly. The results showed that the s,S inventory system policy implemented daily was the most optimal inventory system in minimizing the total cost of raw sugar inventory for the sugar industry.

 

"

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

---

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

"Gas bumi diletakkan sebagai salah satu pilar industrialisasi nasional. Industri petrokimia terutama industri pupuk di Indonesia saat ini mengalami kendala dalam pemenuhan bahan baku utama yaitu gas bumi. Hal ini terjadi karena kurang minatnya produsen gas untuk menjual gasnya ke Industri pupuk yang dikarenakan harga jualnya yang lebih rendah dibandingkan dijual untuk kebutuhan listrik dan industri lainnya. Harga jual yang rendah tentu membuat keuntungan yang didapat produsen gas menjadi sedikit. Untuk itu diperlukan penelitian untuk menentukan seberapa besar keuntungan atau netback value yang didapat produsen gas dan pemerintah sehingga pemerintah dapat menetukan harga jual yang lebih bersaing serta pemerintah dapat menentukan besran subsidi yang akan diberikan kepada industri pupuk dengan tepat. Penelitian ini dimulai dengan pencarian data harga gas di sektor hilir berdasarkan kontrak yang sudah ada, kemudian mencari biaya-biaya dari sektor hilir ke sektor hulu yang meliputi biaya distribusi dan pengolahan gas. Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan analisis ketidakpastian untuk mendapatkan validasi ketidakpastian skema industri gas bumi dengan simulasi Monte Carlo menggunakan piranti lunak Crystal Ball. Pada akhir penelitian ini diharapkan dapat diketahui seberapa besar netback value gas bumi untuk kebutuhan domestik secara fundamental, serta dapat menjadi bahan evaluasi terhadap harga gas bumi di sektor hulu.

---

Natural gas is placed as one of the pillars of national industrialization. Petrochemical industry especially fertilizer industry in Indonesia is currently experiencing difficulties in fulfilling the main raw materials, natural gas. This happens because of lack of interest in the gas producer to sell its gas to the fertilizer industry due to a lower selling price than the sale of electricity and other industrial needs. Lower selling price certainly makes the benefits being a little for gas producers. It is required a study to determine how much profit or netback value obtained gas producers and the government so that the government can determine the selling price is more competitive and can determine government subsidies will be given to the proper fertilizer industry.

The study begins with a search gas price data in the downstream sector based on an existing contract, then looks for the costs of the downstream to the upstream sector covering the cost of distribution and gas processing. Processing the data in this study uses uncertainty analysis to obtain the uncertainty schema validation natural gas industry with Monte Carlo simulation using Crystal Ball software. At the end of this study are expected to know how much the netback value of natural gas for domestic needs is and may be material to the evaluation of natural gas prices in the upstream sector."

"Material MRO merupakan material persediaan yang diperlukan untuk menunjang kegiatan pemeliharaan, perbaikan dan operasi dalam kegiatan operasional sebuah Kontraktor Migas. Pengelolaan persediaan MRO pada Kontraktor Migas dimaksudkan untuk dapat merencanakan dan mengendalikan permintaan pengadaan yang senantiasa berubah dari tahap pengadaan sampai dengan penggunanya, sehingga dapat membantu dalam menekan biaya operasi yang dikeluarkan. Pengendalian material persediaan dapat dilakukan dengan pengaturan kebijakan yang berkaitan dengan penyimpanan material persediaan seperti jumlah pemesanan, level stock atau biaya yang dinvestasikan.Permintaan dan lead time material persediaan yang tidak menentu pada Kontraktor Migas merupakan tantangan yang harus dihadapi. Salah satu metode yang digunakan untuk menentukan kebijakan yang berkaitan dengan pengelolaan material persediaan adalah continuous review system. Metode ini digunakan untuk memperoleh jumlah pemesanan, titik pemesanan kembali (ROP), safety stock, dan total biaya material MRO. Simulasi Monte Carlo digunakan untuk memperoleh range terhadap jumlah pemesanan, titik pemesanan kembali, safety stock, dan total biaya material MRO.Hasil yang diperoleh dalam kebijakan pengendalian persediaan MRO dengan continuous review system yaitu jumlah pemesanan sebanyak 565 unit, safety stock mencapai 900 unit, dan titik pemesanan kembali (ROP) mencapai 1467 unit untuk 15 jenis material persediaan. Selain itu pula, kebijakan continuous review system menurunkan total biaya persediaan sebesar 31% dari kebijakan pengendalian persediaan perusahaan.

---

MRO is necessary inventory to support maintenance, repair and operation in operational activity for Oil Company. MRO inventory control has purpose to plan and control uncertain demand during procurement process until its usage, so as to it can help to reduce operational cost in Oil Company. Inventory management is used to control inventory policy, such as order size quantity, stock level or cost investment.Uncertain demand and lead time is the challenge that oil company has to encounter. Continuous review system is method in inventory management to determine inventory policy. This method is used to result order size quantity, reorder point, safety stock, and total cost. Then, those results is simulated by using Monte Carlo Simulation to obtain values range of order size quantity, reorder point, safety stock, dan MRO?s total cost.The results of continuous review system inventory policy show 565 units order size quantity, 900 units safety stock, and 1467 units safety stock for 15 MRO materials. Moreover, continuous review system is lowering inventory total cost 31% from existing inventory policy."

"ABSTRAKFokus utama tesis ini adalah saat ini masih belum adanya kajian mendalam mengenai analisis kelayakan keekonomian pada PV Off-Grid dengan menggunakan Metode Monte Carlo dan Homer Energy. Peneliti akan membahas pemodelan yang dibangun dengan kedua metode tersebut.Hasil penelitian ini adalah model yang dibangun ini diharapkan dapat memenuhi prinsip ?to produce electricity at the lowest possible cost? dengan mencari nilai COE (Cost of Energy) terendah dalam batasan parameternya seperti minimum NPV (Net Present Value), Cost to Benefit Ratio , DPI (Discounted Profitability Index) dan IRR (Internal Rate Return). Hasil pemodelan ini divalidasi dengan software Crystal Ball dan perhitungan manual.

---

ABSTRACT

The main focus in this thesis is currently still lack of study related to economic feasibility analysis on PV Off-Grid using the Monte Carlo method and Homer Energy. Researcher built the modeling constructed by these two methods.

Results of this research is a construct model to meet the principle of "to produce electricity at the lowest possible cost" by looking for the lowest value of COE (Cost of Energy) within the range of parameters such as minimum NPV (Net Present Value), Cost to Benefit Ratio, DPI (Discounted Profitability Index) and IRR (Internal Rate of Return). This modeling result is validated with Crystal Ball software and manual calculations."

"Proses produksi logam timah merupakan rangkaian dari beberapa tahap proses seperti penambangan, penyimpanan material, peleburan dan pemurnian yang menghasilkan balok timah. Setiap proses mempunyai variabel-variabel yang sangat mempengaruhi produksi logam timah. Data historis menunjukkan penggunaan bahan-bahan pada setiap tahap proses produksi logam timah bervariasi dan acak. Multiple regression digunakan untuk menghubungkan keterkaitan antara variabel-variabel independen dan variabel-variabel dependen yang merupakan variabel-variabel acak yang beresiko. Formula yang dihasilkan oleh multiple regression menjadi dasar untuk membangun model regresi. Teknik Monte Carlo digunakan untuk melakukan simulasi dari model regresi dan menghasilkan nilai-nilai ramalan. Prediksi atau peramalan ini dijadikan dasar dalam analisa proses produksi yang rentan terhadap resiko kegagalan. Analisa resiko terhadap prediksi di masa yang akan datang tersebut diharapkan mampu mengurangi dampak dari resiko.

---

Production process of tin metal is a series of some states of processes like mining, storage, melting, and refining to produce tin ingot. Every state of process has variables which are very influencing the production of tin ingot. Historical data shows the use of materials in each production process of tin ingot varies and is randomness. Multiple regression is used to one the relationship of the independent variables and dependent variables which are randomly risk variables. The formulas that produced by the multiple regression become basis for developing regression model. Monte Carlo technique is used for simulating the regression model to produce forecast values. The prediction of the forecasting values are used to analyse the production process failure to risk. The risk analyses to the future prediction is to lower the risk."

"ABSTRAKProses produksi logam timah merupakan rangkaian dari beberapa tahap proses seperti penambangan, penyimpanan material, peleburan dan pemurnian yang menghasilkan balok timah. Setiap proses mempunyai variabel-variabel yang sangat mempengaruhi produksi logam timah. Data historis menunjukkan penggunaan bahan-bahan pada setiap tahap proses produksi logam timah bervariasi dan acak. Multiple regression digunakan untuk menghubungkan keterkaitan antara variabel-variabel independen dan variabel-variabel dependen yang merupakan variabel-variabel acak yang resiko. Formula yang dihasilkan oleh multiple regression menjadi dasar untuk membangun model regresi. Teknik Monte Carlo digunakan untuk melakukan simulasi dari model regresi dan menghasilkan nilai-nilai ramalan. Prediksi atau peramalan ini dijadikan dasar dalam analisa proses produksi yang rentan terhadap resiko kegagalan. Analisa resiko terhadap prediksi di masa yang akan datang tersebut diharapkan mampu mengurangi dampak dari resiko.

---

ABSTRACT

Production process of tin metal is series of some states of processes like mining, storage, melting, and refining to produce tin ingot. Every state of process has variables which are very influencing the production of tin ingot. Historical data shows the use of materials in each production process of tin ingot is varies and random. Multiple regression is used to the correlationship of the between independent variables and dependent variables which are randomly risk variables. The formulas that produced by the multiple regression become basis for developing regression model. Monte Carlo technique is used for simulating the regression model to produce forecast values. The prediction or forecasting values risk used to analyse the production process failure to risk. The risk analyses future prediction is to lower the risk."

"Penelitian yang berfokus pada model inventaris telah mendapatkan perhatian yang signifikan sebagai solusi yang layak bagi perusahaan yang bergulat dengan ketidakpastian yang terkait dengan permintaan pelanggan. Tidak menerapkan model persediaan yang sesuai dalam proses pengadaan dapat menyebabkan konsekuensi yang merugikan seperti kehabisan stok dan meningkatkan biaya persediaan secara keseluruhan. Namun, mengatasi model penawaran dengan permintaan stokastik menggunakan metode analitik konvensional terbukti menantang karena distribusi permintaan pelanggan yang tidak normal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah pasokan yang ditandai dengan permintaan stokastik dan terputus- putus melalui pengembangan metode simulasi Monte Carlo. Simulasi menilai keefektifan dua sistem inventaris: kebijakan peninjauan inventaris berkelanjutan (s,Q) dan kebijakan peninjauan inventaris berkala (R,s,S) yang dilakukan dengan interval 1 minggu, 2 minggu, 3 minggu, dan 4 minggu. Selanjutnya, model simulasi dioptimasi menggunakan metode integer linear programming dalam kerangka model inventori (s,Q) dan (R,s,S). Riset ini berfokus pada konteks perusahaan migas, khususnya kegiatan pengeboran di Indonesia, mengkaji hal-hal krusial untuk mendukung operasi pengeboran. Temuan menyoroti bahwa kebijakan kuantitas peninjauan inventaris berkelanjutan (s,Q) mengungguli kebijakan peninjauan inventaris berkala (R,s,S) dalam hal meminimalkan total biaya inventaris yang akan diterapkan. 

---

Research focusing on inventory models has gained significant attention as a viable solution for companies grappling with the uncertainties associated with customer demand. Not implementing appropriate inventory models in the procurement process can lead to detrimental consequences such as stockouts and increased overall inventory costs. However, addressing supply models with stochastic demand using conventional analytical methods proves challenging due to the non-normal distribution of customer demand. Consequently, this study aims to tackle supply issues characterized by stochastic and intermittent demand through the development of a Monte Carlo simulation method. The simulations assess the effectiveness of two inventory systems: continuous inventory review policies (s,Q) and periodic inventory review policies (R,s, S) conducted at intervals of 1 week, 2 weeks, 3 weeks, and 4 weeks. Subsequently, the simulation model is optimized using the integer linear programming method within the framework of the inventory models (s,Q) and (R,s,S). The research focuses on the context of oil and gas companies, specifically drilling activities in Indonesia, examining items crucial for supporting drilling operations. The findings highlight that the continuous inventory review quantity policy (s,Q) outperforms the periodic inventory review policy (R,s,S) in terms of minimizing the total inventory cost to be implemented. "

"Penelitian dilakukan pada suatu perusahaan perhiasan berlian di Indonesia. Salah satu kelompok bahan baku yang penting dalam perusahaan tempat penelitian adalah earnut atau penahan anting. Meskipun earnut memiliki pola pemakaian yang kontinu, kekurangan persediaan earnut sering terjadi dan meningkatkan total biaya persediaan bagi perusahaan tempat penelitian. Implementasi model pengendalian persediaan (inventory control policy) dapat meminimalkan total biaya persediaan. Penelitian ini menggunakan dan membandingkan metode programa stokastik Sample Average Approximation (SAA) dan metode Simulasi Monte Carlo (SMC) untuk mencari model pengendalian persediaan yang optimal beserta dengan nilai optimal dari parameter-parameter model pengendalian persediaan tersebut. Obyek penelitian mencakup 16 jenis earnut di perusahaan tempat penelitian. Model pengendalian persediaan yang optimal beserta dengan nilai optimal parameter-parameternya untuk setiap jenis earnut berhasil ditemukan dengan implementasi kedua metode. Model pengendalian persediaan R,s,Q dengan nilai periode pemeriksaan per 4 minggu sekali menjadi model optimal bagi seluruh jenis earnut. Nilai optimal parameter-parameter model pengendalian persediaan tersebut berbeda untuk setiap jenis earnut. Secara umum metode SMC memiliki performa yang lebih baik dalam menurunkan biaya persediaan serta meningkatkan service level dibandingkan metode SAA dan metode perusahaan saat ini. Rekomendasi terkait anggaran pengadaan tahunan beserta dengan rekomendasi pengurangan jenis earnut disertakan sebagai usulan lanjutan dari hasil penelitian.

---

The research takes place at a diamond jewelry company in Indonesia. Earnut is a component family which plays a crucial role in the sponsoring company. Despite the continuous consumption of the component, stockout still happens periodically and induces a large amount of total inventory cost. The implementation of inventory control policies can reduce the total inventory cost. Sample Average Approximation as a stochastic programming method is used and compared with Monte Carlo Simulation to seek the optimum inventory control policy and its optimum parameter values for each of the 16 earnut types. The methods successfully discover the optimum inventory control policy along with the optimum parameter values for each earnut type. R,s,Q inventory policy with the review period of 4 weeks becomes the optimum inventory policy for all earnut types. The optimum values of the model’s parameters differ among earnut type. In general, Monte Carlo Simulation yields better performance at reducing inventory cost and increasing service level when compared with the Sample Average Approximation method and the company’s current inventory policy. Recommendations on the annual purchasing budget as well as earnut type reduction are also presented."