Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Industri otomotif merupakan salah satu sektor yang sedang berkembang pesat di Indonesia. Pertumbuhan ini memacu peningkatan pengiriman pasokan otomotif, tidak hanya di Pulau Jawa, tetapi juga di pulau-pulau lainnya. Peningkatan aktivitas distribusi ini, jika tidak disertai dengan perencanaan yang matang, dapat mengakibatkan kenaikan biaya distribusi yang signifikan. Oleh karena itu, diperlukan strategi distribusi yang optimal dari gudang hingga ke pelanggan. Penelitian ini mengembangkan model matematika untuk meminimalkan biaya distribusi menggunakan metode hub & spoke dengan pendekatan mixed integer linear programming (MILP). Model ini kemudian diterjemahkan ke dalam program Python menggunakan library PuLP. Biaya distribusi yang dianalisis terdiri dari biaya shuttle atau pengiriman first mile dan biaya truk atau pengiriman last mile. Hasil penelitian selama 26 periode menunjukkan bahwa model distribusi hub & spoke yang dikembangkan mampu mengurangi total biaya distribusi hingga 35% dibandingkan dengan biaya pengiriman aktual perusahaan. Selain itu, model ini juga menunjukkan tingkat utilisasi kendaraan yang optimal dengan rata-rata kapasitas muatan terisi 75% untuk shuttle dan 90% untuk truk pada setiap periode.

---

The automotive industry is one of the rapidly growing sectors in Indonesia. This growth has driven an increase in automotive supply shipments not only on the island of Java but also on other islands. Increased distribution activities, if not accompanied by thorough planning, can lead to a significant rise in distribution costs. Therefore, an optimal distribution strategy from the warehouse to the customer is essential. This study develops a mathematical model to minimize distribution costs using the hub & spoke method with a mixed integer linear programming (MILP) approach. The model is then translated into a Python program using the PuLP library. The distribution costs analyzed include shuttle costs or first mile delivery and truck costs or last mile delivery. The results of the study over 26 periods indicate that the proposed hub & spoke distribution model can reduce total distribution costs by up to 35% compared to the company's actual shipping costs. Additionally, this hub & spoke delivery model also shows optimal vehicle utilization rates with an average load capacity of 75% for shuttles and 90% for trucks in each period."

"Indonesia merupakan pengguna internet ketiga terbesar di Asia dan industri jasa online atau E-Commerce di Indonesia semakin bertumbuh setiap tahunnya. Tren peningkatan market pada industri jasa online menyebabkan meningkatnya volume barang yang harus dikirim ke pelanggan. Seiring meningkatnya volume pengiriman barang, maka dibutuhkan pula aktivitas logistik yang besar. Namun, dengan biaya logistik yang tinggi terdapat perbedaan biaya antara target dengan keadaan aktual perusahaan disebabkan karena perencanaan pengiriman belum optimal. Oleh karena itu, diperlukan perencanaan aktivitas outbound logistik yang mengatur pergerakan barang dari warehouse hingga sampai ke pelanggan. Penelitian ini mengembangkan model matematis untuk mengurangi biaya outbound logistik dengan metode Mixed Integer Linear Programming (MILP) menggunakan software LINGO 18.0. Biaya outbound logistik tersebut mencakup biaya pengiriman dan biaya penyimpanan. Penelitian selama 8 periode ini mendapatkan hasil dimana biaya outbound logistik berhasil menurun dari Rp80.335.28,55 menjadi Rp49.487.340,93 dengan selisih penurunan total biaya outbound logistik tersebut sebesar Rp30.847.877,62. Keberhasilan penurunan total biaya outbound logistik juga menghasilkan peningkatan utilitas pemakaian kendaraan dari 58% menjadi 88% dan penurunan jumlah pemakaian kendaraan dari 233 kendaraan menjadi 158 kendaraan.

---

Indonesia is the third largest internet user in Asia and the online service industry or E-Commerce in Indonesia is growing every year. The increasing market trend in the online service industry is increasing the volume of goods that must be sent to customers. As the volume of freight shipments increases, costs for large logistical activities are also needed. However, with high logistics costs and there are differences in costs between the target and the actual situation due to delivery planning based on the shipping service provider is not optimal. Therefore, it is important to planning outbound logistics activities that regulate the movement of goods from the warehouse to the customer. This research develops a mathematical model to minimize outbound logistical costs with the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method. Outbound logistics costs include shipping and storage costs. Research for 8 periods found that logistical outbound costs had decreased from Rp80,335.28.55 to Rp49,487,340.93 with the difference in the total logistical outbound costs is Rp30,847,877.62. The successful reduction in total outbound logistics costs also resulted in an increase in utility vehicle usage from 58% to 88% and a decrease in the number of vehicle use from 233 vehicles to 158 vehicles."

"Salah satu perusahaan yang bergerak dalam industri yang memproduksi air minum dalam kemasan. Proses bisnis pada perusahaan tersebut multi level marketing, yang melayani setiap agen yang akan menjual kembali produk yang telah di produksi oleh Produsen AMDK. Tren peningkatan produksi AMDK berkembang setiap tahunnya pada tahun 2021 merupakan puncak tertinggi dalam pemesanan dan pengiriman AMDK terhadap Produsen AMDK yang dilakukan oleh setiap agen khususnya agen wilayah Bogor. Seiring meningkatnya volume pengiriman barang, maka dibutuhkan pula aktivitas logistik yang besar. Namun, dengan biaya logistik yang tinggi terdapat perbedaan biaya antara target dengan keadaan aktual perusahaan disebabkan karena perencanaan pengiriman belum optimal. Oleh sebab itu di perlukan optimasi untuk perencanaan outbound yang mengatur pergerakan barang dari pabrik hingga sampai ke agen. Penelitian ini mengembangkan model matematis untuk mengurangi biaya outbound logistik dengan metode Mixed Integer Linear Programming (MILP) menggunakan software LINGO 18.0. Biaya outbound logistik tersebut mencakup biaya pengiriman dan biaya penyimpanan. Penelitian ini dilakukan selama 8 periode. Hasil penelitian di dapat penurunan biaya logisitik dari Rp324.529.521 menjadi Rp229.641.592 dengan selisih penurunan total biaya outbound logistik tersebut sebesar Rp94.887929. Keberhasilan penurunan total biaya outbound logistik juga menghasilkan peningkatan utilitas pemakaian kendaraan dari 61,06% menjadi 97,43% dan penurunan jumlah pemakaian kendaraan dari 183 kendaraan menjadi 114 kendaraan.

---

One of the companies engaged in the industry that produces bottled drinking water. The business process at the company is multi-level marketing, which serves every agent who will resell products that have been produced by bottled water producers. The trend of increasing bottled drinking water production growing every year in 2021 is the highest peak in ordering and shipping bottled drinking water to bottled drinking water producers by each agent, especially agents in the Bogor area. As the volume of delivery of goods increases, so is the need for large logistics activities. However, with high logistics costs, there is a difference in costs between the target and the actual state of the company because the delivery planning is not optimal. Therefore, optimization is needed for outbound planning that regulates the movement of goods from the factory to the agent. This study develops a mathematical model to reduce the cost of outbound logistics with the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method using LINGO 18.0 software. Outbound logistics costs include shipping costs and storage costs. This research was conducted for 8 periods. The results of the study showed a decrease in logistics costs from Rp. 324.529,521 to Rp. 229.641.592 with the difference in the decrease in total outbound logistics costs of Rp. 94.887929. The successful reduction of total outbound logistics costs also resulted in an increase in vehicle usage utility from 61.06% to 97.43% and a decrease in vehicle usage from 183 vehicles to 114 vehicles."

"Perusahaan third party logistics (3PL) memainkan peran penting dalam aktivitas supply chain management. Kemampuan yang ditawarkannya dapat membantu perusahaan yang menggunakan jasanya dalam mengurangi biaya supply chain dan fokus pada kompetensi utama mereka. Dalam menghadapi persaingan untuk mencapai keunggulan kompetitif, baik perusahaan pengguna jasa ataupun 3PL sendiri perlu memperhatikan biaya yang dikenakan kepada pelanggan untuk produk dan jasa yang ditawarkan. Lebih dari setengah biaya suatu produk merupakan biaya untuk supply chain dan sebagian besar dipengaruhi oleh aktivitas outbound logistics. Penelitian ini berisi tentang pengembangan model optimasi untuk meminimalkan biaya outbound logistics menggunakan metode Mixed Integer Linear Programming (MILP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model optimasi berhasil mengurangi total biaya outbound logistics dengan keputusan rencana pengiriman yang terdiri dari pemilihan tipe kendaraan, volume muatan pengiriman, tingkat utilisasi kendaraan, dan jumlah kebutuhan pekerja pemuatan.

---

Third party logistics (3PL) companies play an important role in supply chain management activities. The capabilities it offers can help companies that use their services to reduce supply chain costs and focus on their core competencies. In the face of competition to achieve competitive advantage, both service users and 3PL companies themselves need to pay attention to the fees charged to customers for products and services offered. More than half the cost of a product is the cost for the supply chain and is largely influenced by outbound logistics activities. This research contains the development of optimization models to minimize outbound logistics costs using the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method. The results showed that the optimization model succeeded in reducing the total cost of outbound logistics with the decision of the shipping plan consisting of choosing the type of vehicle, the volume of the shipping load, the level of vehicle utilization, and the number of loading worker needs."

"Tren peningkatan market pada industri FMCG menyebabkan meningkatnya volume barang yang harus dikirim ke pelanggan. Seiring meningkatnya volume pengiriman barang, maka dibutuhkan pula aktivitas logistik yang besar. Namun dengan biaya logistik yang tinggi, membuat perusahaan harus meningkatkan efisiensi untuk dapat terus bersaing dalam industri nasional. Oleh karena itu, diperlukan perencanaan aktivitas outbound logistik yang mengatur pergerakan finished goods dari pabrik hingga sampai ke pelanggan. Penelitian ini mengembangkan model matematis untuk meminimalkan biaya outbound logistik dengan metode mixed integer linear programming dan diterjemahkan ke dalam bentuk model komputer dengan bahasa pemrograman Lingo 17.0. Biaya outbound logistik mencakup biaya penyimpanan, biaya bongkar muat, biaya truk, dan biaya shuttle. Hasil dari penelitian 12 periode ini yaitu didapatkan total biaya outbound logistik yang menurun jika dibandingkan dengan total biaya outbound logistik sebelumnya dengan rata-rata penurunan mencapai 39,76% untuk setiap periodenya. Selain itu, model ini juga menunjukkan peningkatan penggunaan tipe truk dengan kapasitas besar sehingga jumlah truk menurun dengan rata-rata penurunan mencapai 39,10% untuk setiap periodenya dan utilisasi truk meningkat dengan rata-rata peningkatan mencapai 15,21% untuk setiap periodenya.

---

The increasing market trend in the FMCG industry causes an increase in the volume of goods that must be sent to customers. Along with the increase in the volume of shipping goods, it is also required a greater logistics activities. However, with high logistics costs, companies must increase efficiency to be able compete in the global market. Therefore, it is necessary to plan outbound logistics activities that regulate the movement of finished goods from the factory to the customers.

This study developed a mathematical model to minimize outbound logistics costs based on mixed integer linear programming approach and translated into computer model using Lingo 17.0 programming language. Outbound logistics costs include storage costs, loading and unloading costs, truck costs, and shuttle costs.

The results of this 12-period study showed that the total outbound logistics costs decreased when compared to the previous total outbound logistics costs with an average of 39.76% for each period. In addition, this model also shows an increase usage of large capacity trucks so that the number of trucks decreases by an average of 39.10% for each period and truck utilization increases with an average of 15.21% for each period."

"

Per tahun 2022, industri mi instan menjadi kontributor terbesar sektor industri makanan dan minuman. Penelitian ini membahas permasalahan pada proses penyediaan bahan baku di industri makanan dan minuman dengan objek penelitian mi instan. Pada permasalahan tersebut terjadi peningkatan total biaya penyediaan bahan baku dengan beberapa faktor penyebab berupa peningkatan harga bahan baku, kenaikan biaya pemesanan, dan ketidakoptimalan dalam membuat perkiraan jumlah produksi. Oleh karena itu, dibutuhkan manajemen persediaan yang baik dengan menentukan jumlah dan waktu pemesanan yang sesuai dengan jumlah permintaan. Penelitian ini menggunakan dua metode. Metode pertama adalah metode peramalan Winter’s Method untuk mendapatkan perkiraan jumlah permintaan pada periode mendatang. Untuk mengembangkan model matematika, digunakan metode Mixed Integer Linear Programming (MILP) untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. Pengolahan data dilakukan pada tujuh bahan baku pembuatan mi instan. Implementasi pengembangan model menghasilkan jumlah pemesanan sebesar Rp218.736.638 dan waktu pemesanan dilakukan mingguan sebanyak 35 kali secara keseluruhan.

---

As of 2022, the instant noodle industry has emerged as the foremost contributor to the food and beverage sector. This study delves into the predicaments encountered during the procurement process of raw materials within the food and beverage industry, with a specific focus on the context of instant noodles. The identified issue encompasses an escalating total cost of raw material procurement, attributed to several causal factors such as mounting raw material prices, increased ordering costs, and unoptimized production quantity estimations. Consequently, it necessitates the implementation of effective inventory management strategies by determining the optimal order quantities and ordering time in alignment with the demand volume. This research uses two methodologies. The initial approach employs the Winter’s Method forecasting technique to derive an approximation of the forthcoming demand volume. Subsequently, the development of a mathematical model incorporates the application of the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method, aimed at minimizing the overall inventory costs. The data processing phase of this study is carried out on seven raw materials. The implementation of the model results in a total inventory cost of Rp218.736.638 and ordering time that is set in weekly interval amounting to 35 in total.

"

"Penelitian ini membahas mengenai penyeimbangan beban kerja operator pada lini perakitan industri otomotif yang dilakukan menggunakan model matematika rotasi pekerjaan dengan metode mixed-integer linear programming MILP dengan tujuan mendapatkan hasil perancangan rotasi pekerjaan yang optimal dengan mempertimbangkan aspek ergonomi. Penerapan rotasi pekerjaan dalam perencanaan tenaga kerja oleh industri manufaktur dilakukan untuk mengurangi faktor risiko musculoskeletal disorder MSD. Analisis secara ergonomis dilakukan pada setiap stasiun kerja untuk mengevaluasi beban kerja fisik dari berbagai pekerjaan yang selanjutnya akan menjadi parameter dari model matematika yang dikembangkan dalam penelitian ini untuk melakukan penjadwalkan rotasi pekerjaan yang optimal dan beban kerja kumulatif yang seimbang. Aspek ergonomi dipertimbangkan dalam perancangan model rotasi pekerjaan untuk mencegah paparan beban kerja tinggi secara berurutan bagi seorang operator dan juga menyesuaikan kapasitas operator dalam melakukan pekerjaan pada stasiun kerja karena akan berkaitan dengan konsekuensi biaya pelatihan dan waktu tambahan. Hasil dari pemrograman rotasi pekerjaan dalam penelitian ini adalah urutan pekerjaan yang optimal untuk setiap pekerja sehingga beban kerja harian global para pekerja akan seimbang. Strategi rotasi pekerjaan yang diusulkan pada penelitian ini berhasil mengurangi penyebaran dan penyimpangan beban kerja kumulatif harian di antara para pekerja dengan penurunan standar deviasi dari 10.73 menjadi 1.90 membuktikan beban kerja fisik terdistribusi secara seimbang di antara para operator.

---

This research discusses about balancing operator workload on the automotive industry assembly line with rotation mathematical model using mixed-integer linear programming MILP method that aims to obtain optimal job rotation design results by considering ergonomic aspects. The implementation of job rotation in workforce planning is carried out by manufacturing industry to reduce musculoskeletal disorder MSD risk factors. Ergonomic analysis is carried out at each workstation to evaluate the physical workload of various jobs, which will be used as the parameters of the job rotation mathematical model developed in this research to schedule optimal job rotation and achieve a balanced cumulative workload. Ergonomics aspect is considered in designing the job rotation model to prevent sequentially high workload exposure for an operator and also adjust the operators capacity to do work at the workstation because it will be related to additional training costs and time consequences. The result of job rotation programming in this research is the optimal work order for each worker so that the global daily workload will be balanced. The job rotation strategy proposed in this research succeeded in reducing the spread and deviation of the cumulative daily workload among workers by decreasing the standard deviation from 10.73 to 1.90, proving that the physical workload is equally distributed among operators."

"Pada 5 tahun terakhir, permintaan kemasan fleksibel mengalami pertumbuhan rata-rata sebesar 10 tiap tahunnya yang diikuti dengan munculnya pemain baru yang menyebabkan persaingan di industri kemasan fleksibel semakin ketat, sehingga muncul tantangan besar yang dihadapi perusahaan kemasan fleksibel di Indonesia, yaitu bagaimana perusahaan dapat mengefisiensikan biaya operasinya agar dapat bersaing. Salah satu cara mengefisiensikan biaya operasi adalah dengan melakukan manajemen persediaan yang baik dengan memperhatikan komponen biaya persediaan untuk didapat keputusan kuantitas Q dan waktu pesan T sehingga didapat total biaya persediaan minimal. Manajemen persediaan merupakan tema dalam penelitian ini dengan objek penelitian yaitu salah satu perusahaan kemasan fleksibel di Cikarang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi ABC untuk menentukan tingkat kepentingan bahan baku dan Mixed Integer Linear Programming MILP untuk mendapatkan total biaya persediaan minimal. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat 31 bahan baku yang masuk ke dalam kategori A dari 230 bahan baku di perusahaan, diperoleh jumlah kuantitas pesan Q bahan baku, lead time kedatangan bahan baku T , dan total biaya persediaan 31 bahan baku klasifikasi A, serta diperoleh faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi besar total biaya persediaan, yaitu biaya simpan, biaya pesan, demand, dan jumlah persediaan pengaman.

---

In the last 5 years, flexible packaging demand grow 10 per year in average and followed by the emergence of new players that cause competition in the flexible packaging industry getting tighter, so that there is big challenge that faced by flexible packaging companies in Indonesia, that is how companies can has efficient operating cost in order to compete. One of the way to efficient operating cost is manage inventory well by taking into account the components of the inventory cost for obtaining quantity decisions Q and order time T to obtain the minimum total inventory cost.

Inventory management is theme of this research with the object of the research is one of the flexible packaging company in Cikarang. The method that used in this research is ABC classification to determine the importance of raw materials and Mixed Integer Linear Programming MILP to get the minimum total inventory cost.

The results of this research are 31 raw materials that categorized as category A from 230 raw materials in the company, obtained quantity of order Q of raw material, arrival lead time of raw material T , and total inventory cost of 31 raw materials from classification A, as well as obtained any factors that affect total inventory cost, that are holding cost, order cost, demand, and number of safety stock."

"Penelitian ini membahas suatu metode untuk menyelesaikan permasalahan tingginya biaya persediaan dan rendahnya perputaran persediaan pada gudang bahan baku daur ulang plastik yang disebabkan oleh manajemen persediaan pada bagian perencanaan dan penjadwalan bahan baku yang belum optimal, kurang efisien, dan kurang efektif sehingga sering mengalami penumpukan persediaan. Penelitian dilakukan dengan cara mengembangkan model optimasi menggunakan metode mixed integer linear programming. Model optimasi dikembangkan dari membangun formulasi permasalahan menjadi model matematika yang kemudian diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman Python untuk menghasilkan keputusan kuantitas pemesanan (Q) berupa penentuan ukuran lot (lot-sizing) dan periode pemesanan (Y) bahan baku yang optimal dengan biaya minimum serta dihubungkan dengan metode peramalan permintaan yang akurat dan persediaan pengaman yang tepat. Hasil akhir model mendapatkan keputusan optimal dengan biaya minimum yang menunjukkan untuk melakukan total pemesanan sebesar 7.494.733 kg sebanyak 138 kali untuk tiga jenis bahan baku daur ulang plastik sesuai detail per periode pada tahun 2022 dan dapat digunakan dengan peramalan pada periode perencanaan persediaan di masa depan. Ditemukan bahwa hasil model dapat meminimalkan total biaya persediaan sebesar 42% atau setara dengan Rp232.566.233 dari Rp550.713.838 menjadi Rp318.147.605 dan meningkatkan nilai perputaran persediaan sebesar 1,57 dari kondisi aktual.

---

This research discusses a method to solve the problem of high inventory costs and low inventory turnover in a warehouse of recycled plastic raw materials caused by suboptimal inventory management in the planning and scheduling of raw materials, which are inefficient and ineffective, resulting in frequent inventory accumulation or overstock. The research is carried out by developing an optimization model using the mixed integer linear programming method. The optimization model is developed by formulating the problem into a mathematical model, translated into the Python programming language to generate decisions on the optimal quantity of orders (Q) in terms of determining the lot-sizing and ordering period (Y) of raw materials with minimum costs, supported with accurate demand forecasting methods and appropriate safety stock levels. The final results of the model obtain optimal decisions with minimum costs that indicate a total order of 7,494,733 kg, ordered 138 times for three types of recycled plastic raw materials with detailed periods in the year 2022 and can be used with forecasting for future inventory planning periods. It was found that the model results can minimize total inventory costs by 42% or equivalent to IDR 232,566,233, reducing it from IDR 550,713,838 to IDR 318,147,605 and increase the inventory turnover by 1.57 from the actual condition.

 

"

"Penggunaan internet di Indonesia terus meningkat seiring dengan bererkembangnya zaman yang berpengaruh pada peningkatan penggunaan SIM Card. Dari hal ini, maka berdirilah salah satu perusahaan telekomunikasi yang bergerak sebagai operator penyedia jasa telekomunikasi berbasis teknologi 4G LTE Advanced. Sebagai salah satu perusahaan telkomunikasi besar, jaringan rantai pasok juga menjadi kompleks, sehingga perusahaan harus memiliki manajemen rantai pasok yang baik dan benar, termasuk aktivitas logistik dan distribusi. Namun, dengan biaya distribusi yang tinggi terdapat perbedaan biaya antara target dengan keadaan aktual yang disebabkan karena perencanaan pengiriman produk yang belum optimal dan metode routing yang tergolong masing manual. Oleh sebab itu, perusahaan memerlukan sebuah metode optimasi untuk perencanaan rute distribusi untuk mengurangi total biaya distribusi. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengembangkan model optimasi menggunakan Mixed-Integer Linear Programming (MILP). Model optimasi dikembangkan dari membangun formulasi permasalahan menjadi model matematika yang kemudian diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman Python dengan software Spyder dan library Gurobi Optimizer. Penelitian ini menggunakan sampel berjumlah 10 hari yang pemilihannya menggunakan pendekatan statistika. Hasil akhir model menghasilkan penurunan jarak perjalanan sebesar 764,9 km dan penurunan waktu perjalanan sebesar 638 menit. Hasil dari penelitian menghasilkan total biaya distribusi yang turun dari Rp 7.823.417 menjadi Rp 7.096.000, atau menghemat biaya sebesar Rp 727.417 atau sebesar 9,30%.

---

The use of the internet in Indonesia continues to increase along with the development of the times which has an effect on increasing the use of SIM cards. From this, a telecommunications company was established which operates as a telecommunications service provider based on 4G LTE Advanced technology. As a large telecommunications company, supply chain networks are also complex, so company must have good and correct supply chain management, including logistics and distribution activities. However, with high distribution costs, there is a cost difference between the target and the actual situation caused by planning for product delivery that is not optimal and the routing method which is classified as manual. Therefore, the company need an optimization method for planning distribution routes to reduce the total cost of distribution. This research was conducted by developing an optimization model using Mixed-Integer Linear Programming (MILP). The optimization model was developed from building problem formulations into mathematical models which were then translated into the Python programming language with Spyder software and the Gurobi Optimizer library. This study used a sample of 10 days whose selection used a statistical approach. The final results of the model resulted in a decrease in travel distance of 764.9 km and a decrease in travel time of 638 minutes. The results of the study resulted in a total distribution cost that fell from Rp 7,823,417 to Rp 7,096,000, or cost savings of Rp 727,417 or 9.30%."