Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sebagai negara maritim dengan luas perairan lebih dari tiga kali luas daratan, salah satu cara meningkatkan kegiatan logistik di Indonesia terutama dalam menyesuaikan diri terhadap perkembangan revolusi industri 4.0 adalah dengan meningkatkan produktivitas logistik maritimnya. Produktivitas tersebut dapat ditingkatkan dengan merampingkan kegiatan di terminal peti kemas. Hal yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan kinerja pelabuhan tersebut adalah dengan mengefisiensikan proses stowage planning. Faktor yang dapat dikembangkan pada stowage planning adalah waktu pengerjaan, waktu pelaksanaan, stabilitas kapal, dan minimnya overstow. Penelitian ini menggunakan algoritma stowage planning untuk membangun sebuah aplikasi dalam bahasa pemrograman Python. Aplikasi yang dibangun nantinya dapat digunakan untuk membuat peta stowage plan untuk kapal tipe general cargo dan cargo barge dengan mengutamakan keseimbangan kapal dan rendahnya overstow dalam waktu yang singkat.

---

As a maritime country whose water area is three times wider than its land, Indonesia has one of the ways to increase the logistic activities especially in adjusting to the development of the industry 4.0 by enhancing the productivity of maritime logistics in a way of streamlining the action at unit terminal container. In order to optimize the performance of the port, the efficiency of stowage planning process is done. Some factors which can be evolved in stowage planning are processing time, ship stability, and minimum overstow. This research uses the stowage planning algorithm to develop an application in Python programming language. This application will eventually be used to create a stowage plan map for general cargo ship and cargo barge vessel in by prioritizing the ship stability, as well avoiding low overstow in a short time.

"

"Sejak terjadinya pandemi COVID-19 di Indonesia pada Februari 2020 yang masih terus berlanjut hingga saat ini telah menyebabkan dampak yang dirasakan oleh berbagai sektor di Indonesia salah satunya adalah sektor logistik. Hal ini disebabkan oleh ketidakstabilan kurs mata uang dan juga ditutupnya berbagai border lintas negara yang tentunya menurunkan produktivitas proses logistik. Kebijakan dan regulasi yang dibuat tiap pemerintah negara, salah satunya protokol kesehatan menambah kompleksitas tersendiri pada operasional logistik yang berimplikasi pada kelangkaan barang. Terjadi lonjakan kebutuhan yang secara drastis ditambah terhambatnya supply menyebabkan kelangkaan terjadi. Ketidakstabilan proses supply demand ditambah keterlambatan pengiriman yang marak terjadi membuat naiknya probabilitas terjadinya kesalahan peramalan. Penelitian ini dilakukan untuk mencari metode yang paling efektif untuk melakukan peramalan kebutuhan bahan baku selama pandemi COVID-19 pada industri kehutanan melalui tiga model, yaitu decision tree, convolutional neural network (CNN), dan linear regression.

---

Since the occurrence of the COVID-19 pandemic in Indonesia in February 2020, which continues to this day, it has caused an impact that is felt by various sectors in Indonesia, one of which is the logistics sector. This is due to the volatility of currency exchange rates and also the closure of various cross-border borders which of course reduces the productivity of the logistics process. Policies and regulations made by each state government, one of which is the health protocol, adds its own complexity to logistics operations which has implications for the scarcity of goods. There was a drastic surge in demand coupled with a supply bottleneck causing shortages to occur. The instability of the supply-demand process plus the frequent delays in delivery have increased the probability of forecasting errors. This research was conducted to find the most effective method for forecasting raw material needs during the COVID-19 pandemic in the forestry industry through three models, namely decision tree, convolutional neural network (CNN), and linear regression."