Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Manajemen risiko yang buruk adalah salah satu penyebab utama kegagalan sebuah proyek. Penelitian ini membahas pengukuran risiko teknis untuk proyek pembangunan Depot Pengisian Pesawat Udara DPPU di wilayah Sumatera Utara, khususnya wilayah Silangit, Sibolga, dan Gunung Sitoli. Pengukuran risiko dilakukan untuk menyusun strategi mitigasi risiko yang harus dilakukan dalam pelaksanaan proyek. Metode pengukuran risiko dilakukan dalam empat tahapan, yaitu identifikasi risiko, pengukuran dampak dan probabilitas risiko, klasifikasi risiko, dan mitigasi risiko. Dari proses pengukuran risiko, didapatkan 65 faktor risiko yang kemudian dikelompokkan ke dalam empat kejadian risiko yaitu kerusakan sarana dan fasilitas pembangunan DPPU, keterlambatan pengerjaan pembangunan DPPU, kecelakaan kerja, dan kendala finansial. Strategi mitigasi yang diusulkan terkait dengan pemilihan jenis tangki yang digunakan, pemilihan pemasok material, kontraktor, dan moda transportasi material yang digunakan, penyediaan peralatan yang dibutuhkan, dan pelaksanaan pelatihan dan pengontrolan rutin.

---

Poor risk management is one of the main cause of project failure. This research is made to measure technical risk for the construction project of Aircraft Filling Depot in North Sumatra, especially Silangit, Sibolga, and Gunung Sitoli area. Risk measurement is done to create mitigation plans that need to be done in this project. The methods of measuring risk is done in four steps, which are risk identification, impact and probability measurement, risk classification, and risk mitigation. From the risk measurement process, 65 risk factors were identified and then classified to four risk events, which are facility damage, delay in construction project, work accident, and financial constrain. The proposed risk mitigation strategy includes the selection of storage tank type, selection of supplier, contractors, and material transportation method, provision of essential equipment, and implementation of routine training and monitoring."

"Pesatnya pertumbuhan ekonomi di Yogyakarta berdampak pada kebutuhan transportasi udara sehingga dibangun bandara baru Yogyakarta International Airport (YIA) di Kulon Progo, Yogyakarta. Untuk memenuhi kebutuhan bahan bakar Avtur Jet A1 di YIA, PT. Pertamina Patra Niaga (PPN) selaku penyuplai membangun Depot Pengisian Pesawat Udara (DPPU) yang berlokasi di area bandara YIA Kulon Progo. Pekerjaan Project Pembangunan Aviation Hydrant System dan Depot Pengisian Pesawat Udara Kulon Progo milik PPN ini dibangun menggunakan kontraktor yaitu PT. JGC Indonesia (JIND). Untuk memenuhi kebutuhan daya listriknya, DPPU mendapat suplai tegangan 20 kV dari PT. Angkasa Pura (AP). Disalurkan ke panel Medium Voltage (MV) Switchgear 20 kV, kemudian diturunkan tegangan nya menjadi 400 V menggunakan transformator daya 20 kV / 400 V, 1600 kVA. Lalu disalurkan ke panel Low Voltage (LV) Switchgear 400 V. Panel ini terbagi menjadi 2 busbar, busbar A mendapat suplai 20 kV dari AP, busbar B mendapat suplai 400 V dari 2 buah Diesel Engine Generator dengan kapasitas masing-masing 800 kVA. Dari panel ini, peralatan-peralatan di DPPU mendapat suplai daya. Transformator daya menjadi salah satu komponen utama dalam sistem kelistrikan di DPPU, sehingga harus terjaga kualitas dan kehandalan dalam menjalankan operasinya. Sehingga untuk menjamin mutu tersebut, maka perlu dilakukan inspeksi (pemeriksaan) baik dokumen, fisik secara visual, maupun fungsinya, sesuai dengan spesifikasi peruntukannya. Pembuktian kehandalan dilakukan dengan melakukan serangkaian pengujian transformator dengan acuan standar IEC 60076-1. Dan hasil pengujian menunjukan lolos acceptance criteria sehingga transformator layak dioperasikan sesuai dengan kebutuhan. Kegiatan telah diselesaikan secara profesional dengan menjalankan prinsip dasar kode etik insinyur serta memperhatikan aspek Keselamatan, Kesehatan Kerja, dan Lindungan Lingkungan (K3LL).

---

The rapid economic growth in Yogyakarta has had an impact on the need for air transportation, so the new Yogyakarta International Airport (YIA) airport was built in Kulon Progo, Yogyakarta. To fulfil the need for Avtur Jet A1 fuel at YIA, PT. Pertamina Patra Niaga (PPN) as the supplier built an Aircraft Filling Depot located in the YIA Kulon Progo airport area. Construction of Project Pembangunan Aviation Hydrant System dan Depot Pengisian Pesawat Udara Kulon Progo that belongs to PPN, was built by contractor PT. JGC Indonesia (JIND). To cover its electrical power needs, DPPU receives a 20 kV voltage supply from PT. Angkasa Pura (AP). Lined to the 20 kV Medium Voltage (MV) Switchgear panel, then the voltage is reduced to 400 V using a 20 kV / 400 V, 1600 kVA power transformer. Then it is distributed to the 400 V Low Voltage (LV) Switchgear panel. This panel is divided into 2 busbars, busbar A gets a 20 kV supply from the AP, busbar B gets a 400 V supply from 2 Diesel Engine Generators with a capacity of 800 kVA each. From this panel, the equipment in the DPPU gets a power supply. The power transformer is one of the main components in the electrical system at DPPU, so quality and reliability must be maintained in carrying out its operations. So, to guarantee the quality, it is necessary to carry out inspections (examinations) of both documents, physical visuals, and functions, in accordance with the specifications. Proving reliability is carried out by carrying out a series of transformer tests with reference to the IEC 60076-1 standard. And the test results show that it passes the acceptance criteria so that the transformer is suitable for operation according to requirements. Activities have been completed professionally by implementing the basic principles of the engineer's code of ethics and paying attention to aspects of Safety, Occupational Health and Environmental Protection (K3LL)."

"Peningkatan jumlah penumpang dengan menggunakan pesawat terbang berdampak kepada penambahan jumlah ataupun rute pesawat yang ada saat ini. Seiring dengan hal ini juga terdapat komponen penting yang akan mengalami peningkatan, yaitu bahan bakar avtur. Dalam distribusi avtur sendiri terdapat beberapa tipe pengantaran distribusi. Salah satunya dengan dengan menggunakan mobil tangki. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rute pendistribusian bahan bakar avtur yang optimal dalam sisi harga minimum pendistribusian dengan menggunakan model optimasi. Sehingga dengan ditentukannya model optimasi pendistribusian akan menghasilkan harga yang paling minimum dengan menggunakan pemilihan kapasitas mobil tangki dalam proses pengantaran. Penelitian ini menggunakan metode Integer Linear Programming dalam menentukan biaya bahan avtur yang paling minimal dan menggunakan Excel Solver dalam penyelesaian pengolahan data. Dari hasil pengolahan data menghasilkan rute baru untuk pendistribusian dan keputusan menggunakan salah satu tipe kapasitas mobil tangki. Model penelitian ini akan menjadi rekomendasi untuk meminimumkan biaya distrubusi pengantaran bahan bakar avtur atau jenis bahan bakar yang lainnya.

---

Increasing the number of passengers using the airccraft have the impact of adding a routes the aircraft recently. In a row with this situation also have a critical component will be increase, there is aviation fuel. In aviation fuel distribution itself have a several types of delivery distribution . One of them is using a vehicle tank. This research purpose to determine optimize route of distribution aviation fuel with the aspect of minimize the cost of distribution using the optimization model. With the result that determines model for optimize distribution will give the output the minimum price by using one of type a vehicle tank in process delivery.

This research using a integer linear programming method to determining minimum cost of distribution aviation fuel and using Excel Solver to completed processing the data. Output from processing data give a new route to distribute and decision to using one type of vehicle tank based on capacity. This research model will be recommendation to minimize the cost to distribution aviation fuel or another type of fuel."

"Bertumbuhnya perkembangan transportasi udara, ekonomi dan fasilitas di daerah mengakibatkan kenaikan pada pemakaian avtur di Indonesia. Peningkatan permintaan avtur ini harus disesuaikan dengan perkembangan fasilitas dan pasokan avtur pada bandara di daerah seperti bandara Raja Hasi Fisabilillah di Tanjungpinang. Tetapi penyedia avtur belum mempunyai data awal untuk membuat kebijakan dan perencanaan. Untuk itu, dibutuhkanlah data awal berupa peramalan permintaan avtur. Terdapat banyak metode untuk melakukan peramalan, namum belum diketahui metode yang mampu memberikan hasil terbaik. Untuk itu dilakukan peramalan yang menggunakan metode peramalan ARIMA dan ANN pada penelitian ini. Metode ARIMA baik dalam mengestimasi data time series yang bersifat linear, serta metode ANN baik dalam mendeteksi pola non linear. Serta digunakan metode hybrid yang menggabungkan metode ARIMA dengan ANN yang diharapkan memberikan hasil yang baik. Dari penelitian yang dilakukan, hasil peramalan dibandingkan dengan metode tradisional dan SARIMA, dan didapatkan bahwa metode hybrid memberikan hasil yang terbaik dibandingkan dengan error MAPE sebesar 13.75 . Dengan jumlah permintaan pada periode selanjutnya sebesar 101.94 kl, 104.48 kl, 105.46 kl, 114.04 kl, 106.05 kl, 114.03 kl, 114.63 kl, 116.15 kl, 101.44 kl, 97.86 kl.

---

The growing of air transport, the economy and the facilities in the local area resulted in an increase in aviation fuel consumption in Indonesia. The increase of jet fuel demand is must be accompanied by the development of facilities and the supply of aviation fuel at airports in local areas such as Raja Haji Fisabilillah airports in Tanjungpinang. But aviation fuel providers not already have preliminary data for planning and policy making. Thus, required the initial data like forecasting demand for aviation fuel. There are many methods for forecasting, yet we don rsquo t know which method are capable of providing the best results. For that reason, we try to using ARIMA and ANN forecasting method.

ARIMA is one of the method which is good in estimating the linear data of time series, and ANN methods is good at detecting non linear pattern. And we used a hybrid method that combines ARIMA with ANN which expected to provide good results. This research shown the results of forecasting compared to traditional and SARIMA method, and found that the hybrid method gives the best result, with MAPE error is 13.75 . And the total demand in the next period is 101.94 kl, 104.48 kl, 105.46 kl, 114.04 kl, 106.05 kl, 114.03 kl, 114.63 kl, 116.15 kl, 101.44 kl, and 97.86 kl."