Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini membahas mengenai potensi antrian yang mungkin ditimbulkan oleh restoran "Warung Nagih" dengan menggunakan data observasi yang sudah dikumpulkan dan dilakukan perhitungan menggunakan simulasi dengan metode Monte Carlo. Metode perhitungan simulasi Monte Carlo dilakukan dengan menggunakan program Microsoft Excel. Metode penelitan yang digunakan adalah deskriptif studi kasus dengan pendekatan kuantitatif. Dari simulasi yang dilakukan didapatkan hasil baik pada hari jumat dan hari sabtu tidak ditemukan adanya potensi antrian. Namun didapatkan hasil meja available lebih banyak pada hari jumat dibandingkan hari sabtu. Selain itu dilakukan peramalan dengan simulasi Monte Carlo dengan kapasitas 75% dari maksimal yang dimiliki restoran "Warung Nagih" yaitu sebanyak 23 meja dari 31 meja saat maksimum. Didapatkan hasil pada hari jumat terjadi 2 kejadian antrian dari 52 minggu percobaan simulasi dengan probabilitas terjadi antrian sebesar 3,8% dan pada hari sabtu terjadi 20 kejadian antrian dari 52 minggu percobaan simulasi dengan probabilitas terjadinya antrian sebesar 38%. Didapatkan hasil potensi antrian lebih besar pada hari sabtu dibandingkan jumat karena pada hari sabtu lebih banyak pelanggan yang datang dibandingkan hari jumat. Hasil peramalan ini dilakukan untuk persiapan guna menghadapi jika terjadi antrian di masa depan.

---

This study discusses the queue potential that maybe occured in "Warung Nagih" restaurant by using observational data that already collected and performed calculations using Monte Carlo simulation method. Monte Carlo simulation method of calculation is done using Microsoft Excel program. This research is using descriptive, case study method with quantitative approach. The results obtained both on Friday and Saturday did not reveal any queues potential. But the results obtained more available table on Friday than Saturday. After that we doing forecast using Monte Carlo simulation method with 75 % of the maximum capacity owned by the restaurant "Warung Nagih" which is 23 tables from 31 tables on maximum capacity. That simulation results is on Friday occurred 2 queue events of 52 week simulation experiment with queue probability occurance is 3,8% and on Saturday occurred 20 queue events of 52 week simulation experiment with queue probability occurance is 38%. This simulation result showed greater potential queues on Saturday than Friday because more customer coming on Saturday than Friday This forecasting is done in preparation to face queue situation in the future."

"Ketidakpastian permintaan menjadi sebuah tantangan bagi perusahaan dalam mengatur tingkat persediannya agar dapat memberikan tingkat pelayanan yang baik dengan tetap memperhatikan jumlah persediaan yang tidak berlebih. Manajemen pengendalian persediaan yang diterapkan saat ini pada pabrik compounded polycarbonate belum optimal sehingga biaya total persediaan menjadi tinggi. Oleh sebab itu, penerapan manajemen persediaan probabilistik Q-model diusulkan untuk memungkinkan pemantauan tingkat persediaan secara kontinu dengan penentuan dua parameter yaitu order quantity dan reorder point. Simulasi Monte Carlo dilakukan untuk menganalisis biaya yang dihasilkan oleh kebijakan persediaan saat ini dan kebijakan persediaan usulan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan biaya total persediaan dari kebijkan usulan lebih rendah dibanding kebijakan saat ini. Kebijakan optimal tidak semata-mata hanya menurunkan biaya tetapi juga tetap mempertahankan tingkat pelayanan yang memuaskan, sebagaimana dibuktikan dengan nilai fill rate di atas 90%.

---

Demand uncertainty becomes a challenge for a company to manage its inventory level so that it can give high service level and keep a low level of inventory at the same time. High total inventory cost in compounded polycarbonate plant is caused by the not optimal inventory control management. Q-model, as a probabilistic inventory management, is suggested to allow a continuous review for the inventory level by determining two parameters which are order quantity and reorder point. Monte Carlo simulation is done to analyze total cost obtained from current and proposed inventory policy. Result of this study shows that proposed policy results in lower total inventory cost than current policy. The optimal policy is not only focus on reducing the cost but it also maintain a satisfying service level, as proven by 90% of fill rate."