Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JURNAL MANAJEMEN INDUSTRI DAN LOGISTIK

ANALISA PERBANDINGAN METODE SIMULATED ANNEALING DAN LARGE NEIGHBORHOOD SEARCH UNTUK MEMECAHKAN MASALAH LOKASI DAN RUTE KENDARAAN DUA ESELON Winarno (Universitas Singaperbangsa Karawang); A. A. N. Perwira Redi (Universitas Pertamina)
Jurnal Manajemen Industri dan Logistik Vol 4, No 1 (2020): page 84 - 95
Publisher : Politeknik APP Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (482.826 KB) | DOI: 10.30988/jmil.v4i1.311

Abstract

AbstractTwo-echelon location routing problem (2E-LRP) is a problem that considers distribution problem in a two-level / echelon transport system. The first echelon considers trips from a main depot to a set of selected satellite. The second echelon considers routes to serve customers from the selected satellite. This study proposes two metaheuristics algorithms to solve 2E-LRP: Simulated Annealing (SA) and Large Neighborhood Search (LNS) heuristics. The neighborhood / operator moves of both algorithms are modified specifically to solve 2E-LRP. The proposed SA uses swap, insert, and reverse operators. Meanwhile the proposed LNS uses four destructive operator (random route removal, worst removal, route removal, related node removal, not related node removal) and two constructive operator (greedy insertion and modived greedy insertion). Previously known dataset is used to test the performance of the both algorithms. Numerical experiment results show that SA performs better than LNS. The objective function value for SA and LNS are 176.125 and 181.478, respectively. Besides, the average computational time of SA and LNS are 119.02s and 352.17s, respectively.AbstrakPermasalahan penentuan lokasi fasilitas sekaligus rute kendaraan dengan mempertimbangkan sistem transportasi dua eselon juga dikenal dengan two-echelon location routing problem (2E-LRP) atau masalah lokasi dan rute kendaraan dua eselon (MLRKDE). Pada eselon pertama keputusan yang perlu diambil adalah penentuan lokasi fasilitas (diistilahkan satelit) dan rute kendaraan dari depo ke lokasi satelit terpilih. Pada eselon kedua dilakukan penentuan rute kendaraan dari satelit ke masing-masing pelanggan mempertimbangan jumlah permintaan dan kapasitas kendaraan. Dalam penelitian ini dikembangkan dua algoritma metaheuristik yaitu Simulated Annealing (SA) dan Large Neighborhood Search (LNS). Operator yang digunakan kedua algoritma tersebut didesain khusus untuk permasalahan MLRKDE. Algoritma SA menggunakan operator swap, insert, dan reverse. Algoritma LNS menggunakan operator perusakan (random route removal, worst removal, route removal, related node removal, dan not related node removal) dan perbaikan (greedy insertion dan modified greedy insertion). Benchmark data dari penelitian sebelumnya digunakan untuk menguji performa kedua algoritma tersebut. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa performa algoritma SA lebih baik daripada LNS. Rata-rata nilai fungsi objektif dari SA dan LNS adalah 176.125 dan 181.478. Waktu rata-rata komputasi algoritma SA and LNS pada permasalahan ini adalah 119.02 dan 352.17 detik.
PENENTUAN LOKASI DISTRIBUTION CENTER DENGAN METODE P-MEDIAN DI PT PERTAMINA EP Raihan Ahmad Fadhil (Universitas Pertamina); Eko Gito Prabowo (PT. Pertamina EP); A. A. N. Perwira Redi (Universitas Pertamina)
Jurnal Manajemen Industri dan Logistik Vol 4, No 1 (2020): page 84 - 95
Publisher : Politeknik APP Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (522.182 KB) | DOI: 10.30988/jmil.v4i1.282

Abstract

AbstractGlobal energy consumption increases every year. BP Statistics Review of World Energy 2019 shows that Indonesia's energy consumption increases by 4.9% in 2018, reaching 185.5 million tons of oil equivalent (TOE). Therefore, oil and gas companies must increase production to fulfill those needs. PT Pertamina EP is a subsidiary of PT Pertamina (Persero) which focuses on the upstream oil and gas sector. One of the activities carried out in the upstream business is drilling. Drilling materials are necessary to support the dynamic of drilling process. The mechanism used when there is a shortage of stock is to send the required material from another field that has the required material, or is called Inter Unit Assistance (BAU). In 2018 the costs incurred for transportation of BAU OCTG (Oil Country Tubular Goods) material amounted to Rp 45,733,340,000. Distribution center is an alternative for cutting distribution chains. We proposed allocation of facility such distribution center location decision using p-median optimization model to reduce the BAU transportation cost. This approach is implemented using math programming using AMPL and Gurobi.  Distribution center functions as a material distribution center to meet the needs of the surrounding fields. By applying the scenario of building a distribution center, transportation costs can be reduced by 13% or Rp 6,167,325,000. AbstrakKonsumsi energi global cenderung meningkat setiap tahunnya. Data BP Statistical Review of World Energy 2019 menunjukkan konsumsi energi Indonesia meningkat sebesar 4,9% pada tahun 2018 dengan nilai mencapai 185,5 juta tonnes oil equivalent (TOE). Oleh karena itu perusahaan minyak dan gas bumi (migas) harus meningkatkan produksi untuk memenuhi kebutuhan tersebut. PT Pertamina EP adalah perusahaan yang fokus pada sektor hulu migas. Salah satu kegiatan yang dilakukan pada bisnis hulu adalah pemboran. Untuk Rencana pengeboran yang dinamis dibutuhkan ketersediaan material. Mekanisme yang dilakukan saat terjadi kekurangan stock adalah mengirim material yang dibutuhkan dari field lain yang memiliki ketersediaan material yang dibutuhkan, atau disebut Bantuan Antar Unit (BAU). Biaya yang dikeluarkan pada tahun 2018 untuk transportasi BAU material OCTG (Oil Country Tubular Goods) sebesar Rp 45.733.340.000. Biaya tersebut dibutuhkan untuk mendistribusikan material pada lokasi field yang tersebar di berbagai lokasi di pulau Jawa, Sumatera, dan Kalimantan. Dalam penelitian ini diusulkan untuk memanfaatkan penggunaan distribution center (DC) sebagai upaya untuk menghemat biaya transportasi BAU. DC berfungsi sebagai pusat distribusi material untuk memenuhi kebutuhan field di sekitarnya. Model optimasi p-median digunakan memilih lokasi fasilitas DC yang memiliki biaya transportasi paling minimal dengan mempertimbangkan jarak, biaya, dan permintaan material. Diasumsikan satu DC akan ditempatkan di setiap wilayah / pulau. Solusi optimal dari model p-median dihasilkan menggunakan software pemrograman matematis AMPL dengan menggunakan solver GUROBI. Hasil eksperimen didapatkan bahwa dengan penerapan skenario adanya DC, biaya transportasi dapat dipangkas sebesar 13% atau sebesar Rp 6.167.325.000.