Simulasi

Istilah analisis tegangan (stress analysis) dan analisis elemen hingga (finite element analysis/FEA)
sudah umum kita dengar. Meskipun begitu, tak ada salahnya kita memahami makna dari keduanya
karena berhubungan dengan tool yang tersedia pada kelompok Toolbar Analysis yang digunakan
dalam perangkat lunak (software) Autodesk Inventor Professional 2017.
Analisis elemen hingga adalah teknik numerik matematis untuk menghitung kekuatan dan perilaku
struktur teknik. Secara prinsip, analisis elemen hingga adalah analisis dari obyek kompleks yang
dipecahkan dengan membagi obyek menjadi jala (mesh) elemen yang lebih kecil dimana kalkulasi
2
dapat diatur dan dijalankan. Analisis tegangan yang dilakukan oleh Inventor menggunakan metode ini untuk memungkinkan kita menganalisis desain yang sesuai dengan keinginan kita, untuk menentukan tren dasar yang berkaitan dengan spesifikasi dari desain.
Simulasi Autodesk Inventor berguna untuk menjalankan analisis dasar untuk membuktikan validitas desain. Hal ini jauh lebih praktis dan hemat waktu saat merancang desain sebelum membuatnya dalam bentuk prototipe fisik. Selain itu, juga dapat digunakan untuk menganalisis apakah material komponen atau rakitan terlalu berlebihan atau kurang saat dirancang untuk sejumlah beban dan/atau getaran tertentu. Tool analisis tegangan pada Inventor berguna saat menentukan bagaimana ukuran fitur dan lokasi akan mempengaruhi integritas suatu komponen.

Permasalahan antrian yang terjadi di Home Tea Gowa adalah waktu pelayanan untuk satu costumer yang lama dikarenakan kasir yang menerima pesanan merangkap menjadi barista. Hal tersebut tentu menghambat pegawai sedang meracik minuman dan pada saat yang bersamaan ada costumer yang ingin melakukan pembayaran maka proses peracikan minuman mengalami penundaan.

Kondisi perekonomian di Indonesia berkembang sangat cepat sehingga perusahaan mendapatkan persaingan yang sangat ketat. Dalam menghadapi persaingan, perusahaan perlu perencanaan dan pengendalian biaya terutama pada distribusi logistik. Sehingga diperlukan efisiensi untuk mengurangi biaya operasional pada bidang distribusi logistik. Dengan mengurangi biaya operasional, perusahaan mendapatkan keuntungan yang lebih besar. Masalah yang dihadapi di perusahaan adalah tingginya biaya logistik perusahaan dibandingkan dengan biaya logistik yang dikeluarkan perusahaan pada lokasi yang sama. Salah satu solusi yang digunakan yakni dengan pendekatan simulasi sistem dinamik. Sehingga diharapkan dapat mengoptimalkan biaya operasional transportasi dengan menentukan rute optimal dengan mempertimbangkan jarak lokasi, waktu pengiriman, biaya pengiriman, serta kapasitas kendaraan angkut yang digunakan dalam distribusi logisitk. Hasil dari penelitian yaitu dapat meningkatkan kualitas pelayanan dan pengiriman distribusi logisitik kepada pelanggan tepat waktu sesuai dengan permintaan pelanggan.

Mengenalpasti parameter pengacuan suntikan yang optimum adalah perkara paling
penting dalam menentukan tahap kebolehacuan komponen bagi memastikan komponen
yang dihasilkan adalah berkualiti. Ia juga bergantung kepada penentuan proses yang
paling signifikan berdasarkan kepada jenis bahan suapan dan rekabentuk produk serta
acuan yang dihasilkan. Kajian ini membentangkan kaedah mengoptimumkan parameter
proses pengacuan suntikan produk komposit polimer kayu bagi masa pengisian dan
pengecutan isipadu komponen secara simulasi dengan menggunakan perisian komputer.
Penutup tali sawat pemasa enjin CamPro CPS telah dipilih sebagai komponen kajian.
Rekabentuk asal komponen tersebut dilukis semula dalam tiga dimensi (3D)
menggunakan perisian CATIA V5. Komponen dianalisa menggunakan perisian
Mouldflow Plastic Insight (MPI) bagi mengkaji aliran bahan suapan pengacuan suntikan
komposit polimer Polipropelina (PP) dengan 60% gentian kayu. Kaedah ini menjimatkan
kos dimana kerja-kerja pengubahsuaian tidak lagi diperlukan kerana segala masalah yang
mungkin timbul telah diselesaikan terlebih dahulu sebelum acuan dihasilkan. Keputusan
simulasi pengacuan suntikan komponen automotif komposit polimer kayu dianalisa
menggunakan kaedah rekabentuk eksperimen (Design of experiment, DOE) Response
Surface Method (RSM) dan analisis ANOVA digunakan untuk mengoptimumkan
parameter proses pengacuan suntikan komponen tersebut. Pengacuan yang berkualiti
adalah berdasarkan kepada pemilihan bahan suapan dan parameter bagi proses pengacuan
suntikan yang optimum seperti suhu suntikan, suhu acuan, tekanan suntikan dan kadar
alir. Hasil kajian ini parameter optimum telah diperolehi bagi mendapatkan masa
pengisian bahan yang sesuai dengan pengecutan isipadu komponen yang meminima.
Kata kunci: Optimum, parameter, simulasi, pengacuan suntikan, komposit polimer

Untuk menghindari terjadinya kebakaran pada rumah yang disebabkan oleh kebocoran gas, diperlukan sebuah sistem keamanan yang mudah dipakai. Seiring dengan berkembangnya jaman dan semakin luasnya penggunaan mikrokontroler periset menggembangkan sebuah simulasi perancangan sistem keamanan untuk me-monitoring keadaan didapur, khususnya di daerah yang rawan kebocoran gas dengan menggunakan sensor gas MQ2, modul sensor api, dan sensor suhu DS18B20 yang diindikatori dengan lampu LED dan LCD LM016L dengan menggunakan aplikasi Proteus 8. Dengan menggunakan komponen yang mudah didapatkan, simulasi ini dapat dibuat dengan mudah sebagai sistem alternatif untuk rumah tangga, hotel, atau perusahaan yang membutuhkan alat keamanan agar terhindar dari kecelakaan yang tidak diinginkan.

Maksud penelitian ini adalah mengetahui seberapa besar tingkat layanan yang diberikan Kegiatan pelayanan kapal di pelabuhan sering mengalami hambatan ataupun kendala, salah satunya adalah pelayanan kapal yang terlalu lama yang berakibat waiting time arus kunjungan kapal mengalami deviasi melebihi standar waktu yang ditetapkan. Salah satu faktornya adalah belum optimalnya layanan pemanduan kapal dan fasilitas peralatan bongkar muat kapal di dermaga. Penelitian ini bertujuan untuk melihat seberapa besar jumlah kapal yang dapat dilayani oleh Pelabuhan Tanjung Priok dengan model simulasi sistem dinamis dengan batasan melihat dari segi layanan pemanduan kapal dan tingkat kedatangan berdasarkan distribusi poisson tanpa melihat sistem bongkar muatnya. Kata Kunci : jumlah kapal, layanan pandu, kedatangan kapal

ABSTRAK Bengkel Putra Adam merupakan bengkel sepeda motor resmi Honda yang mempunyai lima mekanik. Tidak bisa dikatakan optimal berdasarkan tingkat kedatangan sepeda motor yang akan diservis. Tidak seimbangnya jumlah sepeda motor yang akan diservice dengan jumlah mekanik yang ada, menyebabkan sering terjadinya mekanik yang menganggur. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis karateristik antrian berupa hasil simulasi ditempat pelayanan servis dan merancang skenario perbaikannya. Penelitian dilakukan dengan menerapkan model simulasi Multiserver-Singlephase. Hasil analisis yang diperoleh memeiliki nilai waktu rata-rata kedatangan 15 pelanggan setiap harinya. Dari hasil analisis yang diperoleh maka, mengurangi jumlah mekanik menjadi 3 orang menjadi usulan perbaikan.

Pengerjaan Kasus ini bisa dilihat di link berikut:
https://safeku.com/vuaf7sr

PT. Model 2004 adalah perusahaan yang memproduksi dua jenis produk yaitu Oscilloscope (O) dan Voltmeter (V). Proses produksi untuk kedua produk tersebut melibatkan tiga Stasiun Kerja (SK) yaitu SK Circuit Board (CB), SK Chasis (CH) dan SK Final Assembly (Ass) (Lihat Gambar 1). Data waktu proses produksi pada masing-masing SK untuk ke dua produk tersebut dapat dilihat pada Tabel 1(a) dan Tabel 1(b), dan data ongkos produksinya dapat dilihat pada Tabel 2. Gambar 1: Tahapan proses produksi untuk produk O dan V Proyeksi permintaan pasar dari ke dua produk di atas untuk 4 minggu ke depan diberikan pada Tabel 3. Dari pengalaman masa lalu kesalahan pada proyeksi ramalan permintaan relatif kecil, yaitu 3-4% (ini merupakan Laporan dari Manajer Produksi). Gudang untuk menyimpan produk O dan V memiliki kapasitas yang cukup untuk memenuhi permintaan untuk satu minggu produksi, yaitu 3000 unit produk O dan 5000 unit produk V. Ongkos inventori per minggu diestimasi sebesar 2% dari harga barang. Dari laporan gudang diketahui bahwa persediaan pada awal minggu 1 untuk produk O dan V masing-masing 600 unit dan 1800 unit. Data masa lalu menunjukkan bahwa rata-rata inventori per minggu relatif tinggi, 300-700 unit untuk produk O dan 1000-2000 unit untuk produk V. Laporan dari bagian pengendalian kualitas menunjukkan bahwa persentase produk cacat minimal 0,5% dan maksimal 1,5% dari jumlah produksi per minggu. Bahan baku dan komponen untuk produk tersebut selama ini mudah diperoleh dan dapat memenuhi kebutuhan produksi, dengan harga yang sedikit mengalami kenaikan dari minggu ke minggu, yaitu 2-5% dari biaya pada Tabel 2. Pangsa pasar perusahaan saat ini adalah 55,3%. Dalam rangka memperkuat posisi sebagai market leader, perusahaan akan memenuhi permintaan pasar dengan harga dan kualitas yang bersaing. Namun perusahaan juga bertujuan untuk mencari keuntungan agar dapat terus tumbuh dan berkembang. Dengan memperhatikan tujuan perusahaan tersebut, manajer produksi sekarang ini sedang merencanakan produksi pabriknya untuk 4 minggu ke depan. Manager Pemasaran menekankan perlunya memaximasi layanan kepada konsumen atau dengan kata lain permintaan produk untuk setiap minggu harus dapat dipenuhi pada minggu tersebut. Karena hal ini merupakan faktor kunci agar perusahaan dapat mempertahankan pangsa pasarnya. Namun upaya itu harus juga memperhatikan ongkos produksi dan inventori. Apabila permintaan tidak dapat dipenuhi maka akan terjadi kehilangan penjualan karena konsumen akan membeli produk O maupun V, yang diproduksi oleh perusahaan lain. Dan ini akan menyebabkan perusahaan akan mengalami tidak saja kehilangan keuntungan per unit tapi juga reputasi (besar kehilangan ini diperkirakan (setara dengan) 3-4 kali dari keuntungan per unit). Manager Pemasaran mendapat laporan dari unit penjualannya bahwa terjadinya permintaan yang tidak dapat dipenuhi sebesar 5-7% per minggu, dan angka ini cukup besar mengingat besarnya kehilangan yang diakibatkannya. Isu ini kemudian mendapatkan perhatian serius dari Direktur Pemasaran dan menyampaikannya dalam rapat direksi. Disamping itu, munculnya beberapa perusahaan pesaing yang menawarkan harga yang lebih murah juga menjadi ancaman bagi perusahaan. Hal ini ditunjukkan dengan permintaan yang menurun dalam beberapa minggu terakhir ini. Selanjutnya direksi perusahaan CB CH Ass

Model Pengambilan Keputusan
Klasifikasi Model Pengambilan Keputusan
Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Risiko
Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Tak Pasti
Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Konflik
Pengambilan Keputusan Dalam Kondisi Pasti
Analisis Rantai Markov
Simulasi

Abstrak PT Cahaya Perdana Plastik adalah perusahaan produsen produk alat-alat rumah tangga yang berbahan plastik. Salah satu produknya yang banyak digunakan adalah botol saus. Permasalahan yang ada pada bagian produksinya adalah bagaimana cara mengetahui jumlah keluaran produksi dan produktivitas produksi botol untuk setiap harinya. Selain itu perlu dilakukan validasi dan verifikasi untuk dalam proses pembuatan simulasi. Metode yang digunakan adalah simulasi menggunakan promodel dan menggunakan SPSS untuk melakukan proses validasi berdasarkan waktu proses yang sudah ada. Model Rancangan kemudian diketahui dapat 67 pcs/ hari dengan waktu proses yang sudah tervalidasi dan terverifikasi.

Ngorok disease (Septicaemia Epizootica) is a disease that attacks livestock, especially cows are acute and very fatal. Nusa Tenggara Timur is a livestock producer in Eastern Indonesia, one of them is in Kabupaten Kupang. Therefore, the people of NTT are more dominant in raising cattle. However, these livestock animals are susceptible to various diseases, especially SE. Prevention SE is done by vaccination on each cow in the NTT region. Therefore, this study was conducted to help simulate the pattern of Septicaemia Epizootica disease pattern using Cellullar Automata. In the CA simulation there are several stages to be passed that is data collection, data selection process, cartograp making and then the formation of CA simulation. The CA simulation process is performed using the Von Neumann R1 formula that applies an adjacent neighboring scheme of 4 neighbors. From the results of this study obtained a level of accuracy of 77% based on pattern simulation from 2014 to 2016. Therefore this application can already be used to simulate SE disease spread pattern in the coming years.

Pengembangan prototype sistem informasi rumah sakit untuk simulsi pengelolaan data Rekam Medis (RM) pasien rawat jalan dilakukan berdasarkan metodology prototype model, tahapan prototype ini diawali dengan menentukan setandar kebutuhan user dalam frame TAM Model sebagai uji penerimaan. Sehingga ditahap awal pengembangan membutuhkan variabel-variabel sebagai hipotesa penerimaan yang berisi item variabel. Variabel tersebut dapat dekelompokan kedalam kualitas sistem, kualitas informasi, kemanfaatan pemakai dan kemudahan pemakaian. Tahapan selanjynya adalah dengan melakukan analisa, desain dan implementasi. Kemudaian prototype dilakukan pengujian eksperimental dengan desain pengujian menggunakan beberapa grup pasangan penguji. Pengujian dilakukan dengan simulasi pekerjaan penerimaan pasien yang dibuat sekenarionya sampai dengan melakukan coding dan indexing kasus atau penyakit si pasien rawat jalan. Variabel penelitian meliputi kelengkapan, kesesuaian, keakuratan, dan ketepan waktu informasi data RM dilakukan scoring sebagai nilai aktual yang akan dibandingkan dengan nila bechmark. Jika ada selisih antara nilai bencmark dan nilai aktual maka dibuat resume untuk dilakukan revisi prototype sampai akhinrnya perbandingan nilai antara bechmark dengan uji aktual bernilai sama atau mendekati sama.

Mata kuliah sistem operasi merupakan salah satu mata kuliah wajib yang harus diajarkan kepada mahasiswa yang mengambil jurusan / program studi teknik informatika / sistem informasi / teknologi informasi. Mata kuliah ini memperkenalkan kepada mahasiswa mengenai konsep sistem operasi, jenis-jenis sistem operasi yang digunakan dalam kehidupan sehari-hari, layanan-layanan umum yang dimiliki oleh sistem operasi, dan mempelajari teknik dan algoritma yang digunakan dalam penerapan / pengelolaan layanan di sistem operasi. Sistem operasi adalah suatu program yang bertindak sebagai perantara antara user, program aplikasi dan perangkat keras. Beberapa layanan umum yang dimiliki oleh sistem operasi antara lain manajemen penjadwalan proses, manajemen sumber daya (resource), manajemen
memori, sistem berkas, manajenen jaringan, manajemen keamanan, manajemen penyimpanan, dan manajemen perangkat masukan-keluaran. Dalam penelitian kali ini, pembahasan akan dikerucutkan ke dalam salah satu layanan Sistem Operasi yaitu manajemen penjadwalan proses. Salah satu materi turunan dari manajemen proses yang sulit untuk dipahami oleh mahasiswa adalah Concurrency. Secara umum concurrency merupakan proses-proses (lebih dari satu proses) yang terjadi pada saat bersamaan. Beberapa algoritma yang digunakan dalam penerapan concurrency pada manajemen proses antara lain Dining Philosophers, Banker Algorithm, Producer-Consumer, dan Readers-Writers. Penjelasan terkait keempat algoritma tersebut membutuhkan logika dan tingkat keseriusan yang tinggi. Sayangnya tidak semua mahasiswa mampu untuk mempertahankan konsentrasinya dalam waktu yang lama untuk mempelajari alur logika dari keempat algoritma tersebut. Berdasarkan uraian di atas, penulis ingin merancang suatu perangkat lunak yang mampu untuk mensimulasikan keempat algoritma tersebut ke dalam bentuk media pembelajaran berbasis multimedia sehingga diharapkan akan meningkatkan daya tarik dan daya tangkap dari mahasiswa yang mempelajarinya.

Abstrak. Pupuk memiliki peranan yang penting dan strategis dalam peningkatan produksi dan produktivitas pertanian. Oleh karena itu pemerintah mendorong penggunaan pupuk yang efisien melalui berbagai kebijakan meliputi sistem penyediaan, distribusi, harga jual dan aspek teknis lainnya. Selain aspek kualitas, penyediaan pupuk yang tepat dalam jumlah, jenis, dan waktu pemberian, serta cara pemberian sangat diperlukan untuk menjamin peningkatan produksi dan produktivitas pertanian. Produksi dan penyediaan pupuk yang tepat hanya bisa dilakukan jika didasarkan pada informasi kebutuhan pupuk yang tepat pula. Oleh karena itu diperlukan suatu hasil proyeksi mengenai kebutuhan pupuk di masa yang akan datang untuk menjamin pencapaian swasembada dan swasembada pangan berkelanjutan. Proyeksi kebutuhan pupuk nasional dapat dilakukan dengan pendekatan permintaan potensial atau permintaan aktual. Permintaan potensial adalah jumlah pupuk yang akan digunakan dalam kondisi optimal, yakni total luas areal pertanian dikalikan dengan dosis rekomendasi pemupukan untuk setiap jenis tanaman yang diusahakan pada suatu waktu. Permintaan aktual adalah jumlah pupuk yang benarbenar digunakan dalam suatu waktu, yakni total luas areal pertanian dikalikan dengan takaran pupuk aktual pada masing-masing jenis tanaman. Mengingat penggunaan pupuk oleh petani di lapangan sangat bervariasi dan pada umumnya lebih rendah daripada dosis pemupukan rekomendasi, maka jumlah permintaan pupuk aktual umumnya lebih rendah daripada permintaan pupuk potensial. Makalah ini menyajikan hasil proyeksi kebutuhan pupuk Sektor Pertanian dengan kombinasi kedua pendekatan tersebut menggunakan simulasi sistem dinamik. Diharapkan hasil analisis dalam makalah ini akan dapat dikembangkan secara lebih detil pada wilayah atau sub-sektor pertanian yang lebih spesifik .

Gudang merupakan salah satu prasarana yang sangat penting dalam dunia industri yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan sementara dalam hal distribusi barang. Penempatan barang secara teratur dan efisien di dalam sebuah gudang merupakan sebuah kewajiban yang harus dilakukan oleh sebuah perusahaan ritel, manufaktur atau jasa ekspedisi untuk mempercepat proses pengiriman dan penerimaan barang. Permasalahan yang muncul antara lain terkait dengan efisiensi penataan barang di dalam gudang sehingga mengakibatkan lamanya waktu keluar masuk barang. Untuk membantu menyelesaikan kesulitan tersebut, maka dibuat sebuah perangkat lunak yang mampu memberikan simulasi bagaimana proses penempatan barang pada gudang secara optimal. Metode pengembangan perangkat lunak yang akan digunakan adalah metode Prototype, sedangkan algoritma yang akan diimplementasikan di dalam aplikasi adalah Block Stacking. Penelitian ini akan menghasilkan perangkat lunak yang mampu membuat visualisasi 3 dimensi dari simulasi penempatan jumlah barang secara maksimal pada gudang dan secara efisien dari sisi optimasi pemanfaatan ruang.

Kata kunci : Simulasi; Barang; Gudang; Block Stacking

Salah satu permasalahan yang ada Balai Diklat Metrologi adalah kurangnya bahan ajar yang dapat meningkatkan ketertarikan siswa terhadap bidang pengukuran/kalibrasi. Selain permasalahan di atas, kesulitan lain yang didapat dari siswa dalam mempelajari konsep fisika khususnya kinematika adalah kurangnya pemahaman pembuatan model matematika dan penggambaran model simulasi dari soal studi kasus. Penelitian ini diharapkan dapat membantu menyelesaikan kesulitan tersebut dengan cara membuat perangkat lunak sebagai suplemen bahan ajar yang interaktif, sehingga mampu menambah ketertarikan siswa terhadap kalibrasi dalam bidang kinematika. Aplikasi Simulasi Kinematika Interaktif dilengkapi dengan suplemen bahan ajar yang diimplementasikan ke dalam model simulasi. Berdasarkan hasil kuisioner ternyata aplikasi ini dapat meningkatkan daya tarik siswa terhadap mata kuliah kalibrasi khususnya bidang kinemarika. Selain itu, aplikasi dapat digunakan sebagai suplemen bahan ajar.

Kata Kunci: Fisika, Kinematika, Simulasi, Suplemen Bahan Ajar

Sistem pelayanan kesehatan mengedepankan keamanan pasien dan peningkatan kualitas hidup pasien. Pemerintah telah membuat Undang-Undang SJSN No.40 Tahun 2004 tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS). BPJS Kesehatan adalah badan hukum yang dibentuk untuk menyelenggarakan program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN).Metode yang digunakan adalah Simulasi Sistem Dinamik. Tujuan menggunakan metode Simulasi Sistem Dinamik adalah untuk mengetahui kesiapan fasilitas kesehatan terutama kesiapan tenaga kesehatan dalam melakukan dan menjalankan layanan BPJS. Selain itu dari Simulasi Sistem Dinamik ini akan dilihat perkembangan peserta BPJS yang menggunakan layanan di Rumah Sakit. Penelitian ini berfokus pada jumlah keseluruhan  pasien yang dirawat di ruang rawat inap RSUD Dr. Soetomo yang kemudian dibandingkan dengan jumlah pasien yang menggunakan Kartu BPJS.

Kata Kunci: Simulasi Sistem Dinamik, Layanan BPJS, RSUD Dr Soetomo, Kartu BPJS, Ruang Rawat Inap

Abstrak Sistem Pembangkit Listrik Hibrida (PLH) adalah integrasi sistem pembangkit listrik berbasis energi fosil (tak terbarukan) dan pembangkit listrik terbarukan. Tujuan utamanya untuk menghemat pemakaian bahan bakar dan mengurangi emisi terutama CO2. Secara menyeluruh, integrasi pada sistem PLH ini merupakan sistem yang multi variabel sehingga digunakan bantuan perangkat lunak, dalam hal ini HOMER versi 2.81. Perangkat lunak ini mengoptimasi berdasarkan nilai NPC terendah. Tulisan ini menyajikan desain dari sistem pembangkit listrik hibrida, dengan memanfaatkan energi terbarukan yang dikombinasikan dengan generator diesel sebagai tenaga cadangan untuk layanan listrik perdesaan (rural area) di Provinsi Riau, dimana daerah tersebut kaya akan sinar matahari dengan ratarata pertahun 4,91 kWh/m2/hari, dan juga terdapat sungai dengan debit yang cukup tinggi, yaitu pada Sungai Siak dengan debit rata-rata pertahun sebesar 12,13 m³/dt. Hasil dari simulasi dan optimasi HOMER menunjukkan bahwa secara keseluruhan sistem yang optimum untuk diterapkan di area studi di atas dalam jangka waktu proyek 25 tahun adalah integrasi PLTMH, PLTS dan generator diesel. Pada kondisi yang optimum ini, kontribusi PLTMH 78%, PLTS 12%, dan generator diesel 10% dengan nilai bersih sekarang (net present cost, NPC) sebesar $ 904.835, biaya pembangkitan listrik (cost of energy, COE) sebesar $ 0,164 per kWh, pemakaian BBM sebesar 19.885 L/thn, emisi CO2 sebesar 52.364 kg/thn dan kelebihan energinya pertahun sebesar 12.332 kWh.

Sebagai tenaga pendidik kita harus memberikan pembelajaran yang dapat memberikan kesan pada siswa. Pendidik semestinya mengutamakan partisipasi siswa dalam kelas. Namun, bagaimana memberikan pembelajaran yang mengutamakan partisipasi siswa? Menurut Sudjana (2001:12), "Kegiatan pembelajaran partisipatif berdasar pada prinsipprinsip belajar, yaitu: (1) berangkat dari kebutuhan belajar, (2) berorientasi pada tujuan belajar, (3) belajar berdasarkan pengalaman, (4) berpusat pada peserta didik". Dari penjabaran Sudjana, salah satu model pembelajaran yang sesuai prinsip-prinsip belajar yakni model pembelajaran simulasi. Kemudian apa itu model pembelajaran simulasi? Dan bagaimana penerapannya?

KM ALUMUNIUM is one of the manufacturing company that produce household appliance such as frying pan and bread mold using aluminium as its basic material. KM ALUMUNIUM always producing every day following the customer order. According to the observation and interview result towards the owner and the workers, obtained that the facility layout on the shop floor is not good enough, it causes difficulty to the workers when doing material handling activities that makes productivity to becomes low. To redesign the facility layout, ARC (Activity Relationship Chart) and ARD (Activity Relationship Diagram) methods are used and it was implemented on computer simulation model using Flexsim 6.0 to see how much the improvement could be applied. It is obtained that the cause of bad facility layout is the finished warehouse location and finishing process location is not corresponding to the production flow so that it makes the frequency of workers delivering goods to be higher. By swapping the finished warehouse to the finishing process location and simulated for 1 workday, it is obtained that the material handling cost is reduced as many as 55,22% and the production output is increased by 25 products.

Simulasi berasal dari kata simulate yang artinya berpura-pura atau berbuat seakan-akan. Menurut KBBI simulasi /si·mu·la·si/ n adalah metode pelatihan yang meragakan sesuatu dalam bentuk tiruan yang mirip dengan keadaan yang sesungguhnya ; penggambaran suatu sistem atau proses dengan peragaan berupa model statistik atau pemeranan.

Antrean terjadi apabila waktu pelayanan lebih lama dari waktu antar kedatangan. Penelitian dilakukan pada area parkir Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia. Penelitian dilakukan dengan pengambilan data pada hari dan waktu sibuk pukul 06.30-07.30 WIB yang merupakan jam puncak kedatangan mahasiswa dan pukul 16.30-17.30 WIB yang merupakan jam puncak kepulangan mahasiswa. Antrean yang terjadi pada area parkir FTI UII disebabkan lamanya waktu pelayanan hingga menyebabkan waktu tunggu yang tinggi. Dalam upaya membenahi sistem pelayanan agar dapat meminimalisasi waktu tunggu dan mengurangi panjangnya antrean pada area parkir FTI UII, maka dilakukan simulasi dengan menggunakan software Flexsim 6.0. Rata-rata waktu tunggu di area parkir sebesar 83,286 detik. Hasil penelitian diperoleh dengan melakukan eksperimen pertama yaitu mengubah sistem pintu masuk dan keluar hanyak untuk pagi dan sore hari dapat mengurangi rata-rata waktu tunggu menjadi sebesar 5,116 detik. Sedangkan pada eksperimen kedua dengan menerapkan teknologi RFID pada pintu masuk dan keluar area parkir dapat mengurangi rata-rata waktu tunggu menjadi sebesar 7,461 detik.

Master Production Schedule (MPS) merupakan salah satu tahapan dalam perencanaan produksi untuk memperkirakan jumlah produk yang harus diproduksi pada periode tertentu dalam bentuk produk individual. Realitanya, target MPS tidak selalu dapat dipenuhi perusahaan mengingat kapasitas produksi yang terbatas sehingga diperlukan metode untuk memvalidasi MPS yaitu dengan Rough Cut Capacity Planning (RCCP). Saat ini banyak metode yang digunakan dalam RCCP salah satunya adalah Bill of Labor (BOLA). Akan tetapi, metode tersebut mengasumsikan sistem bekerja dalam keadaan konstan. Padahal, secara alamiah sistem produksi bersifat probabilistik. Dalam konteks RCCP, belum ada penelitian sebelumnya yang menggunakan metode simulasi. Maka, tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode simulasi diskrit menggunakan Flexsim 19 dalam analisis RCCP yang kemudian dibandingkan dengan metode BOLA untuk melihat perbedaan sekaligus mengetahui metode yang lebih akurat. Studi komparatif dilakukan secara objektif melalui pendekatan statistika. Studi kasus juga diberikan pada perusahaan yang menerapkan kebijakan overtime. Hasil uji Independent T-Test dengan tingkat kepercayaan 95% menunjukkan bahwa kedua metode tidak berbeda secara signifikan. Akan tetapi, metode simulasi memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan metode BOLA karena tidak hanya memperhitungkan waktu proses yang probabilistik saja, melainkan juga memperhitungkan waktu perpindahan barang antar stasiun kerja.

Abstrak PT. Surya Toto Indonesia Tbk. (STI) memproduksi furniture dengan sistem Engineer to Order (ETO). Kendala waiting dalam proses produksi di STI menyebabkan manufacturing lead time belum optimal. STI belum mempunyai pembakuan dalam menentukan manufacturing lead time dan hanya didasarkan pada data historis, intuisi dan pengalaman dari supervisor. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengaturan jumlah tenaga kerja yang optimal antar stasiun kerja dan mendapatkan estimasi manufacturing lead time melalui simulasi dengan pendekatan interaksi proses. Program simulasi yang dibuat digunakan untuk menguji 3skenario pengaturan komposisi tenaga kerja sebagai upaya perbaikan terhadap sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komposisi tenaga kerja yang optimal pada skenario 3 yang memberikan penurunan 6 hari pada manufacturing lead time menjadi 8 hari, penurunan 1499,3 menit pada rata-rata waiting time entitas menjadi 108,2 menit dan penurunan 561,0 menit pada rata-rata waiting time stasiun kerja menjadi 435,3 menit, serta waktu proses ekuivalen yang paling seimbang antar stasiun kerja. Kata kunci: waiting, manufacturing lead time, simulasi, pendekatan interaksi proses, komposisi tenaga kerja Pendahuluan PT. Surya Toto Indonesia Tbk. (STI) Unit Pasar Kemis yang berlokasi di Tangerang merupakan pabrik yang memproduksi system kitchen, vanity, dan furniture lainnya dengan sistem Engineer to Order (ETO). Hasil produksinya dipasarkan ke dalam maupun ke luar negeri, di mana sebagian besar diekspor ke TOTO Jepang. Di lantai produksinya, STI memiliki 2 lini proses produksi, yaitu lini produksi Wood Working (WW) dan lini produksi Solid Surface (SS). Berbeda dengan lini produksi WW yang sebagian besar prosesnya dikerjakan secara otomatis, pada lini produksi SS sebagian besar kegiatan produksi dikerjakan mesin yang dioperasikan secara manual oleh pekerja. Pemborosan yang terjadi dalam sistem produksi menyebabkan proses produksi kurang lancar dan tidak efisien. Produk menunggu untuk diproses selanjutnya (terjadi penumpukan benda kerja) atau operator menunggu produk yang akan diproses (operator menganggur) merupakan pemborosan waiting. Permasalahan waiting pada proses produksi di STI mengindikasikan ketidakseimbangan waktu proses antar stasiun kerja di lantai produksi. Ketidakseimbangan tersebut disebabkan karena komposisi tenaga kerja antar stasiun kerja yang tidak efektif. Waiting time mengakibatkan manufacturing lead time menjadi lebih lama. STI juga menghadapi masalah dalam menentukan manufacturing lead time dari setiap pesanan. Belum adanya pembakuan menyebabkan ketidakpastian manufacturing lead time mulai pesanan diterima sampai pesanan tersebut siap diserahkan kepada konsumen. Selama ini, manufacturing lead time diestimasikan hanya didasarkan pada data historis, intuisi dan pengalaman dari supervisor. Prediksi manufacturing lead time yang tidak tepat dapat menyebabkan pesanan terlambat diserahkan kepada konsumen.

Pencegahan penyebaran Pandemik Influenza sebelum tahun 2009 difokuskan untuk penanganan virus Avian Influenza (H5N1-Flu Burung), yang menulari unggas, manusia dan hewan mamalia lain, serta memiliki pola penyebaran terluas dibandingkan virus Influenza lain. Sejak kasus Flu Burung pertama pada manusia tahun 2003 di China sampai sekarang, secara keseluruhan kasus yang terjadi adalah 411 dengan angka kematian mencapai 256 kasus, dengan kata lain CFR (Case
Fatality Rate) mencapai 62,3 %. Dalam kurun waktu ini, strategi penelitian virus influenza difokuskan pada virus Flu Burung. Walaupun demikian, pada kenyataannya, penyebab Pandemik Influenza yang telah diumumkan oleh WHO pada bulan Juli 2009 adalah virus Swine Flu (H1N1) yang berawal dari Mexico. Walaupun Pandemik Swine Flu memiliki nilai CFR yang lebih rendah yaitu 0,98%, korban manusia yang tertulari sampai Agustus 2009 berjumlah lebih besar yaitu mencapai 182.166 kasus positif flu A H1N1 dengan 1.799 kematian menyebar di
168 negara. WHO, melalui DepKes RI, telah memfokuskan strategi penelitian dengan antisipasi kemungkinan perubahan virus Influenza H5N1 dan H1N1 sehingga mengakibatkan peningkatan daya virus tersebut dalam penyebaran Pandemik Influenza.

Tujuan penelitian adalah membangun program simulasi penyebaran Pandemik Influenza. Dengan masukan: strain-strain virus Influenza di suatu daerah/lokasi tertentu; informasi berbagai mahkluk hidup yang berpotensi menjadi inang virus Influenza; kemudian informasi mengenai berbagai faktor eksternal antara lain: cuaca dan kondisi geografis, program simulasi ini mengolah masukan ini untuk mendapatkan keluaran berupa strain-strain virus Influenza baru yang berpotensi
mengakibatkan penyebaran Pandemik Influenza selain juga keluaran berupa pola penyebaran Pandemik Influenza di daerah tersebut.
Untuk peningkatan tolok ukur daya virus ini, dilakukan pemodelan dua hal yaitu aspek internal dan eksternal.

Pemodelan peningkatan daya virus ini dibuat dengan berbasis Algoritma Genetika, untuk mendapatkan strain-strain virus baru yang berpotensi mengakibatkan peningkatan Pandemik Influenza, yaitu strain-strain virus yang mengalami peningkatan nilai dari 3 tolok ukur daya virus: infektifitas, virulensi dan daya penularan antar manusia. Selain pemodelan ini, dilakukan juga pemodelan keterkaitan 3 tolok ukur daya virus, guna memperoleh pengetahuan mengenai tolok ukur dan urutan
proses yang paling mempengaruhi peningkatan daya virus dan Pandemik Influenza. Riset ini diharapkan dapat memberikan hasil simulasi penyebaran Pandemik Influenza yang lebih akurat, selain digunakan juga untuk mendukung proses perencanaan pembuatan vaksin Influenza.

Model Pembelajaran adalah suatu perencanaan atau pola yang digunakan sebagai pedoman dalam merencanakan pembelajaran di kelas. Paul (2012,hlm.7) Model pembelajaran membantu siswa mengembangkan kemampuan berfikir kritis dan memperoleh pemahaman mendalam tentang bentuk fisik materi. selain itu model pembelajaran didukung teori penelitian tentang pembelajaran dan motivasi. Simulasi adalah tiruan dari beberapa hal yang nyata, keadaan urusan, atau proses. Tindakan simulasi umumnya berarti mewakili kunci karakteristik tertentu atau prilaku dari fisik yang dipilih atau sistem abstak. Pengetahuan yang diusulkan berdasarkan sistem ini dimaksudnya untuk melengkapi, tetapi tidak menggantikan pengajaran dan teknik tradisional seperti ceramah dan praktek lab. Model pembelajaran simulasi merupakan model pembelajaran yang membuat suatu peniruan terhadap sesuatu yang nyata atau keadaan lingkungan. Model pembelajaran simulasi hakikatnya merupakan model pembelajaran yang bertujuan memberikan pengalaman belajar yang lebih baik dan kongkrit melalui penciptaan tiruan-tituan bentuk pengalaman yang mendekati suasana sebenarnya dan berlangsung dalam suasana tanpa resiko (Rusman 2013:309). Simulasi juga dapat digunakan semagai metode mengajar dengan asumsi tidak semua proses pembelajaran dapat dilakukan secara langsung pada objek yang sebenarnya. Salah satu contoh simulasi adalah Gladi resik, yakni memperagakan proses terjadinya suatu upacara tertentu sebagai latihan untuk upacara sebenarnya supaya tidak gagal dalam waktunya nanti. Daftar Pustaka: Dalyana. (Desember 2012) Model pembelajaran simulasi (bermain peran) diakses dari : http://myblogdalyana.blogspot.co.id/2012/12/2-model-pembelajaran-simulasi-bermain.html Paul,E/ & Don K. (2012) Strategi dan Model Pembelajaran.Indeks : Jakarta Barat Oktapyanto, Riyan R Y. (2016) Penerapan Model Pembelajaran Simulasi Untuk meningkatkan keterampilan social anak sekolah dasar : JPSD Vol. 2 NO 1, Maret 2016

Abstrak Sistem persediaan spare part memegang peranan penting dalam manajemen perawatan. Ketersediaan spare part akan menunjang proses perawatan dan mampu menekan down time mesin. Sistem persediaan spare part dipengaruhi oleh tingkat pemakaian dari spare part tersebut. Untuk mengantisipasi terjadinya shortage karena adanya kemungkinan pemakaian spare part cukup tinggi selama lead time, PT.Petrokimia Gresik menetapkan tingkat persediaan yang terlalu tinggi. Simulasi dapat dipergunakan untuk merencanakan pengendalian persediaan. Waktu antar permintaan spare part yang tidak menentu dan jumlah pemakaian yang bervariasi setiap permintaan datang, menunjukkan pola compound poisson process. Simulasi yang dibuat untuk menirukan pola proses stokastik tersebut dapat dipergunakan untuk mengevaluasi nilai lot pengadaan (Q) dan reorder point (ROP) yang diinputkan apakah sudah efektif. Penelitian yang dilakukan pada 10 jenis spare part yang tergolong spare part yang harus selalu terdapat di gudang dengan tingkat konsumsi sering. Simulasi dijalankan dengan replikasi sebanyak 10 kali dan mempergunakan " what if analysis " untuk mengevaluasi nilai Q dan ROP masing-masing spare part. Q dan ROP dinyatakan efektif apabila service level dari sistem mencapai 100% atau berarti tidak pernah terjadi shortage selama durasi simulasi, namun tingkat persediaan cukup efisien. Kata kunci: persediaan spare part, compound poisson process, simulasi, Q, ROP, shortage

Kandidat secara individual diminta untuk menyajikan suatu bentuk desain program kinerja tertentu yang relevan dengan tujuan organisasi dan selanjutnya dipresentasikan kepada asesor. Bahan yang digunakan untuk presentasi ini adalah laporan yang telah ditulis peserta dalam Case Analysis.

Soybean Glycine max (L.) Merrill var. Willis is one of the food crops and has become a staple in Indonesia. With the development of current technology soybean plants begin to be simulated in 3D using the Groimp application based on the XL System, to prove the growth simulation conducted research, using organic fertilizer and urea fertilizer in different treatments. This study aims to determine the effect of fertilization with liquid organic fertilizer on plant productivity. Fertilization treatment treatments are: P1 (3 ml organic fertilizer / 1 liter of water / Afternoon), P2 (3 ml of organic fertilizer / 1 liter of water / Morning), P3 (2 g urea fertilizer / 1 liter of water / Afternoon), P4 (2 gr urea fertilizer / 1 liter of water / morning). The parameters observed were plant height, stem length, number of branches, number of leaves. The data obtained are entered and calculated using ANFIS after the training process, the smallest error is obtained and from there the selection of plants will be simulated in 3D. The results showed that fertilizing with urea fertilizer can increase soybean crop productivity compared to using Liquid Organic fertilizer. In the study found etiolation of plants, plants moved to a more spacious place on the 28th day apparently did not have a significant effect on plants that should have aged soybeans flowering at 35-40 days turned out not to flower, so it is expected that season crops should be planted on the season for maximum results and environmental conditions must be considered. Index Terms-3D, ANFIS, Glycine max (L.) Merrill var. Willis, Groimp, XL System. Abstrak-Kedelai Glycine max (L.) Merrill var. Willis merupakan salah satu tanaman pangan dan sudah menjadi kebutuhan pokok di indonesia. Dengan berkembangnya teknologi sekarang ini tanaman kedelai mulai disimulasikan dalam bentuk 3D menggunakan aplikasi Manuscript Groimp yang berbasis XL System, untuk membuktikan simulasi pertumbuhan dilakukan penelitian, menggunakan pupuk organik dan pupuk urea pada perlakuan yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemupukan dengan pupuk organik cair terhadap produktivitas tanaman. Perlakuan dosis pemupukan yaitu : P1 (3 ml pupuk organik/1 liter air/Sore), P2 (3 ml pupuk organik/1 liter air/Pagi), P3 (2 gr pupuk urea/1 liter air/Sore), P4 (2 gr pupuk urea/1 liter air/Pagi). Parameter yang diamati yaitu tinggi tanaman, panjang batang, jumlah cabang, jumlah daun. Data yang diperoleh dimasukan dan dihitung menggunakan ANFIS setelah proses training didapat error terkecil dan dari situlah pemilihan tanaman akan disimulasikan dalam bentuk 3D. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemupukan dengan pupuk urea dapat meningkatkan produktivitas tanaman kedelai dibandingkan dengan menggunakan pupuk Organik Cair. Pada penelitian didapat tumbuhan mengalami etiolasi, tanaman dipindah ke tempat yang lebih lapang pada hari ke 28 ternyata tidak memberi pengaruh signifikan terhadap tanaman yang semestinya umur kedelai sudah berbunga pada umur ke 35-40 hari ternyata belum berbunga, sehingga diharapkan tanaman musim memang harus ditanam pada musimnya agar hasilnya maksimal serta kondisi lingkungan harus diperhatikan. Kata Kunci-3D, ANFIS, Glycine max (L.) Merrill var. Willis, Groimp, XL System.

Model pembelajaran simulasi merupakan bagian dari rumpun model interaksi sosial. Menurut Rusman model interaksi sosial adalah model pembelajaran yang menitikberatkan hubungan yang harmonis antara individu dengan masyarakat (learning do Life together).