Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi terbaik dari pendirianpembangkit listrik tenaga sampah di kabupaten Indragiri Hilir, Riau. Lokasiterbaik yang dimaksud adalah lokasi yang memiliki biaya terendah yangmemperhitungkan faktor ketidakpastian dan resiko yang ada. Untuk itu penelitiandilakukan dengan menggunakan metode dua fase, pada fase pertama digunakanmetode optimasi untuk menyederhanakan calon lokasi, fase kedua dengan metodekualitatif yang menggunakan simulasi Monte Carlo dan Metode Delphi. Hasilpada tahap pertama dengan metode optimasi diperoleh empat kandidat lokasi dari20 calon lokasi, yaitu Kemuning, Enok, Mandah dan Keritang. Hasil simulasibiaya tahunan yang ditambah dengan nilai resiko biaya, menunjukkan Enoksebagai lokasi terbaik yang diusulkan dengan certainty equivalent value (CEV)atas total biaya tahunan sebesar Rp 214,525,037.3 dan nilai resiko terhadap biayasejumlah Rp 10,223.642.

---

ABSTRACTThe objective of this research is to determine the best location for landfill gaspower plant in Kabupaten Indragiri Hilir, Riau Province, Indonesia. The bestlocation is defined as the location that requires the lowest cost and put theuncertainty and risk factors into account. Using two phases Method, study isinvestigated.First phase is optimization method to simplify locations. Secondphase is a qualitative method using Monte Carlo simulation and Delphi Method.The result from first phase with optimization to determine the top 4 out of 20locations are Kemuning, Enok, Mandah and Keritang. Based on the simulation ofannual total cost and cost risk simulation, Enok come out as the best location thatis proposed to be chosen, with Certainty Equivalent Value(CEV) for the annualtotal cost of Rp. 214,525,037.3 and risk to total cost of Rp 10,223.642."

"ABSTRAKUntuk memenuhi kebutuhan energi seiring dengan menurunnya produksi minyak, pemanfaatan gas menjadi solusi untuk dapat memenuhi kebutuhan energi. Produksi gas Indonesia pada tahun 2015 adalah 8,102 MMSCFD berdasarkan data dari SKK Migas.Saat ini pemerintah sedang menggalakkan pembangunan jaringan gas kota di Indonesia, salah satunya di Kecamatan Muara Satu Kota Lhokseumawe. Salah satu perusahaan pemerintah berencana akan membangun 89.383 sambungan rumah tangga sampai tahun 2017 di seluruh Indonesia.Mengingat akan ada banyak proyek jaringan gas kota, penting bagi kita menganalisis risiko yang mungkin terjadi selama konstruksi maupun selama operasi dari jaringan gas tersebut. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi risiko, kemudian mengelompokkan risiko tersebut sesuai kategorinya, kemudian dilakukan analisis kualitatif dan analisis kuantitatif dengan simulasi Monte Carlo, lalu hasilnya dievaluasi. Dengan menghitung risiko secara keseluruhan, risiko proyek jaringan gas di Kota Lhokseumawe ini tergolong rendah dengan nilai risk 3,72.Hasil penelitian ini adalah berupa strategi untuk menurunkan risiko-risiko dan kerugian yang mungkin timbul. Dengan adanya strategi penanganan terhadap risiko-risiko yang mungkin timbul, kerugian biaya dapat diturunkan menjadi 10% atau sekitar 4,5 milyar rupiah.

---

ABSTRACTTo fulfill energy demand because of decreasing oil production, converting oil to gas is a good choice. Based on data from SKK Migas in 2015, Indonesia produced 8.102 MMSCFD gas.Nowdays, Indonesia?s government encourages gas pipeline project for citygas in several cities in Indonesia. One of company owned by government plans to build 89.383 connection until 2017 in Indonesia.In the future, there are many citygas projects in Indonesia, risk analysis during construction and operation of pipeline project will be an important thing. This research included risk indentification, grouping the risk into their categories, then we analyze the risk both qualitative and quantitative using Monte Carlo simulation. The summary of all risk calculation shows that this project has low risk with value 3.72.The results of this research are strategies to reduce and manage the risks during pipeline construction and operation of citygas project. By applying the strategies, risks can be reduced from 29% to 10%. It is equivalent with 4,5 billion rupiahs."

"ABSTRAKIsoterm dari proses adsorpsi biasanya digunakan untuk karakterisasi distribusi ukuran pori dan biasanya diukur secara eksperimental dengan alat volumetrik, yang terdiri dari sel dosis dan sel sampel. Skripsi ini bertujuan untuk membangun keseimbangan antara fase gas dan fase adsorben dengan menggunakan Simulasi 2V-NVT Monte Carlo, dengan dua volume untuk mewakili perangkat tersebut. Efek dari ukuran pori dan volume dosis pada karakteristik isoterm adsorpsi yang dipelajari menggunakan model adsorpsi argon dalam pori graphitic carbon pada temperatur 87 K. Dalam simulasi Monte Carlo untuk sistem adsorpsi, potensi fluida-fluida dan potensi solid-fluida merupakan bagian penting. Potensi fluida-fluida umumnya digambarkan oleh persamaan 12-6 Lennard-Jones, sementara potensi solid-fluida membutuhkan penjumlahan dari semua interaksi antara molekul adsorbat dan semua atom yang ada di permukaan adsorben. Tujuan kedua dari skripsi ini adalah untuk mendapatkan potensi solid-fluida untuk luasan adsorben terbatas yang berbentuk persegi panjang dan lingkaran. Pencapaian utama dari skripsi ini adalah untuk menurunkan persamaan tersebut. Sebagai rekomendasi ke depan, model solid-fluida yang telah dikembangkan sebaiknya diintegrasikan ke dalam Simulasi Monte Carlo.

---

ABSTRACTAdsorption isotherms are commonly used for the characterization for pore size distribution and are usually measured experimentally with a volumetric device, which consists of a dosing cell and a sample cell. This project aims to establish an equilibrium between the gas phase and adsorbed phase by using 2V-NVT Monte Carlo simulation, with two volumes to represent such device. The effects of the sizes of pore and dosing volume on the behaviour of the adsorption isotherm are studied, where the model used is argon adsorption at 87K in a graphitic pore. In a Monte Carlo simulation of an adsorption system, the fluid-fluid potential and the solid-fluid potential are important. The former is commonly described by the 12-6 Lennard-Jones equation, while the solid-fluid potential requires the summation of all interactions between adsorbate molecule and all solid atoms in the surface. The second major aim of the project is to obtain the solid-fluid potential for a finite rectangular and disk shape patches. Under certain conditions these potentials become intermediate, and the major achievement of this project is to derive the limits of these equations, resolving the issue of intermediate problem. For future works, the developed solid-fluid model should be implemented into the simulation"

"[ABSTRAKKajian dilakukan dengan menganalisis seluruh komponen biaya yang mempengaruhiketetapan harga CNG, dengan simulasi Monte Carlo dengan bantuan perangkat lunakCrystal Ball yang mengacu pada kebijakan pemerintah berupa Peraturan MenteriESDM Nomor 19 Tahun 2010 yang telah menetapkan formula harga jual bahan bakargas untuk transportasi dengan mempertimbangkan harga di titik penyerahan (hulu),toll fee, investasi SPBG, biaya pengoperasian dan pemeliharaan SPBG, margin danpajak. Pada Kajian ini mengupas toll fee dengan memilih supply chain yang dianggaptepat untuk wilayah Jawa Bagian Barat. Hasil Kajian Harga CNG untuk RegionalJawa Bagian Barat, dimana simulasi dilakukan di wilayah DKI Jakarta didapatkanbahwa Keputusan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral Nomor: 2932K/12/MEM/2010: ?Harga Jual Bahan Bakar Gas yang digunakan untuk Transportasidi Wilayah Jakarta termasuk Bogor, Bekasi, Depok dan Tangerang adalah Rp3.100,00 (tiga ribu seratus rupiah) untuk tiap 1 (satu) Liter Setara Premium (LSP)termasuk pajak-pajak.? merupakan harga kompetitif yang dapat dilaksanakan untukwilayah Jawa bagian Barat. Dilihat dari hasil rekalkulasi yaitu harga CNG padatapping point Bitung sebesar $. 0.223 atau Rp. 2819,82 dan harga aggregasi sebesarRp. 2737,58 dengan harga riil berada pada rentang harga Rp.1857,43 hingga Rp.3890,32 (berdasarkan Indeks Harga Konsumen April 2015) dan pada wilayah tapingpoin Nagrak sebesar $. 0.209 atau Rp. 2631,02 dan harga aggregasi sebesar Rp.2795,51 dengan harga riil berada pada rentang harga Rp.2227,59 hingga Rp. 4533.44.

---

ABSTRACTThe study was conducted by analyzing all the components that affect the cost of provision of CNG price, with a Monte Carlo simulation with the help of Crystal Ball software which refers to government policies such as the Minister of Energy and Mineral Resources Regulation No. 19 of 2010, which has set the pricing formula of gas fuel for transportation by considering the price at the point of delivery (upstream), toll fee, SPBGs investment, operating and maintenance costs SPBGs, margins and taxes. On This study peeling toll fee by choosing supply chain that is considered appropriate for the region Western of Java. Study results CNG price to Regional Java, where the simulation is done in Jakarta found that the Decree of the Minister of Energy and Mineral Resources No. 2932 K / 12 / MEM / 2010: "Selling Price Gas Fuel used for transportation in Jakarta area including Bogor, Bekasi, Depok and Tangerang is $ 3100.00 (three thousand one hundred dollars) for every 1 (one) liter Premium Equivalent (LSP), including taxes. "a competitive price that can be implemented for the region western of Java. Judging from the results of recalculation is the price of CNG at the tapping point Bitung of $. 0.223 or Rp. 2819.82 and aggregation price of Rp. 2737.58 with the real price is in the range of price Rp.1857, 43 up to Rp. 3890.32 (based on the Consumer Price Index April 2015) and in the region of Nagrak tapping points. $.0.209 or Rp. 2631.02 and aggregation price of Rp. 2795.51 with the real price is in the range of price Rp.2227,59 up to Rp.4533.44.;The study was conducted by analyzing all the components that affect the cost of provision of CNG price, with a Monte Carlo simulation with the help of Crystal Ball software which refers to government policies such as the Minister of Energy and Mineral Resources Regulation No. 19 of 2010, which has set the pricing formula of gas fuel for transportation by considering the price at the point of delivery (upstream), toll fee, SPBGs investment, operating and maintenance costs SPBGs, margins and taxes. On This study peeling toll fee by choosing supply chain that is considered appropriate for the region Western of Java. Study results CNG price to Regional Java, where the simulation is done in Jakarta found that the Decree of the Minister of Energy and Mineral Resources No. 2932 K / 12 / MEM / 2010: "Selling Price Gas Fuel used for transportation in Jakarta area including Bogor, Bekasi, Depok and Tangerang is $ 3100.00 (three thousand one hundred dollars) for every 1 (one) liter Premium Equivalent (LSP), including taxes. "a competitive price that can be implemented for the region western of Java. Judging from the results of recalculation is the price of CNG at the tapping point Bitung of $. 0.223 or Rp. 2819.82 and aggregation price of Rp. 2737.58 with the real price is in the range of price Rp.1857, 43 up to Rp. 3890.32 (based on the Consumer Price Index April 2015) and in the region of Nagrak tapping points. $.0.209 or Rp. 2631.02 and aggregation price of Rp. 2795.51 with the real price is in the range of price Rp.2227,59 up to Rp.4533.44.;The study was conducted by analyzing all the components that affect the cost of provision of CNG price, with a Monte Carlo simulation with the help of Crystal Ball software which refers to government policies such as the Minister of Energy and Mineral Resources Regulation No. 19 of 2010, which has set the pricing formula of gas fuel for transportation by considering the price at the point of delivery (upstream), toll fee, SPBGs investment, operating and maintenance costs SPBGs, margins and taxes. On This study peeling toll fee by choosing supply chain that is considered appropriate for the region Western of Java. Study results CNG price to Regional Java, where the simulation is done in Jakarta found that the Decree of the Minister of Energy and Mineral Resources No. 2932 K / 12 / MEM / 2010: "Selling Price Gas Fuel used for transportation in Jakarta area including Bogor, Bekasi, Depok and Tangerang is $ 3100.00 (three thousand one hundred dollars) for every 1 (one) liter Premium Equivalent (LSP), including taxes. "a competitive price that can be implemented for the region western of Java. Judging from the results of recalculation is the price of CNG at the tapping point Bitung of $. 0.223 or Rp. 2819.82 and aggregation price of Rp. 2737.58 with the real price is in the range of price Rp.1857, 43 up to Rp. 3890.32 (based on the Consumer Price Index April 2015) and in the region of Nagrak tapping points. $.0.209 or Rp. 2631.02 and aggregation price of Rp. 2795.51 with the real price is in the range of price Rp.2227,59 up to Rp.4533.44., The study was conducted by analyzing all the components that affect the cost of provision of CNG price, with a Monte Carlo simulation with the help of Crystal Ball software which refers to government policies such as the Minister of Energy and Mineral Resources Regulation No. 19 of 2010, which has set the pricing formula of gas fuel for transportation by considering the price at the point of delivery (upstream), toll fee, SPBGs investment, operating and maintenance costs SPBGs, margins and taxes. On This study peeling toll fee by choosing supply chain that is considered appropriate for the region Western of Java. Study results CNG price to Regional Java, where the simulation is done in Jakarta found that the Decree of the Minister of Energy and Mineral Resources No. 2932 K / 12 / MEM / 2010: "Selling Price Gas Fuel used for transportation in Jakarta area including Bogor, Bekasi, Depok and Tangerang is $ 3100.00 (three thousand one hundred dollars) for every 1 (one) liter Premium Equivalent (LSP), including taxes. "a competitive price that can be implemented for the region western of Java. Judging from the results of recalculation is the price of CNG at the tapping point Bitung of $. 0.223 or Rp. 2819.82 and aggregation price of Rp. 2737.58 with the real price is in the range of price Rp.1857, 43 up to Rp. 3890.32 (based on the Consumer Price Index April 2015) and in the region of Nagrak tapping points. $.0.209 or Rp. 2631.02 and aggregation price of Rp. 2795.51 with the real price is in the range of price Rp.2227,59 up to Rp.4533.44.]"

"Batan berhasil membuat Iodium-125 sejak tahun 2009 untuk brakhiterapi. Oleh karena itu perlu diketahui spektrum yang dihasilkan oleh I-125. Penentuan spektrum I-125 yang dilakukan menggunakan metode simulasi monte carlo dan eksperimen. Simulasi dilakukan dengan menggunakan EGS-nrc sedangkan untuk ekperimen menggunakan detektor AMPTEK CdTe. Hasil eksperimen menghasilkan 6 puncak spektrum yaitu pada energi 4 KeV, 22Kev, 25Kev, 27KeV, 31KeV dan 35KeV. Energi 4KeV dan 22KeV adalah energi x-ray bremsstrahlung dari elektron I-125. Hasil simulasi memperlihatkan bentuk spektrum yang identik dengan eksperimen, hanya intensitas pada energi 4KeV sangat kecil. Terdapat pula energi dari detektor AMPTEK CdTe, untuk Cd pada energi 22KeV dan 23KeV dan Te pada energi 31KeV.

---

Batan managed to make Iodine-125 since 2009 for brakhiterapy. Therefore to know the spectrum produced by I-125. Determination of the spectrum of I-125 was performed using the method of monte carlo simulation and experiment. Simulations performed using EGSnrc while for experimental use AMPTEK CdTe detector. The experimental shows 6 spectral peaks are at 4 KeV, 22 KeV, 25 Kev, 27 KeV, 31 KeV and 35 KeV. Where 4 KeV and 22 KeV is x-ray electron bremsstrahlung energy from I-125. The simulation results show that the spectrum shape identical to the experiment, only the intensity of the energy 4 KeV very small. There are energy of AMPTEK CdTe detector, for Cd in 22KeV and 23KeV and Te on 31KeV. "

"Maraknya investasi property di Indonesia menyebabkan efek yang serius terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Banyak investor baru yang tidak memiliki pengetahuan mengenai dasar dari investasi property berakhir pada masalah yang serius atau hasil yang didapatkan tidak sesuai dengan ekspektasi. Tujuan dari karya akhir ini adalah untuk menganalisa investasi gedung kantor dari segi analisa finansial dengan menggunakan data teknis dari perusahaan yang bergerak di bidang property yang sama agar dapat memberikan analisa yang lebih akurat. Dengan menggunakan alat finansial konfensional yaitu Discounted Cash Flow (DCF). Namun untuk analisa lebih mendalam, karya akhir ini juga menganalisa menggunakan uji sensitifitas dan simulasi Monte Carlo untuk menemukan factor yang kritikan didalam investasi property dan mengukur tingkat probabilitas dari NPV yang di dapat dari perhitungan DCF. Sehingga management dapat menggunakan informasi ini dalam mengambil keputusan investasi.

---

The boom of property investment in Indonesia took a serious impact in economic growth in Indonesia. Many new investors who doesn?t know the root of property investment end up with some serious problem or the results are not as their expectation.

The purpose of this thesis is to analyze an Office Building Property investment from the financial analysis using the technical data from properties company expected to give more accurate analysis. Using the conventional financial tools namely discounted cash flow (DCF).

However, to give more depth analysis, Sensitivity Analysis and Monte Carlo simulation are conducted in order to find the critical factors that influencing the investment and the probability of NPV from DCF calculation. Therefore management use this information to make decision about the investment."

"Penganggaran modal adalah suatu proses dimana bisnis menentukan dan mengevaluasi biaya potensial atau investasi yang dikeluarkan suatu proyek. Pengeluaran dan investasi ini termasuk proyek-proyek seperti membangun pabrik baru atau usaha jangka panjang. Sering kali, arus kas masuk dan keluar dinilai untuk menentukan potensi keuntungannya dihasilkan memenuhi patokan target yang cukup atau tidak. Di sisi lain, analisis risiko adalah salah satu faktor penting dalam manajemen proyek untuk memastikan proyek ini akan dicapai dengan baik. Dengan mengelola risiko dengan baik, dapat mengantipasi risiko yang mungkin muncul dari awal proyek. Penelitian ini berisi evaluasi penganggaran modal dan identifikasi analisis risiko dengan menggunakan simulasi Monte Carlo. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini untuk penganggaran modal adalah Net Present Value, Internal Rate of Return, Profitability Index, dan Payback Period. Sedangkan untuk analisis risiko adalah simulasi Monte Carlo. Secara keseluruhan penganggaran modal dan analisis risiko akan memberikan perkiraan untuk proyek baik itu akan memberikan arus kas positif atau arus kas negatif. Hasil dari evaluasi penganggaran modal didapatkan nilai NPV sebesar Rp201.821.387.341 dan nilai IRR sebesar 10. Sedangkan kemungkinan pengembangan PLTB ini menghasilkan arus kas negatif sebesar 22,21.

---

Capital budgeting is the process in which a business determines and evaluates potential expenses or investments that are large in nature. These expenditures and investments include projects such as building a new plant or investing in a long term venture. Often times, a prospective project rsquo s lifetime cash inflows and outflows are assessed in order to determine the potential returns generated meet a sufficient target benchmark. On the other hand, risk analysis is one of the most important factors in a project management to ensure that the project will accomplished well. By managing the risk well, it can anticipate risks that may appear from the beginning of the project.

The research contains of capital budgeting evaluation and risk analysis identification by using Monte Carlo simulation. The techniques use in these research for capital budgeting are Net Present Value, Internal Rate of Return, Profitability Index, and Payback Period. While for risk analysis, Monte Carlo Simulation will be used as the method. Overall, the capital budgeting evaluation and risk analysis will give a forecast for the project either it will give positive cash flow or negative cash flow. The result of capital budgeting evaluation with NPV are Rp201.821.387.341 and IRR are 10. The probability of the wind power plant development give negative value only 22,21."

"Pemerintah Indonesia melalui Undang-Undang Nomor 44 Tahun 2009 mewajibkan semua alat Kesehatan untuk dikalibrasi. Sebagai implementasi dari peraturan tersebut, Kementerian Kesehatan menerbitkan Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 54 Tahun 2015 yang mengharuskan alat kesehatan untuk dikalibrasi minimal sekali dalam satu tahun. Defibrillator adalah salah satu alat kesehatan yang berfungsi untuk memberikan kejutan listrik kepada pasien yang mengalami gangguan jantung. Untuk memastikan akurasi dan ketertelusuran metrologi, defibrillator harus dikalibrasi minimal satu kali dalam setahun. Dalam melakukan kalibrasi defibrillator, digunakan perangkat bernama defibrillator analyzer. Seperti halnya defibrillator, defibrillator analyzer juga harus dikalibrasi untuk memastikan akurasi dan ketertelusuran metrology. Metode Monte Carlo digunakan dalam kegiatan kalibrasi defibrillator analyzer dengan menggunakan high voltage differential probe untuk melakukan estimasi ketidakpastian pengukuran. Metode Monte Carlo menggunakan propagasi distribusi dan umumnya memberikan hasil yang lebih dekat dengan kenyataan serta menghasilkan nilai ketidakpastian yang lebih baik. Hasil dari kalibrasi defibrillator analyzer adalah nilai pengukuran (measurand) dengan persentase antara 93% hingga 95%, dan perhitungan ketidakpastian menggunakan Metode Monte Carlo menghasilkan ketidakpastian yang valid sebesar 100%.

---

The Indonesian Government, through Law Number 44 of 2009, mandates calibration for all healthcare equipment. As an implementation of this provision, the Ministry of Health issued Ministerial Regulation Number 54 of 2015 concerning Testing and Calibration of Healthcare Equipment, which requires healthcare equipment to be calibrated at least once a year. A defibrillator is a medical device used to deliver an electric shock to patients with heart problems. To ensure accuracy and metrological traceability, a defibrillator must be calibrated at least once a year. During the calibration of a defibrillator, a device called a defibrillator analyzer is used. Similar to the defibrillator, the defibrillator analyzer also needs to be calibrated to ensure accuracy and metrological traceability. The Monte Carlo method is used in the calibration of the defibrillator analyzer, utilizing a high voltage differential probe to estimate measurement uncertainty. The Monte Carlo method employs distribution propagation and generally yields results closer to reality, producing better uncertainty values. The result of the defibrillator analyzer calibration is a measurand value (measurement value) ranging between 93% and 95%, and the uncertainty calculation using the Monte Carlo method yields a valid uncertainty value of 100%."

"Model Markov Switching GARCH adalah model untuk runtun waktu yang dapat menangkap fenomena pengelompokan volatilitas. Pengelompokan volatilitas adalah keadaan dimana runtun memiliki variabilitas yang tidak sama untuk seluruh periode. Model ini adalah perluasan dari model GARCH dimana parameternya dapat melakukan pergantian nilai (switching) yang bergantung dari state rantai Markov sehingga nilainya tidak tetap untuk seluruh periode runtun. Mekanisme switching dari model Markov Switching ini mengikuti proses rantai Markov yang tidak terobservasi. Pada skripsi ini, akan dibahas mengenai struktur dan penaksiran parameter model Markov Switching GARCH. Penaksiran parameter menggunakan maximum likelihood estimator tidak dapat dilakukan karena masalah path dependence, sehingga penaksiran parameter akan dilakukan menggunakan Algoritma Monte Carlo Expectation-Maximization (MCEM) dan Monte Carlo Maximum Likelihood (MCML). Model Markov Switching GARCH ini kemudian akan diaplikasikan untuk runtun nilai tukar US Dollar (USD) terhadap Indonesian Rupiah (IDR).

---

Markov Switching GARCH is a model for time series that can capture volatility clustering phenomenon. Volatility clustering is a condition when time series has no same variability for entire period. This model is an extension of the GARCH model in which the parameters can do the switching that depend on the state of the Markov chain so that the value is not fixed for the entire period. The switching mechanism of Markov Switching GARCH model follow the unobserved Markov chain process. In this undergraduate thesis, it will be discussed the structure and the parameter estimation of Markov Switching GARCH model. Parameter estimation using maximum likelihood estimator can not be done because of the path dependence problem, so that the parameter estimation will be carried out using Monte Carlo Expectation-Maximization (MCEM) dan Monte Carlo Maximum Likelihood (MCML) algorithm. Markov switching GARCH model will be applied to exchange rate US Dollar (USD) to Indonesia Rupiah (IDR) series."