Pengembangan Model Penentuan Jenis, Kapasitas Tangki Regasifikasi Dan Spesifikasi Jetty Dalam

Distribusi Liquified Natural Gas

PENELITI: NADHIL AUZAN OKTAVIANDHI

NRP. 2509100059

PEMBIMBING I: STEFANUS EKO WIRATNO, S.T., M.T.

NIP. 197103171998021001 PEMBIMBING II:

NURHADI SISWANTO, S.T., MSIE., Ph.D NIP. 1197005231996011001

Produksi dan Konsumsi Gas Dunia (1986 – 2011)

Sumber: http://www.bp.com/sectiongenericarticle800.do?categoryId=9037179&contentId=7068629

Produksi gas dunia meningkat tahun 2011 sebesar 3,1 % Indonesia menyumbangkan 2.3% produksi gas dari keseluruhan atau sejumlah 68,0

Peningkatan konsumsi gas dunia meningkat sebesar 2,2% dari tahun 2010. Konsumsi gas di Indonesia berkurang dari 36,3 ke 34,1 atau sekitar 5,9%

PT PERTA DAYA GAS

28 Oktober 2011

26 April 2012

PDG Source And Recieving Teriminal

Skema Distribusi LNG

Penelitian Tentang LNG-IRP

Stremersch et al.

(2008)

Moe et al. (2008)

Grønhaug dan

Christiansen (2009)

Grønhaug et al.

(2010)

Andersson et al.

(2010)

Fodstad et al. (2010)

Uggen et al. (2011)

Permasalahan yang dibahas pada penelitian ini adalah mengembangkan model untuk menentukan jenis - rute kapal dalam distribusi LNG serta kapasitas tangki, tingkat persediaan dan ukuran jetty untuk setiap Regasification terminal.

Rumusan Masalah

• Mengembangkan model penentuan jenis - rute kapal, kapasitas kapal dan tangki serta spesifikasi jetty dalam distribusi Liquified Natural Gas.

• Menyelesaikan model penentuan jenis - rute kapal, kapasitas kapal dan tangki serta spesifikasi jetty dalam distribusi Liquified Natural Gas dengan metode eksak.

• Melakukan analisis sensitivitas terhadap solusi dari model dengan cara merubah skenario terkait parameter dari model yang dibuat.

Tujuan Penelitian

Ruang Lingkup Penelitian

Batasan yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Sistem amatan pada penelitian ini dimulai dari LNG plant hingga jetty dan regasification terminal. 2. Data yang digunakan untuk uji numerik merupakan data generate yang mempertimbangkan kondisi real sistem amatan. 3. Pembangunan tangki dan penentuan spesifikasi jetty hanya pada regasification terminal. Asumsi yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Kejadian stokastik pada lingkungan operasional diasumsikan deterministik yaitu periode perencanaan, parameter sailing time dijadikan dalam bentuk periode. 2. Produksi pada LNG plant diasumsikan tidak terdapat gangguan. 3. Jumlah kapal yang tersedia untuk setiap jenis adalah satu unit kapal.

• Mampu memberikan rekomendasi kapasitas, rute dan jumlah muatan kapal dalam melakukan distribusi LNG dari supplier ke sejumlah konsumen.

• Mampu memberikan rekomendasi pemilihan alternatif pembangunan pelabuhan dan tanki penyimpanan sekaligus jumlah inventory LNG pada tanki konsumen LNG.

• Menjadi rujukan untuk penelitian tentang permasalahan distribusi LNG.

Manfaat Penelitian

Tinjauan Pustaka

LNG adalah gas alam Methane (CH4) yang didinginkan sampai suhu -160 derajat Celsius pada tekanan atmosfir yang membuatnya menjadi zat cair dan volumenya 1/600 dari kondisi aslinya semula sebagai gas.

Ciri LNG adalah tidak berwarna, transparan, tidak berbau, tidak beracun serta terhindar dari sulfuroksida dan abu. Selain itu suhu nyala spontan LNG lebih tinggi dari bensin, sifat ini membuat LNG sebagai energi relatif aman.

Sebelum gas alam dicairkan, terlebih dahulu partikel–partikel asing dibersihkan dan diproses antara lain melalui desulfurization, dehydration dan pembersihan karbondioksida

135.000 m3 145.000 m3 20.000 m3 Tank No 5 4 5 Length overall 297,5 m 289,5 m 34 m Breadth 45,75 m 59 m 51,3 m Depth 25,5 m 27 m 28 m Draught 10,95 m 11,4 m 12,5 m Deadweight 69.500 t 71.000 t 10.000 t Displacement 102.100 t 105.000 t 10.800 t

Perbandingan Ukuran Kapal LNG

Biaya Tetap (fixed cost) terkait dengan biaya: perwira atau ABK, Asuransi, reparasi dan perawatan, perbekalan (stores) dan perlengkapan, biaya administrasi. Biaya Variabel (variable cost) terkait dengan biaya: bahan bakar/minyak/air, beban muat/bongkar barang, beban pelabuhan.

Independent tank Type A prismatic Type B prismatic Type B spherical Membrane Example of cargo LPG, Ammonia LNG, Ethylene Temperature -55 °C -165 °C

Tank material Carbon steel for low

temperature 9% Ni steel 36% Ni steel

5083 Aluminum alloy SUS 304L Secondary barrier Hull structure Partial Full

Insulation Polyurethane foam Polyurethane foam Polyurethane foam, Polystyrene foam

Perlite, balsa wood,

polyurethane foam

Deck Flat Flat With highly extruded

tank cover With trunk deck

Hull Side Single skin Double skin Double skin Double skin Bottom Double bottom Double bottom Double bottom Double bottom

Perbandingan Ukuran Kargo Kapal LNG

• Jetty adalah tempat dimana kapal melakukan proes loading / unloading.

• Spesifikasi jetty berbeda – beda untuk berbagai keperluan.

• Kapal LNG dibutuhkan loading arm di jetty agar mampu mengalirkan LNG langsung ke regasification storage

• Pelabuhan pada distribusi LNG berjenis On Shore Terminal dimana di terdapat Jetty dan unloading arm, Area proses, LNG storage tanks, Sistem pompa bertekanan rendah dan tinggi, Area regasifikasi, Vents, Maintenance workshop, Administration building, Guard house Control room.

VRP

INVENTORY ROUTING PROBLEM

‘The IRP involves a set of customers, where each customer has a different demand each day. The objective is to minimize the annual delivery costs, while attempting to ensure that no customer runs out of the commodity at any time.’ (Dror et al., 1985)

VMI

Stremersch et al. (2008)

Moe et al. (2008)

Grønhaug dan Christiansen

(2009)

Grønhaug et al. (2010)

Andersson et al. (2010)

Fodstad et al. (2010)

Uggen et al. (2011)

Penelitian ini

Solution TechniqueHeuristics √ √ √ √ √Branch-and-Price √MIP √ √Branch-and-Bound √

Obj FunctionMinimize cost √ √ √Maximize profit √ √ √ √

ConstraintsRouting √ √ √ √ √ √ √ √Scheduling √ √ √ √ √ √ √ √Inventory √ √ √ √ √ √ √ √Boil-off effect √ √ √Berth constraints √Ship-Contract √ √Maintenance √Jetty Spesification √

Decision VariableInventory per period √ √ √ √ √ √ √Route √ √ √ √ √ √ √Quantity delivery √ √ √ √ √ √ √Waiting time √ √ √Production rate √ √ √Tank Capacity √Jetty √

Metodologi Penelitian

Metodologi Penelitian

Mulai

Tinjauan Pustaka

Generate Parameter Uji Dalam Permasalahan

Data Terkait Inventory,Data Terkait Transportasi,

Data Terkait Pelabuhan

Pemodelan Permasalahan

Pengujian Model dengan Program

Kode Lingo

Pembuatan Kode Program

Feasible?

Uji Numerik dengan Beberapa Skenario

Kesimpulan dan Saran

Selesai

N

A

B

A B

Y

Pemodelan Sistem dan Pengembangan Model

Tingkat Inventory

Muatan Kapal

Spesifikasi Ukuran Jetty

Frekuensi Pengiriman

Biaya Transportasi

Biaya Pembangunan

Tangki

System Total Cost

+

-

Ukuran DWT, Panjang dan Kedalaman

Ukuran kapal

Kapasitas Tangki

Model Konseptual

Pengembangan Model Approximation 1

Batasan Mengenai Inventory

𝐼𝑖𝑡 = 𝐼𝑖𝑡−1 + 𝑞𝑖𝑡 − 𝑑𝑖𝑡; 𝑖 = 1 ∈ 𝑁, 𝑡 = 1 ∈ 𝑇

𝐼𝑖𝑡 ≤ 𝑉𝑖; 𝑖 ∈ 𝑁 , 𝑡 ∈ 𝑇

𝐼𝑖𝑡 ≥ 𝑅𝑖 ; 𝑖 ∈ 𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

Batasan Mengenai Muatan Kapal 𝑞𝑖𝑡 ≤ � 𝐶𝑘𝑥𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

𝑖 = 1 ∈ 𝑁 ; 𝑡 ∈ 𝑇

𝑞𝑖𝑡 ≤ � 𝑉𝑖𝑥𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

; 𝑖 ∈ 𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

𝑞𝑖𝑡 ≤ 𝑉𝑖 − 𝐼𝑖𝑡−1 ; 𝑖 ∈ 𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

�𝐷𝐷𝑇𝑏1𝑝𝑏 ≥ 𝐷𝐷𝑇𝑘𝑥𝑖𝑘𝑡 ; 𝑖 ∈ 𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇,𝑏∈𝐵

𝑘 ∈ 𝐾

�𝑆𝑏1𝑝𝑏 ≥ 𝑆𝑘𝑥𝑖𝑘𝑡 ; 𝑖 ∈ 𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇,𝑏∈𝐵

𝑘 ∈ 𝐾

�𝐷𝑏1𝑝𝑏 ≥ 𝐷𝑘𝑥𝑖𝑘𝑡 ; 𝑖 ∈ 𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇,𝑏∈𝐵

𝑘 ∈ 𝐾

�𝑝𝑏 ≤ 1; 𝑏 ∈ 𝐵𝑏∈𝐵

Batasan Mengenai Pembangunan Jetty

𝑚𝑖𝑚𝑖𝑚𝑖𝑚𝑚 ���𝐶𝐶𝑆𝑇𝑘1𝑥𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾𝑖∈𝑁𝑡∈𝑇

+ �𝐻𝑏𝑝𝑏𝑏∈𝐵

;

Fungsi Tujuan

Pengembangan Model Approximation 2

Batasan Mengenai Inventory

𝐼0𝑡 = 𝐼0𝑡−1 − � �𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾𝑖∈𝑁𝑁

; 𝑡 ∈ 𝑇

𝐼0𝑡 ≥ 0; 𝑡 ∈ 𝑇

𝐼𝑖𝑡 = 𝐼𝑖𝑡−1 + �𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

− 𝑑𝑖𝑡; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

𝐼𝑖𝑡 ≥ 𝑅𝑖; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇 𝐼𝑖𝑡 ≤ 𝑉𝑖; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

Batasan jumlah muatan pengiriman

�𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

≤ 𝑉𝑖 − 𝐼𝑖𝑡−1; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

�𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

≤ 𝑉𝑖 ��𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾𝑖∈𝑁

; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

𝑞𝑖𝑘𝑡 ≤ 𝑦𝑖𝑘𝑡𝑉𝑖; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑘 ∈ 𝐾

�𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑖∈𝑁

≤ 𝐶𝑘; 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑘 ∈ 𝐾

𝑞𝑖𝑘𝑡 ≥ 0; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑗 ∈ 𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇,𝑘 ∈ 𝐾 �𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑖∈𝑁

= �𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑖∈𝑁

= 𝑦𝑖𝑘𝑡; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑘 ∈ 𝐾

�𝑦𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

≤ 1, 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

Batasan routing

Batasan jumlah kendaraan

� 𝑥0𝑖𝑘𝑡

𝑖∈𝑁𝑁

≤ 1; 𝑘 ∈ 𝐾, 𝑡 ∈ 𝑇

Pembatas eliminasi subtour

𝑤𝑖𝑘𝑡 − 𝑤𝑖𝑘𝑡 + 𝐶𝑘𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

≤ 𝐶𝑘 − 𝑞𝑖𝑘𝑡; 𝑞𝑖𝑘𝑡 ≤ 𝑤𝑖𝑘𝑡 ≤ 𝐶𝑘 , 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑘 ∈ 𝐾

𝑚𝑖𝑚𝑖𝑚𝑖𝑚𝑚 ����𝐶𝐶𝑆𝑇𝑖𝑖2𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑡∈𝑇𝑘∈𝐾𝑖∈𝑁𝑖∈𝑁

; Fungsi Tujuan

Pengembangan Model Approximation 3

Batasan Mengenai Inventory

𝐼0𝑡 = 𝐼0𝑡−1 − � �𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾𝑖∈𝑁𝑁

; 𝑡 ∈ 𝑇

𝐼0𝑡 ≥ 0; 𝑡 ∈ 𝑇

𝐼𝑖𝑡 = 𝐼𝑖𝑡−1 + �𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

− 𝑑𝑖𝑡; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

𝐼𝑖𝑡 ≥ 𝑅𝑖; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇 𝐼𝑖𝑡 ≤ 𝑉𝑖; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

Batasan jumlah muatan pengiriman

�𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

≤ 𝑉𝑖 − 𝐼𝑖𝑡−1; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

�𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

≤ 𝑉𝑖 ��𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾𝑖∈𝑁

; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

𝑞𝑖𝑘𝑡 ≤ 𝑦𝑖𝑘𝑡𝑉𝑖; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑘 ∈ 𝐾

�𝑞𝑖𝑘𝑡

𝑖∈𝑁

≤ 𝐶𝑘; 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑘 ∈ 𝐾

𝑞𝑖𝑘𝑡 ≥ 0; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑗 ∈ 𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇,𝑘 ∈ 𝐾 �𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑖∈𝑁

= �𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑖∈𝑁

= 𝑦𝑖𝑘𝑡; 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑘 ∈ 𝐾

�𝑦𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

≤ 1, 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇

Batasan routing

Batasan jumlah kendaraan

� 𝑥0𝑖𝑘𝑡

𝑖∈𝑁𝑁

≤ 1; 𝑘 ∈ 𝐾, 𝑡 ∈ 𝑇

Pembatas eliminasi subtour

𝑤𝑖𝑘𝑡 − 𝑤𝑖𝑘𝑡 + 𝐶𝑘𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

≤ 𝐶𝑘 − 𝑞𝑖𝑘𝑡; 𝑞𝑖𝑘𝑡 ≤ 𝑤𝑖𝑘𝑡 ≤ 𝐶𝑘 , 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑘 ∈ 𝐾

Pengembangan Model Approximation 3

Batasan spesifikasi jetty

𝑆𝑖1 ≥ � 𝑆𝑘𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

; 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑗 ∈ 𝑁𝑁

𝐷𝐷𝑇𝑖1 ≥ �𝐷𝐷𝑇𝑘𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

; 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑗 ∈ 𝑁𝑁

𝐷𝑖1 ≥ �𝐷𝑘𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑘∈𝐾

; 𝑡 ∈ 𝑇, 𝑖 ∈ 𝑁𝑁, 𝑗 ∈ 𝑁𝑁

𝑚𝑖𝑚𝑖𝑚𝑖𝑚𝑚 ����𝐶𝐶𝑆𝑇𝑖𝑖2𝑥𝑖𝑖𝑘𝑡

𝑡∈𝑇𝑘∈𝐾𝑖∈𝑁𝑖∈𝑁

+ 𝐶𝐶𝑆𝑇3�𝑉𝑖𝑖∈𝑁

Fungsi Tujuan

Uji Coba Model

Deskripsi Permasalahan

135.000 m3 145.000 m3 20.000 m3

Length overall 297,5 m 289,5 m 34 m

Depth 25,5 m 27 m 2,8 m

Deadweight 69.500 t 71.000 t 100.00 t

Cost $ 1500 $ 2000 $ 500

Jarak (km) Simenggaris Likupang Tanjung Batu Batakan

Simenggaris 0,0 989,1 263,0 565,0

Likupang 989,1 0,0 885,2 1.123,3

Tanjung Batu 263,0 885,2 0,0 376,0

Batakan 565,0 1.123,3 376,0 0,0

Wilayah BBTU Cubic Meter

Likupang 3,5 96.410

Tanjung Batu 9,0 147.912

Batakan 10 175.457

Pembangunan tangki memiliki definisi biaya sejumlah $ 500 setiap cbm kapasitas tangki

Periode perencanaan (T) adalah sejumlah 3 minggu dengan setiap t adalah 1 minggu.

Model Class Integer Non Linear Programming

Status Solusi Local Optimum

Objective $ 2.158.241.206,26

Variabel Nonlinear 148

Variabel Integer 180

Total Constraint 444

Hasil Uji Coba Model

Wilayah Kapasitas Tangki

Likupang 172.820 m3

Tanjung Batu 150.823 m3

Batakan 215.914 m3

Rute

Kapal 1 LNG Plant Simenggaris - Likupang - LNG Plant Simenggaris

Kapal 2 LNG Plant Simenggaris - Batakan - LNG Plant Simenggaris

Kapal 3 LNG Plant Simenggaris - Tanjung Batu - LNG Plant Simenggaris

Verifikasi Model

Langkah 1: Menghitung inventory Regasification terminal per periode

Verifikasi model dilakukan dengan membandingkan antara hasil perhitungan manual dengan hasil perhitungan software LINGO. Tujuannya adalah untuk menunjukkan apakah model yang dikembangkan dan diformulasikan dalam kode program LINGO telah layak.

Inventory pada tangki penyimpanan di masing – masing Regasification terminal dihitung dari pembatas 4.31 dimana nilainya disesuaikan dengan jumlah angkut muatan kapal yang menuju Regasification terminal dan permintaan per periode.

Langkah 2: Menghitung Kapasitas Tangki

Setelah diketahui inventory yang dibutuhkan dalam masing – masing Regasification terminal maka disesuaikan dengan tangki yang mampu memuat dengan menggunakan perhitungan dari pembatas 4.34.

Langkah 3: Menghitung rute yang dipilih berdasarkan kuantitas muatan Masing – masing Regasification terminal disesuaikan dengan kebutuhan kapasitas tangki dan kebutuhan muatan kapal per periode maka selain diketahui waktu dan jenis kapal yang ditugaskan juga pada perhitungan ini diketahui rute transportasi pengirimannya. Perhitungan ini berdasarkan pembatas 4.36.

Langkah 4: Menghitung Biaya Total di Fungsi Tujuan

Percobaan Numerik

Deskripsi Permasalahan

135.000 m3 145.000 m3 20.000 m3

Length overall 297,5 m 289,5 m 34 m

Depth 25,5 m 27 m 2,8 m

Deadweight 69.500 t 71.000 t 100.00 t

Cost $ 1500 $ 2000 $ 500

Jarak (km) Simenggaris Likupang Tanjung Batu Batakan

Simenggaris 0,0 989,1 263,0 565,0

Likupang 989,1 0,0 885,2 1.123,3

Tanjung Batu 263,0 885,2 0,0 376,0

Batakan 565,0 1.123,3 376,0 0,0

Pembangunan tangki memiliki definisi biaya sejumlah $ 4000 setiap cbm kapasitas tangki

Periode perencanaan (T) adalah sejumlah 5 minggu dengan setiap t adalah 1 minggu.

Wilayah BBTU Cubic Meter

Likupang 3,5 96.410

Tanjung Batu 9,0 147.912

Batakan 10 175.457

Makassar 8,5 134.139

Pesanggaran 30 426.371

Jarak (Km) Sengkang Makassar Pesanggaran Sengkang 0,00 131,10 737,17 Makassar 131,10 0,00 612,11 Pesanggaran 737,17 612,11 0,00

Hasil Percobaan Numerik Simenggaris Scope

1 2 31 - - -2 - - -

Simenggaris - Likupang - Simenggaris Simenggaris - Batakan - Simenggaris Simenggaris - Tanjung Batu - Simenggaris20.000 135.000 145.000

- Simenggaris - Batakan - Simenggaris Simenggaris - Likupang - Simenggaris- 135.000 145.000

Simenggaris - Likupang - Simenggaris Simenggaris - Tanjung Batu - Simenggaris Simenggaris - Batakan - Simenggaris20.000 135.000 145.000

PeriodeRute Kapal

3

4

5

Wilayah Spesifikasi Pelabuhan Kapasitas

Tangki DWT LOA Depth

Likupang 71.000 t 289,5 m 27 m 200.640 m3

Tanjung Batu 71.000 t 297,5 m 27 m 311.646 m3

Batakan 71.000 t 297,5 m 27 m 286.829 m3

Periode Rute Kapal

1 2 3 1 - - - 2 - - -

3 - Sengkang - Pesanggaran - Sengkang Sengkang - Makassar - Sengkang

- 135.000 m3 139.569 m3

4 Sengkang - Makassar - Sengkang Sengkang - Pesanggaran - Sengkang

20.000 m3 135.000 m3

5 Sengkang - Makassar - Sengkang Sengkang - Pesanggaran -

Sengkang 20.000 m3 145.000 m3

Hasil Percobaan Numerik Sengkang Scope

Wilayah Spesifikasi Pelabuhan Kapasitas

Tangki DWT LOA Depth

Makassar 71.000 t 289,5 m 27 m 362.416 m3

Pesanggaran 71.000 t 297,5 m 27 m 1.690.486 m3

Analisis Sensitivitas

• Perubahan parameter dilakukan sebanyak dua bagian yaitu dengan meningkatkan dan menurunkan biaya pembangunan tangki.

• Seperti pada uji numerik sebelumnya biaya rata - rata didefinisikan sebesar $ 4000. Biaya tinggi didefinisikan sebagai peningkatan menjadi $ 30.000 dan biaya rendah didefinisikan sebagai penurunan menjadi $ 500.

Pengaruh Biaya Pembangunan Tangki

Terhadap Kapasitas Tangki Regasification terminal

Kapasitas (m3) Perubahan Biaya

Rendah Rata - Rata Tinggi

Likupang 385.640 200.640 172.820

Tanjung Batu 591.646 311.646 283.056

Batakan 701.829 286.829 363.239

Biaya total $ 839.607.200 $ 3.196.494.000 $ 24.573.480.000

Terhadap Tingkat Inventory

T Likupang Tanjung Batu Batakan

Rendah Rata - Rata Tinggi Rendah Rata - Rata Tinggi Rendah Rata - Rata Tinggi

1 385.640 200.640 172.820 591.646 311.646 283.056 701.829 286.829 363.239

2 289.230 104.230 76.410 443.734 163.734 135.145 526.372 111.372 187.782

3 192.820 27.820 76.410 295.823 160.823 25.823 350.914 70.914 157.324

4 96.410 76.410 0 147.912 12.911 12.911 175.457 30.457 126.867

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Terhadap Rute Pengiriman Dan Spesifikasi Jetty

Biaya Rendah untuk Pembangunan Tangki Kapal tidak ada yang ditugaskan untuk melakukan pengiriman. Pemenuhan permintaan setiap periode pada masing - masing Regasification terminal lebih difokuskan dengan menyimpan LNG.

Biaya Rata - Rata untuk Pembangunan Tangki Perbedaan yang terjadi jika dibandingkan dengan biaya pembangunan rendah adalah adanya kapal yang ditugaskan. Hal ini terjadi karena biaya pengiriman dan biaya pembangunan memiliki perbandingan yang tidak terlalu besar sehingga model tidak lebih memilih untuk mengalokasikan pemenuhan pemesanan dengan menyimpan LNG.

Biaya Tinggi untuk Pembangunan Tangki Perubahan pembangunan tangki menjadi $ 30.000 menyebabkan perbedaan rute.

Adanya perbedaan penugasan kapal tersebut juga menyebabkan perbedaan spesifikasi jetty yang dibangun.

Pengaruh Perubahan Jumlah Alternatif Jenis Kapal

Likupang Tanjung Batu Batakan Jumlah Kapal 2 3 2 3 2 3 Kapasitas Tangki (m3) 385.640 200.640 406.646 311.646 391.829 286.829 Spesifikasi Jetty

DWT (t) 0 71.000 71.000 71.000 71.000 71.000 LOA (m) 0 289,5 289,5 297,5 289,5 297,5 Kedalaman (m) 0 27 27 27 27 27

Biaya Total Dua jenis kapal:

$ 4.736.479.000

Tiga jenis kapal:

$ 3.196.494.094,79

1 21 - -2 - -

Simenggaris - Tanjung Batu - Simenggaris Simenggaris - Batakan - Simenggaris20000 145.000

Simenggaris - Tanjung Batu - Simenggaris Simenggaris - Batakan - Simenggaris20000 145.000

Simenggaris - Batakan - Simenggaris Simenggaris - Tanjung Batu - Simenggaris20000 145.000

Periode

3

4

5

Rute Kapal

Kesimpulan dan Saran

• Telah dikembangkan model penentuan jenis - rute kapal, kapasitas kapal dan tangki serta spesifikasi jetty dalam distribusi Liquified Natural Gas yang dilakukan dengan tiga Approximation.

• Model yang dikembangkan telah diselesaikan dengan metode eksak berupa penyelesaian permasalahan penentuan jenis - rute kapal, kapasitas kapal dan tangki serta spesifikasi jetty didapatkan pada percobaan numerik.

• Hasil dari Analisis Sensitivitas menunjukkan perubahan parameter berpengaruh terhadap perubahan variabel lainnya. – Pengaruh Biaya Pembangunan Tangki – Pengaruh Perubahan Jumlah Alternatif Jenis Kapal

Kesimpulan

• Model dapat dikembangkan lebih lanjut dengan penyelesaian heuristik untuk mempersingkat waktu komputasi.

• Linearisasi pembatas dapat dilakukan untuk membentuk model MILP.

• Model dapat dikembangkan lebih lanjut dengan mempertimbangkan waktu dalam bentuk kontinyu dan demand yang bersifat stokastik.

Saran

Daftar Pustaka

• Al-khayyal, F. (2007). Inventory constrained maritime routing and scheduling for multi-commodity liquid bulk , Part I : Applications and model. Middle East, 176, 106-130.

• Andersson, H., Christiansen, M., & Fagerholt, K. (2010). Transportation Planning and Inventory Management in the LNG Supply Chain. In E. Bjørndal, M. Bjørndal, P. M. Pardalos & M. Rönnqvist (Eds.), Energy, Natural Resources and Environmental Economics (pp. 427-439): Springer Berlin Heidelberg.

• Andersson, H., Hoff, A., Christiansen, M., Hasle, G., & Løkketangen, A. (2010). Computers & Operations Research Industrial aspects and literature survey : Combined inventory management and routing. Computers and Operation Research, 37(9), 1515-1536.

• Anonim. (2013). Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Energi. Jakarta: Kementrian Republik Indonesia.

• Archetti, C., Bertazzi, L., Laporte, G., & Speranza, M. G. (2007). A Branch-and-Cut Algorithm for a Vendor-Managed Inventory-Routing Problem. Transportation Science, 41(3), 382-391.

• Berbeglia, G., Gribkovskaia, I., & Laporte, G. (2007). Static Pickup and Delivery Problems : A Classification Scheme and Survey. Most, 1-48.

• Bertazzi, L., Paletta, G., & Speranza, M. G. (2002). Deterministic Order-Up-To Level Policies in an Inventory Routing Problem. Transportation Science, 36(1), 119-132.

• Bertazzi, L., Savelsbergh, M., & Speranza, M. (2008). Inventory Routing. In B. Golden, S. Raghavan & E. Wasil (Eds.), The Vehicle Routing Problem: Latest Advances and New Challenges (Vol. 43, pp. 49-72): Springer US.

• Christiansen, M. (1999). Decomposition of a Combined Inventory and Time Constrained Ship Routing Problem. Transportation Science, 33(1), 3-16.

• Christiansen, M., Fagerholt, K., Nygreen, B., & Ronen, D. (2007). Maritime Transportation. International Journal, 14(06).

• Christiansen, M., Fagerholt, K., & Ronen, D. (2004). Ship Routing and Scheduling: Status and Perspectives. Transportation Science, 38(1), 1-18.

• Dror, M., Ball, M., & Golden, B. (1985). A computational comparison of algorithms for the inventory routing problem. Annals of Operations Research, 4(1), 1-23.

• EIA. (2012). Annual Energy Review - Natural Gas Section. Washington, DC 20585: United States Energy Information Administration

• Fred S. Hillier, M. S. H. (2005). Introduction to management science. New York: McGraw-Hill.

• Golden, B., Assad, A., & Dahl, R. (1984). Analysis of a large scale vehicle routing problem with an inventory component.

• Grønhaug, R., & Christiansen, M. (2009). Supply Chain Optimization for the Liquefied Natural. Energy.

• Hendi Prio Santoso, R. P. T. (2012). Laporan Keuangan Tahunan. Jakarta: PT Perusahaan Negara.

• Lawrence, S. A. (1972). International Sea Transport: The Years Ahead. Lexington: Lexington Books.

• Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 61 Tahun 2009. (2009). Retrieved. from http://www.sjdih.depkeu.go.id/fullText/2009/61TAHUN2009PP.HTM.

• Rachmawati, E. (2011). Pertamina dan PLN dalam Proyek Infrastruktur Gas from http://bisniskeuangan.kompas.com/read/2011/10/27/13343956/Pertamina.dan.PLN.dalam.Proyek.Infrastruktur.Gas.

TERIMA KASIH

PENGEMBANGAN MODEL 1 Periode/Customer

DEMAND Tanki

1 2 3 4 5 6 7 C1 0 0 1718 1516 2395 1565 2775 5000 C2 0 2852 4908 543 844 4926 2553 5000

Kapal Biaya Volume DWT Ukuran 1 9718000 5000 45000 100 2 1516000 1000 20000 150 3 2395000 2000 35000 175 4 4565000 1500 35000 350 5 7075000 4000 40000 250

Pelabuhan DWT Ukuran Biaya 1 99000 1000 4000 2 35000 1000 4000 3 80000 1500 4500 4 37000 350 3350 5 20000 2000 5000 6 45000 100 3100 7 50000 200 3200

initial inventory = 2000 (C1 & C2)

OUTPUT RESULT Global optimal solution found at iteration: 83923 Objective value: 0.3154513E+08

Variable Value Reduced Cost X( 1, 4, 3) 1.000000 2395000. X( 1, 5, 3) 1.000000 2393000. X( 1, 6, 3) 1.000000 2395000. X( 1, 7, 2) 1.000000 1516000. X( 1, 7, 3) 1.000000 2395000. X( 2, 2, 2) 1.000000 1516000. X( 2, 2, 3) 1.000000 2395000. X( 2, 3, 2) 1.000000 1515000. X( 2, 3, 3) 1.000000 2393000. X( 2, 4, 3) 1.000000 2395000. X( 2, 5, 3) 1.000000 2393000. X( 2, 6, 2) 1.000000 1514000. X( 2, 6, 3) 1.000000 2391000. X( 2, 7, 2) 1.000000 1516000. X( 2, 7, 3) 1.000000 2395000. Variable Value Reduced Cost Y( 1, 1) 0.000000 0.000000 Y( 1, 2) 0.000000 2.000000 Y( 1, 3) 0.000000 1.000000 Y( 1, 4) 1694.000 0.000000 Y( 1, 5) 2000.000 0.000000 Y( 1, 6) 1565.000 0.000000 Y( 1, 7) 2775.000 0.000000 Y( 2, 1) 0.000000 0.000000 Y( 2, 2) 2825.000 0.000000 Y( 2, 3) 3000.000 0.000000 Y( 2, 4) 1313.000 0.000000 Y( 2, 5) 2000.000 0.000000 Y( 2, 6) 3000.000 0.000000 Y( 2, 7) 2553.000 0.000000 Variable Value Reduced Cost P( 1) 0.000000 4000.000 P( 2) 0.000000 4000.000 P( 3) 0.000000 4500.000 P( 4) 0.000000 3350.000 P( 5) 0.000000 5000.000 P( 6) 0.000000 3100.000 P( 7) 1.000000 3200.000

PENGEMBANGAN MODEL 2

Period Sailing Length

Caps Ships

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 1 2 3

Demand

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 9990 30 40 120 80 100 400 500 700

2 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 2 30 9990 50 87,5 110 300 3 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 3 40 50 9990 37,5 120 200 4 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 4 120 87,5 37,5 9990 200 350

5 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 5 80 110 120 200 9990 400

OUTPUT RESULT

Inventory

1 0 0 0 0 0 100 100 100 100 100 2 300 220 140 220 140 220 140 160 80 0 3 200 130 60 130 60 130 60 0 70 0 4 350 275 200 125 50 275 200 150 75 0 5 400 300 200 300 200 100 0 200 100 0

quantity of product

delivered from the

supplier to customer i

using vehicle k in time period t

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

if and only if

customer i is

visited by

vehicle k in period

t

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 160 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 160 0 100 0 0

3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 140 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 140 0 10 140 0

3 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 300 0 25 0 0

3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 200 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 300 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

1

3

2

4 5

1

3

2

4 5

1

3

2

4 5

1

3

T= 4, K = 2 T= 6, K = 3

T= 8, K = 3 T= 9, K = 3

Jarak (km) Simenggaris Likupang Tanjung Batu BatakanSimenggaris 0,0 989,1 263,0 565,0Likupang 989,1 0,0 885,2 1123,3Tanjung Batu 263,0 885,2 0,0 376,0Batakan 565,0 1123,3 376,0 0,0

Simenggaris Likupang

Tanjung Batu

Batakan

989,1

1123,3 376,0

885,2

263,0

565,0

96.410,0195 m3

275.457,198 m3

247.911,479 m3