Portfolio detail
Waste Treatment Optimization
Linear Programming untuk keputusan rendah emisi
Model prescriptive analytics untuk merekomendasikan alokasi pengolahan limbah dengan emisi minimum di bawah batasan biaya, kapasitas, lokasi, dan jenis treatment.
Buka aplikasi ↗Tentang proyek
Proyek kelompok pada program Magister Manajemen Teknologi ITS ini mengembangkan model optimasi dan aplikasi web untuk membantu industri memilih cara pengolahan limbah yang lebih rendah emisi sekaligus tetap realistis secara operasional.
Model mempertimbangkan emisi dari proses treatment dan transportasi, biaya operasional, anggaran maksimum, kecocokan metode untuk setiap jenis limbah, kapasitas fasilitas, serta jarak dari sumber limbah ke lokasi pengolahan. Pengguna dapat mengunggah data limbah, memasukkan anggaran dan koordinat lokasi, lalu menerima rekomendasi alokasi beserta status solusi optimal atau infeasible.
Sebagai anggota tim analitik, saya terlibat dalam pengembangan studi preskriptif yang menghubungkan problem bisnis, strategi data, formulasi model, benchmarking, dan implementasi aplikasi.
Model design
Dari data limbah menjadi rekomendasi treatment.
Model menghubungkan kebutuhan lingkungan dan batas operasional dalam satu formulasi prescriptive analytics yang transparan.
Data limbah & konteks perusahaan
Jenis dan jumlah limbah, lokasi sumber, anggaran maksimum, metode treatment, faktor emisi, biaya, kapasitas fasilitas, dan koordinat lokasi pengolahan.
- 20 variabel data
- Limbah padat B3 & non-B3
- Lokasi fasilitas di Pulau Jawa
Meminimalkan total emisi CO₂
Objective function menghitung emisi dari proses pengolahan sekaligus transportasi limbah dari lokasi sumber menuju fasilitas treatment.
- Treatment emission
- Transport emission
- Waste allocation
Menjaga solusi tetap realistis
Model hanya memilih alokasi yang memenuhi anggaran, kapasitas fasilitas, kecocokan treatment per jenis limbah, dan ketersediaan lokasi pengolahan.
- Budget limit
- Facility capacity
- Treatment compatibility
- Facility location
Rekomendasi alokasi operasional
Sistem menampilkan status solusi, total emisi, total biaya, serta alokasi setiap jenis limbah ke metode dan fasilitas pengolahan yang direkomendasikan.
- Optimal / infeasible status
- Total cost & emission
- Detailed allocation
Benchmarking
Tiga pendekatan, satu objective.
Linear Programming dibandingkan dengan greedy dan random menggunakan skenario anggaran maksimum Rp800 juta. Hasil LP memberi emisi paling rendah dengan biaya yang tetap terkendali.
Linear Programming
912.990,80 kg CO₂Rp704.656.430
Greedy
916.744,11 kg CO₂Rp700.881.832
Random
936.527,50 kg CO₂Rp725.544.300
Application gallery
Model yang dapat digunakan, bukan hanya dihitung.
Aplikasi Streamlit membawa formulasi optimasi ke alur yang dapat dijalankan pengguna, dari unggah data hingga interpretasi status solusi.
Alur aplikasi
Proses dari input data dan metrik perusahaan hingga optimasi dan penyajian hasil.
Konfigurasi aplikasi
Tampilan awal aplikasi untuk mengunduh template, mengunggah data, menentukan anggaran, dan menetapkan koordinat asal limbah.
Detail alokasi optimal
Hasil optimal menampilkan total emisi dan biaya beserta rekomendasi treatment serta fasilitas untuk setiap jenis limbah.
Detail skenario infeasible
Contoh kondisi ketika kombinasi batas biaya dan constraint tidak dapat menghasilkan solusi yang sepenuhnya feasible.