Optimasi Rute Distribusi Lokal Buah Segar Menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus: PT Great Giant Pineapple)
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
View Archive InfoField | Value | |
ISSN |
2548-964X |
|
Authentication Code |
dc |
|
Title Statement |
Optimasi Rute Distribusi Lokal Buah Segar Menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus: PT Great Giant Pineapple) |
|
Added Entry - Uncontrolled Name |
Nurjanah, Asfie Widodo, Agus Wahyu Furqon, Muhammad Tanzil Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya |
|
Summary, etc. |
Dari segi waktu dan biaya finansial, transportasi dan distribusi merupakan tantangan terbesar bagi industri produk segar di Indonesia. Ketepatan waktu pengiriman serta kesegaran kondisi produk saat sampai ke pelanggan menjadi tuntutan yang harus dipenuhi oleh perusahaan seperti halnya yang dialami oleh PT Great Giant Pineapple. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan suatu sistem yang dapat mencari rute terbaik kendaraan dengan mempertimbangkan waktu tempuh, waktu pelayanan, dan kapasitas angkut kendaraan, sehingga dapat meningkatkan kualitas produk yang didistribusikan dengan meminimalkan jarak distribusi. Permasalahan untuk menentukan rute distribusi optimal ini disebut sebagai Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Algoritme genetika adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalan VRPTW, dengan menggunakan representasi permutasi, panjang kromosom dalam algoritme genetika merupakan banyaknya pelanggan. Pencarian solusi dilakukan dengan mengkombinasikan kromosom kemudian diproses menggukanakan operator genetika (mutasi, crossover, dan seleksi) dengan menginisialisasi operator genetika (ukuran populasi, jumlah generasi, probabilitas crossover, dan pobabilitas mutasi). Hasil pengujian menunjukan optimasi rute distribusi menggunakan algoritme genetika dapat mengurangi waktu tempuh dalam pendistribusian barang sebanyak 1 Jam 37 menit dengan nilai fitness tertinggi didapatkan pada ukuran populasi 120, jumlah generasi 100, kombinasi nilai probabilitas crossover 0.4 dan probabilitas mutasi 0.6.
|
|
Publication, Distribution, Etc. |
Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya |
|
Electronic Location and Access |
application/pdf http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/8332 |
|
Data Source Entry |
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 4 No 12 (2020): Desember 2020 |
|
Language Note |
ind |
|
Terms Governing Use and Reproduction Note |
Hak Cipta (c) 2020 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
|