USULAN RANCANGAN RUTE TRANSPORTASI PENDISTRIBUSIAN TEKSTIL DI PT AGILITY INTERNATIONAL PLB II MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (TA 13.16.20.27)

Anwar, Tashiil and Purnama, Anggi Widya and Dewi, Nurlaela Kumala (2020) USULAN RANCANGAN RUTE TRANSPORTASI PENDISTRIBUSIAN TEKSTIL DI PT AGILITY INTERNATIONAL PLB II MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (TA 13.16.20.27). Diploma thesis, STIMLOG INDONESIA.

Text BAB I.pdf Download (343B)

Abstract

ABSTRAK PT. Agility International wilayah Bandung merupakan perusahaan yang bergerak dibidang logistik pengiriman komoditas tektil dengan 10 pelanggan tetap untuk wilayah Bandung. Pengiriman tekstil dilakukan berdasarkan dengan permintaan dari masing-masing pelanggan dengan menggunakan sarana transportasi darat. Jumlah kendaraan pengirim yang dimiliki oleh PT. Agility International ada 2 jenis kendaraan dengan kapasitas yang berbeda. Jenis-jenis kendaraan yang digunakan yaitu 1 unit Mitsubishi Colt Diesel Double (CDD) dan 2 unit Mitsubishi FUSO. Pengiriman yang dilakukan oleh PT. Agility International terdapat beberapa permasalahan yaitu dari penentuan rute pengiriman yang dilakukan oleh PT. Agility International dilakukan hanya berdasarkan pada pengalaman pengemudi. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat usulan rute pada proses pendistribusian di PT. Agility International menggunakan pemodelan Heterogeneous Vehicle Routing Problem with Time Windows (HVRPTW) dengan metode Algoritma Genetika dan menghitung perbandingan total biaya transportasi, load factor, dan jarak tempuh antara rute eksisting dengan rute usulan proses pengiriman di PT. Agility International. Pada tahap pengolahan data dilakukan pengolahan dengan metode Nearest Neighbour Heuristic untuk inisialisasi rute awal dan Metaheuristic Algoritma Genetika, agar solusi yang diperoleh dapat mendekati solusi optimum. Dalam metode Algoritma Genetika terdapat beberapa tahap-tahap pengolahan yaitu pada tahap seleksi menggunakan metode roulette wheel, proses persilangan menggunakan one point crossover dan mutasi menggunakan swaping mutation. Sedangkan parameter yang digunakan adalah total populasi sebanyak 30, probabilitas crossover adalah 0,70, dan probabilitas mutasi adalah 0,20. Setelah pengolahan data dilakukan oleh perangkat lunak matlab, maka dapat disimpulkan bahwa penghematan total biaya dalam satu bulan menggunakan algoritma genetika menghasilkan Rp. 111.603 atau 0,17%, kemudian penghematan pada total jarak tempuh sebesar 130,6 km atau 5,54%, dan efisiensi rata-rata pada load factor kendaraan 1 sebesar -0,009 atau -1,357%, kendaraan 2 sebesar 0,001 atau 1,136%, dan kendaraan 3 sebesar 0,008 atau 4,868%. Kata kunci: Heterogeneous Vehicle Routing Problem with Time Windows (HVRPTW), Nearest Neighbour Heuristic, Algoritma Genetika. viii STIMLOG Indonesia ABSTRACT PT. Agility International Bandung region is a company engaged in the logistics of shipping commodity textiles with 10 regular customers for the Bandung area. Textile shipments are carried out based on requests from individual customers using land transportation. The number of sending vehicles owned by PT. Agility International there are 2 types of vehicles with different capacities. The types of vehicles used are 1 unit of Mitsubishi Colt Diesel Double (CDD) and 2 units of Mitsubishi FUSO. Deliveries made by PT. Agility International, there are several problems, namely the determination of the shipping route carried out by PT. Agility International is based only on the experience of the driver. Therefore, the purpose of this study is to make a proposed route for the distribution process at PT. Agility International uses Heterogeneous Vehicle Routing Problem with Time Windows (HVRPTW) modeling with Genetic Algorithm method and calculates the comparison of the total transportation costs, load factor, and the distance between the existing routes and the proposed route of the shipping process at PT. Agility International. At the data processing stage, the Nearest Neighbor Heuristic method is used to initiate the initial route and the Metaheuristic Genetic Algorithm, so that the solution obtained can approach the optimum solution. In the Genetic Algorithm method there are several processing stages, namely at the selection stage using the roulette wheel method, the crossing process uses one point crossover and mutation uses swaping mutation. While the parameters used are the total population of 30, the crossover probability is 0.70, and the mutation probability is 0.20. After data processing is done by matlab software, it can be concluded that the total cost savings in one month using genetic algorithms generate Rp. 111,603 or 0.17%, then savings in total mileage of 130.6 km or 5.54%, and efficiency in the load factor vehicle 1 is-0.009 or -1.1357%, vehicle 2 is 0,001 or 1,136%, and vehicle 3 is 0,008 or 4,868% . Keyword: Heterogeneous Vehicle Routing Problem with Time Windows (HVRPTW), Nearest Neighbour Heuristic, Algoritma Genetika

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	H Social Sciences > HE Transportation and Communications
Depositing User:	Unnamed user with email [email protected]
Date Deposited:	23 Feb 2022 07:29
Last Modified:	23 Feb 2022 07:29
URI:	http://eprint.ulbi.ac.id/id/eprint/92

Actions (login required)

View Item