Hidayat, Ikhsan and Waryanto, Nur Hadi and Emut, Emut (2016) PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENYELESAIAN CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM (CVRP) UNTUK DISTRIBUSI SURAT KABAR KEDAULATAN RAKYAT DI KABUPATEN SLEMAN. S1 thesis, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.
|
Text
BAB I.pdf Download (331kB) | Preview |
|
|
Text
BAB II.pdf Download (897kB) | Preview |
|
![[img]](https://eprints.uny.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (543kB) |
|
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (378kB) |
|
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (115kB) | Preview |
|
|
Text
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (467kB) |
|
|
Text
COVER - DAFTAR SIMBOL.pdf Restricted to Registered users only Download (970kB) |
Abstract
Algoritma genetika merupakan teknik pencarian yang didasarkan atas mekanisme seleksi dan genetik natural. Algoritma ini digunakan untuk penyelesaian masalah optimasi yang kompleks seperti capacitated vehicle routing problem (CVRP). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelesaikan masalah CVRP dengan algoritma genetika dan melakukan analisis perbandingan dengan algoritma sweep pada penelitian sebelumnya untuk melihat algoritma mana yang lebih baik dalam menyelesaikan masalah CVRP khususnya untuk distribusi surat kabar Kedaulatan Rakyat di Kabupaten Sleman Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Langkah-langkah yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah CVRP menggunakan algoritma genetika adalah mendefinisikan individu dengan permutation encoding, membentuk populasi awal secara acak, membangkitkan matriks permintaan berdasarkan populasi, membagi tiap individu menjadi 2 rute dengan syarat jumlah permintaan tiap rute tidak melebihi kapasitas kendaraan, menghitung nilai fitness dari masing-masing individu, memilih individu terbaik yaitu individu dengan nilai fitness tertinggi, melakukan seleksi dengan metode roulette wheel selection, melakukan pindah silang dengan teknik order crossover, melakukan mutasi dengan swapping mutation, membentuk populasi baru di generasi selanjutnya dengan membawa individu terbaik yang dipertahankan dari populasi (elitism), dan membentuk populasi baru pada generasi ke-1000. Dari hasil rute yang didapatkan, algoritma genetika menghasilkan rute yang lebih optimal baik dari segi jarak dan waktu tempuh dibandingkan dengan algoritma sweep pada penelitian sebelumnya. Adapun rute yang dihasilkan dengan menggunakan algoritma genetika yaitu sejauh 133,7 km dengan waktu tempuh 198 menit, sedangkan rute yang dihasilkan dengan algoritma sweep yaitu sejauh 142,9 km dengan waktu tempuh 210 menit. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa solusi yang dihasilkan algoritma genetika lebih baik dari segi jarak maupun waktu jika dibandingkan algoritma sweep pada penelitian sebelumnya dalam menyelesaikan capacitated vehicle routing problem (CVRP). Kata kunci : Algoritma genetika, algoritma sweep, fitness, capacitated v
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Subjects: | Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Pendidikan Matematika > Matematika |
| Depositing User: | Jurusan Pendidikan Matematika |
| Date Deposited: | 29 Sep 2016 08:00 |
| Last Modified: | 30 Jan 2019 11:06 |
| URI: | http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/41725 |
Actions (login required)
 |
View Item |