Perbandingan Metode Adaptive Heuristic Ant Colony Optimization dan Dynamic Evaporation Ant Colony Optimization dalam Optimasi Rute Distribusi Produk (Studi Kasus: PT XYZ)

Nusantara, Araminta Widyanisa Sekar (2024) Perbandingan Metode Adaptive Heuristic Ant Colony Optimization dan Dynamic Evaporation Ant Colony Optimization dalam Optimasi Rute Distribusi Produk (Studi Kasus: PT XYZ). Diploma thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text Buku TA Ara Repository.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until October 2026. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Dalam bidang industri, efisiensi distribusi dan pengelolaan rute memiliki dampak signifikan terhadap produktivitas dan biaya operasional. Fokus pada setiap tahap proses distribusi menjadi krusial untuk mencegah dampak negatif terhadap kualitas produk dan kepuasan konsumen. Perencanaan rute distribusi yang optimal menjadi tantangan utama, terutama dalam mengatasi Travelling Salesman Problem (TSP). Dalam penanganan TSP, metode metaheuristik seperti Ant Colony Optimization (ACO) telah banyak digunakan dari tahun ke tahun. Namun, ACO memiliki kelemahan seperti mengalami stagnasi dan konvergensi yang lambat. Hal ini semakin terlihat ketika jumlah kota bertambah banyak. Oleh karena itu, banyak peneliti melakukan pengembangan terhadap metode ACO, termasuk metode Adaptive Heuristic Ant Colony Optimization (AHACO) dan Dynamic Evaporation Ant Colony Optimization (DEACO), yang membuktikan efektivitasnya dengan mengatasi kelemahan ACO tradisional. Penelitian ini memfokuskan pada perbandingan antara AHACO dan DEACO dalam mengoptimalkan rute distribusi pada model Traveling Salesman Problem (TSP) dengan studi kasus di PT XYZ. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan dan perbandingan efektivitas kedua metode tersebut, dengan hasil yang disimulasikan menggunakan perangkat lunak MATLAB. Penelitian ini menghasilkan rute optimal bagi tiga kota distribusi tujuan yaitu Kabupaten Tegal, Boyolali, dan Cirebon yang masing-masing dihitung menggunakan dua metode. Hasil yang didapatkan adalah metode AHACO memiliki rute yang lebih singkat dan mendekati optimal dibandingkan DEACO.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) > Q180.55.M38 Mathematical models Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA166 Graph theory Q Science > QA Mathematics > QA401 Mathematical models. Q Science > QA Mathematics > QA402.6 Transportation problems (Programming) T Technology > T Technology (General) > T57.6 Operations research--Mathematics. Goal programming T Technology > T Technology (General) > T57.62 Simulation T Technology > T Technology (General) > T57.74 Linear programming T Technology > T Technology (General) > T57.83 Dynamic programming T Technology > T Technology (General) > T57.84 Heuristic algorithms.
Divisions:	Faculty of Mathematics and Science > Mathematics
Depositing User:	Araminta Widyanisa Sekar Nusantara
Date Deposited:	14 Aug 2024 01:51
Last Modified:	14 Aug 2024 01:51
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/113740

Actions (login required)

View Item