Optimasi Jalur Pengiriman Produk Bumbu Masak di Surabaya dengan Menggunakan Algoritma Improved Ant Colony Optimization

Abas, Aldi Ibnu (2025) Optimasi Jalur Pengiriman Produk Bumbu Masak di Surabaya dengan Menggunakan Algoritma Improved Ant Colony Optimization. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

Text 06111840000085-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pengiriman produk bumbu masak merupakan komponen penting dalam rantai pasokan, yang memberikan pengaruh langsung pada biaya operasional dan kepuasan pelanggan. Optimalisasi rute pengiriman merupakan tantangan yang signifikan, terutama di daerah dengan kepadatan lalu lintas yang tinggi, seperti Surabaya. Vehicle Routing Problem (VRP) menjadi pendekatan yang umum digunakan untuk menyelesaikan masalah pengiriman ini. Salah satu algoritma yang banyak digunakan untuk menyelesaikan VRP adalah Ant Colony Optimization (ACO), namun ACO standar sering kali mengalami konvergensi lambat pada masalah yang kompleks dan berskala besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan jalur pengiriman produk bumbu masak di Surabaya menggunakan algoritma Improved Ant Colony Optimization (IACO), sebuah pengembangan dari ACO yang menggabungkan strategi hibrid untuk meningkatkan kecepatan konvergensi dan akurasi solusi. Dilakukan percobaan optimasi jalur menggunakan program Python dari 2 metode ACO dan IACO dengan nilai parameter yang sama dan masing-masing mulai dari titik pemberangkatan pengambilan barang di Manyar Surabaya menuju ke 28 pasar traadisional yang tersebar diwilayah Surabaya. Setelah dilakukan 1000x iterasi pada masing-masing program didapatkan rute terbaik ACO pada 71,58km pada iterasi ke 7 dan rute terbaik IACO pada 67,10km pada iterasi ke 16, hal ini menunjukkan bahwa IACO lebih baik dari segi optimasi akan tetapi tidak terbukti memiliki konvergensi yang lebih cepat.
=================================================================================================================================
Delivery of seasoning products is a critical component of the supply chain, which has a direct impact on operational costs and customer satisfaction. Delivery route optimization is a significant challenge, especially in areas with high traffic density, such as Surabaya. Vehicle Routing Problem (VRP) is a commonly used approach to solve this delivery problem. One of the widely used algorithms to solve VRP is Ant Colony Optimization (ACO), but standard ACO often experiences slow convergence on complex and large-scale problems. This study aims to optimize the delivery path of seasoning products in Surabaya using the Improved Ant Colony Optimization (IACO) algorithm, a development of ACO that incorporates hybrid strategies to improve convergence speed and solution accuracy. Path optimization experiments were carried out using the Python program from 2 ACO and IACO methods with the same parameter values and each starting from the departure point of picking up goods in Manyar Surabaya to 28 traditional markets spread across the Surabaya area. After 1000x iterations in each program, the best ACO route was obtained at 71.58km at iteration 7 and the best IACO route at 67.10km at iteration 16, this shows that IACO is better in terms of optimization but is not proven to have faster convergence.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Vehicle Routing Problem, Ant Colony Optimization, Improved Ant Colony Optimization, pengiriman produk, optimasi jalur. Vehicle Routing Problem, Ant Colony Optimization, Improved Ant Colony Optimization, product delivery, path optimization.
Subjects:	Q Science Q Science > QA Mathematics > QA166 Graph theory
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Aldi Ibnu Abas
Date Deposited:	07 Aug 2025 05:32
Last Modified:	07 Aug 2025 05:32
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/127801

Actions (login required)

View Item