Optimasi Biaya Tebang-Muat-Angkut Tebu Ke Pabrik Gula Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy Iteratif

Utomo, Adi Heru (2022) Optimasi Biaya Tebang-Muat-Angkut Tebu Ke Pabrik Gula Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy Iteratif. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111460010001-Doctoral.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Permasalahan dalam penelitian ini adalah distribusi tebang dari tiga lokasi kebun tebu ke tiga lokasi pabrik gula. Pada metode existing, setiap pabrik gula hanya disuplai oleh satu kebun yang terletak paling dekat dengan lokasi pabrik. Dengan metode yang ada ini biaya Tebang-Muat-Angkut (TMA) menjadi sangat tinggi. Penelitian ini mengusulkan metode Iterative Fuzzy Inference System (IFIS) untuk mengoptimalkan biaya TMA. IFIS menerapkan strategi distribusi tebu. Minimisasi biaya TMA akan didapatkan jika prioritas kebun yang paling baik untuk masing-masing pabrik dan jumlah pengiriman hasil tebang dari setiap kebun ke masing-masing pabrik diketahui. Pada metode IFIS, perhitungan optimasi dilakukan dengan menggunakan dua buah FIS. FIS yang pertama (FIS-1) digunakan untuk menghitung nilai prioritas kebun untuk setiap pabrik. Pada FIS-1, digunakan lima variabel input dan satu variabel output. Variabel input meliputi biaya penebangan, jarak kebun ke pabrik, kapasitas giling, kapasitas antrian, dan sisa giling. Sedangkan variabel output adalah nilai prioritas blok kebun yang dipilih untuk ditebang. Semakin kecil nilai prioritas maka semakin tinggi prioritas blok kebun tersebut dipilih untuk ditebang untuk memenuhi kebutuhan pabrik. Selanjutnya berdasarkan urutan prioritas yang dihasilkan oleh FIS-1 akan dilakukan iterasi FIS kedua (FIS-2) untuk menghitung persentase jumlah tebu yang akan dikirim ke masing-masing pabrik. FIS-2 menggunakan tujuh variabel input dan satu variabel output. Variabel input meliputi kapasitas tebang per blok kebun, biaya tebang, jarak kebun ke pabrik, kapasitas giling, kapasitas antrian, sisa giling, dan prioritas kebun. Sedangkan variabel output adalah persentase tebang dari masing-masing blok kebun yang akan dikirim ke setiap pabrik pabrik. Pada penelitian ini dilakukan beberapa eksperimen untuk mencari parameter fuzzy dari masing-masing variabel yang digunakan, serta dicari juga kepadatan beban tebang dari setiap kebun yang paling baik yang bisa menghasilkan biaya TMA terendah. Jika dibandingkan dengan metode existing dan metode FIS, optimasi tebang tebu menggunakan IFIS menghasilkan biaya TMA yang jauh lebih rendah. IFIS dapat mengurangi biaya TMA sebesar 22,91 % dibandingkan dengan metode existing dan 14.30% dibandingkan dengan metode FIS non-iteratif.
=================================================================================================================================
The problem in this research is the distribution of cutting from three sugarcane plantation locations to three sugar mill locations. In the existing method, each sugar factory is only supplied by one plantation located closest to the factory location. With this existing method, the slash-and-load-transport (TMA) cost is very high. This study proposes the Iterative Fuzzy Inference System (IFIS) method to optimize TMA costs. IFIS implements a sugarcane distribution strategy. TMA cost minimization will be obtained if the priority of the best plantations for each mill and the number of shipments of felled products from each plantation to each mill is known. In the IFIS method, optimization calculations are performed using two FIS. The first FIS (FIS-1) was used to calculate the priority value of the plantations for each mill. In FIS-1, five input variables and one output variable are used. Input variables include felling costs, distance from plantation to mill, mill capacity, queue capacity, and mill residue. Meanwhile, the output variable is the priority value of the plantation block selected to be cut. The smaller the priority value, the higher the priority the plantation block is chosen to be felled to meet the mill's needs. Furthermore, based on the order of priority generated by FIS-1, a second FIS iteration (FIS-2) will be carried out to calculate the percentage of sugarcane sent to each factory. FIS-2 uses seven input variables and one output variable. Input variables include logging capacity per plantation block, logging costs, distance from plantation to mill, milling capacity, queue capacity, remaining milling, and plantation priority. Meanwhile, the output variable is the percentage of cutting from each plantation block sent to each factory. In this study, several experiments were conducted to find the fuzzy parameters of each variable used and the best cutting load density for each plantation that could produce the lowest TMA cost. Compared with the existing FIS methods, the optimization of sugarcane logging using IFIS results in a much lower TMA cost. IFIS can reduce TMA costs by 22.91% compared to the existing method and 14.30% compared to the non-iterative FIS method.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	Biaya tebang tebu, Biaya transportasi tebu, Biaya TMA, Optimalisasi biaya, Optimalisasi waktu tunggu, Sistem Inferensi Fuzzy Iteratif. Tebang-Muat-Angkut, Sugarcane logging cost, Sugarcane transportation cost, Cost optimization, Waiting time optimization, Iterative Fuzzy Inference System.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55001-(S3) PhD Thesis (Comp Science)
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	09 Oct 2025 07:32
Last Modified:	09 Oct 2025 07:32
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/128545

Actions (login required)

View Item