Optimasi Rute Truk Untuk Penyiraman Taman Pasif Di Kota Surabaya Menggunakan Genetic Algorithm

Fadhliphya, Maureen Ghassani (2026) Optimasi Rute Truk Untuk Penyiraman Taman Pasif Di Kota Surabaya Menggunakan Genetic Algorithm. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5026221193-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Ruang Terbuka Hijau (RTH) merupakan kawasan yang berfungsi sebagai area penghijauan untuk menjaga kualitas lingkungan dan keseimbangan ekosistem perkotaan. Salah satu bentuk RTH di Kota Surabaya adalah taman pasif yang memerlukan kegiatan pemeliharaan rutin berupa penyiraman menggunakan truk tangki air. Permasalahan yang dihadapi adalah rute penyiraman yang belum optimal sehingga menyebabkan jarak tempuh, waktu operasional, dan penggunaan sumber daya menjadi kurang efisien. Oleh karena itu, diperlukan perancangan rute penyiraman yang optimal agar proses distribusi air dapat dilakukan secara lebih efektif dan efisien. Pada tugas akhir ini, optimasi rute penyiraman dimodelkan menggunakan Multi-Depot Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows (MD-SDVRPTW) dan diselesaikan menggunakan Genetic Algorithm (GA) pada wilayah Kota Surabaya Rayon Timur dan Rayon Pusat. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dan pengolahan data operasional sebagai dasar pembentukan optimasi. Data tersebut digunakan untuk membangun model MD-SDVRPTW yang selanjutnya dioptimalkan menggunakan GA guna memperoleh urutan kunjungan terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa GA mampu menghasilkan rute penyiraman yang feasible pada kondisi baseline dan pada sebagian besar skenario pengujian, dengan seluruh taman pasif di Rayon Timur (45 taman) dan Rayon Pusat (51 taman) dilayani sesuai batas waktu operasional serta menghasilkan distribusi beban kerja antar kendaraan yang relatif merata. Hasil optimasi juga divisualisasikan menggunakan OSRM untuk mendukung analisis rute penyiraman.
====================================================================================================================================
Green Open Space (RTH) is an area that functions as a greening area to maintain environmental quality and balance of urban ecosystems. One form of RTH in Surabaya City is a passive park that requires routine maintenance activities in the form of watering using water tankers. The problem faced is that the watering route is not optimal, resulting in travel distance, operational time, and resource use being less efficient. Therefore, it is necessary to design an optimal watering route so that the water distribution process can be carried out more effectively and efficiently. In this final project, the optimization of the watering route is modeled using the Multi-Depot Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows (MD-SDVRPTW) and solved using a Genetic Algorithm (GA) in the East and Central Rayon areas of Surabaya City. The research stages include collecting and processing operational data as a basis for forming optimization. The data is used to build the MD-SDVRPTW model which is then optimized using GA to obtain the best visit sequence. Test results show that GA is capable of generating feasible watering routes under baseline conditions and in most test scenarios, with all passive parks in the East Rayon (45 parks) and Central Rayon (51 parks) being served within operational time limits and resulting in a relatively even workload distribution among vehicles. The optimization results are also visualized using OSRM to support the watering route analysis.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Genetic Algorithm, MD-SDVRPTW, Optimasi Rute, Penyiraman TamanRuang Terbuka Hijau, Genetic Algorithm, MD-SDVRPTW, Route Optimization, Green Open SpacePark Watering.
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T57.6 Operations research--Mathematics. Goal programming
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Maureen Ghassani Fadhliphya
Date Deposited:	30 Jul 2026 03:10
Last Modified:	30 Jul 2026 03:10
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/139952

Actions (login required)

View Item