Pengembangan Model Airline Crew Rostering System Menggunakan Metode Differential Evolution

Sunarto, Andiek (2009) Pengembangan Model Airline Crew Rostering System Menggunakan Metode Differential Evolution. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh November.

Text 2508202002-Master_thesis-1.pdf Restricted to Repository staff only Download (32MB)

Abstract

Airline crew rostering merupakan masalah penugasan anggota kru pesawat kepada sejumlah rotasi/pairing yang telah direncanakan untuk bulan tertentu. Maskapai penerbangan mempunyai tugas untuk menyusun jadwal individual bulanan (roster) bagi setiap anggota kru. Permasalahan ini semakin kompleks dan rumit seiring dengan berkembangnya aspirasi/kriteria untuk menentukan kualitas roster yang baik serta meningkatnya jumlah kendala yang timbul dari aturan perusahaan maupun kebijakan pemerintah yang bertujuan untuk meningkatkan kenyamanan penumpang dan keamanan penerbangan. Paper ini mengusulkan metode Differential Evolution (DE) untuk memecahkan permasalahan airline crew rostering. DE terdiri atas empat langkah utama, yaitu penentuan solusi awal, mutasi, crossover, dan seleksi. Ketepatan dalam menentukan parameter probabilitas mutasi dan crossover merupakan kunci keberhasilan algoritma DE. Berbeda dengan penerapan DE pada umumnya, paper ini memperkenalkan random swap sebagai operator mutasi. Algoritma DE telah terbukti mampu menemukan solusi mendekati optimal dengan tingkat konvergensi yang cepat untuk permasalahan optimasi. Melalui eksperimen numerik yang dilakukan menggunakan sejumlah dataset dari PT Merpati Nusantara Airlines, DE menunjukkan hasil yang lebih kompetitif dibandingkan dengan dua metode lainnya, yaitu column generation dan MOSI. DE memberikan hasil yang sangat baik untuk dataset berukuran kecil dan sedang, serta masih menunjukkan hasil yang baik untuk dataset berukuran besar.
=====================================================================================================================================
Airline crew rostering is an assignment problem involving the allocation of crew members to planned rotations/pairings for a particular month. Airline companies are responsible for constructing personalized monthly schedules (rosters) for each crew member. This problem has become increasingly complex and challenging as the criteria for assessing roster quality have evolved and the number of constraints arising from company regulations and government policies has increased, particularly those aimed at improving passenger comfort and flight safety. This paper proposes the Differential Evolution (DE) method to solve the airline crew rostering problem. DE consists of four main steps: defining the initial solution, mutation, crossover, and selection. Accurately determining the mutation and crossover probability parameters is a key factor in the success of the DE algorithm. Unlike conventional applications of DE, this paper introduces random swap as a mutation operator. The DE algorithm has been shown to be capable of finding near-optimal solutions with a fast convergence rate for optimization problems. Through numerical experiments conducted using several datasets from PT Merpati Nusantara Airlines, DE demonstrated more competitive results than two other methods, namely column generation and MOSI. DE performed very well on small and medium-sized datasets while still producing reasonable results for large datasets.

Item Type:	Thesis (Masters)
Additional Information:	658.53 Sun p
Uncontrolled Keywords:	airline rostering, differential evolution, random swap, rotasilpairing, problem optimasi, airline rostering, differential evolution, random swap, rotation/pairing, optimization problem .
Subjects:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD69.T54 Time management. Scheduling
Divisions:	Faculty of Industrial Technology > Industrial Engineering > 26101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	magang .
Date Deposited:	30 Sep 2026 01:20
Last Modified:	30 Sep 2026 01:20
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/145048

Actions (login required)

View Item