Optimasi Rute Pengangkutan Sampah Multi-Depot di Kabupaten Blitar Menggunakan Algoritma Koloni Semut Hibrida

Zahrah, Aisyah (2025) Optimasi Rute Pengangkutan Sampah Multi-Depot di Kabupaten Blitar Menggunakan Algoritma Koloni Semut Hibrida. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5026201023-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Masalah pengelolaan sampah masih menjadi tantangan yang belum teratasi secara efektif di Indonesia. Berdasarkan data Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN), Indonesia menghasilkan 35.83 juta ton timbunan sampah pada tahun 2022, meningkat 21.7% dari tahun sebelumnya. Salah satu tahap dalam pengelolaan sampah melibatkan proses pengangkutan dan pemindahan sampah. Dalam skenario pengangkutan sampah di Kabupaten Blitar, tidak tersedia jadwal tetap untuk melakukan pengangkutan sampah sehingga pengangkutan sampah dilakukan secara fleksibel dan situasional, tergantung pada kondisi volume sampah dan pengalaman petugas. Akibatnya, terdapat potensi tumpang tindih rute antar kendaraan karena beberapa kendaraan mengunjungi area yang berdekatan pada waktu yang sama serta kemungkinan Tempat Penampungan Sementara (TPS) yang luput dari pengangkutan. Masalah tumpang tindih rute dan inefisiensi pengangkutan dapat diselesaikan dengan menerapkan model optimasi rute yang mempertimbangkan jarak antar TPS secara menyeluruh dan estimasi kebutuhan pengangkutan setiap TPS. Penyelesaian masalah optimasi rute pengangkutan sampah dapat dilakukan dengan menerapkan Vehicle Routing Problem (VRP). VRP merupakan permasalahan optimasi yang bertujuan untuk menemukan rute terbaik bagi sejumlah kendaraan yang harus mengunjungi sejumlah lokasi untuk melakukan pengiriman atau layanan dengan memenuhi batasan yang ada. Pada penelitian ini, permasalahan rute pengangkutan sampah dimodelkan sebagai Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) jalur tertutup karena terdapat dua depot operasional sebagai titik keberangkatan dan kembalinya kendaraan setelah menyelesaikan pengangkutan. Penelitian tugas akhir ini akan menyelesaikan permasalahan MDVRP dari pengangkutan sampah di Kabupaten Blitar menggunakan metode Hybrid Ant Colony Optimization (ACO+), yang menggabungkan konsep algoritma Ant Colony Optimization (ACO), optimasi lokal, dan prinsip Simulated Annealing (SA). Motif pengembangan hibridisasi adalah untuk memperoleh struktur berkinerja lebih baik yang mengeksploitasi manfaat dari strategi berbeda. Hasil penelitian tugas akhir menunjukkan bahwa solusi rute pengangkutan sampah baru yang dihasilkan oleh ACO+ berhasil mengungguli solusi yang dihasilkan oleh algoritma dasarnya, yaitu ACO dan SA. Solusi baru dari ACO+ berhasil memperpendek jarak total yang harus ditempuh oleh kendaraan dalam proses pengangkutan sampah sebesar 128.19 km dibandingkan dengan rute pengangkutan sampah aktual di Kabupaten Blitar.
===================================================================================================================================
Waste management remains a challenge that has not been effectively addressed in Indonesia. According to data from the Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN), Indonesia generated 35.83 million tons of waste in 2022, a 21.7% increase over the previous year. One stage in waste management involves the process of transporting and transferring waste. In the waste transportation scenario in Blitar Regency, there is no fixed schedule for waste transportation, so waste transportation is conducted flexibly and situationally, depending on the volume of waste and staff experience. As a result, there is the potential for overlapping routes between vehicles due to multiple vehicles visiting adjacent areas simultaneously and the possibility of missing Temporary Waste Collection Points (Tempat Penampungan Sementara or TPSs). The problem of route overlap and transportation inefficiency can be addressed by implementing a route optimization model that considers the overall distance between TPSs and estimates the transportation requirements for each TPS. The solution to the waste transportation route optimization problem can be achieved by implementing the Vehicle Routing Problem (VRP). The VRP is an optimization problem that aims to find the best route for a number of vehicles that must visit multiple locations to perform deliveries or services while meeting existing constraints. In this study, the waste transportation routing problem is modeled as a closed-path Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) because there are two operational depots that serve as departure and return points for vehicles after completing their transportation. This final project will solve the MDVRP problem of waste transportation in Blitar Regency using the Hybrid Ant Colony Optimization (ACO+) method, which combines the concepts of the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm, local optimization, and the principles of Simulated Annealing (SA). The purpose of developing this hybridization is to obtain a better-performing structure that exploits the benefits of different strategies. The final project results show that the new waste transportation routing solution generated by ACO+ successfully outperforms the solutions produced by its base algorithms, ACO and SA. The new ACO+ solution successfully shortens the total distance traveled by vehicles during the waste transportation process by 128.19 km compared with the actual waste transportation route in Blitar Regency.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	optimasi rute, pengangkutan sampah, Multi-Depot Vehicle Routing Problem, Hybrid Ant Colony Optimization, route optimization, waste transportation, Multidepot Vehicle Routing Problem, Hybrid Ant Colony Optimization.
Subjects:	H Social Sciences > HE Transportation and Communications > HE336.R68 Route choice Q Science > QA Mathematics > QA402.6 Transportation problems (Programming)
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Aisyah Zahrah
Date Deposited:	24 Nov 2025 03:22
Last Modified:	24 Nov 2025 03:22
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/128821

Actions (login required)

View Item