Optimasi Rute Truk Pengangkut Sampah Dengan Menggunakan Metode Greedy Randomized Adaptive Search Procedure

Handayani, Novi (2020) Optimasi Rute Truk Pengangkut Sampah Dengan Menggunakan Metode Greedy Randomized Adaptive Search Procedure. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
05211640000015-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Sampah sudah menjadi masalah umum yang belum terselesaikan sampai saat ini. Sampah yang tidak dikelola dengan baik akan berdampak buruk pada lingkungan baik di darat maupun di laut. Permasalahan sampah hampir terjadi di seluruh kabupaten atau kota di Indonesia. Kabupaten Mojokerto adalah salah satu kabupaten yang mengalami permasalahan sampah. Permasalahan yang terjadi mengenai pengangkutan sampah yaitu terdapat panggilan dari pelanggan untuk pengangkutan sampah karena TPS yang sudah penuh di luar jadwal. Hal ini berdampak pada penambahan biaya operasional dan menurunnya kepuasan pelanggan. Selain itu permasalahan yang terjadi adalah terdapat sopir truk yang mendapat rute dengan jarak tempuh yang lebih jauh dibanding sopir yang lain. Hal ini menyebabkan menurunnya kepuasan sopir truk. Berdasarkan kondisi tersebut manajemen pengelolaan sampah yang efisien diperlukan oleh Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Mojokerto agar dapat meningkatkan pelayanan kepada masyarakat. Salah satu caranya adalah melalui optimasi rute truk pengangkut sampah. Optimasi bertujuan untuk menyeimbangkan jarak tempuh antar armada yang dihitung dengan standar deviasi untuk meningkatkan kepuasan sopir truk. Tujuan tugas akhir ini adalah memodelkan permasalahan optimasi rute truk pengangkut sampah sebagai Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) kemudian menyelesaikan permasalahan tersebut dengan pendekatan hyper heuristic. Penelitian sebelumnya mengenai CVRP, khususnya untuk studi optimasi rute armada pengangkut sampah diselesaikan menggunakan algoritma backtracking search algorithm, particle swarm optimization, genetika, ant colony optimization dan greedy randomized adaptive search procedure. Pada tugas akhir ini menggunakan algoritma greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) dalam menyelesaikan permasalahan optimasi rute truk pengangkut sampah dengan pendekatan hyper heuristic. Hasil yang diperoleh dari tugas akhir ini adalah berhasil meminimalkan selisih total jarak tempuh antar armada dengan melakukan penurunan nilai fairness yang diukur dengan standar deviasi sebesar 23,12% dari 87,361 menjadi 67,156. =============================================================================================== Waste has become a common problem that has not been resolved to date. Waste that is not managed properly will have a negative impact on the environment both on land and at sea. Waste problems occur in almost all regencies or cities in Indonesia. Mojokerto Regency is one of the districts that experiences waste problems. The problem that occurs regarding the transportation of waste is that there are calls from customers to transport waste because the TPS is already full out of schedule. This has an impact on adding operational costs and decreasing customer satisfaction. In addition, the problem that occurs is that there is a truck driver who gets the route with a longer distance than the other drivers. This causes a decrease in truck driver satisfaction. Based on these conditions an efficient waste management is needed by the Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Mojokerto to improve services. One way is through optimization of the waste collection route. Optimization aims to balance the distance between trucks calculated with standard deviations to improve truck drivers satisfaction. The purpose of this final project is to model the optimization problem of the garbage truck route as a Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) and then solve the problem with a hyper heuristic approach. Previous research on CVRP, especially for the optimization study of garbage transport fleet routes was completed using backtracking search algorithm, particle swarm optimization, genetics, ant colony optimization and greedy randomized adaptive search procedure. In this final project uses the greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) algorithm to solve the problem of optimizing the garbage truck route optimization with a hyper heuristic approach. The results obtained from this thesis is successfully minimizing the difference in total distance between fleets by decreasing the fairness value measured by a standard deviation of 23.12% from 87.361 to 67.156.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: optimization, waste collection,GRASP, optimasi, pengangkutan sampah, GRASP
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T57.84 Heuristic algorithms.
Divisions: Faculty of Information and Communication Technology > Information Systems > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Novi Handayani
Date Deposited: 19 Aug 2020 06:08
Last Modified: 19 Aug 2020 06:08
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/78949

Actions (login required)

View Item View Item