IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DENGAN VARIASI CROSSOVER DALAM PENYELESAIAN CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOWS (CVRPTW) PADA PENDISTRIBUSIAN AIR MINERAL
Fitriana Yuli Saptaningtyas, , Indonesia
Abstract
Pendistribusian galon air mineral di PT Artha Envirotama (Evita) saat ini masih sering terjadi
keterlambatan sehingga diperlukan rute yang optimal.Masalah penentuan rute optimal untuk
meminimalkan waktu tempuh setiap kendaraan termasuk dalam Capacitated Vehicle Routing Problem
with Time Windows (CVRPTW) yang dapat diselesaikan dengan algoritma genetika menggunakan order
crossover dan cycle crossover. Proses Algoritma Genetika dimulai dengan membangkitkan populasi awal
dengan random generator, menghitung nilai fitness setiap individu, melakukan seleksi dengan
menggunakan metode Roulette Wheel Selection, melakukan crossover dengan metode order crossover
dan cycle crossover, dan melakukan proses mutasi dengan metode swapping mutation. Proses terakhir
yaitu menyusun populasi baru serta mengulangi proses seleksi, crossover, dan mutasi sampai diperoleh
fitness terbaik. Berdasarkan penelitian, perhitungan menggunakan metode order crossover pada algoritma
genetika diperoleh rata-rata waktu tempuh setiap kendaraan 233.4 menit.Hasil yang diperoleh dari
perhitungan menggunakan metode cycle crossover pada algoritma genetika diperoleh rata-rata waktu
tempuh setiap kendaraan 215.2 menit.Berdasarkan uji beda rata-rata dengan Uji t diperoleh bahwa
terdapat perbedaan rata-rata waktu tempuh dari kedua metode crossover.
Kata Kunci :Algoritma Genetika, CVRPTW, Pendistribusian Galon Air Mineral
keterlambatan sehingga diperlukan rute yang optimal.Masalah penentuan rute optimal untuk
meminimalkan waktu tempuh setiap kendaraan termasuk dalam Capacitated Vehicle Routing Problem
with Time Windows (CVRPTW) yang dapat diselesaikan dengan algoritma genetika menggunakan order
crossover dan cycle crossover. Proses Algoritma Genetika dimulai dengan membangkitkan populasi awal
dengan random generator, menghitung nilai fitness setiap individu, melakukan seleksi dengan
menggunakan metode Roulette Wheel Selection, melakukan crossover dengan metode order crossover
dan cycle crossover, dan melakukan proses mutasi dengan metode swapping mutation. Proses terakhir
yaitu menyusun populasi baru serta mengulangi proses seleksi, crossover, dan mutasi sampai diperoleh
fitness terbaik. Berdasarkan penelitian, perhitungan menggunakan metode order crossover pada algoritma
genetika diperoleh rata-rata waktu tempuh setiap kendaraan 233.4 menit.Hasil yang diperoleh dari
perhitungan menggunakan metode cycle crossover pada algoritma genetika diperoleh rata-rata waktu
tempuh setiap kendaraan 215.2 menit.Berdasarkan uji beda rata-rata dengan Uji t diperoleh bahwa
terdapat perbedaan rata-rata waktu tempuh dari kedua metode crossover.
Kata Kunci :Algoritma Genetika, CVRPTW, Pendistribusian Galon Air Mineral
Full Text:
PDFRefbacks
- There are currently no refbacks.
Online ISSN (e-ISSN): 3031-1152
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika by https://journal.student.uny.ac.id/index.php/jktm/index is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. |