PENYELESAIAN CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DAN NEAREST NEIGHBOUR PADA PENDISTRIBUSIAN ROTI

Handriyo Hutomo, Eminugroho Ratna Sari

Abstract


Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membentuk  model  matematika  Capacitated  Vehicle  Routing
Problem  (CVRP)  pada pendistribusian roti di CV Jogja Transport dan menyelesaikannya menggunakan
algoritma  genetika  dan  metode  nearest  neighbour,  serta  membandingkan  hasil  penyelesaian  model
tersebut. Data yang dibutuhkan antara lain  jarak antar depot dengan pelanggan dan jarak antar pelanggan,
jumlah  permintaan  masing-masing  pelanggan,  jumlah  kendaraan  yang  dioperasikan  dan  kapasitas
kendaraan.  Data  kemudian  diolah  untuk  dimodelkan  sebagai  permasalahan  CVRP  yang  selanjutnya
diselesaikan  dengan  algoritma  genetika  dan  metode  nearest  neighbour.  Hasil  penelitian  menunjukkan
bahwa berdasarkan perbandingan efektivitas terhadap roti yang diangkut  metode nearest neighbour  lebih
efektif dari algoritma genetika. Metode nearest neighbour menghasilkan rute yang dapat memaksimalkan
kapasitas  angkut  kendaraan  yaitu  mengangkut  420  roti  (100%).  Berdasarkan  perbandingan  efektivitas
terhadap  jarak  tempuh  algoritma  genetika  lebih  efektif  dari  metode  nearest  neighbour.  Algoritma
genetika menghasilkan total jarak sejauh 39,5 km. Jarak tersebut lebih efektif 6,4 km dari metode nearest
neighbour.
Kata kunci: CVRP, Algoritma Genetika, Nearest Neighbour

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


 


Online ISSN (e-ISSN): 3031-1152

Creative Commons LicenseJurnal 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.