Fendi.Ahmad,, 4150407032 (2011) Aplikasi Algoritma Genetika dalam Traveling Salesman Problem Menggunakan MATLAB (Studi Kasus PT. Enseval Putera Megatrading Semarang). Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

Microsoft Word (. Aplikasi Algoritma Genetika dalam Traveling Salesman Problem Menggunakan MATLAB (Studi Kasus PT. Enseval Putera Megatrading Semarang). ) - Published Version Download (13kB)

Abstract

Traveling Salesman Problem (TSP) adalah problem mencari rute optimal bagi seorang salesman yang berkeliling mengunjungi n kota dengan setiap kota dikunjungi satu kali kecuali kota asal. Skripsi ini akan meneliti salah satu kasus TSP pada masalah distribusi produk farmasi di PT. Enseval Putera Megatrading Semarang dengan tujuan 15 Rumah Sakit di wilayah Kota Semarang. Pada penelitian ini, digunakan algoritma genetika dalam MATLAB dan 4 algoritma penyelesaian TSP yang terdapat pada software WinQSB. Permasalahan pada skripsi ini adalah Bagaimana model matematika untuk permasalahan jaringan TSP dalam pendistribusian produk farmasi di PT. Enseval Putera Megatrading Semarang, bagaimana hasil pencarian solusi optimal jaringan TSP dalam pendistribusian produk farmasi dengan algoritma genetika menggunakan MATLAB di PT. Enseval Putera Megatrading Semarang, bagaimana hasil pencarian solusi optimal jaringan TSP dalam pendistribusian produk farmasi di PT. Enseval Putera Megatrading Semarang menggunakan software WinQSB, bagaimana hasil analisis penyelesaian masalah jaringan TSP dalam pendistribusian produk farmasi di PT. Enseval Putera Megatrading Semarang dengan algoritma genetika menggunakan MATLAB dan software WinQSB. Pengambilan data dilakukan dengan cara dokumentasi data dari PT. Enseval Putera Megatrading Semarang. Data yang diambil berupa data nama Rumah Sakit rekanan di wilayah Kota Semarang, selanjutnya dilakukan pencarian koordinat masing-masing lokasi dengan bantuan situs GetLatlon.com sehingga jarak antara lokasi dapat diketahui. Analisis data dilakukan dengan menggunakan mekanisme algoritma genetika yang diaplikasikan dalam program MATLAB. Penentuan probabilitas crossover (pc), probabilitas mutasi (pm), jumlah kromosom dalam 1 generasi, dan maksimum generasi memberikan pengaruh yang signifikan terhadap solusi optimal yang bisa didapatkan. Dari hasil analisis dengan algoritma genetika diperoleh solusi optimal algoritma genetika lebih baik dari solusi optimal yang didapatkan dengan 4 algoritma penyelesaian TSP dalam software WinQSB. Algoritma genetika menghasilkan jarak pendistribusian terbaik sebesar 49,063 Km, sedangkan dengan software WinQSB diperoleh solusi terbaik yaitu dengan algoritma two-way exchage improvement heuristic dengan jarak pendistribusian 50,31 Km. Dari hasil analisis diharapkan PT. Enseval Putera Megatrading Semarang menggunakan metode perhitungan rute optimal dengan algoritma genetika yang dibangun dengan MATLAB agar dapat menekan biaya pdistribusi produk farmasi.

Actions (login required)

View Item