• Login
    View Item 
    •   Home
    • UNDERGRADUATE THESES (Koleksi Skripsi Sarjana)
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • View Item
    •   Home
    • UNDERGRADUATE THESES (Koleksi Skripsi Sarjana)
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    IMPLEMENTASI HYBRID GENETIC ALGORITHM-SIMULATED ANNEALING (GA-SA) DAN VIRUS EVOLUTIONARY GENETIC ALGORITHM (VEGA) PADA PERMASALAHAN DISTRIBUSI BARANG DUA TAHAP

    Thumbnail
    View/Open
    Dewinta Bunga Pasucindrawati.pdf (1.667Mb)
    Date
    2017-10-20
    Author
    Pasucindrawati, Dewinta Bunga
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Distribusi merupakan proses pemindahan barang dari pabrik ke konsumen. Permasalahan distribusi yang utama adalah pada saat perusahaan memiliki wilayah pemasaran yang luas sehingga jalur pendistribusian harus diperhatikan. Tujuan dilakukan distribusi barang dua tahap adalah untuk menentukan jalur pendistribusian barang sehingga dapat meminimumkan biaya total distribusi. Penelitian ini menggunakan data simulasi berupa kapasitas produsen, kapasitas distributor, kebutuhan agen, jarak produsen ke distributor, jarak distributor ke agen serta ditentukan biaya bahan bakar dan biaya pengangkutan per barang. Penyelesaian distribusi barang dua tahap pada penelitian ini menggunakan Hybrid Genetic Algorithm-Simulated Annealing (GA-SA) dan Virus Evolutionary Genetic Algorithm (VEGA). Selain untuk mengetahui konsep dan hasil dari kedua algoritma tersebut, juga bertujuan untuk mengetahui hasil perbandingan kedua algoritma dalam menyelesaikan permasalahan distribusi barang dua tahap berdasarkan biaya total distribusi dan running time. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, Hybrid Genetic Algorithm-Simulated Annealing (GA-SA) didapatkan hasil total biaya distribusi paling minimal Rp 2.490.500,00 dan Virus Evolutionary Genetic Algorithm (VEGA) sebesar Rp 2.474.500,00. Ditinjau dari hasil tersebut dapat disimpulkan Virus Evolutionary Genetic Algorithm (VEGA) lebih baik daripada Hybrid Genetic Algorithm-Simulated Annealing (GA-SA). Jika dilihat dari segi running time yang dibutuhkan oleh kedua algoritma, Hybrid Genetic Algorithm-Simulated Annealing (GA-SA) memiliki running time lebih cepat daripada Virus Evolutionary Genetic Algorithm (VEGA).
    URI
    http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/82412
    Collections
    • UT-Faculty of Mathematics and Natural Sciences [3425]

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
     

     

    Browse

    All of RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    Context

    Edit this item

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository