Optimisasi Masalah Transportasi Distribusi Semen Menggunakan Algoritma Artificial Bee Colony

Dinita Rahmalia* -  Nahdlatul Ulama Surabaya University, Indonesia
Teguh Herlambang -  University of Nahdlatul Ulama Surabaya (UNUSA), Indonesia

DOI : 10.24269/mtkind.v11i2.651

Pertumbuhan penduduk yang pesat dapat meningkatkan permintaan akan kebutuhan material bangunan yaitu semen. Menurut data salah satu pabrik produsen semen, permintaan semen meningkat. Peningkatan permintaan semen baik oleh individu maupun instansi mengakibatkan peningkatan proses distribusi. Dalam proses distribusi tersebut, pabrik produsen semen juga mengeluarkan biaya transportasi yang dipengaruhi oleh biaya bahan bakar dan muatan. Model optimisasi masalah transportasi adalah menentukan jumlah semen yang harus didistribusikan dari pabrik sumber ke gudang tujuan supaya biaya transportasi minimum dengan kendala jumlah persediaan dan jumlah permintaan. Dalam penelitian ini pabrik sumber direpresentasikan oleh alat transportasi yang mengangkut semen ke gudang tujuan dengan jumlah persediaan adalah jumlah muatan maksimum semen yang dapat diangkut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode heuristik yaitu algoritma Artificial Bee Colony (ABC) yang menyerupai perilaku lebah dalam menemukan nektar. Lebah yang digunakan berupa matriks dimana elemennya adalah variabel keputusan jumlah unit semen yang harus didistribusikan. Dari hasil yang diperoleh melalui algoritma ABC, diperoleh pendekatan solusi optimum yang meminimumkan biaya distribusi dengan memenuhi kendala jumlah persediaan dan jumlah permintaan unit semen.

Keywords
Masalah Transportasi, Artificial Bee Colony, Constrained Optimization, Linear Integer Programming
  1. Xu, Y, Fan, P, Yuan, L. 2012, A Simple and Efficient Artificial Bee Colony Algorithm,Hindawi Publishing Corporation Mathematical Problems in Engineering,Vol 2013, December 2012:547-588.
  2. Karaboga, D, Basburk, B,. 2007, A Powerful and Efficient Algorithm for Numerical Function Optimization : Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm, Journal of Global Optimization,Vol 39 No. 3, 2007:459-471.
  3. Liao, T, Aydin, D, Stutzle, T, Artificial Bee Colony for Continuous Optimization : Experimental Analysis and Improvements,” Springer Science+Business Media NewYork
  4. Rahmalia, D. 2016, Perbandingan Metode Analitik dan Metode Heuristik pada Optimisasi Masalah Transportasi Distribusi Semen, Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya, Jurusan Matematika FMIPA UM. Malang 13 Agustus 2016
  5. Rahmalia, D. 2017, Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm (PSOGA) on Linear Transportation Problem, AIP Conference Proceedings,Vol 1867, August 2017:(020030)1-12
  6. Pangestuti, K.A., 2008. Minimalisasi Biaya Transportasi Semen. Laporan Kerja Praktek Jurusan Matematika ITS
  7. Gen, M. Cheng, R. 1997. Genetic Algorithm and Engineering Design, hal. 262-270. New York : John Wiley and Sons
  8. Hillier, F.S., Lieberman, G.J. 2001. Introduction to Operations Research, hal. 350-381. New York : Mc Graw Hill.
  9. Taha, H.A. 2007. Operations Research an Introduction, hal. 193-215. New Jersey : Prentice Hall.
  10. Kementrian Perindustrian RI. 31 Juli 2016. Penjualan Semen. < URL : www.kemenperin.go.id/artikel/13266/Penjualan-Semen-Naik-7,8

Full Text:
Article Info
Submitted: 2017-10-23
Published: 2018-02-07
Section: Artikel
Article Statistics: 316 125