Algortitma Genetik Pada Penjadwalan Transportasi Kapal Laut (Studi Kasus PT. Pelni)
Authors
Tombak Gapura BhagyaDOI:
10.31289/jime.v5i2.5952Published:
2021-11-30Issue:
Vol. 5 No. 2 (2021): EDISI NOVEMBERKeywords:
Algoritma genetik, penjadwalan, transportasi laut.Abstract
Penjadwalan dalam transportasi merupakan bagian terpenting bagi sebuah perusahaan yang mengalami keterbatasan jumlah moda transportasi. Pada transportasi laut selain keterbatasan moda transportasi, biasanya setiap pelabuhan tidak bisa menerima semua jenis kapal laut, sehingga semakin terbatas moda transportasi yang bisa berlabuh pada pelabuhan tertentu. Menjadi penting bagi perusahaan moda transportasi laut untuk menentukan rute yang tepat dan penugasan kapal yang cocok serta sesuai dengan pelabuhan. Algoritma genetik merupakan salah satu metode heuristic yang biasa digunakan dalam pemecahan masalah penjadwalan. Pada kasus transportasi kapal laut, metode ini menjadi salah satu opsi heuristic terbaik untuk mendapatkan penjadwalan terbaik dalam penentuan rute dan penugasan kapal. Dalam pemakaiannya, algoritma genetik dimulai dengan pembangkitan rute secara heuristic agar di dapatkan inisialisasi rute dari penjadwalan awal. Setelah mendapatkan inisialisasi dilakukan pendekatan operator genetic (elitis, crossover dan mutasi) untuk menghasilkan penjadwalan baru dengan fitness function yang lebih baik. Sebagai model penelitian digunakan Sistem PT. Pelni sebagai studi kasusnya dengan fitness function berupa biaya operasional terkecil. Hasil dari pemakaian metode ini memberikan penjadwalan secara fitness function lebih murah dengan selisih hingga Rp 2.350.980.244,20 dan waktu tempuh yang lebih panjang dengan selisih 65,36 hari dibandingkan dengan penjadwalan yang ada saat ini. Semakin banyak iterasi yang digunakan pada algoritma genetik, hasil yang diperoleh cenderung akan semakin baik, jika hasilnya belum mencapai tahap jenuh.
References
Bhagya, T. G. (2019). Model Sistem Pendukung Keputusan Transportasi Melalui Metode Saving Matrix Pada CV XYZ. SisInfo, 1(1), 59–68.
Fatimah, S. (2019). Pengantar Transportasi (Pertama). Myria Publisher.
Garside, A. K., & Rahmasari, D. (2017). Manajemen Logistik (Pertama). Universitas Muhammadiyah Malang.
Hamamoto, A. H., Carvalho, L. F., Sampaio, L. D. H., Abrao, T., & Proenca, M. L. (2018). Network Anomaly Detection System using Genetic Algorithm and Fuzzy Logic. Elsevier :"Expert Systems with Applications", 92(February), 390–402.
Irfan, S., Razali, R., KuShaari, K., Mansor, N., Azeem, B., & Versypt, A. (2018). A review of mathematical modeling and simulation of controlled-release fertilizers. Elsevier: Journal of Controlled Release, 271(February), 45–54.
Jinca, M. Y. (2011). Transportasi Laut Indonesia: Analisis Sistem & Studi Kasus (A. Wijaya (ed.); Pertama). Brilian Internasional.
Lazar, A., Ballow, A., Jin, L., Spurlock, C. A., Sim, A., & Wu, K. (2019). Machine Learning for Prediction of Mid to Long Term Habitual Transportation Mode Use. 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 4520–4524.
Permana, A. D., Nasution, V. M., & Prakarsa, G. (2020). Design and Development of Fuzzy Logic Application Tsukamoto Method in Predicting the Number of Covid-19 Positive Cases in West Java. International Journal of Global Operations Research, 1(2), 85–95.
Ramadhani, F., Fathurrachman, F. A., Fitriawanti, R., Rongre, A. C., & Wijayaningrum, V. N. (2018). Sistem Informasi Perindustribusian. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), 5(2), 159.
Setiawan, D., Putri, R. N., & Suryanita, R. (2019). Perbandingan Algoritma Genetika dan Backpropagation pada Aplikasi Prediksi Penyakit Autoimun. Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, 5(1), 21–27.
Subramanian, A., Uchoa, E., & Ochi, L. S. (2018). A hybrid algorithm for a class of vehicle routing problems. Computers and Operations Research, 40(10).
Taufiq, M. N., Dewi, C., & Mahmudy, W. F. (2017). Optimasi Komposisi Pakan Sapi Perah Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 1(1), 571–582.
Utama, D. M., Ardiansyah, L. R., & Garside, A. K. (2019). Penjadwalan Flow Shop untuk Meminimasi Total Tardiness Menggunakan Algoritma Cross Entropy–Algoritma Genetika. Jurnal Optimasi Sistem Industri, 18(2), 133.
Zhao, M., & Lu, Y. (2019). A heuristic approach for a real-world electric vehicle routing problem. Algorithms, 12(2).
Życzkowski, M. (2018). Method of Routing Ships Sailing in Dedicated Environment. Annual of Navigation, 24(1), 147–158.
Polewangi, Y.D (2016). Penerapan Sistem Antrian pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) 14.203.1165 PT.Kawasan Industri Medan II. Journal of Industrial and Manufacturing Engineering 2(2),65-70.
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Penulis.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).