II. TINJAUAN PUSTAKA A. BUNGA KRISAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "II. TINJAUAN PUSTAKA A. BUNGA KRISAN"

Transkripsi

1 II. TINJAUAN PUSTAKA A. BUNGA KRISAN Krisan atau Chrysanthemum merupakan salah satu jenis tanaman hias yang telah lama dikenal dan banyak disukai masyarakat serta mempunyai nilai ekonomi yang tinggi. Disamping memiliki keindahan karena keragaman bentuk dan warnanya, bunga krisan juga memiliki kesegaran yang relatif lama dan mudah dirangkai. Sebagai bunga potong, krisan digunakan sebagai bahan dekorasi ruangan, jambangan (vas) bunga dan rangkaian bunga. Bunga potong ditandai dengan bunga berukuran pendek sampai tinggi, mempunyai tangkai bunga panjang, ukuran bervariasi (kecil, menengah, besar), umumnya ditanam di lapangan dan hasilnya dapat digunakan sebagai bunga potong. Contoh bunga potong adalah Inga, Improved funshine, Brides, Green peas, Great verhagen, Puma, Reagen, Cheetah, Klondike dan lain-lain. Bunga krisan juga dapat dijadikan sebagai tanaman pot, yaitu memiliki ukuran tinggi cm dan berbunga lebat. Varietas krisan pot terdiri atas Lilac Cindy (bunga warna pink keungu-unguan), Pearl Cindy (putih kemerah-merahan), Applause (kuning cerah), Yellow Mandalay. Terdapat 12 varietas krisan pot di Indonesia, yang terbanyak ditanam adalah varietas Delano (ungu), Rage (merah) dan Time (kuning). Selain digunakan sebagai tanaman hias, krisan juga berpotensi untuk digunakan sebagai tanaman obat tradisional dan penghasil racun serangga (hama). Salah satu jenis bunga potong yang dihasilkan oleh PT Saung Mirwan adalah bunga krisan. Terdapat 1000 varietas bunga krisan, beberapa di antaranya yang dikenal antara lain Chrysanthemum. daisy, C. indicum, C. coccineum, C. frustencens, C. maximum, C. hornorum dan C. parthenium. Varietas krisan yang banyak terdapat di Indonesia umumnya diperkenalkan dari luar negeri, terutama dari Belanda, Amerika Serikat dan Jepang. Bunga krisan berasal dari dataran China dan merupakan tanaman bunga hias sejenis perdu yang memiliki sebutan lain yaitu bunga seruni atau bunga emas (golden flower). Klasifikasi botani tanaman hias krisan adalah sebagai berikut : Divisi : Spermathophyta Subdivisi : Angiospermae Famili : Asteraceae Genus : Chrysanthemum Species : C. morifolium, C. indicum, C. daisy dan lain-lain. Hama tanaman krisan terdiri atas ulat tanah (Agrotis ipsilon), thrips (Thrips tabacci), tungau merah (Tetranycus sp.) dan penggerek daun (Liriomyza sp.). Masing-masing hama tersebut berurutan menyebabkan pucuk dan tangkai tanaman terkulai, daun berwarna kuning, daun terpelintir dan berwarna kecoklatan, dan daun menggulung berwarna putih keabu-abuan. Sedangkan penyakit yang dapat menyerang tanaman krisan terdiri atas penyakit karat disebabkan oleh jamur Puccinia sp., penyakit tepung iodium disebabkan oleh jamur Iodium chrysantemmi, dan penyakit kerdil disebabkan oleh virus kerdil krisan (Chrysanthemumum stunt virus) serta penyakit mozaik disebabkan oleh virus mozaik. Pengendalian hama dan penyakit tersebut dapat dilakukan dengan cara mulai dari mengumpulkan ulat, memotong bagian tanaman yang sudah terserang hama atau mencabut tanaman yang sudah terkena virus dan penyemprotan insektisida dan fungsida. Bunga potong yang banyak diminati adalah bunga yang mekar sempurna, penampilan yang sehat dan segar serta mempunyai tangkai batang yang tegar dan kekar sehingga bunga potong menjadi awet dan tahan lama. Bunga krisan yang sudah layak potong harus dipanen dan dipotong, jika terlambat maka dapat menurunkan kualitas bunga. Tanaman krisan berbunga pada umur 3-4 bulan tergantung dari varietas yang ditanam. Waktu panen yang tepat pada krisan standard adalah ketika bunga telah setengah mekar (3-4 hari sebelum mekar penuh). Kriteria bunga potong untuk grade I dan II (Supari 1999) adalah sebagai berikut : Grade I Bunga mekar (tidak terlalu mekar atau terlalu kuncup), segar, tidak bergerombol, tidak terserang hama penyakit seperti apid, thrips dan sebagainya dan pada pinggir bunga tidak ada busuk kehitaman Batang besar (sesuai dengan jenisnya), tegar, lurus dan panjang minimal 75 cm Daun hijau segar, tidak kering dan tidak terserang hama penyakit, seperti leaf miner, white rust, dan sebagainya. White rust adalah penyakit karat yang disebabkan oleh cendawan obligat Puccinia horiana yang termasuk salah satu spesies dalam kelas Basidiomycetes. 4

2 Grade II Bunga mekar, segar, boleh bergerombol tetapi tidak terserang hama penyakit Batang boleh agak kecil tetapi harus lurus dengan panjang minimal 50 cm Kriteria lain sama dengan kriteria Grade I dengan sedikit toleransi, misalnya jika daun terserang hama penyakit tetapi tidak terlalu parah masih dapat dimasukkan dalam Grade II. B. MANAJEMEN RANTAI PASOKAN Konsep Supply Chain Management (SCM) merupakan konsep baru dalam melihat persoalan logistik. Konsep lama melihat logistik lebih sebagai persoalan intern masing-masing perusahaan, dan pemecahannya dititikberatkan pada pemecahan secara intern di perusahaan masing-masing. Dalam konsep baru ini, masalah logistik dilihat sebagai masalah yang lebih luas yang terbentang sangat panjang sejak dari bahan dasar sampai barang jadi yang dipakai konsumen akhir, yang merupakan mata rantai penyediaan barang. Eltram (1991) mendefinisikan SCM sebagai pendekatan integratif dalam menangani masalah perencanaan dan pangawasan aliran material dari pemasok sampai ke pengguna akhir. Pendekatan ini ditujukan untuk pengelolaan dan pengawasan hubungan saluran distribusi secara kooperatif untuk kepentingan semua pihak yang terlibat, untuk mengefisienkan penggunaan sumberdaya dalam mencapai tujuan kepuasan konsumen rantai pasokan. Supply Chain Management atau rantai pengadaan adalah suatu sistem tempat organisasi menyalurkan barang produksi dan jasanya kepada para pelanggan. Rantai ini juga merupakan jaringan dari berbagai organisasi yang saling berhubungan yang mempunyai tujuan yang sama, yang sebaik mungkin menyelenggarakan pengadaan atau penyaluran barang tersebut (Djokopranoto 2002). Prinsip utama dalam SCM ialah menciptakan sinkronisasi aktivitas-aktivitas yang beragam dan membutuhkan pendekatan holistik. Prinsip mengintegrasikan aktivitas-aktivitas dalam supply chain ialah untuk menciptakan sebuah resultan yang besar bukan hanya bagi tiap anggota rantai, tetapi bagi keseluruhan sistem (Zabidi 2001). Supply chain tidak hanya meliputi manufaktur dan pemasok, tetapi juga transportasi, penggudangan, retailer, dan konsumen itu sendiri. Tujuan utama SCM adalah memuaskan kebutuhan pelanggan, bagi perusahaan adalah untuk mendapatkan keuntungan. Aktivitas supply chain dimulai dari permintaan konsumen (consumen order) dan berakhir ketika pelanggan atau konsumen telah terpuaskan (Chopra dan Meindl 2004). SCM melakukan penyerahan/pengiriman produk secara tepat waktu demi memuaskan konsumen, mengurangi biaya, meningkatkan segala hasil dari seluruh rantai pasok (bukan hanya satu perusahaan), mengurangi waktu, memusatkan kegiatan perencanaan dan distribusi. Keunggulan kompetitif dari SCM adalah mampu me-manage aliran barang atau produk dalam satu rantai suplai. Dengan kata lain, model SCM mengaplikasikan bagaimana suatu jaringan kegiatan produksi dan distribusi dari suatu perusahaan dapat bekerja bersama-sama untuk memenuhi tuntutan konsumen. Menurut Indrajit dan Djokopranoto (2002), hubungan organisasi dalam rantai pasokan adalah sebagai berikut : 1. Rantai 1 adalah pemasok. Jaringan bermula dari sini, yang merupakan sumber penyedia bahan pertama, dimana mata rantai penyaluran barang akan dimulai. Bahan pertama ini bisa berbentuk bahan baku, bahan mentah, bahan penolong, bahan dagangan, dan suku cadang. Jumlah pemasok bisa banyak atau sedikit. 2. Rantai 1-2 adalah pemasok manufaktur. Manufaktur yang melakukan pekerjaan membuat, memfabrikasi, meng-assembling, merakit, mengonversi, ataupun menyelesaikan barang. Hubungan dengan mata rantai pertama ini sudah mempunyai potensi untuk melakukan penghematan. Misalnya, inventori bahan baku, bahan setengah jadi, dan bahan jadi yang berada di pihak pemasok, manufaktur, dan tempat transit merupakan target penghematan ini. Penghematan sebesar 40-60% bahkan lebih dapat diperoleh dengan menggunakan konsep supplier partnering. 3. Rantai adalah pemasok manufaktur distributor. Barang yang sudah jadi dari manufaktur disalurkan kepada pelanggan. Walaupun tersedia banyak cara untuk menyalurkan barang kepada pelanggan yang umum ialah melalui distributor dan ini biasanya ditempuh dengan supply chain. Barang dari pabrik melalui gudangnya disalurkan ke gudang distributor atau 5

3 pedagang besar dalam jumlah besar dan pada waktunya nanti pedagang besar menyalurkan dalam jumlah yang lebih kecil kepada pengecer. 4. Rantai adalah pemasok manufaktur distributor ritel. Pedagang besar biasanya mempunyai fasilitas gudang sendiri atau dapat juga menyewa pihak lain. Gudang ini digunakan untuk menimbun barang sebelum disalurkan lagi ke pihak pengecer. Pada rantai ini bisa dilakukan penghematan dalam bentuk inventori dan biaya gudang dengan cara melakukan desain kembali pola-pola pengiriman barang baik dari gudang manufaktur maupun ke toko pengecer. 5. Rantai adalah pemasok manufaktur distributor ritel pelanggan. Pengecer menawarkan barangnya kepada pelanggan atau pembeli. Mata rantai pasokan baru benar-benar berhenti ketika barang tiba pada pemakai langsung. Perkembangan sistem yang semakin maju mempengaruhi cara mengoptimalkan supply chain sehingga mencapai manfaat yang sesungguhnya. Terdapat beberapa hal yang berkaitan dengan optimalisasi supply chain (Handoko 2003), yaitu : 1. Tuntutan pelanggan yang terus berkembang 2. Kekuasaan retailer yang semakin besar 3. Dilema dalam pencapaian optimalisasi 4. Kendala dalam membangun kepercayaan 5. Kemitraan sebagai solusi 6. Teknologi informasi sebagai katalisator C. SALURAN DISTRIBUSI FISIK Menurut Kotler (1991) ruang lingkup aktivitas distribusi fisik meliputi pengolahan pesanan (order processing), penggudangan (warehousing), persediaan (inventory), dan pengangkutan (transportation). Distribusi fisik dari produsen ke konsumen dapat dilakukan secara langsung maupun tidak langsung. Sebuah perusahaan dapat mendistribusikan barangnya secara langsung kepada konsumen, selain itu bisa juga mendistribusikan produknya melalui perantara. Cara distribusi yang umum dilakukan oleh perusahaan menggunakan beberapa kombinasi saluran distribusi adalah untuk mencapai segmen pasar yang berbeda. Saluran distribusi terdiri atas unit-unit organisasi yang melakukan fungsi pemasaran produk, yang meliputi pembelian, penjualan, transportasi, penyimpanan, sortasi, keuangan pasar, resiko pasar, dan pengumpulan informasi pemasaran (Douglas dan James 1993). Menurut Kotler (1991), saluran distribusi dapat dibedakan berdasarkan jumlah tingkatannya. Setiap perantara yang melakukan usaha menyalurkan barang kepada pembeli akhir membentuk suatu tingkat saluran. Beberapa bentuk tingkat distribusi barang dari produsen ke konsumen disajikan pada Gambar 1. Gambar 1. Saluran distribusi barang konsumen (Kotler 1991) Beberapa pertimbangan yang perlu dilakukan oleh pihak-pihak yang terlibat dalam proses distribusi produk dalam memilih jenis dan jumlah saluran distribusi, yaitu pengawasan dalam pelaksanaan fungsi dari masing-masing pihak, kecepatan pengantaran produk dan komunikasi dengan konsumen yang diharapkan, dan biaya operasional distribusi produk (Douglas dan James 1993). 6

4 D. MANAJEMEN TRANSPORTASI Menurut definisi yang umum berlaku, manajemen transportasi adalah kegiatan yang dilaksanakan oleh bagian transportasi atau unit dalam organisasi industri (manufacturing business and service) untuk memindahkan atau mengangkut barang atau penumpang dari suatu lokasi ke lokasi lain secara efektif dan efisien. Melalui adanya manajemen transportasi diharapkan dapat membuat pihak pengirim dan penerima barang atau penumpang memperoleh kepuasan. Pengendalian operasi dan penggunaan teknik manajemen yang benar bertujuan agar dapat mencapai sasaran dari pelaksanaan suatu kegiatan. Fungsi manajemen transportasi menurut Nasution (2008) dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Menetapkan standar operasi dan perawatan semua bengkel (kalau ada) kendaraan bermotor dan menentukan persediaan bensin, bahan-bahan dan suku cadang kendaraan 2. Menetapkan standar biaya operasional, penyusunan staf, dan jasa-jasa penunjang 3. Menentukan kendaraan mana yang paling cocok untuk semua kebutuhan perusahaan dengan mempertimbangkan harga dan manfaat ekonomis 4. Membuat rencana penggantian dan penambahan kendaraan dengan menganalisa secara cermat biaya pengoperasian, kapasitas, dan umur kendaraan 5. Menjamin bahwa standar perawatan, pemeliharaan, perbaikan, dan jadwal ditaati sehingga kendaraan perusahaan selalu dalam kondisi efektif dilihat dari segi perbaikan mekanisnya 6. Dalam hal menyewa atau mencarter kendaraan luar, menjamin tercapainya standar prestasi dengan cara membina kerja sama dengan perusahaan jasa angkutan carteran yang terpercaya 7. Mengadakan hubungan erat dengan manajer perusahaan asuransi kendaraan tentang premi, klaim kecelakaan, dan sebagainya. Moda angkutan jalan raya merupakan moda yang biasa digunakan oleh perusahaan di dalam bidang transportasi dan distribusi produk ke konsumen. Kendaraan sebagai sarana pengangkutan yang dimiliki oleh perusahaan (PT. Saung Mirwan) terdiri atas beberapa jenis dengan karakteristik berbedabeda dan jumlahnya terdiri atas beberapa unit. Kajian yang lebih lengkap disajikan dalam bab transportasi bunga krisan selanjutnya. Moda angkutan jalan raya diartikan sebagai moda angkutan yang menggunakan kendaraan bermotor maupun tidak bermotor di jalan raya (Siregar 1990). Terdapat dua unsur pokok pengangkutan yaitu prasarana dan sarana. Unsur di dalam angkutan jalan raya adalah jalan raya dan kendaraan. Peningkatan daya angkut dan daya jelajah mengakibatkan peningkatan mutu jalan raya sesuai dengan tuntutan teknis kendaraan bermotor dan bertambahnya luas jaringan. E. PENYELESAIAN OPTIMASI TRANSPORTASI DENGAN LINEAR PROGRAMMING Optimasi adalah proses kolektif untuk mendapatkan sekelompok keadaan yang diinginkan dalam mencapai suatu hasil terbaik berdasarkan kondisi yang ada. Ada banyak kasus optimasi model yang dibentuk dari sederetan data seringkali tidak berharga. Menurut Fewidarto (2000), hal ini terjadi karena data tidak akurat atau asumsi yang digunakan dalam menyusun model tidak tepat dan seringkali terlalu disederhanakan. Menurut Fewidarto (2000), beberapa hal penting di dalam optimasi yaitu sebagai berikut: 1. Tujuan Suatu masalah yang dikaji dengan analisa optimasi memiliki tujuan untuk memperbaiki sistem. Paling sedikit ada satu solusi yang ingin diperoleh. 2. Hubungan atau pengaruh Karakteristik dari suatu masalah memberi gambaran adanya suatu pengaruh yang saling berlawanan. Sebagai contoh, suatu proses dapat dilakukan oleh sejumlah besar karyawan dengan bayaran murah, namun sering dihasilkan produk dengan kualitas rendah dan sulit dikendalikan. Dari contoh tersebut tampak adanya pengaruh atas hubungan yang berlawanan antara bayaran (biaya) dengan kualitas (penerimaan). 3. Pembatas Pembatas-pembatas ini akan mempengaruhi pengaruh atau variabel dalam menghasilkan solusi terbaik. Terdapat dua cara yang digunakan untuk mengoptimalkan model yaitu dengan menggunakan program linier dan program non linier. Metode program linier dapat digunakan untuk merumuskan 7

5 masalah dengan jelas dengan menggunakan sejumlah informasi yang tersedia. Selanjutnya, menurut Siagian (1987), setelah masalah terumuskan dengan baik, maka langkah berikutnya adalah menerjemahkan masalah ini ke dalam bentuk model matematika. Metode transportasi adalah suatu teknik kuantitatif yang digunakan untuk menentukan cara menyelenggarakan transportasi dengan biaya seminimal mungkin. Persoalan transportasi melibatkan pengangkutan barang dari berbagai sumber dengan jumlah penawaran tetap ke tujuan tujuan tertentu dengan jumlah permintaan yang tetap pula dengan biaya serendah mungkin (Russel dan Taylor 2003). Model transportasi merupakan salah satu bentuk khusus atau variasi dari program linier yang dikembangkan khusus untuk memecahkan masalah-masalah yang berhubungan dengan transportasi dan distribusi produk dari berbagai sumber (titik suplai) ke berbagai tujuan (titik permintaan). Ciri khusus dari suatu persoalan transportasi adalah : 1. Terdapat sejumlah sumber dan sejumlah tujuan tertentu 2. Kuantitas komoditas atau barang yang didistribusikan dari setiap sumber dan yang diminta oleh setiap tujuan, besarnya tertentu 3. Komoditas yang dikirim atau diangkut dari suatu sumber ke suatu tujuan besarnya sesuai dengan permintaan dan atau kapasitas sumber 4. Ongkos pengangkutan komoditas dari suatu sumber ke suatu tujuan besarnya tertentu Persoalan transportasi merupakan persoalan linier progamming. Misalnya ada m buah sumber (supply) dan n buah tujuan (demand). Masing-masing sumber mempunyai kapasitas a i, dengan i = 1, 2,..., m. Masing-masing tujuan membutuhkan komoditas sebanyak b j, dengan j = 1, 2,..., n. Jumlah satuan yang dikirimkan dari sumber i ke tujuan j adalah sebanyak X ij dengan ongkos pengiriman per unit adalah C ij. Dengan demikian, maka formulasi program liniernya sebagai berikut. m n Meminimumkan Z = C ij X ij i=1 j=1 Fungsi kendala : n X ij = a i ; i = 1, 2,, m j=1 m X ij = b j ; j = 1, 2,, n (Supranto 2005) i=1 Z X ij C ij : fungsi tujuan (Rp) : jumlah satuan yang dikirimkan dari sumber i ke tujuan j (unit) : ongkos pengiriman per unit (Rp) F. ALGORITMA GENETIKA Algoritma genetika merupakan suatu penyelesaian permasalahan yang kompleks dengan menggunakan teori evolusi tiruan. Algoritma ini dapat mencari solusi minimum dan maksimum dari fungsi satu variabel bebas dengan representasi dasar atau biner. Untuk fungsi yang lebih kompleks atau lebih dari satu variabel bebas dapat menggunakan representasi float atau integer. Hal tersebut dilakukan untuk penyederhanaan sistem, karena gen biner akan menyebabkan besarnya ukuran kromosom (Basuki 2003). F.1 Prosedur Umum Algoritma Genetika Prosedur umum algoritma genetika adalah sebagai berikut : Langkah 1 : Pengkodean calon solusi dan set up beberapa parameter awal yaitu jumlah individu, probabilitas penyilangan dan mutasi, dan jumlah generasi maksimum Langkah 2 : t 0 {inisiasi awal} Pembangkitan acak sejumlah n kromosom pada generasi ke-0 Langkah 3 : Evaluasi masing-masing kromosom dengan menghitung nilai fitness Langkah 4 : Seleksi beberapa kromosom dari sejumlah n individu yang memiliki nilai fitness terbaik Langkah 5 : Rekombinasi kromosom terpilih dengan cara melakukan penyilangan (crossover) 8

6 dan mutasi (mutation) Langkah 6 : t t +1 Update jumlah generasi dan kembali ke langkah 2 sampai jumlah generasi maksimum tercapai Algoritma genetik melakukan pencarian pada sejumlah solusi fisibel dan direpresentasikan sebagai jumlah kromosom yang disebut populasi. Kromosom-kromosom dibangun secara acak dan berevolusi melalui beberapa generasi (iterasi) berurutan. Kromosom yang dihasilkan pada suatu generasi diharapkan lebih baik dari generasi sebelumnya. Kriteria penghentian (stopping criteria) dalam pencarian solusi optimal pada algoritma genetika dapat dilakukan dengan cara menentukan jumlah generasi maksimum, menentukan selisih nilai fitness rata-rata tertentu antara suatu generasi dengan generasi sebelumnya, dan menentukan tingkat keragaman (homogenitas) struktur kromosom. F.2 Representasi Kromosom Awal penerapan suatu algoritma genetika untuk memecahkan masalah optimasi, perlu adanya pengkodean sebagai variabel keputusan. Representasi kromosom yang pertama kali diperkenalkan oleh Holland (1975) adalah representasi string biner yaitu sebuah kromosom terdiri dari beberapa elemen yang disimbolkan dengan angka nol (0) dan satu (1). Representasi kromosom string biner dan string integer disajikan pada Gambar 2. F.3 Fungsi Fitness n (a) n (b) Gambar 2. Representasi kromosom (a) string biner dan (b) string integer Kromosom-kromosom pada setiap generasi dievaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan fungsi fitness. Nilai fitness suatu kromosom menunjukkan kualitas kromosom tersebut dalam suatu populasi. Bentuk fungsi fitness didefinisikan sesuai masalah yang akan diselesaikan. Menurut Chen et al. (2003) suatu fungsi fitness digunakan untuk memberikan ciri dan mengukur seberapa baik suatu solusi. F.4 Operator-Operator Algoritma Genetika Pencarian kromosom (solusi) baru pada populasi dilakukan dengan menggunakan operatoroperator genetika yang terdiri atas operator seleksi (selection), penyilangan (crossover), dan mutasi (mutation). F.4.1 Seleksi kromosom Seleksi adalah proses pemilihan beberapa kromosom induk bagi generasi berikutnya. Hal ini dilakukan setelah populasi awal terbentuk dan setiap kromosom dalam populasi dievaluasi dengan menghitung nilai fitnessnya. Proses seleksi kromosom menggunakan teknik roulette wheel yaitu teknik menyeleksi dengan distribusi probabilitas yang didasarkan pada nilai fitness. Kromosom terpilih kemudian akan direproduksi, hasilnya akan ditempatkan pada mating pool atau tempat berkumpulnya kromosom-kromosom induk yang mengalami persilangan dan mutasi. Menurut Michalewicz dan Schoenauer (1996), tahapan seleksi roulette wheel diawali dengan menghitung nilai fitness kromosom dan populasi lalu menghitung peluang kumulatif tiap kromosom, kemudian dipilih kromosom yang peluang kumulatif dan nilai fitness-nya tinggi. 9

7 F.4.2 Penyilangan kromosom Setelah proses pemilihan, langkah berikutnya adalah melakukan penyilangan terhadap pasangan-pasangan kromosom. Menurut Syarif dan Mitsuo (2003), penyilangan dikenal sebagai operator penggabungan ulang (recombination) yang paling utama dalam algoritma genetika. Penyilangan menukar informasi genetik antara dua kromosom induk yang terpilih dari proses seleksi untuk membentuk dua anak. Operator penyilangan bekerja pada sepasang kromosom induk untuk menghasilkan dua kromosom anak dengan menukarkan beberapa elemen (gen) yang dimiliki masingmasing. Operator penyilangan memiliki peluang penyilangan. Peluang penyilangan (Pc/crossover probability) adalah rasio antara jumlah kromosom yang diharapkan mengalami penyilangan dalam setiap generasi dengan jumlah kromosom total dalam populasi. Biasanya nilai Pc cukup tinggi berkisar antara Semakin tinggi nilai Pc menyebabkan semakin besar kemungkinan algoritma genetika mengeksplorasi ruang pencarian sekaligus mempercepat ditemukannya solusi optimum. Penentuan nilai Pc yang tepat sangat tergantung pada permasalahan yang dihadapi. F.4.3 Mutasi kromosom Operator mutasi merupakan operator tambahan yang berperan sangat besar dalam penentuan solusi yang optimum. Operasi akan menjadi sangat penting jika nilai fitness kromosom dalam populasi cenderung sama atau sudah mencapai konvergen bias (premature convergen). Akibatnya, operator seleksi akan mengalami kesukaran memilih kromosom terbaik untuk dilakukan penyilangan. Dengan adanya operator mutasi, struktur suatu kromosom dapat dimodifikasi agar dihasilkan kromosom struktur baru yang memiliki nilai fitness lebih baik. Mutasi pada umumnya digunakan untuk mecegah adanya kehilangan informasi sehingga dilaksanakan dengan pertukaran informasi di dalam kromosom (Syarif dan Mitsuo 2003). Peluang mutasi (Pm) adalah rasio antara jumlah gen yang diharapkan mengalami mutasi pada setiap generasi dengan jumlah generasi total dalam populasi. Nilai Pm yang digunakan biasanya sangat kecil berkisar antara Diagram alir algoritma genetika disajikan pada Gambar 3. Algoritma genetika merupakan teknik optimasi yang digunakan di dalam penelitian ini untuk minimasi biaya pengiriman produk dalam rantai pasokannya. Algoritma genetika berbeda dengan teknik konvergensi konvensional yang lebih bersifat deterministik (Gen dan Cheng 1997). Sedangkan algoritma genetika bersifat stochastic. Metode pencarian nilai optimum klasik pada umumnya memanfaatkan kemiringan kurva asimptotis yang konvergen pada solusi yang diinginkan. Proses konvergensi dilakukan dengan mengevaluasi satu titik pada kurva asimptotis di setiap proses iterasinya. Pada proses iterasi selanjutnya, titik evaluasi tersebut digeser ke arah lembah/bukit yang diperkirakan akan menuju titik konvergen yang ada. Konvergen artinya bersifat menuju satu titik pertemuan atau bersifat memusat. Analisa titik per titik seperti ini dapat menghasilkan nilai yang benar hanya jika permasalahan yang sedang dianalisis memiliki titik ekstrim yang menjamin bahwa nilai optimum lokal jugamerupakan nilai optimum global. Sedangkan algoritma genetika melakukan proses pencarian nilai optimum pada beberapa titik secara bersamaan (satu generasi). Proses iterasi kemudian dilakukan dengan pendekatan generasi ke generasi yang mengalami proses evolusi, tetapi jumlah anggota (chromosome) pada setiap generasi, yang merupakan kumpulan solusi, umumnya dipertahankan tetap. Perbedaan algoritma genetika dengan teknik pencarian dan optimasi konvensional menurut Goldberg (1989) sebagai berikut : 1. Algoritma genetika bekerja pada sekumpulan calon solusi yang telah dikodekan, bukan pada solusi itu sendiri. Ruang pencarian (search space) pada algoritma genetika dapat didiskritkan, meskipun fungsi obyektifnya berupa fungsi kontinyu karena bekerja dengan pengkodean variabel solusi. Keuntungan menggunakan variabel diskrit adalah tidak memerlukan usaha tambahan seperti pencarian gradien pada fungsi kontinyu, sehingga algoritma genetika dapat diterapkan untuk optimasi di berbagai jenis fungsi dan bidang aplikasi. 2. Algoritma genetika melakukan pencarian nilai optimum pada sekumpulan calon solusi secara paralel atau pada suatu populasi buka pada suatu titik. Teknik pencarian pada teknik optimasi konvensional dilakukan hanya pada satu titik tunggal. Titik ini kemudia diperbaiki perlahanlahan dengan arah menaik (fungsi maksimasi) atau menurun (fungsi minimasi) melalui sejumlah iterasi hingga ditemukan solusi optimum. Teknik seperti ini sering terjebak ke dalam solusi optimum lokal. 10

8 Mulai Representasi solusi ke dalam kromosom Inisialisasi (Initialitation) Evaluasi (Evaluation) Selesai (Terminate)? Selesai Seleksi (Selection) Penyilangan (Crossover) Mutasi (Mutation) Evaluasi (Evaluation) Perbaikan (Repair) Penggantian (Replacement) Gambar 3. Diagram alir algoritma genetika (Wang 1999) 3. Algoritma genetika secara langsung memanfaatkan fungsi tujuan atau fungsi fitness, bukan fungsi turunannya. Teknik optimasi konvensional membangun deretan yang dimaksud berdasarkan gradien (turunan) fungsi tujuan atau fungsi kendala untuk memperbaiki solusi tunggal. Algoritma genetika tidak memerlukan informasi atau asumsi demikian. Akan tetapi hanya memerlukan informasi nilai fungsi tujuan, fungsi kendala dan memperbaiki sekumpulan solusi fisibel dengan operator-operator genetika, yang pada akhirnya diharapkan dapat menghasilkan solusi optimum. 4. Algoritma genetika bekerja dengan menggunakan aturan probabilistik bukan aturan deterministik. Operator-operator dalam pengoperasian algoritma genetika seperti operator seleksi, penyilangan atau mutasi bekerja menggunakan aturan probabilistik atau pemilihan secara acak. G. PENELITIAN TERDAHULU Nurhayati (1999) melakukan penelitan mengenai studi jaringan distribusi komoditas sayuran produk Cipanas. Studi jaringan yang dibahas meliputi potensi pasar, merencanakan jaringan distribusi 11

9 komoditas sayuran yang potensial secara efisien dan menentukan lokasi gudang serta analisis biaya transportasi. Penelitian mengenai analisis efisiensi rantai pasokan komoditas bawang merah pada studi kasus di Kotamadya Bogor dilakukan oleh Novianti (2007). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelolaan rantai pasokan bawang merah di Bogor dan mengefisiensikan rantai pasokan tersebut. Secara umum pola rantai pasokan bawang merah di Kota Bogor dimulai dari pengirim dari luar daerah dan grosir pasar induk Cibitung yang menyediakan bawang merah untuk kemudian disalurkan ke pedagang besar di pasar induk Kemang dan Pasar Baru Bogor. Pedagang pengencer yang berada di pasar-pasar tradisional di Kota Bogor membeli bawang merah dari pedagang besar dan menjual kembali ke konsumen rumah tangga. Industri-industri pengolahan yang menggunakan bawang merah sebagai bahan bakunya mendapatkan komoditas tersebut dari pedagang besar di pasar induk Kemang. Hani (2007) melakukan penelitian mengenai analisis rantai pasokan buah kelapa di Bogor. Anggota primer yang terlibat adalah Pedagang Antar Wilayah (PAW), pedagang besar, pedagang eceran dan konsumen yang termasuk industri. Anggota sekundernya yaitu lembaga jasa trasnportasi, pedagang kemasan, pedagang mesin pemarut dan pemeras santan serta penyedia bahan bakar mesin tersebut. PAW memasok kelapa dari tiga wilayah yaitu Banten, Tasikmalaya-Ciamis, dan Lampung yang kemudian dipasarkan ke pedagang besar di pasar Baru Bogor, pasar Kebon Kembang, pasar Sukasari, pasar Merdeka, dan pasar Jambu Dua. Kelapa diangkut dengan menggunakan truk-truk sampai ke pedagang besar, ada yang langsung dijual dan ada pula yang menjual kepada pengecer dalam satu pasar maupun berlainan pasar. Optimasi model rantai pasokan agroindustri Cocodiesel dengan menggunakan algoritma genetika (Andria 2007). Penelitian ini bertujuan untuk meminimalkan biaya yang dihasilkan pada sistem rantai pasokan produk tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan membandingkan beberapa kasus rantai pasokan yang selanjutnya dicari solusinya yang minimum pada suatu generasi yang menggambarkan biaya yang seminimal mungkin. Feifi (2008) melakukan penelitian mengenai kajian rantai pasokan pada produk dan komoditas kedelai Edamame. Penelitian yang dilakukan di PT Saung Mirwan ini bertujuan untuk melakukan kajian mekanisme rantai pasok produk dan komoditas kedelai Edamame, menganalisis nilai tambah setiap anggota rantai pasok, menganalisis kinerja manajemen rantai pasok, serta memberikan strategi peningkatan kinerja mitra tani dan manajemen rantai pasok. Pola aliran rantai pasok dimulai dari petani sebagai produsen Edamame, kemudian komoditas dikirim ke perusahaan untuk dikemas. Selajutnya produk yang sudah jadi didistribusikan ke konsumen. Berdasarkan analisis SWOT yang dilakukan, posisi mitra tani sebagai pemasok utama ke PT Saung Mirwan berada pada kuadran III, dimana mitra tani harus mengubah strategi untuk meningkatkan kinerja. Kualitas Edamame dan keahlian petani sudah sangat baik, hanya saja perlu mengatasi kelemahan yang ada, diantaranya kendala waktu dan distribusi. Oleh karena itu, diperlukan pemanfaatan peluang untuk dapat selalu memenuhi kebutuhan konsumen dengan tepat waktu dan biaya yang seminimal mungkin. Syafi (2009) melakukan penelitian mengenai peningkatan kinerja manajemen rantai pasokan bunga krisan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji model rantai pasokan bunga krisan, mengidentifikasi hambatan pada pengembangan rantai pasokan bunga krisan, serta memberikan usulan praktek terbaik pada penerapan manajemen pasokan tersebut di lapangan, merancang dan merekomendasikan usulan peningkatan kinerja manajemen rantai pasokan bunga krisan. Hasil pengkajian fenomena model rantai pasokan bunga krisan di lingkungan petani dan perusahaan, tedapat kecenderungan bahwa struktur model rantai pasokannya dipengaruhi oleh kualitas bunga yang diperdagangkan. Perbedaan kualitas bunga tersebut mendorong timbulnya segmensegmen pasar tertentu bagi masing-masing model rantai pasokan. Hal tersebut tentu merupakan modal yang baik untuk mewujudkan rantai pasokan yang efisien namun demikian dalam pelaksanaannya masih terdapat banyak hambatan dan kendala. Beberapa hambatan yang teridentifikasi yaitu pembiayaan kepada petani yang tidak lancar, biaya transportasi yang tinggi, arus informasi yang tidak lancar, kerjasama antar pelaku yang masih kurang, ketidakpastian pasokan, dan birokrasi yang sulit. Selain menyebabkan pengembangan rantai pasokan yang terhambat, juga menyebabkan mekanisme rantai pasokannya menjadi tidak lancar. Untuk itu, dirumuskan beberapa rekomendasi yang diharapkan mampu memecahkan masalah yang ada. Rekomendasi-rekomendasi tersebut meliputi kolaborasi antar anggota rantai pasokan, optimalisasi peran kelembagaan, revitalisasi sistem pelelangan bunga, peningkatan performa 12

10 komponen rantai pasokan, pengembangan sistem informasi, dan peningkatan kinerja internal rantai pasokan perusahaan. Analisis peningkatan kinerja manajemen rantai pasokan di PT Saung Mirwan, teridentifikasi beberapa inefisiensi yang terjadi baik itu pada aliran material (material flow) maupun aliran informasi dan kerja (work and information flow). Inefisiensi-inefisiensi tersebut meliputi perencanaan penjualan yang lemah, manajemen supplier yang lemah, ketidakpastian informasi, dan distribusi yang tidak optimal. Untuk mengatasi itu, maka dirumuskan beberapa praktek terbaik (best practice) yang dapat diterapkan agar mampu meningkatkan kinerja manajemen rantai pasokan perusahaan dan mengeliminasi inefisiensi-inefisiensi tersebut. Best practice tersebut meliputi kolaborasi planning, membangun kemitraan (partnership), menerapkan manajemen transportasi, mengembangkan Enterprise Information System, menerapkan Customer Relationship Management, dan membuat divisi kemitraan. Penerapan best practice tersebut dapat meningkatkan kinerja manajemen rantai pasokan PT Saung Mirwan. Peningkatan ini dapat dilihat pada performa reliabilitas rantai pasokan, responsivitas rantai pasokan, dan fleksibilitas rantai pasokannya yang meliputi peningkatan metrik pemenuhan pesanan sempurna sebesar 45%, metrik waktu fleksibilitas rantai pasok atas lebih cepat empat hari, dan metrik penyesuaian rantai pasok atas yang mencapai 70%. Mayangsari (2009) melakukan penelitian mengenai kajian jaringan transportasi multimoda manajemen rantai pasokan produk tomat dan paprika di Jawa Barat. Anggota primer rantai pasokan komoditas tomat dan paprika terdiri atas petani (mitra tani dan mitra beli), perusahaan hortikultura dan pelanggan (retailer, hotel dan restoran) sedangkan anggota sekundernya terdiri atas berbagai elemen yang menyediakan barang-barang pendukung untuk kegiatan produksi seperti penyedia kemasan, bibit, label, dan pupuk. Aliran rantai pasokan tomat dan paprika dibedakan menjadi aliran rantai pasok di pasar tradisional dan modern. Pada aliran rantai pasok tradisional, petani masih belum mendapatkan keuntungan yang layak untuk hasil panennya sedangkan di pasar modern, petani cukup mendapatkan keuntungan karena untuk proses produksi dibantu oleh perusahaan mitra dan hasil produksi dibeli langsung oleh perusahaan. Beberapa resiko yang terjadi dalam transportasi adalah produk susut karena belum adanya kendaraan berpendingin, penanganan di area loading yang tidak benar, belum digunakannya kemasan yang sesuai dengan produk dan penumpukan produk yang salah. Beberapa hal tersebut akan mengakibatkan produk dalam transportasi mengalami penurunan kualitas dan kuantitas. Penelitian menghasilkan program optimasi transportasi dengan menggunakan algoritma genetika cukup efisien dalam menemukan solusi minimum dari pemilihan rantai pasok sayuran. Penelitian ini mengkaji jaringan transportasi dalam manajemen rantai pasokan bunga krisan, studi kasus di PT. Saung Mirwan, Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji mekanisme rantai pasok produk krisan yang dihasilkan perusahaan, mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh dalam distribusi bunga krisan serta memilih dan merekomendasikan jenis transportasi dalam distribusi bunga krisan sesuai dengan jumlah permintaan dan kapasitas armada yang dimiliki serta minimisasi biaya pengiriman. Persamaan penelitian ini dengan penelitian Mayangsari adalah fokus pada kajian transportasi manajemen rantai pasokan produk hortikultura dan menggunakan teknik optimasi algorithm genetic untuk meminimisasi biaya pengiriman. Sedangkan perbedaan penelitian ini dengan penelitian Mayangsari terdapat pada cara pengkajian transportasi rantai pasokan produk dan unsur biaya transportasi atau biaya pengiriman produk. Pada penelitian Mayangsari, pengkajian transportasi rantai pasokan produk dilakukan pada wilayah Jawa Barat menggunakan semua moda transportasi yang ada seperti motor, box berpendingin, pick up dan truk sedangkan pada penelitian ini karena studi kasus dalam suatu perusahaan maka hanya menggunakan jumlah dan moda transportasi yang dimiliki oleh perusahaan tersebut. Mayangsari dalam penelitiannya menghitung biaya transportasi berdasarkan biaya operasional kendaraan, biaya bahan bakar, dan biaya kerusakan produk. Sedangkan pada penelitian ini biaya transportasi bersumber dari biaya operasional dan biaya kerusakan produk. Hal ini dilakukan karena pada perusahaan biaya bahan bakar telah mencakup di dalam biaya operasional kendaraan. 13

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN A. KERANGKA PEMIKIRAN III. METODOLOGI PENELITIAN Produksi bunga krisan yang mengalami peningkatan dari tahun ke tahun memberikan kontribusi yang positif kepada petani dalam peningkatan kesejahteraan mereka.

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Latar Belakang

PENDAHULUAN. Latar Belakang Latar Belakang PENDAHULUAN Pada saat sekarang ini, setiap perusahaan yang ingin tetap bertahan dalam persaingan dengan perusahaan lainnya, harus bisa membuat semua lini proses bisnis perusahaan tersebut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Travelling Salesman Problem (TSP) Travelling Salesmen Problem (TSP) termasuk ke dalam kelas NP hard yang pada umumnya menggunakan pendekatan heuristik untuk mencari solusinya.

Lebih terperinci

KAJIAN JARINGAN TRANSPORTASI DALAM MANAJEMEN RANTAI PASOKAN BUNGA KRISAN DI JAWA BARAT (Studi Kasus di PT. Saung Mirwan)

KAJIAN JARINGAN TRANSPORTASI DALAM MANAJEMEN RANTAI PASOKAN BUNGA KRISAN DI JAWA BARAT (Studi Kasus di PT. Saung Mirwan) KAJIAN JARINGAN TRANSPORTASI DALAM MANAJEMEN RANTAI PASOKAN BUNGA KRISAN DI JAWA BARAT (Studi Kasus di PT. Saung Mirwan) SKRIPSI EVI LEONITA SIPAYUNG F34060350 FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Pustaka (Samuel, Toni & Willi 2005) dalam penelitian yang berjudul Penerapan Algoritma Genetika untuk Traveling Salesman Problem Dengan Menggunakan Metode Order Crossover

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setiap perusahaan tidak dapat lepas dari persoalan transportasi, baik untuk pengadaan bahan baku ataupun dalam mengalokasikan barang jadinya. Salah satu metode yang

Lebih terperinci

BAB II KERANGKA TEORETIS. pemasaran (yang sering disebut dengan istilah saluran distribusi). Saluran

BAB II KERANGKA TEORETIS. pemasaran (yang sering disebut dengan istilah saluran distribusi). Saluran BAB II KERANGKA TEORETIS 2.1. Teori Tentang Distribusi 2.1.1. Pengertian Distribusi Kebanyakan produsen bekerja sama dengan perantara pemasaran untuk menyalurkan produk-produk mereka ke pasar. Mereka membantu

Lebih terperinci

KONSEP SI LANJUT. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.

KONSEP SI LANJUT. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. KONSEP SI LANJUT WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 3 KSI LANJUT Supply Chain Management (SCM) Pemahaman dan Fungsi Dasar SCM. Karakter Sistem SCM. Arsitektur Pengembangan dan Tantangan SCM. Peran

Lebih terperinci

KONSEP SI LANJUT. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.

KONSEP SI LANJUT. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. KONSEP SI LANJUT WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 3 KSI LANJUT Supply Chain Management (SCM) Pemahaman dan Fungsi Dasar SCM. Karakter Sistem. Arsitektur Pengembangan dan Tantangan SCM. Peran Internet

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan pada Supply Chain Persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses produksi atau perakitan,

Lebih terperinci

MANAJEMEN OPERASIONAL. BAB VI Supply Chain

MANAJEMEN OPERASIONAL. BAB VI Supply Chain MANAJEMEN OPERASIONAL BAB VI Supply Chain Pengertian Supply Chain Supply chain adalah jaringan perusahaan yang bekerja sama untuk menciptakan dan mengantarkan suatu produk ke tangan pemakai akhir. Perusahaan-

Lebih terperinci

Lingkup Metode Optimasi

Lingkup Metode Optimasi Algoritma Genetika Lingkup Metode Optimasi Analitik Linier Non Linier Single Variabel Multi Variabel Dgn Kendala Tanpa Kendala Numerik Fibonacci Evolusi Complex Combinasi Intelijen/ Evolusi Fuzzy Logic

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka. Penelitian serupa mengenai penjadwalan matakuliah pernah dilakukan oleh penelliti yang sebelumnya dengan metode yang berbeda-neda. Berikut

Lebih terperinci

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB III TINJAUAN PUSTAKA BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Supply Chain Management Pembahasan yang berkaitan tentang Supply Chain Management sudah banyak diangkat dalam penulisan penulisan sebelumnya. Menurut Fortune Megazine (artikel

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. memindahkan barang dari pihak supplier kepada pihak pelanggan dalam suatu supply

BAB II KAJIAN TEORI. memindahkan barang dari pihak supplier kepada pihak pelanggan dalam suatu supply BAB II KAJIAN TEORI Berikut diberikan beberapa teori pendukung untuk pembahasan selanjutnya. 2.1. Distribusi Menurut Chopra dan Meindl (2010:86), distribusi adalah suatu kegiatan untuk memindahkan barang

Lebih terperinci

PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP)

PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP) PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP) Rezki Susan Ardyati dan Dida D. Damayanti Program Studi Teknik Industri Institut Teknologi

Lebih terperinci

BAB III. Metode Penelitian

BAB III. Metode Penelitian BAB III Metode Penelitian 3.1 Diagram Alir Penelitian Secara umum diagram alir algoritma genetika dalam penelitian ini terlihat pada Gambar 3.1. pada Algoritma genetik memberikan suatu pilihan bagi penentuan

Lebih terperinci

Algoritma Evolusi Dasar-Dasar Algoritma Genetika

Algoritma Evolusi Dasar-Dasar Algoritma Genetika Algoritma Evolusi Dasar-Dasar Algoritma Genetika Imam Cholissodin imam.cholissodin@gmail.com Pokok Bahasan 1. Pengantar 2. Struktur Algoritma Genetika 3. Studi Kasus: Maksimasi Fungsi Sederhana 4. Studi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Arti dan Peranan Pengendalian Persediaan Persediaan dapat diartikan sebagai bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Gambar 1.1 Jumlah Tenaga Kerja Penduduk Indonesia (Badan Pusat Statistik, 2014)

BAB I PENDAHULUAN. Gambar 1.1 Jumlah Tenaga Kerja Penduduk Indonesia (Badan Pusat Statistik, 2014) BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Indonesia dikenal sebagai negara agraris yang sebagian besar penduduknya bermata pencaharian di bidang pertanian. Seperti yang terdapat pada Gambar 1.1, dari 110.804.042

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Berikut akan diberikan pembahasan mengenai penyelesaikan CVRP dengan

BAB III PEMBAHASAN. Berikut akan diberikan pembahasan mengenai penyelesaikan CVRP dengan BAB III PEMBAHASAN Berikut akan diberikan pembahasan mengenai penyelesaikan CVRP dengan Algoritma Genetika dan Metode Nearest Neighbour pada pendistribusian roti di CV. Jogja Transport. 3.1 Model Matetematika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Pemerintah Pusat hingga Pemerintah Daerah, salah satu program dari

BAB I PENDAHULUAN. Pemerintah Pusat hingga Pemerintah Daerah, salah satu program dari BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Peningkatan kesejahteraan dalam memenuhi kebutuhan pangan masyarakat berpendapatan rendah merupakan program nasional dari Pemerintah Pusat hingga Pemerintah

Lebih terperinci

BAB V PENUTUP. Hasil penelitian yang telah diperoleh dan simpulan merupakan jawaban. dari perumusan masalah yang ada sebagai berikut:

BAB V PENUTUP. Hasil penelitian yang telah diperoleh dan simpulan merupakan jawaban. dari perumusan masalah yang ada sebagai berikut: BAB V PENUTUP Hasil penelitian yang telah diperoleh dan simpulan merupakan jawaban dari perumusan masalah yang ada sebagai berikut: 5.1. Simpulan 5.1.1. Hasil analisis menunjukkan bahwa dapat didentifikasi

Lebih terperinci

Julian Adam Ridjal PS Agribisnis UNEJ.

Julian Adam Ridjal PS Agribisnis UNEJ. Julian Adam Ridjal PS Agribisnis UNEJ http://adamjulian.web.unej.ac.id/ A. Supply Chain Proses distribusi produk Tujuan untuk menciptakan produk yang tepat harga, tepat kuantitas, tepat kualitas, tepat

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 27 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 Analisis Pada subbab ini akan diuraikan tentang analisis kebutuhan untuk menyelesaikan masalah jalur terpendek yang dirancang dengan menggunakan algoritma

Lebih terperinci

Bab II Konsep Algoritma Genetik

Bab II Konsep Algoritma Genetik Bab II Konsep Algoritma Genetik II. Algoritma Genetik Metoda algoritma genetik adalah salah satu teknik optimasi global yang diinspirasikan oleh proses seleksi alam untuk menghasilkan individu atau solusi

Lebih terperinci

Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP)

Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP) JTRISTE, Vol.1, No.2, Oktober 2014, pp. 50~57 ISSN: 2355-3677 Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP) STMIK Handayani Makassar najirah_stmikh@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMASI JALUR PENDISTRIBUSIAN KERAMIK PADA PT. CHANG JUI FANG

IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMASI JALUR PENDISTRIBUSIAN KERAMIK PADA PT. CHANG JUI FANG IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMASI JALUR PENDISTRIBUSIAN KERAMIK PADA PT. CHANG JUI FANG Adnan Buyung Nasution 1 1,2 Sistem Infomasi, Tehnik dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama 3 Universitas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Algoritma Genetika

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Algoritma Genetika 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Algoritma Genetika Algoritma genetika merupakan metode pencarian yang disesuaikan dengan proses genetika dari organisme-organisme biologi yang berdasarkan pada teori evolusi

Lebih terperinci

KATA PENGANTAR. Assalamu alaikum wr. wb.,

KATA PENGANTAR. Assalamu alaikum wr. wb., KATA PENGANTAR Assalamu alaikum wr. wb., Pemikiran sistem dapat dipandang sebagai dorongan terhadap kepiawaian ilmu pengetahuan dalam menghadapi permasalahan yang kompleks dan dinamis yang terjadi pada

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan Perkuliahan Penjadwalan memiliki pengertian durasi dari waktu kerja yang dibutuhkan untuk melakukan serangkaian untuk melakukan aktivitas kerja[10]. Penjadwalan juga

Lebih terperinci

Genetic Algorithme. Perbedaan GA

Genetic Algorithme. Perbedaan GA Genetic Algorithme Algoritma ini bekerja dengan sebuah populasi yang terdiri atas individu-individu (kromosom). Individu dilambangkan dengan sebuah nilai kebugaran (fitness) yang akan digunakan untuk mencari

Lebih terperinci

IV. MODEL RANTAI PASOKAN KRISAN

IV. MODEL RANTAI PASOKAN KRISAN IV. MODEL RANTAI PASOKAN KRISAN A. STRUKTUR JARINGAN RANTAI PASOKAN A.1 Anggota Rantai Pasokan dan Aliran Komoditas Anggota rantai pasokan meliputi semua perusahaan dan organisasi yang berhubungan dengan

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. diperoleh menggunakan algoritma genetika dengan variasi seleksi. A. Model Matematika CVRPTW pada Pendistribusian Raskin di Kota

BAB III PEMBAHASAN. diperoleh menggunakan algoritma genetika dengan variasi seleksi. A. Model Matematika CVRPTW pada Pendistribusian Raskin di Kota BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibahas mengenai model matematika pada pendistribusian raskin di Kota Yogyakarta, penyelesaian model matematika tersebut menggunakan algoritma genetika serta perbandingan

Lebih terperinci

Deskripsi Mata Kuliah

Deskripsi Mata Kuliah Materi #1 EMA402 Manajemen Rantai Pasokan Deskripsi Mata Kuliah 2 Manajemen Rantai Pasokan (Supply Chain Management/SCM) merupakan mata kuliah yang akan membahas pengelolaan kegiatan-kegiatan dalam rangka

Lebih terperinci

KONSEP SISTEM INFORMASI

KONSEP SISTEM INFORMASI CROSS FUNCTIONAL MANAGEMENTS Materi Bahasan Pertemuan 6 Konsep Dasar CRM Contoh Aliran Informasi CRM Konsep Dasar SCM Contoh Aliran Informasi SCM 1 CRM Customer Relationship Management Konsep Dasar CRM

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Setiap perusahaan, baik itu perusahaan jasa ataupun perusahaan manufaktur, selalu memerlukan persediaan. Tanpa adanya persediaan, pengusaha akan dihadapkan pada resiko

Lebih terperinci

Peramalan Kebutuhan Beban Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Algoritma Genetika

Peramalan Kebutuhan Beban Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Algoritma Genetika Peramalan Kebutuhan Beban Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Algoritma Genetika M. Syafrizal, Luh Kesuma Wardhani, M. Irsyad Jurusan Teknik Informatika - Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Lebih terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III. KERANGKA PEMIKIRAN III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1 Kerangka Pemikiran Teoritis 3.1.1 Supply Chain Management Pada saat ini perusahaan-perusahaan tak terkecuali perusahaan agribisnis, dituntut untuk menghasilkan suatu produk

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Teka-Teki Silang

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Teka-Teki Silang BAB 2 DASAR TEORI 2.1 Teka-Teki Silang Teka-teki silang atau disingkat TTS adalah suatu permainan yang mengharuskan penggunanya untuk mengisi ruang-ruang kosong dengan huruf-huruf yang membentuk sebuah

Lebih terperinci

OPTIMASI JALUR TRANSPORTASI PRODUK HOUSING CLUTCH DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA PADA PT. SUZUKI INDOMOBIL MOTOR PLANT CAKUNG

OPTIMASI JALUR TRANSPORTASI PRODUK HOUSING CLUTCH DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA PADA PT. SUZUKI INDOMOBIL MOTOR PLANT CAKUNG OPTIMASI JALUR TRANSPORTASI PRODUK HOUSING CLUTCH DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA PADA PT. SUZUKI INDOMOBIL MOTOR PLANT CAKUNG Disusun Oleh : Nama : Mochammad Brananta Arya Lasmono NPM : 34412653

Lebih terperinci

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Algoritma Genetika

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Algoritma Genetika Algoritma Genetika Pendahuluan Struktur Umum Komponen Utama Seleksi Rekombinasi Mutasi Algoritma Genetika Sederhana Referensi Sri Kusumadewi bab 9 Luger & Subblefield bab 12.8 Algoritma Genetika 1/35 Pendahuluan

Lebih terperinci

ALGORITMA GENETIKA. Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning

ALGORITMA GENETIKA. Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning ALGORITMA GENETIKA Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning Disusun oleh: Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, PENS ITS Surabaya 2003 Algoritma

Lebih terperinci

Pembahasan Materi #1

Pembahasan Materi #1 1 EMA402 Manajemen Rantai Pasokan Pembahasan 2 Istilah Definisi SCM Ruang Lingkup SCM Model Umum SCM Dasar Pemikiran SCM Tingkat Kepentingan SCM Teknik Penerapan SCM Efektifitas SCM Keuntungan SCM 6623

Lebih terperinci

ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST.,M.KOM

ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST.,M.KOM ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST.,M.KOM DEFINISI ALGEN adalah algoritma yang memanfaatkan proses seleksi alamiah yang dikenal dengan evolusi Dalam evolusi, individu terus menerus mengalami perubahan gen untuk

Lebih terperinci

BAB III MODEL DAN TEKNIK PEMECAHAN

BAB III MODEL DAN TEKNIK PEMECAHAN BAB III MODEL DAN TEKNIK PEMECAHAN III.1. Diskripsi Sistem Sistem pendistribusian produk dalam penelitian ini adalah berkaitan dengan permasalahan vehicle routing problem (VRP). Berikut ini adalah gambar

Lebih terperinci

Analisis Operator Crossover pada Permasalahan Permainan Puzzle

Analisis Operator Crossover pada Permasalahan Permainan Puzzle Analisis Operator Crossover pada Permasalahan Permainan Puzzle Kun Siwi Trilestari [1], Ade Andri Hendriadi [2] Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbanga Karawang

Lebih terperinci

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM)

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM) SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM) INTRODUCTION T I P F T P U B KONTRAK 50 % UTS 30 % Tugas 20 % Kuis/ present WHAT IS SUPPLY CHAIN? Sebuah rantai pasokan yang terdiri dari semua pihak yang terlibat, secara

Lebih terperinci

III METODOLOGI 3.1. Kerangka Penelitian

III METODOLOGI 3.1. Kerangka Penelitian III METODOLOGI 3.1. Kerangka Penelitian Sebuah manajemen rantai pasok yang baik memerlukan berbagai keputusan yang berhubungan dengan aliran informasi, produk dan dana. Rancang bangun rantai pasokan untuk

Lebih terperinci

Pembahasan Materi #2

Pembahasan Materi #2 Materi #2 EMA402 Manajemen Rantai Pasokan Pembahasan Materi #2 2 Konsep Dasar Pemain Utama SC Pengelolaan Aliran SC The Interenterprise Supply Chain Model Inventory Optimalisasi Rantai Pasokan Push & Pull

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. mutu lebih baik, dan lebih cepat untuk memperolehnya (cheaper, better and

BAB I PENDAHULUAN. mutu lebih baik, dan lebih cepat untuk memperolehnya (cheaper, better and BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Dalam era globalisasi ini, distribusi dan logistik telah memainkan peranan penting dalam pertumbuhan dan perkembangan perdagangan dunia. Terlebih lagi persaingan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pembangunan yang mantap sesuai dengan tujuan dan harapan harapan awal dengan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pembangunan yang mantap sesuai dengan tujuan dan harapan harapan awal dengan BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Proyek Konstruksi Proyek adalah suatu rangkaian kegiatan yang bersifat khusus untuk mencapai suatu tujuan tertentu yang dibatasi oleh waktu, dan sumber daya yang terbatas (Ilmu

Lebih terperinci

Optimasi Penyusunan Paket Suku Cadang Pada PT. XYZ Menggunakan Metode Algoritma Genetik

Optimasi Penyusunan Paket Suku Cadang Pada PT. XYZ Menggunakan Metode Algoritma Genetik Optimasi Penyusunan Paket Suku Cadang Pada PT. XYZ Menggunakan Metode Algoritma Genetik Ridzky Utomo 1,, Pratya Poeri S 2, Mira Rahayu 3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri,Institut

Lebih terperinci

Optimalisasi Pengantaran Barang dalam Perdagangan Online Menggunakan Algoritma Genetika

Optimalisasi Pengantaran Barang dalam Perdagangan Online Menggunakan Algoritma Genetika Optimalisasi Pengantaran Barang dalam Perdagangan Online Menggunakan Algoritma Genetika Rozak Arief Pratama 1, Esmeralda C. Djamal, Agus Komarudin Jurusan Informatika, Fakultas MIPA Universitas Jenderal

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Sistem dan Informasi 2.1.1 Sistem Menurut Sutabri (2004), bahwa sistem adalah sekelompok unsur yang erat hubungannya satu dengan yang lainnya berfungsi untuk mencapai

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perkembangan dunia usaha mengalami persaingan yang begitu ketat dan peningkatan permintaan pelayanan lebih dari pelanggan. Dalam memenangkan persaingan tersebut

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN. Gambar 3.1 di bawah ini mengilustrasikan jalur pada TSP kurva terbuka jika jumlah node ada 10:

BAB III PERANCANGAN. Gambar 3.1 di bawah ini mengilustrasikan jalur pada TSP kurva terbuka jika jumlah node ada 10: BAB III PERANCANGAN Pada bagian perancangan ini akan dipaparkan mengenai bagaimana mencari solusi pada persoalan pencarian rute terpendek dari n buah node dengan menggunakan algoritma genetika (AG). Dari

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Fuzzy Local Binary Pattern (FLBP) Fuzzifikasi pada pendekatan LBP meliputi transformasi variabel input menjadi variabel fuzzy, berdasarkan pada sekumpulan fuzzy rule. Dalam

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. fleksibilitas dalam supply chain mereka. Pada prinsipnya manajemen supply chain adalah

BAB 1 PENDAHULUAN. fleksibilitas dalam supply chain mereka. Pada prinsipnya manajemen supply chain adalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam menghadapi kompetisi bisnis, diperlukan kemampuan untuk mengakomodasikan ketidakpastian internal maupun eksternal dalam mengambil keputusan. Ketidakpastian

Lebih terperinci

KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis

KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis 3.1.1 Manajemen Persediaan Manajemen persediaan adalah menentukan keseimbangan antara investasi persediaan dengan pelayanan pelanggan (Heizer dan

Lebih terperinci

Keywords Algoritma, Genetika, Penjadwalan I. PENDAHULUAN

Keywords Algoritma, Genetika, Penjadwalan I. PENDAHULUAN Optimasi Penjadwalan Mata Kuliah Dengan Algoritma Genetika Andysah Putera Utama Siahaan Universitas Pembangunan Pancabudi Jl. Gatot Subroto Km. 4,5, Medan, Sumatra Utara, Indonesia andiesiahaan@gmail.com

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. struktur pembangunan perekonomian nasional. Hal ini dapat dilihat dari kontribusi

I. PENDAHULUAN. struktur pembangunan perekonomian nasional. Hal ini dapat dilihat dari kontribusi I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sektor pertanian merupakan sektor yang mempunyai peranan strategis dalam struktur pembangunan perekonomian nasional. Hal ini dapat dilihat dari kontribusi yang dominan,

Lebih terperinci

MANAJEMEN RANTAI PASOKAN. Suhada, ST, MBA

MANAJEMEN RANTAI PASOKAN. Suhada, ST, MBA MANAJEMEN RANTAI PASOKAN Suhada, ST, MBA MATERI Supply Chain Supply Chain Management ERP MODULES (POSISI SCM, CRM) ERP Modules (Posisi SCM, CRM) SUPPLY CHAIN Sebuah rangkaian atau jaringan perusahaan-perusahaan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Di zaman yang global ini persaingan bisnis berjalan cukup ketat dan mengharuskan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Di zaman yang global ini persaingan bisnis berjalan cukup ketat dan mengharuskan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di zaman yang global ini persaingan bisnis berjalan cukup ketat dan mengharuskan manajemen untuk memberikan terobosan yang strategis untuk tetap dapat mengembangkan

Lebih terperinci

Penerapan Adaptive Genetic Algorithm dengan Fuzzy Logic Controller pada Capacitated Vehicle Routing Problem

Penerapan Adaptive Genetic Algorithm dengan Fuzzy Logic Controller pada Capacitated Vehicle Routing Problem Penerapan Adaptive Genetic Algorithm dengan Fuzzy Logic Controller pada Capacitated Vehicle Routing Problem Tri Kusnandi Fazarudin 1, Rasyid Kurniawan 2, Mahmud Dwi Sulistiyo 3 1,2 Prodi S1 Teknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB III TINJAUAN PUSTAKA 23 BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1 Supply Chain Management 3.1.1 Definisi Supply Chain Management Pengertian Supply Chain Management menurut para ahli, antara lain: 1. Levi, et.al (2000) mendefinisikan Supply

Lebih terperinci

Pembahasan Materi #5

Pembahasan Materi #5 1 EMA402 Manajemen Rantai Pasokan Pembahasan 2 Latar Belakang Kunci Sukses SCM Manajemen Logistik Fungsi dan Kegunaan Pengendalian Logistik Konvensional dan Logistik Mengelola Jaringan SC Strategi Proses

Lebih terperinci

Zbigniew M., Genetic Alg. + Data Structures = Evolution Program, Springler-verlag.

Zbigniew M., Genetic Alg. + Data Structures = Evolution Program, Springler-verlag. Zbigniew M., Genetic Alg. + Data Structures = Evolution Program, Springler-verlag. 12/11/2009 1 Ditemukan oleh Holland pada tahun 1975. Didasari oleh fenomena evolusi darwin. 4 kondisi yg mempengaruhi

Lebih terperinci

Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom

Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom Persediaan merupakan aset terbesar yang dimiliki supply chain. Banyak perusahaan yang memiliki nilai persediaanya melebihi 25% dari nilai keseluruhan aset. Manajemen persediaan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Supply Chain Management Supply chain adalah jaringan perusahaan-perusahaan yang secara bersama-sama bekerja untuk menciptakan dan menghantarkan produk ke tangan pemakai akhir.

Lebih terperinci

Analisis Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Pencarian Nilai Fungsi Maksimum Djunaedi Kosasih 1) Rinaldo 2)

Analisis Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Pencarian Nilai Fungsi Maksimum Djunaedi Kosasih 1) Rinaldo 2) Analisis Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Pencarian Nilai Fungsi Maksimum Djunaedi Kosasih 1) Rinaldo 2) Abstrak Algoritma genetika yang pertama kali diperkenalkan secara terpisah oleh Holland dan De

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. tujuan yang sama. Menurutnya juga, Sistem Informasi adalah serangkaian

BAB II LANDASAN TEORI. tujuan yang sama. Menurutnya juga, Sistem Informasi adalah serangkaian BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Informasi Menurut Hall (2009), Sistem adalah kelompok dari dua atau lebih komponen atau subsistem yang saling berhubungan yang saling berfungsi dengan tujuan yang sama.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. telah diadopsi untuk mengurangi getaran pada gedung-gedung tinggi dan struktur

BAB I PENDAHULUAN. telah diadopsi untuk mengurangi getaran pada gedung-gedung tinggi dan struktur BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tuned mass damper (TMD) telah banyak digunakan untuk mengendalikan getaran dalam sistem teknik mesin. Dalam beberapa tahun terakhir teori TMD telah diadopsi untuk mengurangi

Lebih terperinci

MANAJEMEN TRANPORTASI DAN DISTRIBUSI

MANAJEMEN TRANPORTASI DAN DISTRIBUSI MANAJEMEN TRANPRTASI DAN DISTRIBUSI PENDAHULUAN Kemampuan untuk mengirimkan produk ke pelanggan secara tepat waktu, dalam jumlah yang sesuai dan dalam kondisi yang baik sangat menentukan apakah produk

Lebih terperinci

Optimasi Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika

Optimasi Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika Optimasi Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika Wayan Firdaus Mahmudy (wayanfm@ub.ac.id) Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia Abstrak.

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PERMASALAHAN OPTIMASI DISTRIBUSI BARANG DUA TAHAP

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PERMASALAHAN OPTIMASI DISTRIBUSI BARANG DUA TAHAP PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PERMASALAHAN OPTIMASI DISTRIBUSI BARANG DUA TAHAP Riska Sulistiyorini ), Wayan Firdaus Mahmudy ), Program Studi Teknik Informatika Program Teknologi Informasi dan Ilmu

Lebih terperinci

OPTIMASI PENDUGAAN PARAMETER DALAM ANALISIS STRESS DAN STRAIN TERHADAP MATERIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

OPTIMASI PENDUGAAN PARAMETER DALAM ANALISIS STRESS DAN STRAIN TERHADAP MATERIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA OPTIMASI PENDUGAAN PARAMETER DALAM ANALISIS STRESS DAN STRAIN TERHADAP MATERIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Mike Susmikanti Pusat Pengembangan Informatika Nuklir, Badan Tenaga Nuklir Nasional Kawasan

Lebih terperinci

PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENJADWALAN PRODUKSI DI PT DNP INDONESIA PULO GADUNG

PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENJADWALAN PRODUKSI DI PT DNP INDONESIA PULO GADUNG PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENJADWALAN PRODUKSI DI PT DNP INDONESIA PULO GADUNG Suriadi AS, Ulil Hamida, N. Anna Irvani STMI Jakarta, Kementerian Perindustrian RI ABSTRAK Permasalahan yang terjadi

Lebih terperinci

Algoritma Evolusi Real-Coded GA (RCGA)

Algoritma Evolusi Real-Coded GA (RCGA) Algoritma Evolusi Real-Coded GA (RCGA) Imam Cholissodin imam.cholissodin@gmail.com Pokok Bahasan 1. Siklus RCGA 2. Alternatif Operator Reproduksi pada Pengkodean Real 3. Alternatif Operator Seleksi 4.

Lebih terperinci

OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK

OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK Usulan Skripsi S-1 Jurusan Matematika Diajukan oleh 1. Novandry Widyastuti M0105013 2. Astika Ratnawati M0105025 3. Rahma Nur Cahyani

Lebih terperinci

Pendekatan Algoritma Genetika pada Peminimalan Fungsi Ackley menggunakan Representasi Biner

Pendekatan Algoritma Genetika pada Peminimalan Fungsi Ackley menggunakan Representasi Biner Vol. 7, 2, 108-117, Januari 2011 Pendekatan Algoritma Genetika pada Peminimalan Fungsi Ackley menggunakan Representasi Biner Jusmawati Massalesse Abstrak Tulisan ini dimaksudkan untuk memperlihatkan proses

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Transportasi atau pengangkutan adalah suatu kegiatan yang penting bagi kegiatan kita pada umumnya dan pada kegiatan industri pada khususnya. Transportasi atau pengangkutan

Lebih terperinci

Manajemen Tranportasi dan Distribusi. Dosen : Moch Mizanul Achlaq

Manajemen Tranportasi dan Distribusi. Dosen : Moch Mizanul Achlaq Manajemen Tranportasi dan Distribusi Dosen : Moch Mizanul Achlaq Pendahuluan Kemampuan untuk mengirimkan produk ke pelanggan secara tepat waktu, dalam jumlah yang sesuai dan dalam kondisi yang baik sangat

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PERENCANAAN LINTASAN KENDARAAN Achmad Hidayatno Darjat Hendry H L T

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PERENCANAAN LINTASAN KENDARAAN Achmad Hidayatno Darjat Hendry H L T PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PERENCANAAN LINTASAN KENDARAAN Achmad Hidayatno Darjat Hendry H L T Abstrak : Algoritma genetika adalah algoritma pencarian heuristik yang didasarkan atas mekanisme evolusi

Lebih terperinci

ALGORITMA GENETIKA Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning

ALGORITMA GENETIKA Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning ALGORITMA GENETIKA Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS-ITS Surabaya 2003 Algoritma Genetika Algoritma

Lebih terperinci

Bab II. Tinjauan Pustaka

Bab II. Tinjauan Pustaka 7 Bab II Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu Penelitian mengenai Visualisasi Rute Terpendek Jalur Angkutan Kota Dengan Algoritma Genetika membahas tentang perancangan dan pembuatan aplikasi yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Bagi banyak perusahaan industri, salah satu aset yang memerlukan perhitungan yang cermat adalah persediaan, karena pada umumnya persediaan merupakan salah

Lebih terperinci

OPTIMASI PENEMPATAN KAPASITOR PADA SALURAN DISTRIBUSI 20 kv DENGAN MENGGUNAKAN METODE KOMBINASI FUZZY DAN ALGORITMA GENETIKA

OPTIMASI PENEMPATAN KAPASITOR PADA SALURAN DISTRIBUSI 20 kv DENGAN MENGGUNAKAN METODE KOMBINASI FUZZY DAN ALGORITMA GENETIKA OPTIMASI PENEMPATAN KAPASITOR PADA SALURAN DISTRIBUSI 20 kv DENGAN MENGGUNAKAN METODE KOMBINASI FUZZY DAN ALGORITMA GENETIKA I Made Wartana, Mimien Mustikawati Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT SUPPLY CHAIN MANAGEMENT Disusun Oleh: Puput Resno Aji Nugroho (09.11.2819) 09-S1TI-04 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER (STMIK) AMIKOM YOGYAKARTA Jalan

Lebih terperinci

Optimasi Fungsi Tanpa Kendala Menggunakan Algoritma Genetika Dengan Kromosom Biner dan Perbaikan Kromosom Hill-Climbing

Optimasi Fungsi Tanpa Kendala Menggunakan Algoritma Genetika Dengan Kromosom Biner dan Perbaikan Kromosom Hill-Climbing Optimasi Fungsi Tanpa Kendala Menggunakan Algoritma Genetika Dengan Kromosom Biner dan Perbaikan Kromosom Hill-Climbing Wayan Firdaus Mahmudy, (wayanfm@ub.ac.id) Program Studi Ilmu Komputer, Universitas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I - 1

BAB I PENDAHULUAN I - 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Dalam sistem distribusi pupuk terdapat beberapa masalah yang mucul. Masalah sistem distribusi pupuk antara lain berupa masalah pengadaan pupuk, penentuan stock, proses

Lebih terperinci

KAJIAN PERMASALAHAN PENERAPAN MANAJEMEN MUTU TERPADU (Kasus: CV. Putri Segar Lembang, Jawa Barat) Oleh : MOCHAMMAD MARWAN A

KAJIAN PERMASALAHAN PENERAPAN MANAJEMEN MUTU TERPADU (Kasus: CV. Putri Segar Lembang, Jawa Barat) Oleh : MOCHAMMAD MARWAN A KAJIAN PERMASALAHAN PENERAPAN MANAJEMEN MUTU TERPADU (Kasus: CV. Putri Segar Lembang, Jawa Barat) Oleh : MOCHAMMAD MARWAN A14103687 PROGRAM SARJANA EKSTENSI MANAJEMENAGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT

Lebih terperinci

Dwi Hartanto, S,.Kom 03/04/2012. E Commerce Pertemuan 4 1

Dwi Hartanto, S,.Kom 03/04/2012. E Commerce Pertemuan 4 1 1.Pengertian E Market Place 2.Pertimbangan Bergabung g ke dalam E Market Place Suatu lokasi diinternet, di mana suatu perusahaan dapat memperoleh atau memberikan informasi, mulai transaksi pekerjaan, atau

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Penjadwalan kegiatan belajar mengajar pada suatu lembaga pendidikan biasanya merupakan salah satu pekerjaan yang tidak mudah dan menyita waktu. Pada lembaga pendidikan

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Pada bab kajian pustaka berikut ini akan dibahas beberapa materi yang meliputi

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Pada bab kajian pustaka berikut ini akan dibahas beberapa materi yang meliputi BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada bab kajian pustaka berikut ini akan dibahas beberapa materi yang meliputi graf, permasalahan optimasi, model matematika dari objek wisata di Yogyakarta, dan algoritma genetika

Lebih terperinci

APLIKASI HASIL PENCARIAN DAN RUTE PENGIRIMAN BARANG DARI SOLUSI MASALAH TRANSPORTASI BIKRITERIA DENGAN METODE LOGIKA FUZZY

APLIKASI HASIL PENCARIAN DAN RUTE PENGIRIMAN BARANG DARI SOLUSI MASALAH TRANSPORTASI BIKRITERIA DENGAN METODE LOGIKA FUZZY APLIKASI HASIL PENCARIAN DAN RUTE PENGIRIMAN BARANG DARI SOLUSI MASALAH TRANSPORTASI BIKRITERIA DENGAN METODE LOGIKA FUZZY Faisal Dosen Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains & Teknologi UIN Alauddin

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Teori Simulasi 2.1.1. Pengantar Simulasi Dalam dunia manufaktur, simulasi digunakan untuk menentukan schedule produksi, inventory level, dan prosedur maintenance, merencanakan

Lebih terperinci

APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM MENENTUKAN SPESIFIKASI PC BERDASARKAN KEMAMPUAN FINANSIAL KONSUMEN

APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM MENENTUKAN SPESIFIKASI PC BERDASARKAN KEMAMPUAN FINANSIAL KONSUMEN APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM MENENTUKAN SPESIFIKASI PC BERDASARKAN KEMAMPUAN FINANSIAL KONSUMEN Eva Haryanty, S.Kom. ABSTRAK Komputer adalah salah satu peralatan yang pada saat ini banyak pula digunakan

Lebih terperinci

PENGELOLAAN RANTAI PASOK SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM) HORTIKULTURA

PENGELOLAAN RANTAI PASOK SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM) HORTIKULTURA SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM) HORTIKULTURA Prof.Ir. Sumeru Ashari, M.Agr.Sc, PhD FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG Surabaya, 13-14 Nopember 2007 PENGERTIAN 1. SC: adalah sebuah sistem yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Optimasi Optimasi adalah salah satu ilmu dalam matematika yang fokus untuk mendapatkan nilai minimum atau maksimum secara sistematis dari suatu fungsi, peluang maupun

Lebih terperinci