BAB 1 PENDAHULUAN. ini akan semakin tinggi.apalagi pada tahun ini terjadi kenaikan harga bahan bakar

Transkripsi

1 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Persaingan dalam dunia usaha akan selalu terjadi bahkan peningkatan persaingan ini akan semakin tinggi.apalagi pada tahun ini terjadi kenaikan harga bahan bakar minyak yang tentunya sangat memberatkan dunia usaha karena akan menambah beban biaya prduksi maupun biaya transprtasi. Kenaikan beban usaha tersebut secara tmatis akan menyebabkan harga jual ke knsumen semakin tinggi, Inflasi yang semakin tinggi pun menyebabkan daya beli knsumen menurun. Sebagai akibat dari harga jual yang semakin tinggi bersamaan dengan daya beli knsumen yang menurun maka dunia usaha saat ini mengalami kerugian yang cukup besar.salah satu jalan untuk mengatasi kndisi sekarang adalah dengan melakukan efisiensi biaya transprtasi bagi perusahaan. Banyaknya pembangunan jalan saat ini membuat banyak pilihan jalur distribusi barang dan jasa. CV SUMBER URIP adalah salah satu perusahaan pabrik limun di prpinsi Lampung. Limun yang dijual leh perusahaan tersebut adalah limun untuk pangsa pasar kelas menengah ke bawah. CV Sumber Urip sangat terkena dampak dari kenaikan bahan bakar minyak di tahun ini karena daya beli pelanggannya menurun. Pelanggan yang sebagian besar rang-rang yang tinggal di daerah pedesaan dan berpenghasilan rendah lebih mementingkan kebutuhan pkk nya terpenuhi dari pada kebutuhan lain yang kurang begitu pkk seperti membeli limun. Akibatnya mset penjualan menurun jauh.

2 2 Selama ini distribusi perusahaan dilakukan dengan menggunakan dua sampai tiga armada truk untuk melakukan pengantaran.daerah pengantaran setiap harinya tidak menentu tergantung tk pelanggan mana yang stknya sudah habis dan biasanya pelanggan yang inisiatif menghubungi melalui telepn. Jumlah pelanggan yang memesan setiap hari bisa mencapai sepuluh sampai lima belas tk, jadi pengantaran yang tidak direncanakan terlebih dahulu akan menyebabkan biaya transprtasi menjadi bengkak karena tidak sesuai dengan mset perusahaan yang prduk nya merupakan barang dengan harga murah, leh karena itu sangat diperlukan suatu tls / aplikasi yang dapat membantu meng-ptimalkan distribusi dari segi jarak untuk membuat biaya transprtasi menjadi efisien. Untuk membuat perancangan aplikasi ptimasi distribusi diperlukan algritma yang tepat. Ada banyak algritma yang dapat di pakai untuk memecahkan masalah ptimasi distribusi ini yaitu : Metde Optimal Knsekwensi dari metde ini adalah membutuhkan waktu yang cukup lama untuk menyelesaikannya. Algritma yang menggunakan metde ptimal ini antara lain : Cmplete Enumeratin Algritma ini mengenumerasi setiap kemungkinan yang terdapat dalam graph, setelah itu algritma ini akan membandingkan lintasan mana yang paling minimum. Misal untuk kasus ini :

3 3 Jumlah titik yang terdapat adalah 4 buah dan banyak kemungkinan lintasannya adalah 6 buah. yaitu : - Lintasan pertama = ( a, b, c, d, a). - Lintasan kedua = ( a, d, c, b, a ). - Kedua lintasan tersebut mempunyai panjang = = Lintasan ketiga = ( a, c, d, b, a ). - Lintasan keempat = ( a, b, d, c, a ). - Kedua lintasan tersebut mempunyai panjang = = Lintasan ketiga = ( a, c, b, d, a). - Lintasan keempat = ( a, d, b, c, a ). - Kedua lintasan tersebut mempunyai panjang = = 32. Hasil enumerasi dari algritma ini adalah (n-1)! yang tidak akan efisien jika jumlah n besar. Branch and Bund

4 4 Branch and Bund adalah suatu algritma yang paing umum untuk mencari slusi ptimal pada masalah ptimasi kmbinatrial seperti masalah penjadwalan. Didalam algritma branch and bund terdapat 3 buah bagian utama yaitu : ekspresi batas bawah (Lwer Bund (LB)), strategi pencarian dan pencabangan (Branching). Di dalam prcedur ini, suatu masalah dipecah menjadi beberapa submasalah yang merepresentasikan pembagian kerja secara parsial. Simpul-simpul terus bercabang lebih jauh sampai diperleh slusi lengkap. Jika LB tidak digunakan maka segala kemungkinan penyelesaian harus dienumerasikan satu persatu. Oleh karena itu LB dikalkulasikan pada setiap simpul. Jika nilai LB yang dikalkulasikan lebih besar dari nilai slusi lengkap terbaik, eliminasi simpul tersebut. Prsedur ini terus diulang sampai pencarian pada phn berakhir dan slusi ptimal ditemukan.algritma Branch and Bund yang menggunakan fungsi heuristic merupakan algritma yang cukup baik dan cukup efisien untuk menyelesaikan persalan cmbinatrial.hal ini disebabkan karena fungsi heuristic lebih mengptimalisasi slusi yang sudah ada sehingga tidak perlu memeriksa atau mencba semua kemungkinan yang ada.untuk n > 100 algritma ini memakan memry yang sangat besar. Untuk n<100 algritma ini terglng sangat efisien di mana n adalah banyaknya kta. Berikut adalah ciri dari algritma branch and bund :

5 5 Phn ruang keadaan menggambarkan semua pencabangan yang mungkin (kmbinatrial). Pembatasan dilakukan untuk mempercepat perhitungan sehingga tidak semua lintasan harus dihitung. Perhitungan dilakukan dengan fungsi pembatas tertentu, menghitung nilai batas untuk tiap-tiap simpul untuk dipilih sebagai simpul yang dibuat cabang nya. Bila sebuah perjalanan lengkap diperleh, akan menjadi batas minimum sementara, semua perjalanan sebagian yang nilainya lebih besar akan dikeluarkan dalam pencarian. Brute frce Pemakaian algritma brute frce menjamin penyelesaian slusi dengan baik dan dikenal dengan sebutan exhaustive search. Kelemahan dari metde ini adalah pencarian slusi harus membangkitkan sebanyak (n-1)! /2. untuk jumlah nde yang sedikit pemakaian brute frce sangat efisien, walaupun lebih efisien dari cmplete enumeratin tetapi untuk jumlah nde yang banyak, maka algritma ini masih sangat tidak efisien. Algritma brute-frce menyelesaikan masalah TSP dengan cara: 1. Enumerasi semua Sirkuit Hamiltn dari graf lengkap TSP 2. Menghitung bbt tiap sirkuit Hamiltn yang telah ditemukan 3. Memilih sirkuit Hamiltn yang mempunyai bbt terkecil. Karena algritma ini menghitung bbt untuk setiap Sirkuit Hamiltn yang mungkin terjadi,maka kmpleksitasnya sebesar jumlah Sirkuit Hamiltn untuk graf lengkap

6 6 bersimpul n yang dimulai dari sebuah simpul.untuk mengehemat waktu enumerasi dan evaluasi pada langkah 1 dan 2, dapat digunakan algritma DFS yang dimdifikasi. Adapun prinsip algritma yang dipakai untuk mengefisienkan persalan TSP ini adalah sebagai berikut: 1. Bangun sebuah phn yang cabangnya berupa simpul pada graf, 2. Lakukan metde DFS pada tiap cabang sampai semua simpul dipilih (tidak ada yang dipilih dua kali), 3. Hitung bbtnya, 4. Lakukan langkah ke-2 dan ke-3 sampai seluruh simpul asal telah dipilih. Apabila pada waktu membangkitkan simpul anak ternyata lebih besar dari minimum sementara, maka simpul tersebut dimatikan. Metde Aprksimasi Greedy Algritma greedy merupakan metde yang paling ppular untuk memecahkan persalan ptimasi. Pendekatan yang digunakan didalam algritma greedy adalah membuat pilihan yang tampaknya memberikan perlehan terbaik, yaitu dengan membuat pilihan ptimum lcal ( lcal ptimum) pada setiap langkah dengan harapan bahwa sisanya mengarah ke slusi ptimum glbal (glbal ptimum). Algritma ini memecahkan masalah langkah demi langkah pada setiap langkah dengan prinsip take what yu can get nw!. Ambil apa yang anda perleh sekarang!.dalam kehidupan sehari-hari kita juga pernah menggunakan prinsip greedy,misalnya : a. b. Memilih jurusan di perguruan tinggi Memilih jalur tersingkat dari bandung ke Jakarta.

7 7 Pada algritma ini pemilihan lintasan akan dimulai pada lintasan yang memiliki nilai paling minimum, setiap mencapai suatu kta algritma ini akan memilih kta selanjutnya yang belum dikunjungi dan memiliki jarak yang paling minimum. algritma ini disebut juga Nearest Neighbur. Kmpleksitas algritma ini memang sangat mengagumkan yaitu O(n) jadi jika algritma greedy ini berhasil menemukan slusi maka algritma ini merupakan algritma yang paling cepat dari algritma mana pun, tetapi pada kndisi tertentu hasil yang kita dapat bisa sangat jauh dari hasil yang ptimal, semakin banyak kta semakin besar pula perbedaan hasil yang di capai.kelebihan lain dari algritma ini mudah untuk di cding, mudah untuk di debug berjalan dengan cepat dan menggunakan memry yang kecil Metde Heuristic Lainnya Teknik ini digunakan untuk mencari jawaban dari masalah kmbinatrial secepat mungkin. Algritma tradisinal akan gagal ketika menghadapi permasalahan secara rumit seperti permasalah TSP dengan banyaknya kta (n) yang sangat besar.metde heuristic memberikan pendekatan untuk menyelesaikan permasalahan ptimasi kmbinatrial. Cmbinatrial search akan memberi kita hasil yang mungkin dan mencari hasil yang

8 8 mendekati ptimal dari hasil hasil tersebut.tetapi mungkin memang tidak ada metde Heuristic yang menghasilkan slusi yang merupakan slusi ptimal. metde heuristic seperti simulated annealing, genetic algrithm dan neural netwrk mengusahakan suatu cara untuk mencari hasil yang baik tapi bukan yang terbaik. Ant Clny System Ant Clny adalah salah satu Swarm Intelligent. Swarm Intelligence adalah suatu metde pemecahan masalah dengan menggunakan sifat klni hewan.algritma ini mempelajari cara semut semut meninggalkan sarangnya untuk mencari makanan dan mencari kembali sarang mereka. Algritma ini termasuk dalam metde metaheuristic karena pada awalnya di siklus pertama pemilihan pergerakan semut memanfaatkan pendekatan dengan strategi greedy.hal ini dikarenakan pada status awal harga phermne sama untuk setiap sisi sehingga dengan sendirinya pemilihan simpul tergantung dari panjang sisi ke simpul tersebut, iterasi selanjutnya pemilihan pergerakan semut tergantung dari tajamnya zat fermn yang ditinggalkan hasil dari eksplrasi semut yang berklni. Ciri - ciri dari algritma ant clny ini adalah: Algritma ini cck untuk jumlah simpul yang sangat banyak karena algritma ini menempatkan semut pada setiap simpul sehingga eksplrasi makin cepat. Algritma ini biasanya menempatkan satu semut pada satu kta karena lebih ptimal untuk setiap iterasi ( jumlah iterasi akan dikalikan dengan jumlah semut ) Kmpleksitas algritma ini adalah O(NC.n2.m) di mana n : jumlah simpul m : jumlah semut NC : jumlah iterasi

9 9 Jadi dalam perancangan aplikasi ptimasi distribusi ini penulis lebih memilih algritma Ant Clny karena mempunyai kmpleksitas algritma yang kecil untuk simpul yang sangat banyak Ruang Lingkup & Batasan Masalah Ruang lingkup permasalahan : Pencarian rute minimum dalam prses distribusi limun dari pabrik ke pelanggan untuk menghemat waktu dan biaya transprtasi. Batasan permasalahan : Tidak membahas kndisi jalan yang rusak yang dapat menyebabkan transprtasi jadi lebih brs ( tidak efisien ) yang seharusnya bisa melalui jalur alternatif Tidak membahas masalah kemacetan yang juga dapat menyebabkan waktu dan biaya menjadi tidak efisien. Tidak membandingkan dengan algritma ptimasi lainnya Rumusan Rancangan Bagaimana menggunakan algritma Ant Clny untuk menyelesaikan masalah ptimasi distribusi supaya lebih efisien dari segi jarak dalam menjalankan prses distribusi.

10 Tujuan dan Manfaat Perancangan Perancangan ini bertujuan untuk : Memberikan infrmasi yang paling efisien mengenai rute mana yang harus dikunjungi sehingga penggunaan biaya transprtasi menjadi lebih efisien. Menambah pengetahuan tentang algritma metaheuristic. Menghasilkan prgram aplikasi ptimasi distribusi dengan tingkat akurasi yang mendekati slusi ptimal dan waktu yang efisien dalam mengambil keputusan. Perancangan ini diharapkan dapat memberikan manfaat kepada banyak pihak, baik secara langsung maupun secara tidak langsung. Manfaat yang diharapkan adalah sebagai berikut : Bagi perusahaan CV.Sumber Urip Sebagai alat bantu untuk perencanaan kunjungan atau perencanaan distribusi limun. Aplikasi ini dapat menekan biaya distribusi dengan cara penentuan rute minimum sehingga menghemat biaya BBM. Bagi peneliti lain Aplikasi ini dapat menjadi referensi untuk penelitian lebih lanjut dalam menyelesaikan masalah ptimasi lainnya.

11 Sistematika Penulisan Penulisan skripsi ini disusun atas lima bab, dan berikut adalah gambaran umum dari masing-masing bab tersebut : BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan tentang latar belakang, ruang lingkup, perumusan masalah, tujuan dan manfaat serta sistematika penulisan. BAB 3 LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan tentang teri-teri yang menunjang penulisan skripsi ini. BAB 3 PERANCANGAN Bab ini menjelaskan tentang spesifikasi rumusan rancangan, perancangan mdul, perancangan struktur menu, diagram transisi serta perancangan layar. BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Bab ini menjelaskan tentang spesifikasi sistem, implementasi, evaluasi dan pembahasan rancangan. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini menjelaskan tentang kesimpulan dan saran.