1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BABI
PENDAHULUAN
1.1. LatarBelakangMasalah
Perkembangan yang sangat pesat dalam dunia industri menuntut suatu
perusahaanmelakukanaktifitasbisnisnyasecaraoptimal.Mulaidaripenyediaan
barang baku, proses produksi, inventori, distribusi, sampai dengan pertukaran
informasi antar bagian harus dilakukan dengan baik. Berbagai upaya dilakukan
untuk memenuhi tujuan tersebut. Oleh karena itu, menurut Pujawan dalam
Widodo dan Ferdiansyah (2010), peningkatan kinerja diperlukan untuk
memperkuat keunggulan bersaing bagi suatu industri. Peningkatkan kinerja
dalam sebuah industri diperlukan perbaikan segala aspek yang terkait di
dalamnya,sumberdayapekerja,lingkungandanjugaalatyangmendukung,yang
dalam pelaksanaannya dibutuhkan suatu cara / metode yang optimal guna
memecahkansegalamasalahdalampekerjaanyangdihadapi.
Suatu proses distribusi merupakan salah satu aktifitas bisnis yang harus
dilakukan dengan optimal, karena proses distribusi memerlukan biaya sekitar
46,5% pada tahun 1980 dan naik 58,6% pada tahun 2000 dari total biaya yang
diperlukandalamproseslogistik(Hesse2004).Haltersebutjugadiperkuatoleh
Chang dalam Tseng dkk (2005), bahwa dari keseluruhan biaya logistik yang di
dalamnyatermasukinventory,ordering,management,warehousing,packaging,
movement, dan transportation, transportasi memerlukan biaya paling tinggi,
sebesar29,4%darikeseluruhanbiayalogistik.
Salah satu pemodelan dalam distribusi dan transportasi adalah Vehicle
Routing Problem (VRP). Berdasarkan batasan dan permasalahan yang
disolusikan, VRP terbagi dalam banyak kategori, salah satunya capacitated
vehicleroutingproblem(CapacitatedVRP),yangmerupakanpemodelanmasalah
transportasi pemilihan rute yang juga mempertimbangkan kapasitas muatan
kendaraanyangdigunakan.
1
2
Pemilihan rute yang tepat merupakan salah satu faktor penting yang
harusdikuasaiolehpihakyangterkaitdalamjaringandistribusidantransportasi.
Dengan memilih rute yang tepat tentunya dapat meminimalkan biaya yang
ditimbulkan yang juga mempertimbangkan kapasitas muatan kendaraan yang
digunakan.
Gambar1.1Perbandinganbiayapadasistemlogistik(Chang,1998)
Berdasarkan kebutuhan tersebut, semakin banyak metode yang
dikembangkan untuk dapat menyelesaikan permasalahan capacitated VRP
secara optimal sehingga biaya yang dikeluarkan menjadi lebih efisien dan
aktifitasnya lebih efektif, diantaranya adalah Simulated Annealing (SA) dan
Genetic Algorithm (GA). Elhaddad (2012) mengajukan metode untuk
menyelesaikanpermasalahanoptimisasidenganmengkombinasikanSAdanGA.
Penelitian tersebut bertujuan untuk memperbaiki kelemahan SA dan GA. GA
menurut Ling Wang dalam Sofianti (2004), cenderung terjebak dalam local
optima / premature convergence, hal tersebut juga dikemukan oleh Elhaddad
(2012).SedangkanSAmenurutSofianti,mamputerhindardarilokaloptimaakan
3
tetapiSAmemerlukanwaktuprosesyangpanjangkarenaSAbersifatsekuensial.
PenggabunganSAdanGAyangdilakukanElhaddadtersebutmenemukansolusi
optimaluntukberbagaivariasijumlahinstancesdanmampumengurangiwaktu
yangdibutuhkanuntukmencarisolusioptimalapabiladibandingkandenganSA
dan GA, kecendungan SA yang memelukan waktu lama, diantisipasi dengan
mengurangijumlahkromosomyangdigunakanpadasuatupopulasi.Kromosom
hasilSAdigunakansebagaisolusiawalpadaprosesGA.
Penelitian oleh Elhaddad tersebut digunakan untuk menyelesaikan
masalah Travelling Salesman Problem (TSP) tidak mengkhususkan pemodelan
untuk VRP. Penelitian ini, akan diterapkan kombinasi metode SA dan GA untuk
pemodelanuntukmasalahVRPkarenabelumpernahdilakukan.Penggunaandari
kedua macam algoritma ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas solusi dan
mengurangiwaktueksekusi.
1.2. RumusanMasalah
Permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah apakah
kombinasi Simulated Annealing dan Genetic Algorithm dalam Capacitated
Vehicle Routing Problem, menghasilkan solusi yang lebih baik (berdasarkan
waktudanjarak)daripadapenggunaanalgoritmayanglain.
1.3. BatasanMasalah
Penelitianyangakandilakukanterdapatbeberapabatasanpermasalahan,
yaitu:
1
Proses penyelesaian masalah dilakukan dengan menerapkan metode
kombinasi Simulated Annealing dan Genetic Algorithm dengan studi kasus
menggunakan dataset Augerat (1995) kode A-n39-k5 dan data Augerat
(1995)kodeP-n23-k8.
4
2
PenggunaankombinasimetodeSimulatedAnnealingdanGeneticAlgorithm
dengan penyesuaian metode yang pernah dilakukan oleh Elhadad (2012),
denganmenempatanmetodeSimulatedAnnealingsebagaipenentuansolusi
awal.
3
Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil (berdasarkan jarak dan
waktu)denganmetodediantaranya,SAdanGA.
1.4. TujuanPenelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan kombinasi metode
Simulated Annealing dan Genetic Algorithm untuk menyelesaikan Capacitated
Vehicle Routing Problem, sehingga mampu menghasilkan rute optimal yang
memilikijarakterdekatdanwaktusedikit.
1.5. ManfaatPenelitian
Hasilpenelitianinidiharapkandapatmemberikanbeberapamanfaat:
1
Memberikan suatu Gambaran penggunaan metode kombinasi Simulated
AnnealingdanGeneticAlgorithmdalammenyelesaikanCapacitatedVehicle
RoutingProblem.
2
Pada pihak pengguna, hasil penelitian dapat digunakan untuk menentukan
rute yang efektif dan efisien dalam pendistribusian sehingga dapat
meningkatkankeuntungan.
1.6. KeaslianPenelitian
Penelitian mengenai penyelesaian masalah optimasi sudah pernah
dilakukan. Penelitian tersebut menggunakan Simulated Annealing dan Genetic
Algorithm untuk menyelesaikan masalah Travelling Salesman Problem.
Berdasarkan referensi dan kajian pustaka, penelitian mengenai penentuan rute
distribusi barang dalam Vehicle Routing Problem dengan kombinasi metode
SimulatedAnnealingdanGeneticAlgorithmbelumpernahdilakukan.
5
1.7. MetodePenelitian
Secaragarisbesar,tahapan-tahapanyangdilakukandalampenelitianini
adalah:
1
Studireferensidankepustakaan
Tahapinidilakukangunamengumpulkandanmempelajariinformasidan
ilmu yang berhubungan dengan Vehicle Routing Problem, Simulated Annealing,
algoritmagenetikadankombinasiSimulatedAnnealingdanAlgoritmaGenetika,
sertametodelainyangberhubungandenganVehicleRoutingProblem.Informasi
dan ilmu yang berhubungan dengan penelitian diperoleh dengan membaca
literatur pendukung berupa buku-buku, jurnal-jurnal, dan sumber-sumber di
internet.
2
Pengumpulandata
Tahap ini melakukan pengumpulan data yang berkaitan dengan objek
penelitianberupakelengkapandatadepot-retailer,jarak,dayaangkut,dandata
pelengkaplain,berkaitandengandatayangakandigunakan.Dalamhalinidata
diperolehAugerat(1995)kodeA-n39-k5dankodeP-n23-k8.
3
Perancangankombinasimetodesimulatedannealingdanalgoritmagenetika
padavehicleroutingproblem.
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem yang didasarkan pada
penggunaan metode gabungan Simulated Annealing dan Algoritma Genetika
yangakandiimplementasikanpadakasusVehicleRoutingProblem,yangmeliputi
pembuatanperancanganflowchartmetodegabunganSimulatedAnnealingdan
Algoritma Genetika, dengan Simulated Annealing sebagai solusi awal pada
Algoritma Genetika, yang diharapkan dengan solusi awal dari SA dapat
meningkatkankualitassolusipadaGA.
4
Implementasidanpengujian
Pada tahap ini hasil perancangan yang telah dibuat dikembangkan
menjadi perangkat lunak dengan menggunakan bahasa pemrograman java.
Pengujian dilakukan untuk mengukur kinerja dari sistem kombinasi simulated
6
annealingdanalgoritmagenetika.Pengujiandilakukandenganmembandingkan
hasilantarasistemyangtelahdibuatdengansistemsejenisyangmenggunakan
metodeberbedadandatakasusAugerat(1995)kodeA-n39-k5dankodeP-n23k8,diantaranyaSAjugaGA,meliputiwaktuyangdankualitassolusi.
5
Analisisdankesimpulan
Pada tahap ini dilakukan analisis berdasarkan hasil pengujian yang telah
dilakukan, dari masing-masing metode (kombinasi SA dan GA, GA, SA) dengan
variabel waktu dan kualitas solusi yang dihasilkan. Sehingga dapat diambil
kesimpulan seberapa baik hasil kombinasi SA dan GA dibandingkan dengan
masing-masingmetodeGAjugaSA.
1.8. SistematikaPenulisan
BABI
Pendahuluan
Bagianiniberisitentanglatarbelakangdanpermasalahanpenelitian,
rumusanmasalah,batasanmasalah,tujuandanmanfaatpenelitian,
metodologipenelitiandansistematikapenulisan.
BABII
TinjauanPustaka
Memuaturaiantentanginformasihasilpenelitiansebelumnyayang
disajikan dalam pustaka yang berhubungan dengan masalah
penelitianyangsedangditeliti.
BABIII
LandasanTeori
Memuat uraian tentang teori-teori yang digunakan dalam
pembahasan yaitu, vehicle routing problem, Simulated Annealing
danAlgoritmaGenetika.
BABIV
AnalisisdanRancanganSistem
Bagian ini menguraikan analisis sistem yang akan dibuat dan
kebutuhansistem.RancanganSistemmeliputirancanganGambaran
umumsistemyangdiusulkan,rancanganproses,rancangandatadan
rancanganantarmukapengguna.
7
BABV
Implementasi
Bagianinimenguraikantentangimplementasisistemsesuaidengan
rancangan.
BABVI
HasilPenelitiandanPembahasan
Bab ini menguraikan mengenai pengujian sistem yang meliputi
perbandingan dengan algoritma lain, diantaranya Simulated
AnnealingdanAlgoritmaGenetika
BABVII
Kesimpulandansaran
Bab ini berisi kesimpulan yang memuat secara singkat dan jelas
tentang hasil penelitian yang diperoleh dan saran-saran yang
digunakanuntukmemberikancatatanterhadappenelitianlanjutan.