Analisis inertia weight pada Particle Swarm Optimization (PSO) untuk optimalisasi dan pemodelan sistem terhadap persoalan Vehicle Routing Problem with Time Window (VRPTW)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Atiqoh, Ayu Nurul (2020) Analisis inertia weight pada Particle Swarm Optimization (PSO) untuk optimalisasi dan pemodelan sistem terhadap persoalan Vehicle Routing Problem with Time Window (VRPTW). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text
Ayu Nurul Atiqoh_ H72216049.pdf
Download (3MB)

Abstract

Permasalahan terkait kegiatan distribusi memiliki aspek yang perlu diperhatikan yaitu bagaimana mekanisme menyalurkan barang ke sejumlah konsumen dengan tepat. Suatu perusahaan harus mampu menyusun penjadwalan yang efektif dan rute pengiriman yang tepat sehingga dapat meminimalkan jarak dan biaya yang dikeluarkan. Permasalahan terkait distribusi tersebut dikenal dengan Vehicle Routing Problem (VRP). Pada penelitian ini menggunakan tipe persoalan Vehicle Routing Problem with Time Window (VRPTW). VRPTW memiliki tambahan fungsi kendala dengan batasan model time window di setiap nodenya sehingga permasalahan semakin kompleks. Tujuan dari VRPTW adalah untuk meminimalkan total jarak dengan mempertimbangkan batasan time window tersebut. Penelitian ini terinspirasi dari permasalahan benchmark Solomon pada persoalan VRPTW. Metode optimalisasi yang digunakan adalah algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) yang merupakan metode optimasi metaheuristik dan bersifat independen sehingga dapat diimplementasikan untuk persoalan VRPTW . Tujuan pada penelitian ini adalah menganalisis penerapan algoritma PSO yang dirancang untuk menguji validitas model pada suatu persoalan VRPTW. Selain itu, algoritma PSO akan dimodifikasi berdasarkan perhitungan nilai dari tipe inertia weight yang digunakan dalam penelitian. Solusi optimum penelitian menunjukkan jarak terpendek diperoleh dari penerapan algoritma PSO dengan modifikasi strategi random inertia weight dengan total jarak 3821 satuan jarak. Sedangkan, total jarak terpanjang diperoleh berdasarkan hasil modifikasi algoritma PSO dengan strategi Global-Local Inertia Weight dengan total jarak 3959 satuan jarak.