PENYELESAIN CVRP DENGAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE
SWARM OPTIMIZATION
SKRIPSI
Diajukan Kepada Universitas Muhammadiyah Malang Untuk Memenuhi Salah Satu Persyaratan Akademik
Dalam Menyelesaikan Program Sarjana Teknik
Disusun Oleh :
BAHRU WIDJONARKO
201610140311053
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
2021
i Dosen Pembimbing I
Dana Marasetiya Utama, S.T., M.T.
Dosen Pembimbing II
Ikhlasul Amallynda, S.T., M.T.
Mengetahui,
Ketua Jurusan Teknik Industri
Shanty Kusuma Dewi, S.T., M.T
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI
PENYELESAIAN CVRP DENGAN MENGGUNAKAN
ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
(Studi Kasus : CV. Gudange Tahu Takwa (GTT))
Disusun Oleh : Bahru Widjonarko 2016101403110053 Menyetujui dan Mengesahkan :
x
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur kehadirat Allah SWT atas berkah, rahamat dan hidyah-Nya yang senantiasa dilimpahakan kepada penulis, sehingga bisa menyelasaikan skripsi dengan judul “PENYELESAIAAN CVRP DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (Studi kasus pada CV. Gudange Tahu Takwa)” sebagai syarat untuk menyelesaiakan Program Sarjana (S1) pada Program Sarjana Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Malang.
Dalam penyusunan skripsi ini banyak hambatan serta rintangan yang penulis hadapi namun pada akhirnya dapat melaluinya berkat adanya bimbingan dan bantuan dari berbgai pihak baik secara moral maupu spiritual. Untuk itu pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terimakasih kepada:
1. Ir. Annisa Kesy Garside, ST., MT. IPM. ASEAN.Eng. selaku dosen wali yang telah memberikan dukungan pengarahan selama masa perkuliahan.
2. Dana Marsetiya Utama ST., MT. dan Ikhlasul Amallynda ST., MT. Selaku Dosen Pembimbing yang telah bersedia meluangkan waktu untuk memberikan arahan selama penyusunan skripsi.
3. Ir. Annisa Kesy Garside, ST., MT. IPM. ASEAN.Eng. dan Teguh Baroto ST., MT. selaku dosen penguji yang telah memberikan masukan selama penyusunan skripsi.
4. Seluruh staf CV. Gudange Tahu Takwa yang telah memberikan izin penelitian dan membantu kelancaran penelitian ini.
5. Seluruh staf jurusan teknik industri yang telah memberikan informasi tentang penelitian.
6. Kedua Orang tua beserta kakak yang telah memberikan doa dan dukungan selama proses pembuatan skripsi.
xi
Penulis mohon maaf atas segala kesalahan yang pernah dilakukan. Semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat untuk mendorong penelitianpenelitian selanjutnya.
Malang, 20 Agustus 2021
xiv DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ... i
LEMBAR BIMBINGAN SKRIPSI DOSEN PEMBIMBING I ... ii
LEMBAR BIMBINGAN SKRIPSI DOSEN PEMBIMBING II ... iv
BERITA ACARA UJIAN TUGAS AKHIR ... vi
SURAT PERNYATAAN KEASLIAN ... vii
SURAT KETERANGAN PENGAMBILAN DATA ... viii
FORM CEK PLAGIARISME LAPORAN TUGAS AKHIR ... ix
KATA PENGANTAR ... x
ABSTRACT ... xii
ABSTRAK ... xiii
DAFTAR ISI ... xiv
DAFTAR TABEL ... xvii
DAFTAR GAMBAR ... xviii
BAB IPENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Tujuan Penelitian ... 2
1.4 Manfaat Penelitian ... 2
21.5 Batasan Masalah dan Asusmsi ... 2
BAB IILANDASAN TEORI 2.1 Vehicle Routing Problem (VRP)... 4
2.1.1 Jenis-Jenis VRP ... 4
2.1.2 Capacitated Vehicle Routing Poblem ... 7
2.1.3 Perhitngan Konsumsi Bahan Bakar ... 9
2.2 Dasar teori Particle Swarm Optimization (PSO) ... 12
BAB IIIMETODOLOGI PENELITIAN 3.1 Flowchart Tahapan Penelitian ... 18
xv
3.2 Pengamatan Perusahaan di Lapangan ... 19
3.3 Studi Literatur ... 19
3.4 Perumusan Masalah ... 19
3.5 Penetapan Tujuan ... 19
3.6 Pegumpulan Data ... 19
3.7 Penyelesaian VRP pada rute awal ... 20
3.8 Pembuatan Cooding MATLAB ... 21
3.9 Setting parameter Algoritma PSO ... 23
3.10 Percobaan Numerik... 23
3.11 Penyelesaian VRP dengan Data Riil ... 23
3.12 Perbandingan Biaya Distribusi ... 24
3.13 Analisa dan Pembahasan ... 24
3.14 Tahap Kesimpulan dan Saran ... 25
BAB IVPENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Tinjauan Perusahaan ... 26
4.2 Pengumpulan Data ... 26
4.3 Pengolahan Data ... 31
4.3.1 Penentuan Rute Distribusi Perusahaan... 31
4.3.2 Validasi Kasus Sederhana ... 33
4.3.3 Penyelesaian VRP menggunakan data Riil ... 38
4.3.4 Perbandingan Total Biaya Distribusi ... 39
4.4 Analisis Sensitifitas... 40
4.4.1 Pengaruh Nilai jarak Tempuh per Liter Bahan Bakar (KPL) ... 40
4.4.2 Perngaruh Harga Bahan Bakar (Cf) ... 40
4.4.3 Pengaruh Kenaikan fuel consumption (p) ... 41
4.4.4 Pengaruh Kenaikan Kapasitas (M)... 41
BAB VANALISA DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisa Rute Distribusi ... 43
5.1.1. Rute Awal Perusahaan ... 43
5.1.2. Rute Usulan dengan Algoritma PSO...44
xvi
5.2 Perbandingan Total Biaya Distribusi ... 46
5.3 Analisa Perubahan Parameter terhadap Performasi Metode Usulan dan Kebijakan yang dapat diambil oleh perusahaan ... 47
5.3.1 Kebijakan Mengenai KPL ... 48 5.3.2 Kebijakan Mengenai Cf ... 48 5.3.3 Kebijakan Mengenai p ... 49 5.3.4 Kebijakan Mengenai M ... 49 BAB VIPENUTUP 6.1. Kesimpulan ... 51 6.2. Saran ... 51
DAFTAR PUSTAKA ... xix
xvii
DAFTAR TABEL
Tabel 2. 1 Penelitian Terdahulu... 16
Tabel 3. 1 Data Konsumen ... 20
Tabel 3. 2 Jumlah dan Jenis Kendaraan ... 20
Tabel 3. 3 Data Biaya Pengiriman ... 20
Tabel 3. 4 perbandingan total biaya distribusi ... 24
Tabel 3. 5 perbandingan total biaya distribusi awal dan usulan ... 24
Tabel 4. 1 Data Konsumen dan permintaan ... 26
Tabel 4. 2 Data Kendaraan dan konsumsi bahan bakar... 27
Tabel 4. 3 Matriks Jarak (Km) ... 28
Tabel 4. 4 Matriks Kecepatan ... 29
Tabel 4. 5 Total biaya distribusi ... 32
Tabel 4. 6 Matriks Permintann dan Matriks Jarak ... 33
Tabel 4. 7 Matriks Kecepatan ... 33
Tabel 4. 8 Inisialisasi Posisi Partikel ... 34
Tabel 4. 9 Urutan Posisi Partikel ... 34
Tabel 4. 10 Rekapitulasi Total Biaya Distribusi Iterasi 0 ... 35
Tabel 4. 11 Rekapitulasi Total Biaya Distribusi Iterasi 1 ... 37
Tabel 4. 12 Rekapitulasi Hasil Setiap Iterasi... 38
Tabel 4. 13 Hasil Pengolahan Data Riil ... 38
Tabel 4. 14 Perbandingan TFC ... 39
Tabel 4. 15 Perbandingan KPL ... 40
Tabel 4. 16 Perbandingan Cf ... 40
Tabel 4. 17 Perbandingan fuel consumption ... 41
xviii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2. 1 Psedocode PSO ... 14
Gambar 2. 2 Flowchart PSO ... 15
Gambar 3. 1 Flowchart tahapan penelitian ... 18
Gambar 4. 1 Hasil Komputasi Matlab ... 38
Gambar 5. 1 Sub Rute 1 Perusahaan ... 44
Gambar 5. 2 Sub Rute 2 Perusahaan ... 44
Gambar 5. 3 Sub Rute 1 Usulan ... 45
Gambar 5. 4 Sub Rute 2 Usulan ... 45
Gambar 5. 5 Grafik Analisa Uji Parameter PSO ... 46
Gambar 5. 6 Perbandingan Total Biaya Distribusi ... 47
Gambar 5. 7 Pengaruh Perubahan Kenaikan KPL ... 48
Gambar 5. 8 Pengaruh Perubahan Kenaikan Harga (Cf)... 48
Gambar 5. 9 Pengaruh Perubahan Kenaikan Fuel Consumption (p) ... 49
52
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 : Perhitungan manual data perusahaan...53 Lampiran 2 : Hasil Pengolahan software MATLAB...69 Lampiran 3 : Contoh Kasus Sederhana...70
xix
DAFTAR PUSTAKA
Ai, T. J., & Kachitvichyanukul, V. (2009). Particle swarm optimization and two solution representations for solving the capacitated vehicle routing problem. Computers & Industrial Engineering, 56(1), 380-387. doi:10.1016/j.cie.2008.06.012
Baldacci, R., Battarra, M., & Vigo, D. (2009). Valid inequalities for the fleet size and mix vehicle routing problem with fixed costs. Networks: An International Journal, 54(4), 178-189.
Bell, W. J., Dalberto, L. M., Fisher, M. L., Greenfield, A. J., Jaikumar, R., Kedia, P., . . . Prutzman, P. J. (1983). Improving the distribution of industrial gases with an on-line computerized routing and scheduling optimizer. Interfaces, 13(6), 4-23.
Chen, Y. J. P. o. t. (2011). A hybrid PSO algorithm for the CVRP problem. 539-543. Dror, M., & Trudeau, P. (1989). Savings by split delivery routing. Transportation
science, 23(2), 141-145.
Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995). A new optimizer using particle swarm theory. Paper presented at the MHS'95. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science.
Gendreau, M., Hertz, A., & Laporte, G. (1994). A tabu search heuristic for the vehicle routing problem. Management science, 40(10), 1276-1290. Gendreau, M., Laporte, G., & Séguin, R. (1996). Stochastic vehicle routing.
European Journal of Operational Research, 88(1), 3-12.
Ghiani, G., & Improta, G. (2000). An efficient transformation of the generalized vehicle routing problem. European Journal of Operational Research, 122(1), 11-17.
Hannan, M. A., Akhtar, M., Begum, R. A., Basri, H., Hussain, A., & Scavino, E. (2018). Capacitated vehicle-routing problem model for scheduled solid waste collection and route optimization using PSO algorithm. Waste Manag, 71, 31-41. doi:10.1016/j.wasman.2017.10.019
Kizilates-Evin, G., & Nuriyeva, F. (2013). On the Nearest Neighbor Algorithms for the Traveling Salesman Problem. Advances in Intelligent Systems and Computing, 225, 111-118. doi:10.1007/978-3-319-00951-3_11
Laporte, G. J. E. j. o. o. r. (1992). The vehicle routing problem: An overview of exact and approximate algorithms. 59(3), 345-358.
Lin, C., Choy, K. L., Ho, G. T., Chung, S. H., & Lam, H. J. E. s. w. a. (2014). Survey of green vehicle routing problem: past and future trends. 41(4), 1118-1138.
xx
Liu, S., Huang, W., & Ma, H. (2009). An effective genetic algorithm for the fleet size and mix vehicle routing problems. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 45(3), 434-445.
Marinakis, Y., Marinaki, M., & Migdalas, A. (2017). Particle Swarm Optimization for the Vehicle Routing Problem: A Survey and a Comparative Analysis. In R. Martí, P. Panos, & M. G. C. Resende (Eds.), Handbook of Heuristics (pp. 1-34). Cham: Springer International Publishing.
Moghaddam, B. F., Ruiz, R., & Sadjadi, S. J. (2012). Vehicle routing problem with uncertain demands: An advanced particle swarm algorithm. Computers & Industrial Engineering, 62(1), 306-317. doi:10.1016/j.cie.2011.10.001 Nag, B. N. (1988). VEHICLE ROUTING IN THE PRESENCE OF SITE/VEHICLE
DEPENDENCY CONSTRAINTS.
Razaq, F. Y. (2019). Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization (Pso) Pada Capacitated Vehicle Routing Problem (Cvrp)(Studi Kasus: Pt Guwatirta Sejahtera Karanganyar).
Santosa, B. J. S. S. K. I. (2006). Tutorial particle swarm optimization. 66.
Tavakoli, M., Sami, A. J. B. o. E. E., & Informatics. (2013). Particle Swarm Optimization in Solving Capacitated Vehicle Routing Problem. 2(4), 252-257.
Venkatesan, S., Logendran, D., & Chandramohan, D. (2011). OPTIMIZATION OF CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM USING PSO.
Watson-Gandy, C., & Dohrn, P. (1973). Depot location with van salesmen—a practical approach. Omega, 1(3), 321-329.
ix Menyetujui, Koordinator TA
Ikhlasul Amallynda
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
FAKULTAS TEKNIK
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
Jl. Raya Tlogomas No.246 Malang Telp. (0341) 464318, 464319, 460948, 460948 Fax (0341) 460782 Malang 65144
FORM CEK PLAGIARISME LAPORAN TUGAS AKHIR
Nama Mahasiswa : BAHRU WIDJONARKONIM : 201610140311053
Judul TA : PENYELESAIAN CVRP DENGAN MENGGUNAKAN
ALGORTIMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Hasil Cek Plagiarisme dengan Turnitin
No. Komponen Pengecekan Nilai Maksimal
Plagiarisme (%)
Hasil Cek Plagiarisme (%)
1. Bab 1 – Pendahuluan 10 % 3%
2. Bab 2 – Landasan Teori 25 % 19%
3. Bab 3 – Metodologi Penelitian 30 % 11%
4. Bab 4 – Pengumpulan Pengolahan Data 30 % 5%
5. Bab 5 – Analisa dan Pembahasan 15 % 8%
6. Bab 6 – Kesimpulan dan Saran 5% 0%
7. Jurnal 20% 20%
Mengetahui, Dosen Pembimbing I
(Dana Marasetiya Utama, S.T., M.T.)
Dosen Pembimbing II
