PENGEMBANGAN ALGORITMA SIMULATED ANNEALING UNTUK PENYELESAIAN MASALAH ALOKASI PADA CLOSED LOOP SUPPLY CHAIN (CLSP)

(1)

Pembimbing:

Prof. Ir. Budi Santosa, M.S. Ph.D

Disusun Oleh:

Risal Arsyad Muhaddad

2510100127

PENGEMBANGAN ALGORITMA SIMULATED ANNEALING

UNTUK PENYELESAIAN MASALAH ALOKASI

PADA CLOSED LOOP SUPPLY CHAIN (CLSP)

Jurusan Teknik Industri

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

(2)

Closed Loop Supply Chain Perkembangan Supply Chain Reverse Logistics Re-use

LATAR

BELAKANG

Kebutuhan Supply Chain Perusahaan Forward Logistics Re-cycle Re-manufacture

(3)

NP-Hard Problem Semakin Kompleks Perhitungan Eksak

LATAR

BELAKANG

Closed Loop Supply Chain Metode Metaheuristik Perhitungan Lama Simulated Annealing Tidak mudah terjebak pada lokal optimum Tabu Search _Adanya strukur memori fleksibel

(4)

Mengembangkan

model Closed Loop

Supply Chain

Mengembangkan

algoritma dan

menghasilkan kode

program untuk Simulated

Annealing dalam

menyelesaikan Closed

Loop Supply Chain

TUJUAN PENELITIAN

1

2

(5)

MANFAAT PENELITIAN

kontribusi

dalam bidang

keilmuan

optimasi

penyelesaian

permasalahan

Closed Loop Supply

Chain dengan

menggunakan

algoritma Simulated

(6)

1. Jarak asimetris

2. Back-order tidak

diperhitungkan

RUANG LINGKUP PENELITIAN

ASUMSI

BATASAN

1. Menggunakan multi

eselon yang terdiri dari

manufacturing plants,

warehouse, dan

distributor

2. Data yang digunakan

adalah data artificial

(7)

CLOSED LOOP

SUPPLY CHAIN

INDEKS

k = manufacturer (k=1, 2,...,K) j = distributor (j=1, 2,...,J) i = wholesaler (i=1, 2,...,I) w = retailer (w=1, 2,...,W) m = produk (m=1, 2,...,M) z = periode (z=1, 2,...,Z)

c = collection center (c=1, 2,...,C)

.

A Technical Note on ‘Analysis of Closed Loop Supply Chain Using Genetic Algorithm And Particle Swarm Optimization oleh P. Subramanian, N. Ramkumar, T.T. Narendran,

dan K. Ganesh adalah sebagai berikut:

BIAYA DARI FUNGSI TUJUAN

TPUC = total biaya pembelian (hanya biaya transportasi) TPC = total biaya proses

TCCPTC = total biaya transportasi dari collecting center ke manufacturer

TPDTC = total biaya transportasi dari manufacturer ke distributors

TDWTC = total biaya transportasi dari distributors ke wholesalers

TWRTC = total biaya transportasi dari wholesalers ke retailers

TCCIC = biaya penyimpanan di collection center TWIC = biaya penyimpanan di wholesaler

TDIC = biaya penyimpanan di distributor TRIC = biaya penyimpanan di retailer

(8)

INPUT PARAMETER

DEM_wmz = demand dari produk m di retailer w pada periode z

DS_j = kapasitas gudang distributor j

ICCC_cm = biaya penyimpanan per waktu per produk m di collecting centre c

ICD_jm = biaya penyimpanan per waktu per produk m di distributor j

ICR_wm = biaya penyimpanan per waktu per produk m di retailer w

ICW_im = biaya penyimpanan per waktu per produk m di wholesaler i

PC_km = biaya produksi produk m di manufacturer k

P_k = jumlah waktu proses tersedia pada manufacturer k

PS_k = kapasitas gudang manufacturer k

PT_km = waktu proses untuk produk m di manufacturer k

RET_cmz= jumlah kembali produk m di collection centre c pada periode z

RS_w = kapasitas gudang retailer w

TC_k = biaya transportasi dari supplier terbaik ke manufacturer k

TCCCP_ck = biaya transportasi dari collection centre c ke manufacturer k

TCDW_ji = biaya transportasi dari distributor j ke warehouse i

TCPD_kj = biaya transportasi dari manufacturer k ke distributor j

TCWR_iw = biaya transportasi dari warehouse i ke retailer w

(9)

Minimasi Z = TPUC + TPC + TCCPTC + TPDTC + TDWTC + TWRTC +

TCCIC + TWIC + TDIC + TRIC,

TPUC =

TPC =

TCCPTC =

TPDTC =

TDWTC =

TWRTC =

TCCIC =

TWIC =

TDIC =

TRIC =

(10)

KONSTRAIN

Manufacturer

Konstrain waktu proses Konstrain kapasitas gudang Kebutuhan bahan baku

Konstrain aliran untuk manufacturer

Distributor

Konstrain kapasitas gudang Konstrain aliran untuk distributor

Wholesaler

Konstrain kapasitas gudang

Konstrain aliran untuk wholesaler

Retailer

Konstrain kapasitas gudang Konstrain aliran demand

Collection Center

Kuantitas aliran kembali k km m kmz PT P QP 



( . ) k, z . k m c ckmz m kmz QTCCP PS QRP 







0   _kmz kmz QRP QP 0   



j kjmz c ckmz kmz QTCCP QTPD QP . , z k   m z k    , , m z k    , , , ) 1 ( j k m kjmz m z jm QTPD DS INVD 







 j, z . , 0 ) 1 (         







i jimz jmz m k kjmz z jm QTPD INVD QTDW INVD m,j,z. , ) 1 ( i j m jimz m z im QTDW WS INVW 







 i, z . , 0 ) 1 (       _  



 i iwmz imz jimz z im QTDW INVW QTWR INVW m,i,z. w i m iwmz m z wm QTWR RS INVR 







( 1) m, z . , ) 1 (z iwmz wmz wmz wm QTWR INVR DEM INVR _ 



  m,w,z.



( 1)



0,        



 cmz ckmz cmz z cm RET QTCCP INVC INVC m,c,z.

(11)

PERBANDINGAN

PENELITIAN

 Teknik Solusi : Genetic Algorithm  Menggunakan node yang terdiri

dari supplier, manufacturing plants, distributors, wholeselers, retailers, initial collection points, disposal sites, recycling plants.  Mempertimbangkan biaya dan

waktu processing

 Mempertimbangkan adanya

disposal

Subramanian P., Ramkumar N., Narendran T.T., & Ganesh K., (2012)

PENELITIAN INI

_{Kannan, G., Sasikumar, P., &} Devita, K., (2009)

 Teknik Solusi : Genetic Algorithm dan Particel Swarm Optimization  Menggunakan node yang terdiri

dari manufacturer, distributor, wholesaler, retailer, collection centre.

 Mempertimbangkan biaya dan waktu processing

 Tidak mempertimbangkan adanya

disposal

 Teknik Solusi : Simulated

Annealing dan Tabu Search

 Menggunakan node yang

terdiri dari manufacturing plants, warehouse,

distributor

 Tidak mempertimbangkan

biaya dan waktu processing

 Mempertimbangkan

adanya disposal dan barang tidak kembali

(12)

TAHAPAN METODOLOGI

PENELITIAN

Pengumpulan

dan Generate

Data

Pengembangan

Model

Pengembangan

Algoritma

Analisis dan

Kesimpulan

(13)

PENGUMPULAN

DAN GENERATE

DATA

Data jaringan distribusi, jarak

distribusi

Data kapasitas produksi pabrik,

kapasitas warehouse, demand

disetiap distributor

Data inventory cost pada setiap

warehouse

(14)

PENGEMBANGAN

MODEL

CLSC

M

W

_D

INDEKS

m = manufacturer (m=1, 2,...,M) w = warehouse (w=1, 2,...,W) d = distributor (d=1, 2,...,D) p = produk (p=1, 2,...,P) t = periode (t=1, 2,...,T) .

BIAYA DARI FUNGSI TUJUAN

TCMW = total biaya transportasi dari

manufactur ke warehouse

TCWD = total biaya transportasi dari warehouse

ke distributor

TCDW = total biaya transportasi dari distributor

ke warehouse

TCWM = total biaya transportasi dari warehouse

ke manufactur

(15)

INPUT PARAMETER

DEM_dpt = demand dari produk p di distributor d pada periode t

CP_m = kapasitas produksi manufacturer m

CW = kapasitas gudang warehouse w

ICM_pm = biaya penyimpanan per waktu per produk p di manufacturer m

ICW_pm = biaya penyimpanan per waktu per produk p di warehose w

REW_pwt= jumlah kembali produk p di warehose w pada periode t

REM_pwt= jumlah kembali produk p di manufacture m pada periode t

CMW_mw = biaya transportasi dari manufacturer m ke warehouse w

CWD_wd = biaya transportasi dari warehouse w ke distributor d

CDW_dw = biaya transportasi dari distributor d ke warehouse w

CWM_wm = biaya transportasi dari warehouse w ke manufacturer m

Minimasi Z = TCMW + TCWD + TCDW + TCWM + TCIM + TCIW

TCMW = TCWD = TCDW = TCWM = TCIM = TCIW = mw m w p t mwpt CMW QMW .



wd w d p t wdptCWD QWD .



dw d w p t dwptCDW QDW .



wm w m p t wmpt CWM QWM .



mp m p t mpt ICM INVM .



wp w p t wpt ICW INVW .



(16)

m w mwpt CP QMW 



m,p,t. Manufacturer

Konstrain kapasitas produksi

Jumlah produk yang keluar dari manufaktur ke warehouse harus kurang dari atau sama dengan kapasitas

produksi , ) 1 ( w p d dwpt p m mwpt p t wp QMW REW CW INVW 











 w, t. , 0 ) 1 (  











 



 wpt  m mwpt wpt d dwpt d wdpt m mwpt t

wp QMW QWD REW DIW REM INVW

INVW w,p,t.

Warehouse

Konstrain kapasitas gudang

Jumlah inventory periode sebelumnya + jumlah produk masuk dari manufaktur + jumlah produk reuse dari distributor harus kurang dari atau sama dengan kapasitas gudang

Konstrain aliran untuk gudang

Jumlah inventory periode sebelumnya + jumlah produk masuk dari manufaktur – jumlah produk keluar ke

distributor + jumlah produk reuse dari distributor - jumlah produk reuse yang dibuang – jumlah produk resuse ke luar ke manufaktur – jumlah inventory saat ini = 0

, 0 ) 1 (       _ _  



 w dpt dwpt dpt w wdpt t

dp QWD INVD REW DID

INVD d,p,t.

Distributor

Konstrain aliran untuk distributor

Jumlah inventory periode sebelumnya + jumlah produk masuk dari warehose – (jumlah inventory saat ini + jumlah produk reuse ke warehose + jumlah produk yang tidak kembali ke distributor)

(17)

Tentukan parameter : Temperatur awal (To), Faktor pereduksi temperatur (c), siklus penurunan suhu (n) dan stopping criteria

Bangkitkan set solusi awal secara random

Hitung nilai fungsi tujuan

Ulangi langkah berikut hingga stopping criteria

tercapai

ALGORITMA

SIMULATED

ANNEALING

1

2

3

4

(18)

ALGORITMA

SIMULATED

ANNEALING

Jika p =n, update temparature T=T*c, p=0 Jika tidak , T=T Update iterasi=i+1, dan iterasi siklus i =p+1

Bangkitkan solusi baru berdasarkan solusi sebelumnya

swap, slide, atau flip

Hitung nilai fungsi tujuan F(x)

Jika solusi baru lebih baik dari solusi awal set x= x baru Jika tidak cek kriteria metropolis,

Bangkitkan bilangan random (r)

Jika r > set x = x baru. Jika tidak, x = x lama

Cek stopping criteria, Jika dipenuhi berhenti , jika tidak kembali ke a kT E e / kT E e /

a

b

c

d

a

TABU

SEARCH

Bandingkan solusi baru dengan Tabu List Jika solusi baru = tabu list

Bangkitkan solusi baru Jika tidak, lanjutkan

Simpan set solusi buruk pada Tabu List

(19)

PENGEMBANGAN ALGORITMA

SIMULATED ANNEALING

DATA UJI 1 : 1 Periode, 1 Produk, 2 Warehouse

, dan 2 Distributor

Demand Botol Balik ke Warehouse Botol Balik ke Manufacture Distibutor D1 7500 6700 6000 D2 8000 7500 7000 Kapasitas C Produksi 1 16500 Warehouse W1 15000 W2 18000

Manufacture Warehouse Distributor

1 W1 W2 D1 D2 Manufacture 1 0 25 18 - -Warehouse W1 23 0 - 200 150 W2 20 - 0 180 175 Distibutor D1 - 190 140 0 -D2 - 185 165 - 0

(20)

PENGEMBANGAN ALGORITMA

SIMULATED ANNEALING

1. Inisiasi Parameter

 Faktor pereduksi temperatur (c)=0.85

 Siklus penurunan temperature=10

 Temperature awal=500

 Jumlah iterasi=10

2. Pembangkitkan Solusi Awal

Solusi awal stage 1,

urutan distributor, warehouse, produk, jenis produk, dan cara

pengisian warehouse

Solusi awal stage 2,

urutan warehouse, produk, dan cara pengisian warehouse

(21)

PENGEMBANGAN ALGORITMA

SIMULATED ANNEALING

2. Membangkitkan Solusi Awal

i = urutan produk – 1 produk

j = urutan jenis produk – 2 jenis (produk baru dan botol)

k = urutan distributor – 2 distributor

l = urutan warehouse – 2 warehouse

rn = cara pengisian warehouse – 2 cara

(langsung pindah warehouse atau sebagian dimasukkan ke sisa kapasitas

warehouse)

s = urutan produk – 1 produk

l2 = urutan warehouse – 2 warehouse

i = 1 j = 2 1 k = 1 2 l = 2 1 rn = 1 2 2 1 s = 1 l2 = 2 1

3. Perhitungan Fungsi Tujuan

Tujuan pada model ini adalah Minimasi

total biaya dari CLSC yang terdiri dari :

 Biaya Distribusi  Biaya Inventory

TotalBiaya1 = 19225125

(22)

PENGEMBANGAN ALGORITMA

SIMULATED ANNEALING

4. Pembangkitan Solusi Baru

Mengacak Solusi Urutan

• Jika bilangan random yang dibangkitkan adalah

antara 0 – 0.33, maka metode flip akan digunakan.

antara 0.34 – 0.67, maka metode swap akan

digunakan.

antara 0.68 – 1, maka metode slide akan

digunakan. i = 1 j = 1 2 k = 1 2 l = 1 2 rn = 1 2 2 1 s = 1 l2 = 1 2

Total biaya dari CLSC yang terdiri dari :

 Biaya Distribusi  Biaya Inventory

TotalBiaya2 = 20831100

(23)

PENGEMBANGAN ALGORITMA

SIMULATED ANNEALING

5. Membandingkan Solusi Baru dengan Solusi Lama

Solusi Baru > Solusi Lama

Temperatur = 500

∆E = |Solusi

Baru-Solusi Lama|

= 1605975

P(E) = e

-ΔE/kT

P(E) = e

-1605975/500

P(E) = 0

Kriteria Metropolis

Solusi baru yang didapatkan lebih buruk dari solusi sebelumnya

Generate bilangan random :

r = 0,254

Bilangan random

lebih dari

probabilitas

Boltzman

, set solusi yang baru tidak dapat

diterima, sehingga set solusi saat ini sama

dengan set solusi lama.

r > P(E)

Update iterasi,

siklus dan

temperatur

Cek stopping

kriteria

(24)

VERIFIKASI

DAN

VALIDASI

VERIFIKASI

• Membandingkan apakah

logika perhitungan dalam

algoritma sudah sama

dengan logika perhitungan

manual.

• Tidak terdapat error dalam

melakukan komputasi

dengan software MATLAB

.

VALIDASI

Validasi Algoritma dilakukan dengan cara

membandingkan hasil output komputasi

algoritma dengan hasil output enumerasi

OUTPUT ENUMERASI

P W1 W1B W2 W2B D1 D2 D1B D2B P 7.500 9.000 W1 7.500 W1B 6.000 7.500 W2 7.500 500 W2B 7.000 6.700 D1 D2 D1B 6.700 D2B 7.500

Total biaya CLSC =

18904275

ALOKASI

(25)

VERIFIKASI

DAN

VALIDASI

VERIFIKASI

• Membandingkan apakah

logika perhitungan dalam

algoritma sudah sama

dengan logika perhitungan

manual.

• Tidak terdapat error dalam

melakukan komputasi

dengan software MATLAB

.

VALIDASI

√

ALGORITMA

SIMULATED ANNEALING

W_New = 7500 9000 QWD = 0 7500 7500 500 REM(:,:,1) = 6000 7000 REM(:,:,2) = 6375 5695 QDW = 0 6700 7500 0 INVW(:,:,1) = 0 0 INVW(:,:,2) = 0 1000 total_SA = 18904275 waktu = 0.6240

(26)

VERIFIKASI

DAN

VALIDASI

VERIFIKASI

• Membandingkan apakah

logika perhitungan dalam

algoritma sudah sama

dengan logika perhitungan

manual.

• Tidak terdapat error dalam

melakukan komputasi

dengan software MATLAB

.

VALIDASI

√

ALGORITMA

SIMULATED ANNEALING

TABU SEARCH

W_New = 7500 9000 QWD = 0 7500 7500 500 REM(:,:,1) = 6000 7000 REM(:,:,2) = 6375 5695 QDW = 0 6700 7500 0 INVW(:,:,1) = 0 0 INVW(:,:,2) = 0 1000 total_SA_TS = 18904275 waktu = 0.2964

(27)

DESKRIPSI

DATA UJI

Data

ke-Ukuran Data Uji

Sumber Data Produk Periode Warehouse Distributor

1 1 1 2 2 Data Generate

2 2 3 3 5 Data Generate

3 4 7 8 31 Data Demand dan Generate

EKSPERIMEN DAN

ANALISIS

EKSPERIMEN

UJI PARAMETER

DATA UJI 2 : 3 Periode, 2 Produk, 3 Warehouse, dan 5 Distributor

Parameter : faktor penurunan temperatur (c)

temperatur awal (To)

(28)

EKSPERIMEN

UJI PARAMETER

c=0.3, n=10, maxiter=2000, To=600 No Replikasi Total Biaya (1e+004) Waktu Komputasi (detik) 1 1.2048 16.8169 2 1.2048 16.8013 3 1.2085 17.4409 Rata-rata 1.206 17.0197 c=0.6, n=10, maxiter=2000, To=600 No Replikasi Total Biaya (1e+004) Waktu Komputasi (detik) 1 1.2048 16.9573 2 1.2048 16.7857 3 1.2048 16.8793 Rata-rata 1.2048 16.8741 c=0.9, n=10, maxiter=2000, To=500 No Replikasi Total Biaya (1e+004) Waktu Komputasi (detik) 1 1.2085 18.0805 2 1.2081 16.8735 3 1.2085 17.3785 Rata-rata 1.2084 17.4442

FAKTOR PEREDUKSI

TEMPERATUR (c)

Pada

faktor pereduksi temperatur = 0.6

didapatkan kualitas solusi yang lebih baik.

Pada percobaan selanjutnya digunakan

(29)

EKSPERIMEN

UJI PARAMETER

c=0.6, n=10, maxiter=2000, To=300 No Replikasi Total Biaya (1e+004) Waktu Komputasi (detik) 1 1.2048 16.8793 2 1.2085 16.8637 3 1.2085 16.7701 Rata-rata 1.2073 16.8377 c=0.6, n=10, maxiter=2000, To=600 No Replikasi Total Biaya (1e+004) Waktu Komputasi (detik) 1 1.2048 16.8013 2 1.2048 16.8637 3 1.2048 16.9573 Rata-rata 1.2048 16.8741 c=0.6, n=10, maxiter=2000, To=900 No Replikasi Total Biaya (1e+004) Waktu Komputasi (detik) 1 1.2085 16.9885 2 1.2048 16.8481 3 1.2048 16.9105 Rata-rata 1.206 16.9157

TEMPERATUR AWAL (To)

Dengan menggunakan

temperarut awal =

600 didapatkan kualitas solusi yang paling

baik. Karena itu pada percobaan

selanjutnya akan digunakan parameter

(30)

EKSPERIMEN

SA DAN SA-TS

DATA UJI 2 : 3 Periode, 2 Produk, 3 Warehouse,

dan 5 Distributor

c=0.6, n=10, maxiter=2000, To=600 No Replikasi Total Biaya (1e+004) Waktu Komputasi (detik) 1 1.2048 10.4365 2 1.2085 10.6081 3 1.2085 10.5925 4 1.2085 10.6549 5 1.2081 10.5457 6 1.2085 10.5925 7 1.2048 10.4521 8 1.2085 10.5145 9 1.2134 10.5145 10 1.2085 10.6705 Rata-rata 1.2082 10.5582

SA

c=0.6, n=10, maxiter=2000, To=600 No Replikasi Total Biaya (1e+004) Waktu Komputasi (detik) 1 1.2048 16.8013 2 1.2048 16.8637 3 1.2048 16.9573 4 1.2085 16.8949 5 1.2081 16.8481 6 1.2048 16.8949 7 1.2048 16.8169 8 1.2048 16.8481 9 1.2081 16.8637 10 1.2048 16.7233 Rata-rata 1.2058 16.8512

SA-TS

(31)

DATA UJI 2 : 3 Periode, 2 Produk, 3 Warehouse,

dan 5 Distributor

𝑮𝑨𝑷 =

(𝑯𝒂𝒔𝒊𝒍 𝑷𝒆𝒓𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝑺𝑨_𝑻𝑺 − 𝑯𝒂𝒔𝒊𝒍 𝑷𝒆𝒓𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝑺𝑨)

𝑯𝒂𝒔𝒊𝒍 𝒑𝒆𝒓𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝑺𝑨_𝑻𝑺

𝑿 𝟏𝟎𝟎%

Total Biaya

No Replikasi

SA-TS (1e+004)

SA (1e+004)

GAP

1 1.2048

1.2048

0.00%

2 1.2048

1.2085

-0.31%

3 1.2048

1.2085

-0.31%

4 1.2085

1.2085

0.00%

5 1.2081

1.2081

0.00%

6 1.2048

1.2085

-0.31%

7 1.2048

1.2048

0.00%

8 1.2048

1.2085

-0.31%

9 1.2081

1.2134

-0.44%

10 1.2048

1.2085

-0.31%

Rata-rata

-0,197%

(32)

DATA UJI 2 : 3 Periode, 2 Produk, 3 Warehouse,

dan 5 Distributor

𝑷𝒆𝒓𝒃𝒂𝒏𝒅𝒊𝒏𝒈𝒂𝒏 =

𝒘𝒂𝒌𝒕𝒖 𝒌𝒐𝒎𝒑𝒖𝒕𝒂𝒔𝒊 𝑺𝑨_𝑻𝑺

_{𝒘𝒂𝒌𝒕𝒖 𝒌𝒐𝒎𝒑𝒖𝒕𝒂𝒔𝒊 𝑺𝑨}

Waktu Komputasi

No Replikasi

SA-TS (detik)

SA (detik)

Perbandingan

1 16.8013

10.4365

0,6212

2 16.8637

10.6081

0,6290

3 16.9573

10.5925

0,6247

4 16.8949

10.6549

0,6307

5 16.8481

10.5457

0,6259

6 16.8949

10.5925

0,6270

7 16.8169

10.4521

0,6215

8 16.8481

10.5145

0,6241

9 16.8637

10.5145

0,6235

10 16.7233

10.6705

0,6381

Rata-rata

0,6266

(33)

EKSPERIMEN

SA DAN SA-TS

DATA UJI 3 : 7 Periode, 4 Produk, 8 Warehouse,

dan 31 Distributor

SA

SA-TS

c=0.6, n=10, maxiter=2000, To=600 No Replikasi Total Biaya (1e+008) Waktu Komputasi (detik) 1 5.4395 51.2307 2 5.3768 53.0091 3 5.2949 50.7783 4 5.2162 50.1699 5 5.2572 50.5755 6 5.3150 50.7315 7 5.4623 50.3259 8 5.1719 50.6067 9 5.2916 51.7143 10 5.3818 51.3555 Rata-rata 5.3207 51.0497 c=0.6, n=10, maxiter=2000, To=600 No Replikasi Total Biaya (1e+008) Waktu Komputasi (detik) 1 5.2337 58.282 2 5.3120 53.0091 3 5.3120 55.9108 4 5.1640 59.686 5 5.2453 50.5755 6 5.2279 58.3444 7 5.2799 59.21 8 5.2286 58.3676 9 5.1973 58.9996 10 5.2106 57.9232 Rata-rata 5.2411 57.0308

(34)

DATA UJI 2 : 3 Periode, 2 Produk, 3 Warehouse,

dan 5 Distributor

𝑮𝑨𝑷 =

(𝑯𝒂𝒔𝒊𝒍 𝑷𝒆𝒓𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝑺𝑨_𝑻𝑺 − 𝑯𝒂𝒔𝒊𝒍 𝑷𝒆𝒓𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝑺𝑨)

𝑯𝒂𝒔𝒊𝒍 𝒑𝒆𝒓𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝑺𝑨_𝑻𝑺

𝑿 𝟏𝟎𝟎%

Total Biaya

No Replikasi

SA-TS (1e+004)

SA (1e+008)

GAP

1 5.2337

5.4395

-3.93%

2

5.312 5.3768

-1.22%

3

5.312 5.2949

-1.31%

4

5.164 5.2162

-0.15%

5 5.2453

5.2572

-0.23%

6 5.2279

5.315 -1.67%

7 5.2799

5.4623

-3.45%

8 5.2286

5.1719

-1.20%

9 5.1973

5.2916

-0.36%

10 5.2106

5.3818

-1.62%

Rata-rata

-1.52%

(35)

DATA UJI 2 : 3 Periode, 2 Produk, 3 Warehouse,

dan 5 Distributor

𝑷𝒆𝒓𝒃𝒂𝒏𝒅𝒊𝒏𝒈𝒂𝒏 =

𝒘𝒂𝒌𝒕𝒖 𝒌𝒐𝒎𝒑𝒖𝒕𝒂𝒔𝒊 𝑺𝑨_𝑻𝑺

_{𝒘𝒂𝒌𝒕𝒖 𝒌𝒐𝒎𝒑𝒖𝒕𝒂𝒔𝒊 𝑺𝑨}

Waktu Komputasi

No Replikasi

SA-TS (detik)

SA (detik) Perbandingan

1 58.2820

51.2307

0.879

2 53.0091

53.0091

1

3 55.9108

50.7783

0.9185

4 59.6860

50.1699

0.8479

5 50.5755

50.5755

1

6 58.3444

50.7315

0.8695

7 59.2100

50.3259

0.85

8 58.3676

50.6067

0.886

9 58.9996

51.7143

0.8503

10 57.9232

51.3555

0.8766

Rata-rata

0.8978

(36)

Dalam penelitian ini dihasilkan

model Closed Loop Supply Chain

yang dengan tujuan minimasi

total biaya CLSC yang terdiri

dari biaya inventory dan biaya

distribusi dalam model

menggunakan node yang terdiri

dari manufacturing plants,

warehouse, dan distributor,

serta memiliki fariansi produk.

Algoritma SA yang dikembangkan dapat

menyelesaikan setiap permasalahan pada

Data Uji. Begitu pula untuk algoritma SA-TS.

Pada data skala besar waktu komputasi

yang dibutuhkan SA lebih cepat jika

dibandingkan dengan SA-TS namun untuk

hasil minimasi total biaya yang dihasilkan

lebih baik ketika menggunakan algoritma

SA-TS disbanding dengan SA.

KESIMPULAN

1

2

(37)

SARAN

Menerapkan

teknik

penyelesaian CLSC

pada perusahaan

secara langsung

Menggunakan

algoritma

metaheuristik lain

yang termasuk dalam

kelompok population

based seperti PSO,

ACO dan beberapa

teknik lainnya

Dapat

dipertimbangkan

produksi yang tidak

constant, terdapat

bagaian pembuangan

dan bagian reuse

serta biayanya,

(38)

DAFTAR

PUSTAKA

Beamon, B. M. 1998. Supply chain design and analysis : Models and methods. International Journal of

Production Economics, 55, 281-294.

Bernon, M., Cullen, J., Rowat, C. 2004. The Efficiency of Reverse Logistics. Cranfield University, UK.

G. Kannan, P. Sasikumar, & K. Devita. 2009. A Genetic Algorithm Approach for Solving A Closed Loop Supply Chain Model : A Case of Battery Recycling. Applied Mathematical Modelling, 655-670.

Pujawan. I Nyoman. 2005. Supply Chain Management. Suarabaya: Penerbit Guna Widya.

Rivera, Reynaldo., Ertel, Jurgen. 2008 Reverse logistics network design for the collection of End-of Life Vehicles in Mexico. European Journal of Operational Research 196 : 930–939

Rogers, D. S., & Tibben-Lembke, R., 1999. Going Backwards: Reverse Logistics Trends and Practices, Reverse Logistics Executive Council, University of Nevada, Reno Center for Logistics Management.

Santosa, B. & Willy, P., 2011. Metoda Metaheuristik Konsep dan Implementasi. 1st ed. Surabaya: Prima Printing.

Subramanian P., Ramkumar N., Narendran T.T., dan Ganesh K., 2012. A Technical Note on ‘Analysis of Closed Loop Supply Chain Using Genetic Algorithm And Particle Swarm Optimization. International Journal of

Production Research Vol. 50, No. 2, 593–602.

Schultmann, F., Zumkeller, M., Rentz, O. 2006. Modeling reverse logistic tasks within closedloop supply chains: An example from the automotive industry. European Journal of Operational Research 171: 1033–1050.

Wang, X., Golden, B. L. & Wasil, E. A. 2008. Using a Genetic Algorithm to Solve the Generalized

(39)

TERIMA

KASIH

Go for DISCUSSION RISAL ARSYAD MUHADDAD