PENERAPAN ALGORITMA PENCARIAN LANGSUNG PADA SPLIT DELIVERY VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOW (SDVRPTW) UNTUK MENENTUKAN RUTE KENDARAAN DAN WAKTU YANG OPTIMAL DALAM SISTEM PENDISTRIBUSIAN MULTI BARANG SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi persyaratan mend

PENERAPAN ALGORITMA PENCARIAN LANGSUNG PADA SPLIT DELIVERY VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOW (SDVRPTW) UNTUK MENENTUKAN RUTE KENDARAAN DAN WAKTU YANG OPTIMAL DALAM SISTEM PENDISTRIBUSIAN MULTI BARANG

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi persyaratan mendapatkan gelar Strata Satu Program Studi Informatika

Disusun oleh :

ANNISA AMBALI M0512005

PROGRAM STUDI INFORMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET

PENERAPAN ALGORITMA PENCARIAN LANGSUNG PADA SPLIT DELIVERY VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOW (SDVRPTW) UNTUK MENENTUKAN RUTE KENDARAAN DAN WAKTU YANG OPTIMAL DALAM SISTEM PENDISTRIBUSIAN MULTI BARANG

Annisa Ambali

Program Studi Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret

Jl. Ir. Sutami No. 36 A Surakarta, Indonesia Telp: (0271) 646994, 646761 Email: annisa.ambali@gmail.com

ABSTRAK

Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window (SDVRPTW) adalah

permasalahan rute kendaraan yang melayani sekelompok customer dengan titik awal dan akhir di depot. Kendaraan yang melayani customer harus berangkat dan tiba tidak lebih dari atau sama dengan time window agen. Sementara itu, permintaan customer boleh melebihi kapasitas angkut kendaraan, sehingga bisa dikunjungi lebih dari satu kali.

Penelitian ini menyelesaikan permasalahan SDVRPTW dengan menggunakan algoritma pencarian langsung. Tujuannya adalah untuk menentukan rute kendaraan dan waktu optimal dalam sistem pendistribusian multi barang. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 15 data agen dan 4 jenis barang. Batasan waktu diterapkan untuk mencari hasil yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk mendistribusikan barang kepada 15 agen dengan satu kendaraan diperlukan 9 rute kendaraan dalam kurun waktu 5 hari kerja.

IMPLEMENTATION OF DIRECT SEARCH ALGORITHM ON SPLIT DELIVERY VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOW (SDVRPTW) TO DETERMINE VEHICLE ROUTE AND TIME OPTIMALLY

IN MULTI PRODUCTS DISTRIBUTION SYSTEM Annisa Ambali

Program Studi Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret

Jl. Ir. Sutami No. 36 A Surakarta, Indonesia Telp: (0271) 646994, 646761 Email: annisa.ambali@gmail.com

ABSTRACT

Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window (SDVRPTW) is a routing

problem with starting and ending points in a depot. Vehicles which serve customers

have to depart and finish not more than or equal to time window. Meanwhile, customer

demand is allowed to be greater than the capacity of the vehicles so the customer can

be visited more than once.

This research solves the SDVRPTW problem by using a direct search algorithm. The

goal are to determine the vehicle route and time in the multi-goods distribution system

optimally. The data used in this research are 15 data agents with four kinds of

products. Time limits are applied to find optimal results. The results showed that to

serve 15 agents required 9 vehicle routes in 5 days in using a single vehicle.

Keywords: Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window, SDVRPTW,

MOTTO

“Hidup adalah tentang penerimaan. Jika kamu menerima dirimu apa adanya. Dunia akan menerimamu.

Kita punya fantasi luar biasa tentang hidup. Namun kenyataannya, hidup ini

adalah ujian dan rintangan. Kita tidak berharap hidup ini mudah. Karena ketika

berharap kemudahan dalam hidup,tapi hidup memberi lemon. Kemudian kita

merasakannya. Jangan salahkan hidup atas itu.

Tidak apa-apa untuk takut. Tidak apa-apa menangis. Semuanya tidak masalah,

tapi menyerah bukanlah sebuah pilihan. Orang-orang bilang kegagalan bukanlah

pilihan. Tapi kegagalan adalah pilihan, karena jika kamu gagal maka kamu akan

bangkit. Gagal bangkit lagi. Dan itulah yang membuat kita terus maju.

Nikmati setiap hembusan nafas. Nikmati hidup. Jangan mati sebelum hari kematian. Kebahagiaan sejati terletak pada rasa syukur.Bersyukur dan hiduplah.”

PERSEMBAHAN

Tugas akhir ini saya persembahkan untuk:

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya , sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir dengan judul “Penerapan Algoritma Pencarian Langsung pada Split Delivery Vehicle Routing Problem With Time Window (SDVRPTW) untuk Menentukan Rute Kendaraan dan

Waktu yang Optimal dalam Sistem Pendistribusian Multi Barang”

Dalam menyelesaikan penelitian Tugas Akhir ini, penulis mendapatkan banyak dukungan, bantuan dan bimbingan. Oleh karena itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:

1. Bapak Drs. Y. Sarngadi Palgunadi, M.Sc. dan Ibu Esti Suryani, S.Si, M.Kom sebagai dosen pembimbing yang telah membimbing dan meluangkan waktu untuk memberikan arahan dan bimbingan dalam menyusun skripsi.

2. Bapak/Ibu Dosen Program Studi Informatika, Universitas Sebelas Maret yang dengan tulus ikhlas memberikan ilmu, arahan, dan bimbingan kepada penulis. 3. Ibu Tantri dan jajaran dari PT Semar Pelita, Jawa Tengah, yang telah membantu

penulis dalam mengumpulkan data penelitian.

4. Sahabat tercinta, Ainun Nisa dan Any Hidayati, yang telah mendukung, membantu dan membersamai penulis.

5. Seluruh keluarga Informatika FMIPA UNS, Informatika angkatan 2012, khususnya Amelia Rahman, Ersinta Elfandari, Rio Pahlevy, Zaenal Abidin, dan seluruh keluarga drama yang telah membantu, mendukung, dan mewarnai pengerjaan Tugas Akhir penulis dengan tangis, canda, dan tawa.

6. Keluarga Al Bana, Kinasih 2, KKN UNS Buntok periode 2, serta seluruh teman-teman yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu.

Penulis menyadari penelitian ini masih jauh dari sempurna. Walaupun demikian, besar harapan penelitian ini dapat memberikan manfaat khususnya bagi penulis dan umumnya bagi para pembaca serta mahasiswa informatika.

Surakarta, Januari 2018

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ... i

HALAMAN PERSETUJUAN ... ii

HALAMAN PENGESAHAN ... iii

ABSTRAK ... iv

ABSTRACT ... v

MOTTO ... vi

PERSEMBAHAN ... vii

KATA PENGANTAR ... viii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR TABEL ... xii

DAFTAR GAMBAR ... xiii

BAB I PENDAHULUAN ... 14

1.1 Latar Belakang ... 14

1.2 Rumusan Masalah ... 16

1.3 Batasan Masalah ... 16

1.3 Tujuan Penelitian ... 16

1.5 Manfaat Penelitian ... 16

1.6 Sistematika Penulisan... 17

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 18

2.1 Landasan Teori ... 18

2.1.1 Graf ... 18

2.1.2 Vehicle Routing Problem (VRP) ... 20

2.1.3 Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) ... 21

2.1.4 Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows (SDVRPTW) ... 21

2.1.5 Algoritma Tabu search ... 23

2.16 Algoritma Pencarian Langsung ... 24

2.3 Rencana Penelitian ... 31

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 32

3.1 Pengumpulan Data ... 33

3.2 Pengolahan Data ... 33

3.3 Perhitungan Manual Algoritma Pencarian Langsung pada SDVRPTW... 34

3.4 Implementasi Program SDVRPTW ... 35

3.5 Pengujian Program SDVRPTW ... 38

3.6 Analisis Running time ... 38

3.7 Analisis Hubungan n-Agen dengan Jumlah Hari yang Dibutuhkan untuk Mendistribusikan Barang ... 38

BAB IV PEMBAHASAN ... 39

4.1 Pengumpulan Data ... 39

4.2 Pengolahan Data ... 40

4.2.1 Mengolah Data Agen, Demand, dan Time Window ... 40

4.2.2 Mengolah Data Keuntungan ... 41

4.2.3 Mengolah Data Jarak ... 42

4.2.4 Mengolah Keuntungan per Kilometer ... 42

4.2.5 Mengolah Kapasitas Barang dalam Kendaraan ... 45

4.3 Perhitungan Manual Algoritma Pencarian Langsung pada SDVRPTW... 46

4.3.1 Menentukan Jumlah Kendaraan yang Digunakan untuk Mendistibusikan Barang ... 46

4.3.2 Mencari Agen yang Mempunyai Keuntungan Maksimal ... 46

4.3.3 Membandingkan Demand Agen dengan Kapasitas Barang dalam Kendaraan ... 47

4.3.4 Membandingkan Current Time (Cr) dengan Time Window (TW) Agen 48 4.3.5 Memperbarui Demand Agen ... 49

4.3.6 Memperbarui Status Agen ... 53

4.4 Implementasi Program SDVRPTW ... 55

4.4.1 Hasil Percobaan Program ... 55

4.4.2 Menggambarkan Rute Kendaraan dalam Bentuk Graf ... 64

4.5 Pengujian Program SDVRPTW ... 73

4.7 Analisis Hubungan n-Agen dengan Jumlah Hari yang Dibutuhkan untuk

Mendistribusikan Barang ... 76

BAB V PENUTUP ... 78

5.1 Kesimpulan ... 78

5.2 Saran ... 78

DAFTAR PUSTAKA ... 79

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Penelitian Terkait. ... 28

Tabel 2.2 Penelitian Terkait (Lanjutan). ... 29

Tabel 2.3 Penelitian Terkait (Lanjutan). ... 30

Tabel 4.1 Data Sampel Penelitian Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window (SDVRPTW)... 39

Tabel 4.2 Daftar Harga Barang. ... 40

Tabel 4.3 Data Agen, Demand, dan Time Window. ... 40

Tabel 4.4 Data Agen, Demand, dan Time Window (lanjutan). ... 41

Tabel 4.5 Data Keuntungan per Demand. ... 41

Tabel 4.6 Matriks Jarak. ... 43

Tabel 4.7 Matriks Keuntungan per Kilometer. ... 44

Tabel 4.8 Kapasitas Barang. ... 45

Tabel 4.9 Pencarian Agen yang Mempunyai Keuntungan Maksimal. ... 46

Tabel 4.10 Pencarian Agen yang Mempunyai Keuntungan Maksimal (lanjutan). ... 47

Tabel 4.11 Perbandingan Demand Agen 4 dengan Kapasitas Per Jenis Barang.. ... 48

Tabel 4.12 Data Agen, Demand, Time Window, dan Service Time Terbaru. ... 50

Tabel 4.13 Data Keuntungan per Demand Terbaru. ... 51

Tabel 4.14 Matriks Keuntungan per Kilometer Terbaru. ... 52

Tabel 4.15 Rute Pengiriman Barang Menggunakan Satu Kendaraan. ... 53

Tabel 4.16 Rute Pengiriman Barang Menggunakan Satu Kendaraan (lanjutan)… .... 54

Tabel 4.17 Rute dan Waktu yang Dihasilkan Program SDVRPTW ... 59

Tabel 4.18 Rute dan Waktu yang Dihasilkan Program SDVRPTW (lanjutan)… ... 60

Tabel 4.19 Rute Kendaraan dan Waktu saat Kecepatan 40 Km/Jam. ... 63

Tabel 4.20 Perbandingan Perhitungan Manual dengan Program. ... 73

Tabel 4.21 Perbandingan Perhitungan Manual dengan Program (lanjutan). ... 74

Tabel 4.22 Hasil Running time Saat n-Agen. ... 75

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Tiga buah graf (a) graf sederhana, (b) graf ganda, (c) graf semu

(Munir, 2010). ... 18

Gambar 3.1 Proses Tahapan-tahapan Penelitian. ... 32

Gambar 3.2 Flowchart Algoritma Pencarian Langsung pada SDVRPTW. ... 35

Gambar 4.1 Dashboard (Tampilan Awal Program). ... 55

Gambar 4.2 Dashboard Setelah Import Data. ... 56

Gambar 4.3 Menu Perhitungan – Matriks Keuntungan per Demand. ... 57

Gambar 4.4 Menu Perhitungan – Matriks Keuntungan per Kilometer. ... 57

Gambar 4.5 Hasil Perhitungan dengan Satu Kendaraan. ... 58

Gambar 4.6 Hasil Percobaan saat Kecepatan 40 Km/Jam. ... 61

Gambar 4.7 Hasil Percobaan saat Kecepatan 40 Km/Jam (lanjutan). ... 62

Gambar 4.8 Rute 1 pada Hari Pertama Pengiriman Barang. ... 64

Gambar 4.9 Rute 2 pada Hari Pertama Pengiriman Barang. ... 65

Gambar 4.10 Rute 3 pada Hari Pertama Pengiriman Barang. ... 66

Gambar 4.11 Rute 1 pada Hari Kedua Pengiriman Barang. ... 67

Gambar 4.12 Rute 2 pada Hari Kedua Pengiriman Barang. ... 68

Gambar 4.13 Rute 1 pada Hari Ketiga Pengiriman Barang. ... 69

Gambar 4.14 Rute 2 pada Hari Ketiga Pengiriman Barang. ... 70

Gambar 4.15 Rute Hari Keempat Pengiriman Barang. ... 71

Gambar 4.16 Rute Hari Kelima Pengiriman Barang. ... 72

Gambar 4.17 Grafik Running Time Saat n-Agen. ... 76

Gambar 4.18 Grafik Hubungan n-Agen dengan Jumlah Hari yang Dibutuhkan untuk Mendistribusikan Barang. ... 77

Gambar Lampiran 1 Percobaan Kecepatan 40 Km/Jam dengan Satu Kendaraan. .... 81

Gambar Lampiran 2 Percobaan Kecepatan 60 Km/Jam dengan Satu Kendaraan. .... 82

Gambar Lampiran 3 Percobaan Kecepatan 80 Km/Jam dengan Satu Kendaraan. .... 83

Gambar Lampiran 4 Percobaan Kecepatan 40 Km/Jam dengan Dua Kendaraan. .... 84

Gambar Lampiran 5 Percobaan Kecepatan 60 Km/Jam dengan Dua Kendaraan. .... 85

Gambar Lampiran 6 Percobaan Kecepatan 80 Km/Jam dengan Dua Kendaraan. .... 86

Gambar Lampiran 7 Percobaan Kecepatan 40 Km/Jam dengan Tiga Kendaraan. .... 87

Gambar Lampiran 8 Percobaan Kecepatan 60 Km/Jam dengan Tiga Kendaraan. .... 88