RECORD DETAIL
Back To Previous
Back To Previous
| Title | Pengembangan Metode Metaheuristik Crow Search Algorithm untuk Menyelesaikan Permasalahan Pemilihan Jaringan Transportasi Distribusi Produsen Kendaraan Bermotor |
| Edition | |
| Call Number | 2017/II/92 |
| ISBN/ISSN | |
| Author(s) | Adianto, Asyraf Nur |
| Subject(s) | Distribution Network Metaheuristic Crow Search |
| Classification | 004.6 Adi p |
| Series Title | GMD | Tugas Akhir |
| Language | Indonesia |
| Publisher | Departemen Teknik Industri FTI-ITS |
| Publishing Year | 2017 |
| Publishing Place | Surabaya |
| Collation | |
| Abstract/Notes | Jaringan transportasi distribusi terdiri dari beberapa macam yaitu direct shipping, milk run logistics, cross docking dan tailored networks. Crow Search Algorithm merupakan satu metode metaheuristik baru dan unik, dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan Constrained Engineering Optimization Problem dalam masa pengembangan awal algoritma tersebut. Penelitian saat ini akan berfokus pada pengembangan algoritma untuk menyelesaikan permasalahan penentuan jaringan transportasi distribusi dengan menggunakan metode metaheuristik CSA. Penelitian ini diawali dengan pengembangan algoritma CSA yang akan digunakan, mengubah algoritma tersebut dalam MATLAB, mengembangkan small data dan uji coba algoritma, validasi dan verifikasi pada algoritma. Apabila algoritma sudah lolos verifikasi dan validasi, dilakukan pengambilan data. Data yang sudah didapatkan diolah dengan algoritma tersebut sebagai bagian dari eksperimen dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CSA mampu menyelesaikan permasalahan dengan baik dan mampu mendekati hasil optimal yang diberikan oleh metode pengolahan data eksak. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa penggunaan nilai parameter memberi pengaruh yang cukup besar pada performa algoritma untuk menyelesaikan permasalahan. Penggunaan parameter yang tepat untuk menyelesaikan masalah tersebut untuk 9 node supplier adalah dengan menggunakan parameter replikasi 5 kali, jumlah populasi pembanding sebesar 150 populasi, iterasi maksimal sebesar 250 kali, flight length sebesar 4 dan awareness probability sebesar 0.7 dengan kombinasi parameter replikasi 5 kali, jumlah populasi pembanding sebesar 100 populasi, iterasi maksimal sebesar 500 kali, flight length sebesar 6 dan awareness probability sebesar 0.7. |
| Specific Detail Info | Crow Search Algorithm, Manajemen Logistik, Optimisasi Metaheuristik, Pemilihan Jaringan transportasi Distribusi. |
| Image |  |
| File Attachment | LOADING LIST... |
| Pembimbing | Erwin Widodo, S.T., M.Eng., Dr. |
| Volume | |
| Availability | LOADING LIST... |
| Back To Previous |