contoh artikel ilmiah

5/8/2018 contoh Artikel Ilmiah - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/contoh-artikel-ilmiah 1/6

PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI

RUTE DISTRIBUSI BOTOL OXYGEN

MENGGUNAKAN ALGORITMA ELITIST ANT SYSTEM

(STUDI KASUS: CV SURYA MEDIKA)

H.M. Jarot S. Suroso & Bayu Arie Prabowo

Jurusan Teknik Informatika dan Matematika, Program Ganda, Universitas Bina Nusantara

[email protected]

, [email protected]

Abstrak CV Surya Medika ialah perusahaan yang memperdagangkan peralatan kesehatan dan penyedia

gas yang disimpan dalam botol-botol baja bertekanan. Dalam pendistribusian tabung bertekanan dari

tempat pengisian ke relasi terjadi masalah dalam perusahaan. Banyaknya tempat tujuan dan

kapasitas kendaraan pengangkut menjadi kendala perusahaan. Rute-rute yang terbentuk mempunyaitingkat efisiensi masing-masing seperti jarak, biaya, jumlah kendaraan, dan waktu. Masalah ini

dikenal dengan istilah Vehicle Routing Problem (VRP ).

Untuk mendistribusikan tabung bertekanan, perusahaan menghadapi VRP yang kompleks, dikenal

dengan istilah Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP ). Permasalahan yang terdiri dari satu

central depot , kendaraan-kendaraan yang identik, dan dibatasi oleh kapasitas kendaraan pengangkut.

Untuk menyelesaikan CVRP digunakan pendekatan heuristic. Pada sekripsi ini, pemecahan

masalah dilakukan dengan metode Elitist Ant System Algorithm. Metode ini menggunakan Local

Search 2-Opt untuk membentuk feasible route dalam VRP .

Kata kunci: Vehicle Routing Problem, Capacitated , heuristic, Elitist Ant System, Local Search

1. Pendahuluan

Dalam pengiriman barang dari satu tempat ke

tempat yang lain, tempat tujuan barang sangat

bervariasi, begitu juga kendaraan pengangkut baik

dari darat, laut, ataupun udara dengan

mempertimbangkan efisiensi dan biaya. Untuk itu

diperlukan ketepatan dalam menentukan jalur atau

rute untuk menentukan tujuan kendaraan

pengangkut yang mesti dituju. Dengan tersedianya

kendaraan lebih dari satu untuk melayani tempat-

tempat pengiriman barang yang mesti dituju berarti

menambah permasalahan dalam pengiriman barangkarena memungkinkan ada beberapa kendaraan

pengangkut digunakan secara bersamaan untuk

melayani tempat-tempat tersebut. Jalur-jalur yang

terbentuk memiliki tingkat efisiensi masing-masing.

Untuk menghasilkan jalur yang efisien dapat

digunakan metode heuristik. Metode heuristik

terdiri dari beberapa macam algortima yang biasa

digunakan. Salah satunya adalah Algoritma Ant Colony Optimizatition ( ACO).Algoritma ACO ialah

metode pencarian yang koperatif dan terdistribusi

yang meniru perilaku semut-semut asli dalam

mencari sumber makanan dan sarangnya.

Salah satu implementasi yang dapat dihasilkan

dari algoritma semut yang dihadapi saat ini ialah

permasalahan jalur kendaraan yang berhubungan

dengan distribusi logistik yaitu Capacitated Vehicle

Routing Problem (CVRP ). Masalah ini definisikan

sebagai salah satu masalah VRP untuk

meminimalisasi biaya dan armada kendaraan yang

digunakan dalam mendistribusikan persediaan atau

barang tertentu dari depot ke beberapa konsumen

dan akan kembali ke depot. Kegiatan ini dibatasi

oleh kapasitas kendaraan dalam men- supply semua

kebutuhan konsumen.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sebuah perangkat lunak yang mampu

menggambarkan rute kendaraan-kendaraan

seoptimal mungkin, yaitu dengan mengatur

pemilihan rute kendaraan yang mesti dipilih secara

efektif dan diharapkan dapat menganalisis jalur

pengiriman yang lama dan memberikan usulan

tentang perancangan pengiriman jalur yang baru.

Manfaat dari penelitian untuk perusahaan, yaitu

sebagai alat bantu untuk perencanaan distribusi

botol oxygen dan dapat menekan biaya distribusi

dengan cara menentukan rute minimal sehingga

dapat menghemat biaya solar. Dan manfaat untuk

mailto:[email protected]







pelanggan ialah peningkatan pelayanan pelanggan

sehingga pelanggan merasa lebih dipuaskan.

Pada pembuatan program aplikasi ini kami

menggunakan beberapa metode penelitian, antara

lain :

a. Metode Analisis

Dalam metode ini dilakukan analisisterhadap sistem yang sedang berjalan, analisi

terhadap masalah yang ada, dan analisis

terhadap pemecahan masalah.

b. Metode Pengumpulan Data

Pada metode ini penulis mengadakan

penelitian dengan cara enggunakan berbagai

macam literatur dan internet yang

berhubungan dengan algoritma semut dan

permasalahan jalur terpendek. Mengadakan

observasi dan mengajukan pertanyaan-

pertanyaan kepada narasumber yang

mengetahui hal-hal yang berhubungan

dengan topik ini.c. Metode Perancangan

Dalam skripsi ini penulis menggunakan

metode perancangan terstruktur yang melalui

tahapan sebagai berikut :

1. Perancangan struktur menu

2. Perancangan basis data

3. Perancangan State Transition Diagram

4. Perancangan tampilan layar

2. Landasan Teori

A. Graf

A.1 Definisi Graf

Graf adalah kumpulan verteks atau node yang

dihubungkan satu sama lain melalui

sisi/rusuk/busur/edge, yang digunakan untuk

merepresentasikan objek-objek diskrit dan

hubungan antara objek-objek tersebut. Graf Gdidefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E),

ditulis dengan notasi G(V,E), yang dalam hal ini.

i. V adalah himpunan tidak kosong dari

simpul-simpul (titik/verteks/node).

ii. E adalah himpunan sisi (rusuk/edge) yang

menghubungkan sepasang simpul.

Jika terdapat sebuah sisi e yang menghubungkanverteks v dan w, ditulis edge (v, w). Graf dapat

dibagi menjadi 2 jenis berdasarkan arahnya, yaitu

sebagai berikut.

1. Graf tidak berarah (undirected graph)

Graf yang sisinya tidak mempunyaiorientasi arah. Edge (v, w) = edge (w, v) adalah

sisi yang sama, di tampilkan pada gambar2.3 di mana V = {A, B, C, D} dan e ={e1, e2, e3, e4}.

e4

e2

e1

edge

node

D

C

A

B

Gbr 1 - Graf tidak berarah

2. Graf berarah (directed graph)Graf yang setiap sisinya diberikan

orientasi arah, Edge (v, w) ≠ edge (w, v), yangdi tampilkan pada gambar 2.4 di mana V = {A, B, C, D} dan e = {e1, e2, e3, e4, e5,e6, e7}.

B

e1

e2 e3

e4 e6

e5

C

Gbr 2- Graf berarah

A.2 Graf Hamilton

Lintasan Hamilton ialah lintasan yang melalui

tiap verteks di dalam graf tepat satu kali. Sirkuit

Hamilton ialah sirkuit yang melalui tiap verteks di

dalam graf tepat satu kali, kecuali verteks asal

(sekaligus verteks akhir) yang dilalui dua kali. Graf

yang memiliki sirkuit Hamilton dinamakan graf

Hamilton, sedangkan graf yang hanya memilikilintasan Hamilton disebut graf semi-Hamilton.

(a) (b) (c)

1 2

34

1 2

34

1 2

34

Gbr 3 - Penggambaran Graf Hamilton

Keterangan gambar 3:

1. Graf yang memiliki lintasan Hamilton (3,

2, 1, 4)

2. Graf yang memiliki lintasan Hamilton (1,2, 3, 4, 1)

3. Graf yang tidak memiliki lintasan maupun

sirkuit Hamilton

B. Metode Heuristik

Metode heuristik adalah subbidang dari

kecerdasan buatan yang digunakan untuk

melakukan pencarian dan optimasi. Menurut Judea

Peral (April, 1984), metode heuristik berkerja

berdasarkan strategi pencarian pintar pada

pemecahan masalah dengan komputer, dengan

menggunakan beberapa pendekatan.Dua tujuan dasar dalam pemecahan masalah

optimisasi pada ilmu komputer adalah mencari

2



algoritma yang cepat menyelesaikan masalah dan

memperoleh hasil yang optimal. Metode heuristik

ialah metode yang menghilangkan salah satu atau

dua dari tujuan tersebut. Misalnya, pada pemecahan

masalah optimisasi, dihasilkan solusi yag cukup

optimal, tetapi secara manual, belum tentu solusi

yang lebih optimal dapat diperoleh karenakompleksnya permasalahan yang ada. Atau, solusi

yang didapat dihasilkan dengan waktu yang sangat

cepat, namun secara manual masih dapat ditemukan

hasil yang lebih optimal.

Jadi, hasil yang diperoleh belum tentu yang

paling optimal. Tetapi penggunaan metode heuristik

yang umum tetap diterapan di dunia nyata. Karena

terdapat beberapa masalah, di mana hanya metode

heuristik yang memungkinkan untuk memperoleh

solusi yang optimal dalam waktu yang sangat

singkat.

C. Vehicle Routing Problem

Vehicle Routing Problem (VRP ) adalah salah satu

problem atau permasalahan dari combinatorial

optimization di mana sebuah set rute akan dibentuk

dari sejumlah kota atau pelanggan didasarkan atas

satu atau beberapa depot. Setiap kota atau

pelanggan akan dilayani oleh satu kendaraan

dengan batasan-batasan tertentu; rute tersebut di

awali dan diakhiri di depot.

Permasalahan ini pertama kali diformulasikan

oleh Dantzing dan Ramser pada tahun 1959 sebagai

pusat permasalahan utama dalam bidang

transportasi, distribusi, dan logistik. Dalam beberapa sektor pasar, transportasi memiliki nilai

persentase yang tinggi yang dimasukkan dalam

keuntungan. Tujuan dari Vehicle Routing Problemialah untuk meminimalkan jarak yang dilalui oleh

armada kendaraan yang melayani sekumpulan

pelanggan.

Depot

Pelanggan

Rute

Gbr 5 - Salah satu output dari VRP

Jika VRP salah satu permasalahan kombinatorial

direpresentasikan dalam sebuah graf G = (V, E )[http://neo.lcc.uma.es/radi-aeb/WebVRP], maka

notasi yang digunakan ialah sebagai berikut.

• V = {v0 , v1 , …, vn} ialah set atau sekumpulan

verteks yang menggambarkan depot, pelanggan

ataupun persimpangan jalan, di mana:

o v0 sebagai depot.

o v1 , …, vn sebagai pelanggan

o Misalakan V` = V tanpa elemen

{v0} digunakan sebagai himpunan nkota

• C ialah matriks cij sebagai biaya atau jarak

antara pelanggan vi dan v j yang bernilai

non-negatif.

• A = {(vi , v j) | vi , v j Є V; i ≠ j} adalah

himpunan rusuk atau edge. Edge dapat

yang berarah (i, j) Є A dan tidak berarah e

Є E

• d ialah vektor dari permintaan / demand

pelanggan.

• Ri ialah rute dari kendaraan ke-i.• k ialah banyaknya kendaraan (semuanya

identik) dengan kapasitas Q. Satu rute

untuk tiap kendaraan.

Dengan setiap verteks vi dalam V’ diasosiasikan

dengan sejumlah barang qi, yang akan diantarkan

oleh satu kendaraan. VRP bertujuan untuk

menentukan sejumlah k rute kendaraan dengan total

biaya yang minimum, bermula dan berakhir di

sebuah depot, yang setiap verteks dalam V’ dikunjungi tepat sekali oleh satu kendaraan.

3. Analisis dan Perancangan

Perusahaan CV Surya Medika ialah perusahaan

swasta di bidang jasa instalasi gas medis, jasa

perawatan alat-alat medis, alat-alat Anestesis, dan

alat-alat pembantu pernapasan. Perusahaan

menggunakan sistem manual dalam mendistribusi

botol bertekanan ke tangan relasi. Adapun

pengiriman keluar kota yaitu Purwodadi, Pati,

Surakarta, Yogyakarta, Tegal, Solo, dan

Purwokerto.

Distribusi yang selama ini dilakukan adalah

sebagai berikut.

1. Melakukan penyesuaian rute, ketika adakendaraan pengangkut yang terlalu penuh

dan ada yang kosong, tetapi memiliki rute

yang searah. Di usahakan kendaraan

pengangkut terisi minimal setengah, bahkan

diharapkan dapat lebih dari itu, sehingga

biaya perjalanan dapat ditekan lebih rendah.

2. Melakukan pengecekan sekali

lagi, agar permintaan botol relasi tidak

melebihi. Target waktu pengiriman adalah

satu hari kerja. Dalam distribusi harus ada

balance maksudnya botol yang dikirim ke

relasi sama dengan botol yang mesti

kembali.Di CV Surya Medika bila terdapat permintaan

dicantumkan pada papan rencana pengiriman. Di

3



mana pendistribusian botol ke relasi akan

direncanakan oleh bagian administrasi distribusi

botol. Dalam melakukan pendistribusian,

pengemudi harus siap pada pukul 06.00 bahkan

terkadang pengemudi harus siap pada pukul 04.00

jika pengiriman letaknya sangat jauh dari

perusahaan misalnya di daerah Purwokerto. Karena perusahaan menentukan bahwa kendaraan

pengangkut harus kembali sebelum pukul 17.00

untuk pengisian botol oksigen. Di mana daftar

pengiriman telah disiapkan oleh kantor untuk

melakukan pendistribusian sehari sebelum

distribusi dilakukan.

Karena kompleksnya membahas masalah

distribusi CV Surya Medika, maka masalah itu akan

disederhanakan sebagai berikut.

1. Relasi yang dikunjungi

kebanyakan berada di daerah Jawa Tengah

dan Jawa Timur.

2. Tujuan dari Vehicle Routing adalah untuk memperoleh rute yang

minimal. Permintaan bersifat pengantaran

botol dari pabrik filling station ke relasi dan

pengambilan botol dari relasi ke pabrik.

3. Kendaraan hanya mengunjungi

relasi satu kali untuk distribusi botol.

4. Kapasitas kendaraan hanya

membatasi banyaknya botol bertekanan yang

dapat dibawa.

5. Biaya solar kendaraan, biaya

makan dan biaya inap pengemudi telah

dihitung sendiri oleh petugas administrasi

keuangan sehingga tidak diperlukan

perhitungan biaya operasional di perjalanan.

6. Pengaturan posisi peletakan botol

pada kendaraan tidak dianggap sebagai

bagian dari kendala.

7. Node yang digunakan

merepresentasikan kota-kota Pulau Jawa

yang akan dilalui oleh kendaraan di mana

depot berada di Kota Semarang.

Jumlah botol yang mesti dikirim kadang-kadang

mengalami perubahan karena situasi atau

banyaknya pasien yang tidak pasti dan rumah sakit

belum menghubungi perusahaan untuk memberikaninformasi banyaknya botol yang masih tersedia.

Perusahaan harus menghubungi rumah sakit untuk

mengecek banyaknya stock botol yang berada pada

rumah sakit tersebut. Akibatnya, penjadwalan yang

telah diatur sedemikian rupa harus melakukan

perubahan.

Oleh sebab hal-hal yang telah disebutkan

terdahulu, perlu dirancang program aplikasi yang

dapat menentukan jalur untuk permintaan-

permintaan relasi yang kebanyakan berada di

daerah Jawa Tengah dan Jawa Timur. Program ini

akan membantu menentukan rute yang minimum

berdasarkan kapasitas kendaraan yang dapatdiangkut sehingga memungkinkan pendistribusian

botol seoptimal mungkin ke relasi dengan jumlah

kendaraan pengangkut yang lebih sedikit. Program

ini menggunakan algoritma Elitist Ant System yang

diharapkan memperoleh hasil lebih optimal.

Menu Utama

Informasi DataBase

Open Close

Gbr 8 - Struktur menu

DataBase Informasi

Panduan dalam menggunakan aplikasi

Input variabel berupa alpha,

beta, e, rho, dan max. iterasi

Input variabel kendaraan

berupa jumlah dan kapasitas

Tombol dalammengeksekusi

aplikasi

Tampilan

progress bar

Daftar Distribusi Routing

Tampilan detil rute yang dibuat

Tampilan dari posisi dan rute

Gbr 11 - Rancangan layar form utama

tab Routing

4. Implementasi dan Evaluasi

Program aplikasi optimaslisasi rute CVRP dengan

algoritma Elitist Ant System ini dibuat dan diuji

dengan menggunakan komputer dekstop dengan

spesifikasi sebagai berikut.

• Processor AMD Sempron(tm)2600+ 1.83

GHz

• Memory DDRI 768 MB

• VGA Card 256 MB

• Monitor

• Keyboard

• Mouse

Selain perangkat keras, Spesifikasi perangkat

lunak yang dipergunakan dalam perancangan

program aplikasi ini adalah sebagai berikut.

• Windows XP Professional SP 3

• Borland Delphi 7

• Microsoft Office Access 2003

Gambar-gambar berikut adalah tampilan layar

pada program aplikasi Borland Delphi 7 yang telah

dibuat sebagai berikut.

4



Gbr 18 - Tampilan layar form utama tab

Daftar Distribusi

Pada tab daftar distribusi terdapat tiga tombol

yang berfungsi sebagai berikut.

1. Tombol tambah (+),

untuk menambah atau memilih record id

permintaan ke dalam listbox.

2. Tombol hapus (-),

untuk membatalkan atau menghapus record id permintaan yang telah masuk ke dalam

listbox.

3. Tombol reset , untuk

menghapus semua record pada listbox.

Gbr 19 - Tampilan layar form utama

tab Routing

Tbl 2 - Hasil pengujian dengan data VRP

Data

VRP

Jumlah

n

Jumlah

k

Cost

B&C

Tipe

ParameterIterasi

Cost

EAS

E-n22-k4 21 4375.279

8

1 500 375.2798

2 500 379.4311

3 500 375.2798

E-n30-k3 29 3562.107

3

1 100 546.4472

2 100 553.7092

3 100 546.6682

P-n16-k8 15 8451.947

1

1 100 451.9471

2 100 451.9471

3 100 456.9528

P-n19-k2 18 2212.656

9

1 100 209.0006

2 100 209.0006

3 100 209.0006

P-n21-k2 20 2212.711

5

1 100 212.7115

2 100 212.7115

3 100 212.7115

P-n23-k8 22 8558.484

8

1 500 554.1484

2 500 568.6884

3 500 555.7938

Percobaan berikutnya menggunakan relasi

perusahaan yang akan diproses dengan parameter

yang berbeda. Di mana percobaan dilakukan

kepada 9 relasi beredar di enam kota yang dilayani

oleh 3 kendaraan dengan batas kapasitas kendaraan

50.

5. Kesimpulan dan Saran

Berdasarkan hasil analisis, perancangan,

implementasi dan evaluasi yang telah dibahas pada

bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil

kesimpulan sebagai berikut. 1. Dalam memecahkan masalah CVRP,

algoritma EAS cukup optimal walaupun posisi kota/node yang ditempati oleh relasi

atau pelanggan lebih dari satu, seperti

yang tampak pada tabel 3 di mana terdapat

2 relasi yang berada pada kota Solo dan 2

relasi yang berada pada kota Purbalingga.

2. Penentuan parameter inisialisasi awal (α,

β, ρ, e, dan feromon awal) yang tepat

sangatlah penting karena akan menentukan

hasil yang diperoleh, seperti yang tampak

pada tabel 2 pada data VRP yaitu data P-

n23-k8 dan E-n30-k3 di mana penggunaan

metode EAS dengan 3 parameter yang

berbeda menghasilkan cost yang berbeda- beda.

3. Semakin banyak node dan kendaraan yang

digunakan dalam CVRP akan mengurangi

tingkat konsistensi solusi yang diperoleh,

seperti yang tampak pada tabel 2 pada data

VRP yaitu data P-n23-k8 di mana terdapat

22 pelanggan dan 8 kendaraan yang

digunakan dengan kapasitas 40 yang

selesaikan dengan metode EAS yang cost didapat ada yang lebih tinggi dari metode

B&C sebelumnya.

Untuk lebih memaksimalkan aplikasi routing ini,

maka ada beberapa saran sebagai berikut.

1. Perlu diadakan penelitian lebih lanjut

untuk metode EAS untuk mencari solusi

dalam memecahkan masalah CVRP ini

dengan jumlah relasi dan kendaraan yang

besar.

2. Program aplikasi hasil rancangan sekarang

ini masih belum dapat merepresentasikan

jarak sebenarnya kota di Pulau Jawa

sehingga diharapkan dalam penelitian

lebih lanjut dikembangkan lebih

mendalam.3. Objek penelitian kali ini hanya dibatasi

oleh wilaya Pulau Jawa dan diharapkan

5



pada masa yang akan datang dapat

membahas wilayah yang lebih luas seiring

dengan dikembangkannya metode ini

untuk jumlah relasi atau kota yang lebih

banyak.

4. Gambar hasil rancangan program aplikasi

sekarang ini masih belum dapatmerepresentasikan jalur yang terpilih oleh

kendaraan. Hal ini disebabkan terdapat

garis rute yang menghalangi garis rute lain

mengakitbatkan gambar jalur yang terpilih

ada yang hilang. Diharapkan dalam

penelitian lebih lanjut dikembangkan lebih

mendalam.

Daftar Pustaka

Anonim. (2007). http://neo.lcc.uma.es/radi-

aeb/WebVRP. Akses: 5 Juni 2009.

Ayan Acharya, Deepyaman Maiti, Aritra Banerjee,

Amit Konar. (2008). Balancing Exploration

and Exploitation by an Elitist Ant System with Exponential Pheromone Depositioin rule.

University Jadavpur, Kolkata.

Heitor S. Lopes, Vilson L. Dalle Molle, Carlos R.

Erig Lima. (2005). An Ant Colony

Optimization System for the Capacitated

Vehicle Routing Problem. http://www.

cpgei.ct.utfpr.edu.br/

~hslopes/publicacoes/2005/cilamce2005a.pdf.Akses: 5 Juni 2009.

Marco Dorigo, Krzysztof Socha. (2006). An Introduction to Ant Colony Optimization dalam

T.F. Gonzalez(ed.) Approximation Algorithmand Metaheuristics. IRIDIA Universite Libre

de Bruxelles, Belgium

Munir, Rinardi. (2005). Matematika Diskrit . Edisi

ketiga. Informatika, Bandung.

Sri Kusumadewi, Hari Purnomo. (2005).

Penyelesaian Masalah Optimasi denganTeknik-teknik Heuristk . Graha Ilmu,

Yogyakarta.

Titiporn Thammapimookkul, Peerayuth

Chamsethikul. (2001 ). A Bi-Criteria Vehicle

Routng Problem. Kasetsart University,

Bangkok.

6

contoh artikel ilmiah

Documents