Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Optimasi Distribusi Tomat ke Pasar Menggunakan Metode Greedy dan Genetic Algorithm : (Studi Kasus: Kecamatan Barusjahe) Betri Natasya; Ananda Mondares; Anita Christine
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (in press)
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/jtmit.v4i3.901

Abstract

Distribusi hasil pertanian memainkan peran penting dalam menunjang ketahanan pangan dan efisiensi rantai pasok. Penelitian ini membahas optimasi distribusi tomat dari 21 desa di Kecamatan Barusjahe ke tiga pasar utama, dengan total permintaan pasar sebesar 19.000 kg. Sistem distribusi yang selama ini bersifat manual dinilai belum optimal dari segi jarak tempuh dan pemenuhan permintaan. Tujuan penelitian adalah membandingkan efektivitas metode Greedy Heuristic dan Genetic Algorithm (GA) dalam menyelesaikan masalah Vehicle Routing Problem (VRP) berbasis jarak dan kapasitas. Metode yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif komparatif, dengan pendekatan simulasi berbasis MATLAB. Data yang dianalisis mencakup jarak antar lokasi, stok tomat tiap desa, serta permintaan masing-masing pasar. Parameter utama untuk GA meliputi ukuran populasi 20, generasi maksimum 20, crossover rate 0,8 dan mutation rate 0,2. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode Greedy menghasilkan total jarak distribusi sebesar 43433.44 Km, sedangkan GA menghasilkan 49165.62 Km. Waktu komputasi metode Greedy hanya 0,00 detik, jauh lebih cepat dibanding GA 1,57 detik. Kesimpulannya, Greedy Heuristic lebih unggul dalam efisiensi waktu dan cocok untuk implementasi cepat, namun Genetic Algorithm memberikan fleksibilitas solusi meski membutuhkan penyetelan parameter lebih lanjut. Perbedaan signifikan dalam hasil GA menandakan perlunya evaluasi ulang terhadap fungsi penalti dan jumlah generasi yang digunakan. Studi ini menegaskan pentingnya pemilihan metode optimasi yang sesuai dengan konteks distribusi dan prioritas operasional.