Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CALYPTRA : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya
Eunike Rianiputri Kosasih
Universitas Surabaya
Education

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENGEMBANGAN MODEL KEPUTUSAN LOKASI DAN ALOKASI PADA JEJARING RANTAI PASOK MULTI-ESELON DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM Kosasih, Eunike Rianiputri; Santoso, Amelia; Prayogo, Dina Natalia
CALYPTRA : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya Vol 3, No 1 (2014): CALYPTRA : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya
Publisher : University of Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada supply chain design penentuan lokasi fasilitas industri merupakankeputusan yang harus diperhitungkan dengan tepat, karena keputusan lokasimerupakan keputusan jangka panjang. Selain itu, penentuan alokasi ke tiap entitaspada rantai pasok juga harus ditentukan. Shankar et al. (2013) mengembangkanmodel matematis terkait pemilihan lokasi dan alokasi pada jejaring rantai pasokmulti-eselon. Namun model yang dikembangkan tersebut belummemperhitungkan batasan kapasitas armada dan kevariasian produk. Sedangkanjika penggunaan armada lebih besar dibandingkan dengan armada yang tersediabatasan kapasitas armada harus diperhitungkan, dan pada umumnya saat iniperusahaan memproduksi produk lebih dari satu jenis. Oleh karena itu penelitianini akan mengembangkan model Shankar et al. (2013) menjadi model keputusanlokasi dan alokasi yang mempertimbangkan batasan kapasitas armada dan variasiproduk. Model yang telah dikembangkan kemudian diuji coba menggunakan duametode, yaitu metode optimasi dan Particle Swarm Optimization (PSO)Algorithm. Hasil yang diperoleh dari dua uji coba tersebut adalah, total biaya darimetode PSO 8% lebih tinggi dibandingkan dengan metode optimasi, namunwaktu yang dibutuhkan PSO untuk menyelesaikan model lima kali lebih cepatdibanding metode optimasi, sehingga dapat dikatakan bahwa metode PSO lebihefektif untuk digunakan. Analisis sensitivitas menunjukkan bahwa fungsi tujuantotal biaya sensitif terhadap perubahan parameter demand dan tidak sensitifterhadap perubahan parameter kapasitas.
Co-Authors Amelia Santoso Dina Natalia Prayogo