Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pythagoras: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika MATEMATIKA Jurnal Sains Dasar AdMathEdu : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Ilmu Matematika dan Matematika Terapan Jurnal Pengabdian Masyarakat MIPA dan Pendidikan MIPA Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya Jurnal Kajian dan Terapan Matematika
Eminugroho Ratna Sari
Jurusan Pendidikan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Yogyakarta,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Mathematics

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

 1 
PENYELESAIAN CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DAN NEAREST NEIGHBOUR PADA PENDISTRIBUSIAN ROTI Handriyo Hutomo; Eminugroho Ratna Sari
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 6, No 2 (2017): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membentuk  model  matematika  Capacitated  Vehicle  Routing Problem  (CVRP)  pada pendistribusian roti di CV Jogja Transport dan menyelesaikannya menggunakan algoritma  genetika  dan  metode  nearest  neighbour,  serta  membandingkan  hasil  penyelesaian  model tersebut. Data yang dibutuhkan antara lain  jarak antar depot dengan pelanggan dan jarak antar pelanggan, jumlah  permintaan  masing-masing  pelanggan,  jumlah  kendaraan  yang  dioperasikan  dan  kapasitas kendaraan.  Data  kemudian  diolah  untuk  dimodelkan  sebagai  permasalahan  CVRP  yang  selanjutnya diselesaikan  dengan  algoritma  genetika  dan  metode  nearest  neighbour.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa berdasarkan perbandingan efektivitas terhadap roti yang diangkut  metode nearest neighbour  lebih efektif dari algoritma genetika. Metode nearest neighbour menghasilkan rute yang dapat memaksimalkan kapasitas  angkut  kendaraan  yaitu  mengangkut  420  roti  (100%).  Berdasarkan  perbandingan  efektivitas terhadap  jarak  tempuh  algoritma  genetika  lebih  efektif  dari  metode  nearest  neighbour.  Algoritma genetika menghasilkan total jarak sejauh 39,5 km. Jarak tersebut lebih efektif 6,4 km dari metode nearest neighbour.Kata kunci: CVRP, Algoritma Genetika, Nearest Neighbour
PENYELESAIAN MODEL NONLINEAR MENGGUNAKAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN ALGORITMA GENETIKA PADA PRODUKSI TEMPE Asep Indriana; Eminugroho Ratna Sari
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 6, No 1 (2017): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Optimisasi banyak diterapkan dalam masalah industri untuk mendapatkan keuntungan yang maksimum atau biaya produksi yang minimum. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model matematika dalam pengoptimalan biaya produksi Tempe Murni selama satu bulan dan menyelesaikan model menggunakan separable programmingdengan  algoritma  genetika. Model  nonlinear  dibentuk  berdasarkan  empat  variabel  harga  tempe,yaitu  harga  Rp.5.000,00  (A),  harga  Rp. 3.500,00  (B),  harga  Rp. 2.500,00  (C),  harga  Rp. 2.000,00  (D).  Selanjutnya,  model nonlinear  diselesaikan  menggunakan  separable  programming dengan  hampiran fungsi  linear  sepotong-sepotong menggunakan  formulasi  lambda  yang  menghasilkan  pemrograman  linear.  Kemudian,  pemrograman  linear diselesaikan  dengan  algoritma  genetika  menggunakan software MATLAB. Permasalahan  yang  dibahas dalam penelitian ini yaitu meminimumkan biaya produksi industri Tempe Murni berdasarkan data produksi selama tiga bulan sebelumnya yang diperoleh dari keterangan pemilik industri. Hasil perhitungan menunjukkan biaya produksi minimum Tempe Murni selama satu bulan berikutnya adalah Rp 32.650.307,8, dengan produksi A sebanyak 6300 bungkus, produksi B sebanyak 4200 bungkus, produksi C sebanyak 2100 bungkus dan produksi D sebanyak 2100 bungkus.
EFEKTIFITAS METODE GOAL PROGRAMMING DAN LEXICOGRAPHIC GOALPROGRAMMING DALAM OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM Rohmah Nur Istiqomah; Dwi Lestari; Eminugroho Ratna Sari
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 6, No 1 (2017): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana membentuk portofolio saham dengan model goal programming dan lexicographic goal programming dan menerapkannya pada pasar saham Indonesia. Model goal  programming tidak  memberikan  prioritas setiap tujuan,  sedangkan model lexicographic  goal programmingmemberikan prioritas pada masing- masing tujuan. Langkah dalam menyusun model goal programming portofolio saham  adalah  menentukan  tujuan  -  tujuan  pembentukan  portofolio,  mendefinisikan  variabel  -  variabel penyimpangan   setiap  tujuan  dan  menyusun  fungsi  tujuan goal  programming yaitu  meminimalkan  variabel -variabel  penyimpangan  dan  menyusun  fungsi  kendala.  Sementara  penyelesaian  model lexicographic  goal programming terlebih dahulu menentukan prioritas setiap tujuan, selanjutnya menyelesaikan model dengan fungsi tujuan prioritas  pertama  saja,  dilanjutkan  menyelesaikan  model  dengan  fungsi  tujuan  prioritas  kedua  dengan menambahkan nilai fungsi tujuan prioritas pertama sebagai fungsi kendala baru. Begitu seterusnya hingga prioritas yang terakhir. Solusi optimal pada model dengan fungsi tujuan yaitu prioritas terakhir menjadi solusi optimal dari masalah lexicographic goal programming. Penelitian ini membentuk 11 portofolio untuk masing - masing metode, selanjutnya akan dipilih portofolio optimal setiap metode berdasarkan indeks sharpe. Hasil yang diperoleh bahwa portofolio  optimal  model goal  programming  memberikan indeks  sharpe  yang  lebih  tinggi  daripada  model lexicographic goal programming. Kata  kunci  :  portofolio  optimal, goal  programming,  lexicographic  goal  programming, variabel  penyimpangan, indeks sharpe
OPTIMASI TANAMAN PANGAN DI KOTA MAGELANG DENGAN PEMROGRAMAN KUADRATIK DAN METODE FUNGSI PENALTI EKSTERIOR Sativa Nurin Insani; Eminugroho Ratna Sari
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 6, No 2 (2017): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Optimasi merupakan suatu cara untuk menemukan hasil yang terbaik dari fungsi-fungsi tujuan dengan tetap memperhatikan batasan  yang  ada. Salah  satu  contoh penerapannya yaitu  optimasi  tanaman  pangan. Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  membentuk  model  matematika  untuk  mengoptimalkan  rata-rata  produksi 3  jenis tanaman pangan yaitu padi, ketela pohon dan jagung dengan kendala luas tanaman yang dipanen tidak boleh lebih dari luas tanam maksimal serta menyelesaikan model dengan pemrograman kuadratik dan metode fungsi penalti eksterior. Model matematika dalam penelitian ini merupakan model nonlinear yang dibentuk menggunakan metode kuadrat terkecil. Pemrograman kuadratik menyelesaikan masalah nonlinear dengan mengubahnya menjadi masalah linear menggunakan syarat Kuhn Tucker yang kemudian diselesaikan dengan simpleks metode wolfe. Sedangkan metode fungsi  penalti  eksterior mengubah masalah  nonlinear  berkendala  menjadi  tak  berkendala dan  solusi optimalnya memenuhi syarat  perlu  dan  cukup  keoptimalan  masalah  tak  berkendala.Diperoleh  hasil  optimal  yang  sama dari kedua  metode, yaitu  387,0586 kwintal dengan luas panen padi 520,75 hektar, ketela pohon 33,6426 hektar, dan jagung 8,4817 hektar.Kata kunci: Optimasi, Tanaman Pangan, Metode Kuadrat terkecil, Pemrograman Kuadratik, Metode Fungsi Penalti Eksterior.
PENYELESAIAN CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM MENGGUNAKAN SAVING MATRIKS, SEQUENTIAL INSERTION, DAN NEAREST NEIGHBOUR DI VICTORIA RO Marchalia Sari A.; Atmini Dhoruri; Eminugroho Ratna Sari
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 5, No 3 (2016): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Salah satu jenis dari Vehicle Routing Problem (VRP) adalah Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) yaitu VRP yang memiliki batasan kapasitas kendaraan. Tujuan penulisan skripsi ini adalah membentuk model CVRP untuk rute distribusi di Victoria RO, menyelesaikannya menggunakan saving matriks, sequential insertion dan nearest neighbour, serta mengetahui  penyelesaian CVRP yang paling efektif dari ketiga metode tersebut. Penentuan solusi dengan metode saving matriks, metode sequential insertion, dan metode nearest neighbour. Metode saving matriks menggunakan nilai penghematan (saving). Metode sequential insertion memiliki kelebihan dalam penentuan lokasi penyisipan, sedangkan metode nearest neighbour mempertimbangkan jarak yang terdekat. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dalam menyelesaikan CVRP menggunakan metode saving matriks, diperoleh total jarak tempuh yaitu 96,5 km, dengan metode sequential insertion diperoleh total jarak tempuh yaitu 91,5 km, dan dengan metode nearest neighbour diperoleh total jarak tempuh yaitu 96,6 km. Sedangkan total jarak tempuh perusahaan saat ini yaitu 105,5 km. Hal ini menunjukkan bahwa metode sequential insertion lebih efektif dalam menentukan rute distribusi di Victoria RO.  Kata kunci : capacitated vehicle routing problem (CVRP), Saving matriks, sequential insertion, nearest neighbour, distribusi.
PENYELESAIAN MODEL PORTOFOLIO NONLINEAR MENGGUNAKAN METODE SEPARABLE PROGRAMMING DAN LAGRANGE MULTIPLIER Puji Rahayu; Eminugroho Ratna Sari; Retno Subekti
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 5, No 5 (2016): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Optimalisasi  model  portofolio  nonlinear  dapat  dijadikan  acuan  investor  dalam  berinvestasi.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  membentuk  model  portofolio  nonlinear  pada  investasi  saham  dan  menyelesaikan  masalah optimalisasi portofolio menggunakan  separable programming  dan  lagrange multiplier.  Model portofolio  memuat tiga saham terpilih dari Liquid-45 (LQ-45) periode 1 Desember 2014 sampai 28 Desember 2015 melalui Purposivesampling.  Separable  programming  merupakan  suatu  pendekatan  penyelesaian  masalah  nonlinear  dengan mentransformasikan bentuk nonlinear menjadi bentuk linear yang hanya memuat satu variabel. Sedangkan lagrange multiplier  merupakan  metode  penyelesaian  optimalisasi  dengan  membentuk  fungsi  lagrange.  Hasil  penyelesaian model  nonlinear  pada  portofolio  menggunakan  separable  programming  menunjukkan  proporsi  dana  yang  akan diinvestasikan  sebesar  30%  pada  Unilever  Indonesia  Tbk  (UNVR),  30%  pada  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk (TLKM) dan 40% pada  Waskita Karya Tbk (WSKT). Sedangkan pada  lagrange multiplier  sebesar 30,37% pada saham  UNVR;  26,61%  pada  saham  TLKM  dan  43,001%  pada  saham  WSKT.  Lagrange  multiplier  mempunyai penyelesaian efisien dilihat dari keuntungan dan indeks sharpe  yang lebih  tinggi  daripada separable programming.Kata kunci: optimalisasi, portofolio, separable programming, lagrange multiplier
Co-Authors Asep Indriana Atmini Dhoruri Dwi Lestari Dwi Lestari Dwi Lestari Endah Retnowati Fitriana Yuli Saptaningtyas Handriyo Hutomo Istiqomah, Rohmah Nur Lestari, Dwi Marchalia Sari A. Muhammad Fauzan Nikken Prima Puspita Noer Hidayati Nur Hadi Waryanto Puji Rahayu Puji Rahayu Retno Subekti Rohmah Nur Istiqomah Sahid Sahid Sativa Nurin Insani Sugiyono Sugiyono