Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Riset Rumpun Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (JURRIMIPA) Jurnal Riset Rumpun Ilmu Pendidikan (JURRIPEN) Algoritma: Jurnal Matematika, Ilmu Pengetahuan Alam, Kebumian dan Angkasa
Faiz Ahyaningsih
Unknown Affiliation
Earth & Planetary Sciences Education Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
OPTIMALISASI RUTE DISTRIBUSI AIR MINUM DALAM KEMASAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA PADA PT. MUAL NATIO MAJU BERSAMA Dina Enjeli Sihombing; Faiz Ahyaningsih
JURNAL RISET RUMPUN ILMU PENDIDIKAN Vol. 2 No. 1 (2023): April : Jurnal Riset Rumpun Ilmu Pendidikan
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jurripen.v2i1.815

Abstract

Travelling Salesman Problem (TSP) is a problem that is often encountered by a salesman who must travel exactly once to all consumers in a route and will return to the starting point of departure. Algorithm Genetic Algorithm is one way to find heuristic solutions based on the evolutionary ideas of natural selection and genetics. The aim is to find the optimal route for the distribution of bottled water products produced by PT. Mual Natio Maju Bersama. To find a solution, the chromosomes processed by the genetic algorithm are represented through the stages in the Genetic Algorithm individual initialization, fitness value, linear fitness ranking, roulette whell selection, crossover, and mutation. In order to achieve the optimum solution, namely The best path obtained is PT Mual Tio Maju Bersama –BUMDES Sait ni Huta - UD. Alvaro - UD. Lancelhot – UD. Alris – UD. Jamel – Toko Kelontong SRC Resi 2 – Toko Notra – UD. B Siringoringo – Toko Dahlia Siahaan – UD. Purba – UD. Cahaya – UD. Hutapea – UD. Gabe – UD. Setia II – UD. Larisma II – UD. Antoni – UD. Bona Siahaan – UD. Sederhana – Toko Manalu – UD. Setia I – Toko Ferdinan – UD. Alboy – Wisma Daun Mas – UD. Top Jaya – UD. Mega Silaban – BUMDES Silaitlait – UD. Rika – UD. Panamot – Piltik Coffee and Homestay Bandar Udara Silangit – UD. Rolas Boy – UD. Salamat Karya – UD. Simpang Jaya – UD. Lambok - Piltik Coffee and Homestay Siborongborong – UD. Bahagia – UD. Marlinca – UD. Heri Joel Pasaribu – UD. Ebenezer – UD. Mawar – UD. A Saudara – UD. SP Perdana – PDAM Mual Na Tio – UD. Rokkap - PT Mual Tio Maju Bersama. The best path length is 125.2700 cartesian units and the best fitness value is 0.008000.
Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Prediksi Harga Bahan Pangan di Wilayah Kabupaten Deli Serdang Putri Dewita Sari; Faiz Ahyaningsih
Algoritma : Jurnal Matematika, Ilmu pengetahuan Alam, Kebumian dan Angkasa Vol. 2 No. 6 (2024): Algoritma : Jurnal Matematika, Ilmu pengetahuan Alam, Kebumian dan Angkasa
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Matematika dan Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62383/algoritma.v2i6.287

Abstract

Foodstuffs are raw materials in the form of agricultural, vegetable and animal products that are used by the food processing industry to produce a food product. Food ingredients consist of plant foods and animal foods. Food is the most basic need for human resources in a country. Food prices sometimes experience erratic increases or decreases. The aim of this research is to determine the results of food price predictions in the Deli Serdang Regency area using the Backpropagation algorithm. The data used in this research is food price data from 2020 to 2023 which comes from the official National Food Ingredients website. This research uses the Backpropagation algorithm artificial neural network method which uses several architectural models and the results of this test will produce the best accuracy values. The test results show that the best architecture for research on implementing the backpropagation algorithm in predicting food prices in Deli Serdang Regency is 2-10-1 with an accuracy of 87.5% and the 2-3-8-1 architecture with an accuracy of 87.5%.
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING (Studi Kasus: PT Tibeka Jaya Abadi) Supanjo Ginting; Faiz Ahyaningsih
JURNAL RISET RUMPUN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Vol. 2 No. 2 (2023): Oktober : Jurnal Riset Rumpun Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Publisher : Pusat riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jurrimipa.v2i2.1137

Abstract

PT Tibeka Jaya Abadi merupakan perusahaan yang memproduksi kopi menjadi kopi sengah jadi yang dimana belum dijadikan bubuk kopi. PT Tibeka Jaya Abadi memiliki lebih dari satu target yang ingin dicapai yaitu Perusahaan menetapkan memaksimalkan pendapatan sebagai prioritas utama, disusul dengan menekan biaya bahan baku sebagai prioritas kedua, memaksimalkan waktu pengolahan sebagai prioritas ketiga, memaksimalkan hasil produksi prioritas keempat dan menentukan jumlah produksi yang optimal sebagai prioritas kelima, yang artinya tujuan perusahaan tidak lagi tunggal melainkan multi (lebih dari satu) dengan harapan setiap tujuan dapat dipenuhi dengan baik. Metode Goal Programming merupakan metode yang tepat untuk dipergunakan pada masalah perusahan. Berdasarkan analisa data yang telah dilakukan oleh peneliti dengan bantuan software LINDO dalam proses pengolahan data didapat hasil yang lebih menguntungkan dibandingkan dengan metode yang selama ini dilaksanakan perusahaan. Perusahan mampu menentukan produksi yang optimal sesuai dengan permintan pasar sebesar 99.530 kg. Begitu pula waktu pengolahan dapat dimaksimalkan selama 120 jam. Dan sebelum mengunakan metode Goal Programming pendapatan Perusahaan sebesar Rp. 7.512.831.000. Dan setelah menggunakan metode Goal Programming maka pendapatan perusahaan adalah sebesar Rp. 8.324.780.000. Sehingga tujuan perusahaan yaitu meningkatkan optimal produksi tercapai.
Co-Authors Dina Enjeli Sihombing Putri Dewita Sari Supanjo Ginting