PEMILIHAN RUTE TERPENDEK DALAM PROSES DISTRIBUSI MENGGUNAKAN METODE VRP DENGAN ALGORITMA GENETIKA DI PT. TIRTA INVESTAMA DANONE AQUA - Vida Windya; Singgih Saptadi (Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, 2019)
Permasalahan yang umumnya terjadi dalam distribusi air minum dalam kemasan adalah bagaimana meminimalkan total jarak tempuh transportasi tanpa mengorbankan waktu penyelesaian tujuan untuk mengurangi risiko penurunan kualitas dan kepercayaan konsumen. Masalah yang dihadapi mencakup multi-moda yang heterogen, sumber tunggal, perjalanan tunggal, dan multi-produk. Permasalahan tersebut dapat dimodelkan sebagai vehicle routing problem (VRP). Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh jalur pendistribusian pada masalah vehicle routing air minum dalam kemasan yang mendekati optimal menggunakan algoritma genetika. VRP termasuk dalam non-polynominal hard(NP-hards), yang umumnya menggunakan pendekatan heuristik untuk menemukan solusi. Algoritma genetika merupakan salah satu metode heuristik untuk mencari rute atau jalur distribusi sayuran yang memenuhi tujuan. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengurangan waktu distribusi sekitar 1 jam sampai dengan 2 jam dan pengurangan jarak tempuh sekitar 5 sampai dengan 8 km. Studi ini menunjukkan penggunaan algoritma genetika dalam VRP dapat menghasilkan solusi yang lebih optimal dalam pendistribusian. Abstract [The problem that often arise in distribution of bottled water at PT. Tirta Investama is how to minimize the total transportation mileage without sacrificing the goal completion time to reduce the risk of the decline in the quality and customer trust]. The problems encountered in this case include heterogeneous multi-feet, single source, single trip, and multi product. The objective of this study was to obtain the distribution channels on the vehicle routing problem of bottled water using genetic algorithm (GA). Vehicle routing problem is an important issue on a transportation system that aims to minimizing total vehicle mileage. VRP belongs to the class of non-polynomial hard (NP-hard), which generally uses a heuristic approach to find a solution. This research used genetic algorithm optimization method (GA) to solve the problem. Genetic algorithm is one of the heuristic methods, which is analogous to the process of evolution by natural selection phase, crossover and mutation. The research showsthat reduction of the distribution time of about 1 hour and reduction of the distribution mileage of about 8 kilometers. This study prrsents a genetic algorithm for solving vehicle routing problem resulted in a more optimal solution on the distribution.