Penerapan Improved Ant Colony Optimization (IACO) dalam masalah split Delivery Vehicle Routing Problem dengan Time Windows

Fauziah, Selvi Siti (2025) Penerapan Improved Ant Colony Optimization (IACO) dalam masalah split Delivery Vehicle Routing Problem dengan Time Windows. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text
1_cover.pdf

Download (72kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2_Abstrak.pdf

Download (667kB) | Preview
[img]
Preview
Image
3_skbebasplagiarism_1.jpg

Download (427kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4_daftarisi.pdf

Download (667kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5_bab1.pdf

Download (666kB) | Preview
[img] Text
6_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
7_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
8_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
9_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (653kB) | Request a copy
[img] Text
10_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (679kB) | Request a copy
[img] Text
11_lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (795kB) | Request a copy

Abstract

Operasi logistik distribusi, terutama di sektor ritel besar seperti Alfamart, menghadapi tantangan kompleks yang dikenal sebagai Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows (SDVRPTW). Masalah ini penting untuk menekan biaya operasional dan menjaga ketersediaan produk melalui rute yang efisien. Meskipun Ant Colony Optimization (ACO) telah terbukti efektif, masih terdapat ruang untuk peningkatan kinerja. Penelitian ini mengusulkan Improved Ant Colony Optimization (IACO) yang dihibridisasi dengan Tabu Search (TS) dan Simulated Annealing (SA) untuk mengatasi SDVRPTW. Hibridisasi ini dirancang untuk meningkatkan eksplorasi solusi dan membantu algoritma menghindari local optima. Tujuan utama penelitian adalah meminimalkan total biaya yang mencakup biaya distribusi, emisi karbon, dan penalti keterlambatan. Hasil pengujian pada Dataset Solomon dan data Alfamart menunjukkan bahwa IACO secara konsisten menghasilkan solusi dengan total biaya yang lebih rendah dibandingkan ACO, dengan peningkatan kinerja hingga 57,81% pada kasus 50 pelanggan. Meskipun waktu komputasinya sedikit lebih lama, peningkatan kualitas solusi yangsignifikan ini dianggap sepadan, sehingga IACO menjadi pendekatan yang unggul untuk optimasi rute distribusi.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: Vehicle Routing Problem; Split Delivery; Time Windows; Improved Ant Colony Optimization
Subjects: Mathematics
Mathematics > Research Methods of Mathematics
Applied mathematics
Applied mathematics > Mathematical Optimization
Applied mathematics > Programming Mathematics
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Matematika
Depositing User: Selvi Siti Fauziah
Date Deposited: 26 Aug 2025 01:22
Last Modified: 26 Aug 2025 01:22
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/115986

Actions (login required)

View Item View Item