ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENENTUKAN RUTE PENGIRIMAN BARANG
ABSTRAK
PT. Catalyst Solusi Integrasi merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dibidang IT. PT. Catalyst Solusi Integrasi menyediakan semua kebutuhan IT meliputi kebutuhan hardware, software dan jasa. Ketepatan waktu dalam proses pengiriman barang dari mulai barang dikirim sampai barang diterima customer, merupakan suatu hal yang sangat penting bagi perusahaan kami karena hal tersebut sangat berperan penting dalam meningkatkan kepuasan customer serta meningkatkan kepercayaan customer. Seringnya terjadi kerancuan dalam penentuan rute pengiriman barang dan kurang adanya susunan system pengiriman barang yang jelas, menyebabkan sering terjadinya kekacauan dalam proses pengiriman barang. Agar semua permasalahan tersebut bisa diatasi, maka dibuatlah sebuah system aplikasi menentukan rute pengiriman barang dengan menggunakan Genetika Algoritma. Genetika Algoritma adalah sebuah metode algoritma pencarian heuristik yang didasarkan atas mekanisme evolusi biologis. Pada algoritma ini teknik pencarian dilakukan sekaligus atas sejumlah solusi yang mungkin yang dikenal dengan populasi. Individu yang terdapat dalam satu populasi disebut istilah kromosom. Kromosom ini merupakan suatu solusi yang masih berbentuk simbol. Populasi awal dibangun secara acak, sedangkan populasi berikutnya merupakan hasil evolusi kromosom-kromosom melalui iterasi yang disebut dengan istilah generasi. Pada setiap generasi, kromosom akan melalui proses evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan fungsi fitness. Penerapan metode ini kedalam aplikasi berbasis dekstop membantu mengelolah data
secara tepat dan bisa memberikan prediksi rute pengiriman barang dengan pencapaian lokasi terdekat. Dengan adanya aplikasi ini proses pengiriman barang akan bisa lebih terstruktur dan teratur. Hasil analisa data pengiriman sebanyak 20 data mulai dari
DO-0001 sampai dengan DO-0020 diperoleh hasil akurasi rata-rata sebesar 60%.
Kata Kunci: Algoritma Genetika, Genetika Algoritma, Rute Pengiriman, Mutasi, Iterasi, Crossover, Populasi
S06-16271 | 1627 | Koleksi Skripsi | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain