Hibridisasi Algoritma Genetika Dengan Variable Neighborhood Search (VNS) Pada Optimasi Biaya Distribusi
Abstrak: Proses distribusi
dianggap sangat penting bagi perusahaan karena menjadi salah satu faktor yang
mempengaruhi perolehan keuntungan. Besarnya biaya yang dikeluarkan serta kompleksnya
permasalahan dalam proses distribusi menjadikan permasalahan distribusi sebagai
topik yang perlu diteliti lebih mendalam lagi. Karena algoritma genetika (AG)
sudah terbukti mampu memberikan solusi terbaik pada berbagai macam permasalahan
optimasi dan kombinatorial, maka algoritma ini digunakan untuk menyelesaikan
permasalahan distribusi pada penelitian ini. Namun, penerapan GA klasik
memiliki kekurangan yaitu belum mencapai titik optimum global sehingga perlu
dihibridisasi menggunakan algoritma variable neighborhood search (VNS).
Algoritma ini dipilih karena selain mencari solusi secara global, algoritma ini
juga mencari solusi secara lokal sehingga mampu menutupi kekurangan dari GA.
Dengan menggunakan hibridisasi GA dengan VNS maka biaya yang diperoleh adalah
32392960 yang dibuktikan dengan penghematan biaya sebesar 323190 jika
dibandingkan dengan GA klasik yaitu 32716150. Namun, dilihat dari waktu
komputasi, GA-VNS membutuhkan waktu yang relatif sama dengan GA klasik yaitu
279332 ms (milisecond) dan 265091 ms.
Penulis: Asyrofa Rahmi, Wayan
Firdaus Mahmudy, Syaiful Anam
Kode Jurnal: jptinformatikadd170311
