OPTIMASI RUTE DISTRIBUSI BENDA POS BERBASIS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN ANT COLONY SYSTEM DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Ardhyan Fajar Kristantya, Ir. Agus Darmawan, S.T., M.S., Ph.D., IPM., ASEAN Eng

2011 | Skripsi | S1 TEKNIK INDUSTRI

Permasalahan distribusi Kantor Pos merupakan permasalahan Travelling Salesman Problem (TSP) karena masing-masing Kantor Pos Cabang (KPC) hanya akan dikunjungi satu kali oleh armada distribusi yang kemudian akan kembali lagi ke Kantor Pos Pusat. Adanya kenyataan bahwa sejumlah jalan dalam rute distribusi yang dilewati memiliki karakteristik jalan satu arah, menyebabkan jalur yang dilewati saat berangkat tidak dapat dilewati pada saat armada distribusi kembali ke Kantor Pos Pusat sehingga jarak dari KPC 1 ke KPC 2 belum tentu sama dengan jarak dari KPC 2 ke KPC 1. Untuk menyelesaikan permasalahan Kantor Pos ini, digunakan metode heuristik karena terdapat banyak kemungkinan jalur yang dapat dibuat. Metode yang digunakan dalam permasalahan ini menggunakan dua algoritma yaitu Ant Colony System (ACS) dan Particle Swarm Optimization (PSO). Dua algoritma ini dipilih untuk mengetahui apakah hasil dari optimasi dengan menggunakan PSO lebih baik dibanding menggunakan algoritma ACS atau sebaliknya. Tujuan dalam penelitian ini adalah menentukan rute distribusi benda pos yang optimal untuk setiap jalur distribusi sehingga total jarak minimal dan membandingkan antara algoritma ACS dan PSO Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa total jarak yang ditempuh dengan algoritma PSO dan ACS mempunyai hasil yang sama yaitu 237,1 km. Parameter yang digunakan ditentukan berdasarkan mekanisme Design of Experiment (DOE). Nilai parameter optimal yang digunakan untuk melakukan running program adalah 200 partikel, dengan nilai c1 = 1,61 dan c2 = 2,92 , sedangkan parameter optimal dalam ACS yaitu jumlah semut sebanyak 200, ?= 0,01, dan ?=0,99. Terdapat perbedaan yang signifikan dalam waktu yang dibutuhkan unutk iterasi maupun jumlah iterasi antara Ant Colony System (ACS) dan Particle Swarm Optimization (PSO). PSO membutuhkan waktu iterasi lebih sedikit dibanding ACS, tetapi jumlah iterasi yang dibutuhkan PSO lebih banyak dibanding jumlah iterasi yang dibutuhkan dalam ACS.

Kata Kunci : Distribusi, benda pos, travelling salesman problem, particle swarm optimization, ant colony system.