Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kapal memiliki peran yang sangat penting pada perekonomian dunia sebagai alat pengangkutan barang baik antar daerah ataupun antar negara. Lebih dari tujuh miliar ton barang dikirim melalui jalur laut setiap tahunnya. Sebagian besar biaya operasional kapal berasal dari pemakaian bahan bakar dan harga bahan bakar sangat bervariasi pada setiap pelabuhan. Pemilihan rute kapal yang tepat merupakan hal yang sangat krusial dalam upaya meminimalisir biaya operasional. Penelitian ini mengimplementasikan metode optimasi dengan mempergunakan algoritma heuristik untuk pemilihan rute kapal dengan tujuan meminimalisir biaya operasional. Data jarak mil laut antar pelabuhan, kecepatan kapal, daya mesin, dan harga bahan bakar pada tiap pelabuhan diolah menjadi sebuah model Asymmetric Travelling Salesman Problem (ATSP). Penerapan 3 algoritma heuristik, yaitu : Nearest Neighbor Algorithm, Simulated Annealing, dan Algoritma Genetika dipergunakan untuk menyelesaikan model ATSP yang dibuat dengan fungsi objektif biaya bahan bakar yang seminimum mungkin. Variasi pada destinasi awal/akhir dari pemilihan rute juga dilakukan sebagai parameter uji tambahan dari setiap algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma genetika memberikan rute dengan biaya bahan bakar yang lebih rendah dari kedua algoritma lain pada setiap pemilihan rute yang dilakukan. Hal ini membuktikan bahwa algoritma genetika lebih efektif dalam menentukan rute kapal dengan biaya bahan bakar yang paling rendah.

---

Ships have a very important role in the world economy as a means of transporting goods between regions and between countries. More than seven billion tons of goods are shipped by sea each year. Most of the ship's operating costs come from the use of fuel and fuel prices vary widely at each port. Selection of the right ship route is very crucial to minimize operational costs. This study implements an optimization method using a heuristic algorithm for selecting ship routes with the aim of minimizing operational costs. Data on the distance of nautical miles between ports, ship speed, engine power and fuel prices at each port are processed into an Asymmetric Traveling Salesman Problem (ATSP) model. The application of 3 heuristic algorithms, namely: Nearest Neighbor Algorithm, Simulated Annealing, and Genetic Algorithm are used to solve the ATSP model created with the minimum fuel cost objective function. The results showed that the genetic algorithm provides a route with lower fuel costs than the other two algorithms at each route selection made. This proves that the genetic algorithm is more effective in determining the route of ships with the lowest fuel cost."

"Di Desain awal ruang mesin kapal biasanya dilakukan berdasarkan referensi desain sebelumnya seperti data rancangan, solusi teoretis optimal, alat-alat yang dibutuhkan dan batasan pada desain. Kemudian, data yang telah dirancang digunakan untuk fase desain berikutnya. Berikutnya perancang akan memodifikasi tata letak berdasarkan pertimbangan peralatan, analisis kinerja, dan evaluasi akhir. Akhirnya, tata letak yang optimal dipilih setelah dipertimbangkan berdasarkan pada pengetahuan dan pengalaman desainer. Pada zaman sekarang, perdagangan pembuatan kapal dunia sangatlah ketat. Untuk bersaing di pasar perdagangan dunia, galangan kapal harus membuat inovasi terbaru yang dapat meningkatkan perusahaan mereka. Salah satu terobosan yang paling populer adalah membuat desain kapal lebih efisien. Saat ini, berbagai konsep yang terkait erat dengan manajemen efisiensi sedang dieksplorasi secara terus-menerus. Di sisi lain, ruang mesin kapal adalah bagian paling rumit dari kapal sehingga strategi optimasi masih dikembangkan secara bertahap. Sehubungan dengan semua itu, skripsi ini ditujukan untuk menunjukkan langkah baru yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan ruang mesin yaitu dengan menggunakan metode algoritma genetika. Metode ini akan digunakan dengan perincian: 1) Algoritma genetika yang digunakan untuk persiapan ruang mesin akan meningkatkan efisiensi perawatan kapal dan meminimalkan panjang pipa di ruang mesin. Dua hal tersebut secara tidak langsung berkaitan dengan penghematan biaya produksi. 2) Kapal cargo panamax digunakan sebagai sampel utama.

---

The initial design of the ships engine room is usually carried out based on previous design references such as design data, optimal theoretical solutions, tools needed and limitations on the design. Then, the data that has been designed is used for the next design phase. Next the designer will modify the layout based on equipment considerations, performance analysis, and final evaluation. Finally, the optimal layout chosen after consideration is based on the knowledge and experience of the designer.

Today, the worlds shipbuilding trade is very strict. To compete in the world trade market, shipyards must make the latest innovations that can improve their companies. One of the most popular breakthroughs is making ship design more efficient.

At present, various concepts that are closely related to efficiency management are being explored continuously. On the other hand, the engine room of the ship is the most complicated part of the ship so the optimization strategy is still being developed in stages.

In connection with all that, this thesis is intended to show a new step that can be used to optimize machine space by using the genetic algorithm method.

This method will be used with details: 1) The genetic algorithm used to prepare the engine room will improve the efficiency of ship maintenance and minimize the length of the pipe in the engine room. These two things are indirectly related to saving production costs. 2) Panamax cargo ships are used as the main sample."

"Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh jadwal mata kuliah pada perguruan tinggi yang optimal, sehingga jumlah mata kuliah yang bentrok dapat dikurangi, beban mahasiswa lebih merata, serta penggunaan ruang kelas lebih optimal. Hal ini dilakukan dengan optimasi yaitu melalui penentuan jadwal mata kuliah. Optimasi jadwal dilakukan dengan menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika adalah salah satu algoritma yang tepat digunakan untuk memecahkan permasalahan dalam skala besar dan memiliki tingkat kompleksitas yang tinggi sehingga cocok untuk digunakan memecahkan masalah penjadwalan mata kuliah pada perguruan tinggi yang terkenal rumit dan memiliki banyak sekali variabel kendala yang harus dipenuhi dalam pembuatan jadwal yang baik. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebuah jadwal mata kuliah yang optimal berdasarkan jumlah mata kuliah yang bentrok, beban mahasiswa, dan penggunaan ruang kelas. Setelah penelitian dilakukan diperoleh jadwal baru yang optimal.

---

The aim of this research is to gain an optimum schedule for university course timetabling problem, in order to decrease the number of clashed courses, even distribute student's study burden, and optimize class utilization. Schedule optimization were achieved using genetic algorithm.

Genetic algorithm is one kind of algorithms that appropiate to be used for solving large scale problem with high complexity so it suitable to be used for solving university course timetabling problem which is an NP-hard problem and many constraints variable that has to be fulfilled in order to make a good schedule.

The result of this research is an optimum schedule based on number of clashed courses, student's study burden, and class utilization. After the research is completely done, the result is a new optimum schedule."

"Kegiatan berbelanja secara daring di e-commerce meningkat seiring dengan peningkatan pengguna internet di Indonesia. Kondisi ini mengakibatkan melonjaknya kegiatan pengiriman barang. Dalam proses pengiriman barang terdapat tahap last-mile delivery. Adapun tantangan yang dihadapi pada tahap ini adalah jumlah pengiriman yang banyak dan waktu pengiriman yang panjang. Hal ini bisa mengakibatkan penambahan jumlah alat transportasi yang digunakan. Salah satu alat transportasi untuk last-mile delivery adalah truk. Penggunaan truk dalam last-mile delivery dapat menyebabkan polusi udara serta tidak dapat mengirimkan paket tepat waktu karena kemacetan lalu lintas (dalam kasus daerah perkotaan). Karena hal itu, harus dicari jalan keluar yang dapat menurunkan polusi udara serta menurunkan kasus pengiriman paket tidak tepat waktu dalam last-mile delivery. Penelitian ini menggabungkan pemakaian truk dan drone yang bermaksud untuk menurunkan kasus pengiriman paket tidak tepat waktu serta menurunkan polusi udara dengan keunggulan drone. Metode yang dipakai melibatkan implementasi Fuzzy C-Means (FCM) clustering untuk mengelompokkan data pelanggan dengan mempertimbangkan kendala jumlah drone yang tersedia serta radius terbang drone dan implementasi Algoritma Genetika untuk merancang rute pengiriman yang optimal dengan mempertimbangkan kendala Time Windows pada depot dan semua cluster. Penerapan kedua metode itu dipakai pada data 90 pelanggan. FCM bisa menurunkan 63,15% jumlah cluster, menurunkan 36,03% keseluruhan jarak tempuh rute, menurunkan 28,77% keseluruhan waktu tempuh rute, serta pengurangan 4,06% nilai fungsi objektif bila ketimbang dengan yang didapat dari clustering secara intuitif.

---

Online shopping activities in e-commerce are increasing along with the rise in internet users in Indonesia. This trend has led to a surge in goods delivery activities. In the delivery process, there is a crucial last-mile delivery stage. The challenges faced during this stage include a high volume of deliveries and extended delivery times, leading to the necessity of deploying additional transportation means. One commonly used transportation method for last-mile delivery is trucks. However, the utilization of trucks in last-mile delivery poses challenges such as air pollution and the inability to ensure timely package deliveries due to traffic congestion, particularly in urban areas. To address these issues, a solution must be found that not only reduces air pollution but also mitigates instances of delayed package deliveries in last-mile delivery. This research proposes a novel approach by integrating the use of trucks and drones to capitalize on the advantages offered by drones. The methodology employed incorporates the implementation of Fuzzy C-Means (FCM) clustering to categorize customer data, considering constraints related to the number of available drones and the flying radius of the drones. Additionally, a Genetic Algorithm is applied to optimize delivery routes, considering time window constraints at the depot and within all clusters. The application of these two methods was tested on a dataset comprising 90 customers. FCM demonstrated the ability to reduce the number of clusters by 63.15%, decrease the overall route travel distance by 36.03%, and minimize the overall route travel time by 28.77%. Furthermore, it led to a 4.06% reduction in the objective function values compared to intuitive clustering."

"Dalam dunia bisnis selalu terdapat aksi persaingan. Perusahaan yang memiliki daya saing yang tinggi maka akan mampu bertahan. Perkembangan jasa pelayanan maskapai penerbangan dari tahun ke tahun semakin menjadi perhatian masyarakat luas. Fenomena ini sudah banyak ditangani oleh perusahaan termasuk perusahaan penerbangan dalam negeri PT. X, namun penjadwalan yang kurang optimal masih menjadi penghambatnya. Masalah yang paling mendesak bagi maskapai PT. X adalah biaya operasional yang sangat tinggi melebihi nilai pemasukan perusahaan. Makalah ini menawarkan kerangka kerja bagi perusahaan penerbangan untuk menyusun penjadwalan awak pesawat, dengan menggunakan model optimasi yang optimal sambil mempertimbangkan serangkaian aturan dan batasan yang berlaku dalam penerbangan.

---

In the business world there is always competition action. Companies that have high competitiveness will be able to survive. The development of airline services from year to year is increasingly a concern of the public. This phenomenon has been handled by many airline companies including domestic airlines company PT. X, but less optimal scheduling is still a barrier. The most pressing issue for PT. X is that the operational costs exceed the company 39 s revenue. This paper offers a framework for airlines to develop aircraft scheduling schedules, using optimized optimization models while considering a set of rules and restrictions in flight."

"Permasalahan penjadwalan karyawan secara umum adalah masalah untuk menentukan berapa banyak pekerja yang dibutuhkan untuk ditugaskan terhadap setiap periode waktu kerja yang direncanakan oleh sebuah organisasi dengan tujuan mengcover seluruh penugasan dengan biaya minimum. Permasalahan penjadwalan karyawan mempunyai kompleksitas tinggi karena banyak faktor yang harus dipertimbangkan seperti aturan yang berlaku serta biaya yang ditimbulkan. Metode yang digunakan untuk optimasi penjadwalan karyawan dalam penelitian ini adalah Algoritma Genetika. Solusi melalui metode ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam mengoptimal jadwal karyawan pengawas pembangunan kapal.

---

Crew scheduling problem is in general, the problem of determining how many workers must be assigned to each of the planning periods of work time for an organization in order to cover all assignments at minimum cost. Crew scheduling has a high complexity because of many aspects must be considered, such as work-rule agreements and cost of individual assignment. The method to optimize the crew scheduling problem is Genetic Algorithm. The solution through this method could help the organization to optimize workforce scheduling of ship building surveyor."

"Penempatan posisi Access Point pada Jaringan Wifi.id yang tepat sangat diperlukan untuk mengoptimalkan kekuatan sinyal yang diterima dari transmitter ke receiver. Parameter yang paling mempengaruhi dalam menentukan performa posisi Access Point adalah nilai kekuatan sinyal, karena nilai inilah yang akan digunakan untuk menentukan coverage area (cakupan sinyal) dari sebuah transmitter (Access Point).Pada penelitan ini telah dilakukan pengukuran terhadap kekuatan sinyal access point terhadap penerima di ruang EBIS WITEL Yogyakarta yang diukur menggunakan InSSIDER dan dihasilkan RSSI (Receive Signal Strength Indicator) dari sebuah transmitter terhadap receiver. Dalam pengukuran juga digunakan propagasi Line Of Sight (LOS) dan propagasi Non Line Of Sight (NLOS). Data yang diperoleh dari hasil pengukuran dilapangan digunakan untuk melakukan pemodelan penempatan posisi Acces Point menggunakan metode algoritma genetika. Kekuatan sinyal RSSI yang diterima oleh receiver tidak hanya bergantung pada jarak antara transmitter dan receiver, akan tetapi menunjukkan variasi yang besar terhadap fading dan shadowing pada sebuah lokasi, juga pengaruh interferensi dapat menyebabkan penurunan sinyal (RSSI) yang diterima oleh receiver.Dari hasil penelitian yang dilakukan, diharapkan dapat menghasilkan pemodelan yang sesuai dan tepat guna dalam melakukan optimisasi penempatan posisi Access Point pada jaringan Wifi.Id menggunakan metode algoritma genetika.

---

Positioning of access point on wifi.id?s network on the right place is needed to optimize the signal strength received from the transmitter to the receiver . The parameters that most influence in determining the performance of the position of the access point is the value of the signal strength, because the value that will be used to determine the coverage area (signal coverage) of a transmitter (access point).

In this research has been done measuring the signal strength of the access point to the receiver in the room EBIS Witels Yogyakarta measured using inSSIDer and generated RSSI (Receive Signal Strength Indicator) from a transmitter to a receiver. Measurements were also used in the propagation of Line Of Sight (LOS) and propagation Non Line Of Sight (NLOS). Data obtained from field measurements are used for modeling the placement of the access point using genetic algorithm. RSSI signal strength received by the receiver does not only depend on the distance between transmitter and receiver, but showed a large variation against fading and shadowing at a location, also influence the interference can cause a decrease in the signal (RSSI) received by the receiver.

From the research conducted, is expected to generate appropriate modeling and effective in optimizing the placement of the access point on the wifi.id?s network using genetic algorithm."