Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Optimasi pemilihan rute pelayaran kapal kontainer merupakan salah satu cara untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional perusahaan pelayaran. Dalam penelitian ini, kami menggunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk menentukan rute pelayaran terbaik bagi kapal kontainer di trayek Asia. Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) merupakan salah satu metode heuristik yang menerapkan semut sebagai agen dengan update Pheromone-nya untuk dapat melakukan proses pencarian solusi yang efektif dan efisien. Algoritma ACO yang dibandingkan sebanyak lima yaitu Ant System (AS), Elitist Ant System(EAS), Rank-based Ant System (ASRank), Max-min Ant System (MMAS), dan Ant Colony System (ACS). Dengan menggunakan data historis lalu lintas pelayaran dan mengoptimalkan faktor-faktor seperti waktu tempuh, biaya bahan bakar, dan biaya gerbang pelabuhan untuk menentukan rute terbaik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Ant Colony System (ACS) dengan proses iterasi yang cepat hanya 1 detik dan input parameter  yang menghasilkan pemilihan rute 6-9-8-5-2-3-1-7-4-10-12-11-6, dan jarak 15626,39 mil serta waktu tempuh perjalanan 1131,576 jam, dimana hasil ini memiliki Efisiensi jarak sebesar 65,9404 % dan ini berbanding lurus dengan optimasi bahan bakar maupun waktu yan ditempuh.

---

Optimizing container ship routing is one way to improve efficiency and reduce operational costs for shipping companies. In this research, we utilized the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm to determine the best shipping route for container ships in the Asian region. The ACO algorithm is a heuristic method that utilizes ants as agents with updated pheromones to effectively and efficiently search for solutions. Five ACO algorithms were compared: Ant System(AS), Elitist Ant System(EAS), Rank-based Ant System(ASRank), Max-min Ant System(MMAS), and Ant Colony System(ACS). Using historical shipping traffic data, we optimized factors such as travel time, fuel costs, and port gate costs to determine the best route. The results of this research showed that the Ant Colony System (ACS) with a fast iteration process of only 1 second and input parameters α ∈ {1}, β ∈ {2 and 3}, m = 10, τ0 ∈ {0}, and ρ ∈ {0.5} yielded the route selection 6-9-8-5-2-3-1-7-4-10-12-11-6, with a distance of 15,626.39 miles and a travel time of 1,131.576 hours.  result where this has a distance efficiency of 65.9404% and this is directly proportional to the optimization of fuel and time taken."

"Dalam perkembangannya, dengan munculnya pelabuhan-pelabuhan baru yang dapat mengakomodir kapal – kapal internasional untuk bersandar, pilihan rute pelayaran yang dapat ditempuh oleh suatu kapal kontainer akan semakin beragam. Efisiensi dari rute yang dipilih dapat dilihat dari penggunaan bahan bakar yang digunakan oleh kapal kontainer untuk mencapai tujuannya. Bahkan beberapa penelitian menyatakan bahwa 50-60% dari keseluruhan biaya operasional kapal didasarkan pada biaya bahan bakar kapal. Harga bahan bakar juga berfluktuatif dan tidak menentu pada setiap pelabuhan sehingga membuat sebuah kesulitan baru bagi perusahaan pelayaran dalam menentukan rute pelayaran yang paling efisien bagi mereka. Pemilihan rute kapal yang tepat sangat penting untuk meminimalkan biaya operasional. Pada penelitian ini, algoritma yang digunakan untuk pemilihan rute kapal dengan biaya paling minimum adalah algoritma Ant Colony dan Brute Force. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data jarak mil laut antara pelabuhan, daya mesin utama dan juga mesin bantu, kecepatan kapal, dan harga bahan bakar di tiap pelabuhan. Pengolahan data dilakukan dengan membuat model Asymetric Travelling Salesman Problem (ATSP) yang memiliki fungsi objektif bahan bakar yang se efisien mungkin, yang nantinya akan diterapkan algoritma Ant Colony dan Brute Force model ATSP. Variasi yang dilakukan pada penelitian ini terdapat pada destinasi awal atau akhir dari pemilihan rute. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Brute Force melakukan pemilihan rute lebih optimal dibandingkan dengan algoritma Ant Colony dari segi penggunaan bahan bakar.

---

On its development, with the emergence of new ports that can accommodate international ships to dock, the choice of shipping routes that can be taken by a container ship will be more diverse. The efficiency of the chosen route can be seen from the use of fuel used by the container ship to reach its destination. Some studies state that 50-60% of the overall ship operating costs are based on fuel costs. Fuel prices also fluctuate and are uncertain at each port, making it difficult for companies to determine the most efficient shipping route for them. Selection of the optimum ship route is very important for operational costs. In this study, the algorithm used for selecting the shipping route with the minimum cost is the Ant Colony and Brute Force algorithms. The data used in this study are the distance of nautical miles between ports, main engine power and auxiliary engines, ship speed, and fuel prices at each port. Data processing is start by making the Asymmetric Traveling Salesman Problem (ATSP) model which has the most efficient fuel objective function, which will later be applied to the Ant Colony and Brute Force ATSP models. Variations made in this study are in the initial or final destination of the route selection. The results showed that the Brute Force algorithm selected the optimal route compared to the Ant Colony algorithm in terms of fuel usage."

"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."

"Pada tahun 2020, 6 dari 10 ekonomi yang paling terhubung berada di Asia Singapura; Republik Korea; Malaysia; Hong Kong, Cina; dan Jepang. Sektor pengangkutan laut memiliki peran penting untuk memajukan dan memperlancar perdagangan serta memperlancar perpindahan barang dari satu tempat ke tempat yang lain. Biaya transportasi dianggap sebagai biaya paling tinggi dari total biaya logistik dengan bahan bakar sendiri menyerap lebih dari 60 persen dari biaya operasi. Memilih rute yang optimal untuk meminimalkan biaya bahan bakar merupakan solusi yang efektif bagi perusahaan pelayaran saat mengoperasikan kapal liner. 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 2 algoritma, yaitu: Brute-Force Method dan Algoritma Held-Karp digunakan untuk menyelesaikan model ATSP yang dibuat dengan fungsi objektif biaya bahan bakar yang seminimum mungkin. Diberikan variasi pada titik awal/akhir rute sebagai parameter uji tambahan dari setiap algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Held-Karp memberikan hasil rute dengan biaya bahan bakar yang sama dengan Brute-Force Method namun proses komputasi berjalan lebih cepat. Hal ini membuktikan bahwa algoritma Held-Karp lebih efektif dalam hal waktu untuk menentukan rute kapal dengan biaya bahan bakar yang paling rendah.

---

In 2020, 6 of the 10 most connected economies w in Asia Singapore; Republic of Korea; Malaysia; Hong Kong, China; and Japan. The sea transport sector has an important role to promote and facilitate trade and facilitate the movement of goods from one place to another. Transportation costs are considered the highest cost of the total logistics costs with fuel alone absorbing more than 60 percent of operating costs. Choosing the optimal route to minimize fuel costs is an effective solution for shipping companies when operating liner vessels. Data on 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 2 algorithms, namely: Brute-Force Method and Held-Karp Algorithm is used to solve the ATSP model which is made with the objective function of the minimum fuel cost. Variations in the start/end point of the route are given as additional test parameters of each algorithm. The results show that the Held-Karp Algorithm gives route results with the same fuel cost as the Brute-Force Method but the computational process runs faster. This proves that the Held-Karp algorithm is more effective in terms of time to determine ship routes with the lowest fuel costs."

"Kapal sangat berperan penting dalam kegiatan perdagangan dunia sehingga kapal juga adalah faktor penunjang dalam peningkatan perekonomian suatu negara. Kapal adalah transportasi yang sangat efektif dan efisien dalam proses pendistribusian barang. Biaya operasional adalah salah satu tantangan perusahaan pelayaran dalam menjalankan bisnisnya, biaya bahan bakar adalah biaya yang sangat mempengaruhi nilai keuntungan suatu perusahaan. Pemilihan rute pelayaran dengan optimasi rute pelayaran akan memberikan jarak yang optimal dengan jarak minimal yang dapat dilalui oleh kapal, dengan jarak yang optimal maka penggunaan bahan bakar juga akan dapat dikurangin, pencarian rute pelayaran terbaik dilakukan dengan algoritma branch and bound dan algoritma greedy, dengan menggunakan software pemograman python untuk membantu perhitungan mencari rute pelayaran optimal, data yang dibutuhkan untuk memperoleh rute pelayaran optimal adalah jarak antar pelabuhan, serta data untuk mencari jumlah bahan bakar yaitu kecepatan kapal, waktu pelayaran, daya kapal dan jarak pelayaran optimal. Dengan optimasi rute juga diperoleh keuntungan yaitu waktu yang optimal, hasil penelitian ini memberikan kesimpulan algoritma branch and bound memberikan rute pelayaran yang optimal dibandingkan dengan algoritma greedy.

---

Ships play a crucial role in global trade activities, making them one of the most important supporting factors in the economic development of a country, Due to their role as highly effective and efficient means of transporting goods. However, Operational costs pose a challenge for shipping companies in conducting their business, with fuel costs significantly impacting a company's profitability. Selecting shipping routes through route optimization allows a company to determine the most productive route to be covered by the ship. By achieving optimal distances, fuel consumption can be reduced. The search for the best shipping route is conducted using the branch and bound algorithm and the greedy algorithm, employing Python programming software to assist in calculating the optimal shipping route. The data required to obtain the optimal shipping route includes the distance between ports, as well as data to determine fuel consumption, such as the ship’s speed, voyage duration, ship power, and optimal sailing distance. Optimizing the route also yields the benefit of optimal time. The findings of this research conclude that the branch and bound algorithm provides an optimal shipping route compared to the greedy algorithm."

"Banyaknya pulau di Indonesia menyebabkan adanya tantangan untuk menjaga konektivitas antar pulaunya, mendorong untuk dibutuhkannya moda transportasi agar meningkatkan konektivitas antar pulau khususnya di wilayah 3T. Di masa ini pelayaran perintis menjadi moda transportasi yang ditugaskan oleh pemerintah guna melayani daerah 3T. Namun, pada penerapannya pelayaran perintis masih dinilai kurang optimal sehingga perlu dilakukannya optimasi. Optimasi merupakan aktifitas yang bertujuan untuk mendapatkan nilai maksimal atau minimal berdasarkan fungsi dan tujuan yang ingin dicapai, dengan tetap memenuhi fungsi kendala yang berlaku. Optimasi dinilai penting untuk keberlanjutan akses transportasi laut khususnya pelayaran perintis di Sulawesi Selatan-Nusa Tenggara. Seluruh Pelabuhan yang dilayani trayek pelayaran perintis diklasterkan menggunakan metode Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). Penelitian ini ditujukan untuk memberikan rekomendasi untuk optimasi rute pelayaran perintis. Terdapat 3 klaster yang terbentuk untuk menyesuaikan ketersediaan kapal perintis yang berjumlah 3 kapal. Masing-masing klaster dilakukan optimasi menggunakan Travelling Salesman Problem (TSP). Hasil optimasi didapatkan lebih optimal dengan total jarak tempuh rata-rata di ketiga klaster yang terbentuk sebesar 630 NM dibandingkan dengan rute eksisting sebesar 1211 NM dengan penurunan sebesar 48%

---

The large number of islands in Indonesia poses a challenge to maintain connectivity between islands, encouraging the need for modes of transportation to increase inter-island connectivity, especially in the 3T region. At this time perintis shipping became a mode of transportation assigned by the government to serve the 3T areas. However, in its implementation, perintis shipping is still considered less than optimal, so optimization is needed. Optimization is an activity that aims to get the maximum or minimum value based on the function and goals to be achieved, while still meeting the applicable constraints. Optimization is considered important for the sustainability of access to sea transportation, especially perintis shipping in South Sulawesi-Nusa Tenggara. All ports served by perintis shipping routes are clustered using the Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) method. This research is intended to provide recommendations for optimizing perintis shipping routes. There are 3 clusters formed to adjust the availability of perintis ships, which total 3 ships. Each cluster is optimized using the Traveling Salesman Problem (TSP). Optimization results obtained are more optimal with the total average mileage in the three clusters formed of 630 NM compared to the existing route of 1211 NM with a decrease of 48%."

"Kapal merupakan salah satu faktor penting dalam perekonomian & pendistribusian barang baik di dunia maupun di Indonesia. Kapal dinilai sangat efektif dalam pendistribusian barang dari suatu daerah ke daerah lainnya dengan muatan yang banyak. Dalam hal ini, Pemerintah Indonesia sudah membuat kebijakan Jalur Tol Laut. Namun Pemerintah Indonesia masih berupaya untuk menurunkan disparitas harga antara wilayah Indonesia Bagian Barat dengan Indonesia Bagian Timur dalam rangka menunjang pendistribusian barang dan pengembangan ekonomi di daerah terpencil dan daerah belum berkembang. Maka dari itu, pemilihan rute merupakan hal yang krusial untuk dapat mengurangi biaya oprasional yang tinggi. Penelitian ini mengimplementasikan metode optimasi rute pelayaran dengan menggunakan algoritma Nearest Neighbor. Dengan metode tersebut, dapat ditemukan jalur antar pelabuhan dari setiap rutenya yang paling pendek dalam segi jarak. Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah rute yang sudah ditentukan merupakan jalur paling pendek. Pada penelitian dengan judul Optimasi Rute Pelayaran Tol Laut 2022 Menggunakan algoritma Nearest Neighbor, ditemukan adanya perbedaan jarak yang lebih dekat sehingga dapat mengurangi waktu tempuh. Hasil ini bisa menjadi masukan bagi Pemerintah Indonesia terutama Kementrian Perhubungan sebagai bahan evaluasi dalam Keputusan Direktur Jenderal Perhubungan Laut Nomor: KP – DJPL 8 Tahun 2022.

---

Ships are important factor in the economy & distribution of goods both in the world and in Indonesia. Ships are considered to be very effective in distributing goods from one area to another with a large load. In this case, the Government of Indonesia has made a Sea Highway Policy. However, the Government of Indonesia is still trying to reduce the price disparity between the western part of Indonesia and the eastern part of Indonesia in order to support the distribution of goods and economic development in remote and underdeveloped areas. Therefore, route selection is crucial to be able to reduce high operational costs. This study implements the cruise route optimization method using the Nearest Neighbor algorithm. With this method, it is possible to find the shortest route between ports from each route in terms of distance. This study aims to test whether the route that has been determined is the shortest path. In a study entitled Optimization of the 2022 Sea Highway Shipping Route Using the Nearest Neighbor algorithm, it was found that there are differences in closer distances so as to reduce travel time. These results can be input for the Government of Indonesia as an evaluation material."

"Tol Laut adalah program pemerintah yang bertujuan menjadikan Indonesia sebagai poros maritim dunia, dengan cara meningkatkan kapasitas ekonomi nasional dan menurunkan disparitas ekonomi antar daerah. Mulai 2021 pembuatan jaringan berdasarkan hub and spoke mulai dilakukan oleh pemerintah dengan tujuan mengurangi biaya total dengan memanfaatkan economies of scale. Penelitian ini dilakukan untuk membuat design jaringan yang optimal dalam segi total biaya pengiriman dengan memanfaatkan genetika algoritma, pada penilitian ini terdapat dua kasus yang dinyatakan dalam bentuk model hub and spoke yaitu model tipe single allocation model dan model dengan hub tier satu dan hub tier dua. Pada kedua model tersebut dilakukan perhitungan dimana dipertimbangkan faktor diskon dengan yang tidak, kemudian perbandingan hasil biaya pelayaran dari kedua kasus tersebut dilakukan. Hasil penelitian ini memberikan desain jaringan dengan biaya pengiriman terminimum pada kedua kasus.

---

The Sea Highway is a government program that aims to make Indonesia the world's maritime axis, by increasing national economic capacity and reducing economic disparities between regions. Starting in 2021, the government will start making networks based on hub and spokes with the aim of reducing total costs by taking advantage of economies of scale. This research was conducted to create an optimal network design in terms of total shipping costs by utilizing genetic algorithms, in this study there are two cases expressed in the form of a hub and spoke model, namely the single allocation model and the model with tier one hub and tier two hub. In both models, a calculation is carried out with and without the discount factor, then the results of the shipping costs from the two cases are compared. The results of this study provide a network design with the minimum shipping cost for both cases."

"Indonesia sebagai negara kepulauan, memerlukan sistem transportasi yang efisien sebagai penghubung antar wilayah. Kapal sebagai alat transportasi laut menjadi sarana utama dalam mengatasi tantangan mobilitas di Indonesia, khususnya proses pendistribusian barang dalam jumlah besar. Akan tetapi, belum meratanya pengembangan ekonomi dan infrastruktur di wilayah Indonesia bagian timur mengakibatkan terjadinya kesenjangan antar wilayah dan disparitas harga karena tingginya biaya operasional dalam proses pendistribusian barang. Berdasarkan kondisi tersebut, pemerintah mengambil langkah dalam mengoptimalkan peluang ekonomi melalui program tol laut. Tol laut direalisasikan sebagai trayek yang efektif dan efisien sehingga jalur paling ideal dibutuhkan dalam proses pendistribusian barang ke setiap wilayah di Indonesia. Optimasi rute pelayaran pada trayek tol laut perlu dilakukan sebagai langkah krusial untuk menghasilkan jalur paling ideal yang lebih efektif dalam mengurangi biaya operasional dan keterlambatan pendistribusian barang. Penelitian ini mengimplementasikan travelling salesman problem dengan algoritma simulated annealing sebagai metode optimasi pemilihan rute pelayaran. Metode tersebut menghasilkan pemilihan rute yang optimal dengan fungsi objektif jarak tempuh minimum. Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah trayek tol laut 2023 yang telah dijalankan oleh pemerintah merupakan jalur terbaik berdasarkan jarak terpendek. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat 12 rute baru yang memiliki jarak lebih dekat dibandingkan dengan rute pada trayek tol laut yang telah dijalankan oleh pemerintah. Penelitian juga menghasilkan estimasi biaya bahan bakar yang menurun pada 12 rute tersebut. Berkurangnya biaya bahan bakar ini dapat mengurangi tingginya biaya operasional dalam proses pendistribusian barang. Hasil ini dapat menjadi masukan bagi pemerintah Indonesia, khususnya Kementerian Perhubungan sebagai bahan evaluasi dalam Keputusan Direktur Jenderal Perhubungan Laut Nomor: KP-DJPL 678 Tahun 2023.

---

Indonesia, as an archipelagic country, requires an efficient transportation system to connect its regions. Ships, as the primary means of sea transportation, are essential for overcoming mobility challenges in Indonesia, particularly in the distribution of goods in large quantities. However, the uneven economic and infrastructure development in eastern Indonesia has resulted in regional disparities and price differences due to high operational costs in the distribution process. In response to these conditions, the government has taken steps to optimize economic opportunities through the tol laut program. The tol laut program is designed to be a cost-effective and efficient shipping route network, thus necessitating the most ideal routes for the distribution of goods to every region in Indonesia. Optimizing the shipping routes of the Tol Laut is crucial for creating the most ideal routes that are more effective in reducing operational costs and delays in goods distribution. This research implements the travelling salesman problem using the simulated annealing algorithm as a method for optimizing the selection of shipping routes. This approach identifies the most efficient routes to minimize travel distances. This study aims to test whether the tol laut 2023 routes implemented by the government are the best routes based on the shortest distance. The results of the study indicate that there are 12 new routes with shorter distances compared to the routes of the sea toll previously implemented by the government. The research also estimates a decrease in fuel costs for these 12 routes. This reduction in fuel costs can lower the high operational costs in the goods distribution process. These findings can provide input for the Indonesian government, particularly the Ministry of Transportation, as evaluation material in the Decision of the Director General of Sea Transportation Number: KP-DJPL 678 of 2023."

"Container loading menjadi inti permasalahan dari aktivitas logistik. Hal ini terjadi karena banyaknya ruang sisa pada kontainer yang tidak termanfaatkan akibat ketidaksesuaian perbandingan dimensi barang yang akan dimuat dengan dimensi kontainer. Kerugian yang ditimbulkan adalah cost untuk sewa kontainer akan bertambah juga kelelahan yang dialami helper. Oleh karena itu diperlukan suatu pengaturan yang baik agar penyusunan barang dalam kontainer dapat lebih optimal. Permasalahan ini dapat diselesaikan menggunakan metode algoritma genetika. Dimana prosesnya diawali dengan pembangkitan populasi awal, setelah itu dilakukan crossover dan mutasi, sebelum akhirnya dihitung nilai fitnessnya untuk kemudian dilakukan seleksi terhadap nilai fitness terbaik yang nantinya akan dijadikan sebagai solusi dari permasalahan yang ada. Dari hasil pengujian didapat parameter nilai terbaik yang akan mempengaruhi solusi, yakni ukuran populasi sebesar 100, nilai crossover rate sebesar 0,7, nilai mutation rate sebesar 0,3, dan ukuran generasi sebesar 50. Dari parameter yang telah didapatkan diperoleh nilai fitness terbaik sebesar 48,82. Kemudian nilai fitness ini divisualisasikan kedalam pola susunan barang yang optimal untuk digunakan sebagai solusi dari penyusunan barang di dalam kontainer.

---

The container loading is the major issues of logistics activity. This is because of the large amount of space left in the unused container as a result of the misalignment of the dimensions of goods that would be loaded with container dimensions. The loss are container rental cost will increase and fatigue experienced by helper. Therefore, a good arrangement is needed for more optimum. The matter can be solved using a genetic algorithm method. That process starts with initialization of the population, after it crossover and mutation, and then calculate the fitness value to use it for selection to get best fitness value that eventually becomes the solution for this problem. According to the tests, the best parameters, which will affect the solution, a population size is 100, a crossover rate is 0,7, a mutation rate is 0,3, and a generation size is 50. From the parameters obtained, the best fitness crose is 48,82. The final step, the value of this fitness is visualized into the optimal pattern arrangement of goods to be used as a solution for the container loading problem."