Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKRobust Knapsack Problem (RKP) adalah variasi dari masalah Knapsack, dimana dalam hal ini bobot dari setiap item belum diketahui secara pasti, dan hanya diketahui terletak dalam sebuah interval tentu. Pada RKP akan dicari solusi optimal yang merupakan keuntungan optimal yang akan didapatkan, dan item-item mana saja yang diletakkan ke dalam Knapsack sehingga menghasilkan solusi optimal. Terdapat dua metode alternatif yang akan dijelaskan untuk mencari solusi optimal pada RKP, yang kemudian dibandingkan efisiensi dari kedua metode tersebut dengan dilihat dari running time masing-masing metode. Sedangkan untuk mencari himpunan item-item yang menghasilkan solusi optimal pada RKP akan digunakan metode partisi rekursif, dimana ide awalnya adalah dengan mempartisi himpunan item menjadi dua subhimpunan item.

---

ABSTRACTRobust Knapsack Problem (RKP) is a variation of the Knapsack Problem, where in this case the weight of each item is not exactly known in advance, but belongs to a given interval. On RKP, it will be sought optimal solution, which is the optimal benefit to be gained, and set of items placed into the Knapsack. There are two methods that will be discussed to find optimal solution in RKP, and then the efficiency of the two alternative methods will be compared with their running time. Whereas, to search the set of items that build optimal solutions in the RKP will be used recursive partitioning method. The main idea of this method is dividing the set of items into two subsets of items."

"Plastik merupakan bahan yang sering dipakai karena plastik memiliki ketahanan yang baik, mudah digunakan dan harganya yang murah. Hal ini membuat plastik banyak dibutuhkan oleh berbagai industri, sehingga jumlah produksi plastik di Indonesia meningkat setiap tahunnya. Peningkatan pada produksi plastik membuat jumlah timbulan sampah plastik yang dihasilkan pun meningkat. Sampah plastik yang tidak terkelola dengan baik dapat berdampak buruk terhadap lingkungan dan manusia. Salah satu cara untuk mengurangi dampak negatif dari peningkatan jumlah sampah plastik ini adalah mendesain jaringan reverse logisticsnya. Kondisi ketidakpastian terjadi dalam reverse logistics di Indonesia dimana data terbatas ketersediaannya serta berfluktuasi dari waktu ke waktu. Pada penelitian ini, diusulkan model Optimisasi Robust untuk desain jaringan reverse logistics sampah plastik di Indonesia. Optimisasi Robust digunakan untuk menangani ketidakpastian data yang terjadi pada parameter jumlah sampah yang dikembalikan konsumen. Penyelesaian model secara numerik pada Python juga dilakukan menggunakan data reverse logistics sampah plastik di DKI Jakarta. Dengan mempertimbangkan aspek ekonomi, sosial dan lingkungan, didapat hasil dari penyelesaian model tersebut berupa lokasi dan alokasi sampah plastik yang optimal.

---

Plastic is a wear resistance, easy to use, and cheap material. It was required by so many industries, so the quantity of plastic production in Indonesia increases every year. The increase in plastic production makes the volume of plastic waste generated by households. The unmanaged plastics waste releases various harmful substances for humans and the environment. To reduce this negative impact, a reverse logistics network for plastic waste, the recovery flows of plastic waste, is designed. Conditions of uncertainty occur in the reverse logistics of Indonesian plastic waste where the data is still limited in the availability and the data fluctuates over time. This study proposed a Robust Optimization model for reverse logistics network design of plastic waste management in Indonesia. Robust Optimization is used to handle the data uncertainty of the quantity of returned plastic from the consumer. Reverse logistics data of plastic waste in DKI Jakarta is also used to do numerical model calculation in Python. The optimal location of selected facilities and the quantity of plastic transported from one facility to the others are obtained, with social, economic, and environmental considerations"