Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Studi ini mengevaluasi performa turbin air Turgo skala piko dengan memanfaatkan batok kelapa sebagai sudu, khususnya meneliti pengaruh sudut masuk dan keluar sudu terhadap efisiensi turbin. Latar belakang studi ini adalah kebutuhan mendesak untuk sumber energi terbarukan yang ramah lingkungan di daerah terpencil dan tidak terjangkau listrik di Indonesia. Pemanfaatan potensi hydropower dengan instalasi pembangkit listrik tenaga air skala piko (< 5 kW) di daerah 3T (Tertinggal, Terdepan, Terluar) menjadi solusi potensial. Penggunaan bahan alami seperti batok kelapa sebagai sudu turbin Turgo menawarkan keunggulan ekonomi dan keberlanjutan, mengatasi masalah material dan pemeliharaan di daerah sulit akses. Turbin Turgo yang dirancang dalam studi ini diuji pada ketinggian jatuh air 4 meter dengan variasi sudut serang nosel. Pengujian d ilakukan melalui perhit ungan analit ik d an simulasi numerik unt uk menentukan sudut masuk nosel relatif, kecepatan relatif aliran air, sudut keluar relatif, kecepatan fluida keluar, dan efisiensi hidrolik teoritis. Tiga jenis turbin dengan sudut serang nosel berbed a d iuji: Turbin A (48.28°), Turbin B (19.03°), d an Turbin C (26.28°). Hasil studi menunjukkan bahwa sudut serang nosel optimal berada dalam kisaran 10°- 30°, dimana hasil perhitungan teoritis Turbin C menghasilkan efisiensi hidrolik tertinggi sebesar 74%, diikuti oleh Turbin B sebesar 52%, dan Turbin A sebesar 50%. Hal ini menunjukkan bahwa sudut serang nosel yang tepat dapat meningkatkan efisiensi turbin dengan mengoptimalkan perpindahan momentum aliran air. Penggunaan batok kelapa sebagai sudu turbin menunjukkan potensi besar dalam pengembangan pembangkit listrik tenaga air yang ramah lingkungan dan berbiaya rendah di daerah terpencil. Dengan demikian, inovasi ini dapat berkontribusi pada peningkatan rasio elektrifikasi nasional dan pengurangan emisi gas rumah kaca, sejalan dengan komitmen Indonesia terhadap Perjanjian Paris.

---

The rapid growth of the global population and advancements in civilization have led to an exponential increase in energy demand. Despite the unsustainable nature of fossil fuels and their severe environmental and health issues, fossil fuels, particularly petroleum, remain the primary energy source. Greenhouse gases (GHGs) such as methane, carbon dioxide, and nitrous oxide are released in large quantities during the combustion of fossil fuels, contributing to climate crises, rising sea levels, and extreme weather conditions threatening coastal communities. According to the IPCC's Sixth Assessment Report (2023), the world is on a path to dangerous climate risks by the end of the 21st century, even under 1.5°C or 2°C warming scenarios. Indonesia's commitment to the Paris Agreement requires a 29% reduction in GHG emissions by 2030. However, strategies to decarbonize effectively need reevaluation, as the current deforestation emission reduction schemes only prevent 3% of the required total. With an increase in global surface temperature and a rapid rise since 1970, Indonesia is focusing on increasing its renewable energy share. Hydropower, with a potential of 94.6 GW and an installed capacity of only 6.1 GW, presents a significant opportunity, especially for electrifying remote areas through small-scale solutions like pico hydropower systems. This study aims to investigate the performance of a pico-scale Turgo water turbine using coconut shell spoon blades, focusing on the effects of the inlet and outlet blade angles. Analytical calculations were based on conditions at the fluid mechanics laboratory of the Mechanical Engineering Department, using a head of 4 meters, 8 blades, and a nozzle- to-turbine distance of 100 mm. The water speed calculated was 8.59 m/s, with runner speed at 4.03 m/s, resulting in a water power of 16.9 W. Three turbine types (A, B, and C) with different attack angles were tested analytically for relative velocity, fluid exit speed, and hydraulic efficiency. Analytical results showed that Turbine C had the highest efficiency at 74%, followed by Turbine B at 52% and Turbine A at 50%. Turbines B and C fell within the optimal jet angle range for Turgo and Pelton turbines. Turbine C's superior performance was attributed to a better alignment of water momentum transfer due to its blade angles, minimizing flow separation and stall."

"Pemodelan kurva merupakan aspek penting dalam bidang pemodelan geometris. Pemodelan kurva original menghasilkan error yang besar karena jumlah titik data yang lebih banyak daripada jumlah simpul poligon kontrol. Penelitian ini berfokus pada pemodelan kurva b-spline. Metode optimasi knot vector pada kurva dilakukan berdasarkan algoritma yang terinspirasi dari alam yang bisa digunakan untuk memodelkan kurva b-spline dengan kesalahan minimum. Algoritma yang diilhami dari alam ini adalah Firefly Algorithm yang ditemukan Prof. Xin-She Yang (Cambridge University). Menurut Xin-She Yang (2013: 123-124) dalam bukunya yang berjudul Nature-Inspired Optimization Algorithms sendiri menyatakan bahwa Firefly Algorithm memiliki dua keunggulan utama dibandingkan algoritma lain. Dua keunggulan tersebut yaitu subdivisi otomatis dan kemampuan untuk menangani multimodalitas. Tujuan penelitan ini antara lain untuk mencari variasi derajat B-Spline yang efektif terhadap drag reduction pada kapal tanker ketika berlayar. Pengujian dilakukan pada model kapal tanker dengan Froude Number 0.2 – 0.35 dengan interval sebesar 0,05 dan derajat B-Spline 5° , 10°, 15°, dan 20°. Pengujian dilakukan secara numerik menggunakan software Computational Fluid Dynamic (CFD). Penelitian ini diharapkan mampu menunjukkan konfigurasi yang optimum pada kapal tanker menggunakan Firelfy Algorithm dengan variasi derajat B-spline terhadap besar nilai hambatan total.

---

Curve modeling is an important aspect in the field of geometric modeling. The original curve modeling produces a large error because the number of data points is more than the number of control polygon vertices. This study focuses on modeling the b-spline curve. The knot vector optimization method on the curve is based on an algorithm inspired by nature which can be used to model the b-spline curve with minimum error. The algorithm inspired by this nature is the Firefly Algorithm which was discovered by Prof. Xin-She Yang (Cambridge University). According to Xin-She Yang (2013: 123-124) in his book entitled Nature-Inspired Optimization Algorithms himself states that the Firefly Algorithm has two main advantages over other algorithms. Those two advantages are automatic subdivision and the ability to handle multimodalities. The purpose of this research, among others, is to find variations in the degree of B-Spline that are effective against drag reduction on tankers when sailing. Tests were carried out on tanker models with Froude Number 0.2 – 0.35 with intervals of 0.05 and B-Spline degrees of 5°, 10°, 15°, and 20°. The test was performed numerically using Computational Fluid Dynamic (CFD) software. This research is expected to be able to show the optimum configuration on tankers using the Firefly Algorithm with variations in the degree of B-spline to the total resistance value."

"Proses nesting merupakan salah satu proses yang sangat krusial pada produksi pembuatan kapal. Nesting bertujuan untuk mengatur dan mengoptimalkan penggunaan material selama tahap pemotongan pelat. Bentuk pelat yang sudah dilakukan marking akan ditata pada pelat baja sebagai material dasar dengan tujuan untuk meminimalkan limbah material dan mengurangi biaya produksi. Persaingan industri galangan kapal saat ini pun semakin kompetitif meskipun pasarnya semakin naik, tetapi juga banyak bermunculan galangan kapal baru lainnya yang saling berkompetisi. Sehingga, salah satu langkah yang bisa dilakukan untuk bisa bertahan di industri ini adalah dengan melakukan optimasi. Salah satunya melakukan optimasi pada nesting, dimana metode ini didesain berbasis komputasi karena dapat memberikan solusi berupa susunan layout nesting yang optimal dengan waktu yang singkat. Penelitian ini dilakukan dengan proses komputasi untuk optimasi tata letak bentuk potongan pada nesting. metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Branch and Bound. Terdapat beberapa kriteria yang digunakan dari branching dan bounding untuk meningkatkan efisiensi produksi dan akurasi pada proses optimasi. Hasil penelitian ini memberikan susunan layout nesting yang paling optimum dan nilai yield rate yang lebih tinggi dibandingkan dengan nesting yang dilakukan secara manual oleh desainer. Layout nesting paling optimum ini memberikan nilai yield rate sebesar 69%.

---

The nesting process is one of the most crucial processes in shipbuilding production. Nesting aims to regulate and optimize the use of materials during the cutting phase of the plate. The forms of the plates that have already been marked will be placed on the steel plate as the base material with the aim of minimizing material waste and reducing production costs. Today's competition in the shipbuilding industry is increasingly competitive despite the rising market, but there are also many other new shipbuilders that compete with each other. So, one of the steps that can be taken to survive in this industry is to do optimization. One of them performed optimization on nesting, where this method is computational because it can provide an optimal nesting layout solution in a short time. This research was done using a computational process to optimize the shape layout of the piece on the nesting. The method used in this research is Branch and Bound. There are several criteria used from branching and bounding to improve production efficiency and accuracy in the optimization process. The results of this study provide the most optimal nesting layout arrangement and higher yield rate values compared to nesting performed manually by the designer. The most optimum nesting layout gives a yield rate of 69%."

"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."

"Galangan kapal memiliki peran penting dalam mendukung industri maritim dan memberikan dampak signifikan pada perekonomian suatu negara. Dalam operasionalnya, tata letak fasilitas galangan sangat berpengaruh terhadap produktivitas dan biaya produksi. Material handling cost merupakan komponen utama dalam perencanaan tata letak fasilitas, mencakup 30%-70% dari biaya produksi total. Optimasi tata letak galangan kapal menjadi sangat penting untuk mengurangi biaya ini dan meningkatkan produktivitas, terutama dengan mempertimbangkan perkembangan ukuran kapal dan penggunaan material berat. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan tata letak galangan kapal yang optimal dengan meminimalisir material handling cost menggunakan dua metode: Brute dan Simulated Annealing (SA). Metode SA merupakan algoritma optimasi yang memanfaatkan probabilitas dan mekanika statistik untuk mencapai solusi optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SA lebih efektif dan efisien dibandingkan metode Brute dalam mengurangi material handling cost, dengan penurunan yang lebih signifikan dan proses yang lebih stabil. Implementasi kedua metode menggunakan bahasa Python dalam Visual Studio Code membuktikan bahwa metode SA dapat mencapai pengurangan material handling cost yang lebih besar, sehingga memberikan solusi tata letak galangan yang lebih optimal dan sistematis.

---

Shipyards play a crucial role in supporting the maritime industry and have a significant impact on a country's economy. The layout of shipyard facilities is essential for optimizing productivity and reducing production costs. Material handling cost is a major component of facility layout planning, accounting for 30%-70% of total production costs. Optimizing shipyard layouts is vital for reducing these costs and enhancing productivity, particularly given the increasing size of ships and the use of heavy materials. This research aims to achieve an optimal shipyard layout by minimizing material handling costs using two methods: Brute and Simulated Annealing (SA). SA is an optimization algorithm that leverages probability and statistical mechanics to reach an optimal solution. The study's findings indicate that SA is more effective and efficient than the Brute method in reducing material handling costs, with more significant reductions and a more stable process. The implementation of both methods using Python in Visual Studio Code demonstrates that SA can achieve greater reductions in material handling costs, thus providing a more optimal and systematic shipyard layout solution."

"Spreader bar pada pesawat amfibi merupakan sebuah komponen struktur yang bertujuan untuk memastikan floater pesawat amfibi tidak terpisah selama beroperasi diatas air. Komponen ini menerima pembebanan yang besar pada saat tahap take-off dan landing pesawat amfibi di air. Oleh karena itu, diperlukan desain yang aman dan kuat agar pengoperasian pesawat amfibi dapat berjalan dengan lancar. Selain itu, pembuatan komponen spreader bar yang ringan karena berat pesawat merupakan hal yang penting. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan dimensi dan ukuran profil spreader bar yang optimum pada 6 bentuk profil, yaitu profil elips, lingkaran, persegi panjang, I, H, dan U. Penelitian dilakukan dengan perhitungan margin of safety pada pembebanan tensi dan kompresi. Nilai margin of safety yang dihasilkan kemudian dibandingkan dengan hasil simulasi perangkat lunak MSC Patran dan Nastran. Hasil penelitian menunjukan bahwa keenam jenis profil dapat didesain menjadi profil spreader bar yang aman dan kuat. Selain itu, didpatkan juga spreader bar yang memiliki desain paling optimal adalah spreader bar yang memiliki profil lingkaran.

---

The seaplane spreader bar is a structural component that is used to ensure that the floater of a seaplane does not separate while operating on water. This component receives a large load during the take-off and landing stages of seaplanes in water. Therefore, a safe and robust design is needed so that the operations of seaplanes can run smoothly. In addition, the manufacture of light spreader bar components due to the weight of the aircraft is important. This study aims to find the optimum dimensions and sizes for 6 spreader bar profile shapes, namely elliptical, circular, rectangular, I, H, and U profiles. The research was carried out by calculating the margin of safety in tension and compression loading. The resulting margin of safety value is then compared with the MSC Patran and Nastran software simulation results. The results showed that the six types of profiles can be designed into a safety and strong spreader bar profile. In addition, the spreader bar that has the most optimal design is the one with a circular profile."

"Pendistribusian BBM di Region Ambon memiliki tantangan berupa terbatasnya akses transportasi melalui jalur darat dikarenakan kondisi geografis yang terdiri dari pulau-pulau sehingga pendistribusain menjadi rumit dan mengalami keterlambatan penyaluran BBM. Sehingga diperlukakn rute distribusi yang optimal untuk memastikan penyaluran BBM tidak terlambat dan tidak ada kelangkaan BBM. Penelitian ini mengimplementasikan metode optimasi dengan mempergunakan algoritma Genetika dan Particle Swarm Optimization untuk pemilihan rute distribusi dengan tujuan meminimalisir jarak tempuh. Data jarak mil laut antar pelabuhan, kecepatan kapal pada tiap pelabuhan diolah menjadi sebuah model Asymmetric Travelling Salesman Problem (ATSP). Penerapan dua algoritma yaitu : Algorima Genetika dan particle swarm optimization dipergunakan untuk menyelesaikan model ATSP yang dibuat dengan fungsi objektif jarak tempuh 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 terpendek dan efisien dibandingkan particle swarm optimization pada setiap pemilihan rute yang dilakukan. Hal ini membuktikan bahwa algoritma genetika lebih efektif dalam menentukan rute pendistribusian BBM yang lebih pendek dan efisien.

---

The distribution of BBM in the Ambon Region has challenges in the form of limited access to transportation via land routes due to geographical conditions consisting of islands so that distribution becomes complicated and delays fuel distribution. So that an optimal distribution route is needed to ensure the distribution of fuel is not late and there is no shortage of fuel. This study implements an optimization method using the Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization for the selection of distribution routes with the aim of minimizing the distance traveled. Nautical mile distance data between ports, ship speed at each port is processed into an Asymmetric Traveling Salesman Problem (ATSP) model. The application of two algorithms, namely: Genetic Algorithm and particle swarm optimization is used to solve the ATSP model which is made with the objective function of the distance traveled as minimal as possible. Variations in the initial/final destination of the route selection are also performed as additional test parameters of each algorithm. The results showed that the genetic algorithm provides the shortest and most efficient route compared to particle swarm optimization for each route selection made. This proves that the genetic algorithm is more effective in determining the shorter and more efficient fuel distribution route."

"Kontainer merupakan perangkat pengiriman barang yang umum digunakan dalam aktivitas logistik, dalam proses pengiriman barang dengan kontainer akan melalui proses container loading dan proses ini menjadi inti permasalahan dalam aktivitas logistik. Permasalahan penyusunan barang (bin packing problem) dalam proses container loading merupakan hal yang sangat penting dalam upaya memaksimalkan ruang container. Dikarenakan banyak ruang sisa pada container yang tidak termanfaatkan akibat penyusunan barang yang tidak optimal. Penelitian ini menerapkan metode optimasi dengan menggunakan algoritma genetika sebagai solusi dari permasalahan penyusunan barang ke dalam container dengan menggunakan dataset wtpack dari OR-Library. Dengan melalui proses pembangkitan populasi, setelah itu dilakukan proses tournament selection sebelum melalui proses crossover dan mutation untuk menghasilkan populasi baru digenerasi selanjutnya. hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma genetika dapat memberikan solusi penyusunan barang yang optimal dengan meningkatnya nilai fitness dari generasi 1 sampai 100. Kemudian hasil optimasi divisualisasikan ke dalam bentuk 3 dimensi sebagai solusi akhir permasalahan penyusunan barang 3 dimensi (three-dimensional bin packing problem).

---

Containers are goods delivery devices that are commonly used in logistics activities, in the process of shipping goods with containers, they will go through the container loading process and this process becomes the core of the problems in logistics activities. The bin packing problem in the container loading process is very important in an effort to maximize container space. Due to a lot of leftover space in the container that is not utilized due to the arrangement of goods that are not optimal. This study applies an optimization method using genetic algorithms as a solution to the problem of arranging goods into containers using the wtpack dataset from OR-Library. By going through the population generation process, after that a tournament selection process is carried out before going through a crossover and mutation process to produce a new population for the next generation. The results showed that the genetic algorithm can provide an optimal boxes arrangement solution by increasing the fitness value from generation 1 to 100. Then the optimization results are visualized in 3-dimensional form as the final solution for the three-dimensional bin packing problem."

"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."

"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."