:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Optimasi rotasi penugasan awak pesawat terbang menggunakan metode algoritma genetika serta pencarian pairing menggunakan algoritma depth-first-search: studi kasus: pesawat boeing 777-300 er pada PT. X = Optimization of crew pairing using genetic algorithm method with depth first search for pairing generation: study case aircraft boeing 777-300 er of PT. X

Lien Anisa Kirana; Amar Rachman, supervisor; Akhmad Hidayatno, examiner; Komarudin, examiner; Armand Omar Moeis, examiner (Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2018)

 Abstrak

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.

 File Digital: 1

Shelf
 Lien Anisa Kirana.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S-Pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2018
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : x, 56 pages : illustration ; appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-Pdf 14-20-740896025 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20472825