METODE IMPROVED MODIFIED HUNGARIAN PADA MASALAH TRANSPORTASI FUZZY BILANGAN TRAPEZOIDAL

Abstract

"Masalah transportasi merupakan suatu masalah yang berkaitan dengan pengoptimalan pendistribusian barang oleh sejumlah sumber ke sejumlah lokasi tujuan dengan tujuan untuk meminimumkan total biaya distribusi. Masalah transportasi banyak diterapkan dalam bidang logistik dan industri dalam meminimumkan biaya transportasi. Terjadinya ketidakpastian di lapangan memunculkan masalah transportasi fuzzy. Salah satu metode untuk menyelesaikan masalah transportasi fuzzy yaitu metode Modified Hungarian. Pengalokasian pada metode ini menitikberatkan pada sel biaya tereduksi bernilai 0 ̃ dengan jumlah persediaan dan permintaan terbanyak. Metode Modified Hungarian memiliki beberapa kelemahan yaitu pada beberapa kasus masalah transportasi fuzzy tidak selalu menghasilkan solusi optimal dan metode ini hanya digunakan untuk masalah transportasi fuzzy yang memiliki matriks biaya dengan banyak baris tidak sama dengan banyak kolom (m≠n). Oleh karena itu, perlu adanya perbaikan dari metode Modified Hungarian pada langkah-langkah penyelesaiannya yaitu matriks biaya masalah transportasi fuzzy, reduksi tabel, dan uji kriteria keoptimalan. Tugas Akhir ini mengkaji metode Improved Modified Hungarian sebagai metode perbaikan algoritma dari Modified Hungarian untuk menyelesaikan masalah transportasi fuzzy khususnya bilangan trapezoidal fuzzy dengan penegasan Robust Ranking. Pada beberapa contoh kasus masalah transportasi fuzzy baik seimbang maupun tidak seimbang, metode Improved Modified Hungarian memberikan solusi optimal. Kata kunci : Masalah Transportasi Fuzzy, Metode Improved Modified Hungarian, Robust Ranking, Bilangan Trapezoidal Fuzzy

Similar works

Full text

thumbnail-image

Diponegoro University Institutional Repository

redirect
Last time updated on 10/03/2023

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.