Models and methods for routing problems in logistics

The thesis focuses on how to optimize vehicle routes for distributing logistics. This vehicle route optimization is known as a vehicle routing problem (VRP). The VRP has been extended in numerous directions for instance by some variations that can be combined. One of the extension forms of VRP is a capacitated VRP with stochastics demands (CVRPSD), where the vehicle capacity limit has a non-zero probability of being violated on any route. So, a failure to satisfy the amount of demand can appear. A strategy is required for updating the routes in case of such an event. This strategy is called as recourse action in the thesis. The main objective of the research is how to design the model of CVRPSD and find the optimal solution. The EEV (Expected Effective Value) and FCM (Fuzzy C-Means) – TSP (Travelling Salesman Problem) approaches are described and used to solve CVRPSD. Results have confirmed that the EEV approach has given a better performance than FCM-TSP for solving CVRPSD in small instances. But EEV has disadvantage, that the EEV is not capable to solve big instances in an acceptable running time because of complexity of the problem. In the real situation, the FCM –TSP approach is more suitable for implementations than the EEV because the FCM – TSP can find the solution in a shorter time. The disadvantage of this algorithm is that the computational time depends on the number of customers in a cluster.The thesis focuses on how to optimize vehicle routes for distributing logistics. This vehicle route optimization is known as a vehicle routing problem (VRP). The VRP has been extended in numerous directions for instance by some variations that can be combined. One of the extension forms of VRP is a capacitated VRP with stochastics demands (CVRPSD), where the vehicle capacity limit has a non-zero probability of being violated on any route. So, a failure to satisfy the amount of demand can appear. A strategy is required for updating the routes in case of such an event. This strategy is called as recourse action in the thesis. The main objective of the research is how to design the model of CVRPSD and find the optimal solution. The EEV (Expected Effective Value) and FCM (Fuzzy C-Means) – TSP (Travelling Salesman Problem) approaches are described and used to solve CVRPSD. Results have confirmed that the EEV approach has given a better performance than FCM-TSP for solving CVRPSD in small instances. But EEV has disadvantage, that the EEV is not capable to solve big instances in an acceptable running time because of complexity of the problem. In the real situation, the FCM –TSP approach is more suitable for implementations than the EEV because the FCM – TSP can find the solution in a shorter time. The disadvantage of this algorithm is that the computational time depends on the number of customers in a cluster.

Performansi Analisis Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Optimization) dalam menyelesaikan permasalahan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP)

The ant colony algorithm (ACO) is an algorithm initially introduced by Moyson and Manderick and then developed by Marco Dorigo. This algorithm has been applied in various optimization problems, like in the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). The aim of this study was to investigate the performance of the ACO in solving CVRP. ACO will be measured based on 3 factors, memory usage, execution time and accuracy level. Moreover, identification of the effect of changing parameter on ACO performance was also carried out. The result shows that ACO has good performance in solving CVRP in all of 3 factors. However, the performance of ACO was influenced by several parameters. The findings in the study indicate that there are several ACO parameters that have a significant effect on ACO performance, there are the number of ants, ,  and . For the others, Q dan , both of them do not have significant effect on the performance of ACO in terms of time execution and memory usage. For parameter , it has significant effect on the result produced by ACO.Algoritma koloni semut (ACO) merupakan sebuah algoritma yang diperkenalkan oleh Moyson dan Manderick dan selanjutnya dikembangkan oleh Marco Dorigo. Algoritma ini telah diterapkan dalam berbagai masalah optimasi, salah satunya adalah Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki tingkat performansi algoritma koloni semut (ACO) dalam menyelesaikan CVRP. Performansi ACO nantinya diukur berdasarkan 3 faktor, yaitu penggunaan memori, waktu eksekusi dan tingkat akurasi. Selain itu, dilakukan pula identifikasi pengaruh perubahan setting parameter terhadap performansi ACO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ACO memiliki penformasi yang cukup baik dalam menyelesaikan CVRP, baik dari segi penggunaan memori, waktu eksekusi maupun tingkat akurasi. Akan tetapi, performansi ACO ternyata dipengaruhi oleh beberapa parameternya. Hasil temuan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat beberapa parameter ACO yang memiliki pengaruh signifikan terhadap performansi algoritma, yaitu jumlah semut, , nilai  dan . Sedangkan parameter yang lain, yaitu Q dan , keduanya kurang berpengaruh terhadap performansi ACO dalam hal waktu eksekusi dan penggunaan memori. Untuk parameter , ia memiliki dampak terhadap solusi yang dihasilkan ACO

PERFORMANSI ANALISIS ALGORITMA KOLONI SEMUT (ANT COLONY OPTIMIZATION) DALAM MENYELESAIKAN PERMASALAHAN CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM (CVRP)

Algoritma koloni semut (ACO) merupakan sebuah algoritma yang diperkenalkan oleh Moyson dan Manderick dan selanjutnya dikembangkan oleh Marco Dorigo. Algoritma ini telah diterapkan dalam berbagai masalah optimasi, salah satunya adalah Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki tingkat performansi algoritma koloni semut (ACO) dalam menyelesaikan CVRP. Performansi ACO nantinya diukur berdasarkan 3 faktor, yaitu penggunaan memori, waktu eksekusi dan tingkat akurasi. Selain itu, dilakukan pula identifikasi pengaruh perubahan setting parameter terhadap performansi ACO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ACO memiliki penformasi yang cukup baik dalam menyelesaikan CVRP, baik dari segi penggunaan memori, waktu eksekusi maupun tingkat akurasi. Akan tetapi, performansi ACO ternyata juga dipengaruhi oleh beberapa parameternya. Hasil temuan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat beberapa parameter ACO yang memiliki pengaruh signifikan terhadap performansi algoritma, yaitu jumlah semut, , nilai  dan . Sedangkan parameter yang lain, yaitu Q dan , kurang berpengaruh terhadap performansi ACO

Metode Fuzzy Inference System untuk Penilaian Kinerja Pegawai Perpustakaan dan Pustakawan

Penilaian kinerja pegawai merupakan aspek penting dalam manajemen sumber daya manusia yang efektif. Hal ini dikarenakan melalui penilaian kinerja pegawai, sebuah lembaga dapat mengetahui kondisi kerja dari pegawainya. Dalam melakukan penilaian kinerja, tiap lembaga mempunyai cara dan sistem tersendiri. Salah satu metode yang digunakan untuk mengukur kinerja pegawai perpustakaan dan pustakawan adalah metode fuzzy inference systems (FIS). FIS adalah suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy dan penalaran fuzzy Adapun metode FIS yang dipakai adalah metode Sugeno orde 0 dengan variabel yang dipakai sebagai tolok ukur kinerja adalah produktivitas, profesionalitas, kedisiplinan, dan masa kerja. Keempat variabel ini digunakan untuk mengukur penilaian kinerja pegawai perpustakaan dan pustakawan. Hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan terhadap 50 pegawai, diperoleh skor kinerja pegawai tertinggi yaitu 90,89 dan skor kinerja terendah adalah sebesar 80,77. Dengan demikian dapat disimpulkan secara keseluruhan, kinerja pegawai perpustakaan dan pustakawan mendapat predikat sangat bagus. </div