Penerapan Metode Cluster Pada Algoritma Penentuan Moda dan Rute untuk Meminimasi Biaya Transportasi

Sonna Kristina, Wasingten Wasingten

Abstract

Transportation cost is a cost that used for transporting product to consumer. One of the ways to reduce transportation cost is to determine the route and minimizing the vehicle usage. To make it easier for driver when deliver the product to customer, the customers are divided into several areas. A general method to assign customer into an area is called clustering method. In the previous research, area of the customer was divided with rayon system. In this research, clustering method will be applied to give a solution to replace rayon system. This research focus on agglomerative hierarchical clustering with clustering nearest neighbor and furthest neighbor method. Clustering will be performed by using a program called IBM SPSS Statistics 22 to generate an amount of cluster based on clustering method used in this research. The previous research that use rayon system with eight cluster, has a total transportation cost at Rp 661.227. Whilst the result in this research using clustering nearest neighbor will generate seven cluster with total transportation cost at Rp 594.635 (total cost has decreased by 10,07%). While using clustering furthest neighbor will generate two cluster with total transportation cost at Rp 571.722 (total cost has decreased by 13,54%). The result of this research show that furthest neighbor method is the best method compare to nearest neighbor method and rayon system.

Biaya transportasi merupakan biaya yang digunakan untuk mengirimkan produk kepada konsumen. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk menurunkan biaya transportasi adalah dengan penentuan rute dan minimasi moda transportasi yang digunakan. Untuk memudahkan penugasan dalam melakukan pengiriman kepada konsumen, maka konsumen dibagi menjadi beberapa daerah. Metode yang paling umum untuk digunakan untuk membagi daerah tersebut adalah metode clustering. Pada penelitian sebelumnya, pembagian daerah konsumen menggunakan sistem rayon. Pada penelitian ini, metode clustering akan diterapkan untuk memberikan solusi terhadap pembagian daerah menggantikan sistem rayon. Penelitian ini berfokus pada agglomerative hierarchical clustering, dengan metode clustering yang digunakan adalah nearest neighbor dan furthest neighbor. Clustering akan dilakukan dengan menggunakan program IBM SPSS Statistics 22 untuk memberikan jumlah cluster berdasarkan metode clustering yang digunakan. Penelitian sebelumnya dengan menggunakan sistem rayon berjumlah delapan cluster, hasil total biaya transportasi sebesar Rp 661.227. Hasil penelitian dengan menggunakan metode clustering nearest neighbor akan membentuk tujuh cluster, dengan total biaya transportasi Rp 594.635 atau penurunan sebesar 10,07%, sedangkan dengan menggunakan clustering furthest neighbor, akan terbentuk dua cluster dengan total biaya transportasi Rp 571.722 atau penurunan sebesar 13,54%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode clustering furthest neighbor memiliki hasil yang terbaik dibandingkan dengan metode clustering nearest neighbor dan sistem rayon.

Keywords

clustering, agglomerative, hierarchical clustering, SPSS, biaya transportasi

Full Text:

PDF

References

Liliani. “Perumusan Algoritme Penentuan Moda dan Rute Pengiriman Untuk Meminimasi Biaya Distribusi/Transportasi (Studi Kasus: PT XYZ),” Tugas Akhir, Jurusan Teknik Industri ITHB - Bandung, 2017.

B. R. Marpaung. “Studi Pengaruh Proses Clustering Dalam Penentuan Rute Transportasi Model Vehicle Routing Problem (VRP) pada Metode RESPONSETM CRIA,” Institut Teknologi Bandung, 2017.

D. T. Wiyanti, D. T. “Algoritme Optimasi Untuk Penyelesaian

Travelling Salesman Problem,” Jurnal Transformatika, Volume 11, No. 1, pp. 1-6, 2013.

L. M. D. A. Cipta Hasibuan. “Pencarian Rute Terbaik Pada Travelling Salesman Problem (TSP) Menggunakan Algoritme Genetika Pada Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kota Pekanbaru,” SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 1, No. 1., 2015.

Iskandar. “Model Optimasi Vehicle Routing Problem dan Implementasinya,” Institut Pertanian Bogor, 2010.

A. D. Kesuma. “Penerapan Algoritme Greedy Untuk Menentukan Penjadwalan Kelas Gedung Labtek V,” Institut Teknologi Bandung, 2013.

I. K. A. Maximillian Herli. “Sistem Pencarian Hotel Berdasarkan Rute Perjalanan Terpendek Dengan Mempertimbangkan Daya Tarik Wisata Menggunakan Algoritme Greedy,” Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, Vol. 1, No. 1, pp. 9-15, 2015.

G. A. Nyoman Sutapa. “Studi Tentang Travelling Salesman dan Vehicle Routing Problem dengan Time Windows,” Jurnal Teknik

Industri, pp. 81-89, 2003.

A. Fadliana. “Penerapan Metode Agglomerative Hierarchical

Clustering Untuk Klasifikasi Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Kualitas Pelayanan Keluarga Berencana,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2015.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.