OPTIMALISASI RUTE ANGKUTAN SAMPAH DALAM UPAYA MENURUNKAN ONGKOS ANGKUT DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS : DINAS LINGKUNGAN HIDUP KAB SUBANG)

Yuda Saprudin, 143010068 (2018) OPTIMALISASI RUTE ANGKUTAN SAMPAH DALAM UPAYA MENURUNKAN ONGKOS ANGKUT DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS : DINAS LINGKUNGAN HIDUP KAB SUBANG). Skripsi(S1) thesis, Fakultas Teknik Unpas.

[img]
Preview
 Text
Yuda Saprudin 143010068 TI .pdf
Download (338kB) | Preview
Official URL: http:/www.teknik.unpas.ac.id

Abstract

Pengangkutan sampah di Kabupaten Subang adalah objek dalam penelitian ini. Dalam pengangkutan sampah di Kab Subang belum dapat di tangani dengan optimal, hal itu di tunjukan dari data Dinas Lingkungan Hidup yang menunjukan bahwa hanya sekitar 71,44 % sampah yang dapat ditangani oleh Bidang Pengelolaan Sampah Kebersihan dan Limbah B3. Permasalahan dalam penelitian ini adalah adanya pengangkutan sampah yang kurang optimal dimana terdapat rute-rute dalam pengangkutan sampah yang tidak memaksimalkan kapasitas dari kendaraan yang digunakan. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Nearest Neighbour sebagai usulan awal yang dioptimasi menggunakan Algoritma Genetika dalam rangka mendapatkan rute yang optimal. Berdasarkan analisis efektivitas dari kedua metode tersebut, Metode Nearest Neighbour mampu melayani 53 TPS dengan 12 rute dengan total jarak 737,45 km, total waktu pelayanan 41 jam 52 menit dan total biaya pelayanan yang dikeluarkan sebesar Rp.4.791.414 . sedangkan metode Algoritma Genetika dengan melayani 53 TPS dengan 12 rutemenghasilkan total jarak 709,3 km, total waktu pelayanan 41 jam 9 menit dan total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 4.766.548. tingkat efesiensi menunjukan adanya penurunan total jarak yang ditempus sebesar 3,81%, penurunan waktu pelayanan 1,71 % dan penurunan biaya yang dikeluarkan sebesar 0,51 %. Kata Kunci: Rute, Nearest Neighbour, Genetik Algoritma

Item Type: Thesis (Skripsi(S1))
Subjects: S1-Skripsi
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Industri 2018
Depositing User: Ms sri -
Date Deposited: 09 Oct 2018 03:04
Last Modified: 09 Oct 2018 03:04
URI: http://repository.unpas.ac.id/id/eprint/38016

Actions (login required)

View Item View Item
repo unpas is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.