Nuri Wahyuningsih
Departemen Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-Nilai Islami)

Model Penjualan Plywood PT. Linggarjati Mahardika Mulia Wahyuningsih, Nuri; H, Sri Suprapti; Amutu, Sinar Dwi
Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-Nilai Islami) Vol 1 No 1 (2017): Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami )
Publisher : Mathematics Department

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (445.054 KB)

Abstract

PT. Linggarjati Mahardika Mulia adalah perusahaan pengelolaan kayu yang memproduksi plywood. Dalam merencanakan produksi tahun 2017 diperlukan jumlah permintaan selama tahun 2017. Karena perusahaan belum mengetahui jumlah permintaan, diperlukan model peramalan untuk memprediksi kebutuhan produksi plywood, dengan pendekatan model ARIMA(p,d,q). Dengan data penjualan mingguan mulai minggu pertama 2015 sampai dengan minggu terakhir tahun 2016, dianalisa dan didapatkan model penjualan plywood adalah ARIMA (3,1,0), dan prediksi kebutuhan plywood tahun 2017 adalah sebanyak 809.291 unit.
Optimasi Vehicle Routing Problem With Time Windows (VRPTW) Pada Distribusi Kue Menggunakan Algoritma Genetika Utomo, Daryono Budi; Anshori, Dinah Razan; Wahyuningsih, Nuri
Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-Nilai Islami) Vol 3 No 1 (2019): Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami)
Publisher : Mathematics Department

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (372.239 KB)

Abstract

Kegiatan distribusi adalah kegiatan tidak bisa lepas dalam dunia industri, terutama yang bergerak dalam bidang produksi. Dalam pendistribusian suatu produk perlu mempertimbangkan beberapa faktor antara lain waktu, jarak tempuh, biaya transportasi, serta rute yang akan dilalui dari satu tempat ke tempat yang lainnya. Pada makalah ini, dibahas bagaimana menentukan jarak terpendek pedistribusian kue industri rumah tangga “Matoh Tenan” ke 26 toko kue yang berbeda dengan menggunakan empat kendaraan. Untuk memudahkan Toko Kue dinyatakan bilangan 1 sampai dengan 26, data jarak antar toko kue menggunakan Google Map. Dalam pendistribusian empat kendaraan mulai dari “Matoh Tenan” sebagai titik awal dan kembali lagi ke titik awal. Metode yang digunakan adalah Vehicle Routing Problem Time Window (VRPTW) dan penyelesaiannya menggunakan algoritma genetika. Untuk mendapatkan solusi terbaik digunakan beberapa kombinasi probabilitas crossover dan mutasi serta ukuran populasi. Dari hasil pengujian ukuran populasi terbaik adalah 150 populasi, sedangkan untuk kombinasi probabilitas crossover dan mutasi adalah 0,2 dan 0,7. Dari nilai-nilai parameter ini didapatkan rute optimal dengan nilai fitness sebesar 0,0160. Rute dimulai dari titik awal untuk rute kendaraan 1: 9 ke 3 ke 5 ke 6 ke 10 ke 4 ke 12, rute kendaraan 2: 1 ke 18 ke 24 ke 11 ke 20 ke 23 ke 13, rute kendaraan 3: 26 ke 7 ke 14 ke 25 ke 21 ke 19, rute kendaraan 4: 2 ke 8 ke 22 ke 17 ke 16 ke 15 dan jarak tempuh dari total perjalanan oleh 4 kendaraan yaitu 62,31 km.
Model GSTARX dengan Bobot Invers Jarak untuk Jumlah Wisatawan pada Tiga Objek Wisata di Kota Batu Elsa Vidya Nur Rhema; Nuri Wahyuningsih; Sentot Didik Surjanto
Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-Nilai Islami) Vol 3 No 1 (2019): Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami)
Publisher : Mathematics Department

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (183.975 KB)

Abstract

Pariwisata berkembang sangat pesat, karena itu diperlukan adanya pendekatan kuantitatif dalam menganalisis data kepariwisataan dengan melakukan peramalan jumlah wisatawan dengan metode deret berkala. Pada paper ini, dikembangkan pemodelan Generalized Space-Time Autoregressive with Exogenous Variables (GSTARX). GSTARX adalah model yang menggabungkan unsur dependensi waktu dan lokasi pada suatu data multivariate time series yang melibatkan variabel eksogen berupa variasi kalender serta pembobotan lokasi dengan bobot invers jarak. Model GSTARX untuk masing-masing objek wisata yaitu: Z1 (t) = 1318 + 213 D1,3 (t) - 197 D2,4 (t) - 325 D2,2 (t-1) + 183 D1,4 (t+1) + 0,5 Z1 (t-1) + e1 (t) Z2 (t) = 0,008 - 0,002 D1,4 (t) - 0,002 D2,2 (t) - 0,0006 D1,4 (t-1) - 0,001 D1,4 (t+1) + 0,002 Z1 (t-1) + 0,005 Z3 (t-1) + e2 (t) Z3 (t) = 0,03 + 0,2 D2,1 (t) - 0,2 D2,1 (t-1) - 0,1 D1,1 (t+1) - 0,1 D2,2 (t+1) + e3 (t)