Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Jurnal Matematika: MANTIK Jurnal Matematika Integratif
Prapto Tri Supriyo
Departemen Matematika FMIPA IPB
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Model Fuzzy Goal Programming Yang Diselesaikan Dengan Linear Programming Pada Perencanaan Produksi Rindengan, Altien; Tri Supriyo, Prapto; Kustiyo, Aziz
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 2, No 2 (2013): September, 2013
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (380.947 KB) | DOI: 10.35799/dc.2.2.2013.3236

Abstract

Abstract Optimization of an objective in the model of linear programming (LP) is widely applied in solving the problems that exist. But with the increasing complexity of these problems, optimization with multiple objectives , known as goal programming (GP) being an option. In this GP, some of these goals were weighted before analysis . In this paper will discuss the formulation of fuzzy goal prongramming (FGP), in which these goals need not be discrete weighted, but enough to consider the decision maker wishes to impose limits on the value of each function's purpose. Fuzzy concept of a fuzzy membership function is applied to functions such objectives to be achieved. The problems in this case is production planning at the company with some goals to be achieved namely income, labor costs, and raw material costs. The result is a model with some objectives can be formulated in FGP models that can be solved with the LP for  production planning of the company. Keywords : fuzzy goal programming, linear programming, production planning ABSTRAK Optimalisasi suatu tujuan dalam model linear programming (LP) banyak diaplikasikan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang ada.  Tapi dengan makin kompleksnya masalah-masalah tersebut, pengoptimalan dengan beberapa tujuan atau dikenal dengan goal programming (GP) menjadi pilihan. Dalam GP ini, beberapa tujuan ini diberi pembobotan sebelum dianalisa.  Dalam tulisan ini akan dibahas tentang formulasi fuzzy goal prongramming (FGP), dimana tujuan-tujuan tersebut tidak perlu diboboti secara diskret, tapi cukup dengan mempertimbangkan keinginan pengambil keputusan untuk menentukan batasan nilai pada setiap fungsi tujuan yang ada.  Konsep fuzzy berupa fungsi keanggotaan fuzzy diterapkan pada fungsi-fungsi tujuan yang akan dicapai tersebut.  Masalah  yang digunakan adalah perencanaan produksi pada suatu perusahaan dengan beberapa tujuan yang ingin dicapai yaitu pendapatan, biaya tenaga kerja, dan biaya bahan baku.  Hasil yang diperoleh adalah model beberapa tujuan dapat diformulasi dalam model FGP yang dapat diselesaikan dengan LP untuk perencanaan produksi suatu perusahaan. Kata kunci :  fuzzy goal programming,  linear programming,  perencanaan produksi
Use of Ant Colony Optimization Algorithm for Determining Traveling Salesman Problem Routes Bib Paruhum Silalahi; Nurul Fathiah; Prapto Tri Supriyo
Jurnal Matematika MANTIK Vol. 5 No. 2 (2019): Mathematics and Applied Mathematics
Publisher : Mathematics Department, Faculty of Science and Technology, UIN Sunan Ampel Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (406.991 KB) | DOI: 10.15642/mantik.2019.5.2.100-111

Abstract

Ant Colony Optimization is one of the meta-heuristic methods used to solve combinatorial optimization problems that are quite difficult. Ant Colony Optimization algorithm is inspired by ant behavior in the real world to build the shortest path between food sources and their nests. Traveling Salesman Problem is a problem in optimization. Traveling Salesman Problem is a problem to find the minimum distance from the initial node to the whole node with each node must be visited exactly once and must return to the initial node. Traveling Salesman Problem is a non-deterministic polynomial-time complete problem. This research discusses the solution of the Traveling Salesman Problem using the Ant Colony Optimization algorithm and also using the exact algorithm. The results showed that the greater the size of the Traveling Salesman Problem case, the longer the execution time required. The results also showed that the execution times of the Ant Colony Optimization are much faster than the execution time of the exact method.
Algoritme Sweep dan Particle Swarm Optimization dalam Optimisasi Rute Kendaraan dengan Kapasitas Bib Paruhum Silalahi; Khoerul Fatihin; Prapto Tri Supriyo; Sugi Guritman
Jurnal Matematika Integratif Vol 16, No 1: April 2020
Publisher : Department of Matematics, Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1267.18 KB) | DOI: 10.24198/jmi.v16.n1.27474.29-40

Abstract

Masalah rute kendaraan dengan kapasitas (capacitated vehicle routing problem) adalah variasi dari masalah rute kendaraan (vehicle routing problem).  Pada masalah rute kendaraan dengan kapasitas, kendaraan yang digunakan untuk distribusi produk memiliki batas daya angkut. Menentukan solusi optimal dari masalah rute kendaraan dan perluasannya adalah NP-Hard. Oleh karena itu untuk menyelesaikan masalah rute kendaraan dengan kapasitas ini banyak dikembangkan algoritme heuristik. Dalam paper ini, untuk mencari solusi masalah rute kendaraan dengan kapasitas, digunakan gabungan dua algoritme heuristik. Penyelesaian masalah dimulai dengan pembentukan kelompok (clustering) menggunakan algoritme sweep, kemudian setiap kelompok hasil algoritme sweep dioptimalkan menggunakan algoritme particle swarm optimization. 
Co-Authors Altien Rindengan Aziz Kustiyo Bib Paruhum Silalahi Khoerul Fatihin Nurul Fathiah Sugi Guritman