oni Soesanto
Program Studi Statistika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PENGGUNAAN JUMAN & HOQUE METHOD (JHM) PADA PENENTUAN SOLUSI AWAL MASALAH TRANSPORTASI Andry Nor Indrawan; Pardi Affandi; oni Soesanto
EPSILON: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN Vol. 15(1), 2021
Publisher : Mathematics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (576.108 KB) | DOI: 10.20527/epsilon.v15i1.2876

Abstract

Transportation problems are related to the efficient process of distributing goods by a company or industry. The purpose of solving transportation problems is to minimize the costs incurred in the process of distributing goods from several sources (supply) to several destinations (demand). One way to solve transportation problems is to find an initial feasible solution, continued by finding the optimal solution. This research was done by finding an initial feasible solution using the JHM (Juman & Hoque Method) for both the case of solving balanced transportation problems and unbalanced transportation problems. The method has the characteristic in the initial allocation process starting at the cell with the smallest cost in each column as much as the quantity of each demand. In addition, identification of whether the row if occupied or not was done based on the allocation for each row to the quantity of each inventory. This research aimed to explain about solving transportation problems by determining the initial feasible solution using JHM and performing optimality test using potential method. The methods of this research was to identify categories of transportation problems, determine the initial solution using JHM, and test the optimality using potential method. Based on the results of this research, JHM model may be used to solve transportation problems. In the steps of JHM there are explanations of some theorem regarding the selection of the column and row which will be the first to be processed to determine the value of intial solution of transportation problems. The initial solution by using JHM tends to approach the value of optimal solution after test of optimality was done by using the potential method.
APLIKASI EVOLUTIONARY DISCRETE FIREFLY ALGORITHM DALAM PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Nila Cahyani; Oni Soesanto; Pardi Affandi
EPSILON: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN Vol 13, No 1 (2019): JURNAL EPSILON VOLUME 13 NOMOR 1
Publisher : Mathematics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1082.913 KB) | DOI: 10.20527/epsilon.v13i1.3194

Abstract

Proses distribusi barang pada suatu industri memerlukan bentuk efisiensi dalam pemilihan jalur terpendek yang akan dilalui seorang salesman. Secara matematis, pemilihan jalur terpendek merupakan suatu permasalahan optimasi yang disebut Travelling Salesman Problem (TSP). Terdapat banyak metode yang dapat diterapkan untuk menemukan solusi dari TSP, salah satunya Evolutionary Discrete Firefly Algorithm (EDFA) yang merupakan metode metaheuristik terbaru yang ditemukan oleh Jati dan Suyanto (2011) sebagai perkembangan dari Firefly Algorithm (FA) yang hanya didesain untuk permasalahan kontinu. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan penerapan EDFA dalam penyelesaian TSP. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data kasus TSP berupa koordinat titik kota yang diambil dari database TSP Libary (TSPLIB) dengan 7 jenis kasus berbeda yaitu Ulysses16, Ulysses22, Eil51, Berlin52, St70, Rat99, dan Gr202. Kasus-kasus tersebut diselesaikan dengan menerapkan EDFA untuk menemukan solusi optimalnya melalui beberapa langkah yang terdapat dalam algoritma ini. Penyelesaian kasus TSP melalui EDFA juga dilakukan menggunakan bantuan program simulasi untuk mempermudah pehitungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EDFA sebagai perkembangan FA telah berhasil diterapkan untuk kasus TSP yang memiliki solusi dalam ruang diskrit. Simulasi program EDFA yang diterapkan pada kasus-kasus tersebut memberikan solusi lebih baik pada beberapa kasus dengan hasil jarak optimal yang lebih pendek dibandingkan jarak optimal yang telah ditemukan sebelumnya.