Jocom, Bryan Pratama (2017) Penerapan Genetic Algorithm Untuk Optimasi Peningkatan Laba Persediaan Produksi Pakaian. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pakaian sebagai salah satu kebutuhan manusia, yang mana permintaan pakaian dari waktu ke waktu bisa semakin meningkat ataupun menurun. Dengan ketidakpastian permintaan pasar akan pakaian menjadikan penjualan pakaian menjadi usaha yang menjanjikan jika tepat dalam memenuhi kebutuhan pasar. Distro merupakan usaha perorangan atau kelompok yang bergerak pada produksi, pemasaran, dan penjualan pakaian khusus untuk anak muda. Kesuksesan dari distro diukur oleh jumlah laba dari penjualan pakaian. Perancangan produksi merupakan salah satu faktor tersebut. Permasalahan tersebut akan menjadi semakin komplek ketika ada banyak jenis pakaian yang dijual, banyak ukuran, dan modal yang sedikit dalam satu bulan. Genetic algorithm adalah suatu metode meta-heuristik yang dapat menyelesaikan permasalahan produksi pakaian. Formalasi rumus fitness yang tepat dapat memberikan suatu nilai dari kromosom dalam genetic algorithm, sehingga genetic algorithm dapat bekerja maksimal untuk menyelesaikan permasalahan perencanaan produksi. Parameter genetic algorithm yang tepat dapat memberikan hasil yang maksimal. Pengujian menunjukan hasil terbaik pada iterasi sebesar 75, jumlah kromosom sebesar 425, crossover rate sebesar 0,9 , dan mutation rate sebesar 0,1 . Penelitian ini memberikan bahwa genetic algorithm dapat menyelesaikan permasalahan kompleksitas perencanaan produksi.
English Abstract
Clothes as one of human need, in which the demand of clothing from time to time may increase or decrease. With the uncertainty of market demand for clothing making clothing sales into a promising business if appropriate in meeting market needs. Distro is an individual business or a group engaged in the production, marketing, and sales of clothing specifically for young people. The success of the distro is measured by the amount of profit from clothing sales. Production design is one such factor. The problem will become more complex when there are many types of clothing sold, many sizes, and little capital in a month. Genetic algorithm is a meta-heuristic method that can solve the problem of clothing production. Proper fitness formula formulation can provide a value of chromosomes in the genetic algorithm, so the genetic algorithm can work best to solve production planning problems. The correct genetic algorithm parameters can give maximum results. The test showed the best results at the iteration of 75, the number of chromosomes by 425, the crossover rate of 0,9 , and the mutation rate of 0,1. This study provides that genetic algorithm can solve complexity problems of production planning.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/746/051708563 |
| Uncontrolled Keywords: | Perecanaan Produksi, Genetic Algorithm |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.31 Machine learning |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 02 Oct 2017 08:37 |
| Last Modified: | 27 Oct 2020 15:33 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/3109 |
Preview |
Text
Bryan Pratama Jocom.pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |