Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kesehatan merupakan salah satu modal manusia yang sangat diperlukan bagi kehidupan setiap manusia karena kesehatan mendukung produktivitas manusia. Pentingnya kesehatan dalam menunjang kehidupan menuntut adanya suatu forum pelayanan kesehatan, salah satunya adalah rumah sakit. Rumah sakit memiliki peran penting dalam sistem pelayanan kesehatan sehingga diperlukan upaya untuk mempertahankan dan meningkatkan mutu pelayanannya. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah melalui sumber daya manusia kesehatan khususnya perawat. Mutu pelayanan kesehatan di rumah sakit sangat ditentukan oleh pelayanan atau asuhan keperawatan karena perawat 24 jam dalam memberikan pelayanan. Namun pada kondisi saat ini terjadi tingkat turnover perawat yang tinggi yang disebabkan oleh tingginya beban kerja perawat. Untuk mengatasi hal tersebut dapat dilakukan proses manajemen penjadwalan perawat untuk mendapatkan hasil penjadwalan perawat yang optimal. Nurse Scheduling Problem atau sering disingkat NSP merupakan salah satu optimasi pemodelan masalah dalam penjadwalan perawat. Keluaran dari penelitian ini adalah model optimasi NSP yang dapat menghasilkan penjadwalan perawat yang optimal. Ada beberapa metode untuk memecahkan masalah NSP. Salah satunya dengan menggunakan metode metaheuristik yaitu berupa algoritma Simulated Annealing dengan pencarian lokal berupa operator Swap. Penelitian ini akan menggunakan masalah instance LLR yang berasal dari Hong Kong. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Simulated Annealing dapat menghasilkan solusi yang optimal dalam menyelesaikan masalah NSP

---

Health is one of the human capital that is indispensable for the life of every human being because health supports human productivity. The importance of health in supporting life demands the existence of a health service forum, one of which is a hospital. Hospitals have an important role in the health care system so efforts are needed to maintain and improve the quality of their services. One way that can be done is through health human resources, especially nurses. The quality of health services in hospitals is largely determined by the service or nursing care because nurses are 24 hours in providing services. However, in the current condition, there is a high level of nurse turnover caused by the high workload of nurses. To overcome this, a nurse scheduling management process can be carried out to obtain optimal nurse scheduling results. Nurse Scheduling Problem or often abbreviated as NSP is one of the optimization problem modeling in nurse scheduling. The output of this research is the NSP optimization model that can produce optimal nurse scheduling. There are several methods to troubleshoot NSP problems. One of them is by using a metaheuristic method in the form of a Simulated Annealing algorithm with a local search in the form of a Swap operator. This study will use LLR instance problems originating from Hong Kong. The results of this study indicate that the Simulated Annealing algorithm can produce an optimal solution in solving the NSP problem."

"Vehicle Routing Problem with Time Windows menjadi suatu permasalahan bagi perusahaan saat ini dimana biaya logistik yang semakin tinggi. Penentuan rute yang tepat untuk distribusi barang sangat dibutuhkan untuk menekan biaya bahan bakar kendaraan. Penyelesaian VRPTW ini menggunakan algoritma metaheuristic: Tabu Search, Particle Swarm Optimization dan Simulated Annealing. Penelitian ini membandingkan karakter dari ketiga algoritma tersebut. Dimana hasil tabu search memberikan nilai yang mayoritas optimal dibandingkan ketiganya. Tetapi untuk iterasi pendek, PSO memberikan nilai yang cepat menuju optimal.

---

Vehicle Routing Problem with Time Windows become main problem to company when dealing with distribution cost that comes bigger. Determining best routing to distribute goods or service can help reduce distribution cost. This research using metaheuristic algorithm: Tabu Search, Particle Swarm Optimization dan Simulated Annealing to solve VRPTW. This research benchmark that three algorithm. The conclusion is tabu search bring best solution for long iteration. But for short iteration, PSO bring better solution."

"Penempatan barang merupakan suatu permasalahan yang signifikan bagi manajemen toko pengecer, mengingat adanya sumber daya ruang rak penjualan yang terbatas namun variasi produk yang terus-menerus bertambah. Di toko pengecer, strategi pemajangan yang berbeda secara langsung mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan dan keuntungan toko pengecer. Dalam studi sebelumnya, penelitian sebagian besar menempatkan barang ke ruang rak berdasarkan kesamaan informasi jenis produknya saja. Di sisi lain, dalam prakteknya terdapat permasalahan bahwa semua rak diperlakukan sama pentingnya dan perilaku pelanggan yang biasanya berjalan pada kedua ujung lorong daripada berjalan di lorong tidak diperhitungkan.Penelitian ini akan membahas mengenai optimasi penempatan barang pada rak penjualan toko pengecer dengan mempertimbangkan hubungan kedekatan antar kategori produk dan bobot penting antar ruang rak yang dapat memaksimalkan potensi keuntungan toko pengecer, dengan metode penyelesaian algoritma simulated annealing. Hasilnya diperlihatkan konfigurasi penempatan barang berdasarkan hubungan kedekatan dan bobot penting......helf management is a significant issue for the management of retail stores, given the sales rack space resources are limited but the variety of products is constantly increasing. In retail stores, displays of different strategies directly affect the purchasing decisions of customers and profits shop retailers. In previous studies, most studies put the goods into the shelf space based on common types of product information only. On the other hand, in practice there are problems that all shelves are treated as important and customer behavior that typically runs on both ends of the hall rather than walk down the aisle is not taken into account.This research will discuss the optimization of shelf management in the retail store shelves by considering the relationship between the proximity of important product categories and weights between shelf space to maximize the profit potential retailer, with completion method of simulated annealing algorithm. The results are shown in the configuration of the placement of goods based on proximity relations and weights importance."

"Perkembangan liga sepak bola di Indonesia sedang menjadi perhatian saat ini. Salah satu aspek terpenting dari keberlangsungan sebuah liga adalah penjadwalan dari kompetisi itu sendiri. Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki lebih dari 17 ribu pulau. Hal ini menyebabkan adanya tantangan tersendiri membuat jadwal dari tim yang bertanding dari berbagai pulau, namun tetap memperhatikan “fairness” dalam segi jarak. Penelitian ini membahas Traveling Tournament Problem (TTP) yang memfokuskan masalah utama yang ada di Liga 1 Indonesia yaitu jarak antar tim yang tidak merata. Penelitian ini mengusulkan algorima simulated annealing untuk penyelesaian TTP yang mengeksplorasi semua kemungkinan jadwal, dengan mencatat pelanggaran- pelanggarannya terhadap aturan penjadwalan. Penyelesaian simulated annealing menggunakan solusi neighborhood, dan pemanasan ulang untuk menyeimbangkan hasil optimasi agar bisa menghindari local optima pada suhu-suhu yang rendah. Hasil optimasi dari algoritma menghasilkan dua fokusan yaitu minimalisir jarak dengan hasil (dari 165.200 Km menjadi 146.702 Km), dan minimalisir koefisien variasi untuk mencapai jarak yang lebih seragam dengan hasil (dari 165.200 Km menjadi 154.124 Km). Pengurangan jarak ini, apabila dilihat lebih dalam bisa dibagi menjadi jarak tim luar Jawa dan tim pulau Jawa dimana terjadi ketimpangan antara model yang fokus terhadap jarak dibandingkan dengan koefisien variasi.

---

The development of football leagues in Indonesia is currently receiving considerable attention. One of the most critical aspects in the success of a sports league is the scheduling of the competition itself. As an archipelago nation with over 17,000 islands, Indonesia faces unique challenges in scheduling matches for teams from different islands while ensuring fairness in travel distances. This study addresses the Traveling Tournament Problem (TTP), focusing on the primary issue in Indonesia's Liga 1 which is, the inequality distances between teams. The research proposes a simulated annealing algorithm to solve the TTP by exploring all possible schedules and recording violations of scheduling rules. The simulated annealing solution uses neighbourhood solutions and reheating to balance the optimization results and avoid local optima at low temperatures. The optimization results produce two focuses, firstly minimizing distance (from 165,200 km to 146,702 km) and minimizing the coefficient of variation to achieve more uniform distances (from 165,200 km to 154,124 km). This distance reduction can be further divided into the distance for teams outside Java and teams on Java, revealing a disparity between the model focused on distance compared to the coefficient of variation."

"Pertumbuhan e-commerce membuat semakin banyak orang berbelanja secara online, hal tersebut mengakibatkan meningkatnya aktivitas pengiriman barang. Dalam proses pengiriman barang terdapat istilah last mile delivery. Last mile delivery adalah tahap terakhir dari proses pengiriman barang, dimana barang dikirim ke tujuan akhir pelanggan. Pada last mile delivery biasanya barang pesanan pelanggan akan dikirim ke rumah pelanggan, atau biasa disebut sebagai home delivery. Tetapi home delivery memiliki beberapa kelemahan yang mungkin akan terjadi, salah satunya yaitu apabila pengiriman barang dilakukan saat pelanggan tidak ada di rumah maka akan menyebabkan terjadinya pengulangan pengiriman akibat pengiriman yang terlewat. Salah satu solusi untuk mengatasi kelemahan dari home delivery yaitu dengan melakukan pengiriman barang ke lokasi lain yang dikunjungi oleh pelanggan (roaming delivery). Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut akan dimodelkan dalam bentuk VRPRDL. VRPRDL adalah varian dari VRP dan merupakan model optimasi dimana setiap pelanggan memiliki lebih dari satu lokasi pengiriman dalam rencana perjalanan, dan masing-masing lokasi memiliki time windows, sehingga pengiriman barang dilakukan dengan menyesuaikan time windows yang dimiliki oleh setiap lokasi. Pada tugas akhir ini digunakan metode Simulated Annealing (SA) untuk menyelesaikan VRPRDL. Penentuan solusi awal dalam metode SA pada tugas akhir ini dilakukan dengan menggunakan metode Nearest Neighbor (NN). Implementasi program untuk contoh kasus dengan data 1 depot dan 30 pelanggan dimana masing-masing pelanggan memiliki dua lokasi pengiriman memperlihatkan bahwa penggunaan roaming delivery dapat menghemat total biaya sebesar 51,31% dibandingkan home delivery.

---

The growth of e-commerce has made people more interested to shop online which resulted in increased activity of sending goods. In the process of sending goods there is the term last mile delivery. Last mile delivery is the last stage of the delivery process of goods, where goods are delivered to the customer's final destination. At last mile deliveries typically customer order items will be delivered to the customer's home, or commonly referred to as home deliveries. But home delivery has several possible drawbacks, one of which is that if delivery of goods is made while the customer is not at home, it will lead to a repeat of deliveries due to missed deliveries. One solution to address the weakness of home delivery is to make delivery of goods to other locations visited by customers (roaming deliveries). To resolve the issue will be modeled in the form of VRPRDL. VRPRDL is a variant of VRP and is an optimization model whereby each customer has more than one delivery location in the travel plan, and each location has time windows. so the delivery of goods is done by adjusting the time windows owned by each location. In this final task a Simulated Annealing (SA) method is used to complete VRPRDL. Determination of the initial solution in the SA method in this final task is performed by using the Nearest Neighbor (NN) method. The implementation of the program for example cases with data of 1 depot and 30 customers where each customer has two delivery locations shows that using roaming delivery can save a total cost of 51,31% compared to home delivery."

"Indonesia sebagai negara kepulauan, memerlukan sistem transportasi yang efisien sebagai penghubung antar wilayah. Kapal sebagai alat transportasi laut menjadi sarana utama dalam mengatasi tantangan mobilitas di Indonesia, khususnya proses pendistribusian barang dalam jumlah besar. Akan tetapi, belum meratanya pengembangan ekonomi dan infrastruktur di wilayah Indonesia bagian timur mengakibatkan terjadinya kesenjangan antar wilayah dan disparitas harga karena tingginya biaya operasional dalam proses pendistribusian barang. Berdasarkan kondisi tersebut, pemerintah mengambil langkah dalam mengoptimalkan peluang ekonomi melalui program tol laut. Tol laut direalisasikan sebagai trayek yang efektif dan efisien sehingga jalur paling ideal dibutuhkan dalam proses pendistribusian barang ke setiap wilayah di Indonesia. Optimasi rute pelayaran pada trayek tol laut perlu dilakukan sebagai langkah krusial untuk menghasilkan jalur paling ideal yang lebih efektif dalam mengurangi biaya operasional dan keterlambatan pendistribusian barang. Penelitian ini mengimplementasikan travelling salesman problem dengan algoritma simulated annealing sebagai metode optimasi pemilihan rute pelayaran. Metode tersebut menghasilkan pemilihan rute yang optimal dengan fungsi objektif jarak tempuh minimum. Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah trayek tol laut 2023 yang telah dijalankan oleh pemerintah merupakan jalur terbaik berdasarkan jarak terpendek. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat 12 rute baru yang memiliki jarak lebih dekat dibandingkan dengan rute pada trayek tol laut yang telah dijalankan oleh pemerintah. Penelitian juga menghasilkan estimasi biaya bahan bakar yang menurun pada 12 rute tersebut. Berkurangnya biaya bahan bakar ini dapat mengurangi tingginya biaya operasional dalam proses pendistribusian barang. Hasil ini dapat menjadi masukan bagi pemerintah Indonesia, khususnya Kementerian Perhubungan sebagai bahan evaluasi dalam Keputusan Direktur Jenderal Perhubungan Laut Nomor: KP-DJPL 678 Tahun 2023.

---

Indonesia, as an archipelagic country, requires an efficient transportation system to connect its regions. Ships, as the primary means of sea transportation, are essential for overcoming mobility challenges in Indonesia, particularly in the distribution of goods in large quantities. However, the uneven economic and infrastructure development in eastern Indonesia has resulted in regional disparities and price differences due to high operational costs in the distribution process. In response to these conditions, the government has taken steps to optimize economic opportunities through the tol laut program. The tol laut program is designed to be a cost-effective and efficient shipping route network, thus necessitating the most ideal routes for the distribution of goods to every region in Indonesia. Optimizing the shipping routes of the Tol Laut is crucial for creating the most ideal routes that are more effective in reducing operational costs and delays in goods distribution. This research implements the travelling salesman problem using the simulated annealing algorithm as a method for optimizing the selection of shipping routes. This approach identifies the most efficient routes to minimize travel distances. This study aims to test whether the tol laut 2023 routes implemented by the government are the best routes based on the shortest distance. The results of the study indicate that there are 12 new routes with shorter distances compared to the routes of the sea toll previously implemented by the government. The research also estimates a decrease in fuel costs for these 12 routes. This reduction in fuel costs can lower the high operational costs in the goods distribution process. These findings can provide input for the Indonesian government, particularly the Ministry of Transportation, as evaluation material in the Decision of the Director General of Sea Transportation Number: KP-DJPL 678 of 2023."

"Transportasi merupakan pendorong biaya utama dalam logistik perkotaan, yang semakin rumit dengan meningkatnya e-commerce dan jumlah pelanggan. Masalah krusialnya adalah menemukan rute distribusi yang optimal, yang dikenal dalam optimasi kombinatorial sebagai Vehicle Routing Problem (VRP). Penelitian ini melakukan analisis komparatif antara algoritma simulated annealing dan iterated local search untuk menyelesaikan capacitated VRP. Penelitian ini menerapkan metode tersebut pada contoh masalah dan studi kasus PT. X, salah satu perusahaan pos terbesar di Indonesia. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma 1 unggul dalam menyelesaikan contoh masalah, sementara algoritma 2 memberikan kinerja terbaik untuk data studi kasus. Penelitian ini menyediakan model optimasi untuk kedua skenario tersebut.

---

Transportation is a major cost driver in urban logistics, increasingly complicated by the rise of e-commerce and the growing number of customers. A critical issue is finding optimal distribution routes, known in combinatorial optimization as the Vehicle Routing Problem (VRP). This paper conducts a comparative analysis of simulated annealing and iterated local search algorithms to solve the capacitated VRP. The research applies these methods to both problem instances and a case study of PT. X, one of Indonesia's largest postal companies. The results show that while algorithm 1 excels in solving problem instances, algorithm 2 achieves the best performance for the case study data. This research provides optimized models for both scenarios."