G. PENELITIAN TERDAHULU
Gunawan 2003 melakukan penelitian tentang aplikasi algoritma genetika untuk optimasi masalah penjadwalan flow-shop. Penelitian tersebut
bertujuan untuk mengaplikasikan algoritma genetik dalam bidang penjadwalan produksi yaitu untuk masalah flow-shop deterministrik tanpa kendala
unconstrained-deterministic flow-shop berskala besar, mencari fungsi makespan, menentukan efisiensi pencarian solusi optimum yang dilakukan
oleh algoritma genetik, dan mempelajari pengaruh variasi tingkat penyilangan Pc dan tingkat mutasi Pm. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma
genetik dapat menemukan kromosom terbaik setelah mengekplorasi 83,33 dari 24 2=24 ruang pencarian untuk masalah 4 job – 2 mesin, dan 1,09
dari 40320 8=40320 ruang pencarian solusi optimal untuk masalah 8 job – 3 mesin. Hal ini membuktikan bahwa algoritma genetik sangat efisien dan cocok
untuk diterapkan pada masalah dengan ruang pencarian yang besar. Herawati 1999 melakukan penelitian tentang masalah timetable
perkuliahan sistem SKS menggunakan algoritma genetik hibrida. Penelitian tersebut bertujuan untuk mempelajari cara kerja operator genetik dan
menganalisis timetable perkuliahan sistem SKS dengan pendekatan algoritma genetik hibrida. Hibrid tersebut dicangkokkan pada teknik inisialisasi
populasi, teknik evaluasi, dan operator genetik yaitu operator penyilangan dan mutasi. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa hibrid yang
dicangkokkan pada algoritma genetik memiliki laju pertumbuhan dalam waktu polinomial polinomial time untuk variabel yang diperhitungkan yaitu
besarnya ukuran populasi, banyaknya mata kuliah yang dijadwalkan, dan pembatasan generasi yang digunakan.
Wahyunggoro 1999 melakukan penelitian optimasi pengendali fuzzy untuk motor DC dengan algoritma genetik. Sasaran penelitian ini adalah
mencoba melakukan optimasi fungsi keanggotaan dan aturan pengendali fuzzy untuk mengendalikan kecepatan motor DC. Pada tahap ini telah dicoba
dirancang pengendali fuzzy untuk motor tersebut, dengan 49 macam fungsi keanggotaan dan aturan, dan dianalisis tanggapan sistemnya. Algoritma
genetik akan diupayakan untuk mengoptimalkan jumlah fungsi keanggotaan
dan aturannya. Hasil implementasi algoritma fuzzy dengan PLC di motor DC menunjukkan bahwa pengendali fuzzy lebih unggul dibanding pengendali PID.
Hasil simulasi menunjukkan bahwa algoritma genetik yang lebih cocok untuk optimasi pengendali fuzzy adalah algoritma genetik hirarkis.
Rosdi 1992 melakukan penelitian mengenai distribusi fisik produk bir Bintang. Teknik analisis yang digunakan untuk masalah transportasi adalah
program linier, penentuan persediaan produk di gudang menggunakan model persediaan R,T dan penentuan jumlah dan lokasi gudang optimal serta
penentuan jalur distribusi yang efisien berdasarkan jumlah dan lokasi gudang terpilih menggunakan Mixed Integer Linear Programming.
III. METODOLOGI PENELITIAN
A. KERANGKA PEMIKIRAN
Persaingan yang ketat menuntut perusahaan untuk memunculkan atau menggunakan model-model baru dalam pengembangan dan pengelolaan aliran
produk dan informasi dari dalam maupun luar perusahaan. Konsep supply chain management SCM atau manajemen rantai pasokan melihat pendekatan
masalah logistik sebagai masalah yang luas mulai dari bahan baku hingga produk jadi yang digunakan oleh konsumen akhir, sebagai satu rantai aliran
produk. Oleh karena itu rantai pasokan terfokus pada sisi hulu, yaitu hubungan antar suppliers manufacturer, bergeser ke sisi hilir yaitu customers
demand. Pendekatan ini ditujukan untuk pengelolaan dan pengawasan hubungan saluran distribusi secara kooperatif untuk kepentingan semua pihak
yang terlibat, untuk mengefisiensikan penggunaan sumberdaya dalam mencapai tujuan kepuasan konsumen rantai pasokan. Tujuan dari SCM adalah
membuat seluruh sistem menjadi efisien dan efektif, minimisasi biaya sistem total dari pengadaan bahan baku, transportasi dan distribusi, inventori, dan
produk jadi. Penekanan permasalahan SCM dalam penelitian ini adalah pemodelan
rantai pasokan untuk mengoptimasi biaya rantai pasokan keseluruhan atau TSCC Total Supply Chain Cost yang merupakan biaya transportasi,
distribusi, dan biaya penyimpanan persediaan. Perumusan model jaringan rantai pasokan penelitian ini mengambil masalah rantai pasokan agroindustri,
yang terdiri dari para pemasok bahan baku hasil pertanian suppliers, agroindustri, dan konsumen demand. Model rantai pasokan tersebut
dikembangkan berdasarkan model transportasi, inventori, dan distribusi yang bersifat integer linear programming, dengan suatu fungsi tujuan yaitu
meminimasi fungsi TSCC. Studi kasus model rantai pasokan agroindustri pada penelitian ini adalah optimasi TSCC pada agroindustri cocodiesel. Cocodiesel
adalah biodiesel yang dibuat dengan menggunakan bahan baku kelapa.