Menentukan Rute Optimal Pendistribusian Produk Minuman Pada PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan Dengan Menggunakan Algoritma Branch And Bound Dan Algoritma Nearest Neighbor
1
MENENTUKAN RUTE OPTIMAL PENDISTRIBUSIAN PRODUK
MINUMAN PADA PT. COCA COLA BOTTLING INDONESIA
MEDAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
BRANCH AND BOUND DAN ALGORITMA
NEAREST NEIGHBOR
SKRIPSI
JUANDA RAMA SIAHAAN
070803037
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2014
Universitas Sumatera Utara
i
MENENTUKAN RUTE OPTIMAL PENDISTRIBUSIAN PRODUK
MINUMAN PADA PT. COCA COLA BOTTLING INDONESIA
MEDAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
BRANCH AND BOUND DAN ALGORITMA
NEAREST NEIGHBOR
SKRIPSI
JUANDA RAMA SIAHAAN
070803037
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2014
Universitas Sumatera Utara
ii
PERSETUJUAN
Judul
: MENENTUKAN RUTE OPTIMAL PENDIST
RIBUSIAN PRODUK PADA PT. COCA
COLA BOTTLING INDONESIA MEDAN
DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
BRANCH AND BOUND DAN ALGORITMA
NEAREST NEIGHBOR
Kategori
Nama
Nomor Induk Mahasiswa
Program Studi
Departemen
Fakultas
:
:
:
:
:
:
SKRIPSI
JUANDA RAMA SIAHAAN
070803037
SARJANA (S1) MATEMATIKA
MATEMATIKA
MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA
UTARA
Diluluskan di
Medan, Agustus 2014
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2
Pembimbing 1
Asima Manurung, S.Si., M.S.
NIP. 19730315 199903 2 001
Dra. Normalina Napitupulu, M.Sc
NIP. 19631106 198902 2 001
Diketahui/ Disetujui oleh:
Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua,
Prof. Dr. Tulus, M.Si
NIP. 19620901 198803 1 002
Universitas Sumatera Utara
iii
PERNYATAAN
MENENTUKAN RUTE OPTIMAL PENDISTRIBUSIAN PRODUK MINUMAN
PADA PT. COCA COLA BOTTLING INDONESIA MEDANDENGAN
MENGGUNAKANALGORITMA BRANCH AND BOUND
DAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kesrja saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Agustus 2014
JUANDA RAMA SIAHAAN
070803037
Universitas Sumatera Utara
iv
PENGHARGAAN
Puji syukur dan terima kasih penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas kasih
karunia dan pertolongan-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi
ini.
Pada kesempatan ini, penulis tidak lupa mengucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada:
1. Dra. Normalina Napitupulu, M.Sc selaku dosen pembimbing I dan Asima
Manurung, S.Si., M.S. selaku dosen pembimbing II yang telah membimbing dan
mengarahkan penulis dalam penyelesaian skripsi ini. Terima kasih juga penulis
sampaikan kepada Drs. Marihat Situmorang, M.Kom. selaku dosen penguji I dan
Drs. Partano Siagian, M.Sc selaku dosen penguji II. Terima kasih untuk setiap
saran dan masukan yang telah diberikan selama pengerjaan skripsi ini.
2. Prof. Dr. Tulus, M.Si. selaku ketua Departemen Matematika dan Dr.
Mardiningsih, M.Si. selaku Sekretaris Departemen Matematika.
3. Semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU beserta semua Staf
Administrasi di FMIPA USU.
4. Teman-teman angkatan 2007, khususnya Parningotan, Kaleb, Falen, Roland,
Jojor dan Riris yang selalu memberikan dukungan dan semangat kepada penulis.
Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada abang-abang senior, khususnya
Bang Gomar “Math 04”, Bang Daniel “Math 97” dan Bang Luhut “Math 97”
yang telah memberikan banyak motivasi dan kontribusi dalam penyelesaian
Universitas Sumatera Utara
v
skripsi ini. Terima kasih juga penulis sampaikan kepada adik-adik junior
Departemen Matematika.
5. Orang tua penulis, Almarhum Ayahanda J. Siahaan dan Ibu N. Br. Simanjuntak
atas semua dukungan dalam doa, motivasi, kasih sayang, serta semua dukungan
materil dan moril yang membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada abang dan adik-adik penulis
serta semua keluarga atas dukungan doanya.
Akhirnya, biarlah kasih karunia Tuhan Yang Maha Esa yang menyertai kita semua.
Semoga tulisan ini bermanfaat bagi yang membacanya. Terima kasih.
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan merupakan perusahaan yang bergerak di
bidang industri pembuatan minuman ringan. PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan
memiliki permasalahan dalam hal pendistribusian minuman kepada konsumennya
yang berakibat keterlambatan atau ketidaktepatan waktu dalam pengiriman produk.
Hal ini diakibatkan karena belum adanya rute distribusi yang optimal.
Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan suatu permasalahan distribusi
berupa pencarian rute terpendek dari satu titik pusat tertentu menuju semua titik
pendistribusian (outlet) kemudian kembali ke titik awal. Penelitian yang dilakukan
bertujuan untuk menentukan rute optimal pendistribusian produk. Metode yang
digunakan dalam menyelesaikan masalah ini adalah dengan menggunakan algoritma
Branch and Bound dan algoritma Nearest Neighbor. Tolak ukur dari metode ini
adalah jarak antara outlet satu dengan outlet yang lain yang hanya dikunjungi sekali,
untuk mendapatkan jarak antar outlet adalah dengan mengukur masing-masing jarak
mulai gudang menuju outlet dan kembali ke gudang. Cara tersebut dilakukan untuk
perhitungan mulai dari hari Senin sampai dengan hari Sabtu.
Berikut ini salah satu perbandingan hasil yang diperoleh menggunakan algoritma
Branch and Bound dan Nearest Neighbor. Algoritma Branch and Bound : Senin
(82,243 Km); Selasa (96,83 Km); Rabu (159,11 Km); Kamis (139,4 Km); Jumat
(117,29 Km); Sabtu (104,32 Km). Algoritma Nearest Neighbor : Senin (176,103
Km); Selasa (124,95Km); Rabu (224,79Km); Kamis (188,3Km); Jumat (163,76 Km);
Sabtu (125,01Km). Dapat disimpulkan metode yang digunakan untuk menghitung
rute optimal adalah algoritma Branch and Bound .
Kata kunci : PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan, Traveling Saleman Problem,
Branch and Bound, Nearest Neighbor.
Universitas Sumatera Utara
vii
DETERMINING OPTIMAL ROUTE PRODUCT DISTRIBUTION DRINKING
IN PT. COCA COLA BOTTLING INDONESIA FIELD USING ALGORITHM
BRANCH AND BOUND WITH ALGORITHM NEAREST NEIGHBOR
ABSTRACT
PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan is a company engaged in the manufacture of
soft drinks industry. PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan has a problem in terms
of the distribution of beverages to consumers that result in delays or inaccuracies in
the time of product shipment. This is caused by the lack of optimal route distribution.
Travelling Salesman Problem (TSP) is a form of distribution problems search
the shortest route from one point to the particular center all distribution points
(outlets) and then back to the starting point. Research conducted aimed to determine
the optimal distribution of the product. The method used in solving this problem is to
use the Branch and Bound algorithm and the Nearest Neighbor algorithm.
Benchmarks of this method is the distance between the outlet of the other outlets are
only visited once, to get the distance between outlets is to measure the distance of
each outlet and start the warehouse heading back to the barn. The way it is done for
the calculation starting from Monday to Saturday. Here's one comparison of results
obtained using the Branch and Bound algorithm and the Nearest Neighbor. Branch
and Bound Algorithm: Monday (82.243 Km); Tuesday (96.83 Km); Wednesday
(159.11 Km); Thursday (139.4 Km); Friday (117.29 Km); Saturday (104.32 Km).
Nearest Neighbor algorithm: Monday (176.103 Km); Tuesday (124,95Km);
Wednesday (224,79Km); Thursday (188,3Km); Friday (163.76 Km); Saturday
(125,01Km). It can be concluded that the method used to calculate the optimal route is
the Branch and Bound algorithm.
Keywords : PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan, Travelling Salesman Problem,
Branch and bound, Nearest Neigbor.
Universitas Sumatera Utara
viii
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan
Pernyataan
Penghargaan
Abstrak
Abstract
Daftar Isi
Daftar Gambar
Daftar Tabel
Daftar Lampiran
ii
iii
iv
vi
vii
viii
ix
x
xi
BAB 1. PENDAHULUAN
1.1.
1.2.
1.3.
1.4.
1.5.
1.6.
1.7.
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Batasan Masalah
Tinjauan Pustaka
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian
Metodologi Penelitian
1
4
4
4
9
9
9
BAB 2. LANDASAN TEORI
2.1. Konsep Dasar Graf
2.2. Jenis-jenis Graf
2.3. Terminologi Dasar
2.4. Optimasi
2.4.1. Pengertian Optimasi
2.4.2. Nilai Optimal
2.5. Travelling Salesman Problem
2.5.1. Sejarah Travelling Salesman Problem
2.5.2. Pengertian Travelling Salesman Problem
2.6. Algoritma dalam Travelling Salesman Problem
2.6.1. Kompleksitas Algoritma
2.6.2. Algoritma Branch and Bound
2.6.3. Algoritma Nearest Neighbor
2.7. Contoh
10
11
12
13
13
14
15
15
15
16
16
17
18
18
BAB 3. PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data
3.2. Pengolahan Data
3.2.1. Rute Reguler
3.2.2. Pengolahan Data Dengan Branch and Bound
23
31
31
21
Universitas Sumatera Utara
ix
3.2.3. Pengolahan Data Dengan Nearest Neighbor
3.3. Analisa Data
3.3.1. Rute Reguler
3.3.2. Rute Dengan Algoritma Branch and Bound
3.3.3. Rute Dengan Algoritma Nearest Neighbor
3.3.4. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Rute Yang Dilalui
33
39
39
39
40
40
BAB 4. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
5.2. Saran
43
43
DAFTAR PUSTAKA
44
Universitas Sumatera Utara
x
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1. Kelebihan Dan Kekurangan Algoritma Dalam TSP
Tabel 3.1. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.2. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.3. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.4. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.5. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.6. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.7. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.8. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.9. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.10. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.11. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.12. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.13. Rekapitulasi Rute Reguler
Tabel 3.14. Rekapitulasi Rute Branch and Bound
Tabel 3.15. Rekapitulasi Rute Nearest Neighbor
Tabel 3.16. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Jalur Yang Dilalui
Tabel 3.17. Metode Yang Dipilih dan Perhitungan Penghematan
Halaman
2
24
26
27
28
29
30
33
34
35
36
37
38
39
39
40
40
41
Universitas Sumatera Utara
xi
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1.
Gambar 2.2.
Gambar 2.3.
Gambar 2.4.
Gambar 2.5.
Gambar 2.6.
Gambar 2.7.
Gambar 2.8.
Gambar 2.9.
Graf G
Graf Berbobot Pada Graf Tak Berarah
Graf Berbobot Pada Graf Berarah
Contoh Soal Masalah TSP
Proses Branch and Bound
Proses Branch and Bound
Proses Branch and Bound
Solusi dengan Branch and Bound
Solusi dengan Nearest Neighbor
10
13
13
19
21
21
22
22
22
Universitas Sumatera Utara
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1
Lampiran 2
Lampiran 3
Lampiran 4
Lampiran 5
Lampiran 6
Lampiran 7
Lampiran 8
List Delivery Medan Barat Hari Senin
List Delivery Medan Barat Hari Selasa
List Delivery Medan Barat Hari Rabu
List Delivery Medan Barat Hari Kamis
List Delivery Medan Barat Hari Jumat
List Delivery Medan Barat Hari Sabtu
Rute
Proses Algoritma Branch and Bound Dengan Program QS
Halaman
46
47
48
49
50
51
53
60
Universitas Sumatera Utara
MENENTUKAN RUTE OPTIMAL PENDISTRIBUSIAN PRODUK
MINUMAN PADA PT. COCA COLA BOTTLING INDONESIA
MEDAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
BRANCH AND BOUND DAN ALGORITMA
NEAREST NEIGHBOR
SKRIPSI
JUANDA RAMA SIAHAAN
070803037
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2014
Universitas Sumatera Utara
i
MENENTUKAN RUTE OPTIMAL PENDISTRIBUSIAN PRODUK
MINUMAN PADA PT. COCA COLA BOTTLING INDONESIA
MEDAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
BRANCH AND BOUND DAN ALGORITMA
NEAREST NEIGHBOR
SKRIPSI
JUANDA RAMA SIAHAAN
070803037
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2014
Universitas Sumatera Utara
ii
PERSETUJUAN
Judul
: MENENTUKAN RUTE OPTIMAL PENDIST
RIBUSIAN PRODUK PADA PT. COCA
COLA BOTTLING INDONESIA MEDAN
DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
BRANCH AND BOUND DAN ALGORITMA
NEAREST NEIGHBOR
Kategori
Nama
Nomor Induk Mahasiswa
Program Studi
Departemen
Fakultas
:
:
:
:
:
:
SKRIPSI
JUANDA RAMA SIAHAAN
070803037
SARJANA (S1) MATEMATIKA
MATEMATIKA
MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA
UTARA
Diluluskan di
Medan, Agustus 2014
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2
Pembimbing 1
Asima Manurung, S.Si., M.S.
NIP. 19730315 199903 2 001
Dra. Normalina Napitupulu, M.Sc
NIP. 19631106 198902 2 001
Diketahui/ Disetujui oleh:
Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua,
Prof. Dr. Tulus, M.Si
NIP. 19620901 198803 1 002
Universitas Sumatera Utara
iii
PERNYATAAN
MENENTUKAN RUTE OPTIMAL PENDISTRIBUSIAN PRODUK MINUMAN
PADA PT. COCA COLA BOTTLING INDONESIA MEDANDENGAN
MENGGUNAKANALGORITMA BRANCH AND BOUND
DAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kesrja saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Agustus 2014
JUANDA RAMA SIAHAAN
070803037
Universitas Sumatera Utara
iv
PENGHARGAAN
Puji syukur dan terima kasih penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas kasih
karunia dan pertolongan-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi
ini.
Pada kesempatan ini, penulis tidak lupa mengucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada:
1. Dra. Normalina Napitupulu, M.Sc selaku dosen pembimbing I dan Asima
Manurung, S.Si., M.S. selaku dosen pembimbing II yang telah membimbing dan
mengarahkan penulis dalam penyelesaian skripsi ini. Terima kasih juga penulis
sampaikan kepada Drs. Marihat Situmorang, M.Kom. selaku dosen penguji I dan
Drs. Partano Siagian, M.Sc selaku dosen penguji II. Terima kasih untuk setiap
saran dan masukan yang telah diberikan selama pengerjaan skripsi ini.
2. Prof. Dr. Tulus, M.Si. selaku ketua Departemen Matematika dan Dr.
Mardiningsih, M.Si. selaku Sekretaris Departemen Matematika.
3. Semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU beserta semua Staf
Administrasi di FMIPA USU.
4. Teman-teman angkatan 2007, khususnya Parningotan, Kaleb, Falen, Roland,
Jojor dan Riris yang selalu memberikan dukungan dan semangat kepada penulis.
Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada abang-abang senior, khususnya
Bang Gomar “Math 04”, Bang Daniel “Math 97” dan Bang Luhut “Math 97”
yang telah memberikan banyak motivasi dan kontribusi dalam penyelesaian
Universitas Sumatera Utara
v
skripsi ini. Terima kasih juga penulis sampaikan kepada adik-adik junior
Departemen Matematika.
5. Orang tua penulis, Almarhum Ayahanda J. Siahaan dan Ibu N. Br. Simanjuntak
atas semua dukungan dalam doa, motivasi, kasih sayang, serta semua dukungan
materil dan moril yang membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada abang dan adik-adik penulis
serta semua keluarga atas dukungan doanya.
Akhirnya, biarlah kasih karunia Tuhan Yang Maha Esa yang menyertai kita semua.
Semoga tulisan ini bermanfaat bagi yang membacanya. Terima kasih.
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan merupakan perusahaan yang bergerak di
bidang industri pembuatan minuman ringan. PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan
memiliki permasalahan dalam hal pendistribusian minuman kepada konsumennya
yang berakibat keterlambatan atau ketidaktepatan waktu dalam pengiriman produk.
Hal ini diakibatkan karena belum adanya rute distribusi yang optimal.
Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan suatu permasalahan distribusi
berupa pencarian rute terpendek dari satu titik pusat tertentu menuju semua titik
pendistribusian (outlet) kemudian kembali ke titik awal. Penelitian yang dilakukan
bertujuan untuk menentukan rute optimal pendistribusian produk. Metode yang
digunakan dalam menyelesaikan masalah ini adalah dengan menggunakan algoritma
Branch and Bound dan algoritma Nearest Neighbor. Tolak ukur dari metode ini
adalah jarak antara outlet satu dengan outlet yang lain yang hanya dikunjungi sekali,
untuk mendapatkan jarak antar outlet adalah dengan mengukur masing-masing jarak
mulai gudang menuju outlet dan kembali ke gudang. Cara tersebut dilakukan untuk
perhitungan mulai dari hari Senin sampai dengan hari Sabtu.
Berikut ini salah satu perbandingan hasil yang diperoleh menggunakan algoritma
Branch and Bound dan Nearest Neighbor. Algoritma Branch and Bound : Senin
(82,243 Km); Selasa (96,83 Km); Rabu (159,11 Km); Kamis (139,4 Km); Jumat
(117,29 Km); Sabtu (104,32 Km). Algoritma Nearest Neighbor : Senin (176,103
Km); Selasa (124,95Km); Rabu (224,79Km); Kamis (188,3Km); Jumat (163,76 Km);
Sabtu (125,01Km). Dapat disimpulkan metode yang digunakan untuk menghitung
rute optimal adalah algoritma Branch and Bound .
Kata kunci : PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan, Traveling Saleman Problem,
Branch and Bound, Nearest Neighbor.
Universitas Sumatera Utara
vii
DETERMINING OPTIMAL ROUTE PRODUCT DISTRIBUTION DRINKING
IN PT. COCA COLA BOTTLING INDONESIA FIELD USING ALGORITHM
BRANCH AND BOUND WITH ALGORITHM NEAREST NEIGHBOR
ABSTRACT
PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan is a company engaged in the manufacture of
soft drinks industry. PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan has a problem in terms
of the distribution of beverages to consumers that result in delays or inaccuracies in
the time of product shipment. This is caused by the lack of optimal route distribution.
Travelling Salesman Problem (TSP) is a form of distribution problems search
the shortest route from one point to the particular center all distribution points
(outlets) and then back to the starting point. Research conducted aimed to determine
the optimal distribution of the product. The method used in solving this problem is to
use the Branch and Bound algorithm and the Nearest Neighbor algorithm.
Benchmarks of this method is the distance between the outlet of the other outlets are
only visited once, to get the distance between outlets is to measure the distance of
each outlet and start the warehouse heading back to the barn. The way it is done for
the calculation starting from Monday to Saturday. Here's one comparison of results
obtained using the Branch and Bound algorithm and the Nearest Neighbor. Branch
and Bound Algorithm: Monday (82.243 Km); Tuesday (96.83 Km); Wednesday
(159.11 Km); Thursday (139.4 Km); Friday (117.29 Km); Saturday (104.32 Km).
Nearest Neighbor algorithm: Monday (176.103 Km); Tuesday (124,95Km);
Wednesday (224,79Km); Thursday (188,3Km); Friday (163.76 Km); Saturday
(125,01Km). It can be concluded that the method used to calculate the optimal route is
the Branch and Bound algorithm.
Keywords : PT. Coca Cola Bottling Indonesia Medan, Travelling Salesman Problem,
Branch and bound, Nearest Neigbor.
Universitas Sumatera Utara
viii
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan
Pernyataan
Penghargaan
Abstrak
Abstract
Daftar Isi
Daftar Gambar
Daftar Tabel
Daftar Lampiran
ii
iii
iv
vi
vii
viii
ix
x
xi
BAB 1. PENDAHULUAN
1.1.
1.2.
1.3.
1.4.
1.5.
1.6.
1.7.
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Batasan Masalah
Tinjauan Pustaka
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian
Metodologi Penelitian
1
4
4
4
9
9
9
BAB 2. LANDASAN TEORI
2.1. Konsep Dasar Graf
2.2. Jenis-jenis Graf
2.3. Terminologi Dasar
2.4. Optimasi
2.4.1. Pengertian Optimasi
2.4.2. Nilai Optimal
2.5. Travelling Salesman Problem
2.5.1. Sejarah Travelling Salesman Problem
2.5.2. Pengertian Travelling Salesman Problem
2.6. Algoritma dalam Travelling Salesman Problem
2.6.1. Kompleksitas Algoritma
2.6.2. Algoritma Branch and Bound
2.6.3. Algoritma Nearest Neighbor
2.7. Contoh
10
11
12
13
13
14
15
15
15
16
16
17
18
18
BAB 3. PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data
3.2. Pengolahan Data
3.2.1. Rute Reguler
3.2.2. Pengolahan Data Dengan Branch and Bound
23
31
31
21
Universitas Sumatera Utara
ix
3.2.3. Pengolahan Data Dengan Nearest Neighbor
3.3. Analisa Data
3.3.1. Rute Reguler
3.3.2. Rute Dengan Algoritma Branch and Bound
3.3.3. Rute Dengan Algoritma Nearest Neighbor
3.3.4. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Rute Yang Dilalui
33
39
39
39
40
40
BAB 4. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
5.2. Saran
43
43
DAFTAR PUSTAKA
44
Universitas Sumatera Utara
x
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1. Kelebihan Dan Kekurangan Algoritma Dalam TSP
Tabel 3.1. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.2. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.3. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.4. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.5. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.6. Jarak Antara Outlet
Tabel 3.7. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.8. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.9. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.10. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.11. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.12. Rute Penghitungan Nearest Neighbor
Tabel 3.13. Rekapitulasi Rute Reguler
Tabel 3.14. Rekapitulasi Rute Branch and Bound
Tabel 3.15. Rekapitulasi Rute Nearest Neighbor
Tabel 3.16. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Jalur Yang Dilalui
Tabel 3.17. Metode Yang Dipilih dan Perhitungan Penghematan
Halaman
2
24
26
27
28
29
30
33
34
35
36
37
38
39
39
40
40
41
Universitas Sumatera Utara
xi
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1.
Gambar 2.2.
Gambar 2.3.
Gambar 2.4.
Gambar 2.5.
Gambar 2.6.
Gambar 2.7.
Gambar 2.8.
Gambar 2.9.
Graf G
Graf Berbobot Pada Graf Tak Berarah
Graf Berbobot Pada Graf Berarah
Contoh Soal Masalah TSP
Proses Branch and Bound
Proses Branch and Bound
Proses Branch and Bound
Solusi dengan Branch and Bound
Solusi dengan Nearest Neighbor
10
13
13
19
21
21
22
22
22
Universitas Sumatera Utara
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1
Lampiran 2
Lampiran 3
Lampiran 4
Lampiran 5
Lampiran 6
Lampiran 7
Lampiran 8
List Delivery Medan Barat Hari Senin
List Delivery Medan Barat Hari Selasa
List Delivery Medan Barat Hari Rabu
List Delivery Medan Barat Hari Kamis
List Delivery Medan Barat Hari Jumat
List Delivery Medan Barat Hari Sabtu
Rute
Proses Algoritma Branch and Bound Dengan Program QS
Halaman
46
47
48
49
50
51
53
60
Universitas Sumatera Utara