Analisis Performansi Algoritma Grey Wolf Optimizer dan Algoritma Genetika untuk Model Persediaan Multi Supplier Multi Buyer dengan Pertimbangan Biaya Transportasi

Abstract

Pengendalian persediaan terintegrasi perlu dilakukan banyak pertimbangan terkait batasan yang ada untuk menemukan nilai optimal. Hal ini merupakan hal yang tidak mudah bila dilakukan perhitungan secara manual. Dengan adanya algoritma metaheuristik sebagai alat optimasi, dapat membantu untuk menemukan keputusan optimal. Model persediaan yang digunakan adalah Multi-Supplier Multi-Buyer (MSMB), dimana fungsi objektifnya adalah untuk memaksimasi Joint Total Profit (JTP). Biaya transportasi untuk pengiriman bahan baku dari supplier dan produk jadi ke buyer dipertimbangkan secara eksplisit ke dalam model. Penelitian ini mengusulkan Algoritma Grey Wolf Optimizer (GWO) dan Algoritma Genetika (GA) yang diklaim pada penelitian lain terkait optimasi persediaan dapat memberikan performa yang baik. Analisis dalam penelitian ini menggunakan studi kasus pada perusahaan skala mikro yang disertai analisis sensitivitas dan perbandingan hasil optimasi antar algoritma. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa biaya transportasi memiliki pengaruh besar terhadap Joint Total Profit (JTP), dan GWO memiliki performansi yang lebih baik dibandingkan GA dalam mengoptimasi model persediaan MSMB.