## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 1, Agustus 2021 Hal 35-42 https://djournals.com/klik

## Sistem Informasi Penentuan Rute Pengiriman Barang di CV ASA Menggunakan Metode Algoritma Genetika
Aditya Pratama Putra, Selviana Yunita *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Kota Sampit, Indonesia Email: 1 adityatama21031995@gmail.com, 2,* selviana.yunita.ax@gmail.com
Abstrak− Transportasi  merupakan  masalah  yang  sering  dihadapi  perusahaan  dalam  mendisitribusikan  produk  mereka.  Masalah  ini berkaitan dengan pembuatan keputusan dari rute pendistribusian produk yang mengoptimalkan jarak tempuh, waktu tempuh, biaya perjalanan, jumlah kendaraan yang dioperasikan, dan sumber daya lain yang tersedia. CV ASA merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pendistribusian barang yang beralamatkan di Jalan Raya By Pass KM 4,4 Kota Sampit. Proses pendistribusian produk yang dilakukan oleh perusahaan adalah dengan cara taking order. CV ASA menetapkan minimal penggunaan kapasitas angkut adalah 50%- 60%, akan tetapi masih terdapat 18 dari 35 rute perjalanan dengan penggunaan kapasitas kendaraan yang kurang dari 50% yaitu berkisar antara  9%  hingga  49%.  Permasalahan  yang  terjadi  pada  perusahaan  merupakan  permasalahan  dari  Capacitated  Vehicle  Routing Problem  (CVRP)  yang  solusi  awalnya  dilesaikan  dengan  menggunakan  Metode  Saving  Matriks  dan  kemudian  diperbaiki  dengan Algoritma Genetika.
Kata Kunci: Sistem Informasi, Pengiriman Barang, CV ASA, Algoritma Genetika
Abstract− Transportation  is  a  problem  that  is  often  faced  by  companies  in  distributing  their  products.  This  problem  relates  to  the decision making of product distribution routes that optimize the distance traveled, travel time, travel costs, number of vehicles operated, and other available resources. CV ASA is a company engaged in the distribution of goods which is addressed at Jalan Raya By Pass KM 4,4 Sampit City. The product distribution process carried out by the company is by taking orders. CV ASA stipulates the minimum use of transport capacity is 50%-60%, but there are still 18 of the 35 travel routes with vehicle capacity usage that is less than 50%, which ranges from 9% to 49%. The problem that occurs in the company is a problem from the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) whose initial solution was solved using the Saving Matrix Method and then repaired with Genetic Algorithms.
Keywords: Information System, Goods Delivery, CV ASA, Genetic Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Proses  pengiriman  barang  oleh  perusahaan  cv  asa  melalui  jalur  tranportasi  darat  dengan  tujuan  mempercepat  proses pengiriman  barang.  Dalam  penentuan  biaya  perusahaan  juga  telah  menentukan  biaya  berdasarkan  jarak.  Barang  yang telah diterima dari pengiriman luar kota ditempatkan di gudang berdasarkan alamat yang akan dikirim dan akan disortir oleh  bagian  gudang.  Setelah  barang  disortir  dan  dilakukan  pengecekan  secara  teliti  maka  tugas  selanjutnya  adalah mengirimkan barang ke alamat yang telah ditentukan dalam bentuk laporan pengiriman barang [1].
Supir memiliki peranan yang penting pada perusahaan karena kecepatan dan ketepatan pengiriman barang oleh supir  sangat  mempengaruhi  tingkat kepuasan pelanggan.  Perusahaan  juga  telah  menentukan  target  pengiriman  barang terhadap supir untuk setiap harinya namun dalam kenyataannya barang sebagian kembali ke gudang dan dilanjutkan esok harinya atau sering disebut overtime. Permasalahan - permasalahan yang muncul dilapangan adalah salah satu penyebab barang tidak sampai ditujuan. Seperti halnya seorang supir tidak memahami lokasi pengantaran barang secara pasti serta kurang  pertimbangan  jarak  dari  satu  titik  ke  titik  yang  lainnya  sehingga  akan  berdampak  terhadap  waktu  dan  biaya operasional supir tersebut [2].
Saat ini Komputer memegang peranan yang sangat penting, efesiensi dan efektifitas yang menjadi tolak ukur yang mengakibatkan setiap orang menuntut kecepatan dan kepraktisan dalam setiap kegiatannya dalam kehidupan sehari-hari. Seiring  dengan  perjalanan  waktu,  banyak  hal  yang  telah  diciptakan  dan  dikembangkan  sehingga  dapat  mengunakan komputer secara optimal di berbagai bidang, salah satunya adalah di bidang optimalisasi jarak. Telah banyak ahli dan orang-orang yang berkecimpung dalam bidang ini selama bertahun-tahun mencoba untuk dapat mengembangkan sebuah sistem  yang  memiliki  fasilitas  dan  dapat  membantu  dalam  menyampaikan  informasi  yang  penting  dengan  cara  yang mudah dan efisien.
Algoritma lain yang dapat digunakan untuk mengatasi optimalisasi dan pencarian adalah dengan menggunakan algoritma Genetika. Algoritma Genetika adalah suatu algoritma pencarian yang bertujuan untuk mencari solusi dari suatu masalah, baik dengan satu variable maupun multivariable. Metode ini meniru mekanisme dari genetika alam yaitu untuk menemukan susunan-susunan gen yang terbaik dalam tubuh makhluk hidup. Algoritma genetik sangat tepat digunakan dalam memecahkan masalah optimalisasi yang cukup kompleks. Algoritma Genetika (Genetic Algorithm, GA) adalah algoritma pencarian yang didasarkan atas mekanisme seleksi alami dan evolusi biologis. Teori evolusi Darwin menjadi ide  awal  munculnya  algoritma  genetika.  Algoritma  Genetika  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  beberapa  kasus karena beberapa kelebihan, seperti terdiri dari banyak calon solusi yang dibangkitkan sekaligus, setiap iterasi memberikan calon solusi yang lebih baik, ruang solusi yang besar tidak menjadi masalah dan algoritma cepat dan efisien perbedaan perhitungan nilai fitness tiap kebutuhan computer berdasarkan pada bobot tiap perangkat keras dan sistem yang ingin dibuat ada lah penentuan rute tercepat pengiriman barang [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut merupakan tahapan dari penelitian yang dilakukan. Dalam penelitian dan penyusunan serta pengumpulan data penulis menggunakan metode–metode sebagai berikut : 1. Studi Literatur
Pada tahap ini, peneliti mempelajari teori apa saja yang mendukung penelitian ini dengan mengumpulakn penelitian- penelitian terdahulu, buku, jurnal, internet maupun referensi lain mengenai algoritma Genetika dan penggunaan GPS.
2. Wawancara
Dilakukan dengan mengadakan wawancara secara langsung dengan salah satu pegawai yang bertanggung jawab atas pengelolaan  data berupa rute perjalanan yang biasa dilalui oleh supir  CV ASA untuk mengantarkan barang ke titik lokasi tujuan.
3. Pengamatan/Observasi
Dilakukan dengan mengamati langsung kegiatan yang dilakukan CV ASA agar dapat memahami sistem yang sedang berjalan di CV ASA.
Dalam pengembangannya memiliki beberapa tahapan 1. Analisis dan Pengumpulan Data
Jenis  data  yang  digunakan  yaitu  data  kuantitatif.  Sedangkan  sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder, yaitu data berupa rute perjalanan yang biasa dilalui oleh kurir perusahaan ekspedisi untuk mengantarkan barang ke titik lokasi tujuan.
2. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini,  peneliti  merancang  sistem  yang  akan  dibuat  berdasarkan  hasil  analisis  data.  Rancangan  dibuat menggunakan use case diagram.
3. Implementasi Sistem
Tahapan selanjutnya yaitu peneliti melakukan pengimplementasian dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan server database menggunakan MySQL.
4. Pengujian Sistem
Pada tahap ini  akan dilakukan pengujian apakah algoritma Genetika berhasil diterapkan atau tidak terhadap aplikasi yang dibangun.
5. Dokumentasi dan Penyusunan Laporan
Tahapan terakhir dari metode penelitian ini adalah membuat dokumentasi laporan mengenai aplikasi yang dibangun yang bertujuan untuk menunjukkan hasil dari penelitian ini.
Mulai
Metode Pengumpulan Data (Penggalian Informasi)
Pengumpulan Data
• Studi L iteratur • Wawancara • Pengamatan/ Observasi Metode Algoritma Genetika
• Analisis dan Pengumpulan Data
• Perancangan Sistem
• Implementasi Sistem
• Pengujian Sistem • Dokumentasi dan Penyusunan Laporan
Selesai
Gambar 1. Metodologi Penelitian
2 .3 Sistem Informasi
Informasi dapat diperoleh dari sistem informasi ( information systems ) atau disebut juga dengan processing systems atau information processing systems atau information generating systems [3] .

## 2.2 Pengiriman barang
Pengiriman barang adalah bergerak dibidang pengiriman barang baik pengiriman  melalui jalur darat,  jalur air atau jalur udara dan memberikan pelayanan secara efektif dan efesien guna memenuhi kepuasan pelanggan yang akan mengirim barangnya [4].

## 2.3 Algoritma Genetika
Algoritma genetika merupakan evolusi atau perkembangan dunia computer dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence). Algoritma ini memanfaatkan proses seleksi alamiah yang dikenal dengan proses evolusi. Algoritma genetika
adalah algoritma komputasi yang diinspirasi teori evolusi yang kemudian diadopsi menjadi algoritma komputasi untuk mencari solusi suatu permasalahan dengan cara yang lebih “alamiah”. Salah satu aplikasi algoritma genetika adalah pada permasalahan optimalisasi kombinasi, yaitu mendapatkan suatu nilai solusi optimal terhadap suatu permasalahan yang mempunyai banyak kemungkinan solusi. Dalam tulisan ini akan dibahas teori dasar algoritma genetika beserta contoh aplikasinya dalam menyelesaikan suatu permasalahan optimalisasi kombinasi sederhana [5]. Alur kerja dari algoritma Genetika dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Representasi Kromososom
Membangkitkan populasi awal Hitung Fitness Seleksi Perkawinan Silang Mutasi Individu Baru Optimal Tidak Solusi Optimal Ya
Gambar 2. Alur Algoritma Genetika

## 2.4 Teknik Pengkodean
Teknik pengkodean adalah bagaimana mengkodekan gen dari kromosom, dimana gen merupakan bagian dari kromosom. Satu gen biasanya akan mewakili satu variabel. Agar dapat diproses melalui algoritma genetika, maka alternatif solusi tersebut  harus  dikodekan  terlebih  dahulu  ke dalam  bentuk  kromosom.  Masing-masing kromosom  berisi  sejumlah  gen yang  mengkodekan  informasi  yang  disimpan  di  dalam  kromosom  [6].  Gen  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  bit, bilangan real, daftar aturan, elemen permutasi, elemen program atau representasi lainnya yang dapat diimplementasikan untuk operator genetika. Dengan demikian kromosom dapat direpresentasikan dengan menggunakan:
1) String bit    : 10011 dst.
2) Array bilangan real  : 65.65, -67.98, 77.34 dst.
3) Elemen permutasi  : E2, E10, E5 dst.
4) Daftar aturan   : R1, R2, R3 dst.
5) Struktur lainnya

## 2.5 Mutasi
Mutasi merupakan proses untuk mengubah nilai dari satu atau beberapa gen dalam suatu kromosom. Operasi mutasi yang dilakukan  pada kromosom dengan  tujuan  untuk  memperoleh  kromosom-kromosom  baru sebagai  kandidat  solusi pada generasi  mendatang  dengan  fitness  yang  lebih  baik,  dan  lamakelamaan  menuju  solusi  optimum  yang  diinginkan. Penekanan selektif memegang peranan yang penting. Jika dalam proses pemilihan kromosom-kromosom cenderung terus pada kromosom yang memiliki fitness yang tinggi saja, konvergensi prematur akan sangat mudah terjadi [7].

## 2.6 Elitism
Elitism  merupakan  proses  untuk  menjaga  agar  individu  bernilai  fitness  tertinggi  tersebut  tidak  hilang  selama  evolusi. Proses seleksi dilakukan secara random sehingga tidak ada jaminan bahwa suatu individu yang bernilai fitness tertinggi akan selalu terpilih. Walaupun individu bernilai fitness tertinggi terpilih, mungkin saja individu tersebut akan rusak (nilai fitness  menurun)  karena  proses  pindah  silang.  Oleh  karena  itu,  untuk  menjaga  agar  individu  bernilai  fitness  tertinggi tersebut tidak hilang selama evolusi, maka perlu dibuat satu atau beberapa copy [8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  perancangan  sistem  yang  akan  dibangun  dan  penerapan  algoritma  Genetika  dalam  penetuan  rute  pengiriman barang  pada  perusahaan  CV  ASA.  Data  diperoleh  dari  hasil  observasi/pengamatan  dan  wawancara  langsung  kepada karyawan di perusaahan di CV ASA langsung. Data yang digunakan dalam penelitian ini ada beberapa jenis yaitu data kelompok koordinat, data titik dan data bobot yang disimpan didalam server database. Data koordinat titik dan relasi titik didapat melalui Google Maps. Untuk sumber data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu data berupa rute perjalanan yang biasa dilalui oleh supir perusahaan di cv asa untuk mengantarkan barang ke titik lokasi tujuan [9].
User Input Input data Kelom pok Titik Proses
Serve r DB Perhitungan Algoritma Genetika Titik Awal Titik Tujuan Jumlah Kromosom dibangkitkan Maksimal Generasi Crossove r rate Mutation Rate Nilai Fitness Terbaik Output Generate Peta lok asi alamat pengiriman Hasil optimal Hasil Output
Gambar 3. Arsitektur Umum
Keterangan dari Arsitektur Umum yaitu: 1.  User
User merupakan pengguna dari sistem yang telah siap pakai. Pada tahap ini user hanya berfungsi untuk menentukan dan memilih lokasi tempat berada. Setelah itu user akan memillih letak (titik koordinat) alamat pengiriman berada.
2.  Input
Pada tahan input user akan input data kelompok dan data titik koordinat. Pertama sekali user membuat data kelompok tempat/titik, di dalam data kelompok terdapat beberapa data titik yang di input selanjutnya. Tahap kedua yaitu meng- input  data  titik  koordinat,  pilih  kelompok  yang  akan  ditambahkan  menjadi  titik  koordinat.  Untuk  pembuatan  titik koordinat memanfaatkan Google Maps sebagai peta. Pada bagian bobot melakukan  olah data bobot/jarak antar titik, bobot  dapat  ditemukan  setelah  proses  algoritma  dilakukan.  Data-data  yang  telah  di-input    akan  tersimpan  secara otomatis di server database.

## 3.1 Alur Kerja Sistem
Secara prinsip, implementasi algoritma genetik untuk mencari jarak terpendek hampir sama dengan implementasi algoritma Genetika pada penyusunan barang dalam box container. Yang membedakan adalah informasi dalam sebuah kromosom [10].
Sta rt Inisialis asi populasi awal Penelusuran kota Penghitungan nilai fitness Evaluasi pembentukan generasi baru Optimal ? End Pembentukan generasi baru dengan operator algoritma  genetika ya Tidak
Gambar 4. Alur Optimalisasi rute dengan Algoritma Genetika

## 3.2 Pemodelan Sistem
Model dari sistem informasi dirancang dalam bentuk logika. Permodelan tersebut digambarkan dalam beberapa bagan, diantaranya Bagan Konteks ( Context Diagram ), Levelisasi ( Level Diagram , Relational Data Model (RDM).

## a. Bagan Konteks Diagram (Context Diagram)
Diagram ini dibuat untuk menggambarkan sumber serta tujuan data yang akan diproses atau dengan kata lain diagram tersebut  digunakan untuk  menggambarkan sistem secara umum atau global dari keseluruhan sistem yang ada.
Order Login_Pelanggan Registrasi Login_karyawan 0 Sistem Penentuan Rute Terpendek Data_Pelanggan Karyawan Pelanggan Data Kendaraan Data karyawan Data Produk Data_Perusahaan Data_Pembelian Kontak_kami Pembelian_Detail Order_Detail Order_Temp Pencarian_Rute
Gambar 5. Diagram Konteks
b. Levelisasi (Level Diagram)
DFD Level merupakan penggambaran sistem sebagai jaringan kerja antar fungsi yang berhubungan satu dengan yang lain dengan aliran dan penyimpanan data
Karyawan
1
Pendaftaran Pelanggan
5 Membuat Laporan 2 Produk 4 Pengiriman pengiriman 3 Order Data Produk Data Pelanggan Data Orderan Nota Orderan Data tanggal transaksi Laporan Pengiriman Data rute Pengiriman Informasi Detai Rute Pengiriman Data tgl Pengiriman Data Truk 1 Master_produk 2 Master_pelanggan 3 transaksi 4 pengiriman Data pengiriman Detai_transaksi Data_produk Data pelanggan Gambar 6. Levelisasi ( Level Diagram )

## 3.3 Implementasi Program
Implementasi  penentuan  rute  tercepat  merupakan  cara  menerapkan  sistem  dan  menjalankan  program  aplikasi.  Proses pertama saat program ini dijalankan akan tampil sebuah form login admin seperti tampak pada gambar berikut:

## 1. Halaman Login
Pada  Halaman Login admin  berfungsi  sebagai login /masuk  program  yang  masih  dalam  keadaan  terkunci  agar  dapat menambah ataupun mengubah data yang ada di website . Program akan meminta pemakai untuk memasukkan Email dan Password , selanjutnya mengklik tombol Masuk maka program akan mencocokan Email dan Password yang terdapat di dalam file data.  Apabila Email dan Password benar  atau  cocok,  maka  akan  masuk  ke  halaman  utama  admin.  Seperti gambar berikut ini.
Gambar 7. Halaman Login Admin

## 2. Halaman Utama
Halaman utama merupakan tampilan pertama pada saat program dijalankan, dalam pembuatan program penetuan rute tercepat pengiriman barang di cv asa ini, halaman utama  dibuat dengan nama index.php yang disimpan didalam folder cv_asa untuk menjalankan halaman utama ini dapat menggunakan Mozilla Firefox dengan alat http://localhost/cv_asa/index.php. Berikut ini tampilan menu utama pada penetuan rute tercepat pengiriman barang di cv asa menggunakan metode algoritma genetika.
Gambar 8. Halaman Utama Login Admin

## 3. Login Halaman Utama
Setelah  mengklik  tombol  button  Pesan  Produk  maka  akan  tampil  halaman  Data  Produk.  Halaman  login  Data  Produk merupakan halaman yang digunakan untuk login, Agar bisa login untuk bisa pesan produk yang ingin di pesan sebuah pelanggan tersebut dan pelanggan wajib untuk mengisinya. Halaman login data produk disimpan didalam folder cv_asa dengan nama login.php dengan nama database db_pelanggan dan dengan nama tabel produk.

## 4. Daftar Akun Pelanggan
Setelah mengklik tombol button Daftar akun baru maka akan tampil halaman cara daftar. Agar bisa login untuk membeli produk di cv asa. Halaman data pendaftaran pelanggan disimpan didalam folder cv_asa dengan nama daftar.php dengan nama database db_pelanggan dan dengan nama tabel pelanggan.

## Gambar 10. Form Pendaftaraan akun pelanggan

## 5. Data Detail Pembelian
Setelah mengklik tombol button  Pembelian maka akan tampil halaman Data Detail Pembelian. Data Detail Pembelian merupakan halaman yang digunakan untuk melakukan pesanan Agar bisa login untuk melalukan pembayaran yang ingin pesan di pelanggan tersebut dan pelanggan wajib untuk mengisinya. Halaman data Detail Pembelian disimpan didalam folder cv_asa dengan nama daftar.php dengan nama database db_ pelanggan dan dengan nama tabel pelanggan.

## Gambar 11. Form Data Detail Pembelian

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan algoritma genetika merupakan suatu algoritma yang menggunakan parameter dan bilangan  random  (acak),  sehingga  pada  setiap  perhitungan  menghasilkan  hasil  perhitungan  yang  berbeda.  Algoritma genetika  bagus  untuk  menyelesaikan  persoalan  optimasi  suatu  rute  namun  harus  ditentukan  kriteria  optimasi  yang diinginkan  dalam  bentuk  nilai  Crossover  Probability  (PC)  dan  Mutation  Rate  (PM)  yang  sesuai.  Secara  keseluruhan, algoritma genetika yang telah didesain dapat berjalan dengan baik dan dapat menyelesaikan permasalahan.

## REFERENCES
[1] D.  C.  P.  Buani,  “Optimasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dengan  Menggunakan  Algoritma  Genetika  untuk  Prediksi  Kesuburan (Fertility),” 2016.
[2] Y.  S.  Andrie  Tri  Laksono,  Meinarini  Catur  Utami,  “SISTEM  PENJADWALAN  KULIAH  MENGGUNAKAN  METODE ALGORITMA  GENETIKA  (STUDI  KASUS:  FAKULTAS  KEDOKTERAN  DAN  KESEHATAN  UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JAKARTA),” 2016.
[3] L. A. Amelia, “Optimalisasi Penjadwalan Produksi dengan Metode Algoritma Genetika di PT. Progress Diecast.,” J. Inov. TM ,
vol. Volume 7 N, 2011.
[4] M.  K.  Rini  Asmara,  S.Kom,  “SISTEM  INFORMASI  PENGOLAHAN  DATA  PENANGGULANGAN  BENCANA  PADA KANTOR BADAN PENANGGULANGAN BENCANA DAERAH (BPBD ) KABUPATEN PADANG PARIAMAN,” 2016.
[5] M.  Hasbiyalloh  and  D.  A.  Jakaria,  “APLIKASI  PENJUALAN  BARANG  PERLENGKAPAN  HAND  PHONE  DI  ZILDAN CELL SINGAPARNA KABUPATEN TASIKMALAYA,” 2018.
[6] R. A. V. Wiga Ayu Puspaningrum, Arif Djunaidy, “Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika di Jurusan Sistem Informasi ITS,” 2013.
[7] F. Arifin, “Algortima Genetika dan Contoh Aplikasinya. Ilmu Komputer. Csuhendra.,” 2007.
[8] Michael M., “Discrete Mathematics with Graph Theory. 3rd Edition.l,” 2015.
[9] A.  W.  W.  Diva  Kurnianingtyas1,  Wayan  Firdaus  Mahmudy2,  “OPTIMASI  DERAJAT  KEANGGOTAAN  FUZZY TSUKAMOTO MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT SAPI POTONG,” 2017.
[10]  D.  P.  K.  Yuslena  Sari1,  Muhammad  Alkaff2, Eka Setya  Wijaya3,  Syarifah  Soraya4,  “OPTIMASI  PENJADWALAN  MATA KULIAH  MENGGUNAKAN  METODE  ALGORITMA  GENETIKA  DENGAN  TEKNIK  TOURNAMENT  SELECTION,” 2018.