## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nfeb .or g
Sistem Pendukung Keputusan Cerdas Menggunakan Metode Ant Colont Optimization (ACO) untuk Pencarian Jalur Optimum Rantai Pasok Bioenergi Berbasis Kelapa Sawit
Rina Maryani 1 
1 Sekolah Menengah Pertama Negeri 2 Lubuk Dalam
rinamaryani177@gmail.com

## Abstract
The concept of supply chain management in business activities is very necessary. This concept involves more than one type of company. One of the businesses that requires this concept is palm oil-based bioenergy management. The optimal path in the  supply  chain  network  is  very  difficult,  because  the  product  supply  chain  network  is  perishable.  For  that  we  need  an intelligent  decision  support  system  model  in  the  search  for  the  optimal  path.  The  purpose  of  this  study  is  to  determine  the optimum  value  and  to  find  the  optimum  path  of  the  palm  oil-based  bioenergy  supply  chain.  The  method  used  in  the development of the model is the ant colony optimization method, namely the shortest path method. The data processed is the distance and time of supply. The optimal path search result is 0.035. So that this research becomes a reference in determining the optimal path.
Keywords: Intelligent Decision Support System, Supply Chain, Optimum Path, Ant Colony, Oil Palm.

## Abstrak
Konsep  manajemen    rantai  pasok  pada  aktivitas  bisnis  sangat  diperlukan.  Konsep  ini  melibatkan  lebih  dari  satu  jenis perusahaan.  Salah  satu  usaha  yang  memerlukan  konsep  ini  adalah  pengelolaan  bioenergi  berbasis  kelapa  sawit.  Jalur  yang optimal  dalam  jaringan  rantai  pasok  sangat  sulit,  karena  jaringan  rantai  pasok  produk  yang  bersifat  perishable.  Untuk  itu dibutuhkan suatu  model sistem penunjang keputusan cerdas dalam pencarian jalur teroptimum. Tujuan penelitian ini adalah penentuan  nilai  optimum  serta  pencarian  jalur  optimum  dari  rantai  pasok  bioenergi  berbasis  kelapa  sawit.  Metode  yang digunakan dalam pengembangan model adalah metode optimasi koloni semut, yaitu metode shortest path. Data yang diolah adalah jarak dan waktu pasok. Hasil pencarian jalur teroptimum adalah 0.035. Sehingga penelitian ini menjadi rujukan dalam penentuan penentuan jalur yang optimal.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan Cerdas, Rantai Pasok, Jalur Optimum, Koloni Semut, Kelapa Sawit.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Bioenergi  adalah  energi  yang  berasal  dari  biomassa, yaitu  bahan-bahan  organik  berumur  relatif  muda. Bahan  ini  berasal  dari  tumbuhan  atau  hewan,  produk dan limbah industri. Biomassa juga merupakan bahan- bahan  asal  biologis,  yang  tertanam  dalam  formasi geologi, dan ditransformasikan ke fosil [1].
Keberlangsungan  dan  ketersediaan  energi  sangat penting untuk mendukung  semua  aktivitas  di  dunia. Dalam  menjaga  keberlangsungan  ini  merupakan prinsip kunci dari manajemen sumber daya alam [2].
Sumber  biomassa  bervariasi  secara  regional.  Sumber dikendalikan  oleh  mekanisme  yang  penggerak  secara multidimensi,  yaitu  air,  tanah,  dan  iklim  untuk menjaga sistem yang berkelanjutan.
Kelapa  sawit  merupakan  sumber  biomassa  yang melimpah,  karena  membutuhkan  lebih  sedikit  pupuk dan  pestisida  dibandingkan  dengan  benih  minyak lainnya.  Untuk  tanah  gambut  yangn  lebih  sedikit  air
dapat  dibudidayakan  dengan  baik,  sehingga  unsur- unsur  residu  kelapa  sawit  dapat  menghasilkan pengganti  bahan  bakar  fosil  yang  berkelanjutan  [3], [4].
Manajemen  rantai  pasok  menjadi  salah  satu  isu  dari berbagai  jenis  permasalahan  di  dunia  dalam manajemen  teknologi  energi.  Rantai  pasok  adalah jaringan  organisasi,  aliran,  dan  proses  yang  di dalamnya  terlibat  sejumlah  perusahaan.  Elemen  yang terkai  adalah  suplier,  pabrik,  distributor  dan  retailer, yang  bekerja  sama  sepanjang  rantai  nilai  untuk mendapatkan      bahan      baku,      mengkonversi  bahan baku menjadi barang jadi dan pengiriman barang jadi ke pelanggan akhir [5], [6]. Rantai  pasok  merupakan kegiatan      manajemen      dalam    mengelola  seluruh rantai  aliran  bahan  baku,  proses  pabrik,  pembuatan produk, dan distribusi barang jadi ke pelanggan akhir [7].
Penelitian ini menggunakan model Sistem Pendukung Keputusan  Cerdas  (SPKC)  dalam  pencarian  jalur teroptimum  di  dalam  manajemen  rantai  pasok
2022 Vol. 4 N o . 4 Hal:  1 92 - 196 e-ISSN: 2714-8491
bioenergi berbasis kelapa sawit. Jalur optimum adalah jalur  terpendek  (barbasis  jarakdengan  menggunakan metode  Ant  Colont  Optimization  (ACOP).  Pencarian jalur  optimum    tidak    saja    berdasarkan  jarak terpendek,  tetapi  juga  melibatkan  berbagai      variabel pengukuran kinerja lainnya. Metode ACO dikombinasikan dengan perhitungan beberapa variable kinerja,  yaitu  variabel  dasar,  perspektif  scor,  variabel added value dan biaya transportasi dalam mendapatkan  perhitungan  kinerja  rantai  pasok teroptimum [8].
SPKC merupakan SPK yang dirancang dan dibangun dengan  melibatkan  beberapa  teknik  dan  metode pemodelan. SPK yang
dirancang dan dikembangankan menggunakan satu atau lebih teknik berbasis  kecerdasan  buatan [9] . Perbandingan  jarak antara  dua  jalur  yang  panjang  tepinya  diwakili  oleh bilangan bulat Fuzzy dan teknik koloni semut Fuzzy. ACO  mensimulasikan  perilaku  koloni  semut  dalam mengidentifikasi  rute  yang  efektif  dari  sarangnya  ke sumber  makanan [10]. Semut   meninggalkan sebuah informasi  yang  disebut  pheromone  sebagai  tempat yang    dilaluinya  dan  menandai    rute    tersebut. Pheromonedigunakan    adalah    komunikasi    antar semut    pada    saat  membangun  rute  [11],  [12]. Semakin  banyak    semut    yang    mengikuti    jalur  ini, semakin    banyak    semut    lainnya    yang    akan melewati jalur tersebut [13]. Semakin  banyak  semut yang    melaui    jalur    tersebut    maka  semakin  pekat aroma pheromone sehingga akan banyak semut yang melewati  jalur  tersebut  [14].  Sebagian  semut akan memilih  berjalan  ke  arah  atas  lalu  sebagiannya  lagi akan berjalan ke arah bawah. Ketika menemukan makanan,  semut  –  semut  tersebut  akan kembali  ke  koloninya  sambal  memberikan  tanda dengan jejak feromon [15].
ACO merupakan salah satu optimasi yang digunakan dalam  menentukan jalur [16].  Kekurangan algoritma ACO  ini  adalah  waktu  proses  dalam  mendapatkan hasil  yang  paling  optimal  sangat  tergantung  dari jumlah iterasi perhitungan yang digunakan [17], [18]. Konsep algoritma ACO didasarkan pada komunikasi antara  semut  [19].  Rute  yang  pendek  akan mengandung  feromon  yang  cukup  padat  dan mempengaruhi probabilitas semut lain mengikuti rute tersebut [20].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini berkonsep aktualisasidan berfokus pada tujuan  yang  dicapai  untuk  menciptakan  sistem  yang terbukti  dapat  memecahkan  masalah  yang  diteliti. Metode  penelitian  digambarkan  dalam  bentuk kerangka ACO yang disajikan pada Gambar 1

## Gambar 1. Kerangka Kerja ACO

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  dan  pembahasan  merupakan  tahapan  Metode ACO dengan data aktual yang ada dalam meningkatkan  persentase   tingkat   akurasi.  Bagan  alir analisa dan perancangan disajikan pada  Gambar.

## Gambar 2. Bagan Alir

## 3.1. Data
Data  dalam  penelitian  adalah  data  diagram  aliran proses  pengolahan  PT.nPerkebunan  Nusantara  V  dan PKS,  serta  mitra  perusahan.  Mitra  perusahaan  terdiri dari    INTI  (Hasil  kebun  milik  perusahaan  PTP Nusantara V), Plasma (Pihak wilayah pemukiman dan usaha  tani  yang  dikembangkan  oleh  petani  peserta dalam  rangka  pelaksanaan  proyek  Perusahaan  Inti Rakyat  (PIR)  yang  meliputi  pekarangan,  perumahan, dan  kebun  plasma)  dan  Pihak  ke  III  yaitu  petani- petani  lingkungan  sekitar  dan  pengepul  buah  kelapa sawit  yang  bekerja  sama  dengan  pihak  perusahaan PTP Nusantara V. Data berupa  hasil jumlah produksi (tonase),  jumlah  biaya  dan  harga  pokok  dalam  setiap bulan  yang  akan  diolah  oleh  perusahaan yang disajikan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Produksi
Penentuan  pencarian  jalur  terpendek  sesuai  dengan data map. Variabel yang diolah adalah jarak pemasok kelapa sawit yang ada pada PKS Lubuk Dalam, waktu yang  ditempuh  oleh  pemasok  khususnya  plasma  dan pihak ke III. Data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jarak dan waktu tempuh pemasok No Nama Kampung Jarak Waktu 1 Lubuk Dalam 20 25
2 Rawang Kao Barat 40 30 3 Rawang Kao 30 45 4 Sri Gading 30 35 5 Empang Baru 45 55 6 Sialang Baru 20 25
7 Sialang Palas 40 30
Proses  pengiriman  tandan  buah  segar  ke  rantai  pasok PT.  PTP  Nusantara  V  dan  PT  PKS  dianalisis  secara deskriptif  menggunakan  model  POA.  Analisis meliputi  tujuh  dimensi  pengukuran  yang  disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Matrik Pengukuran Kinerja Rantai Pasok
Dimensi Parameter Keterangan Ongkos Biaya  yang muncul  karena dalam pelaksanaan suatu aktivitas ada sumber daya yang digunakan (tenaga kerja,material peralatan) Biaya  bisa diukur dalam nilai rupiah per tahun atau diukur relatif terhadap nilai Penjualan dalam setahun (Rp/Tahun) Waktu Waktu yang dibutuhkan untuk masing-masing dari setiap operasi rantai pasokan (memproses pesanan pelanggan, memperoleh bahan baku,  menyiapkan operasi manufaktur) Waktu diukur sebagai hari  berdasarkan masing-masing dari aktivitas rantai pasokan (hari) Kapasitas Ukuran jumlah beban kerja yang dapat dilakukan oleh sistem atau bagian dari rantai pasokan dalam jangka waktu tertentu Kapasitas produksi suatu pabrik, kapasitas pengiriman darisebuah supplier,kapasitas penyimpanan sebuah gudang (Ton) Kapabilitas Reliabilitas, Ketersediaan, dan Fleksibilitas Deviasi waktu pengiriman, penyediaan produk dalam waktu yang diperlukan, dan fleksibilitas pengadaan, produksi, pengiriman (%) Produktivitas Mengukur sejauh mana sumber daya pada supply chain digunakan secara efektif dalam mengubah input menjadi output Rasio Output dan Input (%) Utilisasi Mengukur tingkat pemakaian sumber daya dalam kegiatan supply chain Utilitas mesin, gudang, pabrik,dan sebagainya (%) Outcome Merupakan hasil dari suatu proses atau aktivitas Nilai tambah yang diberikan pada produk -produk yang dihasilkan (%)

## 3.2. Analisa Sistem
Analisa  terhadap  data  yang  diolah  dilakukan  dalam beberapa tahap yang disajikan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Analisa Sistem
Analisa sistem   penelitian ini  menggunakan beberapa algoritma  terhadap  data.  Data  diolah  dengan menghitung secara matematika untuk dapat menentukan  jalur  teroptimal.  Kinerja  rantai  pasok menggunakan  ACO  dan  kinerja  aktivitas  diukur menggunakan  Supply  Chain of POA (Performance of Aktivity).  Gabungan  ini  digunakan  karena  rantai pasok  melibatkan  beberapa  pihak.  Tahap  algoritma disajikan pada Gamabr 5.
Gambar 5. Algoritma ACO
Algoritma  penentuan  jalur  teroptimum  di  dalam sebuah  rantai  pasok  disajikan  dalam  bentuk  flowchat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Algoritma Jalur Teroptimun

## Gambar 7. Algoritma Kolono Semut

## Jarak antara pemasok disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Koordinat X dan Y
Pemasok Koordinat x Koordinat y 1 20 25 2 40 30 3 30 45 4 30 35 5 45 55
Perhitungan  dalam  langkah-langkah  yang  digunakan dalam  inisialisasi  harga  parameter  disajikan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Jarak Antar Pemasok Jarak 1 2 3 4 5 1 0 20 22 14 39 2 45 0 18 11 25 3 22 18 0 10 18 4 14 11 10 0 25
5 39 25 18 25 0
Setelah jarak antar pemasok diketahui, maka dapat di hitung  visibilitas antar  pemasok  yang tunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Visibilitas antar Pemasok Jarak 1 2 3 4 5 1 0 0,050 0,0454 0,0714 0,0256 2 0,1541 0 0,3854 0,0909 0,0400 3 0,0454 0,055 0 0,1000 0,0555 4 0,0714 0,090 0,1000 0 0,0400 5 0,0256 0,040 0,0555 0,0400 0
Kemudian  dihitung  probabilitas  tiap  pemasok  yang dituju.  Seluruh  titik  yang  telah  dikunjungi,  maka dilakukan  pembaruan  Pheremone    lokal.  Hasil pembaharuan disajikan ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Pembaruan
Semut 1 2 3 4 5 S1 0 1,005 0,969 0,782 0,666 S2 1,005 0 0,011 0,019 0,009 S3 0,969 0,011 0 0,014 0,009 S4 0,782 0,019 0,014 0 0,009 S5 0,666 0,014 0,009 0,009 0
Maka rute yang ditempuh serta panjang rute diperoleh dapat di lihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Pembaruan Pheromone Lokal Semut Rute Panjang Nilai S1 [13452] 0,037 30,86 S2 [23145] 0,049 25,70 S3 [35421] 0,045 32,05 S4 [45123] 0,055 18,00 S5 [12354] 0,035 25,95
Hasil  rute  terbaik  didapatkan  pada    iterasi  ke  lima, yaitu 0.035 yang menjadi jalur terpendek. Selanjutnya di  lakukan  perhitungan  pembaharuan  Pheremone global dan diperoleh hasil τ21=τ_12=((1- 0,1)*(0,010)+(0,1*25,95)=2,6031.
Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  belum optimal,  namun  telah  mendekati.  Hasil  perhitungan jarak  tempuh  dengan  algoritma  ACS  terlihat  bahwa jarak  tempuh  terpendek  didapat  melalui  perhitungan dengan menggunakan algoritma ACO.

## 4. Kesimpulan
Algoritma ACO dengan menggunakan fungsi heuristik  didapatkan  hasil  yang  optimal,  yaitu  waktu proses  dalam  mendapatkan  hasil  yang  paling  optimal sangat tergantung dari jumlah iterasi perhitungan yang digunakan.

## Daftar Rujukan
[1] Afzali,  S.,  Mohamadi-Baghmolaei,  M.,  &  Zendehboudi,  S. (2021). Application of gene expression programming (Gep) in modeling hydrocarbon recovery in wag injection process.Energies,14(21). https://doi.org/10.3390/en14217131
[2] Arkeman,  Y.,  Rizkyanti,  R.  A.,  &  Hambali,  E.  (2017). Determination  of  Indonesian  palm-oil-based  bioenergy sustainability  indicators  using  fuzzy  inference  system.  IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science,  65(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/65/1/012013
[3] Darwish,  E.,  Wahed,  M.,  &  Salama,  A.  (2021).  Solving  the
Shortest  Path  Problem  by  Fuzzy  Ant  Colony  Optimization
Algorithm. Alfarama Journal of Basic & AppliedSciences,0(0),0–0.
https://doi.org/10.21608/ajbas.2021.91699.1063
[4] Kaniapan, S., Hassan, S., Ya, H., Nesan, K. P., & Azeem, M. (2021).  The  utilisation  of  palm oil  and  oil  palm residues  and the  related  challenges  as  a  sustainable  alternative  in  biofuel, bioenergy, and transportation sector: A review. Sustainability (Switzerland), 13(6). https://doi.org/10.3390/su13063110
[5] Utama,  D.,  Djatna,  T.,  Hambali,  E.,  Marimin,  M.,  & Kusdiana, D. (2011). Intelligent Decision Support Systems for Searching  the  Optimum  Palm  Oil  Based  Bio-Energy  Supply Chain  By  Using  Ant  Colony  Optimization  Method.  Jurnal
Teknologi Industri Pertanian, 21(1), 50– 62.http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin/article/view/366
8
[6] Debora Ertji Amelia Manuputty, Chriestie E. J. C. Montolalu, &  Tohap  Manurung,  (2021)..  Solving  the  Shortest  Path Problem by Fuzzy Ant Colony OptimizationAlgorithm https://doi.org/10.21608/adjas.202191 699106330
[7] Mochen Liao & Yuan Yao (2021).  . Applications of artificial intelligence-based modeling for bioenergy systems:  A review https://doi.org/10.1111/gcbb.128161
[8] Gustina,  Dian  and  Syah  Putra  &  Arman  (2020)  MetodeAnt Colony  Pada  Pencarian  Jalur  TercepatKetempat  Wisata Terdekat.  MetodeAnt  Colony  Pada  Pencarian  Jalur  Tercepat Ketempat Wisata Terdekat (SINAPTIKA  UMB2020), 12 (1). pp. 1-24. ISSN 2086-8251
[9] Maun Jamaludin, NIDN. 0420106601 (2022) The influence of supply  chain  management  on  competitive  advantage  and company performance. Uncertain Supply Chain Management, 9. pp. 696-704
[10] Lutfi  Erik  Prasetyo,dkk  (2021)  Penerapan  Algoritma  Ant Colony  Optimization  Menentukan  Nilai  Optimal  Dalam
Memilih Objek Wisata Berbasis Android
Template_INFEB(Ind) (1).doc
[11] Tyas,  Y.  S.,  &  Prijodiprodjo,  W.  (2013).  Aplikasi  Pencarian Rute  Terbaik  dengan  Metode  Ant  Colony  Optimazation (ACO).  IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems), 7(1), 55-64.
[12] Misinem,  m.,  kurniawan,  t.  B.,  astried,  a.,  &  widians,  j.  A. (2020).  Model  simulasi  penyelesaian  masalah  perjalanan penjual  menggunakan  pendekatan  kecerdasan  buatan, optimisasi  koloni  semut.  Jurnal  bina  komputer,  2(2),89-98. https://doi.org/10.33557/binakomputer.v2i2.974
[13] Haris, A., Juwita, T., Aziza, R. N., Sikumbang, H., & Siregar, R.  R.  A.  (2021).  Implementasi  Ant  Colony  Optimization
(ACO) pada Sistem Irigasi Lahan Tadah Hujan.KILAT,10(2),336-348. https://doi.org/10.33322/kilat.v10i2.1518
[14] Khairansyah,  M.  D.,  Ashari,  M.  L.,  &  Mufidah,  I.  (2021). Penentuan  Jalur  Evakuasi  Terpendek  Pada  Industri  Plastik Menggunakan  Ant  Colony  Optimization.  Jurnal  Keselamatan
Transportasi Jalan (Indonesian Journal of RoadSafety),8(1),53-61. https://doi.org/10.46447/ktj.v8i1.312
[15] Prasetyo,  L.  E.,  Istiadi,  I.,  &  Marisa,  F.  (2021).  Sistem optimasi  pendistribusian  bahan  makanan  dan  snack  dengan algoritma  Ant  Colony  Optimization  (ACO).  AITI,  18(1),  88- 96. https://doi.org/10.24246/aiti.v18i1.88-96
[16] Peranginangin,  J.,  Purba,  R.,  &  Halim,  A.  (2021).  Analisis Perbandingan  Algoritma  ACO-TS  dan  ACO-SMARTER Dalam  Menyelesaikan  Traveling  Salesman  Problem.  Jurnal media informatika budidarma, 5(4), 1698-
1705. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i4.3283
[17] Manuputty,  D.  E.  A.,  Montolalu,  C.  E.,  &  Manurung,  T.
(2021).  Penentuan  Jalur  Terpendek  Distribusi  Air  Mineral Menggunakan  Ant  Colony  Optimization.  d'CARTESIAN:
Jurnal Matematika dan Aplikasi, 10(2), 76-82.
https://doi.org/10.35799/dc.10.2.2021.34987
[18] Kaunang, T., & Hartomo, K. (2022). Pencarian Rute Optimal Wisata  Alam  Kota  Tomohon  Menggunakan  Ant  Colony Optimization  (ACO).  JOINTER:  Journal  of  Informatics
Engineering, 3(01), 30-33. https://doi.org/10.53682/jointer.v3i01.48
[19] Hasan,  F.,  Suyono,  H.,  &  Lomi,  A.  (2022).  Optimizing Maximum  Power  Point  Tracking  on  Photovoltaic  Arrays using  Ant  Colony  Optimization  and  Particle  Swarm Optimization  Algorithms.  JOURNAL  OF  SCIENCE  AND
APPLIED ENGINEERING, 5(1), 7-19.
https://doi.org/10.31328/jsae.v5i1.3263
[20] Pratama,  R.  A.  (2022).  Perbandingan  solusi  cvrp  pada distribusi buku aqila di surakarta menggunakan algoritme tabu search dan algoritme aco. Jurnal riset dan aplikasi matematika (jram),  6(1),  13-22. https://doi.org/10.26740/jram.v6n1.p13-
22