## Penentuan Rute Terbaik Pendistribusian Produk Wafer  dengan Metode Algoritma Genetika

## (Studi Kasus di Perusahaan Jasa Pergudangan Produk Wafer Karawang)
Annisa Indah Pratiwi 1 , N.Neni Triana 2 , Muhamad Sayuti 3 , Afif Hakim 4 ,Dewih Adetia 5 , Ahmad Ridho Nurohman 6 , Sobar Pazri 7
1,2,3,4,5,6 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang, 41361 email : annisa.indah@ubpkarawang.ac.id

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menekan biaya transportasi dan menentukan cara terbaik untuk mendistribusikan produk wafer. Penelitian ini dilakukan pada sebuah perusahaan yang bekerja untuk memproduksi produk wafer, dimana terdapat departemen Logistik dan perusahaan yang bertanggung jawab  untuk  mendistribusikan  produk  tersebut  ke  distributor  lain  di  seluruh  Indonesia  khususnya Pulau  Jawa.  Proses  distribusi  sendiri  merupakan  salah  satu  proses  terpenting  dalam  perusahaan  dan tidak memerlukan biaya yang sedikit bagi perusahaan untuk memantau proses distribusi. Dan metode pengiriman  membutuhkan  pembayaran.  Selain  itu,  truk  digunakan  untuk  mengantarkan  barang  ke masing-masing distributor melalui rute yang berbeda, sehingga penelitian ini bertujuan untuk mencari rute terbaik dan menekan biaya transportasi tergantung jarak. Untuk mendapatkan rute terbaik dengan biaya terendah, penelitian ini mengusulkan solusi menggunakan algoritma sel dengan menentukan rute yang  akan  diambil  dari  kendaraan.  Metode  distribusi  menggunakan  metode  genetik  menggunakan metode crossover dan one crosspoint crossover, mutasi dan mutasi dan seleksi menggunakan seleksi elitisme. Hasil akhirnya adalah saluran distribusi terbaik dan biaya distribusi terendah.
Kata Kunci: Algoritma Genetika, Distribusi, Logistik, Optimasi Biaya

## ABSTRACT
The purpose of this research is to reduce transportation costs and determine the best way to distribute wafer  products.  This  research  was  conducted  at  a  company  that  works  to  produce  wafer  products, where  there  is  a  Logistics  department  and  a  company  that  is  responsible  for  distributing  these products to other distributors throughout Indonesia, especially Java Island. The distribution process itself is one of the most important processes in the company and does not require a small fee for the company to monitor the distribution process. And the shipping method requires payment. In addition, trucks are used to deliver goods to each distributor via different routes, so this study aims to find the best route and reduce transportation costs depending on distance. To get the best route with the lowest cost, this study proposes a solution using a cell algorithm by determining the route to be taken from the vehicle. Distribution method using genetic method using crossover and one cross point crossover method,  mutation  and  mutation  and  selection  using  elitism  selection.  The  end  result  is  the  best distribution channel and the lowest distribution cost.
Keywords: Costs Optimization, Distribution, Genetic Algorithm, Logistics

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Juwitasary,  Martani,  dan  Putra (2015), departemen logistik merupakan bagian terpenting  dalam  menjalankan  bisnis  atau perusahaan.  Tidak  mungkin  memisahkan logistik  dari  semua  aktivitas  bisnis  lainnya. Istilah  “logistik”  mengacu  pada  serangkaian perjalanan  dan  pergerakan  yang  melibatkan pergerakan  sumber  daya  seperti  produk, barang, energi, dan lain-lain (Zai et al., 2022). Seri ini mencakup fase perencanaan, implementasi,  dan  pemantauan transfer dari titik  awal  ke  tujuan  pengiriman.  Rantai pasokan  dan  logistik  sangat  terkait.  Senada dengan  Sumekar  et  al.  Tujuan  dari  kegiatan logistik  adalah  untuk  mencapai  ketepatan waktu, jenis, dan tempat dalam mendistribusikan  barang  atau  jasa  serta  dapat menghemat  waktu  dan  biaya  sehingga  lebih efektif dalam menjalankan operasi perusahaan, dalam  menjalankan  kegiatan  industri,  dan elemen  logistik  dapat  juga  mempengaruhi pengendalian operasional.
Salah satu tugas yang menurut perusahaan  sangat  penting  adalah  distribusi. Untuk  mendapatkan  barang  ke  pelanggan, distribusi digunakan. Dengan menentukan rute terpendek  yang  harus  diambil  oleh  setiap  truk untuk  mengirimkan  barangnya  ke  agen, perusahaan  mencoba  untuk  mengurangi  biaya yang terkait dengan transportasi selama proses distribusi.  Jarak  adalah  aspek  yang  paling penting untuk diperhitungkan saat mengarahkan  truk  apa  pun  (Ramadhania  dan Rani, 2021). Dalam manajemen rantai pasokan,  pengambilan  keputusan  melibatkan solusi  untuk  proses  distribusi  (Ramadhani  et al., 2018).
PT. UPA merupakan salah satu perusahaan  dalam  industri  produk  wafer  yang berbasis  di  Karawang.  Perusahaan  memiliki departemen  logistik  yang  menangani  masalah pengiriman  barang  produksi  ke  pusat-pusat distribusi  di  seluruh  Indonesia,  khususnya  di Pulau  Jawa.  Terdapat  tiga  distributor  besar dengan  demand  terbanyak  setiap  bulannya. Produk  dengan  demand  terbanyak  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  produk wafer dengan gramasi 130 gram dengan varian rasa  coklat  dan  vanila.  Produk  tersebut merupakan  demand  tertinggi  setiap  bulannya dengan rata-rata jumlah permintaan dari setiap distributor  mencapa  250.000  karton  setiap bulannya.  Produk  wafer  tersebut  merupakan
produk yang pemasarannya meliputi supermarket, sehingga permintaannya tinggi. Dalam  proses  pendistribusian  produk wafer tersebut, perusahaan tersebut menggunakan  truk-truk  jenis  Tronton.  Setiap truk    mengangkut  barang  sesuai  dengan permintaan  distributor.  Rute  yang  digunakan dalam  pendistribusian  barang  untuk  ke  setiap wilayah berbeda-beda. Biaya yang dikeluarkan perusahaan dalam pendistribusian wafer tersebut  dihitung  sesuai  ongkos  jalan  dan ditetapkan  sama  untuk  setiap  truk  yang bertujuan  sama.  Sistem  distribusi  dari  PT. UPA  ke  setiap  distributor  dapat  digambar seperti berikut.
Gambar 1. Sistem distribusi barang
Dalam penelitian ini, kami menggunakan algoritma genetika untuk memecahkan masalah dalam optimasi distribusi produk wafer. Penelitian ini menggunakan  optimasi  pengiriman  untuk meminimalkan biaya transportasi dan menentukan  rute  terbaik  untuk  pengiriman produk wafer. Minimisasi biaya dan penentuan rute  yang  optimal  dalam  penelitian  ini dipengaruhi oleh jarak antar lokasi, waktu, dan biaya bahan bakar untuk setiap truk.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  bisnis,  distribusi  adalah  tugas  yang sangat  dihargai.  Distribusi  adalah  proses mendapatkan  barang  ke  pelanggan.  Namun, proses distribusi seringkali menghadapi kendala akibat  keterbatasan  transportasi.  Menemukan rute  terpendek  untuk  diambil  setiap  truk  saat mendistribusikan  barang  ke  agen  membantu perusahaan  mengurangi  biaya  transportasi. Jarak adalah pertimbangan utama saat merencanakan  rute  untuk  setiap  truk.  Proses distribusi  akan  lebih  murah  dan  memakan waktu lebih sedikit jika jarak keseluruhan yang ditempuh lebih sedikit (Rongre, 2018).
Teknik  evolusi  yang  paling  populer  di seluruh  dunia  adalah  algoritma  genetika  (GA). Berdasarkan genetika dan seleksi alam, Belanda
memperkenalkannya.  AG  mengevaluasi  anak- anak  dengan  menerapkan  operator  persilangan dan  mutasi  ke  populasi  awal,  yang  meliputi ayah dan ibu. Dengan memilih yang unggul dari yang  tersedia,  atau  lebih  dikenal  dengan rekombinasi, tujuannya adalah untuk menghasilkan  solusi  yang  lebih  baik  secara berurutan (Muftikhali et al., 2018).
Untuk  menilai  seberapa  baik  kromosom merupakan solusi, nilai fitness adalah nilai yang digunakan.  Kromosom  solusi  dengan  nilai fitness tertinggi  akan  ditemukan  oleh  algoritma genetika.  Total  jarak  yang  ditempuh  dan  total biaya  yang  dikeluarkan  digunakan  untuk menghitung  nilai fitness dalam  masalah  terkait transportasi.  Nilai fitness digunakan  untuk memisahkan  hasil  kualitas  kromosom  satu dengan yang lain (Ramadhani et al., 2018).
Salah  satu  proses  yang  digunakan  dalam algoritma  genetika  untuk  reproduksi  adalah crossover .  Dua  kromosom  dipilih  secara  acak dan  digunakan  sebagai  orang  tua  dalam  teknik ini.  Kedua  kromosom  induk  tersebut  kemudian masing-masing  dipotong  pada  satu  titik, sehingga  terjadi  pembagian  masing-masing kromosom  induk  menjadi  dua  segmen.  Setelah itu,  segmen  kromosom  induk  dialihkan  untuk menghasilkan  keturunan  atau  orang  baru dengan  nama  yang  berbeda  (Ramadhani  et  al., 2018).
Suatu proses yang disebut mutasi digunakan untuk  mengubah  nilai  satu  atau  lebih  gen  pada kromosom.  Kromosom  mengalami  operasi mutasi  dengan  tujuan  menghasilkan  kromosom baru  sebagai  kandidat  solusi  untuk  generasi mendatang  dengan  peningkatan  kebugaran  dan pada akhirnya mengarah ke solusi optimal yang diinginkan.  Penekanan  selektif  sangat  penting. Konvergensi  prematur  sangat  mudah  terjadi ketika  kromosom  cenderung  hanya  menempel pada  kromosom  dengan  aptitude  tinggi  saat memilih kromosom (Putra dan Yunita, 2021).
diproduksi  oleh  Mathworks  Inc.  adalah perangkat  lunak  MATLAB.  adalah  program yang  dirancang  untuk  melakukan  analisis  dan komputasi numerik menggunakan bahasa pemrograman matematika canggih yang dibangun  di  atas  penggunaan  properti  dan bentuk matriks (Astutik & fitriatien, 2019).

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  akan  dibahas bagaimana  perpindahan  produk  wafer  dari gudang  distributor  di  Pulau  Jawa  ke  penyedia
jasa  pergudangan  produk  wafer  di  Karawang. Rute  yang  ditempuh  truk  pengangkut  barang saat  mengirimkan  produk  wafer  ke  distributor merupakan permasalahan yang relevan dengan penelitian ini.
dan biaya yang dikeluarkan bisnis untuk mendistribusikan produk wafer ini.
Data  primer  dan  sekunder  digunakan dalam penelitian ini. Beberapa karyawan yang bekerja  di  bagian  pengiriman  produk  wafer  di PT XYZ memberikan data primer. Sebaliknya, data sekunder meliputi:.
1. teori algoritma genetika.
2. data produk wafer terpopuler.
3. pemisahan dua tempat.
4. Biaya transportasi. Menemukan  permasalahan  yang  muncul selama pendistribusian produk wafer sepanjang  tahun  merupakan  langkah  awal dalam  proses  pendataan.  Dua  produk  wafer dengan permintaan tertinggi harus diidentifikasi,  bersama  dengan  distributornya, pada langkah kedua. Data sekunder digunakan dalam langkah awal ini.
Pengumpulan  data  primer  dilakukan dengan  melihat  rute  yang  ditempuh  oleh masing-masing truk dan jarak antar lokasi dari perusahaan  ke  masing-masing  distributor. Informasi tersebut dikumpulkan melalui wawancara  dengan  supir  truk  yang  bertugas mengantarkan produk wafer ke masing-masing distributor dan dikuatkan dengan jarak Google Maps..
Selain  itu,  data  primer  yang  dibutuhkan adalah  data  biaya  yang  dikeluarkan  dalam pendistribusian  barang  tersebut,  dikumpulkan melalui  wawancara  dengan  pihak  terkait,  dan didukung oleh pengemudi truk yang mengirimkan barang.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara  melihat  jarak  tujuan  antar  lokasi  dari perusahaan  ke  setiap  distributor  yang  dilalui oleh  truk  menggunakan  google  maps.  Data tersebut  diperoleh  dengan  cara  wawancara dengan supir-supir truk yang bertugas mendistribusikan  produk  wafer  ke  setiap distributor. Proses pemecahan masalah menggunakan algoritma genetika
menghasilkan  jarak  antar  lokasi  yang  diwakili oleh tabel matriks jarak. Tabel 1. jarak antar lokasi
Selain  itu,  proses  optimasi  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  genetika.
Proses  algoritma  genetika  yang  diterapkan terdiri dari enam tahap berikut:
1.  Pembangkitan populasi awal.
Pengukuran  yang  digunakan  dalam  analisa  ini adalah sebagai berikut : Tabel 2. Kromosom awal Individu 1 1 5 6 7 8 3 4 2 Individu 2
1 3 4 5 6 8 7 2 Individu 3
1 8 3 4 5 6 7 2 Individu 4 1 4 3 5 6 7 8 2 Individu 5 1 6 5 7 3 8 4 2
2. Evaluasi fitness. Melakukan inverse dari total jarak setiap kromosom dengan   penghitungan
3. Seleksi
Tabel 3. Kromosom berurutan Pilihan  ada  roda  roulette.  Nilai fitness , probabilitas,  dan  jumlah  kromosom  dihitung terlebih  dahulu  sebelum  dilakukan  proses seleksi menggunakan metode roulette wheel .
Fitness i = 1/Fungsi Objektif[i] Fitness 1 = 1/999 = 0,0010 Fitness 2 = 1/1502 = 0,0009 Fitness 3 = 1/1283 = 0,0008 Fitness 4 = 1/1282 = 0,0008 Fitness 5 = 1/1149 = 0,0007
Probabilitas (Pi) = Fitness[i]/Total Fitness
Pi 1 = 0,0010/0.0041 = 0,2444 Pi 2 = 0,0009/0.0041 = 0,2125 Pi 3 = 0,0008/0.0041 = 0,1903 Pi 4 = 0,0008/0.0041 = 0,1904 Pi 5 = 0,0007/0.0041 = 0,1625

## Komulatif
Komulatif 1 = 0,2444 + 0 = 0,2444 Komulatif 2 = 0,2125 + 0,7875 = 1 Komulatif 3 =  0,1903  +  0,4069  = 0,5971 Komulatif 4 =  0,1904  +  0,5971  = 0,7875 Komulatif 5 =  0,1625  +  0,2444  = 0,4069 4. Crossover Proses crossover dilakukan dengan menggunakan metode cycle crossover . Crossover_Loop = ( Populasi size * Pc %)/2 = (5 * 50%)/2 = 2,5 / 2 = 1,25
= 2 (kali persilangan)
Untuk setiap persilangan, ambil dua
Jaeak Antar Lokasi 1 2 3 4 5 6 7 8 Karawang Semarang Solo Rembang Pemalang Purwokerto Cilacap Yogyakarta 1 Karawang 0 382 478 499 275 297 320 489 2 Semarang 382 0 97 126 131 194 229 130 3 Solo 478 97 0 118 228 236 241 64 4 Rembang 499 126 118 0 248 307 341 202 5 Pemalang 275 131 228 248 0 85 134 247 6 Purwokerto 297 194 236 307 85 0 50 172 7 Cilacap 320 229 241 341 134 50 0 173 8 Yogyakarta 489 130 64 202 247 172 173 0
Individu Kota Total Jarak Individu 1 1  5  6  7  8  4  3  2 999 Individu 5 1  6  5  7  3  8  4  2 1149 Individu 4 1  4  3  5  6  7  8  2 1282 Individu 3 1  8  3  4  5  6  7  2 1283 Individu  2  1  3  4  5  6  8  7  2 1502
Ambil titik perpotongan pada kromosom induk dan kromosom induk secara acak.
a. Misalnya,  kromosom  [1]  dan  [2] digunakan  dalam  proses  persilangan awal,  dengan  gen  ke-4  bertindak pemotong 5. Mutasi Proses mutasi dilakukan dengan
menggunakan  metode inversion  mutation . Sebelum  proses  mutasi  berjalan,  hitung  dulu jumlah proses yang akan dijalankan, yaitu :
Mutase_loop = Populasi size * %Pm
= 8*10%
= 0,8
= 1 kali mutasi
Misalkan gen yang dimutasikan yaitu gen ke-5 dan ke-7.
anak 1 1  5  6  7  4 3  8  2  1063 anak 3 1  6  5  7  8 3  4  2 996
Kromosom keturunan dianggap sebagai
generasi  baru  karena  nilai  objektifnya  lebih kecil daripada kromosom induknya (9961063). Generasi keempat adalah tempat persimpangan terjadi.
b.  Misalnya,  kromosom  [4]  dan  [3]  diambil pada  proses  persilangan  kedua,  dengan  titik perpotongan  adalah  gen  ke-5.  Berdasarkan pemilihan  roda  roulette,  Hasil Crossover Kromosom.
Tabel 4. Hasil Crossover Anak ke- Gen Hasil Crossover Total Jarak anak 1 1  5  6  7  4  3  8  2  1063 anak 2 1  6  5  7  8  3  4  2  996 anak 4 1  4  3  5  8  7  6  2  1508 anak 3 1  8  3  4  7  6  5  2  1278 anak1 mutated  1 6 5 7 8  3 4  2 890
6. Elitism Melalui  proses  seleksi  acak,  penelitian ini  menambahkan  metode etilism untuk melestarikan  dan  menyalin  salah  satu kromosom  terbaik  di  setiap  generasi  ke populasi  berikutnya.  Nilai  optimal  tercermin dari populasi yang baru terbentuk. Algoritma Genetika  Nilai  Optimal  Untuk  Pemilihan
Roda Roulette Generasi Kedua Menggunakan Metode Roulette Wheel
Selection.
anak 1  1  5  6  7  8  3  4  2  890 anak 2  1  6  5  7  8  4  3  2  1105 anak 4  1  8  3  5  4  7  6  2  1614 anak 3  1  4  3  8  7  6  5  2  1119
Dapat  di  lihat  kromosom  yang  paling  optimal adalah  1  -  5  -  6  -  7  -  8  -  3  -  4  –  2  yaitu Karawang – Pemalang – Purwokerto – Cilacap –  Yogyakarta  –  Semarang    dengan  nilai  jarak paling dekat 890 km.

## Pengolahan dengan Matlab
Penerapan yang dilakukan dalam pengolahan  hasil  analisis  dan  desain  aplikasi sebelumya ini menggunakan tahapan penerapan  menggunakan  perangkat  lunak Matlab, adalah :
a. Input data jarak ke dalam matlab Pembuatan grup awal dilakukan delapan  kali  untuk  jumlah  grup  yang ditentukan  dengan  menghasilkan  angka  acak dari  1  hingga  8  titik  posisi  untuk  mengisi  gen pada setiap kromosom.
clc clear %inputan
jarak = [0 382 478 499 275 297 320 489 382 0 97 126 131 194 229 130 478 97 0 118 228 236 241 64 499 126 118 0 248 307 341 202 275 131 228 248 0 85 134 247 297 194 236 307 85 0 50 172 320 229 241 341 134 50 0 173 489 130 64 202 247 172 173 0];
Setelah  pembangkitan  populasi  awal dilakukan,  kemudian  dilakukan  inisialisasi seperti pada hitungan manual.
%inisialisasi crossrate = 0.05; %laju crossover mutrate = 0.05; %laju mutasi populasi = 8; %jumlah populasi max_it = 1; %iterasi maksimum kota = 8; %jumlah kromosom
Membangkitkan populasi awal
menggunakan software .
%membangkitkan populasi for i=1:populasi pop (:,i)=randperm(kota); jarakTempuh(i,:)= jarak(pop(1,i),pop(2,i))+jarak(pop (2,i),pop(3,i)) ...
+jarak(pop(3,i),pop(4,i))+jarak(po p(4,i),pop(5,i)) ...
+jarak(pop(5,i),pop(6,i))+jarak(po p(6,i),pop(7,i)) ... +jarak(pop(7,i),pop(8,i)); jarakchild2 =jarak(child2(1),child2(2))+jarak( child2(2),child2(3))+jarak(child2( 3),child2(4)) ...
+jarak(child2(4),child2(5))+jarak( child2(5),child2(6))+jarak(child2( 6),child2(7)) ... +jarak(child2(7),child2(8));
b. Regenerasi/ Elitism Proses etilism ditambahkan karena kromosom  terbaik  dari  generasi  sebelumnya mungkin  tidak  termasuk  dalam  populasi  baru, atau  proses crossover dan  mutasi  mungkin telah  mengurangi  nilai Fitness dari  kromosom terbaik Etilism dicapai  dengan  menyalin
kromosom  terbaik  yang  diawetkan  dari sebelumnya  tahap  evaluasi  dan  penggantian kromosom  dengan  nilai Fitness terendah  dari populasi baru.
%regenerasi [~,index] = max(jarakTempuh); pop(:,index) = child1; jarakTempuh(index,:) = jarakchild1;
[~,index] = max(jarakTempuh); pop(:,index) = child2; jarakTempuh(index,:) = jarakchild2;
%elitism [x,index] = min(jarakTempuh); elite(:,it) = pop(:,index); TotalJarak(it,:) = jarakTempuh(index,:); %terminasi if it == max_it gatsp = false; else it = it+1; gatsp = true; end end %plot min(jarak);
figure;
hold on ; title( 'Algoritma Genetika ) plot(jarak, '-b' ); xlabel( 'Iterasi' ); ylabel( 'Jarak' ); hold off ;
Setelah tahapan diatas dilakukan, kemudian  akan  di  dapatkan  hasil  sebagai berikut :

## Gambar 2. Hasil Pengolahan Matlab
Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan Matlab dengan jumlah populasi 5, mutasi 0.03, jumlah  kota  8 kota  dengan crossrate nya  0,07 maka  di  peroleh  jarak  yang  paling  optimal dengan  menggunakan software total  jarak tempuh  diperoleh  jarak  924  km.  Dari  hasil pengolahan  data  tersebut,  rute  tercepat  yang didapatkan yaitu  4 – 3 – 8 – 2 – 5 – 7 – 6 – 1 , Rembang  –  Solo  –  Yogyakarta  –  Semarang  – Pemalang – Cilacap – Purwokerto – Karawang
–  Pemalang  –  Cilacap  –  Purwokerto  –

## Karawang

## 5.    KESIMPULAN
Pengolahan  data  pendistribusian  produk wafer dilakukan oleh PT dengan menggunakan temuan  penelitian  yang  komprehensif.  Teknik Genetic Algorithm digunakan oleh UPA (LDC Karawang).  Hal  ini  terbukti  dari  temuan penelitian  bahwa  metode  Genetic  Algorithm digunakan.  Mengingat  jarak  yang  ditempuh dalam perhitungan manual yaitu 1 - 5 - 6 - 7 - 8 - 3 - 4 - 2, dengan nilai jarak terdekat 890 km Karawang - Pemalang - Purwokerto - Cilacap - Yogyakarta  -  Semarang  dapat  menyimpulkan bahwa  metode  ini  digunakan  untuk  memilih jalur yang kurang optimal.
Penentuan jarak terpendek dengan menggunakan software matlab    dengan  nilai crossrate  0,07  dan  mutrate  0,03  memberikan hasil  informasi  rute  optimal  yang  akan  dilalui dengan nilai total jarak tempuh sebesar 924 km dengan kromosom rute tercepat yang didapatkan yaitu  4 – 3 – 8 – 2 – 5 – 7 – 6 – 1 , Rembang  –  Solo  –  Yogyakarta  –  Semarang  – Pemalang –  Cilacap  –  Purwokerto  –
Karawang.
Terdapat gap dari perhitungan manual dan software  sebesar  34  km  disebabkan  pada software  pembangkit  bilangan  menggunakan bilangan  acak  sehingga  setiap  proses  run menginformasikan  hasil  yang  berbeda  sampai ditemukan nilai terkecil.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurrahman,  A.  F.,  Ridwan,  A.  Y.,  & Santosa, B. (2019). Penyelesain Vehicle
Routing Problem (VRP) dalam Penugasan  Kendaraan  dan  Penentuan Rute untuk Meminimasi Biaya Transportasi  pada  PT.  XYZ  dengan Menggunakan Algoritma Genetika.
Jurnal  Teknik  Industri , 9 (1),  16–24. https://doi.org/10.25105/jti.v9i1.4783 Astutik,  E.  P.,  &  Fitriatien,  S.  R.  (2019). Pengaruh  Software  Matlab  Terhadap Kemampuan  Menyelesaikan  Masalah
Program  Linier. FIBONACCI:  Jurnal Pendidikan Matematika Dan Matematika , 5 (2),175.https://doi.org/10.24853/fbc.5.2
.175-182
Juwitasary, H., Martani, M., & Putra, A. N. G.
(2015). Analisis Sistem Informasi Akuntansi  Pembelian  dan  Persediaan pada  PT.  XYZ. ComTech:  Computer, Mathematics and Engineering Applications , 6 (1), 96-108 .
Muftikhali,  Q.  E.,  Yudhistira,  A.  Y.  F.  D., Kusumawati,  A.,  &  Hidayat,  S.  (2018). Optimasi  Algoritma  Genetika  Dalam Menentukan  Rute  Optimal  Topologi Cincin  Pada  Wide  Area  Network.
Informatika Mulawarman : Jurnal
Ilmiah  Ilmu  Komputer , 13 (1),  43. https://doi.org/10.30872/jim.v13i1.1007 Putra,  A.  P.,  &  Yunita,  S.  (2021). Sistem Informasi  Penentuan  Rute  Pengiriman Barang di CV ASA . 2 (1), 35–42. Ramadhani, F., Fathurrachman, F. A.,
Fitriawanti,  R.,  Rongre,  A.  C.,  & Wijayaningrum, V. N. (2018). Optimasi Pendistribusian Barang Farmasi Menggunakan  Algoritma Genetika. Klik
- Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 5 (2), 159. https://doi.org/10.20527/klik.v5i2.151 Ramadhania,  S.  E.,  &  Rani,  S.  (2021).
Implementasi Kombinasi Algoritma Genetika dan Tabu Search untuk Penyelesaian Travelling Salesman Problem. Automata .
Rongre,  A.  C,    dkk.  (2018). Sistem  Informasi Perindustribusian . 5 (2), 159.
Sumekar,  Aried,  Erlina  Erlina,  Rina  Br  Bukit,
and Chandra Situmeang. 2022. “Meningkatkan  Kinerja  Perusahaan Logistik Dengan Pendekatan Pengendalian  Operasional.”  Prosiding Fakultas Ekonomi Dan Bisnis
Universitas Dharmawangsa 1(1):9–14. Zai,  I.,  Yulianti,  Y.,  Feblicia,  S.,  Aqmi,  A.  L. Z.,  &  Rahmah,  A.  F.  (2022).  Analisis Pengaruh Peningkatan Kinerja, Incoterms, Transportasi, Distribusi, Keterlibatan TPL dan Manajemen
Risiko Terhadap Aktivitas Logistik. Jurnal  Sosial  Teknologi , 2 (3), 225-238.