Judul: Aplikasi Algoritme Genetika untuk Optimasi Rute Distribusi Minyak Goreng di Kawasan Jakarta
Abstrak: Masalah distribusi menjadi sebuah tantangan tersendiri bagi sebuah perusahaan. Efisiensi distribusi menjadi salah satu faktor produksi yang vital untuk memasarkan produk secara cepat dan murah. Pada penelitian ini akan digunakan algoritme genetika (AG) untuk proses optimasi penjadwalan distribusi minyak goreng di kawasan kota Jakarta. Algoritme genetika adalah suatu teknik pencarian (searching technique) dan teknik optimasi yang cara kerjanya meniru proses evolusi dan perubahan struktur genetika pada makhluk hidup. Tujuan dari pembuatan aplikasi ini adalah untuk mengaplikasikan algoritme genetika pada distribusi minyak goreng berbasis algoritme travelling salesman problem (TSP) di kota Jakarta. Data yang digunakan berupa latitude dan longitude dari 136 titik yang dibagi menjadi 15 gugus menggunakan fuzzy clustering kemudian dihitung jarak dari masing-masing rute menggunakan jarak euclidean. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa C dan diuji dengan metode blackbox. Dari pengujian aplikasi ini didapatkan jalur terpendek dari masing-masing gugus beserta nilai operator yang paling optimal berlaku untuk setiap gugus.
Keyword: algoritme genetika, optimasi rute, fuzzy clustering, travelling salesman problem (TSP)

Judul: Genetic Algorithm on Solving Travelling Salesman Problems for Distribution of Organic Porridge Products
Abstrak: Pada penelitian ini, dibahas pencarian rute terpendek untuk mendistribusikan produk bubur organik yang diproduksi oleh PT. Rofindiya Ekamulia Sukses ke sejumlah outlet, yang mana setiap outlet hanya dapat dikunjungi satu kali saja dan proses distribusi dimulai dan diakhiri dari suatu outlet yang sama. Terdapat 44 outlet yang pada awalnya terbagi ke dalam 9 jalur distribusi, yang kemudian penulis usulkan dikelompokkan menjadi 3 jalur distribusi saja untuk efisiensi perusahaan. Permasalahan pendistribusian produk tersebut pada masing-masing jalur distribusi dapat dikategorikan sebagai travelling salesman problems (TSP). Pencarian rute terpendek pada masing-masing jalur distribusi dilakukan dengan menggunakan algoritme genetika (GA). Dalam implementasi GA, barisan outlet pada suatu jalur distribusi direpresentasikan sebagai barisan gen pada suatu kromosom. Nilai fitness pada GA dalam hal ini diasosiasikan sebagai total jarak tempuh suatu rute, sehingga implementasi GA dalam penelitian ini diarahkan untuk memperoleh nilai fitness yang terkecil. Hasil implementasi GA menunjukkan adanya perbaikan total jarak tempuh bila jumlah iterasi dan ukuran populasi ditingkatkan. Implementasi GA dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Octave., This study discussed finding a shortest route to distribute the organic porridge products produced by PT. Rofindiya Ekamulia Sukses to some outlets, in which each outlet is visited exactly once and the distribution process is started and ended from the same outlet. There are 44 outlets involved in this study. The outlets are initially grouped into 9 distribution tracks. The authors proposed to regroup them into 3 distribution tracks to increase distribution efficiency. The distribution problem on each track can be categorized as a travelling salesman problems (TSP). Each of those 3 distribution problems is solved using genetic algorithm (GA). In the implementation of GA, the outlet sequence on a distribution route is represented as a gene sequence on a chromosome. Since the fitness value of a chromosome is associated with total travelling distance of that route, the implementation of GA in this study is directed to obtain a smallest fitness value. The GA implementation shows that the total travelling distance can be reduced, up to a certain level, by increasing the number of iterations and the population size. The GA implementation is done using the programming language Octave.
Keyword: GA, route, total distance, TSP

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: