| dc.description.abstract | Dengan semakin bertumbuhnya perdagangan internasional, total volume
kontainer yang diangkut setiap tahunnya juga semakin meningkat tajam. Dalam
menyediakan layanan pelabuhan yang cepat dan efisien, container terminal (CT)
menghadapi permasalahan kompleks sehari-hari, salah satu permasalahan level
operasional di CT adalah perencanaan penataan kontainer dalam kapal yang dapat
dirumuskan menjadi Container Stowage Problem (CSP). CSP merupakan NP-Hard
Problem sehingga salah satu solusi pendekatan yang dapat digunakan untuk
menyelesaikannya adalah algoritma metaheuristik. Dalam penelitian ini diusulkan
penggunaan algoritma GLN-PSO untuk menyelesaikan CSP. Algoritma GLN-PSO
merupakan pengembangan dari algoritma PSO yang telah digunakan dalam
penelitian sebelumnya dan terbukti dapat menyelesaikan CSP. GLN-PSO
digunakan untuk menyelesaikan dua jenis data yaitu small instances (kontainer
berjumlah 5-27 buah) dan medium instances (kontainer berjumlah 100-140 buah).
Untuk small instances, GLN-PSO mampu mengungguli algoritma PSO dari segi
nilai nilai objektif sebesar 0,72% dengan waktu komputasi rata-rata 0,172 detik.
Untuk medium instances, GLN-PSO belum mampu mengungguli algoritma PSO
dengan menghasilkan gap sebesar 27% untuk nilai objektif dan dengan waktu
komputasi rata-rata 8,2 detik. | en_US |
