Penyelesaian Masalah Transportasi Fuzzy dengan Metode Pendekatan Monalisha pada Distribusi Air Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Tirtamarta
DOI:
https://doi.org/10.21831/jsd.v10i2.41805Keywords:
masalah transportasi, bilangan fuzzy, metode pendekatan MonalishaAbstract
Masalah transportasi fuzzy merupakan suatu pengembangan dari masalah transportasi biasa. Tujuan dari masalah transportasi fuzzy adalah menentukan jadwal pengiriman yang meminimalkan total biaya transportasi (pengeluaran), dengan tetap memenuhi ketidakpastian dari parameter keputusan. Terdapat beberapa metode penyelesaian awal yang dapat digunakan dalam menyelesaikan masalah transportasi fuzzy, seperti Metode Pendekatan Monalisha. Penerapan penyelesaian masalah transportasi fuzzy banyak dilakukan pada permasalahan kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah pada pendistribusian air dengan area berskala besar khususnya pada Perusahaan Daerah Air Minum di suatu daerah, karena terdapat banyak faktor yang mempengaruhi proses distribusi tersebut. Oleh karena itu, diperlukan studi kasus untuk menerapkan penyelesaian masalah transportasi fuzzy pada masalah distribusi air, dengan lokasi studi kasus di Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Tirtamarta Yogyakarta. Tahapan awal adalah dengan mengkaji model masalah transportasi fuzzy dan metode pendekatan Monalisha sebagai metode penyelesaian awal, serta metode fuzzy stepping stone untuk menguji keoptimalan penyelesaian awal. Tahapan selanjutnya adalah penerapan masalah transportasi fuzzy untuk menyelesaikan masalah distribusi air di PDAM Tirtamarta, yaitu dengan mengidentifikasi masalah aktual, merumuskan masalah menjadi model masalah transportasi fuzzy, menentukan penyelesaian awal, menguji keoptimalan penyelesaian awal, melakukan analisis hasil, dan membuat kesimpulan.References
Stapleton, D., Hanna, J. B., & Markussen, D. (2003). Marketing strategy optimization: Using Linear Programing to Establish an Optimal Marketing Mixture. American Business Review, 21(2), 54-62.
Mulyono, S. (2004). Riset operasi (Edisi revisi). Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Mohanaselvi, S., & Ganesan, K. (2012). Fuzzy optimal solution to fuzzy transportation problem: A new approach. International Journal on Computer Science and Engineering, 3(1), 367-375.
Karyati, Wutsqa, D. U., & Insani, N. (2018). Yager's ranking method for sloving the trapezoidal fuzzy number linear programming. Journal of Physics: Conferences Series, 983(2018), 1-7.
Klir, G. J., & Yuan, B. (1997). Fuzzy sets and fuzzy logic: Theory and applications. United States of America: Prentice Hall.
Pandian, P., & Natarajan, G. (2010). A new algorithm for finding a fuzzy optimal solution for fuzzy transportation problems. Applied Mathematical Sciences, 4(2), 79-90.
Pattnaik, M. (2015). Transportation problem by Monalisha's approximation method for optimal solution. Science Journal of Logistics, 11(3), 267-273.
Vimala, S., & Prabha, S. K. (2016). Fuzzy transportation problem through Monalisha's approximation method. British Journal of Mathematics and Computer Science, 17(2), 1-11.
Priya, S. R., & Sudha, A. S. (2019). Solving a fuzzy transportation problem by stepping stone method. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology, 7(2), 1044-1048.
Abbasbandy, S., & Hajjari, T. (2009). A New approach for ranking of trapezoidal fuzzy numbers. Computers and Mathematics with Applications, 57(3), 413-419.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright of the published articles will be hold by the authors.
Publisher of JSD is Universitas Negeri Yogyakarta
The copyright follows Creative Commons Attribution–ShareAlike License (CC BY SA): This license allows to Share "” copy and redistribute the material in any medium or format, Adapt "” remix, transform, and build upon the material, for any purpose, even commercially.
