Optimasi Kebutuhan Kendaraan Pengangkut Sampah Menggunakan Model Fuzzy Goal Programming

  • Eka Susanti Universitas Sriwijaya
  • Oki Dwipurwani Universitas Sriwijaya
  • Evy Yuliza Universitas Sriwijaya

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jumlah optimal kendaraan pengangkut sampah menggunakan model goal programming (GP) dengan pendekatan fuzzy. Jumlah minimum sisa sampah yang tidak terangkut dan muatan kosong kendaraan sebagai goal. Jumlah sampah yang harus diangkut, jumlah ketersediaan kendaraan pengangkut, dan jumlah area layanan dinyatakan dalam bentuk Triangular Fuzzy Number (TFN) dan merupakan kendala pada model fuzzy goal programming (FGP). Model FGP diubah ke bentuk deterministik menggunakan teknik program fuzzy. Dipertimbangkan dua jenis kendaraaan yaitu dumb truck dan armroll. Diberikan contoh perhitungan untuk kecamatan Kalidoni kota Palembang. TFN jumlah sampah adalah  (58100, 58150, 58300), TFN jumlah dump truck (190,190,193), TFN jumlah armroll (21,21,22), TFN jumlah minimal wilayah layanan (4,5,5). Diperoleh solusi optimal dengan derajat keanggotaan 0,8 untuk mengangkut sampah sebanyak 58150 kg diperlukan kendaraan jenis dump truck sebanyak 1 kendaraan dan jenis armroll sebanyak 18 kendaraan. Terdapat sisa sampah yang tidak terangkut sebanyak 140 kg.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Eka Susanti, Universitas Sriwijaya

Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Sriwijaya

Oki Dwipurwani, Universitas Sriwijaya

Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Sriwijaya

Evy Yuliza, Universitas Sriwijaya

Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Sriwijaya

Published
2018-01-25
How to Cite
SUSANTI, Eka; DWIPURWANI, Oki; YULIZA, Evy. Optimasi Kebutuhan Kendaraan Pengangkut Sampah Menggunakan Model Fuzzy Goal Programming. Jurnal Matematika, [S.l.], v. 7, n. 2, p. 119-123, jan. 2018. ISSN 2655-0016. Available at: <https://ojs.unud.ac.id/index.php/jmat/article/view/37329>. Date accessed: 21 nov. 2024. doi: https://doi.org/10.24843/JMAT.2017.v07.i02.p92.
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)