Optimasi Total Biaya Inventori dengan Algoritma Genetika untuk Koordinasi Dua Level Rantai Pasok yang Mempertimbangkan Barang Cacat

Abstract

Perkembangan kajian tentang koordinasi rantai pasok hingga saat ini menjadi kajian yang menarik untuk diteliti oleh peneliti di seluruh dunia. Berbagai model telah dikembangkan dan diteliti. Selain itu masalah yang dihadapi adalah jumlah vendor dan buyer serta adanya barang cacat. Berbagai metode penyelesaian telah digunakan termasuk teknik heuristik seperti algoritma genetika. Pada penelitian ini model Economic Order Quantity (EOQ) pada level single-vendor single-buyer dimodifikasi menjadi single-vendor multi-buyer. Tujuan dari penelitian ini adalah mengoptimasi total biaya inventori dengan algoritma genetika untuk dua level rantai pasok yang memprtimbangkan barang cacat. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah algoritma genetika memberikan total biaya inventori yang lebih optimal yaitu sebesar 66044 USD. Hal ini menyebabkan peningkatan efisiensi total biaya inventori sebesar 5,2% .