PENYELESAIAN PENJADWALAN PENERBANGAN DI BANDARA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA: Studi Kasus Penjadwalan Penerbangan, Bandara Halim Perdana Kusuma

Bismi Padia, - (2024) PENYELESAIAN PENJADWALAN PENERBANGAN DI BANDARA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA: Studi Kasus Penjadwalan Penerbangan, Bandara Halim Perdana Kusuma. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text S_MAT_2000027_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (875kB)
	Text S_MAT_2000027_Chapter 1.pdf Download (348kB)
	Text S_MAT_2000027_Chapter 2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (480kB)
	Text S_MAT_2000027_Chapter 3.pdf Download (611kB)
	Text S_MAT_2000027_Chapter 4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (680kB)
	Text S_MAT_2000027_Chapter 5.pdf Download (276kB)
	Text S_MAT_2000027_Title.pdf Download (1MB)

Abstract

Efektifitas dan efisiensi operasional keberangkatan penerbangan di bandara salah satunya dipengaruhi oleh aktivitas dari pesawat yang melakukan penerbangan, banyaknya minat konsumen dan ketersediaan lahan dalam melakukan penerbangan. Penerbangan yang secara kontinu dilaksanakan ini akan menjadi masalah jika pelaksanaannya tidak optimal. Namun penentuan penjadwalan penerbangan yang efisien dengan memaksimalkan slot waktu penerbangan yang tersedia pada bandara dengan banyaknya jadwal penerbangan sehingga sulit jika dilakukan secara manual. Hal ini ditambah dengan adanya ketentuan untuk tidak saling tumpang tindih antar jadwal penerbangan sehingga akan berpengaruh besar kepada penerbangan berikutnya karena pada Bandara Halim Perdana Kusuma hanya mempunyai satu landasan pacu (runaway). Pada penelitian ini, masalah penjadwalan akan diselesaikan menggunakan Algoritma Genetika. Untuk menyelesaikan permasalahan implementasi Algoritma Genetika dalam penelitian ini menggunakan 40 populasi awal yang melalui 100 iterasi atau generasi. Selain itu ditentukan pula probabilitas crossover atau crosoverrate (cr) sebesar 0,5 dan probabilitas mutasi atau mutation rate (mr) sebesar 0,5. Hasil implementasi menunjukkan bahwa penjadwalan optimal berhasil dengan model penjadwalan yang diselesaikan menggunakan Algoritma Genetika dengan parameter yang telah ditentukan. The effectiveness and efficiency of flight departure operations at the airport is influenced, among other things, by the activity of the aircraft making the flight, the amount of consumer interest and the availability of land for flights. These flights which are continuously carried out will become a problem if the implementation is not optimal. However, determining efficient flight scheduling by maximizing available flight time slots at airports with many flight schedules is difficult to do manually. This is coupled with the provision not to overlap flight schedules so that it will have a big impact on subsequent flights because Halim Perdana Kusuma Airport only has one runway). In this research, the scheduling problem will be solved using a Genetic Algorithm. To solve the problem of implementing the Genetic Algorithm in this research, 40 initial populations were used which went through 100 iterations or generations. Apart from that, the crossover probability or crossover rate (cr) is also determined at 0,5 and the mutation probability or mutation rate (mr) at 0,5. The implementation results show that optimal scheduling is successful with the scheduling model which is solved using a Genetic Algorithm with predetermined parameters.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	https://scholar.google.com/citations?view_op=list_works&hl=en&user=GrkJ0U4AAAAJ ID SINTA Dosen Pembimbing: Lukman: 6675529 Al Azhary Masta: 6007709
Uncontrolled Keywords:	Penjadwalan Optimal, Penjadwalan Penerbangan, Algoritma Genetika, Bandara, Bandara Halim Perdana Kusuma. Optimal Scheduling, Flight Scheduling, Genetic Algorithm, Airport, Halim Perdana Kusuma Airport.
Subjects:	H Social Sciences > HE Transportation and Communications Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Kimia > Program Studi Kimia (non kependidikan)
Depositing User:	Bismi Padia
Date Deposited:	22 Aug 2024 06:16
Last Modified:	22 Aug 2024 06:16
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/120237

Actions (login required)

View Item