Abstract
Dalam industri produk pangan, proses pengiriman atau proses distribusi merupakan proses yang penting karena produk pangan tidak dapat bertahan lama saat melakukan pengiriman sehingga membutuhkan waktu dan rute tercepat. Jauh tidaknya rute yang diambil menentukan besar kecilnya pengeluaran untuk proses distribusi karena semakin jauh rute yang ditempuh maka semakin besar biaya yang harus dikeluarkan. Sebaliknya, jika rute yang diambil adalah rute terpendek maka proses pengiriman akan menjadi efisien dan dapat menekan biaya pengiriman. Menentukan rute distribusi menjadi semakin sulit jika terdapat banyak pelanggan yang harus dikunjungi dan setiap pelanggan mempunyai kebijakan waktu tertentu dalam menerima pengiriman. Permasalahan ini dikenal dengan Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Permasalahan VRPTW dapat diselesaikan menggunakan algoritma genetika karena algoritma genetika menghasilkan beberapa solusi. Dalam memecahkan solusi, algoritma genetika membuat kromosom yang terdiri dari nomor-nomor yang merepresentasikan pelanggan yang harus dikunjungi. Kromosom ini yang selanjutnya digunakan dalam proses perhitungan bersama dengan operator genetika lainnya seperti ukuran populasi, banyaknya generasi, crossover dan mutation rate. Setelah mendapatkan hasil maka langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian. Pengujian ini berfungsi untuk mencari parameter yang menghasilkan nilai fitness terbaik. Hasil dari pengujian didapatkan bahwa ukuran populasi terbaik sebesar 300 dengan generasi sebanyak 3000 serta kombinasi crossover dan mutation rate masing-masing 0.4 dan 0.6. Pengujian ini juga didapatkan seleksi terbaik yaitu seleksi elitis. Setelah mendapatkan parameter-parameter terbaik, didapatkan hasil nilai fitness dari parameter-parameter terbaik sebesar 0.000788.
