<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="159383">
 <titleInfo>
  <title>PENERAPAN METODE NEAREST NEIGHBOUR DAN PARTICLE SWARM RNOPTIMIZATION (PSO) DENGAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK  RNPENENTUAN RUTE DISTRIBUSI DI PT LANGINI JAYA GROUP</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>ALIZAR SYAHLEANDI</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Teknik Industri</publisher>
   <dateIssued>2025</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Distribusi merupakan salah satu elemen penting dalam suatu perusahaan. &#13;
Perusahaan perlu memperhatikan proses distribusi terutama pada penentuan rute &#13;
distribusi agar produk dapat diantarkan sampai ke konsumen. PT Langini Jaya &#13;
Group merupakan salah satu perusahaan air minum yang berada di Banda Aceh. &#13;
Perusahaan ini dapat memasarkan produknya di wilayah Banda Aceh, Aceh Besar &#13;
sekitarnya. Produk dikirim menggunakan truk pengantar menuju lokasi distribusi, &#13;
namun pada PT Langini Jaya Group menentukan rute distribusi berdasarkan asumsi &#13;
driver tanpa mempertimbangkan biaya distribusi, jarak dan emisi yang dikeluarkan. &#13;
Maka dari itu tujuan penelitian ini untuk menentukan rute distribusi yang lebih &#13;
optimal dengan menggunakan metode Nearest Neighbour (NN) dan Particle &#13;
Swarm Optimization (PSO) yang dipadukan dengan metode K-Means Clustering. &#13;
Pada penelitian ini terdapat 40 lokasi distribusi dengan total permintaan sebesar 520 &#13;
kardus yang akan dibagi menjadi 2 cluster berdasarkan hasil K-Means Clustering. &#13;
Pada penerapan NN terdapat efisiensi pengurangan jarak pada cluster 1 sebesar &#13;
2,75%, dan pada cluster 2 terdapat penambahan jarak sebesar 2,41%. Sementara itu &#13;
metode PSO memiliki efisiensi yang lebih besar daripada NN, yaitu pengurangan &#13;
jarak pada cluster 1 sebesar 7,76%,  dan pada cluster 2 sebesar 10,52%. Oleh karena &#13;
itu terdapat efisiensi biaya distribusi pada cluster 1 sebesar Rp2.280, dan cluster 2 &#13;
sebesar Rp3.105, serta penurunan emisi pada cluster 1 sebesar 4,256 kg dan cluster &#13;
2 sebesar 5,796 kg.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>159383</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2025-07-09 16:06:37</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2025-07-10 08:47:38</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>