No abstract

Pertamina Fuel Terminal Boyolali MOR IV memiliki tugas untuk mendistribusikan produk BBM yang dihasilkan ke SPBU di Jawa Tengah dan sebagian Jawa Timur. Penelitian ini membahas pendistribusian BBM dari depot ke SPBU di Kabupaten Magetan dengan permintaan BBM sebesar 16 kl, 24 kl, dan 32 kl dengan pemilihan atau penentuan rute distribusi yang tepat sehingga memperoleh ketepatan waktu yang optimal. Tahapan penelitian yang pertama membuat formulasi model masalah capacitated vehicle routing problem (CVRP) menggunakan Excel Solver sebagai metode penyelesaiannya. Lalu tiga kriteria rute mobil tangki dengan kapasitas 16 kl, 24 kl dan 32 kl digunakan untuk menentukan distribusi BBM di Kabupaten Magetan. Hasil simulasi menggunakan software Excel Solver didapatkan rute terpendek untuk mengirimkan BBM ke 11 SPBU yang berada di Kabupaten Magetan dengan menggunakan 1 mobil tangki 24kl dan mobil tangki 32 kl. Dan didapatkan total jarak yang dilaluli oleh semua kendaraan mobil tangki adalah sejauh 2260,6 kilometer sehingga memberikan rute yang lebih baik dari rute yang ada sebelumnya yaitu sejauh 2686,2 kilometer. Kata kunci: CVRP, distribusi, excel solver, rute Optimization of BBM Distribution Routes by Implementing Capacitated Vehicle Routing Problem

Machine learning is a one of computer science field, machine-learning studies how computers are able to learn from data to improve their intelligence. Machine learning consists of many classification methods, including Neural Networks, Support Vector Machines, Logistics Regression, and others. In this study, a classification process carried out using the Logistics Regression method for cases of Diabetes. Diabetes is an increase in glucose in the bloodstream due to a lack of insulin, which is responsible for the transfer of glucose from the blood to tissues or cells. This study created with the aim of improving previous paper. The data used in this study are the same data as previous studies published by the Pima Indian Diabetes Dataset. In this study, several stages used, those are pre-processing, processing, evaluation, and website-based application development. The data in this study divided into two, 75% for training data, and 25% for testing data. This study produces an evaluation with an accuracy 80%, which means it is better than the previous paper, which is 75, 97%.