Penerapan Algoritma Genetika pada Pengendalian Persediaan dengan Metode Periodic Review

Pengendalian persediaan adalah bagian penting dari manajemen rantai pasok. Dua metode utama yang digunakan adalah Continuous Review dan Periodic Review. Pengendalian persediaan dengan periodic review adalah sistem di mana tingkat persediaan diperiksa pada interval waktu yang tetap, misalnya setiap minggu atau setiap bulan. Pada setiap periode review, pesanan dilakukan untuk mengisi kembali persediaan hingga mencapai tingkat tertentu yang telah ditentukan, sering disebut tingkat persediaan maksimum. Metode ini memiliki beberapa keunggulan seperti kesederhanaan dalam implementasi dan kebutuhan administrasi yang lebih rendah dibandingkan metode Continuous Review.  Salah satu tantangan utama dari metode Periodic Review adalah menentukan kapan dan berapa banyak pesanan yang harus dilakukan untuk meminimalkan biaya persediaan dan menghindari kekurangan atau kelebihan stok, sehingga diperlukan teknik optimasi yang tepat.

Algoritma genetika adalah metode pencarian dan optimisasi yang meniru proses evolusi alami. Algoritma ini bekerja dengan memulai dari populasi solusi potensial dan menggunakan operasi seperti seleksi, crossover, dan mutasi untuk mengembangkan solusi yang lebih baik. Proses dimulai dengan inisialisasi, yaitu membuat populasi awal yang terdiri dari beberapa kromosom, di mana setiap kromosom mewakili solusi potensial. Selanjutnya, seleksi dilakukan untuk memilih kromosom berdasarkan tingkat kecocokan (fitness) mereka, di mana kromosom dengan nilai fitness yang lebih baik memiliki peluang lebih besar untuk dipilih. Setelah itu, crossover mengkombinasikan dua kromosom untuk menghasilkan satu atau lebih anak kromosom. Mutasi kemudian mengubah beberapa bagian dari kromosom secara acak untuk mempertahankan keragaman dalam populasi. Akhirnya, evaluasi dan iterasi dilakukan dengan mengevaluasi anak-anak kromosom dan mengulangi proses ini hingga mencapai kriteria penghentian, seperti jumlah iterasi atau tingkat kecocokan yang diinginkan.

Penggunaan algoritma genetika dalam metode Periodic Review dapat membantu menentukan parameter optimal seperti periode pemesanan dan tingkat persediaan maksimum. Dalam penerapannya, setiap kromosom merepresentasikan kombinasi dari parameter periode pemesanan dan tingkat persediaan maksimum. Fungsi fitness dirancang untuk meminimalkan total biaya persediaan, termasuk biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya kekurangan persediaan. Proses evolusi kemudian digunakan untuk mengevaluasi dan mengembangkan populasi solusi hingga mencapai parameter yang optimal. Melalui seleksi, crossover, dan mutasi, algoritma genetika terus memperbaiki solusi sehingga sistem pengendalian persediaan menjadi lebih efisien dan efektif.  

 Dengan kemampuan untuk mengeksplorasi berbagai kombinasi parameter dan menemukan solusi yang optimal, algoritma genetika dapat membantu perusahaan mengurangi biaya persediaan dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan. Kombinasi antara metode Periodic Review menggunakan algoritma genetika menjanjikan solusi yang adaptif dan handal dalam manajemen persediaan modern.