Perbandingan Pemrograman Linear dan Algoritma Genetika dalam Evaluasi Strategi Penjualan untuk Meningkatkan Pendapatan Money Changer (Studi Kasus: PT Bali Primadana Gemilang)

Latar Belakang. Perdagangan valuta asing merupakan aktivitas yang sangat dinamis dan memiliki risiko tinggi akibat fluktuasi nilai tukar mata uang. PT Bali Primadana Gemilang, sebagai perusahaan money changer di Bali, menghadapi tantangan dalam menentukan strategi penjualan valuta asing yang optimal untuk memaksimumkan pendapatan. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode optimasi, yaitu Pemrograman Linear dan Algoritma Genetika, dalam mengevaluasi strategi penjualan valuta asing agar dapat meningkatkan pendapatan perusahaan. Penelitian ini menggunakan data transaksi harian selama 30 hari dengan fokus pada empat mata uang dominan: USD, AUD, EUR, dan JPY. Metode. Pemrograman Linear memformulasikan masalah ke dalam fungsi objektif dan kendala linear yang dioptimasi dengan bantuan Python. Sementara itu, Algoritma Genetika melakukan proses evolusi alami melalui mekanisme seleksi, crossover, dan mutasi untuk menemukan solusi optimal dari strategi penjualan. Hasil. Penelitian menunjukkan bahwa kedua metode berhasil meningkatkan pendapatan dibandingkan strategi awal perusahaan. Namun, Pemrograman Linear memberikan hasil optimasi pendapatan yang lebih tinggi sebesar Rp457juta, dibandingkan Algoritma Genetika sebesar Rp230juta. Kesimpulan. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa Pemrograman Linear lebih efektif dalam menyusun strategi penjualan valuta asing untuk periode waktu tertentu, khususnya dalam konteks data yang terstruktur dan kendala yang terdefinisi jelas.