Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu metode untuk meningkatkan efisiensi biaya transportasi adalah dengan merencanakan rute distribusi yang dilalui untuk mengantarkan produk dari depot hingga konsumen dengan menggunakan VRP (Vehicle Routing Problem) atau VSP (Vehicle Scheduling Problem). Salah satu kasus yang unik adalah penerapan VRP dalam permasalahan distribusi surat kabar harian (Newspaper Delivery Problem atau NDP), di mana konsumen akan menginginkan surat kabar sampai di tangan mereka sedini mungkin, di sisi lain biasanya pencetakan baru diIakukan setelah berita terakhir diperoleh. Walaupun waktu pencetakan dikurangi atau kapasitas pencetakan ditingkatkan, masih ada kemungkinan terjadi keterlambatan pengiriman apabila tidak ada perencanaan rute distribusi yang efisien.Karena kompleksnya suatu pemasalahan VRP, maka umumnya penyelesaian VRP dilakukan dengan beragam pendekatan heuristik. Salah satu metode heuristik modern adalah algoritma metaheuristik hibrida dua fase yang dikemhangkan oleh Homberger & Gehring (2004), Algoritma ini menggabungkan pencarian populasi ((U, A)-Evolution Strategy) dengan pencarian lokal (Tabu Search).Penerapan algoritma ini menggunakan studi kasus distribusi surat kabar Harian A di kola Palembang. Karena saat ini Harian A menggunakan pihak ketiga untuk mendistribusikan produknya ke agen-agen, maka diperlukan suatu metode perencanaan rute distribusi yang lebih baik agar pengiriman selalu tepat waktu dan biaya yang dikeluarkan termanfaatkan secara optimal. Penggunaan algoritma metaheuristik hibrida dua fase ditujukan untuk meminimumkan jumlah kendaraan dan jarak tempuh total, sehingga diperoleh rute distribusi yang lebih efisien.Hasil perbaikan rute dengan algoritma ini pada studi kasus distribusi Harian A adalah penurunan jumlah kendaraan dari 4 menjadi 3 kendaraan, penurunan jarak tempuh sebesar 20,65%, serta Iebih seimbangnya utilitas kendaraan secara keseluruhan. Penurunan jarak tempuh tersebut merefleksikan penurunan biaya perjalanan. Selain analisis terhadap rute usulan, dilakukan pula analisis metode, studi parameter, waktu run program, serta analisis sensitivilas dengan perubahan variabel waktu.

---

Scheduling delivery routes using Vehicle Routing Problem (VRP) or Vehicle Scheduling Problem (VSP) is one way to increase the efficiency of transportation cost. A specific VRP implementation case is the Newspaper Delivery Problem (NDP), in which customers would prefer the delivery time to he as early as possible, whereas newspaper companies prefer the printing time to be as late as possible after the latest news covered. The printing time may be reduced, and the printing capacity may be increased. Even so, the possibility of tardiness in delivery still exists if there is no efficient route scheduling.

Due to the level of complexity of VRP problems, recent researches are focused more on heuristic approaches. One of the modern heuristic method is the two-phase hybrid metaheuristic algorithm developed by Homberger & Gehring (2004). The algorithm combines population search ((U,A)-Evolution Strategy) with local search (Tabu Search).

A case study on the delivery of newspaper A in Palembang is performed to implement the algorithm. Currently, newspaper A uses a third-party delivery company. Hence, a better delivery route scheduling method is important to maintain punctuality in delivery and also to optimize the costs expended. The objective of the two-phase hybrid metaheuristic algorithm is to minimize total vehicle number and total travel distance, so a more efficient delivery schedule is acquired.

Using the algorithm, route improvements are shown in the case study, in terms of total vehicle number (reduced from 4 vehicles to 3 vehicles), total travel distance (reduced 20.65%), and a more balanced overall vehicle utility. The reduction of the total travel distance reflects the reduction of the total travel cost. Analysis are performed encompassing the proposed route, the method, the parameter studies, the elapsed time of the program runs, and sensitivity analysis by changing time variables."

"Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows (PDPTW) adalah suatu permasalahan dalam pencarian rute optimal untuk memenuhi permintaan sejumlah pelanggan dengan setiap permintaan terdiri dari permintaan jemput dan antar. Solusi yang ingin dicapai adalah solusi dengan banyaknya rute yang minimum dan total jarak yang minimum. Tugas akhir ini membahas aplikasi algoritma hibrida dua tahap pada PDPTW dan implementasinya pada data benchmark Li dan Lim dengan menggunakan perangkat lunak. Tahap pertama menggunakan algoritma simulated annealing untuk meminimumkan banyaknya rute dengan pembentukan solusi awal menggunakan metode insertion heuristic dan tahap kedua menggunakan algoritma large neighborhood search untuk meminimumkan total jarak.

---

Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows (PDPTW) is a problem of finding optimal route to serve customer's demands where each demand consists of pickup and delivery service. The optimal solution is the solution with minimum number of routes and minimum total distance. This final project presents an application of two-stage hybrid algorithm for PDPTW and its implementation on Li and Lim benchmark data using software. The first stage uses simulated annealing algorithm to minimize the number of routes with insertion heuristic used in the construction of initial solution. Then, the second stage uses large neighborhood search algorithm to minimize the total distance. That algorithm is implemented for benchmark problem."

"Transportasi merupakan kunci untuk mengambil keputusan dalam distribusi. Selain biaya dalam pembelian barang, transportasi juga membutuhkan biaya yang tinggi dalam distribusi. Biaya transportasi dapat dikurangi apabila suatu perusahaan mampu menyusun penjadwalan dan rute kendaraan terbaik hingga dapat meminimalkan jarak dan waktu. Permasalahan dalam transportasi adalah Vehicle Routing Problem (VRP) yaitu merancang rute sejumlah kendaraan yang ada di depot, yang harus ditentukan jumlahnya agar tersebar secara geografis supaya bisa melayani konsumen-konsumen ditempat-tempat berbeda.Tujuan dari VRP adalah mengantar barang kepada konsumen dengan biaya minimum melalui rute-rute kendaraan yang keluar masuk depot. Penjadwalan pengiriman barang di PD Berkat Pangan Makmur dilakukan berdasarkan kapan dan jumlah pesanan dari konsumen, sehingga dapat menyebabkan kapasitas kendaraan dan sopir tidak mencukupi. Oleh sebab itu perusahaan ini harus bisa membuat penjadwalan dan penentuan rute yang optimal. Penjadwalan dan penentuan rute yang optimal dapat dibuat dengan model VRP dengan metode Tabu Search (TS). Tabu Search dapat disusun dalam suatu program menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic.

---

Transportation is the key to make decisions in the distribution. Instead the cost of purchase goods, transportation costs are also high in distribution. Transportation cost may be reduced if a company is able to arrange vehicle scheduling and route to minimize distance and time. Problems in the transportation of Vehicle Routing Problem (VRP) to design a route that is a number of vehicles in the depot, the amount must be determined to spread geographically so can serve consumers in different place.

The objectives of the VRP is to accompany the goods to consumers with minimum cost route through-route vehicles that enter depot exit. Scheduling in the delivery of goods at PD Berkat Pangan Makmur based on when and the number of orders from consumers, so capacity can cause the vehicles and drivers are not sufficient. Therefore, this company must be able to make scheduling and determining the optimal route. Scheduling and determining the optimal route can be created with the model VRP with the method Taboo Search (TS). Tabu Search can be arranged in a program using Visual Basic programming language."

"Penelitian ini membahas mengenai kasus distribusi di suatu perusahaan agribisnis yang memiliki biaya transportasi yang cukup tinggi. Penentuan rute distribusi dengan menggunakan Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi biaya transportasi.Tujuan dari VRP adalah mengatur urutan rute pengiriman sehingga menghasilkan jarak tempuh total seminimal mungkin. Untuk menyelesaikan permasalahan pengiriman produk di perusahaan agribisnis ini, maka dikembangkan model penyelesaian VRP dengan menggunakan algoritma Tabu Search. Tabu Search merupakan salah satu kelas metaheuristik yang berbasis pada pencarian lokal.Rute usulan hasil penelitian menghasilkan perbaikan, yaitu pengurangan jarak tempuh dan biaya transportasi sebesar 11,13% dan 10,46% untuk satu minggu pengiriman.

---

This research studies about a distribution case in an agribusiness company that has high transportation cost. Setting delivering routes using Vehicle Routing Problem (VRP) is one of method that applicable to increase the efficiency of transportation cost.

The objective of VRP is to set delivering routes order so that its total distance can be minimize. In order to solve delivery problem in this agribusiness company, VRP model was developed using Tabu Search algorithm. Tabu Search is one of metaheuristics class that works based on local search.

The result of this research shows the improvement that reduce total distance traveled and transportation cost by 11,13% and 10,46% for one week of delivery."

"Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) adalah masalah penentuan rute kendaraan dalam pendistribusian barang/jasa ke sejumlah pelanggan yang memiliki biaya minimum dengan tambahan kendala time windows, biaya direpresentasikan oleh total jarak yang ditempuh kendaraan dari depot dan kembali ke depot.Pada tugas akhir ini, digunakan algoritma genetika hibrida untuk menyelesaikan VRPTW. 50% populasi awal dibentuk dengan menggunakan metode Push Forward Insertion Heuristic (PFIH) dilanjutkan dengan -Interchange, dan 50% lainnya dibentuk secara acak. Tiga operator utama algoritma genetika yang digunakan adalah ranking based selection, merge-heuristic crossover, dan sequence based mutation. Pada tugas akhir ini juga akan diimplementasikan algoritma genetika hibrida pada VRPTW dengan perangkat lunak.

---

Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) is a problem of determining the route of vehicles that has minimum cost in the distribution of goods /services to a number of customers with addition of time constraint, the cost is represented by the total distance traveled by vehicles from depot and returned to depot.

In this final project, a hybrid genetic algorithm used to solve VRPTW. 50% of initial population is generated by Push Forward Insertion Heuristic (PFIH) and then -Interchange, and the other 50% is randomly generated. Three major operator that used in this final project are ranking based selection, merge-heuristic crossover, and sequence based mutation. Hybrid genetic algorithm is implemented on Solomon?s benchmark data of VRPTW."

"Penelitian ini mennyajikan perbandingan antara vehicle routing problem (VRP) yang merupakan sebuah permasalahan optimasi dengan kendala jalur dan juga kapasitas kendaraan dengan vehicle routing problem with pickup and delivery yang juga merupakan sebuah permasalahan VRP namun juga memiliki fungsi pickup atau pengambilan barang. Nantinya perbandingan ini akan dilakukan dengan membuat sebuah model dengan menggunakan visual basic for application (VBA) pada perangkat lunak microsoft excel. Model yang dibuat nantinya akan bisa melihat apakah dengan adanya fungsi pickup ini akan bisa mengurangi total jarak yang ditempuh kendaraan atau tidak.

---

This research presents a comparison between Vehicle Routing Problem (VRP) which is an optimization problem with line and capacity constraint and Vehicle Routing Problem with Pickup and Delivery (VRPPD) which is also a problem in VRP but VRPPD has a pickup function which differs it from a normal VRP. This comparison will be made by creating a model using visual basic for application (VBA) in microsoft excel. This model will enable us to see if pickup function in VRPPD can reduce total distance in a distribution system."

"Vehicle routing problem (VRP) merupakan aplikasi dari optimasi kombinatorial untuk menentukan sejumlah rute yang diawali dan diakhiri di suatu tempat. Permasalahan pengelolaan pengangkutan sampah merupakan bagian yang sangat penting dalam menjaga estetika dan kenyamanan suatu kota maupun wilayah. Provinsi Sumatera Utara sendiri merupakan salah satu provinsi di Indonesia penghasil timbunan sampah, dimana wilayah pada provinsi tersebut yang memiliki rasio produksi sampah harian per penduduk tertinggi adalah di Kota Pematangsiantar sebanyak 0,83 kg/hari per penduduk yang tentunya akan mengakibatkan tingginya angka timbunan sampah harian. Tingginya angka timbunan sampah tentunya harus di imbangi dengan baiknya pelayanan pengangkutan keseluruhan sampah yang ada di suatu wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan rute kendaraan untuk distribusi pengangkutan sampah dengan meminimalkan waktu tempuh yang optimal untuk distribusi tersebut. Dengan menggunakan vehicle routing problem diperoleh 43 rute untuk 34 unit kendaraan pengangkut sampah, dengan total timbunan sampah 183,1 m3/hari dan total waktu operasional 4608 menit

---

The Vehicle Routing Problem is an application of combinatorial optimization to determine a number of routes that start and end at one place. The problem of managing waste transportation is a very important part in maintaining the aesthetics and comfort of a city or region. North Sumatra Province itself is one of the provinces in Indonesia that produces waste piles, where the area in the province that has the highest daily waste production ratio per resident is Pematangsiantar City as much as 0.83 kg/day per resident which of course will result in high daily waste accumulation rates. The high number of landfills must of course be balanced with good transportation services for the entire waste in an area. This study aims to obtain vehicle routes for the distribution of waste transportation by minimizing the optimal travel time for the distribution. By using the Vehicle Routing Problem, 43 routes were obtained for 34 units of garbage transporting vehicles, with a total waste pile of 183.1 m3/day and a total operational time of 4608 minutes"

"Pangsa pasar Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) Asia Tenggara pada tahun 2018 menunjukan bahwa Indonesia merupakan pemegang bagian terbesar dengan nilai mencapai 46,36%. Volume penjualan AMDK di Indonesia mengalami peningkatan dari tahun 2009-2016 dengan rata-rata 12,5% setiap tahunnya. Dalam memenuhi permintaan AMDK di masyarakat Indonesia yang besar dan semakin meningkat, perusahaan FMCG perlu menerapkan sistem last mile delivery yang mana dapat mengambil 13% hingga 37% dari total biaya rantai pasokan serta menyumbang hingga 28% dari total biaya transportasi. Sistem last mile delivery yang saat ini digunakan oleh Distributor PT. X dalam penentuan rute delivery sehari-hari masih dilakukan secara manual atau belum menggunakan model optimasi. Selain itu, perusahaan juga ingin meminimalkan biaya operasional transportasi dengan memperhatikan kendala kapasitas dan jendela waktu. Pada studi kasus ini, peneliti menggunakan pendekatan Masalah Rute Kendaraan dengan Kapasitas dan Jendela Waktu (CVRPTW) dengan fungsi tujuan meminimalkan biaya transportasi yang dikombinasikan dengan algoritma heuristik sebagai model optimasi yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang dialami oleh perusahaan. Hasil model optimasi dapat menurunkan biaya sebesar 28% yang dipengaruhi oleh indikator hasil jarak tempuh kendaraan yang lebih pendek, waktu tempuh kendaraan yang lebih singkat, dan jumlah kendaraan yang digunakan lebih sedikit jika dibandingkan dengan kondisi saat ini yang diterapkan oleh perusahaan serta menyediakan penugasan kendaraan dan penentuan rute secara otomatis.

---

The Southeast Asian Bottled Drinking Water (AMDK) market share in 2018 shows that Indonesia is the holder of the largest share with a value reaching 46.36%. The sales volume of bottled drinking water in Indonesia has increased from 2009-2016 with an average of 12.5% annually. In meeting the large and increasing demand for bottled water in Indonesian society, FMCG companies need to implement a last mile delivery system which can take 13% to 37% of the total supply chain costs and contribute up to 28% of the total transportation costs. The last mile delivery system currently used by Distributor PT. X in determining the daily delivery route is still done manually or has not used an optimization model. In addition, the company also wants to minimize transportation operational costs by taking into account capacity constraints and time windows. In this case study, the researcher uses the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) approach with the objective function of minimizing transportation costs combined with a heuristic algorithm as an optimization model used to solve problems experienced by the company. The results of the optimization model can reduce costs by 28% which is influenced by indicators of shorter vehicle mileage, shorter vehicle travel time, and fewer vehicles used when compared to the current conditions applied by the company as well as providing vehicle assignments and routing automatically."

"Vehicle Routing Problem with Roaming Delivery Locations (VRPRDL) adalah masalah pencarian rute pengiriman barang yang optimal dengan mempertimbangkan lokasi pengiriman ke rumah pelanggan (home delivery) atau lokasi cadangan lain yang telah ditunjuk oleh pelanggan (roaming delivery). Jenis pengiriman tersebut dapat menjadi inovasi bagi pihak logistik dalam proses akhir pengiriman barang hingga sampai pada pelanggan (last mile delivery). Kerugian-kerugian seperti pencurian barang ataupun kerusakan barang karena pelanggan tidak berada di rumah dapat dihindari dan biaya operasional pengiriman dapat diminimalkan. Pada skripsi ini, digunakan metode algoritma genetika untuk mencari solusi dari VRPRDL. Data untuk simulasi percobaan terdiri dari 1 lokasi depot dan 30 pelanggan dengan masing-masing pelanggan memiliki 2 lokasi pengiriman yaitu 1 lokasi rumah dan 1 lokasi cadangan. Lokasi-lokasi pelanggan dan depot yang digunakan berada di provinsi DKI Jakarta. Hasil percobaan dengan menggunakan ukuran populasi 30, jumlah generasi 100, crossover rate (Cr) 0.7, dan mutation rate (Mr) 0.5 menunjukkan adanya penghematan total biaya menggunakan roaming delivery sebesar 18,90% dibandingkan dengan home delivery.

---

Vehicle Routing Problem with Roaming Delivery Locations (VRPRDL) is the problem of finding the optimal route for delivery of goods by considering the delivery location to the customer's house (home delivery) or other backup locations designated by the customer (roaming delivery). This type of delivery can be an innovation for logistics in delivering goods to the customer's last location or last-mile delivery. Such loss like theft of goods or damage to goods because the customer is not at home, can be avoided, and the operational shipping cost can be minimized. In this thesis, a genetic algorithm method is used to find a route solution for the problem. The data for the experimental simulation consists of 1 depot location and 30 customers with each customer having 2 delivery locations, namely one home location and one backup location. The locations of customers and depot used are in the province DKI Jakarta. The experimental result by using a population size of 30, the number of generations of 100, crossover rate (Cr) 0.7, and mutation rate (Mr) 0.5 indicates a total cost saving of using roaming delivery for 18.90% compared to home delivery."

"Pada masa sekarang permasalah penentuan rute kendaraan merupakan keadaan yang harus diperhitungkan dalam bisnis pengiriman. Dalam logistic permasalah penentuan rute kendaraan memiliki peranan kunci bagi perusahaan guna meminimalisir biaya transportasi, biaya penalti atas keterlambatan, dan meningkatkan kualitas layanan pada pengiriman. Permasalahan ketepatan waktu dalam proses pengiriman pada saat sekarang ini. Penelitian ini berpusat pada pengoptimalan biaya bahan bakar dan pinalti. Dalam makalah ini nantinya penulis memakai Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Dimana VRPTW sendiri merupakan masalah penentuan rute kendaraan yang paling banyak dibahas dalam  dunia nyata. Algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dan Algoritma Camel (CA) akan diterapkan dalam penelitian ini. Selanjutnya kedua algoritma akan dilihat mana dari kedua algoritma yang paling ideal untuk penyelesaian permasalahan penentuan rute dalam VRPTW.

---

At present The problem of determining vehicle routes is a condition that must be taken into account in the shipping business. In logistics, the problem of determining vehicle routes has a key role for companies to minimize transportation costs, penalty fees for delays, and improve service quality on delivery. The problem of timeliness in the delivery process at this time. This research focuses on optimizing fuel costs and penalties. In this paper, the author will use the Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Where VRPTW itself is the problem of determining vehicle routes that are most widely discussed in the real world. Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) and Camel Algorithm (CA) will be applied in this research. Furthermore, the two algorithms will determine which of the two algorithms is the most ideal for solving the problem of determining routes in VRPTW."