Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Transportasi darat, khususnya truk, merupakan penyumbang utama biaya logistik secara keseluruhan, dibandingkan dengan kereta api dan udara. Untuk mengoptimalkan biaya logistik, kita perlu mengoptimalkan rute pengiriman. Namun, tantangan yang dihadapi adalah jumlah titik pengantaran juga berkembang dengan cepat seiring berkembangnya zaman, yang membuat banyak rute yang dapat dipilih untuk melakukan pengiriman dari depot ke tiap-tiap titik, sehingga meningkatkan kompleksitas untuk menemukan rute yang optimal. Masalah rute ini dapat didefinisikan sebagai VRP yang memiliki kendala kapasitas yaitu CVRP. Penelitian sebelumnya telah berhasil menyelesaikan CVRP skala besar dengan beberapa pendekatan algoritma. Dalam penelitian ini, penulis menggabungkan savings algorithm untuk meningkatkan solusi awal dengan Tabu Search yang sangat populer untuk menyelesaikan CVRP skala besar. Algoritma yang ditingkatkan ini diuji pada benchmark CVRP Arnold et al. [5] dan terbukti memiliki hasil yang cukup kompetitif dibandingkan dengan solusi terbaik yang diketahui.

---

Road transportation, particularly trucking, is the main contributor of logistic cost in total, compared to rail and air. To optimize the cost of road logistics, we need to optimize delivery routes. However, the challenges are that the number of delivery points are also growing rapidly, which makes many possible routes to deliver the package from the depot, and increasing the complexity to find the optimal one. This route problem could be defined as CVRP. Previous research has already proved to solve very large scale CVRP with several approaches to the algorithm. In this paper, we’re combining a Saving Algorithm to improve the initial solution and the very popular Tabu Search to solve very large scale CVRP. This improved algorithm is tested into Arnold et. al. [5] CVRP benchmark and proved to have competitive results compared to the best known solutions."

"Transportasi dan distribusi adalah dua kegiatan penting bagi perusahaan karena melalui kegiatan ini perusahaan memenuhi kebutuhan konsumen. Salah satu solusi untuk melakukan efisiensi tersebut adalah dengan menyusun rute pengiriman yang optimal dengan mencari jarak terpendek. Vehicle Routing Problem (VRP) dikenal sebagai konsep yang dapat digunakan untuk mendapatkan rute terbaik bagi kendaraan.Tujuan dari VRP adalah mengatur urutan rute pemberhentian dalam pengiriman sehingga menghasilkan jarak tempuh total seminimal mungkin. Tabu Search (TS) adalah salah satu solusi metaheuristik yang berbasis pada pencarian lokal. PT Kawan Lama Sejahtera adalah sebuah perusahaan penyediaan peralatan teknik, industri, dan permesinan di Indonesia. Penentuan rute pengiriman barang yang sesuai instuisi sopir menyebabkan terjadinya ketidakefisien. Guna menyelesaikan masalah pengiriman barang di Distribution Center PT Kawan Lama Sejahtera tersebut, maka dikembangkan model penyelesaian VRP dengan metode Tabu Search (TS). Dengan sistem usulan ini menghasilkan penurunan persentase sebesar 5,1 % dari sistem yang sekarang ada.

---

Transportation and distribution are two important activity for the company because through these activities meet the needs of enterprise customer. One solution for such efficiency is to develop an optimaldelivery route to find the shortest distance. Vehicle Routing Problem ( VRP ) is known as a concept that can be used to obtain the best route for vehicle.

The purpose of the VRP is to set the order of dismissal in the delivery route resulting in a total mileage to a minimum. Tabu Search ( TS) is one of metaheuristic solution based on local search. Kawan Lama Sejahtera,pt is a company providing engineering equipment, industrial, and machinery in Indonesia. Determination of delivery routes in accordance driver instuisi. In order to solve problem in the delivery, then the model developed by the VRP Tabu Search. With this proposed system produce a percentage decrease 4,3 % of the existing system."

"Skripsi ini membangun suatu model integrasi antara inventori di pelabuhan loading dan ketersedian muatan di pelabuhan unloading melalui penentuan rute dan penjadwalan kapal VLGC yang berfungsi sebagai pengangkut dari pelabuhan loading dan sekaligus sebagai floating storage di pelabuhan unloading. Untuk menentukan rute penjadwalan yang optimal harus ditetapkan berapa jumlah produk yang akan diangkut, kapan waktunya, menggunakan kapal yang mana, memastikan ketersediaan muatan di pelabuhan unloading, dan level inventori produk yang tidak melebihi batas kapasitas pelabuhan. Model yang dikembangkan bertujuan untuk meminimalkan biaya dengan dasar algoritma Tabu Search dengan tools Matlab. Dari hasil running program optimasi disimpulkan bahwa model yang dikembangkan memiliki performasi yang baik dibandingkan dengan kondisi existing.

---

This research present a model of integration of inventory at the loading port and the cargo availability at unloading port though routing and ship scheduling VLGC vessel that serves as a transporter of cargo from the loading portas wellas floating storage at unloading port. The optimal routing schedule Should specify how much of each product to carry, at what time, on which ship, ensure the cargo availability in unloading port, and the stock levels of the product cannot exceed the inventory capacity of loading port. The model has objective function to minimaze cost of ship that developed with Tabu Search algorithm using Matlab. form optimization running program conclude that model has good performance compared existing conditions."

"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."

"Persaingan di industri rokok sangat ketat dilihat dari semakin banyaknya jumlah industri rokok yang ada di Indonesia. Perusahaan mulai menyadari bahwa logistik mempunyai pengaruh yang cukup berarti terhadap biaya. Kontribusi biaya transportasi dalam sistem distribusi perusahaan mencapai 1/3 hingga 2/3 dari total biaya distribusi. Dengan demikian diperlukan etisiensi pada sistem transportasi untuk mengurangi beban biaya operasional perusahaan. Pada kenyataannya di lapangan masalah yang sering ditemui adalah Vehicle Routing Problem (VRF). Banyak metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Salah satu metode dalam menyelesaikan masalah VRP ini adalah Adaptive Large Neighborhood Search yang mempunyai kelebihan dalam menyelesaikan masalah yang berbeda dalam VRP, yaitu The Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) dan The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Metode ini diharapkan akan memperbaiki sistem transportasi, khususnya penemuan rute yang akan menurunkan biaya pengiriman produk ke konsumen.Penerapan Metode Adaptive Large Neighborhood Search ini menggunakan studi kasus. PT. X untuk pengiriman produk dari depot ke konsumen-konsumennya yang tersebar di sekitar wilayah Cirebon, Jawa Barat. Penyelesaian dilakukan menggunakan program komputer menggunakan bahasa pemrograman matlab. Selanjutnya data pengiriman selama 1 bulan diolah menggunakan peranti lunak ini dan menghasilkan rute dengan penurunan jarak tempuh sebesar 709.1 km atau sebesar 8.2%, terjadi penurunan biaya pengiriman sebesar Rp. 1.056.934,80 jika dipersentasekan adalah sebesar 8.2% dan terjadi penurunan jumlah trip Sebanyak 8 trip atau sekitar 6.35%.

---

Competition in cigarettes industries is very tight which is looked from the number of cigarettes industries in Indonesia. Companies realize that logistic have enough influence to expense. The transportation cost contribution on distribution system in a company typically range between one third and two thirds of total logistics costs. Because of that, efficiency is needed to decrease company?s operational cost on distribution. Problems that oiten occurs in practice what is called Vehicle Routing Problem (VRP). Many methods used to solve this kind of problem. One of the method in Vehicle Routing Problems is Adaptive Large Neighborhood Search Algorithm which can solve different problems in VRP such as The Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPT W) and The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). This method is hoped will improve the transportation system, especially route determining which will reduce cost of delivery to customer.The implementation of Adaptive Large Neighborhood Algorithm use case PT. X for product shipment from depot to its consumers which spread among Cirebon, West Java. Computer programming is used to solve the problem then it is developed with Matrix Laboratory Language. Then the data for 1 month shipment is processed by this software and resulting improvement that is 709.1 km distance reduction or 8.2%, Rp. Rp. I.O56.934,80 cost reduction or 8.2% from total transportation cost and the number of trip is decrease until 8 trips or about 6.35%."

"Vehicle Routing Problem with Time Windows menjadi suatu permasalahan bagi perusahaan saat ini dimana biaya logistik yang semakin tinggi. Penentuan rute yang tepat untuk distribusi barang sangat dibutuhkan untuk menekan biaya bahan bakar kendaraan. Penyelesaian VRPTW ini menggunakan algoritma metaheuristic: Tabu Search, Particle Swarm Optimization dan Simulated Annealing. Penelitian ini membandingkan karakter dari ketiga algoritma tersebut. Dimana hasil tabu search memberikan nilai yang mayoritas optimal dibandingkan ketiganya. Tetapi untuk iterasi pendek, PSO memberikan nilai yang cepat menuju optimal.

---

Vehicle Routing Problem with Time Windows become main problem to company when dealing with distribution cost that comes bigger. Determining best routing to distribute goods or service can help reduce distribution cost. This research using metaheuristic algorithm: Tabu Search, Particle Swarm Optimization dan Simulated Annealing to solve VRPTW. This research benchmark that three algorithm. The conclusion is tabu search bring best solution for long iteration. But for short iteration, PSO bring better solution."

"Penelitian ini membahas mengenai kasus distribusi Premium, Kerosin dan Solar di perusahaan Migas yang mengalami masalah deviasi jumlah pendistribusian produk di beberapa depot utama (pelabuhan bongkar) yang disebabkan oleh keterlambatan kapal, keterbatasan draft pelabuhan dan fluktuasi permintaan. Pengoptimalan rute dan jadwal pendistribusian bahan bakar ini menggunakan Algoritma Tabu Search dengan mengintegrasikan 2 kapal yang berbeda jenis Medium Range (MR) dan General Purpose (GP), konsumsi harian di tiap pelabuhan bongkar berbeda akan tiap produk, stok pelabuhan muat tidak terbatas, keterbatasan draft pelabuhan sehingga menghasilkan sebuah solusi yang menjaga keberadaan persediaan pengaman dengan biaya transportasi yang minimum. Rute usulan dari penelitian ini dirancang dengan penjadwalan 30 hari menggunakan perangkat lunak Matlab versi 7 (R2000b). Hasil yang diperoleh memberikan performansi yang baik karena rute dan jadwal yang dihasilkan dapat menjaga keberadaan persediaan pengaman dengan total biaya sebesar Rp. 6,265,337,216 dengan pertimbangan Kapal MR digunakan dedicated untuk pelabuhan bongkar TTM.

---

This research discusses about case of fuel distribution (Premium, Kerosene and Solar) in an oil company which involved in quantity of product distribution problem in some main depot (unloading port) which are caused by ship lateness, limitation of draft and demand fluctuation. It is solved by using Tabu Search Algorithm which have model that integrate two different ships consist of Medium Range (MR) and General Purpose (GP), different daily consumption product of every unloading port, unlimited inventory loading port, and limited port draft for give a solution to maintain safety stock with low transportation cost. This routes were designed by planning horizon 30 days using Matlab 7th version (R2000b). The result prove that safety stock in each unloading port can be maintained with total cost is Rp. 6,265,337,216. MR (Medium Range) ship is dedicated to fulfill TTM port demand."

"Penggunaan internet di Indonesia terus meningkat seiring dengan bererkembangnya zaman yang berpengaruh pada peningkatan penggunaan SIM Card. Dari hal ini, maka berdirilah salah satu perusahaan telekomunikasi yang bergerak sebagai operator penyedia jasa telekomunikasi berbasis teknologi 4G LTE Advanced. Sebagai salah satu perusahaan telkomunikasi besar, jaringan rantai pasok juga menjadi kompleks, sehingga perusahaan harus memiliki manajemen rantai pasok yang baik dan benar, termasuk aktivitas logistik dan distribusi. Namun, dengan biaya distribusi yang tinggi terdapat perbedaan biaya antara target dengan keadaan aktual yang disebabkan karena perencanaan pengiriman produk yang belum optimal dan metode routing yang tergolong masing manual. Oleh sebab itu, perusahaan memerlukan sebuah metode optimasi untuk perencanaan rute distribusi untuk mengurangi total biaya distribusi. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengembangkan model optimasi menggunakan Mixed-Integer Linear Programming (MILP). Model optimasi dikembangkan dari membangun formulasi permasalahan menjadi model matematika yang kemudian diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman Python dengan software Spyder dan library Gurobi Optimizer. Penelitian ini menggunakan sampel berjumlah 10 hari yang pemilihannya menggunakan pendekatan statistika. Hasil akhir model menghasilkan penurunan jarak perjalanan sebesar 764,9 km dan penurunan waktu perjalanan sebesar 638 menit. Hasil dari penelitian menghasilkan total biaya distribusi yang turun dari Rp 7.823.417 menjadi Rp 7.096.000, atau menghemat biaya sebesar Rp 727.417 atau sebesar 9,30%.

---

The use of the internet in Indonesia continues to increase along with the development of the times which has an effect on increasing the use of SIM cards. From this, a telecommunications company was established which operates as a telecommunications service provider based on 4G LTE Advanced technology. As a large telecommunications company, supply chain networks are also complex, so company must have good and correct supply chain management, including logistics and distribution activities. However, with high distribution costs, there is a cost difference between the target and the actual situation caused by planning for product delivery that is not optimal and the routing method which is classified as manual. Therefore, the company need an optimization method for planning distribution routes to reduce the total cost of distribution. This research was conducted by developing an optimization model using Mixed-Integer Linear Programming (MILP). The optimization model was developed from building problem formulations into mathematical models which were then translated into the Python programming language with Spyder software and the Gurobi Optimizer library. This study used a sample of 10 days whose selection used a statistical approach. The final results of the model resulted in a decrease in travel distance of 764.9 km and a decrease in travel time of 638 minutes. The results of the study resulted in a total distribution cost that fell from Rp 7,823,417 to Rp 7,096,000, or cost savings of Rp 727,417 or 9.30%."

"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."