Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada skripsi ini akan dibahas masalah optimisasi rute kendaraan untuk pendistribusian barang dalam suatu interval waktu pelayanan, dimana pelayanan mungkin dilakukan di luar interval waktu yang telah ditentukan tetapi dikenakan suatu biaya denda (penalty). Masalah optimisasi ini disebut juga Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows (VRPSTW) yang bertujuan mencari rute kendaraan untuk pendistribusian barang dengan biaya minimum dalam suatu interval waktu pelayanan. VRPSTW merupakan masalah optimisasi kombinatorik berupa program linier, dimana rute kendaraan untuk pendistribusian barang terkait dengan variabel keputusan pada VRPSTW. Semakin banyak jumlah pelanggan yang akan dilayani, menyebabkan semakin banyak rute yang mungkin dilalui. Akibatnya semakin banyak jumlah variabel yang akan digunakan. Metode Column Generation-based Heuristics yang akan digunakan dalam skripsi ini merupakan salah satu metode yang efisien dalam menyelesaikan masalah program linier dengan jumlah variabel yang banyak. Ide dari metode tersebut adalah mencari rute (solusi) yang (atau mendekati) optimal tanpa harus mengetahui semua kemungkinan kombinasi rute (variabel) yang mungkin dilalui. Langkah awal dari metode ini adalah mendekomposisi masalah menjadi master problem dan subproblem, dimana bentuk master problem dari VRPSTW berupa set partitioning problem, sedangkan bentuk subproblemnya berupa insertion heuristics. Selanjutnya solusi yang didapat merupakan solusi heuristik.

---

This skripsi will discuss about the vehicle route optimization problem of goods distribution in time windows, where the services may done outside the time interval but incur a penalty cost. This optimization problem is also called the Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows (VRPSTW) which aims to find the vehicle route with a minimum cost route for goods distribution in a time windows. VRPSTW is a combinatorial optimization problem in the form of a linear program, where a vehicle for the distribution of goods associated with the decision variables VRPSTW. The more number of customers to be served, causing more routes that may be used. As a result, their will be more number of variables that will be used. Column generation-based heuristics method that will be used in this paper is a efficient method in solving the problem of linear programming with that much of variables. The idea of the method is to find a route (solutions) that (or near) optimal without knowing all the possible combinations of these (variables) that may be used. The initial step of this method is to decompose the problem into a master problem and subproblem, which the master problem of VRPSTW is a set partitioning problem, and the subproblem is an insertion heuristics subproblem. Furthermore, the obtainable solution is a heuristic solution."

"Masalah pemilihan rute optimal dari sejumlah kendaraan untuk melayani sejumlah pelanggan pada jasa penjemputan (pickup service) barang dengan jumlah pelanggan yang berubah terhadap waktu (Dynamic Vehicle Routing Problem/ DVRP) terjadi pada perusahaan-perusahaan layanan angkutan barang. Untuk mengatasi masalah DVRP, optimasi rute dilakukan secara berkala berdasarkan pembagian waktu yang proporsional pada jam operasional perusahaan. Jumlah pelanggan yang bertambah banyak mengakibatkan kemungkinan rute bertambah banyak, dimana setiap rute bersesuaian dengan setiap variabel/ kolom pada model matematis DVRP yang berupa pemrograman linier. Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah pemrograman linier dengan jumlah kolom yang sangat besar adalah metode column generation. Pada skripsi ini akan dibahas penerapan metode dynamic column generation yang merupakan perluasan dari metode column generation (statis) untuk menyelesaikan masalah pemilihan rute kendaraan yang optimal pada jasa penjemputan barang (pickup service) yang mempertimbangkan jumlah pelanggan yang berubah terhadap waktu (Dynamic Vehicle Routing Problem/ DVRP). Berdasarkan hasil implementasi menggunakan program komputer, rute yang diterapkan metode dynamic column generation lebih baik dibandingkan dengan rute yang tidak diterapkan metode dynamic column generation.

---

The choice of the best routes used a set of vehicle to serve a set of customer on pickup of goods services with the number of customers changing (dynamic) over time (Dynamic Vehicle Routing Problem/ DVRP) occur on a freight services company. To overcome the problem, a route optimization is done periodically based on the proportional time partition to the company operational hours. Growing number of customer cause growing number of possibilities route, which every route corresponding to every decision variable/ column in the DVRP linear programming model. One of the methods used to solve the problem of linear programming with a very large number of columns is column generation method. In this undergraduate thesis will be discussed about the application of dynamic column generation method which is an extension of the column generation (static) to solve the problem of selecting an optimal vehicle route on pickup of goods services which consider the number of customers changing (dynamic) over time (Dynamic Vehicle Routing Problem/ DVRP). Based on the result of implementation using the computer program, the route applied using the dynamic column generation method better than the route not applied using the dynamic column generation method."

"Optimisasi rute kendaraan untuk pengantaran barang merupakan salah satu cara untuk mengatasi masalah transportasi logistik di daerah perkotaan. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai masalah optimisasi rute pengantaran barang yang mempertimbangkan waktu pelayanan yang dapat berada diluar interval waktu yang sudah ditentukan, dengan dikenakan biaya penalty. Bentuk optimisasi rute pengantaran barang tersebut disebut sebagai Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows (VRPSTW). Pada optimisasi rute ini, setiap pelanggan harus dilayani tepat satu kali, dimana kendaraan yang digunakan mempunyai kapasitas yang sama. VRPSTW merupakan masalah optimisasi kombinatorik yang bertujuan untuk mencari rute dengan biaya minimum. Pencarian solusi dari VRPSTW pada skripsi ini menggunakan metode column generation yang dikombinasikan dengan labeling algorithm. Metode column generation mendekomposisi masalah menjadi master problem dan subroplem. Bentuk master problem dari VRPSTW berupa set partitioning problem dan subproblem yaitu Elementary Shortest Path Problem with Resource Constraint and Late Arrival Penalties (ESPPRCLAP). Pada skripsi ini diberikan ilustrasi contoh penyelesaian masalah optimisasi rute pengantaran barang dengan metode column generation.

---

Route optimization is one of city logistics measures to optimize logistics and the transportation systems. This skripsi focuses on route optimization problem where deliveries are possible outside the time windows with some penalty cost. This type of route optimization problem uses the form of Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows (VRPSTW). In route optimization, every customer has to be serviced exactly once. A set of vehicles is located at depot and the vehicles are identic each with the same capacity. VRPSTW is a combinatorial problem which aims to find a set of routes with minimum delivery cost. Column generation method is used to obtain solution for VRPSTW. To use column generation method to solve VRPSTW, the model formulation of VRPSTW is decomposed into master problem and subproblem. The master problem of the VRPSTW forms a set partitioning problem and Elementary Shortest Path Problem with Resource Constraint and Late Arrival Penalties (ESPPRCLAP) as a subproblem. In this skripsi, an instance of solving route optimization problem by column generation method which gives a set of route with minimum cost and satisfies all constraints is given."

"Hazardous material (hazmat) merupakan material yang berpotensi membahayakan manusia, infrastruktur dan lingkungan (US DOT, 2004). Karena berpotensi membahayakan, maka pada pengangkutan hazmat perlu memperhatikan risiko yang mungkin timbul (baik risiko jiwa maupun harta benda) selain mempertimbangkan faktor biaya, sehingga permasalahan pengangkutan hazmat termasuk ke dalam permasalahan multi obyektif.Salah satu cara untuk menangani permasalahan multi obyektif adalah dengan menerapkan konsep optimasi Pareto, yaitu konsep yang mengatakan bahwa suatu solusi dikatakan optimal jika tidak mungkin lagi meningkatkan suatu nilai fungsi tujuan tanpa mengurangi nilai fungsi tujuan yang lain. Konsep tersebut bekerja untuk menemukan himpunan solusi non-dominated dengan menerapkan aturan dominan pareto (pareto dominance rule).Pada skripsi ini akan dibahas masalah pemilihan rute kendaraan untuk mengangkut hazmat dengan memperhatikan waktu pelayanan (time windows) yang telah ditentukan yang dimodelkan ke dalam Hazmat Vehicle Routing Problem with Time windows (HVRPTW). Rute yang terpilih merupakan jalur non dominated, yaitu jalur dengan tingkat risiko dan biaya perjalanan yang paling kecil. Untuk memilih rute tersebut digunakan metode Multi-Objective Ant Colony System yang merupakan pengembangan dari metode Ant Colony System, yaitu metode yang mengadaptasi perilaku semut dalam mencari makanan dengan bantuan pheromone (zat kimia aromatik yang dikeluarkan oleh spesies semut).

---

Hazardous materials (hazmat) is defined by any substance or material which capable of causing harm to human, property and environment (US DOT, 2004). Therefore, in every hazmat transportation needs to pay attention to possible risks (both life and property risk) in addition to considering the cost factor. So that the problem of transporting hazmat belongs to the multi-objective problems.

The best approach to deal with multi objective problem is to apply the concept of Pareto optimization. This concept declare that an optimal solution is if there is no possibility to increase the value of objective function without eliminate the value of others objective function. This concept works to determine a set of non-dominated solutions applying conditions of Pareto dominance.

This research discuss about the problem of route selection of vehicles for transporting hazmat with focusing on service time (time windows) that has been determined and known as Hazmat Vehicle Routing Problem with Time Windows (HVRPTW). A non-dominated paths as selected path is the path with the smallest amount of risk and scheduled time. The route is selected by using Multi-Objective Ant Colony System algorithm which is the development of Ant Colony System methods that belongs to Ant Colony Optimization. This method adapts the behavior of ants in looking for feed helped by a pheromone (a chemical released by the aromatic species of ants)."

"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."

"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."

"Dalam menjalankan kegiatan distribusi dari depot ke agen- agen khusus di wilayah Jakarta dan Banten, PT. PERTAMINA mengalami permasalahan dalam menentukan rute dengan jarak yang minimum dengan batasan waktu pelayanan depot dan agen- agen yang disebut juga dengan Vehicle Routing Problem dengan Time Windows (VRPTW). Salah satu cara yang sering digunakan untuk menyelesaikan VRPTW adalah metode implicit enumeration. Metode ini menggunakan prosedur enumerasi untuk mendapatkan solusi optimal dari masalah pemrograman integer pada VRPTW. Hasil optimasi tersebut adalah sistem distribusi dengan menggunakan bahasa pemrograman C# yang meliputi rute distribusi yang efektif, penjadwalan pengiriman yang tepat dan sistematis, jarak tempuh pengiriman dan biaya distribusi yang minimum. Hasil penelitian diharapkan akan menjadi rujukan bagi PT. PERTAMINA untuk mengoptimalkan sistem distribusi yang sedang dijalankan sehingga biaya penjualan produk dapat ditekan, produk yang dipasarkan menjadi lebih kompetitif.

---

In performing distribution activities from depot to agents especially for Jakarta and Banten agents, PT. PERTAMINA were concerned in determining routes with minimum distances within service time windows from depot and agents called Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). One of methods using for solving VRPTW is implicit enumeration method. This method uses enumeration procedur to get optimal solution from integer programming VRPTW problem.

The solution is distribution system processed with C# program including effective distribution routes, exact and systematic scheduling, distances and minimum distribution cost. The research result is expected to be the suggestion for PT. PERTAMINA to optimize their ongoing distribution system so that product distribution cost would be pressed, the product would be more competitive."

"

Perkembangan teknologi memungkinkan perusahaan untuk senantiasa meningkatkan kinerjanya dalam berbagai kegiatan usaha. Salah satu kegiatan usaha yang menjadi perhatian adalah distribusi. Penentuan rute distribusi harus mempertimbangkan permintaan pelanggan dan biaya transportasi. Perancangan rute distribusi yang meminimalisir jarak tempuh transportasi dapat menghemat biaya distribusi. Di sisi lain, ketepatan waktu pengiriman juga masih menjadi salah satu faktor penting distribusi. Penelitian ini berfokus pada perancangan algoritma penyelesaian Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) dengan metode heuristik Lin Kernighan Helsgaun dan Local Search. Hasil dari algoritma ini adalah rute distribusi yang memenuhi permintaan pelanggan dengan memenuthi batasan kapasitas kendaraan dan rentang waktu pelayanan.

---

Technology development has enabled businesses to continuously improve their performance on various activities. One of the highlighted activity is distribution. The planning of distribution routes must consider customer demands and transportation cost. A better distribution route planning that minimizes transportation distances would save distribution costs. On the other hand, timeliness remains one of the important factors of distribution. This research focuses on designing an algorithm that solves Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) using the heuristic methods which are Lin Kernighan Helsgaun and Local Search. The result of the algorithm is a list of routes that fulfills all demands and within the constraints of limited capacity and a drop off time window.

"

"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."

"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."