Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perkembangan bisnis e-commerce di Jakarta, Indonesia pada beberapa tahun terakhir membuat sektor bisnis last mile delivery (LMD) berkembang cukup pesat. Peningkatan demand LMD membuat perjalanan kilometer yang dihasilkan semakin besar sehingga menimbulkan eksternalitas negatif, khususnya polusi udara, yang tanpa disadari telah meresahkan masyarakat. Disisi lain, biaya logistik di Indonesia hanya dipengaruhi oleh biaya operasional kendaraan dan tidak ada komponen biaya eksternal. Optimalisasi layanan LMD yang mempertimbangkan biaya internal dan eksternal diperlukan untuk meminimalkan biaya total LMD dan sekaligus mengurangi dampak dari polusi udara. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan optimalisasi sistem distribusi LMD dengan mempertimbangkan biaya eksternal. Optimalisasi sistem distribusi LMD dilakukan dengan cara membentuk model Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Window and External Costs (HFVRPTW-EC) dan mengaplikasikan model menggunakan data dari salah satu perusahaan parcel delivery di Jakarta, Indonesia dan kemudian melakukan simulasi dengan membentuk beberapa skenario operasional. Variabel penelitian terdiri dari jenis kendaraan dan sistem distribusi, jenis kendaraan terdiri dari V1 (sepeda motor) dan V2 (mobil pick-up box berbahan bakar bensin), sedangkan sistem distribusi terdiri dari one-tier, two-tier dan multi-tier. Hasil simulasi dan analisa menunjukkan bahwa optimalisasi sistem distribusi dan jenis kendaraan yang dilakukan telah mengurangi biaya total sebesar 34% - 50% dan konsentrasi polusi udara sebesar 38% - 58% dibandingkan kondisi eksisting. Hasil optimasi menunjukkan bahwa skenario yang menggunakan jenis kendaraan V1 dan sistem distribusi one-tier menghasilkan biaya total (biaya internal dan biaya eksternal) dan konsentrasi polusi udara paling minimum. Namun ketika dilakukan perubahan jenis kendaraan V2 menjadi mobil pick-up box berbahan bakar CNG, hasil analisa menunjukkan bahwa skenario dengan sistem distribusi multi-tier dengan jenis kendaraan V1 pada tingkat drop mileage dan V2 pada tingkat stem mileage menghasilkan biaya total dan konsentrasi polusi udara paling minimum.

---

The development of the e-commerce business in Jakarta, Indonesia in recent years has made the last mile delivery (LMD) business sector grow quite rapidly. The increase in LMD demand made the resulting kilometer trip even larger, causing negative externalities, especially air pollution, which unknowingly troubled the public. On the other hand, logistics costs in Indonesia are only affected by vehicle operating costs and there are no external cost components. Optimization of LMD services that considers internal and external costs is needed to minimize the total cost of LMD and simultaneously reduce the impact of air pollution. The purpose of this study is to optimize the LMD distribution system by considering external costs. Optimization of the LMD distribution system is carried out by forming a Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Window and External Costs (HFVRPTW-EC) model and applying the model using data from one of the parcel delivery companies in Jakarta, Indonesia and then simulating by forming several operational scenarios. The research variables consisted of the type of vehicle and the distribution system, the type of vehicle consisted of V1 (motorcycle) and V2 (petrol-fueled pick-up box), while the distribution system consisted of one-tier, two-tier and multi-tier. The simulation and analysis results show that the optimization of the distribution system and the type of vehicle carried out has reduced total costs by 34% - 50% and air pollution concentrations by 38% - 58% compared to the existing conditions. The optimization results show that the scenario using V1 vehicle type and a one-tier distribution system produces the minimum total cost (internal cost and external cost) and air pollution concentration. However, when changing the type of V2 vehicle into a CNG-fueled pick-up box, the results of the analysis show that a scenario with a multi-tier distribution system with the V1 vehicle type at the drop mileage level and V2 at the stem mileage level produces the most total cost and air pollution concentration. minimum."

"Last mile delivery merupakan tahap akhir dalam pengiriman barang ke pelanggan. Tahap ini membutuhkan biaya yang tinggi dan tidak efisien. Tahap ini merupakan logistik kompleks dikarenakan tahap ini mengirim paket kepada setiap lokasi pelanggan. Penentuan rute kendaraan yang efektif bisa meningkatkan performa tahap pengiriman ini. Studi ini dilakukan pada sebuah perusahaan logistik di Indonesia yang menggunakan sistem pengelompokan manual dalam penentuan rute. Namun, perusahaan ini menghadapi tantangan khususnya tidak mempertimbangkan time window pelanggan. Penelitian mengadopsi model Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) dan algoritma branch-and-cut serta Clarke-Wright untuk mengoptimalkan rute dengan tujuan meminimalkan jarak tempuh dan biaya. Penelitian ini berhasil mengurangi jarak tempuh lebih dari 80% dan megurangi biaya sebanyak 25-31%.

---

Last mile delivery is the crucial final step in delivering goods directly to customers. Known for its high costs and inefficiencies, this phase involves complex logistics due to the need to service individual delivery locations. Effective vehicle routing can greatly enhance this process and address its challenges. This study, conducted at a logistics company in Indonesia that utilizes manual clustering system to determine routes, the company faces challenges, notably the disregard of customer time windows. By adopting the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) model and implementing branch-and-cut and Clarke-Wright algorithms. The research aimed to optimize routes to minimize travel distance and costs, achieving reductions in travel distance by over 80% and cost savings of 25-31%."

"

Last mile delivery adalah perjalanan terakhir dari suatu barang sebelum tiba ke tujuan akhir. Peningkatan last mile delivery saat ini adalah dampak dari meningkatnya home delivery service pada suatu wilayah akibat dari semakin berkembangnya e-commerce. Dalam proses pengoperasiannya terdapat beberapa permasalahan, antara lain tingginya jumlah perjalanan dari parcel delivery service. Salah satu inovasi untuk memperbaikinya adalah sistem smart locker. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis karakteristik dan efisiensi sistem smart locker yang sudah berjalan di Jabodetabek untuk mengurangi perjalanan home delivery service. Analisa dilakukan menggunakan data travel diary salah satu operator Smart Locker. Hasil yang diperoleh adalah penggunaan smart locker masih mengalami kendala sehingga menyebabkan kinerja setiap transit hub (sebagai bagian dari trip chain smart locker) memiliki perbedaan yang signifikan. Kendala tersebut antara lain pada variabel waiting time saat pick up maupun delivery pengiriman. Permasalahan lainnya adalah coverage area untuk setiap loker tidak sama sehingga mempengaruhi kinerja setiap transit hub. Dalam hal panjang perjalanan pengiriman, penggunaan smart locker lebih efisien 30.65%  jika dibandingkan dengan parcel delivery service, dimana untuk mengantarkan 222 barang jika menggunakan parcel delivery service membutuhkan total panjang perjalanan 717,8 km sedangkan  jika menggunakan smart locker membutuhkan total panjang perjalanan 497,83 km.

---

Last mile delivery is the last trip of an item before arriving at the final destination. Current increase of last mile delivery is the impact of increasing home delivery service in an area due to growing development of e-commerce. In its operation process there are several issues, including the high number of trips from parcel delivery service. One of the innovations used to solve these issues is smart locker system. The objective of this research is to analyze the characteristic and efficiency of smart locker system that has been running in Jabodetabek to reduce the trip of home delivery service. Data analysis were performed using travel diary data of one of Smart Locker operator. The obtained result is that the use of smart locker is still having issues, causing the performance of each transit hub (as a part of trip chain smart locker) to have a significant difference. One of the issues include the variable of waiting time either at the pickup or at the delivery of shipments. Another issue is that the coverage area for each locker is not the same, thus affecting the performance of each transit hub. In terms of delivery trip length, the use of smart locker is 30.65% more efficient when compared to parcel delivery service, where in order to deliver 222 items, the total trip length is 717.8 km if using the parcel delivery service, while using the smart locker requires total trip length of 497.83 km.

"

"Permasalahan transportasi salah satunya adalah kemacetan lalu lintas dan hal ini senantiasa terjadi pada transportasi perkotaan (urban transport). Kemacetan ini diperparah dengan adanya pergerakan transportasi logistik di perkotaan khususnya pada pengiriman terakhir dari barang tersebut (last mile delivery). Dengan adanya perkembangan teknologi saat ini seseorang dapat melakukan transaksi perdagangan dengan menggunakan internet yang dikenal dengan e commerce dan juga berdampak pada permintaan pengiriman barang pada perjalanan terakhir dimana konsumen menginginkan barangnya untuk segera sampai ditangan konsumen sehingga menambah jumlah perjalanan pada transportasi perkotaan. Di negara-negara sedang berkembang termasuk Indonesia telah mengembangkan pengiriman barang dengan menggunakan Self Service Technologies (SST), salah satunya adalah dengan Parcel Locker. Parcel Locker ini memiliki berbagai keuntungan dalam penggunaannya, seperti dapat menurunkan jumlah perjalanan dengan kendaraan bermotor sehingga menurunkan polusi kendaraan dan tidak khawatir tidak menemui pemilik barang. Memiliki waktu pelayanan yang lebih panjang bahkan bisa 24 jam dalam seminggu. Dengan keuntungan ini, penggunaan parcel locker sangat baik diterapkan namun pada pelaksanaannya Parcel Locker belum begitu dikenal oleh konsumen belanja daring. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model pilihan layanan jasa pengiriman barang antara jasa layanan dengan menggunakan Parcel Locker dan jasa layanan dengan pengiriman langsung (Direrct Delivery (DD)). Model pilihan ini dengan menggunakan model logit biner, dengan demikian dapat mengetahui seberapa besar konsumen berbelanja daring akan berpindah menggunakan Parcel Locker. Hasil dari penelitian ini di peroleh bahwa model dasar dari potensi parcel locker adalah faktor jarak, biaya dengan atribut penelitian ini bertambah menjadi gender dan pemukiman. Dari faktor Jarak, dihasilkan lokasi parcel locker harus berjarak dekat dari aktivitas yaitu kurang dari 1 Km, sedangkan dari faktor jarak dengan gender diperoleh jarak dekat dekat dengan gender laki-laki yang memiliki nilai sensitivitas yang cukup sensitive sedangkan jarak dengan pemukiman dihasilkan jarak dekat dengan pemukiman apartemen yang memiliki nilai sensitivitas yang cukup tinggi dibandingkan dengan model lainnya.

---

One of the transportation problems is traffic congestion and this always happens in urban transportation. This congestion is exacerbated by the movement of logistics transportation in urban areas, especially on the last shipment of the goods (last mile delivery). With the development of technology today one can make trade transactions using the internet known as e commerce and also have an impact on the demand for shipping goods on the last trip where consumers want their goods to arrive in the hands of consumers thus increasing the number of trips on urban transportation.

In developed countries including Indonesia, they have developed goods shipping using Self Service Technologies (SST), one of which is Parcel Locker. Parcel Locker has various advantages in its use, such as being able to reduce the number of trips by motorized vehicles so that it reduces vehicle pollution and is not worried about not meeting the owner of the goods. Having a longer service time can even be 24 hours a week. With this advantage, the use of parcel lockers is very well implemented but in practice Parcel Locker has not been well known by consumers shopping daring.

The purpose of this study is to make a model of choice of goods delivery services between services using Parcel Locker and services with direct delivery. This choice model uses a binary logit model, thus knowing how much consumers shop daring will move using Parcel Locker.Keywords : perception, potential, parcel lockers, direct delivery, Analytical Hierarchy Process. From the Distance factor, the location of the locker parcel must be located close to the activity which is less than 1 Km, while the distance factor with gender is close to the male gender which has a sensitivity that is quite sensitive while the distance from the settlement is close to the settlement apartments that have a high sensitivity value compared to other models."

"Pengiriman barang merupakan salah satu kegiatan umum masyarakat yang semakin sering dilakukan akibat peningkatan pengguna sarana belanja dalam jaringan (daring). Peningkatan kegiatan belanja daring mengakibatkan permintaan terhadap jasa pengiriman barang juga mengalami peningkatan. Hal ini juga berdampak pada meningkatnya masalah pengiriman barang terkait masalah lingkungan seperti meningkatnya polusi udara dan juga efisiensi pengiriman barang. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu solusi untuk mengatasi masalah lingkungan serta menambah efisiensi pengiriman barang di tahap terakhirnya. Penelitian ini berfokus pada tahap last-mile delivery, yaitu tahap barang dikirimkan dari depot terakhir ke lokasi pelanggan dengan memanfaatkan penggunaan truk pengiriman dan digabung dengan drone. Kombinasi truk dan drone dipandang sebagai solusi yang inovatif. Drone yang menggantikan pengiriman dengan kendaraan bermotor tidak menghasilkan polusi yang biasanya dihasilkan oleh kendaraan berbahan bakar minyak bumi. Kemacetan juga dapat dihindari oleh drone sehingga waktu pengiriman bisa dipersingkat. Drone dapat dengan mudah melakukan pengiriman ke tempat-tempat yang tidak bisa dijangkau oleh kendaraan pengirim barang seperti truk. Dibalik semua kelebihannya, drone memiliki beberapa kendala yaitu harganya yang mahal sehingga menimbulkan keterbatasan kesediaan drone dan juga keterbatasan jangkauan terbangnya. Metode clustering diperkenalkan untuk mengatasi batasan tersebut. Pada penelitian ini digunakan metode Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) dengan mempertimbangkan jumlah drone yang tersedia dan jangkauan terbang maksimum dari drone. Hasil pengelompokkan kemudian digunakan untuk mencari rute optimal dengan metode Tabu Search (TS). Kedua metode ini diimplementasikan pada data simulasi sebanyak 90 pelanggan. Biaya pengiriman yang terdiri dari biaya operasional drone, biaya operasional truk, biaya penggunaan drone serta biaya penggunaan truk akan diminimalkan. Hasil berupa biaya pengiriman, jarak tempuh serta waktu tempuh yang diperoleh dibandingkan dengan hasil dari clustering data berdasarkan jarak tanpa memaksimalkan penggunaan drone serta memperhatikan batasannya. Implementasi HAC dan TS memberikan hasil pengurangan waktu sekitar 45%, pengurangan jarak sekitar 70% dan pengurangan biaya pengiriman sekitar 9%.

---

Goods delivery is a common activity in the society, and it’s becoming more frequent with the existence of online shopping. The surge in online shopping has led to a heightened demand for delivery services. This increase in demand impacts environmental concerns such as escalating air pollution and the efficiency of parcel delivery. Consequently, there’s a need for a solution to address environmental issues and enhance the efficiency of last-mile delivery. This research focuses on the last-mile delivery stage, specifically the movement of goods from the final depot to the customer’s location, utilizing a combination of delivery trucks and drones. The integration of trucks and drones is seen as an innovative solution. Drones, replacing motor vehicles in delivery, reduce pollution typically generated by fossil fuel-powered vehicles. Additionally, drones can evade traffic congestion, shortening delivery times, and easily access locations inaccessible to trucks. However, despite their advantages, drones have constraints, including high costs leading to limited availability and flight range limitations. Clustering methods are introduced to address these constraints. This study employs the Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) method, considering the available number of drones and their maximum flight range. The resulting clusters are then utilized to determine the optimal routes using the Tabu Search (TS) method. Both of this method is implemented on a simulation data of 90 customers. Delivery cost that includes drone operational cost, truck operational cost, drone cost, and truck cost is minimized. The result (delivery cost, distance traveled, and duration) are compared to clustering based on distance only without maximized drones available or consider its constraints. The implementation of HAC and TS provides a reduction in time of around 45%, a distance reduction of about 70%, and a shipping cost reduction of about 9%."

"Perkembangan e-commerce dari tahun ke tahun semakin meningkat seiring dengan adanya perubahan perilaku belanja daring. Hal ini mengakibatkan kegiatan Last Mile Delivery (LMD) meningkat. LMD merupakan perjalanan terakhir dari proses pengantaran barang. Seiring dengan meningkatnya kegiatan LMD dan banyaknya pilihan layanan LMD yang tersedia di Indonesia dengan karakteristik layanan yang berbeda-beda, maka diperlukan kajian untuk mengevaluasi berbagai sistem layanan LMD. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pilihan pelanggan terhadap berbagai sistem layanan LMD berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi pilihan. Penelitian dilakukan dengan penyebaran kuesioner. Hasil kuesioner berupa urutan faktor kepentingan responden dalam memilih layanan LMD selanjutnya diolah dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor biaya pengiriman merupakan faktor yang paling mempengaruhi pelanggan dalam menentukan pilihan layanan LMD dengan bobot sebesar 61,2%, selanjutnya faktor durasi pengiriman dengan bobot 27,8%, dan faktor eksternalitas dengan bobot 11%. Dengan meninjau dari tiga faktor tersebut, layanan Lazy Delivery merupakan jenis layanan LMD yang paling dipilih oleh pelanggan dengan bobot 43,09%, diikuti dengan layanan Fast Delivery 1 dengan bobot 19%, Fast Delivery 2 dengan bobot 15,2%, dan Super Fast Delivery dengan bobot 11,77%. Hasil penelitian ini dapat dijadikan pertimbangan perancangan sistem LMD kedepannya bagi para pemangku kepentingan penyedia layanan LMD.

---

The development of e-commerce from year to year is increasing in line with changes in the behavior of customers who dare to shop. This has also increased Last Mile Delivery (LMD) activities. LMD is the last journey of a process of delivering goods. Along with LMD activities and the many choices of LMDs available in Indonesia with different service characteristics, it is necessary to study various LMD service systems. The purpose of this study is to analyze the customer's choice of various LMD service systems based on the factors that influence the choice (delivery duration, delivery cost, and externalities). The research was conducted by collecting respondent data using a survey questionnaire from 35 respondents who had made bold shopping and lived in Jabodetabek. The results of the questionnaire in the form of a sequence of respondents' interest factors in choosing LMD services were then processed using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The results showed that the shipping cost factor is a factor that influences customers in determining the choice of LMD services with a weight of 61.2%, followed by a delivery duration factor with a weight of 27.8%, and an externality factor with a weight of 11%. By reviewing these three factors, Lazy Delivery service is the most preferred type of LMD service by customers with a weight of 43.09%, followed by Fast Delivery 1 with a weight of 19%, Fast Delivery 2 with a weight of 15.2%, and Super Fast Shipping with a weight of 11.77%. The results of the study can be used as considerations for future LMD system design for stakeholders of LMD service providers."

"Crowdsourced delivery merupakan suatu upaya dalam mengatasi masalah peningkatan kebutuhan jasa pengiriman barang akibat dari tren berbelanja online pada masyarakat yang meningkat secara signifikan. Crowdsourced delivery didefinisikan sebagai proses pengiriman barang yang melibatkan individu dengan latar belakang profesi bukan sebagai kurir untuk memenuhi kebutuhan last mile delivery. Diibaratkan kurir tersebut merupakan pekerja lepas (freelance) dari perusahaan pengiriman logistik. Last-mile delivery merupakan tahap akhir dari proses distribusi pengiriman barang dimana barang akhirnya sampai kepada pelanggan. Pada skripsi ini dilakukan perencanaan last-mile delivery dengan menggunakan integrasi crowdsourcing parsial, dimana permasalahan tersebut membutuhkan titik singgah sementara dalam proses pengiriman barang. Crowdsourcing parsial merupakan gabungan permasalahan two-echelon vehicle routing problem (2-EVRP) dan truck trailer routing problem (TTRP). Two-echelon vehicle routing problem adalah pencarian rute vehicle routing problem dengan dua tingkat jaringan distribusi. Tingkat jaringan distribusi pertama berupa rute perjalanan truk dan tingkat jaringan distribusi kedua berupa perjalanan kurir crowdsourced. Truck trailer routing problem merupakan variasi tambahan permasalahan 2-EVRP agar pelanggan dapat dilayani menggunakan truk dan juga kurir crowdsourced, jika hanya 2-EVRP saja maka pelanggan hanya dapat dilayani oleh crowd-worker. Pada permasalahan ini digunakan metode simulated annealing untuk mencari pendekatan terhadap solusi optimal rute pengiriman barang. Proses simulated annealing bekerja dengan mencari suatu posisi pada suatu temperatur tertentu untuk mereduksi rute yang tidak diperlukan dan memperbaiki solusi agar menjadi optimal. Dalam skripsi ini digunakan data sebanyak 63 titik koordinat lokasi, di mana terdiri dari 1 depot, 12 titik transfer, dan 50 pelanggan. Hasil terbaik dari beberapa kasus yang dijalankan yaitu untuk kasus 19 pelanggan dilayani truk dan 31 dilayani oleh crowd-worker, dapat menghemat biaya perjalanan sebesar 25,9748%.

---

Crowdsourced delivery is an effort to overcome the problem of increasing the need for goods delivery services due to the trend of online shopping in the community, which has increased significantly. Crowdsourced delivery is defined as the process of delivering goods that involve individuals with professional backgrounds not as couriers, to fulfill last-mile delivery needs. The courier is likened to a freelancer from a logistics delivery company. Last-mile delivery is the final stage of the distribution process where the goods finally arrive at the customer. In this thesis, last-mile delivery planning is carried out using partial crowdsourcing integration, where the problem requires a temporary stopover point in the process of delivering goods. Partial crowdsourcing combines the two-echelon vehicle routing problem (2-EVRP) and the truck trailer routing problem (TTRP). The two-echelon vehicle routing problem is a route-finding vehicle routing problem with two levels of distribution network. The first distribution network level is a truck route, and the second distribution network level is a crowdsourced courier. The truck trailer routing problem is an additional variation of the 2-EVRP problem to serve customers using crowdsourced trucks and couriers. If it is only 2-EVRP, then customers can only be served by crowd-workers. In this problem, the simulated annealing method is used to find an approach to the optimal solution of the shipping route. The simulated annealing process works by finding a position at a specific temperature to reduce unnecessary routes and improve the solution to become optimal. In this thesis, the data used are 63 coordinate location points, consisting of 1 depot, 12 transfer points, and 50 customers. The best results from several cases that were carried out were for cases where 19 customers were served by trucks and 31 were served by crowd-workers. It could save travel costs by 25.9748%."

"Last mile delivery merupakan proses yang dilakukan oleh pihak logistik untuk mengirim dan mengantarkan paket ke penerima. Lokasi hub yang optimal dapat mengurangi biaya transportasi karena secara langsung mempengaruhi arus barang. Tujuan penentuan lokasi hub yang cocok adalah untuk membentuk arus sambungan pengiriman barang yang efisien sehingga barang dapat didistribusikan secepat mungkin ke penerima akhir barang. Dalam penelitian ini penulis menggunakan studi kasus pada sebuah perusahaan ekspedisi di Indonesia untuk coverage area Depok dan menggunakan metode Facility Location Problem untuk mengetahui lokasi dan jumlah hub yang paling tepat untuk mengcover seluruh area dengan mempertimbangkan coverage area dan biaya bangunan hub yang dipilih. Hasil optimasi mampu memberikan solusi pilihan gudang dengan biaya sewa gudang yang lebih murah dan biaya transportasi yang lebih murah di spesifikasi jumlah gudang yang lebih banyak. Sebagai contoh skenario jangkauan 10 Km, menyediakan jumlah gudang sebanyak 4 gudang dengan titik pengantaran terjauh sebesar 9,3 Km memiliki total biaya sebesar Rp 6.500.363.150 atau 12% lebih rendah biaya dibanding kondisi existing.

---

Last mile delivery is a process carried out by logistics parties to send and deliver packages to recipients. Optimal hub locations can lead to reduced transportation costs as they directly affect the flow of goods. The purpose of determining a suitable location for the hub is to establish an efficient flow of goods delivery connections so that goods can be distributed as quickly as possible to the final recipient of the goods. In this study, the author uses a case study in an expedition company in Indonesia for the Depok area coverage and uses the Facility Location Problem method to find out the most appropriate location and number of hubs to cover the entire area by considering the coverage area and cost of the selected hub building. The optimization results are able to provide a warehouse choice solution with cheaper warehouse rental costs and cheaper transportation costs in specifications for a larger number of warehouses. As an example of a 10 Km coverage scenario, providing 4 warehouses with the furthest delivery point of 9.3 Km has a total cost of IDR 6,500,363,150 or 12% lower cost than the existing condition."

"Pertumbuhan bisnis e-commerce meningkatkan jumlah pengiriman barang ke rumah pelanggan. Permasalahan peningkatan volume barang yang akan dikirim ke rumah pelanggan adalah sistem distribusi last-mile delivery yang tidak efisien menyebabkan peningkatan kendaraan pengiriman yang beroperasi di perkotaan, dimana dapat menambah eksternalitas negatif seperti kemacetan, kebisingan dan polusi. Permasalahan lain yang sering muncul dari kegiatan last-mile delivery adalah kegagalan pengiriman, dimana akan menambah biaya karena perlu dilakukan pengiriman kembali ke rumah pelanggan. Penerapan strategi konsolidasi dalam sistem distribusi last-mile delivery merupakan solusi yang efisien untuk meminimalisir biaya distribusi. Konsolidasi dilakukan dengan menambahkan hub ke sistem distribusi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis efisiensi sistem distribusi last-mile delivery dengan strategi konsolidasi untuk meminimalisir total biaya distribusi dengan mempertimbangkan biaya internal, biaya eksternal dan biaya peluang akibat penambahan hub pada sistem distribusi last-mile. Perencanaan sistem distribusi dengan beberapa skenario yang diselesaikan oleh Vehicle Routing Problem (VRP) dengan mempertimbangkan jenis kendaraan dan jendela waktu yang berbeda atau dikenal sebagai HFVRPTW (Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Windows). Masalah VRP dalam penelitian ini diselesaikan dengan menggunakan software VRP Spreadsheet Solver. Selain itu, kendaraan listrik juga dinilai dapat digunakan sebagai kendaraan pengiriman diharapkan dapat mengurangi polusi dan meningkatkan kualitas lingkungan. Hasil penelitian berhasil mengurangi biaya distribusi dalam hal penurunan total jarak yang ditempuh dan total biaya distribusi.

---

The growth of the e-commerce business increased the number of deliveries of goods to customers' homes. The problem of increasing the volume of goods to be delivered to customers' homes is the inefficient distribution system of last-mile delivery causes an increase in delivery vehicles operating in urban areas, which can add negative externalities such as congestion, noise and pollution. Another problem that often arises from last-mile delivery activities is a failure of delivery, where which will increase costs because it needs to be re-delivered to the customer's house. The implementation of a consolidation strategy in the last-mile delivery distribution system is an efficient solution to minimize distribution costs. Consolidation did by adding a hub to the distribution system. The purpose of this study is to analyze the efficiency of the last-mile delivery distribution system with a consolidation strategy to minimize the total distribution costs by considering internal cost, external cost and opportunity costs due to the addition of a hub in the last-mile distribution system. Distribution system planning with several scenarios solved by vehicle routing problems considering different vehicle modes and time windows are known as HFVRPTW (Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Windows). The VRP problem in this study was solved using VRP Spreadsheet Solver software. In addition, electric vehicles are also considered to be used as delivery vehicles is expected to reduce pollution and improve environmental quality. The result of the study succeeded in reducing distribution costs in terms of the decrease in total distance travelled and total distribution costs.

"

"Pengiriman barang dari depot terakhir menuju ke lokasi pelanggan adalah pengiriman last mile. Pengiriman last mile sering dianggap sebagai tahap yang paling mahal dan kurang efisien. Beberapa permasalahan yang dihadapi dalam pengiriman last mile adalah biaya yang tinggi, waktu pengiriman yang lama, dan kemungkinan barang rusak. Penggunaan sistem kendaraan truck-drone dalam pengiriman last mile dapat dijadikan sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan dalam last mile. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan rute pengiriman barang yang meminimalkan biaya pengiriman dengan menggunakan sistem truck-drone dalam last mile. Pendekatan yang diusulkan untuk mencari rute optimal terdiri dari dua fase yaitu fase clustering dan routing. Dalam fase clustering menggunakan mean shift clustering untuk mengelompokkan lokasi pelanggan dan mencari lokasi parkir (pusat cluster). Dalam fase routing menggunakan algoritma genetika untuk menemukan rute optimal. Implementasi pada 90 pelanggan didapatkan penggunaan metode mean shift clustering diikuti oleh algoritma genetika, dapat menghasilkan rute optimal yang meminimalkan total biaya. Hal ini ditunjukkan dari penurunan biaya pada rute mean shift clustering mencapai 3,51% dibandingkan clustering dengan metode intuitif. Selain itu, analisis hasil juga mencerminkan bahwa penerapan mean shift clustering mampu mengurangi total jarak sebesar 27,93 % dan waktu tempuh sebesar 25,83 % delivery.

---

Last-mile delivery is often considered the most expensive and less efficient stage. Some challenges in last-mile delivery include high costs, long delivery times, and the possibility of damaged goods. The use of a truck-drone system in last-mile delivery can be a solution to address these challenges. The objective of this research is to find delivery routes that minimize delivery costs using a truck-drone system in the last mile. The proposed approach to finding optimal routes consists of two phases: clustering and routing. In the clustering phase, mean shift clustering is used to group customer locations and identify parking locations (cluster centers). In the routing phase, a genetic algorithm is employed to find the optimal routes. The implementation on 90 customers showed that the use of mean shift clustering followed by a genetic algorithm could generate optimal routes that minimize the total cost. This is evident from the cost reduction in mean shift clustering routes by 3,51% compared to the initial clustering solution with intuitif method. Furthermore, the results analysis also reflects that the implementation of Mean Shift Clustering can reduce the total distance by 27.93% and travel time by 25.83%."