Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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 teknologi memainkan peran penting dalam peningkatan jumlah pengguna e-commerce di Indonesia yang kemudian menyebabkan peningkatan signifikan dalam volume pengiriman paket. Namun, peningkatan ini juga menimbulkan masalah terkait emisi gas rumah kaca terutama pada tahap pengiriman terakhir yang sering melibatkan penggunaan kendaraan bermotor. Selain itu, terdapat pula kendala ketika tempat tujuan sulit dicapai dengan menggunaan kendaraan bermotor pada tahap pengiriman terakhir. Oleh karena itu, perlu dicari solusi yang tidak hanya mengurangi dampak lingkungan, namun juga dapat meningkatkan aksesibilitas pada tahap pengiriman terakhir. Penelitian ini mengintegrasikan penggunaan truk dan drone yang bertujuan untuk mengurangi emisi gas rumah kaca dan mengatasi kendala aksesibilitas dengan kemampuan drone. Metode yang digunakan melibatkan penerapan Constrained Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (Constrained DBSCAN) untuk melakukan proses clustering terhadap data pelanggan dengan mempertimbangkan kendala jumlah drone yang tersedia dan daya jangkau drone serta penerapan Tabu Search untuk merancang rute pengiriman yang optimal dengan mempertimbangkan kendala time windows pada depot dan seluruh cluster. Implementasi kedua metode tersebut digunakan pada data 90 pelanggan. Constrained DBSCAN dapat mengurangi 63.16% jumlah cluster, mengurangi 69.61% total jarak tempuh rute, mengurangi 44.89% total waktu tempuh rute, dan penurunan 8.73% nilai fungsi objektif jika dibandingkan dengan yang diperoleh dari clustering secara intuitif.

---

Technological advancements play a pivotal role in the surge of e-commerce users in Indonesia, subsequently resulting in a substantial increase in parcel delivery volumes. However, this upswing poses challenges related to greenhouse gas emissions, particularly in the last-mile delivery stage that frequently relies on motorized vehicles. Additionally, difficulties arise when the destination is hard to reach using motorized vehicles during the final delivery stage. Hence, a solution is imperative, one that not only mitigates environmental impacts but also enhances accessibility in the last-mile delivery stage. This research integrates the use of trucks and drones with the aim of reducing greenhouse gas emissions and overcoming accessibility constraints through drone capabilities. The methodology employed involves the application of Constrained DBSCAN for clustering customer data, considering constraints such as the available number of drones and drone range. Tabu Search is then implemented to design optimal delivery routes, taking into account time window constraints at depots and across all clusters. Both methods are applied to data representing 90 customers. The implementation of these approaches shows promise in addressing the challenges posed by the last-mile delivery stage, offering a balanced solution that not only reduces environmental impact but also enhances efficiency in the delivery process. Constrained DBSCAN can decrease 63.16% of the number of clusters, decrease 69.61% of the total route distance, decrease 44.89% of the total route time, and decrease 8.73% of the objective function value when compared to that derived from clustering with intuition."

"Sektor logistik menjadi salah satu sektor yang berkembang cukup pesat akibat meningkatkan aktivitas jual-beli secara online (e-commerce) di Indonesia. Untuk mengatasi tantangan yang dihadapi dengan berkembangnya sector logistik tersebut salah satunya adalah melakukan kerjasama antara beberapa pihak yang terkait, seperti kerjasama antara beberapa perusahaan logistik dalam hal pengiriman barang.  Ide kerjasama tersebut diperoleh dari penerapan Cooperative Game Theory pada permasalahan mencari rute kendaraan yang optimal untuk pengiriman barang dalam suatu selang waktu tertentu (Vehicle Routing Problem with Time Windows), penerapan ini selanjutnya disebut sebagai Cooperative Rich Vehicle Routing Problem (Cooprich VRP). Pada Cooprich VRP beberapa pihak saling bekerjasama dalam rangka meningkatkan keuntungan masing-masing pihak.  Pada skripsi ini dibahas Cooprich VRP untuk mencari rute kendaraan yang optimal dalam pengiriman barang pada tahap last mile delivery yang melibatkan kerjasama antara dua perusahaan logistik, dengan penerapan skema profit sharing. Tahap last mile delivery merupakan tahap akhir dari rangkaian proses pengiriman barang dari penjual ke konsumen. Sementara skema profit sharing adalah suatu skema pembagian keuntungan jika barang yang harusnya diantar oleh kurir perusahaan A menjadi diantar oleh kurir perusahaan B, begitu juga sebaliknya. Permasalahan optimasi rute kendaraan ini diselesaikan dengan bantuan Metode Algoritma Branch-Price and Cut, yaitu suatu metode yang menggabungkan teknik branching untuk mendapatkan solusi bilangan bulat, pricing dengan Column Generation dan Teknik Cutting sekaligus untuk menghasilkan solusi yang optimal. Berdasarkan hasil percobaan dengan menggunakan data sejumlah 10 pelanggan, diperoleh bahwa kerja sama antar perusahaan logistik dengan sistem layanan reguler dapat menghemat biaya operasional harian sebesar 14% dan menghasilkan kenaikan profit harian sebesar 4%.

---

The logistics sector is one of the sectors that growing quite rapidly due to increasing online buying and selling activities (e-commerce) in Indonesia. To overcome the challenges associated with the development of the logistics sector, one of them is to collaborate between several related parties, such as collaboration between several logistics companies in terms of shipping goods.  The idea of this cooperation is obtained from the application of Cooperative Game Theory to the problem of finding the optimal vehicle route for shipping goods within a certain time interval (Vehicle Routing Problem with Time Windows), this application is hereinafter referred to as the Cooperative Rich Vehicle Routing Problem (Cooprich VRP). In Cooprich VRP, several parties cooperate with each other in order to improve the benefits of each other.  In this study, Cooprich VRP is used to find the optimal vehicle route in the delivery of goods at the last mile delivery phase which involves cooperation between two logistics companies, with the application of a profit sharing scheme. The last mile delivery phase is the final phase of a series of goods delivery processes from sellers to consumers.  While the profit sharing scheme is a profit sharing scheme if the goods that should be delivered by courier company A are delivered by courier company B, and vice versa. This vehicle route optimization problem is solved with the help of the Branch-Price and Cut Algorithm Method, which is a method that combines branching techniques to obtain integer solutions, pricing with Column Generation and Cutting techniques at the same time to produce optimal solutions. Based on experimental results using data from 10 customers, it is found that cooperation between logistics companies with a regular service system can save daily operating costs of 14% and generate a daily profit growth of 4%."

"Sejak terjadinya pandemi Covid-19, jumlah masyarakat yang melakukan aktivitas jual beli secara online meningkat secara pesat, akibat adanya pembatasan aktivitas di luar untuk mencegah penyebaran Covid-19. Peningkatan jual-beli secara online mengakibatkan peningkatan distribusi pengiriman barang hasil dari jual beli tersebut. Distribusi pengiriman barang tersebut dilakukan oleh pihak ketiga, yaitu perusahaan penyedia layanan pengiriman barang. Perusahaan tersebut dituntut untuk bergerak secara cepat, efektif, serta efisien, sehingga memberikan dampak persaingan yang cukup ketat antar perusahaan penyedia jasa layanan pengantar barang. Salah satu strategi untuk mengatasi dampak persaingan tersebut yaitu perusahaan-perusahaan penyedia layanan pengiriman barang saling bekerja sama untuk meningkatkan kinerja pengiriman barang sehingga meningkatkan keuntungan melalui skema profit sharing pada tahap last mile delivery. Last mile delivery merupakan tahapan akhir proses pengiriman barang dari depot akhir hingga sampai di lokasi tujuan pengiriman barang, sementara skema profit sharing adalah pembagian keuntungan jika barang yang harusnya diantar oleh kurir perusahaan A menjadi diantar oleh kurir perusahaan B, begitu juga sebaliknya. Pada skripsi ini, dibahas masalah pencarian rute yang optimal untuk tahap last mile delivery dari layanan pengiriman barang pada kerjasama antara perusahaan logistik dengan perusahaan ekspedisi dengan tipe layanan pengantaran same day delivery. Layanan same day delivery merupakan layanan pengantaran barang yang akan sampai di hari yang sama dengan waktu konsumen memesan barang dari penjual. Masalah pencarian rute yang optimal yang melibatkan kerjasama antara beberapa pihak penyedia layanan pengiriman barang merupakan salah satu penerapan Cooperative Game Theory pada Vehicle Routing Problem atau dikenal sebagai Cooperative rich Vehicle Routing Problem (CoRVRP). Metode penyelesaian yang digunakan pada skripsi ini adalah Algoritma Branch-Priceand-Cut, yaitu suatu metode yang menggabungkan beberapa teknik sekaligus untuk menghasilkan solusi yang optimal. Berdasarkan simulasi yang dilakukan, terlihat bahwa dengan melakukan kerja sama pada proses pengiriman barang dengan skema profit sharing 10%, keuntungan perusahaan logistik meningkat sebesar 24,78%, sementara keuntungan perusahaan ekspedisi meningkat sebesar 27,65%. Sehingga skema kerjasama jelas memberikan keuntungan yang meningkat bagi kedua perusahaan dengan nilai yang berbeda sesuai persentase profit sharing bagi kedua perusahaan.

---

Since the onset of the Covid-19 pandemic, the number of people who buy and sell online increased rapidly due to restrictions on outside activities to prevent the spread of Covid-19. The increase in online buying and selling has increased the delivery of goods resulting from buying and selling. The distribution of goods delivery is carried out by third parties, namely goods delivery service providers. The company is required to move quickly, effectively, and efficiently, thus giving the impact of tight competition between companies providing goods delivery services. One strategy to overcome the effect of this competition is that goods delivery service providers work together to improve delivery performance to increase profits through a profit sharing scheme at the last mile delivery stage. Last mile delivery is the final stage of the goods delivery process from the final depot to the delivery destination. At the same time, the profit sharing scheme is profit sharing if the goods that should be delivered by courier company A are delivered by courier company B, and vice versa. In this final project, the problem of finding the optimal route for the last mile delivery stage of goods delivery services is discussed in cooperation between logistics companies and forwarders with the same day delivery service type. The same day delivery service is a delivery service for goods that will arrive on the same day the consumer orders goods from the seller. Finding an optimal route that involves cooperation between several parties providing goods delivery services is one of the applications of the Cooperative Game Theory on the Vehicle Routing Problem or the Cooperative Rich Vehicle Routing Problem (CoRVRP). The solving method used in this final project is the Branch-Price-and-Cut Algorithm, which is a method that combines

several techniques at once to produce an optimal solution. Based on the simulations, it can be seen that by cooperating in the process of shipping goods with a profit sharing scheme of 10%, the logistics company's profits increase by 24.78%. In comparison, the freight forwarder's profits increase by 27.65%. Hence, the cooperation scheme provides increased profits for the two companies with different values according to the percentage of profit sharing for the two companies."

"Dengue adalah salah satu penyakit endemik yang terjadi pada banyak daerah sub tropis dan tropis. Nyamuk Aedes aegypti merupakan vektor utama penyakit dengue. Jumlah insiden dengue telah meningkat secara drastis di seluruh dunia dalam beberapa dekade terakhir. Perubahan iklim dapat menyebabkan perubahan curah hujan, suhu, kelembapan, dan arah udara, sehingga dapat berpengaruh pada perkembangbiakan hidup nyamuk Aedes. Pada skripsi ini, penulis mengimplementasikan algoritma ­K-Medoids dan Fuzzy C-Means Clustering menggunakan jarak Euclidean pada data insiden dengue dan cuaca yang diambil dari kelima wilayah di DKI Jakarta pada tahun 2009 hingga 2016. Variabel yang digunakan terdiri atas rata-rata temperatur, rata-rata kelembapan udara relatif, curah hujan, dan insiden dengue. Proses implementasi dalam skripsi ini dibedakan atas 2 skenario penelitian, yaitu menggunakan 4 variabel yang telah disebutkan di atas dan 3 variabel (variabel yang sama seperti sebelumnya, namun tanpa variabel insiden dengue). Tujuan penelitian dalam skripsi ini adalah menganalisis keterkaitan antara variabel cuaca tersebut dan insiden dengue dari kelima wilayah di DKI Jakarta. Untuk menentukan jumlah klaster yang digunakan, pada metode K-Medoids Clustering dilakukan perhitungan Silhouette Coefficient dan pada metode Fuzzy C-Means Clustering dilakukan perhitungan Modified Partition Coefficient. Hasil menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang cenderung positif antara insiden dengue dengan rata-rata kelembapan udara relatif dan jumlah curah hujan di DKI Jakarta. Sementara itu, terdapat korelasi yang cenderung negatif antara jumlah insiden dengue dengan rata-rata temperatur di DKI Jakarta. Hasil dari kedua skenario menunjukkan bahwa terdapat kemiripan nilai rata-rata temperatur yang terjadi antara Jakarta Pusat dan Jakarta Utara, serta antara Jakarta Timur, Jakarta Selatan, dan Jakarta Barat. Kemiripan nilai rata-rata kelembapan udara relatif juga terjadi pada wilayah-wilayah seperti yang telah disebutkan sebelumnya. Hasil dari kedua skenario juga menunjukkan bahwa insiden dengue yang terjadi di Jakarta Pusat dan Jakarta Utara cenderung lebih rendah dari Jakarta Timur, Jakarta Barat, dan Jakarta Selatan. Berdasarkan hasil yang diperoleh, pembentukan klaster pada skenario pertama cenderung dipengaruhi oleh jumlah insiden dengue. Sementara itu, pembentukan klaster pada skenario kedua cenderung dipengaruhi oleh jumlah curah hujan.

---

Dengue is an endemic disease prevalent in sub-tropical and tropical regions. The Aedes aegypti mosquito is the main vector of dengue. Dengue incidence has been rising dramatically throughout the last few decades. Climate change may lead to changes in rainfall, temperature, humidity, and wind direction, so that it can affect the breeding of Aedes mosquitoes. In this study, we employ K-Medoids Clustering and Fuzzy C-Means (FCM) Clustering algorithms using Euclidean distance on five regions in DKI Jakarta every year from 2009 to 2016. The variables used consist of average temperature, average relative humidity, rainfall, and dengue incidence. The implementation process in this study is divided into 2 research scenarios. Firstly using the 4 variables that was mentioned above, and secondly using 3 variables (the same variables as before, but without the dengue incidence variable). The purpose of this study is to analyze the relationships between these weather variables and dengue incidence in the five regions in DKI Jakarta. In order to determine the number of clusters used, for K-Medoids Clustering we determine the Silhouette Coefficient, and for Fuzzy C-Means Clustering we determine the Modified Partition Coefficient. The results show that there tends to be a positive correlation between the number of dengue incidence with average relative humidity and the amount of rainfall. On the other hand, there tends to be a negative correlation between the number of dengue incidence with the average temperature. The results of the two scenarios show that there are similarities in the average temperature between Central Jakarta and North Jakarta, as well as between the East Jakarta, South Jakarta, and West Jakarta. Similarities in the average relative humidity also occur in the areas mentioned before. The results of both scenarios also show that the dengue incidence in Central Jakarta and North Jakarta tend to be lower than in East Jakarta, West Jakarta, and South Jakarta. Based on the results, cluster formation in the first scenario tends to be influenced by the number of dengue incidence. Meanwhile, cluster formation in the second scenario tends to be influenced by the amount of rainfall."

"Last mile delivery merupakan segmen transportasi logistik yang paling banyak menuai dampak negatif akibat fragmentasi yang terjadi serta diperumit dengan fakta bahwa sebagian besar segmen itu terjadi di kawasan urban, kawasan padat penduduk yang juga tinggi akan mobilitas. Dampak negatif hasil transportasi logistik; berupa polusi (suara, udara, dan getar), kemacetan, intrusi visual, dsb; tidak hanya dirasakan oleh para pelaku logistik, melainkan masyarakat luas yang tidak terlibat langsung pada kegiatan tersebut. Dalam hal ini, pemerintah sebagai administrator kota berkewajiban untuk menjamin kualitas hidup rakyatnya. Di sisi lain, operator logistik selaku penggerak sektor ini juga memiliki keterbatasan dalam pengubahan sistem operasinya akibat memerlukan modal yang tidak sedikit, terbatasnya margin, serta tuntutan konsumennya akan pelayanan yang baik dengan harga yang murah. Kedua pemangku kepentingan tersebut, pemerintah dan operator logistik, merupakan pihak yang memiliki pengaruh besar akan implementasi perbaikan sistem transportasi logistik dalam kota. Kolaborasi antar keduanya diperlukan, meski masing-masing pihak memiliki kepentingannya sendiri. Tujuan dari penelitian ini ialah mengidentifikasi gap kepentingan masing-masing pemangku kepentingan dalam mewujudkan suatu solusi permasalahan logistik. Solusi yang dibahas pada penelitian ini adalah Urban Consolidation Center, Bahan bakar B20, Limited Traffic Zone, serta Pembaruan Armada. Metode survey melalui kuisioner dan wawancara kepada operator logistik dan administrator kota pemerintah dilakukan untuk mendapatkan pandangan dari masing masing pihak terhadap masing-masing isu dari solusi tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan kedua belah pihak masih memiliki pengetahuan yang kurang dalam implementasi kebijakan baru sebagai solusi permasalahan logistik, terutama pihak pemerintah. Walaupun pengetahuannya masih kurang, operator logistik menunjukkan bahwa pihaknya responsif dan terbuka terhadap isu-isu terbaru. Di sisi lain, pemerintah juga menunjukkan bahwa pihaknya turut memperhatikan pandangan operator logistik dalam mencanangkan kebijakan. Dari kedua hal tersebut dapat disimpulkan bahwa seluruh fasilitas yang dibahas pada penelitian ini mungkin untuk diimplementasikan.

---

Last mile delivery is the logistics transportation segment that is most likely to produce the negative impacts due to the occuring fragmentation and is complicated by the fact that most of these segments occur in urban areas-densely populated areas that are also high in mobility. Negative impact from the logistics transportation such as pollution (sound, air, and vibration pollution), congestion, visual intrusion, etc. are not only felt by who are involved, but also the wider community who are not directly took a part in these activities. In this case, the government as the administrator of the city is obliged to guarantee the quality of life of its people. On the other hand, logistics operators as the drivers of this sector, also have limitations in changing the operating system due to the need for a capital which the amount of it is not small, limited margins, as well as consumers demands for good service at low prices. The two stakeholders the government and the logistics operator are the parties who have a major influence on the implementation of improvements to the logistics transportation system in the city. Collaboration between the two is needed, although each party has its own interests. The purpose of this study is to identify the gap of the interests of each stakeholder in realizing a solution to logistics problems. The solutions that will be discussed in this study are, Urban Consolidation Center, B20 Fuel, Limited Traffic Zone, and Fleet Renewal. The survey method are conducted through questionnaires and interviews with the logictics operators and the city administrator government in order to get the insights from each party on each of the issues of the solution. The results of this study shows that both of the parties have lack of knowledge of the implementation of the new policy as the solution for the logistics problem, especially the government. Eventhough the knowledge is still lacking, the logistics operator shows they are still responsive and open with the recent issues. In the other hand, the government also shows that they pay attention to the logistics operators viewpoint regarding to the decalaration of the policy. From those two aspects, we can conclude that the whole amenities which are discussed in this study could be implemented."

"Pertumbuhan e-commerce menyebabkan meningkatnya penggunaan LGV dan Sepeda Motor untuk pengiriman paket di daerah perkotaan. Karenanya, pergerakan Last Mile di pusat kota juga meningkat, sehingga kualitas udara menurun. Tujuan penelitian ini untuk menganalisa External Cost dari penggunaan Kendaraan Ringan (Light Goods Vehicle) dengan Sepeda Motor pengangkut barang pada E-Commerce dalam Last Mile Delivery. Penelitian ini mengajukan metode analisis yang terdiri: Analisis beban emisi dari LGV dan Sepeda Motor untuk aktifitas pengiriman Last Mile di Jakarta, Analisis External Cost segmen polusi udara, Analisis External Cost yang timbul untuk kemudian di bebankan pada tiap-tiap paket yang dikirim, Analisis efektifitas dengan membandingan penggunaan LGV dan Sepeda Motor dalam pengiriman Last Mile. Hasil penelitian menghasilkan kesimpulan bahwa secara keseluruhan, mayoritas pengiriman Last Mile akan lebih efektif menggunakan Sepeda Motor jika kita nilai berdasarkan External Cost hingga Generalized Cost yang dikeluarkan. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan masukan bagi stakeholder dalam operasionalnya dan pemerintah untuk lebih memperhatikan dampak lingkungan akibat pertumbuhan e-commerce di Jakarta.

---

The growth of e-commerce has led to increased use of LGV and motorbikes for package Delivery in urban areas. Therefore, the movement of the Last Mile in the city center has also increased, so air quality has decreased. The purpose of this study is to analyze the external costs of using Light Goods Vehicle with a motorcycle transporting goods on E-Commerce in Last Mile Delivery. This study proposes an analytical method consisting of: Emission load analysis of LGV and Motorcycle for Last Mile Delivery activities in Jakarta, Analysis of the external costs of the air pollution segment, Analysis of the external costs incurred for later charge on each packet sent, Effectiveness analysis by comparing the use of LGV and Motorcycle in the Delivery of Last Mile. The results of the study concluded that overall, the majority of Last Mile shipments would be more effective using motorbikes if we value them based on External Costs to Generalized Costs incurred. This research is expected to be used as input for stakeholders in their operations and the government to pay more attention to environmental impacts due to the growth of e-commerce in Jakarta."

"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%."