Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Transportasi laut memegang peranan penting dalam distribusi logistik antar wilayah kepulauan di Indonesia, salah satunya melalui program Tol Laut. Di balik manfaat ekonominya, sektor pelayaran juga berkontribusi terhadap pencemaran lingkungan akibat tingginya konsumsi bahan bakar fosil dan emisi polutan yang dihasilkan. Penerapan pajak karbon menjadi salah satu upaya untuk menekan konsumsi bahan bakar dengan menaikkan beban biaya operasional kapal. Seiring berkembangnya rute Tol Laut setiap tahun, penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan trayek pelayaran agar lebih efisien secara teknis dan ramah lingkungan. Fokus penelitian diarahkan pada 7 trayek Tol Laut yang berangkat dari Pelabuhan Tanjung Perak, Surabaya, dengan menyelesaikan permasalahan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) menggunakan algoritma Artificial Bee Colony (ABC), yaitu algoritma optimasi terinspirasi dari perilaku lebah madu dalam mencari makan. Hasil penelitian menunjukkan penurunan total jarak tempuh dari 16.708 NM menjadi 13.816 NM, peningkatan rata-rata keterisian muatan dari 67,86% menjadi 95%, serta penurunan biaya pajak karbon sebesar 17,3%, dari IDR 83,7 juta menjadi IDR 69,2 juta. Hasil penelitian membuktikan bahwa algoritma ABC efektif dalam merancang trayek pelayaran yang optimal dari segi efisiensi rute, distribusi muatan, biaya operasional, dan keberlanjutan lingkungan.

---

Maritime transportation plays an important role in the distribution of logistics across Indonesia’s archipelagic regions, one of which is through the Tol Laut program. Behind its economic benefits, the shipping sector also contributes to environmental pollution due to high fossil fuel consumption and resulting emissions. The implementation of a carbon tax is one of the efforts to reduce fuel consumption by increasing operational costs. As Tol Laut routes continue to develop each year, this study aims to evaluate and optimize shipping routes to enhance technical efficiency and environmental sustainability. The research focuses on 7 Tol Laut routes departing from Tanjung Perak Port, Surabaya, by solving the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) using the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, an optimization algorithm inspired by honey bees foraging behavior. The results show a reduction in total distance from 16,708 NM to 13,816 NM, an increase in average cargo load from 67.86% to 95%, and a decrease in carbon tax costs by 17.3%, from IDR 83.7 million to IDR 69.2 million. The study proves that the ABC algorithm is effective in designing optimal shipping routes in terms of route efficiency, cargo distribution, operational costs, and environmental sustainability."

"ABSTRAKVehicle Routing Problem (VRP) merupakan masalah kritis dan penting dalam bidang logistik untuk mendesain suatu jaringan transportasi yang efektif dan efisien. Di antara berbagai jenis VRP, Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) telah banyak dipelajari secara luas oleh banyak peneliti karena dalam prakteknya sangat relevan dengan operasi logistik. Namun, CVRP yang bertujuan meminimalkan perjalanan jarak keseluruhan atau meminimalkan waktu perjalanan ternyata tidak memenuhi persyaratan terbaru yaitu Green Logistics, yang memperhatikan pengaruh terhadap lingkungan. Pada skripsi ini mempelajari CVRP dari perspektif lingkungan yang disebut Environmental Vehicle Routing Problem (EVRP) dengan tujuan mengurangi dampak buruk pada lingkungan yang disebabkan oleh routing dari kendaraan. Dalam skripsi ini, pengaruh lingkungan diukur melalui jumlah emisi yang dikeluarkan pada saat melakukan aktifitas logistik. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah EVRP adalah dengan menggunakan metode metaheuristik yaitu algoritma Hybrid Artificial Bee Colony (HABC). Algoritma HABC merupakan modifikasi dari algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dengan algoritma Clarke-Wright Savings untuk pembentukan rute awal.

---

ABSTRACT

The vehicle routing problem (VRP) is a critical and vital problem in logistics for the design of an effective and efficient transportation network. Among the various types of VRP, Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) has been studied extensively because in practice it is very relevant to logistics operations. However, CVRP aimed at minimizing traveling distance or minimize overall travel time did not meet the latest requirements of Green Logistics, which pay attention to the effect on the environment. In this thesis studied the CVRP from an environmental perspective, called the Environmental Vehicle Routing Problem (EVRP) with the aim of reducing the adverse effect on the environment caused by the routing of vehicles. In this research, the environmental influence is measured through the amount of the emission , which is a widely acknowledged criteria and accounts for the major influence on environment. A hybrid artificial bee colony algorithm (HABC) is designed to solve the EVRP model. The artificial bee colony is a swarm intelligent, which mimics the foraging behavior of a honey bee swarm. An hybrid artificial bee colony algorithm is also proposed to improve the solution quality of the original version. HABC algorithm is a modification of the algorithm Artificial Bee Colony (ABC) algorithm Clarke-Wright Savings as the formation of the initial route."

"Optimasi pemilihan rute pelayaran kapal kontainer merupakan salah satu cara untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional perusahaan pelayaran. Dalam penelitian ini, kami menggunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk menentukan rute pelayaran terbaik bagi kapal kontainer di trayek Asia. Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) merupakan salah satu metode heuristik yang menerapkan semut sebagai agen dengan update Pheromone-nya untuk dapat melakukan proses pencarian solusi yang efektif dan efisien. Algoritma ACO yang dibandingkan sebanyak lima yaitu Ant System (AS), Elitist Ant System(EAS), Rank-based Ant System (ASRank), Max-min Ant System (MMAS), dan Ant Colony System (ACS). Dengan menggunakan data historis lalu lintas pelayaran dan mengoptimalkan faktor-faktor seperti waktu tempuh, biaya bahan bakar, dan biaya gerbang pelabuhan untuk menentukan rute terbaik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Ant Colony System (ACS) dengan proses iterasi yang cepat hanya 1 detik dan input parameter  yang menghasilkan pemilihan rute 6-9-8-5-2-3-1-7-4-10-12-11-6, dan jarak 15626,39 mil serta waktu tempuh perjalanan 1131,576 jam, dimana hasil ini memiliki Efisiensi jarak sebesar 65,9404 % dan ini berbanding lurus dengan optimasi bahan bakar maupun waktu yan ditempuh.

---

Optimizing container ship routing is one way to improve efficiency and reduce operational costs for shipping companies. In this research, we utilized the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm to determine the best shipping route for container ships in the Asian region. The ACO algorithm is a heuristic method that utilizes ants as agents with updated pheromones to effectively and efficiently search for solutions. Five ACO algorithms were compared: Ant System(AS), Elitist Ant System(EAS), Rank-based Ant System(ASRank), Max-min Ant System(MMAS), and Ant Colony System(ACS). Using historical shipping traffic data, we optimized factors such as travel time, fuel costs, and port gate costs to determine the best route. The results of this research showed that the Ant Colony System (ACS) with a fast iteration process of only 1 second and input parameters α ∈ {1}, β ∈ {2 and 3}, m = 10, τ0 ∈ {0}, and ρ ∈ {0.5} yielded the route selection 6-9-8-5-2-3-1-7-4-10-12-11-6, with a distance of 15,626.39 miles and a travel time of 1,131.576 hours.  result where this has a distance efficiency of 65.9404% and this is directly proportional to the optimization of fuel and time taken."

"Buah pisang adalah komoditas hortikultura terbesar di Indonesia. Produksi pisang di Indonesia mencapai 9,60 juta ton pada 2022, menjadikan Indonesia sebagai negara produsen dan konsumen pisang ketiga di dunia. Meskipun demikian, tingkat konsumsi buah masih sangat rendah dibandingkan dengan standar yang direkomendasikan oleh WHO. Penyebab rendahnya tingkat konsumsi buah-buahan adalah harga jual yang tinggi dibandingkan dengan negara lain, akibat tingginya biaya distribusi dari distribution center ke pelanggan. Permasalahan tersebut terjadi pada salah satu distributor pisang Cavendish di Jabodetabek diakibatkan oleh belum adanya metode penentuan rute distribusi yang sesuai dengan kondisi perusahaan dengan jumlah permintaan yang fluktuatif serta memiliki jendela waktu pelayanan pada lokasi pelanggan. Pada penelitian ini, dibangun model optimasi untuk menyelesaikan masalah tersebut menggunakan pendekatan Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) serta algoritma column generation. Hasil dari model optimasi dapat menurunkan total jarak tempuh dan mengurangi jumlah kendaraan secara signifikan sehingga menghasilkan total peghematan hingga Rp393,731,278 atau 19% dari total biaya pada Januari 2023.

---

Bananas are the largest horticultural commodity in Indonesia. Banana production in Indonesia reached 9.60 million tons in 2022, making Indonesia the world's third-largest producer and consumer of bananas. However, the level of fruit consumption still needs to be improved compared to the standards recommended by the WHO. The low consumption of fruits is caused by the high selling prices compared to other countries due to the high distribution costs from the distribution center to the customers. This issue occurs in one of the Cavendish banana distributors in Jabodetabek, resulting from the absence of a suitable distribution route determination method that matches the company's conditions with fluctuating demand and a service time window at customer locations. In this study, an optimization model is built to solve this problem using the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) approach and the column generation algorithm. The results of the optimization model can reduce the total distance traveled and the number of vehicles significantly, resulting in total savings of up to Rp393,731,278 or 19% of the total cost in January 2023."

"Kapal merupakan salah satu faktor penting dalam perekonomian & pendistribusian barang baik di dunia maupun di Indonesia. Kapal dinilai sangat efektif dalam pendistribusian barang dari suatu daerah ke daerah lainnya dengan muatan yang banyak. Dalam hal ini, Pemerintah Indonesia sudah membuat kebijakan Jalur Tol Laut. Namun Pemerintah Indonesia masih berupaya untuk menurunkan disparitas harga antara wilayah Indonesia Bagian Barat dengan Indonesia Bagian Timur dalam rangka menunjang pendistribusian barang dan pengembangan ekonomi di daerah terpencil dan daerah belum berkembang. Maka dari itu, pemilihan rute merupakan hal yang krusial untuk dapat mengurangi biaya oprasional yang tinggi. Penelitian ini mengimplementasikan metode optimasi rute pelayaran dengan menggunakan algoritma Nearest Neighbor. Dengan metode tersebut, dapat ditemukan jalur antar pelabuhan dari setiap rutenya yang paling pendek dalam segi jarak. Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah rute yang sudah ditentukan merupakan jalur paling pendek. Pada penelitian dengan judul Optimasi Rute Pelayaran Tol Laut 2022 Menggunakan algoritma Nearest Neighbor, ditemukan adanya perbedaan jarak yang lebih dekat sehingga dapat mengurangi waktu tempuh. Hasil ini bisa menjadi masukan bagi Pemerintah Indonesia terutama Kementrian Perhubungan sebagai bahan evaluasi dalam Keputusan Direktur Jenderal Perhubungan Laut Nomor: KP – DJPL 8 Tahun 2022.

---

Ships are important factor in the economy & distribution of goods both in the world and in Indonesia. Ships are considered to be very effective in distributing goods from one area to another with a large load. In this case, the Government of Indonesia has made a Sea Highway Policy. However, the Government of Indonesia is still trying to reduce the price disparity between the western part of Indonesia and the eastern part of Indonesia in order to support the distribution of goods and economic development in remote and underdeveloped areas. Therefore, route selection is crucial to be able to reduce high operational costs. This study implements the cruise route optimization method using the Nearest Neighbor algorithm. With this method, it is possible to find the shortest route between ports from each route in terms of distance. This study aims to test whether the route that has been determined is the shortest path. In a study entitled Optimization of the 2022 Sea Highway Shipping Route Using the Nearest Neighbor algorithm, it was found that there are differences in closer distances so as to reduce travel time. These results can be input for the Government of Indonesia as an evaluation material."

"Dalam perkembangannya, dengan munculnya pelabuhan-pelabuhan baru yang dapat mengakomodir kapal – kapal internasional untuk bersandar, pilihan rute pelayaran yang dapat ditempuh oleh suatu kapal kontainer akan semakin beragam. Efisiensi dari rute yang dipilih dapat dilihat dari penggunaan bahan bakar yang digunakan oleh kapal kontainer untuk mencapai tujuannya. Bahkan beberapa penelitian menyatakan bahwa 50-60% dari keseluruhan biaya operasional kapal didasarkan pada biaya bahan bakar kapal. Harga bahan bakar juga berfluktuatif dan tidak menentu pada setiap pelabuhan sehingga membuat sebuah kesulitan baru bagi perusahaan pelayaran dalam menentukan rute pelayaran yang paling efisien bagi mereka. Pemilihan rute kapal yang tepat sangat penting untuk meminimalkan biaya operasional. Pada penelitian ini, algoritma yang digunakan untuk pemilihan rute kapal dengan biaya paling minimum adalah algoritma Ant Colony dan Brute Force. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data jarak mil laut antara pelabuhan, daya mesin utama dan juga mesin bantu, kecepatan kapal, dan harga bahan bakar di tiap pelabuhan. Pengolahan data dilakukan dengan membuat model Asymetric Travelling Salesman Problem (ATSP) yang memiliki fungsi objektif bahan bakar yang se efisien mungkin, yang nantinya akan diterapkan algoritma Ant Colony dan Brute Force model ATSP. Variasi yang dilakukan pada penelitian ini terdapat pada destinasi awal atau akhir dari pemilihan rute. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Brute Force melakukan pemilihan rute lebih optimal dibandingkan dengan algoritma Ant Colony dari segi penggunaan bahan bakar.

---

On its development, with the emergence of new ports that can accommodate international ships to dock, the choice of shipping routes that can be taken by a container ship will be more diverse. The efficiency of the chosen route can be seen from the use of fuel used by the container ship to reach its destination. Some studies state that 50-60% of the overall ship operating costs are based on fuel costs. Fuel prices also fluctuate and are uncertain at each port, making it difficult for companies to determine the most efficient shipping route for them. Selection of the optimum ship route is very important for operational costs. In this study, the algorithm used for selecting the shipping route with the minimum cost is the Ant Colony and Brute Force algorithms. The data used in this study are the distance of nautical miles between ports, main engine power and auxiliary engines, ship speed, and fuel prices at each port. Data processing is start by making the Asymmetric Traveling Salesman Problem (ATSP) model which has the most efficient fuel objective function, which will later be applied to the Ant Colony and Brute Force ATSP models. Variations made in this study are in the initial or final destination of the route selection. The results showed that the Brute Force algorithm selected the optimal route compared to the Ant Colony algorithm in terms of fuel usage."

"Kereta listrik adalah salah satu mode transportasi yang paling banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Selain biayanya yang ekonomis, kereta listrik dapat mengantarkan penggunanya ke tujuan dengan lebih cepat dibandingkan kendaran lain seperti mobil atau motor yang rentan terjebak kemacetan lalu lintas. Mengingat kebergantungan masyarakat yang cukup besar terhadap kereta lisrik, maka dibutuhkan penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan tingkat efisiensinya. Salah satu bentuk peningkatan efisiensi adalah dengan mengurangi nilai energi yang dihabiskan oleh kereta listrik saat beroperasi. Pengoptimalan kereta listrik dalam segi konsumsi energi dapat dilakukan dengan bantuan algoritma Artificial Bee Colony (ABC). Algoritma ABC adalah algoritma yang meniru perilaku koloni lebah madu dalam mencari solusi. Skripsi ini menunjukkan hasil pengaplikasian algoritma ABC dalam menemukan solusi berupa nilai konsumsi energi terkecil.

---

An electric train is one of the most widely used modes of transportation used by Indonesians. Aside from being economical, an electric train can take their users to their destinations quicker than vehicles such as cars or motorbikes which are prone to getting stuck in traffic jams. Given how dependent the community is on electric trains, further research is needed to increase the level of efficiency. One form of increasing the efficiency of an electric train is to reduce the value of the energy consumed by the electric train while operating. Optimizing electric trains in terms of energy consumption can be done with the help of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm. The ABC algorithm is an algorithm that mimics the behavior of honeybee colonies in finding solutions. This thesis shows the results of applying the ABC algorithm in finding a solution in the form of the smallest energy consumption value."

"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."

"

Biaya logistik memiliki dampak yang signifikan terhadap daya saing perusahaan. Bagi perusahaan, biaya logistik memiliki pengaruh langsung terhadap penetapan harga jual produk akhir. Semakin efisien biaya logistik dalam proses rantai pasok, maka harga produk akhir akan semakin kompetitif. Penentuan rute merupakan salah satu faktor penting yang dapat mempengaruhi biaya logistik. Pada industri makanan cepat saji, terdapat jumlah cabang restoran yang banyak, permintaan yang tinggi, serta dibutuhkan dalam waktu yang singkat sehingga diperlukan metode penentuan rute yang optimal.

Penelitian ini dilakukan pada perusahaan logistik yang mendistribusikan produk bahan makanan restoran cepat saji di Indonesia. Perusahaan ini masih menggunakan sistem penentuan rute pengiriman secara manual atau belum menggunakan model optimasi. Selain itu, perusahaan juga mengalami kendala seperti waktu pendistribusian yang terbatas serta lokasi pelanggan yang banyak dan berjauhan sehingga terkadang menyebabkan kendaraan terlambat untuk melayani pelanggan maupun kembali ke pusat distribusi. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan pendekatan Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) dengan tujuan menghasilkan rute yang memiliki total jarak perjalanan terpendek dalam memenuhi permintaan pelanggan sesuai batasan waktu dan kapasitas kendaraan, sehingga dapat meminimalkan biaya distribusi dan meningkatkan kualitas pelayanan kepada pelanggan dari segi ketepatan waktu. Perubahan yang dihasilkan dari perhitungan optimasi dapat menurunkan jarak tempuh kendaraan hingga 12,16% dan menghasilkan total penghematan hingga Rp10,266,891 dalam 40 jadwal pengiriman.

---

Logistics costs are a crucial factor that significantly influences a company's competitiveness. For companies, logistics costs directly impact the selling price of the final product. Logistics costs include all components of expenses involved in the movement of goods throughout the supply chain process. The more efficient the logistics costs within the supply chain process, the more competitive the price of the final product becomes. Vehicle routing is one of the critical components that can affect logistics costs. In the fast-food industry, with numerous restaurant branches, high demand, and the need for prompt delivery, an optimal route determination method is essential.

This research was conducted at a logistic company that distributes products to fast-food restaurant in Indonesia. The company currently uses a manual vehicle routing system and has not yet implemented an optimization model. The company faces challenges such as limited distribution time and numerous distant customer locations, resulting in occasional delays in serving customers or returning to the distribution center. In this research, the researcher adopts the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) approach with the aim of generating routes with the shortest total travel distance while meeting customer demands within time constraints and vehicle capacity. This approach aims to minimize distribution costs and improve service quality to customers in terms of timeliness. The optimization calculations produced significant changes, reducing vehicle travel distances by up to 12,16% and resulting in total savings of up to Rp10,266,891 across the 40 delivery schedules."

"Masalah optimisasi portofolio adalah masalah untuk mencari portofolio dengan return maksimal dan risiko minimal. Pada skripsi ini, digunakan model optimisasi portofolio multi objektif. Algoritma Multi-objective Co-variance based Artificial Bee Colony M-CABC digunakan untuk menyelesaikan masalah optimisasi portofolio. Algoritma M-CABC merupakan pengembangan dari algoritma Artificial Bee Colony ABC menggunakan konsep kovariansi statistik dan dipakai untuk masalah optimisasi portofolio. Implementasi dilakukan dengan menggunakan lima sampel data OR-Lib; port1, port2, port3, port4, dan port5. Hasil yang didapat dibandingkan dengan unconstrained efficient frontier dari lima sampel data. Dari hasil simulasi, Algoritma M-CABC menghasilkan solusi yang cukup dekat dengan solusi pada unconstrained efficient frontier.

---

Portfolio optimization problem is a problem to find portfolio with maximum return and minimum risk. In this skripsi, multi objective portfolio optimization model is used. Multi objective Co variance based Artificial Bee Colony M CABC algorithm is used to solve porto folio optimization problem. M CABC algorithm is developed from Artificial Bee Colony ABC algorithm using statistical co variance concept and is used for portfolio optimization problem. Implementation is done using five OR Lib data samples port1, port2, port3, port4, dan port5. Obtained results is compared with unconstrained efficient frontier of five data samples. From simulation results, M CABC algorithm gives solutions that is near solutions on the unconstrained efficient frontier."