Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi intensi berperilaku pengguna aplikasi online food delivery service melalui integrasi technology acceptance model (TAM) dan theory of planned behaviour (TPB) dalam konteks pandemi COVID-19. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menganalis data yang terkumpul dari 449 responden melalui survey. Responden pada penelitian ini merupakan individu yang pernah menggunakan aplikasi online food delivery pada masa pandemi COVID-19 di Indonesia. Data pada penelitian ini dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares Structrual Equation Modelling. Hasil pada penelitian ini menunjukkan terdapat adanya pengaruh dari perceived usefulness, attitude, compatibility, dan subjective norms pada behavioural intention, namun tidak ditemukan adanya pengaruh dari perceived behavioural control, perceived COVID-19 risk, dan trust terhadap behavioural intention. Selain itu, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa attitude memiliki pengaruh yang paling kuat pada behavioural intention.

---

This study was conducted with the aim of knowing the factors that influence the behavior of users of online food delivery service applications through the integration of technology acceptance model (TAM) and theory of planned behavior (TPB) in the context of the COVID-19 pandemic. This research is a quantitative research by analyzing the data collected from 449 respondents through a survey. The data in this study were analyzed using the Partial Least Squares Structural Equation Modeling method. The results of this study indicate that perceived usefulness, attitude, compatibility, and subjective norms have a significant influence on behavioural intention. Meanwhile, there was no direct effect on perceptions of behavioral control, risk perception of COVID-19, and trust on behavioural intention. In addition, the results of this study indicate that attitudes have the strongest influence on behavioural intention."

"Crowdsourced Delivery Two-Echelon Vehicle Routing Problem with Truck and Trailer Routing Problem (2E-VRP TTRP) merupakan masalah pencarian rute kendaraan untuk mengirim barang ke pelanggan melalui dua pusat distribusi yang berbeda, yaitu depot dan titik transfer. Pada eselon pertama, barang akan dikirimkan dari depot ke titik transfer atau langsung ke pelanggan dengan menggunakan truk. Sementara, pada eselon kedua, barang akan dikirim dengan menggunakan sistem crowdsourced delivery, yaitu dengan menggunakan jasa kurir pekerja lepas dengan jadwal yang fleksibel dan mengunakan transportasi pribadi. Kurir tersebut akan mengambil barang yang telah diantar oleh truk ke titik transfer dan selanjutnya meneruskan pengantaran ke pelanggan. Pada skripsi ini digunakan Metode Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dengan menggunakan perangkat lunak. Konsep dari metode ini adalah memperbaharui struktur lingkungan melalui destroy dan repair operator dengan menggunakan probabilitas bahwa suatu operator tententu dipilih disesuaikan kembali sesuai dengan kinerja selama iterasi sebelumnya. Solusi yang ingin dicapai adalah solusi dengan total biaya pengiriman yang minimum. Berdasarkan hasil percobaan, dengan menggunakan 50 pelanggan, 1 depot, 9 titik transfer, 20 pelanggan yang dilayani sistem crowdsourced delivery, dan 3000 iterasi, diperoleh bahwa Metode ALNS dapat digunakan untuk mengoptimalkan masalah Crowdsourced Delivery 2E-VRP TTRP dengan penghematan total biaya perjalanan sebesar 40,76%.

---

.Crowdsourced Delivery Two-Echelon Vehicle Routing Problem with Truck and Trailer Routing Problem (2E-VRP TTRP) is a problem where goods must be sent to customers through two different distribution centers, namely depot and transfer point. In the first echelon, the goods will be sent from the depot to the transfer points or directly to the customers by trucks. Meanwhile, in the second echelon, the goods will be sent using a crowdsourced delivery system, by using couriers that have flexible schedule and using their own transportations. The couriers will pick up the goods that have been delivered by the trucks to the transfer points and deliver it to the customers. In this final project, the Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) Method is used to solve the problem by using software. The concept of this method is to update the neighborhood structure through the destroy and repair operators by using the probability that a certain operator is selected to be readjusted according to performance during the previous iterations. The solution to be achieved is a solution with a minimum total delivery cost. Based on the experimental results, using 50 costumers, 1 depot, 9 transfer points, 20 costumers served by the crowdsourced delivery system, and 3000 iterations, it is found that the ALNS Method was be used to optimize the Crowdsourced Delivery 2E-VRP TTRP with a total travel cost savings of 40,76%."

"ABSTRAKTransportasi merupakan salah satu aktivitas yang menyumbang biaya yang signifikan pada sektor logistik, termasuk pada sektor industri Courier, Express, and Parcel (CEP). Industri layanan pengiriman paket atau pengiriman cepat merupakan industri yang saat ini mengalami pertumbuhan yang signifikan yang didukung dengan adanya pertumbuhan industri e-commerce. Perusahaan-perusahaan dalam industri CEP perlu melakukan efisiensi dalam biaya transportasi, salah satunya dengan penentuan rute distribusi dan jumlah armada yang optimal yang juga tergolong dalam permasalahan Vehicle Routing Problem (VRP). Penelitian ini membahas mengenai kasus distribusi barang di sebuah perusahaan layanan pengiriman paket pada layanan last-mile delivery dengan cakupan wilayah operasional DKI Jakarta. Penelitian ini mengembangkan model penyelesaian VRP dengan menggunakan algoritma metaheuristik Ant Colony Optimization. Rute usulan hasil penelitian menghasilkan penurunan jarak tempuh keseluruhan sebesar 64,604% dan penurunan jumlah kendaraan yang digunakan sebesar 66,667% untuk 7 tanggal operasional yang diteliti.

---

ABSTRACT

Transportation is one of the activities that contribute significant costs to the logistics sector, including in the Courier, Express, and Parcel (CEP) sector. The Courier, Express, and Parcel delivery industry is currently experiencing significant growth supported by the growth of the e-commerce industry. Companies in the CEP industry need to improve efficiency in transportation costs, one of which is by determining the optimal distribution routes and fleet numbers which are also classified as Vehicle Routing Problems (VRP). This study discusses the case of the distribution of goods in a express delivery service company, particularly in its last-mile delivery service within the operational area of DKI Jakarta. This study developed a VRP optimization model using the Ant Colony Optimization metaheuristic algorithm. The proposed route results in a reduction in overall total distance of 64,604% and a decrease in the number of vehicles used by 66,667% for 7 operational dates.

"