Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

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

---

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

"

Perkembangan teknologi memunculkan layanan pengantaran barang secara langsung dari lokasi pengambilan ke lokasi pengantaran melalui platform transportasi online. Salah satu jenisnya adalah same-day delivery yang memastikan barang sampai di hari yang sama. Layanan ini termasuk ke dalam Pickup-Delivery Problem with Time Windows, yaitu masalah optimasi rute kendaraan untuk mengambil dan mengantar barang dalam rentang waktu tertentu dengan mempertimbangkan kendala lainnya. Same-day delivery menawarkan kemudahan dan kecepatan dengan biaya terjangkau sehingga menjadi pilihan yang menguntungkan bagi masyarakat. Kurir melayani beberapa pesanan dalam satu rute, sedangkan perusahaan penyedia layanan berupaya meminimalkan total biaya operasional untuk memaksimalkan keuntungan. Oleh karena itu, optimasi rute yang meminimalkan total biaya operasional menjadi poin penting dalam layanan pengantaran barang same-day. Metode yang digunakan untuk mencari solusi optimal pada penelitian skripsi ini adalah metode Simulated Annealing. Metode Simulated Annealing mengambil analogi dari proses annealing pada logam padat. Proses annealing adalah proses pemanasan logam padat hingga suhu tinggi dan dilakukan pendinginan secara perlahan hingga mencapai keadaan energi minimum agar membentuk kristal. Analogi ini dapat diterapkan pada masalah optimasi kombinatorial dengan keadaan logam padat merepresentasikan solusi layak, energi setiap keadaan sesuai dengan nilai fungsi objektif, dan keadaan energi minimum adalah solusi optimal. Solusi awal dibentuk menggunakan metode Nearest Neighbor dengan aturan mengunjungi pelanggan terdekat yang belum dikunjungi dan memenuhi kendala yang ada. Implementasi metode Simulated Annealing pada data simulasi 30 kurir dan 30 pelanggan dengan parameter I_iter sebesar 100, T_0 sebesar 5, T_stop sebesar 0,01, dan alpha sebesar 0,85 dapat menghemat total biaya operasional sebesar 24,47% dibandingkan metode Nearest Neighbor.

---

The development of technology has introduced a goods delivery service that directly from the pickup location to the delivery location through online transportation platforms. One type is same-day delivery which ensures that goods arrive on the same day. This service is included in the Pickup-Delivery Problem with Time Windows, which is the problem of optimizing vehicle routes for picking up and delivering goods within a specific time windows by considering other constraints. Same-day delivery offers convenience and speed at an affordable cost, making it a profitable option for the public. Couriers serve several orders in one route, while service providers try to minimize total operational costs to maximize profits. Consequently, route optimization that minimizes total operational costs is an important point in same-day goods delivery service. The method used to find the optimal solution in this thesis research is the Simulated Annealing method. The Simulated Annealing method takes an analogy from the annealing process in solid metals. The annealing process is the process of heating solid metals to high temperatures and cooling them slowly until they reach a minimum energy state to form crystals. This analogy can be applied to combinatorial optimization problems, where the solid metal state represents a feasible solution, the energy of each state corresponds to the objective function value, and the minimum energy state is the optimal solution. The initial solution is constructed using the Nearest Neighbor method with the rule of visiting the nearest unvisited customer and satisfying existing constraints. The implementation of the Simulated Annealing method on simulation data of 30 couriers and 30 customers with parameters I_iter of 100, T_0 of 5, T_stop of 0,01, and alpha of 0,85 can save total operational costs by 24,47% compared to the Nearest Neighbor method.

"

"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%."