Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kegiatan berbelanja secara online di e-commerce akhir-akhir ini sedang ramai dilakukan karena dinilai lebih praktis dan tidak membuang banyak waktu. Hal ini berbanding lurus dengan banyaknya permintaan pengiriman yang harus dipenuhi oleh pihak last-mile delivery. Last-mile delivery adalah proses pengiriman langsung ke lokasi pelanggan. Pihak last-mile delivery harus melakukan pengiriman dengan biaya yang seminimal mungkin. Biaya perjalanan dapat semakin meningkat apabila terjadi pengiriman berulang yang disebabkan pelanggan tidak berada di rumah saat dilakukan pengiriman. Alternatif pengiriman roaming delivery dapat menjadi solusi dari permasalahan tersebut karena dapat mengurangi jarak dan waktu tempuh serta mengurangi emisi serta kemacetan. Vehicle Routing Problem with Roaming Delivery Locations adalah permasalahan permintaan transportasi dengan pelanggan dapat memiliki lebih dari satu lokasi pengiriman. Pada skripsi ini, digunakan metode Multiple Ant Colony System (MACS) untuk membentuk solusi yang optimal. Multiple Ant Colony System terinspirasi dari perilaku koloni semut dalam mencari sumber makanan. Dalam membentuk sebuah solusi, dibutuhkan data pelanggan berupa koordinat lokasi pengiriman serta time window masing-masing lokasi dan banyaknya permintaan pelanggan. Sebelum dibentuk solusi terbaik menggunakan MACS, dibutuhkan solusi awal yang akan dibentuk dengan menggunakan Nearest Neighbor Heuristic. Berdasarkan simulasi program yang dilakukan pada skripsi ini, dengan data yang digunakan sebanyak 30 pelanggan dengan masing-masing pelanggan memberikan dua lokasi pengiriman, didapatkan alternatif pengiriman roaming delivery memiliki biaya perjalanan yang lebih kecil dibandingkan home delivery yang merupakan pengiriman yang hanya dapat dilakukan ke rumah pelanggan, dengan selisih sebesar 46%.......Nowadays, online shopping in e-commerce caught more attention than offline shopping because considered more practical and does not waste much time. This has led to increasing the demand for shipments made by last-mile delivery. Last-mile delivery is the final step of the delivery process, the delivery made by sending directly to the customer's house. The package must be delivered using the least-costed routes. Missed deliveries caused by customers are not at home while the deliveries made, can increase the total travel cost. There is an alternative of deliveries that can overcome this problem, i.e., roaming delivery. Roaming delivery can be a solution to these problems because it can reduce distance and travel time as well as reduce emissions and congestion. Vehicle routing problem with roaming delivery location is the variant of vehicle routing problem which each customer can have more than one delivery locations. This thesis proposed multiple ant colony system methods to find the optimum solution of vehicle routing problems with roaming delivery locations. Multiple Ant Colony System is a method inspired by the foraging behavior of colonies of ants. The input of this method is a set of customers' data, i.e., locations' coordinates, time window of each location, and the number of demands. Multiple Ant Colony System requires an initial solution constructed by the nearest neighbor heuristic which is then optimized by reducing the number of vehicles and total travel time. Based on the simulation that use 30 customers where each of the customers gives 2 different locations, the total cost of roaming delivery is cheaper than home delivery up to 46%."

"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."