Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 23 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Mela Ayu Novia Andini
"ABSTRACT
Pickup and Delivery Problem with Transfer (PDPT) dideskripsikan sebagai cara menemukan solusi optimal untuk menetapkan himpunan permintaan ke himpunan kendaraan (awalnya terletak pada beberapa depot), dengan meminimalkan fungsi objektif tertentu berdasarkan kendala yang telah ditetapkan. Transfer barang dilakukan untuk meminimalkan waktu tempuh kendaraan dengan cara memindahkan barang di titik transfer yang nantinya akan diangkut oleh kendaraan lain dengan waktu lebih singkat. Berdasarkan konsep tersebut, dibentuk formulasi PDPT dengan menambahkan secara sistematis variabel dan kendala yang direalisasikan secara dinamis selama penentuan solusi rencana. Dalam tulisan ini akan digunakan metode insertion heuristic untuk mendapatkan solusi optimal Dynamic Pickup and Delivery Problem with Transfer (D-PDPT). Solusi objektifnya adalah untuk meminimumkan waktu perjalanan kendaraan pada solusi rencana yang didapatkan di setiap perhitungan. Berdasarkan hasil eksperimen simulasi, diperoleh hasil bahwa D-PDPT dapat digunakan untuk mengoptimalkan sistem penjemputan dan pengantaran barang dengan penghematan waktu tempuh kendaraan sebesar 23%, dibandingkan dengan rute tanpa menggunakan titik transfer.

ABSTRACT
Pickup and Delivery Problem with Transfer (PDPT) is described as a way of finding the optimal solution for assigning a set of requests to a set of vehicles (initially located at several depots), by minimizing certain objective functions based on predetermined constraints. Transfer of goods is done to minimize vehicle travel time by moving goods at the point of transfer which will later be transported by other vehicles with shorter time. Based on the concept, a PDPT formulation is formed by systematically adding variables and constraints that are realized dynamically during the determination of the plan solution. n this paper we will use the Insertion Heuristic method to obtain the optimal solution of Dynamic Pickup and Delivery Problem with Transfer (D-PDPT). The objective solution is to minimize vehicle travel time in the plan solutions obtained in each calculation. Based on the results of the simulation experiments, the results show that D-PDPT can be used to optimize the pickup and delivery system with 23% vehicle travel time savings, compared to routes without using transfer points."
2019
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nur Mayke Eka Normasari
"ABSTRAK
This research proposes a mathematical model of the Vehicle Routing Problem with Compartment (VRPC) by considering split delivery, multi product, and time windows. VRPC is variant of VRP which is an extention of the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) by considering the used of compartment in the vehicle. Compartment is used to separate different product to be distributed. The application of the VRPC concept in a real system can be found in the distribution system of fuel, oil, recycled waste, or food distribution. The mathematical model is used to determine the route that minimize the distance. AMPL software and CLPEX solver is used to create the mathematical programming of the model and solve it. The proposed mathematical model is Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP). Numerical experiments is conducted to illustrate the use of the model. The experimental results show that the model passed the verification and validation tests."
Yogyakarta: Pusat Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat (P3M) STTA, 2019
600 JIA XI:1 (2019)
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Ingrid Gusmery
"Pemodelan rute dan jadwal pelayanan pengisian MFO 380 bagi kapal-kapal asing di wilayah Kaltim dan Kalsel perlu dilakukan sebagai usulan pelaksanaan Project Bunker Coco PT Pertamina. Kebutuhan kapal bunker perlu dipertimbangkan untuk dapat melayani kapal pelanggan sesuai dengan time windows tiap kapal. Penyelesaian permasalahan penelitian ini dilakukan dengan dasar Vehicle Routing Problem with Time Windows menggunakan algoritma Branch-and-Bound yang diolah dengan Lingo versi 9.0. Dari hasil pengolahan data didapatkan rute dan jadwal kapal dengan penghematan total biaya menjadi $1.316.354,97 pada bulan Januari 2011. Apabila dibandingkan dengan total biaya yang dikeluarkan oleh hasil penelitian sebelumnya sebesar $1.347.911,1 dimana penyelesaiannya menggunakan algoritma Tabu Search dan dijalankan dengan Matlab, terdapat penghematan biaya sebesar $31.556,13.

Modeling routes and schedules for charging service of MFO 380 to foreign ships in the East Kalimantan and South Kalimantan region needs to be done as a proposal and implementation of Project Bunker Coco PT Pertamina. The need of bunker vessel is considered in order to serve the customer with each of their time windows. Completion of this research concerns on the basic of Vehicle Routing Problems with time windows using Branch-and-Bound algorithm which is running with Lingo version 9.0. From data processing we found ship routes and schedules with total cost savings of $ 1,316,354.97 in January 2011. Compared to the total costs incurred by the results of previous studies of $ 1.347.911,1 where the solution using Tabu Search algorithm and implemented with Matlab, there is a cost savings of $ 31.556,13."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2013
S46123
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Vincencia Sydneyta
"Persaingan dunia industri yang semakin ketat, membuat para perusahaan berlomba-lomba untuk menghemat biaya perusahaan, termasuk logistik. Salah satu biaya yang menyumbang angka terbesar ialah biaya distribusi. Fakta bahwa indeks performa logistik Indonesia cenderung menurun dari tahun ke tahun membuktikan bahwa kondisi logistik di Indonesia masih belum optimal, terutama di daerah perkotaan yang volume permintaannya terpusat dan cukup besar. Oleh sebab itu, perancangan rute dan jadwal distribusi barang menjadi sebuah hal yang penting untuk dilakukan. Penelitian ini berfokus kepada perancangan Vehicle Routing Problem with Time Windows VRPTW , yaitu pencarian rute distribusi dengan jarak tempuh minimal yang tetap memenuhi permintaan seluruh pelanggan dan mempertimbangkan batasan kapasitas kendaraan serta waktu respons pelanggan. Dengan menggunakan metode heuristik yaitu algoritma local search dan Lin Kernighan Helsgaun, dihasilkan hasil rute dan jadwal distribusi paling optimal sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan.

High competitiveness in industrial practice has encouraged companies to do cost saving, including logistic. One of the aspects that contribute the biggest amount is physical distribution cost. Besides, the fact that Indonesia rsquo s logistic performance index keep decreasing year by year has proven that Indonesia rsquo s logistic is not optimal yet, especially in urban areas which customer demand is centred and high. Hence, a better planning of distribution route and schedule become an important thing to execute. This research will be focused on planning Vehicle Routing Problem With Time Windows VRPTW , which is finding the most optimum distribution route with lowest total distance yet still manage to fulfill all demand and considering the constraints of vehicle capacity and customers rsquo time windows. By using heuristic methods which are local search and Lin Kernighan Helsgaun, the most optimum distribution route and schedule will be generated to be considered in company decision making."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S67057
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Aufar Rizki Putra
"

Perkembangan teknologi memungkinkan perusahaan untuk senantiasa meningkatkan kinerjanya dalam berbagai kegiatan usaha. Salah satu kegiatan usaha yang menjadi perhatian adalah distribusi. Penentuan rute distribusi harus mempertimbangkan permintaan pelanggan dan biaya transportasi. Perancangan rute distribusi yang meminimalisir jarak tempuh transportasi dapat menghemat biaya distribusi. Di sisi lain, ketepatan waktu pengiriman juga masih menjadi salah satu faktor penting distribusi. Penelitian ini berfokus pada perancangan algoritma penyelesaian Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) dengan metode heuristik Lin Kernighan Helsgaun dan Local Search. Hasil dari algoritma ini adalah rute distribusi yang memenuhi permintaan pelanggan dengan memenuthi batasan kapasitas kendaraan dan rentang waktu pelayanan.


Technology development has enabled businesses to continuously improve their performance on various activities. One of the highlighted activity is distribution. The planning of distribution routes must consider customer demands and transportation cost. A better distribution route planning that minimizes transportation distances would save distribution costs. On the other hand, timeliness remains one of the important factors of distribution. This research focuses on designing an algorithm that solves Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) using the heuristic methods which are Lin Kernighan Helsgaun and Local Search. The result of the algorithm is a list of routes that fulfills all demands and within the constraints of limited capacity and a drop off time window.

"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yohanes Wisnu Krisnantio
"The Pickup & Delivery Problem With Time Windows (PDPTW) merupakan permasalahan umum yang sering terjadi dalam industri jasa logistik untuk pengambilan dan pengantaran barang. PDPTW bersifat Non Polynominal-hard (NP-hard) yang berarti kompleksitas dalam penyelesaian permasalahan meningkat secara eksponensial apabila semakin banyak data dan parameter yang diukur, sehingga menjadi sulit untuk dipecahkan dengan menggunakan metode eksak. Oleh karena itu, penting untuk dilakukan penelitian dalam memecahkan masalah PDPTW dengan mempertimbangkan ketepatan hasil solusi dan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah dengan keterbatasan sumber daya yang ada. Kendala umum yang terjadi dalam industri jasa logistik berupa keterbatasan jumlah kurir, kapasitas kendaraaan serta jumlah permintaan pelanggan yang dinanis. Model permasalahan PDPTW yang diangkat dalam penelitian ini merupakan kondisi nyata yang terjadi pada PT X sebagai perusahaan penyedia jasa logistik. Dari hasil perhitungan dan pengolahan data diperoleh bahwa algoritma Tabu Search cukup efektif untuk memecahkan masalah PDPTW. Hasil penelitian menunjukkan rute yang optimal sehingga diperoleh penurunan jarak tempuh dari seluruh kendaraan sebesar 147.01 km (25.23%) dan penurunan total waktu dari seluruh armada kendaraan sebesar 215.53 menit (12.89%). Penggunaan solusi awal juga berpengaruh pada kecepatan Tabu Search untuk memperoleh hasil akhir. Selain itu Tabu Search juga dapat digunakan untuk menentukan jumlah kurir yang optimal dalam melayani permintaan pelanggan yang bersifat dinamis.

The Pickup & Delivery Problem With Time Windows (PDPTW) is common problem that often faced by logistics service provider for pick-up and delivery goods. The PDPTW is a Non Polynominal-hard (NP-hard) problem, which means the complexity will increase as the size of the problem grows, and also it will be difficult to solve the problem with exact method. Therefore it is important to do research studying to solve PDPTW with a good accuracy, limited time and resources. General constrains on logistic service provider are limitation of courier number, limited vehicle capacity, and dynamic number of customer demands. The PDPTW models that used in this study is a real condition which is occur on PT X as logistic service provider. The result of this study show that Tabu Search Algorithm is effective for solving PDPTW. Final calculation show an optimal routes with total distance reduction about 147.01 km (25.23%) and also decrease the total time cost for 215.53 minutes (12.89%). Another result of this study show that the use of initial solution take effect on calculating time for Tabu Search algorithm. Beside that, the Tabu Search algorithm can be used to determine the optimal number of couriers to serve dynamic customer demands."
Jakarta: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2015
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Indri Hapsari
"ABSTRAK

Model perencanaan perjalanan telah berkembang dari faktor kuantitatif yaitu pencapaian waktu tersingkat menjadi faktor kualitatif yaitu pencapaian kepuasan. Kepuasan ini didapatkan dari kunjungan ke sejumlah tempat yang dianggap penting, kritis, atau favorit sesuai lingkup model tersebut. Penerapan dalam bidang pariwisata akan membantu wisatawan dalam pembentukan rute perjalanan pariwisata yang layak dan berkualitas tinggi. Model yang dikembangkan pada penelitian ini adalah Team Orienteering Problem with Time Windows (TOPTW). Pada model awal dilakukan penyusunan rute dengan memperhatikan prioritas wisatawan, maksimum total waktu yang dimiliki wisatawan, lokasi awal yang sama dengan lokasi akhir, serta jam operasional destinasi wisata (time window). Penelitian perencanaan perjalanan wisata ini mengubah model awal dengan melakukan penyesuaian kebutuhan wisatawan yang belum terpenuhi dan mencapai tujuan kedua yaitu minimum total waktu yang dibutuhkan. Model usulan memperhatikan waktu kedatangan yang diinginkan wisatawan, lokasi awal dan akhir yang berbeda, serta toleransi waktu yang ditetapkan wisatawan terhadap jam buka dan jam tutup suatu destinasi, serta hari operasional destinasi wisata. Wisatawan juga dapat mengubah waktu kunjungan (service time), skor destinasi yang menunjukan tingkat kefavoritan, dan menentukan waktu kedatangan ke destinasi wisata.

            Metode yang digunakan bertujuan untuk mencari keseimbangan (equilibrium solution) antara hasil yang optimal dengan proses perhitungan yang lebih efisien. Metode pencarian hasil akan diawali dengan kontruksi heuristik untuk mengakomodasi destinasi favorit terlebih dahulu dalam rute, dilanjutkan dengan tahapan local search untuk mendapatkan pengaturan terbaik dari rute-rute tersebut. Metode yang digunakan adalah Iterated Local Search (ILS) yang disesuaikan, yaitu Adjusted ILS (AILS). AILS terdiri dari tahapan permutasi dan reversed untuk setiap rute, dan terakhir adalah perturbasi untuk semua rute yang terbentuk. Pada setiap tahapan akan dibandingkan total skor dan total waktunya, dan yang terbaik akan melanjutkan ke tahapan berikutnya. Setiap tahapan ini akan melalui diverifikasi untuk menjamin kelayakan hasil.

            Selain itu dilakukan perbandingan metode antara AILS dan metode metaheuristik lain seperti Multi-start Simulated Annealing (MSA), Simulated Annealing (SA), Artificial Bee Colony (ABC) dan ILS. Hasil dari uji statistik menyatakan adanya perbedaan hasil di antara metode AILS dan metode-metode lainnya. Metode AILS memiliki keunggulan lebih tingginya skor per destinasi yang berarti lebih banyak destinasi favorit yang dikunjungi yaitu rata-rata sebesar 26% untuk metode MSA, SA, dan ABC, dan 21% untuk metode ILS. Running time pada AILS lebih singkat 537% daripada metode MSA, SA dan ABC, dan lebih lama 42% dibandingkan metode ILS. Semua metode yang dibandingkan tidak memiliki total waktu seperti yang telah dilakukan dalam AILS. Setelah itu dibuat sistem rekomendasi bernama ROSTER (Routing System Recommendation)  untuk kemudahan penggunaan dan pemahaman hasil.


ABSTRACT

 


The travel planning model has expanded from quantitative factor with the achievement of the shortest time, into a qualitative factor with the achievement of satisfaction. The satisfaction is obtained from visiting a number of destinations that are considered important, critical, or favorite. Application in the tourism industry will help tourists to develop an appropriate and high-quality travel routes. The development model in this study is Team Orienteering Problem with Time Windows (TOPTW). In the initial model, route planning considers tourist priorities, the maximum total time owned by tourists, the same initial location as the final location, and the operational hours of each destination or time window. This research develop the initial model by adjusting more demand of tourists and achieve the second goal, the minimum total time. The proposed model consider arrival time of tourists, different initial and final locations, time tolerance from tourists to destination operational hours, and operational days of the destinations. Tourists can also adjust the time of visit or service time, destination scores that indicate the level of favorability, and determine the time of arrival to tourist destinations.

The method used aims to find a balancing (equilibrium solution) between optimal results with  more efficient running time. The method will begin with a heuristic construction to accommodate the favorite destinations in advance on the route, followed by the local search to get the best routes. The method used is modification of Iterated Local Search (ILS) and being Adjusted ILS (AILS). AILS consists of permutation and reversed stages for each route, and perturbation for all routes formed in previous stages. At each stage the total score and total time will be compared, and the best routes will proceed to the next stage. Each of these stages will be verified through to ensure the feasibility of the results.

A comparison method was conducted between AILS and other metaheuristic methods such as Multi-start Simulated Annealing (MSA), Simulated Annealing (SA), Artificial Bee Colony (ABC) and ILS. The results of the statistical test revealed differences in results between the AILS method and other methods. The AILS method has the advantage of higher scores per destination which means more favorite destinations visited are on average 26% for the MSA, SA, and ABC methods, and 21% for the ILS method. Running time on AILS is 537% shorter than MSA, SA and ABC methods, and 42% shorter than ILS method. All the previous methods do not have the minimum total time that was reached in AILS. A recommendation system named ROSTER (Routing System Recommendation) was made for user convenience.

 

"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
D2714
UI - Disertasi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Herry Kartika Gandhi
"Vehicle Routing Problem with Time Windows menjadi suatu permasalahan bagi perusahaan saat ini dimana biaya logistik yang semakin tinggi. Penentuan rute yang tepat untuk distribusi barang sangat dibutuhkan untuk menekan biaya bahan bakar kendaraan. Penyelesaian VRPTW ini menggunakan algoritma metaheuristic: Tabu Search, Particle Swarm Optimization dan Simulated Annealing. Penelitian ini membandingkan karakter dari ketiga algoritma tersebut. Dimana hasil tabu search memberikan nilai yang mayoritas optimal dibandingkan ketiganya. Tetapi untuk iterasi pendek, PSO memberikan nilai yang cepat menuju optimal.

Vehicle Routing Problem with Time Windows become main problem to company when dealing with distribution cost that comes bigger. Determining best routing to distribute goods or service can help reduce distribution cost. This research using metaheuristic algorithm: Tabu Search, Particle Swarm Optimization dan Simulated Annealing to solve VRPTW. This research benchmark that three algorithm. The conclusion is tabu search bring best solution for long iteration. But for short iteration, PSO bring better solution."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2013
T35626
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
cover
Fabianus Dhanang Pradanta
"ABSTRAK
Tingkat kemacetan jalan di kota besar cenderung meningkat dari tahun ke tahun.
Kemacetan jalan tersebut menyebabkan model distribusi barang dengan satu
Distribution Center (DC) untuk melayani semua titik pengiriman dalam satu kota besar
belum tentu menjamin ketersediaan barang. Fluktuasi permintaan dan batasan waktu
penerimaan di titik pengiriman menjadi hal yang harus diperhitungkan dalam
menentukan kombinasi rute yang paling efisien. Penambahan sub-DC untuk melayani
beberapa titik pengiriman bisa merupakan satu solusi agar tidak terjadi stock out. Hanya
saja penambahan sub-DC cenderung akan menambah total biaya operasional, baik biaya
pengiriman maupun biaya penyimpanan barang. Untuk itu perlu optimasi penentuan
tambahan sub-DC yang mempunyai biaya paling efisien, termasuk meneliti sejauh mana
perkembangan kondisi kemacetan akan membuat pilihan tambahan sub-DC tepat atau
tidak. Model CVRPTW (Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Window)
dijalankan menggunakan VRP Speadsheet Solver. Kasus nyata pengiriman barang di
Jakarta digunakan sebagai benchmark dan mengetes validitas model yang dibuat. Dari
hasil eksperimen, selain didapat rute optimal hasil perhitungan, penambahan sub-DC
tetap menambah biaya operasional total, namun bisa dipilih lokasi sub-DC yang
memberikan tambahan paling kecil dibanding lokasi yang lain. Namun dalam jangka
panjang, dengan kondisi kemacetan ekstrim, penambahan sub-DC ternyata memberikan
biaya total yang lebih efisien dibandingkan bila hanya ada satu DC untuk melayani
semua titik pengiriman barang.

ABSTRACT
The level of traffic congestion in big cities tends to increase from year to year. Traffic
congestion causes the distribution of goods model with one Distribution Center (DC) to
serve all delivery points in one big city not necessarily guarantee the availability of
goods. The demand fluctuations and acceptance time limits at the point of delivery are
the things that must be taken into account in determining the most efficient route
combinations. The addition of sub-DC to serve multiple points of delivery can be one
solution to avoid stock out. It is just that the addition of sub-DC tends to increase the
total operations cost, both shipping and storage costs. Therefore, it is necessary to
optimize the determination of sub-DC additions which have the most efficient cost,
including to examine the extent to which the development of congestion conditions will
make the sub-DC sub-appraisal correct or not. The CVRPTW (Capacitated Vehicle
Routing Problem with Time Window) model is run using VRP Spreadsheet Solver. The
real case of delivery of goods in Jakarta is used as a benchmark and test the validity of
the model created. From the experimental results, in addition to the optimal route of
calculation results, the addition of sub-DC still adds the total operational cost but can be
selected sub-DC location which gives the smallest addition compared to other locations.
However, in the long term, with extreme traffic congestion conditions, sub-DC
additions turn out to provide a more efficient total cost than if there was only one DC to
serve all points of delivery."
2018
T51276
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3   >>