Layanan food pickup-delivery merupakan salah satu layanan yang ditawarkan oleh perusahaan transportasi daring dengan proses pickup di merchant dan delivery pesanan ke customer yang dilakukan oleh kurir. Permintaan yang semakin tinggi untuk layanan ini menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan jumlah kurir. Untuk mengatasi tantangan ini, diperkenalkan skema double order, yang memungkinkan satu kurir menangani dua pesanan sekaligus bagi pelanggan yang lokasinya berdekatan. Penelitian dalam skripsi ini berfokus pada optimasi rute pengantaran makanan dengan menerapkan skema double order, bertujuan meminimumkan biaya operasional dan mempertimbangkan batas waktu operasional (time windows) guna menjaga kualitas makanan. Masalah optimasi ini dimodelkan sebagai Pickup Delivery Problem with Time Windows (PDPTW). Penyelesaian masalah ini menggunakan metode Grasshopper Optimization Agorithm (GOA), yaitu metode metaheuristik yang terinspirasi dari perilaku belalang saat berkumpul untuk mencari makanan yang menyebarkan zat kimia bernama feromon 4-VA. Feromon ini menjadi sinyal bagi sesama belalang untuk menginformasikan lokasi makanan. Penerapan metode GOA dilakukan pada data yang terdiri dari lima puluh pesanan yang masuk dengan tiga ratus iterasi dan sepuluh belalang yang terlibat. Hasil penerapan metode GOA menunjukkan efisiensi signifikan, dengan penghematan biaya operasional hingga 33,71% serta pengurangan jumlah kurir yang beroperasi hingga 50% dibandingkan layanan tanpa skema double order.

---

The food pickup-delivery service is one of the services offered by online transportation companies, involving a process where couriers pick up orders from merchants and deliver them to customers. The increasing demand for this service has led to a rising need for couriers. To address this challenge, a double order scheme was introduced, enabling a single courier to handle two orders simultaneously for customers located nearby. This thesis focuses on optimizing food delivery routes by implementing the double order scheme, aiming to minimize operational costs while considering operational time windows to maintain food quality. This optimization problem is modelled as Pickup Delivery Problem with Time Windows (PDPTW). The problem is solved using the Grasshopper Optimization Algorithm (GOA), a metaheuristic method inspired by the behaviour of grasshoppers gathering food and signalling others through a chemical substance called 4-VA pheromone, which helps convey the location of food. The GOA method was applied to data comprising fifty incoming orders, three hundred iterations, and ten grasshoppers. The results demonstrated significant efficiency, achieving operational cost savings of up to 33.71% and reducing the number of active couriers by 50% compared to services without the double order scheme.