Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini menganalisa dan membuat suatu model dalam mengoptimalkan rute dan jadwal pengiriman RMC ke pelanggan. Selama ini pendistribusian RMC ke pelanggan sangat tidak efisien, sehingga perlu dilakukan penelitian agar didapat jalur distribusi RMC yang optimal. Selain itu penentuan jadwal pengiriman truk juga dioptimalkan karena jika bisa mempersingkat waktu pengiriman maka perusahaan akan menghemat biaya overtime yang diakibatkan dari keterlambatan pengiriman. Untuk menyelesaikan permasalahan meminimalisir jarak distribusi digunakan metode Network Flow Model dengan subbab Shortest Route Problem, dimana metode ini mampu memecahkan permasalahan dalam menentukan rute distribusi yang tepat. Sedangkan penentuan jadwal distribusi truk mixer diselesaikan dengan metode longest processing time. Kemudian juga dilakukan pengkajian mengenai kelayakan perencanaan penambahan depot. Penambahan depot ini bertujuan untuk mengurangi keterlambatan jam kerja dan juga mempersingkat jarak tempuh pengiriman truk mixer ke pelanggan. Sehingga hasil yang diharapkan adalah rute distribusi yang optimal dan jadwal distribusi yang tepat waktu agar bisa menghemat biaya operasional distribusi.

---

This study analyzes and create a model in optimizing routes and delivery schedules to customers RMC. All this time the distributions of RMC to customers is not very efficient, so it is necessary to study in order to obtain the optimal distribution channels RMC. Besides determining the schedule of delivery trucks also are optimized because of if could shorten the delivery time, the company will save on overtime costs caused from delays in delivery. To solve the problems of the method used to minimize the distance distribution is Network Flow Models with section Shortest Route Problem, where the method is capable of solving the problems in determining the appropriate distribution routes. Meanwhile determination of the distribution schedule mixer truck solved by the method of longest processing time. Then also carried out studies on the feasibility of additional planning depot. The addition of depot aims to reduce delays and shorten working hours delivery mileage mixer trucks to customers. So the expected result is an optimal distribution routes and schedules on-time distribution in order to save operating costs of distribution."

"Industri konstruksi, utamanya beton ready-mix, menunjukkan perkembangan yang signifikan beberapa tahun kebelakang, hal ini didorong salah satunya karena gencarnya peran pemerintah dalam proyek strategis nasional terkhusus di wilayah Jakarta dan sekitarnya. Hal ini memacu perusahaan beton ready-mix untuk membuat pengiriman mereka lebih efisien dan efektif. Pada penelitian ini, penulis melakukan studi kasus di salah satu produsen beton ready-mix di wilayah Pulo Gadung, dimana mereka mengalami penurunan pemenuhan permintaan yang disebabkan adanya bentrok antar proyek dalam waktu yang berdekatan. Peneliti menggunakan metode mixed integer linear programming untuk menjadwalkan pengiriman truk mixer, yang dirumuskan dalam model matematika, kemudian ditanslasikan dengan bahasa pemrograman python pada perangkat lunak spyder untuk mendapatkan pengaturan penjadwalan sehingga meminimalkan keterlambatan pengiriman dengan menggunakan gantt chart. Didapatkan bahwa Seluruh jadwal pengiriman untuk 4 periode pengamatan dapat memenuhi permintaan dengan total sebanyak 15 pelanggan yang dilayani oleh 1 depot dan 14 truk.

---

The construction industry, particularly the ready-mix concrete sector, has shown significant development in recent years, driven in part by the active role of the government in national strategic projects, especially in the Jakarta area and its surroundings. This has prompted ready-mix concrete companies to make their deliveries more efficient and effective. In this study, the author conducted a case study at one ready-mix concrete producer in the Pulo Gadung area, where they experienced a decrease in demand fulfillment due to conflicts between projects occurring in close proximity. The researcher used the mixed integer linear programming method to schedule the delivery of mixer trucks, formulated in a mathematical model, which was then translated into Python programming language using Spyder software to obtain scheduling arrangements that minimize delivery delays, visualized using a Gantt chart. It was found that the entire delivery schedule for the four observation periods could fulfill the demand, serving a total of 15 customers with 1 depot and 14 trucks."

"Biaya transportasi adalah salah satu komponen utama dalam struktur biaya logistik total. Transportasi yang efisien dapat menurunkan biaya logistik total. Salah satu komponen utama transportasi untuk mengurangi biaya transportasi adalah penentuan rute kendaraan atau Vehicle Routing Problem. Tujuannya adalah mengatur rute pengiriman sehingga menghasilkan jarak tempuh total seminimal mungkin. Untuk menyelesaikan permasalahan pengiriman CNG di salah satu perusahaan gas di Indonesia ini, dikembangkan model penyelesaian VRP menggunakan algoritma Tabu Search. Hasil dari penelitian ini adalah sistem penentuan rute penjadwalan truk setiap harinya. Hasil rute usulan yang menggunakan jadwal pada satu hari terpadat menghasilkan pengurangan jarak tempuh sebesar 31% dan biaya transportasi sebesar 44%.

---

Transportation cost is a main component in total logistics cost. An efficient transportation system could reduce the total logistic cost. One of the main component of transportation to reduce its cost is Vehicle Routing Problem. The objective of VRP is to set the delivery route in order to minimize the total distance. In order to solve CNG delivery problem in one of the gas company in Indonesia, VRP model was developed using Tabu Search algorithm. Output of this research is to make a system to schedule the truck route for daily use. The result shows that total distance was reduced by 31% and transportation cost by 44%."

"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.

"

"Skripsi ini membangun suatu model integrasi antara inventori di pelabuhan loading dan ketersedian muatan di pelabuhan unloading melalui penentuan rute dan penjadwalan kapal VLGC yang berfungsi sebagai pengangkut dari pelabuhan loading dan sekaligus sebagai floating storage di pelabuhan unloading. Untuk menentukan rute penjadwalan yang optimal harus ditetapkan berapa jumlah produk yang akan diangkut, kapan waktunya, menggunakan kapal yang mana, memastikan ketersediaan muatan di pelabuhan unloading, dan level inventori produk yang tidak melebihi batas kapasitas pelabuhan. Model yang dikembangkan bertujuan untuk meminimalkan biaya dengan dasar algoritma Tabu Search dengan tools Matlab. Dari hasil running program optimasi disimpulkan bahwa model yang dikembangkan memiliki performasi yang baik dibandingkan dengan kondisi existing.

---

This research present a model of integration of inventory at the loading port and the cargo availability at unloading port though routing and ship scheduling VLGC vessel that serves as a transporter of cargo from the loading portas wellas floating storage at unloading port. The optimal routing schedule Should specify how much of each product to carry, at what time, on which ship, ensure the cargo availability in unloading port, and the stock levels of the product cannot exceed the inventory capacity of loading port. The model has objective function to minimaze cost of ship that developed with Tabu Search algorithm using Matlab. form optimization running program conclude that model has good performance compared existing conditions."

"Transportasi dan distribusi adalah dua kegiatan penting bagi perusahaan karena melalui kegiatan ini perusahaan memenuhi kebutuhan konsumen. Salah satu solusi untuk melakukan efisiensi tersebut adalah dengan menyusun rute pengiriman yang optimal dengan mencari jarak terpendek. Vehicle Routing Problem (VRP) dikenal sebagai konsep yang dapat digunakan untuk mendapatkan rute terbaik bagi kendaraan.Tujuan dari VRP adalah mengatur urutan rute pemberhentian dalam pengiriman sehingga menghasilkan jarak tempuh total seminimal mungkin. Tabu Search (TS) adalah salah satu solusi metaheuristik yang berbasis pada pencarian lokal. PT Kawan Lama Sejahtera adalah sebuah perusahaan penyediaan peralatan teknik, industri, dan permesinan di Indonesia. Penentuan rute pengiriman barang yang sesuai instuisi sopir menyebabkan terjadinya ketidakefisien. Guna menyelesaikan masalah pengiriman barang di Distribution Center PT Kawan Lama Sejahtera tersebut, maka dikembangkan model penyelesaian VRP dengan metode Tabu Search (TS). Dengan sistem usulan ini menghasilkan penurunan persentase sebesar 5,1 % dari sistem yang sekarang ada.

---

Transportation and distribution are two important activity for the company because through these activities meet the needs of enterprise customer. One solution for such efficiency is to develop an optimaldelivery route to find the shortest distance. Vehicle Routing Problem ( VRP ) is known as a concept that can be used to obtain the best route for vehicle.

The purpose of the VRP is to set the order of dismissal in the delivery route resulting in a total mileage to a minimum. Tabu Search ( TS) is one of metaheuristic solution based on local search. Kawan Lama Sejahtera,pt is a company providing engineering equipment, industrial, and machinery in Indonesia. Determination of delivery routes in accordance driver instuisi. In order to solve problem in the delivery, then the model developed by the VRP Tabu Search. With this proposed system produce a percentage decrease 4,3 % of the existing system."

"Kegiatan berbelanja secara daring di e-commerce meningkat seiring dengan peningkatan pengguna internet di Indonesia. Kondisi ini mengakibatkan melonjaknya kegiatan pengiriman barang. Dalam proses pengiriman barang terdapat tahap last-mile delivery. Adapun tantangan yang dihadapi pada tahap ini adalah jumlah pengiriman yang banyak dan waktu pengiriman yang panjang. Hal ini bisa mengakibatkan penambahan jumlah alat transportasi yang digunakan. Salah satu alat transportasi untuk last-mile delivery adalah truk. Penggunaan truk dalam last-mile delivery dapat menyebabkan polusi udara serta tidak dapat mengirimkan paket tepat waktu karena kemacetan lalu lintas (dalam kasus daerah perkotaan). Karena hal itu, harus dicari jalan keluar yang dapat menurunkan polusi udara serta menurunkan kasus pengiriman paket tidak tepat waktu dalam last-mile delivery. Penelitian ini menggabungkan pemakaian truk dan drone yang bermaksud untuk menurunkan kasus pengiriman paket tidak tepat waktu serta menurunkan polusi udara dengan keunggulan drone. Metode yang dipakai melibatkan implementasi Fuzzy C-Means (FCM) clustering untuk mengelompokkan data pelanggan dengan mempertimbangkan kendala jumlah drone yang tersedia serta radius terbang drone dan implementasi Algoritma Genetika untuk merancang rute pengiriman yang optimal dengan mempertimbangkan kendala Time Windows pada depot dan semua cluster. Penerapan kedua metode itu dipakai pada data 90 pelanggan. FCM bisa menurunkan 63,15% jumlah cluster, menurunkan 36,03% keseluruhan jarak tempuh rute, menurunkan 28,77% keseluruhan waktu tempuh rute, serta pengurangan 4,06% nilai fungsi objektif bila ketimbang dengan yang didapat dari clustering secara intuitif.

---

Online shopping activities in e-commerce are increasing along with the rise in internet users in Indonesia. This trend has led to a surge in goods delivery activities. In the delivery process, there is a crucial last-mile delivery stage. The challenges faced during this stage include a high volume of deliveries and extended delivery times, leading to the necessity of deploying additional transportation means. One commonly used transportation method for last-mile delivery is trucks. However, the utilization of trucks in last-mile delivery poses challenges such as air pollution and the inability to ensure timely package deliveries due to traffic congestion, particularly in urban areas. To address these issues, a solution must be found that not only reduces air pollution but also mitigates instances of delayed package deliveries in last-mile delivery. This research proposes a novel approach by integrating the use of trucks and drones to capitalize on the advantages offered by drones. The methodology employed incorporates the implementation of Fuzzy C-Means (FCM) clustering to categorize customer data, considering constraints related to the number of available drones and the flying radius of the drones. Additionally, a Genetic Algorithm is applied to optimize delivery routes, considering time window constraints at the depot and within all clusters. The application of these two methods was tested on a dataset comprising 90 customers. FCM demonstrated the ability to reduce the number of clusters by 63.15%, decrease the overall route travel distance by 36.03%, and minimize the overall route travel time by 28.77%. Furthermore, it led to a 4.06% reduction in the objective function values compared to intuitive clustering."

"Perkembangan teknologi memainkan peran penting dalam peningkatan jumlah pengguna e-commerce di Indonesia yang kemudian menyebabkan peningkatan signifikan dalam volume pengiriman paket. Namun, peningkatan ini juga menimbulkan masalah terkait emisi gas rumah kaca terutama pada tahap pengiriman terakhir yang sering melibatkan penggunaan kendaraan bermotor. Selain itu, terdapat pula kendala ketika tempat tujuan sulit dicapai dengan menggunaan kendaraan bermotor pada tahap pengiriman terakhir. Oleh karena itu, perlu dicari solusi yang tidak hanya mengurangi dampak lingkungan, namun juga dapat meningkatkan aksesibilitas pada tahap pengiriman terakhir. Penelitian ini mengintegrasikan penggunaan truk dan drone yang bertujuan untuk mengurangi emisi gas rumah kaca dan mengatasi kendala aksesibilitas dengan kemampuan drone. Metode yang digunakan melibatkan penerapan Constrained Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (Constrained DBSCAN) untuk melakukan proses clustering terhadap data pelanggan dengan mempertimbangkan kendala jumlah drone yang tersedia dan daya jangkau drone serta penerapan Tabu Search untuk merancang rute pengiriman yang optimal dengan mempertimbangkan kendala time windows pada depot dan seluruh cluster. Implementasi kedua metode tersebut digunakan pada data 90 pelanggan. Constrained DBSCAN dapat mengurangi 63.16% jumlah cluster, mengurangi 69.61% total jarak tempuh rute, mengurangi 44.89% total waktu tempuh rute, dan penurunan 8.73% nilai fungsi objektif jika dibandingkan dengan yang diperoleh dari clustering secara intuitif.

---

Technological advancements play a pivotal role in the surge of e-commerce users in Indonesia, subsequently resulting in a substantial increase in parcel delivery volumes. However, this upswing poses challenges related to greenhouse gas emissions, particularly in the last-mile delivery stage that frequently relies on motorized vehicles. Additionally, difficulties arise when the destination is hard to reach using motorized vehicles during the final delivery stage. Hence, a solution is imperative, one that not only mitigates environmental impacts but also enhances accessibility in the last-mile delivery stage. This research integrates the use of trucks and drones with the aim of reducing greenhouse gas emissions and overcoming accessibility constraints through drone capabilities. The methodology employed involves the application of Constrained DBSCAN for clustering customer data, considering constraints such as the available number of drones and drone range. Tabu Search is then implemented to design optimal delivery routes, taking into account time window constraints at depots and across all clusters. Both methods are applied to data representing 90 customers. The implementation of these approaches shows promise in addressing the challenges posed by the last-mile delivery stage, offering a balanced solution that not only reduces environmental impact but also enhances efficiency in the delivery process. Constrained DBSCAN can decrease 63.16% of the number of clusters, decrease 69.61% of the total route distance, decrease 44.89% of the total route time, and decrease 8.73% of the objective function value when compared to that derived from clustering with intuition."

"Rute pengiriman dan penjadwalan yang efektif dan efisien mempunyai peranan penting dalam optimasi biaya logistik suatu perusahaan. Penelitian ini bertujuan menentukan rute distribusi pelumas dari depot ke distributor dengan menggunakan algoritma tabu search. Hasil penelitian ini adalah mendapatkan suatu sistem distribusi yang dapat mengirimkan produk pelumas kepada pelanggan dengan jarak tempuh minimum dan jumlah minimum kendaraan. Jarak tempuh minimum untuk kemasan box sebesar 487,70 km, kemasan drum sebesar 536,75 km dan kemasan pail 426,30 km. Jumlah minimum kendaraan sebanyak 11 truk. Pada penelitian ini terdapat penurunan biaya logistik sebesar 38,70.

---

Determination of routes and scheduling delivery of effective and efficient plays an important role in optimizing logistic costs of a company. This study aims to determine the proper lubricant distribution system from the depot to distributor by using tabu search algorithm. The result of this study is to obtain a distribution system that can be applied to deliver lubricants product with minimum total distances and minimum number of vehicles. Total distance for box package is 539,90 km, drum package is 543,60 km and pail package is 453,30 km. Minimum number of vehicles needed is 10 trucks. The result shown reduction 38,70 of logistic cost."