Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 147543 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Fahriansyah
Efektifivas penggunaan kendaraan ringan dan sepeda motor pengangkut barang dalam sistem pengiriman last mile = Effectiveness of light goods vehicle and motorcycle in green last mile delivery sistem
"Pertumbuhan e-commerce menyebabkan meningkatnya penggunaan LGV dan Sepeda Motor untuk pengiriman paket di daerah perkotaan. Karenanya, pergerakan Last Mile di pusat kota juga meningkat, sehingga kualitas udara menurun. Tujuan penelitian ini untuk menganalisa External Cost dari penggunaan Kendaraan Ringan (Light Goods Vehicle) dengan Sepeda Motor pengangkut barang pada E-Commerce dalam Last Mile Delivery. Penelitian ini mengajukan metode analisis yang terdiri: Analisis beban emisi dari LGV dan Sepeda Motor untuk aktifitas pengiriman Last Mile di Jakarta, Analisis External Cost segmen polusi udara, Analisis External Cost yang timbul untuk kemudian di bebankan pada tiap-tiap paket yang dikirim, Analisis efektifitas dengan membandingan penggunaan LGV dan Sepeda Motor dalam pengiriman Last Mile. Hasil penelitian menghasilkan kesimpulan bahwa secara keseluruhan, mayoritas pengiriman Last Mile akan lebih efektif menggunakan Sepeda Motor jika kita nilai berdasarkan External Cost hingga Generalized Cost yang dikeluarkan. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan masukan bagi stakeholder dalam operasionalnya dan pemerintah untuk lebih memperhatikan dampak lingkungan akibat pertumbuhan e-commerce di Jakarta.
The growth of e-commerce has led to increased use of LGV and motorbikes for package Delivery in urban areas. Therefore, the movement of the Last Mile in the city center has also increased, so air quality has decreased. The purpose of this study is to analyze the external costs of using Light Goods Vehicle with a motorcycle transporting goods on E-Commerce in Last Mile Delivery. This study proposes an analytical method consisting of: Emission load analysis of LGV and Motorcycle for Last Mile Delivery activities in Jakarta, Analysis of the external costs of the air pollution segment, Analysis of the external costs incurred for later charge on each packet sent, Effectiveness analysis by comparing the use of LGV and Motorcycle in the Delivery of Last Mile. The results of the study concluded that overall, the majority of Last Mile shipments would be more effective using motorbikes if we value them based on External Costs to Generalized Costs incurred. This research is expected to be used as input for stakeholders in their operations and the government to pay more attention to environmental impacts due to the growth of e-commerce in Jakarta."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Christantina Ethan Agustya
Optimasi Rute Pengiriman Barang pada Tahap Last-Mile dengan Sistem Truck-Drone Menggunakan Hierarchical Aglomerative Clustering dan Tabu Search = Optimizing Goods Delivery Routes at the Last-Mile Stage with a Truck-Drone System Using Hierarchical Agglomerative Clustering and Tabu Search.
"Pengiriman barang merupakan salah satu kegiatan umum masyarakat yang semakin sering dilakukan akibat peningkatan pengguna sarana belanja dalam jaringan (daring). Peningkatan kegiatan belanja daring mengakibatkan permintaan terhadap jasa pengiriman barang juga mengalami peningkatan. Hal ini juga berdampak pada meningkatnya masalah pengiriman barang terkait masalah lingkungan seperti meningkatnya polusi udara dan juga efisiensi pengiriman barang. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu solusi untuk mengatasi masalah lingkungan serta menambah efisiensi pengiriman barang di tahap terakhirnya. Penelitian ini berfokus pada tahap last-mile delivery, yaitu tahap barang dikirimkan dari depot terakhir ke lokasi pelanggan dengan memanfaatkan penggunaan truk pengiriman dan digabung dengan drone. Kombinasi truk dan drone dipandang sebagai solusi yang inovatif. Drone yang menggantikan pengiriman dengan kendaraan bermotor tidak menghasilkan polusi yang biasanya dihasilkan oleh kendaraan berbahan bakar minyak bumi. Kemacetan juga dapat dihindari oleh drone sehingga waktu pengiriman bisa dipersingkat. Drone dapat dengan mudah melakukan pengiriman ke tempat-tempat yang tidak bisa dijangkau oleh kendaraan pengirim barang seperti truk. Dibalik semua kelebihannya, drone memiliki beberapa kendala yaitu harganya yang mahal sehingga menimbulkan keterbatasan kesediaan drone dan juga keterbatasan jangkauan terbangnya. Metode clustering diperkenalkan untuk mengatasi batasan tersebut. Pada penelitian ini digunakan metode Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) dengan mempertimbangkan jumlah drone yang tersedia dan jangkauan terbang maksimum dari drone. Hasil pengelompokkan kemudian digunakan untuk mencari rute optimal dengan metode Tabu Search (TS). Kedua metode ini diimplementasikan pada data simulasi sebanyak 90 pelanggan. Biaya pengiriman yang terdiri dari biaya operasional drone, biaya operasional truk, biaya penggunaan drone serta biaya penggunaan truk akan diminimalkan. Hasil berupa biaya pengiriman, jarak tempuh serta waktu tempuh yang diperoleh dibandingkan dengan hasil dari clustering data berdasarkan jarak tanpa memaksimalkan penggunaan drone serta memperhatikan batasannya. Implementasi HAC dan TS memberikan hasil pengurangan waktu sekitar 45%, pengurangan jarak sekitar 70% dan pengurangan biaya pengiriman sekitar 9%.
Goods delivery is a common activity in the society, and it’s becoming more frequent with the existence of online shopping. The surge in online shopping has led to a heightened demand for delivery services. This increase in demand impacts environmental concerns such as escalating air pollution and the efficiency of parcel delivery. Consequently, there’s a need for a solution to address environmental issues and enhance the efficiency of last-mile delivery. This research focuses on the last-mile delivery stage, specifically the movement of goods from the final depot to the customer’s location, utilizing a combination of delivery trucks and drones. The integration of trucks and drones is seen as an innovative solution. Drones, replacing motor vehicles in delivery, reduce pollution typically generated by fossil fuel-powered vehicles. Additionally, drones can evade traffic congestion, shortening delivery times, and easily access locations inaccessible to trucks. However, despite their advantages, drones have constraints, including high costs leading to limited availability and flight range limitations. Clustering methods are introduced to address these constraints. This study employs the Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) method, considering the available number of drones and their maximum flight range. The resulting clusters are then utilized to determine the optimal routes using the Tabu Search (TS) method. Both of this method is implemented on a simulation data of 90 customers. Delivery cost that includes drone operational cost, truck operational cost, drone cost, and truck cost is minimized. The result (delivery cost, distance traveled, and duration) are compared to clustering based on distance only without maximized drones available or consider its constraints. The implementation of HAC and TS provides a reduction in time of around 45%, a distance reduction of about 70%, and a shipping cost reduction of about 9%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ervita Indah Pratiwi
Optimasi Rute Pengiriman Barang pada Tahap Last Mile dengan Sistem Truck-Drone Menggunakan Metode Mean Shift Clustering dan Algoritma Genetika = Optimizing Goods Delivery Routes at the Last Mile Stage with a Truck-Drone System Using Mean Shift Clustering Method and Genetic Algorithm
"Pengiriman barang dari depot terakhir menuju ke lokasi pelanggan adalah pengiriman last mile. Pengiriman last mile sering dianggap sebagai tahap yang paling mahal dan kurang efisien. Beberapa permasalahan yang dihadapi dalam pengiriman last mile adalah biaya yang tinggi, waktu pengiriman yang lama, dan kemungkinan barang rusak. Penggunaan sistem kendaraan truck-drone dalam pengiriman last mile dapat dijadikan sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan dalam last mile. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan rute pengiriman barang yang meminimalkan biaya pengiriman dengan menggunakan sistem truck-drone dalam last mile. Pendekatan yang diusulkan untuk mencari rute optimal terdiri dari dua fase yaitu fase clustering dan routing. Dalam fase clustering menggunakan mean shift clustering untuk mengelompokkan lokasi pelanggan dan mencari lokasi parkir (pusat cluster). Dalam fase routing menggunakan algoritma genetika untuk menemukan rute optimal. Implementasi pada 90 pelanggan didapatkan penggunaan metode mean shift clustering diikuti oleh algoritma genetika, dapat menghasilkan rute optimal yang meminimalkan total biaya. Hal ini ditunjukkan dari penurunan biaya pada rute mean shift clustering mencapai 3,51% dibandingkan clustering dengan metode intuitif. Selain itu, analisis hasil juga mencerminkan bahwa penerapan mean shift clustering mampu mengurangi total jarak sebesar 27,93 % dan waktu tempuh sebesar 25,83 % delivery.
Last-mile delivery is often considered the most expensive and less efficient stage. Some challenges in last-mile delivery include high costs, long delivery times, and the possibility of damaged goods. The use of a truck-drone system in last-mile delivery can be a solution to address these challenges. The objective of this research is to find delivery routes that minimize delivery costs using a truck-drone system in the last mile. The proposed approach to finding optimal routes consists of two phases: clustering and routing. In the clustering phase, mean shift clustering is used to group customer locations and identify parking locations (cluster centers). In the routing phase, a genetic algorithm is employed to find the optimal routes. The implementation on 90 customers showed that the use of mean shift clustering followed by a genetic algorithm could generate optimal routes that minimize the total cost. This is evident from the cost reduction in mean shift clustering routes by 3,51% compared to the initial clustering solution with intuitif method. Furthermore, the results analysis also reflects that the implementation of Mean Shift Clustering can reduce the total distance by 27.93% and travel time by 25.83%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Reza Maullanna
Optimasi Rute Pengiriman Barang pada Tahap Last-mile dengan Sistem Truck-Drone Menggunakan Fuzzy C-Means Clustering dan Algoritma Genetika = Goods Delivery Route Optimization at the Last-mile Stage with Truck-Drone System Using Fuzzy C-Means Clustering and Genetic Algorithms
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Kezya Samantha Sherryn
Optimasi Rute Pengiriman Barang pada Tahap Last-Mile dengan Sistem Truck-Drone menggunakan Metode Constrained DBSCAN dan Tabu Search = Goods Delivery Route Optimization at the Last-Mile Stage with Truck-Drone System using Constrained DBSCAN and Tabu Search Methods
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Mia Meliaresti
Analisis efektivitas sistem pengiriman parcel locker pada last mile delivery berdasarkan aspek eksternalitas = Analysis of effectiveness of parcel locker delivery system within the last mile delivery based on externalities aspect
"Indonesia menduduki peringkat pertama sebagai negara dengan pertumbuhan e-commerce paling pesat, dengan tingkat pertumbuhan sebesar 78% di tahun 2018. Salah satu jenis e-commerce yang turut berkembang secara pesat adalah jenis B2C (Business-to-Customer), yaitu salah satu jenis e-commerce yang memasarkan barang dari pihak produsen secara langsung ke pihak konsumen sehingga jenis pengiriman yang menunjang proses ini adalah pengiriman home delivery. Akibat permintaan akan konsep bisnis B2C yang juga semakin melonjak, terjadi kekompetitifan antar penyedia jasa pengiriman home delivery sehingga segmen last mile pada proses pengiriman barang menjadi terfragmentasi. Selain itu, terjadi juga berbagai kegagalan pengiriman dari sistem home delivery sehingga sistem ini menjadi kurang efektif pada segmen last mile. Sistem parcel locker hadir untuk memperbaiki ketidakefektifan yang disebabkan oleh sistem pengiriman home delivery. Di sisi lain, walaupun sejumlah usaha telah diupayakan untuk meningkatkan efektivitas, perencanaan sistem pengiriman barang belum mempertimbangkan dampak buruk yang ditimbulkan, salah satunya terhadap lingkungan. Dampak ini disebut eksternalitas, yaitu dampak yang dirasakan oleh pihak yang tidak terlibat langsung dalam aktivitas pengiriman barang. Aspek eksternalitas direpresentasikan menjadi biaya eksternal. Penelitian ini bertujuan untuk mengaji efektivitas sistem pengiriman parcel locker berdasarkan biaya eksternal yang harus dibayarkan. Dalam melakukan penelitian, pertama dilakukan identifikasi besarnya biaya eksternal pada sistem pengiriman home delivery. Selanjutnya, dilakukan identifikasi besarnya biaya eksternal pada sistem pengiriman parcel locker. Efektivitas direpresentasikan sebagai perbandingan antara biaya eksternal dari sistem parcel locker dan home delivery. Maka, dilakukan perbandingan antara kedua variabel tersebut untuk menentukan efektivitas dari sistem pengiriman parcel locker. Hasil penelitian menunjukkan bahwa home delivery 3 kali lebih efektif untuk aktivitas tinggi dan 7 kali efektif untuk aktivitas rendah.
Indonesia is first-ranked as the country with the fastest e-commerce growth throughout the world with its 78% growth rate in 2018. One of the e-commerce means profoundly affected by this case is B2C (Business to Customer), which refers to a process of marketing the products from its sellers directly to the aimed customers implying that home delivery is considered as the most relevant delivery system. Due to the considerably ever-rising demand for B2C, competitiveness occurs among various logistic providers as a means to meet the customers' needs of the delivery process. Consequently, customers engage various logistic providers so that the last segment of the whole process¾last-mile segment¾turns out to be substantially fragmented. Also, it is aggravated by the multiple failed deliveries ensuring that home delivery is no longer reflected to be adequately effective within the last-mile segment. Parcel locker, as one of the innovative delivery systems, is presented to be one of the solutions to the aforementioned home delivery issues. Parcel locker consists of three categories and one of those three is an operational locker that is equipped with a well-managed time slot. On the contrary, despite the effort attempted to increase the effectiveness of the delivery process, the planning for the delivery system commonly has not completely taken the caused negative environmental effects into account. These effects are categorized as externalities that affect a third party who did not choose to involve in the delivery process. These externalities are represented by external costs. This research aims to determine the effectiveness of parcel locker based on its caused environmental externalities. First, we identify the external costs resulting from the home delivery process. Then, with the same methodology, we identify the external costs caused by the parcel locker. Effectiveness is given by the comparison between the external costs caused by parcel locker and home delivery. Finally, we compare those two results from the previous two steps to identify the effectiveness of parcel lockers based on its caused externalities. The result shows that home delivery is 3 times more effective for high shipment activity and 7 times more effective for low shipment activity."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ainna Salsabila
Penerapan Metode Simulated Annealing untuk Masalah Last-Mile Delivery Problem dalam Bentuk Sistem Crowdsourced Two Echelon Vehicle Routing dan Truk Trailer Routing = Application of Simulated Annealing for Last-Mile Delivery Problems in the form Crowdsourced Two Echelon Vehicle Routing and Truck Trailer Routing Systems
"Crowdsourced delivery merupakan suatu upaya dalam mengatasi masalah peningkatan kebutuhan jasa pengiriman barang akibat dari tren berbelanja online pada masyarakat yang meningkat secara signifikan. Crowdsourced delivery didefinisikan sebagai proses pengiriman barang yang melibatkan individu dengan latar belakang profesi bukan sebagai kurir untuk memenuhi kebutuhan last mile delivery. Diibaratkan kurir tersebut merupakan pekerja lepas (freelance) dari perusahaan pengiriman logistik. Last-mile delivery merupakan tahap akhir dari proses distribusi pengiriman barang dimana barang akhirnya sampai kepada pelanggan. Pada skripsi ini dilakukan perencanaan last-mile delivery dengan menggunakan integrasi crowdsourcing parsial, dimana permasalahan tersebut membutuhkan titik singgah sementara dalam proses pengiriman barang. Crowdsourcing parsial merupakan gabungan permasalahan two-echelon vehicle routing problem (2-EVRP) dan truck trailer routing problem (TTRP). Two-echelon vehicle routing problem adalah pencarian rute vehicle routing problem dengan dua tingkat jaringan distribusi. Tingkat jaringan distribusi pertama berupa rute perjalanan truk dan tingkat jaringan distribusi kedua berupa perjalanan kurir crowdsourced. Truck trailer routing problem merupakan variasi tambahan permasalahan 2-EVRP agar pelanggan dapat dilayani menggunakan truk dan juga kurir crowdsourced, jika hanya 2-EVRP saja maka pelanggan hanya dapat dilayani oleh crowd-worker. Pada permasalahan ini digunakan metode simulated annealing untuk mencari pendekatan terhadap solusi optimal rute pengiriman barang. Proses simulated annealing bekerja dengan mencari suatu posisi pada suatu temperatur tertentu untuk mereduksi rute yang tidak diperlukan dan memperbaiki solusi agar menjadi optimal. Dalam skripsi ini digunakan data sebanyak 63 titik koordinat lokasi, di mana terdiri dari 1 depot, 12 titik transfer, dan 50 pelanggan. Hasil terbaik dari beberapa kasus yang dijalankan yaitu untuk kasus 19 pelanggan dilayani truk dan 31 dilayani oleh crowd-worker, dapat menghemat biaya perjalanan sebesar 25,9748%.
Crowdsourced delivery is an effort to overcome the problem of increasing the need for goods delivery services due to the trend of online shopping in the community, which has increased significantly. Crowdsourced delivery is defined as the process of delivering goods that involve individuals with professional backgrounds not as couriers, to fulfill last-mile delivery needs. The courier is likened to a freelancer from a logistics delivery company. Last-mile delivery is the final stage of the distribution process where the goods finally arrive at the customer. In this thesis, last-mile delivery planning is carried out using partial crowdsourcing integration, where the problem requires a temporary stopover point in the process of delivering goods. Partial crowdsourcing combines the two-echelon vehicle routing problem (2-EVRP) and the truck trailer routing problem (TTRP). The two-echelon vehicle routing problem is a route-finding vehicle routing problem with two levels of distribution network. The first distribution network level is a truck route, and the second distribution network level is a crowdsourced courier. The truck trailer routing problem is an additional variation of the 2-EVRP problem to serve customers using crowdsourced trucks and couriers. If it is only 2-EVRP, then customers can only be served by crowd-workers. In this problem, the simulated annealing method is used to find an approach to the optimal solution of the shipping route. The simulated annealing process works by finding a position at a specific temperature to reduce unnecessary routes and improve the solution to become optimal. In this thesis, the data used are 63 coordinate location points, consisting of 1 depot, 12 transfer points, and 50 customers. The best results from several cases that were carried out were for cases where 19 customers were served by trucks and 31 were served by crowd-workers. It could save travel costs by 25.9748%."
Depok: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Prahara Yanottama
Upaya optimasi last mile delivery gap antara kebutuhan operator pengiriman barang dan strategi adiministrator kota = Efforts on last mile delivery optimization gap between freight operators needs and city administrator strategy
"Last mile delivery merupakan segmen transportasi logistik yang paling banyak menuai dampak negatif akibat fragmentasi yang terjadi serta diperumit dengan fakta bahwa sebagian besar segmen itu terjadi di kawasan urban, kawasan padat penduduk yang juga tinggi akan mobilitas. Dampak negatif hasil transportasi logistik; berupa polusi (suara, udara, dan getar), kemacetan, intrusi visual, dsb; tidak hanya dirasakan oleh para pelaku logistik, melainkan masyarakat luas yang tidak terlibat langsung pada kegiatan tersebut. Dalam hal ini, pemerintah sebagai administrator kota berkewajiban untuk menjamin kualitas hidup rakyatnya. Di sisi lain, operator logistik selaku penggerak sektor ini juga memiliki keterbatasan dalam pengubahan sistem operasinya akibat memerlukan modal yang tidak sedikit, terbatasnya margin, serta tuntutan konsumennya akan pelayanan yang baik dengan harga yang murah. Kedua pemangku kepentingan tersebut, pemerintah dan operator logistik, merupakan pihak yang memiliki pengaruh besar akan implementasi perbaikan sistem transportasi logistik dalam kota. Kolaborasi antar keduanya diperlukan, meski masing-masing pihak memiliki kepentingannya sendiri. Tujuan dari penelitian ini ialah mengidentifikasi gap kepentingan masing-masing pemangku kepentingan dalam mewujudkan suatu solusi permasalahan logistik. Solusi yang dibahas pada penelitian ini adalah Urban Consolidation Center, Bahan bakar B20, Limited Traffic Zone, serta Pembaruan Armada. Metode survey melalui kuisioner dan wawancara kepada operator logistik dan administrator kota pemerintah dilakukan untuk mendapatkan pandangan dari masing masing pihak terhadap masing-masing isu dari solusi tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan kedua belah pihak masih memiliki pengetahuan yang kurang dalam implementasi kebijakan baru sebagai solusi permasalahan logistik, terutama pihak pemerintah. Walaupun pengetahuannya masih kurang, operator logistik menunjukkan bahwa pihaknya responsif dan terbuka terhadap isu-isu terbaru. Di sisi lain, pemerintah juga menunjukkan bahwa pihaknya turut memperhatikan pandangan operator logistik dalam mencanangkan kebijakan. Dari kedua hal tersebut dapat disimpulkan bahwa seluruh fasilitas yang dibahas pada penelitian ini mungkin untuk diimplementasikan.
Last mile delivery is the logistics transportation segment that is most likely to produce the negative impacts due to the occuring fragmentation and is complicated by the fact that most of these segments occur in urban areas-densely populated areas that are also high in mobility. Negative impact from the logistics transportation such as pollution (sound, air, and vibration pollution), congestion, visual intrusion, etc. are not only felt by who are involved, but also the wider community who are not directly took a part in these activities. In this case, the government as the administrator of the city is obliged to guarantee the quality of life of its people. On the other hand, logistics operators as the drivers of this sector, also have limitations in changing the operating system due to the need for a capital which the amount of it is not small, limited margins, as well as consumers demands for good service at low prices. The two stakeholders the government and the logistics operator are the parties who have a major influence on the implementation of improvements to the logistics transportation system in the city. Collaboration between the two is needed, although each party has its own interests. The purpose of this study is to identify the gap of the interests of each stakeholder in realizing a solution to logistics problems. The solutions that will be discussed in this study are, Urban Consolidation Center, B20 Fuel, Limited Traffic Zone, and Fleet Renewal. The survey method are conducted through questionnaires and interviews with the logictics operators and the city administrator government in order to get the insights from each party on each of the issues of the solution. The results of this study shows that both of the parties have lack of knowledge of the implementation of the new policy as the solution for the logistics problem, especially the government. Eventhough the knowledge is still lacking, the logistics operator shows they are still responsive and open with the recent issues. In the other hand, the government also shows that they pay attention to the logistics operators viewpoint regarding to the decalaration of the policy. From those two aspects, we can conclude that the whole amenities which are discussed in this study could be implemented."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Anindya Samiya Artanti
Optimasi Pencarian Rute Pengantaran Barang Pada Tahap Last Mile Delivery Dalam Kerja Sama Antara Dua Perusahaan Logistik Reguler = Optimization Of Route-Finding For Goods Delivery At Last Mile Delivery Phase In Collaboration Between Two Regular Logistics Companies
"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%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Annisa Luthfia
Evaluasi layanan last mile delivery dalam berbelanja daring = The evaluation of last mile delivery service in online shopping.
"Perkembangan e-commerce dari tahun ke tahun semakin meningkat seiring dengan adanya perubahan perilaku belanja daring. Hal ini mengakibatkan kegiatan Last Mile Delivery (LMD) meningkat. LMD merupakan perjalanan terakhir dari proses pengantaran barang. Seiring dengan meningkatnya kegiatan LMD dan banyaknya pilihan layanan LMD yang tersedia di Indonesia dengan karakteristik layanan yang berbeda-beda, maka diperlukan kajian untuk mengevaluasi berbagai sistem layanan LMD. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pilihan pelanggan terhadap berbagai sistem layanan LMD berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi pilihan. Penelitian dilakukan dengan penyebaran kuesioner. Hasil kuesioner berupa urutan faktor kepentingan responden dalam memilih layanan LMD selanjutnya diolah dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor biaya pengiriman merupakan faktor yang paling mempengaruhi pelanggan dalam menentukan pilihan layanan LMD dengan bobot sebesar 61,2%, selanjutnya faktor durasi pengiriman dengan bobot 27,8%, dan faktor eksternalitas dengan bobot 11%. Dengan meninjau dari tiga faktor tersebut, layanan Lazy Delivery merupakan jenis layanan LMD yang paling dipilih oleh pelanggan dengan bobot 43,09%, diikuti dengan layanan Fast Delivery 1 dengan bobot 19%, Fast Delivery 2 dengan bobot 15,2%, dan Super Fast Delivery dengan bobot 11,77%. Hasil penelitian ini dapat dijadikan pertimbangan perancangan sistem LMD kedepannya bagi para pemangku kepentingan penyedia layanan LMD.
The development of e-commerce from year to year is increasing in line with changes in the behavior of customers who dare to shop. This has also increased Last Mile Delivery (LMD) activities. LMD is the last journey of a process of delivering goods. Along with LMD activities and the many choices of LMDs available in Indonesia with different service characteristics, it is necessary to study various LMD service systems. The purpose of this study is to analyze the customer's choice of various LMD service systems based on the factors that influence the choice (delivery duration, delivery cost, and externalities). The research was conducted by collecting respondent data using a survey questionnaire from 35 respondents who had made bold shopping and lived in Jabodetabek. The results of the questionnaire in the form of a sequence of respondents' interest factors in choosing LMD services were then processed using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The results showed that the shipping cost factor is a factor that influences customers in determining the choice of LMD services with a weight of 61.2%, followed by a delivery duration factor with a weight of 27.8%, and an externality factor with a weight of 11%. By reviewing these three factors, Lazy Delivery service is the most preferred type of LMD service by customers with a weight of 43.09%, followed by Fast Delivery 1 with a weight of 19%, Fast Delivery 2 with a weight of 15.2%, and Super Fast Shipping with a weight of 11.77%. The results of the study can be used as considerations for future LMD system design for stakeholders of LMD service providers."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>