Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Cross-docking memberikan berbagai keuntungan dalam logistik, seperti kecepatan bongkar muat, konsolidasi, dan pemindahan barang ke kendaraan pengiriman. Vehicle routing problem dengan cross-docking (VRPCD) merupakan perkembangan dari vehicle routing problem dengan fungsi batasan tambahan, dimana depot memiliki peran sebagai cross-dock. Penelitian ini mengusulkan model linear mixed-integer untuk VRPCD yang memperhatikan faktor-faktor multi-produk, multi-kendaraan, split load, dan multi-periode. Sebuah dataset dibangkitkan berdasarkan literatur. Dataset tersebut terbagi menjadi dua, yang menggunakan kendaraan homogen, dan yang menggunakan kendaraan heterogen. Data tersebut diselesaikan mengunakan solver Gurobi. Hasil menunjukkan bahwa kendaraan heterogen memiliki solusi lebih baik namun membutuhkan waktu komputasi tambahan. Split load dapat menghasilkan nilai yang lebih baik dan mendapatkan solusi yang sebelumnya tidak mungkin. Pengiriman multi-periode memberikan potensi untuk menurunkan waktu pengiriman jika fungsi tujuan menjadi meminimumkan waktu pengiriman maksimum. Hasil komputasi juga menunjukkan bahwa dataset lebih kecil (10 node) dapat ditemukan hasil optimal dalam waktu yang relatif singkat.

---

Cross-docking provides benefits such as facilitating fast and direct unloading, consolidation, and reloading of goods from inbound to outbound trucks. The vehicle routing problem with cross-docking (VRPCD) is an extension of the vehicle routing problem with an additional constraint in which the depot has a role as cross-dock. The current paper provides a mixed-integer linear programming model for the VRPCD that considers multiple products, multiple vehicle types, split loads, and multiple period delivery. Based on the literature, we generated two sets of instances, one with a homogenous vehicle and one with heterogeneous vehicles. The instances are then solved using the Gurobi Solver. Results show that instances with heterogeneous vehicles provide better results but require an increase in computation time. Split loads can produce better objective values and generate solutions previously infeasible. Multiple-period delivery has the potential to decrease delivery times if the objective function is set to minimize the maximum time. The computational results also show that smaller instances of 10 nodes can be solved in a reasonable amount of time"

"Penelitian ini mennyajikan perbandingan antara vehicle routing problem (VRP) yang merupakan sebuah permasalahan optimasi dengan kendala jalur dan juga kapasitas kendaraan dengan vehicle routing problem with pickup and delivery yang juga merupakan sebuah permasalahan VRP namun juga memiliki fungsi pickup atau pengambilan barang. Nantinya perbandingan ini akan dilakukan dengan membuat sebuah model dengan menggunakan visual basic for application (VBA) pada perangkat lunak microsoft excel. Model yang dibuat nantinya akan bisa melihat apakah dengan adanya fungsi pickup ini akan bisa mengurangi total jarak yang ditempuh kendaraan atau tidak.

---

This research presents a comparison between Vehicle Routing Problem (VRP) which is an optimization problem with line and capacity constraint and Vehicle Routing Problem with Pickup and Delivery (VRPPD) which is also a problem in VRP but VRPPD has a pickup function which differs it from a normal VRP. This comparison will be made by creating a model using visual basic for application (VBA) in microsoft excel. This model will enable us to see if pickup function in VRPPD can reduce total distance in a distribution system."

"Permasalahan transportasi dalam logistik untuk masa depan terus berkembang. Terutama di kota-kota yang terdapat pada negara berkembang, dimana pertumbuhan warung-warung atau disebut nanostores sangat pesat ditambah dengan perkembangan belanja online, menyebabkan jumlah pelanggan dalam industri pengiriman meningkat pesat. Dengan jumlah tujan pengiriman yang terus meningkat, muncul beberapa masalah dalam transportasi. Setiap pihak dalam sebuah sistem logistik memiliki tujuan umum yang sama yakni mengurangi biaya transportasi dan waktu pengiriman yang tepat. Dalam transportasi sendiri, ada banyak faktor yang mempengaruhi biayanya. Salah satu faktor yang sangat mempengaruhi biaya adalah jarak total yang dilalui untuk mencapai semua tujuan pengiriman. Total jarak itu sendiri bisa diubah dengan mengubah rute pengiriman. Dengan tujuan pengiriman yang semakin banyak, kombinasi rute yang memungkinkan juga akan semakin banyak. Ada satu permasalahan terkait pemilihan rute yang sering dibahas, yakni Vehicle Routing Problem. Penelitian ini akan membahas model untuk mendapatkan solusi optimal dari Vehicle Routing Problem khususnya jika jumlah pelanggan yang dilayani mendekati 40.000 pelanggan.

---

Transportation in logistics for the future is evolving. Especially in cities of developing countries which with the rapid growth of nanostores and online shopping, the number of customers in delivery services increased rapidly. With the number of destination keep increasing, emerges some problems in logistic transportation. Every member in logistic party have mutual goal to decrease the transportation costs and have the delivery on time.

In transportation itself, there are many factors that influence the costs. One factor that greatly influence the costs is total distance needed to cover all the destination target. Total distance itself can be manipulated by changing the route of the delivery. With more destination target, there will be also more combination of route. There is one popular problem that discussed about route selection, which is Vehicle Routing Problem. This paper will discuss the model to obtain the optimal solution of the Vehicle Routing Problem which will obtain the minimum total distance if the number of destination target is approaching 40.000 customers."

"Dalam menjalankan kegiatan distribusi dari depot ke agen- agen khusus di wilayah Jakarta dan Banten, PT. PERTAMINA mengalami permasalahan dalam menentukan rute dengan jarak yang minimum dengan batasan waktu pelayanan depot dan agen- agen yang disebut juga dengan Vehicle Routing Problem dengan Time Windows (VRPTW). Salah satu cara yang sering digunakan untuk menyelesaikan VRPTW adalah metode implicit enumeration. Metode ini menggunakan prosedur enumerasi untuk mendapatkan solusi optimal dari masalah pemrograman integer pada VRPTW. Hasil optimasi tersebut adalah sistem distribusi dengan menggunakan bahasa pemrograman C# yang meliputi rute distribusi yang efektif, penjadwalan pengiriman yang tepat dan sistematis, jarak tempuh pengiriman dan biaya distribusi yang minimum. Hasil penelitian diharapkan akan menjadi rujukan bagi PT. PERTAMINA untuk mengoptimalkan sistem distribusi yang sedang dijalankan sehingga biaya penjualan produk dapat ditekan, produk yang dipasarkan menjadi lebih kompetitif.

---

In performing distribution activities from depot to agents especially for Jakarta and Banten agents, PT. PERTAMINA were concerned in determining routes with minimum distances within service time windows from depot and agents called Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). One of methods using for solving VRPTW is implicit enumeration method. This method uses enumeration procedur to get optimal solution from integer programming VRPTW problem.

The solution is distribution system processed with C# program including effective distribution routes, exact and systematic scheduling, distances and minimum distribution cost. The research result is expected to be the suggestion for PT. PERTAMINA to optimize their ongoing distribution system so that product distribution cost would be pressed, the product would be more competitive."

"Vehicle Routing Problem (VRP) adalah sebuah permasalahan optimasi kombinatoris yang menentukan sekumpulan rute yang bermula dan berakhir pada sebuah depot, sehingga semua kendala dapat dipenuhi dan biaya yang dikeluarkan dapat diminimalkan. Permasalahan ini sering dihadapi oleh perusahaan yang proses bisnisnya sangat bergantung pada transportasi produknya. CV Safari Mitra Cemerlang adalah sebuah perusahaan di bidang produksi dan distribusi produk parfum dan produk laundry care di Kota Makassar, Indonesia. Di Kota Makassar, perusahaan ini melayani 14 pelanggan tetap yang setiap minggunya perlu dikunjungi untuk mengantarkan produk pesanannya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan rute distribusi dengan jarak tempuh minimal pada proses distribusi tersebut. Dengan memodelkan permasalahan VRP tersebut ke dalam bentuk Mixed Integer Linear Programming (MILP) dan mengoptimalkannya menggunakan perangkat lunak LINGO Solver, diperoleh rute perjalanan yang terbagi ke dalam dua perjalanan dengan jarak tempuh 70,29 km.

---

Vehicle Routing Problem (VRP) is a combinatorial optimization problem that determines a set of routes which start and end in a depot, such that all constraints are satisfied, and the cost is minimized. This type of problem often faced by companies whose business processes are highly dependent on the transportation of their products. CV Safari Mitra Cemerlang is a company based in Makassar, Indonesia, that specializes in perfume and laundry care products production and distribution. It caters 14 regular customers across the city of Makassar which needs to be visited every week to transport their orders. This study aims to obtain a distribution route with a minimum distance for that distribution process. By modelling the VRP problem into a Mixed Integer Linear Programming (MILP) form and optimizing it with the help of LINGO Solver software, this study obtained the optimal route which is divided into two trips with a total distance of 70.29 km."

"Vehicle Routing Problem (VRP) adalah metodologi penentuan rute kendaraan yang bertujuan untu mengurangi jarak tempuh pengantaran barang. Target penelitian ini adalah mampu mengantarkan oksigen gas medis secara akurat ke setiap rumah sakit. Masalah dari penelitian ini adalah rute distribusi yang tidak terjadwal secara efisien sehingga terkadang menyebabkan keterlambatan pengiriman produk ke pelanggan. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian ini dengan menggunakan Vehicle Routing Problem (VRP). Penulis menggunakan Mixed Integer Linear Programming untuk membantu pengambilan keputusan dan perangkat lunak LINGO untuk proses pengembangan model. Untuk mencari rute optimal dari stasiun pengisian ke 21 rumah sakit, diperlukan model matematis untuk menyelesaikan masalah tersebut dan diterjemahkan ke dalam bahasa pemrogaman LINGO. Hasil dari penelitian ini didapatkan 3 rute, rute pertama menggunakan truk ukuran sedang dengan kapasitas 65 silinder, sedangkan rute kedua dan ketiga menggunakan truk ukuran besar dengan kapasitas 115 silinder. Perusahaan mampu menghemat rara-rata 2 jam kerja per hari tanpa memerlukan lembur.

---

Vehicle Routing Problem (VRP) is a vehicle route determination problem, which aims to reduce route distance. The target of this research is being able to deliver the medical gas oxygen accurately to the hospital. The problem of this study was the distribution route was not scheduled efficiently so sometimes it caused lateness in product delivery to the customer. Therefore, it is essential to conduct this research using Vehicle Routing Problem (VRP). The author uses the Mixed Integer Linear Programming to help decision making and LINGO software to process the model development. To find the optimal route from filling station to 21 hospitals, a mathematical model is needed to solve the problem and translated into LINGO programming language. The results of this study obtained 3 routes, the first one used medium sized truck with 65 cylinders capacity, while the second and third routes used big sized trucks with 115 cylinders capacity. The company was able to save 2 working hours in average per day with no overtime needed."

"Buah pisang adalah komoditas hortikultura terbesar di Indonesia. Produksi pisang di Indonesia mencapai 9,60 juta ton pada 2022, menjadikan Indonesia sebagai negara produsen dan konsumen pisang ketiga di dunia. Meskipun demikian, tingkat konsumsi buah masih sangat rendah dibandingkan dengan standar yang direkomendasikan oleh WHO. Penyebab rendahnya tingkat konsumsi buah-buahan adalah harga jual yang tinggi dibandingkan dengan negara lain, akibat tingginya biaya distribusi dari distribution center ke pelanggan. Permasalahan tersebut terjadi pada salah satu distributor pisang Cavendish di Jabodetabek diakibatkan oleh belum adanya metode penentuan rute distribusi yang sesuai dengan kondisi perusahaan dengan jumlah permintaan yang fluktuatif serta memiliki jendela waktu pelayanan pada lokasi pelanggan. Pada penelitian ini, dibangun model optimasi untuk menyelesaikan masalah tersebut menggunakan pendekatan Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) serta algoritma column generation. Hasil dari model optimasi dapat menurunkan total jarak tempuh dan mengurangi jumlah kendaraan secara signifikan sehingga menghasilkan total peghematan hingga Rp393,731,278 atau 19% dari total biaya pada Januari 2023.

---

Bananas are the largest horticultural commodity in Indonesia. Banana production in Indonesia reached 9.60 million tons in 2022, making Indonesia the world's third-largest producer and consumer of bananas. However, the level of fruit consumption still needs to be improved compared to the standards recommended by the WHO. The low consumption of fruits is caused by the high selling prices compared to other countries due to the high distribution costs from the distribution center to the customers. This issue occurs in one of the Cavendish banana distributors in Jabodetabek, resulting from the absence of a suitable distribution route determination method that matches the company's conditions with fluctuating demand and a service time window at customer locations. In this study, an optimization model is built to solve this problem using the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) approach and the column generation algorithm. The results of the optimization model can reduce the total distance traveled and the number of vehicles significantly, resulting in total savings of up to Rp393,731,278 or 19% of the total cost in January 2023."

"Pada penelitian ini mengusulkan sebuah model matematik untuk menyelesaikan permasalahan Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery yang dikombinasikan dengan distribusi barang multiple product. Dalam hal ini kendaraan membawa mengangkut berbagai macam produk yang menggunakan kompartemen untuk tiap jenis produk. Berbeda dengan penelitian VRPPD, keunikan karakteristik pada penelitian ini adalah dalam penentuan rute kunjungan kendaraan tidak hanya dibatasi oleh kapasitas kendaraan namun juga dibatasi oleh kapasitas kompartemen dari tiap jenis produk. Dalam penelitian ini, perhitungan data set menggunakan metode pengelompokan berdasarkan net demand yaitu Smallest Maximum Load (SML) dan Largest Maximum Load (LML). Penentuan solusi tebaik didapat dengan menggunakan perhitungan algoritma Tabu Search.

---

This study addresses a method to solve Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery (VRPSPD) which combines a variety of products carried in a vehicle (multiple product). It examines the carriage with multiple compartment where each compartment is dedicated to a single type of product. Different from another widely studied pick up and delivery problems, the unique characteristics of this study is the route determination of the vehicle from the depot to customers because not only does it consider the vehicle's capacity but also the compartment capacity of each product as a limitation We calculate the set of instances using the customer grouping method (Smallest Maximum Load and Largest Maximum Load). The Solution obtained by the cheapest insertion method can be improved by Tabu Search algorithm. Finally, computational result are reported from test instance."

"Ledakan bisnis e-commerce di Indonesia terus mendorong tumbuhnya permintaan pada sektor logistik dan pergudangan. Kesempatan ini harus dimanfaatkan sepenuhnya oleh perusahaan logistik, namun kinerja logistik Indonesia yang buruk masih menghambatnya. Masalah yang paling mendesak bagi logistik Indonesia adalah kemacetan lalu lintas yang parah, kemacetan ini telah menghabiskan biaya sebesar miliaran rupiah dalam setahun. Makalah ini menawarkan kerangka kerja bagi perusahaan logistik untuk menyusun strategi, dengan menemukan rute distribusi yang optimal sambil mempertimbangkan bahwa waktu tempuh adalah suatu variabel yang dipengaruhi oleh kemacetan.

---

E-commerce boom in Indonesia continues to drive the growth of logistic warehousing demand. This opportunity should be fully utilized by logistic companies, but Indonesia rsquo s poor logistic performance hinders it. The most pressing matter for Indonesian logistic is their severe traffic congestion that cost billion of rupiah a year. This paper offers a framework for logistic companies to devise a strategy, by finding the optimal distribution route while considering that travel time is a variable that rsquo s affected by traffic jam."

"Transportasi darat, khususnya truk, merupakan penyumbang utama biaya logistik secara keseluruhan, dibandingkan dengan kereta api dan udara. Untuk mengoptimalkan biaya logistik, kita perlu mengoptimalkan rute pengiriman. Namun, tantangan yang dihadapi adalah jumlah titik pengantaran juga berkembang dengan cepat seiring berkembangnya zaman, yang membuat banyak rute yang dapat dipilih untuk melakukan pengiriman dari depot ke tiap-tiap titik, sehingga meningkatkan kompleksitas untuk menemukan rute yang optimal. Masalah rute ini dapat didefinisikan sebagai VRP yang memiliki kendala kapasitas yaitu CVRP. Penelitian sebelumnya telah berhasil menyelesaikan CVRP skala besar dengan beberapa pendekatan algoritma. Dalam penelitian ini, penulis menggabungkan savings algorithm untuk meningkatkan solusi awal dengan Tabu Search yang sangat populer untuk menyelesaikan CVRP skala besar. Algoritma yang ditingkatkan ini diuji pada benchmark CVRP Arnold et al. [5] dan terbukti memiliki hasil yang cukup kompetitif dibandingkan dengan solusi terbaik yang diketahui.

---

Road transportation, particularly trucking, is the main contributor of logistic cost in total, compared to rail and air. To optimize the cost of road logistics, we need to optimize delivery routes. However, the challenges are that the number of delivery points are also growing rapidly, which makes many possible routes to deliver the package from the depot, and increasing the complexity to find the optimal one. This route problem could be defined as CVRP. Previous research has already proved to solve very large scale CVRP with several approaches to the algorithm. In this paper, we’re combining a Saving Algorithm to improve the initial solution and the very popular Tabu Search to solve very large scale CVRP. This improved algorithm is tested into Arnold et. al. [5] CVRP benchmark and proved to have competitive results compared to the best known solutions."