Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Layanan pesan antar makanan secara online berkembang seiring perkembangan teknologi. Dalam layanan pesan antar makanan secara online, kurir akan mengambil pesanan dari penjual makanan (merchant) dan mengantarkannya ke titik pelanggan (customer). Sejalan dengan peningkatan permintaan akan layanan pesan antar makanan secara online, perusahan penyedia layanan memperkenalkan skema double-order, dimana satu kurir dapat mengambil pesanan dari dua penjual makanan (merchant) yang berbeda dan mengantarkannya ke dua titik pelanggan (customer) yang berbeda pula. Dari sisi perusahaan penyedia layanan, skema double-order diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pelayanan dengan mengurangi biaya operasional yang digunakan. Penelitian pada skripsi ini membahas optimasi rute layanan pesan antar makanan secara online dengan menerapkan skema double-order yang bertujuan meminimumkan biaya operasional dengan mempertimbangkan batas waktu (time windows) untuk memastikan kualitas makanan tetap terjaga. Permasalahan optimasi ini merupakan bentuk Pickup and Delivery Problem with Time Windows (PDPTW). Metode tabu search digunakan sebagai metode penyelesaian untuk permasalahan optimasi rute layanan pesan antar makanan secara online ini. Tabu search mencari solusi terbaik dengan mengeksplorasi berbagai kemungkinan dan menyimpan solusi terbaik yang telah dicoba sebelumnya dalam tabu list. Solusi dalam tabu list dianggap tabu dan tidak akan dikunjungi kembali sehingga mencegah terjadinya eksplorasi solusi secara berulang. Implementasi metode tabu search dilakukan terhadap data simulasi dengan 50 pesanan dengan 120 iterasi. Optimasi rute layanan pesan antar makanan secara online dengan menerapkan skema double-order menghasilkan solusi optimal dengan penurunan biaya operasional sebesar 36,36%.

---

Online food delivery services are evolving with the development of technology. In an online food delivery service, a courier picks up an order from a merchant and delivers it to the customer. In line with the increasing demand for online food delivery services, service providers are introducing double-order schemes, where one courier can pick up orders from two different merchants and deliver them to two different customers. From the perspective of the service provider company, the double-order scheme is expected to improve service efficiency by reducing operational cost. The research in this thesis discusses online food delivery route optimization by applying a double-order scheme that aims to minimize operational costs by considering time windows to ensure food quality is maintained. This optimization problem is a form of Pickup and Delivery Problem with Time Windows (PDPTW). The tabu search method is used as a method for this online food delivery route optimization problem. Tabu search finds the best solution by exploring various possibilities and saving the best solution that has been tried before in the tabu list. Solutions in the tabu list are considered taboo and will not be revisited to prevent repeated exploration of solutions. The implementation of the tabu search method was performed on simulated data with 50 orders with 120 iterations. Online food delivery route optimization by applying the double-order scheme produces an optimal solution with a 36,36% decrease in operational costs. "

"Layanan pengiriman barang dengan sistem same-day merupakan salah satu layanan yang ditawarkan oleh perusahaan transportasi online yang menjamin barang akan sampai ke tujuan dalam hari yang sama dengan harga terjangkau. Pengguna layanan same-day yang terus meningkat membuat perusahaan perlu memperhatikan rute yang ditempuh serta waktu layanan dalam beroperasi untuk memenuhi seluruh permintaan pelanggan dalam satu waktu. Ketika terlalu banyak rute yang dihasilkan, semakin banyak kurir yang bekerja, dan waktu layanan tidak terpenuhi, maka biaya operasional kurir akan meningkat, kepuasan pelanggan dan laba perusahaan menurun, serta dapat membuat volume kendaraan di jalan meningkat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, peneliti melakukan optimasi rute layanan pengiriman barang same-day dengan tujuan meminimumkan biaya operasional dengan tetap memperhatikan waktu layanan. Masalah optimasi ini kemudian dimodelkan sebagai Pickup and Delivery Problem with Time Windows (PDPTW). Metode penyelesaian yang digunakan dalam penelitian pada skripsi ini, yaitu metode Tabu Search (TS) dengan pembentukan solusi awal menggunakan metode Nearest Neighbor (NN). Metode Tabu Search merupakan metode metaheuristik berbasis local search yang menggunakan struktur memory (tabu list) untuk menyimpan solusi yang dianggap tabu demi menghindari perulangan solusi yang sama. Optimasi rute layanan pengiriman barang same-day dengan metode TS dilakukan pada data simulasi 30 pesanan dan 30 kurir, 3000 iterasi, dan 10 panjang tabu list. Hasil optimasi menggunakan TS terbukti dapat mengurangi jumlah kurir yang beroperasi mencapai 33,33% dan penghematan biaya hingga 17,34% bila dibandingkan dengan solusi awalnya.

---

Same-day Goods Delivery Services are one of the services offered by online transportation companies that gurantees that goods will arrive at their destination on the same day with an affordable price. The increasing number of people using same-day services means that shipping companies need to pay attention to the routes taken and the service time to fulfill all customers demands at once. When too many routes are generated, more couriers work, and passed the service times, then the courier's operational costs will increase, customer satisfaction and company profits will decrease, and the volume of vehicles on the road can increase. To solve that problem, the researcher will be optimizing the route of the same-day delivery service so that it can minimize operational costs while still paying attention to service times. The optimization problem is a part of the Pickup and Delivery Problems with Time Windows (PDPTW). Tabu search was a proposed method to find the optimal solution for same-day delivery services, with the initial solution using the Nearest Neighbor (NN) method. The Tabu Search (TS) method is a heuristic method with basic local search and using the memory structure to save the Tabu’s solution to avoid repeating the same solution. Optimization of same-day goods delivery services using the tabu search method performed on simulated data of 30 orders, 30 drivers, 3000 iterations, and 10 as the length of the tabu list. Good results as an optimal solution were obtained from optimization using TS which reduced 33,33% the number of drivers who are operating and saved 17,34% operational cost when compared with the initial solution."

"

Perkembangan teknologi memunculkan layanan pengantaran barang secara langsung dari lokasi pengambilan ke lokasi pengantaran melalui platform transportasi online. Salah satu jenisnya adalah same-day delivery yang memastikan barang sampai di hari yang sama. Layanan ini termasuk ke dalam Pickup-Delivery Problem with Time Windows, yaitu masalah optimasi rute kendaraan untuk mengambil dan mengantar barang dalam rentang waktu tertentu dengan mempertimbangkan kendala lainnya. Same-day delivery menawarkan kemudahan dan kecepatan dengan biaya terjangkau sehingga menjadi pilihan yang menguntungkan bagi masyarakat. Kurir melayani beberapa pesanan dalam satu rute, sedangkan perusahaan penyedia layanan berupaya meminimalkan total biaya operasional untuk memaksimalkan keuntungan. Oleh karena itu, optimasi rute yang meminimalkan total biaya operasional menjadi poin penting dalam layanan pengantaran barang same-day. Metode yang digunakan untuk mencari solusi optimal pada penelitian skripsi ini adalah metode Simulated Annealing. Metode Simulated Annealing mengambil analogi dari proses annealing pada logam padat. Proses annealing adalah proses pemanasan logam padat hingga suhu tinggi dan dilakukan pendinginan secara perlahan hingga mencapai keadaan energi minimum agar membentuk kristal. Analogi ini dapat diterapkan pada masalah optimasi kombinatorial dengan keadaan logam padat merepresentasikan solusi layak, energi setiap keadaan sesuai dengan nilai fungsi objektif, dan keadaan energi minimum adalah solusi optimal. Solusi awal dibentuk menggunakan metode Nearest Neighbor dengan aturan mengunjungi pelanggan terdekat yang belum dikunjungi dan memenuhi kendala yang ada. Implementasi metode Simulated Annealing pada data simulasi 30 kurir dan 30 pelanggan dengan parameter I_iter sebesar 100, T_0 sebesar 5, T_stop sebesar 0,01, dan alpha sebesar 0,85 dapat menghemat total biaya operasional sebesar 24,47% dibandingkan metode Nearest Neighbor.

---

The development of technology has introduced a goods delivery service that directly from the pickup location to the delivery location through online transportation platforms. One type is same-day delivery which ensures that goods arrive on the same day. This service is included in the Pickup-Delivery Problem with Time Windows, which is the problem of optimizing vehicle routes for picking up and delivering goods within a specific time windows by considering other constraints. Same-day delivery offers convenience and speed at an affordable cost, making it a profitable option for the public. Couriers serve several orders in one route, while service providers try to minimize total operational costs to maximize profits. Consequently, route optimization that minimizes total operational costs is an important point in same-day goods delivery service. The method used to find the optimal solution in this thesis research is the Simulated Annealing method. The Simulated Annealing method takes an analogy from the annealing process in solid metals. The annealing process is the process of heating solid metals to high temperatures and cooling them slowly until they reach a minimum energy state to form crystals. This analogy can be applied to combinatorial optimization problems, where the solid metal state represents a feasible solution, the energy of each state corresponds to the objective function value, and the minimum energy state is the optimal solution. The initial solution is constructed using the Nearest Neighbor method with the rule of visiting the nearest unvisited customer and satisfying existing constraints. The implementation of the Simulated Annealing method on simulation data of 30 couriers and 30 customers with parameters I_iter of 100, T_0 of 5, T_stop of 0,01, and alpha of 0,85 can save total operational costs by 24,47% compared to the Nearest Neighbor method.

"