LPPMUNSERALPPMUNSERA

Jurnal Sistem dan Manajemen IndustriJurnal Sistem dan Manajemen Industri

PT. X merupakan distributor suku cadang dengan 128 pelanggan di Kota Surabaya dan Kota Sidoarjo. Jumlah kendaraan pengirim yang dimiliki adalah 15 unit. Penentuan rute pengiriman dilakukan secara manual berdasarkan pengalaman pengemudi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model penentuan rute dengan biaya minimum dengan mempertimbangkan waktu tempuh dan kapasitas kendaraan. Model yang dibentuk mengikuti kebijakan perusahaan, yaitu setiap pelanggan hanya dilayani oleh satu kendaraan dengan waktu pengiriman maksimal 7 jam. Model yang diusulkan adalah Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem (HFVRP) with Time Windows. Metode penyelesaian yang digunakan adalah Evolutionary Algorithm (EA) yang diuji pada tiga kasus. Hasil menunjukkan jumlah kendaraan yang digunakan berkurang dengan rata-rata pengurangan 1,67 kendaraan. Biaya pengiriman lebih rendah, yaitu sebesar 3.155 Rupiah pada kasus 1 dan 25.005 Rupiah pada kasus 2 dibandingkan kondisi perusahaan. Hal ini menunjukkan bahwa model mampu menggunakan jumlah kendaraan lebih sedikit dengan biaya pengiriman lebih rendah dan utilitas kapasitas tampung yang lebih besar dalam dua dari tiga kasus.

Hasil permodelan berhasil membentuk standar dalam pemilihan rute pengiriman yang optimal.Penentuan rute standar menghasilkan penggunaan jumlah kendaraan yang lebih sedikit dan biaya total yang lebih rendah dibandingkan metode manual.Model ini paling efektif digunakan ketika volume pesanan cukup besar, sehingga pemanfaatan kapasitas kendaraan menjadi lebih maksimal.

Pertama, perlu dikembangkan penelitian yang mengintegrasikan metode kluster lokasi sebelum menentukan rute, agar distribusi pengiriman lebih terfokus dalam satu area dan mengurangi jarak tempuh secara signifikan. Kedua, sebaiknya dilakukan studi tentang adaptasi model terhadap perubahan dinamis pesanan harian, sehingga model dapat merespons pembatalan atau penambahan lokasi pengiriman secara real-time tanpa perlu menyusun ulang seluruh rute dari awal. Ketiga, perlu dieksplorasi kombinasi antara Evolutionary Algorithm dengan metode optimasi lain seperti Tabu Search atau Simulated Annealing untuk meningkatkan kualitas solusi dan mengatasi keterbatasan pencarian solusi optimal pada data dengan kompleksitas tinggi. Ketiga ide ini dapat memperkuat keandalan model dalam skenario dunia nyata yang lebih dinamis dan kompleks tanpa mengubah asumsi dasar dari penelitian sebelumnya.

  1. Optimasi Rute Pengiriman dengan Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Windows | Jurnal... e-jurnal.lppmunsera.org/index.php/JSMI/article/view/518Optimasi Rute Pengiriman dengan Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Time Windows Jurnal e jurnal lppmunsera index php JSMI article view 518
Read online
File size487.84 KB
Pages8
Short Linkhttps://juris.id/p-1va
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu
DMCAReport

Related /

ads-block-test