Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Di Indonesia, gula rafinasi merupakan sektor industri utama. Industri gula rafinasi menyediakan bahan baku untuk industri lain. Sebagai pemasok industri, gula rafinasi harus menstabilkan produksi dan distribusi pengiriman untuk memenuhi permintaan pelanggan. Penelitian ini mengoptimalkan strategi manajemen rantai pasok pabrik gula rafinasi untuk memenuhi target pengiriman menggunakan VRP (Vehicle Routing Problem) untuk mengidentifikasi masalah. Masalah distribusi bersifat dinamis dan beragam. Tidak ada metode deterministik yang menyelesaikannya dalam waktu polinomial. Ruang solusi berkaitan dengan kompleksitas dan jumlah solusi VRP potensial dan terkait dengan teknik heuristik untuk menemukan opsi pengiriman. Heuristik membatasi solusi yang mungkin ketika tidak ada solusi atau ketika masalah terlalu rumit. Dalam studi kasus ini, sektor gula rafinasi merekomendasikan untuk menggunakan VRP dengan heuristik Multi Depot dan Split Delivery untuk memenuhi target pengiriman, terutama di divisi logistik, yang mengatur pengiriman pelanggan berdasarkan permintaan yang direncanakan. Penelitian ini menggunakan survei dan data sekunder untuk menganalisis strategi pengiriman dan armada yang digunakan. Penelitian ini menggabungkan teknik VRP dan heuristik untuk mengeksekusi strategi logistik di departemen SCM di pabrik gula di Bekasi dan melakukan review penilaian untuk memilih strategi yang ideal untuk kegiatan distribusi logistik di sektor gula rafinasi. Tim operasi menggabungkan beberapa teknik untuk mengoptimalkan dan memenuhi target pasokan gula rafinasi.

---

In Indonesia, refined sugar is a major industrial sector. The refined sugar industry provides raw materials to other industries. As an industrial supplier, refined sugar must stabilize production and shipping distribution to fulfill customer demand. This research optimizes the refined sugar plant with an SCM strategy to fulfill delivery targets using VRP (Vehicle Routing Problem) to identify the issue. Distribution issues are dynamic and diversified. No deterministic method solves it in polynomial time. Solution space deals with the complexity and number of potential VRP solutions and is linked with a heuristic technique to locate delivery options. Heuristics restrict possible solutions when there is no solution or when the issue is excessively complicated. In this case study, the sugar plant combines VRP with Multi Depot and Split Delivery to fulfill delivery targets, especially in the logistics division, which arranges customer deliveries by requests. This research employed surveys and secondary data to analyze delivery strategies used by fleets and combines VRP and heuristic techniques to execute a logistics strategy in the SCM department at a sugar plant and evaluates it to choose the ideal strategy for distribution activities. The operations team combines multiple techniques to optimize and satisfy refined sugar supply targets."

"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 jenis pendekatan yang bertujuan untuk memilih jalur rute pendistribusian ke beberapa area lokasi pelanggan menggunakan sejumlah armada transportasi. Pendekatan ini akan diapadukan dengan metode Mix Integer Linear Programming (MILP) dan bantuan Software LINGO 18.0 untuk menyelesaikan permasalahan rute pendistribusian tabung gas LPG 3 Kg di PT Wanita Satria. Saat ini, PT Wanita Satria diberi tanggung jawab untuk mendistribusikan tabung LPG 3 kg ke 19 titik lokasi Pangkalan yang berada di sekitaran kecamatan Jagakarsa, Pasar Minggu, dan Pancoran. Pengiriman saat ini dirasa masih belum optimal karena hanya berdasarkan pengalaman supir dan kernet, terbukti dengan teroptimalisasinya waktu pengiriman dari yang sebelumnya membutuhkan waktu sebesar 361,9 menit menjadi 276,9 menit atau berkurang sekitar 23,5% dengan kondisi jumlah tabung yang dikirimkan sama, yakni 514 tabung dengan melewati 3 rute. Selanjutnya juga dilakukan hasil analisis sensitivitas untuk mengetahui apakah ada dampak dari perubahan parameter permintaan. Dari perubahan tersebut didaptkan hasil adanya perubahan rute, jumlah rute, namun tidak diperlukan tambahan kendaraan bahkan ketika ada kenaikan permintaan sampai 50%.

---

Vehicle routing problem (VRP) is a type of approach that aims to choose distribution routes to several customer location areas using a number of transportation fleets. This approach will be combined with the Mix Integer Linear Programming (MILP) method and the help of LINGO 18.0 Software to solve the problem of the distribution route for 3 Kg LPG gas cylinders at PT Wanita Satria. Currently, PT Wanita Satria is responsible for distributing 3 kg LPG cylinders to 19 Pangkalan locations around Jagakarsa, Pasar Minggu, and Pancoran sub-districts. The current delivery is still not optimal because it is only based on the experience of the driver and the assistant, as evidenced by the optimization of the delivery time from what previously took 361.9 minutes to 276.9 minutes or decreased by about 23.5% with the same condition that the number of tubes sent was the same. namely 514 tubes by passing 3 routes. Furthermore, the results of sensitivity analysis were also carried out to find out whether there was an impact from changes in demand parameters. From these changes, the results obtained are changes in routes, the number of routes, but no additional vehicles are needed even when there is an increase in demand of up to 50%."

"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."

"Konsumsi susu sapi di Indonesia diproyeksikan akan meningkat hingga 1146,2 ton di tahun 2023 atau meningkat sekitar 3% persen tiap tahunnya. Meningkatnya permintaan atau konsumsi susu sapi di Indonesia tersebut tidak diiringi oleh meningkatnya produksi susu segar dalam negeri. Rasio produksi atas konsumsi di Indonesia yang hanya 22% mencerminkan bahwa hanya sebagian kecil dari ketersediaan susu di Indonesia yang merupakan produksi dalam negeri, 80% sisanya diimpor dari luar. Masalah yang dihadapi perusahaan produk olahan susu dalam negeri tidak hanya belum memenuhi kebutuhan susu dalam negeri, namun juga dari segi distribusi ke pelanggan. PT. X sebagai salah satu perusahaan produksi olahan susu di DKI Jakarta, masih menggunakan sistem pengiriman langsung yang dilakukan secara manual atau belum menggunakan model optimasi. Selain itu, PT. X juga mengalami kendala seperti terbatasnya kendaraan, waktu pendistribusian yang terbatas, serta lokasi pelanggan yang berjauhan. Pada studi kasus ini, peneliti menggunakan pendekatan Vehicle Routing Problem – Time Windows (VRP-TW) dengan tujuan menghasilkan rute yang memiliki total jarak dan waktu perjalanan terpendek dalam memenuhi permintaan pelanggan serta menggunakan kendaraan yang seminimal mungkin, sehingga dapat meminimalkan biaya distribusi. Perubahan yang dihasilkan dari perhitungan optimasi dapat menurunkan jarak tempuh kendaraan hingga 18% dan menghasilkan total penghematan hingga Rp. 67.212.566 pada ketiga skenario yang telah ditentukan.

---

Consumption of cow's milk in Indonesia is projected to increase to 1146.2 tons in 2023 or an increase of about 3% percent annually. The increasing demand or consumption of cow's milk in Indonesia is not accompanied by increased domestic fresh milk production. The production-to-consumption ratio in Indonesia which is only 22% reflects that only a small portion of the availability of milk in Indonesia is domestic production, the remaining 80% is imported. The problems faced by domestic dairy products companies have not only not met the needs of domestic milk, but also in terms of distribution to customers. PT. X as one of the dairy production companies in DKI Jakarta still uses a direct shipping system that is done manually or has not used the optimization model. In addition, PT. X also experienced obstacles such as limited vehicles, limited distribution time, and the location of customers which are far from each other. In this case study, researchers used the Vehicle Routing Problem–Time Windows (VRP-TW) approach with the goal of generating routes that have the shortest total distance and travel time in meeting customer demand and using vehicles to a minimum, thus minimizing distribution costs. Changes resulting from optimization calculations can reduce vehicle mileage by up to 18% and result in total savings of up to Rp. 67,212,566 in all three predetermined scenarios."

"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."

"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."

"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."

"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"