Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 4 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Rabiatul Adawiyah
"ABSTRAK
A Dynamic Dial a Ride Problem with Money as an Icentive DARP-M adalah suatu per- masalah dalam pencarian rute optimal untuk memenuhi permintaan sejumlah pelanggan yang menggunakan sistem taxi sharing dengan kendala biaya. Taxi sharing merupakan suatu sistem dimana pelaku perjalanan individu yang berbagi kendaraan dengan pelaku perjalanan lain, yang mempunyai asal, tujuan dan waktu perjalanan yang sama atau ham- pir bersamaan. Solusi yang ingin dicapai pada tugas akhir ini adalah solusi yang dapat meminimumkan biaya perjalanan setiap permintaan. Pencarian solusi dari DARP-M pada tugas akhir ini menggunakan metode insertion heuristic dalam pembentukan rute awal dan metode large neighborhood search dalam penentuan rute optimal.

ABSTRACT
A Dynamic dial a Ride Problem with Money as an Icentive DARP M is a problem of finding optimal route to serve customers demand which uses taxi sharing system with cost constraint. Taxi sharing is a system where individual customer share vehicles with other customer, who has same or similar origin, destination, and travel time. The optimal solution is the solution that can minimize the cost of each trip request. The search for the DARP M solution in this final project uses the insertion heuristic method for con struction of initial route and the large neighborhood search method for the optimal route determination. "
2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fabianus Dhanang Pradanta
"ABSTRAK
Tingkat kemacetan jalan di kota besar cenderung meningkat dari tahun ke tahun.
Kemacetan jalan tersebut menyebabkan model distribusi barang dengan satu
Distribution Center (DC) untuk melayani semua titik pengiriman dalam satu kota besar
belum tentu menjamin ketersediaan barang. Fluktuasi permintaan dan batasan waktu
penerimaan di titik pengiriman menjadi hal yang harus diperhitungkan dalam
menentukan kombinasi rute yang paling efisien. Penambahan sub-DC untuk melayani
beberapa titik pengiriman bisa merupakan satu solusi agar tidak terjadi stock out. Hanya
saja penambahan sub-DC cenderung akan menambah total biaya operasional, baik biaya
pengiriman maupun biaya penyimpanan barang. Untuk itu perlu optimasi penentuan
tambahan sub-DC yang mempunyai biaya paling efisien, termasuk meneliti sejauh mana
perkembangan kondisi kemacetan akan membuat pilihan tambahan sub-DC tepat atau
tidak. Model CVRPTW (Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Window)
dijalankan menggunakan VRP Speadsheet Solver. Kasus nyata pengiriman barang di
Jakarta digunakan sebagai benchmark dan mengetes validitas model yang dibuat. Dari
hasil eksperimen, selain didapat rute optimal hasil perhitungan, penambahan sub-DC
tetap menambah biaya operasional total, namun bisa dipilih lokasi sub-DC yang
memberikan tambahan paling kecil dibanding lokasi yang lain. Namun dalam jangka
panjang, dengan kondisi kemacetan ekstrim, penambahan sub-DC ternyata memberikan
biaya total yang lebih efisien dibandingkan bila hanya ada satu DC untuk melayani
semua titik pengiriman barang.

ABSTRACT
The level of traffic congestion in big cities tends to increase from year to year. Traffic
congestion causes the distribution of goods model with one Distribution Center (DC) to
serve all delivery points in one big city not necessarily guarantee the availability of
goods. The demand fluctuations and acceptance time limits at the point of delivery are
the things that must be taken into account in determining the most efficient route
combinations. The addition of sub-DC to serve multiple points of delivery can be one
solution to avoid stock out. It is just that the addition of sub-DC tends to increase the
total operations cost, both shipping and storage costs. Therefore, it is necessary to
optimize the determination of sub-DC additions which have the most efficient cost,
including to examine the extent to which the development of congestion conditions will
make the sub-DC sub-appraisal correct or not. The CVRPTW (Capacitated Vehicle
Routing Problem with Time Window) model is run using VRP Spreadsheet Solver. The
real case of delivery of goods in Jakarta is used as a benchmark and test the validity of
the model created. From the experimental results, in addition to the optimal route of
calculation results, the addition of sub-DC still adds the total operational cost but can be
selected sub-DC location which gives the smallest addition compared to other locations.
However, in the long term, with extreme traffic congestion conditions, sub-DC
additions turn out to provide a more efficient total cost than if there was only one DC to
serve all points of delivery."
2018
T51276
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Aldila Ananda Firstia
"Crowdsourced Delivery Two-Echelon Vehicle Routing Problem with Truck and Trailer Routing Problem (2E-VRP TTRP) merupakan masalah pencarian rute kendaraan untuk mengirim barang ke pelanggan melalui dua pusat distribusi yang berbeda, yaitu depot dan titik transfer. Pada eselon pertama, barang akan dikirimkan dari depot ke titik transfer atau langsung ke pelanggan dengan menggunakan truk. Sementara, pada eselon kedua, barang akan dikirim dengan menggunakan sistem crowdsourced delivery, yaitu dengan menggunakan jasa kurir pekerja lepas dengan jadwal yang fleksibel dan mengunakan transportasi pribadi. Kurir tersebut akan mengambil barang yang telah diantar oleh truk ke titik transfer dan selanjutnya meneruskan pengantaran ke pelanggan. Pada skripsi ini digunakan Metode Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dengan menggunakan perangkat lunak. Konsep dari metode ini adalah memperbaharui struktur lingkungan melalui destroy dan repair operator dengan menggunakan probabilitas bahwa suatu operator tententu dipilih disesuaikan kembali sesuai dengan kinerja selama iterasi sebelumnya. Solusi yang ingin dicapai adalah solusi dengan total biaya pengiriman yang minimum. Berdasarkan hasil percobaan, dengan menggunakan 50 pelanggan, 1 depot, 9 titik transfer, 20 pelanggan yang dilayani sistem crowdsourced delivery, dan 3000 iterasi, diperoleh bahwa Metode ALNS dapat digunakan untuk mengoptimalkan masalah Crowdsourced Delivery 2E-VRP TTRP dengan penghematan total biaya perjalanan sebesar 40,76%.

Crowdsourced Delivery Two-Echelon Vehicle Routing Problem with Truck and Trailer Routing Problem (2E-VRP TTRP) is a problem where goods must be sent to customers through two different distribution centers, namely depot and transfer point. In the first echelon, the goods will be sent from the depot to the transfer points or directly to the customers by trucks. Meanwhile, in the second echelon, the goods will be sent using a crowdsourced delivery system, by using couriers that have flexible schedule and using their own transportations. The couriers will pick up the goods that have been delivered by the trucks to the transfer points and deliver it to the customers. In this final project, the Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) Method is used to solve the problem by using software. The concept of this method is to update the neighborhood structure through the destroy and repair operators by using the probability that a certain operator is selected to be readjusted according to performance during the previous iterations. The solution to be achieved is a solution with a minimum total delivery cost. Based on the experimental results, using 50 costumers, 1 depot, 9 transfer points, 20 costumers served by the crowdsourced delivery system, and 3000 iterations, it is found that the ALNS Method was be used to optimize the Crowdsourced Delivery 2E-VRP TTRP with a total travel cost savings of 40,76%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Aldila Ananda Firstia
"Crowdsourced Delivery Two-Echelon Vehicle Routing Problem with Truck and Trailer Routing Problem (2E-VRP TTRP) merupakan masalah pencarian rute kendaraan untuk mengirim barang ke pelanggan melalui dua pusat distribusi yang berbeda, yaitu depot dan titik transfer. Pada eselon pertama, barang akan dikirimkan dari depot ke titik transfer atau langsung ke pelanggan dengan menggunakan truk. Sementara, pada eselon kedua, barang akan dikirim dengan menggunakan sistem crowdsourced delivery, yaitu dengan menggunakan jasa kurir pekerja lepas dengan jadwal yang fleksibel dan mengunakan transportasi pribadi. Kurir tersebut akan mengambil barang yang telah diantar oleh truk ke titik transfer dan selanjutnya meneruskan pengantaran ke pelanggan. Pada skripsi ini digunakan Metode Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dengan menggunakan perangkat lunak. Konsep dari metode ini adalah memperbaharui struktur lingkungan melalui destroy dan repair operator dengan menggunakan probabilitas bahwa suatu operator tententu dipilih disesuaikan kembali sesuai dengan kinerja selama iterasi sebelumnya. Solusi yang ingin dicapai adalah solusi dengan total biaya pengiriman yang minimum. Berdasarkan hasil percobaan, dengan menggunakan 50 pelanggan, 1 depot, 9 titik transfer, 20 pelanggan yang dilayani sistem crowdsourced delivery, dan 3000 iterasi, diperoleh bahwa Metode ALNS dapat digunakan untuk mengoptimalkan masalah Crowdsourced Delivery 2E-VRP TTRP dengan penghematan total biaya perjalanan sebesar 40,76%.

.Crowdsourced Delivery Two-Echelon Vehicle Routing Problem with Truck and Trailer Routing Problem (2E-VRP TTRP) is a problem where goods must be sent to customers through two different distribution centers, namely depot and transfer point. In the first echelon, the goods will be sent from the depot to the transfer points or directly to the customers by trucks. Meanwhile, in the second echelon, the goods will be sent using a crowdsourced delivery system, by using couriers that have flexible schedule and using their own transportations. The couriers will pick up the goods that have been delivered by the trucks to the transfer points and deliver it to the customers. In this final project, the Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) Method is used to solve the problem by using software. The concept of this method is to update the neighborhood structure through the destroy and repair operators by using the probability that a certain operator is selected to be readjusted according to performance during the previous iterations. The solution to be achieved is a solution with a minimum total delivery cost. Based on the experimental results, using 50 costumers, 1 depot, 9 transfer points, 20 costumers served by the crowdsourced delivery system, and 3000 iterations, it is found that the ALNS Method was be used to optimize the Crowdsourced Delivery 2E-VRP TTRP with a total travel cost savings of 40,76%."
Depok: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library