Penentuan Rute Terbaik Pendistribusian Gas Industri menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization ( Studi Kasus di PT. Samator Gas Industri, Kudus)

Abstrak – Penentuan rute terbaik pendistribusian dapat dilakukan untuk meningkatkan performance dalam proses distribusi. Utilisasi truk di PT Samator Gas Industri saat ini masih rendah yaitu 61,24% dari kapasitas maksimum truk 7000 kg. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute terbaik pendistribusian gas industri di PT Samator Gas Industri untuk meminimasi jarak tempuh kendaraan dan penghematan biaya bahan bakar serta memaksimalkan utilisasi truk dengan batasan Capacitated Vehicle Routing Problem with Pickup and Delivery for Multiple Products dengan Dynamic Demand yang diselesaikan dengan metode pendekatan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). Penelitian ini mempertimbangkan 2 jenis layanan pendistribusian yaitu pickup and delivery dengan batasan kapasitas kendaraan yang homogen. Penelitian ini menggunakan menggunakan 2 kelompok relasi meningkatkan utilisasi truk sebesar 91,86%, menurunkan persentase total jarak tempuh sebesar 15,589% menjadi 398.12 km perhari dari yang sebelumnya 324.11 km perhari, dan penghematan kebutuhan biaya bahan bakar sebesar 15,589%

PENGEMBANGAN MODEL PERIODIC VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH SIMULTANEOUS PICKUPS AND DELIVERIES

Faromas Timor Distribution Atambua merupakan distributor yang mendistribusikan produk makanan dan minuman dari beberapa pabrik ternama di Indonesia, seperti PT. Sinar Sosro. Aktivitas pengiriman perusahaan terdiri dari pengiriman produk sekaligus mengambil barang yang dikembalikan berupa botol kosong. Produk yang dikirimkan dan diambil terdiri dari beberapa jenis. Strategi distribusi perusahaan adalah kanvas dimana proses distribusi produk berdasarkan pemesanan secara langsung saat melakukan kunjungan. Kunjungan ke konsumen memiliki frekuensi tertentu yaitu setiap satu kali seminggu. Permasalahan pengaturan rute pada perusahaan ini tergolong dalam Periodic Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickups and Deliveries (PVRPSPD). PVRPSPD merupakan salah satu variasi dari Vehicle Routing Problem (VRP) dengan mempertimbangkan waktu pengiriman yang periodik dan melakukan pengiriman sekaligus pengambilan barang. Terdapat batasan waktu oleh perusahaan dan batasan kapasitas kendaraan. Model PVRPSPD yang diterapkan disesuaikan dengan kondisi pada perusahaan. Selain itu pada penelitian ini dikembangkan prosedur Genetic Algorithm untuk mendapatkan solusi yang mendekati optimal dan waktu menghasilkan solusi (run time) yang cepat. Genetic Algorithm dirancang untuk mendapatkan solusi total biaya pengiriman pada kasus perusahaan. Pada prosedur ini digunakan crossover dan mutasi untuk mendapatkan rute alternatif yang baru sehingga dapat dibandingkan dengan rute terbaik saat ini. Genetic Algorithm yang diusulkan digunakan untuk menyelesaikan skenario pada kasus perusahaan. Kata kunci: VRP, PVRPSPD, Genetic Algorithm, total biaya pengiriman

PENGEMBANGAN MODEL PERIODIC VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH SIMULTANEOUS PICKUPS AND DELIVERIES

Faromas Timor Distribution Atambua merupakan distributor yang mendistribusikan produk makanan dan minuman dari beberapa pabrik ternama di Indonesia, seperti PT. Sinar Sosro. Aktivitas pengiriman perusahaan terdiri dari pengiriman produk sekaligus mengambil barang yang dikembalikan berupa botol kosong. Produk yang dikirimkan dan diambil terdiri dari beberapa jenis. Strategi distribusi perusahaan adalah kanvas dimana proses distribusi produk berdasarkan pemesanan secara langsung saat melakukan kunjungan. Kunjungan ke konsumen memiliki frekuensi tertentu yaitu setiap satu kali seminggu. Permasalahan pengaturan rute pada perusahaan ini tergolong dalam Periodic Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickups and Deliveries (PVRPSPD). PVRPSPD merupakan salah satu variasi dari Vehicle Routing Problem (VRP) dengan mempertimbangkan waktu pengiriman yang periodik dan melakukan pengiriman sekaligus pengambilan barang. Terdapat batasan waktu oleh perusahaan dan batasan kapasitas kendaraan. Model PVRPSPD yang diterapkan disesuaikan dengan kondisi pada perusahaan. Selain itu pada penelitian ini dikembangkan prosedur Genetic Algorithm untuk mendapatkan solusi yang mendekati optimal dan waktu menghasilkan solusi (run time) yang cepat. Genetic Algorithm dirancang untuk mendapatkan solusi total biaya pengiriman pada kasus perusahaan. Pada prosedur ini digunakan crossover dan mutasi untuk mendapatkan rute alternatif yang baru sehingga dapat dibandingkan dengan rute terbaik saat ini. Genetic Algorithm yang diusulkan digunakan untuk menyelesaikan skenario pada kasus perusahaan. Kata kunci: VRP, PVRPSPD, Genetic Algorithm, total biaya pengiriman

A review of the Tabu Search Literature on Traveling Salesman Problems

The Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most widely studied problems inrncombinatorial optimization. It has long been known to be NP-hard and hence research onrndeveloping algorithms for the TSP has focused on approximate methods in addition to exactrnmethods. Tabu search is one of the most widely applied metaheuristic for solving the TSP. Inrnthis paper, we review the tabu search literature on the TSP, point out trends in it, and bringrnout some interesting research gaps in this literature.

Mixed-Integer Linear Programming for Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pick-Up with Maximum Route-Length

The vehicle routing problem with simultaneous delivery and pick-up (VRPSDP) is the problem of optimally assimilating goods collection and distribution, when no priority constraints are imposed on the order in which the vehicle must perform the operations. This paper considers an additional constraint of maximum route length in VRPSDP. We develop a mixed-integer linear programming model for VRPSDP with an additional constraint of maximum route length. The results are encouraging for a sample benchmark data set

Penerapan Algoritma Differential Evolution untuk Penyelesaian Permasalahan Vehicle Routing Problem with Delivery and Pick-up

Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan permasalahan optimasi kombinatorial kompleks yang memiliki peranan penting dalam manajemen sistem distribusi dengan tujuan meminimalkan biaya yang diperlukan, dimana penentuan biaya berkaitan dengan jarak dari rute yang ditempuh oleh armada distribusi. Ciri dari VRP yaitu penggunaan armada dengan kapasitas tertentu dan kegiatannya berpusat pada satu titik depot untuk melayani pelanggan pada titik-titik tertentu dengan jumlah permintaan yang diketahui. Kasus distribusi yang menggabungkan aktifitas pengiriman dan pengambilan produk termasuk dalam salah satu jenis VRP yaitu Vehicle Routing Problem Delivery and Pick-Up (VRP-DP). Banyak metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan VRP-DP, salah satunya adalah metode optimasi metaheuristik yaitu Algoritma Differential Evolution yang akan diperkenalkan dalam penelitian ini. Hasil yang diharapkan nantinya adalah rute distribusi optimal untuk armada perusahaan sehingga menghasilkan jarak tempuh dan tentunya total biaya yang minimal dalam memenuhi semua permintaan pelangga

A Modified Meta-Heuristic Approach for Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery

The aim of this work is to develop an intelligent optimization software based on enhanced VNS meta-heuristic to tackle Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery (VRPSPD). An optimization system developed based on enhanced Variable Neighborhood Search with Perturbation Mechanism and Adaptive Selection Mechanism as the simple but effective optimization approach presented in this work. The solution method composed by combining Perturbation based Variable Neighborhood Search (PVNS) with Adaptive Selection  Mechanism (ASM) to control perturbation scheme. Instead of stochastic approach, selection of perturbation scheme used in the algorithm employed an empirical selection based on each perturbation scheme success along the search. The ASM help algorithm to get more diversification degree and jumping from local optimum condition using most successful perturbation scheme empirically in the search process. A comparative analysis with a well-known exact approach is presented to test the solution method in a generated VRPSPD benchmark instance in limited computation time. Then a test to VRPSPD scenario provided by a liquefied petroleum gas distribution company is performed. The test result confirms that solution method present superior performance against exact approach solution in giving best solution for larger sized instance and successfully obtain substantial improvements when compared to the basic VNS and original route planning technique used by a distributor company