Perancangan Rute Pengiriman Menggunakan Model Mixed Integer Linear Programming untuk Meminimasi Biaya Transportasi (Studi Kasus: CV XYZ yang Berlokasi di Bandung)
Abstract
Pasar di era industri 5.0 tidak lagi terhalang oleh jarak. Transportasi dalam dunia industri memiliki peran yang krusial karena dalam pengantaran barang dari lokasi ke lokasi lain terdapat biaya yang harus dikeluarkan. CV XYZ merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di bidang distribusi peralatan air yang berlokasi di Kota Bandung. CV XYZ memiliki satu gudang dan dua toko yang melayani pengiriman pada 71 titik pelanggan yang tersebar di Provinsi Jawa Barat. Namun dalam prosesnya terdapat permasalahan pada kapasitas kendaraan yang tidak diutilisasi secara maksimal serta belum adanya rute pengiriman baku sehingga menyebabkan kebutuhan biaya pengiriman yang melebihi batas anggaran perusahaan. Tujuan penelitian ini adalah perancangan rute pengiriman untuk mendistribusikan produk dengan karakteristik permasalahan multi-depot heterogeneousfleet vehicle-routing problem (MDHFVRP) dengan algoritma variable neighboorhood search menggunakan model mixedinteger linear programming untuk meminimasi biaya transportasi dengan memaksimalkan utilisasi kapasitas kendaraan. Dari hasil perhitungan penelitian ini menunjukkan usulan rute yang dihasilkan dapat meminimasi biaya transportasi dengan mempertimbangkan utilisasi kapasitas kendaraan yang dimaksimalkan. Pada biaya transportasi terdapat penghematan biaya hingga 40,05%. Muatan kendaraan dari hasil perhitungan terdapat kenaikan rata-rata muatan dari yang semula berada pada rentang 32,6-55,9% menjadi 87,4-99,9% kapasitas.
Kata kunci— Vehicle Routing Problem, Multi Depot, Heterogeneous Fleet, Mixed-integer Linear Programming
References
F. Hiola, "Analisa Kebutuhan Biaya Transportasi Material Semen, Studi Kasus : Transportasi Material Semen pada CV. Sumber Sentosa," pp. 10-21, 2017.
S. Salhi, A. Imran and N. A. Wassan, The Multidepot Vehicle Routing Problem with Heterogeneous Vehicle Fleet: Formulation and a Variable Neighborhood Search Implementation, Elsevier Ltd.,
M. E. Porter, The Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance, New York: Free Press, 1998.
S. Chopra and P. Meindl, Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation 6th Edition, United States of America: Pearson, 2016.
M. R. Czinkota and I. A. Ronkainen, International Marketing, Boston: Cengage Learning, 2012.
J. Heizer, C. Munson and B. Render, Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management 12th Edition, Boston: Pearson Education, Inc., 2016.
G. Laporte, "The Vehicle Routing Problem: An Overview of Exact and Approximate Algorithms,"European Journal of Operational Research, vol. 59, pp. 345-358, 1992.
I. T. Rini, Y. Palgunadi and B. Harjito, "Evaluation of Cost Structure and Impact of Parameters in Location Routing Problem with Time Windows," Transportation Research Procedia, vol. 12, pp. 213- , 2016.
P. Toth and D. Vigo, The Vehicle Routing Problem, Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2002. Suprayogi, Vehicle Routing Problem: Definition, Variants, and Application, Bandung: Institut Teknologi Bandung, 2003.
S. Elatar, K. Abouelmehdi and M. E. Riffi, "The Vehicle Routing Problem in the Last Decade: Variants, Taxonomy and Metaheuristics," Procedia Computer Science 220, pp. 398-404, 2023.
F. D. Handayani, M. N. Ardiansyah and P. S. Mutaqqin, "Penjadwalan Kunjungan Salesman Divisi Kao Indonesia pada PT Kunci Sukses Abadi Menggunakan Integer Linear Programming untuk Meningkatkan Pencapaian Distribusi Produk," eProceeding of Engineering : Vol 9, p. 5181, 2022.
D. R. Anderson, D. J. Sweeney and T. A. Williams, Quantitative Methods for Business, Massachusetts: Cengage Learning, 2015.
A. Hutomo, A. Fitrananda, A. Marshadiany, G. Prikarti and E. Imah, "Implementasi Algoritma
Integer Linear Programming untuk Sistem Informasi
Penjadwalan Ruangan di Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia," Jurnal Sistem Informasi, vol. (1), pp. 25-33, 2012.



