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.
