## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022

## Logistik Perkotaan Pintar di Provinsi DKI Jakarta: Sebuah Pendekatan Causal Loop Diagram
Resista Vikaliana * , Erwin Raza, Sutandi Department of Logistics Management, Institut Ilmu Sosial dan Manajemen Stiami Jalan Pangkalan Asem Raya No 55, Cempaka Putih, Jakarta Pusat, Indonesia Email korespondensi: dosenresistaok@gmail.com

## ABSTRACT
Well-managed  logistics  activities  will  support  the  economic  sustainability  of  a region. There are three important elements that need to be improved to create an efficient  and  efficient  flow  of  goods  distribution  in  urban  areas,  namely transportation facilities, actors, and other matters related to the urban context. At the  same  time,  these  elements  must  also  be  synergized  with  local  government policies  involving  economic,  transportation,  infrastructure  and  environmental issues. This research will develop Smart Urban Logistics in DKI Jakarta, as the area with the highest congestion. The purpose of this study is to recommend a smart urban logistics model in the supply chain of goods in DKI Jakarta and to develop a smart urban system policy scenario in DKI Jakarta. Meanwhile, the urgency of this research  is  to  contribute  to  increasing  the  mobility  of  goods  and  values.  This research also has implications for sustainable mobility/mobility in the supply chain of  goods  in  DKI  Jakarta  Province.  In  this  study,  the  Causal  Loop  Diagram  (CLD) approach was used to answer the research objectives. CLD helps understand what to  do  and  where  to  start  a  system,  which  in  this  study  is  smart  goods  logistics. Although the Causal Loop Diagram (CLD) approach has helped to determine the identification, further research is needed to simulate a system similar to the actual system.
Keywords: Smart City Logistics; Goods Supply Chain; DKI Jakarta

## ABSTRAK
Aktivitas  logistik  perkotaan  yang  dikelola  dengan  baik  akan  dapat  mendukung keberlangsungan  perekonomian  suatu  daerah.  Terdapat  tiga  elemen  penting yang perlu difokuskan untuk menciptakan aliran distribusi barang yang efektif dan efisien di perkotaan, yaitu sarana transportasi, pelaku bisnis, serta hal-hal lain yang

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
berkaitan dengan konteks perkotaan. Pada saat yang bersamaan, elemen-elemen tersebut  juga  harus  disinergiskan  dengan  kebijakan  pemerintah  setempat  yang melibatkan  permasalahan  ekonomi,  transportasi,  infrastruktur  serta  lingkungan. Penelitian  ini  akan  mengembangkan  Logistik  Perkotaan  Pintar  di  DKI  Jakarta, sebagai  daerah  dengan  tingkat  kemacetan  yang  paling  tinggi.  Tujuan  penelitian ini  adalah  merekomendasikan  model  logistik    perkotaan  pintar  pada  rantai pasokan barang di DKI Jakarta serta mengembangkan skenario kebijakan sistem logistik  perkotaan  pintar  di  DKI  Jakarta.  Sedangkan  urgensi  penelitian  ini kontribusi  pada  peningkatan  mobilitas  barang  dan  nilai.    Penelitian  ini  juga berimplikasi  pada  mobilitas  keberlanjutan/  sustainable  mobility  pada  rantai pasokan barang di Provinsi DKI Jakarta. Dalam penelitian ini, pendekatan Causal Loop  Diagram  (CLD)  digunakan  untuk  menjawab  tujuan  penelitian.  CLD membantu  memahami  apa  yang  harus  dilakukan  dan  di  mana  memulai  suatu sistem,  yang  dalam  penelitian  ini  adalah  logistik  barang  perkotaan  pintar. Meskipun  pendekatan  Causal  Loop  Diagram  (CLD)  telah  membantu  untuk mengidentifikasi sistemik, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mensimulasikan sistem yang mirip dengan sistem yang sebenarnya.
Katakunci: Logistik Perkotaan Pintar; Rantai Pasokan Barang; DKI Jakarta.

## PENDAHULUAN
Logistik  Perkotaan  ditujukan  agar  kebutuhan  penduduk  di  wilayah  perkotaan dapat  terpenuhi  serta  tidak  menambah  tingkat  kemacetan  yang  ada.  Logistik Perkotaan  pada  satu  sisi  menguntungkan  bagi  masyarakat  perkotaan,  namun dapat  menimbulkan  permasalahan  yang  berpotensi  mengganggu  aktivitas- aktivitas  lain  di  kota  tersebut.  Pengelolaan  aktivitas  logistik  yang  baik,  dapat mendukung keberlangsungan perekonomian suatu daerah. Terdapat tiga elemen penting  yang  harus  difokuskan  untuk  menciptakan  aliran  distribusi  barang  di perkotaan,  di  antaranya  sarana  transportasi,  pelaku  bisnis,  serta  lainnya. Sementara  itu,  elemen-elemen  tersebut  juga  harus  disinergiskan  dengan kebijakan pemerintah setempat yang melibatkan semua aspek kehidupan. Tanpa pengembangan logistik perkotaan pintar, hampir tidak mungkin mengembangkan  kota  pintar  ( smart  city ).    Pada  bidang  logistik  cerdas,  perlu dioptimalkan  proses  logistik  melalui  digitalisasi  dan  penggunaan  teknologi informasi  yang  meningkatkan  tingkat  inovasi  kota,  secara  bersamaan  waktu mendukung perkembangan kota pintar. (Kauf, 2019a)

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Penelitian ini akan mengembangkan Logistik Perkotaan Pintar di DKI Jakarta. Jakarta  merupakan kota dengan tingkat kemacetan yang paling tinggi .  Sebagai ibukota  negara,  Jakarta  menempati  urutan  ke  7,  sebagai  kota  dengan  tingkat kemacetan  tertinggi  di  dunia,  dengan  tingkat  waktu  ekstra  perjalanan  yang dibutuhkan  sebesar  53%.  Berikut  hasil  survei  TomTom,  salah  satu  perusahaan teknologi yang mengatur lalu lintas, dengan merilis Indeks Lalu Lintas 2018 yang menyoroti tingkat kemacetan pada 403 kota di 56 negara.
Gambar 1. Daftar Kota di Dunia dalam Persentase Tingkat Waktu Ekstra
Perjalanan Sumber: Statista, 2018
Tingkat populasi sebuah wilayah berkaitan dengan aktivitas logistik dalam wilayah tersebut.  Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, penduduk DKI Jakarta berkisar 10,18 juta jiwa. Kendaraan yang ada di Jakarta ini sekitar 20 juta lebih kendaraan bermotor  jenis  sepeda  motor.  Jumlah  populasi  penduduk  yang  semakin  besar akan  mempengaruhi  permintaan  masyarakat  terhadap  barang  menjadi  tinggi juga. Fenomena terkini adalah pembelian barang secara online . Pada pembelian barang  secara online ini,  dibutuhkan  banyak  moda  transportasi  jasa  pengiriman barang  dari  transaksi  pembelian.  Fenomena  ini  menyebabkan  konsentrasi pergerakan barang di daerah perkotaan semakin padat.
Efek  pergerakan  barang  ke  tengah  kota  tersebut  berpotensi  meningkatkan kemacetan,  konsumsi  energi  yang  berlebihan,  penggusuran  lahan  untuk pembangunan  infrastruktur  dan  sebagainya.  Tidak  menutup  kemungkinan  pula

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
perekonomian daerah yang berkelanjutan tidak dapat dicapai. Tingkat pelayanan dan  kemampuan  untuk  merespon  kebutuhan  pelanggan  dengan  cepat,  sangat menentukan dalam persaingan bisnis saat ini .
Penelitian  ini  berfokus  pada  simulasi  pergerakan  barang  yang  akan dipasarkan  di  gerai  ritel  moderen  yang  telah  ada  sebelumnya,  dengan  adanya fenomena  transaksi  pembelian  online,  dengan  tetap  menggunakan  pendekatan dari  aspek supply  chain .  Tujuan  penelitian  ini  adalah  merekomnedasikan  model logistik    perkotaan  pintar  pada  rantai  pasokan  barang  di  DKI  Jakarta  serta mengembangkan  skenario  kebijakan  sistem  logistik  perkotaan  pintar  di  DKI Jakarta.  Sedangkan  urgensi  penelitian  ini  kontribusi  pada  peningkatan  mobilitas barang  dan  nilai.    Penelitian  ini  juga  berimplikasi  pada  mobilitas  keberlanjutan/ sustainable mobility rantai pasokan barang di DKI Jakarta.

## TINJAUAN PUSTAKA
Kota  berkembang  secara  berkelanjutan  dan  menjadi  yang  paling  kompetitif  jika dapat memenuhi tuntutan warganya.  Pada saat bersamaan, membangun sebuah tempat  menarik  yang  memenuhi  kebutuhan  warga  kota  merupakan  tugas  yang sulit  bagi  pemerintah  daerah  (Nowicka,  2014).    Tujuan  utama  logistik  perkotaan adalah keberlanjutan, mobilitas, dan kualitas hidup dengan menerapkan berbagai kegiatan (Kauf, 2016).
Bagian  yang  paling  menantang  adalah  mengelola  lalu  lintas  dengan infrastruktur logistik perkotaan yang dirancang untuk itu menghilangkan masalah kemacetan dalam tata ruang kota yang ada dan saat yang sama, secara fleksibel menjawab  tuntutan  perubahan  transportasi  (Nowicka,  2014).    Distribusi  barang perkotaan  sangat  penting  untuk  pasar  yang  kompetitif.  Namun,  masalah  yang timbul  dari  kegiatan  ini  mengurangi  tingkat  kualitas  hidup  di  daerah  perkotaan. Untuk mengurangi dampak tersebut, solusi harus diteliti dan dilaksanakan dengan mempertimbangkan  berbagai  perspektif  dan  tujuan  pemangku  kepentingan utama  (operator,  pengecer,  penduduk,  dan  administrator).    Berdasarkan  survei yang  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  praktik  terbaik  yang  sesuai  dengan kenyataan yang dianalisis,  hasilnya  menunjukkan konvergensi  solusi dan dengan demikian  dapat  memandu  kebijakan  publik  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan distribusi angkutan kota (Oliveira & Oliveira, 2016).
Taniguchi  et  al  menyajikan  tinjauan  tren  dan  inovasi  terbaru  dalam pemodelan  Logistik  Perkotaan.  Teknik-teknik  baru  untuk  memodelkan  logistik perkotaan yang dikembangkan di bidang emisi, layanan kesehatan, dan kota-kota besar, seperti network modeling, fleet modeling, lifecycles, routing modeling, dan

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
pendekatan  lainnya.  Model  tersebut  diuraikan  dengan  menjelaskan  formulasi, metodologi solusi dan aplikasi dari model ini (Taniguchi et al., 2014).
Mattfeld et al menyelidiki tentang penggabungan jalur alternatif ke perutean kendaraan logistik perkotaan.  Untuk tujuan ini, dilakukan perbandingan dengan pendekatan  jalur  terpendek  klasik  dalam  masalah  perutean  kendaraan  yang menggabungkan  Interval  Travel  Times/  ITT .    Eksperimen  dilakukan  dalam lingkungan logistik perkotaan yang patut dicontoh.  Hasil komputasi menunjukkan bahwa  pertimbangan  jalur  alternatif  memungkinkan  untuk  memilih  jalur  yang lebih  baik  sehubungan  dengan trade-off antara  efisiensi  dan  keandalan  ketika waktu perjalanan bervariasi (Groß et al., 2017).
Malowki  et  al  juga  kemudian  memverifikasi  potensi  metode routing dalam logistik perkotaan.  Pada bagian teoritis, disajikan kondisi terkini pengembangan logistik perkotaan dan masalah-masalahnya yang paling mencolok terkait dengan optimalisasi lalu lintas jalan. Penelitian yang dilakukan di Kota Opolo, Polandia ini menganalisis  metode routing dasar  bersama  dengan  karakteristiknya.  yang berpotensi  untuk  menciptakan  lalu  lintas  jalan  yang  berkelanjutan  di  perkotaan dan merupakan titik awal untuk eksplorasi lebih lanjut (Masłowski et al., 2019) / Kiba  et  al  melakukan  penelitian  tentang  faktor  kunci  keberhasilan  untuk logistik  perkotaan,  yang  menghasilkan  bahwa  faktor  kunci  harus  menyesuaikan berbagai  pemangku  kepentingan  sesuai  dengan  tujuan  yang  diharapkan  (Kiba- Janiak,  2016).  Hajduk  mengidentifikasi  tren  dan  dinamika  perubahan  dalam logistik  perkotaan  berdasarkan  data  bibliometrik  dari  literatur  internasional. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  pengembangan  logistik  perkotaan  dalam pengelolaan  spasial  kota-kota  menengah  dapat  memberikan  rekomendasi kepada pemerintah daerah (Hajduk, 2017).
Witkowski et al membuat upaya untuk mempresentasikan peran pemerintah daerah  dalam  pengembangan  logistik  perkotaan  dengan  mengambil  contoh Polandia.    Penelitian  ini  telah  mengembangkan  model  proses  kolaboratif pemerintah  daerah  sebagai  pembuat  kebijakan  di  bidang  Logistik  Perkotaan. Bagian  empirik  dari  makalah  ini  menyajikan  hasil  survei  yang  dilakukan  di  kota- kota  Polandia  .  Penelitian  menunjukkan  kurangnya  pendekatan  komprehensif untuk logistik perkotaan di kota-kota yang diteliti dan kerjasama yang buruk dari otoritas lokal dengan pemangku kepentingan lainnya.  (Witkowski & Kiba-Janiak, 2014).
Penerapan logistik  perkotaan pintar memungkinkan hal-hal berikut ini antara lain:  memprediksi  terjadinya  situasi  masalah  dan  meminimalkan  dampaknya  di area  tertentu,  mengoordinasikan  sumber  daya  untuk  pencapaian  efektif  sesuai tujuan,  serta  menghilangkan  hambatan  komunikasi  antara  pemangku

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
kepentingan/  elemen  yang  terlibat  dalam  rantai  pasokan  (Korczak  &  Kijewska, 2019).    Tantangan  penerapan  tersebut  dijawab  dengan  pengembangan  logistik perkotaan  pintar  yang  berdasarkan  penggunaan  sistem  TI  yang  dapat dioperasikan model cloud computing . (Nowicka, 2014)
Penelitian  yang  dilakuan  sebelumnya  kebanyakan  menggunakan  data empirik.  Berdasarkan  pada  fakta  penelitian  sebelumnya,  diperlukan  sinergitas dengan  pemerintah  lokal,  yakni  pemerintah  kota/  provinsi.    Oleh  karena  itu, penelitian  ini  mengembangkan  model  simulasi  logistik  perkotaan  pintar  di Provinsi DKI Jakarta, yang berimplikasi pada mobilitas keberlanjutan/ sustainable mobility .

## METODE PENELITIAN
Pendekatan  kuantitatif  dengan  analisis  Causal  Loop  Diagram  (CLD)  digunakan pada penelitian  ini.  CLD merupakan bagian dari model sistem dinamik. Semua komponen  atau  variabel  yang  terlibat    pada  sistem  logistik  perkotaan  pintar  di Provinsi  DKI  Jakarta,  baik  internal  maupun  eksternal  terhadap  sistem diidentifikasikan.  Dalam  model  CLD  dijelaskan  keterkaitan  antar  variabel  dari suatu sistem.  CLD berguna untuk meninjau hubungan sebab akibat setiap unsur dalam loop sistem logistik perkotaan pintar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara keseluruhan, tahapan penyelesaian  masalah dengan metode pendekatan sistem  dimulai  dengan  analisis  kebutuhan,  formulasi  masalah,  identifikasi  sistem, pemodelan  sistem,  validasi  model,  dan  implementasi  (Sterman,  2000).    Berikut rinciannya:

## Analisis Kebutuhan
1. Supplier Produk
− Harga bahan baku kompetitif
− Biaya distribusi bersaing
− Ketersediaan bahan baku
− Data dan informasi Perkotaan Pintar
2. Distributo r
− Biaya distribusi bersaing
− Moda transportasi

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
− Handling material tepat
− Data dan informasi Perkotaan Pintar
3. Manufaktur
− Pasokan bahan baku cukup
− Ketersediaan barang cukup
− Biaya produksi rendah
− Harga jual kompetitif
− Data dan informasi Perkotaan Pintar
4. Pusat Distribusi Perkotaan Pintar
− Ketersediaan data dan informasi Perkotaan Pintar
− Gudang/ storage yang memadai
− Integrasi sistem digita pada logistik perkotaan pintar
5. Retailer/ Pengecer
− Harga jual kompetitif
− Kualitas komoditi pangan baik
− Data dan informasi Perkotaan Pintar
6. Pusat Data Perkotaan Pintar/ Smart City Information Sharing
− Ketersediaan data dan informasi Perkotaan Pintar
7. Kualitas  Lingkungan  (polusi  udara,  kemacetan  lalu  lintas  dan  kenyamanan aktivitas nonlogistik yang terjadi di sebuah kota)
− Lingkungan yang bersih
− Tidak terjadi kemacetan
8. Pemerintah  Daerah  DKI  Jakarta  (mengurusi  Jaringan  Jalan  yakni  Dinas Pekerjaan Umum, Dinas Perhubungan)
− Mengurusi jaringan jalan
− Menyusun regulasi terkait logistik perkotaan
9. Konsumen di DKI Jakarta
− Harga jual komoditi stabil
− Data dan informasi Perkotaan Pintar

## Formulasi Masalah
Aktivitas  logistik  perkotaan  yang  dikelola  dengan  baik  akan  dapat  mendukung keberlangsungan  perekonomian  suatu  daerah.  Akan  tetapi,  adanya  aktivitas tersebut  dapat  menyebabkan  permasalahan  lain  yang  dapat  mengganggu kenyamanan  masyarakat  kota,  seperti  kemacetan,  kebisingan,  dan  keadaan lingkungan  yang  semakin  terancam  akibat  polusi  udara.  Terdapat  tiga  elemen penting  yang  perlu  difokuskan  untuk  menciptakan  aliran  distribusi  barang  yang

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
efektif dan efisien di perkotaan, yaitu sarana transportasi, pelaku bisnis, serta hal- hal  lain  yang  berkaitan  dengan  konteks  perkotaan.  Pada  saat  yang  bersamaan, elemen-elemen  tersebut  juga  harus  disinergiskan  dengan  kebijakan  pemerintah setempat yang melibatkan permasalahan ekonomi, transportasi, infrastruktur serta lingkungan.  Penelitian  ini    merekomendasikan  model  logistik    perkotaan  pintar pada  rantai  pasokan  barang  di  DKI  Jakarta  serta  mengembangkan  skenario kebijakan  sistem  logistik  perkotaan  pintar  di  DKI  Jakarta.  Sedangkan  urgensi penelitian ini kontribusi pada peningkatan mobilitas barang dan nilai.  Penelitian ini  juga  berimplikasi  pada  mobilitas  keberlanjutan/  sustainable  mobility  pada rantai pasokan barang di Provinsi DKI Jakarta.

## Identifikasi sistem dengan menyusun Causal Loop Diagram
Pada tahap ini, digunakan diagram sebab akibat ( causal loop diagram / CLD). Pembuatan CLD berdasarkan analisis kebutuhan yang sudah diidentifikasikan pada tahap sebelumnya. Causal Loop Diagram pada penelitian ini terlihat pada gambar berikut ini:

## Pembahasan
Hasil  identifikasi  dengan  CLD  memperjelas  semua  pemangku  kepentingan  dan proses bisnis dalam logistik perkotaan pintar di Provinsi DKI Jakarta.  Dengan CLD
Smart City Center/ Pusat Perkotaan Pintar Distributor Pemerintah Daerah DKI Jakarta Pusat Distribusi Perkotaan Pintar Masyarakat/ Konsumen DKI Jakarta Retailer Manufaktur Lingkungan Supplier Produk Barang Harga Bahan Baku Kompetitif Biaya Distriibusi Bersaing Ketersediaan Bahan Baku Biaya Produksi Rendah Moda Transportasi Handling Material Tepat Harga jual kompetitif Ketersediaan Data dan Informasi Perkotaan PIntar Gudang/ Storage Kualitas Lingkungan Tidak Terjadi Kemacetan + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + - - + + + - -

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259
Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
diketahui  pula  hal  yang  harus  dilakukan  dan  di  mana  sistem  logistik  perkotaan pintar di DKI Jakarta dapat  dimulai.  Sistem logistik perkotaan pintar merupakan hal mendasar dalam mewujudkan perkotaan pintar (Kauf, 2019b), seperti halnya di Provinsi DKI Jakarta. Namun, meskipun pendekatan model CLD  telah membantu mengidentifikasi  sistemik,  namun  perlu  dilanjutkan  dengan  model  simulasi,  agar dapat menjawab masalah nyata. Sebagai contoh, model simulasi sistem dinamis. Sistem dinamis dapat menunjukkan skenario keputusan yang akan diambil dalam mencari solusi masalah (Ashutosh et al., 2015; Sterman, 2000), termasuk persoalan sistem dinamik logistik perkotaan pintar di Provinsi DKI Jakarta.

## KESIMPULAN
Pendekatan Causal  Loop  Diagram /  CLD  telah  membantu  mengidentifikasikan sistem  logistik  pintar  di  Provinsi  DKI  Jakarta.    Namun,  diperlukan  penelitian lanjutan  untuk  menganalisis  sesuai  dengan  kondisi  riil.    Penelitian  ini merekomendasikan  penelitian  yang  dapat  mensimulasikan  sistem  logistik perkotaan pintar di Provinsi DKI Jakarta

## Ucapan Terima Kasih
Kami  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  atas  pendanaan  dari Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  melalui  Direktorat  Riset  dan Pengabdian kepada Masyarakat/DRPM pada tahun 2021.

## DAFTAR PUSTAKA
Ashutosh, Shankar, R., & Banwet, D. K. (2015). An Optimal Dynamic Approach to Reconfigurable Logistic System. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 189 , 103 – 109. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.03.204
Groß, P., Ehmke, J. F., Haas, I., & Mattfeld, D. C. (2017). ScienceDirect ScienceDirect Evaluation of Alternative Paths for Reliable Routing in City Logistics. Transportation Research Procedia , 27 , 1195 – 1202. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.067
Hajduk, S. (2017). Bibliometric Analysis of Publications on City Logistics in International Scientific Literature. Procedia Engineering , 182 , 282 – 290.
https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.03.194
Kauf, S. (2016). City logistics - A Strategic Element of Sustainable Urban
Development. Transportation Research Procedia , 16 (March), 158 – 164. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.11.016

## Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi
ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 1, Juni 2022
Kauf, S. (2019a). Smart logistics as a basis for the development of the smart city. Transportation Research Procedia , 39 (2018), 143 – 149. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.06.016
Kauf, S. (2019b). Smart logistics as a basis for the development of the smart city.
Transportation Research Procedia , 39 (2018), 143 – 149. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.06.016
Kiba-Janiak, M. (2016). Key Success Factors for City Logistics from the Perspective of Various Groups of Stakeholders. Transportation Research Procedia ,
12 (June 2015), 557 – 569. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.02.011
Korczak, J., & Kijewska, K. (2019). Smart Logistics in the development of Smart Cities. Transportation Research Procedia , 39 (2018), 201 – 211. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.06.022
Masłowski, D., Kulińska, E., & Kulińska, K. (2019). Application of routing methods in city logistics for sustainable road traffic. Transportation Research Procedia ,
39 (2018), 309 – 319. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.06.033
Nowicka, K. (2014). Smart City Logistics on Cloud Computing Model. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 151 , 266 – 281. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.10.025
Oliveira, G. F. De, & Oliveira, L. K. De. (2016). Stakeholder’s Perceptions of City Logistics: An Exploratory Study in Brazil. Transportation Research Procedia ,
12 (June 2015), 339 – 347. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.02.070
Sterman, J. D. (2000). Business Dynamics Systems Thinking and Modeling for a Complex World . Irwin McGraw-Hill.
Taniguchi, E., Thompson, R. G., & Yamada, T. (2014). Recent Trends and Innovations in Modelling City Logistics. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 125 , 4 – 14. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.1451
Witkowski, J., & Kiba-Janiak, M. (2014). The Role of Local Governments in the Development of City Logistics. Procedia - Social and Behavioral Sciences ,
125 , 373 – 385. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.1481