JENIUS: Jurnal Terapan Teknik Industri is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

## Smart logistic for sustainable cities
Christopher Hendra Setiawan 1 , Amelia Santoso 1* , Joniarto Parung 1
1* Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Surabaya, Indonesia, Jl. Raya Kalirungkut, Kali Rungkut, Kec. Rungkut, Surabaya, Indonesia
* Email: amelia@staff.ubaya.ac.id
INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK Histori Artikel - Artikel dikirim 06/04/2023 - Artikel diperbaiki 04/05/2023 - Artikel diterima 05/05/2023 PBB telah mensepakati kota yang berkelanjutan atau yang dikenal dengan istilah sustainable cities untuk menjadi salah satu dari serangkaian tujuan pembangungan berkelanjutan (SDGs) sebagai tujuan yang ke sebelas. Hal ini menunjukkan keseriusan pemerintah dunia dalam memandang peran kota untuk turut serta  membangun  konsep keberlanjutan. Namun,  disisi lain  fenomena  urbanisasi  terus  mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke tahun.  Peningkatan  urbanisasi  diikuti  dengan  peningkatan  jumlah penggunaan kendaraan bermotor, termasuk aktivitas logistik di dalamnya. Meningkatnya aktivitas logistik dan transportasi membawa dampak buruk bagi  kualitas  udara  di  area  perkotaan  dengan  emisi  CO2  yang dihasilkannya.  Buruknya  kualitas  udara,  tentu  akan  menghambat  upaya suatu kota dalam mencapai konsep keberlanjutan atau sustainable cities .
Dengan  demikian,  solusi-solusi  untuk  memperbaiki  aktivitas  logistik sangat dibutuhkan dalam upaya mencapai keberlanjutan suatu kota. Di era digital saat ini, peran teknologi sangatlah besar termasuk di bidang logistik, dengan mengintegrasikan teknologi dengan aktivitas logistik, solusi yang lebih optimal terkait efisiensi dan sebagainya akan lebih mudah tercatat. Konsep  integrasi  ini  dikenal  dengan  istilah smart  logistic .  Penelitian  ini menampilkan  hasil review dari  berbagai  literatur  untuk  mendefinisikan konsep sustainable cities yang dimaksud, konsep smart logistic , dan solusi logistik apa saja yang pernah diteliti  sebelumnya serta  bagaimana solusi tersebut  dapat  menjawab  tantangan  yang  diajukan  pada  pembangunan konsep sustainable cities .
Kata Kunci: urbanisasi; sustainable cities; teknologi; smart logistic.

## ABSTRACT
The United Nations has agreed on sustainable cities to be one of a series of sustainable development goals (SDGs) as the eleventh goal. This shows the seriousness  of  the  world  government  in  viewing  the  role  of  cities  to participate in building the concept of sustainability. However, on the other hand, the  phenomenon  of  urbanization  continues to  increase from  year  to year. The increase in urbanization is followed by an increase in the number of  motorized  vehicles,  including  logistics  activities  in  it.  The  increase  in logistics and transportation activities has a negative impact on air quality in urban areas with its CO2 emissions. Poor air quality will certainly hamper a city's efforts in achieving the concept of sustainability or sustainable cities. Thus,  solutions  to  improve  logistics  activities  are  needed  in  an  effort  to achieve  the  sustainability  of  a  city.  In  today's  digital  era,  the  role  of technology  is  enormous  including  in  the  field  of  logistics,  by  integrating technology  with  logistics  activities,  more  optimal  solutions  related  to efficiency and so on will be more easily recorded. This integration concept is known  as  smart  logistics. This  research presents  the  results of a  review  of various literatures to define the concept of sustainable cities, the concept of
Volume 4, Nomor 2, November 2023, hlm 167-181

## Jurnal Terapan Teknik Industri
ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/jenius
smart logistics, and what logistics solutions have been studied before and how these solutions can answer the challenges posed in the development of the concept of sustainable cities.
Keywords : Urbanization; sustainable cities; technology; smart logistic

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, sebagian besar orang lebih memilih untuk tinggal di area perkotaan dibandingkan di area pedesaan. Fenomena demikian sering disebut dengan istilah urbanisasi. Pada tahun 2030 mendatang,  diperkirakan  total  populasi  di  area  perkotaan  akan  meningkat  hingga  5  miliar penduduk [1] . Adanya keinginan untuk meningkatkan kualitas hidup [2] , kebutuhan akan edukasi, serta ketersediaan lapangan kerja [3] merupakan faktor yang mendorong sebagian besar orang untuk melakukan urbanisasi. Peningkatan jumlah penduduk perkotaan juga diikuti peningkatan beberapa  permasalahan [4] seperti,  perubahan  iklim,  kekurangan  sumber  daya,  polusi lingkungan, dan suhu udara yang panas [5] yang biasa disebut dengan “ green house effect ” atau efek rumah kaca. Tercatat bahwa 50% efek rumah kaca disebabkan karena karbon dioksida yang dihasilkan  oleh  aktivitas  logistik  dan  transportasi  [6].  Urbanisasi  tanpa  adanya  upaya pemeliharaan  lingkungan  akan  berdampak  buruk  bagi  penduduk  kota  itu  sendiri.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut, muncullah istilah “ Sustainable cities ” [7] . Konsep “ Sustainable cities ” sudah menjadi salah satu fokus dari Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB).  Konsep  “ Sustainable  cities ”  telah  dimasukkan  sebagai  salah  satu  dari  17  “ Sustainable Development  Goals ”  (SDG)  yaitu  pada  Goals  yang  ke-11.  Kota  yang  mampu  mempertahankan pasokan sumber daya alam sambil mencapai kemajuan dalam bidang ekonomi, fisik, dan sosial serta tetap aman terhadap risiko lingkungan merupakan definisi dari “ Sustainable cities ” menurut PBB [8] .  Tujuan  adanya  penerapan  konsep  “ Sustainable  cities ”  adalah  untuk  meningkatkan kualitas  hidup  penduduk  kota [2] .  Terdapat  beberapa  upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk meningkatkan kualitas hidup penduduk kota yaitu, (1) peningkatan kualitas hidup penduduk, (2) peningkatan fungsi perusahaan dan perusahaan dalam aglomerasi, (3) penghapusan transportasi yang  tidak  perlu,  (4)  mempersingkat  waktu  transportasi,  (5)  pengurangan  konsumsi  sumber daya,  (6)  menurunkan  harga  layanan  transportasi  yang  diberikan.  Upaya  ke  3,  4,  dan  6 menunjukkan pentingnya perbaikan di bidang logistik dalam membangun konsep  “ Sustainable cities ”.  Sektor  logistik  menjadi  salah  satu  kunci  terpenting  dalam  upaya  pembangunan berkelanjutan [9] .
Tidak ada kota yang dapat berfungsi dengan baik tanpa adanya aktivitas logistik yang efisien [10]. Ditengah kondisi maraknya urbanisasi, masalah perpindahan barang di perkotaan menjadi fokus  yang  harus  diperhatikan  untuk  mendukung  kehidupan  yang  lebih  baik  bagi  masyarakat serta lingkungan di area perkotaan [11] . Tantangan di bidang logistik saat ini adalah bagaimana untuk dapat tetap melakukan proses perpindahan barang dengan memperhatikan kualitas hidup penduduk kota dan mengurangi dampak negatif transportasi terhadap lingkungan seperti emisi CO2, dan kebisingan [10] . World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa lebih dari 34 juta penduduk kota di Eropa terkena dampak gangguan kesehatan akibat tingkat kebisingan di kota  yang  mencapai  50  desibel  atau  20  desibel  lebih  tinggi  dari  tingkat  kebisingan  yang diperbolehkan  (European  Environment  Agency  2010).  Tidak  akan  ada  upaya  pengembangan konsep “ Sustainable cities ” yang berhasil tanpa adanya “ Smart Solution ” di area logistik [12] . Teknologi memegang peran penting dalam upaya pemberian solusi dalam aktivitas logistik agar tidak berdampak negatif terhadap lingkungan dan tidak menggunakan terlalu banyak ruang di  kota  serta  meningkatkan  kualitas  hidup  penduduk  kota.  Dengan  adanya  peran  teknologi, memungkinkan penduduk kota untuk mengetahui informasi terkait jumlah mobil yang berlalu- lalang di jalan, jumlah penumpang pada suatu kendaraan umum, kendala dalam lalu lintas, serta kondisi cuaca [12] . Upaya mengintegrasikan teknologi dengan aktivitas logistik disebut dengan istilah “ Smart logistics ”. Dengan adanya sistem informasi yang baik terkait logistik, maka solusi yang dapat ditawarkan akan semakin banyak dalam hal upaya efisiensi bidang logistik. Namun, faktanya  data  yang  mendukung  pembangunan  solusi  bidang  logistik  masih  terbatas  karena
banyak  negara  yang  belum  memiliki  kesadaran  akan  pentingnya  peran  teknologi  dalam mengumpulkan data serta kekuatan dari data itu sendiri dalam memberikan solusi logistik [4] . Sudah banyak penelitian terdahulu yang membahas terkait sustainable cities maupun smart logistics . Zinatizadeh [13] meneliti terkait evaluasi tingkat keberlanjutan kota Kermansyah di Iran dengan  metode  FPPSI  dan  Entrophy  dan  didapatkan  hasil  bahwa  kota  Kermansyah  kurang memperhatikan aspek lingkungan. Yi [14] meneliti terkait pengukuran tingkat keberlanjutan 15 provinsi di China menggunakan metode GRA dan diperoleh hasil bahwa kota-kota dengan tingkat keberlanjutan tinggi adalah kota Shenzhen, Guangzhou, dan Hangzhou. Xun [15] berfokus pada evaluasi  tingkat  keberlanjutan  kota  di  provinsi  Shandong  China  dengan  metode  footprint  dan diperoleh hasil bahwa terdapat 4 kategori kota terkait penggunaan sumber daya. [16] berfokus pada  penawaran solusi-solusi  logistik pada perkotaan  seperti, Electric  Vehicle,  Crowd-shipping , dan  lain  sebagainya.  Korczak [17] meneliti  terkait  pendefinisian  konsep smart  logistic dalam upaya  pembangunan smart  cities .  Penelitian-penelitian  sebelumnya  lebih  berfokus  pada  salah satu konsep saja yaitu, sustainable cities atau smart logistic . Belum ada penelitian yang membahas keduanya  terkait  konsep sustainable  cities yang  diharapkan  serta  solusi  logistik  apa  yang ditawarkan untuk dapat mencapai sustainable cities tersebut. Penelitian ini terlihat mirip dengan yang dilakukan [17] hanya saja pada penelitian tersebut hanya berfokus pada penjelasan konsep- konsep  terkait  logistik  serta  pembentukan  kebijakan  dan  sedikit  membahas  terkait  konsep sustainable  cities yang  ingin  dicapai  serta  detail  solusi  logistik  yang  ditawarkan.  Penelitian  ini bermaksud  untuk  menggabungkan  konsep  penelitian  sebelumnya  baik  melihat  dari  sisi sustainable  cities maupun  solusi  logistik  di  dalamnya.  Artikel  ini  dibuat  untuk  menjawab pertanyaan penelitian/ Research Question berikut.
RQ 1. Bagaimana gambaran terkait konsep “ Sustainable cities ”?
RQ 2. Parameter apa saja yang digunakan untuk mengukur tingkat keberlanjutan suatu kota? RQ 3. Bagaimana gambaran dari konsep “ Smart logistic ”? RQ  4 .  Solusi  logistik  apa  yang  pernah  dikembangkan  sebelumnya,  dan  upaya  pemanfaatan teknologi di bidang logistik?

## 2. METODE
Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode Systematic Literature Review. Metode ini dipergunakan untuk mengidentifikasi, menilai, dan menafsirkan semua bukti penelitian yang ada guna  menjawab  pertanyaan  penelitian  secara  spesifik  dengan  memformulasikan  masalah, mencari  literatur,  seleksi  literatur,  serta  menganalisis  dan  menggabungkan  data [18] .  Dengan demikian, tahapan dalam penelitian ini ditampilkan pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Tahapan penelitian

## Smart Logistic for Sustainable Cities
Penelitian diawali dengan menganalisa permasalahan yang dijadikan sebagai fokus kajian yang  dituangkan  dalam  pertanyaan  penelitian  seperti  pada  sub  bab  sebelumnya.  Pertanyaan penelitian berfokus pada dua konsep yaitu, sustainable cities dan smart logistic. Kata sustainable cities measurement dan smart  logistic digunakan  sebagai  kata kunci  dalam pencarian  literatur. Sustainable cities measurement digunakan sebagai kata kunci pencarian karena dapat langsung menjawab  dua  hal  yaitu,  terkait  konsep sustainable  cities dan  indikator  pengukutan keberlanjutannya. Sedangkan kata kunci smart logistic digunakan karena didalamnya mencakup artikel  yang  menjelaskan  konsep smart  logistic serta  solusi  apa  saja  yang  dikembangkan. Pencarian  literatur  dilakukan  pada  jurnal  “Science  Direct”  dari  perpustakaan  elektronik Universitas Surabaya  untuk  tahun  2012-2022  dan  diperoleh  84,707  artikel  terkait sustainable cities  measurement dan  11,576  artikel  terkait smart  logistic .  Literatur  yang  muncul  dari  hasil pencarian diseleksi berdasarkan kriteria pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Kriteria pemilihan literatur
Kriteria
1. Literatur mengandung pemaparan terkait konsep sustainable city .
2. Literatur berisi studi kasus pengukuran keberlanjutan kota untuk dimensi (Ekonomi, Sosial, Lingkungan).
3. Literatur mengandung pemaparan konsep smart logistic dan penerapannya.
4. Literatur memaparkan peran solusi bidang logistik dalam meningkatkan kualitas lingkungan.
Kriteria 1 dan 2 digunakan untuk mendefinisikan konsep sustainable city serta tolok ukur yang dapat digunakan untuk mengetahui keberlanjutan suatu kota dan diperoleh 30 artikel yang dapat menjawab pertanyaan penelitian. Kriteria 3 dan 4 digunakan untuk mendefinisikan konsep smart  logistic dan  bagaimana  perannya  dalam  membangun  keberlanjutan  suatu  kota  dan diperoleh 13 artikel yang  dapat menjawab  pertanyaan  penelitian.  Berdasarkan  kriteria  diatas, diperoleh  total  43  literatur.  Selanjutnya,  seluruh  literatur  yang  terpilih  diringkas  dan  disusun untuk menjawab permasalahan yang dipaparkan pada bagian pendahuluan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  kajian  literatur  yang  telah  dilakukan  untuk  menjawab  permasalahan terkait konsep sustainable cities, smart logistic , serta solusi logistik yang ada.
3.1 Konsep sustainable cities
Istilah  upaya  pengembangan  berkelanjutan  ( Sustainable  Development )  pertama  kali diutarakan  oleh  Komisi  Dunia  untuk  lingkungan  pada  tahun  1987  sebagai  upaya  memenuhi kebutuhan  saat  ini  tanpa  mengorbankan  kemampuan  generasi  mendatang  untuk  memenuhi kebutuhannya.  Pada  tanggal  25  September  2015  PBB  secara  resmi  menyatakan  terdapat  17 tujuan  pembangunan  berkelanjutan  ( Sustainable  Development  Goals )  termasuk  konsep “ Sustainable cities ” sebagai tujuan yang ke 11 [19] . Konsep “ Sustainable cities ” mulai popular pada tahun 1990 an [20] . Konsep “ Sustainable cities ” mengarah pada suatu kota yang menggunakan teknologi  informasi  dan  komunikasi  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  dan  layanan  untuk memenuhi  kebutuhan  saat  ini  dan  masa  mendatang [21] .  Sebuah  kota  yang  berkelanjutan, mencapai keseimbangan dinamis antara tujuan pembangunan ekonomi, lingkungan, dan sosial budaya  yang  didukung  oleh  sistem  pemerintahan  lokal  yang  dicirikan  oleh  keterlibatan penduduknya [22] .  Upaya  pengembangan  konsep  “ Sustainable  cities ”  mencakup  sistem infrastruktur  dan  transportasi,  masalah  kesehatan,  keamanan  pangan,  serta  perubahan  iklim. Secara garis besar, konsep “ Sustainable cities ” berbicara mengenai efisiensi penggunaan sumber daya di kota serta ketangguhannya dalam menghadapi berbagai permasalahan yang muncul [23] . UNCHS dan UNEP mengatakan bahwa suatu kota yang tergolong dalam “ Sustainable cities ” adalah kota  yang  mampu  mencapai  pembangunan  sosial,  ekonomi  dan  material  yang  berkelanjutan, memastikan  pasokan  sumber  daya  yang  berkelanjutan  untuk  pembangunan,  dan  gencar melakukan upaya pencegahan bencana lingkungan.
3.2 Ukuran keberlanjutan suatu kota
Bentuk kota merupakan indikator kunci untuk membangun suatu konsep “ Sustainable cities ”, tetapi  saat  ini,  indikator  tersebut  jarang  disebutkan  dalam  definisi  “ Sustainable  cities ” [24] . Beberapa  tahun  terakhir,  banyak  peneliti  yang  menyadari  permasalahan  tersebut  dan memfokuskan penelitiannya mengenai cara mengukur keberlanjutan suatu kota. Apabila kriteria keberlanjutan suatu kota telah didefinisikan, maka tingkat keberlanjutan suatu kota dapat diukur dan  dievaluasi. Tabel  2 menunjukkan  indikator  atau  kriteria  yang  dapat  digunakan  dalam mengukur tingkat keberlanjutan suatu kota.
Tabel 2 . Kriteria pengukuran tingkat keberlanjutan suatu kota. Dimensi Kriteria Unit Definisi Penulis Ekonomi PDB per Kapita % PDB/Populasi [14],  [21],  [25], [26] Tingkat Pertumbuhan dari Investasi " Fixed Asset" % (Investasi  Aset  Tetap Tahun  Ini-Investasi  Aset Tetap Tahun Sebelumnya)/Investasi Aset Tetap Tahun Ini [14], [25], [26] Rasio Penjualan Retail Terhadap PDB % Jumlah Penjualan Retail/PDB [14], [25], [26]
Sosial
Tingkat Pertumbuhan Populasi % Tingkat Kelahiran- Tingkat Kematian [13],  [14],  [25], [27] Tingkat Pengangguran % Jumlah Pengangguran/Jumlah Populasi Usia Produktif [13],  [14],  [25]– [27] Ketersediaan Sarana Kesehatan Unit Jumlah  Kapasitas  Rumah Sakit/Populasi  Penduduk Kota [13],  [14],  [26], [28] Proporsi Anggaran Pemerintah pada Edukasi % Pengeluaran Untuk Pendidikan/Pendapatan APBD [14], [26] Rata-rata Upah Pekerja Rupiah Upah Minimum Kota [26], [28] Jumlah Transportasi Publik per 10000 Populasi Transportasi (Total Jumlah Transportasi  Publik)  x 10000/Total Populasi Perkotaan [28] Lingkungan
"Green Area" per Kapita m^2 Luasan  Tanah  Untuk Penghijauan/ Luas Kota [13], [14], [26] Hari dengan Kualitas Udara Grade 2 atau Lebih Hari Jumlah Hari Dengan Index Polusi Udara 0-100 [26] Rata-rata Konsentrasi PM 2.5/tahun mg/m^3 Total  konsentrasi  PM  2.5 Harian/Jumlah Hari Setahun [28]
Mengukur  tingkat  keberlanjutan  suatu  kota  tidaklah  sederhana.  Mengukur  tingkat keberlanjutan  suatu  kota  tidak  cukup  hanya  dengan  mendefinisikan  kriteria,  melainkan  perlu dilakukan pengolahan terhadap kriteria tersebut sehingga dapat memunculkan suatu nilai yang menggambarkan keberlanjutan suatu kota. Metode pengukuran  keberlanjutan suatu kota yang telah dilakukan pada penelitian sebelumnya ditampilkan pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Metode pengukuran keberlanjutan kota . Tahun  Metode Cakupan Hasil Penulis 2021 Weighted Aritmetic Averaging (WAA) and 15 sub provinsi di China Shenzen menjadi kota paling sustainable dengan total area hijau sebagai faktor terkuat [2]
Tahun  Metode Cakupan Hasil Penulis Grey Rational Area (GRA) 2017 Metode FPPSI dan Entropy Kota Kermanshah Iran Kota Kermanshah lebih berfokus pada aspek ekonomi dan sosial dibanding lingkungan [13] 2018 Kombinasi Metode Entropy dan TOPSIS 34 Kota di Area Timur Laut China Kota di area Timur Laut China sudah memperhatikan aspek lingkungan, tetapi buruk untuk aspek ekonomi [26] 2021 Metode Fitradeoff Ibu Kota Brazil Ibu kota Brazil kurang baik dalam mengelola aspek sosial seperti pemanfaatan teknologi dan inovasi [21] 2021 Novel Hybrid Model TPHD 21 Kota Pelabuhan di China Kota Tianjin adalah kota dengan pengelolaan lingkungan terbaik [29] 2018 3D Ecological Footprint Model (3DEF) Provinsi Shandong Dongyin dan Wehai adalah kota dengan pemanfaatan SDA tertinggi [15] 2020 Integrasi Urban Metabolism dan Life Cycle Assesment Kota Beijing Kriteria pengukuran keberlanjutan lebih kompleks dengan menggabungkan metabolisme kota dan LCA. [30] 2019 Metode Deviation Maximization Provinsi Shandong Kota Wehai memiliki pertumbuhan aspek lingkungan kurang baik atau negatif [14] 2021 Metode SBM- DDF dnan CCD 9 Kota Pelabuhan di China Hongkong sangat baik mengelola polusi dan lingkungan serta aspek ekonomi, menjadikannya kota paling sustainable di China [19]
Adanya berbagai penelitian terkait upaya pengukuran tingkat keberlanjutan suatu kota dapat  menjadi  referensi  atau  acuan  dalam  menilai  dan  mengevaluasi  secara  kuantitatif suatu kota. Penelitian terdahulu dapat menjadi tolok ukur dalam menentukan kriteria atau indikator apa saja yang dapat dilibatkan dalam penilaian serta seberapa besar bobot dari setiap  kriteria. Tabel  4 menunjukkan  hasil  pembobotan  kriteria  penilaian  keberlanjutan kota  dari  penelitian  terdahulu.  Kriteria  “ Green  Area ”  selalu  menjadi  kriteria  yang dipertimbangkan  dalam  penilaian  tingkat  keberlanjutan  suatu  kota.  “ Green  Area ” merupakan sendiri juga memperoleh bobot yang cukup tinggi dibandingkan kriteria lain. Hal  ini  menunjukkan  pentingnya  keberadaan  “ Green  Area ”  dalam  menjaga  keberlanjutan suatu  kota.  Tugas  “ Green  Area ”  adalah  untuk  menjaga  kualitas  udara  di  perkotaan. Sebenarnya untuk menjaga kualitas udara juga bisa dengan mengontrol sumber dari polusi udara itu sendiri, yaitu salah satunya adalah aktivitas logistik.
3.3 Konsep smart logistic
“ Smart logistic ” merupakan suatu konsep yang bersifat dinamis dan berupa rangkaian aktivitas yang memungkinkan seluruh penggunanya dapat dengan cepat bereaksi terhadap lingkungan baik secara mikro maupun makro. “ Smart logistic ” adalah kombinasi cerdas dari teknologi,  administrasi,  dan  aktivitas  manusia  yang  memungkinkan  seseorang memprediksi  masalah  dan  meminimalkan  dampak  logistik  pada  area  tertentu, mengkoordinasikan  sumber  daya  untuk  pencapaian  tujuan  secara  efektif,  dan menghilangkan  hambatan  komunikasi  antara  elemen-elemen  rantai  pasok  yang  terlibat [17] .  “ Smart  logistic ”  adalah  upaya  mengawasi  material,  informasi,  dan  keuangan  saat
bergerak  dalam  rangkaian  rantai  pasok  mulai  dari supplier ,  produsen,  grosir,  pengecer, hingga  konsumen  yang  memerlukan  integrasi  antar  rangkaiannya,  serta  meningkatkan akurasi dan ketepatan waktu informasi dan mengurangi biaya dalam operasi logistik dan transportasi [31] .  “ Smart  logistic ”  pada  dasarnya  bertujuan  untuk  menyelaraskan perencanaan  dan  penjadwalan  secara  efisien,  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, manusia, dan pembuatan kebijakan pemerintah [32]. “ Smart logistic ” dapat didefinisikan sebagai interaksi dari 3P+I ( People, Planning, Policy, and Infrastructur ). Menurut Sampaio [33] Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  adalah  fasilitator  untuk  perencanaan  dan penjadwalan  melalui  penyediaan  sumber  daya  informasi  yang  tepat  pada  waktu  dan tempat  yang  tepat.  Menurut  Kirch [34] “ Smart  logistic ”  merupakan  suatu  sistem  untuk mengidentifikasi,  lokalisasi,  dan  pemantauan  kondisi  tingkat  objek  yang  berbeda  dalam proses logistic dan produksi. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa “ Smart Technology ” adalah  suatu  sistem  yang  mengintegrasikan  antara  proses  logistik  dengan  penggunaan teknologi  dengan  tujuan  mengumpulkan  data  dan  informasi  berkaitan  dengan  proses logistik, serta menemukan solusi optimal untuk permasalahan yang muncul.
3.4. Logistic Solution for Sustainable cities .
Suatu  aktivitas  logistik  harus  dapat  mengoptimalkan  aliran  orang,  barang,  dan informasi di kota untuk memenuhi kebutuhan penduduk kota, namun tetap memperhatikan aspek  lingkungan  dan  konsumsi  energi [35] .  Tantangan  utamanya  adalah  untuk mengintegrasikan tugas pendistribusian logistik, “ reverse logistic ”, dan pengolahan limbah logistik.
Tantangan  tersebut  tidak  akan  bisa  terselesaikan  dengan  menggunakan  struktur logistik tradisional. Hal ini dikarenakan adanya peningkatan permintaan untuk ruang yang dituju untuk implementasi seperti transportasi dan angkutan dengan infrastruktur serta batasan  ruang  yang  sama.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  menemukan  solusi  yang memungkinkan  operasi  kota  tanpa  gangguan  sambil  mempertahankan  prinsip-prinsip pembangunan berkelanjutan [10] . Telah banyak penelitian sebelumnya yang menawarkan berbagai solusi bidang logistik untuk area perkotaan. Berikut adalah beberapa solusi terkait logistik yang pernah dikembangkan peneliti-peneliti sebelumnya.
Tabel 4 . Hasil pembobotan kriteria keberlanjutan kota Zinatizadeh, 2017 Li dkk, 2018 Yi dkk, 2019 Yi dkk, 2020 Yi dkk, 2021 Kriteria Bobot Ran king Bobot Ranki ng Bobot Ran king Bobot Rank ing Bobot Rank ing PDB per Kapita 0.035 4 0.39 1 0.034 7 0.060 1 Tingkat Pertumbu han dari Investasi " Fixed Asset" 0.056 2 0.048 12 Rasio Penjualan Retail Terhadap PDB 0.038 3 -0.12 6 0.071 2 0.056 9 Tingkat Pertumbu han Populasi 0.002 5 -0.19 8 0.059 4 0.059 2 Tingkat Pengangg uran 0.199 1 0.020 5 0.167 3 0.072 1 0.057 8
Zinatizadeh, 2017 Li dkk, 2018 Yi dkk, 2019 Yi dkk, 2020 Yi dkk, 2021 Kriteria Bobot Ran king Bobot Ranki ng Bobot Ran king Bobot Rank ing Bobot Rank ing Ketersedi aan Sarana Kesehata n 0.096 4 0.009 6 0.31 2 0.065 3 0.057 7 Proporsi Anggaran Pemerint ah pada Edukasi 0.009 6 -0.14 7 0.047 5 0.052 10 Rata-rata Upah Pekerja 0.007 8 0.059 3 Jumlah Transpor tasi
Publik per 10000
Populasi "Green Area" per Kapita 0.111 2 0.099 1 0.16 4 0.036 6 0.058 4 Hari dengan Kualitas Udara Grade 2 atau Lebih 0.052 11 Rata-rata Konsentr asi PM 2.5/tahun Proporsi Anggaran Pemerint ah pada Penangan an
Lingkung an 0.008 5 0.058 5 Kapasitas Pengolah an Air Limbah 0.109 3 0.006 9 0.057 6
Emisi
CO2

## 3.4.1 Multi-agent modelling
Firdausiyah [36] mengatakan  bahwa  ketidakpastian  terkait  aktivitas  logistik  kota menyebabkan proses pengambilan keputusan dan evaluasi dari suatu kebijakan menjadi sangat sulit.  Namun,  segala  bentuk  kebijakan  yang  diajukan  terkait  logistik  tetap  harus  dievaluasi
terlebih dahulu sebelum dapat diterapkan secara efisien. Dengan demikian, maka perlu adanya suatu  sistem pendukung pengambilan  keputusan  agar  keputusan  yang  diambil dapat  diterima oleh  seluruh  pihak.  “ Multi-agent  Modelling ”  menawarkan  alat  yang  sangat  berguna  untuk mewakili dan memahami perilaku pemangku kepentingan seperti pengirim barang, pengangkut barang, administrator, dan penduduk kota yang terlibat dalam aktivitas logistik. Kolaborasi antar pemangku kepentingan sangat penting untuk keberhasilan aktivitas logistik di kota dan “ Multi- agent Modelling ” memungkinkan untuk memprediksi efek dari langkah-langkah kebijakan logistik kota sebelum menerapkannya serta menemukan manajemen yang tepat untuk memenuhi tujuan pemangku kepentingan. Dalam “ Multi-agent Modelling ” para agen belajar untuk memaksimalkan keuntungan  yang  diperoleh  dari  keputusan  yang  diambil [16] .  Terdapat  beberapa  penelitian sebelumnya terkait konsep “ Multi-agent Modelling ”.
Tabel 5 . Hasil penelitian multi-agent modelling. Tahun Case Hasil Penulis 2019 Pengiriman barang melalui "Urban Consolidation Center". 1. Penurunan biaya pengiriman 2. Penurunan Emisi CO2, Nox, dan SPM [36] 2018 "Urban Consolidation Center" di Athena 1. Penurunan jumlah pengiriman 2. Penurunan Jarak [37] 2018 Terminal muatan kota di Cape Town 1. Penurunan waktu pengiriman 2. Penurunan kilometer kendaraan [38] 2017 Ukuran kendaraan dan "Time Windows" pada logistik kota di Paris 1. Penurunan jumlah kendaraan 2. Penurunan Emisi CO2, Nox, dan SO2 [39]
Dengan demikian, dapat diketahui bahwa adanya metode “ Multi-agent Modelling ” sangat membantu dalam upaya optimasi proses logistik sehingga dapat berjalan secara efisien.
3.4.2 Crowd-shipping
Taniguchi [16] mengatakan  bahwa E-commerce menyebabkan  peningkatan  kebutuhan pengiriman  barang-barang  kecil  ke  kantor  dan  rumah. Crowd-shipping memiliki  potensi  besar untuk  mengurangi  jumlah  kendaraan  pengirim  barang  yang  beroperasi  di  perkotaan  dan mengurangi  biaya  operasi  untuk  operator. Crowd-shipping melibatkan  orang-orang  yang  telah bepergian untuk dititipi barang dengan tujuan pengiriman yang sama. Untuk bisa menerapkan crowd-shipping perlu  adanya  metode  pengalokasian  untuk  mempertemukan  orang  yang bepergian dengan permintaan pengiriman dalam rangka meminimalkan jarak dan waktu antara keduanya. Efek jaringan relevan untuk tipe layanan ini, yang mana semakin banyak orang yang berpartisipasi di dalamnya maka akan meningkatkan layanan yang menghubungkan orang yang bepergian, pengirim, dan penerima. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa konsep dari crowd- shipping adalah upaya  efisiensi penggunaan kendaraan dengan menitipkan pengiriman barang kepada orang yang memiliki tujuan perjalanan sama. Selain mengurangi jumlah kendaraan yang berlalu  lalang,  adanya  sistem  ini  juga  memungkinkan  pengiriman  sampai  ke  tangan  penerima dalam jangka waktu yang singkat.
Wicaksono [40] dalam  penelitiannya  menyebutkan  bahwa crowd-shipping dapat dikembangkan  dengan  tidak  hanya  melibatkan  pengendara  kendaraan  bermotor,  tetapi  juga pengendara sepeda. Belanda dipilih sebagai objek penelitian karena dinilai sebagai negara dengan jumlah  pengendara  sepeda  yang  cukup  tinggi.  Metode discrete  choice  model digunakan  untuk menentukan faktor-faktor penting yang akan mempengaruhi keputusan baik dari segi permintaan maupun  penawaran.  Permintaan  berasal  dari  orang  yang  hendak  menggunakan  jasa crowd- shipping untuk mengirimkan barang, sedangkan penawaran berasal dari pengguna sepeda yang menawarkan  jasa  mengirimkan  barang.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  diperoleh  hasil  bahwa faktor biaya pengiriman, waktu kirim, dan penurunan pada emisi CO2 mempengaruhi persepsi konsumen untuk mau menggunakan jasa crowd-shipping menggunakan sepeda.
3.4.3 Parcel lockers
Taniguchi [16] mengatakan bahwa pertumbuhan E-Commerce yang signifikan, harus diikuti oleh upaya efisiensi layanan dan proses pengiriman barang. Parcel Lockers menyediakan pilihan

## 176 Christopher Hendra Setiawan, Amelia Santoso, Joniarto Parung Smart Logistic for Sustainable Cities
yang fleksibel bagi penerima untuk mengambil barang, begitu juga dengan operator pengangkut barang, barang bisa dititipkan pada suatu terminal parcel lockers untuk dikirimkan pada terminal berikutnya.
Menurut  Lai [41] ,  penerapan parcel  lockers dapat  meminimasi  kesalahan  pengiriman, mengurangi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menemukan  alamat  penerima,  mengurangi  biaya pengiriman,  serta  mempersingkat  waktu  bagi  konsumen  untuk  menentukan  titik  penerimaan barang. Dengan adanya parcel lockers konsumen tidak perlu khawatir apabila barang pesanannya tiba sewaktu konsumen tidak berada di lokasi. [41] menjelaskan tahapan penggunaan layanan parcel  lockers diawali  dengan  verifikasi  identitas  penyedia  layanan  pengiriman  barang  pada penyedia layanan parcel lockers , setelah verifikasi diterima, penyedia layanan pengiriman barang dapat  menempatkan  barang  ke  terminal parcel  lockers ,  terminal parcel  lockers akan  secara otomatis  mengirimkan,  alamat  penjemputan  dan  kode  verifikasi  kepada  konsumen.  Setelah memperoleh  informasi,  konsumen  dapat  mengambil  barang  di  terminal  dengan  menunjukkan kode verifikasi yang telah diberikan.
Dengan demikian, dapat diketahui bahwa penerapan sistem parcel lockers dapat membantu mengurangi  jumlah  kendaraan  yang  melintas  dengan  melakukan  pengelompokan  lokasi pengiriman  pada  suatu  tempat  yang  mudah  dijangkau  oleh  beberapa  konsumen  sebagai penerima. Dengan adanya parcel lockers akan sangat memudahkan konsumen yang jarang berada di lokasi, konsumen tidak perlu khawatir ketika barang sampai namun sedang tidak di rumah, konsumen hanya perlu mencari barangnya pada terminal parcel lockers , terlebih lagi, akses untuk parcel lockers dibuka 24jam.
3.4.4 Integrasi proses logistik dengan teknologi
Solusi logistik tidak lengkap apabila tidak melibatkan teknologi dalam pengoperasiannya. Di era  digital  sekarang,  penggunaan  teknologi  seperti  ITS  ( Intelligent  Transport  System ),  TIK (Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  Big  Data,  dan  AI  ( Artificial  Intelligence )  cukup menjanjikan  dalam  upaya  pengembangan smart  logistic .  Teknologi  sendiri  mengambil  peran untuk  mengumpulkan  data,  menyimpan  data  dan  menganalisis  data.  Berikut  adalah  beberapa penerapan teknologi yang pernah diteliti sebelumnya.

## Artificial Intelligence (AI)
Iyer [42] dalam penelitiannya menyebutkan  bahwa  AI  telah membawa  dampak  signifikan pada berbagai bidang industri seperti kesehatan, retail, bank, asuransi, hiburan, manufaktur, dan transportasi.  AI  mengkombinasikan  cara  kerja  dari machine  learning dengan  teknologi  yang digunakan untuk mencari dan menganalisa data dalam jumlah besar. AI bisa hadir dalam bentuk hardware (Robot)  maupun software ( Google  Maps ).  AI  membantu  mendeteksi  tren  pasar, mengidentifikasi risiko, mengurangi kemacetan lalu lintas, mengurangi emisi gas rumah kaca, dan polutan  udara,  merancang  dan  mengelola  transportasi,  serta  menganalisis  permintaan perjalanan. Berikut adalah contoh penerapan AI pada transportasi menurut [42] .
Tabel 6 . Penerapan Artificial Intelligence. Nama Perusahaan Aplikasi AI Keuntungan Bangalore Metropolitan Transport corporation  AI Cameras  GPS Trackers  Facial Recognition Memonitor perilaku pengemudi seperti mengantuk karena kelelahan serta mengebut. Metropolitan Transport Corporation (Chennai) Intelligent Traffic Management System. Kamera untuk mengenali plat secara otomatis dengan bantuan OCR sehingga dapat membaca pelanggaran lalu lintas serta mengkalkulasi denda. Uttar Pradesh State Transport Corporation Anti-Collision System Pengingat driver otomatis setiap ada objek dalam jarak 180 m menggunakan bunyi bip.
Nama Perusahaan Aplikasi AI Keuntungan West Bengal Transport Corporation Patha Disha- AI app Informasi ketersediaan kursi pada bus tertentu dan perkiraan waktu kedatangan bus. Road and Transport Authority Dubai Smart and sustainable transportation using AI- Automated Bus Track System, Smart Pedestrian Signal System Memonitor kelelahan pengemudi bus, meningkatkan efisiensi bus, Sensor untuk mendeteksi adanya penyeberangan pejalan kaki Transport for London Sopra Steria provides access to data Menyediakan data lalu lintas jalan, kinerja bus, dan cuaca untuk mengurangi kemacetan dan pengelolaan jalan.
Dengan demikian, dapat dilihat pada Tabel 6 peran dari AI pada penerapan sebelumnya lebih banyak pada upaya meningkatkan keamanan lalu lintas. Hal ini sejalan dengan konsep dari kota keberlanjutan yang juga memperhatikan keamanan serta Kesehatan dari penduduknya.
Autonomous Vehicle (AVs) Menurut  Taniguchi [16] AVs  merupakan  teknologi  yang  cukup  menjanjikan  yang memungkinkan terjadinya efisiensi layanan pengiriman pada penduduk kota. Terdapat beberapa penelitian terkait AVs. Taniguchi [16] telah mempelajari penggabungan atau kombinasi antara AVs dengan parcel locker , umumnya AVs merupakan kendaraan yang dilengkapi dengan sistem AI  serta  menggunakan  tenaga  listrik  sehingga  sangat  berperan  dalam  mengurangi  emisi  CO2, terlebih lagi dikombinasikan dengan konsep parcel locker yang mana dapat meminimasi aktivitas logistik  dengan  menggabungkan  beberapa  pengiriman  pada  suatu  tujuan  yang  sama.  Dengan menggabungkan keduanya maka 2 penghematan sekaligus akan diperoleh, baik dari segi emisi CO2 serta kepadatan lalu lintas di kota.
Boysen [43] mempelajari bagaimana memodelkan penjadwalan pengiriman dan menemukan rute  optimal  dengan  menggunakan  AVs  dengan  meminimalkan  jumlah  keterlambatan pengiriman.  Penelitian  lain  dilakukan  dengan  menggabungkan  AVs  dan  manual  karena  tidak semua tempat dapat diakses oleh AVs. Model Mixed Integer Linear Programming digunakan untuk menemukan solusi optimal dari penerapan penggabungan ini. Hasil simulasi menunjukkan bahwa AVs  campuran  memberikan  potensi  penghematan  biaya  yang  diterapkan  di  logistik  Kota dibandingkan penerapan AVs murni.
3.5 Tantangan penerapan konsep smart logistic for sustainable cities.
Penerapan  konsep Smart  Logistic  for  Sustainable  Cities menarik  untuk  dapat  diterapkan. Namun,  penerapan  konsep  ini  tidak  semudah  membalikkan  telapak  tangan.  Terdapat  banyak aspek  yang  perlu  dipertimbangkan,  tidak  semua  solusi smart logistic yang  ditawarkan  dapat diterapkan  pada  seluruh  kota.  Terdapat  beberapa  hambatan  dan  tantangan  yang  perlu dipertimbangkan sebagai berikut [44] .
Tabel 7 . Hambatan penerapan smart logistic for sustainable cities . Penduduk Tata Kelola  Pengangguran  Kohesi sosial
 Kemiskinan dan ketidaksetaraan
 Populasi yang menua
 Keamanan dan privasi data  Kurangnya akses terhadap teknologi  Tata kelola yang fleksibel  Kesenjangan antara warga negara dan pemerintah
 Pembangunan perkotaan yang tidak seimbang
 Infrastruktur TIK yang lemah
 Kurangnya akses terhadap teknologi
Dari segi penduduk dapat dilihat pada Tabel 7 bahwa untuk dapat menerapkan konsep smart maka penduduk kota harus paham dan mau menerima adanya peran dari teknologi. Namun, faktanya tidak
seluruh  penduduk  kota  memiliki kesempatan untuk dapat  menggunakan teknologi  yang  ada karena keterbatasan kemampuan, baik pengetahuan maupun ekonomi. Maka dari itu, untuk dapat menerapkan konsep ini, pemerintah harus memastikan adanya kesetaraan dan kesiapan dari seluruh warganya. Disisi lain,  untuk  dapat  menghadapi  keadaan  tersebut,  pemerintah  kota  harus  fleksibel  dalam  melakukan improvisasi penerapan smart logistic agar dapat diterapkan pada keadaan di kotanya.
4. SIMPULAN
Pembahasan dari beberapa literatur menunjukkan bahwa sustainable cities adalah konsep kota  yang  dapat  menjaga  kesejahteraan  penduduk  di  dalamnya,  dengan  menjaga  kelestarian lingkungan  serta  mempertahankan  ketersediaan  sumber  daya  sehingga  tidak  sampai  terjadi kekurangan  kedepannya.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  pada  Tabel  1.,  didapati  bahwa terdapat 3 kelompok besar kriteria yang dapat digunakan dalam mengukur keberlanjutan suatu kota yaitu, ekonomi, sosial, dan lingkungan. Sub kriteria dari lingkungan yaitu, ketersediaan lahan hijau,  menjadi  kriteria  yang  memiliki  bobot  pertimbangan  cukup  tinggi  menurut  beberapa peneliti.  Ketersediaan  lahan  hijau  sendiri  merupakan  upaya  pemerintah  dalam  mengurangi dampak polusi udara. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa kondisi udara merupakan salah satu hal krusial yang wajib diperhatikan dan salah satunya dapat dikontrol dengan memberikan solusi logistik. Solusi logistik yang diperoleh dari penelitian sebelumnya ada 5 yaitu, 3 solusi tanpa melibatkan teknologi dan 2 solusi yang mengintegrasikan proses logistic dengan teknologi, atau yang  erat  kaitannya  dengan  konsep  smart  logistic.  3  solusi  pertama  antara  lain, Multi-Agent Modelling, Crowd-shipping, dan Parcel Lockers . Multi-Agent Modelling bekerja dengan memberikan solusi  optimal  pada  proses  logistic  kota  sehingga,  dapat  berdampak  pada  penurunan  biaya, penurunan emisi CO2, penurunan jarak pengiriman, serta penurunan waktu pengiriman. Crowd- shipping bekerja  dengan  menitipkan  barang  yang  akan  dikirimkan  kepada  orang-orang  yang sudah melakukan perjalanan yang memiliki tujuan sama dengan lokasi pengiriman. Metode ini akan sangat menekan jumlah kendaraan yang berlalu Lalang dengan melakukan penggabungan tersebut. Parcel Lockers bekerja dengan menyediakan stasiun pengambilan barang, sehingga kurir pengiriman  barang  tidak  lagi  mengirimkan  barang  langsung  ke  lokasi  peneriman.  Dengan demikian,  waktu  pencarian  alamat  akan  berkurang.  Dua  solusi  berikutnya  adalah  dengan penggunaan teknologi Artificial  Intelligence dan Autonomous Vehicle .  Seperti  ditunjukkan pada Tabel  5.  terdapat  banyak  keuntungan  yang  diperoleh  ketika  AI  diterapkan  pada  kendaraan seperti, meminimalisir kecelakaan dan penertiban lalu lintas. Penerapan AI menonjolkan upaya meningkatkan keamanan lalu  lintas. AutonomousVehicle adalah konsep kendaraan listrik tanpa awak  dengan  menggunakan  AI  sebagai  otak  penggeraknya.  Penelitian  sebelumnya  ada  yang menjelaskan  bahwa  AVs  juga  dapat  digabungkan  dengan  metode parcel  lockers yang  mana penggabungan  keduanya  memberikan  penghematan  dari  berbagai  hal  termasuk  menurunkan emisi CO2, karena dalam pengoperasiannya sendiri AVs tidak memerlukan proses pembakaran, ditambah dengan konsep parcel lockers , hal ini juga sangat berpotensi mengurangi kepadatan lalu lintas di kota.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  pada Masyarakat  (LPPM)  Universitas  Surabaya  yang  telah  mendukung  dan  mendanai  penelitian  ini melalui hibah penelitian.

## REFERENSI
[1] K. C. Seto, B. Güneralp, and L. R. Hutyra, “Global forecasts of urban expansion to 2030 and direct impacts on biodiversity and carbon pools,” Proc Natl Acad Sci U S A , vol. 109, no. 40, pp. 16083–16088, Oct. 2012, doi: 10.1073/pnas.1211658109.
[2] P. Yi, Q. Dong, W. Li, and L. Wang, “Measurement of city sustainability based on the grey relational analysis: The case of 15 sub-provincial cities in China,” Sustain Cities Soc , vol. 73, Oct. 2021, doi: 10.1016/j.scs.2021.103143.
[3] A. Hofmann and G. Wan, “Determinants of Urbanization.” [Online]. Available: www.adb.org
[4] L. Han, W. Zhou, W. Li, and L. Li, “Impact of urbanization level on urban air quality: A case of fine particles (PM2.5) in Chinese cities,” Environmental Pollution , vol. 194, pp. 163–170, 2014, doi: 10.1016/j.envpol.2014.07.022.
[5] R. Avtar, S. Tripathi, A. K. Aggarwal, and P. Kumar, “Population-urbanization-energy nexus: A review,” Resources , vol. 8, no. 3. MDPI AG, Sep. 01, 2019. doi: 10.3390/resources8030136.
[6] M. Jedliński, “The Position of Green Logistics in Sustainable Development of a Smart Green City,” Procedia  Soc  Behav  Sci ,  vol.  151,  pp.  102–111,  Oct.  2014,  doi: 10.1016/j.sbspro.2014.10.011.
[7] A.  M.  Toli  and  N.  Murtagh,  “The  Concept  of  Sustainability  in  Smart  City  Definitions,” Frontiers  in  Built  Environment ,  vol.  6.  Frontiers  Media  S.A.,  Jun.  02,  2020.  doi: 10.3389/fbuil.2020.00077.
[8] A. M. Hassan and H. Lee, “The paradox of the sustainable city: definitions and examples,” Environ Dev Sustain , vol. 17, no. 6, pp. 1267–1285, Dec. 2015, doi: 10.1007/s10668-014-
9604-z.
[9] K. Cheba and S. Saniuk, “Sustainable Urban Transport - The Concept of Measurement in the Field of City Logistics,” in Transportation Research Procedia , Elsevier B.V., Dec. 2016, pp. 35–45. doi: 10.1016/j.trpro.2016.11.005.
[10]  S.  Kauf,  “City  logistics  -  A  Strategic  Element  of  Sustainable  Urban  Development,”  in Transportation  Research  Procedia ,  Elsevier  B.V.,  Dec.  2016,  pp.  158–164.  doi: 10.1016/j.trpro.2016.11.016.
[11]  E. Taniguchi, “Concepts of City Logistics for Sustainable and Liveable Cities,” Procedia Soc Behav Sci , vol. 151, pp. 310–317, Oct. 2014, doi: 10.1016/j.sbspro.2014.10.029.
[12]  S. Kauf, “Smart logistics as a basis for the development of the smart city,” in Transportation Research Procedia , Elsevier B.V., 2019, pp. 143–149. doi: 10.1016/j.trpro.2019.06.016.
[13]  S. Zinatizadeh, S. M. Monavari, A. Azmi, and S. Sobhanardakani, “Evaluation and prediction of sustainability of urban areas: A case study for Kermanshah city, Iran,” Cities , vol. 66, pp. 1–9, Jun. 2017, doi: 10.1016/j.cities.2017.03.002.
[14]  P. Yi, Q. Dong, and W. Li, “Evaluation of city sustainability using the deviation maximization method,” Sustain Cities Soc , vol. 50, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.scs.2019.101529.
[15]  F.  Xun  and  Y.  Hu,  “Evaluation  of  ecological  sustainability  based  on  a  revised  three- dimensional ecological footprint model in Shandong Province, China,” Science of the Total Environment , vol. 649, pp. 582–591, Feb. 2019, doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.08.116.
[16]  E.  Taniguchi,  R.  G.  Thompson,  and  A.  G.  Qureshi,  “Modelling  city  logistics  using  recent innovative technologies,” in Transportation Research Procedia , Elsevier B.V., 2020, pp. 3– 12. doi: 10.1016/j.trpro.2020.03.157.
[17]  J.  Korczak  and  K.  Kijewska,  “Smart  Logistics  in  the  development  of  Smart  Cities,”  in Transportation  Research  Procedia ,  Elsevier  B.V.,  2019,  pp.  201–211.  doi: 10.1016/j.trpro.2019.06.022.
[18]  Y. Xiao and M. Watson, “Guidance on Conducting a Systematic Literature Review,” Journal of Planning Education and Research , vol. 39, no. 1. SAGE Publications Inc., pp. 93–112, Mar. 01, 2019. doi: 10.1177/0739456X17723971.
[19]  Y. Kong and J. Liu, “Sustainable port cities with coupling coordination and environmental efficiency,”
Ocean Coast Manag , vol. 205, May 2021, doi: 10.1016/j.ocecoaman.2021.105534.
[20]  M.  Roy,  “Planning  for  sustainable  urbanisation  in  fast  growing  cities:  Mitigation  and adaptation issues addressed in Dhaka, Bangladesh,” Habitat Int , vol. 33, no. 3, pp. 276–286, 2009, doi: 10.1016/j.habitatint.2008.10.022.
[21]  J.  R.  de  Oliveira,  M.  M.  Silva,  S.  M.  Santos,  A.  P.  C.  S.  Costa,  and  T.  R.  N.  Clemente, “Multidimensional sorting  framework  of cities regarding the concept  of sustainable  and smart cities with an application to Brazilian capitals,” Sustain Cities Soc , vol. 74, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.scs.2021.103193.
[22]  S. J. Pittman et al. , “Marine parks for coastal cities: A concept for enhanced community well- being, prosperity and sustainable city living,” Mar Policy , vol. 103, pp. 160–171, May 2019, doi: 10.1016/j.marpol.2019.02.012.
[23]  K. Krellenberg, F. Koch, and S. Kabisch, “Urban Sustainability Transformations in lights of resource  efficiency  and  resilient  city  concepts,” Current  Opinion  in  Environmental Sustainability ,  vol.  22.  Elsevier  B.V.,  pp.  51–56,  Oct.  01,  2016.  doi: 10.1016/j.cosust.2017.04.001.
[24]  M. WANG and J. LIU, “Theoretical Analysis of the Concept of a Sustainable City,” Chinese Journal  of Urban  and  Environmental  Studies ,  vol.  04,  no.  04,  p. 1650029,  Dec.  2016,  doi: 10.1142/s2345748116500299.
[25]  L. Zhang, Y. Xu, C. H. Yeh, Y. Liu, and D. Zhou, “City sustainability evaluation using multi- criteria decision making with objective weights of interdependent criteria,” J Clean Prod , vol. 131, pp. 491–499, Sep. 2016, doi: 10.1016/j.jclepro.2016.04.153.
[26]  W. Li, P. Yi, and D. Zhang, “Sustainability evaluation of cities in Northeastern China using dynamic TOPSIS-entropy methods,” Sustainability (Switzerland) , vol. 10, no. 12, Dec. 2018, doi: 10.3390/su10124542.
[27]  C. Lu et al. , “Sustainability investigation of resource-based cities in northeastern China,” Sustainability (Switzerland) , vol. 8, no. 10, Oct. 2016, doi: 10.3390/su8101058.
[28]  C. Xu, S. Wang, Y. Zhou, L. Wang, and W. Liu, “A comprehensive quantitative evaluation of new  sustainable  urbanization  level  in  20  Chinese  urban  agglomerations,” Sustainability (Switzerland) , vol. 8, no. 2, 2016, doi: 10.3390/su8020091.
[29]  B. Liu, J. Wang, Z. Jing, and Q. Tang, “Measurement of sustainable transformation capability of  resource-based  cities  based  on  fuzzy  membership  function:  A  case  study  of  Shanxi Province, China,” Resources Policy , vol. 68, Oct. 2020, doi:
10.1016/j.resourpol.2020.101739.
[30]  S. Maranghi, M. L. Parisi, A. Facchini, A. Rubino, O. Kordas, and R. Basosi, “Integrating urban metabolism and life cycle assessment to analyse urban sustainability,” Ecol Indic , vol. 112, May 2020, doi: 10.1016/j.ecolind.2020.106074.
[31]  Tiejun, “Value Chain Analysis Method of Smart logistics Using Fuzzy Theory,” Information technology Journal , vol. 11, pp. 441–445, 2012.
[32]  N. Jabeur, T. Al-Belushi, M. Mbarki, and H. Gharrad, “Toward Leveraging Smart Logistics Collaboration with a Multi-Agent System Based Solution,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2017, pp. 672–679. doi: 10.1016/j.procs.2017.05.374.
[33]  A.  Sampaio,  M.  Savelsbergh,  L.  Veelenturf,  and  T.  van  Woensel,  “Crowd-based  City Logistics,” 2017.
[34]  M.  Kirch,  O.  Poenicke,  and  K.  Richter,  “RFID  in  Logistics  and  Production  -Applications, Research  and  Visions  for  Smart  Logistics  Zones,”  in Procedia  Engineering ,  Elsevier  Ltd, 2017, pp. 526–533. doi: 10.1016/j.proeng.2017.01.101.
[35]  D. Masłowski, E. Kulińska, and K. Kulińska, “Application of routing methods in city logistics for sustainable road traffic,” in Transportation Research Procedia , Elsevier B.V., 2019, pp. 309–319. doi: 10.1016/j.trpro.2019.06.033.
[36]  N.  Firdausiyah,  E.  Taniguchi,  and  A.  G.  Qureshi,  “Modeling  city  logistics  using  adaptive dynamic programming based multi-agent simulation,” Transp Res E Logist Transp Rev , vol. 125, pp. 74–96, May 2019, doi: 10.1016/j.tre.2019.02.011.
[37]  Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018 Winter Simulation Conference (WSC).
[38]  “Evaluating the Relocation of an Urban Container Terminal,” 2018.
[39]  S.  Jlassi,  S.  Tamayo,  A.  Gaudron,  A.  de  La  Fortelle,  and  A.  la  de  FORTELLE,  “Simulating impacts  of  regulatory  policies  on  urban  freight:  application  to  the  catering  setting Simulating  impacts  of  regula-tory  policies  on  urban  freight:  application  to  the  catering setting  Simulating  impacts  of  regulatory  policies  on  urban  freight:  application  to  the catering setting,” 2017, doi: 10.1109/ICAdLT.2017.8547005ï.
[40]  S. Wicaksono, X. Lin, and L. A. Tavasszy, “Market potential of bicycle crowdshipping: A two- sided acceptance analysis,” Research in Transportation Business and Management , vol. 45, Dec. 2022, doi: 10.1016/j.rtbm.2021.100660.
[41]  P. L. Lai, H. Jang, M. Fang, and K. Peng, “Determinants of customer satisfaction with parcel locker services in last-mile logistics,” Asian Journal of Shipping and Logistics , vol. 38, no. 1, pp. 25–30, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.ajsl.2021.11.002.
[42]  L.  S.  Iyer,  “AI  enabled  applications  towards  intelligent  transportation,” Transportation Engineering , vol. 5, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.treng.2021.100083.
[43]  N.  Boysen,  S.  Emde,  and  S.  Schwerdfeger,  “Crowdshipping  by  employees  of  distribution centers: Optimization approaches for matching supply and demand,” Eur J Oper Res , vol. 296, no. 2, pp. 539–556, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.ejor.2021.04.002.
[44]  L.  Belli et  al. ,  “IoT-enabled  smart  sustainable  cities:  Challenges  and  approaches,” Smart Cities , vol. 3, no. 3, pp. 1039–1071, Sep. 2020, doi: 10.3390/smartcities3030052.