## S I L I T E K
ISSN 2808-5825 (Online)

## Jurnal Teknik
Vol. 03 No.02 Oktober 2023 Page : 68-75

## MINIMASI JARAK PENGIRIMAN ROTI CV. TWIN SETIA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN SIMULATED ANNEALING
Lukman Adhitama 1 * , Suci Murniati 2 , Cahyono Sigit Pramudyo 3
1 Departemen Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, lukmanadhitama@mail.ugm.ac.id
2,3 Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Univeristas Islam Negeri Sunan Kalijaga

## ABSTRAK
Proses  distribusi  memegang  peranan  penting  dalam  dunia  industri  karena  di  dalamnya  mengatur  barang  agar cepat  sampai  ke  tangan  konsumen.  Agar  hal  tersebut  dapat  tercapai  maka  distribusi  perlu  menempuh  jarak seminimal  mungkin.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengoptimalan  rute  pengiriman  barang  yang  perlu  dilalui kendaraan  distribusi  CV.  Twin  Setia  dalam  mengirimkan  produk  roti  yang  ia  jual  ke  para  pelanggan  di Kabupaten Bantul, Kabupaten Sleman dan Kota Yogyakarta. Dengan menggunakan metode k-means clustering para  pelanggan  dikelompok  menjadi  tiga  klaster  agar  total  permintaan  tidak  melebihi  kapasitas  angkut kendaraan. Tiap klaster tersebut kemudian dilakukan penentuan rute distribusi menggunakan metode simulated annealing dengan  menerapkan  lima  kombinasi  parameter.  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  rute  distribusi terbaik  yang  diperoleh  memiliki  total  jarak  tempuh  sejauh  212,7  km.  Hasil  tersebut  sangat  optimal  jika dibandingkan rute awal karena telah terjadi penurunan jarak sebesar 125,1 km atau 37,03%.
Kata kunci : rute pengiriman , k-means clustering , simulated annealing.
@2021 Penerbit : Fakultas Teknik Universitas Pasifik Morotai

## 1 PENDAHULUAN
Dalam dunia industri, proses distribusi memiliki peranan yang sangat penting bagi rantai pasok produk. Proses tersebut  memungkinkan  produk  berpindah  dari  lokasi  produksi  ke  lokasi  konsumen.  Kriteria  penting  dalam distribusi  adalah  barang  dapat  dikirim  ke  pelanggan  sesuai  waktu  yang  telah  disepakati  dan  di  tempat  yang ditentukan  sehingga  dapat  segera  dimanfaatkan  oleh  pelanggan  [1].  Oleh  karena  itu,  proses  distribusi  harus dilakukan  secara  optimal.  Penjadwalan  dan  penentuan  jalur  distribusi  memiliki  peran  penting  karena  dapat digunakan untuk menghemat biaya transportasi, mengurangi waktu serta meminimalkan jarak tempuh [2].
Permasalahan  penentuan  rute  distribusi  barang  dari  satu  lokasi  ke  sejumlah  titik  tujuan  dalam  dunia  industri biasa  disebut  dengan vehicle  routing  problem [3].  Dalam  berbagai  penelitian  telah  dilakukan  pengoptimalan baik  terkait  kapasitas  kendaraan  yang  digunakan  maupun  jarak  yang  harus  ditempuh  oleh  kendaraan  tersebut. Optimasi  dalam  pembagian  kapasitas  dapat  menggunakan  metode  berupa nearest  neighbour dan k-means clustering [1],  [4] . Proses  pembentukan  rute  distribusi  dapat  menerapkan  metode  metaheuristik  seperti ant
colony  system,  particle  swarm  optimization,  genetic  algorithm,  simulated  annealing dan  berbagai  metode lainnya yang valid [5].
CV.  Twin  Setia  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  distribusi  roti  yang  berlokasi  di  Kabupaten Bantul,  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY).  Berdasarkan  wawancara  bersama  pengelola  CV.  Twin  Setia diketahui  bahwa  saat  ini  proses  pengiriman  roti  yang  dilakukan  belum  optimal.  Saat  ini  perusahaan  tersebut belum  memiliki  metode  yang  pasti  dalam  menentukan  rute  pengiriman  sehingga  dapat  menyebabkan  proses distribusi menjadi tidak optimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dilakukan pengoptimal rute dengan cara meminimalkan jarak pengiriman roti yang dikerjakan oleh CV. Twin Setia dengan menggunakan metode k- means clustering dan simulated annealing.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Rute Distribusi
Penentuan  rute  distribusi  merupakan  sebuah  permasalahan  dimana  harus  mengunjungi  sekumpulan  lokasi masing-masing  sebanyak  satu  kali  disertai  dengan  adanya  transaksi  berupa  pengiriman  maupun  pengambilan barang  di  dalamnya  [6].  Dalam  hal  menentukan  rute  distribusi  yang  baik  biasanya  terdapat  batasan  berupa kapasitas kendaraan sehingga tidak bisa melayani semua tempat dalam sekali jalan serta diharuskannya kembali ke gudang sebagai titik awal dan akhir distribusi [7]. Proses tersebut harus dilakukan dengan optimal yang salah satunya dapat dilihat dari jarak tempuh yang minimal [8].

## 2.2 K-Means Clustering
K-Means  Clustering merupakan  sebuah  metode  dalam  statistika  yang  biasa  digunakan  untuk  membagi  data menjadi  beberapa  kelompok  sesuai  kriteria  tertentu  [9].  Dalam  masalah  logistik  dan  rantai  pasok  penerapan metode  ini  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  sejumlah  pelanggan  menjadi  sejumlah  kelompok  yang dikehendaki  berdasarkan  kedekatan  kriteria  misalnya  terkait  dengan  lokasi  dan  jumlah  permintaan  [4]. Mekanisme proses metode ini secara rinci adalah sebagai berikut.
1) Menentukan jumlah kelompok atau kluster (k) yang diinginkan.
2) Menghitung  jarak  tiap  data  terhadap  titik  tengah  yang  telah  ditentukan  berdasarkan  jumlah kluster yang dikehendaki.
3) Mengelompokkan berdasarkan jarak dan permintaan tiap pelanggan.
4) Membuat titik tengah  baru  agar  semua  data terbagi  ke  dalam  setiap  kelompok  yang  memiliki kedekatan kriteria yang serupa.

## 2.3 Simulated Annealing
Simulated  annealing merupakan  metode  metaheuristik  yang  ditemukan  oleh  Kirkpatrick.  Metode  ini menerapkan prinsip pemanasan logam hingga suhu tertentu kemudian dilakukan pendinginan secara teratur atau bertahap  hingga  terbentuk  kristal  [5].  Proses  tersebut  diadaptasi  pada  masalah  optimasi  sehingga  dihasilkan solusi  mendekati  hasil  optimal  sesuai  tujuan  yang  hendak  dicapai.  Dalam  metode  ini  diperlukan  beberapa
parameter yaitu suhu awal, suhu akhir dan koefisien pendinginan. Proses berjalannya metode ini adalah sebagai berikut [10].
1) Melakukan inisialisasi nilai awal parameter.
2) Membangkitkan solusi awal disertai dengan fitness dari solusi tersebut.
3) Melakukan modifikasi solusi awal dengan skema proses penggantian/penukaran noda.
4) Menghitung solusi hasil modifikasi yang telah diperoleh dari proses sebelumnya.
5) Menentukan apakah solusi baru yang dihasilkan akan diterima atau tidak.
6) Memperbarui parameter dan mengulang kembali langkah modifikasi hingga hasil terbaik dapat terpilih.

## 3 METODE PENELITIAN

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  observasi  langsung  untuk  mengetahui proses pengiriman produk yang dilakukan oleh CV. Twin Setia. Data yang diambil dalam penelitian ini adalah berupa daftar pelanggan, lokasi tiap pelanggan, jumlah permintaan tiap pelanggan, kapasitas distribusi dan rute distribus  awal.  Dalam  kurun  waktu  seminggu  CV.  Twin  Setia  melakukan  pengiriman  roti  ke  38  toko  yang tersebar  di  Kabupaten  Bantul,  Kabupaten  Sleman  dan  Kota  Yogyakarta  dengan  jumlah  yang  bervariasi. Berdasarkan lokasi masing-masing toko yang dikelola oleh pelanggan maka jarak antar lokasi dapat ditentukan dengan  menggunakan google  maps untuk  digunakan  sebagai  data  masukan  perhitungan  rute  distribusi . Kendaraan distribusi yang dimiliki oleh CV. Twin Setia dapat mengangkut produk dengan kapasitas maksimal 1500 buah. Pada saat penelitian dilakukan CV. Twin  Setia  telah memiliki rute distribusi  dalam tiga  kelompok pengiriman  dengan  jarak  tempuh  total  adalah  337,8  km.  Akan  tetapi,  ditinjau  dari  kapasitas  kendaraan,  salah satu kelompok pengiriman diketahui melebihi batas angkut dari kendaraan tersebut sehingga perlu dioptimalkan kembali.

## 3.2 Metode Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  dua  tahapan  umum  yaitu clustering dan routing .  Tahap  pertama  atau clustering yaitu  membagi  pelanggan  menjadi  tiga  kelompok.  Pada  tahap  ini  pembagian  dilakukan  dengan mempertimbangkan jumlah permintaan tiap kelompok  dimana nilainya  harus  kurang dari  kapasitas kendaraan. Selain itu, jarak antara lokasi pelanggan dengan gudang juga turut dipertimbangkan Tahap ini dilakukan dengan metode k-means clustering. Jumlah kelompok yang dikehendaki terbentuk adalah tiga kelompok. Hal ini karena mengikuti dari pembagian awal yang dilakukan perusahaan.
Tahap kedua atau routing yaitu melakukan proses penentuan rute distribusi. Proses perhitungan rute distribusi dilakukan  berdasarkan  matriks  jarak  antar  pelanggan  dan  gudang  di  tiap  klaster.  Pada  tahap  ini  dilakukan dengan  metode  metaheuristik  yaitu simulated  annealing. Proses  ini  akan  memerlukan  nilai  parameter  dimana pada  penelitian  ini  mengadopsi  dari  penelitian  lain  seperti  pada  Tabel  1.  Proses  pengolahan  di  tiap  parameter dilakukan dengan replikasi sebanyak lima kali. Pemilihan hasil terbaik dilakukan berdasarkan jarak tempuh total terkecil dari tiap parameter pengolahan yang telah dilakukan.
Tabel 1. Parameter Simulated Annealing Parameter Suhu Awal (T0) Suhu Akhir (TF) Koefisien Pendinginan (α) 1 [11] 35 0,19 0,98 2 [12] 50 0,001 0,99 3 [13] 5 0,05 0,90 4 [14] 12 0,1 0,90 5 [15] 500 0,1 0,99
Untuk  memudahkan  dalam  memahami  alur  dari  penelitian  ini  maka  kami  juga  menyajikan  diagram  alir penelitian sebagaimana disajikan pada Gambar 1 berikut.
Mulai Identifikasi Masalah
Studi Literatur Pengumpulan Data
(Lokasi, Jarak, Permintaan)
Pengelompokan Customer dengan K-Means Clustering
Analisis Hasil Penentuan Rute Kesimpulan dan Saran Selesai Penentuan Rute Distribusi dengan Simulated Annealing Gambar 1. Alur Penelitian.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengelompokan Lokasi
Dengan  menggunakan  metode k-means  clustering maka  pelanggan  dibagi  menjadi  tiga  kelompok.  Pembagian ini dilakukan agar kendaraan distribusi dapat melakukan pengiriman ke semua lokasi sesuai jumlah permintaan para  pelanggan  namun  tidak  melebihi  batas  angkut  maksimal.  Hasil  dari  pengelompokan  adalah  seperti  pada Tabel 2. berikut.
Tabel 2. Hasil Pembentukan Klaster Klaster Nama Toko/Pelanggan Permintaan (buah) Total (Buah)
1 Putri MS 100 1451
Agung 1 139 Janat 117 Mayar 120 Mekar Jaya 100 Nusantara 127 Prima Srandakan 115 G14nt 128 Twins Mart 100 Citrouli 2 100 Vivo Market 100 MM Kokarda Bethesda 2 105 Pamela 4 100
2
Mulia Toserba
167 1492
Purnama Bantul 185 Sri Rejeki 150 Gardena 230 Pamela 1 220 Pamela 2 180 Pamela 8 200 Ramai Mall 160
3 Agung 2 93 1322
Atmaja Toserba 75 Dian Surya 65 Lavima 90 Mangestoni Swalayan 90 Rosi Toserba 80 Tugu Resto 70 Amanah 90 New Kembar Mulia 2 90 Kemkid Mart 90 Neo Mart 65 Purnama Karangkajen 80 Smart Mart 60 Anda jaya 50 Wiwara 80 Sj Swalayan 90 SRC dewi mulya 64
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas,  maka  dapat  dikatakan  hasil  pengelompokan  pelanggan  dengan  metode k-means clustering dicapai  dengan  baik.  Hal  ini  karena  dari  ketiga  klaster  yang  terbentuk  memiliki  jumlah  total permintaan  yang  tidak  melebihi  batas  angkut  kendaraan.  Oleh  karena  itu,  pengelompokan  dengan  metode  ini dianggap meraih hasil yang cukup optimal.

## 4.2 Penentuan Rute
Proses  komputasi  algoritma simulated  annealing dengan  lima  kombinasi  parameter  dilakukan  dengan menggunakan  software  Matlab  yang  diakses  secara  daring.  Total  hasil  atau output yang  diperoleh  terdapat  75 solusi.  Dari  semua  solusi  yang  diperoleh  kemudian  diambil  salah  satu  hasil  terbaik  dari  tiap  parameter  dan klaster sehingga diperoleh hasil seperti pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Tempuh Rute Distribusi
Parameter Klaster Jarak Terpendek Total Jarak Tempuh 1 1 77,4 km 232,5 km 2 57,8 km 3 100,2 km 2 1 67,5 km 212,7 km 2 57,8 km 3 87,4 km 3 1 106,1 km 311,9 km 2 62,8 km 3 143 km 4 1 68,6 km 223,1 km 2 60,7 km 3 93,8 km 5 1 67,2 km 217,1 km 2 57,8 km 3 92,1 km
Berdasarkan  nilai  total  jarak  tempuh  kendaraan  sebagaimana  ditampilkan  pada  Tabel  3  di  atas  sudah  dapat diketahui  hasil  yang  terbaik.  Namun,  untuk  mengetahui  performansi  dari  tiap  hasil  pengolahan  data menggunakan simulated  annealing dengan  lima  kombinasi  parameter  yang  berbeda,  maka  dilakukan perbandingan terhadap rute pengiriman awal yang telah dikerjakan CV. Twin Setia. Evaluasi tersebut dilakukan untuk  melihat  seberapa  besar  pengurangan  jarak  yang  diperoleh  apabila  menerapkan  metode simulated annealing beserta persentase perubahannya terhadap jarak awal. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, maka diperoleh hasil sebagaimana terlihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Perbandingan dengan Rute Awal Hasil Jarak Tempuh Selisih dengan Rute Awal Persentase Pengurangan Jarak Rute Awal 337,8 km 0 km 0 % Parameter 1 232,5 km 105,3 km 31,17 % Parameter 2 212,7 km 125,1 km 37,03 % Parameter 3 311,9 km 25,9 km 7,67 % Parameter 4 223,1 km 114,7 km 33,96 % Parameter 5 217,1 km 120,7 km 35,73 %
Berdasarkan Tabel 4 di atas diketahui bahwa penentuan rute distribusi dengan menggunakan metode simulated annealing pada  semua  parameter  yang  diujicobakan  memberikan  performa  yang  bagus.  Hal  ini  ditunjukan dengan  adanya  penurunan  jarak  tempuh  kendaraan  di  semua  hasil  pengolahan.  Penurunan  paling  signifikan terjadi  saat  perhitungan  rute  dilakukan  dengan  menggunakan  parameter  2  dengan  nilai  suhu  awal  (T0)  =  50, suhu  akhir  (TF)  =  0,001  dan  koefisien  pendinginan  (α)  =  0,99.  Hasil  dari  parameter  tersebut  mampu menurunkan  jarak  tempuh  sebesar  123,1  km  atau  37,03%  dari  rute  awal  yang  dihasilkan  perusahaan. Pembentukan rute pengiriman dari parameter 2 tersebut adalah seperti pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Pembentukan Rute Distribusi Klaster Rute Distribusi
1 Gudang → Pamela 4 → Mayar → Janat → Prima Srandakan → Agung 1 → Nusantara → Putri MS → Mekar Jaya → MM Kokarda Bethesda 2 → Citrouli 2 → Vivo Market → Twins Mart → G14nt → Gudang
2 Gudang  →  Ramai  Mall  →  Gardena  →  Pamela  1  →  Pamela  2  →  Purnama  Bantul  →  Mulia Toserba → Sri Rejeki → Pamela 8 → Gudang
3 Gudang  →  Purnama  Karangkajen  →  Atmaja  Toserba  →  Mangestoni  Swalayan  →  Lavima  → Dian  Surya  →  Rosi  Toserba  →  SRC  Dewi  Surya  →  Agung  2  →  Amanah  →  Wiwara  → Kemkid Mart → Tugu Resto → Smart Mart → Neo Mart → Anda Jaya → SJ Swalayan → New Kembar Mulia 2 → Gudang
Berdasarkan Tabel 5 di atas, diketahui bahwa terbentuk lima rute kunjungan. Pada klaster 1 kendaraan distribusi berangkat  dari  gudang  perusahaan  menuju  ke  Pamela  4  hingga  perjalanan  terakhir  adalah  mengunjungi  G14nt lalu  kembali  ke  gudang.  Rute  tersebut  menempuh  jarak  67,5  km  dan  mengantar  produk  sejumlah  1451  buah. Pada  klaster  2  hanya  mengunjungi  8  lokasi  dengan  titik  keberangkatan  dari  gudang  perusahaan  menuju  ke Ramai  Mall  dan  titik  kunjungan  terakhir  adalah  Pamela  8  lalu  kembali  ke  titk  awal.  Jumlah  barang  yang diantarkan  di  rute  klaster  2  ini  adalah  sebanyak  1492 buah  dengan  jarak  tempuh  57,8  km.  Pada  klaster  3  rute diawali dari gudang perusahaan menuju ke Purnama Karangkajen kemudian mengunjungi 16 lokasi lain dengan tujuan  akhir  di  New  Kembar  Mulia  2  kemudian  kembali  ke  gudang.  Pada  klaster  ini  kendaraan  distribusi menempuh jarak total 87,4 km dengan membawa total produk 1322 buah.

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diketahui  bahwa  pembagian  pelanggan  menjadi  tiga  kelompok  dengan menggunakan  metode k-means  clustering menghindarkan  dari  terjadinya  muatan  kendaraan  distribusi  yang melebihi  batas.  Penentuan  rute  distribusi  dengan  metode simulated  annealing juga  mampu  mengurangi  jarak tempuh kendaraan sehingga menjadi lebih pendek. Dengan demikian, metode k-means clustering dan simulated annealing dapat diterapkan oleh CV. Twin Setia dalam mengoptimalkan proses distribusi roti oleh perusahaan kepada  semua  pelanggan  yang  dilayaninya.  Akan  tetapi,  agar  membuktikan  performansi  yang  lebih  baik  lagi maka  metode  tersebut  dapat  dikembangkan  menjadi  metode  yang  lebih  adaptif  melalui  penerapan  mekanisme modifikasi yang tepat sehingga solusi yang dihasilkan dapat menjadi lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  D.  R.  Ramadhani,  H.  A.  Tanggono,  dan  R.  Yusuf,  “Optimasi  Rute  Distribusi  Menggunakan  Metode  Tabu Search Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Tirta Bangun Kulon Progo,” Proc. Ser. Phys. Form. Sci. , vol. 1, hlm. 56–60, Okt 2021, doi: 10.30595/pspfs.v1i.134.
[2]  D. Agustina, C. K. M. Lee, dan R. Piplani, “Vehicle scheduling and routing at a cross docking center for food supply chains,” Int. J. Prod. Econ. , vol. 152, hlm. 29–41, Jun 2014, doi: 10.1016/j.ijpe.2014.01.002.
[3]  C. S. Pramudyo, T. Hafiztha  Aryunda, dan  M. H. Asy’ari, “Penentuan Rute Pengiriman  Beras Menggunakan Metode  Nearest  Neighbour  dan  Mixed  Integer  Linear  Programming,” J.  Transp.  Multimoda ,  vol.  19,  no.  2, hlm. 1–6, 2022.
[4]  Y.  Afandi,  I.  Cholissodin,  dan  B.  Rahayudi,  “Optimasi  Multiple  Travelling  Salesmen  Problem  Distribusi Produk  PT  Indomarco  Adi  Prima  (Stock  Point  Nganjuk)  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means  dan
Algoritma  Genetika  (GKA),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  11,  hlm.  4929–4937,
2021.
[5]  A.  M.  S.  Asih,  B.  M.  Sopha,  dan  G.  Kriptaniadewa,  “Comparison  study  of  metaheuristics:  Empirical application  of  delivery  problems,” Int.  J.  Eng.  Bus.  Manag. ,  vol.  9,  hlm.  184797901774360,  Jan  2017,  doi: 10.1177/1847979017743603.
[6]  W.  T.  Ina  dan  M.  O.  Odja,  “Implementasi  Algoritma  Koloni  Semut  Pada  Traveling  Salesman  Problem Menggunakan MATLAB 7.8,” J. Media Elektro , hlm. 52–57, Apr 2022, doi: 10.35508/jme.v0i0.6585.
[7]  L.  Adhitama  dan  D.  A.  Kurniawati,  “Development  of  Ant  Colony  Optimization  Algorithm  for  Green Capacitated Vehicle Routing Problem,” J. Adv. Manuf. Syst. , vol. 22, no. 02, hlm. 307–322, 2023.
[8]  L. Adhitama, D. Rahmad, F. Y. Pratama, dan D. M. Purnamasari, “Penentuan Rute Penarikan Obat Penyebab Gagal Ginjal Akut pada Anak di Fasilitas Kesehatan Kota Yogyakarta,” Pros. Sains Dan Teknol. , vol. 2, no. 1, hlm. 352–360, 2023.
[9]  I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  dan  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa Dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, hlm. 119, Feb 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[10] N.  M.  E.  Normasari,  V.  F.  Yu,  C.  Bachtiyar,  dan  Sukoyo,  “A  Simulated  Annealing  Heuristic  for  the Capacitated  Green  Vehicle  Routing  Problem,” Math.  Probl.  Eng. ,  vol.  2019,  hlm.  1–18,  Jan  2019,  doi: 10.1155/2019/2358258.
[11] K. M. Ferreira dan T. A. De Queiroz, “Two effective simulated annealing algorithms for the Location-Routing Problem,” Appl. Soft Comput. , vol. 70, hlm. 389–422, Sep 2018, doi: 10.1016/j.asoc.2018.05.024.
[12] A. A. N. P. Redi dan A. A. N. A. Redioka, “Algoritma Simulated Annealing untuk Optimasi Rute Kendaraan dan Pemindahan Lokasi Sepeda pada Sistem Public Bike Sharing,” J. Sist. Dan Manaj. Ind. , vol. 3, no. 1, hlm. 50, Jul 2019, doi: 10.30656/jsmi.v3i1.1473.
[13] A.  A.  N.  P.  Redi,  P.  Jewpanya,  A.  C.  Kurniawan,  S.  F.  Persada,  R.  Nadlifatin,  dan  O.  A.  C.  Dewi,  “A Simulated  Annealing  Algorithm  for  Solving  Two-Echelon  Vehicle  Routing  Problem  with  Locker  Facilities,” Algorithms , vol. 13, no. 9, hlm. 218, Sep 2020, doi: 10.3390/a13090218.
[14] V. F. Yu, P. A. Y. Indrakarna, A. A. N. P. Redi, dan S.-W. Lin, “Simulated Annealing with Mutation Strategy for the Share-a-Ride Problem with Flexible Compartments,” Mathematics , vol. 9, no. 18, hlm. 2320, Sep 2021, doi: 10.3390/math9182320.
[15] J.  Zhang,  Y.  Zhu,  X.  Li,  M.  Ming,  W.  Wang,  dan  T.  Wang,  “Multi-Trip  Time-Dependent  Vehicle  Routing Problem with Split Delivery,” Mathematics , vol. 10, no. 19, hlm. 3527, Sep 2022, doi: 10.3390/math10193527.