## Decision Support System Pada Pengirimaan Logistik Menggunakan Metode G-VRPTW
Kurnia Iswardani 1 , Imam Marzuki 2 , Haryono 3 1,2,3 Universitas Panca Marga
Jl Yos Sudarso 107 Pabean Dringu Probolinggo, Telp.(0335)422715 kurnia.iswardani@upm.ac.id
Abstract
Air  pollution  gets  worse  every  year,  one  of  the  contributing  factors  to  the  worsening  of  air pollution is the increasingly busy delivery of goods between regions and within regions. PT X is a  distributor  that  delivers  goods  in  the  form  of  flour  products.  Every  day..  There  are  40 consumers  in several areas and  not close to each other. The vehicles  used  are several trucks. The  problem  faced  is  the  high  cost  of  penalties  because  they  often  experience  delays  in  the delivery and the use of fuel is quite high, automatically it will be directly proportional to the air pollution  produced.  This  is  one  of  the  cases  of  the  Green  Vehicle  Routing  Problem  Time Windows  (GVRPTW).  These  problems  include  NP-Hard,  which  means  that  it  takes  a  lot  of computational effort to find the best solution. One method that can be used for this problem is the Ant colony Optimization (ACO) method. The output of this algorithm is the fuel costs and the route that is passed.
Keywords : G-VRPTW, metaheuristic, ACO

## Abstrak
Pencemaran  udara  tiap  tahun  semakin  memburuk,  salah  satu  yang  berkontribusi memburuknya pencemaran udara adalah semakin ramainya pengiriman barang antar daerah dan dalam daerah. PT X adalah distributor yang mengirimkan barang berupa produk tepung. Konsumen  yang  dimiliki  berjumlah  40  yang  berada  di  beberapa  wilayah  dan  tidak  saling berdekatan. Kendaraan yang digunakan berupa beberapa truk.. Permasalahan yang dihadapi adalah  tingginya  biaya  penalty  karena  sering  mengalami  keterlambatan  dalam  pengiriman dan  penggunaan  BBM  cukup  tinggi    otomatis  akan  berbanding  lurus  terhadap  polusi  udara yang  dihasilkan.  Ini  merupakan  salah  satu  kasus  Green Vehicle  Routing  Problem  Time Windows (GVRPTW).  Permasalahan  ini  termasuk  NP-Hard  yang  berarti  perlu  usaha komputasi  yang besar  untuk mencari solusi terbaik. Salah satu  metode yang bisa  digunakan untuk permasalahan ini adalah metode Ant colony Optimization (ACO). Output dari algoritma ini adalah biaya BBM  dan rute yang dilewati.
Kata kunci : G-VRPTW, metaheuristik, ACO

## 1. PENDAHULUAN
Pencemaran  udara  menjadi  isu  besar  akhir-akhir  ini.  Berbagai  pihak berusaha  untuk  terus  meminimalisir  pencemaran  udara.  Salah  satu  pihak yang  ikut  andil  dalam  tingginya  pencemaran  udara  sekitar  50%  adalah transportasi  logistik  [1].  Transportasi  logistik    melakukan  pendistribusian barang  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain  untuk  memenuhi  permintaan konsumen.  Jarak  total  yang  dilalui  kendaraan  logistik  berbanding  lurus dengan  pengeluran  emisi  gas  karbondioksida.  Transportasi  adalah  sektor penting  untuk  jasa  pengiriman  barang  maupun  penumpang,    tetapi  hal  ini bisa berdampak sangat fatal untuk kesehatan dunia jika tidak diimbangi oleh penghijauan  jalan  raya  [2].  Transportasi  yang  berdampak  sedikit  untuk kesehatan manusia dan lingkungan disebut Green transportasi [3].
PT  X  adalah  supllier  yang  mendistribusikan  barang  (tepung)  ke  40 distributor  setiap  harinya.  40  distributor  tersebut  tersebar  ke  beberapa daerah  dan  tidak  saling  berdekatan.  Setiap  hari  PT  X  mengirim  tepung menggunakan  beberapa  kendaraan  truk.  Tiap  konsumen  memiliki  jam operasional sendiri, jika barang yang dikirim melewati jam operasional maka akan dikenai pinalti. Ada beberapa kendala yang sering dihadapi oleh PT X, yaitu  tingginya  biaya  penalty  dan  biaya  BBM.  Setelah  ditelusur,  ternyata penyebabnya  adalah  rute  pengiriman  hanya  ditentukan  oleh  insting  supir truknya, sehingga rute yang dilalu bukan rute yang optimal (rute terpendek).
Karena permasalahan tersebut, peneliti ingin mencari rute pengiriman yang  menghasilkan  jarak  terpendek  dalam  pengiriman  barang  dan meminimalisir  pengeluaran  gas  emisi  (Green-Vehicle  Routing  Problem). Konsep  Green-Vehicle  Routing  Problem  menurut  Erdogan  ,S.  dan  Miller- Hooks, E.[4] adalah mencari rute kendaraan dengan jarak terpendek, dimana kendaraan  berangkat  dari  depot,  mengunjungi  konsumen  dan  kembali  ke depot  dan  mempertimbangkan  dampak  lingkungan.  Penelitian  yang mempertimbangkan  polusi  udara  dalam  permasalahan  rute  transportasi masih sedikit. Kebanyakan permasalahan yang dibahas hanya tentang jarak pengiriman,  lama  (waktu  pengiriman)  atau  tentang  gaji  driver  berdasar waktu  kerja  [5].  Padahal  penelitian  G-VRP  ini  sangat  penting  karena menyangkut  tentang  keadaan  lingkungan  di  masa  depan.  Oleh  karena  itu peneliti  ingin  membuat  sebuah  model  Decision  Support  System  G-VRPTW tujuannya agar PT X dapat memanfaatkan DST ini untuk membuat keputusan pencarian  rute  pengiriman  sehingga  bisa  meminimalkan  biaya  pinalti  dan biaya BBM yang berbanding lurus dengan gas emisi yang dikeluarkan.
Green  logistik  pertama  kali  dikenalkan  oleh  Cooper  [6],  kemudian namanya  berkembang  menjadi  Green-Vehicle  Routing  Problem.  Li,  dkk  [7] menyebutkan  bahwa  penelitian  mengenai  G-VRP  banyak  yang  membahas tentang minimasi konsumsi bahan bakar atau gas emisi . Beberapa penelitian yang  bertujuan  minimasi  konsumsi  bahan  bakar  atau  minimasi  gas  emisi atau keduanya yaitu Bektas dan Laporte[8], Kara, dkk [9], Kuo, Y [10], Xiao, dkk [11] Franceschetti, dkk [12], Ćirović, dkk [13]
Mizrapour, dkk [14] meneliti tentang GVRP yang mempunya dua fungsi tujuan  yaitu  ekonomi  dan  lingkungan  menggunakan  algoritma  hybrid  ACO. Soysal,dkk [15] meneliti tentang IRP dimana biaya distribusi tergantung dari kapasitas  kendaraan  dan  menginvestigasi  konsumsi  bahan  bakar  dan  gas emisi  pada  kendaraan.  Eshtehadi,dkk  [16]  meneliti  tentang  VRP  time windows,  dimana  demand  dan  travel  time  tidak  pasti,  tetapi  mereka  tidak mempertimbangkan  pengisian  bahan  bakar.  Keskin,  M.  dan  Catay,  B.[17] membahas tentang electric vehicle dan pengisian bahan bakar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan, pengembangan model matematis dan algoritma ACO. Pembuatan model ACO pada  software,  validasi,  pencarian  solusi  yang  baik.  Output  pada  tahap  ini
adalah  rute  yang  dapat  menghasilkan  biaya  BBM  dan  biaya  pinalti  yang minimum.
Start Tinjauan Pustaka Pengumpulan Data : Sistem bisnis di jasa logistik Lokasi dan jam operasional untuk depot dan konsumen Kapasitas dan spesifikasi kendaraan Pengembangan Model Metaheuristik Pembuatan Decision Support Tools Green Vehicle Routing Problem Sesuai? Validasi dan Verifikasi End Rute terpendek Ya Tidak
Gambar 1. Flowchart Metodologi Penelitian
2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  yaitu  jam  operasional  tiap  konsumen  (time windows),  demand  konsumen,  jarak.  Berikut  adalah  data-datanya berdasarkan observasi langsung.
Gambar 1. Data konsumen, Time Windows dan Demand Sumber: Wawancara dan observasi langsung
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 479-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Beberapa contoh data jarak antar konsumen
Sumber: Wawancara dan observasi langsung
Kendaraan  yang  digunakan  untuk  distribusi  barang  adalah  jenis kendaraan pick up merk Isuzu. Jumlah kendaraan yang digunakan adalah tiga buah,  dimana  masing-masing  kendaraan  berkapasitas  80  karung  tepung @25kg yang setara dengan 2.000 kg tepung. Kendaraan ini beroperasi sesuai dengan time  windows depot.  Kecepatan  kendaraan  rata-rata  adalah  40 km/jam, kecepatan rata-rata 40 km/jam karena kondisi jalan yang berlubang dan  banyak  kendaraan  besar  seperti  truk  pasir  yang  melintas,  sehingga kecepatan  rata-rata  kendaraan  yang  digunakan  adalah  40  km/jam. Kendaraan  yang  digunakan  memakai  bahan  bakar  solar,  harga  solar  adalah Rp 6.450,00. Pada kondisi eksisting, total biaya BBM yang dikeluarkan untuk pendistribusian barang sebesar Rp 967.500,00 dan biaya pinalti sebesar Rp 480,000.
2 .2. Algoritma Ant Colony Optimization
Secara  sistematis  penerapan  algoritma  ACO  untuk  penjadwalan  rute kendaraan  dalam  kasus  VRPTW.  Perhitungan  menggunakan  software MATLAB. Sebelum melakukan pengolahan data menggunakan algoritma ACS dengan  menggunakan  data  primer  dari  obyek  amatan,  algoritma  akan  diuji terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  permasalahan  sederhana  untuk melakukan  validasi  apakah  algoritma  dapat  menyelesaikan  permasalahan dengan benar.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 479-486 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 3. Algoritma ACO

## 2.3. Parameter Input Model
Pada sub-bab ini akan dilakukan pegolahan set data yang dimulai dari parameter  input  model  dan  hasil  pengolahan  data.  Parameter  yang digunakan pada pengolahan set data dari obyek pengamatan
Gambar 4. Parameter Input

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model software yang  telah  dibuat  akan  diimplementasikan menggunakan  set  data  uji  dari  obyek  pengamatan.Output  dari  model software adalah rute dan total biaya. Output pada Tabel 1 adalah hasil terbaik yang diperoleh selama dilakukan pengolahan data.
Tabel 1. Output terbaik No  Jumlah Konsumen Biaya BBM  Biaya Pinalti 1 40 Rp 671.875  Rp 240.000
Output yang dihasilkan adalah biaya BBM dan biaya penalty. Total biaya hasil model software sangat berbeda jauh dengan total biaya eksisting. Hal ini berarti rute dan total biaya yang dihasilkan pada model software lebih baik daripada  kondisi  eksisting,  dan  apabila  diterapkan  akan  menurunkan  biaya distribusi. Penyebab biaya BBM eksisting tinggi adalah pihak depot memilih rute sesuai kehendak mereka dan lebih sering mempertimbangkan kapasitas kendaraan  tanpa  sangat  memperhatikan  di  batasan  waktunya,  sehingga biaya  pinaltinya  sangat  besar.  Terdapat  tiga  subrute  yang  dihasilkan  oleh model software ,  subrute  yang  dihasilkan  merepresentasikan  jumlah kendaraan  yang  digunakan.  Hal  ini  dikarenakan  pada  model software , kendaraan  yang  kembali  ke  depot  akan  disetting  lagi  ke  waktu  awal  buka depot dan kemudian melakukan pencarian rute baru yang belum dikunjungi. Jika  terdapat  tiga  subrute,  maka  jumlah  kendaraan  yang  dibutuhkan berjumlah  tiga.  Jumlah  kendaraan  pada  hasil  model software sama  dengan jumlah  kendaraan  eksisting,  berarti  pihak  depot  tidak  perlu  menambah kendaraan  lagi.  Sebenarnya  total  biaya  dapat  diminimumkan  lagi,  tetapi kendaraan  yang  dibutuhkan  menjadi  bertambah  yaitu  menjadi  4  buah. Apabila  dengan  kondisi  eksisting  seperti  sekarang,  penambahan  kendaraan menjadi  pilihan  yang  kurang  tepat,  karena  akan  terjadi  penambahan  biaya pembelian  kendaraan  yang  sangat  besar,  padahal  dengan  tiga  kendaraan sudah cukup dan selisih biaya distribusi antara 4 kendaraan dan 3 kendaraan tidak  terlalu  besar.  Jika  permintaan  konsumen  meningkat  atau  terdapat penambahan  konsumen,  maka  keputusan  penambahan  kendaraan  perlu dipertimbangkan.  Pada  penelitian  kali  ini  tidak  hanya  mengandalkan  jarak yang  terpendek,  karena  jarak  terpendek  belum  tentu  menghasilkan  biaya terendah.  Ada  faktor  lain  yang  mempengaruhi,  yaitu  faktor  waktu.  Waktu menjadi hal yang perlu diperhatikan, karena dampak terhadap biaya sangat besar.  Bisa  jadi  jaraknya  lebih  besar  tapi  biaya  distribusinya  lebih  minim karena tidak ada keterlambatan sehingga tidak dapat penalty.

## 4.  SIMPULAN
Tujuan pada penelitian ini adalah mencari rute yang tepat sehingga bisa meminimumkan  biaya  BBM  dan  biaya  Penalty.  Semakin  rendah  biaya  BBM yang  dikeluarkan  maka  gas  emisi  yang  dikeluarkan  akan  semakin  rendah pula. Semakin cepat kendaraan sampai ke distributor tanpa melewati waktu operasional maka  semakin kecil biaya penaltynya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  sepenuhnya  dibiayai  oleh  Direktorat  Penelitan  dan Pengabdian  Masyarakat  Pendidikan  Tinggi  melalui  skema  Penelitian  Dosen Pemula.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Chapman, L., 2007. Transport and climate change: a review. J. Transport Geograp. 15 (5), 354–367.
[2]   Björklund,  M.  (2011).  Influence  from  the  business  environment  on environmental purchasing — Drivers and hinders of purchasing green transportation services. Journal of Purchasing and Supply Management, 17(1), 11-22
[3]   Salimifard,  K.,  Shahbandarzadeh,  H.,  &  Raeesi,  R.  (2012,  May).  Green transportation  and  the  role  of  operation  research.  In Int.  Conf.  Traffic Transp. Eng.(ICTTE 2012) (Vol. 26, pp. 74-79).
[4]   Erdogan,S.,  Miller-Hooks,  E.,  2012.  A  Green  Vehicle  Routing  Problem. Transportation Research Part E 48, 100-114
[5]   Sawik, B. et all., 2017. A multicriteria analysis for the Green VRP: A case discussion  for  the  distribution  problem  of  a  spanish  retailer. Transportation Research Procedia, 22:305–313
[6]   Cooper,  J.,  Browne,  M.  and  Peters,  M.  (1994)  European  Logistics: Markets, Management and Strategy, Blackwell Business, USA
[7]   Li,  H.,  Lv,  T.  and  Li,  Y.  (2015)  ‘The  tractor  and  semitrailer  routing problem  with  many-to-many  demand  considering  carbon  dioxide emissions’,  Transportation  Research  Part  D:  Transport  and Environment, Vol. 34, pp.68–82,
[8]   Bektaş,  T.  and  Laporte,  G.  (2011)  ‘The  pollution-routing  problem’, Transportation  Research  Part  B:  Methodological,  Vol.  45,  No.  8, pp.1232–1250.
[9]   Kara,  İ.,  Kara,  B.Y.  and  Yetis,  M.K.  (2007)  ‘Energy  minimizing  vehicle routing  problem’,  International  Conference  on  Combinatorial Optimization and Applications, Berlin, Heidelberg.
[10]  Kuo,  Y.  (2010)  ‘Using  simulated  annealing  to  minimize  fuel consumption  for  the  time-dependent  vehicle  routing  problem’, Computers & Industrial Engineering, Vol. 59, No. 1, pp.157–165
[11]  Xiao,  Y.,  Zhao,  Q.,  Kaku,  I.  and  Xu,  Y.  (2012)  ‘Development  of  a  fuel consumption  optimization  model  for  the  capacitated  vehicle  routing problem’,  Computers  &  Operations  Research,  Vol.  39,  No.  7,  pp.1419–
1431 [12]  Franceschetti, A., Honhon, D., Van Woensel, T., Bektaş, T. and Laporte, G. (2013) ‘The time-dependent pollution-routing problem’, Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 56, pp.265–293
[13]  Ćirović,  G.,  Pamučar,  D.  and  Božanić,  D.  (2014)  ‘Green  logistic  vehicle routing problem: routing light delivery vehicles in urban areas using a
neuro-fuzzy  model’,  Expert  Systems  with  Applications,  Vol.  41,  No.  9, pp.4245–4258
[14]  Mirzapour  Al-e-hashem,  S.M.J.  and  Rekik,  Y.  (2014)  ‘Multi-product multi-period inventory routing problem with a transshipment option: a green  approach’,  International  Journal  of  Production  Economics,  Vol. 157, pp.80–88
[15]  Soysal,  M.,  Bloemhof-Ruwaard,  J.M.,  Haijema,  R.  and  van  der  Vorst, J.G.A.J.  (2015)  ‘Modeling  an  inventory  routing  problem  for  perishable products with environmental considerations and demand uncertainty’, International Journal of Production Economics, Vol. 164, pp.118–133
[16]  Eshtehadi, R., Fathian, M. and Demir, E. (2017) ‘Robust solutions to the pollution-routing  problem  with  demand  and  travel  time  uncertainty’, Transportation  Research  Part  D:  Transport  and  Environment,  Vol.  51, pp.351–363
[17]  Keskin, M. and Çatay, B. (2018) ‘A matheuristic method for the electric vehicle  routing  problem  with  time  windows  and  fast  chargers’, Computers & Operations Research, Vol. 100, pp.172–188