Judul: Vehicle Routing Problem Time Windows dengan Pengemudi Sesekali
Abstrak: Kegiatan pendistribusian adalah kegiatan untuk menyalurkan barang atau jasa dari produsen ke konsumen. Pendistribusian barang atau jasa merupakan salah satu bagian penting dari sebuah perusahaan. Dalam proses distribusi, semua perusahaan mengharapkan agar dapat meminimumkan biaya pendistribusian. Kendala yang sering dihadapi dalam pendistribusian barang ialah penentuan rute yang harus dilewati oleh kendaraan pengirim barang tersebut. Banyak strategi yang bisa digunakan untuk mengatasi permasalahan distribusi, salah satunya dengan menggunakan jasa pengemudi sesekali. Dalam penentuan rute, setiap perusahaan memiliki kendala yang berbeda-beda, seperti jumlah kendaraan yang digunakan, kapasitas kendaraan, permintaan konsumen, jarak antar konsumen, dan ada juga kasus dimana konsumen ingin dilayani sesuai dengan time windows yang dimilikinya. Masalah penentuan rute yang optimal dapat diselesaikan dengan model dalam optimasi yaitu Vehicle Routing Problem (VRP). VRP ini merupakan suatu pemodelan dalam optimasi yang bertujuan untuk mengoptimalkan rute pendistribusian. Selain mengoptimalkan rute pendistribusian, penggunaan kendaraan milik pengemudi sesekali dalam proses pendistribusian juga diharapkan dapat menjadi solusi dalam meminimumkan biaya pendistribusian. Pengemudi sesekali yang dimaksud dalam karya ilmiah ini adalah orang biasa bukan perusahaan pengiriman barang, tetapi mereka adalah masyarakat yang memiliki kendaraan dan tidak sepenuhnya digunakan dalam keseharian. Kendaraan tersebut akan digunakan oleh perusahaan dalam proses pendistribusian. Pengemudi sesekali akan mendapatkan biaya imbalan berupa ongkos apabila melakukan pendistribusian. Formulasi masalah pendistribusian dalam model VRP time windows (VRPTW) dengan pengemudi sesekali ini merupakan pengembangan dari VRP dengan pengemudi sesekali yang telah dilakukan oleh Archetti (2016). VRP dengan pengemudi sesekali pada penelitian sebelumnya menyelesaikan model tanpa memperhatikan batasan waktu yang dimiliki oleh tiap konsumen, sehingga pada karya ilmiah ini diformulasikan masalah pendistribusian dengan memperhatikan batasan waktu tiap konsumen. Penelitian ini bertujuan memformulasikan masalah pendistribusian pada model VRPTW dengan pengemudi sesekali dalam menentukan rute optimal yang tiap konsumen memiliki batasan waktu dengan menggunakan jasa pengemudi sesekali. Hasil VRP time windows dengan pengemudi sesekali menunjukkan bahwa model ini dapat digunakan untuk meminimalkan biaya pendistribusian.
Keyword: distribusi, optimasi, pengemudi sesekali, vehicle routing problem, vehicle routing problem time windows

Judul: Multi-Product Vehicle  Routing Problem dengan Time Windows dan Penerapannya pada Penentuan Rute  Distribusi Buku
Abstrak: Vehicle routing problem (VRP) merupakan suatu permasalahan penentuan rute kendaraan yang bertujuan meminimumkan jarak tempuh atau biaya distribusi. Dalam penerapannya, permasalahan VRP ditemukan pada berbagai perusahaan dengan berbagai kendala, seperti kapasitas kendaraan, jenis dan ukuran barang yang berbeda-beda, serta pelayanan tiap pelanggan sesuai dengan time windows (selang waktu). Dalam penelitian ini akan dibahas masalah penentuan rute distribusi buku pada Percetakan Gema Insani yang terletak di wilayah Jabodetabek. Kendala yang dimiliki perusahaan terkait dengan jenis dan ukuran buku untuk permasalahan time windows pada setiap pelanggan. Permasalahan ini dapat dimodelkan sebagai Multi-Product Vehicle Routing Problem with Time Windows (MPVRPTW). Ukuran masalah yang ada membutuhkan waktu komputasi yang lama. Oleh karenanya, solusi optimal tidak dapat diperoleh. Kondisi ini dapat diatasi dengan menyelesaikan masalah ini melalui dua tahap. Tahap pertama dilakukan pengelompokan node pelanggan ke dalam empat klaster. Klaster dibentuk berdasarkan jarak antar node pelanggan menggunakan metode k-Means dengan bantuan perangkat lunak RStudio 2022. Tahap kedua ditentukan rute distribusi pada masing-masing klaster dengan model MPVRPTW menggunakan bantuan perangkat lunak LINGO 19.0., The vehicle routing problem (VRP) is the problem of determining the vehicle route in order to minimize the distance traveled or distribution costs. In its application, VRP problems are found in various companies with various constraints, such as vehicle capacity, different types and sizes of goods, and service for each customer according to time windows. In this study, we will discuss the problem of determining vehicle routes to distribute books at Gema Insani Printing in the Jabodetabek area. The company's constraints include the types and sizes of books for each customer’s time windows. This problem can be modeled as the Multi Product Vehicle Routing Problem with Time Windows (MPVRPTW). The size of the problem requires a long computation time. Because of that, the optimal solution cannot be obtained. This situation can be overcome by solving this problem in two stages. The first stage is grouping customer points into four clusters. The clusters are formed based on the distance between customer points using the k-Means method with RStudio 2022 software. The second stage is determining the distribution route for each cluster using the MPVRPTW model with LINGO 19.0 software.
Keyword: klaster, cluster, multi product, vehicle routing problem, time windows

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: