Perpustakaan Digital ITB

Pengiriman suku cadang dari gudang distribusi menuju konsumen merupakan salah satu faktor penting dalam aktivitas logistik yang dilakukan perusahaan. Tingginya biaya pengiriman yang dikeluarkan mendorong PT. Toyota Astra Motor melakukan kaizen dengan mengoptimalkan aktivitas pengiriman yang dilakukan agar target pengiriman dapat tercapai. Objek permasalahan difokuskan pada pengiriman in city Sub-Depot Surabaya, yang menghasilkan gap terbesar dari target cost reduction. Pengiriman suku cadang menggunakan satu kendaraan untuk melayani satu rute pengiriman. Fillrate kendaraan yang tertera pada dokumen pengiriman existing berkisar 12-55% yang menunjukkan kapasitas kendaraan tidak digunakan secara optimal. Secara garis besar, penelitian ini akan mengembangkan algoritma penentuan rute pengiriman menggunakan model Vehicle Routing Problem yang diselesaikan menggunakan Algoritma Genetika. Pengembangan model matematis dilakukan untuk memenuhi batasan time windows pada setiap konsumen dan usulan penggunaan kendaraan dengan kapasitas lebih kecil untuk mengoptimalkan fillrate yang ada. Model matematis diselesaikan menggunakan algoritma genetika yang merupakan salah satu algoritma metaheuristic yang memiliki kemampuan untuk menghindari berhentinya pencarian solusi pada local optima, Digunakan tiga alternatif metode algoritma konstruksi untuk mengelompokkan konsumen dalam pembentukan solusi awal yang akan diselesaikan algoritma genetika. Ketiga metode tersebut adalah centroid clustering, nearest neighbor, dan random generation. Setelah pengembangan algoritma dilakukan, dikembangkan perangkat lunak berbasis Microsoft Excel untuk memudahkan pengguna melakukan input data dan melihat hasil pemetaan. Berdasarkan simulasi yang dilakukan, algoritma pemodelan berhasil memberikan perbaikan dalam penggunaan kendaraan dibandingkan kondisi existing sebesar 16,66%.