Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceeding Mercu Buana Conference on Industrial Engineering
Jufri, Trizamsuar
Unknown Affiliation
Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan Optimasi Rute Pengiriman Buah Menggunakan Saving Matrix Dan Algoritma Genetika Untuk Meningkatkan Efisiensi Distribusi Jufri, Trizamsuar; Jaqin, Choesnul; Ichtiarto, Bonivasius Prasetya; Hernadewita, Hernadewita
Proceeding Mercu Buana Conference on Industrial Engineering Vol 7 (2025): SMART AND SUSTAINABLE INDUSRIES : DRIVING LOW-EMISSIONS AND RENEWABLE ENERGY TRANSFORM
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/MBCIE.2025.34457

Abstract

Distribusi produk pertanian, khususnya buah-buahan yang mudah rusak, memegang peranan vital dalam menjaga kualitas produk dan efisiensi logistik. Keterlambatan pengiriman menjadi masalah utama dalam distribusi buah di Provinsi Jawa Barat, dengan tingkat keterlambatan mencapai 15–20% dan tingkat kerusakan produk 10–15%. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dua metode optimasi rute distribusi, yaitu metode Saving Matrix dan Algoritma Genetika, dalam konteks pengiriman buah dari berbagai wilayah di Jawa Barat menuju Bandung. Penelitian ini mengintegrasikan parameter degradasi kualitas buah berdasarkan waktu pengiriman dan karakteristik komoditas, seperti masa simpan. Pendekatan mixed-method eksplanatori sekuensial digunakan dalam penelitian ini. Tahap kualitatif dilakukan melalui wawancara dan observasi terhadap delapan stakeholder industri logistik pertanian. Temuan kualitatif menjadi dasar perancangan model optimasi. Pada tahap kuantitatif, Saving Matrix dan Algoritma Genetika diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan library seperti geopy, DEAP, dan matplotlib. Data jarak antar titik diperoleh dari koordinat geografis, dan model optimasi dikembangkan berdasarkan formulasi Vehicle Routing Problem (VRP) yang disesuaikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Genetika lebih unggul dalam konteks kompleksitas tinggi, dengan kemampuan mengurangi waktu pengiriman hingga 22% dan penurunan kerusakan stroberi dari 15% menjadi 7%. Sementara itu, Saving Matrix lebih unggul dari sisi kecepatan komputasi dan efisiensi awal, namun kurang adaptif terhadap variasi karakteristik produk dan medan geografis. Penelitian ini memberikan kontribusi pada praktik logistik pertanian dengan menawarkan solusi berbasis algoritma untuk distribusi buah yang lebih efisien dan adaptif terhadap kondisi riil. Hasil ini juga memperkaya literatur tentang penerapan heuristik dan evolusioner dalam konteks distribusi produk perishable di negara berkembang seperti Indonesia.
Literatur Review: Optimasi Rute Pengiriman Barang dengan Analisis Komprehensif Metode dan Aplikasinya Jufri, Trizamsuar; Supomo, Cathoche Uniqua; Hernadewita, Hernadewita; Hendra, Hendra
Proceeding Mercu Buana Conference on Industrial Engineering Vol 6 (2024): DOWNSTREAMING RESEARCH AND ENTREPRENEURSHIP IN THE DIGITAL ERA: CHALLENGING AND OPPORT
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/MBCIE.2024.039

Abstract

Optimasi rute pengiriman barang merupakan aspek kritis dalam logistik yang bertujuan meningkatkan efisiensi dan produktivitas pengiriman. Dalam era globalisasi dan pertumbuhan e-commerce yang pesat, tantangan dalam sektor transportasi dan distribusi menjadi semakin kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan tinjauan literatur terhadap berbagai metode dan algoritma optimasi rute pengiriman barang yang telah dikembangkan dan diaplikasikan dalam berbagai konteks. Metode utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis literatur dari basis data terpercaya seperti Scopus dan Google Scholar. Beberapa metode yang diulas meliputi Algoritma Program Dinamis, Algoritma Genetika, Ant Colony Optimization, Differential Evolution, Dijkstra, Greedy, Mixed Integer Linear Programming (MILP), Clark and Wright Saving Heuristic, Vehicle Routing Problem (VRP), dan Saving Matrix. Hasil analisis menunjukkan bahwa setiap metode memiliki keunikan dan efektivitas yang berbeda tergantung pada konteks spesifik pengiriman. Selain itu, penelitian ini juga mengungkapkan tantangan dalam integrasi teknologi baru seperti Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan (AI) dalam proses optimasi rute, serta pentingnya mempertimbangkan aspek etika dan sosial. Temuan ini memberikan dasar yang kuat untuk memahami perkembangan dan potensi dalam optimasi rute pengiriman serta memberikan rekomendasi untuk penelitian dan implementasi praktis di masa depan.
Co-Authors Hendra Hendra Hernadewita, Hernadewita Ichtiarto, Bonivasius Prasetya Jaqin, Choesnul Supomo, Cathoche Uniqua