ANALISIS DISTRIBUSI BEBAN KENDARAAN DENGAN GREEDY KNAPSACK DAN OPTIMALISASI RUTE MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENGIRIMAN LOGISTIK DI BANDUNG RAYA - Farsya, Najwa Laila; Fatia Amalia Maresti; Neng Nida Maulida; Kiki Mustaqim; Triantya Wahyu Wirati (Journal of Data Science Theory and Application, 2026)
Efisiensi rute pengiriman merupakan faktor kunci dalam meningkatkan performa sistem logistik modern, khususnya dalam menghadapi tantangan biaya operasional dan tuntutan pengiriman tepat waktu. Strategi alokasi kendaraan dan penentuan rute yang optimal menjadi aspek penting dalam merancang sistem distribusi yang efektif. Penelitian ini menyajikan sebuah pemodelan berbasis simulasi untuk mengoptimalkan alokasi dan rute pengiriman barang jalur darat dengan menggabungkan pendekatan Greedy Knapsack dan Algoritma Genetika. Greedy Knapsack dimanfaatkan untuk membagi beban pengiriman ke dalam kendaraan secara efisien berdasarkan kapasitas angkut, sehingga pembentukan batch pengiriman menjadi lebih proporsional dan tidak timpang. Selanjutnya, Algoritma Genetika digunakan untuk mencari urutan rute terbaik yang harus dilalui setiap kendaraan dengan mempertimbangkan jarak antar titik secara menyeluruh. Pemodelan ini diuji menggunakan skenario data logistik terstruktur yang telah direkayasa menyerupai kondisi operasional nyata, mencakup informasi lokasi, kapasitas kendaraan, bobot pengiriman, serta titik awal dan akhir distribusi. Proses simulasi dilakukan secara bertahap, mulai dari alokasi kendaraan hingga pencarian rute optimal. Hasilnya menunjukkan bahwa pendekatan gabungan ini mampu menghasilkan solusi yang lebih efisien dalam hal jarak tempuh dan pemanfaatan kendaraan, jika dibandingkan dengan distribusi tanpa strategi algoritmik. Temuan ini memberikan gambaran bahwa pemanfaatan algoritma kombinasi memiliki potensi besar dalam mendukung sistem pengambilan keputusan pada proses logistik, khususnya pada tahap perencanaan pengiriman.