Optimasi Rute Pengiriman Barang Menggunakan Algoritma Genetika Berdasarkan Jarak, Waktu Tempuh, dan Kapasitas Kendaraan

Abstract

Efisiensi rute pengiriman merupakan faktor penting dalam operasional logistik karena berkaitan dengan jarak perjalanan, waktu pengiriman, dan pemanfaatan kapasitas kendaraan. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan rute pengiriman barang menggunakan Algoritma Genetika berdasarkan jarak, waktu tempuh, dan kapasitas kendaraan. Data penelitian berasal dari E-Commerce Logistics Route Planning Dataset yang terdiri atas 1.000 catatan. Sebanyak 50 pesanan dipilih secara acak menggunakan random seed tetap. Berat pesanan digunakan sebagai permintaan pelanggan, sedangkan kapasitas kendaraan ditetapkan sebesar 550 kg berdasarkan median kapasitas pada dataset. Jarak antarlokasi dihitung menggunakan rumus Haversine, sedangkan waktu tempuh ditentukan berdasarkan jarak dan kecepatan yang disesuaikan dengan kepadatan lalu lintas serta kondisi cuaca. Algoritma Genetika menggunakan representasi permutasi, tournament selection, order crossover, swap mutation, dan elitisme. Hasil terbaik menghasilkan jarak 369,39 km dan waktu tempuh 1.151,19 menit tanpa pelanggaran kapasitas. Dibandingkan metode Nearest Neighbor, Algoritma Genetika mengurangi jarak sebesar 10,11% dan waktu tempuh sebesar 14,54%. Hasil ini menunjukkan bahwa Algoritma Genetika mampu menghasilkan rute yang lebih efisien dengan tetap memenuhi kapasitas kendaraan. Namun, pengujian masih terbatas pada tiga replikasi dan 50 pelanggan sehingga diperlukan eksperimen lebih luas.