Dalam pengiriman barang secara klasik satu sumber pasokan akan dikirim ke beberapa tujuan lokasi permintaan. Dilihat dari sisi rute dan penjadwalan maka hal tersebut tidak optimal dan berakibat pada biaya yang lebih mahal.
Secara umum penjadwalan dan penentuan rute pengiriman memiliki beberapa tujuan diantaranya meminimalkan biaya pengiriman, waktu atau jarak tempuh. Optimalisasi layanan logistik khususnya routing dan scheduling dapat diselesaikan dengan pemodelan matematika melalui model integer programming dan metode heuristic.
Dr. Dewanti, M.S, Sekretaris Pusat Studi Transportasi dan Logistik UGM, menyatakan tingkat layanan yang optimal akan mendukung efisiensi sistem layanan logistik secara menyeluruh. Isu-isu tersebut pun lantas mendorong Pusat Studi Transportasi dan Logistik (Pustral) UGM menginisiasi webinar nasional dengan topik “Pemodelan Matematika untuk Optimalisasi Layanan Transportasi: Routing and Scheduling”.
“Tujuan webinar ini tentu diharapkan dapat menjadi media diskusi berbagai stakeholder untuk menghasilkan masukan terkait berbagai isu dalam optimalisasi layanan logistik yang mencakup routing dan scheduling. Webinar ini pun dapat menjadi salah satu cara mendapatkan masukan bagi stakeholders termasuk pemangku kebijakan untuk mewujudkan efisiensi dalam layanan logistik nasional," ujarnya saat membuka webinar, Jumat (14/10).
Dr. Indarsih, S.Si., M.Si. selaku tim ahli Pustral UGM sekaligus pengajar pada Departemen Matematika, Fakultas MIPA UGM, menyatakan proses transportasi klasik berupa pengiriman barang dari gudang ke tujuan membutuhkan biaya sesuai kebutuhan. Tujuan model transportasi klasik adalah bagaimana mendistribusikan barang dari sumber ke tujuan untuk memenuhi demand dengan biaya transportasi minimum.
“Tujuan tersebut tentunya dapat tercapai melalui pemodelan matematika," katanya saat menjadi narasumber webinar.
Menurut Indarsih beberapa model matematika yang dapat digunakan adalah dengan pendekatan supply constraint dan demand constraint. Ia menjelaskan bagaimana konsep rute yang optimal dimulai dari titik keberangkatan kemudian berhenti pada beberapa titik pengiriman hingga kembali pada titik awal keberangkatan.
Beberapa contoh menentukan rute yang optimal misalnya dengan Travelling Salesman Problem, metode Vehicle Routing Problem (VRP). Model ini dapat digunakan untuk berbagai permasalahan lain seperti jaringan distribusi dan perencanaan rute optimal.
Di akhir paparan, Indarsih memberikan contoh kasus dalam pengiriman barang melalui kereta api. Pengiriman diawali dengan identifikasi permasalahan pengiriman eksisting sampai dengan model matematika yang digunakan sehingga memberikan output rute optimal dalam melakukan pengiriman.
Penulis : Agung Nugroho
Foto : Antaranews Otomotif