Yunita

Salah satu permasalahan utama yang dihadapi dalam transportasi pintar adalah bagaimana mengurangi waktu perjalanan dan biaya operasional. Permasalahan ini merupakan inti dari VRPTW yang melibatkan penentuan rute optimal untuk kendaraan yang harus memenuhi batasan waktu tertentu untuk setiap pengiriman. Meskipun ada berbagai metode yang telah dikembangkan untuk menyelesaikan VRPTW, banyak dari metode tersebut memiliki keterbatasan dalam hal efektivitas dan efisiensi. Misalnya, beberapa algoritma mungkin memiliki kemampuan eksplorasi yang baik tetapi kurang dalam eksploitasi, yang dapat mengakibatkan solusi suboptimal. Tujuan utama dari penelitian ini adalah (1) untuk mengembangkan model transportasi pintar yang dapat mengurangi waktu perjalanan dan biaya pengangkutan; (2) untuk mengoptimalkan metode metaheuristik Dragonfly Algorithm (DA) dengan mengintegrasikan metode Variable Neighborhood Search (VNS); (3) untuk mengukur performansi dari metode metaheuristik hibrida yang diusulkan (kombinasi DA dan VNS) dalam konteks masalah smart transportation. Metodologi penelitian yang diajukan meliputi (1) Pendekatan penelitian, yang menggunakan pendekatan kuantitatif dengan fokus pada pengembangan dan pengujian model algoritma metaheuristik; (2) Pengembangan model, dimana akan dikembangkan model smart transportation yang berfokus pada pengurangan waktu dan biaya menggunakan algoritma metaheuristik; (3) Pengembangan algoritma metaheuristik, dimana akan melibatkan penggunaan Dragonfly Algorithm (DA) sebagai metode dasar, yang kemudian akan dioptimalkan dengan mengintegrasikan Variable Neighborhood Search (VNS); (4) Penerapan dan uji coba, dimana akan mempertimbangkan penerapan model dalam konteks nyata, dengan melakukan uji coba di lapangan untuk melihat bagaimana model dapat diimplementasikan dalam sistem transportasi yang ada; dan (5) Analisis hasil, setelah pengujian, hasil yang diperoleh akan dianalisis untuk menentukan seberapa baik algoritma hibrida DA-VNS dalam mengoptimalkan waktu perjalanan dan biaya pengangkutan. Hasil penelitian diharalpkan dapat menghasilkan model smart transportation yang mampu mengoptimalkan waktu perjalanan dan biaya pengangkutan dengan mengintegrasikan Dragonfly Algorithm (DA) dan Variable Neighborhood Search (VNS). Kata Kunci : Transportasi pintar, Optimasi, VRPTW, Metaheuristic, Hibrid VNS-DA.