Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) adalah masalah optimasi rute di bidang logistik dan transportasi. CVRP melibatkan penentuan rute optimal untuk sekelompok kendaraan dengan kapasitas yang terbatas untuk melayani sekelompok pelanggan sambil meminimalisir biaya transportasi.
Obyektif dari CVRP adalah untuk menemukan rute paling efisien untuk mengunjungi semua pelanggan sambil meminimalisir total jarak tempuh dari kendaraan. Masalah ini banyak ditemukan secara praktis di industry pengiriman paket, waste control, dan transportasi berpenumpang.
CVRP adalah masalah yang menantang karena banyaknya batasan yang terlibat. Selain kapasitas, ada juga batasan berupa jumlah kendaraan, time window, dan medan geografis.
Selain itu, CVRP juga menjadi semakin kompleks sejalan bertambahnya jumlah pelanggan dan kendaraan. Alhasil, menyelesaikan CVRP memerlukan algoritma dan teknik yang bisa mengoptimasi rute kendaraan secara efisien dan tetap memenuhi batasan yang ada.
Terlepas dari tingkal kesulitannya, menyelesaikan CVRP dapat mebawa penghematan dan peningkatkan efisiensi untuk perusahaan yang bertumpu pada operasi logistik dan transportasi.
Ada beberapa algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan CVRP.
Clarke & Wright’s Savings Algorithm, yang bekerja dengan menggabungkan titik kunjungan terdekat ke dalam satu rute dan secara iteratif menggabungkan rute-rute kecil ini ke dalam jaringan rute besar. Algoritma ini dapat menghasilkan hasil yang bagus untuk CVRP skala kecil dan medium namun tidak efektif untuk skala besar.
Sweep Algorithm membuat partisi di antara kelompok pelanggan dan memisahkan mereka ke dalam cluster berdasarkan lokasi geografis mereka dan kemudian membuat rute antar cluster menggunakan satu kendaraan.
Algoritma ini bekerja dengan menyapu titik kunjungan searah jarum jam dan memberikan mereka ke kendaraan terdekat. Algoritma ini efisien untuk skala kecil tetapi menjadi tidak efisien untuk skala besar.
Ant Colony Optimization (ACO) bekerja dengan meniru cara semut bekerja. Algoritma ini akan menguji banyak kombinasi rute untuk mengunjungi semua titik pelanggan dan mencari yang paling efisien untuk diterapkan. ACO dapat bekerja dengan baik untuk skala kecil maupun besar.
Baca juga: Solusi Traveling Salesman Problem untuk Pengiriman dan Sales
Algoritma lainnya yang kerap digunakan untuk menyelesaikan CVRP meliputi Generic Algorithm, Simulated Annealing, Two-Stage Algorithm, dengan kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Pada akhirnya, pemilihan algoritma tergantung dari karakteristik masalah yang diselesaikan dan pertukaran nilai antara kualitas solusi dan efisiensi komputasi.
Salah satu kelebihan utama dari optimisasi rute untuk CVRP adalah pengurangan biaya transportasi. Dengan mengoptimisasi rute dengan batasan kapasitas, perusahaan dapat menjamin bahwa mereka menghasilkan rute yang paling efisien.
Hal ini dapat berujung ke penghematan biaya karena semakin sedikit kendaraan yang dibutuhkan untuk membawa jumlah kiriman yang sama.
Optimisasi rute juga dapat mengurangi waktu pengiriman, membuat perusahaan dapat memenuhi permintaan pelanggan secara lebih efektif dan meningkatkan kepuasaan mereka.
Kelebihan lain dari optimisasi rute adalah pengurangan emisi karbon. Dengan mengoptimisasi rute, perusahaan dapat mengurangi konsumsi bensi dan meminimalisir dampak lingkungan dari aktivitas transportasi.
Hal ini menjadi semakin penting karena semakin banyak perusahaan yang fokus pada sustainability dan menjadi cara untuk meminimalisir jejak karbon mereka.
Sebagai tambahan, optimisasi rute karena dapat membantu organisasi menggunakan resource-nya dengan lebih baik dan membawa peningkatan efisiensi dan profitabilitas.
Dengan mengurangi waktu dan resource yang dibutuhkan untuk mengirim barang, perusahaan dapat fokus di area lain di operasi mereka dan mencapai profitabilitas yang lebih tinggi sambil berjalannya waktu.
Ada beberapa alat dan aplikasi optimisasi rute yang bisa menyelesaikan CVRP.
Salah satu yang paling populer adalah Google Maps API, yang bisa menyediakan informasi lalu lintas secara langsung dan kemampuan optimisasi rute untuk bisnis beragam ukuran.
API tersebut dapat diintegrasikan dengan aplikasi dan platform lainnya untuk memberikan solusi transportasi dan logistik.
Baca juga: Route Optimization vs Google Maps, Mana yang Lebih Baik?
Aplikasi lain yang populer di bidang ini adalah ORTEC. ORTEC menawarkan kemampuan optimisasi rute yang canggih, termasuk penjadwalan dan rute dinamis, pelacakan real-time, dan fitur fleet management.
Aplikasi ini digunakan oleh banyak perusahaan dari beragam industri termasuk retail, healthcare, dan manufaktur.
MileApp merupakan aplikasi optimisasi rute Indonesia yang dapat digunakan secara gratis. Tidak hanya bisa memenuhi kebutuhan kapasitas, algoritma MileApp juga dapat memenuhi time window, jarak, kecepatan, dan konfigurasi lainnya seperti multi-trip dan return-to-hub.