Perbedaan Arti TSP dan Clustering: Mana yang Cocok Untuk Bisnis Anda?

Clustering dan TSP merupakan 2 (dua) metode yang umum digunakan dalam perencanaan optimisasi rute (route optimization). Arti TSP sendiri yakni Traveling Salesman Problem. Keduanya memiliki fungsi, kekurangan, dan keunggulan masing-masing. Lantas, apa perbedaan keduanya? Berikut MileApp telah merangkumnya untuk Anda!

Pengertian clustering

Seperti namanya, clustering adalah kegiatan yang menciptakan kelompok atau kluster dalam optimisasi rute. Fungsi clustering adalah menciptakan rute yang tidak bertumpang tindih. Dalam pengaplikasiannya, biasanya perusahaan sudah membagi kurir ke dalam kelompok-kelompok yang bertanggung jawab untuk pengiriman di satu wilayah tertentu. Misal, kelompok kotamadya atau kecamatan.

Kelebihan dari clustering

Metode clustering memungkinkan pengelompokan data atau titik lokasi secara efisien, sehingga proses distribusi menjadi lebih teratur dan hemat waktu. Dengan clustering, bisnis dapat mengoptimalkan rute pengiriman, mengurangi biaya operasional, serta meningkatkan produktivitas tim di lapangan.

Pendekatan ini sangat berguna bagi perusahaan yang memiliki banyak titik pengantaran, karena mampu mempermudah perencanaan dan pengelolaan sumber daya secara lebih strategis. Berikut penjelasannya mengenai kelebihan dari clustering yang perlu Anda ketahui.

Meminimalisir tumpang tindih: Clustering membantu mengurangi tumpang tindih pada rute, memastikan setiap kelompok lokasi dilayani oleh rute tertentu. Hal ini bermanfaat dalam situasi di mana perusahaan telah menentukan area atau kelompok untuk para pengemudi, sehingga operasional menjadi lebih terorganisir dan efisien.

Utilisasi pekerja yang lebih baik: Dengan clustering, perusahaan dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya seperti kendaraan dan pengemudi dalam area geografis tertentu. Ini dapat menyebabkan operasional yang lebih hemat biaya dan efisien dari segi waktu.

Perencanaan lebih sederhana: Clustering menyederhanakan perencanaan rute. Ini memungkinkan optimisasi rute dalam setiap kelompok, membuat proses perencanaan secara keseluruhan menjadi lebih mudah dipahami.

Kekurangan dari clustering

Meskipun efektif untuk pengelompokan data, metode clustering memiliki keterbatasan ketika menghadapi kondisi dinamis di lapangan, seperti perubahan rute mendadak atau permintaan yang tidak terduga. Selain itu, clustering sering membutuhkan perhitungan dan analisis yang kompleks, sehingga memerlukan perangkat lunak dan sumber daya tambahan.

Jika tidak diterapkan dengan benar, metode ini dapat mengakibatkan ketidakseimbangan beban kerja antar kelompok dan meng Berikut penjelasannya mengenai kekurangan dari clustering yang perlu Anda perhatikan.

Solusi yang kurang optimal: Meskipun pengelompokan mengurangi tumpang tindih, tidak selalu menghasilkan solusi yang paling optimal secara global.

Sensitif terhadap perubahaan data: Perubahan dalam data visit dapat berakibat ke clustering yang berbeda dalam optimisasi.

Pengertian Traveling Salesman Problem (TSP)

Traveling Salesman Problem (TSP) adalah masalah mencari rute perjalanan terpendek yang menghubungkan sejumlah kota, di mana setiap kota hanya boleh dikunjungi tepat satu kali dan rute dimulai serta diakhiri di kota yang sama.

Melansir dari laman bvarta.com, TSP pertama kali dikenalkan pada tahun 1930-an oleh Karl Menger, seorang pakar matematika sekaligus ekonomi. Ia menamakan permasalahan ini sebagai “Messenger Problem”, yang menggambarkan tantangan yang dialami para pengirim surat dan para pelancong.

Masalah ini diibaratkan seorang salesman yang harus mengunjungi semua kota yang sudah ditentukan tepat satu kali, lalu kembali ke kota asalnya dengan total jarak tempuh paling pendek.

Kelebihan dari TSP

Metode TSP sangat berguna untuk menentukan rute terpendek dan paling efisien dalam mengunjungi beberapa titik sekaligus. Dengan TSP, bisnis dapat menghemat waktu perjalanan, mengurangi biaya bahan bakar, serta meningkatkan produktivitas pengiriman. Selain itu, penerapan TSP juga membantu memaksimalkan penggunaan armada dan sumber daya, sehingga proses distribusi menjadi lebih optimal. Berikut penjelasannya mengenai kelebihan dari TSP (Traveling Salesman Problem).

Menghasilkan rute paling optimal: TSP dirancang untuk menemukan urutan kunjungan lokasi yang paling efisien dan hemat biaya.

Mempertimbangkan semua kemungkinan kombinasi: Algoritma TSP mempertimbangkan semua kemungkinan kombinasi urutan kunjungan lokasi untuk menemukan solusi terbaik.

Banyak algoritma untuk menyelesaikannya: Karena TSP sangat umum, banyak ahli yang turun tangan mencari algoritma paling efisien untuk menyelesaikannya.

Kekurangan dari TSP

Meskipun mampu memberikan rute paling efisien, penerapan TSP membutuhkan perhitungan yang kompleks, terutama jika jumlah titik yang harus dikunjungi sangat banyak. Hal ini dapat memerlukan waktu dan sumber daya komputasi yang besar. Selain itu, dalam kondisi nyata seperti lalu lintas dinamis atau perubahan jadwal pengiriman, solusi TSP mungkin tidak selalu fleksibel dan memerlukan penyesuaian ulang, yang bisa memakan waktu tambahan. Berikut penjelasannya mengenai kekurangan dari TSP (Traveling Salesman Problem).

Membutuhkan waktu komputasi yang lama untuk jumlah lokasi yang banyak: Semakin banyak lokasi, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk menemukan rute terpendek.

Tumpang tindih: Karena tidak mempertimbangan area geografis dalam pengelompokan pengerjaan, rute yang dihasilkan bisa tumpang tindih.

**Penerapan clustering dan TSP dalam MileApp**

MileApp sebagai aplikasi manajemen operasi lapangan memiliki keunggulan. MileApp bisa menggunakan clustering dan TSP dalam menciptakan rute yang optimal sesuai dengan keinginan klien. Berikut adalah contoh rute yang dibuat dengan opsi clustering dan non clustering.

Gambar clustering di MileApp

arti tsp bagi MileApp — *Ilustrasi gambar clustering MileApp (Sumber: Dokumen MileApp)*

Gambar non-clustering di MileApp

arti tsp tanpa clustering bagi MileApp — *Ilustrasi gambar non-clustering MileApp (Sumber: Dokumen MileApp)*

MileApp dapat menggunakan clustering dan TSP sebagai metode pembuatan rute. Tidak hanya itu, clustering di MileApp juga sudah dilengkapi dengan algoritma pembuatan rute yang efisien. Prosesnya, setelah melakukan clustering, MileApp akan menggunakan optimisasi berbasis TSP sehingga rute di dalam cluster yang dibentuk tetap efisien.

Itulah pembahasan tentang clustering dan Traveling Salesman Problem (TSP) yang sangat menarik dalam dunia bisnis, khususnya logistik. Keduanya memang memiliki tugas dan fungsinya masing-masing terutama dalam hal mengidentifikasi pola maupun merencanakan rute dalam perjalanan.

Sebagai pemilik perusahaan Anda sudah saatnya mengetahui kedua hal ini dengan baik, untuk mengatasi beberapa permasalahan clustering dan TSP mempercayai MileApp adalah solusi terbaik. Kami memiliki beberapa fitur unggulan seperti return-to-hub, multi-trip, all-vehicle, clustering dan pelacakan real-time untuk mengoptimalkan pengiriman. Tertarik? Langsung isi formulir di bawah ini ya!

Sumber:

bvarta.com