Perbedaan Clustering dan TSP: Mana yang Cocok Untuk Bisnis Anda?
Clustering dan Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan 2 (dua) metode yang umum digunakan dalam perencanaan optimisasi rute (route optimization). Keduanya memiliki fungsi, kekurangan, dan keunggulan masing-masing.
MileApp, aplikasi manajemen operasi lapangan, memiliki keunggulan. MileApp bisa menggunakan clustering dan TSP dalam menciptakan rute yang optimal, sesuai dengan keinginan klien.
Lantas, apa perbedaan keduanya?
Clustering
![cluster](https://blog.mile.app/wp-content/uploads/2024/06/65e005cc59e9a67e6bfe46d3_Clustering.png)
Seperti namanya, guna clustering adalah menciptakan kelompok atau kluster dalam optimisasi rute. Clustering tidak menjamin rute yang optimal.
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.
Baca juga: Keuntungan Menggunakan Aplikasi Manajemen Pengiriman
Kelebihan dari clustering:
- 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:
- 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.
Traveling salesman problem
![](https://blog.mile.app/wp-content/uploads/2024/06/65e0095b070897b42be13ba2_TSP.png)
Traveling Salesman Problem 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.
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.
Baca juga: Sales Tracking Software (STS): Pengertian, Fitur, dan Keuntungan
Kelebihan dari TSP
- 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
- 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 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.
Berikut adalah contoh rute yang dibuat dengan opsi clustering dan non clustering
Gambar clustering di MileApp
![clustering image di mileapp](https://blog.mile.app/wp-content/uploads/2024/06/65e02715e420d40a267eeca8_Clustering-image.png)
Gambar non clustering di MileApp
![Ilustrasi tanpa clustering](https://blog.mile.app/wp-content/uploads/2024/06/65e0272338d68ccd1147ae23_tanpa-clustering-image.png)
Baca juga: Menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem dengan MileApp
Itulah pembahasan tentang Clustering dan Traveling salesman problem 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 klik sign up disini ya.
Jadwalkan demo
Isi form di bawah dan tim kami akan segera menghubungi Anda.