<![CDATA[Dengan berkembangnya teknologi saat ini, cara manusia menjalani hidupnya juga mengalami pergeseran seperti dalam memenuhi kebutuhannya untuk makan. Pemesanan makanan online menjadi suatu aktivitas yang menjamur. Gofood dan Grabfood merupakan salah satu platform terbesar yang mendominasi pasar pemesanan online di Indonesia. Mereka mendapatkan kurang lebih 160 miliar rupiah dengan 3 juta order-an perbulan untuk hanya melayani pesanan makanan online saja. Namun dalam menangani pemesanan tersebut, mereka masih menggunakan system one-o-one dimana driver hanya melakukan pemesanan dan pengantara ekslusif ke satu pelanggan. Dengan waktu tunggu yang cukup panjang yaitu 30-60 menit, hal ini dirasa tidak efektif dari sisi kinerja. Oleh karena itu, multiple pesanan diajukkan di penelitian ini. Traveling Salesman Problem (TSP) digunakan untuk menggambarkan permasalahan multiple pesanan untuk menentukan rute terbaik yang memiliki nilai keefektifan terbaik. Dalam penelitian ini, dua algoritma untuk memecahkan masalah TSP telah dibandingkan satu sama lain. Dua algoritma tersebut yaitu Brand Bound Strategy dan Naïve Approach. Jalur rute yang memiliki titik awal dan akhir yang sama dan memiliki berat minimal. Berat dari masing-masing rute akan didapatkan dari kriteria; jarak, tingkat kesibukkan, dan prioritas, lalu didapatkan berat ideal dengan menggunakan Simple Additive Weighting (SAW). Kriteria evaluasi dalam laporan ini adalah jalur/rute terbaik, kompleksitas waktu dan biaya masing-masing algoritma. Dan ada empat kondisi yang berbeda dalam ukuran yang telah digunakan sebagai masalah untuk evaluasi dua algoritma dalam penelitian ini. Dari penelitian ini, ditemukan hasil bahwa algoritma BranchBound menunjukan performa lebih efisien daripada Naive Aproach dimana hanya membutuhkan kurang dari satu detik untuk menemukan rute jalan terbaik dengan bobot tertinggi sebagai bahan pengambilan keputusan dengan biaya algoritma O(n3).]]>
Copyrights © 2022
