OPTIMIZATION OF REFRIGERATION ENERGY IN COLD SUPPLY CHAIN FLEETS WITHIN A GREEN VEHICLE ROUTING PROBLEM USING A GOOGLE WORKSPACE-BASED GENETIC ALGORITHM (A Case Study of Chicken Carcasses, Frozen Meat, and Ice Cube in Yogyakarta)

Gunawan, Muhammad Wahyu (2026) OPTIMIZATION OF REFRIGERATION ENERGY IN COLD SUPPLY CHAIN FLEETS WITHIN A GREEN VEHICLE ROUTING PROBLEM USING A GOOGLE WORKSPACE-BASED GENETIC ALGORITHM (A Case Study of Chicken Carcasses, Frozen Meat, and Ice Cube in Yogyakarta). Skripsi thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text 122220146_Cover - Muhammad Wahyu Gunawan.pdf Download (100kB)
	Text 122220146_Abstrak - Muhammad Wahyu Gunawan.pdf Download (152kB)
	Text 122220146_Halaman Pengesahan - Muhammad Wahyu Gunawan.pdf Download (75kB)
	Text 122220146_Daftar Isi - Muhammad Wahyu Gunawan.pdf Download (118kB)
	Text 122220146_Daftar Pustaka - Muhammad Wahyu Gunawan.pdf Download (163kB)
	Text 122220146_Fulltext - Muhammad Wahyu Gunawan.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB)

Abstract

Distribusi cold chain berperan penting dalam menjaga kualitas pangan mudah
rusak. Namun, banyak UMKM di Indonesia masih menghadapi ketidakstabilan
suhu, tingginya spoilage, konsumsi energi, dan emisi karbon akibat rute distribusi
yang belum optimal. Selain itu, penelitian Green Vehicle Routing Problem (GVRP)
pada cold chain umumnya belum mengintegrasikan energi pendingin berbasis
temperatur, degradasi kualitas produk, dan emisi karbon dalam satu model. Oleh
karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan model GVRP time-dependent
berbasis temperatur untuk meningkatkan efisiensi distribusi sekaligus menjaga
kualitas produk dan mengurangi dampak lingkungan.
Penelitian ini mengembangkan cold chain dari Wicaksono melalui tiga studi
kasus distribusi nyata di Yogyakarta serta merancang VRP Optimizer berbasis
Google Workspace untuk mendukung operasional UMKM cold chain. Studi
melibatkan tiga perusahaan distribusi yang menangani produk chilled, frozen, dan
deep frozen dengan total 204 pelanggan dan 10 kendaraan. Model yang
dikembangkan mengintegrasikan enam komponen biaya, yaitu biaya tetap,
transportasi, energi pendingin, penalti keterlambatan, kerusakan produk, dan pajak
karbon. Permasalahan optimasi diselesaikan menggunakan Genetic Algorithm
(GA) untuk menentukan rute distribusi yang optimal.
Hasil optimasi menunjukkan penurunan total biaya distribusi sebesar 51,2%,
16,8%, dan 18,1% pada masing-masing kasus. Emisi CO₂ berkurang hingga 53,7%,
sedangkan konsumsi energi pendingin turun hingga 75,9%. Kualitas produk juga
meningkat dengan kenaikan indeks kualitas rata-rata dari 0,9691 menjadi 0,9904.
Analisis sensitivitas menunjukkan bahwa pengiriman pada pagi hari lebih efektif
dibandingkan siang hari dalam menekan biaya distribusi. Hasil ini membuktikan
bahwa integrasi GVRP time-dependent berbasis temperatur dengan Genetic
Algorithm mampu meningkatkan efisiensi biaya, mengurangi emisi karbon, dan
menjaga kualitas produk cold chain.
Kata kunci: Green Vehicle Routing Problem, cold chain, Genetic Algorithm,
energi pendingin, sistem pendukung keputusan.

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Additional Information:	Muhammad Wahyu Gunawan (Penulis-12220146) ; Raden Achmad Chairdino Leuveano (Pembimbing)
Uncontrolled Keywords:	Green Vehicle Routing Problem, cold chain, Genetic Algorithm, energi pendingin, sistem pendukung keputusan.
Subjek:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Teknik Industri
Depositing User:	A.Md Eko Suprapti
Date Deposited:	28 Sep 2026 01:01
Last Modified:	28 Sep 2026 01:01
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/49403

Actions (login required)

View Item