OPTIMALISASI ON-DEMAND DELIVERY SYSTEM PADA INDUSTRI LOGISTIK MENGGUNAKAN MONTE CARLO: SEBELUM DAN SETELAH PANDEMI COVID-19

Abstract

Pandemi Covid-19 Telah Masuk Ke Indonesia Sejak Maret 2020, Menyebabkan Dampak Yang Sangat Besar Pada Berbagai Sektor Khususnya Di Bidang Logistik. Disrupsi Tidak Bisa Terelakan Yaitu Terjadi Percepatan Digitalisasi Yang Memberikan Perubahan Fundamental Menggantikan Sistem Konvensional Beralih Menjadi Digital. Dampak Dari Covid-19 Mempengaruhi Semua Sektor Ekonomi, Pendidikan, Maritim, Logistik, Dan Lain Sebagainya. Di Bidang Logistik Sendiri, Salah Satu Aktivitas Yang Dapat Terdampak Yaitu Aktivitas Distribusi Dengan Sistem On-Demand Delivery. Aktivitas Distribusi Dengan Sistem On-Demand Delivery Merupakan Salah Satu Aktivitas Yang Sangat Krusial Mengingat Bahwa Aktivitas Tersebut Bertujuan Untuk Memenuhi Permintaan Sesuai Dengan Keinginan Pelanggan. Supaya Dapat Mengetahui Besarnya Dampak Tersebut, Maka Dilakukan Perbandingan Penjadwalan Dengan Menggunakan Metode Probabilistik Yaitu Metode Simulasi Monte Carlo. Simulasi Monte Carlo Merupakan Metode Yang Mengeksplorasi Kebutuhan Akan Alat Pengoptimalan Yang Lebih Umum Dan Mempertimbangkan Cara Yang Dapat Digunakan Untuk Menghasilkan Data Acak Yang Dibatasi. Keuntungan Dari Metode Monte Carlo Adalah Data Dapat Diperluas Ke Fungsi Risiko Yang Merupakan Fungsi Yang Lebih Rumit Dari Distribusi Pengembalian, Dan Bahwa Distribusi Pengembalian Yang Mendasarinya Dapat Dihitung Tanpa Batasan. Nilai Optimal Yang Sesuai Dengan Setiap Kasus Acak Kemudian Disimpan Sebagai Basis Data Lengkap Dari Respons Sistem. Kemudian, Dengan Mengurutkan Nilai Optimal Yang Dihasilkan Dari Yang Terbaik Hingga Yang Terburuk, Maka Pelampauan Probabilitas Pengembalian Dan Peringkat Risiko Dihitung Untuk Setiap Data Dan Disajikan Dalam Bentuk Diagram Lingkaran Probabilistik. Hasil Penelitian Menunjukkan Bahwa Data Dengan Deterministic Rate Of Return Tertinggi Memiliki Probabilitas Tertinggi Untuk Mendapatkan Peringkat Return Terbaik Pula. Hal Ini Menjadi Tujuan Penelitian Kami Untuk Melakukan Optimalisasi On-Demand Delivery Di Bidang Logistik.