Optimasi Rute Kurir dengan Graph Neural Network: Solusi Inovatif dari Peneliti Politeknik Negeri Indramayu
Seiring dengan semakin kompleksnya permasalahan yang berkembang di masyarakat, kebutuhan akan solusi berbasis komputasi yang lebih canggih semakin meningkat. Salah satu tantangan yang dihadapi dalam dunia logistik adalah mencari rute perjalanan terpendek bagi kurir atau salesman dengan mempertimbangkan berbagai kendala seperti kapasitas barang, batas biaya, serta efisiensi waktu perjalanan.
Dalam dunia akademik dan industri, tantangan ini dikenal sebagai Traveling Salesman Problem (TSP), yang selama ini diselesaikan menggunakan metode tradisional seperti heuristik, algoritma pendekatan, dan teknik pemrograman matematis. Namun, metode-metode tersebut memiliki beberapa kelemahan, di antaranya keterbatasan dalam menangani dataset yang dinamis dan kesulitan dalam menggeneralisasi pola baru.
Menanggapi tantangan tersebut, tim peneliti dari Politeknik Negeri Indramayu mengusulkan pendekatan baru dengan memanfaatkan teknologi Graph Neural Network (GNN). Penelitian yang berjudul “Optimasi Rute Perjalanan Kurir dengan Graph Neural Network” ini dipimpin oleh Robieth Sohiburoyyan, dosen Politeknik Negeri Indramayu, bersama dua anggota peneliti, Iryanto Salamet dan Nur Himawan dari Program Studi Diploma Tiga Teknik Informatika.
Menurut para peneliti, GNN menawarkan solusi potensial dengan kemampuannya dalam mempelajari pola serta representasi langsung dari topologi graf. Teknologi ini memungkinkan sistem untuk menangkap hubungan kompleks dalam data dan menggeneralisasi solusi untuk berbagai skenario yang berbeda. Dengan penerapan GNN dalam TSP, diharapkan dapat tercipta solusi yang lebih optimal, fleksibel, serta mampu beradaptasi dengan berbagai kondisi di dunia nyata.
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam dunia logistik dan transportasi, terutama dalam meningkatkan efisiensi operasional para kurir dan perusahaan jasa pengiriman. Dengan semakin berkembangnya teknologi kecerdasan buatan, solusi berbasis GNN ini berpotensi menjadi terobosan baru dalam industri logistik yang semakin kompetitif.
