Pendahuluan
Dalam era digitalisasi, industri logistik menghadapi tantangan besar dalam mengoptimalkan proses pengiriman barang. Last Mile Delivery menjadi tahap paling kompleks dan mahal dalam rantai pasok ,terutama karena faktor eksternal seperti kemacetan lalu lintas dan keterlambatan operasional. Untuk mengatasi tantangan ini, implementasi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence - AI) menawarkan solusi inovatif.
Penelitian ini membahas bagaimana model klasifikasi berbasis Machine Learning dapat meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan dalam pemantauan real-time pengiriman paket. Studi kasus yang dilakukan di perusahaan logistik besar di Belanda menunjukkan bahwa penerapan model Random Forest dapat meningkatkan akurasi prediksi kebutuhan penjadwalan ulang hingga 93,6%, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan efektif oleh tim operasional.
Tantangan dalam Last Mile Delivery
Sistem pemantauan real-time dalam logistik sering menghadapi beberapa kendala utama:
- Ketergantungan pada Pemantauan Manual – Banyak keputusan penjadwalan ulang masih dibuat berdasarkan pengalaman dan intuisi pegawai, sehingga rentan terhadap kesalahan.
- Kelelahan Operator Control Room – Pegawai harus memantau ratusan perjalanan setiap hari, menyebabkan kesulitan dalam mendeteksi perjalanan yang bermasalah.
- Kurangnya Integrasi Teknologi AI – Meskipun data tersedia secara real-time, belum banyak perusahaan yang mengimplementasikan algoritma prediksi otomatis dalam sistem pemantauan mereka.
Metode Penelitian dan Implementasi AI dalam Pemantauan Real-Time
1. Pemanfaatan Data Real-Time untuk Keputusan Otomatis
Penelitian ini dilakukan di perusahaan logistik besar yang menangani 1,1 juta paket per hari di wilayah Benelux. Sistem pemantauan real-time mereka masih bergantung pada pemantauan manual yang memakan waktu dan tidak efisien.
Untuk mengatasi hal ini, tim peneliti mengembangkan model klasifikasi berbasis Random Forest yang mampu menganalisis pola perjalanan dan mendeteksi kapan perjalanan membutuhkan penjadwalan ulang. Data yang digunakan meliputi:
- Perencanaan awal perjalanan – Informasi mengenai rute dan waktu tempuh yang diharapkan.
- Event real-time dari lapangan – Data dari perangkat GPS dan pemindai paket yang mencatat setiap peristiwa selama perjalanan.
- Data reschedule historis – Informasi perjalanan yang mengalami perubahan rute di masa lalu.
2. Pemilihan Model Machine Learning
Dari enam model klasifikasi yang diuji, empat model dengan performa terbaik dipilih:
- Decision Tree
- Random Forest
- Naïve Bayes
- Neural Network
Hasil pengujian menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan F1-score sebesar 85,8%, yang kemudian meningkat menjadi 93,6% setelah optimasi fitur dan teknik resampling.
Hasil dan Dampak Implementasi AI dalam Logistik
Studi ini menunjukkan bahwa penerapan model Random Forest memberikan dampak signifikan terhadap efisiensi pengambilan keputusan dalam pemantauan real-time.
- Akurasi Prediksi Meningkat – Model mampu mendeteksi 94% kasus di mana perjalanan benar-benar membutuhkan penjadwalan ulang, dengan tingkat kesalahan hanya 1 dari 20 keputusan.
- Pengurangan Beban Kerja Operator – Dengan sistem prediksi otomatis, pegawai tidak lagi harus memantau setiap perjalanan secara manual, memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas yang lebih strategis.
- Peningkatan Efisiensi Operasional – Waktu yang dibutuhkan untuk memproses satu juta sampel hanya 10 detik, memungkinkan perusahaan merespons perubahan secara instan.
Studi Kasus: Implementasi AI di Perusahaan Logistik Belanda
Perusahaan ini menghadapi masalah utama dalam memantau ribuan perjalanan setiap hari. Sebelum implementasi AI, operator harus secara manual mencari perjalanan yang bermasalah, menyebabkan kesalahan identifikasi sebesar 32:1 antara perjalanan yang bermasalah dan tidak.
Setelah implementasi model Random Forest, hasil yang diperoleh adalah:
- Peningkatan akurasi deteksi perjalanan bermasalah dari 85,8% menjadi 93,6%
- Penurunan kesalahan reschedule hingga 99,8%
- Pengurangan waktu pemrosesan data dari 20 menit menjadi 10 detik untuk satu juta sampel
Dampak positif ini memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan sistem pemantauan yang lebih cerdas, dengan potensi ekspansi ke departemen lain dalam organisasi.
Tantangan dan Solusi dalam Implementasi AI di Logistik
1. Keseimbangan Data (Class Imbalance)
Tantangan utama dalam pengembangan model adalah jumlah data tidak seimbang antara perjalanan yang memerlukan reschedule dan yang tidak (rasio 32:1).
Solusi: Menggunakan teknik resampling untuk menambah sampel dari kelas minoritas, sehingga model dapat lebih akurat dalam mengenali pola perjalanan yang bermasalah.
2. Pemilihan Fitur yang Relevan
Model awal menggunakan berbagai fitur, tetapi tidak semuanya berkontribusi signifikan terhadap prediksi.
Solusi: Hanya menggunakan empat fitur numerik terbaik, meningkatkan akurasi prediksi hingga 4% lebih tinggi.
3. Integrasi dengan Sistem yang Ada
Mengimplementasikan model AI dalam sistem yang sudah berjalan membutuhkan penyesuaian agar kompatibel dengan infrastruktur yang ada.
Solusi: Mengembangkan model yang dapat dengan mudah diintegrasikan dengan aplikasi pemantauan real-time yang sedang dibangun oleh tim IT perusahaan.
Kesimpulan & Rekomendasi
Berdasarkan studi ini, dapat disimpulkan bahwa implementasi Machine Learning dalam pemantauan Last Mile Delivery dapat memberikan keuntungan signifikan, termasuk:
✅ Peningkatan akurasi deteksi perjalanan bermasalah hingga 93,6%
✅ Pengurangan waktu pemantauan dan pengambilan keputusan secara manual
✅ Peningkatan efisiensi operasional melalui pengolahan data real-time
Rekomendasi bagi perusahaan logistik yang ingin mengadopsi AI dalam pemantauan pengiriman:
- Gunakan model Machine Learning berbasis klasifikasi untuk mendeteksi perjalanan bermasalah secara otomatis.
- Optimalkan fitur data yang digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi.
- Gunakan teknik resampling untuk menangani ketidakseimbangan data dalam model AI.
- Integrasikan model AI dengan sistem pemantauan real-time agar proses reschedule dapat berjalan otomatis.
Dengan strategi ini, perusahaan logistik dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan mereka, sekaligus mengurangi biaya operasional dalam jangka panjang.
Sumber Artikel:
Zwienenberg, I.B. (2022). Improving real-time decision-making in the last-mile delivery by applying a classification model. Master Thesis, University of Twente.