Penentuan lokasi penyimpanan (depot), khususnya bagi pabrik, dapat memberikan pengaruh yang besar pada sistem distribusi. Faktor biaya operasional dan waktu pengiriman menjadi pertimbangan utama dalam penentuan depot. Bila kedua faktor tersebut dapat diminimalkan, dapat menjadi keunggulan kompetitif dalam memberikan pelayanan kepada pelanggan. Penentuan lokasi depot dari beberapa alternatif yang ada beserta jalur distribusinya dikenal sebagai Capacitated Location-Routing Problem (CLRP).
Banyak batasan yang harus dipertimbangkan pada CLRP, seperti kapasitas kendaraan, kapasitas depot, jarak, dan biaya, sehingga permasalahan ini membutuhkan komputasi yang besar dan dikategorikan dalam NP-hard problem. Penyelesaian sub-masalah CLRP dengan metode eksak membutuhkan waktu yang lama dan kurang efektif [4]. Oleh karena itu, metode heuristik dipilih untuk menyelesaikan CLRP. Pendekatan Neural Network menawarkan solusi dengan waktu komputasi yang lebih sedikit dibandingkan dengan metode eksak. Digunakan Hopfield Neural Network (HNN), yang telah banyak dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi.
Dataset yang digunakan berasal dari http://prodhonc.free.fr/. CLRP diselesaikan dengan metode “location-allocation first, route second” [6]. HNN digunakan pada tahap routing. Hasil penelitian menghasilkan solusi dengan rata-rata gap 13,54% terhadap Best Known Solution (BKS) pada saat diterapkan pada dataset dengan jumlah pelanggan sebanyak 20 dan 50. LRP, TSP, hopfield, sistem distribusi