I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   37 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 25 ,   p p .   5 9 0 ~ 6 0 0   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 37. i 1 . p p 590 - 6 0 0          590     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   Bibli o metric  a na l y sis  of mo del vehi cle routing   pro ble m in  lo g istics deliv ery       M uh a m m a d K ha hfi  Z uh a nd a 1 ,   H a rt o no 1 ,   Sa m s ul Abdu l  Ra hm a n Sid ik   H a s ibu a n 1 ,   Da hla n Abdu l la h 2 ,  P ra na   Ug ia na   G io 3 ,   Rez zy   E k o   Ca r a ka 4, 5   1 I n f o r mat i c s  E n g i n e e r i n g   S t u d y   P r o g r a m ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r s i t a s  M e d a n   A r e a ,   M e d a n ,   I n d o n e si a   2 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i c s ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s   M a l i k u ss a l e h ,   A c e h ,   I n d o n e si a   3 D e p a r t me n t   o f   M a t h e m a t i c s ,   U n i v e r s i t a s   S u m a t e r a   U t a r a ,   M e d a n ,   I n d o n e s ia   4 D a t a   a n d   I n f o r mat i o n   S c i e n c e s   C o l l e g e   o f   I n f o r ma t i o n   T e c h n o l o g y   a n d   C o n v e r g e n c e ,   P u k y o n g   N a t i o n a l   U n i v e r s i t y ,     B u s a n ,   S o u t h   K o r e a   5 R e s e a r c h   C e n t e r   f o r   D a t a   a n d   I n f o r m a t i o n   S c i e n c e s,  N a t i o n a l   R e s e a r c h   a n d   I n n o v a t i o n   A g e n c y   ( B R I N ) ,   Jak a r t a ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   28 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Sep   11 ,  2 0 2 4   Acc ep ted   Sep   29 ,   2 0 2 4       Th is  b ib li o m e tri c   a n a ly sis  f o c u s e s  o n   t h e   v e h icle   r o u ti n g   p r o b le m   (VRP)  m o d e l  i n   t h e   field   o f   lo g isti c s  d e li v e ry .   Th e   stu d y   u ti l ize s  a   c o m p re h e n siv e   d a tas e t  o f  2 , 0 0 0   VRP - re late d   p u b li c a ti o n s  o b tain e d   f ro m   t h e   S c o p u s   d a tab a se ,   sp a n n in g   t h e   y e a rs  2 0 0 7   t o   2 0 2 3 .   Th r o u g h   th e   a p p l ica ti o n   o f   b ib li o m e tri c   m e th o d s,  th is  re se a rc h   a ims   to   u n c o v e r  k e y   in si g h ts   re g a rd in g   re se a rc h   tren d s,  c o u n tr y   c o n tri b u ti o n s,  a n d   re c e n t  to p ics   with i n   th e   VRP   re se a rc h   n e two rk .   Va rio u s  b i b li o m e tri c   in d ica t o rs,  in c l u d in g   p u b li c a ti o n   c o u n t ,   a u th o r  p r o d u c ti v it y ,   re le v a n t  so u rc e s,  in stit u ti o n a l  a ffil i a ti o n ,   a n d   c it a ti o n   fre q u e n c y ,   a re   e m p lo y e d   to   c o n d u c t  t h e   a n a l y sis.  T h e   fi n d in g s  sh e d   li g h t   o n   th e   e v o l u ti o n   a n d   t ra jec to ry   o f  VRP  re se a rc h ,   wh il e   a lso   h ig h li g h ti n g   n o tew o rt h y   c o u n tri e s  a n d   t o p ics   th a t  h a v e   re c e iv e d   sig n ifi c a n t   a tt e n ti o n .   Th is  st u d y   n o t  o n l y   e n h a n c e s  th e   o v e ra ll   u n d e rsta n d in g   o f  VR P   b u t  a lso   se rv e s  a s  a   fo u n d a ti o n   f o r  fu t u re   in v e stig a ti o n s  a ime d   a t  e n h a n c in g   th e   e fficie n c y   a n d   e ffe c ti v e n e ss   o f  lo g isti c s d e li v e ry .   K ey w o r d s :   C o u n tr y   co n tr ib u tio n s     L o g is tic  d eliv er y   R ec en t to p ic   T r en d s   r esear ch   Veh icle  r o u tin g   p r o b lem   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mu h am m ad   K h ah f i Z u h an d a   I n f o r m atics E n g in ee r in g   Stu d y   Pro g r am ,   Facu lty   o f   E n g i n e er in g ,   Un iv e r s itas   Me d an   Ar ea   Stre et  o f   Ko lam   Nu m b er   1 ,   Me d an ,   I n d o n esia   E m ail: k h ah f i@ s taf f . u m a. ac . i d       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   th e   lo g is tics   in d u s tr y ,   f r eig h t  f o r war d in g   an d   r o u te  m an a g em en t  ar e   f u n d am e n tal  asp e cts   [ 1 ] - [ 3 ] .  Op er atio n al  e f f icien cy   in   lo g is tics   d eliv er y   ca n   p r o v id e  s ig n if ican t  b en ef its ,   in clu d in g   co s t  s av in g s   [ 4 ] ,  in cr ea s ed   cu s to m er   s atis f ac tio n   [ 5 ] - [ 8 ] ,   a n d   in cr ea s ed   p r o d u ctiv ity   [ 9 ] .  T h er e  is   a   n ee d   to   an aly ze   an d   m o d el   b ib lio m etr ic  d ata  r elate d   t o   t h e  v eh icle  r o u tin g   p r o b lem   ( VR P)   m o d el  in   lo g is tics   d eliv er y   to   in c r ea s e  th is   ef f icien cy   in   an al y zin g   liter a tu r e.   B ib lio m etr ics  is   an   an aly tical  ap p r o ac h   t h at  u s es  d ata  an d   s tatis tical   m eth o d s   to   m ea s u r e  an d   an al y ze   s cien tific   p u b licatio n s   [ 1 0 ] .   So   m u ch   r esear ch   is   r elate d   t o   b ib lio m etr ics  f o r   v ar io u s   p u r p o s es,  in clu d in g   an aly zin g   p u b licatio n s   r eg ar d in g   th e   an aly s is   o f   h ar m o n y   with   s u s tain ab le   d ev elo p m e n t  an d   th e  i m p ac t  o f   co r o n av ir u s   d is e ase  2 0 1 9   ( C OVI D - 19 )   [ 1 1 ] ,   r ev iewin g   t h e  f u n ctio n   o f   s o il   ag r icu ltu r e   [ 1 2 ] ,   lo o k in g   at  v i ews  o n   s o cial  co m m er ce   a n d   p u r ch ase  in te n tio n   [ 1 3 ]   p r o g r ess   elec tr o ch em ical   d etec tio n   o f   tetr ac y clin e  an tib io tics   [ 1 4 ] ,   an aly s is   in ter n atio n al  d en tal  jo u r n al   [1 5] ,   ap p licatio n   o f   b ib lio m etr ics in   h ea lth   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ] .   I n   th is   s tu d y ,   we   u s ed   th e  b ib lio m etr ix   p ac k a g e  f o u n d   in   R Stu d io .   I n   its   u s e,   it  r e q u ir es  d at a   ex tr ac ted   f r o m   s cien tific   p u b licatio n   d atab ases   s u ch   as  Sco p u s   [ 1 8 ] - [ 2 0 ] ,   W eb   o f   Scien ce   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] ,  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       B ib lio metric a n a lysi s   o f m o d el  ve h icle  r o u tin g   p r o b lem  …   ( Mu h a mma d   K h a h fi Zu h a n d a )   591   Dim en s io n s   [ 2 3 ] ,   Pu b Me d   [ 2 4 ] ,   L e n s . o r g   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] .   I n   co l lectin g   an d   p r e - p r o ce s s in g   b i b lio m etr ic  d ata,   it  is   n ec ess ar y   to   co llect  b ib lio m et r ic  d ata  r elev an t  to   th e  VR P  m o d el  in   lo g is tics   d eliv er y .   T h is   d ata  ca n   b e  tex t   f iles ,   C SV  f iles ,   o r   d ata  f r o m   b ib lio m etr ic  d ata b ases   s u ch   as  W eb   o f   Scien ce   o r   Sco p u s .   N ex t,  p r e - p r o ce s s   th e  d ata  to   clea n   an d   p r e p ar e  th e   d ata  to   s u it th e  n ee d s   o f   an aly s i s   [ 2 7 ] .   Af ter   r ev iewin g   a n d   s u m m ar i zin g   th e  ex is tin g   k n o wled g e,   r esear ch   n ee d s   to   ad d r ess   th e  an aly s is   o f   th e   VR P  m o d el  in   th e   lo g is tics   s ec to r .   T h is   r esear ch   n ee d s   to   b e  d o n e.   I n   o r d e r   to   g ai n   a  s tr u ctu r e d   an d   d etailed   in s ig h t  in to   th e   cu r r e n t  co n d itio n s   an d   f u t u r e  d ir ec ti o n s   f o r   t h e  d ev el o p m en t   o f   th e  VR P  m o d el  in   th e   lo g is tics   s ec to r ,   th is   s tu d y   u s es  a  liter at u r e  k n o wled g e  m a p p in g   tech n iq u e  to   a n aly ze   th e  VR P  s y s tem   as  a  wh o le.   T h is   ar ticle  u s es liter atu r e  f r o m   th e  Sco p u s   d atab ase,   in clu d in g   2 , 0 0 0   p u b licatio n s   f r o m   2 0 0 7   t o   2 0 2 3 .   I n   lo g is tics   d eliv er y ,   b i b lio m e tr ics  aim s   to   u n d er s tan d   th e  l atest  d ev elo p m en ts ,   tr en d s ,   a n d   p atter n s   in   th e  s cien tific   liter atu r e  r e lated   to   th e  m ath em atica l  m o d el  o f   th e  VR P   in   lo g is tic s   ca s e s .   T h r o u g h   b ib lio m etr ic  an aly s is ,   in f o r m atio n   ca n   b e   co llected   ab o u t   th e  d ev elo p m en t  o f   co n ce p ts   an d   m eth o d s   in   m o d elin g   lo g is tics   s h ip p in g   r o u tes,  th e  tech n iq u es  an d   alg o r ith m s   u s ed ,   an d   th e  m o s t  in f lu en tial  an d   f r eq u e n tly   cited   r elate d   p u b lic atio n s .   T h is   an aly s is   ca n   p r o v id e  v alu ab le  in s ig h ts   in to   u n d e r s tan d in g   s cie n tific   d ev elo p m e n ts   in   th is   ar ea   an d   h elp   id en tify   r esear ch   g ap s   th a t c o u ld   b e   ex p lo r ed .   T h e  aim s   o f   t h is   s tu d y   wer e  to   ( i )   tr e n d   th e   n u m b er   o f   V R P  p u b licatio n s   in   th e  lo g is tics   co n tex t,     ( ii )   d escr ib e  th e  co n tr ib u tio n   o f   co u n tr ies  to   VR P  r esear ch   in   th e  f ield   o f   lo g is tics ,   ( iii )   an aly ze   tr en d s   in   em er g in g   r esear c h   to p ics  in   th e  VR P  li ter atu r e,   an d   ( iv )   o v er v iew  o f   r elev a n t  jo u r n als  i n   th e  f ield   o f   VR P   m o d els  with in   lo g is tics .   T h is   p ap er   will  p r o v id e  a  co m p lete   an d   ac cu r ate  p er s p ec tiv e  o n   VR P  r esear ch   in   th e  last   1 6   y ea r s ,   ass is t  n ew  r esear ch er s   in   u n d er s tan d in g   th e   f ield ,   a n d   e n co u r ag e   th e  d e v elo p m en t   o f   VR P   m o d el  r esear ch   i n   lo g is tics .       2.   M E T H O D     2 . 1 .     Da t a   e x t ra ct i o n   T h e  s tu d y   u tili ze d   th e   Sco p u s   d atab ase  to   g ath er   liter atu r e   o n   th e   VR P  m o d els  in   lo g is tics .   A  s ea r ch   was  co n d u cted   u s in g   th e  k e y wo r d   “ VR P   lo g is tics   m o d el ”   in   th e  Sco p u s   d atab ase.   On ly   ar ticles  an d   r ev iews   wer e  s elec ted   as  r elev an t  d o c u m en t  ty p es.  T h e  s ea r c h   was   lim ited   to   th e  p e r io d   f r o m   2 0 0 7   to   2 0 2 3 .   Af ter   co m p letin g   th e   s ea r ch   p r o ce s s ,   2 , 0 0 0   d o c u m en ts   th at  m et  th e   s p ec if ied   cr iter ia  wer e  o b tain ed .   T h e  s ea r ch   r esu lts   wer e  s av ed   in   a  . csv   f ile  f o r m at  c o n tai n in g   im p o r tan t  in f o r m atio n   a b o u t  ea ch   d o cu m e n t,  in c lu d in g   titl e,   ab s tr ac t,  au th o r ,   y ea r   o f   p u b lic atio n ,   an d   m o r e .   T h e  . csv   f ile  f o r m at  f ac ilit ates   f u r th er   d ata  a n aly s is   an d   p r o c ess in g .   W ith   th is   d ata,   r esear ch er s   ca n   p er f o r m   s tatis tical  an aly s is ,   clu s ter in g ,   an d   v is u aliza tio n   to   g ain   co m p r eh en s iv e   in s ig h ts   in to   th e   VR P  m o d el  an d   its   s o lv in g   al g o r ith m s   with in   th e   co n tex t  o f   lo g is tical  p r o b lem s .   Utilizin g   th e  Sco p u s   d atab ase  in   th is   r esear ch   p r o v id es  ac ce s s   to   v ar io u s   s cien tific   jo u r n als  an d   r elate d   p u b licatio n s ,   en a b lin g   r esear ch er s   to   u n d e r s tan d   th e  latest  d ev elo p m e n ts   an d   tr en d s   in   VR P r esear ch   in   lo g i s tics   [ 1 8 ] ,   [ 2 0 ] .     2 . 2 .    Da t a   a na ly s is   T h e  tr en d   in   an n u al  s cien tific   p u b licatio n s   was  an aly ze d   to   u n d er s tan d   th e  g r o wth   an d   f l u ctu atio n s   in   VR P - r elate d   r esear ch   o v er   th e  s p ec if ied   tim ef r am e.   T h is   in v o lv ed   v is u alizin g   th e  d at a  u s in g   g r ap h s   an d   id en tify in g   k ey   p atter n s ,   in c lu d in g   n o tab le  s u r g es  o r   d e clin es  in   p u b licatio n   c o u n ts .   T h e  g e o g r ap h ical   d is tr ib u tio n   o f   VR P - r elate d   p u b licatio n s   was  in v esti g ated   to   id en tify   th e   lead in g   co n tr ib u to r s .   Me tr ics  s u ch   as  th e  n u m b e r   o f   ar ticles,  m o s t  cited   p ap er   r atio   ( MCP   r atio )   [ 2 8 ] ,   an d   s elf - citatio n   p er ce n ta g e   ( SC P)   [ 2 9 ]   wer e   co n s id er ed   f o r   a  c o m p r e h en s i v e  ev alu atio n   o f   ea c h   co u n tr y ’ s   r esear ch   im p ac t.   T h e  f r e q u en c y   o f   k e y wo r d s   as s o ciate d   with   VR P  r esear ch   to p i cs  was  an aly ze d   o v er   tim e  t o   id en tif y   tr en d s .   T h is   i n v o lv e d   tr ac k in g   th e   o cc u r r en ce   o f   s p ec if ic  t er m s   to   u n d er s tan d   th e   ev o l v in g   r esear ch   f o cu s .   Key   jo u r n als  in   th e  f ield   o f   VR P  m o d els  with in   lo g is tics   wer e  id en tifie d   b ased   o n   th e   n u m b er   o f   ar ticles  p u b lis h ed .   T h is   an al y s is   aim ed   to   h ig h lig h t  th e   p latf o r m s   th at  r esear ch er s   f r eq u e n tly   c h o s e  f o r   d is s em in atin g   th eir   f in d in g s .   T o   g ain   a   d ee p e r   u n d er s tan d i n g   o f   th e  r elatio n s h ip s   b etwe en   d if f e r en t  r esear ch   to p ics,  a  n etwo r k     co - o cc u r r en ce   an aly s is   was  c o n d u cte d   [ 30] .   T h is   in v o l v ed   clu s ter in g   to p ics  b ased   o n   t h eir   co - o cc u r r en ce   p atter n s ,   lead in g   to   th e   id en ti f icatio n   o f   d is tin ct  th em atic  c lu s ter s .   A  wo r d   clo u d   was  g e n er ated   to   v is u ally   r ep r esen t  th e  m o s t  f r eq u en tly   u s ed   wo r d s   in   VR P - r elate d   ar ticle  ab s tr ac ts .   T h i s   an aly s i s   p r o v id ed   in s ig h ts   in to   th e  ce n tr al  th em es  an d   e m p h ases   with in   th e  VR P  an d   lo g is tics   r esear ch   co m m u n ity .   T h e  im p ac t  o f   VR P  r esear ch   f r o m   d if f e r en t  co u n tr ies  was   ass e s s ed   b ased   o n   t o tal  citatio n   co u n ts   an d   av er ag e  ar ticle  citatio n s .   T h is   in v o lv ed   d is tin g u is h in g   b etwe en   th e  h ig h est  to tal  citatio n s   an d   th e  h ig h est  av er a g e  ar ticle  citatio n s ,   p r o v id i n g   a  n u an ce d   u n d e r s tan d in g   o f   r esear ch   in f lu en ce .   T h e  p r ep r o ce s s ed   d ata  is   an aly ze d   to   id e n tify   v ar io u s   b ib lio m etr ic  in d icato r s .   T h is   in clu d es  an aly zin g   p u b licatio n   tr en d s ,   c o u n tr y   co n t r ib u tio n s ,   tr e n d in g   to p ics,  r elev an t so u r ce s ,   an d   ci tatio n   an aly s is .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 25 :  590 - 6 0 0   592   2 . 2 . 1 .   P ub lica t io n  t re nd s   T h e  tr en d   in   an n u al  s cien tific   p u b licatio n s   was a n aly ze d   to   u n d er s tan d   th e  g r o wth   a n d   f lu ct u atio n s   in   VR P - r elate d   r esear ch   o v er   th e  s p ec if ied   tim ef r am e.   T h is   in v o lv e d   v is u alizin g   th e  d ata  u s in g   g r ap h s   an d   id en tify in g   k ey   p atter n s ,   in clu d in g   n o tab le  s u r g es o r   d ec lin e s   in   p u b licatio n   c o u n ts   [ 3 1 ] .       _     ( ) = ∑ ( = ) = 1   ( 1 )     W h er e    is   th e  Kr o n ec k e r   d elta,     is   th e  y ea r   o f   th e  i - th   p u b licat io n ,   an d   y   is   th e  y ea r   o f   in ter e s t.     2 . 2 . 2 .   Co un t ry   c o ntr ibu t io ns   T h e  g e o g r ap h ical  d is tr ib u tio n   o f   VR P - r elate d   p u b licatio n s   was  in v esti g ated   to   id e n tify   t h e  lead in g   co n tr ib u to r s .   Me tr ics  s u ch   as  th e  n u m b er   o f   ar ticles,  MCP   r atio   [ 2 8 ] ,   a n d   SC P  [ 2 9 ]   wer e  co n s id er ed   f o r   a   co m p r eh e n s iv e  ev alu atio n   o f   e ac h   co u n tr y ’ s   r esear ch   im p ac t.       _    ( ) = ∑ δ ( = ) = 1   ( 2 )     W h er e    is   th e  co u n tr y   o f   th e  i - th   p u b licatio n ,   an d   c  is   th e  co u n tr y   o f   in ter est.   T h e  MCP   r atio   is   ca lcu lated   as:           =          /                ( 3 )     T o   d eter m in e   MCP s ,   we  co u n t p u b licatio n s   with   au th o r s   f r o m   m u ltip le  co u n tr ies:              =   ∑   (  _    ( )   >   1 ) = 1     ( 4 )     wh er e   _     ( )   is   th e  n u m b er   o f   d is tin ct  co u n tr ies ass o ciate d   with   th e  i - th   p u b licatio n .     2 . 2 . 3 .   T re nd ing   t o pics   T o   id en tify   tr en d i n g   to p ics,  we  an aly ze   th e  f r eq u en c y   o f   k ey wo r d s   ass o ciate d   with   V R P  r esear ch   to p ics o v er   tim e   [ 3 2 ] :     k   _   ( , ) = ∑ δ ( ∈    ( ) ∧ = ) = 1   ( 5 )     wh er e    is   a  k ey wo r d ,   a n d   y   is   th e  y ea r .   T r en d in g   to p ics ar e  id e n tifie d   b y   s ig n if ican t in c r ea s es in   k ey wo r d   f r e q u en c y   o v er   r ec e n t y e ar s :       _     =   {       |         _   ( , )               }     ( 6 )     2 . 2 . 4 .   Rele v a nt  s o urce s   T o   an aly ze   r elev an t so u r ce s ,   we  co u n t th e  n u m b er   o f   p u b licatio n s   p er   jo u r n al   [ 3 3 ] :       _      ( ) = ∑ ( = ) = 1     ( 7 )     wh er e    is   th e  jo u r n al  o f   th e  i - t h   p u b licatio n ,   an d   j is th e  jo u r n al  o f   in ter est.     2 . 2 . 5 .   Cit a t io n  a na l y s is   Fo r   citatio n   an aly s is ,   we  co m p u te  k e y   m etr ics  s u ch   as  t o tal  citatio n   co u n t  ( T C C )   an d   h - in d ex .   Ad d itio n ally ,   th e  im p ac t  o f   VR P  r esear ch   f r o m   d i f f er en t  c o u n tr ies  was  ass es s ed   b ased   o n   to tal  citatio n   co u n ts   an d   av e r ag e  a r ticle  citatio n s .   T h is   in v o lv e d   d is tin g u is h in g   b etwe en   th e  h ig h est  to tal  citat io n s   an d   t h e  h ig h est   av er ag e  ar ticle  citatio n s ,   p r o v i d in g   a  n u an ce d   u n d er s t an d in g   o f   r esear ch   i n f lu en ce   [ 3 4 ] .     = ∑ = 1     ( 8 )     W h er e    is   th e  n u m b e r   o f   citatio n s   f o r   t h e  i - th   p u b licatio n .   T h e  h - in d ex   is   ca lcu l ated   as   ( 9 ) .     ℎ   =   ma x   {   ℎ       |             ℎ       ℎ    ℎ           }   ( 9 )     2 . 3 .     Da t a   v is ua liza t io n   T o   f ac ilit ate  in ter p r etatio n ,   th e  a n aly ze d   d ata   is   v is u alize d   u s in g   p lo ts   a n d   ch a r ts .   T h ese  v is u aliza tio n s   h elp   in   u n d e r s tan d in g   tr en d s ,   co n t r ib u tio n s ,   an d   im p ac t  in   a  m o r e   in tu itiv e  m an n er .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       B ib lio metric a n a lysi s   o f m o d el  ve h icle  r o u tin g   p r o b lem  …   ( Mu h a mma d   K h a h fi Zu h a n d a )   593   Ad d itio n ally ,   a  n etwo r k   co - o c cu r r en ce   an al y s is   was  co n d u cted   to   id en tify   d is tin ct  th em ati c  clu s ter s   b ased   o n   th eir   co - o cc u r r en ce   p atter n s   [ 3 0 ] .   A  wo r d   clo u d   was  g e n er a ted   to   v is u ally   r ep r esen t   th e  m o s t  f r eq u en tly   u s ed   wo r d s   in   VR P - r elate d   ar ticle  ab s tr ac ts ,   p r o v id in g   in s ig h ts   in to   th e  ce n tr al  th em es  an d   e m p h ases   with in   th e  VR P a n d   lo g is tics   r esear ch   co m m u n ity .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   3 . 1 .    Annu a l scient if ic  p ub lic a t io ns   T h e  d ata   u s ed   in   th is   s tu d y   was  o b tain e d   f r o m   th e   Sco p u s   d atab ase,   with   2 , 0 0 0   d o cu m e n ts   d o wn lo ad e d   in   . csv   f o r m at.   T h e  d ata  was  co llected   u s in g   th e  k ey wo r d s   “ v eh icle, ”   “ r o u tin g , ”   “ p r o b lem , ”   “ m o d el, ”   a n d   “ lo g is tics ” .   T h e  d ata  co llectio n   p er io d   s p a n s   f r o m   2 0 0 7   t o   2 0 2 3 ,   an d   th e  co llectio n   was   f in alize d   o n   Ma y   2 4 ,   2 0 2 3   as  ca n   b e  s ee n   in   Fig u r e   1 .           Fig u r e  1 .   Gr a p h   p r esen ts   a  g r a p h   d ep ictin g   th e  n u m b e r   o f   p u b licatio n s   f r o m   2 0 0 7   to   2 0 2 3       T h e  g r ap h   in   F ig u r e  1   s h o ws  a  c o n s is ten t  in cr ea s e  in   p u b li ca tio n s   o v er   th e  y ea r s .   Star tin g   with   2 0   p u b licatio n s   in   2 0 0 7 ,   th e  co u n t stead ily   r is e s   to   2 5 0   in   2 0 2 1   an d   2 7 0   in   2 0 2 2 .   T h is   in d icate s   a  p o s itiv e  g r o wth   tr en d   in   ter m s   o f   p u b licatio n   o u tp u t.  No ta b ly ,   a  s ig n if ican t  p u b licatio n   s u r g e  ca n   b e  o b s e r v ed   b etwe en   2 0 1 7   an d   2 0 2 2 ,   wh er e   th e  c o u n t   ju m p s   f r o m   1 0 7   to   2 7 0 .   T h is   p er io d   lik ely   r ep r esen ts   a  p er io d   o f   h ei g h ten ed   r esear ch   in ter est an d   ac tiv ity .   T h r o u g h o u t  th e  y ea r s ,   th er e  h av e  b ee n   f lu ctu atio n s   in   th e  n u m b er   o f   p u b licatio n s .   Fo r   in s t an ce ,   f r o m   2 0 1 3   to   2 0 1 6 ,   th e  co u n t  r em ai n s   r elativ ely   s tab le,   r an g in g   b etwe en   9 1   an d   9 9 .   Ho wev e r ,   i n   2 0 1 7 ,   th e r e  was  a  s h ar p   in cr ea s e  to   1 0 7 ,   f o llo wed   b y   a  s u b s tan tial  s p ik e  in   th e   s u b s eq u en t  y ea r s .   T h e  y ea r   2 0 2 3   r ea c h es  a  p ea k   with   2 7 0   p u b licatio n s ,   i n d ic at in g   an   i n ten s if ied   lev el  o f   r es ea r ch   d u r in g   th at  p er i o d .   T h e   g r ap h   illu s tr ates  a   p o s itiv e  g r o wth   tr ajec to r y   in   VR P - r elate d   p u b licatio n s ,   with   n o ta b le  in cr ea s es  o b s er v ed   i n   r ec en t   y ea r s .   T h is   s ig n if ies  th e  g r o win g   s ig n if ic an ce   an d   in ter est  in   VR P  r esear ch   in   lo g is tics .   T h e  f lu ct u atio n s   in   p u b licatio n   co u n ts   r ef lect  v a r y in g   lev els o f   r esear ch   ac tiv ity   a n d   f o cu s   d u r in g   d if f er e n t p er io d s .     3 . 2 .     Ana ly s is   o f   t he  c o un t ry   t ha t   pro du ce d t he  pu bl ica t io n   C h in a  h as th e  m o s t a r ticles r elate d   to   th e  lo g is tics   VR P m o d el,   with   2 , 8 4 5   ar ticles b ased   o n   F ig u r e  2 .  T h is   h ig h lig h ts   C h in a ’ s   s u b s tan tial  r esear ch   co n tr ib u tio n   to   l o g is tics   VR P  m o d els.  Ad d itio n ally ,   s ev er al  o th er   co u n tr ies  also   m ad e  n o tab l e  r esear ch   co n tr ib u tio n s ,   in clu d in g   th e  Un ited   States   ( 3 4 0   ar ticles),   I r an     ( 2 8 9   ar ticles),   an d   T u r k e y   ( 2 2 7   ar ticles).   T h ese  co u n tr ies  d e m o n s tr ate  ac tiv e  en g ag em en t   in   r esear ch   r elate d   to   th e  lo g is tics   VR P m o d el.   I n   E u r o p e,   s ev er al  co u n tr ies  ex h ib it  s ig n if ican t  co n tr i b u tio n s   to   lo g is tics   VR P   m o d els   as  c an   b e  s ee n   in   Fig u r e   2 .   T h ese   in clu d e   I taly   ( 1 8 6   ar ticles),   Fra n ce   ( 1 7 4   ar ticles),   Ger m a n y   ( 1 7 4   ar ticles),   an d   t h e   Neth er lan d s   ( 6 0   ar ticles).   T h e s e  co u n tr ies  in d icate   t h e  wid e s p r ea d   r esear ch   o n   lo g is tics   VR P  m o d els  ac r o s s   E u r o p e .   Dev elo p in g   c o u n tr ies   s u ch   as  I n d ia  ( 1 5 7   a r ticles),   B r az il  ( 1 1 5   a r ticles),   an d   I n d o n esia  ( 9 7   ar ticles)  also   s h o w  s u b s tan tial  r esear c h   co n tr ib u tio n s   to   th e  lo g is tics   VR P  m o d el.   T h is   h ig h lig h ts   th e  s ig n if ican t   r esear ch   in ter est  an d   ac tiv ity   with in   th ese  co u n tr ies.   T h e  to t al  n u m b er   o f   citatio n s   b y   c o u n tr y   o f   o r ig in   ca n   b e   s ee n   in   Fig u r e  3 .   Ad d itio n ally ,   o th e r   co u n tr ies  co n tr ib u te  s ig n if ica n tly   to   r es ea r ch   o n   l o g is tics   VR P  m o d e ls .   T h ese  co u n tr ies  in cl u d e   C an ad a  ( 1 1 4   ar ticles),   Sp ai n   ( 9 8   ar ticles),   Au s tr alia  ( 9 3   ar ticles),   C o lo m b ia  ( 8 6   ar ticles),   So u th   Ko r ea   ( 6 9   a r ticles),   Sin g ap o r e  ( 6 4   ar ticles),   Me x ico   ( 6 2   ar ticles),   an d   J ap an   ( 6 0   ar t icles).   Ov er all,   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 25 :  590 - 6 0 0   594   in v o lv em e n t  o f   th ese  co u n tr ie s   d em o n s tr ates  th e  g lo b al  i n ter est  an d   e x ten s iv e  r esear ch   co n d u cted   in   lo g is tics   VR P m o d els.   Mo s t r elev an ts   co u n tr ies b y   co r r esp o n d in g   au t h o r   ca n   b e  s ee n   in   T ab le  1 .   T h e  d ata  in   T ab le  1   p r o v id es  in s i g h ts   in to   th e  co u n tr y ’ s   co n tr ib u tio n   t o   VR P  r esear ch .   C h in a  lead s   with   th e  h ig h est n u m b e r   o f   a r ticles ( 7 1 8 ) ,   f o ll o wed   b y   I r an   ( 8 3 )   an d   th e  Un ited   States   ( 7 2 ) .   T h is   d em o n s tr ates   s ig n if ican t r esear ch   in ter est an d   ac tiv ity   with in   th ese  co u n tr i es.           Fig u r e  2 .   T r ee m ap   o f   n u m b er   o f   co u n tr ies th at  h av e  p u b licat io n s   r elate d   to   th e  l o g is tics   VR P m o d el           Fig u r e  3 .   C ir cu lar   b ar   p l o t o f   t o tal  n u m b e r   o f   citatio n s   b y   co u n tr y   o f   o r ig in       T ab le  1 .   Mo s t  r elev a n t   co u n tr i es b y   co r r esp o n d in g   au th o r   C o u n t r y   A r t i c l e s   F r e q   S C P   M C P   M C P   r a t i o   C o u n t r y   A r t i c l e s   F r e q   S C P   M C P   M C P   r a t i o     7 1 8   0 . 4 9 1 7 8 1   6 0 1   1 1 7   0 . 1 6 3     22   0 . 0 1 5 0 6 8   16   6   0 . 2 7 3     83   0 . 0 5 6 8 4 9   71   12   0 . 1 4 5     19   0 . 0 1 3 0 1 4   13   6   0 . 3 1 6     72   0 . 0 4 9 3 1 5   54   18   0 . 2 5     18   0 . 0 1 2 3 2 9   10   8   0 . 4 4 4     59   0 . 0 4 0 4 1 1   51   8   0 . 1 3 6     15   0 . 0 1 0 2 7 4   9   6   0 . 4     41   0 . 0 2 8 0 8 2   31   10   0 . 2 4 4     15   0 . 0 1 0 2 7 4   7   8   0 . 5 3 3     36   0 . 0 2 4 6 5 8   23   13   0 . 3 6 1     15   0 . 0 1 0 2 7 4   8   7   0 . 4 6 7     36   0 . 0 2 4 6 5 8   30   6   0 . 1 6 7     14   0 . 0 0 9 5 8 9   14   0   0     27   0 . 0 1 8 4 9 3   18   9   0 . 3 3 3     13   0 . 0 0 8 9 0 4   9   4   0 . 3 0 8     26   0 . 0 1 7 8 0 8   15   11   0 . 4 2 3     13   0 . 0 0 8 9 0 4   6   7   0 . 5 3 8     24   0 . 0 1 6 4 3 8   15   9   0 . 3 7 5     13   0 . 0 0 8 9 0 4   7   6   0 . 4 6 2       T h e  MCP   r atio   s ig n i f ican tly   r ep r esen ts   cited   ar ticles ’   r atio .   B r az il,  Sp ain ,   an d   Ho n g   Ko n g   h av e   h ig h   MCP   r atio s   ( 0 . 4 2 3 ,   0 . 4 4 4 ,   a n d   0 . 5 3 3 ,   r esp ec tiv ely ) ,   in d icatin g   s ig n if ican t   r ec o g n itio n   an d   citatio n   o f   a r ticles  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       B ib lio metric a n a lysi s   o f m o d el  ve h icle  r o u tin g   p r o b lem  …   ( Mu h a mma d   K h a h fi Zu h a n d a )   595   in   VR P  r esear ch .   T h e   SC P  r ep r esen ts   th e  p er ce n ta g e  o f   s elf - citatio n s   in   ar ticles.  T h e  d ata  s h o ws  v ar iatio n s   in   s elf - citatio n   r ates,  with   co u n tr ies  s u ch   as  I n d ia  ( 3 6   ar ticles  with   SC P  0 . 3 6 1 )   an d   Po lan d   ( 1 9   ar ticles  with   SC P   0 . 3 1 6 )   h av in g   a  h ig h e r   p er ce n tag e  o f   s elf - citatio n s .   T h e  Fre q   co lu m n   r e p r esen ts   th e  r elativ e  f r eq u e n cy   o f   t h e   n u m b er   o f   ar ticles  in   th e  d ataset.   C h in a  h as  t h e  h ig h est  f r e q u en cy   ( 0 . 4 9 1 7 8 1 ) ,   in d icatin g   it s   d o m in an ce   in   th e   d ataset.   T h e  d ata  in   T a b le  1   also   p r o v id es  in f o r m atio n   o n   th e  co n tr ib u tio n   o f   VR P  r esear ch   f r o m   co u n tr ies  s u ch   as  Ger m an y ,   I taly ,   C an ad a,   Fra n ce ,   So u th   Ko r ea ,   th e  Neth er lan d s ,   a n d   Sin g ap o r e.   T h e  n u m b er   o f   ar ticles  an d   r elate d   m etr ics  g iv es  an   id ea   o f   th e   lev el  o f   r esear ch   c o n tr ib u ti o n   an d   i m p ac t  f r o m   th ese   co u n tr ies.   B ased   o n   F ig u r e  3 ,   C h in a   h as  th e  h ig h est  n u m b er   o f   citatio n s ,   with   7 , 2 6 4   citatio n s ,   f o llo wed   b y   t h e   Un ited   States   ( 3 , 2 6 8   citatio n s )   an d   I r a n   ( 1 , 7 4 5   citati o n s ) .   T h is   s u g g ests   th at  r esear ch   o r ig in atin g   f r o m   th ese   co u n tr ies  h as  r ec eiv ed   s ig n i f ican t  r ec o g n itio n   an d   in f l u en ce   in   th e  f ield   o f   VR P  r esear ch .   Ho wev er ,     a  d if f er e n t  p atter n   em e r g es  w h en   co n s id er in g   th e  a v er ag e   ar ticle  citatio n s   p er   c o u n tr y .   Ho n g   Ko n g   h as  th e   h ig h est  av er ag e   ar ticle  citatio n s ,   with   8 2 . 1 3   citatio n s ,   f o llo wed   b y   th e   Un ited   States   ( 4 5 . 3 9   citatio n s )   a n d   C an ad a  ( 4 0 . 8 9   citatio n s ) .   T h is   in d icate s   th at  o t h er   r esear ch er s   in   th e  VR P  r esear ch   c o m m u n ity   f r e q u en tly   cite   ar ticles f r o m   th ese  co u n tr ies .   I t  is   ess en tial  to   n o te  th e   d is tin ctio n   b etwe en   th e  h i g h est  to tal  citatio n s   an d   t h e  h i g h est  av er ag e   ar ticle  citatio n s .   W h ile  C h in a  h as  a  h ig h   to tal  citatio n   co u n t ,   th e  av er ag e  citatio n   p e r   ar ticle  is   r elativ ely   lo w  ( 1 0 . 1 2 ) .   On   t h e  o t h er   h an d ,   Ho n g   Ko n g   h as  a   h ig h   av e r a g e  citatio n   p er   ar ticle  d esp ite  h av in g   a  lo we r   to tal   citatio n   co u n t.   T h is   h ig h lig h ts   th at  th e  n u m b er   o f   citatio n s   o n ly   s o m etim es  r ef lects  th e  a v er ag e  in f lu en ce   o r   r ec o g n itio n   ea ch   ar ticle  r ec ei v es.   T h e  d ata  also   r e v ea l  v a r iatio n s   in   th e  im p a ct  o f   VR P  r esear ch   ac r o s s   d if f er en t  co u n tr ies.  C o u n tr ies  s u ch   as  th e  Un ited   States ,   Ho n g   Ko n g ,   an d   C an ad a  h av e  h i g h   av er a g e  ar ticle   citatio n   co u n ts ,   in d icatin g   th at  th eir   r esear ch   h as  g a r n er e d   s ig n if ican t   r ec o g n itio n   an d   citatio n s   with in   th e   VR P r esear ch   c o m m u n ity .     3 . 3 .   Ana ly s is   o f   t he  t re nd ing   t o pics   T h e  d ata   in   T ab le  2   p r o v i d es  in s ig h ts   in to   tr en d i n g   t o p ics.   Fro m   t h e  tab le,   f r e q u en c y   o f   to p ics  o f   m ath em atica l  m o d els  in   VR P  r esear ch   b ased   o n   k ey wo r d s   h as  s h o wn   an   in cr ea s in g   tr en d   s in ce   2 0 0 9 ,   r ea ch in g   its   p ea k   in   2 0 1 3 .   Su b s eq u en tly ,   th e   f r eq u en cy   h as   g r a d u ally   d ec r ea s ed .   T h e   u til izatio n   o f   co m p u ter   s im u latio n s   in   VR P  r esear ch   h as  s tead ily   r is en   s in ce   2 0 1 0 ,   p ea k i n g   in   2 0 1 6 .   Af te r   th at,   th e  f r e q u en c y   o f   o cc u r r e n ce   h as  s h o wn   a  d ec lin in g   tr en d .   Netwo r k   r o u tin g   in   VR P   r esear ch   h as  ex p er ien ce d   a  co n s is ten t  in cr ea s e  s in ce   2 0 1 1 ,   r ea ch in g   its   p ea k   in   2 0 1 5 .   Af ter   th at,   th e  f r eq u e n cy   d is p lay ed   a  d ec r ea s in g   tr en d .   R o u tin g   a lg o r it h m s   h av e   g ain ed   s ig n if ican t  atten tio n   in   VR P  r esear ch   s in ce   2 0 1 1 ,   with   a  r em ar k ab le   in cr ea s e   in   f r eq u en c y   lead in g   to   a  p e ak   in   2 0 2 0 .   T h is   in d icate s   an   in ten s e  r esear ch   f o cu s   o n   d ev elo p in g   r o u tin g   alg o r ith m s   d u r in g   th is   p e r io d .   T h e  tr en d i n g   to p ics ca n   b e  s ee n   in   T ab le  2 .       T ab le  2 .   T r e n d in g   to p ics   I t e m   F r e q u e n c y   Y e a r   Q 1   Y e a r   m e d i a n   Y e a r   Q 3   M a t h e ma t i c a l   m o d e l s   93   2 0 0 9   2 0 1 1   2 0 1 3   C o m p u t e r   s i m u l a t i o n   38   2 0 1 0   2 0 1 2   2 0 1 6   N e t w o r k   r o u t i n g   1 3 6   2 0 1 1   2 0 1 3   2 0 1 5   R o u t i n g   a l g o r i t h ms   3 3 9   2 0 1 1   2 0 1 5   2 0 2 0   Lo g i s t i c s   3 4 0   2 0 1 1   2 0 1 6   2 0 1 9   O p t i mi z a t i o n   3 2 9   2 0 1 3   2 0 1 7   2 0 2 0   V e h i c l e   r o u t i n g   9 6 5   2 0 1 6   2 0 1 9   2 0 2 1   D e c i s i o n   m a k i n g   1 0 8   2 0 1 8   2 0 2 0   2 0 2 1   S e n s i t i v i t y   a n a l y si s   68   2 0 1 9   2 0 2 1   2 0 2 2   O p t i mi s a t i o n s   55   2 0 2 1   2 0 2 2   2 0 2 2       T h e  to p ic   o f   l o g is tics   h as  s h o wn   a  r is in g   tr en d   in   f r e q u en c y   in   VR P  r esear ch   s in ce   2 0 1 1 ,   r ea ch in g   its   p ea k   in   2 0 1 9 .   Fo llo win g   t h a t,  th e  f r eq u e n cy   h as  r em ain e d   r elativ ely   s tab le.   Op tim izatio n   to p ics  in   VR P  r esear ch   h av e  witn ess ed   a  co n tin u o u s   in cr ea s e  in   f r eq u en cy   s in ce   2 0 1 3 ,   r ea ch in g   a  p ea k   in   2 0 2 0 .     T h is   h ig h lig h ts   th e  s tr o n g   in ter est  in   o p tim izin g   VR P  s o lu tio n s   th r o u g h   v ar io u s   o p t im izatio n   m eth o d s .   Veh icle  r o u tin g   h as  g ain e d   s ig n if ican t  p r o m in en ce   in   VR P  r esear ch   s in ce   2 0 1 6 ,   with   a   s u b s tan tial  in cr ea s e  in   f r eq u e n cy   c u l m in atin g   in   a  p ea k   in   2 0 2 1 .   T h is   s ig n if ies  a   s tr o n g   r esear ch   f o cu s   o n   d ev elo p in g   m o d els  a n d   alg o r ith m s   f o r   ef f icien t  lo g is tics   d eliv er y   u s in g   v eh icles.  T h e  f r eq u en c y   o f   d ec is io n - m ak i n g   in   VR P  r esear ch   h as  s h o wn   an   u p war d   t r en d   s in ce   2 0 1 8 ,   r ea c h in g   its   p ea k   in   2 0 2 1 .   T h is   r ef lects  an   in ter est  in   s tu d y in g   d ec is io n - m ak in g   asp ec ts   with i n   th e   co n te x t  o f   VR P.  Sen s itiv ity   a n al y s is   in   VR P  r esear ch   h as  in cr ea s ed   s in ce   2 0 1 9 ,   p ea k in g   in   2 0 2 2 .   T h is   i n d icate s   a  g r o win g   in ter est  in   u n d er s tan d i n g   t h e  s en s itiv ity   o f   VR P  s o l u tio n s   to   ch an g es  in   s p ec if ic  p ar am eter s   o r   co n d itio n s .   Netwo r k   co - o cc u r en ce   ca n   b e  s ee n   in   Fig u r e  4   an d   wo r d   clo u d   ca n   b e  s ee n   in   Fig u r e  5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 25 :  590 - 6 0 0   596   Op tim izatio n s   in   VR P  r esear ch   h av e   s h o wn   an   in cr ea s in g   tr en d   s in ce   2 0 2 1 ,   with   a  s tab le  f r eq u e n cy   u n til  2 0 2 2 .   T h is   u n d er s co r es  th e  atten tio n   g iv e n   to   v ar i o u s   o p tim izatio n   m eth o d s   in   s ea r ch in g   f o r   o p tim al  VR P  s o lu tio n s .   T h e  tr en d s   in   th ese  to p ics  s h ed   lig h t  o n   th e  ev o lv in g   r esear c h   f o cu s   an d   ar ea s   o f   in ter est  with in   th e  VR P r esear ch   co m m u n ity   o v er   th e  y ea r s .             Fig u r e  4 .   Netwo r k   co - o cc u r r e n ce     Fig u r e  5 .   W o r d   c lo u d       I n   Fig u r e  4 ,  c lu s ter   1   ( m a r k ed   in   r ed )   e n co m p ass es  to p ics  clo s ely   r elate d   to   lo g is tics   is s u es ,   in clu d in g   VR P ,   g en etic  alg o r it h m s ,   tim e  win d o ws,  r ev e r s e  lo g is tics ,   g r ee n   lo g is tics ,   an d   lo g is tics   d is tr ib u tio n .   C lu s ter   2   ( m ar k e d   in   b lu e)   co v er s   a  b r o ad er   r an g e  o f   to p ics,   in clu d in g   v e h icle  r o u tin g ,   l o g is tics ,   o p tim izatio n ,   r o u tin g ,   city   lo g is tics ,   tr an s p o r tatio n ,   a n d   h eu r is tics .   C lu s te r   1   s tr o n g ly   f o cu s es  o n   s p ec if ic  lo g is tics - r elate d   is s u e s ,   s u ch   as  V R P   an d   ess en tial  asp ec ts   lik e  tim e  win d o ws,  g r ee n   lo g is tics ,   an d   r ev er s e  lo g is tics .   T h is   clu s ter   also   in v o lv es  o p tim izatio n   tech n i q u es,  s u ch   as  g e n etic  alg o r ith m s   a n d   tab u   s ea r ch ,   to   en h a n ce   t h e   ef f icien cy   an d   ef f ec tiv e n ess   o f   lo g is tics   d is tr ib u tio n .   On   th e  o th er   h an d ,   c lu s ter   2   en co m p ass es  a  b r o ad er   s co p e,   in clu d in g   to p ics  r elate d   to   lo g is tics   m an ag em en t,   o p tim izatio n ,   r o u tin g ,   cit y   lo g is tics ,   tr an s p o r ta tio n ,   an d   h eu r is tics .   T h is   cl u s ter   m ay   co n ce n tr ate   m o r e  o n   m a n ag in g   an d   o p tim izin g   th e   s u p p ly   ch ain   an d   lo g is tics   s y s tem ,   en co m p ass in g   v e h icle  r o u tin g   p lan n in g   a n d   in v en to r y   m an a g em en t.   T h is   in ter p r etatio n   p r o v id es  an   o v er v iew  o f   th e  to p ics  ass o ciate d   with   th e  two   d is tin ct  clu s ter s ,   h ig h lig h tin g   th e  d i f f er en t  f o cu s e s   with in   th e  s tu d y   o f   lo g i s tical  is s u es.  C lu s ter   1   d elv es  in to   s p ec if ic  c o n ce r n s   lik e  v eh icle  r o u tes  an d   g r ee n   lo g is tics ,   wh ile  clu s ter   2   en co m p ass es  a  b r o ad er   s p ec tr u m   o f   l o g is tics   m an ag e m en t a s p ec ts .   T h e  w o r d clo u d   in   F ig u r e  5   d escr ib es  th e  wo r d s   th at  ap p ea r   m o s t  f r eq u en tly   in   a r t icle  ab s tr ac ts   r elate d   to   VR P  an d   lo g is tics .   W o r d s   th at  s tan d   o u t  in clu d e  “ m o d el, ”   i n d icatin g   t h e  im p o r tan ce   o f   u s in g   m o d els  in   th is   s tu d y ,   as  well  as  “ v eh icle ”   an d   “ r o u tin g ” ,   wh ich   d escr ib e   th e  clo s e  r elatio n s h ip   b etwe en   VR P   an d   v eh icle  m an ag e m en t  an d   r o u te  p lan n i n g .   T h e  wo r d   “ alg o r ith m ”   also   s tan d s   o u t,  h ig h lig h tin g   th e  r o le  o f   alg o r ith m   d e v elo p m e n t  an d   im p lem en tatio n   in   s o lv in g   VR P  p r o b lem s .   I n   ad d itio n ,   “ lo g is tics ”   an d   “ d is tr ib u tio n ”   f o cu s   o n   s u p p ly   ch ain   m an ag em en t a n d   d eliv e r y   o f   g o o d s .   T h e  asp ec t o f   tim e  is   al s o   a  co n ce r n ,   alo n g   with   th e  wo r d   “ tim e ” ,   wh ich   illu s tr ates  th e  im p o r t an ce   o f   esti m atin g   d eliv e r y   t im es  an d   ef f icien t   s ch ed u lin g .   W o r d s   s u ch   as  “ p r o p o s ed ” ,   “ d eliv er y , ”   an d   “ co s t ”   in d icate   r esear ch   o n   m o d el  d ev elo p m en t,   d eliv er y   o f   g o o d s ,   an d   co s t  as p ec ts   in   th e  c o n tex t   o f   VR P  an d   lo g is tics .   Alto g eth er ,   th is   wo r d   clo u d   p r o v id es  an   o v er v iew  o f   th e   m ain   to p ics  r esear ch ed   an d   ca r ed   f o r   i n   th e  VR P  an d   lo g is tics   f ield s .   Mo s t  r elev an ce   s o u r ce s   o f   jo u r n al  in   t h e  f ield   o f   VR P c an   b e  s ee n   in   Fig u r e  6 .   Fig u r e  6   p r o v id es  a n   o v er v ie w  o f   r elev an t   jo u r n als  in   th e   f ield   o f   VR P  m o d els  with in   lo g is tics ,   alo n g   with   th e  n u m b er   o f   a r ticles  p u b lis h ed   in   ea ch .   L e ctu r e  n o tes  in   co m p u ter   s cien ce   ( in clu d in g   th e   s u b s er ies  lectu r e  n o tes  in   a r t if icial  in tellig en ce   an d   lectu r e  n o tes  in   b i o in f o r m atics )   s tan d s   o u t   with   t h e  h ig h est  n u m b er   o f   ar ticles,  to talin g   4 9 .   T h is   jo u r n al  p u b lis h es  r esear ch   i n   c o m p u te r   s cie n ce ,   en c o m p ass in g   ar tific ial  in tellig en ce   an d   b io i n f o r m atics.  W ith   4 5   ar ticles,  co m p u ter s   a n d   in d u s tr ial  en g in ee r in g   f o cu s es  o n   ap p ly in g   co m p u ter   e n g in ee r i n g   in   in d u s tr y   a n d   i n d u s tr ial  e n g in ee r in g ,   co v er in g   to p ics  s u ch   as  o p tim izatio n ,   s u p p ly   ch ai n   m an a g em en t,  an d   p r o d u ctio n   p lan n in g .   Similar ly ,   th e  E u r o p ea n   jo u r n al   o f   o p er atio n al  r esear c h   also   f ea tu r es  4 5   ar ticles  an d   e x p lo r es  o p e r atio n al  r esear ch   a n d   th e  u tili za tio n   o f   an aly s is   m eth o d s   to   ad d r ess   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       B ib lio metric a n a lysi s   o f m o d el  ve h icle  r o u tin g   p r o b lem  …   ( Mu h a mma d   K h a h fi Zu h a n d a )   597   co m p lex   p r o b lem s .   T o p ics  c o v er ed   i n clu d e  m at h em atica l  o p tim izatio n ,   lin ea r   p r o g r am m in g ,   r is k   an al y s is ,   an d   d ec is i on - m a k in g .   E x p er t  s y s tem s   wi th   ap p licatio n s   co n s is t s   o f   4 1   ar ticles  an d   em p h asizes  th e  p r ac tical   ap p licatio n   o f   in tellig en t  s y s t em s   an d   ar tific ial  in tellig en ce   ( AI )   ac r o s s   v ar io u s   d o m ain s .   T h e  ar ticles  in   th is   jo u r n al  c o v er   p atter n   r ec o g n iti o n ,   n atu r al  lan g u ag e   p r o ce s s in g ,   d ec is io n - m ak in g   s y s tem s ,   a n d   AI   ap p licatio n s   in   d iv er s e  in d u s tr ies.  T r an s p o r tatio n   r esear ch   p ar t  E :  lo g is tic s   an d   tr an s p o r tatio n   r ev iew  co m p r is es  4 0   ar ticles   th at  s p ec if ically   d elv e  in to   l o g is tics   an d   tr an s p o r tatio n   a s p ec ts .   I t  ex am in es  t o p ics  s u ch   as  o p tim izin g   s h ip p in g   r o u tes,   s u p p ly   ch ain   m an ag em en t,   tr an s p o r tatio n   p er f o r m a n ce   a n aly s is ,   an d   th e  l atest  ad v an ce m en ts   in   tr an s p o r tatio n   tech n o lo g y .   Oth er   n o ta b le  jo u r n als  lik e  s u s tain ab ilit y ,   co m p u ter s   an d   o p er atio n s   r esear ch ,   an n als  o f   o p er a tio n s   r esear ch ,   an d   I E E E   a cc ess   also   co n tr ib u te  s ig n if ican tly   to   th e  VR P   a n d   lo g is tics   m o d els  d o m ain .   Ov er all,   th ese  f in d in g s   r ef lect  a   b r o ad   r esear ch   in ter est  in   VR P  an d   l o g is tics   m o d els,  f o c u s in g   o n   d ev elo p in g   o p tim izatio n   m eth o d s ,   in tellig en t  s y s tem s   ap p li ca tio n s ,   an d   o p er atio n al  an al y s is   to   en h an ce   th e   ef f icien cy   an d   p er f o r m a n ce   o f   lo g is tics   s y s tem s .           Fig u r e  6 .   Mo s t  r elev a n t   s o u r ce s       3 . 4 .     Dis cus s io n   T h e  p r esen ted   r esear ch   f in d in g s   p r o v id e  v alu a b le  in s ig h ts   i n to   th e  d ev elo p m e n t  an d   u n d er s tan d in g   o f   th e  VR P  m o d el  r esear ch   with in   th e  lo g is tics   d o m ain .   T h e  s tu d y   co v er s   v ar io u s   asp ec ts ,   in clu d in g   th e  an n u al  s cien tific   p u b licatio n s ,   an aly s is   o f   th e  co u n tr ies  p r o d u cin g   th e   p u b licatio n s ,   tr e n d in g   to p ics  in   th e  f ield ,   an d   r elev an t   s o u r ce s   o f   r esear ch .   E ac h   s ec tio n   o f   th e  r esear ch   co n t r ib u tes  t o   a  co m p r eh e n s iv e  u n d er s tan d i n g   o f   th e  cu r r en t st ate  o f   VR P r esear ch   in   lo g is tics .   T h e  s tu d y   b eg in s   b y   a n aly zin g   th e  tr en d s   in   an n u al  s cien tifi c  p u b licatio n s   r elate d   to   VR P  m o d els  in   lo g is tics .   T h e  d ata,   co llected   f r o m   th e  Sco p u s   d atab ase,   s p an s   f r o m   2 0 0 7   to   2 0 2 3 .   T h e  g r ap h   illu s tr ates  a  co n s is ten t  in cr ea s e  in   p u b lic atio n s   o v er   th e  y ea r s ,   with   a  s ig n if ican t  s u r g e  b etwe e n   2 0 1 7   a n d   2 0 2 2 .     T h is   in d icate s   a  p er io d   o f   h eig h ten ed   r esear ch   in ter est  an d   ac tiv ity .   T h e  f lu ctu atio n s   in   p u b licatio n   co u n ts   o v er   d if f e r en t  y ea r s   r ef lect  v ar y in g   lev els  o f   r esear ch   f o cu s   a n d   ac tiv ity   d u r in g   d if f er e n t  p e r io d s .   Ov er all,   th e  in cr ea s in g   tr en d   s ig n if ies th e  g r o win g   im p o r tan ce   a n d   in ter es t in   VR P r esear ch   with in   th e  lo g is tics   d o m ain .   T h e  r esear ch   also   ex a m in es  th e  co u n t r ies  co n tr ib u tin g   s ig n if ican tly   to   VR P  r esear ch   in   lo g is tics .   C h in a  em er g es  as  a  d o m in a n t  co n tr ib u t o r ,   f o llo wed   b y   th e  Un ited   States ,   I r an ,   an d   T u r k ey .   E u r o p ea n   co u n tr ies  lik e  I taly ,   Fra n ce ,   Ger m an y ,   an d   th e  Neth er lan d s ,   as  well  a s   d ev elo p in g   co u n tr ie s   lik e  I n d ia,   B r az il,   an d   I n d o n esia,  d em o n s tr ate  ac tiv e  en g a g em en t  i n   VR P  r esear ch .   T h is   an aly s is   u n d er s co r es   th e  g lo b al  i n ter est  an d   ex ten s iv e  r esear ch   co n d u c ted   in   th e  f ield   o f   lo g is tics   V R P  m o d els.  Ad d itio n ally ,   th e  an aly s is   o f   th e  M C P   r atio   an d   SC P  p r o v id es  in s ig h ts   in to   th e  r ec o g n itio n   a n d   cit atio n   im p ac t  o f   r esear ch   f r o m   v ar io u s   co u n tr ies,  co n tr ib u tin g   to   a  d ee p er   u n d e r s tan d in g   o f   t h e  in f lu e n ce   o f   d i f f er en t n atio n s ’   r esear ch   o u tp u ts .   T h e  r esear ch   d elv es  in to   th e  t r en d in g   to p ics  with in   VR P  r e s ea r ch .   Ma th em atica l  m o d els,  co m p u ter   s im u latio n s ,   n etwo r k   r o u tin g ,   r o u tin g   alg o r ith m s ,   lo g is tics ,   o p tim izatio n ,   v eh icle  r o u tin g ,   d ec is io n   m ak in g ,   s en s itiv ity   an aly s is ,   an d   o p tim izatio n s   ar e  id en tifie d   as si g n if ican t to p ics.  T h e  tem p o r al  tr e n d s   ass o ciate d   with   th ese  to p ics  ar e  an aly ze d ,   p r o v id in g   a  clea r   u n d e r s tan d in g   o f   th e  ev o lv in g   r esear ch   f o cu s   o v er   th e  y ea r s .     T h e  clu s ter in g   o f   to p ics b ased   o n   co - o cc u r r e n ce   h ig h lig h ts   two   d is tin ct  clu s ter s ,   em p h asizin g   lo g is tics - r elate d   is s u e s   an d   b r o a d er   l o g is tics   m an ag em e n t  asp ec ts .   Fu r th er m o r e,   a  wo r d   clo u d   r ep r esen tatio n   v is u ally   s u m m ar izes  th e  m o s t  f r eq u en t   k ey wo r d s   in   VR P  an d   lo g is tics   r esear ch ,   s h ed d in g   lig h t  o n   th e  ce n tr al  th em es  an d   ar ea s   o f   e m p h asis   in   t h e  f ield .   T h e   s tu d y   also   id en t if ies  r elev an t  s o u r ce s   o f   VR P  r esear ch .   J o u r n als  s u ch   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 25 :  590 - 6 0 0   598   as  lectu r e  n o tes  in   co m p u ter   s cien ce ,   co m p u ter s   an d   in d u s tr ial  en g in ee r in g ,   E u r o p ea n   jo u r n al  o f   o p er atio n al   r esear ch ,   ex p e r t  s y s tem s   with   ap p licatio n s ,   an d   tr an s p o r tati o n   r esear ch   p ar t  E :  l o g is tics   an d   tr an s p o r tatio n   r ev iew  s tan d   o u t  as  k e y   p latf o r m s   f o r   p u b lis h in g   r esear ch   i n   th e  f ield .   T h ese  jo u r n als  en co m p ass   a  r an g e  o f   to p ics,  f r o m   co m p u ter   s cien ce   an d   en g in ee r in g   to   o p er atio n al  r esear ch   an d   a p p licatio n   o f   in tellig en t  s y s tem s ,   d em o n s tr atin g   t h e  in ter d is cip li n ar y   n at u r e  o f   VR P r esear ch   with in   lo g is tics .   T h is   r esear ch   p r o v id es  a  c o m p r eh en s iv e   an aly s is   o f   th e   d ev elo p m e n t  an d   u n d e r s tan d in g   o f   VR P  m o d el  r esear ch   in   th e   lo g is tics   d o m ai n .   T h e  f in d in g s   s h ed   li g h t  o n   th e   tr en d s   in   a n n u al   p u b l icatio n s ,   co u n tr ie s  co n tr ib u tin g   s ig n if ica n tly ,   tr e n d in g   to p ics,  a n d   r elev an t   r esear ch   s o u r ce s .   T h is   h o lis ti c  ap p r o ac h   o f f er s   v alu ab le  in s ig h ts   f o r   r esear ch e r s ,   p o licy m ak er s ,   an d   p r ac titi o n er s   in ter ested   in   ad v an cin g   t h e  f ield   o f   lo g is tics   th r o u g h   VR P  m o d els.  T h e  r esu lts   o f   th is   s tu d y   co n tr ib u te  to   a  d ee p er   u n d e r s tan d in g   o f   th e   cu r r en t  lan d s ca p e,   r esear ch   tr en d s ,   a n d   ar ea s   o f   f o cu s   with in   th e  VR P r esear ch   co m m u n ity .       4.   CO NCLU SI O N   I n   co n clu s io n ,   th is   s tu d y   u tili ze d   a  b ib lio m etr ic  ap p r o ac h   to   an aly ze   th e  VR P   m o d el  with in   th e   lo g is tics   d eliv er y   co n tex t.  T h e  r esear ch   d ata  was  o b tain ed   f r o m   th e  Sco p u s   d atab as e,   co m p r is in g   2 , 0 0 0     VR P - r elate d   p u b licatio n s   f r o m   2 0 0 7   t o   2 0 2 3 .   T h e  b ib lio m etr ic  an aly s is   r ev ea led   k ey   f in d in g s   r eg a r d in g   r esear ch   tr en d s ,   co u n tr y   c o n tr ib u tio n s ,   an d   d o m in a n t  to p ics  with in   th e  VR P  r esear ch   n etwo r k .   T h e  a n aly s is   d em o n s tr ated   s u b s tan tial  p u b licatio n   g r o wth ,   with   a  n o tab le   p ea k   b etwe en   2 0 1 7   a n d   2 0 2 2 .   C h in a  em er g ed   as  th e  lead in g   co n t r ib u to r   to   VR P  r esear ch ,   f o llo wed   b y   th e   Un ited   States ,   I r an ,   an d   o th er   ac tiv ely   e n g ag e d   co u n tr ies.  Pr o m in en t   to p ics  with in   VR P  r esear ch   e n co m p ass ed   m ath em atica l  m o d els,   r o u tin g   alg o r ith m s ,   o p tim izatio n   tech n i q u es,  an d   l o g is tics - r elate d   s u b jects.   Fu r th er m o r e ,   n etwo r k   c o - o cc u r r en ce   a n aly s is   id en tifie d   two   m ain   clu s ter s .   C lu s ter   1   co n ce n tr ated   o n   s p ec if ic  lo g is tics   i s s u es   s u ch   a s   VR P ,   r ev er s e  lo g is tics ,   an d   g r ee n   lo g is tics .   I n   co n tr ast,  C lu s ter   2   em p h asized   b r o ad e r   lo g is tics   m an ag em e n t  asp ec ts ,   in clu d in g   lo g is tics ,   o p tim izatio n ,   an d   tr an s p o r tatio n .   J o u r n als  s u ch   as  lectu r e  n o tes  in   c o m p u ter   s cien ce ,   co m p u ter s   an d   in d u s tr i al  en g in ee r in g ,   E u r o p ea n   jo u r n al  o f   o p er atio n al   r esear ch ,   an d   e x p er t  s y s tem s   with   ap p licatio n s   ar e  th e  lead i n g   p la tf o r m s   f o r   r esear ch   p u b l icatio n   in   th is   f ield .   T h e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   en h an ce   o u r   u n d e r s tan d in g   o f   th e  d ev elo p m en t  a n d   r esear ch   tr ajec to r y   with in   t h e   f ield   o f   VR P.  T h ey   s h ed   lig h t  o n   th e  co u n tr ies  an d   to p ics   th at  g ar n er e d   s ig n if ican t  atten tio n   an d   r ese ar ch   ef f o r ts .   T h ese  in s ig h ts   co n tr ib u te  to   th e  o v e r all  co m p r e h en s io n   o f   VR P  an d   p r o v id e  a  f o u n d atio n   f o r   f u tu r e   r esear ch   en d ea v o r s   to   e n h an ce   lo g is tics   d eliv er y   ef f icien c y   a n d   ef f ec tiv e n ess .       ACK NO WL E DG M E N T S   T h is   wo r k   was  s u p p o r ted   b y   Un iv er s itas   Me d an   Ar ea   an d   th e  Dir ec to r ate  Gen e r al   o f   Hig h er   E d u ca tio n ,   Min is tr y   o f   E d u ca tio n ,   C u ltu r e,   R esear ch ,   a n d   T ec h n o l o g y   o f   I n d o n esia  [ Gr an t   Nu m b e r :   1 0 3 /E5 /PG.0 2 . 0 0 . PL/2 0 2 4 ] .   T h e  r esear ch   f u n d in g   p r o v i d ed   b y   T elk o m   Un iv e r s ity ,   wh ich   h as  b ee n   in s tr u m en tal  in   s u p p o r tin g   th is   s tu d y .         RE F E R E NC E S   [ 1 ]   C .   A r c h e t t i ,   L.   P e i r a n o ,   a n d   M .   G .   S p e r a n z a ,   “ O p t i mi z a t i o n   i n   m u l t i mo d a l   f r e i g h t   t r a n s p o r t a t i o n   p r o b l e m s :   a   su r v e y , ”     Eu r o p e a n   J o u r n a l   o f   O p e ra t i o n a l   R e s e a r c h ,   v o l .   2 9 9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 2 0 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e j o r . 2 0 2 1 . 0 7 . 0 3 1 .   [ 2 ]   M .   K .   Z u h a n d a ,   H .   M a w e n g k a n g ,   S .   S u w i l o ,   M a r d i n i n g s i h ,   a n d   O .   S .   S i t o mp u l ,   “ L o g i s t i c s  d i s t r i b u t i o n   s u p p l y   c h a i n   o p t i m i z a t i o n   mo d e l   w i t h   V R P   i n   t h e   c o n t e x t   o f   E - c o mm e r c e , ”   i n   AI P  C o n f e ren c e   Pr o c e e d i n g s ,   2 0 2 3 ,   v o l .   2 7 1 4 ,   p .   0 2 0 0 4 9 ,     d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 5 . 0 1 2 8 4 6 5 .   [ 3 ]   M .   K .   Zu h a n d a   e t   a l . ,   “ O p t i mi z a t i o n   o f   v e h i c l e   r o u t i n g   p r o b l e m   i n   t h e   c o n t e x t   o f   e - c o mm e r c e   l o g i st i c s   d i st r i b u t i o n , ”   E n g i n e e r i n g   L e t t e rs ,   v o l .   3 1 ,   n o .   1 ,   p p .   2 7 9 – 2 8 6 ,   2 0 2 3 .   [ 4 ]   S .   M a l h o t r a   a n d   M .   K h a n d e l w a l ,   “ S o l v i n g   X p r e ssB e e s  l o g i st i c s  p r o b l e m  b y   u si n g   e x a c t   a n d   h e u r i st i c   met h o d , ”   L O G I   –   S c i e n t i f i c   J o u rn a l   o n   T ra n s p o r t   a n d   L o g i s t i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   3 7 – 4 8 ,   J a n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 4 7 8 / l o g i - 2 0 2 2 - 0 0 0 4 .   [ 5 ]   N .   Ja y a r a t h n a ,   J.   La n e l ,   a n d   Z.   A .   M .   S .   Ju m a n ,   “ F i v e   y e a r s  o f   m u l t i - d e p o t   v e h i c l e   r o u t i n g   p r o b l e ms, ”   J o u r n a l   o f   S u st a i n a b l e   D e v e l o p m e n t   o f   T r a n s p o rt   a n d   L o g i st i c s ,   v o l .   5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 9 – 1 2 3 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 4 2 5 4 / j sd t l . 2 0 2 0 . 5 - 2 . 1 0 .   [ 6 ]   M .   S o n g ,   J.   L i ,   Y .   H a n ,   Y .   H a n ,   L.   Li u ,   a n d   Q .   S u n ,   “ M e t a h e u r i s t i c s   f o r   s o l v i n g   t h e   v e h i c l e   r o u t i n g   p r o b l e m  w i t h   t h e   t i me   w i n d o w s  a n d   e n e r g y   c o n su m p t i o n   i n   c o l d   c h a i n   l o g i st i c s, ”   A p p l i e d   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   9 5 ,   p .   1 0 6 5 6 1 ,   O c t .   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a so c . 2 0 2 0 . 1 0 6 5 6 1 .   [ 7 ]   M .   A .   S h b o o l ,   A .   A l - B a z i ,   a n d   R .   A l - H a d e e t h i ,   “ T h e   e f f e c t   o f   c u st o mer  sa t i sf a c t i o n   o n   p a r c e l   d e l i v e r y   o p e r a t i o n s   u s i n g   a u t o n o mo u s   v e h i c l e s :   A n   a g e n t - b a se d   si m u l a t i o n   st u d y , ”   H e l i y o n ,   v o l .   8 ,   n o .   5 ,   p .   e 0 9 4 0 9 ,   M a y   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 2 . e 0 9 4 0 9 .   [ 8 ]   M .   K .   Z u h a n d a ,   N .   I smai l ,   R .   E.   C a r a k a ,   R .   S y a h ,   a n d   P .   U .   G i o ,   “ H y b r i d   l o c a l   sea r c h   a l g o r i t h m  f o r   o p t i mi z a t i o n   r o u t e   o f   t r a v e l l i n g   sa l e sm a n   p r o b l e m , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   A d v a n c e d   C o m p u t e r  S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   9 ,     p p .   3 2 5 – 3 3 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I JA C S A . 2 0 2 3 . 0 1 4 0 9 3 5 .   [ 9 ]   P .   R u d r e s h ,   V .   R a m e sh ,   S .   P .   A n b u u d a y a sa n k a r ,   R .   P .   K i k a n i ,   a n d   A .   K h a n d e l w a l ,   “ Tr a n sp o r t a t i o n   a n d   l o g i s t i c s ma n a g e me n t   i n   a   p u m p   m a n u f a c t u r i n g   i n d u st r y   i n v o l v i n g   su b c o n t r a c t o r s, ”   ARP N   J o u r n a l   o f   E n g i n e e ri n g   a n d   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   9 ,     p p .   6 0 7 0 – 6 0 7 4 ,   2 0 1 6 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       B ib lio metric a n a lysi s   o f m o d el  ve h icle  r o u tin g   p r o b lem  …   ( Mu h a mma d   K h a h fi Zu h a n d a )   599   [ 1 0 ]   S .   M .   N g u y e n ,   “ V i s u a l i z a t i o n   a n d   b i b l i o met r i c   a n a l y si s  o n   t h e   r e s e a r c h   o f   f i n a n c i a l   w e l l b e i n g , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e d   a n d   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 – 1 8 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 1 8 3 3 / I JA A S . 2 0 2 2 . 0 3 . 0 0 2 .   [ 1 1 ]   K .   K .   I n g a l e   a n d   R .   A .   P a l u r i ,   “ F i n a n c i a l   l i t e r a c y   a n d   f i n a n c i a l   b e h a v i o u r :   a   b i b l i o me t r i c   a n a l y s i s, ”   Re v i e w   o f   B e h a v i o r a l   F i n a n c e ,  v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 0 – 1 5 4 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 8 / R B F - 06 - 2 0 2 0 - 0 1 4 1 .   [ 1 2 ]   X .   Li ,   K .   W u ,   a n d   Y .   Li a n g ,   “ A   r e v i e w   o f   a g r i c u l t u r a l   l a n d   f u n c t i o n s :   a n a l y si s  a n d   v i s u a l i z a t i o n   b a s e d   o n   b i b l i o me t r i c s,”     L a n d ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p .   5 6 1 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / l a n d 1 2 0 3 0 5 6 1 .   [ 1 3 ]   C .   D i n c e r   a n d   B .   D i n c e r ,   “ S o c i a l   c o mm e r c e   a n d   p u r c h a s e   i n t e n t i o n :   a   b r i e f   l o o k   a t   t h e   l a s t   d e c a d e   b y   b i b l i o me t r i c s,”   S u s t a i n a b i l i t y   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p .   8 4 6 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / su 1 5 0 1 0 8 4 6 .   [ 1 4 ]   D .   W u ,   H .   K a r i mi - M a l e h ,   X .   Li u ,   a n d   L .   F u ,   “ B i b l i o me t r i c s   a n a l y s i s  o f   r e se a r c h   p r o g r e ss  o f   e l e c t r o c h e m i c a l   d e t e c t i o n   o f   t e t r a c y c l i n e   a n t i b i o t i c s, ”  J o u rn a l   o f   A n a l y t i c a l   Me t h o d s   i n   C h e m i s t ry ,   v o l .   2 0 2 3 ,   p p .   1 – 1 4 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 3 / 6 4 4 3 6 1 0 .   [ 1 5 ]   F .   M a y t a - To v a l i n o ,   C .   Q u i s p e - V i c u ñ a ,   M .   C a b a n i l l a s - L a z o ,   A .   M u n i v e - D e g r e g o r i ,   M .   E.   G u e r r e r o ,   a n d   R .   M e n d o z a ,     “ A   b i b l i o me t r i c   a n a l y s i s  o f   t h e   i n t e r n a t i o n a l   d e n t a l   j o u r n a l   ( 2 0 1 1 - 2 0 2 0 ) , ”   I n t e rn a t i o n a l   D e n t a l   J o u rn a l ,   v o l .   7 3 ,   n o .   1 ,     p p .   1 5 7 – 1 6 2 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i d e n t j . 2 0 2 2 . 0 5 . 0 0 3 .   [ 1 6 ]   P .   K o k o l ,   H .   B l a ž u n   V o š n e r ,   a n d   J.   Z a v r š n i k ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   b i b l i o m e t r i c s   i n   me d i c i n e :   a   h i st o r i c a l   b i b l i o met r i c s   a n a l y s i s, ”   H e a l t h   I n f o rm a t i o n   a n d   L i b r a ri e s J o u rn a l ,   v o l .   3 8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 5 – 1 3 8 ,   Ju n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / h i r . 1 2 2 9 5 .   [ 1 7 ]   M .   K .   Z u h a n d a   e t   a l . ,   “ D e c o d i n g   t h e   n a r r a t i v e :   p a t t e r n s   a n d   d y n a mi c s   i n   mo n k e y p o x   sc h o l a r l y   p u b l i c a t i o n s,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ad v a n c e d   C o m p u t e r  S c i e n c e   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   6 6 4 – 6 7 0 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I JA C S A . 2 0 2 4 . 0 1 5 0 1 6 5 .   [ 1 8 ]   E.   El i h a mi   a n d   M .   M e l b o u r n e ,   “ T h e   t r e n d   o f   ‘ mu l t i c u l t u r a l   e d u c a t i o n ’   i n   2 0 2 1 - 2 0 2 2 :   b i b l i o me t r i c s  ma p p i n g   i n   S c o p u s , ”     J u r n a l   Pe n d i d i k a n   Pr o g res i f ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   4 5 – 5 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 6 0 / j p p . v 1 2 . i 1 . 2 0 2 1 0 4 .   [ 1 9 ]   M .   R o se   a n d   J .   R .   K i t c h i n ,   “ S c o p u s:   s c r i p t a b l e   b i b l i o me t r i c s u s i n g   a   P y t h o n   I n t e r f a c e   t o   S c o p u s,”   S S RN   El e c t r o n i c   J o u r n a l ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 2 1 3 9 / s sr n . 3 3 2 0 4 7 0 .   [ 2 0 ]   L.   Y a n g   a n d   Z .   S u l a i m a n ,   “ B i b l i o met r i c s  a n a l y s i s  o f   s o c i a l   me d i a   a n d   e n t r e p r e n e u r sh i p   r e s e a r c h   u s i n g   S c o p u s   d a t a b a s e , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r o n i c   C o m m e rc e   S t u d i e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   p .   0 9 7 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 7 9 0 3 / i j e c s . 2 1 1 9 .   [ 2 1 ]   A .   C i sn e r o s - B a r a h o n a ,   L .   M a r q u é s  M o l í a s,  N .   S a ma n i e g o - Er a z o ,   M .   I .   U v i d i a - F a ssl e r ,   W .   C a st r o - O r t i z ,   a n d   H .   V i l l a - Y á n e z ,   “ C o mp e t e n c i a   d i g i t a l ,   p r o f e s o r a d o   y   e d u c a c i ó n   s u p e r i o r , ”   H u m a n   Re v i e w .   I n t e rn a t i o n a l   H u m a n i t i e s  Re v i e w   /   R e v i st a   I n t e r n a c i o n a l   d e   H u m a n i d a d e s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   M o n o g r á f i c o ,   p p .   1 – 2 0 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 7 4 6 7 / r e v h u m a n . v 1 2 . 4 6 8 0 .   [ 2 2 ]   A .   S h a msi ,   R .   C .   S i l v a ,   T.   W a n g ,   N .   V .   R a j u ,   a n d   K .   S a n t o s - d ’ A mo r i m,   “ A   g r e y   z o n e   f o r   b i b l i o me t r i c s:   p u b l i c a t i o n s  i n d e x e d   i n   W e b   o f   S c i e n c e   a s a n o n y m o u s,”   S c i e n t o m e t ri c s ,   v o l .   1 2 7 ,   n o .   1 0 ,   p p .   5 9 8 9 – 6 0 0 9 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 1 9 2 - 0 2 2 - 0 4 4 9 4 - 4.   [ 2 3 ]   C .   H e r z o g ,   D .   H o o k ,   a n d   S .   K o n k i e l ,   “ D i me n si o n s:   B r i n g i n g   d o w n   b a r r i e r s  b e t w e e n   sc i e n t o me t r i c i a n s   a n d   d a t a , ”   Q u a n t i t a t i v e   S c i e n c e   S t u d i e s ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   3 8 7 – 3 9 5 ,   F e b .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 6 2 / q ss _ a _ 0 0 0 2 0 .   [ 2 4 ]   T.   B r e u e r ,   P .   S c h a e r ,   a n d   D .   T u n g e r ,   “ R e l e v a n c e   a ss e ssm e n t s,  b i b l i o me t r i c s,  a n d   a l t me t r i c s:   a   q u a n t i t a t i v e   s t u d y   o n   P u b M e d   a n d  a r X i v , ”   S c i e n t o m e t ri c s ,   v o l .   1 2 7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 4 5 5 – 2 4 7 8 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 1 9 2 - 0 2 2 - 0 4 3 1 9 - 4.   [ 2 5 ]   L.   C a st e l l ó - C o g o l l o s ,   A .   S i x t o - C o s t o y a ,   R .   Lu c a s - D o mí n g u e z ,   V .   A g u l l ó - C a l a t a y u d ,   J .   G .   D e   D i o s ,   a n d   R .   A l e i x a n d r e - B e n a v e n t ,   “ B i b l i o me t r i c s   a n d   i n d i c a t o r s   o f   sc i e n t i f i c   a c t i v i t y   ( X I ) :   o t h e r   u s e f u l   r e so u r c e s   i n   t h e   e v a l u a t i o n :   G o o g l e   s c h o l a r ,   m i c r o so f t   a c a d e m i c ,   I f i n d r ,   d i m e n s i o n s  a n d   Le n s.o r g , ”   Ac t a   Pe d i a t ri c a   Es p a n o l a ,   v o l .   7 6 ,   n o .   9 – 1 0 ,   p p .   1 2 3 – 1 3 0 ,   2 0 1 8 .   [ 2 6 ]   G .   V e l a y o s - O r t e g a   a n d   R .   Ló p e z - C a r r e ñ o ,   “ M o st   c i t e d   j o u r n a l s  i n   c o r o n a v i r u s  p a t e n t s  a c c o r d i n g   t o   l e n s. o r g , ”   P ro f e si o n a l   d e   l a   I n f o rm a c i o n ,   v o l .   2 9 ,   n o .   5 ,   p p .   1 – 9 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 1 4 5 / e p i . 2 0 2 0 . se p . 1 9 .   [ 2 7 ]   M .   K .   Z u h a n d a   e t   a l . ,   “ S u p p l y   c h a i n   st r a t e g y   d u r i n g   t h e   C O V I D - 1 9   t e r ms:   sen t i me n t   a n a l y s i s  a n d   k n o w l e d g e   d i sco v e r y   t h r o u g h   t e x t   m i n i n g , ”   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   3 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 2 0 – 1 1 2 7 ,   M a y   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s . v 3 0 . i 2 . p p 1 1 2 0 - 1 1 2 7 .   [ 2 8 ]   J.  C a v i g l i a - H a r r i s,  “ O p e n i n g   t h e   g a t e s:   t h e   i n c r e a si n g   i m p a c t   o f   p a p e r s  b e y o n d   t h e   t o p   f i v e   a n d   o t h e r   c h a n g e s  i n   e c o n o m i c   p u b l i s h i n g , ”   S o u t h e r n   E c o n o m i c   J o u r n a l ,   v o l .   9 0 ,   n o .   2 ,   p p .   4 7 4 – 4 9 6 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / so e j . 1 2 6 5 5 .   [ 2 9 ]   E.   F r a c h t e n b e r g ,   “ C i t a t i o n   a n a l y si s   o f   c o m p u t e r   s y st e ms  p a p e r s,”   Pe e rJ  C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   9 ,   p .   e 1 3 8 9 ,   M a y   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 7 7 1 7 / p e e r j - c s . 1 3 8 9 .   [ 3 0 ]   B .   İ n c e ,   “ A n a l y si s   o f   i n t e r n a t i o n a l   l i t e r a t u r e   o n   b i l i n g u a l   a n d   m u l t i l i n g u a l   t u r k i sh   c h i l d r e n   b y   b i b l i o me t r i c   a n a l y s i s  t e c h n i q u e , ”   S a k a r y a   U n i v e rsi t y   J o u r n a l   o f   E d u c a t i o n ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 6 – 2 7 2 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 9 1 2 6 / s u j e . 1 0 8 2 4 4 6 .   [ 3 1 ]   G .   T h a k u r ,   A .   P a l ,   N .   M i t t a l ,   M .   S .   A .   Y a j i d ,   a n d   F .   G a r e d ,   “ A   s i g n i f i c a n t   e x p l o r a t i o n   o n   m e t a - h e u r i st i c   b a se d   a p p r o a c h e s   f o r   o p t i m i z a t i o n   i n   t h e   w a st e   m a n a g e me n t   r o u t e   p r o b l e ms, ”   S c i e n t i f i c   Re p o rt s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p .   1 4 8 5 3 ,   J u n .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 024 - 6 4 1 3 3 - 1.   [ 3 2 ]   W .   L u ,   S .   H u a n g ,   J.   Y a n g ,   Y .   B u ,   Q .   C h e n g ,   a n d   Y .   H u a n g ,   “ D e t e c t i n g   r e s e a r c h   t o p i c   t r e n d s   b y   a u t h o r - d e f i n e d   k e y w o r d   f r e q u e n c y , ”   I n f o rm a t i o n   Pro c e ss i n g   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   5 8 ,   n o .   4 ,   p .   1 0 2 5 9 4 ,   Ju l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i p m . 2 0 2 1 . 1 0 2 5 9 4 .   [ 3 3 ]   A .   K h a n ,   N .   C h o u d h u r y ,   S .   U d d i n ,   L .   H o s s a i n ,   a n d   L .   A .   B a u r ,   “ L o n g i t u d i n a l   t r e n d s   i n   g l o b a l   o b e s i t y   r e se a r c h   a n d   c o l l a b o r a t i o n :   A   r e v i e w   u si n g   b i b l i o met r i c   met a d a t a , ”   O b e s i t y   Re v i e w s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   4 ,   p p .   3 7 7 – 3 8 5 ,   A p r .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / o b r . 1 2 3 7 2 .   [ 3 4 ]   M .   Te p l i t sk i y ,   E.   D u e d e ,   M .   M e n i e t t i ,   a n d   K .   R .   La k h a n i ,   “ H o w   s t a t u s   o f   r e sea r c h   p a p e r s  a f f e c t s   t h e   w a y   t h e y   a r e   r e a d   a n d   c i t e d , ”   Re se a rc h   Po l i c y ,   v o l .   5 1 ,   n o .   4 ,   p .   1 0 4 4 8 4 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e sp o l . 2 0 2 2 . 1 0 4 4 8 4 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       Mu h a m m a d   K h a h fi   Zu h a n d a           re c e iv e d   th e   B . S . ,   M . S c . ,   a n d   P h . D.  d e g re e   in   m a th e m a ti c s  fro m   Un iv e rsitas   S u m a tera   Uta ra .   Cu rre n tl y ,   h e   wo rk s  a s  a   lec tu re r  i n   t h e   In fo rm a ti c s  En g in e e ri n g   S tu d y   P ro g ra m ,   F a c u lt y   o f   En g in e e ri n g ,   a t  th e   Un iv e rsitas   M e d a n   Are a .   He   a lso   j o in e d   t h e   m e m b e r sh ip   o f   th e   In ter n a ti o n a l  As so c iat io n   o f   E n g i n e e rs  (IAENG ).   His  re se a rc h   in tere sts  a re   b ro a d   a n d   c o v e r  a   wid e   ra n g e   o f   a re a s  in   m a th e m a ti c s,  in c l u d i n g   m a th e m a ti c a l  m o d e ll in g ,   d a ta sc i e n c e ,   o p e ra ti o n s res e a rc h ,   a n d   o p t imiz a ti o n .   His wo rk   in   t h e se   a re a s  h a s  n o t  o n ly   b r o a d e n e d   th e   h o rizo n s  o f   m a th e m a ti c a l  k n o wle d g e   b u t  h a s  a lso   fo u n d   p ra c ti c a l  a p p li c a ti o n s  in   v a ri o u s  in d u str ies   a n d   se c to rs.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  k h a h fi@staff. u m a . a c . id .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.