## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   4 Hal:  51-56 e-ISSN: 2686-3154

## Analisis Rute Distribusi BBM di Pertashop
Menggunakan Metode Saving Matrik
Kushariyadi 1  , Sono 2 , Tri Warcono Adi 3 , Selvia Eka Aristantia 4 , Mohammad Aviciena Taufiqurrahman 5
1,2,3 PEM AKAMIGAS
4 Universitas Islam Negeri Sunan Ampel
5 Universitas Airlangga
hariyadikus@gmail.com

## Abstrak
Pertashop adalah inovasi usaha ritel BBM, LPG dan produk PT  Pertamina (Persero) yang dikelola bersama sebagai bentuk sinergi antara Kementerian Dalam Negeri dan PT Pertamina (Persero) dalam memeratakan energi hingga ke pelosok negeri, Pertashop  merupakan  bagian  program  One  Village  One  Outlet.  Nota  Kesepahaman  antara  PT  Pertamina  (Persero)  Nomor 193/1536A/SJ  dan  Kementerian  Dalam  Negeri  Nomor  SD-06/C00000/2020  –  SO  tentang  dukungan  Pemerintah  dan Masyarakat  Desa  dalam  peningkatan  dan  pengembangan  program  Pertashop.  Dari  Perhitungan  Saving  Matrix  didapatkan penghematan  perhitungan  Jarak  Tree  Logic  dengan  Jarak  Saving  Matrix.  Penghematan  jarak  diperoleh  dari  selisih  antara penghitungan jarak tree logic dan penghitungan jarak saving matrix, yaitu sebesar 3.771 Km. Penghematan Penghitungan Rute tree  Logic  sejumlah  21  Rute  dan  rute  saving  matrik  sejumlah  dua  rute,  yaitu  sebesar  19  rute  penghematan.  Perhitungan penggunaan bahan bakar minyak mobil tangki yang diperoleh dari selisih perhitungan tree logic dengan perhitungan saving matrix adalah sebesar Rp 25.642.800. Dengan perhitungan saving matrix  manajemen dapat melakukan upaya efisiensi atau penghematan jumlah mobil tangki yang beroperasi, jarak tempuh distribusi, penghematan rute dan penghematan bahan bakar minyak. Peneliti juga mengharapkan dengan adanya analisis data, penghematan dapat mengurangi emisi gas rumah kaca dan polusi udara, seiring dengan pengurangan pemakaian kendaraan operasional mobil tangki dan konsumsi bahan bakar kendaraan yang  bertugas  melakukan  distribusi.  Segenap  upaya  untuk  menjaga  keberlanjutan  lingkungan  dalam  rantai  distribusi bahan bakar minyak perlu terus dilakukan oleh manajemen .
Kata Kunci: Distribusi, Pertashop, Saving Matrix, Penghematan, Konsumsi Bahan Bakar.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Program  Pertashop  adalah  inovasi  usaha  ritel  BBM,  LPG  dan  produk  PT.Pertamina  (Persero)  yang  dikelola bersama  sebagai  bentuk  sinergi  antara  Kementerian  Dalam  Negeri  dan  PT.Pertamina  (Persero)  dalam memeratakan energy hingga ke pelosok negeri, Pertashop merupakan bagian program One Village One Outlet [1]. Kementerian Dalam Negeri bersama PT Pertamina (persero) berupaya memberikan akses pemenuhan BBM dan Produk PT.Pertamina (Persero) lainnya sampai tingkat Desa [2]. Keberadaan Pertashop di tingkat Desa menjamin kualitas dan kuantitas BBM dan Produk PT.Pertamina (Persero) lainnya sampai kepada masyarakat serta memberi nilai tambah bagi Desa untuk memanfaatkan potensi yang ada di Desa [3].
Nota Kesepahaman antara PT.Pertamina (Persero) Nomor 193/1536A/SJ dan Kementerian Dalam Negeri Nomor SD-06/C00000/2020  –  SO  tentang  dukungan  Pemerintah  dan  Masyarakat  Desa  dalam  peningkatan  dan pengembangan program Pertashop, Tujuan dilaksanakannya program Pertashop ini adalah mendekatkan pelayanan BBM, LPG, Pelumas dan produk ritel Pertamina lainnya ke konsumen akhir  [4]. Pertashop tersebar di berbagai lokasi dengan kepadatan yang bervariasi [5]. Hal ini menciptakan tantangan dalam merancang rute distribusi yang efisien,  terutama  ketika  terdapat  kendala  geografis,  regulasi,  dan  kondisi  jalan  yang  berbeda  di  setiap  wilayah. Distribusi BBM merupakan bagian krusial dalam rantai pasokan industri minyak dan gas [6]. Untuk memastikan ketersediaan  BBM  yang  optimal  di  Pertashop,  diperlukan  sistem  distribusi  yang  efisien  [7].  Efisiensi  ini  dapat dicapai melalui pemilihan rute distribusi yang optimal, sehingga biaya dan waktu perjalanan dapat diminimalkan [8]. Biaya operasional dalam distribusi BBM mencakup biaya bahan bakar, biaya perawatan armada, dan biaya waktu  perjalanan  [9].  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  analisis  rute  distribusi  untuk  meminimalkan  biaya operasional dan meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya [10]. Metode  Saving  Matrix merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menemukan solusi yang mendekati optimum pada permasalahan rute distribusi. Metode  ini  bekerja  dengan  mengidentifikasi  potensi  penghematan  dalam  rute-rute  yang  dihasilkan,  dengan mempertimbangkan penggabungan rute-rute yang memiliki overlapping [11]. Selain dari aspek ekonomis, analisis rute distribusi yang efisien juga berpotensi memberikan dampak positif pada lingkungan [12]. Pemilihan rute yang optimal dapat mengurangi emisi gas rumah kaca dan polusi udara, seiring dengan pengurangan konsumsi bahan
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 4 (2023) 51-56
bakar kendaraan distribusi [13]. Dengan latar belakang ini, analisis rute distribusi BBM ke Pertashop menggunakan metode  Saving  Matriks  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  positif  terhadap  efisiensi  operasional, penghematan biaya, dan keberlanjutan lingkungan dalam rantai distribusi BBM [14].
Distribusi meliputi kegiatan pengawasan, pemesanan, transportasi, dan pencatatan pada proses ini biasanya pihak Konsumen melakukan pemesanan ke pihak depot, setelah itu maka akan di lakukan pengiriman barang dari depot ke Konsumen [15]. Jaringan distribusi biasanya digunakan untuk mencapai tujuan dari supply chain, mulai dari biaya  rendah  sampai  pada  biaya  yang  tinggi  terhadap  permintaan  Konsumen  Distribusi  juga  melibatkan  semua aspek dalam pengiriman barang kepada konsumen [16]. Oleh sebab itu distribusi merupakan proses utama dari material handling, karena material handling merupakan suatu perpindahan material pada setiap saat dan setiap titik. Adapun  beberapa  penyebab  permasalahan  yang  di  alami  dalam  pendistribusian  BBM  yang  berkaitan  dengan optimasi jaringan distribusi ialah pada titik suplay depot [17]. Titik suplay depot sangat mempengaruhi kelancaran suatu  proses  pendistribusian  BBM,  sehingga  BBMsampai  ke  SPBU  dengan  aman  dan  tepat.  Pendistribusian merupakan salah satu elemen penting dalam pemasaran. Distribusi atau dengan kata lain penyaluran memiliki arti yaitu  sebuah  kegiatan  yang  dilaksanakan  untuk  memperlancar  atau  mempermudah  proses  penyaluran  sebuah barang dan jasa dari konsumen satu ke konsumen lainnya [18]. Distribusi dapat diartikan sebagai sebuah kegiatan pemasaran yang bertujuan untuk memperlancar dan mempermudahkan penyampaian sebuah produk dari produsen ke konsumen, sehingga tepat sasaran [19]. Sehingga sebuah produk yang didistribusikan harus sangat diperhatikan secara  mendetail,  terlebih  jika  sebuah  perusahaan  memiliki  beberapa  titik  pengiriman  produk,  maka  harus merancang rute distribusi atau penyaluran yang tepat agar kepuasan konsumen dapat terjamin [20].
Biaya  produk  sebuah  perusahaan  manufaktur  banyak  dihabiskan  pada  aktivitas  distribusi  [21].  Oleh  karena  itu evaluasi  perbaikan  dengan  metode  distribusi  selalu  dilakukan  secara  terus  menerus  [22].  Salah  satu  metode penentuan  rute  distribusi  adalah  Saving  Matrix  yang  merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk menjadwalkan sejumlah terbatas kendaraan dari suatu fasilitas dan jumlah kendaraan dalam armada ini dibatasi dan mereka mempunyai kapasitas maksimum yang berlainan [23]. Tujuan dari metode ini adalah untuk memilih penugasan kendaraan dan routing sebaik mungkin [24]. Tujuan dari penelitian ini adalah dihasilkannya Jalur baru distribusi dan transportasi dari Produsen ke Konsumen, melakukan efisiensi terhadap jumlah armada BBM dan BBM dapatkan Menganalisis jalur baru untuk rute yang lebih efisien serta menentukan pemilihan rute yang optimal dapat  mengurangi  emisi  gas  rumah  kaca  dan  polusi  udara,  seiring  dengan  pengurangan  konsumsi  bahan  bakar kendaraan distribusi. keberlanjutan lingkungan dalam rantai distribusi BBM.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian menggunakan model penelitian Kuantitatif dengan pola Peta Jalan Penelitian ini mengikuti peta jalan penelitian program studi Logistik Migas yaitu Fishbone Roadmap Penelitian Creating Value Chain For Oil and Gas Product (Menciptakan Rantai Nilai Untuk Produk Migas) Topik tentang Outbond Logistik sub topik Deliveri to Customer (Pengiriman ke Pelanggan). Bahan atau Data yang diperoleh baik dari studi literature maupun dari teknik wawancara diteliti dengan metoda analisa deskriptif kualitatif yaitu data yang diperoleh akan digambarkan sesuai dengan keadaan sebenarnya, apa  yang dikatakan responden baik secara lisan  maupun tulisan,  yang akan diteliti  dan  dipelajari  sebagai  satu  kesatuan  yang  utuh,  untuk  kemudian  dilakukan  analisis  guna  menjawab permasalahan  yang  diajukan  dan  mencari  jalan  keluar  yang  diharapkan  hingga  akhirnya  akan  di  dapat  suatu penelitian yang ilmiah. Prosedur atau langkah langkah dalam penelitian adalah dimulai dari identifikasi masalah yaitu permasalahannya adalah efisiensi Mobil tangki, rute serta BBM selanjutnya melengkapi data dengan studi pustaka atau melihat langsung ke lapangan, kemudian mengumpulkan data data yang ada dilapangan , setelah itu data  diolah  dengan  menganalisa  perhitungan  Tree  Logic  dan  perhitungan  Saving  Matrix  dan  kemudian menyimpulkan hasil dari perhitungan.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
NVRP adalah pola penghitungan distribusi transportasi dari Pertamina dengan menggunakan Tree Logic dimana pengiriman  BBM  ke  Pertashop  kemudian  kembali  lagi  ke  TBBM,  sedangkan  VRP  penghitungan  dengan menggunakan Saving Matrix menunjukkan penghematan yang bisa diterapkan dengan menggabungkan beberapa customer  menjadi  satu  rute  perjalanan.  Misalkan  pengantaran  customer  1  dengan  customer  2  dilakukan  secara terpisah, maka jarak yang ditempuh adalah jarak dari depot ke customer 1 kemudian kembali ke depot ditambah dengan jarak antara depot ke customer 2 kemudian kembali lagi ke depot. Apabila digabungkan, maka jarak yang ditempuh hanya dari depot ke customer 1 lalu ke customer 2 dan jarak dari customer 2 ke depot.
Vehicle Routing Problem (VRP) Saving Matrix adalah sebuah cakupan masalah yang didalamnya terdapat sebuah problem dimana terdapat sejumlah rute untuk sejumlah kendaraan yang berada pada satu depot atau lebih yang
harus  ditentukan  jumlahnya  agar  tersebar  secara  geografis  supaya  bisa  melayani  konsumen-  konsumen  yang tersebar. Setiap kendaraan memiliki kapasitas angkut, dan setiap Pertashop memiliki demand. Tujuan dari VRP Saving Matrix yaitu mengantarkan produk pada konsumen dengan biaya minimum melalui rute kendaraan yang keluar-masuk depot TBBM. Data Tree Logic adalah data yang diambil dari TBBM yang merupakan data rencana distribusi dengan data antara lain data Pertashop, data jarak Pertashop dan data demand Pertashop.

## Gambar 1. Tree Logic Distribusi Bahan Bakar Minyak
Data tree logic adalah data pengiriman dari pertashop angka 1 setelah mobil tangki mengirim BBM dengan jarak tempuh 95 Km. dan mempunyai demand 800 Liter kemudian Mobil Tangki kembali ke TBBM. Dari pertashop angka 2 setelah mobil tangki mengirim BBM dengan jarak tempuh 129 Km. dan mempunyai demand 700 Liter kemudian Mobil Tangki kembali ke TBBM. Dari pertashop angka 3 setelah mobil tangki mengirim BBM dengan jarak  tempuh  157  Km.  dan  mempunyai  demand  900  Liter  kemudian  Mobil  Tangki  kembali  ke  TBBM.  Dari pertashop angka 4 setelah  mobil tangki  mengirim BBM dengan jarak tempuh 80 Km. dan  mempunyai demand 1.000 Liter kemudian Mobil Tangki kembali ke TBBM. Dari pertashop angka 5 setelah mobil tangki mengirim BBM  dengan  jarak  tempuh  113  Km.  dan  mempunyai  demand  600  Liter  kemudian  Mobil  Tangki  kembali  ke TBBM. Dari pertashop angka 6 setelah mobil tangki mengirim BBM dengan jarak tempuh 85 Km. dan mempunyai demand  1.200  Liter  kemudian  Mobil  Tangki  kembali  ke  TBBM.  Dari  pertashop  angka  7  setelah  mobil  tangki mengirim BBM dengan jarak tempuh  85 Km. dan mempunyai demand 600 Liter kemudian Mobil Tangki kembali ke  TBBM.  Dari  pertashop  angka  8  setelah  mobil  tangki  mengirim  BBM  dengan  jarak  tempuh  63  Km.  dan mempunyai  demand  500  Liter  kemudian  Mobil  Tangki  kembali  ke  TBBM.  Dan  seterusnya  hingga    pertashop angka 21 setelah mobil tangki mengirim BBM dengan jarak tempuh 68 Km. dan mempunyai demand 600 Liter kemudian Mobil Tangki kembali ke TBBM.
Data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 2 Desa ngayam adalah 12 Km., data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 3 Desa Sukorejo adalah 26 Km., Data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 4 Desa ngayam adalah 49 Km., data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 5 Desa Kanor adalah 40 Km., Data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 6 Desa ngayam adalah 35 Km., data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 7 Desa Brangkal adalah 46 Km., Data jarak antar Pertashop 1  Desa  Ngasem  dan  Pertashop  8  Desa  Tlogo  adalah  50  Km.,  data  jarak  antar  Pertashop  1  Desa  Ngasem  dan Pertashop 9 Desa Ketileng  adalah 21 Km., Data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 10 Desa Waton adalah 42 Km., data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 11 Desa sumberarum adalah 13 Km., Data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 12 Desa Gondang adalah 39 Km., data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 13 Desa Mayang  adalah 31 Km., Data jarak  antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 14 Desa Pekuwon adalah 32 Km., data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 15 Desa Kesongo adalah 40 Km., Data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 16 Desa Ngambon adalah 19 Km., data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem  dan Pertashop 17 Desa Tlatah  adalah 13 Km., dan seterusnya hingga Data jarak antar Pertashop 1 Desa Ngasem dan Pertashop 21 Desa Sidodadi adalah 21 Km., dan data jarak antar Pertashop 20 Desa Jampet dan Pertashop 21 Desa Sidodadi  adalah 27 Km.
Menghitung Perbaikan Rute Saving Matrix dengan Kap.Mobil Tangki 8 Kl Perhitungan dengan melihat Saving Matrix  dengan  perhitungan  angka  yang  terbesar  kemudian  memasukkan  perhitungan  Demand  dengan  melihat kapasitas Mobil Tangki 8 Kl.

## Gambar 2. Rute Saving Matrix
Berdasarkan perhitungan dari Saving Matrik dengan mengurutkan dari saving yang terbesar sampai dengan yang terkecil didapatkan hasil perubahan rute sebagai berikut :
Rute 1 - Dari TBBM ke Pertashop 1 yang jaraknya 95 Km. dengan demand 800 L menuju pertashop 2 dengan demand 700 L , kemudian menuju Pertashop 3 dengan demand 900 L,  menuju Pertashop 4 dengan demand 1.000 L , terus menuju Pertashop 5 dengan demand 600 L , terus menuju pertashop 6 dengan demand 1.200 L, selanjutnya menuju Pertashop 7 dengan demand 600 L, terus menuju pertashop 8 dengan demand 500 L, selanjutnya menuju Pertashop  9  dengan  demand  800  L,  terus  menuju  Pertashop  10  dengan  demand  600  L  dan  kembali  ke  TBBM dengan jarak 90 Km , untuk total demand semuannya adalah sebanayak 7.700 Liter bisa diangkut menggunakan Mobil Tangki dengan kapasitas 8 ton. Rute 2 -  Dari TBBM ke Pertashop 12 yang jaraknya 114 Km. demandnya sebesar 1.000 L, menuju Pertashop 12 demandnya sebesar 1100 L, menuju Pertashop 13 demandnya sebesar 700 L,  menuju  pertashop  14  demandnya  600  L,  menuju  Pertashop  15  demandnya  600  L,  menuju  pertashop  16 demandnya  sebesar  600  L,  menuju  Pertashop  17  demandnya  sebesar  600  L,  menuju  Pertashop  18  demandnya sebesar 600 L, menuju Pertashop 19 demandnya sebesar 700 L, menuju Pertashop 20 demandnya sebesar 600 L, menuju Pertashop 21 demandnya 600 L dan mobil tangkinya kembali ke TBBM dengan jarak 68 Km. Jadi total demand seluruhnya di rute ke 2 ini sebanyak 7.700 L dan bisa menggunakan Mobil Tangki dengan kapasitas 8 ton

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  Analisis  penelitian  distribusi  BBM  dari  Terminal  BBM  Tuban  ke  Pertashop  di  Kabupaten Bojonegoro  dengan  metode  Saving  Matrix,  maka  diperoleh  efisiensi  sebagai  berikut  penghematan  perhitungan jarak  tree  logic  dengan  jarak  saving  matrix,  penghitungan  jarak  tree  logic  (4.700  Km)  dikurangi  dengan penghitungan  jarak  saving  matrix  (929  Km)  dengan  hasil  penghematan  jarak  sebesar  3.771  Km.  Penghematan penghitungan  rute  tree  logic  sejumlah  21  rute  dikurangi  dengan  jumlah  rute  saving  matrik  sejumlah  dua  rute diperoleh hasil 19 jumlah rute. Perhitungan penggunaan mobil tangki dengan menggunakan kapasitas 8 kilo liter. Perhitungan penggunaan bahan bakar minyak mobil tangki - perhitungan tree logic dengan menggunakan jarak tempuh 4.700 km dan biaya bio solar Rp 6.800,- dan perhitungan saving matrix dengan menggunakan jarak tempuh 929  km  dan  biaya  bio  solar  Rp  6.800,-  menghasilkan  penghematan  biaya  bahan  bakar  minyak  sejumlah  Rp 25.642.800,-. Dengan perhitungan saving matrix manajemen dapat melakukan upaya efisiensi atau penghematan jumlah mobil tangki yang beroperasi, jarak tempuh distribusi, penghematan rute dan penghematan bahan bakar minyak. Peneliti juga mengharapkan dengan adanya analisis data, penghematan dapat mengurangi emisi gas rumah kaca dan polusi udara, seiring dengan pengurangan pemakaian kendaraan operasional mobil tangki dan konsumsi bahan  bakar  kendaraan  yang  bertugas  melakukan  distribusi.  Segenap  upaya  untuk  menjaga  keberlanjutan lingkungan dalam rantai distribusi bahan bakar minyak perlu terus dilakukan oleh manajemen. Saran yang perlu
peneliti berikan berdasarkan hasil penelitian ini adalah dengan mengubah rute yang lama menjadi rute yang baru. Dalam  hal  distribusi  bahan  bakar  minyak,  manajemen  sebaiknya  menggunakan  mobil  tangki  yang  mempunyai kapasitas 8 ton. Saran lain  yang diberikan bagi peneliti selanjutnya adalah dapat menggunakan  metode analisis lain untuk terus melakukan optimasi bagi kegiatan operasional pendistribusian bahan bakar minyak.

## Daftar Pustaka
[1] Ballow, R. H. (2004). Business logistics/supply chain management : planning, organizing, and controlling the supply chain, 5th ed. Pearson/Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J.
[2] Rushton, R. A. (2019). The Handbook of Logistic and Distribution Management, 5th ed. United Kingdom.
[3] Poot, A., Kant, G., & Wagelmans, A. P. M. (2022). A savings based method for real-life vehicle routing problems. J. Oper. Res. Soc., 53(1), 57–68.
[4] Nurlathifah, E., Pudjiantoro, F. K. P., Ammar, N., Sutopo, W., & Yuniaristanto, Y. (2020). Optimalisasi Rute Distribusi BBM dengan Penerapan Capacitated Vehicle Routing Problem dan Excel Solver di Kabupaten Magetan. Teknoin, 26(2), 116– 126. doi: 10.20885/teknoin.vol26.iss2.art3.
[5] R. Delvin Oraplean and O. Venriza, “Analisis Jalur Distribusi Bbm Menggunakan Metode Vehicle Routing Problem Di Fuel Terminal Ampenan,” Rio Delvin Oraplean, SNTEM, vol. 1, no. November, pp. 1494–1500, 2021.
[6] Kadir Abdul, “Dalam Pertumbuhan Ekonomi Nasional,” Transp. Peran Dan Dampaknya Dalam Pertumbuhan Ekon. Nas., vol. 1, pp. 121–131, 2006.
[7] Pujawan, N. (2017). Buku Panduan Suplai Dan Distribusi. Jakarta: PT. Pertamina (Persero).
[8] A. Faisal. (2018). Panduan Angkutan Mobil Tangki Volume I Manajemen Kendaraan. Jakarta: Pt Pertamina (Persero) Direktorat Pemasaran Dan Niaga.
[9] A. F. Abdurrahman, A. Y. Ridwan, and B. Santosa. (2019). Penyelesain Vehicle Routing Problem (VRP) dalam Penugasan Kendaraan dan Penentuan Rute untuk Meminimasi Biaya Transportasi pada PT. XYZ dengan Menggunakan Algoritma Genetika. J. Tek. Ind., 9(1), 16–24. doi: 10.25105/jti.v9i1.4783.
[10] Suparjo. (2017). Metode Saving Matrix Sebagai Metode Alternatif Untuk Efisiensi Biaya Distribusi. Media Ekonomi Dan Manajemen, 32(2), 137–153.
[11] R. A. Pratama. (2020). Optimasi Rute Distribusi Dengan Menggunakan Metode Saving Matrix Pada Ikm Jayasari Di Cipaku Kabupaten Ciamis. J. Mhs. Ind. Galuh, 1(1), 108–119.
[12] Kushariyadi. (2023). Distribusi dan Transportasi Bio Solar di Jawa Timur. Jurnal Bisnisman: Riset Bisnis dan Manajemen, 4(3), 77-91.
[13] Kushariyadi. (2022). Optimasi Distribusi Transportasi Bahan Bakar Minyak (BBM) Jenis Bio Solar di Jawa Tengah , Jurnal Nusantara, 9(1), 162-169.
[14] Tannady, H., Dwi Susmantoro, T., & Hendra, T. (2023). The Application of Exponential Comparison Method and Analytical Hierarchy Process to Analyze Supply Chain Performance. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi , 5 (1), 58–62.
[15] Sarah, S., Aswita, D., Ainun, N., Maulidar, M., & Azzarkasyi, M. (2022). The development of HOTS-based assessment instruments on educational statistics. International Journal of Trends in Mathematics Education Research , 5 (1), 38-43.
[16] Jefriyanto, J., Ainun, N., & Al Ardha, M. A. (2023). Application of Naïve Bayes Classification to Analyze Performance Using Stopwords. Journal of Information System, Technology and Engineering , 1 (2), 49-53.
[17] Ainun, N., & Jefriyanto, J. (2023). Development of Kirchoff’s Law Drawing Tools to Improve Student’s Science Skills in Learning Process of Direct Flow Circuits. Journal of Information System, Technology and Engineering , 1 (2), 32-37.
[18] Setyawan, A. A. (2022). Effect of Quality Management Practices, and Digital Innovation on Organizational Performance  Mediated  by  Competitiveness  Strategy  and  Moderated  by  Industrial  Collaboration  at Vocational Colleges in Indonesia. ITALIENISCH , 12 (2), 1096-1100.
[19] Setyawan,  A.  A.,  Prabowo,  H.,  Simatupang,  B.,  &  Pradipto,  Y.  D.  (2023).  The  Influence  of  Quality Management  Practices  and  Digital  Innovation  on  Organizational  Performance  Mediated  by Competitiveness  Strategy  and  Moderated  Industrial  Collaboration  in  Vocational  Higher  Education  in Indonesia. Tec Empresarial , 18 (1), 398-403.
[20] Wijayanti,  C.  E.,  Wibowo,  A.,  Suyudi,  S.,  &  Setyawan,  A.  (2020).  Hubungan  Efisiensi  dan  Efektifitas dengan Kepuasan Pengguna Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Penghargaan Bagi Karyawan Pada Pabrik  Plastik"  Sukses  Mandiri"  di  Sokaraja  Wetan. Jurnal  HUMMANSI  (Humaniora,  Manajemen, Akuntansi) , 3 (1), 47-55.
[21] Mardiah,  A.  (2019). The  Influence  Of  Store  Layout,  Interior  Display,  And  Human  Variable  Related  To Shopping Orientation At Matahari Basko Grand Mall Padang. Jurnal Ecogen , 2 (1), 27-33.
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 4 (2023) 51-56
[22] Sudirjo, F., Syamsuri, H., Mardiah, A., Widarman, A., & Novita, Y. (2023). Analysis of The Influence of Customer Perceived Benefit, Ease of Use and Sales Promotion on The Decision to Use Digital Wallets for Shopeepay Customers. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , 63-68.
[23] Budiarto, B. W., Haes, P. E., Nawarcono, W., Mardiah, A., & Apriyono, T. (2023). The Influence Of E- Customer  Satisfaction,  E-Service  Quality  And  Sales  Promotion  On  E-Customer  Loyalty  Of  Tokopedia Customers. JEMSI (Jurnal Ekonomi, Manajemen, dan Akuntansi) , 9 (6), 2472-2479.
[24] Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2013). Unified Theory of Acceptance and Use of Technology: A Synthesis and the Road Ahead. Journal of the Association for Information Systems .