## PENERAPAN ALGORITMA TABU SEARCH PADA MODEL ACVRP UNTUK MENENTUKAN RUTE PENGANGKUTAN SAMPAH YANG OPTIMAL DI KECAMATAN KALIDONI
Rani Elekta Togatorop 1 , Fitri Maya Puspita 2 , Evi Yuliza 3 , Novi Rustiana Dewi 4 , Sisca Octarina 5 1, 2, 3, 4, 5 Universitas Sriwijaya, Jl. Masjid Al Gazali, Bukit Lama, Palembang, Sumatra Selatan, Indonesia Email: 2 fitrimayapuspita@unsri.ac.id

## ABSTRACT
The article discusses about the application of the Tabu Search Algorithm on the ACVRP model to find the optimal waste transportation route in Kalidoni District. ACVRP is an asymmetric distance matrix where the trip from place i to j is not the same  as  the  trip  from  place  j  to  i. The  algorithm  process  moves  from  one  solution  to  the  next  by  choosing  the  best solution that is on the Tabu List. The results showed that the shortest route obtained from calculations using the first Tabu Search Algorithm, which was 9.1 Km, was found in the 0th iteration, with the route (0 - 1) namely TPA Sukawinatan – TPS 1 (Jl. Prajurit Nazaruddin). The second is 17.7 km in the 1st iteration, with the route (6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0) namely TPS 6 (Jl. Mayor Zen Mata Merah (Depan SMA N 7)) – TPS 4 (Jl. Arozak (Depan Halte Sekojo)) – TPS 5 (Jl. Arozak  (Depan  SPBU  Sekojo)) – TPS  3  (Jl.  Arozak  (Depan  Perumahan  Buana  Hijau)) – TPS  2  (Jl.  Arozak  (Depan Perumahan Kedamaian)) – TPA Sukawinatan.
Keywords: ACVRP model, Tabu Search Algorithm

## ABSTRAK
Penulisan  artikel  ini  membahas  mengenai  penerapan  Algoritma  Tabu Search pada  model  ACVRP  untuk  mencari  rute pengangkutan sampah yang optimal di Kecamatan Kalidoni. ACVRP merupakan matriks jarak asimetris dimana perjalanan dari tempat i ke j tidak sama dengan perjalanan dari tempat j ke i. Proses algoritma berpindah dari satu solusi ke solusi berikutnya dengan memilih solusi terbaik yang ada pada Tabu List . Hasil penelitian menunjukkan bahwa rute terpendek yang diperoleh dari perhitungan menggunakan Algoritma Tabu yaitu berjarak 17,7 km pada iterasi 1, dengan rute (6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0) yaitu TPS 6 (Jl. Mayor Zen Mata Merah (Depan SMA N 7)) – TPS 4 (Jl. Arozak (Depan Halte Sekojo)) – TPS 5 (Jl. Arozak (Depan SPBU Sekojo)) – TPS 3 (Jl. Arozak (Depan Perumahan Buana Hijau)) – TPS 2 (Jl. Arozak (Depan Perumahan Kedamaian)) – TPA Sukawinatan.
Kata kunci: model ACVRP, Algoritma Tabu Search
Dikirim: 07 Januari 2022.; Diterima: 16 Juli 2022; Dipublikasikan: 30 September 2022 Cara sitasi: Togatorop, R. E., Puspita, F. M., Octarina, S., Yuliza, E., & Dewi, N. R. (2022). Penerapan Algoritma Tabu Search pada  Model  ACVRP  untuk  menentukan  rute  pengangkutan  sampah  yang  optimal  di  kecamatan  Kalidoni. Teorema : Teori dan Riset Matematika, 7 (2), 303 – 310. DOI: http://dx.doi.org/10.25157/teorema.v7i2.6947

## PENDAHULUAN
Sistem pembuangan sampah di Kota Palembang dilakukan secara bertahap. Sampah yang telah dikumpulkan di Tempat Pembuangan Sementara (TPS) yang disediakan oleh Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan (DLHK) Kota Palembang di setiap Wilayah Kerja (WK) diangkut menggunakan kendaraan pengangkut sampah, menuju TPA Sukawinatan dan kembali ke TPS untuk melanjutkan pengangkutan dan seterusnya sampai selesai. Kondisi TPS di setiap wilayah kerja yang beragam dengan kapasitas yang berbeda-beda,  permasalahan  tersebut  dapat  digolongkan  sebagai Vehicle  Routing  Problem (VRP) (Indrawati et al ., 2016; Bernardo et al ., 2020). VRP didefinisikan sebagai masalah dalam merancang rute kendaraan  dengan  tujuan  meminimumkan  biaya  yang  biasanya  erat  kaitannya  dengan  jarak  tempuh (Hartono et al ., 2018; Puspita & Permatasari, 2017). Salah satu variasi VRP adalah Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) dimana proses pengangkutan sampah memperhitungkan kapasitas kendaraan dan kapasitas permintaan pada setiap rute (Yuliza et al ., 2020; Puspita et al ., 2021). CVRP dibagi menjadi dua bentuk yaitu CVRP simetris, yaitu perjalanan dari tempat i ke j sama dengan perjalanan dari tempat j ke  i  sehingga  matriks  jarak  yang  dihasilkan  simetris  (Kubil et  al .,  2018).  Bentuk  kedua  adalah  CVRP asimetris dimana perjalanan dari tempat i ke j tidak sama dengan perjalanan dari tempat j ke i sehingga matriks jarak yang dihasilkan asimetris(Li et al ., 2019; Leggieri & Haouari, 2018).
Afandi  et  al.  (2022)  secara  umum  pencarian  rute  terpendek  dapat  dibedakan  menjadi  dua metode,  yaitu  metode  konvensional  dan  metode  metaheuristik.  Metode  konvensional  menggunakan perhitungan  matematis  murni,  sedangkan  metode  metaheuristik  diterapkan  menggunakan  perhitungan kecerdasan  buatan.  Metode  metaheuristik  terdiri  dari  beberapa  macam  algoritma  seperti  Simulated Annealing, Genetic Algorithm, Cross Entropy, Partical Swarm Optimization, dan Tabu Search Algorithm (Cheikh-Graiet et al ., 2020; Mohammed & Duffuaa, 2020). Tabu Search adalah  algoritma  untuk  menyelesaikan  masalah  optimasi  yang  menggunakan memori  jangka  pendek  untuk  menjaga  proses  pencarian  agar  tidak  terjebak  pada  optimum  lokal  dan strategi untuk secara selektif mencari ruang keadaan suatu masalah (Schermer et al ., 2019; Gmira et al ., 2021). Konsep dasar Tabu Search adalah setiap tahap bertujuan untuk menghasilkan fungsi yang paling optimal tanpa terjebak pada solusi awal yang ditemukan selama tahap ini. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mencegah pengulangan dan menemukan solusi yang sama pada iterasi berikutnya (Rahmadhini et al ., 2018; Riswan et al ., 2020; Xia et al ., 2018).
Simanjuntak (2019) telah mendesain rute optimal pengangkutan sampah di Kota Palembang dengan model Demand robust Counterpart Open Capacitated Vehicle Routing Problem With Time Windows  and  Deadline (DRC-OCVRPtw,d)  berbasis  Lingo  13.0,  yang  memperhatikan  waktu  dan ketidakpastian  data  pada  volume  sampah.  Penelitian  tersebut  mengasumsikan  bahwa  jarak  dari TPA ke TPS sama dengan jarak dari TPS ke TPA, sehingga matriks jarak yang terbentuk adalah symmetric . Namun pada kenyataan yang terdapat di lapangan, tidak semua jarak dari TPA ke TPS sama dengan jarak dari TPS ke TPA (Lesmana et al ., 2018).
Penelitian ACVRP menggunakan Algoritma Tabu Search disini memfokuskan pada kondisi nyata yang terjadi di lapangan berupa matriks jarak asimetris dengan kata lain jarak dari TPS A ke TPS B belum tentu sama dengan jarak dari TPS B ke TPS A pihak khususnya Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan (DLHK)  Kota  Palembang  dalam  menentukan  rute  pengangkutan  sampah  yang  optimal  di  Kecamatan Kalidoni.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  algoritma  tabu search pada  model  ACVRP ( Asymmetric  Capacitated  Vehicle  Routing  Problem )  untuk  pengangkutan  sampah  di  Kecamatan Kalidoni, serta menentukan rute optimal Pengangkutan Sampah di Kecamatan Kalidoni.

## METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini,  akan  diperkenalkan  model  ACVRP  (Leggieri  &  Haouari,  2018)  yang  dapat dirumuskan sebagai berikut:
(1)
Kendala:
(2)
(3) (4) (5) (6) (7) Keterangan: fungsi tujuan untuk meminimalkan jarak perjalanan dari i ke j jarak dari i ke j perjalanan dari i ke j kendaraan yang sama
batas bawah jumlah minimum kendaraan yang dibutuhkan untuk TPS TPS (Tempat Pembuangan Sampah)
himpunan {0,1,…,n} verteks, di mana verteks 0 menunjukkan TPA dan verteks 1,...,n mewakili TPS titik asal (TPA) titik tujuan (TPS)
fungsi bilangan bulat yang kurang dari atau sama dengan volume sampah dari TPS kapasitas kendaraan
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pendataan  dari  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan  Kebersihan  (DLHK)  berupa  data  jenis kendaraan, lokasi TPS, jenis TPS, kapasitas TPS, dan volume sampah di masing-masing Wilayah Kerja Kecamatan Kalidoni.
2. Mendeskripsikan  data  dari  TPA  ke  TPS  dan  antar  TPS  di  Kecamatan  Kalidoni  dan pengumpulan data jarak dengan mengukur jarak dari masing-masing TPA ke TPS dan antar TPS menggunakan Google Maps.
3. Implementasikan  langkah-langkah  mencari  rute  optimal  menggunakan  algoritma  Tabu Search secara manual.
4. Menentukan rute pengangkutan sampah yang optimal di Kecamatan Kalidoni.
5. Analisis hasil dari langkah 4.
HASIL DAN PEMBAHASAN Pada  bagian  ini,  penulis  menjelaskan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Pendataan dari Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan (DLHK) berupa data jenis kendaraan, lokasi TPS,  jenis  TPS,  kapasitas  TPS,  dan  volume  sampah  di  masing-masing  Wilayah  Kerja  Kecamatan Kalidoni.
2. Mendeskripsikan data dari TPA ke TPS dan antar TPS di Kecamatan Kalidoni dan pengumpulan data jarak dengan mengukur jarak dari masing-masing TPA ke TPS dan antar TPS menggunakan Google Maps.
3. Implementasikan langkah-langkah mencari rute optimal menggunakan algoritma Tabu Search secara manual.
4. Menentukan rute pengangkutan sampah yang optimal di Kecamatan Kalidoni.
5. Analisis hasil dari langkah 4.
Data penelitian ini berupa data TPA dan TPS yang diambil dari Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan  (DLHK)  dan  diukur  menggunakan  Google  Maps  dalam  satuan  km.  Misalnya  untuk wilayah kerja 1 di kecamatan Kalidoni seperti terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Jarak wilayah kerja 1 kecamatan Kalidoni
TPA (0) TPS (1) TPS (2) TPS (3) TPS (4) TPS (5) TPS (6) TPA (0) 0 5,4 6,5 7,6 7,6 8,1 15 TPS (1) 5,5 0 1,4 2,4 2,5 2,9 9,7 TPS (2) 7,2 1,0 0 1,7 1,8 2,2 9 TPS (3) 7,3 2,7 2,9 0 1,8 2,2 9,0 TPS (4) 8,5 3,9 4,2 1,3 0 0,4 7,2 TPS (5) 8,1 3,5 3,8 0,9 1,1 0 7,7 TPS (6) 15 10 11 7,7 7,0 6,8 0 Dimana: TPA (0) – TPA Sukawinatan TPS (1) – Jl. Kebon Sirih TPS (2) – Jl. Arozak (Depan Perumahan Kedamaian) TPS (3) – Jl. Arozak (Depan Perumahan Buana Hijau) TPS (4) – Jl. Arozak (Depan Halte Sekojo) TPS (5) – Jl. Arozak (Depan SPBU Sekojo) TPS (6) – Jl. Mayor Zen Mata Merah (Depan SMA N 7)
Proses Perhitungan Algoritma Tabu Search untuk ACVRP
Dalam hal ini rute telah diatur untuk selalu dimulai dari TPA kemudian rute awal masuk dalam Tabu List karena merupakan solusi optimum pada iterasi 0.  Jumlah iterasi maksimal adalah sebanyak TPS pada setiap WK.
Rute awal: 0 – 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 Panjang rute 5,4 + 1,4 + 1,7 + 1,8 + 0,4 + 7,7 = 18,4
Iterasi 1: Tabu List : 0 – 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 Panjang rute 5,4 + 1,4 + 1,7 + 1,8 + 0,4 + 7,7 = 18,4
Selanjutnya  solusi  tersebut  masuk  ke  proses  pencarian  menggunakan  algoritma  Tabu Search dengan solusi minimum awal 18,4 km. Kemudian rute awal akan diubah untuk mendapatkan rute alternatif lain.
Rute Alternatif (Rute tetangga berikutnya) Rute 1 (1 – 0 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6) Panjang rute 5.5 + 6.5 +1.7 + 1.8 + 0.4 + 7.7 = 23.6
Rute 2 (2 – 1 – 0 – 3 – 4 – 5 – 6) Panjang rute 1.0 + 5.5 + 7.6 + 1.8 + 0.4 + 7.7 =24
Rute 3 (3 – 2 – 1 – 0 – 4 – 5 – 6) Panjang rute 2.9 + 1.0 + 5.5 + 7.6 + 0.4 + 7.7 = 25.1 Rute 4 (4 – 3 – 2 – 1 – 0 – 5 – 6) Panjang rute 1.3 + 2.9 + 1.0 + 5.5 + 8.1 + 7.7 = 26.5 Rute 5 (5 – 4 – 3 – 2 – 1 – 0 – 6) Panjang rute 1.1 + 1.3 + 2.9 + 1.0 + 5.5 + 15 = 26,8 Rute 6 (6 – 5 – 4 – 3 – 2 – 1 – 0) Panjang rute 6.5 + 1.1 + 1.3 + 2.9 + 1.0 + 5.5 = 18.3 Rute 7 (6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0) Panjang rute 7.0 + 0.4 + 0.9 + 2.9 + 1.0 + 5.5 = 17.7 Rute 8 (6 – 3 – 4 – 5 – 2 – 1 – 0) Panjang rute 7,7 + 1,8 + 0,4 + 3,8 + 1,0 + 5,5 = 20,2 Rute 9 (6 – 2 – 3 – 4 – 5 – 1 – 0) Panjang rute 11 + 1,7 + 1,8 + 0,4 + 3,5 + 5,5 = 23,9
Rute 10 (6 – 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 0) Panjang rute 10 + 1.4 + 1.7 + 1.8 + 0.4 + 8.1 = 23,5
Rute 11 (6 – 0 – 1 – 2 – 3 – 4 – 5) Panjang rute 15 + 5,4 + 1,4 + 1,7 + 1,8 + 0,4 = 27,1
Rute 12 (6 – 0 – 2 – 1 – 3 – 4 – 5) Panjang rute 15 + 6,5 + 1,0 + 2,4 + 1,8 + 0,4 = 29,5
Rute 13 (6 – 0 – 3 – 2 – 1 – 4 – 5) Panjang rute 15 + 7.6 + 2.9 + 1.0 + 2.5 + 0.4 = 29.4
Rute 14 (6 – 0 – 4 – 3 – 2 – 1 – 5) Panjang rute 15 + 7.6 + 1.3 + 2.9 + 1.0 + 2.9 = 30.7 Rute 15 (6 – 0 – 5 – 4 – 3 – 2-1) Panjang rute 15 + 8.1 + 1.1 + 1.3 + 2.9 + 1.0 = 29.4 Rute 16 (6 – 0 – 5 – 3 – 4 – 2 – 1) Panjang rute 15 + 8.1 + 3.8 + 1.8 + 4.2 + 1.0 = 34,3
Rute 17 (6 – 0 – 5 – 2 – 3 – 4 – 1) Panjang rute 15 + 8.1 + 3.8 + 1.7 + 1.8 + 3.9 = 34,3 Rute 18 (6 – 0 – 5 – 1 – 2 – 3 – 4) Panjang rute 15 + 8.1 + 3.5 + 1.4 + 1.7 + 1.8 = 31,5 Rute 19 (6 – 0 – 5 – 1 – 3 – 2 – 4) Panjang rute 15 + 8.1 + 3.5 + 2.4 + 2.9 + 1.8 = 33,7 Rute 20 (6 – 0 – 5 – 1-4 – 3 – 2) Panjang rute 15 + 8.1 + 3.5 + 2.5 + 1.3 + 2.9 = 33,3
Rute 21 (6 – 0 – 5 -1 – 4 – 2 – 3)
Panjang rute 15 + 8.1 + 3.5 + 2.5 + 4.2 + 1.7 =35
Pada iterasi 1, rute terpendek dari rute alternatif adalah rute ke-7 dengan panjang 17,7 km. Rute ditambahkan ke Tabu List karena panjang rute lebih kecil dari minimum sebelumnya pada iterasi ke-0, sehingga dipilih rute sebagai minimum baru.
Iterasi 2: Tabu List : 0 – 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 Panjang rute 5,4 + 1,4 + 1,7 + 1,8 + 0,4 + 7,7 = 18,4 6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0 Panjang rute 7,0 + 0,4 + 0,9 + 2,9 + 1,0 + 5,5 = 17,7
Rute Alternatif (Rute tetangga berikutnya) Rute 1 (4 – 6 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0) Panjang rute 7,2 + 6,8 + 0,9 + 2,9 + 1,0 + 5,5 = 24,3 Rute 2 (5 – 4 – 6 – 3 – 2 – 1 – 0) Panjang rute 1.1 + 7.2 + 7.7 + 2.9 + 1.0 + 5.5 =25,4
Rute 3 (3 – 5 – 4 – 6 – 2 – 1 – 0) Panjang rute 2.2 + 1.1 + 7.2 + 11 + 1.0 + 5.5 =28
Rute 4 (2 – 3 – 5 – 4 – 6 – 1 – 0) Panjang rute 1.7 + 2.2 + 1.1 + 7.2 + 10 + 5.5 =27.7 Rute 5 (1 – 2 – 3 – 5 – 4 – 6 – 0) Panjang rute 1.4 + 1.7 + 2.2 + 1.1 + 7.2 + 15 =28.6
Rute 6 (0 – 1 – 2 – 3 – 5 – 4 – 6) Panjang rute 5.4 + 1.4 + 1.7 + 2.2 + 1.1 + 7.2 =19
Rute 7 (0 – 2 – 1 – 3 – 5 – 4 – 6) Panjang rute 6,5 + 1,0 + 2,4 + 2,2 + 1,1 + 7,2 =28.6
Rute 8 (0 – 3 – 2 – 1 – 5 – 4 – 6) Panjang rute 7,6 + 2,9 + 1,0 + 2,9 + 1,1 + 7,2 =22,7
Rute 9 (0 – 5 – 3 – 2 -1 – 4 – 6)
Panjang rute 8.1 + 0.9 + 2.9 + 1.0 + 2.5 + 7.2 =22.6 Rute 10 (0 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 6) Panjang rute 7,6 + 0,4 + 0,9 + 2,9 + 1,0 + 9,7 =22,5 Rute 11 (0 – 6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1) Panjang rute 15 + 7,0 + 0,4 + 0,9 + 2,9 + 1,0 =27.2
Rute 12 (0 – 6 – 5 – 4 – 3 – 2 – 1) Panjang rute 15 + 6.8 + 1.1 + 1.3 + 2.9 + 1.0 =28.1
Rute 13 (0 – 6 – 3 – 5 – 4 – 2 – 1) Panjang rute 15 + 7.7 + 2.2 + 1.1 + 4.2 + 1.0 =31.2
Rute 14(0 – 6 – 2 – 3 – 5 – 4 – 1) Panjang rute 15 + 11 + 1.7 + 2.2 + 1.1 + 3.9 =34.9 Rute 15(0 – 6 – 1 – 2 – 3 – 5 – 4) Panjang rute 15 + 10+ 1.4 + 2.4 + 2.2 + 1.1 =32.1
Rute 16 (0 – 6 – 1 – 3 – 2 – 5 – 4)
Panjang rute 15 + 10 + 2,4 + 2,9 + 2,2 + 1,1 =33,6
Rute 17 (0 – 6 – 1 – 5 – 3 – 2 – 4) Panjang rute 15 + 10 + 2,9 + 0,9 + 2,9 + 1,8 =33,5
Rute 18 (0 – 6 – 1 – 4 – 5 – 3 – 2) Panjang rute 15 + 10 + 2,5 + 0,4 + 0,9 + 2,9 =31,7 Rute 19 (0 – 6 – 1 – 4 – 3 – 5 – 2)
Panjang rute 15 + 10 + 2.5 + 1.3 + 2.2 + 3.8 =34.8 Rute 20 (0 – 6 – 1 – 4 – 2 – 3 – 5) Panjang rute 15 + 10 + 2,5 + 4,2 + 1,7 + 2,2 = 35,6
Rute 21 (0 – 6 – 1 – 4 – 2 – 5 – 3)
Panjang rute 15 + 10 + 2.5 + 4.2 + 2.2 + 0.9 =34.8
Pada iterasi 2, rute terpendek dari rute alternatif adalah rute ke-6 dengan panjang 19 km. Rute ditambahkan  ke  Tabu List karena  panjang  rute  lebih  besar  dari  minimum  sebelumnya  pada  iterasi  1, sehingga rute tidak dipilih sebagai minimum baru.
Selanjutnya  rute  untuk  iterasi  3  dan  seterusnya  sampai  kriteria  berhenti  terpenuhi  dilanjutkan dengan menggunakan tabel seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Daftar Tabu yang dihitung Iterasi Rute Panjang Rute (km) 0 0 – 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 5,4 + 1,4 + 1,7 + 1,8 + 0,4 + 7,7 = 18,5 1 6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0 7,0 + 0,4 + 0,9 + 2,9 + 1,0 + 5,5 = 17,7 2 0 – 1 – 2 – 3 – 5 – 4 – 6 5,4 + 1,4 + 1,7 + 2,2 + 1,1 + 7,2 = 19 3 6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0 7,0 + 0,4 + 0,9 +2,9 + 1,0 + 5,5 = 17,7 4 0 – 1 – 2 – 3 – 5 – 4 – 6 5,4 + 1,4 + 1,7 + 2,2 + 1,1 + 7,2 = 19 5 6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0 7,0 + 0,4 + 0,9 + 2,9 + 1,0 + 5,5 = 17,7 6 0 – 1 – 2 – 3 – 5 – 4 – 6 5,4 + 1,4 + 1,7 + 2,2 + 1,1 + 7,2 = 19 7 6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0 7,0 + 0,4 + 0,9 + 2,9 + 1,0 + 5,5 = 17,7
Berdasarkan  Tabel  2,  Karena  kriteria  pemberhentian  telah  terpenuhi  yaitu  pemberhentian maksimum iterasi ke-7, maka rute terpendek yang diperoleh adalah pada iterasi 1, iterasi 3, iterasi 5, dan iterasi 7. Rute yang dipilih adalah rute yang ditemukan pertama kali yaitu pada iterasi 1 dengan rute (6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0) dan panjang rute adalah 7,0 + 0,4 + 0,9 + 2,9 + 1,0 + 5,5 = 17,7 km. Yaitu TPS 6 (Jl. Mayor Zen Mata Merah (Depan SMA N 7)) – TPS 4 (Jl. Arozak (Depan Halte Sekojo)) – TPS 5 (Jl. Arozak (Depan SPBU Sekojo)) – TPS 3 (Jl. Arozak (Depan Perumahan Buana Hijau)) – TPS 2 (Jl. Arozak (Depan Perumahan Kedamaian)) – TPA Sukawinatan. Dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Peta rute pengangkutan sampah di wilayah kerja 1, kecamatan Kalidoni Pada Gambar 1 garis biru menunjukkan rute pengangkutan sampah di Kecamatan Kalidoni dari TPS Jl. Walikota Zen Mata Merah (Depan SMA N 7) – TPS Jl. Arozak (Depan Halte Sekojo) – TPS Jl. Arozak  (Depan  SPBU  Sekojo) – TPS  Jl.  Arozak  (Depan  Perumahan  Buana  Hijau) – TPS  Jl.  Arozak (Depan Perumahan Kedamaian) – TPA Sukawinatan.

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah algoritma tabu search dapat digunakan untuk mencari rute yang  optimal  dengan  model  ACVRP.  Hasil  rute  pengangkutan  sampah  ACVRP  yang  optimal menggunakan algoritma tabu search pada wilayah kerja 1 di kecamatan Kalidoni adalah 6 – 4 – 5 – 3 – 2 – 1 – 0 yaitu TPS Jl. Walikota Zen Mata Merah (Depan SMA N 7) – TPS Jl. Arozak (Depan Halte Sekojo) – TPS Jl. Arozak (Depan SPBU Sekojo) – TPS Jl. Arozak (Depan Perumahan Buana Hijau) – TPS Jl. Arozak (Depan Perumahan Damai) – TPA Sukawinatan dengan total jarak 17,7 km.

## REKOMENDASI
Pemerintas Kota Palembang terkhusus Kecamatan Kalidoni dapat mengkaji rute yang telah ditemukan, dan perlu penelitian lebih lanjut menggunakan berbagai algoritma untuk menentukan rute optimal pada Kecamatan lain di Kota Palembang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Program Talenta Inovasi Indonesia Tahun 2021 yang telah memberikan pendanaan dalam penelitian ini serta kepada Ibu Dr. Fitri Maya Puspita, M.Sc yang telah banyak membantu dalam penulisan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Afandi,  N.,  Yosmar,  S.,  &  Mayasari,  Z.  M.  (2022).  Penentuan  jalur  evakuasi  tsunami  bagi pengendara  di  kota  Bengkulu  menggunakan  Algoritma  Fuzzy  Dijkstra. Teorema:  Teori  dan
Riset Matematika , 7 (1), 139-148. http://dx.doi.org/10.25157/teorema.v7i1.6786
Ben Cheikh-Graiet, S., Dotoli, M., & Hammadi, S. (2020). A Tabu Search based metaheuristic for dynamic  carpooling  optimization. Computers  and  Industrial  Engineering , 140 (December 2019), 106217.
Bernardo,  M.,  Du,  B.,  Pannek,  J.,  Bernardo,  M.,  &  Du,  B.  (2020). A  simulation-based  solution approach for the robust capacitated vehicle routing problem with uncertain demands problem with uncertain demands . 7867 .
Gmira,  M.,  Gendreau,  M.,  Lodi,  A.,  &  Potvin,  J.  Y.  (2021).  Tabu  search  for  the  time-dependent vehicle  routing  problem  with  time  windows  on  a  road  network. European  Journal  of Operational Research , 288 (1), 129 – 140. 10.1016/j.ejor.2020.05.041
Hartono,  Y.,  Puspita,  F.  M.,  Permatasari,  D.  I.,  &  Arisha,  B.  (2018).  LINGO-based  on  robust counterpart  open  capacitated  vehicle  routing  problem  (RC-OCVRP)  model  of  waste transportation  in  Palembang. 2018  International  Conference  on  Information  and Communications Technology, ICOIACT 2018 , 2018 - Janua , 429 – 435.
Indrawati, I., Eliyati, N., & Lukowi, A. (2016). Penentuan rute optimal pada pengangkutan sampah di kota Palembang dengan menggunakan metode Saving Matrix. Jurnal Penelitian Sains , 18 (3), 105-110. 10.36706/jps.v18i3.17
Kubil, V. N., Mokhov, V. A., & Grinchenkov, D. V. (2018). Multi-objective ant colony optimization for multi-depot  heterogenous  vehicle  routing  problem. Proceedings  -  2018  International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2018 , 1 – 6.
Leggieri,  V.,  &  Haouari,  M.  (2018).  A  matheuristic  for  the  asymmetric  capacitated  vehicle  routing problem. Discrete Applied Mathematics , 234 , 139 – 150. https://doi.org/10.1016/j.dam.2016.03.019
Lesmana, E., Badrulfalah, & Bahtiar. (2018). Aplikasi model mixed integer linear programming untuk pengolahan  dan  pendistribusian  ikan  pada  industri  perikanan  (studi  kasus:  pt.  multi  mina rejeki).
Teorema: Teori dan Riset Matematika ,
3 (2), 195 – 206. http://dx.doi.org/10.25157/teorema.v3i2.1177
Li, J., Li, T., Yu, Y., Zhang, Z., Pardalos, P. M., Zhang, Y., & Ma, Y. (2019). Discrete firefly algorithm with  compound  neighborhoods  for  asymmetric  multi-depot  vehicle  routing  problem  in  the maintenance  of  farm  machinery. Applied  Soft  Computing  Journal , 81 ,  105460. 10.1016/j.asoc.2019.04.030
Mohammed, A. M., & Duffuaa, S. O. (2020). A tabu search based algorithm for the optimal design of multi-objective  multi-product  supply  chain  networks. Expert  Systems  with  Applications , 140 , 112808. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.07.025
Puspita, F M, Melati, R., Br Simanjuntak, A. S., Yuliza, E., & Octarina, S. (2021). Robust Counterpart Open-Capacitated  Vehicle  Routing  Problem  with  Time  Windows  and  Deadline (RCOCVRPTWD)  Model  in  optimization  of  waste  transportation  in  subdistrict  Kalidoni, Palembang  using  LINGO  13.0. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1940 (1),  1-11. 10.1088/1742-6596/1940/1/012017
Puspita,  F.  M.,  &  Permatasari,  D.  I.  (2017).  Permodelan  dan  solusi  optimal  masalah  robust counterpart open capacitated vehicle routing problem pada rute pengangkutan sampah di kota Palembang. SEMINAR  NASIONAL  FMIPA  2017  Peningkatan  Kegiatan  dan  Kerjasama Penelitian & Pengabdian Bidang MIPA, Universitas Tadulako, Palu .
Rahmadhini,  L.,  Martini,  S.,  &  Astuti,  M.  D.  (2018).  Perancangan  rute  armada  di  PT  XYZ menggunakan Algoritma Tabu Search pada vehicle routing problem heterpgeneous fleet with time window untuk meminimasi biaya transportasi. E-Proceedinh of Engineering , 5 (3), 6889 – 6895.
Riswan, Sahari, A., & Lusiyanti, D. (2020). Penentuan rute terpendek pendistribusian tabung gas lpg 3  kg  PT.  Fega  gas  Palu  Pratama  menggunakan  Algoritma  Tabu  Search. Jurnal  Ilmiah Matematika dan
Terapan , 16 (2),
221 – 229. https://doi.org/10.22487/2540766X.2019.v16.i2.15004
Schermer, D., Moeini, M., & Wendt, O. (2019). A hybrid VNS/Tabu search algorithm for solving the vehicle  routing  problem  with  drones  and  en  route  operations. Computers  and  Operations Research , 109 , 134 – 158. 10.1016/j.cor.2019.04.021
Xia,  Y.,  Fu,  Z.,  Pan,  L.,  &  Duan,  F.  (2018).  Tabu  Search  Algorithm  for  the  distance-constrained vehicle  routing  problem  with  split  deliveries  by  order. PLoS  ONE , 13 (5),  1 – 19. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195457
Yuliza,  E.,  Puspita,  F.  M.,  Yahdin,  S.,  &  Emiliya,  R.  (2020).  Solving  capacitated  vehicle  routing problem  using  of  Clarke  and  Wright  algorithm  and  LINGO  in  LPG  distribution. Journal  of Physics: Conference Series , 1663 (1). 10.1088/1742-6596/1663/1/012027