Jurnal Media Teknik & Sistem Industri Vol. 6 (no. 2) (2022) hal. 76 – 83 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI e-issn: 2581-0561
p-issn: 2581-0529
Copyright  ©  ----  THE  AUTHOR(S).This  article  is  distributed  under  a Creative  Commons  Attribution-Share  Alike  4.0 International  license .  Jurnal  Media  Teknik  dan  Sistem  Industri  is  published  by  Industrial  Engineering  of  Universitas Suryakancana

## Optimalisasi Rute Distribusi Menggunakan Algoritma Clarke and Wright Savings
Lyoni Elisabet Marpaung 1* , Jauhari Arifin 2 , Winarno 3
1,2,3 Teknik Industri,Universitas Singaperbangsa
Jl.H.S Ronggo Waluyo
1* Lyonielisabet98@gmail.com
2 Jauhari.Arifin@ft.unsika.ac.id
3 Winarno@staff.unsika.ac.id

## Optimization of A75 Plain Glass Distribution Routes Using The Clarke and Wright Savings Algorithm
Dikirimkan: 09, 2021.  Diterima: 06, 2022.  Dipublikasikan: 09, 2022.
Abstract— One aspect that can affect a company's competitive advantage is the distribution of its products. CV. Sinar Sentosa is a glass distributor located in Medan, North Sumatra. One type of glass marketed by CV. Sinar Sentosa is A75 plain Glass. CV. Sinar Sentosa has difficulty in determining the allocation of vehicles due to  limited  vehicle  capacity  to  meet  the  demands  of  each  store.  This  causes  delays  in  product  delivery  to consumers and expensive distribution costs. So it is necessary to optimize the distribution route of A75 plain glass using the Clarke and Wright Savings algorithm so that it can minimize distribution costs. This research is  a  descriptive  type  of  research  in  the  form  of  action  research.  Based  on  the  research  results  obtained  2 distribution routes with a total distance of 110.02 km. The company's initial distribution routes  consisted of five  routes  totaling  312.52  kms.  The  application  of  the  Clarke  and  Wright  Savings  algorithm  in  this  study resulted  in  an  efficiency  of  distribution  distance  of  64.79%  and  saved  fuel  costs  from  Rp.  296,894  to  Rp. 104,519.
Keywords—  Optimizatio;  Distribution  Route,  Clarke  and  Wright  Savings  Algorith;,  Minimization  of Distribution Costs; Plain Glass A75
Abstrak— Salah satu aspek yang dapat memengaruhi suatu keunggulan bersaing perusahaan adalah kegiatan distribusi  produknya.  CV.  Sinar  Sentosa  merupakan  salah  satu  distributor  kaca  yang  berlokasi  di  Medan, Sumatera Utara. Salah satu jenis kaca yang dipasarkan oleh CV. Sinar Sentosa adalah Kaca polos A75. CV. Sinar  Sentosa  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  alokasi  kendaraan  akibat  keterbatasan  kapasitas kendaraan  dalam  memenuhi  permintaan  setiap  toko.  Hal  tersebut  menyebabkan  keterlambatan  pengiriman produk  di  lokasi  konsumen  dan  biaya  distribusinya  yang  mahal.  Maka  perlu  dilakukan  pengoptimalan  rute distribusi kaca polos A75 menggunakan algoritma Clarke and Wright Savings sehingga biaya distribusi dapat diminimalkan.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  jenis  deskriptif  berbentuk action  research .  Berdasarkan hasil  perhitungan  diperlukan  2  rute  distribusi  dengan  total  jarak  sebesar  110,02  km.  Rute  distribusi  awal perusahaan sebanyak 5 rute dengan total  jarak 312,52 km. Penerapan algoritma Clarke and Wright Savings pada penelitian ini menghasilkan efisiensi jarak distribusi sebesar 64,79% dan menghemat biaya bahan bakar dari Rp 296.894 menjadi Rp 104.519.
Kata kunci — Optimalisasi; Rute Distribusi; Algoritma Clarke and Wright Savings ; Minimasi Biaya distribusi; Kaca Polos A75

## I. P ENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  ini,  persaingan  dalam dunia  bisnis  semakin  ketat.  Perusahaan  harus
mampu  menciptakan  keunggulan  kompetitif  agar dapat menciptakan nilai ekonomis bagi perusahaan yang  lebih  baik  daripada  pesaing  [1].  Salah  satu
faktor  yang  dapat  memengaruhi  suatu  keunggulan bersaing  perusahaan  adalah  kegiatan  distribusi produknya [2]. Distribusi merupakan suatu kegiatan dalam rantai pasok untuk memindahkan produk dari supplier kepada konsumen. Distribusi berpengaruh terhadap  keberhasilan  penjualan  produk  dalam memberikan  pelayanan  yang  maksimal  kepada konsumen  [3].  Banyak  perusahaan  tidak  dapat mencapai  sasaran  penjualan  dikarenakan  sistem distribusi yang digunakan tidak tepat [4]. Distribusi yang  efektif  dan  efisien  diperlukan  agar  suatu produk  dapat  dikirim  sampai  diterima  konsumen tepat waktu, tepat pada tempat yang ditentukan, dan barang  dalam  kondisi  baik  Permasalahan  yang sering  ditemui  dalam  sistem  distribusi  produk adalah  jumlah  persediaan  produk  yang  terlalu banyak,  produk  berada  di  tempat  yang  salah, layanan  pelanggan  yang  kurang  baik,  kehilangan penjualan karena kehabisan persediaan  [5]. Dalam menghadapi masalah distribusi tersebut, diperlukan manajemen distribusi yang baik dan tepat.
CV.  Sinar  Sentosa  merupakan  salah  satu distributor kaca yang berlokasi di Medan, Sumatera Utara.  Perusahaan  ini  memasarkan  beberapa  jenis kaca,  yaitu  kaca  polos  A75,  kaca  polos  A48,  dan kaca Rayban 5.  Kaca  polos  A75  merupakan  jenis kaca yang memiliki permintaan pasar paling banyak pada  tahun  2020  jika  dibandingkan  dengan  jenis kaca  lain.  Dalam  pendistribusian  produknya,  CV. Sinar Sentosa mengirimkan produknya ke konsumen secara langsung yang berada di wilayah sekitar Medan, tetapi untuk konsumen yang berada di  wilayah  luar  Medan  menggunakan  jasa pengiriman barang atau jasa ekspedisi, dikarenakan jarak tempuh yang terlalu jauh sehingga lebih hemat memanfaatkan  jasa  ekspedisi.  Pengiriman  produk ke  setiap  toko  menggunakan  kendaraan  jenis  truk dengan  kapasitas  maksimum  20  peti.  Kendaraan tidak  dapat  mengangkut  permintaan  konsumen dalam  sekali  perjalanan,  sehingga  menyebabkan kendaraan  harus  balik  lagi  ke  gudang  untuk mengambil  barang.  Perusahaan  juga  mengalami kesulitan  dalam  menentukan  alokasi  kendaraan akibat  keterbatasan  kapasitas  kendaraan  dalam memenuhi  permintaan  setiap  toko.  Hal  tersebut menyebabkan  keterlambatan  pengiriman  produk sampai kepada konsumen dan biaya distribusi yang mahal juga. Oleh karena itu CV. Sinar Sentosa perlu menetapkan kebijakan distribusi agar menjadi lebih efektif, efisien dan dapat meningkatkan kemampuan  perusahaan  untuk  dapat  memenuhi permintaan  produk  secara  lebih  cepat  agar kepercayaan dan kepuasan konsumen meningkat.
Permasalahan pengiriman produk yang dialami  CV.  Sinar  Sentosa  termasuk  dalam pembahasan Vehicle Routing Problem (VRP). VRP berkaitan dengan masalah perutean yang melibatkan  banyak  kendaraan  dengan  kapasitas tertentu untuk melayani sejumlah konsumen dengan
permintaan  masing-masing  [6].  Salah  satu  variasi dari  VRP  adalah Capacitated  Vehicle  Routing Problem (CVRP).  CVRP  merupakan  bentuk  VRP yang  mempunyai  kendala  berupa  kapasitas kendaraan [7]. CVRP membahas masalah optimasi untuk menentukan rute dengan biaya minimal untuk sejumlah kendaraan dengan kapasitas tertentu yang homogen  yang  melayani  permintaan  sejumlah pelanggan  yang  kuantitas  permintaannya  telah diketahui. VRP dapat diselesaikan dengan menggunakan  pendekatan  heuristik.  Solusi  yang didapatkan metode heuristik kualitasnya cukup baik dengan  waktu  perhitungan  yang  singkat.  Salah satunya, algoritma Clarke  and  Wright  Savings (CWS)  atau  sering  disebut  dengan  metode saving matrix [8]. Algoritma CWS  digunakan  untuk menentukan  rute  terpendek  distribusi  kendaraan dengan  memperhatikan  kapasitas  maksimum kendaraan  dengan  cara  penggabungan  beberapa titik  pengiriman  sehingga  dapat  meminimalisasi biaya distribusi [9][10].  Penelitian  tentang  rute distribusi  menggunakan algoritma CWS  telah dilakukan, di antaranya pada penelitian Trisna dkk. [11]    dapat  menghasilkan  efisiensi  jarak  sebesar 36,45% dan efisiensi biaya sebesar 34,5% dari total jarak  dan  biaya  transportasi  rute  awal  yang digunakan  perusahaan.  Penelitian  Irman  dkk.  [12] total  jarak  tempuh  rute  hasil  CWS  mengalami pengurangan  jika  dibandingkan  dengan  rute distribusi eksisting perusahaan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  CV.  Sinar Sentosa bertempat di Jalan Pulo Bunaken Blok.III Kawasan  Industri  Medan,  Sumatera  Utara. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menyelesaikan permasalahan  rute  distribusi  yang  ada  dalam perusahaan, Penelitian ini termasuk dalam penelitian  jenis  deskriptif  berbentuk action research di  mana  hasil  penelitian  berbentuk penjelasan  yang  bertujuan  untuk  mendeskripsikan secara sistematik, faktual, dan akurat tentang fakta- fakta dan sifat-sifat suatu objek tertentu, kemudian menggunakan  metode  perbaikan  yang  mampu diaplikasikan  pada  perusahaan  [13].  Objek  yang diteliti adalah proses distribusi kaca polos A75 pada CV. Sinar Sentosa.  Adapun  jenis dan sumber data dalam  penelitian  ini,  yaitu  data  primer  dan  data sekunder. Data primer penelitian ini diperoleh dari hasil  wawancara  dengan  pemilik  CV.  Sinar Sentosa,  yang  berupa  profil  perusahaan,  biaya- biaya terkait, dan lead time . Data sekunder adalah hasil  dokumentasi  dengan  cara  mengutip  dari dokumen  perusahaan,  antara  lain  adalah  daftar produk dan data permintaan kaca polos A75 tahun 2020. Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  observasi,  wawancara,
dan  dokumentasi.  Pengolahan  data  menggunakan algoritma CWS, yaitu sebagai berikut:
1) Menentukan Data Pelanggan Data  pelanggan  terdiri  dari  data  jumlah permintaan  pada  tahun  2020  dan  data  jarak setiap  toko.  Jumlah  permintaan  setiap  toko dihitung  menggunakan  satuan  peti  seperti yang  disajikan  pada  Tabel  I.  Data  jarak gudang  dan  setiap took yang  disajikan  pada Tabel II.
TABEL I DATA PERMINTAAN TAHUN 2020 Bulan T1 T2 T3 T4 T5 Januari 26 27 26 26 25 Februari 26 27 27 25 24 Maret 25 26 27 25 25 April 25 26 26 28 26 Mei 29 27 27 25 25 Juni 27 28 29 27 25 Juli 26 26 27 26 26 Agustus 29 27 27 25 26 September 30 29 26 26 26 Oktober 28 28 28 25 26 November 28 27 28 26 23 Desember 29 27 28 25 25 Keterangan* T1 = Toko Serba Kaca Alumunium T2 = Toko Kaca Asahi T3 = Toko Sinar Fajar T4 = Toko Kaca Sakti
T5 = Toko Kaca dan Triplek Aman
Tabel II menampilkan jarak antara gudang dan setiap toko.
TABEL II

## DATA JARAK GUDANG DAN SETIAP TOKO
Lokasi Jarak (Km) Gudang -Toko Serba Kaca Alumunium 5,68 Gudang -Toko Kaca Asahi 9,12 Gudang -Toko Sinar Fajar 9,95 Gudang -Toko Kaca Sakti 65,54 Gudang  -Toko  Kaca  dan  Triplek Aman 65,97 Toko  Serba  Kaca  Alumunium- Toko Kaca Asahi 6,29 Toko  Serba  Kaca  Alumunium- Toko Sinar Fajar 4,14 Toko  Serba  Kaca  Alumunium- Toko Kaca Sakti 62,37 Toko  Serba  Kaca  Alumunium- Toko Kaca dan Triplek Aman 62,09 Toko  Kaca  Asahi-  Toko  Sinar Fajar 7,78 Toko  Kaca  Asahi-  Toko  Kaca Sakti 66,69 Toko Kaca Asahi- Toko Kaca dan Triplek Aman 67,18 Toko  Sinar  Fajar-  Toko  Kaca Sakti 67,45 Toko Sinar Fajar- Toko Kaca dan Triplek Aman 67,3 Toko  Serba  Kaca  Alumunium- Toko Kaca dan Triplek Aman 67,25 2) Mengidentifikasi Matriks Jarak
Penentuan  koordinat  gudang  dan  toko dilakukan  dengan  bantuan Google  Maps. Mengidentifikasi  matriks  jarak  dilakukan dengan  menggunakan  rumus  jarak,  di  mana data  yang  dibutuhkan  adalah  koordinat gudang  dan  koordinat  tiap  toko  yang  akan dikunjungi [14].
𝐽(1,2) = √(𝑥 1 −  𝑥 2 ) + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (1)
3) Menghitung Matriks Penghematan Hitung nilai savings menggunakan persamaan (2)[14].
𝑆 𝑖𝑗 =   𝐶 𝑖0 +𝐶 𝑗0 − 𝐶 𝑖𝑗 (2)
4) Mengalokasikan  Toko  ke  Kendaraan  atau Rute
Setelah matriks penghematan diketahui, maka langkah  selanjutnya  adalah  pengalokasian lokasi ke rute atau kendaraan. Artinya, dalam langkah  rute  pengiriman  baru  ditentukan berdasarkan penggabungan rute pada langkah kedua di atas.
5) Mengurutkan  Toko  dalam  Rute  yang  Sudah Teridentifikasi
Urutkan  pasangan  pelanggan  berdasarkan nilai savings terbesar  hingga  yang  paling kecil.  Langkah  ini  merupakan  iterasi  dari matriks penghematan, jika nilai penghematan terbesar terdapat pada titik i dan 𝑗 maka baris 𝑖 dan kolom 𝑗 dicoret, lalu 𝑖 dan 𝑗 digabungkan dalam satu kelompok rute, demikian
Gambar  1. Alur pengolahan data
seterusnya sampai iterasi yang terakhir. Iterasi akan berhenti apabila semua entri dalam baris dan  kolom  sudah  terpilih.  Ada  beberapa metode dalam menentukan urutan kunjungan, yaitu:
a) Metode Nearest Insert Metode  ini  menentukan  prioritas  urutan kunjungan dengan lokasi yang
menghasilkan jarak minimum jika dimasukkan ke dalam rute yang sudah ada [15].
b) Metode Nearest Neighbor
Metode  ini  menentukan  prioritas  urutan kunjungan  dengan  lokasi  yang  jaraknya paling dekat dengan lokasi yang dikunjungi terakhir.
c) Metode Farthest Insert Metode  ini  dimulai  dari  lokasi  terjauh konsumen dan dilanjutkan dengan penyisipan  konsumen  lain  ke  rute  yang memiliki total jarak tempuh terbesar.
6) Merancang Rute Pengiriman Sesudah mengurutkan toko ke dalam rute yang sudah  teridentifikasi,  Langkah  berikutnya adalah  merancang  rute  pengiriman.  Langkah ini  menghasilkan  rute  pengiriman  baru  atas dasar  rute  yang  sudah  teridentifikasi.  Maka, proses  pengerjaan algoritma CWS  telah selesai.

## III. H ASIL P ENELITIAN
Pada bagian  ini dibahas pengolahan data meliputi, data konsumen, identifikasi matriks jarak, perhitungan matriks jarak, pengalokasian, pengurutan toko, dan rancangan rute distribusi .

## A. Mengidentifikasi Matriks Jarak
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah menentukan  matriks  jarak  dapat  dihitung  dengan menggunakan  rumus  (1).  Akan  tetapi,  jika  jarak antar  kedua  koordinat  sudah  diketahui,  maka perhitungan  menggunakan  rumus  tidak  digunakan dan  menggunakan  jarak  yang  sudah  ada,  seperti pada Gambar 2.
Berdasarkan  Gambar  2  diketahui  jarak  gudang dengan  toko  1  adalah  5,68  Km,  kemudian  jarak
antara  toko  1  dan  toko  2  adalah  6,29  Km.  Hasil perhitungan  jarak  tersebut  akan  digunakan  untuk menentukan  matriks  penghematan  yang  akan digunakan  dalam  pengerjaan  pada langkah berikutnya.

## B. Menghitung Matriks Penghematan
Langkah selanjutnya adalah menghitung matriks  penghematan.  Dengan  menghitung  jarak dari gudang ke semua toko yang akan dikunjungi. Berikut ini perhitungan matriks penghematan untuk setiap toko:
1) Perhitungan matriks penghematan Toko 1 dan
Toko 2 S(T1, T2) = J(G, T1) + J(G, T2) − J( T1, T2)
=  (5,68) + (9,12) – (6,29) = 8,51
2) Perhitungan matriks penghematan Toko 1 dan Toko 3
S(T1, T3) = J(G, T1) + J(G, T3) − J( T1, T3)
=  (5,68) + (9,95) – (4,14) = 11,49
3) Perhitungan matriks penghematan Toko 1 dan Toko 4
S(T1, T4) = J(G, T1) + J(G, T4) − J( T1, T4)
=  (5,68) + (65,54) – (62,37) = 8,85
4) Perhitungan matriks penghematan Toko 1 dan Toko 5
S(T1, T5) = J(G, T1) + J(G, T5) − J( T1, T5)
=  (5,68) + (65,97) – (62,09) = 9,56
5) Perhitungan matriks penghematan Toko 2 dan
Toko 3 S(T2, T3) = J(G, T2) + J(G, T3) − J( T2, T3)
=  (9,12) + (9,95) – (7,87) = 11,2 6) Perhitungan matriks penghematan Toko 2 dan Toko 4 S(T2, T4) = J(G, T2) + J(G, T4) − J( T2, T4) =  (9,12) + (65,54) – (66,69) = 7,97 7) Perhitungan matriks penghematan Toko 2 dan Toko 5 S(T2, T5) = J(G, T2) + J(G, T5) − J( T1, T5) =  (9,12) + (65,97) – (67,18) = 7,91
8) Perhitungan matriks penghematan Toko 3 dan Toko 4
Gambar 3. Matriks penghematan
S(T3, T4) = J(G, T3) + J(G, T4) − J( T3, T4)
=  (9,95) + (65,54) – (67,45) = 7,99 9) Perhitungan matriks penghematan Toko 3 dan Toko 5 S(T3, T5) = J(G, T3) + J(G, T5) − J( T3, T5) =  (9,95) + (65,97) – (67,3)
= 8,62
10) Perhitungan matriks penghematan Toko 4 dan Toko 5
S(T4, T5) = J(G, T4) + J(G, T5) − J( T4, T5) =  (65,54) + (65,97) – (67,25) = 64,26
Berdasarkan perhitungan matriks penghematan , maka didapatkan hasil matriks penghematan seperti yang ditampilkan pada Gambar 3.

## C. Mengalokasikan Toko ke Kendaraan atau Rute Selanjutnya
yaitu  mengalokasikan  toko  dalam  sebuah  rute yaitu  dengan  cara  mengurutkan  nilai  matriks penghematan  yang  paling  besar  hingga  yang terkecil.  Tabel  III  menampilkan  urutan  matriks penghematan  mulai  dari  nilai  terbesar  sampai terendah.
TABEL III

## URUTAN MATRIKS PENGHEMATAN
Urutan Rute Nilai Matriks Penghematan 1 T4-T5 64,26 2 T1-T3 11,49 3 T2-T3 11,2 4 T1-T5 9,56 5 T1-T4 8,85 6 T3-T5 8,62 7 T1-T2 8,51
Sehingga  ada  2  rute  yang  dihasilkan  dari  langkah penggabungan  berdasarkan  matriks  penghematan. Hasil akhir penentuan rute disajikan pada Tabel IV.
TABEL IV

## HASIL PENENTUAN RUTE
Rute Toko Total Beban
1 Toko Serba Kaca Alumunium (T1)
19 peti Toko Kaca Asahi (T2)
Toko Sinar Fajar (T3) 2 Toko Kaca Sakti (T4)
11 peti Toko Kaca dan Triplek Aman (T5) D. Mengurutkan  Toko  dalam  Rute  yang  Sudah
Teridentifikasi
Berdasarkan rute yang telah diperoleh sebelumnya,  selanjutnya  menentukan  urutan  toko- toko yang harus dikunjungi dalam satu rute. Dalam mengurutkannya, digunakan 3 metode yaitu metode nearest  insert, metode nearest  neighbor ,  dan metode farthest insert .
1) Metode Nearest Insert
Metode  ini menggunakan  prinsip  memilih toko  yang  menghasilkan  jarak  tambahan  yang minimum  jika  dimasukkan  ke  dalam  rute  yang ada.  Pertama-tama,  rute eksisting memiliki perjalanan  dari  gudang  ke  gudang  dengan  jarak nol.  Selanjutnya,  jarak  yang  terjadi  dengan masing-masing  toko  ke  rute  yang  sudah  ada. Perhitungan  untuk  setiap  rute  dipaparkan  pada poin-poin sebagai berikut:
a) Urutan pengiriman rute 1
Jarak antara gudang dengan toko untuk rute 1 disajikan pada Gambar 4.
Jarak Gudang-Toko 1-Gudang = 5,68 + 5,68 = 11,36 Km Jarak Gudang-Toko 2-Gudang = 9,12 + 9,12 = 18,24 Km Jarak Gudang-Toko 3-Gudang = 9,95 + 9,95 = 19,9 Km Jarak paling  minimum dari  ketiga alternatif adalah  11,36  Km,  maka  yang  dikunjungi lebih  awal  adalah  Toko  1.  Maka, terbentuk urutan untuk rute 1 adalah G-T1-T2-T3-G.
b) Urutan pengiriman rute 2 Jarak antara gudang dengan toko untuk rute 1 disajikan pada Gambar 5.
Gambar 4. Rute 1 hasil nearest insert
Jarak  Gudang-Toko  4-Gudang  =  65,54  + 65,54 = 131,08 Km Jarak  Gudang-Toko  5-Gudang  =  65,97  + 65,97 = 131,94 Km. Jarak paling  minimum dari kedua alternatif adalah  131,08  km.  Maka,  yang  dikunjungi terlebih  dulu  adalah  Toko  4.  Maka, terbentuk urutan  untuk rute 1 adalah G-T4- T5-G.
2) Metode Nearest Neighbor
Metode  ini  dimulai  dari  gudang  dengan mencari toko yang jaraknya terdekat dari gudang, lalu  menambahkan  toko  terdekat  dengan  toko yang kunjungi terakhir oleh kendaraan.
a) Urutan pengiriman untuk rute 1 Di  antara  ketiga  toko  yang  terdekat  dengan gudang adalah toko 1 dengan jarak 5,68 Km, kemudian dari Toko 1 ke Toko 3 adalah 4,14 Km. Sehingga, urutan yang dihasilkan adalah G-T1-T3-T2-G
b) Urutan pengiriman untuk rute 2 Di  antara  kedua  toko  yang  terdekat  dengan gudang adalah toko 4 dengan jarak 65,54 Km, kemudian dari Toko 4 ke Toko 5 adalah 67,25 Km. Sehingga, urutan yang dihasilkan adalah
G-T4-T5-G.
3) Metode Farthest Insert Metode ini dimulai dari titik terjauh dari gudang , lalu  melakukan  penyisipan  titik  lainnya  yang memiliki jarak tempuh terbesar dari toko terakhir yang  dikunjungi  oleh  kendaraan  hingga  semua toko terkunjungi.
a) Urutan pengiriman rute 1
Jarak Gudang-Toko 1-Gudang = 5,68 + 5,68 = 11,36 Km Jarak Gudang-Toko 2-Gudang = 9,12 + 9,12 = 18,24 Km Jarak Gudang-Toko 3-Gudang = 9,95 + 9,95 = 19,9 Km Jarak terjauh dari ketiga alternatif adalah 19,9 Km,  maka  yang  dikunjungi  terlebih  dulu adalah  Toko  3.  Urutan  rute  yang  terbentuk untuk rute 1 adalah G-T3-T2- T1-G.
b) Urutan pengiriman rute 2
Jarak  Gudang-Toko  4-Gudang  =  65,54  + 65,54 = 131,08 Km Jarak  Gudang-Toko  5-Gudang  =  65,97  + 65,97 = 131,94 Km
Jarak  terjauh  dari  kedua  alternatif  adalah 131,94  Km.  Maka,  yang  dikunjungi  terlebih dulu  adalah  Toko  4.  Maka,  terbentuk  urutan untuk rute 1 adalah G-T5-T4-G.

## E. Merancang Rute Distribusi
Hasil pengurutan toko ke dalam rute yang sudah teridentifikasi  pada  Tabel  V,  didapatkan  hasil perbandingan dari ketiga metode pada setiap rute.

## TABEL V PERBANDINGAN RUTE TERHADAP METODE PENGURUTAN
Rute Metode Urutan Rute Total Jarak (Km) 1 Nearest insert G-T1-T2-T3- G 5,68+6,29+7,87 +9,95 =29,79 Nearest Neighbor G-T1-T3-T2- G 5,68+4,14+7,87 +9,12 = 26,81 Farthest Insert G-T3-T2-  T1- G 9,95+7,87+6,29 +5,68 = 29,79 2 Nearest insert G-T4-T5-G 65,54+67,25+6 5,97 = 198,76 Nearest Neighbor G-T4-T5-G 65,54+67,25+6 5,97 =198,76 Farthest Insert G-T5-T4-G 65,97+67,25+6 5,54 = 198,76
Langkah  selanjutnya  dalam  menentukan  urutan kunjungan  adalah  membandingkan  jarak  rute-rute yang  telah  ditentukan  dan  memilih  total  jarak terpendek  yang  dapat  dilalui  oleh  kendaraan. Adapun  metode  terpilih  seperti  ditunjukkan  pada Tabel VI.
TABEL VI

## METODE TERPILIH
Rute Urutan Pengiriman Metode 1 G-T1-T3-T2-G Nearest Neighbor 2 G-T4-T5-G Nearest  insert/  Nearest Neighbor/ Farthest Insert Total (Km) 110,02

## IV. P EMBAHASAN

## A. Perbandingan  Jarak  Rute  Awal  dan  Rute Usulan
Total  jarak  rute  awal  yang  ditempuh  oleh perusahaan disajikan pada Tabel VII.

## TABEL VII TOTAL JARAK RUTE AWAL
No. Rute Rute Awal Jarak (Km) 1 Gudang-Toko1-Gudang 11,36 2 Gudang-Toko 2-Gudang 18,24 3 Gudang-Toko 3-Gudang 19,9 4 Gudang-Toko 4-Gudang 131,08 5 Gudang-Toko 5-Gudang 131,94 Total (Km) 312,52
Total  jarak  rute  usulan  dari  hasil  perhitungan menggunakan algoritma CWS  seperti  disajikan pada Tabel VIII.
Gambar 5. Rute 2 hasil nearest insert

## TABEL VIII TOTAL JARAK RUTE USULAN
Rute Rute Usulan Jarak (Km) 1 Gudang-Toko  1-Toko  3-Toko  2- Gudang 26,81 2 Gudang-Toko 4-Toko 5-Gudang 198,76 Total (Km) 110,02
Berdasarkan  Tabel  VII  dan  Tabel  VIII  dapat dilihat perbandingan total jarak rute antara rute awal dan  rute  usulan.  Terhitung  rute  usulan  memiliki total  jarak  tempuh  lebih  pendek  dibandingkan dengan  rute  awal  yang  semula  digunakan perusahaan.  Rute  usulan  total  jarak  tempuh  yang dilewati  adalah  sebesar  110,02 Km  dan  rute  awal total  jarak  tempuh  yang  dilewati  adalah  sebesar 312,52 Km, artinya dengan selisih jarak rute usulan dan  rute  awal  diketahui  sebesar  202,05  Km.  Hal tersebut  terjadi  karena  pembentukan  sub-rute  dari hasil  penggabungan  dua  dan  tiga  toko  yang memiliki  penghematan  jarak  terbesar  dengan menyesuaikan dengan penggunaan kapasitas kendaraan.
B. Analisis Perhitungan Utilitas Kendaraan
Kapasitas kendaraan dalam perjalanan
Perhitungan  utilitas  kendaraan  pengiriman  setiap rute usulan adalah sebagai berikut:
Utilitas = Total beban kapasitas kendaraan ×100%
Pada rute 1 dengan total beban 19 peti: Utilitas rute 1 = 19 peti 20 peti × 100% = 95%
Pada rute 2 dengan total beban 11 peti: Utilitas rute 2 = 11 peti 20 peti × 100% = 55%

## C. Perhitungan Biaya Bahan Bakar
Perhitungan biaya bahan bakar kendaraan  yang digunakan dilakukan berdasarkan ketentuan sebagai berikut:
a. Harga bahan bakar  yang diketahui adalah  Rp 9.500/liter.
b. Penggunaan  1  Liter  bahan  bakar  untuk kebutuhan perjalanan sejauh 10 Km.
Perhitungan bahan bakar untuk rute awal dan usulan adalah sebagai berikut:
Biaya bahan bakar
= Total jarak perjalanan 10 Km ×harga bahan bakar
Biaya bahan bakar rute awal perusahaan diperoleh:
= 𝟑𝟏𝟐,𝟓𝟐 𝐤𝐦
10 km × Rp 9.500
= Rp 296.894
Biaya  bahan  bakar  rute  usulan  perusahaan  dengan algoritma CWS:
= 𝟏𝟏𝟎,𝟎𝟐 10 km × Rp 9.500 = Rp 104.519
Perbandingan  rute  distribusi  kaca  polos  A75 sebelum diterapkan algoritma CWS dan sesudahnya  sangat  jelas  perbedaannya.  Awalnya, perusahaan memiliki  5  rute  dalam  sekali pengiriman produknya. Jumlah rute tersebut dinilai sangat  banyak  mengingat  jumlah  kendaraan  yang dimiliki  perusahaan  sangat  terbatas.  Total  jarak yang ditempuh perusahaan selama proses pengiriman  produk  pada  5  toko  adalah  sebanyak 312,52 Km seperti ditampilkan pada Tabel VII. Hal tersebut membuat bahan bakar perusahaan menjadi mahal, yaitu sebesar Rp 296.894. Setelah penerapan metode algoritma CWS jumlah rute, total jarak, dan biaya  bahan  bakar  mengalami  penurunan  yang signifikan.  Seharusnya  rute  distribusi  produk tersebut 5 rute awal dapat diminimalisir menjadi 2 rute  seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  VIII, sehingga  menghasilkan  efisiensi  jarak  sebesar 64,79%.  Selain  itu,  penerapan algoritma CWS dapat  mengoptimalkan  penggunaan  kapasitas kendaraan sebesar 95% untuk rute 1 dan 55% untuk rute 2.

## V. K ESIMPULAN
Rute distribusi awal perusahaan sebanyak 5 rute dengan  total  jarak  312,52  Km.  Setelah  dilakukan optimalisasi rute distribusi dengan algoritma CWS maka  diperoleh  2  rute  distribusi  yang  ditampilkan pada  Tabel  VI. Penerapan algoritma CWS  dapat menghasilkan efisiensi jarak distribusi kaaca polos A75  pada  CV.  Sinar  Sentosa  sebesar  64,79%  dan menghemat  biaya  bahan  bakar  dari  Rp  296.894 menjadi Rp 104.519.

## R EFERENSI
[1] A.  Ilmiyati  and  M.  Munawaroh,  “Pengaruh Manajemen  Rantai  Pasokan  Terhadap  Keunggulan Kompetitif Dan Kinerja Perusahaan (Studi pada Usaha Kecil dan Menengah di Kabupaten Bantul),” J. Manaj.
Bisnis , vol. 7, no. 2, pp. 226–251, 2016.
[2] G.  Slamet,  “Analisis  Saluran  Distribusi  dan  Perilaku Konsumen,” J. Mimb. Bumi Bengawan , vol. 6, no. 13, pp. 40–47, 2013.
[3] R.  A.  Harahap,  “Pengaruh  Saluran  Distribusi  dan Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Keputusan  Pembelian Produk  Alat  Kesehatan  Merek  OMRON  pada  PT.
Sumber  Medika  Indonesia  Medan  (Distributor  Alat
Kesehatan),” vol. XXVII, pp. 973–986, 2019.
[4] S.  Kasus,  A.  Gemilang,  and  K.  Malang,  “Efektifitas Distribusi Fisik dalam Meningkatkan Penjualan,” vol.
7, no. 1, pp. 1–10. [5] E. Indrajit and Djokopranoto Richardus, Perkembangan Integrasi Perencanaan, dari Materials Requirement Planning sampai ke Enterprise Resource Planning (ERP) . Jakarta: Grasindo, 2003.
[6] L.  Octora,  A.  Imran,  and  S.  Susanty,  “Pembentukan Rute  Distribusi  Menggunakan Algoritma Clarke  and Wright  Savings  dan Algoritma Sequential  Insertion,” Reka Integr. , vol. 2, no. 2, pp. 1–11, 2014.
[7] O. Bräysy, Genetic Algorithms for the Vehicle Routing Problem  with  Time  Windows .  University  of  Vaasa Finland, 2001.
[8] H.  Sarjono  and  J.  Wijaya,  “Optimization  of  The
Determination  of  The  Route  With  The  Approach  of Farthest Insert Method,” Medwell J. , vol. The Social, pp. 318–324, 2015. [9] A.  Sutoni  and  I.  Apipudin,  “Optimalisasi  Penentuan
Rute  Distribusi  Pupuk  untuk  Meminimalkan  Biaya Transportasi  dengan  Metode  Saving  Matrix,” Spektrum Ind. , vol. 17, no. 2, p. 143, 2019.
[10] S. Dasgupta, C. H. Papadimitriou, and U. V. Vazirani, Algorithms .  New  York:  McGraw-Hill  Education, 2006. [11] Trisna,  Fatimah,  and  R.  Syara,  “Penjadwalan  Rute
Distribusi  Optimum  pada  PT.  X  Menggunakan Metode Saving Matrix,” 2019.
[12] A. Irman, R. Ekawati, and N. Febriana, “Optimalisasi Rute Distribusi Air Minum Quelle Dengan Algoritma Clarke and Wright Saving dan Model Vehicle Routing Problem,” Semin. Nas. Inov. Dan Apl. Teknol. Di Ind. , pp. 1–7, 2017. [13] Gunawan, Action  Research/Penelitian  Tindakan . Chandra’s, 2007.
[14] D. Bowersox, Manajemen Logistik, Integrasi Sistem – Sistem  Manajemen  Distribusi  Fisik  dan  Manajemen Material . Jakarta: Bumi Aksara, 2002.
[15] I.  K.  Sriwana,  Ahmad,  and  A.  F.  Rewa,  “Usulan
Perbaikan  Rute  Pendistribusian  Produk  dengan Menggunakan  Analisis  Bullwhip  Effect,  Nearest Insert,  dan  Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus  di PT.YNP),” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 4, no. 3, pp. 149–155, 2016.