p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Business Process Improvement Rute Distribusi Menggunakan VRP dengan Pendekatan Strategi Cluster First Route Second (Studi kasus CV Bintang Globalindo Karawang)
Sutrisno 1 , Jauhari Arifin 2 , Audi Pramudya 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : 1 tris.sutrisno@ft.unsika.ac.id , 2 jauhari.arifin@ft.unsika.ac.id
Diterima: 24 Februari 2023 Disetujui: 9 Maret 2023

## Abstract
Distribution  and  transportation  aspects  are  quite  crucial  for  the  survival  of  a  company's  business  and operational activities. Characteristics and conditions of the distribution aspect of a company can affect the capital  and  the  selling  price  of  products  that  consumers  will  accept.  Then  needed  optimal  handling  of distribution, especially in the case of product distribution routes as a form of business process improvement. The purpose of this study is to carry out business process improvement in kraft paper’s distribution at CV. Bintang  Globalindo.  The  distribution  route  identification  process  is  carried  out  through  a  saving  matrix with a cluster first route second strategy approach. Clustering results based on the saving matrix produce 3 route clusters with the total order for each cluster still below the maximum load capacity of 25 tons. The results of the third cluster routing with the nearest insert and nearest neighbor algorithms produce the same route,  there  is;  1)  Karawang–Cirebon–Ciamis–Karawang,  2)  Karawang–Bandung–Cianjur–Sukabumi– Karawang,  and  3)  Karawang–Jakarta–Tangerang–Bogor–Karawang.  New  route  has  a  total  distance  of 1.097 km or a difference of 9.41% from the initial route. In addition, the range of cargo utilities from this proposed route is 80 - 90.4%, denser than the initial route of 76.8 - 96.8% . Keywords: distribution, VRP, cluster first route second, saving matrix, CV Bintang Globalindo

## Abstrak
Aspek distribusi dan transportasi menjadi aspek yang cukup krusial bagi keberlangsungan hidup kegiatan bisnis dan operasional suatu perusahaan. Karakteristik dan kondisi dari aspek distribusi suatu perusahaan dapat mempengaruhi modal dan harga jual suatu produk yang akan diterima konsumen. Maka diperlukan suatu  penanganan  distribusi  yang  optimal,  khususnya  dalam  kasus  rute  pendistribusian  produk  sebagai bentuk dari business process improvement. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan business process improvement pada  kegiatan  pendistribusian  produk  kertas  kraft  di  CV.  Bintang  Globalindo.  Proses penentuan  rute  distribusi  dilakukan  melalui saving  matrix dengan  pendekatan  strategi cluster  first  route second. Hasil clustering yang  didasarkan  pada matrix  saving menghasilkan  3 cluster  rute dengan  total pesanan tiap cluster masih di bawah kapasitas maksimal muatan kendaraan operasional yang digunakan sebanyak  25  ton.  Hasil routing ketiga cluster dengan  algoritma nearest  insert dan nearest  neighbour menghasilkan  rute  yang  sama,  antara  lain;  1)  Karawang–Cirebon–Ciamis–Karawang,  2)  Karawang– Bandung–Cianjur–Sukabumi–Karawang,  dan  3)  Karawang–Jakarta–Tangerang–Bogor–Karawang.  Rute usulan ini memiliki total jarak tempuh 1.097 km atau selisih 9,41 % dari rute awal. Di samping itu, kisaran utilitas muatan dari rute usulan ini sebesar 80 – 90,4 %, lebih rapat dibandingkan rute awal sebesar 76,8 – 96,8 %.
Kata Kunci: distribusi, VRP, cluster first route second, saving Matrix, CV Bintang Globalindo

## 1. Pendahuluan
Transportasi dan distribusi adalah suatu sistem kesatuan yang tidak terlepas dari suatu proses bisnis, khususnya terkait kegiatan pemasaran dan pendistribusian barang. Permasalahan yang sering muncul dan perlu  diperhatikan  adalah  cara  penentuan  serangkaian  rute  untuk  kendaraan  yang  tersedia  dalam  upaya memenuhi  kebutuhan  pelanggan  dengan  biaya  operasional  yang  rendah  [1].  Mengingat  tingginya  biaya pendistribusian  barang  dan  jasa  akan  mempengaruhi  pergerakan  harga  produk  karena  biaya  distribusi tersebut dibebankan kepada setiap produk yang dijual kepada pelanggan [2]. Alhasil rute pendistribusian barang memiliki berbagai variasi,  sehingga salah satu isu besar yang perlu diselesaikan  oleh perusahaan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
adalah  penentuan  rute  transportasi  yang  memiliki  waktu  dan  jarak  tempuh  optimal  dengan  biaya  yang dikeluarkan seminimum mungkin [3].
Secara teoritis, permasalahan dalam menyelesaikan rute transportasi dikenal dengan istilah Vehicle Routing Problem (VRP). Vehicle Routing Problem (VRP) adalah suatu model yang dikembangkan untuk dapat menyelesaikan permasalahan rute kendaraan pada kondisi aktual dengan pembatas-pembatas tertentu sehingga menghasilkan rute terbaik, ongkos transportasi minimum, dan solusi optimal dari sistem distribusi dan  transportasi  [2].  VRP  diklasifikasikan  ke  dalam  beberapa  variasi  dan  karakteristik  tiap  model  yang ingin dicarikan solusinya. Salah satunya model yang cukup sering digunakan adalah Capacitated Vehicle Routing  Problem (CVRP)  yang  mempunyai  pembatas  berupa  kapasitas  kendaraan.  CVRP  merupakan model rute pengiriman yang merancang setiap kendaraan yang bertugas untuk menempuh hanya satu rute dengan kuantitas  barang  yang  diangkut  tidak  melebihi  kapasitas  armadanya  [4].  CVRP  memiliki  tujuan untuk dapat meminimumkan total biaya distribusi yang dikeluarkan (jarak dan waktu tempuh).
Pada  model Capacitated  Vehicle  Routing  Problem (CVRP)  lazim  diselesaikan  dengan  secara heuristik  melalui  metode saving  matrix. Hal  ini  karena  prinsip  dari saving  matrix mampu mengidentifikasikan  skenario  rute  distribusi  sesuai  karakteristik  dari  model  CVRP  yang  memiliki keterbatasan  dalam  kendaraan  pada  variabel  yang  memiliki  kapasitas  maksimum  yang  berbeda.  Metode saving  matrix merupakan  suatu  metode  yang  berfungsi  untuk  menentukan  rute  distribusi  produk  dalam rangka  meminimasi  biaya  transportasi  dengan  cara  melakukan  penggabungan  beberapa customer dalam satu  rute.  Pada saving  matrix juga  diperhatikan  jumlah  kapasitas  dari  kendaraan  tersebut  agar  diperoleh jalur yang efisien dan biaya transportasi yang optimal [5].
Menurut  Caplice  [6]  pendekatan  strategi cluster  first  route  second digunakan  untuk menyederhanakan  permasalahan  dengan  membentuk cluster sehingga node-node tujuan  dapat dikelompokkan  dan  kalkulasi  akan  menjadi  lebih  sederhana  dan  cepat. Nearest  neighbour merupakan algoritma yang digunakan untuk membangun solusi awal dengan melakukan klasifikasi node berdasarkan jarak tempuh paling pendek atau terdekat dengan objeknya.  Metode ini dinilai sebagai pemecahan VRP yang mudah dieksekusi dan diimplementasikan namun tidak menjamin dapat menghasilkan solusi optimal [7]. Nearest insertion adalah metode penyelesaian masalah rute dengan menggunakan matriks jarak seperti yang digunakan pada metode saving matrix sebagai dasar perhitungannya [8].
CV. Bintang Globalindo adalah distributor kertas kraft yang memiliki lokasi depot atau gudang di Karawang.  Permasalahan  yang dihadapi  selama  ini  adalah  proses  distribusi  produk  pada customer tidak didasarkan pada penentuan rute secara khusus. Selama ini pengelompokan kota tujuan serta rute masing- masing truk hanya berdasarkan intuisi. Sehingga rute pendistribusian pesanan menuju customer di berbagai kota  tidak  diketahui  kondisi  optimalnya.  Kondisi  ini  tentu  berpengaruh  juga  pada  biaya  atau cost operasional pada perusahaan menjadi tidak optimal juga.
Berdasarkan uraian diatas tentang pentingnya transportasi dan distribusi pada kegiatan operasional suatu  perusahaan,  disadari  perlu  dilakukan pemecahan  masalah  atas  masalah  pendistribusian  pesanan  di CV.  Bintang  Globalindo.    Oleh  karena  itu,  peneliti  bertujuan  melakukan  upaya business  process improvement kegiatan  pendistribusian  pesanan  melalui  penentuan  rute  optimalnya. Business  process improvement ini  diharapkan  mampu  menghasilkan benefit dari  selisih  kondisi should  be  improvement terhadap as  is dari  kondisi  eksisting  awal. Penentuan  rute  optimal  ini  dilakukan  dengan  cara mengidentifikasi pengelompokan kota tujuan dan rute kendaraan berdasarkan batasan kapasitas yang ada.
Pengkajian  studi  literatur  terkait  penelitian  penentuan  rute distribusi  menggunakan  metode saving matrix menunjukkan hasil improvement dibanding kondisi awal. Pada penelitian penentuan rute distribusi unit sepeda motor pada PT. X oleh Mohammad Cipto Sugiono menunjukkan hasil rute distribusi terbaru melalui metode saving matrix menurunkan biaya distribusi per hari dari Rp3.530.000 menjadi Rp3.323.500 [9]. Pada penelitian oleh Rohmad Dwi Kurniawan dan Yohanes Anton Nugroho pada PT. Multitama Sarana Indonesia (MSI), optimasi rute distribusi menggunakan metode saving matrix algoritma Nearest Neighbor diperoleh penghematan 10,8 km atau 5,3% lebih pendek dari rute awal dan penghematan biaya distribusi sejumlah Rp. 7.508 atau 2 % [10].
Penelitian pada penentuan rute pengiriman optimal AMDK di PT Aisyah Berkah Utama oleh Dedy Setyo Oetomo, Rizky Fajar Ramdhani, dan Ari Putri Abdi menghasilkan rute distribusi baru dengan jarak 372,8 km dan total biaya transportasi Rp3.300.864.00 per bulan [11]. Hasil penelitian Sandi Martono dan Harco  Leslie  Hendric  Spits  Warnars  pada  penentuan  rute  distribusi  PT  Sumber  Alfaria  Trijaya  Tbk. diperoleh  hasil  dengan  metode saving  matrix algoritma nearest  neighbour total  jarak  98.610  meter  atau 98,61  km  dengan  efisiensi  sebesar  20,6026  %  [12].  Pada  penelitian  oleh  C.  B.  K.  Wulandari  pada optimalisasi  biaya  distribusi  PT.  X,  metode saving  matrix dengan  algoritma nearest  neighbour
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
menghasilkan rute dengan jarak tempuh 6.604.2 km dengan total biaya sebesar Rp8.161.015, di mana pada awalnya jarak yang ditempuh sejauh 7198.6 km dengan total biaya Rp8.671.208.33 [13].

## 2. Metode Penelitian
Permasalahan  yang  ingin  dicarikan  solusinya  adalah  terkait  penentuan  rute  terpendek  distribusi kertas kraft. Maka dari itu, model penelitian yang sesuai dan dipilih dengan problematika tersebut adalah penelitian  kuantitatif  –  deskriptif.  Subjek  pada  penelitian  ini  adalah  CV.  Bintang  Globalindo  Karawang yang berlokasi di Karawang.
Penelitian  ini  memiliki  dua  sumber  data,  yaitu:  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer didapatkan secara langsung oleh peneliti dari proses wawancara serta observasi pada pihak-pihak terkait di CV.  Bintang  Globalindo  Karawang.  Data  primer  yang  dikumpulkan  berkaitan  dengan  data  jarak  depot terhadap customer, jumlah pesanan customer, jumlah dan kapasitas kendaraan. Sementara sumber sekunder disadur dari sumber kepustakaan dengan tujuan memperkuat dasar teori terkait kajian penelitian. Sumber sekunder dari artikel ilmiah juga berfungsi sebagai acuan terkait standar dan karakteristik terbaru dari objek penelitian Vehicle Routing Problem yang diteliti.
Data yang diperoleh selanjutnya akan diolah melalui teknik analisis data berikut.
a. Metode Saving Matrix
Pada proses perhitungan metode saving matrix menekankan pada minimasi jarak yang ditempuh oleh  semua  kendaraan  berdasarkan  koordinat  target , dimana  kondisi  ini  dapat  dipermudah  dengan menggunakan  jarak  sebagai  fungsi  target  [14].  Pada  penelitian  ini,  pendekatan  strategi  yang dipilih adalah cluster first route second , di mana customer diklasteriasi atau dikelompokkan terlebih dahulu berdasarkan  wilayahnya  sebelum  dilakukan  penentuan  rutenya.  Hal  ini  membuat  proses  penentuan rute  yang  dilakukan  lebih  efisien  karena  rute  garis  besar  sudah  dibuat  terlebih  dahulu  sehingga meminimasi  proses trial  and  error. Langkah-langkah  yang  perlu  ditempuh  pada  aplikasi  metode saving matrix antara lain sebagai berikut.
1) Menentukan  jarak  depot  atau  gudang  dengan  seluruh  target customer yang  ada.  Selain  itu, diperlukan juga proses penentuan jarak antara customer satu dengan customer lainnya.
2) Menghitung saving matrix dengan rumus berikut.
𝑆 𝑎𝑏 = 𝐶 𝐷𝑎 + 𝐶 𝐷𝑏 − 𝐶 𝑎𝑏 (1) Keterangan: 𝑆 𝑎𝑏 : Saving matrix
𝐶 𝐷𝑎
:  Jarak dari depot gudang menuju customer a
𝐶 𝐷𝑏 :  Jarak dari depot gudang menuju customer b
𝐶 𝑎𝑏 :  Jarak dari customer a menuju customer b
3) Menganalisis jarak dan rute berdasarkan saving matrix untuk mengidentifikasi setiap rute. Saving matrix terbesar dipilih terlebih dahulu untuk membuat sebuah rute baru, dan rute baru dibentuk dengan mempertimbangkan kapasitas maksimal dari kendaraan.
4) Mengurutkan customer dengan  algoritma nearest  insert dan nearest  neighbour. Adapun, perhitungan nilai optimal dari rute distribusinya dengan menjumlahkan jarak dari depot menuju customer paling akhir dan kembali lagi ke depot gudang
b. Algoritma Nearest Insert
Cara  kerja  dari  algoritma nearest  insert ini  adalah  dengan  cara  mencari customer yang  jika ditambahkan ke dalam rute menghasilkan nilai jarak yang paling minimal. Proses tersebut dilakukan secara berulang atau iteratif sampai seluruh customer tergabung dalam rute [15].
c. Algoritma Nearest Neighbour
Penyelesaian  dari  algoritma nearest  neighbour diperoleh  dengan  mendahulukan customer dengan  jarak  terdekat,  lalu  memilih customer lain  yang  terdekat  dan  belum  dikunjungi [16] .  Sama halnya dengan nearest insert, algoritma ini selesai ketika semua customer sudah dikunjungi semua. Tahapan yang ditempuh pada penelitian ini diringkas dan dideskripsikan pada Gambar 1 flow chart atau diagram alir penelitian.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Saving Matrix
Pencarian  solusi  dengan  metode saving  matrix membutuhkan  data-data,  yaitu:  jarak  antara  depot gudang dan seluruh customer satu sama lain, jumlah pesanan customer, dan jumlah kapasitas angkut dari kendaraan  yang  digunakan.  Jarak  antara  depot  gudang  dan  seluruh customer satu  sama  lain  dibutuhkan dalam  perhitungan saving atau  penghematan  yang  bisa  dilakukan  pada  setiap  titik customer yang  akan dipilih dalam rute. Data jarak tersebut diperoleh dari perhitungan titik koordinat pada Google Maps yang divalidasi dengan hasil pengukuran aktual dengan menggunakan odometer kendaraan.
Jumlah pesanan dan jumlah kapasitas angkut menjadi variabel yang saling mempengaruhi satu sama lain  dalam  kasus Capacitated  VRP  (CVRP) pada  penelitian  ini.  Adapun  kapasitas  maksimal  dari  daya angkut truk sebagai kendaraan yang digunakan adalah sebanyak 25 ton. Data lain yang terkait, dirangkum pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Daftar rincian pesanan Kode Kota Pesanan (Ton) GD Karawang (Depot) - C1 Cirebon 12,8 C2 Bandung 3,4 C3 Sukabumi 12,0 C4 Bogor 6,0 C5 Ciamis 8,0 C6 Tangerang 4,8 C7 Cianjur 7,2 C8 Jakarta 9,2 Total 63,4 Sumber: CV. Bintang Globalindo (2023)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 2. Matriks jarak GD C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 164 0 C2 97 135 0 C3 150 293 96 0 C4 102 246 188 78 0 C5 211 115 120 211 303 0 C6 92 236 178 135 59 295 0 C7 125 194 65 31
78 181 123 0 C8 68 212 154 114
61 270 35 111 0 Sumber: CV. Bintang Globalindo (2023)
Dari informasi yang didapat dari kedua tabel di atas, selanjutnya dilakukan perhitungan saving tiap customer dengan menggunakan rumus (1) . Hasil perhitungan saving ini disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan saving matrix GD C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Pesanan (Ton) C1 0 12,8 C2 126 0 3,4 C3 21 151 0 12 C4 20 11 174 0 6 C5 260 188 150 10 0 8 C6 20 11 107 135 8 0 4,8 C7 95 157 244 149 155 94 0 7,2 C8 20 11 104 109 9 125 82 0 9,2 Sumber: Hasil penelitian (2023)
Dalam  rangka  mempermudah  proses clustering dan  aplikasi  algoritma nearest  insert dan nearest neighbour, maka hasil koordinat node saving beserta total muatan tiapnya node- nya diurutkan dari terbesar sampai dengan terkecil pada Tabel 4.
Tabel 4. Daftar saving matrix dan total pesanan No. Koordinat Node Saving Total Pesanan (Ton) No Koordinat Node Saving Total Pesanan (Ton) 1. (Cirebon, Ciamis) 260 20,8 15 (Sukabumi, Jakarta) 104 21,2 2. (Sukabumi, Cianjur) 244 19,2 16 (Cirebon, Cianjur) 95 20,0 3. (Bandung, Ciamis) 188 11,4 17 (Tangerang, Cianjur) 94 12,0 4. (Sukabumi, Bogor) 174 18,0 18 (Cianjur, Jakarta) 82 16,4 5. (Bandung, Cianjur) 157 10,6 19 (Cirebon, Sukabumi) 21 24,8 6. (Ciamis, Cianjur) 155 15,2 20 (Cirebon, Bogor) 20 18,8 7. (Bandung, Sukabumi) 151 15,4 21 (Cirebon, Tangerang) 20 17,6 8. (Sukabumi, Ciamis) 150 20,0 22 (Cirebon, Jakarta) 20 22,0 9. (Bogor, Cianjur) 149 13,2 23 (Bandung, Bogor) 11 9,4 10. (Bogor, Tangerang) 135 10,8 24 (Bandung, Tangerang) 11 8,2 11. (Cirebon, Bandung) 126 16,2 25 (Bandung, Jakarta) 11 12,6 12. (Tangerang, Jakarta) 125 14,0 26 (Bogor, Ciamis) 10 14,0 13. (Bogor, Jakarta) 109 15,2 27 (Ciamis, Jakarta) 9 17,2
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
No. Koordinat Node Saving Total Pesanan (Ton) No Koordinat Node Saving Total Pesanan (Ton) 14. (Sukabumi, Tangerang) 107 16,8 28 (Ciamis, Tangerang) 8 12,8 Sumber: Hasil penelitian (2023)
Setelah  nilai saving diperoleh,  dilakukan  proses clustering melalui  pendekatan  strategi clustering first route second yang didasarkan pada nilai saving terbesar dahulu. Hasil clustering ini ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil clustering Truk Koordinat Node Kota Saving Total Pesanan (Ton) Rute 1 C1 - C5 Cirebon 260 12,8 Karawang - Cirebon - Ciamis – Karawang Ciamis 8 Total Muatan (Ton) 12,8 2 C3 - C7 Sukabumi 244 12 Karawang - Sukabumi - Cianjur - Bandung – Karawang Cianjur 7,2 C2 Bandung 188 3,4 Total Muatan (Ton) 22,6 3 C4 Bogor 174 6 Karawang - Bogor - Tangerang - Jakarta – Karawang C6 Tangerang 135 4,8 C8 Jakarta 125 9,2 Total Muatan (Ton) 20,0 Sumber: Hasil penelitian (2023)
Berdasarkan Tabel  5 ,  diperoleh  3  pengelompokan  rute  berdasarkan  nilai saving terbesar  seluruh node .  Tentu  ketiga  rute  tersebut  dipilih  dengan  mempertimbangkan  muatan  pesanan  kertas  kraft  yang dibawa oleh truk pengangkut masih dalam batas kapasitas yang memungkinkan, yaitu kurang dari 25 ton. Cluster rute  pertama  adalah  kota  Cirebon dengan  kota  Ciamis  yang  terdiri  dari  hanya  satu node  dengan nilai saving terbesar, yaitu 260 dengan total muatan 20,8 ton. Pada cluster rute kedua menghubungkan rute Kota Sukabumi – Cianjur – Bandung terdiri dari dua node yang memiliki total nilai saving 395 dan total muatan 22,6 ton. Cluster terakhir rute Bogor – Tangerang – Jakarta memiliki total nilai saving 260 dan total muatan 20 ton. 3.2 Nearest Insert Analisis  algoritma nearest  insert akan  mengurutkan  rute  kasar  yang  diperoleh  dari  proses saving matrix dan clustering sebelumnya. Dengan prinsip nearest insert yang berorientasi pada jarak minimum rute  keseluruhan  terlebih  dahulu,  dapat  membuat  rute  menjadi  lebih  maksimal.  Hal  ini  karena  proses pengurutan rute yang dilakukan dengan menyisipkan customer di jarak terdekat pada rute terpendek yang sudah  ada.  Iterasi  dilakukan  hanya  dengan  mengurutkan  proses  sisipan customer karena  rute  sudah terbentuk dari hasil clustering pendekatan strategi cluster first route second . Hasil proses iterasi dari nearest insert dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil algoritma nearest insert Iterasi Koordinat Node Jarak (km) Rute Keterangan Truk 1 1 DG - C1 - DG 328 Karawang - Cirebon - Karawang Terpendek DG - C5 - DG 422 Karawang - Ciamis - Karawang 2 DG - C2 - C1 - C5 - DG 490 Karawang - Cirebon - Ciamis - Karawang Tuntas Truk 2 1 DG - C3 - DG 300 Karawang - Sukabumi - Karawang DG - C7 - DG 250 Karawang - Cianjur - Karawang DG - C2 - DG 194 Karawang - Bandung - Karawang Terpendek 2 DG - C2 - C3 - DG 343 Karawang - Bandung - Sukabumi - Karawang
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Iterasi Koordinat Node Jarak (km) Rute Keterangan DG - C2 - C7 - DG 287 Karawang - Bandung - Cianjur - Karawang Terpendek 3 DG - C2 - C7 - C3 - DG 343 Karawang - Bandung - Cianjur - Sukabumi - Karawang Tuntas Truk 3 1 DG - C4 - DG 204 Karawang - Bogor - Karawang DG - C6 - DG 184 Karawang - Tangerang - Karawang DG - C8 - DG 136 Karawang - Jakarta - Karawang Terpendek 2 DG - C8 - C4 - DG 231 Karawang - Jakarta - Bogor - Karawang DG - C8 - C6 - DG 195 Karawang - Jakarta - Tangerang - Karawang Terpendek 3 DG - C8 - C6 - C4 - DG 264 Karawang - Jakarta - Tangerang - Bogor - Karawang Tuntas Sumber: Hasil penelitian (2023)
Dari hasil algoritma nearest insert di atas didapatkan informasi detail dari pengurutan rute dengan total jarak terpendek sebesar 1.097 km. Rute terpendek ditempuh oleh Truk 3 pada rute Karawang – Jakarta – Tangerang – Bogor – Karawang yang menempuh rute sejauh 264 km. Sedangkan rute terjauh ditempuh oleh truk 1 pada rute konsumen Karawang – Cirebon – Ciamis – Karawang dengan total jarak 490 km.

## 3.3 Nearest Neighbour
Perhitungan  algoritma nearest  neighbour dilakukan  sebagai  pembanding  dari  algoritma nearest insert yang sudah dilakukan di awal. Berbeda dengan algoritma nearest insert, pengerjaan pada algoritma nearest  neighbour dilakukan  dengan  cara  memilih  jarak customer yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan depot gudang. Selanjutnya customer tersebut menjadi titik acuan baru untuk memilih rute mana yang akan dipilih berdasarkan cara kerja yang sama. Berkaitan dengan strategi cluster first route second, maka proses iterasi dihentikan setiap semua customer dalam satu cluster yang sama sudah dikunjungi dan kembali pada depot  gudang.  Proses  iterasi  dilanjutkan  sampai  dengan  seluruh customer pada  tiap cluster sudah dikunjungi. Pada Tabel 7 disajikan hasil iterasi dari algoritma nearest neighbour.
Tabel 7. Hasil algoritma nearest neighbour Iterasi Lokasi Awal Lokasi Tujuan Jarak (km) Rute Keterangan Truk 1 1 DG C1 164 Karawang - Cirebon Terpendek DG C5 211 Karawang - Ciamis 2 DG - C1 C5 115 Karawang - Cirebon - Ciamis Tuntas DG - C1 - C5 DG 211 Karawang - Cirebon - Ciamis - Karawang Total: 490 km Truk 2 1 DG C3 150 Karawang - Sukabumi DG C7 125 Karawang - Cianjur DG C2 97 Karawang - Bandung Terpendek 2 DG - C2 C3 96 Karawang - Bandung - Sukabumi DG - C2 C7 65 Karawang - Bandung - Cianjur Terpendek 3 DG - C2 - C7 C3 31 Karawang - Bandung - Cianjur - Sukabumi Tuntas DG - C2 - C7 - C3 DG 150 Karawang - Bandung - Cianjur - Sukabumi - Karawang Total: 343 km Truk 3 1 DG C4 102 Karawang - Bogor DG C6 92 Karawang - Tangerang DG C8 68 Karawang - Jakarta Terpendek 2 DG - C8 C4 61 Karawang - Jakarta - Bogor DG - C8 C6 35 Karawang - Jakarta - Tangerang Terpendek 3 DG - C8 - C6 C4 59 Karawang - Jakarta - Tangerang - Bogor Tuntas
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Iterasi Lokasi Awal Lokasi Tujuan Jarak (km) Rute Keterangan DG - C8 - C6 - C4 DG 102 Karawang - Jakarta -Tangerang - Bogor - Karawang Total: 264 km Sumber: Hasil penelitian (2023)
Berdasarkan Tabel 7 algoritma nearest neighbour di atas diperoleh rute dengan jarak terpendek yang sama  dengan  algoritma nearest  insert .  Hasilnya  adalah  jarak  dari  rute  distribusi  yang  ditempuh  adalah sejauh 1.097 km untuk ketiga rute clustering yang ada. 3.4 Perbandingan Hasil Business Process Improvement
Hasil perolehan rute distribusi usulan terbaru tersebut lalu dibandingkan dengan rute distribusi awal yang dipakai oleh perusahaan. Pada Tabel 8 ini ditampilkan perbandingannya.
Tabel 8. Perbandingan Rute Truk Koordinat Node Rute Jarak (km) Total Pesanan (ton) Utilitas Muatan (%) Rute Awal 1 DG - C1 - C5 - C2 - DG Karawang - Cirebon - Ciamis - Bandung - Karawang 496 24,2 96,8 2 DG - C7 - C3 - DG Karawang - Cianjur  - Sukabumi - Karawang 306 19,2 76,8 3 DG - C4 - C8 - C6 - DG Karawang - Bogor - Jakarta - Tangerang - Karawang 409 20 80 Rute Usulan 1 DG - C1 - C5 - DG Karawang - Cirebon - Ciamis - Karawang 490 20,8 83,2 2 DG - C7 - C3 - DG Karawang - Bandung - Cianjur - Sukabumi - Karawang 343 22,6 90,4 3 DG - C8 - C6 - C4 - DG Karawang - Jakarta - Tangerang - Bogor - Karawang 264 20 80 Sumber: Hasil penelitian (2023)
Dari Tabel 8 , diketahui bahwa rute awal dan usulan memiliki jumlah yang sama. Perbedaan terletak pada pengurutan dan clustering tujuan kota konsumen yang menghasilkan total jarak yang berbeda. Selain itu, perbedaan tersebut juga berpengaruh pada utilitas kapasitas muatan yang dibawa oleh truk operasional. Pada rute yang baru memiliki selisih utilitas antara consumer dengan pesanan terbesar dengan consumer pesanan terkecil kecil cukup rapat, yaitu: 10,4 %. Hal ini menyebabkan tiap rute memiliki buffer capacity atau kapasitas cadangan yang relatif tidak berbeda jauh atau merata. Sehingga apabila ada tambahan jumlah pesanan pada masing-masing rute, masih mampu ditangani oleh unit operasional yang dipakai.
Berbeda dengan rute awal yang memiliki selisih utilitas antara consumer dengan pesanan terbesar dengan consumer pesanan terkecil kecil cukup curam, yaitu 20 %. Kondisi tersebut dapat berdampak pada tidak  meratanya buffer  capacity atau  kapasitas  cadangan  tiap  kendaraan.  Dengan  kata  lain  terlalu menumpuk pada rute truk 1 dibanding truk 2. Adapun perbandingan dari deskripsi rute awal dan rute baru ini disajikan pada Gambar 2 dan Gambar 3.
TANGERANG DEPOT
KARAWANG
JAKARTA
CIREBON BOGOR
BANDUNG
CIAMIS SUKABUMI CIANJUR
Gambar 3. Graf rute distribusi usulan
Pada Tabel 9 disajikan informasi mengenai rangkuman dari total jarak perbandingan tiap rute.
Tabel 9. Ringkasan hasil perhitungan rute Rute Total Jarak (km) Persentase Penghematan (%) Rute Awal 1.211 100 Rute Usulan 1.097 90,59 Selisih 114 9,41 Sumber: Hasil penelitian (2023)
Berdasarkan Tabel 9 , diketahui bahwa rute baru memiliki total jarak sejauh 1.097 km atau memiliki selisih sebanyak 9,41 % dibanding rute awal dengan jarak 1.211 km. Selisih ini mampu memberikan benefit secara linear pada efisiensi biaya bahan bakar dan biaya variabel lainnya serta waktu yang operasional yang dibutuhkan.

## 4. Kesimpulan
Proses  penentuan  rute  usulan  melalui saving matrix dengan  pendekatan  strategi cluster  first  route second pada aktivitas distribusi kertas kraft CV. Bintang Globalindo menghasilkan jarak yang lebih pendek dibanding rute awal pendistribusian. Proses penentuan rute dengan pendekatan strategi cluster first route second juga  membuat  prosesnya  lebih  praktis  karena  tujuan customer dikelompokkan  terlebih  dahulu, sehingga tidak memerlukan waktu untuk trial and errors. Hasil pendekatan tersebut menghasilkan 3 cluster atau  kelompok  rute. Cluster atau  kelompok  rute  yang  telah  diperoleh  diurutkan  ( routing )  menggunakan algoritma nearest  insert dan nearest  neighbour. Hasil  pengurutan  ( routing )  pada  3 cluster rute  usulan menghasilkan  urutan  dan  jarak  yang  sama,  yaitu:  1)  Karawang  –  Cirebon  –  Ciamis  –  Karawang,  2) Karawang – Bandung – Cianjur – Sukabumi – Karawang, dan 3) Karawang – Jakarta – Tangerang – Bogor – Karawang. Hasil urutan dan jarak yang sama ini akan lazim ditemui pada kedua algoritma karena rute sudah dikelompokkan terlebih dahulu serta kedua algoritma memiliki orientasi yang hampir sama terkait jarak terdekat dari depot.
Hasil rute distribusi usulan yang sudah dilakukan proses routing memiliki total jarak yang ditempuh sejauh 1.097 km. Jarak ini lebih pendek sebesar 114 km atau 9,41 % dari rute distribusi awal sejauh 1.211 km.  Penghematan  tersebut  dapat  berdampak  pada  efisiensi  waktu  operasional  yang  diperlukan  oleh perusahaan serta biaya variabel bisnis, khususnya biaya bahan bakar mesin. Manfaat lainnya yang dapat diperoleh adalah meratanya utilitas kapasitas muatan yang dibawa oleh tiap unit kendaraan. Rentang utilitas kapasitas muatan pada rute baru adalah 80  – 90,4 %, lebih rapat dibandingkan rentang utilitas kapasitas muatan pada rute awal, yaitu 76,8 – 96,8 %.

## 5. Referensi
[1]  R.  A.  Pratama,  P.  H.  Utomo,  and  S.  Wibowo,  “Perbandingan  Solusi  CVRP  pada  Distribusi  Buku Aqila di Surakarta Menggunakan Algoritme Tabu Search dan Algoritme ACO,” J. Ris. dan Apl. Mat. , vol. 6, no. 1, pp. 13–22, 2022.
[2]  S. Kristina, R. D. Sianturi, and R. Husnadi, “Penerapan Model Capacitated Vehicle Routing Problem ( CVRP ) Menggunakan Google OR-Tools untuk Penentuan Rute Pengantaran Obat pada Perusahaan Pedagang Besar Farmasi ( PBF ),” J. Telemat. , vol. 15, no. 2, pp. 101–106, 2020.
TANGERANG DEPOT KARAWANG JAKARTA
CIREBON
BOGOR
BANDUNG
CIAMIS SUKABUMI CIANJUR
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[3]  A.  Chandra  and  B.  Setiawan,  “Minimasi  Jalur  Distribusi  di  PT  .  XYZ  dengan  Metode  Improved Cluster First Minimasi Jalur Distribusi di PT . XYZ dengan Metode Improved Cluster First Route Second,” J. Metris , vol. 20, no. 1, pp. 11–16, 2019, doi: 10.25170/metris.v20i1.2377.
[4]  A.  T.  Panudju,  B.  S.  Panulisan,  and  E.  Fajriati,  “Analisis  Penerapan  Konsep  Penyeimbangan  Lini (Line Balancing) dengan Metode Ranked Position Weight (RPW) pada Sistem Produksi Penyamakan Kulit di PT. Tong Hong Tannery Indonesia Serang Banten,” J. Integr. Sist. Ind. , vol. 5, no. 2, pp. 70– 80, 2018, doi: dx.doi.org/10.24853/jisi.5.2.70-80.
[5]  Y.  Purnomo,  Susilowati,  and  D.  A.  W.  Hidayat,  “Saving  Matrix  Sebagai  Metode  Penentuan  Rute Distribusi Bantuan Sosial Non Tunai untuk Meminimalisir Biaya Transportasi di PT Pos Indonesia Persero Kabupaten Semarang.,” J. Ekon. Logistik , vol. 3, no. 3, pp. 163–187, 2021.
[6]  A. Chandra and B. Setiawan, “Optimasi Jalur Distribusi dengan Metode Vehicle Routing Problem ( VRP ),” J. Manaj. Transp. Logistik , vol. 05, no. 02, pp. 105–116, 2018.
[7]  C.  S.  Hutasoit,  S.  Susanty,  and  A.  Imran,  “Penentuan  Rute  Distribusi  Es  Balok  Menggunakan Algoritma Nearest Neighbour dan Local Search (Studi Kasus di PT. X),” J. Reka Integr. , vol. 02, no. 02, pp. 268–276, 2014.
[8]  A. S. Pramudita, “Usulan Rute Distribusi Sebagai Upaya Mencapai Keunggulan Kompetitif Melalui Efisiensi Biaya Transportasi PT. Pos Indonesia,” J. Logistik Bisnis , vol. 09, no. 2, pp. 90–96, 2019.
[9]  M.  C.  Sugiono,  “Model  Vehicle  Routing  Problem  Untuk  Penentuan  Rute  Distribusi  Unit  Sepeda Motor Dengan Metode Saving Matrix,” J. Ind. Serv. , vol. 7, no. 2, pp. 0–3, 2022.
[10]  R.  D.  Kurniawan  and  Y.  A.  Nugroho,  “Optimasi  Distribusi  Alat  Kesehatan  Steril  dan  Non  Steril Menggunakan  Metode  Saving  Matriks  And  Algoritma  Clarke  Studi  Kasus:  PT  Multitama  Sarana Indonesia (MSI),” JCI J. Cakrawala Ilm. , vol. 1, no. 6, pp. 1429–1450, 2022.
[11]  D.  S.  Oetomo,  R.  F.  Ramadhani,  and  A.  P.  Abdi,  “Penentuan  Rute  Pengiriman  Produk  Dengan Meminimalkan Biaya Transportasi Menggunakan Metode Saving Matrik dan Nearest Neighbour di PT. Aisyah Berkah Utama,” J. Sains dan Teknol. , vol. 22, no. 1, pp. 130–145, 2022.
[12]  S. Martono and H. L. H. S. Warnars, “Penentuan Rute Pengiriman Barang Dengan Metode Nearest Neighbor,” PETIR J. Pengkaj. dan Penerapan Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 44–57, 2020.
[13]  C.  B.  K.  Wulandari,  “Penentuan  Rute  Distribusi  Menggunakan  Metode  Nearest  Neighbors  dan Metode Branch and Bound untuk Meminimumkan Biaya Distribusi di PT. X,” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. 02, no. 01, pp. 7–12, 2020.
[14]  S.  I.  Yusnindi  and  W.  Handayani,  “Pengoptimalan  Rute  Distribusi  Menggunakan  Metode  Saving Matrix Pada Produk Makanan Beku CV. Sego Njamoer,” J. E-Bis Ekon. , vol. 6, no. 1, pp. 153–170, 2022.
[15]  M. Rohmah, E. R. Wulan, and F. Ilahi, “Penentuan Rute Transportasi untuk Meminimalkan Biaya Menggunakan  Metode  Nearest  Neighbor  dan  Nearest  Insert  (  Studi  Kasus  dalam  Pendistribusian Sandal di Tasikmalaya ),” KUBIK J. Publ. Ilm. Mat. , vol. 4, no. 2, pp. 187–194, 2019.
[16]  Suryani,  D.  K.  R.  Kuncoro,  and  L.  D.  Fathimahhayati,  “Perbandingan  Penerapan  Metode  Nearest Neighbour dan Insertion Untuk Penentuan Rute Distribusi Optimal Produk Roti Pada UKM Hasan Bakery Samarinda,” J. Profisiensi , vol. 6, no. 1, pp. 41–49, 2018.