Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 04, No. 01, (Mei 2023) 33-47
Penentuan Rute Distribusi Menggunakan Metode Savings Matrix dengan Algoritma Nearest Insert , Nearest Neighbour , dan Farthest Insert pada UMKM Peralatan Plastik
Juniory Halim, Rainisa Maini Heryanto * , David Try Liputra
Program Studi Teknik Industri, Universitas Kristen Maranatha Jl. Prof. drg. Surya Sumantri M.P.H. No. 65, Bandung, Jawa Barat, 40164

## Abstrak
Kepuasan  konsumen  terhadap  sebuah  produk  ditentukan  oleh  beberapa  faktor  seperti kualitas, harga, dan distribusi yang cepat. Distribusi adalah salah satu kegiatan penting karena menjamin produk beredar dengan baik, tidak menumpuk di gudang, dan terkirim tepat waktu. Bagi usaha mikro kecil dan menengah (UMKM), pengaturan distribusi dapat memberikan  penghematan  jarak  dan  biaya  yang  cukup  signifikan  sehingga  dapat meningkatkan  keuntungan.  Selain  itu,  pengaturan  distribusi  dapat  menjamin  produk terkirim tepat waktu kepada konsumen. Penelitian ini menggunakan metode penentuan distribusi  sederhana  yaitu  metode Savings  Matrix yang  dilanjutkan  dengan  algoritma heuristik Nearest Insert, Nearest Neighbour, dan Farthest Insert . Tujuan dari penelitian ini adalah membantu UMKM yang memiliki proses utama adalah distribusi untuk dapat mengatur rute distribusinya sehingga pengiriman dapat dilakukan tepat waktu dan biaya yang  minimal.  Penelitian  ini  menggunakan  contoh  numerik  dari  sebuah  UMKM peralatan plastik yang memiliki permasalahan keterlambatan pengiriman dan terjadinya perjalanan  bolak  balik  sehingga  tidak  efisien.  Selain  penentuan  rute  distribusi  juga diberikan empat skenario untuk dapat dipertimbangkan UMKM sehingga mendapatkan penghematan jarak dan biaya yang lebih signifikan. Dari hasil perhitungan penentuan rute distribusi didapatkan bahwa dengan metode Savings Matrix dan algoritma heuristik Nearest Neighbour memberikan penghematan biaya Rp698.550 (12,82%) dan waktu 222 menit (9,14%) sehingga masalah keterlambatan pengiriman dapat diatasi.
Kata kunci: Distribusi; Heuristik; Rute; Savings matrix; UMKM

## Abstract
Consumer satisfaction with product could be determined based on several factors including quality, price, and fast distribution. Distribution is one of the important activities because it guarantees that products are circulated properly, do not accumulate in warehouses, and delivered  on  time.  For  micro,  small  and  medium  enterprises  (MSMEs),  distribution arrangements could provide significant savings in distances and costs to increase profits. It could also guarantee that products are delivered on time to consumers. This resarch uses simple  distribution  determination  method,  Savings  Matrix,  followed  by  Nearest  Insert, Nearest Neighbour, and Farthest Insert heuristic algorithms. The purpose of this research is  to  help  MSMEs  that  have  main  distribution  process  to  arrange  distribution  routes  so deliveries could be made on time in minimal cost. This research used numerical example of plastic equipment MSME which had problems with late delivery and occurrence of round trips so it became inefficient. Four scenarios are also given to get more significant savings of distances and costs. From calculation of determining distribution route, it is found that
Savings Matrix method and Nearest Neighbour heuristic algorithm provide cost savings of IDR  698,550  (12.82%)  and  time  of  222  minutes  (9.14%)  so  that  problem  of  late  delivery could be overcome.
Keywords: Distribution; Heuristic; MSMEs; Route; Savings matrix

## Pendahuluan
Kepuasan  konsumen merupakan tujuan akhir yang  ingin dicapai dalam sebuah  proses rantai pasok. Penerapan manajemen rantai pasok pada sebuah perusahaan diharuskan mampu  memenuhi  kepuasan  pelanggan  dengan  mengeluarkan  biaya  yang  minimal dalam  bidang  persediaan  dan  penyerahan  produk,  serta  mengelola  industri  dengan cermat [1]. Kepuasan konsumen terhadap suatu produk dapat  ditentukan berdasarkan beberapa  faktor  di  antaranya  adalah  kualitas  produk,  harga  yang  terjangkau,  dan distribusi  yang  cepat.  Untuk  sebuah  distributor,  kegiatan  distribusi  adalah  salah  satu kegiatan  yang  penting  karena  menjamin  produk  dapat  beredar  dengan  baik,  tidak menumpuk  di  gudang,  dan  terkirim  tepat  waktu.  Selain  itu,  proses  distribusi  juga memudahkan konsumen untuk mendapatkan produk dan jasa yang dibutuhkan dengan cepat.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  meminimalkan  biaya  distribusi adalah dengan penentuan rute distribusi [2] .
Usaha  mikro  kecil  dan  menengah  (UMKM)  merupakan  salah  satu  bidang  usaha  yang dapat  berkembang  dan  konsisten  dalam  perekonomian  nasional.  UMKM  dapat memberikan  arti  penting  bagi  perkembangan  suatu  daerah  sebagai  penggerak  utama pertumbuhan  ekonomi  daerah  [3].  Bagi  sebuah  UMKM,  pengaturan  distribusi  dapat memberikan  penghematan  jarak  dan  biaya  distribusi  yang  cukup  signifikan  sehingga dapat meningkatkan keuntungan. Selain itu, pengaturan distribusi juga dapat menjamin produk terkirim tepat waktu kepada konsumen. Kemampuan untuk mengirimkan produk ke konsumen secara tepat waktu dan dalam jumlah yang sesuai serta kondisi yang baik akan menentukan produk dapat kompetitif di pasar [4].
Pada  penelitian  ini  digunakan  contoh  numerik  dari  studi  kasus  pada  sebuah  UMKM peralatan  plastik.  Pada  saat  ini  penentuan  rute  distribusi  adalah  berdasarkan  jarak terdekat.  Akibat  penentuan  rute  distribusi  tersebut,  UMKM  ini  mengalami permasalahan  keterlambatan  pengiriman dan terjadinya perjalanan  bolak balik akibat kapasitas  kendaraan  yang  kurang  sehingga  menjadi  tidak  efisien  dari  sisi  waktu  dan biaya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  UMKM  yang  memiliki  proses  utama adalah  distribusi untuk  dapat  mengatur rute  distribusinya sehingga pengiriman dapat dilakukan dengan tepat waktu dan biaya yang minimal.
Beberapa penelitian penentuan rute distribusi dan pengaplikasian pada kasus nyata di antaranya adalah penelitian Suparjo [5] tentang penentuan rute pengiriman produk kayu gelondongan yang paling tepat dan optimal serta dapat meminimalkan biaya distribusi menggunakan  metode Savings  Matrix .  Pengolahan  data  dimulai  dari  peramalan permintaan  dan  dilanjutkan  dengan  penentuan  rute  distribusi.  Dari  hasil  perhitungan didapatkan bahwa dengan menggunakan metode Savings Matrix , jumlah rute distribusi dapat diturunkan, jarak tempuh dan biaya distribusi juga mengalami penghematan yang cukup  signifikan.  Penelitian  lain  adalah  penelitian  Ahmad  dan  Muharram  [6]  yang menggunakan metode Savings Matrix yang dilanjutkan dengan algoritma Nearest Insert dan Nearest  Neighbour pada  sebuah  pabrik  yang  memproduksi  dan  mendistribusikan
berbagai  macam  produk.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  penghematan  jumlah  rute, total jarak, dan biaya transportasi sebesar 23,09%.
Penelitian  penentuan  rute  distribusi  yang  menggunakan  algoritma  heuristik Nearest Neighbour dilakukan  oleh  Suyudi  dkk.  [7].  Penelitian  tersebut  diaplikasikan  pada pendistribusian  air  minum  dalam  kemasan  dan  menghasilkan  jarak  serta waktu  yang lebih  pendek  [7].  Penelitian  lain  yang  menggunakan  algoritma  heuristik Sequential Insertion adalah  penelitian  Yohanes  dkk.  [8].  Penelitian  ini  dilakukan  pada  sebuah perusahaan air galon dan algoritma heuristik yang digunakan dalam perhitungan dapat memberikan penghematan biaya distribusi [8]. Walaupun heuristik, namun algoritma ini dapat  memberikan  solusi  yang  baik  dan  mendekati  optimal  dalam  waktu  yang  relatif singkat.
Penelitian-penelitian tersebut mencoba  untuk menyelesaikan permasalahan penentuan rute  distribusi  dengan  menggunakan  metode  atau  algoritma  dan belum ada  penelitian yang menggunakan studi kasus atau pengaplikasian pada UMKM. Pada penelitian ini, selain  penggunaan  metode  yang  dilanjutkan  dengan  algoritma  heuristik  untuk menentukan rute distribusi pada sebuah UMKM, juga diberikan beberapa skenario yang dapat dipertimbangkan untuk dapat lebih meminimalkan total biaya distribusi. Dengan demikian, alternatif solusi yang ditawarkan menjadi lebih bervariasi.

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Savings  Matrix yang dilanjutkan dengan algoritma heuristik Nearest Insert, Nearest Neighbour, dan Farthest Insert untuk penentuan rute distribusi. Pemilihan metode yang sederhana seperti metode Savings Matrix dalam penentuan rute distribusi di UMKM akan memberikan kemudahan bagi UMKM dalam melakukan perhitungan dan pengaplikasian.
Salah satu metode sederhana dan mudah yang dapat digunakan untuk menentukan rute adalah  metode Savings  Matrix. Metode Savings  Matrix merupakan  salah  satu  teknik yang digunakan untuk menjadwalkan sejumlah kendaraan terbatas untuk mengirimkan barang  produksinya  ke  konsumen  dengan  meminimalkan  jarak  tempuh  [6].  Metode Savings  Matrix dapat  merepresentasikan  penghematan  jarak  tempuh  kendaraan  yang bisa direalisasikan dengan menggabungkan dua konsumen dalam satu rute dengan cara memasukkan  penghematan  terbesar.  Metode Savings  Matrix dapat  digunakan  untuk menentukan rute distribusi produk ke konsumen dengan cara menentukan urutan rute distribusi  yang  harus  dilalui  dan  jumlah  alat  angkut  berdasarkan  kapasitas  dari  alat angkut tersebut. Metode ini diterapkan agar diperoleh rute terpendek dan memperoleh biaya transportasi yang optimum.
Metode heuristik merupakan teknik yang dirancang untuk memecahkan masalah yang biasanya  menghasilkan  solusi  yang  baik  atau  memecahkan  masalah  yang  lebih sederhana  yang  mengandung  atau  memotong  dengan  pemecahan  masalah  yang  lebih kompleks.  Metode  heuristik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan biaya penghematan yang tinggi dan presisi. Metode heuristik adalah sub bidang  dari  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk  melakukan  pencarian  dan penentuan  jalur  terpendek.  Ada  beberapa algoritma  pada  metode  heuristik  yang  biasa digunakan  dalam  pencarian jalur  terpendek  [9].  Pengurutan  rute  distribusi  digunakan untuk  mendapatkan  jarak  tempuh  paling  minimal  dalam  satu  rute  pengiriman,  untuk pengurutan  rute  distribusi  bisa  menggunakan  beberapa  algoritma  seperti  algoritma Nearest Insert, Nearest Neighbour, dan Farthest Insert . Algoritma Nearest Insert adalah
metode  yang  memilih  lokasi  yang  bila  dimasukkan  ke  dalam  rute  yang  sudah  ada menghasilkan  tambahan  jarak  yang  minimum.  Algoritma Nearest  Neighbour adalah dengan menambahkan lokasi yang jaraknya paling dekat dengan lokasi yang dikunjungi terakhir. Algoritma Farthest Insert adalah metode untuk mendapatkan rute yang terbaik dengan menyisipkan konsumen pengguna jasa dengan jarak terjauh terlebih dahulu.
Dalam  penelitian  ini,  pada  contoh  numerik  studi  kasus  UMKM,  setelah  dilakukan penentuan  rute  distribusi,  selanjutnya  dikembangkan  beberapa  skenario  sebagai pertimbangan  bagi  UMKM  untuk  dapat  lebih  meminimalkan  total  biaya  distribusi. Terdapat  empat  skenario  yang  diusulkan  yaitu  skenario  pertama  dengan  mengubah periode waktu penggabungan pesanan UMKM yang awalnya per tiga hari menjadi satu minggu.  Skenario yang dibuat mempertimbangkan kondisi  dari UMKM. Pertimbangan pembuatan  skenario  pertama  ini  adalah  dengan  memperlama  periode  waktu penggabungan pesanan dapat meningkatkan efisiensi. Skenario kedua adalah mengubah periode waktu penggabungan pesanan menjadi lebih singkat dari awalnya per tiga hari menjadi  satu  hari.  Pertimbangan  pembuatan  skenario  kedua  ini  adalah  peningkatan kepuasan pelanggan dengan mempercepat pengiriman dan dengan mempercepat periode waktu  penggabungan  pesanan  dapat  meningkatkan  efisiensi.  Skenario  ketiga  adalah mengubah  kendaraan  yang  digunakan  UMKM  saat  ini  menjadi  kendaraan  dengan kapasitas yang lebih besar. Pertimbangan pembuatan skenario ketiga ini adalah dengan perubahan  kapasitas  kendaraan  dapat  meminimalkan  atau  mengeliminasi  kunjungan bolak balik dari gudang. Skenario keempat adalah  pengembangan dari skenario ketiga dan dikombinasikan dengan mengubah waktu pemesanan menjadi dua kali lipat untuk memenuhi permintaan dua periode. Pertimbangan pembuatan skenario keempat adalah bahwa  pada  saat-saat  tertentu  UMKM  tersebut  dapat  menerima  permintaan  yang jumlahnya lebih banyak dari biasa.
Pada skenario ketiga dan keempat selain perhitungan total jarak tempuh dan total biaya distribusi, juga dilakukan perhitungan nilai Break Even Point (BEP) dan Payback Period (PP).  BEP  merupakan  suatu  kondisi  perusahaan  yang  operasionalnya  tidak  mendapat keuntungan  dan  juga  tidak  menderita  kerugian.  Analisis  BEP  merupakan  suatu  cara untuk mengetahui volume penjualan minimum agar suatu usaha tidak menderita rugi, tetapi  juga  belum  memperoleh  laba.  Dalam  analisis  BEP  memerlukan  informasi mengenai penjualan dan biaya yang dikeluarkan. Analisis BEP dapat digunakan sebagai alat bantu untuk pengambilan keputusan [10]. PP merupakan teknik penilaian terhadap jangka waktu pengembalian investasi suatu proyek atau usaha. Analisis PP diharapkan memberikan  informasi  dan  mengukur  seberapa  cepat  pengembalian  modal  yang diinvestasikan  [11].  Secara  lebih  rinci, flowchart metode  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Membandingkan algoritma dengan kondisi aktual
Memilih algoritma dengan penghematan terbesar Membuat skenario Membandingkan skenario dan algoritma terpilih
Memilih algoritma atau skenario berdasarkan biaya distribusi minimum Menganalisis skenario Mengusulkan skenario Selesai Menentukan rute distribusi menggunakan algoritma heuristik
Menghitung jarak, waktu, dan biaya dari
masing-masing algoritma Melakukan iterasi Mengalokasikan rute distribusi baru Memenuhi kapasitas? Menghitung saving matrix Mulai Membuat distance matrix Ya Tidak

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan contoh numerik studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini, terdapat 30 retailer yang menjadi konsumen UMKM. Data lokasi retailer didapatkan dari UMKM berupa  alamat  yang  semuanya  berlokasi  di  dalam  Kota  Medan.  Penerimaan  pesanan akan diterima oleh pihak administrasi UMKM dan kemudian dilakukan penggabungan pesanan dan penjadwalan pengiriman. Pesanan akan diterima oleh pihak administrasi, jika pemesanan dilakukan di hari Senin, Selasa, dan Rabu maka penggabungan pesanan akan  dilakukan  pada  hari  Rabu  dan  akan  dikirimkan  pada  hari  Kamis,  Jumat,  atau Sabtu, dan seterusnya jika permintaan diterima pada hari Rabu, Kamis, dan Jumat maka akan dilakukan  penggabungan  pesanan  pada hari Jumat dan dikirim pada hari Senin, Selasa,  atau  Rabu.  UMKM  saat  ini  hanya  memiliki  satu  buah  kendaraan  dengan kapasitas  delapan  goni.  Berdasarkan  data  lokasi  maka  dapat  dihitung distance  matrix yang berukuran 31 x 31 terdiri dari satu lokasi UMKM dan 30 lokasi retailer . Distance matrix bersifat asimetris dan didapatkan dengan menggunakan bantuan aplikasi Google Maps, hasil distance  matrix dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Perhitungan Savings  Matrix dilakukan  untuk setiap sel  pada distance matrix dan didapatkan  berdasarkan distance matrix dengan menggunakan rumus:
S (x, y) = d(0,x) + d(y,0) – d(x,y) (1) Keterangan: x   : titik x (titik pertama) y   : titik y (titik kedua)
0  : titik awal (gudang) S  : savings (penghematan) d  : distance (jarak)
Perhitungan savings  matrix dan  pengolahan  data  dalam  penentuan  rute dilakukan menggunakan aplikasi Excel. Hasil savings matrix dapat dilihat pada Tabel 2.
Data permintaan UMKM yang digunakan dalam penelitian adalah satu bulan sedangkan pengiriman  dilakukan  setiap  hari.  Berdasarkan  penyebaran  data  permintaan  dari retailer, dimana biasanya retailer yang sama memiliki permintaan yang berulang setiap minggu  walaupun  dengan  jumlah  permintaan  yang  berbeda,  maka  dilakukan pengelompokan  titik  permintaan  untuk  memudahkan  dalam  penentuan  rute  pada Savings Matrix yang dapat dilihat pada Tabel 3.
d a ri / k e 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 0 1 3 6, 2 1, 7 6 6 ,5 7 ,5 5 4, 8 6, 6 7 ,8 2, 3 7, 5 3, 2 6, 9 4 ,7 5, 6 18, 2 3, 6 2 ,8 3 ,9 5, 1 8, 5 9, 4 19 6, 4 2 3, 3 5 ,3 4 ,2 1 1, 3 2 ,5 5, 7 2, 4 5, 9 6 ,6 8 4, 7 4, 3 6, 9 7 ,7 3 7, 9 3, 3 7 5 ,4 5, 1 17, 7 4, 3 3 ,5 3 ,3 4, 9 7, 9 8, 9 22 5, 9 1, 5 3, 9 5 ,6 4 ,3 2 3, 5 2, 2 3, 3 3, 6 6, 2 8 ,2 9 ,3 5 2, 1 8, 9 7 ,9 4, 6 9, 8 4, 7 8 6 ,5 3, 6 17, 8 5, 4 4 ,6 3 ,6 2, 4 6 6, 4 23 4, 7 3, 3 5, 9 7 ,6 5 ,9 3 6, 7 5, 4 3 ,3 7, 2 1 0 1 2, 3 1 2, 9 8, 1 2, 7 12 ,1 1 0, 4 8, 3 13, 1 8, 3 11 ,1 1 0, 1 3, 6 18, 7 9 8 ,3 5 ,8 3 2, 7 3, 1 27 3, 4 6, 4 9, 2 1 1 1 0, 1 4 1, 7 1, 8 4 ,4 7, 6 6 5 ,8 6 ,8 5, 2 6, 1 5, 4 7 ,8 1, 1 6, 4 3, 5 6, 3 4 6, 9 18, 1 2, 9 2 ,1 4 ,1 6, 6 9, 7 11 21 8, 2 2, 2 2, 1 3 ,9 3 ,5 5 5, 9 6 6 ,2 9, 2 5, 8 6 ,1 8 ,7 2 7, 2 9, 9 2 ,3 5, 7 10, 4 3, 6 5 5 ,8 5, 8 13, 7 4, 7 4 ,9 8 ,8 6, 4 9, 1 11 21 11 7, 3 5, 9 6 ,7 3 ,8 6 5, 8 5, 9 6 ,8 9, 6 5, 2 6 4 5, 8 8, 4 8 7 ,6 4, 8 8, 3 4, 8 1, 2 2 ,3 8, 3 17, 5 3 4 ,3 8 ,8 8, 8 12 13 16 11 7 4, 5 2 ,7 2 ,7 7 7, 2 7, 6 9 ,6 12, 4 5, 8 8, 8 3 ,5 8, 8 1 1 8, 2 1 0, 6 5, 4 8, 2 7, 5 4, 7 3 ,6 11, 3 21, 7 4, 3 4 ,9 9 ,4 12 15 16 19 15 7, 6 4, 6 2 ,8 5 ,8 8 6, 3 6, 4 6 ,6 8, 7 6, 5 2, 2 8 ,1 1 0, 6 6, 9 1 1 3 ,7 6, 7 11, 5 4 7, 2 7 ,7 5, 3 12, 9 5, 3 4 ,9 9 ,2 6 8, 6 10 23 10 7, 7 6, 9 8 ,6 5 ,7 9 5, 5 4, 1 2 ,1 2, 8 6 7, 2 9 ,6 1 2, 2 5, 4 10 ,9 7 ,8 7 11, 9 5, 6 8, 4 8 ,9 1, 5 1 7 8, 3 7 ,5 4 ,9 1 4, 3 5, 9 23 4, 1 5, 5 8 9 ,7 7 ,4 1 0 7, 5 8, 1 9 ,9 12, 6 6, 3 10 ,7 9 ,2 9 ,3 9, 9 1 2 9 ,9 6, 2 3 8, 2 9, 8 8 12, 3 22, 7 7, 6 6 ,8 8 ,9 13 15 16 12 11 7, 6 5, 4 6 ,5 8 ,1 1 1 7, 7 7, 8 8 ,1 10, 3 7, 6 1, 8 8 ,2 1 0, 6 3, 7 8, 6 1 1 7, 6 12, 3 5, 4 6, 9 7 ,7 7 10, 8 6, 6 6 ,8 11 7, 7 10 12 24 12 9, 2 7, 7 8 ,6 5 ,7 1 2 2 2, 2 4 ,6 8 1 5, 1 4 ,8 6 ,3 4, 3 6, 2 5, 2 6 ,9 6, 2 2, 5 5 3 ,1 6, 6 17, 1 1, 9 1 ,2 5 ,1 6, 5 9, 5 11 16 8, 1 3, 2 1, 6 3 ,3 2 ,5 1 3 8, 2 8, 8 1 1, 1 13, 8 7 11 ,1 9 ,2 9 ,3 10, 6 1 3 2, 9 1 2, 9 6, 8 8 9, 8 7 ,7 13 23, 5 7, 6 7 ,5 9 ,8 13 17 17 12 12 8, 3 5, 7 6 ,5 8 ,5 1 4 2, 4 2, 5 3 5, 8 2, 6 3, 2 4 6 ,6 2, 7 4, 6 7 5 2, 7 7, 5 4, 2 3 ,7 5 15, 5 2, 6 2 5 ,5 4, 9 7, 9 8, 9 29 7, 2 4 2, 9 4 ,6 1 ,8 1 5 6, 5 6, 7 7 ,6 10, 4 6 5, 5 1 ,3 4 ,1 5, 6 9, 2 8, 8 7 5, 6 9, 1 5, 5 3 ,1 8, 1 1 7 3, 8 5 ,1 9 ,6 8, 7 11 13 16 12 7, 8 5, 3 3 ,5 3 ,6 1 6 4, 6 4, 6 6 ,5 9, 6 3 5, 9 2 ,8 3 ,6 6 8, 3 6, 8 7 ,5 2, 6 6, 9 4, 4 3, 3 8, 4 18, 9 1 2 ,1 6 ,6 8, 7 12 13 18 11 4, 8 2, 6 1 ,6 2 ,1 1 7 5 4, 9 2 ,9 3, 6 5, 2 6, 4 8 ,8 1 1, 4 4, 6 1, 6 10 ,7 6 ,8 6, 2 11, 6 4, 8 7, 6 8 ,5 16, 1 7, 4 6 ,7 5 ,7 1 4 5, 8 24 4, 4 5, 7 7, 8 9 ,9 7 ,1 1 8 17 ,4 17 ,8 1 7, 8 17, 9 17, 1 13 ,5 1 9, 5 2 1, 7 12, 7 1 8 22 ,1 1 2, 2 1 7, 9 22, 6 15 ,1 18 ,2 1 8, 8 16 17 ,7 17 20 17 18 20 34 20 19 1 8 2 0 1 6, 9 1 9 3, 9 4 6 8, 7 2, 2 5, 2 3 ,3 4 6, 6 7, 6 6 7 1, 8 6, 2 3, 9 3, 9 1 ,1 7, 7 18, 1 1 ,3 5 ,8 7, 9 11 12 18 10 4 1, 9 2 2 ,4 2 0 4 4, 4 5 ,2 8 2, 6 4, 4 3 ,2 4 ,7 4, 4 6, 8 6, 5 6 ,2 2, 2 6, 9 3, 1 4, 1 1 ,8 6, 9 17, 3 1 6 ,2 7, 1 10 11 18 9, 3 4, 4 2, 4 2 ,7 1 ,3 2 1 3, 8 3, 5 4 5, 9 4, 2 9, 4 9 ,1 9 ,6 8, 1 5 8 11 4, 4 9 6, 3 9, 7 7 ,3 6, 5 20, 9 6, 2 5 ,4 5, 3 8, 9 9, 2 20 5, 2 2, 4 5 6 ,7 6 ,7 2 2 5, 5 4, 4 2 ,3 3 5, 8 7 9 ,4 1 1, 9 5, 2 1 11 ,1 7 ,6 6, 8 12, 1 5, 3 8, 2 8 ,7 1, 2 16, 8 8 7 ,3 5 ,1 4 5, 8 24 4, 4 5, 7 7, 8 9 ,9 7 ,1 2 3 8, 3 8, 2 6 ,1 3, 1 8, 6 9, 8 1 2, 2 1 4, 8 8 4, 6 1 4 1 0, 2 9, 6 15, 6 8, 2 11 1 1, 9 4, 1 18, 6 10 ,4 9 ,7 8 ,5 4, 1 2, 4 27 4, 9 9, 1 1 1 1 3 9 ,9 2 4 9 7, 7 5 ,5 3, 4 9, 5 12 ,2 1 4, 6 1 5, 2 10, 3 4, 9 14 ,4 1 2, 6 1 0, 5 15, 3 10 ,6 13 ,4 1 2, 4 5, 3 2 1 11 ,3 11 8 ,1 5, 3 2, 5 28 4, 6 8, 8 1 1 1 3 1 2, 3 2 5 17 ,9 17 ,8 2 0, 6 24, 1 16, 4 25 ,4 1 5, 4 1 4, 5 21, 3 2 2 1 3 2 3, 9 1 6, 2 10, 5 18 ,2 16 ,5 1 7, 7 24, 1 34, 1 16 ,9 17 20 23 27 28 22 18 1 5 1 5 1 7, 8 2 6 6, 5 5, 3 4 ,2 1, 8 7, 6 11 ,1 1 1, 8 1 3, 3 9 3, 6 11 ,8 1 1, 4 7, 9 12, 8 8, 3 12 1 0, 5 3, 9 20, 3 9, 4 8 ,6 5 ,4 3, 9 4, 5 4, 9 24 6, 1 8, 9 1 1 9 ,5 2 7 2, 5 2, 7 3 ,2 6, 2 2, 8 8 7 ,9 8 ,3 6, 9 5 6, 8 9 ,8 3, 2 7, 8 5, 2 8, 4 6 ,1 5, 3 10, 8 5 4 ,2 1 ,9 5, 3 8, 9 9, 3 24 6, 1 3, 8 5 ,5 5 ,5 2 8 3, 6 4 5 ,9 8, 9 2, 2 5, 9 4 ,9 4 ,7 5, 6 7, 6 4, 5 7 ,7 1, 8 4, 7 3, 8 5, 5 2 ,9 7, 8 18, 4 2, 4 2 5 ,4 7, 8 11 12 15 10 3, 8 1 ,8 3 ,3 2 9 5, 2 5, 6 7 ,5 10, 4 3, 8 6, 8 2 ,8 2 ,8 6, 9 9, 2 5, 7 8 ,6 3, 4 5, 8 5, 4 3, 4 1 ,6 9, 5 19, 7 2, 3 2 ,9 7 9, 5 13 14 16 12 5, 5 2 3 ,6 3 0 3, 6 3, 8 4 ,7 7, 5 3, 5 3, 9 3 ,1 5 ,3 4 6, 3 7, 3 5 ,7 3, 1 7, 5 2, 7 3, 3 2 ,4 6, 6 16, 8 1, 2 2 7 ,1 6, 6 9, 6 11 19 8, 8 5, 3 3, 1 3 ,3 Tabel 1. Di st a nce mat rix
S a v in g 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 0 0 ,3 0 ,5 0 ,5 0 -0 ,1 -0 ,7 -0 ,3 1 ,3 0 ,7 0 ,9 -0 ,1 -0 ,3 0 ,7 -0 ,8 -0 ,4 -0 ,1 -0 ,6 -0 ,8 0 ,3 1 ,2 -0 ,1 0 ,4 -0 ,2 -0 ,4 -1 ,1 0 ,1 0 ,5 0 ,3 -0 ,1 -0 ,6 1 -0 ,3 2 2 0, 3 1 0 ,2 0 ,2 2, 6 2, 2 1, 6 1 0 1, 3 0 ,1 0 ,5 0 ,2 0, 9 0, 7 0 ,6 1 ,5 1, 5 1, 6 1 ,4 1 ,1 -2 ,7 1, 6 2 0 ,7 0 ,6 0, 3 2 -0 ,5 2 ,1 6 ,41 ,12 ,70 ,6 0 ,94 ,36 ,4 1 ,62 ,8 0 ,41 ,40 ,71 ,5 1 ,14 ,4 2 ,61 ,5 2 ,43 ,26 ,15 ,3 5 ,6 -2 ,2 4 ,82 ,20 ,7 0 ,60 ,7
3 -0 ,5 2, 1 6 ,4 0, 7 2, 1 -0 ,3 0 ,5 4, 4 9 1, 6 3 ,5 0 1, 3 0 ,3 1 ,6 0 ,7 7, 6 4, 9 1 ,1 1 ,9 4, 2 8, 7 1 2 12 -2 ,7 9, 3 2, 3 0 ,6 0 ,5 -0 ,3 4 3 ,4 4 ,8 9, 6 1 6 1 ,6 1, 7 2, 1 2 ,8 1 ,1 3 ,8 1, 6 2, 6 3 ,5 0, 6 1, 9 2, 3 -0 ,2 1 2, 7 3, 6 1 ,4 0 ,6 0, 3 0 -1 ,7 0 2 3, 2 3 1 ,8 5 0 ,1 1 ,3 3, 3 3, 5 1 ,9 5, 7 4, 5 10, 3 4 ,3 3 ,6 1 1 ,4 2, 3 3 ,8 4, 8 7, 5 4, 8 5 ,2 9 ,7 5, 2 5, 1 1 5 ,1 5, 2 4, 1 2, 5 2 1 ,2 3, 7 4, 5 5 ,8 6 0 ,7 1 ,9 3, 2 3, 6 3 6 ,4 9, 7 7 3 ,6 6 6, 6 3, 7 6 ,4 4, 1 11 ,8 8, 8 3 ,2 6 ,4 7, 4 6, 2 1 ,5 3 ,2 3, 2 2, 8 8, 2 2 2 5, 6 9 7 ,4 7 0 ,31 ,2 1 ,4 1 ,83 ,44 ,69 ,8 5 1 ,8 6 ,84 ,6 4 ,17 ,52 ,49 ,3 8 ,51 ,2 3 ,27 ,1 6 ,61 ,91 ,21 ,2 1 6 ,9 -0 ,6 2 ,46 ,5 9 ,95 ,3 8 -1 ,3 -0 ,1 1, 9 3 0 ,2 8 ,7 2, 7 1, 6 3 ,6 1 ,5 9 0, 3 1 ,7 3, 4 4, 3 1, 9 4 ,7 9 ,5 3, 6 4, 1 -0 ,4 4 ,5 4, 7 3, 7 0 1 ,3 -0 ,2 1, 7 1, 6 2 ,9 9 -0 ,7 2 6, 2 8, 7 0 ,5 3 ,5 1 -0 ,2 5 ,7 1 ,4 4, 7 -0 ,2 1 ,1 1, 6 2, 9 0, 5 8 ,3 5 ,2 0, 4 1, 3 3 ,7 9 ,3 8, 8 7, 9 -0 ,6 7 ,2 1 ,8 0, 4 0, 3 1 1 0 -0 ,9 -0 ,2 0, 2 0, 7 2 1 ,8 3, 2 4, 5 3 0 ,3 4, 4 2, 4 11, 8 0, 8 3, 3 3, 2 -0 ,7 1 ,3 2, 9 3, 8 1 ,5 -0 ,4 -0 ,5 -0 ,4 1 2 2 ,2 1 ,5 4, 8 5, 3 2 ,1 1 1 0 ,1 1 ,3 3, 2 4, 2 1 ,9 1 1, 9 5, 4 4, 4 10, 4 4 ,7 4 ,3 2, 2 3 ,7 4, 8 7, 4 4, 7 5 ,8 1 4, 4 5, 1 5 1 5 ,6 5, 8 4, 8 1, 4 2 ,4 1 ,1 3, 7 4, 4 5 ,7 12 0, 3 1, 4 1 ,2 1 3 3, 1 3 ,3 3 ,2 4, 3 1, 6 4, 6 3 ,1 4, 3 2 ,2 3 ,8 3 ,8 0, 7 2, 6 4 ,3 5 ,1 1 1, 3 1 ,1 0 ,8 4 0, 7 1, 6 4 ,3 4 ,2 3, 4 1 3 -0 ,7 0 -0 ,1 0, 4 2 ,2 2 ,3 4, 1 5, 4 3 ,2 0 ,2 1 2, 1 2, 3 2, 7 1, 1 4, 2 4, 4 -0 ,5 1 ,4 3, 8 4 1 ,5 -0 ,2 -0 ,7 -0 ,6 1 4 2 1 ,7 5, 4 6, 2 2 ,6 14 0, 8 2 3 ,7 4 ,1 2, 3 5, 9 5 3 ,8 6, 8 4, 1 3, 7 5 ,9 2 ,5 3, 9 5 ,5 4 ,1 3, 2 5, 1 4 ,5 5 ,2 1, 5 3, 2 6 ,6 4 ,3 12 -2 0 -1 ,5 2 ,8 5 ,5 5 15 0, 4 1, 5 2 ,8 3 ,2 2, 6 7, 3 11 ,4 10 7, 6 3, 2 5, 6 7 ,6 3 ,3 6 3 ,8 8 ,4 3, 8 7, 3 7 5 ,8 1, 1 3, 7 3 ,8 2 ,7 8 ,6 1, 6 1, 6 5 ,2 8 ,6 6, 9 1 6 0 ,1 1 ,4 1, 7 1, 8 3 ,4 4 ,7 7, 7 8, 3 5 1 ,9 5 ,4 4, 9 4, 1 6 2, 7 7, 9 1 ,3 3 ,2 7, 6 6, 6 1 ,9 1 ,5 1, 2 1, 1 4, 9 0 ,4 2 ,4 5, 7 8, 3 6 ,2 1 7 0 ,6 2 6, 2 8, 7 2 ,1 5 ,1 2, 6 1, 4 7 ,3 9 ,5 2 ,4 6, 5 1, 4 2 ,2 3, 2 4, 5 1, 7 6 ,9 2, 1 2, 9 3 ,7 10 9, 9 8, 8 -0 ,1 7 ,7 2 ,4 1, 4 0, 9 2 ,1 18 0, 8 1, 7 3 ,9 7 2, 8 10 ,6 4 ,5 3 ,7 1 1 ,8 6, 1 3, 6 1 3, 7 2 ,3 3, 8 5 ,5 6 ,5 4 7, 2 4 ,4 5 1, 7 7 8 ,7 7 ,6 2 4, 8 1, 8 3 ,8 3 ,6 4, 9 1 9 -0 ,3 0 ,9 1, 1 1, 6 3 ,1 4 ,3 6, 1 6, 8 3 ,3 1 ,5 5 ,1 4, 3 3, 8 5 ,6 2, 1 6, 2 7, 1 0 ,9 2 ,9 6, 3 1 ,6 1 ,2 0, 9 0, 7 3, 8 -0 ,1 2 ,1 5, 3 6, 8 4 ,8 20 -1 ,2 -0 ,3 1 ,1 1 ,5 1, 9 4, 3 5 ,4 5 ,3 4, 7 1, 5 3, 8 4 ,3 2 ,6 4, 1 2 ,1 5 ,2 5 ,6 0, 9 2, 9 5 ,7 0, 4 1, 2 1 0 ,7 2 ,4 0 0, 9 4 5 ,3 5, 1 2 1 0 ,1 1 ,7 3, 4 4, 7 1 ,4 0 ,4 0, 6 1, 5 2 ,1 4 ,4 3 ,4 0, 6 1, 5 3 ,1 0 0, 7 1, 2 2 ,4 0 ,4 1, 6 2, 5 4 ,1 3, 3 3, 7 2, 2 5 ,2 4 2, 5 2, 4 0 ,8 2 2 -0 ,4 2 6, 3 8, 8 1 4 1, 5 0, 4 6 ,2 9 ,6 1 ,5 5, 2 0, 3 1 ,2 2, 2 3, 4 1 8 ,9 5 ,7 1 1, 8 3 ,8 9, 4 8, 3 -0 ,6 7 ,2 1 ,9 0, 9 0, 4 1 ,6 23 0, 2 1, 6 5 ,9 1 2, 1 1, 6 4, 6 2 ,1 0 ,9 6, 8 9, 4 2 6 0 ,9 1, 1 2 ,7 4 1 ,2 9, 4 7, 3 2 2 ,8 3, 8 9, 9 15 -0 ,7 1 0 1, 9 1 ,1 0 ,9 2, 2 2 4 0 ,4 3 7, 4 12 ,7 1 ,6 3 ,1 0, 6 1, 4 5 ,4 10 2 ,5 4, 5 0, 9 2 ,3 1, 2 2, 5 1, 6 9 ,1 5 ,8 2 2, 9 5 ,1 9 ,6 15 -0 ,7 11 3 ,1 1, 6 1, 5 0 ,7 2 5 1 ,1 2 ,5 1, 9 1, 6 4 ,3 -0 ,5 9, 4 11 ,7 4 2 ,3 1 3, 5 2, 8 4, 8 16, 7 3, 2 9 5, 9 -0 ,1 2 ,3 6 6, 5 2 ,5 2 0, 4 0, 5 3 ,1 3 ,9 7, 6 9, 5 4 ,8 26 -0 ,1 2, 4 5 ,7 1 1, 3 0, 5 1, 2 0 ,4 0 ,3 3, 7 8, 3 2, 1 2 ,7 0 ,5 1, 8 0 ,5 0 ,9 0 ,5 7, 5 3, 5 0 ,9 1 ,8 4, 8 8 1 0 11 0 ,1 2, 8 1 ,1 1 0, 5 27 -0 ,5 0, 6 2 ,3 2 ,5 0, 9 -0 ,1 -0 ,1 0 ,9 1, 4 2, 5 2, 7 -0 ,1 0 ,8 2, 4 -0 ,8 0 ,1 0 ,5 1, 7 8, 6 0 ,9 1 ,8 3, 9 2, 2 1 ,4 1 ,7 -3 ,9 2, 4 1 ,8 1 ,7 0, 1 2 8 -0 ,3 0 ,6 0, 9 1, 1 2 ,8 3 ,3 4, 2 5, 8 4 1 ,2 6 ,3 3, 3 3, 5 6 ,8 1, 9 4, 3 5 0 ,5 2 ,3 4, 8 5, 3 1 ,7 1 0, 3 0, 5 6, 5 -0 ,2 2 6, 7 3 ,6 29 0, 1 1 1 ,3 1 ,6 3, 2 4, 4 -1 6 ,9 9 ,7 4, 7 1, 6 7, 1 4 ,4 3 ,9 7, 7 2 ,3 8 ,4 8 ,3 0, 8 3 6 ,9 6 ,4 2, 1 1, 3 1 0 ,8 7 ,1 0, 1 2, 3 6 ,9 5, 3 3 0 0 ,61 ,7 3 3 ,42 ,46 ,26 ,9 6 ,16 ,53 ,4 4 ,46 ,2 3 ,14 ,93 ,97 ,4 6 ,42 ,6 4 ,86 ,9 6 ,20 ,93 ,12 ,9 2 ,6 3 ,21 ,91 ,44 ,7 6 ,1 Tabel 2 . Savi ngs ma tr ix
Tabel 3. Penentuan rute hasil savings matrix Kelompok pengiriman Rute Titik permintaan dilayani Jumlah permintaan (goni) 1 1 29, 6, 7, 28, 11, 5, 8 7 2a 25,13, 10 8 2b 27, 1 2 3a 24, 3, 26, 2, 21 7 3b 21 2 2 4 17, 22, 23 8 5 15, 16, 19, 30, 18, 20 8 6 9, 14, 4, 12 6
Berdasarkan  pengelompokan  dan perhitungan Savings Matrix didapatkan  hasil bahwa pada  kelompok  pengiriman  1  rute  2  dan  3  terdapat  rute  bolak  balik  karena  kapasitas kendaraan yang terbatas. Setelah didapatkan rute, kemudian dilakukan pengurutan rute dengan menggunakan algoritma Nearest Insert, Nearest Neighbour, dan Farthest Insert . Rumus algoritma Nearest Insert, Nearest Neighbour, dan Farthest Insert memiliki rumus berturut-turut:
∆f 1 = d 0i + d ij + d j0 (2)
Keterangan:
∆f 1 : Nearest Insert d 0i : jarak dari gudang ke lokasi i d ij : jarak dari lokasi i ke lokasi j d j0 : jarak dari lokasi j ke gudang
∆f 2 = d 0i + d ij ... + d j0 (3)
Keterangan:
∆f 2 : Nearest Neighbour d 0i : jarak dari gudang ke lokasi i d ij : jarak dari lokasi i ke lokasi j (memasukkan lokasi dengan jarak terdekat) d j0 : jarak dari lokasi j ke gudang
∆f 3 = d 0i + d ij ... + d j0 (4)
Keterangan:
∆f 3 : Farthest Insert d 0i : jarak dari gudang ke lokasi i d ij : jarak dari lokasi i ke lokasi j (memasukkan lokasi dengan jarak terjauh) d j0 : jarak dari lokasi j ke gudang
Hasil penentuan rute beserta total biaya yang dihasilkan untuk algoritma Nearest Insert, Nearest Neighbour, dan Farthest Insert secara berurutan dapat dilihat pada Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6.
Tabel 4. Rute distribusi algoritma nearest insert Rute ke Rute distribusi Total permintaan (goni) 1 G – 28 – 29 – 7 – 6 – 5 – 8 – 11 – G 7 2 G – 1 – 27 – 10 – 13 – G – 25 – G 10 3 G – 2 – 21 – 26 – 3 – G – 24 – G 9 4 G – 17 – 22 – 23 – G 8 5 G – 20 – 19 – 16 – 30 – 15 – 18 – G 8 6 G – 4 – 12 – 14 – 9 – G 6 Tabel 5. Rute distribusi algoritma nearest neighbour Rute ke Rute distribusi Total permintaan (goni) 1 G – 28 – 29 – 7 – 6 – 8 – 5 – 11 – G 7 2 G – 1 – 27 – 10 – 13 – G – 25 – G 10 3 G – 2 – 3 – 24 – 26 – G – 21 – G 9 4 G – 22 – 17 – 23 – G 8 5 G – 20 – 19 – 16 – 30 – 15 – 18 – G 8 6 G – 4 – 12 – 14 – 9 – G 6
Tabel 6. Rute distribusi algoritma farthest insert Rute ke Rute distribusi Total permintaan (goni) 1 G – 11 – 7 – 8 – 6 – 5 – 29 – 28 – G 7 2 G – 25 – 10 – 13 – G – 27 – 1 – G 10 3 G – 24 – 21 – 3 – 26 – G – 2 – G 9 4 G – 23 – 22 – 17 – G 8 5 G – 18 – 15 – 20 – 16 – 30 – 19 – G 8 6 G – 9 – 12 – 14 – 4 – G 6
Biaya  yang  diperhitungkan  adalah  biaya  bahan  bakar,  biaya  parkir,  biaya  perawatan kendaraan,  dan  biaya  penalti.  Berdasarkan  perhitungan  total  biaya  untuk  satu  bulan didapatkan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil perhitungan total biaya Algoritma Total jarak (km)  Total waktu (menit) Total biaya Aktual 907,90 2.425 Rp1.934.292,86 Nearest Insert 858,1 2.304 Rp1.280.807,14 Nearest Neighbour 812,8 2.203 Rp1.235.742,86 Farthest Insert 1.002,7 2.585 Rp1.415.078,57
Berdasarkan hasil perhitungan, algoritma Nearest Neighbour memiliki total jarak, total waktu,  dan  total  biaya  paling  rendah  dibandingkan  dengan  rute  aktual  dan  algoritma heuristik  yang  lainnya.  Besarnya  penghematan  yang  didapatkan  per  bulan  dari  jarak adalah  95,1  km  atau  10,47%,  penghematan  waktu  adalah  222  menit  atau  9,14%,  dan penghematan biaya adalah Rp698.550,00 atau 12,82%.
Setelah  didapatkan  hasil,  dilanjutkan  dengan  pengembangan  skenario  sebagai pertimbangan  bagi  UMKM  untuk  dapat  lebih  meminimalkan  total  biaya  distribusi. Skenario  yang  dibuat  dihitung  dengan  menggunakan  algoritma Nearest  Neighbour karena pada UMKM ini memiliki penghematan paling besar dari jarak, waktu, dan biaya. Skenario  pertama adalah  menggubah  periode  waktu  pengiriman  yang  di  mana  kondisi
Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 04, No. 01, (Mei 2023) 33-47
aktual  bersifat  per  tiga  hari  menjadi  per  satu  minggu,  yaitu  dengan  melakukan penggabungan  pesanan  selama  satu  minggu  dan  melakukan  pengiriman  pada  minggu selanjutnya. Hasil penentuan rute skenario pertama dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Rute distribusi skenario pertama
Rute ke Rute distribusi Total permintaan (goni) 1 G – 1 – 12 – 14 – 17 – 26 – 21 – G 8 2 G – 19 – 16 – 6 – 15 – 29 – 7 – G 8 3 G – 10 – 13 – 25 – G 8 4 G – 4 – 2 – 22 – 3 – G 8 5 G – 9 – 24 – 23 – G – 18 – G 9 6 G – 27 – 28 – 20 – 30 – 5 – 8 – 11 – G 8
Skenario  kedua  adalah  menggubah  periode  waktu  pengiriman  yang  di  mana  kondisi aktual  bersifat  per  tiga  hari  menjadi  per  satu  hari,  yaitu  dengan  melakukan penggabungan  pesanan  satu  hari  dan  melakukan  pengiriman  pada  hari  selanjutnya. Hasil penentuan rute skenario kedua dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Rute distribusi skenario kedua Rute ke Rute distribusi Total permintaan (goni) 1 G – 12 – 20 – 17 – G – 23 – G 9 2 G – 30 – 16 – 22 – 18 – G 5 3 G – 4 – 14 – 15 – 19 – 9 – G 8 4 G – 1 – 28 – 10 – 11 – G – 25 – G 10 5 G – 27 – 21 – 3 – 24 – 5 – 29 – G 8 6 G – 2 – 26 – 8 – 6 – 7 – 13 – G 8
Skenario  ketiga  adalah  menggubah  kendaraan  saat  ini  menjadi  kendaraan  dengan kapasitas lebih besar dan periode waktu pengiriman yang masih sesuai dengan kondisi aktual,  yaitu  dengan  melakukan  pengiriman  per  tiga  hari.  Diperlukan  penambahan investasi  kendaraan  baru  sebesar  Rp167.500.000,00.  Hasil  penentuan  rute  skenario ketiga dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Rute distribusi skenario ketiga
Rute ke Rute distribusi Total permintaan (goni) 1 G – 1 – 8 – 5 – 11 – 6 – 29 – G 6 2 G – 28 – 10 – 13 – 7 – 25 – G 10 3 G – 27 – 21 – 2 – 3 – 24 – 26 – G 10 4 G – 9 – 22 – 17 – 23 – 18 – G 10 5 G – 4 – 12 – 20 – 19 – 15 – 16 – 30 – 14 – G 12
Pada  skenario  ketiga  ini  sudah  tidak  ada  pengiriman  bolak-balik  dari  dan  ke  gudang, namun terdapat tambahan biaya investasi karena pergantian kendaraan yang digunakan
untuk  pengiriman,  sehingga  terdapat  perhitungan  BEP  dan  PP  yang  menggunakan rumus di bawah ini:
BEP = (5) Keterangan: BEP : Break Even Point PP = x 1 tahun (6)
Keterangan: PP : Payback Period
Dari  hasil  perhitungan  BEP  dan  PP,  didapatkan  hasil  bahwa  dengan  mengganti kendaraan dengan kapasitas yang lebih besar akan memiliki BEP sebesar 166 goni dan PP sebesar 5 bulan.
Skenario  keempat  adalah  menggubah  kendaraan  saat  ini  menjadi  kendaraan  dengan kapasitas yang lebih besar dan periode waktu pengiriman menjadi dua minggu dengan besar  pemesanan  adalah  dua  kali  lipat  dari  biasanya.  Sama  halnya  dengan  skenario ketiga karena terdapat penambahan investasi kendaraan baru sebesar Rp167.500.000,00, maka pada skenario ini juga dilakukan perhitungan BEP dan PP. Hasil penentuan rute skenario keempat dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Rute distribusi skenario keempat
Rute ke Rute distribusi Total permintaan (goni) 1 G – 12 – 28 – 14 – 17 – 26 – 21 – G 16 2 G – 30 – 20 – 16 – 29 – 7 – 16 – 15 – G 16 3 G – 1 – 10 – 13 – 25 – G 18 4 G – 4 – 2 – 22 – 3 – G 16 5 G – 9 – 23 – 24 – G 16 6 G – 27 – 19 – 5 – 8 – 11 – 18 – G 14
Dari  hasil  perhitungan  BEP  dan  PP,  didapatkan  hasil  bahwa  dengan  mengganti kendaraan dengan kapasitas yang lebih besar dan mengubah periode waktu pengiriman menjadi  dua  minggu  akan  memiliki  BEP  sebesar  165  goni  dan  PP  sebesar  5  bulan. Berdasarkan  perhitungan  total  biaya  untuk  satu  bulan  didapatkan  hasil  perhitungan keempat skenario yang dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil perhitungan total biaya keempat skenario
Algoritma/skenario  Total jarak (km)  Total waktu (menit) Total biaya Nearest Neighbour 812,8 2.203 Rp1.235.742,86 Skenario 1 797,8 2.150 Rp1.218.814,29 Skenario 2 1.093,9 2.835 Rp1.487.764,29 Skenario 3 724,7 1.796 Rp1.633.129,64 Skenario 4 405 1.140 Rp   975.302,36
Berdasarkan  Tabel  12,  maka  skenario  keempat  memiliki  total  jarak,  total  waktu,  dan total biaya paling rendah dibandingkan dengan hasil algoritma Nearest Neighbour awal. Besarnya penghematan yang didapatkan per bulan dari jarak adalah 407,8 km atau 50%, penghematan  waktu  adalah  1.063  menit  atau  48,2%,  dan  penghematan  biaya  adalah
Rp260.440,5  atau  21%,  namun  penerapan  skenario  ini  terhadap  UMKM  tidak  dapat dilakukan  sekaligus  dan  memerlukan  tahapan  untuk  mengubah  kebijakan  UMKM. Kelebihan  dan  kekurangan  dari  setiap  skenario  yang  diusulkan  kepada  UMKM  dapat dilihat pada Tabel 13 dan Tabel 14.
Tabel 13. Kelebihan skenario Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Semua pengiriman terpenuhi Waktu penggabungan pesanan lebih banyak karena mengurangi bolak balik dari dan ke gudang Kepuasan pelanggan tinggi karena pengiriman bisa langsung diproses Kapasitas pengiriman meningkat Waktu pengiriman relatif singkat Waktu pengiriman relatif singkat Biaya operasional relatif murah Rute pengiriman bisa diselesaikan lebih cepat Biaya operasional relatif murah Periode waktu penggabungan pesanan tidak perlu diubah
Waktu penggabungan pesanan lebih banyak karena mengurangi bolak balik dari dan ke gudang Tabel 14. Kekurangan skenario Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Kepuasan pelanggan rendah karena permintaan tidak langsung diproses Perubahan periode waktu penggabungan pesanan Biaya operasional relatif tinggi Kepuasan pelanggan rendah karena permintaan tidak langsung diproses Perubahan periode waktu penggabungan pesanan Waktu penggabungan pesanan relatif singkat karena mempercepat pengiriman Biaya investasi bertambah karena ada pergantian kendaraan Penggabungan pesanan akan terasa lebih berat Sopir memiliki waktu menganggur Jarak pengiriman relatif lebih jauh
Waktu pengiriman relatif lebih lama
Biaya operasional
relatif tinggi

## Kesimpulan
Metode Savings  Matrix yang  dilanjutkan  dengan  algoritma  heuristik Nearest  Insert, Nearest Neighbour, dan Farthest Insert dapat digunakan untuk penentuan rute distribusi. Pada  studi  kasus  UMKM  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  algoritma Nearest Neighbour memiliki total jarak, total waktu, dan total biaya paling rendah dibandingkan
dengan rute aktual dan algoritma heuristik yang lainnya. Besarnya penghematan yang didapatkan per bulan dari jarak adalah 95,1 km atau 10,47%, penghematan waktu adalah 222 menit atau 9,14%, dan penghematan biaya adalah Rp698.550,00 atau 12,82%.
Jika UMKM ingin mendapatkan biaya distribusi yang lebih minimal dengan melakukan investasi  maka  dapat  memilih  skenario  keempat  dengan  mengubah  periode  waktu penggabungan pesanan menjadi per dua minggu, kuantitas pemesanan menjadi dua kali dari kondisi aktualnya dan mengganti kendaraan  yang memiliki kapasitas lebih besar. Besarnya penghematan yang didapatkan per bulan dari jarak adalah 407,8 km atau 50%, penghematan  waktu  adalah  1.063  menit  atau  48,2%,  dan  penghematan  biaya  adalah Rp260.440,5 atau 21%.
Manfaat yang diperoleh dari penerapan metode penentuan rute distribusi adalah metode sederhana  dengan  perhitungan  yang  mudah  serta  memberikan  kemudahan  dalam pengaplikasian  di  UMKM.  Saran  untuk  penelitian  lanjutan  adalah  memperhitungkan biaya  depresiasi  kendaraan  dan  mencari  kombinasi  penggabungan  periode  pemesanan yang  dapat  memberikan  total  biaya  distribusi  yang  minimum.  Selain  itu  dalam  untuk setiap  skenario  yang  dipertimbangkan  dapat  dicoba  penentuan  rute  distribusi menggunakan algoritma  heuristik  yang  lainnya  selain Nearest  Neigbour karena  masih memiliki kemungkinan untuk mendapatkan solusi yang lebih baik.

## Daftar Pustaka
[1] H. Sucahyowati, “Manajemen Rantai Pasokan (Supply Chain Management),” Maj. Ilm. Gema Marit. , vol. 13, no. 1, pp. 20–28, 2011.
[2] G.  M.  Sari,  R.  M.  Heryanto,  and  S.  Santoso,  “Penentuan  Rute  Distribusi Menggunakan  Model  Integer  Linear  Programming  dengan  Metode  Branch  and Bound,” Go-Integratif  J. Tek. Sist. dan Ind. , vol. 1, no. 01, pp. 69–79, Dec. 2020, doi: 10.35261/gijtsi.v1i01.4265.
[3] A.  Halim,  “Pengaruh  Pertumbuhan  Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi Kabupaten Mamuju,” GROWTH  J. Ilm.  Ekon. Pembang. , vol. 1, no. 2, pp. 157–172, 2020.
[4] I. N. Pujawan and M. Er, Supply Chain Management , 3rd ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
[5] S.  Suparjo,  “Metode  Saving  Matrix  Sebagai  Alternatif  Efisiensi  Biaya  Distribusi (Studi Empirik Pada Perusahaan Angkutan Kayu Gelondongan Di Jawa Tengah),” Media  Ekon.  dan  Manaj. ,  vol.  32,  no.  2,  pp.  137–153,  Jul.  2017,  doi: 10.24856/mem.v32i2.513.
[6] F. Ahmad and H. F. Muharram, “Penentuan jalur distribusi dengan metode saving matriks:  penentuan  jalur  distribusi  dengan  metode  saving  matriks,” Competitive , vol. 13, no. 1, pp. 45–66, 2018.
[7] A. Suyudi, A. Imran, and S. Susanty, “Usulan Rancangan Rute Pendistribusian Air Galon  Hanaang  Menggunakan  Algoritma  Nearest  Neighbour  dan  Local  Search,” Reka Integr. , vol. 3, no. 4, pp. 264–272, 2015.
[8] R.  Yohanes,  S.  Santoso,  and  R.  M.  Heryanto,  “Penentuan  Rute  Distribusi  yang Mempertimbangkan Multi Trips, Time Window, dan Simultaneous Pickup Delivery dengan  Menggunakan  Algoritma  Sequential  Insertion,”  in Prosiding  Seminar Nasional Teknik Industri Universitas Gadjah Mada 2020 , 2020, p. RO 64-RO 68.
[9] I. Mutakhiroh, F. Saptono, N. Hasanah, and R. Wiryadinata, “Pemanfaatan metode Heuristik dalam pencarian jalur terpendek dengan algoritma semut dan algoritma genetika,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) 2007 , 2007.
Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 04, No. 01, (Mei 2023) 33-47
[10]  H.  Maruta,  “Analisis  Break  Even  Point  (BEP)  Sebagai  Dasar  Perencanaan  Laba Bagi Manajemen,” JAS (Jurnal Akuntasi Syariah) , vol. 2, no. 1, pp. 9–28, 2018.
[11]  N. M. Losvitasari,  I. W.  Budiasa, and I. G.  A. A. Ambarawati, “Analisis Finansial Agroindustri  Kelor  di  PT.  Bali  Agro  Investama,” J.  Manaj.  Agribisnis  (Journal Agribus. Manag. , vol. 9, no.
2, pp. 391–396, Oct. 2021, doi:
10.24843/JMA.2021.v09.i02.p04.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima kasih kepada  Universitas Kristen Maranatha  dan UMKM ABC di Kota Medan untuk kesediaan menjadi tempat pengamatan pada penelitian ini.