INVENTORY: INDUSTRIAL VOCATIONAL E-JOURNAL ON AGROINDUSTRY – VOL. 4 NO. 1 (2023) 40-46
Available online at: http://inventory.poltekatipdg.ac.id/

## I N V E N T O R Y
Industrial Vocational E-Journal on Agroindustry
|    ISSN Online 2723-1895    |

## Penentuan Rute Optimal dan Alokasi Kendaraan dalam Pendistribusian Beras di Provinsi Kalimantan Tengah

## Olyvia Novawanda, Clifton Suharjono, Leonardy Sentosa
Universitas Surabaya, Jl. Raya Kalirungkut, Kali Rungkut, Kec. Rungkut, Surabaya 60293, Indonesia

## ARTICLE INFORMATION

## A B S T R A C T
Received: May 30, 2023 Revised: June 28, 2023 Available online: June 30, 2023 Central  Kalimantan  is  one  of  the  most  populous  provinces  in  Indonesia where rice has the greatest impact on the calculation of the poverty line. As of August 2022, 0.44 percent of the inflation in Palangkaraya is attributable to  rice,  which  can  contribute  to  an  increase  in  the  MPP  rate.  Margin perdagangan  dan  pengangkutan  (MPP)  is  a  percentage  that  indicates  the increase in rice prices from producers to final consumers, taking into account transportation costs. The objective of this paper is to determine the optimal route and allocation of each vehicle fleet serving each depot, given several constraints  using  an  open-source  spreadsheet  solver.  Vehicle  Routing Problem  (VRP)  is  one  of  the  most  frequently  encountered  optimization problems  in  logistics.  In  this  instance,  we  optimize  the  paddy  distribution fleet in Central Kalimantan using the VRP method. The results of the data processing  led  to  the  choice  of  the  best  route  that  could  adhere  to  all  the limitations, demonstrating that the VRP spreadsheet solver could be used for the case in this study. Based on the computations of 13 vehicles, hereinafter referred to as vehicle (V) which serves 100 Customers, it is obtained that V1 will  serve  4  Customers,  V2  will  serve  5  Customers,  V3  will  serve  26 Customers, V4 will serve 5 Customers, V5 will serve 5 Customers, V6 will serve  6  Customers,  V7  serves  3  Customers,  V8  serves  4  Customers,  V9 serves 14 Customers, V10 serves 5 Customers, V11 serves 3 Customers, V12 serves 11 Customers, and V13 serves 9 Customers.

## KEYWORDS
Rice Distribution, Spreadsheet Solver, Vehicle Routing Problem

## CORRESPONDENCE
Name: Olyvia Novawanda E-mail: olyvianovawanda@staff.ubaya.ac.id

## PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  menjadi  salah  satu  sektor  yang menghadapi  banyak  tantangan  logistik.  Optimalisasi sumber daya sektor pertanian juga menghadapi hal yang sama  [1].  Beras  adalah  bahan  pangan  utama  yang dikonsumsi  oleh  mayoritas  penduduk  di  Indonesia  dan merupakan salah satu komoditas strategis yang perannya sangat penting terhadap ketahanan pangan di Indonesia. Beras  dikonsumsi  lebih  dari  90%  penduduk  Indonesia, beras  juga  merupakan  komoditas  yang  memiliki keterikatan  yang  erat  dengan kebijakan  moneter, sosial, dan politik di Indonesia. Apabila pemerintah gagal dalam mengatur  ketersedian  bahan  pangan  pokok  khususnya beras, dapat menyebabkan konflik sosial [2]. Ketergantungan  masyarakat  terhadap  beras  ditandai
dengan  sumbangan  komoditas  ini  dalam  menentukan garis  kemiskinan.  Garis  Kemiskinan  (GK)  merupakan penjumlahan  dari  Garis  Kemiskinan  Makanan  (GKM) dan Garis Kemiskinan Non Makanan (GKNM). Melalui pendekatan  ini,  kemiskinan  dipandang  sebagai  suatu ketidakmampuan  ekonomi  untuk  memenuhi  kebutuhan dasar berupa makanan dan bukan makanan yang diukur dari  pengeluaran  [3].  Penduduk  yang  dikategorikan sebagai penduduk miskin adalah mereka yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan dibawah Garis Kemiskinan  (GK).  Hal-hal  inilah  yang  menjadikan komoditas  beras  menjadi  salah  satu  komoditas penyumbang inflasi.
Kalimantan Tengah adalah salah satu provinsi terbesar di Indonesia  dengan  jumlah  penduduk  sekitar  2.702.170 jiwa  [4].  Di  provinsi  ini,  beras  merupakan  komoditas
yang  memberi  sumbangan  terbesar  dalam  perhitungan garis kemiskinan, dengan persentase sekitar 89,66% rata- rata  konsumsi  beras  terhadap  tanaman  sumber karbohidrat lainnya. Berdasarkan Laporan Perekonomian Kalimantan  Tengah  November  2022,  Bank  Indonesia mencatat  inflasi  Kalimatan  Tengah  lebih  tinggi dibanding  inflasi  tingkat  nasional  yaitu  5,95%  (yoy). Angka  ini  merupakan  angka  tertinggi  diantara  seluruh provinsi di Kalimantan [5].
Gambar 1. Perkembangan inflasi Kalimantan Tengah dan Nasional [5, h. 26]
Pada  triwulan  I  tahun  2023  inflasi  gabungan  Kota Palangka  Raya  dan  Sampit  mengalami  penurunan menjadi  5,63%  (yoy)  dari  6,32%  (yoy)  pada  triwulan sebelumnya.  Meski  demikian,  beras  diperkirakan  akan tetap mengalami inflasi pada triwulan II 2023 [6]. Porsi biaya  terbesar  dalam  perdagangan  beras  adalah trasportasi  [7].  Pola  distribusi  beras  di  Kalimantan Tengah melibatkan hampir seluruh stakeholder perdagangan.  Secara  garis  besar,  terdapat  tiga  rantai utama  yang  berperan  sebelum  distribusi  beras  sebelum sampai  kepada  konsumen  akhir,  seperti  yang  dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Rantai Distribusi Beras di Kalimantan Tengah [8, h. 48]
Margin  perdagangan  dan  pengangkutan  (MPP)  beras di provinsi  Kalimantan  Tengah  pada  tahun  2020  adalah sebesar 17,06%. Meskipun nilai ini masih di bawah MPP nasional yang sebesar 21,47%, nilai MPP ini mengalami kenaikan  2,85%  dari  tahun  sebelumnya  dengan  rantai distribusi  yang  sama.  Margin  perdagangan  dan pengangkutan  (MPP)  merupakan  persentase  yang menunjukkan kenaikan harga beras dari produsen hingga ke  konsumen  akhir  dengan  memperhitungkan  biaya pengangkutan. Semakin tinggi persentase MPP semakin
mahal  harga  yang  harus  dibayar  oleh  konsumen  akhir. Secara tidak  langsung  persentase  MPP  yang  besar  akan berkontribusi  pada  naiknya  harga  beras  yang  pada akhirnya  akan  menuntun  pada  inflasi  dari  komoditas beras.  Dalam  kasus  ini,  meningkatnya  persentase  MPP dapat  disebabkan  oleh  peningkatan  biaya  distribusi. Salah satu cara untuk meminimasi biaya distribusi adalah dengan optimalisasi rute dari kendaraan yang digunakan untuk  pendistribusian  beras.  Penelitian  ini  bertujuan menentukan  rute  optimal  dan  pengalokasian  kendaraan distribusi  beras  di  Kalimantan  Tengah,  dengan  metode Vehicle  Routing  Problem (VRP)  pada open-source spreadsheet solver . VRP dinilai menghasilkan keputusan penjadwalan  yang  lebih  baik  yang  mengacu  pada pencarian  rute  armada  kendaraan  dalam  menyediakan layanan  kepada  sejumlah  konsumen  dengan  kapasitas, lokasi,  dan  jumlah  permintaan  yang  diketahui  untuk komoditas  tertentu,  dengan  tetap  memperhatikan beberapa batasan [9].
Berbagai penelitian telah mengangkat VRP sebagai topik permasalahan dalam masalah distribusi, antara lain pada distribusi  pengangkutan  sampah  [10],  pada  distribusi beras [9] dan [11], serta pada masalah distribusi produk hasil  olahan  industri  lainnya  [12]  dan  [13].  Penelitian terkait VRP dengan menggunakan open-source spreadsheet  solver ini  diperkenalkan  oleh  [14]  pada tahun  2017,  dengan  melakukan  uji  coba  pada  sektor kesehatan melalui optimalisasi rute pelayanan kesehatan bagi  masyarakat  miskin  di  Turki,  serta  pada  sektor parwisata  melalui  maksimasi  profit  sebuah  perusahaan penyedia jasa pariwisata di Finlandia dengan merencanakan  paket  perjalanan  berdasarkan  perkiraan permintaan  dan  kapasitas  kapal.  Penelitian  ini menyajikan  penyelesaian  VRP  dengan open-source spreadsheet solver untuk  mendapatkan  rute  dan alokasi optimal pada distribusi beras di Kalimantan Tengah.

## METODOLOGI
Vehicle  routing  problem (VRP)  didefinisikan  sebagai suatu  masalah  dalam  penentuan  rute  optimal  dari pengiriman  atau  pengumpulan  dari  satu  atau  beberapa depot  kepada  sejumlah  konsumen  dengan  beberapa batasan tertentu [15]. Dalam penyelesaiannya, diperlukan  perancangan  serangkaian  rute  untuk  armada kendaraan  yang  homogen  yang  harus  mengunjungi sekelompok  pelanggan  [16].  Tujuan  utama  dari  VRP adalah  meminimalkan  total  jarak  yang  ditempuh  oleh semua kendaraan, yang merupakan komponen utama dari biaya transportasi [17]. VRP menjadi salah satu contoh masalah yang banyak dipelajari dan dinilai menjadi salah satu  contoh  tersukses  dalam  riset  operasi  [18].  Pada Penelitian ini akan ditentukan rute optimum dan alokasi untuk  13  kendaraan  untuk  melayani  100  konsumen
Produsen 𝒓 𝟑 𝒓 𝟐 𝒓 𝟏
𝑟 𝑖 = Rantai distribusi utama ke-i/ i-main distribution
chain Pedagang Grosir Pedagang Eceran Konsumen Akhir
melalui  tiga  depot  masing-masing  di  Palangkaraya, Sampit, dan  Pangkalanbun  dengan  menggunakan open- source spreadsheet solver . Data titik koordinat diperoleh dari website Bing.com  yang  selanjutnya  akan  menjadi data acuan jarak antartitik. Berikut adalah struktur VRP spreadsheet solver yang digunakan [14].
Gambar 3. Bagian-bagian VRP spreadsheet solver
1. VRP Solver  Console: Lembar kerja  ini  memberikan informasi  ke  lembar  kerja  lainnya,  yang  terdiri  dari berbagai  parameter  yang  digunakan,  seperti  jarak, jumlah  depot,  jumlah  konsumen,  serta  jenis  dan jumlah kendaraan.
2. Locations: Pada  lembar  kerja  Locations  terdapat detail  nama  dan  alamat  depot  serta  konsumen, koordinat, time  window ,  serta pick  up  and  delivery amount .  Titik  koordinat  dapat  diinputkan  secara manual atau diperoleh dari sumber eksternal.
3. Distances: Lembar kerja ini terdiri atas data jarak dan durasi  perjalanan  dua  titik  yang  telah  ditentukan sebelumnya pada lembar kerja Locations . 4. Vehicles: Lembar  kerja Vehicles berisi  data kendaraan  yang  digunakan,  seperti  jenis  kendaraan, jumlah  kendaraan,  kapasitas,  batasan  jarak  yang ditempuh, serta waktu operasional kendaraan.
5. Solution: Lembar  kerja  ini  menghasilkan  daftar pemberhentian  untuk  setiap  kendaraan,  waktu keberangkatan dan kedatangan, total waktu tempuh, dan total waktu operasional kendaraan.
6. Visualization: Lokasi  dan  rute  kendaraan  dapat ditampilkan secara visual pada lembar kerja ini.
VRP Spreadsheet  solver digunakan  dengan  beberapa asumsi sebagai berikut [19]:
1. Jumlah konsumen maksimal 200 konsumen.
2. Saat  beroperasi,  kendaraan  dikenakan  biaya  tetap (nol),  dan  biaya  per  unit  jarak  (nol),  dan  tidak dikenakan biaya lain.
3. Jarak dan durasi perjalanan ditetapkan sebelumnya.
4. Setiap  lokasi  selain  depot  dapat  dikunjungi  oleh paling  banyak  satu  kendaraan  dan  tidak  ada pengiriman terpisah.
Berdasarkan  [14]  jika  himpunan  kendaraan  dinyatakan sebagai K dan  tiap  kendaraan  dinyatakan  dalam k ∈ K. Waktu tempuh maksimum 𝐷 𝑘 , batas waktu mengemudi adalah 𝐷 ̂ 𝑘 , batas waktu kerja 𝑊 𝑘 , total jarak dinyatakan
sebagai 𝑑 𝑖𝑗 ,  durasi  mengemudi  adalah 𝑑̂ 𝑖𝑗 ,  waktu pelayanan  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen 𝑠 𝑖 ,  dan 𝑦 𝑖 𝑘 sama dengan 1 jika kendaraan k mengunjungi konsumen i,  dan  0  jika  sebaliknya,  yang  secara  matematis,  dapat diuraikan sebagai berikut [14].
Max ∑ ∑ 𝑝 𝑖 𝑦 𝑖 𝑘 𝑘∈𝐾 𝑖∈𝑉 𝑐 - ∑ ∑ 𝑐 𝑖𝑗 𝑘 𝑥 𝑖𝑗 𝑘 𝑘∈𝐾 (𝑖,𝑗)∈𝐴 - ∑ ∑ 𝑓 𝑘 𝑥 𝑜 𝑘 ,𝑗 𝑘 𝑘∈𝐾 𝑗∈𝑉 𝑐 -  ∑ 𝑣 𝑖 𝑖∈𝑉 (1)
Subject to
∑ 𝑦 𝑖 𝑘 𝑘∈𝑘 = 1  i ∈ 𝑉 𝑀 , (2)
∑ 𝑦 𝑖 𝑘 𝑘∈𝑘 = 1  i ∈ 𝑉 𝑐 \𝑉 𝑀 (3) ∑ 𝑑 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑘 (𝑖,𝑗)∈𝐴 ≤ 𝐷 𝑘  (i,j) ∈ A, k ∈ 𝐾 (4)
∑ 𝑑̂ 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑘 (𝑖,𝑗)∈𝐴 ≤ 𝐷 ̂ 𝑘  (i,j) ∈ A, k ∈ 𝐾 (5)
∑ 𝑠 𝑖 𝑦 𝑖 𝑘 𝑖∈𝑉 𝑐 + ∑ 𝑑̂ 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑘 (𝑖,𝑗)∈𝐴 ≤ 𝑊 𝑘  (i,j) ∈ A, k ∈ 𝐾 (6)
Fungsi tujuan (1) memaksimalkan keuntungan total yang terkumpul  dikurangi  biaya  perjalanan  kendaraan,  biaya tetap penggunaan kendaraan, dan penalti. Konstrain (2) memastikan  tiap  kendaraan k mengunjungi  tiap konsumen i dan konstrain (3) memastikan bahwa setiap pelanggan  dikunjungi  paling  banyak  satu  kali.  Batasan (4), (5), dan (6) secara berturut-turut  menyatakan  jarak, waktu  tempuh,  dan  batas  waktu  kerja  masing-masing kendaraan [14]. Penelitian diawali dengan pengumpulan koordinat  lokasi  depot  dan  konsumen  dari website Bing.com.  Tabel  1  hingga  tabel  3  merupakan  data masukan  yang  selanjutnya  akan  diolah  pada  langkah selanjutnya. Setelah titik lokasi masing-masing depot dan konsumen  diperoleh,  pada  lembar  kerja distance, jarak dan durasi untuk rute terpendek akan dihitung otomatis. Tabel  1  berikut  menunjukkan  data  jarak  dan  durasi tempuh.
Tabel 1. Data total jarak dan durasi tempuh
From To Distance (km) Duration (hour) Palangkaraya Palangkaraya 0,00 0.00 Palangkaraya Sampit 226,15 4.05 Palangkaraya Pangkalanbun 450,50 7.48 Palangkaraya Customer 1 6,33 0.15 Palangkaraya Customer 2 3,40 0.08 Palangkaraya Customer 3 11,34 0.24 Palangkaraya Customer 4 0,35 0.02 Palangkaraya Customer 5 6,90 0.16 Palangkaraya Customer 6 11,42 0.24 Palangkaraya Customer 7 1,82 0.05 Palangkaraya Customer 8 0,05 0.00 Palangkaraya Customer 9 6,36 0.17 Palangkaraya Customer 10 11,71 0.25
Lembar kerja distance berisi  jarak terpendek dan durasi tempuh  antar  dua  buah  titik  koordinat  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  terdapat  13 kendaraan  dari  tiga  tipe  yang  digunakan,  data  tipe  dan jumlah  kendaraan  yang  digunakan  untuk  melayani konsumen dapat dilihat pada tabel berikut.
Pada  studi  ini,  selain  beberapa  asumsi  VRP,  ditetapkan pula  beberapa  batasan  antara  lain  jumlah  kendaraan, jarak maksimum yang dapat ditempuh kendaraan dalam sekali  jalan,  lamanya  waktu  kerja,  lama  waktu mengemudi,  data-data  tersebut  disajikan  dalam  lembar kerja vehicle pada tabel 3. Biaya tetap per perjalanan dan biaya per satuan jarak yang juga terdapat di lembar kerja vehicle ditetapkan  nol.  Algoritma  solusi  pada  VRP Spreadsheet  Solver dimulai  dengan  pemeriksaan kelayakan (feasibility) dan pencarian penyebab
ketidaklayakan (infeasibilty) apabila terdapat hasil  yang
infeasible [20], dan pemeriksaan apakah semua batasan dapat terpenuhi semua.
Tabel 2. Data Jumlah dan Tipe Kendaraan
Starting Depot Vehicle Type Number of Vehicles (unit) Palangkaraya L300 1 Engkel 1 Double 1 Sampit L300 3 Engkel 1 Double 3 Pangkalanbun L300 1 Engkel 1 Double 1 Tabel 3. Hasil Lembar Kerja Vehicle Starting depot Vehicle type Number of vehicles (unit) Distance limit (km) Work start time (hour) Driving time limit (hour) Working time limit (hour) Return depot Palangkaraya L300 1 560,00 08.30 9.00 9.30 Palangkaraya Engkel 1 560,00 08.30 9.00 9.30 Palangkaraya Double 1 560,00 08.30 9.00 9.30 Palangkaraya Sampit L300 3 560,00 08.30 9.00 9.30 Sampit Engkel 1 560,00 08.30 9.00 9.30 Sampit Double 3 560,00 08.30 9.00 9.30 Sampit Pangkalanbun L300 1 560,00 08.30 9.00 9.30 Pangkalanbun Engkel 1 560,00 08.30 9.00 9.30 Pangkalanbun Double 1 560,00 08.30 9.00 9.30 Pangkalanbun

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  kasus  distribusi  beras  di  provinsi  Kalimantan Tengah ini terdapat batasan-batasan yang datanya dapat dilihat  pada  tabel  3,  dari  data  masukan  dan  batasan tersebut diperoleh hasil seluruh konsumen feasible untuk dilayani oleh 13 kendaraan dengan waktu operasional per kendaraan maksimum 9 jam 28 menit. Contoh hasil rute optimal  yang  diperoleh  dari  VRP spreadsheet  solver pada  lembar  kerja Solution disajikan  pada  tabel  4  di bawah.  Pada tabel 4 diambil representasi dari dua  jenis kendaraan untuk mewakili hasil dari total 13 kendaraan yang terlibat.
Pada  tabel  4  terdapat  kolom distance  travelled yang merupakan  akumulasi  seluruh  jarak  tempuh  kendaraan dari  sejak  kendaraan  tersebut  meninggalkan  depot
pertama kali hingga kembali lagi ke depot. Driving time adalah  waktu  akumulasi  kendaraan  beroperasi  dihitung sejak  saat  kendaraan  meninggalkan  depot, arrival  time merupakan waktu estimasi kendaraan akan tiba pada titik yang dituju, dan departure time adalah waktu kendaraan meninggalkan  titik  tertentu  menuju  tujuan  selanjutnya. Pada  contoh  perhitungan  di  atas,  diperoleh  hasil  V1 ( vehicle 1) akan meninggalkan depot Palangkaraya pada pukul 08.30 menuju tujan yang pertama yaitu Customer 30  yang  berjarak  0,90  km,  lama  estimasi  waktu  tempu 0,03 jam yang diprkirakan akan tiba ditujuan pada pukul 08.33 dan selanjutnya dijadwalkan meninggalkan tujuan pertama  tersebut  pada  pukul  08.38.  Ringkasan  hasil jumlah konsumen yang dilayani oleh tiap kendaraan dan total  jarak tempuh dari hasil optimalisasi rute ini, dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 4. Hasil Lembar Kerja Solution
Vehicle 1 (L300) Stop count Location name Location ID Distance travelled (km) Driving time (hour) Arrival time Departure time Working time (hour) 0 Palangkaraya 0 0,00 0.00 08.30 0.00 1 Customer 30 32 0,90 0.03 08.33 08.38 0.08 2 Customer 87 89 91,44 1.40 10.15 10.20 1.50 3 Customer 20 22 183,01 3.19 11.59 12.14 3.44 4 Customer 4 6 183,01 3.19 12.14 12.19 3.49 5 Palangkaraya 0 183,35 3.20 12.20 3.50 Vehicle 2 (Engkel) Stop count Location Name Location ID Distance travelled (km) Driving time (hour) Arrival time Departure time Working time (hour) 0 Palangkaraya 0 0,00 0.00 08.30 0.00 1 Customer 28 30 16,70 0.33 09.03 09.08 0.38 2 Customer 53 55 164,91 4.16 12.51 13.01 4.31 3 Customer 49 51 164,91 4.16 13.01 13.31 5.01 4 Customer 2 4 323,55 8.12 17.27 17.32 9.02 5 Customer 8 10 326,78 8.19 17.39 17.44 9.14 6 Palangkaraya 0 326,83 8.19 17.44 9.14 Tabel 5. Ringkasan Hasil Pengolahan Data Spreadsheet Solver No. Vehicle Origin Customers How many departs (from depots) Stops (include last return) Distance (km) 1 V1 (L300) Palangkaraya 4 1 5 183,35 2 V2 (Engkel) Palangkaraya 5 1 6 326,83 3 V3 ( Double ) Palangkaraya 26 2 28 64,44 4 V4 (L300) Sampit 5 1 6 492,05 5 V5 (L300) Sampit 5 1 6 477,26 6 V6 (L300) Sampit 6 1 7 369,22 7 V7 (Engkel) Sampit 3 1 4 357,15 8 V8 ( Double ) Sampit 4 1 5 404,39 9 V9 ( Double ) Sampit 14 1 15 112,74 10 V10 ( Double ) Sampit 5 1 6 305,06 11 V11 (L300) Pangkalanbun 3 1 4 269,95 12 V12 (Engkel) Pangkalanbun 11 1 12 319,75 13 V13 ( Double ) Pangkalanbun 9 1 10 213,27
Pada  tabel  5  di  atas,  kolom Customers menyatakan jumlah  konsumen  yang  dilayani  tiap  kendaraan,  kolom Stops menyatakan  frekuensi  kendaraan  melakukan pemberhentian termasuk saat kembali ke depot asal, serta kolom Distance yang  menyatakan  total  jarak  yang ditempuh  masing-masing  kendaraan  mulai  sejak pemberhentian  pertama  hingga  kembali  ke  depot.  Dari tabel 5 didaptkan hasil bahwa dari 13 kendaraan vehicle 3 ( Double ) dengan asal depot Palangkaraya akan kembali ke depot  sebanyak 2 kali termasuk pada pemberhentian
terakhir,  hal  ini  disebabkan  karena  V3  melayani  paling banyak  konsumen,  yaitu  26  konsumen.  Dibandingkan dengan V4 yang melayani hanya 5 konsumen, total jarak yang  ditempuh  oleh  V3  jauh  lebih  sedikit.  Hal  ini disebabkan karena V3 melayani titik-titik terdekat depot. Visualisasi rute dapat dilihat pada gambar 4.  Gambar 4 merupakan  visualisasi  secara  keseluruhan  dari  13 kendaraan  yang  digunakan,  rute  untuktiap  kendaraan ditandai  dengan  perbedaan  warna  pada  tiap  jalurnya,
sedangkan  nomor-nomor  yang  tertera  pada  peta  adalah nomor identitas untuk tiap titik yang dilayani.
Gambar 4. Visualisasi Rute

## KESIMPULAN
Hasil  pengolahan  dengan Vehicle  Routing  Problem Spreadsheet Solver menunjukkan  bahwa  pada  kasus distribusi beras di Kalimantan Tengah ini, 100 konsumen feasible untuk dilayani oleh 13 kendaraan dari tiga depot yang  berbeda.vBerdasarkan  perhitungan  terhadap  13 kendaraan yang bekerja untuk melayani 100 pelanggan, diperoleh V1 akan melayani pelanggan 4 pelanggan, V2 melayani  5  pelanggan,  V3  melayani  26  pelanggan,  V4 melayani  5  pelanggan,  V5  melayani  5  pelanggan,  V6 melayani  6  pelanggan,  V7  melayani  3  pelanggan pelanggan,  V8  melayani  4  pelanggan,  V9  melayani  14 pelanggan, V10 melayani 5 pelanggan, V11 melayani 3 pelanggan,  V12  melayani  11  pelanggan,  dan  V13 melayani 9 pelanggan. Diperoleh pula waktu operasional per  kendaraan  maksimum  9  jam  28  menit  yang  telah memenuhi working  time  limit 9  jam  30  menit,  jarak tempuh  maksimum  492,05  km  yang  ditempuh  oleh vehicle 4 dengan batasan jarak tempuh maksimal 560 km per kendaraan. Serta durasi waktu mengemudi diperoleh paling lama adalah 8 jam 53 menit yang telah memenuhi batasan  waktu  mengemudi  ( driving  time  limit) sebesar maksimal 9 jam per kendaraan. Hasil pengolahan data ini menunjukkan bahwa VRP Spreadsheet Solver merupakan salah satu alat yang powerful untuk masalah optimasi penentuan rute dengan keterbatasan kendaraan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Utamima  and  A.  Djunaidy,  “Agricultural routing  planning:  A  narrative  review  of literature,” Procedia Comput. Sci. , vol. 197, no. 2021, pp. 693–700,
2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.12.190.
[2] A.  R.  M.  Akbar,  A.  D.  Wibowo,  A.  Rahmi,  S.
Prabawa,  and  A.  C.  Legowo,  “DINAMIKA PRODUKSI BERAS KALIMANTAN
SELATAN DALAM MENDUKUNG SWASEMBADA  PANGAN  NASIONAL  The Dynamics  of  Rice  Production  in  Kalimantan Selatan  toward  Barn  of  National  Food,” Pros. Semin. Nas. Lingkung. Lahan Basah , vol. 5, no. April, pp. 98–101, 2020. [3] B. P. Statistik, “No Title,” 2022. https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan- dan-ketimpangan.html#subjekViewTab1 (accessed Oct. 06, 2022). [4] B. P. Statistik, “Jumlah Penduduk Hasil Proyeksi Menurut  Provinsi  dan  Jenis  Kelamin  (Ribu Jiwa), 2018 - 2020,” 2021. https://www.bps.go.id/indicator/12/1886/1/juml ah-penduduk-hasil-proyeksi-menurut-provinsi- dan-jenis-kelamin.html. [5] B. Indonesia, “Laporan Perekonomian Kalimantan  Tengah  November  2022,”  2022. [Online]. Available: https://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan/lpp/D ocuments/Laporan Perekonomian Provinsi Kalimantan Tengah November 2022.pdf. [6] B. Indonesia, “Laporan Perekonomian
Kalimantan Tengah Mei 2023,” 2023. [Online].
Available:
https://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan/lpp/D ocuments/Laporan-Perekonomian-Provinsi- Kalimantan-Tengah-Mei-2023.pdf.
[7] P.  H.  Beras  and  A.  Bhinadi,  “STRUKTUR PASAR  ,  DISTRIBUSI  ,  DAN,”  vol.  13,  no. April, 2012.
[8] B. P. Statistik and P. K. Tengah, “Pola Distribusi Perdagangan  Provinsi  Kalimantan  Tengah 2021.pdf.”
[9] F.  Hanum,  M.  R.  N.  Hadi,  A.  Aman,  and  T. Bakhtiar, “Vehicle routing problems in rice-for- the-poor  distribution,” Decis.  Sci.  Lett. ,  vol.  8, no. 3, pp. 323–338, 2019, doi:
10.5267/j.dsl.2018.11.001.
[10] H. A. R. Lubis,  A. Maulana, and R. B. Frazila, “Penerapan  Konsep  Vehicle  Routing  Problem dalam Kasus Pengangkutan Sampah di Perkotaan,” J. Civ. Eng. , vol. 23, no. 3, pp. 213– 222, 2016.
[11] N.  I.  Saragih  and  R.  S.  Rachman,  “The Application of Vehicle Routing Problem for Rice Distribution  System  in  City  of  Bandung,”  vol. 160,  no.  Icbmr,  pp.  334–338,  2020,  doi: 10.2991/aebmr.k.201222.048.
[12] T.  Dahniar  and  Khairunnisa,  “Optimalisasi
Distribusi Menggunakan Vehicle Routing Problem  (VRP)  Dengan  Pendekatan  Nearest Neigbour  Studi  Kasus  Produk  Salad,” Pros. Senantias , vol. 1, no. 1, pp. 209–218, 2020.
[13] J.  Arifin  and  A.  Pramudya,  “Business  Process Improvement  Rute  Distribusi  Menggunakan VRP  dengan  Pendekatan  Strategi  Cluster  First Route  Second  (  Studi  kasus  CV  Bintang
Globalindo  Karawang  ),”  vol.  VIII,  no.  2,  pp. 5543–5552, 2023.
[14] G. Erdoğan, “An open source Spreadsheet Solver for Vehicle Routing Problems,” Comput.  Oper. Res. , vol. 84, pp. 62–72, 2017, doi:
10.1016/j.cor.2017.02.022.
[15] L. C. Yeun, W. a N. R. Ismail, K. Omar, and M. Zirour, “Vehicle Routing Problem : Models and Solutions,” J. Qual. Meas. Anal. , vol. 4, no. 1, pp.
205–218, 2008.
[16] M.  Haj-Rachid, W.  Ramdane-Cherif,  P. Chatonnay,  and  C.  Bloch, Comparing  the performance of genetic operators for the Vehicle Routing Problem , vol. 43, no. 17. IFAC, 2010.
[17] A.  K.  Agrawal,  S.  Yadav,  A.  A.  Gupta,  and  S. Pandey,  “A  genetic  algorithm  model  for optimizing  vehicle  routing  problems  with perishable  products  under  time-window  and quality requirements,” Decis. Anal. J. , vol. 5, no.
September, p. 100139, 2022, doi:
10.1016/j.dajour.2022.100139.
[18] A. Arvianto, R. L. Nartadhi, D. P. Sari, and W. Budiawan, “Penerapan Simulasi Dan Reliabilitas Pada  Model  Vehicle  Routing  Problem  (Vrp) Dengan  Permintaan  Probabilistik,” Simetris  J.
Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no.
1, pp.
189–204,
2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1583.
[19] G.  Erdoğan,  “User  ’  s  Manual  for  VRP Spreadsheet  Solver,”  p.  18,  2013,  [Online]. Available: http://verolog.deis.unibo.it/vrp- spreadsheet-solver.
[20] T.  R.  Sahroni,  L.  A.  Anggoro,  S.  Ismail,  and Aerna,  “Application  of  an  open  source spreadsheet  solver  in  single  depot  routing problem,” Int.  J.  Supply  Chain  Manag. ,  vol.  7, no. 6, pp. 375–381, 2018.