Abstrak—PT Gesits Technologies Indo merupakan perusahaan nasional  Indonesia  bergerak  pada  bidang  otomotif  sepeda motor  listrik,  Gesits.  Pendistribusian  telah  dilakukan  sejak Desember  2019.  Sayangnya,  permintaan  unit  tidak  diimbangi pada  proses  pendistribusian.  Untuk  melayani  daerah  tengah dan timur Pulau Jawa, pengiriman unit ke setiap pasar masih dilakukan secara terpusat dari pabrik yang menyebabkan biaya transportasi  membengkak.  Hal  ini  disebabkan  karena kurangnya fasilitas distribusi, sehingga manajemen berencana membuka  pusat  distribusi  di  salah  satu  kandidat  lokasi  yaitu Semarang  atau  Surabaya.  Untuk  menentukan  lokasi, dibutuhkan pertimbangan kompleks dengan mempertimbangkan  perhitungan  serta  kriteria.  Penulis menggunakan metode kuantitatif melalui model Brown-Gibson karena  dapat  mengintegrasikan  faktor  objektif  dan  subjektif dengan baik. Input faktor objektif berupa proyeksi tiga tahunan (2021-2022) perusahaan diolah menggunakan model transportasi sehingga didapatkan kota alternatif dengan biaya transportasi  terendah.  Dari  model  tersebut  juga  akan didapatkan alokasi dari pabrik ke pasar. Sedangkan penilaian faktor subjektif dilakukan dengan metode Analytical Hierarchy Process  (AHP)  melalui  identifikasi,  verifikasi  kriteria,  dan kuesioner oleh pengambil keputusan di PT Gesits Technologies Indo.  Setelah  itu  dilakukan  analisis  sensitifitas  untuk mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  kedua  faktor  terhadap penentuan lokasi pusat distribusi. Hasil penelitian menunjukkan  peringkat  LPMi  pertama  jatuh  pada  Surabaya dengan nilai 0,539 dilanjutkan dengan Semarang (0,461). Biaya transportasi  pada  tahun  2021  dibandingkan  dengan  usulan lokasi  awal  turun  sebesar  29,4%.  Hal  tersebut  membuktikan bahwa  dengan  pembukaan  pusat  distribusi,  maka  biaya transportasi  dapat  ditekan  sejalan  dengan  pertimbangan kriteria faktor subjektif dalam penentuan lokasi.

## Kata  Kunci—Sepeda  Motor  Listrik,  Penentuan  Lokasi  Pusat
Distribusi, Model Brown-Gibson, AHP, Model Transportasi

## I. PENDAHULUAN
MPLEMENTASI  strategi  jaringan  rantai  pasok  akan berlangsung  secara  efektif  apabila  memiliki  konfigurasi yang  baik.  Dari  waktu  ke  waktu,  permintaan  semakin berkembang sehingga menuntut seluruh pelaku industri untuk melakukan penyesuaian termasuk industri kendaraan listrik. Konfigurasi  jaringan  dapat menentukan  apakah  suatu  rantai pasok bisa menjadi responsif atau efisien, salah satunya dapat dilakukan  melalui  penentuan  lokasi  [1]v.  Populasi pertumbuhan pengguna motor roda dua melandasi optimisme industri sepeda motor listrik untuk berkembang di Indonesia, salah  satunya  PT  Gesits  Technologies  Indo  yang  telah
beroperasi sejak tahun 2017. Kementrian Riset dan Teknologi menargetkan  populasi  sepeda  motor  listrik  akan  mencapai dua juta unit pada tahun 2025, jumlah tersebut mencapai 20 persen dari total produksi sepeda motor di Indonesia.
Sayangnya  dengan  kondisi  terkini,  meningkatnya  minat pembelian  konsumen  terhadap  sepeda  motor  listrik  Gesits, tidak  diimbangi  pada  proses  pendistribusian.  Banyaknya pesanan  dan  keterbatasan  fasilitas  distribusi  menyebabkan distribusi  penjualan  tidak  sehat  dan  terjadi bottleneck . Bottleneck dapat  terjadi  dimana  saja  seperti  dalam  proses produksi,  distribusi, fulfillment dan  fungsi-fungsi  lain  pada rantai pasok [2]. Distribusi merupakan salah satu risiko utama yang  terjadi  dalam  sistem  manufaktur  [3].  Keterlambatan pengiriman  unit  terjadi  dikarenakan  menunggu  kuota permintaan  di  wilayah  daerah  yang  berdekatan  yang menjadikan  konsumen  yang  telah  dahulu  membayar  lunas mendapatkan  unit  bersamaan  dengan  konsumen  yang membayar  diakhir.  Disamping  itu  juga  terjadi  penimbunan unit  dalam  gudang  sementara  yang  mengganggu  proses produksi  karena  berada  pada  satu  tempat.  Sehingga, manajemen  merasa  masih  perlu  membangun  jaringan distribusi  yang  kompetitif  dimana  saat  ini  masih menggunakan pertimbangan manual.
Permasalahan yang telah diuraikan tersebut, melandasi PT Gesits Technologies Indo untuk fokus membangun jaringan distribusi  dalam  beberapa  tahun  kedepan,  salah  satunya dalam  membangun  fasilitas  lokasi  yaitu  pusat  distribusi. Penentuan lokasi pusat distribusi merupakan keputusan yang strategis  bagi  perusahaan  untuk  dapat  memaksimumkan penjualan  tetapi  dengan  biaya  yang  minimum  [4]. Manajemen  PT  Gesits  Technologies  Indo  merencanakan membangun  lokasi  pusat  distribusi  di  salah  satu  kandidat lokasi yaitu Semarang atau Surabaya. Masing-masing lokasi memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  dan  memerlukan pemikiran yang kompleks.
Penentuan  lokasi  tidak  bisa  ditentukan  melalui  satu pengukuran saja, sehingga pengukuran objektif dan subjektif perlu dilakukan [5]. Model tersebut juga dapat disebut dengan model terintegrasi Brown-Gibson . Brown-Gibson merupakan model  yang  digunakan  untuk  menganalisis  alternatif- alternatif  lokasi  yang  dikembangkan  berdasarkan  konsep “Preferences  of  Measurement” dimana  mengkombinasikan faktor subjektif dan objektif [6].
Model terintegrasi telah dilakukan sebelumnya menggunakan Fuzzy  Multi  Criteria dan Fuzzy  Multi Objective dalam  penentuan  lokasi  gudang  perusahaan

## Penentuan Lokasi Pusat Distribusi Penjualan Sepeda Motor Listrik Menggunakan Integrasi Faktor Objektif dan Subjektif: Kasus pada PT Gesits Technologies Indo
Sofia Fitri Ramadani, Gita Widi Bhawika, dan Imam Baihaqi Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : gita@mmt.its.ac.id
I
manufaktur  [7].  Metode  beban  skor  dan Modified Distribution pada  pemilihan  lokasi  gudang  perusahaan material [8]. Sedangkan, penelitian ini bertujuan mengembangkan serta mengevaluasi kriteria yang dibutuhkan  perusahaan  kendaraan  listrik  melalui  integrasi AHP dan model transportasi dalam menentukan lokasi pusat distribusi. AHP dapat digunakan untuk menentukan fasilitas lokasi dalam rantai pasok [9]. Model transportasi digunakan untuk  menentukan  kota  alternatif  dengan  biaya  transportasi terendah. Dari model tersebut juga didapatkan alokasi barang yang  dikirim  dari  pabrik  ke  pelanggan.  Sehingga  dapat diketahui,  apakah  dengan pembukaan  pusat distirbusi  dapat menekan biaya transportasi dari usulan lokasi awal.
Penelitian ini penting dilakukan untuk dapat memberikan kontribusi  manajerial  kepada  pihak  manajemen  PT  Gesits Technologies Indo, khususnya dalam memberikan rekomendasi  saran  lokasi  pusat  distribusi  penjualan  sepeda motor  listrik  Gesits  terbaik  berdasarkan  penilaian  data pengujian  dari  dua  kandidat  lokasi  alternatif  tersebut. Diharapkan  dengan  penerapan  model Brown-Gibson dapat membantu  manajemen  Gesits  dalam  mengoptimalkan rancangan  jaringan  lokasi  pusat  distribusi  penjualan  sepeda motor  listrik  Gesits,  sehingga  dapat  menekan  biaya transportasi.  Disamping  itu,  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan  benefit  kepada  industri  kendaraan  listrik. Dimana  hasil  kriteria  dapat  dijadikan  rujukan  dalam penentuan  lokasi  pusat  distribusi  untuk  menciptakan pendistribusian yang efektif dan efisien di masa mendatang.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Desain Jaringan Rantai Pasok
Terdapat  8  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  keputusan dalam mendesain jaringan rantai pasok [10]. Pertama adalah Strategic Factor, strategi perusahaan yang kompetitif sangat berpengaruh  dalam  keputusan  desain  jaringan  rantai  pasok. Kedua, Technological Factor yang tersedia memiliki dampak yang  signifikan  pada  keputusan  desain  jaringan.  Ketiga, Macro  Factor antara  lain  pajak,  tarif,  memiliki  pengauh signifikan  dalam  kesuksesan  dan  kegagalan  jaringan distribusi.  Keempat, Political  Factor menentukan  fasilitas lokasi  di  tempat  yang  secara  politik  stabil  dimana  aturan perdagangan  dan  regulasi  diatur  dengan  baik.  Kelima, Infrastructure Factor seperti kedekatan dengan konektivitas transportasi,  kemacetan  dan  utilitas  lokal.  Keenam Competitive  Factor yang  merupakan  keputusan  mendasar perusahaan  untuk  mendekatkan  atau  menjauhkan  diri  dari pesaing.  Ketujuh Customer  Response .  Kedelapan Logistic and  Facility  Cost dalam  jaringan  rantai  pasok  setidaknya harus sama dengan meminimalkan total biaya logistik.

## B. Pemilihan Lokasi
Secara umum pemilihan lokasi merupakan penentuan area tertentu  penyebaran  fasilitas  [11].  Pemilihan  lokasi  juga berdampak  langsung  terhadap  daya  saing  dan  kinerja perusahaan. Tujuan daripada pemilihan fasilitas lokasi adalah untuk  mengumpulkan  asosiasi  antar  bisnis  dan  pelanggan guna meningkatkan kinerja bisnis dan membuat pertumbuhan laba perusahaan [12]. Pendekatan subjektif dan objektif perlu disinergikan guna mencapai pilihan yang optimal [5].

## C. Kriteria Objektif
Faktor  objektif  sebagai  faktor  yang dipertimbangkan  dan dapat  diperhitungkan  yang  akan  mempengaruhi  biaya  serta keuntungan  yang  didapatkan  dari  pemilihan  lokasi  [6]. Komponen  biaya  transportasi  sendiri  dibagi  menjadi  dua, yaitu biaya tetap dan biaya variabel [13]. Biaya tetap adalah biaya yang harus dibayarkan atau tidak selama pengoperasian kendaraan. Adapun komponen biaya tetap antara lain, biaya pembelian  kendaraan,  pengiriman  kendaraan,  bunga pembelian,  sewa  kendaraan,  administrasi.  Sedangkan  biaya variabel  adalah  biaya  yang  besarnya  berubah-ubah  sesuai dengan  pengoperasian.  Adapun  komponen  biaya  variabel antara  lain,  bahan  bakar,  penyusutan,  perawatan  dan  suku cadang.  Pada  penelitian  ini,  perhitungan  objektif  akan menggunakan komponen biaya variabel yaitu bensin, tol, dan biaya  operasional  sekali  jalan  yang  besarannya  akan  sesuai dengan jarak yang ditempuh.

## D. Kriteria Subjektif
Faktor  subjektif  merupakan  faktor  yang  mempengaruhi pemilihan lokasi berdasarkan karakteristik yang dipertimbangkan  [6].  Kriteria  yang  dipertimbangkan tentunya harus bisa mencerminkan strategi rantai pasok serta menyesuaikan  karakteristik  yang  diinginkan  perusahaan. Terdapat 5 kriteria dan 18 sub-kriteria yang didapatkan dari penelitian sebelumnya antara lain [7][14][15][16][17]: 1. Infrastructure:  Existene  of  modes  of  transportation, telecommunication system, transport & connectivity, land availability, electricity & water supply
2. Market:  Proximity  to  customer,  lead  time  and responsiveness,  scope  for  market  growth,  market  size, competitor competitiveness
3. Cost: Labour cost, transportation cost, cost of land
4. Macro enviro: Tax policies, incentive, industrial regulation laws
5. Labour characteristic: Availability of labour force, skilled labour

## III. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari empat  tahap,  pertama  studi  literatur  dengan  identifikasi permasalahan  melalui  wawancara  dan  pengambilan  data. Selanjutnya pengolahan faktor objektif menggunakan model transportasi,  pengolahan  data  faktor  subjektif  dengan  AHP, serta  integrasi  faktor  objektif  dan  subjektif  dengan Brown- Gibson model.

## A. Pengolahan Faktor Objektif
Dalam  penelitian  ini,  formulasi  yang  digunakan  yaitu proyeksi 3 tahunan (2021-2023). Data yang diperlukan antara lain  proyeksi  permintaan  produk,  kapasitas  produksi  pabrik dan  pusat  distribusi,  jarak  antar  lokasi,  biaya  transportasi. Biaya transportasi per unit yang dipertimbangan dari pabrik menuju pusat distribusi adalah penjumlahan dari biaya bahan bakar,  tol,  dan  operasi  kendaraan  sekali  jalan.  Sedangkan biaya  transportasi  dari  pusat  distribusi  ke  pasar  adalah penjumlahan  dari  biaya  bahan  bakar dan  operasi  kendaraan sekali  jalan.  Besaran  biaya  transportasi  didasarkan  jauh dekatnya jarak. Sehingga formulasi matematis model
transportasi dapat dijabarkan sebagai berikut: 1. Variabel keputusan dinyatakan dengan 𝑋 𝑖𝑤 dan 𝑋 𝑤𝑗 2. Fungsi  tujuan  dari  permasalahan  ini  adalah  untuk menentukan jumlah yang dikirim dan meminimalkan biaya transportasi
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = (∑ ∑ 𝑐 𝑖𝑤 𝑥 𝑖𝑤 ) + (∑ ∑ 𝑐 𝑤𝑗 𝑥 𝑤𝑗 ) 𝑚 𝑗=1 𝑝 𝑤=1 𝑝 𝑤=1 𝑛 𝑖=1
3. Sedangkan dirumuskan 4 fungsi Constrain t, yaitu:
a. Jumlah yang dikirim oleh pusat distribusi dalam setahun ke  seluruh  wilayah  pasar  tidak  boleh  melebihi  kapasitas tahunan dari pusat distribusi yang bersangkutan.
∑ 𝑥 𝑤𝑗 ≤   𝐾 𝑤 ∀𝑤 𝑚 𝑗=1
b. Volume  barang  yang diterima  pusat  distribusi per  tahun sama  dengan  barang  yang  dikirim  dari  pusat  distribusi tersebut.
∑ 𝑥 𝑖𝑤 −   ∑ 𝑥 𝑤𝑗 ≥ 0        ∀𝑤 𝑝 𝑗=1 𝑛 𝑖=1
c. Pengiriman  dari  pabrik  ke-i  menuju  seluruh  pusat distribusi  ke-w  harus  lebih  kecil  atau  sama  dengan kapasitas produksi pabrik.
∑ 𝑥 𝑖𝑤 ≤   𝐾 𝑖 ∀𝑖 𝑝 𝑤=1 d. Permintaan pada masing-masing pasar terpenuhi.
∑ 𝑥 𝑤𝑗 =   𝐷 𝑗 ∀𝑗 𝑝 𝑤=1
Notasi: 𝑛 = jumlah pabrik 𝑝 = jumlah pusat distribusi
𝑚 = jumlah pasar
𝑖 = indeks untuk pabrik (A)
𝑤 = indeks untuk pusat distribusi (a, b, c, …)
𝑗 = indeks untuk pasar (1, 2, 3…)
𝐷 𝑗 = permintaan tahunan dari pasar j 𝐾 𝑖 = kapasitas tahunan pabrik i 𝐾 𝑤 = kapasitas tahunan pusat distribusi w 𝑋 𝑖𝑤 = jumlah produk yang dikirim dari pabrik ke-i ke pusat distribusi ke-w
𝑋 𝑤𝑗 = jumlah produk yang dikirim dari pusat distribusi ke- w ke wilayah 𝑐 𝑖𝑤 = biaya pengiriman satu unit produk dari pabrik i ke pusat distribusi w 𝑐 𝑤𝑗 = biaya pengiriman satu unit produk dari pusat distribusi w ke pasar j

## B. Pengolahan Faktor Subjektif
Tahap  pengolahan  faktor  subjektif  dilakukan  dengan verifikasi,  wawancara,  dan  kuesioner  kepada  pihak pengambil  keputusan  di  perusahaan  untuk  menentukan kriteria  dan  sub-kriteria  yang  dibutuhkan.  Adapun  tahapan menggunakan AHP sebagai berikut [18]: (1)Mendefinisikan masalah  secara  detail  serta  menentukan  solusi  yang diinginkan; (2)Membuat struktur model hierarki yang diawali dengan  tujuan  umum,  selanjutnya  membuat  kriteria-kriteria dan  alternatif-alternatif  pilihan  yang  akan  diperingkat.  : (3)Mengumpulkan data untuk menentukan kriteria dan sub- kriteria  beserta  nilai  prioritasnya  menggunakan  skala prioritas Saaty’s  Nine-point; (4 ) Menetukan  prioritas keseluruhan  (sintesis  model);  (5)Menguji  konsistensi hierarki. Hal ini diperlukan karena kemungkinan pembobotan
Tabel 1.
Rekapitulasi Total Biaya Transportasi 3 Tahunan No Tahun Lokasi Alternatif Surabaya Semarang 1 2021 Rp624.054.000 Rp783.464.000 2 2022 Rp932.142.200 Rp1.114.429.000 3 2023 Rp1.293.946.000 Rp1.514.566.000 Jumlah (Ci) Rp2.850.142.200 Rp3.412.459.000 1/Ci 0,000000000351 0,000000000293 ∑ 1/𝐶𝑖 0.000000000644 𝐶𝑖. ∑ 1/𝑐𝑖 1.835216540331 2.197294296404 OFi 0.544894827408 0.455105172592 Tabel 2. Alokasi Unit dari Pabrik ke Pusat Distribusi Tujuan Pusat Distribusi Alokasi Unit dari Pabrik 2021 2022 2023 Surabaya 1160 1760 2500 Jakarta Timur 2640 4000 5500
Tabel 3. Alokasi Unit dari Pusat Distribusi ke Pasar Pasar Alokasi Unit dari Jakarta Timur 2021 2022 2023 Jakarta Pusat 200 320 400 Jakarta Selatan 200 320 400 Jakarta Timur 160 240 360 Jakarta Barat 160 240 360 Jakarta Utara 160 240 360 Bandung 200 320 400 Bekasi 160 240 360 Bogor 120 160 200 Karawang 40 80 120 Cirebon 40 80 120 Depok 160 240 360 Serang 40 80 120 Tangerang 160 240 360 Cilegon 40 80 120 Tangerang Selatan 120 160 200 Semarang 160 240 360 Magelang 40 80 120 Purwokerto 40 80 120 Surakarta 160 160 100 Yogyakarta 160 240 360 Bantul 120 160 200 Mojokerto 120 160 200 Madiun 120 160 200 Kediri 120 160 200 Malang 160 240 360 Jember 40 80 120 Banyuwangi 120 160 200 Surakarta 0 80 260 Surabaya 200 320 400 Gresik 120 160 200 Sidoarjo 160 240 360
yang tidak konsisten akibat dari perbedaan kemampuan tiap responden.  Jika  tidak  memenuhi  CR<0.100  maka  penilaian harus diulangi kembali,

## C. Integrasi Faktor Objektif dan Subjektif
Adapun  integrasi  faktor  objektif  dan  subjektif  dilakukan melalui model Brown-Gibson dengan tahap berikut [6]:
1. Mengeliminasi  setiap  alternatif  pilihan  yang  tidak  layak dan feasible untuk dipilih. Menghitung dan menetetapkan performance measurement dari faktor objektif (OFi) untuk setiap alternatif. 𝑂𝐹𝑖 = [𝐶𝑖. ∑( 1 𝐶𝑖 )] − 1
2. Menentukan  faktor  yang  memberi  pengaruh  signifikan. Faktor ini lebih bersifat subjektif. 𝑆𝐹𝑖 =   ∑ 𝑊𝑗. 𝑅𝑖𝑗
3. Buat pembobotan, mana yang lebih baik dipertimbangkan, antara  faktor objektif  (bobot =  k)  dengan faktor  subjektif (bobot = 1-k) dari nilai batas (0<k<1). 𝐿𝑃𝑀𝑖 = 𝑘 (𝑂𝐹𝑖) + (1 − 𝑘)(𝑆𝐹𝑖)
4. Keputusan  diambil  berdasarkan  alternatif  pilihan  yang memiliki nilai LPMi terbesar.

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI
A. Perhitungan Faktor Objektif
Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data  sekunder,  yaitu didapatkan  dari  badan  pusat  penelitian,  perusahaan,  serta
pihak  terkait.  Dalam  pengujian  model  diperlukan  data-data unit dan biaya transportasi. Data yang berhasil dikumpulkan adalah  data  proyeksi  permintaan,  data  kapasitas  produksi pabrik,  data  kapasitas  pusat  distribusi,  serta  data  jarak  dan biaya bahan bakar yang kemudian diolah untuk mendapatkan biaya transportasi per unit.
Setelah  data  didapatkan  dan  formulasi  model  ditetapkan, data  diolah  menggunakan software  LINGO .  Kemudian validasi internal atau verifikasi dilakukan dengan memeriksa konsistensi  model  terhadap  kondisi  yang  diinginkan. Pengolahan  data  menunjukkan  hasil  verifikasi  valid, sehingga  model  dapat  digunakan  dalam  penelitian. Selanjutnya  hasil  pengolahan  proyeksi  3  tahunan  faktor objektif dengan 9 model transportasi didapatkan seperti pada tabel  1.  Sehingga  hasil  yang  didapatkan  adalah  pengiriman dari  satu  pabrik  menuju  2  pusat  distribusi,  dan  2  pusat distribusi menuju 30 pasar.
Dari  tabel  1,  dapat  diketahui bahwa  biaya  terendah  jatuh pada  Kota  Surabaya  senilai  Rp2.850.142.200 disusul  oleh Semarang  senilai  Rp3.412.459.000.  Biaya  transportasi Surabaya  juga  diketahui  linier  dari  tahun  ke  tahun  lebih rendah  daripada  Semarang.  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  dekatnya  lokasi  Semarang  dengan  pemasok  atau pabrik  tidak  menjamin  bahwa  biaya  transportasi  bisa  lebih rendah.  Hal  tersebut  juga  didorong  bahwa  permintaan
Gambar 1. Model Hierarki AHP Penentuan Lokasi Pusat Distribusi Kendaraan Listrik.
wilayah  Jawa  Timur  lebih  dominan  daripada  Jawa  Tengah. Sehingga  hasil  biaya  transportasi  dari  Semarang  menuju pasar  kurang  efisien  dengan  permintaan  Jawa  Timur  yang lebih mendominasi. Sehingga, berdasarkan rumus OFi model Brown-Gibson didapatkan  bobot  terbesar  yaitu  Surabaya dengan  nilai  0.544894827408  diikuti  oleh  Semarang (0.455105172592).
Setelah  biaya  transportasi  terendah  pada  kandidat  lokasi didapatkan, maka didapatkan alokasi unit dari pabrik menuju pusat distribusi Surabaya seperti pada tabel 2. Dan dari pusat distribusi Surabaya ke pasar seperti pada tabel 3.

## B. Perhitungan Faktor Subjektif
Untuk  mengetahui  apakah  kriteria  sebelumnya  sesuai dengan  kebutuhan  perusahaan,  dilakukan  verifikasi  kepada para  pengambil  keputusan.  Adapun  hasil  kriteria  setelah verifikasi  didapatkan  5  kriteria  dan  26  sub-kriteria  yang artinya  terdapat  8  sub-kriteria  tambahan  yang  membedakan dengan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan. Tambahan  sub-kriteria  tersebut  antara  lain  kesadaran  pasar akan  energi  terbarukan (market  awareness  to  renewable energy) ,  hubungan  sejarah  pasar  ( market  history  relation), unit  yang  sudah  didistribusikan (already  distributed  units) , pengembangan  infrastruktur  energi  terbarukan  pemerintah daerah (regional government’s renewable energy infrastructure development), ketersediaan dan pengembangan  infrastruktur  kendaraan  listrik (electric vehicle infrastucture availability and development) , kebijakan  ramah  lingkungan  ( eco  friendly  policies), visi pemerintahan tentang Electric Vehicle (Regional government
visions about EV) , dan aplikasi kendaraan ramah lingkungan pemerintah daerah ( regional government eco friendly vehicle application) . Jika ditinjau, penambahan sub-kriteria tersebut mengacu  pada  dukungan  energi  terbarukan  yang  sangat berpengaruh  pada  eksistensi  bisnis  kendaraan  listrik. Sehingga model hierarki dapat dilihat seperti pada gambar 1.
Setelah  model  hierarki  dibangun,  selanjutnya  dilakukan penilaian  kriteria  dan  lokasi  menggunakan  skala  prioritas Saaty nine point’s kepada para pengambil keputusan melalui kuesioner.  Hasil  yang  didapatkan  bahwa  keseluruhan penilaian pengambil keputusan (inconsistency) bernilai 0.08 (<0.1) sehingga penelitian dapat dilanjutkan.
Selanjutnya,  berdasarkan  gambar  2  didapatkan  peringkat kriteria  dan  sub-kriteria  berdasarkan  penilaian  yang  telah dilakukan oleh pengambil keputusan. Kriteria pertama jatuh pada cost .  Biaya  transportasi  menjadi  penting,  dimana transportasi menjadi salah satu komponen biaya yang sangat berpengaruh pada jaringan distribusi. Dengan menekan biaya transportasi,  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam jangka  panjang.  Mempertimbangkan  upah  minimum  pada tiap  wilayah  dapat  bertujuan  untuk  menekan  biaya operasional  perusahaan.  Disamping  itu  Biaya  lokasi  akan lebih murah jika perusahaan dapat melakukan kerjasama dan memanfaatkan lokasi yang sudah dibangun oleh pihak lain.
Kriteria  kedua  jatuh  pada market .  Market  menjadi komponen penting bagi perusahaan dalam menentukan lokasi pusat distribusi. Kedekatan dengan konsumen merupakan hal yang penting untuk dipertimbangkan. Perusahaan merasakan bahwa  biaya  kompensasi  distribusi  akibat  jarak  yang  jauh dengan  konsumen  sangat  tinggi  nilainya,  disebabkan  tidak adanya pusat distribusi sehingga untuk jangka panjang sangat merugikan.  Hal  tersebut  akan  berpengaruh  pada lead  time yang  membuat  pendistribusian  dapat  berjalan  secara  efektif untuk  menjaga  hubungan  yang  baik  dengan  konsumen.
Gambar  2.  Hasil  Pembobotan  Kriteria  Penentuan  Lokasi  Pusat Distribusi.
Gambar  3.  Hasil  Pembobotan  Kandidat  Pusat  Disribusi  Berdasarkan Kriteria.
Tabel 4. Hasil Perhitungan LPMi Kandidat Lokasi Surabaya Semarang Bobot Faktor Objektif (k) 0.696 0.696 OFi 0.54489 0.4551 Bobot Faktor Subjektif (1-k) 0.304 0.304 SFi 0.527 0.473 LPMi 𝑘 (𝑂𝐹𝑖) + (1 − 𝑘)(𝑆𝐹𝑖) 0.539 0.461
Gambar 4. Grafik Analisis Sensitifitas Penentuan Lokasi.
Potensi pertumbuhan pasar pada suatu wilayah juga penting dipertimbangkan. Dengan karakteristik produk berteknologi, prediksi  kesadaran  pasar  akan  energi  terbarukan  berguna untuk memprediksi lonjakan jumlah distribusi ke daerah yang baru.
Kriteria  ketiga  jatuh  pada infrastructure .  Variasi  moda transportasi  bagi  perusahaan  dapat  mengefisienkan  pola distribusi  dengan  kompensasi  biaya  distribusi.  Seperti keberadaan truk diesel lebih murah dari mobil pick up bensin jika dilihat dari efisiensi energi dan total biaya operasional. Keterhubungan  moda  transportasi  (tol,  rel,  aspal)  bagi perusahaan  dapat  mengefektifkan  pendistribusian  dengan kompensasi  waktu  tempuh.  Pengembangan  infrastruktur kendaraan listrik menjadi penting untuk memprediksi jumlah pendistribusian  ke  daerah  tersebut  sesuai  dengan  kesiapan teknologinya.
Kriteria keempat jatuh pada macro environment. Semakin rendah  pajak  Bea  Balik  Nama  (BBN),  maka  dapat diprediksikan jumlah permintaan dapat meningkat di daerah tersebut  karena  harga On  The  Road (OTR)  akan  semakin rendah. Pajak BBN setiap daerah berbeda yang mengakibatkan  harga  OTR Gesits  juga  berbeda  di  setiap daerah.  Semakin  banyak  kebijakan  insentif  yang  diberikan pemerintahan  daerah,  maka  potensi  permintaan  dapat meningkat di daerah tersebut. Peninjauan stabilitas peraturan industri  kendaraan  listrik  dapat  mendukung  iklim  tata  letak fasilitas dalam rantai pasok. Perusahaan juga mempertimbangkan visi pemerintah dari setiap daerah terkait kendaraan listrik. Sehingga kemungkinan adanya pembaharuan  regulasi  secara  keberlanjutan  yang  dapat meringankan baik dari sisi konsumen hingga pemain indsutri.
Kriteria  kelima  jatuh  pada labour  characteristic . Perusahaan  mempertimbangkan  tenaga  kerja  muda  dengan usia  dibawah  30  tahun  karena  berpengaruh  pada  upah  dan etos  kerja  yang  lebih  kuat.  Disamping  itu,  Saat pendistribusian,  petugas  Gesits  perlu  menjelaskan  secara singkat  penggunaan  teknologi  baru  kepada  pengguna. Sehingga dibutuhkan pekerja dengan kemampuan yang dapat menguasai dan menyampaikan informasi dengan maksimal.
Setelah didapatkan hasil bobot penilaian sesuai kriteria dan sub-kriteria,  selanjutnya  dilakukan  penilaian  terhadap masing-masing  kandidat  lokasi.  Dari  penilaian  yang dilakukan,  didapatkan  hasil  bobot  terbesar  jatuh  pada Surabaya sebesar 0.527 dilanjutkan Semarang (0.473). Hasil pembobotan ditunjukkan pada gambar 3.

## C. Perhitungan Terintegrasi
Setelah  bobot  nilai  setiap  lokasi  berdasarkan  faktor objektif  dan  subjektif  didapatkan,  penilaian  diolah  lebih lanjut  dan  dijadikan  sebagai  parameter  input  pada  model Brown-Gibson.  Sebelum  dilakukan  penilaian,  dilakukan pembobotan  melalui  kuesioner  kepada  para  pengambil keputusan  untuk  mendapatkan  performa  faktor  objektif  (k) dan subjektif (1-k) dimana nilai batas sama dengan 0 < k < 1. Pembobotan  melalui  kuesioner  dilakukan  menggunakan skala pairwise  comparision ,  lalu  dilakukan  perhitungan menggunakan rata-rata geometrik. Adapun hasil pembobotan  performa  faktor  objektif  didapatkan  sebesar 0.696  (k).  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan  untuk mendapatkan Location  Preference  Measurement (LPMi) seperti pada tabel 4 berikut.
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan pada tabel 4, terlihat  bahwa  Surabaya  merupakan  kota  yang  layak  untuk pendirian pusat distribusi penjualan kendaraan listrik karena memiliki  nilai  LPMi  yang  terbesar.  Penyebab  keduanya memiliki  nilai  yang  hampir  sama,  dikarenakan  keduanya memiliki lokasi yang relatif cukup dekat.
Selanjutnya, analisis sensitivitas dilakukan untuk mengetahui  perubahan  yang  terjadi  atas  kebijakan perusahaan.  Berdasarkan  hasil  analisis  sensitivitas  pada gambar  4,  dapat  dilihat  bahwa  kebijakan  perusahaan  tidak akan  berubah.  Hal  tersebut  dikarenakan  Surabaya  memiliki nilai  bobot  yang  unggul  pada  dua  faktor.  Sehingga,  dengan dibukanya  lokasi  pusat  distribusi  penjualan  sepeda  motor listrik  di  Surabaya  pada  tahun  2021  perusahaan  dapat menekan  biaya  transportasi  sebesar  29,4%  dibandingkan dengan usulan lokasi awal (Rp883.740.327).

## D. Implikasi Manajerial
Keluaran  dari  hasil  penelitian  akan  memberikan  implikasi manajerial,  baik  kepada  PT  GTI  dan  perusahaan  kendaraan listrik lainnya. Dalam menentukan variabel atau faktor dalam menghitung faktor objektif, dibutuhkan keterlibatan manajemen  level  atas.  Oleh  karena  itu,  proses  pengukuran secara  objektif  perlu  dipantau  dan  rencana  implementasi sering  ditinjau  salah  satunya  pada  target  penjualan  untuk memenuhi proyeksi perusahaan di masa mendatang.
Peringkat kriteria dan sub-kriteria penentuan lokasi pusat distribusi yang dihasilkan dari hasil pembobotan disarankan untuk dikomunikasikan kepada para pemangku kepentingan hingga  investor.  Alasannya  dengan  hasil  pembobotan tersebut, perusahaan dapat menjadikan peringkat kriteria dan sub-kriteria  sebagai  acuan  untuk  memenuhi  kebutuhan penentuan  lokasi  pusat  ditribusi  PT  Gesits  Technologies Indo.
Dengan  hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  Surabaya  terpilih menjadi  lokasi  pusat  distribusi  mendatang,  perusahaan  perlu melakukan  perencanaan  secara  strategis,  taktis,  dan  operasional. Perencanaan  secara  strategis  dapat  mempengaruhi  kinerja pendistribusian  dalam  jangka  panjang.  Disamping  itu  dilakukan kebijakan  tingkat  persediaan,  moda  transportasi,  hingga  strategi distribusi pada masing-masing pusat distribusi agar permintaan unit setiap  pasar  dapat  terpenuhi.  Sehingga,  strategi  logistik  ini  akan menentukan bagaimana perencanaan taktis dan operasional logistik perusahaan  yang  akan  berpengaruh  pada  investasi  dan  biaya operasional logistik PT GTI.

## V. SIMPULAN DAN SARAN

## A. Simpulan
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan pada bab sebelumnya  terdapat  beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan pada  penelitian  ini;  (1)  Secara  objektif,  Surabaya  memiliki bobot  nilai  sebesar  0.544894827408  dilanjutkan  dengan Semarang (0.455105172592); (2)Berdasarkan faktor subjektif, terdapat  tambahan  8  sub-kriteria  yang  membedakan  penentuan lokasi  pusat  distribusi  kendaraan  listrik  dengan  lokasi  lainnya yang  menjadikan  manajemen  harus  mempertimbangkan  aspek kriteria tersebut di masa depan;(3) Hasil dari pembobotan lokasi secara  subjektif  jatuh  pada  Surabaya  dengan  bobot  total sebesar 0,527; (4)Berdasarkan hasil integrasi faktor objektif dan  subjektif,  didapatkan  Surabaya  dengan  LMPi  terbesar
yaitu  0,539  dilanjutkan  Semarang  yaitu  0,461;  (5)Dengan terpilihnya  Surabaya  sebagai  lokasi  pusat  distribusi  (2021), hasil pemodelan menunjukkan bahwa model yang diusulkan menghasilkan  biaya  transportasi  29,4%  lebih  rendah  dari usulan lokasi awal.

## B. Keterbatasan dan Saran Penelitian
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  keterbatasan. Dalam  perhitungan  biaya  transportasi,  biaya  bahan  bakar, perawatan sekali jalan, dan upah gaji diasumsikan sama dari tahun  ke  tahun.  Realitanya,  harga  bisa  berubah  sewaktu- waktu  dari  tahun  ke  tahun.  Secara  subjektif,  penelitian  ini juga memiliki keterbatasan pada saat verifikasi dan pengisian kuesioner,  dimana  salah  satunya  disebabkan  karena  wabah COVID-19. Kondisi tiap ahli belum tentu pada kondisi ideal dan  dapat  berubah  antar  ahli,  sehingga  hasil  dari  verifikasi maupun  kuesioner  belum  tentu  bersifat  ideal.  Iterasi pemodelan  dalam  penelitian  ini  hanya  dilakukan  satu  kali, dikarenakan hasil pemodelan sudah konsisten dengan kondisi yang diinginkan.
Sedangkan  saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  secara subjektif  dapat  melibatkan  pihak  luar  yang  merupakan  ahli pada  bidang  distribusi  (penentuan  lokasi)  dan  energi terbarukan (renewable  energy) .  Adanya  pihak  luar  dapat memberi  tambahan  wawasan  kepada  perusahaan  terkait penentuan lokasi. Untuk memperkuat hasil pembukaan pusat distribusi,  kedepannya  perlu  penambahan  komponen  biaya lainnya sebagai constraint (kendala) seperti Upah Minimum Regional (UMR). Serta iterasi dapat dilakukan lebih dari satu kali untuk mendapatkan hasil pemodelan yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  I.  N  and  E.  .  Mahendrawati, Supply  Chain  Managaement ,  3rd  ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
[2]  J.  Heizer  and  B. Render, Operation Management:  Sustainability and Supply  Chain  Management ,  11th ed. New  Jersey:  Pearson  Education Inc, 2014.
[3]  M.  Hajmirfattahtabrizi  and  H.  Song,  “Investigation  of  bottlenecks  in supply  chain  system  for  minimizing  total  cost  by  integrating manufacturing modelling based on minlp approach,” Appl. Sci. , vol. 9,
no. 6, 2019, doi: 10.3390/app9061185.
[4]  R. Z. Farahani, S. Rezapour, T. Drezner, and S. Fallah, “Competitive supply  chain network design:  an overview of  classifications, models, solution techniques and applications,” Omega (United Kingdom) , vol.
45, pp. 92–118, 2014, doi: 10.1016/j.omega.2013.08.006.
[5]  P.  Brown  and  D.  F.  Gibson,  “A  quantified  model  for  facility  site location application to multi-plant location problem,” AIIE Trans. , vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 1972, doi: 10.1080/05695557208974822.
[6]  S. Wignjosoebroto, Tata Letak Pabrik dan Pemindahan Bahan , 3rd ed. Jakarta: Guna Widya, 2009.
[7]  B. Dey, B. Bairagi, B. Sarkar, and S. K. Sanyal, “Warehouse location selection by fuzzy multi-criteria decision making methodologies based on subjective and objective criteria,” Int. J. Manag. Sci. Eng. Manag. , vol.
11, no. 4, pp. 262–278, 2016, doi:
10.1080/17509653.2015.1086964.
[8]  E.  M.  HARIYANTO,  “Alternatif  pemilihan  lokasi  pabrik  untuk meminimumkan  biaya  transportasi  di  cv  karya  berdikari  sidoarjo,” Fakultas Bisnis dan Ekonomika Ubaya, 2013.
[9]  M.  Al  Amin,  A.  Das,  S.  Roy,  and  M.  Imran  Shikdar,  “Warehouse selection problem solution by using proper mcdm process,” Int. J. Sci. Qual. Anal. , vol. 5, no. 2, pp. 43–51, 2019, doi: 10.11648/j.ijsqa.20190502.13.
[10]  S.  Chopra  and  P.  Meindl, Supply  Chain  Management:  Strategy, Planning, and Operation , 3rd ed. Boston, MA: Pearson MA, 2003.
[11]  E. Koç and H. A. Burhan, “An application of analytic hierarchy process (ahp) in a real world problem of store location selection,” Adv. Manag. Appl. Econ. , vol. 5, no. 1, pp. 41–50, 2015.
[12]  R.  Chadawada,  A.  Sarfaraz,  K.  Jenab,  and  H.  Pourmohammadi, “Integration of ahp-qfd for selecting facility location,” Benchmarking An Int. J. , vol. 22, no. 3, pp. 411–425, 2015, doi: 10.1108/BIJ-06-2013- 0064.
[13]  J.  Coyle,  J,  R.  Novack,  and  B.  Gibson, Transportation:  A  Global Supply Chain Perspective , 8th ed. American States: Cengage Learning, 2015.
[14]  C.  L.  Karmaker  and  M.  Saha,  “Optimization  of  warehouse  location through  fuzzy  multi-criteria  decision  making  methods,” Decis.  Sci. Lett. , vol. 4, no. 3, pp. 315–334, 2015, doi: 10.5267/j.dsl.2015.4.005.
[15]  R. K. Singh, N. Chaudhary, and N. Saxena, “Selection of warehouse location for a global supply chain: a case study,” IIMB Manag. Rev. , vol. 30, no. 4, pp. 343–356, 2018, doi: 10.1016/j.iimb.2018.08.009.
[16]  H. Erbıyık, S. Ozcan, and K. Karaboga, “Retail store location selection problem with multiple analytical hierarchy process of decision making an  application  in  turkey,” Procedia  -  Soc.  Behav.  Sci. ,  vol.  58,  pp. 1405–1414, 2012, doi: 10.1016/j.sbspro.2012.09.1125.
[17]  G. W. Bhawika and I. N. Pujawan, “Pemilihan lokasi kantor perwakilan pt.x melalui integrasi faktor objektif dan subjektif,” in Proceedings of the National Technology Management Seminar XVIII , 2013, p. A-37- 1-A-37-8.
[18]  T. L. Saaty and M. Sodenkamp, “The analytic hierarchy and analytic network measurement processes: the measurement of intangibles,” in Handbook of multicriteria analysis , Springer, 2010, pp. 91–166.