INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 9161-9175 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Perbandingan Rute Distribusi Menggunakan Metode Saving Matrix Dan Nearest Neighbor Di Center Kantor Pos Mpc Bandung
Rikardo Riki Lusel 1 ✉ , Dodi Permadi 2 , Erna Mulyati 3
Program Studi Logistik Bisnis, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Email: rikilusel09@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
PT Pos Indonesia (Persero) merupakan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang menyediakan jasa pengiriman  surat  pos,  paket  pos,  keuangan,  logistik,  dan  keagenan  kepada  masyarakat.  Dalam melakukan  pendistribusian  surat  dan  paket  PT  Pos  Indonesia  menggunakan  3  transportasi  yaitu transportasi primer,sekunder dan tersier. Kantor pos mpc bandungdalam mengangkut surat dan paket ke  kantor delivery  center  menggunakan  transportasi  tersier  menggunakan  12  kendaraan  yang menyebabkan pemborosan biaya, waktu dan jarak tempuh. Penelitin ini bertujuan untuk Menentukan rute transportasi tersier dari SPP Bandung ke delivery center yang dapat meminimasi biaya, waktu dan jarak  tempuh  distribusi  dengan  memperhatikan  kapasitas  angkut  kendaraan  dan  permintaan dimasing-masing delivery center. Metode yang digunakan adalam saving matrix dan nearst neighbor untuk  menganalisis  dan  menentukan  manakah  dari  kedua  metode  tersebut  menghasilkan  lebih banyak  penghematan  dan  keefektifan  dalam  implementasinya.  Setelah  itu  dibandingkan  dengan kondisi eksiting saat ini apakah layak untuk digunakan dalam kegiatan di perusahaan. Hasil olah data menunjukan dengan menggunakan metode nearest neighbor dapat menghemat total jarak tempuh sebesar  22.1%,  penghematan  total  biaya  distribusi  sebesar  4.96%  dan  penghematan  total  waktu tempuh pengiriman sebesar 15.67% dibandingkan menggunakan metode savings matriks.
Kata Kunci: Logistik, Distribusi, Rute, Saving Matrix dan Nearest Neighbour
Abstract
PT  Pos  Indonesia  (Persero)  is  a  State-Owned  Enterprise  (BUMN)  that  provides  postal  mail,  postal parcels, finance, logistics and agency services to the public. In distributing letters and packages PT Pos Indonesia uses 3 transportation, namely primary, secondary and tertiary transportation. The Bandung Post Processing Center in transporting letters and packages to the delivery center office uses tertiary transportation using 12 vehicles which causes a waste of cost, time and distance. This study aims to determine  tertiary  transportation  routes  from  SPP  Bandung  to  delivery  centers  that  can  minimize distribution costs, time and distance taking into account vehicle carrying capacity and demand in each delivery  center.  The  method  used  is  the  saving  matrixand  the  nearest  neighbor  to  analyze  and determine which of the two methods results in more savings and effectiveness in implementation. After that, it is compared with the current existing condition whether it is feasible to be used in activities in the company. The results of data processing show that using the nearest neighbor method can save a total mileage of 22.1%, a total distribution cost savings of 4.96% and a total savings of 15.67% travel time compared to using the saving matrix method.
Keywords: Logistics, Distribution, Route, Saving Matrix and Nearest Neighbour

## PENDAHULUAN
PT Pos Indonesia merupakan perusahaan logistik yang mempunyai visi menjadi Postal Operator, Penyedia Jasa Kurir, Logistik dan Keuangan Paling Kompetitif. PT Pos Indonesia memiliki 6 (enam ) wilayah kerja di Indonesia yaitu  Regional I Sumatera dengan wilayah kerja se Sumatera dengan Kantor Regional I berada di Medan. Regional II Jakarta Banten dengan wilayah kerja se DKI Jakarta dan Provinsi Banten serta Bogor,Tangerang dan Bekasi, Kantor Regional II berkedudukan di Jakarta. Regional III Jawa Barat dengan wilayah kerja Provinsi Jawa Barat tanpa Bogor,Tangerang, Bekasi. Kantor Regional III berada di Bandung. Regional IV Jawa Tengah dan DIY dengan wilayah kerja Provinsi Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta. Kantor Regional IV berada di Semarang.Kantor Regional V Jawa Timur dan Bali Nusra dengan wilayah kerja Provinsi Jawa Timur, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur (Bali Nusra).Kantor Regional IV berada di Surabaya. Regional VI Pamasuka ( Papua, Maluku, Sulawesi, Kalimantan) dengan wilayah kerja se Pulau Papua, Kepulauan Maluku, Pulau Sulawesi, dan Pulau Kalimantan.PT Pos Indonesia dalam melayani pelanggan di 6 (enam) Regional di Indonesia mendirikan Kantor Cabang, Kantor Cabang Pembantu dan Sentra Pengolahan Pos serta Delivery Center.
PT  Pos  Indonesia  dalam  melaksanakan  kegiatan  transportasi  (transporting) menggunakan  3  (tiga)  pola  transportasi,  yaitu  transportasi  primer,  transportasi  sekunder, transportasi tersier. Transportasi primer merupakan transportasi dari Sentra Pengolahan Pos (MPC) ke Sentra Pengolahan Pos (MPC) lain. Misalnya dari MPC Bandung ke MPC Jakarta,
MPC Semarang, MPC Yogyakarta. Transportasi sekunder merupakan transportasi dari Sentra Pengolahan  Pos  (MPC  )  ke  Kantor  Cabang  (KC)  atau  Ke  Kantor  Cabang  Utama  (KCU).
Contohnya transportasi dari MPC Bandung ke KCU Bandung,
KC Cimahi, KC Sumedang, KC Cirebon.Transportasi tersier merupakan transportasi  dari  Kantor Cabang ke Kantor Cabang Pembantu dan transportasi dari MPC ke Delevery Center (DC). Contoh transportasi tersier dari KC ke KCP adalah dari KC Cimahi ke KCP Batujajar, KCP Cililin, dari KC Sumedang ke KCP Jatinangor. Contoh transportasi tersier dari Sentra Pengolahan Pos ( MPC ) ke Delivery Center adalah dari MPC Bandung ke DC Soreang, DC Ujungberung, DC Situseur, DC Cipedes, DC Cikutra, DC Dayeuh Kolot, DC Cikeruh, DC Majalaya, DC Lembang.
Pola transportasi tersier dari MPC Bandung ke Delivery Center (DC) menggunakan kendaraan gran max kapasitas 1500 kilogram.Satu Delivery Center (DC) dilayani oleh 1 (satu) gran-max.  MPC  Bandung  menyewa  1  (satu  )  grand  max  dilengkapi  1(satu  )  pengemudi selama 1 (satu ) hari sejak jam 00.00 sampai dengan jam 23.512 sebesar Rp 400.000. MPC Bandung menyewa 12 (duabelas ) gran max untuk melaksanakan kegiatan transportasi dari MPC Bandung ke masing-masing DC di wilayah kerja MPC Bandung.
Jumlah muatan barang dari MPC Bandung ke 12 (duabelas) DC disajikan pada Tabel 1.1
Tabel 1. 1 Jumlah Berat Barang Tiap Delivery Center( Dalam Satuan Kilogram)
No Nama delivery center Kapasitas (dalam kg) Berat kiriman (dalam kg) Kapasitas yang tersisa 1 Ujung Berung 1500 Kg  423 Kg  1077 Kg 2 Cipedas 1500 Kg  311 Kg  11812 Kg 3 Situ saeur 1500 Kg  342 Kg  1158 Kg 4 Asia afrika 1500 Kg  223 Kg  1277 Kg 5 Cikutra 1500 Kg  121 Kg  13712 Kg 6 Dayeuh Kolot 1500 Kg  476 Kg  1024 Kg 7 Soreang 1500 Kg  342 Kg  1158 Kg 8 Cimahi 1500 Kg  331 Kg  11612 Kg 12 Cikeruh 1500 Kg  123 Kg  1377 Kg 10  Padalarang  1500 Kg  185 Kg 1315 Kg 11 Lembang 1500 Kg  391 Kg 1109 Kg

## Sumber : MPC Bandung (2023)
Informasi pada Tabel 1.1 menjelaskan bahwa MPC Bandung melakukan pendistribusian ke setiap delivery center rata-rata hanya 400 kg. Pengiriman dengan kapasitas terberat yaitu pada delivery center Dayeuh Kolot sebanyak 476 kg dan pendistribusian kapasitas terkecil pada delivery center Cikutra dengan berat 121 kg, sedangkan  MPC Bandung menyediakan kendaraan  dengan  jumlah  kapasitas  sebesar  1500  kg,  ternyata  hanya  digunakan mengangkut rata-rata kurang dari 400 kg kiriman dari 12 delivery center. Hasil observasi awal  penelitian  bahwa  Manejer  Distribusi  Kantor  pos  mpc  bandungbelum  efektif  dalam merancang rute distribusi yang meminimasi total jarak dan minimasi total biaya distribusi yang mempertimbangkan variabel kapasitas angkut setiap kendaraan, jumlah permintaan pelanggan dan jarak MPC Bandung ke setiap delivery center yang berada di Bandung Raya. Informasi  kelebihan  kapasitas  menyebabkan  adanya  masalah  rute  kendaraan  Capacity Vehicle  Routing  Problem  (CVRP). Masalah  kapasitas  pengangkut  barang  menunjukkan adanya masalah Vehicle Routing Problem (VRP).
Tabel 1.2 Jarak dan Waktu Perjalanan dari MPC Bandung Ke Delivery Center
No Dari Delivery center (DC) tujuan Berangka t dari MPC Bandung Tiba di delivery center
1 MP C Ban dun
g Soreang 6 6.45 2 Cimahi 6 7 3 Asia afrika 7 7.55 4 Cipedas 7 7.3 5 Situ saeur 7 7.3 6 Cikeruh 7 7.3 7 Ujung Berung 7 7.3 8 Padalaran g 6 6.3 9 Dayeuh Kolot 6 6.3 10 Majalaya 6 6.3
11 Lembang 6 6.3 12 Cikutra 6 6.3
Data dari tabel 1.2 diatas menjelaskan jadwal keberangkatan pendistribusian surat dan paket  pos  dari MPC  Bandung  ke  delivery  center    menggunakan  12  kendaraan  mobil granmax  yang  masing-masing  kendaraan  hanya  melakukan  satu  rute  pendistribusian dengan  rata-rata  waktu  tempuh  30  menit  yang  mengakibatkan  pemborosan  biaya transportasi yang menunjukkan adanya masalah Vehicle Routing Problem.(VRP).
Vehicle Routing Problem ialah sistem distribusi yang memiliki tujuan membuat rute yang  optimal,  dengan  diketahui  daya  angkut  suatu  kendaraan,  agar  dapat  memenuhi permintaan dengan lokasi dan jumlah permintaan yang telah ditetapkan (Yuniarti & Astuti, 2013), hal ini sejalan dengan Saving Matrix yang digunakan dalam menentukan jalur/rute disribusi  dengan  cara  menentukan  jalur  yang  harus  dilalui  dan  jumlah  alat  angkut berdasarkan kapasitas dari alat angkut tersebut agar diperoleh jalur yang efisien dan biaya transportasi  yang  optimum.  Metode  savings  matrix  dapat  juga  digunakan  untuk pennjadwalan  kendaraan  dengan  memperhatikan  daya  angkut  maksimum  kendaraan dengan penggabungan beberapa titik tujuan pengiriman (Indrawati, Eliyati, & Lukowi, 2016).
Metode  Nearest  Neighbor  adalah  metode  heuristik  yang  digunakan  dalam pemecahan  masalah  rute,  pemecahan  masalah  dilakukan  dengan  memulai  titik  awal kemudian mencari titik terdekat.(Hutasoit, Susanty, & Imran, 2014) Menurut (Madona et al., 2013)  menjelaskan  metode  Nearest  Neighbor,  pemilihan  lintasan  akan  dimulai  pada lintasan yang memiliki nilai jarak paling minimum setiap melalui daerah, kemudian akan memilih  daerah  selanjutnya  yang  belum  dikunjungi  dan  memiliki  nilai  minimum  pula. Nearest Neighbor adalah metode heuristik yang digunakan dalam pemecahan Vechicle Routing  Problem  (VRP),  pemecahan  masalah  dilakukan  dengan  memulai  titik  awal kemudian  mencari  titik  terdekat.  (Hutasoit  et  al.,  2014).  Metode  ini  merupakan  teknik pemecahan VRP yang sangat efektif, berjalan cepat, dan biasanya menghasilkan kualitas yang cukup layak. Menurut Toth dan Vigo (Rohandi, Imran, & Prassetiyo, 2014) terdapat empat tujuan umum VRP, yaitu:
1. Meminimalkan biaya transportasi global, terkait dengan jarak dan biaya tetap yang berhubungan dengan kendaraan.
2. Meminimalkan jumlah kendaraan (atau pengemudi) yang dibutuhkan untuk melayani semua konsumen.
3. Menyeimbangkan rute, untuk waktu perjalanan dan muatan kendaraan.
4. Meminimalkan penalti akibat service yang kurang memuaskan dari konsumen.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian dengan menggunakan metode kuantitatif serta data  yang  diperlukan  adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  sekunder  diperoleh dengan  mengumpulkan  data-data  yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang dilakukan,data ini didapat dari berbagai sumber seperti internet, skripsi, jurnal dan buku- buku  ilmiah dengan varibel penelitian  sedangkan, Data  primer  dari  observasi langsung pada saat pengamatan dan wawancara (interview) kepada karyawan bagian incoming dan bagian distribusi yang mengetahui aktivitas di lapangan Untuk data yang di peroleh adalah jarak dari MPC ke delivery center ,dan jarak dari satu delivery center ke delivery center lainnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data Waktu dan Biaya Yang Dibutuhkan
1. Data waktu yang dibutuhkan adalah sebagai berikut :
a. Maksimal setiap kantor menerima kiriman barang yaitu dari jam 07.00-13.00 WIB.
b. Kecepatan rata-rata kendaraan = 30 km/jam
c. Waktu bongkar muat = 15 Menit
2. Data biaya yang dibutuhkan adalah sebagai berikut : Fixed cost
a. Sewa  kendaraan = Rp. 150.000.
b. Biaya pengemudi = Rp. 50.000/orang/hari
c. Biaya administrasi  = Rp. 10.000/kendaraan/hari Variable cost
a. Harga bahan bakar (solar) = Rp. 6.800/liter/10km

## Jarak
Berikut  ini  adalah  matriks  jarak  dari Mail    Processing  Center  (MPC)  Bandung  ke  setiap Distribution Center (DC) yang dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.1 Matriks Jarak
Dari/K e Depo t D1  D2 D3  D4  D5 D6  D7  D8 D12  D10  D11  D12 Depot 0 10.0  13.0  7.2  6.4 7.8  7.5 20. 0 12.7  22.2 25. 3 20.1 2 21.5 D1 10.0 0 14.0  14.7  12.2  7.2  15.1 33. 0 31.4  10.8 35. 0 24.4  22.8
D2 15.2 13.
4 0 6.3  5.8 6.7  14.1  21.2  11.4  41.0  17.6  13.3 34.1
2 D3 7.2  15.1  6.1 0 3.0  8.12  8.2 112. 7 11.0  25.6 112. 5 16.4  35.7 D4 10.0 11.1 2 6.0 4.1 0 6.0  10.1 22. 0 11.8  27.5 22. 0 16.3  28.1 D5 11.0  8.6  6.12  8.8  6.0 0 14. 3 25. 0 14.6  13.2  21.8  17.3  32.0 D6 7.5  15.3  14.4  7.12  8.8  13.1 0  17.7  24.7  22.1 26. 2 23.8  18.0 D7 23.3 34. 2  24.0  17.2 18.1 2 112.1 2 16. 5 0 112.1 2 312. 5 25. 5 36.1  32.3 D8 20.8  21.0  8.5  11.2  11.8  14.4 18. 7 20. 7 0 33.1  11.3 20.1 2 36.7 D12 22.2  11.1  28.1  22.2 22. 2 18.0 22. 6 35. 7 33.0 0 40. 0 38.4  16.6 D10 15.5 27. 8 14.7  17.7  18.3  20.7 25. 2 26. 3 12.4 312. 6 0 21.5  43.2 D11 26.4  21.6  12.7 112. 4 17.0  17.5 25. 3 34. 2 112.2  35.1  22.1 0 46.8 D12 21.12 22. 4 30.1 2 25.8 26. 8 27.1 2 18. 0 32. 3 36.3  16.3 44. 0 41.2 0 Sumber: Data Diolah Penulis (2023)

## Pembuatan Matriks Jarak
Matriks saving ini dibuat mengacu pada matriks jarak, Nilai saving ini merupakan nilai penghematan jarak tempuh. Perhitungan menggunakan rumus 𝑠 𝑖𝑗 = 𝑐 𝑖𝑜 + 𝑐 𝑜𝑗 − 𝑐 𝑖𝑗 Dimana :
𝑠 𝑖𝑗 = Nilai penghematan jarak dari titik i ke titik j
𝑐 𝑖𝑜 = Jarak dari depot ke titik i
𝑐 𝑜𝑗 = Jarak dari depot ke titik .
𝑐 𝑖𝑗 = Jarak dari titik i ke titik j Maka adapun contoh perhitungan nilai savings adalah sebagai berikut :
DARI/KE  D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D12 D10 D11  D12
pengelompokan Rute Berdasarkan Nilai Savings
Sumber: Data Diolah Penulis (2023) langkah-langkah pembentukan kelompok rutenya adalah sebagai berikut :
1. Rute 1
Depot-D11-D2-D8-D12-Depot
Total Jarak = 103,6 Km
Total waktu  = Waktu Pelayanan + Waktu perjalanan
= (15 Menit x 4 DC) + 3 Jam 30 Menit
= 4 Jam 30 Menit
Fixed Cost    = Biaya pengemudi + Sewa kendaraan + Biaya administrasi
0  12.0 2.5 4.2 10.6 2.4 -3 -8.7 21.4 0.3  6.5 8.7 D2 11.8 0  13.12  13.6 14.1 6.4 11.8 14.3 -5.8 20.7  20.6 -0.4 D3 2.1  16.3 0  10.6 6.1 6.5 7.5 8.12 3.8 13  11.7 -7 D4 8.1  112.2 13.1 0 8.2 3.8 4.4 7.3 1.1 12.7 11 -0.2 D5 12.4  112.3  12.4 15 0 1.0 2.8 5.12 16.8 11.3  11.4 -2.7 D6 2.2 8.3 6.8 8.7 5.4 0  12.8 -4.5 7.6 6.6  4.6 11 D7 -0.12  14.5  13.3  14.4 14.4 14.3 0 12.8 2.7  112.8  4.8 12.2 D8 12.8  27.5  16.8 112 17.4 12.6  23.4 0 1.8 26.7  12.7 -2.5 D12 21.1  12.3 7.2 10 15.2 7.1  12.8 10 0 7.5  4.7 27.1 D10 -2.3  16.0 5.0 7.2 5.8 -2.2  12.5  26.12 -1.12 0  24.7 3.6 D11 14.8  28.12  14.2  112.4  112.12 8.6  15.5 28.0 13.5  112.8 0 -4.4 D12 12.5 6.2 3.3 5.1 5.0 11.4  12.12 6.4 27.8 -6.6 7.1 0
= Rp. 50.000 + Rp. 150.000 +Rp. 10.000 = Rp. 210.000
Variable Cost = (Biaya bahan bakar x Jarak tempuh)
= (Rp. 6.800/liter/10 km x103.6 Km)
= Rp. 70.448
Total
= Fixed Cost + Variable Cost
=  Rp. 210.000 + Rp. 70.448 = Rp. 240.448/hari = Rp. 7.213.440
Jadi, untuk rute dari MPC Bandung-Lembang-Cipedas-Cimahi-Majalaya-MPC Bandung dalam 1 bulan mengeluarkan biaya Rp. 7.213.440 bulan.
Gambar 4.1 Rute 1 Savings Alogorithm Sumber: Google Maps (2023)

## Nearest Neighbor
Nearest Neighbor metode yang memulai kendaraannya dari jarak yang paling dekat dengan depot, kemudian selanjutnya yaitu DC yang paling dekat dengan DC pertama yang sudah  dikunjungi,  untuk  itu  perlunya  menghitung  jarak  tiap  titik  agar  mengetahui  yang mana yang paling dekat.
Tabel 4. 5 Jarak Dari MPC Bandung Ke Masing-masing DC dan Antar DC
D/K  0  D1 D2  D3  D4  D5  D6  D7 D8  D12  D10  D11 D12 0 0 10.0  13.0  7.2  6.4  7.8  7.5  20.0  12.7  22.2  25.3  20.12  21.5 D1  10.0 0 14.0  14.7  12.2  7.2  15.1  33.0  31.4  10.8  35.0  24.4  22.8 D2  15.2  13.4 0 6.3  5.8  6.7  14.1  21.2  11.4  41.0  17.6  13.3  34.12 D3  7.2 15.1 6.1 0 3.0  8.12  8.2  112.7  11.0  25.6  112.5  16.4  35.7 Tabel 4. 5 Jarak Dari MPC Bandung Ke Masing-masing DC dan Antar DC (Lanjutan) D4  10.0  11.12  6.0 4.1 0 6.0 10.1  22.0  11.8 27.5  22.0  16.3  28.1 D5  11.0 8.6 6.12 8.8 6.0 0 14.3  25.0  14.6 13.2  21.8  17.3  32.0 D6  7.5 15.3  14.4  7.12 8.8 13.1 0 17.7  24.7 22.1  26.2  23.8  18.0
D7  23.3  34.2  24.0  17.2  18.12  112.12  16.5
0 112.12  312.5  25.5  36.1  32.3 D8  20.8  21.0 8.5 11.2  11.8 14.4  18.7  20.7 0 33.1  11.3  20.12  36.7 D12  22.2  11.1 28.1  22.2  22.2 18.0  22.6  35.7  33.0 0 40.0  38.4  16.6 D10  15.5  27.8  14.7  17.7  18.3 20.7  25.2  26.3  12.4  312.6 0 21.5  43.2 D11  26.4  21.6  12.7  112.4  17.0 17.5  25.3  34.2  112.2  35.1  22.1 0 46.8 D12  21.12  22.4  30.12  25.8  26.8  27.12  18.0  32.3  36.3 16.3  44.0  41.2 0 Sumber: Data Diolah Penulis (2023)
Pengelompokan Rute Berdasarkan Nearest Neighbor
Setelah  mengetahui  jarak  dari  depot  ke  DC  dan  antar  DC,  maka  dilakukan pengelompokan rute berdasarkan jarak terdekat.

## 1. Rute 1
Berawal dari depot, kemudia mencari DC yang belum dikunjungi yang memiliki jarak terpendek dari depot sebagai lokasi utama yaitu D4 dengan berat angkut 223 Kg ke DC lainnya yang memiliki jarak terdekat dari DC sebelumnya yaitu D3 dengan berat angkut 312 Kg, selanjutnya dipilih jarak terdekat dari DC sebelumnya yaitu D2 dengan berat angkut 320 Kg, selanjutnya dipilih jarak terdekat dari DC sebelumnya yaitu D5 dengan berat angkut 221 Kg, selanjutnya dipilih jarak terdekat dari DC sebelumnya yaitu D1 dengan berat angkut 413 Kg, dikarenakan kapasitas sudah tidak tersedia maka rute 1 dianggap selesai dan kembali ke Depot. Semua pelanggan sudah dikunjungi maka untuk rute 1 selesai dengan memperimbangkan kapasitas mobil. Rute ini dimulai MPC Bandung - Asia afrika-Situ saeur-Cipedas-Cikutra-Ujung Berung- MPC Bandung dengan kapasitas terpakai 1.4812 Kg.
Depot-D4-D3-D2-D5-D1-Depot Total Jarak = 44,1 Km
Total waktu = Waktu Pelayanan + Waktu perjalanan
= (15 Menit x 5 DC) + 1 Jam 30 Menit
= 2 Jam 45 Menit
Fixed Cost    = Biaya pengemudi + Sewa kendaraan + Biaya administrasi
= Rp. 50.000 + Rp. 150.000 +Rp. 10.000
= Rp. 210.000
Variable Cost = (Biaya bahan bakar x Jarak tempuh)
= (Rp. 6.800/liter/10 km x 44.1 Km)
= Rp. 212.1288
Total       = Fixed Cost + Variable Cost
= Rp. 210.000 + Rp. 212.1288 = Rp. 2312.1288/hari = Rp. 7.11212.640/bulan
Jadi, untuk rute dari MPC Bandung - Asia afrika-Situ saeur-Cipedas-Cikutra-Ujung Berung- MPC Bandung dalam 1 bulan mengeluarkan biaya Rp. 7.11212.640/bulan.

## Pengelompokan Rute Berdasarkan Nearest Neighbour Analisis dan Pembahasan
Setelah  melakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode savings  matrix  dan nearest neighbor, waktu pengiriman serta jarak yang ditempuh Kantor Pos Mpc Bandung dapat  dilakukan  pengematan  dan  masalah  mengenai  keterbatasan  kendaraan  yang digunakan  juga  dapat  diatasi.  Berikut  disajikan  perhitungan  mengenai  total  waktu  yang ditempuh untuk setiap rute, yang juga mempertimbangkan kecepatan rata-rata kendaraan yaitu 30 km/jam,biaya distribusi dan waktu pelayanan 15 menit untuk bongkar muat barang pada saat di depot dan di delivey center :

## Kondisi Eksisting
Berikut disajikan perhitungan mengenai total waktu yang ditempuh untuk setiap rute, yang jug  mempertimbangkan  kecepatan  rata-rata  kendaraan  yaitu  30  km/jam,biaya  distribusi dan  waktu  pelayanan  15  menit  untuk  bongkar  muat  barang  pada  saat  di  depot  dan  di delivey center :
Tabel 4.2 Kondisi Eksisting Jarak dan Waktu MPC Bandung
Dari Tujuan Jarak Waktu Biaya (Fixed Cost+Variable Cost) MPC Bandung Ujung Berung 17.5 Km 53 Menit Rp 221.1200 Cipedas 28.0 Km 712 Menit Rp 2212.040 Situ saeur 16.8 Km 62 Menit Rp 221.424 Asia afrika 16.8 Km 512 Menit Rp 221.424 Cikutra 14.7 Km 58 Menit Rp 2112.12126
Dayeuh Kolot 14.8 Km 60 Menit Rp 220.064 Soreang 43.7 Km 126 Menit Rp 2312.716 Cimahi 38.5 Km 107 Menit Rp 236.180 Padalarang 25.3 Km 141 Menit Rp 227.204 Lembang 412.5 Km  1212 Menit Rp 243.660 Majalaya 43.1 Km 116 Menit Rp 2312.308 Total 361.5 Km 10612 Menit Rp 2.526.512 Sumber: MPC Bandung (2023)
Tabel di atas menjelaskan bahwa untuk kondisi eksisting perusahaan menggunakan 12 kendaraan ke masing-masing delivery center pada total jarak keseluruhan sebesar 361.5 Km dan menghabiskan waktu selama 10612 Menit dengan biaya sebesar Rp 2.526.512/hari atau Rp 75.7125.360/bulan.
Savings Saving Matrix
Tabel 4.3 Analisis dan Pembahasan Savings Saving Matrix Metode Rute Jarak Tempuh Total Waktu Pengiriman Biaya Biaya (Fixed Cost+Variable Cost) Savings Saving matrix Depot-D11-D2- D8-D12-Depot 103.6 Km 270 Menit Rp 8.413.400 Depot-D12-D10- D7-D1-Depot 132.7 Km 324 Menit Rp 12.007.080 Depot-D5-D4-D3- D6-Depot 33.6 Km 127 Menit Rp 6.1285.440 Total 2612.12 Km 721 Menit Rp 24.405.1220 Sumber: Data Diolah Penulis (2023)
Menggunakan  metode savings  saving  matrix  menghasilkan  3  rute  dengan  3 kendaraan menghasilkan total jarak tempuh 2612.12 Km, total waktu pengiriman 721 Menit
dan biaya distribusi sebesar Rp 24.405.1220.

## Nearest Neighbour
Tabel 4.4 Analisis dan Pembahasan Nearest Neighbour Metode Rute Jarak Tempuh Waktu Pengiriman Biaya (Fixed Cost+Variable Cost) Nearest Neighbor Depot-D4-D3-D2-D5-D1- Depot 44.1 Km 165 Menit Rp 7.11212.640 Depot-D6-D7-D8-10-Depot 71.12 Km 204 Menit Rp 7.766.760 Depot-D11-D12-D12-Depot 124.5 Km 2312 Menit Rp 8.227.800 Total 210.5 Km 608 Menit Rp 23.1124.200 Sumber: Data Diolah Penulis (2023)
Menggunakan metode nearest neighbor menghasilkan 3 rute dengan 3 kendaraan menghasilkan total jarak tempuh 210.5 Km, total waktu pengiriman 608 Menit dan biaya distribusi sebesar Rp 23.1124.200.

## PERBANDINGAN
Dalam  merancang  rute  distribusi  menggunakan  2  metode  untuk  mengetahui perbandingan  mana  yang  lebih  baik  antara  metode savings  saving  matrix  dan  nearest neighbor Berikut disajikan perbandingan pada tabel 4.5.
Tabel 4.5 Perbandingan Keseluruhan Dengan Menggunakan Metode Savings Saving
matrix dan Nearest Neighbor Deskripsi Total Jarak Tempuh Total Biaya Distribusi Total Waktu Pengiriman Biaya Distribusi Metode Savings Saving matrix 2612.12 Km Rp 24.405.1220 721 Menit Biaya Distribusi Metode Nearest Neighbor 210.5 Km Rp 23.1124.200 608 Menit Besar Penghematan 512.4 Km Rp 1.211.720 113 Menit
Persentase Penghematan 22.10% 4.13% 15.67%

## Sumber: Data Diolah Penulis (2023)
Berdasarkan tabel di atas, maka diketahui bahwa pendistribusian dilakukan dengan menggunakan metode nearest neighbor dalam pembentukan rute dapat menghemat total jarak  tempuh  sebesar  22.1%,  penghematan  total  biaya  distribusi  sebesar  4.126%  dan penghematan total waktu tempuh pengiriman sebesar 15.67% dibandingkan menggunakan metode savings saving matrix. Maka, untuk jalur rute yang efektif pada MPC Bandung lebih efektif  menerapkan  metode nearest  neighbor  karena  lebih  hemat  dibanding  kondisi eksisting perusahaan dari segi biaya menghemat sebesar Rp 512.780.400, dari segi waktu 461 Menit dan dari segi jarak menghemat sebesar 151 Km.

## SIMPULAN
Penjadwalan  rute  distribusi  Kantor  Pos  Mpc  Bandung  masih  belum  efektif  dalam melakukan pengiriman surat dan paket ke masing-masing delivery center di Bandung yang mengakibatkan  besarnya  ongkos  distribusi.  Permasalahan  ini  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan Capacity  Vehicle  Routing  Problem  menggunakan  perbandingan  metode savings  saving  matrix  dan  nearest  neighbor,  yang  mana  hasilnya  diperoleh  dengan menggunakan metode nearest neighbor didapat penghematan total jarak tempuh sebesar 22.1% atau 512.4 Km, penghematan total biaya distribusi sebesar 4.126% atau Rp 1.211.720 dan penghematan total waktu tempuh pengiriman sebesar 15.67% atau 113 Menit. Angka ini  lebih hemat  dibandingkan dengan  kondisi eksisting perusahaan yaitu dari segi  biaya menghemat  sebesar  Rp  512.780.400,  dari  segi  waktu  461  Menit  dan  dari  segi  jarak menghemat  sebesar  151  Km.  Pengehematan  tersebut  dapat  dilakukan  karena mempertimbangkan ketersediaan kapasitas yang dimiliki.

## DAFTAR PUSTAKA
Fatnita.  (2020).  Optimasi  Rute  Distribusi  Tabung  LPG  3  Kg  Dengan  Menggunakan Alogaritma Genetika Pada Penyelesaian Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) (Studi kasus pada PT. Jana Pusaka Migas). Jurnal Nasional Sains dan Teknologi Terapan , 39-46.
Ferdiani.  (2022).  Optimasi  Rute  Angkutan  Sampah  Kecamatan  Sungai  Kunjang  Kota Samarinda Dengan Metode Penyelesaian Vehicle Routing Problem (Vrp). Teknologi Sipil : Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi , 11.
Kristina.  (2020).  Penerapan  Model  Capacitated  Vehicle  Routing  Problem  (  CVRP  ) Menggunakan  Google  OR-Tools  untuk  Penentuan  Rute  Pengantaran  Obat  pada Perusahaan Pedagang Besar Farmasi ( PBF ). CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , 101.
Kumar. (2021). OPTIMASI DISTRIBUSI BIAYA TRANSPORTASI MELALUI METODE MODIFIED
DISTRIBUTION. Frontiers in Neuroscience , 1-13.
Mafaza.  (2023).  Perancangan  Rute  Distribusi  Air  Minum  Dalam  Kemasan  dengan Capacitated Vehicle Routing Problem. Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi , 2.
Mufti. (2019). DETERMINATION OF ROUTES IN THE PRODUCT. 27-41.