## Penentuan Depot Plastik Menggunakan Metode MDVRP
Dody Chandrahadinata 1 , Dedi Sa’dudin Taptajani 2 , Rian Wibawa 3
Jurnal Kalibrasi Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@sttgarut.ac.id
1 dodych@sttgarut.ac.id
2 deditaptajani@sttgarut.ac.id 3 1503019@sttgarut.ac.id
Abstrak – Penelitian ini dilakukan berdasarkan dari masalah distribusi yang dialami perusahaan, dimana lokasi perusahaan yang jauh dengan retailer dan tidak ada rute yang jelas pada saat proses distribusi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  lokasi  pendistribusian  plastik, lokasi  sebaran  depot  plastik,  dan  rute  optimal  pendistribusian  didaerah  Garut. Variabel  utama penelitian ini adalah jarak antar retailer plastik. Metode penelitian yang digunakan pada kali ini adalah  metode  MDVRP.  Tahap  penelitian  terdiri  dari  Clustering  yaitu  dengan  menggunakan metode nearest neighbor, routing dengan menggunakan Chebishev’s Theorism dan Scheduling menggunakan  metode  Genetic Algorithm.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  jumlah  depot  dengan batasan jarak dan lokasi optimal berdasarkan jarak, serta rute distribusi dari tiap depot dan rute distribusi  dari  wholeseller  ke  depot.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  untuk  penelitian selanjutnya  mengenai  MDVRP  yang  dapat  dilakukan  dengan  metode  yang  berbeda  pada  tiap prosesnya serta dengan perbedaan batasan penelitian yang dilakukan baik dari jumlah retailer, beban angkut, ataupun dengan penambahan waktu.
Kata Kunci – Chebishev’s Theorism; Genetic Algorithm; MDVRP; Nearest Neighbor; Penentuan depot; Rute Optimal; VRP.

## I. PENDAHULUAN
PT XYZ merupakan suatu perusahaan yang bergerak dibidang manufaktur dalam pembuatan produk berbahan dasar  plastik.  Produk  yang  dihasilkan  adalah  plastik  pembungkus  dengan  berbagai  jenis  ukuran.  Seluruh produk plastik yang telah diproduksi selanjutnya dikirim ke gudang. Lokasi gudang dengan lokasi manufaktur berada  terpisah.  Lokasi  gudang  merangkap  sekaligus  menjadi  lokasi  penjualan,  pemasaran.  Dari  lokasi tersebutlah seluruh produk jadi didistribusikan langsung ke tiap tiap konsumen. Pada perusahaan XYZ sering terjadinya  masalah  pendistribusian  antara  perusahaan  dan  konsumen  di  daerah  Garut.  Permasalahan  yang sering terjadi adalah terjadinya kesalahan barang atau kurangnya barang yang dibawa sehingga distribusi harus kembali  ke  perusahaan  dan  menambah  ongkos  pengiriman.  Selain  itu  hal  tersebut  dapat  membuat  citra perusahaan  menurun  dimata  konsumen.  Perusahaan  ini  belum  memiliki  rute  tetap  yang  digunakan  untuk mendistribusikan  Plastik  kepada  para  pelanggan.  Penentuan  rute  distribusi  pada  perusahaan  ini  hanya berdasarkan perkiraan saja tanpa mengetahui apakah jarak tempuh yang dipilih sudah minimum atau belum.
Pendistribusian barang merupakan salah satu kegiatan yang sering dilakukan oleh suatu perusahaan tertentu. Menentukan rute optimal merupakan salah satu cara untuk meminimumkan total biaya pendistribusian. Karena persaingan yang ketat di pasar global, sistem logistik yang cerdas dan efisien telah menjadi salah satu aset paling penting yang diperlukan oleh sebuah perusahaan untuk menonjol dari orang lain Proses logistik adalah proses  yang menghubungkan  vendor,  proses  pengiriman,  dan  pelanggan  [1].  permasalahan  pendistribusian tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  konsep  teori  graf  sehingga  dapat  digambarkan  secara  ringkas,  karena penggunaan  diagram  dan  lambang  atau  simbol  akan  lebih  mudah  dipahami  dan  lebih  mudah  untuk
diselesaikan. Salah satu konsep dasar teori graf yang dapat diterapkan dalam menyelesaikan permasalahan pendistribusian adalah Vehicle Routing Problem (VRP). VRP merupakan suatu permasalahan menemukan rute untuk sekumpulan kendaraan yang harus melayani sejumlah customer dari depot. [2].
Dalam sistem distribusi, rute yang dipilih merupakan elemen terpenting dalam menentukan jarak yang harus ditempuh dan biaya yang harus dikeluarkan. Jika rute yang dipilih optimal, maka sistem distribusi menjadi lebih  efektif  dan  efisien.  [3].  penelitian  ini  berfokus  pada  pengoptimalan  proses  distribusi  yaitu  dengan dibentuknya  depot  menggunakan  metode Multi  depot  Vehicle  Routing  Problem (MDVRP).  Penelitian sebelumnya mengenai pengoptimalan proses distribusi menggunakan VRP telah dilakukan oleh [2], [4] dan [5]. MDVRP merupakan metode yang optimal dalam penyelesaiaan permasalahan perusahaan yang dihadapi saat ini.

## II. URAIAN PENELITIAN
Pada dasarnya proses penyelesaian menggunakan metode MDVRP dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:

## Gambar  1 Proses MDVRP
Sumber: [6]
Sementara  pada  penelitian  kali  ini  proses  penyelesaian  MDVRP  yang  dilakukan  adalah  dengan menggabungkan  metode nearest  neighbor dengan  metode  algoritma  Genetika. Terdapat  beberapa  tahapan dalam proses pengolahan kali ini diantaranya adalah sebagai berikut:

## A.  Pengumpulan Data Jarak
Gambaran bentuk tabel matrix jarak yang digunakan adalah sebagai berikut: Tabel 1 Bentuk Matrix Jarak
Dari/ ke I J X Dimana I = nama retailer pada baris J = nama retailer pada kolom X = nilai jarak antara lokasi kolom ke baris

## B.  Tahap Clustering atau Grouping
Terdapat  beberapa  langkah  pada  proses  tahap  clustering,  berikut  ini  proses  yang  dilakukan  dalam  tahap clustering pada penelitian kali ini.
1. Mengelompokan lokasi retailer berdasarkan retailer terjauh.
Proses  pemilihan retailer terjauh  ini  dilakukan  dengan  menghitung total  jarak  dari  tiap  retailer dengan retailer lain dan retailer dengan nilai terbesar dipilih menjadi lokasi retailer terjauh. Atau dapat diformulasikan sebagai berikut:
Max ∑ 𝑿 𝒊𝒋 𝒏 𝒊=𝟏 Dimana I = nama retailer pada baris
J = nama retailer pada kolom X = nilai jarak antara lokasi kolom ke baris
2. Menghitung  total  jarak  dari  tiap  retailer  yang  menjadi  retailer  terjauh.  Tujuannya  adalah  untuk menentukan  titik  acuan  retailer  yang  menjadi  pemilih  pertama  dari  anggota  retailer  lain.  Atau  dapat dituliskan sebagai berikut:
Jika Max(n) ∑ 𝑿 𝒊𝒋 𝒏 𝒊=𝟏 > Max(n+1) ∑ 𝑿 𝒊𝒋 𝒏 𝒊=𝟏 , maka maksimum terbesar menjadi acuan
3. Mengurutkan retailer lain sesuai dengan jarak paling dekat dari masing masing retailer terjauh. Pada proses ini metode nearest neihbour digunakan.

## C.  Tahap Routing
Pada tahap routing ini dilakukan dengan menentukan lokasi depot yang tepat dari tiap cluster yang ada. Tahap routing sendiri terdiri dari :
1. Memberikan batasan jarak maksimal terdekat antar retailer
Pada proses ini pembatasan dilakukan dengan menggunakan chebichev’s Theorism . 𝒅 𝒊𝒋 = 𝒎𝒂𝒙 𝒌 |𝒙 𝒊𝒌 − 𝒙 𝒋𝒌 | .......................................................(1)
Dimana :
X ik = Batas jarak maksimum bawah X jk = Batas jarak maksimum atas Dari persamaan tersebut interval antara batas jarak maksimum atas dan batas antara jarak maksimum bawah akan berisi beberapa persen dari total keseluruhan data yang ada. Persentase dari interval tersebut dapat diperoleh dengan formulasi sebagai berikut:
𝒎𝒂𝒙 𝒌 |𝒙 𝒊𝒌 − 𝒙 𝒋𝒌 | =   [𝒙 ̅ − 𝑲. 𝑺 ; 𝒙 ̅ + 𝑲. 𝑺] ...........................(2)
𝒙 𝒊𝒌 =   𝒙 ̅ − 𝑲. 𝑺 ......................................................................(3) 𝒙 𝒋𝒌 =   𝒙 ̅ + 𝑲. 𝑺 .......................................................................(4)
(𝟏 − 𝟏 𝑲 𝟐 ) 𝒙𝟏𝟎𝟎% ....................................................................(5) Dimana :
X = nilai dari data 𝑥̅ =  rata rata nilai data
K = nilai konstanta lebih dari 0 (K>0)
S = Standar deviasi data
2. Menentukan jumlah lokasi retailer yang paling banyak berdekatan sesuai batasan jarak maksimal.
3. Lokasi dengan jumlah retailer terdekat dan terbanyak menjadi lokasi depot. (Jika terdapat lokasi yang memiliki jumlah retailer terdekat sama maka membandingkat total jarak dari lokasi dengan jumlah yang sama tersebut, dan lokasi dengan total jarak terkecil dijadikan depot).

## D.  Tahap Scheduling
Pada tahap ini dlakukan untuk menentukan rute optimal dari tiap cluster yang terbentuk. Proses perhitungan ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  GA  (Genetic Algorithm)  dan  nearest  neighbor.  Dimana perhitungan  awal  (inisiasi)  dilakukan  dengan  nearest  neighbor  untuk  menentukan  konsumen  dengan  jarak terdekat  dengan  depot,  yang  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  Genetic Algorithma untuk memperoleh rute yang optimal dari proses distribusi ini. Tahap Seleksi Menggunakan Roulette Wheel Selection dan Pada tahap Mutasi menggunakan Swapping Mutation .
Vol. 18; No. 01; 2020; Hal 36-45

## Berikut ini adalah metodologi yang dilakukan
Penentuan Retailer terjauh Data jarak antar retailer Pemilihan anggota cluster berdasarkan retailer terjauh Grouping : Nearest Neighbor Menentukan batasan Menyeleksi retailer yang tepat sebagai depot pada tiap cluster Routing Chebichev’s Theorism Mapping Penentuan gen Scheduling Tahap inisiasi Evaluasi Seleksi : -Roulete wheel selection Crossover Mutasi: -Swapping Mutation Scheduling best routes Nearest Neighbor Genetic Algorithm
Gambar  2 proses Pengolahan penelitian

## III. PETUNJUK TAMBAHAN

## A.  Pembahasan Alur Distribusi

## Gambar  3 Lokasi retailer
Terdapat 15 titik lokasi retailer yang stategis dan cocok menjadi depot. Jika seandainya semua lokasi potensial distribusi  tersebut  menjadi  lokasi  pengiriman  langsung  oleh  perusahaan  maka  tingkat  dan  jumlah  biaya distribusi yang dikeluarkan akan besar.

## B.  Pembahasan Clustering
Pada  penentuan  cluster  ini  dipilih  dan  diujicoba  sebelumnya  dengan  jumlah  cluster  sebanyak  3.  Pada perhitungan sebelumnya diperoleh jumlah anggota tiap retailer yaitu sama. Berikut ini rekapitulasi lokasi dari hasil perhitungan sebelumnya :
Tabel 2  Rekapitulasi Clustering Retailer Kelompok Anggota lokasi 1 J I H C A 2 O N M L K 3 G F E D B
Jika diperinci berikut adalah nama lokasi yang telah terbagi menjadi 3 cluster tersebut:
Tabel 3 Rincian Rekapitulasi Clustering Cluster Anggota lokasi 1 Pasar Cikajang  Pasar Andir Pasar Cilimus Jl Guntur Pasar Ciawitali 2 Pasar Limbangan Pasar Baru Cibatu Pasar Sukawening Pasar Wanaraja Karangpawitan 3 Pasar Bojong Loa Desa Sukatani Kecamatan Cilawu Jl Garut Tasik KM 8 Jalan Karacak Pasar Mawar

## C.  Lokasi Depot
Berdasarkan  hasil  perhitungan  sebelumnya  diperoleh  data  cluster  yang  optimal  didaerah  garut  sebanyak  3 cluster, dari 3 cluster ini dipilih lokasi yang paling tepat dijadikan sebagai depot yang menjadi titik pengiriman langsung dari wholeseller PT XYZ. Penentuan depot ini berpatokan pada jarak, sehingga lokasi yang paling dekat dengan jarak retailer yang ada ditiap cluster menjadi lokasi yang dipilih sebagai depot.
Pada  penyeleksian  dan  penentuan  depot  ini  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode nearest neighbor yang selanjutnya dibatasi dengan menggunakan Chebyshev’s Theorism . Chebyshev’s Theorism ini membatasi lokasi dengan mencari nilai minimum dari total jarak dari tiap cluster yang ada. Lokasi dengan nilai jarak antar titik dari tiap cluster yang berada dibawah nilai Batasan terbanyak dipilih menjadi lokasi depot.
Berikut ini hasil rekapitulasi lokasi depot dari tiap cluster:
Tabel 4 Rekapitulasi Lokasi Depot
Cluster Depot 1 Pasar Cilimus 2 Pasar Wanaraja 3 Jl Garut Tasik KM 8

## D.  Analisa Rute
Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan diperoleh rute dari tiap depot sebagai berikut:

## 1. Rute Depot dengan retailer
Berdasarkan hasil perhitungan sebelumnya terdapat 3 rute yang terbentuk berdasarkan cluster yang ada. Depot 1 yaitu dengan nilai total jarak 67,32 dan fitness 0,014854. Sehingga rute paling optimal pada cluster  1  ini  adalah  depot  1 → I  (pasar  andir) → J  (pasar  cikajang  ) → C  (jl  Guntur  ) → A  (pasar ciawitali) → depot 1. Berikut ini rute yang optimal yang dihasilkan untuk depot 1:
Depot 1 I C A J Gambar 5. 1 Rute distribusi depot 1
Depot 2 dengan nilai total jarak 60,36 dan fitness 0,0141771. Sehingga rute paling optimal pada cluster 2 ini adalah depot 2 → K (karangpawitan) → M (pasar sukawening) → O (pasar limbangan) → N (pasar cibatu) → depot 2. Berikut ini rute yang optimal yang dihasilkan untuk depot 2:
Depot 2 K M N O
Gambar 5. 2 rute distribusi depot 2
Depot 3 dengan nilai total jarak 28,25 dan fitness 0,03539825. Sehingga rute paling optimal pada cluster 3 ini adalah depot 3 → F(desa sukatani) → G(pasar bojong loa) → B(pasar mawar) → D(jl karacak) → depot 3.
Berikut ini gambaran hasil bentuk rute multidepot yang terbentuk:
Depot 3 D G F B

## Gambar 5. 3 rute distribusi depot 3

## 2. Rute wholeseller dengan depot
Penentuan  alur  distribusi  dari  perusahaan  menuju  ke  lokasi  depot  dilakukan  dengan  menggunakan metode VRP sederhana. Acuan dalam penentuan rute ini juga sama yaitu jarak. Berikut ini mapping VRP yang terbentuk:
Wholesaler PT XYZ Concentrator Depot 2 Distribution Point Depot 1 Distribution Point Depot 3 Distribution Point 56,2 63,8 46,2 12,53 19,9 19,3
Gambar 5. 4 Mapping wholesaler dengan depot di garut
Pada  penentuan  rute  tersebut  dapat  diketahui  jumlah  peluang  kemungkinan  terjadinya  rute  adalah sebanyak :
3! = 3x2x1 = 6 Maka  rute  paling  terpendek  adalah  Wholeseller → depot  1 → depot  2 → depot  3 → wholeseller  atau Wholeseller → depot 3 → depot 2 → depot 1 → wholeseller dengan total jarak yaitu 141,6 km

## E.   Analisa Biaya

## Tabel 5 Cost Distribusi Tiap Cluster
Cluster Rute Jarak (Km) Biaya 5 kilometer pertama Biaya setelah 5 kilometer Total biaya distribusi Cluster 1 depot 1 → I(pasar andir) → J (pasar cikajang ) → C (jl Guntur) → A (pasar ciawitali) → depot 1 67,32 Rp. 60.000 (67,32-5)* Rp 4.500 = 62,32*4500 =Rp.280.440 Rp 60.000+280.440 = Rp 340.440 Cluster 2 depot 2 → K(karangpawitan) → M (pasar sukawening) → O (pasar limbangan) → N (pasar cibatu) → depot 2 60,36 Rp. 60.000 (60,36-5)* Rp 4.500 =55,36*4500 =Rp.249.120 Rp 60.000+249.120 = Rp 309.120 Cluster 3 depot 3 → F → G → B → D → depot 3 atau depot 3 → desa sukatani → pasar bojong loa → pasar mawar → jl karacak → depot 3 28,25 Rp. 60.000 (28,25-5)* Rp 4.500 =23,25*4500 =Rp.127.125 Rp 60.000+127.125 = Rp 187.125
Sementara itu biaya distibusi untuk pengiriman dari wholeseller ke tiap depot dengan asumsi yang sama seperti perhitungan cost sebelumnya adalah sebagai berikut:
Tabel 6 Cost Distribusi Wholeseller ke Depot
Rute Jarak (Km) Biaya 5 kilometer pertama Biaya setelah 5 kilometer Total biaya distribusi Wholeseller → depot 1 → depot 2 → depot
3 → wholeseller 141,6 Rp. 60.000 (141,6-5)* Rp 4.500 = 136,6*4500 = Rp.614.700 Rp 60.000+614.700 = Rp 674.700

## F.   Analisa Efesiensi
Perhitungan untuk menghitung efisiensi yang dilakukan pada penelitian kali ini adalah sebagai berikut:
%𝐸𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖 = 𝐸𝑥𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑅𝑢𝑡𝑒−𝑅𝑢𝑡𝑒 𝑈𝑠𝑢𝑙𝑎𝑛 𝐸𝑥𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑅𝑢𝑡𝑒
𝑥 100%
= 𝐸𝑥𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑅𝑢𝑡𝑒−(𝑅𝑢𝑡𝑒 𝑤ℎ𝑜𝑙𝑒𝑠𝑒𝑙𝑙𝑒𝑟+∑ 𝑅𝑢𝑡𝑒 𝐷𝑒𝑝𝑜𝑡)
𝐸𝑥𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑅𝑢𝑡𝑒 𝑥 100%
Pada kondisi awal rute distribusi yang terjadi tidak teratur dan tidak tetap. sehingga  pada kasus ini rute yang digunakan adalah rute dengan total jarak terjauh yang mungkin terjadi. Total jarak terjauh yang terjadi adalah sebagai berikut:
Dari ke A B C D E F G H I J K L M N O Total Wholeseller 58,73  56,4 57,5 55,3 46,2 44  42,31 58,73 62,67 81,53 59 66,1 69,96 77  86,54 921,97
Sehingga total jarak exsisting yang terjadi adalah 921,97 km. Sementara untuk total jarak dari rute wholeseller dan rute depot adalah sebagai berikut:
Total jarak Rute usulan     = Rute wholeseller + Rute (Depot 1+ Depot 2+ Depot 3) = 141,6 + (67,32 + 60,36 +28,25) = 141,6 + 155,93 = 297,53
Sehingga efisiensi yang dihasilkan adalah sebesar:
%𝐸𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖 = 𝐸𝑥𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑅𝑢𝑡𝑒−(𝑅𝑢𝑡𝑒 𝑤ℎ𝑜𝑙𝑒𝑠𝑒𝑙𝑙𝑒𝑟+∑ 𝑅𝑢𝑡𝑒 𝐷𝑒𝑝𝑜𝑡)
𝐸𝑥𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑅𝑢𝑡𝑒 𝑥 100% = 921,97−297,53
921,97 𝑥 100%
= 67,72%

## G.   Analisa Usulan Kondisi Kerjasama
Pada kasus Efisiensi dan optimalisasi penelitian ini menghasilkan kondisi keuntungan bagi perusahaan. Namun pada  kondisi  ini  akan  memberikan  dampak  terhadap  retail  yang  ada.  Sehingga,  untuk  menghasilkan  suatu kondisi win-win solution bagi perusahaan maupun depot yang ada, maka dibutuhkan usulan untuk menghandle kondisi yang terjadi. Berdasarkan kondisi usulan pembuatan depot ini, hal yang paling mungkin terjadi adalah terjadinya perubahan harga jual dari plastik yang ada.
Peneliti telah melakukan observasi untuk mengetahui harga jual platik yang ada didaerah garut dan harga jual platik  yang  mampu  diberikan  oleh  wholeseller.  Peneliti  memperoleh  data  bahwa  perusahaan  mampu memberikan harga yang berbeda bagi depot yang ada. Kondisi yang terjadi saat ini adalah:
1. Harga jual wholeseller kepada retail di daerah garut adalah harga normal yang diberikan wholeseller kepada konsumen
2. Harga jual retail garut merupakan harga jual retail yang sudah ditambah keuntungan 5%
3. Wholeseller  mampu  memberikan  potongan  sebesar  3%  dari  harga  normal  jual  kepada  agen  yang bekerja sama langsung.
4. Harga jual retail di daerah garut adalah sebesar Rp. 275.000 per ball
5. 1 ball memiliki berat sekitar 10 kg.
Jika seandainya depot dijadikan sebagai agen maka harga jual yang diberikan untuk kerjasama ini akan lebih murah. Maka diperoleh perubahan harga beli yang terjadi adalah sebagai berikut:
Harga beli normal retail = 275.000 - (275.000 *5%) = 275.000 – 13.750 = 261.250
Harga beli untuk depot  = Harga beli normal – (harga beli normal* 3%) = 261.250 – (261.250*3%) = 261.250 – 7.837 = 253.412
Sehingga depot memiliki keuntungan dalam penjualan sebesar 7.837 untuk tiap ballnya.
Jika  seandainya Wholeseller  diasumsikan  mengambil  keuntungan  sebesar  5%  untuk  penjualan  plastik  dari harga beli untuk agen. Maka minimal penjualan untuk menutupi biaya distribusi adalah sebesar:
Keuntungan wholeseller = Rp. 253.412 * 5%
= Rp. 12.670/ball 12.670 X ≥  674.700 X = jumlah ball
X = 674.700 12670

## X = 53,24 ≈54
Sehingga minimal penjualan adalah 54 ball untuk menutupi biaya distribusi bagi wholeseller ke depot.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  untuk  penelitian  selanjutnya  mengenai  MDVRP  yang  dapat  dilakukan dengan  metode  yang  berbeda.  Selain  itu  pengembangan  dari  penelitian  kali  ini  dapat  dilakukan  dengan menambah suatu batasan baik berupa kapasitas, jumlah alat angkut, jumlah konsumen ataupun waktu tempuh.
Berdasarkan hasil pengolahan penelitian kali ini, peneliti berasumsi bahwa pada proses pengolahan GA sangat dipengaruhi oleh jumlah gen yang ada, sehigga semakin banyak gen yang terbentuk maka proses GA akan semakin panjang. Oleh karena itu pada proses pengolahan akan lebih efisisien jika dgunakan software yang sesuai dengan proses perhitungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. Limei, H. Tannady and F. Nurprihatin, "Meminimumkan Biaya Transportasi pada Capacitated Vehicle Routing Problem dengan Metode Heuristik," SEMRESTEK 2018, pp. 605-613, 2018.
[2]  S.  Basriati  and  D. Aziza,  "Penentuan  Rute  Distribusi  pada  Multiple  Depot  Vehicle  Routing  Problem (MDVRP) Menggunakan Metode Insertion Heuristic (Studi Kasus : Orange Laundry di Kota Pekanbaru)," Jurnal Sains Matematika dan Statistika, Vol. 3, No. 1,, pp. 37-44, 2017.
[3]  I.  Hidayat,  Penerapan  Algoritma  Genetika  Pada  Penyelesaian  Capacitated  Vehicle  Routing  Problem (Cvrp) Untuk Distribusi Surat Kabar Kedaulatan Rakyat Di Kabupaten Sleman, Yogyakarta: Jurnal UNY, 2016.
[4]  S.  R.  M.  MAKING,  B.  P.  SILALAHI  and  F.  BUKHARI,  "MULTI  DEPOT  VEHICLE  ROUTING PROBLEM DENGAN PENGEMUDI SESEKALI," JMA, VOL. 17, NO.1, pp. 75-86 , 2018.
[5]  H.  Hutomo  and  E.  R.  Sari,  "PENYELESAIAN  CAPACITATED  VEHICLE  ROUTING  PROBLEM MENGGUNAKAN  ALGORITMA  GENETIKA  DAN  NEAREST  NEIGHBOUR  PADA PENDISTRIBUSIAN ROTI," Jurnal Matematika Vol 6 No 2 , pp. 52-62, 2017.
[6]  W. Ho, G. T.S, P. Ji and H. C.W, "A Hybrid Genetic Algorithm for Multi-Depot Vehicle Routing Problem," Elsevier, pp. 1-10, 2008.