Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 9 No. 2 Maret 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal 440 – 446

## DISAIN RUTE TRANSPORTASI DENGAN METODE SAVING MATRIX DALAM MEMINIMALKAN JARAK PENGIRIMAN
Oleh : Riski Arif Mardika
Fakultas Teknik Industri, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya e-mail: mriskiarif@gmail.com Fuad Achmadi
Fakultas Teknik Industri, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya e-mail: uadachmadi@gmail.com Articel Info Abstract Article History : Received  24 February - 2022 Accepted  24 March - 2022 Available Online  30 March - 2022 In  distribution  activities,  decisions  in  choosing  vehicle  routes  affect  the effectiveness of mileage, travel costs, the number of vehicles that must be used and other factors in order to obtain optimal benefits while reducing distribution  costs.  This  activity  has  various  obstacles,  especially  the limited  number  of  vehicle  fleets  and  the  limited  vehicle  load  capacity. Therefore  we  need  the  right  decision  in  determining  the  route.  The variable  is  used  in  the  distance  between  the  distribution  location,  the length of  each location distribution  with the  warehouse, and the amount of  demand  for  each  distribution  location.    The  area  of  the  company's distribution consists of 40 is the address of the consumer. In determining vehicle scheduling, the Saving Matrix method is used and is followed by the  use  of  the  Nearest  Insert  methods  in  determining  the  optimal  route. The  results  obtained  by  the  Saving  Matrix  method    are  fifteen  routes. From  the  comparison  of  the  sub-methods  used,  it  was  found  that  the Nearest  Insert  sub-method  produced  the  minimum  distance,  namely 431.70  kilometers  or  19.42%  of  the initial  route distance  and  was  more efficient  up  to  Rp  689.077  or  28.77%  based  on  the  total  transportation cost. Keywords : Distribution,    Farthest  Insert,
Nearest Insert, Nearest Neighbor, Saving Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Penentuan  rute  kendaraan  merupakan  salah  satu faktor penting yang harus diperhatikan perusahaan  dalam  hal  pendistribusian  barang hasil  produksinya.  Keputusan  dalam  pemilihan rute  kendaraan  berpengaruh  terhadap  efektifitas jarak tempuh, biaya perjalanan, jumlah kendaraan  yang  harus  digunakan  serta  faktor- faktor lain sehingga didapatkan keuntungan yang optimal sekaligus mengurangi biaya pendistribusian. Masalah
distribusi seringkali menjadi permasalahan bagi setiap perusahaan semakin luas wilayah  pemasaran  yang  dimiliki  perusahaan maka semakin banyak permasalahan yang timbul. Penempatan  persediaan  pada  setiap  lokasi  perlu diperhatikan  dan  ditangani  dengan  baik  agar persediaan  dapat  optimal  atau  tidak  terlalu melakukan penyimpanan yang terlalu besar. (Ong, J O. & Saraka, A., 2013).
Salah  satu  permasalahan  transportasi  adalah Vehicle Routing Problem (VRP) yang diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Dantzig  dan Ramzer pada tahun 1959 yang memegang peranan penting  dalam  pengaturan  distribusi  dan  menjadi salah  satu  masalah  yang  dipelajari  secara  luas. VRP  merupakan  permasalahan  distribusi  yang mencari  serangkaian  rute  untuk    sejumlah kendaraan dengan kapasitas tertentu dari satu atau lebih depot untuk melayani konsumen.( Aliyuddin A. et  al,  2017) .    Penggunaan  VRP  meningkat sebagai  inti  masalah  dalam  bidang  transportasi, distribusi  dan  logistik.  Dalam  beberapa  sektor pasar, transportasi sangat berpengaruh pada harga barang  yang  ditetapkan.  Oleh  karena  itu, penggunaan metode komputerisasi untuk transportasi  umumnya  menghaslkan  kontribusi yang  siginifkan  terhadap  totla  biaya,  mulai  dari 5% sampai 20%. (Prana, AR. 2007).
Ikfan  N  &  Masudin  I  (2013)  menggunakan metode DRP (Distribution Requirement), Saving Matrix dan untuk pengurutan customer
menggunakan Nearest Neightbore, dapat menurunkan  biaya  distribusi  sebesar  29,75  % dan  memperpendek  rute  distribusi  sekitar  20  %. Hidayat,  TP.  &  Kristinawati,  A  (2014) menggunakan  metode  Saving  Matrix  dan  untuk pengurutan  customer  menggunakan  metode knapsack menghasilkan penghematan sebesar 22 %.
Perusahaan Air Minum Amidas Gontor merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang Air  minum  dalam  kemasan.  Perusahaan  ini memiliki 40 titik alamat konsumen yang tersebar di  sebagian  Area  Jawa  Timur  dan  Jawa  Tengah. Pada  proses  pendistribusian  produk  ke  alamat konsumen  saat  ini  tidak  begitu  memperhatikan
rute  pengiriman.  Dengan  kendaraan  yang  sama, proses  pendistribusian  produk  dilakukan  ke masing-masing  titik  alamat  konsumen  tidak dalam  sekali  pengiriman  dalam  satu  kali perjalanan.  Jadi  bisa  diartikan  pendistribusian dari pabrik – konsumen  - berakhir di pabrik. Hal ini tentunya akan membutuhkan biaya pendistribusian  yang  tidak  sedikit.  Dengan demikian diperlukanya penentuan rute baru yang dapat  meminimalkan  jarak  pengiriman  sehingga bisa meminimalisir biaya pendistribusian.
Salah satu metode untuk menyelesaikan permasalahan  VRP  adalah  Metode  Saving Matrix,  dimana  metode  tersebut biasa diaplikasikan  pada  permasalahan  distribusi  yang kompleks.  Kelebihan  dari  metode  ini  terletak pada  kemudahanya  untuk  dimodifikasi  jika terdapat batasan-batasan berupa kapasitas kendaraan, jumlah  kendaraan, waktu pengiriman maupun  batasan-batasan  lainya  dan  dapat memberikan  solusi  yang  cepat  dan  praktis walaupun  solusi  yang  dicapai  belum  terjamin keoptimalanya (Yuniarti & Astuti, 2013). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendisain usulan rute  transportasi  pendistribusian  yang  dapat meminimalkan jarak pengiriman kepada perusahaan AMIDAS gontor. 2. KAJIAN PUSTAKA

## DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Supply Chain Management (SCM)
Supply  Chain  Management (SCM)  merupakan kegiatan  manajemen  logistic  yang  melibatkan banyak  elemen,  baik  yang  berpengaruh  secara langsung maupun tidak langsung, dalam memenuhi permintaan pelanggan. Elemen-elemen pada Supply  Chain  Management (SCM)  tidak hanya  mencakup  produsen  dan  supplier,  tetapi juga  transportasi,  pergudangan,  retailer,  dan bahkan customer itu  diri.  Pada  setiap  elemen memiliki fungsi saling terhubung dalam menerima dan  memenuhi  permintaan customer .  (Chopra  & Meindl, 2013)

## Distribusi
Distribusi  adalah  proses  pengiriman  dari supplier perusahaan  ataupun    dari  perusahaan  kepada customer .  Dalam  distribusi  barang,  jumlah produk, jarak pengiriman, kondisi saat pengiriman, tujuan pengiriman, dan alat transportasi yang digunakan sangat
mempengaruhi  waktu  pengiriman.  (Sriwana,  I.  K et al , 2013)

## Transportasi
Transportasi  merupakan  kegiatan  pemindahan barang  ataupun  manusia  dari  tempat  asal  ke tempat  tujuan.  Proses  Transportasi  merupakan gerakan  dari  tempat  asal,  dari  mana  kegiatan
angkutan  dimulai,  ke  tempat  tujuan,  kemana kegiatan  transportasi  diahiri.  (Nasution.MN, 2004)
Vehicle Routing Problem (VRP) VRP  ( Vehicle  Routing  Problem )  merupakan penentuan sejumlah rute untuk beberapa kendaraan yang harus melayani sejumlah pemberhentian  dari  depot  pusat.  Asumsi  yang biasa  digunakan  dalam Vehicle  Routing  Problem adalah  setiap  kendaraan  mempunyai  kapasitas yang  sama,  jumlah  kendaraan  tidak  terbatas, jumlah  permintaan  tiap  pemberhentian  (node) diketahui dan tidak ada permintaan  yang melebihi kapasitas  kendaraan.  (Ikfan  N    &  Masudin  I, 2013).

## Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP)
Model  paling  dasar  dari  VRP  adalah Capacitated Vehicle  Routing  Problem (CVRP).  Pada  CVRP, seluruh permintaan dari pelanggan sudah diketahi sebelumnya.    Kendaraan  yang  dipakai  memiliki tipe  yang  sama,  memiliki  satu  depot  awal  dan kendala yang dialami berupa keterbatasan muatan pada kendaraan tersebut.  (Toth dan Vigo, 2002) Saving Matrix Metode Saving  Matrix adalah  metode  yang digunakan  untuk  menentukan  rute  distribusi produk  ke  wilayah  pemasaran  dengan  cara menentukan  rute  distribusi  yang  harus  dilalui  dan jumlah  kendaran  berdasarkan  kapasitas  dari kendaraan  tersebut  agar  diperoleh  rute  terpendek dan  biaya  transportasi  yang  minimal.  Metode Saving  Matrix juga  merupakan  salah  satu  tehnik yang  digunakan  untuk  menjadwalkan  sejumlah kendaraan  terbatas  dari  fasilitas  yang  memiliki kapasitas  maksimum  yang  berlainan  (Bakhtiar  M & Rahmi M.,2017)

## Penentuan Urutan konsumen
Beikut  ini  adalah  jenis-jenis  prosedur/  metode penentuan  urutan customer daalm  satu rute  Ikfan, N & Masudin, I (2013),:
a. Farthest Insert
Memasukkan  konsumen  yang  memberikan perjalanan paling jauh. Untuk setiap customer yang belum termasuk dalam satu trip, evaluasi minimum kenaikan jarak tempuh jika customer ini  dimasukkan  dalam  trip  dan memasukkan customer dengan  kenaikan minimum terbesar
b. Nearest Insert
Memasukkan  konsumen  yang  memberikan perjalanan  terpendek.  Untuk  setiap customer yang belum termasuk dalam satu trip, evaluasi minimum kenaikan jarak tempuh jika customer ini  dimasukkan  dalam  trip  dan memasukkan  customer  dengan  kenaikan dengan minimum terkecil.
c. Nearest Neighbour
Mulai  dari  DC,  prosedur  ini  menambah customer  yang  terdekat  untuk  melengkapi trip.  Pada  tiap  langkah,  trip  dibangun  dengan menambahkan  customer  yang  terdekat  dari titik  terakhir  yang  dikunjungi  oleh  kendaraan sampai semua customer terkunjungi.
3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  data-data  yang  diperlukan antara  lain  data  primer  dan  data  sekunder.  Untuk data  primer  yaitu  data  sistem  pendistribusian produk,  data  biaya  transportasi,    dan  data  jarak antar  Lokasi  Distribusi.  Sedangkan  untuk  data sekunder  antara  lain  data  wilayah  distribusi,  data permintaan  produk,  data  jumlah  dan  kapasitas armada  transportasi,  dan  data  jarak  Lokasi Distribusi  ke  Gudang.  Pengolahan  data  diawali dengan menghitung jumlah kendaraan, biaya, dan jarak  untuk  kondisi  awal    pendistribusian  produk yang  nantinya dijadikan perbandingan, setelah itu perhitungan selanjutnya dilakukan dengan metode saving  matrix .  Langkah-langkah  dari  pengolahan data  menggunakan  metode saving  matrix adalah sebagai berikut :
1. Mengidentifikasi matriks jarak dari Gudang ke  masing-masing  Lokasi
Distribusi
2. Menghitung matrix penghematan  dengan menggunakan rumus : Si,j = do,i + do,j – di,j
3. Melakukan update pada sel yang memiliki  nilai saving terbesar  dan menghitung total volume pengiriman.
4. Mengurutkan  konsumen  dalam  rute  yang terbentuk dengan prosedur Nearest insert . Dari  perubahan  urutan  pengiriman  akan memberi dampak yang signifikan terhadap  jarak  yang  ditempuh  oleh kendaraan tersebut.
Setelah memperoleh rute dengan jarak yang  baru, maka  akan  dihitung  kembali  jumlah  kendaraan, jarak, dan biaya transportasinya lalu dibandingkan dengan  data  awal  sebelum  penggunaan saving matrix .  Penentuan  rute  ini  selanjutnya  digunakan untuk  penentuan  jadwal  distribusi  sesuai  dengan penugasan truk tangki yang digunakan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Pembahasan Data I
Pada  hasil  pengumpulan  data  diketahui  bahwa lokasi  distribusi  perusahaan  terdiri  dari  40  titik alamat  konsumen  yang  tersebar  di  Area  Jawa Timur  dan  Jawa  Tengah.  Untuk  mempermudah dalam  pengolahan  data,  gudang  dan  lokasi distribusi akan dilambangkan dengan simbol  G - D40.  Berikut  ini  merupakan  jarak  antara  pabrik ke  tujuan  disribusi  serta  jarak  antar  lokasi distribusi  dengan  menggunakan  aplikasi  Google Maps dalam satuan Kilometer.
Tabel 1. Daftar tujuan distribusi, Simbol, Jarak dari Gudang dan Permintaan
No Simbol Lokasi Jarak (km) perminta an (dust) No Simbol Lokasi Jarak (km) perminta an (dust) 1 D1 108 150 21 D21 7.4 200 2 D2 11 3000 22 D22 10.1 100 3 D3 39 700 23 D23 10.2 500 4 D4 77 500 24 D24 9.7 100 5 D5 64 500 25 D25 6.5 50 6 D6 49 500 26 D26 7 100 7 D7 215 350 27 D27 6.8 100 8 D8 101 50 28 D28 6 200 9 D9 118 300 29 D29 6 1000 10 D10 1.6 900 30 D30 4.4 25 11 D11 1.8 100 31 D31 14.8 700 12 D12 15 500 32 D32 7.7 100 13 D13 9.9 100 33 D33 27 50 14 D14 12.9 100 34 D34 61.3 50 15 D15 9.3 100 35 D35 39.1 100 16 D16 18 50 36 D36 21.5 25 17 D17 11.7 350 37 D37 3.4 100 18 D18 13.3 100 38 D38 0.85 200 19 D19 9.8 400 39 D39 3 20 20 D20 12.1 100 40 D40 281 20
sumber : Data perusahaan dan aplikasi Google Map Lokasi  distribusi  tersebar  di  40  titik  lokasi.
Kemudian dari  titik lokasi tersebut akan disusun
matriks  berukuran  41  x  41  yang  terdiri  dari  1 titik pabrik dan 40 titik lokasi distribusi.
Tabel 2. Jarak Antar Lokasi No G D1 D2 D3 D4 D5 D… D… D… D… D40 G 0 108 11 39 77 64 281 D1 108 0 142 114 187 46 293 D2 11 142 0 33 89 70 231
D3 39 114 33 0 120 123 259 D4 77 187 89 120 0 134 201 D5 64 45.8 70 123 134 0 348 D6 49 136 39 30 116 118 203 D7 215 128 208 177 286 166 392 D8 101 155 97 66 156 157 188 D9 118 234 173 151 100 185 131 D10 1.6 118 8.3 40 81 79 245 D11 1.8 115 14 50 79 70 284 D12 15 140 8.9 30 87 86 272 D13 9.9 110 20 56 80 65 291
D14 13 104 22 59 83 59 294
D15 9.3 119 14 51 68 7.3 287 D… 269 D… 279 D… 283 D… 260 D40 281 293 231 259 201 348 269 279 283 260 0 sumber : Aplikasi Google Map
Kemudian  untuk  penentuan  Jarak  tempuh  sendiri dengan menjumlahkan jarak dari pabrik ke kota 1,
dari kota 1 ke kota 2 dan seterusnya sampai jarak dari  kota  N  ke  pabrik.  Selanjutnya  menghitung
bahan  bakar  yang  dibutuhkan  untuk  menempuh  1 sub  rute  berdasarkan  konsumsi  bahan  bakar kendaraan  yang  dipilih  pada  pendistribusian
produk. Selanjutnya mengalikan total bahan bakar yang  dibutuhkan  dengan  harga  bahan  bakar minyak tahun ini yaitu Rp 9400,00/liter.
Tabel 3. Identifikasi Armada Pengiriman, kapasitas dan konsumsi bbm
Merk Kapasitas Jenis BBM bbm/liter (km) Truck Mitsubisi Canter 700 dust solar 11 km Mitsubis hi L300 200 dust solar 12 km
sumber : Data perusahaan dan analisa lapangan Tabel  4. Rute Awal Pendistribusian
truck L300 1 G-D6-D8-D1-G 700 359.4 32.67 9400 1 307,124 Rp 2 G-D9-D34-D35-D36-D40-G 495 835.2 75.93 9400 1 713,716 Rp 3 G-D37-D32-D33-G 250 34.6 3.15 9400 1 29,567 Rp 4 G-D15-D5-G 600 80.6 7.33 9400 1 68,876 Rp 5 G-D29-D28-G 1200 15.8 1.44 9400 1 13,502 Rp 6 G-D16-D4-G 550 159 14.45 9400 1 135,873 Rp 7 G-D3-G 700 78 6.50 9400 4 244,400 Rp 8 G-D31-G 700 29.6 2.47 9400 4 92,747 Rp 9 G-D2-G 3000 22 2.00 9400 5 94,000 Rp 10 G-D21-D17-G 550 22.6 1.88 9400 3 53,110 Rp 11 G-D10-G 900 3.2 0.27 9400 5 12,533 Rp 12 G-D24-D30-D39-G 145 17.6 1.47 9400 1 13,787 Rp 13 G-D22-D23-G 600 21.1 1.76 9400 3 49,585 Rp 14 G-D27-D26-D25-G 250 15.1 1.37 9400 1 12,904 Rp 15 G-D12-G 500 30 2.50 9400 3 70,500 Rp 16 G-D18-D19-D20-G 600 36.6 3.05 9400 3 86,010 Rp 17 G-D7-G 350 430 39.09 9400 1 367,455 Rp 18 G-D13-D14-G 200 28.8 2.40 9400 1 22,560 Rp 19 G-D11-D38-G 300 4.15 0.35 9400 2 6,502 Rp 12590 2223.35 13 29 2,394,750 Rp
Total Penguriman Biaya (Rupiah) TOTAL
No. Rute muatan (unit) Jarak tempuh Rasio Bahan Bakar (Liter) Harga Bahan Bakar
sumber : Data perusahaan dan aplikasi Google Map Setelah  mengetahui  jarak  antar    lokasi,  bagi gudang  dengan  lokasi  pendistribuasian  maupun jarak  antar  lokasi  pendistribusian,  selanjutnya adalah  menentukan  rute  penghematan  jarak  antar
lokasi  tersebut  dengan  menggunakan  jarak  yang ada  pada  tabel  4  dengan  metode saving  Matrix menggunakan  bantuan  software Microsoft  Exce
Tabel 5. Matriks Penghemat Rute
. No D1 D2 D3 D4 D5 D… D… D… D… D40 D1 0 0 0 0 0 0 D2 23 0 0 0 0 0 D3 33 16.8 0 0 0 0 D4 2 0.9 4 0 0 0 D5 126 5.3 20 7 0 0 D6 21 21.1 58 10 5 0 D7 195 18 77 6 113 0 D8 54 15 75 22 8 0 D9 8 44 6 95 3 0 D10 8.4 4.3 0.5 2 13 0 D11 5.2 1.2 9.2 0.5 4.6 0 D12 17 17.1 24 4.9 7 0 D13 7.9 0.6 6.6 6.6 8.6 0 D14 17 1.8 6.7 6.5 18 0 D15 1.7 5.9 3 18 66 0
D…
0
D…
0
D…
0 D… 0 D40 96 61 61 157 3 34 5.4 1.1 24 0
sumber : Hasil Perhitungan
Dari  matiks  yang  terbentuk  selanjutnya  kita  akan mendapatkan  beberapa  rute    yang  disesuaikan
dengan  kapasitas  maksimal  angkut  kendaraan dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini
RUTE 1 D40 D9 D8 D34 D35 D33 D18 D36 RUTE 2 D7 D1 D27 D25 D30 D39 RUTE 3 D40 D28 RUTE 4 D6 D32 D37 RUTE 5 D5 D15 D14 RUTE 6 D3 RUTE 7 D2 RUTE 8 D1 D16 D21 D13 RUTE 9 D23 D22 RUTE 10 D10 RUTE 11 D20 D19 D24 D26
RUTE 12 D21 RUTE 13 D22 RUTE 14 D23 RUTE 15 D24 D11
Tabel 6.  Rute Hasil Matriks Penghematan

## sumber : Hasil perhitungan
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  urutan kunjungan  guna  untuk  meminimumkan  jarak perjalanan  armada  kendaraan.  Pengurutan    urutan kunjungan dengan metode Nearest Insert. Kemudian  dilakukan  perhitungan  biaya  distribusi serta  penentuan  armada  kendaraan  yang  akan digunakan pada setiap rute dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 7. Rute Usulan dengan metode Nearest Insert
truck L300 1 G- D39- D36- D35- D33- D34- D8- D40- D9- G 615 559.3 50.85 9400 1 Rp477,947 2 G- D26- D25- D1- D7- G 675 452.5 41.14 9400 1 Rp386,682 3 G- D18- D16- D4- G 650 165.7 15.06 9400 1 Rp141,598 4 G- D28- D6- G 700 102 9.27 9400 1 Rp87,164 5 G- D13- D14- D5- G 700 139.2 12.65 9400 1 Rp118,953 6 G- D3- G 700 78 7.09 9400 1 Rp66,655 7 G- D2- G 3000 22 2.00 9400 5 Rp94,000 8 G- D22- D23- G 600 21.1 1.92 9400 1 Rp18,031 9 G- D27- D21- D17- G 650 31.2 2.60 9400 3 Rp73,320 10 G- D10- G 900 3.2 0.27 9400 5 Rp12,533 11 G- D15- D19- D20- D24- G 700 30.3 2.75 9400 1 Rp25,893 12 G- D32- G 700 29.6 2.47 9400 3 Rp69,560 13 G- D37- D32- D12- G 700 30 2.73 9400 1 Rp25,636 14 G- D29- G 1000 12 1.09 9400 2 Rp20,509 15 G- D38- D11- G 300 4.15 0.35 9400 2 Rp6,502 12590 1680.25
16 13 Rp1,624,982 Biaya (Rupiah) Total Pengiriman TOTAL No. Rute muatan
(unit) Jarak tempuh Rasio Bahan Bakar (Liter) Harga Bahan
Bakar
Surabaya, 19 Maret 2022

## Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

## 5. KESIMPULAN
Total  jarak  rute  transpostasi  pendistribusian  pada rute  awal  perusahaan  sebesar  2233.4  kilometer. Dengan  metode Saving Matriks yang dilanjutkan dengan sub metode Nearest Insert, meminimalkan rute  distribusi  dari  19  sub  rute    menjadi  15  sub rute.  Dengan  menggunakan    sub  metode  Nearest Insert  diperoleh    jarak  paling  minimum    yaitu 431.70 kilometer atau 19.42 % jarak rute awal dan lebih hemat Rp 689.077 atau 28.77 % berdasarkan total cost transportatio

## 6. REFRENSI
Aliyuddin, Ahmad. Pipit Sari P. Mohammad M. 2017. Metode  Vehicle  Routing  Problem (VRP)  Dalam  MengOptimalisasikan  Rute Distribusi  Air  Minum  PT.SMU .    Seminar Nasional  Teknik  Industri.  Universitas Pembangunan  Nasional  “Veteran”  Jawa Timur. 147-153 Bakhtiar, Muhammad & Meliza Rahmi. 2017 .Penentuan  Rute  Distribusi  Sirup
Untuk  Meminimalkan  Biaya  Transportasi . Industrial  Engineering  Journal  Vol.6  No.1
(2017) 10-15ISSN 2302 934X
Choppra,  S.;  Meindl,  P.  2013. Supply  Chain Management:  Strategy,  Planning  and Operation .    Fifth  Edition.  USA:  Prentice Hall International, Inc.
Hidayat, T Prabu & Anastasia Kristinawati.2014.Usulan Penentuan
Strategi  Pendistribusian  Yang  Optimal (Studi  Kasus  :  PT.  X). Jurnal  Metris,  15
(2014): 111 – 118
Ikfan Noer, Ilyas Masudin.2013. Penentuan Rute Transportasi Terpendek Untuk Meminimalkan Biaya Menggunakan Metode Saving Matriks. http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/articl e/view/643/384
Nasution, M.N. 2004. Manajemen Transportasi .
Jakarta: Galia Indonesia.
Ong  ,Johan  O  &  Arianto  Saraka.2013.
Implementasi Distribusi Requirement Planning  Dan  Saving  Matrix  Untuk Meminimasi  Total  Biaya  Distribusi  di Industri Bahan Kimia . http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/articl e/view/642/385
Prana A, Raden. (2007). Aplikasi Kombinatorial Pada  Vehicle  Routing  Problem.  Bandung:
Jurusan Teknik Informatikan Institut Teknologi Bandung.
Sriwana,  Iphov  K.  Sylvia  Madusari.  Nurulita Aulia  S.  2013. Spare  Parts  Distribution Route Planning With Saving Matrix Method At  PT  XYZ. Proceeding,  6th  International Seminar  on  Industrial  Engineering  and Management. ISSN : 1978-774X Toth,  Paolo  and  Vigo,  D.,  2002, The  Vehicle Routing  Problem ,  SIAM,  Philadelphia,
USA.
Yuniarti,  Rahmi  &  Murti  Astuti.  2013.
Penerapan  Metode  Saving  Matrix  Dalam Penjadwalan Dan Penentuan Rute
Distribusi Premium Di SPBU Kota Malang.
, 4(1), pp.17–26.