Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## INFO ARTIKEL
Jejak Artikel : Upload artikel 30 September 2020 Revisi dari reviewer 23 Februari 2021 Publish 30 Maret 2021
Kata Kunci :
Sampah, Penjadwalan Sopir, Pengangkutan Sampah ,

## Greedy Algorithm

## ABSTRAK
Sampah merupakan masalah sosial pada lingkungan masyarakat terutama  pada  daerah  padat  penduduk.  Masalah yang  berkaitan  dengan pendistribusian  sampah  diantaranya  adalah  pengambilan  keputusan mengenai rute pengangkutan sampah, biaya jadwal pengangkutan sampah termasuk  didalamnya  jadwal  sopirnya.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengatur sistem  pemerataan  jadwal  sopir dalam  pengangkutan  sampah dengan  menggunakan greedy  algorithm untuk  meminimalkan ketidakmerataan  jam  kerja  sopir  pengangkut  sampah.  Penelitian  ini dilakukan  dengan  melalui  empat  tahapan,  tahap  pertama  adalah pengumpulan  data  dan  informasi  terkait greedy  algorithm ,  rute  dan penjadwalan pengangkutan sampah. Tahap kedua adalah pengolahan data terkait  jarak,  rute,  dan  penentuan  jadwal  sopir  dengan  menggunakan Greedy Algorithm . Tahap ketiga adalah langkah-langkah Greedy Algorithm untuk melakukan optimalisasi pada penentuan jadwal sopir pengangkutan sampah. Hasil dari penelitian ini adalah greedy algorithm dapat dijadikan alternatif  penyelesaian  masalah  penjadwalan  sopir  dalam  pengangkutan sampah, karena mudah digunakan, komputasi cepat, dan memberikan hasil yang baik. Pada penelitian ini, terlihat bahwa jika  menggunakan jadwal sebelumnya  terjadi  kesenjangan  sebesar  1598  km,  sedangkan  setelah dilakukan  penjadwalan  ulang  dengan  menggunakan Greedy  Algorithm terjadi  kesenjangan  sebesar  63  km.  Tentunya  ini  menunjukkan  terjadi penurunan kesenjangan yang cukup signifikan yaitu sebesar 1535 km atau sebesar 96%. Penggunaan metode metaheuristik pada kasus penjadwalan sopir  dapat  menjadi  penelitian  selanjutnya  dan  diharapkan  bisa memberikan hasil yang lebih baik.

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks

## Penjadwalan Sopir Pengangkutan Sampah Dalam
Meminimalkan Ketidakmerataan Jam Kerja Di Kota Cimahi Dengan Greedy Algorithm
Erna Mulyati 1* , Ekra Sanggala 2
Jurusan D4 Logistik Bisnis, Politeknik Pos Indonesia Jl. Sariasih No.54, Sarijadi, Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia ernamulyati@poltekpos.ac.id 1* , ekrasanggala@mail.ru 2
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
1. Pendahuluan
Permasalahan mengenai sampah di lingkungan masyarakat seakan tak ada habisnya, dimana sejauh ini, sampah merupakan  salah  satu  dari  sekian  banyak masalah sosial yang dihadapi masyarakat di tiap daerah, terutama daerah yang padat penduduk. Hal tersebut akan berbanding lurus dengan hasil produksi  jumlah  sampah  yang  dihasilkan  pada suatu  daerah  dengan  jumlah  penduduk  yang tinggal didaerah  tersebut. Peningkatan  kualitas pengolahan  sampah  adalah  jalan  untuk menghindari  adanya  dampak  negatif  yang mungkin ditimbulkan dari keberadaan sampah. Transportasi  sampah  adalah  suatu  bagian  dari sistem persampahan yaitu pengangkutan sampah dari tempat pembuangan sementara ke tempat pembuangan akhir (TPA). Masalah yang berkaitan  dengan  pendistribusian  sampah diantaranya  adalah  pengambilan  keputusan mengenai  rute  pengangkutan  sampah,  biaya, jadwal pengangkutan sampah termasuk didalamnya jadwal sopirnya.
Penelitian  mengenai  penjadwalan  supir  ini telah ada pada penelitian-penelitian sebelumnya. Fauziyah dan Gunawan membahas mengenai  optimasi  penjadwalan  kerja  sopir  di agen  perjalanan  [9,12].  Tujuan  dari  penelitian tersebut adalah mengoptimasi beban kerja sopir dengan  tujuan  meminimumkan  biaya.  Metode yang digunakannya adalah integer programming dan  perhitungannya  dilakukann dengan  bantuan software MATLAB.  Azhari, Aman  &  Supriyo  melakukan  penelitian  pada penjadwalan sopir bus Transpakuan Bogor [10]. Pada  penelitian  tersebut  bertujuan  untuk menyeimbangkan jam kerja sopir. Metode yang mereka  gunakan  adalah integer  programming . Belikha dalam penelitiannya membahas pembuatan sistem informasi penjadwalan sopir [11,13]. Penelitiannya bertujuan
mengembangkan sistem informasi yang memudahkan dalam penjadwalan sopir.
Berdasarkan  data  Statistik  [1]  dijelaskan bahwa Kota Cimahi merupakan salah satu kota yang ada di Jawa Barat.  Wilayah Kota Cimahi menurut  UU  No.  9  Tahun  2001  memiliki  luas sebesar  40.25  Km 2 .  Wilayah  Utara  dan  Barat berbatasan  dengan  Kabupaten  Bandung  dan Bandung Barat, sedangkan wilayah Selatan dan Timur berbatasan dengan Kota Bandung. Kota Cimahi  terdiri  dari  3  kecamatan  yaitu Kecamatan Cimahi Selatan, Kecamatan Cimahi Tengah  dan  Kecamatan  Cimahi  Utara.  Pada
tahun  2016,  jumlah  wilayah  administrasi kelurahan  sebanyak  15  kelurahan,  yang didukung  oleh  satuan  lingkungan  setempat sebanyak  312  Rukun  Warga  (RW)  dan  1.728 Rukun  Tetangga  (RT).  Perkembangan  jumlah RW dan RT tidak signifikan sepanjang periode 2016  –  2018.  Selama  kurun  waktu  2016-2018 jumlah  penduduk  Kota  Cimahi  mengalami peningkatan  dari  sebanyak  594.021  jiwa  pada tahun  2016  menjadi  sebanyak  601.099  jiwa  di tahun 2017. Pada tahun 2018 jumlah penduduk Kota  Cimahi  tercatat  sebanyak  607.811  jiwa. Pada  periode  tahun  2018  ini  laju  pertumbuhan penduduk  sebesar  1,12  persen,  dengan  luas wilayah  sekitar  40.25  km 2 ,  maka  kepadatan penduduk  tahun  2018  mencapai  15.120  jiwa/ km 2 naik  sebesar  1,12  persen  dibandingkan dengan  kondisi  tahun  2017  yang  mencapai 14.593  jiwa/  km 2 .  Penambahan  penduduk  di Kota  Cimahi  datang  dari  berbagai  sektor. Seperti  warga  yang  pindah  (pendatang), kelahiran  dan  kematian  sehingga  jumlah penduduk  menjadi  tinggi.  Hal  ini  akan berdampak  tentunya  pada  sampah  yang dihasilkan dimana daerah yang padat penduduknya pasti menghasilkan sampah yang banyak. Peningkatan volume sampah pun terus meningkat seiring bertambahnya jumlah penduduk. Pada tahun 2016, rata-rata menghasilkan  seberat  40  ton  sampah  per  hari nya,  sementara  di  tahun  2017  peningkatan volume  sampah  mencapai  4  kali  dari  volume sampah  tahun  sebelumnya  untuk  per  harinya. Tentunya dengan penanggulangan yang kurang baik  akan  memberikan  dampak  buruk  untuk lingkungan khususnya tentang kesehatan.
Tabel 1. Volume sampah/orang/hari
No Satuan Klasifikasi Kota Volume (liter/orang/ hari) Berat (kg/orang/hari) 1 Kota sedang 2,75 – 3,25 0,70 – 0,80 2 Kota kecil 2,5 – 2,75 0,625 – 0,70
Sumber : Sibima.pu.go.id [2]
Berdasarkan  tabel  1  diketahui  bahwa diperkirakan  produksi  sampah  untuk  kota sedang  mencapai  0,7  –  0,8  kilogram  (kg)  per orang  per  hari  sedangkan  Cimahi  yang termasuk  kota  kecil  diperkirakan  produksi sampahnya  mencapai  0,6  –  0,7  kilogram  (kg) per  orang  per  harinya.  Masalah  peningkatan volume  sampah  menjadi  polemik  besar  di masyarakat  kota  Cimahi,  terutama  terkait dengan  kesulitan  membuang  sampah.  Saat  ini, Kota Cimahi menyediakan 20 tempat
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Pembuangan  Sampah  (TPS)  dengan  1  TPA  di TPA Sarimukti. Berikut ini adalah data jumlah produksi  sampah  dari  20  TPS  yang  berada  di Kota Cimahi.
Berdasarkan tabel 2 dapat diketahui jumlah produksi  sampah  untuk  20  TPS  dimana produksi  sampah  untuk  tiap  TPS  berbeda jumlah  yang  diangkut  oleh  setiap  Sopir.  Dari data  tabel  2  terlihat  bahwa  TPS  Pasar  kuda mengangkut  setiap  harinya  45  ton,  kemudian TPS  Pasar  Atas  27  Ton  dan  TPS  Cilember  13 ton  sedangkan  TPS  RW  14  0,5  ton,  TPS  11 Karya Bakti 1,5 ton dan Perum Ratulagi Baros 3  ton.  Berdasarkan  data  tersebut  dapat  kita ketahui bahwa dalam satu hari sopir mengangkut  sampah  dengan  rute  yang  sama, namun  yang  jadi  permasalahan  adalah  beban sampah  yang  diangkut  berbeda  untuk  setiap sopirnya dan ini menyebabkan ketidakmerataan beban sampah yang diangkut.

## Tabel 2. Jumlah Produksi Sampah
No TPS Volume Sampah (Ton) 1 Cilember 13 2 Pasar Atas 27 3 Pasar Kuda 45 4 Pemkot 9 5 TPST RW 16 12 6 Leuwi goong 6 7 Akses Toll Baros 6 8 Pasar Baros 6 9 Santiong Kolmas 6 10 Mar – Cimol 6 11 RW 8 Paskal 6 12 RW 15 Cibodas 10 13 RW 3 Cibeber 12 14 TPST RW 14 6 15 Pasar Cimindi 6 16 Perum Ratulagi Baros 3 17 Perum Armed Kebon Rumput 5 18 RW 14 0,5 19 TPST RW 4 Patung Gajah 6 20 RW 14 Bratatex 9 21 RW 11 Karya Bakti 1,5 Sumber : Dinas Lingkungan Hidup Kota Cimahi (2020)
Berdasarkan tabel 2 dapat diketahui jumlah produksi  sampah  untuk  20  TPS  dimana produksi  sampah  untuk  tiap  TPS  berbeda jumlah  yang  diangkut  oleh  setiap  Supir.  Dari data  table  1.2  terlihat  bahwa  TPS  Pasar  kuda mengangkut  setiap  harinya  45  ton,  kemudian
TPS  Pasar  Atas  27  Ton  dan  TPS  Cilember  13 ton  sedangkan  TPS  RW  14  0,5  ton,  TPS  11 Karya Bakti 1,5 ton dan Perum Ratulagi Baros 3  ton.  Berdasarkan  data  tersebut  dapat  kita ketahui bahwa dalam satu hari supir mengangkut  sampah  dengan  rute  yang  sama, namun  yang  jadi  permasalahan  adalah  beban sampah  yang  diangkut  berbeda  untuk  setiap supirnya dan ini menyebabkan ketidakmerataan beban sampah yang diangkut.
Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  di Pemkot Cimahi terkait dengan penentuan lokasi dan  jumlah  TPA  yang  optimal  [3].  Penelitian berikutnya terkait masalah sampah yang terjadi di  Pemkot  Cimahi  bukan  masalah  jadwal pengangkutan  sampah  ataupun  penentuan rutenya  berdasarkan  kapasitas  kendaraan karena  rute  dan  jadwal  pengangkutan  sampah yang  dilakukan  di  Pemkot  Cimahi  sudah optimal,  namun  pentingnya  terkait  dengan pengaturan sistem pemerataan jadwal sopir.
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  di Pemkot  Cimahi,  maka  perlunya  mengatur sistem  pemerataan  jadwal  sopir.  Ghiani,  et  al. [4]  menjelaskan  bahwa  perlunya  merancang system  pengaturan  sampah  yang  efisien, mencakup pengangkutan, pengolahan, pemusnahan sampah. Pada
proses pengangkutan,  salah  satunya  yang  harus dipertimbangkan  adalah  masalah  penjadwalan supir.  Hal  ini  diperlukan  agar  beban  angkut sampah untuk setiap sopir menjadi sama dan ini akan berakibat terhadap pemberian upah untuk setiap  sopir  yang  mengangkut  sampah  dikota Cimahi.  Pada  penelitian  ini  volume  sampah tidak berpengaruh langsung namun fenomenanya berawal dari kasus beban sampah yang diangkut oleh sopir di Cimahi saat ini yang tidak  merata.  Permasalahan  yang  mendasari dilakukannya  penelitian  ini  adalah:  bagaimana menentukan  penjadwalan  sopir  pengangkut sampah dalam meminimalkan ketidakmerataan jam  kerja  di  kota  cimahi  dengan Greedy Algorithm .  Dari  uraian  latar  belakang  dan permasalahan di atas, maka tujuan penelitian ini adalah menentukan dan menganalisis penjadwalan  sopir  pengangkut  sampah  dalam meminimalkan  ketidakmerataan  jam  kerja  di kota cimahi dengan Greedy Algorithm .
Greedy  Algorithm merupakan  suatu  teknik yang  terkenal  karena  sangat  mudah  untuk mendesainnya. Greedy Algorithm ini memecahkan  masalah  langkah  demi  langkah dengan  memilih  pilihan  terbaik  yang  ada  pada saat  itu  yang  disebut  dengan local  optimum .
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Dengan  menggunakan Greedy  Algorithm ini diharapkan  dengan  memilih local  optimum di setiap  langkah  akan  mendapatkan global optimum [14,15].
Gambar 1. Ilustrasi Pengunaan Greedy Algorithm pada TPS (Talbi [5]; Usman and Oktiarso [6])
Salah satu ilustrasi yang paling mudah untuk menjelaskan  bagaimana Greedy  Algorithm bekerja  adalah  pada  penyelesaian  kasus  TSP. Kasus  TSP  ini  adalah  dimana  ada  seseorang berangkat  dari  kota  awal  harus  mengunjungi sejumlah  kota  tepat  satu  kali  dan  berakhir dengan  kembali  ke  kota  awal.  Pada  gambar  1 kota awal adalah titik A, dari kota A ini terdapat 3 pilihan kota untuk dikunjungi, yaitu kota B, E dan  D.  Pada  gambar  terlihat  bahwa  jarak terdekat dari kota A adalah kota E dengan jarak 1  km,  maka Greedy  Algorithm akan  memilih kota E. Dari kota E ini terdapat 3 pilihan kota, yaitu kota B, C dan D. Jarak terdekat dari kota E  ini  adalah  kota  B  dengan  jarak  1  km,  maka kota B akan menjadi kota selanjutnya. Cara ini terus digunakan hingga kasus TSP terselesaikan dan  diperoleh  rute  A-E-B-C-D-A  dengan jumlah jarak 33 km.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data dan Informasi
Untuk  mengumpulkan  data  dan  informasi untuk  penelitian  ini,  dilakukan  dengan  studi literatur,  pengambilan  data  dan  wawancara. Langkah-langkah untuk pengumpulan data dan informasinya adalah sebagai berikut ini:
1. Studi  literatur:  melakukan  studi  literatur untuk mengetahui dan memahami bagaimana Greedy Algorithm dapat
menyelesaikan suatu permasalahan optimasi.
2. Pengambilan Data, pengambilan data dilakukan  di  kantor  Dinas  Lingkungan Hidup  Kota  Cimahi.  Data  yang  diambil sudah tersedia dalam bentuk file excel . Data yang tersedia pada file excel tersebut adalah data  TPS,  TPA,  Sopir,  Ritasi  dan  waktu pelaksanaan rute.
3. Wawancara,  karena  terdapat  data  yang diperlukan  untuk  penelitian  ini  tapi  tidak tersedia  pada  file  excel  yang  sudah diperoleh,  maka  dilakukan  wawancara terhadap  Kepala  Dinas  Lingkungan  Hidup Kota  Cimahi.  Data  yang  diperoleh  dari wawancara adalah data letak garasi. 4. Pencarian Data Koordinat, dengan menggunakan Google Map dicari koordinat Latitude & Longitude untuk  letak  garasi, seluruh TPS dan TPA.

## 2.2 Pengolahan Data
Setelah  data  yang  diperlukan  terkumpul seluruhnya, selanjutnya perlu diolah agar dapat diselesaikan dan diperoleh solusi yang diharapkan.  Adapun  langkah-langkah  pada pengolahan data ini adalah sebagai berikut ini:
1. Menghitung Jarak Antara Setiap Lokasi Jarak antara garasi, seluruh TPS dan TPA perlu diketahui  agar  dapat  dihitung  jarak  setiap rutenya. Penghitungan jarak antara setiap lokasi ini  menggunakan Harvesine  Formula .  Berikut ini  adalah  persamaan  dari Harvesine  formula Putra, et al. [7].
𝑎 = 𝑠𝑖𝑛 2 ( 𝛥𝜙 2 ) + cos 𝜙 1 .  cos 𝜙 2 .  𝑠𝑖𝑛 2 ( 𝛥𝜆 2 )
𝑐 = 2 . 𝑎𝑡𝑎𝑛2 [√𝑎, √(1 − 𝑎) ] 𝑑 = 𝑅 . 𝑐 dimana: ϕ1 : Latitude titik pertama ϕ2 : Latitude titik kedua λ1 : Longitude titik pertama λ2 : Longitude titik kedua Δϕ : ϕ2 - ϕ1 Δλ : λ2 - λ1 R : Radius Bumi (6371 km)
2. Penerjemahan Data Menjadi Rute
Data  yang  diperoleh  belum  memberikan informasi rute yang jelas. Oleh karena itu perlu
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
dilakukan penerjemahan data menjadi rute agar bisa dilakukan pengolahan data selanjutnya.
3. Menghitung Jarak Tempuh Setiap Sopir Pada  tahap  ini  dilakukan  penghitungan  jarak tempuh  setiap  sopir  berdasarkan  jadwal  yang sudah ditetapkan sebelumnya.

## 4. Penentuan  Jadwal  Sopir  Menggunakan Greedy Algorithm
Pada  tahap  ini  dilakukan  optimasi  penentuan jadwal  sopir  dengan  menggunakan Greedy Algorithm .  Diharapkan  hasil  dari  optimasi  ini mampu  menyelesaikan  permasalahan  yang sudah didefinisikan.
5. Menghitung  Kesenjangan  Jarak  Tempuh Sopir
Berdasarkan  hasil  penentuan  jadwal  sopir menggunakan Greedy Algorithm maka dihitung kesenjangan  jarak  tempuh  sopir,  dengan  cara mengurangkan  jarak  tempuh  terjauh  dengan jarak tempuh terpendek.
2.3 Langkah-Langkah Greedy Algorithm
Langkah-langkah Greedy  Algorithm untuk melakukan  optimasi  pada  penentuan  jadwal sopir  pengangkutan  sampah  adalah  sebagai berikut ini:
1. Menentukan Ranking Jarak Tempuh Sopir
Menentukan  ranking  jarak  tempuh  sopir berdasarkan  jarak  tempuh  yang  diperoleh  dari jadwal  sebelumnya.  Semakin  jauh  jarak tempuhnya maka semakin tinggi rankingnya.
2. Menentukan Ranking Rute Selanjutnya
Semakin  tinggi  ranking  jarak  tempuh  sopir, maka  untuk  rute  selanjutnya,  akan  semakin rendah ranking rutenya.
3. Menghitung Jarak Tempuh Sopir
Setelah  diperoleh  rute  selanjutnya,  maka  akan dihitung  jumlah  jarak  tempuh  sopir  yang diakumulasikan  dengan  jarak  tempuh  rute-rute sebelumnya.
4. Penentuan Rute Selanjutnya Atau Selesai
Jika  masih  ada  rute  yang  belum  teralokasikan maka lanjut ke langkah 1, tetapi jika semua rute sudah  teralokasikan  maka  proses  optimasi penjadwalan  sopir  pengangkutan  sampah  telah selesai.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Truk  sampah  dalam  pengangkutan  sampah di  kota  Cimahi  ini  berawal  dari  garasi  dimana semua  truk  tersimpan,  kemudian  menuju  ke masing-masing TPS sesuai dengan penugasannya, berlanjut ke TPA yang menjadi tempat  pembuangan  akhir  dari  semua  TPS, kemudian kembali lagi ke garasi.
Data  yang  diperlukan  adalah  koordinat garasi,  koordinat seluruh  TPS, koordinat TPA, rute pengangkutan sampah, jadwal pengangkutan  sampah  dan  jadwal  penugasan sopir. Data-data tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Koordinat Garasi, Koordinat Seluruh TPS, Koordinat TPA, Rute Pengangkutan Sampah, Jadwal Pengangkutan Sampah dan Jadwal
Penugasan Sopir
Sumber: Dinas Lingkungan Hidup Kota Cimahi [8] & google map.
Berdasarkan data-data koordinat dan dengan menggunakan Harvesine  formula maka  dapat dihitung  jarak  antara  garasi,  setiap  TPS  dan TPA.  Berikut  ini  adalah  persamaan  dari Harvesine formula ,
𝑎 = 𝑠𝑖𝑛 2 ( 𝛥𝜙 2 ) + cos 𝜙 1 .  cos 𝜙 2 .  𝑠𝑖𝑛 2 ( 𝛥𝜆 2 )
𝑐 = 2 . 𝑎𝑡𝑎𝑛2 [√𝑎, √(1 − 𝑎) ]
𝑑 = 𝑅 . 𝑐
dimana: ϕ1 : Latitude titik pertama.
ϕ2 : Latitude titik kedua. λ1 : Longitude titik pertama. λ2 : Longitude titik kedua.
Δϕ : ϕ2 - ϕ1 Δλ : λ2 - λ1 R : Radius Bumi (6371 km). d : Jarak antar lokasi Dengan  menggunakan  Harvesine  formula tersebut, serta untuk hasil perhitungan jaraknya
dilakukan  pembulatan  ke  atas  sehingga  tidak ada  nilai  setelah  tanda  koma,  maka  diperoleh jarak  antara  setiap  lokasi  seperti  tersaji  pada tabel 4.
Tabel 4. Jarak Antara Setiap Lokasi (km)
Sumber : Data Diolah, 2020
Berdasarkan  data  pada  tabel  3  dapat diketahui bahwa terdapat 21 orang sopir untuk melayani  pengangkutan  sampah  di  19  TPS. Juga dapat diketahui bahwa ada beberapa TPS yang  dilayani  oleh  lebih  dari  satu  orang  sopir, serta  ada  beberapa  sopir  yang  melayani  lebih dari satu TPS, dengan demikian dalam satu hari maksimal  ada  21  rute  yang  bisa  dijalankan.
Dikarenakan ada TPS yang jumlah kunjungannya berbeda antara kunjungan minggu  pertama  dengan  kunjungan  minggu kedua,  maka  untuk  pengolahan  data,  periode waktu  yang  akan  digunakan  adalah  2  minggu. Dengan demikian rute-rute pengambilan sampah, jadwal pengambilan sampah dan juga jadwal penugasan sopir dapat ditampilkan lebih detil  dari  tabel  sebelumnya  (tabel  3)  seperti yang tersaji pada tabel 5.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Tabel 5. Rute Pengambilan Sampah, Jadwal Pengambilan Sampah dan Penugasan Sopir

## Sumber : Data Diolah, 2020
Sekarang  kita  dapat  mengetahui  jarak tempuh yang harus dilalui oleh setiap sopir pada
setiap  2  minggunya.  Jarak  tempuh  masing- masing sopir dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Jarak Tempuh Setiap Sopir pada Setiap 2 Minggu (Km)

## Sumber : Data Diolah, 2020
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  tersaji pada  tabel  6  dapat  diketahui  bahwa  sopir dengan  jarak  tempuh  terjauh  adalah  Irman  & Suhara  yang  setiap  2  minggunya  menempuh jarak  sejauh  1918  Km.  Serta  jarak  terpendek adalah  Atun  &  Sutiawan    yang  setiap minggunya  harus  menempuh  jarak  sejauh  320
Km.  Dengan  demikian  terjadi  kesenjangan sebesar  1598  Km.  Berdasarkan  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  meminimalkan ketidakmerataan  jarak  tempuh  setiap  sopir, maka  untuk  penelitian  kali  ini  akan  digunakan Greedy Algorithm untuk melakukan penjadwalan  ulang  sopir  dalam  menjalankan
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
rute-rute  pengambilan  sampah  setiap  harinya. Jika  pada  penjadwalan  sebelumnya,  terjadi spesialisasi  rute,  dimana  seorang  sopir  hanya akan terus menjalankan sebuah rute yang sama setiap  waktunya,  pada  penjadwalan  ulang  kali ini  tidak  ada  spesialisasi  rute,  jadi  setiap  sopir pada  setiap  hari  akan  menjalankan  rute-rute yang  berbeda. Greedy  Algorithm ini  bekerja berdasarkan  konsep  keserakahan,  dimana pemilihan  keputusan  adalah  memilih  yang terbaik pada saat itu, tanpa memikirkan pilihan pada  waktu  berikutnya.  Penerapan  konsep keserakahan  ini  pada  penjadwalan  ulang  sopir ini  adalah  dimana  sopir  yang  memilikki  jarak tempuh terjauh saat ini, akan memilih rute yang
paling pendek untuk hari berikutnya. Sopir yang memilikki  jarak  tempuh  terjauh  kedua,  akan memilihi  rute  paling  pendek  kedua  untuk  hari berikutnya.  Pola  pemilihan  rute  ini  akan dilakukan untuk sopir-sopir lainnya.
Berdasarkan  jarak  tempuh  setiap  sopir  pada tabel  6  maka  jarak  tempuh  setiap  sopir  dapat diberikan  ranking  berdasarkan  jarak  tempuh terjauh  dan  dapat  ditentukan  rute  selanjutnya berdasarkan  ranking  jarak  setiap  rute.  Hasil pemberian ranking jarak tempuh dan penentuan penugasan  rute  untuk  hari  Senin  di  Minggu  1 dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Ranking Jarak Tempuh Setiap Sopir pada Setiap 2 Minggu (Km)
Sumber : Data Diolah, 2020
Pada  tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  Irman  & Suhara memilikki ranking tertinggi berdasarkan jarak  tempuh  dari  hasil  jadwal  sebelumnya yaitu  sejauh  1918  Km,  maka  Irman  &  Suhara pada hari Senin di Minggu 1 akan mendapatkan rute dengan ranking terendah. Karena pada hari Senin  di  Minggu  1  hanya  ada  14  rute,  maka Irman  &  Suhara  tidak  menjalankan  rute  pada hari  Senin  di  Minggu  1.  Sementara  Atun  & Sutiawan  memilikki  ranking  terendah  yaitu
sejauh  320  Km,  maka  mereka  pada  hari  Senin di  Minggu  1  akan  mendapatkan  rute  dengan ranking  tertinggi,  yaitu  rute  1  dan  27  yang masing-masing  jarak  tempuhnya  137  km. Dengan cara yang sama maka dapat ditentukan penugasan  rute  untuk  hari  Selasa  di  Minggu  1 dan  hari-hari  selanjutnya.  Hasil  penentuan semua  penugasan  rute  untuk  seluruh  sopir setiap 2 minggunya dapat dlihat pada tabel 8.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Tabel 8. Hasil Penjadwalan Ulang Sopir Pengangkut Sampah
Sumber : Data Diolah, 2020
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang tersaji  pada  tabel  8  terlihat  bahwa  setelah dilakukan  jadwal  ulang,  sopir  yang  memilikki jarak tempuh terjauh adalah Agus dengan jarak tempuh  1250  Km  dan  sopir  dengan  jarak tempuh  terpendek  adalah  Sutiawan  dengan jarak tempuh 1187. Dengan demikian kesenjangan jarak tempuh yang terjadi hanya 63 Km  saja.  Kesenjangan  ini  tentu  lebih  baik
dibandingkan dengan penjadwalan sebelumnya yang mencapai 1598 km.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  dapat disimpulkan  bahwa Greedy  Algorithm dapat dijadikan alternatif yang baik untuk menyelesaikan  kasus  penjadwalan  karena mudah  digunakan,  komputasi  cepat  dan
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
memberikan  hasil  yang  baik.  Penelitian sebelumnya  hanya  membahas  kasus  optimasi beban kerja sopir dengan tujuan meminimumkan  biaya.  dimana  metode  yang digunakannya  adalah integer  programming. Pada  penelitian  ini,  terlihat  bahwa  jika menggunakan  jadwal  sebelumnya  terjadi kesenjangan  sebesar  1598  km,  sedangkan setelah  dilakukan  penjadwalan  ulang  dengan menggunakan Greedy Algorithm terjadi kesenjangan  sebesar  63  km.  Tentunya  ini menunjukkan  terjadi  penurunan  kesenjangan yang  cukup  signifikan  yaitu  sebesar  1535  km atau sebesar 96%.
Kekurangan  pada  penelitian  ini  adalah periode  waktu  yang  digunakan  berkisar  2 minggu. Tentunya hal ini bisa menjadi peluang untuk penelitian selanjutnya dengan memperlebar  periode  waktu  yang  digunakan, misalnya  menjadi  1  bulan.  Hal  ini  diharapkan dengan  terjadinya  pelebaran  periode  waktu, kesenjangan jarak tempuh sopir bisa lebih kecil, walaupun Greedy Algorithm dapat memberikan hasil yang baik, bukan berarti tidak ada peluang untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik. Selain  itu,  penelitian  selanjutnya  dapat mengembangkan  metode  dengan  penggunaan metaheuristik pada kasus penjadwalan sopir ini. Pengembangan  metode  tersebut  dapat  menjadi sebuah  tema  untuk  penelitian  selanjutnya  dan diharapkan  bisa  memberikan  hasil  yang  lebih baik.

## 5. Daftar Pustaka
[1] B.  P.  Statistik, Statistik  Daerah  Kota Cimahi .  Cimahi:  Badan  Pusat  Statistik, 2019.
[2] Sibima.pu.go.id,  "Spesifikasi  Teknis Sektor Persampahan," ed, 2019.
[3] Erna,  Bisma,  and  Guslan,  "Penentuan Lokasi  TPA  menggunakan  metode Cluster  di  Kota  Cimahi;  competitive," vol. 13, 2018.
[4] G.  Ghiani,  E.  Guerriero,  A.  Manni,  E. Manni,  and  A.  Potenza,  "Simultaneous personnel and vehicle shift scheduling in the  waste  management  sector," Waste management, vol.  33,  pp.  1589-1594, 2013.
[5] E.-G. Talbi, Metaheuristics: from design to implementation vol. 74: John Wiley &
Sons, 2009.
[6] M.  Z.  Usman  and  T.  Oktiarso, "Implementasi  Algoritma  Greedy  Untuk
Menyelesaikan Travelling Salesman Problem di Distributor PT. Z," Journal of Integrated  System, vol.  1,  pp.  216-229, 2018.
[7] R.  H.  D.  Putra,  H.  Sujaini,  and  N. Safriadi,  "Penerapan  Metode  Haversine Formula Pada Sistem Informasi
Geografis  Pengukuran  Luas  Tanah,"
JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi), vol. 4, pp. 157-162, 2015.
[8] D.  L.  H.  K.  Cimahi,  "Data  Jumlah
Produksi Sampah," ed, 2020.
[9] Nida  Salma  Fauziyah  &  Agus  Yodi Gunawan, "Optimisasi Penjadwalan
Kerja  Sopir  Di  Agen  Perjalanan" FMIPA-ITB, 2020 .
[10]  Muhammad Fakhri Azhari, Amril Aman & Prapto Tri Supriyo "Penjadwalan Sopir Bus Menggunakan Integer
Programming:  Studi  Kasus  Di  Bus Transpakuan" FMIPA-IPB, 2015 .
[11]  Mega  Conti  Putri  Belikha  "Pembuatan Sistem  Informasi  Penjadwalan  Sopir, Pemesanan  dan  Persewaan  Mobil  Pada
Rental Mobil X" FT-Universitas Surabaya, 2012 .
[12] N.  K.  Dewi  and  A.  S.  Putra, “Penerimaan  Karyawan  Baru  Dengan,” VISUALIKA , vol. 6, no. 2, pp. 154–160,
2020.
[13] F. D. Putra, Zulfikar, and A. Sifaunajah, “Penerapan  Algoritma  Greedy  Untuk Prediksi  Efektifitas  Penggunaan  Daya Listrik,” JSAI  (Journal  Sci.  Appl. Informatics) , vol. 3, no. 3, pp. 163–174, 2020.
[14] Z. M. Jofie, S. Bahri, and A. Baqi, Iqbal, “Aplikasi  Algoritma  Greedy  Untuk
Pewarnaan  Wilayah  Pada  Peta  Kota Padang Berbasis Teorema Empat Warna,” Matematika , vol. IX, no. 4, pp.
294–301, 2011.
[15]  H.  Irwan,  “Optimasi  Penjadwalan  Job Shop dengan Metode Algoritma Greedy,” Profisiensi ,  vol.  8,  no.  2,  pp.
164–176, 2020.