## Desain Rute dan Optimasi Biaya Transportasi Pengisian Tabung Oksigen menggunakan Metode Complete
Enumeration pada CV. Tasman Gases
Vira Luthfiati * 1 , Cyndy Kresna 2 , Muhammad Albi 3 , Muchammad Fauzi 4 vira.luthfiati@widyatama.ac.id* 1 , cyndy.kresna@widyatama.ac.id 2 , albi.fikri@widyatama.ac.id 3 , muchammad.fauzi@widyatama.ac.id 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 14 – Desember – 2021
Revised : 21 – Desember – 2021 Accepted : 30 – Desember – 2021 The increasing demand for filling oxygen cylinders makes CV. Tasman Gases has always been consistent in planning transportation  cost  optimization  strategies.  The  filling  of oxygen cylinders in one distribution can transport up to 45 tubes  sent  to  the  concerned  partner.  The  purpose  of  this study is to determine the shortest route and optimal cost in distributing.  The  method  used  is  Complete  Enumeration. The  samples  used  include  distribution  locations  and mileage.  The  procedure  used  begins  with  determining  the number of routes, estimated mileage and fuel costs. There is the most optimal route selected from the 12 modeled routes. The  selected  route  has  the  least  transportation  costs.  This research makes CV. Tasman Gases has the best route, A-D- C-E-F with a distance of 10.9 km worth Rp. 10,423.13.  This value  is  more  effective  than  the  existing  A-E-C-D-F condition with a distance of 12.8 km obtaining fuel costs of Rp.  12,240.00.  Thus,  the  distribution  route  and  costs  that have been optimal make CV. Tasman Gases can implement and identify future transportation constraints. Kata kunci :
Complete Enumeration, Optimize, transportation

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian ini dengan format : Luthfiati, V., Kresna, C., Albi, M.,
& Fauzi, M. (2023). Desain Rute dan  Optimasi  Biaya  Transportasi
Pengisian Tabung Oksigen menggunakan  Metode Complete Enumeration pada  CV.  Tasman Gases. JURMATIS : Jurnal
Manajemen Teknologi dan Teknik
Industri , 5 (1), 12–21.
Meningkatkanya  permintaan  pengisian  tabung  oksigen membuat  CV.  Tasman  Gases  selalu  konsisten  dalam merencanakan  strategi  optimasi  biaya  transportasi. Pengisian  tabung  oksigen  dalam  satu  kali  distribusi  dapat mengangkut  hingga  45  tabung  yang  dikirim  ke  mitra bersangkutan. Tujuan penelitian ini untuk menentukan rute terpendek  dan  biaya  optimal  dalam  melakukan pendistribusian.  Metode  yang  dipakai  adalah  Complete Enumeration.  Sampel  yang  dipakai  mencangkup  lokasi distribusi  dan  jarak  tempuh.  Prosedur  yang  digunakan diawali  dengan  menentukan  jumlah  rute,  estimasi  jarak tempuh dan biaya bahan bakar. Terdapat rute paling optimal yang  dipilih  dari  12  rute  yang  dimodelkan.  Rute  terpilih memiliki  biaya  transportasi  paling  kecil.  Penelitian  ini
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index

## JURMATIS
Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri

## 1. Pendahuluan
Permintaan pengisian tabung oksigen dalam 3 tahun ini terus meningkat. Permintaan tersebut berasal dari mitra perusahaan medis maupun non medis. Tabung jenis 2 m 3 dimensi 120 cm x 14 cm dalam satu kali pendistribusian sejumlah 30 tabung hingga 45 tabung ke lokasi  mitra  menggunakan  transportasi  Mitsubishi  L300.  Permintaan  pengisian  tabung oksigen yang meningkat, tetapi tidak diimbangi dengan menentukan rute distribusi ke mitra tujuan  akan  meningkatkan  biaya  transportasi  [1],  [2],  [3].Semakin  meningkat  biaya transportasi akan berbanding lurus dengan biaya produk dan layanan. Kondisi 6 bulan ini, CV. Tasman Gases rata – rata dalam pendistribusian pengisian tabung oksigen dengan jarak tempuh 14,8 km dengan estimasi bahan bakar sebanyak 1,85 liter. Pendistribusian kepada 4 mitra yaitu CV. Ma’e, PT. Dadan, dan PT. Abadi. Strategi untuk menghadapi biaya yang meningkat dalam transportasi selaku pihak CV. Tasman Gases dengan mengukur jarak dan menentukan nominal bahan bakar yang dipakai dengan memberikan pertimbangan alternatif strategi dan menambah mitra  [2], [4], [5].
Kekuatan strategi erat dengan komunikasi mitra, penentuan rute distribusi yang tepat dan kebijakan dari CV. Tasman Gases. Strategi untuk  mengoptimalkan biaya transportasi menggunakan dengan rencana metode saving matrix [6], [7], [8], north west corner [9], [10],
[11], nearest  neighbor [12],  [13], north  west  corner [14]  dan Complete  Enumeration . Kelemahan dari saving matrix yaitu harus dikombinasikan dengan Nearest neighbor [15],
[16],  [17],  [18],  [19]    Sedangkan  kelemahan  dari North  west  corner dalam  mengambil keputusan  rute  distribusi  masih  samar,  karena  terdapat  2  keputusan  yang  masih  menjadi pertimbangan  distributor  [11],  [10],  [9].  Terdapat  kelemahan  dari  metode saving  matrix , north west corner yang akan di perbaiki dalam metode Complete Enumeration [20], [21]. Temuan  [22],  mengungkapkan  bahwa  dalam  menentukan  jarak,  metode Complete Enumeration lebih baik daripada metode lainnya dengan kasus pendistribusian. Studi lanjut yang  dilakukan  dilakukan  oleh  [23],  [24],  [25],  [26],  menyatakan  bahwa  pertimbangan metode Complete Enumeration adalah rute transportasi yang telah diobservasi dengan baik.
Penelitian  yang  telah  ada,  juga  memberikan  model  rute  distribusi  dengan  pertimbangan
menjadikan CV. Tasman Gases memiliki rute terbaik yaitu A-D-C-E-F  dengan  jarak  10,9  km  senilai  Rp.  10,423.13. Nilai  tersebut  lebih  efektif  dibandingkan  kondisi  eksisting A-E-C-D-F dengan jarak 12.8 km memperoleh biaya bahan bakar  sebesar  Rp.  12,240.00.  Dengan  demikian,  rute distribusi  dan  biaya  yang  sudah  optimal  menjadikan  CV. Tasman  Gases  dapat  menerapkan  dan  mengidentifikasi kendala transportasi dimasa mendatang.
biaya bahan bakar pada transportasi yang dipakai dan memberikan kapasitas yang berlebih untuk meminimasi terjadinya arus bolak  – balek distribusi  [3], [27], [28], [12] Penelitian yang  dilakukan  oleh  [29],  menentukan  kapasitas  produk  yang  harus  dijadwalkan  untuk distribusi. Hal inilah yang cenderung membuat pihak transporter memerlukan sumber daya yang berkompeten dalam mengestimasi waktu distribusi secara cepat dan akurat.
Kebaruan pertama dari penelitian yang telah ada, yakni menentukan model matriks terhadap jumlah mitra, jarak distribusi dan biaya bahan bakar untuk mencapai desain rute terpilih  dengan  biaya  transportasi  terkecil.  Fungsi  dari  model  matriks  untuk  melakukan pengelompokan  lokasi  mitra  dan  jarak  tempuh  beserta  membuat  urutan  rute  distrbusi.
Kemudian melakukan observasi mendalam terkait jarak pendistribusian dengan pengeluaran biaya dalam satu kali rute. Kebaruan kedua yang dilakukan untuk mengoptimalkan biaya transportasi CV. Tasman Gases dengan membuat formula rute lebih dari 10 rute.
Berdasarkan fenomena yang dialami oleh CV. Tasman Gases, untuk mengoptimalkan biaya transportasi pengisian tabung oksigen menggunakan metode Complete Enumeration [20], [21]. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengoptimalkan biaya transportasi dan menentukan  rute  terpendek  pendistribusian.  Lingkup  penelitian  ini  yaitu  variabel  jarak distribusi  dan  biaya  bahan  bakar.  Harapan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan  rute distribusi paling efektif dan biaya paling kecil untuk CV. Tasman Gases.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  tersusun  dari  desain  penelitian,  populasi  dan  sampel,  instrumen penelitian dan prosedur penelitian.

## 2.1 Desain Penelitian
Desain  penelitian  kuantitatif  menggunakan  metode Complete  Enumeration . Metode  ini memiliki  fungsi  untuk  membandingkan  rute  terpendek  dan  biaya  bahan bakar terhadap kondisi eksisting perusahaan

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi  sebagai  seluruh  komunitas  sejenis  yang  menempati  daerah  tertentu.
Populasi  penelitian  menggunakan  seluruh  lokasi  dan  jarak  tempuh  distribusi  yang dilakukan  oleh  CV.  Tasman  Gases.  Sampel  yang  digunakan  sebagai  sebagian  dari komunitas sejenis adalah lokasi distribusi dan jarak tempuh dari 5 tujuan.

## 2.3 Instrumen Penelitian
Intrumen  penelitian  yang  digunakan  adalah  wawancara  dan  observasi. Wawancara  dilakukan  kepada  pihak  Direksi  Penjualan  dan  Distribusi.  Wawancara
berfungsi untuk memperoleh data primer dalam penelitian. Sedangkan observasi untuk mengamati fenomena penelitian untuk memperkuat dugaan data primer.

## 2.4 Metode Pengumpulan dan Analisis Data
Penelitian  pada  CV.  Tasman  Gases  berlokasi  di  JL.  Cipaera  No.  2  Kota Bandung.  CV.  Tasman  Gases  bergerak  pada  bidang  distributor  oksigen  dan  gas apliance.
Metode wawancara yang telah dikakukan memperoleh data terkait dengan jarak dan biaya bahan bakar. Jarak yang dimaksud adalah jarak tempuh distribusi dari satu perusahaan  ke  perusahaan  lain  dengan  total  biaya  bahan  bakar  yang  dipakai  dalam aktivitaas tersebut.
Metode observasi yang telah dilakukan, untuk memperkuat dugaan yang telah ada metode wawancara. Terdapat 5 lokasi  yang dituju  yaitu distribusi mencangkup PT. Baraga Sejahtera Abadi (A), PT. Barokah (B), CV. Ma’e (C), PT. Dadan (D), dan PT. Sonny (E).
Penentuan jumlah rute distribusi sebagai berikut [30] :
𝑠(𝑛) = (𝑛−1) 2 ….(1)
Keterangan :
S(n) = Jumlah rute yang terjadi n = Banyaknya rute
Analisis data penelitian dengan model persamaan [30] :
𝑑 = ∑ 𝑅 𝑖 𝑛 𝑖 ….(2)
Keterangan :
𝑑 = distance
𝑅 𝑖 = total jarak rute kolom ke-i
Analisis biaya bahan bakar dengan model persamaan
Biaya Bahan Bakar = ∑ 𝑑 Ability x Cost ….(3)
Keterangan :
∑ 𝑑 = total jarak tempuh
Ability = kemampuan bahan bakar (1 liter pertalite menempuh 8 km)
Cost = Rp. 7.650,00 (1 liter pertalite)

## Gambar 1. Kerangka Berpikir Penelitian
Gambar  1,  menunjukan  kerangka  berpikir  pada  penelitia  ini.  Input  menggunakan jarak distribusi dan bahan bakar. Masing  – masing input memiliki peran. Jarak distribusi akan  menjadi  parameter  dalam  membentuk  matriks  jarak  antar  mitra,  kemudian  menjadi model  rute  distribusi  sejumlah  12  rute  dan  terdapat  keterangan  total  jarak  dari  masing  – masing rute. Sedangkan input biaya bahan bakar akan menjadi parameter dalam menentukan kebutuhan  bakar  yang  dikonversi  dari  satuan  liter  menjadi  satuan  rupiah. Output yang dihasilkan yaitu desain rute terpilih dengan menentukan biaya transportasi terkecil.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Terdapat penambahan mitra dengan jarak yang telah dibuat matriks berikut:
Tabel 1. Jarak Antar Mitra Kode Jarak (Km) A B C D E F A 0 5 4.2 3.6 4,3 4.8 B 0 1.8 2 2.3 3,8 C 0 0.2 1 2.6 D 0 1.2 2.5 E 0 1.3 F 0 (Sumber: Olah Data, 2021)
Tabel 1, menunjukan bahwa dari mitra A ke mitra B dengan jarak 5 km, kemudian ke  mitra  C  dengan  jarak  4,2  km.  Jarak  antar  mitra  tersebut  dimodelkan  kedalam Complete  Enumeration untuk  mengetahui  berapa  banyak  rute  pendistribusian  yang
http://dx.doi.org/10.30683/jurmatis.v5i1.2207.g2652
mungkin terjadi pada CV. Tasman Gases:

## 𝑠(5) = (5−1)
2 = 12
Rute yang dimodelkan sejumlah 12 rute. Oleh sebab itu, rute distribusi yang terbentuk sebagai berikut:
Tabel 2. Rute Distribusi No Rute 1 ACEDF 2 AFEDC 3 AFCDE 4 ADCEF 5 AEFDC 6 ADECF 7 ADFCE 8 ADCFE 9 ACFED 10 AEDFC 11 AECDF 12 ADFEC (Sumber: Olah Data, 2021)
Untuk  menghitung  total jarak  pada  rute A-D-C-E-F-A,  jarak  antar  titik  bisa  dilihat pada tabel 2:
Total Jarak = (Jarak titik A ke D) + (Jarak titik D ke C) + (Jarak titik C ke E) +
(Jarak titik E ke F) + (Jarak titik F ke A)
Total Jarak = 3,6 km + 0,2 km + 1 km + 1,3 km + 4,8 km = 10,9 km
Total jarak pada rute A-D-C-E-F sepanjang 10,9 Km, setelah mengetahui total jarak yang  ditempuh  selanjutnya  menghitung  biaya  bahan  bakar  yang  diperlukan  untuk melakukan  aktivitas  distribusi.  Bahan  bakar  yang  digunakan  untuk  melakukan  distribusi adalah pertalite dengan harga 1 liter senilai Rp7.650,00 dan untuk 1 liter pertalite mampu menempuh  jarak  sejauh  8  Km.  Berikut  merupakan  contoh  perhitungan  kebutuhan  biaya bahan bakar pada rute A-D-C-E-F:
Biaya Bahan Bakar = Total Jarak 8 x Harga Bahan Bakar ....(3) Biaya Bahan Bakar = 10,9 Km
8 x Rp7.650,00 = Rp10.423,13
Sehingga total total jarak dan biaya bahan bakar yang digunakan untuk rute A-D-C-E- F  adalah  10,9  km  dengan  biaya  Rp10.423,13.  Hasil  akhir  yang  diperoleh  menggunakan
metode Complete Enumeration pada 12 rute adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Akhir Penentuan Rute menggunakan Metode Complete Enumeration No Rute Total Jarak (Km) Kebutuhan Bahan Bakar (Liter) Biaya Bahan Bakar (Pertalite) 1 A-C-E-D-F 14,8 1,85 Rp    14.152,50 2 A-F-E-D-C 11,7 1,4625 Rp    11.188,13 3 A-F-C-D-E 13,1 1,6375 Rp    12.526,88 4 A-D-C-E-F 10,9 1,3625 Rp    10.423,13 5 A-E-F-D-C 12,5 1,5625 Rp    11.953,13 6 A-D-E-C-F 13,2 1,65 Rp    12.622,50 7 A-D-F-C-E 14 1,75 Rp    13.387,50 8 A-D-C-F-E 12 1,5 Rp    11.475,00 9 A-C-F-E-D 12,9 1,6125 Rp    12.335,63 10 A-E-D-F-C 14,8 1,85 Rp    14.152,50 11 A-E-C-D-F 12,8 1,6 Rp    12.240,00 12 A-D-F-E-C 12,6 1,575 Rp    12.048,75
Sumber: Olah Data, 2021
Model  pendistribusian  terpilih  rute  A-D-C-E-F  pada  CV.  Tasman  Gases  sebagai berikut
Gambar 2. Rute Terpilih (Sumber: Olah Data, 2021)
Berdasarkan  perhitungan  dan  perbandingan  yang  telah  dilakukan  kepada  12  rute maka rute yang paling optimal adalah A-D-C-E-F. Rute ini dipilih karena memiliki total jarak terpendek untuk melakukan pendistribusian menuju kepada mitra. Total jarak yang
singkat  berpengaruh  kepada  jumlah  biaya  yang  harus  dikeluarkan  karena  jumlah bahan bakar yang digunakan semakin kecil. Jarak kendaraan jika menggunakan rute A-D-C-E-F adalah sejauh 10,9 kilometer, satu liter bahan bakar (pertalite) yang digunakan kendaraan mampu  menempuh  jarak  8  kilometer,  dengan  jarak  10,9  kilometer  bahan  bakar  yang dibutuhkan sebanyak 1,3625 liter. Apabila harga pertalite senilai Rp7.650,00 maka biaya untuk bahan bakar sebanyak Rp10.423,13. Rute awal yang digunakan adalah A-E-C-D-F dengan jarak 12,8 Km dan membutuhkan biaya bahan bakar senilai Rp12,240.00. Sehingga pada CV. Tasman Gases rute A-D-C-E-F merupakan rute yang optimal untuk melakukan pendistribusian  kepada  5  mitranya,  karena  mengeluarkan  biaya  bahan  bakar  lebih  kecil dibandingkan dengan rute awal yang digunakan oleh CV. Tasman Gases.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Rute  yang  selalu  digunakan  adalah  A-E-C-D-F  dengan  jarak  12.8  km  memperoleh biaya bahan bakar sebesar Rp. 12,240.00. Dinyatakan bahwa penentuan rute menggunakan Complete Enumeration Method untuk mengetahui jarak terpendek dan biaya bahan bakar optimalnya.  Hasil  penentuan  rute  yang  didapat  menggunakan Complete  Enumeration Method adalah A-D-C-E-F dengan jarak 10,9 km senilai Rp. 10,423.13. Perolehan tersebut mendapat hasil yang optimal karena jarak dan biaya bahan bakar yang diperoleh hasilnya lebih  minimum  dibandingkan  dengan  rute  yang  selalu  digunakan  sebelumnya.  Dengan demikian, konstribusi dalam penentuan menentukan rute distribusi paling efektif yaitu rute A-E-C-D-F dan biaya paling kecil untuk CV. Tasman Gases sebesar Rp. 12,240.00.

## Daftar Pustaka
[1] N.  Bešinović,  “Resilience  in  railway  transport  systems:  a  literature  review  and research  agenda,” Transp.  Rev. ,  vol.  40,  no.  4,  pp.  457–478,  2020,  doi: 10.1080/01441647.2020.1728419.
[2] J. Maheut and J. P. Garcia-Sabater, “Algorithm for Complete Enumeration based on a stroke graph to solve the supply network configuration and operations scheduling problem,” J.  Ind.  Eng.  Manag. ,  vol.  6,  no.  3  SPL.ISS,  pp.  779–795,  2013,  doi: 10.3926/jiem.550.
[3] S.  Zhang,  Q.  Hui,  X.  Bai,  and  R.  Sun,  “Bilevel  Optimization  for  the  Hazmat Transportation Problem with  Lane Reservation,” J. Adv. Transp. , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/2530154.
[4] D.  E.  William  Tanujaya,  Dian  Retno  Sari  Dewi,  “Penerapan  Algoritma  Genetik Untuk Penyelesaian Masalah Vehicle Routing Di PT.MIF,” Widya Tek. , vol. 10, no.
1, pp. 92–102, 2013, [Online]. Available:
http://journal.wima.ac.id/index.php/teknik/article/view/163.
[5] C.  Iliopoulou  and  K.  Kepaptsoglou,  “Combining  ITS  and  optimization  in  public transportation planning: state of the art and future research paths,” Eur. Transp. Res.
Rev. , vol. 11, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s12544-019-0365-5.
[6] Lukmandono, M. Basuki, M. J. Hidayat, and F. B. Aji, “Application of Saving matrix Methods  and  Cross  Entropy  for  Capacitated  Vehicle  Routing  Problem  (CVRP) Resolving,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 462, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757- 899X/462/1/012025.
[7] N. S. Kurnia, S. Salsabila, S. D. H. Sihombing, and I. B. Kharisma, “Perbandingan Jalur  Distribusi  Optimal  Alat  Pelindung  Diri  dengan  Metode Saving  matrix dan Pendekatan Nearest Neigbour Di Rumah Sakit Rujukan Covid-19 di Jawa Barat,” vol. 12, no. 7, pp. 2788–2797, 2021.
[8] T.  R.  Damayanti,  A.  L.  Kusumaningrum,  Y.  D.  Susanty,  and  S.  S.  Islam,  “Route optimization using saving matrix method – a case study at public logistics company in indonesia,” Proc. Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag. , no. August, 2020.
[9] E. Safitri, S. Basriati, and H. Najmi, “Penerapan Metode North west corner dalam Optimalisasi  Produk  Mebel  (Studi  kasus:  Toko  Mebel  di  Jalan  Marsan,  Panam),” Kubik  J.  Publ.  Ilm.  Mat. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  43–53,  2020,  doi: 10.15575/kubik.v5i1.8611.
[10]  Y.  N.  Firdaus,  N.  L.  Buyung,  A.  Hermansyah,  R.  Nurhadiyati,  I.  Falani,  and  E. Wiratmani,  “Implementasi  Algoritma North  west  corner dalam  Penentuan  Jumlah Produksi  untuk  Memaksimalkan  Keuntungan,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan Inov. Teknol. , vol. 4, no. 1, p. 65, 2019, doi: 10.30998/string.v4i1.3717.
[11]  M. Rizki Ichwani and A. Suyitno, “Penggunaan Algoritma North west corner pada Optimasi Rute Pendistribusiian Air Minum dalam Kemasan,” Unnes J. Math. , vol. 4, no. 1, 2015, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm.
[12]  V. Arfana Perdana, Z. Fatimah Hunusalela, and A. Teja Prasasty, “Penerapan Metode Saving matrix Dan Algoritma Nearest neighbor Dalam Menentukan Rute Distribusi Untuk Meminimalkan Biaya Transportasi Pada PT. XYZ,” JATI UNIK  J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 4, no. 2, p. 91, 2021, doi: 10.30737/jatiunik.v4i2.1000.
[13]  F.  Adien  Saputra,  “Impelementasi  Distribution  Requrement  Planning  Dan Saving matrix Untuk Meminimalisasi Biaya Distribusi,” J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. Univ. Kadiri ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  119–131,  2021,  [Online].  Available:  http://ojs.unik- kediri.ac.id/index.php/jatiunik/index.
[14]  M.  I.  Amaluna,  N.  Alamsyah,  R.  Khofia,  and  M.  Fauzi,  “Mengoptimalkan  Biaya Transportasi Menggunakan Metode North west corner ,” J. Manaj. Teknol. dan Tek. Ind. Univ. Kediri , vol. 4, no. 1, pp. 26–36, 2022.
[15]  N. A. F. P. Adam, I. P. Sari, A. Tasya, W. Sutopo, and Yuniaristanto, “Determination of Routes for Daily Newspaper Product Distribution with Saving matrix Methods,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  943,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/943/1/012040.
[16]  M.  Kholil,  Hendri,  R.  David  Mangaraja,  and  R.  Bagus  Yosan,  “Improving  the Efficiency of the Milkrun Truck Suppliers in Cikarang Area by Merging the Payload Cycles  and  Optimizing  the  Milkrun  Route  Using  the Saving  matrix Methods,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012201.
[17]  G.  Kurnia,  N.  Putu,  and  D.  Velicia,  “Optimizing  Warehouse  Distribution  Routes During  Eid  Season  Using Saving  matrix and  Nearest  Insert  Method,” J.  Logistik
Indones. , vol. 5, no. 2, pp. 111–119, 2021.
[18]  M.  Amri,  A.  Rahman,  and  R.  Yuniarti,  “Penyelesaian  Vehicle  Routing  Problem dengan  Menggunakan  Metode  Nearest  Neighbour,” J.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist. Ind. , vol. 2, no. 1, pp. 36–45, 2014.
[19]  A.  A.  Hidayanti,  F.  H.  Fauzan,  M.  F.  A.  Damanik,  and  M.  Fauzi,  “Penjadwalan Pengiriman  Produk  Minuman  Kemasan  Dengan  Menggunakan  Metode  Shipping Operation Diagram Pada PT. XYZ,” J. Manaj. Teknol. dan Tek. Ind. Univ. Kadiri , vol. 4, no. 1, pp. 14–25, 2022, doi: 10.30871/ji.v11i2.1664.Perusahaan.
[20]  C. Zhu and Q. Liao, “Complete weight enumerators for several classes of two-weight and three-weight linear codes,” Finite Fields their Appl. , vol. 75, no. 12071321, p. 101897, 2021, doi: 10.1016/j.ffa.2021.101897.
[21]  S.  Lu,  H.  Song,  and  X.  Xu,  “An  enumeration  method  applied  in  intelligent transportation  system,” Int.  J.  Smart  Home ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  143–150,  2015,  doi: 10.14257/ijsh.2015.9.2.13.
[22]  I. A. S. Syafiin, S. N. Fatimah, and M. Fauzi, “Travelling Salesman Problem Analysis with Complete  Enumeration Method,  Branch  &  Bound  and  Greedy  Heuristic,” Eduvest  -  J.  Univers.  Stud. ,  vol.  1,  no.  8,  pp.  752–756,  2021,  doi: 10.36418/edv.v1i8.144.
[23]  C.  B.  K.  Wulandari,  “Penentuan  Rute  Distribusi  Menggunakan  Metode Nearest neighbor s dan Metode North west corner Untuk Meminimumkan Biaya Distribusi di PT. X,” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. 2, no. 1, p. 7, 2020, doi: 10.30998/joti.v2i1.3848.
[24]  N. Ikfan and M. Ilyas, “Penentuan rute Transportasi Terpendek untuk Meminimalkan Biaya Menggunakan Metode Saving Matriks ,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 12, no. 2, pp. 165–178, 2013.
[25]  P. Wahyuningsih and A. Rokhman, “Pengiriman Barang dengan Dijkstra Algorithm Berbasis Web Pada Pt . Agung Pancar Mulia,” vol. 12, no. 1, pp. 39–44, 2021.
[26]  J. Sharp, “Travel Survey Methods and Technologies Resource Paper,” Management , no. 2, pp. 1–22, 2015.
[27]  N. Huang, J. Li, W. Zhu, and H. Qin, “The multi-trip vehicle routing problem with time windows and unloading queue at depot,” Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev. , vol. 152, no. April, p. 102370, 2021, doi: 10.1016/j.tre.2021.102370.
[28]  R. Braune and G. Zäpfel, “Shifting bottleneck scheduling for total weighted tardiness minimization  -  A  computational  evaluation  of  subproblem  and  re-optimization heuristics,” Comput.  Oper.  Res. ,  vol.  66,  pp.  130–140,  2016,  doi: 10.1016/j.cor.2015.07.012.
[29]  F. N. Rivanda, M. As’Adi, and D. Montreano, “Analysis of resources allocation on passenger ship reparation project using work breakdown structure method in pt. xyz,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1899, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1899/1/012086.
[30]  R. Wilfahrt and S. Kim, “Traveling Salesman Problem (TSP),” Encycl. GIS , pp. 1–4, 2016, doi: 10.1007/978-3-319-23519-6_1406-2.