## PENENTUAN RUTE TRANSPORTASI TERPENDEK UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA MENGGUNAKAN METODE SAVING MATRIKS
Noer Ikfan 1 dan Ilyas Masudin 2
Abstract :  This  paper  presents  a  case  study  of  vehicle  routing  problem  at  CV. Boang Shutlecocok which is engaged in the distribution of Shutlecock. To fulfill market  demand,  The  company  operates  to  transmit  Shutlecock  to  every distributors  throughout  the  eastern  Java.  Because  of  Shutlecock  distribution  is from  warehouse  to  distributors  and  every  distribution  are  quite  far  from  the warehouse,  so  that  causing  the  distribution  cost  incurred  by  CV.  Boang Shuttlecock  increased.  In  this  study  a  method  to  implement  VRP  (Vehicle Routing Problem) based on saving matrix, in which the method will provide the shortest route to minimize costs, distance and minimizing distribution time spent by  the  company.  Before  the  implementation  of  saving  matrix  method  on  the company,  total  distribution  costs  incurred  by  the  company  amounted  to Rp.5,882,771/period,  after  the  VRP  method  applied,  obtained  a  total  cost  of Rp.5,239,003/period, in order to obtain the distribution cost savings per period of Rp.643,764 or approximately 10.94%.
Keywords : Distribution, Saving matrix, Transportation

## PENDAHULUAN
Distribusi dan transportasi yang baik merupakan suatu hal yang penting dalam suatu  perusahaan  agar  suatu  produk  dapat  dikirim  sampai  kepada  konsumen  tepat waktu,  tepat  pada  tempat  yang  ditentukan,  dan  barang  dalam  kondisi  baik. Pendistribusian  produk  dari  sumber  ke  beberapa  tempat  tujuan  tentunya  merupakan suatu  permasalahan  yang  cukup  komplek,  karena  dengan  adanya  beberapa  tempat tujuan pengiriman produk akan menimbulkan beberapa jalur distribusi yang jarak dan waktu tempuh yang semakin panjang dan lama. Hal tersebut tentunya akan berimbas pada biaya pengiriman (transportasi) yang cukup besar. Kurang baiknya perencanaan sistem  distribusi  akan  mengarah  pada  pemborosan  biaya  transportasi  dan  penurunan kepuasan konsumen yang selanjutnya menyebabkan hilangnya kepercayaan.
Perusahaan  Boang  Shutlecock  merupakan  salah  satu  perusahaan  menengah yang  bergerak  dibidang  pengolahan  Shutlecock  yaitu  media  bola  untuk  olahraga Bulutangkis.  Produk  yang  dihasilkan  dipasarkan  meluas  hampir  diseluruh  Propinsi Jawa  Timur,  bahkan  sebagian  ada  yang  sampai  di  pasarkan  keluar  Propinsi  Jawa Timur.  Dalam  produksi  CV.  Boang  Shuttlecock    sebanyak  2500  slop  atau  30.000 Shutlecock  tiap  minggu.  Dalam  memenuhi  permintaan  Shutlecock  ke  seluruh konsumen  di  Propinsi  Jawa  Timur,  CV  Boang  Shutlecock  menggunakan  beberapa kendaraan  angkut  untuk  melayani  kebutuhan  konsumen  diseluruh  pendistribusian.
1 Jurusan Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246 Malang 65144
2 Jurusan Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246 Malang 65144 Email: masudin@umm.ac.id Naskah diterima: 29 Sept 2013, direvisi: 27 Nop 2013, disetujui: 2 Des 2013
Ikfan & Masudin/Penentuan Rute Transportasi ……………. /JITI, 12(2), Des 2013, pp. (165-178)
Dalam  periode  tertentu  (biasanya  dalam  rangka  event  pertandingan  bulutangkis tingkat  nasional)  permintaan  Shutlecock  meningkat  sehingga  menimbulkan  sistem pendistribusian  meningkat  yang  dimana  pada  dasarnya  akan  mengakibatkan  biaya pengiriman  juga  semakin  banyak.  Dilihat  dari  sistem  pengiriman  Shutlecock  ke seluruh  distributor  di  daerah  Jawa  Timur  saat  ini  kurang  efisien  karena  tidak memperhatikan  rute  pengiriman.  Selama  ini  pengiriman  Shutlecock  dari  pusat  yang berada di jalan Singosari, Kabupaten Malang ke beberapa distributor yaitu Surabaya (2),  Malang  (2),  Kediri,  Batu,  Blitar,  Tulugagung,  Trenggalek,  Porbolinggo, Banyuwangi(2),  Jember,  Sidorjo,  Bojonegoro,  dan  Tuban  dilakukan  dengan  cara penugasan satu kendaraan untuk satu atau dua distributor. Dengan kata lain pabrik - ke  konsumen  (i)  –  berakhir  di  pabrik.  Jadi  pendistribusian  dilakukan  ke  masing- masing  distributor  tidak  dalam  sekali  pengiriman  dalam  satu  perjalanan  dengan kendaraan  yang  sama.  Dengan  kondisi  pendistribusian  dengan  rute  seperti  itu tentunya  akan  memerlukan  kendaraan  angkut,  tenaga  sopir,  serta  biaya  transportasi yang tentunya tidak sedikit. Ditambah lagi dengan aktivitas bongkar muat di gudang tentunya  juga  akan  memerlukan  sumber  daya  dimana  pada  akhirnya  akan  berujung pada pengeluaran biaya..
Permasalahan  pengiriman  yang  ada  di  perusahaan  tersebut  merupakan  suatu bahasan yang masuk dalam kasus Vehicle Routing Problem (VRP). Abdi (2011) pada kasus  awal  bertempat  di  PDAM  Bandarmasih  membuktikan  bahwa  metode  saving matrik  dapat  meminimalkan  waktu  dan  biaya  transportasi.  Saputro  (2009)  pada penelitiannya  di  Petrokimia  Gresik  juga  dapat  membuktikan  bahwa  metode saving matrix dapat  meminimalkan  biaya  maupun  waktu  transportasi.  Sehingga permasalahan  transportasi  serupa  pada  CV.  Boang  Shutlecock  menjadi  dasar pemilihan  metode  saving  matrik  ini.  Metode  ini  dapat  mengasilkan  rute  pengiriman yang  mampu  memberikan  biaya  pengiriman  yang  seminimal  mungkin  dengan  tetap mempertimbangkan kapasitas kendaraan. Dimana dengan metode Saving Matrix akan dapat  memberikan  suatu  hasil  mengenai  penugasan  kendaraan  sesuai  kapasitas muatan  pada  sejumlah  daerah  pengiriman  berdasarkan  penghematan  terbesar. Sedangkan  untuk  penentuan  rute  pengiriman  dilakukan  melalui  perbandingan  antara metode Nearest Neighbour , Nearest Insertion , dan Farthest  Insertion . Perbandingan dilakukan  dengan  cara  membandingkan  total  jarak  hasil  rute  pengiriman  dari  ketiga metode  tersebut  yang  mampu  memberikan  rute  dengan  total  jarak  yang  paling pendek.  Dengan  metode  ini  nantinya  diharapkan  pengiriman  dapat  disesuaikan dengan kapasitas kendaraan dan rute yang dihasilkan mampu meminimasi biaya yang dikeluarkan selama kegiatan pengiriman produk berlangsung.
Menurut  (Nasution,  2004),  transportasi  diartikan  sebagai  pemindahan  barang dan  manusia  dari  tempat  asal  ke  tempat  tujuan.  Proses  transportasi  merupakan gerakan  dari  tempat  asal,  dari  mana  kegiatan  angkutan  dimulai,  ke  tempat  tujuan, kemana kegiatan pengangkutan diakhiri (Chopra dkk, 2002).
VRP  ( Vehicle  Routing  Problem )  merupakan  penentuan  sejumlah  rute  untuk sekumpulan kendaraan yang harus dilayani sejumlah pemberhentian (node) 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  jumlah  permintaan tunggal yang melebihi kapasitas kendaraan.
Saving  Matrix merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk menjadwalkan sejumlah terbatas kendaraan dari suatu fasilitas dan jumlah kendaraan dalam  armada  ini  dibatasi  dan  mereka  mempunyai  kapasitas  maksimum  yang
berlainan.  Tujuan  dari  metode  ini  adalah  untuk  memilih  penugasan  kendaraan  dan routing sebaik mungkin Bowersox (2002).
Ada beberapa metode/prosedur penentuan urutan customer dalam satu rute : 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.  Abdi  (2011)  melakukan  penentuan  jalur transportasi  terpendek pada pengiriman  air bersih PDAM,  menggunakan metode Farhtest  Insert ini  dapat  menghasilkan  rute  kendaraan  pada  costumer  terpilih berdasarkan costumer yang memiliki jarak terjauh.

## 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.  Pada  penelitian  Abdi  (2011)  dalam penentuan  jalur  transportasi  terpendek  pada  pengiriman  air  bersih  PDAM, menggunakan metode Nearest Insert ini dapat menghasilkan rute kendaraan pada costumer terpilih berdasarkan costumer yang memiliki jarak terdekat.

## 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.    Saputro  (2009)  dalam  penentuan  jalur  transportasi terpendek  pada  pengiriman  Pupuk,  menggunakan  metode Nearest  Neighbour ini dapat menghasilkan rute kendaraan pada costumer terpilih berdasarkan costumer terdekat.

## METODOLOGI PENELITIAN
Ada beberapa hal yang dilakukan dalam penelitian kali ini. Selanjutnya, agar metode  ini  dapat  dilaksanakan  dengan  relative  mudah  dan  terarah  dibutuhkan  suatu desain  yang sesuai dengan metodenya. Ada beberapa langkah  yang dilakukan dalam metode  penelitian  ini  yaitu  survey  perusahaan  dan  identifikasi  masalah,  perumusan masalah,  pengumpulan  data,  penjadwalan  kendaraan  menggunakan  Saving  Matrik, penentuan  urutan  distributor  menggunakan  perbandingan  metode Nearest Neighbour,Nearest  Insertion  dan  Farthest  Insertion ,  penentuan  rute  terpilih,  analisa dan pembahasan serta yang terakhir kesimpulan.
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang berkaitan dengan jalur distribusi seperti data historis permintaan, data rute kendaraan, jumlah  dan  jenis  kendaraan.  Sedangkan  data  yang  berkaitan  dengan  biaya  distribusi seperti biaya perjalanan dan biaya tenaga kerja. Untuk lebih jelasnya, gambar berikut menunjukkan urutan pengerjaan dalam penelitian ini:

## DATA Pengolahan biaya distribusi perusahaan
Data  permintaan  produk  pada  gudang  pusat  yang  diperoleh  dari  perusahaan pada periode 2010, seperti terlihat pada tabel 1.

## Tabel 1 Permintaan Produk pada gudang pusat
Bulan HCl NaOH H2SO4 Januari 113840 46080 17425 Februari 121145 45800 20080 Maret 141845 46275 24385 April 128075 51650 28435 Mei 147085 51140 18455 Juni 149465 47410 27360 Juli 130055 35835 24120 Agustus 130085 50060 27460 September 124500 37380 13110 Oktober 103530 38985 25175 November 125410 22845 22845 Desember 95405 25445 25445
Data  biaya  simpan  terhadap  seluruh  produk  per  tahun  seperti  tampak  pada tabel 2. Sedangkan untuk biaya pengiriman masing-masing kendaraan per pengiriman PP (pulang-pergi) diuraikan pada tabel 3.

## Tabel 2 Biaya Simpan per produk per tahun
No Nama Produk Harga Produk per Kg Nilai persentase biaya simpan per tahun 1 H2SO4 Rp 2.100,00 Rp 8,82 2 HCl Rp 2.300,00 Rp 9,66 3 NaOH Rp 3.800,00 Rp 15,96 Total Biaya simpan Rp 34,44 Tabel 3 Rincian biaya kendaraan jenis truk RINCIAN BIAYA Telepon Berkas Order dan nota pengiriman Bensin Biaya bongkar muat TOTAL Jababeka 3000 2000 5000 5000 10000 Hyundai/Ejip 3000 2000 10000 5000 20000 MM2100 3000 2000 20000 5000 30000 KARAWANG 5000 2000 38000 5000 50000 Purwakarta 7000 2000 116000 5000 130000 SR. Cipta 7000 2000 101000 5000 120000 Bekasi 3000 2000 40000 5000 50000 Cileungsi 5000 2000 63000 5000 75000 Pl. Gadung 5000 2000 63000 5000 75000 Jakarta 5000 2000 88000 5000 100000 Tangerang 7000 2000 136000 5000 150000 Citeureup 3000 2000 75000 5000 85000 Jt. Asih 3000 2000 60000 5000 70000 Cikampek 5000 2000 73000 5000 85000 *satuan dalam rupiah
Perhitungan  biaya  total  pengiriman  per  tahun  untuk  truk  dengan  jumlah frekuensi  kirim  dikalikan  dengan  biaya  pengiriman  sebagai  contoh  perhitungan  dari wilayah jababeka total Biaya (Jababeka) = 68 x Rp 10.000,- = Rp. 680.000,-. Rincian biaya pengiriman truk dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Biaya pengiriman kendaraan truk 2010
Tujuan Frekuensi Kirim  Biaya pengiriman Total Biaya Jababeka 68 Rp    10.000,- Rp      680.000,- Kaw. Hyundai/Ejip 169 Rp    20.000,- Rp   3.380.000,- Kaw. MM2100 150 Rp    30.000,- Rp   4.500.000,- Karawang 160 Rp    50.000,- Rp   8.000.000,- Kaw. Sr Cipta 64 Rp  120.000,- Rp   7.680.000,- Bekasi 45 Rp    50.000,- Rp   2.250.000,- Cileungsi 34 Rp    75.000,- Rp   2.550.000,- Pl. Gadung 15 Rp    75.000,- Rp   1.125.000,- Jakarta 14 Rp  100.000,- Rp   1.400.000,- Tangerang 8 Rp  150.000,- Rp   1.200.000,- Cikampek 21 Rp    85.000,- Rp   1.785.000,- Purwakarta 8 Rp  130.000,- Rp   1.040.000,- Jt. Asih 3 Rp    70.000,- Rp      210.000,- TOTAL 759 Rp. 35.800.000,-
Perhitungan  biaya  total  pengiriman  per  tahun  untuk pick  up dengan  jumlah frekuensi  kirim  dikalikan  dengan  biaya  pengiriman  sebagai  contoh  perhitungan  dari wilayah  jababeka  total  biaya  (Jababeka)  =  8  x  Rp  10.000,-  =  Rp.  80.000,-.  Berikut rincian biaya pengiriman pick up:
Sehingga perhitungan biaya total pengiriman sebagai berikut:
Biaya Total Pengiriman
= Total biaya Truck  + Total biaya Pick Up = Rp. 35.800.000,- + Rp. 7.570.000,- = Rp. 43.370.000,-
Dengan demikian, telah didapat semua biaya yang telah dikeluarkan selama 1 tahun  periode  januari–desember  2010  dari  perhitungan  total  biaya  simpan keseluruhan ditambah dengan dengan Biaya pengiriman PP (pulang-pergi) kendaraan angkut, sebagai berikut:
Total Biaya Distribusi = Total Biaya simpan + Biaya Pengiriman = Rp  25.318.945,26 + Rp  43.370.000,- = Rp  68.688.945,26

## Pengolahan biaya distribusi Distribution Requirement Planning
Dari  data-data  dan  perhitungan  biaya  distribusi  perusahaan  diatas,  kemudian dicari  metode  peramalan  terpilih  menggunakan software  WinQSB  versi  2.00 .  Data yang diperoleh ditunjukkan pada tabel 6.
Model  untuk  pengambilan  keputusan  jumlah lot  size biasa  disebut lot  sizing models .  Terdapat  banyak  model  lot  sizing  dan  dapat  dibagi  menjadi  dua  kategori yaitu:
1. Static  lot  sizing ,  digunakan  untuk  menentukan  lot  size  dimana  permintaan sepanjang horizon perencanaan konstan
2. Dynamic  lot  sizing ,  digunakan  untuk  menentukan  lot  size  dimana  permintaan sepanjang horizon tidak konstan. Diasumsikan permintaan diketahui dengan pasti, dan biasa disebut lumpy .

## Tabel 6. Hasil peramalan terpilih AES untuk produk HCl tiap wilayah
GDG J bbk Hy u/E J P MM 2 10 0 KR WG PWK RT BKS CLS I CTRP PL. G D J KT TGRNG J T. ASH CK P Bulan Jan 0  53700  37230  3530  10000  6210  950  45 675  1500 0 0 0 Feb 11560  37860  37527  3612  8000  7350  900 0  15000  1260 0 0 0 Mar 8752  46024  48170  4093  10000  7402  6200 0  5559  936 0  300  3000 Apr 8090  49130  45547  4031  10000  7272  6000 0  7360  948 0 0  3018 Juni 17362  55750  46077  3560  10000  6757  5850 0 255  1035  246 0  3000 Juli 21500  55050  42296  4185  10000  6506  4830 0 0  1084 0 60  6000 Agst 17500  54420  37715  4188  10000  6305  3768 0  1635  1400 60 96  4470 Sept 10000  51036  27150  3900  10000  5400  4913 0  1212  1520 0  197  3300 Okt 10600  47500  26583  2750 0  4230  3742 0  1035  1832 0 0  3326 Nov 11816  43900  30426  3960  7200 620  4383  30  1260  1866 0 0  2150 Des 11816  43900  30426  3960  7200 620  4383  30  1260  1866 0 0  2150
Berikut rumus Peterson-Silver (Sipper dkk, 1997):
V = ∑ ∑
…. (1)
dimana:
V = variansi permintaan HCl . D t = permintaan diskrit  tiap periode. n   = panjang horizon.
Peterson-Silver  mengajukan  penentuan  pola  permintaan  dengan  aturan sebagai berikut:
- Bila V < 0,25 , gunakan model EOQ dengan D sebagai estimasi permintaan
- Bila V ≥ 0,25 , gunakan metode DLS
Dimana diperoleh nilai V sebesar:
V = - 1  = 0,015246 < 0,025
Mengetahui  jumlah  permintaan  diatas,  maka  akan  dihitung  EOQ  dan safety stock masing-masing  produk,  dimana safety  stock menurut  Assauri  (2004)  adalah persediaan  tambahan  yang  diadakan  untuk  melindungi  atau  menjaga  kemungkinan terjadi  kekurangan  bahan  ( stockout ),  Sedangkan  pengertian  menurut  Zulfikarijah (2005), safety  stock merupakan  persediaan  yang  digunakan  dengan  tujuan  supaya tidak  terjadi stockout (kehabisan stock ).  EOQ  adalah  ukuran  dari  sebuah  order  yang meminimumkan total biaya persediaan (Tersine, 2004). Dengan rumus EOQ berikut:
Q* = = …. (2)
dimana:
R = permintaan tahunan dalam unit P = biaya pembeliaan dari sebuah item C = biaya pemesanan tiap kali pesan H = biaya penyimpanan per unit per tahun Q = ukuran lot atau besarnya order dalam unit F = fraksi biaya penyimpanan
Q* = , = 4976 Kg Sedangkan, rumus Safety stock yang digunakan sebagai berikut: SS = z x s …. (3)
dimana:
SS = safety stock yang disediakan untuk menghadapi ketidakpastian permintaan z = nilai service level pada tabel distribusi normal s = standar deviasi permintaan SS = σ x Zα = 5489.98 x 1,65 = 9058
Sehingga  didapat  nilai  keseluruhan  SS  dan  EOQ  dari  produk  seperti  pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai Safety Stock dan EOQ keseluruhan produk Produk Wilayah Safety Stock Economic Order Quantity SS (Kg) EOQ (Kg) HCl Jababeka 9058 4976 Kaw. Hyundai/Ejip 9334 14169 Kaw. MM2100 13049 15365 Karawang 662 6274 Purwakarta 4820 15155 Bekasi 4039 7536 Pl. Gadung 7254 6804 Cileungsi 3138 8270 Citeureup 27 392 Cikampek 2736 7000 Jakarta 597 5298 Jt. Asih 162 888 Tangerang 175 1252 Nilai EOQ dan Safety  Stock telah  didapat,  maka  selanjutnya  adalah menghitung  nilai  biaya  simpan  dan  pengiriman  dengan  tabel  logika  DRP.  Langkah- langkah menghitung tabel logika dasar DRP adalah sebagai berikut (Tersine, 1994):
1. Tentukan Gross  Requirement (kebutuhan  kotor)  yang  diperoleh  dari  hasil Forecasting .
2. Hitung Net Requirement (kebutuhan bersih). Berikut rumus dalam periode n: Net Requirement = ( Gross Requirment + Safety Stock ) – ( Schedule Receipt +
Project on Hand periode sebelumnya ).
Net  Requirement tersebut  mengidentifikasi  level  persediaan Gross  Requirement terpenuhi.  Nilai Net  Requirement yang  dicatat  ( recorded )  adalah  nilai  yang bernilai positif.
3. Tentukan Planned Order Receipt sejumlah Net Requirement tersebut  (ukuran lot tertentu) pada periode tersebut.
4. Hitung Projected On Hand pada periode n tersebut:
Project On Hand = ( Project On Hand periode sebelumnya + Schedule Receipt +
Planned Order Receipt ).
5. Tentukan  hari  dimana  harus  melakukan  pemesanan  tersebut  ( Planned  Order Release ) dengan mengurangkan hari terjadwalnya Planned Order Receipt dengan Lead Time .
Ikfan & Masudin/Penentuan Rute Transportasi ……………. /JITI, 12(2), Des 2013, pp. (165-178)
Untuk mengetahui perhitungan biaya pengiriman dan biaya simpan, disajikan tabel logika DRP seperti pada tabel 8.
Tabel 8. Logika DRP produk HCl wilayah Jababeka
Periode PD 1 2 3 4 … 12 Jumlah PO release Frekuensi kirim Jumlah POH Gross Requirement 0 11560  8752 8090 …  11816
144304 38 132124 SR … Project On Hand 10000  10000 8392 9592  11454  …  10808 Net Requirements 10618  9418 7556 … 8202 POReceipt 9952 9952 9952 … 9952 PORelease 9952 9952 9952  14928  …
Perhitungan biaya simpan didapat dari jumlah Project on Hand selama 1 tahun dan dikalikan dengan biaya simpan produk yang tertera pada tabel 8. Berikut contoh perhitungan biaya simpan produk HCl wilayah Jababeka = 132124 Kg x Rp 9,66 = Rp1,276,317.84.
Untuk  mengetahui  jumlah  kendaraan  yang  digunakan  Jumlah  POrelease dibagi dengan kapasitas angkut truk, yaitu:
= 144.304 kg / 3850 kg = 37,48 truk.
Jumlah  kendaraan  dibulatkan  menjadi  38  truk.  Frekuensi  kirim  dari keseluruhan  produk  mencapai  620  selama  1  tahun,  maka  biaya  pengiriman  yang didapat jumlah kendaraan dikalikan dengan biaya transportasi tujuan Jababeka, yaitu:
= 38 truk x Rp 10.000,- = Rp 380.000,-.
Perhitungan  biaya  secara  keseluruhan  dari  tabel  logika  DRP  didapat  hasil tabel biaya distribusi DRP, seperti pada tabel 9.
Tabel 9. Total biaya distribusi metode DRP keseluruhan produk
Produk Wilayah
Total Biaya Simpan Total Biaya
Pengiriman HCl Jababeka Rp    1.276.317,84 Rp       380.000,00 Kaw. Hyundai/Ejip Rp    2.363.077,50 Rp    2.880.000,00 Kaw. MM2100 Rp    2.954.317,80 Rp    3.480.000,00 Karawang Rp       446.108,46 Rp       600.000,00 Purwakarta Rp    1.348.053,00 Rp    3.640.000,00 Bekasi Rp       957.653,76 Rp       900.000,00 Pl. Gadung Rp    1.239.155,82 Rp       825.000,00 Cileungsi Rp       934.730,58 Rp    1.190.000,00 Citeureup Rp         39.354,84 Rp         80.000,00 Cikampek Rp       678.711,60 Rp       825.000,00 Jakarta Rp       414.674,82 Rp       600.000,00 Jt. Asih Rp         73.725,12 Rp         60.000,00 Tangerang Rp       118.740,72 Rp       150.000,00 TOTAL Rp  12.844.621,86 Rp  15.610.000,00 GRAND TOTAL Rp  22.898.919,18 Rp  25.355.000,00
Setelah  biaya  distribusi  didapat  menggunakan  metode  DRP,  langkah selanjutnya  mengoptimalkan  rute  yang  dilalui  kendaraan  perusahaan  dengan  data seperti pada tabel 10.
Tabel 10 Koordinat lokasi distribusi Kode Lokasi KOORDINAT X Y A Warehouse pusat 17,3 8,2 B Bekasi 12,1 10,9 C Tangerang 0 12,7 D Cikampek 27,2 6,1 E Purwakarta 26,6 0 F Jakarta 7,7 12,8 G Citeureup 8,6 3 H Kaw. Ejip/Hyundai 16,8 8,4 I Pl. Gadung 9 12,6 J Karawang 23,1 7,6 K Cileungsi 10,8 5 L Kaw. MM2100 14,7 8,9 M Kaw. Surya Cipta 24,2 7,3 N Jati Asih 11,8 11 O Jababeka 17 8,5
Rute perusahaan yang sudah ada dalam perusahaan akan menjadi pembanding meminumkan  rute  tempuh  menggunakan  metode Saving  Matriks .  Daftar  rute perusahaan secara berkala di tahun 2010, seperti pada table 11.
Cara  menghitung  jarak  pada  masing-masing  lokasi  terhadap  gudang  pusat sebagai berikut sesuai dengan persamaan :
D(0,0) = (x − x ) + (y − y ) …. (4)
D(Gdg,Jababeka) = (17.3 − 17) + (8.2 − 8.5) = 0.4

## Tabel 11. Matriks Jarak
No LOKASI Gdg 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Gudang 0 1 Jababeka 0 ,4 0 2 Hyundai/Ejip 0 ,5 0 ,2 0 3 MM2100 2 ,7 2 ,3 2 ,2 0 4 Karawang 5,8 6,2 6,4 8,5 0 5 Purwakarta 12,4 12,8 12,9 14,9 8 ,4 0 6 Bekasi 5 ,9 5 ,5 5 ,3 3 ,3 1 1 ,5 1 8 ,1 0 7 Cileungsi 7 ,2 7 ,1 6 ,9 5 ,5 1 2 ,6 1 6 ,6 6 ,0 0 8 Citeureup 1 0 ,1 1 0 ,0 9,8 8,5 1 5 ,2 1 8 ,2 8,6 3,0 0 9 Pl. Gadung 9,4 9,0 8,9 6,8 1 5 ,0 2 1 ,6 3,5 7,8 9,6 0 10 Jakarta 1 0 ,6 1 0 ,2 1 0 ,1 8 ,0 1 6 ,3 2 2 ,8 4 ,8 8 ,4 9 ,8 1 ,3 0 11 Tangerang 17,9 17,5 17,3 15,2 23,7 29,5 12,2 13,3 13,0 9 ,0 6 ,7 0 12 Sr. Cipta 7,0 7,3 7,5 9,6 1,1 7,7 1 2 ,6 1 3 ,6 1 6 ,2 1 6 ,1 1 8 ,3 2 4 ,8 0 13 Jt Asih 6 ,2 5 ,8 5 ,6 3 ,6 1 1,8 1 8,4 0 ,3 6 ,1 8 ,6 3 ,2 5 ,4 1 1,9 1 2,9 0 14 Cikampek 10,1 10,5 10,7 12,8 4 ,4 6 ,1 15,8 16,4 18,9 19,3 21,6 28,0 3 ,2 16,2 0
Setelah  dilakukan  perhitungan  nilai  matrik  jarak  diatas  langkah  selanjutnya adalah menghitung matrik penghematan ( Saving  Matriks ). Berikut  salah satu contoh perhitungan  matrik  penghematan  pada  bulan  januari  untuk  ketiga  produk  setelah dilakukannya penerapan Metode DRP pada pengiriman barang sebagai berikut sesuai dengan persamaan:
S(x,y) = D(W,x) + D(w,Y) – D(x,y)                                               …. (5) S(Jababeka,Hyundai/Ejip) = D(0.4) + D(0.5) – D(0.2) = 0.74

## Tabel 12 Matriks penghematan bulan januari 2010 setelah penerapan DRP
No Lokasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1 Jababeka 0
2 Ejip/Hyundai 0, 74 0 3 MM2100 0 ,78 1 ,07 0 4 Karawang 0 ,06 -0, 02 0 ,02 0 5 Purwakarta -0, 02 -0, 01 0 ,24 9 ,86 0 6 Bekasi 0 ,80 1 ,04 5 ,28 0 ,17 0 ,12 0 7 Cileungsi 0 ,53 0 ,85 4 ,43 0 ,47 3 ,07 7 ,1 0 8 Citeureup 0 ,50 0 ,82 4 ,35 0 ,72 4 ,29 7 ,4 1 4 ,4 0
9 Pl Gadung 0 ,80 1 ,04 5 ,30 0 ,23 0 ,15 1 1,8 8, 8 9, 9 0 10
Jakarta 0 ,80 1 ,04 5 ,33 0 ,19 0 ,22 1 1 ,8 9 ,5 1 0 ,9 1 8 ,7 0
11 Tangerang 0 ,76 1 ,03 5 ,39 0 ,02 0 ,80 1 1,5 1 1,8 1 5,0 1 8,3 2 1,8 0 12 Sr. Cipta 0 ,06 -0 ,02 0 ,02 1 1 ,6 2 1 1 ,6 7 0 ,2 0 ,6 0 ,9 0 ,3 1 ,5 0 ,0 0 13 Jt Asih
0 ,80 1 ,04 5 ,29 0 ,17 0 ,13 1 1,8 7, 3 7, 7 1 2,3 1 3,6 1 2,1 0, 2 0
14 Cikampek 0 ,04 -0 ,03 0 ,01 11 ,5 5 16 ,3 9 0 ,2 0 ,9 1 ,4 0 ,2 1 ,4 6 ,4 1 3 ,8 0 ,1 0
Metode yang digunakan untuk mengurutkan tujuan pada masing – masing rute agar lebih spesifik adalah Metode Nearest Neightbor .
Tabel 13 Rute dan total jarak bulan januari 2010 metode Nearest Neightbor No. Rute Rute Total Jarak (Kg) Kendaraan 1 G-13-9-10-11-8-7-12-14-5-G 82.9 TRUCK 2 G-1-3-6-G 11.9 TRUCK 3 G-2-G 1.1 TRUCK 4 G-4-G 117. PICK UP TOTAL JARAK 107.5
Maka  tabel  rute  distribusi  setelah  penerapan  saving  matrix  dapat  disajikan selama periode 2010 sebagai berikut:
Tabel 14 Perbadingan total Rute Perusahaan Total Jarak 945,6 Saving Matrix Total Jarak 769,7

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  menghitung  2  metode  yang  berbeda  yakni  metode  perusahaan  dan metode  DRP  didapat  nilai  yang  berbeda,  dimana  nilai  biaya  distribusi  metode perusahaan  sebesar  Rp  68.688.945,26  lebih  besar  daripada  nilai  biaya  distribusi metode  DRP  sebesar  Rp  48.253.919,18  dengan  selisih  Rp  20.435.026,08.  Jika dihitung dalam persentase, penurunan yang terjadi adalah:
. . , – . . , . . , x 100% = 29.75%
Sehingga  metode  DRP  dapat  dipilih  sebagai  metode  terpilih  untuk perencanaan dan penjadwalan distribusi produk HCl, H2SO4, dan NaOH ke wilayah- wilayah pulau jawa.
Dengan  telah  menghitung  2  metode  yang  berbeda  yakni  metode  perusahaan dan  metode Saving  Matrix didapat  nilai  jarak  yang  berbeda,  dimana  jarak  tempuh metode  perusahaan  sebesar  957,36  lebih  besar  daripada  nilai  jarak  tempuh  metode Saving  Matrix sebesar  769,7  dengan  selisih  187,66.  Jika  dihitung  dalam  persentase, penurunan yang terjadi adalah:
. . . x 100% = 19,60%
Sehingga  metode Saving  Matrix dapat  digunakan  sebagai  metode  untuk penentuan  rute  distribusi  yang  dilaluii  produk  HCl,  H2SO4,  dan  NaOH  ke  wilayah- wilayah Pulau Jawa.

## Hasil peramalan per produk & verifikasi peramalan terpilih
Dengan peramalan terpilih yang sudah ditetapkan berdasarkan nilai kesalahan terkecil,  metode  peramalan  AES  untuk  mewakili  ramalan  dari  produk  HCl  dan H2SO4  sedangkan  metode  peramalan  SEST  mewakili  peramalan  produk  NaOH. berdasarkan  grafik  peramalan vs  data aktual  dapat dilihat untuk  produk HCl  dengan persentase  kesalahan  sebesar  9,04%,  NaOH  sebesar  11,34%,  dan  H2SO4  sebesar 18,56%l.  Sehingga  peramalan  ini  cukup  valid  untuk  digunakan  sebagaimana  nilai error  yang  telah  diverifikasi  dapat  dikontrol  melalui  grafik Moving  Range  Chart (MRC).  Persentase  error  ini  pun  didapat  melalui  faktor  internal  dan  eksternal perusahaan  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  peramalan  seperti  mudahnya  produksi barang,  faktor  finansial  perusahaan,  pesaing  perusahaan  yang  semakin  banyak  dan bertambahnya  target  pasar.  Dengan  demikian  perusahaan  dapat  mempertimbangkan penyimpangan  error  yang  dialami  oleh  metode  peramalan  untuk  mengontrol persediaan dan kapasitas untuk tahun kedepan.
Hasil Penerapan Distribution Requirement Planning (DRP)
Terdapat  2  (dua)  hal  yang  dapat  dianalisis  dari  penerapan Distribution Requirement Planning (DRP), yaitu:
1. Penerapan Safety Stock dan Economic Order Quantity .
Dengan telah dilakukannya penelitian distribusi menggunakan DRP, penumpukan persediaan  pada  gudang  yang  sangat  beresiko  menyebabkan  barang  rusak  dapat diminimalisasikan  dengan  meninjau  biaya  simpan  yang  timbul  dari  perusahaan sebesar Rp 25.318.945,- sedangkan biaya simpan dengan metode DRP sebesar Rp 22.898.919,-.  Dengan  kata  lain  metode  ini  sangat  efektif  untuk  menjaga  kualitas dan  penanganan  persediaan  dengan  penurunan  biaya  sebesar  9,56%  yang
mengindikasikan  bahwa  penyimpanan  barang  dapat  dikurangi  dari  biasanya sehingga  tidak  terjadinya  penumpukan  pada  gudang  yang  berakibat  tinggi  biaya simpan  dan  kemungkinan  terjadinya  kerusakan  semakin  besar.  Jika  perusahaan tidak  memperhitungkan  safety  stock  maka  stockout  tidak  akan  terhindarkan  dan penambahan biaya penyimpanan pun akan merugikan perusahaan.  Namun, salah satu  dari  penerapan  safety  stock  akan  sangat  berguna  jika  terjadi  lonjakan permintaan  yang  nantinya  persediaan  pemganan  tersebut  akan  menutupi permintaan  yang  ada  bagi  perusahaan.  PT.  Senatama  Laboranusa  untuk menentukan  order  quantity  menggunakan  metode  lot  for  lot  yaitu  jumlah  yang dipesan  sama  dengan  jumlah  yang  dibutuhkan  (  jumlah  pesan  =  jumlah dibutuhkan).  Lot  for  lot  cenderung  akan  meminumkan  biaya  persediaan  dan memaksa  menambah  biaya  transportasi  karena  sifatnya  harus  segera  dikirim (urgent).  Maka  dari  itu  bahwa  persentase  terbesar  biaya  distribusi  adalah  biaya transportasi.  Dengan  metode  EOQ,  perusahaan  dapat  meminumkan  biaya transportasi  dan  mengoptimasikan  penyebaran  nilai  persediaan  dimana  nilai persediaan yang kurang dapat menjadi target pasar bagi perusahaan. Selain untuk menghemat biaya yang timbul karena metode lot for lot tersebut, perusahaan bisa melihat dan fokus membagi penjualan merata ke setiap pangsa pasar yang ada.
2. Perbandingan frekuensi kendaraan sesudah dan sebelum penerapan DRP. Frekuensi  kendaraan  pengiriman  menggunakan  DRP  menjadi  lebih  sedikit dibanding  sebelumnya yakni 925 frekunesi kendaraan sebelumnnya menjadi 620 frekuensi  kendaraan dengan begitu  perusahaan dapat  menekan biaya transportasi khususnya  sekecil  mungkin.  Persentase  biaya  penurunan  yang  terjadi  dalam  1 tahun setelah penerapan DRP sebanyak 32,97%.
Penerapan Rute menggunakan Saving Matrix setelah metode DRP
Setelah dilakukannya perhitungan rute metode Saving Matrix dapat diketahui nantinya  oleh  perusahaan  alat  transportasi  mana  yang  akan  digunakan  berdasarkan penghematan  terbesar.  Seperti  halnya  pada  Truk  1  akan  dimaksimalkan  terlebih dahulu  daya  muat  barangnya  ke  berbagai  wilayah,  dengan  begitu  persentase pengiriman untuk truk 1 akan jauh lebih sering dibandingkan dengan kendaraan yang lain.  Dimana  nantinya  pembagian  rute  pengiriman  selanjutnya  menggunakan kendaraan yang lain akan semakin sedikit rute yang dikunjungi dan lebih teratur. Rute pengiriman searah atau letaknya saling berdekatan digabung dan dirancang agar dapat menghemat  biaya  dan  jarak  tempuh.  Perusahaan  juga  harus  memperhatikan  kondisi dan  jumlah  kendaraan  transportasi  yang  digunakan  agar  tidak  terjadinya keterlambatan pengiriman. Dengan menggunakan metode saving matrix jarak tempuh yang  dihasilkan  769,7  sedangkan  jarak  tempuh  yang  dialami  perusahaan  sebanyak 957,36.  Dengan  begitu  penurunan  jarak  tempuh  yang  dihasilkan  19,60%  bisa membantu perusahaan dalam mengoptimalkan jarak tempuh yang dilalui perusahaan.

## KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  menggunakan  metode  DRP  (Distribution Requirement Planning dan Pengoptimalan rute yang dilalui kendaraan  menggunakan metode Saving Matriks dapat disimpulkan bahwa :
1. Setelah  dilakukan  penjadwalan  ulang  dengan  metode  DRP  (Distribution Requirement Planning) adanya penurunan pada biaya distribusi sebesar 29,75%
Ikfan & Masudin/Penentuan Rute Transportasi ……………. /JITI, 12(2), Des 2013, pp. (165-178)
2. Metode  Saving  Matrix  dapat  mengoptimalan  rute  yang  dilalui  kendaraan pengiriman sebesar 769,7 x 5 Km = 3848,5 Km per tahun. Sedangkan perusahaan 957,36  x  5  Km  =  4786,8  Km  per  tahun.  Dengan  demikian,  selisih  jarak  yang dihasilkan 938,3 Km.

## Daftar Pustaka
Baroto, T. 2002. Perencanaan Pengendalian Produksi . Jakarta : Ghalia Indonesia.
Bowersox,  D.J.  2002. Manajemen  Logistik:  Integrasi  Sistem-Sistem  Manajemen Distribusi  Fisik  dan  Manajemen  Material .  Edisi  Ketiga.  Jakarta:  PT.  Bumi Aksara.
Choppra,  S.;  Meindl,  P.  2002. Supply  Chain  Management:  Strategy,  Planning  and Operation .  First Edition. USA: Prentice Hall International, Inc. Hugos,  M.  2003. Essentials  Of  Supply  Chain  Management .  First  Edition.  Publisher Wiley.
Nasution, M.N. 2004. Manajemen Transportasi . Jakarta: Galia Indonesia. Render,  B.;  Heyzer,  J.  2004. Prinsip-prinsip  Managemen  Operasi .  Yogyakarta:
BPFE.
Salim, A. 1998. Manajemen Transportasi . Jakarta: Rajawali Press. Darmawan, A. 2011. Penentuan Rute Terpendek Pada Pengiriman Air Bersih dengan Menggunakan Metode Optimal . PKN. FT-UMM, Malang. Saputro,  T.  2009. Penentuan  Rute  Pengiriman  Pupuk  Za  dari  Gudang  Pusat  ke Gudang  Penyangga  dengan  Menggunakan  Metode  Saving  Matriks .  PKN.  FT- UMM, Malang.