## PERBAIKAN SISTEM DISTRIBUSI DAN TRANSPORTASI DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING (DRP) DAN ALGORITMA DJIKSTRA (STUDI KASUS :  DEPOT PERTAMINA TASIKMALAYA)
Sumiharni Batubara 1 , Rahmi Maulidya 2 , Irma Kusumaningrum 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, FTI, Universitas Trisakti

## ABSTRACT
The  competition  in  petroleum  industry  to  meet  customer  requirements  is  very  tight. Companies that are able to survive are a company that can meet consumer demand in a timely manner. Companies must pay attention to the smoothness of its distribution system so as to meet consumer  demand  for  continuous  and  timely.  The  problems  frequently  encountered  by  the Petroleum Industry are a delay in delivery of fuel from depots to filling stations are located in the region such coverage Depot. This is caused by a number of previously unknown oil demands, the limited number of tank cars for  fuel and lack of accuracy, adequacy determination of delivery routes  fuel  from  depots  to  retail  outlets.  This  paper  is  intended  to  help  the  Oil  Industry  to determine the fuel distribution system and the determination of delivery  routes  with the aim of minimizing shipping costs and delivery schedules to determine fuel from depots to retail outlets. The method used in this study is the Distribution Requirements Planning (DRP) to determine how the  delivery  of  fuel  from  depots  to  retail  outlets  each  with  respect  to  the  amount  of  the  daily requirement of each pump.
This research begins with forecasting demand for fuel at 81 gas stations for several future periods. Under the DRP method of forecasting at each gas station for one week ahead will be a need for fuel to be supplied by the Depot Tasikmalaya. So that the Depot can estimate the amount of  fuel  that  must  be  sent  to  each  retail  outlets  in  the  coming  period.  Furthermore  Djikstra algorithm used to determine fuel delivery routes from depots to retail outlets. The selected route is  a  route  with  a  shorter  distance  and  minimum  shipping  costs.  After  that  car  assignment scheduling done by using rule-based scheduling longest travel time (Longest Processing Time), to obtain the finish time of fuel delivery is almost the same on every car is assigned.
Use  of  the DRP  method,  assignment  and  scheduling  and  Djikstra  algorithm,  tank  car  is useful because it can estimate the needs of Tasikmalaya Depot gas station in the coming period so that the fuel supply depot in accordance with the requirements both in terms of quantity and time,  can determine  the  route  of  delivery  of  fuel  depots  to gas  stations  with  the  shipping costs more low-cost, timely delivery time and workload tank car that is almost the same.
Keywords: Forecasting, Distribution Requirements Planning (DRP), Djikstra algorithm, Longest Processing Time (LPT).
1. PENDAHULUAN 1
Industri perminyakan merupakan salah  satu  penggerak  utama  perekonomian dengan  persaingan  yang  semakin  ketat. Dimana  salah  satu  faktor  yang  harus diperhatikan untuk memenangkan persaingan  adalah proses distribusi. Faktor- faktor  yang  berpengaruh  dalam  kelancaran

## Korespondensi :
1 Sumiharni Batubara
suatu  proses  distribusi  antara  lain  sistim distribusi, penentuan rute distribusi dan alat transportasi.
Transportasi  mencerminkan  seberapa cepat  dan  seberapa  tepat  produk  dapat berpindah  dari  satu  tempat  ke  tempat  yang lain.  Ditujukan  sebagai time  in  transit ketepatan  waktu  dalam  pengangkutan  dan
E-mail : mimi@yahoo.com
ketepatan jasa ( consistency of service ). Jika suatu  produk  tidak  tersedia  pada  saat dibutuhkan akan terjadi kerugian yang tidak terhitung,  seperti  kehilangan  penjualan, ketidakpuasan konsumen, kehilangan kepercayaan  konsumen  dan  keterlambatan produksi.
Distribusi  melibatkan  perpindahan produk  jadi  untuk  memenuhi  kebutuhan konsumen. Sebuah produk ketika diproduksi berada  pada  satu  titik  yang  memiliki  nilai terendah  untuk  konsumen,  kecuali  jika
dipindahkan  pada  satu  titik  dimana  produk tersebut dapat berguna bagi konsumen.
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh Depot Pertamina Tasikmalaya adalah keterlambatan pengiriman BBM dari Depot Tasikmalaya  ke  SPBU.  Hal  ini  disebabkan oleh  jumlah  kebutuhan  BBM  pada  setiap SPBU  tidak  diketahui,  jumlah  mobil  tanki yang  terbatas.Bila  permasalahan  ini  tidak segera  diatasi  maka  akan  menimbulkan permasalahan yang lebih besar, karena pada tahun 2010 telah terjadi peningkatan jumlah SPBU dari 50 SPBU menjadi 81 SPBU.
PERTAMINA CILACAP DEPOT PERTAMINA TASIKMALAYA Pipa Mobil tanki Permintaan Nyata DEPOT PERTAMINA PADALARANG DEPOT PERTAMINA UJUNGBERUNG KONSUMEN WILAYAH KUNINGAN (3 SPBU)
WILAYAH KODYA TASIKMALAYA (24 SPBU) WILAYAH TASIKMALAYA (15 SPBU & 1 SPBT) WILAYAH CIAMIS (26 SPBU) WILAYAH BANJAR (6 SPBU) WILAYAH MAJALENGKA (5 SPBU) WILAYAH GARUT (3 SPBU & 1 SPBT)
WILAYAH CILACAP (1 SPBU)
Gambar 1. Pola Distribusi Depot Pertamina Tasikmalaya
Depot  Tasikmalaya  memiliki  kendali atas  81  SPBU  yang  tersebar  di  wilayah tersebut  dan  memiliki  mobil  tanki  22 armada.  Tujuan  penelitian  ini  adalah memperkirakan  kebutuhan  BBM  di  masing masing  SPBU,menentukan  rute  dan  jadwal pengiriman BBM dari Depot ke setiap SPBU yang dapat meminimasi ongkos pengiriman dan meratakan beban kerja mobil tanki.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Peramalan (Makridakis, 1999)
Peramalan  menggunakan  model Time  Series,  metode  kwantitatif  dengan memilih  metode  yang  sesuai  dengan  pola data,  yaitu  :  Moving  Average,  Exponential Smoothing  dan  Regresi  Linier.  Pemilihan metode  peramalan  menggunakan  MSE
(Mean  Square  Error)  dan  pengujian  hasil peramalan menggunakan Tracking Signal.

## 2.2. Distribution Requirement Planning (DRP)
Konsep Distribution  Requirement Planning  (DRP) menawarkan  alternatif dengan keuntungan mengembangkan penjadwalan,  seluruh  sumber  permintaan dapat  dijadikan  satu  atau  dikoordinasi. Distribusi  melibatkan  perpindahan  produk jadi untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Sebuah  produk  ketika  diproduksi  berada pada satu titik yang memiliki nilai terendah untuk  konsumen,  kecuali  jika  dipindahkan pada satu titik dimana produk tersebut dapat berguna bagi konsumen.
Industri  produk  jadi  memberikan form value utility (form added value) , maka
sistem distribusi memberikan time value dan place  value  utility (atau time  and  place added value ).  Kebanyakan,  produk  yang
dimaksudkan di sini adalah produk jadi yang disalurkan dari pabrik ke para pelanggan.
MDC RDC 200 RDC 300 RDC 100 LDC 101 LDC 102 LDC 301 LDC 302 LDC 303 LDC
201
LDC 202
LDC 203 LDC 204
Ket : MDC = master (central) distribution center ( pusat induk distribusi ) RDC = regional distribution center ( pusat distribusi regional ) LDC = local distribution center ( pusat distribusi lokal )
Gambar 2. Bagan Multi Tingkat dalam Jaringan Distribusi
Dalam  sistem  distribusi  bertingkat ganda,  kebutuhan  nyata  pelanggan  tidak langsung  diketahui  oleh  pabrik  pembuat produk,  tetapi  disalurkan  melalui  berbagai level  sistem  distribusi  tersebut.  Kalau menyangkut  waktu  yang  pendek,  maka perencanaan  dan  perhitungan  kebutuhan, pemesanan kembali dan sebagainya menjadi sangat  krusial.  Oleh  karena  itu  diperlukan metoda  perhitungan  yang  memadai  untuk pengendalian distribusi bertingkat ganda ini. Tujuan  dari  pengaturan  sistem  distribusi bertingkat  ganda  adalah  untuk  mengurangi biaya  angkutan  dan  memenuhi  kebutuhan pelanggan  yang  banyak  dan  berada  di berbagai tempat.
Suatu  sistem  distribusi  misalnya terdiri dari pusat distribusi sentral atau pusat induk  distribusi  dan  tiga  pusat  distribusi lokal yaitu A, B dan C. Perkiraan kebutuhan dari  produk  untuk  delapan  satuan  waktu adalah  seperti  tabel  1  berikut,  bersama dengan  data  mengenai  ukuran  atau  besaran lot, persediaan pengaman, waktu pemesanan,  dan  persediaan  di  tangan. Pertanyaannya  ialah  kapan  dan  berapa pemesanan  perlu  dilakukan  untuk  setiap pusat distribusi tersebut.
Baris  terakhir  adalah  jawaban  dari soal di atas, yaitu kapan dan berapa pesanan perlu dikeluarkan.
Tabel 1. Perkiraan Kebutuhan Produk pada Pusat A
Pusat A Persediaan Pengaman 30 Ukuran lot 120, Waktu pesan 1periode Periode PD 1 2 3 4 5 6 7 8 Kebutuhan kotor 30 30 30 30 30 30 30 30 Penerimaan terjadwal Proyeksi persediaan 70 40 130 100 70 40 130 100 70 Kebutuhan bersih 20 20 Penerimaan pesanan 120 120 Pengeluaran pesanan 120 120 2.3. Perhitungan Algoritma Djikstra Mengenai  algoritma  djikstra  sampai saat  ini,  sudah  banyak  algoritma  mencari lintasan  terpendek.  Algoritma  lintasan
terpendek (shortest path) yang paling terkenal adalah algoritma djikstra (penemunya, Edsger Wybe Djikstra). Algoritma Djikstra diterapkan untuk mencari  lintasan  terpendek  pada  graf berarah.  Namun,  algoritma  ini  tetap  benar untuk  graf  yang  tak-berarah.  Algoritma  ini menerapkan strategi greedy dalam pengerjaannya.  Penerapan  strategi  greedy dalam  algoritma  Djikstra  terlihat  pada deskripsi berikut:
Pada setiap langkah, ambil sisi yang berbobot  minimum  yang  menghubungkan sebuah  simpul  yang  telah  dipilih  dengan sebuah  simpul  lain  yang  belum  terpilih. Lintasan  dari  simpul  asal  ke  simpul  yang baru  haruslah  merupakan  lintasan  yang terpendek  diantara  semua  lintasannya  ke simpul-simpul yang belum terpilih [2] .
S  adalah  simpul  awal  dan  T  adalah simpul  akhir,  mencari  lintasan  terpendek (shortest path) antara simpul S dan simpul T. Langkah  –  langkah  algoritma  Djikstra sebagai berikut:
Langkah 1 .
Inisiasi  awal,  semua  simpul  dan  sisi belum ditandai. Isi semua nilai d(x) untuk x adalah setiap simpul pada graf dengan aturan sebagai  berikut.  Untuk  simpul  awal  S  yang merupakan  awal  titik  perjalanan shortest path kita  beri  nilai  d(S)  =  0,  untuk  simpul lain d(X) = ∞, X ≠ S. Kemudian ambil Y = S.
Langkah 2 .
Untuk  setiap  simpul  yang  belum ditandai,  definisikan  ulang  d(X)  dengan rumus berikut d(X) = Min{d(X), d(Y) + a(Y, X)}  (1)  dimana  Y  adalah  simpul  lain  yang dapat dikunjungi oleh X serta belum ditandai sebelumnya,  maksud  a(Y,  X)  adalah  bobot sisi yang dibentuk oleh simpul Y ke simpul X. Jika d(X) = ∞ untuk semua simpul yang belum ditandai, berhentilah karena tidak ada jalan  lagi  dari  simpul  S  ke  simpul  yang lainnya.  Jika  ada,  tandai  simpul  yang mempunyai  nilai  d(X)  terkecil,  juga  tandai simpul  yang  terbentuk  antara  simpul  S  ke simpul X tersebut. Kemudian kita ambil Y = X.
Langkah 3 .
Jika  simpul  akhir  T  sudah  ditandai berhentilah,  karena  lintasan  terpendek (shortest path) dari S ke T sudah ditemukan. Jika simpul T belum ditandai, ulangi langkah 2.  Untuk  kasus  dimana  terdapat  graf  yang mempunyai bobot negatif, pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik dengan salah satu bobot sisinya negatif
Tentukan  simpul  awal  adalah  simpul S dan simpul akhir adalah simpul T. Secara mudah  kita  dapat  melihat  bahwa  lintasan terpendek  yang  dapat  ditemukan  antara kedua  simpul  ini  adalah  (S,  A),  (A,  T) dimana panjang jalannya adalah 2 + (-2) = 0. Algoritma  Djikstra  pada  kasus  ini  akan terdapat kekeliruan, algoritma Djikstra akan mengambil  sisi  (S,  T)  yang  berjarak  1 sebagai  lintasan  terpendek  antara  simpul  S dan T.
2.4. Penjadwalan Waktu Tempuh
Terpendek
 Waktu tempuh rata-rata akan minimum bila  waktu  tempuh  SPBU  yang  akan dilalui oleh mobil tanki diurut menurut waktu tempuh terpendek, yaitu:
𝑡 [1] ≤ 𝑡 [2] ≤ ⋯ ≤ 𝑡 [𝑛−1] ≤ 𝑡 [𝑛] (1)
 Perhitungan  waktu  tempuh  rata  -  rata untuk n job adalah sbb :
𝐹 𝑠 ̅ = 1 𝑛 [𝑛𝑡 1 + (𝑛 − 1)𝑡 2 + ⋯ … + 2𝑡 [𝑛−1] + 𝑡 𝑛 (2)

## 2.5. Penjadwalan Waktu Tempuh Terpanjang
Algoritma meminimumkan waktu tempuh rata - rata dan waktu tempuh terpanjang pada mobil tanki.
 Urutan sesuai Waktu Tempuh Terpanjang
 Jadwalkan setiap rute ke mesin dengan beban minimum
 Ubah urutan jadwal yang dihasilkan mobil tanki, sesuai dengan Waktu
Tempuh Terpendek

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Menentukan data kebutuhan SPBU Menentukan pola peramalan permintaan SPBU Melakukan perhitungan MSE untuk setiap metode peramalan Menentukan Tracking signal dari MSE yang terkecil Menentukan metode terbaik berdasarkan Lolos tracking signal Melakukan peramalan menggunakan metode terbaik Menentukan input DRP dari peramalan metode terbaik -4<Tracking Signal<4 Lolos A Start Menentukan MSE terkecil berikutnya Tidak lolos Menggunakan regresi linier, regresi sikli, DMA, SMA, SES, DES berdasarkan pola siklis yang didapatkan Menentukan hasil peramalan DRP masing – masing SPBU menjadi input gross requirement pada masing – masing SPBU terhadap Depot A Menentukan rencana penerimaan (planned order shipment) berdasarkan kebutuhan di gross requirement sesuai hari gross requirement Menentukan Planned Order Release atau pemesanan sehari sebelum hari planned shipment Menentukan periode Gross Requirement pada Depot Pertamina Tasikmalaya berdasarkan periode pada Planned Order release atau pemesanan dari masing – masing SPBU Menentukan periode schedule receipt pada Depot Pertamina Tasikmalaya sesuai dengan periode gross requirement atau kebutuhan pada Depot Pertamina Tasikmalaya tersebut B Distribution Requirement Planning Peramalan Menentukan data kebutuhan SPBU hasil peramalan Melakukan pemisahan kebutuhan 8 KL, 16 KL dan sebagainya Menentukan rute berdasarkan kebutuhan Menentukan rute terpendek dengan menggunakan algoritma Djikstra Menentukan iterasi 0 yaitu depot Melakukan iterasi 1 yaitu rute terkecil dari Depot ke SPBU Melakukan iterasi 2 yaitu SPBU terpilih pada iterasi 1 ke SPBU berikutnya Menghitung jumlah jarak minimal dan biaya transportasi dari rute yang sudah terpilih Membandingkan jumlah jarak dari algoritma Djikstra dengan sistem saat ini B C Penentuan Rute Optimal Menentukan hasil penentuan rute terpendek Menentukan Rute terpendek dengan prioritas sesuai aturan waktu tempuh terpanjang Menentukan penjadwalan menurut aturan waktu tempuh terpanjang Menentukan penjadwalan menurut aturan waktu tempuh terpendek untuk meminimasi rata – rata waktu tempuhnya Menentukan waktu tempuh dan jumlah waktu tempuh berdasarkan waktu tempuh terpanjang Menentukan waktu tempuh dan jumlah waktu tempuh berdasarkan waktu tempuh terpendek Menentukan penjadwalan rute yang dilalui dan frekuensi pengiriman masing – masing truk metode waktu tempuh terpendek C End Melakukan perbandingan waktu tempuh terpanjang dan waktu tempuh terpendek Penjadwalan rute dan mobil tanki
Gambar 4. Diagram Alir Metodologi Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Peramalan Perkiraan kebutuhan BBM pada masing masing SPBU, diperoleh dengan
cara melakukan prosedur peramalan dengan hasil sebagai berikut :
Pada penelitian ini dikumpulkan data permintaan BBM Premium dan Solar pada 83 SPBU,untuk bulan September 2010 dan Oktober 2010. Contoh : SPBU 3444101
Gambar 5. Pola data permintaan BBM Premium pada SPBU 3444101
Memilih metode peramalan terbaik,dilakukan  dengan  cara  menghitung
MSE  pada  masing  masing  metode  yang digunakan.  Metode  dengan  nilai  MSE terkecil  merupakan    metode  yang  terpilih. Hasil  perhitungan  MSE  untuk  masing- masing metode yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 5. MSE Metode Peramalan pada SPBU 3444101 No Metode MSE 1 DES 0.2 85,071 2 DES 0.4 118,578 3 DES 0.8 318,861 4 DMA-2 170,483 5 DMA -5 85,955 6 DMA -9 80,896 7 Regresi Linier 66,716 Tabel 5. MSE Metode Peramalan pada SPBU 3444101 (lanjutan) No Metode MSE 8 SES 0.2 78,004 9 SES 0.4 82,353 10 SES 0.8 123,863 11 SMA -2 75,932 12 SMA-5 68,526 13 SMA-9 71,126 14 Regresi Siklis 61,515 Setelah menghitung nilai MSE
dilanjutkan dengan uji verifikasi menggunakan  Tracking  Signal  dimulai  dari metode  dengan  nilai  MSE  terkecil.  Jika pengujian  Tracking  Signal  berada  dalam batas  kontrol,  maka  metode  tersebut merupakan metode terpilih.
Hasil  pengujian  Tracking  Signal adalah metode Double Exponential Smoothing, dengan nilai parameter α=0,4.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 September 2010                         Oktober 2010

## Pola Pemesanan dan Pengiriman
Series1
Gambar 6. Hasil Pengujian Tracking Signal untuk metode DES, α =0,4
Tabel 6. Peramalan Kebutuhan BBM Premium pada SPBU 3444101 Hari Kebutuhan (kilo liter) Senin 10 Selasa 10,3 Rabu 10,6 Kamis 10,9 Jumat 11,2 Sabtu 11,4 Minggu 11,7 Tabel 7.  Peramalan Kebutuhan BBM Premium dan Solar untuk 81 SPBU Hari Kebutuhan Premium (kilo liter) Kebutuhan Solar (kilo liter) Senin 1022,4 511,7 Selasa 1091,6 532,2 Rabu 1160,8 552,7 Kamis 1229,7 572,9 Jumat 1298,7 593,1 Sabtu 1367,5 613,9 Minggu 1436,1 634,9 Peramalan  kebutuhan  BBM  Solar pada  masing  masing  SPBU,  menggunakan cara yang sama dengan peramalan kebutuhan BBM Premium.

## 4.2. Distribution Requirement Planning (DRP)
Hasil  matriks  DRP  ini  berupa perencanaan  kebutuhan  pada masing- masing  SPBU  yang  ada,  sehingga  Depot
Pertamina  Tasikmalaya  dapat  memenuhi semua  kebutuhan  SPBU.  Hasil  perhitungan peramalan  sesuai  dengan  kebutuhan  harian pada  masing-masing  SPBU,  menjadi  input untuk  membuat  matriks  DRP pada  masing- masing  SPBU.  Sebagai  keseluruhan,  Depot Pertamina  Tasikmalaya  dapat  melakukan perhitungan  kebutuhan  total  Bahan  Bakar Premium dan Solar pada semua SPBU yang berada  di  bawah  pengawasan  Depot Pertamina Tasikmalaya.
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 1 3 5 7 9 11131517192123252729313335373941434547495153555759 DES α = 0.4

## Tabel 8. DRP Bahan Bakar Premium di SPBU 3444101 (satuan kilo liter)
3444101 Safety Stock : 0 PERIODE Lot Size : Lead Time : 1 Kam  Jum  Sabt  Ming  Sen Sel Rab Kam  Jum Sabt  Ming Gross requirements (GR) 10 10,3  10,6 10,9 11,1  11,4 11,7 Scheduled Receipt (SR) Projected on hand (POH) Net requirements (NR) Planned order shipment 10 10,3  10,6 10,9 11,1  11,4 11,7 Planned order release 10 10,3  10,6  10,9 11,1 11,4  11,7
Tabel 9. DRP Bahan Bakar Premium di Depot Tasikmalaya (dalam satuan kilo liter)
Tabel 10. DRP Bahan Bakar Solar di SPBU 3444101 (dalam satuan kilo liter)
3444101 Safety Stock : 0 PERIODE Lot Size : Lead Time : 1 Kam  Jum Sabt Ming Sen Sel Rab Kam  Jum Sabt  Ming Gross requirements (GR) 3,5 3,5 3,6 3,6 3,6 3,6 3,7 Scheduled Receipt (SR) Projected on hand (POH) Net requirements (NR) Planned order shipment 3,5 3,5 3,6 3,6 3,6 3,6 3,7 Planned order release 3,5 3,5 3,6 3,6 3,6 3,6 3,7
Tabel 11. DRP Bahan Bakar Solar di Depot Tasikmalaya (dalam satuan kilo liter)
Hasil perhitungan DRP akan membantu  Depot  Pertamina  Tasikmalaya untuk  memenuhi  kebutuhan  harian  pada seluruh SPBU. Depot Pertamina Tasikmalaya  dapat  memprediksi  kebutuhan pada masing-masing SPBU, sehingga Depot Pertamina Tasikmalaya dapat memperkirakan kebutuhan BBM yang harus
disediakan.    Pertamina  Cilacap,  akan mengirim  BBM  melalui  pipa,    berdasarkan pada  peramalan  kebutuhan,  sehingga  tidak terjadi penumpukan BBM yang terlalu lama dan  diharapkan  tidak  terjadi  kekurangan BBM yang akan dikirimkan.

## 4.3. Algoritma Djikstra untuk Menentukan Rute Pengiriman
Pemenuhan  kebutuhan  berdasarkan sample  kebutuhan  Bahan  Bakar  Solar  1 September  2010,  dengan  menggunakan  6 armada  tanki.  Pengiriman  yang  dilakukan Depot  Pertamina  Tasikmalaya  saat  ini, berdasarkan pengalaman supir armada tanki dan  pengalaman  perusahaan  trasnportasi yang sudah berpengalaman.
Pengiriman  dilakukan  berdasarkan kebutuhan  SPBU  mana  yang  paling mendesak dengan keadaan stock  BBM pada SPBU  tersebut  paling  sedikit.  Informasi didapatkan dari media SMS yang terhubung ke Depot Pertamina Tasikmalaya. Kebutuhan  pada  tanggal  1  September  2010 pada  masing-masing  SPBU  berjumlah sekitar  8KL  dan  16  KL.  Kapasitas  armada tanki  sebesar  16  KL  pada  setiap  kali pengiriman.
Tabel 12. Rute, Jarak Tempuh mobil tanki untuk memenuhi kebutuhan SPBU pada1 September
2010
Pengiriman kebutuhan masing- masing SPBU dilakukan berdasarkan pengalaman  yang  dimiliki  oleh  supir  dan perusahaan  Pengangkutan  BBM.  Dengan sistem  distribusi  yang  ada,  seringkali
perusahaan tidak memahami rute yang dapat dilalui  dengan  adanya  2  jalur,  yang diperkirakan akan lebih dekat sehingga tidak memakan waktu yang lama.
Gambar 7. Jadwal Pengiriman kebutuhan Bahan Bakar Solar 1 September 2010
Jarak  tempuh  pada  saat  ini  sebesar 2479,0 km. Harga 1 liter BBM Rp 4.500,00. Sedangkan  1  liter  BBM  dapat  digunakan untuk  menempuh  4  km.  Biaya  yang dibutuhkan    berdasarkan  jarak  yang ditempuh  oleh  mobil  tanki    adalah  Rp 2.788.837,52.
Untuk penerapan Algoritma Djikstra, data kebutuhan Bahan Baku Solar di SPBU dikelompokkan atas, SPBU dengan kebutuhan sekitar 8 KL dan 16 KL. Hal ini
perlu  dilakukan  karena  kapasitas  angkut mobil  tanki  yang  dimiliki  sebesar  16  KL. SPBU  dengan  kebutuhan  16  KL,  rute  yang dilalui  (Depot  –  SPBU  –  Depot),untuk kebutuhan  8  KL,  rute  yang  dapat  dilalui (Depot – SPBU 1 – SPBU 2 – Depot).
SPBU  dengan  kebutuhan  8  KL, menggunakan  Algoritma  Dijkstra,  untuk mendapatkan  jarak  terpendek  antara  Depot ke SPBU atau SPBU ke SPBU lainnya.
SPBU 1 Depot SPBU 2 SPBU 3 SPBU 4 Dilalui ke1 Dilalui ke 2 Dilalui ke 3 Dilalui ke 4 Kembali ke depot

## Gambar 8. Node Algoritma Djikstra’s
Algoritma  Djikstra  menghubungkan antara  satu  titik  dengan  titik  lainnya  dan merupakan jarak yang terpendek.
Rute  1  yang  diperoleh  dari  Algoritma Dijkstra dengan cara sebagai berikut.
Iterasi 0 : Depot diberi label permanent [0,1] Iterasi  1  :  Semua  SPBU  kebutuhan  8  KL dapat dicapai secara langsung dari Depot.
Tabel 13. Tabel Iterasi 1 Algoritma Dijkstra pada tanggal 1 September 2010
Tabel 13. menunjukkan bahwa minimum  jarak  terdapat  pada  SPBU 3446109  dengan  jarak  5  km  dari  Depot.
Maka rute pertama didapatkan dari Depot ke SPBU 3446109.
Iterasi  2  :  Dari  SPBU  3446109  yang  sudah didapatkan.  Mengambil  jarak  terkecil  dari SPBU  3446109  ke  SPBU  lainnya.  Dengan perhitungan  yang  sama  akan  diperoleh  rute lainnya,  sehingga  rute  yang  dilalui  untuk memenuhi  kebutuhan  SPBU  8  KL,  seperti table dibawah ini.
Tabel 14. Rute yang dilalui mobil tanki berdasarkan Algoritma Dijkstra pada tanggal 1 September 2010
Tabel 15. Jarak Tempuh berdasarkan Algoritma Dijkstra pada tanggal 1 September 2010
Jarak  tempuh  pada  sistem  saat  ini sebesar  1.675,826  km.  Bahan  bakar  yang dibutuhkan  418,956  liter.  Biaya  yang dikeluarkan  adalah  Rp  1.885.304,58.  Bila dibandingkan  dengan  sistim  transportasi tanpa  menggunakan  Algoritma  Djikstra,
maka  terjadi  penghematan  jarak  tempuh sebesar 803,140 km dan penghematan biaya sebesar Rp 903.533,00.

## 4.4. Optimalisasi Rute dan Penjadwalan Pengiriman
Penerapan  Algoritma  Djikstra  dan penjadwalan  pengiriman  BBM  dari  Depot Tasikmalaya ke SPBU menggunakan peramalan  kebutuhan  BBM  pada  masing masing SPBU.
Gambar 9. Jadwal pengiriman Bahan Bakar Premium pada hari Senin
Dari hasil penentuan rute dan penjadwalan pengiriman BBM, maka 16 mobil tanki yang ada digunakan semaksimal mungkin untuk  memenuhi  kebutuhan  81  SPBU. Penjadwalan  yang  dihasilkan  menunjukkan bahwa  dalam  waktu  1  hari  semua  kebutuhan masing-masing SPBU dapat terpenuhi.
Penjadwalan  yang  dihasilkan  memerlukan waktu  satu  hari  penuh  untuk  dapat  memenuhi permintaan 81SPBU.

## 5. KESIMPULAN
DRP  akan  membantu  Depot  Pertamina Tasikmalaya  untuk  memperkirakan  kebutuhan BBM  yang  harus  disediakan  pada  periode tertentu,  berdasarkan  kebutuhan  SPBU  yang berada dalam wilayahnya. sehingga tidak akan terjadi kekurangan BBM yang dikirimkan pada masing-masing SPBU.
Penerapan  Algoritma  Djikstra  untuk penentuan  rute  yang  harus  dilalui  oleh  mobil tanki  untuk  pengiriman  BBM  dari  Depot Tasikmalaya ke semua SPBU, dapat mempersingkat  jarak  dan  waktu  tempuh  dan menghemat biaya pengiriman.
Penjadwalan  penugasan  mobil  tanki dengan menggunakan urutan prioritas terpanjang  diikuti  urutan  prioritas  terpendek menghasilkan  pembagian  beban  kerja  pada masing-masing mobil tanki yang sama rata.
Waktu  yang  dibutuhkan  tersebut  terlalu dipaksakan, yang dikhawatirkan akan membuat kinerja  mobil  tanki  menurun.  Oleh  karena  itu, Depot Pertamina Tasikmalaya perlu memperhatikan jumlah  mobil tanki yang harus disediakan  untuk  memenuhi  permintaan  81 SPBU.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Baroto,  Teguh,  2002. Perencanaan  dan Pengendalian  Produksi, 1 st ed.,  Ghalia Indonesia, Jakarta.
[2] Edward,  Minieka,  1978. Optimization Algorithms  for  Networks  and  Graphs , Marcel Dekker, Inc.
[3] Hidayat,  lman.  2006.  Penjadwalan Produksi Mesin Injection moulding pada PT.  Duta  Flow  Plastic  Machinery [online], Jurnal Inovisi TM Vol. 5, No.2, Oktober  2006.  Jakarta  :  Universitas INDONUSA  Esa  Unggul.  Didownload dari http://jurnal.pdii.lipi.go.id/admin/jurnal/ 52065257.pdf, pada tanggal 18 Februari
2011. [4] Indrajit,  R.  Eko  dan  R.  Djokopranoto. 2010. Perkembangan Integrasi Perencanaan, Dari Materials Requirement Planning (MRP) sampai ke Enterprise Resource Planning (ERP) .
[5] Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.C.,  dan Victor  E.  Mgee,  1999. Metode  dan
Aplikasi  Peramalan .  Binarupa  Aksara, Jakarta.
[6] Michael, T., 1987. Discrete Mathematics and  Graph  Theory ,  The  Benjamin publishing Company, Inc, California.
[7] Santoso,  Kiswara  Agung,  2008. Metode Simpleks  dan  Algoritma  Djikstra  Guna Menyelesaikan Masalah Optimasi . [online], Didownload dari http://mathematica.aurino.com/wp- content/uploads/2008/10/metode20simp leks-kiss.pdf, pada tanggal 10 Desember 2010.
[8] Siagian,  Yolanda  M.,  2005. Aplikasi Supply  Chain  Management  Dalam Dunia  Bisnis .  Penerbit  PT.Grasindo,
Jakarta. [9] Soedjianto, Felicia dkk. 2006.
Perancangan  dan  Pembuatan  Sistem Perencanaan Produksi (Studi Kasus pada PT.  VONITA  GARMENT. [online],
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi 2006 (SNATI 2006) . Yogyakarta,  17  Juni  2006.  Didownload dari http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/a rticle/view/1514, pada tanggal 17
Februari 2011.
[10] Taha,  Hamdy  A.,  1968. Operation Research Introduction , New York.