## Optimasi Rute Distribusi Ayam Broiler dengan Metode Nearest Neighbour (Studi Kasus: di CV. Global Putra Swasembada)
Agus Mulyadi 1,* , St. Nova Meirizha 1 , Obbie Fauddin 1
1 Program Studi Teknik Industri,Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Riau Jalan Tuanku Tambusai Ujung, Kota Pekanbaru, Riau
E-mail : agusmulyadi@umri.ac.id *

## Abstract
CV. Global Putra Swasembada is a company that distributes broiler chickens with a market area in Pekanbaru City.  During  the  distribution  process,  the  vehicle  still  has  remaining  capacity,  which  should  be  used  to  load customer  orders  in  other  areas.  So,  the  number  of  tours  formed  and  the  number  of  vehicles  used  increases, which  results  in  high  distribution  costs.  An  effective  and  efficient  distribution  method  is  needed  to  optimize distribution routes. The research uses the nearest-neighbour method to determine new routes. The results show that the distance of the existing route, which was previously 151.3 km, became 128.8 km, saving 22.5 km. The previous number of vehicles using 4 to 3 optimal vehicles. After calculating the distribution costs, the company paid the cost of Rp. 28,590,800 became Rp. 21,744,000, then there is a reduction in costs of  Rp—6,846,800 or 14% every month.

## Keywords: Broiler Chickens, Nearest Neighbour, Route, Distribution, Vehicle Routing Problem (VRP)

## Abstrak
CV. Global Putra Swasembada merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pendistribusian ayam broiler dengan wilayah pasar Kota Pekanbaru. Pada proses pendistribusian, kendaraan masih memiliki kapasitas yang tersisa  yang  harusnya  dapat  digunakan  untuk  memuat  pesanan  pelanggan  yang  berada  pada  area  lain. Sehingga  jumlah  tur  yang  terbentuk  dan  jumlah  kendaraan  yang  digunakan  menjadi  lebih  banyak  yang berakibat  pada  tingginya  biaya  distribusi.  Sehingga  diperlukan  cara  pendistribusian  yang  efektif  dan  efisien dengan  optimasi  rute  distribusi.  Penelitian  menggunakan  metode  Nearest  Neighbour  dalam  menentukan  rute baru.  Hasil  perhitungan  Nearest  Neighbour  yaitu  jarak  rute  eksisting  yang  sebelumnya  sebesar  151,3  Km menjadi  128,8  Km  mendapatkan  penghematan  jarak  sebesar  22,5  Km,  dari  jumlah  kendaraan  sebelumnya memakai 4 kendaraan menjadi 3 kendaraan optimal, dan setelah penghitungan biaya distribusi dari sebelumya perusahaan  mengeluarkan  biaya  sebesar  Rp.  28.590.800  menjadi  Rp.  21.744.000  maka  terjadi  pengurangan biaya sebesar Rp. 6.846.800 atau 14% setiap bulannya.
Kata kunci: Ayam Broiler, Nearest Neighbour, Rute, Distribusi, Vehicle Routing Problem (VRP)

## 1. Pendahuluan
Pendistribusian  barang  merupakan  salah  satu aktifitas  pada  suatu  perusahaan.  Aspek  yang dipertimbangkan  dalam  pendistribusian  barang adalah  bagaimana  cara  mendistribusikan  barang  ke sejumlah  pelanggan  dengan  tujuan  mengoptimalkan jarak  dan  waktu  tempuh  sehingga  dapat  menekan total  biaya  pendistribusian  barang.  Penentuan  rute optimal merupakan salah satu cara untuk meminimumkan  total  biaya  distribusi.  Rute  yang panjang  dan  penggunaan  kendaraan  yang  cukup banyak  akan  dapat  memperbesar  biaya  distribusi. Oleh  karena  itu,  penentuan  rute  yang  tepat  dengan mengoptimalkan sumber daya yang ada akan sangat membantu  dalam  menekan  biaya  distribusi  pada suatu  perusahaan.  Permasalahan  penentuan  rute  di mana terdapat sejumlah kendaraan yang mendistribusikan  barang  ke  sejumlah  pelanggan yang  memiliki  permintaan  dalam  jumlah  tertentu
dan  dibatasi  oleh  satu  atau  beberapa  kendala  yang disebut Vehicle Routing Problem [1].
CV.  Global  Putra  Swasembada  merupakan perusahaan yang  bergerak  di bidang pendistribusian ayam  broiler  atau  ayam  pedaging  dengan  wilayah distribusi  meliputi  Kota  Pekanbaru  dan  sekitarnya. Pada wilayah kota Pekanbaru, usaha ini mendistribusikan ayam broiler ke 20 pelanggan yang terdiri  dari  pasar,  dan  toko  ayam  potong.  Penjualan di  Kota  Pekanbaru  usaha  ini  menerapkan  sistem taking  order di  mana  pada  tim  marketing  mencatat dan  mengumpulkan  pesanan  pelanggan,  selanjutnya pesanan  akan  dikirimkan  pada  hari  yang  sama  ( one day  service )  dengan  menggunakan  kendaraan distribusi  yaitu  berupa  mobil  jenis  L300.  Khusus untuk  beberapa  pelanggan  aktif  yang  rutin melakukan  pemesanan  setiap  harinya,  pengiriman dilakukan  secara  terjadwal  berdasarkan  rute  yang telah ditentukan oleh perusahaan.  Jumlah pelanggan ini sebanyak 18 toko ayam potong dan 2 pasar.
Dalam  mendistribusikan  produknya,  CV.  Global Putra Swasembada menempatkan kendaraan berdasarkan  pengelompokkan  pelanggan  dimana pelanggan  yang  berada  pada  area  yang  sama  akan dijadikan  satu  kelompok  pengiriman.  Hal  ini  sering kali  mengakibatkan  kendaraan  masih  memiliki kapasitas  yang  tersisa  yang  harusnya  dapat digunakan  untuk  memuat  pesanan  pelanggan  yang berada  pada  area  lain,  sehingga  jumlah  tur  yang terbentuk  dan  jumlah  kendaraan  yang  digunakan menjadi lebih banyak yang berakibat pada tingginya biaya  distribusi.  Selain  itu  pengurutan  pelanggan  di dalam  rute  selama  ini  hanya  dilakukan  berdasarkan perkiraan  sopir  dengan  anggapan  jarak  yang terdekat.  Perkiraan  sopir  yang  bersifat  subjektif  ini tentunya  belum  dapat  dipastikan  keefektifannya dalam mengoptimalkan total jarak tempuh. Dibawah ini  merupakaan  rute  eksisting  CV.  Global  Putra Swasembada.

## Tabel 1.
Rute Eksisting Pengiriman Ayam Broiler
Kondisi  pemilihan  rute  distribusi  ayam  broiler saat ini dianggap tidak efisien karna jarak perjalanan dari  satu  mobil  tidak  sama  atau  terlampau  jauh  dari mobil  lainnya  dan  supir/pengemudi  memilih  rute hanya  berdasarkan  perkiraan  saja  tanpa  mengetahui rute  yang  dipilih  tersebut  sudah  minimum  atau belum  sehingga  ini  menjadi  salah  satu  yang mengakibatkan terjadinya peningkatan biaya distribusi.  Penentuan  rute  untuk  mendapatkan  total jarak  tempuh  yang  minimum  merupakan  salah  satu upaya  yang  terus  dilakukan  oleh  CV.  Global  Putra Swasembada  dalam  mengurangi  biaya  distribusi. Usulan  rancanagan  rute  distribusi  ini  dapat digunakan sebagai acuan perusahaan untuk mendistribusikan  produknya  di  masa  yang  akan datang.
Permasalahan  rute  pendistribusian  ayam broiler ini dapat dimodelkan dengan Vehicle Routing Problem (VRP).  Terdapat  beberapa  jenis  VRP, bergantung pada jumlah faktor pembatas dan tujuan yang  hendak  dicapai,  salah  satunya  yaitu  CVRP ( Capacitated  Vehicle  Routing  Problem ).  VRP  ini memiliki  batasan  tambahan  yaitu  setiap  kendaraan pengangkut  harus  memiliki  kapasitas  yang  seragam [2].  Permasalahan  rute  kendaraan  ini  akan diselesaikan menggunakan algoritma Nearest Neighbour ,  pemecahan  masalah  dilakukan  dengan memulai  titik  awal  kemudian  mencari  titik  terdekat [3].  Metode  ini  merupakan  teknik  pemecahan  VRP yang sangat efektif, cepat dan biasanya menghasilkan  kualitas  yang  cukup  layak.  Penelitian ini  bertujuan  menentukan  rute  distribusi  yang optimal sehingga dapat meminimumkan biaya.

## 2. Metodologi

## 2.1 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari  permintaan  ayam  broiler  di  CV.  Global  Putra Swasembada.  Permintaan  tersebut  berasal  dari  20 pelanggan  dengan  frekuensi  permintaan  per  hari. Jarak  antara  pelanggan  diperoleh  berdasarkan koordinat yang telah dikonversi menjadi jarak dalam satuan  kilometer.  Kapasitas  muatan  maksimum kendaraan  adalah  1000  kg.  Tabel  2  menunjukkan data  20  pelanggan  yang  harus  dikirim  dari  gudang, dengan jumlah permintaan yang bervariasi.
Tabel 2. Data Pelanggan CV. CV. Global Putra Swasembada
No Nama Toko Alamat Pelanggan Kode 1 Ayam potong Malik Jl. Kubang raya, Kec. Tambang, Kab. Kampar, Riau APM 2 Ayam potong Sulai Jl. Kubang raya, Kec. Siak Hulu, Kab. Kampar, Riau APS 3 Ayam Potong 3 Saudara Jl. Gading, Simpang Tiga, Kec. Bukit Raya, Kota pekanbaru, riau AP3S 4 Ayam potong Rajiq Jl. Parit Indah, Tangkerang Labuai, Kec. Bukit Raya, Kota pekanbaru, riau APR 5 Ayam potong Rajiq 2 Jl. Bukit Barisan, Tangkerang Timur, Kec. Tenayan Raya, Kota Pekanbaru, Riau APRQ 6 Ayaam potong Arif Jl. Lumba-lumba, Tangkerang Selatan, Kec. Bukit Raya, Kota pekanbaru, riau APA 7 Pasar Pagi Arengka Jl. Tanjung Da, Sidomulyo Timur, Kec. Marpoyan Damai, Kota Pekanbaru, Riau PPA 8 Ayam potong Maria Jl. Bakti, Tangkerang Barat, Kec. Marpoyan Damai, Kota Pekanbaru, Riau APMA 9 Ayam potong Iman Jl. Lobak, Delima, Kec. Tampan, Kota Pekanbaru, Riau API 10 Ayam potong Suryadi Jl. Srikandi, Delima, Kec. Tampan, Kota Pekanbaru, Riau APSI 11 Ayam Potong Andi Jl. Rajawali Sakti, Simpang Baru, Kec. Tampan, Kota Pekanbaru, Riau APAI 12 Ayam potong David Jl. Lily, Kedungsari, Kec. Sukajadi, Kota Pekanbaru, Riau APD 13 Ayam potong Pak de Jl. Ir Juanda, Kec. Senapelan, Kota Pekanbaru, Riau APPD 14 Ayam potong Alim Jl. Satria, Rejosari, Kec. Tenayan Raya, Kota Pekanbaru, Riau APAM 15 ayam potong pak am Jl. Smbilang, Lembah Sari, Kec. Rumbai Pesisir, Kota Pekanbaru Riau APPA 16 Ayam potong Berkah Jl. Brigjen Katamso, Tangkerang Utara, Kec. Bukit Raya, Kota Pekanbaru, Riau APB 17 Ayam Potong Alif Jl. Dharmabakti Sigunggung, Labuh Baru, Kec. Payung Sekaki, Kota Pekanbaru, Riau APAF 18 Pasar Kodim Jl. Teratai, Padang Bulan, Kec Senapelan, Kota Pekanbaru, Riau PK 19 Ayam potong Ujang Jl. Tiung,  Labuh Baru, Kec. Payung Sekaki, Kota Pekanbaru, Riau APU 20 Ayam potong Rozali Jl. Todak, Tangkerang Barat, Kec. Marpoyan Damai, Kota Pekanbaru Riau APRI

## 2.2 Algoritma Nearest Neighbor
Algoritma Nearest  Neighbour pertama  kali muncul dan diperkenalkan pada tahun 1983. Metode ini  lebih  mengutamakan  posisi  jarak  pelangan dengan  pelanggan  lainnya  lebih  dekat  dan  rute  baru yang  dimulai  dengan  cara  yang  tidak  sama  terdapat posisi  yang  fisibel  untuk  menempatkan  pelanggan baru  dikarenakan  kendala  kapasitas. Nearest Neighbour memiliki kriteria pendekatan berdasarkan jarak  titik  terdekat,  diharapkan  dari  pencarian jarak/titik  terdekat  menghasilakan  waktu  tempuh yang  minimum  sehingga  dapat  meminimialisi keterlambatan dalam pengiriman permintaan [4].
Nearest Neighbour merupakan algoritma heuristik, sehingga  mudah untuk diimplementasikan dan  mudah  untuk  dieksekusi,  tetapi  tidak  menjamin solusi  yang  dihasilkan  optimal.  Algoritma Nearest Neighbour adalah sebagai berikut [5]:
1. Dimulai  dengan  titik  awal  (depot/gudang), lanjutkan ke langkah 2.
2. Mencari titik terdekat dari titik awal, kemudian hubungkan titik tersebut, lanjut ke langkah 3.
3. Ulangi  prosedur  2  sampai  semua  titik terkunjungi, dan lanjut ke langkah 4.
4. Menghubungkan  titik  pertama  dengan  terakhir untuk melengkapi tur, prosedur selesai.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Penentuan Rute Distribusi Usulan
Pada  penentuan  rute  distribusi  terpendek  dapat dilakukan  melalui  rute  tersedia  yaitu  rute  distribusi melalui  gudang  ke  setiap  pelanggan  kemudian kembali ke gudang. Penentuan rute terpendek untuk rute  menggunakan  algoritma Nearest  Neighbour , dimana  pelanggan  yang  dituju  adalah  pelanggan yang memiliki  jarak  paling  dekat  dengan pelanggan
yang  dikunjungi  terakhir  dan  mempertimbangkan kapasitas muatan.

## 3.1.1 Rute usulan 1
Iterasi I dimulai dari gudang ke 20 pelanggan sebagai kunjungan pertama seperti yang terlihat pada tabel  3.  Dari  20  kemungkinan  untuk  kunjungan pertama  dari  Gudang  ke  pelanggan  adalah  Ayam Potong  Andi  karna  memiliki  jarak  paling  dekat dengan  Gudang  sebesar  3,8  Km  dan  jumlah permintaan  sebesar  110  Kg.  Kapasitas  muatan maksimal mobil sebesar 1000 Kg setelah kunjungan pertama  di  ayam  potong  Andi  dengan  permintaan 110  Kg  terdapat  kapasitas  sisa  muatan  sebesar  890 Kg  yang  digunakan untuk  pengiriman  ke pelanggan selanjutnya.
Iterasi  II  merupakan  perjalanan  selanjutnya dari Ayam Potong Andi untuk kunjungan selanjutnya yang akan dilalui. Dari 19 kemungkinan yang  terjadi  untuk  kunjungan  selanjutnya  adalah Ayam  Potong  Iman  karena  memiliki  jarak  paling dekat  dengan  Ayam  Potong  Andi  sebesar  2,5  Km dan  jumlah  permintaan  100  Kg.  Kapasitas  muatan yang tersedia setelah kunjungan di ayam potong andi sebesar  890  Kg.  Sehingga  setelah  dikurangi  dengan jumlah permintaan dari Ayam Potong Iman terdapat kapasitas  sisa  muatan  sebesar  790  Kg  yang digunakan untuk pengiriman ke pelanggan selanjutnya.
Iterasi  III  merupakan  perjalanan  selanjutnya dari  Ayam  Potong  Iman  yang  akan  dilalui.  Dari  18 kemungkinan  untuk  kunjungan  selanjutnya  adalah Ayam  Potong  Maria  karna  memiliki  jarak  paling dekat dengan Ayam Potong Iman sebesar 2 Km dan jumlah  permintaan  90  Kg.  Kapasitas  muatan  yang tersedia  setelah  kunjungan  di  ayam  potong  iman sebesar  790  Kg  yang  digunakan  untuk  pengiriman ke pelanggan selanjutnya. Sehingga setelah dikurangi  dengan  jumlah  permintaan  dari  Ayam Potong Maria terdapat kapasitas sisa muatan sebesar 700 Kg.
Iterasi  IV  merupakan  perjalanan  selanjutnya dari Ayam Potong Maria  yang akan dilalui. Dari 17 kemungkinan  untuk  kunjungan  selanjutnya  adalah Pasar  Pagi  Arengka  karna  memiliki  jarak  yang paling dekat dengan Ayam Potong Maria sebesar 2,3 Km  dan  jumlah  permintaan  250  Kg.  Kapasitas muatan  yang  tersedia  setelah  kunjungan  di  ayam potong  maria  sebesar  700  Kg.  Sehingga  setelah dikurangi dengan jumlah permintaan dari Pasar Pagi Arengka  terdapat  kapasitas  sisa  muatan  sebesar 450 Kg  yang  digunakan untuk  pengiriman  ke pelanggan selanjutnya.
Iterasi  V  merupakan  perjalanan  selanjutnya dari  Pasar  Pagi  Arengka  yang  akan  dilalui.  Dari  16 kemungkinan  untuk  kunjungan  selanjutnya  adalah Ayam  Potong  Suryadi  karna  memiliki  jarak  yang paling dekat dengan Pasar Pagi Arengka sebesar 5,2 Km  dan  jumlah  permintaan  100  Kg.  Kapasitas muatan  yang  tersedia  setelah  kunjungan  di  Pasar Pagi  Arengka  sebesar  450  Kg.  Sehingga  setelah
dikurangi  dengan  jumlah  permintaan  dari  Ayam Potong  Suryadi  terdapat  kapasitas  sisa  muatan sebesar  350  Kg  yang  digunakan  untuk  pengiriman ke pelanggan selanjutnya.
Iterasi  VI  merupakan  perjalanan  selanjutnya dari  Ayam  Potong  Suryadi  yang  akan  dilalui.  Dari 15  kemungkinan  untuk  kunjungan  selanjutnya adalah  Ayam  Potong  Ujang  karna  memiliki  jarak yang  paling  dekat  dengan  Ayam  Potong  Suryadi sebesar  3,8  Km  dan  jumlah  permintaan  80  Kg. Kapasitas muatan yang tersedia setelah kunjungan di Ayam  Potong  Suryadi  sebesar  350  Kg.  Sehingga setelah  dikurangi  dengan  jumlah  permintaan  dari Ayam  Potong  Ujang  terdapat  kapasitas  sisa  muatan sebesar  270  Kg  yang  digunakan  untuk  pengiriman ke pelanggan selanjutnya.
Tabel 4. Iterasi I Pada Rute Usulan 1 No Asal Tujuan Jarak (KM) Permintaan (Kg) 1 Gudang → Ayam potong Malik 4,9 130 2 Ayam potong Sulai 12 140 3 Ayam Potong 3 Saudara 13 100 4 Ayam potong Rajiq 15 120 5 Ayam potong Rajiq 2 17 150 6 Ayaam potong Arif 14 110 7 Pasar Pagi Arengka 6,3 250 8 Ayam potong Maria 8 90 9 Ayam potong Iman 6 100 10 Ayam potong Suryadi 7,1 100 11 Ayam Potong Andi 3,8 110 12 Ayam potong David 13 120 13 Ayam potong Pak de 16 160 14 Ayam potong Alim 18 90 15 ayam potong pak am 19 130 16 Ayam potong Berkah 14 140 17 Ayam Potong Alif 10 100 18 Pasar Kodim 13,7 270 19 Ayam potong Ujang 10,2 80 20 Ayam potong Rozali 11 180
Iterasi VII merupakan  Perjalanan selanjutnya dari Ayam Potong Ujang yang akan dilalui. Dari 14 kemungkinan  untuk  kunjungan  selanjutnya  adalah Ayam  Potong  Rozali  karna  memiliki  jarak  yang paling dekat dengan Ayam Potong Ujang sebesar 2,2 Km  dan  jumlah  permintaan  180  Kg.  Kapasitas muatan  yang  tersedia  setelah  kunjungan  di  Ayam Potong  Ujang  sebesar  270  Kg.  Sehingga  setelah dikurangi  dengan  jumlah  permintaan  dari  Ayam Potong Rozali terdapat kapasitas sisa muatan sebesar 90  Kg  yang  digunakan  untuk  pengiriman  ke pelanggan selanjutnya.
Iterasi VII merupakan Perjalanan selanjutnya dari Ayam Potong Rozali yang akan dilalui, dari 13 kemungkinan  untuk  kunjungan  selanjutnya  adalah Ayam  Potong  Berkah,  karna  memiliki  jarak  yang paling  dekat  dengan  Ayam  Potong  Rozali  sebesar 4,8  Km  dan  jumlah  permintaan  140  Kg.  Kapasitas muatan  yang  tersedia  setelah  kunjungan  di  Ayam Potong  Rozali  sebesar  90  Kg.  Sehingga  kapasitas yang diperlukan untuk pengantaran ke ayam potong berkah tidak mencukupi kapasitas mobil. Oleh karna itu kunjungan ke ayam potong berkah di alihkan ke mobil  selanjutnya.  Hasil  dari  rute  usulan  1  dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Rute Usulan 1 Rute Jarak (Km) Permintaan (Kg) Gudang-Ayam Potong Andi-Ayam Potong Iman- Ayam Potong Maria-Pasar Pagi Arengka-Ayam Potong Suryadi-Ayam Potong Ujang-Ayam Potong Rozali-Gudang 32,8 910

## 3.1.2 Rute Usulan 2
Dengan  prosedur  yang  sama  dengan  rute usulan  1,  rute  usulan  2  dimulai  dari  awal  yaitu gudang  menuju  pelanggan-pelanggan  yang  belum dikunjungi.  Hasil  rute  usulan  2  dapat  dilihat  pada tabel 5.
Tabel 5. Rute Usulan 2 Rute Jarak (Km) Permintaan (Kg) Gudang-Ayam Potong Malik-Ayam Potong Sulai-Ayam Potong 3 Saudara-Ayam Potong Rajiq-Ayam Potong Rajiq 2-Ayam Potong Arif-Ayam Potong Berkah-Gudang 48,8 890

## 3.1.3 Rute usulan 3
Dengan  prosedur  yang  sama  dengan  rute usulan 1 dan 2, rute usulan 3 dimulai dari awal yaitu gudang  menuju  pelanggan-pelanggan  yang  belum dikunjungi  pada  rute  usulan  1  dan  2.  Hasil  rute usulan 2 dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Rute Usulan 3 Rute Jarak (Km) Permintaan (Kg)
Gudang-Ayam Potong Alif-Ayam Potong David-Pasar Kodim-Ayam Potong Pak De- Ayam Potong Alim-Ayam Potong Pak Am- Gudang 47,2 870
Dari hasil pengolahan data, diperoleh 3 rute usulan dengan total jarak 128,8 Km dan permintaan pelanggan  dapat  terpenuhi.  Hasil  rute  usulan  dapat dilihat pada gambar 1.
Nama Toko: 0. Gudang 1. Ayam Potong Andi 2. Ayam Potong Iman 3. Ayam Potong Maria 4. Pasar Pagi Arengka 5. Ayam Potong Suryadi 6. Ayam Potong Ujang 7. Ayam Potong Rozali 8. Ayam Potong Malik 9. Ayam Potong Sulai 10. Ayam Potong 3 Saudara 11. Ayam Potong Rajiq 12. Ayam Potong Rajiq 2 13. Ayam Potong Arif 14. Ayam Potong Berkah 15. Ayam Potong Alif 16. Ayam Potong David
17. Pasar Kodim
18. Ayam Potong Pak De 19. Ayam Potong Alim 20. Ayam Potong Pak Am Keterangan: 1. = Rute Usulan 1 2. = Rute Usulan 2 3. = Rute Usulan 3 0 8 9 10 1 4 2 3 7 6 15 16 17 18 20 19 14 13 5 12 11 Gambar 1. Rute Usulan dengan Nearest Neighbour

## 3.2. Penentuan Jumlah Kendaraan Usulan
Dalam  melakukan  proses  pengiriman  ayam broiler, perusahaan menggunakan sarana transportasi berupa  4  mobil  angkut  jenis  Mitsubishi  dengan kecepatan  rata-rata  40  km/Jam  dan  Kapasitas  1000 kg/unit.  Setelah  dilakukan  tahapan  penentuan  rute distribusi  optimal  menggunakan  algoritma Neareast Neighbour ,  maka  diperoleh  3  kendaraan  optimal untuk memenuhi permintaan pelanggan berdasarkan dari jumlah rute usulan.

## 3.3. Penentuan Biaya Distribusi Usulan
Biaya  transportasi  alat  angkut  terdiri  dari  biaya operasional  (biaya  bahan  bakar,  maintenance  dan upah karyawan).
Tabel 7. Biaya Operasional Distribusi Ayam Broiler No Biaya Operasional Nominal Biaya 1 Biaya Bahan Bakar (Solar) 6.800/Liter 2 Biaya Maintenance 500.000/Bulan 3 Upah Karyawan 2.000.000/Bulan/3 oarang
Dalam  melakukan  proses  pendistribusian  ayam broiler,  perusahaan  menggunakan  mobil  angkut  L 300 dengan kapasitas silinder 2.500 cc menggunakan  bahan  bakar  dengan  perbandingan 1:11,7 yang artinya satu liter solar dapat menempuh jarak 11,7 Kilometer. Perhitungan biaya transportasi untuk rute usulan 1 sebagai berikut:
Bahan  bakar  yang dibutuhkan (A) =  32,8/11,7 =  2,9 L Biaya  bahan  bakar (B) = 2,9 x Rp. 6.800 = Rp. 19.720 Biaya Perawatan (C) = Rp 500.000 Upah Karyawan (D) = Rp. 2.000.000 x 3 org = Rp. 6.000.000 Total biaya = A+B+C+D =  (Rp.  19.720  x  30)  +  Rp. 500.000 + Rp. 6.000.000 = Rp. 591.600 + Rp.
6.500.000
= Rp. 7.091.600
Dengan  perhitungan  yang  sama  diperoleh  biaya transportasi  untuk  rute  usulan  2  dan  3  seperti  yang terlihat pada tabel 8.

## Tabel 8.
Biaya Transportasi Setiap Rute Usulan No Rute Biaya Operasional 1 Rute Usulan 1 7.091.600 2 Rute Usulan 2 7.336.400 3 Rute Usulan 3 7.316.000 21.744.000 Total

## 3.4. Perbandingan  Biaya  Distribusi  Usulan  Dan Eksisting
Pada  rute  distribusi,  semakin  pendek  jarak tempuh maka biaya transportasi juga semakin sedikit atau  terdapat  penghematan  biaya  transportasi. Perbandingan  biaya  transportasi  alat  angkut  pada rute  usulan  dengan  rute yang digunakan perusahaan dari segi penggunaan bahan bakar, maintenance dan upah  karyawan  dalam  satu  bulan  dapat  dilihat  pada tabel 9.
Tabel 9.
Perbandingan  Biaya  Transportasi  Eksisting  dan  Usulan
No No BBM Maintenance Upah
BBM Maintenance Upah 1 Mobil 1 367.200 500.000 6.000.000 1 Mobil 1 591.600 500.000 6.000.000 2 Mobil 2 856.800 500.000 6.000.000 2 Mobil 2 836.400 500.000 6.000.000 3 Mobil 3 836.400 500.000 6.000.000 3 Mobil 3 816.000 500.000 6.000.000
4 Mobil 4 530.400 500.000 6.000.000 2.590.800 2.000.000 24.000.000 2.244.000 1.500.000 18.000.000
Mobil Rute Eksisting 28.590.800 21.744.000 Total Total Rute Usulan
Mobil
Dari  tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  rute  yang direncanakan atau usulan memiliki biaya transportasi  yang  lebih  rendah  dari  pada  rute  yang digunakan  oleh  perusahaan  dikarnakan  jarak  yang
ditempuh  dalam  melakukan  proses  pendistribusian ayam  broiler  lebih  dekat  dan  semakin  optimal, sehingga  rute  usulan  hanya  menggunakan  3  mobil dan  dapat  melakukan  penghematan  terhadap  biaya operasional sebesar Rp. 6.846.800 atau 14% disetiap bulannya.  Penelitian  ini  sesuai  dengan  [6]  yang menyatakan  bahwa  algoritma Nearest  Neighbour menghasilkan rute yang lebih optimal.

## 4. Simpulan
Dari  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  algoritma Nearest  Neighbour dalam optimasi  rute  distribusi  ayam  broiler  di  CV.  Global Putra Swasembada membawa peningkatan signifikan.  Dengan  mengubah  empat  rute  eksisting yang memiliki jarak total 151,3 km menjadi tiga rute baru,  jarak  tempuh  dapat  diminimalkan  menjadi 128,8 km, menghasilkan penghematan jarak sebesar 22,5  km.  Perbaikan  rute  ini  juga  berdampak  positif pada  utilitas  kapasitas  mobil  angkut,  di  mana perusahaan kini hanya membutuhkan tiga mobil dari sebelumnya empat mobil, sehingga jumlah kendaraan  yang  digunakan  menjadi  lebih  optimal. Selain  itu,  biaya  distribusi  awal  yang  mencapai  Rp 28.590.800  dapat  ditekan  menjadi  Rp  21.744.000, memberikan  penghematan  sebesar  Rp  6.846.800 atau 14% setiap bulan. Dengan demikian, penerapan metode ini berhasil mengoptimalkan biaya distribusi perusahaan secara signifikan.
Penelitian selanjutnya, disarankan untuk mempertimbangkan parameter tambahan seperti time windows dalam  perencanaan  rute  distribusi. Time windows atau  jendela  waktu  pengiriman  adalah periode  waktu  tertentu  di  mana  pengiriman  harus dilakukan.  Mempertimbangkan time  windows dapat membantu  dalam  menyusun  rute  yang  tidak  hanya optimal  dari  segi  jarak  dan  biaya,  tetapi  juga  dari segi  kepuasan  pelanggan  dan  efisiensi  operasional. Penelitian  lanjutan  juga  bisa  mengeksplorasi penggunaan algoritma lain seperti algoritma genetika atau simulated annealing untuk membandingkan hasil dan mencari solusi yang lebih optimal.  Selain  itu,  analisis  sensitivitas  terhadap variabel-variabel  lain  seperti  variasi  permintaan,
kondisi  lalu  lintas,  dan  kapasitas  kendaraan  juga penting  untuk  memastikan robust dari  solusi  yang diusulkan.

## Daftar Pustaka
[1]  Oktavia  Cw,  Natalia  C,  Adigunawan  I. Penentuan  Jalur  Rute  Distribusi  Produk  Fast Moving  Consumer  Goods  (Fmcg)  Dengan Menggunakan  Metode  Nearest  Neighbour (Studi Kasus: Pt.Xyz). Jurnal Al-Azhar Indonesia Seri Sains Dan Teknologi
2019;5:101–10.
https://doi.org/10.36722/sst.v5i2.357 .
[2]  Kurniawan  Is,  Susanty  S,  Adianto  H.  Usulan Rute  Pendistribusian  Air  Mineral  Dalam Kemasan Menggunakan Metode Nearest Neighbour Dan Clarke & Wright Savings (Studi Kasus Di Pt. X Bandung). Reka Integra 2013;1.
[3]  Suyudi  A,  Imran  A,  Susanty  S.  Usulan Rancangan  Rute  Pendistribusian  Air  Galon Hanaang  Menggunakan  Algoritma  Nearest Neighbour  Dan  Local  Search.  Reka  Integra 2015;3.
[4]  Oetomo Ds, Ramdhani Rf, Abdi Ap. Penentuan
Rute Pengiriman Produk Dengan Meminimalkan Biaya Transportasi
Menggunakan  Metode  Saving  Matrik  Dan Nearest  Neighbour  Di  Pt.  Aisyah  Berkah Utama.  Jurnal  Sains  Dan  Teknologi:  Jurnal Keilmuan  Dan  Aplikasi  Teknologi  Industri 2022;22:130–45.
https://doi.org/10.36275/stsp.v22i1.477 .
[5]  Hutasoit  Cs,  Susanty  S,  Imran  A.  Penentuan Rute  Distribusi  Es  Balok  Menggunakan Algoritma  Nearest  Neighbour  Dan  Local Search  (Studi  Kasus  Di  Pt.  X).  Reka  Integra 2014;2.
[6]  Engraini  V,  Meirizha  N,  Dermawan  D. Optimasi  Vehicle  Routing  Problem  Di  Pt.  Xyz Menggunakan  Metode  Clarke  And  Wright Saving  Heuristic  Dan  Nearest  Neighbour. Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi Dan Industri 2020:435.