Opsi
Improvement  of  Raw  Material  Distribution  Routes  for Minimization of Mileage and Workload in Noodle Culinary SMEs
Perbaikan  Rute  Distribusi  Bahan  Baku  untuk  Minimasi  Jarak Tempuh dan Beban Kerja pada UKM Kuliner Mie
Lisa Amanda Link 1 , Fransiska Hernina Puspitasari 1 , Parama Kartika Dewa 1
1 Departemen Teknik Industri Program Studi Teknik Industri, Universitas Atma Jaya Yogyakarta Jl. Babarsari No.43, Depok, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281 email : parama.dewa@uajy.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v15i2.8248
Received: 11 st November 2022; Revised: 14 th December 2022; Accepted: 15 th December 2022; Available online: 30 th December 2022; Published regularly: December 2022

## ABSTRACT
Delivery activities have a great role for a business actor. However, delivery issues are there all the time. This was experienced by a noodle culinary SME that experienced delays in the delivery of various noodle raw materials and noodle toppings which caused noodle sales activities to be disrupted. In addition, these raw materials have a lifespan (without preservatives) so they must be delivered according to a predetermined schedule and hours. This research will solve this problem by minimizing delays through finding the shortest mileage delivery route. Because each delivery location has its own schedule and time window, the Nearest Neighbor method by paying attention to the time window is used. Based on the calculation results, each distribution route with the shortest distance was obtained, as evidenced by a reduction in the middle route by 0.23 km and the northern route by 5.88 km. In addition,  this  proposed  delivery  route  was  able  to  save  fuel  consumption  on  the  middle  route  by 3%  and  the northern route by 10%. In terms of the workload aspect, car fleet drivers were also reduced by 31% and motorbike fleet drivers by 47%.
Keywords: Distribution route, minimization, shortest mileage, workload, noodle culinary SME.

## ABSTRAK
Aktivitas  pengiriman  mempunyai  peran  serta  yang  besar  bagi  sebuah  pelaku  usaha.  Namun,  permasalahan pengiriman  selalu  ada  sepanjang  waktu.  Hal  ini  dialami  oleh  sebuah  UKM  kuliner  mie  yang  mengalami keterlambatan pengiriman bahan baku mie dan topping mie yang beraneka macam yang menyebabkan aktivitas penjualan  mie  menjadi  terganggu.  Selain  itu,  bahan-bahan  baku  tersebut  memiliki  umur  (tanpa  pengawet) sehingga  harus  diantar  sesuai  jadwal  dan  jam  yang  telah  ditentukan.  Penelitian  ini  akan  menyelesaikan permasalahan tersebut dengan meminimalkan adanya keterlambatan melalui pencarian rute pengiriman dengan jarak tempuh terpendek. Oleh karena setiap lokasi pengiriman memiliki jadwal dan time window masing-masing, metode Nearest Neighbor dengan memperhatikan time window pun digunakan. Berdasarkan hasil perhitungan, didapat masing-masing rute distribusi dengan jarak terpendek yang dibuktikan dengan pengurangan rute tengah sebesar  0,23  km  dan  rute  utara  sebesar  5.88  km.  Selain  itu,  rute  pengiriman  usulan  ini  mampu  menghemat konsumsi bahan bakar pada rute tengah sebesar 3% dan rute utara sebesar 10%. Ditinjau dari aspek beban kerja pengemudi armada mobil pun juga berkurang sebesar 31% dan pengemudi armada motor sebesar 47%.
Kata Kunci: Rute distribusi, minimasi, jarak terpendek, beban kerja, UKM kuliner mie.
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  suplai  menjadi  kegiatan  yang penting  dalam  menjalankan  suatu  usaha.  Salah satu  kegiatan  suplai  ini  berkaitan  erat  dengan aktivitas  transaksi  memindahkan  barang  dari suatu tempat ke suatu tempat lainnya (Gadde et al.,  2010)  di  waktu  yang  tepat  dengan  jumlah yang  tepat  (Krichen,  2015).  Aktivitas  yang bersifat  operasional  ini  dipengaruhi  oleh aktivitas pengiriman inbound ( inbound deliveries ) dan pengiriman outbound ( outbound deliveries )  yang  berdampak  pada  performa suplai suatu usaha. Dampak aktivitas pengiriman  ini  terlihat  pada  sebuah  bisnis kuliner, UKM Mie ABC, yang mengalami suatu permasalahan. Keterlambatan pengiriman bahan baku (mie dan topping mie) seringkali melewati waktu  yang  telah  disepakati.  Hal  ini  membuat beberapa  bahan  baku  mie  rusak  dan  basi  yang menyebabkan performa penjualan menurun dan berpotensi kehilangan penjualan atau konsumen. Keterlambatan  pengiriman  ini  terjadi  karena UKM  Mie  ABC  belum  memiliki  sistem distribusi  yang  tepat  dalam  suplai  bahan  baku mie  dan  toppingnya  juga  mengingat  bahwa bahan-bahan  tersebut  tidak  menggunakan pengawet sehingga risiko rusak atau basi.
Beberapa penelitian berusaha menyelesaikan  permasalahan  pengiriman  atau keterlambatan  pengiriman  ini.  Somadi  (2020) menyelesaikan  keterlambatan  pengiriman  pada perusahaan manufaktur kayu. Artikel ini hanya mengidentifikasi jenis-jenis keterlambatan pengiriman yang tering terjadi, faktor penyebab terjadinya  keterlambatan  pengiriman,  dan strategi  penyelesaiannya  menggunakan  metode Six Sigma. Identifikasi penyebab keterlambatan pengiriman  juga  dilakukan  oleh  Siregar  dan Pitaloka  (2018)  menggunakan  metode  Lean Distribution.  Cause  and  Effect  Diagram  dan Pareto  Chart  digunakan  untuk  hal  yang  serupa pula, tetapi di dalam penelitian ini ditambahkan framework  untuk  usulan  perbaikan  agar keterlambatan  pengiriman  dapat  diminimalkan (Hassan et al., 2015).
Proses identifikasi penyebab keterlambatan pengiriman  membantu  pelaku  industri  atau usaha  untuk  mengetahui  aktivitas  apa  yang menjadi fokus perhatian agar keterlambatan ini dapat  dicegah.  Namun,  perlu  diketahui  bahwa
aktivitas  pengiriman  yang  terganggu  ini memiliki  berbagai  macam  dampak.  Liu  et  al. (2019)  mencari  tahu  penyebab  permasalahan pengiriman  barang  (kargo)  menggunakan  jalur udara  dan  dampaknya  terhadap  biaya  yang ditimbulkan,  biaya  keterlambatan.  Simulasi Monte-Carlo  mampu  menghasilkan  estimasi total  biaya  keterlambatan  yang  ditimbulkan. Selain biaya, permasalahan pada pengiriman ini berdampak  pada  volume  atau  kuantitas  barang yang  dipesan  atau  volume  penjualan  (Peng  & Lu, 2017). Permasalahan pada pengiriman juga berdampak  pada  jarak  tempuh  yang  dilalui. Semakin  panjang  jarak  tempuh,  kemungkinan terjadi  keterlambatan  juga  semakin  besar. Contardo  et  al.  (2013)  menyelesaikan permasalahan pengiriman
dengan meminimalkan jarak tempuh yang menghasilkan rute pengiriman dengan mempertimbangkan  kapasitas  terbatas  dari supplier,  permintaan  konsumen,  kapasitas kendaraan  yang  tidak  ditentukan,  dan  armada yang  bersifat  homogen. Penelitian  yang  serupa dilakukan  pula  oleh  Escobar  et  al.  (2014) menggunakan  algoritma  granular  variable  tabu neighborhood  search,  Martono  dan  Warnars (2020) menggunakan nearest neighbor, Lopes et al.  (2016)  menggunakan  algoritma  genetika. Leenawong et al. (2017) menambahkan aktivitas penjadwalan  menggunakan  prinsip  assignment problem  tanpa  menentukan  rute  pengiriman dimana  permintaan  konsumen  diasumsikan kurang  dari  kapasitas  kendaraan.  Ekici  et  al. (2014)  melakukan  hal  yang  sama,  yaitu menghasilkan  penjadwalan,  tetapi  beserta  rute pengiriman  untuk  satu  jenis  produk  dan menggunakan  satu  armada  saja  dengan menggunakan vehicle routing problem. Produk- produk  yang  didistribusikan  pada  penelitian- penelitian di atas bersifat non-perishable.
Paper  ini,  seperti  yang  telah  dijelaskan  di awal  paragraf,  menyelesaikan  permasalahan keterlambatan pengiriman dengan memperhatikan beberapa faktor, seperti produk yang  lebih  dari  satu  jenis  produk,  armada pengiriman yang tidak homogen dan lebih dari satu, produk pengiriman yang mudah basi atau rusak,  dan  time  windows  di  masing-masing konsumen.  Paper  ini  akan  menghasilkan penjadwalan  sekaligus  rute  pengiriman  yang memperhatikan  batasan-batasan  di  atas  agar terpenuhi  dengan  meminimalkan  jarak  rute
Opsi
pengiriman,  mengurangi  biaya  penggunaan bahan  bakar,  dan  mengurangi  beban  kerja karyawan pengemudi mobil.

## 2. METODE
Obyek penelitian adalah sebuah UKM yang mengelola  produk kuliner  berbasis  mie  di  kota Yogyakarta.  Pada  penelitian  ini,  organisasi UKM disebut dengan UKM Mie ABC. Delapan cabang dari UKM ini menjadi obyek yang dikaji untuk diberikan usulan berbaikan kinerja sistem pengiriman  bahan  baku  dan  pendukung  dari kantor  pusat.  Periode  pengiriman  bahan  baku dari  pusat  ke  seluruh  cabang  dilakukan  setiap hari,  yaitu  dari  hari  Senin  sampai  hari  Sabtu. Rute pengiriman bahan baku yang dilaksanakan manajemen saat ini dikelola oleh pegawai yang melakukan pengiriman, sehingga rute ditentukan sesaat sebelum pengiriman dilakukan.  Berdasarkan  lokasi  setiap  cabang yang  tersebar  di  beberapa  wilayah  dari  kantor pusat,  maka  lokasi  cabang  dibagi  menjadi  dua kelompok  rute.  Kelompok  rute  pengiriman dibagi menjadi rute utara dan rute tengah. Moda pengiriman  saat  ini  menggunakan  satu  unit mobil dan satu unit sepeda motor. Kantor pusat memiliki  dua  karyawan  untuk  mengemudikan mobil  dan  motor.  Jam  kerja  karyawan pengiriman  adalah 07.30 – 15.00  WIB.  Urutan pelaksanaan penelitian adalah sebagai berikut:
• Pengumpulan  data  mengenai  kantor  pusat dan  8  outlet  cabang,  meliputi  lokasi,  data permintaan  kebutuhan  bahan  baku  dan pendukung,  kebutuhan  ukuran  kontainer penyimpanan  bahan  baku,  dan  data  cabang dapat  menerima  pengiriman  bahan  baku ( time window ).
• Pengumpulan  data  karakteristik  moda pengiriman bahan baku dan pendukung dari kantor  pusat  ke  seluruh  cabang.  Data  ini meliputi  jenis  moda  transportasi,  kapasitas pengiriman,  konsumsi  kebutuhan  bahan bahar per satuan jarak pengiriman.
• Melakukan identifikasi rute pengiriman saat ini  dan  membuat  matrik  jarak  dari  kantor pusat ke setiap cabang yang ada.
• Melakukan analisis kebutuhan jenis pengiriman, kebutuhan kontainer pengiriman pada setiap kegiatan pengiriman.
• Membuat  rute  usulan  perbaikan  dengan pendekatan Vehicle  Routing  Problem  with
Time  Window  (VRPTW) menggunakan metode Nearest Neighbor .
• Membuat analisis rute yang digunakan UKM dengan  rute  usulan  dengan  menggunakan indikator  kinerja  jarak  dan  waktu  yang diperlukan.
• Menentukan  rute  usulan  yang  memberikan kontribusi  penghematan  terbesar  pada operasi  pengiriman  bahan  baku  dan pendukung.
Rute usulan pada penelitian ini menggunakan pendekatan Vehicle Routing Problem with Time Window (VRPTW)  dengan  metode Nearest Neighbor . Metode Nearest Neigbor ini termasuk dalam  metode  heuristik  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  VRP.  Metode  ini dilakukan dengan memulai titik awal kemudian dilanjutkan  dengan  titik  terdekat.  Langkah- langkah  yang  terdapat  pada  metode Nearest Neighbor adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  dan  memulai  dari  lokasi  awal, yaitu  pada  studi kasus  di  sini  adalah  kantor pusat.
2. Mencari  lokasi  terdekat  (cabang)  dengan lokasi awal, lalu membentuk rute pengiriman.
3. Mengulang  langkah  kedua,  yaitu  mencari lokasi  terdekat  sampai  semua  lokasi dikunjungi  (semua  cabang  sudah  berada  di dalam rute pengiriman).
4. Ketika semua cabang sudah berada di dalam rute pengiriman, maka armada harus kembali ke  kantor  pusat  atau  rute  pengiriman membentuk tur ( closed-loop ). Rute pengiriman usulan sudah selesai dibentuk.
Model  matematis  VRPTW  (Juliandri  et  al., 2018) adalah sebagai berikut: Fungsi tujuan: Min 𝑧 =   ∑ 𝑐 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (𝑖,𝑗)∈𝐴 (1) s.t. ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑗∈𝐴 = 1 ∀𝑖 ∈ 𝐶 (2) ∑ 𝑥 𝑖𝑝 𝑖∈𝐴 = ∑ 𝑥 𝑝𝑗 𝑗∈𝐴 ∀𝑝 ∈ 𝐶 (3) ∑ (𝑇 𝑗𝑖 𝑟 + 𝔱 𝑗𝑖 𝑟 𝑥 𝑖𝑗 ) ≤ ∑ 𝑇 𝑗𝑖 𝑟 𝑗∈𝐴 𝑗∈𝐴 ∀𝑟 ∈ 𝑅, ∀𝑖 ∈ 𝐶 (4) 𝑎 𝑖 𝑟 𝑥 𝑖𝑗 ≤ 𝑇 𝑗𝑖 𝑟 ≤ 𝑏 𝑖 𝑟 𝑥 𝑖𝑗 ∀𝑟 ∈ 𝑅, ∀(𝑖, 𝑗) ∈ 𝐴 (5)
𝑇 𝑖𝑗 𝑟 ≥ 0 ∀𝑟 ∈ 𝑅, ∀(𝑖, 𝑗) ∈ 𝐴 (6)
𝑥 𝑖𝑗 ∈ {0,1} ∀(𝑖, 𝑗) ∈ 𝐴 (7) Persamaan  fungsi  tujuan  (1)  pada  model matematis ini adalah minimasi jarak tempuh dari armada  yang  digunakan  untuk  melakukan pengiriman.  Kendala  (2)  menunjukan  bahwa
Opsi
setiap  cabang  hanya  dikunjungi  sekali  oleh armada. Kendala (3) memastikan bahwa armada yang berkunjung ke setiap cabang harus segera meninggalkan  lokasi.  Kendala  (4)  dan  (5) memastikan  bahwa time  windows yang  telah disepakati oleh masing-masing cabang terpenuhi; armada yang melakukan pengiriman berada  di  dalam  jadwal  waktu  yang  telah ditentukan.  Asumsi  yang  digunakan  dalam model  ini  adalah depot  selalu  dapat  memenuhi permintaan di seluruh cabang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengukuran jarak antara kantor pusat dengan  lokasi  cabang  yang  dikunjungi.  Data hasil  pengukuran dituliskan  pada  Tabel  1    dan Tabel 2.
Tabel 1 . Data jarak kantor pusat dengan cabang pada rute tengah (km).
Dari/ Ke Kantor pusat Cab. Demangan Cab. Hartono Kantor pusat 0 1,68 0,85 Cab. Demangan 4,2 0 5,4 Cab. Hartono 0,7 3,3 0
Tabel 2. Data jarak kantor pusat dengan cabang pada rute utara (km).
Dari/ Ke Kant or pusat Cab. Mega -truh Cab. JC M Cab. Mon -jali Cab. Jakal- uii Cab. Go- dean Cab. - Cok ro Kantor - pusat 0 3,6 6,3 5,2 11,6 6,88 6,02 Cab. Megatruh 3,6 0 3,6 2,5
Cab. JCM 5,4 4,1 0 3,3 Cab. Mon-jali 5,7 2,4 2,4 0 Cab. Jakal- uii 10,7 0 16,8 17 Cab. Go- dean 8,4 17 0 3,3 Cab. Co- kro 8,9 6 3,3 0
Pada Tabel 2 terdapat beberapa relasi yang tidak diberikan nilai. Hal tersebut menunjukkan bahwa  tidak  ada  jalur  pengiriman  bahan  baku dan pendukung.
Jumlah  item  bahan  baku  dan  pendukung yang  dikirim  ke  cabang  ada  68  jenis  item. Perbedaan  pengiriman  ke  cabang  dipengaruhi
oleh  tingkat  permintaan  68  item  dari  setiap cabang. Pada saat kantor pusat akan melakukan pengiriman, maka pertama yang harus dilakukan adalah  melakukan  konversi  data  permintaan bahan  baku  dan  pendukung  ke  dalam  satuan kontainer  yang  diperlukan  untuk  mengemas permintaan cabang. Kantor pusat memiliki tiga jenis  kontainer  yang  berbeda  yaitu:  kontainer plastik  besar,  kontainer  plastik  sedang,  dan cooler  box.  Jumlah  kontainer  yang  diperlukan untuk mengirimkan bahan baku dan pendukung ke  cabang  akan  dijumlahkan  menjadi  satuan box.  Hasil  perhitungan  kebutuhan  kontainer yang  diperlukan  berdasarkan  karakteristik permintaan  dari  cabang  rute  tengah  dan  rute utara  yang  ditunjukan  pada  Gambar  1  dan Gambar 2.
Gambar 1. Perhitungan Kebutuhan Kontainer Cabang Rute Tengah.
Pada  Gambar  1  terlihat  bahwa  ada  tren peningkatan  jumlah  kebutuhan  box  pada  hari Sabtu  dan  Minggu.  Hal  ini  mempengaruhi perencanaan kebutuhan moda transportasi yang akan  digunakan  untuk  melakukan  pengiriman. Proses  penyusunan  alternatif  rute  untuk melakukan  perbaikan  pada  rute  saat  ini dilakukan  dengan  memperhatikan  waktu  yang tersedia  pada  cabang  untuk  menerima pengiriman  bahan  baku  dan  pendukung  (time window).  Persamaan  yang  digunakan  untuk memastikan  time  window  diperhatikan  dalam menyusun alternatif rute adalah:
Waktu Tiba j = Waktu meninggalkan i + Waktu
Tempuh i ke j (8)
Waktu  Meninggalkan  j  =  Waktu  Tiba  j  +  Waktu Pelayanan j (9)
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022
Gambar 2. Perhitungan Kebutuhan Kontainer Cabang Rute Utara.
Indeks i menyatakan lokasi awal berangkat dan  j  menyatakan  lokasi  cabang  yang  dituju. Persamaan  8  dan  9  memastikan  bahwa perhitungan  waktu  kedatangan  dan  waktu meninggalkan  lokasi  cabang  dapat  diketahui, yaitu  apakah  moda  transportasi  datang  kurang atau  melebihi  batas  akhir  time  window  yang sudah  ditentukan  oleh  cabang.  Selanjutnya, tahapan dalam pengurutkan outlet menggunakan
metode  Nearest  Neighbor.  Hasil  perhitungan untuk  menyusun  rute  alternatif  sebagai  rute perbaikan  pada  rute  tengah  dan  utara  dapat dilihat pada Tabel 3.
Rute perbaikan yang diusulkan adalah sebagai berikut:
a.  Rute tengah dilaksanakan dengan melakukan pengiriman  pertama  ke  cabang  Hartono – cabang  Demangan-  lalu  Kembali  ke  kantor pusat. Pengiriman dilakukan pada shift pertama. Rute  ini  menghasilkan  penghematan  waktu sebesar  22  menit  dan  jarak  0,23  km  dari  rute awal.
b.  Rute  utara  dilaksanakan  dengan  melakukan pengiriman  pertama  pada  cabang  Megatruh- cabang Monjali- cabang JCM- lalu Kembali ke kantor  pusat.  Pengiriman  dilakukan  pada  shift pertama.  Rute  ini  menghasilkan  penghematan sebesar 82 menit dan jarak 2,3 km.
c.  Rute  utara  dilaksanakan  dengan  melakukan pengiriman  pertama  pada  cabang  Hos  Cokro- cabang Godean- cabang Jakal uii- lalu Kembali ke kantor pusat. Pengiriman dilakukan pada shift kedua.  Rute  ini  menghasilkan  penghematan sebesar 97 menit dan jarak 3,58 km. Kinerja  perbaikan  berupa  penghematan jarak  yang  ditempuh  berdampak  pula  pada penghematan  penggunakan  bahan  bakar  mobil dan motor yang digunakan. Penghematan bahan bakar pada rute tengah sebesar 3% dan pada rute utara  sebesar  10%.  Waktu  bekerja  yang digunakan oleh karyawan yang menggemudikan moda  transportasi  yang  digunakan  juga  akan semakin  berkurang.  Hal  ini  berdampak  pada beban  kerja  untuk  operasi  pengiriman  menjadi berkurang.  Pada  aspek  manusia,  karyawan mengemudi  moda  mobil  berkurang  31%  dan mengemudi  motor  sebesar  47%  khusus  pada
beban operasi pengiriman bahan baku.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  dibuat simpulan  sebagai  berikut:  Rute  usulan  yang dihasilkan dari penelitian ini dapat memperpendek  jarak  rute  pengiriman  dari kantor pusat ke outlet cabang. Pada rute tengah jarak  pengiriman  dapat  dikurangi  sebesar  0,23 km.  Sedangkan  pada  rute  utara,  jarak pengiriman dapat dikurangi sebesar 5,88 km.
Jarak rute pengiriman yang dapat dikurangi berdampak pada beberapa aspek berikut yaitu : aspek  penghematan  penggunaan  bahan  bakar
0 2 4 6 Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Senin Keb u tu h an B o x Hari Pengiriman Cab. Megatruh Cab. JCM Cab. Monjali Cab. Jakal uii
Tabel 3 . Hasil Penyusunan Rute Perbaikan Beserta Kinerja Perbaikannya. Urutan Rute Kunjungan ke Outlet Rute Shift Rerata Kebutuhan Waktu (menit) Total Jarak (Km) Penghematan Waktu (menit) Penghematan jarak (Km) Hartono – Demangan – Kantor Pusat tenga h 1 49 8,55 22 0,23 Megatruh – Monjali – JCM- Kantor Pusat utara 1 82 13,9 82 2,3 Hos Cokro – Godean – Jakal uii – Kantor Pusat utara 2 119 37,02 97 3,58
Opsi
dan  perubahan  beban  kerja  karyawan  yang bertugas  mengemudikan  armada  mobil  dan motor.  Penghematan  bahan  bakar  pada  rute tengah  sebesar  3% dan pada  rute utara  sebesar 10%.  Pada aspek manusia, karyawan mengemudi  moda  mobil  berkurang  31%  dan mengemudi  motor  sebesar  47%  khusus  pada beban operasi pengiriman bahan baku. Dampak lebih jauh bagi perusahaan adalah penghematan biaya penggunaan bahan bakar. Sedangkan pada aspek  manusia,  pengurangan  beban  kerja  ini dapat dikelola untuk melaksanakan operasi lain yang diperlukan pada kantor pusat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas  Atma  Jaya  Yogyakarta  yang  telah memberikan  dukungan  dan  fasilitas  demi terlaksananya penelitian yang telah dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Contardo, C., Cordeau, J., & Gendron B. (2013). A  GRASP+ILP-based  metaheuristic  for the capacitated location-routing problem. Journal  of  Heuristics,  20 (1),  1-38. http://dx.doi.org/10.1007/s10732-013- 9230-1
Ekici,  A.,  Ozener,  O.O.,  &  Kuyzu,  G.  (2014). Cyclic delivery schedules for an inventory routing problem. Transportation Science,
49 (4), 817-829. https://doi.org/10.1287/trsc.2014.0538 Escobar, J.W., Linfati, R., Baldoquin, M.G., &
Toth, P. (2014). A granular variable tabu neighborhood  search  for  the  capacitated location-routing problem. Transportation Research  Part  B:  Methodological,  67 , 344-356. https://doi.org/10.1016/j.trb.2014.05.014 Gadde, L., Hakansson, H., & Persson, G. (2010). Supply  Network  Strategies (2 nd ed.). Wiley Global Education.
Hassan, A.A.B.M., Zaharudin, A.B., & Yunus, A.B.M.  (2015). Delays  in  physical distribution: a case study of Sony Supply Chain Solutions Malaysia [Paper presentation].  International  Seminar  on Entrepreneurship and Business, Malaysia. http://umkeprints.umk.edu.my/5031/1/Co
nference%20Paper%2037%20ISEB%20 2015.pdf
Juliandri, D., Mawengkang, H., & Bu’ulolo, F.
(2018).  Discrete  optimization  model  for vehicle  routing  problem  with  scheduling side  constraints  [Paper  presentation].  4 th International  Conference  on  Operational Research  (InteriOR),  Medan,  Indonesia. https://iopscience.iop.org/article/10.1088 /1757-899X/300/1/012024 Krichen, S., & Jouida, S. (2015). Supply Chain Management  and  its  Applications  in Computer. Wiley Professional, Reference & Trade (Wiley K&L).
Leenawong, C., Warranawulan, C., Wongsa, K., &  Lethaisong,  K.  (2017). Decision support  model  and  software  for consolidated order assignment to delivery trucks [Paper presentation] . 6th International  Congress  on  Advanced Applied Informatics, Japan. https://doi.org/10.1109/IIAI-
AAI.2017.138
Liu,  Y.,  Yin,  M.,  &  Hansen,  M.  (2019). Economic costs of air cargo flight delays related  to  late  package  deliveries.
Transportation Research Part E:
Logistics  and  Transportation  Review,
125 , 388-401.
https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.03.017 Lopes R.B., Ferreira C., & Santos, B. S. (2016).
A  simple  and  effective  evolutionary algorithm  for  the  capacitated  location- routing problem. Computers & Operations  Research,  70, 155-162. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.01.006 Martono,  S.,  &  Warnars,  H.L.H.S.  (2020). Penentuan rute pengiriman barang dengan metode  Nearest  Neighbor. Jurnal Pengkajian  dan  Penerapan  Teknik Informatika, 13 (1), 44-57.
https://doi.org/10.33322/petir.v13i1.869
Peng,  D.X.,  &  Lu,  G.  (2017).  Exploring  the impact  of  delivery  performance  on customer  transaction  volume  and  unit price:  evidence  from  an  assembly manufacturing  supply  chain. Production and Operations Management, 26 (5), 880- 902. https://doi.org/10.1111/poms.12682
Siregar, M.T., & Pitaloka, N.W.A. (2018). Lean Distribution untuk minimasi keterlambatan  pengiriman  produk  susu.
Opsi
e-ISSN 2686-2352
Jurnal  Manajemen  Transportasi  & Logistik, 5 (3), 265-276. http://dx.doi.org/10.54324/j.mtl.v5i3.272 Somadi.  (2020).  Evaluasi  keterlambatan pengiriman barang dengan menggunakan Six  Sigma. Jurnal  Logistik  Indonesia,
4 (2), 81-93. https://doi.org/10.31334/logistik.v4i2.11 10