## Penyelesain Vehicle Routing Problem (VRP) dalam Penugasan Kendaraan dan Penentuan Rute untuk Meminimasi Biaya Transportasi pada PT. XYZ dengan Menggunakan Algoritma Genetika
Ahmad Fauzan Abdurrahman, Ari Yanuar Ridwan, Budi Santosa
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom
Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu, Bandung 40257
fauzanabdr@gmail.com
(Makalah: Diterima Juli 2017, direvisi Mei 2019, dipublikasikan Juli 2019)
Intisari— Dalam proses transportasi sangat sesuai dengan rute, rute jalan yang dilalui mode / kendaraan menuju tujuan. Rute tentang jumlah kendaraan dan lokasi mana saja yang dilalui. PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang barang-barang konsumen  yang  bergerak  cepat  (FMCG),  dengan  bidang  yang  membuat  aliran  kecepatan  barang  akan  menjadi  lebih  tinggi  untuk proses distribusi barang menjadi cepat dan sering. Pada proses pendistirbusian dilakukan dengan menggunakan 1 armada disetiap pelanggan.  Saat  ini  dalam  proses  pendistribusian  barang,  perusahaan  masih  menggunakan  utilitas  yang  digunakan,  sehingga tersedianya ruang kosong dalam kapasitas  masih terjadi dan ini membuat biaya transportasi tinggi. Penggabungan (pertimbangan) beberapa  pelanggan  menjadi  sesuatu  yang  mungkin  dilakukan,  dengan  tetap  mempertimbangkan  time  window,  kapasitas  dan beberapa  produk.  Penelitian  ini  membahas  tentang  rute  dengan  mempertimbangkan  berbagai  batasan  untuk  mendapatkan  rute, jumlah kendaraan, peningkatan utilitas setiap kendaraan dan jarak yang optimal sehingga dapat meminimalkan biaya transportasi. Menggunakan  algoritma  genetika  dengan  didahului  algoritma  tetangga  terdekat  digunakan  untuk  menyelesaikan  komplikasi  ini. Nantinya rute akan terbentuk dan mendapatkan jumlah kendaraan, peningkatan jumlah kendaraan dan jarak yang optimal. Hasil ini membuat perbaikan rata-rata utilitas kendaraan sebesar 35,317%, perbaikan jumlah kendaraan sebesar 34,05%, dan jarak sebesar 10,075% sehingga mampu menghemat biaya transportasi sebesar 26,56% dari kondisi awal.
Kata kunci — Transportasi, FMCG, VRP , Time Window, Utilitas, Penentuan Kendaraan.
Abstract— In the process of transportation it is very in accordance with the route, the route the mode / vehicle goes to the destination. Route about the number of vehicles and which locations are passed. PT XYZ is a company engaged in the fast moving consumer goods (FMCG),  with  fields  that  make  the  flow  of  goods  going  higher  so  that  the  distribution  of  goods  becomes  fast  and  frequent.  The distribution process is carried  out using 1 fleet in each customer. Currently in the process  of distributing goods, companies still use utilities that are used, so that the availability of empty space in capacity still occurs and this makes transportation costs high. Combining (considering) some customers is possible, while considering the time window, capacity and some products. This study discusses the route by considering various constraints to get the route, the number of vehicles, increasing the utility of each vehicle and the optimal distance so as to minimize transportation costs. Using a genetic algorithm that is preceded by the nearest neighbour algorithm is used to resolve this  complication.  Later  the  route  will  be  formed  and  get  the  number  of  vehicles,  increase  the  number  of  vehicles  and  the  optimal distance. These results make an increase in vehicle utility by an average of 35.317%, an increase in the number of vehicles by 34.05%, and a distance of 10.075% thus saving transportation costs by 26.56% from the initial conditions.
Keywords — Transportation, FMCG, VRP, Time Window, Utilities, Vehicle Determination.

## I. P ENDAHULUAN
PT  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam bidang fast  moving  customer  good (FMCG).    Produk  FMCG yang  dimiliki  perusahaan  terdiri  dari  beberapa  kategori  yaitu fresh ,  yang  terdiri  dari  buah-buahan,  sayuran  dan  telur, kemudian kategori S&M yang terdiri food dan non food , serta yang terakhir adalah kategori extra atau barang lainnya. Dalam proses  pendistribusian,  setiap  harinya  DC  melakukan pengiriman  barang  ke  setiap  cabang  berdasarkan  jumlah
permintaan  dari  cabang  itu  tanpa  adanya  peramalan demand . Pada  bulan  Oktober  2016,  rata-rata  permintaan  atau demand yang  diminta  oleh customer berkisar  di  antara  6.0142 m3.Gambar  1  menjelaskan  mengenai  rata-rata  permintaan setiap cabang periode Oktober 2016.
Gambar 1 Grafik Rata-Rata Permintaan Setiap Cabang Periode Oktober 2016
Pada kondisi perusahaan, dalam melakukan pendistribusian ke  setiap  cabang  menggunakan  47  kendaraan,  dengan  setiap kendaraan  bertanggungjawab  terhadap  setiap  cabang,  atau dapat  dikatakan  bahwa  satu  kendaraan  bertanggung  jawab terhadap satu cabang. Penggunaan kendaraan akan efektif jika saat  pengiriman  barang  kapasitas  atau  utilitas  dari  box kendaraan  tersebut  sudah  maksimal  atau  sampai  pada  batas yang  di  terima  oleh  perusahaan  sebesar  90%  dari  kapasitas sebenarnya.  Tetapi  kondisi  saat  ini  masih  sangat  jauh  dari kondisi yang diterima,  karena kapasitas yang di gunakan masih berkisar 50% dari kapasitas yang bisa digunakan

## Gambar 2 Grafik Persentase Utilitas Kendaraan Saat Proses Pengiriman Produk Bulan Oktober 2016
Data  pada  Gambar  2  menunjukkan  kapasitas  yang digunakan saat ini masih tergolong rendah. Ke tidak efektifan dari dari utilitas kendaraan akan berdampak juga kepada biaya transportasi  yang  cukup  mahal  setiap  harinya.  Hal  ini dikarenakan  setiap kendaraan digunakan  untuk  mengantarkan barang ke customer. Berikut ini Tabel total biaya transportasi setiap cabang perhari.
Gambar 3 Grafik Total Biaya Distribusi Setiap Cabang Per hari
Dengan mengacu pada Gambar 3 dapat dilihat biaya yang dikeluarkan  perusahaan  setiap  harinya  sampai  dengan Rp7,327,313.19. Dengan komponen biaya tersebut berasal dari biaya tetap dan biaya variabel.

## Gambar 4 Grafik Persentase Biaya Tetap dan Biaya Variabel Terhadap Total Biaya
Persentase tersebut menunjukkan apabila perusahaan saat ini memiliki 47 kendaraan maka 47 kendaraan tersebut sudah pasti mempunyai biaya tetap. sedangkan untuk biaya variabel akan dihitung berdasarkan jarak yang dilaluinya.
Dengan  kondisi  saat  ini,  DC  Buah  Batu  pada  PT  XYZ memerlukan  perencanaan  rute  di  setiap  kendaraan  khususnya dengan  melakukan  proses  konsolidasi  atau  penggabungan beberapa  cabang  dalam  satu  rute  yang  nantinya  akan memberikan  penghematan  biaya  transportasi,  dan  juga  akan didapatkan jumlah kendaraan yang optimal yang harus dimiliki perusahaan  dengan  kondisi  demand  selama  bulan  Oktober 2016. Kondisi tersebut tentunya tetap memperhatikan kapasitas kendaraan,  jam  buka  tutup  DC  dan  cabang,  serta  waktu pelayanan.  Hasil  akhir  penelitian  akan  didapatkan  jumlah kendaraan  yang  harus  dimiliki  oleh  perusahaan  secara  tepat, sehingga  pengurangan  biaya  tetap  yang  kemudian  akan berdampak  pada  total  biaya  transportasi  akan  mengalami penurunan  (minimasi  biaya  transportasi)  [1].  Dari  masalah yang  telah  dijabarkan  yang  selanjutnya  dikembangkan solusinya, maka penggunaan Algoritma Genetika dapat dibuat untuk solusi tersebut [2].
II. STUDI LITERATUR
A. Vehicle Routing Problem (VRP)
Vehicle  Routing  Problem (VRP)  merupakan  permasalahan yang  berada  dalam  sistem  distribusi  yang  mempunyai  tujuan untuk  membuat  suatu  rute  optimal  untuk  sejumlah  kendaraan yang  diketahui  kapasitasnya,  agar  mampu  memenuhi  setiap permintaan customer dengan  lokasi  dan  jumlah  permintaan yang  telah  diketahui  dijelaskan  bahwa  tujuan  yang  ingin dicapai dalam VRP yaitu [3]:
1. Meminimumkan  ongkos  perjalanan  secara  keseluruhan yang  dipengaruhi  oleh  keseluruhan  jarak  yang  ditempuh dan jumlah kendaraan yang digunakan
2. Meminimumkan  jumlah  kendaraan  yang  akan  digunakan untuk melayani semua konsumen.
3. Menyeimbangkan rute untuk waktu perjalanan dan muatan kendaraan
4. Meminimalkan keluhan pelanggan
B. Algoritma Nearest Neighbor
Algoritma Nearest neighbor merupakan sebuah teknik yang sederhana  dan  terbuka  untuk  berbagai  variasi  masalah.  Cara kerja dalam algoritma ini sangat sederhana yaitu mencari titik terdekat  yang  belum  dikunjungi  dengan  memperhatikan berbagai  batasan.  Pada  algoritma  ini,  sebuah  kendaraan  akan memulai perjalanan dari distribution center (depot) kemudian mencari  titik  terdekat  dari  depot  tersebut  untuk  dikunjungi pertama.  penentuan  titik  selanjutnya  dipilih  berdasarkan  pada jarak terdekat dari lokasi terakhir [4].
C. Algoritma Genetika
Algoritma genetika merupakan algoritma dengan pendekatan  metaheuristik    yang  paling  dikenal,  dikarenakan metode ini memiliki performa yang bagus untuk berbagai jenis permasalahan optimasi [5].
Prinsip  dasar  dalam  algoritma  ini  ialah  pada  seleksi  alam dan  genetika.  Elemen  dasar  dari  algoritma  genetika  yaitu reproduksi,  crossover,  dan  mutasi.  Algoritma  genetika umumnya digunakan untuk menyelesaikan masalah kombinatorial seperti TSP, VRP, dan crew scheduling
Secara  umum  struktur  algoritma  genetika  terdiri  dari beberapa langkah seperti: [6]
1. Inisialisasi populasi
2. Evaluasi populasi
3. Seleksi populasi yang akan dikenai operator genetika
4. Proses penyilangan pasangan kromosom tertentu (crossover)
5. Evaluasi populasi baru
Proses  dari  langkah  3  terus  diulangi  selama  syarat  berhenti belum terpenuhi
III. METODOLOGI PENELITIAN
Waktu Pelayanan
Solusi Awal dengan menggunakan metode Nearest Neighbour Solusi Optimum dengan menggunakan Algoritma Genetika Data Dimensi Produk Tujuan Pengiriman Waktu Tempuh Data Time Window Hasil Optimum Pada Rute, Jumlah Kendaraan, Utilitas Kendaraan, dan Jarak Data Purchase Order (PO) Kapasitas Kendaraan Biaya Trasportasi Data Demand Biaya Tetap Biaya Variabel Biaya Depresiasi Biaya Perawatan Total Biaya Transportasi Harga Bahan Bakar Kecepatan rata-rata Jarak Tempuh

## Gambar 5 Model Konseptual
Pemasalahan pada penelitian ini mengenai optimalisasi rute, jarak  dan  jumlah  kendaraan  yang  digunakan  oleh  DC  Buah Batu di dalam perusahaan PT. XYZ untuk dapat  meminimasi total biaya distribusi yang dikeluarkan.
Proses  distribusi  dari  DC  ke  cabang  yang  dilakukan  oleh perusahaan saat ini masih dikatakan jauh dari kata optimal, hal tersebut  dikarenakan  pada  proses  pengiriman  di  setiap  hari, setiap  cabang  yang  menjadi  tanggung  jawab  DC  Buah  Batu melakukan  permintaan  dan  dari  permintaan  tersebut  DC melakukan  pengiriman  barang.  Pada  proses  tersebut perusahaan  memiliki  kebijakan,  yang  mana  setiap  cabang ditanggungjawabi  oleh  satu  kendaraan.  Tetapi  saat  proses pengiriman barang, isi atau utilitas dari box kendaraan masih di bawah dari batas yang bisa digunakan.
Selain  itu,  dengan  jumlah  kendaraan  yang  sama  dengan jumlah  cabang,  membuat  biaya  transportasi  semakin  tinggi. Padahal  jika  dilakukan  pengoptimalan  utilitas  kendaraan dengan  menggabungkan  beberapa  cabang  menjadi  satu  rute pengiriman  nantinya  akan  dapat  meminimasi  total  biaya transportasi.
Meskipun  akhirnya  terdapat  kondisi  beberapa  kendaraan akan  menempuh  jarak  yang  semakin  panjang,  tetapi  akan terdapat  pula  kondisi  beberapa  kendaraan  yang  tidak digunakan, atau bahkan nantinya didapatkan jumlah kendaraan yang optimal dalam melakukan proses distribusi (berdasarkan jumlah  rute  yang  dihasilkan),  dan  akhirnya  seluruh  masalah
tersebut  akan  berujung  kepada  berkurangnya  total  biaya distribusi yang ditanggung oleh perusahaan.
Tahapan  awal  penelitian  dimulai  dengan  melakukan pengamatan pada kondisi awal sistem pendistribusian barang di perusahaan  untuk  mengetahui  sistem  yang  dijalankan.  Dari hasil  pengamatan  aktual  pada  kondisi  awal  akan  diperoleh beberapa  data  yang  kemudian  diolah  untuk  memecahkan  dan memberikan usulan terhadap permasalahan rute pendistribusian  dengan  menggunakan  pendekatan  VRP  yaitu penggunaan algoritma genetika. Pemecahan masalah menggunakan algoritma genetika akan membutuhkan beberapa parameter  masukan  seperti  data demand tiap  cabang  (volume dalam  m3),  data  kapasitas  kendaraan,  data  jarak  dari  DC  ke cabang, data kecepatan rata-rata kendaraan, data time window , data  jarak  antar  cabang,  data  waktu  pelayanan,  dan  biaya transportasi  yang  meliputi  biaya  tetap  (biaya  depresiasi  dan biaya perawatan) dan biaya variabel (harga bahan bakar dikali dengan jarak tempuh).
Selanjutnya  data  tersebut  dijadikan  sebagai  masukan  untuk dilakukan  perumusan  model  matematis  yang  sesuai  pada permasalahan.  Yang  terdiri  dari  fungsi  tujuan  dengan memperhatikan batasan-batasan.
Data tersebut kemudian dianalisis dengan metode heuristik , yaitu  Algoritma Nearest  Neighbor untuk  menentukan  solusi awal permasalahan. Setelah itu, hasil perhitungan dari metode heuristik dilakukan  pengoptimalan  menggunakan  algoritma genetika.  Dari  hasil  iterasi  menggunakan  algoritma  tersebut akan  didapat  hasil  rute  pendistribusian  yang  optimal  dengan jarak  tempuh  dan  waktu  pengiriman  yang  lebih  pendek  serta jumlah kendaraan yang lebih tepat, sehingga akan didapatkan total biaya transportasi yang minimal.
Hasil total biaya transportasi usulan yang telah didapatkan, selanjutnya akan dibandingkan dengan total biaya transportasi awal,  hal  ini  berguna  untuk  mengetahui  seberapa  besar penghematan  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  apabila menggunakan konfigurasi rute yang tepat.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Influence Diagram
Distance of Customer DC Distance with each Customer Age of vehicle wear Daily depreciation costs Usage of vehicle in one year Fixed costs each a day Daily maintenance cost The working day for a month Service fee per month The replacement cost of spare parts per month Mileage The average speed of vehicles by type The total volume of demand for the product Quantity of Customer demand for each product The volume of each product The type and number of vehicles Variable costs each a day Fuel costs each a day Total Transportation Cost each a day Price of fuel / liter Travel time Distribution Route Vehicle Transport Capacity The purchase price of the vehicle
Gambar 6 Influence Diagram
B. Model Matematis
Tahapan  ini  merupakan  tahap  merumuskan  permasalahan transportasi  pada  kondisi  awal  PT  XYZ  ke  dalam  model matematis  dengan  fungsi  tujuan  berupa  minimasi  total  biaya transportasi  [7].  Adapun  rumusan  model  matematis  untuk permasalahan pada PT XYZ adalah sebagai berikut.[8][9][10][11] i : indeks pelanggan i=1,2,3,….,N
j : indeks pelanggan j=1,2,3,….,N
dimana i ≠ j
k : indeks jenis kendaraan yang digunakan k=1,2,3,…K p : indeks jenis produk
p=1,2,3,….p Parameters: 𝑓 𝑘 = Biaya tetap kendaraan k 𝑦 𝑘 =  Variabel  keputusan  setiap  penggunaan  jenis kendaraan
N = Jumlah toko, Toko 0 adalah depot 𝐶 𝑖𝑗𝑘
=  Biaya  Variabel  dari  I  ke  j  dengan  menggunakan kendaraan k
𝑑 𝑖𝑗 = Jarak dari titik i ke j 𝑄 𝑘 = kapasitas maksimal kendaraan k 𝑀𝑗 = Total volume yang diminta pelanggan j 𝐵 𝑝 = Volume produk p 𝐻𝑝𝑗 = Kuantitas produk p yang akan dikirim ke pelanggan j 𝑒 𝑖 = Batas bawah time window pelanggan i 𝑙 𝑖 = Batas atas time window pelanggan i 𝑡 𝑖𝑗𝑘 = Waktu pengiriman dari i ke j dengan kendaraan k 𝑏 𝑖 = Waktu keberangkatan kendaraan dari i 𝑎 𝑖 = Waktu tiba kendaraan di titik i 𝑆 𝑖 = Waktu unloading di titik i 𝑇 = Batas waktu horison
Fungsi Tujuan: Meminimasi total biaya transportasi
Vol. 9 No. 1
𝑚𝑖𝑛 ∑ ∑ ∑ 𝐶 𝑖𝑗𝑘 𝑋 𝑖𝑗𝑘 + ∑ 𝑓 𝑘 𝐾 𝑘=1 𝑦 𝑘 𝐾 𝑘=1 𝑁 𝑗=0 𝑁 𝑖=0 Pembatas: 1. Setiap toko hanya dapat dikunjungi tepat satu  kali dalam satu rute perjalanan.
∑ 𝑋𝑖𝑗𝑘 = 1 𝐾
𝑘=1
Untuk 𝑖 = 0,1,2, … . , N   𝑗 = 0,1,2, … . , N
2. Setiap  kendaraan  yang  mengunjungi customer i,  akan mengunjungi customer i+1.
∑ 𝑋 𝑖ℎ𝑘 𝑁 𝑖=1 − ∑ 𝑋 ℎ𝑗𝑘 = 0   di mana ∀h ∈ N 𝑁 𝑗=1
3. Setiap  pengiriman  dalam  satu  rute  tidak  boleh  melebihi dari kapasitas kendaraan
∑ ∑ 𝑀𝑗𝑋 𝑖𝑗𝑘 ≤ 𝑄𝑘         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘  𝑘 = 1,2, … . . , 𝐾 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 4. Volume demand pelanggan j merupakan hasil kali antara jumlah setiap produk yang di pesan dengan volume setiap produk
∑ 𝐵 𝑝 𝐻 𝑝𝑗 = 𝑀𝑗          𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2, … . 𝑁
𝑝 𝑝=1
5. Waktu  tiba  kendaraan  di  titik  j  harus  lebih  dari  waktu berangkat dari titik i ditambah dengan waktu tempuh. 𝑏 𝑖 + 𝑡 𝑖𝑗𝑘 − 𝑀(1 − 𝑋 𝑖𝑗𝑘 ) ≤ 𝑎 𝑗 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖
= 0,1, … 𝑁;   𝑗 = 1,2, … . 𝑁 𝑑𝑎𝑛 𝑘 = 1,2, … 𝑁
6. Waktu keberangkatan dari titik i merupakan penjumlahan dari waktu tiba dititik tersebut dengan waktu pelayanan 𝑏 𝑖 = 𝑎 𝑖 + 𝑆 𝑖
7. Waktu  tiba  kendaraan  harus  berada  pada  rentang  waktu time window yang telah di tentukan.
𝑒 𝑖 ≤ 𝑎 𝑖 ≤ 𝑙 𝑖 8. Waktu pelayanan + waktu tempuh untuk setiap toko yang dikunjungi harus kurang dari waktu horizon perencanaan
∑ ∑(𝑆 𝑖 + 𝑡 𝑖𝑗𝑘 )𝑋 𝑖𝑗𝑘 ≤ 𝑇         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘 = 1,2, … . , 𝑁 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 9. Menunjukkan bahwa nilai dari variabel keputusan adalah
1 atau 0. Bernilai 1 jika terdapat rute dari titik i ke j yang terpilih dan sebaliknya.
𝑋 𝑖𝑗𝑘 ∈ {0,1} 𝑦 𝑘 ∈ {0,1}
C. Perhitungan  Penentuan  Rute  Awal  Menggunakan  Metode Nearest Neighbor
Pada proses pertama dari penyelesaian masalah yang ada di perusahaan  yaitu  dengan  menggunakan  metode nearest neighbor [8]. Dari metode ini nantinya akan di temukan solusi awal dari proses pendistribusian yang dilakukan oleh PT XYZ. Komponen utama dari metode nearest neighbor ialah mencari pelanggan  terdekat  yang dapat dikunjungi dari posisi terakhir kendaraan  berada  dengan  tetap  memperhatikan time  window dan kapasitas dari kendaraan tersebut. Dalam melakukan proses algoritma nearest  neighbor di  perlukan  beberapa inputan parameter diantaranya yaitu jarak antara DC dengan customer , jarak  antara customer ,  waktu  tempuh  kendaraan, demand masing-masing customer , kapasitas kendaraan yang digunakan dan waktu pelayanan yang dibutuhkan di setiap customer .

## TABEL 1 SOLUSI AWAL MENGGUNAKAN NEARST NEIGHBOR
Rute Kendar aan Urutan Rute
1 Tipe 1 01 DC 9 41 DC 2 Tipe 1 02 DC 4 28 DC 3 Tipe 1 03 DC 6 39 13 DC 4 Tipe 1 04
DC 2 5 DC 5 Tipe 1 05 DC 31 18 33 DC 6
Tipe 1
06
DC 24 DC 7
Tipe 1 07 DC 23 DC
8
Tipe 1 08 DC 14 26 3 DC
9
Tipe 1 09 DC 1 DC 10
Tipe 1 10 DC 45 DC 11
Tipe 1 11 DC 22 8 DC 12
Tipe 1 12 DC 15 DC 13
Tipe 1 13
DC 43 34
DC 14
Tipe 1
14
DC 11 DC 15
Tipe 1 15
DC 47 25
DC 16
Tipe 1 16 DC 29 DC 17
Tipe 1 17
DC 21 19 DC
18 Tipe 1 18 DC 40 16 DC 19
Tipe 1 19
DC 38 DC 20
Tipe 1 20
DC 36 DC 21
Tipe 1
21 DC 17 DC 22
Tipe 1
22 DC 42 37 DC 23 Tipe 1 23 DC 10 DC
Vol. 9 No. 1
24 Tipe 1
24 DC 12 DC 25
Tipe 1 25 DC 27 DC 26
Tipe 1 26 DC 20 DC 27
Tipe 1 27 DC 7 DC 28
Tipe 1
28 DC 30 32 DC
29 Tipe 1 29 DC 46 DC
30
Tipe 1 30 DC 44 DC
31
Tipe 2 01 DC 35 DC
D. Perhitungan  Penentuan  Solusi  Terbaik  Menggunakan Algoritma Genetika
Proses tahap ini yaitu melakukan pencarian solusi optimasi dari solusi awal menggunakan Algoritma Genetika.

## TABEL 2 HASIL ALGORITMA GENETIKA
Rute Kendaraan Urutan Rute 1 Tipe 1 01 DC 9 41 DC 2 Tipe 1 02 DC 28 4 DC 3 Tipe 1 03 DC 6 39 13 DC 4 Tipe 1 04 DC 2 5 DC 5 Tipe 1 05 DC 18 31 33 DC
6
Tipe 1 06 DC 24 DC 7 Tipe 1 07 DC 23 DC 8 Tipe 1 08 DC 14 26 3 DC 9 Tipe 1 09 DC 1 DC 10 Tipe 1 10 DC 45 DC 11 Tipe 1 11 DC 8 22 DC 12 Tipe 1 12 DC 15 DC 13 Tipe 1 13 DC 43 34 DC 14 Tipe 1 14 DC 11 DC 15 Tipe 1 15 DC 47 25 DC 16 Tipe 1 16 DC 29 DC 17 Tipe 1 17 DC 19 21 DC 18 Tipe 1 18 DC 16 40 DC 19 Tipe 1 19 DC 38 DC 20 Tipe 1 20 DC 36 DC 21 Tipe 1 21 DC 17 DC 22 Tipe 1 22 DC 37 42 DC 23 Tipe 1 23 DC 10 DC 24 Tipe 1 24 DC 12 DC 25 Tipe 1 25 DC 27 DC
26 Tipe 1 26 DC 20 DC 27 Tipe 1 27
DC 7 DC 28 Tipe 1 28 DC 30 32 DC
29 Tipe 1 29 DC 46 DC
30 Tipe 1 30 DC 44 DC
31 Tipe 2 01 DC 35 DC

## E. Analisis Perbandingan Jumlah Kendaraan

## TABEL 3 PERBANDINGAN JUMLAH KENDARAAN
Jumlah Kendaraan Usulan Jumlah Kendaraan Awal Single Engkel 30 42 Double Engkel 1 5 Total Kendaraan 31 47
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  diketahui  jumlah  kendaraan yang digunakan setelah dilakukan proses optimasi menggunakan metode nearest neighbor dan algoritma genetika terjadi  perbedaan  yang  cukup  jauh.  Dimana  kondisi  awal menggunakan  47  kendaraan  yang  terdiri  dari  42  kendaraan single engkel dan 5 kendaraan double engkel sedangkan untuk kondisi  usulan  hanya  menggunakan  31  kendaraan,  dengan kendaraan tersebut terdiri dari 30 kendaraan single engkel dan 1 kendaraan double engkel. Oleh Karena itu, perusahaan dapat menghemat hingga 16 kendaraan.

## F. Analisis Perbandingan Utilitas Box di Setiap Kendaraan

## TABEL 4 PERBANDINGAN PERSENTASE UTILITAS BOX DI SETIAP KENDARAAN
Rute Persentase Utilitas Kendaraan (Awal) Persentase Utilitas Kendaraan (Usulan) 1 69.120% 92.054% 2 74.310% 99.522% 3 31.454% 97.426% 4 51.699% 98.965% 5 14.759% 97.998% 6 29.741% 80.187% 7 60.249% 81.266% 8 31.167% 89.952% 9 68.895% 76.800% 10 72.004% 70.019% 11 69.564% 99.392% 12 69.340% 70.919% 13 25.362% 99.969% 14 23.584% 77.293% 15 42.654% 97.999%
Vol. 9 No. 1
16 34.670% 76.273% 17 58.458% 99.462% 18 15.741% 91.281% 19 45.094% 77.866% 20 52.194% 90.485% 21 44.422% 64.954% 22 58.285% 99.029% 23 48.877% 80.004% 24 72.169% 77.044% 25 28.679% 64.463% 26 25.920% 57.993% 27 58.017% 66.944% 28 12.209% 99.837% 29 68.645% 90.949% 30 46.984% 42.576% 31 35.412% 41.382% 32 42.869% - 33 19.467% - 34 45.935% - 35 55.731% - 36 81.436% - 37 43.552% - 38 70.080% - 39 32.580% - 40 47.482% - 41 13.954% - 42 45.574% - 43 44.037% - 44 38.319% - 45 42.113% - 46 81.854% - 47 59.520% - Rata-rata Persentase Utilitas 46.897% 82.268%
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui kondisi usulan untuk rata-rata  persentase  utilitas  di  setiap  kendaraan  mencapai efektivitas hingga 82.26%, hal ini meningkat sebesar 35.317% dari kondisi awal.

## G. Analisis Perbandingan Jarak
TABEL 5 PERBANDINGAN JARAK TEMPUH RUTE USULAN DAN
AWAL
Rute Jarak Tempuh (Awal) Jarak Tempuh (Usulan) 1 12.499 10.201 2 7.981 261.927 3 17.577 17.659 4 2.538 35.691 5 28.426 107.114 6 3.516 9.797 7 59.033 10.41 8 23.443 21.172 9 2.2 12.499 10 38.864 13.835 11 20.171 40.664 12 43.318 14.689 13 9.795 37.651 14 9.376 20.171 15 14.689 190.132 16 124.555 33.539 17 23.864 42.237 18 22.527 140.199 19 19.988 20.037 20 51.306 22.49 21 22.455 23.864 22 17.427 172.411 23 10.41 38.864 24 9.797 43.318 25 177.472 45.437 26 9.498 51.306 27 45.437 59.033 28 262.947 247.662 29 33.539 252.737 30 130.419 304.768 31 11.164 377.389 32 251.875 - 33 89.132 - 34 50.398 - 35 377.389 - 36 22.49 - 37 172.295 - 38 20.037 - 39 6.795 -
Vol. 9 No. 1
40 21.531 - 41 10.202 - 42 28.879 - 43 20.346 - 44 304.768 - 45 13.835 - 46 252.737 - 47 18.956 - Total Jarak Tempuh 2927.896 2678.903
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  total  jarak tempuh pada kondisi awal yaitu 2927.896 km, sedangkan total jarak  tempuh  pada  kondisi  usulan  yaitu  2678.903  km.  Hal tersebut  menujukan  terdapatnya  selisih  antar  jarak  tempuh kondisi awal dengan  kondisi  usulan sebesar 294.993 km atau jika di persentasekan sebesar 10.075% lebih kecil dari kondisi awal. Selain itu dengan melihat total jarak tempuh, akan secara langsung mendefinisikan pemenuhan demand customer .
H. Analisis Perbandingan Total Biaya Transportasi
Total biaya transportasi merupakan biaya yang dikeluarkan oleh  perusahaan  saat  melakukan  proses  distribusi  [8].  Total biaya transportasi terdiri dari dua komponen biaya yaitu biaya tetap  dan  biaya  variabel.  Berdasarkan  hasil  penelitian menggunakan  algoritma  genetika  di  dapatkan  total  biaya transportasi dalam horizon satu hari perencanaan dapat dilihat pada tabel 6 dan 7.

## TABEL 6 PERBANDINGAN TOTAL BIAYA TRANSPORTASI
Kondisi Biaya Tetap Single Engkel Double Engkel Awal Rp4,550,000.00 Rp668,209.88 Usulan Rp3,250,000.00 Rp133,641.98 Perbaikan 28.57% 80.00% Kondisi Biaya Variabel Single Engkel Double Engkel Awal Rp2,061,397.78 Rp47,478.45 Usulan Rp1,649,418.37 Rp347,737.01 Perbaikan 19.99% -632.41%

## TABEL 7 HASIL AKHIR PERBANDINGAN TOTAL BIAYA TRANSPORTASI
Komponen Biaya Usulan Awal Perbaikan Biaya Tetap Rp3,383,641.98 Rp5,218,209.88 35.16% Biaya Variabel Rp1,997,155.37 Rp2,108,876.23 5.30% Total Rp5,380,797.35 Rp7,327,086.11 26.56%
Pada tabel 7 dapat dilihat terjadinya penurunan biaya tetap sebesar  Rp1,834,567.90  atau  senilai  dengan  35.16%  dari kondisi  awal.  Sedangkan  untuk  biaya  variabel  terjadi penurunan  sebesar  Rp111,720.86  atau  senilai  dengan  5.30% dari  kondisi  awal.  Selanjutnya  hasil  akhir  yang  didapatkan berupa  total  biaya  transportasi.  Untuk  kondisi  usulan  senilai Rp5,380,797.35 atau mengalami penurunan sebesar Rp1,946,288.76 (26.56%) dari kondisi awal.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dalam melakukan perancangan rute  dan  penentuan  jumlah  kendaraan  pada  proses  distribusi produk di PT XYZ, maka diperoleh kesimpulan yaitu:
Penentuan rute armada yang tepat agar dapat meminimasi jarak, jumlah kendaraan dan pengoptimalan utilitas kendaraan dalam  proses  distribusi  pada  PT  XYZ  dapat  dilakukan menggunakan metode nearest neighbor untuk solusi awal dan dilanjutkan  dengan  metode  algoritma  genetika  untuk  solusi optimal.  Penggunaan  metode  ini  dapat  menghasilkan output yang  lebih  baik  dari  kondisi  awal  yang  terlihat  dari meningkatnya persentase utilitas box dalam penggunaan setiap kendaraan , berkurangnya jumlah kendaraan dalam satu horizon perencanaan dan terjadinya minimasi jumlah biaya transportasi.
Setelah  dilakukan  perencanaan  rute  pada  PT  XYZ menggunakan  algoritma  genetika  diketahui  bahwa  adanya penghematan  total  biaya  transportasi  sebesar  25.62%  atau Rp1,946,288.65 dari total biaya pengeluaran sebenarnya, yaitu Rp7,327,086.  Hasil  tersebut  diperoleh  karena  adanya penurunan jarak tempuh sebesar 8.504% atau 248.933 km dari jarak  tempuh  sebenarnya,  penurunan  persentase  penggunaan jumlah kendaraan sebesar 34.04% atau 16 kendaraan dari total armada  yang  digunakan,  dan  peningkatan  pada  persentase utilitas  box  kendaraan  sebesar  35.371%  dari  rata-rata  utilitas box kendaraan sebenarnya.

## R EFERENSI
[1]   R. R. ANISAH, "Perancangan Rute Pendistribusian Produk Obat Dengan Menggunakan Algoritma Tabu Search Pada Vehicle Routing Problem With Time Window di PT XYZ Bandung," Telkom University, Bandung, 2016.
[2]   A. Desiana, "Penyelesaian Vehicle Routing (VRP) Untuk Meminimasi Total Biaya Transportasi Pada PT XYZ Dengan Metode Algoritma Genetika," Library Telkom University, Bandung, 2016.
[3]   M. W. Maulana, "Penentuan Rute Pendistribusian Produk di Regional Part Depo PT XYZ Bandung Untuk Meminimasi Biaya Transportasi Menggunakan Algoritma Harmony Search," Telkom University, Bandung, 2016.
[4]   P. S. Muttaqin, " Penentuan Rute Armada di PT XYZ Menggunakan Algoritma Tabu Search Pada Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem With Time Windows Untuk Meminimasi Jarak Dan Biaya Transportasi Berbasis Sistem Informasi Geografis," Universitas Telkom, Bandung, 2016.
[5]   I. Nonaka and H. Takeuchi, The Knowledge Creating Company: How Japanse Companies Create the Dynamics of Innovation, New York: Oxford University Press, 1995.
[6]   S. Apak, S. Gumus, G. Oner and H. G. Gumus, "Performance Appraisal And A Field Study," Science Direct, vol. 229, pp. 104-114, 2016.
[7]   R. L. Mathis and J. H. Jackson, Manajemen Sumber Daya Manusia, Jakarta: Salemba Empat, 2001.
[8]   M. Jafari, A. Bourouni and R. H. Amiri, "A New Framework For Selection Of The Best Performance Appraisal Method," European Journal of Social Sciences, vol. 7, no. 3, pp. 92-100, 2009.
[9]   R. Taufiq, "Penilaian Kinerja Dosen Dalam Bidang Belajar Mengajar Di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Tangerang," Faktor Exacta, vol. 5, no. 1, pp. 77-85, 2012.
[10]  L. Andrawina, A. Kurniawati and U. Y. KSH, "Rancangan Framework Knowledge Management System untuk Pengelolaan Parkir Berdasarkan Knowledge MAnagement Triad," Jurnal Rekayasa Sistem
& Industri, vol. I, no. 1, pp. 173-177, 2014.
[11]  L. K. Choon and M. A. Embi, "Subjectivity, Organizational Justice and Performance Appraisal: Understanding the Concept of Subjectivity in Leading Towards Employees’ Perception of Fairness in the Performance Appraisal," Science Direct, vol. 62, pp. 189-193, 2012.
[12]  R. D. Gregory and K. H. Brian, "EFFECTIVE PERFORMANCE APPRAISAL," Emerald Insight, vol. 88, no. 1/2, pp. 13-17, 2006.
[13]  M. Alavi and D. E. Leidner, "Review: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issue," MIS Quaterly, vol. 25, no. 1, pp. 107-136, 2001.
[14]  T. R. Groff and T. P. Jones, Introduction to Knowledge Management, Burlington, MA : Butterworth-Heinemann , 2003.
[15]  D. K. Lutfayanti, A. Kurniawati and Murahartawaty, "Knowledge Conversion pada Proses Pelaksanaan Praktikum di Laboratorium Fakultas Rekayasa Industri IT Telkom dengan Metode SECI," Metris, vol. 13, no. 1, pp. 17-30, 20012.
[16]  A. Tiwana, The Essential Guide to Knowledge Management, New Jersey: Prentice Hall, 2001.
[17]  B. Bergeron, Essentials of Knowledge Management, New Jersey: John Wiley & Sons, 2003.
[18]  M. N. Masrek, N. I. Yusof, S. A. Noordin and N. Anwar, "The relationship between knowledge conversion abilities and innovation," in International Conference on Information Society, i-Society 2014 ,
London, 2014.
[19]  T. Davenport and L. Prusak, Working Knowledge, Cambridge: Harvard Business School Press, 1998.
[20]  P. Toth and D. Vigo, "The Vehicle Routing Problem," Soc. for Industrial and Applied Math, Philadelphia, 2001.
[21]  Kartikasari, D. D. Damayanti and B. Santosa, "Perancangan Rute dan Penugasan Kendaraan pada Pendistribusian Produk di PT XYZ Untuk Meminimasi Total Biaya Transportasi Menggunakan Algoritma Genetika," Telkom University, Bandung, 2016.
[22]  P. C. S. C. P. Z. I. L. a. C. C. Pop, " Int. J. of Computers, Communication & Control,," Heuristic Algorithms for Solving the Generalized Vehicle Routing Problem, pp. 158-165, 2011.
[23]  Haupt, "Practical Genetic Algorithms," John Wiley&Sons Inc, America, 2004.