## Jurnal Mirai Management
ISSN : 2598-8301 (Online)

## Rute Distribusi Yang Efisien Dengan Menggunakan Metode Saving  Matrix  Pada  Pt. Asahimas Flat Glass Pabrik Cikampek
Muhammad Milzam Abdurrahman 1*, and Yuanita Handayati 2
1 Sekolah Bisnis dan Manajemen, Institut Teknologi Bandung Sekolah Bisnis dan Manajemen, Institut Teknologi Bandung

## ABSTRAK
PT Asahimas Flat Glass menghadapi tantangan terhadap peningkatan kualitas dari segi jarak dan waktu distribusi tanpa mengurangi kualitas produk. PT Asahimas Flat Glass bertujuan untuk mengurangi  jarak dan waktu yang dibutuhkan. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan mengoptimalkan  pola distribusi yang  akan  memiliki pengaruh signifikan karena pola ini akan digunakan setiap hari. Penelitian ini menggunakan metode Saving Matrix untuk mengembangkan optimasi rute distribusi pada PT Asahimas Flat Glass, Pabrik Cikampek ke Pulau Sumatra. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi proses distribusi dengan mempertimbangkan jarak  dan waktu  tempuh. Penelitian ini mengidentifikasi  inefisiensi yang signifikan  dalam rute distribusi awal. Hasil analisis menunjukkan penurunan total jarak tempuh sebesar 7.69% dari 5,772,960km/tahun menjadi 5,328,802km/tahun. Efisiensi waktu tempuh sebesar 4,24% dari 99,600 jam/tahun menjadi 95,380  jam/tahun.  Hasil  penelitian ini menunjukkan keefektifan  dan efisiensi  metode ini dalam menciptakan rute distribusi yang lebih pendek dan singkat. Rekomendasi yang dapat diberikan mencakup penerapan  di  pabrik lain, pemantauan, penyesuaian, pelatihan karyawan, dan investasi dalam otomasi teknologi. Penelitian selanjutnya dapat lebih fokus pada  pengintegrasian  algoritma  optimasi yang berbeda dan meningkatkan  efisiensi distribusi secara keseluruhan.
Keywords: Optimasi Rute, Saving Matrix, Masalah Rute Kendaraan, Rute Distribusi
___________  Corresponding author : Muhammad Milzam Abdurrahman
Email Address : Muhammad_milzam@sbm-itb.ac.id Received tanggal bulan tahun, Accepted tanggal bulan tahun, Published tanggal bulan tahun

## PENDAHULUAN
PT Asahimas Flat Glass Tbk adalah produsen kaca lembaran terbesar di Indonesia dan Asia Tenggara yang berdiri sejak bulan April tahun 1973. Produksi kaca Asahimas dimulai dengan memproduksi kaca dari kaca bening sederhana menggunakan Proses Fourcault tradisional. Sejak itu, rangkaian produknya berkembang pesat hingga mencakup produk-produk baru yang inovatif seperti Kaca Khusus, Kaca Pengaman, Kaca Reflektif, dan Cermin. Demi terbentuknya  pelayanan yang baik kepada pelanggan,  Asahimas  berkomitmen untuk meningkatkan nilai dalam  proses produksi dan distribusinya, salah satunya dengan memperbaiki proses distribusi saat ini sehingga kecepatan dan ketepatan proses produksi dan distribusi dapat terjaga.
PT Asahimas Flat Glass mendistribusikan produknya baik dalam maupun luar negeri dengan pengiriman terjauh melalui jalur darat adalah ke Pulau Sumatra. Saat ini PT Asahimas Flat Glass memiliki total 6 rute awal distribusi pulang pergi ke setiap dealer di wilayah Sumatra dengan total jarak tempuh 8,220 km per tahun dan waktu tempuh 99,600 jam per tahun. Maka dari itu masih  diperlukan  optimalisasi  oleh PT Asahimas Flat Glass agar  rute distribusi menjadi lebih efisien.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari rute pengiriman produk PT Asahimas Flat Glass ke Pulau Sumatra paling optimal yang dapat menurunkan jarak dan waktu tempuh. Dengan menerapkan metode Saving Matrix untuk meningkatkan efisiensi  rute distribusi, beberapa tekanan eksternal dari lingkungan  persaingan  dapat teratasi, terutama dalam meningkatkan efisiensi operasional. Melalui pengoptimalan rute distribusi ini PT Asahimas Flat Glass berpotensi untuk mengurangi jarak dan waktu tempuh selama proses distribusi.

## TINJAUAN PUSTAKA
Kesulitan dalam mencari rute terbaik untuk kendaraan dari satu atau beberapa gudang ke sejumlah  lokasi/pelanggan dikenal sebagai Vehicle Routing Problem (VRP).  Kendala  rute kendaraan memiliki banyak penerapan praktis, terutama di bidang transportasi dan logistik distribusi. (Kara et al., 2007). Hampir setiap industri yang mengelola barang fisik memiliki VRP,  sehingga diperlukan solusi  yang  bertujuan untuk mengoptimalkan rute berdasarkan kapasitas kendaraan dan permintaan pelanggan yang telah diketahui. Apabila VRP berhasil diselesaikan, maka akan tebentuk sebuah rute terbaik dengan total jarak dan waktu tempuh terpendek untuk memenuhi kebutuhan pengiriman. (Wulandari & Azis, 2022).
Clarke & Wright Saving Algorithm atau biasa  disebut  Saving  Matrix  pertama kali diperkenalkan pada tahun 1964  dan  bertujuan untuk meminimalkan  jarak atau waktu berdasarkan  kendala-kendala yang ada. Menurut  Pujawan,  (2005),  Metode  Saving  Matrix adalah  metode yang dapat digunakan untuk menentukan rute yang optimal  dengan mempertimbangkan berbagai faktor  seperti jarak yang ditempuh, jumlah kendaraan yang digunakan, dan jumlah produk yang dapat dimuat pada kendaraan yang akan dikirim ke pelanggan.
Metode Saving Matrix telah digunakan pada penelitian yang  dilakukan oleh  (Huda et al., 2015) yang berfokus pada distribusi produk industri heterogen seperti kipas angin, blender, dan kompor gas. Metode Saving Matrix digunakan untuk merancang ulang rute distribusi yang menghasilkan pengurangan signifikan dalam total jarak tempuh dan waktu transportasi. Metode ini terbukti efektif dalam mengelola produk dengan ukuran permintaan yang bervariasi dan mengoptimalkan  penggunaan  armada berdasarkan kapasitas  yang dibutuhkan. Penelitian ini berhasil mengurangi jarak distribusi sebesar 35,07% atau 659,9 km dari jawak awal 1984,3 km menjadi 1288,4 km.
Metode Saving Matrix juga berhasil diterapkan dalam optimasi distribusi beras oleh sebuah perusahaan logistik di Indonesia yang mengurangi secara dramatis jumlah rute, jarak tempuh, dan biaya sehingga menghasilkan penghematan jarak sebesar 45,91% atau 752,2 km dari jarak awal 1.638,3 km menjadi 886,2 km. (Damayanti et al., 2020).  Hal ini menunjukkan  bahwa metode ini dapat digunakan untuk mengelola distribusi produk di wilayah geografis yang luas secara efisien.

## METODE PENELITIAN Metode Saving Matrix
Penelitian ini menggunakan Metode Saving Matrix dalam mengolah data guna mencari rute paling optimal dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti jarak dan waktu. (Pujawan, 2005). Berikut ini adalah langkah-langkah untuk mencari rute dengan menggunakan metode matriks penghematan:
Langkah 1: Menidentifikasi matriks jarak antara gudang ke setiap dealer  dan jarak antar dealer.
Langkah 2: Mengidentifikasi matriks penghematan antar pelanggan dengan menggunakan rumus berikut:
S(x,y) = D(W,x)+D(W,y)-D(x,y)
Dimana:
S = Penghematan Jarak x = Pelanggan x y = Pelanggan y D = Jarak
W = Gudang
Langkah 3: Mengalokasikan tujuan ke kendaraan atau rute. Sebelumnya, setiap tujuan memiliki rute yang berbeda. Dengan matriks penghematan, tujuan-tujuan  ini  dapat digabungkan hingga mencapai kapasitas truk yang tersedia. Penggabungan dimulai dari nilai penghematan terbesar.
Langkah 4: Mengurutkan tujuan untuk meminimalkan jarak perjalanan truk.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB ini membahas hasil yang diperoleh dari penerapan metode Saving Matrix pada rute distribusi PT Ahasimas Flat Glass Pabrik Cikampek. Dengan membedah hasil implementasi tersebut, pembahasan ini akan memberikan analisa secara detail bagaimana metode Saving Matrix memodifikasi solusi permasalahan rute dan dampak dari modifikasi tersebut terhadap efisiensi operasional secara keseluruhan.

## Analisis Rute Awal
Table 1. Data Dealer dan Permintaan No Titik Distribusi Jarak dari Gudang (Km) Total Permintaan per Tahun (Ton/Tahun) 1 C1 310 19,440 2 C2 620 14,139 3 C3 327 11,721 4 C4 890 10,985 5 C5 604 20,880 6 C6 1,359 14,040
Setelah  melakukan  observasi  terhadap  Tabel 1, diperoleh data mengenai  permintaan dan pengiriman. Tabel 1 menunjukkan adanya 6 dealer/titik distribusi dengan permintaan yang beragam. Data pengiriman diambil berdasarkan rata-rata pengiriman harian selama 240 hari
kerja dalam setahun. Berdasarkan data tersebut, maka total jarak tempuh dalam setahun dapat dihitung dan disajikan pada Tabel 2.
Table 2. Rute Distibusi Awal No Rute Distribusi Awal Total Jarak Perjalanan (Km/Tahun) 1 W – C1 - W 595,200 2 W – C2 - W 892,800 3 W – C3 - W 313,920 4 W – C4 - W 854,400 5 W – C5 - W 1,159,680 6 W – C6 - W 1,956,960 TOTAL 5,772,960
Tabel 2 menunjukkan bahwa PT Asahimas Flat Glass mempunyai rute awal yang beroperasi dengan sistem pulang pergi ke setiap kokasi  dealer, mencakup total 28 rute. Hal ini menunjukkan  jarak yang ditempuh adalah sebesar 5,772,960 km per tahun dengan total waktu yang tempuh 99,600 jam per tahun.

## Data Matriks Jarak antara dealer dan gudang
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat data matriks jarak antara gudang dengan masing-masing dealer. Data ini mencakup jarak dari gudang ke setiap dealer serta jarak antar dealer yang diperoleh menggunakan algoritma Google Maps.
Table 3 Matriks Jarak
W C4 C7 C14 C15 C27 C4 310 0 C7 620 311 0 C14 327 3.7 314 0 C15 890 582 272 585 0 C27 604 295 19.2 298 290 0 C28 1,359 1069 759 1053 537 779
Pada langkah selanjutnya, dilakukan identifikasi matriks penghematan dengan asumsi bahwa setiap dealer akan dikunjungi oleh satu truk yang melakukan perjalanan bolak-balik. Terdapat 6 rute awal yang bervariasi dengan masing-masing satu tujuan dealer seperti yang terlihat pada Tabel 4.
Table 4. Saving Matrix Alternatif 1
C4 C7 C14 C15 C27 C28 C4 0 C7 619 0 C14 633 633 0 C15 618 1,238 632 0 C27 619 1,205 633 1,204 0 C28 600 1,220 633 1,712 1,184 0
Penentuan yang diilustrasikan pada Tabel 4 dilakukan dengan mengurutkan rute berdasarkan penghematan jarak, dimulai dari nilai penghematan terbesar hingga terkecil. Dua rute digabungkan menjadi satu rute secara berkelanjutan  hingga tidak ada  lagi kombinasi rute yang memungkinkan. Hasilnya ditunjukkan pada Tabel 6.
Table 5. Rute alternatif 1 dengan Saving Matrix
No Rute Penghematan Jarak 1 W - C15- C28 - W 1,712 2 W - C7- C27 - W 1,205 3 W - C4- C14 - W 633
Tabel 5 menunjukkan bahwa rute alternatif 1 berhasil dibuat dengan membuat 3 rute baru. Setelah  pembuatan  rute alternatif  1, jarak dan waktu  yang  dibutuhkan selama proses distribusi dapat dihitung. Kapasitas kendaraan diabaikan karena setiap hari terdapat lebih dari 1 truk yang mengirimkan barang untuk setiap rute dan kelebihan kapasitas akan tetap dikirimkan menggunakan truk tambahan pada rute yang sama.
Table 6. Alokasi Rute Alternatif 1 Setelah Saving Matrix Dihitung
Rute Total Jarak (Km/P Waktu tempuh per perjalanan Total Permintaan per Tahun Rata- rata Perm intaa Perjalan an per Tahun Total Waktu per Tahun Total Jarak Tempuh per Tahun (Km/Tahun)
erjalan an) (Jam/Perja lanan) (Ton/Tahun ) n (Ton /Har i) (Jam/Ta hun) W - C15- C28 - W 2786 55 25,025 104 1,001 55,055 2,788,786 W - C7- C27 - W 1243 19 35,019 146 1,401 26,614 1,741,422 W - C4- C14 - W 641 11 31,161 130 1,246 13,711 798,594 TOTAL 4,670 85 91,205 127 3,648 95,380 5,328,802
Dari Tabel 6 dapat terlihat bahwa terdapat penggabungan 2 rute dari total 6 rute yang ada, menghasilkan 3 rute baru. Rute ini berhasil menghemat 444,158 km per tahun dengan total waktu distribusi adalah 4,220 jam dalam setahun.

## Saving Matrix Alternatif 2
Sebagai alternatif, dilakukan pembuatan rute alternatif 2 yang menggabungkan 3 tujuan. Hal ini bertujuan untuk membandingkan efisiensi rute alternatif yang paling efisien berdasarkan kebutuhan PT Asahimas Flat Glass, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Table 7. Saving Matrix Alternatif 2
C4 C7 C14 C15 C27 C28 C4 0 C7 619 0 C14 633 633 0 C15 618 1,238 632 0 C27 619 1,205 633 1,204 0 C28 600 1,220 633 1,712 1,184 0 Table 8. Rute alternatif 2 dengan Saving Matrix No Rute Penghematan Jarak 1 W - C15-C27-C28 - W 2,916 2 W - C4-C14-C7 - W 1,266
Penentuan  pada Tabel 8  dilakukan dengan mengurutkan rute berdasarkan penghematan jarak, dimulai dari nilai penghematan terbesar hingga terkecil. Tiga rute digabungkan menjadi satu rute secara berkelanjutan hingga tidak ada lagi kombinasi rute yang memungkinkan.
Table 9. Alokasi Rute Alternatif 2 Setelah Saving Matrix Dihitung
Rute Total Jarak (Km/P erjalan an) Waktu tempuh per perjalanan (Jam/Perja lanan) Total Permintaan per Tahun (Ton/Tahun ) Rata- rata Perm intaa n (Ton /Har i) Perjalan an per Tahun Total Waktu per Tahun (Jam/Ta hun) Total Jarak Tempuh per Tahun (Km/Tahun) W - C15-C27- C28 - W 2790 56 45,905 191 1,836 102,827 5,122,998 W - C4-C14-C7 - W 1248 19 45,300 189 1,812 34,428 2,260,829 TOTAL 4,038 75 91,205 190 3,648 137,255 7,383,827
Dari Tabel 9 dapat dilihat bahwa terdapat penggabungan 3 tujuan untuk membentuk 2 rute dari 6 rute awal. Namun, rute ini tidak berhasil menghemat jarak karena total jarak yang lebih jauh dari rute semula sebesar 1,610,867 km per tahun. Waktu yang diperlukan untuk proses pendistribusian selama setahun  adalah  137,255  jam,  lebih lama 37,655  jam  dibandingkan dengan rute awal. Hal ini menunjukkan bahwa rute alternatif 2 belum memenuhi tujuan dari penelitian ini untuk  mengurangi  jarak dan waktu yang dibutuhkan selama  proses pendistribusian.

## Perbandingan Antara Rute Awal dengan Rute Baru
Table 10. Perbandingan Antara Rute Awal dengan Rute Baru
Rute Awal Rute Alternatif 1 Penghe matan Peng hem atan (%) Rute Alternatif 2 Penghema tan Pengh emata n (%) Total Jarak Tempuh (Km/Tahun) 5,772,960 5,328,802 444,158 7.69 % 7,383,827 -1,610,867 -27.90 %
Total Waktu Tempuh (Jam/Tahun)  99,600 95,380 4,220 4.24 % 137,255 -37,655 -37.81 %
Berdasarkan Tabel 10 yang membandingkan efisiensi jarak dan waktu antara rute alternatif 1 dan rute alternatif 2 terhadap rute awal,  didapatkan hasil bahwa rute alternatif 1 berhasil memenuhi  kebutuhan efisiensi jarak  sebesar 7.69% dan  efisiensi  waktu  sebesar  4.24%. Sementara itu, rute alternatif 2 tidak dapat menghasilkan efisiensi dalam hal jarak dan waktu karena membutuhkan jarak dan waktu yang lebih besar dibandingkand dengan rute awal.

## SIMPULAN
Melalui penerapan  metode Saving Matrix dalam perancangan  rute distribusi baru PT Asahimas Flat Glass, ditemukan bahwa rute alternatif 1 terpilih sebagai rute alternatif paling optimal karena berhasil memenuhi tujuan efisiensi rute yang diinginkan oleh PT Asahimas Flat Glass. Rute distribusi baru berhasil mengurangi total jarak distribusi sebesar 7.69% dari total jarak distribusi awal. Selain itu, waktu yang dibutuhkan dalam proses distribusi juga berhasil dipersingkat sebesar 4.24% dari waktu distribusi awal.
Pelatihan dan pengembangan perlu dilakukan  pada  seluruh  pemangku kepentingan  yang terlibat dalam  proses pengadaan dan logistik guna meningkatkan kemampuan karyawan dalam  menggunakan  algoritma dan teknologi untuk manajemen VRP. Alokasi dana juga perlu dilakukan untuk infrastruktur teknologi  informasi yang mampu  melakukan analisis secara otomatis dan real time terhadap data yang tersedia. Penelitian di masa mendatang dapat mengeksplorasi  pengintegrasian  algoritma optimasi lain yang dapat melengkapi metode Saving Matrix, seperti model Machine Learning untuk  memprediksi pola lalu lintas dan kebutuhan pelanggan dengan lebih akurat.

## REFERENSI
Andriono, F. (2013). Green Open Space Scenarios in Reducing CO2 Emissions in Malang City, Indonesia: A Dynamic System Approach. IOSR Journal of Engineering , 03 (6), 01–13. https://doi.org/10.9790/3021-03640113
Damayanti, T. R., Kusumaningrum, A. L., Susanty, Y. D., & Islam, S. S. (2020). Route optimization using saving matrix method – a case study at public logistics company in indonesia. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management , August , 1583–1591.
Huda, M. M., Rakhawati, D. Y., & Nuha, H. (2015). Penentuan Rute Distribusi Menggunakan Metode Saving Matrix Untuk Meminimalkan Biaya Transportasi Di Pt. Lima Jaya
Abadi. Jurnal Teknik Industri , 1 , 1–14.
Kara, I., Kara, B. Y., & Kadri Yetis, M. (2007). Energy minimizing vehicle routing problem. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , 4616 LNCS , 62–71. https://doi.org/10.1007/978-3- 540-73556-4_9
Pujawan, I. N. (2005). Supply Chain Management .
Wulandari, R. T., & Azis, A. M. (2022). The Saving Matrix Method for Improving Distribution Efficiency. Jurnal Manajemen Indonesia , 22 (2), 217. https://doi.org/10.25124/jmi.v22i2.4239