Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Perancangan Distribusi Hasil Produk Textil dengan Rute Terdekat dengan Algoritma Greedy
Alvin Cahyo Wibowo 1 , Alz Danny Wowor 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya
Wacana, Indonesia
e-mail: 1 672018357@student.uksw.edu, 2 alzdanny.wowor@uksw.edu

## Abstract
Delivery is one of the keys to a business because if there is no delivery, the work or flow of a business will be disrupted. The textile industry is one of many industries that really need delivery services with the  closest  route  in  order  to  save  time.  Greedy  algorithm  is  an  algorithm  that  is  heuristic  and  its logical  sequence  is  arranged  based  on  problem  solving  steps  that  are  arranged  systematically.  This study  aims  to  design  the  distribution  of  textile  products  with  the  closest  route  using  the  Greedy Algorithm with a case study of CV. Karya Cahaya Lestari with the benefit of speeding up delivery times and helping drivers to save travel time. The final result of designing the distribution of textile products is in the form of a graph, specifically the Directed Graph, a map like the one in the picture basically only shows interconnected points, with a certain distance at each point..
Keywords : Greedy algorithm, Distribution, Industry.

## Abstrak
Pengiriman merupakan salah satu kunci dari suatu bisnis karena jika tidak ada pengi riman maka kerja  atau  alur  suatu  bisnis  akan  terganggu.  Industri  textile  merupakan  satu  dari  banyak  industri yang  sangat  membutuhkan  jasa  pengiriman  dengan  rute  terdekat  agar  dapat  menghemat  waktu. Algoritma  greedy  merupakan  algoritma  yang  bersifat  heuristik  dan  urutan  logisnya  disusun berdasarkan langkah-langkah penyelesa ian masalah yang disusun secara sistematis. Penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  distribusi  hasil  produk  textil  dengan  Rute  Terdekat  Menggunakan Algoritma Greedy dengan studi kasus CV. Karya Cahaya Lestari dengan manfaat mempercepat waktu pengiriman  dan  membantu  supir  untuk  menghemat  waktu  perjalanan.  Hasil  akhir  perancangan distribusi hasil produk textil berupa graph, spesifiknya Directed Graph (graph berarah), sebuah peta seperti pada gambar pada dasarnya hanya menunjukkan titik-titik yang saling berhubungan, dengan jarak tertentu pada masing-masing titik.
Kata Kunci: Algoritma greedy, Distribusi, Industri.

## 1. PENDAHULUAN
Pengiriman  merupakan  salah  satu  kunci  dari  suatu  bisnis  karena  jika  tidak ada pengiriman maka kerja atau alur suatu bisnis akan terganggu. Industri textile merupakan satu da ri banyak industri yang sangat membutuhkan jasa pengiriman dengan rute terdekat agar dapat menghemat waktu. Algoritma greedy merupakan algoritma  yang  bersifat  heuristik  dan  urutan  logisnya  disusun  berdasarkan langkah-  langkah  penyelesaian  masalah  yang  disu sun  secara  sistematis “Algoritma  adalah  urutan  logis  langkah-langkah  penyelesaian  masalah  yang disusun  secara  sistematis”.  Algoritma  Greedy  membentuk  solusi  langkah  per langkah  (step  by  step).  Terdapat  banyak  pilihan  yang  perlu  dieksplorasi  pada setiap langkah solusi. Oleh karena itu, pada setiap langkah harus dibuat keputusan yang  terbaik  dalam  menentuk an  pilihan.  Keputusan  yang  telah  diambil  pada suatu langkah tidak dapat diubah lagi pada langkah selanjutnya. Algoritma Greedy
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
adalah  algoritma  yang  dapat  memecahkan  masalah  langkah  demi  langkah  dan merupakan salah satu metode yang digunakan dalam masalah optimasi. Algoritma Greedy  memiliki  prinsip  utama  yaitu  mengambil  sebanyak  mungkin  apa  yang dapat  diperoleh  saat  ini.  Banyaknya  tempat  wisata  yang  dapat  dikunjungi  dari waktu  yang  dimiliki  oleh  wisatawan  merupakan  salah  satu  permasalahan Knapsack. Ma salah pengiriman atau shiiping merupakan salah satu aspek penting dari proses penjualan. Salah satu masalah yang kurang mendapat perhatian adalah waktu pengiriman produk Cv. Karya Cahaya Lestari, data yang dimaksud ini hanya berfokus pada rute distribusi atau pengiriman Cv. Karya Cahaya Lestari. Penelitian ini  bisa  dijadikan  sebagai  sebuah  bah an  pertimbangan  untuk  melakukan pemilihan  terhadap  rute-rute  yang  dipilih  dalam  sitem  pengiriman  CV.  Karya Cahaya  Lestari  dengan  menggunakan  metode  yang  berbeda  yaitu  dengan menggunakan  metode  algoritma  greedy.  Rumusan  Masalah  Berdasarkan  latar belakang  yang  ada,  maka  yang  menjadi  rumusan  masalah  dalam  pe nelitian adalah  bagaimana  merancang  distribusi  hasil  produk  textil  dengan  rute  terdekat menggunakan  Algoritma  Greedy  (Studi  Kasus:  CV.  Karya  Cahaya  Lestari).  Tujuan dan  Manfaat  Tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah  Merancang  Distribusi Hasil Produk Textil dengan Rute Terdekat Menggunakan Algoritma Greedy (Studi Kasus: CV. Karya Cahaya Lestari). Manfaat dari penelitian adalah sebagai berikut: Mempercepat  waktu  pengiriman,  Membantu  supir  untuk  menghemat  waktu perjalanan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tinjauan Pustaka
Penelitian  yang  berjudul  implementasi  rencana  perjalanan  wisata  di  kota bogor  menggu nakan  Algoritma  Greedy  berbasis  website,  Algoritma  Greedy menjadi  salah  satu  alternatif  untuk  membantu  proses  pencarian  waktu  tempuh terpendek dan 3 jumlah optimal tempat wisata yang dapat dikunjungi dari waktu yang dimiliki oleh wisatawan[1]. Penelitian yang berjudul aplikasi android untuk pencarian rute terdekat mini market mengunakan metode floyd-warshall berbasis gis,  Metode  Floyd  Warshall  dapat  digunakan  untuk  menentukan  rute  terpendek dari  lokasi  pengguna  menuju  mini  market.  Dengan  menggunakan  Metode  Floyd Warshall  ini  sudah  bisa  membantu  pengguna  untuk  merealisasikan  kebetuhan informasi  mini  market[2].  Penelitian  yang  berjudul  pencarian  rute  terpendek perjalanan  promosi  marketing  menggunakan  algoritma  genetika  dan  Algoritma Greedy, Algoritma Genetika dapat diim plementasikan pada kasus pencarian rute terpendek,  rute  terpendek  yang  dihasilkan  sangat  berguna  untuk  menentukan jalan  tersingkat  untuk  menuju  suatu  tempat.  Sehingga,  kita  da pat  sampai  tepat waktu  menuju  tempat  tujuan[3].  Penelitian  yang  berjudul  penerapan  pro gram dinamis  pada  penentuan  rute  kendaraan  dengan  time  windows,  Algoritma heuristik, metaheuristik dan eksak merupakan algoritma yang banyak digunakan dalam  menyelesaik an  masalah  penentuan  rute.  Heuristik  dan  metaheuristik cenderung  sulit  karena  banyaknya  langkah  yang  harus  dilakukan.  Karakteristik algoritma  ini  bekerja  dengan  sifat  trial  and  error  dan  biasanya  telah  memiliki intuisi  untuk  dugaan  solusi[4].  Penelitian  yang  berjudul  pencarian  rute  terbaik
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
untuk  distribusi  bank  sampah  menggunakan  Travelling  Salesman  Problem  studi kasus  kota  denpasar,  Travelling  Salesman  Problem  merupakan  permasalahan optimasi  untuk  mencari  rute  terpendek  bagi  pedagang  keliling  (travelling salesman) yang ingin mengunjungi beberapa kota. Algoritma genetika merupakan suatu  metode  pencarian  yang  didasarkan  pada  mekanisme  dari  seleksi  dan genetika  natural.  Crossover  atau  rekom binasi  dilakukan  apabila  probabilitas crossover (pc) ¿ nilai random yang dibangkitkan[5]. Algoritma Greedy merupakan metode  yang  paling  populer  dalam  memecahkan  persoalan  optimasi.  Hanya  ada dua  macam  persoalan  optimasi,  yaitu  maksimasi  dan  minimasi[7].  Penciptaan tekstil,  atau  bahan  kain  dan  kain,  adalah  salah  satu  aktivitas  manusia  tertua. Terlepas dari kemajuan besar dalam produksi dan pembuatan pakaian, penciptaan tekstil  alami  masih  bergantung  pada  konversi  efektif  serat  menjadi  benang  dan kemudian benang menjadi kain[6].
Algoritma  greedy  merupakan  salah  satu  algoritma  untuk  memecahkan persoalan optimasi. Persoalan optimasi yang dimaksud adalah persoalan mencari solusi  optimum  yaitu  mak simasi  (maximization)  ataupun  minimasi (minimization). Arti greedy bila diterjemahkan secara harafiah memiliki arti rakus atau  tamak.  Algoritma  ini  mencerminkan  prinsip  greedy  dalam  pembentukan solusi  langkah  per  langkah.  Pada  setiap  langkah,  terdapat  banyak  pi lihan  yang perlu  dievaluasi,  sehingga  algoritma  ini  akan  memilih  langkah  yang  terbaik  pada setiap  langkah,  Algoritma  greedy  disusun  oleh  elemen-elemen  berikut[8]:  1. Himpunan  kandidat  berisi  elemen-elemen  pembentuk  solusi.  2.  Himpunan  solusi berisi  kandidat-kandidat  yang  terpilih  sebagai  solusi  dari  permasa lahan.  3. Fungsi  seleksi  adalah  pemilihan  kandidat  yang  paling  memungkinkan  untuk menca pai solusi  optimal.  Kandidat  yang  sudah  dipilih  pada  suatu langkah  tidak pernah dipertimbangkan lagi pada langkah selanjutnya. 4. Fungsi kelayakan adalah pemeriksaan  apakah  suatu  kandidat  yang  telah  dipilih  dapat  memberikan  solusi yang  layak.  Kandidat  yang  layak  dimasukkan  ke  dalam  himpunan  solusi, sedangkan kandidat yang tidak layak dibuang dan tidak pernah dipertimbangk an lagi.  5.  Fungsi  obyektif  merupakan  fungsi  untuk  memaksimumkan  atau meminimumkan  nilai  solusi  (misalnya  memaksimalkan  keuntungan  penjualan, meminimumkan biaya pro duksi dan lain-lain).
Algoritma  greedy  tidak  selalu  memberikan  solusi  optimal  karena  2  hal berikut  [9]:  1.  Algoritma  greedy  tidak  beroperasi  secara  menyeluruh  terhadap semua alternatif solusi yang ada sebagaimana pada metode exhaustive search. 2. Adanya  beberapa  alternatif  fungsi  seleksi.  jika  menginginkan  agar  algoritma bekerja untuk menghasilkan solusi yang mendekati optimal, maka perlu memilih fungsi seleksi yang tepat.

## 2.2. Metode Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1, terdiri  dari  5  (lima)  tahapan,  yaitu:  (1)  Identifikasi  Masalah,  (2)  Pengumpulan Data,  (3)  Perancangan  Sistem,  (4)  Pembuatan  dan  Pengujian  Sistem,  dan  (5) Penulisan Laporan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 1. Skema Alur Penelitian
Tahap 1 yaitu idetifikasi masalah, focus kerja adalah mencari tahu masalah Metode  Al goritma  Greedy.  Tahap  2  yaitu  pengumpulan  data,  peneliti  wajib mengumpulkan  data-data  rute  perjalanan  distribusi  tersebut.  Tahap  3  yaitu perancangan  system  jadi  peneliti  harus  merancang  sistem  aplikasi  yang  akan dipakai  menggunakan  graf.  Tahap  4  yaitu  pembuatan  dan  pengujian  system  jadi peneliti  wajib  untuk  membuat  system  dan  menguji  system  apa kah  system tersebut  sudah  berjalan  dengan  baik.  Tahap  5  penulisan  laporan  peneliti  harus menulis  laporan  secara  detail  dan  menyeluruh  terkait  penelitian  yang  telah dilakukan.  Penjelasan  tahapan  perancangan  sistem  adalah  sebagai  berikut; Inisialisasi  Semua  Tem pat  yang  Akan  Dituju  =  melakukan  inisialisasi  semua tempat  yang  akan  dituju,  Tentukan  Titik  Awal  =  menentukan  titik  awal  barang, Tempat yang Akan Dituju A, B, C, D, E = menentukan tempat mana saja yang akan dituju,  Hitung  Jarak  Node  Baru  Dengan  Node  Terakhir  Dan  Tambahkan  = menghitung  jarak  node  antar  tempat,  Simpan  Solusi  Optimal  =  menyimpan  hasil solusi terbaik, Hitung Jarak Tempuh dan Biaya = menghitung jarak tempuh antar tempat, Tampilkan Hasil = menampilkan hasil.
Gambar 2. Flowchart Perancangan Sistem
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 3 . Skema Umum Proses Penelitian
Berdasarkan  pada  Gambar  2.  Maka  rancangan  akan  dibuat  dengan  cara menganalisa  dan  menenentukan  jarak  terdekat  antar  tempat  yang  dituju  dengan Algoritma Greedy yang merupakan data cutomer dan distribusi Cv. Karya Cahaya Lestari  di  Bandung  yang  pertama  yaitu  memilih  struktur  data  yang  tepat  untuk digunakan  merepresentasikan  peta  jalur  perjalanan  dapat  direpresentasikan dengan  menggunakan  graph.  Selanjutnya  menentukan  tabel  iterasi  untuk mengetahui  jarak  terdekat  menggunakan  Algoritma  Greedy  dengan  cara menentukan  nilai  pada  jarak  yang  di  lalui  dengan  perbandingan  mentukan  jalan terdekat. Dari hasil tabel iterasi maka akan mengetahui hasil nilai yang terpedek yang  di  tentukan  nilai  permanen  dan  perbandingan.  Selanjutnya  hasil  dari perhitungan  menentukan  jalan  terdekat  yang  dilalui,  Lalu  langkah  selanjutnya dengan  menggunakan  Algoritma  Greedy  pada  graph  untuk  menentukan,  hasil akhir yang akan didapatkan sebagai jarak terpendek.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  sistem  distribusi  hasil  produk  textile,  CV.  Karya  Cahaya  Lestari mengirim  produk  ke  beberapa  kota  dengan  mengimplementasikan  metode Algoritma  Greedy  untuk  mencari  jarak  terdekat.  Berikut  adalah  titik-titik  yang akan dituju dalam proses distribusi.
Tabel 1. Data Titik yang Akan Dituju
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Titik A ke G adalah titik-titik yang akan dituju untuk mendistribusikan hasil produk, disini saya akan mencoba mencari jalur terpendek untuk distribusi produk dengan mengim plementasikan algoritma greedy.
Pertama  memilih  struktur  data  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam merepresentasikan  peta  jalur  perjalanan  dapat  direpresentasikan  dengan menggunakan  graph,  spesifiknya  Di rected  Graph  (graph  berarah).  Jika  dilihat kembali,  sebuah  peta  seperti  pada  gambar  pada  dasarnya  hanya  menunjukkan titik-titik  yang  saling  berhubungan,  dengan  jarak  tertentu  pada  masing-masing titik  tersebut.  Seperti,  peta  dapat  direpresentasikan  dengan  titik-titik  seperti berikut:
Rute-rute yang dapat ditempuh dari titik A (PT. Asia Pasific Rayon) menuju ke titik B (Gudang Laswi). Rute untuk menuju Gudang laswi dapat dilalui dengan beberapa  jalur  yang  berbeda  dan  bertemu  di  titik  tengah  yaitu  di  Pelabuhan Bakauheni  lalu  akan  bertemu  lagi  di  titik  akhir  yaitu  Gudang  Laswi  yang  ada  di bandung:

## Tabel 2. Alternatif Jalur dari Titik A menuju Titik B
Gambar 4. Skema Umum Proses Penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Langkah  berikutnya  menentukan  tabel  iterasi  untuk  mengetahui  jarak terdekat menggunakan algoritma greedy dengan cara menentukan nilai pada jarak yang  di  lalui  dengan  perbandingan  mentukan  jalan  terdekat,  seperti  tabel  di bawah:
Dari  hasil  tabel  alternatif  jalur  di  atas  maka  akan  diketahui  hasil  nilai  yang terpedek  dengan  menggunakan  algoritma  greedy  pada  graph,  hasil  didapatkan sebagai jarak terpendek adalah A → X1 → X2 → X4 → X13 → X17 → B dengan jarak 12.2 + 1036 + 29.1 + 12.8 + 254 + 8.8 = 1352.9 km, dengan rute terpedek dari Jl. Sultan Syarif Harun dan Jl. Koridor RAPP ke Jl. Kantor Bupati Pelalawan – Jl. Lintas Sumatra/Jl.  Lintas  Timur  Jambi  -  Riau  ke  Kulim  –  Jl.  Raya  Pasir  Putih,  Jl.  Raya Pekanbaru - Sungai Pagar, Jl. Lipat Kain, Jl. Lipat Kain – Jl. Sekayu - Lubuk Linggau di  Pasar  Muara  Beliti  –  Jl.  Sukakarya,  Jl.  Raya  Suka  Karya  –Jl.  Tol  Kayu  Agung  - Bakauheni  ke  Bakauheni  –  Merak.  Jl.  Tol  Trans-  Jawa,Jl.  Tol  Merak  -  Jkt,  Jl.  Tol Cawang  Grogol,  Jl.  Layang  Sheikh  Mohammed  Bin  Zayed,  ...  dan  Jl.  Nanggeleng  - Cirahayu/Jl.  Tol  Padalarang  -  Cileunyi/Jl.  Tol  Padaleunyi  –  Jl.  Raya  Bojongsoang dan Jl. Anggadireja ke Jl. Raya Laswi di Baleendah. Dengan jarak tempuh 1352.9 km Rute – rute yang dapat ditempuh dari titik B (Gudang Laswi) menuju ke titik C  (PT.  Natatex).  Rute  untuk  menuju  PT.  Natatex  dapat  dilalui  dengan  beberapa jalur  yang  berbeda  dan  akan  bertemu  lagi  di  titik  akhir  yang  ada  di  rancaekek, dikarenakan rute yang akan ditempuh akan langsung bertemu di titik akhir maka rute akan di desain langusng menunju titik akhir:
Tabel 3. Alternatif Jalur dari Titik B menuju Titik C
Gambar 5. Graph dan Jarak titik B menuju titik C
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari  hasil  tabel  alternatif  jalur  di  atas  maka  akan  diketahui  hasil  nilai  yang terpedek Langkah selanjutnya dengan menggunakan algoritma greedy pada graph, hasil didapatkan sebagai jarak terpendek adalah B → X20 → X21 → X22 → X23 → X24 → C dengan jarak 1.5 + 6.5 + 5.3 + 1.7 + 3.7 + 12.7 = 31.4 km, dengan rute Jl. Raya Laswi ke Jl. Sapan – Jl. Pamongkalan Selokan Jeruk/Jl. Raya Sapan – Jl. Citarik Baru – Jl. Raya Majalaya – Jl. Raya Majalaya Jl. Siliwangi – Jl. Desa Tanjung Laya – Jl. Pamoyanan  ke  Jl.  Raya  Barat  Cicalengka  –  Jl.  Nasional  III  di  Sindangpakuon.,  PT dengan jarak tempuh 31.4 km
Rute – rute yang dapat ditempuh dari titik C (PT. Natatex) menuju ke titik D (PT.  Sekarlima).  Rute  untuk  menuju  PT.  Natatex  dapat  dilalui  dengan  beberapa jalur  yang  berbeda  dan  akan  bertemu  lagi  di  titik  akhir  yang  ada  di  solo, dikarenakan rute yang akan ditempuh akan langsung bertemu di titik akhir maka rute akan di desain langusng menunju titik akhir:
Tabel 4. Alternatif Jalur dari Titik C menuju Titik D

## Gambar 6. Graph dan Jarak titik C menuju titik D
Dari  hasil  tabel  alternatif  jalur  di  atas  maka  akan  diketahui  hasil  nilai  yang terpedek Langkah selanjutnya dengan menggunakan algoritma greedy pada graph, hasil didapatkan sebagai jarak terpendek adalah C → X33 → X34 → D dengan jarak 68.1  +  371  +  3.3  =  442.4  km,  dengan  rute  1.  Jl.  Tol  Cikopo  -  Palimanan  dan  Jl. Kertajati – Kadipaten – Jl. Tol Palimanan - Kanci, Trans Java Toll Rd, Jl. Tol Pejagan - Pemalang, Jl. Tol Pemalang - Batang Jl. Maospati - Solo - Sragen. Keluar di 513 dari
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Jl. Tol Salatiga - Jl. Tol Solo – Ngawi – Jl. Maospati - Solo/Jl. Raya Ngawi – Sragen. dengan jarak tempuh 31.4 km
Rute – rute yang dapat ditempuh dari titik D (PT. Sekarlima) menuju ke titik E  (PT.  Primisima).  Rute  untuk  menuju  PT.  Primisima  dapat  dilalui  dengan beberapa jalur yang berbeda dan akan bertemu lagi di titik akhir yang ada di Yogja, dikarenakan rute yang akan ditempuh akan langsung bertemu di titik akhir maka rute akan di desain langusng menunju titik akhir:
Tabel 5. Alternatif Jalur dari Titik D menuju Titik E
Gambar 7. Graph dan Jarak titik D menuju titik E
Dari  hasil  tabel  alternatif  jalur  di  atas  maka  akan  diketahui  hasil  nilai  yang terpedek Langkah selanjutnya dengan menggunakan algoritma greedy pada graph, hasil didapatkan sebagai jarak terpendek adalah D → X45 → X46 → X47 → X48 → X49 → X50 → X51 → E dengan jarak 6 + 4 + 39 + 7.2 + 10.3 + 9.4 + 0.85 + 2.5 = 79.25  km,  dengan  rute  Jl.  Maospati,  Jl.  Tol  Salatiga  -  Kertosono  –  Jl.  Jatinom  ke Dusun  I  –  Jl.  Manis  Renggo,  Jl.  Cangkringan  Jl.  Ngemplak  –  Jl.  Degolan,  Jl.  Desa Wisata Gabugan Dukuh, Jl. Turi KM 1 di Trimulyo – Jl. Salak – Jl. Primissima ke Jl. Kalirase di Sebayu. Dengan jarak tempuh 79.25 km.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Rute – rute yang dapat ditempuh dari titik E (PT. Primisima) menuju ke titik F  (Bpk  Bisri).  Rute  untuk  menuju  PT.  Primisima  dapat  dilalui  dengan  beberapa jalur  yang  berbeda  dan  akan  bertemu  lagi  di  titik  akhir  yang  ada  di  Pekalongan, dikarenakan rute yang akan ditempuh akan langsung bertemu di titik akhir maka rute akan di desain langusng menunju titik akhir:
Tabel 6. Alternatif Jalur dari Titik E menuju Titik F
Gambar 8. Skema Umum Proses Penelitian
Dari  hasil  tabel  alternatif  jalur  di  atas  maka  akan  diketahui  hasil  nilai  yang terpedek Langkah selanjutnya dengan menggunakan algoritma greedy pada graph, hasil didapatkan sebagai jarak terpendek adalah E → X66 → X72 → X74 → X75 → F dengan  jarak  3.6  +  24.9  +  68.8  +  58  +  0.3  =  160.1  km,  dengan  rute  Jl.  Akses  Tol Batang ke Jl. Dr. Sutomo/Jl. Medono – Jl. Raya Pantura ke Jl. Medono - Limpung – Jl. Sukorejo - Tersono, Jl. Raya Kedu - Parakan – Jl. Secang - Jl. Semarang - Jl. Kalirase di Jetis – Jl. Kalirase, dengan jarak tempuh 160.1 km
Rute  –  rute  yang  dapat  ditempuh  dari  titik  F  (Bpk  Bisri)  menuju  ke  titik  G (Lukman Hakim). Rute untuk menuju PT. Primisima dapat dilalui dengan beberapa jalur  yang  berbeda  dan  akan  bertemu  lagi  di  titik  akhir  yang  ada  di  Pekalongan,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dikarenakan rute yang akan ditempuh akan langsung bertemu di titik akhir maka rute akan di desain langusng menunju titik akhir:
Tabel 7. Alternatif Jalur dari Titik G menuju Titik G
Gambar 9. Skema Umum Proses Penelitian
Dari  hasil  tabel  alternatif  jalur  di  atas  maka  akan  diketahui  hasil  nilai  yang terpedek Langkah selanjutnya dengan menggunakan algoritma greedy pada graph, hasil didapatkan sebagai jarak terpendek adalahE → X79 → X83 → X86 → X90 → F dengan  jarak  1  +  0.35  +  1.4  +  0.29  +  0.55  =  3.59  km,  dengan  rute  Jl.  Hos Cokroaminoto – Gg. 12 – Jl. Pelita III – Jl. Letjen Suprapto/Jl. Raya Doro - Jl. Raya Simbang Wetan – Jl. Pelita II. dengan jarak tempuh 3.59 km
Gambar 10. Skema Umum Proses Penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 287-298 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Setelah  memilih  struktur  data  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam merepresentasikan  peta  jalur  perjalanan  dapat  direpresentasikan  dengan menggunakan  graph,  spesifiknya  Directed  Graph  (graph  berarah),  sebuah  peta seperti  pada  gambar  pada  dasarnya  hanya  menunjukkan  titik-titik  yang  saling berhubungan, dengan jarak tertentu pada masing-masing titik. Maka berdasarkan implementasi  dan  penjelasan  yang  telah  dikemukakan  sebelumnya,  maka  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  ini  mampu  menemukan  jarak  terdekat  dalam pengiriman  produk  textil  dengan  meng gunakan  metode  algoritma  greedy  yaitu dengan membandingkan semua jalur yang akan di tempuh dan menentukan jalur yang  paling terdekat.  Dengan  metode  algoritma  greedy  pengiriman  produk  textil ke beberapa tempat dengan menghitung jarak terdekat yang akan menjadi acuan perhitungan biaya pengiriman produk textile dengan lebih efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sania  ,  N.  N.,  Implementasi  Rencana  Perjalanan  Wisata  Di  Kota  Bogor Menggunakan Algoritma Greedy Berbasis Website. Jurnal Ilmiah Teknologi DAN Rekayasa Volume 24 No. 2 Agustus 2019.
[2]  Afandi,  M.,  Aplikasi  Android  Untuk  Pencarian  Rute  Terdekat  Mini  Market Mengunakan  Metode  Floyd-Warshall  Berbasis  Gis  (Studi  Kasus  DI  Kecamatan Taman), Ubiquitous: Computers AND ITS Applications Journal, Vol. 2, No.1, Juni 2019, 51-56.
[3]  Purnia,  D.  S.,  Pencarian  Rute  Terpendek  Perjalanan  Promosi  Marketing Menggunakan  Algoritma  Genetika  Dan  Algoritma  Greedy.,  Informatika  Vol.  3, September 2016: 299 – 313.
[4]  Fera,  M.,  Program  Dinamis  Pada  Penentuan  Rute  Kendaraan  Dengan  Time Windows., Jurnal Gantang. September 2018; Iii(2): 135 – 141 P-Issn. 2503-0671 E- Issn. 2548-5547.
[5] Supriana,  I.  W.,  Pencarian  Rute  Terbaik  Untuk  Distribusi  Bank  Sampah Menggunakan  Travelling  Salesman  Problem  (Tsp)  Studi  Kasus  Kota  Denpasar., Jurnal Teknologi Informasi DAN Komputer.
[6]  Anonim.  (N.D.).,  Sejarah  DAN  Proses  Produksi  Tekstil.Retrieved  From Greelane.Com:  Https://Www.Greelane.Com/Id/Sastra/Sejarah–Budaya/History-Of- Textile- Production1991659.
[7]  Oktaviana  ,S  .,  Algoritma  Greedy  UNTUK  Optimalisasi  Ruangan  DALAM Penyusunan  Jadwal  Perkuliahan.  Jurusan  Teknik  Informatika  DAN  Komputer Politeknik Negeri Jakarta Indonesia.
[8]  Juniar  ,A  .,  Penerapan  Algoritma  Greedy  PADA  Penjadwalan  Produksi  Single- Stage DENGAN Parallel Machine DI Industri Konveksi. Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Industri – Kementerian Perindustrian..
[9]  Munir, R ., Diklat Kuliah: Strategi Algoritma. Penerbit Itb, Bandung.