Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN VEHICLE ROUTING PROBLEM (STUDI KASUS: CV. SURYA INTI DISTRINDO)

## DETERMINING GOODS DISTRIBUTION ROUTES USING VEHICLE ROUTING PROBLEMS (CASE STUDY: CV. SURYA INTI DISTRINDO)
Siti Nur Afifah Rahmania 1 , Wahyuda 2 , Suwardi Gunawan 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman, Jalan Sambaliung No.9 Kampus Gunung Kelua Kota Samarinda sitinurafifahrahma01@gmail.com

## ABSTRACT
CV. Surya Inti Distrindo is a staple food distributor company established in 2019 located in Ir. Sutami Samarinda. The Company has 6 transport vehicles used in the food distribution process consisting of 4 L300 type vehicles with  a  maximum  weight  capacity  of  2800  kg  per  vehicle  and  2  PS125  type  vehicles  with  a  maximum  weight capacity of  8000 kg per vehicle. The company wants to  optimize the actual distribution  route in  order to  save distance and distribution costs. This research uses the Vehicle Routing Problem (VRP) method, which is a method used to create routes with certain capacity vehicles where each vehicle starts and ends at the warehouse, provided that customers are only visited once and the total demand does not exceed the vehicle capacity. In solving VRP, several  methods  are  used,  namely  the  Saving  Matrix,  Nearest  Neighbor,  and  Insertion  methods.  Based  on  the results of the study, the total actual route distance in the company is 226.45 km, by spending a monthly distribution cost  of  Rp1,200,000, using  the Saving  Matrix method, the total  distance can be optimized to  155.50 km. After getting the route, route sorting was carried out using the Nearest Neighbor method and obtained the total distance result to 140.60 km, while by inserting the route using the Insertion method, the total distance result was 139.10 km. Of the three methods, the most optimal total distance is 139.10 km with a percentage of distance savings from the actual route of 38.26%. This can save distribution costs from Rp8.593.777 to Rp5.278.845 per month, meaning there are cost savings of Rp3.314.932 per month.
Keywords: Distribution, Vehicle Routing Problem (VRP), Saving Matrix, Nearest Neighbor, Insertion, Optimal

## ABSTRAK
CV. Surya Inti Distrindo merupakan perusahaan distributor sembako yang berdiri sejak tahun 2019 yang berlokasi di  Ir.  Sutami  Samarinda.  Perusahaan  memiliki  6  kendaraan  pengangkut  yang  digunakan  dalam  proses pendistribusian sembako yang terdiri dari 4 kendaraan jenis L300 dengan maksimal kapasitas berat sebesar 2800 kg per kendaraan dan 2 kendaraan jenis PS125 dengan maksimal kapasitas berat sebesar 8000 kg per kendaraan. Perusahaan  ingin  mengoptimalkan  rute  distribusi  aktual  agar  dapat  menghemat  jarak  dan  biaya  distribusi. Penelitian  ini  menggunakan  metode Vehicle  Routing  Problem (VRP)  yaitu  metode  yang  digunakan  untuk membuat  rute  dengan  kendaraan  berkapasitas  tertentu  yang  tiap  kendaraan  berawal  dan  berakhir  di  gudang, dengan syarat pelanggan hanya dikunjungi sekali dan total permintaan tidak melebihi kapasitas kendaraan. Dalam penyelesaian VRP digunakan beberapa metode yaitu metode Saving Matrix, Nearest Neighbour, dan Insertion . Berdasarkan hasil penelitian total jarak rute aktual di perusahaan sebesar 226,45 km, dengan menghabiskan biaya distribusi  per  bulan  sebesar  Rp1.200.000,  dengan  menggunakan  metode Saving  Matrix total  jarak  dapat dioptimalkan  menjadi  sebesar  155,50  km.  Setelah  mendapatkan  rute  dilakukan  pengurutan  rute  menggunakan metode Nearest  Neighbor dan  didapatkan  hasil  total  jarak  menjadi  sebesar  140,60  km,  sedangkan  dengan melakukan penyisipan rute menggunakan metode Insertion didapatkan hasil total jarak sebesar 139,10 km. Dari ketiga  metode  tersebut  didapatkan  total  jarak  paling  optimal  yaitu  sebesar  139,10  km  dengan  persentase penghematan  jarak  dari  rute  aktual  yaitu  sebesar  38,26%.  hal  tersebut  dapat  menghemat  biaya  pendistribusian yang  awalnya  Rp8.593.777  menjadi  Rp5.278.845  per  bulan  artinya  terdapat  penghematan  biaya  sebesar Rp3.314.932 per bulan.
Kata Kunci: Distribusi, Vehicle Routing Problem (VRP), Saving Matrix, Nearest Neighbor, Insertion, Optimal

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini  kegiatan Supply  Chain yang dilakukan oleh perusahaan-
perusahaan  industri  semakin  kompetitif. Pentingnya Supply  Chain  Management bagi perusahaan yaitu untuk memperlancar
proses  produksi  dan  pemasaran  dalam memenuhi  kebutuhan  konsumen  (Pujawan dan  Mahendrawathi,  2017). Supply  Chain merupakan sebuah kegiatan proses pengolahan barang mentah yang dilanjutkan  dengan  kegiatan  transformasi produk  dalam  proses  hingga  menjadi produk  jadi  dan  dilanjutkan  dengan kegiatan pengiriman produk kepada konsumen  melalui  sistem  distribusi  (Arif, 2018). Secara holistik distribusi merupakan bagian integral dari kegiatan Supply Chain (Pujawan dan Mahendrawathi, 2017). Distribusi merupakan
kegiatan pemindahan  barang  dari  satu  tempat ketempat  lainnya  dengan  tujuan  tertentu yang  termasuk  bagian  dari  operasional suatu  perusahaan  (Arofah  dkk.,  2021). Salah  satu  keputusan  operasional  yang sangat penting dalam manajemen distribusi ialah penentuan jadwal serta rute pengiriman  dari  satu  lokasi  ke  beberapa lokasi lainnya (Pujawan
dan
Mahendrawathi,  2017).  Dalam  proses pendistribusian  diperlukan  penentuan  rute distribusi yang tepat untuk dapat meminimalisir biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan (Purwadana dkk., 2021).
CV.  Surya  Inti  Distrindo  ialah perusahaan  distributor  yang  memiliki  6 kendaraan  untuk  mengangkut  barang dengan  jumlah  pelanggan  tetap  sebanyak 27  pelanggan.  Sehingga  perusahaan  ingin mengoptimalkan  rute  yang  dilalui  pada pendistribusian  CV.  Surya  Inti  Distrindo agar  dapat  meminimalkan  jarak  yang dilalui. Maka dari itu diperlukan suatu cara agar proses distribusi dapat lebih baik dan sampai  ke  pelanggan  dengan  jarak  yang optimal.
Salah satu metode untuk mengindentifikasi  masalah  rute  yaitu Vehicle  Routing  Problem (VRP). Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan metode  yang  digunakan  untuk merancang rute  sejumlah  kendaraan  dengan  biaya rendah dimana tiap kendaraan berawal dan berakhir  di  depot,  setiap  pelanggan  hanya dikunjungi tepat sekali, serta total
permintaan  yang  dibawa  tidak  melebihi kapasitas kendaraan (Toth dan Vigo, 2002).
Oleh karena itu, dengan menggunakan metode VRP dapat membantu  perusahaan  dalam  menentukan permasalahan  rute  terbaik yang  akan dilewati  oleh driver perusahaan  dalam menditribusikan barang kepada  pelanggan khususnya di wilayah Kota Samarinda yang merupakan wilayah Kota terbanyak pelanggan berada. Sehingga dengan memberikan  gambaran  atau  solusi  rute terbaik pada  perusahaan  CV.  Surya  Inti Distrindo  dapat  meminimalkan  biaya distribusi.

## METODE
Vehicle  Routing  Problem (VRP) merupakan  metode  yang  digunakan  untuk merancang rute sejumlah kendaraan dengan biaya  rendah  dimana  tiap  kendaraan berawal  dan  berakhir  di  depot,  setiap pelanggan  hanya  dikunjungi  tepat  sekali, serta  total  permintaan  yang  dibawa  tidak melebihi  kapasitas  kendaraan  (Toth  dan Vigo, 2002).
Pengertian  dari Nearest    Neighbour merupakan suatu metode untuk menemukan  suatu  pemecahan  masalah rute, dimana pemecahan masalah dilakukan dengan  memulai  jarak  awal  kemudian mencari  jarak  terdekat  (Hutasoit  dkk., 2014). Pada dasarnya metode ini digunakan untuk mengetahui rute optimal. Pemecahan masalah  rute  dilakukan  dengan  mencari titik  awal  keberangkatan  sampai  dengan titik akhir tempat tujuan distribusi.
Nearest Neighbour merupakan mtode  heuristik  yang  digunakan  dalam pemecahan Vechicle  Routing  Problem (VRP),  pemecahan  masalah  dilakukan dengan  memulai  titik  awal  kemudian mencari titik terdekat (Hutasoit dkk., 2014). Metode  ini  menjadi  titik  pemecahan  VRP yang  sangat  efektif,  berjalan  cepat,  dan biasanya menghasilkan kualias yang cukup layak.  Menurut  Toth  dan  Vigo  dalam Rohandi dkk. (2014) terdapat empat tujuan umum VRP, yaitu sebagai berikut:
1. Meminimalkan biaya transportasi
global,  terkait  dengan  jarak  dan  biaya tetap yang berhubungan dengan kendaraan.
2. Meminimalkan    jumlah    kendaraan (atau   pengemudi)   yang   dibutuhkan untuk melayani semua konsumen.
3. Menyeimbangkan  rute,  untuk  waktu perjalanan dan muatan kendaraan.
4. Meminimalkan  penalti  akibat service yang kurang memuaskan dari konsumen. Langkah-langkah untuk menyelesaikan metode Nearest Neighbour yaitu sebagai berikut:
1. Menentukan titik depot pusat dan outlet- outlet pengiriman,
2. Membuat matriks jarak, yang berfungsi  untuk  menggambarkan  letak outlet  yang  akan  dituju  beserta  jarak antar outlet,
3. Proses  pengerjaan  dengan  melihat outlet  dengan  jarak  terpendek.  Setiap mencapai  satu  outlet,  algoritma  ini akan  memilih  outlet  selanjutnya  yang belum  dikunjungi  dan  memiliki  jarak yang paling minimum setelahnya, dan
4. Perhitungan    nilai    optimal    dengan menjumlahkan  jarak  dari  awal  sampai akhir  pendistribusian  barang  (Suryani dkk., 2018).
Untuk  menentukan  titik  masing-masing pelanggan dilakukan dengan menentukan titik koordinat kartesius. Langkah untuk mengubah koordinat  kartesius  (x,y)  menjadi  koordinat polar  ( 𝑟, 𝜃 )  adalah  dengan  menggunakan persamaan dan persamaan sebagai berikut:
r = √𝑥 2 + 𝑦 2 𝜃 = arc tan 𝑦 𝑥
Metode Saving  Matrix merupakan metode yang digunakan untuk menentukan jarak,  rute,  waktu  atau  ongkos  dalam pelaksanaan pengiriman barang dari perusahaan  kepada  konsumen.  Metode  ini bertujuan  agar  pengiriman  barang  yang sesuai  pesanan  konsumen  dapat  dilakukan dengan  cara  yang  efektif  dan  efisien, sehingga  perusahaan  dapat  menghemat biaya,  tenaga,  dan  waktu  pengiriman (Istantiningrum, 2010).
Setelah
mengetahui jarak keseluruhan  yaitu  jarak  antara  pabrik dengan lokasi  –lokasi pelanggan laninnya, maka langkah ini diasumsikan bahwa setiap lokasi  akan  dilewati  oleh  satu  truk  secara ekslusif.  Artinya  akan  ada  beberapa  rute yang  berbeda  yang  akan  dilewati  untuk tujuan  masing-masing.  Dengan  demikian akan  ada  penghematan  apabila  ada penggabungan  rute  yang  dinilai  satu  arah dengan  rute  yang  lainnya.  Untuk  mencari matriks  penghematan  dapat  digunkan rumus sebagai berikut:
S(x.y)  = J(x,y) + J(x,y) – J(x,y)
Dari persamaan diatas S(x,y) merupakan  penghematan  jarak  yaitu  dari penggabungan antara rute x dengan rute y. Metode Insertion merupakan metode untuk menentukan  jarak  optimum  dari  sebuah jalur distribusi dengan tujuan mempersingkat jarak pendistribusian dengan  menyisipkan  rute  dalam subtour jalur distribusi (Suryani dkk., 2018)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini merupakan rincian daftar nama  dan  alamat  outlet  yang  menjadi pelanggan tetap di CV. Surya Inti Distrindo dapat dilihat sebaga berikut:
Tabel 1. Data Outlet CV. Surya Inti
Distrindo No. Nama Alamat Kode Permintaan (Kg) 1. Toko Sumber Agung Jl. Pahlawan No. 06 A1 550 kg
2. Toko SJ Jl. Kadrie Oening Depan Klinik Asih A2 250 kg 3. Toko Anisa Pasar Dama A3 650 kg 4. Toko
Ang Peng Seng Jl. Slamet Riyadi A4 200 kg 5. Toko Hidayah Jl. Ulin Dekat Jembatan A5 300 kg 6. Toko Ali Umar Jl. Ulin Samping Toko Daham A6 250 kg
7. Toko Nabila Mart Jl. Pasundan A7 500 kg 8. Toko Putra Surya Jl. Antasari Samping Bakso Bakwan A8 100 kg 9. Toko Shindy Pasar Rahmat No. 187 A9 850 kg 10. Toko Puspa Jl. Lambung Mangkurat A10 650 kg 11. Toko Cahaya Mulia Pasar Segiri A11 850 kg
12. Toko Evi Jl. Suryanata Samping gg 5 A12 200 kg 13. Toko Sulyadi Jl. Suryanata no.5 A13 550 kg 14. Roti Panglima Jl. Juanda A14 750 kg
15. Toko Rara
Jl. AW Syahranie depan SD 012 A15 450 kg 16. Toko Yusran Pasar Ijabah
A16 800 kg 17. Toko Ramlah Pasar Ijabah A17 350 kg 18. Toko Rezky Jl. Siti Aisyah no. 85 Rt. 19 A18 150 kg 19. Toko Yudi Jl. Perniagaan PS Segiri No. 2 A19 850 kg 20. Toko Helfiyana Pasar Segiri A20 650 kg 21. Toko Riska Pasar Segiri A21 550 kg 22. Toko Haikal Jl. Cendana A22 100 kg 23. Toko Lusi Pasar Rahmat A23 550 kg 24. UD Kaka Jl. Lambung Mangkurat B1 3500 kg 25. Pabrik Bakrie Tempe Jl. DR. Soetomo Gg.4B No. 39 B2 2250 kg
26. Pabrik Tahu P. Dono Jl. Belatuk 7
B3 6500 kg 27. Pabrik Tahu P. Agus Jl. M. Said gg. 21 B4 5000 kg
Berikut  merupakan  daftar  koordinat kartesius pelanggan yang terdapat pada CV. Surya  Inti  Distrindo  dapat  dilihat  sebagai berikut:
Tabel 2. Koordinat Kartesius Pelanggan
Kode Nama Alamat Koordinat Kartesius (x;y) A1 Toko Sumber Agung Jl. Pahlawan No. 06
(21;20) A2 Toko SJ Jl. Kadrie Oening Depan Klinik Asih (11;25) A3 Toko Anisa Pasar Dama (27,5;10) A4 Toko  Ang  Peng Seng Jl. Slamet Riyadi (5;6) A5 Toko Hidayah Jl. Ulin Dekat Jembatan (5;8) A6 Toko Ali Umar Jl. Ulin Samping Toko Daham (5;8) A7 Toko Nabila Mart Jl. Pasundan (16,5;15) A8 Toko Putra Surya Jl.  Antasari  Samping  Bakso Bakwan (10,5;17) A9 Toko Shindy Pasar Rahmat No. 187 (27;17,5) A10 Toko Puspa Jl. Lambung Mangkurat (26;17) A11 Toko Cahaya Mulia Pasar Segiri (21,5;21,5) Tabel 2. Koordinat Kartesius Pelanggan (lanjutan) Kode Nama Alamat Koordinat Kartesius (x;y) A12 Toko Evi Jl. Suryanata Samping gg 5 (10;21) A13 Toko Sulyadi Jl. Suryanata no.5 (4;32) A14 Roti Panglima Jl. Juanda (15;23) A15 Toko Rara Jl.  AW  Syahranie depan SD 012 (17;32) A16 Toko Yusran Pasar Ijabah (11;13) A17 Toko Ramlah Pasar Ijabah (11;13) A18 Toko Rezky Jl.  Siti  Aisyah no.  85 Rt. 19 (15;16) A19 Toko Yudi Jl.  Perniagaan  PS Segiri No. 2 (22;20,5) A20 Toko Helfiyana Pasar Segiri (21,5;21,5) A21 Toko Riska Pasar Segiri (21,5;21,5)
A22 Toko Haikal Jl. Cendana (7,5;12,5)
A23 Toko Lusi Pasar Rahmat (27;17,5)
B1 UD. Kaka Jl. Lambung Mangkurat (27;17,5)
B2 Pabrik  Bakrie Tempe Jl. DR. Soetomo Gg.4B No. 39 (21;24)
B3 Pabrik  Tahu  P. Dono Jl. Belatuk 7 (24;25)
B4 Pabrik  Tahu  P. Agus Jl. M. Said gg. 21 (-2;18)
Setelah  menentukan  titik  koordinat kartesius langkah selanjutnya ialah menentukan koordinat polar ( 𝑟, 𝜃 ). Koordinat  polar  ( 𝑟, 𝜃 )  digunakan  untuk menunjukkan jarak titik pelanggan dengan titik  pusat  yaitu  gudang  CV.  Surya  Inti Distrindo. Sehingga dalam koordinat polar ( 𝑟, 𝜃 )  menunjukkan  sudut  yang  dibentuk oleh  garis  pusat  terhadap  sumbu  x  dan  y. Adapun dalam menentukan koordinat polar ( 𝑟, 𝜃 )  menggunakan  persamaan  2.1  dan persamaan 2.2. Hasil koordinat polar ( 𝑟, 𝜃 ) pelanggan yang terdapat di CV. Surya Inti Distrindo  dapat  dilihat  pada  Tabel  3 berikut:
Tabel 3. Koordinat Polar Pelanggan Kode Nama Koordinat Kartesius (x;y)
Koordinat Polar ( 𝒓, 𝜽 ) G CV. Surya Inti Distrindo (0;0) (0;0) A1 Toko Sumber Agung (21;20) (29;43,60282 0 ) A2 Toko SJ (11;25) (27,313;66,25052 0 ) A3 Toko Anisa (27,5;10) (29,26175;19,98311 0 ) A4 Toko Ang Peng Seng (5;6) (7,81025;50,19443 0 ) A5 Toko Hidayah (5;8) (9,433981;57,99462 0 ) A6 Toko Ali Umar (5;8) (9,433981;57,99462 0 ) A7 Toko Nabila Mart (16,5;15) (22,2991;42,27369 0 ) A8 Toko Putra Surya (10,5;17) (19,98124;58,29857 0 ) A9 Toko Shindy (27;17,5) (32,1753;32,94922 0 ) A10 Toko Puspa (26;17) (31, 06445;33,17851 0 ) A11 Toko Cahaya Mulia (21,5;21,5) (30,40559;45 0 ) A12 Toko Evi (10;21) (23,25941;64,53665 0 ) A13 Toko Sulyadi (4;32) (32,24903;82,87498 0 ) A14 Roti Panglima (15;23) (27,45906;56,88866 0 ) A15 Toko Rara (17;32) (36,23534;62,02053 0 ) A16 Toko Yusran (11;13) (17,02939;49,76364 0 ) A17 Toko Ramlah (11;13) (17,02939;49,76364 0 ) A18 Toko Rezky (15;16) (21,93171;46,84761 0 ) A19 Toko Yudi (22;20,5) (30,07075;42,97864 0 ) A20 Toko Helfiyana (21,5;21,5) (30,40559;45 0 ) A21 Toko Riska (21,5;21,5) (30,40559;45 0 ) A22 Toko Haikal (7,5;12,5) (14,57738;59,03624 0 ) A23 Toko Lusi (27;17,5) (32,1753;32,49922 0 ) B1 UD Kaka (26;17) (31, 06445;33,17851 0 ) B2 Pabrik Bakrie Tempe (21;24) (31,89044;48,81407 0 ) B3 Pabrik Tahu P. Dono (24;25) (34,65545;46,16914 0 ) B4 Pabrik Tahu P. Agus (-2;18) (18,11077;-83,6598 0 )
Data  rute  distribusi  awal  CV.  Surya Inti  Distrindo  didapatkan  dari  hasil wawancara  dengan  bagian  kepala  gudang perusahaan.  Data  ini  digunakan  untuk dilakukan  perbandingan  agar  didapatkan rute  distribusi  paling  optimal.  Adapun rincian  rute  awal  distribusi  yaitu  sebagai berikut:
Tabel 4. Tabel Rute Awal
Kendaraan
Alokasi Rute Total Kapasitas (kg) Jarak Tempuh (km) L300 G->A1->A8->A22->A7- >A16->A17->G
2400 53,30 L300 G->A4->A2->A11->A15->G 1750 22,50
L300 G->A3->A5->A6->A9-A13- >A12->G 2800 39,20 L300 G->A19->A20->A21->A23- >G 2600 22,05 L300 G->A10->A14->A18->G 1550 23,80 PS125 G->B1->G 3500 18,20 L300 G->B2->G 2250 18,00 PS125 G->B3->G 6500 19,40 PS125 G->B4->G 5000 10,00 Total Jarak Tempuh 226,45
Dari tabel 4 diperoleh total jarak jarak tempuh  dalam  satu  hari  melakukan diistribusi barang yaitu sebesar 226,45 km. Adapun bahan bakar yang biasa digunakan oleh  perusahaan  yaitu  bahan  bakar  solar, dimana  harga  per  liter  bahan  bakar  solar Rp12.650/liter. Total jarak sekali distribusi sebesar  226,45  km  dengan  bahan  bakar 22,64 liter. Sehingga biaya distribusi yang dikeluarkan  perhari  yaitu:  22,64  liter  × Rp12.650/liter= Rp286.459 Jadi total biaya 1  bulan  kerja:  30  × Rp286.459= Rp8.593.777
Tabel 5. Matriks Jarak Matriks Jarak Tempuh (Km)
A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20 A21 A22 A23 B1 B2 B3 B4 6,5 3,0 5,4 2,9 2,7 1,3 5,0 6,3 3,3 3,9 4,7 4,8 3,2 0,5 1,3 1,4 5,2 2,9 3,0 1,5 3,0 8,4
5,9 4,2 2,5 5,8 5,6 3,0 1,7 2,4 1,9 2,4 3,6 3,7 4,1 3,4 3,0 3,1 4,1 5,8 5,9 2,6 3,3 6,2 6,8 4,5 6,0 2,8 2,7 4,9 6,5 9,3 7,9 7,5 4,9 5,0 5,0 4,3 4,9 5,0 5,4 2,8 2,9 5,7 5,9 8,6 1,0 4,1 3,6 6,6 6,5 6,9 4,1 7,8 6,5 7,1 2,5 2,6 3,6 7,4 6,9 7,0 2,2 6,6 6,7 7,1 8,0 4,3
0,1 3,8 3,4 6,4 6,2 6,6 4,2 7,0 5,6 7,2 2,2 2,3 3,1 7,1 6,6 6,7 1,6 6,4 6,5 6,9 7,8 3,4
0,0 3,9 3,5 6,5 6,3 6,7 4,3 7,1 5,7 7,3 2,3 2,4 3,2 7,2 6,7 6,8 1,7 6,5 6,6 6,95 7,85 3,45 3,9 0,0 3,1 3,5 3,3 2,9 3,0 5,7 3,6 4,2 2,8 2,9 0,8 3,3 2,9 3,0 3,4 3,5 3,6 3,1 4,5 6,2
3,5 3,1 0,0 4,7 4,6 4,1 2,0 4,8 2,9 4,5 1,1 1,2 1,3 4,5 4,1 4,2 1,6 4,7 4,8 4,3 5,8 4,9
6,5 3,5 4,7 0,0 0,1 3,6 6,6 8,6 5,7 6,3 5,0 5,1 3,5 3,1 3,6 3,7 5,5 0,1 0,1 3,9 4,3 8,7
6,3 3,3 4,6 0,1 0,0 3,5 6,4 8,5 5,5 6,1 4,8 4,9 3,4 2,9 3,5 3,6 5,3 0,1 0,2 3,7 4,4 8,5
6,7 2,9 4,1 3,6 3,5 0,0 5,4 6,6 3,7 4,3 5,0 5,1 3,6 0,5 0,1 0,1 5,5 2,8 2,9 1,9 2,5 8,7
4,3 3,0 2,0 6,6 6,4 5,4 0,0 2,9 2,0 3,6 2,1 2,2 2,3 4,6 4,1 4,1 2,6 5,7 5,8 3,8 4,5 4,9
7,1 5,7 4,8 8,6 8,5 6,6 2,9 0,0 4,3 4,8 4,9 5,0 5,1 5,9 5,4 5,5 5,5 8,2 8,3 5,1 5,8 5,9
5,7 3,6 2,9 5,7 5,5 3,7 2,0 4,3 0,0 2,7 3,1 3,2 2,2 3,7 3,3 3,4 3,6 5,6 5,7 2,9 3,6 6,0
7,3 4,2 4,5 6,3 6,1 4,3 3,6 4,8 2,7 0,0 5,0 5,1 4,2 3,4 3,0 3,1 5,6 5,8 5,9 3,0 3,4 7,9
2,3 2,8 1,1 5,0 4,8 5,0 2,1 4,9 3,1 5,0 0,0 0,1 1,8 5,6 5,1 5,2 1,0 4,8 4,9 5,3 5,9 4,5
2,4 2,9 1,2 5,1 4,9 5,1 2,2 5,0 3,2 5,1 0,1 0,0 1,9 5,7 5,2 5,3 1,1 4,9 5,0 5,3 5,9 4,5
3,2 0,8 1,3 3,5 3,4 3,6 2,3 5,1 2,2 4,2 1,8 1,9 0,0 3,5 3,0 3,1 2,8 3,6 3,7 3,3 4,7 6,1
7,2 3,3 4,5 3,1 2,9 0,5 4,6 5,9 3,7 3,4 5,6 5,7 3,5 0,0 0,5 0,6 5,5 2,5 2,6 1,9 2,2 8,7
6,7 2,9 4,1 3,6 3,5 0,1 4,1 5,4 3,3 3,0 5,1 5,2 3,0 0,5 0,0 0,1 5,5 2,8 2,9 1,9 2,5 8,7
6,8 3,0 4,2 3,7 3,6 0,1 4,1 5,5 3,4 3,1 5,2 5,3 3,1 0,6 0,1 0,0 5,6 2,9 3,0 1,9 2,5 8,7
1,7 3,4 1,6 5,5 5,3 5,5 2,6 5,5 3,6 5,6 1,0 1,1 2,8 5,5 5,5 5,6 0,0 5,5 5,6 5,8 6,5 3,5 6,5 3,5 4,7 0,1 0,1 2,8 5,7 8,2 5,6 5,8 4,8 4,9 3,6 2,5 2,8 2,9 5,5 0,0 0,1 3,9 4,3 8,7
6,6 3,6 4,8 0,1 0,2 2,9 5,8 8,3 5,7 5,9 4,9 5,0 3,7 2,6 2,9 3,0 5,6 0,1 0,0 3,9 4,3 8,7 6,95 3,1 4,3 3,9 3,7 1,9 3,8 5,1 2,9 3,0 5,3 5,3 3,3 1,9 1,9 1,9 5,8 3,9 3,9 0,0 1,6 8,0 7,85 4,5 5,8 4,3 4,4 2,5 4,5 5,8 3,6 3,4 5,9 5,9 4,7 2,2 2,5 2,5 6,5 4,3 4,3 1,6 0,0 8,9 3,45 6,2 4,9 8,7 8,5 8,7 4,9 5,9 6,0 7,9 4,5 4,5 6,1 8,7 8,7 8,7 3,5 8,7 8,7 8,0 8,9 0,0 Hasil Perhitungan Matriks Penghematan Jarak Setelah mengetahui jarak keseluruhan  yaitu  jarak  antara  gudang dengan  lokasi  –lokasi  pelanggan  lainnya, maka  pada  langkah  ini  menggabungkan  2 lokasi pelanggan kedalam satu rute dengan cara (jarak gudang ke pelanggan 1 dan dari pelanggan  1  kembali  ke  gudang  ditambah dengan  jarak  gudang  ke  pelanggan  2
kemudian kembali ke gudang) – (jarak dari gudang ke pelanggan 1 ditambah jarak dari pelanggan 1 ke pelanggan 2 ditambah jarak pelanggan 2 ke gudang), dapat dirumuskan sebagai berikut:
2 J (G,1) + 2 J (G,2) – [ J (G,1) + J (1,2) + J (2,G)] = J (G,1) + J (G,2) – J (1,2) Sebagai contoh perhitungan
penghematan  jarak  pada  pelanggan  CV. Surya Inti Distrindo yaitu sebagai berikut:
1. S  (A1,  A2)  = J (G,A1)  + J (G,A2)  – J (A1,A2)  = J (8,7)  + J (7,4)  – J (3,9)  = 12,20
2. S  (A1,A3)  = J (G,A1)  + J (G,A3)  – J (A1,A3)  = J (8,7)  + J (8,6)  – J (3,7)  =
13,60
3. S  (A1,A4)  = J (G,A1)  + J (G,A4)  – J (A1,A4)  = J (8,7)  + J (2,6)  – J (7,2)  =
4,10
4. S  (A1,A5)  = J (G,A1)  + J (G,A5)  – J (A1,A5)  = J (8,7)  + J (3,4)  – J (6,4)  = 5,70
5. S  (A1,A6)  = J (G,A1)  + J (G,A6)  – J (A1,A6)  = J (8,7)  + J (3,5)  – J (6,5)  = 5,70 Berdasarkan  perhitungan  tersebut didapatkan  jarak  penghematan  antara pelanggan  A1  ke  pelanggan  A2  ialah sebesar 12,20 km, untuk jarak penghematan antara pelanggan A1 ke pelanggan A3 ialah sebesar 13,60 km, untuk jarak penghematan antara pelanggan A1 ke pelanggan A4 ialah sebesar 4,10 km, untuk jarak penghematan antara pelanggan A1 ke pelanggan A5 ialah sebesar  5,70  km,  dan  untuk  jarak penghematan  antara  pelanggan  A1  ke pelanggan  A6  ialah  sebesar  5,70  km. Perhitungan  matriks  penghematan  jarak dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excell.
Berikut merupakan hasil perhitungan penghematan jarak
Tabel 6. Matriks Penghematan Jarak
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20 A21 A22 A23 B1 B2 A1 0,00 A2 12,20 0,00 A3 13,60 10,90 0,00 A4 4,10 6,20 3,70 0,00 A5 5,70 5,00 5,30 5,10 0,00 A6 5,70 5,00 5,30 5,10 6,80 0,00 A7 12,20 9,70 10,60 5,00 6,10 6,10 0,00 A8 9,50 11,10 8,80 5,20 6,20 6,20 9,60 0,00 A9 14,80 10,60 14,80 5,00 6,00 6,00 12,00 10,50 0,00 A10 14,90 10,70 14,80 5,00 6,10 6,10 12,10 10,50 17,80 0,00 A11 16,80 13,80 13,10 5,10 6,20 6,20 13,00 11,50 14,80 14,80 0,00 A12 9,50 11,50 7,90 4,30 5,00 5,00 9,30 10,00 8,20 8,30 9,80 0,00 A13 9,20 11,80 6,10 1,60 3,20 3,20 7,60 8,20 7,20 7,20 9,60 9,70 0,00 A14 12,60 12,70 7,90 3,30 5,00 5,00 10,10 10,50 10,50 10,60 12,90 11,00 9,70 0,00 A15 13,60 13,80 9,90 4,30 5,00 5,00 11,10 10,50 11,50 11,60 13,90 11,00 10,80 13,30 0,00 A16 8,90 8,70 8,60 5,00 6,10 6,10 8,60 10,00 8,90 9,00 9,30 8,60 6,80 9,00 8,70 0,00 A17 8,90 8,70 8,60 5,00 6,10 6,10 8,60 10,00 8,90 9,00 9,30 8,60 6,80 9,00 8,70 9,80 0,00 A18 11,50 9,30 9,60 5,00 6,30 6,30 11,70 10,90 11,50 11,50 11,80 9,50 7,70 11,00 10,60 9,10 9,10 0,00 A19 17,80 13,60 13,90 4,80 5,90 5,90 12,80 11,30 15,50 15,60 18,55 10,80 10,50 13,10 15,00 8,90 8,90 12,10 0,00
A20 16,80 13,80 13,10 5,10 6,20 6,20 13,00 11,50 14,80 14,80 18,70 11,10 10,80 13,30 15,20 9,20 9,20 12,40 18,55 0,00 A21 16,80 13,80 13,10 5,10 6,20 6,20 13,00 11,50 14,80 14,80 18,80 11,20 10,80 13,30 15,20 9,20 9,20 12,40 18,55 18,80 0,00 A22 7,90 7,70 7,60 4,80 6,20 6,20 7,50 9,00 7,90 8,00 8,30 7,60 5,70 8,00 7,60 8,35 8,35 7,60 8,50 8,30 8,30 0,00 A23 14,80 10,60 14,80 5,00 6,00 6,00 12,00 10,50 17,90 17,80 15,60 9,10 7,60 10,60 12,00 9,10 9,10 11,40 16,10 15,60 15,60 7,90 0,00 B1 14,80 10,60 14,80 5,00 6,00 6,00 12,00 10,50 18,00 17,80 15,60 9,10 7,60 10,60 12,00 9,10 9,10 11,40 16,10 15,60 15,60 7,90 18,0 0,00 B2 16,20 13,80 12,50 4,50 5,50 5,55 12,40 10,90 14,10 14,20 16,50 11,00 10,70 10,20 14,80 8,60 8,70 11,70 16,70 16,50 16,60 7,60 14,1 14,2 0,00 B3 15,40 13,80 12,40 4,30 5,30 5,35 11,70 10,10 14,40 14,20 16,60 11,00 10,70 13,30 15,10 8,70 8,80 11,00 17,10 16,60 16,70 7,60 14,4 14,5 17,1 B4 5,30 6,20 5,00 3,30 5,00 5,05 5,30 6,30 5,30 5,40 5,70 5,90 5,90 12,20 5,90 5,40 5,50 4,90 5,90 5,70 5,80 5,90 5,3 5,4 6,0 Pembentukan Rute Berdasarkan Metode Nearest Neigbour
Pembentukan  rute  distribusi  CV.
Surya Inti Distrindo menggunakan Algoritma Nearest Neigbour agar rute yang telah  didapatkan  lebih  optimal  dari  rute yang  sudah  ditetapkan  dan  jarak  yang ditempuh dapat lebih pendek atau maksimal. Adapun langkah-langkah pembentukan rute distribusi dengan Algoritma Nearest Neigbour adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  titik  gudang  (pusat)  dan outlet-outlet pengiriman
2. Menentukan outlet yang dilewati dengan memperhatikan  jarak  terpendek  dari outlet yang baru dilewati
3. Memperhitungkan  nilai  optimal  dengan menjumlahkan  jarak  dari  awal  sampai akhir pendistribusian barang
Berikut contoh penentuan rute dengan  menggunakan  Metode Nearest Neighbour pada  rute  pertama  yaitu  G- >A11->A20->A21->A1->A8->G dilakukan dari gudang ke lokasi pelanggan mana  yang  jaraknya  paling  dekat  dapat dilihat sebagai berikut:
G->A11 = 9,4 km G->A20 = 9,4 km G->A21 = 9,5 km G->A1 = 8,7 km G->A8 = 6,2 km
Dengan  demikian  rute  pertama  yang dilewati  yaitu  G->A8  selanjutnya  dari lokasi  pelanggan  A8  dicari  lokasi  yang lebih dekat dari lokasi pelanggan A8 dapat dilihat sebagai berikut:
A8->A11 = 4,1 km A8->A20 = 4,1 km A8->A21 = 4,2 km A8->A1 = 5,4 km
Dengan Demikian rute yang dilewati selanjutnya  yaitu  G->A8->A11->A20  lalu dari  lokasi  pelanggan  A20  dicari  lokasi terdekat  selanjutnya  dapat  dilihat  sebagai berikut:
A20->A21 = 0,1 km
A21->A1 = 1,4 km
Dari  jarak  tersebut  maka  dapat disimpulkan  rute  yang  dilewati  yaitu  G- >A8->A11->A20->A21->A1->G  dengan total  jarak  yang  ditempuh  yaitu  20,60  km
dengan  begitu  jarak  yang  dapat  dihemat dari  jarak  awal  sebesar  22,60  dapat dioptimalkan sebesar  2 km dari jarak awal. Berikut  penjabaran  pembentukan  rute dengan  metode Nearest  Neigbour yaitu sebagai berikut:

## Tabel 7. Rute Kendaraan Metode Nearest
Neighbour
Rute Alokasi Rute Kendar aan Jarak Tempuh Awal (km) Jarak Tempuh NN (km) 1 G->A8->A11- >A20->A21- >A1->G L300 22,60 20,60
2 G->A4->A5- >A6->A18- >A7->A19- >A13->G
L300 35,50 23,60 3 G->A22->A3- >A9->A23- >B1->G PS125 21,80 21,90 4 G->A16->A17- >A12->A10->G L300 21,80 22,50 5 G->A14->A15- >B3->G PS125 24,80 23,00 6 G->A2->B2->G L300 19,00 19,00 7 G->B4->G PS125 10,00 10,00 Total Jarak Tempuh 155,50 140,60
Dari  tabel  7  diatas  didapatkan penghematan jarak dengan pengurutan rute menggunakan  metode Nearest  Neighbour sebesar  140,60  km  dari  jarak  awal  yaitu 155,50 km. Dengan demikian jarak optimal yang  dapat  ditempuh  pada  pendistribusian CV.  Surya  Inti  Distrindo  sebesar 9,58% dari jarak awal.
Pembentukan Rute Berdasarkan Metode Insertion
Pada  metode Insertion dilakukan dengan  memilih  toko  yang  apabila dimasukkan  kedalam  rute  yang  sudah  ada menghasilkan tambahan jarak yang minimum. sebagai contoh pada rute ketiga dimana dapat dilihat sebagai berikut: G->A9->G = 18 km G->B1->G = 18,2 km G->A23->G = 18 km G->A3->G = 17,2 km G->A22->G = 8,8 km Sehingga  didapatkam  rute  yaitu  G- >A9->B1->A23->A3->A22->G dengan jarak  yang  didapatkan  yaitu  21,80  km dimana penghematan jarak sebesar 0,1 km dari  jarak  awal.  Dengan  Demikian  dapat dilihat rute sebagai berikut:
Tabel 8. Rute Kendaraan Metode Insertion Rute Alokasi Rute Kenda raan Jarak Tempuh NN (km) Jarak Tempuh
Insertion (km) 3 G->B1->A9- >A23->A3- >A22->G PS125 21,90 21,80
4 G->A10-
>A16->A17- >A12->G L300 22,50 21,80 5 G->A15-
>B3->A14 PS125 23,00 22,30 Total Jarak Tempuh 67,40 65,90
Dari  tabel  diatas  terdapat  3  rute kendaraan  yang  apabila  menggunkan metode  insertion  maka  jarak  dapat dimaksimalkan sebesar 65,90 km dari total jarak  awal  kedua  rute  yaitu  sebesar  67,40 km.

## Analisis Perbandingan Hasil
Berdasarkan  proses  pengolahan  data dengan  menggunakan  tiga  metode  yaitu Saving  Matrix , Nearest  Neighbour ,  dan Insertion didaptakan  perbedaan  hasil penghematan  rute.  Hal  tersebut  akan dijabarkan  pada  perbandingan  hasil  pada tabel berikut:
Tabel 9. Perbandingan Hasil Rute Alokasi Rute Total Kapasitas (kg) Jarak Tempuh Metode 1 G->A11->A20->A21->A1->A8- >G
2700 22,60 Saving Matrix 2 G->A19->A7->A5->A6->A18- >A13->A4->G 2800 35,50 3 G->A9->B1->A23->A3->A22->G 5650 21,80 4 G->A10->A16->A17->A12->G 2000 21,80 5 G->B3->A14->A15 ->G 7700 24,80 6 G->B2-> A2->G
2500 19,00
7 G->B4->G 5000 10,00
Total Jarak Tempuh 155,50
1 G->A8->A11->A20->A21->A1-
>G
2700 20,60 Nearest Neighbour 2 G->A4->A5->A6->A18->A7-
>A19->A13->G
2800 23,60 3 G->A22->A3->A9->A23->B1->G 5650 21,90 4 G->A16->A17->A12->A10->G 2000 22,50 5 G->A14->A15->B3->G 7700 23,00
6 G->A2->B2->G 2500 19,00 7 G->B4->G 5000 10,00 Total Jarak Tempuh 140,60 1 G->A8->A11->A20->A21->A1- >G 2700 20,60 Insertion 2 G->A4->A5->A6->A18->A7- >A19->A13->G 2800
23,60 3 G->B1->A9->A23->A3->A22->G 5650 21,80 4 G->A10->A16->A17->A12->G 2000 21,80
5 G-> A15->B3-> A14->G 7700 22,30 6 G->A2->B2->G 2500 19,00
7 G->B4->G 5000 10,00
Total Jarak Tempuh
139,10

## SIMPULAN
Dengan menggunakan metode Saving Matrix yaitu  sebanyak  7  rute  lebih  sedikit dari  rute  awal  yaitu  sebanyak  9  rute  dam total jarak rute yang ditempuh yaitu sebesar 155,50  km.  Berdasarkan  hasil  tersebut dengan  menggunakan  metode Saving Matrix dapat  menghemat  jarak  sebesar 31,33%  dari  jarak  awal  rute  distribusi. Penghematan jarak dengan pengurutan rute menggunakan  metode Nearest  Neighbour
sebesar  140,60  km  dari  jarak  awal  yaitu 155,50  km.  Dengan  demikian  perusahaan dapat mengetahui jarak optimal yang dapat ditempuh  pada  pendistribusian  CV.  Surya Inti  Distrindo  sebesar 9,58%  dari  jarak awal.  Pada  penentuan  rute  kendaraan berdasarkan  metode Insertion terdapat  3 rute  kendaraan  yang  apabila  menggunkan metode  insertion  maka  jarak  dapat dimaksimalkan sebesar 65,90 km dari total jarak  awal  kedua  rute  yaitu  sebesar  67,40 km.
Rute yang dapat dimaksimalkan yaitu pada  rute  3,4,  dan  5.  Dimana  pada  rute  3 dan 4 jarak tempuh yang optimal berada di jarak 21,80 km lebih menghemat jarak 0,1 km dari jarak awal dan rute 5 jarak tempuh optimal  berada  di  jarak  22,30  km  lebih menghemat  jarak  0,7  km  dari  jarak  awal menggunakan  metode Nearest  Neighbour .
Sehingga  dengan  total  jarak  optimal  yang didapatkan  perusahaan  dapat  menghemat jarak  yaitu  sebesar  139,10  km.  Adapun bahan  bakar  yang  digunakan  yaitu  bahan bakar  solar  dengan  harga  per  liter  sebesar Rp12.650/liter. Rasio yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  sebesar  1:10,  yaitu dengan  1  liter  bensin  jarak  yang  mampu ditempuh  yaitu  10  km.  Total  jarak  sekali distribusi sebesar 139,10 km dengan bahan bakar 13,91 liter. Sehingga biaya distribusi yang dikeluarkan perhari yaitu: 13,91 liter ×  Rp12.650/liter=  Rp175.961.  Jadi  total biaya 1 bulan kerja: 30 × Rp175.961/liter = Rp5.278.845.  Sehingga  perusahaan  dapat menghemat  biaya  pendistribusian  yang awalnya
Rp8.593.777 menjadi Rp5.278.845 dengan selisih Rp3.314.932/bulan

## DAFTAR PUSTAKA
Arif,  Muhammad.  (2018). Supply  Chain Management . Yogyakarta : Penerbit Deepublish (CV   Budi Utama).
Arofah,    Irvana.,    dan    Gesthantiara.
(2021).   Optimasi   Biaya   Distribusi Barang  dengan Menggunakan Model Transportasi. Jurnal Matematika dan Terapan (JMT) , 3 (1).
Hamirhan,  Saodang.  (2010). Geometrik Jalan raya . Bandung : Nova .
Hutasoit,  C.  S.,  Susanty,  S.,  dan  Imran,
A. (2014). Penentuan Rute Distribusi  Es  Balok  Menggunakan Algoritma  Nearest  Neighbour  dan
Local  Search. Jurnal  Onlne  Institute Teknologi Nasional , 2(2), 268-276. Leymena, L., Cahyo Suro B.W., Yuniaristanto,  Sutopo,  W.  (2019). Analisis  Penentuan  Rute  Distribusi Menggunakan Metode Nearest Neighbour  di  PT.  Kalog.  Prosiding Seminar  dan  Konferensi  Nasional IDEC (Industrial
Engineering Conference), 2(3). Madona,  E.,  Irmansyah,  M.,  Pengajar,  S., Teknik, J., Pliteknik, E., dan Padang,
N.  (2013).  Aplikasi  Metode  Nearest Neighbour  Pada  Penetuan. Jurnal
Elektron , 5(2), 45-53. Nasution. (1996). Manajemen
Transportasi .  Jakarta  :  PT.  Ghalia Indonesia.
Pujawan,  I  Nyoman,  dan  Mahendrawathi.
(2017). Supply Chain Management – Edisi 3 . Yogyakarta: Penerbit ANDI.
Rohandi, S. M., Imran, A., dan Prassetiyo,
H. (2014).
Penentuan Rute Distribusi Produk Obat Menggunakan  Metode  Sequential Insertion  dan  Clarke  &  Wright Savings  (Studi  Kasus  di  PT  X
Bandung). Jurnal  Online  Institut
Teknologi Nasional , 2(2), 34-45.
Sulaiman,  Setiaan,  H.,  Jalil,  M.,  Purwadi, F.,  Cristopel,  A.  S.,  Brata,  A.W., Jufda, A.S. (2020). Analisis Penyebab Banjir Di Kota Samarinda.
Jurnal Geografi , 20(1). Suntoro. (2020). Fundamental Manajemen Logistik:  Fungsi  Logistik  dalam Implementasi  dan  Operasi .  Jakarta  : Kencana A. Suryani,    D.K.R.    Kuncoro,    dan    L.D Fathimahhayati.
(2018). Perbandingan    Penerapan  Metode Nearest  Neighbour  dan  Insertion
Untuk  Penentuan  Rute  Distribusi Optimal  Produk  Roti  Pada  UKM
Hasan  Bakery  Samarinda. Jurnal Online  Universitas  Riau  Kepulauan, 6(1). Wijaya,  J.Y.S.  (2017 ). Analisis  Model Efektivitas dan Efisiensi Manajemen  Distributor. Jurnal Sains Pemasaran Indonesia . 2(2).