## Civronlit

## Optimalisasi Rute Truk dalam Proses Pendistribusian Produk Biskuit dan Snack dengan Algoritma
Nearest Neihbour dan Neirest Insertion:

## Studi Kasus PT Siantar Top Tbk. Medan
Nisha Zahara , Resista Vikaliana Universitas Pertamina, Jakarta, Indonesia Coresponding author: resista.vikaliana@universitaspertamina.ac.id
Abstrak. PT  Siantar  Top  Tbk.  Medan  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  usaha  makanan  ringan berupa biskuit dan snack . Adanya pandemi Covid-19 menyebabkan kelumpuhan hampir seluruh aktivitas manusia yang berdampak banyak pekerjaan dilakukan dari jarak jauh atau WFH yang dapat memicu kebosanan seseorang dalam  mengerjakan  beberapa  pekerjaan  dan  memikirkan  untuk  mengkonsumsi  makanan  ringan.  Sehingga permintan  akan  makanan  ringan  juga  meningkat.  Tentu  ini  menjadi  peluang  besar  bagi  perusahaan  untuk meningkatkan  penghasilan.  Kenaikan  permintaan  juga  harus  diikuti  dengan  sistem  distribusi  yang  baik  dan optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute truk dalam proses distribusi produk biskuit dan snack . Penelitian ini diselesaikan dengan menggunakan metode Nearest Neighbour dan Nearest Insertion yang kemudian akan  dibandingkan  antara  rute  awal  perusahaan  dan  rute  hasil routing dengan  mempertimbangkan  kapasitas kendaraan baik dari sisi jarak tempuh dan biaya pengirimannya. Berdasarkan hasil routing didapatkan bahwa rute dengan  metode Nearest  Neighbour sama  dengan  metode Nearest  Insertion yaitu  total  jarak  tempuh  yang dihasilkan  3.360,8  km  atau  dengan  presentasi  penghematan  jarak  sebesar  38.88%.  Hasil  tersebut  sangan mempengaruhi  biaya  pengiriman  yang  dikeluarkan  perusahaan  yaitu  dari    Rp.  5.  918.997,-  menjadi  Rp. 3.527.301,-.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  rute  distribusi  perusahaan  yang  sebelumnya  digunakan  perlu dilakukan perbaikan. Perbaikan tersebut dapat menggunakan kedua metode karena hasilnya sama.
Kata kunci : CVRP; Nearest Insertion; Nearest Neighbour; Rute Distribusi
Abstract. PT Siantar Top Tbk. Medan is a company engaged in the business of snacks in the form of biscuits and snacks. The existence of the Covid-19 pandemic has caused paralysis of almost all human activities which have an impact on a lot of work being done remotely or WFH which can trigger one's boredom in doing some work and  thinking  about  consuming  snacks.  So  the  demand  for  snacks  also  increases.  Of  course  this  is  a  great opportunity for the company to increase revenue. The increase in demand must also be followed by a good and optimal distribution system. This study aims to determine the truck route in the distribution process of biscuit and snack products. This research was completed by using the Nearest Neighbor and Nearest Insertion methods which will then be compared between the company's initial route and the routing results route by considering the vehicle capacity both in terms of distance traveled and shipping costs. Based on the routing results, it is found that the route with the Nearest Neighbor method is the same as the Nearest Insertion method, namely the total distance generated  is  3,360.8  km  or  with  a  distance  savings  presentation  of  38.88%.  These  results  greatly  affect  the shipping costs incurred by the company, namely from Rp. 5. 918,997,- to Rp. 3,527,301,-. So it can be concluded that the company's distribution route that was previously used needs to be improved. The repair can use both methods because the result is the same.

## Keywords : CVRP; Distribution Route; Nearest Insertion’ Nearest Neighbour

## PENDAHULUAN
Setiap  makhluk  hidup  khususnya  manusia  membutuhkan  makanan  sebagai  kebutuhan  primer. Selain makanan utama (primer), terkadang seseorang mengkonsumsi makanan ringan untuk menunda rasa lapar, mengisi kebosanan dan sebagai suguhan. Hasil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya kepada  61  orang  tercatat  bahwa  responden  tersebut  memikirkan  tentang  makanan  ringan,  memiliki keinginan  untuk  mengkonsumsi  makanan  ringan  dan  mengkonsumsi  makanan  ringan  setidaknya sebanyak lima kali dalam sehari  (Richard, Muele, Reichenberger, & Blechert, 2017).
Awal  tahun  2020  menjadi  awal  tahun  pahit  bagi  dunia  tak  terkecuali  Indonesia  karena  adanya pandemi  Covid-19  yang  melumpuhkan  hampir  seluruh  aktivitas  manusia  yang  menyebabkan  banyak pekerjaan dilakukan dengan jarak jauh atau Work From Home (WFH). Tidak menutup kemungkinan hal ini memicu kebosanan seseorang  dan memikirkan untuk mengkonsumsi makanan ringan.  Survei The
State of Snacking 2020 menemukan bahwa pandemi telah mengubah kebiasaan masyarakat Indonesia akan konsumsi dan pembelian makanan ringan dimana terdapat peningkatan kebutuhan camilan harian masyarakat serta 60% orang Indonesia lebih banyak ngemil selama pandemi dibandingkan sebelumnya. Tak  hanya  itu,  ngemil  atau  mengkonsumsi  makanan  ringan  juga  dianggap  menjadi  hal  yang  sangat penting  selama  pandemi  (64%).  Hal  ini  sesuai  dengan  grafik  pola  menyantap  camilan  saat  pandemi corona berikut (Bayu, 2021).
Gambar 1. Grafik Pola Menyantap Camilan saat Pandemi Corona
Tidak menutup  kemungkinan bahwa  permintaan akan  produk makanan ringan akan meningkat pesat meskipun di masa pandemi. Tingginya permintaan ( demand ) akan makanan ringan membuat para pelaku  usaha  memutar  strategi  dalam  menjalankan  bisnisnya.  Tidak  hanya  dalam  mengelolah  proses produksinya,  mengelola  proses  distribusi  produk  juga  menjadi  hal  yang  tidak  kalah  penting  dalam memenuhi  permintaan  ( demand ).  Distribusi  merupakan  faktor  penting  bagi  perusahaan  dalam melakukan  pengiriman  untuk  memenuhi  permintaan  ( demand )  secara  tepat.  Ketepatan  dalam mendistribusikan produk kepada konsumen harus memiliki penentuan rute secara tepat pula, sehingga konsumen  menerima  produk  dalam  kondisi  baik  ( good  quality )  dan  sesuai  dengan  batas  waktu permintaan  (Gaspersz, 2005) (Hendrawati & Utomo, 2015). Melihat trend konsumsi makanan ringan masyarakat Indonesia, untuk itu dibutuhkan rute pendistribusian produk yang optimal sehingga proses pendistribusian dapat berjalan baik sehingga tujuan perusahan dalam memenuhi seluruhan permintaan terpenuhi dan dapat menghindari stock out .
PT. Siantar Top, Tbk merupakan perusahaan yang bergerak dalam memproduksi makanan ringan biskuit  dan snack .  Salah  satu  pabriknya  yaitu  PT  Siantar  Top  Tbk.  Medan  dengan  wilayah operasionalnya meliputi sebagian  wilayah di  Pulau  Sumatera termasuk Medan, Aceh,  Padang,  Pekan Baru,  Jambi,  Bengkulu,  Lampung,  dan  sekitarnya.  Salah  satu  aktivitas  logistik  PT  Siantar  Top  Tbk. Medan  yaitu  pendistribusian  produk  baik  hasil  produksi  sendiri  maupun  produk  mutasi.  Proses pendistribusian produk pada PT Siantar Top Tbk. Medan dilakukan dengan pengiriman dengan angkutan internal (khusus pada penelitian ini) dimana rute pengiriman produk berdasarkan jumlah produk yang dipesan konsumen dan disesuaikan dengan kapasitas moda transportasi yang digunakan.
Dalam upaya mengoptimalkan rute truk, untuk itu dilakukan penelitian untuk memberikan solusi optimal  bagi  permasalahan  rute  distribusi  di  PT  Siantar  Top  Tbk.  Medan.  Pada  penelitian  ini menggunakan  metode  Heusristik  yaitu Nearest  Neighbour dan Nearest  Insertion .  Kedua  metode  ini digunakan untuk menganalisis rute distribusi truk yang optimal sehingga dapat memberikan gambaran terkait biaya distribusi yang dikeluarkan perusahaan.

## METODE Sumber Data Penelitian
Sumber data yang didapat pada penelitian ini merupakan data permintaan biskuit dan snack PT Siantar  Top  Tbk, Medan  pada  bulan Juli  2022.  Jumlah customer yang  dilayani dengan truk  internal
( Colt  Diesel )  yaitu  14  dengan  kubikasi  yang  berbeda-beda  setiap  tokonya  per  harinya.  Kapasitas kendaraan ( Colt Diesel ) yang digunakan memiliki kapasitas maksimum yang sama yaitu 25 m 3 . Adapun data permintaan biskuit dan snack yang harus dikirim per harinya dari gudang berjumlah 14 toko dengan jumlah permintaan yang berbeda. Satuan kapasitas dari setiap permintaan customer menggunakan meter kubik. Adapun rincian data permintaan produk biskuit dan snack berdasarkan data perusahaan sebagai berikut:
Tabel 1. Data Permintaan Biskuit dan Snack

## Data Posisi Lokasi dan Matriks Jarak
Jumlah customer yang  dilayani  perusahaan  yaitu  14 titik  permintaan yang tersebar mulai  dari Provinsi  Nanggroe  Aceh  Darussalam  hingga  Sumatera  Utara.  Adapun  keseluruhan Latitude dan Longitude dari  semua  titik  permintaan  dan  matriks  jarak  yang  dapat  dilihat  menggunakan  aplikasi Google Maps dapat dilihat pada Tabel 2. Dan Tabel 3.
Tabel 2. Data Posisi Lokasi Customer
1 UD. Sumatera Jaya B1 470 15.54 2 Usman Family B2 80 60 2.73 3 Toko Sukur Jaya B3 100 50 2.58 4 Toko Berkah Rezeki B4 200 1.86 5 CV. Bintang Teratai B5 1330 245 20.48 6 Inti Jaya B6 1500 200 20.58 7 Toko Sahabat B7 750 150 11.94 8 Toko Central Jaya B8 1050 295 19.53 9 WOI Siantar B9 7 0.07 10 Toko Awi Jaya B10 600 70 7.90 11 CV. Panca Niaga Jaya B11 1250 11.64 12 UD. Wiramas Karya B12 1050 20 10.44 13 Toko Siek Ming (Sibolga) B13 250 2.33 14 Toko Cahaya Nusantara (Pandan) B14 555 55 6.99 NAD SUMUT-1 SUMUT-2 No. Customer
Kode Cust. Kubikasi (      ) Biskuit Snack
Cluster No. Kode Cust. Latitude Longitude 1 B1 5.565300663 95.3202779 2 B2 5.174470919 97.13092233 3 B3 4.62455069 96.84840072 4 B4 3.584404662 98.6276143 5 B5 3.665461934 98.50947229 6 B6 3.565697984 98.88250239 7 B7 3.327631707 99.16478936 8 B8 3.46367116 99.15158306 9 B9 2.964163014 99.06815407 10 B10 2.985042655 99.61503647 11 B11 2.107020252 99.8258996 12 B12 1.736604027 98.8032335 13 B13 1.736427301 98.77016508 14 B14 1.688105465 98.83307949
Nisha Zahara dan Resista Vikaliana, Optimalisasi Rute Truk dalam Proses Pendistribusian Produk Biskuit dan Snack dengan Algoritma Nearest Neihbour dan Neirest Insertion: Studi Kasus PT Siantar Top Tbk. Medan

## Tabel 3. Matriks Jarak

## Capacitates Vehicle Routing Problem (CVRP)
Awalnya, VRP digunakan untuk memecahkan masalah distribusi bensin pada tahun 1959 yang diperkenalkan  oleh  Dantzig  dan  Ramser.  Secara  umum,  VRP  didesain  untuk  memcahkan  masalah optimasi rute dimana dalam satu rute tersebut customer atau titik permintaan tepat hanya dikunjungi satu kali serta untuk semua rute dimulai dari gudang atau depot dan berakhir di gudang atau depot lagi (Sanz, Fernando, Gómez, & Neftalí, 2013).
Sesuai dengan namanya, CVRP merupakan model  yang digunakan untuk memecahkan masalah optimasi  rute  dengan  fungsi  tujuan  meminimasi  biaya  yang  dikeluarkan  namun  dengan mempertimbangkan  kapasitas  kendaraan  yang  digunakan  (homogen)  serta  dapat  melayani  semua permintaan ( demand ) yang telah diketahui sebelum proses pengiriman dilakukan  (Gunawan, Maryati, & Wibowo, 2012).
Berdasarkana penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Cahyaningsih et all pada tahun 2015 dengan judul “Penyelesaian Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) Menggunakan Algoritma Sweep Untuk Optimasi Rute Distribusi Surat Kabar Kedaulatan Rakyat” dimana dalam menyelesaikan CVRP dapat juga dilakukan dengan melakukan pengelompokkan ( clustering ) kemudian menentukan urutan rute dari setiap kelompok dari hasil clustering untuk mencari solusi optimal.

## Metode Heuristic
Menurut  Respati  dkk  (2015)  dalam  penelitiannya  berpendapat  bahwa  metode Heuristic merupakan suatu teknik pemecahan masalah dalam pencarian atau digunakan untuk menemukan suatu solusi yang dapat dibuktikan dengan benar. Metode ini memiliki tujuan untuk mendapatkan peforma komputasi  atau  dengan  kata  lain  penyederhanaan  konseptual  yang  berpotensi  pada  keakurasianya. Adapun metode Methaheuristic yang didasarkan pada metode Heuristic , seihingga tidak jarang metode Heuristic ini diintegarsikan  di  dalam metode Methaheuristic .  Namun, ada  perbedaan  diantara  kedua metode  ini.  Metode Heuristic bersifat problem  dependent sedangkan  metode Methaheuristic lebih bersifat problem independent . Permasalahan yang umum menggunakan metode Heuristic yaitu Nearest Neighbour dan Nearest Insertion .

## Metode Nearest Neighbour
Metode Nearest Neighbour merupakan salah satu metode heuristic yang umum digunakan untuk memecahkan masalah optimasi rute, dimana pemecahan masalah tersebut dilakukan dengan mencari titik terdekat  (Hutasoit, Susanty, & Imran, 2014. Algoritma heuristic memiliki kinerja yang signifikan yang lebih baik dan signifikan dibandingkan dengan metode lainnya dalam membentuk rute  (Zheng, Weimin, Liao, Zhixue, & Jing, 2017).
Menurut (Madona, Irmansyah, & Padang, 2013) menjelaskan bahwa metode Nearest Neighbour dilakukan dengan memilih lintasan yang dimulai dari lintasan dengan nilai jarak paling minimum setiap melewati titik permintaan kemudian dilanjutkan dengan memilih titik permintaan yang belum dikunjungi
STT B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 B13 B14 STT 0 B1 607 0
B2 335 275 0 B3 450 318 120 0
B4 21 589 317 432 0 B5 41.4 568 296 409 20.1 0 B6 23.7 626 355 470 40.8 53.4 0 B7 67.5 668 396 511 82.8 102 50.9 0 B8 53 654 383 498 68.8 87.8 23.7 67.5 0 B9 120.5 775 442 557 138 148 97.2 47.1 64.7 0 B10 154.5 862 474 589 170 179 129 81.4 96.3 88.9 0 B11 280 925 603 718 299 308 258 210 225 219 130 0 B12 328 781 657 578 331 348 349 262 280 217 259 252 0 B13 330 777 658 579 332 349 335 263 281 218 260 254 4.3 0 B14 350 787 666 586 340 357 342 271 325 226 267 244 8.5 10.5 0
dan memiliki jarak yang paling minimum pula.  Adapun tahapan dalam menyelesaikan metode Nearest Neighbour yaitu sebagai berikut (Suryani, Kuncoro, & Fathimahhayati, 2018): 1. Menentukan titik depot atau gudang sebagai pusat distribusi dan semua titik permintaan.
2. Membentukan matriks jarak antar depot dan semua titik permintaan dan jarak antar titik permintaan.
3. Proses  pengerjaan  dilakukan  dengan melihat titik  permintaan  dengan  jarak  terpendek  atau  paling dekat  dengan  titik  sebelumnya.  Setiap  mencapai  satu  titik,  algortitma  ini  akan  memilih  titik selanjutnya  yang  belum  dikunjungi  dan  memiliki  jarak  terpendek.  Iterasi  ini  akan  akan  terus berlanjut  dan  berhenti  ketika  total  kapasitas  yang  akan  diangkut  melebihi  maksimal  kapasaitas kendaraan.
4. Perhitungan  niali  optimal  dilakukan  dengan  menjumlahkan  jarak  dari  awal  rute  hingga  akhir perjalanan.
Gambar 2. Contoh Rute
Gambar 3. Bentuk Penentuan Rute Nearest Neighbour

## Metode Nearest Insertion
Metode Nearest Insertion merupakan salah satu metode heuristic yang banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi rute dalam proses distribusi. Metode ini digunakan untuk menentukan jarak  optimum  dari  sebuah  rute  distribusi  dengan  menyisipkan  rute  dalam  sebuah subtour jalur distribusi  (Suryani,  Kuncoro,  &  Fathimahhayati,  2018).  Tujuan  dari  metode Nearest  Insertion yaitu mempersingkat  jarak  pendistribusian  untuk  meminimasi  biaya  distribusi  yang  dikeluarkan.  Menurut (Suryani, Kuncoro, & Fathimahhayati, 2018) tahapan dalam menyelesaikan metode Nearest Insertion yaitu sebagai beikut:
1. Pembentukan dimulai dari sebuah titik pertama yang dihubungkan dengan titik akhir. Dalam hal ini titik awal dan titik akhir adalah depot atau gudang.
2. Pilihlah titik terdekat dari depot atau gudang sebelumnya.
3. Sisipkan  sebuah subtour diantara  dua  titik  tersebut,  maksudnya  yaitu  perjalanan  akan  dari  titik pertama  dan  akan  berakhir  di  titik  pertama  itu  pula,  contohnya  dari  titik  (1,3)  menuju  titik  (3,2) kemudian menuju titik (2,1).
4. Ganti salah satu arah hubungan ( arc ) dari dua titik dengan kombinasi dua arc yaitu arc (I,j) dengan arc (I,k),  dan  iarc (k,j)  dengan  k  diambil  dari  jarak  yang  belum  masuk  ke subtour dan  dengan tambahan nilai terkceil, sehingga jarak diperoleh melalui persamaan (1).
𝑍 = 𝑑(𝑖, 𝑘) + 𝑑(𝑘, 𝑗) − 𝑑(𝑖, 𝑗) (1) Dengan: 𝑑 ∶  𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘
𝑖 ∶  𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 𝑎𝑤𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑙𝑎  𝑖𝑛𝑠𝑒𝑟𝑡𝑖𝑜𝑛
𝑗 ∶  𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 𝑘𝑒𝑑𝑢𝑎 𝑑𝑎𝑙𝑎  𝑖𝑛𝑠𝑒𝑟𝑡𝑖𝑜𝑛
𝑘 ∶  𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑙𝑢  𝑡𝑒𝑟𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ
5. Lakukan iterasi dengan mengulangi langkah 3 hingga seluruh titik masuk ke dalam subtour .
Gambar 4. Bentuk Penentuan Rute Nearest Insertion

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Rute Distribusi Menggunakan Metode Nearest Neighbour
Penentuan  rute  distribusi  dengan  metode Nearest  Neighbour dilakukan  dengan  iterasi  secara berkelanjutan  hingga  semua  titik  permintaan  terpenuhi  dan  kapasitas  kendaraan  sudah  maksimal digunakan.  Iterasi  pertama  dimulai  dari  depot  atau  gudang  ke  titik  permintaan  yang  memiliki  jarak terdekat depot atau gudang tersebut. Penentuan rute distribusi ini dilakukan berdasarkan cluster wilayah titik permintaan.
1. Cluster Nanggroe Aceh Darussalam (NAD) Cluster ini  merupakan customer di  Provinsi  Aceh.  Tabel  4.  menampilkan  iterasi  1  dimana  B2 memiliki  jarak  terdekat  dari  STT  (gudang),  sehingga  pada  iterasi  1  ini  terbentuk  rute  STT-B2. Selanjutnya  B2  akan  menjadi  lokasi  awal.  Pada  setiap  iterasi  akan  dicek  kubikasi  (muatan) kendaraan.
Tabel 4. Iterasi 1 Cluster NAD dengan Metode Nearest Neighbour
Selanjutnya  iterasi  kedua  dimulai  dari  B2  sebagai  lokasi  awal  dan  menuju  titik  permintaan  yang memiliki jarak paling dekat dengan B2 yaitu B3, sehingga rute yang terbentuk yaitu STT-B2-B3. Maka  pada  iterasi  berikutnya  B3  akan  menjadi  lokasi  awal.  Setelah  terbentuk  rute  baru  makan kubikasi (muatan) kendaraan akan diperiksa.
Lokasi Awal Total
Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT 0 B1 15.54 607 15.54 25 Y STT 0 B2 2.73 335 2.73 25 Y STT 0 B3 2.58 450 2.58 25 Y
Tabel 5. Iterasi 2 Cluster NAD dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi ketiga dimulai dari B3 sebagai lokasi awal menuju B1. Hal dikarenakan B1 merupakan lokasi terakhir di cluster NAD. Sehingga rute yang terbentuk secara keseluruhan pada cluster NAD yaitu STT-B2-B3-B1-STT dengan total jarak yaitu 1380 km.
Tabel 6. Iterasi 3 Cluster NAD dengan Metode Nearest Neighbour
2. Cluster Sumatera Utara Bagian 1 (SUMUT-1) Cluster SUMUT-1  merupakan  permintaan  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  jarak  <  100  km. Iterasi  pertama  dimulai  dari  depot  sebagai  lokasi  awal.  Selanjutnya  akan  dicari  titik  permintaan dengan jarak terdekat dari gudang/depot yaitu B4. Selanjutnya B4 akan menjadi lokasi awal di iterasi berikutnya. Sehingga adapun rute yang terbentuk yaitu STT-B4.
Tabel 7. Iterasi 1 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi  kedua  akan  dimulai  dari  B4  sebagai  lokasi  awal.  Selanjutnya  akan  dicari  titik  permintaan dengan jarak yang paling dekat dengan B4 yaitu B5 dimana pada iterasi selanjutnya B5 akan menjadi lokasi  awal.  Dan  setiap  iterasi  akan  ditinjau  muatan  kendaraan  yang  digunakan.  Pada  iterasi  ini didapat hasil rute yaitu STT-B4-B5.
Tabel 8. Iterasi 2 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi ketiga dimulai dari B5 sebagai lokasi awal. Namun setelah ditinjau, muatan kendaraan sudah melebihi maksimal kapasitas sehingga iterasi berhenti dengan hasil rute STT-B4-B5-STT dan total jarak 82.5 km. Selanjutnya iterasi dimulai dengan membuat depot atau gudang sebagai lokasi awal.
Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang
Tujuan (m3) Jarak (Km)
Total
Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B2 2.73 B1 15.54 275 18.27 25 Y STT-B2 2.73 B3 2.58 120 5.31 25 Y
Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B2-B3 5.46 B1 15.54 318 21 25
Y
Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT 0 B4 1.86 21 1.86 25 Y STT 0 B5 20.48 41.4 20.48 25 Y STT 0 B6 20.58 23.7 20.58 25 Y STT 0 B7 11.94 67.5 11.94 25 Y STT 0 B8 19.53
53
19.53
25 Y Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3)
Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B4 1.86 B5 20.48 20.1 22.34 25 Y STT-B4 1.86 B6 20.58 40.8 22.44 25 Y STT-B4 1.86 B7 11.94 82.8 13.80 25 Y STT-B4 1.86 B8 19.53 68.8 21.39 25 Y
Tabel 9. Iterasi 3 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi  keempat  dimulai  dari  gudang  menuju  B6  karena  memiliki  jarak  terpendek  (paling  dekat). Selanjutnya B6 akan menjadi lokasi awal pada iterasi berikutnya. Ditinjau dari muataan kendaraan, jika dilakukan pengiriman ke B6 masih memenuhi kapasitas kendaraan. Adapun rute yang terbentuk yaitu STT-B6.
Tabel 10. Iterasi 4 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi  kelima  dimulai  dari  B6  sebagai  lokasi  awal  distribusi.  Namun  setelah  ditinjau  muatan kendaraan untuk  menuju  2  (dua)  titik  selanjutnya  sudah  melebihi  kapasitas maksimal kendaraan, sehingga  iterasi  berhenti  dan  iterasi  akan  dimulai  lagi  dengan  gudang/depot  sebagai  lokasi  awal. Adapun rute yang terbentuk yaitu STT-B6-STT dengan total jarak 47.4 km.
Tabel 11. Iterasi 5 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi keenam dimulai dari gudang atau depot sebagai lokasi awal distribusi. Selanjutnya akan dicari titik permintaan dengan jarak terpendek dengan gudang yaitu B8 dimana B8 akan menjadi lokasi awal  pada  iterasi  berikutnya.  Dengan  rute  ini,  muatan  kendaraan  masih  cukup  (tidak  melebihi kapasitas maksimal). Sehingga rute yang terbentuk yaitu STT-B8.
Tabel 12. Iterasi 6 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi ketujuh dimulai dari B8 sebagai lokasi awal menuju B7 karena B7 merupakan titik permintaan terakhir pada cluster SUMUT-1. Namun, hasil tinjauan kapasitas jika dilakukan pengiriman dari B8 ke B7 sudah tidak memenuhi maksimal kapasitas kendaraan, sehingga iterasi berhenti dengan rute STT-B8-STT dan total jarak 106 km.
Tabel 13. Iterasi 7 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Neighbour
Lokasi Awal Total Permintaan
Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B4-B5 22.34 B6 20.58 53.4 42.92 25 T STT-B4-B5 22.34 B7 11.94 102 34.29 25 T STT-B4-B5 22.34 B8 19.53 87.8 41.87
25 T Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT 0 B6 20.58 23.7 20.58
25 Y STT 0 B7 11.94 67.5 11.94
25 Y STT 0 B8 19.53
53 19.53 25 Y Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3)
Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B6 20.58 B7 11.94 50.9 32.52 25 T STT-B6 20.58 B8 19.53 23.7 40.11 25 T
Lokasi Awal Total
Permintaan Awal
(m3)
Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T)
STT
0 B7 11.94 67.5 11.94 25 Y STT 0 B8 19.53
53 19.53 25 Y Lokasi Awal Total Permintaan Awal
(m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B8 19.53 B7 11.94 67.5 31.47 25 T
Iterasi kedelapan dimulai dari gudang atau depot dan langsung menuju B7. Hal ini dikarenakan B7 merupakan  lokasi  tujuan  satu-satunya  yang  tersisa  pada cluster SUMUT-1.  Sehingga  rute  yang terbentuk yaitu STT-B7-STT dengan total jarak 135 km.
Tabel 14. Iterasi 8 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Neighbour
3. Cluster Sumatera Utara Bagian 2 (SUMUT-2) Cluster SUMUT-2 merupakan permintaan di Provinsi Sumatera Utara dengan jarak ≥ 100 km. Iterasi pertama dimulai dari gudang atau depot sebagai lokasi awal distribusi. Kemudian akan dicari lokasi yang memiliki jarak terdekat dengan lokasi awal yaitu B9. Pada iterasi berikutnya B9 akan menjadi lokasi awal. Rute yang terbentuk yaitu STT-B9.
Tabel 15. Iterasi 1 Cluster SUMUT- dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi kedua dimulai dari B9 sebagai lokasi awal. Kemudian akan dipilih titik permintaan dengan lokasi  terdekat  yaitu  B10  dimana  akan  menjadi  lokasi  awal  pada  iterasi  berikutnya.  Kapasitas kendaraan dengan rute yang terbentuk masih sesuai dengan maksimal kapasitas kendaraan. Adapun rute yang terbentuk yaitu STT-B9-B10.
Tabel 16. Iterasi 2 Cluster SUMUT- dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi ketiga dimulai dari B10 sebagai lokasi awal. Kemudian akan dipilih titik permintaan dengan lokasi  terdekat  yaitu  B11  dimana  akan  menjadi  lokasi  awal  pada  iterasi  berikutnya.  Kapasitas kendaraan dengan rute yang terbentuk masih sesuai dengan maksimal kapasitas kendaraan. Adapun rute yang terbentuk yaitu STT-B9-B10-B11.
Tabel 17. Iterasi 3 Cluster SUMUT- dengan Metode Nearest Neighbour
Lokasi Awal Total
Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT 0 B7 11.94
67.5 11.94 25
Y Lokasi Awal Total Permintaan
Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km)
Total Permintaan
Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT 0 B9 0.07 120.5 0.07
25 Y STT 0 B10 7.90 154.5 7.90 25 Y STT 0 B11 11.64 280
11.64 25 Y STT 0 B12 10.44 328
10.44 25 Y STT 0 B13 2.33
330 2.33
25 Y STT 0 B14 6.99
350 6.99 25
Y
Lokasi Awal Total
Pe rmintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Pe rmintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Pe rmintaan
Awal + Pe rmintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Ke ndaraan (m3) Ce k Kubikasi Ke ndaraan (Y/T) STT-B9 0.07 B10 7.90 88.9
7.97 25 Y STT-B9 0.07 B11 11.64
219
11.70 25 Y STT-B9 0.07 B12 10.44 217
10.50 25 Y STT-B9 0.07 B13 2.33
218
2.39 25 Y STT-B9 0.07 B14 6.99
226 7.05 25 Y Lokasi Awal Total Permintaan
Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km)
Total Permintaan
Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B9-B10 7.97 B11 11.64
130 19.60
25
Y STT-B9-B10 7.97
B12 10.44
259 18.40
25
Y STT-B9-B10 7.97
B13 2.33 260
10.29
25 Y
STT-B9-B10 7.97
B14 6.99 267
14.95
25
Y
Iterasi  keempat  dimulai  dari  B11  sebagai  lokasi  awal.  Kemudian  akan  dipilih  titik  permintaan dengan lokasi terdekat yaitu B13 dimana akan menjadi lokasi awal pada iterasi berikutnya. Kapasitas kendaraan dengan rute yang terbentuk masih sesuai dengan maksimal kapasitas kendaraan. Adapun rute yang terbentuk yaitu STT-B9-B10-B11-B13.
Tabel 18. Iterasi 4 Cluster SUMUT- dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi kelima dimulai dari B11 sebagai lokasi awal menuju titik permintaan dengan jarak terdekat yaitu B14. Namun, hasil tinjauan kapasitas jika dilakukan pengiriman dari B8 ke B7 sudah tidak memenuhi  maksimal  kapasitas  kendaraan,  sehingga  iterasi  berhenti.  Adapun  rute  yang  terbentuk yaitu STT-B9-B10-B11-B13-STT dengan total jarak 923.4 km.
Tabel 19. Iterasi 5 Cluster SUMUT- dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi keenam dimulai dari gudang atau depot sebagai lokasi awal. Kemudian dipilih lokasi tujuan dengan  jarak  terdekat  yaitu  B12  yang  akan  menjadi  awal  pada  iterasi  selanjutnya.  Kapasitas kendaraan dengan rute yang terbentuk masih sesuai dengan maksimal kapasitas kendaraan. Adapun rute yang terbentuk yaitu STT-B12.
Tabel 20. Iterasi 6 Cluster SUMUT- dengan Metode Nearest Neighbour
Iterasi  ketujuh  dimulai  dari  B12  sebagai  lokasi  awal  menuju  B14.  Hal  tersebut  karena  B14 merupakan  lokasi  tujuan  satu-satunya  yang  tersisa  pada cluster SUMUT-2.  Sehingga  rute  yang terbentuk yaitu STT-B12-B14-STT dengan total jarak 686.5 km.
Tabel 21. Iterasi 7 Cluster SUMUT- dengan Metode Nearest Neighbour
Penentuan Rute Distribusi Menggunakan Metode Nearest Insertion 1. Cluster Nanggroe Aceh Darussalam (NAD)
Iterasi pertama dimulai dengan memilih lokasi permintaan terdekat dengan depot yaitu B2 dengan jarak 335 km yang selanjutnya lokasi B2 akan menjadi lokasi awal pada iterasi berikutnya. Setelah itu  akan  dilakukan  pengecekan  kubikasi.  Sehingga  rute  awal  yang  terbentuk  yaitu  STT-B2-STT dengan total jarak tempuh 335 + 335 = 670 km dan total permintaan yang diangkut yaitu 0 + 2.73 = 2.73 m 3 .
Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km)
Total Permintaan
Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B9-B10-B11 19.60 B12 10.44 252 30.04 25 T STT-B9-B10-B11 19.60 B13 2.33 254 21.93 25 Y STT-B9-B10-B11 19.60 B14 6.99
244 26.59 25 T Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T) STT-B9-B10-B11-B13 19.60 B12 10.44 252 30.04 25 T STT-B9-B10-B11-B13 19.60 B14 6.99
244 26.59 25 T Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3) Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km) Total Permintaan Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T)
STT 0 B12 10.44
328
10.44 25 Y STT 0 B14 6.99
350 6.99 25 Y Lokasi Awal Total Permintaan Awal (m3)
Lokasi Tujuan Permintaan Barang Tujuan (m3) Jarak (Km)
Total Permintaan
Awal + Permintaan Barang Tujuan (m3) Maksimal Kubikasi Kendaraan (m3) Cek Kubikasi Kendaraan (Y/T)
STT-B12
10.44 B14 6.99 8.5 17.42 25
Y
Tabel 22. Iterasi 1 Cluster NAD dengan Metode Nearest Insertion
2.73 < 25
Iterasi kedua dimulai dengan titik B3 yang dapat dilihat pada Tabel 23. Dengan menggunakan persamaan (1) maka akan dihitung nilai insertion -nya yaitu sebagai berikut: STT-B2 ( insertion B3) = (STT,B3) + (B3,B2) – (STT-B2) = 450 + 120 – 335 = 235
B2-STT ( insertion B3) = (B2,B3) + (B3,STT) – (B2,STT) = 120 + 450 – 335 = 235
Karena hasil dari penyisipan ( insertion ) titik B3 pada STT-B2 dan B2-STT memiliki nilai yang sama maka  rute  yang  terbentuk  yaitu  STT-B2-B3-STT  dengan  total  jarak  tempuh  905  km  dan  total kubikasi yang diangkut yaitu 2.73 + 2.58 = 5.31 m 3 .
Tabel 23. Iterasi 2 Cluster NAD dengan Metode Nearest Insertion
5.31 < 25
Iterasi ketiga dilakukan dengan menyisipkan titik permintaan terakhir pada cluster NAD yaitu titik B1, sehingga rute akhir yang terbentuk pada cluster NAD yaitu STT-B2-B3-B1-STT.
Tabel 24. Iterasi 3 Cluster NAD dengan Metode Nearest Insertion

## 21 < 25
Rute yang terbentuk pada cluster NAD yaitu STT-B2-B3-B1-STT dengan total jarak tempuh 335 + 120 + 318 + 607 = 1380 km dan total permintaan yang diangkut yaitu 5.31 + 15.54 = 21 m 3 .
2. Cluster Sumatera Utara Bagian 1 (SUMUT-1)
Iterasi  pertama  pada cluster SUMUT-1  dimulai  dengan  memilih  titik  permintaan  dengan  lokasi terdekat  dari  depot  atau  gudang  yaitu  B4  dimana  titik  B4  ini akan menjadi lokasi  awal  di  iterasi selanjutnya. Adapun rute awal yang terbentuk yaitu STT-B4-STT dengan total jarak tempuh 42 km dan total permintaan yang diangkut yaitu 1.86 m 3 .
Tabel 25. Iterasi 1 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Insertion

## 1.86 < 25
Iterasi kedua dimulai dengan memilih lokasi permintaan dengan titik permintaan B4 yaitu titik B5 yang  memiliki  jarak  20.1  km.  Maka  titik  B5  akan  disisipkan  ( insertion )  ke  dalam  rute  awal  dan dihitung nilai insertion -nya yaitu sebagai berikut.
B1 B2 B3 STT 607 335 450 B1 B3 STT 607 450 B2 275 120 B1
STT 607
B2 275 B3 318 B4 B5 B6 B7 B8 STT 21 41.4 23.7 67.5 53
STT-B4 ( insertion B5) = (STT,B5) + (B5,B4) – (STT-B4) = 41.4 + 20.1 – 21 = 40.5 B4-STT ( insertion B5) = (B4,B5) + (B5,STT) – (B4,STT) = 20.1 + 41.4 – 21 = 40.5
Nilai dari hasil penyisipan titik B5 pada STT-B4 dan B4-STT sama, sehingga rute yang terbentuk STT-B4-B5-STT dengan total jarak tempuh 21 + 20.1 + 41.4 = 82.5 km dan total permintaan yang akan diangkut yaitu 1.86 + 20.48 = 22.34 m 3 < 25 m 3 .
Tabel 26. Iterasi 2 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Insertion
22.34 < 25
Iterasi ketiga dan seterusnya dilakukan hal yang sama dengan cluster NAD dengan hasil sebagai berikut.
Tabel 27. Iterasi 3 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Insertion
42.93 > 25

## Rute yang terbentuk  STT-B4-B5-STT
Tabel 28. Iterasi 4 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Insertion

## 20.58 < 25
Tabel 29. Iterasi 5 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Insertion
40.11 > 25

## Rute yang terbentuk STT-B6-STT
Tabel 30. Iterasi 6 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Insertion

## 19.53 < 25
Tabel 31. Iterasi 7 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Insertion
31.47 > 25
Rute yang terbentuk STT-B8-STT
B5 B6 B7 B8 STT 41.4 23.7 67.5 53 B4 20.1 40.8 82.8 68.8 B6 B7 B8 STT 23.7 67.5 53 B4 40.8 82.8 68.8 B5 53.4 102 87.8 B6 B7 B8 STT 23.7 67.5 53 B7 B8 STT 67.5 53 B6 50.9 23.7 B7 B8
STT 67.5 53
B7
STT 67.5 B8 67.5
Tabel 32. Iterasi 8 Cluster SUMUT-1 dengan Metode Nearest Insertion
17.41 < 25
3. Cluster Sumatera Utara Bagian 2 (SUMUT-2)
Penentuan rute distribusi pada cluster SUMUT-2 dengan metode nearest insertion dilakukan dengan cara yang sama dengan cluster NAD dan cluster SUMUT-1 yaitu dengan melakukan iterasi dengan menentukan nilai penyisipan (insertion) dan mempertimbangkan kapasitas kendaraan. Adapun hasil iterasi yang dilakukan yaitu sebagai berikut:
Tabel 33. Iterasi 1 Cluster SUMUT-2 dengan Metode Nearest Insertion

## 0.07 < 25
Tabel 34. Iterasi 2 Cluster SUMUT-2 dengan Metode Nearest Insertion

## 7.97 < 25
Tabel 35. Iterasi 3 Cluster SUMUT-2 dengan Metode Nearest Insertion

## 19.60 < 25
Tabel 36. Iterasi 4 Cluster SUMUT-2 dengan Metode Nearest Insertion
21.93 < 25

## Rute yang terbentuk STT-B9-B10-B11-B13-STT
Tabel 37. Iterasi 5 Cluster SUMUT-2 dengan Metode Nearest Insertion

## 10.44 < 25
Tabel 38. Iterasi 6 Cluster SUMUT-2 dengan Metode Nearest Insertion
B7
STT 67.5
B9 B10 B11 B12 B13 B14 STT 120.5 154.5 280 328 330 350 B10 B11 B12 B13 B14 STT 154.5 280 328 330 350 B9 88.9 219 217 218 226 B11 B12 B13 B14 STT 280 328 330 350 B9 219 217 218 226 B10 130 259 260 267
B12 B13 B14
STT 328 330 350 B9 217 218 226 B10 259 260 267
B11 252 254 244 B12 B14 STT 328 350 B14 STT 350 B12 8.5

## Perhitungan dan Analisis Biaya Pengiriman
Adapun komponen biaya pengiriman PT Siantar Top Tbk. Medan yaitu sebagai berikut:
a. Bahan Bakar Minyak (BBM)
Bahan bakar minyak (BBM) yang digunakan yaitu solar. Berdasarkan data saat ini (Agustus 2022), harga solar yaitu Rp. 5.150/ L dengan konsumsi BBM untuk truk Colt Diesl FE 74S K 125PS Super Speed 25 m 3 yaitu 0.15 L/Km atau 6.7 km/L. Perhitungan:
𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝐵𝐵𝑀 = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑇𝑒 𝑝𝑢ℎ (𝑘 )
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢 𝑠𝑖 𝐵𝐵𝑀 (𝑘 /𝐿) × 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑆𝑜𝑙𝑎𝑟 (2)
= 737.1 6.7 × 𝑅𝑝. 5.150
= 𝑅𝑝. 566. 577, − b. Uang Makan
Uang  makan  merupakan  biaya  yang  dikeluarkan  perusahaan  untuk  konsumsi  supir  dan helper . Jumlah  uang  yang  diberikan  sesuai  dengan  jarak  terjauh  dalam  rute  yang  akan  ditempuh  dengan rincian sebagai berikut.
- Siantar : Rp. 10.000 orang/trip - Kisaran : Rp. 10.000 orang/trip - Rantau Prapat : Rp. 30.000 orang/trip - Sibolga : Rp. 72.000 orang/trip - Pandan : Rp. 72.000 orang/trip
- P. Sidempuan : Rp. 108.000 orang/trip
- Lhokseumawe : Rp. 144.000 orang/trip
- Aceh Tengah
: Rp. 144.000 orang/trip
- Banda Aceh
: Rp. 324.000 orang/trip
c. Mel Polisi
Mel  polisi  merupakan  sejumlah  uang  yang  dikeluarkan  sebagai  uang  “izin  lewat”.  Biaya  ini dikeluarkan hanya di beberapa lokasi dengan rincian sebagai berikut.
- Sibolga dan Pandan : Rp. 4.000
- Padang Sidempuan
: Rp. 8.000
d. Uang Asam
Uang  asam  yang merupakan  biaya yang dikeluarkan sebagai “ucapan terima kasih” kepada orang yang membantu proses bongkat muat barang. Uang Asam hanya dikeluarkan di satu lokasi yaitu Padang Sidempuan sebesaar Rp. 45.000.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  biaya  pengiriman  diatas  dapat  dilihat  bahwa  total  biaya pengiriman  yang dikeluarkan  perusahaan  ketika menggunaan  rute  awal (sebelum  dilakukan routing ) yaitu sebesar Rp. 5.918.997 ,-. Angka tersebut jauh lebih besar jika dibandingkan dengan total biaya pengiriman ketika menggunakan rute hasil routing dengan menggunakan metode Nearest Neighbour dan Nearest  Insertion yaitu  sebesar  Rp.  3.527.301,-.  Dengan  menggunakan  rute  distrubusi  dengan metode Nearest  Neighbour dan Nearest  Insertion ,  perusahaan  dapat  menghemat  biaya  sekitar  Rp. 2.391.696,-  setiap  satu  kali  pengiriman.  Total  jarak  tempuh  rute  awal  perusahaan  yaitu  5.499,2  km sedangkan total jarak tempuh setelah menggunakan metode Nearest Neighbour dan Nearest Insertion yaitu 3.360,8 km atau dengan penghematan jarak sebesar  38.88%. Hal tersebut menunjukan bahwa rute awal yang digunakan PT Siantar Top Tbk. Medan perlu dilakukan perbaikan (penentuan rute ulang) untuk mendistribusikan produk biskuit dan snack .

## SIMPULAN
Berdasarkan    hasil  perhitungan  dalam  penelitian  ini    dengan  menggunakan  metode Nearest Neighbour dan Nearest  Insertion didapatkan  hasil  atau  solusi  terbaik  untuk  truk Colt  Diesel .  Solusi terbaik tersebut akan ditempuh dengan 7 kendaraan truk Colt Diesel dengan kapasitas 25 m 3 dengan total  jarak  tempuh  yaitu  3.360,8  km  dan  biaya  pengiriman  sebesar  Rp.    3.527.301,-.  Maka  dapat disimpulkan bahwa rute distribusi perusahaan yang sebelumnya digunakan perlu dilakukan perbaikan.
Perbaikan tersebut  dapat  menggunakan  kedua metode  karena  hasilnya  sama.  Adapun    perbandingan rute  awal  dan  setelah routing menggunakan  metode Nearest  Neigbour dan Nearest  Insertion yaitu sebagai berikut.
Tabel 39. Perbandingan Rute Awal dan Rute Hasil Iterasi
Berikut merupakan saran pengembangan untuk penelitian selanjutnya.
1. Dalam penelitian ini masih belum mempertimbangkan waktu pengiriman dan waktu bongkar muat barang,  sehingga  untuk  penelitian  selanjutnya    sebaiknya  mempertimbangkan  waktu  yang digunakan.
2. Penelitian  ini  juga  masih  belum  mempertimbangkan  massa  muatan  yang  diangkut  agar  tidak melanggar  peraturan  lalu  lintas.  Untuk  itu,  pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan mempertimbangkan massa (tonase) muatan

## DAFTAR PUSTAKA
Bayu,  D.  J.  (2021,  Januari  20). databoks.com .  Diambil  kembali  dari  Katadata.co.id: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/01/20/pandemi-membuat-masyarakat-lebih- sering-makan-camilan
Braysy,  O.,  &  Gendreau,  M.  (2005).  Vehicle  Routing  Problem  with  Time  Windows,  Part  I:  Route Construction and Local Search Algorithms. Inform. System Operational Research , 39 (1) 104- 118.
Cahyaningsih, W. K., Sari, E. R., & Hernawati, K. (2015). Penyelesaian Capacitated Vehicle Routing Problem (Cvrp) Menggunakan Algoritma Sweep Untuk Optimasi Rute Distribusi Surat Kabar Kedaulatan Rakyat. SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 , 1-8.
Gaspersz,  V.  (2005). PPIC  Berdasarkan  Pendekatan  Sistem  Terintegrasi  MRP  II  dan  JIT  Menuju Manufacturing 21. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Gunawan,  Maryati,  I.,  &  Wibowo,  H.  K.  (2012).  Optimasi  Penentuan  Rute  Kendaraan  Pada  Sistem Distribusi Barang dengan Ant Colony Optimization. Seminar Nasional Teknologi Informaasi dan Komunikasi Terapan 2012 (Semantik 2012) , 163-168.
Hendrawati, T. Y., & Utomo, S. (2015). Pemilihan Prioritas Lokasi Industri Susu Sterilisasi di Jawa Tengah  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Jurnal  Teknologi  Universitas Muhammadiyah Jakarta , Vol. 7, No. 2.
Hutami, D. W., Mahmudy, W. F., & Marji. (2017). Implementasi Algoritma Nearest Insertion Heuristic dan  Modified  Nearest  Insertion  Heuristic  pada  Optimasi  Rute  Kendaraan  Pengankut  Sampah (Studi  Kasus:  Dinas  Kebersihan  dan  Pertamanan  Kota  Malang). Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 95-99.
Hutasoit, C. S., Susanty, S., & Imran, A. (2014). Penentuan Rute Distribusi Es Balok Menggunakan Algoritma Nearest Neighbour dan Local Search. Reka Integra , 268-276.
Madona, E., Irmansyah, M., & Padang, S. P. (2013). APLIKASI METODE NEAREST NEIGHBOR PADA  PENENTUAN  JALUR  EVAKUASI  TERPENDEK  UNTUK  DAERAH  RAWAN GEMPA DAN TSUNAMI. Jurnal Elektron Vol 5 No. 2, Edisi Desember 2013 , 39-46. Martono, S., Hendric, H. L., & Warnars, S. (2020). Penentuan Rute Pengiriman Barang Dengan Metode Nearest Neighbour. PETIR: Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika , 44-57. Peres, P. (2020). The Third Annual: State of Snacking. Jakarta: Mondelez Indonesia.
Faktor Pembanding Rute Awal Metode Nearest Neighbour Metode Nearest Insertion STT-B4-B5-B9-B13-STT STT-B2-B3-B1-STT STT-B2-B3-B1-STT STT-B6-B2-STT STT-B4-B5-STT STT-B4-B5-STT STT-B8-B3-STT STT-B6-STT STT-B6-STT STT-B7-B10-STT STT-B8-STT STT-B8-STT STT-B11-B14-STT STT-B7-STT STT-B7-STT STT-B12-STT STT-B9-B10-B11-B13-STT STT-B9-B10-B11-B13-STT STT-B1-STT STT-B12-B14-STT STT-B12-B14-STT Total Jarak Tempuh 5.499,2 km 3.360,8 km 3.360,8 km Presentasi - 38.88% 38.88% Penghematan Jarak -
2.138,4 km 2.138,4 km
Rute Distribusi
PT Siantar Top Tbk. (2020). Annual Report 2020. Sidoarjo: PT Siantar Top Tbk. Rahmawati, R. (2013). Usulan Model dalam Menentukan Rute Distribusi untuk Meminimalkan Biaya Transportasi dengan Metode Savings Matrix di PT Siantar Top Tbk. Medan. Medan: Universitas Sumatera Utara.
Respati,  Y.  A.,  Zaini,  E.,  &  Imran,  A.  (2015).  MODEL  PENJADWALAN  NO-WAIT  JOB  SHOP MENGGUNAKAN ALGORITMA. Reka Integra , 108-118.
Richard, A., Muele, A., Reichenberger, J., & Blechert, J. (2017). Food cravings in everyday life: An EMA study on snack-related thoughts, cravings, and consumption. Appetite , 215-223. Sanz,  T.,  Fernando,  Gómez,  E.,  &  Neftalí,  E.  (2013).  The  Vehicle  Routing  Problem  With  Limited Vehicle Capacities. Int. J. Traffic Transp. Eng. Vol. 3 , 260-268.
Suparmi,  Suyitno,  H.,  &  Rosyida,  I.  (2020).  Pengoptimalan  Rute  Distribusi  Produk  Menggunakan Metode Saving Matrix dan Nearest Insertion. UNNES Journal of Mathematics , 49-57. Suryani, Kuncoro, D. K., & Fathimahhayati, L. D. (2018). Perbandingan Penerapan Metode Nearest Neigbour  dan  Nearest  Insertion  untuk  Penentuan  Rute  Distribusi  Optimal  Produk  Roti  pada UKM Hasan Bakery Samarinda. Profisiensi , 41-49.
Tbk., P. S. (2022). siantartoptbk.com . Diambil kembali dari https://www.siantartoptbk.com/ Zheng, Weimin,  Liao,  Zhixue, &  Jing,  Z.  (2017).  Using  a  Four-Step  Heuristic Algorithm to  Design Personalized Day Tour Route Within Tourist Attraction. Tour Manag. , 335-349.