## PERENCANAAN RUTE PENGIRIMAN UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI

## RIJANI EFzI
Poltek Negeri Banjarmasin Jalan Brigjin Hasan Basri Banjarmasin E-mail: Rijani@yahoo.com

## ABSTRACT
PT. Indomarco Adi Prima represent one of the company which active in the distribution of product, handling of inefficient distribution represent main problem in this industry which cause the expense of high transportation. Of the condition needed some method to overcome the problem. Generalized Assignment method represents one of the methods which studying process delivery of goods to consumer in supply chain management is the routing and scheduling vehicles of deliveries. Especial target of this method is to plan the amount of proposal product allocation so that is later expected by minimization can the expense of product distribution. Before we apply Generalized Assignment method, is beforehand done by plotting and forecasting of request data 3 months come. Forecasting of demand by using method matching with result plotting of data, and then selected [by] smallest MAPE. After that result of the forecasting processed by using Generalized Assignment method. From data processing obtained by result with Generalized Assignment method (Pakis) obtained by cost-saving of distribution equal to Rp 2.038.531,00/period of delivery or by cost-saving equal to 31.70%. While for (Klojen) obtained by cost-saving of distribution equal to Rp 1.215.589,00/period of delivery or by cost-saving equal to 22.19%. The result for the distance after using Generalized Assignment method obtained (Pakis)by distance-saving of distribution equal to 116 km or by distance-saving equal to 18.86%. And result for the distance after using Generalized Assignment method obtained (Klojen) by distance-saving of distribution equal to 13 km or by distance-saving equal to 3.74%.
Key words: routing and scheduling vehicle, delivery cost

## PENDAHULUAN
Sebuah  perusahaan  dalam  bidang  distribusi, untuk  mempercepat  pendistribusian  produk, maka PT tersebut sudah membuka cabang hampir di  setiap  kota  di  Indonesia.  Salah  satu  masalah yang  dihadapi  khususnya  cabang  Malang  adalah semakin tingginya biaya pengiriman. Hal ini terjadi karena  tidak  teraturnya  pola  permintaan  yang harus  dikirim  dari  kantor  cabang  menuju  Stock Point yang terdapat hampir di setiap kecamatan di Malang.
Generalized Assignment merupakan salah satu metode yang membahas proses pengiriman barang ke konsumen dalam manajemen rantai persediaan dan keputusan yang paling terkait adalah rute dan penugasan kendaraan pada distributor. Kelebihan dari  metode  ini  adalah  memperhatikan  kapasitas kendaraan  dan  total  waktu  pengiriman  dalam proses  pendistribusian  barang,  serta  penugasan pelanggan pada sebuah rute atau mengalokasikan konsumen-konsumen  ke  sebuah  rute/kendaraan
dengan  menggunakan  Integer  Linier  Programing sehingga hasilnya lebih optimal.
Metode  ini  diharapkan  dapat  membantu mengatasi permasalahan di atas sehingga industri menengah  ini  dapat  merencanakan  waktu,  rute, dengan lebih baik dan biaya minimal setiap produk yang akan dikirim, berapa jumlahnya, kendaraan apa yang dipakai, dan ke mana tujuannya.

## METODE
Studi  pendahuluan.  Langkah  awal  yang dilakukan  dalam  penelitian  adalah  mengadakan survei ke perusahaan, yaitu untuk mengetahui kondisi perusahaan guna mendapatkan permasalahan yang ada.
Identifikasi  masalah.  Setelah  survei  langkah selanjutnya adalah identifikasi terhadap permasalahan  yang  ada.  Dalam  hal  ini  mengenai terdapat  ketidakefektifan  pada  pendistribuasian produknya,  yaitu  tanpa  mempertimbangkan  rute dan penugasan kendaraan sehingga mengakibatkan
Efzi: Perencanaan Rute Pengiriman untuk Meminimalkan Biaya Transportasi
total  kendaraan  yang  dibutuhkan  lebih  banyak, total  jarak  yang  ditempuh  lebih  panjang,  dan total waktu perjalanan lebih lama, yang akhirnya menyebabkan biaya transportasi tinggi. Di samping itu,  keterlambatan  pengiriman  menyebabkan kekurangan produk di pasar sehingga mengakibatkan penurunan penjualan.
Setelah  memperoleh  data  yang  relevan kemudian  dilakukan  pengolahan  data  penjualan dengan  menentukan  pola  grafik  penjualan.  Pola grafik  kita  dapat  meramalkan  penjualan  dengan beberapa metode yang dipakai. Selanjutnya dapat dilakukan  pemilihan  metode  peramalan  terbaik untuk  perhitungan  selanjutnya  dengan  kriteria MAPE ≤ 10%. apabila MAPE yang telah dihitung belum minimal maka kembali ke pemilihan metode peramalan untuk dicari MAPE yang paling minimal. MAPE  terkecil  (paling  minimal)  menunjukkan tingkat  kesalahan  peramalannya  kecil.  Ballou, H.R., (2004), Baroto, T., (2002).
Perhitungan perencanaan rute dan penugasan kendaraan pada distributor dengan menggunakan metode  Generalized  Assignment,  yaitu  dengan: (a) Pengalokasian seed point untuk masing-masing rute.  Seed  adalah  Pusat  perjalanan  dari  berbagai distributor  dalam  sebuah  rute,  L seed ,  adalah kapasitas  rata-rata  untuk  pengalokasian  tiap seed point, hal ini dinyatakan dengan L seed : Salim, A.H.A., (1998).
L seed =
Total Permintaan Jumlah Alat Angkut
Melaju searah jarum jam dari θ untuk mendapatkan Cone yang akan dialokasikan dalam seed, yaitu: a)  Menentukan posisi sudut ( θ i ) dari masing-masing distributor θ i = ATAN (yi/ xi)
b)  Menggeser searah jarum jam untuk menentukan urutan distributor dalam penggabungannya.
c)  Menentukan koordinat "seed point" dengan rumus:
X i =  d i × cos( a i )  Y i = d i × sin ( a i )
Rumus Jarak:
d (A,B) =   (X A – X B ) 2 + (Y A – Y B ) 2
•  Pembentukan Cone yang selanjutnya di mulai dari sudut hasil perluasan customer terakhir. •  Seed Point membatasi Cone 1 dengan Cone 2.
Di masing-masing "cone", "seed point" dialokasikan di tengah (kaitannya dengan sudut) dalam sebuah jarak yang sama pada pelanggan (dengan sebagian atau penuh beban yang di alokasikan pada "cone") yang terjauh dari DC (Distribution Center).
(b) Pengevaluasian jarak tambahan untuk masing- masing distributor D k = Dist (DC,i) + Dist (i, S k ) – Dist (DC, S k ) (c)  Pengalokasian  distributor  ke  sebuah  rute/ kendaraan. Yaitu dengan menggunakan Integer Programing:
∑ ∑ K n ik ik k=1 i=1 Min = D Y Subject to: ∑ K ik k=1 Y =1, ..., n, ≤ ∑ n i ik k i=1 a Y b , k =1,..., k,

## Y ik = 0 atau 1 untuk seluruh i dan k
(d) Pengurutan distributor pelanggan pada sebuah rute. Perencanaan urutan costumer dalam satu rute dengan metode/prosedur Nearest neighbour .
Perhitungan  perencanaan  rute  dan  penugasan kendaraan  pengiriman  produk  awal.  Perencanaan rute  dan  penugasan  kendaraan  pada  distributor berdasarkan  keadaan  awal  yang  terdapat  di perusahaan  sebelum  diadakan  perhitungan  oleh penyusun.
Menghitung perbandingan total biaya pengiriman,  dengan  biaya  pengiriman  usulan. Ada  beberapa  biaya  yang  berkaitan  dengan pengiriman  yaitu:  Biaya  operasional;  biaya  yang meliputi  kebutuhan  finansial  kendaraan  meliputi biaya  bahan  baker,  biaya  tak  terduga  dan  biaya maintenance kendaraan (Herjanto, E., 1999).
Membandingkan  biaya  total  waktu  pengiriman untuk  mengetahui  penghematan  yang  diperoleh setelah menggunakan metode Generalized Assignment (Hugos, M., 2004). Untuk menghitung penghematan biaya, adalah selisih antara biaya pengiriman sesudah perbaikan (setelah dilakukan analisis) dengan biaya pengiriman sebelum perbaikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  peramalan  yang  dievaluasi  adalah beberapa  metode  yang  sesuai  dengan  plot  data permintaan  masing-masing  wilayah.  Berdasarkan hasil  plot  data  permintaan  grafiknya  berbentuk trend maka menggunakan metode trend linear dan single  exponential  smoothing.  Sedangkan  untuk plot data yang grafiknya berbentuk musiman maka menggunakan metode moving average dan winter method.
Dari  masing-masing  metode  tersebut  akan dipilih  metode  yang  terbaik,  yaitu  berdasarkan nilai  MAPE  terkecil  dan  ≤  10%  sebagai  ukuran dalam menentukan kesalahan. Untuk menghitung nilai  MAPE,  penyusun  menggunakan  Software Minitab.  Kemudian  yang  memiliki  nilai  MAPE terkecil dan ≤ 10% adalah metode yang digunakan untuk  meramalkan  permintaan.  Metode  yang  di pakai  pada  masing-masing  Stock  Point  wilayah pengiriman berbeda-beda berdasarkan nilai MAPE (Makridakis, S., Wheelwright, S.C., Mc. Gee Victor E., 1998).
Analisis  pengalokasian  Seed  Point  untuk masing-masing rute. Berdasarkan hasil pengolahan data maka didapat koordinat seed point di masing- masing  rute  perjalanan.  Besarnya  beban  seed point  ini  sama  dengan  besarnya  L seed ,  sedangkan besarnya  L seed adalah  adalah  kapasitas  rata-rata untuk  pengalokasian  tiap  seed  point,  atau  hasil pembagian antara jumlah total permintaan dengan jumlah  alat  angkut  yang  digunakan  (Yamit,  Z., 2003). Posisi seed point ini berada di tengah cone di masing-masing perjalanan, dari tabel ditunjukkan koordinat  yang  ada  pada  masing-masing  seed point  dari  masing-masing  Gudang  ke  wilayah pengiriman.
Tabel 1. Koordinat  Seed  Point  dari  Gudang  Pakis (dalam km)
Seed Point X Y
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 7,8 12,39
35,2 20,1
31,05 33,37 6,79 12,9 16,8 42,35 22,2 32,4 33,37 1,54
Tabel 2. Koordinat Seed Point dari Gudang Klojen (dalam km) Seed Point X Y
S1 S2 S3 S4 S5 8,8 13,68 15,93 26,46 12,45 17,8 19,68 21,6 32,76 8,4
Analisis evaluasi jarak tambahan untuk masing- masing  wilayah  pengiriman.  Jarak  tambahan merupakan jarak yang di tempuh dari DC ke seed point  dan  kembali  sehingga  jarak  tambahan  ini diminimalkan.  Berikut  adalah  hasil  pengolahan jarak  tambahan  yang  terjadi  pada  setiap  seed point.
Tabel 3 dan 4 menunjukkan adanya perbedaan jarak  tambahan  di  masing-masing  seed  point dan  distributor,  perbedaan  ini  karena  jarak  atau koordinat  masing-masing  distributor  dan  seed point  berbeda-beda.  jarak  tambahan  ini  akan  di pergunakan  dalam  perhitungan  mengalokasian distributor pada sebuah rute kendaraan.
Analisis  penugasan  pelanggan  pada  sebuah rute  atau  mengalokasikan  konsumen-konsumen ke  sebuah  rute  kendaraan.  Analisis  penugasan dimaksudkan  untuk  mengalokasikan  distributor pada sebuah rute perjalanan (Ballou, H.R., 2004). Pengalokasian  ini  menggunakan  Integer  Linier programming  dengan  menggunakan  software QS  (Quantitative  System).  Solusi  yang  di  dapat dari  penugasan  distributor  pada  sebuah  rute  ini menghasilkan beberapa rute perjalanan yang dibagi sesuai kapasitas kebutuhan permintaan pada dua gudang, yakni Gudang Pakis dan Klojen. Penugasan distributor  pada  sebuah  rute  atau  pengalokasian pada rute ini dengan mempertimbangkan batasan kapasitas alat angkut tersebut.
Berdasarkan  pengolahan  yang  dilakukan, maka  di  dapatkan  solusi  pengalokasian  wilayah pengiriman pada sebuah rute dari Gudang Pakis: Rute 1: SP13, SP14, SP15, SP19, SP20 Rute 2: SP2, SP29 Rute 3: SP1, SP4, SP11, SP27, SP28 Rute 4: SP3, SP5, SP12, SP18, SP26
Dengan jarak tambahan sebesar 21,31 km, sedangkan solusi pengalokasian wilayah pengiriman pada sebuah rute dari Gudang Klojen adalah:
Efzi: Perencanaan Rute Pengiriman untuk Meminimalkan Biaya Transportasi
Rute 1: SP8 Rute 2: SP6, SP10, SP22, SP25 Rute 3: SP7, SP9, SP16, SP17, SP21 Rute 4: SP23, SP24
Dengan  jarak  tambahan  sebesar  66,21  km. Solusi  ini  bukanlah  merupakan  hasil  akhir  dari perencanaan  rute,  tetapi  masih  membutuhkan pengurutan  dalam  pengiriman  produk  untuk rutenya,  sehingga  dari  pengalokasian  tiap wilayah  pengiriman  pada  sebuah  rute  ini  akan dilakukan  pengurutan  pengiriman  di  setiap  rute adalah  dengan  menentukan  urutan  distributor pada  rute,  untuk  perencanaan  urutan  ini  penulis menggunakan metode nearest neighbour.
Analisis perencanaan urutan distributor pada rute  dengan  metode Nearest  Neighbour  (Chopra,
S.  dan  Meindl,  P.,  2001).  Hasil  pengalokasian distributor  pada  masing-masing  rute  belum
menunjukkan  urutan  dalam  pengiriman  produk kepada  distributor  sehingga  perencanaan  urutan ini perlu dilakukan. Tujuan dari urutan distributor pada  rute  ini  adalah  untuk  meminimalkan  jarak perjalanan yang harus ditempuh setiap kendaraan pengantar. Dalam perencanaan urutan ini digunakan metode  Nearest  Neighbour  di  mana  metode  ini merupakan metode pengurutan distributor dengan menambahkan  distributor  terdekat  dari  titik terakhir yang di kunjungi oleh kendaraan, artinya dari  Distribution  Center  kemudian  perjalanan dilakukan menuju ke konsumen yang paling dekat dengan Distribution Center tersebut.
Adapun  hasil  dari  pengolahan  dalam perencanaan urutan rute kendaraan pada masing- masing rute, yaitu:
(DC: Pakis)
Rute 1: DC – SP13 – SP15 – SP19 – SP20 – SP14 – DC
Tabel 3. Jarak Tambahan (Gudang Pakis) pada Masing-masing Seed Point (dalam km)
Tujuan Seed Point 1 Seed Point 2 Seed Point 3 Seed Point 4 Seed Point 5 Seed Point 6 Seed Point 7 Batu (SP1) Lowokwaru (SP2) Pujon (SP3) Karangploso (SP4) Dau (SP5) Lawang (SP11) Purwosari (SP12) Sukorejo (SP13) Tutur (SP14) Dampit (SP15) Wajak (SP18) Smbrmnjng Wetan (SP19) Bantur (SP20) Pakisaji (SP26) Pakis (SP27) Tumpang (SP28) Kedungkandang (SP29) 30,45 8,11 52,59 19,29 13,29 29,87 53,74 77,77 138,01 83,87 41,22 89,84 97 33,23
-7 -0,94 -3,17 19,11 2,35 40,83 8,93 5,2 18,18 41,94 65,96 126,2 72,06 29,48 78,08 85,23 22,84 -8,35 -7,6 -3,92
-4,9 -1,08 -8,72 -3,25 -1,31 -8,2 -10,72 -0,25 58,16 4,61 -8,86 13,73 19,91 1,21 -10,49 -12,09 -4,04 2,35 -0,8 22,35 -1,69 -0,56 0,01 23,45 47,49 107,78 53,64 11,05 59,59 66,74 8,74 -8,6 -9,67 -4,04 -5,49 -1,51 -5,69 -3,79 -1,82 -8,7 -5,89 17,64 77,89 23,74 -9,38 30,16 37,18 0,78 -9,29 -10,82 -4,03 -5,92 -1,67 -9,32 -4,04 -2,05 -8,86 -10,52 12,91 73,22 19,08 -9,98 25,34 32,37 -0,05 -9,1 -10,63 -4,01 45,68 19,13 68,83 82,61 25,71 46,18 70,29 94,42 154,76 100,73 57,49 105,71 112,95 46,16 8,11 18,5 8,6
Tabel 4. Jarak Tambahan (Gudang Klojen) pada Masing-masing Seed Point (dalam km)
Tujuan Seed Point 1 Seed Point 2 Seed Point 3 Seed Point 4 Seed Point 5 Kepanjen (SP6) Sumberpucung (SP7) Donomulyo (SP8) Pagak (SP9) Singosari (SP10) Gondanglegi (SP16) Turen (SP17) Wagir (SP21) Sukun (SP22) Blimbing (SP23) Klojen (SP24) Bululawang (SP25) 31,06 65,47 105,76
72,53 3,8 33,41 36,8 12,36 2,7
-1,99 -1,01 4,75 21,78 56,17 40,54 63,24 -3,23 24,35 27,47 3,69 -2,8 -3,77 -4,25 -2,02 16,38 50,42 90,73 57,47 -5,15 19,28 21,91 -0,55 -4,68 -4,08 -5,22 -4,41 -5,88 21,24 60,62 27,99 -6,99 -2 -3,1 -9,16 -8,55 -4,54
-7,4 -8,37 36,4 72,42 114,61 79,64 8 36,72 42,78 16,38 -0,34 -5,2 -6,24 5,34
Rute 2: DC – SP29 – SP2 – DC Rute 3: DC – SP27 – SP28 – SP11 – SP4 – SP1 – DC Rute 4: DC – SP5 – SP3 – SP26 – SP18 – SP12 – DC dengan panjang jarak yang ditempuh yaitu: rute 1 = 201 km, rute 2 = 34 km, rute 3 = 81 km, dan rute 4 = 183 km (DC:Klojen) Rute 1: DC – SP8 – DC Rute 2: DC – SP22 – SP25 – SP6 – SP10 – DC Rute 3: DC – SP21 – SP17 – SP16 – SP9 – SP7 – DC Rute 4: DC – SP24 – SP23 – DC dengan panjang jarak yang ditempuh, yaitu: rute 1 = 112 km, rute 2 = 76 km, rute 3 = 133 km, dan rute 4 = 14 km
Berdasarkan kedua hasil pengurutan Distributor  pada  rute  ini  menunjukkan  bahwa pengurutan Distributor dalam pengiriman produk perlu  di  lakukan  untuk  meminimasi  jarak  dan waktu tempuh pengiriman.
Analisis  perbandingan  hasil  perhitungan metode sebelum dan sesudah menggunakan metode Generalized Assignment.
Analisis perbandingan rute dan jarak Perbandingan  rute  sebelum  dan  sesudah menggunakan Metode Generalized Assignment Rute Awal Untuk DC PAKIS Rute 1: DC – SP5 – SP1 – SP3 – DC Rute 2: DC – SP2 –SP4 – DC Rute 3: DC – SP11 – SP12 – SP13 – DC Rute 4: DC – SP15 – SP14 – DC Rute 5: DC – SP18 –SP19 – DC Rute 6: DC – SP20 – SP26 – DC Rute 7: DC – SP27 – SP28 – SP29 – DC Dengan panjang jarak yang ditempuh yaitu: rute 1 = 72 km, rute 2 = 44 km, rute 3 = 92 km, rute 4 = 153 km, rute 5 = 104 km, rute 6 = 119 km, dan rute 7 = 31 km Untuk DC KLOJEN Rute 1: DC – SP6 – SP7 – DC Rute 2: DC – SP8 –SP9 - DC Rute 3: DC – SP21 – SP22 – DC Rute 4: DC – SP24 – SP23 – SP25 – DC Rute 5: DC – SP16 –SP17 – DC Rute 6: DC – SP10 – DC
Dengan panjang jarak yang ditempuh yaitu jarak rute 1 = 78 km, rute 2 = 114 km, rute 3 = 32 km, rute 4 = 39 km, rute 5 = 55 km, dan rute 6 = 30 km Rute sesudah menggunakan metode Generalized Assignment
DC: Pakis Rute 1: DC – SP13 – SP15 – SP19 – SP20 – SP14 – DC Rute 2: DC – SP29 – SP2 – DC Rute 3: DC – SP27 – SP28 – SP11 – SP4 – SP1 – DC Rute 4: DC – SP5 – SP3 – SP26 – SP18 – SP12 – DC Dengan panjang jarak yang ditempuh yaitu: rute 1 = 201 km, rute 2 = 34 km, rute 3 = 81 km, dan rute 4 = 183 km DC:Klojen Rute 1: DC – SP8 – DC Rute 2: DC – SP22 – SP25 – SP6 – SP10 – DC Rute 3: DC – SP21 – SP17 – SP16 – SP9 – SP7 – DC Rute 4: DC – SP24 – SP23 – DC Dengan panjang jarak yang ditempuh yaitu: rute 1 = 112 km, rute 2 = 76 km, rute 3 = 133 km, dan rute 4 = 14 km.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  diperoleh perbedaan urutan rute dan total jarak pengiriman untuk  masing-masing  rute.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data  dengan  metode  Generalized Assignment  diperoleh  rute  untuk  pengiriman barang  yang  dapat  dilakukan  perusahaan  untuk 1 periode. Untuk lebih jelasnya, perbedaan antara metode  baru  dengan  perusahaan  dapat  dilihat seperti Tabel 5.
Untuk  rute  dari  Gudang  Pakis.  Berdasarkan Tabel  5  dapat  dilhat  adanya  perbedaan  antara hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  perhitungan total  jarak  rute  perusahaan  dengan  total  jarak menggunakan  metode  Generalized  Assignment. Pada  Tabel  5,  dapat  dilihat  pula  penghematan jarak yang diperoleh dengan menggunakan metode Generalized Assignment. Pada periode 9, 10, dan 11 terjadi penghematan jarak sebesar 116 km dengan persentase 18,86%.
Untuk rute dari Gudang Klojen. Berdasarkan Tabel  6  dapat  dilihat  adanya  perbedaan  antara hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  perhitungan total  jarak  rute  perusahaan  dengan  total  jarak
Efzi: Perencanaan Rute Pengiriman untuk Meminimalkan Biaya Transportasi
menggunakan  metode  Generalized  Assignment. Pada  Tabel  6,  dapat  dilihat  pula  penghematan jarak yang diperoleh dengan menggunakan metode Generalized Assignment. Pada periode 9, 10 dan 11 terjadi penghematan jarak sebesar 13 km dengan persentase 3,74%.
Analisis  perbandingan  waktu  pengiriman. Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  diperoleh perbedaan urutan waktu pengiriman. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan metode Generalized Assigment diperoleh perbedaan waktu pengiriman. Untuk  lebih  jelasnya,  perbedaan  antara  metode baru  dengan  perusahaan  dapat  dilihat  seperti Tabel 7.
Untuk  rute  dari  Gudang  Pakis . Pada  Tabel  7 dapat  dilhat  adanya  perbedaan  antara  hasil  yang diperoleh  berdasarkan  perhitungan  total  waktu perusahaan  dengan  total  waktu  menggunakan metode  Generalized  Assignment.  Pada  Tabel  7, dapat  dilihat  pula  penghematan  waktu  yang diperoleh dengan menggunakan metode Generalized Assignment.  Pada  periode  9,  10,  dan  11  terjadi penghematan  waktu  sebesar  1,92  jam  dengan persentase 13,91%.
Untuk rute dari Gudang Klojen. Pada Tabel 8 dapat dilihat adanya perbedaan antara hasil yang diperoleh  berdasarkan  perhitungan  total  waktu perusahaan  dengan  total  waktu  menggunakan metode  Generalized  Assignment.  Pada  Tabel  8, dapat  dilihat  pula  penghematan  waktu  yang diperoleh dengan menggunakan metode Generalized Assignment.  Pada  periode  9,  10,  dan  11  terjadi penghematan  waktu  sebesar  0,21  jam  dengan persentase 2,47%.
Berdasarkan  kedua  perbandingan  tersebut di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  metode  Generalized Assignment  dapat  memberikan  solusi  alternatif yang lebih optimal untuk pengiriman produk di PT Indomarco Adi Prima dengan melihat penghematan waktu  yang  terjadi  antara  aktual  perusahaan dengan metode Generalized Assignment. Sehingga metode  Generalized  Assignment  ini  dapat diterapkan oleh perusahaan.
Analisis  perbandingan  perhitungan  biaya aktual  perusahaan  dan  metode  Generalized Assignment.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data diperoleh  perhitungan  biaya  untuk  metode Generalized  Assignment  dan  aktual  perusahaan seperti pada Tabel 9.
Tabel 5. Perbandingan Total Jarak Metode Generalized Assignment dan Aktual di PT Indomarco Adi Prima
Periode (dalam bulan) Perbandingan Total Jarak Pengiriman (dalam km) Selisih (dalam km) Persentase penghematan (%) Aktual Perusahaan General Assignment 9 10 11 615 615 615 499 499 499
116 116 116 18,86 18,86 18,86
Tabel 6. Perbandingan Total Jarak Metode Generalized Assignment dan Aktual di PT Indomarco Adi Prima
Periode (dalam bulan) Perbandingan Total Jarak Pengiriman (dalam km)
Selisih (dalam km) Persentase penghematan (%) Aktual Perusahaan General Assignment 9 10 11 348 348 348
335 335 335
13 13 13 3,74 3,74 3,74
Tabel 7. Perbandingan Total Waktu Metode Generalized Assignment dan Aktual di PT Indomarco Adi Prima
Periode (dalam bulan) Perbandingan Total Waktu Pengiriman (dalam jam) Selisih (dalam jam) Persentase penghematan (%) Aktual perusahaan General Assignment 9 10 11 13,8 13,8 13,8 11,88 11,88 11,88 1,92 1,92 1,92 13,91 13,91 13,91
Jurnal Teknik Industri, Vol. 10, No. 1, Februari 2009: 36–43
Untuk  rute  dari  Gudang  Pakis.  Pada  Tabel  9 diperoleh selisih penghematan dalam perhitungan biaya  untuk  periode  9,  10  dan  11  sebesar Rp2.038.531,00  yang  berarti  dalam  1  periode persentase penghematan sebesar 31,70%.
Untuk rute dari Gudang Klojen. Pada Tabel 10 diperoleh selisih penghematan dalam perhitungan biaya  untuk  periode  9,  10  dan  11  sebesar Rp1.215.589,00  yang  berarti  dalam  1  periode persentase penghematan sebesar 22,19%. Dengan demikian, dari kedua tabel hasil perhitungan biaya antara  kedua  metode  di  atas  dapat  dikatakan metode  Generalized  Assignment  layak  untuk diterapkan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan, maka  dapat  ditarik  simpulan  sebagai  berikut. Penghematan  waktu  yang  diperoleh  dengan menggunakan  metode  Generalized  Assignment pada  Gudang  Pakis.  Pada  periode  9,  10  dan  11 terjadi  penghematan  waktu  sebesar  1,92  jam dengan  persentase  13,91%.  Sedangkan  pada Gudang Klojen terjadi penghematan waktu sebesar 0,21  jam  dengan  persentase  2,47%.  Berdasarkan
perhitungan  total  jarak  rute  perusahaan  dengan total  jarak  menggunakan  metode  Generalized Assignment. Dapat disimpulkan bahwa penghematan  pada  Gudang  Pakis,  pada  periode 9,  10  dan  11  terjadi  penghematan  jarak  sebesar 116  km  dengan  persentase  18,86%.Sedangkan pada  Gudang  Klojen  11  terjadi  penghematan jarak  sebesar  13  km  dengan  persentase  3,74%. Berdasarkan  perhitungan  biaya  transportasi sebelum  dan  sesudah  menggunakan  metode Generalized  Assignment  maka  diperoleh  selisih penghematan  dalam  perhitungan  biaya  untuk periode  9,  10  dan  11  sebesar  Rp2.038.531,-  yang berarti  dalam  1  periode  persentase  penghematan sebesar  31,70%.  Sedangkan  pada  Gudang  Klojen diperoleh selisih penghematan dalam perhitungan biaya  sebesar  Rp1.215.589,00  yang  berarti  dalam 1  periode  persentase  penghematan  sebesar 22,19%.

## DAFTAR PUSTAKA
Ballou, H.R., 2004. International Edition Logistics/Supply
Chain Management. Fifth Edition. Prentice-Hall International, Inc.
Baroto, T., 2002. Perencanaan dan Pengendalian Produksi.
Jakarta: Ghalia.
Tabel 8. Perbandingan Total Waktu Metode Generalized Assignment dan Aktual di PT Indomarco Adi Prima
Periode (dalam bulan) Perbandingan Total Waktu Pengiriman (dalam jam) Selisih (dalam jam) Persentase penghematan (%) Aktual perusahaan General Assignment 9 10 11 8,5 8,5 8,5
8,29 8,29 8,29
0,21 0,21 0,21 2,47 2,47 2,47
Tabel 9. Perbandingan Biaya Aktual Perusahaan dan Metode Generalized Assignment
Periode (dalam bulan) Perbandingan Total Biaya Pengiriman (dalam Rp) Selisih (dalam Rp) Persentase penghematan (%) Aktual perusahaan General Assignment 9 10 11 6.430.600 6.430.600 6.430.600 4.392.069 4.392.069 4.392.069 2.038.531 2.038.531 2.038.531 31,70 31,70 31,70
Tabel 10. Perbandingan Biaya Aktual Perusahaan dan Metode Generalized Assignment
Periode (dalam bulan) Perbandingan Total Biaya Pengiriman (dalam Rp) Selisih (dalam Rp) Prosentase penghematan (%) Aktual perusahaan General Assignment 9 10 11 5.478.800 5.478.800 5.478.800 4.263.211 4.263.211 4.263.211 1.215.589 1.215.589 1.215.589 22,19 22,19 22,19
Chopra, S. dan Meindl, P., 2001. Supply Chain Management: Strategy Planning and Operation. First Edition. Pearson Prentice-Hall International, Inc. Herjanto, E., 1999 Manajemen Produksi dan Operasi,
Edisi kedua, Grasindo.
Hugos, M., 2004. Essensials of Supply Chain Management, First Edition. Publisher Wiley.
Makridakis, S., Wheelwright, S.C., Mc. Gee Victor E., 1998. Metode dan Aplikasi Peramalan:Edisi kedua. Jakarta: Erlangga.
Nasution, A,H., 2003. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jakarta. Edisi Pertama. Guna Widya.
Salim, A.H.A., 1998. Manajemen Transportasi. Edisi ke-empat. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Yamit, Z., 2003. Manajemen Persediaan. Edisi Pertama. Ekonisia,  Kampus  Fakultas  Ekonomi  UII Yogyakarta.