## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## IMPLEMENTASI METODE CLARKE AND WRIGHT SAVINGS DALAM PENYELESAIAN VEHICLE ROUTING PROBLEM DI PT. ADIGUNA GASINDO
Misbahul Munir 1 , Muchamad Kurniawan 2 , Moch. Kalam M 3 , Indah Setyawati 4
1 Teknik Industri, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
2,4 Teknik Informatika, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
3 Teknik Sipil, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Surabaya, Jawa Timur, 60117 munir@itats.ac.id, muchamad.kurniawan@itats.ac.id, kalam@itats.ac.id, indahsetyawati@gmail.co.id

## Abstract
A vehicle routing problem (VRP) is a problem in finding the most optimal route with the addition of a constraint. PT. Adiguna Gasindo is one of the LPG gas agents who needs help in shipping to agents, the problem is that there is a limit to the amount of LPG cargo that can be transported. In this research, we will solve the LPG delivery problem by optimizing distance and cost. The Clarke and Wright Savings Method, commonly known as the Saving Matrix, will be implemented to complete VRP. In this study, the distance approaches are the nearest insert and nearest neighbor. The test scenarios were carried out using three  types  of  vehicles  with  different  capacities,  namely  small  (225  kg),  medium (275  kg),  and  large  (480  kg).  The  results obtained will be compared with the actual results (routes done) due to validation. From the results of 90 different scenarios, the results obtained by vehicles with large loads are those of vehicles that get the most optimal route in terms of distance and cost. The saving matrix will be more optimal if it is done by adding the nearest insert or nearest neighbor technique.
Keywords:  Clarke  and  Wright  Saving,  Delivery  Route,  Nearest  Insert,  Nearest  Neighbor,  Saving  Matrix,  Vehicle  Routing Problem

## Abstrak
Vehicle  routing  problem (VRP)  merupakan  sebuah  permasalahan  untuk  menemukan  rute  paling  optimal  dengan  tambahan sebuah batasan ( constrain ). PT. Adiguna Gasindo adalah salah satu agen gas LPG. Data yang digunakan pada penelitian adalah data  pengiriman  harian  ke  agen-agen  disertai  data  jumlah  muatan  per  kendaraan.  Permasalahan  pada  penelitian  ini  adalah ketidakefektifan dalam pengiriman gas LPG ke agen-agen. Tujuan penelitian ini adalah menggunakan metode Saving Matrix untuk menyelesaikan permasalahan VRP. Metode Clarke and Wright Savings atau biasa disebut dengan Saving Matrix akan diimplementasikan untuk menyelesaikan VRP. Pada penelitian ini pendekatan jarak yang digunakan adalah nearest insert dan nearest neighbor. Skenario pengujian yang dilakukan menggunakan tiga jenis kendaraan dengan kapasitas berbeda yaitu kecil (225 kg), sedang (275 kg), dan besar (480 kg). Hasil yang diperoleh akan dibandingkan dengan hasil aktual (rute yang pernah dilakukan)  sebagai  hasil  validasi.  Perangkat  yang  digunakan  untuk  membangun  metode  ini  menggunakan  Bahasa Pemrograman  Python  dengan  IDE  Jupiter  Notebook.  Dari  90  hasil  skenario  yang  berbeda  hasil  yang  diperoleh  kendaraan dengan muatan besar adalah kendaraan yang mendapat rute paling optimal baik dari jarak dan biaya. Saving Matrix akan lebih optimal jika dilakukan dengan penambahan teknik nearest insert atau nearest neighbor .
Kata kunci: Clarke and Wright Saving, Nearest Insert, Nearest Neighbor , Rute Pengiriman, Saving Matrix, Vehicle Routing Problem
1. PENDAHULUAN
Transportasi mempunyai peranan penting dalam pendistribusian yang nantinya dapat menjamin perpindahan produk  ke customer di  antara  berbagai  sistem  dengan ketepatan waktu dan efisiensi tinggi serta mengurangi biaya distribusi  karena  hal  tersebut  dapat  meningkatkan
keuntungan  perusahaan  secara  tidak  langsung[1].  Secara umum masalah yang dihadapi perusahaan dalam melakukan pengiriman  barang  antara  lain  jumlah  permintaan  yang berfluktuatif,  lokasi  pelanggan  yang  berbeda-beda  untuk setiap  titik,  dan  keterbatasan  kapasitas  muatan[2][3]. Semakin  ketatnya  persaingan  dalam  produk  yang  sama,
membuat  perusahaan  harus  menjamin  pendistribusian produk  yang  efisien  dan  pemanfaatan  waktu  transportasi yang  tepat[4][5].  Sehingga  kecepatan  dalam  penyediaan produk  menjadi  salah  satu  keunggulan  bersaing  dengan kompetitor.
PT. Adiguna Gasindo adalah salah satu agen gas LPG 3 kg diwilayah Surabaya, perusahaan hanya memanfaatkan titik koordinat pada suatu pangkalan untuk mencari lokasi, tidak untuk  menentukan  rute  pengiriman  yang  tepat.  Pemilihan rute  yang  digunakan  oleh  perusahaan  selama  ini  hanya berasas  pada  perkiraan  pengemudi  dan  rute  terdekat  dari rute  yang  terakhir  dikunjungi.  Perusahaan  membutuhkan solusi  dalam  penentuan  dan  penjadwalan  rute  pengiriman untuk  meminimalisir  tenaga,  jarak,  dan  waktu  serta  biaya transportasi.  Maka  kegiatan  distribusi  dalam  perusahaan dapat berjalan dengan lebih efisien dan efektif, dalam hal ini permasalahan  yang  ada  pada  perusahaan  ini  termasuk  ke dalam masalah vehicle routing problem (VRP)[6]–[8]. VRP merupakan  masalah  penentuan  optimal  kendaraan  dalam pendistribusian  barang  dari  satu  atau  lebih  lokasi  asal  ke sejumlah lokasi konsumen di tempat yang berbeda-beda dan juga  jumlah permintaan yang sebelumnya sudah diketahui serta  memenuhi  sejumlah  kendala.  Terdapat  berbagai  cara penyelesaian  VRP,  antara  lain  dengan  menggunakan metode Clarke  And  Wright  Savings atau  biasa  disebut dengan Saving Matrik [9]–[11].
Saving  Matrik merupakan  metode  yang  berfungsi  untuk meminimalkan waktu, biaya atau jarak dengan memperhitungkan  kendala  yang  ada[12].  Metode Saving Matrik menjamin  solusi  dalam  penentuan  rute  yang diperoleh  merupakan  solusi  yang  optimal  dibandingkan dengan  algoritma  Greedy,  karena  metode Saving  Matrik adalah  metode heuristik dimana  metode  ini  yang  paling banyak digunakan untuk mengonstruksi rute [13] dan total jarak yang diperolehnya lebih kecil dari hasil yang diperoleh menggunakan  algoritma  Greedy[14]. Saving  Matrik didapatkan  dengan  cara  menggabungkan  titik-titik  tujuan yang  memiliki  penghematan  jarak  yang  terbesar  dan memperhatikan volume permintaan customer di setiap titik agar tidak melebihi batas kapasitas yang telah ditentukan[15].
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  tersebut, maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menentukan  rute distribusi  optimal  agar  mendapat  jarak  dan  biaya  yang minimum,  menghitung  jarak  yang  dihasilkan  dengan menggunakan  Algoritma Clark  and  Wright  Savings , sehingga  diketahui  apakah  metode  tersebut  memperoleh hasil yang optimal dalam menyelesaikan masalah distribusi LPG di PT Adiguna Gasindo. Dalam penelitian ini, asumsi yang digunakan penulis adalah rute distribusi yang dilewati saat mengirimkan produk dari lokasi X ke lokasi Y dianggap sama  dengan  rute  kembali  dari  lokasi  Y  ke  lokasi  X  serta biaya bahan bakar, dan tenaga kerja tetap selama penelitian.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  akan  dikembangkan  sistem  yang mengimplementasi konsep vehicle routing problem dengan salah  satu  algoritma  yaitu Clarke  and  Wright  Savings . Dalam  sistem  terdapat  beberapa  proses  yang  dimulai  dari input ,  proses,  dan output berupa  rute  yang  terbentuk  dari beberapa  node  yang  berasal  dari  data customer atau pangkalan.
Data  penelitian  ini  diambil  dari  data customer atau pangkalan yang diperoleh dari Agen gas LPG 3kg yaitu PT Adiguna  Gasindo  berupa  titik-titik  setiap  pangkalan kemudian  dari  titik  tersebut  didapatkan  hasil  jarak  antar pangkalan  dan  agen,  setelah  selesai  dilanjutkan  ke  proses menghitung  dengan  metode Clarke  and  Wright  Savings dengan  menentukan node dan  kapasitas  muatan  terlebih dahulu,  ketika  perhitungan  memenuhi  syarat  maka terbentuklah  rute.  Untuk  lebih  rinci  dari  langkah-langkah tersebut, akan dijelaskan pada sub bab selanjutnya.

## 2.1 Metode  Pengumpulan  Data,  Instrumen  Penelitian, dan Metode Pengujian
Langkah selanjutnya adalah melakukan pengumpulan data- data yang diperoleh dari perusahaan berupa informasi dan data sekunder berupa permintaan tiap konsumen, jarak antar toko  tiap  konsumen,  jumlah  kapasitas  muatan  kendaraan yang  digunakan  dalam  pengiriman,  serta  biaya  distribusi yang  dikeluarkan  perusahaan.  Data  yang  diperoleh kemudian  di  rekap  dan  akan  di  olah  untuk  selanjutnya digunakan untuk menyelesaikan penelitian dan mendapatkan tujuan penelitian.
2.1.1 Data Jarak Antar Customer dan Depot
Untuk mengetahui jarak dari titik depot ke customer /pangkalan dan juga sebaliknya, peneliti meminta data secara langsung ke perusahaan berupa oddometer dari kendaraan truk secara riil saat perjalanan ke masing–masing customer dan  juga  data  jarak  dari  bantuan  Googlemaps, pengukuran  jarak  antar  dua  titik  dilakukan  dengan mengikuti  alur  pada  peta  sehingga  jarak  yang  diperoleh mendekati  jarak  aktual  yang  ditempuh  oleh  kendaraan. Jarak  dianggap  sama,  dari  titik  A  ke  titik  B  adalah  sama dengan  jarak  tempuh  titik  B  ke  titik  A,  sehingga  matriks yang dihasilkan adalah simetris.

## 2.1.2 Data Kapasitas Kendaraan
Kendaraan yang digunakan dalam pendistribusian barang ke setiap  pangkalan  adalah  carry  pick-up  yang  bermuatan maksimal 225 tabung LPG 3kg, Mitsubishi L300 bermuatan 275 tabung LPG 3kg dan Truk Canter yang bermuatan 480 tabung LPG 3kg.
2.1.3 Data Jumlah Permintaan
Perusahaan  mendistribusikan  LPG  ke  15  pangkalan  atau customer di  Surabaya,  jumlah  permintaan  berbeda-beda setiap  harinya  dan  tidak  ada penambahan  konsumen  baru,
permintaan  setiap  pangkalan  berkisar  30-70  unit  per  hari dengan total berat isi per unit 8 kilogram.

## 2.1.4 Data Penggunaan BBM
Untuk  kendaraan  yang  digunakan  dalam  pendistribusian menggunakan BBM jenis bensin dengan harga per liter Rp. 7.650 dan per liter nya mampu menempuh jarak sebesar 8 KM untuk carry pick up dan 9KM untuk Mistubishi L300, dan  jenis  solar  dengan  harga  per  liter  Rp.  5.150  dan  per liternya mampu menempuh jarak sebesar 8 KM (Tabel 1).

## 2.1.5 Perancangan Skenario Uji Coba
Untuk  membuktikan  apakah  metode Saving  Matrik cukup efektif,  maka  dibutuhkan  skenario  uji  coba  dengan menggunakan  6-15 node sebagai customer dan  1  depot sebagai  agen  pengiriman,  dan  juga  satu  kendaraan  untuk pengiriman  dengan  kapasitas  angkut  yang  variatif.  Jarak antar customer dengan depot sudah diketahui dan dianggap simetris  sehingga  jarak  berangkat  dan  pulang  sama. Pengujian dilakukan dengan membandingkan rute sebelumnya dengan metode yang diusulkan, sehingga hasil yang  akan  diharapkan  nantinya  adalah  jarak  yang  paling optimal dengan total jarak terpendek.
Tabel 1. Data Kendaraan dan Kapasitas Angkut
Jenis Kendaraan Kapasitas Angkut Jarak Tempuh/Liter Harga BBM/Liter Carry Pick Up 225 8km/Liter Rp. 7.650 Mitsubishi L300 275 9km/Liter Rp. 7.650 Truk Canter 480 8km/Liter Rp. 5.150

## 2.2 Tahapan Penelitian
Alur  kerja  penelitian  terdapat  4  tahapan:  input  data, pre- processing ,  proses  penentuan  rute  dengan  metode Saving Matrik ,  dan  tahapan  terakhir  adalah  hasil  dari  rute  yang terbentuk.  Tahapan  penelitian  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Alur Perancangan Sistem

## 2.2.1 Pre-processing
Terdapat  beberapa  proses  yang  perlu  dilakukan  pada pre- processing , adapun proses dari pre-processing dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2 tersebut merupakan desain dari proses  awal  yaitu pre-processing .  Dalam  tahap pre- processing data  jarak  yang  diperoleh  dari Longitude Latitude diolah  sehingga  menghasilkan  jarak  antar pangkalan dan agen berupa kilometer. Kemudian data jarak tersebut  diolah  kembali  sehingga  menghasilkan output Saving Matriks.
Gambar 2. Flowchart Pre-processing
2.2.2 Saving Matrix – Clarke and Wright
Pada proses Clarke and Wright Saving, node dan kapasitas muatan  ditentukan  terlebih  dahulu  untuk  memperoleh sebuah  rute.  Setelah  perhitungan  yang  dilakukan  dan membentuk  sebuah  iterasi  maka output yang  nantinya dihasilkan  adalah  rute  dengan  masing-masing  titik  dan penomoran  setiap  titik  yang  akan  dikunjungi.  Gambar  3 berikut merupakan desain dan beberapa tahap pada proses Clarke and Wright Saving .
Gambar 3. Flowchart Clarke and Wright Saving

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data yang  didapat  dari  perusahaan  berupa  jumlah  pangkalan, alamat, serta koordinat yang didapat dari Google Maps serta jenis  kendaraan  dan  kapasitas  angkut  muatan  kendaraan tersebut. Total jumlah pangkalan adalah sepuluh pangkalan dengan  lokasi  yang  tersebar  di  kota  Surabaya,  setiap pangkalan  memiliki  masing-masing  permintaan  setiap harinya  dengan  jumlah  permintaan  yang  fluktuatif.  Titik yang  digunakan  sebagai  pusat  pengiriman  berjumlah  satu dan  titik  tersebut  dinamakan  Depot.  Hasil  presentasi  data pada Google Maps dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 . Presentasi Data pada Google Maps
Dalam tahap ini dilakukan uji coba dengan menggunakan 6 sampai  15 node yang  mana  masing-masing node telah ditentukan  jumlah  permintaannya.  Untuk  pengiriman menggunakan  kendaraan  Carry  Pick  Up  yang  mampu memuat LPG 3 kg sebanyak 225 tabung, Mitsubishi L300 yang  mampu  memuat  sebanyak  275  tabung,  dan  Truk Canter yang mampu memuat sebanyak 480 tabung. Tabel 2 merupakan  data  aktual  dari  pangkalan  dan  permintaan pengiriman.
Tabel 2. Data Pangkalan dan Permintaan No. Node Pangkalan Permintaan 1 Maksum 55 2 Sarno 50 3 Sadiyanto 50 4 Samsudiono 55 5 Pujiono 70 6 Trisusilowati 45 7 Wiwiek 60 8 Tirto 60 9 Ainur 40 10 Riamah 35 11 Merpati 50 12 Wares 40 13 Munthalib 60 14 Tresnawati 65 15 Meity 65 Total 800
Dari  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan  menggunakan  3 kapasitas  muatan  yang  berbeda,  3  metode  dan  15 dataset menghasilkan 90 hasil yang berbeda. Hasil total jarak yang diperoleh  berdasarkan  jumlah  kapasitas  muatan,  masing- masing  metode  dengan  beberapa  rute  serta  jumlah pangkalan dengan masing-masing jumlah permintaan.
Pada penelitian ini dilakukan pengujian secara manual pada setiap metode dan juga dataset untuk mengetahui hasil yang optimal, hasil yang diperoleh tersebut kemudian dilakukan pengujian  sehingga  memperoleh  hasil  yang  baik  pada penelitian  ini.  Pengujian  dengan  jumlah node ,  kapasitas muatan, serta metode yang berbeda akan menghasilkan total jarak  yang  berbeda.  Seperti  yang  dilakukan  pada  uji  coba sub  bab  4.4.1  dalam  beberapa  hasil  jika  menggunakan kapasitas muatan yang kecil yaitu 225 maka total jarak yang dihasilkan  lebih  besar  dari  kapasitas  muatan  275 dan  480. Jika menggunakan kapasitas muatan sedang yaitu 275 maka total jarak yang dihasilkan lebih kecil dari kapasitas muatan 225 namun lebih besar dari kapasitas muatan 480. Dan jika menggunakan kapasitas muatan besar yaitu 480 maka total jarak yang dihasilkan lebih kecil dari kapasitas muatan 225 dan 275. Dengan ini bisa dinyatakan bahwa semakin kecil kapasitas muatan yang digunakan maka semakin besar total jarak yang dihasilkan, semakin banyak juga rute yang dilalui dan  sebaliknya  jika  kapasitas  muatan  yang  digunakan semakin  besar  maka  total  jarak  yang  dihasilkan  akan semakin kecil dan rute yang dilalui semakin sedikit.
Percobaan  dengan  beberapa  metode  juga  mempengaruhi hasil total jarak yang didapat. Dari 90 hasil uji coba terdapat 3  metode  yang  digunakan  yaitu Saving  Matrik,  Nearest Insert, dan Nearest Neighbour. Dari ketiga metode tersebut hasil  dari Saving  Matrik memiliki  total  jarak  yang  lebih besar  dari  dua  metode  lainnya,  sedangkan  kedua  metode yaitu Nearest Insert dan Nearest Neighbour memiliki hasil total  jarak  yang  lebih  kecil  atau  sama  besar  dengan  total
120 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
jarak  pada Saving  Matrik.  Nearest  Insert ,  dan Nearest Neighbour selalu memiliki hasil total jarak yang sama yang artinya tidak ada beda antara metode kedua metode, hal itu dikarenakan kedua metode tersebut memiliki konsep yang sama  yaitu  mengunjungi  titik  terdekat  dari  titik  terakhir yang dikunjungi dan fungsi dari kedua metode sendiri yaitu digunakan  untuk  menyusun  rute  yang  dihasilkan  oleh Saving Matrik untuk mendapatkan rute yang lebih optimal. Dengan  kata  lain  sejauh  ini    hasil  dari Saving  Matrik jika dilakukan  pendekatan  dengan  metode Nearest  Insert dan Nearest  Neighbour menghasilkan  total  jarak  yang  lebih kecil atau hasil yang lebih bagus. Gambar 4 hingga Gambar 6 akan menampilkan grafik hasil total jarak setiap muatan yang  berbeda  yaitu  225,  275  dan  480.  Pada  Gambar  4 merupakan  hasil  total  jarak  jika  menggunakan  kapasitas muatan 225. Adapun Gambar 5 merupakan hasil total jarak jika  menggunakan  kapasitas  muatan  275,  dan  Gambar  6 merupakan  hasil  total  jarak  jika  menggunakan  kapasitas muatan 480.
Gambar 4 . Grafik Hasil Kapasitas Muatan Kecil
Gambar 5 . Grafik Hasil Kapasitas Muatan Sedang
Dari  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  90  hasil  sebagai  pertimbangan,  dapat disimpulkan bahwa kapasitas muatan 480 memiliki jumlah
total jarak yang diperoleh lebih kecil dan rute yang dilalui lebih sedikit,  hal itu dikarenakan semakin besarnya muatan yang digunakan maka kendaraan bisa mengangkut banyak permintaan  dan  mengunjungi  banyak node dalam  sekali keberangkatan.  Untuk  metode  yang  paling  optimal  dari ketiga  metode  tersebut  adalah  hasil  dari  metode Nearest Insert dan Nearest Neighbour hal ini dikarenakan total jarak yang diperoleh kedua metode tersebut sama dan lebih kecil dari  hasil  total  jarak  pada  metode Saving  Matrik. Berikut adalah  hasil  perbandingan  dari  rata-rata  total  jarak  dari setiap muatan dan metode yang digunakan.
Gambar 6 . Grafik Hasil Kapasitas Muatan Besar
Pada  Gambar  7  dapat  diketahui  grafik  hasil  rata-rata  dari setiap metode dengan kapasitas muatan yang berbeda. Hasil tersebut  diperoleh  dengan  menjumlah  total  jarak  yang memiliki  metode  dan  kapasitas  muatan  yang  sama kemudian dibagi dengan jumlah data yang sesuai. Dari hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  kapasitas  muatan  480 memiliki  rata-rata  total  jarak  yang  lebih  kecil  dengan pendekatan metode Nearest Insert dan Nearest Neighbour .
Tabel 3. Perbandingan Rute Usulan dan Rute Aktual Jumlah Pangkalan Jarak Tempuh (km) Biaya BBM (Rp) Aktual Usulan Aktual Usulan 10 49,5 40,5 Rp 47.334 Rp. 38.684 13 70,9 66,1 Rp. 67.796 Rp. 63.212 8 36,5 31,1 Rp. 34.927 Rp. 29.766 11 51,7 45,1 Rp. 49.464 Rp. 43.133 7 34,9 29,5 Rp. 33.418 Rp. 28.209 9 42,2 41,5 Rp. 40.397 Rp. 35.112 TOTAL 286,9 253,8 Rp. 274.487 Rp. 238.116
Tabel 3 merupakan hasil perbandingan antara jarak tempuh dan biaya BBM pada rute aktual dan rute yang di usulkan menggunakan  metode Saving  Matrik dengan  Pendekatan Nearest Insert atau Nearest Neighbour . Grafik perbandingan  total  jarak  tempuh  (KM)  antara  rute  hasil algoritma Saving Matrix dan rute aktual dapat dilihat pada Gambar  8.  Sedangkan  Gambar  9  merupakan  tampilan aplikasi untuk rute yang dihasilkan dari algoritma.
Gambar 7 . Grafik Hasil Kapasitas Muatan Besar
Gambar 8 . Presentasi Data pada Google Maps
Gambar 9 . Presentasi route VRP yang terbentuk pada Google Maps

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan hasil uji coba yang telah dilakukan dalam  aplikasi  maka  dapat  dibuat  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Proses  pengujian  dengan  tiga  kapasitas  muatan kendaraan  yang  berbeda  serta  tiga  metode  yang berbeda dengan total 90 hasil, menghasilkan total jarak
terpendek  yaitu  menggunakan  kendaraan  dengan muatan 480 tabung LPG dan hasil terbaik dengan total jarak  terpendek  dari  metode Nearest  Insert atau Nearest Neighbour .
2. Hasil pengujian menggunakan metode Saving Matrik, Nearest  Insert dan Nearest  Neighbour terhadap Vehicle Routing Problem dengan total 15 dataset dan 90  hasil,  menghasilkan  total  jarak  yang  pendek  jika dibandingkan  dengan  rute  aktual  yang  digunakan tanpa  metode,  dengan  mempertimbangkan  jumlah node ,  kapasitas  kendaraan  dan  metode  yang digunakan.
3. Hasil  pengujian  dari metode Saving  Matrik memiliki total  jarak  yang  lebih  pendek  dari  rute  aktual  yang digunakan, namun lebih optimal lagi apabila hasil dari Saving Matrik tersebut dilakukan pendekatan dengan Metode Nearest Insert atau Nearest Neighbour .
Saran  dari  penelitian  ini  adalah  menggantikan  metode dengan  teknik  berbasiskan  pembelajaran  ( Machine Learning ).  Hal  tersebut  menjadi  saran  kami  dikarenakan terdapat  keterbatasan  dikarenakan  tingginya  komputasi pada  waktu  eksekusi  program,  jika  menggunakan  metode berbasiskan pembelajaran waktu komputasi akan membutuhkan  komputasi  tinggi,  tetapi  waktu  eksekusi testing komputasi akan sangat ringan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Yuniarti  and  M.  Astuti,  “Penerapan  Metode Saving Matrik Dalam Penjadwalan Dan Penentuan Rute Distribusi Premium Di SPBU Kota Malang,” Jurnal Rekayasa Mesin , vol. 4, 2013.
[2] B.  Padmanabhan,  N.  Huynh,  W.  Ferrell,  and  V. Badyal, “Potential benefits of carrier collaboration in  vehicle  routing  problem  with  pickup  and delivery,” Transportation Letters , vol. 14, no. 3, pp. 258–273, Mar. 2022, doi: 10.1080/19427867.2020.1852506.
[3] Y. Ancele, M. H. Hà, C. Lersteau, D. Ben Matellini, and  T.  T.  Nguyen,  “Toward a  more  flexible  VRP with pickup and delivery allowing consolidations,” Transp  Res  Part  C  Emerg  Technol ,  vol.  128,  p. 103077, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2021.103077. [4] V. F. Yu, H. Susanto, Y.-H. Yeh, S.-W. Lin, and Y.- T.  Huang,  “The  Vehicle  Routing  Problem  with Simultaneous  Pickup  and  Delivery  and  Parcel Lockers,” Mathematics ,  vol.  10,  no.  6,  2022,  doi: 10.3390/math10060920.
[5] Ç. Koç, G. Laporte, and İ. Tükenmez, “A review of vehicle  routing  with  simultaneous  pickup  and delivery,” Comput  Oper  Res ,  vol.  122,  p.  104987, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.cor.2020.104987.
[6] I.  Kucukoglu,  R.  Dewil,  and  D.  Cattrysse,  “The electric vehicle routing problem and its variations: A literature review,” Comput Ind Eng , vol. 161, p.
107650, 2021, doi:
https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107650.
[7] G. D. Konstantakopoulos, S. P. Gayialis, and E. P.
Kechagias,  “Vehicle  routing  problem  and  related algorithms  for  logistics  distribution:  a  literature review  and  classification,” Operational  Research , vol.  22,  no.  3,  pp.  2033–2062,  2022,  doi: 10.1007/s12351-020-00600-7.
[8] Q. Shang, Y. Huang, Y. Wang, M. Li, and L. Feng,
“Solving  vehicle  routing  problem  by  memetic search  with  evolutionary  multitasking,” Memet
Comput ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  31–44,  2022,  doi:
10.1007/s12293-021-00352-7.
[9] M. Cengiz Toklu, “A fuzzy multi-criteria approach based on Clarke and Wright savings algorithm for vehicle  routing  problem  in  humanitarian  aid distribution,” J  Intell  Manuf ,  vol.  34,  no.  5,  pp.
2241–2261, 2023, doi: 10.1007/s10845-022-01917-
0.
[10] B. Herdianto and Komarudin, “Guided Clarke and Wright  Algorithm  to  Solve  Large  Scale  of Capacitated  Vehicle  Routing  Problem,”  in 2021
IEEE  8th  International  Conference  on  Industrial
Engineering  and  Applications  (ICIEA) ,  2021,  pp.
449–453.
doi:
10.1109/ICIEA52957.2021.9436750.
[11] M. Cengiz Toklu, “A fuzzy multi-criteria approach based on Clarke and Wright savings algorithm for vehicle  routing  problem  in  humanitarian  aid distribution,” J  Intell  Manuf ,  vol.  34,  no.  5,  pp. 2241–2261, 2023, doi: 10.1007/s10845-022-01917-
0.
[12] Lukmandono, M. Basuki, M. J. Hidayat, and F. B. Aji,  “Application  of  Saving  Matrix  Methods  and
Cross  Entropy  for  Capacitated  Vehicle  Routing Problem (CVRP) Resolving,” IOP Conf Ser Mater Sci  Eng ,  vol.  462,  no.  1,  p.  012025,  2019,  doi:
10.1088/1757-899X/462/1/012025.
[13] N. A. F. P. Adam, I. P. Sari, A. Tasya, W. Sutopo, and  Yuniaristanto,  “Determination  of  Routes  for Daily Newspaper Product Distribution with Saving Matrix Methods,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol.
943, no. 1, p. 12040, Oct. 2020, doi: 10.1088/1757- 899X/943/1/012040.
[14] D.  E.  Febriyanti,  R.  Primadasa,  and  S.  B.  Sutono, “Determination  of  Distribution  Routes  Using  the
Saving Matrix Method to Minimize Shipping Costs at  PT.  SUKUN  TRANSPORT  LOGISTICS,”
SPEKTRUM
INDUSTRI , 2022, doi: 10.12198/spektrum.v20i1.18.
[15] K. Sörensen, F. Arnold, and D. Palhazi Cuervo, “A critical analysis of the ‘improved Clarke and Wright savings algorithm,’” International  Transactions  in Operational  Research ,  vol.  26,  no.  1,  pp.  54–63, 2019, doi: https://doi.org/10.1111/itor.12443.