Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 8 No. 2 September 2021 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal 1 63 – 178

## OPTIMALISASI RUTE DISTRIBUSI MENGGUNAKAN METODE TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) UNTUK MEMINIMASI BIAYA DISTRIBUSI
Oleh :
Hilmy Oktorio Zupemungkas;  Wiwik Handayani Progdi Manajemen, FEB UPNV Jawa Timur
E-mail : hilmyzup28@gmail.com Article Info Abstract Article History : Received 29 August - 2021 Accepted 06 Sept - 2021 Available Online   25 Sept - 2021 UD Global Indonesia or known as GO Sumber Plastik is company engaged  in  modern  retail  with  a  partnership  system  that  sells various plastic products. The retails is spread in various regions of Gresik  and  Lamongan.  Distribution  is  important  activity  carried out everyday by the company cause is done to maintain continuity business at GO Sumber Plastik which is currently growing. As the company is growing, it is faced with increasing distribution costs due to various distribution purposes. The company has two  fleets with  different  fuel  types  (petalite  and  biodiesel  fuel)  for  two different trips each day. There are two trips as long trips and short trips. However, Sunday is only available for one trip. This research aims  to  know  the  optimal  distribution  route  and  determining  the proper  us  of  vehicle  to  minimize  company  distribution  costs. Traveling salesman problem with Branch and Bound algorithm is one of the methods to be used to select the most optimal route by WinQSB software. This method will determine the optimal route by visiting a destination point only once. To support the results of the method used, it also aims to know the distribution factors that affect the efficiency of the results obtained. In this research, there are 2 alternatives  that  can  be  used  by  the  company.  In  addition,  this research provide advice from external experts from companies who have  experience  in  their  fields  in  overcoming  factors  that  can hinder the company's distribution activities. Keyword : Traveling Salesman Problem (TSP),
Distribution , Branch  and Bound

## 1. PENDAHULUAN
Pada era globalisasi perusahaan dihadapkan  dengan  kondisi  persaingan  antar perusahaan baik lokal maupun global memicu perusahaan  untuk  menggunakan  manajemen secara  tepat.  Perusahaan  harus  mampu menciptakan  kepuasan  terhadap  konsumen salah  satunya  yaitu  melalui  pelayanan  yang baik.  Hal tersebut  dimaksudkan agar perusahaan  dapat  tetap  bersaing  di  pasar global  dengan    kondisi  lingkungan  bisnis yang  berubah  dengan  cepat,  dinamis,  dan rumit. Distribusi merupakan salah satu faktor penting karena memiliki peranan sentral agar bisnis  dapat  tetap  berjalan  yang  berkaitan dengan  berbagai  kegiatan  penting  seperti perencanaan  dan  penyediaan  dari  proses penyimpanan hingga dilakukannya pengiriman  sampai  ke  tangan  konsumen (Auliasari et al., 2018).
Dalam  pelaksanaannya,  perusahaan diharuskan mengeluarkan biaya variabel yang berubah-ubah.  Apabila  perusahaan  tidak merencanakan manajemen
pendistribusiannya secara tepat, dapat berakibat membesarnya biaya distribusi yang harus  dikeluarkan  oleh  perusahaan.  Dilansir dari www.cnnindonesia.com (2020) Presiden Republik  Indonesia  mengeluhkan  mengenai biaya distribusi yang mahal antar daerah. Hal tersebut  mengindikasikan  bahwa  terdapat dampak  dari  pemilihan  transportasi  dan pemilihan  rute  yang  dapat  menyebabkan biaya distribusi lebih besar (Moriza, Adiyanto, and Nurdiansyah, 2016).
Pelaksanaan distribusi dilapangan akan dipengaruhi oleh berbagai kondisi. Dalam hal ini,  perusahaan  akan  dihadapkan  dengan berbagai  kondisi  yang  dapat  mempengaruhi perusahaan untuk menentukan metode penelitian  yang  tepat  agar  kondisi  tersebut tidak menghambat pendistribusian perusahaan. Menurut Sukma (2019),
Pemindahan  produk  dari  perusahaan  ke konsumen  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor yang  terjadi  dilapangan.  Tanpa  perencanaan yang tepat terhadap kondisi – kondisi tersebut maka  perusahaan  akan  dihadapkan  dengan permasalahan yang dapat menghambat pendistribusian dan memungkinkan terjadinya peningkatan biaya distribusi.
GO Sumber Plastik dengan nama yang terdaftar secara hukum UD Global Indonesia adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam
perdagangan  plastik  berbasis  retail  modern dan bisnis kemitraan. GO Sumber Plastik kini sedang  mengalami  perkembangan  yang cukup  pesat.  Kini  GO  Sumber  Plastik memiliki  toko  retail  maupun  sub  mitra sejumlah  12  toko  yang  tersebar  diberbagai wilayah di Kabupaten Gresik dan Kabupaten Lamongan. Namun, semakin berkembangnya perusahaan  menyebabkan  biaya  distribusi mengalami kenaikan. Dapat dilihat data pada tabel 1 yang diambil pada tanggal 3 Oktober 2020 bahwa terdapat kenaikan yang signifikan  pada  kuartal  ke  III  2020.  Pada kuartal  II  2020  terdapat  penurunan  karena dampak  dari  pandemi Covid-19 tepat  pada tanggal  28  April  2020  dilaksanakan  PSBB oleh  pemerintah  Kabupaten  Gresik  dengan ketetapan Peraturan Bupati Gresik  nomor 12 tahun  2020    hingga  8  Juni  2020  yang menyebabkan  kegiatan  bisnis  perusahaan terhenti. Pada kuartal I 2020 hingga kuartal III 2020  masih  dengan  jumlah  tujuan  distribusi retail-retail  yang  sama.  Dengan  adanya kenaikan  biaya  distribusi  yang  signifikan pada  kuartal  III  2020.  Sedangkan  terdapat pembatasan  biaya  untuk  kegiatan  distribusi berdasarkan  informasi  dari  informan  kunci yakni sebesar Rp 4.000.000 perbulan atau Rp 12.000.000 perkuartal.
Tabel 1. Biaya Distribusi Oktober 2019 –
September 2020 Kuartal Biaya Distribusi Kuartal IV 2019 12.335.200 Kuartal I 2020 12.986.000 Kuartal II 2020 11.867.000 Kuartal III 2020 13.628.500 Sumber : Akuntan GO Sumber Plastik
Sehingga  dalam  hal  ini,  GO  Sumber Plastik memiliki kendala pada penentuan rute teroptimal  karena  saat  ini  masih  belum memiliki perhitungan yang akurat agar biaya distribusi  dapat  diminimasi.  Penentuan  rute dalam pengiriman barang dari satu titik tujuan ke  beberapa  titik  tujuan  lainnya  merupakan salah  satu  hal  yang  menjadi  keputusan terpenting karena sangat berpengaruh terhadap biaya transportasi yang dikeluarkan sehingga  perlu  untuk  menentukan  rute teroptimal  agar  biaya  transportasi  yang dikeluarkan tidak besar (Siraj, 2020).
Terdapat berbagai macam metode yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  rute
teroptimal. Traveling  Salesman  Problem (TSP)  merupakan  metode  yang  dapat digunakan untuk menentukan titik perjalanan terefisien  dengan  perjalanan  ke  titik  lokasi tujuan  hanya  satu  kali  setiap  titik.  Dalam pelaksanaanya,  Metode Traveling  Salesman Problem (TSP) dapat menyelesaikan permasalahan pendistribusian dengan penemuan penghematan jarak, waktu tempuh, maupun  biaya  distribusi  (D.  B.  Paillin  and Sosebeko, 2017).
Dalam  menyelesaikan  permasalahan metode  TSP  terdapat  berbagai  macam algoritma  yang  dapat  digunakan  diantaranya adalah Branch  and  Bound , Simulated Annealing , Genetic  Algorithm , Ant  Colony Optimization , Simple Hill Climbing , dan lain- lain.  algoritma Branch  and  Bound adalah metode  yang  tepat  untuk  menyelesaikan permasalahan  tersebut  karena  hasil  yang diperoleh  dalam  penyelesaian  optimal  lebih teliti  dan  lebih  baik  dari  metode  lain  sebab hasil optimum yang diperoleh biasanya lebih dari satu, sehingga penulis dapat menentukan hasil yang paling optimal dari hasil-hasil yang telah diperoleh (Mursy et al., 2019).
Untuk  mendukung  hasil  penelitian, maka  peneliti  melakukan  wawancara  dan observasi  berkaitan  dengan  kondisi  di lapangan  ketika  pendistribusian  sedang berjalan. Hal tersebut dilakukan agar
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  dapat dirumuskan  permasalahan  yaitu  “Bagaimana perencanaan  rute  distribusi  teroptimal  yang dapat  dilalui  UD  Global  Indonesia  dengan menggunakan  metode Traveling  Salesman Problem (TSP)  untuk  meminimasi  biaya distribusi  ?”  dan  “Apa  saja  yang  menjadi faktor-faktor distribusi di GO Sumber Plastik yang  dapat  mempengaruhi  hasil  dari  metode traveling salesman problem (TSP) ?” 2. KAJIAN PUSTAKA DAN

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Manajemen Distribusi Proses  pemindahan  suatu  produk  atau jasa harus dikembangkan dan dikelola sesuai dengan  visi  dan  misi  perusahaan  dalam memenuhi kebutuhan dan kenginginan konsumen untuk menghadapi kondisi lingkungan tertentu yang bisa juga dinamakan manajemen  distribusi  (Suryanto  2016). Sehingga,  Manajemen  Distribusi  dapat didefinisikan  sebagai  suatu  strategi  dalam mengembangkan  saluran  distribusi  dengan
melakukan planning atau  perencanaan, organization atau pengorganisasian, operation atau mengoperasikan, dan controling atau  pengawasan  untuk  mencapai tujuan perusahaan. Dengan adanya manajemen, saluran distribusi yang direncanakan diharapkan dapat menyesuaikan dengan  kondisi  lingkungan  perusahaan  dan memberikan  penyesuaian  untuk  mencapai tujuan  yang  diinginkan  perusahaan.  Tujuan perusahaan  tak  lepas  dari  kebutuhan  dan keinginan  konsumen  agar  kepuasan  dapat terjaga atau bahkan meningkat karena dalam distribusi ada 2 peran yang saling mempengaruhi  yaitu  produsen  sebagai  sisi prinsipal yang memiliki peran untuk memastikan  bahwa  produk  bisa  tersebar secara  merata  dan  konsumen  yang  memiliki peran  sebagai  bagaimana  konsumen  dapat menerima  produk  atau  jasa  dengan  mudah (Suryanto 2016).
Terdapat 2 sistem manajemen distribusi  yang  beredar  menurut  Suryanto (2016), yakni :
1. Paradigma  lama  ( old  paradigm ),  yang berarti  penentuan  target  penjualan  untuk setiap  jalur  distribusi  lebih  berorientasi pada produsen sehingga produsen memiliki kuasa dalam menentukan permintaan  dari  mitra  dan  timnya  dalam pendistribusian. Kunci keberhasilan distribusi  ini  adalah  SCP  ( spreading , coverage , dan penetration ) 2. Paradigma  Baru  ( new  paradigm ),  yang dimana permintaan penjualan produk atau jasa  berdasarkan  kebutuhan  pelanggan sehingga  produsen  hanya  sebagai  sarana untuk pemenuhan permintaan dari sejumlah produk atau jasa yang dibutuhkan pelanggan. Sehingga produsen harus  mengatur  logistiknya  sedemikian rupa  agar  hal  tersebut  bisa  dilaksanakan. Keberhasilan  logistik  tersebut  adalah Ditotef ( delivery in full on time error free ). Distribusi
Menurut Effendi et al. (2016),
Distribusi  merupakan  salah  satu  faktor penting  bagi  suatu  perusahaan  dalam melakukan  pengiriman  produk  atau  jasa secara tepat kepada pelanggan. Dalam hal ini, ketepatan  tersebut  berkaitan  dengan  dasar penjadwalan  dan  pemilihan  rute  teroptimal hingga  sampai  ke  tangan  pelanggan  sesuai dengan batas waktu dan permintaan
pelanggan.  Menurut  Auliasari  et  al.  (2018), Distribusi  sendiri  merupakan  kegiatan  yang berhubungan dengan perencanaan dan penyediaan  informasi  terkait  dengan  proses penyimpanan hingga pengiriman suatu barang.  Dalam  prosesnya  terdapat  jenjang yaitu  mulai  dari  lokasi  penyimpanan  pusat produksi, pusat distributor, tempat grosir, dan eceran. Untuk memiliki manajemen distribusi yang  baik  diperlukan  perencanaan,  yang membutuhkan  data  permintaan  tiap  titik lokasi  konsumen  yang  didukung  data  –  data lainnya  seperti  jarak,  waktu  tempuh,  biaya distribusi, dan lain sebagainya. Adapun tujuan dari  distribusi  adalah  untuk  menyalurkan produk  –  produk  yang  dihasilkan  oleh perusahaan ke berbagai daerah yang berbeda –  beda  sehingga  sampai  ke  sasaran  segmen perusahaan  tersebut  (Fitri,  Huda,  and  Tasri 2016).
Adapun Beberapa fungsi dasar distribusi  yang  dapat  disimpulkan  dari  buku
Supply Chain manajemen I Nyoman Pujawan & Er (2017), yakni :
1. Pemilihan moda transportasi Dalam  membuat  keputusan  pemilihan jenis  transportasi  yang  akan  digunakan untuk  mendistribusikan  produknya,  perlu memperhatikan  kelayakan,  keunggulan,
dan  kekurangan  setiap  jenis  transportasi. Terdapat berbagai macam jenis
transportasi yang dapat digunakan perusahaan untuk menjalankan
pendistribusiannya.  Pada  tabel  2.1  dapat diketahui  beberapa  hal  yang  menjadi pertimbangan  tiap  perusahaan  dalam memilih  moda  transportasinya.  Selain  itu masih terdapat alternatif transportasi yang bisa dipergunakan oleh perusahaan seperti sepeda  motor,  sepeda  pancal,  dan  masih banyak lagi.
2. Melakukan  segmentasi  dan  menentukan target service level
Perusahaan  perlu  memahami  perbedaan karakteristik dan kontribusi setiap pelanggan  dengan  melihat  area  distribusi agar  pengalokasian  persediaan  maupun kecepatan  pelayanan  dapat  dioptimalkan. Beragamnya  pendistribusian  yang  harus dijalankan
disebabkan banyaknya
pelanggan mengharuskan perusahaan untuk  menentukan service  level seperti service level kelas 1 yang di memberikan revenue  lebih  tinggi  dibanding service
level kelas  2  atau  seterusnya  sehingga perusahaan dapat menggolongkan karakteristik  dan  kontribusi  pelanggan sehingga revenue yang didapat perusahaan lebih  maksimal  namun  juga  pelayanan yang diberikan lebih optimal
3. Melaksanakan  konsolidasi  informasi  dan pengiriman Mengumpulkan informasi terkait permintaan berbagai lokasi pendistribusian  merupakan  tugas  yang dimaksud agar pengiriman dapat dijalankan secara efisien dengan mempertimbangkan kuantitas muat barang kendaraan dan lokasi yang dapat dikunjungi dalam satu waktu yang sama.
4. Merencanakan penjadwalan dan penentuan rute pengiriman Tugas pendistribusian adalah menentukan waktu pelaksanaan pengiriman dan menentukan  rute  yang  akan  dilalui  untuk memenuhi  permintaan  dari  sejumlah pelanggan.
5. Memberikan pelayanan nilai tambah
6. Menangani pengembalian ( return )
7. Jaringan distribusi Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh
Sukma  (2019)  terdapat  beberapa  faktor  – faktor yang mempengaruhi Distribusi, yaitu :
1) Jumlah produk
Kuantitas  produk  yang  dihasilkan  akan berpengaruh  pada  proses  pendistribusian. Semakin  banyak  produknya  maka  akan semakin  lama  waktu  yang  diperlukan untuk mendistribusikan. Begitupula sebaliknya.
2) Sifat produk Dalam produk ada sifat produk yang tahan lama  dan  cepat  rusak.  Produk  yang  cepat rusak  seperti  hasil  pertanian  maka memerlukan waktu penyaluran yang cepat.
3) Sarana prasarana dan komunikasi Ketersediaan  sarana  prasarana  khususnya transportasi yang baik akan meningkatkan aktivitas  pendistribusian.  Termasuk  juga bila ada komunikasi
yang berkesinambungan.
4) Luas daerah Persebaran target konsumen menyebabkan proses  pendistribusian  yang  panjang. Sebaliknya,  apabila  konsumen  berada  di lokasi  yang  berdekatan  maka  waktu transfer akan relatif singkat
5) Faktor biaya
Distribusi  merupakan  aktivitas  yang memerlukan  biaya  besar.  Biaya  tersebut meliputi sarana angkutan, biaya perjalanan dan pajak angkutan. Apabila tersedia biaya yang  mencukupi  maka  proses  akan semakin berjalan lancar.
6) Faktor pasar Apabila  pasar  menunjukkan  trend  positif terhadap  produk  maka  meningkatkan aktivitas pendistribusian.
7) Pola pembelian Laporan  pembelian  dan feedback dari distributor  akan  menjadi  pertimbangan keberlanjutan proses pendistribusian. 8) Faktor produsen atau perusahaan
Produsen harus memperhatikan permintaan konsumen akan suatu produk.
Sehingga,  mengetahui  benar  sifat  dari produk tersebut.
Adapun  faktor-faktor  menurut  Alfiani (2015) adalah sebagai berikut : 1. Keterlambatan Armada
Keterlambatan  ini  disebabkan  karena faktor  kendaraan  atau  armada  yang digunakan  pasti  memiliki  daya  kecepatan yang terbatas. Sehingga, pemilihan kendaraan  atau  armada  yang  tepat  dalam suatu  pendistribusian  perlu  diperhatikan agar  pengiriman  dapat  berjalan  dengan lancar
2. Kemacetan Kemacetan merupakan faktor umum yang terjadi pada setiap pengiriman, terlebih di daerah  yang  padat  penduduk  dan  waktu aktivitas.
3. Kecelakaan Terjadi kecelakaan menyebabkan pengiriman  menjadi  tertunda.  Baik  itu ketika  barang  yang  aman  maupun  rusak karena  kecelakaan,  namun hal  ini menjadikan keterlambatan akan memakan waktu lebih lama
4. Cuaca Cuaca  atau gejala alam merupakan faktor yang  tidak  bisa  diprediksi  oleh  manusia sehingga  terjadinya  keterlambatan  ini sewaktu – waktu bisa saja terjadi. Seperti ketika  terjadi  kebakaran  hutan  yang membuat  lingkungan  menjadi  kabut karena tebalnya asap menyebabkan terganggunya  pengiriman  melalui  udara dan  melambatnya  kecepatan  kendaraan atau  armada  darat  karena  terganggunya pandangan di jalan raya. Selain itu, hujan
deras yang berakibat banjir menyebabkan keterlambatan pengiriman bisa terjadi. 5. Keterlambatan karena permasalahan darat lainnya Faktor – faktor permasalahan darat seperti infrastruktur jalan raya membuat perjalanan  pengiriman  tidak  berjalan normal. Adapun kondisi geografi seperti di area  perbukitan  dan  pegunungan  dapat menggangu pendistribusian.
6. Budaya Faktor  budaya  ini  dapat  berupa  hari  raya keagamaan, hari libur panjang, serta tradisi disuatu  daerah  dapat  menjadi  salah  satu penyebab terjadinya keterlambatan. Tingginya  permintaan  pada  hari  –  hari tertentu  menyebabkan  jadwal  pengiriman menjadi lebih padat dikarenakan over load muatan dalam artian muatan di hold pada pengiriman berikutnya.

## Traveling Salesman Problem (TSP)
Traveling  Salesman  Problem (TSP) merupakan  metode  yang  digunakan  untuk menentukan titik perjalanan terefisien dengan perjalanan  ke  titik  lokasi  tujuan  hanya  satu kali  setiap  titik  (D.  B.  Paillin  and  Sosebeko 2017). Traveling  Salesman  Problem dikenal sebagai  suatu  permasalahan  optimasi  yang bersifat  klasik  dan Non  Deterministic Polynimial-time  Complete (NPC),  dimana tidak  ada  penyelesaian  yang  paling  optimal selain mencoba seluruh kemungkinan penyelesain  yang  ada.  Penyelesaian  tersebut melibatkan  seorang traveling  salesman sebagai  pihak  yang  menjalankan  distribusi dari  titik  awal  keberangkatan  menuju  setiap titik  tujuan  hingga  sampai  titik  awal  sebagai akhir  dari  sempurnanya  perjalanan  tersebut (Al Akbar and Sumiati 2013). Secara umum, tujuan  metode Traveling  Salesman  Problem digunakan  untuk  menperoleh  jarak  tur perjalanan  terpendek  atau  terdekat  sehingga dapat  memberikan impact bagi  biaya distribusi  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan. Metode Traveling  Salesman  Problem (TSP) dapat menyelesaikan permasalahan pendistribusian dengan penemuan
penghematan  jarak,  waktu  tempuh,  &  total waktu tempuh..
Adapun  macam  –  macam  algoritma yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan metode tersebut adalah sebagai berikut :
1. Branch and Bound
2. Nearest Neighbour
3. Simulated Annealing
4. Algoritma Heuristic
Penerapan metode Traveling
Salesman  Problem yaitu  Setiap  lokasi  yang dikunjungi  dan  lokasi  awal  (berangkat  dan finish)  dilambangkan  menjadi  sebuah node ( V ) dalam sebuah graph . Dari kumpulan atau himpunan node tersebut,  akan  ditarik  garis lurus  yang  menghubungkan  setiap nodes tersebut  yang  bisa  dilambangkan edge (E) dalam graph . Sehingga dapat diformulasikan sebagai  berikut  :  Jarak  perjalanan  dari  titik  i menuju  titik  j  disebut C ij lalu  variabel keputusan X ij yang  merepresentasikan  ada tidaknya  rute  perjalanan  dari  titik  i  menuju titik j (D. B. Paillin and Sosebeko 2017).
X ij =
{ 1 apabila terdapat perjalanan dari i ke j 0 apabila tidak ada perjalanan dari i ke j
Apabila  Z  merupakan  fungsi  dari tujuan Traveling  Salesman  Problem, fungsi tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut :
Z = C ij X ij Dengan  formulasi  batasan  kendala sebagai berikut :
X ij = 1 ( i = 1,2,3,.. .. N ) X ij = 0 ( i = 1,2,3,.. .. N ) X ij = 0 atau 1
Dari  batasan  –  batasan  diatas  baik pertama  maupun  kedua  untuk  memastikan rute pejalanan yang dipilih untuk mendatangi setiap titik yang akan dikunjungi hanya 1 kali dan meninggalkan titik tersebut juga hanya 1 kali (Daniel B Paillin and Tupan 2018). Algoritma Branch and Bound Algoritma Branch and Bound merupakan  metode  yang  digunakan  untuk menentukan  penyelesaian  optimasi  agar mendapatkan  hasil  teroptimal.  Algoritma Branch and Bound memiliki kelebihan dapat memberikan  hasil  solusi  yang  optimal dibandingkan  dengan  algoritma  lain  dan memiliki  tingkat  kesalahan  yang  sedikit, namun branch  and  bound juga  memiliki kekurangan  yaitu,  dalam  pengerjaannya membutuhkan  waktu  yang  tergolong  lama, tingkat  kesulitan  dalam  pengerjaannya  yang tinggi  dan  memiliki  kompleksitas  algoritma (n-1)! Yang dimana n adalah jumlah kota atau konsumen atau lokasi tujuan (,).
Algoritma ini terdapat 2 langkah yang menjadi  alat  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan Traveling  salesman  problem yakni Branching dan Bounding . Branching
merupakan  proses  untuk  memperkirakan semua  kemungkinan  yang  mungkin  menuju hasil  solusi  dengan  membuat  perkiraan tersebut menjadi cabang atau sub  – sub tree . Untuk Bounding merupakan pembatas ketika sedang  melakukan Branching dengan  cara menentukan nilai batas atas dan batas bawah (Paillin  &  Tupan,  2018).  Metode  ini menggunakan pohon pencarian ( search tree ), setiap simpul di pohon merupakan representasi dari adanya kemungkinan solusi. Algoritma  ini  dilakukan  dimulai  dengan pengisian  sebuah  nilai  ke  akar  dari  pohon pencarian  tersebut  yang  kemudian  dilakukan pencabangan  dengan  memasang  sebuah pending node ke  pending node lainnya  yang levelnya  lebih  rendah.  Apabila  terdapat simpul  yang  tidak  mungkin  bagi  persoalan yang  sedang  dihadapi  maka  simpul  tersebut memiliki nilai tak terbatas ( infinity ). Algoritma  berhenti  ketika  sudah  tidak mungkin  lagi  membuat  simpul  lagi  dengan hasil yang lebih rendah dengan kata lain hasil terakhir  tersebut  adalah  simpul  yang  paling rendah.  Sehingga,  algoritma Branch  and Bound telah  menyelesaikan  permasalah Traveling  Salesman  Problem (Al  Akbar  and Sumiati 2013).

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  melaksanakan  penelitian  ini, pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif untuk menjawab rumusan masalah pertama  dan  kualitatif  untuk  menjawab rumusan  permasalahan  kedua.  Data  akan dikumpulkan  secara  deskriptif  kuantitatif yang  akan  digunakan  sebagai  gambaran dengan  keadaan  yang  sebenarnya  sekaligus untuk  mengetahui  hasil  dari  metode  yang digunakan.  Sedangkan  data  kualitatif  akan digunakan untuk memperkuat dan melengkapi dari data deskriptif kuantitatif.
Jenis  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  data sekunder . Data  Primer  diperoleh  secara langsung dari obyek penelitian melalui proses pengamatan  dilapangan,  hasil  pengukuran, dan  wawancara  terhadap  pihak-pihak  yang terkait  dengan  permasalahan  yang  akan diselesaikan.  Dalam  hal  ini,  data  yang dibutuhkan  adalah  pemilihan  rute  distribusi UD  Global  Indonesia  dan  Informasi  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  distribusi.  Data sekunder  merupakan  sumber  data  penelitian
yang diperoleh dengan melakukan pengumpulan  data  yang  ada  di  perusahaan (Dokumen perusahaan). Adapun data yang di peroleh  dari  perusahaan  adalah  berupa  data profil  perusahaan,  data  armada  atau  moda transportasi  yang  digunakan,  data  lokasi retail, data waktu operasi pendistribusian, dan data biaya bahan bakar.
Pada  penelitian  ini,  terdapat  informan yang  akan  memberikan  informasi  tambahan dari  pihak  eksternal  perusahaan  untuk memberikan  sudut  pandang  yang  bertindak sebagai  ahli  pakar  pendistribusian  yang disebut informan tambahan. Berikut informan dalam penelitian ini :
1. Informan Kunci Pihak yang akan menjadi informan kunci adalah  yang  mengetahui  dan  memiliki berbagai informasi pokok
yang diperlukan  dalam  penelitian  ini.  Dalam hal  ini  yang  menjadi  informan  kunci adalah Kepala Cabang Usman Sadar yang dimana  beliau  sekaligus  menjadi  Kepala Gudang pada UD Global Indonesia.
2. Informan Utama Informan  utama  merupakan  pihak  yang terlibat  secara  langsung  dengan  apapun yang  berkaitan  dengan  penilitian  ini. Dalam hal ini, berkaitan langsung dengan proses  distribusi  pada  UD  Global
Indonesia. Pihak yang dijadikan Informan utama pada penilitian ini adalah
Pengirim atau kurir GO Sumber Plastik.
3. Informan Tambahan Pihak  yang  dapat  memberikan  informasi meskipun  tidak  berkecimpung  secara langsung  pada  proses  yang  berkaitan dengan  pendistribusian  akan  menjadi informan  tambahan  pada  penelitian  ini.
Dalam  hal  ini,  Kepala  Cabang  Surabaya PT Pan-Indo Superintendence yang akan menjadi Informan tambahan untuk memberikan informasi dari sudut pandang dari ahli dibidang pendistribusian. Metode yang digunakan untuk mengumpulkan  data  didalam  penelitian  ini yakni  dengan  penelitian  lapangan  ( field research )  dan  studi  kepustakaan  ( library research ).  Penelitian  lapangan  dilakukan dengan  cara  pengamatan  langsung  terkait permasalahan  didalam  penelitian  seperti observasi,  wawancara  dengan  para  informan dan dokumentasi. Adapun data yang
diperlukan  yaitu  data  pemilihan  rute  reguler atau awal perusahaan, data transportasi yang digunakan, data lokasi retail, data jadwal atau waktu operasional pendistribusian, data biaya bahan bakar perusahaan, dan faktor distribusi perusahaan  yang  dapat  mempengaruhi  biaya distribusi. Pada studi kepustakaan, dilakukan dengan  membaca  dan  mempelajari  literatur atau sumber yang berkaitan dengan permasalahan  didalam  penelitian.  Dalam  hal ini  yakni  terkait  metode traveling  salesman problem algoritma branch and bound . Dalam  menyelesaikan  permasalahan menggunakan  metode traveling  salesman problem algoritma branch and bound , Berikut merupakan  langkah  -  langkah  yang  akan dilakukan dalam penelitian ini :

## Gambar 1. Teknik Analisis

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data GO Sumber Plastik
Berikut Tabel 2 merupakan data lokasi retail  –  retail  GO  Sumber  Plastik  yang tersebar di berbagai daerah :
Tabel 2. Data Lokasi Cabang Retail GO Sumber Plastik Kode Cabang Retail Alamat A Usman Sadar (Gudang) Jl. Usman Sadar no. 36, Kec. Gresik B GKB Jl. Kalimantan GKB no. 186, Kec. Manyar C Jaksa Jl. Jaksa Agung Suprapto no. 8, Kec. Gresik D Peganden Jl. Raya Peganden, Kec. Manyar E Bungah Jl. Raya Bungah no. 26 A, Kec. Bungah F Dukun Sembung Jl. Raya Dukun, Kec. Dukun G Sekapuk Jl. Letjen Suprapto no. 1 Kec. Ujungpangkah H Dukun Sawo Jl. Raya Petiyin, RT.06/RW.02, Kec Dukun I Serembi Jl. Ruko Kembangan Square no. 1, Kec. Kebomas J Domas Jl. Raya Domas no. 38, Kec. Menganti K Cerme Jl. Pasar Cerme Lor no. 81 L Duduk Sampeyan
Jl. Pasar Raya Duduksampeyan no.
81, Kec. Duduk Sampeyan M Lamongan Jl. Basuki Rahmat no. 2, Kec. Lamongan, Kab. Lamongan
Sumber : GO Sumber Plastik Jadwal  pengiriman  atau  pendistribusi dapat  dilihat  pada  tabel  3  dan  4.  Didalam jadwal tersebut terdapat keterangan berwarna merah  dan  hijau  sebagai  tanda  pengirim beserta  armadanya.  Adapun  warna  merah merupakan  pengirim  1  yang  menggunakan armada Tata Xenon berbahan bakar bio solar dengan  konsumsi  bahan  bakar  sebesar  10 km/liter dan warna hijau merupakan pengirim 2  yang  menggunakan  armada  Daihatsu
Granmax  berbahan  bakar  pertalite  dengan konsumsi bahan bakar sebesar 13 km/liter.
Penyelesaian Distribusi Reguler Perusahaan Dalam  penyelesaian  distribusi  reguler perusahaan  pada  hari  senin  trip  1  dapat diketahui matriks tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. Matriks Data Jarak Tempuh Hari
Senin Trip 1 (km) Dari Ke A B C D A 0 5,6 8,6 1,4 B 5,6 0 3,8 5,8 C 8,6 3,4 0 8,5 D 1,4 5,2 8,5 0
Berdasarkan  data  yang  diperoleh, maka  total  jarak  yang  diperoleh  selama  1 minggu adalah sebagai berikut :  Rute hari senin trip 1
A – B – C – D – A = 5,6 + 3,4 + 8,5 + 1,4
= 18,9 km
 Rute hari senin trip 2 A – E – F – G – H – A = 17,2 + 11,3 + 7,9 + 15,8 + 44
= 96,2 km
 Rute hari selasa trip 1 A – B – D – A
= (5,6 + 5,2 + 1,4) x 2
= 12,2 km
 Rute hari selasa trip 2 A – I – J – K – L – M – A
= 6,5 + 18 + 7,2 + 14,4 + 14,8 + 30,1
= 91  km
 Rute hari rabu trip 1 A – B – C – D – A = 5,6 + 3,4 + 8,5 + 1,4
= 18,9 km
 Rute hari rabu trip 2 A – E – F – G – H – A = 17,2 + 11,3 + 7,9 + 15,8 + 44
= 96,2 km
 Rute hari kamis trip 1
A – B – D – A
= (5,6 + 5,2 + 1,4) x 2
= 12,2 km
 Rute hari kamis trip 2 A – I – J – K – L – M – A = 6,5 + 18 + 7,2 + 14,4 + 14,8 + 30,1 = 91  km
 Rute hari jumat trip 1
A – D – A
= 1,4 + 1,4
= 2,8 km
 Rute hari jumat trip 2 A – B – C – A
= 5,6 + 3,8 + 8,6
= 18 km
 Rute hari sabtu trip 1 A – B – I – J – K – D – A = 5,6 + 4 + 18,4 + 7,2 + 16,1 + 1,4 = 52,7 km
 Rute hari sabtu trip 2 A – E – F – G – H – A
= 17,2 + 11,3 + 7,9 + 15,8 + 44
= 96,2 km
 Rute hari minggu A – B – L – M – D – A
= 5,6 + 14,3 + 14,8 + 29,8 + 1,4
= 65,9 km
Total jarak tempuh rute reguler perusahaan : = (18,9 x 2) + (96,2 x 3) + (12,2 x 2) + (91 x
2) + 2,8 + 18 + 52,7 + 65,9
= 37,8 + 288,6 + 24,4 + 182 + 2,8 + 18 + 52,7 + 65,9
= 672,2 km Perusahaan memiliki 2 jenis kendaraan dengan konsumsi dan jenis bahan bakar yang berbeda.  Dalam  pelaksanaan  dilapangan, setiap  minggu  pengirim  1  dan  2  dengan armadanya  masing-masing  akan  di- rolling antara trip dekat (trip 1) dengan trip jauh (trip 2)  dan  pada  hari  minggu  yang  akan melaksanakan kegiatan tersebut.
Biaya bahan bakar perbulan :
- Trip 1 dan hari minggu
Tata Xenon = 201,6 km x 1/10 km/l x Rp 5.150/l x 2 minggu
= Rp 207.648,-
Daihatsu Gran Max
= 201,6 km x 1/13 km/l x Rp 7.650/l x 2 minggu = Rp 237.272,4 - Trip 2 Tata Xenon =  488,6  km  x  1/10  km/l  x  Rp  5150/l  x  2 minggu = Rp 503.258,-
Daihatsu Gran Max =  488,6  km  x  1/13  km/l  x  Rp  7650/l  x  2 minggu =  Rp 575.050,5 Total biaya bahan bakar perbulan : = Rp 207.648 + Rp 237.272,4 + Rp 503.258 + Rp 575.050,5 = Rp 1.523.228,9 Penyelesaian  Distribusi  Metode  Traveling Salesman Problem
Dalam  menentukan  rute  distribusinya, peneliti  menggunakan software WinQSB didapatkan hasil seperti pada hari senin trip 1 dibawah ini.
Gambar 2. Hasil Software Metode Branch and Bound Hari Senin Trip 1 Dapat disimpulkan bahwa rute terefisien  yang  dapat  digunakan  oleh perusahaan  berdasarkan software WinQSB dengan  metode traveling  salesman  problem algoritma branch  and  bound adalah  sebagai berikut :
Rute hari senin dan rabu trip 1 :  A
– B – C – D – A
Rute hari senin, rabu, dan sabtu trip 2 :  A – E – G – H – F – A Rute hari selasa dan kamis trip 1 :  A – B – D – A Rute hari selasa dan kamis trip 2 :  A – I – L – M – K – J – A
Rute hari jumat trip 1 : A – D – A
Rute hari jumat trip 2
: A – C – B Rute hari sabtu trip 1 : A – I – K – J – B – D – A Rute hari minggu : A – L – M – B – D Sehingga,  dapat  diketahui  nilai  jarak dari  metode traveling  saleman  problem
algoritma Branch  and  Bound dalam  satu minggu adalah sebagai berikut :
R1 = Rute hari senin dan rabu trip 1 = (5,6 + 3,4 + 8,5 + 1,4) x 2 = 18,9 km x 2 = 37,8 km R2 = Rute hari senin, rabu, dan sabtu trip 2 = (17,2 + 15 + 15,8 + 15,7 + 27,4) x 3 = 91,1 km x 3
= 273,3 km
R3 = Rute hari selasa dan kamis trip 1 = (5,6 + 5,2 + 1,4) x 2
= 12,2 km x 2
= 24,4 km
R4 = Rute hari selasa dan kamis trip 2
=  (6,5  +  14,1  +  14,8  +  12,5  +  14,8  + 21,8) x 2 = 84,5 km x 2 = 169 km R5 = Rute hari jumat trip 1 = 1,4 + 1,4 = 2,8 km R6 = Rute hari jumat trip 2 = 8,6 + 3,4 + 5,6 = 17,6 km R7 = Rute hari sabtu trip 1 = 6,5 + 12 + 7,2 + 19,8 + 5,2 + 1,4 = 52,2 km R8 = Rute hari minggu
= 16,7 + 14,8 + 26,4 + 5,2 + 1,4
= 64,5 km
Total Jarak Tempuh :
= 37,8 + 273,3 + 24,4 + 169 + 2,8 + 17,6 + 52,2 + 64,5
= 641,6 km
Biaya Bahan Bakar 1 bulan : Alternatif 1 - Trip 1 dan hari minggu T. Xenon
=  (R1  +  R3  +  R5  +  R7  + R8)  km x 1/10 km/liter x Rp 5.150,-/liter x 2 minggu = (37,8 + 24,4 + 2,8 + 52,2 + 64,5) x 1/10 x 5.150 x 2
= 181,7 x 1/10 x 5.150 x 2
= Rp 187.151,- D. Gran Max =  (R1  +  R3  +  R5  +  R7  + R8)  km x 1/13 km/liter x Rp 7.650,-/liter x 2 minggu = 181,7 x 1/13 x 7.650 x 2
= Rp 213.846,9
- Trip 2
T. Xenon
= (R2 + R4 + R6) km x 1/10 km/liter x Rp 5.150,-/liter x 2 minggu
= (273,3+ 169 + 17,6) x 1/10 x 5.150 x 2 = 459,9 x 1/10 x 5150 x 2 = Rp 473.697,- D. Gran Max = (R2 + R4 + R6) km x 1/13 km/liter x Rp
7.650,-/liter x 2 minggu
= 459,9 x 1/13 x 7650 x 2 =  Rp 541.266,9
Total biaya bahan bakar perbulan : = Rp 187.151 + Rp 213.846,9 + Rp 473.697 +
Rp 541.266,9
= Rp 1.415.961,8
Presentase penghematan biaya bahan bakar : = 1.523.228,9 – 1.415.961,8  x 100% 1.523.228,9
= 7% Alternatif 2 - Trip 1
D. Gran Max = (R1 + R3 + R5 + R7) km x 1/13 km/liter x Rp 7.650,-/liter x 4 minggu = (37,8 + 24,4 + 2,8 + 52,2) x 1/13 x 7.650 x 4 = 117,2 x 1/13 x 7.650 x 4 = Rp 275.870,8 - Trip 2 dan hari minggu T. Xenon = (R2 + R4 + R6 + R8) km x 1/10 km/liter
x Rp 5.150,-/liter x 4 minggu
=  (273,3+  169  +  17,6  +  64,5)  x  1/10  x
5.150 x 4
= 524,4 x 1/10 x 5.150 x 4 = Rp 1.080.264,-
Total biaya bahan bakar perbulan :
Rp  275.870,8  +  Rp  1.080.264,-  =  Rp 1.356.134,8
Presentase penghematan biaya bahan bakar = 1.523.228,9 – 1.356.134,8  x  100%
1.523.228,9
= 11%
Faktor – Faktor Distribusi di GO Sumber Plastik    yang  Dapat  Mempengaruhi  Hasil TSP
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan para  informan  terkait  faktor  distribusi  yang mengacu pada teori didalam penelitian Sukma (2019)  dan  Alfiani  (2015)  terdapat  beberapa faktor  distribusi  yang  mempengaruhi  jarak
tempuh  dan  biaya  distribusi  di  GO  Sumber Plastik yaitu 1. Luas Daerah Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan informan  kunci  dan  utama,  perusahaan sedang  mengalami  perkembangan  cukup signifikan  yang  ditandai  dengan  semakin bertambahnya  outlet  –  outlet  di  berbagai daerah.  Terbaru,  terdapat  penambahan outlet  di  Kabupaten  Lamongan  yang menyebabkan  jangkauan  pendistribusian outlet  menjadi  lebih  besar.  Hal  tersebut berdampak pada jarak yang ditempuh dan biaya  distribusi  menjadi  lebih  besar. Informan  Tambahan  menyarankan  dalam penentuan rutenya harus dilakukan secara sistematis  agar  dapat  diperoleh  biaya distribusi yang teroptimal.
2. Sarana Prasarana Internal Informasi  yang  diperoleh  dari  informan kunci  dan  utama  bahwa  terdapat  2  jenis armada  yang  digunakan  untuk  kegiatan pendistribusian.  Armada  tersebut  adalah Tata  Xenon  pick  up  /  non  box  berbahan bakar  bio  solar  dan  Daihatsu  Gran  Max box  berbahan  bakar  pertalite.  Adanya perbedaan jenis bahan bakar menyebabkan biaya  yang  dikeluarkan  untuk  kegiatan distribusi  diantara  keduanya  berbeda. Informan  tambahan  menyarankan  kepada perusahaan  dengan  menggunakan  armada Tata  Xenon  untuk  trip  jauh  dan  Daihatsu Gran  Max  untuk  trip  dekat  dapat mengurangi beban biaya distribusi perusahaan.  Karena  biaya  bahan  bakar Tata Xenon lebih murah.
3. Faktor Cuaca Adanya  perbedaan  pada  fasilitas  yang dimiliki  kedua  armada  perusahaan  yakni Tata Xenon tidak difasilitasi box pada bak nya  dan  Daihatsu  Gran  max  memiliki fasilitas  box  pada  bak  akan  menjadi masalah  bagi  perusahaan  ketika  cuaca hujan  karena  berpotensi  dapat  merusak barang yang akan didistribusikan. Berdasarkan  informasi  dari  informan kunci,  ketika  hujan  perusahaan  akan bergantung  pada  armada  Daihatsu  Gran Max.  Sebelum  itu,  perusahaan  akan menunggu  hujan  selesai  terlebih  dahulu ketika menggunakan armada Tata Xenon. Menurutnya, hal tersebut memakan waktu dan  biaya  distribusi  karena  mengganti armada Tata Xenon dengan Daihatsu Gran
Max.  Terkait  permasalahan  tersebut, informan  tambahan  menyarankan  segera memfasilitasi armada Tata Xenon dengan Box.  Menurutnya,  penambahan  fasilitas tersebut  harus  menjadi  prioritas  utama perusahaan agar tidak menjadi kendala. 4. Faktor Kemacetan Umum Informan kunci dan utama yang sekaligus bertindak  sebagai  pengirim  mengatakan untuk  saat  kemacetan  kecil  tidak  akan mempengaruhinya  dalam  menentukan rute.  Namun  apabila  terjadi  kemacetan panjang  yang  diakibatkan  pembangunan jalan,  maka  informan  kunci  dan  utama akan  mencari  rute  alternatif  agar  kualitas pendistribusian  dapat  terjaga.  Dengan mengganti  rute  alternatif,  maka  jarak tempuh  dan  biaya  distribusi  perusahaan akan  mengalami  kenaikan.  Kualitas  yang dimaksud adalah ketepatan waktu. Pendapat  tersebut  juga  didukung  oleh informan tambahan.
5. Faktor Budaya
Menurut informan kunci dan tambahan, di Gresik maupun Lamongan terdapat beberapa budaya tahunan yang menyebabkan pentutupan jalan di beberapa  titik.  Dengan  begitu,  informan kunci  akan  mencari  alternatif  lain  agar pengiriman  dapat  tetap  berjalan.  Namun, jarak  tempuh  dan  biaya  distribusi  akan mengalami  kenaikan.  Jauh  sebelumnya informan  kunci  telah  merencanakan  rute alternatif  karena  budaya  tahunan  tersebut lebih  mudah  diprediksi  titik  lokasi  dan waktu  kejadiannya.  Menurut  informan tambahan,  hal  tersebut  sudah  tepat dilakukan oleh perusahaan

## Pembahasan
Dari  pengelolahan  data  diatas  dapat diketahui  bahwa  perencanaan  rute  dengan metode traveling  salesman  problem didalam penelitian  ini  menghasilkan  pengefisiensian biaya  distribusi  sebesar  7%  hingga  11%. Sehingga,  metode  TSP  dapat  memberikan hasil yang lebih efisien dari pada hasil reguler perusahaan..  Hal  ini  sesuai  dengan  teori traveling  salesman  problem menurut  D.  B. Paillin & Soebeko (2017) bahwa penyelesaian permasalahan distribusi menggunakan metode  TSP  tidak  hanya  dapat  memberikan hasil  jarak  tempuh  teroptimal,  tetapi  juga dapat  mengefisiensikan  biaya  distribusi. Adapun  algoritma  yang  digunakan  adalah
branch  and  bound .  Menurut  Al  Akbar  & Sumiati  (2013),  Metode  tersebut  dapat memberikan  hasil  penghematan  yang  lebih besar  dibandingkan  dengan  metode  lainnya. Pada  hasil  metode  TSP  dalam  penelitian  ini, terdapat  pengefisiensian  jarak  antara  jarak reguler  sebesar  672,2  km  selama  seminggu atau 2688,8 km selama sebulan dengan jarak menggunakan metode TSP sebesar 641,6 km selama  seminggu  atau  2566,4  km  selama sebulan.
Dalam wawancara yang telah dilakukan,  terdapat  beberapa  faktor  –  faktor distribusi yang mempengaruhi pengefisiensian  biaya  distribusi  di  GO Sumber  Plastik  berdasarkan  faktor  menurut Alfiani  (2015)  dan  Sukma  (2019).  Adapun faktor-faktor tersebut yaitu :
1. Luas daerah
Semakin  luas  sebaran  daerah  distribusi akan  mengakibatkan  pendistribusian  di GO  Sumber  Plastik  menjadi  semakin beragam  titik  tujuan.  Pada  kasus  ini, terdapat  penambahan  outlet  di  kota Lamongan  yang  letaknya  diluar  dari wilayah  Gresik  menyebabkan  jarak  yang dilalui  pada  trip  2  hari  selasa,  kamis  dan trip  hari  minggu  terdapat  biaya  distribusi yang  besar  karena  terjadi  pengiriman  ke outlet  Lamongan.  Hal  ini  sejalan  dengan teori  menurut  Maharani  et  al.,  (2014) semakin  luasnya  sebaran  distribusi  dapat mempengaruhi  jarak  dan  waktu  tempuh karena dalam pengoperasiannya melibatkan jumlah armada yang dibutuhkan,  biaya  bahan  bakar,  dan  rute pengiriman. Pemilihan rute perlu diperhitungkan  secara  sistematis  agar pendistribusian yang dijalankan
perusahaan  lebih  optimal,  baik  dari  segi jalur  yang  dilalui  maupun  biaya  yang dikenakan.
Sehingga, perusahaan diharapkan  menggunakan  rute  usulan dengan  metode  TSP  agar  biaya  distribusi perusahaan dapat diminimasi.
2. Sarana prasarana internal Pada  faktor  sarana-prasarana  internal, perusahaan memiliki 2 jenis armada yang berbeda  yakni  Daihatsu  Gran  Max  box berbahan  bakar  pertalite  dan  Tata  Xenon pick up berbahan bakar bio solar. Dengan begitu, terdapat perbedaan biaya distribusi yang  dikeluarkan  perusahaan  diantara  2 armada tersebut. Adapun perbedaan biaya
yang  dikeluarkan  adalah  untuk  Daihatsu Gran  Max  menggunakan  bahan  bakar pertalite  dengan  harga  Rp  7.650/liter  dan Tata Xenon menggunakan bahan bakar bio solar  dengan  harga  Rp  5.150/liter.  Dapat diketahui  bahwa  biaya  yang  dikeluarkan armada  Tata  Xenon  lebih  kecil  daripada armada  Daihatsu  Gran  Max.  Dalam  hasil dengan menggunakan metode TSP terdapat  penghematan  lebih  besar  pada alternatif  2  yaitu  dengan  mengganti penggunaan  armada  menjadi  Daihatsu
Gran  Max  dipergunakan  untuk  trip  dekat dan  Tata  Xenon  dipergunakan  untuk  trip jauh dan hari minggu. Apabila penggunaan  armada  dilakukan  sesuai dengan  jadwal  reguler  perusahaan  maka penghematan  menggunakan  metode  TSP sebesar  7%.  Dalam  hal  ini,  agar  hasil metode TSP dapat memperoleh hasil yang lebih optimal, perusahaan dapat menggunakan alternatif 2 dengan penghematan  menjadi  sebesar  11%.  Pada alternatif  kedua,  menjadikan  pemilihan armada  sebagai  pertimbangan  dalam menentukan  trip  jauh  dengan  dekat. Dengan menggunakan kendaraan
berbahan  bakar  bio  solar  untuk  trip  jauh dan  kendaraan  berbahan  bakar  pertalite dipergunakan  untuk  trip  dekat  dapat menghasilkan pengefisiensian biaya distribusi yang lebih besar. Hal ini  sesuai dengan  teori  Pujawan  and  Er  (2017) bahwa  menentukan  mode  transportasi untuk kegiatan pendistribusian merupakan salah  satu  fungsi  dasar  manajemen  yang harus dilakukan dengan tepat karena setiap jenis  armada  memiliki  keunggulan  dan kekurangannya  masing  –  masing  yang berpengaruh  secara  langsung  terhadap waktu dan pembiayaannya.
Selain itu, terdapat hal lain didalam faktor sarana  prasarana  internal  yang  dapat mempengaruhi  biaya  distribusi  perusahan yang berkaitan dengan faktor cuaca.
3. Faktor cuaca Ketika  hujan,  perusahaan  mengalami kendala  dalam  pengiriman.  Hal  tersebut terjadi  karena  salah  satu  armada  yakni Tata  Xenon  yang  tidak  memiliki  box sehingga tidak dapat melakukan
pengiriman. Perusahaan tidak ingin
mengambil  resiko  atas  kerusakan  barang yang akan didistribusikan. Dengan begitu,
pengiriman  akan  ditunda  hingga  hujan reda atau armada Daihatsu Gran Max yang memiliki  box  digunakan  2  kali  ketika terdapat  pengiriman  yang  dilaksanakan  2 trip  yang  berbeda  dihari  yang  sama. Sedangkan  biaya  bahan  bakar  Daihatsu Gran  Max  lebih  mahal  daripada  bahan bakar bio solar. Dengan adanya permasalahan  tersebut,  hasil  metode  TSP tidak  akan  bisa  berjalan  secara  optimal. Sedangkan faktor cuaca merupakan faktor mutlak  dan  tidak  dapat  diprediksi  secara tepat. Didalam teori Alfiani (2015), bahwa faktor  cuaca  merupakan  faktor  alam  dan tidak  dapat  dicegah.  Sehingga,  informan tambahan  menyarankan  untuk  segera menambah fasilitas box pada armada Tata Xenon  agar  aktivitas  distribusi  tidak terganggu.  Teori  dari  Sukma  (2019) menyatakan  bahwa  ketersediaan  sarana prasarana  khususnya  pada  armada  yang baik dapat meningkatkan aktivitas pendistribusian.
4. Faktor kemacetan umum Berdasarkan  informasi  yang  diperoleh, faktor  kemacetan  dapat  mempengaruhi pengirim  menentukan  rutenya  apabila terjadi kemacetan panjang. Dengan mengubah  rutenya  maka  jarak  yang  akan dilalui  menjadi  lebih  panjang  dan  biaya distribusi akan mengalami kenaikan. Teori dari  Ratnasari  et  al.  (2013)  juga menyampaikan  demikian  bahwa  terdapat jalur alternatif dengan jarak lebih panjang yang dapat digunakan apabila jalur utama terjadi hambatan (pemblokiran jalan). Hal tersebut dilakukan untuk menjaga kualitas distribusi  perusahaan.  Kualitas  yang dimaksud  adalah  waktu  pengiriman. Namun  apabila  pengirim  tidak  merubah rutenya memungkinkan terjadinya kerugian pada waktu dan terjadi kenaikan pada  penggunaan  BBM.  Didalam  teori oleh  Asset  &  Sugiyanto  (2021),  terdapat biaya  kerugian  akibat  kemacetan  ditinjau dari  waktu  tundaan  yang  dialami  oleh pengguna kendaraan berat maupun ringan. Dengan  begitu,  hasil  metode  TSP  tidak dapat berjalan secara optimal.
5. Faktor budaya yang menyebabkan kemacetan atau penutupan jalan Kabupaten Gresik memiliki budaya tahun yang  biasa  nya  akan  dilaksanakan  ketika menjelang  idul  fitri.  Kegiatan  tersebut
sangat  beragam  di  berbagai  daerah  di Gresik.  Dilansir  dalam  kompasiana.com beberapa  tradisi  unik  yang  biasa  ditemui saat ramadhan di kota gresik yakni malam selawe dan festival pasar bandeng. Malam selawe  terjadi  pada  hari  ke-25  bulan ramadhan  yang  menyebabkan  penutupan jalan  disepanjang  jalan  mulai  dari  lampu merah  kebomas  hingga  Sunan  Giri. Festival pasar bandeng terjadi pada malam ke-27 hingga ke 29 pada bulan ramadhan yang  mengakibatkan  penutupan  di  jalan Raden  Santri  (utara  alun-alun  Gresik) hingga  jalan  Gubernur  Suryo  sepanjang kurang  lebih  2  kilometer.  Selaras  dengan teori dari Alfiani (2015) yakni budaya atau tradisi  di  daerah  –  daerah  tertentu  dapat berakibat terhadap keterlambatan pengiriman karena menimbulkan penutupan (pemblokiran) akses pada suatu jalan  maupun  kepadatan.  Hal  tersebut mengakibatkan  beberapa  rute  pengiriman mengalami penyesuaian. Dengan
berubahnya  rute  tersebut  mengakibatkan jarak yang dilalui lebih panjang dan biaya distribusi  yang  dikeluarkan  lebih  besar. Sama  halnya  dengan  faktor  kemacetan, teori  yang  disampaikan  oleh  Ratnasari  et al.  (2013)  bahwa  jalur  alternatif  lebih panjang dari jalur utama yang dapat dilalui ketika jalur utama sedang terjadi hambatan atau pemblokiran. Hal tersebut memungkinkan  hasil  metode  TSP  tidak berjalan secara optimal.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data dan pembahasan  pada  penelitian  yang  telah dilakukan  di  perusahaan  GO  Sumber  Plastik dengan nama hukum UD. Global Indonesia – Gresik  yang  telah  teruraikan  pada  bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Dengan  menggunakan  metode traveling salesman problem algoritma branch and bound total  jarak  yang  dapat  ditempuh oleh  perusahaan  hanya  sebesar  641,6 km/minggu atau 2566,4 km/bulan
dengan  pengefisiensian  biaya  bahan bakar  yang  akan  dikeluarkan  oleh perusahaan menjadi senilai Rp 1.415.961,8/bulan  dengan  presentase penghematan sebesar 7% apabila
perusahaan  menggunakan  alternatif  1 dan menjadi senilai Rp
1.356.134,8/bulan  dengan  presentase penghematan  sebesar  11%  apabila perusahaan menggunakan altermatif 2.
2. Dalam pelaksanaannya terdapat beberapa faktor distribusi di GO Sumber Plastik  yang  dapat  mempengaruhi  hasil metode  TSP  diantaranya  adalah  faktor luas  daerah,  faktor  sarana  prasarana internal,  faktor  cuaca,  faktor  kemacetan umum, dan faktor budaya yang menyebabkan pemblokiran atau kepadatan pada suatu tempat.

## 6. REFERENSI
Akbar,  Fahmi  Fuadi  Al,  and  Sumiati.  2013. “Penentuan  Rute  Distribusi  Teh  Botol Menggunakan  Metode.” Journal  of
Industrial Engineering and Management 9 (3): 121–31. Alfiani, Alifia. 2015.
“Tinjauan Keterlambatan  Pengiriman  Parts  Serta Klaim  Pada  Pt  United  Tractors.” Logistik  D  III  Transportasi  UNJ VIII (2): 37–40.
Asset,  M.  Ameer,  and  Sugiyanto  Sugiyanto. 2021. “Analisa Biaya Kerugian Karena Mengalami  Kondisi  Kemacetan  Akibat Perbaikan  Jalan  Ditinjau  Dari  Waktu Tunda Perjalanan Dan Kenaikan Bahan Bakar Minyak (Bbm) Kendaraan.” Rang
Teknik Journal 4 (1): 143–63.
https://doi.org/10.31869/rtj.v4i1.2268. Auliasari, Karina, Mariza Kertaningtyas, and Diah  Wilis  Lestarining  Basuki.  2018.
“Optimalisasi  Rute  Distribusi  Produk Menggunakan Metode
Traveling Salesman  Problem.” Jurnal  Sains,
Teknologi  Dan  Industri 16  (1):  15. https://doi.org/10.24014/sitekin.v16i1.6 109.
CNN  Indonesia.  2020.  “Jokowi  Keluhkan
Biaya  Logistik  Antar  Daerah  RI  Masih Mahal.” Www.Cnnindonesia.Com.
2020.
Effendi, Ahmad, Yustina Ngatilah, and Iriani. 2016.  “Penentuan  Rute  Optimal Distribusi  Produk  Dengan  Metode Algoritma Ant Colony Optimization Di Pt  .  Romindo  Primavetcom.” Jurnal Teknik Industri 5 (2): 26–34.
Fitri,  Sri  June,  Nurul  Huda,  and  Evi  Susanti
Tasri.  2016.  “Optimalisasi  Sistem Transportasi Produk Olahan Kacang Pt . Garuda  Food  Di  Kota  Solok  Dengan Pendekatan Model Quantitative System Business ( Studi Kasus PT. Garuda Food ).” Jurnal  Fakultas  Ekonomi 8  (3). https://ejournal.unsri.ac.id/index.php/m ining/article/view/3814.
Maharani,  Ni  Luh,  Rusidiyanto,  and  Budi Santoso.  2014.  “Minimasi  Biaya
Pendistribusian  Pupuk  Dengan  Metode Travelling  Salesman  Problem  (TSP) Studi Kasus PT. Bunga Tani Lamongan.”
https://hsgm.saglik.gov.tr/depo/birimler /saglikli-beslenme-hareketli-hayat- db/Yayinlar/kitaplar/diger- kitaplar/TBSA-Beslenme-Yayini.pdf. Moriza,  Dicky,  Hari  Adiyanto,  and  Yodi
Nurdiansyah. 2016. “Rute Pendistribusian  Air  Mineral  Dalam Kemasan Menggunakan Metode Nearest  Neighbour  Dan  Branch  and Bound  Di  PT  Agronesia  BMC.” Reka Integra Itenas 4 (2): 195–205.
https://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/re kaintegra/article/view/1101.
Mursy,  Abdul  Azis  Lalu,  Hibban  Kholiq, Diah Ayu Saptyaningtyas, Rina Juliana,
Mira  Sulisdiana,  and  Mamika  Ujianita Romdhini.  2019.  “Menentukan  Rute Terpendek Pendistribusian Bahan Bangunan  Oleh  PT.  Sadar  Jaya Manunggal  Mataram  Menggunakan Algoritma Branch and Bound.” EIGEN
MATHEMATICS  JOURNAL 1  (1):  54.
https://doi.org/10.29303/emj.v1i1.24.
Paillin,  D.  B.,  and  Filinda  Sosebeko.  2017. “Penentuan  Rute  Optimal  Distribusi
Produk Nestle Dengan Metode Traveling  Salesman  Problem  (TSP) (Studi Kasus : PT. Paris Jaya Mandiri).” ARIKA 11 (1): 35–44. https://doi.org/10.30598/arika.2017.11. 1.35. Paillin, Daniel B, and Johan M Tupan. 2018. “Pemecahan Traveling Salesman Problem  Menggunakan  Teknik  Branch and  Bound  Dan  Cheapest  Insertion Heuristic  (Studi  Kasus :  PT.  Paris  Jaya
Mandiri  –  Ambon).” Seminar  Dan Konferensi Nasional IDEC , no. 2014: 7– 8. Pramesti,  Cory.  2019.  “Beberapa  Tradisi
Unik  Yang  Bisa  Kalian  Temui  Saat Menikmati  Bulan  Ramadhan  Di  Kota
Gresik.” Kompasiana.Com. 2019. https://thr.kompasiana.com/coryprames sti/5cd542003ba7f77488044133/bebera pa-tradisi-unik-yang-biasa-ditemui- saat-ramadhan-di-kota-gresik?page=all. Pujawan,  I Nyoman, and Mahendrawathi Er. 2017. Supply  Chain  Management . Edited  by  Maya.  Edisi  3.  Yogyakarta: ANDI.
Ratnasari,  Asti,  Farida  Ardiani,  and  Feny Nurvita  A.  2013.  “Penentuan  Jarak
Terpendek Dan Jarak Terpendek Alternatif Menggunakan Algoritma Dijkstra Serta Estimasi Waktu
Tempuh.” Semantik 2013 3 (1): 29–34. Siraj,  Muh.  Mufid.  2020.  “Penentuan  Biaya Transportasi  Minimum  Pada  Pemilihan Rute Pengiriman Menggunakan Metode Clark  And  Wright  Saving  Heuristic.” Jurnal Ilmiah Matematika 8 (1): 7–16. Sukma,  Rizka  Diah  Melati.  2019.  “Prosedur
Pendistribusian Barang Milik
Ajinomoto  Sales  Indonesia  Pada  PT. Ajinomoto Indonesia.” 53 (9): 1689–99. Suryanto,  Mikael  Hang.  2016. Sistem Operasional  Manajemen  Distribusi . Edited  by  Trian  Lesmana.  Jakarta:  PT Grasindo. https://books.google.co.id.