## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 115-123

## OPTIMISASI TRANSPORTASI PADA PENDISTRIBUSIAN PRODUK GASLINK
CNG C-CYL MENGGUNAKAN ANYLOGISTIX (STUDI KASUS: PT GAGAS

## ENERGI INDONESIA)
Adji Chandra Kurniawan 1* , Figa Wafi Mustafa 2 , Anak Agung Ngurah Perwira Redi 3 1,2 Program Studi Teknik Logistik, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Pertamina
3 Program Studi Teknik Industri, Sampoerna University Jakarta 12220, Indonesia Email: adjick@universitaspertamina.ac.id

## ABSTRACT
PT  Gagas  Energi  Indonesia  is  a  gas  subholding  company,  including  the  distribution  of  CNG  in  the  form  of cylinders (C-cyl). C-cyl one of the CNG development projects is packaged in a pressurized cylinder of 200-250 pcs and the volume of CNG ranges from 20 - 25 m3 with 16 - 20 kg of LPG. The problem of this research is that the route determination  by the company is still  done manually so that it has  risks in  making  decisions, assumptions, causing long distances per day and causing the use of a large fleet to be able to cover all customers per day. In solving  this  problem,  the  AnyLogistix  software  transportation  optimization  model  features  are  used  which  are solved  with  the  capacited  TO  experiment  to  determine  distribution  routes  with  the  characteristics  of  the  CVRP problem.  The  data  used  are  20  location  points  for  potential  customers  who  have  the  highest  demand  in  the industrial sector, the products used as research objects are CNG C-cyl gaslink and 125 PS Head Truck capacity. The results of the route in the AnyLogistix software for the delivery movement path January 1 2022  – January 5 2022  obtained  the  total  route,  the  total  distance  is  the  same  for  each  day  with  the  first  route  starting  from Pertamina Jaya Hospital, Grand Paragon Mall, PT SINAR HARAPAN PLASTIK, PT DELIDENT, Blok M Plaza, Mercure  Jakarta  Gatot  Subroto,  Karimata  Taman  Mini,  Bhayangkara  Hospital  TK.I  R.  Said  Sukanto,  ABUBA Steak – Matraman with a total distance of 106.80 KM, the second route to Richesee Kalimalang, Pondok Kelapa Town  Square  with  a  total  distance  of  14.94  KM  and  the  third  route  to  PT.  PIONIRBETON  INDUSTRY,  Dr. Mintohardjo  Naval  Hospital,  Plataran  Menteng,  Mercure  Jakarta  Cikini,  Best  Western  Plus  Kemayoran  Hotel, Whiz Prime Hotel Kelapa Gading, SANTIKA KELAPA GADING, Jakarta Harbor Hospital, Boutique Café with a total distance of 53.85 KM.
Keywords: AnyLogistix , Capacitated Vehicle Routing Problem , Transportation Optimization
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 05-05-2023
Tanggal revisi : 10-05-2023
Tanggal terbit : 10-05-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.5202
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author

## 1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
PT  Gagas  Energi  Indonesia  merupakan  perusahaan subholding gas di Indonesia yang telah berdiri sejak tahun 2011. Salah satu bisnis yang dijalankan adalah melakukan  kegiatan  pendistribusian  CNG  ke pelanggan dalam bentuk tabung cylinder ( C-cyl ). C- cyl merupakan  salah  satu  project  pengembagan CNG  yang  ada  di  Gagas  yang  dikemas  dalam bentuk  tabung  betekanan  200-250  barg  dan  volume CNG nya berkisar antara 20 - 25 m 3 dengan 16 - 20 kg  LPG  dan  target  pasarnya  adalah  sektor  industri seperti  hotel, café ,  restoran,  rumah  sakit  dan UMKM  kelas  kecil  hingga  menengah  (PT  Gagas Energi  Indonesia.  (2022)  Dalam  pelayanannya Gagas  memiliki  11  SPBG  untuk  dijadikan source pada  wilayah-wilayah  yang  berpotensi  dan  dekat dengan  masing-masing  11  SPBG  tersebut.  Berikut pada Gambar 1 yang menunjukkan total permintaan  gas  CNG  pada  11  SPBG  pada  tahun 2021.

## Gambar 1. Total Permintaan Gas CNG di 11 SPBG
Sumber: Data Utilisasi SPBG PT Gagas Energi Indonesia Berdasarkan  data  diatas  bahwa  SPBG  klender yang  paling  tinggi  total  permintaan  gas  CNG sehingga  SPBG  klender  dapat  meng cover semua sektor  industri  yang  berada  di  wilayah  Jakarta pusat, Jakarta barat, Jakarta selatan, Jakarta timur, Jakarta utara.
Penjualan  produk  gaslink C-cyl dilakukan  dengan menggunakan  transportasi  darat  berjenis Head Truck 125  PS.  Proses  distribusi  dilakukan  setiap hari  berdasarkan  permintaan  pelaggan  pada tanggal  yang  diinginkan  pelanggan  dan  meminta
untuk  dikirim  pada  tanggal  dan  jadwal  yang  berbeda- beda sehingga pesanan setiap harinya yang diterima oleh PT  Gagas  Energi  Indonesia  memiliki  kombinasi  atau acak  dalam  proses  pengiriman.  Kemudian  dalam eksistingnya  penentuan  rute  yang  dilakukan  perusahaan masih dilakukan secara  manual  sehingga memiliki risiko seperti  kesalahan  dalam  mengambil  keputusan,  asumsi, menimbulkan  jarak  yang  lebih  panjang  per  harinya  dan menimbulkan  penggunaan  armada  yang  lebih  banyak untuk dapat men cover semua pelanggan per harinya.
Sehingga  berdasarkan  permasalahan  tersbut  salah  satu cara  mengatasinya  dengan  melakukan Transportation Optimization (TO) melalui bantuan software AnyLogistix yang  mana  merupakan  cara  menganalisa  sistem distribusi,  biaya  distribusi  atau  biaya  transportasi  untuk menghasilkan  rencana  muatan  realistis  yang  dapat mengurangi pengeluaran seluruh barang dan mendapatkan  efisiensi  di  seluruh  jaringan  transportasi (Gate  2022).  Menurut  (Ivanov  2018)  model  TO  dapat mensimulasikan  jaringan  transportasi  rantai  pasok, memberikan  kondisi  terbaik  dan  paling  efisien.  Dengan mempertimbangkan demand logistik  jangka  menengah dan  panjang  sehingga  rantai  pasokan  dapat  berjalan dengan lancar dan menjadi pendorong value .
Dalam  melakukan  dan  menggunakan  TO AnyLogistix terdapat  fitur  yang  dipilih  dan  digunakan  dapat disesuaikan  dengan  kebutuhan  dari  data  yang  diperoleh sehingga penelitian ini dilakukan untuk  menentukan rute distribusi dan membandingkan dengan kapasitas kendaraan.

## 1.2. Metodologi Penelitian
Penelitian      ini       dilakukan mengikuti tahapan seperti pada      Gambar      2.      Adapun  metode  yang  ditetapkan sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data dan Teori Pendukung
Sebelum  dilakukan  penelitian  tahapan  awal  yang dilakukan  yaitu  pengumpulan  data  dengan  melakukan mencari  referensi  sejenis  yaitu  :  oleh  (Wijanarko  and Sepadyati 2022a) yang membahas mengenai optimasi rute pengiriman  CVRP  dengan time  windows menggunakan metode  optimasi  dan  melalui  bantuan software TO AnyLogistix. Tujuannya  untuk  mensimulasikan  rute pengiriman  dan  menentukan  rute  pengiriman  yang terukur . Penelitian  lain  dikembangkan  oleh  (Putri  et  al. 2021)  adalah  mengenai  algoritma  genetika  dengan cluster-first-route-second dalam masalah perutean kendaraan berkapasitas dengan time windows menggunakan  metode  P-Median,  dengan  tujuan  untuk merancang  jalur  distribusi  yang  menghasilkan    jarak distribusi  yang  minimal.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Nurlathifah  et  al.  2020)  adalah  membahas  tentang pendistribusian  BBM  dari  depot  ke  SPBU  yang  terdapat di Kabupaten Magetan dengan tujuan untuk mengoptimalkan rute distribusi BBM dengan menerapkan CVRP  menggunakan  metode  optimasi  dan  melalui bantuan excel  solver  spreadsheet. Kemudian  penelitian yang  dikembangkan  oleh  (Yuliza  et  al.  2020)  membahas tentang  proses  distribusi  langsung  produk  LPG  dan memiliki  permasalahan  rute  CVRP,  sehingga  tujuan
0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 5.000.000,00 6.000.000,00 7.000.000,00 S P B G P ondok U ngu S P B G K le nde r S P B G P usa t S P B G S uka bumi S P B G P ur w aka rta S P B G B ata m S P B G La m pung S P B G S er ang S P B G C ile gon S P B G N ga ge l S P B G B ogor

## Total Permintaan Gas CNG (mᶾ)
penelitian ini untuk menentukan rute yang optimal bagi  sebgaian  orang  kendaraan  dengan  kapasitas tertentu  dan  kendaraan  homogen  yang  melayani beberapa  agen  dengan  beberapa  permintaan menggunakan  metode  optimasi  dan  melalui bantuan Algoritma Clarke serta LINGO. Penelitian  ini  dikembangkan  oleh  (Kusuma  et  al. 2022)  adalah  mengenai  permasalahan  jalur distribusi  air  minum kemasan  dan  biaya transportasi. Tujuan penelitian ini untuk
mengoptimalkan  jalur  distribusi  pengiriman  air minum  kemasan  PLG  dan  mendapatkan  jarak tempuh  yang  minimum  dengan  menggunakan metode Clarke,  Wright  Savings dan Nearest Neighbor dan penelitian  ini  dikembangkan  oleh
(Rupia,  Mulyono,  and  Sugiharti  2017)  membahas tentang permasalahan distribusi  tabung LPG yaitu CVRP sehingga tujuannya untuk menentukan rute yang  optimal  dengan  menggunakan  metode algoritma Clarke-Wright dan Sequential Insertion. Teori Pendukung didalam penelitian ini mencakup, Capacitated  Vehicle  Routing  Problem Menurut  (Cahyaningsih,  Sari,  and  Hernawati 2015) Capacitated  Vehicle  Routing  Problem merupakan permasalahan optimasi  yang bertujuan untuk menentukan rute terbaik atau opimal dengan biaya  yang  minimal  dan  kapasitas  yang  telah ditentukan sebelum dilakukan proses pendistribusian.  Setiap  kendaraan  melakukan pendistribusian  sebanyak  satu  kali  dari  depot  ke setiap  pelanggan,  lalu  kembali  lagi  ke  depot.  Hal itu  mungkin  dapat  membuat  pendistribusian  lebih efisien dan efektif sehingga mendorong perusahaan dapat memenuhi permintaan pelanggan  secara  cepat  dan  tepat  sehingga  dapat meningkatkan value bagi  perusahaan  (Gunawan and K 2012)
AnyLogistix merupakan software yang  berfokus untuk  optimasi  rantai  pasok.  Tetapi  dapat digunakan  juga  untuk  merancang,  melakukan pengoptimalan dan menganalisis rantai pasok yang ada  di  perusahaan  atau  organisasi.  Cara  nya dengan  melakukan  penggabungan  pendekatan pengoptimalan  analisis  yang  kuat  dan  teknologi simulasi  yang  komprehensif  dan  inovatif (Ivanov 2018) Keunggulan yang dimiliki AnyLogistix salah satunya  adalah  mudah  digunakan  dan  diakses dibandingkan dengan analisis menggunakan spreadsheet dan teknik pengoptimalan yang masih tradisional.  Saat  ini  perusahaan  komerisial, pemerintahan  dan  lembaga  pendidikan  di  seluruh dunia  sudah  menggunakan AnyLogistix untuk melakukan analisis, strategi dan manajemen rantai pasok.
Transportation Optimization (TO) merupakan cara menganalisa sistem distribusi, biaya distribusi atau biaya  transportasi  serta  kendala-kendala  yang terjadi  yang  tujuan  nya  untuk  menghasilkan rencana  yang  realistis  sehingga  mendapatkan efisiensi  diseluruh  jaringan  transportasi  (Gate
2022)  TO  juga  dapat  membantu  perusahaan  distribusi, 3pl, dan konsultan transportasi.
Model  TO  dapat  mensimulasikan  jaringan  transportasi rantai  pasok,  memberikan  kondisi  terbaik  dan  paling efisien.  Dengan  mempertimbangkan demand logistik jangka  menengah  dan  panjang  rantai  pasokan  dapat berjalan  dengan  lancar  dan  menjadi  pendorong value (Wijanarko and Sepadyati 2022b)
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
2. Pengolahan Data dan Input Data Pengolahan  data  dengan  membuat  skenario TO AnyLogistix menggunakan  fitur-fitur  yang  dipilih  dan digunakan dapat di sesuaikan dengan kebutuhan dari data yang  diperoleh.  Pada  penelitian  ini  digunakan  12  fitur
yaitu fitur  “Customer”,  “DCs  and  Factories”, “Demand”,  “Fleets”,  “Groups“,  “Locations”, “Paths”, “Periods”, “Processing Time”, “Product”,  “Sourcing”,  “Time  Windows”  dan “Vehicle Type”.
Setelah  semua  data  di  input  pada  fitur  lalu dilakukan nya Peforming Capacitated TO Eksperiment, dalam Transportation  Optimization AnyLogistix ada beberapa parameter yang harus di tentukan  sebelum  di solve yaitu  tentang  tanggal mulai dan berakhirnya optimasi, jumlah pengiriman jenis kendaraan, dan batasan perjalanan antar lokasi.
3. Hasil Result Hasil ini dihasilkan dari data dan mempertimbangkan parameter yang telah di solve. Hasil yang diperoleh berupa rute dan perlu di Chek terhadap data dan hasil result yang telah dijalakan dengan divalidasi dan di verifikasi yang bertujuan untuk  mengetahui  apakah  model  sudah  sesuai dengan  kebutuhan  yang  diinginkan  pada  awal
pembentukan
4. Analisis hasil penelitian
5. Penarikan kesimpulan dan saran

## 2. PEMBAHASAN Pengumpulan Data
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  adalah  data potensi  calon  pelanggan  pada  sektor  industri  di  Jakarta Utara  dan  Jakarta  Selatan  tahun  2021-2022,  data  biaya distribusi,  data  biaya  transportasi,  dan  data  permintaan SPBG  tahun  2021.  Kemudian  melalui  wawancara langsung  terhadap  sistem  distribusi  pada  produk  gaslink CNG C-cyl dan  transportasi  nya  serta studi  literatur secara online untuk keperluan data lain (data sekunder).

## Data Lokasi
Data  lokasi  adalah  data  yang  di  dalamnya  terdapat informasi  tentang  letak  dari  SPBG  Klender  dan  potensi calon  pelanggan  pelanggan.  Data  yang  digunakan  adalah data potensi kebutuhan gas (m 3 /bulan), permintaan tabung per hari, serta latitude dan longtitude dari SPBG Klender dan  setiap  calon  potensi  pelanggan.  Berikut  data  lokasi dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 Data Pengeluaran Gas CNG di SPBG Klender Tahun 2021
Tabel 2 Data Lokasi Potensi Calon Pelanggan Tahun 2021-2022
NO Lokasi Delivery Latitude Longtitude 1 Pertamina Jaya Hospital 3 -6.173155029 106.8762152 2 Bhayangkara Hospital TK.I R. Said Sukanto 3 -6.26990582 106.8707884 3 Rumah Sakit Pelabuhan Jakarta 3 -6.12467832 106.9177356 4 Dr. Mintohardjo Naval Hospital 3 -6.210802169 106.8114433 5 Karimata Taman Mini 3 -6.291964446 106.8813981 6 Richesee kalimalang 3 -6.247897369 106.9144026 7 Plataran Menteng 3 -6.191506844 106.8285705 8 ABUBA Steak - Matraman 3 -6.200781803 106.8549566 9 Blok M Plaza 3 -6.243996578 106.797575 10 Grand Paragon Mall 3 -6.151687091 106.8160235 11 Pondok Kelapa Town Square 3 -6.239773812 106.9348122 12 PT. PIONIRBETON INDUSTRI 2 -6.2257 106.8399 13 PT SINAR HARAPAN PLASTIK 2 -6.0970 106.7117 14 PT DELIDENT 1 -6.1561 106.6826 15 Whiz Prime Hotel Kelapa Gading 3 -6.153482292 106.8925963 16 Mercure Jakarta Cikini 3 -6.194255334 106.8388039 17 Best Western Plus Kemayoran Hotel 3 -6.194266 106.8387932 18 Mercure Jakarta Gatot Subroto 3 -6.239432408 106.8303989 19 SANTIKA KELAPA GADING 3 -6.149534556 106.9030061
SPBG Total Pengeluaran (mᶾ) Latitude Longtitude SPBG Klender 6,281,575.37 -6.2140 106.9052
NO Lokasi Delivery Latitude Longtitude 20 Boutique Cafe 1 -6.173805014 106.8963621
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  mentor instansi,  sistem  pendistribusian  yang  dilakukan gagas yaitu dengan mengirimkan C-cyl ke customer yang  sudah  ditentukan  dengan  cara  sistem  cluster yang  mana  jika  terdapat  delapan  pelanggan  yang jaraknya sangat berdekatan itu dijadikan satu cluster dan  transportasi  nya  menggunakan  kendaraan head truck 125  PS  dengan  kapasitas  10  feet  yang  dapat membawa  sebanyak  24  tabung  C-cyl.  Kebijakan kendaraan yang dimiliki gagas masih sewa .

## Data Komponen Biaya
Data  komponen  biaya  ini  hanya  mencakup  biaya variabel  yaitu  biaya  BBM  sebesar  Rp  17,100/liter. BBM yang digunaan adalah jenis solar.

## Data AnyLogistix
Data  TO AnyLogistix merupakan  data  tentang  fitur apa saja yang digunakan dalam penelitian ini. Fitur yang  dipilih  dan  digunakan  dapat  di  sesuaikan dengan  kebutuhan  dari  data  yang  diperoleh.  Pada penelitian  ini  digunakan  12  fitur  yaitu fitur “Customer”,  “DCs  and  Factories”,  “Demand”, “Fleets”,  “Groups“,  “Locations”,  “Paths”, “Periods”,  “Processing  Time”,    “Product”, “Sourcing”, “Time Windows” dan “Vehicle Type”. Data  data  tersebut  akan  berpengaruh  pada  hasil skenario yang dijalankan dan berikut tabel data fitur TO AnyLogistix dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Data Fitur TO AnyLogistix No Fitur TO AnyLogistix Keterangan 1 Customers Input data 20 calon potensi pelanggan 2 DC's and Factories Input data DC yang di pilih yaitu SPBG Klender
3 Demands
Input data customer
Input jenis produk yang digunakan yaitu C-cyl
Input expected leadtime yang digunakan adalah selama 60 menit
Input demand type yang di pilih menggunakan periodic demand Parameter yang di input yaitu first accurrance jenis first day
dengan order interval per hari 4 Fleets Quantity yang di input sebesar 3 untuk SPBG Klender dengan kendaraan Head Truck 125 PS 5 Groups Customer = 20 titik demand calon potensi pelanggan
Sites = SPBG Klender
6 Locations Input data garis latitude dan longtitude 20 titik demand calon potensi pelanggan dan country 7 Paths Alur yang di input dari SPBG Klender-Customer, Customer-
Customer, dan Customer-SPBG Klender Cost calculation yang dipilih menggunakan distance-based with cost per stop
Variabel cost yang digunakan berjumlah $0.0011 8 Periode Time periode yang dipilih yaitu selama 5 hari pada tanggal 1 Januari 2022 - 5 Januari 2022 9 Processing Time SPBG Klender menggunakan type inbound shipment All customer menggunakan type outbound shipment
Satuan unit yang digunakan shipment dan waktu proses di SPBG
Klender dan all customer masing-masing 30 menit 10 Product C-cyl dengan harga $ 0.63 /pcs 11 Sourcing SPBG Klender Type yang digunakan “ Closest (Fixed Source)”
12 Time windows Kegiatan receiving pada pendistribusian berlangsung selama 14 jam dimulai dari jam 08.00-22.00 WIB 13 Vehicle Type Head truck 125 PS dengan kapasitas 24 pcs tabung C-cyl Penentuan titik lokasi dan parameter
Pada  penelitian  ini input data  20  calon  potensi pelanggan yang memiliki permintaan tertinggi yang dijadikan  titik demand pada  sektor  industri  dan yang dijadikan sourcing yaitu SPBG Klender. Hasil
input latitude dan longtitude titik lokasi menggambarkan  peta  GIS  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 2 Peta GIS
Kemudian  dalam Transportation  Optimization AnyLogistix ada  beberapa  parameter  yang  harus di  tentukan  sebelum  di solve yaitu  tentang tanggal  mulai  dan  berakhirnya  optimasi,  jumlah
pengiriman,  jenis  kendaraan,  dan  batasan perjalanan antar lokasi. Berikut adalah paramaeter  yang  digunakan  sebelum  di  solve dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4 Parameter TO AnyLogistix Parameter Keterangan Start date 1/1/2022 End date 1/5/2022 Number of Shipments 5 Vehicle types Head Truck 125 PS Travel segment limit 500 Returning segment limit 500 Distance unit KM Currency unit USD Optimization time limit per Site,sec 600
Parameter  optimasi  yang  terdapat  pada  Tabel  4 adalah parameter optimasi yang digunakan untuk yang  menunjukkan  bahwa  durasi ekperiment selama 5 hari yaitu dimulai pada 1 Januari 2022 – 5 Januari 2022, jumlah pengiriman sebesar 5 kali, jenis  kendaraan  yang  digunakan  adalah Head Truck 125 PS. Batasan Travel segment limit yaitu jarak  maksimum  yang  ditentukan  sehingga  jika jarak antara pelanggan saat ini dengan pelanggan berikutnya  melebihi  jarak  yang  ditentukan  maka pelanggan  terakhir  tidak  akan  disertakan  dalam rute.  Sedangkan Returning  segment  limit  yaitu batasan panjang maksimum segmen rute kembali maksudnya segemen kembali itu adalah menghubungkan  pelanggan  terakhir  dari  rut  ke
DC dari mana kendaraan berangkat maka dari itu batasannya  sebesar  500  KM.  Kemudian  batasan waktu  pengoptimalan  dilakukan  selama  600 detik.
Hasil optimasi dan interpretasi adalah hasil solve TO  dengan  memasukkan  data-data,  batasan  dan parameter  yang  didapat.  Sehingga  pada  hasil optimasi  didapatkan  9  rute,  2  rute  ,9  rute  dan total  kendaraan  yang  dibutuhkan  sebesar  3 kendaraan  dari  masing-masing  optimasi  setiap harinya. Tabel hasil rute dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 Hasil Rute
Periode Destination (per periode) Jumlah Rute Jumlah Kendaraan Total Jarak (km) 1/1/2022 - 1/5/2022 Pertamina Jaya Hospital, Grand Paragon Mall, PT SINAR HARAPAN PLASTIK, PT DELIDENT, Blok M Plaza, Mercure Jakarta Gatot Subroto, Karimata Taman Mini, Bhayangkara Hospital TK.I R. Said Sukanto, ABUBA Steak - Matraman 9 3 106.80 Richesee kalimalang, Pondok Kelapa Town Square 2 14.94 PT. PIONIRBETON INDUSTRI, Dr. Mintohardjo Naval Hospital, Plataran Menteng, Mercure Jakarta Cikini, Best Western Plus Kemayoran Hotel, Whiz Prime Hotel Kelapa Gading, SANTIKA KELAPA GADING, Rumah Sakit Pelabuhan Jakarta, Boutique Café 9 53.85
Gambar 3 Peta GIS Hasil Rute 1
Gambar 4 Peta GIS Hasil Rute 2

## Gambar 6 Peta GIS Hasil Rute 3
Tabel  5,  Gambar  4,5  dan  6  menunjukkan  jalur pergerakan  pada  pengiriman  tanggal  1  Januari 2022 – 5 Januari 2022. Hasil total rute dan total jarak yang didapatkan sama untuk setiap harinya dengan rute pertama dimulai dari Pertamina Jaya Hospital,  Grand  Paragon  Mall,  PT  SINAR HARAPAN  PLASTIK,  PT  DELIDENT,  Blok M  Plaza,  Mercure  Jakarta  Gatot  Subroto, Karimata  Taman  Mini,  Bhayangkara  Hospital TK.I  R.  Said  Sukanto,  ABUBA  Steak  – Matraman dengan total jarak sebesar 106.80 KM ,  rute  kedua  Richesee  kalimalang,  Pondok Kelapa  Town  Square  dengan  total  jarak  sebesar 14.94  KM  dan  rute  ketiga  PT.  PIONIRBETON INDUSTRI,  Dr.  Mintohardjo  Naval  Hospital, Plataran  Menteng,  Mercure  Jakarta  Cikini,  Best Western  Plus  Kemayoran  Hotel,  Whiz  Prime Hotel  Kelapa  Gading,  SANTIKA  KELAPA GADING,  Rumah  Sakit  Pelabuhan  Jakarta, Boutique  Café  dengan  total  jarak  sebesar  53.85 KM.  Optimasi  numerik  menunjukan  total  jarak yang  ditempuh  pada  rute  perjalanan  hasil  1 Januari  2022-  5  Januari  2022.  Pengiriman dilakukan  menggunakan  truk  berjenis Head Truck 125 PS sebanyak satu kali pengiriman per harinya.  Pada  hasil  optimasi  juga  didapatkan hasil  dalam  bentuk  numerik.  Hasil  numerik menyatakan  besaran  jarak  tempuh,  tanggal pengiriman,  jenis  kendaraan  yang  digunakan. Penampilan hasil optimasi.

## 3. KESIMPULAN
Optimasi rute pengiriman merupakan cara untuk meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  dalam kegiatan distribusi. Dengan menggunakan software AnyLogistix didapatkan rancangan rute pengiriman  yang  terukur  dalam  angka  dengan dukungan  visualisasi.  Berdasarkan  pengolahan data yang telah dilakukan hasil optimasi dimulai dari  tanggal  1  Januari  –  5  Januari  2022 mendapatkan  total  rute  dan  total  jarak  untuk masing-masing per harinya dengan rute pertama dimulai  dari  Pertamina  Jaya  Hospital,  Grand
Paragon Mall, PT SINAR HARAPAN
PLASTIK,  PT  DELIDENT,  Blok  M  Plaza, Mercure Jakarta Gatot Subroto, Karimata Taman Mini,  Bhayangkara  Hospital  TK.I  R.  Said Sukanto,  ABUBA  Steak  –  Matraman  dengan total  jarak  sebesar  106.80  KM  ,  rute  kedua Richesee  kalimalang,  Pondok  Kelapa  Town Square dengan total jarak sebesar 14.94 KM dan rute ketiga PT. PIONIRBETON INDUSTRI, Dr. Mintohardjo  Naval  Hospital,  Plataran  Menteng, Mercure  Jakarta  Cikini,  Best  Western  Plus Kemayoran  Hotel,  Whiz  Prime  Hotel  Kelapa Gading, SANTIKA KELAPA GADING,
Rumah  Sakit  Pelabuhan  Jakarta,  Boutique  Café dengan total jarak sebesar 53.85 KM.

## PUSTAKA
Cahyaningsih,  E,  E  Sari,  and  K  Hernawati.
2015. “Penyelesaian Capacitated Vehicle  Routing  Problem  (CVRP) Menggunakan Algoritme Sweep Untuk  Optimasi  Rute  Distribusi  Surat Kabar  Kedaulatan.”  In Seminar Nasional Matematika Dan Pendidikan , , 1–8. Gate, M. 2022. Transportation Optimization . Logistics Management.
Gunawan, I, M, and W K. 2012. “Optimasi
Penentuan  Rute  Kendaraan  Pada Sistem  Distribusi  Barang  Dengan  Ant Colony  Optimization.”  In Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  & Komunikasi  Terapan  2012  (Semantik 2012) , , 163–68. Ivanov,  D.  2018. Supply  Chain  Simulation and  Optimization  with  Anylogistix . Berlin School of Economics and Law. Kusuma,  R  et  al.  2022.  “Optimizing
Distribution Route of Packed Drinking Water  with  The  Clarke  and  Wright Savings and Nearest Neighbor Methods  (Case  Study  of  PT.  GSI).”
Journal  of  Industrial  Engineering  and
Halal Industries (JIEHIS) 2(1).
Nurlathifah,  E  et  al.  2020.  “Optimalisasi Rute Distribusi BBM Dengan Penerapan Capacitated Vehicle Routing Problem Dan Excel Solver Di Kabupaten  Magetan.” Teknoin 26(2): 116–26. “PT Gagas Energi Indonesia. (2022).” 2022.
Company Profile. PGN GAGAS .
Putri,  K,  N  Rachmawati,  M  Lusiani,  and  P Anak  Agung  Ngurah.  2021.  “Genetic Algorithm  with  Cluster-First  Route- Second  to  Solve  the  Capacitated Vehicle  Routing  Problem  with  Time Windows:A  Case  Study.” Jurnal
Teknik Industri 23(1): 76–82. Rupia,  S,  Mulyono,  and  E  Sugiharti.  2017. “EFEKTIVITAS ALGORITMA CLARKE-WRIGHT DAN SEQUENTIAL INSERTION DALAM PENENTUAN RUTE PENDISTRIBUSIAN TABUNG GAS
LPG.” Journal  of  Mathematics :  198– 210. Wijanarko,  W,  and  N  Sepadyati.  2022a. “Optimasi Rute Pengiriman Capacitated  Vehicle  Routing  Problem with  Time  Windows  PT.X.” Jurnal Tirta 10(2).
Yuliza,  E,  F  Puspita,  S  Yahdin,  and  E
Emiliya.  2020.  “Solving  Capacitated
Vehicle  Routing  Problem  Using  of Clarke  and  Wright  Algorithm  and LINGO  in  LPG  Distribution.  Journal of Physics.” Journal of Physics .