## METODE SAVING MATRIX SEBAGAI METODE ALTERNATIF UNTUK EFISIENSI BIAYA DISTRIBUSI
(Studi Empirik Pada Perusahaan Angkutan Kayu Gelondongan Di Jawa Tengah)
Suparjo
Fakultas Ekonomika dan Bisnis UNTAG Semarang Email: suparjo_ws@yahoo.com

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  rute  pengiriman  produk  yang  paling tepat dan optimal yang dapat meminimalkan biaya distribusi, dan untuk mengetahui besarnya penghematan biaya distribusi. Populasi dalam penelitian ini adalah data perusahaan angkutan kayu gelondongan di Jawa Tengah, dan sampel penelitian ini adalah data dari 10  perusahaan angkutan kayu gelondongan di bawah Bunga  Bangsa Co. Group di 10 kota di Jawa Tengah. Analisa penentuan rute distribusi menggunakan metode Saving Matrix. Hasil peramalan nilai MAPE,  MAD ,  dan MSE terkecil    sebesar  0.50697,  0.102956,  dan  0.018398.  Hasil  analisa dengan  menggunakan  metode Saving  Matrix menunjukkan  jumlah  rute  distribusi    dapat diturunkan  dari  20  rute  menjadi  10  rute.  Jarak  tempuh  yang  semula  sebesar  3890  kilometer dapat  direduksi  menjadi  2238  kilometer,  yang  berarti  jarak  tersebut  dapat  dipersingkat/lebih hemat  sebesar  42.47  %  atau  sekitar  1652  kilometer.  Adanya  penurunan  rute  mengakibatkan biaya  distribusi  produk  menjadi  lebih  rendah.  Biaya  semula  adalah  sebesar  Rp22.952.267 turun menjadi  Rp12.835.830. Dengan demikian terjadi  penghematan  biaya saluran distribusi sebesar Rp10,116,437 atau sekitar 44.07 %.
Kata kunci: Metoda Saving Matriks , Efisiensi, Biaya Distribusi

## Abstract
The purpose of this research is to get the most appropriate and optimal product delivery route  that  can  minimize  distribution  cost,  and  to  know  the  magnitude  of  distribution  cost savings. The population in this study is data of log transportation companies in Central Java, and  the  sample  of  this  study  is  data  from  10  log  transportation  companies  under  Bunga Bangsa Co. Group in 10 cities in Central Java. Analysis of determination of distribution route using Saving Matrix method. The results of forecasting value MAPE, MAD, and the smallest MSE of 0.50697, 0.102956, and 0.018398. The result of analysis using Saving Matrix method shows  the  number  of  distribution  routes  can  be  derived  from  20  routes  into  10  routes.  The original distance of 3890 kilometers can be reduced to 2238 kilometers, which means that the distance can be shortened / more efficient by 42.47% or about 1652 kilometers. The decrease of  route  resulted  in  lower  product  distribution  cost.  The  initial  cost  amounted  to Rp22,952,267, down to  Rp12,835,830. Thus there is a saving of distribution channel  cost of Rp10,116,437 or about 44.07%.
Keywords: Saving Matrix Method, Efficiency, Distribution Cost

## PENDAHULUAN
Seiring  berkembangnya  teknologi pada  saat  ini  telah  mendorong  banyak perusahaan  untuk  menghasilkan  produk yang  kreatif,  inovatif,  dan  berupaya menghasilkan  nilai  kompetitif  yang  lebih tinggi bagi perusahaannya. Pendistribusian merupakan  suatu  strategi penyaluran produk  yang  digunakan  oleh  produsen untuk  menyalurkan  produknya  kepada konsumen  agar  dapat  diterima  konsumen dengan  cepat,  tepat,  dan  dalam  kondisi yang baik (Erlina, 2009).
Pengalokasian produk dan penentuan rute penghantaran barang merupakan  hal  penting  dalam  sebuah industri,  baik  industri  yang  berskala  kecil maupun  skala  besar.  Kesalahan  dalam menentukan saluran distribusi dan keterlambatan  pengiriman  produk  dapat menghambat  penyaluran  produk  dari produsen  ke  konsumen,  yang  dapat berakibat
mereduksi keuntungan perusahaan  dan  dapat  pula  mempunyai potensi timbulnya kerugian bagi perusahaan (Badria, 2008).
Dalam  upaya  meminimasi  biaya transportasi  distribusi  produk,  maka  peru- sahaan harus memperhatikan sistem jaringan  transportasi  yang  ada.  Sistem jaringan transportasi dapat dilihat dari segi efektivitas, dalam arti selamat, aksesibilitas tinggi,  terpadu,  kapasitas  mencukupi, teratur, lancar, cepat,  mudah dicapai,  tepat waktu,  nyaman,  tarif  terjangkau,  tertib, aman,  dan  rendah  polusi  serta  dari  segi efisiensi  dalam  arti  memiliki  utilitas  yang tinggi  dalam satu  kesatuan jaringan sistem transportasi (Istantiningrum, 2010).
Untuk mengantisipasi permasalahan ini, maka  diperlukan sebuah metode  yang  dapat  memberikan  biaya pendistribusian  produk  yang  minimal. Metode Savings  Matrix adalah  metode yang  digunakan  untuk  menentukan  rute distribusi  produk  ke  wilayah  pemasaran dengan  cara  menentukan  rute  distribusi yang  harus  dilalui  dan  jumlah  kendaraan berdasarkan  kapasitas  kendaraan  agar diperoleh  rute  terpendek  dan  biaya
transportasi yang minimal. Metode Savings Matrix juga  merupakan  salah  satu  teknik yang  digunakan  untuk  menjadwalkan sejumlah  kendaraan  terbatas  dari  fasilitas yang memiliki kapasitas maksimum
(Erlina, 2009).
Dengan menggunakan Metode Savings  Matrix sangat  diharapkan  dapat membantu mengatasi permasalahan- permasalahan di atas, sehingga perusahaan mampu membuat perencanaan dengan baik di  setiap  produk  yang  akan  dikirim,  baik itu  mengenai  jumlah  produk  maupun tujuannya. Pada studi ini obyek penelitiannya  adalah  perusahaan  jasa transportasi  kayu  gelondongan  di  Kota Semarang.

## TINJAUAN PUSTAKA Manajemen Distribusi
Distribusi  mencakup  semua  aspek dalam pengiriman produk kepada konsumen.  Turner  &  Heizer  (2000) menyatakan  bahwa  saluran  distribusi adalah  suatu  jalur  yang  dilalui  oleh  arus barang-barang  dari  produsen  ke  perantara dan  akhirnya  sampai  kepada  pemakai. Selain  itu,  distribusi  juga  dapat  diartikan sebagai  lembaga-lembaga  penyalur  yang mempunyai  kegiatan  untuk  menyalurkan barang-barang atau jasa-jasa dari produsen ke konsumen.
Produsen  harus  mempertimbangkan berbagai  macam  faktor  yang  sangat berpengaruh  dalam  pemilihan  saluran distribusi.  Pemilihan  saluran  distribusi yang  efektif  akan  mampu  mendorong peningkatan  penjualan  yang  diharapkan, sehingga  kelangsungan  hidup  perusahaan dapat terjamin (Lubis, 2004).
Saluran  distribusi  merupakan  salah satu  alat  bauran  pemasaran  yang  dapat menentukan  berhasil  tidaknya  pemasaran yang  dilakukan  oleh  sebuah  perusahaan. Oleh  karena  itu,  sebuah  saluran  distribusi yang efektif, pastilah dapat lebih menunjang  pelaksanaan  pemasaran  yang efektif pula (Kotler,2006).
Transportasi  merupakan  faktor  yang harus diperhatikan, karena aktivitas
pengangkutan meliputi proses mengangkut dan  memindahkan  barang  atau  produk  ke tempat  tujuan  yang  membutuhkan  biaya yang tidak sedikit (Salim, 2004). Transportasi  didefinisikan  sebagai  usaha dan  kegiatan  mengangkut  atau  membawa barang  dan  atau  penumpang  dari  suatu tempat  ke  tempat  lainnya.  Selain  itu, pengangkutan  atau  pemindahan  penum- pang  atau  barang  dengan  transportasi adalah  untuk  mencapai  tempat  tujuan  dan menaikkan  utilitas  atau  kegunaan  dari barang  yang  diangkut.  Utilitas  yang  dapat diciptakan  oleh  transportasi  ada  dua macam, yaitu utilitas tempat (Place Utility) dan  utilitas  waktu (Time  Utility) .  Setiap bentuk  transportasi  terdapat  empat  unsur pokok  transportasi,  yaitu  jalan,  kendaraan dan alat angkutan, tenaga penggerak, serta terminal (Kadir, 2006).
Pada  sistem  transportasi modern , transportasi  merupakan  bagian integral dari  fungsi  dan  aktivitas  masyarakat. Terdapat  hubungan  yang  sangat  erat dengan  gaya  hidup,  jangkauan,  lokasi kegiatan  produksi,  pemenuhan  barang- barang, dan pelayanan yang tersedia untuk konsumsi. Semakin berkembangnya peradaban  manusia  saat  ini,  mampu membuat transportasi menjadi satu kesatuan  mata  rantai  kehidupan  yang sangat  berpengaruh  dalam  pembangunan masyarakat (Petra, 2013).
Dalam suatu jaringan fasilitas, transportasi  merupakan  suatu  rantai  mata penghubung.  Beberapa  tahun  terakhir  ini, manajemen  transportasi  mendapat  banyak perhatian  dari  berbagai  kalangan  peru- sahaan.  Hampir  setiap  perusahaan  dari berbagai  ukuran  dipastikan  mempunyai manajer  yang  secara  penuh  bertanggung jawab  terhadap  pengelolaan  program transportasinya.  Secara  umum,  sebuah perusahaan  mempunyai  tiga  alternatif untuk  menetapkan  kemampuan  trans- portasinya.  Alternatif  pertama  mengenai armada  peralatan  yang  dapat  dibeli  atau disewa.  Kedua,  kontrak  khusus  dapat diatur  dengan  spesialis  transportasi  untuk mendapatkan  kontrak  jasa-jasa  pengang-
kutan.  Ketiga,  sebuah  perusahaan  dapat memperoleh  jasa-jasa  dari  suatu  perusa- haan transportasi berijin (legally authorized) yang  menawarkan  pengang- kutan  dari  suatu  tempat  ke  tempat  lain dengan  biaya  tertentu.  Ketiga  bentuk transportasi  ini  dikenal  sebagai  swasta (private) , kontrak (contract) , dan angkutan umum (common carriage) . Jika dilihat dari sudut  pandang  logistik,  ada  tiga  faktor yang  memegang  peranan  utama  dalam menentukan kemampuan pelayanan transportasi,  yaitu  biaya,  kecepatan,  dan konsistensi (Bowersox, 1995).
Metode Saving Matriks Saving  Matrix merupakan  metode yang  digunakan  untuk  menentukan  jarak, rute, waktu atau ongkos dalam pelaksanaan pengiriman barang dari perusahaan kepada konsumen.  Metode  ini  bertujuan  agar pengiriman  barang  yang  sesuai  pesanan konsumen  dapat  dilakukan  dengan  cara yang  efektif  dan  efisien,  sehingga  peru- sahaan  dapat  menghemat  biaya,  tenaga, dan  waktu  pengiriman  (Istantiningrum, 2010).
Metode Saving  Matrix terdiri  dari beberapa  langkah.  Menurut  Istantiningrum (2010)  langkah-langkah  dalam  metode saving matrix adalah sebagai berikut:
1.   Menentukan Matriks Jarak Pada penentuan matriks jarak ini, data jarak  antara  perusahaan  dengan  lokasi dan  lokasi  ke  lokasi  lainnya  sangat diperlukan. Setelah mengetahui koordinat  dari  masing-masing  lokasi, maka jarak antar kedua lokasi tersebut dapat  dihitung  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut:
Akan  tetapi  jika  jarak  antar  kedua koordinat  sudah  diketahui,  maka perhitungan menggunakan rumus tidak  digunakan  dan  menggunakan jarak yang sudah ada.
2.   Menentukan  Matriks  Penghematan ( Saving Matrix )
Setelah  mengetahui  jarak  keseluruhan yaitu jarak antara pabrik dengan lokasi
dan lokasi dengan lokasi yang lainnya, maka  dalam  langkah  ini  diasumsikan bahwa setiap lokasi akan dilewati oleh satu truk secara ekslusif. Artinya akan ada  beberapa  rute  yang  berbeda  yang akan  dilewati  untuk  tujuan  masing- masing.  Dengan  demikian  akan  ada penghematan apabila ada peng- gabungan  rute  yang  dinilai  satu  arah dengan  rute  yang  lainnya.  Untuk mencari  matriks  penghematan  dapat digunakan rumus sebagai berikut:
S  (x,y)  merupakan  penghematan  jarak yaitu  dari  penggabungan  antara  rute  x dengan rute y.
3.   Pengalokasian  Kendaraan  dan  Rute Berdasarkan Lokasi Setelah  matriks  penghematan  di- ketahui,  maka  langkah  selanjutnya adalah  pengalokasian  lokasi  ke  rute atau kendaraan. Artinya dalam langkah  ini  akan  ditentukan  rute pengiriman  baru  berdasarkan  atas penggabungan  rute  pada  langkah kedua  di  atas.  Hasilnya  adalah pengiriman lokasi 1 dan lokasi 2 akan dilakukan  dengan  menggunakan  1 rute.
4.   Pengurutan  Lokasi  Tujuan  Dalam Suatu Rute
Langkah ini menentukan urutan kunjungan.  Ada  beberapa  metode dalam  menentukan  urutan  kunjungan, yaitu:
a. Metode Nearest Insert
Metode  ini  menentukan  urutan kunjungan dengan mengutamakan lokasi  yang  kalau  dimasukkan  ke dalam  rute  yang  sudah  ada menghasilkan  jarak  yang  mini- mum.
b. Metode Nearest Neighbor Metode  ini  menentukan  kunju- ngan dengan mengutamakan lokasi  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  lokasi  yang  dikunjungi terakhir.
5.   Penjadwalan Produksi Manfaat  penjadwalan  salah  satunya adalah  agar  dalam  pengiriman  barang dapat  sesuai  dengan  waktu  dan  porsi yang  telah  ditentukan.  Penjadwalan juga mempunyai tujuan. Tujuan dalam penjadwalan adalah agar dalam pengiriman  barang  dilakukan  secara berurutan  sesuai  dengan  jadwal  yang dibuat. Jadwal  tersebut berupa catatan waktu  yang  dituangkan  menjadi  satu kalender  yang  sangat  dibutuhkan  oleh para  pelaksana.  Beberapa  hasil  dari penjadwalan  salah  satunya  adalah pengiriman  sesuai  rute  yang  telah tersedia di dalam tabel hasil pengelompokan  sehingga  pengiriman tidak melebihi kapasitas dalam mengirim (Istantiningrum, 2010).

## METODE PENELITIAN
Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.   Data Primer Adalah  data  yang  khusus  diambil dengan  tujuan  semata-mata  hanya  untuk penelitian,  diperoleh  dari  hasil  observasi dan wawancara di lapangan.
2.   Data Sekunder Adalah  data  yang  diperoleh  dari referensi  yang  berasal  dari  berbagai macam sumber seperti perusahaan, internet, buku dan literatur lainnya.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada perusahaan jasa angkutan kayu gelondongan  di  Jawa  Tengah  dengan mengambil  sampel  perusahaan-perusahaan dibawah bendera Bunga Bangsa Group Co. Semarang  yang  memiliki  10  (sepuluh) perusahaan pengangkutan barang/kayu gelondongan.  Penelitian  dilakukan  selama 5  bulan  dan  dilaksanakan  pada  bulan  Juli 2016 - November 2016.

## Prosedur Pengumpulan Data
Riset Kepustakaan
Dengan  cara  mempelajari  berbagai teori dan alat analisis yang bersumber dari buku-buku,  diktat,  literatur,  dan  referensi- referensi yang relevan.
Riset Lapangan a. Observasi Dilakukan  pada  perusahaan-perusahaan di  bawah  Bunga  Bangsa  Group  Co.
Semarang dengan melakukan pengamatan  langsung  di  lapangan  dan pencatatan data yang diperlukan.
b. Wawancara
Dilakukan  dengan  mengadakan  tanya jawab langsung kepada petugas perusahaan  untuk  memperoleh  data yang lebih akurat.

## Teknik Analisis
Metode Savings Matrix adalah metode yang digunakan untuk menentukan rute distribusi produk ke wilayah pemasaran  dengan  cara  menentukan  rute distribusi  yang  harus  dilalui  dan  jumlah kendaraan berdasarkan kapasitas
kendaraan  agar  diperoleh  rute  terpendek dan  biaya  transportasi  yang  minimal. Metode Savings  Matrix juga  merupakan salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk menjadwalkan sejumlah kendaraan
terbatas  dari  fasilitas  yang  memiliki kapasitas maksimum (Erlina, 2009).
Dengan menggunakan Metode Savings Matrix
diharapkan dapat
menjawab  permasalahan  penelitian,  dan perusahaan  mampu  membuat  perencanaan di  setiap  produk  yang  akan  dikirim,  baik itu  mengenai  jumlah  produk  maupun tujuannya.
S oftware yang    digunakan  untuk peramalan Minitab 16 dapat berguna untuk proses  pemasukan  data,  pembuatan  grafik, analisis statistik, dan proses peramalan.

## HASIL PENELITIAN Data Permintaan Konsumen
Tabel 1 adalah data rata-rata permin- taan konsumen dari 10 (sepuluh) perusahaan  angkutan  kayu  gelondongan
dari  bulan  Oktober  2015  hingga  bulan September 2016.

## Rute Awal
Dari  10  perusahaan  memiliki  alat  angkut berupa  Truck  sejumlah  96  buah.  Masing- masing  alat  angkut  mempunyai  kapasitas maksimal 15000 Kg. Rute awal perusahaan berjumlah  20  rute.  Rute  awal  perusahaan adalah  gudang-konsumen-gudang.  Tabel  2 adalah  data  rata-rata  rute  awal  pengiriman produk beserta data jarak pada setiap rute. Total jarak yang dihasilkan pada rute awal  ini  adalah  sebanyak  3890  kilometer. Jarak pada rute awal tersebut dinilai terlalu panjang  dan  harus  dipangkas  agar  tidak menimbulkan waktu pengiriman yang lama dan biaya transportasi yang tinggi.

## Data Jarak Konsumen
Data  jarak  antara  gudang  dengan konsumen  dan  jarak  antar  konsumen ditampilkan pada Tabel 3.

## Elemen Biaya Transportasi
Elemen  biaya  yang  digunakan  pada perusahaan ini adalah seperti pada Tabel 4.

## Biaya Transportasi Awal
Biaya  transportasi  awal  dihitung berdasarkan  rute  awal  perusahaan.  Per- hitungannya  menggunakan  data  elemen biaya  pada  Tabel  4.  Hasil  perhitungan biaya  transportasi  awal  pada  setiap  rute dapat dijelaskan pada Tabel 5.
Pada  Tabel  5  disajikan  biaya  trans- portasi  produk  di  masing-masing  rute. Total  biaya  yang  dikeluarkan  perusahaan di dalam proses distribusi berdasarkan rute awal  adalah  sebesar  Rp.  22.952.267. Ternyata,  biaya  tersebut  dapat  dipandang terlalu  besar.  Oleh  karena  itu,  biaya transportasi  pada  rute  awal  di  atas  harus dapat diminimalisasi.

## Identifikasi Matriks Penghematan
(Saving Matrix) Matrik penghematan diperoleh dengan menggabungkan dua rute konsumen  atau  lebih  secara  bersamaan.
Penggabungan tersebut disesuaikan dengan jumlah  permintaan  konsumen.  Jumlah penggabungan permintaan konsumen tidak diperbolehkan  melebihi  kapasitas  alat angkut.  Tabel  matrik  penghematan  dapat dilihat pada Tabel 6.

## Penggabungan Rute Saving Matrix
Pengalokasian  konsumen  ke  dalam satu rute yang sama dilakukan berdasarkan hasil  perhitungan  matriks  penghematan. Matriks  penghematan  tersebut  dibuat berurutan dimulai dari penghematan tertinggi hingga terendah.

## Alokasi Permintaan Konsumen
Alokasi  permintaan  konsumen  dapat dimulai dengan melihat nilai  penghematan terbesar.  Alokasi  tiap  konsumen  yang berbeda  bisa  digabungkan  sampai  pada batas  kapasitas  truk  yang  tersedia  di perusahaan.  Hasil  penggabungan  rute dapat  dijelaskan  pada  Tabel  8.  Tabel  8 menunjukkan  adanya  penggabungan  rute. Jumlah  rute  semula  adalah  20.  Setelah digabungkan,  jumlah  rute  menjadi  10. Total beban yang diangkut masih di bawah batas maksimal kapasitas alat angkut  yaitu 15000  Kg.  Dengan  demikian,  kesepuluh rute tersebut dapat digunakan.
Penentuan Rute dan Biaya Transportasi Penentuan  rute  baru  dapat  dilakukan dengan  metode Nearest  Insert (konsumen yang menghasilkan tambahan jarak minimum),  yang  hasilnya  dapat  dilihat pada  Tabel  9.  Dengan  menggunakan metode Nearest  Insert ,  total  jarak  yang ditempuh  adalah  2415  kilometer  dan jumlah biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 12.800.800.

## Plotting Data Permintaan
Langkah  awal  dalam  melakukan proses  peramalan  yaitu plotting data  rata- rata  permintaan  aktual  sesuai  dengan  data masa  lalu  yaitu  data  selama  12  bulan menggunakan software Minitab 16 .
Plotting data  bertujuan  untuk  menentukan metode  peramalan  yang  akan  digunakan (Kalekar, 2004). Grafik plotting data rata-
rata  permintaan  adalah  seperti  pada Gambar 1.
Berdasarkan  hasil plotting data permintaan  masa  lalu  yang  dimiliki,  maka pola yang terbentuk adalah pola data trend . Hal  tersebut  ditandai  dengan  adanya kecenderungan  arah  data  bergerak  naik atau  turun  pada  jangka  panjang  (Raharja, et  al.,  2013).  Dengan  demikian,  teknik peramalan  yang  tepat  digunakan  adalah teknik peramalan untuk data trend.

## Hasil Peramalan Permintaan Konsumen
Rata-rata hasil peramalan permintaan konsumen  selama  satu  tahun  ke  depan dengan  menggunakan  metode Linear Regression dapat dijelaskan pada Tabel 10 . B erdasarkan hasil peramalan dengan menggunakan  metode Linear  Regression , rata-rata  permintaan  konsumen  sangatlah bervariasi.
Uji  Verifikasi  dengan MRC ( Moving
Range Chart )
Uji verifikasi hasil peramalan diperlukan  untuk  mengetahui  apakah metode peramalan yang digunakan representatif  terhadap  data  atau  tidak. Selain itu, Moving Range Chart digunakan untuk  membandingkan  nilai  pengamatan aktual  dengan  nilai  peramalan  dari  suatu permintaan (Fauzan & Rahmayanti, 2013).
Grafiknya moving range chart regresi time series dapat  dijelaskan  pada  Gambar  2. Berdasarkan grafik tersebut, terlihat bahwa tidak  ada  data  yang  berada  di  luar  batas kontrol  atas  maupun  batas  kontrol  bawah.
Dengan demikian, metode Linear Regression dapat  dikatakan  sesuai  atau representatif terhadap penelitian ini.

## Rute dan Biaya Transportasi Baru (Usulan)
Rute  baru  dan  biaya  transportasi berikut  ini  adalah  berdasarkan  hasil peramalan  permintaan  bulan  Januari  2016 hingga bulan Maret 2017. Rute inilah yang nantinya akan digunakan sebagai usulan ke
perusahaan,  sebagaimana  dijelaskan  pada Tabel 11.
Jumlah  rute  semula  adalah  20. Setelah  digabungkan,  jumlah  rute  menjadi 10.  Total  beban  yang  diangkut  masih  di bawah  batas  maksimal  kapasitas  alat
angkut yaitu 15000 Kg. Dengan demikian, kesepuluh rute tersebut dapat digunakan.
Dengan menggunakan metode
Nearest  Neighbor ,  total  jarak  yang ditempuh  adalah  4842.8  kilometer  dan jumlah biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 30.905.270 (Tabel 12).

## Tabel 1. Data Rata-rata Permintaan Konsumen
No  Kode Konsumen  Permintaan rata-rata  No  Kode Konsumen  Permintaan rata-rata 1 A 614 11 A 585 2 B 643 12 B 522 3 C 550 13 C 614 4 D 734 14 D 462 5 E 736 15 E 751 6 F 601 16 F 838 7 G 654 17 G 512 8 H 488 18 H 815 9 I 631 19 I 682 10 J 691 20 J 621 Sumber: Bunga Bangsa Group.Co
Tabel 2. Rute Awal dan Jarak
No Konsumen Jarak ( Km) No Konsumen Jarak ( Km) 1 G-A-G 56 11 G-K-G 300 2 G-B-G 94 12 G-L-G 202 3 G-C-G 190 13 G-M-G 456 4 G-D-G 216 14 G-N-G 154 5 G-E-G 460 15 G-O-G 226 6 G-F-G 160 16 G-P-G 92 7 G-G-G 64 17 G-Q-G 128 8 G-H-G 106 18 G-R-G 240 9 G-I-G 54 19 G-S-G 282 10 G-J-G 108 20 G-T-G 302 Sumber: Bunga Bangsa Group.Co

## Tabel 3. Jarak Konsumen (Km)
GDG A B C D E F G GDG 0 28 47 95 108 230 80 32 A 28 0 18 48
79 203 44 58 B 47 18 0 40
82 205 40 24 C 95 48 40 0 35 233 79 109 D 108 79 82 35 0 261 108 113 E 230 203 205 233 261 0 177 222 F 80 44 40 79 108
177 0 78 G 32 58 24 109 113 222 78 0 H 53 79 82 123
155 175 44 39 I 27 53 73 103 92
257 89 33 J 54 65 86 117 86
272 117 66 K 150 129 124 165 209 82 87 144 L 101 90 85 125 154 130 47 106 M 228 186 175 202 266 40 159 213 N 77 47 37 78 105 158 22 100 O 113 104 124 155 152 273 140 55
P 46 73 92 100 108 263 109 52 Q 64 69 97 61 34 270 111 95 R 120 94 75 102 144 122 50 130 S 141 112 103 76
44 308 141 137 T 151 114 119 92
70 324 167 143 Sumber: Bunga Bangsa Group.Co Tabel 4. Elemen Biaya No Elemen Biaya Biaya (Rp) 1  BBM/Liter 5.600 2  TENAGA KERJA/hr 1.250.000 3  UANG MAKAN/hr 100.000 4  RETRIBUSI 200.000 5  MAINTAINANCE 300.000 Sumber: Bunga Bangsa Group.Co Keterangan:
a. 1 liter solar mampu menempuh 15 kilometer.
b. Biaya retribusi meliputi biaya tol, parkir, pungutan, dll.

## Tabel 5. Biaya Transportasi Awal
No  Konsumen  Jarak (Km) Biaya Tenaga Kerja Maintenance BBM,Retribusi, Uang Makan Total 1 G-A-G 56 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp320,906.67 Rp2,206,000 2 G-B-G 94 Rp335,093.33 3 G-C-G 190 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp370,933.33 Rp2,301,573 4 G-D-G 216 Rp380,640.00 5 G-E-G 460 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp471,733.33 Rp2,381,467 6 G-F-G 160 Rp359,733.33 7 G-G-G 64 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp323,893.33 Rp2,213,467 8 G-H-G 106 Rp339,573.33 9 G-I-G 54 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp320,160.00 Rp2,210,480 10 G-J-G 108 Rp340,320.00 11 G-K-G 300 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp412,000.00 Rp2,337,413 12 G-L-G 202 Rp375,413.33 13 G-M-G 456 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp470,240.00 Rp2,377,733 14 G-N-G 154 Rp357,493.33 15 G-O-G 226 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp384,373.33 Rp2,268,720 16 G-P-G 92 Rp334,346.67 17 G-Q-G 128 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp347,786.67 Rp2,287,387 18 G-R-G 240 Rp389,600.00 19 G-S-G 282 Rp1,250,000 Rp300,000 Rp405,280.00 Rp2,368,027 20 G-T-G 302 Rp412,746.67 TOTAL 3890 Rp22,952,267

## Tabel 6. Matriks Untuk Penghematan
A B C D E F G H A 0 B 57 0
C 75 102 0 D 57 73 168 0 E 55 72 92 77 0 F 64 87 96 80 133 0 G 2 55 18 27 40 34 0 H 2 18 25 6 108 89 46 0 I 2 1 19 43 0 18 26 66 J 17 15 32 76 12 17 20 15 K 49 73 80 49 298 143 38 103 L 39 63 71 55 201 134 27 92 M 70 100 121 70 418 149 47 111 N 58 87 94 80 149 135 9 65 O 37 36 53 69 70 53 90 72 P 1 1 41 46 13 17 26 14 Q 23 14 98 138 24 33 1 -5 R 54 92 113 84 228 150 22 55 S 57 85 160 205 63 80 36 10 T 65 79 154 189 57 64 40 5

## Tabel 7. Matrik Penghematan
Peringkat  Nilai  Peringkat  Nilai  Peringkat  Nilai  Peringkat  Nilai 1 418 11 201 21 149 31 111 2 305 12 189 22 143 32 111 3 298 13 168 23 138 33 110 4 264 14 165 24 135 34 110 5 245 15 164 25 134 35 109 6 228 16 160 26 133 36 108 7 208 17 157 27 132 37 104 8 205 18 154 28 122 38 103 9 202 19 150 29 121 39 102 10 202 20 149 30 113 40 100

## Tabel 8. Alokasi Permintaan Konsumen
No Rute Konsumen Total Beban Order (Kg) Keterangan Kapasitas Alat Angkut 1 Rute 1 E,M 13500 OK 15000 2 Rute 2 O,T 13720 OK 15000 3 Rute 3 D,S 14160 OK 15000 4 Rute 4 K,L 11070 OK 15000 5 Rute 5 R,N 12770 OK 15000 6 Rute 6 B,C 11930 OK 15000 7 Rute 7 F,H 10890 OK 15000 8 Rute 8 J,Q 12030 OK 15000 9 Rute 9 I,P 14690 OK 15000 10 Rute 10 G,A 12680 OK 15000 Tabel 9. Metode Nearest
No Rute Jadwal Pengiriman Total Jarak (KM) BBM, Retribusi, Makan Tenaga Kerja  Perawatan Total Biaya 1 Rute 1 G-M-E-G 498 Rp485,920 Rp1,500,000  Rp300,000  Rp2,744,960 2 Rute 2 G-O-T-G 426 Rp459,040 3 Rute 3 G-D-S-G 94 Rp335,093 Rp1,500,000  Rp300,000  Rp2,506,027 4 Rute 4 G-L-K-G 190 Rp370,933 5 Rute 5 G-N-R-G 237 Rp388,480 Rp1,500,000  Rp300,000  Rp2,556,427 6 Rute 6 G-B-C-G 182 Rp367,947 7 Rute 7 G-H-F-G 117 Rp343,680 Rp1,500,000  Rp300,000  Rp2,506,400 8 Rute 8 G-J-Q-G 168 Rp362,720 9 Rute 9 G-I-P-G 94 Rp335,093 Rp1,500,000  Rp300,000  Rp2,486,987 10  Rute 10 G-A-G-G 139 Rp351,893 Total 2145 Rp12,800,800
Gambar 1. Plotting Data Rata-Rata Permintaan
Tabel 10. Alokasi Permintaan Konsumen
Konsumen  Hasil Peramalan (Kg)  Konsumen  Hasil Peramalan (Kg) A 10070 K 7320 B 5790 L 5440 C 4220 M 7900 D 5820 N 4880 E 5820 O 6150 F 8770 P 7030 G 6980 Q 4050 H 1410 R 5080 I 3610 S 7250 J 7210 T 4390
Gambar 2. Moving Range Chart Regresi Time Series

## Tabel 11. Alokasi Konsumen Hasil Peramalan
No Rute Konsumen Total Beban Order (Kg) Keterangan Kapasitas Alat Angkut 1 Rute 1 E,M 13720 OKE 15000 2 Rute 2 O,T 10540 OKE 15000 3 Rute 3 D,S 13070 OKE 15000 4 Rute 4 K,L 12760 OKE 15000 5 Rute 5 N,R 10960 OKE 15000 6 Rute 6 B,C 11010 OKE 15000 7 Rute 7 F,H 10180 OKE 15000 8 Rute 8 J,P 14240 OKE 15000 9 Rute 9 G,I 10590 OKE 15000 10 Rute 10 A,Q 14120 OKE 15000 Tabel 12. Rute dan Biaya Transportasi Baru (Hasil Peramalan) No Rute Jadwal Pengiriman Total Jarak (KM) BBM, Retribusi, Makan Tenaga Kerja Perawatan  Total Biaya 1 Rute 1 G-M-E-G 498 Rp485,920 Rp1,500,000 Rp300,000 Rp2,744,960 2 Rute 2 G-O-T-G 426 Rp459,040 3 Rute 3 G-D-S-G 94 Rp335,093 Rp1,500,000 Rp300,000 Rp2,506,027 4 Rute 4 G-L-K-G 190 Rp370,933 5 Rute 5 G-N-R-G 237 Rp388,480 Rp1,500,000 Rp300,000 Rp2,556,427 6 Rute 6 G-B-C-G 182 Rp367,947 7 Rute 7 G-H-F-G 117 Rp343,680 Rp1,500,000 Rp300,000 Rp2,533,653 8 Rute 8 G-P-J-G 241 Rp389,973 9 Rute 9 G-I-G-G 92 Rp334,347 Rp1,500,000 Rp300,000 Rp2,494,453 10  Rute 10  G-A-Q-G 161 Rp360,107 Total 2238 Rp12,835,520

## PEMBAHASAN Metode Peramalan
Berdasarkan jenis dan pola data yang diperoleh  yaitu  pola trend, maka  teknik peramalan yang dipilih dan akan dibandingkan  adalah  metode Regresi Linear Sederhana  dan  metode Hot’s Linear  Exponential  Smoothing  (Winter) ., dan  penetapan  teknik  peramalan  terbaik adalah berdasarkan nilai MSE(Mean Square Error) terkecil.
Hasil  peramalan  berdasarkan  dua metode  yang  digunakan  menunjukkan bahwa  peramalan  dengan  metode Regresi
Linear mempunyai nilai MAPE, MAD , dan MSE terkecil  yaitu  sebesar  0.50697,
0.102956,  dan  0.018398.  Perbandingan peramalan yang memiliki kesalahan peramalan terkecil tersebut akan digunakan  sebagai  informasi  prediksi permintaan  konsumen  untuk periode selanjutnya (Tanuwijaya, 2010).
Proses  verifikasi  sangat  dibutuhkan apabila sudah ditentukan metode peramalan  yang  digunakan.  Verifikasi hasil  peramalan  diperlukan  untuk  melihat apakah  metode  peramalan  yang  diperoleh representative terhadap  data  atau  tidak.
Proses verifikasi dilakukan dengan menggunakan Moving Range Chart (MRC). Peta moving  range digunakan untuk  membandingkan  nilai  pengamatan aktual  dengan  nilai  peramalan  dari  suatu permintaan.  Pada  penelitian  kali  ini, berdasarkan  grafik  4.2,  terlihat  bahwa tidak  ada  data  yang  berada  di  luar  batas kontrol  atas  maupun  batas  kontrol  bawah. Dengan demikian, metode Linear Regression dapat  dikatakan  sesuai  atau representatif  terhadap  penelitian  ini  dan dapat digunakan untuk meramalkan permintaan konsumen setahun ke depan.

## Penentuan Rute
Penentuan  rute  distribusi  produk dimulai  dari  proses  pengidentifikasian matrik  jarak.  Proses  ini  memerlukan  data jarak  antara  gudang  ke  masing-masing konsumen  serta  jarak  antara  konsumen satu  dengan  konsumen  lainnya.  Langkah selanjutnya  adalah  dengan  cara  meng- identifikasi  matriks  penghematan. Saving matrix merepresentasikan  penghematan yang dapat direalisasikan dengan menggabungkan  dua  konsumen  atau  lebih ke dalam satu rute. Apabila masing-masing konsumen  1  dan  konsumen  2  dikunjungi secara  terpisah,  maka  jarak  yang  dilalui adalah  jarak  dari  gudang  ke  konsumen  1 dan  jarak  dari  konsumen  1  balik  ke gudang,  ditambah  dengan  jarak  dari gudang  ke  konsumen  2  dan  kemudian balik ke gudang. Ilustrasinya adalah seperti pada Gambar 3.
Gambar 3 merupakan kondisi proses distribusi  awal  di  perusahaan.  Perusahaan masih  menerapkan  pengiriman  produk menggunakan  satu  jalur,  yaitu  dari gudang-konsumen1-gudang  dan  gudang- konsumen2-gudang. Kondisi tersebut dapat  membuat  proses  distribusi  produk menjadi lebih  lama,  jarak  semakin panjang, dan biaya distribusi lebih banyak. Oleh karena itu, diperlukan perubahan rute yang  dapat  menggabungkan  konsumen  1 dan  konsumen  2  ke  dalam  satu  rute. Gambar  4  adalah  perubahannya.  Gambar tersebut  merupakan  proses  penggabungan
rute  yang  terjadi,  yaitu  setiap  satu  rute dapat menempuh lebih dari satu konsumen,  sehingga  dapat  menghemat jumlah rute, jarak, dan biaya distribusi.
Dengan  berpedoman  pada  tabel matrik penghematan, proses pengalokasian konsumen  dapat  dilakukan.  Pengalokasian setiap  konsumen  ke  dalam  satu  rute  dapat digabungkan  sampai  pada  batas  kapasitas alat  angkut  yang  dimiliki  perusahaan. Penggabungan  tersebut  dimulai  dari  nilai penghematan  yang  terbesar.  Dimulai  dari nilai  penghematan  sebesar  418    yang merupakan penghematan dari
penggabungan  antara  konsumen  E  dan konsumen  M.  Jumlah  beban  masing- masing  konsumen  adalah  7360  Kg  dan 6140  Kg,  sedangkan  total  beban  adalah 13500  Kg.  Total  tersebut  masih  di  bawah batas  maksimal  kapasitas  alat  angkut, yakni  15000  Kg.  Dengan  demikian penggabungannya layak dilakukan, konsumen  E  dan  konsumen  M  bergabung ke dalam rute 1, dan begitu seterusnya.
Berikutnya adalah mengurutkan konsumen dalam rute yang sudah terdefinisi.  Pada  prinsipnya,  tujuan  dari pengurutan ini adalah untuk meminimumkan  jarak  perjalanan  alat angkut.  Penentuan  rute  dilakukan  dengan metode Nearest  Insert. Metode Nearest Insert dilakukan  dengan  cara  memilih konsumen  yang  kalau  dimasukkan  ke dalam  rute  yang  sudah  ada  menghasilkan tambahan  jarak  yang  minimum.  Pada awalnya  hanya  memiliki  perjalanan  dari gudang  ke  gudang  dengan  jarak  nol, kemudian dilihat berapa jarak  yang terjadi dengan cara menambahkan masing-masing konsumen  ke  rute  yang  sudah  ada.
Hasilnya adalah sebagai berikut:
Berhubung  jarak  minimum  yang dihasilkan  dari  keduanya  adalah  456 kilometer, maka konsumen yang dikunjungi terlebih dahulu adalah konsumen  M.  Rute  yang  terbentuk  adalah G-M-E-G, dan begitu seterusnya.

## Perbandingan Rute dan Biaya Transportasi Awal
Perbandingan  rute  distribusi  produk sebelum  diberlakukan  metode saving matrix dan  sesudahnya  sangat  jelas perbedaannya.
Perbedaan
tersebut ditampilkan pada Tabel 13.
Pada  awalnya,  perusahaan  memiliki 20 rute dalam sekali pengiriman produknya.  Jumlah  rute  tersebut  dinilai sangat  banyak  mengingat  jumlah  armada atau  alat  angkut  yang  dimiliki  perusahaan sangat terbatas. Total jarak yang ditempuh perusahaan  selama  proses  pengiriman produk  pada  20  konsumennya  adalah sebanyak  3890  kilometer.  Hal  tersebut membuat  biaya  distribusi  produk  di perusahaan juga tidak sedikit, yaitu sebesar Rp. 22.952.267.Setelah diberlakukan metode saving  matrix ,  jumlah  rute,  total jarak,  dan  biaya  distribusi  produk  di perusahaan  mengalami  penurunan  yang signifikan.  Seharusnya  rute  distribusi produk  tersebut  dapat  dipangkas  menjadi 10 rute dari 20 rute mula-mula. Selain itu, perusahaan  berhasil  menurunkan  jarak tempuh sebesar 1745 kilometer atau 55.77 %.Biaya distribusi produk juga mengalami penghematan  sebesar  Rp10.151.467  atau 55.14 %.
Perbandingan Rute dan Biaya Transportasi Usulan
Peramalan
digunakan untuk menentukan
prediksi
permintaan konsumen  selama  setahun  ke  depan. Dengan  adanya  peramalan,  perusahaan dapat membuat jadwal distribusi produknya  menggunakan  metode Saving Matrix . Tujuannya adalah untuk memperpendek  rute  distribusi,  jarak,  dan menghemat  biaya  transportasinya. Output yang  dihasilkan  nantinya  adalah  usulan rute  distribusi  terbaru.  Tabel  14  adalah perbandingan jumlah rute, jarak, dan biaya mula-mula dengan hasil peramalan.
Berdasarkan  hasil  peramalan  dan penentuan rute distribusi dengan menggunakan  metode Saving  Matriks , jumlah rute yang didapat perusahaan turun
dari 20 rute menjadi 10 rute. Jarak tempuh yang  semula  sebesar  3890  kilometer menjadi  2238  kilometer.  Jarak  tersebut lebih  hemat  42.47  %  atau  sekitar  1652 kilometer. Biaya distribusi produknya juga mengalami  penurunan.  Biaya  semula adalah  sebanyak  Rp22.952.267  turun menjadi  Rp12.835.830.  Biaya  tersebut mengalami penghematan sebesar Rp10,116,437atau sekitar 44.07 %.

## Usulan Rute Distribusi Produk
Dari  hasil  pengolahan  dan  analisis data  di  atas,  maka  jumlah  rute  yang  harus ditempuh  Bunga  Bangsa  Co.Group  untuk mendistribusikan produknya selama setahun ke depan adalah sebanyak 10 rute. Rute  tersebut  dikelompokkan  sesuai  hasil pengolahan  data  dengan  menggunakan metode Saving  Matrix .  Usulan  penentuan rute distribusi produk di Bunga Bangsa Co adalah seperti pada Tabel 15.
Berdasarkan  Tabel  15,  maka  usulan untuk  rute  distribusi  produk  di  Bunga Bangsa  Co.Group  sudah  terbentuk.  Total rute yang harus ditempuh untuk pengiriman  produk  adalah  sebanyak  10 rute  dengan  kapasitas  muatan  sekitar 15000  Kg.  Setiap  rute  memiliki  tujuan konsumen  yang  berbeda-beda.  Pengelom- pokan  konsumen  tersebut  berdasarkan alokasi  matriks  penghematan  tertinggi dengan  metode Saving  Matrix .  Nilai savings berpengaruh  pada  penghematan total  jarak.  Semakin  besar  nilai savings yang  didapat,  maka  semakin  banyak penghematan  total  jarak  yang  diperoleh. Selain itu, semakin pendek total jarak yang ditempuh, maka semakin kecil waktu yang ditempuh (Ramadanti, et al., 2013).

## PENUTUP Kesimpulan
1. Rute  pengiriman  produk  yang  paling tepat  untuk  meminimalkan  biaya transportasi/distribusi pada perusahaan-perusahaan angkutan kayu gelondongan  di  bawahBunga  Bangsa Co.Group  dapat  direduksi  menjadi sejumlah 10 rute dari 20 rute semula.
2. Jarak  rata-rata  untuk  menyalurkan barang  yang  harus  ditempuh  adalah sejauh  2238  kilometer  dengan  biaya transportasi sebanyak Rp. 12.835.830. Dengan  demikian,  perusahaan  dapat
menghemat jarak sebesar 42.47% atau 1652 kilometer dan dapat mengurangi biaya  distribusi  pengiriman  produk hingga mencapai 44.07% atau sebesar Rp. 10.116.437.
Gudang Konsumen 1 Konsumen 2 Gambar 3. Ilustrasi 1 Gudang Konsumen 1 Konsumen 2
Gambar 4. Ilustrasi 2
Tabel 13. Perbandingan Rute Distribusi Awal
Item Jumlah Rute Total Jarak (Km) Total Biaya Penghematan Biaya Penghematan Jarak (Km) Sebelum 20 3890 Rp22,952,267  Rp10,151,467 1745 Sesudah 10 2145 Rp12,800,800 55.14% 55.77%
Tabel 14. Perbandingan Rute, Jarak, Biaya Hasil Peramalan
Jumlah Rute Total Jarak (Km) Total Biaya Penghematan Biaya Penghematan Jarak (Km) Sebelum 20 3890 Rp22,952,267 Rp10,116,437 1652 Sesudah 10 2238 Rp12,835,830 44,07% 42,47%

## Tabel 15. Usulan Rute Distribusi
No Rute Jadwal Pengiriman Total Jarak (KM) Total Beban Order (KG) Alat Angkut 1 RUTE 1 G-M-E-G 498 13720 TRUK A 2 RUTE 2 G-O-T-G 426 10540 TRUK C 3 RUTE 3 G-D-S-G 94 13070 TRUK C 4 RUTE 4 G-L-K-G 190 12760 TRUK A 5 RUTE 5 G-N-R-G 237 10960 TRUK A 6 RUTE 6 G-B-C-G 182 11010 TRUK B 7 RUTE 7 G-H-F-G 117 10180 TRUK B 8 RUTE 8 G-P-J-G 241 14240 TRUK C 9 RUTE 9 G-I-G-G 92 10590 TRUK B 10 RUTE 10 G-A-Q-G 161 14120 TRUK B

## DAFTAR PUSTAKA
Badria, (2008). Penggunaan Metode Expo- nential Smoothing Untuk Meramalkan  Kebutuhan  Cengkeh di  Pabrik  Rokok  Adi  Bungsu,
Malang: Universitas Brawijaya.
Erlina,  P.  (2009).  Mengoptimalkan  Biaya
Transportasi Untuk Penentuan Jalur  Distribusi. Jurnal  Penelitian
Ilmu Teknik , 9 (2), 143-150.
Rahmayanti,  D.,  &  Fauzan,  A.  (2016).
Optimalisasi sistem persediaan bahan  baku  karet  mentah  (lateks) dengan  metode  Lot  Sizing  (studi kasus:  PT  Abaisiat  Raya). Jurnal Optimasi  Sistem  Industri , 12 (1), 317-325.
Heizer, J. & Render, B., (2010). Manajemen Operasi Edisi 9 Jilid 2. Jakarta: Salemba Empat.
Istantiningrum, M. (2010). Penentuan Rute Pengiriman Dan Penjadwalan
Dengan Menggunakan Metode
Saving  Matrix  Study  Kasus  Pada PT.  Sukanda  Djaya  Yogyakarta.
Yogyakarta: Program Studi Teknik Industri UIN Sunan Kalijaga.
Kadir,  A.  (2006).  Transportasi:  Peran  dan Dampaknya  Dalam  Pertumbuhan Ekonomi  Nasional. Jurnal  Peren- canaan  &  Pengembangan  Wilayah WAHANA HIJAU, 1(3), 121-131.
Kalekar,  P.  S.  (2004).  Time  Series Forecasting  using  Holt-Winters Exponential  Smoothng. Kanwal Rekhi School of Information
Technology, 4329008, 1-13.
Pakaja,  F.,  Naba,  A.  &  Purwanto.  (2012). Peramalan  Penjualan  Mobil  Meng- gunakan Jaringan Syaraf Tiruan an Certainty  actor. Jurnal  EECCIS,
6 (1) , 23-28.
Raharja,  A.,  Angraeni,  W.  &  Vinarto,  A. R.  (2013).  Penerapan  Metode
Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon di PT. Telkomsel
Surabaya. SISFO-Jurnal  Sistem Informasi, 1-9.
Setyawan,  B.  (2012). Analisis  Jaringan Transportasi  Multimoda  Dalam Proses  Distribusi  (Studi  Kasus  di PT.  LMN). Yogyakarta:  Prodi Teknik  Industri  Universitas  Islam Negeri Sunan Kalijaga.

## Soedjianto, F.,
Oktavia, T. & Anggawinata, A. J. (2006). Perancangan dan Pembuatan Sistem Perencanaan Produksi (Studi  Kasus  Pada  PT.  Vonita Garment). Seminar Nasional
Aplikasi  Teknologi  Informasi  ISSN 1907-5022, 117-122.
Tanuwijaya, H. (2010). Penerapan Metode
Axponential  Smoothing  Winter Dalam Sistem Informasi Pengendalian  PErsediaan  Produk dan  Bahan  Baku  Sebuah  Cafe.
SemnasIF  ISSN  1979-2328, 219- 225.
Vandiko,  G.,  Adianto,  H.  &  Mustofa,  F.
H.,  2013.  Usulan  Rancangan  Rute Distribusi Produk Sepatu Menggunakan Metode Vehicle
Routing  Problem. Jurnal  Industri Itenal - ISSN: 2338-5081, 1(1) .