DOI: 10.29303/jrpb.v10i2.419 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## OPTIMASI JALUR DISTRIBUSI SAYURAN DAUN SEGAR MENGGUNAKAN METODE SAVING MATRIKS (STUDI KASUS: KEBOEN BAPAK)
Optimization of Fresh Leafy Vegetables Distribution Route using The Saving Matrix Method (Keboen Bapak case study)
Dede Supriatna 1, *) , Drupadi Ciptaningtyas 1 , Suhono Harso Supangkat 2
1 Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Industri Pertanian, Universitas Padjadjaran, Sumedang, Indonesia
2 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia
Email *) : dede18006@mail.unpad.ac.id
Diterima: Juni 2022 Disetujui: September 2022

## ABSTRACT
The enhancement of technology and the increase in the demand for high-quality fresh leafy vegetables encourage companies to improve their competitiveness factor, especially the quality of their products. The distribution factor is one of the main factors regarding maintaining the quality of fresh leafy vegetables. The distribution process must be carried out not only in an effective way but also at a precise time. Until now, the distribution route of Keboen Bapak's products  is  still  determined  subjectively  based  on  the  courier's  experience.  Therefore,  the distribution process possibly be conducted inefficiently. This problem can be categorized as a vehicle  routing  problem  (VRP).  The  Saving  matrix,  nearest  insert,  and  nearest  neighbor method are the method that is commonly used to solve the VRP problem. This study aims to determine the optimum distribution route for Keboen Bapak's products by using the saving matrix, nearest insert, and nearest neighbor methods in 3 different cases. The results showed that  the  nearest  insert  and  nearest  neighbor  methods  show  the  same  optimum  route.  The optimum route in the A case is the warehouse – Borma Kiaracondong – Borma Riung Bandung – Borma Cipadung – Borma Cinunuk – warehouse (IA route) and the warehouse – Borma Setiabudi – Borma Dakota – warehouse (IIA route) with a distance of 43.4 km and 21.3 km, respectively. Moreover, the optimum route in the B case is the warehouse – Borma Cikutra – Prama Babakan Sari – Borma Cijerah – Borma Gempol – Borma Kerkof – Prama Banjaran – warehouse (IB route) and warehouse – Borma Cikutra – warehouse (IIB route) with a distance of 74.7 km and 4 km, respectively. Finally, in the C case, the optimum route is the warehouse – Prama Babakan Sari – Borma Cipadung – Borma Cinunuk – Borma Gempol – Borma Kerkof – warehouse (IC route) and warehouse – Borma Dago – warehouse (IIC route) with a distance of 68.4 km and 6.4 km, respectively.
Keywords: distribution; nearest insert; nearest neighbour; optimization; saving matrix

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  dan  peningkatan  permintaan  sayuran  daun  segar  dengan  kualitas tinggi membuat perusahaan berlomba-lomba untuk meningkatkan daya saing terutama kualitas produknya.  Salah  satu  faktor  yang  harus  diperhatikan  dalam  meningkatkan  daya  saing  dan mempertahankan kualitas sayuran daun segar adalah faktor distribusi. Pendistribusian produk kepada konsumen harus dilakukan secara efektif dan tepat waktu. Hingga kini, penentuan rute pendistribusian  produk  Keboen  Bapak  kepada  konsumen  masih  ditentukan  secara subyektif berdasarkan pengalaman courier , sehingga dapat menyebabkan proses distribusi yang kurang efisien. Masalah ini dapat dikategorikan sebagai permasalahan vehicle routing problem (VRP). Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  VRP  adalah  metode saving matrix , sedangkan metode yang dapat digunakan untuk menentukan urutan  konsumen yang akan dikunjungi adalah metode nearest insert dan nearest neighbor . Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  rute  distribusi  optimum  produk  Keboen  Bapak  kepada  konsumen  yang menjadi pelanggan tetap Keboen Bapak dengan menggunakan metode saving matrix , nearest insert dan nearest neighbor dalam 3 kasus berbeda. Hasil penelitian menunjukkan optimasi rute distribusi dengan menggunakan metode nearest insert dan nearest neighbor menunjukkan hasil yang sama. Pada kasus A, rute paling optimum adalah gudang – Borma Kiaracondong – Borma Riung Bandung – Borma Cipadung – Borma Cinunuk – gudang (rute IA) dengan jarak tempuh sebesar 43,4 km, dan gudang – Borma Setiabudi – Borma Dakota – gudang (rute IIA) dengan jarak tempuh sebesar 21,3 km. Rute optimum pada kasus B adalah  gudang – Borma Cikutra – Prama Babakan Sari – Borma Cijerah – Borma Gempol – Borma Kerkof – Prama Banjaran – gudang  (rute  IB)  dengan  jarak  tempuh  sebesar  74,7  km,  dan  gudang – Borma Cikutra – gudang (rute IIB) dengan jarak tempuh sebesar 4 km. Sedangkan pada kasus C rute optimum adalah gudang – Prama Babakan Sari – Borma Cipadung – Borma Cinunuk – Borma Gempol – Borma Kerkof – gudang (rute IC) dengan jarak tempuh sebesar 68,4 km, dan gudang – Borma Dago – gudang (rute IIC) dengan jarak 6,4 km. Diharapkan hasil penelitian ini dapat dijadikan bahan pertimbangan oleh Keboen Bapak dalam penentuan rute distribusi, sehingga proses distribusi dapat terlaksana dengan optimal.
Kata kunci: distribusi; nearest insert ; nearest neighbour ; optimasi; saving matrix

## PENDAHULUAN
Latar Belakang
Keboen  Bapak  merupakan  Usaha Kecil  Menengah  (UKM)  yang  disupervisi oleh Prof. Dr. Ir. Suhono Harso Supangkat, M.Eng yang berada di bawah naungan PT. Layanan  Cerdas  Indonesia.  Keboen  Bapak adalah pendekatan Smart Living Lab dalam implementasi smart  farming yang diprakarsai  oleh  Pusat  Inovasi  Kota  dan Komunitas Cerdas (PIKKC) yang merupakan  komunitas  di  bawah  naungan Institut Teknologi Bandung (ITB) (Keboen Bapak, 2020). Kebeon Bapak memproduksi berbagai  jenis  produk  sayuran  daun  antara lain bayam, caisim, kangkung, pakcoy, dan selada. Produk Keboen Bapak dipasarkan ke
berbagai konsumen yang tersebar di sekitar Kota dan Kabupaten Bandung.
Perkembangan  teknologi  membuat perusahaan-perusahaan  berupaya  untuk meningkatkan  nilai  kompetitif  yang  lebih tinggi bagi perusahaannya (Suparjo, 2017). Menurut  Erlina  (2009),  salah  satu  faktor yang harus diperhatikan dalam meningkatkan daya saing perusahaan adalah faktor  distribusi,  dimana  pendistribusian produk  kepada  konsumen  harus  dilakukan dengan  efektif  dan  tepat  waktu.  Sebagai UKM, hingga saat ini Keboen Bapak masih menentukan  rute  pendistribusian  produk kepada konsumen secara subyektif berdasarkan  pengalaman courier .  Hal  ini dapat  menyebabkan  proses  distribusi  yang kurang efisien baik dari segi jarak maupun
waktu.  Masalah  ini  dapat  dikategorikan sebagai vehicle routing problem (VRP). VRP  merupakan  suatu  permasalahan optimasi  kombinatorial  yang  dapat  terjadi pada kasus pendistribusian barang (Hadhiatma  &  Purbo,  2017).  Sedangkan menurut  Amri, et  al .,  (2014),  VRP  adalah permasalahan  distribusi  perusahaan  kepada sejumlah  pelanggan,  dengan  solusi  berupa rute-rute  yang  dapat  dilalui  untuk mengirimkan produk perusahaan. Berdasarkan  Supardi  &  Sianturi  (2020), mengefisiensikan  sistem  distribusi  dengan meminimalkan rute distribusi dapat meningkatkan laba perusahaan secara tidak langsung,  karena  dengan  optimalnya  rute distribusi dapat menurunkan biaya transportasi.  Oleh  karena  itu,  optimasi  rute distribusi  produk  Keboen  Bapak  sangat penting  untuk  dilakukan,  sehingga  Keboen Bapak  dapat  meningkatkan  daya  saing perusahaan  di  pasaran,  dan  juga  dapat meningkatkan laba secara tidak langsung.
Mengadaptasi  Hadhiatma  &  Purbo (2017),  permasalahan  VRP  klasik  dapat diselesaikan  dengan  pendekatan travelling salesman  problem (TSP).  TSP  adalah permasalahan  penentuan  rute  distribusi optimal  untuk  mengunjungi  sejumlah tempat  dalam  satu  kali  kunjungan,  artinya courier tidak  akan  mengunjungi  tempat yang  sama  lebih  dari  satu  kali  (Kusrini  & Istiyanto,  2007).  Metode  yang  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  VRP  adalah metode saving  matrix .  Metode  ini merupakan  metode  yang  telah  banyak digunakan dalam berbagai penelitian untuk menyelesaikan masalah distribusi.
Ketika mengaplikasikan metode saving  matrix, berdasarkan  penelitian Saputra  &  Pujotomo  (2018),  penentuan jarak  sebaiknya  tidak  menggunakan  jarak dari  garis  lurus  antara  dua  titik  koordinat konsumen  (jarak euclidean ),  namun  lebih baik  menggunakan  jarak  sebenarnya  (jarak aktual) yang dapat diperoleh melalui google maps .  Selanjutnya,  menurut  Huda  (2014), masih ada kemungkinan
untuk
mengoptimalkan  kembali output rute  dari metode saving  matrix .  Pada  penelitian  ini
optimalisasi output rute dari metode saving matrix dilakukan  dengan  menggunakan metode nearest insert dan nearest neighbor , yang  ditujukan  untuk  penentuan  urutan kunjungan konsumen.

## Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rute distribusi optimum produk Keboen  Bapak  kepada  konsumen  yang menjadi  pelanggan  tetap  Keboen  Bapak dengan  menggunakan  metode saving matrix , nearest insert , dan nearest neighbor dalam  3  kasus  pemesanan  berbeda,  yaitu ketika  grup  Kawaluyaan  memesan,  ketika grup  Cijerah  memesan,  dan  ketika  grup campuran memesan.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  timbangan  digital  (1-2000, Superior  Mini  Digital  Platform  Scale, China)  dengan  ketelitian  0,01  gram  untuk menimbang sampel produk sayuran Keboen Bapak, smartphone (A20s, Samsung, Seoul, Korea  Selatan)  untuk  dokumentasi,  laptop (X454Y,  Asus,  Taipei,  Taiwan)  yang digunakan  untuk  mengolah  data,  dan software Microsoft  excel  (Microsoft Corporation, Redmound, USA (versi 2205)) yang  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam pengolahan data.
Bahan yang digunakan untuk menentukan  kapasitas  angkut  maksimum kendaraan  yang  digunakan  dalam  proses distribusi  produk  Keboen  Bapak  adalah produk sayuran Keboen Bapak yang sudah siap  didistribusikan  (bayam,  caisim, kangkung,  pakcoy,  dan  selada).  Adapun bahan  yang  digunakan  untuk  mengetahui jarak  gudang  dengan  konsumen,  dan konsumen dengan konsumen lainnya adalah data  konsumen  tetap  Keboen  Bapak  serta data  jarak  yang  diambil  berdasarkan  citra Google Maps .
Metode Penentuan kapasitas maksimum kendaraan  dilakukan  dengan  menggunakan metode  eksperimenal.  Terdapat  tiga  tahap yang dilakukan untuk menentukan kapasitas maksimum  kendaraan,  yaitu  menghitung volume  angkut  kendaraan,  menghitung densitas sayuran, dan menghitung kapasitas maksimum kendaraan.
1. Menghitung volume angkut kendaraan Produk Keboen Bapak didistribusikan menggunakan  sepeda  motor.  Produk  yang diangkut  ditempatkan  pada  tas  obrok  dan keranjang sayur. Tas obrok yang digunakan memiliki  dua  wadah  (Gambar  1),  dengan masing-masing wadah memiliki dimensi 46 cm × 26 cm × 35 cm (p × l × t), sedangkan keranjang  sayur  yang  digunakan  memiliki dimensi 62 cm × 43 cm × 32 cm (p × l × t). Volume  maksimum  kendaraan  dapat diketahui  dengan  menghitung  volume  total dari tas obrok dan keranjang sayur.
Gambar 1. Tas obrok (sumber: Oka, 2019)
2. Menghitung densitas sayuran Pada penelitian ini, densitas yang akan digunakan  untuk  menghitung  kapasitas maksimum  kendaraan  adalah  densitas  total (batang  dan  daun).  Kecuali  untuk  tanaman selada  densitas  yang  digunakan  adalah densitas dari daun saja.
Terdapat  tiga  tahap  yang  dilakukan ketika  mengukur  densitas  sayuran,  yaitu mengukur  massa  sayuran,  mengukur volume  sampel,  dan  menghitung  densitas sampel.  Massa  sampel  dihitung  dengan menggunakan  timbangan  digital  dengan ketelitian 0,01 gram.
Pada  pengukuran  volume  sampel, gelas  volumetrik  diisi  menggunakan  air
hingga  batas  tertentu,  sebelum  kemudian sampel  sayuran  ikut  dimasukkan  ke  dalam gelas  volumetrik  yang  sama.  Volume sampel  adalah  selisih  antara  volume sebelum dan setelah penambahan sampel ke dalam  gelas  volumetrik  berisi  air.  Volume sampel  dapat  dihitung  dengan  Persamaan (1).
∆𝑉 = 𝑉 2 − 𝑉 1 ........................................  (1)
Keterangan:
∆𝑉 = Volume sampel (m 3 ) 𝑉 1 =  Volume  air  sebelum  penambahan sampel (m 3 ) 𝑉 2 = Volume air setelah penambahan sampel (m 3 )
Pada penelitian ini sampel sayuran dihitung densitasnya.  Densitas  yang  akan  diukur pada  penelitian  ini  adalah  densitas  dari bagian  daun,  batang,  dan  total  (daun  dan batang) dari sampel. Namun, untuk selada, densitas  yang  dihitung  hanya  densitas  dari bagian  daun  saja.  Pada  pengukuran  ini dilakukan  perulangan  sebanyak  tiga  kali untuk  setiap  bagian  sampel.  Berdasarkan Figura  &  Teixeira  (2007),  densitas  dapat dihitung menggunakan Persamaan (2).
𝜌 = 𝑚 𝑉 ...................................................  (2)
Keterangan:
𝜌 = Densitas sampel (kg.m -3 ) 𝑚 = Massa sampel (kg)
𝑉 = Volume sampel (m 3 )
3. Menghitung  kapasitas  pengangkutan maksimum Massa  sayuran  yang  dapat  diangkut menggunakan  kendaraan  pengangkut  yang digunakan  Keboen  Bapak  dapat  dihitung dengan  menggunakan  Persamaan  (3), dengan massa dari setiap jenis sayuran yang diangkut  diasumsikan  sama.  Oleh  karena itu, massa total sayuran yang dapat diangkut oleh  satu  kendaraan  pengangkut,  dapat dihitung  dengan  menggunakan  Persamaan (4).
Sayuran  daun  adalah  jenis  sayuran yang  memiliki  sifat  mekanis  yang  sangat sensitif.  Sayuran  daun  sangat  mudah mengalami kerusakan akibat pendistribusian yang  melebihi  kapasitas.  Oleh  sebab  itu,
pada  penelitian ini  kapasitas  pengangkutan maksimum  dibatasi  hanya  20%  dengan asumsi  80%  adalah  rongga  antar  bagian sayuran daun dan packaging .
𝑚 = 𝑉 𝑡 ×0,2×𝜌 𝑏 ×𝜌 𝑐 ×𝜌 𝑘 ×𝜌 𝑝 ×𝜌 𝑠 (𝜌 𝑐 ×𝜌 𝑘 ×𝜌 𝑝 ×𝜌 𝑠 )+(𝜌 𝑏 ×𝜌 𝑘 ×𝜌 𝑝 ×𝜌 𝑠 )+(𝜌 𝑏 ×𝜌 𝑐 ×𝜌 𝑝 ×𝜌 𝑠 )+(𝜌 𝑏 ×𝜌 𝑐 ×𝜌 𝑘 ×𝜌 𝑠 )+(𝜌 𝑏 ×𝜌 𝑐 ×𝜌 𝑘 ×𝜌 𝑝 ) ............... (3) 𝑚 𝑡 = 𝑚 × 5 .......................................... (4)
Keterangan : 𝑚 = Massa masing-masing komoditas (kg)
𝑉 𝑡 = Volume maksimum (m 3 ) 𝜌 𝑏 = Densitas bayam (kg.m -3 ) 𝜌 𝑐 = Densitas caisim (kg.m -3 ) 𝜌 𝑘 = Densitas kangkung (kg.m -3 ) 𝜌 𝑝 = Densitas pakcoy (kg.m -3 ) 𝜌 𝑠 = Densitas selada (kg.m -3 ) 𝑚 𝑡 = Total massa sayuran yang dapat diangkut oleh satu kendaraan (kg)
Metode  yang  digunakan  untuk menentukan jalur distribusi pada penelitian ini  adalah  metode saving  matrix .  Terdapat empat  tahap  dalam  metode saving  matrix , yaitu  mengidentifikasi  matriks  jarak, mengidentifikasi  matriks  penghematan, mengalokasikan  konsumen  ke  kendaraan atau rute, dan mengurutkan konsumen yang akan dikunjungi (Ikhsan, et al. , 2013).
1. Identifikasi matrix jarak Pada  tahap  ini  dilakukan  wawancara kepada  pegawai  Keboen  Bapak  untuk mengetahui pelanggan tetap Keboen Bapak. Kemudian,  jarak  depot  pengiriman  dengan konsumen,  dan  jarak  antara  konsumen dengan konsumen lainnya diperoleh melalui google maps .
2. Identifikasi nilai penghematan Berdasarkan  Suparjo  (2017),  metode saving  matrix adalah  metode  yang digunakan untuk menentukan rute distribusi dengan jarak paling minimum. Hal tersebut juga  didukung  oleh  pernyataan  Yuniarti  & Astuti  (2013),  yang  mengatakan  bahwa metode saving  matrix merupakan  metode yang  digunakan  untuk  mendapatkan  total jarak, waktu, dan biaya paling minimum.
Pada  tahap  ini,  setiap  konsumen diasumsikan  akan  dikunjungi  oleh  satu kendaraan, sehingga jumlah rute akan sama dengan jumlah konsumen yang ada. Setiap rute  yang  digabungkan  akan  menghasilkan penghematan berupa jarak, waktu, dan biaya (Ikhsan, et  al. ,  2013).  Misalnya,  ketika konsumen  1  dikunjungi  secara  terpisah dengan  konsumen,  2,  akan  terbentuk  dua rute  yang  berbeda,  yaitu  rute  I  (gudang  - konsumen 1 – gudang), dan rute II (gudang -  konsumen  2 – gudang).  Namun,  setelah digabungkan maka hanya akan ada satu rute yang terbentuk yaitu gudang - konsumen 1 - konsumen  2  -  gudang.  Nilai saving adalah selisih  dari  jarak  sebelum  melakukan penggabungan rute dengan setelah penggabungan rute. Ilustrasi penggabungan dua rute ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi penggabungan dua rute: Sebelum penggabungan (a), setelah penggabungan (b)
Menghitung nilai penghematan berdasarkan (Ahmad  &  Muharram,  2018)  dapat menggunakan Persamaan (5).
𝑆(𝑥, 𝑦) = 𝐽(𝐺, 𝑥) + 𝐽(𝐺, 𝑦) − 𝐽(𝑥, 𝑦) .. (5)
Keterangan: 𝑆(𝑥, 𝑦) = Jarak penghematan 𝐽(𝐺, 𝑥) = Jarak gudang dengan konsumen x 𝐽(𝐺, 𝑦) = Jarak gudang dengan konsumen y 𝐽(𝑥, 𝑦) = Jarak titik x dengan konsumen y
3. Alokasi konsumen ke dalam rute Alokasi konsumen ke dalam kendaraan dan rute adalah
mengelompokkan  konsumen  pada  rute  nya dengan  konsumen  pada  rute  lain  selama kapasitas  kendaraan  pengangkut  masih mencukupi. Pada penelitian ini diasumsikan setiap  konsumen  memesan  produk  Keboen Bapak dengan kuantitas yang sama, yaitu 1 kg  untuk  masing-masing  jenis  sayuran, sehingga  total  pesanan  setiap  konsumen adalah 5 kg.
Pengelompokan rute ditentukan dengan  nilai  penghematan  ( saving )  paling tinggi untuk mendapatkan rekomendasi rute dengan  nilai saving paling  tinggi.  Nilai saving adalah  selisih  nilai  sebelum  dan setelah  penggabungan  rute.  Semakin  besar nilai  penghematan,  semakin  pendek  jarak tempuh yang dilalui dalam proses distribusi.
4. Menentukan urutan kunjungan Metode yang digunakan untuk menentukan urutan  kunjungan  adalah  metode nearest insert dan nearest neighbor . Metode nearest insert adalah metode yang digunakan dalam menentukan  rute  minimum  dengan  cara mengurutkan  konsumen  berdasarkan  total jarak minimum, sedangkan metode nearest neighbor merupakan  metode  penentuan jarak minimum dengan konsumen diurutkan berdasarkan  jarak  konsumen  terdekat dengan  destinasi  sebelumnya  (Ikfan  & Masudin,  2014).  Metode nearest  neighbor dipilih karena mudah untuk diimplementasikan,  tetapi  menghasilkan output yang optimal (Hutasoit, et al ., 2014; Suryani, et al ., 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Densitas sayuran
Hasil pengukuran densitas
ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel  1. Hasil  pengukuran  densitas  sayuran yang digunakan sebagai sampel
Komoditas Densitas (kg.m -3 ) Bayam 837,94 Caisim 929,96 Kangkung 759,57 Pakcoy 739,36 Selada 717,78
Berdasarkan  hasil  pengukuran  yang dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  densitas paling  tinggi  dari  produk  sayuran  Keboen Bapak  adalah  caisim  dengan  densitas sebesar 929,96 kg.m -3 . Artinya dalam wadah dengan  volume  yang  sama,  caisim  akan memakan lebih sedikit tempat dibandingkan dengan  produk  sayuran  Keboen  Bapak lainnya.

## Volume pengangkutan
Volume  tas  obrok  masing-masing adalah  sebesar  0,042  m 3 ,  sehingga  total volume dari tas obrok adalah sebesar 0,084 m 3 . Sedangkan volume dari keranjang buah yang  digunakan  adalah  sebesar  0,085  m 3 . Artinya  volume  maksimum  dari  kendaraan distribusi  produk  Keboen  Bapak  adalah sebesar 0,169 m 3 .

## Kapasitas pengangkutan maksimum
Kapasitas  pengangkutan  maksimum yang  digunakan  untuk  perhitungan  adalah 0,169  m 3 ,  yaitu  20%  dari  kapasitas pengangkutan  total.  Dengan  menggunakan Persamaan  (3),  diperoleh  massa  bayam, caisim,  kangkung,  pakcoy,  dan  selada masing-masing  adalah  sebesar  5,34  kg. Sehingga  total  massa  sayuran  yang  dapat diangkut dapat dihitung dengan menggunakan  Persamaan  (4),  dan  hasilnya adalah sebesar 26,69 kg.
Matriks jarak Berdasarkan hasil
wawancara,
Keboen  Bapak  memasarkan  produknya  ke tiga  belas  supermarket  yang  tersebar  di daerah  Bandung  dan  sekitarnya.  Peta sebaran  konsumen  tetap  Keboen  Bapak disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta sebaran konsumen tetap Keboen Bapak Keterangan: Titik merah: Konsumen grup Kawaluyaan Titik hijau: Konsumen grup Cijerah Titik biru: Konsumen grup dago
Tiga  belas  supermarket  tersebut dikelompokkan  ke  dalam  tiga  kelompok berdasarkan  jenis  transaksinya,  yaitu  grup
Kawaluyaan  (Borma  Cinunuk,  Borma Cipadung, Borma Dakota, Borma Kiaracondong, Borma Riung Bandung, dan
Borma  Setiabudi),  grup  Cijerah  (Borma Cijerah,  Borma  Cikutra,  Borma  Gempol, Borma  Kerkof,  Prama  Babakan  Sari,  dan Prama  Banjaran),  dan  grup  Dago  (Borma Dago).  Karena  waktu  pemesanan  setiap konsumen  tidak  tetap,  pada  penelitian  ini diasumsikan  terdapat  tiga  pola  pesanan, yaitu  ketika  hanya  grup  Kawaluyaan memesan  (kasus  A),  ketika  grup  Cijerah memesan  (kasus  B),  dan  ketika  grup campuran  memesan  (kasus  C).  Grup campuran  merupakan  kumpulan  acak  dari pelanggan  tetap  Keboen  Bapak,  yaitu Borma  Cinunuk,  Borma  Cipadung,  Borma Dago, Borma Gempol, Borma Kerkof, dan Prama Babakansari. Produk Keboen Bapak dapat dikirimkan  dari  dua  tempat,  yaitu  gudang penyimpanan atau langsung dari greenhouse Keboen  Bapak.  Pada  penelitian  ini pengiriman  diasumsikan  hanya  dilakukan dari gudang penyimpanan yang berlokasi di Cigadung,  Kota  Bandung.  Selain  itu,  jarak kembali  diasumsikan  sama  dengan  jarak keberangkatan. Data matriks jarak disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai matriks jarak (km) G C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7  C8 C9 C10 C11 C12 C13 C1 11 0 C2
2 9,7 0
C3 16 21 14 0 C4 13 20 11 3,1 0 C5 3,2  9,5  3,2 17 14 0 C6 9,7  5,6  7,7 20 17 7,9 0 C7 15 3,3 13 24 23 12 6,6 0 C8 15 6,1 13 27 22 13 5,7  4,1 0 C9 9,9 10 7,9 11 10 12 13 14 17 0
C10 15 15 13 10 9,6 16 18 18 21 4,8 0 C11  5,9  8,9 6 20 17 5,4  5,7 12 11 13 18 0 C12  8,3 11 6,3 11 10 9 12 16 17 4 7,3 11 0 C13 23 19 21 24 23 21 24 17 25 14 18 22 17 0
Keterangan: G = Gudang Penyimpanan C1= Borma Cijerah C2= Borma Cikutra C3= Borma Cinunuk C4= Borma Cipadung C5= Borma Dago C6= Borma Dakota
C7 = Borma Gempol C8= Borma Kerkof C9= Borma Kiaracondong C10 = Borma Riung Bandung C11= Borma Setiabudi C12= Prama Babakan Sari C13 = Prama Banjaran
Tabel 2 merupakan tabel jarak antara gudang penyimpanan dengan konsumen dan jarak  antara  konsumen  dengan  konsumen lainnya, dengan asumsi  rute keberangkatan sama  dengan  rute  kembali.  Dengan demikian,  jarak  keberangkatan  juga  akan sama dengan jarak kembali. Misalnya, jarak keberangkatan dari gudang ke C1 adalah 11 km, maka jarak kembali dari C1 ke gudang juga sebesar 11 km.

## Matriks penghematan
Hasil  perhitungan  nilai  penghematan menggunakan  Persamaan  (4)  konsumen pada  grup  Kawaluyaan  (kasus  A),  grup Cijerah  (kasus  B),  dan  Grup  campuran (kasus C) ditampilkan pada Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.
Tabel 3. Nilai penghematan kasus A (km)
C3 C4  C6  C9  C10  C11 C3 0 C4  25,9 0 C6 5,7 5,7 0 C9 4 12,9  6,6 0 C10 4 18,4  6,7  20,1 0 C11  1,9 1,9  9,9  2,8 2,9 0 Tabel 4. Nilai penghematan kasus B (km) C1  C2  C7  C8  C12  C13 C1 0 C2 3,3 0 C7  22,7  4 0 C8  19,9  4  25,9  0 C12  8,3 4 7,3  6,3 0 C13  15 4 21 13  14,3 0
Tabel 5. Nilai penghematan kasus C (km) C3 C4  C5  C7  C8  C12 C3 0 C4  25,9 0 C5 2,2 2,2 0 C7 7 5 6,2 0 C8 4 6 5,2  25,9 0 C12  13,3  11,3  2,5  7,3  6,3 0
Tabel  3,  Tabel  4,  dan  Tabel  5 merupakan  jarak  penghematan  ketika menggabungkan  dua  konsumen  ke  dalam satu rute. Misalnya pada kasus penggabungan C3 dan C4, setiap konsumen dilayani  oleh  satu  kendaraan,  maka  akan terbentuk rute G – C3 – G dengan total jarak tempuh  sebesar  32  km,  dan  G – C4 – G dengan  total  jarak  tempuh  sebesar  26  km, sehingga total jarak tempuh dari kedua rute tersebut adalah sebesar 58 km. Namun, jika dua rute tersebut digabungkan menjadi G – C3 – C4 – G,  maka  total  jarak  tempuhnya menjadi  32,1  km.  Artinya  terdapat penghematan jarak sebesar 25,9 km.

## Alokasi konsumen ke dalam rute
Alokasi konsumen ke dalam rute pada tiga  kasus  pemesanan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Ketika  konsumen  grup  Kawaluyaan memesan (kasus A) Pada  kasus  ini  terdapat  enam konsumen memesan produk Keboen Bapak, dengan masing-masing konsumen memesan 1 kg untuk setiap jenis sayuran. Artinya total pesanan  setiap  konsumen  pada  kasus  ini adalah  sebesar  5  kg.  Nilai  penghematan terbesar pada kasus ini, berdasarkan Tabel 3 adalah  sebesar  25,9  km  (C3 – C4).  Oleh karena itu, C3 dan C4 akan disatukan dalam
satu  rute  (rute  IA).  Total  beban  sementara yang  diangkut  oleh courier pada  rute  IA adalah  sebesar  10  kg.  Karena  beban  masih berada  di  bawah  kapasitas  maksimum kendaraan  pengangkut,  maka  C3  dan  C4 dapat disatukan dalam rute IA.
Nilai terbesar selanjutnya pada Tabel 3 adalah  sebesar  20,1  km  (C9 – C10).  Oleh karena itu, C9 dan C10 akan dimasukkan ke dalam rute IIA. Total pesanan dari C9 dan C10 adalah sebesar 10 kg, karena kapasitas maksimum  angkutan  kendaraan  adalah sebesar  26,69  kg,  maka  C9  dan  C10  dapat dimasukkan ke dalam rute IIA.
Nilai penghematan terbesar ke-3 pada Tabel 3 adalah sebesar 18,4 km (C4 – C10). C4  telah  dimasukkan  ke  dalam  rute  IA, sedangkan C10 telah dimasukkan ke dalam rute  IIA.  Oleh  karena  itu,  konsumen  pada rute  IIA  dapat  digabungkan  ke  dalam  rute IA.  Total  pesanan  setelah  rute  IA  dan  IIA digabungkan adalah sebesar 20 kg. Karena total  angkutan  masih  berada  di  bawah kapasitas  angkutan  maksimum,  maka konsumen  rute  IIA  dapat  digabungkan  ke dalam rute IA.
Nilai penghematan terbesar selanjutnya yang ditunjukkan pada Tabel 3 adalah sebesar 12,9 km (C4 – C9). Karena C4 dan C9 telah digabungkan ke dalam rute IA,  maka  tidak  ada  perubahan  rute  yang terjadi.
Perubahan  rute  selanjutnya  terjadi pada nilai saving tertinggi ke-6 pada Tabel 3, dengan nilai penghematan sebesar 9,9 km (C6 – C11).  Karena  C6  dan  C11  belum dimasukkan ke dalam rute manapun, maka C6 dan C11 dimasukkan ke dalam rute IIA. Total pesanan pada rute IIA adalah sebesar 10  kg.  Artinya  total  angkutan  masih  lebih kecil  dari  kapasitas  angkutan  maksimum, sehingga C6 dan C11 dapat disatukan dalam rute IIA.
Rute  akhir  yang  dihasilkan  oleh metode saving  matrix berjumlah  dua  rute, yaitu rute IA (C3 – C4 – C9 – C10) dengan total  angkutan  sebesar  20  kg,  dan  rute  IIA (C6 – C11) dengan total angkutan sebesar 10 kg.
2. Ketika konsumen grup Cijerah memesan
(kasus B)
Pada kasus B hanya konsumen dalam grup Cijerah yang memesan produk Keboen Bapak.  Terdapat  enam  konsumen  yang termasuk  ke  dalam  grup  tersebut.  Setiap konsumen  dalam  grup  ini  diasumsikan memesan  1  kg  untuk  setiap  jenis  produk Keboen Bapak. Sehingga total pesanan dari masing-masing  konsumen  grup  Cijerah adalah sebanyak 5 kg.
Untuk menentukan alokasi konsumen ke  dalam  rute  pada  kasus  ini  dilakukan dengan langkah yang sama dengan kasus A. Hasil  akhir  setelah  dilakukan  perulangan, terdapat dua rute pada kasus ini, yaitu rute IB (C7 – C8 – C1 – C13 – C12) dengan total angkutan  sebesar  25  kg,  dan  rute  IIB  (C2) dengan total angkutan sebesar 5 kg.
3. Ketika  konsumen  grup  campuran memesan
Total  pesanan  untuk  masing-masing konsumen  pada  kasus  ini  adalah  sebesar  5 kg,  dengan  asumsi  setiap  konsumen  pada grup campuran memesan 1 kg untuk setiap jenis sayuran Keboen Bapak. Pengalokasian rute  pada  kasus  ini  juga  dilakukan  dengan langkah  yang  sama  dengan  kasus-kasus sebelumnya. Pada kasus ini terdapat dua rute yang terbentuk, yaitu rute IC (C3 – C4 – C12 – C7 – C8) dengan total angkutan sebesar 25 kg, dan rute IIC (C5) dengan total angkutan sebesar 5 kg.

## Urutan kunjungan
Konsumen  yang  telah  dialokasikan pada jalurnya, kemudian diurutkan menggunakan  metode nearest  insert dan nearest neighbor .
1. Urutan rute berdasarkan metode nearest insert Metode nearest  insert adalah  metode pembuatan  urutan  kunjungan  berdasarkan jarak  total  terpendek  sebagai  acuan.  Jarak total yang dimaksud adalah jarak pergi dan kembali,  atau  jarak  total  dari  depot pengiriman  hingga  kembali  ke  depot pengiriman.  Pada  penelitian  ini  depot pengiriman  adalah  gudang  penyimpanan
Keboen  Bapak,  artinya  gudang  adalah destinasi pertama dan terakhir dari courier .
Untuk menentukan konsumen pertama  yang  dikunjungi  pada  rute  IA ditentukan berdasarkan total jarak terpendek.  Total  jarak  untuk  menentukan kunjungan pertama pada rute IA ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Total jarak satu konsumen dalam rute IA Urutan kunjungan
Total Jarak (km) G – C3 – G 32
G – C4 – G 26 G – C9 – G 19,8 G – C10 – G 30
Total jarak terpendek untuk menentukan  destinasi  pertama  yang ditunjukkan  pada  Tabel  6  adalah  19,8  km. Sehingga  destinasi  pertama  yang  akan dikunjungi  adalah  C9.  Untuk  menentukan urutan  destinasi  selanjutnya,  dihitung kembali nilai total jarak dari setiap destinasi. Total jarak dua konsumen ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Total jarak dua konsumen dalam rute IA
Urutan kunjungan Total Jarak (km) G – C9 – C3 – G 36,9 G – C9 – C4 – G 32,9 G – C9 – C10 – G 29,7
Berdasarkan Tabel 7, nilai total jarak terkecil  adalah  sebesar  29,7  km.  Artinya konsumen  yang  dikunjungi  setelah  C9 adalah  C10.  Perhitungan  terus  dilakukan hingga  seluruh  konsumen  pada  kasus  A diurutkan.  Hasil  akhir  setelah  perhitungan didapatkan  bahwa  urutan  konsumen  untuk rute IA adalah G – C9 – C10 – C4 – C3 – G, dengan total jarak sebesar 43,4 km. Adapun untuk  rute  IIA,  rute  optimumnya  adalah kunjungan dengan urutan G – C11 – C6 – G, dengan total jarak sebesar 21,3 km.
Penentuan rute optimum untuk kasus B  dan  C  dilakukan  dengan  langkah  yang sama  dengan  kasus  A.  Urutan  kunjungan optimum  untuk  rute  IB  setelah  dilakukan perhitungan  menggunakan  metode nearest
insert adalah G – C12 – C1 – C7 – C8 – C13 – G, dengan jarak tempuh sebesar 74,7 km. Adapun  urutan  kunjungan  optimum  pada rute  IIB  adalah  G – C2 – G,  dengan  jarak tempuh sebesar 4 km.
Rute  IC  paling  optimum  berdasarkan metode nearest  insert adalah  rute  dengan kunjungan G – C12 – C4 – C3 – C7 – C8 – G,  dengan  jarak  tempuh  sebesar  64,5  km. Sedangkan rute IIC rute optimum memiliki total  jarak  sebesar  6,4  km,  dengan  urutan kunjungan G – C5 – G.
2. Urutan rute berdasarkan metode nearest neighbor Penentuan  urutan  rute  menggunakan metode nearest neighbor adalah menentukan destinasi selanjutnya
berdasarkan jarak terdekat dengan destinasi sebelumnya.  Sama  seperti  metode nearest insert , gudang penyimpanan adalah destinasi  pertama  dan  terakhir  yang dikunjungi courier . Penentuan  konsumen  pertama  yang harus  dikunjungi  pada  rute  IA  ditentukan berdasarkan  jarak  terdekat  dari  gudang  ke konsumen  pada  rute  tersebut.  Konsumen terdekat dengan gudang pada rute IA adalah C9  dengan  jarak  9,9  km  dari  gudang penyimpanan, sehingga C9 adalah konsumen  pertama  yang  dikunjungi  oleh courier .  Konsumen  selanjutnya  yang  harus dikunjungi  oleh courier adalah  konsumen dengan  jarak  terdekat  dengan  konsumen sebelumnya  (C9),  yaitu  C10  dengan  jarak sebesar  4,8  km  dari  C9.  Penentuan  rute selanjutnya dilakukan dengan langkah yang sama  secara  berulang.  Rute  optimum  pada kasus  IA  berdasarkan  metode nearest neighbor adalah G – C9 – C10 – C4 – C3 – G,  dengan  total  jarak  tempuh  sebesar  43,4 km.  Sedangkan  untuk  rute  IIA  rute  paling optimum adalah rute dengan urutan G – C11 – C10 – G,  dengan  total  jarak  tempuh sebesar 21,3 km.
Menentukan  urutan  kunjungan  untuk kasus  B  dan  C,  dilakukan  dengan  langkah yang  sama  dengan  menentukan  urutan kunjungan pada kasus A. Berdasarkan hasil perhitungan  menggunakan  metode nearest
neighbor ,  urutan  kunjungan  pada  rute  IB paling optimum adalah G – C12 – C1 – C7 – C8 – C13 – G,  dengan  jarak  tempuh sebesar 74,7 km. Adapun urutan kunjungan pada  rute  IIB  adalah  G – C2 – G,  dengan jarak tempuh sebesar 4 km.
Rute  IC  paling  optimum  berdasarkan metode nearest neighbor adalah rute dengan urutan kunjungan G – C12 – C4 – C3 – C7
– C8 – G,  dan  jarak  tempuh  dengan  jarak tempuh sebesar 64,5 km. Sedangkan untuk rute IIC urutan kunjungannya adalah G – C5 – G,  dengan  jarak tempuh  sebesar  6,4  km. Urutan  kunjungan  konsumen  pada  setiap rute  menggunakan  metode nearest  insert dan nearest  neighbor ditunjukkan  pada Tabel 8.
Tabel  8. Urutan  kunjungan  setiap  rute  pada  setiap  kasus  menggunakan  metode nearest  insert dan nearest neighbor Rute Metode Urutan kunjungan Jarak (km) IA Nearest Insert G – C9 – C10 – C4 – C3 – G 43,4 Nearest Neighbor G – C9 – C10 – C4 – C3 – G 43,4 IIA Nearest Insert G – C11 – C6 – G 21,3 Nearest Neighbor G – C11 – C6 – G 21,3 IB Nearest Insert G – C12 – C1 – C7 – C8 – C13 – G 74,7 Nearest Neighbor G – C12 – C1 – C7 – C8 – C13 – G 74,7 IIB Nearest Insert G – C2 – G 4 Nearest Neighbor G – C2 – G 4 IC Nearest Insert G – C12 – C4 – C3 – C7 – C8 – G 64,5 Nearest Neighbor G – C12 – C4 – C3 – C7 – C8 – G 64,5 IIC Nearest Insert G – C5 – G 6,4 Nearest Neighbor G – C5 – G 6,4
Berdasarkan  data  yang  ditampilkan pada Tabel 8, kasus ini menunjukkan bahwa hasil  pengurutan  kunjungan  konsumen berdasarkan  metode nearest  insert dan nearest  neighbor adalah  sama.  Sehingga jarak  tempuh  dari  kedua  metode  tersebut juga  menunjukkan  hasil  yang  sama.  Hal tersebut sesuai dengan hasil penelitian dari Ikfan and Masudin (2014), yaitu pengurutan konsumen  menggunakan  metode nearest insert dan nearest  neighbor pada  beberapa kasus dapat menunjukkan hasil yang sama.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Jarak  paling  optimum  pada  kasus  A adalah  sebesar  43,4  km  (rute  IA)  dan  21,3 km  (rute  IIA).  Jarak  paling  optimum  pada kasus  B  adalah  sebesar  74,7  km  (rute  IB) dan 4 km (rute IIB). Adapun jarak optimum pada kasus C adalah sebesar 64,5 km (rute IC) dan 6,4 km (rute IIC).

## Saran
Metode saving matrix , nearest insert , dan nearest neighbor dikategorikan sebagai metode heuristic .  Oleh  karena  itu,  hasil optimasinya bukan merupakan hasil mutlak, sehingga  masih  ada  kemungkinan  terdapat rute  lain  yang  lebih  optimum.  Pada penelitian  selanjutnya,  metode  numerik adalah  metode  yang  disarankan  untuk mendapatkan  nilai  hasil  optimasi  mutlak. Pada  penelitian  ini,  nilai  porositas  dan packaging diasumsikan  sebesar  80%  dari kapasitas  total  pengangkutan.  Namun, diperlukan  pengukuran real terkait  volume porositas  dan packaging pada  proses distribusi  sayuran  daun,  sehingga  dapat meminimalisir  penurunan  kualitas  produk yang didistribusikan.

## DAFTAR REFERENSI
Ahmad,  F.,  &  Muharram,  H.  F.  (2018). Penentuan  Jalur  Distribusi  dengan Metode  Saving  Matriks. Competitive ,
13 (1), 45 – 66. https://doi.org/10.36618/competitive.v
13i1.346.
Amri,  M.,  Rahman,  A.,  &  Yuniarti,  R.
(2014).  Penyelesaian  Vehicle  Routing
Problem dengan Menggunakan Metode

## Nearest Neighbour (Studi Kasus : MTP
Nganjuk  Distributor  PT  .  Coca  Cola). Jurnal  Rekayasa  dan  Manajemen Sistem Industri , 2 (1), 36 – 45.

## Erlina,  P.  (2009).  Mengoptimalkan  Biaya
Transportasi  untuk  Penentuan  Jalur Distribusi  Produk  ‘X‘  dengan  Metode Saving Matriks. Jurnal Penelitian Ilmu Teknik , 9 (2), 143 – 150.
Figura,  L.  O.,  &  Teixeira,  A.  A.  (2007).
Food  Physics  Physical  Properties  - Measurement  and  Applications (1st ed.).
Springer. https://doi.org/10.1007/b107120. Hadhiatma, A., & Purbo, A. (2017). Vehicle Routing  Problem  untuk  Distribusi Barang Menggunakan Algoritma
Semut. Prosiding SNATIF Ke-4 , 139 –
145.
Huda,  A.  K.  (2014). Penentuan  Rute Distribusi untuk Meminimalkan Biaya Transportasi  Menggunakan  Metode Saving  Matrix,  Nearest  Insert  dan
Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus:  PT. Primatexco  Indonesia) .  Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Hutasoit,  C.  S.,  Susanty,  S.,  &  Imran,  A.
(2014).  Penentuan  Rute  Distribusi  Es
Balok Menggunakan Algoritma
Nearest  Neighbour  dan  Local  Search (Studi  kasus  di  PT  X). Reka  Integra ,
02 (02), 268 – 276.
Ikfan,  N.,  &  Masudin,  I.  (2014).  Saving Matrix  untuk  Menentukan  Rute Distribusi. Jurnal  Ilmiah  Teknik
Industri , 2 (1), 14 – 17.
Ikhsan, A. N., Oesman, T. I., & Yusuf, M.
(2013). Optimalisasi Distribusi Produk Menggunakan Daerah Penghubung dan Metode Saving Matrix. Jurnal REKAVASI , 1 (1), 1 – 11.
Keboen Bapak. (2020). Dokumen perusahaan .
Kusrini,  &  Istiyanto,  J.  E.  (2007).
Penyelesaian  Travelling  Salesman Problem  dengan  Algoritma  Cheapest Insertion  Heuristics  dan  Basis  Data. Jurnal  Informatika , 8 (2),  109 – 114. http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index .php/inf/article/view/16775.
Oka,  N.  A.  (2019). Pengembangan  Desain Produk  Tas  Kurir  Obrok  untuk Melindungi  Paket  Selama  Proses Pengiriman .  Sekolah  Tinggi  Ilmu Komunikasi.
Saputra,  R.,  &  Pujotomo,  D.  (2018). Penyelesaian Vehicle Routing Problem dengan  Karakteristik  Time  Windows dan  Multiple  Trips  Menggunakan Metode  Saving  Matrix  (Studi  Kasus :
PT.  Coca  Cola  Bottling  Indonesia  - Wilayah Medan). Industrial Engineering  Online  Journal , 7 (4). https://ejournal3.undip.ac.id/index.php /ieoj/article/view/22516.
Supardi,  E.,  &  Sianturi,  R.  C.  (2020).
Metode Saving Matrix dalam Penentuan Rute Distribusi Premium di Depot SPBU Bandung. Jurnal Logistik Bisnis , 10 (1), 89 – 98.
https://doi.org/10.46369/logistik.v10i1 .844.
Suparjo.  (2017).  Metode  Saving  Matrix sebagai  Metode  Alternatif  untuk Efisiensi  Biaya  Distribusi. Media Ekonomi dan Manajemen , 32 (2), 137 – 153.
Suryani,  Kuncoro,  D.  K.  R.,  &
Fathimahhayati, L. D. (2018).
Perbandingan Penerapan Metode Nearest Neighbour dan Insertion untuk Penentuan  Rute  Distribusi  Optimal Produk Roti pada UKM Hasan Bakery Samarinda. PROFICIENSI: The Journal  of  the  Industrial  Engineering Study Program , 6 (1), 41 – 49.
Yuniarti, R., & Astuti, M. (2013). Penerapan Metode Saving Matrix dalam Penjadwalan  dan  Penentuan  Rute
Distribusi  Premium  di  SPBU  Kota Malang. Jurnal Rekayasa Mesin , 4 (1), 17 – 26.