<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan rute transportasi dan biaya pengangkutan sampah di TPS 3R USU menggunakan metode Saving Matrix dengan bantuan Machine Learning Python. Latar belakang penelitian didasarkan pada meningkatnya volume sampah seiring pertumbuhan penduduk, khususnya di Kota Medan, yang menghasilkan sekitar 2.000 ton sampah per hari. Permasalahan utama yang dihadapi adalah ketidakefisienan rute pengangkutan sampah, yang menyebabkan pemborosan waktu dan biaya. Metode Saving Matrix dipilih karena kemampuannya dalam meminimalkan jarak tempuh, waktu, dan biaya dengan mempertimbangkan kapasitas kendaraan dan volume sampah. Data yang digunakan meliputi koordinat lokasi TPS, timbulan sampah, dan kapasitas kendaraan, yang kemudian diolah menggunakan bahasa pemrograman Python untuk menghasilkan rute optimal. Algoritma Nearest Neighbor diterapkan untuk menentukan urutan kunjungan terdekat dari depot (TPS3R USU). Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi rute berhasil mengurangi total jarak tempuh dan biaya operasional. Program Python yang dikembangkan menghasilkan 12 rute baru dengan biaya bahan bakar optimal sebesar Rp 139.732.713 per tahun. Selain itu, metode ini terbukti fleksibel dan dapat diterapkan pada skala yang lebih besar. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode Saving Matrix efektif dalam meminimalkan biaya dan jarak pengangkutan sampah. Saran untuk penelitian selanjutnya mencakup pertimbangan dinamika jalan, pengembangan program Python untuk variabel tambahan, serta evaluasi pemilahan sampah untuk meningkatkan efisiensi.]]>
