BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1.8 Metode Least Cost
Prosedurnya adalah sebagai berikut. Berikan nilai setinggi mungkin pada variabel dengan biaya unit terkecil dalam keseluruhan tabel. (Beberapa biaya unit yang sama dipilih secara sembarang). Silang baris atau kolom yang dipenuhi.
(Seperti dalam metode sudut barat laut, jika baik kolom maupun baris dipenuhi secara berbarengan, hanya satu yang disilang). Setelah menyesuaikan penawaran dan permintaan untuk semua baris dan kolom yang belum disilang, ulangi proses dengan memberikan nilai setinggi mungkin pada variabel dengan biaya unit terkecil yang belum disilang. Prosedur ini diselesaikan ketika tepat satu baris atau satu kolom belum disilang.
Langkah-langkah pemecahan adalah sebagai berikut; X12 dan X31 adalah variabel-variabel yang berkaitan dengan biaya unit terkecil (C12 = C31). Dengan memilih secara sembarang, pilihlah X12. Unit penawaran dan permintaan yang bersangkutan memberikan X12 , yang memenuhi baik baris A1 maupun kolom T2.
Dengan menyilang kolom T2, penawaran yang tersisa di baris A1 adalah nol.
Kemudian, X31 memiliki biaya unit terkecil yang belum disilang. Jadi X31 memenuhi baik baris A3 maupun kolom T1. Dengan menyilang baris A3, permintaan dalam kolom T1 adalah nol. Elemen berbiaya terkecil yang belum disilang adalah C23. Unit penawaran dan permintaan memberikan X23, yang menyilang kolom T3 dan menyisakan 10 unit penawaran dalam baris A2. Elemen berbiaya terkecil yang belum disilang adalah C11 . Karena penawaran yang tersisa di baris A1 dan permintaan yang tersisa di kolom T1 keduanya nol, X11. Dengan menyilang kolom T1, penawaran yang “tersisa” di baris A1 adalah nol. Variabel dasar sisanya diperoleh secara berturut-turut sebagai X14 dan X24. Lalu biaya total yang berkaitan dengan pemecahan ini adalah C11 x X11 + C12 x X12 + C14 x X14 + C23 x X23 + C24 x X24 + C31 x X31 yang adalah lebih baik (lebih rendah) daripada yang diperoleh dengan metode sudut barat laut(Taha,1996).
Tabel 2.3
2.1.9 Metode Pendekatan Vogel (Vogel’s Approximation Method)
Metode ini merupakan sebuah heuristik dan biasanya memberikan pemecahan awal yang lebih baik daripada metode barat laut atau metode biaya terendah. Pada kenyataannya, Vogel’s umumnya menghasilkan pemecahan awal yang optimum, atau dekat dengan optimum (Taha, 1996).
Langkah-langkah dari prosedur ini adalah sebagai berikut :
Langkah 1 : Evaluasi penalti untuk setiap baris (kolom) dengan mengurangkan elemen biaya terkecil dalam baris (kolom) dari elemen biaya terkecil berikutnya dalam baris (kolom) yang sama.
Tabel 2.4
Langkah 2 : Identifikasi baris atau kolom dengan penalti terbesar, pilih nilai yang sama secara sembarang. Alokasikan sebanyak mungkin pada variabel dengan biaya terendah dalam baris atau kolom yang dipilih. Sesuaikan penawaran dan permintaan dan silang baris atau kolom yang dipenuhi. Jika sebuah baris atau kolom dipenuhi secara bersamaan, hanya satu di antaranya yang disilang dan baris (kolom) sisanya diberikan penawaran (permintaan) nol. Setiap baris atau kolom dengan penawaran atau permintaan nol tidak boleh dipergunakan dalam menghitung penalti berikutnya (dalam langkah 3)
Langkah 3 :
a) Jika tepat satu baris atau satu kolom yang belum disilang, berhentilah
b) Jika hanya satu baris (kolom) dengan penawaran (permintaan) positif yang belum disilang tentukan variabel dasar dalam baris (kolom) tersebut dengan metode biaya terendah.
c) Jika semua baris dan kolom yang belum disilang memiliki (diberi) penawaran dan permintaan nol, tentukan variabel dasar nol berdasarkan metode biaya terendah. Berhentilah
d) Jika tidak, hitung ulang penalty untuk baris dan kolom yang belum disilang, lalu kembali langkah 2. ( Perhatikan bahwa baris dan kolom dengan penawaran dan permintaan yang diberi nilai nol tidak boleh dipergunakan dalam menghitung penalti ini).
Tabel 2.4 diatas memperlihatkan kelompok penalti baris dan kolom yang pertama. Karena baris A3 memiliki penalty terbesar dan C31 adalah biaya unit terendah dalam baris yang sama, diberikan pada X31. Baris A3 dan kolom T1
C12 C13
C11
dipenuhi secara bersamaan. Asumsikan bahwa sel 1 disilang. Penawaran yang tersisa untuk baris A3 adalah nol.
Tabel 2.5
Tabel 2.5 diatas memperlihatkan sekelompok penalty baru setelah menyilang baris 1 dalam tabel 2.4. (Perhatikan bahwa baris A3 dengan penawaran nol tidak dipergunakan dalam menghitung penalti ini). Baris A1 dan kolom T3
Penerapan vogel yang berikutnya menghasilkan X22 (menyilang baris A2), X12 (menyilang kolom T2), X14 ( menyilang baris A1), dan X34.
Versi vogel ini memilih dua penalty yang sama besar secara sembarang.
Tetapi, pemilihan ini penting dalam menghasilkan pemecahan awal yang baik.
Contohnya, dalam tabel 2.5, jika baris pemecahan ini adalah X12, X23, X24, X31, yang akan menghasilkan biaya total penalty yang sama ini secara menguntungkan (Taha, 1996).
2.1.10 Metode Stepping-Stone
Metode Stepping Stone menuntun pemecahan persoalan transportasi dengan memulai membuat alokasi material dimulai dari sel kiri atas menuju sel kanan bawah. Dasar alokasi metode ini adalah memenuhi dulu kebutuhan proyek pada kolom paling kirim, baru kemudian mulai memenuhi kebutuhan proyek pada kolom sebelah kanannya, dst. Atau dengan lain kata, habiskan dahulu kapsitas pabrik pada baris paling atas, kemudian mulai menggunakan kapasitas pabrik pada baris di bawahnya. Ingat sekali lagi, dimulai dari kiri atas, ke kanan bawah.
Tabel 2.6
Hasil penyelesaian awal belum tentu optimal, pada penyelesaian tersebut belum ada pengujian keoptimalan. Pada tahap penyelesaian optimal ini hasil pengalokasian dari tahap awal diuji dengan indikator keoptimalan Oij yang berfungsi sebagai Zj-Cj dalam linear Programming
Bila Oij ≤ 0 untuk semua sel non basis, maka penyelesaian sudah optimal. Untuk itu diperlukan penggantian basis secara bertahap sampai diperoleh pemecahan optimal. Langkah-langkah menghitung Oij :
1. Identifikasi sel-sel non basis, yaitu sel-sel yang tidak mendaoat alokasi barang.
12
2. Pilih satu sel non basis, kemudian buat lintasan tertutup mulai dari sel tersebut bergerak ke sel-sel basis secara horizontal dan vertikal silih berganti, kembali ke sel non basis semula.
3. Hitung Oij dengan menjumlahkan Cij dari semua sel dalam lintasan tertutup, Cij sebelumnya diberi tanda negatif dan positif silih berganti dimulai dengan tanda negatif pada sel non basis yang bersangkutan .
4. Lakukan langkah 2 dan 3 pada sel non basis lain.
2.1.11 Software POM-QM
Literatur ini mengacu dari buku yang dikarang oleh Howard J. Weiss tahun 2011. Software POM-QM for windows adalah sebuah yang dirancang untuk melakukan perhitungan yang diperlukan pihak manajemen untuk mengambil keputusan di bidang produksi dan pemasaran. Software ini dirancang oleh Howard J. Weiss tahun 1996 untuk membantu menejer produksi khususnya dalam menyususn prakiraan dan anggaran untuk produksi bahan baku menjadi produk jadi atau setengah jadi dalam proses manufaktur.
POM-QM merupakan perangkat lunak yang dikembangkandan menyertai buku-buku teks seputar manajemen operasi yang diterbitkan oleh Prentice-Hall’s.
Terdapat tiga perangkat lunak sejenis yang mereka terbitkan yakni DS for Windows dan QM for Windows. Perangkat lunak ini user friendly dalam penggunaanya untuk membantu proses perhitungan secara teknis pengambilan keputusan secara kuantitatif.
Langkah kerja penyelesaian dengan menggunakan software POM-QM : 1. Jalankan program QM for windows.
2. Pada menu utama pilih File kemudian New, selanjutnya kita diarahkan langsung pada menu Module, kemudian pilih program Transportation sehingga muncul tampilan sebagai berikut :
Gambar 2.3 Software POM-QM
3. Klik pada bagian Untitled untuk memberi judul sesuai yang diinginkan.
Gambar 2.4 Software POM-QM
4. Kemudian isi jumlah sumber pada number of sources dan destinations degan cara mengetik langsung pada angka yang ada atau dengan mengklik tanda (panah pada contoh sources 3 dan destinations 5).
Gambar 2.5 Software POM-QM
5. Pada objective dipilih sesuai fungsi tujuan, dalam permasalahan ini fungsi tujuannya adalah mengoptimalkan biaya distribusi, berarti dipilih minimize
. Gambar 2.6 Software POM-QM
6. Klik ok hingga muncul tampilan sebagai berikut.
Gambar 2.7 Software POM-QM
7. Isi tabel pada tampilan tersebut sesuai permasalahan, destination 1,2,3,4,5 dan source 1,2,3 serta supply, bisa diubah sesuai nama tujuan dan sumber serta kapasitasnya dengan cara mengetik seperti biasa, besarnya biaya distribusi juga dimasukkan berdasarkan permasalahannya sehingga hasilnya adalah sebagai berikut.
Gambar 2.8 Software POM-QM
8. Klik starting method (pada tanda panah) untuk memilih metode yang akan digunkan contohnya north west corner, least cost dan vogel, lalu klik solve untuk menampilkan hasil analisis hingga muncul tampilan (output) seperti pada langkah 9.
Gambar 2.9 Software POM-QM
9. Maka akan muncul hasil analisis transpotation, dan untuk memunculkan biaya solusi akhir pengalokasian dan rincian biaya transportasinya maka klik windows pada menu kemudian pilih pilihan yang dimaksud hingga muncul tampilan dari masing-masing pilihan.
10. Apabila terdapat permasalahan transportasi, dimana total kapasitas permintaan tidak sama dengan penawaran maka secara otomatis solusi yang diberikan dari hasil analisis akan menunjukkan variabel dummy. Dalam hal ini ketika memasukkan data kita tidak perlu memasukkan variabel dummy, baik pada sumber maupun tujuan.
Kegunaan utama dari program POM-QM adalah untuk mencari penyelesaian dari masalah linier dengan cepat memasukkan data berupa angka.
Banyak manfaat dan kemudahan yang diberikan POM-QM dalam memecahkan masalah optimasi.
2.2 Kerangka Konseptual
Kerangka konseptual merupakan rancangan penelitian terhadap hubungan masalah atau variabel-variabel yang diteliti, pada pendahuluan penulis
telah mengemukakan pokok masalah yaitu membahas mengenai besarnya biaya pengiriman barang untuk proses pengoptimalan biaya pengiriman barang.
Gambar 2.10 Kerangka Konseptual
Pada kerangka konseptual di atas dapat dilihat data yang dibutuhkan dalam penelitian ini seperti daerah sumber, daerah tujuan, kapasitas sumber, kapasitas tujuan, biaya distribusi barang dari sumber ke tujuan perkilogram. Data yang didapat akan diolah dan dianalisa dengan model transportasi, untuk solusi awal menggunakan tiga metode yaitu North West Corner, Least Cost dan Vogel.
Untuk solusi akhir menggunakan metode Stepping Stone dan sebagai pembanding menggunakan Software POM-QM. Sehingga ouput yang dihasikan biaya distribusi barang yang optimum.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian
Penelitian yang kegunaannya diarahkan dalam rangka memecahkan masalah-masalah kehidupan praktis, dan penelitian deskriptif tentang menjelaskan apa adanya. Penelitian deskriptif adalah suatu bentuk penelitian yang ditunjukan untuk mendeskripsikan fenomena-fenomena yang ada, baik fenomena alamiah maupun fenomena buatan manusia. Fenomena itu bisa berupa bentuk, aktivitas, karakteristik, perubahan, hubungan, kesamaan, dan perbedaan antara fenomena yang satu dengan fenomena yang lain.
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di PT. Bina Agro Nusantara yang bergerak dalam bidang sarana produksi pertanian. Yang terletak di Jl. Evakuasi RT 01 RW 13 Kel. Batipuh Panjang Kec. Koto Tangah Kota Padang Sumatera Barat. Waktu pelaksanaan pada bulan Januari 2017.
3.3 Variabel Penelitian
Berdasarkan judul yang penulis tuangkan dalam penelitian ini maka dapat ditentukan variabel yang digunakan adalah biaya distribusi dari sumber ke tujuan dan total jumlah produk yang akan dikirim.
3.4 Data dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari perusahaan seperti data daerah sumber, daerah tujuan,
kapasitas sumber, kapasitas tujuan, biaya distribusi barang dari sumber ke tujuan perkilogram.
Sumber data Sesuai dengan judul penelitian maka yang menjadi sumber data dalam penelitian ini adalah PT. Bina Agro Nusantara. Data diambil dari hasil wawancara dengan karyawan marketing dan bagian administrasi.
3.5 Teknik Pengolahan dan Analisa Data
Teknik pengolahan dan analisis data yang telah terkumpul, maka langkah selanjutnya dalam pengolahan data untuk menyelesaikan masalah transportasi digunakan beberapa metode. Untuk solusi awal yaitu metode Nort-west Corner, Least-Cost dan Vogel’s. Metode ini memeberikan pemecahan awal yang lebih baik. Solusi akhir di gunakan metode Stepping Stone dan untuk membuktikan hasil perhitungan peneliti menggunakan Software POM-QM.
3.5.1 Teknik Pengolahan Data dengan Metode North-West Corner (Sudut Barat Laut)
Metode ini adalah yang paling sederhana di antara tiga metode yang telah disebutkan untuk mencari solusi awal. Langkah-langkahnya diringkas seperti berikut :
1. Mulai pada pojok barat laut tabel dan alokasikan sebanyak mungkin pada XPD tanpa menyimpang dari kendala penawaran atau permintaan artinya X daerah sumber satu Padang ke daerah tujuan satu Dharmasraya ditetapkan sama dengan yang terkecil di antara nilai SP dan DD.
2. Ini akan menghabiskan penawaran pada sumber satu Padang dan atau permintaan pada tujuan satu Dharmasraya. Akibatnya, tak ada lagi barang yang
dapat dialokasikan ke kolom atau baris yang telah dihabiskan dan kemudian baris atau kolom itu dihilangkan. Kemudian alokasikan sebanyak mungkin ke kotak di dekatnya pada baris atau kolom yang tak dihilangkan. Jika baik kolom maupun baris telah dihabiskan, pindahlah secara diagonal ke kotak berikutnya.
3. Lanjutkan dengan cara yang sama sampai semua penawaran telah dihabiskan dan keperluan permintaan telah dipenuhi.
3.5.2 Teknik Pengolahan Data dengan Metode Least Cost
Metode least cost berusaha mencapai tujuan minimasi biaya dengan alokasi sistematik kepada kotak-kotak sesuai dengan besarnya biaya distribusi per unit. Prosedur metode ini adalah :
1. Pilih variabel Xij (demand) dengan biaya distribusi (Cij) terkecil dan alokasikan sebanyak mungkin. Untuk Cij terkecil, Xij = minimum (Sp, DD). Ini akan menghabiskan baris i atau kolom satu.
2. Dari kotak-kotak sisanya yang layak (yaitu yang tidak terisi atau tidak dihilangkan), pilih nilai Cij terkecil dan alokasikan sebanyak mungkin.
3. Lanjutkan proses ini sampai semua penawaran dan permintaan terpenuhi.
3.5.3 Teknik Pengolahan Data dengan Metode Pendekatan Vogel
VAM melakukan alokasi dalam suatu cara yang akan meminimumkan penalty (opportunity cost) dalam memilih kotak yang salah untuk suatu alokasi.
Cara ini merupakan cara yang terbaik dibanding kedua cara yang di atas Langkah-langkah pengerjaannya adalah :
1. Hitung opportunity cost untuk setiap baris dan kolom. Opportunity cost untuk setiap baris i dihitung dengan mengurangkan nilai Cij (ongkos) terkecil pada
baris itu dari nilai Cij satu tingkat lebih besar pada baris yang sama.
Opportunity cost kolom diperoleh dengan cara yang serupa. Biaya-biaya ini adalah penalty karena tidak memilih kotak dengan biaya minimum.
2. Pilih baris atau kolom dengan opportunity cost terbesar (jika terdapat nilai kembar, pilih secara sembarang). Alokasikan sebanyak mungkin ke kotak dengan nilai Cij minimum pada baris atau kolom yang dipilih. Untuk Cij terkecil. Xij = minimum (Si, Dj). Artinya penalty terbesar dihindari.
3. Sesuaikan penawaran dan permintaan untuk menunjukkan alokasi yang sudah dilakukan. Hilangkan semua baris dan kolom dimana penawaran dan permintaan telah dihabiskan.
4. Jika semua penawaran dan permintaan belum dipenuhi, kembali ke langkah 1 dan hitung lagi semua opportunity cost yang baru. Jika semua penawaran dan permintaan, solusi awal telah diperoleh.
3.5.4 Teknik Pengolahan Data dengan Solusi Akhir Metode Stepping Stone Setelah solusi layak dasar awal diperoleh dari masalah transportasi, langkah berikutnya adalah menekan kebawah biaya transpor dengan memasukkan variabel nonbasis (yaitu alokasi barang ke kotak kosong) ke dalam solusi. Proses evaluasi variabel nonbasis yang memungkinkan terjadinya perbaikan solusi dan kemudian mengalokasikan kembali dinamakan metode Stepping Stone.
Dengan menggunakan solusi awal yang diperoleh melalui metode North West Corner, yang belum optimal, akan ditunjukkan evaluasi masing-masing variabel nonbasis melalui metode Stepping Stone.
1. Arah yang diambil, baik searah maupun berlawanan arah dengan jarum jam adalah tidak penting dalam membuat jalur tertutup.
2. Hanya ada satu jalur tertutup untuk setiap kotak kosong.
3. Jalur harus hanya mengikuti kotak terisi (di mana terjadi perubahan arah), kecuali pada kotak kosong yang sedang dievaluasi.
4. Namun, baik kotak terisi maupun kosong dapat dilewati dalam penyusunan jalur tertutup.
5. Suatu jalur dapat melintasi dirinya.
6. Sebuah penambahan dan sebuah pengurangan yang sama besar harus kelihatan pada setiap baris dan kolom pada jalur itu.
Tujuan dari jalur ini adalah untuk mempertahankan kendala penawaran dan permintaan sambil dilakukan alokasi ulang barang ke suatu kotak kosong.
3.5.5 Teknik Pengolahan Data Dengan Software POM-QM
Pada prinsipnya untuk menyelesaikan masalah-masalah kuantitatif yang berhubungan dengan Riset Operasi dapat digunakan berbagai software analisis, diantaranya menggunakan software POM-QM.
Software ini memungkinkan perhitungan masalah pemrograman linear dengan variabel. Untuk menentukan nilai optimal dengan menggunakan POM-QM diperlukan beberapa syarat yaitu :
1. Memerlukan fungsi Objektif
Untuk syarat pertama fungsi objektif, yaitu tujuan. Dalam tujuan transportasi yaitu Minimize. Apabila kita memilih model transportasi fungsi
objektif akan memilih langsung minimize. Secara umum dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3.1 Fungsi Objektif Transportasi 2. Batasan atau kendala
Untuk syarat kedua setelah fungsi objektif selanjutnya adalah batasan atau kendala. Number of Sources ditentukan dengan mengetikkan angka pada kotak warna ungu atau mengklik tanda panah kiri dan kanan. Demikian juga dengan Number of Destinations. Secara umum dapat dilihat di gambar berikut:
Gambar 3.2 Sumber dan Tujuan Transportasi 3.6 Kerangka Metodologi Penelitian
Kerangka metodologi adalah rentetan kegiatan yang dilakukan selama kegiatan penelitian, secara garis besar diuraikan berdasarkan langkah-langkah yang dilakukan mulai dari permulaan sampai dengan akhir berupa kesimpulan maupun saran sebagai hasil dari pembuktian beberapa teori yang didapat. Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan dalam metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 3.3 dibawah ini.
Dari kerangka metodologi penelitian dapat diketahui untuk kegiatan penelitian yang dimulai dari survey lapangan berupa interview untuk pengambilan data dari perusahaan dan observasi untuk pengamatan besarnya biaya dalam pengiriman barang dan ketepatan waktu pengiriman barang. Dilengkapi dengan studi literatur berupa buku dan skripsi yang berhubungan dengan judul.
Kemudian diidentifikasi masalah tersebut yaitu besarnya biaya pengiriman barang dan terjadi keterlambatan pengiriman barang. Dengan begitu dapat dirumuskan masalahnya dengan penerapan metode transportasi dan biaya pengiriman optimum. Lalu data dikumpulkan berupa data umum perusahaan dan jarak tempuh distribusi. Setelah data dikumpulkan rentetan selanjutnya yaitu pengolahan data berupa besarnya biaya dalam pengiriman barang dan pemilihan jalur terbaik.
Selanjutnya berupa analisis pengolahan data yaitu Metode pendekatan vogel untuk pemilihan jarak terbaik dalam pengiriman barang sampai tujuan tepat waktu dan metode stepping stone digunakan untuk optimalisasi biaya pengiriman barang. Setelah dianalisi, dapat disimpulkan dan diberi saran bagaimana pemilihan jarak terbaik dan biaya pengiriman barang optimum.
Gambar 3.3 Kerangka Metodologi Penelitian Mulai
Identifikasi Masalah 1. Biaya distribusi belum optimal.
2. Supply dan demand belum optimal.
3. Biaya distribusi belum optimal.
4. Supply dan demand belum optimal
5. Biaya distrubusi barang dari daerah sumber ke daerah tujuan.
6. Biaya distrubusi Oktober 2015 s/d September 2016
Mempelajari buku dan skripsi yang berhubungan dengan judul
BAB IV
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan tahap yang dilakukan sebelum pengolahan data dalam menentukan biaya distribusi. Adapun data yang akan dikumpulkan adalah data yang berkaitan dengan permasalahan yang disesuaikan. Data yang dikumpulkan yaitu data biaya distribusi herbisida bulan desember 2016, data jumlah supply dan data jumlah demand.
4.1.1 Data Biaya Distribusi, Supply Dan Demand
Data biaya distribusi perusahaan jumlah supply, jumlah demand dan biaya ongkos distribusi pada produk herbisida dapat dilihat pada tabel 4.1, 4.2 dan 4.3 di bawah ini :
Tabel 4.1
Biaya Distribusi Herbisida Oktober 2015 s/d September 2016
No TUJUAN BIAYA
1 DHARMASRAYA Rp. 15.000.000
2 KAYU ARO Rp. 16.800.000
Tabel 4.2
Jumlah Supply dan Demand
Sumber Tujuan Demand
Padang
Dari data jumlah supply, demand pada tabel 4.2 diatas bahwa supply dari Padang sebanyak 40.000 Kg dan Bukit Tinggi sebanyak 25.000 Kg, jumlah demand berbeda-beda ke setiap tujuan.
Tabel 4.3
Biaya Distribusi Dari Sumber Kesetiap Tujuan Biaya Distribusi / Kg Tujuan Padang Bukit Tinggi
Dan biaya distribusi setiap tujuan dihitung perkilogramnya. Dari data tersebut penulis mencoba untuk menghitung kembali biaya distribusi yang optimal. Maka data ini akan diolah dengan menggunakan model transportasi sehingga dapat mengoptimalkan biaya distribusi di bulan Juli 2017.
4.2. Teknik Pengolahan Data
Pengolahan data merupakan bagian penting dalam penelitian ini, karena dengan pengolahan data, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian. Data yang telah didapatkan pada tahap diatas akan diolah terlebih dahulu sebelum mendapatkan tujuan penelitian yang diinginkan, berikut ini adalah pengolahan data yang akan dilakukan. Untuk mendapatkan solusi perbandingan dalam mengoptimalkan biaya distribusi produk herbisida berikut ini dilakukan beberapa metode pada model transportasi sebagai berikut :
1. Ada beberapa metode untuk mencari solusi layak dasar awal. Tiga metode yang dikenal yaitu :
a. Metode North-West Corner b. Metode Least Cost
c. Metode Aproksimasi Vogel
Tiga metode diatas penyelesaian untuk pengolahan data dengan solusi awal, dari ketiga metode tersebut diatas pada umumnya VAM mengurangi banyak iterasi yang diperlukan untuk mencapai solusi optimum, karena ia biasanya memberikan suatu solusi awal yang lebih baik dari pada kedua metode yang lain.
2. Setelah solusi layak dasar awal diperoleh, kemudian dilakukan perbaikan untuk mencapai solusi akhir atau optimum yaitu dengan menggunakan metode Stepping Stone.
3. Setelah pengolahan data dengan model transpotasi solusi awal dan solusi akhir telah dicapai maka sebagai pembanding menggunakan software POM-QM.
4.2.1 Pengolahan Data Untuk Solusi Awal a. Metode North-West Corner
Dalam melakukan pengolahan data dengan metode North West Corner.
Alokasi pertama dilakukan pada sel pojok kiri atas (barat laut) kemudian ke arah samping dan atau ke bawah selama masih ada sel yang masih memungkinkan untuk diisi. Cara ini dilakukan hingga semua kapasitas terpakai dan permintaan terpenuhi dapat dilihat pada tabel 4.4 dibawah ini.
Tabel 4.4
Metode North-West Corner
Solusi awal diperoleh dengan cara seperti berikut :