Proyek Ruko Paskal Hypersquare Dengan Least Cost Schedulin.Media Komunikasi Teknik Sipil 14(1):23-24.
[2] Armanto,A. 2011.Analisis Efisiensi Biaya Dengan MenerapkanMetode Transportasi Dan Decision Tree PadaDistribusi Barang Pt. Suryamas Inti Armindo. Skripsi. Universitas Bina Nusantara
[3] Bodamer,M.Y.2009.Identifikasi Sistem Transportasi Tebu Di Ptp. Nusantara Ii Kebun Helvetia Wilayah Helvetia.Skripsi.Universitas Sumatera Utara.
[4]Bustani,H.Fundamental Operation Reaserch.Gramedia Pustaka Utama:Jakarta.
[5] Cindrayono, Y. & christina.2006 .Analisis sistem pendistribusian untuk mendapatkan biaya pengiriman yang optimal pada CV. Srikandi Jaya Makmur. Skripsi. Universitas Bina Nusantara.
[6] Fernando,R. 2011.Perancangan Program Aplikasi Optimasi Listrik Pada Industri Plastik Menggunakan Metode Sequential Dynamic Programming. Skripsi. Universitas Bina Nusantara.
[7] Manurung,C.2010.Analisis Sensitivitas Persoalan Transportasi Dengan Algoritma Stepping Stone Pada Kasus Optimisasi. Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
[8] Miptahudin.2010. Analisis perbandingan pengiriman barang menggunakan metode transportasi (Studi kasus di PT. ARTA BOGA JAKARTA Tahun 2009). Skripsi. Universitas Islam Negeri.
[10] Rosdiahningsi, F.,Gede Arya Utama, I. &Poerbo Prasetiya,H.Rancang Bangun Sistem Informasi Pendistribusian Barang Movement Regional pada Perum BULOG DIVRE Jawa Timur . Skripsi. Sekolah Tinggi Manajeman Informatika & Teknik Komputer Surabaya.
[11] Siahaan,V. 2010.Penerapan Algoritma Genetika Dalam Kasus Penjadwalan Kuliah. Skripsi. Universitas Sumatera Utara
[12] Siswanto. 2007. Operations Research. Taufan Prasetyo..Jilid1. Penerbit Erlangga.
[13] Gunadarma.(Online) http://ocw.gunadarma.ac.id/courst/economics/management-s1/riset-operational-1/metode-transportasi-1.
[14] Institut Teknologi Sepuluh November.(online)http://www.eepis
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Analisis Masalah
Efektifitas waktu dan biaya transportasi merupakan suatu faktor yang penting dalam memberikan pelayanan yang baik bagi pelanggan. Namun tidak hanya pelanggan saja yang akan di untungkan tetapi juga para pihak pendistributor karena mampu meminimumkan biaya transportasi tapi sekaligus juga mampu memberikan peluang waktu serta keuntungan yang optimum.
Pendistribusian koran pihak PT.Harian Waspada sudah memiliki lokasi-lokasi tertentu beserta daftar nama petugas masing-masing. Namun, terdapat beberapa lokasi yang tidak cocok atau kurang efisien terhadap para petugas, salah satu penyebabnya adalah lokasi petugas dengan tempat yang dituju terlalu jauh atau tidak sesuai sementara ada petugas yang bertugas di sekitar lokasi tujuan namun tidak mendistribusikan ke daerah tersebut malah ke daerah lain. Oleh karena itu, penulis mencoba mengangkat permasalahan ini.
Dari permasalahan di atas, penulis merancang sebuah aplikasi yang mampu memberikan informasi kepada pihak PT.Harian Waspada mengenai jalur atau lokasi mana yang cocok atau sesuai dengan para petugas. Untuk mencari waktu efisien serta biaya yang minimum maka penulis menggunakan metode transportasi Least Cost dan Vogell’s Aproximation Method.
Gambar 3.1.Diagram Ishikawa
3.2. Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis kebutuhan sistem dapat dikelompokkan menjadi 2 bagian yaitu: kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional.
3.2.1. Analisis Fungsional Sistem
Adapun kebutuhan fungsional yang harus dipenuhi aplikasi yang dirancang adalah sebagai berikut:
a. Sistem harus mampu membaca nilai jarak dan biaya bensin.
b. Sistem harus mampu melakukan proses perhitungan optimasi menggunakan metode Least Cost sehingga mampu menghasilkan nilai optimasi yang terkecil dan rute terbaru sebagai saran untuk pihak PT. Harian Waspada.
3.2.2. Analisis Non-Fungsional Sistem
Adapun kebutuhan non- fungsional sistem tersebut antara lain: a. Performa
Sistem harus mampu mengerjakan segala pengerjaan serta perhitungan metode tanpa memakai waktu yang terlalau lama.
b. Informasi
Sistem harus mampu menyajikan informasi mengenai data-data yang digunakan pada sistem.
c. Ekonomi
Sistem harus mampu bekerja dengan baik tanpa harus mempergunakan biaya tambahan dalam menggunakan sistem tersebut baik untuk perangkat keras ataupun perangkat lunak.
d. Kontrol
Sistem harus mampu terus di kontrol agar sistem yang dirancang akan bekerja sesuai fungsinya dan kinerja dari sistem terus dapat terjaga selain itu juga mampu menghasilkan keluaran sesuai keinginan pengguna.
e. Efisiensi
Sistem yang di rancang harus seefisien mungkin agar sistem dapat digunakan, dijalankan atau dimanfaatkan penggunanya dengan mudah.
f. Pelayanan
Sistem yang telah dirancang kedepannya dapat dikembangkan ke tingkat yang lebih baik agar semua pihak yang membutuhkannya dapat memanfaatkannya.
3.3. Data Flow Diagram (DFD)
3.3.1. Data Flow Diagram Level 0
Pada DFD level 0, merupakan gambaran proses dalam sistem yang dirancang. User memasukkan data jarak dan data biaya bensin kedalam sistem, kemudian kedua variabel tersebut masing-masing akan di proses. Tampilan FDF level 0 dapat di lihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2. Data Flow Diagram Level 0
3.3.2. Data Flow Diagram Level 1
3.4. Pseudocode Metode VAM dan LC.
3.4.1. Pseudocode Metode Vogell’s Aproximation Method (VAM)
Baris Pseudocode
METODE Vogell’s Aproximation Method (VAM)
Metode Vogell’s Aproximation Method (VAM) untuk mencari
nilai optimisasi dari variabel jarak dan variabel biaya bensin
DEKLARASI
Jarak, biaya bensin, supply, demand : integer Tmp, ttloptimal : double
Tmp <− input data tmp (tmp adalah nilai cell terpilih yang
telah memenuhi supply dan demand) If iterasi module 2=1 then
For jlh baris =1 to 18 do
Hitung selisih dua biaya terkecil dari baris then If pilih baris dengan nilai selisih terbesar true Tentukan cell baris dengan nilai terkecil then Isi cell dengan menyesuaikan demand dan supply
Else if iterasi module 2=0 then For jlh kolom = 1 to 14 do
Hitung selisih dua biaya terkecil dari kolom then If pilih kolom dengan nilai selisih terbesar true Tentukan cell kolom dengan nilai terkecil then Isi cell dengan menyesuaikan demand dan supply End if
If supply dan demand terpenuhi true then Ttloptimal = ttloptimal + (jarak * tmp),
Ttloptimal = ttloptimal + (biaya bensin * tmp) End if
Keterangan:
Baris 1-3 : Sebagai judul pseudocode
Baris 5-7 : Deklarasi variabel yang digunakan
Baris 9-15 : Untuk menandai variabel yang digunakan dalam proses perhitungan Vogell’s Aproximation Method (VAM).
Baris 17 : Untuk mengetahui proses pengerjaan baris atau kolom. Baris 18 : Pengulangan untuk pengerjaan baris.
Baris 19 : Perhitungan mencari selisih dua bilangan terkecil dalam baris. Baris 20 : Untuk mengetahui baris dengan hasil selisih terbesar.
Baris 21 : Menentukan nilai cell terkecil dalam baris.
Baris 22 : Untuk menyesuaikan isi cell dengan nilai supply dan demand. Baris 24 : Untuk mengetahui proses pengerjaan baris atau kolom
Baris 25 : Pengulangan untuk pengerjaan kolom.
Baris 26 : Perhitungan mencari selisih dua bilangan terkecil dalam kolom. Baris 27 : Untuk mengetahui kolom dengan hasil selisih terbesar.
Baris 28 : Menentukan nilai cell terkecil dalam kolom.
Baris 29 : Untuk menyesuaikan isi cell dengan nilai supply dan demand. Baris 32 : Untuk mengetahui apakah supply dan demand telah terpenuhi. Baris 33 : Untuk menghitung total optimal dengan variabel jarak.
3.4.2. Pseudocode Metode Least Cost (LC)
Metode Least Cost Method (LC) untuk mencari nilai
optimisasi dari variabel jarak dan variabel biaya bensin
DEKLARASI
Jarak, biaya bensin, supply, demand : integer Tmp, ttloptimal : double
Tmp <− input data tmp (tmp adalah nilai cell terpilih yang telah memenuhi supply dan demand)
Pilih cell dengan nilai terkecil dari baris dan kolom then Isi cell dengan menyesuaikan supply dan demand
If supply dan demand terpenuhi then Ttloptimal = ttloptimal + (jarak * tmp),
Ttloptimal = ttloptimal + (biaya bensin * tmp) Else
Return pilih cell yang belum terpenuhi End if
Show result Metode VAM
Keterangan:
Baris 1-3 : Sebagai judul pseudocode
Baris 5-7 : Deklarasi variabel yang digunakan.
Baris 9-15 : Untuk menandai variabel yang digunakan dalam proses perhitungan Least Cost (LC).
Baris 17 : Untuk menetukan cell dengan nilai terkecil dari baris dan kolom. Baris 18 : Untuk menyesuaikan isi cell dengan supplydan demand.
Baris 19 : Untuk mengetahui apakah nilai supply dan demand telah terpenuhi. Baris 20 : Untuk menghitung total optimal dengan menggunakan variabel jarak. Baris 21 : Untuk menghitung total optimal dengan menggunakan variabel biaya
bensin.
3.5. Flowchart Metode VAM dan LC
3.6. Perancangan Database
Perancangan database memiliki fungsi untuk menyimpan data dan informasi yaitu data jarak, data lokasi, data rasio, data rute metode Least Cost, data Vogell’s Aproximation Method, data tujuan. Adapun database yang dirancang ini menggunakan MySql. Dan terdiri dari tabel-tabel sebagai berikut:
1. Tabel Jarak
Tabel ini berfungsi untuk meyimpan jarak tempuh dari lokasi awal ke lokasi tujuan, dan menyimpan rute mana yang terpilih setelah melakukan proses perhitungan metode. Struktur tabel jarak dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1. Struktur Tabel Jarak
Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data lokasi awal distribusi. Struktur tabel lokasi dapat dilihat pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2. Struktur Tabel Lokasi
Nama Field Tipe Lebar
Kode* Varchar 10
Nama Varchar 50
Kordinat_2 Varchar 20
Supply Integer 11
3. Tabel Tujuan
Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data lokasi tujuan distribusi. Struktur tabel tujuan dapat di lihat pada Tabel 3.3.
3.3. Struktur Tabel Tujuan pengerjaan Vogell’s Aproximation Method (VAM) untuk jarak dan biaya bensin.
3.7.1. Perancangan Menu Utama
Pada menu utama akan di tampilkan beberapa data dan informasi yang terdiri dari Data, Jarak Pertujuan, Algoritma, Peta dan Rasio, Keluar.
Di mana masing-masing menu memiliki beberapa sub menu yaitu: 1. Menu Data, menu ini mempunyai 2 sub menu berupa:
2. Menu Jarak Pertujuan, berisikan mengenai jarak dari daerah asal ke daerah tujuan distribusi.
3. Menu Algoritma, menu ini mempunyai 2 sub menu berupa:
a. Algoritma LC, yang meruapakan tampilan hasil dari perhitungan algoritma LC terhadap perhitungan optimum dari waktu dan biaya bensin.
b. Algoritma VAM, sama dengan algoritma LC yang berisikan perhitungan algoritma VAM terhadap perhitungan optimum waktu dan biaya bensin. 4. Menu Peta dan Rasio , menu ini mempunyai 3 sub menu berupa:
a. Peta Rute Algoritma LC. b. Peta Rute Algoritma VAM. c. Rasio
5. Menu Keluar, berfungsi untuk keluar dari aplikasi. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3.6. Gambar Rancangan Menu Utama Keterangan:
1. Menu nomor 1 merupakan menu Data yang menampilkan menu pilihan untuk memilih menu data Lokasi Awal dan data Lokasi Tujuan .
2. Menu nomor 2 merupakan menu Jarak per Tujuan untuk menampilkan jarak distribusi dari lokasi awal ke lokais tujuan.
4. Menu nomor 4 merupakan menu Peta yang menampilkan menu pilihan untuk pemilihan peta metode Least Cost, peta Vogell’s Aproximation Method serta menampilkan Biaya Rasio.
5. Menu nomor 5 merupakan menu Keluar untuk keluar dari aplikasi menu utama. 6. Kotak nomor 6, 7 dan 8 merupakansebuah wallpaperyang menjadi tampilan
awal dari halaman menu utama.
3.7.2. Rancangan Data
Rancangan data memiliki dua buah sub menu yaitu sub menu lokasi dan sub menu tujuan dimana sub menu lokasi berfungsi untuk menampilkan data lokasi dan sub menu tujuan berfungsi untuk menampilkan data tujuan. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.7.
Gambar. 3.7. Rancangan Data
Keterangan:
1. Kotak nomor 1 merupakan menu pilihan dari menu Data untuk melihat data lokasi awal.
3.7.3. Rancangan Lokasi
Pada bagian rancangan lokasi terdapat tiga buah tombol yaitu edit, refresh dan keluar. Tombol edit berfungsi untuk melakukan edit atau perubahan pada data, tombol refresh adalah untuk menampilkan perubahan terbaru dari data dan tombol keluar untuk keluar dari menu tersebut. Selain terdapat tiga tombol, pada menu ini juga terdapat sebuah tabel yang berisikan data serta informasi mengenai daerah lokasi. Rancangan gambar dapat dilihat pada Gambar 3.8.
Gambar 3.8.Rancangan Lokasi
Keterangan:
1. Kotak nomor 1 merupakan button untuk tombol edit yang terletak pada bagian dari tool strip.
2. Kotak nomor 2 merupakan button untuk tombol refresh yang terletak pada bagian dari tool strip.
3. Kotak nomor 3 merupakan button untuk tombol keluar yang terletak pada bagian dari tool strip.
4. Tabel nomor 4 merupakan tabel gridview untuk menampilkan data lokasi awal distribusi
Pada bagian rancangan tujuan sama seperti rancangan lokasi yang terdapat tiga buah tombol yaitu edit, refresh dan keluar. Tombol edit berfungsi untuk melakukan edit atau perubahan pada data, tombol refresh adalah untuk menampilkan perubahan terbaru dari data dan tombol keluar untuk keluar dari menu tersebut. Selain terdapat tiga tombol, pada menu ini juga terdapat sebuah tabel yang berisikan data serta informasi mengenai daerah lokasi. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.9.
Gambar 3.9. Rancangan Tujuan
Keterangan:
1. Kotak nomor 1 merupakan button untuk tombol edit yang terletak pada bagian dari tool strip.
2. Kotak nomor 2 merupakan button untuk tombol refresh yang terletak pada bagian dari tool strip.
3. Kotak nomor 3 merupakan button untuk tombol keluar yang terletak pada bagian dari tool strip.
4. Tabel nomor 4 merupakan tabel gridview untuk menampilkan data lokasi tujuan distribusi.
3.7.5. Rancangan Jarak per tujuan
asal lalu kemudian secara otomatis jarak akan keluar. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.10.
Gambar 3.10. Rancangan Jarak Per Tujuan
Keterangan:
1. Kotak nomor 1 merupakan ComboBox untuk menampilkan data lokasi awal distribusi.
2. Kotak nomor 2 merupakan tabel gridview untuk menampilkan data kode tujuan, lokasi tujuan dan jarak dari lokasi awal distribusi ke lokasi tujuan distribusi, sesuai dengan data yang dipilih pada ComboBox .
3. Kotak nomor 3 merupakan button untuk tombol simpan setelah melakukan proses edit dan tombol keluar untuk keluar dari halaman.
3.7.6. Rancangan Metode
bensin yang dapat dicari menggunakan metode least cost. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.11.
Gambar 3.11. Rancangan Metode Keterangan:
1. Kotak nomor 1 merupakan menu pilihan dari menu Metode untuk melihat proses perhitungan dari metode Least Cost.
2. Kotak nomor 2 merupakan menu pilihan dari menu Metode untuk melihat proses perhitungan dari Vogell’s Aproximation Method.
3.7.7. Rancangan Metode Least Cost (LC)
Gambar 3.12. Gambar Rancangan Metode LC
Keterangan:
1. Kotak nomor 1 merupakan Label untuk menampilkan judul dari halaman menu metode Least Cost.
2. Kotak nomor 2 merupakan Label untuk menampilkan nama daerah lokasi tujuan distribusi.
3. Kotak nomor 3 merupakan Label untuk menampilkan nama daerah lokasi awal distribusi.
4. Kotak nomor 4 merupakan TextBox untuk menampilkan nilai data jarak,nilai data biaya bensin dan hasil rute pilihan setelah melakukan proses perhitungan. 5. Kotak nomor 5 merupakan TextBox untuk menampilkan data Suply.
6. Kotak nomor 6 merupakan TextBox untuk menampilkan data Demand.
7. Kotak nomor 7 merupakan TrackBar untuk menampilkan kecepatan dari proses perhitungan metode.
8. Kotak Nomor 8 merupakan Label untuk menampilkan hasil total nilai dari proses perhitungan metode.
9. Kotak nomor 9 merupakan RadioButton sebagai menu pilihan, apakah ingin menampilkan data jarak atau menampilakn data biaya bensin.
10.Kotak nomor 10 merupakan Button untuk tombol Ambil data, Hitung, Reset, dan Simpan.
Sama seperti pada rancangan metode LC metode VAM juga terdapat lima buah tombol yaitu tombol ambil data, hitung, simpan, reset dan keluar. Selain itu juga terdapat kumpulan textbox yang berfungsi untuk menampilkan data jarak dan biaya bensin. Dan terdapat dua buah radio button sebagai menu pilihan, apakah ingin menampilkan data jarak atau menampilakn data biaya bensin. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.13.
Gambar 3.13. Gambar Rancangan VAM
Keterangan:
1. Kotak nomor 1 merupakan Label untuk menampilkan judul dari halaman menu Vogell’s Aproximation Method.
2. Kotak nomor 2 merupakan Label untuk menampilkan nama daerah lokasi tujuan distribusi.
4. Kotak nomor 4 merupakan TextBox untuk menampilkan nilai data jarak,nilai data biaya bensin dan hasil rute pilihan setelah melakukan proses perhitungan. 5. Kotak nomor 5 merupakan TextBox untuk menampilkan data Suply.
6. Kotak nomor 6 merupakan TextBox untuk menampilkan data Demand.
7. Kotak nomor 7 merupakan TrackBar untuk menampilkan kecepatan dari proses perhitungan metode.
8. Kotak Nomor 8 merupakan Label untuk menampilkan hasil total nilai dari proses perhitungan metode.
9. Kotak nomor 9 merupakan RadioButton sebagai menu pilihan, apakah ingin menampilkan data jarak atau menampilakn data biaya bensin.
10.Kotak nomor 10 merupakan Button untuk tombol Ambil data, Hitung, Reset, dan Simpan.
3.7.9. Rancangan Peta metode Least Cost (LC)
Pada sub menu peta LC menampilkan sebuah informasi dalam bentuk peta mengenai rute-rute yang terpilih. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.14.
Gambar 3.14. Rancangan Peta LC
Keterangan:
1. Nomor 1 merupakan label untuk judul dari halaman menu rancangan peta
2. Kotak nomor 2 merupakan mainmap untuk menampilkan peta hasil dari perhitungan metode Least Cost.
3.7.10.Rancangan Peta Vogell’s Aproximation Method (VAM)
Pada sub menu peta VAM menampilkan sebuah informasi dalam bentuk peta mengenai rute-rute yang terpilih. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.15.
Gambar 3.15. Rancangan Peta VAM
Keterangan:
1. Nomor 1 merupakan label untuk judul dari halaman menu rancangan peta Vogell’s Aproximation Method.
2. Kotak nomor 2 merupakan mainmap untuk menampilkan peta hasil dari perhitungan Vogell’s Aproximation Method.
3.7.11.Rancangan Rasio
setiap jarak yang ditempuh dalam 6 km menghabiskan bensin sebanyak 1 L. Rancangan dapat dilihat pada Gambar 3.16.
`
Gambar 3.16. Rancangan Rasio Keterangan:
1. Kotak nomor 1 merupakan TextBox untuk menampilkan data jarak.
2. Kotak nomor 2 merupakan TextBox untuk menampilkan bahan bakar minyak 3. Kotak nomor 3 merupakan TextBox untuk menampilkan harga bahan bakar
minyak
4. Kotak nomor 4 merupakan TextBox untuk menampilkan data rasio biaya per meter.
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Pengertian Implementasi Sistem
Setelah melakukan perancangan mengenai aplikasi atau sistem yang akan dirancang, maka langkah selanjutnya adalah melakukan proses implementasi sistem. Implementasi sistem adalah suatu tahapan dalam penerapan rancangan yang telah dibangun ke dalam aplikasi yang ingin dibuat kemudian dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang dirancang tersebut.
Tabel 4.1. Daftar Petugas dan Lokasi Awal Distribusi
16. Mahmud nst Perbaungan
17. Edy saputra Sei bamban
18. Riswan Sei rampah
Tabel 4.2. Tabel Tujuan Distribusi Koran PT. Harian Waspada
No Daerah Tujuan
1. Patumbak
2. Jamin Ginting
3. Tg. Sari
5. Aksara
6. Belawan
7. Gaperta
8. Brayan
9. Galang
10. Simp. Empat Tamora
11. Tandem
12. Mata Pao
13. Kp. Pon
4.2. Jarak dan Biaya Bensin Jalur Distribusi PT. Harian Waspada.
Tabel 4.3. Jarak Distribusi Dalam 1 Kali Proses Pendistribusian (Dalam satuan meter)
NO NAMA DAERAH PATUMBAK
JAMIN
GINTING TG. SARI
KP.
4.3. Penyelesaian Menggunakan Vogell’s Aproximation Method dan Least Cost
4.3.1. Penyelesaian menggunakan Vogell’s Aproximation Method
Tabel 4.5. Perhitungan awal Vogell’s Aproximation Method (VAM) menggunakan variabel jarak
NO NAMA DAERAH PATUMBAK
JAMIN
GINTING TG. SARI
KP.
Tabel di atas merupakan tabel data awal perhitung dari metode VAM, dimana metodeVAM menggunakan prinsip melakukan perhitungan selisih antara dua kolom atau baris kemudian baris atau kolom dengan nilai terbesar dipilih nilai terkecilnya.
2 SYAIFUL P. BULAN 9200 44300 13600 40000 33700 70400 46900 210 3 ADI S. BUDI 12800 47900 21300 33600 41400 74000 50500 180 4 HERMAN MARELAN 8700 56500 29900 23500 50000 82600 59100 520 5 HANAFI HELVET 7300 60300 26400 30600 53800 86400 62900 320 6 NOVIANDI AMPLAS 20400 35200 8600 44400 28700 61300 37800 300 7 MADEN SM. RAJA 9400 38100 11500 43200 31600 64200 40700 190 8 ANDIKA TEMBUNG 7300 45100 18500 35800 37300 69900 46400 380 9 M. IQBAL AYAHANDA 5000 48700 22100 31700 42500 75100 51700 270 10 JOKO KRAKATAU 900 52500 25900 39000 46000 78600 55100 400 11 ZULFADLY GATSU 4300 57000 30700 32400 50800 83400 59900 290 12 STEVANUS KOMAT 7000 41600 15000 39000 35100 67700 44200 450 13 M. PUTRA BINJAI 25200 70600 42400 15100 62000 94700 70600 580 14 FANNY TG. MORAWA 33300 21400 9300 60300 19000 51600 50500 360 15 EVI NURDIN L. PAKAM 38700 18600 14700 65700 10200 42800 19300 420 16 MAHMUD NST PERBAUNGAN 47700 26400 23600 74600 1000 33500 10100 210 17 EDY SAPUTRA SEI BAMBAN 79800 46100 55800 10700 33100 4500 38900 150
18 RISWAN SEI RAMPAH 74700 41100 50700 102000 28000 15500 33800 480
Tabel 4.6. Tabel hasil dari perhitungan Vogell’s Aproximation Method (VAM) menggunakan Variabel Jarak.
NO NAMA DAERAH PATUMBAK
JAMIN
GINTING TG. SARI
KP.
4 HERMAN MARELAN 8700 56500 29900 23500 50000 82600 59100 0
Tabel di atas merupakan tabel data hasil dari perhitungan metode VAM menggunakan variabel jarak. Berikut perhitungan nilai optimasi metode VAM menggunakan tabel hasil di atas.
Tabel di atas merupakan tabel data awal perhitung dari metode VAM, dimana metodeVAM menggunakan prinsip melakukan perhitungan selisih antara dua kolom atau baris kemudian baris atau kolom dengan nilai terbesar dipilih nilai terkecilnya.
3 ADI S. BUDI 13824 51732 23004 36288 44712 79920 54540 180
4 HERMAN MARELAN 9396 61020 32292 25380 54000 89208 63828 520 5 HANAFI HELVET 7884 65124 28512 33048 58104 93312 67932 320 6 NOVIANDI AMPLAS 22032 38016 9288 47952 30996 66204 40824 300 7 MADEN SM. RAJA 10152 41148 12420 46656 34128 69336 43956 190 8 ANDIKA TEMBUNG 7884 48708 19980 38664 40284 75492 50112 380 9 M. IQBAL AYAHANDA 5400 52596 23868 34236 45900 81108 55836 270
10 JOKO KRAKATAU 972 56700 27972 42120 49680 84888 59508 400
11 ZULFADLY GATSU 4644 61560 33156 34992 54864 90072 64692 290 12 STEVANUS KOMAT 7560 44928 16200 42120 37908 73116 47736 450 13 M. PUTRA BINJAI 27216 76248 45792 16308 66960 102276 76248 580 14 FANNY TG. MORAWA 35964 23112 10044 65124 20520 55728 54540 360 15 EVI NURDIN L. PAKAM 41796 20088 15876 70956 11016 46224 20844 420 16 MAHMUD NST PERBAUNGAN 51516 28512 25488 80568 1080 36180 10908 210 17 EDY SAPUTRA SEI BAMBAN 86184 49788 60264 11556 35748 4860 42012 150 18 RISWAN SEI RAMPAH 80676 44388 54756 110160 30240 16740 36504 480
Tabel di atas merupakan tabel data hasil dari perhitungan metode VAM menggunakan variabel biaya bensin. Berikut perhitungan nilai optimasi metode VAM menggunakan tabel hasil di atas.
4.3.2.Penyelesaian Menggunakan Metode Least Cost (LC).
Berikut penjelasan penyelesaian Metode Least Cost (LC).
Tabel 4.9. Perhitungan awal metode Least Cost (LC) menggunakan variabel jarak.
NO NAMA DAERAH PATUMBAK
JAMIN
GINTING TG. SARI
KP.
2 SYAIFUL P. BULAN 9200 44300 13600 40000 33700 70400 46900 210
Tabel di atas merupakan tabel data awal dari metode LC, dimana metode LC menggunakan prinsip mencarai nilai terkecil. Setelah mendapat nilai terkecil maka metode LC melakukan pengulangan untuk menemukan nilai terkecil berikutnya sampai supply dan
Tabel 4.10. Tabel hasil dari perhitungan metode Least Cost (LC) menggunakan variabel jarak.
NO NAMA DAERAH PATUMBAK
JAMIN
GINTING TG. SARI
KP.
Tabel di atas merupakan tabel data hasil dari perhitungan metode LC menggunakan variabel jarak. Dari data di atas maka dapat di hitung nilai optimasi yaitu:
(350×2900)+(210×4000)+(180×4400)+(140×11900)+(380×9300)+(270×1200)+(50×7000)+(300×5000)+(190×3400)+(80×1900+ (300×14200)+(270×6000)+(70×7000)+(40×6900)+(240×14400)+(100×3400)+(400×900)+(290×4300)+(420×18600)+
(360×9300)+(360×9300)+(580×15100)+(210×1000)+(150×4500)+(480×33800) = 61.263.000
5 HANAFI HELVET 7300 60300 26400 30600 53800 86400 62900 0 6 NOVIANDI AMPLAS 20400 35200 8600 44400 28700 61300 37800 0 7 MADEN SM. RAJA 9400 38100 11500 43200 31600 64200 40700 0 8 ANDIKA TEMBUNG 7300 45100 18500 35800 37300 69900 46400 0 9 M. IQBAL AYAHANDA 5000 48700 22100 31700 42500 75100 51700 0 10 JOKO KRAKATAU 400||900 52500 25900 39000 46000 78600 55100 0 11 ZULFADLY GATSU 290||4300 57000 30700 32400 50800 83400 59900 0 12 STEVANUS KOMAT 7000 41600 15000 39000 35100 67700 44200 0 13 M. PUTRA BINJAI 25200 70600 42400 580||15100 62000 94700 70600 0 14 FANNY TG. MORAWA 33300 21400 360||9300 60300 19000 51600 50500 0 15 EVI NURDIN L. PAKAM 38700 420||18600 14700 65700 10200 42800 19300 0 16 MAHMUD NST PERBAUNGAN 47700 26400 23600 74600 210||1000 33500 10100 0 17 EDY SAPUTRA SEI BAMBAN 79800 46100 55800 10700 33100 150||4500 38900 0 18 RISWAN SEI RAMPAH 74700 41100 50700 102000 28000 15500 480||33800 0
Tabel di atas merupakan tabel data awal dari metode LC, dimana metode LC menggunakan prinsip mencarai nilai terkecil. Setelah mendapat nilai terkecil maka metode LC melakukan pengulangan untuk menemukan nilai terkecil berikutnya sampai supply dan
Tabel di atas merupakan tabel data hasil dari perhitungan metode LC menggunkan variabel biaya bensin. Dari data di atas maka dapat di hitung nilai optimasi yaitu:
4.4. Tampilan Antarmuka
Pada bagian subbab ini akan menampilkan tampilan atau interface dari perancangan aplikasi yang telah dibahas pada bagian atau bab sebelumnya.
4.4.1. Penjelasan Aplikasi Halaman Menu Utama
Tampilan menu utama dari aplikasi ini berisikan menu-menu pendukung aplikasi seperti menu Data, Jarak per Tujuan, Metode, Peta , dan Keluar. Selain menu, pada halaman menu utama ini juga di lengkapi dengan judul skripsi, logo universitas, nama dan nim. Tampilan menu utama dapat di lihat pada Gambar 4.1.
4.4.2. Penjelasan Sub Menu Data
Halaman ini memiliki dua sub menu, menu lokasi awal dan menu lokasi tujuan yang akan menampilkan informasi-informasi data berupa data lokasi awal dan data lokasi tujuan distribusi. Tampilan Data dapat di lihat pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2. Tampilan Data
4.4.3. Penjelasan Tampilan Data Lokasi Awal
4.4.4. Penjelasan Tampilan Data Lokasi Tujuan
Halaman ini akan menampilkan Data lokasi Tujuan distribusi dan pada tampilan ini terdapat tombol-tombol seperti edit, refresh dan keluar. Tampilan data dapat di lihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4. Tampilan Data Lokasi Tujuan
4.4.5. Penjelasan Tampilan Jarak per Tujuan
Halaman ini menampilkan informasi data jarak dari lokasi awal ke lokasi tujuan. Tampilan dapat di lihat pada Gambar 4.5.
4.4.6. Penjelasan Tampilan Metode
Tampilan ini akan menampilkan dua metode untuk perhitungan optimasi transportasi menggunakan metode Least Cost (LC) dan Vogell’s Aproximation Method (VAM). Tampilan dapat di lihat pada Gambar 4.6.
Gambar 4.6. Tampilan Metode
4.4.7. Pengujian Metode Least Cost (LC)
Halaman ini akan menampilkan tabel awal perhitungan metode least cost, dalam metode ini juga menggunakan dua variabel yaitu variabel waktu dan variabel jarak. Berikut tabel awal perhitungan metode Least Cost. Tampilan dapat dilihat pada Gambar 4.7
Selanjutnya untuk menghitung variabel jarak pada metode least cost pilih radio button jarak lalu pilih tombol ambil data untuk menampilkan data jarak yang di perlukan dalam perhitungan. Setelah data muncul pilih tombol hitung untuk melakukan proses perhitungan metode Least Cost. Untuk tabel berwarna merah merupakan rute-rute yang terpilih untuk proses pendistribusian dari lokasi awal ke lokasi tujuan. Tampilan hasil metode Least Cost dapat dilihat pada Gambar 4.8.
Gambar 4.8. Tabel Akhir Perhitungan Metode Least Cost
Menggunakan Variabel Jarak
Gambar 4.9. Tabel Akhir Perhitungan Metode Least Cost
MenggunakanVariabel Biaya Bensin
4.4.8. Pengujian Vogell’s Aproximation Method (VAM)
Halaman ini akan menampilkan tabel awal perhitungan Vogell’s Aproximation Method , dalam metode ini juga menggunakan dua variabel yaitu variabel waktu dan variabel jarak. Berikut tabel awal perhitungan Vogell’s Aproximation Method.
Selanjutnya untuk menghitung variabel jarak pada Vogell’s Aproximation Method pilih radio button jarak lalu pilih tombol ambil data untuk menampilkan data jarak yang di perlukan dalam perhitungan. Setelah data muncul pilih tombol hitung untuk melakukan proses perhitungan Vogell’s Aproximation Method. Untuk tabel berwarna merah merupakan rute-rute yang terpilih untuk proses pendistribusian dari lokasi awal ke lokasi tujuan.Tampilan hasil Vogell’s Aproximation Method dapat dilihat pada Gambar 4.11 .
Gambar 4.11. Tabel Akhir Perhitungan Vogell’s Aproximation Method
Menggunakan Variabel Jarak
Gambar 4.12. Tabel Akhir Perhitungan Vogell’s Aproximation Method Menggunakan Variabel Biaya Bensin
4.4.9. Penjelasan Tampilan Peta
Halaman ini menampilkan peta dari metode Least Cost dan Vogell’s Aproximation Method yang di peroleh dari hasil perhitungan dua metode tersebut. Tampilan Peta dapat dilihat pada Gambar 4.13.
Gambar 4.13. Tampilan Peta
4.4.10. Penjelasan Tampilan Peta Metode Least Cost
Gambar 4.14. Tampilan Peta Metode Least Cost
4.4.11. Penjelasan Tampilan Peta Vogell’s Aproximation Method
Halaman ini menampilkan peta rute distribusi dari Vogell’s Aproximation Method.
Tampilan pata dapat di lihat pada Gambar 4.15:
setiap jarak 6 km menghabiskan 1 litter dengan harga Rp. 6500. Tampilan dapat di lihat pada Gambar 4.16.
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
1. Pada metode transportasi Least Cost dan Vogell’s Aproximation Method, total nilai terkecil yang ingin dicapai adalah nilai terkecil dari kedua variabel yaitu jarak dan biaya bensin.
2. Dalam proses perhitungan dua variabel yaitu jarak dan biaya bensin, metode Least Cost
lebih mudah pengerjaannya dibandingkan dengan metode Vogell’s Aproximation
Method. Dimana proses pengerjaan metode Least Cost dengan variabel jarak dan biaya bensin menghabiskan waktu antara 25-32 detik, sedangkan untuk proses pengerjaan Vogell’s Aproximation Method dengan variabel jarak dan biaya bensin menghabiskan waktu antara 2 – 3 menit.
3. Pada penyelesaian variabel jarak untuk metode Least Cost mendapatkan total nilai 61.263.000 dan untuk metode Vogell’s Aproximation Method mendapatkan total nilai 59.680.000
4. Pada penyelesaian variabel biaya bensin untuk metode Least Cost mendapatkan total nilai 66.164.040 dan untuk metode Vogell’s Aproximation Method mendapatkan total nilai 64.454.400.
5. Untuk membandingkan kedua metode transportasi dapat dilihat dari hasil akhir perhitungan total nilai optimasi.
Aproximation Method, diharapkan bagi pihak PT. Harian Waspada dapat mempertimbangkan untuk memanfaatkan metode Vogell’s Aproximation Method dalam penerapan distrribusi koran.
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1. Optimasi
Optimasi adalah salah satu disiplin ilmu dalam matematika yang fokus untuk mendapatkan nilai minimun atau maksimum secara sistematis dari suatu fungsi, peluang, maupun pencarian nilai lainnya dalam berbagai kasus. Optimasi sangat berguna di hampir segala bidang dalam rangka melakukan usaha secara efektif dan efisien untuk mencapai target hasil yang ingin dicapai.
Ternyata hal ini akan sangat sesuai dengan prinsip ekonomi yang berorientasikan untuk senantiasa menekan pengeluaran untuk menghasilkan output yang maksimal. Optimasi ini juga penting karena persaingan sudah sangat ketat disegala bidang yang ada.
Seperti yang dikatakan sebelumnya, bahwa optimasi sangat berguna bagi hampir seluruh bidang yang ada , maka berikut ini adalah contoh-contoh bidang yang sangat terbantu dengan adanya teknik optimasi tersebut. Bidang tersebut, anatar lain: Arsitektur, Data Mining, Jaringan Komputer, Signal and Image Processing, Telekomunikasi, Ekonomi, Transportasi, Perdagangan, Pertanian, Perikanan, Perkebunan, Perhutanan, dan sebagainya. [6]
2.1.Transportasi
Transportation (transportasi) adalah elemen supply chain (rantai persediaan) yang berfungsi untuk memindahkan barang dari suatu tempat ke tempat lain.[10]
Transportasi dapat diartikan sebagai usaha memindahkan, menggerakkan, mengangkut, atau mengalihkan suatu objek dari suatu tempat ke tempat lain, di mana di tempat lain objek tersebut lebih bermanfaat atau dapat berguna untuk tujuan-tujuan tertentu. Karena dalam pengertian di atas terdapat kata-kata usaha, berarti transportasi juga merupakan sebuah proses, yakni proses pindah, proses gerak, proses mengangkut dan mengalihkan, di mana proses ini tidak bisa dilepaskan dari keperluan akan alat pendukung untuk menjamin lancarnya proses perpindahan sesuai waktu yang diinginkan. [3]
Transportasi merupakan suatu model yang digunakan untuk mengatur distribusi dari sumber yang menyediakan produk yang sama ke tempat-tempat yang membutuhkan secara optimal. Alokasi produk ini harus diatur sedemikian rupa, karena terdapat perbedaan beban dari satu sumber ke suatu-suatu tempat yang berbeda-beda.[8]
2.2. Peranan Transportasi
Pentingnya sarana transportasi dalam perkembangan dunia bersifat multidimensi. Sebagai contoh, salah satu fungsi dasar transportasi adalah menghubungkan tempat kediaman dengan tempat bekerja atau para pembuat barang dengan para pelanggannya. Dari sudut pandang yang lebih luas, fasilitas transportasi memberikan aneka pilihan untuk menuju ke tempat kerja, pasar, dan sarana rekreasi, serta menyediakan akses ke sarana-sarana kesehatan, pendidikan, dan sarana lainnya.
perusahaan-perusahaan yang bergerak di bidang pemasaran. Untuk mengangkut bahan-bahan baku dan barang-barang jadi dibutuhkan jasa-jasa transportasi (darat, laut, dan udara). [3]
2.3.Sejarah Permasalahan Transportasi
Masalah transportasi ini sebenarnya telah lama dipelajari dan dikembangkan sebelum lahir model program linear. Pada tahun 1939, L.V Kantorovitch mempelajari beberapa permasalahan yang berhubungan dengan model transportasi. Kemudian, pada tahun 1941, F.L. Hitchcock merumuskan model matematika dari persoalan transportasi yang kini dianggap sebagai model matematika dari persoalan transportasi yang kini dianggap sebagai model baku, sehingga sering disebut juga sebagai model Hitchcock.Ada lagi seseorang yang bernama T.C. Koopmans pada tahun 1947 banyak mempelajari hal-hal yang berhubungan dengan program transportasi (PT) atau model transportasi (MT). [7]
2.3.1. Masalah Transportasi
Masalah transportasi sering disebut sebagai masalah khusus dalam pemrograman linear, karena dalam struktur modelnya terdapat bagian yang menggambarkan sisi permintaan dan sisi penawaran. Sesuai dengan namanya, model ini berkaitan dengan penentuan rencana biaya terendah untuk mengirim susuatu dari sejumlah sumber ke sejumlah tujuan.[10]
Persoalan transportasi membicarakan masalah pendistribusian suatu komoditas atau produk dari sejumlah sumber (supply) ke sejumlah tujuan (demand, destination) dengan tujuan meminimumkan ongkos pengangkutan yang terjadi. [7]
Masalah transportasi juga dapat digunakan ketika perusahaan mencoba untuk keputusan dimana akan dibuka fasilitas baru, sebelum membuka gudang, perusahaan atau kantor pemasaran, sangat baik sekali untuk mendapatkan sejumlah tempat alternatif. Keputusan keuangan yang baik berhubungan dengan lokasi juga dapat meminimalisasi biaya transportasi dan produksi secara keseluruhan.
Ciri-ciri khusus transportasi ini adalah:
1. Terdapat sejumlah sumber dan sejumlah tujuan tertentu.
2. Kuantitas komoditas atau barang yang didistribusikan dari setiap sumber dan yang diminta oleh setiap tujuan, besarnya tertentu.
3. Komoditas yang dikirim atau diangkut dari suatu sumber ke suatu tujuan, besarnya sesuai dengan permintaan dan atau kapasitas sumber.
4. Ongkos pengangkutan komoditas dari suatu sumber ke suatu tujuan, besarnya tertentu.[10]
2.4.Keseimbangan Transportasi
Suatu model transportasi dikatakan seimbang apabila total supply (sumber) sama dengan total demand (tujuan). Dengan kata lain:
j = 1, 2, 3,....n = Panjang atau indeks dari b (Demand ), dimana n sebagai batas akhir dari panjang indeks.
Dalam persoalan transportasi yang sebenarnya, batasan ini tidak selalu terpenuhi atau dengan kata lain jumlah supply yang tersedia mungkin lebih besar atau lebih kecil daripada jumlah demand. Jika hal ini yang terjadi, maka model persoalan disebut sebagai model yang tidak seimbang. Batasan di atas dikemukakan hanya karena itu menjadi dasar dalam pengembangan teknik transportasi. Namun, setiap persoalan transportasi dapat dibuat seimbang dengan memasukkan kolom dummy atau baris
dummy.
Jika demand melebihi supply maka dibuat suatu sumber dummy yang akan
men-supply kekurangan tersebut yaitu sebanyak
, jika Supply (a) < Demand (b) tujuan dummy untuk menyerap kelebihan tersebut yaitu sebanyak. [7]
Keterangan :
Model transportasi pada dasarnya merupakan sebuah program linier yang dapat dipecahkan oleh metode simpleks yang biasa. Tetapi strukturnya yang khusus memungkinkan pengembangan sebuah prosedur pemecahan, yang disebut teknik transportasi yang lebih efisien dalam hal perhitungan.
Asumsi dasar dari model ini adalah bahwa biaya transportasi di sebuah rute tertentu adalah proposional secara langsung dengan jumlah unit yang dikirimkan. Defenisi unit transportasi akan bervariasi bergantung pada jenis barang yang di kirimkan.
Model umum suatu persoalan transportasi dilandasi pada asumsi-asumsi berikut: 1. Bahwa suatu produk yang ingin diangkat tersedia dalam jumlah yang tetap dan
diketahui.
2. Bahwa produk tersebut akan dikirim melalui jaringan transpotasi yang ada dengan memakai cara pengakutan tertentu dari pusat-pusat permintaan.
3. Bahwa jumlah permintaan di pusat permintaan pun diketahui dalam jumlah tertentu dan tetap.
Karena hanya ada satu jenis komoditas, pada dasarnya setiap daerah tujuan dapat menerima komoditas dari sembarang daerah sumber. [7]
2.6.Algoritma
Dalam matematika dan komputasi, algoritma merupakan kumpulan perintah untuk
menyelesaikan suatu masalah. Perintah-perintah ini dapat diterjemahkan secara bertahap
dari awal hingga akhir. Masalah tersebut dapat berupa apa saja, dengan catatan untuk setiap
masalah, ada kriteria kondisi awal yang harus dipenuhi sebelum menjalankan algoritma.
Algoritma akan dapat selalu berakhir untuk semua kondisi awal yang memenuhi kriteria,
dalam hal ini berbeda dengan heuristic (kondisi file sebelumnya). Algoritma sering
mempunyai langkah pengulangan (iterasi) atau memerlukan keputusan (logika Boolean
dan perbandingan) sampai tugasnya selesai. [11]
2.7.Algoritma Transportasi
Model transportasi adalah aplikasi dari model program linier yang merupakan suatu prosedur iteratif untuk pemecahan masalah minimisasi biaya pengiriman (distribusi) dari pabrik atau sumber m ketempat tujuan n. [8]
Data yang dibutuhkan dalam metode transportasi adalah:
1. Level supply pada setiap daerah sumber dan level permintaan pada setiap daerah tujuan untuk kasus pendistribusian barang; jumlah produksi dan jumlah permintaan.
2. Biaya transportasi per unit komoditas dari setiap daerah sumber menuju berbagai daerah tujuan pada kasus pendistribusian biaya produksi.
Data dalam model mencakup:
Gambar 2.1. Diagram transportasi [7]
Keterangan :
i=1, 2, 3,....m = Panjang atau indeks sumber, dimana m adalah batas akhir indeks sumber.
j=1, 2, 3,...n = Panjang atau indeks tujuan, dimana n adalah batas akhir indeks tujuan.
X1, X2,...Xmn = Titik pemetaan antara sumber dan tujuan.
Model transportasi pada saat dikenalkan pertama kali diselesaikan secara manual dengan menggunakan algoritma yang dikenal sebagai transportasi. Algoritma ini cukup dikenal dan masih sering diajarkan hingga tahun 90-an.
Pertama, diagnosis maslah dimulai dengan pengenalan sumber, tujuan, parameter, dan variabel. Kedua, seluruh informasi tersebut kemudian dituangkan kedalam matriks transportasi. Dalam hal ini,
2. Bila kapasitas seluruh sumber lebih kecil dari seluruh tujuan maka sebuah baris semu perlu ditambahkan untuk menyediakan kapasitas semu yang akan memenuhi kelebihan permintaan itu. Jelas sekali bahwa kelebihan itu tidak bisa dipenuhi.
Ketiga, setelah matriks transportasi terbentuk kemudian dimulai menyusun tabel awal.
Algoritma transportasi mengenal empat macam metode untuk menyusun table awal, yaitu:
1. Metode biaya terkecil atau Least Cost Method.
Sebuah merode untuk menyusun tabel awal dengan cara mengalokasikan ditribusi barang dari sumber ke tujuan mulai dari sel yang memiliki biaya distribusi terkecil.
2. Metode sudut barat laut atau North West Corner Method.
Sebuah metode untuk menyusun tabel awal dengan cara mengalokasikan distribusi barang mulai dari sel yang terletak pada sudut paling kiri atas. 3. Russell’s Approximation Method atau RAM.
Melengkapi metode penyusunan tabel awal dengan menggunakan pendekatan selisih biaya terbesar antara biaya distribusi masing-masing sel dengan biaya distribusi terbesar pada masing-masing baris dan kolom dimana sel itu berada.
4. Vogell’s Aproximation MethodatauVAM.
Metode VAM adalah metode menyelesaikan persoalan transportasi dengan mencari nilai penalti tiap baris dan kolom pada matriks persoalan transportasi. [12]
2.9. Metode Vogell’s Aproximation Method atau VAM
terbesar dan alokasikan produk sebanyak mungkin ke sel yang memiliki biaya terkecil cara ini dilakukan secara berulang sehingga semua produk sudah dialokasikan.[5]
Adapun langkah-lankah dari pengerjaan metode VAM adalah:
1. Mengurangkan biaya yang terkecil pada setiap baris dengan biaya yang lebih besar satu tingkat pada baris yang sama
2. Demikian juga untuk kolom
3. Pilih hasil terbesar pada baris dan kolom
4. Alokasikan dengan memilih sel yang biayanyaterkecil pada baris dan kolom Cilacap dan Cirebon dengan kapasitas produksi masing-masing 120, 80 dan 80 galon. Dari tempat tersebut minyak diangkut ke daerah pemasaran yang terpusat di Semarang, Jakarta dan Bandung dengan daya tampung masing-masing 150, 70 dan 60 galon. Biaya transportasi dari daerah penambangan ke daerah pemasaran sebagai berikut :
Cepu-Semarang = 8 Cilacap-Semarang=15 Cirebon-Semarang=3 Cepu-Jakarta = 5 Cilacap-Jakarta = 10 Cirebon-Jakarta = 9
Cepu-Bandung = 6 Cilacap-Bandung = 12 Cirebon-Bandung = 10 [13]
Tabel 2.2. Iterasi pertama perhitungan metode Vogell’s Aproximation Method
Mengurangkan dua bilangan terkecil dari setiap barisnya. Dimana hasil pengurangan terbesar menjadi baris pilihan, kemudian dari baris pilihan tersebut pilih bilangan terkecil dan masukkan nilai supply atau demand sesuai dengan kebutuhan dari bilangan terkecil tersebut. Dan nilai supply atau demand yang terpilih akan otomatis berkurang sesuai dengan kebutuhan nilai terkecil tersebut.
Tabel 2.3. Iterasi kedua perhitungan metode Vogell’s Aproximation Method
Tabel 2.4. Iterasi ketiga perhitungan metode Vogell’s Aproximation Method
Setelah pada bagian kolom kemudian kita kembali ke bagian baris. Sama seperti iterasi pertama lakukan proses pengurangan dan pencarian nilai terkecil yang kemudian nilai terkecil tersebut di masukkan nilai supply atau demand sesuai dengan kebutuhan. Yang secara otomatis nilai supply atau demand tersebut akan berkurang.
Tabel 2.5. Iterasi keempat perhitungan metode
Vogell’s Aproximation Method
Setelah pada bagian baris kemudian kita kembali ke bagian kolom. Sama seperti iterasi kedua lakukan proses pengurangan dan pencarian nilai terkecil yang kemudian nilai terkecil tersebut di masukkan nilai supply atau demand sesuai dengan kebutuhan. Yang secara otomatis nilai supply atau demand tersebut akan berkurang.
Tabel 2.6. Iterasi kelima perhitungan metode
Vogell’s Aproximation Method
Pada iterasi 5 hanya terdapat satu buah baris yang nilainy belum terpenuhi maka otomatis baris tersebut dianggap terkecil lalu masukkan nilai supply atau demand ke dalam baris tesebut, maka nilai supply atau demand tersebut menjadi 0. Sehingga iterasi selesai.
Tabel 2.7. Hasil akhir dari perhitungan metode Vogell’s Aproximation Method
Pada iterasi 6 semua nilai telah terpenuhi baik demand maupun supply maka langkah selanjutnya adalah mementukan nilai optimalnya yaitu dengan cara melakukan pengalian antara bilangan yang terpilih dengan nilai isinya kemudian dijumlahkan dengan nilai perkalian lainnya.
2.1.0. Metode Least Cost Method atau LC
Metode transportasi hampir selalu membicarakan biaya /cost dalam mendistribusikan suatu barang /produk, karena itu alokasi barang tersebut harus ditempatkan pada posisi biaya terendah.[4]
Konsep dari Least Cost Scheduling ini adalah menentukan kondisi yang optimal untuk biaya dan waktu dalam proses pelaksanaan proyek konstruksi, dimana untuk mendapatkan kondisi yang optimal tersebu tdilakukan percepatan pelaksanaan proyek.
Untuk membuat perencanaan waktu dan biaya pelaksanaan suatu proyek perlu dilakukan hal-hal mempelajari spesifikasi pekerjaan, menguraikan pekerjaan, mempelajari hubungan antar kegiatan, membuat jaringan kerja, membuat analisis waktu dan biaya tiap kegiatan, membuat tabel waktu dan biaya pelaksanaan melakukan proses optimasi waktu dan biaya, dan yang terakhir mendapatkan waktu dan biaya yang optimal.[1]
Adapun langkah – langkah pengerjaan dari metode LC adalah: 1. Pilih sel yang biayanya terkecil
2. Sesuaikan dengan permintaan dan kapasitas
3. Pilih sel yang biayanya satu tingkat lebih besar dari sel pertama yang dipilih 4. Sesuaikan kembali, cari total biaya
Contoh
Saat ini Pertamina mempunyai 3 daerah penambangan di Pulau Jawa yaitu Cepu, Cilacap dan Cirebon dengan kapasitas produksi masing-masing 120, 80 dan 80 galon. Dari tempat tersebut minyak diangkut ke daerah pemasaran yang terpusat di Semarang, Jakarta dan Bandung dengan daya tampung masing-masing 150, 70 dan 60 galon. Biaya transportasi dari daerah penambangan ke daerah pemasaran sebagai berikut :
Tabel 2.8. Tabel awal metode Least Cost
Tabel 2.9. Iterasi pertama perhitungan metode Least Cost
Mencari nilai terkecil dari tabel awal, ketika nilai terkecil ditemukan maka masukkan nilai supply atau demand ke dalam kolom atau baris yang nilainya paling kecil tersebut. Dan nilai supply atau demand yang terpilih akan otomatis berkurang sesuai dengan kebutuhan nilai terkecil tersebut.
Setelah mendapatkan nilai terkecil pertama kemudian mencari nilai terkecil berikutnya namun tidak lebih kecil dari nilai sebelumnya. Dengan ketentuan supply atau demand
tidak sama dengan 0. Setelah ditemukan maka masukkan nilai supply atau demand ke dalam kolom atau baris tersebut. Dan nilai supply atau demand yang terpilih akan otomatis berkurang sesuai dengan kebutuhan nilai terkecil tersebut
Tabel 2.11. Iterasi ketiga perhitungan metode Least Cost
Sama dengan iterasi sebelumnya mencari nilai terkecil berikutnya. Namun apabila nilai terkecil tersebut telah memiliki nilai demand atau supply sama dengan 0 maka nilai itu tidak termasuk nilai terkecil.
Tabel 2.12. Iterasi keempat perhitungan metode Least Cost
Sama dengan iterasi sebelumnya mencari nilai terkecil berikutnya. Namun apabila nilai terkecil tersebut telah memiliki nilai demand atau supply sama dengan 0 maka nilai itu tidak termasuk nilai terkecil. Hal ini dilakukan sampai dengan menemukan supply atau
Tabel 2.13. Iterasi kelima perhitungan metode Least Cost
Sama dengan iterasi sebelumnya mencari nilai terkecil berikutnya. Namun apabila nilai terkecil tersebut telah memiliki nilai demand atau supply sama dengan 0 maka nilai itu tidak termasuk nilai terkecil. Hal ini dilakukan sampai dengan menemukan supply atau
demand yang belum bernilai 0. Ketika semua supply dan demand terpenuhi maka iterasi akan berhenti.
Tabel 2.14. Hasil akhir dari perhitungan metode least cost
Berikut perkalian dan penjumlahan dari seluruh nilai terkecil yang sudah terpilih. Total biaya= 70 × 5 + 50 × 6 + 70 × 15 + 10 × 12 + 80 × 3 = 2060
2.11.Profil Umum PT. Harian Waspada
2.11.1. Sejarah PT.Harian Waspada
Harian Waspada didirikan di Medan pada tanggal 11 Januari 1997 oleh sejarahwan yaitu, Moehammad Said dan Hj. Ani Idrus. Pada saat Medan masih berpenduduk sekitar 300 ribu jiwa. Kala itu Medan masih kurang lebih sebulan ditimbang terima akan Inggris kepada Belanda.
Dipilihnya nama “WASPADA” berdasarkan situasi pada saat itu yang menurut setiap orang bersikap waspada karena menjelang akhir tahun 1946 Belanda masih bernafsu memperluas wilayah kekuasaanny. H. Moehammad Said merasa khawatir akan hal itu dan menganjurkan kepada para pemimpin Indonesia agar senantiasa waspada dalam berunding dengan Belanda. Oleh karena itu beliau terguguh untuk menyebut nama koran yang akan diterbitkan dengan nama “WASPADA”.
Selain itu beliau berpendapat, yang penting saat itu mengumandangakan suara Republik di luar daerah edisi perdana Harian waspada yang dicetak di percetakan Syarikat Tapanoeli, terbit hanya berukuran setengah lembar dengan oplah 1000Exp gundul, oplah hanya 300 lembar dan penerbitan ketiga sampai seterusnya dapat diterbitkan kembali 2 (dua) halaman penuh.
2.11.2.Makna Logo PT. Harian Waspada
Gambar 2.2. Logo PT.Harian Waspada
BAB 1
PENDAHULUAN
1.8.Latar Belakang
Semakin berkembangnya teknologi media elektronik memungkinkan masyarakat untuk mudah serta cepat dalam mendapatkan pembaharuan informasi. Namun tidak semua masyarakat mengerti serta memiliki suatu perangkat yang dapat mengakses informasi tersebut. Oleh karena itu di perlukan suatu media massa untuk mendapatkan informasi tanpa harus menggunakan media elektronik. Dengan kata lain, salah satu media non elektronik yang masih di butuhkan masyarakat adalah koran.
Koran merupakan salah satu media massa yang paling di minati oleh banyak masyarakat. Tetapi semakin berjalannya waktu, media massa ini mulai di tinggalkan karena, terkadanag terjadi keterlambatan pendistribusian koran dari agen - agen resmi ke konsumen yang mengakibatkan turunnya kualitas pelayanan dari koran tersebut, sehingga munculnya keinginan masyarakat untuk tidak menjadi langganan tetap koran tersebut.
Transportasi bisa merupakan suatu proses penyaluran atau distribusi suatu barang ke beberapa atau berbagai daerah. Sebagai contoh adalah penyaluran koran, produk makanan, majalah dan lain sebagainya dari suatu pabrik ke para agen.
Biaya operasional merupakan biaya yang mutlak ada dalam perusahaan baik perusahaan manufaktur maupun jasa, sekaligus menandai apakah perusahaan tersebut berjalan atau tidak. Tinggi atau rendahnya biaya operasional perusahaan akan sangat berpengaruh pada penetapan harga produk yang membuat produk dapat bersaing dengan produk lain dan otomatis berpengaruh pada pendapatan perusahaan. Ketika diperhadapkan pada masalah tersebut, sebagai perusahaan yang selalu menginginkan dapat tetap bertahan dalam persaingan, harusnya merasa dituntut untuk menghasilkan produk dengan biaya operasional serendah / seefisien mungkin.[8]
Studi kasus yang penulis bahas adalah mengenai distribusi koran PT. Harian Waspada. Koran PT.Harian Waspada merupakan salah satu koran yang terkenal khususnya di kota Medan. Tujuan dari pengambilan studi kasus ini adalah penulis ingin memberikan manfaat dalam mengoptimalkan distribusi koran ke berbagai agen resmi. Sehingga dengan pengoptimalan ini dapat meningkatkan kinerja dan kualitas pelayanan terhadap agen dan seluruh masyarakat.
Ada beberapa metode transportasi yang dapat di gunakan untuk menyelesaikan masalah transportasi yaitu, Metode biaya terkecil atau Least Cost Method, Metode sudut barat laut atau North West Corner Method, Russell’s
Approximation Method atau RAM, Vogell’s Aproximation MethodatauVAM. Dan penulis menggunakan dua di antaranya yaitu metode Vogell’s Aproximation Method (VAM) dan Least Cost (LC) .[12]
1.9.Rumusan Masalah
Yang menjadi rumusan masalahnya adalah:
1. Bagaimana membandingkan serta memberikan gambaran proses transportasi menggunakan metode Vogell’s Aproximation Method (VAM)
dan Least Cost(LC).
2. Bagaimana cara agar sistem yang dibuat dapat mempermudah pemilihan proses pendistribusian dari pihak PT.Harian Waspada kepada para agen.
1.3. Batasan Masalah
Batasan masalah pada aplikasi ini adalah:
1. Data yang digunakan adalah jarak tempuh, data agen serta biaya bensin yang diperlukan dalam satu kali proses transportasi. Adapun data agen yang diambil sebagai sampel sebanyak 18 orang agen. Dimana variabel jarak berbanding lurus dengan variabel biaya bensin, dengan kata lain jika jarak tempuh semakin besar maka biaya bensin yang dikenakan juga semakin besar.
2. Parameter perbandingan yang digunakan adalah jarak tempuh dan biaya bensin dari setiap tempat yang di kunjungi dengan rasio setiap 6km menghabiskan 1 litter bensin.
3. Hasil keluaran dari aplikasi adalah nilai optimasi dari variabel jarak dan variabel biaya bensin dengan visualisasi interface menggunakan peta. 4. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam penelitian ini adalah Visual
Basic (VB) 2010, Database Management System MySQL Versi 5.5
1.4. Tujuan Penelitian
menggunakan metode Vogell’s Aproximation Method (VAM) dan Least Cost (LC).
Sehingga dapat memberikan alternatif pilihan dalam melakukan proses transportasi dan distribusi koran PT.Harian Waspada.
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini diharapkan dapat mempermudah mengetahui proses transportasi secara efisien dengan menggunkan metode Vogell’s Aproximation
Method (VAM) dan Least Cost (LC). Di harapkan dapat bermanfaat dan memahami cara kerja proses transportasi yang lebih cepat dan mudah.
1.6. Metodologi Penelitian
Berikut beberapa langkah yang penulis lakukan dalam penelitian yaitu :
1. Studi Literatur
Penelitian ini terlebih dahulu di pelajari literatur yang di dapat melalui jurnal, artikel, maupun situs internet yang membahas tentang algoritma transportasi dengan menggunakan metodeVogell’s Aproximation Method (VAM) dan Least Cost(LC).
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang penulis lakukan untuk penelitian adalah dengan cara melakukan riset kepada pihak yang terkait yaitu PT.Harian WASPADA. Adapun data yang di ambil adalah daftar agen, biaya bensin, jarak tempuh, tempat tujuan, dan data permintaan dan penawaran dari setiap tempat tujuan.
3. Analisis dan Perancangan Sistem
Pada tahap ini akan di laksanakan perancangan flowchart, Data Flow Diagram
4. Implementasi Sistem
Pada tahap ini akan dilaksanakan pengkodean (coding).
5. Pengujian Aplikasi
Melakukan pengujian aplikasi yang telah dirancang apakah telah sesuai dengan metode yang di gunakan dan perlu dilakukan perbaikan jika masih ditemukan
error atau kesalahan lainnya.
6. Dokumentasi
Dalam tahapan ini di lakukan penyusunan laporan dari hasil analisis dan perancangan sistem dalam format penulisan dan penelitian.
1.7. Sistematika Penulisan
Tujuan dari sistematika penulisan skripsi ini adalah untuk lebih memudahkan penulis dalam membuat dan menyelesaikan permasalahan yang dianalisa. Dalam penyusunan skripsi ini, penulis menguraikannya dalam 5 babdengan sistematika pembahasan agar pembaca dapat mengerti dan lebih mudah dalam memahami isi dari skripsi ini.
Sistematika penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut:
BAB 1 : PENDAHULUAN
Bab ini berisikan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian dan metodologi peneltian apa yang digunakan oleh penulis.
BAB 2 : LANDASAN TEORI
transportasi yang mendukung perancangan penulisan pada skripsi ini dansebagai dasar pengembangan sistem sehingga dapat diimplementasikan denganbaik dan benar.
BAB 3 : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini berisikan analisis perbandingan metode transportasi Vogell’s Aproximation
Method dan Least Cost pada optimasi transportasi PT.Harian Waspada. Selain itu juga memaparkan Data Flow Diagram (DFD), Flowchart, dan interface program yang penulis rancang.
BAB 4 : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada bab ini berisikan hasil akhir atau keluaran implementasi perbandingan metode transportasi Vogell’s Aproximation Method dan Least Cost pada optimasi transportasi PT. Harian Waspada.
BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN
PT.HARIAN WASPADA dalam melakukan proses pendistribusian koran. Metode transportasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Vogell’s Aproximation Method dan metode Least Cost. Dimana kedua metode ini akan di bandingkan total nilai dari perhitungan masing-masing metode tersebut dengan dua variabel yaitu jarak dan biaya bensin, agar mendapatkan nilai jarak terpendek dan biaya bensin termurah. Total nilai kedua metode tersebut akan di bandingkan, dimana total nilai paling kecil akan menjadi metode yang disaran kepada pihak PT. Harian Waspada untuk diterapkan dalam proses pendistribusian koran.
ABSTRACT
The purpose of this research is to build a system to help the performance of PT.HARIAN WASPADA in the process of distribution of the newspapers. Transportation methods used in this study is Vogell’s Aproximation Method and Least Cost Method. Where these two methods will be compared to the total value of the calculation of each of these methods with two variables: the distance and the cost of gasoline, in order to get the shortest distance value and the cheapest cost of petrol.The total value of both methods will be compared, where the total value of the smallest would be advisable method to the PT. Harian Waspada to be applied in the process of distributing the newspaper.
(STUDI KASUS : PT. HARIAN WASPADA)
SKRIPSI
EVARIANTI RAMBE
111421025
PROGRAM STUDI S-1 EKSTENSI ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
PERBANDINGAN
Vogell’s Aproximation Method
(VAM) DAN
Least Cost
Method
(LC) UNTUK OPTIMASI TRANSPORTASI
(STUDI KASUS : PT.HARIAN WASPADA)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer
EVARIANTI RAMBE
111421025
PROGRAM STUDI S-1 EKSTENSI ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
Judul : PERBANDINGAN VOGELL’S APROXIMATION METHOD DAN LEAST COST UNTUK OPTIMASI TRANSPORTASI (STUDI KASUS: PT. HARIAN WASPADA)
Kategori : SKRIPSI
Nama : EVARIANTI RAMBE
Nomor Induk Mahasiswa : 111421025
Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Dian Rachmawati, S.Si, M.Kom Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 19830723 200912 2 004 NIP. 19620317 199103 1 001
Diketahui/disetujui oleh
Program Studi Ekstensi S1 Ilmu Komputer Ketua
PERBANDINGAN VOGELL’S APROXIMATION METHOD DAN LEAST COST UNTUK OPTIMASI TRANSPORTASI
(STUDI KASUS: PT.HARIAN WASPADA)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, Februari 2014
Dengan mengucapkan Alhamdulillah, penulis panjatkan kehadirat Allah SWT karena atas limpahan rahmat dan hidayah-Nya penulisdapat menyelesaikan Skripsi yang di ajukan guna memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan pendidikan pada program S1 Ilmu Komputer.
Dalam kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada berbagai pihak yaitu:
1. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom Selaku Ketua Program Studi Ilmu Komputer Sekaligus sebagai Dosen Pembimbing 1, yang telah memberikan bimbingan ,kritik dan saran yang membangun bagi penulis.
2. Ibu Dian Rachmawati, S.Si, M.Kom. Selaku Dosen Pembimbing 2 , yang telah memberikan bimbingan , kritik dan saran yang membangun bagi penulis. 3. Bapak Syhril Efendi, S.Si, M.Kom. Selaku Dosen Pembanding 1 , yang telah
memberikan kritik dan saran yang membangun bagi penulis.
4. Bapak Ade Candra,ST.Kom. Selaku Dosen Pembanding 2, yang telah memberikan kritik dan saran yang membangun bagi penulis.
5. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknik Informasi Universitas Sumatera Utara beserta para pegawai yang bertugas di program studi Ekstensi Ilmu Komputer FASILKOM-TI USU.
6. Kedua orang tua penulis yang telah senantiasa berdoa dan memberi semangat dalam menyelesaikan Skripsi ini.
Medan, Februari 2014
