PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI ROKOK KRETEK
DENGAN METODE SAVINGS MATRIX
UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA TRANSPORTASI
DI PR. BERKAH NALAMI, PONOROGO
SKRIPSI
Disusun Oleh :
EKO PURWANTI 0932010081
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
JAWA TIMUR
i
KATA PENGANTAR
Assalamu ‘alaikum Wr. Wb.
Al-hamdulillahirobbil ‘alamin, puji syukur kehadirat Allah SWT yang
telah melimpahkan rahmat, taufiq dan hidayah-Nya, sholawat serta salam selalu
tercurah kepada Rosullullah Muhammad SAW, sehingga penyusun dapat
menyelesaikan skripsi dengan judul :
PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI ROKOK KRETEK DENGAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA TRANSPORTASI DI PR. BERKAH NALAMI, PONOROGO Skripsi ini merupakan salah satu syarat yang harus ditempuh oleh mahasiswa
jenjang pendidikan Strata-1 (Sarjana) Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi
Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur guna meraih
gelar kesarjanaan.
Dalam kesempatan ini pula dengan segala kerendahan hati penulis
mengucapkan rasa terima kasih kepada pihak-pihak yang telah memberikan
bantuan dalam penyelesaian skripsi ini baik secara langsung maupun tidak
langsung kepada :
1. Allah SWT atas rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan
Skripsi ini.
2. Nabi Muhammad SAW yang membawa risalah dari kegelapan menuju jalan
yang terang.
3. Bapak Prof. Dr. H. R. Teguh Soedarto, MP, selaku Rektor Universitas
ii
4. Bapak Ir. Sutiyono, MT. Selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.
5. Bapak Dr. Ir. Minto Waluyo, MMT. Selaku Ketua Jurusan Teknik Industri
dan Bapak Drs. Pailan, MPd selaku Sekretaris Jurusan Teknik Industri
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.
6. Ibu Ir. Rr. Rochmoeljati, MMT Selaku Dosen Pembimbing I.
7. Bapak Drs. Pailan, MPd Selaku Dosen Pembimbing II.
8. Bapak Ir.Hari Purwoadi, MM selaku Dosen Penguji Seminar I. 9. Bapak Dwi Sukma, ST, MT selaku Dosen Penguji Seminar I.
10.Bapak Dr. Ir. Minto Waluyo, MMT selaku Dosen Penguji Seminar II. 11.Bapak Ir. M. Anang Fahrodji, MT selaku Dosen Penguji Seminar II. 12.Bapak Ir. H. Tri Susilo, MM selaku Dosen Penguji I Ujian Negara Lisan. 13.Bapak Ir. Budi Santoso, MMT selaku Dosen Penguji II Ujian Negara Lisan. 14.Segenap staff Dosen Fakultas Teknologi Industri Universitas Pembangunan
Nasional “Veteran” Jawa Timur yang telah memberikan banyak pengetahuan
selama masa perkuliahan.
15.Semua pihak yang ikut membantu, yang tidak bisa penulis sebutkan satu
persatu.
Semoga Allah SWT senantiasa memberikan balasan atas kebaikan yang
telah diberikan. Penulis sadar bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna
sehingga saran dan kritik yang membangun sangat diharapkan. Akhir kata,
semoga hasil pemikiran yang tertuang dalam skripsi ini dapat bermanfaat bagi
setiap pembaca pada umumnya dan PR. BERKAH NALAMI pada khususnya.
Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
Surabaya, Oktober 2012
iii
DAFTAR ISI
Halaman LEMBAR PENGESAHAN
KATA PENGANTAR ... i
DAFTAR ISI ... iii
DAFTAR GAMBAR ... viii
DAFTAR TABEL ... ix
DAFTAR LAMPIRAN ... xii
ABSTRAKSI BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Batasan Masalah ... 3
1.4 Asumsi ... 3
1.5 Tujuan Penelitian ... 4
1.6 Manfaat Penelitian ... 4
1.7 Sistematika Penulisan ... 4
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Distribusi dan Transportasi ... 6
2.1.1 Distribusi ... 6
2.1.1.1 Sistem Distribusi ... 7
2.1.1.2 Saluran Distribusi ... 7
2.1.1.3 Efesiensi Penjadwalan Jalur Distribusi ... 8
iv
2.1.2.1 Metode yang Digunakan Dalam Persoalan Transportasi ... 11
2.1.2.2 Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi ... 13
2.2 Metode Supply Chain Dalam Penentuan Rute ... 15
2.2.1 Metode Savings Matrix ... 15
2.2.1.2 Langkah-langkah Metode Savings Matrix ... 16
2.2.2 Metode General Assignment ... 21
2.2.2.1 Metode Penentuan Urutan Customer ... 23
2.3 Teknik Peramalan ... 24
2.3.1 Pengertian Metode Peramalan ... 24
2.3.2 Peramalan Dalam Horizon Waktu ... 24
2.3.3 Prosedur Peramalan ... 25
2.3.4 Metode Time Series ... 26
2.3.4.1 Metode yang Digunakan Dalam Time Series ... 28
2.3.5 Verifikasi dan Pengendalian Peramalan (Moving Range Chart) . 31 2.3.5.1 Peta Moving Range ... 31
2.3.5.2 Uji Kondisi di Luar Kendali ... 33
2.4 Peneliti Terdahulu ... 34
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian ... 37
3.2 Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel ... 37
3.2.1 Identifikasi Variabel ... 37
3.2.2 Definisi Operasional Variabel ... 38
3.3 Metode Pengumpulan Data ... 39
v
3.5 Langkah-Langkah Penelitian dan Pemecahan Masalah ... 42
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan Data... ... 50
4.1.1 Data Permintaan Customer ... 50
4.1.2 Data Jalur Distribusi Awal dan Kapasitas Alat Angkut ... 54
4.1.3Data Biaya Transportasi Awal ... 55
4.2 Pengolahan Data ... 56
4.2.1 Menghitung Jarak Koordinat Lokasi Customer Dari Pabrik ke Toko ... 56
4.2.2 Menghitung Jarak Lokasi Dari Pabrik Ke Customer ... 57
4.2.3 Mengidentifikasi Matrix Jarak ... 59
4.2.3.1 Penentuan Alokasi Customer Pada Jalur Distribusi Awal Berdasarkan Permintaan Periode Januari 2011- Juni 2012 ... 59
4.2.4 Biaya Tranportasi Pada Jalur Awal Periode Januari 2011- Juni 2012 ... 60
4.2.5 Mengalokasikan Permintaan Customer Periode Januari 2011- Juni 2012Pada Jalur Distribusi Baru (Penerapan Metode Savings Matrix) ... 62
4.2.5.1 Mengidentifikasi Matrix Penghematan ... 62
4.2.5.2 Penentuan Alokasi Customer pada Kendaraan dan Jalur Distribusi Baru Periode Januari 2011-Juni 2012 ... 63
vi
4.2.5.4 Biaya Transportasi Sesudah Penerapan Metode Savings
Matrix Berdasarkan Permintaan Periode Januari 2011-
Juni 2012 ... .69
4.2.6 Peramalan ( Forecasting) Permintaan ... 71
4.2.6.1 Ploting Data Permintaan Periode Januari 2011-
Juni 2012 ... 71
4.2.6.2 Perhitungan Nilai MSE... 72
4.2.6.3 Pemilihan Nilai MSE Terkecil ... 73
4.2.6.4 Melakukan Uji MRC dari Metode Peramalan yang
Digunakan ... 74
4.2.6.5 Peramalan Permintaan dengan Metode yang Terpilih
Untuk Periode November 2012 - Oktober 2013 ... 75
4.2.7 Pengalokasian Customer Pada Jalur Distribusi Baru
(Penerapan Metode Savings Matrix) Berdasarkan Permintaan
Periode November 2012 – Oktober 2013 ... 77
4.2.8 Mengurutkan Customer Dalam Jalur Distribusi Baru
Periode November2012 - Oktober 2013... 82
4.2.9 Perhitungan Biaya Transportasi Jalur Distribusi Baru Untuk
Periode November 2012 – Oktober 2013 ... 84
4.2.10 Rekomendasi Jalur Distribusi Untuk Periode November
2012-Oktober 2013 ... 86
vii BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan ... 89
5.2 Saran ... 90
viii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Perubahan Yang Terjadi Dengan Menggabungkan Customer 1
dan Customer 2 Ke Dalam Satu Rute ... 18
Gambar 2.2 Kriteria di Luar Kendali ... 33
Gambar 3.1 Langkah-Langkah Pemecahan Masalah ... 43
Gambar 4.1 Peta Jawa Timur ... 56
Gambar 4.2 Diagram pencar data permintaan Rokok Nalami Cokelat ... 71
ix
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Lokasi Tujuan Dan Ukuran Order ... 16
Tabel 2.2 Matriks Jarak Dari Pabrik KeCustomer Dan Antar Customer ... 17
Tabel 2.3 Matriks Penghematan Jarak Dengan Menggabungan Dua Rute Yang Berbeda ... 19
Tabel 2.4 Langkah Awal Semua Customer Memiliki Rute Terpisah ... 19
Tabel 2.5 Semua CustomerMemiliki Rute Terpisah ... 20
Tabel 2.6 Customer 4 Masuk Ke Rute A Dan Customer 3 Masuk Ke Rute B ... 20
Tabel 4.1 Data Permintaan Rokok Nalami Cokelat (Bungkus) ... 50
Tabel 4.2 Data Permintaan Rokok Ijo (Bungkus) ... 51
Tabel 4.3 Data Permintaan Rokok Ekslusif (Bungkus) ... 51
Tabel 4.4 Data Permintaan Rokok Golden Start (Bungkus) ... 52
Tabel 4.5 Rata-rata Besarnya Beban Order Rokok Cokelat per Bulan Tiap Toko Periode Januari 2011-Juni 2012 ... 53
Tabel 4.6 Rata-rata Besarnya Beban Order Rokok Ijo per Bulan Tiap Toko Periode Januari 2011-Juni 2012 ... 53
Tabel 4.7 Rata-rata Besarnya Beban Order Rokok Ekslusif per Bulan Tiap Toko Periode Januari 2011-Juni 2012 ... 53
Tabel 4.8 Rata-rata Besarnya Beban Order Rokok Golden Start per Bulan Tiap Toko Periode Januari 2011-Juni 2012 ... 54
Tabel 4.9 Jalur Distribusi Awal Pendistribusian Rokok Kretek Dari Pabrik Ke Toko ... 54
x
Tabel 4.11 Jarak Total Perjalanan dan Beban Order Pendistribusian Rokok
dari Pabrik ke Toko Pada Jalur distribusi Awal... 55
Tabel 4.12 Daftar Harga Biaya Transportasi Awal ... 55
Tabel 4.13 Jenis Biaya Transportasi Awal ... 55
Tabel 4.14 Jarak Lokasi Dari Pabrik Ke Tiap Toko Dalam Koordinat ... 57
Tabel 4.15 Jarak Lokasi Dari Pabrik Ke Tiap Toko ... 58
Tabel 4.16 Matriks Jarak ... 59
Tabel 4.17 Total Biaya Transportasi ... 61
Tabel 4.18 Savings Matriks ... 62
Tabel 4.19 Total Biaya Transportasi Jalur distribusi Baru ... 70
Tabel 4.20 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Rokok Nalami Cokelat ... 72
Tabel 4.21 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Rokok Nalami Ijo ... 72
Tabel 4.22 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Rokok Nalami Ekslusif ... 72
Tabel 4.23 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Rokok Nalami Golden Start .. 73
Tabel 4.24 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang Digunakan Untuk Rokok Nalami Cokelat ... 73
Tabel 4.25 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang Digunakan Untuk Rokok Nalami Ijo ... 73
Tabel 4.26 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang Digunakan Untuk Rokok Ekslusif ... 74
Tabel 4.27 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang Digunakan Untuk Rokok Nalami Golden Start ... 74
xi
Tabel 4.29 Rata-rata Besarnya Beban Order Rokok Nalami Ijo untuk
periode November 2012- Oktober 2013 ... 76
Tabel 4.30 Rata-rata Besarnya Beban Order Rokok Nalami Ekslusif untuk
periode November 2012- Oktober 2013 ... 77
Tabel 4.31 Rata-rata Besarnya Beban Order Rokok Nalami Golden Start
untuk periode November 2012- Oktober 2013 ... 77
Tabel 4.32 Total Biaya Transportasi Jalur distribusi Baru ... 85
Tabel 4.33 Perbandingan Jalur Distribusi Awal dan Jalur Distribusi Baru serta
Total Jarak Tempuh ... 87
Tabel 4.34 Perbandingan Biaya Transportasi Jalur distribusi Awal Dan
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A Gambaran Umum Perusahaan dan Struktur Organisasi
Lampiran B Data Perusahaan PR. Berkah Nalami
Lampiran C Perhitungan Rata-rata Beban Order Rute Awal
Lampiran D Perhitungan Matrix Jarak
Lampiran E Perhitungan Biaya Tranportasi Rute awal
Lampiran F Perhitungan Matrix Penghematan
Lampiran G Iterasi Metode Saving Matrix
Lampiran H Ploting (Diagram Pencar) Data Permintaan Customer
Lampiran I Forecasting Time Series Output
Lampiran J Moving Range Chart (MRC)
Lampiran K Perhitungan Rata-rata Beban Order Hasil Peramalan
Lampiran L Iterasi Metode Peramalan
ABSTRAKSI
Tingginya tingkat persaingan dalam dunia industri, menuntut perusahaan untuk dapat menghadapi persaingan secara baik dan siap dengan segala resiko yang akan dihadapi. Salah satu jaminan yang harus dipenuhi perusahaan kepada customer adalah pengiriman produk sesuai dengan permintaan customer secara tepat waktu dan efisien.Sehingga proses distribusi tidak mengakibatkan pemborosan dari segi waktu, jarak, tenaga dan biaya transportasi yang tinggi.
Perusahaan Berkah Nalami, Ponorogo merupakan perusahaan yang bergerak dalam industri rokok kretek. Sasaran distribusi PR. Berkah Nalami Ponorogo adalah dapat melakukan waktu pengiriman produk secara tepat, biaya yang efisien, dan pelayanan yang baik. Sedangkan dalam pengiriman rokok ke beberapa daerah pemasaran belum adanya perencanaan pengiriman dan pendistribusian barang yang tepat sehingga mengakibatkan jalur pengiriman yang ditempuh semakin panjang dan mengakibatkan biaya transportasi menjadi mahal.
Dengan adanya permasalahan tersebut maka digunakan metode Savings Matrix yang dapat digunakan untuk menentukan jalur distribusi rokok kretek ke customer dengan cara menentukan urutan jalur distribusi yang harus dilalui oleh kendaraan dan jumlah alat angkut berdasarkan kapasitas dari alat angkut tersebut. Metode ini diterapakan agar diperoleh jalur distribusi terpendek dan mendapatkan penghematan biaya transportasi setelah perbaikan dengan menggunakan metode Savings Matrix.
Hasil penelitian dengan metode Saving Matrix didapat jalur pendistribusian rokok kretek ke 7 customer yang ada di Jawa Timur dengan 3 jalur distribusi baru yaitu
Jalur distribusi A dari Gudang – Trenggalek - TulungAgung – Nganjuk – Gudang dengan jarak tempuh terpendek sebesar 174,57 km, Jalur distribusi B dari Gudang – Madiun – Ngawi – Magetan - Gudang dengan jarak tempuh terpendek sebesar 114,76 km dan Jalur distribusi C dari Gudang - Pacitan – Gudang dengan jarak tempuh terpendek sebesar 116,34 km. Sehingga terjadi penghematan total jarak tempuh sebesar 536,62 km – 405,67 km = 130,95 km atau 24,40 % per bulan. Dan sesudah menggunakan metode Saving Matrix didapat perbaikan biaya transportasi dari Rp. 11.000.916,-/ bulan menjadi Rp. 6.765.206,-/ bulan sehingga didapat penghematan sebesar Rp. 4.235.710,-/ bulan atau 38,50 % per bulan.
ABSTRACT
The high level of competition in the industry, requires companies to be able to compete well and ready with all the risks that will be faced. One insurance company that must be met to the customer is shipping the product according to customer demand in a timely and efisien. So distribution process does not result in waste in terms of time, distance, energy and transportation costs are high.
Berkah Nalami companies, Ponorogo is a company engaged in the cigarette industry. PR distribution targets. Berkah Nalami Ponorogo is able to precisely time product delivery, cost efficient, and good service. While the delivery of cigarettes to some areas of the lack of marketing planning and delivery of the exact distribution of items resulting in delivery path taken longer and result in a high cost of transportation.
With the problems we used methods Savings Matrix that can be used to determine the distribution of clove cigarettes to the custoer by way of determining the order of the distribution channels that must be passed by vehicles and the numbers of carriers based on the capacity of the conyeyance. This method applied order to obtain the shorthest path distribution and obtain transportation cost Saving after improvements by using the Savings matrix.
The results obtained with the method of Saving Matrix distribution channels to 7 customer cigarette is in East Java with 3 new distribution channels ie Line A of the Warehouse distribution - Trenggalek - TulungAgung – Nganjuk - Warehouse with the shortest distance of 174.57 miles, point distribution Warehouse-B from Madiun - Ngawi - Magetan - Warehouse with the shortest distance of 114.76 km and Line C of the Warehouse distribution - Pacitan - Warehouse with the shortest distance of 116.34 miles. Resulting in savings of the total mileage of 536.62 miles - 405.67 km = 130.95 km or 24.40% per month. And after using the Saving Matrix transportation improvements gained from Rp. 11,000,916, - / month to Rp. 6,765,206, - / month in order to get a savings of Rp. 4,235,710, - / month or 38.50% per month.
PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI ROKOK KRETEK
DENGAN METODE SAVINGS MATRIX
UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA TRANSPORTASI
DI PR. BERKAH NALAMI, PONOROGO
SKRIPSI
Disusun Oleh :
EKO PURWANTI 0932010081
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
JAWA TIMUR
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Semakin tingginya tingkat persaingan dalam dunia industri, menuntut
perusahaan untuk dapat menghadapi persaingan secara baik dan siap dengan
segala resiko yang akan dihadapi. Salah satu jaminan yang harus dipenuhi
perusahaan kepada customer adalah pengiriman produk sesuai dengan permintaan
customer secara tepat waktu dan efisien. Pendistribusian mempunyai peranan
yang penting dalam memenuhi permintaan customer karena tanpa adanya sistem
distribusi yang tepat maka akan membuat proses distribusi yang dilaksanakan
mengakibatkan pemborosan dari segi waktu, jarak, tenaga dan biaya transportasi
yang tinggi.
Distribusi dan transportasi merupakan kegiatan yang saling berhubungan
karena keduanya merupakan faktor penting bagi perusahaan untuk dapat
melakukan pengiriman produk secara tepat kepada customer. Ketepatan
pengiriman produk kepada customer harus memiliki dasar penjadwalan dan
penentuan jalur distribusi secara tepat, melalui metode Saving matrix (Matrik
Penghematan) maka dapat membantu pendistribusian produk ke customer dan
dapat meminimumkan jarak, waktu, tenaga, dan biaya transportasi sehingga
memberikan keuntungan pada perusahaan dan customer yang akan dikunjungi.
Perusahaan rokok Berkah Alami Ponorogo merupakan perusahaan yang
bergerak dalam industri rokok kretek. Sasaran distribusi PR. Berkah Nalami
yang efisien, dan pelayanan yang baik. PR. Berkah Nalami Ponorogo dituntut
untuk dapat merancang kinerja pengiriman yang reliabel. Sedangkan dalam
pemenuhan sasaran tersebut masih ada permasalahan dari perusahaan dimana
dalam pengiriman rokok ke beberapa daerah pemasaran belum adanya
perencanaan pengiriman dan pendistribusian barang yang tepat yaitu dalam
menentukan jalur distribusi ke customer yang mengakibatkan jalur pengiriman
yang ditempuh semakin panjang tanpa melihat terlebih dahulu kapasitas dari
kendaraan dan jarak yang akan ditempuh sehingga mengakibatkan biaya
transportasi menjadi mahal.
Berdasarkan permasalahan perusahaan tersebut, maka perusahaan
membutuhkan suatu penjadwalan dan penentuan jalur distribusi secara tepat untuk
mengurangi pemborosan dalam segi waktu, jarak, dan tenaga serta mendapatkan
biaya transportasi yang lebih murah. Dengan adanya permasalahan tersebut maka
dilakukan penelitian dengan metode saving matrix dengan harapan dapat di
tentukan jalur pengiriman rokok kretek yang lebih cepat sehingga di hasilkan
biaya transportasi yang lebih murah.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan permasalahan yang ada di perusahaan berkaitan dengan
pengiriman produk produk karung, maka dirumuskan permasalahan penelitian
sebagai berikut :
“Jalur distribusi mana sajakah yang dapat digunakan oleh PR. Berkah
Nalami Ponorogo sehingga dapat menentukan jalur distribusi dan
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Penelitian dilakukan pada 4 macam produk yaitu Nalami Cokelat, Nalami
Ijo, Nalami Ekslusif, dan Nalami Golden Start.
2. Jalur distribusi rokok kretek dari kota asal Ponorogo ke kota Nganjuk,
Magetan, Pacitan, Trenggalek, Tulung Agung, Madiun, dan Ngawi.
3. Biaya transportasi meliputi bahan bakar (bensin), biaya tenaga kerja dan
biaya retribusi (parkir) periode Januari 2011 – Juni 2012.
4. Jenis kendaraan yang digunakan dalam distribusi rokok kretek adalah
mobil box dengan kapasitas alat angkut 32.000 bungkus.
5. Data permintaan rokok kretek yang diambil mulai Januari 2011 – Juni
2012.
1.4 Asumsi
Asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Kondisi kendaraan diasumsikan dalam kondisi stabil, tidak ada rusak,
tidak terjadi bencana alam selama perjalanan.
2. Biaya bahan bakar, biaya tenaga kerja dan biaya retribusi diasumsikan
tetap selama penelitian dilakukan.
3. Untuk waktu pemesanan produk oleh customer tidak diperhitungkan.
4. Jalur distribusi yang dilalui pada saat pengiriman rokok kretek dari pabrik
ke lokasi customer diasumsikan sama dengan jalur kembali dari lokasi
1.5 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini adalah :
Menentukan jalur distribusi rokok kretek yang harus ditempuh tiap
kendaraan berdasarkan kapasitas alat angkut dan mendapatkan penghematan
biaya transportasi setelah perbaikan dengan menggunakan metode Saving
Matrix.
1.6 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang diperoleh dari penelitian ini adalah :
1. Bagi Perusahaan, dapat memberikan masukan dalam pengoptimalan jalur
distribusi dan penghematan biaya transportasi setelah dilakukan penelitian
sehinggadapat dijadikan bahan pertimbangan oleh PR. Berkah Nalami,
Ponorogo.
2. Bagi Perguruan Tinggi, dapat memberikan referensi tambahan dibidang
industri khususnya tentang transportasi dan distribusi.
3. Bagi Mahasiswa, dapat menambah wawasan, kemampuan dan
memperoleh pengalaman praktis dalam mempraktekkan teori-teori yang
pernah didapat, baik dalam perkulihan maupun dalam literatur-literatur
yang telah ada mengenai distribusi dan transportasi pada perusahaan.
1.7 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian ini
BAB I PENDAHULUAN
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini berisi tentang landasan teori-teori yang digunakan dalam
pelaksanaan penelitian sebagai penunjang untuk mengolah dan
menganalisa data-data yang diperoleh secara langsung maupun tidak
langsung yaitu teori tentang distribusi, penjadwalan dan penentuan
jalur dalam transportasi dan Savings Matrix.
BAB III METODE PENELITIAN
Bab ini berisi tentang langkah-langkah dalam melakukan penelitian,
mulai dari lokasi pencarian data, metode pengambilan data,
identifikasi variabel, dan metode pengolahan data, yang dilakukan
untuk mencapai tujuan dari penelitian selama pelaksanaan penelitian.
BAB IV HASIL ANALISA DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisi tentang data-data yang telah terkumpul, kemudian
diolah dengan menggunakan metode yang digunakan untuk
menyelesaikan masalah yang ada.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini merupakan penutup tulisan yang berisi kesimpulan dan saran
mengenai analisa yang telah dilakukan sehingga dapat memberikan
suatu rekomendasi sebagai masukan ataupun perbaikan bagi pihak
perusahaan.
DAFTAR PUSTAKA
Bab ini berisi tentang latar belakang masalah, perumusan masalah,
tujuan penelitian, manfaat, asumsi, dan sistematika penulisan.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Distribusi dan Transportasi 2.1.1 Distribusi
Distribusi merupakan kegiatan ekonomi yang menjembatani kegiatan
produksi dan konsumsi. Berkat distribusi barang dan jasa dapat sampai ke tangan
konsumen. Dengan demikian kegunaan dari barang dan jasa akan lebih meningkat
setelah dapat dikonsumsi.
Beberapa definisi yang diberikan oleh ahli mengenai distribusi,
diantaranya :
a. Menurut Kotler (2000:347), “Distribusi adalah seperangkat organisasi yang
paling tergantung dan saling terlibat dalam proses perluasan produk atau jasa
yang tersedia untuk digunakan atau dikonsumsi”.
b. Menurut Dharmesta (2002:285), “Distribusi adalah saluran yang digunakan
oleh produsen untuk menyalurkan barang tersebut dari produsen sampai ke
konsumen atau pemakai produsen”.
c. Menurut Simamorang (2001:309), “Distribusi adalah suatu lembaga perantara
yang dilakukan kegiatan menyalurkan barang dan jasa disertai hak milik dari
produsen ke konsumen”.
Dari ketiga definisi di atas maka dapat ditarik kesimpulan bahwa yang
dimaksud dengan Distribusi artinya proses yang menunjukkan penyaluran barang
dari produsen sampai ke tangan masyarakat konsumen. Distribusi produk ini
antara produsen dengan konsumen. Agar produk dapat diterima konsumen dengan
cepat, tepat dan dalam kondisi yang baik sesuai yang diharapkan baik produsen
maupun konsumen (Nasution, 2002 ; 30).
2.1.1.1 Sistem Distribusi
Pengertian sistem distribusi adalah pengaturan penyaluran barang dan jasa
dari produsen ke konsumen. Sistem distribusi dapat dibedakan menjadi 2
(http://balaipustaka.wordpress.com/2009/03/15/pengertian-distribusi/) :
a. Sistem distribusi jalan pendek atau langsung
Adalah sistem distribusi yang tidak menggunakan saluran distribusi. Contoh
distribusi sistem ini adalah penyaluran hasil pertanian oleh petani ke pasar
langsung.
b. Sistem distribusi jalan panjang atau tidak langsung
Adalah sistem distribusi yang menggunakan saluran distribusi dalam kegiatan
distribusinya biasanya melalui agen. Contoh: motor, mobil.
2.1.1.2 Saluran Distribusi
Salah satu faktor yang tidak bisa diabaikan dalam memperlancar arus
barang dari produsen ke konsumen adalah saluran distribusi yang tepat.. Masalah
pemilihan saluran distribusi produksi merupakan persoalan yang sangat penting.
Mengingat fungsinya sebagai penyalur/ penghubung hasil produksi dari produsen
ke konsumen.
Beberapa definisi yang diberikan oleh ahli mengenai saluran distribusi,
a. Menurut Warren J. Keegan (2003:89), “Saluran DistribusI adalah Saluran yang digunakan oleh produsen untuk menyalurkan barang tersebutdari produsen sampai ke konsumen atau pemakai industry”.
b. Menurut Djaslim Saladin (2006:153), “Saluran Distribusi adalah serangkaian organisasi yang saling tergantung yangterlibat dalam proses untuk menjadikan suatu produk atau jasa siap untuk digunakanatau dikonsumsi.
c. ”Menurut Philip Kotler (2007:122), “ Saluran Distribusi adalah organisasi-organisasi yang saling tergantung yang tercakup dalam proses yang membuat produk atau jasa menjadi tersedia untuk digunakan atau dikonsumsi.
”Dari definisi diatas dapat tergambar bahwa saluran distribusi merupakan suatu lembaga pemasaran baik itu milik produsen maupun bukan yang bertugas untuk menyalurkan produk baik ke konsumen maupun ke konsumen industri berdasarkan prinsip manajemen perusahaan yang telah ditetapkan. Jadi permasalahan pemilihan saluran distribusi bukanlah suatu pekerjaan yang ringan, kesalahan didalam pemilihan saluran pemasaran dapat memperlambat distribusi.
2.1.1.3 Efisiensi Penjadwalan Jalur Distribusi
Penjadwalan yang efisien dan penyusunan rute yang baik dapat
menghemat waktu pengiriman bagi kendaraan, dan hasilnya jumlah biaya operasi
dapat berkurang. Untuk mencapai tingkat susunan rute dan jadwal perjalanan
yang lebih baik bagi kendaraan ialah dengan menggunakan sistem peta jalan atau
Perencanaan rute merupakan bagian penting untuk mencapai angkutan
produk perusahaan dengan biaya minimal. Setiap kendaraan yang meninggalkan
lokasi pabrik harus mnegikuti rute yang sesuai dengan jadwal yang telah
direncanakan sebelumnya. Agar menghasilkan efisiensi biaya dalam jumlah yang
besar. Kendaraan tidak saja harus siap dimuati, tetapi juga siap di service,
pengisian bahan bakar, sehingga pengemudi dan kendaraan harus dijauhkan
dari kemungkinan kecelakaan. Dengan mempertimbangkan
kemungkinan-kemungkinan yang akan terjadi maka kita dapat melakukan penjadwalan yang
efisien dan pengiriman barang yang optimal.
Dapat dikatakan bahwa penjadwalan yang efisien dan pengiriman barang
yang optimal jika dapat mengurangi pemborosan dalam segi waktu, jarak, dan
tenaga sehingga mendapatkan biaya transportasi yang lebih efisien serta produk
yang dikirim tepat waktu dan dalam kondisi baik. (Hadinoto, 1996 ; 112-113)
2.1.2 Transportasi
Transportasi berasal dari bahasa latin yaitu transportare, trans berarti
seberang atau sebelah lain dan portare berarti mengangkut atau membawa. Dari
kata tersebut transportasi adalah mengangkut atau membawa sesuatu dari tempat
ketempat lain.
Pengertian transportasi menurut para ahli adalah sebgai berikut :
a. Menurut Haryono (2006: 93) “Transportasi atau perangkutan adalah
perpindahan dari suatu tempat ke tempat lain dengan menggunakan alat
pengangkutan, baik yang digerakkan oleh tenaga manusia, hewan (kuda, sapi,
b. Menurut Kamaluddin 1987 : 9,“ Transportasi dapat didefinisikan sebagai
usaha mengangkut atau membawa barang dan/ atau penumpang dari suatu
tempat ketempat lainnya.
c. Meunurut Nasution, 2004 ; 15, “Transportasi diartikan sebagai pemindahan
barang dan manusia dari tempat asal ke tempat tujuan. Proses tranportasi
merupakan gerakan dari tempat asal, dari mana kegiatan angkutan dimulai, ke
tempat tujuan, ke mana kegiatan tranportasi diakhiri”. Dalam hubungan ini
terlihat bahwa unsur-unsur tranportasi meliputi atas :
- Ada muatan yang diangkut
- Tersedia kendaraan sebagai alat angkutannya
- Ada jalanan yang dapat dilalui
- Ada terminal asa dan terminal tujuan
- Sumber daya manusia dan organisasi/ manajemen yang menggerakan
kegiatan tranportasi tersebut.
Dari tiga pengertian di atas disimpulkan bahwa konsep transportasi
didasarkan pada adanya perjalanan (trip) antara asal (origin) dan tujuan
(destination). Transportasi menyebabkan nilai barang lebih tinggi ditempat tujuan
daripada di tempat asal, dan nilai ini lebih besar daripada biaya yang dikeluarkan
untuk pengangkutannya.
Dengan lancarnya transportasi, tepat waktu, adanya keselamatan barang
dan biaya relatif murah akan mempengaruhi harga atau mutu komoditi sampai
pada konsumen. Selain itu salah satu faktor yang memegang peranan utama dalam
penetapan lokasi industri atau kegiatan ekonomi lainnya adalah besar biaya
satu komponen biaya produksi. Apabila biaya transportasi lebih murah akan
mengakibatkan biaya produksi lebih rendah dan harga produk lebih rendah,
sehingga menambah daya saing produk dan memperluas lokasi daerah pemasaran.
Dapat dirumuskan masalah transportasi dan jarak yang ada, yaitu (Salim, 2002 ;
54) :
Transportasi Cost/km =
Jarak st TranportCo
2.1.2.1 Metode yang Digunakan Dalam PersoalanTransportasi
Metode tranportasi merupakan suatu teknik riset operasi (operation
research) yang dapat sangat membantu dalam pembuata keputusan-keputusan
lokasi pabrik atau gudang. Metode ini terutama digunakan bila perusahaan yang
mempunyai beberapa pabrik dan beberapa gudang bermaksud menambah
kapasitas satu pabriknya atau realokasi pelayanan dari setiap pabrik serta
penambahan pabrik atau gudang baru (Salim, 2002 ; 255).
Masalah-masalah metode tranportasi merupakan masalah-masalah khusus
dari programasi linier. Dalam permasalahan transportasi ini, kita mengenal 3
metode transportasi yang sering digunakan, yaitu (Nasution 2004 ; 37) :
1. Metode pojok kiri atas-pojok kanan bawah (North-West Corner)
Metode North-West Corner merupakan metode yang digunakan untuk
menacari penyelesaian awal dari sebuah persoalan tranportasi yang dihadapi.
2. Metode ongkos terkecil (Least Cost)
Metode Least Cost merupakan metode transportasi yang berusaha mencapai
tujuan untuk minimasi biaya dengan alokasi sistematik kepada kotak-kotak
3. Metode pendekatan Vogel (Vogel’s Approximation Method, VAM)
Metode Aproksimasi Vogel (VAM) selalu memberikan suatu solusi awal yang
lebih baik dibanding metode Nort-West Corner dan sering kali lebih baik dari
pada metode Least Cost . VAM melakukan alokasi dalam suatu cara yang
akan meminimumkan penalty (Oportunity cost) dalam memilih kotak yang
salah untuk suatu lokasi.
Sedangkan masalah transportasi dalam penentuan jadwal serta rute pengiriman
dari satu lokasi tujuan merupakan keputusan operasional paling penting yang
berhubungan dengan transportasi di dalam supply chain adalah penentuan rute dan
penjadwalan pengiriman. Manajer harus menentukan customer yang akan
dikunjungi dengan sebuah kendaraan khusus dan urutan yang akan dikunjungi.
Keputusan jadwal pengiriman serta rute yang akan ditempuh oleh setiap
kendaraan akan berpengaruh terhadap biaya-biaya pengiriman, kapasitas
kendaraan atau armada pengangkutan.
Dalam penentuan jadwal serta rute pengiriman terdapat 2 metode dalam
supply chain, yaitu: (Pujawan, 2005; 179-180).
a. Metode Savings Matrix
b. Metode General Assignment
Metode Savings Matrix mendasarkan penyelesaian permasalahan
transportasi dengan melakukan penjadwalan dan penentuan rute pengiriman
produk dari pabrik ke customer, dengan tujuan dapat meminimumkan jarak atau
waktu atau ongkos dengan mempertimbangkan kendala-kendala yang ada.
Kendala yang terjadi adalah satu kali pengiriman produk dilakukan dalam satu
savings matrix dapat memberikan solusi yang tepat untuk menyelesaikan
kendala-kendala yang terjadi.
Agar penjadwalan distribusi dengan menentukan jalur distribusi dapat
optimal, maka dalam pengiriman tersebut harus disesuaikan dengan jumlah
permintaan produk oleh customer dan kapasitas dari kendaraan atau armada yang
ada, sehingga dilakukan teknik peramalan permintaan pada tiap-tiap customer
dengan menggunakan metode peramalan Time Series.
2.1.2.2 Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi
Pujawan (2005) mengemukakan bahwa secara tradisional kita mengenal
manajemen distribusi dan transportasi dengan berbagai sebutan. Sebagian
perusahaan menggunakan istilah manajemen logistik, sebagian lagi menggunakan
istilah distribusi fisik (physical distribution). Kegiatan transportasi dan distribusi
bisa dilakukan perusahaan manufaktur dengan membentuk bagian distribusi/
transportasi tersendiri atau diserahkan ke pihak ketiga. Manajemen distribusi dan
transportasi pada umumnya melakukan sejumlah fungsi dasar yang terdiri dari :
1. Melakukan segmentasi dan menentukan target service level.
Segmentasi pelanggan perlu dilakukan karena kontribusi mereka pada revenue
perusahaan sangat bervariasi dan karakteristik tiap pelanggan bisa sangat
berbeda antara satu dengan lainnya. Dari segi revenue, sering kali hukum
pareto 20 / 80 berlaku disini. Artinya hanya sekitar 20% dari pelanggan atau
area penjualan menyumbangkan sejumlah 80% dari pendapatan yang
diperoleh perusahaan. Perusahaan tidak bisa menomorsatukan semua
pelanggan atau area distribusi, perusahaan bisa mengoptimalkan alokasi
persediaan maupun kecepatan pelayanan.
2. Menentukan mode transportasi yang akan digunakan.
Tiap mode transportasi memiliki karakteristik yang berbeda dan mempunyai
keunggulan serta kelemahan yang berbeda juga. Sebagai contoh, transportasi
laut memiliki keunggulan dari segi biaya yang lebih rendah, namun lebih
lambat dibandingkan dengan transportasi udara. Manajemen transportasi harus
bisa menentukan mode apa yang akan digunakan dalam mengirimkan /
mendistribusikan produk-produk mereka ke pelanggan. Kombinasi dua atau
lebih mode transportasi tentu bisa atau bahkan harus dilakukan tergantung
pada situasi yang dihadapi.
3. Melakukan konsolidasi informasi dan pengiriman.
Konsolidasi merupakan kata kunci yang sangat penting dewasa ini. Tekanan
untuk melakukan pengiriman cepat namun murah menjadi pendorong utama
perlunya melakukan konsolidasi informasi maupun pengiriman. Salah satu
contoh konsolidasi informasi adalah konsolidasi data permintaan dari berbagai
regional distribution center oleh central warehouse untuk keperluan
pembuatan jadwal pengiriman.
4. Melakukan penjadwalan dan penentuan rute pengiriman.
Salah satu kegiatan operasional yang dilakukan oleh gudang atau distributor
adalah menentukan kapan sebuah truk harus berangkat dan rute mana yang
harus dilalui untuk memenuhi permintaan dari sejumlah pelanggan. Apabila
5. Memberikan pelayanan nilai tambah.
Disamping mengirimkan produk ke pelanggan, jaringan distribusi semakin
banyak dipercaya untuk melakukan proses nilai tambah. Kebanyakan proses
nilai tambah tersebut tadinya dilakukan oleh pabrik/ manufacturer. Beberapa
proses nilai tambah yang bisa dikerjakan oleh distributor adalah pengepakan,
pelabelan harga, pemberian barcode, dan sebagainya.
6. Menyimpan persediaan.
Jaringan distribusi selalu melibatkan proses penyimpanan produk baik di suatu
gudang pusat atau gudang regional, maupun di toko dimana produk tersebut
dipajang untuk dijual. Oleh karena itu manajemen distribusi tidak bisa
dilepaskan dari manajemen pergudangan.
7. Menangani pengembalian (return).
Manajemen distribusi juga punya tanggung jawab untuk melaksanakan
kegiatan pengembalian produk dari hilir ke hulu dalam supply chain.
Pengembalian ini bisa karena produk rusak atau tidak terjual sampai batas
waktu penjualannya habis, seperti produk-produk makanan, sayuran, buah,
dan sebagainya. Proses pengembalian produk atau kemasan ini lumrah dengan
sebutan reverse logistics.
2.2 Metode Supply Chain Dalam Penentuan Rute 2.2.1 Metode Savings Matrix
Savings Matrix merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk
menjadwalkan sejumlah terbatas kendaraan dari suatu fasilitas dan jumlah
maksimum yang berlainan. Tujuan metode ini adalah untuk memilih penugasan
kendaraan dan routing sebaik mungkin. (Bowersox, 2002 ; 232)
Metode Savings Matrix pada hakekatnya adalah metode untuk
meminimumkan jarak atau waktu atau ongkos dengan mempertimbangkan
kendala-kendala yang ada. (Pujawan, 2005 ; 180)
2.2.1.1 Langkah-Langkah Metode Savings Matrix
Sebelum melakukan perhitungan Savings Matrix, terlebih dahulu
menentukan titik koordinat jarak dari pabrik/ gudang ke tiap-tiap pelanggan.
(Pujawan, 2005 ; 180)
Tabel 2.1 Lokasi Tujuan dan Ukuran Order
Customer Tujuan Koordinat x Koordinat y Ukuran Order
Customer 1
1
χ y1 A Unit
Customer 2
2
χ y2 B Unit
Customer 3 χ3 y3 C Unit
Customer 4
4
χ y4 D Unit
. . . Customer n . . . n χ . . . n y . . . N Unit
Sumber : Pujawan, 2005 ; 180
Kemudian melakukan perhitungan dalam meminimumkan jarak yang
ditempuh menggunakan Metode Savings Matrix, terdapat beberapa
langkah-langkah dalam meminimumkan jarak yang ditempuh, yaitu (Pujawan, 2005;180):
1. Mengidentifikasikan matrik jarak
Pada langkah ini perlu jarak antara pabrik ke masing-masing customer,
dengan mengetahui koordinat masing-masing lokasi maka jarak antar dua
lokasi bisa dihitung dengan menggunakan rumus jarak standar.
Tabel 2.2 Matrik Jarak dari Pabrik ke Customer dan antar Customer
Pabrik/ Gudang Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 …Customer n Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 . . . Customer n
Sumber : Pujawan, 2005 ; 180
Misalkan dua lokasi masing-masing dengan koordinat
(
χ1, y1)
dan(
χ2, y2)
maka perhitungan matrik jarak dua lokasi tersebut adalah (Pujawan, 2005):
( ) (
) (
)
22 1 2 2 1 2 ,
1 y y
J = χ −χ + −
Hasil perhitungan jarak ini digunakan untuk menentukan matrik penghematan
(Savings Matrix) yang akan dikerjakan pada langkah berikutnya.
2. Mengidentifikasi matrik penghematan (Savings Matrix)
Savings matrix mempresentasikan penghematan yang bisa direalisasikan
dengan menggabungkan dua pelanggan ke dalam satu rute. Misalkan
menggabungkan customer 1 dan customer 2 ke dalam satu rute maka jarak
yang akan dikunjungi adalah dari gudang ke customer 1 kemudian ke
Gambar 2.1 Perubahan yang terjadi dengan menggabungkan Customer 1 dan
Customer 2 ke dalam satu rute (Sumber : Pujawan, 2005 ; 180)
Dari Gambar 2.1 terjadi perubahan jarak sebesar jarak kiri dikurangi total
jarak kanan yang besarnya adalah (Pujawan, 2005):
( )
G J( )
G[
J( ) ( ) ( )
G J J G]
J ,1 2 ,2 ,1 1,2 2,2 + − + +
( ) ( ) ( )
G,1 J G,2 J 1,2J + −
=
Hasil ini diperoleh dengan asumsi bahwa jarak (x,y) sama dengan jarak (y,x).
Hasil di atas bisa digeneralisasi sebagai berikut :
( ) ( ) ( ) ( )
x y J G x J G y J x yS , = , + , − ,
Dimana :
( )
x y =S , Penghematan jarak (Savings) yang diperoleh dengan
menggabungkan rute x dan y menjadi satu.
( )
G x =J , Jarak dari gudang ke customer x.
( )
G y =J , Jarak dari gudang ke customer y.
( )
x y =J , Jarak dari customer x ke customer y.
Kemudian dibuat tabel matrik penghematan jarak dengan menggabungkan dua
rute yang berbeda. Gudang
Customer 1 Customer 2
Gudang
Tabel 2.3 Matrik penghematan jarak dengan menggabungkan dua rute yang berbeda
Sumber : Pujawan, 2005 ; 181
Tabel 2.4 Langkah awal semua customer memiliki rute terpisah
Pabrik/ Gudang Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 …Customer n
Customer 1 Rute a
Customer 2 Rute b
Customer 3 Rute c
Customer 4 Rute d .
. .
Customer n Rute z
Order A B C D …N Unit
Sumber : Pujawan, 2005 ; 181
3. Mengalokasikan customer ke kendaraan atau rute
Pada langkah ini melakukan alokasi customer ke kendaraan atau rute. Dalam
penggabungan rute customer, digabungkan sampai pada batas kapasitas truk
atau armada yang ada, dengan melihat nilai penghematan terbesar pada tabel
matrik penghematan jarak. Misalkan didapat matrik penghematan jarak
sebagai berikut :
Tabel 2.5 Semua customer memiliki rute terpisah
Pabrik/Gudang Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4
Customer 1 Rute a 0.0
Customer 2 Rute b 14.8 0.0
Customer 3 Rute c 12.5 12.9 0.0
Customer 4 Rute d 24.9 8.2 12.6 0.0
Order 320 85 300 150
Sumber : Pujawan, 2005 ; 182
Dari tabel 2.5 didapat penghematan terbesar pada Customer 1 dan 4
sebesar 24.9. Sehingga Customer 4 bergabung ke Rute a (Diasumsikan
kapasitas truk memadai).
Tabel 2.6 Customer 4 masuk ke Rute a dan Customer 3 masuk ke Rute b Pabrik/Gudang Customer
1 Customer 2 Customer 3 Customer 4
Customer 1 Rute a 0.0
Customer 2 Rute b 14.8 0.0
Customer 3 Rute c 12.5 12.9 (2) 0.0
Customer 4 Rute a 24.9 (1) 8.2 12.6 0.0
Order 320 85 300 150
Sumber : Pujawan, 2005 ; 182
Selanjutnya dicari penghematan terbesar kedua didapatkan 12.9 (Customer 2
dan 3) masuk ke rute b, dan begitu seterusnya hingga customer ke-n. Jika
terdapat customer yang sudah teralokasikan , tidak terjadi penggabungan.
kemudian didapatkan jumlah rute sesuai dengan kapasitas armada yang ada
dan penghematan jarak alokasi dari pabrik ke customer.
4. Mengurutkan customer (Tujuan) dalam rute yang sudah terdefinisi
Ada banyak metode yang dapat digunakan untuk menentukan urutan
kunjungan, namun pada penelitian ini menggunakan metode Nearest
Neighbor. Metode Nearest Neighbor merupakan metode pengurutan
customer yang akan dikunjungi terakhir. Misalnya diketahui 3 customer dalam
rute a, customer 1 memiliki jarak terdekat dengan gudang / pabrik dengan
jarak 6.4, kemudian cari jarak customer terdekat dengan customer 1 didapat
customer 3 dengan jarak 6.7 dan terakhir yang dikunjungi adalah customer 2
kemudian kembali ke gudang
(Gudang-Customer1-Customer3-Customer2-Gudang). Jika kebetulan menghasilkan rute dengan jarak yang sama maka
dipilih total jarak yang minimum.
Dengan dilakukan penyelesaian permasalahan tersebut menggunakan
metode savings matrix, maka dapat dihasilkan jalur distribusi yang optimal
dengan biaya distribusi yang lebih efisien.
2.2.2 Metode General Assignment
Penugasan adalah suatu tindakan memasangkan sejumlah berhingga agen
dengan sejumlah berhingga tugas. Sembarang agen dapat mengerjakan sembarang
tugas dan biaya yang dikeluarkan untuk menyelesaikan suatu tugas dapat berbeda
untuk setiap agen. Semua tugas harus diselesaikan, tetapi satu tugas hanya boleh
dikerjakan oleh satu agen. Demikian pula sebaliknya, satu agen hanya boleh
mengerjakan satu tugas. Oleh karena itu, banyaknya agen diasumsikan sama
dengan banyaknya tugas. Tujuan dari penugasan adalah meminimumkan biaya
total penyelesaian seluruh tugas atau memaksimumkan keuntungan. Untuk
mencapai tujuan tersebut maka harus dipilih agen yang tepat untuk etiap tugas.
Masalah penugasan yang diperumum disebut General Assignment Problem.
General Assignment atau sering disebut dengan Assignment Problem adalah
Metode General assignment adalah masalah penugasan sehimpunan berhingga
tugas ke sehimpunan berhingga agen. setiap agen memiliki kapasitas sumber daya
yang akan menetukan seberapa banyak tugas yang dapat dikerjakan, sedangkan
setiap tugas memiliki bobot dan biaya penyelesaian tugas yang dapat berbeda
untuk setiap agen. Diasumsikan bahwa sembarang tugas dapat dikerjakan oleh
setiap agen. Diasumsikan juga bahwa satu agen tidak boleh mengerjakan seluruh
tugas, sehingga kapasitas agen harus lebih kecil dari jumlah bobot seluruh tugas.
Setiap tugas hanya boleh dikerjakan oleh satu agen, tetapi satu agen dapat
mengerjakan lebih dari satu tugas selama tidak melebihi kapasitas sumber
dayanya. Oleh karena itu banyaknya agen dan banyaknya tugas tidak harus sama.
Metode General assignment menggunakan algoritma branch and bound dalam
menyelesaikan masalahnya. Assigment problem dapat dimodelkan dengan graf bipartite lengkap berbobot G(V1,V2,E) dimana|V1|=|V2|. Graf bipartite adalah graf yang simpul-simpulnya dapat dikelompokkan menjadi 2 himpunan simpul. Setiap simpul pada himpunan yang sama tidak saling bertetanggaan. Pada graf bipartite lengkap berbobot setiap simpul pada himpunan yang satu bertetanggaan dengan semua simpul pada himpunan lainnya dan setiap sisi antara simpul memiliki nilai tertentu (lihat Gambar.2.2).
terdapat n! buah element yang harus dihitung biayanya.(http://www.scribd.com/doc/81072419/Contoh-Masalah-Optimasi Kombinasi-MakalahSTMIK2007-099)
Gambar 2.2 Permodelan Graf Untuk Assignment Problem
Pada assignment problem proses Branching dilakukan dengan memilih agent untuk mengerjakan setiap task . Apabila suatu agent sudah dipilih untuk melakukan suatu task , dia tidak boleh dipilih lagi untuk task berikutnya. Pemilihan task dilakukan secara bertahap.
Nilai batas suatu simpul didefinisikan dengan cost minimum yang paling mungkin apabila kita memilih agent yang bersesuaian dengan simpul tersebut.
C(X) = ∑c(k,l) + c(i,j) + r Minj
C(X) = cost minimum paling mungkin apabila kita memilih agent i untuk task j. c(k,l) = fungsi biaya apabila agent k mengerjakan task l,dimana k adalah element
dari himpunan agen A danl[1..j-1].
r Min = jumlah cost minimum dari task - task yang belumdikerjakan apabila kita memilih agent yang bersesuaian dengan simpul X.
Gambar 2. 3 Graf bipartiteuntuk assignment problem dengan n task dan n agent Lingkaran kecil pada bagian kiri merupakan simpul orang (agent ) dan pada bagian kanan merupakan simpul job(task), angka pada sisi merupakan nilai cost untuk simpul tetangganya
Metode General assignment hampir sama dengan metode Savings Matrix,
namun perbedaan metode general assignment menggunakan solusi percabangan,
dimana pada setiap percabangan terdapat agent yang memiliki task atau secara
general problem state dari permasalahan ini adalah ada sejumlah agent dan task
dan setiap agent sehingga dibebani cost, kemudian mengatur pemberian setiap
task kepada tepat satu agent sehingga semua task dapat dijalankan dengan cost
seminimal mungkin. Sedangkan pada metode Savings Matrix solusi yang
distribusinya, tetapi persamaan dari kedua metode ini terdapat pada aspek waktu,
jarak, dan biaya yang dipertimbangkan.
Prosedur dalam metode General Assignment terdapat beberapa tahap-tahap :
1. Diberikan sejumlah agent dan task dalam penyelesaian masalahnya.
2. Setiap agent tertentu memiliki cost untuk task tertentu.
3. Menempatkan sebuah agent untuk tiap-tiap rute :
a) Di mana agent pada tiap-tiap rute mempunyai armada dan beban
pengalokasian produk untuk tiap agent disesuaikan dengan kapasitas
armada.
b) Rute pengiriman dari satu agent untuk beberapa customer dikirim dengan
rute sesuai arah jarum jam.
c) Pemilihan setiap agent berada di tengah di antara beberapa customer atau
dengan jarak yang sama jika dilihat dari jarak gudang.
4. Mengevaluasi besarnya biaya dalam orbit penempatan untuk tiap customer
Untuk tiap penempatan (Sk), Customer i, dan biaya penempatan (cik). Untuk
menghitung perjalanan customer dari gudang ke penempatan dan kembali.
Dengan rumus sebagai berikut : cik = Dist (DC, i) + Dist (i, Sk) – Dist (DC,
Sk)
5. Keputusan penempatan customer untuk rute
Keputusan penempatan customer pada tiap agent, dengan melihat dari total
6. Rangkaian customer dalam rute
Setelah dilakukan penempatan customer pada tiap agent berdasarkan besarnya
jarak dan biaya penempatan maka diperoleh beberapa rangkaian customer pada
setiap agent dengan urutan distribusi searah jarum jam.
2.2.2.1 Metode-metode Penentuan Urutan Customer
Ada beberapa metode/ prosedur penentuan urutan customer dalam satu
rute (Chopra, 2001; 442-443) :
a) Farthest Insert
Memasukkan konsumen yang memberikan perjalanan paling jauh. Urutan
setiap customer yang belum termasuk dalam satu trip, evaluasi minimum
kenaikan jarak tempuh jika customer ini dimasukkan dalam trip dan
memasukkan customer dengan kenaikan minimum terbesar.
b) Nearest Insert
Memasukkan customer yang memberikan perjalanan terpendek. Untuk setiap
customer yang belum termasuk dalam satu trip, evaluasi minimum kenaikkan
jarak tempuh jika customer ini dimasukkan dalam trip dan memasukkan
customer dengan kenaikkan minimum terkecil.
c) Nearest Neighbour
Mulai dari DC, prosedur ini menambah customer yang terdekat untuk
melengkapi trip. Pada tiap langkah, trip dibangun dengan menambahkan
customer yang terdekat dari titik terakhir yang dikunjungi oleh kendaraan
d) Sweep
Dalam metode ini, point / titik manapun pada jaringan dipilih (umumnya DC
itu sendiri) dan jalur dibersihkan searah jarum jam atau berlawanan arah jarum
jam dari titik point. Perjalanan dibentuk dengan mengurutkan customer yang
ditemui selama proses.
2.3 Teknik Peramalan
2.3.1 Pengertian Metode Peramalan
Peramalan adalah metode untuk memperkirakan suatu nilai di masa depan
dengan menggunakan data masa lalu. Peramalan juga dapat diartikan sebagai seni
dan ilmu untuk memperkirakan kejadian pada masa yang akan datang sedangkan
aktivitas peramalan merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan
penjualan dan pengguanaan suatu produk sehingga produk-produk itu dapat
dibuat dalam kuantitas yang tepat (Gaspersz, 2002 ; 71).
Metode peramalan dibagi dua yaitu ; metode peramalan Time Series dan
metode peramalan non time series. Dalam penelitian ini menggunakan metode
peramalan time series yang merupakan metode peramalan secara kuantitatif
dengan menggunakan waktu sebagai dasar peramalan.
2.3.2 Peramalan dalam Horizon Waktu
Dalam hubungannya dengan horizon waktu peramalan maka kita dapat
mengklasifikasikan peramalan tersebut dalam 3 kelompok (Nasution, 2003; 26) :
1. Peramalan jangka panjang, umumnya 2 sampai 10 tahun. Peramalan ini
2. Peramalan jangka menengah, umunya 1 sampai 24 bulan. Peramalan ini lebih
mengkhususkan dibandingkan peramalan jangka panjang, biasanya digunakan
untuk menentukan aliran kas, perencanaan produksi, dan penentuan anggaran.
3. Peramalan jangka pendek, umumnya 1 sampai 5 minggu. Peramalan ini
digunakan untuk mengambil keputusan dalam hal perlu tidaknya lembur,
penjadwalan kerja dan lain-lain keputusan kontrol jangka pendek.
Dalam penelitian ini menggunakan peramalan jangka menengah yang
umunya dilakukan 1 atau 2 tahun yang digunakan untuk menentukan jalur
distribusi paling optimal berdasarkan data permintaan sebelumnya.
2.3.3 Prosedur Peramalan
Secara umum, untuk memastikan bahwa peramalan permintaaan yang
dilakukan dapat mencapai taraf yang optimal, beberapa prosedur yang harus
diperhatikan yaitu :
1. Tentukan pola data permintaan
Dilakukan dengan cara memplotkan data secara grafis dan menyimpulkan
apakah data berpola trend, musiman, siklikal atau siklus, eratik / random.
Trend/ kecenderungan (T) adalah sifat dari dari permintaan di masa lalu
terhadap waktu terjadinya, apakah permintaan tersebut cenderung naik, turun
atau konstan. Siklus (C) merupakan pola permintaan suatu produk yang
berulang secara periodik biasanya lebih dari satu tahun, sehingga tidak perlu
dimasukkan dalam peramalan jangka pendek. Musiman (S) adalah pola
permintaan suatu produk yang naik atau turun disekitar garis trend dan
dan lain-lain. Random (R) merupakan pola permintaan suatu produk yang
mengikuti pola bervariasi secara acak karena faktor bencana alam, bangkrutnya
perusahan dan lain-lain pola ini dibutuhkan dalam menentukan persediaan
pengamatan untuk mengantisipasi kekurangan persediaan bila terjadi lonjakan
permintaan. (Nasution, 2003; 5).
2. Mencoba beberapa metode Time Series sesuai dengan pola permintaan tersebut
untuk melakukan peramalan.
3. Mengevaluasi tingkat kesalahan masing-masing metode yang akan dicoba.
Tingkat kesalahan masing-masing metode yang akan dicoba, tingkat kesalahan
diukur dengan kriteria MAD, MSE, MAPE. Ukuran akurasi hasil peramalan
merupakan ukuran kesalahan (error) permintaan, merupakan tingkat
perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi.
2.3.4 Metode Time Series
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Time Series.
Metode Time Series adalah metode peramalan secara kuantitatif dengan
menggunakan waktu sebagai dasar peramalan. Dalam peramalan Time Series,
metode peramalan terbaik adalah metode yang memenuhi kriteria ketepatan
ramalan, kriteria ini adalah, yaitu (Nasution, 2003; 30-31) :
a) Rata-rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD)
MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa
memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau tetap kecil
dibandingkan kenyataan. Secara matematis, MAD dirumuskan sebagai berikut
(Nasution, 2003; 30-3)1: =
∑
−n F A
Dimana :
At = permintaan aktual pada periode t
Ft = hasil peramalan (forecast) pada periode t
n = jumlah periode peramalan yang terlibat
b) Rata-rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error = MSE)
MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan. Peramalan
pada tiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara
sistematis MSE dirumuskan sebagai berikut (Nasution, 2003; 30-31):
(
)
∑
− = n F A MSE 2 t tc) Rata-rata Persentase Kesalahan Absolute (Mean Absolute Percentage Error –
MAPE)
MAPE merupakan ukuran kesalahan relative. MAPE biasanya lebih berarti bila
dibandingkan MAD. Karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil
peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang akan
memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah.
Secara sistematis sebagai berikut (Nasution, 2003; 30-31):
∑
− = t t t A F A n 100 MAPE4. Memilih metode peramalan terbaik diantara metode yang dicoba.
Metode terbaik akan memberikan tingkat kesalahan terkecil dibandingkan
metode lainnya dan tingkat kesalahan tersebut berada di bawah tingkat
2.3.4.1 Metode Yang Digunakan Dalam Time Series
Metode yang digunakan dalam time series adalah sebagai berikut :
1. Metode Rata-rata bergerak Tertimbang (Weighted Moving Average)
Dalam metode rata-rata bergerak memberikan timbangan yang sama bagi
seluruh data pengamatan, walaupun data yang paling akhir lebih penting dan
perlu dipertimbangkan dalam penyusunan ramalan sedangkan dalam metode
rata-rata bergerak tertimbang memberikan timbangan yang berbeda terhadap
data tersebut sesuai dengan peranan atau pentingnya data tersebut pada
penyusunan ramalan pada periode berikutnya (Ariyani, 2003; 33).
Formula metode Weighted Moving Average adalah (Baroto, 2002 : 38) :
m t m t t
t
t c f c f c f
f = −1 + 2 −2 + − ^
dimana :
t
f
^
= ramalan permintaan pada periode t
1 − t
f = permintaan actual pada periode t-1
1
c = robot masing-masing data yang digunakan (∑ci =1)
ditentukan secara subyektif
m = jumlah periode yang digunakan untuk peramalan
(subyektif)
Pada metode WMA peramalan permintaan untuk setiap periode
b. Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal (Single Exponential Smoothing)
Kelemahan metode Moving Average dalam hal kebutuhan akan data masa
lalu yang cukup banyak dapat diatasi dengan menggunakan metode
pemulusan eksponensial (Ariyani, 2005; 54).
Formula untuk metode Single Exponential Smoothing adalah (Baroto, 2002;
39) :
Di mana :
t
f
^
= perkiraan permintaan periode t
α = suatu nilai (0<α <1) yang ditentukan secara subyektif
t
f = permintaan actual periode t
1 t ^
f − = perkiraan permintaan pada periode t-1
Metode SES mengasumsikan peramalan permintaan untuk setiap periode ke
depan selalu sama.
c. Metode Pemulusan Eksponensial Ganda (Double Exponential Smoothing)
Dasar pemikiran dari metode pemulusan eksonensial yang linier ini adalah
baik nilai pemulusan eksponensial tunggal maupun ganda terdapat pada
waktu sebelum data sebenarnya, bila itu adalah trend. Di samping itu untuk
menyesuaikan trend, maka nilai-nilai pemulusan eksponential tunggal
ditambahkan nilai-nilai pemulusan eksponensial ganda (Ariyani, 2003; 40).
Formula Double Exponential Smoothing adalah (Baroto, 2002; 40) :
t 1 0 t ^ e t α α
F = + +
1 t ^ t t ^ f α) (1 αf
Di mana α0,α1 adalah parameter proses dan e mempunyai nilai harapan dari
0 dan sebuah variasi σe2.
Misalkan β=1−α, sehingga :
0 t 1 1 t 2 t 2 1 t t
t αf αβf αβ f ... αβ f βf
F = + − + − + + − +
Persamaan di atas dapat pula ditulis ulang sebagai berikut :
0 t i t 1 t 0 t i
t α βf βf
F = − +
−
=
∑
Double Exponential Smoothing adalah modifikasi dari Single Exponential
Smoothing yang dirumuskan sebagai berikut (Baroto, 2002 : 41):
1 t
βX αXt
Xt(2) = + (2) −
Di mana :
=
(2)
Xt t
^
F = peramalan double exponential smoothing
α = faktor smothing
β = 1−α dan Xt= Ft
d. Metode Winter’s
Metode peramalan Winter’s digunakan untuk suatu data yang berpola
musiman. (Baroto, 2002; 44)
Formulasi untuk metode Winter’s adalah :
t 1 t
0, α .t)C
(α
t= +
Dengan : α0 =α0,2N−(2N)α1
N f f
α 2 1
1
−
= dimana
2 1 N
α
f
α0,2N 2 1
− + =
t C =
1.t 0 t α α f
+ dimana N 1
C N 1 t t =
∑
=5. Melakukan peramalan dengan metode terbaik yang dipilih.
2.3.5 Verifikasi dan Pengendalian Peramalan (Moving Range Chart)
Langkah penting setelah peramalan dibuat adalah melakukan verifikasi
peramalan sehingga hasil peramalan tersebut benar-benar mencerminkan data
masa lalu dan sistem sebab akibat yang mendasari permintaan tersebut. Sepanjang
aktualitas peramalan tersebut dipercaya, hasil peramalan akan terus digunakan.
Jika selama proses verifikasi tersebut ditemukan keraguan validitas metode
peramalan yang digunakan, harus dicari metode lain yang lebih cocok. (Ariyani,
2008; 49).
2.3.5.1 Peta Moving Range
Peta Moving Range dirancang untuk membandingkan nilai permintaan
aktual dengan nilai peramalan. Setelah metode peramalan digunakan, maka peta
Moving Range digunakan untuk menguji kestabilan sistem sebab akibat yang
mempengaruhi permintaan. Moving Range dapat didefinisikan sebagai (Ariyani,
2006; 49-50) ) y y ( ) y y (
MR t 1 t 1
^ t t ^ − − − − − =
Di mana :
t
y
^
= Hasil peramalan permintaan pada periode t
t
y = Permintaan pada periode t
1 ^
− t
y = Hasil peramalan permintaan pada periode t-1
1 − t
y = Permintaan pada periode t-1.
Adapun rata-rata Moving Range didefinisikan sebagai (Ariyani, 2006; 49-50) :
1 n
MR MR
n
1 t
− =
∑
=Garis tengah peta Moving Range adalah pada titik nol. Batas kontrol atas
dan bawah pada peta Moving Range adalah :
BKA = +2,66 MR
BKB = -2,66 MR
Kebutuhan jumlah data bila kita ingin membuat peta Moving Range
sekurang-kurangnya adalah 10. Batas ini ditetapkan dengan harapan hanya akan
ada tiga dari 1000 titik yang berada di luar batas kendali. Jika ditemukan satu titik
yang berada di luar batas kendali, maka harus diselidiki penyebabnya.
Jika semua titik berada dalam batas kendali, diasumsikan peramalan
permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di
luar batas kendali maka jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan
2.3.5.2 Uji Kondisi di Luar Kendali
Uji yang paling tepat bagi kondisi di luar kendali adalah adanya titik di
luar batas kendali. Selain dari pada itu, terdapat pula uji lainnya. Uji ini dilakukan
dengan cara membagi peta kendali ke dalam enam bagian dengan selang yang
sama. Daerah A adalah daerah di luar ±2/3 (2,66 MR) = ± 1,77 MR (di atas
+1,77 dan di bawah -1,77 MR). Daerah B adalah daerah di luar ± 1/3 (2,66
MR) = ± 0,89 MR (di atas + 0,89 MR dan di bawah -0,89 MR). Daerah C
adalah daerah di atas atau di bawah garis tengah.
Gambar 2.4 Kriteria di Luar Kendali (Sumber : Arman hakim, 2008; 66)
Uji kondisi di luar kendali kendali, adalah :
a. Dari titik-titik berturut-turut, ada dua atau lebih titik yang berada di daerah A.
b. Dari lima titik-titik berturut-turut ada empat atau lebih titik yang berada di
titik yang berada di daerah B.
c. Ada delapan titik berturut-turut titik yang berada di salah satu sisi (di atas
atau di bawah garis tengah).
A
B
C
A B
C Out of Control
E R R O R
UCL = 2,66 MR
A = 2/ 3 UCL B= 1/ 3 UCL C= Sent ral
B= 1/ 3 LCL
A = 2/ 3 LCL
LCL = -2,66 MR
Out of Control
2.4 Peneliti Terdahulu
Beberapa peneliti terdahulu dengan menggunakan metode Savings Matrix,
antara lain :
1. Fita Sari (2012)
Judul : “Penentuan Jalur Distribusi Filter Rokok Dengan Metode Saving Matrix
Untuk Meminimumkan Biaya Distribusi Di PT. Filtrona Indonesia,
Sidoarjo”
Ringkasan :
PT. Filtrona Indonesia merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak
dalam bidang industri Cigarette Filters dan Tear Tapes. Sasaran distribusi PT.
Filtrona Indonesia adalah dapat melakukan waktu pengiriman produk secara tepat,
biaya yang efisien, dan pelayanan yang baik, sedangkan dalam pemenuhan
sasaran tersebut ada beberapa keterbatasan dari perusahaan yaitu kurangnya
perencanaan pengiriman dan pendistribusian barang yang tepat untuk menentukan
jalur distribusi ke pelanggan. Berdasarkan permasalahan perusahaan tersebut,
maka dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Savings Matrix. Dari
pengolahan data dan pembahasan permasalahan pada bab 4 dapat disimpulkan
bahwa rute atau jalur distribusi yang harus ditempuh kendaraan berdasarkan
kapasitasnya untuk mengoptimalkan total jarak tempuh pada tahun 2012 yaitu
untuk rute A yang dipilih adalah alternatif IV (Pabrik Ponorogo Blitar
Malang Pabrik) atau alternatif V (Pabrik Malang Blitar Ponorogo
Pabrik) karena kedua alternatif tersebut mempunyai jarak tempuh terpendek yaitu
482,89 km dengan beban rute A sebanyak 2.343.910 batang filter rokok. Untuk
Mojokerto Pabrik) atau alternatif V (Pabrik Mojokerto Pasuruan
Probolinggo Pabrik) karena kedua alternatif tersebut mempunyai jarak tempuh
terpendek yaitu 270,57 km dengan beban rute B sebanyak 2.351.797 batang filter
rokok. Dan biaya distribusi pada rute awal tahun 2011 sebesar Rp.
148.922.300,-sedangkan biaya distribusi pada rute baru tahun 2011 yang sudah menerapkan
metode Savings Mat
