Analisis Jarak Optimal Model Kolaborasi Distribusi Beras, Gula, dan
Minyak Goreng di Area Kota Yogyakarta dan Sekitarnya
Wandhansari Sekar Jatiningrum, Anna Maria Sri Asih
Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jalan Grafika No. 2, Yogyakarta 55281
Telp. (0274) 902181
E-mail: [email protected]
Intisari
Peningkatan populasi penduduk Indonesia setiap tahun mengakibatkan peningkatan permintaan kebutuhan sehari-hari, di antaranya adalah kebutuhan pokok beras, gula, dan minyak goreng. Untuk merespon permintaan masyarakat yang tinggi, Indomaret dan Alfamart sebagai perusahaan distribusi retail di Indonesia membangun sejumlah toko di berbagai wilayah, termasuk di area kota Yogyakarta, kabupaten Sleman, dan kabupaten Klaten. Akibatnya, aktivitas arus logistik menjadi meningkat dan menyebabkan permasalahan logistik perkotaan. Beberapa peneliti menyatakan bahwa strategi kolaborasi dan transportasi yang tepat dapat mengatasi permasalahan logistik perkotaan. Namun penelitian lainnya menunjukkan bahwa penggunaan consolidation centre sebagai bentuk kolaborasi juga rawan mengalami kegagalan. Untuk itu dilakukan evaluasi efektivitas dan efisiensi kolaborasi antara 2 perusahaan berupa pengunaan Urban Consolidation Centre dan konsolidasi pengiriman bersama melalui indikator kinerja biaya bahan bakar transportasi. Biaya bahan bakar transportasi diperoleh melalui perhitungan jarak optimal pendistribusian produk yang didapat dari strategi pemilihan rute dengan algoritma Ant Colony System. Berdasarkan pemetaan, terlihat bahwa toko yang dimiliki 2 perusahaan tersebar merata di wilayah yang menjadi objek penelitian. Hal ini menyebabkan terjadinya beberapa jarak tempuh distribusi produk yang cukup jauh dari masing-masing perusahaan. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa total jarak optimal distribusi tanpa strategi kolaborasi yang merupakan penyelesaian kasus CVRP lebih besar dibandingkan total jarak optimal distribusi dengan strategi kolaborasi yang merupakan penyelesaian kasus MDVRP. Hal ini menyebabkan biaya bahan bakar transportasi yang dikeluarkan pada strategi kolaborasi lebih kecil dibandingkan tanpa strategi kolaborasi. Hasil menunujukkan strategi kolaborasi mampu mengatasi permasalahan logistik perkotaan melalui konsolidasi pengiriman dan strategi pemilihan rute optimal.
Kata Kunci : logistik, kolaborasi, konsolidasi, VRP, ACS
1. Pendahuluan
Jumlah penduduk Indonesia mengalami kenaikan rata-rata sebesar 1,5% setiap tahun (Badan Pusat Statistik, 2012). Peningkatan jumlah penduduk diikuti oleh peningkatan permintaan terhadap kebutuhan masyarakat, di antaranya beras, gula, dan minyak goreng yang merupakan kebutuhan pokok masyarakat yang harus dijaga ketersediannya. Hal ini sesuai dengan cetak biru sistem logistik nasional yang berfokus pada logistik komoditas strategis. Kebutuhan pokok di antaranya dipasarkan melalui chain store. Alfamart dan Indomaret merupakan perusahaan distribusi retail dengan sejumlah banyak toko tersebar di Indonesia, dengan rata-rata pertumbuhan sebesar 25% setiap tahun (PT. Sumber Alfaria Trijaya, Tbk. 2013; Koran Bisnis Kontan, 2013). Peningkatan populasi dan jumlah chain store menyebabkan terjadinya peningkatan mobilitas transportasi dalam kota, baik kendaraan pribadi maupun kendaraan
distribusi. Hal ini sesuai dengan data dari Badan Pusat Statistik (2013) menunjukkan rata-rata kenaikan jumlah kendaraan bermotor di Indonesia setiap tahun sebesar 14%.
Permintaan masyarakat terhadap kebutuhan sehari-hari untuk provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dan Jawa Tengah cukup besar, karena menduduki peringkat ke 3 dan 5 dalam tingkat kepadatan penduduk per km2 di Indonesia (Badan Pusat Statistik, 2012). Hal ini menyebabkan arus logistik dalam dua kawasan tersebut cukup tinggi. Salah satunya adalah arus logistik dari chain store Indomaret dan Alfamart. Distribution Centre (DC) yang dimiliki Indomaret salah satunya berada di daerah Gamping, Sleman, Yogyakarta, sedangkan DC yang dimiliki oleh Alfamart salah satunya berada di Delanggu, Klaten, Jawa Tengah. Kedua DC ini memiliki supply coverage area yang sama, di antaranya yaitu kota Yogyakarta, kabupaten Sleman, dan kabupaten Klaten.
Logistik perkotaan adalah proses optimasi secara total terhadap aktivitas logistik dan transportasi dari private company dalam area perkotaan dengan mempertimbangkan traffic
environment, traffic congestion, dan energy saving dalam framework market economy
(Taniguchi et. al., 2001). Berdasarkan penelitian Taniguchi et. al. (2000) dan Taniguchi et. al. (2001), terdapat kaitan yang erat antara logistik dengan transportasi. Namun, biaya transportasi justru terbukti memiliki proporsi tertinggi dibandingkan dengan komponen biaya lainnya dalam logistik yaitu sebesar 29% (Tseng et. al., 2005). Hal ini menunjukkan perlunya strategi pemilihan rute yang tepat untuk menekan biaya transportasi.
Selama ini, Indomaret dan Alfamart merupakan 2 perusahaan yang saling bersaing dan tidak ada saling koordinasi satu sama lain. Padahal menurut Adetiloye (2012), kolaborasi merupakan kunci yang penting dalam pengoperasian logistik secara efisien, yang dapat dilakukan melalui konsolidasi barang, saling berbagi sumber daya, informasi, dan lain sebagainya. Hal ini sesuai dengan Sistem Logistik Nasional Indonesia yang tertuang pada Peraturan Presiden Nomor 26 Tahun 2012, yaitu pengembangan menuju Sistem Logistik terintegrasi yang efektif dan efisien dengan menggunakan konsep Manajemen Rantai Pasok yang berbasis pada sinkronisasi, integrasi dan kolaborasi berbagai pihak terkait, dengan memanfaatkan penggunaan teknologi informasi yang diwadahi dalam suatu tatanan kelembagaan yang terpercaya dan sistem organisasi yang efektif. Menurut Taniguchi et. al. (2012), untuk mengatasi permasalahan logistik diperlukan strategi transportasi dan kolaborasi yang baik. Salah satu bentuk kolaborasi yang dapat dilakukan adalah penggunaan consolidation centre dan cooperative delivery systems. Namun begitu, penerapan consolidation centre ini masih menjadi pertentangan dalam penelitian. Untuk itu penelitian ini berfokus pada evaluasi efektivitas dan efisiensi kolaborasi melalui memodelkan aliran distribusi beras, gula, dan minyak goreng untuk Alfamart dan Indomaret di
kota Yogyakarta, kabupaten Sleman, dan kabupaten Klaten.
Strategi kolaborasi yang dimaksud adalah kedua perusahaan Indomaret dan Alfamart yang berkolaborasi menggunakan consolidation centre dan konsolidasi pengiriman bersama. Indikator kinerja yang digunakan adalah biaya bahan bakar yang dikeluarkan untuk distribusi, yang diperoleh dari strategi pemilihan rute. Hal ini dilakukan dengan membandingkan biaya yang diperoleh sebelum dan sesudah dilakukan kolaborasi.2. Metodologi
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1. Perhitungan strategi pemilihan rute dengan metode eksak dilakukan dengan bantuan software CPLEX, sedangkan perhitungan metode metaheuristik dilakukan dengan menggunakan algoritma Ant
Colony System (ACS) yang dibangun pada sotware MATLAB. Data yang dikumpulkan
digunakan dalam perhitungan biaya kebutuhan bahan bakar berdasarkan rute optimal yang terpilih, yaitu data mengenai persebaran titik lokasi toko dan Distribution Centre, frekuensi pengiriman dan jumlah demand produk pada tiap toko
Gambar 1 Tahap Penelitian 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Pemetaan 2 Perusahaan Tanpa Strategi Kolaborasi
Gambar 2 menunjukkan hasil pemetaan seluruh toko yang dimiliki oleh Indomaret dan Alfamart yang tersebar di wilayah Kota Yogyakarta dan sebagian Kabupaten Sleman dan Klaten. Pemetaan dilakukan dengan menggunakan software Google Earth. Pin berwarna ungu menunjukkan titik lokasi toko Alfamart sejumlah 58 toko, sedangkan pin berwarna kuning menunjukkan titik lokasi toko Indomaret sejumlah 84. Pengiriman produk ke toko dilakukan oleh masing-masing DC yang dimiliki perusahaan. Produk untuk toko Alfamart disuplai oleh DC Alfamart, sedangkan produk untuk toko Indomaret disuplai oleh DC Indomaret. Hal ini
menyebabkan terjadinya beberapa jarak tempuh yang cukup jauh untuk distribusi pengiriman produk dari masing-masing perusahaan karena titik lokasi toko menyebar merata ke seluruh wilayah yang menjadi objek penelitian.
Gambar 2 Pemetaan 2 Perusahaan Tanpa Strategi Kolaborasi 3.2 Pemetaan 2 Perusahaan dengan Strategi Kolaborasi
Gambar 3 menunjukkan hasil pemetaan dengan skenario dilakukan strategi kolaborasi antara 2 perusahaan. Konsep kolaborasi yang dimaksud berupa kerjasama dan koordinasi antara 2 perusahaan dalam hal distribusi pengiriman produk dari DC ke toko. Sehingga DC Alfamart dan DC Indomaret di dalam skenario menjadi Urban Consolidation Centre (UCC) yang dapat menyuplai produk untuk kedua perusahaan, sehingga setiap toko akan disuplai oleh UCC yang terdekat saja. Bagian yang diblok sebelah kanan menunjukkan sejumlah toko yang akan disuplai produk oleh UCC 1 yaitu DC Alfamart sejumlah 36 toko, sedangkan bagian yang diblok sebelah kiri menunjukkan sejumlah toko yang akan disuplai produk oleh UCC 2 yaitu DC Indomaret sejumlah 106 toko.
Gambar 3 Pemetaan 2 Perusahaan dengan Strategi Kolaborasi 3.3 Perhitungan Biaya Bahan Bakar Transportasi
3.3.1 Formulasi Model Matematis
Formulasi model matematis yang digunakan dalam penentuan rute distribusi atau
kasus Vehicle Routing Problem dapat dilihat pada persamaan (1) sampai (8).
Fungsi Tujuan :
Konstrain :
...(2)
...(3)
...(4)
...(5)
...(6)
...(7)
...(8)
Keterangan :
N : node (titik) depot dan pelanggan, N=(0, 1, 2, ..., n)
K : himpunan kendaraan, K=(1, 2, ..., k)
W : kapasitas maksimum kendaraan k
d
j: total permintaan pelanggan j
c
ijk: jarak untuk menempuh lokasi pelanggan i ke pelanggan j menggunakan
kendaraan k
x
ijk: 1, lintasan jalan i,j dilalui oleh kendaraan k
0, lintasan jalan i,j tidak dilalui oleh kendaraan k
Fungsi tujuan (1) dari permasalahan VRP ini adalah untuk meminimalkan total jarak
tempuh kendaraan. Konstrain (2) dan (3) memastikan tepat hanya satu kendaraan yang
datang dan pergi dari konsumen, sedangkan konstrain (4) memastikan kokontinyuan
rute dari setiap kendaraan yang beroperasi. Konstrain (5) dan (6) memastikan rute
diawali dari depot dan berakhir di depot, sedangkan konstrain (7) memastikan bahwa
total permintaan konsumen yang dituju tidak melebihi kapasitas kendaraan. Konstrain
(8) memastikan tidak terdapat subrute dari setiap rute yang terbentuk.
3.3.2 Test Problem
Penyelesaian test problem bertujuan untuk melakukan verifikasi terhadap model
VRP dengan algoritma Ant Colony System yang telah dibangun di Matlab. Test Problem
dilakukan dengan menggunakan contoh kasus VRP sederhana untuk 4, 6, 10, 12, dan 15
kota tujuan yang diselesaikan dengan metode eksak menggunakan CPLEX. Parameter
yang digunakan untuk ACS yaitu α=1, β=1, ρ=0,5, τ
0=0,01,q
0=0,9, m=20, dan iterasi
maksimal=100. Berdasarkan hasil running CPLEX dan Matlab yang telah dilakukan,
didapatkan hasil yang tidak berbeda secara signifikan. Untuk itu model VRP yang
dibangun dengan menggunakan algoritma Ant Colony System disimpulkan dapat
digunakan untuk kasus selanjutnya yang lebih kompleks.
3.3.3 Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP)
CVRP digunakan untuk pemilihan rute optimal pada strategi tanpa kolaborasi antara 2 perusahaan. CVRP bertujuan mendapatkan total jarak optimal pendistribusian produk dari DC ke toko untuk masing-masing perusahan Alfamart dan Indomaret. Pengiriman produk dari DC ke toko dilakukan sebanyak 8 kali dalam sebulan dan terdapat 4 pola pengiriman. Perhitungan CVRP dilakukan dengan algoritma ACS, dengan parameter yang digunakan τ0=0,01,q0=0,9,
m=20, dan iterasi maksimal=1000. Untuk pemilihan parameter α, β, dan ρ dilakukan dengan desain eksperimen. Tabel 1 menunjukkan hasil perhitungan total jarak optimal yang diperoleh tanpa strategi kolaborasi.
Tabel 1 Hasil Running ACS Kasus CVRP
Perusahaan Pola Parameter Total Jarak (km) Alfamart 1
α = 0,5, β = 1, dan ρ = 0,1
883,6
2α = 0,5, β = 1, dan ρ = 0,7
1.180,5
3α = 0,5, β = 1, dan ρ = 0,7
1.365
4α = 2, β = 1, dan ρ = 0,7
1.331,9
Indomaret 1α = 0,5, β = 1, dan ρ = 0,7
718,352
2α = 0,5, β = 1, dan ρ = 0,7
899,902
3α = 0,5, β = 5, dan ρ = 0,1
942,932
4α = 0,5, β = 5, dan ρ = 0,7
931,082
3.3.4 Multi Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP)
Pada MDVRP, dilakukan strategi kolaborasi antara DC Alfamart dan DC Indomaret, sehingga masing-masing DC berperan sebagai Urban Consolidation Centre (UCC). Dengan adanya kolaborasi berupa konsolidasi, suplai produk dari DC ke toko tidak dibedakan berdasarkan perusahaan. Skenario konsolidasi ini dilakukan dengan konsep MDVRP, dengan depot atau UCC yang dimiliki sebanyak 2 buah. DC Alfamart berperan sebagai UCC 1 dan DC Indomaret berperan sebagai UCC 2. Pada MDVRP sejumlah kendaraan dari beberapa depot (lebih dari satu) akan melakukan pendistribusian ke beberapa customer dan kembali ke depot yang sama dengan jarak pendistribusian yang minimum tanpa melanggar kendala kapasitas dari kendaraan. Tahapan yang dilakukan dalam MDVRP yaitu grouping, routing, dan scheduling (Zhen dan Zhang, 2009). Pada tahapan grouping, customer-customer dikelompokkan pada depot terdekat, selanjutnya pada tahapan routing dan scheduling, customer-customer dikelompokkan ke sejumlah rute dan dilakukan pengaturan urutan rute, sehingga didapatkan total jarak tempuh minimal. Tabel 2 menunjukkan hasil perhitungan total jarak optimal yang diperoleh dengan strategi kolaborasi.
Tabel 2 Hasil Running ACS Kasus MDVRP
Perusahaan Pola Parameter Total Jarak (km) UCC 1 1
α = 2, β = 1, dan ρ = 0,7
281,84
2α = 2, β = 1, dan ρ = 0,7
412,6
3α = 0,5, β = 1, dan ρ = 0,7
450,48
4α = 0,5, β = 1, dan ρ = 0,7
450,48
UCC 2 1α = 0,5, β = 1, dan ρ = 0,1
613,57
2α = 0,5, β = 5, dan ρ = 0,7.
817,651
3α = 0,5, β = 5, dan ρ = 0,1
865,792
4α = 0,5, β = 5, dan ρ = 0,7
873,202
3.3.5 Perbandingan Hasil CVRP dan MDVRP
Total jarak optimal yang telah diperoleh melalui strategi pemilihan rute dengan VRP dapat digunakan untuk menghitung total biaya bahan bakar transportasi yang harus dikeluarkan untuk strategi tanpa kolaborasi dan dengan strategi kolaborasi dalam sebulan. Jadwal pengiriman selama sebulan yaitu pola pengiriman 1 dilakukan pada awal minggu pertama, kedua, ketiga, dan keempat, pola pengiriman 2 dilakukan pada pertengahan minggu pertama dan ketiga, pola pengiriman 3 dilakukan pada pertengahan minggu kedua, dan pola pengiriman 4 dilakukan pada pertengahan minggu keempat. Tabel 3 menunjukkan perbandingan biaya bahan bakar transportasi yang harus dikeluarkan untuk strategi tanpa kolaborasi yaitu CVRP dan dengan kolaborasi yaitu MDVRP dalam sebulan. Perhitungan biaya bahan bakar transportasi dilakukan berdasarkan total jarak tempuh distribusi dari semua pola pengiriman. Diketahui rasio
penggunaan bahan bakar sebesar 1:7, yaitu 1 liter solar dapat digunakan untuk menempuh jarak sebesar 7 km, dengan harga solar sebesar Rp. 6.900/liter.
Tabel 3 Perbandingan Biaya Bahan Bakar Transportasi CVRP dan MDVRP No Perusahaan Model
Kasus
Total Jarak/bulan
(km)
Total Biaya Bahan Bakar Transportasi/bulan (Rp.) Total Biaya Tanpa Kolaborasi (Rp) Total Biaya Dengan Kolaborasi (Rp) 1 Alfamart CVRP 8.592,3 8.469.553 14.923.247 8.558.066 2 Indomaret CVRP 6.547,23 6.453.694 3 UCC 1 MDVRP 2.853,52 2.812.755 4 UCC 2 MDVRP 5.828,576 5.745.311
Hasil pada tabel 3 menunjukkan bahwa strategi kolaborasi yang berupa penggunaan Urban
Consolidation Centre dan konsolidasi pengiriman bersama dengan strategi pemilihan rute
optimal melalui penyelesaian kasus VRP mampu mengurangi total jarak tempuh sebesar 6.457,43 km dalam sebulan. Pengurangan total jarak tempuh DC untuk menyuplai produk ke toko dapat mengurangi biaya bahan bakar transportasi yang dikeluarkan sebesar 42,65%. Hal ini menunjukkan bahwa strategi kolaborasi mampu mengatasi permasalahan logistik perkotaan melalui konsolidasi pengiriman dan strategi pemilihan rute optimal.
4. Kesimpulan
1. Berdasar pemetaan yang dilakukan, lokasi toko dari kedua perusahaan tersebar secara merata di seluruh wilayah, meskipun di beberapa area tertentu salah satu perusahaan lebih mendominasi.
2. Hasil perhitungan strategi pemilihan rute yang dilakukan menunjukkan bahwa strategi kolaborasi membutuhkan total biaya bahan bakar transportasi yang lebih kecil dibandingakan strategi tanpa kolaborasi.
Daftar Pustaka
Adetiloye, T. O., 2012, Master Thesis: Collaboration Planning of Stakeholders for Sustainable
City Logistics Operations, Concordia University for Information Systems Engineering,
Canada.
Badan Pusat Statistik, 2012, Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial Ekonomi, akses online 25 Maret 2015, URL: kotimkab.bps.go.id/admin/files/Booklet_Mei_2012.pdf
Badan Pusat Statistik, 2013, Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis tahun 1987-2013, akses online 25 Maret 2015, URL:
http://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/1413.
Koran Bisnis Kontan, 2013, Indomarco Siap Rambah Tiga Wilayah Anyar, akses online 1 Pebruari 2015, URL: http://industri.kontan.co.id/news/indomarco-siap-rambah-tiga-wilayah-anyar.
Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 26 Tahun 2012.
PT. Sumber Alfaria Trijaya, Tbk. 2013. Public Expose – PT. Sumber Alfaria Trijaya, akses online 1 Pebruari 2015, URL: http://corporate.alfamartku.com/post/read/id/42/item/46 . Taniguchi, E. dan Heijden, R., 2000, An Evaluation Methodology for City Logistics, Transport
Reviews, Vol. 20 pp. 65-90.
Taniguchi, E., Kakimoto, Y., dan Yamada, T., 2001, Models for Evaluating City Logistics Measures, Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies,Vol. 3 pp. 511-526.
Tseng, Y. Y., Taylor, M. A. P., dan Yue, W. L., 2005, The Role of Transportation in Logistic Chain, Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, Vol. 5 pp. 1657 – 1672.
Taniguchi, E., Thompson, R. G., dan Yamada, T., 2012, Emerging Techniques for Enhancing The Practical Application of City Logistics Models, The Seventh International Conference
on City Logistics, Vol. 39 pp. 3-18.
Zhang, Y. Dan Chen, X.D., 2014, An Optimization Model for the Vehicle Routing Problem in Multiproduct Frozen Food Delivery, Journal of Applied Research and Technology, Vol. 12 pp. 239-250.
