Picking Order Picking Order No.: 01 No. Customer Code Lokasi 1 M1 - SC J M6 2 M1 - SC J M5 3 M1 - SC J N6 4 M1 - SC J N5 5 M1 - SC J N1 6 M1 -

(1)

BAB IV

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Warehouse Can Making (CM3) Aerosol

Warehouse Can Making 3 berisi finish good khusus untuk kaleng-kaleng aerosol. Terdapat tiga jenis kaleng aerosol yaitu kaleng aerosol ukuran diameter 52, kaleng aerosol ukuran diameter 65, serta kaleng aerosol untuk gas. Pembagian area penyimpanan adalah berdasarkan customer.

Penelitian ini dilakukan pada bagian tiga major customer. Gambar berikut menunjukkan layout CM 3 yang dijadikan penelitian.

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Warehouse Can Making (CM3) Aerosol

Warehouse Can Making 3 berisi finish goodfinish goodfinish good khusus untuk kaleng-kaleng khusus untuk kaleng-kaleng aerosol. Terdapat tiga jenis kaleng aerosol yaitu kaleng aerosol ukuran diameter 52, kaleng aerosol ukuran diameter 65, serta kaleng aerosol untuk gas. Pembagian area penyimpanan adalah berdasarkan customer.

Penelitian ini dilakukan pada bagian tiga major customer. Gambar berikut menunjukkan layout CM 3 yang dijadikan penelitian.

(2)

4.2 Picking Order

Picking Order No.: 01

No. Customer Code Lokasi 1 M1 - SC J M6 2 M1 - SC J M5 3 M1 - SC J N6 4 M1 - SC J N5 5 M1 - SC J N1 6 M1 - SC J M2 7 M1 - FKL G6 8 M1 - FKL H6 9 M1 - MM A6 10 M1 - MM B6 11 M1 - MM C6 12 M1 - MM D3

Picking Order No.: 02 3 M1 - SC J N6 4 M1 - SC J N5 5 M1 - SC J N1 6 M1 - SC J M2 7 M1 - FKL G6 8 M1 - FKL H6 9 M1 - MM A6 10 M1 - MM B6

(3)

No. Customer Code Lokasi 1 M1 - SJC M1 2 M1 - SJC M3 3 M1 - SJC N4 4 M1 - SJC E1 5 M1 - SJC E2 6 M1 - SJC E3 7 M1 - SJC F1

No. Customer Code Lokasi

1 M1 - MM A5 2 M1 - MM C1 3 M1 - MM C2 4 M1 - MM D1 5 M1 - MM D2 6 M1 - SCJ E6 5 M1 - SJC E2 6 M1 - SJC E3 7 M1 - SJC F1

Customer Code Lokasi

1 M1 - MM A5

(4)

7 M1 - SCJ E5

8 M1 - SCJ F2

1 M1 - MM B4 2 M1 - MM B5 3 M1 - MM C3 4 M1 - MM D5 5 M1 - MM D6 6 M1 - SCJ M4 7 M1 - SCJ N3

1 M1 - MM I5 2 M1 - MM I6 1 M1 - MM B4 2 M1 - MM B5 3 M1 - MM C3 4 M1 - MM D5 5 M1 - MM D6 6 M1 - SCJ M4 7 M1 - SCJ N3

(5)

3 M1 - MM C4

4 M1 - MM C5

5 M1 - MM D4

6 M1 - FKL O1

7 M1 - FKL P6

1 M1 - MM D1 2 M1 - MM C1 3 M1 - FKL H4 4 M1 - FKL H5 5 M1 - SCJ N1 6 M1 - SCJ N2 7 M1 - SCJ F4 8 M1 - MM K4 9 M1 - MM K5

1 M1 - MM D1

2 M1 - MM C1

3 M1 - FKL H4

4 M1 - FKL H5

(6)

10 M1 - MM K6

1 M1 - FKL G4 2 M1 - FKL G5 3 M1 - MM C2 4 M1 - MM D2 5 M1 - MM A1 6 M1 - MM A2 7 M1 - MM B1 8 M1 - MM B2

1 M1 - MM I1 2 M1 - MM I2 2 M1 - FKL G5 3 M1 - MM C2 4 M1 - MM D2 5 M1 - MM A1 6 M1 - MM A2 7 M1 - MM B1 8 M1 - MM B2

(7)

3 M1 - MM I3 4 M1 - SCJ M6 5 M1 - SCJ M5 6 M1 - SCJ N6 7 M1 - SCJ N5 8 M1 - FKL G1 9 M1 - FKL H1 10 M1 - SCJ F6 11 M1 - SCJ F5

1 M1 - MM J4 2 M1 - MM J5 3 M1 - MM J6 4 M1 - FKL H2 5 M1 - FKL H3 8 M1 - FKL G1 9 M1 - FKL H1 10 M1 - SCJ F6 11 M1 - SCJ F5

(8)

6 M1 - FKL G2 7 M1 - FKL G3 8 M1 - MM A3 9 M1 - MM A4 10 M1 - MM B3 11 M1 - SCJ E1 12 M1 - SCJ E2 13 M1 - SCJ E3 14 M1 - SCJ E4 15 M1 - SCJ F4

1 M1 - FKL G6 2 M1 - FKL H6 3 M1 - FKL O5 4 M1 - FKL O6 11 M1 - SCJ E1 12 M1 - SCJ E2 13 M1 - SCJ E3 14 M1 - SCJ E4 15 M1 - SCJ F4

(9)

5 M1 - FKL P5 6 M1 - MM A6 7 M1 - MM B6 8 M1 - MM C6 9 M1 - MM D6 10 M1 - SCJ E5 11 M1 - SCJ E6

1 M1 - FKL H4 2 M1 - FKL H5 3 M1 - SCJ N4 4 M1 - SCJ M1 5 M1 - SCJ M2 6 M1 - SCJ M3 7 M1 - MM A5 10 M1 - SCJ E5 11 M1 - SCJ E6

1 M1 - FKL H4

2 M1 - FKL H5

(10)

8 M1 - MM L3

9 M1 - MM L4

10 M1 - MM L5

11 M1 - MM L6

1 M1 - MM C4 2 M1 - MM C5 3 M1 - MM D4 4 M1 - MM D5 5 M1 - SCJ F1 6 M1 - SCJ F2 7 M1 - MM L1 8 M1 - MM L2

Picking Order No.: 13 Picking Order No.: 12

1 M1 - MM C4 2 M1 - MM C5 3 M1 - MM D4 4 M1 - MM D5 5 M1 - SCJ F1 6 M1 - SCJ F2

(11)

No. Customer Code Lokasi 1 M1- FKL G4 2 M1- FKL G5 3 M1 - MM D3 4 M1 - MM B4 5 M1 - MM B5 6 M1 - SCJ F3 7 M1 - SCJ F4 8 M1 - SCJ F5 9 M1 - SCJ F6

1 M1 - MM A1 2 M1 - MM A2 3 M1 - MM C3 4 M1 - SCJ M4 5 M1 - MM B5 6 M1 - SCJ F3 7 M1 - SCJ F4 8 M1 - SCJ F5 9 M1 - SCJ F6

(12)

5 M1 - SCJ E3 6 M1 - SCJ E4 7 M1 - MM K1 8 M1 - MM K2 9 M1 - MM K3 10 M1 - MM K4

1 M1 - MM J1 2 M1 - MM J2 3 M1- FKL G2 4 M1- FKL G3 5 M1- FKL H1 6 M1 - SCJ E1 7 M1 - SCJ E2 8 M1 - MM K5 10 M1 - MM K4

1 M1 - MM J1

2 M1 - MM J2

3 M1- FKL G2

(13)

9 M1 - MM K6

1 M1 - MM C1 2 M1 - MM C2 3 M1 - MM D1 4 M1 - MM D2 5 M1 - SCJ E5 6 M1 - SCJ E6 7 M1 - SCJ F1 8 M1 - SCJ F2 9 M1 - MM L4 10 M1 - MM L5 11 M1 - MM L6

2 M1 - MM C2 3 M1 - MM D1 4 M1 - MM D2 5 M1 - SCJ E5 6 M1 - SCJ E6 7 M1 - SCJ F1 8 M1 - SCJ F2 9 M1 - MM L4

(14)

No. Customer Code Lokasi 1 M1 - MM A3 2 M1 - MM A4 3 M1 - MM B1 4 M1 - MM B2 5 M1 - MM D5 6 M1 - MM D6 7 M1 - SCJ F4 8 M1 - SCJ F5 9 M1 - SCJ F6 10 M1 - MM L1 11 M1 - MM L2 12 M1 - MM L3

1 M1 - MM C4 5 M1 - MM D5 6 M1 - MM D6 7 M1 - SCJ F4 8 M1 - SCJ F5 9 M1 - SCJ F6 10 M1 - MM L1 11 M1 - MM L2 12 M1 - MM L3

(15)

2 M1 - MM C5 3 M1 - MM C6 4 M1 - MM D3 5 M1 - MM D4 6 M1 - MM K1 7 M1 - MM K2 8 M1 - MM K3

1 M1 - FKL H2 2 M1 - FKL H3 3 M1 - FKL H4 4 M1 - FKL H5 5 M1 - FKL O2 6 M1 - FKL O3 7 M1 - FKL O4 7 M1 - MM K2 8 M1 - MM K3

1 M1 - FKL H2

2 M1 - FKL H3

(16)

8 M1 - MM A5 9 M1 - MM A6 10 M1 - MM B5 11 M1 - MM B6 12 M1 - SCJ F3 13 M1 - MM K4 14 M1 - MM K5 15 M1 - MM K6

1 M1 - MM C1 2 M1 - MM C2 3 M1 - MM C3 4 M1 - SCJ E4 5 M1 - SCJ E5 6 M1 - SCJ F1 13 M1 - MM K4 14 M1 - MM K5 15 M1 - MM K6

1 M1 - MM C1

(17)

7 M1 - SCJ F2

8 M1 - SCJ F3

9 M1 - SCJ F4

1 M1 - FKL G1 2 M1 - FKL G5 3 M1 - FKL G6 4 M1 - FKL H5 5 M1 - FKL H6 6 M1 - FKL O5 7 M1 - FKL O6 8 M1 - FKL P5 9 M1 - FKL P6 10 M1 - SCJ E1 11 M1 - SCJ E2

1 M1 - FKL G1 2 M1 - FKL G5 3 M1 - FKL G6 4 M1 - FKL H5 5 M1 - FKL H6 6 M1 - FKL O5 7 M1 - FKL O6

(18)

12 M1 - MM L3

13 M1 - MM L4

14 M1 - MM L5

15 M1 - MM L6

1 M1 - FKL G4 2 M1 - FKL G5 3 M1 - MM B3 4 M1 - MM B4 5 M1 - SCJ E5 6 M1 - SCJ E6 7 M1 - SCJ F5 8 M1 - SCJ F6 9 M1 - MM K1 10 M1 - MM K2

1 M1 - FKL G4 2 M1 - FKL G5 3 M1 - MM B3 4 M1 - MM B4 5 M1 - SCJ E5 6 M1 - SCJ E6

(19)

11 M1 - MM L1

12 M1 - MM L2

1 M1 - FKL H1 2 M1 - FKL H2 3 M1 - FKL H3 4 M1 - FKL H4 5 M1 - FKL G2 6 M1 - MM A1 7 M1 - MM A2 8 M1 - SCJ E3 9 M1 - SCJ E4 10 M1 - MM K3 11 M1 - MM K4 12 M1 - MM K5 1 M1 - FKL H1 2 M1 - FKL H2 3 M1 - FKL H3 4 M1 - FKL H4 5 M1 - FKL G2 6 M1 - MM A1 7 M1 - MM A2 8 M1 - SCJ E3

(20)

13 M1 - MM K6

1 M1 - FKL G5 2 M1 - FKL G6 3 M1 - MM D1 4 M1 - MM D2 5 M1 - MM D5 6 M1 - MM D6 7 M1 - MM L3 8 M1 - MM L4 9 M1 - MM L5 10 M1 - MM L6

2 M1 - FKL G6 3 M1 - MM D1 4 M1 - MM D2 5 M1 - MM D5 6 M1 - MM D6 7 M1 - MM L3 8 M1 - MM L4 9 M1 - MM L5

(21)

1 M1 - FKL P1 2 M1 - FKL P2 3 M1 - MM D3 4 M1 - MM D4 5 M1 - MM C3 6 M1 - MM C4 7 M1 - MM C5 8 M1 - MM C6

1 M1 - FKL P3 2 M1 - FKL P4 3 M1 - SCJ F1 4 M1 - SCJ F2 5 M1 - SCJ F3 6 M1 - SCJ F4 6 M1 - MM C4 7 M1 - MM C5 8 M1 - MM C6

1 M1 - FKL P3

(22)

7 M1 - MM L1

8 M1 - MM L2

1 M1 - MM B1 2 M1 - MM B2 3 M1 - MM A3 4 M1 - MM A4 5 M1 - MM A5 6 M1 - MM A6 7 M1 - MM K1 8 M1 - MM K2 9 M1 - MM K3

1 M1 - MM B1 2 M1 - MM B2 3 M1 - MM A3 4 M1 - MM A4 5 M1 - MM A5 6 M1 - MM A6 7 M1 - MM K1 8 M1 - MM K2

(23)

1 M1 - MM 14 2 M1 - MM J3 3 M1 - SCJ N1 4 M1 - SCJ N2 5 M1 - SCJ N3 6 M1 - SCJ M5 7 M1 - SCJ M6 8 M1 - SCJ N5 9 M1 - SCJ N6 10 M1 - MM B5 11 M1 - MM B6 12 M1 - MM C1 13 M1 - SCJ E1 14 M1 - SCJ E2 15 M1 - SCJ E5 16 M1 - SCJ E6 17 M1 - SCJ F5 6 M1 - SCJ M5 7 M1 - SCJ M6 8 M1 - SCJ N5 9 M1 - SCJ N6 10 M1 - MM B5 11 M1 - MM B6 12 M1 - MM C1 13 M1 - SCJ E1

(24)

18 M1 - SCJ F6

19 M1 - MM K4

20 M1 - MM K5

21 M1 - MM K6

1 M1 - MM I1 2 M1 - MM I2 3 M1 - MM I3 4 M1 - MM I5 5 M1 - MM I6 6 M1 - MM J4 7 M1 - MM J5 8 M1 - MM J6 9 M1 - SCJ M1 10 M1 - SCJ M2

1 M1 - MM I1 2 M1 - MM I2 3 M1 - MM I3 4 M1 - MM I5 5 M1 - MM I6 6 M1 - MM J4

(25)

11 M1 - SCJ M3 12 M1 - FKL O1 13 M1 - FKL O2 14 M1 - FKL O3 15 M1 - FKL O4 16 M1 - MM C2 17 M1 - MM L4 18 M1 - MM L5 19 M1 - MM L6

1 M1 - MM C5 2 M1 - MM C6 3 M1 - MM D3 4 M1 - MM D4 5 M1 - FKL H5 16 M1 - MM C2 17 M1 - MM L4 18 M1 - MM L5 19 M1 - MM L6

(26)

6 M1 - FKL H6 7 M1 - FKL G1 8 M1 - FKL G2 9 M1 - FKL G3 10 M1 - FKL G4 11 M1 - MM L1 12 M1 - MM L2 13 M1 - MM L3 4.3 Interactive Warehouse

Berikut adalah langkah pengolahan data dengan Interactive Warehouse: 1. Pembentukan layout.

11 M1 - MM L1

12 M1 - MM L2

13 M1 - MM L3

Interactive Warehouse

Berikut adalah langkah pengolahan data dengan Interactive Warehouse: Pembentukan layout.

(27)

2. Pengisian order.

3. Berikutnya adalah pembuatan rute yang diisi dengan metode return.

4. Kemudian pemilihan routing methods, dipilih semua metode yang ada. Berikut ini adalah yang ditampilkan pada saat metode optimal yang dipilih. Berikutnya adalah pembuatan rute yang diisi dengan metode return

(28)

5. Metode S-shape.

6. Hasil.

(29)

4.4 Hasil Penelitian

Dari pengolahan data dengan menggunakan Interactive Warehouse didapatkan hasil sebagai berikut:

Hasil Penelitian

Dari pengolahan data dengan menggunakan Interactive didapatkan hasil sebagai berikut:

(30)

Tabel 4.1 Hasil perhitungan jarak tempuh dengan Interactive Warehouse

4.5 Pembahasan

Kondisi layout gudang PT. Multi Makmur Indah Industri terdiri dari 2 blok dan jumlah lorong (aisle) 7, dengan lokasi per lorongnya adalah 6. Penelitian ini dilakukan pada bagian finish good untuk tiga pelanggan utama (major customer)

(31)

dimana 8 rak dikhususkan untuk M1 – MM, M1 – SCJ dan M1 – FKL masing-masing 4 rak.

Dari hasil penelitian terhadap 30 picking order didapatkan bahwa metode routing optimal menunjukkan rute terpendek sebanyak 100%.

Tabel 4.2 Persentase Jarak Terpendek masing-masing rute Metode % Jarak Terpendek

Return 0

Optimal 100

S-shape 30

Perbandingan antara metode optimal dengan metode routing lainnya ditunjukkan dengan table berikut:

Tabel 4.3 Perbandingan hasil metode optimal dengan metode routing lainnya Metode % Jarak Terpendek

Return 0

Optimal 100

S-shape 30

Perbandingan antara metode optimal dengan metode routing lainnya ditunjukkan dengan table berikut:

(32)

Persentase menunjukkan banyaknya penghematan yang diberikan metode optimal. Namun begitu metode ini memiliki kekeurangan yaitu polanya yang sulit untuk diingat. Hal ini dapat menyebabkan kesulitan bagi operator dalam prakteknya. Metode routing ini secara khas terlihat seperti perpaduan antara metode S-shape dan

(33)

largest gap. Oleh sebab itu dapat digunakan metode alternatif lain yang memiliki jarak terpendek setelah metode optimal, dalam penelitian ini yaitu metode S-shape.

Metode S-shape adalah dengan pola sederhana yang mudah diingat dan dimengerti. Metode heuristik ini sangat sederhana untuk diterapkan dikebanyakan

warehouse karena tidak memerlukan perhitungan dalam jumlah besar. Namun dalam

penelitian ini, strategi ini hanya memberikan penghematan sebesar 30%. Atau lebih boros antara 3% sampai 32% dibandingkan dengan metode optimal. Untuk metode ini akan lebih optimal jika penyimpanan disusun berdasarkan volume, artinya barang yang lebih sering dikunjungi ditempatkan berdekatan dengan depot. Sacara spesifik metode S-shape akan memberikan hasil yang optimal dengan pola within aisle seperti yang ditunjukkan oleh gambar berikut:

Gambar 5.1 Pola penyimpanan Within Aisle

Warna yang lebih gelap menunjukkan barang yang lebih sering dikunjungi. Pola penyimpanan yang berbeda akan membantu secara optimal metode routing yang berbeda pula. Untuk metode return akan lebih baik dengan penyimpanan pola within penelitian ini, strategi ini hanya memberikan penghematan sebesar 30%. Atau lebih boros antara 3% sampai 32% dibandingkan dengan metode optimal. Untuk metode ini akan lebih optimal jika penyimpanan disusun berdasarkan volume, artinya barang yang lebih sering dikunjungi ditempatkan berdekatan dengan depot. Sacara spesifik

S-shape akan memberikan hasil yang optimal dengan pola within aisle

(34)

jika jumlah pengambilannya besar. Metode optimal akan mendapatkan hasil yang optimal pada jumlah pengambilan kecil dengan pola within aisle, sedangkan jumlah pengambilan besar lebih optimal dengan pola diagonal. Berikut ini gambar pola-pola penyimpanan yang ada (Stinna Kongsdal, 2012):

Gambar 5.2 Pola penyimpanan Diagonal

Gambar 5.3 Pola penyimpanan Along Front Aisle Gambar 5.2 Pola penyimpanan Diagonal

(35)

Gambar 5.4 Pola penyimpanan Along Front and Rear

Dengan metode return memberikan jarak tempuh terjauh sebanyak 93%, yaitu pada 28 order picking dari 30 sample, maka metode ini sebaiknya tidak digunakan dalam order picking di warehouse PT. Multi Makmur Indah Industri meskipun pola strategi in sangat sederhana dan mudah dimengerti oleh operator.

Dengan demikian solusi yang tepat untuk operasi order picking di warehouse PT. Multi Indah Makmur Industri ini yaitu dengan memberikan pelatihan metode routing optimal kepada operator. Penggunaan Interactive Warehouse dapat dimanfaatkan untuk membantu pengambilan pada tahap awal operator menjalankan strategi ini, yaitu dengan mengikuti jalur yang ditunjukkan pada software, sementara operator membiasakan diri. Karena meskipun agak membingungkan di awal namun dalam jangka panjang akan memberikan keuntungan yang lebih besar.

Dalam mengingat metode optimal perlu diperhatikan bahwa operator masuk dari depot serta mengambil barang pertama kemudian terus menuju bagian belakang lorong hingga blok terakhir sambil mengambil order yang dilewati. Setelahnya

Gambar 5.4 Pola penyimpanan Along Front and Rear

Dengan metode return memberikan jarak tempuh terjauh sebanyak 93%, yaitu pada 28 order picking dari 30 sample, maka metode ini sebaiknya tidak digunakan dalam order picking di warehouse PT. Multi Makmur Indah Industri meskipun pola strategi in sangat sederhana dan mudah dimengerti oleh operator.

Dengan demikian solusi yang tepat untuk operasi order pickingorder pickingorder picking di di warehouse Multi Indah Makmur Industri ini yaitu dengan memberikan pelatihan metode routing optimal kepada operator. Penggunaan Interactive Warehouse dapat dimanfaatkan untuk membantu pengambilan pada tahap awal operator menjalankan strategi ini, yaitu dengan mengikuti jalur yang ditunjukkan pada software, sementara operator

(36)

menuju lorong paling terakhir sambil mengambil order pada lorong yang dilewati tanpa harus melalui seluruh lorong tersebut pada tiap-tiap lorongnya. Jika tidak ada order yang akan diambil, kembali keluar. Kemudian mengambil barang-barang yang terletak di bagian depan lorong dengan cara yang sama, dan menuju blok yang ada di depan dengan cara serupa.

Untuk optimalisasi dengan menggunakan picker lebih dari satu dapat dipertimbangkan, namun dapat mengakibatkan kemacetan. Sebagian besar referensi yang ada sejauh ini mengasumsikan bahwa lorong warehouse cukup sempit untuk dapat mengambil order dari kedua sisi lorong tanpa mengubah posisi. Dalam Goetschalckx dan Ratliff (1998b) alogaritma waktu polynomial optimal telah dikembangkan untuk mengatasi masalah routing order picker di warehouse dengan lorong yang lebar. Masalah lainnya dalam routing dapat muncul jika produk disimpan di beberapa lokasi di warehouse. Dalam kasus ini pilihan harus dibuat untuk menentukan dari lokasi mana produk tersebut diambil. Model untuk simulasi masalah penempatan produk pada suatu lokasi dan rute order picker diberikan pada Daniels et al. (1998). Lebih lanjut diberikan heuristik untuk menyelesaikan masalah. Masalah

routing lebih lanjut yaitu memungkinkan order picker untuk mengambil beberapa

barang dalam satu kali pemberhentian. Ini apabila order picker melewati warehouse dengan kendaraan. Ia menghentikan kendaraan dan berjalan bolak-balik ke beberapa lokasi pengambilan untuk mengambil produknya. Kemudian melanjutkan kembali ke tempat pemberhentian selanjutnya, dan seterusnya. Perhitungan berdasarkan waktu mulai dan waktu berhenti dari kendaraan serta jarak berjalan order picker. Masalah Untuk optimalisasi dengan menggunakan picker lebih dari satu dapat dipertimbangkan, namun dapat mengakibatkan kemacetan. Sebagian besar referensi yang ada sejauh ini mengasumsikan bahwa lorong warehouse cukup sempit untuk dapat mengambil order dari kedua sisi lorong tanpa mengubah posisi. Dalam Goetschalckx dan Ratliff (1998b) alogaritma waktu polynomial optimal telah dikembangkan untuk mengatasi masalah routing order pickerorder pickerorder picker di di warehouse

lorong yang lebar. Masalah lainnya dalam routingroutingrouting dapat muncul jika produk disimpan dapat muncul jika produk disimpan di beberapa lokasi di warehouse. Dalam kasus ini pilihan harus dibuat untuk menentukan dari lokasi mana produk tersebut diambil. Model untuk simulasi masalah penempatan produk pada suatu lokasi dan rute order pickerorder pickerorder picker diberikan pada Daniels et diberikan pada Daniels et al. (1998). Lebih lanjut diberikan heuristik untuk menyelesaikan masalah. Masalah

(37)

dianalisis dan diselesaikan dengan optimal dalam Geotschalckx (1988a). Faktor – faktor ini dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya.

Summaries hasil penelitian dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 5.4 Summaries penelitian No. Routing

Method

% Jarak Terpendek

Kelebihan Kekurangan Rekomendasi

1. Return 0 Sederhana, mudah diingat dan dimengerti Terjadi pemborosan yang besar Menggunakan metode penyimpanan within aisle 2. Optimal 100 Memberikan penghematan optimal Pola lebih kompleks, sulit diingat dan dipahami Memberikan pelatihan kepada operator untuk pelaksanaannya 3. S-shape 30 Sederhana, mudah diingat dan dimengerti Terjadi pemborosan yang besar Menggunakan metode penyimpanan within aisle  Method Terpendek 1. Return 0 Sederhana, mudah diingat dan dimengerti Terjadi pemborosan yang besar Menggunakan metode penyimpanan within aisle 2. Optimal 100 Memberikan penghematan optimal Pola lebih kompleks, sulit diingat dan dipahami Memberikan pelatihan kepada operator untuk pelaksanaannya 3. S-shape 30 Sederhana, Terjadi Menggunakan