OPTIMASI DAN PERANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENJADWALAN KAPAL UNTUK DISTRIBUSI PUPUK CURAH STUDI KASUS PT.

(1)

OPTIMASI DAN PERANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENJADWALAN

KAPAL UNTUK DISTRIBUSI PUPUK CURAH – STUDI KASUS PT. PETROKIMIA GRESIK

Dosen Pembimbing:

Imam Baihaqi, S.T.,M.Sc.,Ph.D Dosen Ko-Pembimbing:

Nurhadi Siswanto, S.T., M.SIE., Ph.D Rachma Indah Lestari

2509 100 141

(2)

Latar Belakang

Transportasi laut merupakan alternatif transportasi yang sering digunakan, sekitar 90% dari volume dan

70% nilai barang yang ditransportasikan lintas benua adalah melalui laut (Hwang, 2005)

Media Transportasi

Biaya (Sen/Ton- Mile)

Prosentase Skala (Berdasarkan Biaya Truk)

Truk 25.08 100

Kereta 2.5 10

Jaringan Pipa 1.4 6

Air/Laut 0.73 3

Udara 58.75 243

Tingkat biaya transportasi (Ballou, 1998)

(3)

Transportir

Factory

(4)

Perumusan Masalah

Bagaimana mengembangkan sistem penunjang keputusan dalam melakukan

optimasi penjadwalan kapal untuk pengiriman pupuk curah yang dapat meminimumkan total

biaya transportasi dengan memperhatikan

demand di masing-masing depot konsumen.

(5)

Tujuan Penelitian

• Mengembangkan sistem penunjang

keputusan untuk penjadwalan kapal dan rute pengiriman pupuk curah di PT.

Petrokimia Gresik.

• Mengevaluasi penjadwalan kapal pupuk

curah eksisting dan perbaikan berdasarkan

hasil sistem penunjang keputusan yang telah

dikembangkan.

(6)

Manfaat Penelitian

Sistem penunjang keputusan yang dapat

digunakan sebagai pertimbangan perusahaan dalam menentukan penjadwalan kapal dan rute pengiriman pupuk curah yang optimal dan

menghasilkan total biaya tranportasi minimum.

(7)

Batasan Penelitian

• Penelitian dilakukan pada distribusi wilayah II (luar Jawa-Bali) di PT. Petrokimia Gresik.

• Produk yang diamati hanya produk pupuk curah.

• Model yang dipakai tidak mempertimbangkan kejadian alam atau cuaca yang terjadi selama pengiriman seperti arah angin, kedalaman laut, dan lain-lain serta kemungkinan terjadinya

kerusakan pada kapal.

• Biaya yang dihitung adalah biaya transportasi.

(8)

Asumsi Penelitian

• Consumption rate bersifat tetap (deterministik) selama planning horizon.

• Service level di masing-masing kota tujuan

sebesar 95%.

(9)

Tinjauan Pustaka

Sistem Penunjang Keputusan Distribusi

Transportasi Transportasi Laut

Penjadwalan

Inventory Routing Problem

Inventory Ship Routing Problem

(10)

Metodologi _Studi

Pendahuluan Pengumpulan

Data

Pengolahan Data

Analisa dan Interpretasi Data

Simpulan dan

Saran

(11)

Kondisi Eksisting

Skenario Perbaikan

VBA

(12)

Kondisi Eksisting

(13)

Demand dan Safety Stock

Pupuk Curah 2013 & 2014

(14)

Daftar Kapal dan Biaya Pengiriman pada Kondisi Eksisting

Nama Kapal Panjang (m) Kapasitas (ton) Kecepatan Rata-rata (knots) Kecepatan Rata-rata (mil/h)

Isa Energy 232 30000 8.7 10.0137

Isa Express 185 25000 9.3 10.7043

Berkah 36 174 25000 5.4 6.2154

Isa Glory 159 22000 9 10.359

Isa Active 152 20000 9.6 11.0496

Isa River 117 8000 5.9 6.7909

Isa Spirit 117 7000 10 11.51

Isa Bela 2 98 6000 11 12.661

Kota Biaya/ton

Medan Rp 200,900.00

Lampung Rp 165,000.00

Makassar Rp 167,000.00

(15)

Interface SPK dengan VBA

(16)

Flowchart Proses

Penjadwalan Eksisting

Mulai

Masukkan data demand produk di

tiap depo Di

Masukkan data kapal Kj (Nama, kapasitas, speed) dan kecepatan loading pelabuhan

utama

Pilih kapal dengan kapasitas terbesar

Isi kapasitas kapal sesuai dengan demand produk k

untuk depo Di terpilih Pilih depo Di yang

paling mendekati batas safety stock

Apakah demand depo Di sudah terangkut semua?

Apakah ada sisa demand depo Di yang belum

terpenuhi?

Ya

Tambah kapal Tidak baru

Tidak

Ya

A

Perjalanan layar ke depo Di (sailing

time)

Unloading produk di depo Di

Kembali ke pelabuhan utama

Output:

Jadwal dan rute tiap kapal, serta total biaya transportasi

Selesai Masukkan data

unloading rate pelabuhan depo Di

A

(17)

Running Penjadwalan

dengan VBA

(18)

Menu Utama

(19)

Lampung Makassar Medan Gresik Lampung Makassar Medan Gresik

Rate 4000 4000 4000

Isa Energy 4 0 0 10.0137 3 0 0 3 11

Isa Express 0 4 0 10.7043 0 2 0 2 10

Berkah 36 0 0 4 6.2154 0 0 8 8 16

Isa Glory 0 0 0 10.359 0 0 0 0 0

Isa Active 0 0 0 11.0496 0 0 0 0 0

Isa River 0 0 0 6.7909 0 0 0 0 0

Isa Spirit 0 0 0 11.51 0 0 0 0 0

Isa Bela 2 0 0 0 12.661 0 0 0 0 0

Nama Kapal Kecepatan Rata-

Rata (Mil/h)

Loading-Unloading (Hari) Sailing Time (Hari) Total Waktu

Pengiriman (Hari)

(20)

(21)

OUTPUT Kondisi Eksisting

Periode Kapal yang digunakan Muatan (ton) Rute

Januari 2013

^- ^- ^-

Februari 2013

Isa Energy 14120.4 Medan

Isa Express 25000 Lampung

Berkah 36 6299 Lampung

Isa Glory 9741.6 Makassar

Maret 2013

Isa Express 12011 Makassar

Berkah 36 25000 Makassar

Isa Glory 3304.7 Lampung

Apri 2013

Isa Express^{Isa Energy} ^16023.618442.6 Lampung^Medan

Berkah 36 11025.2 Makassar

Mei 2013

Isa Express^{Isa Energy} ^15835.913046.1 Makassar^Lampung

Berkah 36 14842.5 Medan

Juni 2013

Isa Express^{Isa Energy} ^18607.913595.9 ^LampungMedan

Juli 2013

Agustus 2013

Isa Express^{Isa Energy} ^14768.713925 ^LampungMedan

September 2013

Oktober 2013

Isa Express^{Isa Energy} 16707.2²⁹¹⁷³ ^LampungMedan

November 2013

Isa Express 15589.9 Makassar

Desember 2013

Isa Express 11525 Makassar

(22)

Periode Kapal yang

digunakan Muatan (ton) Rute

Januari 2014

Isa Energy 17590.5 Medan Isa Express 12630.5 Makassar

Februari 2014

Isa Glory 4615 Lampung

Maret 2014

April 2014

Mei 2014

Isa Energy 18941.3 Medan Isa Express 13374 Makassar

Juni 2014

Isa Energy 18923 Medan

digunakan Muatan

(ton) Rute

Juli 2014

Agustus 2014

September 2014

Oktober 2014

November 2014

Isa Glory 11348 Lampung

Desember 2014

Isa Energy 20856 Medan

(23)

Bulan Jumlah Kapal

Available

Jumlah Kapal yang

Digunakan Biaya/bulan Biaya/tahun

Januari 2013 - - -

99,534,902,880.00 Rp

Februari 2013 8 4 Rp 9,627,970,560.00

Maret 2013 8 4 Rp 9,470,490,870.00

April 2013 8 3 Rp 8,103,378,640.00

Mei 2013 8 3 Rp 7,773,480,450.00

Juni 2013 8 3 Rp 7,419,599,110.00

Juli 2013 8 3 Rp 6,966,272,330.00

Agustus 2013 8 3 Rp 6,629,385,800.00

September 2013 8 3 Rp 7,289,913,250.00

Oktober 2013 8 3 Rp 10,420,045,880.00

November 2013 8 4 Rp 13,333,149,910.00

Desember 2013 8 4 Rp 12,501,216,080.00

Januari 2014 8 4 Rp 9,859,832,950.00

136,062,347,490.00 Rp

Februari 2014 8 4 Rp 10,806,438,590.00

Maret 2014 8 4 Rp 10,610,351,150.00

April 2014 8 4 Rp 10,472,783,940.00

Mei 2014 8 4 Rp 11,295,549,670.00

Juni 2014 8 4 Rp 11,250,760,200.00

Juli 2014 8 4 Rp 11,085,698,340.00

Agustus 2014 8 4 Rp 11,951,693,950.00

September 2014 8 4 Rp 11,891,169,250.00

Oktober 2014 8 4 Rp 11,698,649,330.00

November 2014 8 4 Rp 12,607,825,120.00

Desember 2014 8 4 Rp 12,531,595,000.00

(24)

Skenario Perbaikan

(25)

Flowchart Proses

Penjadwalan Skenario

Perbaikan

Mulai

Masukkan data demand produk k

di tiap depo i

Masukkan data kapal (Nama, kapasitas, panjang, sailing time) dan kecepatan loading

pelabuhan utama

Pilih kapal dengan kapasitas terbesar

Isi kapasitas kapal sesuai dengan demand produk k

untuk depo i terpilih Pilih depo i yang paling mendekati batas safety stock

Apakah demand depo i sudah terangkut semua?

Apakah kapasitas kapal penuh?

Apakah ada sisa demand depo i yang belum

terpenuhi?

Ya Tidak

Tambah kapal Tidak baru

Tidak

Ya

A Ya

Perjalanan layar ke depo Di (sailing

time)

Unloading produk di depo Di

Kembali ke pelabuhan utama

Output:

Jadwal dan rute tiap kapal, serta total biaya transportasi

Selesai Masukkan data

unloading rate pelabuhan depo Di

A

Apakah ada depo Di lain yang dituju?

Tidak Ya

(26)

Daftar Kapal dan Biaya Pengiriman pada Kondisi Eksisting

Nama Kapal

Panjang (m)

Kapasitas (ton)

Kecepatan Rata-rata

(knots)

Kecepatan Rata- rata (mil/h)

Kapal A 180 25000 8.5 9.7835

Kapal B 185 25000 8.5 9.7835

Kapal C 174 25000 8.5 9.7835

Kapal D 185 25000 8.5 9.7835

Matrix Biaya ^Gresik ^Makassar ^Lampung ^Medan

Gresik Rp - Rp 1,125,000,000.00 Rp 1,125,000,000.00 Rp 1,375,000,000.00 Makassar Rp 1,125,000,000.00 Rp - Rp 1,250,000,000.00 Rp 1,500,000,000.00 Lampung Rp 1,125,000,000.00 Rp 1,250,000,000.00 Rp - Rp 1,250,000,000.00 Medan Rp 1,375,000,000.00 Rp 1,500,000,000.00 Rp 1,250,000,000.00 Rp -

(AKR Corporindo, 2013)

(27)

Running Penjadwalan

dengan VBA

(28)

Menu Utama

(29)

Lampung Makassar Medan Gresik Lampung Makassar Medan Gresik

Rate 4000 4000 4000

Kapal A 4 3 0 9.7835 3 4 0 2 21

Kapal B 0 1 4 9.7835 0 2 7 5 19

Kapal C 0 0 0 9.7835 0 0 0 0 0

Kapal D 0 0 0 9.7835 0 0 0 0 0

Nama Kapal Kecepatan Rata-

Rata (Mil/h)

Loading-Unloading Sailing Time Total Waktu

Pengiriman Angkut Sisa Demand Angkut Sisa Demand Angkut Sisa Demand

Lampung Lampung Makassar Makassar Medan Medan

15835.9 13046.1 14842.5

Kapal A 25000 15835.9 0 9164.1 9164.1 3882 0 0 14842.5 0 yes yes no 25000

Kapal B 25000 0 0 25000 3882 0 21118 14842.5 0 6275.5 no yes yes 18724.5

Kapal C 25000 0 0 25000 0 0 25000 0 0 25000 no no no 0

Kapal D 25000 0 0 25000 0 0 25000 0 0 25000 no no no 0

TOTAL ANGKUT Lampung Makassar Medan

Nama Kapal Kapasitas Kapal

Sisa Kapasitas

Kapal

Sisa Kapasitas

Kapal

Sisa Kapasitas

Kapal

Keterangan

(30)

(31)

OUTPUT Skenario Perbaikan

Periode Kapal yang digunakan Muatan (ton) Rute

Januari 2013 - - -

Februari 2013

Kapal A 25000 Medan-Lampung

Kapal B 25000 Lampung-Makassar

Kapal C 5161 Makassar

Maret 2013

Kapal A 25000 Medan-Makassar

Kapal B 25000 Makassar-Lampung

Kapal C 4225 Lampung

April 2013 Kapal A 25000 Medan-Lampung

Kapal B 20491.4 Lampung-Makassar

Mei 2013 Kapal A 25000 Lampung-Makassar

Kapal B 18724.5 Makassar-Medan

Juni 2013 Kapal A 25000 Lampung-Medan

Kapal B 16891.7 Medan-Makassar

Juli 2013 Kapal A 25000 Lampung-Makassar

Agustus 2013 Kapal A 25000 Lampung-Medan

Kapal B 12047.1 Medan-Makassar

September 2013 Kapal A 25000 Lampung-Makassar

Oktober 2013

Kapal A 25000 Lampung

Kapal B 25000 Lampung-Medan-Makassar

Kapal C 9353.4 Makassar

November 2013

Kapal D 1540 Lampung

Desember 2013

Kapal C 21495.4 Lampung

(32)

(ton) Rute

Januari 2014

Kapal B 25000 Makassar-

Lampung

Februari 2014

Lampung

Maret 2014

Lampung

April 2014

Lampung

Mei 2014

Lampung

Juni 2014

Lampung

(ton) Rute

Juli 2014

Kapal A 25000 Medan-

Makassar Kapal B 25000 Makassar- Lampung Kapal C 12765.6 Lampung

Agustus 2014

September 2014

Oktober 2014

November 2014

Desember 2014

(33)

Bulan Jumlah Kapal

Available

Jumlah kapal Biaya/bulan Biaya/tahun

Januari 2013 - - -

98,500,000,000.00 Rp

Februari 2013 4 3 Rp 9,750,000,000.00

Maret 2013 4 3 Rp 10,250,000,000.00

April 2013 4 2 Rp 7,375,000,000.00

Mei 2013 4 2 Rp 7,875,000,000.00

Juni 2013 4 2 Rp 7,375,000,000.00

Juli 2013 4 2 Rp 7,875,000,000.00

Agustus 2013 4 2 Rp 7,375,000,000.00

September 2013 4 2 Rp 7,875,000,000.00

Oktober 2013 4 3 Rp 9,875,000,000.00

November 2013 4 4 Rp 12,625,000,000.00

Desember 2013 4 3 Rp 10,250,000,000.00

Januari 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

123,000,000,000.00 Rp

Februari 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

Maret 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

April 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

Mei 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

Juni 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

Juli 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

Agustus 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

September 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

Oktober 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

November 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

Desember 2014 4 3 Rp 10,250,000,000.00

(34)

Perbandingan Kondisi Eksisting dan Skenario Perbaikan

2013

2014

Kondisi Eksisting

Skenario Perbaikan

Rp 99.534.902.880,00

Rp 98.500.000.000,00

Kondisi Eksisting Skenario Perbaikan

Rp 136.062.347.490,00

Rp 123.000.000.000,00

Rp 1.034.902.880,00

=

hemat 1,04%

Rp 13.062.347.490,00

=

hemat 9,6%

(35)

Simpulan dan Saran

• Kondisi Eksisting:

2013 : Rp 99.534.902.880,00 2014 : Rp 136.062.347.490,00

Dari 8 kapal yang tersedia, minimal 3 kapal yang digunakan selama 2013 dan 2014.

• Skenario Perbaikan:

2013 : Rp 98.500.000.000,00 2014 : Rp 123.000.000.000,00

Minimal 2 kapal yang digunakan selama 2013 dan 2014.

Simpulan

(36)

• Skenario perbaikan memiliki hasil akhir berupa biaya pengiriman yang lebih kecil

dibandingkan dengan kondisi eksisting. Jika menerapkan skenario perbaikan, perusahaan mampu saving sebesar Rp 1.034.902.880,00 atau lebih hemat 1,04% pada tahun 2013 dan Rp 13.062.347.490,00 atau lebih hemat 9,6%

pada tahun 2014.

Simpulan

Dapat memperhitungkan dan memasukkan biaya inventori ke dalam fungsi objektif

penelitian.

Saran

(37)

Daftar Pustaka

• Al-khayyal, F., 2007. Inventory constrained maritime routing and scheduling for multi-commodity liquid bulk , Part I : Applications and model. Middle East, 176, pp.106-130.

• Andersson, H., 2006. Coordinated Routing – application in location and inventory management. PhD Dissertation, Department of Science and Technology Linköpings Universitet, Norrköping, Sweden.

• Baker, Kenneth R. 1974. Introduction to Sequencing and Schedulling. New York: John Wiley & Sons, Inc.

• Ballou, R.H. 1998. Business Logistic Management: Planning, Organizing and Controlling The Supply Chain. New Jersey: Prentice Hall, Inc.

• Bedworth, David D.; Bailey, James E. 1987. Integrated Production Control Systems: Management, Analysis, Design. Second Edition. John Wiley & Sons, Inc., Canada.

• Campbell, A., Clarke, L., Kleywegt, A., & Savelsbergh, M. (1997). The Inventory Routing Problem.

• Coelho, L.C. & Laporte, G., 2012. Computers & Operations Research The inventory-routing problem with transshipment.Computers & Operations Research, 39, pp.2537-2548.

• Christiansen, M. et al., 2011. Maritime inventory routing with multiple products : A case study from the cement industry. European Journal of Operational Research, 208(1), pp.86-94. Available at:

http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2010.08.023.

• Chopra, S., and Meindl, P. 2001. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operations. London: Prentice Hall.

• Ghiani, G., Laporte, G., & Musmanno, R. 2004. Introduction to Logistics

Systems Planning and Control. West Sussex, JohnWiley & Sons, Ltd.

(38)

Daftar Pustaka

• Gunnarsson, H., Ro, M. & Carlsson, D., 2006. A combined terminal location and ship routing problem. Cell, pp.928-938.

• Hewitt, M. et al., 2012. Computers & Operations Research A branch-and- price guided search approach to maritime inventory routing. Computers and Operation Research, pp.1-10. Available at:

http://dx.doi.org/10.1016/j.cor.2012.09.010.

• McLeod, Raymond. 1995. Management Information System: A Computer Based Information System. Sixth Edition. Diterjemahkan oleh Teguh. Jilid kedua. Prentice Hall Incorporation, New Jersey.

• McLeod, Raymond. 2001. Sistem Informasi Edisi 7 Jilid 2. Prenhallindo.

Jakarta.

• Morton, E,T and Pentico W.D. 1993. Heuristic Schedulling Systems. John Wiley and Sons New York.

• Pujawan, I Nyoman., Mahendrawathi, ER. 2010. Supply Chain Management.

Surabaya, Guna Widya.

• Ronen, D., 2002. Marine inventory routing : shipments planning. Journal of the Operational Research Society, pp.108-114.

• Simon, Herbert. 1960. Decision Making and Organizational Design. In D.S.

Pugh (Eds.). Organization Theory. Great Britain: Pinguin Education.

• Sipper, Daniel and Bulfin, Robert Jr. 1997. Production: Planning, Control, and Integration. McGraw-Hill.

• Siswanto, N., Essam, D. & Sarker, R., 2011. Computers & Industrial Engineering Solving the ship inventory routing and scheduling problem with undedicated compartments. Computers & Industrial Engineering, 61(2), pp.289-299.

Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2010.06.011.

(39)

OPTIMASI DAN PERANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENJADWALAN KAPAL UNTUK DISTRIBUSI PUPUK CURAH STUDI KASUS PT.