PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI TRIPLEK/PLYWOOD KE GUDANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI DI CV. ARIA DUTA PANEL SURABAYA.

PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI TRIPLEK/PLYWOOD

KE GUDANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS

MATRIX UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI

DI CV. ARIA DUTA PANEL SURABAYA

SKRIPSI

Oleh :

STEFANUS FREDDY KRISTIANTO 0632015002

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR

KATA PENGANTAR

Segala puji syukur Alhamdulillah kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan karunia-Nya sehingga saya dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini.

Tugas Akhir ini disusun untuk memenuhi persyaratan kelulusan Program Sarjana Strata-1 (S-1) di Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur dengan judul :

“PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI TRIPLEK/PLYWOOD KE GUDANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX

UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI DI CV. ARIA DUTA PANEL, SURABAYA“.

Penyelesaian penyusunan Tugas Akhir ini tentunya tidak terlepas dari peran serta berbagai pihak yang telah memberikan bimbingan dan bantuan baik secara langsung maupun tidak langsung. Oleh karena itu tidak berlebihan bila pada kesempatan kali ini penulis mengucapkan terima kasih kepada :

1. Bapak Ir. Sutiyono, MT selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.

2. Bapak Ir. M.T. Safirin, MT selaku Ketua Jurusan Teknik Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.

3. Ibu Ir. Erlina P, MT.Selaku Dosen Pembimbing Utama Skripsi.

4. Bapak Suseno Budi, ST, MT. Selaku Dosen Pembimbing Pendamping Skripsi.

ii

5. Kedua Orang Tua dan Adikku yang tak pernah lelah dan ikhlas mendoakan agar pengerjaan Tugas Akhir ini dapat berjalan dengan lancar dan sukses demi keberhasilanku dimasa yang akan datang.

6. Pujaan Hatiq “ Ayu” yang selalu membantu dan mendukungku dalam segala hal, baik susah maupun senang.

7. Sahabat setiaku khususnya arek2 Sore yang terdiri dari wah_yoe, Iwan alias I_W, Agus gedhe, Agus cilik, Umar, Tino, Ana n Ani (twins), Anita, Usep, serta semua teman–teman yang selalu mendukung + membantuku dalam penyelesaian Tugas Akhir ini.

8. Teman seperjuangan yang terdiri dari April, Yuni Ndutch, Brina, serta semuanya.

9. Semua pihak yang telah membantu secara moril dan materiil selama pelaksanaan penelitian dan penyelesaian penulisan Tugas Akhir ini.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa penyusunan Tugas Akhir ini terdapat kekurangan, maka dengan segala kerendahan hati penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun.

Akhir kata semoga Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membaca. Terima Kasih.

Hormat saya,

DAFTAR ISI

Halaman LEMBAR PENGESAHAN

KATA PENGANTAR ... i

DAFTAR ISI ... iii

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR TABEL ... viii

DAFTAR LAMPIRAN ... x

ABSTRAKSI BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Rumusan Masalah ... 3

1.3. Batasan Masalah ... 3

1.4. Asumsi ... 4

1.5. Tujuan Penelitian ... 4

1.6. Manfaat Penelitian ... 4

1.7. Sistematika Penulisan ... 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Transportasi dan Distribusi ... 7

2.1.1. Transportasi ... 7

2.1.2. Persoalan Transportasi ... 8

2.1.3. Metode yang Digunakan dalam Memecahkan Persoalan Transportasi

... 8

2.1.4. Distribusi ... 9

2.1.5. Saluran Distribusi... 10

2.1.6. Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi ... 10

2.2. Transportasi dalam Supply Chain ... 13

2.2.1. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keputusan Transportasi ... 14

2.2.1.1. Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pengirim ... 14

2.2.1.2. Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pengangkut .... 16

2.2.2. Jenis Transportasi dan Karakteristiknya ... 18

2.2.3. Penentuan Desain dari Jaringan Transportasi ... 20

2.3. Peramalan (Forecasting)... 25

2.3.1. Metode Time Series ... 26

2.3.2. Metode yang Digunakan dalam Times Series... 28

2.3.3. Ukuran Akurasi dari Peramalan ... 30

2.3.4. Pola Permintaan ... 32

2.4. Pengujian Peramalan ... 34

2.5. Metode Savings Matrix... 36

2.5.1. Langkah-langkah Penerapan Metode Savings Matrix... 37

2.6. Analisa Keputusan ... 39

2.6.1. Langkah-langkah Dalam Analisa Keputusan... 40

2.7. Vehicle Routing Problem... 41

2.7.1. Klasifikasi Penentuan Rute dan Penugasan Kendaraan ... 42

2.7.2. Aturan dalam Penentuan Rute dan Penugasan Kendaraan ... 43

2.8. Penelitian Terdahulu... 46

BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ... 55

3.2. Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel ... 55

3.2.1. Variabel Bebas ... 55

3.2.2. Variabel Terikat ... 56

3.3. Metode Pengumpulan Data ... 56

3.4. Metode Pengolahan Data ... 57

3.5. Langkah-langkah Pemecahan Masalah ... 61

3.6. Langkah-langkah Metode Peramalan... 69

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengumpulan data ... 72

4.1.1. Data Permintaan Minyak Goreng ke Gudang ... 72

4.1.2. Data Koordinat Jarak antar Gudang... 74

4.1.3. Rute Awal ... 74

4.1.4. Data Alat Angkut ... 75

4.1.5. Data Biaya... 75

4.2. Pengolahan Data ... 76

4.2.1. Forecasting ... 76

4.2.2. Diagram Pencar Data Permintaan Juni 2009 – Agustus 2009 ... 77

4.2.3. Menghitung Mean Square Error (MSE)... 78

4.2.4. Uji Verifikasi dengan Moving Range Chart (MRC)... 79

vi

4.2.5. Pembuatan Matriks Jarak ... 83

4.2.6. Perhitungan Penghematan Savings Matrix... 86

4.2.7. Alokasi Produk triplek/plywood ke Gudang pada Rute Awal ... 87

4.2.8. Penentuan Alokasi Produk ke Gudang untuk Tiap Alat Angkut .. 88

4.2.9. Penentuan Rute / Jalur Distribusi... 93

4.2.10. Pengurutan Rute Pengiriman dengan Proses Nearest Neighbour . 93 4.2.11. Perhitungan Biaya Transportasi Sesudah Penerapan Metode Savings Matrix... 95

4.2.12. Perhitungan Biaya Keseluruhan Sebelum Penerapan Metode Savings Matrix... 96

4.3. Analisa dan Pembahasan ... 97

4.3.1. Analisa Peramalan... 97

4.3.2. Analisa Penentuan Rute / Jalur Distribusi... 99

4.3.3. Analisa Pengurutan Rute Pengiriman dengan Prosedur Nearest Neighbour... 99

4.3.4. Pembahasan Perbandingan Rute / Jalur Distribusi ... 101

4.3.5. Pembahasan Perbandingan Biaya Transportasi Sebelum dan Sesudah penerapan Metode Savings Matrix... 102

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan ... 104

5.2. Saran ... 105

DAFTAR TABEL

Nomor Judul Halaman

Tabel 2.1. Klasifikasi penentuan rute dan penjadwalan kendaraan ... 43

Tabel 4.1. Data permintaan Triplek/plywood per periode... 72

Tabel 4.2. Data permintaan Triplek/plywood per periode berdasarkan ketebalan/ ketinggian... 73

Tabel 4.3. Data koordinat perusahaan ke gudang ... 74

Tabel 4.4 Rute awal pengiriman triplek/plywood ke gudang... 74

Tabel 4.5. Biaya transportasi... 75

Tabel 4.6. Biaya transportasi pada rute awal ... 76

Tabel 4.7. Perbandingan tingkat kesalahan MSE tiap periode... 78

Tabel 4.8. Metode yang digunakan untuk peramalan masing-masing kota berdasarkan MSE terkecil ... 79

Tabel 4.9. Perhitungan Moving Range Chart (MRC) gudang kota gresik dengan menggunakan metode Single Eksponential Smoothing... 80

Tabel 4.10. Hasil perhitungan order size berdasarkan hasil peramalan... 82

Tabel 4.11. Data koordinat dan permintaan tiap customer ... 82

Tabel 4.12 Hasil perhitungan order size berdasarkan hasil peramalan dengan berdasarkan ketebalan/ketinggian ...82

Tabel 4.13 Data koordinat dan permintaan tiap customer berdasarkan ketebalan/ketinggian Tabel 4.14. Matriks jarak dalam satuan Kilometer ... 86

Tabel 4.15. Matrix penghematan dalam satuan Kilometer ... 87

  ix

Tabel 4.16 Matriks penghematan berdasarkan rute awal dalam satuan Kilometer

...88

Alokasi produk triplek/plywood ke gudang berdasarkan pada rute awal Tabel 4.17. Hasil iterasi 1 ... 91

Tabel 4.18. Hasil iterasi 2 ... 91

Tabel 4.19. Hasil iterasi 3 ... 92

Tabel 4.20. Hasil iterasi 4 ... 92

Tabel 4.21. Hasil iterasi 5 ... 92

Tabel 4.22. Perhitungan biaya transportasi pada rute usulan... 96

Tabel 4.23. Biaya transportasi keseluruhan pada rute awal ... 97

Tabel 4.24. Metode yang digunakan untuk peramalan masing-masing kota gudang setelah dilakukan uji verifikasi... 98

Tabel 4.25. Urutan kunjungan rute baru ... 100

Tabel 4.26. Rute awal dan jarak... 101

Tabel 4.27. Rute usulan dan jarak... 101

Tabel 4.28. Perbandingan jarak rute awal dan rute usulan ... 101

Tabel 4.29 Perbandingan biaya transportasi ... 102

DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Halaman

Gambar 2.1. Direct Shipment Network ... 22

Gambar 2.2.Milk Rund From Multiple Suppliers or to Multiple Retailers... 23

Gambar 2.3. All Shipment via DC... 24

Gambar 2.4. Milk Runs from DC ... 25

Gambar 2.5.Trend Component (Pola Trend)... 32

Gambar 2.6. Seasonal Component (Pola Musiman) ... 33

Gambar 2.7. Cyclical Component (Pola Siklis) ... 33

Gambar 2.8. Random Component (Pola Acak) ... 34

Gambar 2.9. Bagan Peta Kendali ... 35

Gambar 2.10. Siklus Analisa Keputusan ... 40

Gambar 3.1. Langkah-langkah Pemecahan Masalah ... 38

Gambar 3.2. Langkah-langkah Metode Peramalan... 63

Gambar 4.1. Diagram Pencar Data Permintaan Gudang Kota Gresik ... 77

Gambar 4.2. Diagram Moving Range Chart (MRC) Gudang Kota Gresik... 80

Gambar 4.3. Skema Perhitungan Jarak ... 83

 

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran A Gambaran Umum Perusahaan dan Stuktur Organisasi

Lampiran B Permintaan Tiap Gudang Berdasarkan Ketebalan/Ketinggian Lampiran C Diagram Pencar Data Permintaan Tiap Kota

Lampiran D Hasil Peramalan Lampiran E Moving Range Chart Lampiran F Perhitungan Matrix Jarak

Lampiran G Perhitungan Matrix Penghematan Lampiran H Perhitungan Iterasi

ABSTRAKSI

Pada era globalisasi saat ini persaingan dunia usaha semakin meningkat tajam. Perusahaan tidak hanya dituntut untuk mempertahankan kinerja yang sudah diraih tapi juga harus meningkatkan service level yang sudah ada dalam memenuhi permintaan konsumen dan memenangkan persaingan.

CV. Aria Duta Panel Surabaya merupakan distributor triplek/plywood. Sasaran mutu CV. Aria Duta Panel Surabaya adalah mutu bahan yang baik, waktu pengiriman yang tepat, biaya yang efisien dan pelayanan yang baik dengan respon yang cepat dan dengan komunikasi yang baik. Oleh karena itu CV. Aria Duta Panel Surabaya juga dituntut untuk merancang kinerja pengiriman yang reliabel. Sedangkan pada Sistem transportasi CV. Aria Duta Panel Surabaya ini mempunyai sistem yang berdasarkan time schedule dengan rute yang tidak pasti.

Penentuan rute transportasi dan pemanfaatan alat angkut yang kurang optimal dapat diselesaikan dengan metode Savings Matrix dan Time Series. Metode Saving Matrix merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk menentukan rute transportasi yang optimal serta memanfaatkan sejumlah terbatas kendaraan angkut menjadi optimal. Penentuan rute Distribusi ditentukan dari banyaknya permintaan produk tiap customer dan jarak koordinat customer dengan Distribution Center dan antara customer itu sendiri. Setiap permintaan customer diramalkan dengan metode Time Series untuk menentukan order size pada periode mendatang.

Berdasarkan analisa diatas, Penghematan biaya transportasi setelah penerapan metode saving matriks sebesar Rp. 3.329.928 - Rp. 2.669.348 = Rp. 660.580 per bulan atau sebesar 20,33 %. Dengan jumlah kendaraan yang awalnya 4 truk menjadi 3 truk saja.

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pada era globalisasi saat ini persaingan dunia usaha semakin meningkat tajam. Kemudahan dalam memperolah informasi melalui berbagai media mengakibatkan dunia usaha dituntut semakin kompetitif. Perusahaan tidak hanya dituntut untuk mempertahankan kinerja yang sudah diraih tapi juga harus meningkatkan service level yang sudah ada dalam memenuhi permintaan konsumen dan memenangkan persaingan. Dalam memenuhi permintaan konsumen, selain dilihat dari sisi proses produksi, juga ada satu faktor penting yang perlu diperhatikan, yaitu pendistribusian produk dari perusahaan ke konsumen yang tepat waktu dan efektif. Pendistribusian memegang faktor yang penting dikarenakan tanpa adanya pola distribusi yang tepat maka proses ini dapat memakan biaya yang tinggi dan mengakibatkan pomborosan dari segi waktu, jarak dan tenaga.

Proses distribusi berkaitan erat dengan kegiatan transportasi yang memadai. Perlu adanya penentuan customer mana yang akan dikunjungi dan urutan-urutan customer yang akan dikunjungi dengan armada khusus agar distribusi dapat berjalan efektif dan efisien. Kegiatan ini melibatkan pembentukan jadwal dan perutean dalam transportasi. Penjadwalan dan penentuan rute transportasi dapat diselesaikan dengan metode Savings Matrix.

pengiriman yang tepat, biaya yang efisien dan pelayanan yang baik dengan respon yang cepat dan dengan komunikasi yang baik. Oleh karena itu CV. Aria Duta Panel Surabaya juga dituntut untuk merancang kinerja pengiriman yang reliabel. Sedangkan pada Sistem transportasi CV. Aria Duta Panel Surabaya ini mempunyai sistem yang berdasarkan time schedule dengan rute yang tidak pasti dimana dalam hal ini masih ada beberapa keterbatasan dari distributor dalam hal masih kurangnya perencanaan pengiriman yang tidak tepat yang mengakibatkan rute dan pemanfaatan kendaraan angkut jadi kurang optimal. Hal ini mengakibatkan rute yang ditempuh semakin panjang tanpa melihat terlebih dahulu kapasitas dari kendaraan dan jarak yang akan ditempuh, sehingga dengan pemilihan rute pengiriman dan pemanfaatan kendaraan angkut yang kurang optimal tersebut maka dapat mengakibatkan biaya transportasi menjadi mahal.

Metode ini diterapkan agar dapat menentukan jalur atau rute dan pemanfaatan kendaraan menjadi lebih optimal sehingga nantinya dapat meminimalkan biaya transportasi pada CV. Aria Duta Panel Surabaya.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas maka dapat dirumuskan suatu permasalahan pada penelitian ini adalah

“Bagaimana merencanakan rute yang optimal pada jalur distribusi

triplek/plywood ke gudang untuk meminimalkan biaya transportasi di periode

mendatang di CV. Aria Duta Panel Surabaya”.

1.3 Batasan Masalah

Agar pembahasan pada penelitian ini lebih terarah dan hasilnya optimal, maka diberi batasan masalah sebagai berikut :

1. Penelitian hanya dilakukan di wilayah Jawa Timur pada Bulan Juni – Agustus Tahun 2009.

2. Penelitian hanya dilakukan pada produk triplek/plywood dengan berbagai ketebalan.

3. Biaya transportasi meliputi biaya tenaga kerja dan biaya bahan bakar (solar) serta biaya retribusi (tol dan lain-lain).

1.4 Asumsi

Asumsi yang digunakan adalah :

1. Kondisi kendaraan selama perjalanan dalam kondisi stabil, tidak rusak dan tidak terjadi kebocoran.

2. Biaya bahan bakar, retribusi dan tenaga kerja tetap selama penelitian. 3. Untuk waktu pemesanan produk oleh konsumen tidak diperhitungkan.

4. Pengiriman dilakukan dengan jumlah permintaan yang berbeda dan tidak melebihi batas max truk.

5. Stok persediaan triplek/plywood di gudang diasumsikan tidak pernah kehabisan.

1.5 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah :

1. Merencanakan rute yang harus ditempuh tiap kendaraan berdasarkan kapasitasnya untuk mengoptimalkan total jarak tempuh dengan menggunakan metode Savings Matrix.

2. Mendapatkan penghematan biaya transportasi setelah perbaikan dengan menggunakan metode Savings Matrix.

1.6 Manfaat Penelitian

1. Dapat mengoptimalkan jarak tempuh rute pengiriman bahan pada masing - masing gudang.

3. Dapat menentukan rute yang optimal pada setiap lokasi gudang yang ada di wilayah jawa timur.

4 Dapat menentukan order size di periode mendatang.

b. Sistematika Penulisan

Pada dasarnya sistematika penulisan berisikan mengenai uraian yang akan dibahas pada masing-masing bab, sehingga dalam setiap bab akan mempunyai pembahasan topik tersendiri. Adapun sistematika penulisan dari tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Dalam bab satu dibahas mengenai latar belakang penelitian, perumusan masalah yang diteliti, tujuan dan manfaat penelitian, batasan dan asumsi yang dipakai dalam penelitian serta sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini dibahas mengenai dasar-dasar teori yang digunakan untuk mengolah dan menganalisa data-data yang diperoleh dari pelaksanaan penelitian, yaitu teori mengenai distribusi, penjadwalan dan pemilihan rute dalam transportasi dan savings matrix dan utilitynya.

BAB III METODE PENELITIAN

dari penelitian atau gambaran atau urutan kerja menyeluruh selama pelaksanaan penelitian.

BAB IV HASIL ANALISA DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini berisikan pengolahan dari data yang telah dikumpulkan dan melakukan analisis serta evaluasi dari data yang telah diolah untuk menyelesaikan permasalahan yang ada.

BAB V KESIMPULAN

Pada bab ini berisikan kesimpulan dan saran dari analisa yang telah dilakukan sehingga dapat memberikan suatu rekomendasi sebagai masukan bagi pihak diatributor.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Transportasi dan Distribusi 2.1.1 Transportasi

Salah satu faktor yang memegang peranan utama dalam penetapan lokasi industri atau kegiatan ekonomi lainnya adalah besar biaya transportasi. Hal tersebut disebabkan karena biaya transportasi merupakan salah 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.

Transportasi Cost/km =

Jarak st TranportCo

Transportasi adalah kegiatan pemindahan barang (muatan) dan penumpang dari suatu tempat ke tempat lain. Dalam transportasi terlihat ada 2 unsur yang tepenting yaitu (Salim,2002) :

a. Pemindahan / pergerakan (movement).

b. Secara fisik mengubah tempat dari barang (komoditi) dan penumpang ke tempat lain.

Transportasi mempunyai peranan penting bagi industri karena produsen mempunyai kepentingan agar barangnya diangkut sampai kepada konsumen tepat waktu, tepat pada tempat yang ditentukan dan barang dalam kondisi baik.

2.1.2 Persoalan Transportasi

Persoalan transportasi membahas masalah pendistribusian suatu komoditas atau produk dari sejumlah sumber (supply) kepada sejumlah tujuan

(destination,demand), dengan tujuan meminimalkan ongkos pengangkutan yang terjadi.

Ciri-ciri khusus persoalan transportasi adalah (Salim,2002) :

1. Kuantitas komoditas atau barang yang didistribusikan dari setiap sumber dan yang diminta oleh setiap tujuan, besarnya tertentu.

2. Komoditas yang dikirim atau diangkut dari suatu sumber ke suatu tujuan, besarnya sesuai dengan permintaan dan atau kapasitas sumber.

3. Ongkos pengangkutan komoditas dari suatu sumber ke suatu tujuan, besarnya tertentu.

Untuk menyelesaikan persoalan transportasi, harus dilakukan langkah-langkah sebagai berikut (Dimyati, 1992) :

1. Tentukan solusi fisibel basis awal.

2. Tentukan entering variabel dari variabel-variabel nonbasis. Bila semua variabel sudah memenuhi kondisi optimum, STOP. Bila belum, lanjutkan ke langkah 3.

3. Tentukan leaving variabel diantara variabel-variabel basis yang ada, kemudian hitung yang baru. Kembali kelangkah ke 2.

Dalam memecahkan masalah transportasi ini penelitian menggunakan metode Penentuan Rute dengan memepertimbangkan kapasitas kendaraan

(Vehiele Routing Problem).

2.1.4 Distribusi

2.1.5 Saluran Distribusi

Saluran distribusi adalah saluran yang digunakan untuk menyalurkan suatu produk dari produsen ke konsumen (konsumen akhir atau pemakai produk industri). Fungsi saluran distribusi adalah :

1. Mengumpulkan informasi yang diperlukan untuk perencanaan dan memudahkan pertukaran.

2. Mengembangkan dan menyebarkan komunikasi mengenai tawaran. 3. Melakukan pencarian dan berkomunikasi dengan calon pembeli.

4. Mengusahakan perundingan untuk mencapai persetujuan akhir atas harga dan ketentuan lainnya mengenai tawaran agar perpindahan pemilikan dapat terjadi. 5. Melaksanakan pengangkutan dan penyimpanan produk.

6. Mengatur distribudi dana untuk menutup biaya saluran distribusi.

7. Menerima resiko dalam hubungan dengan pelaksana pekerjaan saluran pemasaran.

2.1.6 Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi

Secara tradisional kita mengenal manajemen distribusi dan trasnportasi dengan berbagai sebutan. Sebagian perusahaan istilah manajemen logistic, disebagian lagi menggunakan istilah distribusi fisik (physical distribution).

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 pelanggan biasanya sangat berbeda antara satu dengan yang lain. Dari 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 biasa menomorsatukan semua pelanggan. Dengan mengalami perbedaan karakteristik dan kontribusi pelanggan atau area distribusi, perusahaan biasa mengoptimalkan alokasi persediaan maupun kecepatan pelayanan.

2. Menentukan mode transportasi yang akan digunakan.

Transportasi memiliki karakteristik yang berbeda-beda dan mempunyai keunggulan dan kelemahan yang berbeda juga, sebagai contoh : transportasi laut memiliki keunggulan dari segi biaya yang rendah ; namun lebih lambat jika dibandingkan dengan transportasi udara. Manajemen transportasi harus bisa mengirimkan dan mendistribusikan produk-produk mereka ke pelanggan kombinasi dua atau lebih model transportasi tentu bisa atau bahkan harus dilakukan tergantung pada situasi yang dihadapi.

3. Melakukan konsolidasi informasi dan pengiriman.

konsolidasi informasi adalah konsolidasi data permintaan dari berbagai regional distribusi center oleh sentral warehouse untuk pembuatan jadwal pengiriman. Sedangkan konsolidasi pengiriman dilakukan misalnya dengan menyatukan permintaan beberapa toko yang berbeda dalam satu truk. Dengan cara ini truk bisa berjalan lebih sering tanpa harus membebankan biaya lebih kepada pelanggan atau klien yang mengirimkan produk tersebut.

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 jumlah pelanggan sedikit keputusan ini bisa diambil dengan relative gampang. Namun perusahaan yang memiliki puluhan ribu toko atau tempat penjualan yang harus dikunjungi, penjadwalan dan penentuan rute pengiriman adalah pekerjaan yang sangat sulit dan kekurangan ketepatan dalam mengambil dua keputusan tersebut bisa berimplikasi pada biaya pengiriman yang tinggi.

5. Memberikan pelayanan nilai tambah.

6. Menyimpan persediaan.

Jaringan distribusi selalu melibatkan proses penyimpanan produk baik disuatu gudang pusat atau gudang regional, maupun di toko dimana produk tersebut dijual. Oleh karena itu manajemen distribusi tidak bisa dari manajemen pergudangan.

7. Menangani pembelian (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 penjualan habis, seperti produk-produk makanan, sayuran, buah, dan sebagainya. Kegiatan pengembalian ini bisa terjadi pada produk-produk kemasan seperti botol, yang akan digunakan kembali dalam proses produksi atau harus diolah kembali untuk menghindari pencemaran lingkungan. Proses pengembalian ini lumrah dengan sebutan reverse logistic.

2.2 Transportasi dalam Supply Chain

2.2.1 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keputusan Transportasi

Ada dua pemain kunci didalam transportasi yang berlangsung didalam suatu rantai persediaan (Chopra, Meindl, 2001) :

 Pengiriman adalah pihak yang memerlukan bergeraknya produk antara dua lokasi didalam rantai persediaan.

 Pengangkut adalah pihak yang memindahkan atau mengangkut produk.

2.2.1.1 Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pengirim

Keputusan pengirim meliputi perancangan jaringan transportasi, pilihan alat angkut, dan tugas dari tiap pengiriman kepada pelanggan tertentu. Tujuan pengirim adalah untuk memperkecil biaya untuk memenuhi order pelanggan. Pengirim harus memperhatikan biaya-biaya berikut ketika membuat keputusan transportasi (Chopra, Meindl, 2001):

1. Biaya Transportasi

Ini adalah total jumlah yang harus dibayar kepada berbagai pengangkut untuk mengangkut produk ke pelanggan. Hal tersebut tergantung pada harga yang ditawarkan oleh pengangkut yang berbeda-beda dan pengirim menggunakan harga yang murah dan lambat atau mahal tetapi cepat. Biaya-biaya trasnportasi dipertimbangkan variable untuk semua keputusan pengirim sepanjang pengirim tidak memiliki pengangkut sendiri.

Biaya transportasi itu sendiri meliputi : - Biaya tenaga kerja

- Biaya bahan bakar

Merupakan biaya yang digunakan untuk membeli bahan bakar solar. - Biaya retribusi

Merupakan biaya yang meliputi biaya konsumsi, biaya tol, biaya penyebrangan pelabuhan dan lain-lain.

2. Biaya Inventori

Ini adalah biaya inventori pemilikan yang terjadi dalam jaringan rantai persediaan pengirim. Biaya-biaya inventori dianggap tetap untuk suatu keputusan transportasi jangka pendek yang menugaskan pengiriman ke pelanggan masing-masing kepada suatu pengangkut. Biaya-biaya inventori dipertimbangkan variable ketika suatu pembelanjaan sedang merancang perencanaan atau jaringan transportasi sesuai kebijakan transportasi.

3. Biaya Fasilitas

Ini adalah biaya berbagai fasilitas didalam jaringan rantai persediaan pengirim. Biaya-biaya fasilitas dipertimbangkan variable ketika para manajer rantai persediaan membuat keputusan strategis tetapi dipertimbangkan tetap untuk semua keputusan transportasi yang lain.

4. Biaya Proses

Ini adalah biaya loading / uploading dari order atau pesanan seperti halnya biaya-biaya pengolahan yang berhubungan dengan transportasi. Ini dipertimbangkan variable untuk semua keputusan transportasi.

5. Biaya Kualitas Pelayanan

kontrak, sedangkan lain kasus mungkin saja dicerminkan seperti kepuasan pelanggan. Biaya ini harus dipertimbangkan dalam perencanaan strategis dan keputusan operasional.

2.2.1.2 Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pengangkut

Tujuan pengangkutan adalah untuk mrmbuat keputusan investasi dan yang diset beroperasi sesuai dengan kebijakan, yaitu memaksimalkan kembalinya aset yang telah diinvestasikan. Suatu pengangkutan seperti pada perusahaan penerbangan, jalan kereta api, atau perusahaan truk harus mempertimbangkan biaya-biaya berikut ini ketika akan menanamkan modal dalam aset atau penetapan harga pengaturan dan kebijakan operasional (Chopra, Meindl, 2001):

1. Biaya yang berhubungan dengan kendaraan / sarana angkut

Ini adalah biaya untuk pembelian atau menyewa sarana angkut barng-barang. Biaya yang berhubungan dengan kendaraan / sarana angkut terjadi apabila sarana angkut digunakan atau tidak dan dipertimbangkan tetap, diperbaiki atau memperpendek keputusan operasional oleh pengangkut tersebut jika membuat keputusan strategis jangka panjang. Dimasukkan dalam keputusan perencanaan jika biaya-biaya ini adalah variable dan banyaknya sarana angkut yang dibeli atau disewa adalah satu dari bagian pilihan. Biaya yang berhubungan dengan sarana angkut adalah sebanding dengan banyaknya sarana angkut yang disewa atau dibeli.

2. Biaya tetap

meliputi biaya tetap suatu fasilitas terminal perusahaan truk atau pusat kegiatan pelabuhan udara yang terjadi tidak terikat pada banyaknya truk yang mengunjungi penerbangan atau terminal yang mendarat dipusat kegiatan itu. Karena keputusan operasional, biaya ini adalah tetap. Karena perencanaan dan keputusan strategis yang menyertakan ukuran dan penempatan fasilitas itu, biaya-biaya ini adalah variable. Biaya operasional yang ditetapkan biasanya sebanding dengan ukuran operasi fasilitas.

3. Biaya yang berhubungan dengan transportasi

Biaya ini terjadi setiap kali sarana angkut meninggalkan suatu tempat untuk melakukan perjalanan dan meliputi biaya tenaga kerja dan bakan bakar. Biaya transportasi tergantung pada jangka waktu panjang perjalanan, tetapi tidak terikat pada kuantitas pengiriman. Biaya ini dianggap variable tergantung dari pembuat keputusan strategis. Biaya juga dipertimbangkan variable ketika pembuat keputusan operasional yang dipengaruhi jangka waktu dan panjang suatu perjalanan.

4. Biaya yang berhubungan dengan kuantitas

Kategori ini meliputi biaya-biaya loading / uploading dan sebagian dari biaya bahan bakar yang bervariasi dengan jumlah barang yang diangkut. Biaya-biaya ini biasanya variable dalam semua keputusan transportasi kecuali jika menggunakan tenaga kerja tetap untuk memuat dan pembongkaran barang. 5. Biaya umum / overhead

seorang manajer memikirkan penyerahan baik mengarahkan, investasi didalam perangkai lunak dan operasionalnya adalah tercakup dalam ongkos eksploitasi.

2.2.2 Jenis Transportasi dan Karakteristiknya

Supply Chain menggunakan suatu kombinasi model transportasi sebagai berikut (Copra, Meindl, 2001) :

 Udara

Angkutan udara menawarkan suatu model transportasi yang mahal dan sangat cepat. Barang-barang yang bernilai tinggi atau waktu pengiriman darurat adalah cocok untuk angkutan udara. Hal-hal penting dalam angkutan melalui udara adalah mencakup mengidentifikasi lokasi dan sejumlah pusat kegiatan, menugaskan pesawat ke rute, pengaturan pemeliharaan jadwal pesawat, menjadwalkan kru, dan mengatur harga dan ketersediaan pada harga yang berbeda.

 Pengangkut Paket

pada pengurangan inventori, permintaan untuk paket pengangkutan telah berkembang.

 Truk

Truk adalah model transportasi muatan yang dominan di Amerika Serikat. Industri perusahaan truk terdiri dari dua segmen utama yaitu : muatan truk penuh (TL) dan kurang dari muatan truk (LTL). TL beroperasi menuntut truk yang penuh tidak terikat pada kuantitas pengiriman. Tingkat tarif berbeda menurut jarak perjalanan yang ditempuh. LTL beroperasi berdasarkan pada kuantitas yang dimuat dan jarak perjalanan yang ditempuh. Perusahaan truk jadilah lebih mahal dibandingkan angkutan melalui rel hanyalah penawaran keuntungan pengiriman dari pintu ke pintu dan waktu pengiriman lebih pendek. Ini juga mendapat keuntungan dari titik ada perpindahan antara pengambilan dan pengiriman.

Pengoperasian TL mempunyai biaya-biaya tetap relative rendah, dan memiliki beberapa truk sendiri adalah cukup untuk masuk ke dalam bisnis ini. Harga yang ditetapkan TL berkaitan dengan jarak perjalanan yang ditempuh. Pengiriman dengan TL adalah cocok untuk transportasi antara fasilitas pabrik dan gudang atau antara para penyalur dari pabrik.

terlalu besar untuk diposkan seperti paket kecil tetapi kurang dari separuh suatu muatan truk.

Hal-hal penting untuk industri LTL meliputi penempatan pusat konsolidasi, menugaskan muatan ke truk, serta penjadwalan dan perutean dari mengambil dan mengirimkan. Tujuanya adalah untuk meminimasi biaya melalui konsolidasi tanpa menghambat keandalan waktu penyerahan.

 Rel

Pengangkutan melalui rel mengakibatkan biaya tetap yang tinggi dalam kaitan dengan rel, lokomotif, mobil, dan yard. Ada juga suatu perjalanan penting berhubungan dengan kerja dan biaya bahan bakar yang tidak terkait dengan banyaknya kereta (biaya bahan bakar berkaitan dengan banyaknya mobil) tetapi berbeda manurut jarak perjalanan yang ditempuh dan waktu pengambilan. Walaupun menganggur, sekali digunakan kereta adalah sangat mahal sebab tenaga kerja dan biaya bahan bakar diperhitungkan walaupun kereta tidak bergerak. Waktu menganggur terjadi ketika terdapat pertukaran kereta untuk tujuan berbeda. Tenaga kerja dan bakan bakar meliputi lebih 60% dari biaya jalan kereta api.

2.2.3 Penentuan Desain dari Jaringan Transportasi

desain jaringan trasnportasi yang baik memperoleh supply chain untuk mencapai tingkat yang diinginkan dari respon yang ada pada harga yang rendah.

Terdapat beberapa desain jaringan transportasi dalam supply chain yaitu (Chopra, Meindle, 2001) :

 Direct Shipment Network

Dengan direct shipment network atau jaringan pengiriman langsung, struktur retail dari jaringan trasportasi ini memiliki semua pengiriman yang datang langsung dari supplier ke took retail, seperti yang ditunjukan pada gambar 2.1. dengan direct shipment network, rute dari tiap-tiap pengiriman dispesifikasikan dan manajer supply chain hanya perlu untuk menentukan kuantitas untuk dikirm dan model transportasi yang digunakan.

[image:34.595.207.459.89.367.2]

Retai Store Suppliers

Gambar 2.1 Direct Shipment Network

 Direct Shipping with Milk Run

Sebuah milk run adalah sebuah rute dimana sebuah truk dan juga pengiriman produk dari supplier tunggal ke banyak retai atau dari banyak supplier ke retail tunggal seperti yang ditunjukan pada gambar 2.2. pada direct shipping with milk run, sebual supplier mengirimkan secara langsung ke banyak retail pada sebuah truk atau sebuah truk mengirimkan dari supplier menuju ke retail yang sama.

[image:35.595.132.497.111.354.2]

Suppliers Retai Store Suppliers Retai Store

Gambar 2.2 Milk Rund from Multiple Suppliers or to Multiple Retailers

 All Shipment via Central Disrtibution Center

Dengan pilihan semua pengiriman melalui pusat distribusi (DC), supplier tidak mengirimkan langsung ke retail. Rantai retai membagi toko-toko berdasarkan wilayah geografis, dan sebuah DC dibangun untuk masing-masing wilayah. Supplier mengirimkan pengiriman mereka ke DC dan DC meneruskan pengiriman ke masing-masing retail, seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.3.

biaya rantai supply ketika supplier berada jauh dari retail dan biaya transportasi mahal.

Suppliers Retai Store

[image:36.595.173.489.144.428.2]

DC

Gambar 2.3 All Shipment via DC

 Shipping via Distribution Center Using Milk Run

[image:37.595.174.489.89.377.2]

Gambar 2.4 Milk Runs from DC

Suppliers Retai Store

DC

 Tailored Nerwork

Pilihan tailored network / jaringan yang menyesuaikan adalah kombinasi yang cocok yang dapat mengurangi biaya dan memperbaiki respon rantai suplai. Disini, transportasi yang digunakan sebuah kombinasi dari crossdocking, milks run, pengangkut TL dan LTL, bahkan dengan pembawa paket dalam beberapa kasus.

2.3 Peramalan (Forecasting)

Untuk membuat peramalan permintaan harus menggunakan metode tertentu. Pada dasarnya semua metode peramalan memiliki ide sama yaitu menggunakan data masa lalu untuk memperkirakan atau memproyeksikan data dikategorikan ke dalam metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kualitatif biasanya digunakan bila tidak ada atau sedikit data masa lalu tersedia. Metode kuantitatif, pada metode ini suatu set data historis (masa lalu) digunakan untuk mengekstrapolasikan (meramalkan) permintaan masa depan. Ada dua kelompok besar metode kuantitatif yaitu : Metode Time Series dan Metode Non Time Series (Structural Models).

2.3.1 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.

Perlu dipahami bahwa tidak ada suatu metode terbaik untuk suatu peramalan. Metode yang memberikan hasil ramalan secara tepat belum tentu tepat untuk meramalkan data yang lain. Dalam peramalan time series, metode peramalan terbaik adalah metode yang memenuhi kriteria ketepatan ramalan. Kriteria ini berupa mean absolute deviation (MAD), mean square of error (MSE), atau mean absoluteprocentage of error (MAPE).

Peramalan dengan time series memiliki prosedur yang harus dilaksanakan secara utuh. Bila tidak, maka resiko-resiko berikut akan terjadi :

2. Kesulitan mendapatkan/memilih metode peramalan yang akan memberikan validitas ramalan yang tinggi.

3. Memerlukan waktu dalam melakukan analisis dan peramalan.

Prosedur peramalan permintaan dengan metode time series adalah sebagai berikut (Baroto, 2002) :

1. Tentukan pola data permintaan. Dilakukan dengan cara memplotkan data secara grafis dan menyimpulkan apakah data berpola trend, musiman, siklikal, atau random.

2. Mencoba beberapa metode time series dengan pola permintaan tersebut untuk melakukan peramalan. Metode yang dicoba semakin banyak semakin baik. 3. Mengevaluasi tingkat kesalahan masing-masing metode yang telah dicoba.

Tingkat kesalahan diukur dengan kriteria MAD, MSE, MAPE atau yang lainnya. Sebaiknya nilai tingkat kesalahan (apakah MAD, MSE, MAPE) ini ditentukan dulu. Tidak ada ketentuan mengenai berapa tingkat kesalahan maksimal dalam peramalan.

4. Memilih metode peramalan terbaik diantara metode yang dicoba. Metode terbaik adalah metode yang memberikan tingkat kesalahan terkecil dibanding metode lainnya dan tingkat kesalahan tersebut berada dibawah tingkat kesalahan yang telah diterapkan.

2.3.2 Metode yang Digunakan dalam Times Series 1. Single Exponential Smoothing

Formula untuk metode Single Exponential Smoothing (SES) adalah (Baroto, 2002) :



1



ˆ 1 ˆ



 

 t t

t f f

f  

dimana :

= perkiraan permintaan pada periode t

t

fˆ

 = suatu nilai (0< <1) yang ditentukan secara subyektif = permintaan actual pada periode t

t f

= perkiraan permintaan pada periode t-1

1 ˆ

 t

f

Metode SES mengasumsikan peramalan permintaan untuk setiap periode ke depan selalu sama.

2. Weighted Moving Average

Formula metode Meighted Moving Average adalah (Baroto, 2002) :

 

t c ft c ft cmft m

fˆ  _{1 1}  _{2 2}  _

dimana :

= ramalan permintaan (real untuk periode t)

t

fˆ

= permintaan actual pada periode t

t f

= bobot masing-masing data yang digunakan

1

c





c₁ 1



, ditentukan secara subyektif

m = jumlah periode yang digunakan untuk peramalan (subyektif)

3. Double Exponential Smoothing

Formula metode Double Exponential Smoothing adalah (Baroto, 2002) :

t t a at e F'  ₀  ₁  dimana :

adalah parameter proses dan e mempunyai nilai harapan dari 0 dan sebuah variasi .

1 ,a a_o 2 e 

Misalkan  1

0 1

1 2

2

... f f f

f

F_t  _t  _t  t t

Persamaaan diatas dapat pula ditulis ulang sebagai :



     1 0 0 1 t i t t i

t f f

F   

Double Exponential Smoothing adalah modifikasi dari Single Exponential Smoothing yang dirumuskan sebagai berikut :

   

1

2

2 _{  }

t X Xt Xt  

dimana :

= F’t = peramalan double exponential smoothing

 2

Xt

 = faktor smoothing dan  1

Xt = Ft

4. Winter’s

Metode peramalan Winter’s digunakan untuk suatu data yang berpola musiman. (Baroto,2002)

Formulasi untuk metode Winter’s adalah :

t t a t C a

dengan : t t t a a f C . 1 0   N f f a 2 1

1

 

 

1

2 , 0

0 a 2N a

a  _N 

N f f N t N f f N N t t



   2 1 2 t 



1 1 1 1 



 N C N t t 2 1 1 2 2 , 0  

 f a N

a N

2.3.3 Ukuran Akurasi dari Peramalan

Ukuran hasil peramalan yang merupakan ukuran kesalahan peramalan adalah ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi. Ada 4 ukuran yang biasa digunakan, yaitu : 1. Rata – Rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD)

Merupakan rata – rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil permalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Secara matematis, MAD dirumuskan sebagai berikut :



  n F A MAD t t

Dimana :

At = Permintaan aktual pada periode-t.

Ft = Peramalan permintaan (Forecast) pada periode-t.

2. Rata – Rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error = MSE)

MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara sistematis, MSE dirumuskan sebagai berikut :







  n F A MSE t t

2

3. Rata – Rata Kesalahan Peramalan (Mean Forecast Error = MFE)

MFE sangat efektif untuk mengetahui apakah suatu hasil peramalan selama periode tertentu terlalu tinggi atau terlalu rendah. Bila hasil peramalan tidak bias, maka nilai MFE akan mendekati nol. MFE dihitung dengan menjumlahkan semua kesalahan peramalan selama periode peramalan dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MFE dinyatakan sebagai berikut :







  n F A

MFE t t

4. Rata – Rata Persentase Kesalahan Mutlak (Mean Absolute Percentage Error = MAPE)

MAPE merupakan ukuran kesalahan relatif. MAPE biasanya lebih berarti dibandingkan MAD karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan actual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah. Secara matematis, MAPE dinyatakan sebagai berikut :

Dalam hal ini metode peramalan dianggap terbaik bila nilai MAPE memiliki persentase terkecil. (Nasution, 2003 )

2.3.4 Pola Permintaan

Dalam peramalan time series perlu diketahui dulu pola / komponen time series. Pola permintaan dapat diketahui dengan membuat “Scatter Diagram”, yaitu pengeplotan data historis selama interval waktu tertentu. Dalam time series terdapat empat jenis pola permintaan (Baroto, 2002) :

1. Pola trend

[image:44.595.148.481.449.559.2]

Pola trend adalah bila data permintaan menunjukan pola kecenderungan gerakan penurunan atau kenaikan jangka panjang. Bila data berpola trend, maka metode peramalan yang sesuai adalah metode regresi linier, single eksponential smoothing atau double eksponential smoothing.

Gambar 2.5 Trend Component ( Pola Trend )

2. Pola musiman

Gambar 2.6 Seasonal Component ( Pola Musiman )

3. Pola siklikal

Pola siklikal adalah bila fluktuasi permintaan secara jangka panjang membentuk pola sinusoid atau gelombang atau siklus. Metode yang sesuai bila data berpola siklikal adalah metode moving average, weigh moving average, dan eksponential smoothing.

Gambar 2.7 Cyclical Component ( Pola Siklis )

4. Pola eratik/random

analis peramalan sangat menentukan dalam pengambilan kesimpulan mengenai pola data.

Gambar 2.8 Random Component ( Pola Acak )

2.4 Pengujian Peramalan

Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan menggunakan metode MRC (Moving Range Chart). Tujuannya adalah untuk memeriksa peramalan-peramalan yang telah dilakukan, apakah dari data hasil peramalan sudah dalam kondisi yang terkecil atau belum. Langkah-langkah dalam pembuatan metode MRC adalah sebagai berikut (Hakim,2003):

1. Menghitung rentang bergerak (Moving Range). MR =



_t ˆ

 

 _t1ˆ_t1



Dengan :

t

 = Data aktual tahun tertentu

ˆ = Data hasil penjumlahan tahun tertentu

2. Menghitung rata-rata rentang bergerak.



_ 

1

3. Menghitung batas kontrol. Batas atas (BA) = +2.66 MR

Batas bawah (BB) = -2.66 MR

4. menghitung titik simpang (t ˆt) keadaan peta kendali (Gambar 2.9).

[image:47.595.165.433.348.592.2]

Fungsi peramalan yang terpilih dapat digunakan, apabila semua titik berada dalam batas kontrol. Tetapi bila mendapatkan suatu titik tak terkendali (Out of Control) suatu memeriksa peramalan, maka kita akan mencari peramalan yang baru. Hal ini membuktikan bahwa metode peramalan tersebut tidak cocok untuk digunakan.

Gambar 2.9 Bagan Peta Kendali

Kondisi Out of Control yaitu :

2. Aturan tiga titik.

Dari tiga buah titik yang berurutan, apakah dua titik atau lebih yang terdapat dalam satu daerah A.

3. Aturan lima titik.

Dari lima buah titik yang berurutan, apakah empat titik atau lebih terdapat dalam satu daerah B.

4. Aturan delapan titik.

Dengan delapan titik yang berurutan pada salah satu sisi dari garis tengah.

2.5 Metode Savings Matrix

Savings Matrix merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk menjadwalkan sejumlah terbatas kendaraan dari suatu fasilitas dan jumlah kendaraan dalam armada ini dibatasi dan mereka mempunyai kapasitas maksimum yang berlainan. Tujuan dari metode ini adalah untuk memilih penugasan kendaraan dan routing sebaik mungkin (Bowersox, 2002)

2.5.1 Langkah-langkah Penerapan Metode Savings Matrix

Metode ini sederhana dilakukan dan dapat digunakan untuk memutuskan konsumen ke kendaraan yang mana, walaupun terdapat kendala waktu dan yang lainnya. Langkah-langkah yang dilakukan untuk menentukan konsumen yang harus dilayani oleh sebuah kendaraan serta rute pengiriman yang harus ditempuh masing-masing kendaraan adalah sebagai berikut :

1. Menentukan matrix jarak / Identify the Distance Matrix

Matrik jarak menyatakan jarak antara tiap pasang lokasi yang dikunjungi. Jarak antara lokasi A yang terletak pada koordinat



X_a,Y_a



dan lokasi B yang terletak pada koordinat



X_b,Y_b



dicari dengan menggunakan rumus :

Dist (A,B) =



X_a X_b

 

2  Y_aY_b



2

Panjang =



Xa Xb

 

2  YaYb



2

Lokasi Pabrik (DC)

Panjang = Y_a Y_b

Panjang = X_a X_b

Skema Perhitungan Jarak

2. Menentukan matrix penghematan (savings matrix)

S (x,y) menyatakan jarak yang dihemat jika perjalanan yaitu DC → konsumen x → DC dan DC → konsumen y →DC dikombinasikan ke sebuah rute perjalanan tunggal yaitu DC → konsumen x → konsumen y → DC. Rumus untuk mencari besarnya penghematan adalah :

S (x,y) = Dist (DC,y) + Dist (DC,y) – Dist (x,y)

3. Mengalokasikan konsumen-konsumen kesebuah rute/kendaraan atau penugasan konsumen pada sebuah rute.

a. Pengalokasian konsumen kesebuah rute/kendaraan harus bisa memaksimalkan penghematan.

b. Pencarian solusi dilakukan dengan prosedur iterative yaitu :

 Pada tahap 1 : tiap konsumen dialokasikan pada rute/kendaraan yang berbeda-beda atau terpisah.

 Pada tahap 2 : Dua rute selanjutnya dapat digabungkan pada satu rute/kendaraan dengan didasarkan pada penghematan yang paling tinggi yang bisa diperoleh. Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut layak atau tidak. Dikatakan layak jika total pengiriman yang harus dilalui melalui rute tersebut tidak melebihi kapasitas kendaraan.

4. Menentukan urutan konsumen/urutan pengiriman pada sebuah rute.

Tujuan dari tahap ini adalah meminimalkan jarak perjalanan yang harus ditempuh tiap kendaraan.

Untuk mendapatkan rute pengiriman yang optimal dilakukan dua tahap :

b. Melakukan perbaikan dengan menggunakan prosedur.

Ada beberapa prosedur pengurutan yang dapat digunakan untuk mendapatkan rute pengiriman awal yaitu (Chopra,Meindl, 2001) :

a. Farth insert : memasukkan konsumen yang memberikan perjalanan paling jauh.

b. Nearest insert : memasukkan konsumen yang memberikan perjalanan terpendek.

c. Nearest neighbour : rute perjalanan dibuat dengan menambahkan konsumen terdekat dari titik terakhir yang dikunjungi oleh kendaraan. Iterasi dimulai dari DC kemudian perjalanan dilakukan menuju ke konsumen yang paling dekat dengan DC, dan seterusnya.

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 konsumen yang ditemui selama proses.

2.6 Analisa Keputusan

Analisa keputusan dapat dipandang sebagai gabungan dari dua disiplin ilmu yang telah ada lebih dahulu, yaitu Teori Keputusan dan Metodelogi Pemodelan Sistem.

Sedangkan Metodologi Pemodelan Sistem mempelajari bagaimana memperlakukan aspek yang dinamis dan kompleks dari suatu lingkungan.

Jadi Analisa Keputusan yang merupakan gabungan dari keduanya, mengkombinasi kemampuan untuk menangani system yang kompleks dan dinamis, dan kemampuan untuk menangani ketidakpastian dalam satu disiplin keilmuan.

Karenanya, Analisa Keputusan pada dasarnya adalah suatu prosedur logis dan kuantitatif yang tidak hanya menerangkan mengenai proses pengambilan keputusan tetapi juga merupakan suatu cara untuk membuat keputusan. Dengan kata lain cara untuk membuat model suatu keputusan memungkinkan dilakukan pemeriksaan dan pengujian (Kuntoro,Trisnadi,1983).

2.6.1 Langkah-langkah Dalam Analisa Keputusan

Tahap

Deterministik Keputusan

Tahap informasional Tahap

Probabilistik

Pengumpulan Informasi

Informasi Baru _{Informasi Baru}Pengumpulan

Tindakan Informasi

[image:52.595.131.512.439.650.2]

Awal

Gambar 2.10 Siklus Analisa Keputusan

1. Tahapan deterministik

Dalam tahap ini variable-variabel yang mempengaruhi keputusan perlu didefinisikan dan saling hubungkan, perlu dilakukan penetapan nilai dan selanjutnya tingkat kepentingan variable ukur tanpa terlebih dahulu memperhatikan unsur ketidakpastiannya.

2. Tahapan probabilistik

Ini merupakan tahap penetapan besarnya ketidakpastian yang melingkupi variabel-variabel yang penting, dan menyatakannya dalam bentuk suatu nilai. Dalam tahapan ini juga diulakukan penetapan preferensi atas risiko.

3. Tahap informasional

Intinya adalah meninjau hasil dari dua tahap terdahulu guna menentukan nilai ekonomisnya bila kita ingin mengurangi ketidakpastian pada suatu variabel yang dianggap penting. Dengan demikian dari tahap ini kita dapat menentukan apakah masih diperlukan pengumpulan informasi tambahan untuk dapat mengurangi ketidakpastian. Bila ternyata kita mendapatkan bahwa nilai informasi lebih kecil dari ongkos yang dikeluarkan, maka tidak perlu mencari informasi tambahan, sehingga hasil dari proses pertamalah yang kita jalankan.

2.7 Vehicle Routing Problem

diketahui dan tidak ada jumlah permintaan tunggal yang melebihi kapasitas kendaraan. Rute dapat dibedakan menjadi 3 yaitu :

1. Daily routing yaitu sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan untuk 1 hari pengiriman.

2. Period routing yaitu rute dari sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan untuk beberapa waktu periode.

3. Fixed routing yaitu rute dari sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan dan tidak berubah untuk beberapa periode tertentu.

2.7.1 Klasifikasi Penentuan Rute dan Penugasan Kendaraan

Permasalahan rute dan penjadwalan kendaraan diklasifikasikan berdasarkan karakteristik-karakteristiknya, yang dapat digunakan untuk membantu menganalisa dan mengidentifikasi jenis dari permasalahan yang berlawanan.

Algoritma-algoritma yang ada dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan sesuai dengan karakteristik-karakteristiknya dalam klasifikasi tersebut. Adapun secara garis besar kliasifikasi tersebut adalah sebagai berikut :

No Karakteristik Pilihan yang mungkin 1. Ukuran kendaraan

yang tersedia

 Satu kendaraan  Banyak kendaraan 2. Jenis armada

kendaraan yang tersedia

Sejenis (hanya satu jenis kendaraan) Heterogen (jenis kendaraan banyak)

Khusus (jenis kendaraan yang dikelompokkan) 3. Penampatan

kendaraan

Depot tunggal Depot banyak 4. Sifat permintaan Deterministik

Stokastik/probabilistic

Pilihan yang mungkin 5. Lokasi armada Pada node

Pada busur/arc

Kombinasi pada node dan busur 6. Network Undirected

Directed

Kombinasi directed dan undirected Euclidean

7. Keterbatasan kapasitas kendaraan

 Memaksakan (sama untuk semua rute)  Memaksakan (berbeda untuk rute-rute yang

berbeda)

 Tidak membatasi (kapasitas tidak terbatas) 8. Waktu rute

maksimum

Dibatasi (sama untuk semua rute)

Dibatasi (berbeda untuk semua rute yang berbeda)

Tidak dibatasi

9. Operasi Hanya menjemput (mengambil dan membawa) Kombinasi (penjemputan dan pengantaran) Membagi pengiriman (menerima atau menolak) 10. Biaya Biaya variable atau routing

Biaya-biaya tambahan operasi tetap atau kendaraan

Biaya-biaya karena permintaan tidak dilayani 11. Tujuan Meminimalkan total biaya routing

Meminimalkan jumlah dari biaya-biaya tetap dan variable

Meminimumkan jumlah kendaraan yang dibutuhkan

Memaksimalkan utukitas fungsi yang didasarkan pada pelanggan atau waktu yang sebaik-baiknya Memaksimalkan utilitas fungsi yang didasarkan

[image:55.595.109.520.82.556.2]

pada prioritas customer No Karakteristik

Tabel 2.1 Klasifikasi Penentuan Rute dan Penjadwalan Kendaraan

2.7.2 Aturan dalam Penentuan Rute dan Penugasan Kendaraan

1. Muatan truk dengan jumlah kapasitas truk disesuaikan dengan jarak yang saling berdekatan.

Truk akan berhenti ketika tempat yang dituju saling berdekatan. Ini biasanya meminimalkan perjalanan dalam satu rute.

2. Pemberhentian pada hari yang berbeda harus tersusun untuk mengghasilkan

cluster yang baik.

Ini akan membantu untuk meminimalkan jumlah truk yang diinginkan untuk penyediaan pada titik pemberhentian, sebaik meminimalkan jarak dan waktu dari truk selama 1 minggu.

3. Membentuk rute dimulai dengan jarak yang jauh dari depot.

Efisiensi rute dapat ditingkatkan dengan cara membentuk cluster

pemberhentian disekitarnya yang berada paling jauh dari depot dan kemudian kembali menuju depot.

4. Rangkaian titik berhentinya rute harus membentuk pola aliran yang baik, titik pemberhentian harus diurutkan agar tidak terjadi cross pada rute dan tampilan rute memiliki bentuk aliran yang baik.

5. Rute paling efisien akan diperoleh jika menggunakan kendaraan dengan kapasitas yang besar.

Idealnya pengguna kendaraan yang banyak cukup untuk menangani tempat pemberhentian pada satu rute dimana keadaan ini akan meminimalkan jumlah jarak, atau waktu perjalanan untuk menyediakan barang pada tempat pemberhentian.

Pick up harus bisa melakukan sebanyak mungkin dalam sebuah perjalanan untuk mengantar dan meminimalkan jumlah bagian yang tercantum yang dapat terjadi seperti halnya tempat pemberhentian setelah mereka memenuhi pengiriman.

7. Jika terdapat satu titik node jauh dari rute cluster, lebih baik menggunakan alternatif node angkutan pengiriman yang lain.

Node dengan jarak yang jauh dari titik node lainnya terutama dengan volume yang kecil, dengan pertimbangan waktu pebgiriman dan biaya sarana angkut. Penggunaan truk dengan kapasitas lebih kecil lebih baik digunakan untuk menangani permasalahan tersebut karena alasan penghematan atau menggunakan alat transportasi yang disewa pada jasa pelayanan akan menjadi alternatif.

8. Menghindarkan pembatasan rentang waktu pada titik pemberhentian.

2.8 Penelitian Terdahulu

PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI PADA RANTAI SUPPLY

DENGAN METODE SAVING MATRIKS

Julianus Hutabarat Program Studi Teknik Industri Institut Teknologi Nasional Malang

Kampus I ITN, JL Bend.Sigura-Gura No.2 Malang Email : anggita_paramita@yahoo.com

ABSTRAK

Lemahnya Manajemen Transportasi pada suatu Perusahaan bisa berakibat pada tinnginya biaya transportasi, hal ni ditandai dengan lemahnya perencanaan untuk menentukan jenis alat angkut transportasi apa yang akan digunakan, berapa jumlahnya serta jalur mana saja yang akan dilalui, hingga sampai ke konsumen. Berkaitan dengan hal tersebut, maka perusahaan perlu melakukan evaluasi terhadap Manajemen Transportasi yang dilakukan saat ini.

Penelitian ini dilakukan di PT X, penelitian diawali dengan penentuan rute/jalur distribusi dari pabrik ke konsumen dengan metode Saving Matriks

Dengan kombinasi perhitungan matriks jarak dan jumlah permintaan kertas tiap konsumen diperoleh matriks penghematan atau Saving Matriks.

Dengan metode Saving Matriks diperoleh penghematan jarak sebesar 33,39 % atau sepanjang 1693,69 km berdasarkan rute usulan yang dilalui untuk melayani customer di Pulau Jawa. Dan diperoleh penghematan biaya transportasi sebesar 29,98 % atau sebesar Rp. 47.435.143,8 / bulan.

Kata kunci : Matriks Penghematan, Matriks Jarak, Rute, Minimasi Biaya Transportasi

PENDAHULUAN

PT X merupakan perusahaan yang bergerak dalam industri kertas, mempunyai kapasitas produksi sebesar 14.000 ton kertas perbulan, yang dihasilkan dari PM 1 sebesar 5000 ton kertas dan PM 2 sebesar 9.000 ton kertas. Hasil produksi PT X adalah Paper Roll dan Paper Tub, yang terdiri dari berbagai jenis produk yaitu Fluting Medium, Wrapping Paper, Kraft Liner, Chip Board dan Core Board.

METODOLOGI

Tahapan-tahapan yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Peramalan permintaan masing-masing costumer 2. Pembuatan Matriks Jarak

3. Penghitungan Saving Matriks

4. Penentuan alokasi customer ke dalam tiap alat angkut 5. Penentuan rute / jalur distribusi

6. Penghitungan biaya transportasi sebelum dan sesudah penerapan metode

SavingMatrix

7. Rekomendasi rute/jalur distribusi dengan biaya transportasi terkecil HASIL PENELITIAN

Peramalan

Untuk menghitung peramalan permintaan kertas menggunakan bantuan program MINITAB 11. Data historis diinputkan ke dalam software minitab kemudian dianalisis dengan menggunakan metodeSingle Exponential Smoothing,

Double Exponential Smoothing, Weighted Moving Average dan Winter’s Method

dan tentukan nilai MAPE terkecil dari masing-masing metode untuk direkomendasikan sebagai permintaan mendatang.

Setelah itu dilakukan uji Tracking Signal untuk menguji penyimpangan hasil

peramalan pada masing-masing metode di atas

[image:60.595.113.489.169.433.2]

Hasil peramalan kemudian digunakan untuk menentukan order size dari masing-masing kota customer.Untuk menentukan order size tiap kota customer dihitung berdasarkan metode terbaik dari hasil peramalan untuk 3 periode mendatang dengan cara dicari rata-ratanya.

Tabel 2. Koordinat Lokasi dan Order Size Customer

Customer Koordinat X Koordinat Y Order Size(roll/hari) PT Bentoel 1 4,3 15

PT KSI 1,9 4,4 19 PT Kedawung 2,9 9,7 25 PT Wong Hendri 3 10 11 PT Surya Zig-Zag -4,1 5,9 9 PT Taman Sriwedari -6,3 5,2 10 PT Surya Pamenang -5 8,6 9 PT Surya Bentata -21,6 9,3 12 PT Purinusa -26,6 16,3 25 PT Agung Abadi -63 17,7 22 PT Alkindo -63,7 18,2 44 PT Bintang Abadi -74,4 26,5 9 PT IKPP Serang -80,2 27,3 32 PT Pindodeli -65,6 24,8 9 PT Conitex Sonoco -69,8 25,7 10 PT Paul Buana -73,9 25 10

Keterangan :

Koordinat jarak tersebut didapatkan dari peta Pulau Jawa dengan menentukan koordinat (0,0) pada PT X. sebagai tempat pabrik berada kemudian pengukuran dilakukan dengan skala perbandingan. Adapun skala pada peta adalah 1 : 880.000.

Pembuatan Matriks Jarak

♦ Jarak dalam satuan Km

Cara perhitungan jarak dalam satuan kilometer pada peta pulau Jawa adalah

disesuaikan dengan skala peta. Dengan rumus yang digunakan yaitu : Jarak = ( Jarak pada Peta x Skala Peta )cm / 100.000 Km

Skala peta yang digunakan adalah 1 : 880.000

Penghitungan Saving Matriks

Dari perhitungan matriks jarak, maka selanjutnya dihitung penghematan masing-

masing customer dengan rumus :

S (x,y) = Dist (DC,x) + Dist (DC,y) – Dist (x,y)

Dengan menggunakan rumus tersebut maka penghematan untuk masing-masing

customer sebagai berikut :

Sebagai contoh penghematan pada customer 1 adalah : 1. S (C1,C2) = D (DC,C1) + D (DC,C2) – D (C1,C2)

= 38,85 + 42,18 – 7,97 = 73,06 Km

2. S (C1,C3) = D (DC,C1) + D (DC,C3) – D (C1,C3) = 38,85 + 89,09 – 50,38 = 77,56 Km

3. S (C1,C4) = D (DC,C1) + D (DC,C4) – D (C1,C4) = 38,85 + 91,87 – 53,16

= 77,56 Km

……...…..

16. S (C15,C16) = D (DC,C15) + D (DC,C16) – D (C15,C16) = 617,16 + 686,52 + 36,60 = 1267,08 Km

Penentuan Rute/ Jalur Distribusi Setelah Dilakukan Penentuan Alokasi Customer

Ke Tiap Alat Angkut Contoh:

- Iterasi 2: Dari saving matriks, diperoleh penghematan tertinggi sebesar 1389,02 = S (C12 ,C13 ) dengan mengkombinasikan rute untuk customer 12 dan customer 13 dalam satu rute, yaitu rute A. Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut layak dilakukan atau tidak, layak dilakukan jika total order size kurang dari kapasitas truk.

Beban untuk rute A = order size custr 12 + order size custr 13

= 9 + 32 = 41 (<71) layak (dst)

- Iterasi 6 : Penghematan tertinggi selanjutnya yaitu 1233,3 = S(C12 ,C14 ) , 1233,34 = S(C13 ,C14) , 1230,62 = S(C14 ,C16) tetapi karena sudah masuk rute A, maka dicari penghematan tertinggi selanjutnya yaitu 1162,7 = S(C11 ,C13), sehingga pada tahap ini dilakukan pengecekan apakah customer 11 dapat ditambahkan pada rute A.

Beban untuk rute A=order size custr.12 + custr.13 + custr.16 + custr. 15 + custr. 14 +

custr. 11 = 9 + 32 + 10 + 10 + 9 + 44 = 114 (<71) tidak layak Dari iterasi di atas kemudian diperoleh empat (4) rute yaitu :

• rute A : {12, 13, 16, 15, 14 }, • rute B : {11, 10 },

• rute C : {9, 8, 7, 6, 5 }, dan • rute D : {3, 4, 2, 1}

melayani produk ke customer 12, 13, 16, 15, 14, truk kedua melayani customer 11, 10,

truk ketiga melayani customer 9, 8, 7, 6, 5, dan truk keempat melayani customer3,4,2,1.

Pengurutan rute pengiriman dengan prosedur Nearest Neighbour Untuk Rute B {11, 10}

• Iterasi 1: Awal perjalanan dimulai dari DC dengan total jarak = 0

- Dengan menuju ke customer 11 maka perjalanan bertambah jarak 582,99 - Dengan menuju ke customer 10 maka perjalanan bertambah jarak 575,87 Dengan menggunakan prosedur nearest neighbour, maka diperoleh solusi pada

iterasi 1 adalah menuju customer 10.

• Iterasi 2 : Perjalanan dari DC customer 10 dilanjutkan menuju customer terdekat berikutnya yaitu customer 11.

- Dengan menuju ke customer 11 maka perjalanan bertambah jarak 7,57 sehingga

diperoleh solusi ( DC-C10-C11-DC ) dengan panjang : = 575,87 + 7,57 + 582,99 = 1166,43

dan seterusnya sampai rute D mendapatkan pengurutan rute pengiriman dengan menggunakan prosedur Nearest Neighbour.

Sehingga diperoleh rute pengiriman sesuai prosedur Nearest Neighbour

• Rute A : ( DC-C14-C15-C16-C12-C13-DC) atau (Pabrik, PT.Pindodeli , PT.Conitex

Sonoco, PT.Paul Buana, PT.Bintang Abadi, PT.IKPP Serang, Pabrik). Dengan panjang perjalanan 1411,54 km

• Rute B : ( DC-C10-C11-DC) atau (Pabrik, PT.Agung Abadi , PT.Alkindo, Pabrik)

Dengan panjang perjalanan 1166,43 km

• Rute C : (DC-C5-C6-C7-C8-C9-DC) atau (Pabrik, PT.Surya Zig-Zag, PT.Taman Sriwedari, PT.Surya Pamenang, PT.Surya Bentata, PT.Purinusa , Pabrik). Dengan panjang perjalanan 612,02 km

• Rute D : (DC-C1-C2 -C3 -C4 -DC) atau (Pabrik, PT.Bentoel, PT.KSI , PT.Kedawung, PT.Wong Hendri, Pabrik). Dengan panjang perjalanan 188,93 km

Penghitungan Biaya Transportasi Sebelum dan Sesudah Penerapan Metode Saving Matriks

• Sebelum

Biaya tenaga kerja = Rp. 20.000 / hari.

Biaya bahan bakar = jarak tempuh x 1/4 lt x harga bahan bakar. - Rute 1 = 89 x 1/4 x Rp. 4300,-

= Rp. 95.675,00

- Rute 3 = 203,12 x 1/4 x Rp.4300,- = Rp. 218.354,00 - Rute 4 = 557,18 x 1/4 x Rp.4300,- = Rp. 598.968,5 - Rute 5= 1166,43 x 1/4 xRp.4300,- = Rp. 1.253.912,25 - Rute 6= 1492,06 x 1/4 xRp.4300,- = Rp. 1.603.964,5 - Rute 7= 1378,08 x 1/4 xRp.4300,- = Rp. 1.481.350,00

Biaya total :

= Total biaya tenaga kerja + Total biaya bahan bakar + Biaya retribusi = Rp. 280.000,- + Rp. 5.449.744,75 + Rp. 600.000,-

= Rp. 6.329.744,75 / hari

Hari kerja dalam 1 bulan = 25 hari, maka :

Biaya total 1 bulan = Rp. 5.449.744,75 x 25 = Rp. 158.243.618,8

• Sesudah

Sesudah penerapan metodesaving matriks, maka didapatkan rute baru yaitu : - Rute A = 1411,54 x 1/4 x Rp.4300,- = Rp. 1.517.405,5

- Rute B = 1166,43 x 1/4 x Rp.4300,- = Rp. 1.253.912,25 - Rute C = 612,02 x 1/4 x Rp. 4300,- = Rp. 657.921,5 - Rute D = 188,93 x 1/4 x Rp. 4300,- = Rp. 203.099,75

Biaya total = Total biaya tenaga kerja + Total biaya bahan bakar + Biaya retribusi = Rp. 200.000,- + Rp. 3.632.339,- + Rp. 600.000,-

= Rp. 4.432.339,- / hari Hari kerja dalam 1 bulan = 25 hari, maka : Biaya total 1 bulan = Rp. 4.432.339,- x 25

= Rp. 110.808.475,- KESIMPULAN

Alokasi customer pada tiap truk disesuaikan dengan kapasitas truk. Jumlah truk yang semula 7 unit untuk melayani Pulau Jawa menjadi 4 unit truk dengan rute :

• RuteA : (DC-C12-C13-C16-C15-C14-DC) • Rute B : (DC-C11-C10-DC)

• Rute C : (DC-C9-C8-C7-C6-C5-DC) • Rute D: (DC-C3-C4-C2-C1-DC)

Rute atau jalur distribusi yang dilalui truk sampai ke customer setelah diurutkan

menggunakan prosedur Nearest Neighbour adalah : • Rute A : (DC-C14-C15-C16-C12-C13-DC) • Rute B : (DC-C10-C11-DC)

• Rute C : (DC-C5-C6-C7-C8-C9-DC) • Rute D : (DC-C1-C2-C3-C4-DC)

1. Tria Melati, 2008 : PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI. (Study Kasus di PT. SNS Garuda Food Group Cabang Banjarmasin)

a. Permasalahan :

“Bagaimana menentukan rute pendistribusian produk kepada konsumen agar memperpendek jarak dan meminimasi jarak dan meminimasi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan”.

b. Hasil Akhir

Kesimpulan yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah :

1. Rute atau jalur distribusi yang dilalui truk sampai kedistributor setelah diurutkan menggunakan prosedur Nearest Neighbour adalah :

 Rute A : (DC-D2-D4-D11-D12-DC) atau (Warehouse, Banjarbaru, Pelaihari, Batulicin