OPTIMASI DISTRIBUSI BATIK MENGGUNAKAN METODE VRP

OPTIMASI DISTRIBUSI BATIK MENGGUNAKAN METODE VRP

Achmad Rusnanto1, Hozairi2, Kuzairi3.

1,2_{Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Madura}

3_{Program Studi Matematika, Fakultas Mipa, Universitas Islam Madura}

Jl.PP. Mifathul Ulum Bettet, Pamekasan 69351, Madura

Email:achmad.rusnanto29@gmail.com1

,

dr.hozairi@gmail.com

2

,

kuzairi81@gmail.com

3

ABSTRAK

Sering kali ditemukan usaha-usaha kecil dan usaha besar mulai dari UD, CV, dan PT. Pada perusahan tersebut pasti ada yang namanya distribusi. Distribusi itu dilakukan untuk memasarkan usahanya secara luas. Dalam penelitian ini diangkat tentang permasalahan distribusi batik Madura, khususnya yang ada di “Mahkota Collection” yang beralamatkan di Jl. Jokotole, No.56 Kec. Pamekasan. Permasalahan distribusi batik Madura mempunyai masalah multi objectif yang tidak bisa diselesaikan dengan linear program melainkan dengan multi objectif program, untuk itu peneliti tertarik untuk mengangkat tugas akhir dengan judul “Optimasi Distribusi Batik Menggunakan Metode VRP”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode VRP untuk optimasi distribusi batik di Mahkota Collection dengan cara mengambil rute terpendek dari titik awal dan titik selanjutnya. Rute tersebut dibagi sesuai dengan pembagian tiap wilayah sehingga menghasilkan jalur yang optimal. Data penelitian yang diperoleh, yaitu Rute Madura terdiri 8 lokasi. Jawa Timur terdiri dari 4 lokasi. Rute Lainnya terdiri dari 6 lokasi. Rute Madura mempunyai panjang rute 303km dengan biaya jarak rute Rp 176.750. Rute Jawa Timur mempunyai panjang rute 632km dengan biaya jarak rute Rp. 368.666. Rute Lainnya mempunyai panjang rute 1.684km dengan biaya jarak rute Rp. 982.333.

Kata Kunci : Batik, Distribusi, Optimasi, VRP (Vehicle Routing Problem). 1. PENDAHULUAN

Batik adalah karya budaya yang merupakan warisan nenek moyang dan memiliki nilai seni yang tinggi, dengan corak serta tata warna yang khas milik suatu daerah yang menunjukkan identitas bangsa Indonesia. Batik sebagai aset budaya merupakan ikon produk Indonesia yang memiliki sejarah dan memiliki citra eksklusif yang menggambarkan status pemakainya. Batik sebagai sebuah karya budaya memiliki nilai ekonomi yang tinggi, karena menjadi sumber hidup bagi para pengrajinnya, dapat menambah lapangan usaha,

menambah devisa negara, dan mendukung

kepariwisataan yang sangat potensial (Moerniwati, 2012).

Pada tahun 2007 pemilik Mahkota Collection Ust. Fahrur Rosi baru dapat membuat desain motif batik sesuai dengan apa yang dia inginkan dan dengan corak motif yang sedikit berbeda dikarenakan sudah banyak pengrajin batik sehingga Ust. Fahrur Rosi ingin usahanya tetap berjalan dan tetap diminati oleh banyak konsumen karena itu Ust. Fahrur Rosi membuat motif dan corak yang khas dan menarik.

Akan tetapi untuk masalah penditribusian batik dari pengrajin dirasa masih menggunakan manual sehingga menjadi kurang efisien dan membutuhkan waktu yang lama untuk menjual atau memasarkan batik dari pengrajin tersebut, dari masalah tersebut peneliti menekankan bagaimana untuk pendistribusian menjadi lebih efisien dan

mudah (Lubis, 2004). Untuk mempermudah

masalah tersebut, maka perlu memakai komputasi

yang penulisannya melalui media komputer atau software tertentu yang nantinya lebih mudah untuk masalah pendistribusian tersebut. Akan tetapi untuk pendistribusian batik harus memakai metode tertentu, dikarenakan pendistribusian batik lebih banyak pada daerah-daerah tertentu. Di sini peneliti menekankan untuk pendistribusian batik tersebut memakai metode VRP.

VRP atau disebut Vehicle Ruteing Problem merupakan permasalahan pendistribusian barang. Dalam VRP perusahaan disebut sebagai depot yang mengirimkan kendaraannya untuk melayani semua konsumen yang tersebar. Tujuan dari VRP yaitu menentukan sejumlah rute untuk melakukan pengiriman barang pada setiap konsumen (Pavela & P, 2009).

Permasalahan distribusi batik Madura mempunyai masalah multi objektif yang tidak bisa diselesaikan dengan linier program melainkan dengan multi objektif program, untuk itu peneliti tertarik untuk mengangkat tugas akhir dengan judul “Optimasi Distribusi Batik Menggunakan Metode VRP”. Aplikasi tersebut akan mampu mnyelesaikan permasalahan distribusi yang ada di Madura, tempat yang diangkat adalah “Mahkota Collection” yang beralmatkan di Jl. Jokotole, No. 56, Kec. Pamekasan.

2. LANDASAN TEORI 2.1 Batik

Pengertian batik adalah karya budaya yang merupakan warisan nenek moyang dan memiliki nilai seni yang tinggi, dengan corak, serta tata

warna yang khas milik suatu daerah yang menunjukkan identitas bangsa Indonesia. Batik sebagai aset budaya merupakan ikon produk Indonesia yang memiliki nilai historis dan memiliki citra ekslusif yang menggambarkan status pemakainya (Moerniwati, 2012).

Batik sebagai sebuah karya budaya memiliki nilai ekonomi yang tinggi, karena menjadi sumber hidup bagi para pengrajinnya, membuka lapangan usaha, menambah devisa negara, dan mendukung kepariwisataan yang sangat potensial. Tentu sudah tidak asing lagi bagi kita, kota mana saja yang menjadi pusat batik, produk fasion tradisional yang mendunia karena kekayaan kreasi dan motif yang detail. Setiap motif merupakan perwujudan kearifan lokal yang membangkitkan ikatan batin dengan tanah air, tak hilang oleh batas wilayah maupun batas negara, dan tak lekang oleh perubahan zaman (Moerniwati, 2012).

2.2 Distribusi

Secara garis besar, pendistribusian dapat diartikan sebagai kegiatan pemasaran yang

berusaha memperlancar dan mempermudah

penyampaian barang dan jasa dari produsen kepada konsumen, sehingga penggunaannya sesuai dengan yang diperlukan (jenis, jumlah, harga, tempat, dan saat dibutuhkan) (Lubis, 2004). Dengan kata lain, proses distribusi merupakan aktivitas pemasaran yang mampu :

1. Menciptakan nilai tambah produk melalui

fungsi-fungsi pemasaran yang dapat

merealisasikan kegunaan/utilitas bentuk, tempat, waktu dan kepemilikan.

2. Memperlancar arus saluran pemasaran (marketing channel flow), secara fisik dan non-fisik.

2.3 Optimasi

linear dari variabel keputusan mencerminkan keterbatasan sumberdaya masalah tersebut.

2.4 VRP (Vehicle Routing Problem)

VRP atau disebut Vehicle Ruteing Problem merupakan permasalahan pendistribusian barang. Dalam VRP, perusahaan disebut sebagai depot yang mengirimkan kendaraannya untuk melayani semua konsumen yang tersebar. Tujuan dari VRP yaitu menentukan sejumlah rute untuk melakukan pengiriman barang pada setiap konsumen. Dengan menggunakan algoritma nearest neighbor, didapatkan jumlah kendaraan yang dibutuhkan dan rute yang feasible sebagai solusi awal. Solusi awal kemudian diolah menggunakan algoritma tabu

search, sehingga didapatkan solusi optimal yaitu

rute yang paling minimum jarak tempuhnya (Pavela & P, 2009).

Dengan memasukkan data jumlah permintaan tiap konsumen, kapasitas kendaraan, matriks jarak konsumen dan depot yang dijalankan dengan software Delphi dan Netbeans, maka didapatkan jumlah rute yang dilayani oleh kendaraan serta jarak yang ditempuh. Formulasi model VRP digunakan untuk merumuskan fungsi tujuan dan fungsi kendala pada pendistribusian batik (Minan, 2015).

Tiap pelanggan dikunjungi tepat satu kali dan total demand tiap rute tidak boleh melebihi kapasitas angkut kendaraan. Dalam Vehicle Ruteing Problem sendiri dikenal pula istilahdepot, dimana tiap kendaraan harus berangkat dan kembali ke depot itu. Hal tersebutlah yang menyebabkan Vehicle Ruteing Problem sering disebut sebagai permasalahan m-TSP. Berikut contoh penyelesaian VRP diberikan pada Gambar 1

1

Dalam penyusunan perencanaan produksi, hal 1 2

ini perlu dipertimbangkan adalah optimasi produk. 1

Optimasi produk dapat terlaksana dengan adanya 8 3

jumlah permintaan dari konsumen yang bersifat 9 _D

pasti (fixed), dengan begitu perusahaan akan ₇ 4

mengetahui jumlah produk yang harus diproduksi

(Hidayat & Nurul, 2013). 6

Berdasarkan langkah-langkah optimasi setelah

5

masalah diindentifikasi dan tujuan ditetapkan maka langkah selanjutnya adalah memformulasikan model matematik yang meliputi tiga tahap yaitu: 1. Menentukan variabel yang tidak diketahui

(variabel keputusan) dan menyatakan dalam simbol matematik,

2. Membentuk fungsi tujuan yang ditunjukkan sebagai hubungan linear (bukan perkalian) dari variabel keputusan,

3. Menentukan semua kendala masalah tersebut dan mengekspresikan dalam persamaan atau pertidaksamaan yang juga merupakan hubungan

Gambar 1. Contoh penyelesaian VRP dengan satu depot, 13 customer dan 3 rute

3. PERANCANGAN SISTEM 3.1 Flowchart Tahapan Penelitian

Perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan terhadap optimasi distribusi batik yaitu perancangan sistem dengan menggunakan konsep analisis dan desain yang terstruktur dan dimodelkan menggunakan diagram proses. Adapun flowchartnya dapat dilihat dalam Gambar 2.

Gambar 2. Flowchart penelitian

3.2 Flowchart Perhitungan Biaya Perjalanan

Pada flowchart ini, data yang di inputkan akan diproses menggunakan rumus-rumus Vehicle Ruteing Problem. Sebagaimana akan digambarkan dalam Gambar 3. (Minan, 2015).

Setelah menginputkan jarak tempuh

kendaraan, jarak maksimal/1 liter dan harga/liter , maka program akan memproses menggunakan rumus-rumus Vehicle Ruteing Problem sehingga dapat di temukan jumlah liter dan harga/liter dari jarak tempuh masing-masing kendaraan yang digunakan (Minan, 2015).

3.3 Flowchart Vehicle Ruteing Problem (VRP)

Pada flowchart ini menggambarkan cara kerja metode vehicle ruteing problem dalam sebuah distribusi. Sebagaimana akan digambarkan dalam Gambar 4.

Mulai

Input titik gudang

Pilih lokasi terdekat dengan gudang

Ya Pilih lokasi terdekat

dengan lokasi sebelumnya yang belum terpilih kapasitas pengiriman? Tidak Lokasi Akhir

Harga bahan bakar/liter

Tampilkan Hasil

Selesai

Gambar 3. Diagram Alir Program

Selesai

Gambar 4. Flowchart Vehicle Ruteing Problem

4. IMPLEMENTASI SISTEM 4.1 Menu Admin

Menu admin hanya dapat diakses oleh admin.

Untuk masuk ke menu admin, admin harus

melakukan login dengan cara memasukkan data username dan password admin.

Proses VRP Mulai

Melebihi

Input Jarak tempuh

Jika proses login berhasil, maka admin dapat memasuki menu admin.

Menu admin terdiri dari beberapa menu yaitu: 1. Input Data Home

Menu ini digunakan oleh admin untuk memasukkan data home. Data home berisi informasi latar belakang batik.

2. Input Data Lokasi & Jarak

Menu ini akan menampilkan form untuk memasukkan data lokasi yang menjadi rute distribusi batik. Rute terbagi menjadi tiga rute yaitu wilayah Madura, Jawa Timur dan rute Lainnya.

4.2 Menu Hasil

Menu ini akan menampilkan hasil simulasi menggunakan VRP. Pada menu akan tampil tiga

gambar yang menunjukkan tiap rute yang

digunakan.

Gambar 6. Simulasi Rute Madura

Gambar 7. Simulasi Rute Jawa Timur

Gambar 8. Simulasi Rute Lainnya

Untuk lebih jelasnya data lokasi dan jarak ketiga rute dapat dilihat dalam simulasi pada gambar 9.

Gambar 9. VRP Jarak dan Rute penjualan Mahkota

Rute Madura :

L01=>L13=>L12=>L15=>L06=>L16=>L05=> L07=>L08=L01

Rute Jawa Timur :

L01=>L09=>L02=>L03=>L14=>L01 Rute Lainnya :

L01=>L17=>L11=>L10=>L04=>L19=>L18=> L01

Keterangan Kode Lokasi :

KODE NAMA LOKASI

L01 : Pasar 17 Agustus (MK BATIK)

L02 : Mall BG Junction Lt. 3 No. 52

L03 : Indah Bordir

L04 : Abd. Manaf (Toko Ical)

L05 : Belpa Batik

L06 : Batik Terak Bulan Bangkalan

L07 : Suramadu

L08 : Toko Satu Dua

L09 : Mirota Batik

L10 : Smar

L11 : Keris

L12 : Toko Mi Purah

L13 : Batik Balai Rejo Pamekasan

L14 : Batik Mutiara

L15 : Giat Mandiri

L16 : Venolovela

L17 : Annur

L18 : Lena Mufiris Batik

L19 : Paton Batik

5. PENGUJIAN SISTEM

Pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem terbagi menjadi tiga rute yaitu rute Madura yang terdiri dari 8 lokasi, rute Jawa Timur terdiri dari 4 lokasi dan rute Lainnya terdiri dari 6 lokasi. Sistem dapat bekerja dengan baik.

Besarnya biaya perjalanan pada kendaraan dihitung dengan cara sebagai berikut :

C



Harga bahanbakar / liter Total jarak tempuh kendaraan

ij jarak maksimal kendaraan/1liter bahanbakar

Dari jarak total rute Madura mempunyai

panjang rute 303km sehingga biaya yang

dibutuhkan sebesar Rp. 176.750, untuk rute jawa timur mempunyai jarak tempuh 632km, sehingga biaya yang dibutuhkan Rp. 368.666, sedangkan untuk rute lainnya mempunyai jarak total 1.684 km, sehingga biaya perjalanan yang dibutuhkan sebesar Rp. 982.333.

6. KESIMPULAN

Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari hasil pembahasan sebelumnya adalah:

1. Untuk menyelesaikan masalah ditribusi batik di Mahkota Collection dengan cara membagi rute-rute sesuai dengan pembagian tiap wilayah sehingga menghasilkan jalur yang optimal. Rute Madura terdiri dari 8 lokasi. Rute jawa Timur terdiri dari 4 lokasi. Rute Lainnya terdiri dari 6 lokasi. Rute Madura mempunyai panjang rute

303km dengan biaya jarak rute Rp. 176.750. Rute Jawa Timur mempunyai panjang rute 632km dengan biaya jarak rute Rp 368.666.

Rute Lainnya mempunyai panjang rute

1.684km dengan biaya jarak rute Rp. 982.333.

2. Dalam menerapkan metode VRP untuk

optimasi distribusi batik di Mahkota Collection dengan cara mengambil rute terpendek dari titik awal dan titik selanjutnya.

7. DAFTAR PUSTAKA

Hidayat, & Nurul. (2013). Optmasi Perencanaan Produksi Dengan Menggunakan Metode

Goal Programming. Yogyakarta:

Universitas Negeri Sunan Kali Jaga.

Lubis, A. N. (2004). Peranan Saluran Distribusi Dalam Pemasaran Produk Dan Jasa. e-USU Repository , 1-14.

Minan, N. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Terhadap Optimasi Distribusi Sandal Spons Menggunakan Metode Vrp (Vehicle Routing Problem). Pamekasan: SEHATI (Seminar Nasional Humaniora & Aplikasi Teknologi Informasi 2015).

Moerniwati, E. D. (2012). STUDI BATIK TULIS (Kasus Perusahaan Batik Ismoyo Dukuh Butuh Desa Gedongan Kecamaan Plupuh Kabupaten Seragen). Semarang: Universitas Sebelas Maret.

Pavela, v., & P, I. N. (2009). Penyelesaian Vehicle Routing Problem Dengan Menggunakan Algoritma Nearest Neighbor Dan Tabu Search. Malang: Universitas Brawijaya.