83 BAB 4
IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
4.1 Spesifikasi Sistem
Sistem–sistem pendukung yang dibutuhkan untuk menjalankan aplikasi yang telah dibuat terbagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok perangkat keras dan kelompok piranti lunak. Kedua kelompok tersebut dijabarkan di bawah ini:
4.1.1 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Keras
Spesifikasi dari perangkat keras yang dipakai dalam penelitian dan pengembangan aplikasi ini adalah sebagai berikut:
1. Processor : Pentium IV 2.8c
2. Memory : DDR-RAM 512 MB Pc3200 Dual Cannal 3. Monitor : 17” dengan resolusi 1024 x 768 pixels 4. Harddisk : 80 GB 7200RPM UDMA 133
5. VGA Card : ATI Radeon 9600 Pro 128 MB 6. Mouse dan Keyboard
4.1.2 Spesifikasi Kebutuhan Piranti Lunak
Disamping kebutuhan perangkat keras yang tersebut diatas, dibutuhkan pula piranti lunak dengan spesifikasi sebagai berikut:
1. Operating System : Microsoft Windows Server 2003 2. Database Application : Microsoft Access 2002
4. Developing Tools : Sheridan Data Widget 3.12
4.1.3 Gambaran Umum Penggunaan Program
Pencarian solusi dalam program ini dibagi menjadi beberapa tahapan yaitu
4.1.3.1 New Task
Untuk melakukan pencarian solusi dari suatu permasalahan (problem) dalam program ini pertama kali dibuat task baru dengan klik tombol New Task pada bagian atas menu utama. Setelah itu pengguna mengisi beberapa data baik data master maupun data permasalahan yang hendak dicari solusinya. Untuk lebih jelasnya tampilan layar utama dapat di lihat pada gambar di bawah ini.
Sesuai gambar di atas data yang diinput antara lain nomor Stuffing Plan, Account Executive Name, Container Type dan data barang diinput pada bagian Package Table. Data dalam Package Table akan disimpan dalam satu nomor stuffing plan. Dalam satu nomor stuffing plan hanya memakai satu kontainer dan dapat terdiri dari satu atau banyak nomor PO. Satu nomor PO dapat terdiri dari satu atau lebih tujuan dan terdiri dari satu atau lebih macam barang. Untuk data barang yang diinput antara lain:
1. Destination, sebagai tujuan kotak itu dikirim
2. Description, sebagai identitas dan nomor Purchase Order kotak tersebut 3. Quantity, jumlah kotak yang akan dipacking
4. Weight, Berat kotak yang akan dipacking 5. Length, Panjang kotak yang akan dipacking 6. Width, Lebar kotak yang akan dipacking 7. Height, Tinggi kotak yang akan dipacking 8. Volume, Volume kotak yang akan dipacking
Setiap barang memiliki beberapa sifat yang harus disesuaikan dengan keadaan atau batasan barang tersebut. Sifat tersebut terdapat dibagian Package property, seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini
Sifat tersebut dapat berisi nilai boolean (Yes/No), jika bernilai Yes maka barang memiliki sifat tersebut dan jika bernilai No maka barang tidak memiliki sifat tersebut. Sifat-sifat barang antara lain:
1. Pallete
Barang tersebut memiliki dasar pallete. Barang dengan dasar pallete tidak dapat diputar searah sumbu X dan Z, sehingga orientasi kotak Normal Position dan Y Axis 90 Deg.akan bernilai True selainnya bernilai False.
2. Normal Position
Apakah barang tersebut dapat ditempatkan sesuai Posisi Normal di kontainer. 3. Y axis 90o
Apakah barang tersebut dapat ditempatkan sesuai putaran 90o sumbu Y di kontainer.
4. X axis 90o
Apakah barang tersebut dapat ditempatkan sesuai putaran 90o sumbu X di kontainer.
5. Z axis 90o
Apakah barang tersebut dapat ditempatkan sesuai putaran 90o sumbu Z di kontainer.
6. X + Y axis 90o
Apakah barang tersebut dapat ditempatkan sesuai putaran 90o sumbu X dan
90o sumbu Y di kontainer. 7. Z + Y axis 90o
Apakah barang tersebut dapat ditempatkan sesuai putaran 90o sumbu Z dan 90o sumbu Y di kontainer.
Sebelum dilakukan pencarian solusi harus diisi beberapa data master antara lain: 4.1.3.2 Container Library
Dalam menu Container Library ditampilkan seluruh data container, pengguna dapat langsung menambahkan tipe container pada grid, data container tersebut termasuk berat maksimum dari container, panjang, lebar, tinggi sehingga akan di dapat volume container.
Gambar 4.3 Tampilan Layar Menu Container Library
4.1.3.3 Account Executive
Account Executive menyimpan semua data AE dan anda dapat langsung menambahkan data pada grid tersebut.
Gambar 4.4 Tampilan Layar Menu Account Executive
4.1.3.4 Container Destination
Container destination untuk menyimpan data tujuan pengiriman barang dari sebuah container. Sebuah container harus kembali ke tujuan asalnya dalam hal ini container tersebut harus membawa barang–barang untuk tujuannya maupun untuk tujuan yang akan disinggahinya. Contoh sebuah container harus kembali ke Japang dan sebelum ke Jepang harus melewati beberapa tujuan contoh Singapura, ataupun Hong kong dan barulah ke tujuan awal, maka dari itu barang–barang yang akan dimuatinya harus memiliki tujuan yang sama dengan tujuan yang akan dilewatinya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat tampilan layar menu Container Destination di bawah ini.
Setelah data-data tersebut diisi maka sebelum pencarian solusi dilakukan task yang aktif harus disimpan terlebih dahulu dengan klik tombol Save Task. Langkah tersebut bertujuan agar task dapat dibuka kembali dilain waktu dengan atau tanpa solusinya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat tampilan layar Open Task seperti di bawah ini.
Gambar 4.6 Tampilan Layar Menu Find Task
Open task akan menampilkan semua stuffing plan yang anda telah buat. Anda dapat mencari bedasarkan nomor stuffing plan ataupun tanggal terakhir task tersebut diupdate, setelah itu baru tekan tombol find. Apabila kolom Optimized telah di check berarti task tersebut telah dilakukan pencarian solusi, sehingga setelah task tersebut terbuka bisa langsung dilihat simulasi 3D nya.
4.1.3.5 Optimize
Setelah task disimpan dapat dilakukan pencarian solusi dengan klik tombol Optimize pada bagian atas tampilan utama. Proses pencarian di indikasikan dengan progress bar yang ada, selain itu terdapat informasi tahapan proses dari pencarian solusi dari label yang ada. Setelah proses selesai maka akan ditampilkan hasil pencarian solusi tersebut. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 4.7 Tampilan Layar Optimize
4.1.3.6 View Solution
Task yang dapat di lihat solusinya ialah task yang telah dilakukan proses pencarian solusi (optimize) sebelumnya. Tampilan view solution sendiri dibagi menjadi tiga bagian dimana bagian pertama Container berada di atas form, yang berisi informasi task tersebut dan rekapitulasi hasil pencarian solusi. Kemudian bagian Destination List kedua berupa daftar tujuan kontainer tersebut akan di bawa yang berada dibagian kanan atas dari form. Bagian terakhir yaitu Package Detail yang merupakan daftar barang beserta koordinat posisi didalam kontainer dan juga peletakkannya yang terkait dengan property setiap kotak. Di dalam Package Detail juga ditampilkan daftar barang yang tidak berhasil dipacking karena volume yang tidak mencukupi lagi. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 4.8 Tampilan Layar View Solution
4.1.3.7 View 3D Simulation
Di dalam tampilan view solution juga dapat dilihat tampilan grafik 3D dari kotak maupun kontainer tersebut. Untuk melihat simulasi 3D dengan cara klik tombol View 3D Simulation yang ada di dalam tampilan View Solution. Di dalam simulasi ini dapat dilihat simulasi penempatan kotak didalam kontainer. Simulasi juga dapat dilihat dari berbagai sudut pandang, karena kontainer tersebut dapat diputar berdasarkan suatu sumbu. Tampilan setiap tipe kotak dibedakan dengan warna dan setiap kotak memiliki ID yang dapat dilihat di dalam simulasi. Pada bagian layar ini terdapat kotak pengendali (remote control box), pada kotak tersebut.
Gambar 4.9 Tampilan Layar View 3D Simulation Pada kotak pengendali tersebut terdapat beberapa fasilitas, yaitu : 1. Toggle Box Sequence
Tombol ini berfungsi untuk menampilkan secara otomatis proses penempatan kotak secara berurutan berdasarkan pada Load Sequence Number yang terdapat pada setiap kotak.
Tombol ini berfungsi untuk menghilangkan tombol kotak pengendali, untuk memunculkannya kembali pengguna dapat menekan tombol Show Remote Control
yang terdapat pada sebelah kanan atas layar monitor. 3. Box Sequence Slider
Object ini memiliki fungsi yang hampir sama dengan Toggle Box Sequence yaitu untuk menampilkan proses penempatan kotak secara berurutan, bedanya pada object ini proses tampilan tidak berjalan secara otomatis melainkan digerakkan oleh pengguna.
4. View Orientation
Pengguna dapat melihat visualisasi 3D dari 6 sudut pandang/orientasi dengan menekan salah satu dari 6 tombol tersebut.
5. View Range
Jika kotak yang ditampilkan terlalu banyak maka akan menyulitkan pengguna dalam melihat sebagian posisi kotak yang diinginkan, untuk itu dapat memilih sebagian kotak saja yang ingin ditampilkan.
Pengguna dapat langsung mencetak hasil visualisasi 3D yang ditampilkan ke dalam printer, gambar yang dihasilkan bersifat ‘What You See Is What You Get”, artinya apapun yang terlihat pada layar monitor maka akan terlihat juga pada hasil pencetakan.
7. Direction Button
Keempat tombol ini berfungsi untuk menggerakan gambar sesuai dengan arahnya masing-masing.
8. Rotation Scrollbar
Gambar visualisasi dapat diputar menurut sumbu Z maupun sumbu Y, dengan menekan tombol “Rotate Z” ataupun “Rotate Y” benda 3D akan berputar secara otomatis dan akan berhenti jika tombol tersebut ditekan kembali. Sedangkan ubtuk perputaran secara manual dapat dilakukan dengan melakukan scroll pada object scroll bar baik pada sumbu Y maupun sumbu Z.
9. Scalling Button
Kedua tombol ini berfungsi untuk mengubah skala (ukuran) pada benda 3D, nilai skala akan membesar jika pengguna menekan tombol “-“, sebaliknya skala akan mengecil jika pengguna menekan tombol “+”.
4.1.3.8 About Program
Menu ini menampilkan informasi mengenai aplikasi.
Gambar 4.10 Tampilan Layar About This Program
4.2 Implementasi 4.2.1 Test Problem
Data yang dipergunakan dalam percobaan diperoleh dari 2 buah sumber, yaitu: 1. Data yang digunakan oleh beberapa penelitian yang telah dilakukan seperti :
1. H.T. Loh & A.Y.C. Nee, 1992, “A packing algorithm for hexahedral boxes”, Proc. Industrial Automation 92 Conf. Singapore, 115-126
2. E.E. Bischoff dan M.S.W. Ratcliff, "Issues in the development of Approaches to Container Loading“,OMEGA, vol.23, no.4, (1995) pp 377-390.
3. B.K.A. Ngoi, M.L. Tay & E.S. Chua, 1994, “Applying spatial representation techniques to the container packing problem”, Int. J. Prod. Res., Vol. 32, No. 1, 111-123
4. Erhan Baltaciouglu, 2001, “The Distributor’s Three-Dimensional Pallet Packing. Problem: A Human Intellegence-Based Heuristic Approach” Untuk lebih jelasnya data set problem yang digunakan dapat dilihat pada halaman lampiran A.
2. Data yang digunakan didalam perusahaan yang melingkupi keseluruhan parameter seperti tujuan yang berbeda-beda dan berat kotak. Untuk lebih jelasnya data dapat dilihat pada halaman lampiran B.
4.3 Evaluasi
4.3.1 Evaluasi berdasarkan sumber Penelitian
Data yang digunakan untuk percobaan bersumber dari penelitian terdahulu. Data ini sering digunakan sebagai bahan penguji model yang dibuat karena dianggap mendekati problem sebenarnya didalam industri shipping. Problem dibuat secara random menjadi tujuh file. Setiap file terdiri dari 100 problem, dan seluruh file tersebut berisi 3, 5, 8, 10, 12, 15, 20 tipe kotak dan menggunakan satu kontainer (single bin) yang sama dengan dimensi 587, 233, 220 (length, width, height). Setiap problem terdiri dari nilai dimensi kotak (panjang, lebar, tinggi) dan juga jumlah kotak tersebut (Quantity), seluruh nilai diinput kedalam package table pada menu utama seperti yang terlihat pada gambar 4.1. Hasil percobaan dengan data E.E. Bischoff dan M.S.W. Ratcliff menampilkan nilai-nilai:
1. Persentase volume kontainer yang digunakan (Volume Utilization), semakin besar nilainya maka volume kontainer yang digunakan semakin optimal
2. Waktu eksekusi dalam mencari solusi (Execution Time), semakin kecil nilainya maka pencarian solusi semakin cepat.
3. Persentase kotak yang berhasil dipack kedalam kontainer (Packed Box), semakin besar nilainya maka semakin banyak kotak yang dapat dipacking.
Masing-masing nilai tersebut akan ditampilkan nilai yang terkecil (Min), rata-rata (Average) dan yang terbesar (Max) dari seratus problem yang diuji pada setiap file (Set #). Hasil pengujian yang lebih lengkap dapat dilihat pada halaman lampiran C. Tabel 4.1 hasil pengujian algoritma dengan data E. E. Bischoff
Volume Utitilization (%) Execution time (second) Packed Box (%) Set #
Min Average Max Min Average Max Min Average Max
BR-3 71.19 83.16 92.06 0 1.01 7 71.43 85.72 95.04 BR-5 73.64 83.95 91.78 0 1.02 3 67.74 87.09 96.17 BR-8 78.89 85.64 91.01 0 1.37 4 77.1 88.89 94.62 BR-10 81.91 85.99 90.52 0 1.62 5 80.4 88.86 95.3 BR-12 82.41 85.86 89.36 0 1.83 5 79.23 89.04 94.66 BR-15 81.82 85.86 90.52 0 2.05 6 82.08 88.82 94.44 BR-20 82.51 85.63 88.96 1 2.51 5 75.41 88.48 94.23
Hasil pengujian dengan data yang sama juga dilakukan pada beberapa penulisan antara lain :
1. Bischoff dan Ratcliff (1995) yang ditunjukkan dengan notasi B/R, dimana penulisan ini menggunakan Algoritma Tabu Search
2. Bortfeld dan Gehring (1997) yang ditunjukkan dengan notasi B/G, dimana penulisan ini menggunakan Algoritma Genetic
3. Terno, Scheithauer, Sommerweiß, and Riehme (1997) yang ditunjukkan dengan notasi T/S/S/R
Berikut data hasil pengujian yang dilakukan penelitian lainnya dengan menampilkan nilai minimum, rata-rata dan nilai maksimum persentase Volume Utilization dari setiap file yang diuji.
Tabel 4.2 Perbandingan dengan penelitian lain
B/R B/G T/S/S/R Penelitian
Set #
Min Ave Max Min Ave Max Min Ave Max Min Ave Max BR-3 73.7 85.4 94.4 78.7 89.0 95.7 75.7 89.9 95.9 71.19 83.16 92.06
BR-5 73.8 86.3 93.8 79.7 88.7 95.0 81.9 89.6 94.7 73.64 83.95 91.78
BR-8 75.3 85.9 92.6 82.4 88.2 94.0 83.2 89.2 93.0 78.89 85.64 91.01
BR-10 78.4 85.1 90.1 80.9 87.4 92.0 83.1 88.9 92.7 81.91 85.99 90.52
BR-20 75.7 83.0 88.3 79.9 83.9 88.4 80.6 86.3 89.0 82.51 85.63 88.96
4.3.2 Evaluasi berdasarkan data perusahaan
Selain dilakukan pengujian dengan data dari penelitian, dilakukan juga pengujian dengan data dari perusahaan. Pengujian dilakukan dengan metode yang sama. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.3 Hasil pengujian dengan data perusahaan
Volume Utitilization (%) Execution time (second) Packed Box (%)
Min Average Max Min Average Max Min Average Max
69.68 78.20 86.71 2 2.5 3 87.46 93.73 100
Dari evaluasi yang telah dilakukan maka didapat:
1. Hasil percobaan sudah mendekati dengan hasil dari penelitian-penelitian lainnya. 2. Penempatan ruang kontainer sudah maksimum berdasarkan algoritma heurisitc 3. Benda yang disusun di dalam kontainer sudah memenuhi batasan pada bab 3 4. Kontainer yang digunakan sudah memenuhi batasan single bin
5. Pengelompokan tujuan sudah berhasil dilakukan
