PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI VCD PEMBELAJARAN
KE GUDANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE
SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA
TRANSPORTASI DI CV. SURYA MEDIA PERDANA
SURABAYA
SKRIPSI
Oleh :
TRI PRASETYO NUGROHO
06 32010 056
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
JAWA TIMUR
DAFTAR ISI
Halaman
LEMBAR PENGESAHANKATA 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 ... 3
1.5. Tujuan Penelitian ... 4
1.6. Manfaat Penelitian ... 4
1.7. Sistematika Penulisan ... 5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Distribusi ... 7
2.1.1. Saluran Distribusi ... 7
2.1.2. Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi ... 8
2.2. Metode Saving Matrik ... 10
2.2.1. Pengertian Metode Saving Matrik ... 10
2.2.2. Langkah-langkah Metode Saving Matrik ... 10
2.3. Peramalan (Forecasting) ... 16
2.3.1. Peramalan dalam Horizon Waktu ... 16
2.3.2. Beberapa Sifat Hasil Peramalan... 17
2.3.3. Prosedur Peramalan... 17
2.4. Metode Peramalan ... 22
2.4.1 Metode yang Digunakan Dalam Time Series... 22
2.4.2 Pola Permintaan ... 24
2.5. Efisiensi Penjadwalan Jalur Distribusi ... 27
2.6. Biaya Transportasi ... 28
2.7. Penelitian Terdahulu... 28
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ... 31
3.2. Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel ... 31
3.2.1. Variabel Bebas ... 31
3.2.2. Variabel Terikat ... 32
3.3. Metode Pengumpulan Data ... 32
3.4. Metode Pengolahan Data ... 34
3.5. Langkah-langkah Pemecahan Masalah ... 37
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengumpulan data ... 48
4.1.1. Data Permintaan VCD ke Gudang ... 48
4.1.2. Rute Awal ... 49
4.1.3. Data Alat Angkut ... 49
4.1.4. Data Biaya... 49
4.2. Pengolahan Data ... 50
4.2.1 Menghitung Jarak Koordinat Lokasi Gudang ... 50
4.2.2 Mengalokasikan Permintaan Gudang bulan April 2009 – Maret 2010 pada Rute Awal... 53
4.2.2.1 Penentuan Alokasi Gudang pada Rute Awal berdasarkan Permintaan bulan April 2009 – Maret 2010... 53
4.2.2.2 Biaya Transportasi Sebelum Penerapan Metode Saving Matrik Berdasarkan Permintaan bulan April 2009 – Maret 2010.... 54
4.2.3 Mengalokasikan Permintaan Gudang Pada Rute Baru bulan April 2009 – Maret 2010 ( Penerapan Metode Saving Matrix )... 55
4.2.3.1 Mengalokasikan Permintaan Gudang dengan Metode Saving Matrik ... 55
4.2.3.2 Perhitungan Biaya Transportasi Sesudah Penerapan Metode Saving Matrix bulan April 2009 – Maret 2010 ... 67
4.2.4. Forecasting ... 68
4.2.4.1. Diagram Pencar Data Permintaan April 2009 – Maret 2010 69 4.2.4.2. Menghitung Mean Square Error (MSE)... 70
4.2.4.3. Uji Verifikasi dengan Moving Range Chart (MRC) ... 71
vi
4.2.5. Rute Baru (Penerapan Metode Saving Matrix) Berdasarkan
Permintaaan bulan April 2010 – Maret 2011... 74
4.2.6. Perhitungan Biaya Transportasi Rute Baru untuk bulan April 2010 – Maret 2011 ... 75
4.3 Analisa dan Pembahasan ... 76
4.3.1. Analisa Peramalan... 76
4.3.2. Analisa Penentuan Rute / Jalur Distribusi... 77
4.3.3. Analisa Pengurutan Rute Pengiriman dengan Prosedur Nearest Neighbour... 78
4.3.4. Pembahasan Perbandingan Rute / Jalur Distribusi ... 79
4.3.5. Pembahasan Perbandingan Biaya Transportasi Sebelum dan Sesudah penerapan Metode Savings Matrix ... 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan ... 82
5.2. Saran ... 83
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 ... 56
Gambar 3.2. Langkah-langkah Metode Peramalan... 64
vii
DAFTAR GAMBAR
Nomor Judul Halaman
Gambar 2.1. Perubahan yang terjadi dengan menggabungkan customer 1 dan
customer 2 kedalam satu rute ... 12
Gambar 2.2. Trend Component ( Pola Tren) ... 25
Gambar 2.3. Seasonal Component ( Pola Musiman) ... 25
Gambar 2.4. Cyclical Component (Pola Siklis) ... 26
Gambar 2.5. Random Component (Pola Acak)... 26
Gambar 3.1. Langkah-langkah Pemecahan Masalah ... 38
Gambar 4.1. Peta Jawa Timur ... 50
Gambar 4.2. Gambar Skema Perhitungan Jarak ... 55
Gambar 4.3. Diagram Pencar Data Permintaan Kota Gersik... 69
DAFTAR TABEL
Nomor Judul Halaman
Tabel 2.1. Klasifikasi penentuan rute dan penjadwalan kendaraan ... 43
viii
DAFTAR TABEL
Nomor Judul Halaman
Tabel 2.1. Lokasi Tujuan dan Ukuran Order ... 10
Tabel 2.2. Matrik Jarak dari Pabrik ke Customer dan antar Customer ... 11
Tabel 2.3. Matrik Penghematan Jarak dengan Menggabungkan dua Rute yang Berbeda ... 13
Tabel 2.4. Langkah Awal Semua Customer Memiliki Rute Terpisah ... 13
Tabel 2.5. Semua Customer Memiliki Rute Terpisah ... 14
Tabel 2.6 Customer 4 Masuk ke Rute A dan Customer 3 Masuk ke Rute C... 14
Tabel 3.1. Matrik Jarak dari Pabrik ke Customer dan antar Customer ... 42
Tabel 3.2. Matrik Penghematan Jarak dengan Menggabungkan dua Rute yang Berbeda ... 43
Tabel 3.3. Semua Customer Memiliki Rute Terpisah ... 44
Tabel 3.4 Customer 4 Masuk ke Rute A dan Customer 3 Masuk ke Rute C... 44
Tabel 4.1 Data Permintaan VCD Per Periode... 48
Tabel 4.2 Rata-rata Besarnya Order Size Per Bualn Tiap Gudang Untuk Bulan April 2009 – Maret 2010... 48
Tabel 4.3 Rute Awal Pengiriman VCD Ke Gudang. ... 49
Tabel 4.4 Kapasitas Alat Angkut. ... 49
Tabel 4.5 Biaya Transportasi. ... 49
Tabel 4.6 Data Koordinat Perusahaan Ke Gudang. ... 50
Tabel 4.7 Biaya Transportasi Keseluruhan pada Rute Awal. ... 54
Tabel 4.8 Matrik jarak dalam Satuan Kilometer... 57
ix
Tabel 4.10 Hasil Iterasi 1 dalam Satuan Kilometer. ... 62
Tabel 4.11 Hasil Iterasi 2 dalam Satuan Kilometer . ... 62
Tabel 4.12 Hasil Iterasi 3 dalam Satuan Kilometer . ... 63
Tabel 4.13 Hasil Iterasi 4 dalam Satuan Kilometer . ... 63
Tabel 4.14 Hasil Iterasi 5 dalam Satuan Kilometer . ... 64
Tabel 4.15 Biaya Transportasi Keseluruhan pada Rute Usulan ... 68
Tabel 4.16 Perbandingan Tingkat Kesalahan MSE tiap Metode . ... 70
Tabel 4.17 Metode yang digunakan untuk masing-masing kota berdasarkan MSE terkecil ... 71
Tabel 4.18 Perhitungan Moving Average Chart (MRC) gudang kota Gresik dengan menggunakan Metode Double Eksponensial Smoothing . ... 71
Tabel 4.19 Hasil Perhitungan Order Size Berdasarkan Hasil Peramalan . ... 73
Tabel 4.20 Data koordinat dan Permintaan tiap Gudang . ... 74
Tabel 4.21 Biaya Transportasi Keseluruhan pada Rute Usulan ... 75
Tabel 4.22 Metode yang digunakan untuk masing-masing kota setelah dilakukan uji verifikasi. ... 76
Tabel 4.23 Urutan Kunjungan Baru . ... 79
Tabel 4.24 Rute Awal dan Jarak . ... 79
Tabel 4.25 Rute Usulan dan Jarak ... 80
Tabel 4.26 Perbandingan Jarak Rute Awal dan Rute Usulan . ... 80
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A Gambaran Umum Perusahaan dan Stuktur Organisasi
Lampiran B Diagram Pencar Data Permintaan Tiap Kota
Lampiran C Hasil Peramalan
Lampiran D Moving Range Chart
Lampiran E Perhitungan Matrix Jarak
Lampiran F Perhitungan Matrix Penghematan
Lampiran G Perhitungan Iterasi
ABSTRAKSI
Semakin tingginya tingkat persaingan dalam dunia industri, menuntut perusahaan untuk dapat menghadapi persaingan secara baik dan siap dengan segala resiko yang akan dihadapi. Salah satu jaminan yang harus dipenuhi perusahaan kepada pelanggan adalah pengiriman produk sesuai dengan permintaan pelanggan secara tepat waktu dan efisien. Sehingga proses distribusi yang dilaksanakan tidak mengakibatkan pemborosan segi waktu, jarak, dan tenaga.
CV. Surya Media Perdana yang berada di kota Surabaya dan bergerak dalam perdagangan barang dan jasa. CV. Surya Media Perdana memiliki permasalahan dalam proses distribusi, dimana dalam satu kali pengiriman produk hanya dilakukan pada satu customer, sehingga mengakibatkan jalur pengiriman yang ditempuh semakin panjang tanpa melihat terlebih dahulu kapasitas dari kendaraan dan jarak yang akan ditempuh serta mengakibatkan biaya tranportasi yang mahal.
Kegiatan distribusi ini dapat berjalan lebih efektif dan efisien, jika perusahaan merencanakan penjadwalan dan urutan-urutan rute dalam transportasi. Penjadwalan dan penentuan jalur transportasi dapat diselesaikan dengan metode Savings Matrix.
Dari pengolahan data dan pembahasan permasalahan jalur distribusi menggunakan metode Savings Matrix didapat 3 rute baru yang meliputi rute A, rute B, rute C. Penghematan jarak dan efisiensi biaya yang diperoleh dari 6 rute menjadi 3 rute dan penghematan total jarak tempuh sebesar 231,71 km atau sebesar 24,9 %. Serta Penghematan Biaya Transportasi sebesar Rp.6.763.670 km atau penghematan Biaya Transportasi sebesar 49.2 %.
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Semakin tingginya tingkat persaingan dalam dunia industri, menuntut
perusahaan untuk dapat menghadapi persaingan secara baik dan siap dengan
segala resiko yang akan dihadapi. Salah satu jaminan yang harus dipenuhi
perusahaan kepada pelanggan adalah pengiriman produk sesuai dengan
permintaan pelanggan secara tepat waktu dan efisien. Sehingga proses distribusi
yang dilaksanakan tidak mengakibatkan pemborosan segi waktu, jarak, dan
tenaga.
Distribusi merupakan salah satu faktor penting bagi perusahaan untuk
dapat melakukan pengiriman produk secara tepat kepada pelanggan. Ketepatan
pengiriman produk kepada pelanggan harus memiliki dasar penjadwalan dan
penentuan rute secara tepat, sehingga customer yang akan dikunjungi menerima
produk dalam kondisi baik dan sesuai dengan batas waktu permintaan. Agar
kegiatan distribusi ini dapat berjalan lebih efektif dan efisien, perusahaan
melibatkan pembentukan jadwal dan urutan-urutan rute dalam transportasi.
Penjadwalan dan penentuan jalur transportasi dapat diselesaikan dengan metode
Savings Matrix. Metode Savings Matrix merupakan metode yang digunakan
dalam menentukan jalur/rute disribusi produk ke outlet dengan cara menentukan
jalur yang harus dilalui dan jumlah alat angkut berdasarkan kapasitas dari alat
angkut tersebut agar diperoleh jalur terpendek dan biaya transportasi yang
CV. Surya Media Perdana merupakan perusahaan yang bergerak dalam
bidang distributor VCD pembelajaran untuk SD, SMP, SMA, dan SMK yang
diproduksi Pustekkom Depdiknas. Dalam aktivitas pendistribusian, VCD dikemas
dalam bentuk per paket yang terdiri berbagai macam volume isi per paketnya.
Sasaran distribusi CV. Surya Media Perdana adalah dapat melakukan waktu
pengiriman produk secara tepat, biaya yang efisien, dan pelayanan yang baik.
Sehingga CV. Suya Media Perdana dituntut untuk dapat merancang kinerja
pengiriman yang reliabel. Sedangkan dalam pemenuhan sasaran tersebut ada
beberapa keterbatasan dari perusahaan, kurangnya perencanaan pengiriman dan
pendistribusian barang yang tepat untuk menentukan jalur distribusi ke gudang.
Selama ini perusahaan menerapkan rute bahwa setiap gudang akan dikunjungi
oleh satu truk. Dengan kata lain akan ada banyak rute yang berbeda dengan satu
tujuan masing - masing sehingga mengakibatkan jalur pengiriman yang ditempuh
semakin panjang tanpa melihat terlebih dahulu kapasitas dari kendaraan dan jarak
yang akan ditempuh, sehingga mengakibatkan biaya tranportasi yang mahal.
Berdasarkan permasalahan perusahaan tersebut, dapat dilihat biaya
transportasi masih sangat tinggi maka perlu dilakukan penjadwalan dan penentuan
jalur rute yang akan dilalui sehingga dapat meminimalkan biaya transportasi pada
CV. Surya Media Perdana. Metode savings matrix dapat digunakan untuk
menemukan rute distribusi produk ke customer dengan cara menentukan urutan
rute distribusi yang harus dilalui dan jumlah angkut berdasarkan kapasitas dari
alat angkut tersebut. Metode ini diterapkan agar diperoleh rute terpendek dan
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan permasalahan yang ada di perusahaan berkaitan dengan
pengiriman produk VCD pembelajaran, maka dirumuskan permasalahan
penelitian sebagai berikut :
“Bagaimana merencanakan rute yang optimal pada jalur distribusi VCD
pembalajaran untuk meminimalkan biaya transportasi di periode mendatang di
CV. Surya Media Perdana”.
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 Gresik, Mojokerto, Pasuruan, Probollinggo,
Malang, Madiun, dan Tuban, pada Bulan Maret – April Tahun 2010.
2. Penelitian dilakukan pada produk VCD tingkat SMU.
3. Biaya transportasi meliputi biaya tenaga kerja dan biaya bahan bakar (solar)
serta biaya retribusi (tol dan lain-lain).
4. Perhitungan jarak menggunakan satuan kilometer pada peta Jawa Timur
dengan disesuaikan pada skala peta 1 : 420.000.
1.4 Asumsi
Asumsi yang digunakan adalah :
1 Kondisi kendaraan selama perjalanan dalam kondisi stabil, tidak rusak dan
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 VCD di gudang diasumsikan tidak pernah kehabisan.
a. 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.
b. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang diperoleh dari penelitian tugas akhir ini adalah :
1. Bagi pihak peneliti :
a. Meningkatkan kemampuan dalam mengaplikasikan ilmu – ilmu ataupun
metode-metode yang diperoleh pada dunia akademis yang salah satunya
adalah metode Savings Matrix.
b. Mendapatkan pengalaman dan pengetahuan secara langsung dalam
bidang distribusi.
c. Memberikan alternatif rute distribusi kepada perusahaan secara tepat
2 Bagi pihak Perusahaan :
a. Memberikan alternatif rute distribusi secara tepat waktu dan efisien
dalam meminimalkan biaya transportasi.
3 Bagi Universitas
a. Dapat memberkan tambahan literatur dibidang distribusi dengan
menggunakan metode Savings Matrix
b. Menjalin hubungan yang erat antara perguruan tinggi yakni
Universitas Pembangunan Nasional Jawa Timur dengan perusahaan
yang bergerak dalam bidang industri khususnya.
1.7 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian ini
adalah :
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini berisi tentang latar belakang masalah, perumusan
masalah, tujuan penelitian, manfaat, asumsi, dan sistematika
penulisan.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
Pada bab ini berisi tentang landasan teori-teori yang digunakan
dalam pelaksanaan penelitian sebagai penunjang untuk mengolah
dan menganalisa data-data yang diperoleh secara langsung maupun
tidak langsung yaitu teori tentang distribusii, penjadwalan dan
BAB III METODE PENELITIAN
Pada bab ini berisi tentang langkah-langkah dalam melakukan
penelitian, mulai dari lokasi pencarian data, metode pengambilan
data, identifikasi variabel, dan metode pengolahan data, yang
dilakukan untuk mencapai tujuan dari penelitian selama
pelaksanaan penelitian.
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini berisi tentang data-data yang telah terkumpul,
kemudian diolah dengan menggunakan metode yang digunakan
untuk menyelesaikan masalah yang ada.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Pada bab ini merupakan penutup tulisan yang berisi kesimpulan
dan saran mengenai analisa yang telah dilakukan sehingga dapat
memberikan suatu rekomendasi sebagai masukan ataupun
perbaikan bagi pihak perusahaan.
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.
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.
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
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 1ˆ
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 secarasubyektif
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 ao 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 it f f
F
Double Exponential Smoothing adalah modifikasi dari Single Exponential Smoothing yang dirumuskan sebagai berikut :
2 2 1
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
12 , 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 AMAD 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 AMSE 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 AMFE 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
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
t1ˆt1
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).
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
[image:47.595.165.433.348.592.2]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
Xa,Ya
dan lokasi B yangterletak pada koordinat
Xb,Yb
dicari dengan menggunakan rumus :Dist (A,B) =
Xa Xb
2 YaYb
2Panjang =
Xa Xb
2 YaYb
2Panjang = Xa Xb
Panjang = Ya Yb
Lokasi Pabrik (DC)
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
Pengumpulan Informasi Baru
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
Vehicle routing problem dapat didefinisikan sebagai penentuan sejumlah
rute untuk sekumpulan kendaraan yang harus melayani sejumlah pemberhentian (node) dari depot pusat. Asumsi yang bisa digunakan dalam Vehicle routing
problem standart adalah setiap kendaraan mempunyai kapasitas yang sama dan
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.
Pembatasan rentang waktu pada titik pemberhentian dengan waktu yang sempit dapat menjadikan urutan pemberhentian, tidak seperti pada pola yang benar. Karena pembatasan rentang waktu sering tidak pasti, jika pemberhentian diharuskan untuk dilayani dalam satu pola yang baik tidak seperti yang diinginkan perlu ada batasan rentang waktu yang beru dengan maksud agar waktunya tidak terlalu sempit.
2.8 Penelitian Terdahulu
Beberapa peneliti terdahulu dengan menggunakan metode Savings Matrix, antara lain :
Judul :
“Penentuan Jalur Distribusi Produk Kertas ke Customer Untuk Meminimalkan Biaya Transportasi dengan Metode Savings Matrix di PT. Ekamas Fortuna Malang”
Ringkasan :
PT. Ekamas Fortuna Malang dituntut untuk merancang kinerja pengiriman yang efisien. Tetapi terdapat beberapa keterbatasan dalam pendistribusian barang yang tepat untuk menentukan jalur distribusi produk ke customer. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan mengunakan metode Savings Matrix, dengan terlebih dahulu melakukan peramalan permintaan menggunakan metode time
series melalui perangkat lunak MINITAB 14 untuk menentukan order size.
sehingga didapatkan alokasi Customer pada tiap truk disesuaikan dengan kapasitas truk, dimana jumlah truk yang dibutuhkan sebelumnya 7 unit menjadi 4 unit truk, dengan rute A (DC-C14-C15-C16-C12-C13-DC) dengan pengiriman sebanyak 17 Roll menempuh jarak 1500 km, B (DC-C10-C11-DC) dengan pengiriman sebanyak 67 Roll menempuh jarak 1166,85 km, C (DC-C5-C6-C7-C8-C9-DC) dengan pengiriman sebanyak 65 Roll menempuh jarak 613,1 km, D (DC-C1-C2-C3-C4-DC) dengan pengiriman sebanyak 70 Roll menempuh jarak 220,68 km. Sehingga terjadi penghematan sebesar Rp. 5.216.739,32 atau sebesar 28,03 % dari biaya transportasi semula.
“Perancangan Sistem Rute dan Penjadwalan Pengiriman Barang di PT. Karya Mandiri Kencana Surabaya”
Ringkasan :
PT. Karya Mandiri Kencana, distributor produk tinta yang memiliki jaringan pendistribusian produk yang sangat kompleks dan luas di seluruh Jawa Timur, permasalahan perencanaan rute dan jadwal pengiriman barang merupakan permasalahan operasional yang harus dihadapi. Dengan menggunakan Metode
Savings Matrik, dapat ditentukan suatu rute yang optimal sehingga dapat
meminimalkan biaya dan waktu pengiriman. Rute dan penjadwalan ini disusun dengan mengeliminasi total perjalanan, yaitu berapa jarak dan biaya perjalanan dengan tetap memenuhi permintaan pelanggan.
Untuk mendapatkan hasil rute dan penjadwalan yang terbaik, diperlukan data-data yang spesifik, seperti jarak antar node serta data keepatan kendaraan yang sesuai dengan realita yang ada. Selain itu, riset ini perlu dilakukan secara berkala agar perubahan yang terjadi dapat diamati dengan baik. Data savings
matriks dipergunakan untuk menentukan langganan mana yang akan terlebih
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari CV. Surya Media Perdana Surabaya yang berlokasi di Jl Margerejo Indah 137, Surabaya. Waktu pengambilan data sekunder dimulai bulan April 2009 sampai Maret 2010.
3.2 Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel
Dalam penelitian ini akan menentukan variabel-variabel sebagai ukuran performansi dan masalah yang diteliti. Variabel yang digunakan sebagai berikut :
3.2.1 Variabel Bebas
Yaitu variabel yang mempengaruhi variabel terikat, meliputi : a. Biaya transportasi
Variabel ini menyatakan total biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan dalam setiap pengiriman dari perusahaan ke gudang dalam 1 rute.
b. Jarak
Variabel ini menunjukan berapa jarak yang dibutuhkan untuk mencapai rute yang optimal berdasarkan kapasitas alat angkut.
c. Permintaan gudang
Variabel ini menunjukan berapa jumlah permintaan gudang selama penelitian dan permintaan gudang diperiode yang akan datang.
Variabel ini menentukan koordinat lokasi setiap gudang dengan perusahaan. 3.2.2 Variabel Terikat
Yaitu variabel yang nilainya tergantung dari variabel bebas. Variabel terikatnya yaitu : Rute dan biaya transportasi.
3.3 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan suatu cara yang dilakukan untuk mendapatkan data atau informasi yang akan digunakan dalam penyusunan skripsi, adapun data yang digunakan adalah sebagai berikut :
Field Research (Penelitian Lapangan)
Field research adalah metode pengumpulan data yang didapat dengan cara pengamatan langsung ke lapangan dari obyek yang akan diteliti, metode ini dilakukan melalui pendekatan antara lain :
1. Observasi atau Penelitian
Merupakan suatu teknik pengumpulan data yang didapat dari observasi pada obyek penelitian, seperti jenis produk, data produksi, waktu produksi dan jumlah tenaga kerja.
2. Wawancara
3. Dokumentasi
Merupakan suatu teknik pengumpulan data yang berupa arsip-arsip atau catatan yang telah ada, seperti data permintaan produk tiap customer, data jumlah alat angkut, data jarak masing-masing customer.
3.4 Metode Pengolahan Data
Dalam kegiatan pelaksanaan penelitian ada beberapa langkah-langkah sistematis yang harus dilakukan dalam pengolahan data adalah sebagai berikut : 1. Peramalan jumlah permintaan masing-masing customer untuk 3 periode
mendatang dengan metode peramalan yang sesuai dengan pola histories data. Peramalan permintaan dilakukan dengan bantuan progam WinQSB untuk mengetahui rata-rata permintaan tiap periode pada masing-masing kota customer berdasarkan data permintaan masa lalu.
Peramalan dilakukan dengan cara menggunakan beberapa motode. Metode yang digunakan adalah metode :
a. Single Exponential Smoothing
b. Doubel Exponential Smoothing
c. Weighted Moving Average
d. Winter’s Method
2. Perhitungan Mean Square of Error (MSE).
3. Pembuatan Matriks Jarak
Dalam pembuatan matriks jarak diperlukan data jarak yaitu data jarak dari pabrik ke kota customer dan data antar kota customer. Jarak antara lokasi A
yang terletak pada koordinat
Xa,Ya
dan lokasi B yang terletak padakoordinat
Xb,Yb
dicari dengan menggunakan rumus :Dist (A,B) =
Xa Yb
2 Ya Yb
2Setelah dihitung jarak antara warehouse dengan customer dan jarak antar customer kemudian ditabelkan dalam bentuk matriks jarak seperti dibawah ini.
DC Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 5
Customer 1
Customer 2
Customer 3
Customer 4
Customer 5
4. Perhitungan 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 penghemat adalah :
x y Dist
DC x
Dist
DC y
Dist
x yS , , , ,
Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 5
Customer 1
Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 5
5. Penentuan alokasi customer ke dalam tiap alat angkut
Penentuan alokasi customer ke tiap alat angkut atau rute harus bisa memaksimalkan penghematan. Pencarian solusi dilakukan dengan prosedur iterative yaitu :
a. Pada tahap 1 : tiap konsumen dialokasikan pada truk/alat angkut/ rute yang berbeda-beda.
b. 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 ahrus dilalui melalui rute tersebut tidak melebihi kapasitas kendaraan.
6. Penentuan rute/jalur diatribusi
Penentuan rute dilakukan melalui beberapa iterasi.
DC Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 5 Customer 1 1
Customer 2 2 Customer 3 3 Customer 4 4 Customer 5 5
b. Iterasi 2, dari matriks penghematan atau savings matrix, dicari penghematan tertinggi dan nilai tersebut terletak pada customer berapa, kemudian kombinasikan kedua rute dari customer tersebut menjadi satu rute. Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut layak atau tidak, layak dilakukan jika total order size kurang dari kapasitas truk.
Metode/prosedur untuk penentuan urutan customer dalam satu rute adalah dengan menggunakan prosedur Nearest Neighbour yaitu :
Rute perjalanan dibuat dengan menambahkan konsumen terdekat dari titik
terkhir yang dikunjungi oleh kendaraan. Iterasi dimulai dari DC kemudian perjalanan dilakukan menuju ke konsumen yang paling dekat dengan DC, dan seterusnya.
7. Menghitung biaya transportasi sebelum dan sesudah penerapan metode
Biaya transportasi dihitung berdasarkan biaya tenaga kerja, biaya bahan bakar, dan biaya retribusi selama perjalanan.
Biaya transportasi = Biaya tenaga kerja + biaya bahan bakar + biaya retribusi Biaya tenaga kerja = jumlah tenaga kerja x biaya tenaga kerja
Biaya bahan bakar :
1 liter = X km → 1 km = 1/X liter
Data biaya transportasi awal ini berasal dari data transportasi alat angkut,
yaitu jenis alat angkut yang digunakan dan kapasitas sekali angkut.
Kapasitas jenis alat angkut = kapasitas sekali angkut x 1000/berat perproduk.
8. Mengevaluasi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan sebelum dan sesudah penggunaan metode Savings matrix. Sehingga diketahui penghematan yang dihasilkan apabila menerapkan metode Savings matrix serta biaya yang harus dikeluarkan apabila perusahaan menggunakan system yang ada diperusahaan saat ini.
3.5 Langkah-langkah Pemecahan Masalah
Mulai
Studi Lapangan Studi Literatur
Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Identifikasi Variabel - Variabel bebas :
- Biaya transportasi - Jarak
- Permintaan customer - Koordinat lokasi - Variabel terikat :
- Rute distribusi
- Meminimalkan biaya transportasi
Pengum
