BAB IV
PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA
Pada bab ini akan membahas mengenai sistem pendistribusian yang dilakukan oleh PT. Parit Padang Logistics. Pertama kali dilakukan pengumpulan data yang berhubungan dengan proses pendistribusian, kemudian akan dilanjutkan pada tahap yang kedua yaitu pengembangan model perhitungan yang akan memberikan penjelasan perhitungan beserta formula yang digunakan di dalam pengolahan data. Pada tahap yang ketiga akan menjelaskan mengenai penggunaan bilangan fuzzy. Selanjutnya pada tahap yang terakhir, akan menjelaskan mengenai penerapan model perhitungan dengan menggunakan bilangan fuzzy pada variabel-variabel yang dipilih. Perhitungan yang dilakukan ini menggunakan program Micrrosoft Excel sebagai alat bantu.
4.1 Pengumpulan Data
PT. Parit Padang Logistics merupakan peusahaan logistik yang akan mendistribusikan barang ke konsumen. Pada proses pendistribusiannya PT. Parit Padang Logistics menjalin kerjasama dengan beberapa Principal. Proses pendistribusian atau pengirrman barang yang dilakukan adalah dari Principal akan dikirimkan ke Warehouse di Jakarta, kemudian dari Warehouse Jakarta akan dikirim ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics yang tersebar di seluruh Indonesia. Kemudian dari cabang yang akan dikirimkan ke outlet
ataupun ke konsumen y ang memberikan permintaan (demand) kep ada caban g y ang bersangkutan. Proses p endistribusian y ang dilakukan dapat terlihat p ada gambar 4.1. Proses p engiriman yang d ilakukan lan gsun g ketika baran g dar i p rodusen (Principal) datang k e inventori pusat.
Gambar 4.1 Gambar Proses Pendistrian y ang dilakukan o leh PT. Parit Padang Logistics
Arus p engiriman bar an g yang sudah d ilakuk an oleh PT. Parit Padan g Logistics ini merupakan rantai lurus, y ang tidak akan member ikan keru gian walaup un dengan hany a memiliki satu Warehouse saja. Rantai lurus disin i sep erti y ang d iterap kan pada metode 3-tier yaitu rantai p engiriman y an g dilakukan d en gan men ggunak an supply po int (Warehouse). PT. Parit Padan g Logistics ini merupakan sebu ah perusahan y ang ber gerak di bidan g lo gistics sehingga hany a memp uny ai Warehouse dan tidak melakukan proses produksi. Warehouse yang d imiliki selama ini memiliki fungsi sebagai crosdock. Sehigga ketika barang y ang tiba dari Principa l ke Warehouse akan lan gsun g d ilakuk an p engiriman.
Proses pengendalian dan pengaturan permintaan akan dilakukan oleh PT. Parit Padang Logistics pusat, yang akan memberikan informasi dan melakukan permintaan kepada Principal. PT. Parit Padang Logistics pusat juga akan memberikan informasi kepada cabang-cabang yang tersebar di seluruh Indonesia yang terdapat pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Cabang-Cabang PT. Parit Padang Logistics yang Tersebar di Seluruh Indonesia
No. Kota Cabang
1 Bandung 2 Cirebon 3 Semarang 4 Yogyakarta 5 Solo 6 Surabaya 7 Malang 8 Denpasar 9 Bandar Lampung 10 Palembang 11 Jambi 12 Padang 13 Pekan Baru 14 Medan 15 Makasar No. Kota Cabang
16 Banjarmasin 17 Pontianak 18 Samarinda 19 Manado
PT. Parit Padang Logistics juga menggunakan teknologi informasi untuk mempermudah proses pendistribusian, pengontrolan dan pengamatan
terhadap permintaan, perubahan pasar yang terjadi. Penggunaan teknologi informasi ini berupa penggunaan internet sebagai saran untuk penyampaian informasi kepada seluruh cabang, sehingga dapat mempermudah pengiriman dan dapat mengetahui secara cepat dan mudah seluruh informasi mengenai perubahan pasar di setiap cabang, tinggi rendahnya permintaan di masing-masing cabang sehingga mempermudah didalam membuat keputusan pengalokasian barang.
Principal yang menjalin kerjasama dengan PT. Parit Padang Logistics tidak seluruhnya terletak di Jakarta, ada yang terletak di luar Jakarta dan tidak di produksi di Indonesia sehingga harus didatangkan langsung dari luar negeri dan sebagai tempat pertemuan barang antara pihak Principal dan PT. Parit Padang Logistics adalah pelabuhan Tanjung Priok. Sehingga diperlukan sebuah kesepakatan kerja pula yang akan mengatur mengenai proses pengiriman barang dari Principal maupun dari pelabuhan menuju Warehouse PT. Parit Padang Logistics. Beberapa Principal tersebut seperti yang terdapat pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Principal dari PT. Parit Padang Logistics
No. Nama Principal
1 PT. ASTRAZENECA INDONESIA
2 PT. B.BRAUN MEDICAL INDONESIA 3 BAUSCH & LOMB (S) LTE.LTD
4 PT. ETHICA INDUSTRI PHARMASI
5 PT. JORDAN
No. Nama Principal 7 PT. KIMBERLY LEVEL INDONESIA
8 PT. MAHAKAM BETA FARMA
9 PT. MENARA JOPURIN
10 MERISANT
11 PT. NESTLE INDONESIA
12 PT. PFIZER INDONESIA
13 PT. SOHO INDUSTRI PHARMASI
14 PT. NESTLE INDONESIA
15 REGENT MEDICAL OVERSEAS LIMITED
16 PHARMAINDO ASIA
17 PT. INDO SEHAT LESTARI
18 PT. DAYA MUDA AGUNG
19 PT. SUNTHI SEPURI
20 PT. OTSUKA INDONESIA
21 PT. DIPA PHARMALAB INTERSAINS
22 PT. SPLASH INDONESIA
23 PT. TRIPLE ACE COPORATION
24 PT. OSOTSPA ABC INDONESIA
25 PT. GALA DJAJA RAYA
26 PT. WISWADWARAPUTRA MITRA JAYA
27 PT. RODA MAS
28 PT. MEIJI INDONESIA
29 PT. COMBIPHAR
30 PT. HEPTASARI UNGGUL
PT. Parit Padang Logistics mempunyai rencana untuk melakukan investasi dengan membangun Warehouse baru di Surabaya sebagai Warehouse kedua. Warehouse ini dimaksudkan untuk membantu didalam proses pendistribusian, observasi pasar dan mempermudah proses pemantauan dan
membuat keputusan untuk melakukan alokasi barang dari satu cabang ke cabang yang lain. Warehouse kedua ini akan memiliki fungsi yang sama dengan warehouse I yang membedakan hanyalah faktor kapasitas yang lebih kecil dan sejumlah kota yang akan dibawahi.
Relokasi barang ke cabang lain yang terjadi dimungkinkan, dengan kondisi: o Expired date masih jauh
o Barang tidak laku di pasar
Warehouse ini nantinya akan direncanakan untuk mengontrol beberapa kota di Indonesia bagian timur diantaranya adalah Surabaya I
√ Denpasar √ Ujung Pandang √ Samarinda √ Banjarmasin √ Manado
Di dalam melakukan proses pengiriman barang dari Warehouse PT. Parit Padang Logistics yang terletak di Jakarta, PT. Parit Padang Logistics bekerjasama dengan jasa transporter yang akan mengirimkan barang ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics yang tersebar di seluruh Indonesia. PT. Parit Padang Logistics hanya bekerjasama dengan jasa transporter untuk melakukan pengiriman ke cabang-cabang yang terletak di luar Jakarta, bila ada
konsumen yang terletak di Jakarta maka selama dapat dillakukan pengiriman dengan menggunakan transport yang dimiliki maka tidak akan menggunakan jasa transporter.
Untuk pemilihan jasa transporter yang akan digunakan, pemilihan dilakukan berdasarkan biaya termurah yang diberikan oleh jasa transporter, biaya tersebut seperti yang terdapat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Daftar Biaya untuk satu kali pengiriman ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics
Kota Cabang Darat Laut Udara
Bandung 1,306 2,525 Cirebon 1,306 4,628 Semarang 1,798 3,182 Yogyakarta 1,837 9,633 Solo 1,837 15,002 Surabaya 2,323 6,467 Malang 2,506 3,366 Denpasar 2,403 12,211 Bandar Lampung 1,972 5,437 Palembang 899 11,604 Jambi 3,880 15,066 Padang 2,302 850 Pekan Baru 4,344 6,765 Medan 1,592 12,463 Makasar 2,285 13,172 Banjarmasin 3,222 14,869 Pontianak 1,778 6,144 Samarinda 3,079 12,941 Manado 4,318 14,224
4.2 Pengembangan Model Perhitungan
Untuk melakukan perhitungan yang ingin mengetahui apakah proyek investasi yang dilakukan layak atau tidak dilakukan pembagian yang akan mempermudah perhitungan. Perhitungan ini dibagi menjadi dua tahap, yaitu tahap pertama perhitungan yang dilakukan untuk menghitung Total Cost transportation dari Principal ke Warehouse PT. Parit Padang Logistics. Kemudian tahap yang kedua adalah perhitungan untuk menghitung Total Cost transportation dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics yang tersebar di seluruh Indonesia.
Asumsi –asumsi yang dibuat untuk membantu perhitungan, antara lain:
o Untuk perhitungan jarak dari Principal ke Warehouse , diasumsikan untuk barang yang dikirim melalui import akan diambil melalui pelabuhan Tanjung Priok.
o Diasumsikan semua biaya pengiriman dan pengambilan barang ditanggung oleh PT. Parit Padang Logistics.
4.2.1 Model Perhitungan untuk Tahap I √ Total Cost berdasarkan berat :
Perhitungan Total Cost berdasarkan berat ini digunakan untuk menghitung total biaya yang dibebankan untuk melakukan pengiriman barang dari Principal ke Warehouse. Untuk biaya / kg (Rp) tidak akan berubah dalam periode waktu yang singkat, karena tidak akan mengalami perubahan yang drastis.
Namun berbeda dengan sejumlah berat barang (Kg) yang dikirim dalam tiap tahunnya. Variabel ini akan selalu mengalami fluktuatif, akan selalu berubah bergantung kepada keadaan pasar yang menjadi target, serta tingkat penjualan dari produk yang dijual di pasar. Jika keadaan pasar kurang baik atau produk yang dijual kurang mendapatkan respon dari pasar maka jumlah berat barang (Kg) yang akan dikirim akan mengalami penurunan, begitu pula sebaliknya.
√ Cost per shipment * Number of Shipment :
000 , 50 . xRp C Jarak Keterangan : • Jarak
Jarak yang pengiriman dari Principal ke Warehouse (Km) atau jarak yang ditempuh untuk melakukan pengiriman dari Principal ke PT. Parit Padang Logistics.
• C
C adalah sebuah konstanta berupa angka 240 yang merupakan jarak maksimal untuk melakukan satu kali pengiriman. Jika jarak yang harus ditempuh melebihi 240 maka akan dikenakan biaya untuk dua kali pengiriman. Sedangkan untuk jumlah jarak yang merupakan kelipatan 240 maka akan dikenakan biaya sesuai dengan kelipatannya. Contoh untuk 480 dihitung dua kali pengiriman, untuk 720 dihitung tiga kali pengiriman.
• Rp. 50,000
Merupakan biaya yang dibebankan untuk melakukan satu kali pengiriman dari Principal ke Warehouse PT. Parit Padang Logistics.
Perhitungan ini dimaksudkan untuk menghitung besarnya biaya yang akan dibebankan untuk melakukan satu kali pengiriman. Perhitungan ini diasumsikan menggunakan jarak maksimal untuk melakukan satu kali pengiriman. Variabel yang sangat berpengaruh dalam perhitungan ini adalah jarak yang harus ditempuh untuk melakukan pengiriman. Semakin jauh jarak yang harus ditempuh biaya yang dibebankan akan semakin besar.
√ Total Cost
Total Cost = (Cost per shipment * Number of Shipment * Frequency Pengiriman dalam Satu Tahun) + Total Cost Berdasarkan Berat
Merupakan jumlah dari seluruh biaya transportasi untuk melakukan pengiriman dari Principal ke Warehouse PT. Parit Padang Logistics. Perhitungan ini merupakan perhitungan akhir untuk menghitung total biaya transportasi yang dibebankan ke PT. Parit Padang Logistics, biaya yang akan diperoleh di sini baru total biaya transportasi yang dibebankan untuk melakukan pengiriman dari masing-masing Principal ke Warehouse.
4.2.2 Model Perhitungan untuk Tahap II √ Cost Berdasarkan Berat
Perhitungan ini dipisahkan berdasarkan jenis transportasi yang digunakan yaitu darat, laut, dan udara.
Cost Berdasarkan Berat = Biaya satu kali kirim * Berat Barang (Kg) yang dikirim dalam satu tahun * Frequency Pengiriman dalam Satu Tahun
Perhitungan ini dipisahkan berdasarkan jenis transportasi yang digunakan dengan maksud untuk dapat mengetahui biaya transportasi yang digunakan untuk masing-masing jenis transportasi, begitu pula untuk Cost Berdasarkan Volume. Perhitungan Cost Berdasarkan Berat hamper sama dengan perhitungan Cost Berdasarkan Volume, yang membedakan hanyalah satuan untuk menghitung jumlah barang yang akan dikirim. Pada kedua perhitungan ini variabel yang sangat berpengaruh adalah jumlah barang yang akan dikirim (dalam satuan berat (Kg) ataupun volume (Cm3) dan Frequency pengiriman yang dilakukan dalam jangka waktu satu tahun. Kedua variabel ini akan bergantung pada keadaan pasar dan produk yang dijual (apakah produk tersebut mendapatkan respon yang baik dari konsumen atau tidak).
√ Cost Berdasarkan Volume
Perhitungan ini dipisahkan berdasarkan jenis transportasi yang digunakan yaitu darat, laut, dan udara.
Cost Berdasarkan Volume = Biaya satu kali kirim * Volume Barang (Cm3) yang dikirim dalam satu tahun * Frequency Pengiriman dalam Satu Tahun
4.3 Penggunaan Bilangan Fuzzy
4.3.1 Alasan Pemilihan Menggunakan Bilangan Fuzzy
Sebuah peramalan dilakukan untuk memperkirakan berbagai hal yang akan terjadi untuk periode yang akan datang. Beberapa model telah banyak dikembangkan dan ditemukan, diantanya dengan menggunakan teori probabilitas. Model-model ini ditujukan untuk mengantisipasi akan terjadinya ketidakpastian. Pada kenyataannya, hasil peramalan yang diperoleh bagi perusahaan diterjemahkan dalam bentuk perkiraan tertentu seperti interval tertentu tanpaa ada sebuah kepastian untuk setiap periode. Hal ini akan memberikan permasalahan bagi perusahaan. Pemilihan penggunaan bilangan fuzzy ini didasarkan kepada proses peramalan terhadap variable tertentu dalam penelitian ini yaitu : jumlah berat barang (Kg) yang dikirim tiap tahunnya, jumlah Volume barang (Cm3 ) yang dikirim tiap tahunnya dan Frequency pengiriman. Variabel-variabel ini akan selalu dilakukan peramalan setiap periode waktu tertentu, untuk mendapatkan sebuah prediksi atau perkiraan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel ini memiliki nilai yang tidak pasti. Untuk dapat membantu merepresentasikan dan mendeskripsikan ketidakpastian ini maka digunakanlah bilangan fuzzy ini.
Penggunaan bilangan fuzzy pada penelitian ini ditujukan untuk merepresentasikan dua hal :
1. Untuk mengetahui nilai dari konsekuensi tidak tepatnya hasil peramalan yang dilakukan. Ketidak tepatan ini diakibatkan ketidaksesuaian hasil peramalan dengan tingkat penjualan pada keadaan nyatanya.
2. Untuk dapat melihat dan mengetahui variasi yang mungkin akan terjadi pada hasil peramalan yang sudah dilakukan. Variasi ini akan terlihat besarnya nilai keuntungan atau kerugian yang akan diperoleh perusahaan tergantung kepada respon pasar.
Pada penelitian ini bilangan fuzzy yang digunakan adalah bilangan fuzzy segitiga (triangular fuzzy number). Di dalam perhitungan bilangan fuzzy segitiga ini digunakan untuk memperlihatkan berapakah nilai keuntungan yang akan diperoleh untuk tiap alternatif yang berbeda. Namun tidak seluruh alternatif akan menghasilkan keuntungan, ada kemungkinan ada alternatif yang akan menghasilkan nilai yang negatif sehingga menghasilkan kerugian bagi perusahaan. Kemudian dari tiap alternatif ini akan dibandingkan satu dengan yang lainnya untuk melihat berbagai rencana yang akan dilakukan dan pada akhirnya akan membantu membuat keputusan alternatif mana yang sebaiknya harus diambil.
4.3.2 Variabel yang Dipilih untuk Diterapkan dengan Bilangan Fuzzy
Variabel yang dipilih untuk tahap I (Pengiriman yang dilakukan dari Principal ke Warehouse ) adalah :
o Berat barang (Kg) yang dikirim per tahun
o Frequency pengiriman yang dilakukan tiap tahunnya
Variabel yang dipilih untuk tahap II (Pengiriman yang dilakukan dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics) adalah : o Jumlah Volume (Cm3) barang yang dikirim tiap tahunnya o Jumlah berat (Kg) barang yang dikirim tiap tahunnya o Frequency pengiriman yang dilakukan tiap tahunnya
Pemilihan variabel ini dipilih dikarenakan merupakan variabel yang dapat berubah, dan yang akan mempengaruhi Total Cost transportation yang dibebankan kepada PT. Parit Padang Logistics. Perubahan yang dimaksud di sini merupakan perubahan yang tergantung kepada pasar atau konsumen. Sehingga tidak ada nilai yang pasti untuk variabel ini. Variabel-variabel ini akan bersifat fluktuatif ataupun bisa akan mengalami keadaan yang tidak berubah atau datar. Jika tidak mengalami perubahan menandakan bahwa produk tersebut tidak mengalami pertumbuhan, karena memiliki nilai yang hamper sama atau mungkin memiliki nilai yang sama. Begitu pula sebaliknya, jika
mengalami fluktuatif maka akan terlihat sirklus kehidupan dari produk tersebut, dan dapat mengetahui apakah produk tersebut mendapatkan respon yang baik atau tidak di pasar.
Untuk jarak yang harus ditempuh untuk melakukan pengiriman baik untuk tahap I (Pengiriman yang dilakukan dari Principal ke Warehouse ) maupun tahap II (Pengiriman yang dilakukan dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics) tidak akan berubah, begitu juga Cost per shipment * Number of Shipment yang tergantung jarak yang akan ditempuh untuk melakukan pengiriman, dan sama halnya dengan biaya yang dibebankan untuk melakukan satu kali pengiriman baik untuk pengiriman baik untuk tahap I (Pengiriman yang dilakukan dari Principal ke Warehouse ) maupun tahap II (Pengiriman yang dilakukan dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics) tidak akan berubah. Karena PT. Parit Padang Logistics bekerja sama dengan jasa transporter lain didalam proses pengiriman untuk biaya satu kali pengiriman ini diputuskan dengan memilih jasa transporter yang memberikan harga yang paling murah.
4.3.3 Metode fuzzifikasi
Dengan menggunakan bilangan fuzzy segitiga maka harus ada tiga point yang akan menjadi titik point yaitu a,b, dan c. Point a adalah point yang melambangkan nilai pesimis yang akan mungkin terjadi,
point b merupakan point yang melambangkan nilai yang paling mungkin terjadi berdasarkan keyakinan, dan untuk point c adalah point yang melambangkan nilai yang paling optimis yang paling mungkin terjadi. Untuk point b tidak berubah untuk variabel berat barang (Kg) yang akan dikirim tiap tahunnya, dan Frequency pengiriman tiap tahunnya untuk tahap I (Pengiriman yang dilakukan dari Principal ke Warehouse). Sedangkan untuk tahap II yang juga tidak berubah adalah variabel Volume barang (Cm3) dan Berat barang yang akan dikirim tiap tahunnya, serta Frequency pengiriman yang dilakukan tiap tahunnya. Bilangan fuzzy yang digunakan dalam perhitungan ini diperoleh berdasarkan tingkat keyakinan yang ditentukan oleh pihak peramal dari perusahaan.
Untuk point a variabel-variabel tersebut akan memiliki nilai yang lebih kecil dari variabel-variabel pada point b, baik pada tahap I seperti pada tabel 4.4 dan pada tahap II seperti pada tabel 4.5. Pada tahap I (Pengiriman dari Principal ke Warehouse) dan tahap II (Pengiriman dari Principal ke Warehouse)variabel-variabel pada point a akan lebih kecil dari semua variabel pada point b dan c sehingga dapat dirumuskan sebagai berikut :
Tabel 4.4 Bilangan Fuzzy untuk Point a untuk Tahap I
Nama Principal Lokasi Principal Berat Barang (Kg) yang dikirim per tahun Frequency pengiriman dalam setahun PT. ASTRAZENECA INDONESIA Malang 5,000 20 PT. B.BRAUN MEDICAL INDONESIA Cakung 7,000 10 BAUSCH & LOMB (S) LTE.LTD Import, Amerika 5,000 11 PT. ETHICA INDUSTRI PHARMASI Jakarta 8,000 12
PT. JORDAN Import, Malaysia 4,000 13
PT. KIMBERLY INDONESIA Import, dari Pelabuhan 5,000 20 PT. KIMBERLY LEVEL INDONESIA Import, dari Pelabuhan 4,000 11 PT. MAHAKAM
BETA FARMA Pulo Gadung, Jakarta 100 40
MERISANT Import 500 14 PT. NESTLE INDONESIA Cikarang 5,000 20 PT. PFIZER INDONESIA Cimanggis 1,000 30 PT. SOHO INDUSTRI PHARMASI
Pulo Gadung, Jakarta 5,000 10
PT. DAYA
MUDA AGUNG Jakarta 500 11
PT. SUNTHI
SEPURI Tangerang 7,000 10
PT. OTSUKA
Nama Principal Lokasi Principal Berat Barang (Kg) yang dikirim per tahun Frequency pengiriman dalam setahun PT. DIPA PHARMALAB INTERSAINS Jakarta 100 30 PT. TRIPLE ACE COPORATION Tangerang 3,000 10 PT. OSOTSPA ABC INDONESIA Tangerang 4,000 12 PT. MEIJI INDONESIA Jakarta 3,000 10 PT. COMBIPHAR Bandung 500 30 PT. HEPTASARI UNGGUL Surabaya 3,000 10 PIPA PHARMALAT INTERTAINT Jakarta 3,000 10 METROPOLIS
Tabel 4.5 Bilangan Fuzzy untuk Point a untuk Tahap II
No. Kota Cabang Volume Produk (Cm3) Berat Barang (Kg) Frequency Pengiriman 1 Bandung 1,000 900 20 2 Cirebon 3,000 2,000 10 3 Semarang 1,000 1,000 30 4 Yogyakarta 7,000 6,000 5 5 Solo 12,000 10,000 5 6 Surabaya 4,000 4,000 5 7 Malang 1,000 1,000 30 8 Denpasar 9,000 8,000 20 9 Bandar Lampung 3,000 3,000 20 10 Palembang 9,000 8,000 10 11 Jambi 12,000 10,000 20 12 Padang 500 500 30 13 Pekan Baru 5,000 4,000 10 14 Medan 10,000 8,000 8 15 Makasar 10,000 9,000 30 16 Banjarmasin 12,000 10,000 7 17 Pontianak 4,000 3,000 20 18 Samarinda 10,000 9,000 7 19 Manado 11,000 10,000 10
Untuk point c variabel tersebut akan lebih besar dari variabel-variabel pada point a dan b.
Pada tahap I (Pengiriman dari Principal ke Warehouse) variabel-variabel pada point c > b > a, seperti pada tabel 4.6.
Tabel 4.6 Bilangan Fuzzy untuk Point c untuk Tahap I
Nama Principal Lokasi Principal
Berat Barang (Kg) yang dikirim per tahun
Frequency pengiriman dalam setahun PT. ASTRAZENECA INDONESIA Malang 7,000 45 PT. B.BRAUN MEDICAL INDONESIA Cakung 9,000 40
BAUSCH & LOMB (S) LTE.LTD Import, Amerika 7,000 30 PT. ETHICA INDUSTRI PHARMASI Jakarta 10,000 30 PT. JORDAN Import, Malaysia 6,000 30 PT. KIMBERLY INDONESIA Import, dari Pelabuhan 7,000 45 PT. KIMBERLY LEVEL INDONESIA Import, dari Pelabuhan 6,000 30 PT. MAHAKAM BETA FARMA Pulo Gadung, Jakarta 300 60 MERISANT Import 2,000 30
PT. NESTLE INDONESIA Cikarang 7,000 50 PT. PFIZER INDONESIA Cimanggis 3,000 50
PT. SOHO INDUSTRI PHARMASI Pulo Gadung, Jakarta 7,000 35 PT. DAYA MUDA AGUNG Jakarta 2,000 30
PT. SUNTHI SEPURI Tangerang 9,000 40
PT. OTSUKA INDONESIA Malang 4,000 40
PT. DIPA PHARMALAB
Nama Principal Lokasi Principal
Berat Barang (Kg) yang dikirim per tahun
Frequency pengiriman dalam setahun PT. TRIPLE ACE COPORATION Tangerang 5,000 40 PT. OSOTSPA ABC INDONESIA Tangerang 6,000 30 PT. MEIJI INDONESIA Jakarta 6,000 40 PT. COMBIPHAR Bandung 700 60 PT. HEPTASARI UNGGUL Surabaya 5,000 40 PIPA PHARMALAT INTERTAINT Jakarta 5,000 40 METROPOLIS
CITRA KARYA Jakarta 6,000 60
Pada tahap II (Pengiriman dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics) variabel-variabel pada point c > b > a, seperti pada tabel 4.7.
Tabel 4.7 Bilangan fuzzy untuk point c untuk Tahap II
No. Kota Cabang
Volume Produk (Cm3) Berat Barang (Kg) Frequency Pengiriman 1 Bandung 3,000 2,000 50 2 Cirebon 5,000 4,000 40 3 Semarang 3,000 3,000 60 4 Yogyakarta 9,000 8,000 35 5 Solo 14,000 12,000 35 6 Surabaya 6,000 6,000 35 7 Malang 3,000 3,000 60 8 Denpasar 11,000 10,000 50
No. Kota Cabang Volume Produk (Cm3) Berat Barang (Kg) Frequency Pengiriman 9 Bandar Lampung 5,000 5,000 50 10 Palembang 11,000 10,000 40 11 Jambi 14,000 12,000 50 12 Padang 1,000 1,000 60 13 Pekan Baru 7,000 6,000 40 14 Medan 12,000 11,000 38 15 Makasar 12,000 11,000 60 16 Banjarmasin 14,000 12,000 37 17 Pontianak 6,000 5,000 50 18 Samarinda 12,000 11,000 37 19 Manado 13,000 12,000 40
Hal ini dapat dirumuskan sebagai berikut a < b < c, hal ini berlaku untuk seluruh variabel dalam tahap I dan tahap II.
4.4 Penerapan Model Perhitungan
Perhitungan pertama yang dilakukan adalah menghitung Total Cost untuk pengiriman dari Principal ke Warehouse (Tahap I) dan dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics (Tahap II). Perhitungan ini menggambarkan kegiatan pengiriman yang sudah dilakukan. Perhitungan yang dilakukan ini dibagi menjadi empat macam alternatif, untuk keterangan masing-masing alternatif dapat diketahui melalui tabel 4.8. Pada perhitungan ini diasumsikan perluasan pasar yang akan terjadi sebesar 30% dari pasar yang sudah ada sekarang ini.
Tabel 4.8 Jenis Alternatif dengan perluasan pasar 30% Jenis Alternatif Proses distribusi yang dilakukan
Alternatif 1
PT. Parit Padang Logistics tetap memiliki satu buah Warehouse dengan ada perluasan
pasar sebesar 30% di sekitar Surabaya
Alternatif 2
PT. Parit Padang Logistics memiliki dua buah Warehouse dengan adanya perluasan
pasar sebesar 30%, untuk Principal yang berada di sekitar Jakarta akan langsung
disalurkan ke WH I di Jakarta, untuk Principal yang berada di sekitar Surabaya
akan langsung disalurkan ke WH II di Surabaya
Jenis Alternatif Proses distribusi yang dilakukan
Alternatif 3
PT. Parit Padang Logistics memiliki satu buah Warehouse dengan adanya perluasan pasar sebesar 30%, untuk Principal yang berada di
sekitar Jakarta akan langsung disalurkan ke WH I di Jakarta, kemudian akan dilanjutkan dengan menyalurkan kembali ke WH II. Pada
alternatif ini diasumsikan bahwa produk impor hanya melalui WH I di Jakarta saja.
Alternatif 4
PT. Parit Padang Logistics memiliki dua buah Warehouse dengan adanya perluasan pasar sebesar 30%, untuk Principal yang berada di
sekitar Jakarta dan Surabaya akan langsung disalurkan ke WH I di Jakarta dan disalurkan
Untuk memp erjelas p roses p endistribusian y ang dilakukan oleh PT. Parit Padang Logistics dap at dijelaskan melalui gambar dar i masin g-masin g alternatif di bawah in i.
o Proses p endistribusian p ada alternatif 1
Gambar 4.2 Proses p endistribusian p ada alternatif 1
o Proses p endistribusian p ada alternatif 2
o Proses p endistribusian p ada alternatif 3
Gambar 4.4 Proses p endistribusian p ada alternatif 3
o Proses p endistribusian p ada alternatif 4
Gambar 4.5 Proses p endistribusian p ada alternatif 4
Untuk p erhitungan alternatif p ertama, p erhitungan y ang dilakuk an adalah men ghitung total b iaya transp ortasi untuk masing- masin g tahap. Alternatif ini akan men jadi acuan untuk men ghitung total biay a transp ortasi p ada alternatif-alternatif y ang lain. Pada alternatif p ertama ini
diasumsikan bahwa sudah ada perluasan pasar sebesar 30%. Perhitungan ini dapat dilihat pada tabel 4.9 hingga tabel 4.12.
Variabel-variabel yang sangat berpengaruh pada perhitungan total cost transportation, yaitu :
¾ Variabel pada tahap I (Pengiriman yang dilakukan dari Principal ke Warehouse )
o Berat barang (Kg) yang dikirim per tahun
o Frequency pengiriman yang dilakukan tiap tahunnya
¾ Variabel pada tahap II (Pengiriman yang dilakukan dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics), yaitu :
o Jumlah Volume (Cm3) barang yang dikirim tiap tahunnya o Jumlah berat (Kg) barang yang dikirim tiap tahunnya o Frequency pengiriman yang dilakukan tiap tahunnya
Variabel-variabel dalam perhitungan ini diperoleh dari peramalan yang sudah dilakukan oleh peramal dari pihak planner / perencana. Peramalan tersebut yang akan menjadi acuan di dalam pengembangan metode fuzzifikasi.
Nama Principal Lokasi Principal Jarak Principal ke WH I (Km) Berat Barang (Kg) yang dikirim per tahun Biaya / Kg (Rp) Frequency pengiriman dalam setahun Total Cost berdasarkan berat Cost per shipment * Number of Shipment Total Cost PT. ASTRAZENECA INDONESIA Malang 970.93 6,257.12 1,013.40 32 6,340,983.23 250,000 14,403,349.74 PT. B.BRAUN MEDICAL INDONESIA Cakung 4.18 8,529.26 157.85 26 1,346,351.45 50,000 2,632,362.62 BAUSCH & LOMB (S) LTE.LTD Import, Amerika 69.09 6,226.36 157.85 16 982,837.39 50,000 1,772,443.13 PT. ETHICA INDUSTRI PHARMASI Jakarta 3.24 9,303.74 157.85 17 1,468,604.12 50,000 2,321,649.12 PT. JORDAN Import, Malaysia 69.09 5,307.50 157.85 18 837,793.43 50,000 1,728,658.49 PT. KIMBERLY INDONESIA Import, dari Pelabuhan 69.09 6,154.52 157.85 33 971,496.48 50,000 2,610,939.92 PT. KIMBERLY LEVEL INDONESIA Import, dari Pelabuhan 69.09 5,008.55 157.85 16 790,604.63 50,000 1,574,624.65 PT. MAHAKAM BETA FARMA Pulo Gadung, Jakarta 0.68 254.53 157.85 50 40,178.19 50,000 2,537,414.97 MERISANT Import 69.09 1,467.80 157.85 19 231,693.08 50,000 1,178,929.86
Nama Principal Lokasi Principal Principal ke WH I (Km) (Kg) yang dikirim per tahun Biaya / Kg (Rp) pengiriman dalam setahun Total Cost berdasarkan berat shipment * Number of Shipment Total Cost PT. NESTLE INDONESIA Cikarang 45.92 6,521.88 236.78 38 1,544,227.02 50,000 3,432,150.15 PT. PFIZER INDONESIA Cimanggis 37.03 2,154.20 157.85 44 340,042.27 50,000 2,547,239.99 PT. SOHO INDUSTRI PHARMASI Pulo Gadung, Jakarta 0.68 6,130.98 157.85 28 967,780.21 50,000 2,347,274.57 PT. DAYA
MUDA AGUNG Jakarta 4.70 1,375.92 157.85 16 217,189.83 50,000 1,020,427.88 PT. SUNTHI SEPURI Tangerang 53.59 8,099.04 157.85 26 1,278,440.38 50,000 2,553,984.01 PT. OTSUKA INDONESIA Malang 970.93 3,853.65 1,013.40 20 3,905,295.19 250,000 8,896,783.58 PT. DIPA PHARMALAB INTERSAINS Jakarta 2.79 259.61 157.85 43 40,980.23 50,000 2,203,418.94 PT. TRIPLE ACE COPORATION Tangerang 53.59 4,631.58 157.85 27 731,099.30 50,000 2,074,102.23 PT. OSOTSPA ABC INDONESIA Tangerang 53.59 5,554.66 157.85 17 876,808.02 50,000 1,706,442.56 PT. MEIJI INDONESIA Jakarta 3.68 4,927.49 157.85 27 777,808.48 50,000 2,130,730.90
Nama Principal Lokasi Principal Jarak Principal ke WH I (Km) Berat Barang (Kg) yang dikirim per tahun Biaya / Kg (Rp) Frequency pengiriman dalam setahun Total Cost berdasarkan berat Cost per shipment * Number of Shipment Total Cost PT. COMBIPHAR Bandung 268.78 657.63 449.88 48 295,852.15 100,000 5,071,630.66 PT. HEPTASARI UNGGUL Surabaya 885.76 4,269.14 868.18 29 3,706,381.09 200,000 9,591,620.80 PIPA PHARMALAT INTERTAINT Jakarta 2.47 4,143.23 157.85 29 654,012.96 50,000 2,104,241.80 METROPOLIS
CITRA KARYA Jakarta 5.76 5,658.61 157.85 48 893,217.34 50,000 3,310,740.29 Potensi Perluasan Pasar Various (terutama di Jatim) 970.93 32,024.10 323.11 199.60 10,347,181 250,000 60,247,053.48 Total 139,998,214.36
No. Kota Cabang Darat Laut Udara Volume Produk (Cm3) Berat Barang (Kg) Frequency Pengiriman 1 Bandung 1,306 - 2,525 2243 1993 37 2 Cirebon 1,306 - 4,628 4112 3653 21 3 Semarang 1,798 - 3,182 2827 2511 42 4 Yogyakarta 1,837 - 9,633 8558 7603 15 5 Solo 1,837 - 15,002 13327 11840 15 6 Surabaya 2,323 - 6,467 5745 5104 15 7 Malang 2,506 - 3,366 2990 2657 41 8 Denpasar - 2,403 12,211 10848 9637 38 9 Bandar Lampung - 1,972 5,437 4830 4291 33 10 Palembang - 899 11,604 10309 9159 25 11 Jambi - 3,880 15,066 13385 11891 37 12 Padang - 2,302 850 755 671 42 13 Pekan Baru - 4,344 6,765 6010 5339 26 14 Medan - 1,592 12,463 11072 9836 19 15 Makasar - 2,285 13,172 11702 10396 42 16 Banjarmasin - 3,222 14,869 13210 11735 18 17 Pontianak - 1,778 6,144 5459 4849 36 18 Samarinda - 3,079 12,941 11497 10214 18 19 Manado - 4,318 14,224 12637 11227 26
Cost berdasarkan berat (Rp)
Cost berdasarkan Volume (Rp)
No.
darat laut udara darat laut Udara 1 96,265,086.81 - 186,158,443.29 108,357,819.46 - 209,543,497.63 2 100,157,016.21 - 355,050,648.46 112,738,649.49 - 399,651,788.00 3 189,684,347.35 - 335,645,654.34 213,512,322.54 - 377,809,156.16 4 209,494,233.08 - 1,098,653,092.43 235,810,708.11 - 1,236,664,894.67 5 326,235,628.85 - 2,664,276,025.67 367,217,051.83 - 2,998,959,956.85 6 177,815,076.16 - 495,086,906.42 200,152,044.31 - 557,279,273.32 7 273,002,769.86 - 366,606,417.09 307,297,129.51 - 412,659,181.78 8 - 880,013,852.37 4,471,826,688.80 - 990,560,392.14 5,033,573,490.32 9 - 279,237,950.12 769,797,084.34 - 314,315,567.44 866,498,293.94 10 - 205,744,995.88 2,656,910,455.40 - 231,590,495.14 2,990,669,130.35 11 - 1,706,927,255.23 6,628,370,505.75 - 1,921,349,904.58 7,461,020,380.18 12 - 64,849,822.47 23,949,537.81 - 72,996,198.19 26,958,056.97 13 - 603,011,446.36 939,116,059.86 - 678,761,195.81 1,057,086,965.17 14 - 297,565,770.31 2,329,105,001.72 - 334,945,711.74 2,621,685,053.71 15 - 997,867,604.70 5,751,313,578.27 - 1,123,218,825.64 6,473,788,359.16 16 - 680,713,423.98 3,140,903,554.36 - 766,224,025.20 3,535,461,002.20 17 - 310,383,836.21 1,072,664,947.25 - 349,373,971.42 1,207,412,142.33 18 - 566,062,357.18 2,379,104,393.66 - 637,170,595.66 2,677,965,323.79 19 - 1,260,419,283.37 4,152,046,777.38 - 1,418,752,007.39 4,673,623,117.26 Total 1,372,654,158.31 7,852,797,598.19 39,816,585,772.29 1,545,085,725.25 8,839,258,890.36 44,818,309,063.81
Untuk perhitungan biaya transportasi dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics terdapat dua macam jenis perhitungan untuk satuan barang yang akann dikirim, yaitu berdasarkan berat (Kg) dan berdasarkan volume (Cm3). Oleh karena itu setelah mendapatkan jumlah biaya yang dibebankan untuk masing-masing satuan, diasumsikan untuk satuan berdasarkan berat (Kg) akan digunakan dalam kenyataan sebesar 40% dari Total Cost yang dibebankan kepada PT. Parit Padang Logistics. Sedangkan untuk satuan berdasarkan volume (Cm3) akan digunakan dalam kenyataan sebesar 60% dari Total Cost yang dibebankan kepada PT. Parit Padang Logistics.
Tabel 4.12 Perhitungan persentase satuan untuk barang yang akan dikirim dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics
berat (Kg) Volume (Cm3 ) Pulau jawa menggunakan darat
dan udara
6,874,131,346.01
7,737,653,473.67 Luar pulau jawa menggunakan
laut dan udara
42,167,906,182.78 47,465,000,205.75 Jumlah 49,042,037,528.79 55,202,653,679.42 Persentase ukuran yang
digunakan 0.40 0.60
4.4.1 Penerapan Bilangan fuzzy pada Jumlah Barang yang Didistribusikan dan Frequency Pengiriman
Perhitungan ini dimulai dengan menghitung Total Cost pada tahap I terlebih dahulu kemudian menghitung untuk Total Cost pada tahap II.
Setelah diperoleh dijumlahkan Total Cost pada tahap I dan II untuk kemudian dihitung tingkat pengembaliannya dengan menggunakan metode NPV dengan tingkat pertumbuhan 6% tiap tahunnya selama 30 tahun. Perhitungan ini dapat diringkas untuk seluruh alternatif pada tabel 4.13
Ketiga nilai (pada point a,b, dan c) dalam tiap alternatif bergantung kepada tingkat penjualan yang diperoleh oleh PT. Parit Padang Logistics dalam tiap tahunnnya. Setiap alternatif mempunyai tiga poin yaitu :
√ Point a, yang merupakan nilai pesimis dari bilangan fuzzy.
√ Point b, yang merupakan nilai yang diyakini akan terjadi pada kenyataan.
√ Point c, yang merupakan nilai optimis dari bilangan fuzzy.
Pemilihan metode NPV ini dimaksudkan untuk menghitung tingkat pengembalian yang akan diperoleh oleh PT. Parit Padang
Logistics dalam jangka waktu 30 tahun. Periode 30 tahun ini juga merupakan asumsi yang dilakukan untuk mengasumsikan periode yang akan dibutuhkan untuk mendapatkan tingkat pengembalian yang diinginkan.
Point Tahap I Tahap II NPV Alternatif 1 Rp. 85,966,674.29 Rp. (731,725,327,416.40) Alternatif 2 Rp. 55,426,674.29 Rp. (732,106,597,557.38) Alternatif 3 Rp. 137,566,674.29 Rp. (731,081,138,180.16) a Alternatif 4 Rp. 145,116,674.29 Rp. 21,403,018,745.82 Rp. (730,986,881,809.35) Alternatif 1 Rp. 139,998,214.36 Rp. (339,850,782,757.50) Alternatif 2 Rp. 83,686,016.21 Rp. (340,553,800,430.30) Alternatif 3 Rp. 227,551,716.01 Rp. (338,757,739,669.17) b Alternatif 4 Rp. 240,326,880.56 Rp. 52,738,407,219.17 Rp. (338,598,250,841.75) Alternatif 1 Rp. 188,494,975.07 Rp. 143,096,675,866.82 Alternatif 2 Rp. 108,794,975.07 Rp. 142,101,678,151.16 Alternatif 3 Rp. 311,494,975.07 Rp. 144,632,243,232.28 c Alternatif 4 Rp. 330,744,975.07 Rp. 91,374,333,393.77 Rp. 145,044,403,847.69
Tabel 4.14 Keterangan Gambar Hasil Perhitungan dengan Bilangan fuzzy pada Perluasan Pasar 30%
Alternatif 1 Garis warna Merah
Alternatif 2 Garis warna Biru Alternatif 3 Garis warna Hijau
Alternatif 4 Garis warna Merah Muda
Dari bagan diatas penulis menyimpulkan jika PT. Parit Padang Logistics melakukan investasi dengan membuat Warehouse baru di Surabaya akan memberikan keuntungan yang lebih besar dibandingkan tetap dengan memiliki satu warehouse saja. Dan dapat diketahui bahwa alternatif yang memberikan keuntungan lenbih besar adalah dengan memilih alternatif 4.
Terbukti dengan nilai Rp. 145,044,403,847.69 adalah nilai optimis yang dipercaya akan mungkin terjadi pada kenyataan. Nilai ini akan diperoleh jika pasar yang ada meningkat dalam hal berat barang yang dikirimkan dan Frequency pengiriman yang dilakukan tiap tahunnya. Jika proses pengiriman mengalami penurunan pada variabel berat barang dan Frequency pengiriman yang dilakukan akan turun hingga bernilai Rp. (730,986,881,809.35), nilai ini menunjukkan
nilai yang paling pesimis. Nilai Rp. (338,598,250,841.75) menunjukkan untuk nilai yang dipercaya akan terjadi pada kenyataan oleh pihak PT. Parit Padang Logistics berdasarkan pasar yang ada sekarang ini. Sehingga berdasarkan analisa ini memberikan bahan pertimbangan bagi perusahaan, yaitu perusahaan harus mengejar tingkat penjualan yang lebih tinggi dibandingkan dengan hasil peramalan yang dilakukan oleh pihak perusahaan. Jika tidak dapat melebihi maka tidak akan memberikan keuntungan bagi perusahaan.
Tabel 4.15 Penerapan Bilangan fuzzy dengan Perluasan Pasar 10%
Point Tahap I Tahap II NPV
Alternatif 1 Rp. 61,616,363.41 Rp. (732,029,323,698.67) Alternatif 2 Rp. 46,436,363.41 Rp. (732,218,835,183.28) Alternatif 3 Rp. 113,216,363.41 Rp. (731,385,134,462.43) a Alternatif 4 Rp. 120,766,363.41 Rp. 21,403,018,745.82 Rp. (731,290,878,091.63) Alternatif 1 Rp. 99,833,512.04 Rp. (340,352,210,449.59) Alternatif 2 Rp. 71,669,865.76 Rp. (340,703,813,507.44) Alternatif 3 Rp. 187,387,013.69 Rp. (339,259,167,361.25) b Alternatif 4 Rp. 200,162,178.24 Rp. 52,738,407,219.17 Rp. (339,099,678,533.84) Alternatif 1 Rp. 133,471,042.84 Rp. 142,409,741,276.22 Alternatif 2 Rp. 91,571,042.84 Rp. 141,886,649,628.97 Alternatif 3 Rp. 256,471,042.84 Rp. 143,945,308,641.68 c Alternatif 4 Rp. 275,721,042.84 Rp. 91,374,333,393.77 Rp. 144,185,631,176.51
Tabel 4.16 Keterangan gambar Hasil perhitungan dengan bilangan fuzzy pada perluasan pasar 10%
Alternatif 1 Garis warna Biru Alternatif 2 Garis warna Merah Muda Alternatif 3 Garis warna Merah
Alternatif 4 Garis warna Hijau
Ketika menggunakan bilangan fuzzy pada nilai perluasan yang akan terjadi menjadi 10% maka besarnya keuntungan dan kerugian yang akan diperoleh perusahaan akan memiliki nilai perbandingan yang hampir sama, walaupu nilai yang diperoleh besarnya berbeda. Alternatif yang sebaiknya dipilihpun sama, yaitu alternative 4.
Point Tahap I Tahap II NPV Alternatif 1 Rp. 61,616,363.41 Rp. (731,421,331,134.13) Alternatif 2 Rp. 46,436,363.41 Rp. (731,994,359,931.48) Alternatif 3 Rp. 113,216,363.41 Rp. (730,777,141,897.89) a Alternatif 4 Rp. 120,766,363.41 Rp. 21,403,018,745.82 Rp. (730,682,885,527.08) Alternatif 1 Rp. 99,833,512.04 Rp. (339,349,355,065.42) Alternatif 2 Rp. 71,669,865.76 Rp. (340,365,453,431.81) Alternatif 3 Rp. 187,387,013.69 Rp. (338,256,311,977.08) b Alternatif 4 Rp. 200,162,178.24 Rp. 52,738,407,219.17 Rp. (338,096,823,149.67) Alternatif 1 Rp. 133,471,042.84 Rp. 143,783,610,457.42 Alternatif 2 Rp. 91,571,042.84 Rp. 142,316,706,673.36 Alternatif 3 Rp. 256,471,042.84 Rp. 145,319,177,822.88 c Alternatif 4 Rp. 275,721,042.84 Rp. 91,374,333,393.77 Rp. 145,559,500,357.71
Tabel 4.18 Keterangan Gambar Hasil Perhitungan dengan Bilangan Fuzzy Pada Perluasan Pasar 50%
Alternatif 1 Garis warna Hitam Alternatif 2 Garis warna Merah Muda Alternatif 3 Garis warna Biru Alternatif 4 Garis warna Merah
Alternatif 5 Garis warna Hijau
Ketika menggunakan bilangan fuzzy pada nilai perluasan yang akan terjadi menjadi 50% maka besarnya keuntungan dan kerugian yang akan diperoleh perusahaan akan memiliki nilai perbandingan yang hampir sama, walaupu nilai yang diperoleh besarnya berbeda. Alternatif yang sebaiknya dipilihpun sama, yaitu alternative 4.
4.5 Metode Defuzzifikasi
Setelah diperoleh nilai fuzzy NPV kemudian dilakukan proses defuzzifikasi, metode yang digunakan adalah metode Mean of Maxima. Sehingga rumus tersebut akan menjadi seperti berikut:
3 c b a+ +
, ketika
masing-masing alternatif dan pada perluasan pasar yang terjadi baik 10%, 30% dan 50%. Proses defuzzifikasi ini digunakan untuk membuat penyimpulan dari setiap proses fuzzifikasi yang telah dilakukan. Berikut ini akan memperlihatkan hasil perhitungan untuk metode defuzzifikasi masing-masing alternatif dati tabel 4.19 sampai tabel 4.21.
Tabel 4.19 Hasil Perhitungan Defuzzifikasi pada Perluasan Pasar 10%
Fuzzy NPV Defuzzifikasi Rp. (732,029,323,698.67) Rp. (340,352,210,449.59) Alternatif 1 Rp. 142,409,741,276.22 Rp (309,990,597,624.01) Rp. (732,218,835,183.28) Rp. (340,703,813,507.44) Alternatif 2 Rp. 141,886,649,628.97 Rp (310,345,333,020.59) Rp. (731,385,134,462.43) Rp. (339,259,167,361.25) Alternatif 3 Rp. 143,945,308,641.68 Rp (308,899,664,394.00) Rp. (731,290,878,091.63) Rp. (339,099,678,533.84) Alternatif 4 Rp. 144,185,631,176.51 Rp (308,734,975,149.65)
Tabel 4.20 Hasil Perhitungan Defuzzifikasi pada Perluasan Pasar 30% Fuzzy NPV Defuzzifikasi Rp. (731,725,327,416.40) Rp. (339,850,782,757.50) Alternatif 1 Rp. 143,096,675,866.82 Rp (309,493,144,769.03) Rp. (732,106,597,557.38) Rp. (340,553,800,430.30) Alternatif 2 Rp. 142,101,678,151.16 Rp (310,186,239,945.51) Rp. (731,081,138,180.16) Rp. (338,757,739,669.17) Alternatif 3 Rp. 144,632,243,232.28 Rp (308,402,211,539.02) Rp. (730,986,881,809.35) Rp. (338,598,250,841.75) Alternatif 4 Rp. 145,044,403,847.69 Rp (308,180,242,934.47)
Tabel 4.21 Hasil Perhitungan Defuzzifikasi pada Perluasan Pasar 50%
Fuzzy NPV Defuzzifikasi Rp. (731,421,331,134.13) Rp. (339,349,355,065.42) Alternatif 1 Rp. 143,783,610,457.42 Rp (308,995,691,914.04) Rp. (731,994,359,931.48) Rp. (340,365,453,431.81) Alternatif 2 Rp. 142,316,706,673.36 Rp (310,014,368,896.64) Rp. (730,777,141,897.89) Rp. (338,256,311,977.08) Alternatif 3 Rp. 145,319,177,822.88 Rp (307,904,758,684.03) Rp. (730,682,885,527.08) Rp. (338,096,823,149.67) Alternatif 4 Rp. 145,559,500,357.71 Rp (307,740,069,439.68)
4.6 Analisa Hasil Penerapan Model Perhitungan
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dengan menggunakan bilangan fuzzy pada jumlah berat barang (Kg) dan Frequency pengiriman tiap tahunnya pada tahap I maupun jumlah berat barang (Kg), Volume barang (Cm3) yang akan dikirim dan Frequency pengirimannya, diperoleh bahwa investasi yang akan dilakukan oleh PT. Parit Padang Logistics dengan membangun satu Warehouse yang baru di Surabaya tidak akan mendatangkan keuntungan bagi perusahaan. Dapat diketahui bahwa dengan satu Warehouse saja PT. Parit Padang Logistics sudah dapat mengatasi dan melakukan proses pengiriman dengan baik.
Setelah dilakukan perhitungan untuk seluruh alternatif yang dibuat ternyata hasil yang diperoleh, alternatif yang paling baik untuk dipilih adalah alternatif 1, PT. Parit Padang Logistics tidak perlu melakukan investasi untuk membuat gudang baru. Hal ini juga didukung dengan melakukan pengembangan model dengan menggunakan bilangan fuzzy yang mengkaburkan variabel-variabel yang berpengaruh terhadap total biaya transportasi dan perluasan yang akan terjadi dari perluasan pasar 10%, 30% hingga 50% dengan memiliki satu Warehouse saja, PT. Parit Padang Logistics dapat melakukan pengiriman tanpa menghadapi kendala. Dan jika mendapatkan respon pasar yang positif akan PT. Parit Padang Logistics akan memperoleh keuntungan yang besar.
Pada proses pengembangan model dengan menggunakan metode fuzzifikasi untuk masing-masing alternatif, tiap alternatif akan memiliki tiga poin, kemudian pengambilan keputusan dengan metode ini berdasarkan titik berat yang dimiliki oleh masing segitiga yang menggambarkan masing-masing alternatif. Berdasarkan gambar gambar 4.6 sampai 4.8 dapat terlihat bahwa ada jarak yang memisahkan antar alternatif. Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, antara lain:
o Nilai investasi
Nilai investasi yang diberikan untuk penelitian ini diasumsikan sebesar Rp. 1,000,000,000,000.00, nilai ini hanyalah asumsi. Pada kenyataannya ada kemungkinan nilai investasi yang akan diberikan tidaklah sebesar ini. Nilai ini juga akan berdasarkan dengan kapasitas yang akan dibangun.
o Umur Gudang
Umur untuk gudang yang akan baru dibuat di Surabaya diasumsikan selama 30 tahun baru akan memberikan pengembalian yang sesuai dengan nilai investasi yang dilakukan. Pada kenyataannya ada kemungkinan umur gudang yang akan diinvestasikan akan lebih singkat.
o Variabel-Variabel yang berpengaruh
Variabel-variabel yang sangat berpengaruh pada perhitungan total cost transportation, yaitu :
¾ Variabel pada tahap I (Pengiriman yang dilakukan dari Principal ke Warehouse )
√ Berat barang (Kg) yang dikirim per tahun
√ Frequency pengiriman yang dilakukan tiap tahunnya
¾ Variabel pada tahap II (Pengiriman yang dilakukan dari Warehouse ke cabang-cabang PT. Parit Padang Logistics), yaitu :
√ Jumlah Volume (Cm3
) barang yang dikirim tiap tahunnya √ Jumlah berat (Kg) barang yang dikirim tiap tahunnya √ Frequency pengiriman yang dilakukan tiap tahunnya
Untuk penelitian ini diasumsikan semua biaya ini dibebankan kepada pihak PT. Parit Padang Logistics. Namun pada kenyataannya hal ini berdasarkan kesepakatan kerja yang dibuat oleh pihak terkait. Sehingga akan ada beberapa variabel yang tidak akan menjadi beban PT. Parit Padang Logistics.
Pengambilan keputusan akhir adalah dengan menggunakan metode defuzzifikasi, metode ini akan menyimpulkan perhitungan dengan metode fuzzifikasi. Melalui metode ini dari seluruh alternatif yang dimiliki dan dilakukan perhitungan pada perluasan pasar 10%, 30%, dan 50% maka disimpulkan bahwa alternatif 4 adalah yang terbaik, karena dapat memberikan
keuntungan yang lebih besar dibandingkan dengan alternatif yang lain. Namun alternatif ini pun akan memberikan keuntungan jika dapat mencapai tingkat penjualan yang lebih tinggi dari nilai yang diperoleh dari peramalan.
