CSF PT Union Confectionery Total Permintaan : 662.240 kardus
Total Frekuensi Pemesanan : 259 Distribution Centre
Pematang Siantar Lead Time
: 3 hari Jumlah Permintaan : 99.593 kardus
Order Quantity : 2.285 kardus
Frekuensi Permintaan : 44 Safety Stock
: 1.045 Distribution Centre
Tebing Tinggi Lead Time
: 2 hari Jumlah Permintaan : 66.303 kardus
Order Quantity : 1.397 kardus
Frekuensi Permintaan : 48 Safety Stock
: 701 Distribution Centre
Rantauprapat Lead Time
: 4 hari Jumlah Permintaan : 165.564 kardus
Order Quantity : 3.051 kardus
Frekuensi Permintaan : 55 Safety Stock
: 1.746 Distribution Centre
Pekanbaru Lead Time
: 3 hari Jumlah Permintaan : 132.381 kardus
Order Quantity : 2.952 kardus
Frekuensi Permintaan : 45 Safety Stock
: 1.394
Distribution Centre Medan
Lead Time : 1 hari
Jumlah Permintaan : 198.399 kardus Order Quantity
: 2.986 kardus Frekuensi Permintaan : 67
Safety Stock : 2.087
Konsumen Pematang Siantar
Konsumen Tebing Tinggi
Konsumen Rantauprapat
Konsumen Pekanbaru
Konsumen Medan
Gambar 5.10. Skema Distribusi PT Union Confectionery dengan Metode DRP
5.2.9. Rancangan Sistem Distribusi
Dalam merancang sistem distribusi terdapat 3 hal yang harus dikelola, yaitu:
1. Aliran material dari hilir ke hulu, yaitu produk yang diperlukan oleh distribution centre
sesuai dengan pesanan konsumen masing-masing kota.
Universitas Sumatera Utara
2. Aliran uang dari hulu ke hilir, dimana konsumen membayar terhadap produk yang dipesan melalui distribution centre dan DC akan menyalurkan dana
tersebut ke PT Union Confectionery. 3. Aliran informasi yang bisa terjadi dari hulu ke hilir atau sebaliknya, informasi
yang dimaksud dalam hal ini berupa jumlah permintaan, kapasitas, serta status persediaan.
Adapun aktivitas ditribusi dapat dilihat dalam diagram pada Gambar 5.11.
DC Pematang Siantar
DC Tebing Tinggi
PT Union Confectionery
DC Rantauprapat
DC Pekanbaru Keterangan:
Aliran produk Aliran dana
Aliran informasi DC Medan
Gambar 5.11. Rancangan Distribusi PT Union Confectionery 5.2.10. Jarak Terpendek dengan Algoritma Djikstra
Algoritma Djikstra digunakan untuk mencari jarak terpendek antara dua buah lokasi shortest path problem. Dalam hal ini, algoritma Djikstra digunakan
Universitas Sumatera Utara
untuk mencari jarak terpendek antara perusahaan ke distribution centre. Berikut merupakan data jarak dari perusahaan ke distribution centre yang akan dituju.
Tabel 5.18. Data Jarak Antara Perusahaan dan Distribution Centre
Pematang Siantar
d
1
Tebing Tinggi
d
2
Rantauprapat d
3
Pekanbaru d
4
Medan d
5
Pematang Siantar d
1
X 47
238 653
128
Tebing Tinggi d
2
47 X
207 713
81
Rantauprapat d
3
238 207
X 516
282
Pekanbaru d
4
653 713
516 X
798
Medan d
5
128 81
282 798
X Adapun langkah-langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Langkah 1: Pada awalnya semua node dan arc tidak berwarna.
D 5
D 1
D 2
D 4
D 3
Medan CSF
Tebing Tinggi
DC
Pematang Siantar DC
Rantauprapat DC
Pekanbaru DC
Gambar 5.12. Langkah 1 Algoritma Djikstra
2. Langkah 2: dx = Min { dx, dy + ax,y}, node y=s
d1= Min {d1, ds + a s,1}= Min {
∞, 0 + 128}= 128 d2= Min {d2, ds + a s,2}=
Min { ∞, 0 + 81}= 81
d3= Min {d3, ds + a s,3}= Min {
∞, 0 + 282}= 282 d4= Min {d4, ds + a s,4}=
Min { ∞, 0 + 798}= 798
Universitas Sumatera Utara
d5= Min {d5, ds + a s,5}= Min {
∞, 0 + 0}= 0 Minimum
D 5
D 1
D 2
D 4
D 3
Medan CSF
Tebing Tinggi
DC
Pematang Siantar DC
Rantauprapat DC
Pekanbaru DC
Gambar 5.13. Langkah 2 Algoritma Djikstra
3. Langkah 3: karena node t belum berwarna, kembali ke langkah 2. 2. Langkah 2: dx = Min { dx, dy + ax,y}, node y=5
d1= Min {d1, d5 + a 5,1}= Min {128, 0 + 128}= 128 d2= Min {d2, d5 + a 5,2}= Min {81, 0 + 81}= 81
Minimum d3= Min {d3, d5 + a 5,3}= Min {282, 0 + 282}= 282
d4= Min {d4, d5 + a 5,4}= Min {798, 0 + 798}= 798
D 5
D 1
D 2
D 4
D 3
Medan CSF
Tebing Tinggi
DC
Pematang Siantar DC
Rantauprapat DC
Pekanbaru DC
Gambar 5.14. Langkah 3 Algoritma Djikstra
3. Langkah 3: karena node t belum berwarna, kembali ke langkah 2. 2. Langkah 2: dx = Min { dx, dy + ax,y}, node y=2
Universitas Sumatera Utara
d1= Min {d1, d2 + a 2,1}= Min {128, 81 + 47}= 128 Minimum
d3= Min {d3, d2 + a 2,3}= Min {282, 81 + 207}= 282 d4= Min {d4, d2 + a 2,4}= Min {798, 81 + 713}= 794
D 5
D 1
D 2
D 4
D 3
Medan CSF
Tebing Tinggi
DC
Pematang Siantar DC
Rantauprapat DC
Pekanbaru DC
Gambar 5.15. Langkah 4 Algoritma Djikstra
3. Langkah 3: karena node t belum berwarna, kembali ke langkah 2. 2. Langkah 2: dx = Min { dx, dy + ax,y}, node y=1
d3= Min {d3, d1 + a 1,3}= Min {282, 128 + 238}= 282 Minimum d4= Min {d4, d1 + a 1,4}= Min {794, 128 + 653}= 781
D 5
D 1
D 2
D 4
D 3
Medan CSF
Tebing Tinggi
DC
Pematang Siantar DC
Rantauprapat DC
Pekanbaru DC
Gambar 5.16. Langkah 5 Algoritma Djikstra
3. Langkah 3: karena node t belum berwarna, kembali ke langkah 2. 2. Langkah 2: dx = Min { dx, dy + ax,y}, node y=3
Universitas Sumatera Utara
d4= Min {d4, d3 + a 3,4}= Min {781, 282 + 516}= 781 Minimum
D 5
D 1
D 2
D 4
D 3
Medan CSF
Tebing Tinggi
DC
Pematang Siantar DC
Rantauprapat DC
Pekanbaru DC
Gambar 5.17. Langkah 6 Algoritma Djikstra
4. Karena semua node telah berwarna, maka iterasi dihentikan. Jarak terpendek adalah d
5
, d
2
, d
1
, d
3
d
4
yaitu: Medan – Tebing Tinggi – Pematang Siantar –
Rantauprapat – Pekanbaru dengan jarak 781 km.
Harga bahan bakar solar per liter adalah Rp. 6.950,- untuk konsumsi 1 liter bahan bakar solar, dapat menempuh jarak sejauh 3,8 km. Sehingga, biaya bahan
bakar yang dibutuhkan untuk menempuh jarak 1 km adalah Rp. 6.950,- x 0,26 L = Rp. 1.829,-
Sebelum menggunakan algoritma Djikstra, perusahaan mendistribusikan produk hard candy dari CSF ke masing-masing DC. Biaya distribusi hard candy
sebelum menggunakan algoritma Djikstra adalah jumlah produk hard candy yang diangkut dikalikan dengan biaya bahan bakar lalu dikalikan dengan jumlah jarak
sehingga didapat biaya distribusinya = 2.400 kardus x Rp 1.829,- x 789 km = Rp 3.463.394.400,-
Setelah menggunakan algoritma Djikstra, biaya distribusi hard candy adalah jumlah produk hard candy yang diangkut dikalikan dengan biaya bahan
Universitas Sumatera Utara
bakar lalu dikalikan dengan jumlah jarak sehingga didapat biaya distribusinya = 2.400 kardus x Rp 1.829,- x 781 km = Rp 3.428.277.600,-
Berikut merupakan perbandingan biaya distribusi produk hard candy sebelum dan setelah menggunakan algoritma Djikstra.
Tabel 5.19. Biaya Distribusi Sebelum dan Setelah Penggunaan Algoritma Djikstra
Kapasitas Pengangkutan
KardusDistribusi Biaya Bahan
Bakar Rpkm
Jarak km
Jumlah Biaya Rp
Sebelum Algoritma
Djikstra 2.400
1.829 798
3.502.900.800 Setelah
Algoritma Djikstra
2.400 1.829
781 3.428.277.600
Selisih -
- 17
74.623.200
Universitas Sumatera Utara
BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH
6.1. Analisis Penentuan Jumlah Produksi
Penentuan jumlah produksi dimulai dari beberapa tahap yaitu pertama meramalkan permintaan dari setiap DC. Setelah didapatkan hasil peramalan
permintaan 12 periode ke depan, maka jumlah produksi pada lantai produksi ditetapkan sesuai hasil peramalan permintaan. Lalu dilakukan perhitungan order
quantity dan dihitung safety stock untuk masing-masing DC sesuai dengan data
historis karena
sistem yang
diterapkan merupakan
sistem tarik.
Berikutmerupakangrafikhasilperamalanterhadapprodukhard candy.
Gambar 6.1. Perbandingan Data Permintaan dan Hasil Peramalan Permintaan
Dari Gambar 6.1. dapat dilihat bahwa metode yang terpilih untuk peramalan adalah metode linear.
10000 30000
50000 70000
90000 110000
130000
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324
Ju m
lah P
rod u
k K
ar d
u s
Periode
Perbandingan Data Permintaan dan Hasil Peramalan Permintaan
Data Permintaan
Hasil Peramalan Metode Linear
Hasil Peramalan Metode
Eksponensial
Universitas Sumatera Utara
