Time Window Pengolahan data Graph Rute Awal

Waktu pengukuran Unloading barang dapat dilihat pada Tabel 5.7. Tabel 5.7. Pengukuran Waktu Unloading Sub Volume Waktu Waktu Grup � � menit Per � � menit 1 2,21 4,12 1,86 2 2,42 4,35 1,80 3 2,23 4,17 1,87 4 2,54 4,17 1,64 5 2,67 4,76 1,78 6 2,12 3,94 1,86 Jumlah 10,81

5.2. Pengolahan Data

5.2.1. Time Window

Time window batasan waktu pengiriman adalah angka yang menunjukkan jumlah hari, dimana barang yang akan dikirimkan tidak boleh melebihi dari jumlah hari yang telah ditetapkan. Pada PT. Varia Sekata Varse, time window yang ditentukan untuk proses pendistribusian barang ke apotik adalah satu hari. Ini menunjukkan bahwa standar pengiriman barang ke setiap apotik adalah satu hari.

5.2.2. Pengujian Keseragaman Data Waktu Distribusi

Pengujian keseragaman data dilakukan sebelum perhitungan waktu standar.

5.2.2.1. Waktu Antar Apotik

Waktu antar apotik berdasarkan jarak tiap apotik yang terdapat pada bab pengumpulan data yang dicari melalui : Universitas Sumatera Utara Waktu = ����� ��������� dengan asumsi bahwa kecepatan rata-rata adalah 40 kmjam.

5.2.2.2. Waktu Loading dan Unloading

1. Waktu Loading Dari pengumpulan data di atas didapat rata-rata waktu pengukuran atau besarnya waktusiklus sebagai berikut: X � = ∑xi � = 38,11 6 = 6,35 Standard deviasi waktu pengukuran adalah sebagai berikut: � = �∑xj − x� 2 � − 1 = � 6,88 − 6,35 2 + 6,39 − 6,35 2 + … . . +6,15 − 6,35 2 6 − 1 = 0,37 Nilai tengah, Batas Kendali Atas BKA dan Batas Kendali Bawah BKB dengan Tingkat Kepercayaan 95 k = 2 adalah sebagai berikut: X � = 6,35 BKA = �� + k � = 6,35+20,37 = 7,10 BKA = �� + k � = 6,35 -20,37 = 5,61 Keseluruhan data pengamatan digambarkan pada peta kendali untuk melihat keseragaman data dan peta kendali dapat dilihat pada Gambar 5.1. Universitas Sumatera Utara Gambar 5.2 Peta Kontrol Waktu Loading Dari Gambar 5.2. di atas dapat dilihat bahwa keseluruhan data tidak ada yang berada di luar batas kendali atas dan batas kendali bawah, sehingga keseluruhan data adalah seragam. Waktu unloading membongkar barang dilakukan di toko apotik. Waktu unloading ini dipengaruhi oleh banyaknya barang yang akan dibongkar di setiap apotik. 2. Waktu Unloading Dari data di atas didapat rata-rata waktu pengukuran atau besarnya waktu siklus sebagai berikut: X � = ∑xi � = 10,81 6 = 1,80 Standard deviasi waktu pengukuran adalah sebagai berikut: 5,50 5,70 5,90 6,10 6,30 6,50 6,70 6,90 7,10 7,30 1 2 3 4 5 6 W a k tu m en it Peta Kontrol Waktu Loading DATA BKA BKB Universitas Sumatera Utara � = �∑xj − x� 2 � − 1 = �1,86 − 1,80 2 + 1,80 − 1,80 2 + … . . +1,86 − 1,80 2 6 − 1 = 0,09 Universitas Sumatera Utara Nilai tengah, Batas Kendali Atas BKA dan Batas Kendali Bawah BKB dengan Tingkat Kepercayaan 95 k=2 adalah sebagai berikut: X � = 1,97 BKA = �� + k � = 1,80 +20,09 = 1,98 BKA = �� + k � = 1,80 -20,09 = 1,62 Gambar 5.3. Peta Kontrol Waktu Unloading 5.2.3. Pengujian Kecukupan Data Jumlah pengukuran waktu kerja yang sebenarnya diperlukan dengan tingkat ketelitian 5 dan tingkat kepercayaan 95 dihitung dengan menggunakan rumus: 1,60 1,65 1,70 1,75 1,80 1,85 1,90 1,95 2,00 1 2 3 4 5 6 DATA BKA BKB Universitas Sumatera Utara N’ = ⎣ ⎢ ⎢ ⎡40��∑X 2 − ∑ � 2 ∑X ⎦ ⎥ ⎥ ⎤ 2 dimana : N’ = Jumlah pengukuran yang sebenarnya diperlukan n = Jumlah data setelah dilakukan uji keseragaman data Jika diperoleh dari pengujian tersebut ternyata N’ N, maka diperlukan pengukuran tambahan, tapi jika N’ N maka data pengukuran pendahuluan sudah mencukupi.

5.2.3.1. Pengujian Kecukupan Data Waktu Loading Barang

Pengujian kecukupan data waktu loading N’ = � 40 �6 � 242,77 − 1452,44 38,11 � 2 N’ = 4,59 N’ = 4,59 N = 6, maka jumlah pengamatan telah mencukupi.

5.2.3.2. Pengujian Kecukupan Data Waktu Unloading Barang

Pengujian kecukupan data waktu Unloading N’ = � 40 �6 � 19,53 − 116,958 10,81 � N’ = 3,09 N’ = 3,09 N = 6, maka jumlah pengamatan telah mencukupi.

5.2.4. Pengolahan data Graph Rute Awal

1. Penentuan Waktu Siklus Horizon Perencanaan

Universitas Sumatera Utara Horizon perencanaan menggambarkan waktu kerja untuk armada yang digunakan dan membatasi total waktu yang digunakan untuk waktu perjalanan, waktu Loading dan Unloading yang harus dipenuhi dalam perjalanan menyelesaikan tugasnya. Penentuan waktu siklus horizon perencanaan untuk graph awal menggunakan teori dari algoritma yang telah dijabarkan, yaitu horizon perencanaan sama dengan jarak atau selisih waktu jadwal pengiriman yang sama berulang. Dalam layanan pengiriman barang, proses pengiriman barang dari pabrik Varia Sekata Varse ke setiap apotik dilakukan setiap satu hari, maka horizon perencanaan dapat ditentukan selama satu hari.

2. Pembentukan Subrute

Penyusunan sub rute didasarkan oleh data masukan, yaitu: a. Jumlah pengiriman ke setiap apotik Jumlah pengiriman ke setiap apotik dapat dilihat pada 5.2 yang terdapat pada pengumpulan data. b. Jumlah dan kapasitas alat angkut kendaraan. Kendaraan yang digunakan untuk melakukan proses pengiriman berjumlah 5 unit dengan kapasitas armada alat angkut 7 m 3 . c. Waktu tersedia untuk distribusi pada PT Varia Sekata Varse dalam satu hari adalah: Waktu total kerja- waktu istirahat Untuk Senin sampai Kamis Waktu distribusi = 420 – 60 = 360 menit Untuk hari Jumat Waktu distribusi = 420 – 90 = 330 menit Universitas Sumatera Utara Untuk hari Sabtu Waktu distribusi = 360 – 60 = 300 menit d. Jarak antar lokasi adalah hasil perhitungan menggunakan googlemaps Jarak antar lokasi terdapat pada Tabel 5.5. e. Dalam pembentukan sub rute digunakan metode saving matriks. Metode saving matriks pada hakikatnya adalah metode untuk meminimumkan jarak atau waktu dan ongkos dengan mempertimbangkan kendala-kendala yang ada. Berikut ini langkah-langkah pembentukan subrute distribusi dengan menggunakan metode saving matriks, yaitu: 1. Identifikasi Matriks Jarak Pada langkah pertama ini diperlukan jarak antara PT Varia Sekata Varse dengan setiap apotik dan jarak antar apotik. Jarak riil yang akan digunakan untuk pembentukan sub rute dapat dilihat pada Tabel 5.8. 2. Mengidentifikasi Matriks Penghematan saving matriks Saving Matriks mempresentasikan penghematan yang biasa direalisasikan dengan menggabungkan dua atau lebih apotik dalam satu rute.Untuk perhitungan penghematan jarak dapat menggunakan persamaan. Sx,y = J Pabrik, x + J Pabrik, y – J x,y Dimana: Sx,y = Penghematan Jarak J Pabrik, x = Jarak Pabrik ke apotik x J Pabrik, y = Jarak Pabrik ke apotik y J x, y = Jarak Apotik x ke apotik y Berikut contoh perhitungan penghematan jarak antar apotik Bakti D1 dan Karya Raya D2 dengan menggunakan formula diatas: Universitas Sumatera Utara SD1,D2 = J Pabrik ke D1 + J Pabrik ke D2 – JD1 ke D2 = 13.900 + 17.400 -7.000 = 24.300 meter Universitas Sumatera Utara Tabel 5.8. Matriks Penghematan Jarak Antar Apotik Apotik A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A1 24300 25100 27400 22800 27400 24500 23600 17800 27700 27500 27500 26000 21400 25000 24700 A2 23200 31200 21600 30000 26400 21500 27600 26100 29300 30400 27000 21000 31100 31300 A3 31600 33200 33100 31500 31700 17400 31600 33700 32000 34200 31900 29200 25800 A4 30100 44800 36600 29400 26100 33700 40900 41400 36800 27900 38800 35200 A5 34000 33900 29300 15200 29500 36100 31900 36600 33000 26900 22500 A6 42100 31600 26800 35500 46900 44400 39900 32600 39200 35800 A7 27700 21200 31600 42900 38700 43500 29200 32900 29400 A8 15600 30200 30000 29900 29800 27500 27400 23900 A9 19700 24200 25400 22400 14100 26100 26400 A10 34800 34500 33400 28800 31900 28400 A11 43000 42500 31300 37200 33800 A12 39300 30100 37800 34400 A13 30900 32800 29400 A14 25800 22400 A15 37400 A16 Permintaan m 3 2,14 2,36 2,41 3,23 2,56 3,07 1,68 2,34 2,25 2,21 2,22 3,34 2,20 2,22 3,69 3,23 Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 6. Mengalokasikan Apotik ke Rute 1. Horizon perencanaan Tanggal 18 April 2016 Dengan menggunakan Tabel 5.8. dapat dilakukan alokasi apotik ke dalam rute. Dari rute yang terbentuk dapat dilakukan pengabungan sampai pada batas kapasitas armada yang digunakan. Dimana armada yang digunakan adalah mobil dengan kapasitas 7m 3 . Penggabungan akan dilakukan dari nilai penghematan yang paling besar. Penghematan terbesar dimulai dari 46.900 meter yang merupakan penghematan jarak dari penggabungan Apotik Dian Farma A6 dengan Apotik Menteng A11. Jumlah beban adalah 3,07 m 3 + 2,22 m 3 = 5,29 m 3 ≤ 7m 3 sehingga penggabungan layak dilakukan penambahan beban. Maka, dipilih Apotik Bilal A7 karena lebih dekat dengan Apotik Dian Farma A6 dan Apotik Menteng A11 dengan penggabungan ini maka jumlah beban menjadi 5,29 m 3 + 1,68m 3 = 6,97 m 3 ≤ 7 m 3 Kapasitas maksimal alat angkut adalah 7 m 3 , sedangkan beban dari ketiga apotik yang digabungkan adalah 6,97m 3 , sehingga subrute yang terbentuk tidak layak lagi ditambah dengan apotik lain. Untuk menentukan urutan apotik yang akan dilalui untuk pembentukan sub rute 1 yang terbentuk digunakan metode nearest neighbor dengan dari melihat graph awal. Iterasi 1 Perjalanan dari pabrik ke subrute yang terbentuk memiliki 3 kemungkinan untuk kunjungan pertama, yaitu: 1. Menuju apotik Apotik Dian Farma A6 dengan jarak 26.900 meter Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 2. Menuju apotik Apotik Bilal A7 dengan jarak 22.100 meter 3. Menuju apotik Apotik Menteng A11 dengan jarak 23.900 meter Dari 3 kemungkinan untuk kunjungan pertama dari pabrik adalah Apotik Apotik Bilal A7 karena memiliki jarak paling dekat dengan pabrik dengan jarak 22.100 meter dan urutan sementara sub rute adalah : Pabrik → A7 Iterasi 2 Perjalanan dari Apotik Bilal A7 memiliki 2 kemungkinan untuk kunjungan berikutnya , yaitu: 1. Menuju apotik Apotik Dian Farma A6 dengan jarak 6.900 meter 2. Menuju apotik Apotik Menteng A11 dengan jarak 3.100 meter Dari 2 kemungkinan untuk kunjungan berikutnya dari Apotik Bilal A7 adalah Apotik Menteng A11 karena memiliki jarak paling dekat dengan jarak 3.100 meter dan urutan sementara sub rute adalah : Pabrik → A7→ A11 Maka untuk kunjungan berikutnya dari Apotik Menteng A11 adalah Apotik Dian Farma A6 dengan jarak 3.900 meter, M aka subrute 1 adalah: Pabrik → A7→ A11 → A6→ Pabrik Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Gambar 5.4. Subrute 1 Tabel 5.10. Matriks Penghematan Setelah Pembentukan Subrute 1 Apotik A1 A2 A3 A4 A5 A8 A9 A10 A12 A13 A14 A15 A16 A1 24300 25100 27400 22800 23600 17800 27700 27500 26000 21400 25000 24700 A2 23200 31200 21600 21500 27600 26100 30400 27000 21000 31100 31300 A3 31600 33200 31700 17400 31600 32000 34200 31900 29200 25800 A4 30100 29400 26100 33700 41400 36800 27900 38800 35200 A5 29300 15200 29500 31900 36600 33000 26900 22500 A8 15600 30200 29900 29800 27500 27400 23900 A9 19700 25400 22400 14100 26100 26400 A10 34500 33400 28800 31900 28400 A12 39300 30100 37800 34400 A13 30900 32800 29400 A14 25800 22400 A15 37400 A16 Permintaan m 3 2,14 2,36 2,41 3,23 2,56 2,34 2,25 2,21 3,34 2,20 2,22 3,69 3,23 Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Penghematan terbesar selanjutnya setelah apotik A6,A7, dan A11 dihapus dari matriks penghematan adalah 41.000 meter yang merupakan penghematan jarak dari Apotik Bromo A4 dengan Apotik Asean Jaya A12. Jumlah beban adalah 3,23 m 3 + 3,34 m 3 = 6,57 m 3 ≤ 7 m 3 dan rute tersebut telah memenuhi kapasitas maksimal kendaraan angkut. Sehingga didapatkan subrute 2 : Pabrik → A12 → A4 → Pabrik Gambar 5.5. Subrute 2 Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Tabel 5.11. Matriks Penghematan Setelah Pembentukan Subrute 2 Apotik A1 A2 A3 A5 A8 A9 A10 A13 A14 A15 A16 A1 24300 25100 22800 23600 17800 27700 26000 21400 25000 24700 A2 23200 21600 21500 27600 26100 27000 21000 31100 31300 A3 33200 31700 17400 31600 34200 31900 29200 25800 A5 29300 15200 29500 36600 33000 26900 22500 A8 15600 30200 29800 27500 27400 23900 A9 19700 22400 14100 26100 26400 A10 33400 28800 31900 28400 A13 30900 32800 29400 A14 25800 22400 A15 37400 A16 Permintaan m 3 2,14 2,36 2,41 2,56 2,34 2,25 2,21 2,20 2,22 3,69 3,23 Penghematan terbesar selanjutnya setelah apotik A4, A6,A7,A11, dan A12 dihapus dari matriks penghematan adalah 37.400 meter yang merupakan penghematan jarak dari Apotik Satria A15 dengan Apotik Kowiba A16. Jumlah beban adalah 3,69 m 3 + 3,23 m 3 = 6,29 m 3 ≤ 7 m 3 . Untuk menentukan urutan apotik yang akan dilalui untuk pembentukan sub rute 3 yang terbentuk digunakan metode nearest neighbor atau melihat graph awal. Sehingga didapatkan subrute 3 Pabrik → A15 → A16→ Pabrik Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Gambar 5.6 Subrute 3 Tabel 5.12. Matriks Penghematan Setelah Pembentukan Subrute 3 Apotik A1 A2 A3 A5 A8 A9 A10 A13 A14 A1 24300 25100 22800 23600 17800 27700 26000 21400 A2 23200 21600 21500 27600 26100 27000 21000 A3 33200 31700 17400 31600 34200 31900 A5 29300 15200 29500 36600 33000 A8 15600 30200 29800 27500 A9 19700 22400 14100 A10 33400 28800 A13 30900 A14 Permintaan m 3 2,14 2,36 2,41 2,56 2,34 2,25 2,21 2,20 2,22 Penghematan terbesar selanjutnya setelah apotik A4, A6,A7,A11, A12,A15 dan A16 dihapus dari matriks.adalah 36.600 meter yang merupakan penghematan jarak dari Apotik Jawak Farma A5 dengan Apotik City A13. Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Jumlah beban adalah 2,56 m 3 + 2,20 m 3 = 4,76 m 3 ≤ 7 m 3 Dilihat dari jumlah beban tersisa, sub rute yang terbentuk masih layak lagi ditambah dengan apotik lain. Maka, dipilih Apotik Pinang Baris A14 karena lebih dekat dengan Apotik Jawak Farma A5, maka jumlah beban yang dihasilkan 4,76 m 3 + 2,22 m 3 = 6,98 m 3 ≤ 7 m 3 . Untuk menentukan urutan apotik yang akan dilalui untuk pembentukan sub rute 4 yang terbentuk digunakan metode nearest neighbor atau melihat graph awal. Iterasi 1 Perjalanan dari pabrik ke subrute yang terbentuk memiliki 3 kemungkinan untuk kunjungan pertama, yaitu: 1. Menuju Apotik Jawak Farma A5 dengan jarak 18.900 meter 2. Menuju Apotik City A13 dengan jarak 25.300 meter 3. Menuju Apotik Pinang Baris A14 dengan jarak 18.800 meter Dari 3 kemungkinan untuk kunjungan pertama dari pabrik adalah Apotik Apotik Pinang Baris A14 karena memiliki jarak paling dekat dengan pabrik dengan jarak 18.800 meter dan urutan sementara sub rute adalah : Pabrik → A14 Iterasi 2 Perjalanan dari Apotik Pinang Baris A14 memiliki 2 kemungkinan untuk kunjungan berikutnya , yaitu: 1. Menuju Apotik Jawak Farma A5 dengan jarak 4.700 meter 2. Menuju Apotik City A13 dengan jarak 13.200 meter Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Dari 2 kemungkinan untuk kunjungan berikutnya dari Apotik Pinang Baris A14 adalah Apotik Jawak Farma A5 karena memiliki jarak paling dekat dengan jarak 4.700 meter dan urutan sementara sub rute adalah : Pabrik → A14→ A5 Maka untuk kunjungan berikutnya dari Jawak Farma A5 adalah Apotik City A13 dengan jarak 7.600 meter, M aka subrute 4 adalah: Pabrik → A14→ A5 → A13→ Pabrik Gambar 5.7 Subrute 4 Tabel 5.13. Matriks Penghematan Setelah Pembentukan Subrute 4 Apotik A1 A2 A3 A8 A9 A10 Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 A1 24300 25100 23600 17800 27700 A2 23200 21500 27600 26100 A3 31700 17400 31600 A8 15600 30200 A9 19700 A10 Permintaan m 3 2,14 2,36 2,41 2,34 2,25 2,21 Penghematan terbesar selanjutnya setelah apotik A4, A5,A6,A7,A11, A12,A3,A14, A15 dan A16 adalah 31.700 meter yang merupakan penghematan jarak Apotik Mitra Agung A3 dan Apotik Kalimas A8 dengan jumlah beban 2,41 m 3 + 2,34 m 3 = 4,75 m 3 ≤ 7 m 3 maka layak untuk dapat ditambahkan beban lagi, Dan, dipilih Apotik Peringgan A10 karena lebih dekat dengan Apotik Kalimas A8 dengan jumlah beban 4,75 m 3 + 2,21 m 3 = 6,96 m 3 ≤ 7 m 3 , Untuk menentukan urutan apotik yang akan dilalui untuk pembentukan sub rute 5 terbentuk digunakan metode nearest neighbor atau melihat graph awal yaitu: Iterasi 1 Perjalanan dari pabrik ke subrute yang terbentuk memiliki 3 kemungkinan untuk kunjungan pertama, yaitu: 1. Menuju Apotik Mitra Agung A3 dengan jarak 17.800 meter 2. Menuju Apotik Kalimas A8 dengan jarak 15.400 meter 3. Menuju Apotik Peringgan A10 dengan jarak 17.600 meter Dari 3 kemungkinan untuk kunjungan pertama dari pabrik adalah Apotik Kalimas A8 karena memiliki jarak paling dekat dengan pabrik dengan jarak 15.400 meter dan urutan sementara sub rute adalah : Pabrik → A8 Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Iterasi 2 Perjalanan dari Apotik Kalimas A8 memiliki 2 kemungkinan untuk kunjungan berikutnya , yaitu: 1. Menuju apotik Apotik Mitra Agung A3 dengan jarak 1.500 meter 2. Menuju Apotik Peringgan A10 dengan jarak 2.800 meter Dari 2 kemungkinan untuk kunjungan berikutnya dari Apotik Kalimas A8 adalah Apotik Mitra Agung A3 karena memiliki jarak paling dekat dengan jarak 1.500 meter dan urutan sementara sub rute adalah : Pabrik → A8→ A3 Maka untuk kunjungan berikutnya dari Mitra Agung A3 adalah Apotik Peringgan A10 dengan jarak 3.800 meter, Maka subrute 5 adalah: Pabrik → A8→ A3 → A10→ Pabrik Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Gambar 5.8 Subrute 5 Tabel 5.14. Matriks Penghematan Setelah Pembentukan Subrute 5 Apotik A1 A2 A9 A1 24300 17800 A2 27600 A9 Permintaan m 3 2,14 2,36 2,25 Penghematan terbesar selanjutnya setelah apotik A3, A4,A5,A6,A7,A8,A10,A11, A12,A3,A14, A15 dan A16 adalah 27.600 meter yang merupakan penghematan jarak Apotik Karya Raya A2 dan Apotik Deli A9 dengan jumlah beban 2,36 m 3 + 2,25 m 3 = 4,61 m 3 ≤ 7 m 3 maka layak untuk dapat ditambahkan beban lagi, dipilih yang tersisa yaitu Apotik Bakti A1 karena lebih dekat dengan Apotik Karya Raya A2 dengan jumlah beban 4,61 m 3 + 2,14 m 3 = 6,75 m 3 ≤ 7 m 3 , Untuk menentukan urutan apotik yang akan dilalui untuk pembentukan sub rute 6 terbentuk digunakan metode nearest neighbor atau melihat graph awal yaitu: Iterasi 1 Perjalanan dari pabrik ke subrute yang terbentuk memiliki 3 kemungkinan untuk kunjungan pertama, yaitu: 1. Menuju Apotik Karya Raya A2 dengan jarak 17.400 meter 2. Menuju Apotik Deli A9dengan jarak 16.200 meter 3. Menuju Apotik Bakti A1 dengan jarak 13.900 meter Dari 3 kemungkinan untuk kunjungan pertama dari pabrik adalah Apotik Bakti A1 karena memiliki jarak paling dekat dengan pabrik dengan jarak 13.900 meter dan urutan sementara sub rute adalah : Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Pabrik → A1 Iterasi 2 Perjalanan dari Apotik Bakti A1 memiliki 2 kemungkinan untuk kunjungan berikutnya , yaitu: 1. Menuju Apotik Karya Raya A2 dengan jarak 7.000 meter 2. Menuju Apotik Deli A9 dengan jarak 12.300 meter Dari 2 kemungkinan untuk kunjungan berikutnya dari Bakti A1 adalah Apotik Karya Raya A2 karena memiliki jarak paling dekat dengan jarak 7.000 meter dan urutan sementara sub rute adalah : Pabrik → A1→ A2 Maka untuk kunjungan berikutnya dari Karya Raya A2 adalah Apotik Deli A9 dengan jarak 6.000 meter, Maka subrute 6 adalah: Pabrik → A1→ A2 → A9→ Pabrik Gambar 5.9 Subrute 6 Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 7 . Pemeriksaan Waktu Tersedia Berikut merupakan perhitungan waktu total pada Horizon. a. Sub rute 1 Armada 1 Maka subrute 1 Pabrik → A7→ A11 → A6→ Pabrik Jumlah Permintaan = 6,97 m 3 Jarak total = 22.100 + 3.100 + 3.900 + 26.900 = 56.000 meter Perhitungan waktu total Waktu perjalanan total = 56.00040 km per jam= 1,4 jam = 84 menit Waktu loading = 6,97 x 6,35 = 44,25 menit Waktu unloading = 6,97 m 3 x 1,80 = 12,54 menit Waktu total = 84+ 44,25 + 12,54 = 140,79 menit b. Sub rute 2 Armada 2 Maka subrute 2 Pabrik → A12 → A4→ Pabrik Jumlah Permintaan = 6,57 m 3 Jarak total = 22.000 + 3.200 + 22.600 = 47.800 meter Perhitungan waktu total Waktu perjalanan total = 47.800 40 km per jam= 1,19 jam = 71,7 menit Waktu loading = 6,57 m 3 x 6,35 menit = 41,71 menit Waktu unloading = 6,57 m 3 x 1,80 menit = 11,82 menit Waktu total = 71,7 + 41,71 + 11,82 = 125,23 menit c. Sub rute 3 Armada 3 Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Maka subrute 3 Pabrik → A15 → A16→ Pabrik Jumlah Permintaan = 6,29 m 3 Jarak total = 20.400 + 12.100 + 29.100 = 61.600 meter Perhitungan waktu total Waktu perjalanan total = 61.600 40 km per jam= 1,54 jam = 92,4 menit Waktu loading = 6,29 m 3 x 6,35 = 39,94 menit Waktu unloading = 6,29 m 3 x 1,80 = 11,32 menit Waktu total = 92,4 + 39,94 + 11,32 = 143,66 menit d. Sub rute 4 Armada 4 Maka subrute 4 Pabrik → A14→ A5 → A13→ Pabrik Jumlah Permintaan = 6,98 m 3 Jarak total = 18.800 + 4.700 +7.600 + 25.300 = 56.400 meter Perhitungan waktu total Waktu perjalanan total = 56.400 40 km per jam= 1,41 jam = 84,6 menit Waktu loading = 6,98 m 3 x 6,35= 44,32 menit Waktu unloading = 6,98 m 3 x 1,80 = 125,64 menit Waktu total = 84,6 + 44,32 + 125,64 = 254,56 menit e. Sub rute 5 Armada 5 Maka subrute 5 Pabrik → A8→ A3 → A10→ Pabrik Jumlah Permintaan = 6,96 m 3 Jarak total = 15.400 + 1.500 + 3.800 + 17.600 = 38.300 meter Perhitungan waktu total Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1 Waktu perjalanan total = 38.300 40 km per jam= 0,95 jam = 57,45 menit Waktu loading = 6,96 m 3 x 6,35 = 44,19 menit Waktu unloading = 6,96 m 3 x 1,80 = 12,52 menit Waktu total = 57,45 + 44,19 + 12,52 = 114.16 menit f. Sub rute 6 Armada 6 Maka subrute Subrute 6 Pabrik → A1→ A2 → A9→ Pabrik Jumlah Permintaan = 6,75 m 3 Jarak total = 13.900 + 7.000 + 12.300 = 33.200 meter Perhitungan waktu total Waktu perjalanan total = 33.200 40 km per jam= 0,83 jam = 49,8 menit Waktu loading = 6,75 m 3 x 6,35= 42,86 menit Waktu unloading = 6,75 m 3 x 1,80 = 12,15 menit Waktu total = 4,98 + 42,86 + 12,15 = 59,99 menit Tabel 5.15. Rekapitulasi Perhitungan Pemeriksaan Waktu Tersedia Subrute Jarak m Waktu Distribusi menit Waktu Tersedia 1 56.000 140,79 360 2 47.800 125,23 360 3 61.600 143,66 360 4 56.400 254,56 360 5 38.300 114.16 360 6 33.200 59,99 360 Total 293.300 724,23 2520 Universitas Sumatera Utara No. Dok.: FM-GKM-TI-TS-01-03A; Tgl. Efektif : 02 Juli 2012; Revisi : 0 Halaman : 1 dari 1

BAB VI ANALISIS DAN PEMECAHAN MASALAH

6.1. Analisis Sub Rute Distribusi

Perbandingan antara sub rute distribusi yang digunakan oleh perusahaan dengan sub rute distribusi yang diusulkan diuraikan pada Tabel 6.1. Tabel 6.1. Perbandingan Sub Rute Distribusi Rute Perusahaan Rute Usulan Subrut e Urutan Apotik Sub Rute Urutan Apotik 1 P-A1-P 1 Pabrik → A7→ A11 → A6→ Pabrik 2 P-A2- P 2 Pabrik → A12 → A4 → Pabrik 3 P-A3- P 3 Pabrik → A15 → A16→ Pabrik 4 P-A4-P 4 Pabrik → A14→ A5 → A13→ Pabrik 5 P-A5- P 5 Pabrik → A8→ A3 → A10→ Pabrik 6 P-A6- P 6 Pabrik → A1→ A2 → A9→ Pabrik 7 P-A7-P 8 P-A8- P 9 P-A9- P 10 P-A10-P 11 P-A11- P 12 P-A12- P 13 P-A13-P 14 P-A14- P 15 P-A15-P 16 P-A16- P Dari Tabel 6.1. terlihat bahwa terjadi pengurangan sub rute yang terbentuk pada rute distribusi yang diusulkan dibandingkan dengan sub rute yang dijalankan perusahaan selama ini. Pada rute distribusi yang diusulkan terdapat 6 sub rute, sedangkan rute distribusi perusahaan terdapat 16 sub rute. Terjadi penggabungan beberapa apotikdalam satu sub rute. Hal ini dapat terjadi karena dalam Universitas Sumatera Utara