Optimalisasi Penyusunan Barang pada Peti Kemas Menggunakan Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing

(1)

DAFTAR PUSTAKA

Amir, M. S., 1997, Peti Kemas Masalah dan Aplikasi, PPM, Jakarta.

Fernando, R. 2011.Perancangan Program Aplikasi Optimasi Listrik Pada Industri Plastik Menggunakan Metode Sequential Dynamic Programming. Skripsi. Universitas Bina Nusantara.

Gehring, H., Menscher, K. & Meyer, M. 1990. A computer-based heuristic for packing pooled shipment containers. European Journal of Operational

Research 44: 277-288.

George, J.A., & Robinson, D. F. 1980. A heuristic for packing boxes into a container.

Computers & Operation Research 7:147-156.

Gunadi, K., Julistiono, I. K. & Hariyanto, B. 2004. Optimasi pola penyusunan barang dalam ruang tiga dimensi menggunakan metode genetic algorithms.

Universitas Kristen Petra. Jurnal Informatika Vol. 4, No.1, Mei 2003: 15-19.

Gurning, S & Budiyanto, E. 2007. Manajemen Bisnis Pelabuhan. APE Publishing:Surabaya

Kocjan, W. & Holmstrom, K. 2006. The autopack project – algorithms for container loading. Research Report 2006-03, Department of Mathematics and Physics Malardalen University: Sweden

Kusumadewi, P. & Purnomo, H. 2005. Penyelesaian Masalah Optimasi dengan

Teknik-Teknik Heuristik. Graha Ilmu:Yogyakarta.

Liu, D. S., Tan, K. C., Huang, S. Y., Goh, C. K. & Ho, W. K. 2008. On solving multiobjective bin packing problems using evolutionary particle swarm optimization. European Journal of Operational Research. 190: 357-382. Matlin, M.W. 2005. Cognition sixth edition. USA: Wiley.


(2)

Pisinger, D. 1995. Algorithms for Knapsack Problem. (Online) http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.16.9780 (20 September 2015).

Putmawa, F. & Santosa, B. 2011. Pengembangan Algoritma Bee Swarm Optimization Untuk Penyelesaian Container Stowage Problem.

Rieck, B. 2010. Basic Analysis of Bin-Packing Heuristics. Publicado por

Interdisciplinary Center for Scientific Computing. Heildelberg University.

Sommerville, I. 2004. Software Engineering, 7th Edition.Workingham: Addison-Wesley.

Susanto, Y. H. 2009. Perancangan program aplikasi penyusunan barang dalam kontainer menggunakan algoritma greedy (studi kasus : Best Global Ekspress). Skripsi. Universitas Bina Nusantara.

Suyono, R.P. 2003. Shipping Pengangkutan Intermodal Ekspor – Impor Melalui Laut. PPM. Jakarta.

Verweij, B. 1996. Multiple destination bin packing. SPRIT Long Term Research

Project 20244.

Wu, Y., Li, W., Goh, M. & Souza, R. D. 2010. Three-dimensional bin packing problem with variable bin height. European Journal of Operational

Research. 202: 347-355.

Yahya, B.N. 2013. Metode Penataan Palet di Gudang. (Online) http://www.ali.web.id/detail_article.php?id=89# (25 Agustus 2014).


(3)

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini membahas analisis algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing pada sistem dan membahas tahap-tahap yang dilakukan pada sistem yang akan dibangun.

3.1 Identifikasi Masalah

Apabila barang yang akan dikemas adalah barang yang berukuran dan berbentuk sama maka mengemas barang ke dalam peti kemas adalah pekerjaan yang mudah. Jika barang yang dikemas memiliki variasi ukuran dan bentuk, pengemasan barang akan memerlukan prosedur yang rumit dan kompleks. Sehingga diperlukan waktu yang tidak sedikit dalam mengemas barang ke dalam peti kemas.

Masalah ini banyak dihadapi oleh perusahaan – perusahaan berorientasi ekspedisi barang menggunakan peti kemas. Dengan banyaknya variasi barang akan membuat bentuk pengemasan menjadi sangat bervariasi dan proses pengemasan menjadi sulit. Jika perusahaan mengemas barang ke dalam peti kemas tidak efektif akan berdampak pada jumlah peti kemas yang digunakan, hal ini akan menambah biaya pengiriman barang.

Mendapatkan hasil yang optimal dalam hal pengemasan barang akan memerlukan waktu yang cukup lama sehingga akan berpengaruh terhadap produktivitas karyawan dan kinerja perusahaan. Oleh karena itu, untuk mempermudah pengemasan barang agar lebih optimal maka diperlukan sebuah sistem optimalisasi penggunaan peti kemas dalam proses pengiriman barang. Agar penggunaan peti kemas pada pengiriman barang lebih efektif.


(4)

3.2Data yang Digunakan

Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini terbagi atas dua yaitu data peti kemas dan data barang.

1. Jenis peti kemas yang digunakan dalam penelitian ini adalah General Purpose

Container 20 feet. Data peti kemas diambil dari data peti kemas yang telah

distandardisasikan oleh International Standard Organization. Data peti kemas terdiri atas ukuran panjang, lebar dan tinggi barang serta berat maksimal yang dapat ditampung oleh peti kemas. Pada tabel 3.1 berikut ditampilkan data peti kemas yang digunakan.

Tabel 3.1 Data peti kemas

2. Data barang yang akan digunakan adalah data fiktif yang di-input penulis secara acak. Data barang yang di-input berupa ukuran panjang, lebar dan tinggi serta berat barang. Data barang yang akan diuji dalam penelitian ini ditampilkan pada tabel 3.2 berikut.

Tabel 3.2 Data barang

No. Nama Barang Panjang (cm) Lebar (cm) Tinggi (cm) Berat (kg)

1. A001 88 76 70 12

2. B002 110 98 88 25

3. C003 85 75 71 15

4. D004 150 100 88 33

5. E005 90 68 74 21

6. F006 80 68 52 18

7. G007 165 80 80 23

8. H008 110 100 95 19

Jenis peti kemas Panjang

(cm) Lebar (cm) Tinggi (cm)

Berat Maksimal (kg)

General Purpose


(5)

3.3 Optimalisasi Penyusunan Barang Pada Peti Kemas Menggunakan Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing

3.3.1 Arsitektur Umum

Penyusunan barang pada peti kemas menggunakan algoritma Three-Dimensional

First-Fit Decreasing memiliki beberapa tahap pada prosesnya. Adapun tahapan -

tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 3.1 berikut. Input Data Container dan Barang

Visualisasi hasil optimalisasi Inisialisasi

Penentuan urutan masuk barang berdasarkan barang yang pertama dimasukkan ke dalam database

Algoritma 3D First Fit Decreasing

Optimalisasi

Orientasi barang

Penentuan urutan masuk berdasarkan volume barang terbesar

` Gambar 3.1 General architecture optimalisasi penyusunan barang

3.3.2 Inisialisasi

Tahapan inisialisasi dilakukan untuk menentukan urutan penyusunan barang. Tahapan yang dilakukan pada tahap inisialisasi adalah penentuan urutan masuk barang berdasarkan data barang yang pertama disimpan ke dalam database.


(6)

3.3.3 Optimalisasi Penyusunan Barang menggunakan Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing

1. Penentuan Urutan Masuk Barang Berdasarkan Volume Barang

Penentuan urutan masuk barang dilakukan dengan cara mengurutkan volume barang dimulai dari volume terbesar ke volume terkecil. Urutan masuk barang berdasarkan volume terbesar dapat dilihat pada tabel 3.3 berikut:

Tabel 3.3 Volume tiap barang

Pada tabel 3.3 didapatkan data barang dan volume dari masing-masing barang yang ada pada tabel 3.2. Untuk mendapatkan urutan masuk barang, volume masing-masing barang pada tabel 3.3 akan diurutkan berdasarkan volume terbesar. Algoritma yang dipakai dalam pengurutan barang adalah algoritma Heap Sort. Maka didapatkan urutan barang D004-G007-H008-B002-A001-E005-C003-F006. Urutan tersebut akan digunakan sebagai acuan urutan penyusunan barang hingga semua barang bisa disusun ke dalam peti kemas.

2. Penentuan Orientasi Penyusunan Barang

Untuk melakukan proses optimalisasi penyusunan barang, terlebih dahulu akan dilakukan orientasi penyusunan barang. Untuk melakukan proses orientasi penyusunan barang terlebih dahulu dilakukan pengurutan sisi barang berdasarkan sisi terpanjang. Pengurutan sisi terpanjang barang pada tabel 3.2 dapat dilihat pada tabel 3.4 berikut

No. Nama Barang Volume(cm3)

1. A001 468160

2. B002 948640

3. C003 452625

4. D004 1320000

5. E005 452880

6. F006 282880

7. G007 1280000


(7)

Tabel 3.4 Pengurutan sisi terpanjang barang No. Nama

Barang Sisi Terpanjang Sisi terpanjang kedua Sisi terpendek

1. D004 150 cm 100 cm 88 cm

2. G007 165 cm 80 cm 80 cm

3. H008 110 cm 100 cm 95 cm

4. B002 110 cm 98 cm 88 cm

5. A001 88 cm 76 cm 70 cm

6. E005 90 cm 74 cm 68 cm

7. C003 85 cm 75 cm 71 cm

8. F006 80 cm 68 cm 52 cm

Setelah parameter sisi barang diurutkan seperti pada tabel 3.4, maka dilakukan perubahan sisi barang. Sisi terpanjang barang menjadi panjang barang, sisi terpanjang kedua menjadi lebar barang kemudian sisi terpendek menjadi tinggi barang. Orientasi barang ditentukan oleh sisi terpanjang barang. Hasil perubahan yang didapatkan setelah orientasi barang ada pada tabel 3.5 berikut:

Tabel 3.5 Perubahan sisi barang

No. Nama Barang Panjang (cm) Lebar(cm) Tinggi (cm)

1. D004 150 100 88

2. G007 165 80 80

3. H008 110 100 95

4. B002 110 98 88

5. A001 88 76 70

6. E005 90 74 68

7. C003 85 75 71

8. F006 80 68 52

Pada tahapan optimalisasi akan dilakukan pengoptimalan penyusunan barang menggunakan algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing. Untuk melakukan optimalisasi penyusunan, urutan barang yang digunakan adalah urutan barang yang


(8)

ada pada tahap penentuan urutan masuk barang. Tahapan optimalisasi penyusunan barang dapat dilihat pada pseudocode di gambar 3.2 berikut.

Simpan barang i, i(1,2,3,...,n) dengan parameter panjang, lebar, tinggi dan berat Simpan data container dengan parameter panjang, lebar, tinggi dan berat maksimum WHILE (i<=n)

Pilih barang yang akan disusun sesuai urutan

IF panjang barang i < sisa panjang container || berat barang i < berat beban maksimum container – total berat barang tersusun

ctr = nilai minimum (sisa lebar container – lebar barang i, sisa tinggi container – tinggi barang i)

cdr = nilai minimum (sisa lebar container – tinggi barang i, sisa tinggi container – lebar barang i)

IF ctr >= 0 atau cdr >= 0

Insert barang i ke list barang tersusun

IF cdr < 0 || (nilai ctr >= 0 dan nilai ctr <= nilai cdr) Barang i tidak dirotasi

Tinggi layer += tinggi barang i

Lebar layer = max(lebar barang i, lebar layer sebelumnya) ELSE

Barang i dirotasi

Tinggi layer += lebar barang i

Lebar layer = max (tinggi barang i, lebar layer sebelumnya) Panjang layer = max (panjang barang i, panjang barang sebelumnya) Panjang Maksimal Tumpukan = panjang layer-panjang barang i


(9)

Gambar 3.2 Pseudocode optimalisasi penyusunan barang

Untuk mengoptimalkan penyusunan barang pada peti kemas akan dilakukan tahapan – tahapan yang ada pada gambar 3.2 dengan menggunakan data peti kemas pada tabel 3.1 dan data barang pada tabel 3.2. Adapun tahapan optimalisasi penyusunan barang pada peti kemas dapat diilustrasikan sebagai berikut:

1. Simpan data peti kemas (P=592 cm, L=234 cm, T=234 cm, B=22100 kg) 2. Urutan barang berdasarkan urutan masuk yaitu,

D004-G007-H008-B002-A001-E005-C003-F006

3. Pilih barang sesuai urutan. Barang yang akan disusun pertama adalah barang D004, kemudian simpan parameter barang D004 (p=150 cm, l=100 cm, t=88 cm, b=33 kg)

WHILE (List barang tidak kosong)

Pilih barang berikutnya untuk ditumpuk yaitu barang potensial

IF panjang barang potensial <= Panjang Maksimal Tumpukan && berat barang potensial <= sisa berat container && lebar barang potensial <= lebar barang i && tinggi barang potensial <= tinggi barang i

Insert barang i ke list barang tersusun ELSE

Barang potensial tidak bisa ditumpuk, susun barang ke posisi berikutnya END WHILE

ELSE

IF sisa lebar container >= nilai maksimum (lebar barang i, tinggi barang i) dan lebar layer > 0 dan tinggi layer > 0 dan panjang layer > 0

Susun barang i ke baris baru

IF sisa tinggi container < nilai minimum (lebar barang i, tinggi barang i) atau panjang layer = 0

Susun barang di container berikutnya ELSE

Ambil barang selanjutnya untuk disusun sesuai urutan END WHILE


(10)

4. Cek parameter panjang barang (p=150 cm) apakah melebihi panjang peti kemas (P=592 cm) dan cek parameter berat barang (b=33 kg) apakah melebihi daya tampung berat peti kemas (b=22100 kg). Apabila panjang barang melebihi panjang peti kemas atau berat barang melebihi daya tampung berat peti kemas maka barang tidak bisa disusun ke dalam peti kemas.

5. Hitung nilai celah tidak dirotasi ( ctr) dan celah bila dirotasi (cdr) barang D004 menggunakan persamaan 2.1 dan 2.2, untuk menentukan posisi dan perotasian barang.

5.a. Jika nilai ctr dan cdr positif maka barang disusun ke dalam peti kemas. o Jika nilai ctr dan cdr positif dan nilai ctr lebih kecil atau sama dengan

nilai cdr barang tidak dirotasi barang diletakkan di atas barang sebelumnya. Posisi dimensi panjang, lebar dan tinggi barang disesuaikan dengan posisi dimensi panjang, lebar dan tinggi

container. Barang di-extract dari daftar barang yang akan disusun.

o Jika nilai ctr dan cdr positif dan nilai ctr lebih besar dari nilai cdr maka barang dirotasi dan diletakkan di atas barang sebelumnya. Lakukan perotasian barang secara vertikal terhadap panjang barang. Sehingga dimensi lebar barang menjadi tinggi barang dan dimensi tinggi barang menjadi lebar barang. Barang di-extract dari daftar barang yang akan disusun.

5.b. Jika nilai ctr dan cdr adalah negatif kemudian cek

o Jika sisa lebar peti kemas melebihi ukuran dari nilai minimum parameter lebar dan tinggi barang maka barang akan disusun ke baris baru. Ulangi proses penyusunan dari tahap 5.a.

o Jika sisa tinggi peti kemas lebih kecil dari nilai minimum dari lebar dan tinggi barang, barang akan disusun ke peti kemas berikutnya. Ulangi proses penyusunan dimulai dari tahap 4 hingga tahap 7.

Nilai ctr dan cdr barang D004 adalah 134 dan 138, sehingga barang D004 akan disusun ke peti kemas tanpa dirotasi. Barang D004 adalah barang pertama yang disusun dalam peti kemas. Apabila barang pertama sudah


(11)

disusun ke dalam peti kemas maka akan terbentuk sebuah layer dimana dimensi layer tersebut sesuai dengan dimensi barang yang pertama masuk yaitu D004.

6. Ambil barang potensial yaitu barang G007 dengan parameter p=200, l=80, t=80, b=23, cek apakah sisa panjang layer bisa menampung barang potensial dengan menghitung nilai selisih panjang layer dengan panjang barang i (D004).

 Apabila sisa panjang layer lebih besar dari panjang barang potensial dan sisa daya tampung berat peti kemas lebih besar dari berat barang dan lebar barang i (D004) lebih besar dari lebar barang potensial dan tinggi barang i (D004) lebih besar dari tinggi barang potensial maka barang potensial disusun di depan barang i, kemudian Barang di-extract dari daftar barang yang akan disusun. Apabila tidak memenuhi, maka penyusunan barang potensial diulangi ke tahap 3 sebagai barang i+1. 7. Ulangi tahap 3 hingga tahap 6 sampai semua barang yang ada pada data

barang selesai disusun.

8. Hasil akhir adalah jumlah peti kemas yang digunakan.

Penyusunan barang pertama yaitu barang D004 dilakukan dengan cara mengisi panjang peti kemas. Kemudian akan didapatkan panjang, lebar dan tinggi layer yang baru. Panjang layer baru adalah panjang barang D004, lebar layer baru adalah lebar barang D004 dan tinggi layer baru adalah tinggi barang D004. Untuk proses penyusunan barang selanjutnya, barang diletakkan di atas barang D004. Apabila total tinggi barang yang terbentuk melebihi sisa tinggi peti kemas maka akan dilakukan pengisian lebar peti kemas. Sehingga akan terbentuk baris baru dalam layer tersebut. Lakukan pengisian tinggi peti kemas pada baris baru tersebut. Jika total tinggi barang pada baris tersebut melebihi sisa tinggi peti kemas maka barang akan disusun ke baris baru pada layer.

Apabila total lebar barang yang terbentuk melebihi sisa lebar peti kemas dan sisa panjang peti kemas lebih besar dari panjang barang yang akan disusun maka dibentuk sebuah layer baru. Lakukan pengisian terhadap layer yang baru dibuat. Apabila layer sudah diisi penuh dan sisa panjang peti kemas lebih kecil dari barang yang akan disusun, maka susun barang ke dalam peti kemas baru.


(12)

Gambar 3.3 Penyusunan barang D004

Gambar 3.3 tersebut adalah penyusunan barang pertama yaitu barang D004. Diletakkan pada sudut kanan bawah peti kemas sehingga akan terbentuk sebuah layer baru seperti pada gambar 3.4 berikut:

Gambar 3.4 Layer yang terbentuk

Peletakan barang selanjutnya yaitu barang G007 diletakkan di atas barang D004. Selama total tinggi barang yang disusun tidak melebihi tinggi peti kemas. Tinggi peti kemas = 234 cm. Tinggi barang D004 = 88 cm dan tinggi barang G007 = 80 cm, total


(13)

tinggi barang yang terbentuk adalah 168 cm. Sehingga barang G007 disusun di atas barang D004. Seperti tampak pada gambar 3.5 berikut:

Gambar 3.5 Penyusunan barang G007

Setelah barang G007 disusun maka akan terbentuk layer baru seperti tampak pada gambar 3.6 berikut:

Gambar 3.6 Layer yang terbentuk setelah barang G007 disusun

Selanjutnya akan dilakukan penyusunan barang H008. Total tinggi peti kemas yang terbentuk apabila barang H008 disusun di atas barang G007 adalah 261 cm. Tinggi


(14)

peti kemas lebih kecil dari total tinggi barang setelah barang H008 disusun. Sehingga barang H008 akan disusun ke baris baru seperti pada gambar 3.7 berikut:

Gambar 3.7 Penyusunan barang H008 Penyusunan barang B002 dapat dilihat pada gambar 3.8 berikut:

Gambar 3.8 Penyusunan barang B002

Penyusunan barang selanjutnya yaitu barang A001. Total tinggi barang apabila barang A001 disusun di atas barang B002 adalah 253 cm. Nilai ini melebihi tinggi peti kemas sehingga barang akan disusun ke baris baru. Namun total lebar barang apabila barang


(15)

A001 disusun ke baris baru yaitu 276 cm melebihi lebar peti kemas dengan ukuran 234 cm. Sehingga barang A001 tidak bisa disusun ke layer tersebut. Barang A001 akan disusun ke layer baru selama panjang barang A001 (88 cm) lebih kecil dari sisa panjang peti kemas (panjang peti kemas – panjang layer sebelumnya= 592 cm -165 cm = 427 cm). Gambar 3.9 berikut ini adalah penyusunan barang A001 di layer baru.

Gambar 3.9 Penyusunan barang A001

Ulangi tahap penyusunan untuk semua barang pada tabel 3.2 sehingga akan didapat penyusunan barang seperti tampak pada gambar 3.10 berikut:


(16)

Tabel 3.6 berikut ini adalah hasil optimalisasi penyusunan tiap barang pada tabel 3.2 ke dalam peti kemas dengan parameter yang ditampilkan pada tabel 3.1.

Tabel 3.6 Hasil optimalisasi penyusunan barang

3.4 Perancangan Sistem

Perancangan sistem dilakukan untuk membentuk sebuah model dari suatu sistem optimalisasi penyusunan barang pada peti kemas dalam Unifield Modelling Language (UML), serta menentukan hal-hal apa saja yang diperlukan oleh sistem agar sistem dapat berjalan dengan baik. Unifield Modelling Language (UML) yang digunakan dalam penelitian ini adalah use case diagram.

3.4.1 Use Case Diagram

Use case diagram adalah sebuah diagram yang menggambarkan fungsionalitas yang

diharapkan dari sebuah sistem, menggambarkan kebutuhan sistem dari sudut pandang

user, menggambarkan hubungan antara sistem dan pengguna.

No Nama

Barang ctr cdr Dirotasi

Ditumpuk di samping barang i Set new row Set new layer Set new container

1. D004 134 138 Tidak - - - -

2. G007 70 70 Tidak - - - -

3. H008 -25 -30 - - ya - -

4. H008 34 39 Tidak - - - -

5. B002 36 45 Tidak - - - -

6. A001 -15 -21 - - ya - -

7. A001 -42 -36 - - - ya -

8. A001 158 162 Tidak - - - -

9. E005 100 94 Ya - - - -

10. C003 23 19 Ya - - - -

11. F006 -33 -49 - - ya - -


(17)

Use Case Diagram ini akan menjelaskan apa-apa saja fungsi yang akan

dikerjakan oleh sistem. Oleh karena itu use case diagram akan mempresentasikan bagaimana interaksi antara user dengan sistem. Use Case Diagram yang akan digunakan pada sistem ini ditapilkan pada gambar 3.3 berikut

Sistem Optimalisasi Penyusunan Barang

User

Login

Algoritma 3D First Fit Dcreasing

Set Data Container Hapus Data Barang

Ubah Data Barang Tambah Data Barang

Tampilkan Data Barang Tiap Container

Hapus Data Container

Set Data Barang Ubah Data Container

Tambah Data Container «subtype» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends»

Gambar 3.11 Use Case Diagram Sistem Optimalisasi Penyusunan Barang pada Container

Use Case Description dari use case Login dapat dilihat pada tabel 3.7 berikut.

Tabel 3.7 Use Case Description Login Nama Use Case Login

Aktor User


(18)

Tabel 3.7 Use Case Description Login (lanjutan)

Pre Condition

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. User menginput username dan password

2. Sistem akan mengecek valid atau tidaknya data masukan

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

1. User menginput username dan password

2. Sistem akan mengecek valid atau tidaknya data masukan 3. Menampilkan pesan

tidak valid pada login 4. User menginput username

dan password yang valid

5. Sistem akan mengecek valid atau tidaknya data masukan

Post Condition Tampilkan halaman Home sistem

Use Case Description dari use case Tambah Data Container dapat dilihat pada tabel

3.8 berikut.

Tabel 3.8 Use Case Description Tambah Data Container Nama Use Case Tambah Data Container

Aktor User

Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk menambah data container Pre Condition User berada di halaman Data Container


(19)

Tabel 3.8 Use Case Description Tambah Data Container (lanjutan) 1. User mengisi data

container yaitu nama, panjang luar, lebar luar, tinggi luar, berat kosong, panjang dalam, lebar luar, tinggi

luar dan berat maksimum

container

2. Sistem akan

menyimpan data ke dalam database

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

- -

Post Condition Tampilkan halaman Data Container

Use Case Description dari use case Ubah Data Container dapat dilihat pada tabel 3.9

berikut.

Tabel 3.9 Use Case Description Ubah Data Container Nama Use Case Ubah Data Container

Aktor User

Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk mengubah data container yang telah

di-input

Pre Condition User berada di halaman Data Container

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. User mengubah data

container

2. Sistem akan

menyimpan hasil perubahan data


(20)

Tabel 3.9 Use Case Description Ubah Data Container (lanjutan)

- -

Post Condition Tampilkan halaman Data Container

Use Case Description dari use case Hapus Data Container dapat dilihat pada tabel

3.10 berikut.

Tabel 3.10 Use Case Description Hapus Data Container Nama Use Case Hapus Data Container

Aktor User

Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk menghapus data container yang telah

di-input

Pre Condition User berada di halaman Data Container

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. User mengklik tombol hapus pada tabel Data

Container

2. Sistem akan

menghapus data dari database

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

- -

Post Condition Tampilkan halaman Data Container

Use Case Description dari use case Tambah Data Barang dapat dilihat pada tabel 3.11

berikut.

Tabel 3.11 Use Case Description Tambah Data Barang Nama Use Case Tambah Data Barang

Aktor User


(21)

Tabel 3.11 Use Case Description Tambah Data Barang (lanjutan)

Pre Condition User berada di halaman Data Barang

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. User mengisi data barang yaitu nama, panjang, lebar, tinggi dan berat barang

2. Sistem akan data ke dalam database

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

- -

Post Condition Tampilkan halaman Data Barang

Use Case Description dari use case Ubah Data Barang dapat dilihat pada tabel 3.12

berikut.

Tabel 3.12 Use Case Description Ubah Data Barang Nama Use Case Ubah Data Barang

Aktor User

Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk mengubah data barang Pre Condition User berada di halaman Data Barang

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. User mengubah data barang

2. Sistem akan menyimpan hasil perubahan ke database

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

- -


(22)

Use Case Description dari use case Hapus Data Barang dapat dilihat pada tabel 3.13

berikut.

Tabel 3.13 Use Case Description Hapus Data Barang Nama Use Case Hapus Data Barang

Aktor User

Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk menghapus data barang

Pre Condition User berada di halaman Data Barang

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. User mengklik tombol hapus barang pada tabel

2. Sistem akan

menghapus data barang dari database

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

- -

Post Condition Tampilkan halaman Data Barang

Use Case Description dari use case Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing dapat dilihat pada tabel 3.14 berikut.

Tabel 3.14 Use Case Description Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing Nama Use Case Algoritma 3D First Fit Decreasing

Aktor User

Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk menghitung dengan Algoritma 3D First Fit Decreasing

Pre Condition


(23)

Tabel 3.14 Use Case Description Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing (lanjutan)

1. User mengklik menu

navigasi Proses

Optimalisasi

2. Sistem akan

memproses dengan algoritma 3D First Fit Decreasing

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

- -

Post Condition Tampilkan hasil proses

Use Case Description dari use case Set Data Container dapat dilihat pada tabel 3.15

berikut.

Tabel 3.15 Use Case Description Set Data Container Nama Use Case Set Data Container

Aktor User

Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk mengambil data container yang

di-input oleh user.

Pre Condition

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. User akan menginput data ukuran, berat kosong dan berat maksimum container

2. Sistem akan

menyimpan data sebelum diproses


(24)

Tabel 3.15 Use Case Description Set Data Container (lanjutan)

- -

Post Condition -

Use Case Description dari use case Set Data Barang dapat dilihat pada tabel 3.16

berikut.

Tabel 3.16 Use Case Description Set Data Barang Nama Use Case Set Data Barang

Aktor User

Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk mengambil data barang yang di-input

oleh user.

Pre Condition

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. User menginput data ukuran dan berat barang

2. Sistem menyimpan data barang sebelum diproses

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

- -

Post Condition -

Use Case Description dari use case Tampil Data Barang per Container dapat dilihat

pada tabel 3.17 berikut.

Tabel 3.17 Use Case Description Tampilkan Data Barang per Container Nama Use Case Tampilkan Data Barang per Container


(25)

Tabel 3.17 Use Case Description Tampilkan Data Barang per Container (lanjutan) Deskripsi Usecase ini berfungsi untuk menampilkan hasil perhitungan

Algoritma

Pre Condition User berada pada halaman Proses Optimalisasi

Normal Flow Kegiatan aktor Respon sistem

1. Melihat hasil perhitungan

2. Sistem

menampilkan hasil

Alternative Flow

Kegiatan aktor Respon sistem

- -

Post Condition Tampil data barang per container dalam bentuk tabel

3.4.2 Perancangan User Interface

Antarmuka pengguna (user interface) merupakan media yang menjembatani komunikasi antara manusia dan komputer. Perancangan antarmuka bertujuan untuk memberikan gambaran umum tampilan dari aplikasi yang akan dibuat.

3.4.2.1 Rancangan Halaman Login

Pada halaman login, user harus mengisikan username dan password yang valid agar dapat masuk ke dalam sistem ini. Rancangan halaman ini dapat dilihat pada gambar 3.12 berikut

Gambar 3.12 Rancangan Halaman Login

HOME DATA CONTAINER DATA BARANG PROSES OPTIMALISASI LOGOUT

Username Password


(26)

3.4.2.2 Rancangan Halaman Home

Pada halaman Home ini user akan dihadapkan pada menu-menu utama dari sistem yaitu menu Data Container, Data Barang, Proses Optimalisasi dan menu Logout. Rancangan halaman ini dapat dilihat pada gambar 3.13 berikut

Gambar 3.13 Rancangan Halaman Home

3.5.2.3 Rancangan Halaman Data Container

Pada rancangan halaman Data Container ini akan ditampilkan data – data container yang telah di-input ke database dalam bentuk tabel. Pada halaman ini user dapat melakukan proses input, update dan delete untuk data container. Rancangan halaman ini dapat dilihat pada gambar 3.14 berikut

Gambar 3.14 Rancangan Halaman Data Container

HOME DATA CONTAINER DATA BARANG PROSES OPTIMALISASI LOGOUT

INFO

HOME DATA CONTAINER DATA BARANG PROSES OPTIMALISASI LOGOUT

Tabel Data Container Tambah Data Container


(27)

3.4.2.4 Rancangan Halaman Form Data Container

Pada rancangan halaman ini, user akan dihadapkan pada form untuk menambahkan data container. Rancangan halaman ini dapat dilihat pada gambar 3.15 berikut

Gambar 3.15 Rancangan Halaman Form Data Container

3.4.2.5 Rancangan Halaman Data Barang

Pada rancangan halaman Data Barang ini akan ditampilkan tabel data – data barang yang telah di-input ke database. Pada halaman ini user dapat melakukan proses input,

update dan delete untuk data barang. Rancangan halaman ini dapat dilihat pada

gambar 3.16 berikut

Gambar 3.16 Rancangan Halaman Data Barang

HOME DATA CONTAINER DATA BARANG PROSES OPTIMALISASI LOGOUT

Form Tambah Data Container

HOME DATA CONTAINER DATA BARANG PROSES OPTIMALISASI LOGOUT

Tabel Data Barang Tambah Data Barang


(28)

3.4.2.6 Rancangan Halaman Form Data Barang

Pada rancangan halaman ini, user akan dihadapkan pada form untuk menambahkan data barang. Rancangan halaman ini dapat dilihat pada gambar 3.17 berikut

Gambar 3.17 Rancangan Halaman Form Data Barang

3.4.2.7 Rancangan Halaman Proses Optimalisasi

Halaman Proses Optimalisasi berisi tentang data hasil proses penyusunan barang pada container menggunakan algoritma 3D First Fit Decreasing. Rancangan dapat dilihat pada gambar 3.18 berikut .

Gambar 3.18 Rancangan Halaman Proses Optimalisasi

HOME DATA CONTAINER DATA BARANG PROSES OPTIMALISASI LOGOUT

Form Tambah Data Barang

HOME DATA CONTAINER DATA BARANG PROSES OPTIMALISASI LOGOUT

Jumlah Container yang digunakan

Tabel Data barang per container


(29)

3.4.2.8 Perancangan Database

Pada aplikasi ini database yang digunakan adalah MySQL, berikut spesifikasi tabel-tabel yang dibuat:

- Tabel_barang : menyimpan data panjang, lebar dan tinggi barang. Struktur tabel barang dapat dilihat pada tabel 3.18

Tabel 3.18 Struktur tabel barang

Nama field Tipe data Keterangan

id_brg Integer primary key

nama_brg Text

panjang_brg Integer Satuan cm

lebar_brg Integer Satuan cm

tinggi_brg Integer Satuan cm

berat_brg Integer Satuan kg

Field id_brg berisi nomor id barang yang diinput, field nama_brg berisi nama

barang yang diinput, field panjang_brg berisi panjang barang, field lebar_brg berisi lebar barang, field tinggi_brg berisi tinggi barang dan field berat_brg berisi bobot/berat barang.

- Tabel _container : menyimpan data panjang luar, lebar luar, tinggi luar, berat kosong, panjang dalam, lebar dalam, tinggi dalam serta berat maksimum

container. Struktur tabel container dapat dilihat pada tabel 3.19

Tabel 3.19 Struktur tabel container

Nama field Tipe data Keterangan

id_brg Integer primary key

nama_brg Text

panjang_brg Integer Satuan cm

lebar_brg Integer Satuan cm

tinggi_brg Integer Satuan cm


(30)

Field id_container berisi nomor id container yang diinput, field

nama_container berisi nama container yang diinput, field panjang_luar berisi panjang luar container, field lebar_luar berisi lebar luar container, field tinggi_luar berisi tinggi luar container, field berat_kosong berisi data bobot/berat kosong container,

field panjang_dalam berisi panjang dalam container, field lebar_ dalam berisi lebar

dalam container, field tinggi_ dalam berisi tinggi dalam container, field berat_max berisi data bobot/berat maksimum container.

- Tabel User : berisi data username dan password user. Pada tabel 3.20 berikut ini struktur database tabel user.

Tabel 3.20 Struktur tabel user

Nama field Tipe data Keterangan

Id Integer Primary key

Username Text

Password Text

Field id berisi nomor id user yang diinput, field username berisi username user


(31)

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

Pada bab ini akan dijelaskan implementasi dari algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasingsesuai perancangan yang telah dijelaskan pada bab 3 serta melakukan pengujian dari sistem yang telah dibuat.

4.1 Implementasi Sistem

Sesuai dengan hasil analisis dan perancangan yang telah dibuat, Three-Dimensional

First-Fit Decreasing akan diimplementasikan ke dalam sebuah sistem dengan

menggunakan bahasa pemrograman PHP.

4.1.1 Spesifikasi hardware dan software yang digunakan

Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan untuk membangun sistem ini adalah sebagai berikut:

1. Processor Intel Pentium (R) Dual-Core CPU T4400 @2.20GHz

2. Kapasitas hard disk 320 GB

3. Memori RAM yang digunakan 2GB

4. Sistem operasi yang digunakan adalah Microsoft Windows 7 Ultimate 32-bit 5. Apache sebagai web server

6. Web browser Google Chrome

4.1.2 Implementasi perancangan antarmuka

a. Halaman Data Container

Tampilan ini muncul pada saat pertama sekali saat menu Data Container diklik. Halaman ini menampilkan judul aplikasi, link untuk menambah, meng-edit dan menghapus data container serta tabel data container. Tampilan splash screen dapat dilihat pada Gambar 4.1.


(32)

Gambar 4.1 Tampilan Halaman Data Container b. Halaman Form Data Container

Tampilan ini muncul pada saat link tambah dan edit pada halaman Data Container diklik. Halaman ini menampilkan form untuk menambah dan meng-edit data container. Tampilan splash screen dapat dilihat pada Gambar 4.2.


(33)

c. Halaman Data Barang

Tampilan ini muncul pada saat menu Data Barang diklik. Halaman ini menampilkan judul aplikasi, link untuk menambah, meng-edit dan menghapus data barang serta tabel data barang. Tampilan splash screen dapat dilihat pada Gambar 4.3.

Gambar 4.3 Halaman Data Barang d. Halaman Form Data Barang

Tampilan ini muncul pada saat link tambah dan edit pada halaman Data Barang diklik. Halaman ini menampilkan form untuk menambah dan meng-edit data barang. Tampilan splash screen dapat dilihat pada Gambar 4.4.


(34)

e. Halaman Proses Inisialisasi

Tampilan ini muncul pada saat menu Proses Inisialisasi diklik. Halaman ini menampilkan hasil yang telah diproses oleh sistem. Tampilan splash screen dapat dilihat pada Gambar 4.5.

Gambar 4.5 Halaman Proses Inisialisasi

f. Halaman Visualisasi 3D Proses Inisialisasi

Tampilan ini muncul pada saat tombol Visualisasi 3D pada halaman Proses Inisialisasi diklik. Halaman ini menampilkan hasil yang telah diproses oleh sistem. Tampilan splash screen dapat dilihat pada Gambar 4.6.


(35)

g. Halaman Proses Optimalisasi

Tampilan ini muncul pada saat menu Proses Optimalisasi diklik. Halaman ini menampilkan hasil yang telah diproses oleh sistem. Tampilan splash screen dapat dilihat pada Gambar 4.7.

Gambar 4.7 Halaman Proses Optimalisasi h. Halaman Visualisasi 3D Proses Optimalisasi

Tampilan ini muncul pada saat tombol Visualisasi 3D pada halaman Proses Optimalisasi diklik. Halaman ini menampilkan hasil yang telah diproses oleh sistem. Tampilan splash screen dapat dilihat pada Gambar 4.8.


(36)

4.2 Pengujian Sistem

Pengujian sistem bertujuan untuk mengantisipasi kemungkinan terjadinya

error yang terjadi pada komponen ataupun pada interface dari suatu program. Hal ini

dilakukan dengan menguji apakah sistem tersebut telah memenuhi functional

requirement dan non-functional requirement (Sommerville, 2004). 4.2.1 Pengujian user pada sistem

Pada pengujian ini akan diimplementasikan data barang dengan ukuran berbeda terhadap 1 jenis ukuran container. Adapun data peti kemas yang digunakan untuk pengujian sistem adalah spesifikasi General Purpose Container 20 feet yang diambil dari International Standard Organization. Pada table 4.1 berikut ini adalah data peti kemas yang digunakan:

Tabel 4.1 Data peti kemas

Data barang yang akan digunakan untuk pengujian dapat dilihat pada tabel 4.2, jenis barang yang akan digunakan adalah balok dan kubus.

Tabel 4.2 Data Barang

No. Nama

Barang Panjang Barang Lebar Barang Tinggi Barang Berat Barang

1 Barang 1 60 70 90 12

2 Barang 2 60 70 90 12

3 Barang 3 60 70 90 12

4 Barang 4 60 70 90 12

5 Barang 5 60 70 90 12

6 Barang 6 60 70 90 12

7 Barang 7 60 70 90 12

8 Barang 8 60 70 90 12

Jenis Container Panjang (cm) Lebar (cm) Tinggi (cm) Berat Maksimal (kg) General Purpose


(37)

Tabel 4.2 Data Barang (lanjutan)

9 Barang 9 60 70 90 12

... ... ... ... ... ...

61 Barang 61 90 87 70 21

62 Barang 62 90 87 70 21

63 Barang 63 90 87 70 21

Sebelum melakukan proses, user terlebih dahulu menambahkan data peti kemas yang diigunakan sesuai data peti kemas pada Tabel 4.1 pada halaman data peti kemas. Kemudian simpan ke dalam database. Lanjutkan untuk pengisian data barang yang digunakan dengan menambahkan data-data barang pada table 4.2. pengisian data barang dilakukan pada halaman data barang. Setelah semua barang ditambahkan ke dalam sistem maka lakukan proses inisialisasi.

Hasil inisialisasi dapat dilihat pada halaman proses inisialisasi dengan menekan link Proses Inisialisasi. Gambar 4.9 berikut ini adalah hasil inisialisasi yang dilakukan sistem setelah link Proses Inisialisasi ditekan.

Gambar 4.9 Hasil Proses Inisialisasi

Pada gambar 4.9 dapat dilihat jumlah peti kemas yang digunakan untuk menyusun barang yang telah di-input. Peti kemas yang digunakan adalah sebanyak 4 peti kemas.

Pada gambar 4.10 ditampilkan daftar barang yang disusun pada peti kemas pertama. Total beban berat yang ditampung pada peti kemas pertama adalah 756 kg. Total ruang yang digunakan pada peti kemas pertama adalah sebesar 19.815.000 cm3


(38)

sehingga total ruang yang digunakan adalah 61,1 % dari keseluruhan ruang peti kemas pertama.

Gambar 4.10 Inisialisasi peti kemas pertama

Pada gambar 4.11 ditampilkan daftar barang yang disusun pada peti kemas kedua. Total beban berat yang ditampung oleh peti kemas kedua adalah 446 kg. Total ruang yang digunakan pada peti kemas kedua adalah 17.031.600 cm3 sehingga total ruang yang digunakan pada peti kemas kedua adalah 52,5% dari keseluruhan ruang peti kemas kedua


(39)

Pada gambar 4.12 ditampilkan daftar barang yang disusun pada peti kemas ketiga. Total beban berat yang ditampung oleh peti kemas ketiga adalah 364 kg. Total ruang yang digunakan pada peti kemas kedua adalah 13.432.500 cm3 sehingga total ruang yang digunakan pada peti kemas kedua adalah 41,4% dari keseluruhan ruang peti kemas ketiga.

Gambar 4.12 Inisialisasi container ketiga

Pada gambar 4.13 ditampilkan daftar barang yang disusun pada peti kemas keempat. Total beban berat yang ditampung oleh peti kemas keempat adalah 50 kg. Total ruang yang digunakan pada peti kemas keempat adalah 1.930.500 cm3 sehingga total ruang yang digunakan pada peti kemas keempat adalah 6% dari keseluruhan ruang peti kemas keempat


(40)

Hasil optimalisasi dapat dilihat pada halaman proses optimalisasi dengan menekan link Proses Optimalisasi. Gambar 4.14 berikut ini adalah hasil optimalisasi yang dilakukan sistem setelah link Proses Optimalisasi ditekan.

Gambar 4.14 Hasil proses optimalisasi

Pada gambar 4.15 ditampilkan daftar barang yang disusun pada peti kemas pertama. Total beban berat yang ditampung pada peti kemas pertama adalah 492 kg. Total ruang yang digunakan pada peti kemas pertama adalah sebesar 13.127.400 cm3 sehingga total ruang yang digunakan adalah 40,5 % dari keseluruhan ruang peti kemas pertama.

Gambar 4.15 Optimalisasi peti kemas pertama

Pada gambar 4.16 ditampilkan daftar barang yang disusun pada container kedua. Total beban berat yang ditampung oleh peti kemas kedua adalah 784 kg. Total ruang yang digunakan pada peti kemas kedua adalah 23.638.200 cm3 sehingga total


(41)

ruang yang digunakan pada peti kemas kedua adalah 72,9% dari keseluruhan ruang peti kemas kedua

Gambar 4.16 Optimalisasi peti kemas kedua

Pada gambar 4.17 ditampilkan daftar barang yang disusun pada peti kemas ketiga. Total beban berat yang ditampung oleh peti kemas ketiga adalah 330 kg. Total ruang yang digunakan pada peti kemas kedua adalah 15.444.000 cm3 sehingga total ruang yang digunakan pada peti kemas kedua adalah 47,6% dari keseluruhan ruang peti kemas ketiga.

Gambar 4.17 Optimalisasi peti kemas ketiga

Dari hasil pengujian optimalisasi yang dilakukan, didapatkan jumlah peti kemas yang digunakan setelah optimalisasi yaitu sebanyak 3 (tiga) peti kemas lebih sedikit dibandingkan jumlah peti kemas yang digunakan pada saat inisialisasi sebanyak 4 (empat) peti kemas.


(42)

Pada gambar 4.18 berikut ditampilkan salah satu tampilan visualisasi 3D peti kemas yang telah dioptimalisasi. Tiap – tiap barang diberi warna yang berbeda, untuk membedakan barang satu dengan yang lain


(43)

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil dari implementasi dan pengujian sistem optimalisasi penyusunan barang pada container menggunakan algoritma Three-Dimensional First-Fit

Decreasing, maka penulis dapat menyimpulkan sebagai berikut.

1. Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing dapat digunakan untuk mengoptimalkan penyusunan barang pada container dan mengoptimalkan banyaknya container yang dipakai untuk menampung semua barang yang telah di-input.

2. Semakin tidak beraturan panjang, lebar dan tinggi barang maka semakin berkurang keoptimalan penyusunan barang.

5.2 Saran

Adapun saran yang dapat penulis berikan untuk mengembangkan penelitian ini adalah sebagai berikut.

1. Penelitian selanjutnya dapat melakukan penyusunan barang selain balok dan kubus

2. Penelitian selanjutnya dapat melakukan optimalisasi dengan menghitung waktu yang diperlukan tiap karyawan untuk menyusun barang sebagai pembatas

3. Metode Three-Dimensional First-Fit Decreasing memungkinkan untuk digabung dengan metode yang lain untuk meningkatkan optimalisasi penyusunan barang pada jenis barang dengan ukuran yang tidak beraturan.


(44)

BAB 2

LANDASAN TEORI

Pada bab ini akan dijelaskan tentang landasan dari konsep dan teori yang digunakan untuk mendukung pembuatan aplikasi yang dibuat. Landasan teori serta konsep yang akan dijelaskan meliputi penjelasan mengenai optimalisasi, peti kemas (container),

Knapsack problem, 3D bin packing problem dan algoritma three-dimensional first-fit decreasing,.

2.1 Optimalisasi

2.1.1 Definisi Optimalisasi

Optimalisasi adalah salah satu disiplin ilmu dalam matematika yang fokus untuk mendapatkan nilai minimun atau maksimum secara sistematis dari suatu fungsi, peluang, maupun pencarian nilai lainnya dalam berbagai kasus. Optimalisasi sangat berguna di hampir segala bidang dalam rangka melakukan usaha secara efektif dan efisien untuk mencapai target hasil yang ingin dicapai.

Ternyata hal ini akan sangat sesuai dengan prinsip ekonomi yang berorientasikan untuk senantiasa menekan pengeluaran untuk menghasilkan output yang maksimal. Optimalisasi ini juga penting karena persaingan sudah sangat ketat di segala bidang yang ada.

Seperti yang dikatakan sebelumnya, bahwa optimalisasi sangat berguna bagi hampir seluruh bidang yang ada, maka berikut ini adalah contoh-contoh bidang yang sangat terbantu dengan adanya teknik optimalisasi tersebut. Bidang tersebut, anatar lain: Arsitektur, Data Mining, Jaringan Komputer, Signal and Image Processing, Telekomunikasi, Ekonomi, Transportasi, Perdagangan, Pertanian, Perikanan, Perkebunan, Perhutanan, dan sebagainya (Fernando, 2011).

2.1.2 Metode Optimalisasi

Metode pencarian nilai optimum biasa dipelajari sebagai bagian dari riset operasi. Riset operasi adalah cabang matematika yang berkaitan dengan penerapan metode


(45)

ilmiah dan teknik pengambilan keputusan dan penetapan penyelesaian terbaik atau optimal.

Perkembangan metode optimalisasi semakin mengalami kemajuan hingga masa modern, hal ini dapat dilihat dengan semakin banyak metode optimalisasi yang ditemukan dan dapat menghasilkan solusi yang lebih optimal. Bebrapa metode optimalisasi yang terkenal adalah sebagai berikut Dynamic Programming, Game

Theory, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Neural Network, Simulated Annealing dan Fuzzy.

2.2 Peti Kemas (Container)

Secara definisi, peti kemas dapat diartikan menurut kata peti dan kemas. Peti adalah suatu kotak berbentuk geometrik yang terbuat dari bahan-bahan alam (kayu, besi, baja). Kemas merupakan hal –hal yang berkaitan dengan pengepakan atau kemasan. Jadi peti kemas (container) adalah suatu kotak besar berbentuk empat persegi panjang, terbuat dari bahan campuran baja dan tembaga atau bahan lainnya (aluminium, kayu/fiber glass) yang tahan terhadap cuaca. Digunakan untuk tempat pengangkutan dan penyimpanan sejumlah barang yang dapat melindungi serta mengurangi terjadinya kehilangan dan kerusakan barang serta dapat dipisahkan dari sarana pengangkutnya dengan mudah tanpa harus mengeluarkan isinya.

Peti kemas (container) adalah satu kemasan yang dirancang secara khusus dengan ukuran tertentu, dapat dipakai berulang kali, dipergunakan untuk menyimpan dan sekaligus mengangkut muatan yang ada di dalamnya. Filosofi di balik petikemas ini adalah adanya kemasan yang terstandar yang dapat dipindah-pindahkan ke berbagai moda transportasi laut dan darat dengan mudah seperti kapal laut, kereta api, truk atau angkutan lainnya sehingga transportasi ini efisien, cepat, aman dan kalau mungkin diangkut dari pintu ke pintu (door to door).

Perkembangan penggunaan peti kemas sendiri dimulai sejak berakhirnya Perang Dunia II dimana saat itu pasar di negara-negara berkembang memerlukan barang/bahan dalam jumlah besar dan dalam waktu yang singkat. Konsep peti kemas mulai dikembangkan oleh Malcolm McLean seorang Amerika yang semula memiliki usaha pelayaran tanker namun pada tanggal 26 April 1956 sebuha uji coba dilakukan dengan melayarkan kapal tanker “Maxton” yang membawa 58 box peti kemas pada


(46)

dek kapal dari pelabuhan Newark, New Jersey. Kapal khusus peti kemas yaitu “Gateway City” diluncurkan pada tahun 1957 setelah US Coast Guard dan American Bureau of Shipping menerbitkan peraturan keselamatan pelayaran khusus untuk kapal peti kemas. Ukuran peti kemas yang digunakan juga belum ditandarkan yaitu 8 ft x 8,5 ft x 33 ft sebagai ukuran peti kemas terbesar saat itu. Tahun 1960 McLean mengubah perusahaan pelayarannya dari Pan Atlantic Steamship Co. menjadi SeaLand Services yang menggambarkan moda transportasi darat dan laut sebagaimana fungsi peti kemas sendiri yang mudah dipindahkan antar moda. Dan baru pada tahun 1966 pelayaran peti kemas perdana antar benua diluncurkan oleh Sealand Services yang melayari pelabuhan-pelabuhan North Atlantic dan Eropa, yang kenudian diikuti pelayaran ke Jepang dan Australia., demikian juga perkembangannya ke negara-negara lainnya sampai saat ini. Perkembangan penggunaan peti kemas dalam perdagangan antar negara dan antar benua terus meningkat, meskipun biaya investasi dan operasi cukup besar namun hal tersebut dapat dikompensasikan dengan penggunaannnya yang aman dan berkurangnya waktu kapal berada di pelabuhan (transit time).

2.2.1 Ukuran peti kemas (container)

Dewasa ini, ukuran peti kemas yang distandardisasikan oleh International Standard

Organization (ISO) ada 2 yaitu container ukuran 20 feet dan ukuran 40 feet.

Sesuai dengan International Standard Organization (ISO) ukuran – ukuran dari peti kemas adalah sebagai berikut:

1. Container 20’ Dry Fraight (20 feet)

Ukuran luar : 20’ (p) x 8’(l) x 8’6’’(t) atau : 6.058 x 2.438 x 2.591 m Ukuran dalam : 5.919 x 2.340 x 2.380 m Kapasitas : Cubic Capacity : 33 Cbm

Pay load : 22.1 ton

2. Container 40’ Dry Fraight (40 feet)

Ukuran luar : 40’ (p) x 8’(l) x 8’6’’(t) atau : 12.192 x 2.438 x 2.591 m Ukuran dalam : 12.045 x 2.309 x 2.379 m Kapasitas : Cubic Capacity : 67.3 Cbm


(47)

3. Container 40’ High Cube Dry

Ukuran luar : 40’ (p) x 8’(l) x 9’6’’(t) atau : 12.192 x 2.438 x 2.926 m Ukuran dalam : 12.192 x 2.347 x 2.684 m Kapasitas : Cubic Capacity : 76 Cbm

Pay load : 29.6 ton

Ukuran muatan dalam pemuatan petikemas dinyatakan dalam TEU (Twenty

Footer Equivalent Unit) dan FEU (Forty Footer Equivalent Unit). Oleh karena itu,

ukuran standard dari petikemas dimulai dari panjang 20 feet, untuk satu petikemas 20

feet dinyatakan sebagai 1 TEU (Twenty Footer Equivalent Unit) dan peti kemas 40 feet dinyatakan dengan 2 TEU (Twenty Footer Equivalent Unit) atau 1 FEU (Forty Footer Equivalent Unit)

2.2.2 Jenis – jenis peti kemas (container)

Jenis-jenis peti kemas dapat dibedakan menurut jenis muatannya dibagi menjadi 6 kelompok (Gurning et al, 2007) :

1. General cargo

Peti kemas ini digunakan untuk mengangkut barang umum, misal : kayu, kain, rotan, marmer, dll. Peti kemas yang termasuk general cargo adalah :

a. General purpose cargo

Merupakan peti kemas yang digunakan untuk mengangkut barang – barang atau muatan umum, barang yang tidak perlu penanganan khusus dalam pengiriman.


(48)

b. Open-side container

Merupakan peti kemas yang bagian sampingnya terdapat pintu yang dapat dibuka untuk memasukkan dan mengeluarkan barang yang karena ukuran atau beratnya lebih mudah dimasukkan atau dikeluarkan melalui samping peti kemas.

Gambar 2.2 Open-side container (Gurning et al, 2007)

c. Open-top container

Merupakan peti kemas yang bagian atasnya dapat dibuka agar barang dapat dimasukkan dan dikeluarkan lewat atas. Tipe peti kemas ini diperlukan untuk mengangkut barang berat yang hanya dimasukkan lewat atas dengan menggunakan derek (crane).


(49)

d. Ventilated container

Merupakan peti kemas yang memiliki ventilasi agar terjadi sirkulasi udara dalam peti kemas yang diperlukan oleh muatan tertentu, khususnya muatan yang mengandung kadar air tinggi.

Gambar 2.4 Ventilated container (Gurning et al, 2007)

2. Thermal

Thermal container adalah peti kemas yang dilengkapi dengan pengatur suhu

untuk muatan tertentu. Petikemas yang termasuk kelompok thermal adalah: a. Insulated container

Merupakan peti kemas yang dinding bagian dalamnya diberi isolasi agar udara dingin dalam peti kemas tidak merembes keluar, misal : minuman dingin.


(50)

b. Reefer container

Merupakan peti kemas yang dilengkapi dengan mesin pendingin untuk mendinginkan udara dalam peti kemas sesuai dengan suhu yang diperlukan bagi barang yang mudah busuk, misal : buah-buahan, sayuran, daging.

Gambar 2.6 Reefer container (Gurning et al, 2007)

c. Heated container

Merupakan peti kemas yang dilengkapi dengan pemanas agar udara di dalam peti kemas dapat diatur pada suhu panas yang diinginkan, misal : hewan dan makanan kering.

3. Tank

Tank container adalah tangki yang ditempatkan dalam kerangka peti kemas

yang digunakan untuk muatan cair (bulk liquid) maupun gas (bulk gas), misal: minyak dan gas bumi.


(51)

4. Dry bulk

Dry bulk adalah general purpose container yang digunakan khusus untuk

mengangkut muatan curah. Untuk memasukkan muatan melalui lubang bagian atas peti kemas sedangkan untuk mengeluarkan muatan melalui lubang atau pintu di bagian bawah peti kemas, misal : beras, biji gandum, pupuk urea, gula pasir, bahan baku plastik dan kedelai.

Gambar 2.8 Dry bulk (Gurning et al, 2007)

5. Platform

Platform container adalah peti kemas yang terdiri dari lantai dasar. Peti kemas

yang termasuk jenis platform adalah :

a. Flat rack container

Flat rack container adalah peti kemas yang terdiri atas lantai dasar dengan

dinding pada ujungnya. Flat rack container dapat dibagi dua, yaitu:

1) Fixed and type : dinding pada ujungnya tidak dapat dibuka atau dilipat. 2) Collapsible type : dinding pada ujungnya dapat dilipat agar menghemat


(52)

Gambar 2.9 Flat rack container (Gurning et al, 2007)

b. Platform based container

Platform based container atau juga disebut artificial tween deck adalah

peti kemas yang hanya terdiri dari lantai dasar saja dan apabila diperlukan dapat dipasag dinding. Biasanya digunakan untuk muatan yang mempunyai lebar dan tinggi yang melebihi peti kemas yang standard

International Standart Organization (ISO), misal : alat – alat pengecoran mesin.

6. Specials

Specials container adalah peti kemas yang khusus dibuat untuk muatan

tertentu, seperti peti kemas untuk muatan ternak (cattle container) atau muatan kendaraan (auto container).


(53)

2.2.3 Gambaran Umum Peti Kemas (Container)

Peti kemas diberikan dalam bentuk tiga dimensi. Gambar di bawah ini menggambarkan bagian kiri, depan dan bagian lainnya. Penggambaran satu set kotak direpresentasikan dalam bentuk vector. Tinggi peti kemas didefinisikan sebagai hc. Lebar peti kemas didefinisikan sebagai wc dan panjang peti kemas didefinisikan sebagai lc.

Gambar 2.11 Gambaran umum container (Pisinger, 2002)

Berbagai asumsi telah dibuat dalam rangka untuk menyederhanakan, memformulasikan dan menyelesaikan masalah penyusunan barang pada kontainer ini. Beberapa asumsi yang dimaksud adalah sebagai berikut:

a. Bidang yang digunakan berbentuk persegi panjang (kotak atau balok) dengan ukuran yang berbeda – beda .

b. Kotak tersebut harus sedemikian rupa dengan kontainer dan paralel dengan bagian dinding-dindingnya.

c. Kotak tersebut dapat dirotasi maupun tidak, tergantung kebutuhan dan keadaan yang terjadi. Rotasi tersebut memiliki enam kemungkinan posisi.


(54)

Gambar 2.12 Posisi penyusunan barang (Pisinger, 2002)

d. Kotak dengan ukuran paling besar harus disusun terlebih dahulu yang diikuti dengan kotak yang lebih kecil.

e. Kotak tersebut diseimbangkan dengan cara mengisi bagian-bagian yang kosong dengan busa (Pisinger, 2002).

f. Kotak yang berada paling atas didukung oleh kotak-kotak yang ada dibawahnya.

2.3 Knapsack Problem

Dalam knapsack loading container setiap box memiliki sesuatu keuntungan tertentu masalahnya adalah memilih suatu box yang sesuai ke dalam suatu peti kemas tunggal sehingga keuntungan paling maksimal dapat diperoleh. Keuntungan ini berhubungan dengan pemaksimalan penggunaan ruang peti kemas. Semakin banyak ruang yang


(55)

terpakai maka akan semakin tinggi keuntungan. Untuk masalah knapsack loading diselesaikan dalam Gehring et al (1990) dan Pisinger (1995).

2.4 Bin Packing Problem

Dalam masalah ini tersedia barang dengan jumlah n yang harus ditempatkan pada bin (tempat penyimpanan) dengan kapasitas L. Barang i membutuhkan unit li dari

kapasitas bin. Tujuan bin packing adalah untuk menentukan jumlah bin yang dibutuhkan untuk menampung seluruh barang n, tidak boleh ada barang yang ditempatkan sebagian pada satu bin dan bagian lain di bin yang lain.

Menurut Wu et al (2009), memasukkan kemasan barang ke dalam suatu tempat merupakan suatu material handling yang penting dalam manufaktur dan industri distribusi. Oleh karena itu, tujuan dari Bin Packing Problem adalah meminimalkan ruang kosong yang tersisa, sehingga jumlah tempat penyimpanan yang digunakan dapat seefisien mungkin (Liu et al, 2008).

2.4.1 Three Dimensional Bin Packing Problem

Three Dimensional Bin Packing Problem digolongkan ke dalam NP-Hard (Verweij,

1996) karena secara teori dan prakteknya sangat sulit diselesaikan. Jika lingkup permasalahannya masih sedikit, solusinya dapat diselesaikan dengan mudah. Apabila lingkup permasalahannya sudah sangat banyak dan kompleks akan sangat sulit menemukan solusinya, sehingga perlu dilakukan pendekatan heuristic.

Istilah heuristic digunakan untuk algoritma yang mencari solusi melalui semua kemungkinan yang ada, tetapi dalam pencariannya tidak bisa dijamin akan menemukan solusi terbaik, heuristic juga biasa dikatakan sebagai algoritma perkiraan. Pendekatan heuristic yang akan digunakan adalah Three-Dimensional First Fit

Decreasing Algorithm.

2.5 Pencarian Posisi Yang Memungkinkan Untuk Penempatan Barang

Untuk menempatkan barang pada peti kemas haruslah dilakukan pencarian posisi yang memungkinkan dalam penempatan barang agar penempatan barang rapih dan terisi secara maksimal (Yahya, 2013). Pada gambar 2.13 ini contoh penempatan barang pada ruang tiga dimensi dengan cara 3DBPP (Three-Dimensional Bin Packing


(56)

Gambar 2.13 Ilustrasi hasil dari algoritma 3DBPP (Yahya, 2013)

Barang akan disusun atau ditempatkan pada sudut ruang tiga dimensi dengan titik x = w (width/panjang), y = h (height/tinggi), z = d (depth/kedalaman).

Di bawah ini contoh dari penempatan barang pada peti kemas.

Gambar 2.14 Penempatan barang pada peti kemas (George, 1980) 2.6 Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing

Algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing adalah algoritma yang mengutamakan penyusunan elemen berukuran lebih besar terlebih dahulu ke dalam

bin(tempat penyimpanan). Algoritma ini adalah perbaikan dari algoritma First-Fit

biasa yang melakukan penyusunan tanpa prioritas yang menyebabkan banyak elemen besar tertinggal di belakang.

Penyusunan dimulai dengan sebuah layer pada sebuah baris. Sebuah layer ditentukan dengan cara menempatkan barang pertama pada bin. Lebar barang tidak


(57)

boleh melebihi lebar bin tetapi dapat melebihi panjang layer selama panjang total dari seluruh layer tidak melebihi panjang bin. Sebuah layer bisa diperluas untuk menampung barang, menggantikan layer-layer yang lain, selama tidak melebihi panjang bin. Demikian juga, tinggi setiap baris dapat menampung tinggi barang.

Gambar 2.15 berikut adalah pseudocode dari algoritma Three-Dimensional

First-Fit Decreasing:

Gambar 2.15 Pseudocode algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing (Rieck, 2010)

Untuk melakukan penyusunan barang ke dalam bin, algoritma Three-Dimensional

First-Fit Decreasing menggunakan prinsip sebagai berikut :

1. Menyusun barang dengan volume terbesar lebih dahulu 2. Menyusun barang secara vertikal pada sisi bin

3. Menyusun barang dengan menyesuaikan sisi-sisi barang, barang bisa disusun apabila sisi barang yang akan disusun sesuai dengan sisi-sisi barang sebelumnya

4. Perotasian barang didasarkan pada celah yang dihasilkan apabila barang dirotasi (cdr) atau tidak dirotasi (ctr). Nilai ctr dan cdr dihitung dengan persamaan 2.1 dan 2.2 berikut:

ctr = min (sisa lebar bin-lebar barang, sisa tinggi bin-tinggi barang)...2.1 cdr =min (sisa lebar bin-tinggi barang, sisa tinggi bin-lebar barang)...2.2

1. Sortir barang secara decreasing menggunakan algoritma counting sort 2. FOR semua barang i=1,2,...,n DO

3. FOR semua bin j=1,2,...,n DO

4. IF semua barang i sesuai dengan bin j THEN 5. Susun barang i pada bin j

6. Hentikan loop dan lanjutkan ke barang berikutnya 7. Akhiri IF

8. END FOR

9. IF barang i tidak sesuai pada bin manapun yang tersedia maka 10. Buat bin baru dan susun barang i

11. END IF 12.END FOR


(58)

BAB 1

PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Aktivitas yang melibatkan perpindahan barang dari tempat penyimpanan sementara dan kemudian mengantarkannya kepada konsumen disebut dengan aktivitas loading. Aktivitas loading ini merupakan salah satu aktivitas penting dalam gudang karena merupakan poin terakhir sebelum produk sampai ke tangan konsumen (Oktarina, 2010).

Dalam melakukan pengiriman barang, digunakan berbagai alat untuk melakukannya. Salah satunya dengan menggunakan peti kemas untuk melakukan pengiriman barang. Penyusunan barang dalam peti kemas (container loading) merupakan salah satu faktor penting dalam aktivitas loading. Container loading menjadi inti dari banyak permasalahan yang muncul di dalam aktivitas logistik dan distribusi (Kocjan dan Holmstrom, 2006).

Container loading merupakan masalah tiga dimensi yang menentukan pengaturan dan penyusunan barang di dalam peti kemas. Tujuan utama dari container loading adalah pengoptimalan penggunaan peti kemas untuk aktivitas loading. Faktor penyusunan barang dalam sebuah peti kemas yang tidak optimal akan membutuhkan biaya yang berlipat ganda karena dibutuhkan peti kemas lain untuk mengangkut sisa barang yang seharusnya bisa dimasukkan dalam satu peti kemas.

Dalam masalah penyusunan barang pada peti kemas tersebut memiliki data yang sangat beragam dan varian yang tidak menentu. Jadi dengan menggunakan algoritma First Fit Decreasing ini diharapkan penyusunan barang lebih optimal. Algoritma First Fit Decreasing ini adalah algoritma yang mendahulukan penyusunan barang yang lebih besar. Berbeda dengan First Fit yang biasa menyusun barang yang pertama kali ditemui ke dalam peti kemas, sehingga kadang barang yang berukuran lebih besar tertinggal di belakang.

Gunadi et al ( 2004), dalam penelitiannya juga telah membuat aplikasi optimalisasi pola penyusunan barang pada ruang tiga dimensi menggunakan algoritma


(59)

mempertimbangkan beban maksimal yang dapat ditampung oleh ruang, beban maksimal yang dapat ditampung oleh barang dan keseimbangan posisi barang terhadap barang dibawahnya agar tumpukan tidak roboh.

Menurut Yulius Hera Susanto (2009), dalam penelitiannya telah membuat aplikasi optimalisasi tata letak penyusunan barang pada peti kemas untuk mengurangi biaya pengiriman barang. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma

Greedy untuk melakukan optimalisasi terhadap penyusunan tersebut.

Putmawa & Santosa (2011) dalam penelitiannya untuk menyelesaikan masalah penyusunan kontainer pada kapal pengangkut peti kemas menggunakan algoritma Bee

Swarm Optimization.

Dari latar belakang yang telah disebutkan di atas, maka penulis akan mencoba mengaplikasikan algoritma Three-Dimensional First-Fit Decreasing pada proses penyusunan barang dalam peti kemas untuk mempermudah melakukan optimalisasi ruangan peti kemas. Dan diharapkan dengan digunakannya algoritma

Three-Dimensional First-Fit Decreasing ini pada sistem yang akan dibuat nantinya dapat

memperoleh hasil yang optimal dan membantu pengguna mempermudah penyusunan barang ke dalam peti kemas.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian pada latar belakang maka dapat diambil rumusan masalah yaitu bagaimana memaksimalkan penggunaan ruang pada peti kemas sehingga jumlah peti kemas yang digunakan dalam pengiriman barang lebih minimal.

1.3 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah memaksimalkan penggunaan ruang pada peti kemas menggunakan algoritma three-dimensional first-fit decreasing.

1.4 Batasan Masalah

Permasalahan pada penelitian ini dibatasi oleh hal sebagai berikut :

1. Bentuk barang yang akan disusun diasumsikan dalam bentuk dimensi yang teratur seperti balok atau kubus.

2. Berat barang yang ditumpuk di atas barang lain tidak mempengaruhi barang yang dibawahnya.


(60)

3. Hal-hal yang diperhatikan pada saat penyusunan barang adalah kapasitas volume

container dan daya tampung berat maksimal peti kemas.

1.5 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan akan memberikan manfaat sebagai berikut:

1. Membantu pengguna untuk mengoptimalkan penggunaan peti kemas dalam aktivitas loading.

2. Membantu pengguna untuk mengoptimalkan penyusunan barang pada peti kemas. 3. Menyumbangkan metode yang dapat digunakan dalam mengoptimalkan

penggunaan peti kemas untuk keperluan aktivitas loading. 1.6 Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah: 1. Studi Literatur

Studi literatur dilakukan dengan cara mengumpulkan bahan referensi yaitu dari buku, artikel, paper, jurnal, makalah, maupun situs-situs dari internet. Studi literatur yang dilakukan berkaitan dengan peti kemas, optimalisasi, dan three-dimensional first-fit

decreasing algorithm.

2. Pengumpulan Data

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data dan informasi yang akan diperlukan dalam penelitian.

3. Analisis dan Perancangan

Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap studi literatur untuk mengetahui penyelesaian permasalahan optimalisasi penyusunan barang pada peti kemas. Setelah itu dilakukan perancangan sistem berdasarkan analisis yang telah dibuat sebelumnya.

4. Implementasi

Pada tahap ini dilakukan penerapan hasil dari analisis dan perancangan. 5. Pengujian


(61)

Pada tahap ini dilakukan pengujian aplikasi yang telah dibuat untuk mengetahui apakah aplikasi tersebut sudah berjalan dengan benar dan sesuai dengan perancangan yang telah dilakukan sebelumnya.

6. Penyusunan Laporan

Pada tahap ini dilakukan penyusunan dokumentasi dari hasil analisis dan implementasi dari aplikasi yang telah dibuat.

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan skripsi ini dibagi menjadi lima bagian utama, yaitu: Bab 1: Pendahuluan

Bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.

Bab 2: Landasan Teori

Bab ini membahas teori-teori yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang akan dibahas pada penelitian ini.

Bab 3: Analisis dan Perancangan

Bab ini berisi analisis dan penerapan first-fit decreasing algorithm pada optimalisasi penyusunan barang pada peti kemas. Bab ini juga berisi perancangan sistem dan perancangan interface dari aplikasi yang akan dibuat.

Bab 4: Implementasi dan Pengujian

Pada bab ini dibahas implementasi dari aplikasi yang akan dibuat. Setelah itu dilakukan pengujian untuk memastikan apakah hasil yang didapat sesuai dengan target yang diharapkan atau tidak.

Bab 5: Kesimpulan dan Saran

Bab ini berisikan kesimpulan dan penelitian yang telah dilakukan beserta saran-saran yang berguna untuk penelitian selanjutnya.


(62)

ABSTRAK

Dalam melakukan pengiriman barang, digunakan berbagai alat untuk melakukannya. Salah satunya adalah dengan menggunakan peti kemas. Penyusunan barang dalam peti kemas (container loading) merupakan salah satu faktor penting dalam aktivitas pengiriman barang. Tujuan utama dari penyusunan barang dalam peti kemas adalah pengoptimalan penggunaan dari ruang peti kemas untuk aktivitas pengiriman barang. Penggunaan ruang dalam sebuah peti kemas yang tidak optimal akan membutuhkan biaya yang berlipat ganda karena dibutuhkan peti kemas lain untuk mengangkut sisa barang yang seharusnya bisa dimasukkan dalam satu peti kemas. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem optimalisasi penyusunan barang untuk mengoptimalkan penggunaan ruang peti kemas. Pada penelitian ini digunakan algoritma three

dimensional first fit decreasing untuk mendapatkan susunan barang yang paling

optimal. Untuk melakukan proses penyusunan barang, sistem akan mengambil data barang dan peti kemas yang telah di-input oleh user ke dalam database. Melalui penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan penyusunan barang pada ruang peti kemas.

Kata Kunci : Optimalisasi, Penyusunan Barang, Peti Kemas, Algoritma Three Dimensional First Fit Decreasing.


(63)

GOODS LOADING OPTIMIZATION USING THREE DIMENSIONAL FIRST FIT DECREASING ALGORITHM

ABSTRACT

On taking the delivery of goods, there are variety of tools to do. One of which is by using the container. Container loading is one of the main factors on goods delivery activity. The main objective of container loading is to optimize the use of container space in providing the goods delivery activity. The use of unoptimal container space will raise more costs because it needs another container to load the leftover goods which should a container does. Because of that, it needs goods loading optimization system to optimize the use of container space. Three Dimensional First Fit Decreasing algorithm is used to get the most optimal way on loading the goods. To do such a process, the system will get the goods and container data which is input by user and then put it into database. The conclusion of this research is that this method can be used to increase the goods loading optimization in container space.

Keywords : Optimization, Goods Loading, Container, Three Dimensional First Fit Decreasing Algorithm.


(64)

OPTIMALISASI PENYUSUNAN BARANG PADA PETI KEMAS MENGGUNAKAN ALGORITMA THREE-DIMENSIONAL

FIRST-FIT DECREASING

SKRIPSI

LEONARDO SILAEN 091402079

PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2016


(65)

PERSETUJUAN

Judul : OPTIMALISASI PENYUSUNAN

BARANG PADA PETI KEMAS MENGGUNAKAN ALGORITMA THREE-DIMENSIONAL FIRST-FIT DECREASING

Kategori : SKRIPSI

Nama : LEONARDO SILAEN

Nomor Induk Mahasiswa : 091402079

Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI

INFORMASI

Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

INFORMASI

Diluluskan di

Medan, 11 Februari 2016

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Sajadin Sembiring, S.Si., M. Comp. Sc NIP. -

Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT NIP. -

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi Teknologi Informasi Ketua,

M. Anggia Muchtar, ST.,MM.IT NIP. 19800110 200801 1 010


(66)

PERNYATAAN

OPTIMALISASI PENYUSUNAN BARANG PADA PETI KEMAS MENGGUNAKAN ALGORITMA THREE-DIMENSIONAL

FIRST-FIT DECREASING SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, 11 Februari 2016

LEONARDO SILAEN 091402079


(67)

UCAPAN TERIMA KASIH

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus atas segala berkat dan pengasihanNya yang sungguh berlimpah, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Informasi Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

Penyelesaian skripsi ini tidak terlepas dari bantuan dari berbagai pihak, untuk itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:

1. Kedua orangtua penulis Bapak M.O. Silaen & Ibu R. Br. Sianipar yang tanpa lelah selalu memberikan dukungan, kasih sayang dan semangat yang luar biasa kepada penulis untuk menyelesaikan penelitian ini.

2. Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Bapak M.Anggia Muchtar, ST.,MM.IT dan Bapak M. Fadly Syahputra, B.Sc.,M.Sc.IT.

3. Bapak S. Barus & Ibu K. Br. Tarigan sebagai induk semang penulis selama penulis menjalani perkuliahan.

4. Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT dan Bapak Sajadin Sembiring, S. Si., M. Comp. Sc. selaku pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu dan pikirannya, memotivasi dan memberikan kritik dan saran kepada penulis. 5. Ibu Sarah Purnamawati, S. T., M. Sc. dan Bapak Dani Gunawan, S. T., M. T.

yang telah bersedia menjadi dosen pembanding

6. Saudara penulis, Mampe, Ningsih, Immanuel, Jimmi, Rikki, Michael dan Rendy

7. Saudara penulis selama perkuliahan, Tony, Robet, Suando, Ganesha, Join, Anggreiny, Dennys, Sudirman dan Rayfael

8. Saudara penulis, Boho S. TI., yang telah membantu penulis menyelesaikan penelitian ini

Akhir kata, penulis ucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu menyelesaian skripsi ini yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalas kebaikan kalian semua.


(68)

ABSTRAK

Dalam melakukan pengiriman barang, digunakan berbagai alat untuk melakukannya. Salah satunya adalah dengan menggunakan peti kemas. Penyusunan barang dalam peti kemas (container loading) merupakan salah satu faktor penting dalam aktivitas pengiriman barang. Tujuan utama dari penyusunan barang dalam peti kemas adalah pengoptimalan penggunaan dari ruang peti kemas untuk aktivitas pengiriman barang. Penggunaan ruang dalam sebuah peti kemas yang tidak optimal akan membutuhkan biaya yang berlipat ganda karena dibutuhkan peti kemas lain untuk mengangkut sisa barang yang seharusnya bisa dimasukkan dalam satu peti kemas. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem optimalisasi penyusunan barang untuk mengoptimalkan penggunaan ruang peti kemas. Pada penelitian ini digunakan algoritma three

dimensional first fit decreasing untuk mendapatkan susunan barang yang paling

optimal. Untuk melakukan proses penyusunan barang, sistem akan mengambil data barang dan peti kemas yang telah di-input oleh user ke dalam database. Melalui penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan penyusunan barang pada ruang peti kemas.

Kata Kunci : Optimalisasi, Penyusunan Barang, Peti Kemas, Algoritma Three Dimensional First Fit Decreasing.


(1)

vii

DAFTAR ISI

PERSETUJUAN ii

PERNYATAAN iii

UCAPAN TERIMA KASIH iv

ABSTRAK v

ABSTRACT vii

DAFTAR ISI vii

DAFTAR TABEL ix

DAFTAR GAMBAR x

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 2

1.3 Tujuan Penelitian 2

1.4 Batasan Masalah 2

1.5 Manfaat Penelitian 3

1.6 Metodologi Penelitian 3

1.7 Sistematika Penulisan 4

BAB 2 LANDASAN TEORI 5

2.1 Optimalisasi 5

2.1.1 Definisi Optimalisasi 5

2.1.2 Metode Optimalisasi 5

2.2 Peti Kemas (Container) 6

2.2.1 Ukuran peti kemas (container) 7 2.2.2 Jenis – jenis peti kemas (container) 8


(2)

2.2.3 Gambaran Umum Peti Kemas (container) 14

2.3 Knapsack Problem 15

2.4 Bin Packing Problem 16

2.4.1 3D Bin Packing Problem 16

2.5 Pencarian Posisi Yang Memungkinkan Untuk Penempatan Barang 16 2.6 Algoritma First Fit Decreasing 17

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 19

3.1 Identifikasi Masalah 19

3.2 Data yang Digunakan 20

3.3 Optimalisasi Penyusunan Barang pada Peti kemas Menggunakan

Algoritma Three Dimensional First Fit Decreasing 21

3.3.1 Arsitektur Umum 21

3.3.2 Inisialisasi 21

3.3.3 Optimalisasi Penyusunan Barang pada Peti kemas Menggunakan Algoritma Three Dimensional First Fit Decreasing 22

3.4 Perancangan Sistem 32

3.4.1 Use Case Diagram 32

3.4.2 Perancangan User Interface 41

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 47

4.1 Implementasi Sistem 47

4.2 Pengujian Sistem 52

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 59

5.1 Kesimpulan 59

5.2 Saran 59


(3)

ix

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Data Peti kemas 20

Tabel 3.2 Data Barang 20

Tabel 3.3 Volume tiap barang 22

Tabel 3.4 Pengurutan sisi terpanjang barang 33

Tabel 3.5 Perubahan sisi barang 23

Tabel 3.6 Hasil optimalisasi penyusunan barang 32 Tabel 3.7 Use Case Description Login 33 Tabel 3.8 Use Case Description Tambah Data Peti kemas 34 Tabel 3.9 Use Case Description Ubah Data Peti kemas 35 Tabel 3.10 Use Case Description Hapus Data Peti kemas 36 Tabel 3.11 Use Case Description Tambah Data Barang 36 Tabel 3.12 Use Case Description Ubah Data Barang 37 Tabel 3.13 Use Case Description Hapus Data Barang 38 Tabel 3.14 Use Case Description Algoritma 3D First Fit Decreasing 38 Tabel 3.15 Use Case Description Set Data Peti kemas 39 Tabel 3.16 Use Case Description Set Data Barang 40 Tabel 3.17 Use Case Description Tampilan Data barang per Container 40

Tabel 3.18 Struktur tabel barang 45

Tabel 3.19 Struktur tabel container 45

Tabel 3.20 Struktur tabel user 46

Tabel 4.1 Data Container 52


(4)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 General purpose cargo 8

Gambar 2.2 Open-side container 9

Gambar 2.3 Open-top container 9

Gambar 2.4 Ventilated container 10

Gambar 2.5 Thermal Container 10

Gambar 2.6 Reefer container 11

Gambar 2.7 Tank container 11

Gambar 2.8 Dry bulk 12

Gambar 2.9 Flat rack container 13

Gambar 2.10 Specials container 13

Gambar 2.11 Gambaran umum peti kemas 14 Gambar 2.12 Posisi penyusunan barang 15 Gambar 2.13 Ilustrasi hasil dari algoritma 3DBPP 17 Gambar 2.14 Penempatan box pada container 17 Gambar 2.15 Pseudocode algoritma Three-Dimensional First Fit Decreasing 17 Gambar 3.1 General architecture optimalisasi penyusunan barang 21 Gambar 3.2 Pseudocode optimalisasi penyusunan barang 25

Gambar 3.3 Penyusunan barang D004 28

Gambar 3.4 Layer yang terbentuk setelah barang D004 disusun 28

Gambar 3.5 Penyusunan barang G007 29

Gambar 3.6 Layer yang terbentuk setelah barang G007 disusun 29

Gambar 3.7 Penyusunan barang H008 30


(5)

xi

Gambar 3.9 Penyusunan barang A001 31 Gambar 3.10 Hasil optimalisasi penyusunan barang 31 Gambar 3.11 Use case diagram sistem optimalisasi penyusunan barang container 33 Gambar 3.12 Rancangan halaman login 44 Gambar 3.13 Rancangan halaman home 45 Gambar 3.14 Rancangan halaman data peti kemas 45 Gambar 3.15 Rancangan halaman form data peti kemas 28 Gambar 3.16 Rancangan halaman data barang 28 Gambar 3.17 Rancangan halaman form data barang 28 Gambar 3.18 Rancangan halaman proses optimalisasi 28 Gambar 4.1 Tampilan halaman data peti kemas 48 Gambar 4.2 Tampilan halaman form data peti kemas 48 Gambar 4.3 Tampilan halaman data barang 49 Gambar 4.4 Tampilan halaman form data barang 49 Gambar 4.5 Tampilan halaman proses inisialisasi 50 Gambar 4.6 Halaman visualisasi 3D Proses inisialisasi 50 Gambar 4.7 Tampilan halaman proses optimalisasi 51 Gambar 4.8 Halaman visualisasi 3D Proses optimalisasi 53 Gambar 4.9 Hasil proses inisialisasi 54 Gambar 4.10 Inisialisasi peti kemas pertama 56 Gambar 4.11 Inisialisasi peti kemas kedua 54 Gambar 4.12 Inisialisasi peti kemas ketiga 54 Gambar 4.13 Inisialisasi peti kemas keempat 54 Gambar 4.14 Hasil proses inisialisasi 54 Gambar 4.16 Optimalisasi peti kemas pertama 54 Gambar 4.17 Optimalisasi peti kemas kedua 54


(6)

Gambar 4.18 Optimalisasi peti kemas ketiga 54