Dari tabel biaya transportasi di atas dapat diketahui total biaya transportasi meliputi biaya bahan baker, biaya retribusi, biaya konsumsi dan biaya tenaga kerja
selama 1 periode untuk pendistribusian rute awal dari rute A, B, C, D dengan total biaya transportasi yaitu Rp. 25.339.605,-
Total biaya masing-masing rute biaya retribusi, biaya bahan bakar, biaya tenaga kerja dan hasil perhitungan jarak total dapat dilihat pada Lampiran G .
4.5. Peramalan Permintaan
Langkah pertama untuk mendapatkan hasil peramalan dengan menggunakan metode kuantitatif time series adalah membuat diagram pencar atau menggambarkan
historis permintaan dalam bentuk grafik x – y. Diagram Pencar ini berguna untuk
Ru te
Distributor
Kode Distribu To
r Biaya bahan
bakar Rp
Biaya tenaga kerja setiap kali
pengiriman Rp
Biaya retribusi
Rp Biaya
Konsumsi Rp
Total Biaya Transportasi
Masing – masing Distributor
A
P – D3 – D5– P
2.829.060 3.600.000
480.000 360.000
7.269.060 B
P – D2 – D1– P
1.153.845 3.600.000
480.000 360.000
5.593.845 C
P – D7 – D6 – P
960.120 3.600.000
240.000 360.000
5.160.120 D
P – D4– P 2.876.580
3.600.000 480.000
360.000 7.316.580
Total Biaya Transportasi Rute baru setelah dengn metode savings matrix 25.339.605
Tabel 4.8 Biaya Transportasi Rute Baru Setelah Dilakukan Saving Matrix
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
mengetahui pola data tersebut apakah mengandung unsur horisontal. musiman. siklus. atau trend
. Berdasarkan data pada Lampiran B maka Diagram Pencar Data Permintaan bulan
Oktober 2010 sampai Desember 2010 Distributor Kota Gresik dapat dilihat pada gambar 4.1
Data Perm intaan Gresik
50 100
150 200
250 300
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
11 12
Gambar 4. 1. Diagram Pencar Data Permintaan Distributor Kota Gresik
Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa pola data untuk PG Candi Baru Sidoarjo adalah pola EratikRandom. Untuk diagram pencar data permintaan Distributor lain dapat
dilihat pada Lampiran B. Metode peramalan yang sesuai adalah metode Moving Average, Simple Average
dan Double Exponential Smoothing DES. Peramalan data permintaan menggunakan
program WinQSB.
Dari hasil peramalan permintaan dengan menggunakan WinQSB akan didapatkan nilai Mean Square
Error MSE . Hasil Mean Square Error MSE dapat dilihat pada Tabel 4.10 berikut
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.10 Perbandingan Tingkat Kesalahan MSE Tiap Metode
Distributor Double
Exponential Smoothing
Moving Average Simple Average
Gresik 775.371
527.2727 669.6653
Surabaya 440.0624
709.0909 404.7627
Lamongan 446.1828
409.0909 368.3857
Bojonegoro 824.7574
727.2727 679.1075
Tuban 1052.351
572.7273 872.9967
Pasuruan 786.9559
504.5454 524.7195
Pandaan 146.2998
218.1818 151.8334
Sumber : Pengolahan Data Lampiran C
Hasil Pengolahan data pada tabel 4.17 dapat di lihat pada lampiran C. Dari tabel diatas kemudian dicari metode yang mempunyai nilai kesalahan MSE terkecil pada
setiap kota untuk menentukan jumlah permintan yang akan diramalkan diperiode mendatang. Seperti distributor Gresik, Tuban, Pasuruan dengan metode Moving Average,
distributor Surabaya, Bojonegoro, Lamongan dengan Metode Simple Average Sedangkan Double Exponential Smothing
Hanya distributor Pandaan saja.
Setelah mencari nilai MSE terkecil dari metode peramalan permintaan tersebut dilakukan uji MRC, hal ini dilakukan untuk mengetahui apakah data permintaan
terkontrol atau tidak berdasarkan metode peramalan yang digunakan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.11 Output Moving Range Kota Gresik
Bulan Minggu
Yt Yt
Yt-Yt MR
Oktober 2010 1
260 2
270 260
-10 10
3 240
270 -30
40 4
250 240
10 20
Nopember 2010 1
210 250
-40 50
2 210
210 40
3 210
210 4
250 210
40 40
Desember 2010 1
270 250
20 20
2 260
270 -10
30 3
270 260
10 4
240 270
-30 40
Jumlah 330
26.36 A
46.74 BA
70.12 B
23.37 BB
-70.12 C
-B -23.37
-A -46.74
Gambar 4. 2. Diagram MRC Data Permintaan Distributor Kota Gresik Berdasarkan gambar 4.2. dapat diketahui bahwa semua data terdapat didalam
batas kontrol atas dan batas kontrol bawah, sehingga metode Moving Average dapat
Moving Range Chart Kota Gresik
-80 -60
-40 -20
20 40
60 80
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
11 12
Yt-Yt BA
BB A
-A B
-B
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
digunakan untuk meramalkan permintaan distributor gresik, sedangkan untuk perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada lampiran D.
Dari hasil peramalan permintaan periode mendatang, Sehingga didapat rata - rata permintaan gula setiap minggunya untuk Bulan Januari 2011 – Juni 2011 dapat
dilihat dari tabel diatas 4.11 . Untuk hasil ramalan dapat dilihat pada lampiran C Dari Tabel 4.11 didapat Rata - rata permintaaan untuk bulan Januari 2011 sampai
Juni 2011, sebagai berikut :
Distributor minggu
Gresik Kw
Surabaya Kw
Lamongan Kw
Bojoneg oro
Kw Tuban
Kw Pasuruan
Kw Pandaan
Kw
1 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
2 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
3 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
4 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
5 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
6 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
7 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
8 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
9 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
10 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
11 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
12 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
13 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
14 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
15 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
16 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
17 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
18 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
19 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
20 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
21 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
22 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
23 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
24 240
458.3 347.7
653.3 320
340 277.83
Tabel 4.12 Hasil Peramalan Permintaan Tiap Distributor Bulan Januari 2011 – Juni 2011
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Table 4.13 Besarnya Rata - rata permintaaan Perbulan Tiap Distributor Untuk bulan Januari 2011 – Juni 2011.
Perhitungan Rata – rata permintaan gula per minggu Kota satu - ke kota yang lain dapat dilihat pada Lampiran H .
4.6.Rute Baru Berdasarkan Peramalan Permintaan
Berdasarkan peramalan permintaan bulan januari 2011 – juni 2011 untuk permintaan dari tiap Distributor dialokasikan pada rute baru penerapan metode Savings
Matrix , karena metode savings matrix memberikan penghematan jarak tempuh maupun
biaya transportasi, sehingga besarnya permintaan dari tiap Distributor langsung dialokasikan pada rute ba ru. Dengan besarnya Rata - rata permintaaan untuk tiap-tiap
rute sebagai berikut :
Distributor Rata - rata permintaaan
kuintal Gersik
240 Surabaya
458 Lamongan
346 Bojonegoro
653 Tuban
320 Pasuruanbangil
340 Pandaan
277
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.13. Matrik Penghemahatan dalam satuan kilometer
RUTE D1
D2 D3
D4 D5
D6 D7
D1 1
D2 2
53.47
D3 3
68.64 43.56 D4
4 54.73 33.81 95.81
D5 5
14.52 41.66 108.9 171.39
D6 6
4.13 27.22
0.87 0.94
29.7
D7 7
1.16 4.29
2.86 6.6
17.98
•
Iterasi 1 : Dari Savings Matrix, diperoleh jarak tertinggi Pada tabel 4.13 yaitu sebesar 171.39
= S D4-D5 dengan mengkombinasikan rute untuk Distributor 4 dan Distributor 5 dalam satu rute, yaitu rute A, Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah
pengkombinasian tersebut layak dilakukan atau tidak, layak dilakukan jika total rata - rata kurang dari kapasitas Truk gandeng.
Kapasitas untuk rute A = Rata – rata permintaan Distributor 4 + Rata - rata permintaaan Distributor 5.
= 653 kuintal + 320 kuintal = 973 kuintal
Kapasitas rute A = 973 Kuintal berarti tidak layak karena melebihi kapasitas armada maka alokasi pada rute A dinyatakan tidak layak maka di cari
jarak tertinggi selanjutnya yaitu 108.9 = SD
3
,D
5
Kapasitas untuk rute A = Rata - rata permintaaan Distributor 3 + Rata - rata permintaaan Distributor 5.
= 346 kuintal + 320 kuintal = 666 kuintal
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Kapasitas rute A = 666 Kuintal berarti layak dilakukan, karena kendaraan
sudah memenuhi kapasitas maka Distributor 3, Distributor 5 Ditetapkan pada rute A. Penghematan tertinggi selanjutnya yaitu 95.81 D3-D4 , 68.64 D1-D3 ,
tetapi sudah teralokasi semua pada rute A .
Iterasi 2 :
Jarak tertinggi selanjutnya dapat dilihat pada tabel 4.13 yaitu 54.73 = SD
1
,D
4
dengan mengkombinasikan rute untuk Distributor 1 dan Distributor 4 dalam satu rute, yaitu rute B Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut
layak dilakukan atau tidak, layak dilakukan jika total Rata - rata permintaaan kurang dari kapasitas.
Kapasitas untuk rute B = Rata – rata permintaan Distributor 1 + Rata - rata permintaaan Distributor 4.
= 240 kuintal + 653 kuintal = 893 kuintal Kapasitas rute B = 893 Kuintal berarti tidak layak karena melebihi kapasitas
maka alokasi pada rute B dinyatakan masih tidak layak maka di cari jarak tertinggi
selanjutnya yaitu 53.47 = S D
1
,D
2
kapasitas untuk rute B = Rata - rata permintaaan Distributor 2 + Rata - rata permintaaan Distributor 1
= 458 kuintal + 240 kuintal = 698 kuintal Kapasitas rute B = 698 Kuintal berarti layak dilakukan, karena
kendaraan sudah memenuhi kapasitas maka Distributor 2, Distributor 1 Ditetapkan
pada rute B.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
jarak tertinggi selanjutnya yaitu 43.56 D2-D3 , 41.66 D2-D5 , 33.81 D2-D4 ,tetapi sudah teralokasi semua pada rute B.
•
Iterasi 3 : jarak tertinggi selanjutnya yaitu 29.6 D5-D6 dan 27.22 D2-D6 , tetapi karena
distributor 5 dan distributor 2 sudah masuk rute A dan rute B bila ditambahkan ke
dalam rute C, maka akan melebihi kapasitas truk, dan dinyatakan tidak layak. Maka di cari nilai jarak tertinggi selanjutnya yaitu 17.98 = S D7-D6 dengan
mengkombinasikan rute untuk Distributor 7 dan Distributor 6 dalam satu rute, yaitu rute B, Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut layak
dilakukan atau tidak, layak dilakukan jika total Rata - rata permintaaan kurang dari kapasitas.
Kapasitas untuk rute C = Rata - rata permintaaan Distributor 7 + Rata - rata permintaaan Distributor 6
= 277 kuintal + 340 kuintal = 617 kuintal jarak rute C = 617 Kuintal berarti layak dilakukan, karena kendaraan sudah
memenuhi kapasitas maka Distributor 6, Distributor 7 Ditetapkan pada rute C.
penghematan tertinggi selanjutnya yaitu 14.52D1-D5, 6.6 D5-D7 , 4.29 D3-D7 , 4.13 D1-D6 , 1.16 D1-D7 , 0.87 D3-D6 , 0 D2-D7 , tetapi sudah
teralokasi semua pada rute A, B, C. maka di cari jarak tertinggi selanjutnya yaitu 2.86 D4-D7 dan 0.94 D4-D6 , tetapi karena distributor 7 dan distributor 6 sudah
masuk rute C, sehingga D4 bila ditambahkan ke dalam rute C maka akan melebihi
kapasitas truk, dan dinyatakan tidak layak Sehingga D4 dialokasikan pada rute baru
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
yaitu rute D kemudian dihitung beban pada rute D dengan menambahkan rata-rata permintaan D4 pada beban rute D:
kapasitas untuk rute D = rata-rata permintaan D4
Kapasitas rute D = 653 Kuintal layak dilakukan , karena sudah
smelebehi kapasitas maka D4 Ditetapkan pa rute D4.
4.7 Rute Distribusi Gula Berdasarkan Jarak Terpendek dari Peramalan
