Pengujian Peramalan Penelitian Terdahulu

analis peramalan sangat menentukan dalam pengambilan kesimpulan mengenai pola data. Gambar 2.8 Random Component Pola Acak

2.4 Pengujian Peramalan

Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan menggunakan metode MRC Moving Range Chart. Tujuannya adalah untuk memeriksa peramalan-peramalan yang telah dilakukan, apakah dari data hasil peramalan sudah dalam kondisi yang terkecil atau belum. Langkah-langkah dalam pembuatan metode MRC adalah sebagai berikut Hakim,2003: 1. Menghitung rentang bergerak Moving Range. MR =     1 1 ˆ ˆ          t t t Dengan : t  = Data aktual tahun tertentu ˆ = Data hasil penjumlahan tahun tertentu 2. Menghitung rata-rata rentang bergerak.    1 n MR MR 3. Menghitung batas kontrol. Batas atas BA = +2.66 MR Batas bawah BB = -2.66 MR 4. menghitung titik simpang t t    ˆ keadaan peta kendali Gambar 2.9. Fungsi peramalan yang terpilih dapat digunakan, apabila semua titik berada dalam batas kontrol. Tetapi bila mendapatkan suatu titik tak terkendali Out of Control suatu memeriksa peramalan, maka kita akan mencari peramalan yang baru. Hal ini membuktikan bahwa metode peramalan tersebut tidak cocok untuk digunakan. Gambar 2.9 Bagan Peta Kendali Kondisi Out of Control yaitu : 1. Jika ada titik t t    ˆ yang berada diluar batas kontrol BA atau BB 2. Aturan tiga titik. Dari tiga buah titik yang berurutan, apakah dua titik atau lebih yang terdapat dalam satu daerah A. 3. Aturan lima titik. Dari lima buah titik yang berurutan, apakah empat titik atau lebih terdapat dalam satu daerah B. 4. Aturan delapan titik. Dengan delapan titik yang berurutan pada salah satu sisi dari garis tengah.

2.5 Metode Savings Matrix

Savings Matrix merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk menjadwalkan sejumlah terbatas kendaraan dari suatu fasilitas dan jumlah kendaraan dalam armada ini dibatasi dan mereka mempunyai kapasitas maksimum yang berlainan. Tujuan dari metode ini adalah untuk memilih penugasan kendaraan dan routing sebaik mungkin Bowersox, 2002 Metode savings matrix adalah metode yang diterapkan dan dapat digunakan untuk menugaskan pelanggan ke sarana atau alat angkut jika ada batasan waktu penyerahan. Metode ini digunakan untuk menentukan rute distribusi produk ke outlet dengan cara menentukan urutan rute distribusi yang harus dilalui dan jumlah alat angkut berdasarkan kapasitas dari alat angkut tersebut agar diperoleh rute terpendek dan biaya transportasi yang optimum Chopra, Meindl, 2001

2.5.1 Langkah-langkah Penerapan Metode Savings Matrix

Metode ini sederhana dilakukan dan dapat digunakan untuk memutuskan konsumen ke kendaraan yang mana, walaupun terdapat kendala waktu dan yang lainnya. Langkah-langkah yang dilakukan untuk menentukan konsumen yang harus dilayani oleh sebuah kendaraan serta rute pengiriman yang harus ditempuh masing-masing kendaraan adalah sebagai berikut : 1. Menentukan matrix jarak Identify the Distance Matrix Matrik jarak menyatakan jarak antara tiap pasang lokasi yang dikunjungi. Jarak antara lokasi A yang terletak pada koordinat   a a Y X , dan lokasi B yang terletak pada koordinat   b b Y X , dicari dengan menggunakan rumus : Dist A,B =     2 2 b a b a Y Y X X    Panjang =     2 2 b a b a Y Y X X    Lokasi Pabrik DC Panjang = b a Y Y  Panjang = b a X X  Skema Perhitungan Jarak 2. Menentukan matrix penghematan savings matrix Matrik penghematan menunjukan penghematan yang terjadi jika menggabungkan dua konsumen kedalam satu truk kendaraan. Penghematan bisa dievaluasi berdasarkan jarak atau waktu atau uang. S x,y menyatakan jarak yang dihemat jika perjalanan yaitu DC → konsumen x → DC dan DC → konsumen y →DC dikombinasikan ke sebuah rute perjalanan tunggal yaitu DC → konsumen x → konsumen y → DC. Rumus untuk mencari besarnya penghematan adalah : S x,y = Dist DC,y + Dist DC,y – Dist x,y 3. Mengalokasikan konsumen-konsumen kesebuah rutekendaraan atau penugasan konsumen pada sebuah rute. a. Pengalokasian konsumen kesebuah rutekendaraan harus bisa memaksimalkan penghematan. b. Pencarian solusi dilakukan dengan prosedur iterative yaitu :  Pada tahap 1 : tiap konsumen dialokasikan pada rutekendaraan yang berbeda-beda atau terpisah.  Pada tahap 2 : Dua rute selanjutnya dapat digabungkan pada satu rutekendaraan dengan didasarkan pada penghematan yang paling tinggi yang bisa diperoleh. Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut layak atau tidak. Dikatakan layak jika total pengiriman yang harus dilalui melalui rute tersebut tidak melebihi kapasitas kendaraan. 4. Menentukan urutan konsumenurutan pengiriman pada sebuah rute. Tujuan dari tahap ini adalah meminimalkan jarak perjalanan yang harus ditempuh tiap kendaraan. Untuk mendapatkan rute pengiriman yang optimal dilakukan dua tahap : a. Menentukan rute pengiriman awal untuk tiap kendaraan dengan menggunakan prosedur farthesr insert nearest insert dll. b. Melakukan perbaikan dengan menggunakan prosedur. Ada beberapa prosedur pengurutan yang dapat digunakan untuk mendapatkan rute pengiriman awal yaitu Chopra,Meindl, 2001 : a. Farth insert : memasukkan konsumen yang memberikan perjalanan paling jauh. b. Nearest insert : memasukkan konsumen yang memberikan perjalanan terpendek. c. Nearest neighbour : rute perjalanan dibuat dengan menambahkan konsumen terdekat dari titik terakhir yang dikunjungi oleh kendaraan. Iterasi dimulai dari DC kemudian perjalanan dilakukan menuju ke konsumen yang paling dekat dengan DC, dan seterusnya. d. Sweep : dalam metode ini, pointtitik manapun pada jaringan dipilih umumnya DC itu sendiri dan jalur dibersihkan searah jarum jam atau berlawanan arah jarum jam dari titik point. Perjalanan dibentuk dengan mengurutkan konsumen yang ditemui selama proses.

2.6 Analisa Keputusan

Analisa keputusan dapat dipandang sebagai gabungan dari dua disiplin ilmu yang telah ada lebih dahulu, yaitu Teori Keputusan dan Metodelogi Pemodelan Sistem. Teori Keputusan adalah teori yang mempelajari bagaimana sikap fikir yang rasional dalam situasi yang amat sederhana, tetapi yang mengandung ketidakpastian, seperti dalam permainan lotre. Karena itu maka peranannya dalam menghadapi situasi yang kompleks adalah sangat kecil. Sedangkan Metodologi Pemodelan Sistem mempelajari bagaimana memperlakukan aspek yang dinamis dan kompleks dari suatu lingkungan. Jadi Analisa Keputusan yang merupakan gabungan dari keduanya, mengkombinasi kemampuan untuk menangani system yang kompleks dan dinamis, dan kemampuan untuk menangani ketidakpastian dalam satu disiplin keilmuan. Karenanya, Analisa Keputusan pada dasarnya adalah suatu prosedur logis dan kuantitatif yang tidak hanya menerangkan mengenai proses pengambilan keputusan tetapi juga merupakan suatu cara untuk membuat keputusan. Dengan kata lain cara untuk membuat model suatu keputusan memungkinkan dilakukan pemeriksaan dan pengujian Kuntoro,Trisnadi,1983.

2.6.1 Langkah-langkah Dalam Analisa Keputusan

Tahap Deterministik Keputusan Tahap informasional Tahap Probabilistik Pengumpulan Informasi Informasi Baru Pengumpulan Informasi Baru Tindakan Informasi Awal Gambar 2.10 Siklus Analisa Keputusan Dari gambar tersebut dapat dlihat bahwa didalam prosedur analisa keputusan akan terdapat tiga tahapan utama, yaitu Kuntoro,Trisnadi,1983 : 1. Tahapan deterministik Dalam tahap ini variable-variabel yang mempengaruhi keputusan perlu didefinisikan dan saling hubungkan, perlu dilakukan penetapan nilai dan selanjutnya tingkat kepentingan variable ukur tanpa terlebih dahulu memperhatikan unsur ketidakpastiannya. 2. Tahapan probabilistik Ini merupakan tahap penetapan besarnya ketidakpastian yang melingkupi variabel-variabel yang penting, dan menyatakannya dalam bentuk suatu nilai. Dalam tahapan ini juga diulakukan penetapan preferensi atas risiko. 3. Tahap informasional Intinya adalah meninjau hasil dari dua tahap terdahulu guna menentukan nilai ekonomisnya bila kita ingin mengurangi ketidakpastian pada suatu variabel yang dianggap penting. Dengan demikian dari tahap ini kita dapat menentukan apakah masih diperlukan pengumpulan informasi tambahan untuk dapat mengurangi ketidakpastian. Bila ternyata kita mendapatkan bahwa nilai informasi lebih kecil dari ongkos yang dikeluarkan, maka tidak perlu mencari informasi tambahan, sehingga hasil dari proses pertamalah yang kita jalankan.

2.7 Vehicle Routing Problem

Vehicle routing problem dapat didefinisikan sebagai penentuan sejumlah rute untuk sekumpulan kendaraan yang harus melayani sejumlah pemberhentian node dari depot pusat. Asumsi yang bisa digunakan dalam Vehicle routing problem standart adalah setiap kendaraan mempunyai kapasitas yang sama dan jumlah kendaraan tidak terbatas, jumlah permintaan tiap pemberhentian node diketahui dan tidak ada jumlah permintaan tunggal yang melebihi kapasitas kendaraan. Rute dapat dibedakan menjadi 3 yaitu : 1. Daily routing yaitu sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan untuk 1 hari pengiriman. 2. Period routing yaitu rute dari sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan untuk beberapa waktu periode. 3. Fixed routing yaitu rute dari sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan dan tidak berubah untuk beberapa periode tertentu.

2.7.1 Klasifikasi Penentuan Rute dan Penugasan Kendaraan

Permasalahan rute dan penjadwalan kendaraan diklasifikasikan berdasarkan karakteristik-karakteristiknya, yang dapat digunakan untuk membantu menganalisa dan mengidentifikasi jenis dari permasalahan yang berlawanan. Algoritma-algoritma yang ada dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan sesuai dengan karakteristik-karakteristiknya dalam klasifikasi tersebut. Adapun secara garis besar kliasifikasi tersebut adalah sebagai berikut : No Karakteristik Pilihan yang mungkin 1. Ukuran kendaraan yang tersedia  Satu kendaraan  Banyak kendaraan 2. Jenis armada kendaraan yang tersedia  Sejenis hanya satu jenis kendaraan  Heterogen jenis kendaraan banyak  Khusus jenis kendaraan yang dikelompokkan 3. Penampatan kendaraan  Depot tunggal  Depot banyak 4. Sifat permintaan  Deterministik  Stokastikprobabilistic  Memilih permintaan yang disukai Pilihan yang mungkin 5. Lokasi armada  Pada node  Pada busurarc  Kombinasi pada node dan busur 6. Network  Undirected  Directed  Kombinasi directed dan undirected  Euclidean 7. Keterbatasan kapasitas kendaraan  Memaksakan sama untuk semua rute  Memaksakan berbeda untuk rute-rute yang berbeda  Tidak membatasi kapasitas tidak terbatas 8. Waktu rute maksimum  Dibatasi sama untuk semua rute  Dibatasi berbeda untuk semua rute yang berbeda  Tidak dibatasi 9. Operasi  Hanya menjemput mengambil dan membawa  Kombinasi penjemputan dan pengantaran  Membagi pengiriman menerima atau menolak 10. Biaya  Biaya variable atau routing  Biaya-biaya tambahan operasi tetap atau kendaraan  Biaya-biaya karena permintaan tidak dilayani 11. Tujuan  Meminimalkan total biaya routing  Meminimalkan jumlah dari biaya-biaya tetap dan variable  Meminimumkan jumlah kendaraan yang dibutuhkan  Memaksimalkan utukitas fungsi yang didasarkan pada pelanggan atau waktu yang sebaik-baiknya  Memaksimalkan utilitas fungsi yang didasarkan pada prioritas customer No Karakteristik Tabel 2.1 Klasifikasi Penentuan Rute dan Penjadwalan Kendaraan

2.7.2 Aturan dalam Penentuan Rute dan Penugasan Kendaraan

Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam penentuan rute dan penjadwalan transportasi, yaitu dengan menggunakan 8 ketentuan sebagai berikut Ballow, 2004 : 1. Muatan truk dengan jumlah kapasitas truk disesuaikan dengan jarak yang saling berdekatan. Truk akan berhenti ketika tempat yang dituju saling berdekatan. Ini biasanya meminimalkan perjalanan dalam satu rute. 2. Pemberhentian pada hari yang berbeda harus tersusun untuk mengghasilkan cluster yang baik. Ini akan membantu untuk meminimalkan jumlah truk yang diinginkan untuk penyediaan pada titik pemberhentian, sebaik meminimalkan jarak dan waktu dari truk selama 1 minggu. 3. Membentuk rute dimulai dengan jarak yang jauh dari depot. Efisiensi rute dapat ditingkatkan dengan cara membentuk cluster pemberhentian disekitarnya yang berada paling jauh dari depot dan kemudian kembali menuju depot. 4. Rangkaian titik berhentinya rute harus membentuk pola aliran yang baik, titik pemberhentian harus diurutkan agar tidak terjadi cross pada rute dan tampilan rute memiliki bentuk aliran yang baik. 5. Rute paling efisien akan diperoleh jika menggunakan kendaraan dengan kapasitas yang besar. Idealnya pengguna kendaraan yang banyak cukup untuk menangani tempat pemberhentian pada satu rute dimana keadaan ini akan meminimalkan jumlah jarak, atau waktu perjalanan untuk menyediakan barang pada tempat pemberhentian. 6. Pick up harus saling bergantian dalam rute penyebarannya lebih baik dari rute tarakhir. Pick up harus bisa melakukan sebanyak mungkin dalam sebuah perjalanan untuk mengantar dan meminimalkan jumlah bagian yang tercantum yang dapat terjadi seperti halnya tempat pemberhentian setelah mereka memenuhi pengiriman. 7. Jika terdapat satu titik node jauh dari rute cluster, lebih baik menggunakan alternatif node angkutan pengiriman yang lain. Node dengan jarak yang jauh dari titik node lainnya terutama dengan volume yang kecil, dengan pertimbangan waktu pebgiriman dan biaya sarana angkut. Penggunaan truk dengan kapasitas lebih kecil lebih baik digunakan untuk menangani permasalahan tersebut karena alasan penghematan atau menggunakan alat transportasi yang disewa pada jasa pelayanan akan menjadi alternatif. 8. Menghindarkan pembatasan rentang waktu pada titik pemberhentian. Pembatasan rentang waktu pada titik pemberhentian dengan waktu yang sempit dapat menjadikan urutan pemberhentian, tidak seperti pada pola yang benar. Karena pembatasan rentang waktu sering tidak pasti, jika pemberhentian diharuskan untuk dilayani dalam satu pola yang baik tidak seperti yang diinginkan perlu ada batasan rentang waktu yang beru dengan maksud agar waktunya tidak terlalu sempit.

2.8 Penelitian Terdahulu

PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI PADA RANTAI SUPPLY DENGAN METODE SAVING MATRIKS Julianus Hutabarat Program Studi Teknik Industri Institut Teknologi Nasional Malang Kampus I ITN, JL Bend.Sigura-Gura No.2 Malang Email : anggita_paramitayahoo.com ABSTRAK Lemahnya Manajemen Transportasi pada suatu Perusahaan bisa berakibat pada tinnginya biaya transportasi, hal ni ditandai dengan lemahnya perencanaan untuk menentukan jenis alat angkut transportasi apa yang akan digunakan, berapa jumlahnya serta jalur mana saja yang akan dilalui, hingga sampai ke konsumen. Berkaitan dengan hal tersebut, maka perusahaan perlu melakukan evaluasi terhadap Manajemen Transportasi yang dilakukan saat ini. Penelitian ini dilakukan di PT X, penelitian diawali dengan penentuan rutejalur distribusi dari pabrik ke konsumen dengan metode Saving Matriks Dengan kombinasi perhitungan matriks jarak dan jumlah permintaan kertas tiap konsumen diperoleh matriks penghematan atau Saving Matriks. Dengan metode Saving Matriks diperoleh penghematan jarak sebesar 33,39 atau sepanjang 1693,69 km berdasarkan rute usulan yang dilalui untuk melayani customer di Pulau Jawa. Dan diperoleh penghematan biaya transportasi sebesar 29,98 atau sebesar Rp. 47.435.143,8 bulan. Kata kunci : Matriks Penghematan, Matriks Jarak, Rute, Minimasi Biaya Transportasi PENDAHULUAN PT X merupakan perusahaan yang bergerak dalam industri kertas, mempunyai kapasitas produksi sebesar 14.000 ton kertas perbulan, yang dihasilkan dari PM 1 sebesar 5000 ton kertas dan PM 2 sebesar 9.000 ton kertas. Hasil produksi PT X adalah Paper Roll dan Paper Tub, yang terdiri dari berbagai jenis produk yaitu Fluting Medium, Wrapping Paper, Kraft Liner, Chip Board dan Core Board. Disini peneliti akan membahas pendistribusian produk melalui jalan darat yaitu dengan menggunakan alat angkut berupa truk. Oleh karena pendistribusian produk ke konsumen memerlukan perencanaan yang tepat, maka perlu dipertimbangkan rute serta jumlah truk yang perlu digunakan untuk mendistribusikan produk kertas sehingga dicapai biaya transportasi yang optimum. METODOLOGI Tahapan-tahapan yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Peramalan permintaan masing-masing costumer 2. Pembuatan Matriks Jarak

3. Penghitungan Saving Matriks 4. Penentuan alokasi customer ke dalam tiap alat angkut

5. Penentuan rute jalur distribusi 6. Penghitungan biaya transportasi sebelum dan sesudah penerapan metode Saving Matrix 7. Rekomendasi rutejalur distribusi dengan biaya transportasi terkecil HASIL PENELITIAN Peramalan Untuk menghitung peramalan permintaan kertas menggunakan bantuan program MINITAB 11. Data historis diinputkan ke dalam software minitab kemudian dianalisis dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing , Weighted Moving Average dan Winter’s Method dan tentukan nilai MAPE terkecil dari masing-masing metode untuk direkomendasikan sebagai permintaan mendatang. Tabel 1. Metode Peramalan Customer Metode PT Bentoel Winter’s Methods PT KSI Single Eksponential Smoothing PT Kedawung Double Eksponential Smoothing PT Wong Hendri Single Eksponential Smoothing PT Surya Zig-Zag Winter’s Methods PT Taman Sriwedari Double Eksponential Smoothing PT Surya Pamenang Single Eksponential Smoothing PT Surya Bentata Weighted Moving Average PT Purinusa Double Eksponential Smoothing PT Agung Abadi Weighted Moving Average PT Alkindo Winter’s Methods PT Bintang Abadi Winter’s Methods PT IKPP Serang Winter’s Methods PT Pindodeli Winter’s Methods PT Conitex Sonoco Winter’s Methods PT Paul Buana Double Eksponential Smoothing Setelah itu dilakukan uji Tracking Signal untuk menguji penyimpangan hasil peramalan pada masing-masing metode di atas Hasil peramalan kemudian digunakan untuk menentukan order size dari masing- masing kota customer.Untuk menentukan order size tiap kota customer dihitung berdasarkan metode terbaik dari hasil peramalan untuk 3 periode mendatang dengan cara dicari rata-ratanya. Tabel 2. Koordinat Lokasi dan Order Size Customer Customer Koordinat X Koordinat Y Order Sizerollhari PT Bentoel 1 4,3 15 PT KSI 1,9 4,4 19 PT Kedawung 2,9 9,7 25 PT Wong Hendri 3 10 11 PT Surya Zig-Zag -4,1 5,9 9 PT Taman Sriwedari -6,3 5,2 10 PT Surya Pamenang -5 8,6 9 PT Surya Bentata -21,6 9,3 12 PT Purinusa -26,6 16,3 25 PT Agung Abadi -63 17,7 22 PT Alkindo -63,7 18,2 44 PT Bintang Abadi -74,4 26,5 9 PT IKPP Serang -80,2 27,3 32 PT Pindodeli -65,6 24,8 9 PT Conitex Sonoco -69,8 25,7 10 PT Paul Buana -73,9 25 10 Keterangan : Koordinat jarak tersebut didapatkan dari peta Pulau Jawa dengan menentukan koordinat 0,0 pada PT X. sebagai tempat pabrik berada kemudian pengukuran dilakukan dengan skala perbandingan. Adapun skala pada peta adalah 1 : 880.000. Pembuatan Matriks Jarak ♦ Jarak dalam satuan Km Cara perhitungan jarak dalam satuan kilometer pada peta pulau Jawa adalah disesuaikan dengan skala peta. Dengan rumus yang digunakan yaitu : Jarak = Jarak pada Peta x Skala Peta cm 100.000 Km Skala peta yang digunakan adalah 1 : 880.000 Contoh perhitungan dari jarak pada Customer 1 Dari PT.Bentoel Jarak = 4,42 x 880.000 100.000 Km = 38,85 Km Penghitungan Saving Matriks Dari perhitungan matriks jarak, maka selanjutnya dihitung penghematan masing- masing customer dengan rumus : S x,y = Dist DC,x + Dist DC,y – Dist x,y Dengan menggunakan rumus tersebut maka penghematan untuk masing- masing customer sebagai berikut : Sebagai contoh penghematan pada customer 1 adalah : 1. S C1,C2 = D DC,C1 + D DC,C2 – D C1,C2 = 38,85 + 42,18 – 7,97 = 73,06 Km 2. S C1,C3 = D DC,C1 + D DC,C3 – D C1,C3 = 38,85 + 89,09 – 50,38 = 77,56 Km 3. S C1,C4 = D DC,C1 + D DC,C4 – D C1,C4 = 38,85 + 91,87 – 53,16 = 77,56 Km ……..........................….. 16. S C15,C16 = D DC,C15 + D DC,C16 – D C15,C16 = 617,16 + 686,52 + 36,60 = 1267,08 Km Penentuan Rute Jalur Distribusi Setelah Dilakukan Penentuan Alokasi Customer Ke Tiap Alat Angkut Contoh: - Iterasi 2: Dari saving matriks, diperoleh penghematan tertinggi sebesar 1389,02 = S C12 ,C13 dengan mengkombinasikan rute untuk customer 12 dan customer 13 dalam satu rute, yaitu rute A. Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut layak dilakukan atau tidak, layak dilakukan jika total order size kurang dari kapasitas truk. Beban untuk rute A = order size custr 12 + order size custr 13 = 9 + 32 = 41 71 layak dst - Iterasi 6 : Penghematan tertinggi selanjutnya yaitu 1233,3 = SC12 ,C14 , 1233,34 = SC13 ,C14 , 1230,62 = SC14 ,C16 tetapi karena sudah masuk rute A, maka dicari penghematan tertinggi selanjutnya yaitu 1162,7 = SC11 ,C13, sehingga pada tahap ini dilakukan pengecekan apakah customer 11 dapat ditambahkan pada rute A. Beban untuk rute A=order size custr.12 + custr.13 + custr.16 + custr. 15 + custr. 14 + custr. 11 = 9 + 32 + 10 + 10 + 9 + 44 = 114 71 tidak layak Dari iterasi di atas kemudian diperoleh empat 4 rute yaitu : • rute A : {12, 13, 16, 15, 14 }, • rute B : {11, 10 }, • rute C : {9, 8, 7, 6, 5 }, dan • rute D : {3, 4, 2, 1} yang berarti pabrik membutuhkan 4 truk. Truk pertama akan mengirimkan atau melayani produk ke customer 12, 13, 16, 15, 14, truk kedua melayani customer 11, 10, truk ketiga melayani customer 9, 8, 7, 6, 5, dan truk keempat melayani customer3,4,2,1. Pengurutan rute pengiriman dengan prosedur Nearest Neighbour Untuk Rute B {11, 10} • Iterasi 1: Awal perjalanan dimulai dari DC dengan total jarak = 0 - Dengan menuju ke customer 11 maka perjalanan bertambah jarak 582,99 - Dengan menuju ke customer 10 maka perjalanan bertambah jarak 575,87 Dengan menggunakan prosedur nearest neighbour, maka diperoleh solusi pada iterasi 1 adalah menuju customer 10. • Iterasi 2 : Perjalanan dari DC customer 10 dilanjutkan menuju customer terdekat berikutnya yaitu customer 11. - Dengan menuju ke customer 11 maka perjalanan bertambah jarak 7,57 sehingga diperoleh solusi DC-C10-C11-DC dengan panjang : = 575,87 + 7,57 + 582,99 = 1166,43 dan seterusnya sampai rute D mendapatkan pengurutan rute pengiriman dengan menggunakan prosedur Nearest Neighbour. Sehingga diperoleh rute pengiriman sesuai prosedur Nearest Neighbour • Rute A : DC-C14-C15-C16-C12-C13-DC atau Pabrik, PT.Pindodeli , PT.Conitex Sonoco, PT.Paul Buana, PT.Bintang Abadi, PT.IKPP Serang, Pabrik. Dengan panjang perjalanan 1411,54 km • Rute B : DC-C10-C11-DC atau Pabrik, PT.Agung Abadi , PT.Alkindo, Pabrik Dengan panjang perjalanan 1166,43 km • Rute C : DC-C5-C6-C7-C8-C9-DC atau Pabrik, PT.Surya Zig-Zag, PT.Taman Sriwedari, PT.Surya Pamenang, PT.Surya Bentata, PT.Purinusa , Pabrik. Dengan panjang perjalanan 612,02 km • Rute D : DC-C1-C2 -C3 -C4 -DC atau Pabrik, PT.Bentoel, PT.KSI , PT.Kedawung, PT.Wong Hendri, Pabrik. Dengan panjang perjalanan 188,93 km Penghitungan Biaya Transportasi Sebelum dan Sesudah Penerapan Metode Saving Matriks • Sebelum Biaya tenaga kerja = Rp. 20.000 hari. Biaya bahan bakar = jarak tempuh x 14 lt x harga bahan bakar. - Rute 1 = 89 x 14 x Rp. 4300,- = Rp. 95.675,00 - Rute 2 = 183,74 x 14 x Rp.4300,- = Rp. 197.520,5 - Rute 3 = 203,12 x 14 x Rp.4300,- = Rp. 218.354,00 - Rute 4 = 557,18 x 14 x Rp.4300,- = Rp. 598.968,5 - Rute 5= 1166,43 x 14 xRp.4300,- = Rp. 1.253.912,25 - Rute 6= 1492,06 x 14 xRp.4300,- = Rp. 1.603.964,5 - Rute 7= 1378,08 x 14 xRp.4300,- = Rp. 1.481.350,00 Biaya total : = Total biaya tenaga kerja + Total biaya bahan bakar + Biaya retribusi = Rp. 280.000,- + Rp. 5.449.744,75 + Rp. 600.000,- = Rp. 6.329.744,75 hari Hari kerja dalam 1 bulan = 25 hari, maka : Biaya total 1 bulan = Rp. 5.449.744,75 x 25 = Rp. 158.243.618,8 • Sesudah Sesudah penerapan metode saving matriks, maka didapatkan rute baru yaitu : - Rute A = 1411,54 x 14 x Rp.4300,- = Rp. 1.517.405,5 - Rute B = 1166,43 x 14 x Rp.4300,- = Rp. 1.253.912,25 - Rute C = 612,02 x 14 x Rp. 4300,- = Rp. 657.921,5 - Rute D = 188,93 x 14 x Rp. 4300,- = Rp. 203.099,75 Biaya total = Total biaya tenaga kerja + Total biaya bahan bakar + Biaya retribusi = Rp. 200.000,- + Rp. 3.632.339,- + Rp. 600.000,- = Rp. 4.432.339,- hari Hari kerja dalam 1 bulan = 25 hari, maka : Biaya total 1 bulan = Rp. 4.432.339,- x 25 = Rp. 110.808.475,- KESIMPULAN Alokasi customer pada tiap truk disesuaikan dengan kapasitas truk. Jumlah truk yang semula 7 unit untuk melayani Pulau Jawa menjadi 4 unit truk dengan rute : • RuteA : DC-C12-C13-C16-C15-C14-DC • Rute B : DC-C11-C10-DC • Rute C : DC-C9-C8-C7-C6-C5-DC • Rute D: DC-C3-C4-C2-C1-DC Rute atau jalur distribusi yang dilalui truk sampai ke customer setelah diurutkan menggunakan prosedur Nearest Neighbour adalah : • Rute A : DC-C14-C15-C16-C12-C13-DC • Rute B : DC-C10-C11-DC • Rute C : DC-C5-C6-C7-C8-C9-DC • Rute D : DC-C1-C2-C3-C4-DC Biaya transportasi sebelum dan sesudahpenerapan saving matriks terjadi Penghematan sebesar Rp 158.243.618,8 – Rp. 110.808.475,- = Rp. 47.435.143,8 per bulan atau sebesar 29,98 setelah dilakukan penerapan metode saving matriks yang mendapatkan rute baru. 1. Tria Melati, 2008 : PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI. Study Kasus di PT. SNS Garuda Food Group Cabang Banjarmasin a. Permasalahan : “Bagaimana menentukan rute pendistribusian produk kepada konsumen agar memperpendek jarak dan meminimasi jarak dan meminimasi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan”. b. Hasil Akhir Kesimpulan yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah : 1. Rute atau jalur distribusi yang dilalui truk sampai kedistributor setelah diurutkan menggunakan prosedur Nearest Neighbour adalah :  Rute A : DC-D2-D4-D11-D12-DC atau Warehouse, Banjarbaru, Pelaihari, Batulicin, Kotabaru, Warehouse. Total jarak yang ditempuh 567 km.  Rute B : DC-D5-D6-D7-D8-D10-DC atau Warehouse, Marabahan, Rantau, Kandang, Barabal, Tanjung, Warehouse. Total karak tempuh 504 km.  Rute C : DC-D3-D9-DC atau Warehouse, Martapura, Amuntai, Warehouse. Total jarak tempuh 305 km.  Rute D : DC-D1-DC atau Warehouse, Banjarmasin, Warehouse . Total jarak tempuh 46 km. 2. Kendaraan atau alat angkut yang akan ditugaskan pada tiap-tiap rute yaitu  Rute A : Menggunakan 1 buah truk box roda 6  Rute B : Menggunakan 1 buah truk box roda 6  Rute C : Menggunakan 1 buah truk box roda 6  Rute D : Menggunakan 1 buah truk box roda 4 3. Dari kondisi awal perusahaan diketahui biaya pengiriman produk sebesar Rp. 1.539.462 setelah dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode savings matrix diperoleh biaya pengiriman produk sebesar Rp. 1.189.325 sehingga didapatkan penghematan biaya pengiriman sebesar Rp. 350.135hari atau sebesar 22,75. 2. Danny Isyadi, 2008 : PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI PRODUK KERTAS KE CUSTOMER UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI DENGAN METODE SAVINGS MATRIX DI PT. EKAMAS FORTUNA, MALANG a. Permasalahan : “Bagaimana penentuan jalur distribusi produk ke customer dan urutan pengiriman produk pada supply produk kertas”. b. Hasil Akhir Kesimpulan yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah : 1. Alokasi customer pada tiap truk disesuaikan pada kapasitas truk. Jumlah truk yang semula 7 unit untuk melayani Pulau Jawa menjadi 4 unit truk dengan rute :  Rute A : DC-C12-C13-C16-C15-C14-DC Truk melayani customer PT. Bintang Abadi, PT. IKPP Serang, PT. Pindodeli, PT. Conitex Sanoko, PT. Paul Buana dengan total pengiriman 70 roll.  Rute B : DC-C11-C10-DC Truk kedua melayani ke customer PT. Alkindo, PT. Agung Abadi dengan total pengiriman 67 roll.  Rute C : DC-C9-C8-C7-C6-C5-DC Truk ketiga melayani ke customer PT. Puri Nusa, PT. Surya Bentata, PT. Surya Pamenang, PT. Taman Sriwedari, PT. Surya Zig-Zag dengan total pengiriman 65 roll.  Rute D : DC-C3-C4-C2-C1-DC Truk keempat melayani ke customer PT. Kedawung, PT. Wong Hendri, PT. KSI, PT. Bentol dengan total pengiriman 70 roll. 2. Kendaraan atau alat angkut yang akan ditugaskan pada tiap-tiap rute yaitu :  Rute A : Dengan panjang perjalaanan 1500,35 km  Rute B : Dengan panjang perjalanan 1166,85 km  Rute C : Dengan panjang perjalanan 613,1 km  Rute D : Dengan panjang perjalanan 220,68 km 3. Penghematan biaya transportasi setelah penerapan metode savings matrix sebesar : Rp. 18.691.371,32 – Rp. 13.396.142,64 = Rp. 5.295.228,68 perbulan atau sebesar 28,32 setelah dilakukan penerapan metode savings matrix.

BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Tempat dan Waktu Penelitian

Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari CV. Aria Duta Panel Surabaya yang berlokasi di Jl Tandes Lor 17, Surabaya. Waktu pengambilan data sekunder dimulai bulan Juni 2009 sampai selesai.

3.2 Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel

Dalam penelitian ini akan menentukan variabel-variabel sebagai ukuran performansi dan masalah yang diteliti. Variabel yang digunakan sebagai berikut :

3.2.1 Variabel Bebas

Yaitu variabel yang mempengaruhi variabel terikat, meliputi : a. Biaya transportasi Variabel ini menyatakan total biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan dalam setiap pengiriman dari perusahaan ke gudang dalam 1 rute. b. Jarak Variabel ini menunjukan berapa jarak yang dibutuhkan untuk mencapai rute yang optimal berdasarkan kapasitas alat angkut. c. Permintaan gudang Variabel ini menunjukan berapa jumlah permintaan gudang selama penelitian dan permintaan gudang diperiode yang akan datang. d. Koordinat lokasi