PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI PRODUK KE KONSUMEN UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI DENGAN METODE SAVINGS MATRIX DI PG CANDI BARU SIDOARJO.

PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI PRODUK

KE KONSUMEN UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA

TRANSPORTASI DENGAN METODE SAVINGS MATRIX DI

PG CANDI BARU SIDOARJO

SKRIPSI

Oleh :

NURSANDY WIBOWO

07 32010 143

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”

JAWA TIMUR

KATA PENGANTAR

Segala puji syukur Alhamdulillah kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan karunia-Nya sehingga saya dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini.

Tugas Akhir ini disusun untuk memenuhi persyaratan kelulusan Program Sarjana Strata-1 (S-1) di Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur dengan judul :

“PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI PRODUK

KE KONSUMEN UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI DENGAN METODE SAVINGS MATRIX DI PG CANDI BARU

SIDOARJO “.

Penyelesaian penyusunan Tugas Akhir ini tentunya tidak terlepas dari peran serta berbagai pihak yang telah memberikan bimbingan dan bantuan baik secara langsung maupun tidak langsung. Oleh karena itu tidak berlebihan bila pada kesempatan kali ini penulis mengucapkan terima kasih kepada :

1. Bapak Ir. Sutiyono, MT selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.

2. Bapak Ir. M.T. Safirin, MT selaku Ketua Jurusan Teknik Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.

3. Ibu Ir.Hari Purwoadi, MT. Selaku Dosen Pembimbing Utama Skripsi. 4. Bapak Ir. Nisa Masruroh, MT. Selaku Dosen Pembimbing Pendamping

5. Kedua Orang Tua dan Adikku yang tak pernah lelah dan ikhlas mendoakan agar pengerjaan Tugas Akhir ini dapat berjalan dengan lancar dan sukses demi keberhasilanku dimasa yang akan datang.

6. My BoyFriend “D_Dy” yang selalu membantu dan mendukungku dalam segala hal, baik susah maupun senang.

7. Sahabat setiaku ”Pararel D’just” yang terdiri dari slamet, Krebs, The Gagaps, The Tompel, The Pesek Boy And Angel, Kotaks, Mr. Item, Geng Kapak, DiNa, The Engos , serta semua teman–teman yang selalu mendukung dan membantuku dalam penyelesaian Tugas Akhir ini.

8. Semua pihak yang telah membantu secara moril dan materiil selama pelaksanaan penelitian dan penyelesaian penulisan Tugas Akhir ini.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa penyusunan Tugas Akhir ini terdapat kekurangan, maka dengan segala kerendahan hati penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun.

Akhir kata semoga Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membaca. Terima Kasih.

Hormat saya,

DAFTAR ISI

Halaman LEMBAR PENGESAHAN

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Rumusan Masalah ... 2

1.3. Batasan Masalah ... 2

1.4. Asumsi ... 3

1.5. Tujuan Penelitian ... 3

1.6. Manfaat Penelitian ... 3

1.7. Sistematika Penulisan ... 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Distribusi ... 6

2.2. Transportasi ... 10

2.3. Biaya Transportasi ... 13

2.4. Peramalan (Forecasting) ... 15

2.5. Pengujian Peramalan ... 24

2.6. Metode Savings Matrix ... 27

2.7. Penelitian Terdahulu ... 33

BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ... 36

3.2. Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel ... .36

3.3. Metode Pengumpulan Data ... 37

3.4. Metode Pengolahan Data ... .38

3.5. Langkah-langkah Pemecahan Masalah ... 42

ABSTRAKSI

Semakin tingginya tingkat persaingan dalam dunia industri, menuntut perusahaan untuk dapat menghadapi persaingan secara baik dan siap dengan segala resiko yang akan dihadapi. Salah satu jaminan yang harus dipenuhi perusahaan kepada pelanggan adalah pengiriman produk sesuai dengan permintaan pelanggan secara tepat waktu dan efisien. Sehingga proses distribusi yang dilaksanakan tidak mengakibatkan pemborosan segi waktu, jarak, dan tenaga.

PG Candi Baru Sidoarjo yang berada di daerah Sidoarjo dan bergerak dalam produksi gula. PG Candi Baru Sidoarjo memiliki permasalahan dalam distribusi gula, dimana dalam satu kali pengiriman produk hanya dilakukan pada satu distributor, sehingga mengakibatkan jalur pengiriman yang ditempuh semakin panjang tanpa mempertimbangkan terlebih dahulu kapasitas dari kendaraan dan jarak yang akan ditempuh serta mengakibatkan biaya tranportasi yang mahal.

Kegiatan distribusi ini dapat berjalan lebih efektif dan efisien, jika perusahaan merencanakan penjadwalan dan urutan-urutan rute dalam transportasi. Penjadwalan dan penentuan jalur transportasi dapat diselesaikan dengan metode Savings Matrix.

Dari pengolahan data dan pembahasan permasalahan jalur distribusi menggunakan metode Savings Matrix didapat 4 rute baru yang meliputi rute A, rute B, rute C, rute D. Penghematan jarak dan efisiensi biaya yang diperoleh dari 7 rute menjadi 4 rute dan penghematan total jarak tempuh sebesar 240.01 km atau sebesar 29.3% Serta Penghematan Biaya Transportasi sebesar Rp. 15.750.135 atau penghematan Biaya Transportasi sebesar 37.9, %

ABSTRACT

Increasing levels of competition in the industry, requires companies to be able to face the competition is good and ready with all the risks to be faced. One of the guarantees that must be met to the customer company is shipping products according to customer requests in a timely and efficient manner. So the distribution process carried out does not result in wasteful in terms of time, distance,andenergy.

PG Baru Sidoarjo Sidoarjo area and engaged in sugar production. PG New Candi Baru Sidoarjo has a problem in the distribution of sugar, which in a one-time product delivery is only done on a single distributor, resulting in the delivery path taken longer and longer without first considering the capacity of the vehicle and the distance that will be pursued and lead to an expensive

transportation costs. Distribution activities can be run more effectively and efficiently, if the company

planned scheduling and sequences in the transport route. Scheduling and determination of transportation routes can be solved by the method Savings Matrix.

From the data processing and discussion of problems of distribution channels using Matrix Savings gained four new routes including Route A, Route B, Route C, Route D. Distance cost savings and efficiency derived from 7 routes into 4 route and saving a total mileage of 240.01 miles, or 29.3% of Transport Cost Savings And Rp. 15,750,135 or Transportation Cost savings amounted to

37.9,% .

BAB I PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Semakin tingginya tingkat persaingan dalam dunia industri, sehingga menuntut perusahaan untuk dapat menghadapi persaingan secara baik dan siap dengan segala resiko yang akan dihadapi. Salah satu jaminan yang harus dipenuhi perusahaan kepada pelanggan adalah pengiriman produk sesuai dengan permintaan pelanggan secara tepat waktu dan jumlah. Sehingga proses distribusi yang dilaksanakan tidak mengakibatkan pemborosan dari segi waktu, jarak, biaya, dan tenaga.

Distribusi merupakan salah satu faktor penting bagi perusahaan untuk dapat melakukan pengiriman produk secara tepat kepada pelanggan. Ketepatan pengiriman produk kepada pelanggan harus memiliki dasar penjadwalan dan penentuan rute secara tepat agar di peroleh hasil yang optimal, sehingga konsumen yang akan dikunjungi menerima produk dalam kondisi baik dan sesuai dengan batas waktu pengiriman dan permintaan konsumen.

PG CANDI BARU SIDOARJO adalah salah satu perusahaan yang bergerak dalam produksi gula nasional. Dalam aktivitas pendistribusian gula pasir nasional diharapkan dapat melakukan waktu pengiriman produk secara tepat, biaya yang efisien, dan pelayanan yang baik. Sehingga dapat merencanakan suatu kegiatan pendistribusian yang reliabel..

Selama ini perusahaan menerapkan rute pengiriman produk gula pasir ke konsumen dengan penugasan bahwa gudang akan di kunjungi oleh satu truk untuk

setiap area pendistribusian, Sehingga akan menimbulkan banyak rute yang berbeda dan jauhnya jarak yang di tempuh di dalam pengiriman produk yang mengakibatkan biaya tranportasi mahal.

Berdasarkan permasalahan perusahaan tersebut, Metode savings matrix

dapat digunakan untuk menentukan jalur atau rute pendistribusian produk ke konsumen dengan menentukan jalur yang harus di lalui dan disesuaikan dengan jumlah dan kapasitas armada yang dimiliki perusahaan, sehingga dapat di peroleh jalur terpendek dan biaya transportasi yang minimum.

1.2Rumusan Masalah

Berdasarkan permasalahan yang ada di perusahaan berkaitan dengan pengiriman produk gula pasir, maka dirumuskan permasalahan penelitian sebagai berikut :

“Bagaimana menentukan rute pendistribusian produk gula pasir untuk meminimalkan biaya transportasi di periode mendatang di PG CANDI BARU SIDOARJO ?”.

1.3Batasan Masalah

Agar pembahasan pada penelitian ini lebih terarah dan hasilnya optimal, maka diberi batasan masalah sebagai berikut :

1. Penelitian dilakukan untuk area pendistribusian di Pasuruan, Pandaan,

Surabaya, Gresik, Lamongan, Bojonegoro dan Tuban, pada Bulan oktober– Desember Tahun 2010.

2. Biaya transportasi meliputi uang makan dan biaya bahan bakar (solar) serta biaya retribusi (tol dan lain-lain).

3. Perhitungan jarak menggunakan satuan kilometer pada peta Jawa Timur

dengan disesuaikan pada skala peta.

4. Waktu pemesanan produk di pastikan sama agar proses pengiriman produk

dapat berjalan dengan efektif dan efisien.

1.4 Asumsi

Asumsi yang digunakan adalah :

1 Kondisi kendaraan selama perjalanan dalam kondisi stabil, tidak rusak dan

tidak terjadi kebocoran.

2 Untuk waktu pemesanan produk oleh konsumen tidak diperhitungkan.

3 Stok persediaan gula pasir di gudang di asumsikan tidak pernah kehabisan.

1.5 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah :

1. Menentukan rute distribusi produk berdasarkan kapasitas alat angkut. 2. Mengetahui penghematan biaya transportasi setelah dilakukan perbaikan.

1.6 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat yang diperoleh dari penelitian tugas akhir ini adalah : 1. Bagi pihak peneliti :

a. Meningkatkan kemampuan dalam mengaplikasikan ilmu – ilmu ataupun metode-metode yang diperoleh pada dunia akademis yang salah satunya adalah metode Savings Matrix.

b. Mendapatkan pengalaman dan pengetahuan secara langsung dalam

bidang distribusi.

c. Memberikan alternatif rute distribusi kepada perusahaan secara tepat waktu dan efisien dalam meminimalkan biaya transportasi.

2. Bagi pihak Perusahaan :

a. Memberikan alternatif rute distribusi secara tepat waktu dan efisien dalam meminimalkan biaya transportasi.

3. Bagi Universitas

a. Dapat memberikan tambahan literatur dibidang distribusi dengan

menggunakan metode Savings Matrix

b. Menjalin hubungan yang erat antara perguruan tinggi yakni

Universitas Pembangunan Nasional Jawa Timur dengan perusahaan yang bergerak dalam bidang industri khususnya.

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian ini adalah :

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini berisi tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat, asumsi, dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini berisi tentang landasan teori-teori yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian sebagai penunjang untuk mengolah dan menganalisa data-data yang diperoleh secara langsung maupun tidak langsung yaitu teori tentang distribusii, penjadwalan dan penentuan jalur dalam transportasi dan Savings Matrix.

BAB III METODE PENELITIAN

Pada bab ini berisi tentang langkah-langkah dalam melakukan penelitian, mulai dari lokasi pencarian data, metode pengambilan data, identifikasi variabel, dan metode pengolahan data, yang dilakukan untuk mencapai tujuan dari penelitian selama pelaksanaan penelitian.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini berisi tentang data-data yang telah terkumpul, kemudian diolah dengan menggunakan metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah yang ada.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Pada bab ini merupakan penutup tulisan yang berisi kesimpulan dan saran mengenai analisa yang telah dilakukan sehingga dapat memberikan suatu rekomendasi sebagai masukan ataupun perbaikan bagi pihak perusahaan.

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Distribusi

Pengertian distribusi menurut Frank H. Woodward (1996) dalam bukunya yang berjudul “Managing the Transport Service Function” dijelaskan didalam industri, distribusi telah diterima sebagai pencapaian dari semua aktivitas bisnis melibatkan penggerakan barang-barang dari titik memproses atau membuat langsung atau penjualan kepada pelanggan dan termasuk warehousing, pengendalian persediaan barang yang telah jadi, penanganan material dan pengemasan, dokumentasi dan pengiriman, lalu lintas dan transportasi, dan layanan pasca jual ke pelanggan.(Woodward, 1996)

Saluran distribusi adalah saluran yang digunakan untuk menyalurkan suatu produk dari produsen ke konsumen (konsumen akhir atau pemakai produk industri). Fungsi saluran distribusi adalah (Salim,2002) :

1. Mengumpulkan informasi yang diperlukan untuk perencanaan dan memudahkan pertukaran.

2. Mengembangkan dan menyebarkan komunikasi mengenai tawaran. 3. Melakukan pencarian dan berkomunikasi dengan calon pembeli.

4. Mengusahakan perundingan untuk mencapai persetujuan akhir atas harga dan ketentuan lainnya mengenai tawaran agar perpindahan pemilikan dapat terjadi. 5. Melaksanakan pengangkutan dan penyimpanan produk.

7. Menerima resiko dalam hubungan dengan pelaksana pekerjaan saluran pemasaran.

Kegiatan distribusi dan transportasi biasa dilakukan perusahaan manufaktur dengan membentukan bagian distribusi diserahkan kepada pihak ketiga. Dalam upayanya memenuhi tujuan-tujuan diatas, siapapun yang melaksanakannya (internal perusahaan atau mitra pihak ketiga). Manajemen distribusi dan transportasi pada umumnya melakukan sejumlah fungsi dasar yang terdiri dari (Salim,2002):

1. Melakukan segmentasi dan menentukan target service level.

Segmentasi pelanggan perlu dilakukan karena kontribusi mereka pada revenue perusahaan sangat bervariasi dan karakteristik pelanggan biasanya sangat berbeda antara satu dengan yang lain. Dari revenue, sering kali hukum pareto 20/80 berlaku disini. Artinya hanya sekitar 20% dari pelanggan atau area penjualan menyumbangkan sejumlah 80% dari pendapatan yang diperoleh perusahaan. Perusahaan tidak biasa menomorsatukan semua pelanggan. Dengan mengalami perbedaan karakteristik dan kontribusi pelanggan atau area distribusi, perusahaan biasa mengoptimalkan alokasi persediaan maupun kecepatan pelayanan.

2. Menentukan mode transportasi yang akan digunakan.

Transportasi memiliki karakteristik yang berbeda-beda dan mempunyai keunggulan dan kelemahan yang berbeda juga, sebagai contoh : transportasi laut memiliki keunggulan dari segi biaya yang rendah ; namun lebih lambat jika dibandingkan dengan transportasi udara. Manajemen transportasi harus bisa mengirimkan dan mendistribusikan produk-produk mereka ke pelanggan

kombinasi dua atau lebih model transportasi tentu bisa atau bahkan harus dilakukan tergantung pada situasi yang dihadapi.

3. Melakukan konsolidasi informasi dan pengiriman.

Konsolidasi merupakan kata kunci sangat penting dewasa ini. Tekanan untuk melakukan pengiriman cepat namun murah menjadi pendorong utama perlunya melakukan konsolidasi maupun pengiriman. Salah satu contoh konsolidasi informasi adalah konsolidasi data permintaan dari berbagai regional distribusi center oleh sentral warehouse untuk pembuatan jadwal pengiriman. Sedangkan konsolidasi pengiriman dilakukan misalnya dengan menyatukan permintaan beberapa toko yang berbeda dalam satu truk. Dengan cara ini truk bisa berjalan lebih sering tanpa harus membebankan biaya lebih kepada pelanggan atau klien yang mengirimkan produk tersebut.

4. Melakukan penjadwalan dan penentuan rute pengiriman.

Salah satu kegiatan operasional yang dilakukan oleh gudang atau distributor adalah menentukan kapan sebuah truk harus berangkat dan rute mana yang harus dilalui untuk memenuhi permintaan dari sejumlah pelanggan apabila jumlah pelanggan sedikit keputusan ini bisa diambil dengan relative gampang. Namun perusahaan yang memiliki puluhan ribu toko atau tempat penjualan yang harus dikunjungi, penjadwalan dan penentuan rute pengiriman adalah pekerjaan yang sangat sulit dan kekurangan ketepatan dalam mengambil dua keputusan tersebut bisa berimplikasi pada biaya pengiriman yang tinggi.

5. Memberikan pelayanan nilai tambah.

Disamping mengirimkan produk kepelanggan, jaringan distribusi semakin banyak dipercaya untuk melakukan proses nilai tambah. Kebanyakan proses nilai

tambah tersebut tadinya dilakukan oleh pabrik/manufactur. Beberapa proses nilai tambah yang bisa dikerjakan oleh adalah pengepakan, dan sebagainya. Untuk mengakomodasi kebutuhan lokasi yang lebih baik, seperti industri printer, memindahkan proses konfigurasi akhir dari produknya ke distributor ke tiap-tiap Negara. Ini meningkatkan fleksibilitas produk sehingga mengurangi kelebihan stok di suatu Negara dan kekurangan di Negara lain.

6. Menyimpan persediaan.

Jaringan distribusi selalu melibatkan proses penyimpanan produk baik disuatu gudang pusat atau gudang regional, maupun di toko dimana produk tersebut dijual. Oleh karena itu manajemen distribusi tidak bisa dari manajemen pergudangan.

7. Menangani pembelian

Manajemen distribusi juga punya tanggung jawab untuk melaksanakan kegiatan pengembalian produk dari hilir ke hulu dalam supply chain. Pengembalian ini bisa karena produk rusak atau tidak terjual sampai batas waktu penjualan habis, seperti produk-produk makanan, sayuran, buah, dan sebagainya. Kegiatan pengembalian ini bisa terjadi pada produk-produk kemasan seperti botol, yang akan digunakan kembali dalam proses produksi atau harus diolah kembali untuk menghindari pencemaran lingkungan. Proses pengembalian ini lumrah dengan sebutan reverse logistic.

2.2. Transportasi

Salah satu faktor yang memegang peranan utama dalam penetapan lokasi industri atau kegiatan ekonomi lainnya adalah besar biaya transportasi. Hal tersebut disebabkan karena biaya transportasi merupakan salah satu komponen biaya produksi. Apabila biaya transportasi lebih murah akan mengakibatkan biaya produksi lebih rendah dan harga produk lebih rendah, sehingga menambah daya saing produk dan memperluas lokasi daerah pemasaran.

Transportasi adalah kegiatan pemindahan barang (muatan) dan penumpang dari suatu tempat ke tempat lain. Dalam transportasi terlihat ada 2 unsur yang tepenting yaitu (Salim,2002) :

a. Pemindahan / pergerakan (movement).

b. Secara fisik mengubah tempat dari barang (komoditi) dan penumpang ke tempat lain.

Adapun definisi lain transportasi merupakan pemindahan produk dari satu lokasi ke lokasi lain mulai dari rantai pasok pertama sampai ke tangan konsumen. Transportasi memainkan peran penting dalam tiap-tiap rantai pasok sebab produk jarang diproduksi dan dikonsusmsi pada tempat yang sama. (Chopra,Meindl, 2001).

Didalam distribusi dan transportasi juga dibutuhkan penentuan jenis alat transportasi yang digunakan untuk pengiriman produk, kombinasi model transportasi meliputi (Chopra, Meindl, 2001):

• Udara

Angkutan udara menawarkan suatu model transportasi yang mahal dan sangat cepat. Barang-barang yang bernilai tinggi atau waktu pengiriman darurat adalah cocok untuk angkutan udara. Hal-hal penting dalam angkutan melalui udara adalah mencakup mengidentifikasi lokasi dan sejumlah pusat kegiatan, menugaskan pesawat ke rute, pengaturan pemeliharaan jadwal pesawat, menjadwalkan kru, dan mengatur harga dan ketersediaan pada harga yang berbeda.

• Pengangkut Paket

Pengangkut Paket adalah perusahaan transportasi seperti Fedex, dan UPS, system yang berhubungan dengan pos yang membawa paket kecil berkisar 150 pon. Pengangkut Paket menggunakan udara, truk. dan rel untuk mengangkut dengan waktu yang lebih singkat untuk paket yang lebih kecil. Pengangkut Paket adalah mahal dan tidak bisa bersaing dengan LTL pada harga untuk pengiriman besar. Pengangkut Paket juga mengambil paket dari sumber dan mengirimkannya ke lokasi tujuan. Dengan suatu peingkatan tepat waktunya penyerahan dan memusatkan pada pengurangan inventori, permintaan untuk paket pengangkutan telah berkembang.

• Truk

Truk adalah model transportasi muatan yang dominan di Amerika Serikat. Industri perusahaan truk terdiri dari dua segmen utama yaitu : muatan truk penuh (TL) dan kurang dari muatan truk (LTL). TL beroperasi menuntut truk yang penuh tidak terikat pada kuantitas

pengiriman. Tingkat tarif berbeda menurut jarak perjalanan yang ditempuh. LTL beroperasi berdasarkan pada kuantitas yang dimuat dan jarak perjalanan yang ditempuh. Perusahaan truk jadilah lebih mahal dibandingkan angkutan melalui rel hanyalah penawaran keuntungan pengiriman dari pintu ke pintu dan waktu pengiriman lebih pendek. Ini juga mendapat keuntungan dari titik ada perpindahan antara pengambilan dan pengiriman.

Pengoperasian TL mempunyai biaya-biaya tetap relative rendah, dan memiliki beberapa truk sendiri adalah cukup untuk masuk ke dalam bisnis ini. Harga yang ditetapkan TL berkaitan dengan jarak perjalanan yang ditempuh. Pengiriman dengan TL adalah cocok untuk transportasi antara fasilitas pabrik dan gudang atau antara para penyalur dari pabrik.

Pengoprasian LTL dihargai untuk mendorong pengiriman dala ukuran kecil, yang pada umumnya kurang dari separuh suatu truk. LTL cenderung menjadi yang lebih murah untuk pengiriman lebih beasr. Harga tergantung dari kuantitas pengiriman sama seperti halnya jarak perjalanan yang ditempuh. Pengiriman LTL adalah cocok untuk pengiriman yang terlalu besar untuk diposkan seperti paket kecil tetapi kurang dari separuh suatu muatan truk.

Hal-hal penting untuk industri LTL meliputi penempatan pusat konsolidasi, menugaskan muatan ke truk, serta penjadwalan dan perutean dari mengambil dan mengirimkan. Tujuanya adalah untuk meminimasi biaya melalui konsolidasi tanpa menghambat keandalan waktu penyerahan.

• Rel

Pengangkutan melalui rel mengakibatkan biaya tetap yang tinggi dalam kaitan dengan rel, lokomotif, mobil, dan yard. Ada juga suatu perjalanan penting berhubungan dengan kerja dan biaya bahan bakar yang tidak terkait dengan banyaknya kereta (biaya bahan bakar berkaitan dengan banyaknya mobil) tetapi berbeda manurut jarak perjalanan yang ditempuh dan waktu pengambilan. Walaupun menganggur, sekali digunakan kereta adalah sangat mahal sebab tenaga kerja dan biaya bahan bakar diperhitungkan walaupun kereta tidak bergerak. Waktu menganggur terjadi ketika terdapat pertukaran kereta untuk tujuan berbeda. Tenaga kerja dan bakan bakar meliputi lebih 60% dari biaya jalan kereta api.

2.3. Biaya Transportasi

Biaya transportasi adalah total jumlah yang harus di bayar atau di bebankan kepada berbagai pengangkutan untuk mengangkut produk sampai ke pelanggan. Hal tersebut tergantung pada harga yang di tawarkan oleh pengangkut yang berbeda – beda dan pengirim menggunakan harga yang murah dan lambat atau mahal tetapi pengiriman cepat sampai. Biaya – biaya transportasi telah dipertimbangkan berdasarkan variabel untuk semua keputusan pengiriman sepanjang pengirim tidak memiliki pengangkut sendiri (chopra, Meindl,2001). Didalam biaya transportasi itu sendiri meliputi (chopra, Meindl,2001) :

a. Biaya tenaga kerja

Merupakan biaya yang di keluarkan oleh perusahaan untuk membayar uang makan supir dan helper.

b. Biaya bahan bakar

merupakan biaya yang telah di keluarkan oleh perusahaan untuk membeli bahan bakar untuk pengiriman produk.

c. Biaya retribusi

merupakan biaya yang meliputi biaya konsumsi, biaya penyebrangan pelabuhan dan lain – lain.

Biaya Operasional Kendaraan (BOK) merupakan penjumlahan dari biaya gerak ( running cost ) dan biaya tetap ( Standing Cost ). Biaya gerak meliputi, konsumsi bahan bakar, konsumsi olie mesin, pemakaian ban, Biaya perawatan, onderdil kendaraan dan pekerjaan, Biaya awak (untuk kendaraan umum), Depresiasi kendaraan. Sedangkan biaya tetap meliputi, biaya akibat bunga, biaya asuransi, overhead cost. (Salim,2002)

Biaya transportasi pada Bahan bakar untuk kendaraan pengangkut merupakan biaya terpenting untuk meminimalkan biaya transportasi. Jika tidak memiliki catatan pengeluaran biaya transportasi yang terperinci, maka konsumsi bahan bakar dapat diperkirakan berdasarkan kilometter jarak yang ditempuh kendaraan. Jika catatan sebenarnya tidak tersedia untuk semua jenis kendaraan, wawancara pengemudi untuk mengisi informasi yang kurang dan tanyakan menurut pengalaman mereka, berapa rata-rata biaya bahan bakar untuk pengiriman produk.

Berdasarkan Jenis kendaraan pengangkut di kelompokan menjadi 3 golongan angkutan :

2. Golongan II A sejenis bus besar dan 3. Golongan II B meliputi jenis truk besar

Jumlah bahan bakar yang di bebankan untuk tiap kendaraan untuk pengangkutan tiap per satuan Km yaitu :

1. Golongan I meliputi kendaraan penumpang = 12 / 1 Setiap jarak tempuh 12 Km menghabiskan 1 Liter 2. Golongan II A sejenis bus besar = 5 / 1 Setiap jarak tempuh 5 Km menghabiskan 1 Liter 3. Golongan II B meliputi jenis truk besar = 3 / 1 Setiap jarak tempuh 3 Km menghabiskan 1 Liter jadi Biaya bahan bakar = ( X ) liter x harga bahan bakar

2.4. Peramalan (Forecasting)

Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa kebutuhan untuk dimasa mendatang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran, kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa.(Nasution, 2003: 25)

Sedangkan peramalan permintaan merupakan suatu tingkat permintaan produk - produk yang diharapkan akan terealisir untuk jangka waktu tertentu pada masa yang akan datang. Peramalan permintaan ini dapat digunakan untuk meramalkan permintaan dari produk yang bersifat bebas (tidak tergantung), seperti peramalan produk jadi.(Nasution, 2003: 26)

Untuk membuat peramalan permintaan harus menggunakan metode – metode tertentu. Pada dasarnya semua metode peramalan memiliki ide sama yaitu

menggunakan data masa lalu untuk memperkirakan atau memproyeksikan data dikategorikan ke dalam metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kualitatif biasanya digunakan bila tidak ada atau sedikit data masa lalu tersedia. Metode kuantitatif, pada metode ini suatu set data historis (masa lalu) digunakan untuk mengekstrapolasikan (meramalkan) permintaan masa depan. Ada dua kelompok besar metode kuantitatif yaitu : Metode Time Series dan Metode Non Time Series (Structural Models).(EnnyAriyani, 2008)

Dalam hubungannya dengan horizon waktu peramalan maka kita dapat mengklasifikasikan peramalan tersebut dalam 3 kelompok (Nasution, 2003: 26) :

a) Peramalan jangka panjang, umumnya 2 sampai 10 tahun. Peramalan ini digunakan untuk perencanaan produk dan perencanaan sumber daya. b) Peramalan jangka menengah, umumnya 1 sampai 24 bulan. Peramalan ini

lebih mengkhususkan dinandingkan peramalan jangka panjang, biasanya digunakan untuk menentukan aliran khas, perencanaan produksi, dan penentuan anggaran.

c) Peramalan jangka pendek, umumnya 1 sampai 5 minggu. Peramalan ini digunakan untuk mengambil keputusan dalam hal perlu tidaknya lembur, penjadwalan kerja dan lai-lain keputusan kontrol jangka pendek.

Dalam penelitian ini menggunakan peramalan jangka menengah yang umumnya dilakukan 1 atau 2 tahun yang digunakan untuk menentukan jalur distribusi paling optimal berdasarkan data permintaan sebelumnya.

Terdapat Beberapa Sifat Hasil PeramalanDalam membuat peramalan atau menerapkan hasil suatu peramalan maka ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan, yaitu (Nasution, 2003: 29):

a) Peramalan pasti mengandung kesalahan, artinya peramal hanya bisa mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi, tetapi tidak akan menghilangkan ketidakpastian tersebut.

b) Peramalan seharusnya memberikan informasi tentang berapa ukuran kesalahan, artinya karena peramalan pasti mengandung kasalahan maka penting bagi peramal untuk menginformasikan seberapa besar kesalahan yang mungkin terjadi.

c) Peramalan jangka pendek lebih akurat dibandingkan peramalan jangka panjang. Hal ini disebabkan karena pada peramalan jangka pendek, fakto-faktor yang mempengaruhi permintaan relatif masih konstan, sedangkan semakin panjang periode peramalan, maka semakin besar pula kemungkinan terjadinya perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan.

Menurut Nasution (2003: 35), dalam melakukan peramalan time series terdapat beberapa prosedur :

a. Tentukan pola data permintaan

Dilakukan dengan cara memplotkan data secara grafis dan menyimpulkan apakah data berpola trend, musiman, siklikal atau siklus, eratik / random. b. Mencoba beberapa metode time series sesuai dengan pola permintaan tersebut

untuk melakukan peramalan.

c. Menghitung tingkat kesalahan masing-masing metode yang akan dicoba. Ada beberapa metode menghitung besar kesalahan peramalan, yaitu :

1) Rata-rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD)

MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Secara matematis, MAD dirumuskan sebagai berikut :

n F A

MAD=∑ t − t

Dimana :

A = permintaan aktual pada periode – t

Ft = hasil peramalan (forecast) pada periode – t n = jumlah periode peramalan yang terlibat

2) Rata-rata Kuadarat Kesalahan (Mean Square Error = MSE)

MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan. Peramalan pada tiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara sistematis MSE dirumuskan sebagai berikut :

=

∑

(

−

)

n

F A

MSE t t

2

3) Rata-rata Persentase Kesalahan Absolut (Mean Absolute Percentage Error = MAPE)

MAPE merupakan ukuran kesalahan relative. MAPE biasanya lebih berarti bila dibandingkan MAD Karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah. Secara sistematis sebagai berikut :



∑

−      = t t t A F A n MAPE 100

d. Memilih metode peramalan terbaik diantara metode yang dicoba.

Metode terbaik akan memberikan tingkat kesalahan terkecil dibanding metode lainnya dan tingkat kesalahan tersebut berada dibawah tingkat kesalahan yang telah ditetapkan. Metode yang digunakan dalam Time Series, yaitu :

1) Metode Rata-rata Bergerak Tertimbang (Weighted Moving Average)

Dalam metode rata-rata bergerak memberikan timbangan yang sama bagi seluruh data pengamatan, walaupun data yang paling akhir lebih penting dan perlu dipertimbangkan dalam penyusunan ramalan sedangkan dalam metode rata-rata bergerak tertimbang memberikan timbangan yang berbeda atau data tersebut, dengan peranan atau pentingnya data tersebut pada penyusunan ramalan pada periode berikutnya (Ariyani, 2008: 33)

Formula metode Weighted Moving Average adalah (Baroto, 2002: 38) :

( )

t c ft c ft cmft m

f = _{1 −1}+ _{2 −2}+ ₋

^ dimana : = t f ^

ramalan permintaan (real) untuk peride t

=

t

f permintaan aktual pada periode t

1

c = bobot masing-masing data yang digunakan

(

∑c₁ =1

)

, ditentukan secara subyektif

m = jumlah periode yang digunakan untuk peramalan (Subyektif)

Pada periode WMA peramalan permintaan untuk setiap periode mendatang diasumsikan sama.

2) Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal (Single Eksponential Smoothing)

Kelemahan metode Moving Average dalam kebutuhan akan data-data masa lalu yang cukup banyak dapat diatasi dengan metode pemulusan eksponensial.(Ariyani, 2008: 34)

Formula untuk metode Single Eksponential Smoothing (SES) adalah (Baroto, 2002: 39) :

(

)

1

^ ^

1− ₋

+

= t t

t f f

f α α

dimana :

=

t

f

^

perkiraan permintaan pada peride t

=

α suatu nilai

(

0<α <1

)

yang ditentukan secara subyektif

=

t

f permintaan aktual pada periode t

= −1 ^

t

f perkiraan permintaan pada peride t-1

metode SES mengasumsikan peramalan permintaan untuk setiap periode ke depan selalu sama.

3) Metode Pemulusan Eksponansial Ganda (Double Eksponential Smoothing)

Dasar pemikiran dari metode pemulusan eksponensial yang linier ini adalah baik nilai pemulusan eksponensial tunggal maupun ganda terdapat pada waktu sebelum data sebenarnya, bila pada itu adalah trend. Disamping itu untuk menyesuaikan trend, maka nilai-nilai pemulusan eksponensial tunggal ditambahkan nilai-nilai pemulusan eksponensial ganda. (Ariyani. 2008: 36)

Formula Double Eksponential Smoothing adalah (Baroto, 2002: 40) :

t

t a at e

F" = ₀ + ₁ +

dimana a₀,a₁ adalah parameter proses dan e mempunyai nilai harapan dari 0 dan sebuah variasi σe2.

Misalkan β =1−α , sehingga :

0 1 1 1 2 1

... f f

f f

Ft =α t +αβ t + +αβt +β − −

persamaan diatas dapat pula dituliskan ulang sebagai :

0 1 1 0 f f

F i _t t

t i

t =α∑β − +β

− =

Double Eksponential Smoothing adalah modifikasi dari Single Ekspnential Smoothing yang dirumuskan sebagai berikut :

[ ]2 _{= Χ + Χ}[ ]2 ₋₁

Χt α t β t

dimana :

[ ] _{F t}

t2 = '

Χ = Peramalan double exponential smoothing

=

4) Metode Winter’s

metode peramalan Winter’s digunakan untuk suatu data yang berpola musiman. (Baroto, 2002: 44)

Formulasi untuk metode Winter’s adalah :

(

a a t

)

Ct

t = _0,1+ ₁. dengan : a₀ =a_0,2N −

( )

2N a₁

N f f a 2 1

1 − − − = N f f t N t 1 1 = − ∑ = N f f N N t t

∑

+ = − = 2 1 2 2 1 1 2 2 , 0 − + = −f a N

a N t t a a f C . 1 0

1 = ₊ 1

1 =

∑

= N C N t t

e. Melakukan peramalan dengan metode terbaik yang dipilih

Setelah dilakukan pengelompokan data dari hasil out put dalam peramalan time series perlu diketahui dulu pola / komponen time series. Pola permintaan dapat diketahui dengan membuat “Scatter Diagram”, yaitu pengeplotan data historis selama interval waktu tertentu. Dalam time series terdapat empat jenis pola permintaan (Baroto, 2002) :

1. Pola trend

Pola trend adalah bila data permintaan menunjukan pola kecenderungan gerakan penurunan atau kenaikan jangka panjang. Bila data berpola trend, maka metode peramalan yang sesuai adalah metode regresi linier, single eksponential smoothing atau double eksponential smoothing.

Gambar 2.5 Trend Component ( Pola Trend )

2. Pola musiman

Bila data yang kelihatan berfluktuasi, namun fluktuasi tersebut akan terlihat berulang dalam suatu interval waktu tertentu, maka data tersebut berpola musiman. Metode peramalan yang sesuai dengan pola musiman adalah metode winter (sangat sesuai), moving average, atau weight moving everage.

Gambar 2.6 Seasonal Component ( Pola Musiman )

3. Pola siklikal

Pola siklikal adalah bila fluktuasi permintaan secara jangka panjang membentuk pola sinusoid atau gelombang atau siklus. Metode yang sesuai bila data berpola siklikal adalah metode moving average, weigh moving average, dan eksponential smoothing.

Gambar 2.7 Cyclical Component ( Pola Siklis )

4. Pola eratik/random

Pola eratik (random) adalah bila fluktuasi data permintaan dalam jangka panjang tidak dapat digambarkan oleh ketiga pola lainnya. Fluktuasi permintaan bersifat acak atau tidak jelas. Tidak ada metode peramalan yang direkomendasikan untuk pola ini. Hanya saja tingkat kemampuan seorang analis peramalan sangat menentukan dalam pengambilan kesimpulan mengenai pola data.

Gambar 2.8 Random Component ( Pola Acak )

2.5. 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 =

(

Υ_t −Υˆ

) (

− Υ_t−1−Υˆ_t−1

)

Dengan :

t

Υ = Data aktual tahun tertentu

Υˆ = 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 (Υt −Υˆ ) keadaan peta kendali (Gambar 2.9). t

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. (Baroto, 2002)

A B C

Error Peramalan

BA (Batas Atas)

A B C

A = 2/3 BA

B = 1/3 BA

Garis Pusat

B = 1/3 BB

A = 2/3 BB

BB (Batas Bawah)

Gambar 2.9 Bagan Peta Kendali

Kondisi Out of Control yaitu :

1. Jika ada titik (Υ_t −Υˆ ) yang berada diluar batas kontrol (>BA atau <BB) _t 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.

2.6. Metode Saving Matrix

Savings Matrix merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk menjadwalkan sejumlah terbatas kendaraan dari suatui fasilitas dan jumlah kendaraan dalam armada ini dibatasi dan mereka mempunyai kapasitas maksimum yang berlainan. Tujuan metode ini adalah untuk memilih penugasan kendaraan dan routing sebaik mungkin. (Bowersox, 2002: 232).

Metode Savings Matrix adalah metode untuk meminimumkan jarak atau waktu atau ongkos dengan mempertimbangkan kendala-kendala yang ada. (Pujawan, 2005).

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)

Adapun Langkah-Langkah yang di gunakan dalam menggunakan Metode Savings Matrix. Metode ini sederhana dilakukan dan dapat digunakan untuk memutuskan konsumen ke kendaraan yang mana, walaupun terdapat kendala waktu dan yang lainnya. Untuk menentukan konsumen yang harus dilayani oleh sebuah kendaraan serta rute pengiriman yang harus ditempuh masing-masing kendaraan.

Sebelum melakukan perhitungan Savings Matrix, terlebih dahulu menentukan titik koordinat jarak dari pabrik atau gudang ke tiap - tiap customer (Pujawan, 2005: 180) :

Tabel 2.1 Lokasi Tujuan dan Ukuran Order

Customer Tujuan Koordinat x Koordinat y Ukuran Order

Customer 1 χ₁ y₁ A Unit

Customer 2 χ₂ y₂ B Unit

Customer 3 χ₃ y₃ C Unit

Customer 4 χ₄ y₄ D Unit

. . . Customer n

. . . n χ . . . n y . . . N Unit Sumber : supply chain management, I Nyoman Pujawan.2005

Kemudian melakukan perhitungan dalam meminimumkan jarak yang ditempuh menggunakan Metode Savings Matrix, terdapat beberapa langkah-langkah dalam meminimumkan jarak yang ditempuh, yaitu :

1. Mengidentifikasi Matrix Jarak

Pada langkah ini perlu jarak antara pabrik ke masing-masing konsumen. sehingga mengunakan lintasan terpendek sebagai jarak antar lokasi. Jadi dengan mengetahui koordinat masing-masing lokasi maka jarak antar dua lokasi bisa dihitung dengan menggunakan rumus jarak standar. (Copra, Meindl, 2001)

Tabel 2.2 Matrik Jarak dari Pabrik ke Customer dan antar Customer Pabrik/Gudang Customer

1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 …Customer n Customer 1 Customer 2 Customer 3 . . Customer n

Misalkan dua lokasi masing-masing dengan koordinat

(

χ₁,y₁

)

dan

(

χ2,y2

)

maka Perhitungan matrik jarak dua lokasi tersebut adalah (Copra,

Meindl, 2001)

J

( ) (

1,2 = χ₁−χ₂

) (

2+ y₁−y₂

)

2

Hasil perhitungan jarak ini digunakan untuk menentukan matrik penghematan (Savings Matrix) yang akan dikerjakan pada langkah berikutnya.

2. Mengidentifikasi Matrik Penghematan (Savings Matrix)

Savings matrix mempresentasikan penghematan yang dapat direalisasikan dengan menggabungkan dua pelanggan ke dalam satu rute. Misalkan menggabungkan Customer 1 dan Customer 2 ke dalam satu rute maka jarak yang akan dikunjungi adalah dari gudang ke Customer 1 kemudian ke Customer 2 dan dar Customer 2 balik ke gudang.

Sumber : supply chain management, (Pujawan., 2005)

Gambar 2.1 Perubahan yang terjadi dengan menggabungkan Customer 1 dan Customer 2 ke dalam satu rute.

Dari gambar diatas terjadi perubahan jarak adalah sebesar jarak kiri dikurangi total jarak kanan yang besarnya adalah (Pujawan, 2005: 182):

( )

G J

( )

G

[

J

( ) ( ) ( )

G J J G

]

J ,1 2 ,2 ,1 1,2 2,

2 + − + +

( ) ( ) ( )

G,1 J G,2 J 1,2

J + −

=

Gudang

Customer 1 Customer 2

Gudang

Customer 2 Customer 1

dengan jarak

( ) ( )

x,y = y,x

( ) ( ) ( ) ( )

x y J G x J G y J x y S , = , + , − , dimana :

( )

x y =

S , Penghematan jarak (Savings) yang diperoleh dengan menggabungkan rute x dan y menjadi satu

( )

G x =

J , Jarak dari gudang ke customer x

( )

G y =

J , Jarak dari gudang ke customer y

( )

x y =

J , Jarak dari customer x ke customer y

kemudian dibuat tabel matrik penghematan jarak dengan menggabungkan dua rute yang berbeda.

Tabel 2.3 matrik penghematan jarak dengan menggabungkan dua rute yang berbeda

Sumber : supply chain management, I Nyoman Pujawan.2005 Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4

….Customer n Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 . . . Customer n

Tabel 2.4 Langkah awal semua customer memiliki rute terpisah Pabrik/Gudang Customer

1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 …Customer n Customer 1 Rute a Customer 2 Rute b Customer 3 Rute c Customer 4 Rute d . . . Customer n Rute z

Order A B C D …N Unit

Sumber : supply chain management, I Nyoman Pujawan.2005 3. Mengalokasikan customer ke kendaraan atau rute

Pada langkah ini melakukan alokasi customer ke kendaraan atau rute. dalam penggabungan rute customer, digabungkan sampai pada batas kapasitas truk atau armada yang ada, dengan melihat nilai penghematan terbesar pada tabel matrix penghematan jarak. Misalkan didapat matrik penghematan jarak sebagai berikut :

Tabel 2.5 semua customer memiliki rute terpisah Pabrik/Gudang Customer

1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 1

Rute a 0.0 Customer

2

Rute b 14.8 0.0 Customer

3

Rute c 12.5 8.2 0.0 Customer

4

Rute d 24.9 12.9 12.6 0.0 Order 320 85 300 150 Sumber : supply chain management, I Nyoman Pujawan.2005

dari tabel diatas didapat penghematan terbesar pada customer 1 dan 4 sebesar 24.9, sehinga customer 4 bergabung ke rute a (diasumsikan kapasitas truk memadai)

Tabel 2.6 Customer 4 masuk ke Rute a dan Customer 3 masuk ke Rute c Pabrik/Gudang Customer

1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 1

Rute a 0.0 Customer

2

Rute b 14.8 0.0 Customer

3

Rute c 12.5 12.9(2) 0.0 Customer

4

Rute a 24.9(1) 8.2 12.6 0.0

Order 320 85 300 150 Sumber : supply chain management, I Nyoman Pujawan.2005

selanjutnya dicari penghematan terbesar kedua didapatkan 12.9 (Customer 2 dan 4) masuk ke rute b, dan begitu seterusnya hingga customer ke-n. Jika terdapat customer yang sudah teralokasikan , tidak terjadi penggabungan. kemudian didapatkan jumlah rute sesuai dengan kapasitas armada yang ada dan penghematan jarak alokasi dari pabrik ke customer.( Pujawan, 2005: 183-185).

4. Mengurutkan Customer (Tujuan) dalam rute yang sudah terdefinisi

Ada banyak metode yang dapat digunakan untuk menentukan urutan kunjungan, namun pada penelitian ini menggunakan metode Nearest Neighbor. Metode Nearest Neighbor merupakan metode pengurutan kunjungan yang menambahkan customer yang jaraknya paling dekat dengan customer yang akan dikunjungi terakhir. Misalnya diketahui 3 customer dalam rute a, customer 1 memiliki jarak terdekat dengan gudang / pabrik dengan jarak 6.4, kemudian cari jarak customer terdekat dengan customer 1 didapat

customer 3 dengan jarak 6.7 dan terakhir yang dikunjungi adalah customer 2 kemudian kembali ke gudang.. (Gudang-Customer1-Customer3-Customer2 -Gudang). Jika kebetulan menghasilkan rute dengan jarak yang sama maka dipilih total jarak yang minimum. (Pujawan, 2005: 185-186).

Dengan dilakukan penyelesaian permasalahan tersebut menggunakan metode savings matrix, maka dapat dihasilkan jalur disribusi yang optimal dengan biaya transportasi yang lebih efisien.

Untuk mengetahui kelayakan ,keunggulan dan kelemahan metode yang di gunakan dalam mengatasi permasalahan dalam pendistibusian produk diperlukan pengambilan keputusan untuk menyelesaikan sejumlah permasalahan pendistribusian. Sebagai pembanding Perbedaaan savings matrix dengan metode transportasi pada persoalan programa linier adalah sebagai berikut :

1. metode transportasi

merupakan metode yang membahas masalah pendistribusian produk dari sejumlah sumber (supply) kepada sejumlah tujuan (Demand) dengan tujuan meminimumkan ongkos pengangkutan yang terjadi.

Ciri-ciri pada metode transportasi adalah:

1. Terdapat sejumlah sumber dan sejumlah tujuan tertentu.

2. komoditas yang dikirim atau di angkut dari suatu sumber ke suatu tujuan, besarnya sesuai dengan permintaan dan atau kapasitas sumber.

3. ongkos pengangkutan komoditas dari suatu sumber ke suatu tujuan, besarnya tertentu.

Keunggulan dari metode transportasi :

1. mengetahui jumlah yang harus diproduksi untuk masing-masing area distribusi

2. mendapatkan penjadwalan yang baik dalam pengiriman produk dari sejumlah sumber kepada sejumlah tujuan(area pendistribusian produk).

Kelemahan dari metode transportasi :

1. metode transportasi lebih tepat digunakan jika terdapat sejumlah sumber sama dengan sejumlah tujuan.

2. Suatu model transportasi dapat seimbang jika total supply (sumber) sama dengan total demand(tujuan).

2. Savings matrix

merupakan metode yang digunakan untuk menghadapi masalah pendistribusian produk agar di dapat suatu perencanaan penjadwalan pengiriman produk yang efektif dan efisien dengan mempertimbangkan jalur atau rute yang harus dilalui dengan berbagai kendala(Pujawan, 2005: 180).

Ciri-ciri pada metode Savings matrix adalah:

1. Terdapat gudang regional dan sejumlah tujuan tertentu.

2. menentukan kordinat lokasi pengiriman produk antara kota satu dengan kota yang lainnya dan berdasarkan semua kendala.

3. terdapat penggabungan dari setiap lokasi dalam satu rute. Keunggulan dari metode savings matrix :

1. Mendapatkan penghematan jarak tempuh dari masing-masing area distribusi

2. Dapat Mengetahui jalur atau rute tependek yang harus di lalui dan kapasitas dan jumlah armada yang dimiliki.

Kelemahan dari metode savings matrix :

1. Kurang baik jika di gunakan untuk melakukan pengiriman berskala internasional.

2. kurang baik jika pengiriman produk antar pulau dengan permintaan volume besar.

2.7. Penelitian Terdahulu

Beberapa peneliti terdahulu dengan menggunakan metode Savings Matrix, antara lain :

1. Dany Isyadi (2008) dengan Judul : “ Penentuan Jalur Distribusi Produk Kertas ke Customer Untuk Meminimalkan Biaya Transportasi dengan Metode Savings Matrix di PT. Ekamas Fortuna Malang ” ? tujuan penelitian adalah Merencanakan rute yang harus ditempuh tiap kendaraan berdasarkan kapasitasnya untuk mengoptimalkan total jarak tempuh dan Mendapatkan penghematan biaya transportasi dengan menggunakan metode Savings Matrix.

PT. Ekamas Fortuna Malang yang bergerak di bidang kertas dengan permasalahan yang di hadapi sekarang ini, sehingga dituntut untuk merancang kinerja pengiriman yang efisien. Tetapi terdapat beberapa keterbatasan dalam pendistribusian barang yang tepat untuk menentukan jalur distribusi produk ke customer. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan mengunakan metode Savings Matrix.

Metode yang digunakan oleh peneliti dalam penelitian ini adalah metode Savings Matrix dengan terlebih dahulu melakukan peramalan permintaan menggunakan metode time series melalui perangkat lunak MINITAB 14 untuk menentukan order size. sehingga didapatkan alokasi Customer pada tiap truk disesuaikan dengan kapasitas truk.

Dari analisa yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa dimana jumlah truk yang dibutuhkan sebelumnya 7 unit menjadi 4 unit truk, dengan rute A (DC-C14-C15-C16-C12-C13-DC) dengan pengiriman sebanyak 17 Roll menempuh jarak 1500 km, B (DC-C10-C11-DC) dengan pengiriman sebanyak 67 Roll menempuh jarak 1166,85 km, C (DC-C5-C6-C7-C8-C9-DC) dengan pengiriman sebanyak 65 Roll menempuh jarak 613,1 km, D (DC-C1-C2-C3-C4-DC) dengan pengiriman sebanyak 70 Roll menempuh jarak 220,68 km. Sehingga terjadi penghematan sebesar Rp. 5.216.739,32 atau sebesar 28,03 % dari biaya transportasi semula.

2. Onny Setyo (2006): ” Penentuan rute distribusi produk dengan menggunakan metode savings matrix untuk meminimalkan biaya transportasi di PT. Karya Mandiri Kencana “ tujuan penelitian adalah Merencanakan rute terpendek yang efektif dan efisien didalam pendistribusian produk dan Meminimalkan biaya transportasi yang optimum setelah perbaikan.

PT. Karya Mandiri Kencana, distributor produk tinta yang memiliki jaringan pendistribusian produk yang sangat kompleks dan luas di seluruh Jawa Timur, permasalahan perencanaan rute dan jadwal pengiriman barang merupakan permasalahan operasional yang harus dihadapi. Dengan menggunakan Metode Savings Matrik, dapat ditentukan suatu rute yang optimal sehingga dapat

meminimalkan biaya dan waktu pengiriman. Rute dan penjadwalan ini disusun dengan mengeliminasi total perjalanan, yaitu berapa jarak dan biaya perjalanan dengan tetap memenuhi permintaan pelanggan.

Dari analisa yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa maka dapat dibuat suatu rute pengiriman barang sebagai berikut; Truck 1(DC – BJ – AC – AE – BM – AZ – BV – AX – BS – DC) dengan total muatan sebesar 770 kg dan jarak tempuh 44 km, sehingga biaya yang timbul sebesar $3.28. Truck 2 (DC – AW – BI –BH– DC) dengan total muatan sebesar 715 kg dan jarak tempuh 30 km, sehingga biaya yang timbul biaya pengiriman barang selama bulan Desember adalah sebesar Rp. 2.658.000., yang mana jauh lebih rendah daripada biaya pengiriman sebelumnya.

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Tempat dan Waktu Penelitian

Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari PG GULA CANDI BARU yang berlokasi di Jalan raya candi Sidoarjo. Waktu pengambilan data sekunder dimulai bulan Oktober sampai Desember 2010.

3.2. Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel

Dalam penelitian ini akan menentukan variabel-variabel sebagai ukuran performansi dan masalah yang diteliti. Variabel yang digunakan di dalam penelitian adalah Variabel bebas dan variable terikat.

1. Variabel Bebas adalah variabel yang mempengaruhi variasi perubahan nilai variabel terikat. Dalam penelitian ini yang termasuk variabel bebas antara lain meliputi :

a. Biaya transportasi

Variabel ini menyatakan total biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan dalam setiap pengiriman dari perusahaan ke distributor dalam 1 rute. b. Koordinat lokasi Jarak

Variabel ini menentukan koordinat lokasi pabrik dengan Lokasi distributor dan menunjukan berapa jarak yang dibutuhkan untuk mencapai rute yang optimal berdasarkan kapasitas alat angkut.

c. Permintaan konsumen

Variabel ini menunjukan berapa jumlah permintaan distributor selama penelitian dan permintaan distributor diperiode yang akan datang.

2. Variabel terikat adalah variabel yang nilainya tergantung dari variasi perubahan variabel bebas.

Variabel terikatnya yaitu :

Rute distribusi dan biaya transportasi.

3.3.

Metode Pengumpulan Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan dua macam metode, yaitu :

1. Data primer.

Data primer adalah data yang diukur pada saat penelitian lapangan oleh peneliti pada obyek penelitian, dimana data diperoleh secara langsung. Yang termasuk di dalam data ini adalah data yang dikumpulkan dari beberapa karyawan sebagai responden.

2. Data Sekunder.

Data sekunder adalah data yang diperoleh peneliti dengan melakukan pengumpulan data yang telah ada (dokumen perusahaan) dan literatur yang berhubungan dengan penelitian. Data atau informasi yang diperoleh adalah data permintaan dan gambaran umum perusahaan.

3.4. Metode Pengolahan Data

Dalam kegiatan pelaksanaan penelitian ada beberapa langkah-langkah sistematis yang harus dilakukan dalam pengolahan data adalah sebagai berikut :

1. Peramalan jumlah permintaan masing-masing distributor untuk 2 periode

mendatang dengan metode peramalan yang sesuai dengan pola histories data. Peramalan permintaan dilakukan dengan bantuan progam WinQSB

Peramalan dilakukan dengan cara menggunakan beberapa motode. Metode yang digunakan adalah metode :

a. Simple Average b. Moving Average

c. Double exponential Smoothing

2. Perhitungan Mean Square of Error (MSE).

Dari masing-masing metode tersebut dihitung nilai MSE dari metode yang mempunyai nilai paling kecil kemudian direkomendasikan untuk permintaan masing-masing kota customer untuk beberapa periode mendatang.

3. Pembuatan Matriks Jarak

Dalam pembuatan matriks jarak diperlukan data jarak yaitu data jarak dari pabrik ke kota customer dan data antar kota customer. Jarak antara lokasi A yang terletak pada koordinat

(

X_a,Y_a

)

dan lokasi B yang terletak pada koordinat

(

X_b,Y_b

)

dicari dengan menggunakan rumus :

Dist (A,B) =

(

X_a −Y_b

) (

2 + Y_a −Y_b

)

2

Setelah dihitung jarak antara warehouse dengan customer dan jarak antar customer kemudian ditabelkan dalam bentuk matriks jarak seperti dibawah ini.

DC Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 5 Customer 1

Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 5

4. Perhitungan Savings Matrix

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 penghemat adalah :

( )

x y Dist

(

DC x

)

Dist

(

DC y

)

Dist

( )

x y

S , = , + , − ,

Setelah dilakukan perhitungan besarnya penghematan masing-masing kota customer dengan rumus diatas, maka dapat ditabelkan dalam bentuk matriks seperti table dibawah ini.

Customer 1 Customer

2 Customer 3 Customer 4 Customer 5 Customer 1

Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 5

5. Penentuan alokasi customer ke dalam tiap armada

Penentuan alokasi customer ke tiap alat angkut atau rute harus bisa

memaksimalkan penghematan. Pencarian solusi dilakukan dengan prosedur iterative yaitu :

a. Pada tahap 1 : tiap konsumen dialokasikan pada truk/alat angkut/ rute yang berbeda-beda.

b. Pada tahap 2 : dua rute selanjutnya dapat digabungkan pada satu rute/kendaraan 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 ahrus dilalui melalui rute tersebut tidak melebihi kapasitas kendaraan.

6. Penentuan rute/jalur diatribusi

a. Iterasi 1, tiap customer dialokasikan pada rute yang terpisah, sehingga pada iterasi 1 diperoleh 5 rute (yang berarti membutuhkan lima truk yang berbeda untuk mengirimkan barang).

DC Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer 5 Customer 1 1

Customer 2 2 Customer 3 3 Customer 4 4 Customer 5 5

b. Iterasi 2, dari matriks penghematan atau savings matrix, dicari

penghematan tertinggi dan nilai tersebut terletak pada customer berapa, kemudian kombinasikan kedua rute dari customer tersebut menjadi satu rute. Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut layak atau tidak, layak dilakukan jika total order size kurang dari kapasitas truk.

Metode/prosedur untuk penentuan urutan customer dalam satu rute adalah dengan menggunakan prosedur Nearest Neighbour yaitu :

• Rute perjalanan dibuat dengan menambahkan konsumen terdekat dari

kemudian perjalanan dilakukan menuju ke konsumen yang paling dekat dengan DC, dan seterusnya.

7. Menghitung biaya transportasi sebelum dan sesudah penerapan metode

Biaya transportasi dihitung berdasarkan biaya tenaga kerja, biaya bahan bakar, dan biaya retribusi selama perjalanan.

Biaya transportasi = uang makan + biaya bahan bakar + biaya retribusi Biaya bahan bakar : Setiap jarak tempuh 4 km = 1 liter

Biaya retribusi = biaya tol, timbangan dll

• Data biaya transportasi awal ini berasal dari data transportasi alat angkut, yaitu jenis alat angkut yang digunakan dan kapasitas sekali angkut.

Kapasitas jenis alat angkut = 700 Kuintal (Truk Gandeng) sekali angkut. Kapasitas jenis alat angkut = 350 Kuintal ( Dump Truk) sekali angkut. 8. Mengevaluasi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan sebelum dan sesudah

penggunaan metode Savings matrix. Sehingga diketahui penghematan yang

dihasilkan apabila menerapkan metode Savings matrix serta biaya yang harus dikeluarkan apabila perusahaan menggunakan sistem yang ada diperusahaan saat ini.

3.5. Langkah-langkah Pemecahan Masalah

Langkah-langkah pemecahan masalah diperlukan sebagai pedoman pelaksanaan penelitian agar proses penelitian dapat berjalan secara sestematis dan terarah. Adapun langkah-langkah pemecahan masalah yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 3.1

Studi Literatur Studi Lapangan

Perumusan Masalah

Tujuan Penelitian

Identifikasi Variabel Variabel Bebas:

• Biaya transportasi

• Jarak Koordinat Lokasi

• Permintaan Distributor Variabel Terikat :

• Rute Distribusi

• Meminimalkan Biaya Transportasi Pengumpulan data :

• Data permintaan Tiap Distributor

• Data Biaya Tranportasi

• Data Jarak Mulai

Menghitung jarak koordinat lokasi dari pabrik ke tiap-tiap Distributor

Rute Distribusi dengan metode perusahaan

Biaya Transportasi Metode Perusahaan

Rute dengan penerapan Savings Matrix berdasarkan permintaan

tahun 2009

Perhitungan Savings Matrix.

Langkah-langkah metode Savings matrix : §Mengidentifikasi matrik jarak

§Mengidentifikasi matrik penghematan (Savings Matrix) §Mengalokasikan customer ke kendaraan atau rute

§Mengurutkan customer (tujuan) dalam rute yang sudah terdefinisi

§Perhitungan Biaya Transportasi permintaan

Biaya transportasi sesudah penerapan metode < biaya transportasi sebelum

penerapan metode

Gambar 3.1 Langkah – Langkah Pemecahan Masalah. A

Pengujian MSE Terkecil

Ploting data Permintaan distributor tahun 2010

Melakukan uji MRC dari metode peramalan yang digunakan

Data Terkontrol ?

Selesai

Peramalan dengan metode peramalan yang terpilih untuk Januari 2011-Juni 2011

Rekomendasi jalur distribusi untuk Januari 2011-Juni 2011

Hasil dan Pembahasan

Kesimpulan dan Saran

Perhitungan Biaya Transportasi peramalan Rute baru berdasarkan peramalan

Ya

Tidak

Peramalan Permintaan dari masing Distributor dengan Time Series

Penjelasan Langkah – Langkah Pemecahan Masalah :

1. Mulai

Mulai atau yang di sebut juga langkah awal penelitian yang meliputi : 1.Mencari dan menetapkan judul.

2.Orientasi lokasi perusahaan.

2. Studi lapangan

Studi lapangan dilakukan dengan maksud dapat mengetahui kondisi nyata obyek yang akan diteliti. Hal ini untuk menghindari terjadinya ketidaksesuaian antara tujuan peneliti dengan kondisi obyek penelitian.

3. Studi literatur

Untuk menunjang pelaksanaan kegiatan penelitian beberapa literatur diperlukan guna memperdalam teori sebagai bahan dasar penelitian. Literatur diperoleh dari berbagai sumber antara lain dari perpustakaan maupun perusahaan dan studi penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan topik permasalahan sebelumnya. Studi ini berhubungan dengan pemilihan metode pemecahan masalah yang digunakan dalam penelitian ini.

4. Perumusan masalah

Perumusan masalah dari penelitian ini adalah bagaimana merencanakan rute pendistribusian produk kepada customer agar dapat meminimumkan total jarak dan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan ? Untuk menjawab persoalan

5. Tujuan penelitian

Tujuan penelitian ini adalah merencanakan rute yang harus ditempuh tiap kendaraan berdasarkan kapasitasnya untuk meminimumkan total jarak tempuh, merencanakan penugasan kendaraan dalam pendistribusian produk serta mendapatkan penghematan biaya transportasi setelah menggunakan metode Savings Matrix.

6. Identifikasi Variabel

Mengiidentifikasi masing – masing Variabel yang terdapat pada penelitian ini sebagai objek dalam penelitian ini.dimana varibelnya yaitu sebagai berikut :

1. Biaya.

2. Koordinat lokasi. 3. Jarak.

4. Permintaan konsumen

7. Pengumpulan data

Dalam pencarian data diperlukan sumber data yang benar-benar akurat. Sumber data yang dimaksud adalah subyek atau dari mana data itu diperoleh. Pengumpulan data ini dilakukan dengan bantuan staf-staf PG CANDI BARU SIDOARJO. Pengumpulan data-data yang dibutuhkan dalam pengolahan data adalah sebagai berikut :

a. Data permintaan tiap kota.

b. Data jarak yaitu data jarak dari distributor ke masing-masing kota

konsumen dan dan data jarak antar kota konsumen satu dengan kota konsumen yang lain.

c. Data transportasi yaitu data alat angkut (truk).

8. Peramalan permintaan masing-masing gudang

Peramalan permintaan dilakukan dengan bantuan progam WinQSB untuk

mengetahui rata-rata permintaan tiap periode pada masing-masing kota gudang berdasarkan data permintaan masa lalu.

9. Metode peramalan time series

Peramalan dilakukan dengan cara menggunakan beberapa motode peramalan time series. Metode yang digunakan adalah metode :

• Single Exponential Smoothing • Doubel Exponential Smoothing

10. Perhitungan Mean Square of Error (MSE).

Dari masing-masing metode tersebut dihitung nilai MSE yang mempunyai nilai terkecil kemudian direkomendasikan untuk permintaan masing-masing kota gudang untuk beberapa periode mendatang.

11. Uji Verifikasi MSE.

Kita melakukan uji verifikasi untuk data-data dari metode peramalan dengan nilai MSE terkecil tersebut. Untuk mengetahui apakah ada data yang outof control.

12. Hasil peramalan

Setelah perhitungan forcest error maka ditentukan dan dikelompokkan hasil peramalan yang mempunyai nilai terkecil.

13. Pembuatan matriks jarak

Menghitung jarak antara distributor dengan gudang dan jarak antar gudang dengan gudang lain kemudian ditabelkan dalam bentuk matriks jarak.

14. Perhitungan Savings Matrix

Setelah menghitung matriks jarak kemudian menghitung Savings Matrix

dengan melakukan perhitungan besarnya penghematan masing-masing kota customer dan kemudian ditabelkan dalam bentuk Saving Matrix.

15. Penentuan alokasi gudang ke dalam tiap alat angkut

Penentuan alokasi gudang ke tiap angkut atau rute harus bisa memaksimalkan penghematan. Yaitu dengan melakukan pencarian solusi dilakukan dengan prosedur iterative yang pertama tiap konsumen dialokasikan pada truk/alat angkut/rute yang berbeda-beda, kedua yaitu rute selanjutnya dapat digabungkan pada satu rute/kendaraan 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.

16. Penentuan rute/jalur distribusi

Penentuan rute dilakukan melalui beberapa iterasi. a. Iterasi 1, tiap gudang dialokasikan pada rute yang terpisah.

b. Iterasi 2, dari matriks penghematan atau savings matrix, dicari penghematan tertinggi dan nilai tersebut terletak pada gudang berapa, kemudian kombinasikan kedua rute dari gudang tersebut menjadi satu rute. Selanjutnya dilakukan pengecekan apakah pengkombinasian tersebut layak atau tidak, layak dilakukan jika total order size kurang dari kapasitas truk. Metode/prosedur untuk penentuan urutan gudang dalam satu rute adalah dengan menggunakan prosedur Nearest Neighbour yaitu :

• Rute perjalanan dibuat dengan menambahkan gudang terdekat dari titik terkhir yang dikunjungi oleh kendaraan. Iterasi dimulai dari DC kemudian perjalanan dilakukan menuju ke gudang yang paling dekat dengan DC, dan seterusnya.

17. Penghitungan biaya transportasi berdasarkan rute yang di lalui

Menghitung biaya transportasi selah dilakukan perbaikan. Biaya transportasi dihitung berdasarkan biaya tenaga kerja, biaya bahan bakar, dan biaya retribusi selama perjalanan berdasarkan rute dengan

menggunakan metode Savings Matrix

18. Penghitungan biaya transportasi sebelum dan sesudah penerapan metode Savings Matrix

Biaya transportasi dihitung berdasarkan biaya tenaga kerja, biaya bahan bakar, dan biaya retribusi selama perjalanan berdasarkan rute yang dilalui sebelum dan sesudah penerapan metode Savings Matrix. Biaya transportasi awal dihitung berdasarkan data alat angkut dan biaya transportasi awal, kemudian mengevaluasi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan sebelum dan sesudah penggunaan metode Saving Matrix.

19. Kesimpulan dan Saran

Berisikan tentang kesimpulan apakah dengan menerapkan metode Savings

Matrix akan mengurangi biaya transportasi serta saran untuk perusahaan agar mempertimbangkan untuk menggunakan metode ini.

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Permintaan Gula Dan Biaya transportasi

Permintaan Gula tiap Distributor diambil pada bulan Oktober 2010 sampai Desember 2010 seperti pada tabel 4.1

Dari data di atas menunjukkan bahwa permintaaan gula selama 3 bulan dalam 12 minggu pengiriman. Dari setiap distributor terdapat perbedaan jumlah permintaan setiap minggunya antara distributor satu dengan distributor yang lainnya, distributor Bojonegoro, Surabaya, Lamongan, dan Pasuruan memiliki permintaaan yang lebih banyak dikarenakan jarak tempuh distributor ke pabrik yang cukup jauh dan gula merupakan kebutuhan pokok sehari – hari, sedangkan distributor Tuban, Gresik, dan Pandaaan merupakan distributor yang memiliki permintaan lebih rendah.

Rute awal pengiriman Gula ke distributor berdasarkan koordinat pabrik (0,0) kota Sidoarjo. Dapat dilihat pada table berikut

Nama Kota

Permintaan per periode (Kuintal / minggu)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 rata2

Surabaya 470 450 480 440 450 470 490 440 430 460 450 470 ₄₅₉ Gresik 260 270 240 250 210 210 210 250 270 260 270 240 ₂₄₅ Lamongan 360 350 340 320 370 380 350 340 330 330 340 350 ₃₄₇ Bojonegoro 670 650 670 690 670 640 660 600 630 640 650 670 ₆₅₄ Tuban 310 310 280 290 240 250 290 280 300 310 330 320 ₂₉₃ Pasuruan 350 320 300 310 310 310 350 350 340 355 315 340 ₃₃₀ Pandaan 280 270 270 260 290 275 275 265 260 290 285 290 ₂₇₆

4.1. Permintaan Gula Perminggu

Dari tabel diatas dapat diketahui rute awal perusahaan sesuai dengan permintaan gula dan kapasitas armada yang dimiliki untuk masing – masing distributor.

Koordinat lokasi Perusahaan ( PT Gula Candi Baru Sidoarjo ) ke Distributor diperoleh dengan cara mengukur skala pada peta Propinsi Jawa Timur dengan satuan centimeter kemudian diubah ke satuan kilometer dengan perbandingan skala pada peta 1 : 1.650.000, Dengan pengertian setiap jarak 1 cm mewakili 16.5 km. (Perhitungan matrix jarak koordinat pabrik – distributor dan dari satu Distributor ke Distributor lain untuk selanjutnya dapat dilihat pada lampiran E)

Armada yang dimiliki perusahaan untuk mendistribusikan gula adalah 2 truk gandeng dan 2 dump truk. Untuk Truk gandeng kapasitasnya 700 karung/Kuintal sedangkan Dump truk 350 karung/Kuintal.

Jumlah bahan bakar untuk Truk gandeng dan Dump truk jarak tempuhnya sama yaitu setiap 1 liter dapat menempuh jarak 4 kilometer.

Rute

Kode Nama Kota ( Distributor ) Jenis alat angkut Koordinat lokasi _{Dalam cm} (x.y)

jarak tempuh

(Km) A

P -D1 - P Pabrik – Gresik – Pabrik Dum Truck (-0,5 ; 2,3) 77.88

B

P – D2 - P Pabrik – Surabaya – Pabrik Truck Gandeng (0,4; 1,8) 60.72

C

P - D3 - P Pabrik – Lamongan – Pabrik Dum Truck (-2 ; 2,7 ) 110.88

D

P - D4 - P Pabrik – Bojonegoro – Pabrik Truck Gandeng (-6 ; 2,4) 213.08 E

P - D5 - P Pabrik – Tuban – Pabrik Dum Truck (-4,6 ; 4,3) 207.58

F

P - D6 - P Pabrik – Pasuruan – Pabrik Dum Truck (1,4 ; -1,1) 58.74

G

P - D7 - P Pabrik – Pandaan – Pabrik Dum Truck (-0,2 ; -0,9) 30.36

Tabel 4.2 Rute Awal Pengiriman Gula ke Distributor

Biaya yang berkaitan dengan pendistribusian produk sampai ke Distributor dapat dilihat pada tabel 4.3. berikut :

Tabel 4.3 Biaya Transportasi

No Jenis biaya Jumlah (Rp)

1 Tenaga kerja : Sopir

Kernet

Rp. 200.000 /pengiriman/ orang Rp. 100.000 / pengiriman/ orang 2 Bahan bakar ( Solar ) Rp 4.500 / liter

3 Biaya retribusi :

1. Jika kendaraan Tanpa Melewati Tol 2. Jika kendaraan melewati tol

Rp. 20.000 Rp. 40.000

4 Biaya Konsumsi _{@ 15.000 / perjalanan/ orang}

Dari tabel diatas dapat diketahui untuk biaya retribusi jika kendaraan tidak melewati tol biaya retribusi yang diberikan adalah Rp. 20.000,- digunakan untuk melewati pos timbangan sedangkan kendaraan yang melewati tol biaya retribusi yang diberikan adalah Rp. 40.000,- termasuk memasuki pos timbangan.

Setelah itu menghitung koordinat titik lokasi masing – masing distributor berdasarkan peta jawa timur untuk menentukan jarak antara lokasi A yang terletak pada koordinat (Xa , Ya) dan lokasi B yang terletak pada koordinat (Xb , Yb) dicari dengan menggunakan rumus jarak :

Dist (A,B) =

(

X_a −X_b

) (

2 + Y_a −Y_B

)

2

Panjang =

(

X_a −X_b

) (

2 + Y_a −Y_B

)

2

untuk mencari jarak Distributor Kota Gresik (D1) terhadap Produsen :

Koordinat masing-masing Distributor berasal dari tabel 4.2, sehingga didapat: Dist (P,D1) = artinya jarak Pabrik ke Distributor 1 kota Gresik.(D1)

-

Dist

(P.D1) =

(

) (

)

2 1 2

1 P D

D

P X Y Y

X − + −

= ((0−(−0,5))2 +((0−(2,3))2 = 5.54

= 2.36 Cm

Merubah dari jarak pada peta ke satuan kilometer dengan rumus yang digunakan yaitu :

Jarak = ( Jarak pada Peta x Skala Peta )cm / 100.000 km)

Jarak = (2.36 x 1. 650.000) / 100.000 Km = 38.94 km (Skala peta yang digunakan adalah 1 : 1 : 1. 650.000 Cm )

(Perhitungan jarak dari satu Distributor ke Distributor untuk selanjutnya dapat dilihat pada lampiran E).

Dari hasil perhitungan matrix jarak berdasarkan koordinat pada peta dapat diketahui jarak lokasi pabrik ke distributor dan distributor satu ke distributor yang lain. seperti terlihat di Tabel 4.4 berikut :

P D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7

D1 38.94 0

D 2 30.36 16.83 0

D 3 55.44 25.74 42.24 0

D 4 106.54 90.75 106.10 66.17 0

D 5 103.79 128.21 92.24 50.33 38.94 0

D 6 29.37 64.18 32.51 83.94 134.97 103.46 0

D 7 15.18 52.96 45.54 66.33 118.86 112.37 26.57 0

Dari tabel di atas dapat diketahui matrik jarak Pabrik ke distributor berdasarkan jarak koordinat lokasi pada peta, untuk menghitung biaya transportasi rute awal perusahaan.

Menghitung total jarak tempuh pendistribusian gula biaya bahan bakar, biaya tenaga kerja, biaya retribusi, biaya konsumsi adalah sebagai berikut :

Perhitungan jarak pada rute awal Dist (P,D1) = artinya jarak Pabrik ke Distributor 1 kota Gresik.(D1).

- Rute 1 : ( P - D₁ - P)

Panjang perjalanan = 38.94 + 38.94 = 77.88 Km

Total biaya bahan bakar Berdasarkan Permintaan Bulan Oktober 2010 sampai

Desember 2010 adalah sebagai berikut :

Biaya bahan bakar : jarak x kapasitas bahan bakar x biaya bahan bakar / Liter

- Biaya bahan bakar rute 1 = 77.88 Km x 1 liter/ 4km x Rp 4.500,- = Rp 87.615,- Setiap kali pengiriman

Untuk biaya bahan bakar 1 periode = biaya bahan bakar Setiap kali pengiriman x

12 minggu

= Rp. 87.615,- x 12 minggu = Rp. 1.051.380,- per periode

- biaya Tenaga kerja :

alat angkut = TRUCK GANDENG Upah Supir untuk satu rute = jumlah supir x upah supir

= 1 orang x Rp 200.000,- = Rp 200.000,- setiap kali pengiriman Untuk upah supir satu periode = Upah per minggu x 12 minggu

= Rp 200.000,- x 12 minggu = Rp 2.400.000,- per periode Upah kernet untuk satu rute = jumlah kernet x upah kernet 1 orang x Rp 100.000,- = Rp 100.000,- per minggu

Untuk upah kernet satu tahun = Upah kernet per minggu x 12 minggu = Rp .100.000,- x 12 minggu

= Rp. 1.200.000,- per periode

= Upah supir per periode + Upah kernet per periode = Rp 2.400.000,- + Rp 1.400.000,-

= Rp 3.600.000,- per periode

- Total biaya konsumsi :

Dimana : tiap rute = 2 tenaga kerja

Sehingga biaya konsumsi per minggu

= banyaknya tenaga kerja x biaya konsumsi =2 tenaga kerja x Rp 15.000,-

= Rp 30.000,- per minggu

Jadi total biaya konsumsi selama satu periode

= biaya konsumsi setiap kali pengiriman x 12 kali pengiriman

= Rp. 30.000 x 12

= Rp. 360.000,- per periode

- Total biaya retribusi :

Biaya retribusi = Rp 40.000,- per rute

Jadi biaya total retribusi selama 1 periode

= Biaya retribusi per minggu x 12 minggu = Rp 40.000,- x 12 minggu = Rp 480.000,- per periode

Dump Truk = 35 ton / 350 Kuintal Truk Gandeng = 70 Ton / 700 Kuintal

Tabel Frekuensi pengiriman dengan metode perusahaan

Tabel Frekuensi pengiriman dengan metode Saving Matrix

Perbandingan Frekuensi Pengiriman

No

Total frekuensi truk transportasi Metode

Pabrik (Kw)

Total frekuensi truk transportasi Metode Savings Matrix (Kw) Penghematan (Kw) Penghematan (%)

1. 546 395 151 27.6 %

Rute

Kode Jenis alat angkut

Kapasitas Armada Rata-rata permintaan distributor (Kuintal)

Kekosongan alat angkut (Kuintal) A

P -D1 - P Dum Truck 350 245 105 B

P – D2 - P Truck Gandeng 700 459 241 C

P - D3 - P Dum Truck 350 347 3

D

P - D 4 - P Truck Gandeng 700 654 46 E

P - D 5 - P Dum Truck 350 293 57 F

P - D 6 - P Dum Truck 350 330 20 G

P - D7 - P Dum Truck 350 276 74

TOTAL 546

Rute

Kode Jenis alat angkut

Kapasitas Armada Rata-rata permintaan distributor (Kuintal) Kekosongan alat angkut (Kuintal) A

P -D3-D5-P Truck Gandeng 700 640 105 B

P – D2-D1 - P Truck Gandeng 700 704 241 C

P - D6-D7 - P Truck Gandeng 700 606 3 D

P - D 4 - P Truck Gandeng 700 654 46

TOTAL 395

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut. 1. Dengan metode savings matrix diperoleh rute.

a. Rute A: dari Sidoarjo - Lamongan – Tuban – Sidoarjo, total jarak perjalanan 209.56km, sebelumnya total jarak tempuh kedua distributor masing-masing dari Pabrik- Distributor – Pabrik total adalah 318.46 Km. b. Rute B: dari Sidoarjo – Gresik – Surabaya –- Sidoarjo, total jarak

perjalanan 85.47km, sebelumnya total jarak tempuh kedua distributor masing-masing dari Pabrik- Distributor – Pabrik total adalah 138.6 Km c. Rute C: dari Sidoarjo – Pandaan - Pasuruan - Sidoarjo, total jarak

perjalanan 71.12 km, sebelumnya total jarak tempuh kedua distributor masing-masing dari Pabrik- Distributor – Pabrik total adalah 89.1 Km d. Rute D: dari Sidoarjo – Bojonegoro - Sidoarjo, total jarak perjalanan

213.08 km.

Maka dapat dibandingkan setelah diterapkan metode saving matriks, di dapat penghematan jarak sebesar 819.24 km – 579.23 km= 240.01 km atau sebesar 29.3 %

2. Penghematan biaya Transportasi, adalah Rp. 15.512.135 atau penghematan Biaya Transportasi sebesar 37.9, %

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :

5.2 Saran

Pada akhir penelitian ini dapat diberikan beberapa saran baik bagi PG CANDI BARU SIDOARJO maupun bagi peneliti yang lain, adalah sebagai berikut :

1. PG Candi Baru Sidoarjo diharapkan dapat menggunakan jalur distribusi baru dengan savings matrix.

2. Untuk mengefektifkan 2 truk yang menganggur, truk dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan yang lainnya. Kemudian dapat digunakan sebagai maintenance atau perawatan sebagai truk cadangan bila ada truk yang rusak.

DAFTAR PUSTAKA

Ballow, H Ronald. 2004. Internasional Edition Bussines Logistik / Supply ChainManagenent. Prentice Hall : Finh Edition.

Baroto, Teguh. 2002. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jakarta : Ghalia Indonesia.

Bowersox, Donald J. 2002. Manajemen Logistik : Integrasi Sistem-sistem Manajemen Distribusi Fisik dan Manajemen Material. Edisi ketiga. Jakarta : PT. Bumi Aksara.

Bryan, Lislie A. 2000. Traffic Management in Industry. New York : The Dryden Press.

Copra, Sunil dan Peter Meindl. 2001. Supply Chain Management. Ney Jersey : Prentice Hall.

Christoper, Martin. 1998. Logistical and Supply Chain Management : Strategic for Reducing cost and Improving service. London : Prentice Hall, inc.

Dimyati, Tjatju Tarliah. 1992. Operations Research Model-Model Pengambilan Keputusan. Bandung : Sinar Baru Algensindo.

Hutabarat, Julianus.2008.Penentuan jalur distribusi pada rantai supply dengan metode Savings Matrixs.Surabaya : Prosiding Seminar Nasional manajemen Teknologi VIII institute Teknologi Sepuluh Nopember.

Indrajit, Richardus Eko dan Richardus Djokoprinito. 2002. Konsep Manajemen Supply Chain. Jakarta : Gramedia Widia Sarana.

Isyadi, Dani.2003.Penentuan jalur distribusi produk kertas ke customer untuk meminimalkan biaya transportasi dengan Metode Savings Matrix di PT. Ekamas.Malang

Mangkusubroto, Kuntoro dan listiarini Trisnadi. 1983. Analisa Keputusan : Pendekatan Sistem Dalam Manajemen Usaha dan Proyek. Bandung : Ganeka Exact Bandung.

Nasution, Arman Hakim. 2003. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Edisi pertama. Jakarta : Guna Widya.

Pakis, Spyros Makri dan Steven C. Wheelwright. 1995. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta : Penerbit Erlangga.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :

Pujawan, I Nyoman.2001. Supply Chain Management.Jakarta : institute teknologi Sepuluh Nopember

Salim, H.A Abbas. 2002. Manajemen Transportasi. Edisi ke-empat. Jakarta : PT. Raja Grafindo Prasada.

Taff, Charles A. 1998. Manajement of physical Distribution Transportation. Terjemah Drs. Marianus Sinaga. Manajemen Transportasi dan Distribusi Fisis. Jakarta : Erlangga. 1990.

Woodward, Frank H. 1990. Managing The Transport Service Function. Terjemah P Hadinoto. Manajemen Transpor. Jakarta : Pustaka Binaman Pressindo, 1996.