PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI VCD PEMBELAJARAN KE GUDANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI DI CV. SURYA MEDIA PERDANA SURABAYA.

PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI VCD PEMBELAJARAN

KE GUDANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE

SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA

TRANSPORTASI DI CV. SURYA MEDIA PERDANA

SURABAYA

SKRIPSI

Oleh :

TRI PRASETYO NUGROHO

06 32010 056

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”

JAWA TIMUR

DAFTAR ISI

Halaman LEMBAR PENGESAHAN

KATA PENGANTAR ... i

DAFTAR ISI ... iii

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR TABEL ... viii

DAFTAR LAMPIRAN ... x

ABSTRAKSI BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Rumusan Masalah ... 3

1.3. Batasan Masalah ... 3

1.4. Asumsi ... 3

1.5. Tujuan Penelitian ... 4

1.6. Manfaat Penelitian ... 4

1.7. Sistematika Penulisan ... 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Distribusi ... 7

2.1.1. Saluran Distribusi ... 7

2.1.2. Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi ... 8

2.2. Metode Saving Matrik ... 10

2.2.1. Pengertian Metode Saving Matrik ... 10

2.2.2. Langkah-langkah Metode Saving Matrik ... 10

2.3. Peramalan (Forecasting) ... 16

2.3.1. Peramalan dalam Horizon Waktu ... 16

2.3.2. Beberapa Sifat Hasil Peramalan... 17

2.3.3. Prosedur Peramalan... 17

2.4. Metode Peramalan ... 22

2.4.1 Metode yang Digunakan Dalam Time Series... 22

2.4.2 Pola Permintaan ... 24

2.5. Efisiensi Penjadwalan Jalur Distribusi ... 27

2.6. Biaya Transportasi ... 28

2.7. Penelitian Terdahulu... 28

BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ... 31

3.2. Identifikasi dan Definisi Operasional Variabel ... 31

3.2.1. Variabel Bebas ... 31

3.2.2. Variabel Terikat ... 32

3.3. Metode Pengumpulan Data ... 32

3.4. Metode Pengolahan Data ... 34

3.5. Langkah-langkah Pemecahan Masalah ... 37

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengumpulan data ... 48

4.1.1. Data Permintaan VCD ke Gudang ... 48

4.1.2. Rute Awal ... 49

4.1.3. Data Alat Angkut ... 49

4.1.4. Data Biaya... 49

4.2. Pengolahan Data ... 50

4.2.1 Menghitung Jarak Koordinat Lokasi Gudang ... 50

4.2.2 Mengalokasikan Permintaan Gudang bulan April 2009 – Maret 2010 pada Rute Awal... 53

4.2.2.1 Penentuan Alokasi Gudang pada Rute Awal berdasarkan Permintaan bulan April 2009 – Maret 2010... 53

4.2.2.2 Biaya Transportasi Sebelum Penerapan Metode Saving Matrik Berdasarkan Permintaan bulan April 2009 – Maret 2010.... 54

4.2.3 Mengalokasikan Permintaan Gudang Pada Rute Baru bulan April 2009 – Maret 2010 ( Penerapan Metode Saving Matrix )... 55

4.2.3.1 Mengalokasikan Permintaan Gudang dengan Metode Saving Matrik ... 55

4.2.3.2 Perhitungan Biaya Transportasi Sesudah Penerapan Metode Saving Matrix bulan April 2009 – Maret 2010 ... 67

4.2.4. Forecasting ... 68

4.2.4.1. Diagram Pencar Data Permintaan April 2009 – Maret 2010 69 4.2.4.2. Menghitung Mean Square Error (MSE)... 70

4.2.4.3. Uji Verifikasi dengan Moving Range Chart (MRC) ... 71

vi

4.2.5. Rute Baru (Penerapan Metode Saving Matrix) Berdasarkan

Permintaaan bulan April 2010 – Maret 2011... 74

4.2.6. Perhitungan Biaya Transportasi Rute Baru untuk bulan April 2010 – Maret 2011 ... 75

4.3 Analisa dan Pembahasan ... 76

4.3.1. Analisa Peramalan... 76

4.3.2. Analisa Penentuan Rute / Jalur Distribusi... 77

4.3.3. Analisa Pengurutan Rute Pengiriman dengan Prosedur Nearest Neighbour... 78

4.3.4. Pembahasan Perbandingan Rute / Jalur Distribusi ... 79

4.3.5. Pembahasan Perbandingan Biaya Transportasi Sebelum dan Sesudah penerapan Metode Savings Matrix ... 81

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan ... 82

5.2. Saran ... 83

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Halaman

Gambar 2.1. Direct Shipment Network ... 22

Gambar 2.2.Milk Rund From Multiple Suppliers or to Multiple Retailers... 23

Gambar 2.3. All Shipment via DC... 24

Gambar 2.4. Milk Runs from DC ... 25

Gambar 2.5.Trend Component (Pola Trend)... 32

Gambar 2.6. Seasonal Component (Pola Musiman) ... 33

Gambar 2.7. Cyclical Component (Pola Siklis) ... 33

Gambar 2.8. Random Component (Pola Acak) ... 34

Gambar 2.9. Bagan Peta Kendali ... 35

Gambar 2.10. Siklus Analisa Keputusan ... 40

Gambar 3.1. Langkah-langkah Pemecahan Masalah ... 56

Gambar 3.2. Langkah-langkah Metode Peramalan... 64

vii   

DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Halaman

Gambar 2.1. Perubahan yang terjadi dengan menggabungkan customer 1 dan

customer 2 kedalam satu rute ... 12

Gambar 2.2. Trend Component ( Pola Tren) ... 25

Gambar 2.3. Seasonal Component ( Pola Musiman) ... 25

Gambar 2.4. Cyclical Component (Pola Siklis) ... 26

Gambar 2.5. Random Component (Pola Acak)... 26

Gambar 3.1. Langkah-langkah Pemecahan Masalah ... 38

Gambar 4.1. Peta Jawa Timur ... 50

Gambar 4.2. Gambar Skema Perhitungan Jarak ... 55

Gambar 4.3. Diagram Pencar Data Permintaan Kota Gersik... 69

DAFTAR TABEL

Nomor Judul Halaman

Tabel 2.1. Klasifikasi penentuan rute dan penjadwalan kendaraan ... 43

viii   

DAFTAR TABEL

Nomor Judul Halaman

Tabel 2.1. Lokasi Tujuan dan Ukuran Order ... 10

Tabel 2.2. Matrik Jarak dari Pabrik ke Customer dan antar Customer ... 11

Tabel 2.3. Matrik Penghematan Jarak dengan Menggabungkan dua Rute yang Berbeda ... 13

Tabel 2.4. Langkah Awal Semua Customer Memiliki Rute Terpisah ... 13

Tabel 2.5. Semua Customer Memiliki Rute Terpisah ... 14

Tabel 2.6 Customer 4 Masuk ke Rute A dan Customer 3 Masuk ke Rute C... 14

Tabel 3.1. Matrik Jarak dari Pabrik ke Customer dan antar Customer ... 42

Tabel 3.2. Matrik Penghematan Jarak dengan Menggabungkan dua Rute yang Berbeda ... 43

Tabel 3.3. Semua Customer Memiliki Rute Terpisah ... 44

Tabel 3.4 Customer 4 Masuk ke Rute A dan Customer 3 Masuk ke Rute C... 44

Tabel 4.1 Data Permintaan VCD Per Periode... 48

Tabel 4.2 Rata-rata Besarnya Order Size Per Bualn Tiap Gudang Untuk Bulan April 2009 – Maret 2010... 48

Tabel 4.3 Rute Awal Pengiriman VCD Ke Gudang. ... 49

Tabel 4.4 Kapasitas Alat Angkut. ... 49

Tabel 4.5 Biaya Transportasi. ... 49

Tabel 4.6 Data Koordinat Perusahaan Ke Gudang. ... 50

Tabel 4.7 Biaya Transportasi Keseluruhan pada Rute Awal. ... 54

Tabel 4.8 Matrik jarak dalam Satuan Kilometer... 57

ix   

Tabel 4.10 Hasil Iterasi 1 dalam Satuan Kilometer. ... 62

Tabel 4.11 Hasil Iterasi 2 dalam Satuan Kilometer . ... 62

Tabel 4.12 Hasil Iterasi 3 dalam Satuan Kilometer . ... 63

Tabel 4.13 Hasil Iterasi 4 dalam Satuan Kilometer . ... 63

Tabel 4.14 Hasil Iterasi 5 dalam Satuan Kilometer . ... 64

Tabel 4.15 Biaya Transportasi Keseluruhan pada Rute Usulan ... 68

Tabel 4.16 Perbandingan Tingkat Kesalahan MSE tiap Metode . ... 70

Tabel 4.17 Metode yang digunakan untuk masing-masing kota berdasarkan MSE terkecil ... 71

Tabel 4.18 Perhitungan Moving Average Chart (MRC) gudang kota Gresik dengan menggunakan Metode Double Eksponensial Smoothing . ... 71

Tabel 4.19 Hasil Perhitungan Order Size Berdasarkan Hasil Peramalan . ... 73

Tabel 4.20 Data koordinat dan Permintaan tiap Gudang . ... 74

Tabel 4.21 Biaya Transportasi Keseluruhan pada Rute Usulan ... 75

Tabel 4.22 Metode yang digunakan untuk masing-masing kota setelah dilakukan uji verifikasi. ... 76

Tabel 4.23 Urutan Kunjungan Baru . ... 79

Tabel 4.24 Rute Awal dan Jarak . ... 79

Tabel 4.25 Rute Usulan dan Jarak ... 80

Tabel 4.26 Perbandingan Jarak Rute Awal dan Rute Usulan . ... 80

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran A Gambaran Umum Perusahaan dan Stuktur Organisasi Lampiran B Diagram Pencar Data Permintaan Tiap Kota

Lampiran C Hasil Peramalan Lampiran D Moving Range Chart Lampiran E Perhitungan Matrix Jarak

Lampiran F Perhitungan Matrix Penghematan Lampiran G Perhitungan Iterasi

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.

CV. Surya Media Perdana yang berada di kota Surabaya dan bergerak dalam perdagangan barang dan jasa. CV. Surya Media Perdana memiliki permasalahan dalam proses distribusi, dimana dalam satu kali pengiriman produk hanya dilakukan pada satu customer, sehingga mengakibatkan jalur pengiriman yang ditempuh semakin panjang tanpa melihat 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 3 rute baru yang meliputi rute A, rute B, rute C. Penghematan jarak dan efisiensi biaya yang diperoleh dari 6 rute menjadi 3 rute dan penghematan total jarak tempuh sebesar 231,71 km atau sebesar 24,9 %. Serta Penghematan Biaya Transportasi sebesar Rp.6.763.670 km atau penghematan Biaya Transportasi sebesar 49.2 %.

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

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.

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, sehingga customer yang akan dikunjungi menerima produk dalam kondisi baik dan sesuai dengan batas waktu permintaan. Agar kegiatan distribusi ini dapat berjalan lebih efektif dan efisien, perusahaan melibatkan pembentukan jadwal dan urutan-urutan rute dalam transportasi. Penjadwalan dan penentuan jalur transportasi dapat diselesaikan dengan metode

Savings Matrix. Metode Savings Matrix merupakan metode yang digunakan

dalam menentukan jalur/rute disribusi produk ke outlet dengan cara menentukan jalur yang harus dilalui dan jumlah alat angkut berdasarkan kapasitas dari alat angkut tersebut agar diperoleh jalur terpendek dan biaya transportasi yang optimum.

CV. Surya Media Perdana merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang distributor VCD pembelajaran untuk SD, SMP, SMA, dan SMK yang diproduksi Pustekkom Depdiknas. Dalam aktivitas pendistribusian, VCD dikemas dalam bentuk per paket yang terdiri berbagai macam volume isi per paketnya. Sasaran distribusi CV. Surya Media Perdana adalah dapat melakukan waktu pengiriman produk secara tepat, biaya yang efisien, dan pelayanan yang baik. Sehingga CV. Suya Media Perdana dituntut untuk dapat merancang kinerja pengiriman yang reliabel. Sedangkan dalam pemenuhan sasaran tersebut ada beberapa keterbatasan dari perusahaan, kurangnya perencanaan pengiriman dan pendistribusian barang yang tepat untuk menentukan jalur distribusi ke gudang. Selama ini perusahaan menerapkan rute bahwa setiap gudang akan dikunjungi oleh satu truk. Dengan kata lain akan ada banyak rute yang berbeda dengan satu tujuan masing - masing sehingga mengakibatkan jalur pengiriman yang ditempuh semakin panjang tanpa melihat terlebih dahulu kapasitas dari kendaraan dan jarak yang akan ditempuh, sehingga mengakibatkan biaya tranportasi yang mahal.

Berdasarkan permasalahan perusahaan tersebut, dapat dilihat biaya transportasi masih sangat tinggi maka perlu dilakukan penjadwalan dan penentuan jalur rute yang akan dilalui sehingga dapat meminimalkan biaya transportasi pada CV. Surya Media Perdana. Metode savings matrix dapat digunakan untuk menemukan rute distribusi produk ke customer dengan cara menentukan urutan rute distribusi yang harus dilalui dan jumlah angkut berdasarkan kapasitas dari alat angkut tersebut. Metode ini diterapkan agar diperoleh rute terpendek dan memperoleh biaya transportasi yang optimum.

1.2 Rumusan Masalah

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

“Bagaimana merencanakan rute yang optimal pada jalur distribusi VCD

pembalajaran untuk meminimalkan biaya transportasi di periode mendatang di

CV. Surya Media Perdana”.

1.3 Batasan Masalah

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

1. Penelitian hanya dilakukan di Gresik, Mojokerto, Pasuruan, Probollinggo, Malang, Madiun, dan Tuban, pada Bulan Maret – April Tahun 2010.

2. Penelitian dilakukan pada produk VCD tingkat SMU.

3. Biaya transportasi meliputi biaya tenaga kerja dan biaya bahan bakar (solar) serta biaya retribusi (tol dan lain-lain).

4. Perhitungan jarak menggunakan satuan kilometer pada peta Jawa Timur dengan disesuaikan pada skala peta 1 : 420.000.

1.4 Asumsi

Asumsi yang digunakan adalah :

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

2 Biaya bahan bakar, retribusi dan tenaga kerja tetap selama penelitian. 3 Untuk waktu pemesanan produk oleh konsumen tidak diperhitungkan.

4 Pengiriman dilakukan dengan jumlah permintaan yang berbeda dan tidak melebihi batas max truk.

5 Stok persediaan VCD di gudang diasumsikan tidak pernah kehabisan.

a. Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah :

1. Merencanakan rute yang harus ditempuh tiap kendaraan berdasarkan kapasitasnya untuk mengoptimalkan total jarak tempuh dengan menggunakan metode Savings Matrix.

2. Mendapatkan penghematan biaya transportasi setelah perbaikan dengan menggunakan metode Savings Matrix.

b. 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 memberkan 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 ANALISA 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 Transportasi dan Distribusi 2.1.1 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 Cost/km =

Jarak st TranportCo

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 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,

Transportasi mempunyai peranan penting bagi industri karena produsen mempunyai kepentingan agar barangnya diangkut sampai kepada konsumen tepat waktu, tepat pada tempat yang ditentukan dan barang dalam kondisi baik.

2.1.2 Persoalan Transportasi

Persoalan transportasi membahas masalah pendistribusian suatu komoditas

atau produk dari sejumlah sumber (supply) kepada sejumlah tujuan

(destination,demand), dengan tujuan meminimalkan ongkos pengangkutan yang

terjadi.

Ciri-ciri khusus persoalan transportasi adalah (Salim,2002) :

1. Kuantitas komoditas atau barang yang didistribusikan dari setiap sumber dan

yang diminta oleh setiap tujuan, besarnya tertentu.

2. Komoditas yang dikirim atau diangkut 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.

2.1.3 Metode yang Digunakan Dalam Memecahkan Persoalan Transportasi

Metode transportasi merupakan suatu model yang digunakan untuk mengatur distribusi dari sumber-sumber yang menyediakan produk yang utama ke tempat-tempat yang membutuhkan secara optimal. Alokasi produk ini harus diatur sedemikian rupa, karena terdapat perbedaan biaya-biaya alokasi dari satu sumber ke tempat tujuan-tujun yang bebeda.

Untuk menyelesaikan persoalan transportasi, harus dilakukan langkah-langkah sebagai berikut (Dimyati, 1992) :

1. Tentukan solusi fisibel basis awal.

2. Tentukan entering variabel dari variabel-variabel nonbasis. Bila semua

variabel sudah memenuhi kondisi optimum, STOP. Bila belum, lanjutkan ke langkah 3.

3. Tentukan leaving variabel diantara variabel-variabel basis yang ada, kemudian

hitung yang baru. Kembali kelangkah ke 2.

Dalam memecahkan masalah transportasi ini penelitian menggunakan metode Penentuan Rute dengan memepertimbangkan kapasitas kendaraan (Vehiele Routing Problem).

2.1.4 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.

2.1.5 Saluran Distribusi

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

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.

6. Mengatur distribudi dana untuk menutup biaya saluran distribusi.

7. Menerima resiko dalam hubungan dengan pelaksana pekerjaan saluran

pemasaran.

2.1.6 Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi

Secara tradisional kita mengenal manajemen distribusi dan trasnportasi dengan berbagai sebutan. Sebagian perusahaan istilah manajemen logistic,

disebagian lagi menggunakan istilah distribusi fisik (physical distribution).

Kegiatan distribusi dan transportasi biasa dilakukan perusahaan manufaktur dengan membentukan bagian distribusi atau transportasi diserahkan kepada pihak ketiga. Dalam upayanya memenuhi tujuan-tujuan diatas, siapa pun yang melaksanakannya (internal perusahaan atau mitra pihak ketiga).

Manajemen distribusi dan transportasi pada umumnya melakukan sejumlah fungsi dasar yang terdiri dari :

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, pemberian barcode, 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 (return).

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 dalam Supply Chain

Transportasi dapat berarti perpindahan produk dari satu tempat ke tempat lain yang membuat produk tersebut sampai ke tangan konsumen. Transportasi merupakan kunci utama dalam rantai persediaan karena produk jarang diproduksi dan dikonsumsi pada tempat / lokasi yang sama. Transportasi adalah komponen

2.2.1 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keputusan Transportasi

Ada dua pemain kunci didalam transportasi yang berlangsung didalam suatu rantai persediaan (Chopra, Meindl, 2001) :

 Pengiriman adalah pihak yang memerlukan bergeraknya produk antara dua

lokasi didalam rantai persediaan.

 Pengangkut adalah pihak yang memindahkan atau mengangkut produk.

2.2.1.1 Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pengirim

Keputusan pengirim meliputi perancangan jaringan transportasi, pilihan alat angkut, dan tugas dari tiap pengiriman kepada pelanggan tertentu. Tujuan pengirim adalah untuk memperkecil biaya untuk memenuhi order pelanggan. Pengirim harus memperhatikan biaya-biaya berikut ketika membuat keputusan transportasi (Chopra, Meindl, 2001):

1. Biaya Transportasi

Ini adalah total jumlah yang harus dibayar kepada berbagai pengangkut untuk mengangkut produk ke pelanggan. Hal tersebut tergantung pada harga yang ditawarkan oleh pengangkut yang berbeda-beda dan pengirim menggunakan harga yang murah dan lambat atau mahal tetapi cepat. Biaya-biaya trasnportasi dipertimbangkan variable untuk semua keputusan pengirim sepanjang pengirim tidak memiliki pengangkut sendiri.

Biaya transportasi itu sendiri meliputi :

- Biaya tenaga kerja

Merupakan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk membayar upah supir dan helper.

- Biaya bahan bakar

Merupakan biaya yang digunakan untuk membeli bahan bakar solar. - Biaya retribusi

Merupakan biaya yang meliputi biaya konsumsi, biaya tol, biaya penyebrangan pelabuhan dan lain-lain.

2. Biaya Inventori

Ini adalah biaya inventori pemilikan yang terjadi dalam jaringan rantai persediaan pengirim. Biaya-biaya inventori dianggap tetap untuk suatu keputusan transportasi jangka pendek yang menugaskan pengiriman ke pelanggan masing-masing kepada suatu pengangkut. Biaya-biaya inventori dipertimbangkan variable ketika suatu pembelanjaan sedang merancang perencanaan atau jaringan transportasi sesuai kebijakan transportasi.

3. Biaya Fasilitas

Ini adalah biaya berbagai fasilitas didalam jaringan rantai persediaan pengirim. Biaya-biaya fasilitas dipertimbangkan variable ketika para manajer rantai persediaan membuat keputusan strategis tetapi dipertimbangkan tetap untuk semua keputusan transportasi yang lain.

4. Biaya Proses

Ini adalah biaya loading / uploading dari order atau pesanan seperti halnya biaya-biaya pengolahan yang berhubungan dengan transportasi. Ini dipertimbangkan variable untuk semua keputusan transportasi.

5. Biaya Kualitas Pelayanan

Ini adalah biaya tidak sedang mampu temu komitmen penyerahan. Dalam beberapa hal mungkin dengan jelas menetapkan sebagai bagian dari suatu

kontrak, sedangkan lain kasus mungkin saja dicerminkan seperti kepuasan pelanggan. Biaya ini harus dipertimbangkan dalam perencanaan strategis dan keputusan operasional.

2.2.1.2 Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pengangkut

Tujuan pengangkutan adalah untuk mrmbuat keputusan investasi dan yang diset beroperasi sesuai dengan kebijakan, yaitu memaksimalkan kembalinya aset yang telah diinvestasikan. Suatu pengangkutan seperti pada perusahaan penerbangan, jalan kereta api, atau perusahaan truk harus mempertimbangkan biaya-biaya berikut ini ketika akan menanamkan modal dalam aset atau penetapan

harga pengaturan dan kebijakan operasional (Chopra, Meindl, 2001):

1. Biaya yang berhubungan dengan kendaraan / sarana angkut

Ini adalah biaya untuk pembelian atau menyewa sarana angkut barng-barang. Biaya yang berhubungan dengan kendaraan / sarana angkut terjadi apabila sarana angkut digunakan atau tidak dan dipertimbangkan tetap, diperbaiki atau memperpendek keputusan operasional oleh pengangkut tersebut jika membuat keputusan strategis jangka panjang. Dimasukkan dalam keputusan perencanaan jika biaya-biaya ini adalah variable dan banyaknya sarana angkut yang dibeli atau disewa adalah satu dari bagian pilihan. Biaya yang berhubungan dengan sarana angkut adalah sebanding dengan banyaknya sarana angkut yang disewa atau dibeli.

2. Biaya tetap

Ini meliputi biaya yang berhubungan dengan terminal, gerbang pelabuhan udara, dan apakah sarana angkut itu digunakan atau tidak. Sebagai contoh

meliputi biaya tetap suatu fasilitas terminal perusahaan truk atau pusat kegiatan pelabuhan udara yang terjadi tidak terikat pada banyaknya truk yang mengunjungi penerbangan atau terminal yang mendarat dipusat kegiatan itu. Karena keputusan operasional, biaya ini adalah tetap. Karena perencanaan dan keputusan strategis yang menyertakan ukuran dan penempatan fasilitas itu, biaya-biaya ini adalah variable. Biaya operasional yang ditetapkan biasanya sebanding dengan ukuran operasi fasilitas.

3. Biaya yang berhubungan dengan transportasi

Biaya ini terjadi setiap kali sarana angkut meninggalkan suatu tempat untuk melakukan perjalanan dan meliputi biaya tenaga kerja dan bakan bakar. Biaya transportasi tergantung pada jangka waktu panjang perjalanan, tetapi tidak terikat pada kuantitas pengiriman. Biaya ini dianggap variable tergantung dari pembuat keputusan strategis. Biaya juga dipertimbangkan variable ketika pembuat keputusan operasional yang dipengaruhi jangka waktu dan panjang suatu perjalanan.

4. Biaya yang berhubungan dengan kuantitas

Kategori ini meliputi biaya-biaya loading / uploading dan sebagian dari biaya bahan bakar yang bervariasi dengan jumlah barang yang diangkut. Biaya-biaya ini biasanya variable dalam semua keputusan transportasi kecuali jika menggunakan tenaga kerja tetap untuk memuat dan pembongkaran barang.

5. Biaya umum / overhead

Kategori ini meliputi biaya perencanaan dan penjadwalan suatu jaringan transportasi seperti halnya investasi didalam teknologi informasi. Ketika suatu perusahaan truk menanamkan modal dalam perangkat lunak yang mengijinkan

seorang manajer memikirkan penyerahan baik mengarahkan, investasi didalam perangkai lunak dan operasionalnya adalah tercakup dalam ongkos eksploitasi.

2.2.2 Jenis Transportasi dan Karakteristiknya

Supply Chain menggunakan suatu kombinasi model transportasi sebagai berikut (Copra, 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.

2.2.3 Penentuan Desain dari Jaringan Transportasi

Penentuan desain dari jaringan transportasi mempengaruhi pelaksanaan

dari supply chain dengan menetapkan prasarana dalam keputusan opersional

desain jaringan trasnportasi yang baik memperoleh supply chain untuk mencapai

tingkat yang diinginkan dari respon yang ada pada harga yang rendah.

Terdapat beberapa desain jaringan transportasi dalam supply chain yaitu

(Chopra, Meindle, 2001) :

 Direct Shipment Network

Dengan direct shipment network atau jaringan pengiriman

langsung, struktur retail dari jaringan trasportasi ini memiliki semua pengiriman yang datang langsung dari supplier ke took retail, seperti yang

ditunjukan pada gambar 2.1. dengan direct shipment network, rute dari

tiap-tiap pengiriman dispesifikasikan dan manajer supply chain hanya

perlu untuk menentukan kuantitas untuk dikirm dan model transportasi yang digunakan.

Keuntungan utama dari direct shipment network ini adalah

mengurangi gudang intermediet dan menyederhanakan pengoprasian dan mengkoordinasinya. Keputusan pengiriman adalah secara local dan keputusan dibuat utntuk satu pengiriman tidak mempengaruhi lainnya. Waktu transportasi dari supplier ke retail akan menjadi pendek karena masing-masing pengiriman adalah langsung.

Retai Store Suppliers

Gambar 2.1 Direct Shipment Network

 Direct Shipping with Milk Run

Sebuah milk run adalah sebuah rute dimana sebuah truk dan juga

pengiriman produk dari supplier tunggal ke banyak retai atau dari banyak supplier ke retail tunggal seperti yang ditunjukan pada gambar 2.2. pada direct shipping with milk run, sebual supplier mengirimkan secara

langsung ke banyak retail pada sebuah truk atau sebuah truk mengirimkan dari supplier menuju ke retail yang sama.

Pengiriman langsung memberikan keuntungan dari menghilangkan

gudang intermediet dan biaya transportasi menggunakan milk run lebih

Suppliers Retai Store Suppliers Retai Store

Gambar 2.2 Milk Rund from Multiple Suppliers or to Multiple Retailers

 All Shipment via Central Disrtibution Center

Dengan pilihan semua pengiriman melalui pusat distribusi (DC), supplier tidak mengirimkan langsung ke retail. Rantai retai membagi toko-toko berdasarkan wilayah geografis, dan sebuah DC dibangun untuk masing-masing wilayah. Supplier mengirimkan pengiriman mereka ke DC dan DC meneruskan pengiriman ke masing-masing retail, seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.3.

Sebuah DC adalah lapisan ekstra antara supplier dan retail dan dapat memainkan dua peraturan yang berbeda. Yang satu adalah untuk menyimpan persediaan dan yang lainnya untuk melayani sebagai sebuah lokasi pengiriman. Dilain kasus, adanya DC dapat membantu mengurangi

biaya rantai supply ketika supplier berada jauh dari retail dan biaya transportasi mahal.

Suppliers Retai Store

DC

Gambar 2.3 All Shipment via DC

 Shipping via Distribution Center Using Milk Run

Seperti yang ditunjukan pada gambar 2.4 milk run dapat digunakan

dari DC jika ukuran lot yang dikirim ke masing-masing retail kecil. Milk

run mengurangi biaya transportasi yang keluar batas dengan

Gambar 2.4 Milk Runs from DC

Suppliers Retai Store

DC

 Tailored Nerwork

Pilihan tailored network / jaringan yang menyesuaikan adalah

kombinasi yang cocok yang dapat mengurangi biaya dan memperbaiki respon rantai suplai. Disini, transportasi yang digunakan sebuah kombinasi

dari crossdocking, milks run, pengangkut TL dan LTL, bahkan dengan

pembawa paket dalam beberapa kasus.

2.3 Peramalan (Forecasting)

Peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan dimasa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas. Waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. (Hakim, 2003)

Untuk membuat peramalan permintaan harus menggunakan 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).

2.3.1 Metode Time Series

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode time series. Metode time series adalah metode peramalan secara kuantitatif dengan menggunakan waktu sebagai dasar peramalan.

Perlu dipahami bahwa tidak ada suatu metode terbaik untuk suatu peramalan. Metode yang memberikan hasil ramalan secara tepat belum tentu tepat untuk meramalkan data yang lain. Dalam peramalan time series, metode peramalan terbaik adalah metode yang memenuhi kriteria ketepatan ramalan.

Kriteria ini berupa mean absolute deviation (MAD), mean square of error (MSE),

atau mean absoluteprocentage of error (MAPE).

Peramalan dengan time series memiliki prosedur yang harus dilaksanakan secara utuh. Bila tidak, maka resiko-resiko berikut akan terjadi :

2. Kesulitan mendapatkan/memilih metode peramalan yang akan memberikan validitas ramalan yang tinggi.

3. Memerlukan waktu dalam melakukan analisis dan peramalan.

Prosedur peramalan permintaan dengan metode time series adalah sebagai berikut (Baroto, 2002) :

1. Tentukan pola data permintaan. Dilakukan dengan cara memplotkan data

secara grafis dan menyimpulkan apakah data berpola trend, musiman, siklikal, atau random.

2. Mencoba beberapa metode time series dengan pola permintaan tersebut untuk

melakukan peramalan. Metode yang dicoba semakin banyak semakin baik.

3. Mengevaluasi tingkat kesalahan masing-masing metode yang telah dicoba.

Tingkat kesalahan diukur dengan kriteria MAD, MSE, MAPE atau yang lainnya. Sebaiknya nilai tingkat kesalahan (apakah MAD, MSE, MAPE) ini ditentukan dulu. Tidak ada ketentuan mengenai berapa tingkat kesalahan maksimal dalam peramalan.

4. Memilih metode peramalan terbaik diantara metode yang dicoba. Metode

terbaik adalah metode yang memberikan tingkat kesalahan terkecil dibanding metode lainnya dan tingkat kesalahan tersebut berada dibawah tingkat kesalahan yang telah diterapkan.

2.3.2 Metode yang Digunakan dalam Times Series

1. Single Exponential Smoothing

Formula untuk metode Single Exponential Smoothing (SES) adalah (Baroto,

2002) :



1



ˆ 1

ˆ

  

 t t

t f f

f  

dimana :

= perkiraan permintaan pada periode t t

fˆ

 = suatu nilai (0< <1) yang ditentukan secara subyektif = permintaan actual pada periode t

t f

= perkiraan permintaan pada periode t-1

1

ˆ



t

f

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

2. Weighted Moving Average

Formula metode Meighted Moving Average adalah (Baroto, 2002) :

 

t c ft c ft cmft m

fˆ  _{1 1}  _{2 2}  _

dimana :

= ramalan permintaan (real untuk periode t) t

fˆ

= permintaan actual pada periode t t

f

= bobot masing-masing data yang digunakan

1

c





c₁ 1



, ditentukan secara

subyektif

m = jumlah periode yang digunakan untuk peramalan (subyektif)

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

3. Double Exponential Smoothing

Formula metode Double Exponential Smoothing adalah (Baroto, 2002) :

t

t a at e

F'  ₀  ₁  dimana :

adalah parameter proses dan e mempunyai nilai harapan dari 0 dan

sebuah variasi .

1 ,a a_o 2 e 

Misalkan  1

0 1

1 2

2

... f f

f f

F t t

t t

t     

 

Persamaaan diatas dapat pula ditulis ulang sebagai :



_    1 0 0 1 t i t t i

t f f

F   

Double Exponential Smoothing adalah modifikasi dari Single Exponential Smoothing yang dirumuskan sebagai berikut :

 2    2 ₁

t X Xt

Xt  

dimana :

= F’t = peramalan double exponential smoothing

 2

Xt

 = faktor smoothing dan  1

Xt = Ft

4. Winter’s

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

Formulasi untuk metode Winter’s adalah : t

t a t C

a

dengan : t t t a a f C . 1 0   N f f

a 2 1

1

 

 

1

2 , 0

0 a 2N a

a  _N 

N f f N t N f f N N t t



_   2 1 2 t 



1 1 1 1 



_ N C N t t 2 1 1 2 2 , 0  

 f a N

a N

2.3.3 Ukuran Akurasi dari Peramalan

Ukuran hasil peramalan yang merupakan ukuran kesalahan peramalan adalah ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi. Ada 4 ukuran yang biasa digunakan, yaitu :

1. Rata – Rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD)

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



  n F A

MAD t t

Dimana :

At = Permintaan aktual pada periode-t.

Ft = Peramalan permintaan (Forecast) pada periode-t.

2. Rata – Rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error = MSE)

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







  n F A

MSE t t

2

3. Rata – Rata Kesalahan Peramalan (Mean Forecast Error = MFE)

MFE sangat efektif untuk mengetahui apakah suatu hasil peramalan selama periode tertentu terlalu tinggi atau terlalu rendah. Bila hasil peramalan tidak bias, maka nilai MFE akan mendekati nol. MFE dihitung dengan menjumlahkan semua kesalahan peramalan selama periode peramalan dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MFE dinyatakan sebagai berikut :







  n F A

MFE t t

4. Rata – Rata Persentase Kesalahan Mutlak (Mean Absolute Percentage Error =

MAPE)

MAPE merupakan ukuran kesalahan relatif. MAPE biasanya lebih berarti dibandingkan MAD karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan actual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah. Secara matematis, MAPE dinyatakan sebagai berikut :



        t t t A F A n MAPE 100

Dalam hal ini metode peramalan dianggap terbaik bila nilai MAPE memiliki persentase terkecil. (Nasution, 2003 )

2.3.4 Pola Permintaan

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 )

2.4 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 =



t ˆ

 

 t_1ˆt_1



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 ˆt) 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 :

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



Xa,Ya



dan lokasi B yang terletak pada koordinat



X_b,Y_b



dicari dengan menggunakan rumus :

Dist (A,B) =



Xa Xb

 

2  YaYb



2

Panjang =



X_a X_b

 

2  Y_aY_b



2

Panjang = Xa Xb

Panjang = Ya Yb Lokasi Pabrik

(DC)

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 rute/kendaraan atau

penugasan konsumen pada sebuah rute.

a. Pengalokasian konsumen kesebuah rute/kendaraan harus bisa

memaksimalkan penghematan.

b. Pencarian solusi dilakukan dengan prosedur iterative yaitu :

 Pada tahap 1 : tiap konsumen dialokasikan pada rute/kendaraan yang

berbeda-beda atau terpisah.

 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 harus dilalui melalui rute tersebut tidak melebihi kapasitas kendaraan.

4. Menentukan urutan konsumen/urutan 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

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, point/titik 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

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

Stokastik/probabilistic

Pilihan yang mungkin

5. Lokasi armada  Pada node

 Pada busur/arc

 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

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

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

Judul :

“Penentuan Jalur Distribusi Produk Kertas ke Customer Untuk

Meminimalkan Biaya Transportasi dengan Metode Savings Matrix di PT. Ekamas

Fortuna Malang” Ringkasan :

PT. Ekamas Fortuna Malang 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, 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, 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 Setyono (2006)

“Perancangan Sistem Rute dan Penjadwalan Pengiriman Barang di PT. Karya Mandiri Kencana Surabaya”

Ringkasan :

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.

Untuk mendapatkan hasil rute dan penjadwalan yang terbaik, diperlukan data-data yang spesifik, seperti jarak antar node serta data keepatan kendaraan yang sesuai dengan realita yang ada. Selain itu, riset ini perlu dilakukan secara

berkala agar perubahan yang terjadi dapat diamati dengan baik. Data savings

matriks dipergunakan untuk menentukan langganan mana yang akan terlebih

dahulu dimasukkan ke dalam sebuah rute. Langganan dengan savings yang terbesar akan terlebih dahulu dimasukkan ke dalam sebuah rute pengiriman, diikuti dengan langganan-langganan lain yang memiliki rute yang lebih kecil. Dari contoh data pengiriman untuk wilayah Gresik pada tanggal 6 Desember 2005 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 CV. Surya Media Perdana Surabaya yang berlokasi di Jl Margerejo Indah 137, Surabaya. Waktu pengambilan data sekunder dimulai bulan April 2009 sampai Maret 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 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.

Variabel ini menentukan koordinat lokasi setiap gudang dengan perusahaan.

3.2.2 Variabel Terikat

Yaitu variabel yang nilainya tergantung dari variabel bebas. Variabel terikatnya yaitu : Rute dan biaya transportasi.

3.3 Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data merupakan suatu cara yang dilakukan untuk mendapatkan data atau informasi yang akan digunakan dalam penyusunan skripsi, adapun data yang digunakan adalah sebagai berikut :

Field Research (Penelitian Lapangan)

Field research adalah metode pengumpulan data yang didapat dengan cara pengamatan langsung ke lapangan dari obyek yang akan diteliti, metode ini dilakukan melalui pendekatan antara lain :

1. Observasi atau Penelitian

Merupakan suatu teknik pengumpulan data yang didapat dari observasi pada obyek penelitian, seperti jenis produk, data produksi, waktu produksi dan jumlah tenaga kerja.

2. Wawancara

Merupakan suatu teknik pengumpulan data dengan mengadakan tanya jawab langsung dengan pihak-pihak yang bersangkutan, seperti jenis customer, data biaya tenaga kerja, biaya bahan bakar, biaya retribusi.

3. Dokumentasi

Merupakan suatu teknik pengumpulan data yang berupa arsip-arsip atau catatan yang telah ada, seperti data permintaan produk tiap customer, data jumlah alat angkut, data jarak masing-masing customer.

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 customer untuk 3 periode

mendatang dengan metode peramalan yang sesuai dengan pola histories data. Peramalan permintaan dilakukan dengan bantuan progam WinQSB untuk mengetahui rata-rata permintaan tiap periode pada masing-masing kota customer berdasarkan data permintaan masa lalu.

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

a. Single Exponential Smoothing

b. Doubel Exponential Smoothing

c. Weighted Moving Average

d. Winter’s Method

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



Xa,Ya



dan lokasi B yang terletak pada

koordinat



X_b,Y_b



dicari dengan menggunakan rumus : Dist (A,B) =



Xa Yb

 

2  Ya Yb



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 alat angkut

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

Penentuan rute dilakukan melalui beberapa iterasi.

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 titik

terkhir yang dikunjungi oleh kendaraan. Iterasi dimulai dari DC 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 = Biaya tenaga kerja + biaya bahan bakar + biaya retribusi Biaya tenaga kerja = jumlah tenaga kerja x biaya tenaga kerja

Biaya bahan bakar :

1 liter = X km → 1 km = 1/X liter

Biaya Bahan bakar = jarak tempuh x 1/X lt x harga bahan bakar Biaya retribusi = biaya tol, timbangan, uang makan 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 = kapasitas sekali angkut x 1000/berat perproduk.

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 system 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

Mulai

Studi Lapangan Studi Literatur

Perumusan Masalah

Tujuan Penelitian

Identifikasi Variabel - Variabel bebas :

- Biaya transportasi - Jarak

- Permintaan customer - Koordinat lokasi - Variabel terikat :

- Rute distribusi

- Meminimalkan biaya transportasi

Pengumpulan Data : - Data permintaan tiap kota - Data biaya transportasi - Data jarak

Pengolahan Data

Peramalan permintaan masing-masing gudang

Metode Peramalan Time Series

Perhitungan MSE dari tiap metode

Metode dengan nilai MSE terkecil ?

A B

Tidak

C

Apakah uji verifikasi terkontrol ? Uji verifikasi MSE

Ya Tidak

 Sesudah

Tabel 4.25 Rute usulan dan jarak No Rute Susulan Pengiriman

Truk ke Gudang

Tenaga Kerja (Org) Jumlah Truk (Unit) Jarak Tempuh (Km)

1 DC-G2 - G7 - DC 2 1

318.8 2 DC – G3- G4- G5- DC 2 1 226.68

3 DC – G1 – G6 - DC 2 1

154.51

TOTAL (  ) 6 3 699,99

Tabel 4.26 Perbandingan jarak rute awal dan rute usulan No

Total jarak pada rute awal

(km)

Total jarak pada rute usulan (km)

Selisih jarak (km)

Penghematan (%)

1 937.4 699,99 237.41 25.3%

Dari tabel 4.24 dan tabel 4.25 maka dapat dibandingkan dari yang sebelumnya menggunakan 6 truk pada rute awal menjadi menggunakan 3 truk maka didapat penghematan 3 truk setelah diterapkan metode saving matriks, dan terjadi penghematan jarak sebesar 937.4 – 699,99 = 237.41 km atau sebesar 25.3% seperti pada table 4.26

Setelah penerapan metode saving matriks pada pengiriman VCD ke gudang, maka perusahaan dapat menggunakan 3 unit truk untuk melayani 7 gudang yang ada di Jawa Timur. Dari 6 truk yang sebelumnya perusahaan mampu mengantar VCD dengan kapasitas 847 dan jarak tempuh 937.4 Km. Setelah penerapan metode savings matrix perusahaan dapat mengantar sejumlah VCD dengan kapasitas yang sama dengan jarak 699,99 Km dan hanya membutuhkan 3 truk.

Maka untuk mengefektifkan 3 truk yang menganggur, truk digunakan untuk pengiriman produk yang lainya.

4.3.5 Pembahasan Perbandingan Biaya Transportasi Sebelum dan

Sesudah Penerapan Metode Savings Matrix

Tabel 4.27 Perbandingan biaya transportasi No Total biaya transportasi

pada rute awal (Rp)

Total biaya transportasi pada rute usulan (Rp)

Penghematan (Rp)

Penghematan (%)

1. Rp. 13.741.230/ bulan Rp. 6.974.996 / bulan Rp. 6.766.234 / bulan 49.2%

Dari Tabel 4.27 Biaya transportasi sebelum penerapan metode Savings

Matrix diperoleh total biaya transportasi pada rute awal sebesar Rp. 13.741.230 dan biaya transportasi sesudah penerapan metode Savings Matrix

diperoleh total biaya transportasi pada rute baru sebesar Rp. 6.974.996 sehingga diperoleh penghematan biaya trransportasi sebesar Rp. 6.766.234 atau penghematan biaya transportasi sebesar 49.2 %. Karena didapatkan penghematan rute, jarak tempuh maupun biaya transportasi setelah melakukan penerapan metode Savings matrix maka untuk pengiriman selanjutnya perusahaan dapat menggunakan jalur distribusi dari savings matrix yaitu rute A sampai C dengan total biaya transportasi sebesar Rp. 6.974.996 / bulan.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut. 1. Dengan metode saving matrik diperoleh rute.

a. Rute A: urutan kunjungan dari Surabaya - Mojokerto – Madiun - Surabaya, total jarak perjalanan 318.8 km

b. Rute B: urutan kunjungan dari Surabaya – Pasuruan – Probolinggo – Malang - Surabaya, total jarak perjalanan 226.68 km

c. Rute C: urutan kunjungan dari Surabaya – Gresik - Tuban - Surabaya, total jarak perjalanan 154.51 km

d. Penghematan Jarak

Penghematan rute dari 6 rute menjadi 3 rute dengan penghematan total jarak tempuh sebesar 237.41 km atau sebesar 25.3 %.

2. Efisiensi biaya distribusi dengan metode Savings Matrix, yaitu : a. Penghematan Biaya Transportasi (efisiensi biaya)

Penghematan Biaya Transportasi dari Rp. 13.741.230/ bulan menjadi Rp. 6.974.996 / bulan dengan penghematan sebesar Rp. 6.766.234 / bulan atau penghematan Biaya Transportasi sebesar 49.2%.

5.2 Saran

Pada akhir penelitian ini dapat diberikan beberapa saran baik bagi CV. Surya Media Perdana maupun bagi peneliti yang lain, adalah sebagai berikut : 1. CV. Surya Media Perdana diharapkan dapat menentukan jalur distribusi yang

tepat dan optimal, sehingga dapat meminimalkan biaya transportasi.

2. CV. Surya Media Perdana diharapkan dapat menggunakan jalur distribusi baru, dimana jalur distribusi baru tersebut merupakan hasil dari penerapan metode Savings Matrix.

3. Untuk mengefektifkan 3 truk yang menganggur, truk dapat digunakan untuk pengiriman produk 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 Chain Managenent. 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.

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.