DISTRIBUSI PRODUK PUPUK ORGANIK DENGAN METODE SAVINGS MATRIX DI CV. GUNUNG MAS - LAMONGAN.

DISTRIBUSI PRODUK PUPUK ORGANIK

DENGAN METODE SAVINGS MATRIX

DI CV. GUNUNG MAS - LAMONGAN

SKRIPSI

Oleh :

SAPTRIYA WAWAN KIRWANA NPM : 0732010144

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL”VETERAN” JAWA TIMUR

KATA PENGANTAR

Alhamdulillahi robbil ‘alamin, puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena telah berkenan memberikan rahmat,taufik serta hidayahNya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan judul :

DISTRIBUSI PUPUK ORGANIK DENGAN METODE SAVINGS MATRIX

DI CV. GUNUNG MAS - LAMONGAN

Penyusunan tugas akhir ini guna memenuhi persyaratan dalam memperoleh gelar Sarjana Teknik Jurusan Teknik Industri pada Fakultas Teknologi Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.

Penulis menyadari bahwa selama melakukan penelitian dan penyusunan skripsi ini masih terdapat kekurangan dan kesalahan. Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun dari pembaca sangat penulis harapkan demi kesempurnaan.

Dalam kesempatan ini pula penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Prof. DR. Ir. Teguh Sudarto, MP selaku Rektor Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.

2. Bapak Ir. Sutiyono, MT, selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri UPN “Veteran” Jawa Timur.

3. Bapak Ir. M.Tutuk Safirin, MT, selaku Ketua Jurusan Tenik Industri UPN “Veteran” Jawa Timur.

4. Ir. Erlina Purnamawati, MMT, selaku Dosen Pembimbing I. 5. Ibu Enny Aryani, ST. MT, selaku Dosen Pembimbing II.

6. Bapak Ronald Bagus selaku Pembimbing lapangan di CV. Gunung Mas Lamongan.

7. Segenap Karyawan CV. Gunung Mas Lamongan yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu, atas segala bantuannya selama penulis melaksanakan penelitian.

8. Kedua orang tua ( Ayah & Ibu ) tercinta yang selalu memberikan doa,semangat serta bantuan baik moril maupun materiil kepada penulis selama menyelesaikan skripsi.

9. Kepada Cherry Rini Angel Meysha selaku orang terdekat.

10.Sahabat-sahabat tersayang baik yang ada dikampus maupun yang diluar kampus atas dukungan dan semangat yang telah diberikan kapada penulis.

Semoga Allah SWT, senantiasa memberikan balasan atas amal perbuatan dan segala kebaikan yang telah diberikan kepada penulis. Akhir kata penulis berharap semoga hasil penelitian yang tertuang dalam skripsi ini banyak bermanfaat bagi setiap pembaca pada umumnya.

Surabaya, 5 Juni 2011

Penulis

Saptriya Wawan Kirwana

DAFTAR ISI

Halaman

LEMBAR PENGESAHAN

KATA PENGANTAR ... i

DAFTAR ISI ... iii

DAFTAR GAMBAR ... viii

DAFTAR TABEL ... ix

DAFTAR LAMPIRAN ... xi

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

1.2 Perumusan 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 PUSATAKA 2.1 Transportasi dan Distribusi ... 6

2.1.1 Transportasi ... 6

2.1.3 Metode Yang Digunakan Dalam Memecahkan Persoalan

Transportasi ... 7

2.1.4 Distribusi ... 8

2.1.5 Saluran Distribusi... 8

2.1.6 Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi... 9

2.2 Transportasi dalam Supply Chain ... 12

2.2.1 Faktor – faktor yang Mempengaruhi Keputusan Transportasi ... 12

2.2.1.1 Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pengirim... 12

2.2.1.2 Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pengangkut... 14

2.2.2 Jenis Transportasi dan Karakteristiknya... 16

2.2.3 Penentuan Desain dari Jaringan Transportasi... 18

2.3 Vehicle Routing Problem... 22

2.3.1 Klasifikasi penentuan Rute dan Penugasan Kendaraan... 22

2.3.2 Aturan Dalam Penentuan Rute dan Penugasan Kendaraan ... 24

2.4 Metode Savings Matrix ... 25

2.4.1 Pengertian Metode Savings Matrix ... 25

2.4.2 Langkah – langkah Penerapan Metode Savings Matrik ... 26

2.5 Peramalan ( Forecasting ) ... 31

2.5.1 Metode Time Series... 31

2.5.2 Metode yang digunakan dalam Time Series... 34

2.6 Ukuran akurasi dari Peramalan ... 36

2.9 Penelitian Terdahulu ... 40

BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian ... 43

3.2 Identifikasi Dan Definisi Operasional Variabel ... 43

3.3 Metode Pengumpulan Data ... 44

3.4 Langkah – langkah Pemecahan Masalah ... 45

3.5 Flowchart ... 46

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan Data……… 54

4.1.1 Data Permintaan Pupuk Organik Tahun 2010 ... 54

4.1.2 Rute Awal dan Kapasitas Alat Angkut... ... 55

4.1.3 Data Biaya ... 56

4.1.4 Koordinat Lokasi Customer... ... 56

4.2 Pengolahan Data... 57

4.2.1 Rata – rata Permintaan Tiap Kota Tahun 2010 ... 57

4.2.2 Menghitung Jarak Koordinat Lokasi Dari Pabrik Ke Tiap – tiap Customer ... 58

4.2.3 Menghitung Total Jarak Dan Mengalokasikan Permintaan Customer Bulan Januari - Desember Tahun 2010 Dengan Rute Awal Metode Perusahaan ... 61

4.2.4 Mengolakasikan Permintaan Customer pada Rute baru Bulan Januari – Desember Tahun 2010 Dengan Metode Saving Matrix ... 74 4.2.4.1 Mengidentifikasi Matrix Jarak... 74 4.2.4.2 Penghematan Savings Matrix...78 4.2.4.3 Penentuan Alokasi Produk Pupuk Organik ke Customer untuk Tiap Alat Angkut... 80 4.2.4.4 Pengurutan Rute Pengiriman dengan Prosedur Nearest

Neighbour... 94 4.2.4.5 Perhitungan biaya Transportasi dengan Metode Savings Matrix Bulan Januari – Desember Tahun 2010... 97 4.2.5 Perbandingan Biaya Transportasi pada Rute Awal dengan

Metode Pabrik dan Biaya Transportasi Pada Rute Baru Metode Savings Matrix... 105 4.2.6 Peramalan Permintaan Pupuk Organik Untuk Bulan Januari 2011- Juni 2012 ... 105 4.2.6.1 Peramalan Permintaan Untuk Bulan Januari 2011 – Juni

2012 ... 108 4.2.6.2 Rute Baru Berdasarkan Permintaan Bulan Januari 2011 – Juni 2012 Dengan Metode Savings Matrix………. 110 4.2.6.3 Analisa Pengurutan Rute Dengan Prosedur Nerest

NeighBour...124 4.2.6.3 Perhitungan Biaya Transportasi Rute Baru Untuk Bulan

4.3. Hasil dan Pembahasan... 136

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan ... 140 5.2 Saran ... 141

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Klasifikasi Penentuan Rute Dan Penjadwalan Kendaraan ... 23

Tabel 2.2 Matrix Jarak Dari Pabrik ke Customer dan Antar Customer… ... 27

Tabel 2.3 Matrik Penghematan Jarak Dengan Menggabungkan Dua rute... 29

Tabel 2.4 Langkah awal Semua Customer Memiliki Rute Terpisah... 29

Tabel 2.5 Pengalokasian Semua Customer Memiliki Rute Terpisah... 29

Tabel 4.1 Permintaan Pupuk organik Per Bulan Tahun 2010... 54

Tabel 4.2 Rute Awal Pengiriman Pupuk Organik Ke Customer... 55

Tabel 4.3 Kapasitas Alat Angkut ... 56

Tabel 4.4 Biaya Transportasi... 56

Tabel 4.5 Data Koordinat Perusahaan ke Customer... 57

Tabel 4.6 Rata - rata Permintaan Pupuk Organik Perbulan Tiap Customer.... 58

Tabel 4.7 Matrik Jarak Dalam Satuan Km ... 60

Tabel 4.8 Matrik Jarak Dalam Satuan Km ... 77

Tabel 4.9 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 79

Tabel 4.10 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 81

Tabel 4.11 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 83

Tabel 4.12 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 85

Tabel 4.13 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 87

Tabel 4.14 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 89

Tabel 4.15 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 91

Tabel 4.16 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 93

Tabel 4.18 Perbandingan Tingkat Kesalahan MSE Tiap Metode ... 107

Tabel 4.19 Hasil Peramalan Permintaan Tiap Customer ... 108

Tabel 4.20 Besarnya Rata – rata Permintaan Perbulan Tiap Customer Untuk Bulan Januari – Desember Tahun 2011 ... 109

Tabel 4.21 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 111

Tabel 4.22 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 113

Tabel 4.23 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 115

Tabel 4.24 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 117

Tabel 4.25 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 119

Tabel 4.26 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 121

Tabel 4.27 Matrik Penghematan Jarak Dalam Satuan Km ... 123

Tabel 4.28 Jarak Metode Awal Perusahaan ... 138

Tabel 4.29 Jarak Metode Usulan Savings Matrix ... 138

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Direct Shipment Network... 19

Gambar 2.2 Milk Rund From Multiple Suplliers or Multiple Retailers... 20

Gambar 2.3 All shipment Via Dc... 21

Gambar 2.4 Milk Runs From Dc... 21

Gambar 2.5 Pola Tren... 35

Gambar 2.6 Pola Musiman... 36

Gambar 2.7 Pola Siklis... 36

Gambar 2.8 Pola Acak... 36

Gambar 2.9 Bagan Peta Kendali... 39

Gambar 3.1 Langkah-langkah Pemecahan... 47

Gambar 4.1 Peta Pulau Jawa ... 56

Gambar 4.2 Skema Perhitungan Jarak... 74

Gambar 4.3 Diagram Pencar Data Permintaan Customer 1... 106

DAFTAR LAMPIRAN

1. Lampiran A. Data permintaan pupuk organik di CV. Gunung Mas 2. Lampiran B. Rute dan biaya operasional distribusi pupuk organik

3. Lampiran C. Perhitungan rata-rata permintaan customer untuk bulan januari – Desember tahun 2011

4. Lampiran D. Perhitungan jarak dari pabrik ke tiap-tiap customer 5. Lampiran E. Penghematan jarak dari pabrik ke tiap-tiap customer 6. Lampiran F. Ploting data permintaan customer

7. Lampiran G. Hasil Peramalan

8. Lampiran H. Uji Verifikasi customer

9. Lampiran I. Perhitungan rata-rata permintaan customer untuk bulan januari 2011 – Juni 2012

ABSTRAKSI

Dalam pemenuhan kebutuhan produk ke customer, perusahaan sering mengalami permasalahan disebabkan oleh pemilihan kendaraan yang tidak tepat, kurang optimalnya dalam penggunaan kendaraan, dan berakibat terjadinya arus bolak-balik yang tidak teratur, maka dapat memperpanjang rute pengiriman sehingga mengakibatkan keterlabatan dan fluktuasi biaya pengiriman.

Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan alternatif solusi dalam menyelesaikan permasalahan yang dialami oleh perusahaan pada umumnya, karena sangat penting dalam pemenuhan kebutuhan produk.

CV. Gunung Mas Lamongan merupakan perusahaan yang bergerak dalam pembuatan pupuk organik. Sasaran CV. Gunung Mas Lamongan adalah dapat melakukan waktu pengiriman produk secara tepat, biaya yang efisien, dan pelayanan yang baik. CV. Gunung Mas Lamongan dituntut untuk dapat merancang kinerja pengiriman yang reliabel. Sedangkan dalam pemenuhan sasaran tersebut masih ada permasalahan dari perusahaan dimana dalam pengiriman pupuk organik ke beberapa daerah pemasaran belum adanya perencanaan pengiriman dan pendistribusian barang yang tepat yaitu dalam menentukan jalur distribusi ke customer yang mengakibatkan jalur pengiriman yang ditempuh semakin panjang tanpa melihat terlebih dahulu kapasitas dari kendaraan dan jarak yang akan ditempuh sehingga mengakibatkan biaya tranportasi menjadi mahal dan pemenuhan permintaan produk pupuk organik yang diminta oleh customer sering terlambat.

Dengan menggunakan metode Saving Matriks dilakukan penentuan rute/ jalur distribusi dari pabrik ke customer. Dengan mengetahui jarak sebenarnya antara distributor maka diperoleh matriks penghematan atau Saving Matriks, kemudian dikombinasikan dengan jumlah permintaan tiap customer sehingga didapatkan sejumlah customer yang dapat dipenuhi dalam satu rute pengiriman.

Hasil penelitian di CV. Gunung Mas Lamongan setelah diterapkan dengan metode saving matriks, maka diperoleh penghematan jarak sebesar 6948,81 km – 4491,96 km = 2456,85 km atau sebesar 35,36 %. Biaya transportasi pada rute awal sebesar Rp 142.932.600,-/ tahun dan biaya transportasi sesudah penerapan metode Savings Matrix diperoleh total biaya transportasi pada rute baru sebesar Rp 91.449.000,-/ tahun sehingga diperoleh penghematan biaya transportasi sebesar Rp. 51.483.600,-/ tahun atau penghematan biaya transportasi sebesar 36,02 %.

ABSTRACT

In fulfillment of product to customer needs, companies often have problems caused by improper selection of vehicles, less than optimal in the use of vehicles, and cause the alternating current that does not irregular, then it can extend the delivery routes resulting in late and fluctuations in the cost of shipping.

This research was conducted to obtain alternative solutions to solve problems experienced by companies in general, because it is very important in fulfilling the needs of the product.

CV. Gunung Mas Lamongan is a company engaged in the manufacture of organic fertilizer. Target CV. Gunung Mas Lamongan is to do exactly the product delivery time, cost efficient, and good service. CV. Gunung Mas Lamongan required to be able to design a reliable delivery performance. While the fulfillment of these goals still exist problems of companies in which the organic fertilizer shipments to some areas lack of marketing planning and delivery of the proper distribution of goods ie in determining the distribution channels to customers that result in delivery route taken longer without seeing first the capacity of the vehicle and the distance to be taken so that the resulting cost of transportation becomes expensive and fulfillment of demand of organic fertilizer products requested by the customer is often too late.

By using a method carried Saving Matrix routing / distribution line from the factory to the customer. By knowing the actual distance between the distributor then obtained by matrix savings or Saving Matrix, then combined with the demand of each customer to obtain a number of customers that can be met in a single delivery route.

Results of research on the CV. Gunung Mas Lamongan after saving method is applied to the matrix, then the savings obtained by the distance of 6948.81 miles - 4491.96 km = 2456.85 miles or equal to 35.36%. The cost of transportation on the route beginning at Rp 142 932 600, - / year and transportation costs after the application of the Savings Matrix gained total transportation costs on new routes amounted to Rp 91,449,000, - / year in order to obtain transportation cost savings of Rp. 51,483,600, - / year or transportation cost savings amounting to 36,02%.

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.

CV. Gunung Mas merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang pembuatan pupuk organik. Sasaran CV. Gunung Mas adalah dapat melakukan waktu pengiriman produk secara tepat, biaya yang efisien, dan pelayanan yang baik. CV. Gunung Mas dituntut untuk dapat merancang kinerja pengiriman yang reliabel, Sedangkan dalam pemenuhan sasaran tersebut masih ada permasalahan dari perusahaan dimana dalam pengiriman pupuk ke beberapa daerah pemasaran belum adanya perencanaan pengiriman dan pendistribusian barang yang tepat yaitu dalam menentukan jalur distribusi ke customer yang mengakibatkan jalur

pengiriman yang ditempuh semakin panjang tanpa melihat terlebih dahulu kapasitas dari kendaraan dan jarak yang akan ditempuh sehingga mengakibatkan biaya tranportasi menjadi mahal dan pemenuhan permintaan produk pupuk organik yang diminta oleh customer sering terlambat.

Berdasarkan permasalahan perusahaan tersebut, maka perusahaan membutuhkan suatu penjadwalan dan penentuan jalur distribusi secara tepat untuk mengurangi pemborosan dalam segi waktu, jarak, dan tenaga serta mendapatkan biaya transportasi yang lebih murah. Dengan adanya permasalahan tersebut maka dilakukan penelitian dengan metode saving matrix dengan harapan dapat di tentukan jalur pengiriman pupuk organik yang lebih cepat sehingga di hasilkan biaya transportasi yang lebih murah dan penyerahan produk pupuk organik ke

customer tepat waktu.

1.2 Rumusan Masalah

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

“ Bagaimana menentukan jalur distribusi pupuk organik ke customer untuk meminimalkan biaya transportasi?”

1.3 Batasan Masalah

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

1. Pengiriman dilakukan terhadap ke semua 14 customer yang ada di Jawa Timur, Jawa Tengah dan Jawa Barat

2. Biaya transportasi meliputi biaya tenaga kerja dan biaya bahan bakar (solar) serta biaya retribusi

3. Data penelitian yang diambil adalah data pada bulan Januari – Desember Tahun 2010

1.4Asumsi

Asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

1. Kondisi kendaraan diasumsikan dalam kondisi stabil, tidak ada rusak, tidak terjadi bencana alam selama perjalanan.

2. Biaya retribusi, biaya bahan bakar diasumsikan tetap selama penelitian dilakukan.

3. Rute atau jalur distribusi yang dilalui pada saat pengiriman pupuk organik dari pabrik ke lokasi customer diasumsikan sama dengan rute kembali dari lokasi

customer ke pabrik.

1.5 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan penelitian ini adalah :

1. Mendapatkan biaya transportasi yang minimum.

2. Merencanakan rute yang harus ditempuh tiap kendaraan berdasarkan kapasitasnya untuk mengoptimalkan total jarak tempuh.

1.6 Manfaat Penelitian

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 :

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 distribusi, 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

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. Untuk mencari biaya tranportasi maka diperlukan formulasi berikut ini :

Transportasi Cost/km =

Jarak st TranportCo

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. 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, yaitu 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, 2001).

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

2. Mengusahakan perundingan untuk mencapai persetujuan akhir atas harga dan ketentuan lainnya mengenai tawaran agar perpindahan pemilikan dapat terjadi.

3. Melaksanakan pengangkutan dan penyimpanan produk.

4. Mengatur distribudi dana untuk menutup biaya saluran distribusi.

5. 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, yang akan digunakan kembali dalam proses produksi. 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 biaya yang signifikan dari kebanyakan pengeluaran supply chain.

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 :

1. Biaya Transportasi

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 transportasi dengan melihat penjadwalan dan perutean yang telah dibuat. Sebuah 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.

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 Suppliers

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

murah dengan menggabungkan pengiriman ke banyak toko pada satu truk.

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.

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

menggabungkan pengiriman yang kecil-kecil.

Gambar 2.4 Milk Runs from DC

Suppliers Retai Store

DC

Suppliers Retai Store

• 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,

2.3 Vehicle Routing Problem

Vehicle routing problem dapat didefinisikan sebagai penentuan sejumlah rute untuk sekumpulan kendaraan yang harus melayani sejumlah pemberhentian

(node) dari depot pusat. Asumsi yang bisa digunakan dalam Vehicle routing

problem standart adalah setiap kendaraan mempunyai kapasitas yang sama dan jumlah kendaraan tidak terbatas, jumlah permintaan tiap pemberhentian (node) diketahui dan tidak ada jumlah permintaan tunggal yang melebihi kapasitas kendaraan. Rute dapat dibedakan menjadi 3 yaitu :

1. Daily routing yaitu sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan untuk 1 hari pengiriman.

2. Period routing yaitu rute dari sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan untuk beberapa waktu periode.

3. Fixed routing yaitu rute dari sejumlah kendaraan yang harus dioperasikan dan tidak berubah untuk beberapa periode tertentu.

2.3.1 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 :

Tabel 2.1 Klasifikasi Penentuan Rute dan Penjadwalan Kendaraan

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

• Memilih permintaan yang disukai

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 Variabel 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 variabel

• Meminimumkan jumlah kendaraan yang dibutuhkan

• Memaksimalkan fungsi yang didasarkan pada pelanggan atau waktu yang seabai-baiknya

• Memaksimalkan utilitas fungsi yang didasarkan pada prioritas customer

2.3.2 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.

6. Pick up harus saling bergantian dalam rute penyebarannya lebih baik dari rute tarakhir.

Pick up harus bisa melakukan sebanyak mungkin dalam sebuah perjalanan untuk mengantar dan meminimalkan jumlah bagian yang tercantum yang dapat terjadi seperti halnya tempat pemberhentian setelah mereka memenuhi pengiriman.

7. Jika terdapat satu titik node jauh dari rute cluster, lebih baik menggunakan alternatif node angkutan pengiriman yang lain.

Node dengan jarak yang jauh dari titik node lainnya terutama dengan volume yang kecil, dengan pertimbangan waktu pebgiriman dan biaya sarana angkut. Penggunaan truk dengan kapasitas lebih kecil lebih baik digunakan untuk menangani permasalahan tersebut karena alasan penghematan atau menggunakan alat transportasi yang disewa pada jasa pelayanan akan menjadi alternatif.

8. Menghindarkan pembatasan rentang waktu pada titik pemberhentian.

Pembatasan rentang waktu pada titik pemberhentian dengan waktu yang sempit dapat menjadikan urutan pemberhentian, tidak seperti pada pola yang benar. Karena pembatasan rentang waktu sering tidak pasti, jika pemberhentian diharuskan untuk dilayani dalam satu pola yang baik tidak seperti yang diinginkan perlu ada batasan rentang waktu yang beru dengan maksud agar waktunya tidak terlalu sempit.

2.4 Metode Savings Matrix

2.4.1 Pengertian Metode Savings Matrix

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)

2.4.2 Langkah-langkah Penerapan Metode Savings Matrix

Sebelum melakukan perhitungan Savings Matrix, terlebih dahulu

menentukan titik koordinat jarak dari pabrik / 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

Kemudian melakukan perhitungan dalam meminimumkan jarak yang

ditempuh menggunakan Metode Savings Matrix, terdapat beberapa

1. Mengidentifikasi Matrix Jarak

Pada langkah ini perlu jarak antara pabrik ke masing-masing customer. 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.

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 4 . . .

Customer n

Misalkan dua lokasi masing-masing dengan koordinat

(

χ1,y1

)

dan

(

χ2,y2

)

maka Perhitungan matrik jarak dua lokasi tersebut adalah (Pujawan, 2005: 181) :

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

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 + −

=

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.

Gudang

Customer 1 Customer 2

Gudang

Customer 2

Tabel 2.3 matrik penghematan jarak dengan menggabungkan dua rute yang berbeda

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

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

Customer 1 Customer 2 Customer 3 Customer 4 Customer n

Customer 1

Customer 2

Customer 3

Customer 4 .

. .

dari tabel 2.5 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

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 penghemtan jarak alokasi dari pabrik ke customer.

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).

2.5 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).

2.5.1 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 :

1. Hasil peramalan tidak falid, sehingga tidak dapat diterapkan.

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) :

Tentukan pola data permintaan yang dilakukan dengan cara memplotkan data secara grafis dan menyimpulkan apakah data berpola trend, musiman, siklikal, atau random.

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.

Setelah dilakukan pengeplotan data maka langkah selanjutnya adalah:

1. Mencoba beberapa metode time series dengan pola permintaan tersebut untuk melakukan peramalan. Metode yang dicoba semakin banyak semakin baik.

2. 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.

3. 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.

4. Melakukan peramalan permintaan dengan metode terbaik yang telah dipilih.

2.5.2 Metode yang Digunakan dalam Times Series

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 α α

dimana :

t

fˆ = perkiraan permintaan pada periode t

α = suatu nilai (0<α <1) yang ditentukan secara subyektif

t

1 ˆ

−

t

f = perkiraan permintaan pada periode t-1

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 :

t

fˆ = ramalan permintaan (real untuk periode t)

t

f = permintaan actual 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 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 :

1

,a

a_o adalah parameter proses dan e mempunyai nilai harapan dari 0 dan

sebuah variasi σ_e2. Misalkan β =1−α

0 1

1 2

2

... f f

f f

Ft =α t +αβ t + +αβt +βt

− −

Persamaaan diatas dapat pula ditulis ulang sebagai :

−1 t

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

[ ]2 = + [ ]2 −₁ t X Xt

Xt α β

dimana :

[ ]2

Xt = F’t = peramalan double exponential smoothing

α = faktor smoothing dan β =1−α Xt = Ft

4. Winter’s

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

Formulasi untuk metode Winter’s adalah :

dengan :

2.6 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 :

t t t a a f C . 1 0+ =

( )

1 2

, 0

0 a 2N a

a = N −

N f f

a 2 1

1 − = N f f N N t t

∑

+ = = 2 1 2 N f f N t t

∑

= = 1 1 2 1 1 2 2 , 0 − +

= f a N

a _N

∑

=1 =₁

N C N t t t t a t C a

1. Rata – Rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Devi ation = 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.

n = Jumlah periode peramalan yang terlibat.

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

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 )

2.7 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 (Υ_t −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.

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.

Dengan delapan titik yang berurutan pada salah satu sisi dari garis tengah.

2.8 Penelitian Terdahulu

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

1. Dany Isyadi (2008) 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. Yudha Sagitah (2010)

Judul :

“PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI PAVING DENGAN

MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK

MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI DI CV. PRIMA CIPTA PRATAMA”

Ringkasan :

CV. Prima Cipta Pratama, 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.

Perbandingan biaya Rute awal dengan Metode Perusahaan

menggunakan Metode Savings Matrix yaitu total biaya transportasi dengan

Metode Perusahaan Rp 43.924.374,- dan total biaya dengan Metode Savings Matrix Rp 29dengan biaya rute baru yang sudah.936.400,- maka didapatkan penghematan sebesar Rp 13.987.974,- atau didapatkan penghematan sebesar

68,1 %. Perencanaan Rute yang harus ditempuh tiap kendaraan berdasarkan kapasitas kendaraan untuk mongoptimalkan total jarak tempuh yaitu.

•Untuk Rute A dipilih dua alternatif yaitu alternatif II (Pabrik – Kediri – Trenggalek – Blitar – Pabrik) atau alternatif IV (Pabrik – Blitar – Trenggalek – Kediri – Pabrik) karena dua alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 249,88 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 10.199 Paving.

•Untuk Rute B dipilih dua alternatif yaitu alternatif II (Pabrik – Jombang – Bojoneggoro – Tuban – Pabrik) atau alternatif IV (Pabrik – Tuban – Bojoneggoro – Jombang – Pabrik) karena dua alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 217,16 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 9.918 Paving.

•Untuk Rute C dipilih dua alternatif yaitu alternatif I (Pabrik – Gresik – Lamongan – Pabrik) atau alternatif II (Pabrik – Lamongan – Gresik – Pabrik) karena dua alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 91,93 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 6.658 Paving.

•Untuk Rute D dipilih dua alternatif yaitu alternatif I (Pabrik – Malang – Probolinggo – Pabrik) atau alternatif II (Pabrik – Probolinggo – Malang – Pabrik) karena dua alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 180,63 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 6.850 Paving.

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Tempat dan Waktu Penelitian

Dalam Penelitian ini pencarian data dilakukan di kantor pusat CV. Gunung Mas yang berlokasi di Jalan Rantau no 5 Gresik dan lokasi pabrik berlokasi di Jl Raya Mantub, Desa Pule Lamongan. Sedangkan waktu penelitian dimulai pada bulan Januari 2011 hingga bulan Februari 2011 atau sampai dengan data dari penelitian ini sudah terpenuhi.

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 : 1. Variabel Terikat

Yaitu variabel yang nilainya tergantung dari variabel bebas, dalam hal ini adalah biaya transportasi yang minimum.

2. Variabel Bebas

Yaitu variabel yang mempengaruhi variabel terikat, meliputi : a. Data permintaan

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

b. Jarak

Variabel ini menunjukan berapa jarak yang dibutuhkan untuk mencapai rute yang optimal berdasarkan kapasitas alat angkut.

c. Koordinat lokasi

Variabel ini menentukan koordinat lokasi setiap customer dengan Pabrik. d. Biaya transportasi

Variabel ini menyatakan total biaya yang dikeluarkan oleh Pabrik dalam setiap pengiriman dari Pabrik ke customer dalam 1 rute.

3.3 Metode Pengumpulan Data

Berisi tentang bagaimana data dikumpulkan sebelum diolah dan dianalisa. Data yang dikumpulkan berisi tentang data primer maupun data sekunder, dimana data sekunder lebih banyak di dalam pengumpulan data ini. Peneliti juga menggunakan beberapa cara, antara lain melalui Lybrari Reseach (Penelitian Pustaka) dan Field Research (Penelitian Lapangan).

3.3.1 Library Research (Penelitian Pustaka)

Pengumpulan data sebagai dasar teoritis yang dipakai pedoman dalam menganalisa pada obyek yang akan diteliti, dapat diperoleh dari berbagai literatur. 3.3.2 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 teknik pengumpulan data dengan menggunakan tanya jawab secara langsung dengan manager CV. Gunung Mas, karyawan dan pihak-pihak yang terlibat langsung dalam proses distribusi pupuk organik

3. Dokumentasi

Merupakan suatu teknik pengumpulan data yang berupa arsip-arsip atau catatan yang telah ada, seperti data permintaan pupuk organik setiap Costumer, data jumlah alat angkut, data jarak masing-masing Costumer

3.4 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

3.5 Langkah-Langkah Pemecahan Masalah

Mulai

Studi Literatur Studi Lapangan

Ya

Tidak

Perumusan Masalah dan Tujuan

Identifikasi Variabel

Pengumpulan Data:

a.Data permintaan tiap kota tahun Januari 2010 – Desember 2010 b.Rute awal dan kapasitas alat angkut

c.Data biaya d.Koordinat lokasi

Menghitung jarak koordinat lokasi dari pabrik ke tiap-tiap Distributor

Perhitungan Savings Matrix.

Langkah-langkah metode Savings matrix :

§Mengidentifikasi matrik jarak

§Mengidentifikasi matrik penghematan (Savings Matrix)

§Mengalokasikan Customer ke Kendaraan atau rute

§Mengurutakan Customer (tujuan) dalam rute yang sudah terdefinisi

Perhitungan Biaya Transportasi pada Rute baru untuk tahun 2010

(TC₂₎

Metode Savings Matrix dengan Rute baru Tahun 2010 Metode Perusahaan

dengan Rute Awal Tahun 2010

Biaya Transportasi pada Rute Awal untuk tahun

2010 (TC1)

TC2 < TC1

Menghitung Rata – rata permintaanTahun 2010

Metode saving matrix dapat diterapkan

Metode saving matrix dapat diterapkan

Selesai Gambar 3.1 Langkah-Langkah Pemecahan

Gambar 3.1 Langkah-Langkah Pemecahan

A

Penetapan Metode Peramalan

Perhitungan Nilai MSE Ploting data

Melakukan uji MRC dari metode peramalan yang digunakan

Data Terkontrol ?

Tidak Pilih Nilai MSE Terkecil

B

Selesai

Peramalan dengan metode peramalan yang terpilih untuk Bulan Januari 2011 – Juni 2012

Rute baru berdasarkan permintaan bulan Januari 2011 – Juni 2012

Perhitungan dengan Metode Savings Matrix Bulan Januari 2011 – Juni 2012

Perhitungan Biaya Transportasi

Hasil dan Pembahasan

Kesimpulan dan Saran Usulan Diterima

transportasi dengan Metode Perusahaan Rp 142.932.600,- dan total biaya dengan Metode Savings Matrix Rp 91.449.000,- maka didapatkan penghematan sebesar Rp 51.483.600,- atau didapatkan penghematan sebesar 36,02 %.

3. Perbandingan jarak antara metode awal perusahaan dengan metode usulan Savings Matrix dapat di lihat pada Tabel berikut :

Tabel 4.28 Jarak Metode Awal Perusahaan

Rute Nama Customer Kode Jarak Tempuh Km

A Pabrik – UD. Jaya Abadi – Pabrik P – C8 – P 476,74

B Pabrik – Bapak Zawi – UD Usaha Tani – Pabrik P – C1 – C2 – P 187,33

C Pabrik – UD. Rahmi – Pabrik P – C4– P 405,68

D Pabrik – UD. Arta Mulya – Bapak Mulyana – Pabrik P – C5 – C6- P 377,08

E Pabrik–UD Unggul – Pabrik P – C3 –P 482,46

F Pabrik – Sentral Tani – Pabrik P – C7 – P 546,26

G Pabrik – UD Sekar - Pabrik P – C9 – P 1215,5

H Pabrik – Bapak Rudianto– Pabrik P – C10– P 1188,22

I Pabrik – UD. Subur – Pabrik P – C11– P 1376,1

J Pabrik – Bapak Semmi – Pabrik P – C12– P 158,62

K Pabrik – Bapak M.Rohman – Pabrik P – C13– P 182,6

L Pabrik – KUD Rambipuji– Pabrik P – C14– P 352,22

Total jarak yang ditempuh 6948,81 km

Tabel 4.29 Jarak Metode Usulan Savings Matrix

Rute Nama Customer Kode Jarak Tempuh Km

A Pabrik – UD Sekar – UD Subur– Pabrik P – C9 – C11- P 1377,53 B Pabrik – UD Sentral Tani – Bapak Rudianto – Pabrik P – C7 – C10- P 1192,4

Tabel 4.30 Perbandingan jarak tempuh (km)

Total jarak tempuh Metode Pabrik

(km)

Total jarak tempuh Metode Savings

Matrix (km)

Penghematan (km)

Penghematan (%) 6948,81 km

per tahun

4491,96 km per tahun

2456,85 km

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Adapun kesimpulan yang bisa diambil yaitu :

Perencanaan Rute yang harus ditempuh tiap kendaraan berdasarkan kapasitas kendaraan untuk mongoptimalkan total jarak tempuh yaitu.

1. Perbandingan biaya Rute awal dengan Metode Perusahaan dengan biaya rute baru yang sudah menggunakan metode Savings Matrix yaitutotal biaya transportasi dengan Metode Perusahaan Rp 142.932.600,- dan total biaya dengan Metode Savings Matrix Rp 91.449.000,- maka didapatkan penghematan sebesar Rp 51.483.600,- (36,02 %).

2. Perencanaan Rute yang harus ditempuh tiap kendaraan berdasarkan kapasitas kendaraan untuk mengoptimalkan total jarak tempuh yaitu.

•Untuk Rute A dipilih rute alternatif (Pabrik – Bogor –Banten – Pabrik) karena rute alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 1377,53 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 43 Ton.

•Untuk Rute B dipilih rute alternatif (Pabrik – Wonosobo – Sukabumi – Pabrik) karena rute alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 1192,4 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 50

•Untuk Rute D dipilih rute alternatif (Pabrik – Sukoharjo – wonogiri – Pabrik) karena rute alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 377,08 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 45 Ton.

•Untuk Rute E dipilih rute alternatif (Pabrik – Cepu – Kaliwungu – Pabrik) karena rute alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 477,84 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 44 Ton.

•Untuk Rute F dipilih rute alternatif (Pabrik – Malang – Jember – Pabrik) karena rute alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 383,46 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 39 Ton.

•Untuk Rute G dipilih rute alternatif (Pabrik – Bojonegoro – Nganjuk – Pabrik) karena rute alternatif tersebut memberikan jarak tempuh yang terpendek yaitu 189,64 km, dengan kapasitas yang diangkut sebesar 41 Ton.

5.2 Saran

Saran dari penelitian ini untuk CV. Gunung Mas, adalah sebagai berikut : CV. Gunung Mas diharapkan dapat menggunakan jalur distribusi baru, dimana jalur distribusi baru tersebut merupakan hasil dari penerapan metode Savings Matrix yang dapatmengefisiensi jarak dan biaya yang optimal.

DAFTAR PUSTAKA

Ariyani, Enny. 2008. Buku Ajar Sistem Produksi. Lembaga Penerbitan Fakultas teknologi Indudtri Universitas Pembangunan Nasional Veteran

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

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.