APLIKASI METODE TRANSPORTASI DENGAN PROGRAM ...Aplikasi Metode Transportasi dengan Program Solver...
Transcript of APLIKASI METODE TRANSPORTASI DENGAN PROGRAM ...Aplikasi Metode Transportasi dengan Program Solver...
-
APLIKASI METODE TRANSPORTASI DENGAN
PROGRAM SOLVER DALAM MEMINIMUMKAN
BIAYA PENGIRIMAN PRODUK
(STUDI KASUS PT. RAJAA TUNGGAL)
skripsi
disajikan sebagai salah satu syarat
untuk memperoleh gelar Sarjana Sains
Program Studi Matematika
oleh
Devie Kurnia Wijayanti
4150406510
JURUSAN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG
2011
-
ii
PENGESAHAN
Skripsi yang berjudul
Aplikasi Metode Transportasi dengan Program Solver dalam Meminimumkan
Biaya Pengiriman Produk (Studi Kasus PT. Rajaa Tunggal)
disusun oleh
Devie Kurnia Wijayanti
4150406510
telah dipertahankan di hadapan sidang Panitia Ujian Skripsi FMIPA UNNES pada
tanggal 28 September 2011.
Panitia:
Ketua Sekretaris
Dr. Kasmadi Imam S., M.S Drs. Edy Soedjoko, M.Pd
NIP.195111151979031001 NIP. 195604191987031001
Ketua Penguji
Muhammad Kharis,S.Si., M.Sc
NIP. 198210122005011001
AnggotaPenguji/ Anggota Penguji/
Pembimbing I Pembimbing II
Dr. Dwijanto, M.S Drs. Mashuri, M.Si
NIP. 195804301984031006 NIP.196708101992031003
-
iii
PERNYATAAN
Saya menyatakan bahwa skripsi ini bebas plagiat, dan apabila di kemudian hari
terbukti terdapat plagiat dalam skripsi ini, maka saya bersedia menerima sanksi
sesuai peraturan perundang-undangan.
Semarang, 28 September 2011
Devie Kurnia W
4150406510
-
iv
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
MOTTO :
Biarlah hidup sewajarnya mengalir, seperti angin yang berhembus tanpa alasan yang pantas untuk
dijadikan penjelasan. (Devie)
The good fighters of old first put themselves beyond the possibility of defeat, and then waited for an
opportunity of defeating the enemy. (Sun Tzu)
“Sesungguhnya do‟a itu dapat memberi manfaat untuk sesuatu yang telah terjadi dan yang belum
terjadi. Maka wahai hamba Allah lakukanlah do‟a itu (HR.Tirmidzi)”.
Hargailah segala yang kau miliki; anda akan memiliki lebih lagi. Jika anda fokus pada apa yang
tidak anda miliki, anda tidak akan pernah merasa cukup dalam hal apapun. ( Oprah Winfrey)
PERSEMBAHAN :
Skripsi ini saya persembahkan untuk
1. Bapak dan ibuku tercinta yang selalu menyayangi dan mendoakan
dalam setiap langkahku, terimakasih atas kasih sayang, perhatian,
do‟a serta segenap dukungan yang telah diberikan selama ini.
2. Sahabat-sahabatku : ina, siska, liyung, d‟somplaks (lia, tri, nurul,
zizah), asti, suny, alfi, terima kasih atas supportnya.
3. Teman-teman Matematika Paralel Angkatan „06.
4. Teman-teman kost ”Wisma Karya”, terima kasih atas
dukungannya.
-
v
PRAKATA
Alhamdulillah, segala puji bagi Allah SWT yang senantiasa melimpahkan
rahmat, hidayah dan inayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi
yang berjudul: “APLIKASI METODE TRANSPORTASI DENGAN
PROGRAM SOLVER DALAM MEMINIMUMKAN BIAYA PENGIRIMAN
PRODUK (STUDI KASUS PT. RAJAA TUNGGAL)” dengan baik dan lancar.
Skripsi ini dapat diselesaikan berkat bimbingan dan bantuan dari
berbagai pihak. Oleh karena itu, dengan kerendahan hati disampaikan terima kasih
kepada yang terhormat :
1. Prof. Dr. H. Sudijono Sastroatmodjo, M.Si selaku Rektor Universitas Negeri
Semarang yang telah memberikan izin kuliah dan segala fasilitas untuk
menyelesaikan skripsi ini.
2. Dr. Kasmadi Imam S., M.S selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu
Pengetahuan Alam Universitas Negeri Semarang atas ijinnya untuk
melakukan penelitian.
3. Drs. Edy Soedjoko, M.Pd selaku Ketua Jurusan Matematika Fakultas
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Semarang yang
telah mendorong dan mengarahkan selama menempuh studi.
4. Dr. Dwijanto, M.S selaku Dosen Pembimbing I dengan penuh kesabaran
memberikan bimbingan, bantuan dan dorongan dalam penulisan skripsi ini.
5. Drs. Mashuri, M.Si selaku Dosen Pembimbing II dengan penuh kesabaran
memberikan bimbingan, bantuan dan dorongan dalam penulisan skripsi ini.
-
vi
6. Muhammad Kharis,S.Si., M.Sc selaku Dosen Penguji yang memberikan
bimbingan dalam penulisan skripsi ini.
7. Seluruh Dosen Matematika yang telah membimbing dan memberikan ilmunya
kepada penulis.
8. Kepala dan seluruh karyawan PT. Rajaa Tunggal atas izin penelitian yang
telah diberikan.
9. Keluarga, sahabat, dan teman-teman yang telah memberikan do‟a, semangat,
dan dukungan.
10. Semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini yang tidak
bisa disebutkan satu per satu.
Mudah-mudahan apa yang dituangkan dalam skripsi ini dapat
menambah informasi dan bermanfaat bagi semua pihak.
Semarang, September 2011
Penulis
-
vii
ABSTRAK
Wijayanti, Devie Kurnia. 2011. “Aplikasi Metode Transportasi dengan Program
Solver dalam Meminimumkan Biaya Pengiriman Produk (Studi Kasus PT. Rajaa
Tunggal)”. Skripsi, Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu
Pengetahuan Alam Universitas Negeri Semarang. Pembimbing Utama Dr.
Dwijanto, MS. dan Pembimbing Pendamping Drs. Mashuri, M.Si.
Kata kunci : transportasi, solver, biaya.
Persoalan transportasi membahas masalah pendistribusian suatu komoditas
atau produk dari sejumlah sumber ke sejumlah tujuan, dengan tujuan
meminimumkan ongkos pengangkutan yang terjadi. Oleh karena itu perlu
dilakukan suatu usaha agar biaya pengiriman produk seminimal mungkin.
Program solver merupakan salah satu software yang banyak digunakan untuk
masalah optimasi misalnya dalam menyelesaikan masalah transportasi.
PT. Rajaa Tunggal merupakan suatu perusahaan yang memproduksi rokok
di Surakarta. Pada perusahaan tersebut biaya transportasi dari produk yang
dikirimkan ke distributor belum efektif karena belum menggunakan metode
transportasi yang sudah ada. Sehingga diperlukan analisa tentang sistem
pendistribusian yang tepat dari sumber dan tujuan yang ada dengan alternatif jalur
untuk rute yang dilewati mampu meminimumkan biaya pengiriman.
Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana penerapan metode
transportasi dengan program solver dalam meminimumkan biaya pengiriman
produk di PT. Rajaa Tunggal dan apakah pembiayaan transportasi yang
dikeluarkan PT. Rajaa Tunggal sudah optimum. Tujuan penelitian ini adalah
untuk mengetahui penerapan metode transportasi dengan program solver dalam
meminimumkan biaya pengiriman produk di PT. Rajaa Tunggal dan untuk
mengetahui apakah pembiayaan transportasi yang dikeluarkan PT. Rajaa Tunggal
sudah optimum.
Metode penelitian ini adalah kajian teori menggunakan metode studi
pustaka dan kajian terapan menggunakan metode komputerisasi untuk
meminimasi biaya pengiriman produk dengan menggunakan program solver.
Hasil analisis transportasi dengan program solver pada bulan November
2010 diperoleh biaya pendistribusian untuk semua produk sebesar
Rp 10.615.600,-. Sedangkan biaya yang harus dikeluarkan oleh perusahaan
sebesar Rp 12.722.600,-. Jadi, diperoleh selisih biaya pendistribusian sebesar
Rp 2.107.000,- atau 16,51% dari total biaya yang dikeluarkan. Berarti biaya
pendistribusian produk pada periode tersebut dapat diminimumkan.
Simpulan dari penelitian ini adalah proses pendistribusian barang di PT.
Rajaa Tunggal belum optimal dari segi biaya, namun pada kenyataannya
perusahaan masih mempergunakan jalur transportasi yang sudah ditetapkan
karena adanya pertimbangan dari faktor-faktor lain yang mempengaruhi proses
pendistribusian itu sendiri seperti efisiensi waktu pengiriman. Saran untuk
perusahaan hendaknya dapat mengaplikasikan metode transportasi dengan
program solver dengan adanya perubahan rute transportasi dari pabrik ke regional
maupun dari regional ke kota tujuan agar diperoleh biaya yang minimum.
-
viii
DAFTAR ISI
Halaman
PRAKATA .................................................................................................. vi
ABSTRAK .................................................................................................. viii
DAFTAR ISI ............................................................................................... ix
DAFTAR TABEL ....................................................................................... xii
DAFTAR GAMBAR .................................................................................. xv
DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................ xvii
BAB
1. PENDAHULUAN ................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang Masalah ………...…………………………………. 1
1.2 Rumusan Masalah ………………………………………………... 4
1.3 Pembatasan Masalah …………………........................................... 5
1.4 Tujuan Penelitian ............................................................................. 5
1.5 Manfaat Penelitian ........................................................................... 6
1.6 Sistematika Penulisan ….................................................................. 7
2. TINJAUAN PUSTAKA ......................................................................... 9
2.1 Riset Operasi ..................................................................................... 9
2.2 Program Linear ................................................................................ . 12
2.3 Biaya ................................................................................................ . 17
2.4 Transportasi .................................................................................... . 21
-
ix
2.4.1 Metode Transportasi ………………………………................... 24
2.4.2 Prosedur Penyelesaian Metode Trasportasi …………………… 25
2.4.3 Model Transportasi ................................................................... 26
2.4.4 Keseimbangan Model Transportasi ... ...................................... 27
2.4.5 Algoritma Transportasi ... ......................................................... 28
2.4.5.1 Tabel Awal Matriks Tansportasi Denebula ... .............. 35
2.4.5.2 Optimalitas Distribusi Denebula ... .............................. 50
2.4.6 Model Transshipment ... ........................................................... 58
2.5 Program Solver ................................................................................. 64
2.5.1 Cara Menginstal Solver ............................................................ 64
2.5.2 Cara Menjalankan Solver .......................................................... 66
2.5.3 Program Solver untuk Menyelesaikan Masalah Transportasi.. 74
2.6 Gambaran Umum Perusahaan .......................................................... 78
3. METODE PENELITIAN ....................................................................... 81
3.1 Obyek Penelitian ............................................................................... 81
3.2 Jenis Data .......................................................................................... 81
3.3 Teknik Pengumpulan Data ................................................................ 82
3.4 Langkah-langkah Pengolahan Data .................................................. 82
4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ...................................... 86
4.1 Hasil Penelitian ................................................................................ 86
4.2 Pembahasan ..................................................................................... 108
5. PENUTUP .............................................................................................. 111
5.1 Simpulan .......................................................................................... 111
-
x
5.2 Saran ................................................................................................. 112
DAFTAR PUSTAKA................................................................................... 113
LAMPIRAN.................................................................................................. 114
-
xi
DAFTAR TABEL
Tabel Halaman
Tabel 2.1 Contoh Biaya yang Diestimasi dan Penggerak biaya ............ 19
Tabel 2.2 Variabel Bebas dan Variabel Terikat .................................... 21
Tabel 2.3 Tabel Model Transportasi ..................................................... 26
Tabel 2.4 Matriks Persoalan Transportasi ............................................. 30
Tabel 2.5 Tabel Awal Matriks Transportasi Denebula ......................... 35
Tabel 2.6 Metode NWC, seluruh kapasitas Yogyakarta didistribusikan
ke Purwokerto ........................................................................ 36
Tabel 2.7 Metode NWC, permintaan Purwokerto terpenuhi ................. 36
Tabel 2.8 Metode NWC, Magelang memenuhi permintaan Purwokerto
dan Semarang ........................................................................ 37
Tabel 2.9 Metode NWC, permintaan Semarang terpenuhi .................... 38
Tabel 2.10 Metode NWC, pemintaan Madiun terpenuhi ......................... 38
Tabel 2.11 Metode NWC ......................................................................... 39
Tabel 2.12 Tabel awal dengan biaya terkecil, C32 = 2 adalah Cij terkecil 40
Tabel 2.13 Tabel awal metode biaya terkecil, C33 = 3 adalah Cij terkecil
setelah X32 terpenuhi .............................................................. 40
Tabel 2.14 Tabel awal metode biaya terkecil, setelah X11 terpenuhi, X21
menjadi Cij terkecil selanjutnya ............................................. 41
Tabel 2.15 Tabel awal metode biaya terkecil, C23 = 8 adalah 𝐶𝑖𝑗 terkecil
setelah X32, X33, X11 dan X12 terpenuhi .................................. 42
Tabel 2.16 Tabel awal dengan metode biaya terkecil .............................. 42
Tabel 2.17 Matriks transportasi Denebula, VAM alokai pertama (penentuan
selisih dua Cij terkecil) ........................................................... 45
Tabel 2.18 Matriks transportasi Denebula, VAM alokasi pertama .......... 45
Tabel 2.19 Matriks transportasi Denebula, VAM alokasi kedua ............. 46
Tabel 2.20 Matriks transportasi Denebula, VAM alokasi ketiga ............. 47
Tabel 2.21 Matriks transportasi Denebula, VAM alokasi keempat ......... 48
-
xii
Tabel 2.22 Matriks transportasi Denebula, VAM alokasi kelima ............ 48
Tabel 2.23 Matriks transportasi Denebula, VAM lengkap ...................... 49
Tabel 2.24 MODI, U1 = 0 utuk menentukan V1 ....................................... 52
Tabel 2.25 MODI, U1 = 0 dan C11 = 4, maka V1 = 4 ............................... 52
Tabel 2.26 MODI, U2 = 2 karena V1 = 4 dan C21 = 6 .............................. 53
Tabel 2.27 MODI, V3 = 6 karena U2 = 2 dan C23 = 8 .............................. 53
Tabel 2.28 MODI, U3 = 3 karena V3 = 6 dan C33 = 3 .............................. 54
Tabel 2.29 MODI, V2 = 5 karena U3 = 3 dan C32 = 2 .............................. 54
Tabel 2.30 Tabel awal yang disusun dengan menggunakan metode sudut
barat laut dan VAM diuji dengan MODI ............................... 55
Tabel 2.31 Stepping Stone, pengujian sel 31 dan 32 ................................ 57
Tabel 2.32 Stepping Stone, pengujian sel 21 ............................................ 57
Tabel 2.33 Stepping Stone, pengujian sel 13 ............................................ 58
Tabel 2.34 Unit Biaya Transportasi Perusahaan Teh Kembang .............. 60
Tabel 2.35 Penyelesaian Optimal Kasus Perusahaan Teh Kembang ....... 62
Tabel 2.36 Tabel Transportasi .................................................................. 63
Tabel 2.37 Tabel Peyelesaian Pengiriman Kasus Teh Kembang ............ 64
Tabel 2.38 Tabel Awal ............................................................................. 67
Tabel 4.1 Tabel Jarak (KM) antara Pabrik, Regional dengan Kota
Tujuan Pengiriman ............................................................ 88
Tabel 4.2 Tabel Jumlah Permintaan Barang untuk Setiap Tujuan ( Bulan
November 2010) .................................................................... 89
Tabel 4.3 Tabel Biaya (rupiah) Pengiriman ke Tempat Tujuan ........... 90
Tabel 4.4 Tabel Transportasi Gabungan untuk Semua Produk Rajaa
Tunggal .................................................................................. 91
Tabel 4.5 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program .
Solver (Semua Produk Rajaa)................................................ 94
-
xiii
Tabel 4.6 Tabel Transportasi Gabungan untuk Produk Rajaa Sejati .... 96
Tabel 4.7 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program
Solver (Produk Rajaa Sejati) ................................................. 97
Tabel 4.8 Tabel Transportasi Gabungan untuk Produk DJ ................... 99
Tabel 4.9 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program
Solver (Produk DJ) ................................................................ 100
Tabel 4.10 Tabel Transportasi Gabungan untuk Produk Kalisanga
(K9) ....................................................................................... 102
Tabel 4.11 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program .
Solver (Produk K9) ................................................................ 103
Tabel 4.12 Tabel Transportasi Gabungan untuk Produk Rajaa Sejati
Premium ................................................................................ 105
Tabel 4.13 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program .
Solver (Produk Rajaa Sejati Premium) .................................. 106
Tabel 4.14 Tabel Biaya Pengiriman ke Tempat Tujuan ......................... 108
Tabel 4.15 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program .
Solver (Semua Produk RAJAA) ............................................ 109
-
xiv
DAFTAR GAMBAR
Gambar Halaman
Gambar 2.1 Flow Chart Algoritma Transportasi ................................... 29
Gambar 2.2 Jaringan Perusahaan Teh kembang .................................... 59
Gambar 2.3 Jaringan Transportasi yang Diturunkan dari Kasus Transit 62
Gambar 2.4 Customize Quick Access Toolbar ........................................ 65
Gambar 2.5 Menu Add-in ....................................................................... 65
Gambar 2.6 Configuration Progress ....................................................... 66
Gambar 2.7 Program Solver sudah ter-install ........................................ 66
Gambar 2.8 Persiapan penyelesaian solver ............................................ 68
Gambar 2.9 Penyelesaian solver ............................................................ 70
Gambar 2.10 Add Constraint ................................................................... 71
Gambar 2.11 Solver Option ..................................................................... 71
Gambar 2.12 Solver Result ........................................................................ 72
Gambar 2.13 Lembar Kerja Answer ........................................................ 73
Gambar 2.14 Lembar Kerja Sensitivity .................................................... 73
Gambar 2.15 Lembar Kerja Limits .......................................................... 74
Gambar 2.16 Matriks Transportasi Awal ................................................. 75
Gambar 2.17 Menu Solver ........................................................................ 76
Gambar 2.18 Hasil Perhitungan dengan Solver ....................................... 77
Gambar 4.1 Persiapan Tabel Awal pada Lembar Kerja Excel ................ 92
Gambar 4.2 Solver Parameter ................................................................ 93
-
xv
Gambar 4.3 Solver Options .................................................................... 93
Gambar 4.4 Penyelesaian dengan Program Solver untuk Semua Produk
Rajaa Tunggal .................................................................... 94
Gambar 4.5 Penyelesaian untuk Produk Rajaa Sejati ............................. 97
Gambar 4.6 Penyelesaian untuk Produk DJ ............................................ 100
Gambar 4.7 Penyelesaian untuk Produk K9 ........................................... 103
Gambar 4.8 Penyelesaian untuk Produk Rajaa Sejati Premium ............. 106
-
xvi
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran Halaman
Lampiran 1 Tabel Jarak (KM) antara Pabrik, Regional dengan Kota
Tujuan Pengiriman .............................................................. 114
Lampiran 2 Tabel Jumlah Permintaan Barang untuk Setiap Tujuan ( Bulan
November 2010) .................................................................... 115
Lampiran 3 Tabel Biaya (rupiah) Pengiriman ke Tempat Tujuan ........... 116
Lampiran 4 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program .
Solver (Semua Produk Rajaa)................................................ 117
Lampiran 5 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program
Solver (Produk Rajaa Sejati) ................................................. 118
Lampiran 6 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program
Solver (Produk DJ) ................................................................ 120
Lampiran 7 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program .
Solver (Produk K9) ................................................................ 121
Lampiran 8 Tabel Alokasi Pengiriman Barang Berdasarkan Program .
Solver (Produk Rajaa Sejati Premium) .................................. 122
Lampiran 9 Struktur Organisasi PT. Rajaa Tunggal ................................. 123
Lampiran 10 Foto Pabrik PT. Rajaa Tunggal ............................................ 124
Lampiran 11 Foto Produk PT. Rajaa Tunggal ............................................ 125
Lampiran 12 Surat Ijin Penelitian .............................................................. 126
Lampiran 13 Surat Keterangan PT. Rajaa Tunggal ................................... 127
-
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Dengan berkembangnya zaman dan kemajuan teknologi yang semakin
canggih banyak sekali perusahaan yang berdiri dan bergerak di bidang jasa
maupun manufaktur menyebabkan persaingan yang kompetitif. Untuk tetap
bertahan dalam kondisi seperti ini, tentunya diperlukan suatu manajemen yang
baik. Salah satunya yaitu permasalahan biaya pengiriman (penyaluran) produk
atau barang ke konsumen yang mengalami kenaikan akibat kurs rupiah terhadap
dollar.
Masalah pendistribusian produk itu sendiri berkaitan langsung dengan
masalah transportasi yang merupakan salah satu masalah yang sering dihadapi
karena tidak adanya koordinasi dalam pengiriman produk, sehingga
memungkinkan terjadinya pembengkakan biaya pengiriman. Jadi, untuk itu perlu
dilakukan suatu usaha agar biaya pengiriman produk seminimal mungkin.
PT. Rajaa Tunggal merupakan suatu perusahaan yang memproduksi rokok
di Surakarta. Kegiatan produksi PT. Rajaa Tunggal dilakukan di pabrik utama
yang terletak di Dk. Jembangan Ds. Gagak Sipat Kec. Ngemplak Kab. Boyolali
yang akan dipasarkan melalui distributor atau agen pemasaran lalu akan dikirim
ke subdistributor dan kemudian dipasarkan ke konsumen. Perusahaan ini
mempunyai beberapa perwakilan atau regional yang tersebar di beberapa daerah
-
2
di pulau Jawa. Perwakilan untuk wilayah Jawa bagian tengah yaitu Surakarta,
Salatiga, Banyumas, Temanggung dan untuk wilayah Jawa bagian timur yaitu
Ponorogo. Sedangkan daerah tujuan pengirimannya yaitu Surakarta, Boyolali,
Sukoharjo, Klaten, Karanganyar, Wonogiri, Sragen, Salatiga, Blora, Rembang,
Pati, Kendal, Banyumas, Cilacap, Temanggung dan Ponorogo.
Perusahaan melakukan pengiriman berdasarkan jumlah permintaan daerah
distributor. Jumlah permintaan tersebut tiap periodenya naik turun karena
dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti kualitas, persaingan pasar, pendapatan
masyarakat yang tidak tetap, selera konsumen, pemasaran dan lain-lain. Meskipun
daerah pemasaran perusahaan semakin meluas tetapi adanya faktor-faktor tersebut
dapat menyebabkan permintaan konsumen mengalami peningkatan pada periode
tertentu dan penurunan pada periode lain.
Untuk dapat memenuhi setiap permintaan daerah distributor yang dapat
meningkat atau menurun setiap saat, pihak perusahaan harus dapat
mengalokasikan produksinya secara optimal ke setiap daerah pemasaran dengan
tepat waktu sehingga dapat menekan atau meminimumkan biaya transportasi yang
dikeluarkan, hal ini dikarenakan di perusahaan tersebut belum digunakan metode
transportasi yang sudah ada sehingga biaya transportasi yang dikeluarkan dari
produk yang dikirimkan ke distributor belum efektif. Dengan demikian
diperlukan analisa tentang sistem pendistribusian yang tepat dari sumber dan
tujuan yang ada dengan alternatif jalur untuk rute yang dilewati mampu
meminimumkan biaya pengiriman.
-
3
Riset Operasi adalah salah satu ilmu terapan praktis yang selalu diperlukan
dalam peradaban, berkaitan dengan masalah optimalisasi, yaitu berkaitan dengan
tujuan untuk memaksimumkan atau meminimumkan sesuatu. Optimalisasi dalam
pembuatan keputusan ini dapat dicapai dengan menggunakan analisis kuantitatif
yang mendasarkan pada pengalaman dan pertimbangan manajerial, dan analisis
kuantitatif yang menggunakan teknik matematika dan statistik. Dalam riset
operasi, optimalisasi tujuan pembuatan keputusan didasarkan pada analisis
kuantitatif. Ada banyak metode analisis kuantitatif yang dapat digunakan, mulai
dari yang sederhana hingga yang kompleks.
Banyak model riset operasi yang sudah dikembangkan yang berhubungan
dengan matematika. Salah satunya adalah program linear. Program Linear
merupakan salah satu alat yang digunakan untuk menyelesaikan masalah
optimalisasi suatu model linier dengan keterbatasan-keterbatasan yang tersedia.
Masalah program linear berkembang pesat setelah diketemukan oleh George
Dantzig pada tahun 1947 (Dwijanto 2008:13).
Program linear merupakan model dari riset operasi yang banyak digunakan
dalam bidang industri, transportasi, perdagangan, ekonomi dan berbagai bidang
lainnya. Tipe khusus persoalan program linier yang paling penting yaitu persoalan
transportasi. Persoalan transportasi membahas masalah pendistribusian suatu
komoditas atau produk dari sejumlah sumber (supply) kepada sejumlah tujuan
(demand) dengan tujuan meminimumkan ongkos pengangkutan yang terjadi.
Metode transportasi merupakan salah satu metode program linear untuk
memecahkan permasalahan alokasi sumber daya organisasi (modal, waktu
-
4
penyelesaian pekerjaan, kapasitas mesin, bahan baku, tenaga kerja, dan lain
sebagainya) yang terbatas. Seperti halnya metode program linear yang lain, hasil
akhir dari metode transportasi adalah suatu solusi optimal dari fungsi tujuan
dengan batas yang ada.
Penggunaan software dalam menyelesaikan masalah optimasi sangatlah
penting. Terutama bila melibatkan banyak iterasi dalam menemukan solusi
optimum dari suatu masalah. Program Solver merupakan salah satu software yang
banyak digunakan untuk masalah optimasi misalnya dalam menyelesaikan
masalah transportasi.
Program solver adalah program add in yang berada dibawah program
excel. Program solver ini berisi perintah-perintah yang berfungsi untuk melakukan
analisis terhadap masalah optimalisasi (Dwijanto 2008:49).
Sehubungan dengan latar belakang diatas maka penelitian ini mengambil
judul “Aplikasi Transportasi dengan Program Solver dalam Meminimumkan
Biaya Pengiriman Produk (Studi Kasus PT. Rajaa Tunggal)”.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas, permasalahan-permasalahan yang akan
diangkat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Bagaimana penerapan metode transportasi dengan program solver dalam
meminimumkan biaya pengiriman produk di PT. Rajaa Tunggal?
2. Apakah pembiayaan transportasi yang dikeluarkan PT. Rajaa Tunggal sudah
optimum?
-
5
1.3 Pembatasan Masalah
Mengingat banyak dan luasnya permasalahan serta agar tujuan
pembahasan lebih terarah, maka dalam penelitian ini dilakukan pembatasan
masalah sebagai berikut.
1. Biaya transportasi untuk produk, dari tiap distributor sampai ke subdistributor.
2. Jumlah kebutuhan dari tiap distributor dan permintaan dari tiap subdistributor
telah ditentukan oleh perusahaan.
3. Penelitian dilakukan pada distribusi wilayah Pulau Jawa bagian tengah dan
timur.
a. Agen : Surakarta, Salatiga, Banyumas, Temanggung, Ponorogo.
b. Kota Tujuan : Surakarta, Boyolali, Klaten, Wonogiri, Karanganyar,
Sukoharjo, Blora, Rembang, Salatiga, Kendal, Pati, Banyumas, Cilacap,
Temanggung, Ponorogo.
c. Armada kirim dari perusahaan (Truk Ekspedisi).
4. Produk yang diteliti adalah produk Rokok Rajaa Sejati, DJ, Kalisanga, dan
Rajaa Sejati Premium.
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan yang diharapkan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut.
1. Untuk mengetahui penerapan metode transportasi dengan program solver
dalam meminimumkan biaya pengiriman produk di PT. Rajaa Tunggal.
-
6
2. Untuk mengetahui apakah pembiayaan transportasi PT. Rajaa Tunggal sudah
optimum atau belum.
1.5 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai
berikut.
1. Bagi Peneliti
Manfaat yang bisa diambil bagi peneliti adalah peneliti dapat menambah
wawasan, pengetahuan, dan mampu menerapkan ilmu-ilmunya, khususnya
masalah transportasi dengan program solver, sehingga dapat memantapkan
pemahaman mengenai teori-teori yang diperoleh selama mengikuti perkuliahan
serta mampu menerapkan ilmunya dalam kehidupan nyata.
2. Bagi Perusahaan
Manfaat yang bisa diambil bagi perusahaan adalah sebagai bahan referensi
dan memberikan informasi kepada perusahaan dalam melakukan evaluasi untuk
meningkatkan dan memperbaiki dalam sistem transportasi.
3. Bagi Pembaca
Manfaat yang bisa diambil bagi pembaca adalah menambah pengetahuan
tentang masalah transportasi dan dapat menerapkannya dalam kehidupan sehari-
hari.
-
7
1.6 Sistematika Penulisan
Penulisan skripsi ini secara garis besar dibagi menjadi tiga bagian, yaitu
bagian awal, bagian isi, dan bagian akhir.
Bagian awal, memuat halaman judul, halaman pengesahan, abstraksi, halaman
motto dan persembahaan, kata pengantar, daftar isi, daftar tabel dan daftar
gambar.
Bagian isi terdiri atas 5 bab, yaitu:
BAB 1 PENDAHULUAN
Pada bab ini berisi latar belakang masalah, rumusan masalah, pembatasan
masalah, tujuan penelitian dan manfaat penelitian, serta sistematika penulisan.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
Pada bab ini berisi uraian singkat dari teori-teori yang mendukung penelitian ini
meliputi masalah riset operasi, optimalisasi, metode transportasi, program solver,
serta gambaran mengenai PT. Rajaa Tunggal.
BAB 3 METODE PENELITIAN
Pada bab ini berisi tentang objek penelitian, teknik pengumpulan data, perumusan
masalah, pemecahan masalah, dan penarikan kesimpulan.
BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini berisi tentang deskripsi mengenai objek penelitian, data yang
diperoleh dari hasil penelitian, dan pembahasan hasil.
BAB 5 PENUTUP
Pada bab ini berisi kesimpulan dan saran.
-
8
Bagian akhir memuat daftar pustaka sebagai acuan penulisan dan lampiran-
lampiran yang mendukung kelengkapan skripsi.
-
9
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Riset Operasi
Istilah Riset Operasi pertama kali digunakan pada tahun 1940 oleh Mc
Closky dan Trefthen di suatu kota kecil, Bowdsey, Inggris. Pada masa perang
1939, pemimpin militer Inggris memanggil sekelompok ahli-ahli sipil dari
berbagai disiplin dan mengkoordinasi mereka ke dalam suatu kelompok yang
diserahi tugas mencari cara-cara efisien untuk menggunakan alat yang baru
ditemukan yang dinamakan radar dalam suatu sistem peringatan dini menghadapi
serangan udara. Kelompok ahli Inggris ini dan kelompok-kelompok lain
berikutnya melakukan penelitian (research) pada operasi-operasi (operations)
militer (Mulyono, 2004:1)
Menurut teori evolusi managemen, Operation Research sebagai suatu
bagian dari ilmu pengetahuan baru mulai berkembang sejak tahun 1945, yaitu
pada saat Perang Dunia Kedua. Pendekatan kuantitatif yang digunakan di dalam
penyelesaian suatu persoalan, dimana matematika dan statistica memegang
peranan yang sangat dominan, telah menempatkan Operations Research secara
teoritis sebagai sebuah ilmu pengetahuan yang berakar ke Scientific Management
yang dipelopori oleh Taylor pada abad XVII. Di Inggris, Operations Research
dikenal sebagai Operational Research (Siswanto, 2007:3).
-
10
Pada masa Perang Dunia II, angkatan perang Inggris membentuk suatu
team yang terdiri dari atas para ilmuwan untuk mempelajari persoalan-persoalan
strategi dan taktik sehubungan dengan serangan-serangan yang dilancarkan musuh
terhadap negaranya. Tujuan mereka adalah untuk menentukan penggunaan
sumber-sumber kemiliteran terbatas, seperti radar dan bomber, dengan cara yang
paling efektif. Karena team tersebut melakukan research (penelitian) terhadap
operasi-operasi militer, maka muncullah nama ”(Military) Operation Research”
(Penelitian Operational untuk masalah-masalah kemiliteran), yang semenjak
kelahirannya telah ditandai dengan digunakannya pengetahuan ilmiah dalam
usaha menentukan penggunaan sumber-sumber yang terbatas (Dimyati dan
Dimyati, 2004:1).
Dipicu oleh keberhasilan Riset Operasi di dalam operasi-operasi militer,
berbagai bidang industri dan usaha secara bertahap menjadi tertarik dengan
bidang baru ini. Paling sedikit ada dua faktor yang memainkan peranan penting di
dalam perkembangan penerapan Riset Operasi yang sangat pesat di bidang
industri (Siswanto, 2007:4).
Setelah Perang Dunia II berakhir, Riset Operasi yang lahir di Inggris ini
kemudian berkembang pesat di Amerika karena keberhasilan tim Riset Operasi
dalam bidang militer ini telah menarik perhatian orang-orang industry.
Sedemikian pesat perkembangannya sehingga kini Riset Operasi telah digunakan
dalam hampir seluruh bidang (Dimyati dan Dimyati, 2004:1).
Secara harfiah kata operations dapat didefinisikan sebagai tindakan-
tindakan yang diterapkan pada beberapa masalah atau hipotesa. Sementara kata
-
11
research adalah suatu proses yang terorganisasi dalam mencari kebenaran akan
masalah atau hipotesa tadi. Kenyatannya, sangat sulit mendefinisikan OR,
terutama karena batas-batasnya tidak jelas. OR memiliki bermacam-macam
penjelasan, namun hanya beberapa yang biasa digunakan dan diterima secara
umum (Mulyono, 2004:2).
Riset operasi meliputi ”riset mengenai operasi”. Nama ini menyatakan
sesuatu mengenai pendekatan dan bidang aplikasi dari bidang ini. Maka, riset
operasi diterapkan kepada masalah-masalah mengenai bagaimiana melaksanakan
dan mengkoordinasikan operasi atau kegiatan-kegiatan dalam suatu organisasi
(Hillier, 1990:4).
OR adalah suatu metode untuk memecahkan masalah optimasi. Model lain
dalam riset operasi selain program linear antara lain Pemrograman Dinamik,
Analisis Jaringan, Rantai Markov, Teori Permainan, Pemrograman Non Linear,
dan Pemrogaman Bilangan Bulat (Suyitno, 1997:1).
Riset Operasi adalah penerapan metode-metode ilmiah terhadap masalah-
masalah yang muncul dalam pengarahan dan pengelolaan dari suatu sistem besar
manusia, mesin, bahan dan uang industri, bisnis, pemerintahan dan pertahanan.
Pendekatan khusus ini bertujuan untuk membentuk suatu model ilmiah dari
sistem, mengabungkan ukuran-ukuran faktor-faktor seperti kesempatan resiko,
untuk meramalkan dan membandingkan hasil-hasil dari beberapa keputusan,
strategi atau pengawasa. Tujuannya adalah membantu pengambilan keputusan
menentukan kebijaksanaan dan tindakannya secara ilmiah (Operational Research
Society of Great Britian) (Mulyono, 2004:2).
-
12
Dalam riset operasional, masalah optimasi dalam pengambilan keputusan
diperoleh dengan menerapkan teknik matematika dan statistika. Model
matematika yang digunakan dalam metode riset operasional bersifat
menyederhanakan masalah dan membatasi faktor-faktor yang mungkin
berpengaruh terhadap suatu masalah.
Jika riset operasi akan digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan,
maka harus dilakukan lima langkah sebagai berikut.
1. Memformulasikan persoalan.
2. Mengobservasi sistem.
3. Memformulasikan model matematis dari persoalan yang dihadapi.
4. Mengevaluasi model dan menggunakannya untuk prediksi.
5. Mengimplementasikan hasil studi.
(Dimyati dan Dimyati, 2004:4-5)
2.2 Program Linear
Program linear (Linear Programming yang disingkat LP) merupakan salah
satu teknik OR yang digunakan paling luas dan diketahui dengan baik. LP
merupakan metode matematik dalam mengalokasikan sumber daya yang langka
untuk mencapai tujuan tunggal seperti memaksimumkan keuntungan atau
meminimumkan biaya. LP banyak diterapkan dalam membantu menyelesaikan
masalah ekonomi, industri, militer, social dan lain-lain. LP berkaitan dengan
penjelasan suatu dunia nyata sebagai suatu model matematik yang terdiri atas
sebuah fungsi tujuan linear dan sistem kendala linear (Mulyono, 2004: 13).
-
13
George B. Dantzig diakui umum sebagai pioner LP, karena jasanya dalam
menemukan metode mencari solusi masalah LP dengan banyak variable
keputusan. Dantzig bekerja pada penelitian teknik matematik untuk memecahkan
masalah logistic militer ketika ia dipekerjakan oleh angkatan udara Amerika
Serikat selama Perang Dunia II. Penelitiannya didukung oleh ahli-ahli lain seperti:
J. Von Neumann, L. Hurwicz dan T. C. Koopmans, yang bekerja pada subyek
yang sama (Mulyono, 2004:14).
Pemrograman linear memakai suatu model matematis untuk
menggambarkan masalah yang dihadapi. Kata sifat „linear‟ berarti bahwa semua
fungsi matematis dalam model ini harus merupakan fungsi-fungsi linear. Kata
„pemrograman‟ disini merupakan sinonim untuk kata perencanaan. Maka,
membuat pemrograman linear adalah membuat rencana kegiatan-kegiatan untuk
memperoleh hasil yang optimal, ialah suatu hasil mencapai tujuan yang ditentukan
dengan cara yang paling baik (sesuai model matematis) di antara semua alternatif
yang mungkin (Hillier, 1990:27).
Istilah Pemrograman Linear secara eksplisit telah menunjukkan
karakteristiknya. Seluruh fungsi matematika model harus berupa fungsi
matematika linear dan penyelesaian optimal diturunkan melalui teknik optimasi
linear (Siswanto, 2007:24).
Contoh untuk permasalahan yang memaksimumkan adalah masalah
keuntungan, sedangkan contoh untuk permasalahan meminimumkan adalah
masalah biaya, sediaan, dan lain-lain. Kendala-kendala yang sering dijumpai
adalah keterbatasan bahan mentah, tenaga kerja, dan lain sebagainya. Kendala-
-
14
kendala ini dapat diekspresikan dalam bentuk sejumlah persamaan atau
pertidaksamaan linear dalam variabel atau peubahnya. Jadi fungsi yang akan
dioptimumkan merupakan suatu penyelesaian atatu solusi layak yang mempunyai
nilai fungsi tujuan yang dikehendaki. Nilai yang dikehendaki dapat berupa nilai
terbesar yaitu fungsi tujuan berupa nilai maksimum sedangkan nilai terkecil yaitu
fungsi tujuan berupa nilai minimum.
Program linear yang diterjemahkan dari Linear Programming (LP) adalah
suatu cara untuk menyelesaikan persoalan pengalokasian sumber-sumber yang
terbatas diantara aktifitas yang bersaing, dengan cara yang terbaik yang mungkin
dilakukan (Dimyati dan Dimyati, 2004:17).
Menurut Suyitno (1997:2), pemecahan masalah program linear melalui
tahap-tahap.
1. Memahami masalah di bidang yang bersangkutan,
2. Menyusun model matematika,
3. Menyelesaikan model matematika (mencari jawaban model),
4. Menafsirkan jawaban model menjadi jawaban atas masalah yang nyata.
Karakteristik-karakteristik yang biasanya digunakan dalam persoalan
program linear adalah sebagai berikut.
1. Variabel keputusan, adalah variabel yang menguraikan secara lengkap
keputusan-keputusan yang akan dibuat atau berarti pula sebagai kumpulan
variabel yang akan dicari untuk ditentukan nilainya.
2. Fungsi tujuan, merupakan fungsi dari variabel keputusan yang akan
dioptimumkan. Fungsi tujuan merupakan pernyataan matematika yang
-
15
menyatakan hubungan Z (nilai fungsi tujuan) dengan jumlah dari perkalian
semua koefisien fungsi tujuan.
3. Pembatas, merupakan kendala yang dihadapi sehingga kita tidak bisa
menentukan harga-harga variabel keputusan secara sembarang. Koefisien
dari variabel keputusan pada pembatas disebut koefisien teknis, sedangkan
bilangan yang ada disisi kanan setiap pembatas disebut ruas kanan
pembatas.
4. Pembatas tanda, adalah pembatas yang menjelaskan apakah variabel
keputusannya diasumsikan hanya berharga nonegatif atau variabel
keputusan tersebut boleh berharaga positif atau negatif (tidak terbatas pada
tanda).
Tidak semua masalah optimasi dapat diselesaikan dengan metode program
linear. Beberapa prinsip mendasari penggunaan metode program linear. Prinsip-
prinsip utama dalam program linear adalah sebagai berikut.
1. Adanya sasaran. Sasaran dalam model matematiaka masalah program linear
berupa fungsi tujuan (fungsi objektif) yang akan dicari nilai optimalnya
(maksimum/ minimum).
2. Ada tindakan alternatif, artinya nilai fungsi tujuan dapat diperoleh dengan
berbagai cara dan diantaranya alternatif itu memberikan nilai optimal.
3. Adanya keterbatasan sumber daya. Sumber daya atau input dapat berupa
waktu, tenaga, biaya, bahan, dsb. Pembatasan sumber daya disebut dengan
kendala (constrains) pembatas.
-
16
4. Masalah harus dapat dituangkan dalam bahasa matematika yang disebut model
matematika. Model matematika dalam program linear memuat fungsi tujuan
dan kendala. Fungsi tujuan harus berupa fungsi linear dan kendala berupa
pertidaksamaan atau persamaan linear.
5. Antar variabel yang membentuk fungsi tujuan dan kendala ada keterikatan,
artinya perubahan pada satu peubah akan mempengaruhi nilai peubah yang
lain.
Menurut Suyitno (1997:4), model matematika merupakan ungkapan suatu
masalah dalam bahasa matematika. Sedangkan menurut Dimyati dan Dimyati
(2004:3), model matematika adalah penggambaran dunia nyata melalui simbol-
simbol matematis. Petunjuk untuk menyusun model matematika adalah sebagai
berikut.
1. Menentukan tipe dari masalah (maksimasi atau minimasi).
Jika masalahnya menyangkut informasi tentang keuntunga, biasanya masalah
memaksimumkan. Jika masalahnya berkaitan dengan biaya, biasanya masalah
meminimumkan.
2. Mendefinisikan variabel keputusan.
Bilangan dari koefisien kontribusi digunakan untuk menentukan tipe masalah
dan untuk membantu mengidentifikasi variabel keputusan.
3. Merumuskan fungsi tujuan.
Sesudah menentukan tipe masalah dan variabel keputusan, selanjutnya
mengkombinasikan informasi ke rumusan fungsi tujuan.
-
17
4. Merumuskan kendala.
Bagian yang paling sulit dalam memformulasikan masalah program linear
adalah merumuskan kendala. Tahap ini lebih merupakan seni dari pada ilmu
pengetahuan. Ada dua pendekatan dasar, yaitu:
a. Pendekatan ruas kanan, merupakan besar maksimum dari sumber daya
yang tersedia dalam masalah maksimum maupun minimum dari sumber
daya yang tersedia dalam masalah minimum.
b. Pendekatan ruas kiri, merupakan koefisien teknis dari daftar dalam tebel
atau baris-baris, meletakkan semua nilai sebagai koefisien teknis dan
daftarnya dalam baris dan kolom.
5. Persyaratan nonnegatif.
Persyaratan ini harus ada dalam model matematika, karena variabel keputusan
biasanya mewakili banyak unit dari beberapa produksi atau sesuatu untuk
diproduksi atau suatu pelayanan tertentu.
2.3 Biaya
Biaya/ Beban (Expense) adalah semua pengeluaran uang, pengorbanan
atau pemakaian aktiva untuk memperoleh pendapatan atau hasil. Hal ini akan
mengakibatkan berkurangnya aktiva bukan karena penarikan kembali modal oleh
pemilik atau karena pembayaran utang kepada pihak lain (Kusmuriyanto,
2005:12).
Biaya sering kali didefinisikan sebagai penggunaan sumber daya yang
mempunyai konsekuensi keuangan (Blocher, 2007:4).
-
18
Langkah pertama yang sangat penting untuk memperoleh keunggulan
kompetitif adalah mengidentifikasi penggerak biaya utama dalam perusahaan atau
organisasi. Penggerak biaya (cost driver) merupakan faktoryang memberi dampak
pada perubahan tingkat biaya total. Perusahaan mengeluarkan biaya (cost) jika
menggunakan sumber daya untuk tujuan tertentu. Contohnya, perusahaan yang
memproduksi peralatan dapur, mempunyai biaya bahan baku (seperti logam dan
baut), biaya tenaga kerja, dan biaya-biaya lainnya.
Seringkali biaya dikumpulkan ke dalam kelompok-kelompok tertentu,
disebut dengan tempat penampungan biaya (cost pools). Ada banyak cara yang
berbeda dalam mengelompokkan biaya-biaya individual. Objek biaya (cost object)
adalah berbagai produk, jasa, atau unit organisasi di mana umumnya biaya
dibebankan untuk beberapa tujuan manajemen.
Informasi manajemen biaya sangat penting dalam merencanakan biaya dan
mengambil keputusan (perencanaan untuk produk baru atau perluasan pabrik dan
pengambilan keputusan lainnya). Namun demikian, kebutuhan mendasar dari
perencanaan biaya yang efektif adalah untuk menggunakan estimasi biaya yang
akurat dalam proses perencanaan.
Estimasi biaya memfasilitasi manajemen strategi dengan dua cara utama.
Pertama, estimasi biaya membantu memperkirakan biaya di masa yang akan
datang dengan menggunakan penggerak biaya berdasarkan aktivtas, volume,
struktural, atau pelaksanaan yang telah diidentifikasi telebih dahulu. Kedua,
estimasi biaya membantu mengidentifikasi penggerak biaya utama suatu objek
-
19
dan mana dari penggerak-penggerak biaya yang paling berguna dalam
memprediksi biaya.
Langkah-langkah dari estimasi biaya, yaitu sebagai berikut.
1. Menentukan objek biaya yang berkaitan dengan biaya yang diestimasi.
2. Menentukan penggerak biaya.
3. Mengumpulkan data yang konsisten dan akurat atas objek biaya dan
penggerak biaya.
4. Membuat grafik data.
5. Memilih dan menggunakan metode estimasi yang tepat.
6. Mengevaluasi keakuratan dari estimasi biaya.
Beberapa contoh biaya yang diestimasi dan penggerak biayanya yang
terkait adalah sebagai berikut.
Tabel 2.1 Contoh Biaya yang Diestimasi dan Penggerak biaya
Biaya yang Diestimasi Penggerak Biaya
Biaya bahan bakar untuk kendaraan Jarak tempuh
Biaya pemanas ruangan untuk bangunan Suhu yang dipertahankan dalam bangunan
Biaya pemeliharaan untuk bangunan pabrik Jam kerja mesin, jam kerja tenaga kerja
langsung
Biaya desain produk Jumlah desain, perubahan desain
Terdapat tiga metode estimasi, yaitu sebagai berikut.
1. Metode titik tinggi rendah (high-low method).
2. Metode pengukuran kerja (work meansurement).
3. Metode analisis regresi (regression analysis).
-
20
Metode-metode diurutkan dari yang paling rendah tingkat keakuratannya
sampai yang paling tinggi keakuratannya. Namun, biaya dan usaha yang
diperlukan untuk mengolah ketiga metode tersebut kebalikan urutannya.
Pengembangan analisis regresi dimulai dengan memilih objek biaya, yang
merupakan variabel terikat. Variabel terikat mungkin disajikan pada tingkat yang
sangat luas (agregat), seperti total biaya pemeliharaan untuk seluruh perusahaan,
atau bisa saja dalam tingkat yang terinci, seperti biaya pemeliharaan untuk setiap
pabrik atau departemen.
Pemilihan tingkat agregat tergantung pada tujuan dari estimasi biaya,
ketersediaan dan keandalan data, serta pertimbangan biaya dan manfaat. Apabila
tujuannya adalah keakuratan, maka sering kali analisis pada tingkat terinci yang
dipilih.
Untuk menentukan variabel bebas, perlu mempertimbangkan semua data
keuangan, operasi, dan ekonomi lainnya yang mungkin relevan. Tujuannya adalah
untuk memilih variabel (1) yang paling relevan, yaitu yang berubah ketika
variabel terikat berubah; dan (2) bukan merupakan duplikasi variabel bebas
lainnya. Tabel berikut menunjukkan beberapa variabel terikat dan variabel bebas.
-
21
Tabel 2.2 Variabel Bebas dan Variabel Terikat
Variabel terikat
Variabel Bebas
Data Keuangan Data Operasi Indikator
Ekonomi Lainnya
- Penjualan - Beban
penjualan
- Ukuran took - Indeks tingkat
harga
- Variabel dummy
untuk perubahan
kebijakan kredit - Beban iklan - Jenis took - Indeks atas
kondisi ekonomi local
- Beban tenaga kerja - Tarif upah - Jumlah jam
kerja
- Indeks atas tarif
upah local
- Variabel tren
- Penjualan - Variabel dummy untuk
perubahan
dalam bauran tenaga kerja
- Variabel dummy untuk
perubahan tarif
pembayaran yang signifikan
- Jumlah unit
diproduksi
- Jumlah
karyawan
- Beban utilitas - Penjualan - Temperatur harian rata-rata
- Variabel dummy untuk
perubahan yang
signifikan pada tarif utilitas
- Jumlah unit
diproduksi
- Variabel
dummy untuk perubahan
thermostat
- Lama toko buka (dalam
jam)
- Beban umum gaji
dan perlengkapan kantor, telepon,
pencetakan dan
duplikasi, serta perbaikan
- Penjualan - Jenis took - Indeks tingkat
harga local
- Umur took
- Total beban - Ukuran took - Variabel dummy untuk
perubahan pada
otomatisasi kantor
- Aktiva tetap bersih
- Jumlah karyawan
2.4 Transportasi
Pada umumnya, masalah transportasi berhubungan dengan distribusi suatu
produk tunggal dari beberapa sumber, dengan penawaran terbatas, menuju
beberapa tujuan, dengan permintaan tertentu, pada biaya transportasi minimum.
Karena hanya satu macam barang, suatu tempat tujuan dapat memenuhi
permintaannya dari satu atau lebih sumber (Mulyono, 2004:114).
Masalah transportasi adalah masalah yang khas dan penting dalam
masalah ekonomi. Masalah transportasi disebut juga masalah Hitchcock. Pada
tahun 1939 L. V. Kantorovich telah menyelidiki masalah transportasi, F. L.
-
22
Hitchcock pada tahun 1941, dan T. C. Koopmans pada tahun 1947 (Suyitno,
1997:139).
Secara khusus model transportasi berkaitan dengan masalah
pendistribusian barang-barang dari pusat-pusat pengiriman atau sumber ke pusat-
pusat penerimaan atau tujuan. Persoalan yang ingin dipecahkan oleh model
transportasi adalah penentuan distribusi barang yang akan meminimumkan biaya
total distribusi (Siswanto, 2007:265).
Asumsi dasar model ini adalah bahwa biaya transportasi pada suatu rute
tertentu proporsional dengan banyaknya unit yang dikirimkan. Definisi unit yang
dikirimkan sangat tergantung pada jenis produk yang diangkut, yang penting,
satuan penawaran dan permintaan akan barang yang diangkut harus konsisten.
Masalah transportasi dapat diselesaikan dengan metode simpleks, sebab
model matematika dari masalah transportasi merupakan keadaan khusus dari
model matematika masalah PL. Kelemahan metode simpleks untuk
menyelesaikan masalah transportasi adalah timbulnya masalah kemerosotan.
Masalah transportasi dapat juga diselesaikan dengn algoritma transportasi.
Adapun langkah-langkah algoritma transportasi sebagai berikut.
1. Menyiapkan tabel untuk masalah transportasi.
2. Menyusun program awal sehingga diperoleh penyelesaian fisibel.
3. Menentukan biaya kesempatan dari sel-sel kosong.
4. Menguji apakah program sudah optimal.
5. Menyusun program perbaikan, apabila belum ditemukan program optimal.
-
23
Persoalan transportasi membahas masalah pendistribusian suatu komoditas
atau produk dari sejumlah sumber (supply) kepada sejumlah tujuan (destination,
demand), dengan tujuan meminimumkan ongkos pengangkutan yang terjadi
(Dimyati dan Dimyati, 2004:128).
Ciri-ciri khusus persoalan transportasi ini adalah sebagai berikut.
1. Terdapat sejumlah sumber dan sejumlah tujuan tertentu.
2. Kuantitas komoditas atau barang yang didistribusikan setiap sumber dan yang
diminta oleh setiap tujuan, besarnya tertentu.
3. Komoditas yang dikirim atau diangkut dari suatu sumber ke suatu tujuan,
besarnya sesuai dengan permintaan dan atau kapasitas sumber.
4. Ongkos pengangkutan komoditas dari sumber ke suatu tujuan besarnya
tertentu.
Pengalokasian produk dari sumber ke tujuan bertujuan agar biaya
pengangkutannya seminimal mungkin dari seluruh permintaan dari tempat tujuan
dipenuhi. Asumsi sumber dalam hal ini adalah tempat asal barang yang hendak
dikirim, sehingga dapat berupa pabrik, gudang, grosir, dan sebagainya. Sedangkan
tujuan diasumsikan sebagai tujuan pengiriman barang. Dengan demikian
informasi yang harus ada dalam masalah transportasi meliputi: banyaknya daerah
asal beserta kapasitas barang yang tersedia untuk masing tempat, banyaknya
tempat tujuan beserta permintaan (demand) barang untuk masing-masing tempat
dan jarak atau biaya angkut untuk setiap unit barang dari suatu tempat asal ke
tempat tujuan.
-
24
2.4.1 Metode Transportasi
Metode transportasi adalah suatu metode yang digunakan untuk mengatur
distribusi dari sumber-sumber yang menyediakan produk yang sama atau sejenis
ke tempat tujuan secara optimal. Distribusi ini dilakukan sedemikian rupa
sehingga permintaan dari beberapa tempat tujuan dapat dipenuhi dari beberapa
tempat asal yang masing-masing dapat memiliki permintaan atau kapasitas yang
berbeda (Dwijanto, 2008:61).
Metode transportasi membahas masalah pendistribusian suatu barang dari
sejumlah sumber (supply) ke sejumlah tujuan (destination, demand), dengan
tujuan meminimumkan ongkos pengangkutan yang terjadi (Dimyati dan Dimyati,
1999 : 128).
Distribusi ini dilakukan sedemikian rupa sehingga permintaan dari
beberapa tempat tujuan dapat dipenuhi dari beberapa tempat asal yang masing-
masing dapat memiliki permintaan atau kapasitas yang berbeda-beda. Dengan
menggunakan metode transportasi dapat diperoleh suatu alokasi distribusi barang
yang dapat meminimalkan total biaya transportasi.
Suatu perusahaan memerlukan pengelolaan data dan analisis kuantitatif
yang akurat, cepat serta praktis dalam penggunaannya. Dalam perhitungan secara
manual membutuhkan waktu yang lebih lama sementara pertimbangan efisiensi
waktu dalam perusahaan sangat diperhatikan.
-
25
2.4.2 Prosedur Penyelesaian Metode Transportasi
Dalam penyelesaian kasus transportasi, langkah-langkah untuk
penyelesaian dengan metode transportasi adalah sebagai berikut.
1. Langkah pertama di dalam metode transportasi adalah menyusun matriks
transportasi. Langkah ini merupakan kunci keberhasilan kita dalam menyusun
langkah berikutnya. Matriks transportasi menunjukan sumber dari mana
barang berasal dan kemana tujuan dikirim.
2. Langkah berikutnya adalah menyusun tabel awal. Pada tabel awal diisikan
informasi biaya transportasi atau jarak dari suatu sumber ke suatu tujuan
tertentu, besar kapasitas sumber, dan besar permintaan. Pada langkah ini,
harus dipastikan bahwa besar kapasitas harus sama (seimbang) dengan besar
permintaan. Apabila terdapat ketidakseimbangan maka harus dibuat sel
dummy yang berisi besarnya ketidakseimbangan antara penawaran dan
permintaan. Sel dummy dapat berupa sel baris atau sel kolom.
3. Langkah ketiga adalah melakukan pengalokasian berdasarkan beberapa
metode yang ada. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan baik
secara manual maupun dengan menggunakan program komputer.
4. Jika telah dilakukan pengalokasian dengan salah satu metode yang sesuai,
langkah selanjutnya adalah melihat apakah alokasi tersebut sudah optimal atau
belum. Jika alokasi telah optimal maka alokasi tersebut dapat dikatakan telah
mencapai nilai yang paling menguntungkan. Sebaliknya jika belum optimal,
maka perlu dilakukan revisi atau perbaikan untuk sel yang masih
memungkinkan untuk direvisi atau diperbaiki.
-
26
2.4.3 Model Transportasi
Model merupakan penyederhanaan suatu masalah dunia nyata (real world
problem) melalui berbagai bentuk sehingga masalah tersebut mudah dipahami,
dianalisis, dan diselesaikan. Bentuk model yang dikenal secara luas antara lain
rumus (model matematis), prototype, peta, maket, diagram, skema, dan lain-lain.
Menurut Arifin (2010:228), model transportasi merupakan suatu bentuk
penyederhanaan dari permasalahan yang menyangkut suatu usaha meminimalkan
biaya pengiriman (shipping) suatu komoditas dari sejumlah sumber ke sejumlah
tujuan.
Tabel untuk model transportasi atau tabel algoritma transportasi dapat
disusun seperti Tabel 2.1 berikut :
Tabel 2.3 Tabel Model Transportasi
Keterangan :
𝐴𝑖 : Tempat asal ke-𝑖
-
27
𝑇𝑗 : Tempat tujuan ke-𝑗
𝑎𝑖 : Kapasitas (persediaan) barang di tempat asal ke-𝑖
𝑡𝑗 : Permintaan tempat tujuan ke-𝑗
𝑐𝑖𝑗 : Biaya pengiriman per unit barang dari tempat asal (𝑖) ke tempat tujuan (𝑗)
𝑥 𝑖𝑗 : Banyaknya unit barang yang dikirim dari 𝐴𝑖 ke 𝑇𝑗
Persyaratan samping adalah : ∑𝑎𝑖 = ∑𝑡𝑗 , 𝑖 = 1, 2, …𝑚; 𝑗 = 1, 2, …𝑛.
Dengan demikian, formulasi program linearnya adalah sebagai berikut :
Minimumkan : 𝒁 =
m
i
n
j
ijij xc1 1
Berdasarkan pembatas :
m
j
iij ax1
, 𝒊 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, . . . , 𝒎
n
i
jij tx1
, 𝒋 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, . . . , 𝒏
0ijx untuk seluruh 𝒊 dan 𝒋.
2.4.4 Keseimbangan Model Transportasi
Suatu model transportasi dikatakan seimbang apabila total supply (sumber)
sama dengan total demand (tujuan). Dengan kata lain dapat ditulis sebagai berikut.
𝑎𝑖
𝑚
𝑖=1
= 𝑡𝑗
𝑛
𝑗=1
Dalam persoalan yang sebenarnya batasan ini tidak selalu terpenuhi atau
dengan kata lain, jumlah supply yang tersedia mungkin lebih besar atau lebih kecil
dari pada jumlah yang diminta. Jika hal ini terjadi, maka model persoalanya
-
28
disebut model yang tidak seimbang (unbalanced). Batasan di atas dikemukakan
hanya karena menjadi dasar dalam pengembangan teknik transportasi. Namun,
setiap persoalan transportasi dapat dibuat seimbang dengan cara memasukan
variabel artificial (semu). Jika jumlah demand melebihi jumlah supply, maka
dibuat suatu sumber dummy yang akan men-supply kekurangan tersebut, yaitu
sebanyak ∑ 𝑗𝑡𝑗 − ∑ 𝑖𝑎𝑖.
Sebaliknya, jika jumlah supply melebihi jumlah demand, maka dibuat
suatu tujuan dummy untuk menyerap kelebihan tersebut, yaitu sebanyak ∑ 𝑖𝑎𝑖 −
∑ 𝑗𝑡𝑗 . Biaya transportasi per unit (𝑐𝑖𝑗 ) dari sumber dummy ke seluruh tujuan
adalah nol. Hal ini dapat dipahami karena pada kenyataannya dari sumber dummy
tidak terjadi pegiriman. Begitu pula dengan biaya transportasi per unit (𝑐𝑖𝑗 ) dari
semua sumber ke tujuan dummy adalah nol.
Jika pada suatu persoalan transportasi dinyatakan bahwa dari sumber ke 𝑘
tidak dilakukan atau tidak boleh terjadi pengiriman ke tujuan 𝑙, maka nyatakanlah
𝑐kl dengan suatu harga 𝑀 yang besarnya tidak terhingga. Hal ini dilakukan agar
dari 𝑘 ke 𝑙 itu benar-benar tidak terjadi pendistribusian barang.
2.4.5 Algoritma Transportasi
Model transportasi, pada saat dikenalkan pertama kali, diselesaikan secara
manual dengan menggunakan algoritma yang dikenal dengan algoritma
transportasi. Flow chart algoritma transportasi ini dapat dilihat pada gambar
berikut :
-
29
Gambar 2.1 Flow Chart Algoritma Transportasi
Pertama, diagnosis masalah dimulai dengan pengenalan sumber, tujuan,
parameter dan variabel.
Kedua, seluruh informasi tersebut kemudian dituangkan ke dalam matriks
transportasi. Dalam hal ini,
- Bila kapasitas seluruh sumber lebih besar dari permintaan seluruh tujuan, maka
sebuah kolom semu (dummy) perlu ditambahkan untuk menampung kelebihan
kapasitas ini.
- Bila kapasitas seluruh sumber lebih kecil dari seluruh permintaan tujuan, maka
sebuah baris semu perlu ditambahkan untuk menyedikan kapasitas semu yang
akan memenuhi kelebihan permintaan itu.
Ketiga, setelah matriks transportasi terbentuk kemudian dimulai menyusun
tabel awal. Ada tiga metode untuk menyusun tabel awal, yaitu :
Awal
Selesai Test Optimalisasi
Menyusun Matriks Transportasi
Menyusun Tabel Awal
Alokasi
Revisi
Tidak
Ya
-
30
1. Metode Sudut Barat Laut atau North West Corner Method (NWC)
Sesuai nama aturan ini, maka penempatan pertama dilakukan di sel
paling kiri dan paling atas (northwest) matriks kemudian bergerak ke kanan
ke bawah sesuai permintaan dan kapasitas produksi yang sesuai.
Tabel 2.4 Matriks Persoalan Transportasi
tujuan (supply)
1 2 3
1
c11 c12 c13
a1 sumber
(demand)
x11 x12 x13
2
c21 c22
c23
a2
x21 x22 x23
b1 b2 b3
Mulai dari pojok kiri atas, alokasikan sebesar x11 = min a1, b1 .
Artinya: jika b1 < a1 maka x11 = b1; jika b1 > a1 maka x11 = a1. Kalau
x11 = b1, maka selanjutnya yang mendapat giliran untuk dialokasikan adalah
x12 sebesar min a1 − b1, b2 ; kalau giliran untuk dialokasikan adalah x21
sebesar min b1 − a1, a2 . Demikian seterusnya.
Besar alokasi ini akan mencukupi salah satu, kapasitas tempat asal baris
pertama dan atau permukaan tempat tujuan dari kolom pertama. Jika
kapasitas tempat asal pertama terpenuhi kita bergerak ke bawah menyusur
kolom pertama. Di lain pihak, jka alokasi pertama memenuhi permintaan
tempat tujuan di kolom pertama, kita bergerak ke kanan di baris pertama dan
kemudian menentukan alokasi yang kedua atau yang memenuhi kapasitas
tersisa dari baris satu atau memenuhi permintaan tujuan dari kolom dua dan
seterusnya.
-
31
2. Metode Biaya Terkecil atau Least Cost Method
Metode ini digunakan untuk persoalan transportasi berdimensi kecil, hal
ini akan memberikan pengurangan waktu. Alokasi pertama dibuat terhadap
sel yang berkaitan dengan biaya pengangkutan terendah. Sel dengan biaya
terendah ini diisi sebanyak mungkin dengan mengingat persyaratan kapasitas
produksi (origin) maupun permintaan tempat tujuan. Kemudian beralih ke sel
termurah berikutnya dan mengadakan alokasi dengan memperhatikan
kapasitas yang tersisa dari permintaan baris dan kolom. Dalam
perhitungannya, metode ini membuat matriks sesuai dengan persyaratan.
3. VAM atau Vogell’s Aproximation Method
Metode VAM ini didasarkan atas “beda kolom” dan “beda baris” yang
menentukan perbedaan antara dua biaya termurah dalam satu kolom atau satu
baris. Setiap perbedaan dapat dianggap sebagai “penalty”, karena
menggunakan rute termurah. Beda baris atau beda kolom berkaitan dengan
penalty tertinggi, merupakan baris atau kolom yang akan diberi alokasi
pertama. Alokasi pertama ini atau menghabiskan tempat kapasitas produksi,
atau menghabiskan permintaan tujuan atau kedua-duanya.
Ketiga metode di atas masing-masing berfungsi untuk menentukan alokasi
distribusi awal yang akan membuat seluruh kapasitas sumber teralokasikan ke
seluruh tujuan. Pada umumnya, metode biaya terkecil atau Least Cost Method
akan memberikan solusi awal lebih baik (lebih rendah) dibanding dengan metode
North West Corner, karena metode Least Cost menggunakan biaya per unit
sebagai kriteria alokasi sementara metode North West Corner tidak. Akibatnya,
-
32
banyak iterasi tambahan yang diperlukan untuk mencapai solusi optimum lebih
sedikit. Namun, dapat terjadi meskipun jarang, dimana solusi awal yang sama atau
lebih baik dicapai melalui metode North West Corner.
Keempat, setelah penyusunan tabel awal selesai maka sebagai langkah
selanjutnya adalah pengujian optimalitas tabel untuk mengetahui apakah biaya
distribusi total telah minimum. Ada dua macam model pegujian optimalitas
algoritma transportasi, yaitu :
1. Stepping Stone Method
Metode Stepping Stone bekerja dengan mempertimbangkan “opportunity
cost” dari sel kosong, yaitu berkurangnya biaya akibat pemindahan model
pengangkutan bila mana sel kosong itu diisi satu barang.
Langkah-langkah untuk menghitung 𝑂𝐶 sel kosong dengan
menggunakan Metode Stepping Stone secara umum dapat dirumuskan
sebagai berikut :
(1) Membuat loop dari sel kosong yang akan dihitung 𝑂𝐶 nya
(2) Misalkan sel (𝑟, 𝑘) adalah sel yang akan dihitung 𝑂𝐶 nya dan loopnya
adalah (𝑟0, 𝑘0) − (𝑟0, 𝑘1) − (𝑟1, 𝑘1) − (𝑟1, 𝑘2) − (𝑟2, 𝑘2) − ⋯−
(𝑟𝑝 , 𝑘𝑝) − (𝑟𝑝 , 𝑘0), maka
𝑂𝐶 (𝑟, 𝑘) = − 𝐶𝑟0, 𝑘0 − 𝐶𝑟0, 𝑘1 + 𝐶𝑟1, 𝑘1 − 𝐶𝑟1, 𝑘2 + 𝐶𝑟2, 𝑘2 −
… + 𝐶𝑟𝑝 , 𝑘𝑝 − 𝐶𝑟𝑝 , 𝑘0 .
2. MODI atau Modified Distribution Method
Jika pada penyelesaian metode Stepping Stone terlebih dahulu harus
membuat loop, maka pada MODI tidak perlu membuat loop.
-
33
Untuk membahas metode ini perlu diperkenalkan beberapa istilah/
singkatan yang akan digunakan untuk merumuskan masalah transportasi.
Misalkan banyaknya tempat asal adalah m dan banyakya tempat tujuan
adalah n, dan misalkan
Oi = tempat asal ke i, dimana i = 1, 2, …, m
Dj = tempat tujuan ke j, dimana j = 1, 2, …, n
Cij = besarnya biaya satuan pengiriman barang dari Oi ke Dj
Vi = bilangan baris, dimana i = 1, 2, …, m
Uj = bilangan kolom, dimana j = 1, 2, …, n
Kij = bilangan sel kosong
Langkah-langkah membuat OC sel kosong, sebagai berikut :
1. Menghitung Vi dan Uj berdasarkan sel yang telah terisi sehingga dengan
hubungan Cij = Vi + Uj. Dimana pertama kali kita dapat memberikan
sebarang bilangan pada salah satu Vi atau Uj.
2. Menghitung Kij pada sel kosong dengan ketentuan Kij =Vi + Uj.
3. Menghitung opportunity cost sel kosong dengan ketentuan OC = Kij - Cij.
Kelima, atau langkah terakhir adalah revisi tabel bila dalam langkah
keempat terbukti bahwa tabel belum optimal atau biaya distribusi total masih
mungkin diturukan lagi. Dengan demikian, lagkah kelima ini tidak akan dilakukan
apabila pada langkah keempat telah membuktikan bahwa tabel telah optimal.
Contoh 1 :
Denebula adalah sebuah perusahaan yang menghasilkan suatu jenis jamur.
Usaha ini bermula dari sesesorang bernama Denebula di daerah Kaliurang,
-
34
Yogyakarta. Ketika usahaya semakin besar dan area penyemaian di daerah itu
tidak mungkin diperluas, kedua anaknya mulai mencoba mengembangkan usaha
serupa di daerah Bandungan, Magelang dan Tawangmangu, Surakarta.
Permintaan terhadap jamur itu tidak hanya datang dari daerah sekitar yaitu
Yogyakarta, Magelang dan Surakarta tetapai juga datang dari daerah Jawa Barat,
Jawa Timur dan luar Jawa. Berhubung permintaan terus meingkat, Denebula
kemudian menujuk ketiga anaknya yang lain utuk menjadi agen di Purwokerto
untuk melayani daerah Jawa Barat, Semarang untuk melayani permintaan daerah
luar Jawa dan Madiun untuk melayani permintaan daerah Jawa Timur. Permintaan
ketiga agen tersebut untuk periode yang akan datang adalah,
Agen Permintaan
Purwokerto 5000 kg
Semarang 4500 kg
Madiun 5500 kg
Kemampuan berproduksi ketiga pabrik jamur itu untuk periode yang akan
datang adalah sebagai berikut:
Pusat Penyamaian Kapasitas
Yogyakarta 4000 kg
Magelang 5000 kg
Surakarta 6000 kg
Selanjutnya diketahui pula biaya angkut per unit dari pusat-pusat
penyemaian ke agen-agen, yaitu :
-
35
Pabrik
Agen
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta 4 5 7
Magelang 6 3 8
Surakarta 5 2 3
Bagaimana masing-masing pusat penyemaian harus mendistribusikan jamur
agar memenuhi permintaan ke agen-agen dengan biaya yang paling minimum?
(Siswanto, 2007:269)
2.4.5.1 Tabel Awal Matriks Tansportasi Denebula
Untuk menyelesaikan persoalan di atas, kita perlu menyusun tabel awal
Matriks Transportasi Denebula
Tabel 2.5 Tabel Awal Matriks Transportasi Denebula
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta X11
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang X21
6
X22
3
X23
8
5000
Surakarta X31
5
X32
2
X33
3
6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
-
36
Berdasarkan uraian di atas, ada 3 metode untuk penyelesaian awal dalam
masalah trasportasi, yaitu :
1. Metode Sudut Barat Laut atau North West Corner Method (NWC)
Metode Sudut Barat Laut atau North West Corner Method (NWC) adalah
suatu metode untuk menyusun tabel awal dengan cara mengalokasikan
distribusi barang mulai dari sel yang terletak pada sudut paling kiri atas,
itulah sebabnya dinamakan metode sudut barat laut.
Sel matriks 11 (baris = 1, kolom = 1), menurut metode NWC harus
memperoleh alokasi terlebih dahulu karena terletak paling kiri atas. Di sel ini
seluruh kapasitas Yogyakarta sebanyak 4000 kg didistribusikan ke
Purwokerto, namun Purwokerto masih menghendaki tambahan distribusi
sebesar 1000 kg agar permintaannya sebesar 5000 kg terpenuhi, lihat Tabel
2.6.
Kini, sel 21 menjadi sel yang terletak paling kiri atas setelah alokasi
distribusi tidak mugkin lagi dilakukan di baris ke-1 karena seluruh kapasitas
Yogyakarta telah dialokasikan ke Purwokerto. Alokasi maksimum di sel 21
adalah 1000 kg, yaitu sesuai dengan permintaan maksimum Purwokerto pada
kolom ke-1, lihat Tabel 2.7.
-
37
Tabel 2.6 Metode NWC, seluruh kapasitas Yogyakarta didistribusikan ke
Purwokerto
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta 4000
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang X21
6
X22
3
X23
8
5000
Surakarta X31
5
X32
2
X33
3
6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
Tabel 2.7 Metode NWC, permintaan Purwokerto terpenuhi
Sumber Tujuan
Kapasitas Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta 4000
4
X12
5
X13
7 4000
Magelang 1000
6
X22
3
X23
8 5000
Surakarta X31
5
X32
2
X33
3 6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
Sel yang terletak paling kiri atas setelah alokasi distribusi tidak mungkin
dilakukan pada baris dan kolom pertama adalah sel 22. Di sel ini alokasi
distribusi maksimum adalah 4000 kg, yaitu sesuai dengan kapasitas
maksimum Magelang sebanyak 5000 kg, lihat Tabel 2.8.
-
38
Tabel 2.8 Metode NWC, Magelang memenuhi permintaan Purwokerto dan
Semarang
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta
4000
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang
1000
6
4000
3
X23
8
5000
Surakarta
X31
5
X32
2
X33
3
6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
Setelah alokasi distribusi tidak mungkin lagi dilakukan pada baris
pertama dan kedua serta kolom pertama, maka sel 32 kini berada pada posisi
paling kiri atas. Oleh karena itu, alokasikan 500 kg agar permintaan
Semarang sebesar 4500 kg terpenuhi ke sel ini, lihat Tabel 2.9.
Tabel 2.9 Metode NWC, permintaan Semarang terpenuhi
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta
4000
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang
1000
6
4000
3
X23
8
5000
Surakarta
X31
5
500
2
X33
3
6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
-
39
Kini, sel 33 merupakan satu-satunya pilihan alokasi distribusi yang akan
membuat sisa kapasitas Surakarta digunakan seluruhnya untuk memenuhi
permintaan Madiun sebanyak 5500 kg, lihat Tabel 2.10.
Tabel 2.10 Metode NWC, pemintaan Madiun terpenuhi
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta
4000
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang
1000
6
4000
3
X23
8
5000
Surakarta
X31
5
500
2
5500
3 6000
Permintaan 5000 4500 5500
15000
15000
Langkah yang telah dilakukan pada Tabel 2.10 di atas merupakan
langkah terakhir penyusunan tabel awal yang menggunakan metode sudut
barat laut (NWC). Pada Tabel 2.11 menunjukkan seluruh pengisian sel-sel
menurut metode sudut barat laut.
-
40
Tabel 2.11 Metode NWC
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta
4000
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang
1000
6
4000
3
X23
8
5000
Surakarta
X31
5
500
2
5500
3 6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
Biaya distribusi berdasar alokasi beban distribusi menurut metode sudut
barat laut adalah :
Sel Biaya x Beban Biaya
(1,1) 4,- x 4000 16.000,-
(2,1) 6,- x 1000 6.000,-
(2,2) 3,- x 4000 12.000,-
(3,2) 2,- x 500 1.000,-
(3,3) 3,- x 5500 16.500,-
Jumlah 51.500,-
2. Metode Biaya Terkecil atau Least Cost Method
Metode Biaya Terkecil ( Least Cost Method) adalah sebuah metode
untuk menyusun tabel awal dengan cara pengalokasian distribusi barang dari
sumber ke tujuan mulai dari sel yang memiliki biaya distribusi terkecil.
-
41
Pada Tabel 2.12, sel matriks 32 yang menunjukkan distribusi barang dari
Surakarta ke Semarang memiliki biaya distribusi terkecil, yaitu Rp 2,- per kg.
Oleh karena itu, harus dialokasikan distribusi barang sesuai dengan
permintaan Semarang ke sel tersebut sebesar 4500 kg, sejauh agen di
Surakarta bisa memenuhi permintaan itu. Karena agen Surakarta mampu
memenuhi permintaan itu bahkan masih memiliki sisa kapasitas, maka
permintaan itu seluruhnya dipenuhi oleh Surakarta.
Tabel 2.12 Tabel awal dengan biaya terkecil, C32 = 2 adalah Cij terkecil
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta X11
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang X21
6
X22
3
X23
8
5000
Surakarta X31
5
4500
2
X33
3
6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
Sel 33 adalah sel yang memiliki biaya terkecil yaitu Rp 3,- setelah sel 32.
Sel ini berada pada kolom permintaan Madiun sebesar 5500 kg, sedangkan
sisa kapasitas agen Surakarta tinggal 1500 kg. Jadi, sisa permintaan ini
digunakan untuk memenuhi sebagian permintaan Madiun, lihat Tabel 2.13.
-
42
Tabel 2.13 Tabel awal metode biaya terkecil, C33 = 3 adalah Cij terkecil setelah
X32 terpenuhi
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta X11
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang X21
6
X22
3
X23
8
5000
Surakarta X31
5
4500
2
1500
3
6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
Sel berikutnya yang memiliki biaya terkecil adalah sel 11. Sel ini
berkaitan dengan agen Yogyakarta yang memiliki kapasitas 4000 kg dan
permintaan Purwokerto 5000 kg. Dalam hal ini, Yogyakarta jelas tidak
mungkin mampu memenuhi seluruh permintaan Purwokerto. Oleh karena itu,
harus dipilih alternatif agen lain yang memiliki biaya distribusi paling sedikit
sama dengan biaya distribusi dari Yogyakarta ke Purwokerto.
Pilihan sebenarnya jatuh ke agen Surakarta yang memiliki biaya
distribusi Rp 5,-, namun karena seluruh kemampuan Surakarta telah
digunakan untuk memenuhi Semarang dan Madiun maka pilihan dialihkan ke
agen Magelang meskipun memiliki biaya distribusi yang sedikit lebih tinggi
yaitu Rp 6,-, lihat Tabel 2.14. Jadi permintaan Purwokerto sebanyak 5000 kg
akan dipenuhi oleh Yogyakarta sebanyak 4000 kg dan Magelang sebanyak
1000 kg.
-
43
Tabel 2.14 Tabel awal metode biaya terkecil, setelah X11 terpenuhi, X21 menjadi
Cij terkecil selanjutnya
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta
4000
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang
1000
6
X22
3
X23
8
5000
Surakarta X31
5
4500
2
1500
3 6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
Kini tinggal permintaan Madiun yang belum terpenuhi. Satu-satunya
alternatif yang bisa memenuhi permintaan itu adalah Magelang. Oleh karena
itu, sel 23 harus dialokasikan distribusi 4000 kg untuk memenuhi permintaan
Madiun. Jumlah ini tepat sama dengan kapasitas maksimum agen Magelang,
yaitu 5000 kg. Lihat Tabel 2.15.
Tabel 2.15 Tabel awal metode biaya terkecil, C23 = 8 adalah 𝑪𝒊𝒋 terkecil setelah
X32, X33, X11 dan X12 terpenuhi
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta
4000
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang
1000
6
X22
3
4000
8 5000
Surakarta X31
5
4500
2
1500
3 6000
Permintaan 5000 4500 5500
15000
15000
-
44
Sampai pada langkah ini, proses penyusunan tabel awal Denebula dengan
metode biaya terkecil telah selesai. Tabel 2.16 di bawah ini menunjukkan
seluruh proses pengisian sel-sel yang memiliki 𝐶𝑖𝑗 terkecil.
Tabel 2.16 Tabel awal dengan metode biaya terkecil
Sumber Tujuan Kapasitas
Purwokerto Semarang Madiun
Yogyakarta 4000
4
X12
5
X13
7
4000
Magelang 1000
6
X22
3
4000
8 5000
Surakarta X31
5
4500
2
1500
3 6000
Permintaan 5000 4500 5500 15000
15000
Biaya distribusi berdasar alokasi beban distribusi sementara menurut
metode biaya terkecil adalah :
Sel Biaya x Beban Biaya
(1,1) 4,- x 4000 16.000,-
(2,1) 6,- x 1000 6.000,-
(2,3) 8,- x 4000 32.000,-
(3,2) 2,- x 4500 9.000,-
(3,3) 3,- x 1500 4.500,-
Jumlah 67.500,-
-
45
3. Vogell’s Aproximation Method atau VAM
Vogell’s Aproximation Method atau VAM adalah metode untuk
penentuan tabel awal algoritma transportasi. Vogell’s Aproximation Method
menentukan alokasi distribusi pada sel yang memiliki 𝐶𝑖𝑗 terkecil dan terletak
pada baris atau kolom yang memiliki nilai terbesar dari selisih 𝐶𝑖𝑗 terkecil.
Oleh karena itu, ada tiga tahap yang harus ditempuh pada setiap alokasi
distribusi, yaitu :
1. Penentuan selisih nilai dua Cij terkecil pada seluruh baris dan kolom.
2. Pemilihan baris atau kolom yang memiliki nilai terbesar dari selisih dua
Cij terkecil.
3. Alokasi distribusi biaya maksimum paa baris atau kolom terpilih yang
memiliki Cij terkecil.
Ketiga tahap itu merupakan sebuah siklus yang berulang pada setiap
penentuan alokasi distribusi hingga seluruh kapasitas sumber teralokasikan
dan seluruh permintaan tujuan terpenuhi.
1. Penentuan Selisih Nilai Dua Cij Terkecil
Tahap pertama dalam penyusunan tabel awal dengan metode VAM adalah
penentuan selisih nilai dua 𝐶𝑖𝑗 terkecil. Proses ini dilakukan utuk seluruh
baris dan kolom. Pada baris pertama, dua 𝐶𝑖𝑗 terkecil adalah C11 = 4 dan
C12 = 5; dengan demikian selisih dua 𝐶𝑖𝑗 itu adalah 5 − 4 = 1. Pada
baris ke-2, dua 𝐶𝑖𝑗 terkecil adalah C21 = 6 dan C22 = 3; dengan demikian
-
46
selisih dua 𝐶𝑖𝑗 itu adalah 6 − 3 . Dengan cara yang sama, seluruh selisih
nilai baris dan kolom itu bisa ditentukan, lihat Tabel 2.17.
2. Pemilihan Nilai Terbesar dari Selisih Dua Cij Terkecil
Setelah selisih dua 𝐶𝑖𝑗 terkecil pada seluruh baris dan kolom ditemukan,
maka sebagai langkah berikutnya adalah pemilihan selisih nilai yang
terbesar sebagai dasar alokasi. Pada Tabel 2.17, selisih nilai terbesar dari
selu