BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1. Manajemen Transportasi dan Distribusi

Distribusi adalah suatu kegiatan untuk memindahkan produk dari pihak

supplier kepada pihak konsumen dalam suatu supply chain. Distribusi merupakan

suatu kunci dari keuntungan yang akan diperoleh perusahaan karena distribusi

secara langsung akan mempengaruhi biaya dari supply chain dan kebutuhan

konsumen, Jaringan distribusi yang tepat dapat digunakan untuk mencapai

berbagai macam tujuan dari supply chain, mulai dari biaya yang rendah sampai

respons yang tinggi terhadap permintaan dari konsumen. (Chopra, 2010, p86).

Transportasi merupakan pergerakan suatu produk dari suatu lokasi ke

lokasi lain yang merepresentasikan awal dari suatu rangkaian supply chain sampai

kepada konsumen. Transportasi sangat penting karena suatu produk jarang

diproduksi dan digunakan dalam lokasi yang sama. (Copra, 2010, p380).

Menurut Nyoman (2005, p173), manajemen transportasi dan distribusi

merupakan pengelolaan terhadap kegiatan untuk pergerakan suatu produk dari

suatu lokasi ke lokasi lain dimana pergerakan tersebut biasanya membentuk atau

menghasilkan suatu jaringan. Pada kebanyakan produk, peran jaringan distribusi

dan transportasi sangatlah vital. Jaringan distribusi dan transportasi ini

memungkinkan produk pindah dari lokasi dimana mereka diproduksi ke lokasi

konsumen / pemakai yang sering kali dibatasi oleh jarak yang sangat jauh.

Kemampuan untuk mengirimkan produk ke konsumen secara tepat waktu, dalam

jumlah yang sesuai dan dalam kondisi yang baik sangat menentukan apakah

9  

produk tersebut pada akhirnya akan kompetitif di pasar. Kemampuan untuk

mengelola jaringan distribusi dewasa ini merupakan satu komponen keunggulan

kompetitif yang sangat penting bagi kebanyakan industri.

Untuk menciptakan keunggulan berkompetisi, perusahaan tidak lagi bisa

mengandalkan cara-cara tradisional dalam mendistribusikan produk-produk

mereka. Perkembangan teknologi dan inovasi dalam manajemen distribusi

memungkinkan perusahaan untuk menciptakan kecepatan waktu kirim serta

efisiensi yang tinggi dalam jaringan distribusi mereka, sesuatu yang sangat

dipentingkan oleh konsumen dewasa ini.

Tekanan kompetisi serta kebutuhan konsumen yang tinggi memaksa

perusahaan-perusahaan untuk melakukan berbagai perbaikan dalam kegiatan

distribusi dan transportasi. Dewasa ini, jaringan distribusi tidak lagi dipandang

hanya sebagai serangkaian fasilitas yang mengerjakan fungsi-fungsi fisik seperti

pengangkutan dan penyimpanan, tetapi merupakan bagian integral dari kegiatan

supply chain secara holistik dan memiliki peran strategis sebagai titik penyalur

produk maupun informasi dan juga sebagai wahana untuk menciptakan nilai

tambah.

Menurut Copra (2010, p87-88), jaringan distribusi berkaitan dengan

pemenuhan dari kebutuhan konsumen dan biaya yang dibutuhkan untuk memenuhi

kebutuhan konsumen. Oleh sebab itu, suatu perusahaan harus dapat mengestimasi

jumlah kebutuhan atau permintaan konsumen dalam suatu jaringan distribusi.

Karena pemenuhan akan kebutuhan konsumen akan mempengaruhi pendapatan

perusahaan lewat biaya yang ditimbulkan dari suatu jaringan pengiriman.

10  

2.1.1. Fungsi Dasar Manajemen Distribusi dan Transportasi

Secara tradisional kita mengenal manajemen distribusi dan

transportasi dengan berbagai sebutan. Sebagian perusahaan menggunakan

istilah manajemen logistik, sebagian lagi menggunakan istilah distribusi

fisik (physical distribution). Apapun istilahnya, secara umum fungsi

distribusi dan transportasi pada dasarnya adalah mengantarkan produk dari

lokasi dimana produk tersebut diproduksi sampai dimana pelayanan kepada

konsumen. Pada prinsipnya, fungsi ini bertujuan untuk menciptakan

pelayanan yang tinggi ke konsumen yang bisa dilihat dari tingkat service

level yang dicapai, kecepatan pengiriman, kesempurnaan barang sampai ke

tangan konsumen, serta pelayanan purna jual yang memuaskan.

Kegiatan transportasi dan distribusi bisa dilakukan oleh perusahaan

manufaktur dengan membentuk bagian distribusi/transportasi tersendiri

atau diserahkan ke pihak ketiga. Dalam upayanya untuk memenuhi tujuan-

tujuan diatas, siapapun yang melaksanakan (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 konsumen perlu dilakukan karena kontribusi mereka pada

revenue perusahaan bisa sangat bervariasi dan karakteristik tiap

konsumen bisa sangat berbeda antara satu dengan lainnya. Dari segi

revenue, sering kali hukum pareto 20/80 berlaku disini. Artinya, hanya

sekitar 20% dari konsumen atau area penjualan menyumbangkan

sejumlah 80% dari pendapatan yang diperoleh perusahaan. Perusahaan

11  

tidak bisa menomor-satukan semua konsumen. Dengan memahami

perbedaan karakteristik dan kontribusi tiap konsumen atau area

distribusi, perusahaan bisa mengoptimalkan alokasi persediaan maupun

kecepatan pelayanan. Misalnya, konsumen kelas 1, yang

menyumbangkan pendapatan terbesar, memiliki target service level

yang lebih tinggi dibandingkan dengan konsumen kelas 2 atau kelas 3

yang kontribusinya jauh lebih rendah.

2. Menentukan mode transportasi yang akan digunakan.

Tiap mode transportasi memiliki karakteristik yang berbeda dan

mempunyai keunggulan serta kelemahan yang berbeda juga. Sebagai

contoh, transportasi laut memiliki keunggulan dari segi biaya yang

lebih rendah, namun lebih lambat dibandingkan dengan transportasi

udara. Manajemen transportasi harus bisa menentukan mode apa yang

akan digunakan dalam mengirimkan produk-produk mereka ke

konsumen. Kombinasi dua atau lebih mode transportasi tentu bisa atau

bahkan harus dilakukan tergantung pada situasi yang dihadapi.

3. Melakukan konsolidasi informasi dan pengiriman.

Konsolidasi merupakan kata kunci yang sangat penting dewasa ini.

Tekanan untuk melakukan pengiriman cepat namun murah menjadi

pendorong utama perlunya melakukan konsolidasi informasi maupun

pengiriman. Salah satu contoh konsolidasi informasi adalah konsolidasi

data permintaan untuk keperluan pembuatan jadwal pengiriman.

12  

Sedangkan konsolidasi pengiriman dilakukan misalnya dengan

menyatukan permintaan beberapa toko atau retail yang berbeda dalam

sebuah truk. Dengan cara ini, truk bisa berjalan lebih sering tanpa harus

membebankan biaya lebih kepada konsumen / 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

konsumen. Apabila jumlah konsumen sedikit, keputusan ini bisa

diambil dengan relatif mudah. Namun perusahaan yang memiliki ribuan

atau puluhan ribu toko atau tempat-tempat penjualan yang harus

dikunjungi, penjadwalan dan penentuan rute pengiriman adalah

pekerjaan yang sangat sulit dan kekurangtepatan dalam mengambil dua

keputusan tersebut bisa berimplikasi pada biaya pengiriman dan

penyimpanan yang tinggi.

5. Menyimpan persediaan.

Jaringan distribusi selalu melibatkan proses penyimpanan produk baik

di suatu gudang pusat atau gudang regional, maupun di toko dimana

produk tersebut dipajang untuk dijual. Oleh karena itu manajemen

distribusi tidak bisa dilepaskan dari manajemen pergudangan.

13  2.2. Permintaan

Menurut Pujawan (2005, p85), permintaan terhadap barang atau jasa

adalah awal dari semua kegiatan supply chain. Kegiatan produksi, pengiriman,

perancangan produk dan pembelian material dilaksanakan dengan tujuan untuk

memenuhi kebutuhan atau permintaan terhadap barang atau jasa dari pihak

konsumen.

Pada hampir semua situasi riil, besar dan waktu permintaan terhadap

barang atau jasa tidak mudah diketahui sebelum terjadi. Di sisi lain, banyak

aktivitas yang sudah harus dikerjakan sebelum permintaan atau kebutuhan dari

konsumen teridentifikasi dengan pasti. Pada perusahaan yang berproduksi dengan

sistem make to stock, kegiatan produksi, pembelian material, dan pengiriman

produk ke toko atau tempat penjualan dilakukan sebelum perusahaan mengetahui

jumlah produk yang akan terjual di masing- masing toko atau tempat penjualan.

Pada sistem produksi make to order, beberapa aktivitas seperti perakitan akhir dan

pembuatan komponen memang bisa ditunda sampai ada permintaan definitif,

namun tetap sebagian aktivitas seperti penyediaan bahan baku dan kapasitas

dilakukan atas dasar perkiraan atau peramalan. Dengan demikian, boleh dikatakan

tidak ada perusahaan yang bisa menghindar dari kegiatan memperkirakan atau

meramalkan permintaan untuk keperluan perencanaan aktivitas-aktivitas yang

harus dilakukan sebelum permintaan definitif datang dari konsumen.

2.3. Peramalan

Menurut Heizer dan Render (2009, p162), peramalan (forecasting) adalah

seni dan ilmu untuk memperkirakan kerjadian di masa depan. Hal ini dapat

14  

dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya ke

masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis. Hal tersebut juga

merupakan prediksi intuisi yang bersifat subjektif. Atau dapat pula menggunakan

kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari

seorang manager.

Sedangkan menurut Hastarita (1984) pada Assauri (2008), Peramalan

merupakan bagian awal dari suatu proses pengambilan suatu keputusan. Sebelum

melakukan peramalan harus diketahui terlebih dahulu apa sebenarnya persoalan

dalam pengambilan keputusan itu. Peramalan adalah pemikiran terhadap suatu

besaran, misalnya permintaan terhadap satu atau beberapa produk pada periode

yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan

(guess), tetapi dengan menggunakan teknik-teknik tertentu, maka peramalan

menjadi lebih sekedar perkiraan. Peramalan dapat dikatakan perkiraan yang ilmiah

(educated guess). Setiap pengambilan keputusan yang menyangkut keadaan di

masa yang akan datang, maka pasti ada peramalan yang melandasi pengambilan

keputusan tersebut.

Pujawan (2005, p87) menyatakan bahwa peramalan permintaan adalah

kegiatan untuk mengestimasi besarnya permintaan terhadap barang barang atau

jasa tertentu pada suatu periode dan wilayah pemasaran tertentu. Ramalan yang

tidak akurat bisa menimbulkan berbagai permasalahan pada supply chain.

Kelebihan pasokan produk ke satu wilayah sementara kekurangan di wilayah lain,

kelebihan di suatu periode tetapi kekurangan di periode lain, atau kelebihan di

produk A sementara kekurangan produk B, dan sebagainya membuat service level

yang rendah maupun ongkos-ongkos persediaan yang tinggi. Oleh karena itu untuk

15  

meningkatkan efisiensi maupun efektifitas pada supply chain diperlukan cara-cara

yang tepat untuk meningkatkan akurasi peramalan permintaan. Peningkatan

akurasi bisa dilakukan dengan menggunakan metode peramalan yang lebih baik,

mencari data yang lebih komprehensif, melakukan kolaborasi dengan pihak-pihak

lain pada supply chain, serta memilih tingkat agregasi yang tepat untuk tiga

dimensi, yaitu wilayah, waktu dan produk.

Kegiatan peramalan memiliki peran yang sangat kritis pada supply chain.

Hanya saja, walaupun ramalan dilakukan dengan baik dan hasilnya akurat, supply

chain tidak dijamin bisa memenuhinya dengan efektif dan efisien. Hal ini terutama

terjadi kalau permintaan memiliki pola yang fluktuatif. Walaupun fluktuasinya bisa

diprediksi dengan baik, biaya-biaya yang muncul pada supply chain bisa cukup

besar bila fluktuasinya tinggi. Oleh karena itu, disamping upaya untuk secara

reaktif meramalkan permintaan dan merespon hasil ramalan apapun polanya,

supply chain harus lebih proaktif mencoba membuat pola permintaan tersebut lebih

stabil sehingga mudah untuk dipenuhi.

Menurut Santoso (2009, p7) definisi peramalan sebenarnya beragam,

berikut beberapa definisi mengenai peramalan:

Perkiraan munculnya sebuah kejadian di masa depan, berdasarkan data yang

ada di masa lampau.

Proses menganalisis data historis dan data saat ini untuk menentukan trend di

masa mendatang.

Proses estimasi dalam situasi yang tidak diketahui.

Pernyataan yang dibuat tentang masa depan.

Penggunaan ilmu dan teknologi untuk memperkirakan situasi di masa depan.

16  

Upaya sistematis untuk mengantisipasi kejadian atau kondisi di masa depan.

Dari beberapa definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa peramalan

berkaitan dengan upaya memperkirakan apa yang terjadi di masa depan, berbasis

pada metode ilmiah (ilmu dan teknologi) serta dilakukan secara sistematis.

Walaupun demikian, kegiatan forecasting tidaklah semata-mata berdasarkan

prosedur ilmiah atau terorganisir, karena ada kegiatan peramalan yang

menggunakan intuisi (perasaan) atau lewat diskusi informal dalam sebuah grup.

Berikut beberapa ciri sebuah kegiatan peramalan, yaitu:

1. Berfokus pada data di masa lalu.

2. Bertujuan untuk menguji perkembangan saat ini dan relevansinya di masa

mendatang.

3. Metode yang digunakan adalah proyeksi berdasarkan ilmu statistik, diskusi,

dan review program.

4. Frekuensinya bersifat regular (teratur).

5. Hasil peramalan tidak sekedar akurasi, namun bersifat pembelajaran.

Dari kriteria diatas, terlihat bahwa peramalan adalah kegiatan yang

bersifat teratur, berupa memprediksi masa depan dengan menggunakan tidak hanya

metode ilmiah, namun juga mempertimbangkan hal-hal yang bersifat kualitatif,

seperti perasaan, pengalaman seseorang dan lainnya.

17  

2.3.1. Meramalkan Horizon waktu

Heizer dan Render (2009, p163) mengatakan bahwa peramalan

biasanya diklarifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang

dilingkupinya. Horizon waktu terbagi menjadi beberapa kategori:

1. Peramalan Jangka Pendek

Peramalan ini meliputi jangka waktu hingga satu tahun, tetapi umumnya

kurang dari tiga bulan. Peramalan ini digunakan untuk merencanakan

pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja, dan

tingkat produksi.

2. Peramalan Jangka Menengah

Peramalan jangka menengah atau intermediate umumnya mencakup hitungan

bulan hingga tiga tahun. Peramalan ini bermanfaat untuk merencanakan

penjualan, perencanaan dan anggaran produksi, anggaran kas, serta

menganalisis bermacam-macam rencana operasi.

3. Peramalan Jangka Panjang

Umumnya untuk perencanaan masa tiga tahun atau lebih. Peramalan jangka

panjang digunakan untuk merencanakan produk baru, pembelanjaan modal,

lokasi atau pengembangan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan

(litbang).

2.3.2. Jenis Peramalan

Organisasi pada umumnya menggunakan tiga tipe peramalan yang

utama dalam perencanaan operasi di masa depan (Heizer, dan Render,

2009, p164):

18  

1. Peramalan ekonomi (economis forecast) menjelaskan siklus bisnis

dengan memprediksi tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang

dibutuhkan untuk membangun perumahan dan indicator perencanaan

lainnya.

2. Peramalan teknologi (techonological forecast) memperhatikan tingkat

kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru yang

menarik, yang membutuhkan pabrik dan peralatan baru.

3. Peramalan permintaan (demand forecast) adalah proyeksi permintaan

untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini disebut juga

peramalan penjualan, dimana mengendalikan produksi, kapasitas, serta

sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan,

pemasaran, dan sumber daya manusia.

2.3.3. Pendekatan Dalam Peramalan

Menurut Heizer dan Render (2009, p167), terdapat dua

pendekatan umum peramalan, yaitu:

1. Peramalan kuantitatif (quantitative forecast), adalah peramalan yang

menggunakan model matematis yang beragam dengan data masa lalu

dan variabel sebab akibat untuk meramalkan permintaan.

2. Peramalan subjektif atau kualitatif (qualitative forecast), adalah

peramalan yang menggabungkan faktor seperti intuisi, emosi,

pengalaman pribadi, dan sistem nilai pengambil keputusan untuk

meramal.

19  

2.3.4. Metode Peramalan Kuantitatif

Heizer dan Render (2009, p167), menguraikan metode peramalan

secara kuantitatif meliputi:

Dekomposisi

Pendekatan naif

Pendekatan naif merupakan metode peramalan yang paling sederhana,

dimana metode ini mengasumsikan bahwa permintaan pada periode

mendatang akan sama dengan permintaan pada periode terakhir.

Pendekatan ini sesuai untuk beberapa jenis produk dan merupakan

model peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi

biaya. Pendekatan ini memberikan titik awal untuk perbandingan

dengan model lain yang lebih berkembang.

Rata-rata bergerak (Moving Average)

Metode ini sangat bermanfaat apabila kita dapat membuat asumsi

bahwa permintaan (demand) cenderung stabil sepanjang tahun. Rumus

metode rata-rata bergerak adalah:

Dimana n adalah jumlah periode yang digunakan dalam metode rata-

rata bergerak.

∑ permintaan data n peride sebelumnyan

 

20  

Rata-Rata Bergerak Tertimbang (Weighted Moving Average)

Apabila terdapat pola atau tren maka bobot (timbangan) bisa digunakan

untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru. Hal tersebut

membuat teknik ini lebih responsif terhadap perubahan karena periode

yang lebih baru mungkin mendapatkan bobot yang lebih besar.

Pemilihan bobot merupakan hal yang tidak pasti karena tidak ada rumus

untuk menetapkannya. Oleh karena itu, pemutusan bobot mana yang

akan digunakan membutuhkan pengalaman. Jika bulan atau periode

terakhir diberi bobot yang terlalu berat, peramalan dapat mencerminkan

perubahan yang terlalu cepat dan yang tidak biasa pada permintaan atau

pola penjualan.

Rata-rata bergerak tertimbang ditunjukkan secara matematis dengan:

Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing)

Penghalusan eksponensial merupakan metode peramalan rata-rata

bergerang tertimbang yang canggih, namun relatif mudah

dipergunakan. Metode ini tidak memerlukan input data yang sangat

banyak. Rumus penghalusan eksponensial dasar dapat ditunjukkan

sebagai berikut:

   

∑ Bobot untuk periode n Permintaan dalam perode n∑ Bobot  

21  

dimana adalah sebuah bobot, atau konstanta penghalusan (smoothing

constant) yang mempunyai nilai antara 0 dan 1. Persamaan untuk

metode penghalusan eksponensial dapat juga ditulis secara matematis

sebagai berikut :

dimana,

= peramalan periode mendatang

= peramalan periode sebelumnya

= konstanta penghalusan (0 ≤ ≤1)

= permintaan aktual peride sebelumnya

Konstanta penghalusan ( ) umumnya antara 0,05 sampai 0,50 untuk

aplikasi bisnis. Konstanta penghalusan dapat diubah untuk memberikan

bobot yang lebih besar pada data sekarang (saat tinggi) atau bobot

yang lebih pada data masa lalu (saat rendah). Yang pasti, periode

masa lalu menurun dengan cepat ketika meningkat.

Penghalusan Eksponensial dengan Penyesuaian Tren (Exponential

Smoothing Adjusted for Trend : Holt’s Method)

Medote peramalan ini merupakan pengembangan dari metode

penghalusan eksponensial, dimana metode ini dapat memberikan

respon terhadap tren yang terjadi. Rumus penghalusan eksponensial

dengan penyesuaian tren dapat ditunjukkan sebagai berikut:

 

22  

Pada penghalusan eksponensial dengan penyesuaian tren, estimasi rata-

rata maupun tren dihaluskan. Prosedur ini membutuhkan dua konstanta

penghalusan, untuk rata-rata data penghalusan eksponensial dan β

untuk tren. Terdapat tiga langkah dalam menghitung peramalan dengan

penyesuaian tren, yaitu:

Langkah 1: menghitung , peramalan eksponensial yang dihaluskan

untuk periode t.

Langkah 2: menghitung trens yang dihaluskan, .

Langkah 3: menghitung peramalan dengan tren, .

Persamaan yang digunakan untuk menghitung peramalan eksponensial

yang dihaluskan sebagai berikut:

atau

Persamaan yang digunakan untuk menghitung tren yang dihaluskan

adalah:

1  

1  

23  

atau

dimana:

= peramalan dengan eksponensial yang dihaluskan dari data berseri

pada periode t

= tren dengan eksponensial yang dihaluskan pada periode t

= permintaan aktual pada periode t

= konstanta penghalusan untuk rata-rata (0 ≤ ≤1)

= konstanta penghalusan untuk tren (0 ≤ ≤1)

Nilai konstanta penghalusan tren ( ) menyerupai konstanta , karena

yang tinggi lebih tanggap terhadap perubahan tren. yang rendah

memberikan bobot yang rendah kepada tren terbaru dan cenderung

memperhalus tren sekarang. Nilai dapat ditentukan dengan

pendekatan uji coba, dengan MAD digunakan sebagai ukuran

pembanding.

Penghalusan eksponensial sederhana sering disebut sebagai

penghalusan tingkat pertama (first-order smoothing) dan penghalusan

dengan penyesuaian tren disebut sebagai penghalusan tingkat kedua

(second-order atau double smoothing).

1

 1  

24  

Proyeksi tren (Trend Projection)

Regresi Linear (Linear Regression causal model)

Analisis regresi linier dapat diperoleh dengan menggunakan model

matematis pada metode kuadrat terkecil dari proyeksi tren. Variabel

terikat ( ) yang diramalkan tetap sama, dan variabel bebas ( ) yang

digunakan dapat berupa variabel lain selain waktu. Persamaan regresi

linier adalah:

dimana:

= nilai terhitungdari variabel yang akan diprediksi (disebut variabel

terikat)

= persilangan sumbu y

= kemiringan garis regresi (tingkat perubahan pada y untuk

perubahan yang terjadi di x)

= variabel bebas

Nilai dan untuk setiap garis regresi ditentukan dengan persamaan:

∑ 

 

∑∑  

 

25  

Keterangan :

= tanda penjumlahan total

= nilai variable bebas yang diketahui

= nilai variable terkait yang diketahui

= rata-rata nilai

= rata-rata nilai

n = jumlah data atau pengamatan

Metode peramalan kuantitatif terdiri dari peramalan deret waktu

(time series) dan peramalan sebab akibat/kausal (causal). Kedua metode

kuantitatif ini mendasarkan peramalannya adalah pada data masa lalu

dengan menggunakan prediktor untuk masa mendatang. Dengan mengelola

data masa lalu maka akan diperoleh suatu hasil peramalan. Metode

peramalan kuantitatif dibagi menjadi dua, yaitu:

a. Peramalan deret waktu (time series)

Peramalan ini dilakukan berdasarkan data-data dari suatu produk yang

sudah ada sebelumnya, kemudian dianalisa pola datanya apakah

berpola trend atau musiman maupun berbentuk siklus. Metode-metode

yang dapat dipergunakan dalam hal ini dapat berupa rata-rata bergerak

(moving average), penghalusan eksponensial (exponential smoothing),

model matematika, dan metode Box-Jenkis.

∑ 

26  

∑ | | 

b. Peramalan sebab-akibat / kausal (causal)

Peramalan ini dilakukan berdasarkan data yang sudah ada sebelumnya,

tetapi mempergunakan data dari variabel lain yang menentukan atau

mempengaruhinya pada masa depan, seperti penduduk, pendapatan, dan

kegiatan ekonomi.

2.3.5. Menghitung Kesalahan Peramalan

Menurut Heizer dan Render, terdapat beberapa perhitungan yang

biasa dipergunakan untuk menghitung kesalahan peramalan (forecast

error) total. Perhitungan ini dapat dipergunakan untuk membandingkan

model peramalan yang berbeda, juga untuk mengawasi peramalan guna

memastikan peramalan berjalan dengan baik. Dua teknik perhitungan yang

paling terkenal adalah deviasi rata-rata absolut (mean absolute deviation –

MAD) dan kesalahan rata-rata kuadrat (mean squared error – MSE)

1. Deviasi Rata-rata Absolut (Mean Absolute Deviation – MAD)

MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan

untuk sebuah model. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai

absolut dari kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data

(n).

27  

2. Kesalahan Rata-rata Kuadrat (Mean Squared Error – MSE)

MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan

keseluruhan. MSE merupakan rat-rata selisih kuadrat antara nilai yang

diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah

bahwa ia cenderung menonjolkan deviasi yang besar karen adanya

pengkuadratan.

Berdasarkan Nachrowi dan Hardius (2004, p239), menyatakan

bahwa membandingkan kesalahan peramalan adalah suatu cara

sederhana, apakah suatu teknik peramalan tersebut patut dipilih untuk

digunakan sebagai indicator apakah suatu teknik peramalan cocok

digunakan atau tidak. Dan teknik yang mempunyai MSE terkecil

merupakan ramalan yang terbaik.

Sedangkan menurut Gaspers (2005, p80) dalam bukunya

menyebutkan akurasi peramalan akan semakin tinggi apabila nilai-nilai

MAD dan MSE semakin kecil. Dan menurut Rangkuti (2005, p70)

menyatakan keharusan untuk membandingkan perhitungan yang

memiliki nilai MAD paling kecil, karena semakin kecil nilai MAD

berarti semakin kecil pula perbedaan antara hasil peramalan dan nilai

aktual.

∑

 

28  

2.3.6. Pengawasan dan Pengendalian Peramalan

Heizer dan Render (2006, p172) menyatakan bahwa salah satu cara

untuk mengawasi peramalan berjalan dengan baik adalah dengan

menggunakan sebuah sinyal penelusuran (tracking signal). Sinyal

penelusuran adalah sebuah perhitungan seberapa baik peramalan

mempresiksi nilai aktual. Sejalan dengan peramalan yang diperbarui setiap

minggu, bulan atau kuartal, data permintaan baru yang tersedia

dibandingkan dengan nilai peramalan.

Sinyal penelusuran dihitung sebagai running sum of the forecast

errors (RSFE) dibagi dengan mean absolute deviation (MAD):

dimana

Sinyal penelusuran positif menandakan permintaan lebih besar dari

peramalan. Sinyal penelusuran yang bagus adalah yang memiliki RSFE

rendah. Kecenderungan konsisten peramalan untuk bisa lebih besar atau

lebih kecul dari nilai aktual (yaitu, untuk RSFE tinggi) disebut sebagai

kesalahan bias. Bias artinya sebuah peramalan yang secara konsisten lebih

tinggi atau lebih rendah dari nilai aktual pada satu kurun waktu.

Sinyal penelusuran dihitung dan dibandingkan untuk menetapkan

batas kendali. Geoge Plossl dan Oliver Wight adalah pakar pengendali

 

 

29  

persediaan, telah menyarankan menggunakan maksimum ± 4 MAD untuk

produk dengan persediaan tinggi, dan ± 8 MAD.

2.3.7. Karakteristik Peramalan

Menurut Nasution (2003, p28), peramalan yang baik mempunyai

beberapa kriteria yang penting, antara lain:

1. Akurasi

Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan kebiasaan dan

konsistensi peramalan tersebut. Hasil peramalan dikatakan bias bila

peramalan tersebut terlalu tinggi atau terlalu rendah dibandingkan

dengan kenyataan yang sebenarnya terjadi.

2. Biaya

Biaya yang diperlukan dalam pembuatan suatu peramalan adalah

tergantung dari jumlah item yang diramalkan, lamanya periode

peramalan, dan metode peramalan yang digunakan.

3. Kemudahan

Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudaha dibuat, dan

mudah diaplikasikan akan memberikan keuntungan bagi perusahaan.

2.3.8. Sifat Hasil Peramalan

Pada Nasution (2003, p23) mengungkapkan bahwa dalam membuat

peramalan atau menerapkan hasil suatu permalan, maka ada beberapa hal

yang harus dipertimbangkan, yaitu:

30  

1. Peramalan pasti mengandung kesalahan, artinya peramalan hanya dapat

mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi, tetapi tidak dapat

menghilangkan ketidakpastian tersebut.

2. Peramalan seharusnya memberikan informasi tentang berapa ukuran

kesalahan, artinya karena peramalan pasti mengandung kesalahan,

maka adalah penting bagi peramalan untuk menginformasikan seberapa

besar kesalahan yang mungkin terjadi.

3. Peramalan jangka pendek lebih akurat dibandingkan peramalan jangka

panjang. Hal ini disebabkan karena faktor-faktor yang mempengaruhi

permintaan pada peramalan jangka pendek relatif masih konstan,

sedangkan semakin panjang periode peramalan, maka semakin besar

pula kemungkinan terjadinya perubahan faktor-faktor yang

mempengaruhi permintaan.

2.4. Optimalisasi

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, optimalisasi adalah proses atau

cara untuk menjadikan paling baik, paling tinggi, paling menguntungkan, dan

sebagainya. Hasil dari optimalisasi disebut hasil yang optimal. Dalam penelitian

ini, optimalisasi yang ingin dicapai adalah optimalisasi rute. Optimalisasi rute

adalah proses mencari rute yang paling baik dengan mempertimbangkan kapasitas

kendaraan dan jarak tempuh dari beberapa alternatif yang ada.

31  2.5. Penentuan Rute dan Jadwal Pengiriman

Menurut Pujawan (2005, p179) salah satu keputusan operasional yang

sangat penting dalam manajemen distribusi adalah penentuan jadwal serta rute

pengiriman dari satu lokasi ke beberapa lokasi tujuan. Keputusan seperti ini sangat

penting bagi mereka yang harus mengirimkan barang dari satu lokasi (misalnya

gudang regional) ke berbagai toko yang tersebar di sebuah kota. Keputusan jadwal

pengiriman serta rute yang akan ditempuh oleh tiap kendaraan akan sangat

berpengaruh terhadap biaya-biaya pengiriman.

Namun demikian, biaya bukanlah satu-satunya faktor yang perlu

dipertimbangkan dalam proses pengiriman. Mungkin perusahaan juga memiliki

target bahwa tiap konsumen di sebuah tempat harus sudah mendapatkan

pesanannya selambat-lambatnya dalam batas waktu tertentu. Dengan kata lain, ada

constraint (kendala) waktu yang sering dinamakan time window. Di samping itu,

jadwal dan rute sering kali juga harus mempertimbangkan kendala lain seperti

kapasitas kendaraan atau armada pengangkutan.

Secara umum permasalahan penjadwalan dan penentuan rute pengiriman

bisa memiliki beberapa tujuan yang ingin dicapai seperti tujuan untuk

meminimumkan biaya pengiriman, meminimumkan waktu, atau meminimumkan

jarak tempuh. Dalam bahasa pemrograman matematis, salah satu dari tujuan

tersebut bisa menjadi fungsi tujuan (objective function) dan yang lainnya menjadi

kendala (constraint). Misalnya, fungsi tujuannya adalah meminimumkan biaya

pengiriman, namun ada kendala time window dan kendala maksimum jarak tempuh

tiap kendaraan, di samping kendala lain seperti kapasitas kendaraan atau kendala

lainnya.

32  

Dalam penentuan rute pengiriman, pekerjaan pertama yang harus dilakukan

adalah menentukan alokasi kendaraan, sebagai contoh digunakan truk sebagai alat

pengiriman. Artinya, perlu diketahui truk mana yang akan mengunjungi toko yang

mana. Tahap kedua nantinya adalah menentukan rute perjalanan masing-masing

truk.

2.5.1 Metode untuk Penentuan Rute dan Jadwal Pengiriman

Menurut Maulity (2008), setelah mengetahui hasil ramalan

permintaan baru bisa menganalisis distribusi awalnya. Dalam menganalisis

diperlukan data-data. Data yang diperlukan untuk analisis pemecahan

masalah adalah dengan mengadakan survei langsung pada objeknya untuk

mendapatkan data yang relevan dengan masalah yang diteliti.

Selanjutnya dilakukan pengolahan data untuk menentukan distribusi

dan data parameternya dalam menghasilkan solusi optimal. Salah satu

metode yang dapat digunakan untuk pengolahan adalah savings matrix.

Metode savings matrix (Pujawan, 2005 p180) pada hakekatnya adalah

metode untuk meminimumkan jarak atau waktu atau ongkos dengan

mempertimbangkan kendala-kendala yang ada. Digunakan jarak sebagai

fungsi tujuan apabila diketahui koordinat tujuan pengiriman, lalu jarak

yang akan ditempuh oleh semua kendaraan akan diminimumkan. Langkah-

langkah yang harus dikerjakan adalah sebagai berikut :

1. Mengidentifikasi matrik jarak.

Pada langkah ini perlu diketahui jarak antara gudang

perusahaan ke masing-masing toko dan jarak antar toko. Dengan

33  

mengetahui koordinat masing-masing lokasi maka jarak antar dua

lokasi dapat dihitung dengan menggunakan rumus jarak standar.

Misalkan dua lokasi masing-masing diketahui dengan koordinat

dan maka jarak antara dua lokasi tersebut adalah :

Dengan rumus tersebut dapat diketahui jarak antara gudang

perusahaan dengan masing-masing toko dan antara toko yang satu

dengan toko yang lainnya. Hasil perhitungan jarak tersebut kemudian

akan digunakan untuk menentukan matrik penghematan (savings

matrix) yang akan dikerjakan pada langkah berikutnya.

2. Mengidentifikasi matrik penghematan (savings matrix)

Pada awal langkah ini diasumsikan bahwa setiap toko akan

dikunjungi oleh satu truk secara eksklusif. Maka akan ada

penghematan yang akan diperoleh jika dua atau lebih rute bila

digabungkan menjadi satu rute. Savings matrix merepresentasikan

penghematan yang bisa direalisasikan dengan menggabungkan dua

toko / konsumen ke dalam satu rute.

Apabila masing-masing toko 1 dan toko 2 dikunjungi secara

terpisah maka jarak yang dilalui adalah jarak dari gudang perusahaan

ke toko 1 dan dari toko 1 balik ke gudang perusahaan ditambah

dengan jarak dari gudang perusahaan ke toko 2 dan kemudian balik

ke gudang. Misalkan toko 1 dan toko 2 digabungkan ke dalam satu

34  

rute maka jarak yang dikunjungi adalah dari gudang perusahaan ke

toko 1 kemudian ke toko 2 dan dari toko 2 balik ke gudang

perusahaan. Gambar 2.1 mengilustrasikan perubahan tersebut.

Gambar 2.1 Perubahan yang Terjadi Dengan Mengkonsolidasikan

Toko 1 dan Toko 2 ke Dalam Satu Rute

Sumber : Supply Chain Management, I Nyoman Pujawan

Melalui Gambar 2.2 dapat dilihat bahwa perubahan jarak

(penghematan) adalah sebesar total jarak kiri dikurangi total jarak

kanan yang besarnya adalah :

Hasil ini diperoleh dengan asumsi bahwa jarak (x, y) sama

dengan jarak (y, x). Hasil di atas bisa digeneralisasikan sebagai

berikut : S(x,y) = J (G,x) + J(G,y) – J(x,y), dimana S(x,y) adalah

penghematan jarak (savings) yang diperoleh dengan menggabungkan

rute x dan y menjadi satu. Dengan menggunakan formula tersebut

maka matrik penghematan jarak bisa dihitung untuk semua toko dan

hasilnya dapat dibuat dalam suatu tabel matrik penghematan jarak.

35  

3. Mengalokasikan konsumen dalam rute perjalanan kendaraan

Pada tahapan ini, dilakukan pembagian konsumen ke dalam

suatu rute perjalanan kendaraan dengan mempertimbangkan

konsumen dan kapasitas kendaraan yang digunakan. Sebuah rute

dikatakan feasible apabila jumlah permintaan total dari semua

konsumen tidak melebihi kapasitas kendaraan dan jumlah permintaan

dari satu konsumen dapat ditampung secara keseluruhan oleh satu

kendaraan. Prosedur yang digunakan untuk pengelompokkan

konsumen yaitu berdasarkan nilai saving matriks terbesar. Jadi,

pertama-tama mengurutkan nilai saving matriks yang terbesar sampai

kapasitas kendaraan yang digunakan dapat menampung semua

permintaan. Apabila kapasitas sudah maksimal, maka prosedur

tersebut akan berulang sampai semua konsumen teralokasi dalam

suatu rute perjalanan.

4. Mengurutkan toko (tujuan/konsumen) dalam rute yang sudah

terdefinisi

Tahap ini merupakan tahap akhir dari metode saving matrix.

Tujuan dari tahapan ini adalah mengurutkan kunjungan dari

kendaraan ke setiap konsumen yang sudah dikelompokkan dalam

suatu rute perjalanan agar dapat diperoleh jarak yang minimal.

Berikut adalah beberapa cara yang digunakan untuk pengurutan

kunjungan:

36  

a) Farthest Insert

Prosedur ini dilakukan dengan melakukan penambahan konsumen

dalam sebuah rute perjalanan. Prosedur ini dimulai dari penentuan

rute kendaraan ke konsumen yang memiliki jarak yang paling

jauh. Kemudian prosedur ini akan terus berulang hingga semua

konsumen masuk ke dalam rute perjalanan.

b) Nearest Insert

Prosedur ini merupakan kebalikan dari farthest insert dimana

prosedur ini dimulai dari penentuan rute kendaraan ke konsumen

yang memiliki jarak yang paling dekat. Kemudian prosedur ini

akan terus berulang hingga semua konsumen masuk ke dalam rute

perjalanan.

c) Nearest Neighbour

Prosedur ini memulai rute kendaraannya dari jarak yang paling

dekat dengan depot. Kemudian rute selanjutnya yaitu konsumen

yang paling dekat dengan konsumen pertama yang sudah

dikunjungi. Prosedur ini akan terus berulang sampai semua

konsumen masuk ke dalam rute perjalanan.

2.6. Pengertian Sistem

Menurut McLeod (2001, p11), sistem merupakan sekelompok elemen yang

terintegrasi dengan maksud yang sama untuk mencapai suatu tujuan. Contoh suatu

organisasi atau bidang fungsional cocok untuk menggambarkan ini, dimana

37  

organisasi terdiri dari bidang-bidang fungsional yang semuanya mengacu pada

tercapainya tujuan organisasi yang telah ditetapkan.

Sedangkan menurut O’Brien (2003,p8), sistem adalah sekelompok yang

terintegrasi dan bekerja sama untuk mencapai tujuan yang sama dengan menerima

masukan (inputs) dan menghasilkan keluaran (outputs) dalam sebuah proses

transformasi yang terorganisir dengan baik.

2.7. Pengertian Informasi

McLeod (2001, p12) menyatakan bahwa informasi adalah data yang telah

diproses atau data yang memiliki arti. Sedangkan O’Brien (2004, p13) berpendapat

bahwa informasi adalah data yang telah dikonversikan menjadi konteks yang

berarti dan berguna bagi pemakai tertentu.

Terdapat empat dimensi informasi menurut McLeod (2001,p145), yaitu:

Ketepatan waktu

Informasi harus dapat tersedia untuk memecahkan masalah pada waktu yang

tepat sebelum situasi menjadi tidak terkendali atau kesempatan yang ada

menghilang.

Kelengkapan

Perusahaan harus dapat memperoleh informasi yang member gambaran lengkap

dari suatu permasalahan atau penyelesaian. Namun pemberian informasi yang

tidak berguna secara berlebihan harus dihindari.

Akurasi

Secara ideal, semua informasi harus akurat untuk menunjang terbentuknya

sistem yang akurat pula. Akurasi ini terutama diperlukan dalam aplikasi-aplikasi

38  

tertentu seperti aplikasi yang melibatkan keuangan, semakin teliti informasi

yang diinginkan maka biaya pun semakin bertambah.

Relevansi

Informasi disebut relevan jika informasi tersebut berkaitan langsung dengan

masalah yang sedang dihadapi. Manajer harus mampu memilih informasi yang

diperlukan.

2.8. Pengetian Sistem Informasi

Menurut O,Brien (2002, p7), sistem informasi adalah kombinasi dari

sumber daya manusia, perangkat keras, perangkat lunak, jaringan komunikasi, dan

sumber daya data yang mengubah, mengumpulkan, dan menyebarkan informasi

dalam sebuah organisasi. Pengertian lainnya dari sistem informasi adalah sebagai

suatu sistem yang menerima data sebagai input dan kemudian mengolahnya

menjadi informasi sebagai output.

2.9. Object-Oriented

Menurut Satzinger et al (2005, p60), pendekatan object oriented

merupakan sebuah pendekatan pengembangan sistem yang melihat sistem

informasi sebagai sekumpulan dari object-object yang saling berinteraksi yang

bekerja bersama untuk menyelesaikan suatu tugas.

Menurut Bennett et al. (2010, p90), object-orientation adalah pendekatan

untuk pengembangan sistem yang membantu menghindari berbagai masalah dan

perangkap. Di dalam program object-oriented, data di-enkapsulasi dengan

fungsi-fungsi yang bertindak di atasnya.

39  

Berdasarkan pengertian di atas, dapat disimpulkan bahwa pendekatan

object-oriented adalah pendekatan pengembangan sistem dengan melihat sistem

informasi sebagai sekumpulan object yang saling berinteraksi dan membantu

dalam menghindari berbagai masalah dan perangkap.

2.9.1. Object-Oriented Analysis (OOA) dan Object-Oriented Design (OOD)

Karena pendekatan object oriented melihat suatu sistem sebagai

kumpulan dari object-object yang saling berinteraksi, maka Object-

Oriented Analysis mendefinisikan semua tipe-tipe dari object yang

dibutuhkan user untuk bekerja dan menunjukan interaksi user yang

dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas-tugas. Sedangkan Object-Oriented

Design mendefinisikan semua tipe-tipe tambahan dari object-object

penting untuk berkomunikasi dengan orang dan alat-alat dalam sistem,

menunjukan object-object berinteraksi untuk menyelesaikan tugas-tugas,

dan menyempurnakan definisi dari setiap tipe object sehingga dapat

diimplementasikan dengan bahasa atau lingkungan tertentu. (Satzinger et

al (2005, p60))

2.9.2. Unified Modelling Language (UML)

Menurut Bennett et al. (2010, pp118-119), UML diagram

merupakan grafik yang terdiri dari berbagai jenis bentuk yang dikenal

dengan node, dihubungkan dengan garis yang dikenal sebagai path.

Menurut Satzinger et al. (2005, p48), Unified Modelling

Language (UML) menurut adalah serangkaian standar konstruksi model

40  

dan notasi yang dikembangkan secara khusus untuk pengembangan

object-oriented.

Jadi dapat disimpulkan bahwa UML merupakan grafik berupa

serangkaian standar konstruksi model dan notasi yang dikembangkan

secara khusus untuk pengembangan object-oriented.

2.9.3. Activity Diagram

Satzinger et al. (2009, p141) menjelaskan sebuah activity diagram

sebagai workflow diagram sederhana yang menjelaskan berbagai

aktivitas-aktivitas user (atau sistem), orang yang melakukan setiap

kegiatan dan urutan aliran dari kegiatan mereka. Menurut Bennett et al.

(2010, p113), dalam Unified Process, activity diagram digunakan untuk

menggambarkan proses pengembangan. Activity diagram sangat berguna

untuk menggambarkan urutan dari proses-proses bisnis dalam sebuah

organisasi.

Bennett et al. (2010, p123) mengatakan activity diagram

digunakan untuk berbagai tujuan, yaitu:

a. Untuk menggambarkan proses atau tugas (misalnya dalam pemodelan

bisnis).

b. Untuk mendeskripsikan fungsi sistem yang digambarkan oleh sebuah

use case.

c. Untuk menjelaskan logika dari sebuah operasi di dalam spesifikasi-

spesifikasi operasi.

41  

d. Dalam USDP (Unified Software Development Process), activity

diagram digunakan untuk menggambarkan kegiatan yang membentuk

sebuah siklus hidup.

Gambar 2.2 menunjukan notasi-notasi dasar yang digunakan

untuk menggambarkan activity diagram.

Gambar 2.2 Notasi Activity Diagram

Sumber : Satzinger et al. (2009, p142)

2.9.4. Use case Diagram

Menurut Bennett et al. (2010, p154), use case adalah penjelasan

fungsionalitas sistem dari sudut pandang user. Untuk menunjukkan

fungsionalitas bila sistem akan menyediakan dan menggambarkan user

mana yang berkomunikasi dengan sistem dalam cara menunjukkan

fungsionalitas tersebut digunakan use case diagram.

Menurut Satzinger et al. (2009, p242) use case diagram adalah

diagram yang dugunakan untuk menunjukan berbagai peran user dan

42  

bagaimana peran-peran tersebut menggunakan sistem. Sedangkan usecase

merupakan aktivitas yang diselesaikan oleh sistem.

Dua jenis hubungan yang dapat ditunjukkan dari use case

diagram, yaitu extend dan include. Extend digunakan ketika ingin

menunjukkan bila suatu use case menyediakan fungsionalitas tambahan

yang diperlukan oleh use case lain (Bennett et al., 2010, p148). Include

digunakan saat terdapat urutan perilaku yang sering digunakan pada

sejumlah use case, dimana satu use case meliputi aksi yang dijelaskan di

use case lain (Bennett et al., 2010, p149).

Gambar 2.3 Notasi dari use case diagram

Sumber : Bennett et al.(2010, p156)

Gambar 2.4 Use case diagram menunjukkan <<extend>>

Sumber : Bennett et al.(2010, p156)

43  

Gambar 2.5 Use case diagram menunjukkan <<include>>

Sumber : Bennett et al.(2010, p158)

2.9.5. Class Diagram

Bennett et al. (2010, p134), setiap use case analysis diuraikan

secara terpisah untuk memasukkan detil rancangan yang relevan. Model-

model yang terpisah ini lalu diintegrasikan untuk menghasilkan

rancangan class diagram yang detil. Rancangan class memiliki atribut

dan operasi spesifik untuk menggantikan tanggung jawab yang tidak

terlalu spesifik yang telah diidentifikasikan dalam aktifitas analisis.

Bennett et al. (2010, p396), salah satu tugas pada rancangan yang

detil adalah menambahkan secara lebih detil ke dalam spesifikasi atribut

dan operasi pada class yang sudah diidentifikasikan pada analisis. Hal ini

termasuk:

1. Menentukan tipe data pada tiap atribut.

2. Menentukan bagaimana meng-handle atribut yang diturunkan.

3. Menambah operasi utama (primary operations).

4. Mendefinisikan tanda-tanda operasi termasuk tipe parameter.

5. Menentukan visibilitas dari atribut dan operasi

44  

Tabel 2.1 Visibilitas

Sumber: Bennett et al. (2010, p 402)

Menurut Bennett et al. (2010, p420), rancangan class berfokus

dengan rancangan detil dari sistem dan dipimpin dalam kerangka kerja

arsitektur dan spesifikasi guideline rancangan. Proses detil rancangan

melibatkan penentuan tipe data dari atribut, penentuan bagaimana

mengimplementasikan atribut yang telah diturunkan, menambah primary

operation, dan menjelaskan operation signature. Asosiasi perlu

dirancang untuk mendukung pesan melewati persyaratan operasi. Ini

termasuk menentukan seberapa baik untuk menempatkan object

reference dalam class.

Gambar 2.6 Notasi dari class diagram

Sumber : Bennett et al.(2010, p185)

45  

2.9.6. Sequence Diagram

Sequence diagram adalah diagram yang menunjukkan interaksi

antar obyek yang diatur dalam sebuah urutan waktu. Aplikasi sequence

diagram yang paling umum adalah mewakili interaksi obyek yang terinci

dari satu use case untuk satu operasi (Bennett et al. (2010, p262)).

Menurut Satzinger (2009, p242), System Sequence Diagram

merupakan sebuah diagram menunjukkan urutan dari messages antara

ekternal actor dan sistem dalam usecase atau scenario. Dalam sequence

diagram, aliran informasi masuk dan keluar dari sistem disebut sebagai

message. Terdapat beberapa notasi yang digunakan untuk penggambaran

System Sequence Diagram seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 2.6.

a) Actor : merupakan orang (atau peran) yang berinteraksi dengan

sistem. Dalam usecase diagram, actor “menggunakan” sistem, namun

penekanan dalam system sequence diagram adalah bagaimana actor

“berinteraksi” dengan sistem dengam memasukkan input data dan

menerima output data.

b) Object : menunjukkan keseluruhan sistem terotomasi.

c) Lifeline atau object lifeline : merupakan garis vertikal dibawah sebuah

object dalam sequence diagram untuk menunjukkan garis kehidupan

dari object.

46  

Gambar 2.7 Notasi dari sequence diagram

Sumber : Bennett et al. (2010, p638)

Menurut Bennett et al. (2010, p262), dalam sequence diagram

terdapat satu buah notasi yang disebut fragment. Fragment yang

digunakan pada sequence diagram dimaksudkan untuk memperjelas

bagaimana sequence ini saling dikomunikasikan. Tipe interaksi operator

yang dapat digunakan dalam fragment dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 2.2 Tipe Interaksi Operation

Interaction

Operator

Penjelasan dan Kegunaaan

alt Alternatives mewakili alternatif behaviour, setiap

behaviour ditampilkan dalam operasi yang terpisah.

opt Option merupakan pilihan tunggal atas operasi yang hanya

akan dieksekusi apabila batasan interaksi bernilai true.

break Break mengindikasi bahwa dalam combined fragment

ditampilkan sementara oleh sisa dari interaction

fragment yang terlampir.

par Paralel mengindikasi bahwa eksekusi operasi dalam

combined fragment dapat digabungkan dalam sequence

manapun.

seq Weak Sequencing menghasilkan urutan dari tiap operasi

yang telah di-maintain tetapi terjadinya suatu event

47  

berbeda operasinya dalam perbedaaan lifeline yang dapat

terjadi dalam urutan apapun.

strict Strict Sequencing membuat sebuah strict sequence

berada dalam eksekusi sebuah operasi tetapi tidak

termasuk urutan dalam operasi.

neg Negative menggambarkan sebuah operasi yang bersifat

invalid.

critical Critical Region mengadakan sebuah batasan dalam

sebuah operasi yang tidak memiliki event yang terjadi

dalam lifeline.

ignore Ignore menandakan tipe pesan, spesifikasi sebagai

parameter, yang seharusnya diabaikan dalam sebuah

interaksi.

consider Consider merupakan keadaan dimana pesan-pesan

seharusnya dipertimbangkan dalam sebuah interaksi.

assert Assertion merupakan keadaan bahwa sebuah sequence

dari pesanan dalam operasi hanya satu-satunya yang

memiliki lanjutan yang bersifat sah.

loop Loop digunakan untuk mengindikasi sebuah operasi yang

diulang berkali-kali sampai batasan interaksi untuk

perulangan berakhir.

Sumber: Bennett et al. (2010, p279)

2.9.7. User-interface

Bennett et al. (2010, p) mengemukakan interface adalah apa yang

dilihat oleh user sebagai sistem. User interface merupakan cara

berinteraksi user dengan suatu sistem informasi.

48  

2.9.8. Navigation Diagram

Menurut Mathiassen et al. (2000, p344), diagram navigasi

adalah statechart diagram khusus yang berfokus pada keseluruhan user

interface yang dinamis. Diagram ini menunjukkan window yang berkaitan

dan transisi di antara window-window tersebut. Notasi untuk Navigation

Diagram ditunjukkan pada Gambar 2.6.

Gambar 2.8 Notasi Design Navigation Diagram

Sumber : Mathiassen et al. (2000, p343)

 

 

 

 

 

 

 

 

49  2.10. Kerangka Pikir

Kerangka pikir bertujuan untuk menggambarkan urutan atau tahapan dalam

melakukan penelitian dari awal hingga didapatnya suatu penyelesaian yang

dilakukan dalam melakukan pengamatan pada Tirta Bintaro.

Gambar 2.9 Kerangka Pikir

50  

Gambar 2.10 Kerangka Pikir (lanjutan)

51  

2.10.1. Penjelasan Kerangka Pikir

1. Penelitian Pendahuluan

Penelitian pendahuluan yang dilakukan pada Tirta Bintaro adalah

dengan melakukan observasi terhadap keseluruhan perusahaan dan

mempelajari gambaran perusahaan secara umum. Melalui penelitian

pendahuluan akan diketahui pula proses bisnis yang sedang berjalan di

Tirta Bintaro. Selain pengamatan langsung, dilakukan pula wawancara

terhadap pihak-pihak terkait untuk mengetahui sistem manajemen yang

dijalankan pada Tirta Bintaro. Dengan dilakukannya studi pendahuluan

diharapkan penelitian akan lebih jelas dengan informasi dan

pengalaman praktis yang didapatkan melalui tinjauan secara langsung,

serta memudahkan dalam mengidentifikasi masalah pada tahap

selanjutnya.

2. Definisi Permasalahan

Setelah observasi langsung dan wawancara dilakukan, maka akan

teridentifikasi beberapa masalah yang sedang dihadapi Tirta Bintaro.

Permasalahan tersebut akan dijadikan suatu identifikasi masalah yang

akan diselesaikan dalam penelitian ini. Setelah dilakukan identifikasi

atau perumusan masalah, maka akan ditentukan batasan masalah yang

akan menjadi ruang lingkup dari penelitian.

52  

3. Studi Pustaka

Setelah melakukan pendefinisian masalah, akan dilakukan studi pustaka

terkait dengan permasalahan yang diambil sebagai topik penelitian.

Studi pustaka yang dilakukan, yaitu dengan menggunakan bahan

perkuliahan, buku-buku literatur, jurnal, maupun internet. Studi pustaka

dilakukan dengan harapan dapat menjadi suatu landasan untuk

menyelesaikan permasalahan yang ada pada Tirta Bintaro.

4. Pengumpulan Data

Pengumpulan data diperlukan dalam menyelesaikan permasalahan yang

ada. Pengumpulan data dilakukan secara langsung dan tidak langsung.

Pengumpulan data secara langsung dilakukan melalui wawancara

dengan pihak-pihak terkait dan observasi langsung terhadap aktivitas

bisnis yang terjadi di dalam perusahaan. Pengumpulan data secara tidak

langsung adalah dengan menggunakan data-data yang dicatat

perusahaan pada periode-periode sebelumnya. Data yang dikumpulkan

antara lain:

- Data umum perusahaan yang meliputi sejarah singkat perusahaan,

visi dan misi perusahaan ke depan, struktur organisasi perusahaan,

sistem penjualan, pemesanan bahan baku dan distribusi Aqua Galon

yang berjalan di perusahaan, dan sebagainya.

- Data penjualan setiap konsumen untuk produk Aqua Galon

berdasarkan pesanan selama 33 bulan, mulai dari Bulan Januari

2009 sampai dengan Bulan September 2011. Data penjualan

53  

tersebut akan digunakan untuk membuat peramalan penjualan

produk Aqua Galon.

- Data konsumen yang membeli produk Aqua Galon, berikut daerah

tujuan pengirimannya ke konsumen tersebut.

- Data kendaraan yang digunakan perusahaan dan data mengenai

biaya operasional perusahaan untuk melakukan pendistribusian

barang.

5. Analisis Sistem yang Berjalan

Tahap ini merupakan awal dalam perancangan sistem informasi

pendistribusian yang akan diusulkan, karena pada tahap ini akan

dilakukan analisis proses bisnis yang sedang berjalan saat ini dengan

membuat deskripsi dan activity diagram untuk memudahkan

pemahaman terhadap alur kegiatan dan informasi yang ada. Analisis ini

bertujuan untuk memperoleh pemahaman mengenai kebutuhan user

terhadap informasi sehingga perancangan sistem informasi yang

diusulkan dapat memenuhi kebutuhan tersebut. Setelah itu, akan

dilakukan pengolahan data yang untuk mengetahui metode yang tepat

dalam memecahkan masalah yang telah didefinisikan sebelumnya,

dimana metode ini juga akan diterapkan di dalam sistem yang akan

dirancang nantinya. Data-data yang telah dikumpulkan akan diolah

supaya dapat dianalisis dan diperoleh penyelesaian masalah yang

diinginkan. Masalah utama perusahaan terletak pada sistem distribusi

yang kurang baik, untuk itu penyelesaian akan dilakukan dengan

54  

menentukan metode sistem distribusi yang tepat bagi perusahaan.

Sedangkan untuk menentukan sistem distribusi harus dimulai dari

keadaan internal perusahaan bersangkutan, namun Tirta Bintaro belum

memiliki sistem perencanaan pengadaan barang yang tepat. Untuk itu,

berbagai metode yang digunakan untuk penyelesaian masalah dalam

penelitian ini antara lain peramalan permintaan dan manajemen

transportasi dan distribusi. Untuk mendapatkan suatu sistem distribusi

yang tepat pada periode-periode dimana perusahaan merasa kesulitan

dalam memenuhi pesanan konsumen, maka pertama-tama dilakukan

peramalan dalam memperkirakan permintaan untuk periode tersebut di

masa mendatang.

Metode peramalan yang digunakan disesuaikan dengan pola data yang

merupakan data penjualan time series, yaitu Metode Naif, Metode Rata-

rata Bergerak, Metode Rata-rata Bergerak Tertimbang, Metode

Penghalusan Eksponensial, Metode Penghalusan Eksponensial dengan

Tren, dan Metode Regresi Linier. Setelah itu, pengolahan data

dilanjutkan dengan metode manajemen transportasi dan distribusi, yaitu

savings matrix.

Setiap pengolahan data yang dilakukan, selanjutnya akan dilakukan

analisis lebih lanjut terhadap hasil dari pengolahan data yang telah

dilakukan tersebut. Analisis dilakukan dengan tujuan menentukan

metode peramalan permintaan dan pemilihan alternatif rute yang tepat

bagi perusahaan. Analisis dapat dilakukan dengan membandingkan

hasil perhitungan yang telah dilakukan.

55  

6. Perancangan Sistem Informasi Berbasis Object-Oriented

Setelah mendapatkan metode yang tepat bagi perusahaan berdasarkan

analisis yang telah dilakukan dan informasi mengenai apa yang

dibutuhkan user, maka selanjutnya akan dilakukan perancangan sistem

informasi tersebut dengan menggunakan usecase diagram, usecase

description, class diagram, sequence diagram, dan navigation diagram.

7. Simpulan dan Saran

Simpulan dan saran merupakan bagian akhir dari penelitian, dimana

akan dilakukan pembahasan akhir yang selanjutnya akan diambil suatu

kesimpulan mengenai permasalahan yang ada. Simpulan yang dibuat

diharapkan dapat menjawab tujuan dari penelitian dan memberikan

usulan yang bermanfaat bagi perusahaan sebagai pemecahan terhadap

masalah. Solusi yang diperoleh dapat berguna sebagai saran kepada

perusahaan mengenai masalah yang ditemukan sehingga penelitian

dapat bermanfaat dalam meningkatkan efisiensi proses distribusi

perusahaan.