skripsi - teknik industri - Universitas Brawijaya

PERANCANGAN ULANG TATA LETAK GUDANG

MENGGUNAKAN METODE ABC-FSN DAN PENDEKATAN

SIMULASI

SKRIPSI

TEKNIK INDUSTRI

Diajukan untuk memenuhi persyaratan

memperoleh gelar Sarjana Teknik

RAFIKA DHIAN KANITA

NIM. 145060700111045

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

FAKULTAS TEKNIK

MALANG

2018

i

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas rahmat

dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul

“Perancangan Ulang Tata Letak Gudang Menggunakan Metode ABC-FSN dan

Pendekatan Simulasi” dengan baik.

Skripsi ini disusun sebagai bagian dari proses memperoleh gelar Sarjana Strata Satu

(S-1) pada Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya. Setelah

melewati berbagai tahapan, skripsi ini dapat diselesaikan berkat bantuan, semangat,

motivasi, dan dorongan dari berbagai pihak. Penulis sepatutnya menyampaikan rasa

terimakasih yang sebesar-besarnya kepada:

1. Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan karunianya sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi dengan baik.

2. Orang tua dan Kakak tersayang, Bapak Mohammad Mahmudi, Ibu Sukian Wilujeng

dan mas Wima Rakayana yang selalu memberikan doa tanpa henti, memberikan

motivasi, dan memberikan hiburan sehingga penulis menjadi bersemangat untuk

menyelesaikan skripsi. Serta yang selalu bisa menenangkan penulis saat panik, sedih,

dan bingung.

3. Bapak Oyong Novareza, ST., MT., Ph.D. selaku Ketua Jurusan Teknik Industri

Universitas Brawijaya.

4. Ibu Rahmi Yuniarti, ST., MT. selaku Sekertaris Jurusan Teknik Industri Universitas

Brawijaya.

5. Ibu Agustina Eunike, ST., MT., M.BA sebagai Dosen Pembimbing atas kesediaannya

dalam meluangkan waktu untuk membimbing, memberikan masukan dan saran, serta

arahan yang sangat berharga bagi penulis selama masa pengerjaan skripsi.

6. Ibu Amanda Nur Cahyawati, ST., MT. sebagai Dosen Pembimbing Akademik atas

masukan, bimbingan, serta arahan selama masa studi penulis di Jurusan Teknik

Industri.

7. Bapak dan Ibu Dosen, serta karyawan Jurusan Teknik Industri yang telah membagi

ilmu akademik maupun non-akademik dan berbagai pengalaman hidup selama dalam

dunia perkuliahan.

8. Bapak Irawan, Bapak Bram dan Mbak Yani sebagai pembimbing lapangan yang

sangat baik dan sabar selama penulis melakukan penelitian dan atas bantuan informasi

ii

yang diberikan kepada penulis. Serta selalu memberikan dukungan atas pengerjaan

skripsi ini.

9. Teman-teman terbaik semenjak awal kuliah kelas D, Inna Zulfa, Maulivia Rizma,

Azizah Aini, Alifah Dian, Thesa Trinita, Ika Nurul, dan Annisa Larasati yang telah

memberikan semangat tiada henti dan selalu ada disaat senang dan sedih.

10. Ulvatuz Zahro dan Karima yang rela dan mau direpotin untuk membantu kelancaran

atas penyelesaian skripsi ini.

11. Teman-teman asisten APS Huda, Salma, Ismail, Atikah, Karima, Intan, dan Inna.

Terimakasih sudah menemani penulis, memberikan semangat dan memberikan

hiburan.

12. Teman-teman angkatan 2014 Tita Fazjriani, Puguh, Daus, Nindut, Tita Anindhita dan

seluruh angkatan 2014 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya atas

kebersamaan, semangat, doa, dan kerjasama selama ini.

13. Teman-Teman MAN Dini, Banun, Eza, Anjan, Jijun, Dipta, Adnan, Ais, Ricco dan

Hangga yang telah menemani, menyemangati, dan mengingatkan untuk cepat lulus.

14. Nenek, Kaci, Fara dan Sulek yang selalu memberi semangat dan doa kepada peulis

dalam keadaan apapun.

15. Seluruh pihak untuk bantuannya yang tidak dapat disebut satu-persatu dan yang sangat

berperan dalam penyusunan skripsi ini.

Dalam penyusunan skripsi ini, penulis menyadari bahwa skripsi ini belum sempurna

karena keterbatasan ilmu dari penulis dan kendala-kendala yang terjadi selama pengerjaan

skripsi ini. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran untuk penyempurnaan

tulisan di waktu yang akan datang. Harapannya tulisan ini dapat bermanfaat dan dapat

digunakan untuk penelitian dan pengembangan yang lebih lanjut.

Malang, Mei 2018

Penulis

iii

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR .......................................................................................................... i

DAFTAR ISI ....................................................................................................................... iii

DAFTAR TABEL .............................................................................................................. vii

DAFTAR GAMBAR .......................................................................................................... ix

DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................................... xiii

RINGKASAN ..................................................................................................................... xv

SUMMARY ...................................................................................................................... xvii

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang ...................................................................................................... 1

1.2 Identifikasi Masalah .............................................................................................. 5

1.3 Rumusan Masalah ................................................................................................. 6

1.4 Batasan Masalah ................................................................................................... 6

1.5 Asumsi Penelitian ................................................................................................. 6

1.6 Tujuan Penelitian .................................................................................................. 6

1.7 Manfaat Penelitian ................................................................................................ 7

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Penelitian Terdahulu ............................................................................................. 9

2.2 Manajemen Logistik ........................................................................................... 11

2.3 Tata Letak Pabrik ................................................................................................ 11

2.4 Gudang ................................................................................................................ 12

2.4.1 Fungsi Gudang ........................................................................................... 12

2.4.2 Aktivitas Gudang ....................................................................................... 14

2.5 Tata Letak Sistem Penyimpanan ......................................................................... 16

2.6 Metode Klasifikasi .............................................................................................. 16

2.6.1 Analisis Always Better Control (ABC) ...................................................... 16

2.6.2 Analisis FSN .............................................................................................. 18

2.6.3 Matriks ABC-FSN ..................................................................................... 19

2.7 Activity Relationship Chart (ARC) ..................................................................... 19

2.8 Metode Pengukuran Jarak ................................................................................... 20

2.9 Simulasi .............................................................................................................. 22

2.9.1 Pengertian Simulasi ................................................................................... 22

2.9.2 Kelebihan dan Kekurangan Simulasi ......................................................... 22

iv

2.10 Discrete Event Simulation .................................................................................. 23

2.11 Model Konseptual ............................................................................................... 24

2.12 Uji Kecukupan Data ............................................................................................ 25

2.13 Penentuan Jumlah Replikasi ............................................................................... 25

2.14 Material Handling .............................................................................................. 26

2.15 Kerangka Pikiran ................................................................................................ 26

BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian .................................................................................................... 29

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian .............................................................................. 29

3.3 Langkah-Langkah Penelitian ............................................................................... 29

3.4 Diagram Alir Penelitian ....................................................................................... 35

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Perusahaan ............................................................................ 37

4.1.1 Profil Singkat Perusahaan ........................................................................... 37

4.1.2 Visi dan Misi............................................................................................... 38

4.1.3 Struktur Organisasi ..................................................................................... 38

4.1.4 Jenis Produk PT. Indofarma Global Medika Cabang Malang .................... 40

4.1.5 Divisi Logistik ............................................................................................ 40

4.2 Pengumpulan Data ............................................................................................... 41

4.2.1 Data Permintaan Produk ............................................................................. 41

4.2.2 Data Harga Produk ..................................................................................... 41

4.2.3 Data Dimensi Gudang ................................................................................ 42

4.2.4 Data Kondisi Gudang ................................................................................. 42

4.2.5 Data Kedatangan Produk ............................................................................ 43

4.2.6 Data Kedatangan Pesanan .......................................................................... 44

4.2.7 Data Waktu Aktivitas Storage dan Retrieval ............................................. 44

4.2.7.1 Data Waktu Aktivitas storage dan retrival model eksisting .......... 45

4.2.7.2 Data Waktu Aktivitas storage dan retrival model usulan .............. 46

4.2.8 Data Jarak Tempuh Storage Obat Eksisting .............................................. 48

4.3 Pengolahan Data ................................................................................................. 50

4.3.1 Klasifikasi Produk ...................................................................................... 50

4.3.1.1 Klasifikasi ABC.............................................................................. 50

4.3.1.2 Klasifikasi FSN .............................................................................. 52

4.3.1.3 Matriks Klasifikasi ABC-FSN ....................................................... 53

v

4.3.2 Hubungan Aktivitas Produk ..................................................................... 54

4.3.3 Penentuan Kebutuhan Ruang..................................................................... 55

4.3.4 Material Handling .................................................................................... 56

4.3.4.1 Kebutuhan Rata-Rata Unit Load ................................................... 56

4.3.4.2 Penentuan Alat Material Handling................................................ 58

4.3.4.3 Ukuran Aisle .................................................................................. 59

4.3.5 Simulasi Tata Letak Gudang Eksisting ..................................................... 59

4.3.5.1 Pembuatan ACD model eksisting .................................................. 60

4.3.5.2 Uji Kecukupan Data ...................................................................... 61

4.3.5.3 Penentuan Parameter Distribusi Waktu Aktivitas S/R .................. 63

4.3.5.4 Pembuatan Model Simulasi Eksisting dengan DES ...................... 64

4.3.5.5 Verifikasi Model Eksisting Layout ................................................ 71

4.3.5.6 Validasi Model Eksisting Layout ................................................... 73

4.3.5.7 Penentuan Jumlah Replikasi .......................................................... 75

4.3.6 Hasil Simulasi ............................................................................................ 76

4.3.7 Simulasi Tata Letak Gudang Usulan ......................................................... 78

4.3.7.1 Pembuatan ACD Model Usulan .................................................... 78

4.3.7.2 Penentuan Parameter Distribusi Waktu ......................................... 80

4.3.7.3 Pembuatan Model Simulasi Usulan dengan DES .......................... 81

4.3.7.4 Verifikasi Model Usulan ................................................................ 88

4.3.7.5 Membandingkan Output Simulasi Model Eksisting dan Usulan ... 90

4.4 Evaluasi Alternatif Usulan .................................................................................. 92

4.5 Analisis dan Pembahasan .................................................................................... 96

BAB V PENUTUP

5.1 Kesimpulan ...................................................................................................... 101

5.2 Saran.................................................................................................................. 102

DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................................... 103

LAMPIRAN ..................................................................................................................... 107

vi

Halaman ini sengaja dikosongkan

vii

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 Aktivitas Storage dan Retrival di IGM ............................................................... 3

Tabel 2.1 Perbandingan Penelitian Terdahulu dan Penelitian Saat ini ............................. 10

Tabel 2.2 Matriks ABC-FSN ............................................................................................ 19

Tabel 2.3 Standart Pembuatan Derajat Hubungan Aktivitas ............................................ 20

Tabel 2.4 Simbol Activity Cycle Diagram (ACD) ............................................................ 24

Tabel 2.5 Faktor Pendukung Maslaah .............................................................................. 27

Tabel 2.6 Metode yang Relevan ....................................................................................... 28

Tabel 4.1 Data Permintaan Produk Oktober 2016-Oktober 2017 .................................... 41

Tabel 4.2 Data Harga Produk Periode 2016-2017 ............................................................ 42

Tabel 4.3 Data Kedatangan Produk .................................................................................. 43

Tabel 4.4 Data Kedatangan Pesanan................................................................................. 44

Tabel 4.5 Data Waktu Aktivitas Storage Kondisi Standar ............................................... 45

Tabel 4.6 Data Waktu Aktivitas Retrival Kondisi Standar ............................................... 46

Tabel 4.7 Data Waktu Aktivitas Storage Pencarian Produk Usulan 1 ............................. 47

Tabel 4.8 Data Waktu Aktivitas Retrival Pencarian Produk Usulan 1 ............................. 47

Tabel 4.9 Data Jarak Storage Obat Eksisting ................................................................... 48

Tabel 4.10 Data Klasifikasi Menggunakan Klasifikasi ABC ............................................. 51

Tabel 4.11 Data Klasifikasi Menggunakan Klasifikasi FSN .............................................. 52

Tabel 4.12 Produk Termasuk Matriks Klasifikasi ABC-FSN ............................................ 53

Tabel 4.13 Deskripsi Alasan Derajat Hubungan Aktivitas ................................................. 54

Tabel 4.14 Perhitungan Kebutuhan Pallet Klasifikasi Produk BF...................................... 56

Tabel 4.15 Sampel Ukuran dan Berat Karton ..................................................................... 57

Tabel 4.16 Sampel Sales Order Bulan Mei 2107 untuk Proses Pencarian Produk ............ 57

Tabel 4.17 Daftar Aktivitas Pasif dan Aktif ACD Eksisting .............................................. 60

Tabel 4.18 Keterangan ACD Eksisting .............................................................................. 61

Tabel 4.19 Uji Kecukupan Data Aktivitas Storage dan Retrieval Kondisi Standar ........... 62

Tabel 4.20 Distribusi dan Nilai Parameter Masing-Masing Proses Kondisi Standar ......... 64

Tabel 4.21 Daftar Modul Create Model Eksisting ............................................................. 65

Tabel 4.22 Daftar Modul Proses Model Eksisting .............................................................. 66

Tabel 4.23 Daftar Modul Decide Model Eksisting ............................................................. 68

Tabel 4.24 Perbandingan Waiting Time Aktual dan Simulasi ............................................ 73

Tabel 4.25 Hasil Uji Normalitas Waiting Time Pencarian Produk ..................................... 74

viii

Tabel 4.26 Hasil Uji Independent T-test Waiting Time Pencarian Produk .......................... 74

Tabel 4.27 Output discrete event simulationi Eksisting ...................................................... 75

Tabel 4.28 Output Number Waiting .................................................................................... 76

Tabel 4.29 Output Waiting Time ......................................................................................... 77

Tabel 4.30 Output Utilitas Resource ................................................................................... 78

Tabel 4.31 Daftar Modul Pasif dan Aktif ACD Usulan ...................................................... 79

Tabel 4.32 Keterangan ACD Usulan ................................................................................... 79

Tabel 4.33 Distribusi dan Nilai Parameter Usulan Proses Pencarian Kondisi Standar ....... 80

Tabel 4.34 Daftar Modul Proses Model Usulan Kondisi Standar ....................................... 86

Tabel 4.35 Daftar Modul Decide Model Usulan Kondisi Standar ...................................... 87

Tabel 4.36 Daftar Modul Assign Model Usulan Kondisi Standar ....................................... 87

Tabel 4.37 Perbandingan Output Simulasi Eksisting dan Usulan ....................................... 91

Tabel 4.38 Kode Warna Perbandingan Output Simulasi Eksisting dan Usulan .................. 92

Tabel 4.39 Perbedaan Output Simulasi dan Usulan Terpilih .............................................. 94

ix

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Rak obat produk sisa ...................................................................................... 2

Gambar 1.2 Kondisi gudang transit PT. IGM Cabang Malang ......................................... 2

Gambar 1.3 Kondisi gudang penyimpanan PT. IGM Cabang Malang .............................. 2

Gambar 1.4 Denah letak produk saat ini............................................................................ 3

Gambar 1.5 Grafik aktivitas retrival bulan Mei 2017 ....................................................... 4

Gambar 2.1 Gudang sebagai terminal konsolidasi .......................................................... 13

Gambar 2.2 Gudang sebagai pusat distribusi................................................................... 13

Gambar 2.3 Gudang sebagai tempat break-bulk operation ............................................. 13

Gambar 2.4 Gudang sebagai tempat in-transit mixing .................................................... 14

Gambar 2.5 Gudang sebagai tempat cross-dock operation ............................................. 14

Gambar 2.6 Contoh activity relationship chart (ARC) ................................................... 20

Gambar 2.7 Pengukuran jarak untuk aisle distance dan adjacency metrics .................... 22

Gambar 2.8 Konsep kejadian deterministik (a) dan probabilistik (b).............................. 24

Gambar 2.9 Tahapan kerangka pikiran ............................................................................ 27

Gambar 3.1 Diagram alir penelitian ................................................................................ 36

Gambar 4.1 Struktur organisasi PT. IGM Cabang Malang ............................................. 38

Gambar 4.2 Dimensi Gudang .......................................................................................... 42

Gambar 4.3 Gudang Eksisting Kondisi Sepi dan Standar ............................................... 43

Gambar 4.4 Gudang Eksisting Kondisi Ramai ................................................................ 43

Gambar 4.5 Hubungan Aktivitas Produk ......................................................................... 54

Gambar 4.6 Trolly 2 Tingkat ........................................................................................... 58

Gambar 4.7 Handtrolly .................................................................................................... 59

Gambar 4.8 Handpallet.................................................................................................... 59

Gambar 4.9 ACD model eksisting ................................................................................... 61

Gambar 4.10 Hasil Uji Run Test ........................................................................................ 63

Gambar 4.11 Hasil Input Analyzer .................................................................................... 64

Gambar 4.12 Pembuatan Model Eksisting Layout ............................................................ 65

Gambar 4.13 Modul Create ............................................................................................... 65

Gambar 4.14 Menunjukkan modul proses ......................................................................... 66

Gambar 4.15 Menunjukkan modul decide ......................................................................... 67

Gambar 4.16 Modul Assign Produk ................................................................................... 68

Gambar 4.17 Modul Batch Produk .................................................................................... 68

x

Gambar 4.18 Modul dispose ............................................................................................... 69

Gambar 4.19 Modul Hold ................................................................................................... 69

Gambar 4.20 Modul Sigal .................................................................................................. 69

Gambar 4.21 Modul Match ................................................................................................ 70

Gambar 4.22 Modul Station ............................................................................................... 70

Gambar 4.23 Modul Route ................................................................................................. 70

Gambar 4.24 Model Konseptual Eksisting Layout ............................................................. 71

Gambar 4.25 Model Simulasi Eksisting Layout ................................................................. 71

Gambar 4.26 Verifikasi Model ........................................................................................... 72

Gambar 4.27 Run Simulasi ................................................................................................. 72

Gambar 4.28 Tampilan Waktu Proses ................................................................................ 72

Gambar 4.29 Rata-Rata Output Number Waiting ............................................................... 76

Gambar 4.30 Rata-Rata Output Waiting Time ................................................................... 77

Gambar 4.31 Rata-Rata Output Utilitas Resource ............................................................. 78

Gambar 4.32 ACD Model Usulan ...................................................................................... 79

Gambar 4.33 Denah Usulan 1 ............................................................................................ 81






Gambar 4.39 Pembuatan Model Layout Usulan ................................................................. 84

Gambar 4.40 Modul Proses Usulan .................................................................................... 85

Gambar 4.41 Modul Decide Usulan ................................................................................... 86

Gambar 4.42 Modul Assign AF .......................................................................................... 87

Gambar 4.43 Model Konseptual Layout Usulan ................................................................ 88

Gambar 4.44 Model Simulasi Layout Usulan .................................................................... 88

Gambar 4.45 Verifikasi Model Layout Usulan .................................................................. 89

Gambar 4.46 Run Simulasi Layout Usulan ........................................................................ 89

Gambar 4.47 Tampilan Waktu Proses Layout Usulan ....................................................... 89

Gambar 4.48 Perbandingan Number Waiting ..................................................................... 91

Gambar 4.49 Perbandingan Waiting Time .......................................................................... 92

Gambar 4.50 Perbandingan Utilitas Operator .................................................................... 92

Gambar 4.51 Layout Terpilih Kondisi Sepi/Standar .......................................................... 93

xi

Gambar 4.52 Layout Terpilih Kondisi Ramai ................................................................... 93

Gambar 4.53 Perbandingan Number Waiting Usulan ........................................................ 95

Gambar 4.54 Perbandingan Waiting Time Usulan............................................................. 96

Gambar 4.55 Perbandingan Utilitas Operator Usulan ....................................................... 96

xii


xiii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Data Waktu Aktivitas Storage dan Retrival............................................... 107

Lampiran 2 Klasifikasi ABC ......................................................................................... 113

Lampiran 3 Klasifikasi FSN .......................................................................................... 131

Lampiran 4 Matriks Klasifikasi ABC-FSN ................................................................... 145

Lampiran 5 Kebutuhan Ruang....................................................................................... 153

Lampiran 6 Model Simulasi Kondisi Eksisting............................................................. 167

Lampiran 7 Model Simulasi Kondisi Usulan ................................................................ 168

xiv


1

BAB I

PENDAHULUAN

Pada bab ini menjelaskan mengenai garis besar latar belakang mengapa permasalahan

ini perlu dilakukan penelitian, identifikasi masalah, rumusan masalah, batasan masalah,

tujuan masalah, asumsi-asumsi dan manfaat penelitian yang digunakan.

1.1 Latar Belakang

Industri farmasi memiliki peran penting untuk membantu pemerintah dalam

mewujudkan masyarakat yang sehat dengan menyediakan obat yang berkualitas. Industri

farmasi biasanya memiliki distributor atau pihak lain dalam menyalurkan atau

mendistribusikan produknya. Distributor sering juga disebut dengan pedagang besar

farmasi (PBF) dikarenakan distributor melayani penjualan obat dalam jumlah yang besar.

Menurut peraturan Menteri Kesehatan RI no 1148/Menkes/PER/VI/2011 mengenai PBF

atau distributor menyebutkan bahwa distributor hanya menyalurkan produk pada

distributor cabang lainnya dan juga fasilitas pelayanan kefarmasian seperti apotek, instalasi

farmasi rumah sakit, puskesmas, klinik atau toko obat.

Distributor memiliki tugas yang penting yaitu melakukan pengandaan, penyimpanan

dan penyaluran produk-produk farmasi dalam jumlah kecil maupun jumlah yang besar

sesuai dengan permintaan konsumen. Distributor memiliki peranan dalam menjaga kualitas

produk agar tetap dalam keadaan baik sampai kepada pelanggan sehingga diperlukannya

gudang. Menurut Badan Nasional Penanggulangan Bencana (2009) gudang harus

mempunyai tata letak ruang yang baik untuk memudahkan penerimaan, penyusunan,

pemeliharaan, pencarian, pendistribusian dan pengawasan material dan peralatan.

PT. Indofarma (Persero) memiliki anak perusahaan yaitu PT. Indofarma Global

Medika (IGM) yang bergerak dibidang distribusi obat dan alat kesehatan yang kini telah

memiliki beberapa cabang diseluruh Indonesia. Fokus penelitian ini berada pada PT.

Indofarma Global Medika (IGM) Cabang Malang yang terletak di jalan Sukarno-Hatta No.

80. Perusahaan ini memiliki gudang untuk mendistribusikan produk-produk ke wilayah

Malang dan sekitarnya. PT. IGM merupakan salah satu naungan dari dinas kesehatan. PT.

IGM akan mengikuti proses tender/lelang ketika dinas kesehatan melakukan tender/lelang

untuk obat maupun alat kesehatan yang dibutuhkan dinas kesehatan.

2

Gudang pada PT. IGM cabang Malang menyimpan produk obat-obatan yang berupa

tablet, kapsul, kaplet, cairan, serbuk, salep dan alat kesehatan. Produk-produk tersebut

dikemas menggunakan karton dengan penyimpanan menggunakan pallet. Namun, ada juga

produk yang diletakkan dalam rak-rak dalam bentuk box yaitu produk sisa dari dalam

karton yang telah dibeli oleh para retailer seperti Gambar 1.1. Dikarenakan adanya outlet

yang membeli hanya beberapa produk saja.

Gambar 1.1 Rak obat produk sisa

Gambar 1.2 Kondisi gudang transit PT. IGM Cabang Malang

Gambar 1.3 Kondisi gudang penyimpanan PT. IGM Cabang Malang

3

Gambar 1.2 menggambarkan keadaan gudang transit yang berfungsi sebagai tempat

peletakkan barang datang dan untuk meletakkan produk yang siap untuk dikirim pada hari

itu. Pada Gambar 1.3 menunjukkan kondisi gudang penyimpanan di PT. IGM Cabang

Malang saat ini. Proses penyimpanan di gudang produk obat dibagi menjadi golongan fast

moving dan slow moving sedang rata-rata penyimpanan masing-masing adalah 1 bulan dan

2 bulan. Produk obat akan dipisahkan dari gudang penyimpanan ketika expired date sudah

mendekati 6 bulan.

Tabel 1.1

Aktivitas Storage dan Retrieval di IGM

Amlodipine 5 MG Tablet

(@Box)

Amoxilin 125 MG/5 ML

Syrup (@Botol)

Ciprofloxacin Tablet

(@Box)

Storage Retrieval Storage Retrieval Storage Retrieval

Oktober 4500 4114 25757 53000 0 0

November 1477 1863 21877 0 0 0

Desember 667 667 0 0 0 0

Januari 0 0 24323 0 0 0

Februari 506 506 11000 11112 0 0

Maret 0 0 0 15411 0 0

April 0 0 125 395 0 0

Mei 3000 2790 382 5171 0 0

Juni 2005 844 0 0 200 100

Juli 1245 1496 70375 66875 120 0

Agustus 1300 1021 7518 11012 4640 1900

September 1005 1105 0 36 930 770

Oktober 955 522 24272 20774 0 175

Jarak Tempuh

Storage 21,9 meter 11,7 meter 15 meter

Sumber: PT. IGM Cabang Malang

Gambar 1.4 Denah letak produk saat ini

Aktivitas gudang terdiri dari aktivitas storage dan retrieval. Tabel 1.1 menunjukkan

sampel aktivitas storage dan retrieval untuk produk amlodipine 5 mg tablet, amoxilin 125

4

mg/5 ml syrup dan ciprofloxacin tablet di IGM. Gambar 1.4 menunjukkan jarak letak

penyimpanan diukur melalui titik I/O operator sampai dengan lokasi penyimpanan produk

sesuai dengan varian produknya. Namun saat ini, proses peletakkan barang di gudang IGM

cabang Malang dilakukan secara acak. Sehingga, Jarak letak penyimpanan produk pasti

berubah-ubah maka informasi mengenai produk akan lebih sulit teridentifikasi letaknya

dan mempersulit dalam proses pengontrolan produk. Hal tersebut menyebabkan proses

pencarian produk mengalami kesulitan dalam menemukan produk yang sesuai dengan

pesanan untuk memenuhi kebutuhan konsumen, karena dalam pencarian produk hanya

mengandalkan ingatan operator pencarian dan belum adanya pengklompokan produk

dalam penyimpanan. Hal ini berdampak pada lamanya waktu pengambilan produk.

Gambar 1.5 Grafik aktivitas retrival bulan Mei 2017

Sumber: PT. IGM Cabang Malang

Gambar 1.5 merupakan grafik jumlah pesanan pada bulan Mei 2017 dengan rata-rata

jumlah pengambilan sebesar 120,3 = 120 unit produk yang dilakukan oleh seorang

operator sehingga dapat diketahui bahwa operator melakukan aktivitas berulang perharinya

sebanyak 120 kali dengan rata-rata pencarian produk 197 detik untuk memenuhi kebutuhan

konsumen. Kondisi tata letak area gudang saat ini membuat operator pencarian melakukan

aktivitas berulang untuk mencari produk dan mengambil produk yang sesuai dengan

pesanan kemudian menaruhnya di bagian inspeksi dengan manual atau hanya bantuan

tangan. Hal ini yang dapat menimbulkan kelelahan pada operator karena tidak adanya

bantuan material handling dalam proses pengambilan barang. Operator pencarian

mengalami kelelahan dikarenakan pada proses pencarian memiliki rata-rata pengambilan

perharinya sebesar 120 unit produk/hari. Maka perlunya material handling untuk

0

50

100

150

200

250

2 3 4 5 6 8 9 1012131516171819202223242627293031

Va

ria

nsi

Pro

du

k (

Pro

du

k)

Waktu Retrieval (Tanggal)

Retrieval Bulan Mei 2017

Jumlah Pengambilan

Rata-rata =120,3

5

menggurangi pergerakan operator dalam pengambilan produk. Selain itu, dengan adanya

material handling akan terlhat lebih tertata karena ukuran layout yang digunakan

disesuaikan dengan ukuran material handling.

Kondisi gudang penyimpanan saat ini dapat kita lihat gudang tersebut masih kurang

baik dalam penataan produknya sehingga dapat menimbulkan permasalahan yaitu gudang

terkesan sangat sempit. Kondisi tata letak yang tidak sesuai dengan prosedur akan

menyebabkan ketidakefisienan dalam waktu pengambilan dan penyimpanan produk,

sehingga akan menyulitkan para pekerja dalam menangani permasalahan tersebut karena

faktor keterbatasan luas gudang.

Maka, penelitian ini berfokus pada tata letak gudang yang akan memperbaiki proses

penyimpanan produk dengan mengelompokkan produk untuk mengurangi aktivitas gudang

dan mengurangi perpindahan operator dengan metode analisis ABC (Always Better

Control) dan metode analisis FSN yaitu menggolongkan produk-produk yang termasuk

fast moving, slow moving dan non moving. Serta pendekatan discrete event simulation

untuk menghitung waktu nyata yang dibutuhkan untuk proses operasional gudang sesuai

dengan layout. Harapannya dengan metode tersebut akan memudahkan dalam peletakkan

dan pengambilan barang dan menjadi alasan untuk merencanakan tata letak area gudang.

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah, maka dapat diidentifikasi masalah yang ada

sebagai berikut.

1. Belum adanya pengelompokkan produk pada saat proses penyimpanan sehingga

menimbulkan kurang tertatanya produk dalam gudang dan mengontrol produk

2. Kondisi gudang dengan penyimpanan produk secara acak mengakibatkan pergerakan

oleh operator pencarian yang terlalu sering seperti mencari dan mengambil produk

yang dilakukan berkali-kali setiap ada pesanan.

3. Diperlukan evaluasi masalah perencanaan tata letak di area gudang yang akan

meminimalkan proses pencarian dan pergerakan operator pencarian dalam proses

pencarian produk.

4. Diperlukan perencanaan tata letak produk dengan parameter waktu pencarian

produknya untuk pengambilan produk.

5. Diperlukan usulan material handling yang tepat untuk membantu proses pengambilan

produk.

6

1.3 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah, maka dapat merumuskan masalah yang ada

sebagai berikut.

1. Bagaimana mengatasi kurang tertatanya produk dan memudahkan operator untuk

mengontrol produk?

2. Bagaimana pengaruh tata letak gudang yang mempertimbangkan metode analisis ABC

dan analisis FSN?

3. Bagaimana usulan alternatif tata letak gudang agar dapat mengurangi pergerakan

operator pencarian dan waktu dalam proses pencarian barang PT. IGM Cabang

Malang?

1.4 Batasan Masalah

Batasan masalah yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut.

1. Data yang digunakan merupakan data penyimpanan produk pada bulan Oktober 2016-

Oktober 2017.

2. Penelitian ini tidak menghitung perencanaan persediaan produk yang disimpan.

3. Penelitian ini hanya meneliti tata letak gudang dalam pergerakan operator pencarian.

4. Penelitian ini fokus pada produk di gudang A tanpa mengubah fasilitas lainnya.

1.5 Asumsi-Asumsi

Asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

1. Selama penelitian tidak terjadi penambahan jenis produk

2. Data waktu pembuatan SO (sales order), pengecekan dan pengepakan yang digunakan

adalah sama untuk tiga kondisi

3. Ukuran box untuk setiap produk dianggap sama

4. Jumlah pesanan ≥ 100 unit sama dengan 1 karton

5. Setiap palet terdapat 8 tumpukan karton dengan tinggi 335 mm

1.6 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian adalah:

1. Mengetahui pengaturan peletakkan barang sesuai dengan metode analisis ABC dan

analisis FSN.

2. Mengetahui pengaruh tata letak gudang sesuai dengan metode analisis ABC dan

analisis FSN.

7

3. Membuat usulan alternatif tata letak gudang agar dapat mengurangi pergerakan

operator pencarian dan waktu dalam pencarian barang PT. IGM Cabang Malang.

1.7 Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian adalah:

1. Perusahaan dapat menggunakan usulan tata letak gudang untuk mengatur tata letak

produk.

2. Usulan tata letak gudang dapat digunakan sebagai evaluasi perusahaan agar dapat

meningkatkan produktivitas aktivitas operator pencarian dan meningkatkan sistem

pelayanannya.

8


9

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini berisi tentang penelitian sebelumnya, teori-teori yang terkait dan

mendukung dalam pelaksanaan penelitian ini. Berikut adalah tinjauan pustaka yang

digunakan untuk mendukung penelitian ini.

2.1 PenelitianzTerdahuluz

Sebelumzpenelitian inizdilakukan, terdapat beberapa penelitian yangzcukup relevan

dengan penelitian ini darizsegi tujuan dan metode yang digunakan. Berikut penelitian

sebelumnya.

1. Basukiz(2016) membahas mengenai implementasi penempatan dan penyusunan

barang di gudangzproduk jadi. Penelitian ini dilakukan diperusahaan oleochemical.

Metode yang digunakan yaitu classzbasedzstorage dengan analisis ABC. Tujuan dar

penelitian ini adalah mengetahui tata letak barang berdasarkan klasifikasi ABC. Hal

ini dilakukan kerena pola penyimpanan dan penyusunanzbarang yag dilakukan secara

acak dan kurang teratur sehingga menimbulkan penumpukan barang dan tecampurnya

barang dalam satu slotzserta menimbulkanzlamanya waktu pencarian. Hasil peneilitian

menunjukkan bahwa pengelompokkan barang dari 31 produk menghasilkan produk

kelas A memiliki jumlah persediaan 81,31% dengan jumlah item sebanyak 7 atau

22,58%, produk kelas B memiliki persediaan 14,54% dengan jumlah itemzsebanyak 6

atau 19,35%, dan produk kelas C memiliki persediaan 4,15% dengan jumlah item

sebanyak 18 atau 58,06%,

2. Pujadenta (2017) membahas megenai perancangan alokasi penyimpanan barang.

Penelitian ini dilakukan dizgudang service part PT. XYZ dengan metode

classzbasedzstorage. Tujuanzdari penelitian ini adalah megurangi waktu nonzvalue

added pada proses order picking dengan menggunakan metode class basedzstorage

dengan analisis FSN, slotting, rectilinier distancezdanzzonafiikasi. Hal ini dilakukan

karena tidak terpenuhinya permintaan pelanggan serta penempatan produk yang tidak

sesuai menyebabkan waktu pencarian yang terlalu lama. Hasilzpenelitian ini adalah

penentuan area produkzsesuai dengan kasifikasinya dan mengalami peningkatkan

valuezadded sebesar 9%.

10

3. Tamaz(2017) membahas mengenai optimasi jarak dan waktu Material Handling

dengan perbaikan layout berdasarkan class based storagezdan simulasi di perusahaan

multinasional industri pengolahan susu sapi. Tujuan penelitianzini yaitu memperbaiki

tata letak gudangzuntuk menempuh jarak yang minimal pada akivitas storage/retrieval

(S/R) yangzmemperhatikan frekuensi perpindahan. Perancangan tata letak gudang

untuk menempuh jarak yang minimal pada aktivitaszstorage/retreival (S/R)

mengunakan metodezclass based storage zdan pendekatan simulasi. Dengan

melakukan penelitian ini didapatkanzhasil yaitu alternatif layout terpilih untuk gudang

adalah alternatif layout class based storage dengan konsep across aisle yang

menurunkan jarak material handling sebesar 40,67% dari 57.234,93 meter menjadi

33.957,41 meterzdan waktu materialzhandling 13,1% dari 1.877,11 jam menjadi

1.632,56 jam.

Berikut merupakanztabel perbandingan penelitianzterdahulu yang digunakan.

Tabel 2.1

Perbandngan Penelitian Terdahulu dan Penelitian Saat Ini

Objek Tujuan Metode Hasil Penelitian

Basuki

(2015)

Perusahaan

oleochemical

Mengetahui tata

letak barang

berdasarkan

klasifikasi ABC

AnalisiszABC Pengelompokan barang

dari 31 produk

menghasilkan produk

kelas A memiliki jumlah

persediaan 81,31%

dengan jumlah item


produk kelas B memiliki

persediaan 14,54%

dengan jumlah item


dan produk kelas C

memiliki persediaan

4,15% dengan jumlah

item sebanyak 18 atau

58,06%,

Pujadenta

(2017)

PT XYZ Mengurangi waktu

non value added

pada proses order

pikcing

Analisis FSN,

sloting,

rectilinier

distance dan

zonafikasi

Penentuan area produk

sesuai dengan

klasifkasinya dan

mengalami peningkatkan

value added sebesar 9%

Tama

(2017)

Perusahaan

Multinasional

Industri

Pengolahan

Susu Sapi

Memperbaiki tata

letak gudang untuk

menempuh jarak

yang minimal pada

aktivitas

storage/retrival

(S/R) yang

memperhatikan

frekuensi

class based

storage dan

pendekatan

simulasi

Alternatif layout terpilih

untuk gudang adalah

alternatif layout class

based storage dengan

konsep across aisle yang

menurunkan jarak

material handling sebesar

40,67% dari 57.234,93

meter menjadi 33.957,41

11

Objek Tujuan Metode Hasil Penelitian

perpindahan meter dan waktu material

handling 13,1% dari

1.877,11 jam menjadi

1.632,56 jam

Penelitian

ini (2018)

PT. IGM

Cabang

Malang

Mengurangi

pergerakan operator

gudang dan waktu

pencarian barang

dengan

mengusulkan tata

letak gudang

menggunakan

metode analisis

ABC-FSN dan

pendekatan simulasi

Analisis ABC,

Analisis FSN

dan Discrete

event

simulation

Klasifikasi produk

menggunakan analisis

ABC-FSN dan

pendekatan simulasi

membuktikan dapat

mengurangi pergrakan

operator dalam proses

pencarian produk dengan

meninjau output simulasi

yaitu number waiting,

waiting time dan utilitas

operator pencarian

2.2 Manajemen Logistik

Manajemenzlogistik merupakan proses strategis dalam mengelolaapengadaan barang

seperti pergerakan (terkait dengan informasi), penyimpanan, pembelian maupun

perpindahan barang melalui jaringan pemasarannya dengan cara tertentu sehingga dapat

memaksimalkan keuntungan jangka panjang melalui pemenuhan (fullfilment)zpesanan

dengan biaya yang efektif (Christopher, 2011). MenurutzBowersox (2002) juga

menjelaskan bahwa logistik modern juga merupakan suatu proseszstrategis dalam

mengelola penyimpanaan dan pemindahan barang dari para pemasok diantara fasilitas-

fasilitas yang ada diperusahan. Menurut Bowersoxz(2002) ruang lingkup manajemen

logistikzmeliputi:

1. Peranaanzmanajemen logistik danzpergudangan dalam aktvitas gudang,zpemilihan

lokasi gudang dan strukturzpergudangan

2. Teknik InventoryzControl seperti klasifikasi persediaan,zbiaya persediaan dan sistem

pengendalian persediaan

3. Sistemzinformasi dan komputerisasi sistem manajemenzpergudangan

2.3 Tata Letak Pabrik

Tata letakzatau layout menjadi landasan dasar dibidang industri. Tatazletak pabrik

atau tata letak faslitas dapat diartikan sebagai tata carazmengatur fasilitas pabrik sebagai

penunjang kelancaran proses produksi. Suatu perencaaan layout pasti diperlukan untuk

memanfaatkan luas area, untuk penempatan fasilitas penunjang produksi, penyimpanan

barang, danzsebagainyaz(Wignjosoebroto, 2003). Perencanaanztersebut mencakup desain

12

dari bagian-bagian yang merancangzfasilitas, menganalisis, membuatzkonsep dan

mengimplementasikan dalamzpembuatan barangzatauzjasa. Rancangan ini umumnya

digambarkan sebagai rencana lantai yaitu suatu susunan fasilitaszfisik (perlengkapan,

tanah, bangunan dan sarana lain) untuk mengoptimumkan hubungan antarazoperator,

aliran bahan, aliranzinformasi dan tata cara yang diperlukan untuk menacapai tujuan usaha

secara efisien, ekonomis dan amanz(Hadiguna, 2008).zMenurutzWignjosoebroto, 2003

Adapun tujuanzutama dalm desain tata letak pabrik adalah:

1. Memudahkanzproseszmanufaktur

2. Meminimumkanzproseszpemindahanzbarang

3. Memeliharazkeluwesanzsusunanzdanzoperasizdanzsusunan

4. Menghematzpemakaianzruangzbangunan

5. Meminimumkanzpenggunaanzmodalzdalamzperalatan

6. Memberikanzkemudahan,zkeselamatanzdanzkenyamananz(K3)zbagizpegawai

2.4 Gudang

Menurut Hadiguna (2008) Gudang adalah sebuah fasilitas yang berfungsi untuk

menyimpan barang yang akan digunakan dalam produksi atau penjualan. Jumlah barang

yang disimpan di dalam gudang sesuai dengan kebijakan persediaan untuk setiap jenis

barang. Hal ini, fungsi gudang dapat berorientasi pada kegiatan produksi atau penjualan.

Gudang sebagai penujang kegiatan produksi meliputi bahan baku, bahan penolong dan

bahan tambahan. Sedangkan gudang sebagai penunjang penjualan meliputi produk yang

siap untuk dipasarkan. Secara luas, gudang tidak harus berada di lingkungan pabrik karena

pusat-pusat distribusi juga memiliki gudang. Suatu pabrik memiliki kategorisasi gudang

dibedakan menurut karakteristik barang yang akan disimpan. Karakteristik produk sangat

menentukan dalam sistem fasilitas yang harus disiapkan agar produk tidak mengalami

kerusakan baik penempatan hingga penggambilan produk.

2.4.1 Fungsi Gudang

Menurut Lestari (2016) gudang memiliki peranan yang sangat penting dalam sistem

logistik dan supply chain. Fungsi gudang tidak hanya berupa tempat penyimpanan, namun

juga mempunyai beberapa fungsi sebagai berikut.

1. Gudang sebagai terminal konsolidasi

Gudang ni berfungsi sebgai tempat mengumpulkan barang yang berasal dari lokasi

awal untuk disalurkan ke lokasi tujuan. Beberapa pabrik yang mengirimkan produk

13

dengan lokasi yang berbeda maka gudang ini berfungsi sebagai tempat pengumpulan

dan pengaturan barang-barang sebelum di kirim ke lokasi tujuan. Keuntungan gudang

ini adalah dapat menggurangi biaya total pengiriman.

Gambar 2.1 Gudang sebagai terminal konsolidasi

Sumber: Lestari (2016)

2. Gudang sebagai pusat distribusi

Gudang ini digunakan sebagai tempat pengumpulan dan penyimpanan barang untuk

sementara waktu dari suatu lokasi untuk dikirimkan ke beberapa lokasi tujuan ketika

dibutuhkan. Keuntungan gudang ini adalah biaya pengiriman lebih murah.

Gambar 2.2 Gudang sebagai pusat distribusi


3. Gudang sebagai tempat break-bulk operation

Gudang ini digunakan sebagai tempat break-bulk operation yaitu sebagai tempat untuk

memecah barang yang dikirim dalam volume besar menjadi beberapa bagian dengan

volume lebih kecil.

Gambar 2.3 Gudang sebagai tempat break-bulk operation


14

4. Gudang sebagai tempat in-transit mixing

Gudang ini berfungsi sebagai tempat mengkombinasikan barang yang dikirim dari

beberapa lokasi awal yang menghasilkan produk yang berbeda ke beberapa pelanggan

dengan kebutuhan barang dengan kombinasi yang berbeda.

Gambar 2.4 Gudang sebagai tempat in-transit mixing


5. Gudang sebagai tempat cross-dock operation

Gudang ini digunkan sebagai tempat melakukan penerimaan barang dari lokasi awal

dan langsung dilakukan pengiriman barang ke lokasi tujuan. Proses penerimaan dan

pengiriman dilakukan dalam waktu relatif cepat, sehingga tidak terjadi proses

penyimpanan. Salah satu alasan Cross-dock operation dilakukan yaitu bersifar

perishable seperti sayur.

Gambar 2.5 Gudang sebagai tempat cross-dock operation


2.4.2 Aktivitas gudang

Berdasarkan buku Tompkins et al (2003) terdapat beberapa fungsi aktivitas gudang

yaitu:

1. Penerima (receiving)

Receiving adalah kumpulan dari beberapa kegiatan yang terlibat dalam penerimaan

semua material yang masuk ke gudang secara teratur, memastikan bahwa kuantitas

dan kualitas bahan tersebut dipesan dan disalurkan ke penyimpanan atau kepada

organisasi lain yang memerlukannya.

15

2. Inspeksi (Inspection and Quality Control)

Kelanjutan dari proses penerimaan dan dilakukan bila pemasok tidak konsisten dalam

kualitas atau produk yang dibeli secara ketat diatur dan harus diperiksa pada semua

langkah dalam proses.

3. Repackaging

Pengemasan ulang dilakukan di gudang saat produk diterima secara massal dari

pemasok dan kemudian paketnya sendiri.

4. Putaway

Tindakan menempatkan produk yang diterima di tempat penyimpanan. Ini termasuk

material handling dan penempatan material.

5. Penyimpanan (Storage)

Penahanan fisik produk pada suatu tempat/ruang saat sedang menunggu permintaan.

Penyimpanan tergantung pada ukuran dan kuantitas dari item persediaan dan

karakteristik dari penanganan.

6. Order Picking

Proses menghilangkan barang dari penyimpanan untuk memenuhi permintaan tertentu.

7. Penundaan (Postpicking)

Penundaan bisa dilakukan sebagai langkah opsional setelah proses picking. Sebuah

item atau beberapa item dikotakkan untuk penggunaan yang lebih nyaman.

8. Sortation

Pemisahan dalam permintaan individu maupun akumulasi yang didistribusikan bila

pesanan memiliki lebih dari satu item dan akumulasi tidak dapat dilakukan saat

pengambilan dibuat.

9. Packing and Shipping

Kegiatan yang dilakukan diantaranya adalah pengecekkan permintaan, pembungkusan

produk untuk kesesuaian container pengiriman yang digunakan, menyiapkan dokumen

pengiriman, menimbang pesanan untuk menentukan biaya pengiriman,

mengumpulkan permintaan berdasarkan angkutan, dan loading trucks.

10. Cross-docking

Memasukkan penerimaan dari dermaga penerimaan secara langsung untuk dermaga

pengiriman.

11. Replenishing

Pemilihan lokasi utama untuk sebagai lokasi penyimpanan cadangan

16

2.5 TatazLetakzSistemzPenyimpanan

Menurut Ma’arif (2003) tata letak gudang merupakan suatu desain yang dirancang

untuk meminimumkan biaya total dengan menyeimbangkan antara ruang yang digunakan

dengan penanganan barang. Macam-macam jenis dan jumlah produk yang disimpan oleh

gudang akan berpengaruh terhadap tata letak yang optimal. Faktor-faktor yang dapat

dipertimbangkan dalam tata letak gudang sepeti nilai investasi barang, bongkar muat

barang, fleskibilitas, lingkungan kerja dan keselamatan barang yang disimpan. Tata letak

gudang yang efektif harus dapat meminimasi kerusakan barang disimpan. Komponen yang

penting dalam tata letak gudang yaitu gubungan antara wilayah penerimaan dan wilayah

pengeluaran.

Dalam tata letak yang terencanakan dengan baik, maka bisa disimpulkan enam tujuan

dasar dalam tata letak. Tujuan-tujuan tersebut juga dinyatakan sebagai prinsip dasar dari

proses perencanaan tata letak (Wignjosoebroto, 2003), yaitu:

1. Integrasi secara menyeluruh dari semua faktor yang mempengaruhi proses produksi

2. Perpindahan jarak yang seminimal mungkin

3. Aliran kerja berlangsung secara lancar

4. Semua area yang ada dimanfaatkan secara efektif dan efisien

5. Kepuasan kerja dan rasa aman dari pekerja dijaga sebaik-baiknya

6. Pengaturan tata letak harus cukup fleksibel

2.6 MetodezKlasifikasi

Subab ini akan menjelaskan mengenai definisi dan klasifikasi dari metode analisis

Always Better Control (ABC), metode analisis FSN (fast moving, slow moving dan non

moving) dan juga matriks pengelompokan kelas dari metode ABC-FSN.

2.6.1 AnalisiszAlwayszBetterzControlz(ABC)

ABC classification atau sering disebut analisis ABC adalah klasifikasi dari suatu

kelompok barang dalam susunan menurun berdasarkan biaya pengunaan barang itu per

periode waktu (harga per unit barang dikalikan volume penggunaan barang tersebut selama

periode tertentu). ABC classification umumnya dipergunakan dalam pengendalian

inventori. Beberapa contoh penerapannya seperti: pengendalian inventori pada produk

akhir di gudang produk jadi, inventori obat-obatan di apotek, dan lain sebagainya. ABC

classification menggunakan prinsip pareto yaitu 80-20 dimana 80% dari total nilai

inventori barang diwakili oleh 20% barang inventori (Gasperz, 2005). Menurut Vrat (2014)

17

analisis ABC mengelompokkan stok menjadi tiga kategori yaitu A, B dan C sesuai dengan

nilai permintaan tahunan. Nilai permintaan tahunan dapat dihitung dengan persamaan

sebagai berikut:

ilai permintaan ta unan demand per unit arga pem elian perunit (2-1)

Menurut Nadkarni dan Ghewari (2016) Analisis ABC terbagi menjadi tiga kelompok

yaitu A, B dan C. Berikut merupakan penjelasan analisis ABC.

1. Kelompok A merupakan barang-barang dengan jumlah unit 10%-15% dari total item

inventori dan mencakup antara 70%-75% dari total nilai konsumsi tahunan.

2. Kelompok B merupakan barang-barang dengan jumlah unit 15% -20% dari total item

inventori dan mencakup 20% dari total nilai konsumsi tahunan.

3. Kelompok C merupakan barang-barang dengan jumlah unit 70%-75% dari total item

inventori dan mencakup antara 5%-10% dari total nilai konsumsi tahunan.

Menurut Gaspersz (2005:274), Ada beberapa prosedur untuk mengelompokkan

barang-barang inventori ke ddalam kelas A, B dan C, antara lain:

1. Tentukan volume penggunaan per periode waktu (per tahun) dari barang-barang

inventori yang akan di klasifikasikan.

2. Kalikan volume penggunaan per periode waktu (per tahun) dari setiap barang

inventori dengan biaya per unitnya guna memperoleh nilai total penggunaan biaya per

periode waktu (per tahun) untuk setiap barang inventori tersebut sesuai dengan

persamaan (2-1).

3. Jumlahkan nilai total penggunaan biaya dari semua barang inventori untuk

memperoleh nilai total penggunaan biaya keseluruhan. Nilai total penggunaan biaya

didapatkan dari harga satuan produk dikalikan dengan jumlah permintaan.

4. Bagi nilai total penggunaan biaya dari setiap barang inventori dengan nilai total

penggunaan biaya keseluruhan, untuk menentukan presentase nilai total penggunaan

biaya dari setiap barang inventori tersebut.

ersentase arga satuan pr duk umla permintaan

t tal iaya keseluru an pr duk (2-2)

5. Daftarkan barang-barang inventori tersebut kedalam rank presentase nilai total

penggunaan biaya dengan urutan menurun dari yang terbesar sampai yang terkecil.

6. Klasifikasikan barang-barang inventori tersebut kedalam kelas A, B dan C dengan

kriteria 10% dari jenis barang diklasifikasikan kedalam kelas A, 20% dari jenis barang

diklasifikasikan ke dalam kelas B dan 70% dari jenis barang diklasifikasikan kedalam

kelas C.

18

2.6.2 AnalisiszFSN

Menurut Kumar et all (2017) Analisis FSN merupakan salah satu dari beberapa teknik

yang digunakan untuk mengontrol biaya inventori, biaya material, biaya pekerja, dll.

Disuatu perusahaan tidak semua barang dibutuhkan dengan frekuensi yang sama sehingga

diperlukan teknik untuk mengontrol barang tersebut agar tidak usang karena tidak pernah

digunakan atau disimpan terlalu lama. Metode analisis FSN mengelompokkan barang

dalam tiga kategori yaitu Fast moving, slow moving dan non moving (dead stock). Analisis

ini memperhatikan consumption rate setiap itemnya kemudian dihitung dan diurutkan.

Berikut merupakan cara menghitung menggunakan analisis FSN.

1. Menghitung consumption rate dengan membagi permintaan selama setahun kemudian

dibagi dengan total periode waktu yang digunakan

(2-3)

Sumber: Pujadenta, Andrawiana dan Santosa (2017)

2. Menghitung persentase consumption rate (CR) selama setahun untuk masing-masing

item

kum item ke- yang digunakan item ke- (2-4)

3. Menghitung kumulatif consumption rate (CR) dari persentase pemakaian barang

item yang digunakan item

- (2-5)

4. Melakukan klasifikasi FSN

Pengklasifikasian analisis FSN menurut Pujadenta, Andrawiana dan Santosa (2017)

adalah:

1. Fast Moving (F)

Fast Moving merupakan barang yang memiliki jumlah dan kecepatan pemakaian

sekitar 0% -70% dari semua barang yang dikelola.

2. Slow Moving (S)

Slow Moving merupakan barang yang memiliki jumlah dan kecepatan pemakaian

sekitar 70% - 90% dari semua barang yang dikelola.

3. Non Moving (N)

Non Moving merupakan barang yang memiliki jumlah dan kecepatan pemakaian

sekitar 90% - 100% dari semua barang yang dikelola.

19

2.6.3 MatrikszABC-FSN

Matriks ABC-FSN terbentuk dari hasil metode klasifikasi ABC dan FSN. Terbentuk 9

kombinasi dari hasil metode klasifikasi ABC dan FSN. Menurut Ni Hlaing (2017),

kombinasi AF mempresentasikan produk dengan nilai investasi barang yang tinggi dan

produk fast moving. AS mempresentasikan produk dengan nilai investasi barang yang

tinggi dan produk slow moving. AN mempresentasikan produk dengan nilai investasi

barang yang tinggi dan produk non moving. BF mempresentasikan produk dengan nilai

investasi barang yang biasa saja dan produk fast moving. BS mempresentasikan produk

dengan nilai investasi barang yang biasa saja dan produk slow moving. CF

mempresentasikan produk dengan nilai investasi barang yang rendah dan produk fast

moving. BS mempresentasikan produk dengan nilai investasi barang yang rendah dan

produk slow moving. Sedangkan kombinasi BN dan CN mempresentasikan produk tidak

memiliki nilai investasi atau memiliki nilai investasi yang sangat rendah dan produk

nonmoving. Pada kelas AF diletakkan didekat operator karena obat memiliki pemakaian

yang tinggi dan harus diawasi dengan ketat. Kombinasi hasil dari metode ABC dan FSN

dapat dilihat pada Tabel 2.2 berikut.

Tabel 2.2

Matriks Kombinasi ABC-FSN

F S N

A AF AS AN

B BF BS BN

C CF CS CN

Sumber: Khumbar & Dhavale (2016)

2.7 ActivitycRelationshipzChartz(ARC)

Activity Relationship Chart (ARC) dikembangkan oleh RichardzMuther yang

merupakan teknik secara sederhana dalam merencanakan tatazletak fasilitas ataupun

departemen berdasarkan dengan derajatzhubungan aktivitas atau biasazdinyatakan sebagai

penilaian kualitatif dan berdasarkanzdengan penilaianzsubjektif. Pada ARC biasanya

terdapat duazkode yaitu kodezhuruf dan kodezangka. Kode huruf yang menunjukkan

derajat hubunganzaktivitas sedangkan kodezangka yang menjelaskan alasan untuk

pemilihan kodezhuruf tersebut.

20

Gambar 2.6 Contoh activityzrelationshipzchart (ARC)

Sumber: Wignjosoebroto (2003:201)

Kodezhuruf yang digunakan untuk menunjukkan derajat keterkaitan aktivitas sebagai

berikut:

Tabel 2.3

StandartzPembuatanzDerajatzHubunganzAktivitas

No Tingkat Kepentingan Kode Warna Garis

1 Mutlak Penting A Merah

2 Penting Tertentu E Kunging

3 Penting I Hijau

4 Biasa O Biru

5 Tidak Penting U Putih Tidak Ada

6 Tidak Diinginkan X Coklat

Sumber: Wignjosoebroto (2003:202)

2.8 MetodezPengukuranzJarak

Menurut Heragu (2008) metode pengukuran jarak ditentukan oleh frekuensi

perpindahan antara fasilitas dan jarak antar fasilitas. Jarak antar fasilitas ditentukan sesuai

dengan teknik pengukuran jarak yang digunakan. Berikut beberapa teknik pengukuran

jarak yang digunakan dalam tata letak:

21

1. Euclidean

Pengukuran jarak dengan teknik ini berdasarkan garis lurus antara pusat departemen.

Formulasi yang digunakan untuk menentukan jarak euclidean seperti berikut:

di (( i- )2-(yi-y )

2)0

(2-6)

Sumber: Heragu (2008)

2. Squared Euclidean

Square Euclidean merupakan kuadrat dari Euclidean. Pengkuadratan bobot terbesar

dari jarak departemen yang berpasangan. Formulasi yang digunakan untuk

menentukan jarak squared euclidean seperti berikut:

di (( i- )2-(yi-y ))

2 (2-7)


3. Rectilinear

Metode pengukuran ini bisanya juga disebut sebagai Manhattan yang merupakan

pengukuran sudut kanan atau rectangular. Pengukuran ini sering digunakan karena

mudah untuk dihitung, mudah dipahami dan sesuai untuk banyak kasus (seperti jarak

antar departemen dengan material handling). Formulasi yang digunakan untuk

menentukan jarak Rectilinier seperti berikut:

di | i- |-|yi-y | (2-8)


4. Tchebychev

Adanya permasalahan perpindahan material yang berat sehingga membutuhkan

material handling seperti crane yang dapat diarahkan sesuai sumbu x atau y.

Formulasi yang digunakan untuk menentukan jarak Tchebychev seperti berikut:

di (| i- | |yi y |) (2-9)


Sedangkan, jika crane diarahkan sesuai sumbu x, y atau z. Maka, formulasi yang

digunakan untuk menentukan jarak Tchebychev seperti berikut:

di ma (| i- | |yi y | | i |) (2-10)


5. Aisle Distance

Pengukuran dengan metode ini berbeda dengan metode-metode pengukuran lainnya

karena jarak aktual yang diukur merupakan jarak sepanjang aisle dari material

handling carrier. Model pengukuran ini mempertimbangkan jarak antara departemen i

dan j yang dijunlahkan dari a, b, c dan d seperti Gambar 2.7.

22

Gambar 2.7 Pengukuran jarak untuk aisle distance dan adjacency mertics

Sumber: Heragu (2008:55)

6. Adjacency

Pengukuran model ini biasanya digunakan untuk menghitung nilai dari tata letak

dengan teknik SLP (systematic layout planning). Sehingga, mendapatkan dapat

mengetahui tingkat kepentingan kedekatan antar departemen.

7. Shortest Path

Permasalahan dalam jaringan lokasi merupakan salah satu pertimbangan metode ini

untuk mengukur jarak antar nodes. Sebuah jaringan yang terdiri dari nodes dan arcs,

dimana nodes menunjukkan departemen dan arcs menunjukkan hubungan antar

departemen.

2.9 Simulasi

Pada subab ini menjelaskan mengenai pengertian atau definisi dari simulasi, kelebihan

dan kekurangan simulasi dan simulasi dengan software ARENA.

2.9.1 PengertianzSimulasi

Simulasi adalah aplikasi yang digunakan untuk mengaplikasikan sistem yang nyata,

biasanya menggunakan sistem komputer yang sesuai (Law & Kelton, 1991). Model

simulasi merupakan gambaran model matematis dari masalah yang ada. Dengan

melakukan simulasi, akan dapat memberikan alternatif-alternatif dan juga solusi untuk

pemecahan masalah yang sedang diteliti. Model simulasi menggambarkan hubungan antara

input dan output dari sebuah sistem yang kompleks. Hal yang terpenting dalam melakukan

simulasi adalah melakukan pemetaan terhadap masalah sistem yang kompleks.

2.9.2 KelebihanzdanzKekuranganzSimulasi

Menurut Djati (2007) terdapat kelebihan dan kekurangan dalam menggunakan

simulasi. Berikut merupakan kelebihan dan kekurangan dalam menggunakan simulasi:

23

1. Kelebihan simulasi

a. Dapat menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks

b. Simulasi dapat memberikan gambaran untuk sistem yang lebih nyata sesuai

dengan kondisi operasional

c. Sebagai alternatif usulan desain terhadap kebijakan operasional dalam single

sistem menggunakan simulasi dapat diketahui bahwa sistem tersebut dapat

memberikan yang terbaik terhadap apa yang dibutuhkan

d. Simulasi memudahkan pengontrolan suatu kondisi yang akan diterapkan

e. Simulasi menyediakan pembelajaran suatu sistem dengan waktu yang singkat

namun rinci dan jelas

2. Kekurangan Simulasi

a. Simulasi tidak dapat digunakan untuk mengoptimalkan hasil namun digunakan

untuk membandingkan dengan pasti suatu angka untuk menentukan alternatif

desain suatu sistem yang lebih baik

b. Model analitik lebih mudah menghasilkan karakteristik yang tetap dari suatu

model sesuai dengan jenis yang dibutuhkan. Sehingga model analitik lebih baik

daripada model simulasi.

2.10 DiscretezEventzSimulation

Menurut Fishman (2001) discrete event simulation adalah salah satu pendekatan

pemodelan sistem yang cocok digunakan untuk menganalisis proses diskrit seperti sistem

manufaktur, transportasi, antrian layanan, dll. Discrete event simulation terjadi perubahan

status model simulasi yang terjadi pada waktu yang diskrit disebabkan oleh suatu kejadian.

Secara umum, terdapat 7 konsep dari discrete event simulation yaitu:

1. Work atau entitas berupa jobs, customer atau material yang memasuki sistem untuk

diproses agar mendapatkan layanan

2. Resources berupa mesin atau operator yang memproses atau melayani entitas

3. Routing merupakan urutan yang harus dilewati entitas dalam suatu proses

4. Buffers merupakan tempat entitas menunggu sebelum diproses oleh resources

5. Scheduling merupakan pola waktu dari resources beroperasi

6. Sequencing merupakan urutan dari entitas yang akan dilayani atau diproses

7. Performance merupakan kriteria ukuran kinerja sistem

Gambar 2.8 mengambarkan dalam suatu kejadian didalam sistem dapat bersifat

deterministik dan probabilistik. Kejadian deterministik adalah suatu kejadian dalam

24

interval waktu antar kejadian akan seimbang atau jika berbeda adalah akibat dari perlakuan

keputusan. Sedangkan, kejadian probabilistik adalah suatu kejadian interval waktu yang

bervariasi mengikuti pola distribusi tertentu.

Gambar 2.8 Konsep kejadian deterministik (a) dan probabilistik (b)

Sumber: Kusnandar dan Perdana (2014)

2.11 Model Konseptual

Menurut Harrel (2004), Model konseptual adalah rancangan terstruktur yang berisis

konsep yang saling terkait dan saling terorganisasi untuk melihat hubungan dan pengaruh

logis antar konsep. Tabel 2.4 merupakan simbol-simbol activty cycle diagram (ACD).

Tabel 2.4

Simbol Activity Cycle Diagram (ACD)

No Simbol Fungsi

1 Generate

Menciptakan (create) atau membangkitkan (generate) entitas

2 Terminate

Membuang (dispose) atau memberhentikan (terminate) entitas

3

Passive State

Mempresentasikan aktivitas pasif

4 Active State

Mempresentasikan aktivitas aktif

5

Panah (Connect)

Mempresentasikan relasi urutan antar node yang menunjukkan bahwa

status atau aktivitas pendahulu berubah atau berlanjut menjadi status

atau aktivitas berikutnya

6

Alternate

Mempresentasikan kondisi (condition) pilihan dua alternatif

kemungkinan yang perlu diputuskan (decide)

7 Assembly /Batch

Mempresentasikan aktivitas pasif yang melibatkan dua entitas (atau

lebih) dan bertransformasi menjadi suatu entitas (lain)

25

No Simbol Fungsi

8 Disperse

/Separate

aktivitas aktif yang mentransformasikan satu entitas menjadi dua

entitas (atau lebih)

Sumber: Harrel et al (2004:18)

Model konseptual salah satunya dapat ditunjukkan dengan mengguanakan activity

cycle diagram (ACD). ACD merupakan bahasa grafik atau gambar yang memodelkan

sistem dengan menujukkan hubungan interaksi antar elemen dengan perubahan secara

diskrit terhadap waktu.

2.12 Uji Kecukupan Data

Menurut Arif (2016), Uji kecukupan data digunakan untuk memastikan pengumpulan

data yang telah dilakukan mencukupi untuk dilakukan perhitungan. Maka dari itu diuji

menggunakan rumus seperti dibawah ini:

(

√ ∑ t2-(∑ t)

2

∑ t)

2

(2-11)

Sumber: Arif (2016:144)

Dengan:

Z = Tingkat ketelitian

S = Tingkat kepercayaan

N = Jumlah data awal

’ = Jumlah data miimal yang diperlukan

T = Waktu pengukuran

2.13 PenentuanzJumlahzReplikasi

Penentuan jumlah replikasi yang sebaiknya dilakukansaat menjalankan simulasi

memiliki hubungan terhadap confidence interval. Adapun langkah-langkah dalam

menuntukan jumlah replikasi yaitu: run model, melihat output simulasi untuk menghitung

standar deviasi dari report simulasi (2-7) dan menghitung jumlah replikasi berdasarkan

rumus (2-8).

Half width (tn-

2

) s

√n (2-12)

Sumber: Harrel, Ghosh dan Bowden (2004)

26

Dengan:

= Nilai pada tabel T

n = Jumlah replikasi awal

= Error yang diinginkan

s = Standar deviasi hasil simulasi

n [(

2⁄)

e]

2

(2-13)

Sumber: Harrel, Ghosh dan Bowden (2004)

Dengan:

n’ = Jumlah replikasi

s = Standar deviasi sampel yang diambil

e = Nilai half widht

2.14 MaterialzHandling

MenurutzPurnomo (2004), Materialzhandling merupakan masalah terpenting dalam

kegiatan produksi karena adanya pergerakan suatuzmaterial dari satu titikzkeztitik lainnya.

Materialzhandling diartikan juga sebgai penangananzmaterial dalam jumlah dan waktu

yang tepat, posisi yang benar serta penggunaan metode yang benar. Menurut

Wignjosoebroto (2003) Secara umum ada beberapa istilah yang dapat dijumpai dalam

pembahasan materal handling salah satunya adalah unitzload. Unitzload menunjukkan

sejumlahzpackaged unit tertentu yang dapat memuatzdalam box, pallets dan lain-lain.

Menurut Wignjosoebroto (2003), Aislezdigunakan untuk duazhal didalam pabrik yaitu

komunikasizdanztransportasi. Perencanaan Aisle membutuhkan proses yang tepat agar

dapat menentukan perpindahan dari personil, bahan atau peralatan produksi dari suatu

lokasi ke lokasi lainnya dengan baik. Biasanyazlintasan ini digunakan untuk hal seperti

materialzhandling, gerakanzperpindahanzpersonil, dan lain-lain. Berikut merupakan rumus

untuk mengetahui ukuranzaisle.

2 le ar a an melintas (2-14)

Sumber: Ekoanindiyo dan Wedana (2012)

2.15 KerangkazPikiran

Kerangka pikiran digunakan sebagai narasi atau pernyataan tentang kerangka konsep

pemecahan masalah yang telah diidentifikasikan atau dirumuskan. Berikut merupakan

27

tahap yang dilakukan dan sebagai kerangka pikiran dari penelitian ini dapat dijelaskan

pada Gambar 2.9.

Gambar 2.9 Tahapanzkerangkazpikiran

1. AnalisiszMasalah

Tahap analisis masalah digunakan sebagai teknik pengambilan data untuk mendukung

menganalisis masalah yang terjadi diperusahaan. Pengambilan data tersebut dapat

dilakukan dengan dua cara yaitu wawancara dan observasi secara langsung.

Wawancara dilakukan untuk mendapatkan informasi kondisi gudang saat ini yang

dilakukan oleh pihak operator gudang dan stakeholder yang ada. Sedangkan observasi

mengenai waktu pencarian produk dan jarak pengambilan produk.

2. IdentifikasizFaktor

Tahap identifikasi faktor peletakkan produk, waktu pencarian produk dan pergerakan

operator gudang dapat dilakukan setelah dilakukan identifikasi masalah pada PT.

IGM Cabang Malang. Tabel 2.5 menunjukkan faktor pendukung masalah pada

penelitian ini.

Tabel 2.5

Faktor Pendukung Masalah

No Faktor Jenis

Data Cara Mendapatkan

1

Waktu

Pencarian

Produk

Primer

Pengambilan data dilakukan dengan mengamati

operator gudang dalam proses pencarian dan

pengambilan produk dari titik I/O operator gudang

dengan letak produknya

2 Jarak

Perpindahan Primer

Pengambilan data dilakukan dengan pengukuran dari

titik I/O operator gudang dengan letak produknya

3 Profil PT. IGM

Cabang Malang Sekunder

Data didapatkan dari pihak stakeholder PT. IGM

Cabang Malang

4

Struktur

Organisasi PT.

IGM Cabang

Malang

Sekunder Data didapatkan dari pihak stakeholder PT. IGM

Cabang Malang

5 Dimensi

Gudang Sekunder

Data didapatkan dari pihak operator gudang PT. IGM

Cabang Malang

6 Penjualan Sekunder Data didapatkan dari pihak admin gudang PT. IGM

Analisis Masalah

Identifikasi Faktor

Pemilihan Metode yang

Relevan

Konsep Solusi yang

Ditawarkan

28

No Faktor Jenis

Data Cara Mendapatkan

Produk Bulan

Oktober 2016-

Oktober 2017

Cabang Malang

7 Harga Produk Sekunder Data didapatkan dari pihak admin gudang PT. IGM

Cabang Malang

8

Sistem

Penyimpanan

Produk

Primer Data didapatkan dari pihak operator gudang PT. IGM

Cabang Malang

9 Kedatangan

Produk Sekunder

Data didapatkan dari pihak admin gudang PT. IGM

Cabang Malang

10 Kedatangan

Pesanan Sekunder

Data didapatkan dari pihak admin gudang PT. IGM

Cabang Malang

3. PemilihanzMetodezyangzRelevan

Tahap pemilihan metode yang relevan terhadap permasalahan yang telah diidentifikasi

dapat dilakukan setelah mengetahui faktor-faktor apa saja yang mendukung

keberhasilan penelitian ini. Tabel 2.6 merupakan metode yang relevan yang digunakan

pada penelitian ini.

Tabel 2.6

Metode yang Relevan

No Metode Kegunaan

1 Analisis ABC Mengklasifikasikan produk berdasarkan nilai produknya

2 Analisis FSN Mengklasifikasikan produk berdasarkan consumption rate

3

Activity Relationship

Chart (ARC)

Mendukung usulan tata letak gudang dengan

mempertimbangkan hubungan kedekatan antara letak produk

dengan fasilitas di gudang

4 Discrete Event

Simulation

Mendukung untuk memilih tata letak gudang yang

memeperhatikan waktu operasional gudang

4. KonsepzSolusi yangzDitawarkan

Konsep solusi yang ditawarkan berkaitan dengan merancang ulang tata letak gudang

menggunakan metode analisiszABC dan analisiszFSN untuk mengklasifikasikan

produk-produk agar penentuan peletakkan dan penyimpanan barang dilakukan secara

efektifzdanzefisien dan juga dapat mengurangi pergerakan operator gudang. Serta

mempertimbangkan hubungan kedekatan tata letak produk dengan fasilitas yang ada

digudang mengguanakan ARC dan menggunakan discrete event simulation dengan

softwarezARENA untuk membantu memilih tata letak gudang yang memperhatikan

waktu operasional gudang.

29

BAB III

METODE PENELITIAN

Pada bab ini akan menjelaskan mengenai tahapan-tahapan yang dilakukan dalam

penelitian agar proses penelitian dapat terarah dengan baik sesuai dengan tujuan penelitian.

Metode penelitian ini berisi tahapan-tahapan yang meliputi identifikasi awal, pengumpulan

data, pengolahan data, analisis hasil, kesimpulan dan saran serta diagram alir penilitian.

3.1 JeniszPenelitian

Penelitian ini termasuk dalam penelitian deskriptif. Menurut Sugiyono (2009)

penelitian deskriptif adalah penelitian yang digunakan untuk mengetahui keadaan objek

yang akan diteliti dengan mengambarkan keadaan objek yang diteliti tersebut. Penelitian

deskripif digunakan untuk mengambarkan sejumlah data yang dianalisis berdasarkan

kenyataan yang sedang berlangsung dan selanjutnya mencoba mencari solusi dari masalah

tersebut agar memperoleh hasil yang lebih baik dari sebelumnya. Penelitian ini berfokus

pada tata letak di area gudang untuk penentuan peletakkan dan pngambilan produk di

gudang PT. Indofarma Global Medika Cabang Malang.

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan di PT. Indofarma Global Medika (IGM) Cabang Malang yang

bergerak dibidang distributor obat dan alat kesehatan pada bulan Oktober 2017 sampai Mei

2018.

3.3 Langkah-langkah penelitian

Berikut langkah-langkah penelitian yang dilakukan, yaitu:

1. Studizlapangan

Studi lapangan dilakukan untuk mengetahui gambaran dari objek yang diteliti yaitu di

gudang penyimpanan PT. Indofarma Global Medika Cabang Malang. Pada tahap ini,

yang dipelajari adalah sistem peletakkan dan pengambilan produk yang diterapkan

pada PT. IGM Cabang Malang dan mengacu pada teori ilmiah yang berkaitan. Studi

lapangan dalam penelitian ini dilakukan dengan meninjau langsung pada Gudang PT.

IGM Cabang Malang. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara pihak-pihak

terkait.

30

2. Studizpustaka

Studi pustaka dilakukan dengan membaca beberapa sumber-sumber data dan literatur

untuk mempelajari teori dan ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan

permasalahan yang ada pada objek yang diteliti. Literatur yang digunakan adalah

buku, jurnal dan penelitian terdahulu yang terkait dengan metode yang digunakan

dalam Tata letak gudang, analisis ABC, analisis FSN, ARC, material handling dan

discrete event simulation. Tujuan dari studi literatur adalah untuk mencari solusi

pemecahan masalah yang ada pada sistem penyimpanan produk PT. IGM Cabang

Malang yaitu mengurangi pergerakan operator gudang dalam melakukan peletakkan

dan pencarian produk.

3. IdentifikasizMasalah

Identifikasi adalah tahapan awal pemahaman terhadap suatu permasalahan yang

timbul untuk mencari solusi permasalahan yang ada pada objek yang diteliti. Pada

tahap ini, akan dikaji permasalahan yang ada yaitu pada sistem peletakkan dan

pengambilan produk PT. IGM Cabang Malang yang masih kurang baik serta masih

dibutuhkannya waktu dalam pencarian produk karena produk diletakkan secara acak.

4. Perumusanzmasalah

Perumusan masalah didapatkan berdasarkan identifikasi masalah yang dilakukan oleh

peneliti. Perumusan masalah merupakan rincian dari permasalahan yang dikaji serta

menunjukkan tujuan dari persoalan yang dikemukakan.

5. Tujuanzpenelitian

Tujuan penelitian ditentukan berdasarkan rumusan masalah yang telah dijabarkan

sebelumnya. Hal ini ditunjukkan agar mempermudah peneliti untuk menentukan

batasan-batasan yang perlu dalam pengelolaan dan analisis data.

6. Pengumpulanzdata

Pada tahapzpengumpulanzdata harus sesuai dengan permasalahan yang ada. Data yang

dikumpulkan akan menjadizinput pada tahapzpengolahan data. Data yang digunakan

peneliti meliputi datazprimer danzsekunder.

a. Datazprimer adalah data yang didapatkan secarazlangsung dari objekzpenelitian.

Pada penelitian ini datazprimer didapatkan melaluizwawancara terhadap

stakeholder dan operatorzgudang. Datazprimer yang didapatkan melalui

observasi langsung terhadap waktuzpencarian produk dan jarak pengambilan

produk.

31

b. Datazsekunder adalah data yang telahztersedia dari objekzpenelitian. Data

sekunder yang dibutuhkan pada penelitianzini yaitu:

1) Data profil PT. IGM Cabang Malang

2) Data strukturzorganisasi PT. IGM Cabang Malang

3) Data dimensizgudang

4) Data hargazproduk

5) Datazpenjualan Bulan Oktober 2016-Oktober 2017

6) SistemzPenyimpananzGudang

7) DatazKedatanganzProduk

8) DatazKedatanganzPesanan

7. PerancanganzTata LetakzGudang

Berikut merupakan proses perencanaan TatazLetakzGudang:

a. Pengelompokkanzproduk

Pengelompokkanzproduk dilakukan menggunakan analisazABC dan FSN untuk

mengklasifikan produknya sesuai denganzkriterianya.

1) KlasifikasizABC

KlasifikasizABC menggunakan parameterzvolume dalam jumlah uang

dengan masing-masing kelas yaitu A, B dan C. Adapun langkah-langkah

menggunakan klasifikasizABC sesuai dengan tinjauanzpustaka 2.6.1 dan

diringkas seperti berikut:

a) Menghitungzjumlah pembelianzproduk selama satuztahun dikalikan

dengan hargazproduk peritemzobat

b) Menghitungzpersentase penggunaan biaya dengan totalzbiaya setiap

produkzdibagi dengan totalzbiaya keseluruhanzdikali 100%

c) Mengurutkanzpersentase dari yang terbesar sampai yangzterkecil

kemudian menghitung persentase kumlatifnya

d) PengklasifikasianzABC

2) KlasifikasizFSN

KlasfikasizFSN menggunakan parameter consumptionzrate (CR) yaitu

tingkat penggunaanzbarang dalam kurunzwaktuztertentu. Adapun langkah-

langkah menggunakan klasifikasizFSN sesuai dengan tinjauan pustaka 2.6.2

dan diringkas sepertizberikut:

a) PerhitunganzCR selama satu kemudian nilaizCR diurutkan dari yang

tertinggizkezterendah

32

b) MenghitungzpersentasezCR

c) MenghitungzCR kumulatif dari persentasezCR

d) Melakukan klasifikasizFSN berdasarkan tinjauanzpustaka 2.6.2

b. Pembuatan ActivityzRelatonshipzChart (ARC)

Setelah mengelompokkanzproduk menggunakan klasifikasizABC-FSN kemudian

menentukan hubunganzkedekatan antarzproduk digudang menggunakan Activity

RelatonshipzChart (ARC).

c. PenentuanzKebutuhanzRuang

Penentuanzkebutuhanzruang digunakan untuk mengetahui berapa jumlah pallet

yang dapat ditampung oleh gudang dengan luas gudang yang tersedia.

d. Penentuanzmaterialzhandling

Setelah mengetahui produk sesuai dengan klsifikasi dan sesuai dengan hubungan

kedekatan antarzproduk. Maka, dilakukan penentuanzjenis material handling

yang sesuai untuk mengurangizpergerakanzoperator dalam proseszpengambilan

produk.

e. Penentuanzukuran aisle

Ukuranzaisle didapatkan dari ukuranzmaterial handling yangzdigunakan di

gudang. Hal ini digunakanzsebagai acuan layoutzusulan agar aisle layout gudang

sesuai dengan material handling yang digunakan.

8. Merencanakan modelzkonseptual (ACD)

Merancang modelzkonseptual dilakukan menggunakan ACD untuk menggambarkan

kompleksitaszsistemznyata ke dalam model yang disesuiakan dengan rumusan

masalah yang ingin diselesaikan dan tujuanzpemodelan.

9. Penentuanzdistribusi dan nilaizparameter

Distribusi dan nilaizparameter diidentifikasi dengan goodnesszof fit test dan

melakukan evaluasi berdasarkan nilaizerror menggunakanzchisquare.

10. Membuat modelzeksistingzlayout

Model simulasi pada eksistingzlayout dibuat dengan discretezeventzsimulation sesuai

dengan modelzkonseptualzyang telah dirancangzyatu ACD.

11. Verifikasi modelzeksisting layout

33

Verifikasizmodel eksisting layout dilakukanzuntuk memastikan modelzsimulasi

memiliki logikazproses yang sama dengan modelzkonseptual. Langkah verifikasi

adalah.

1) Membandingkan modelzkonseptual (ACD) dengan logikazmodel simulasi

2) Melakukan pengecekanzmodel discretezeventzsimulation dengan checkzmodel

3) Mengamati animasizmodelzsimulasi pencarianzproduk di gudang PT. IGM

cabang Malang

4) Melakukan pengecekanzwaktu di sistem yang dibuat discretezeventzsimulation

Jika modelzsimulasi telah lolos proseszverifikasi, maka dapat dilnjutkan untuk

menjalankanzsimulasi. Jika tidak, kembali pada pembuatanzmodel.

12. Run model simulais eksisting layout

Menjalankanzsimulasi eksisting layout untuk mendapatkan hasil output simulasi untuk

kemudian diuji validitas. Model simulasi dijalankan sesuai parameterzsistem validasi.

13. Validasiz

Validasi dilakukan dengan teknik face validity dan membandingkan output dengan

input yang diberikan antarazmodel dengan sistemznyata menggunakan ujizstatistik,

umumnya ujizstatistik menggunakanzuji-t. Jika modelzdinyatakanzvalid, maka dapat

dilanjutkan untuk menentukan jumlah replikasi. Namun, jika tidak valid kembali ke

pembuatanzmodel.

14. Menentukanzjumlahzreplikasi

Menentukan jumlahzreplikasi yang dijalankan pada modelzsimulasi melalui

perhitungan rumus junlah replikasi dengan tingkatzkepercayaan 95%.

15. Menjalankanzsimulasi

Menjalankanzsimulasi sesuai perhitungansjumlahareplikasi sehingga mendapatkan

hasilzsimulasi terbaru dari modelzsimulasi.

16. Membuat modelzsimulasi pada layoutzusulan

Modelzsimulasi eksistingzlayout telah dibuat, kemudian membuat modelzsimulasi

pada layout uslan yang sudah dibuat untuk membandingkan performansinya dengan

eksistingzlayout.

17. Verifikasizmodel pada layoutzusulan

Verifikasizmodelzlayout usulanzdilakukan untuk memastikan model simulasi

memiliki logika proses yang sama dengan modelzkonseptual. Langkahzverifikasi

adalah:

1) Membandingkan modelzkonseptual (ACD) dengan logikazmodelzsimulasi

34

2) Melakukan pengecekan model discretezeventzsimulation dengan checkzmodel

3) Mengamatizanimasi modelzsimulasi pencarianzproduk di gudang PT. IGM

cabang Malang.

4) Melakukanzpengecekanzwaktu di sistem yang dibuat discretezeventzsimulation

Jika model simulasi lolos proses verifikasi, maka dilanjutkan untuk menjalankan

simulasi. Jika tidak, kembali pada pembuatanzmodel.

18. Runzmodel pada layoutzusulanzalternatif

Menjalankanzsimulasi layout usulan alternatif untuk mendapatkan hasil output

simulasi kemudian diujizvaliditas. Modelzsimulasi dijalankan sesuaizparameter pada

sistem.

19. Menjalankanzsimulasi

Menjalankanzsimulasi sesuai perhitungan jumlahzreplikasi sehingga mendapatkan

hasilzsimulasi terbaru dari modelzsimulasi.

20. Melakukan analisazpemilihan layoutzusulan alternatif dan perbandingannyazdengan

menggunakan eksistingzlayout

21. Evaluasizalternatifzusulan

Proses evaluasi dilakukan guna membandingkan rancangan tatazletak di area gudang

saat ini dan tatazletakzusulan. Tatazletakzproduk yang terpilih akan dievaluasi sesuai

dengan pola aliran produk digudang. Peneliti jugazmembandingkan kondisi

permasalahan tatazletak di areazgudang saat ini dengan usulanztatazletak di area

gudang untuk meninjauzhasil dari waktuzpencarianzproduk.

22. Analisiszdanzpembahasan

Pada tahap ini dilakukan analisiszhasil mengenai sistemzpenyimpanan produk. Hasil

dari pengolahanzdata untuk mendapatkan desain. Kemudian menganalisa usulanztata

letak di area gudang untuk menghasilkan pergerakanzoperator yangzminimum dan

mengurangi waktuzpencarianzproduk. Serta dilakukan pembandngan rancanganztata

letak di areazgudang saat ini dan tatazletakzusulan. Tatazletakzproduk yang terpilih

akan dievaluasizsesuai dengan polazaliran produk digudang. Peneliti juga

membandingkan kondisi permasalahan tata letak di area gudang saat ini dengan usulan

tatazletak di areazgudang untuk meninjau hasil dari waktuzpencarianzproduk.

23. Kesimpulanzdanzsaran

Kesimpulanzdanzsaran adalah tahap akhir pada penelitian. Kesimpulan akan

menjabarkan mengenai tujuanzpeneliti yang inginzdicapai. Sedangkanzsaran berupa

pernyataan yang ditujukan pada PT. IGM Cabang Malang untukzdapat menerapkan

35

hasil tatazletak area gudang yang terpilih dan masukanzpeneliti untuk penelitian

selanjutnya.

3.4 Diagram Alir Penelitian

Berdasarkan langkah-langkah penelitian yang telah dijabarkan sebelumnya. Maka

secara umum diagram alir penelitian disajikan pada Gambar 3.1.

Mulai

Studi Lapangan

Studi Pustaka

Identifikasi Masalah

Rumusan Masalah

Tujuan Penelitian

Data Primer :

· Waktu Pencarian Produk

· Jarak Pengambilan Produk

Tahap Pengumpulan Data

Tahap

Pendahuluan

Tahap

Pengumpulan

Data

Tahap

Pengolahan

Data

· Pengelompokkan produk menggunakan klasifikasi ABC dan FSN

· Pembuatan ARC

· Penentuan kebutuhan ruang

· Penentuan material handling

· Penentuan ukuran aisle

ACD (Activity Cycle Diagram)

Pembuatan Model Konseptual

Membuat model simulasi dengan discrete event simulation

Pembuatan Model ekisting layout

· Membandingkan model konseptual (ACD) dengan logika model

simulasi

· Melakukan pengecekan model discrete event simulation dengan check

model

· Mengamati animasi model simulasi pencarian produk di gudang PT.

IGM cabang Malang.

· Melakukan pengecekan waktu di sistem yang dibuat discrete event

simulation

Verifikasi Model Simulasi Ekisting Layout

Run Simulasi

Validasi ?

A

Ya

Tidak

Perancangan Tata Letak Gudang

Data Sekunder :

· Data profil PT. IGM Cabang Malang

· Data struktur organisasi PT. IGM Cabang

Malang

· Data Dimensi Gudang

· Data Harga Produk

· Data Penjualan Bulan Oktober 2016-

Oktober 2017

· Sistem Penyimpanan Gudang

· Data Kedatangan Produk

· Data kedatangan Pesanan

36

Kesimpulan dan Saran

Selesai

Menghitung jumlah replikasi dengan tingkat kepercayaan 95%

Menentukan Jumlah Replikasi

A

Silmulasi dijalankan sesuai dengan replikasi yang dihitung

Menjalankan simulasi

Pembuatan Model Simulasi Layout Usulan Alternatif

· Membandingkan model konseptual (ACD) dengan logika model

simulasi

· Melakukan pengecekan model discrete event simulation dengan

check model

· Mengamati animasi model simulasi pencarian produk di gudang

PT. IGM cabang Malang.

· Melakukan pengecekan waktu di sistem yang dibuat discrete event

simulation

Verifikasi Model Simulasi Layout usulan alternatif

Run Simulasi

Simulasi dijalankan sesuai model layout usulan

Menjalankan Simulasi

Melakukan Analisis Pemlihan Layout Usulan dan

Perbandingannya dengan Ekisting Layout

Tahap Analisa

dan

Pembahasan

Tahap

Kesimpulan

dan Saran

Analisis dan pembahasan

Evaluasi Alternatif Usulan

Gambar 3.1 Diagram alir penelitian

37

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Padazbab ini berisi mengenai profilzperusahaan dan penjelasan menegenai data-data

yang telah dikumpulkan. Selain itu, juga terdapat penjelasan mengenai pengolahan data

menggunakanzteori yang telah dijelaskan pada babzsebelumnya dan pembahasan hasil

penelitian digunakan untuk menjawabzrumusanzmasalah danztujuanzpenelitian.

4.1 GambaranzUmumzPerusahaan

Dalam subab ini akan menjelaskan mengenai garis besar perusahaan yang digunakan

sebagai tempat penelitian yaitu PT. Indofarma Global Medika (IGM) Cabang Malang.

Pada subab-subab dibawah ini akan menjelaskan mengenai profil singkat perusahaan, visi

dan misi, struktur organisasi, jenis produk PT. IGM Cabang Malang dan Divisi Logistik.

4.1.1 ProfilzSingkatzPerusahaan

PT.zIndofarman(Persero)pTbk.zmerupakan perusahaan yang berada di bawah

Kementerian NegarazBUMN (BadanzUsahazMilikzNegara). Perusahaan ini berdiri pada

Tahunz1918. TugaszpokokxIndofarmazadalah memproduksizobat-obatan sesuai dengan

pesanan DepartemenzKesehatanzRI. Obat-obatanzyang dimaksud bersifat esensial yang

merupakanzobat yang banyak dibutuhkan oleh masyarakat. Indofarma sebelumnya

merupakan pusat produksizfarmasi namun pada Tahunz1981 diubah menjadi perusahaan

umum yang bernama IndonesiazFarma (PerumzIndofarma) dan pada Tahunz1996 merubah

statusnya menjadi perseroan terbatan Indofarmaz(PT. Indofarma).

MulaizTahunz1996 Indofarma membentuk unit distribusi dimulai dengan membuka 4

cabangzdizPulauzJawazdan terus bertambah. PadazTahunz2000, Indofarma melakukan

rektrukrurasi unit distribusizmenjadi anak perusahaan dengan nama PT. IndofarmazGlobal

Medikaz(IGM). BisniszUtama dari PT. IGM yaitu menjadizdistributor dari produk-produk

Indofarmazdanzalatzkesehatan. IGM berdiri pada 4zJanuariz2000 dengan kepemilikan

saham 99,99% oleh PT. Indofarmaz(Persero)zTbk, dan sisanya oleh Koperasi Pegawai

Indofarma. Perusahaanzini memiliki sekitar 300 kantorzcabang yang tersebar diseluruh

indonesia.

IGMzmelakukanzpengembangan jaringanzdistribusi untukzmemperluas jaringannya

yaituzbermitra dengan perusahaanzprodusen atau pengelola merkzprodukzfarmasi selain

38

Indofarma sebagai corezbusiness dari perusahaan ini. Selain itu, IGMzmenjadi salah satu

distributorzproduk dalam program E-katalogzdan E-purchasing pemerintah. PT.

IndofarmazGlobalzMedikazCabangzMalang menjadi salah satu objekzpenelitian mengenai

tatazletakzgudang agar dalam proseszpelayanan dizgudang dilakukan dengan baik.

4.1.2 VisizdanzMisi

Untuk menunjang pekerjaannya, maka PT. IndofarmazGlobalzMedika memilikizvisi

danzmisi sebagaizberikut:

1. Visiz

Menjadizpilihanzutamazpelanggan

2. Misizz

a. Memperkuatzdanzmemperluaszjarngan

b. Menyediakanzlayananzinovatif

c. Meningkatkanzproduktivitaszsecarazefisienzdanzefektif

4.1.3 StrukturzOrganisasi

Berikut merupakan bagan strukturzorganisasi PT. IndofarmazGlobalzMedikazMalang.

Gambar 4.1 Strukturzorganisasi PT. IGMzcabangzMalang

Sumber: PT. IGMzCabang Malang

Struktur organisasi dan uraian fungsi merupakan hasil wawancara dengan supervisor

sales PT. Indofarma Global MedikazMalang. Berikut merupakan penjelasan dari struktur

organisasi PT. Indofarma GlobalzMedika Malang.

1. BranchzManager

Branchzmanager atau kepalazcabang bertanggungzjawab atas berjalannya organisasi

cabang yangzdipimpin terhadap kantor pusat, sehingga apapun kebijakanzyang akan

39

dilakukan berdasarkan keputusan branchzmanager dengan pertimbangan bawahan

yang berada di kantorzcabang tersebut dan juga di dalam internalzperusahaan. Branch

managerz juga bertanggungzjawab mengaturzberjalannya koordinasi struktural dalam

menjalankan manajemenzbisniszperusahaan.

2. SupervisorzSales

Sepervisorzsales bertugas untuk menentukanzstrategi apa yang harus dilakukan agar

bisa mencapaiztargetzpenjualan. Produk yang dipasarkan adalah produkzReguler yang

berupazobat-obatan dan cairanzinfus. Pangsazpasarnya atau outletnyazadalahzRumah

Sakit,zApotik,zToko Obat, danzKlinik.

3. SupervisorzTrading

Supervisorztrading bertugas untuk memasarkanzprodukztender yang berupazalat

kesehatan. Dalam menjalankan tugasnyazsupervisor trading dibantuzoleh (OS) office

Supportzberupa sistem. Pangsazpasarnya adalah dinaszkesehatan,zRSUD,zRSD, dan

PoltekeszdizwilayahzMalang.

4. KerjasamazOperasiz(KSO)

KSOzmerupakan bidang pekerjaanzyang memiliki kemampuanzdalam melakukan

kerjasamazkemitraan. KSOzbertugas mengatur perjanjianzkemitraan yang memuat

tanggungjawabzberbagai pihak, persentasezkemitraan sertazkesepakatan sebelum

pemasukanzpenawaran.

5. SupervisorzAdmin

Supervisorzadmin beserta stafnyazbertugas untuk mengawasi lajuzkeluar masuknya

barang dari PT. IGM hingga datangnya padazretailer, mengurusi arus

distribusizprodukzreguler mulai dari pemfakturanzyang diwujudkan dengan Packing

Listzhingga dibawa oleh pengantarzbarang yang mengantarkan hingga kezretailer

dengan membawazfaktur, setelah itu diberikan pada inkaso untuk menagihzsaat jatuh

tempo disini penagih disebut dengan kolektor, setelah penagihan kolektor melaporkan

dan menyetorkan uang pada bagianzakutansi.

6. SupervisorzLogistik

Supervisorzlogistik beserta staf betugaszuntuk mengawasizlogistik dari manajemen

IGM. Bagian ini mengawasi pemasukanzdanzpengeluaran produk darizgudang serta

pengendalianzpersediaanzproduk dizgudang. Bagian ini memilikizwewenang dalam

pembuatan sales orderzpicking slip untuk kemudian diberikan kepadazpetugaszgudang

untuk melakukanzpacking terhadap produkzpesanan.

40

7. Salesmanz

Salesman bertugaszmelakukan kunjunganzke apotek-apotek untuk menawarkan

produk IGM dan menerima pesanan dari apotek-apotek berdasarkan

persediaanxbarang apotek yang sudah mengalami stockzout.

8. Pengirimanz

Pengiriman bertugas mengirimkanzproduk pesanan dari gudangzuntuk diantar kepada

masing-masingzkonsumen.

4.1.4 Jenis Produk PT. Indofarma Global Medika Cabang Malang

PT. IGM memiliki dua jenis kategori produk yang akan didistribusikan, yaitu:

1. Produk Reguler

Produk reguler merupakan obat-obatan yang kebanyakan adalah obat generik yang

diambil dari PT. Indofarma sebesar 70% dan sisanya diambil dari perusahaan-

perusahaan seperti Sampharindo, Mersi Farma, Ikhapharmindo, Graha Farma. Selain

obat-obatan IGM memiliki produk cairan infus yang didapat dari Otsuka dan Widatra.

Target pasar untu produk reguler sendiri yaitu seperti rumah sakit, klinik, apotek dan

toko-toko obat yang berada di Wilayah Kota Malang dan Sekitarnya.

2. Produk Tender

Produk tender merupakan alat-alat kesehatan yang didapat dari produsen dalam negeri

dan luar negeri sesuai dengan permintaan dari konsumen, produk-produk makanan

bayi pengganti ASI dan produk farmasi lainnya dalam jumlah besar. Sistem pemasaran

yang digunakan untuk produk tender sendiri yaitu melalui situs internet untuk

menunjang keberhasilannya. Target pasar untuk produk tender sendiri yaitu seperti

dinas kesehatan, RSUD, RSD dan potekes yang berada di Wilayah Kota Malang dan

Sekitarnya.

4.1.5 Divisi Logistik

Penelitian ini dilakukan dibawah naungan divisi logistik sesuai dengan penjelasan job

description dari struktur organisasi PT. IGM Cabang Malang. Dalam penelitian ini fokus

pada tata letak gudang. Tata letak gudang saat ini dalam penataan produknya masih

dilakukan secara random dan proses pengambilan produk dilakukan oleh seorang operator

gudang dan dilakukan secara berulang. Namun digudang terdapat tiga operator dan 2

operator lain yang bekerja dalam gudang namun memiliki job description masing-masing,

yaitu:

41

1. Operator pencarian yang bertanggung jawab untuk meletakkan penyimpanan produk

dan mencari produk sesuai dengan pesanan

2. Operator QC dan pengepakan yang bertanggung jawab memeriksa produk sesuai

dengan pesanan pelanggan kemudian melakukan pengepakan. Namun juga membantu

dalam proses peletakkan penyimpanan di gudang

3. Operator gudang yang membantu operator pencarian maupun operator QC saat kondisi

sedang ramai

4. Operator lain 1 membatu operator pencarian dan operator QC saat kondisi sedang

ramai pada proses penyimpanan dan proses pengepakan

5. Operator lain 2 membantu operator pencarian dan operator QC saat kondisi sedang

ramai pada proses pencarian dan proses pengepakan

4.2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data dilakukan untuk menunjang penelitian ini. Data yang digunakan

dalam penelitian ini yaitu data primer dan data sekunder. Data primer yang digunakan

seperti waktu pencarian produk dan jarak penyimpanan produk. Sedangkan data sekunder

seperti data profil perusahaan, struktur organisasi perusahaan, dimensi atau denah gudang,

data kedatangan produk, data kedatangan pesanan, data harga produk dan data penjualan

produk bulan Oktober 2016 – Oktober 2017.

4.2.1 Data Permintaan Produk

Data permintaan produk PT. IGM Cabang Malang yang digunakan dari bulan Oktober

2016 – Oktober 2017. Tabel 4.1 menunjukkan sampel dari data permintaan produk selama

bulan Oktober 2016-Oktober 2017.

Tabel 4.1

Data Permintaan Produk Oktober 2016 – Oktober 2017

Nama Obat Jumlah Permintaan

Acdat Krim - Dus, Tube@ 5 g - IPL 1080

Acetylcystein Kapsul 200 mg Kotak 60 (6 Strip @ 10 Kapsul) 38927

Acyclovir 200 mg Tab - Kotak 100 ( 10 Blister @ 10 Tablet ) 2789

Acyclovir 400 mg Tab Kotak 100 ( 10 Blister @ 10 Tablet ) 9321

.............................................................................................. ....................................

Zinkid Kotak 100 tablet 220

4.2.2 Data Harga Produk

Data harga produk PT. IGM Cabang Malang digunakan sebagai perhitungan dalam

pengolahan data. Tabel 4.2 menunjukkan sampel dari data harga produk selama 1 tahun.

42

Tabel 4.2

Data Harga Produk Periode 2016-2017

Nama Obat Harga Satuan

Acdat Krim - Dus, Tube@ 5 g - IPL Rp 5.451

Acetylcystein Kapsul 200 mg Kotak 60 (6 Strip @ 10 Kapsul) Rp 60.000

Acyclovir 200 mg Tab - Kotak 100 ( 10 Blister @ 10 Tablet ) Rp 35.254

Acyclovir 400 mg Tab Kotak 100 ( 10 Blister @ 10 Tablet ) Rp 51.887

.............................................................................................. ....................................

Zinkid Kotak 100 tablet Rp 250.000

4.2.3 Data Dimensi Gudang

PT. IGM Cabang Malang bergerak dibidang distributor obat dan alat kesehatan.

Sehingga, IGM memiliki gudang untuk menyimpan produk-produknya. Pada Gambar 4.2

adalah dimensi keseluruhan gudang di PT. IGM Cabang Malang. Namun, fokus penelitian

ini adalah pada tata letak gudang A yang memiliki luas 28,6 m x10,2 m.

4 m 4 m 4 m

5 m

9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang

Ruang Pendingin Ruang OKT Ruang Arsip

Ruang ED

Ruang

TradingR

uang A

lkes

Gudang A

QC

35 U

35 U

35 U

Rak Retailer

15 m

12 m

3,4

m3,

4 m

3,4

m28,6 m

Gambar 4.2 Dimensi gudang

4.2.4 Data Kondisi Gudang

Suatu perusahaan pasti memiliki suatu kondisi disaat pengiriman dari supplier atau

pembelian terjadi sangat sepi ataupun sangat ramai. Pada PT. IGM Cabang Malang terjadi

kondisi sepi, strandar/biasa-biasa dan ramai. Hal ini berpengaruh pada tata letak gudang

sehingga akan mengganggu dalam proses penyimpanan dan pencarian barang. Sehingga

proses pencarian barang memiliki waktu yang lama. Gambar 4.3 menggambarkan denah

kondisi sepi dan strandar sedangkan Gambar 4.4 menggambarkan denah kondisi ramai.

Pada denah kondisi sepi dan strandar terdapat 4 pallet x 18 pallet sehingga total yang

ditampung sejumlah 72 pallet. Sedangkan denah kondisi ramai terdapat 6 pallet x 20 pallet

sehingga total yang dapat ditampung sejumlah 120 pallet.

43

4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

MushollaRuang Admin

Gudang


Ruang EDRuang

TradingRuang A

lkes

QC

29 U

29 U

29 U

Rak Retailer

15 m

12 m

3,4

m3,

4 m

3,4

m

28,6 m

6 m 8,4 m7,2 m

5 m Gudang

Transit

Gudang A

Area 1

Area 4

Area 7 Area 8 Area 9

Area 5 Area 6

Area 2 Area 3

Gambar 4.3 Gudang eksisting kondisi sepi dan strandar

4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ruang ED

Ruang

TradingR

uang A

lkes

QC

28 U

28 U

28 U

Rak Retailer

15 m

12 m

3,4

m3,

4 m

3,4

m

28,6 m

Gudang A

24 m

5 m

Gudang A

Gambar 4.4 Gudang eksisting kondisi ramai

4.2.5 Data Kedatangan Produk

Proses pengadaan produk di PT. IGM Cabang Malang dilakukan ketika stok menipis.

PT. IGM Cabang Malang hanya menerima pengiriman dari supplier-supplier yang sudah

bekerjasama dengan IGM. Tabel 4.3 merupakan data kedatangan produk dari berbagai

supplier ditiap bulannya dengan menjumlahkan jenis produk yang dikirimkan pada bulan

tersebut. Pengiriman dilakukan dalam sebulan dengan 3 hingga 8 kali pengiriman

(terhitung melalui tanggal penerimaan produk). Data ini akan digunakan sebagai input

dalam proses simulasi.

Tabel 4.3

Data Kedatangan Produk

Bulan Kedatangan Produk (Jenis Produk)

Oktober 2016 177

November 2016 195

44

Bulan Kedatangan Produk (Jenis Produk)

Desember 2016 169

Januari 2017 97

Februari 2017 121

Maret 2017 128

April 2017 125

Mei 2017 100

Juni 2017 89

Juli 2017 76

Agustus 2017 168

September 2017 105

Oktober 2017 120

Rata-Rata 128,46

4.2.6 Data Kedatangan Pesanan

Data kedatangan pesanan didapatkan dari per harinya dalam tiap bulannya. Tabel 4.4

merupakan data kedatangan pesanan dari Bulan Oktober 2016 – Oktober 2017. Data ini

akan digunakan sebagai input dalam proses simulasi.

Tabel 4.4

Data Kedatangan Pesanan

Bulan Kedatangan Pesanan (Variansi Produk) Rata-Rata Perbulan

Oktober 2016 2489 103,71

November 2016 2800 107,69

Desember 2016 2786 116,08

Januari 2017 2430 142,94

Februari 2017 2911 126,57

Maret 2017 3019 116,12

April 2017 2405 114,52

Mei 2017 2890 120,42

Juni 2017 2568 111,65

Juli 2017 2986 186,63

Agustus 2017 2549 106,21

September 2017 2409 100,38

Oktober 2017 2776 111,04

Rata-Rata Keseluruhan 120,30

4.2.7 Data Waktu Aktivitas Storage dan Retrieval

PT. IGM Cabang Malang terdapat aktivitas storage dan retrieval. Pengamatan

aktivitas storage dan retrieval dilakukan pada 3 kondisi yaitu sepi, standar dan ramai.

Parameter pengambilan waktu aktivitas storage yaitu pengamatan kondisi sepi dilakukan

pada bulan Januari 2018. Pada bulan Januari 2018 terjadi kondisi sepi karena pengiriman

dari supplier dilakukan tidak sering atau kurang dari 3 kali pengiriman per minggu.

Pengamatan kondisi standar dilakukan pada bulan Februari 2018 hingga Maret 2018. Pada

bulan Februari 2018 hingga Maret 2018 saat pengamatan pengiriman dari supplier

45

dilakukan antara 3 hingga 4 kali pengiriman. Sedangkan, Pengamatan kondisi ramai

dilakukan pada bulan Oktober 2017 hingga Desember 2017. Pada bulan Oktober 2017

hingga Desember 2017 saat pengamatan pengiriman dari supplier dilakukan antara 3

hingga 5 kali pengiriman. Hal ini disebabkan pada saat pengamatan bulan Oktober 2017

hingga Desember 2017 sedang dilakukan penerimaan produk-produk tander sehingga

gudang menampung lebih banyak produk.

Parameter pengamatan waktu aktivitas retrieval yaitu pengamatan dilakukan 30 kali

dengan 3 kondisi yaitu sepi, standar dan ramai. Pengamatan kondisi sepi dilakukan pada

hari sabtu dan senin. Pada hari sabtu dan senin terjadi kondisi sepi karena terkadang outlet

masih mempunyai stok produk. Pengamatan kondisi standar dilakukan pada hari kamis dan

jumat. Sedangkan, Pengamatan kondisi ramai dilakukan pada hari selasa dan rabu.

Parameter kondisi perhari didapatkan melalui wawancara dengan operator gudang. Berikut

merupakan data waktu proses-proses pelayanan tersebut akan membantu dalam tahap

pengolahan data yang dilakukan dengan metode stopwatch time study. Data waktu proses

aktivitas storage dan retrieval dapat dilihat dengan detail pada Lampiran 1.

4.2.7.1 Data Waktu Aktivitas Storage dan Retrieval model eksisting

Pengambilan waktu aktivitas storage dilakukan dengan menggunakan stopwatch time

study. Pengamatan dilakukan 30 kali dengan 3 kondisi yaitu sepi, standar dan ramai.

Pengamatan dilakukan sesuai dengan parameter yang telah dijelaskan pada subab

sebelumnya.

Tabel 4.5

Data Waktu Aktivitas Storage Kondisi Strandar

No Pe ngecekan

(detik)

Penyimpanan

(detik) No

Pengecekan

(detik)

Penyimpanan

(detik)

1 69 119 16 68 117

2 60 122 17 68 122

3 63 114 18 73 106

4 69 123 19 74 126

5 72 110 20 75 113

6 74 109 21 71 119

7 69 131 22 60 126

8 67 125 23 79 126

9 72 123 24 71 115

10 64 116 25 69 117

11 74 122 26 68 118

12 68 133 27 69 119

13 70 118 28 75 116

14 76 126 29 72 118

15 76 124 30 67 119

46

Tabel 4.6

Data Waktu Aktivitas Retrieval Kondisi Strandar

No Pembuatan

SO (detik)

Pencarian

Produk

(detik)

Pengepakan

(detik) No

Pembuatan

SO (detik)

Pencarian

Produk

(detik)

Pengepakan

(detik)

1 96 201 76 16 83 204 76

2 93 219 89 17 86 189 75

3 84 194 74 18 95 199 88

4 93 179 69 19 91 185 82

5 85 202 72 20 83 190 80

6 86 197 67 21 95 199 83

7 92 190 85 22 65 195 85

8 88 208 69 23 83 208 79

9 88 192 82 24 83 197 70

10 79 177 87 25 91 211 83

11 80 202 73 26 86 205 77

12 76 195 75 27 80 189 66

13 94 192 86 28 91 209 66

14 90 194 86 29 99 197 87

15 94 190 76 30 71 196 75

4.2.7.2 Data Waktu Aktivitas Storage dan Retrieval model usulan

Setelah dilakukan pengklasifikasian produk ditahap pengolahan data didapatkan 9

jenis klasifikasi yaitu klasifikasi AF mempresentasikan produk dengan nilai investasi

barang yang tinggi dan produk fast moving. AS mempresentasikan produk dengan nilai

investasi barang yang tinggi dan produk slow moving. AN mempresentasikan produk

dengan nilai investasi barang yang tinggi dan produk non moving. BF mempresentasikan

produk dengan nilai investasi barang yang biasa saja dan produk fast moving. BS

mempresentasikan produk dengan nilai investasi barang yang biasa saja dan produk slow

moving. CF mempresentasikan produk dengan nilai investasi barang yang rendah dan

produk fast moving. BS mempresentasikan produk dengan nilai investasi barang yang

rendah dan produk slow moving. Sedangkan kombinasi BN dan CN mempresentasikan

produk tidak memiliki nilai investasi atau memiliki nilai investasi yang sangat rendah dan

produk nonmoving.

Pada kelas AF, BF dan CF diletakkan didekat operator karena obat memiliki

pemakaian yang tinggi dan harus diawasi dengan ketat. Pengambilan waktu aktivitas

storage dilakukan dengan menggunakan stopwatch time study. Pengamatan dilakukan 30

kali dengan 3 kondisi yaitu sepi, standar dan ramai. Pengamatan waktu aktivitas storage

dan retrieval dilakukan sesuai dengan tata letak usulan yang terpilih. Pengamatan

dilakukan sesuai dengan parameter yang telah dijelaskan pada subab sebelumnya. Tabel

4.7 dan Tabel 4.8 menunjukkan data waktu aktivitas storage dan retrieval usulan.

47

Tabel 4.7

Data Waktu Aktivitas Storage Pencarian Produk Usulan 1

No AF

(detik) BF

(detik) CF

(detik) AS

(detik) BS

(detik) CS

(detik) AN

(detik) BN

(detik) CN

(detik)

1 62 36 29 75 53 39 79 66 45

2 62 41 22 70 54 41 82 67 46

3 63 37 34 77 53 43 85 67 44

4 64 38 29 73 51 37 76 76 44

5 56 31 23 72 51 45 78 76 49

6 63 31 24 73 54 44 80 74 51

7 58 36 29 67 54 40 81 77 50

8 60 38 36 74 53 37 77 73 53

9 59 40 31 72 51 43 81 77 50

10 59 30 30 69 57 36 79 74 52

11 67 38 25 76 52 45 83 74 46

12 62 38 25 69 48 36 82 77 44

13 70 44 29 75 55 44 87 80 41

14 53 40 28 72 50 42 80 79 50

15 58 34 30 72 55 42 84 72 45

16 62 38 28 73 52 42 82 70 45

17 62 38 30 77 49 41 87 76 48

18 61 37 30 75 52 45 77 82 42

19 59 39 28 68 51 38 81 72 47

20 58 36 35 72 53 43 79 77 38

21 66 33 27 72 50 40 76 72 50

22 58 43 25 72 51 43 75 76 47

23 66 39 26 74 48 37 80 76 48

24 68 36 26 73 55 39 80 73 44

25 63 37 29 72 44 39 74 74 46

26 66 43 32 75 58 49 80 80 45

27 62 34 26 74 47 43 80 68 39

28 68 35 27 74 56 40 84 80 45

29 58 34 33 69 51 41 82 78 43

30 55 36 27 73 60 40 82 72 46

Tabel 4.8

Data Waktu Aktivitas Retrieval Pencarian Produk Usulan 1

No AF

(detik) BF

(detik) CF

(detik) AS

(detik) BS

(detik) CS

(detik) AN

(detik) BN

(detik) CN

(detik)

1 75 35 47 60 39 46 95 88 83

2 70 31 47 60 54 54 95 85 88

3 77 37 48 54 37 48 95 91 96

4 73 32 49 60 35 57 86 87 85

5 72 40 41 61 36 48 92 82 86

6 73 38 48 63 33 55 87 88 92

7 67 35 43 63 43 47 91 83 86

8 74 35 45 61 35 55 92 89 84

9 72 33 44 61 42 51 89 90 103

10 69 32 44 61 45 49 99 79 86

48

No AF

(detik) BF

(detik) CF

(detik) AS

(detik) BS

(detik) CS

(detik) AN

(detik) BN

(detik) CN

(detik)

11 76 35 52 58 37 44 99 88 81

12 69 34 47 60 38 51 96 76 94

13 75 36 55 59 44 43 93 92 92

14 72 31 38 64 44 56 100 87 91

15 72 31 43 62 38 46 97 90 86

16 73 38 47 61 39 55 97 85 88

17 77 30 47 56 38 44 101 82 86

18 75 37 46 57 46 48 103 88 92

19 68 34 44 59 41 51 99 82 92

20 72 42 43 59 40 52 93 88 97

21 72 34 51 59 42 60 92 82 89

22 72 33 43 66 44 53 95 88 87

23 74 35 51 57 40 48 92 87 90

24 73 33 53 66 35 48 92 84 94

25 72 30 48 57 42 49 90 84 92

26 75 34 51 54 39 46 90 81 87

27 74 25 47 64 31 52 89 86 95

28 74 38 53 60 32 55 94 81 92

29 69 28 43 52 46 49 96 87 86

30 73 34 40 65 38 47 91 80 85

4.2.8 Data Jarak Tempuh Storage Obat Eksisting

Data ini menjadi penunjang output dari penelitian ini. Tabel 4.9 merupakan jarak

storage saat layout eksisting.

Tabel 4.9

Data Jarak Storage Obat Eksisting

Nama Obat Tangal

Pengamatan

Jarak

Tempuh

(meter)

Keadaan

Acyclovir 5% Krim - Ktk 25 Tube @ 5 gr (Multi

Box) 27-Nov-17 19 Ramai

Furosemide 10 mg/ml Injeksi Kotak 25 ampul @

2 ml 27-Nov-17 26,8 Ramai

Ondansetron 8 mg Tab Sal Sel - Ktk 12 ( 2 Strip @

6 Tablet ) 27-Nov-17 20,8 Ramai

Antrain Injeksi - Ktk 5 - LL 27-Nov-17 11,8 Ramai

Ondansetron 4 mg tab - Ktk 12 ( 2 Strip @ 6 Tablet) 27-Nov-17 16,6 Ramai

Amoxicillin 500 mg Kapl Kotak 100 ( 10 Strip @

10 Kaplet ) 27-Nov-17 18,4 Ramai

Ambroxol 30 mg Tablet Kotak 100 ( 10 Blister @

10 Tablet ) 06-Des-17 22,6 Ramai

Pularex Activated Attapulgite 630 mg - Box, 5 Strip

@ 10 Tablet - ZP 06-Des-17 30,26 Ramai

New Antides Tablet - Dus, 10 Amplop @ 1 Strip @

10 Tablet - TPM 06-Des-17 25 Ramai

Allopurinol 100 mg Tab Kotak 100 ( 10 Blister @

10 Tablet ) 06-Des-17 28,6 Ramai

49

Nama Obat Tangal

Pengamatan

Jarak

Tempuh

(meter)

Keadaan

KA-EN 3B (JKN) - Plastic Bottle 500 ml - OI 06-Des-17 18,4 Ramai

Erythromycin 200 mg/5 ml Sir Ker Botol 60 ml

(multi box) 06-Des-17 15,4 Ramai

Cefadroxil Sirup Kering 125 mg/5mL - Dus, Botol

@ 60 mL - IPL- 06-Des-17 29,2 Ramai

Genoint Salep Mata 0.3 % - Box, Tube @ 3.5 g -

ERL 06-Des-17 10,6 Ramai

Irbesartan 150 mg Kaptab Kotak 50 ( 5 Blister @

10 Kaptab ) 27-Feb-18 17,8 Strandar

Gentamisin Salep Kulit - Tube 5 gr - LL 28-Feb-18 31 Strandar

Gemfibrozil 300 mg Kaps Kotak 120 ( 10 Blister

@ 12 Kapsul ) 01-Mar-18 16,6 Strandar

Acyclovir 400 mg Tab Kotak 100 ( 10 Blister @

10 Tablet ) 02-Mar-18 22,6 Strandar

Rifastar Kaplet Salut Selaput Ktk 30 ( 3 Blister @

10 Kaplet ) 03-Mar-18 19 Strandar

Captopril 50 mg Tab Kotak 100 ( 10 Strip @ 10

Tablet ) 04-Mar-18 29,8 Strandar

Isosorbide Dinitrate 5 mg Tab Sublingual Kotak

100 ( 10 Strip @ 10 Tablet ) 05-Mar-18 23,6 Strandar

Prednisone Kaptab 5 mg - Dus, 10 Blister @ 10

Kaptab - IPL 06-Mar-18 11,8 Strandar

Cetirizine 5 mg / 5 ml Sirup Botol 60 ml (Single

Box) 07-Mar-18 10,6 Strandar

Amlodipine 5 mg Tablet Kotak 30 ( 3 Blister @

10 Tablet ) 08-Mar-18 21,4 Strandar

Paracetamol Drops Btl 15 ml 09-Mar-18 23,8 Strandar

Ketoconazole Tablet 200 mg - Box, 5 Strip @ 10

Tablet - NOV 10-Mar-18 26,2 Strandar

Captopril 12,5 mg Tab Kotak 100 ( 10 Strip @ 10

Tablet ) 11-Mar-18 29,8 Strandar

Metronidazole Kaptap 500 mg - Dus, 10 Strip @ 10

Kaptab - ERL 12-Mar-18 14,2 Strandar

Bevalex Krim - Tube 5 gr - LL 13-Mar-18 25 Strandar

Vitamin B1 Tablet - Dus, 10 Strip @ 10 Tablet -

NOV 12-Mar-17 19 Strandar

Ambroxol Tablet 30 mg - Kotak 10 Strip @ 10

Tablet - NOV 12-Mar-17 23,8 Strandar

Procurma Plus - Botol 60 ml - LL 12-Mar-17 30,4 Strandar

Ambroxol 15 mg/5 ml Syrup Botol 60 ml (Multi

Box) 12-Mar-17 18,8 Strandar

Bisakodil Tablet Salut Enterik 5 mg - Dus, 3 Catch

Cover @ 10 Tablet - PEP 12-Mar-17 14,2 Strandar

Ondansetron 4 mg tab - Ktk 12 ( 2 Strip @ 6 Tablet) 12-Mar-17 16,6 Strandar

Paracetamol 120 mg/5 ml Sirop Botol 60 ml

(multi box) 12-Mar-17 5,8 Strandar

Omeprazole Kapsul 20 mg - Dus, 3 Strip @ 10

Kapsul – NOV 12-Mar-17 26,2 Strandar

Gentamicin Sulfate Tetes Mata 3 mg/ml - Botol

Plastik @ 5 ml - ERL 12-Mar-17 11,8 Strandar

Bufacetin Salep - Dus, Tube @ 15 g - BA 12-Mar-17 20,2 Strandar

50

Nama Obat Tangal

Pengamatan

Jarak

Tempuh

(meter)

Keadaan

Ciprofloxacin Tablet Salut Selaput 500 mg - Dus,

10 Strip @ 10 Tablet Salut Selaput - NOV 12-Mar-17 14,8 Strandar

4.3 Pengolahan Data

Pada tahap ini akan dilakukan pengolahan data menggunakan data-data yang telah

dikumpulkan sebelumnya. Pengolahan data pada penelitian ini memiliki beberapa tahap.

Tahap pengolahan data yang dilakukan antara lain yaitu tahap pengklasifikasian produk

berdasarkan analisis ABC-FSN, hubungan kedekatan produk dengan fasilitas di gudang

IGM dan simulasi tata letak usulan gudang IGM menggunakan discrete event simulation.

4.3.1 Klasifikasi Produk

Tahap pengolahan data yang dilakukan pertama adalah mengklasifikasikan produk

yang tersimpan di gudang A menggunakan klasifikasi ABC dan klaisifikasi FSN.

Klasifikasi ABC akan dibahas pada 4.3.1.1 dan klasifikasi FSN akan dibahas pada 4.3.1.2.

Pada pembahasan Matriks klasifikasi ABC-FSN digunakan sebagai input dalam penentuan

tata letak gudang. Sehingga dapat mengurangi permasalahan yang ada di PT. IGM Cabang

Malang.

4.3.1.1 Klasifikasi ABC.

Tahap ini melakukan pengklasifikasian produk PT. IGM Cabang Malang sesuai

dengan langkah-langkah pada subab 2.6.1. Berikut adalah contoh pengklasifikasian ABC

pada produk Aminofluid (JKN) – Double Chamber Softbag 500 ml – OI:

1. Jumlah permintaan Aminofluid (JKN) – Double Chamber Softbag 500 ml – OI

selama bulan Oktober 2016 – Oktober 2017 dikali dengan harga satuan produk seperti

rumus (2-1).

Aminofluid (JKN) – Double Chamber Softbag 500 ml – OI = 514820 * Rp 59.081 =

Rp 30.416.080.420

2. Perhitungan persentase Aminofluid (JKN) – Double Chamber Softbag 500 ml – OI

seperti rumus (2-2).

Total permintaan keseluruhan produk yang disimpan di gudang A = 2.430.095 unit

produk

51

Total biaya keseluruhan produk yang disimpan digudang A = Rp 63.941.900.755

Persentase =

3. Mengurutkan persentase perhitungan dari yang terbesar hingga ke terkecil kemudian

dilakukan perhitungan persentase kumulatifnya. Contoh perhitungan persentase

kumulatif pada Acetylcystein Kapsul 200 mg Kotak 60 (6 Strip @10 Kapsul).

Acetylcystein Kapsul 200 mg Kotak 60 (6 Strip @10 Kapsul) = 47,568 % + 3,394 % =

50, 962 %

4. Kemudian dilakukan pengklasifikasian ABC dengan melihat persentase kumulattif.

Tabel 4.10 menunjukkan hasil pengklasifikasian barang menggunakan metode ABC.

Hasil klasifikasi ABC untuk seluruh produk di yang disimpan di gudang A dapat

dilihat pada Lampiran 2.

Tabel 4.10

Hasil Klasifikasi Menggunakan Klasifikasi ABC

Nama Obat

Jumlah

Permintaan

(Unit

Produk)

Harga

Satuan Jumlah %

%

Kumulatif ABC

Acdat Krim - Dus,

Tube@ 5 g - IPL 1080

Rp

5.451

Rp

5.887.080 8% 8% A

Acetylcystein

Kapsul 200 mg

Kotak 60 (6 Strip

@ 10 Kapsul)

38927 Rp

60.000

Rp

2.335.620.000 3% 11% A

Acyclovir 200 mg

Tab - Kotak 100 (

10 Blister @ 10

Tablet )

2789 Rp

35.254

Rp

98.323.406 3% 14% A

............................. ................. .............. ......................... ........... ................... ........

Rosadryl Sirup

188,5 mg/5 ml

(Inhealth) - Dus, 1

Botol @ 60 ml –

GF

3

Rp 2.409 Rp 7.227 0,00 100 C

Berdasarkan Tabel 4.10 dapat diketahui klasifikasi produk, sebagai berikut.

1. Kategori A merupakan produk yang disimpan di gudang A dengan persentase

kumulatif dalam rentang nilai 0 % - 70 %. Jumlah produk yang disimpan di gudang A

yang termasuk dalam kategori A ada 45 produk 13 % dari total produk keseluruhan.

2. Kategori B merupakan produk yang disimpan di gudang A dengan persentase


yang termasuk dalam kategori B ada 54 produk 16 % dari total produk keseluruhan.

52

3. Kategori C merupakan produk yang disimpan di gudang A yang tersisa dari

perhitungan Kategori A dan B. Jumlah produk yang disimpan di gudang A yang

termasuk dalam kategori C ada 236 produk.

4.3.1.2 Klasifikasi FSN

Metode lainnya yang digunakan dalam penelitian ini untuk pengklasfikasikan yaitu

metode FSN. Berikut adalah contoh pengklasifikasian FSN pada produk Aminofluid (JKN)

– Double Chamber Softbag 500 ml – OI sesuai dengan langkah-langkah pada subab 2.6.1.

1. Perhitungan Consumption Rate (CR) dengan cara jumlah permintaan produk yang

disimpan di gudang A selama bulan Oktober 2016 – Oktober 2017 dibagi dengan total

periode bulan (selama bulan Oktober 2016 – Oktober 2017 yaitu selama 13 bulan)

seperti rumus (2-3).

2. Perhitungan persentase CR jika diketahui CR total keseluruhan produk yang disimpan

di gudang A adalah 186.930

3. Mengurutkan persentase CR dari terbesar ke terkecil kemudian menghitung persentase

CR kumulatif. Contoh perhitungan persentase CR kumulatif pada Aminofluid (JKN) –

Double Chamber Softbag 500 ml – OI dan Amoxilin 125 mg/5 ml syrup kering -

Botol @60 ml – TK seperti rumus (2-4) dan (2-5).

Aminofluid (JKN) – Double Chamber Softbag 500 ml – OI = 0,2167

Amoxilin 125 mg/5 ml syrup kering - Botol @60 ml – TK = 0,2167 + 0,0774 =

0,2941.

4. Kemudian dilakukan pengklasifikasian FSN dengan melihat persentase CR kumulatif.

Tabel 4.11 menunjukkan hasil pengklasifikasian produk yang disimpan di gudang A

menggunakan metode FSN. Hasil klasifikasi FSN untuk seluruh produk di yang

disimpan di gudang A dapat dilihat pada Lampiran 3.

Tabel 4.11

Hasil Klasifikasi Menggunakan Klasifikasi FSN

Nama Obat

Jumlah

Permintaan

(Unit Produk)

CR % CR % CR

Kumulatif FSN

Aminofluid (JKN) –

Double Chamber Softbag

500 ml – OI

514820 39601,54 21,67% 21,67% F

53

Nama Obat

Jumlah

Permintaan

(Unit Produk)

CR % CR % CR

Kumulatif FSN

Amoxillin 125 mg / 5 ml

Syrup Kering - Botol @

60 ml - TK

183786 14137,38 7,74% 29,41% F

Otsu Water Injeksi (JKN)

- Ampul 25 ml - OI

141440

10880 5,95% 35,37% F

.......................................... ..................... .............. ................ ........................ ........

Ramipril Tablet 5 mg -

Dus, 10 Strip @ 10 Tablet

- NPL

1 0,08 0,00% 100% N

Berdasarkan Tabel 4.11 dapat diketahui klasifikasi produk, sebagai berikut.

1. Kategori F merupakan produk yang disimpan di gudang A dengan persentase CR


yang termasuk dalam kategori F ada 30 produk 9 % dari total produk keseluruhan.

2. Kategori S merupakan produk yang disimpan di gudang A dengan persentase CR

kumulatif dalam rentang nilai 70 % - 90 %. Jumlah produk yang disimpan di gudang

A yang termasuk dalam kategori S ada 40 produk 12 % dari total produk keseluruhan.

3. Kategori N merupakan produk yang disimpan di gudang A dengan persentase CR

kumulatif dalam rentang nilai 90 % - 100 %. Jumlah produk yang disimpan di gudang

A yang termasuk dalam kategori N ada 265 produk.

4.3.1.3 Matriks Klasifikasi ABC-FSN

Setelah mengklasifikasikan produk-produk yang disimpan di gudang A dengan

klasifikasi ABC dan FSN menghasilakan 9 kombinasi antara lain AF, AS, AN, BF, BS,

BN, CF, CS dan CN. Kombinasi tersebut digunakan sebagai acuan letak produk-produk

tersebut diletakkan. Sehingga dapat mengurangi waktu pencarian dan pengambilan produk.

Tabel 4.12 merupakan produk-produk yang termasuk dalam matriks klasifikasi ABC-FSN.

Hasil matriks klasifikasi ABC-FSN untuk seluruh produk di yang disimpan di gudang A

dapat dilihat pada Lampiran 4.

Tabel 4.12

Produk Termasuk Matriks Klasifikasi ABC-FSN

Nama Obat ABC FSN

Aminofluid (JKN) - Double

Chamber Softbag 500 ml - OI A F

Acetylcystein Kapsul 200 mg

Kotak 60 (6 Strip @ 10 Kapsul) A F

Glibenclamide 5 mg Tab Kotak

100 ( 10 Blister @ 10 Tablet ) A F

54

Nama Obat ABC FSN

.............................................. ................................................ ..........................................

Rosadryl Sirup 188,5 mg/5 ml

(Inhealth) - Dus, 1 Botol @ 60 ml C N

Bersadarkan Tabel 4.12 terdapat 9 klasifikasi produk dengan masing-masing terdapat

beberapa produk didalamnya. kategori AF terdapat 19 produk, BF terdapat 10 produk, CF

terdapat 1 produk, AS terdapat 15 produk, BS terdapat 15 produk, CS terdapat 10 produk,

AN terdapat 11 produk, BN terdapat 29 produk dan CN terdapat 225 produk.

4.3.2 Hubungan Aktivitas Produk

Hubungan aktivitas produk setelah diklasifikasikan digambarkan menggunakan

activity relationship chart (ARC) dapat dilihat pada Gambar 4.5. Sedangkan deskripsi

alasan derajat hubungan aktivitas dijelaskan pada Tabel 4.13.

Gambar 4.5 Hubungan aktivitas produk

Tabel 4.13

Deskripsi Alasan Derajat Hubungan Aktivitas

Kode Alasan Deskripsi Alasan

1 Kontak personal yang sering dilakukan

2 Kemudahan dalam pengangkutan

3 Kemudahan pengawasan

4 Keterkaitan klasifikasi

55

Kesimpulan yang didapatkan dari hubungan ativitas produk setelah produk

diklasifikasikan yaitu produk AF, produk BF dan produk CF mutlak penting berdekatan

dengan ruang admin gudang, QC & rak retailer dan gudang transit. Produk AF penting

tertentu berdekatan dengan produk BF dan produk CF. Produk AS penting tertentu

berdekatan dengan produk BS dan produk CS. Produk AN penting tertentu berdekatan

dengan produk BN dan produk CN. Produk AF penting berdekatan dengan produk AS.

Produk BF penting berdekatan dengan produk BS. Produk CF penting berdekatan dengan

produk CS. Produk AS penting berdekatan dengan produk AN. Produk BS penting

berdekatan dengan produk BN. Produk BN penting berdekatan dengan produk CN.

Produk AF mempunyai kepentingan biasa berdekatan dengan produk BS dan produk

CS. Produk BF mempunyai kepentingan biasa berdekatan dengan produk AS dan produk

CS. Produk CF mempunyai kepentingan biasa berdekatan dengan produk AS dan produk

BS. Produk AS mempunyai kepentingan biasa berdekatan dengan produk BN, produk CN,

ruang admin, QC dan gudang transit. Produk BS mempunyai kepentingan biasa berdekatan

dengan produk AN, produk CN, ruang admin, QC dan gudang transit. Produk CS

mempunyai kepentingan biasa berdekatan dengan produk AN, produk BN, ruang admin,

QC dan gudang transit. Produk AF, produk BF dan produk CF tidak penting berdekatan

dengan produk AN, produk BN dan produk CN. Produk AF, produk BF dan produk CF

tidak diinginkan berdekatan dengan produk AN, produk BN dan produk CN.

4.3.3 Penentuan Kebutuhan Ruang

Kebutuhan ruang digunakan untuk menentukan jumlah pallet yang dapat ditampung

gudang PT. IGM Cabang Malang dengan mengetahui luas gudang keseluruhan gudang,

luas blok yang tersedia untuk penyimpanan dan kebutuhan ruang penyimpanan.

Luas gudang keseluruhan sebesar 534 sedangkan luas blok yang tersedia untuk

penyimpanan sebesar 343,2 . Berubahnya panjang gudang yang sebelumnya 35,6 m

menjadi 28,6 dikarenakan adanya bagunan seperti gudang transit dan ruang untuk rak

penyimpanan obat. Jumlah palet dapat diketahui dengan bantuan ukuran tinggi karton yang

digunakan yaitu 335 mm sehingga untuk menghitung volume palet yaitu 335 mm dikalikan

dengan banyaknya tumpukan dalam satu palet yaitu 8 karton sehingga didapatkan dimensi

pallet sebesar 1,2 m x 1,2 m x 2,68 m dan volume pallet sebesar 30,87 . Tabel 14

merupakan sampel perhitungan kebutuhan pallet klasifikasi produk BF untuk klasifikasi

produk lainnya dapat dilihat pada Lampiran 5.

56

Tabel 4.14

Perhitungan Kebutuhan Palet Klasifikasi Produk BF

Tabel 4.14 menunjukkan jumlah palet yang dibutuhan setelah melalui tahap

pengklasifikasian produk menggunakan stok penyimpanan produk perbulan dan ditinjau

dari stok penyimpanan terbesar. Sehingga, diketahui produk AF membutuhkan 10 palet,

BF membutuhkan 6 palet, CF membutuhkan 1 palet, produk AS membutuhkan 10 palet,

BS membutuhkan 8 palet, CS membutuhkan 3 palet, produk AN membutuhkan 6 palet, BN

membutuhkan 8 palet dan CN membutuhkan 17 palet.

4.3.4 Material Handling

Material Handling digunakan untuk aktivitas perpindahan barang dari suatu tempat ke

tempat lain dengan jarak tertentu. Pada subab ini akan dibahas material handling yang

akan digunakan sebagai usulan untuk mempertimbangkan ukuran aisle dengan

pertimbangan kebutuhan rata-rata untuk unit load .

4.3.4.1 Kebutuhan Rata-Rata Unit Load

Kebutuhan rata-rata unit load digunakan untuk menentukan unit load yang tepat.

Pada penelitian ini kebutuhan rata-rata unit load ditinjau dari rata-rata kedatangan pesanan

yaitu pada bulan Mei 2017. Tabel 4.15 merupakan sampel ukuran dan berat karton dan

Tabel 4.16 menunjukkan sampel sales order bulan Mei 2017 untuk proses pencarian

produk. Tabel tersebut digunakan sebagai penentuan jumlah yang ditampung dalam satu

kali pengambilan dalam bentuk box.

STOK Penyimpanan (Unit Produk)

2016 2017

Nama Obat ABC FSN

Volume

Karton

(m)

Okt Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt

Allopurinol Tablet 100 mg - Box

10 Strip @ 10 Tablet - SP B F 0,0188 189 291 267 237 902 257 2037 1354 1224 572 3097 1827 1827

Prednisone Kaptab 5 mg - Dus, 10

Blister @ 10 Kaptab - IPL B F 0,0041 302 53 146 146 1 1 101 101 833 671 642 417 417

Ibuprofen 200 mg/5 ml Suspensi

Botol 60 ml (Single Box) B F 0,0294 3 3 3 2 683 714 538 508 284 251 197 88 74

Calcium Lactate Tablet 500 mg -

Dus 10 Blister @ 10 Tablet - TK B F 0,0147 96 96 344 328 648 1973 1973 152 1346 1346 85 82 82

Chloramphenicol Suspensi 125

mg/ 5 ml - Botol 60 ml - NOV B F 0,0061 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 44 194 174

Paracetamol Drops Btl 15 ml B F 0,0509 155 125 372 69 1387 930 38 1039 862 550 503 167 31

OBH IKA - Dus, Botol @ 100 ml

- IPP B F 0,0174 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2733 3953

Simvastatin Tablet Salut Selaput

10 mg - Dus, 3 Strip @ 10 Tablet

Salut Selaput - TK

B F 0,0433 0 0 0 0 0 438 235 488 468 468 468 468 193

Cefadroxil Sirup Kering 125

mg/5mL - Dus, Botol @ 60 mL -

IPL-

B F 0,0188 500 0 70 70 70 70 70 220 1685 2100 405 400 400

Ambroxol 15 mg/5 ml Syrup

Botol 60 ml (Multi Box) B F 0,0061 589 1128 13 835 1727 1797 3249 1800 900 736 1521 365 57

Jumlah (m3) 27,2 20,5 31,1 19,9 129 133 117 132 156 133 131 127 127

Volume palet (m3) 30,9

Jumlah Palet yang dibutuhkan (unit) 5,05

57

Tabel 4.15

Sampel Ukuran dan Berat Karton

Nama Obat Ukuran (mm) Berat (kg)


Tablet ) 285 x 285 x 200 2,44


Box) 485 x 235 x 335 7,2

Thiamphenicol 500 mg Kaps Kotak 100 ( 10 Strip @

10 Kapsul ) 540 x 480 x 270 9,4

Grafalin Tablet 2 mg (Inhealth) - Dus, 10 Strip @ 10

Tablet - GF 332 x 332 x 130 1,8

Moxigra Kaptab 500 mg (Inhealth) - Dus, 10 Strip @ 10

Kaptab - GF 480 x 360 x 170 6,1

Tabel 4.16

Sampel Sales Order Bulan Mei 2107 untuk Proses Pencarian Produk

Nama Outlet Nama Obat Jumlah

(unit)

Jumlah

Keseluru

han

APT.

BULULAWANG


Tablet ) 25

34

Erythromycin 200 mg/5 ml Sir Ker Botol 60 ml

(multi box) 6

Rifampicin 300 mg Kaps Kotak 100 ( 10 Strip

@ 10 Kapsul) 1

Thiamphenicol 500 mg Kaps Kotak 100 ( 10

Strip @ 10 Kapsul ) 1

Zinc 20 mg Tab Box 100 ( 10 Strip @ 10 Tablet ) 1

APT. BUDAYA

SEHAT


Box) 50

106

Glibenclamide 5 mg Tab Kotak 100 ( 10 Blister

@ 10 Tablet) 16

Moxigra Kaptab 500 mg (Inhealth) - Dus, 10 Strip

@ 10 Kaptab - GF 10

Norpid Kaptab Salut Selaput 20 mg (Inhealth) -

Dus, 3 Strip @ 10 Kaptab - GF 10

Salbutamol Tablet 4 mg (Inhealth) - Dus, 10 Strip

@ 10 Tablet - GF 20

PT. PARAMA

SEMESTA

MEDIKA


Tablet ) 144

293 Cetirizine 5 mg / 5 ml Sirup Botol 60 ml (Single

Box) 100

Levofloxacin 500 mg Tab Sal Sel Ktk 30 ( 3

Strip @ 10 Tablet) 49

APT. YUWANDI

FARMA

Grafalin Tablet 2 mg (Inhealth) - Dus, 10 Strip @

10 Tablet - GF

5

72

Gramaita Tablet 10 mg (Inhealth) - Dus, 5 Strip @

10 Tablet - GF

20

Graseric Tablet Salut Selaput 150 mg (Inhealth) -

Dus, 10 Strip @ 10 Tablet Salut Selaput - GF

5

Lanacer Kapsul 20 mg (Inhealth) - Dus, 2 Strip @

10 Kapsul - GF

20

Norpid Kaptab Salut Selaput 20 mg (Inhealth) -

Dus, 3 Strip @ 10 Kaptab - GF

10

58

Nama Outlet Nama Obat Jumlah

(unit)

Jumlah

Keseluru

han

* Haloperidol 5 mg Tab Kotak 100 ( 10 Blister

@ 10 Tablet)

10

**Protifed Sirup 1,25 mg/30mg (Inhealth) - Dus, 1

Botol @ 60 ml - GF

2

APT.

GRAJAKAN

Glibenclamide 5 mg Tab Kotak 100 ( 10 Blister

@ 10 Tablet)

20 20

4.3.4.2 Penentuan Alat Material Handling

Material handling yang digunakan dalam proses pencarian dan pengambilan produk

ditentukan melalui kebutuhan rata-rata unit load. Penentuan ukuran material handling

ditinjau dari ukuran karton dan box yang digunakan. Ukuran karton yang digunakan dalam

penentuan material handling adalah ukuran karton yang paling besar. Tabel 4.37

menunjukkan ukuran karton, ukuran karton yang digunakan untuk ukuran panjang adalah

540 mm, ukuran lebar adalah 480 mm dan ukuran tinggi adalah 335 mm. Tabel 4.38

merupakan sampel sales order untuk proses pencarian, pada pesanan outlet PT. Parama

Semesta Medika memerlukan pelayanan dengan ukuran karton karena memerlukan produk

dalam jumlah banyak. Namun, pada proses pencarian tidak hanya melayani sales order

untuk pesanan outlet PT. Parama Semesta Medika saja sehingga diperlukan material

handling yang dapat menampung untuk pesanan dalam bentuk box. Sehingga dengan

pertimbangan tersebut membutuhkan material handling dengan ukuran 1080 x 500 x 350

mm agar dapat menampung 2 buah karton dan dibutuhkan 2 tingkat agar jika satu tingkat

digunakan untuk membawa karton tingkat lainnya dapat menampung box. Sehingga

material handling yang digunakan adalah trolly 2 tingkat seperti pada Gambar 4.6.

Gambar 4.6 Trolly 2 tingkat

Trolly 2 tingkat ini juga dapat menampung box dengan asumsi ukuran yang digunakan

adalah sama untuk tiap produknya yaitu 20 x 5,5 x 6 cm. Box yang dapat ditampung trolly

2 tingkat ini adalah 45 untuk setiap tingkatan. Sehingga untuk trolly dengan 2 tingkat

sudah cukup untuk menampung pesanan dengan 5 sales order sesuai dengan sampel yang

diambil.

59

4.3.4.3 Ukuran Aisle

Aisle digunakan sebagai gang atau jalur material handling dan perpindahan atau

pergerakan dari operator. Penentuan aisle dipertimbangkan untuk gerakan dari operator

dan material handling yang digunakan. Material handling yang digunakan pada aktivitas

storage dan retrieval adalah trolly 2 tingkat seperti pada Gambar 4.6, handtrolly seperti

pada Gambar 4.7 dan handpallet seperti pada Gambar 4.8.

Gambar 4.7 Handtrolly

Gambar 4.8 Handpallet

Kebutuhan ukuran aisle ditentukan berdasarkan dimensi dari trolly 2 tingkat yaitu

1080 x 500 x 350 mm, handtrolly yaitu 420 x 400 x 1080 mm dan handpallet 1150 x 550

mm. Kebutuhan aisle berdasarkan rumus persamaan (2-14) dua kali dimensi lebar trolly.

Dapat disimpulkan bahwa kebutuhan ukuran aisle untuk dapat melakukan pergerakan

operator dan menampung pergerakan material handling adalah sebesar 1,1 m. Dalam

penentuan aisle tidak memperhitungan material handling untuk berputar karena

keterbatasan ruang.

4.3.5 Simulasi Tata Letak gudang Eksisting

Klasfikasi produk sesuai dengan klasifikasi ABC dan FSN selesai dilakukan kemudian

mengetahui hubungan aktivitas produk dan langkah selanjutnya yaitu mensimulasikan tata

60

letak gudang sesuai dengan produk yang telah diklasifikasikan menggunakan discrete

event simulation. Simulasi mengunakan discrete event simulation digunakan untuk melihat

output waktu operasi pencarian produk dan membandingkan output waktu model eksisting

dan usulan. Simulasi tata letak gudang menggunakan discrete event simulation terdapat

beberapa tahapan, yaitu: pembuatan ACD model eksisting, penentuan parameter distribusi

waktu, pembuatan model simulasi model eksisting dengan discrete event simulation,

verifikasi dan validasi, penentuan jumlah replikasi.

4.3.5.1 Pembuatan ACD model eksisting

Tujuan pembuatan ACD atau activity cycle diagram yaitu untuk membuat model

konseptual dalam menggambarkan proses dan aktivitas yang terjadi di dalam sistem yang

dimodelkan. Model konseptual ACD ini menggambarkan proses dan aktivitas diskrit yang

terjadi di proses pencarian dan peletakan produk pada gudang A. Model konseptual ACD

dibuat berdasarkan sistem nyata di IGM Cabang Malang. Model ACD yang digunakan

terdiri dari entitas permanen yang artinya entitas tersebut telah berada dalam sistem dan

tetap tinggal di dalam sistem. Sedangkan entitas sementara yaitu entitas yang ditambahkan

masuk kedalam sistem atau dikurangkan untuk meninggalkan sistem. Entitas pada ACD

model eksisting adalah pesanan dan termasuk dalam kategori entitas sementara.

Model konseptual ACD juga terdiri atas dua aktivitas yaitu aktivitas pasif dan aktivitas

aktif. Dimana aktivitas pasif merupakan aktivitas yang melibatkan hanya satu entitas

dengan durasi status yang tergantung pada status/ aktivitas berikutnya. Sedangakan,

aktivitas aktif merupakan aktivitas yang melibatkan beberapa entitas (mungkin juga satu

entitas) dengan durasi status tergantug pada seberapa lama aktivitas tersebut dilakukan.

Tabel 4.17 menunjukkan daftar aktivitas pasif dan aktif dan Gambar 4.9 merupakan model

konseptual ACD dari model eksisting serta Tabel 4.18 menunjukkan keterangan ACD

eksisting.

Tabel 4.17

Daftar Aktivitas Pasif dan Aktif ACD Eksisting

No Aktivitas Entitas Yang Terlibat Aktif Pasif

1 Pembuatan SO (Sales Order) Pesanan √

2 Pencarian Produk Pesanan √

3 Proses Pengepakan Pesanan √

61

A B C D E F

G

R

H I J K L M

N

O P Q

S

T U V

Gambar 4.9 ACD model eksisting

Tabel 4.18

Keterangan ACD Eksisting

NOTASI MODUL KETERANGAN

A Generate Kedatangan Produk

B Passive Activity Antrian Pengecekan

C Active Activity Proses Pengecekan

D Alternate 1. Sesuai : Produk akan disimpan

2. Tidak Sesuai : Produk akan di Reverse

E Passive Activity Antrian Penyimpanan

F Active Activity Proses Penyimpanan

G Terminate Produk dikembalikan ke Supplier

H Generate Kedatangan Pesanan

I Passive Activity Antrian Pembuatan SO

J Active Activity Proses Pembuatan SO

K Alternate 1. Sesuai : Produk akan disimpan


L Passive Activity Antrian Penyimpanan

M Active Activity Proses Penyimpanan

N Batch Penggabungan SO dan Produk

O Passive Activity Antrian Pengepakan

P Active Activity Proses Pengepakan

Q Terminate Produk dikirimkan ke pelanggan

R Passive Activity Operator QC

S Passive Activity Operator Gudang dan Operator Pengadaan

T Passive Activity Admin Gudang

U Passive Activity Operator Gudang dan Operator Pengadaan

V Passive Activity Operator QC

4.3.5.2 Uji Kecukupan Data

Tabel 4.2.7 pada tahap pengumpulan data waktu aktivitas storage dan retrieval terbagi

tiga kondisi yaitu sepi, strandar dan ramai. Dalam aktivitas storage dan retrieval terdapat

beberapa proses yaitu pengecekan, penyimpanan, pembuatan SO, pencarian produk dan

pengepakan. Pada proses yang pertama pada saat aktivitas storage yaitu pengecekan

membutuhkan rata-rata waktu dari 30 perulangan adalah 70 detik dan aktivitas pencarian

62

produk rata-rata waktu yang dibutuhkan sebesar 120 detik. Pada proses yang pertama pada

saat aktivitas retrieval yaitu pembuatan SO membutuhkan rata-rata waktu sebesar 87 detik.

Pada proses pencarian produk rata-rata waktu yang dibutuhkan sebesar 197 detik dan

proses pengepakan rata-rata waktu yang dibutuhkan sebesar 86 detik.

Data tersebut selanjutnya dilakukan uji kecukupan data untuk mengetahui apakah

jumlah sempel data yang diperoleh dari hasil pengamatan telah mewakili sampel. Uji

kecukupan data dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95% maka nilai α sebesar 5%

atau 0,05 U ’ c (k) dengan melihat

tabel distribusi α ⁄ . Sehingga indeks kepercayaan (k) yang akan digunakan

sebesar 2. Selanjutnya, indeks tingkat ketelitian (s) adal α

Berikut merupakan contoh perhitungan uji kecukupan data yang dilakukan pada proses

pengecekan. Seperti rumus (2-6) berikut merupakan perhitungan uji kecukupan data.

(

√

)

Be c w ’<

proses pengecekan. Hal ini menunjukkan bahwa pengambilan sampel yang dilakukan

sudah mencukupi jumlah minimal sampel data. Setelah mengetahui data sampel

mencukupi, tahap selanjutnya adalah uji independent data dengan runs test pada software

SPSS. Pemilihan runs test bersifat non-parametik yaitu karena tidak terdapat asumsi,

sehingga dapat digunakan untuk menguji independent data dari berbagai janis distribusi.

Data simulasi yang akan digunakan belum diketahui jenis distribusinya. Sehingga lebih

baik menggunkaan runs test. Data yang baik untuk digunakan dalam simulasi adalah data

independent, sehingga tidak terdapat korelasi antara data satu dengan data lainnya. Tabel

4.19 merupakan data dari aktivitas storage dan retrieval yang akan diuji kecukupan data.

Tabel 4.19

Uji Kecukupan Data Aktivitas Storage dan Retrieval Kondisi Strandar

No Pengecekan

(detik)

Penyimpanan

(detik)

Pembuatan SO

(detik)

Pencarian

Produk (detik)

Pengepakan

(detik)

1 69 119 96 201 76

2 60 122 93 219 89

3 63 114 84 194 74

4 69 123 93 179 69

5 72 110 85 202 72

6 74 109 86 197 67

7 69 131 92 190 85

8 67 125 88 208 69

9 72 123 88 192 82

63

No Pengecekan

(detik)

Penyimpanan

(detik)

Pembuatan SO

(detik)

Pencarian

Produk (detik)

Pengepakan

(detik)

10 64 116 79 177 87

11 74 122 80 202 73

12 68 133 76 195 75

13 70 118 94 192 86

14 76 126 90 194 86

15 76 124 94 190 76

16 68 117 83 204 76

17 68 122 86 189 75

18 73 106 95 199 88

19 74 126 91 185 82

20 75 113 83 190 80

21 71 119 95 199 83

22 60 126 65 195 85

23 79 126 83 208 79

24 71 115 83 197 70

25 69 117 91 211 83

26 68 118 86 205 77

27 69 119 80 189 66

28 75 116 91 209 66

29 72 118 99 197 87

30 67 119 71 196 75

70 120 87 197 78

∑X 2102 3592 2600 5907 2338

4418404 12902464 6760000 34887700 5466244

147878 431178 227040 1165355 183656

N’ 6 4 12 3 13

Gambar 4.10 menunjukkan hasil runs test (median). dari runs test adalah data acak

atau data independent dan dari runs test adalah data tidak acak atau data dependent.

Dengan melihat Asymp. Sig. (2-tailed) dapat diputuskan untuk menolak atau menerima .

Berdasarkan hasil uji, dapat dilihat seluruh Asymp. Sig. (2-tailed) ternyata lebih besar dari

taraf nyata, sehingga seluruh data yang akan digunakan dalam simulasi bersifat

independent.

Gambar 4.10 Hasil uji run test

64

4.3.5.3 Penentuan Parameter Distribusi Waktu Aktivitas S/R

Setelah data dianggap cukup untuk melakukan proses simulasi maka langkah

selanjutnya adalah penentuan parameter distribusi waktu aktivitas storage dan retival dari

data-data yang telah dikumpulkan. Data yang telah dikumpulkan merupakan input untuk

memodelkan sistem. Penentuan parameter distribusi untuk waktu proses dilakukan

menggunakan input analyzer. Hasil dari input analyzer menunjukkan parameter distribusi

dari nilai square error. Gambar 4.11 merupakan hasil dari input analyzer proses pencarian

produk.

Gambar 4.11 Hasil input analyzer

Dalam penelitian ini terdapat 5 proses yang dikerjakan pada aktivitas storage dan

retrieval yaitu pengecekan, penyimpanan, pembuatan SO, pencarian produk dan

pengepakan. Proses proses tersebut dilakukan pendugaan parameter distribusi proses

seperti langkah sebelumnya. Tabel 4.20 menunjukkan distribusi dan nilai parameter untuk

masing-masing proses pada aktivitas storage dan retrieval.

Tabel 4.20

Distribusi dan Nilai Parameter Masing-Masing Proses Kondisi Strandar

No Proses Delay Type Nilai Parameter (Detik)

1 Pengecekan Normal NORM (70.1, 4.46)

2 Penyimpanan Normal NORM (120, 6.04)

3 Pembuatan SO (Sales Order) Normal NORM (86.7, 7.54)

4 Pencarian produk Normal NORM (197, 9.08)

5 Pengepakan Uniform UNI (65.5, 89.5)

4.3.5.4 Pembuatan Model Simulasi Eksisting dengan DES

Pengambilan data dan penentuan distribusi selesai dilakukan maka tahap selanjutnya

adalah pembuatan model simulasi eksisting layout untuk mengetahui proses dan resource

mana yang paling sibuk. Pembuatan model simulasi aktivitas storage dan retrieval

eksisting layout menggunakan discrete event simulation seperti pada Lampiran 6 atau

65

Gambar 4.12. Pembuatan model eksisting layout menggunakan basic process panel dan

advance process. Berikut merupakan modul-modul yang digunakan dari penelitian ini.

1. Pembuatan Model

Gambar 4.12 Pembuatan model eksisting layout

2. Modul Create

Modul create adalah titik awal entitas pada model simulasi. Pada penelitian ini modul

create digunakan untuk kedatangan pesanan. Modul create yang digunakan dibuat

dengan cara klik modul create pada panel basic process dan letakkan ke dalam

interface. Kemudian klik 2x untuk membuat pengaturan pada modul yang berisi nama

modul dengan kedatangan pesanan. Jenis entitasnya menjadi pesanan dan waktu antar

kedatangannya sesuai dengan jadwal yang telah dibuat yaitu mulai dari jam 8.00-14.00

dengan waktu istirahat jam 12.00-13.00 serta entitas per kedatangan sebanyak 120 dan

maksimal kedatngannya adalah 1. Gambar 4.13 merupakan modul create kedatangan

pesanan. Tabel 4.21 menunjukkan daftar modul create pada model eksisting.

Gambar 4.13 Modul create

Tabel 4.21

Daftar Modul Create Model Eksisting

Name Entity

Type Type

Entities Per Arrival (Jenis

Produk) Max Arrival

Kondisi Sepi

Kedatangan

Produk Produk Random(Expo) 76 1

Kedatangan

Pesanan Pesanan Schedule 30 1

66

Name Entity

Type Type

Entities Per Arrival (Jenis

Produk) Max Arrival

Kondisi Standar

Kedatangan


Kedatangan


Kondisi Ramai

Kedatangan


Kedatangan


3. Modul Process

Modul proses digunakan untuk mendefinisikan langkah-langkah proses. Proses yang

terlibat dalam penelitian ini adalah pengepakan, penyimpanan, pembuatan SO (sales

order), pencarian produk dan packing. Modul proses yang digunakan dibuat dengan

cara klik modul proses pada panel basic process dan letakkan ke dalam interface.

Kemudian klik 2x untuk membuat pengaturan pada modul. Gambar 4.14 merupakan

modul proses dari pencarian produk.

Gambar 4.14 Menunjukkan modul proses

Terdapat beberapa proses yang digunakan dalam pembuatan model simulasi proses

pelayanan. Pembuatan model simulasi terdapat 5 proses dan memiliki perbedaan pada

resource dan delay type. Tabel 4.22 menunjukkan daftar modul proses model

eksisting.

Tabel 4.22

Daftar Modul Proses Model Eksisting

Name Type Action Resource Delay Type Units

Kondisi Sepi

Pengecekan Standard Seize Delay

Release

Set, Set Op Cek,

1, Random

NORM (70.1,

4.46) Detik

Penyimpanan Standard Seize Delay

Release

Set, Set Op

simpan, 1,

Random

NORM (90, 3.47) Detik

Pembuatan

SO Standard

Seize Delay

Release

Resource, Admin

Gudang, 1

NORM (86.7,

7.54) Detik

67


Pencarian

Produk Standard

Seize Delay

Release

Resource,

Operator

Pencarian, 1

NORM (157,

8.29) Detik

Pengepakan Standard Seize Delay

Release

Resource,

Operator QC, 1 UNI (65.5, 89.5) Detik

Kondisi Standar


Release

Set, Set Op Cek,

1, Random

NORM (70.1,

4.46) Detik


Release

Set, Set Operator,

1, Random NORM (90, 3.47) Detik

Pembuatan

SO Standard

Seize Delay

Release

Resource, Admin

Gudang, 1

NORM (86.7,

7.54) Detik

Pencarian

Produk Standard

Seize Delay

Release

Set, Set Operator,

1, Random

NORM (197,

9.08) Detik


Release

Resource,


Kondisi Ramai


Release

Set, Set Op Cek,

1, Random

NORM (70.1,

4.46) Detik


Release

Set, Set Operator,

1, Random NORM (90, 3.47) Detik

Pembuatan

SO Standard

Seize Delay

Release

Resource, Admin

Gudang, 1

NORM (86.7,

7.54) Detik

Pencarian

Produk Standard

Seize Delay

Release

Set, Set Operator,

1, Random

TRIA (260,327,

340) Detik


Release Set, Op pak, 1 UNI (65.5, 89.5) Detik

4. Modul Decide

Modul decide digunakan sebagai proses pengambilan keputusan pada sistem. Dalam

mengambil keputusan dapat berdasarkan satu atau lebih kondisi atau berdasarkan satu

atau lebih probabilitas. Modul decide yang digunakan dibuat dengan cara klik modul

decide pada panel basic process dan letakkan ke dalam interface. Kemudian klik 2x

untuk membuat pengaturan pada modul. Gambar 4.15 Menunjukkan modul decide.

Tabel 4.23 menunjukkan daftar modul decide model eksisting.

Gambar 4.15 Menunjukkan modul decide

Tabel 4.23

Daftar Modul Decide Model Eksisting Kondisi Sepi, Strandar, Ramai

Name Type

Sesuai 2 Way by Chance

SO 2 Way by Condition

68

5. Modul Assign

Modul assign digunakan untuk mendefinisikan nilai atau atribut variabel. Pada

penelitian model eksisting modul assign terdapat 3 macam. Modul assign yang

digunakan dibuat dengan cara klik modul assign pada panel basic process dan

letakkan ke dalam interface. Kemudian klik 2x untuk membuat pengaturan pada

modul. Gambar 4.16 Menunjukkan modul assign produk. Tabel 4.24 menunjukkan

daftar modul assign model eksisting.

Gambar 4.65 Modul assign produk

Tabel 4.24

Daftar Modul Assign Model Eksisting

Name Assignment

Assign Produk Attribute, dikumpulkan, 1; Entity Picture, Picture.Report

Assign SO Entity Picture, Picture.Truck Assign Produk Sesuai dengan

Pesanan

Attribute, dikumpulkan, 1; Entity Picture,

Picture.Telephone

6. Modul Batch

Modul batch digunakan untuk mencocokan beberapa entitas berdasarkan dengan

atribut yang telah didefinisikan sebelumnya. Pada penelitian model eksisting modul

batch hanya terdapat 1 macam. Modul batch yang digunakan dibuat dengan cara klik

modul batch pada panel basic process dan letakkan ke dalam interface. Kemudian klik

2x untuk membuat pengaturan pada modul. Gambar 4.17 Menunjukkan modul batch

produk.

Gambar 4.17 Modul batch produk

7. Modul Dispose

Modul dispose digunakan sebagai titik akhir untuk entitas dalam model simulasi.

Entitas statistik dapat direkam sebelum entitas tersebut keluar dari sistem. Modul ini

69

mewakili keluarnya pesanan dari semua proses dalam sistem. Modul dispose yang

digunakan dibuat dengan cara klik modul dispose pada panel basic process dan

letakkan ke dalam interface. Kemudian klik 2x untuk membuat pengaturan pada

modul. Modul dispose pada penelitian ini digunakan dua kali yaitu reverse dan

dikirim. Gambar 4.18 merupakan modul dispose dari pencarian produk.

Gambar 4.18 Modul dispose

8. Modul Hold

Modul hold digunakan untuk menahan beberapa entitas dalam sebuah antrian dengan

beberapa pilihan, yaitu: menunggu sinyal, menunggu untuk kondisi tertentu yang

diiginkan atau tertahan selama waktu yang tak terbatas. Modul hold yang digunakan

dibuat dengan cara klik modul hold pada panel advance process dan letakkan ke

dalam interface. Kemudian klik 2x untuk membuat pengaturan pada modul. Modul

hold pada penelitian ini digunakan sekali saja. Gambar 4.19 merupakan modul hold.

Gambar 4.19 Modul hold

9. Modul Signal

Modul signal digunakan untuk mengirimkan sebuah signal atau tanda untuk setiap

modul hold untuk melepaskan entitas tertentu. Modul hold yang digunakan dibuat

dengan cara klik modul signal pada panel advance process dan letakkan ke dalam

interface. Kemudian klik 2x untuk membuat pengaturan pada modul. Modul signal

pada penelitian ini digunakan sekali saja. Gambar 4.20 merupakan modul signal.

Gambar 4.20 Modul signal

70

10. Modul Match

Modul match digunakan untuk membawa beberapa entitas sekaligus untuk menunggu

pada antrian yang berbeda. Modul match yang digunakan dibuat dengan cara klik

modul match pada panel advance process dan letakkan ke dalam interface. Kemudian

klik 2x untuk membuat pengaturan pada modul. Modul match pada penelitian ini

digunakan sekali saja. Gambar 4.21 merupakan modul match.

Gambar 4.21 Modul match

11. Modul Station

Modul station didefinisikan sebagai sebuah kumpulan lokasi dimana proses dilakukan.

Modul station yang digunakan dibuat dengan cara klik modul station pada panel

advance transfer dan letakkan ke dalam interface. Kemudian klik 2x untuk membuat

pengaturan pada modul. Modul station pada penelitian ini digunakan tiga kali yaitu

gudang transit, kantor dan gudang A. Gambar 4.22 merupakan modul station.

Gambar 4.22 Modul station

12. Modul Route

Modul route digunakan untuk mentransferkan entitas ke station tertentu atau ke

station selanjutnya. Modul route yang digunakan dibuat dengan cara klik modul route

pada panel advance transfer dan letakkan ke dalam interface. Kemudian klik 2x untuk

membuat pengaturan pada modul. Modul route pada penelitian ini digunakan dua kali.

Gambar 4.23 merupakan modul route.

Gambar 4.23 Modul route

71

4.3.5.5 Verifikasi Model Eksisting Layout

Pembuatan model simulasi menggunakan discrete event simulation telah dilakukan

maka tahap selanjutnya yaitu verifikasi model. Tujuan verifikasi model adalah memastikan

bahwa logika proses pada model yang dibuat pada discrete event simulation sudah sesuai

dengan model konseptual. Ada beberapa tahap verifikasi yang harus dilakukan yaitu:

1. Membandingkan model konseptual dengan logika model simulasi

Model konseptual dan model simulasi dibandingkan dengan logika model simulasi

yaitu activity cycle diagram (ACD). Pada ACD dan model simulasi diawali dengan

kedatangan pesanan. Selanjutnya terdapat 5 proses dalam aktivitas storage dan

retrieval. Gambar 4.24 menunjukkan model konseptual eksisting layout dan Lampiran

7 atau Gambar 4.25 menunjukkan model simulasi eksisting layout. Dari gambar

tersebut dapat dibandingkan dan dilihat bahwa logika proses model simulasi sesuai

dengan model konseptual.

A B C D E F

G

R

H I J K L M

N

O P Q

S

T U V

Gambar 4.24 Model konseptual eksisting layout

Gambar 4.25 Model simulasi eksisting layout

2. Melakukan pengecekkan model discrete event simulation

Tahap verifikasi ini dilakukan untuk pengecekkan model discrete event simulation

dengan cara klik tab run kemudian pilih check model atau pilih langsung F4. Gambar

72

4.26 menunjukkan hasil check model bahwa model discrete event simulation telah

terverifikasi.

Gambar 4.26 Verifikasi model

3. Melakukan pengamatan animasi model simulasi

Tahap selanjutnya yaitu pemodel mengamati animasi pada saat run model simulasi.

Hal ini bertujuan untuk memastikan model simulasi mampu meniru dan sesuai dengan

logika yang diinginkan. Gambar 4.27 menunjukkan animasi pada saat run model

simulasi pada discrete event simulation.

Gambar 4.27 Run simulasi

4. Melakukan pengecekan waktu sistem yang telah dibuat

Dalam tahap ini dilakukan pengecekan parameter, input analyzer dan satuan yang

digunakan dalam model simulasi. Setiap parameter model simulasi diamati dan

dipastikan satuannya. Gambar 4.28 menunjukkan tampilan waktu proses pada discrete

event simulation.

Gambar 4.28 Tampilan waktu proses.

73

4.3.5.6 Validasi Model Eksisting

Tahap ini dilakukan setelah melakukan verifikasi model. Sistem yang disimulasikan

dalam penelitian ini adalah sistem dari model eksisting layout dari aktivitas storage dan

retrieval. Validasi model simulasi pada penelitian ini ditinjau dari hasil waiting time dari

model simulasi dan nyatanya. Berikut merupakan tabel dari proses pencarian produk dari

aktivitas storage dan retrieval yang nantinya membandingkan waiting time model simulasi

dengan model nyatanya.

Model simulasi dikatakan valid jika hasil validasi dengan SPSS menunjukkan bahwa

tidak terdapat perbedaan antara waiting time model simulasi dengan waiting time sistem

nyata. Tabel 4.24 menunjukkan waiting time proses pencarian produk model simulasi

dengan sistem nyatanya.

Tabel 4.24

Perbandingan Waiting Time Aktual dan Simulasi

Replikasi Waiting Time Aktual (Jam) Waiting Time Simulasi (Jam)

1 3 2,497

2 2 2,785

3 2 2,807

4 1 2,219

5 1 0,816

6 1 2,627

7 3 2,795

8 2 2,677

Data waiting time diperoleh akan uji normalitas terlebih dahulu. jika data tersebut

telah berdistribusi normal maka akan dilakukan uji Independetnt T-test. Juka tidak

berdistribusi normal maka akan diuji menggunkan uji Mann Whitney. Berikut merupakan

langkah-langkah untuk uji normalitas menggunakna software SPSS.

a. Masukkan data ke data view kemudian buka variable view “waiting time”

“ ” M ka 2 sebagai data hasil

simulasi pada value waiting time. Kemudian ubah measure pada waiting time menjadi

scale dan untuk kategori adalah nominal.

b. Klik analyze, kemudian pilih descriptive statistic, pilih explore dan masukkan variabel

data ke dalam dependent list.

c. Klik ok, dan akan muncul output sebagai berikut.

Tabel 4.25

Hasil Uji Normalitas Waiting Time Pencarian Produk

74

Hipotesis :

H0 = data aktual dan data simulasi berdistribusi normal

H1 = data aktual dan data simulasi tidak berdistribusi normal

α = 0,05

Kriteria pengujian:

H0 ≥ α

H1 ditolah jika nilai sig < α

Berdasarkan Tabel 4.25, Dapat dilihat nilai sig Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,179 ≥

0,05 sehingga H0 diterima yang artinya data waiting time model simulasi dan sistem nyata

berdistribusi normal. Karena waiting time proses pencarian produk berdistribusi normal

maka langkah selanjutnya adalah uji Independent T-test. Berikut merupakan output uji

Independent T-test proses pencarian produk.

Tabel 4.26

Hasil Uji Independent T-test waiting time Pencarian Produk

Hipotesis:

H0 = tidak terdapat perbedaan antara data simulasi dengan data aktual pada proses

pencarian produk

H1 = terdapat perbedaan antara data simulasi dengan data aktual pada proses pencarian

produk

Berdasarkan Tabel 4.26 didapatkan nilai Asymp. Sig (2-tailed) sebesar 0,185 ≥ α

sebesar 0,025 maka H0 diterima yang artinya tidak terdapat perbedaan antara data aktual

dengan data simulasi pada waiting time di proses pencarian produk sehingga model

simulasi dikatakan valid.

4.3.5.7 Penentuan Jumlah Replikasi

Model simulasi harus dilakukan sebanyak jumlah replikasi yang harus dilakukan untuk

mendapatkan nilai error di bawah 0,05 atau 5% yang dihitung menggunakan rumus half

width. Model simulasi dilakukan dengan replikasi awal sebanyak 8 kali. Selanjutnya

dilakukan perhitungan nilai half width data yang digunakan adalah output discrete event

simulation berupa waitng time. Waiting time menunjukkan waktu yang dibutuhkan entitas

75

menunggu selama berada pada sistem. Tabel 4.27 Menunjukkan output discrete event

simulation model eksisting.

Tabel 4.27

Output Discrete Event Simulation Eksisting

No Waiting Time (Jam)

1 2,497

2 2,785

3 2,807

4 2,219

5 0,816

6 2,627

7 2,795

8 2,677

Standar Deviasi 0,671

Mean 2,403

Dari Tabel 4.27 d w v σ 671, jumlah

w α a nilai distribusi t sebesar

2,365. Jumlah replikasi dapat dihitung dengan memasukkan jumlah replikasi yang telah

dilakukan pada tahap validasi. Berikut merupakan perhitungan penentuan jumlah replikasi

menggunakan half width dan dengan tujuan nilai mencapai error ≤ Perhitungannya

sesuai dengan persamaan 2-7.

Half width ( -

α )

√

√ ~ 1

Penentuan jumlah replikasi lainnya dapat juga dengan cara memasukkan nilai half

width atau error yang diharapkan. Nilai half width yang diharapkan dapat lebih kecil dari

nilai perhitungan half width sebelumnya. Berikut ini merupakan perhitungan jumlah

replkasi yang diperlukan dengan nilai error yang diharapkan sebersar 1 atau e = 1.

Perhitungannya sesuai dengan persamaan 2-8.

[

]

[

]

Dapat dilihat dari pehitungan diatas, bahwa model simulasi hanya memerlukan 3

c J ’<

dilakukan telah memnuhi kecukupan untuk melakukan proses simulasi.

4.3.6 Hasil Simulasi

Model simulasi yang telah dilakukan di subab sebelumnya dilakukan analisis untuk

mengetahui beberapa hal yang dihasilkan model simulasi nantinya akan dijadikan acuan

pendukung dalam memilih rekomendasi usulan tata letak gudang pada PT. IGM Cabang

76

Malang. Model simulasi yang telah dibuat akan dianalisis terkait beberapa hal yaitu

analisis number waiting, waiting time dan utilitas resource.

1. Analisis number waiting

Number waiting merupakan banyaknya entitas yang menunggu untuk diproses pada

proses berikutnya. Berdasarkan Tabel 4.28 jumlah entitas yang menunggu untuk

diproses selanjutnya berbeda-beda. Semakin tinggi nilai number waiting menunjukkan

bahwa entitas yang masuk pada proses tersebut banyak. Hal tersebut dipengaruhi oleh

lamanya proses tersebut. Gambar 4.29 menunjukkan hasil grafik number waiting

tertinggi terletak pada proses pencarian produk karena dalam melakukan pencarian

produk membutuhkan waktu dengan rata-rata sebesar 197 detik. Hal ini dikarenakan

peletakkan produk yang kurang baik sehingga dalam proses pencarian produk

memiliki nilai yang paling tinggi.

Tabel 4.28

Output Number Waiting

Proses Replikasi

1 2 3 4 5 6 7 8

Pengecekan.que

ue 9,859 9,818 9,813 9,864 9,762 9,816 9,931 9,880

Penyimpanan.qu

eue 14,834 25,021 24,749 14,928 15,178 16,309 32,825 16,944

Pembuatan

SO.queue 10,615 10,768 10,579 10,713 10,616 10,476 10,746 10,625

Pencarian.queue 37,452 41,776 42,111 33,289 13,383 39,409 41,928 40,160

Pengepakan.que

ue 0,095 0,059 0,058 0,058 0,031 0,075 0,382 0,030

Gambar 4.29 Rata-rata output number waiting

2. Analisis Waiting Time

Waiting time merupakan waktu tunggu entitas sebelum diproses ke proses selanjutnya.

Berdasarkan Tabel 4.29, waktu tunggu entitas untuk diproses selanjutnya berbeda-

beda. Semakin tinggi nilai waiting time menunjukkan bahwa entitas yang masuk pada

proses tersebut banyak. Hal tersebut dipengaruhi oleh lamanya proses tersebut.

Gambar 4.30 menunjukkan hasil grafik number waiting tertinggi terletak pada proses

77

pencarian produk karena dalam melakukan pencarian produk membutuhkan waktu

dengan rata-rata sebesar 197 detik. Hal ini dikarenakan peletakkan produk yang

kurang baik sehingga dalam proses pencarian produk memiliki nilai yang paling

tinggi.

Tabel 4.29

Output Waiting Time

Proses Replikasi

1 2 3 4 5 6 7 8

Pengecekan.que

ue 0,616 0,614 0,613 0,617 0,610 0,614 0,621 0,618

Penyimpanan.qu

eue 0,957 1,589 1,559 0,940 0,956 1,036 2,052 1,076

Pembuatan

SO.queue 0,708 0,718 0,705 0,714 0,708 0,698 0,716 0,708

Pencarian.queue 2,497 2,785 2,807 2,219 0,816 2,627 2,795 2,677

Pengepakan.que

ue 0,006 0,003 0,004 0,004 0,002 0,005 0,025 0,002

Gambar 4.30 Rata-rata output waiting time

3. Analisis Utilitas Resource

Utilitas resource merupakan tingkat atau ukuran kontribusi resource termasuk

operator ataupun mesin dalam sistem. Tabel 4.30 menunjukkan utilitas operator yang

beroperasi pada sistem pada saat kondisi standar. Gambar 4.31 menujukkan operator

pencarian memiliki rata-rata utilitas resource yang tinggi. Proses pencarian produk

yang membutuhkan waktu dengan rata-rata sebesar 197 detik menyebabkan

ketidakseimbangannya utilitas operator pencarian dengan operator lainnya. Hal ini

dikarenakan peletakkan produk yang kurang baik sehingga dalam proses pencarian

produk memiliki nilai yang paling tinggi.

Tabel 4.30

Output Utilitas Resource

Proses Replikasi

1 2 3 4 5 6 7 8

Admin gudang 0,179 0,182 0,179 0,182 0,179 0,178 0,181 0,179

Operator gudang 0,745 0,747 0,750 0,752 0,707 0,748 0,759 0,752

78

Operator

pencarian 0,749 0,751 0,751 0,751 0,709 0,751 0,763 0,756

Operator QC 0,478 0,478 0,479 0,473 0,432 0,476 0,482 0,484

Gambar 4.31 Rata-rata output utilitas resource\

4.3.7 Simulasi Tata Letak Gudang Usulan

Simulasi tata letak usulan memiliki perbedaan dengan tata letak eksisting yaitu pada

proses penyimpanan dan proses pencarian produk. Simulasi menggunakan discrete event

simulation digunakan untuk melihat output waktu operasi pencarian produk dan

membandingkan output waktu model eksisting dan usulan.

4.3.7.1 Pembuatan ACD Model Usulan

Pembuatan model konsptual ACD pada model layout usulan sebenarnya tidak jauh

beda dengan eksisting layout. Letak perbedaannya adalah pada saat penyimpanan dan

pencarian karena fokus penelitian ini adalah pada proses pencarian dengan

mempertimbangkan letak penyimpanannya. Sehingga, sebelum proses peyimpanan dan

pencarian produk maka dilakukan pengklasifikasian produk sesuai jenis klasfikasinya.

Aktivitas-aktivitas yang ada sama seperti model eksisting layout. Namun, perbedaannya

pada saat proses entitasnya menjadi 9 macam yaitu AF, BF, CF, AS, BC, CS, AN, BN,

CN. Tabel 4.31 Menunjukkan daftar entitas pasif dan aktif ACD layout usulan dam

Gambar 4.32 Menunjukkan model konseptual ACD model layout usulan.

Tabel 4.31

Daftar Aktivitas Pasif dan Aktif ACD Usulan

No Aktivitas Entitas Yang Terlibat Aktif Pasif

1 Pengecekan Produk √

2 Penyimpanan AF, BF, CF, AS, BS, CS, AN, BN, CN √

3 Pembuatan SO AF, BF, CF, AS, BS, CS, AN, BN, CN √

4 Pencarian Produk AF, BF, CF, AS, BS, CS, AN, BN, CN √

5 Pengepakan AF, BF, CF, AS, BS, CS, AN, BN, CN √

79

A B C D F G

H

T

I J K L N O

P

Q R S

U

V W X

E

M

Gambar 4.32 ACD model usulan

Tabel 4.32 menunjukkan keterangan Activity Cycle Diagram (ACD) Usulan seprti

pada Gambar 4.31.

Tabel 4.32

Keterangan ACD Usulan


A Generate Kedatangan Produk

B Passive Activity Antrian Pengecekan

C Active Activity Proses Pengecekan

D Alternate 1. Sesuai : Produk akan disimpan


E Alternate 1. Produk AF: Disimpan Produk AF

2. Produk BF: Disimpan Produk BF

3. Produk CF: Disimpan Produk CF

4. Produk AS: Disimpan Produk AS

5. Produk BS: Disimpan Produk BS

6. Produk CS: Disimpan Produk CS

7. Produk AN: Disimpan Produk AN

8. Produk BN: Disimpan Produk BN

9. Produk CN: Disimpan Produk CN

F Passive Activity Antrian Penyimpanan

G Active Activity Proses Penyimpanan

H Terminate Produk dikembalikan ke Supplier

I Generate Kedatangan Pesanan

J Passive Activity Antrian Pembuatan SO

K Active Activity Proses Pembuatan SO

L Alternate 1. Sesuai : Produk akan disimpan


M Alternate 1. Produk AF: SO Produk AF

2. Produk BF: SO Produk BF

3. Produk CF: SO Produk CF

4. Produk AS: SO Produk AS

5. Produk BS: SO Produk BS

6. Produk CS: SO Produk CS

7. Produk AN: SO Produk AN

8. Produk BN: SO Produk BN

9. Produk CN: SO Produk CN

N Passive Activity Antrian Penyimpanan

O Active Activity Proses Penyimpanan

80


P Batch Penggabungan SO dan Produk

Q Passive Activity Antrian Pengepakan

R Active Activity Proses Pengepakan

S Terminate Produk dikirimkan ke pelanggan

T Passive Activity Operator QC

U Passive Activity Operator Gudang, Operator Pengadaan,

Resource 4 dan Resource 5

V Passive Activity Admin Gudang

W Passive Activity Operator Gudang, Operator Pengadaan

dan Resource 3

X Passive Activity Operator QC

4.3.7.2 Penentuan Parameter Distribusi Waktu

Seperti penentuan parameter distribusi saat model eksisting, langkah-langkah dan

proses pada model usulan tidak jauh beda hanya saja perbedaanya pada proses

penyimpanan dan pencarian delay type menjadi expression karena mingikuti modul assign

yang menggunakan ProcessingTime. Dalam penelitian ini terdapat 5 proses yang

dikerjakan pada aktivitas storage dan retrieval yaitu pengecekan, penyimpanan,

pembuatan SO, pencarian produk dan pengepakan. Serta entitas menjadi bertambah 9

entitas yaitu AF, BF, CF, AS, BS,CS, AN, BN, CN. Proses proses tersebut dilakukan

pendugaan parameter distribusi proses seperti langkah sebelumnya. Tabel 4.33

menunjukkan distribusi dan nilai parameter untuk usulan layout 1 untuk usulan layout

lainnya dapat dilihat pada Lampiran 1.

Tabel 4.33

Distribusi dan Nilai Parameter Usulan 1 Proses Pencarian Kondisi Strandar

No Proses Delay type Nilai Parameter (Detik)

Penyimpanan Expression ProcessingTime

1 AF Triangular TRIA(52.5, 61.8, 70.5)

2 BF Normal NORM(37, 3.32)

3 CF Normal NORM(28.5, 3.28)

4 AS Normal NORM(72.6, 2.47)

5 BS Normal NORM(52.3, 3.24)

6 CS Normal NORM(41.1, 2.98)

7 AN Triangular TRIA(73.5, 80.3, 87.5)

8 BN Triangular TRIA(65.5, 76, 82.5)

9 CN Normal NORM(46.1, 3.49)

Pencarian Produk Expression ProcessingTime

1 AF Normal NORM(72.6, 2.47)

2 BF Normal NORM(34, 3.47)

3 CF Triangular TRIA(37.5, 46.8, 55.5)

4 AS Normal NORM(72.6, 2.47)

5 BS Normal NORM(39.8, 4.77)

6 CS Triangular TRIA(42.5, 47.7, 60.5)

7 AN Triangular TRIA(85.5, 92, 104)

81

No Proses Delay type Nilai Parameter (Detik)

8 BN Triangular TRIA(75.5, 88, 92.5)

9 CN Triangular TRIA(80.5, 86, 104)

4.3.7.3 Pembuatan Model Simulasi Model Usulan dengan DES

Tahap pengolahan data yang telah dilakukan seperti klasifikasi produk mengguanakan

analisis ABC-FSN, melakukan simulasi sistem nyata mengguanakan discrete event

simulation dan menghasilkan output model simulasi yang menujukkan bahwa number

waiting, waiting time dan utilitas resource yang memiliki nilai tertinggi terletak pada

proses pencarian dan operator pencarian. Hal ini disebabkan karena peletakkan produk

yang kurang baik dan lamanya proses pencarian yang membutuhkan waktu rata-rata

sebesar 197 detik. Sehingga dilakukan rekomendasi usulan alternatif tata letak gudang

sesuai dengan ARC yang sudah dibuat pada subab 4.3.2 dengan mempertimbangkan

klasifikasi yang telah dihasilkan dari analisis ABC-FSN. Maka menghasilkan 8 Usulan tata

letak gudang seperti berikut:

1. Usulan 1

Usulan 1 menunjukkan bahwa produk AF berada di dekat operator karena produk AF

memiliki nilai investasi yang dan frekuensi penggunaan yang tinggi serta memiliki

aisle antara produk AF. Hal ini akan mengurangi waktu pencarian, pengambilan

produk dan pergerakan operator. Gambar 4.33 merupakan usulan 1. 4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ruang EDRuang

TradingRuang Alkes

QC

28 U

28 U

28 U

Rak Retailer

15 m

13 m

3,4

m3,

4 m

3,4

m

28,6 m

Gudang A

6 m 8,4 m

5 m

AF

AF

BF & CF

AS AN

AS AN & BN

BS & CS CN

6 m

Gambar 4.33 Denah usulan 1

2. Usulan 2

Usulan 2 menunjukkan bahwa produk AF berada di dekat pintu keluar masuk karena

produk AF memiliki nilai investasi yang dan frekuensi penggunaan yang tinggi serta

memiliki aisle antara produk BF dan produk gabungan BF dan CF. Hal ini akan

mempermudah proses pengiriman. Selain itu, memiliki aisle yang lebih baik karena

memperhatikan material handling yang digunakan. Gambar 4.34 merupakan usulan 2.

82

4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ruang ED

Ruang

TradingR

uang A

lkes

QC

28 U

28 U

28 U

Rak Retailer

15 m

13 m

3,4

m3,

4 m

3,4

m

28,6 m

Gudang A

6 m 8,4 m

5 m

BF

BF & CF

AF

BS CN

BS & CS CN

AS AN & BN

6 m


3. Usulan 3


memiliki nilai investasi yang dan frekuensi penggunaan yang tinggi. Hal ini akan

mengurangi waktu pencarian, pengambilan produk dan pergerakan operator. Gambar

4.35 merupakan usulan 3. 4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ruang EDRuang

TradingRuang A

lkes

QC

28 U

28 U

28 U

Rak Retailer

15 m

13 m

3,4

m3,

4 m

3,4

m

28,6 m

Gudang A

6 m 8,4 m

5 m

AF

BF & CF

AS AN & BN

BS & CS CN

6 m


4. Usulan 4



memiliki aisle antara produk BF dan produk gabungan BF dan CF. Hal ini akan

mempermudah proses pengiriman. Selain itu, memiliki aisle yang lebih baik karena

memperhatikan material handling yang digunakan. Gambar 4.36 merupakan usulan 4.

83

4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ruang EDRuang

TradingRuang A

lkes

QC

28 U

28 U

28 U

Rak Retailer

15 m

13 m

3,4

m3,

4 m

3,4

m

28,6 m

Gudang A

6 m 8,4 m

5 m

AF

BF & CF

AS AN & BN

BS & CS CN

6 m


5. Usulan 5



memiliki aisle antara produk AF. Hal ini akan mempermudah proses pengiriman.

Selain itu, memiliki aisle yang lebih baik karena memperhatikan material handling

yang digunakan. Gambar 4.37 merupakan usulan 5.

4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ru

ang ED

Ru

ang

Tradin

gR

uan

g A

lkes

QC

28 U

28 U

28 U

Rak Retailer

15

m

13

m

3,4

m3

,4 m

3,4

m

28,6 m

Gudang A

6 m 8,4 m

5 m

AF

AF

BF & CF

AS AN

AS AN & BN

BS & CS CN

6 m


6. Usulan 6


memiliki nilai investasi yang dan frekuensi penggunaan yang tinggi serta memiliki

aisle antara produk BF dan produk gabungan BF dan CF. Hal ini akan mengurangi

waktu pencarian, pengambilan produk dan pergerakan operator.. Gambar 4.38

merupakan usulan 6.

84

4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ru

ang ED

Ru

ang

Tradin

gR

uan

g A

lkes

QC

28 U

28 U

28 U

Rak Retailer

15 m

13 m

3,4

m3

,4 m

3,4

m

28,6 m

Gudang A

6 m 8,4 m

5 m

AF

BF & CF

BS

AS AN & BN

BS & CS CN

6 m

BF CN


Denah Usulan tersebut akan disimulasikan dengan sistem yang sama namun yang

membedakan usulan satu dengan lainnya adalah waktu dan jarak tempuh keseluruhan.

Pembuatan model simulasi aktivitas storage dan retrieval layout usulan menggunakan

discrete event simulation seperti pada Lampiran 6 atau Gambar 4.39. Pembuatan model

layout usulan menggunakan basic process panel dan advance process. Perbedaan model

eksisting dan model usulan terletak pada saat sebelum melakukan proses penyimpanan dan

pencarian dilakukan pengambian keputusan untuk memilah jenis klasifikasi sesuai dengan

probabilitasnya. Sehingga modul yang dijelaskan disini hanya modul decide, modul assign

dan modul proses.

1. Pembuatan Model

Gambar 4.39 Pembuatan model layout usulan

85

2. Modul process

Modul proses digunakan untuk mendefinisikan langkah-langkah proses. Proses yang

terlibat dalam penelitian ini adalah pengecekan, penyimpanan, pembuatan SO,

pencarian produk dan pengepakan. Modul proses yang digunakan dibuat dengan cara

klik modul proses pada panel basic process dan letakkan ke dalam intreface.

Kemudian klik 2x untuk membuat pengaturan pada modul. Gambar 4.40 merupakan

modul proses dari pencarian produk.

Gambar 4.40 Modul proses usulan

Terdapat beberapa proses yang digunakan dalam pembuatan model simulasi proses

pelayanan. Pembuatan model simulasi terdapat 5 proses dan memiliki perbedaan pada

resource dan delay type. Tabel 4.34 menunjukkan daftar modul proses pada penelitian

ini.

Tabel 4.34

Daftar Modul Proses Model Usulan Kondisi Strandar


Kondisi Sepi


Release

Set, Set Op Cek,

1, Random

NORM (70.1,

4.46) Detik


Release

Set, Set Op

simpan, 1,

Random

ProcessTime Detik

Pembuatan

SO Standard

Seize Delay

Release

Resource, Admin

Gudang, 1

NORM (86.7,

7.54) Detik

Pencarian

Produk Standard

Seize Delay

Release

Resource,

Operator

Pencarian, 1

ProcessTime Detik


Release

Resource,


Kondisi Standar


Release

Resource,

Operator QC, 1

NORM (70.1,

4.46) Detik


Release

Resource,

Operator

Pencarian, 1

ProcessTime Detik

Pembuatan

SO Standard

Seize Delay

Release

Resource, Admin

Gudang, 1

NORM (86.7,

7.54) Detik

Pencarian

Produk Standard

Seize Delay

Release

Resource,

Operator ProcessTime Detik

86


Pencarian, 1


Release

Resource,


Kondisi Ramai


Release

Set, Set Op Cek,

1, Random

NORM (70.1,

4.46) Detik


Release

Set, Set Op

simpan, 1,

Random

ProcessTime Detik

Pembuatan

SO Standard

Seize Delay

Release

Resource, Admin

Gudang, 1

NORM (86.7,

7.54) Detik

Pencarian

Produk Standard

Seize Delay

Release

Resource,

Operator

Pencarian, 1

ProcessTime Detik


Release

Resource,


3. Modul Decide

Modul decide digunakan sebagai proses pengambilan keputusan pada sistem. Dalam

mengambil keputusan dapat berdasarkan satu atau lebih kondisi atau berdasarkan satu

atau lebih probabilitas. Modul decide yang digunakan dibuat dengan cara klik modul

decide pada panel basic process dan letakkan ke dalam interface. Kemudian klik 2x

untuk membuat pengaturan pada modul. Gambar 4.41 Menunjukkan modul decide.

Tabel 4.35 menunjukkan daftar modul decide pada penelitian ini.

Gambar 4.41 Modul decide usulan

Tabel 4.35

Daftar Modul Decide Model Usulan Kondisi Strandar

Name Type

Sesuai 2-way by chance

Disimpan N-way by chance

SO Pesanan 2-way by condition

Kategori SO N-way by chance

4. Modul Assign

Modul assign digunakan untuk mendefinisikan nilai tau atribut variabel. Pada

penelitian ini modul assign terdapat 20 macam. Modul assign yang digunakan dibuat

dengan cara klik modul assign pada panel basic process dan letakkan ke dalam

interface. Kemudian klik 2x untuk membuat pengaturan pada modul. Gambar 4.42

Menunjukkan modul assign AF.

87

Gambar 4.42 Modul assign AF

Tabel 4.36

Daftar Modul Assign Model Usulan 1 Kondisi Strandar

Name Assignment

Assign Produk AF Attribute, ProcessTime, TRIA(52.5, 61.8, 70.5); Entity Type,

Produk AF; Entity Picture, Picture.Report

Assign Produk BF Attribute, ProcessTime, NORM(37.3,3.32);Entity Type,

Produk BF; Entity Picture, Picture.Telephone Assign Produk CF Attribute, ProcessTime, NORM(28.3,283); Entity Type,

Produk CF; Entity Picture, Picture.Truck Assign Produk AS Attribute, ProcessTime, NORM(52.3,3.24); Entity Type,

Produk AS; Entity Picture, Picture.Van

Assign Produk BS Attribute, ProcessTime, NORM(41.1,2.98); Entity Type,

Produk BS; Entity Picture, Picture.Widgets Assign Produk CS Attribute, ProcessTime, NORM(41.1,3.03); Entity Type,

Produk CS; Entity Picture, Picture.Woman Assign Produk AN Attribute, ProcessTime, TRIA(73.5, 80.3, 87.5); Entity Type,

Produk AN; Entity Picture, Picture.Yellow Ball Assign Produk BN Attribute, ProcessTime, TRIA(65.5,76,82.5); Entity Type,

Produk BN; Entity Picture, Picture.Yellow Page Assign Produk CN Attribute, ProcessTime, NORM(46.1,3.49); Entity Type,

Produk CN; Entity Picture, Picture.Widgets Assign Produk Attribute, dikumpulkan,1; Entity Picture, Picture.Widgets

Assign SO Produk AF Attribute, ProcessTime, NORM(72.6, 2.47); Entity Type,

Produk SO AF; Entity Picture, Picture.Report Assign SO Produk BF Attribute, ProcessTime, NORM(34,3.47); Entity Type, Produk

SO BF; Entity Picture, Picture.Telephone Assign SO Produk CF Attribute, ProcessTime, TRIA(37.5, 46.8, 55.5);Entity Type,

Produk SO CF; Entity Picture, Picture.Truck Assign SO Produk AS Attribute, ProcessTime, NORM(72.6,2.47) ;Entity Type,

Produk SO AS; Entity Picture, Picture.Van

Assign SO Produk BS Attribute, ProcessTime, NORM(39.8,4.77); Entity Type,

Produk SO BS; Entity Picture, Picture.Widgets Assign SO Produk CS Attribute, ProcessTime, TRIA(42.5,47.7,60.5); Entity Type,

Produk SO CS; Entity Picture, Picture.Woman Assign SO Produk AN Attribute, ProcessTime, TRIA(85.5,92,104) ;Entity Type,

Produk SO AN; Entity Picture, Picture.Yellow Ball Assign SO Produk BN Attribute, ProcessTime, TRIA(75.5,88,92.5); Entity Type,

Produk SO BN; Entity Picture, Picture.Report Assign SO Produk CN Attribute, ProcessTime, TRIA(70.5,77,88.5) ;Entity Type,

Produk SO CN; Entity Picture, Picture.Yellow Page Assign Cocok Dengan

Pesanan

Attribute, ProcessTime, TRIA(80.5,86,104); Entity Type,

Produk AF; Entity Picture, Picture.Widgets

88

4.3.7.4 Verifikasi Model Usulan

Setelah pembuatan model simulasi menggunakan discrete event simulation maka

tahap selanjutnya yaitu verifikasi model. Tujuan verifikasi adalah memastikan bahwa

logika proses pada model yang dibuat pada discrete event simulation sudah sesuai dengan

model konseptual. Ada beberapa tahap verifikasi yang harus dilakukan yaitu:

1 Membandingkan model konseptual dengan logika model simulasi

Model konseptual dan model simulasi dibandingkan dengan logika model simulasi

yaitu activity cycle diagram (ACD). Pada ACD dan model simulasi diawali dengan

kedatangan pesanan. Selanjutnya terdapat 5 proses pelayanan. Gambar 4.43

menunjukkan model konseptual layout usulan dan Lampiran 7 atau Gambar 4.44

menunjukkan model simulasi layout usulan. Dari gambar tersebut dapat dibandingkan

dan dilihat bahwa logika proses model simulasi sesuai dengan model konseptual.

A B C D F G

H

T

I J K L N O

P

Q R S

U

V W X

E

M

Gambar 4.43 Model konseptual layout usulan

Gambar 4.44 Model simulasi layout usulan

89

2 Melakukan pengecekkan model discrete event simulation

Tahap verifikasi ini dilakukan untuk pengecekkan model discrete event simulation

dengan cara klik tab run kemudian pilih check model atau pilih langsung F4. Gambar

4.45 menunjukkan hasil check model bahwa model discrete event simulation telah

terverifikasi.

Gambar 4.45 Verifikasi Model layout usulan

3 Melakukan pengamatan animasi model simulasi

Tahap selanjutnya yaitu pemodel mengamati animasi pada saat run model simulasi.

Hal ini bertujuan untuk memastikan model simulasi mampu meniru dan sesuai dengan

logika yang diinginkan. Gambar 4.46 menunjukkan animasi pada saat run model

simulasi.

Gambar 4.46 Run simulasi layout usulan

4 Melakukan pengecekan waktu sistem yang telah dibuat

Dalam tahap ini dilakukan pengecekan parameter, input analyzer dan satuan yang

digunakan dalam model simulasi. Setiap parameter model simulasi diamati dan

dipastikan satuannya. Gambar 4.47 menunjukkan tampilan waktu proses.

Gambar 4.47 Tampilan waktu proses layout usulan

90

4.3.7.5 Membandingkan Output Simulasi Model Eksisting dan Usulan

Setelah melakukan serangkaian tahapan diatas mulai dari mengklasifikasikan produk

hingga pembuatan model dengan tahapan-tahapan uji kecukupan data, pembuatan model

konseptual dengan ACD, pembuatan model simulasi hingga pengujian verifikasi dan

validasi. Sehingga didapatkan hasil output simulasi dan usulan layout. Pada subab 4.3.6

yaitu analisis hasil simulasi layout eksisting didapatkan bahwa nilai yang paling tinggi

disebabkan karena peletakkan yang kurang bagus sehingga menimbulkan lamanya proses

pencarian.

Perbandingan output model eksisting dengan usulan aletrnatif layout yang digunakan

yaitu proses pencarian. Tabel 4.35 menunjukkan perbandingan output simulasi eksisting

dan usulan alternatif layout pada proses pencarian berdasarkan number waiting, waiting

time dan utilitas operator pencarian pada kondisi strandar.

Tabel 4.37

Perbandingan Output Simulasi Eksisting dan Usulan

Kondisi Replikasi Number Waiting

(Unit)

Waiting Time

(Jam)

Utilitas Operator

(Persentase)

Eksisting

1 37,452 2,497 0,749

2 41,776 2,785 0,751

3 42,111 2,807 0,751

4 33,289 2,219 0,751

5 13,383 0,816 0,709

6 39,409 2,627 0,751

7 41,928 2,795 0,763

8 40,160 2,677 0,756

Usulan 1

1 13,2451 0,883 0,4915

2 13,5417 0,9028 0,5034

3 12,0947 0,8063 0,4671

4 12,5472 0,8365 0,601

5 5,7931 0,3862 0,4906

6 13,0179 0,8679 0,4852

7 12,3622 0,8241 0,4823

8 12,0698 0,8047 0,4723

Usulan 2

1 13,6661 0,9111 0,5136

2 14,1677 0,9445 0,5151

3 13,2688 0,8846 0,4973

4 12,7435 0,8496 0,5088

5 5,2459 0,3497 0,5062

6 12,5809 0,8387 0,4974

7 13,0894 0,8726 0,5068

8 13,1829 0,8789 0,513

Usulan 3

1 12,4631 0,8309 0,4886

2 13,1811 0,8787 0,4982

3 11,8846 0,7923 0,4661

4 11,5544 0,7703 0,4813

5 4,4321 0,2955 0,4772

6 11,5295 0,7686 0,4716

91

Kondisi Replikasi Number Waiting

(Unit)

Waiting Time

(Jam)

Utilitas Operator

(Persentase)

7 12,038 0,8025 0,4829

8 11,955 0,797 0,4868

Usulan 4

1 13,3461 0,8897 0,5159

2 14,1985 0,9466 0,5351

3 13,127 0,8751 0,5003

4 13,0958 0,8731 0,5178

5 3,9619 0,2641 0,5044

6 12,6058 0,8404 0,5064

7 13,0518 0,8701 0,5144

8 12,6941 0,8463 0,528

Usulan 5

1 13,2541 0,8836 0,4917

2 13,5451 0,903 0,5035

3 12,1021 0,8068 0,4673

4 12,5458 0,8364 0,4886

5 5,7931 0,3862 0,4907

6 13,0247 0,8683 0,4854

7 12,3682 0,8245 0,4824

8 12,072 0,8048 0,4723

Usulan 6

1 13,4254 0,895 0,5053

2 13,8232 0,9215 0,5063

3 12,8839 0,8589 0,4874

4 12,4731 0,8315 0,4995

5 5,2459 0,3497 0,4959

6 12,3395 0,8226 0,488

7 12,9497 0,8633 0,5004

8 13,0202 0,868 0,5091

Tabel 4.38

Kode Warna Perbandingan Output Simulasi Eksisting dan Usulan

Warna Keterangan

Peach Tertinggi

Biru Terendah

Gambar 4.48 Perbandingan number waiting

0

10

20

30

40

50

1 2 3 4 5 6 7 8

Un

it P

rod

uk

Replikasi

Perbandingan Number Waiting

Eksisting

USULAN 1

USULAN 2

USULAN 3

USULAN 4

USULAN 5

USULAN 6

92

Gambar 4.49 Perbandingan waiting time

Gambar 4.50 Perbandingan utilitas operator

Penelitian ini fokus pada proses penyimpanan dan pencarian produk sehingga dapat

ditinjau pada Tabel 4.35 terdapat penurunan pada number waiting, waiting time dan

utilitas operator pencarian. Gambar 4.48, Gambar 4.49 dan Gambar 4.50 menunjukkan

grafik perbandingan simulasi number waiting, waiting time dan utilitas operator sehingga

terpilih layout usulan 3, Hal ini akan menjadi masukan perusahaan dalam membenahi

aktivitas storage dan retrieval pada proses pencarian produk.

4.4 Evaluasi Alternatif Usulan

Penelitian ini menghasilkan 6 usulan alternatif tata letak gudang. Seperti tertera pada

Gambar 4.48, Gambar 4.49 dan Gambar 4.50 menunjukkan grafik perbandingan simulasi

kondisi eksisting maupun 6 usulan layout ditinjau dari number waiting, waiting time dan

utilitas operator. Dari gambar perbandingan dapat diambil kesimpulan bahwa usulan 3

yang dipilih untuk dipertimbangkan dalam pemilihian tata letak gudang karena memiliki

number waiting, waiting time dan utilitas operator yang paling kecil.

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

1 2 3 4 5 6 7 8

Ja

m

Replikasi

Perbandingan Waiting Time

Eksisting

USULAN 1

USULAN 2

USULAN 3

USULAN 4

USULAN 5

USULAN 6

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1 2 3 4 5 6 7 8

Pe

rse

nta

se

Replikasi

Perbandingan Utilitas Operator

Eksisting

USULAN 1

USULAN 2

USULAN 3

USULAN 4

USULAN 5

USULAN 6

93

Gambar 4.51 merupakan layout terpilih dengan kondisi sepi dan strandar.

Pertimbangan memilih usulan ini adalah produk AF terletak dekat dengan operator

sehingga opertor dapat mengurangi pergerakan dalam proses pencarian dan pengambian

produknya. Selain itu, produk AF dan BF tidak ada jarak karena jika terjadi kondisi ramai

gudang dapat menampung lebih banyak palet. Gambar 4.52 merupakan gambaran jika

kondisi gudang ramai. Pada Gambar 4.52 tidak jauh beda jumlah palet yang ditampung

dengan layout eksisting namun pada layout usulan yang terpilih memiliki layout yang

teratur dan memiliki aisle sehingga terdapat aksesibilitas untuk memudahkan operator

pencarian dalam melakukan proses pencarian dan pengambilan produk.

4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ruang EDRuang

TradingRuang A

lkes

QC

23 U

23 U

23 U

Rak Retailer

15 m

12 m

3,4

m3,

4 m

3,4

m

28,6 m

5 m

6 m 8,4 m

Gudang A

AF

BF & CF

AS AN & BN

BS & CS CN

6 m

Gambar 4.51 Layout terpilih kondisi sepi/strandar 4 m 4 m 4 m9,3 m 7,3 m7 m

2,8

m

35,6 m

Gudang Transit

MushollaRuang Admin

Gudang


Ru

ang ED

Ru

ang

Tradin

gR

uan

g A

lkes

QC

23 U

23 U

23 U

Rak Retailer

15

m

12

m

3,4

m3

,4 m

3,4

m

28,6 m

5 m

6 m 8,4 m

AF

BF & CF

AS AN & BN

BS & CS CN

6 m

F N

Gudang A

S

Gambar 4.52 Layout terpilih kondisi ramai

Tabel 4.39 merupakan perbedaan hasil output simulasi model eksisting dengan model

usulan kondisi sepi, strandar dan ramai. Perbandingan yang ditunjukkan merupakan

number waiting, waiting time dan utilitas operator pencarian.

94

Tabel 4.39

Perbedaan Output Simulasi dan Usulan Terpilih

Kondisi Replikasi Number Waiting Waiting Time Utilitas Operator

Eksisting

1 37,452 2,497 0,749

2 41,776 2,785 0,751

3 42,111 2,807 0,751

4 33,289 2,219 0,751

5 13,383 0,816 0,709

6 39,409 2,627 0,751

7 41,928 2,795 0,763

8 40,160 2,677 0,756

Jumlah 289,508 19,223 5,981

Usulan

Kondisi

Sepi

1 0,023 0,006 0,146

2 1,336 0,356 0,138

3 1,208 0,322 0,142

4 0,037 0,009 0,148

5 0,105 0,028 0,154

6 0,029 0,008 0,143

7 2,207 0,588 0,143

8 0,055 0,015 0,151

Jumlah 5 1,332 1,165

Usulan

Kondisi

Strandar

1 12,4631 0,8309 0,4886

2 13,1811 0,8787 0,4982

3 11,8846 0,7923 0,4661

4 11,5544 0,7703 0,4813

5 4,4321 0,2955 0,4772

6 11,5295 0,7686 0,4716

7 12,038 0,8025 0,4829

8 11,955 0,797 0,4868

Jumlah 89,0378 5,9358 3,8527

Usulan

Kondisi

Ramai

1 25,045 1,083 0,522

2 27,794 1,202 0,572

3 27,854 1,205 0,53

4 21,015 0,909 0,539

5 7,931 0,337 0,599

6 24,673 1,067 0,569

7 29,008 1,254 0,544

8 25,791 1,115 0,587

Jumlah 189,111 8,172 3,062

Hasil output simulasi Tabel 4.39 menunjukkan efisien waktu dan tenaga number

waiting, waiting time dan utilitas resource pada kondisi eksisting maupun usulan dengan

kondisi sepi, standar dan ramai. Gambar 4.53, Gambar 4.54 dan Gambar 4.55

menunjukkan grafik output dari Tabel 4.39 bahwa number waiting, waiting time dan

utilitas operator kondisi usulan berada dibawah kondisi eksisting. Hal ini menunjukkan

bahwa usulan yang diberikan meskipun dalam kondisi ramai masih tetap dibawah kondisi

eksisting.

Hasil number waiting menunjukkan bahwa pada kondisi sepi untuk jumlah pesanan

menunggu dalam sistem dalam 8 replikasi sebesar 5 unit perharinya sehingga memiliki

95

efisiensi sebesar 98% dari kondisi eksisting, kondisi standar untuk jumlah pesanan


efisiensi sebesar 69% dari kondisi eksisting, dan kondisi ramai untuk jumlah pesanan


efisiensi sebesar 35% dari kondisi eksisting,. Hasil waiting time menunjukkan bahwa pada

kondisi sepi untuk menghabiskan waktu untuk menunggu dalam sistem dalam 8 replikasi

sebesar 1,33 jam perharinya sehingga memiliki efisiensi sebesar 93% dari kondisi

eksisting,, kondisi standar menghabiskan waktu untuk menunggu dalam sistem dalam 8

replikasi sebesar 5,94 jam perharinya sehingga memiliki efisiensi sebesar 69% dari

kondisi eksisting,dan kondisi ramai untuk menghabiskan waktu untuk menunggu dalam

sistem dalam 8 replikasi sebesar 8,17 jam perharinya sehingga memiliki efisiensi sebesar

57% dari kondisi eksisting,.

Hasil utilitas operator menunjukkan bahwa pada kondisi sepi tingkat kontribusi

resource dalam sistem dalam 8 replikasi sebesar 1,16 jam perharinya sehingga memiliki

efisiensi sebesar 81% dari kondisi eksisting,, kondisi standar menunjukkan tingkat

kontribusi resource dalam sistem dalam 8 replikasi sebesar 3,85 jam perharinya sehingga

memiliki efisiensi sebesar 36% dari kondisi eksisting,dan kondisi ramai menujukkan

tingkat kontribusi resource dalam sistem dalam 8 replikasi sebesar 3,06 jam perharinya

sehingga memiliki efisiensi sebesar 49% dari kondisi eksisting,. Hal ini menunjukkan

bahwa dengan layout usulan mengalami efisien jumlah, waktu maupun tenaga meski

kondisi ramai. Selain itu juga, resource yang bekerja pada saat model eksisting terdapat

dua orang yaitu operator pencarian dan operator gudang. Sedangkan resource yang

digunakan sebagai usulan hanya operator pencarian. Hal ini dikarenakan perbedaan pada

peletakkan dan pencarian produk yang telah diklasifikasikan.

Gambar 4.53 Perbandingan number waiting usulan

0

10

20

30

40

50

1 2 3 4 5 6 7 8

Un

it P

rod

uk

Replikasi

Perbandingan Usualan Number Waiting

Eksisting

Sepi

Standar

Ramai

96

Gambar 4.54 Perbandingan waiting time usulan

Gambar 4.55 Perbandingan utilitas operator usulan

4.5 Analisis dan Pembahasan

Penelitian ini berfokus pada proses penyimpanan dan pencarian produk yang kurang

baik. Hal ini dibuktikan dalam proses penyimpanan produk pada kondisi eksisting masih

secara random. Sehingga, proses pencarian produk memakan waktu yang cukup lama

dengan rata-rata selama 197 detik. Serta proses pengambilan produk yang dilakukan dalam

sekali pengambilan untuk satu produk membuat operator pencarian sering melakukan

pengulangan dalam pengambilan produk dengan rata-rata dalam sehari yaitu sebesar 120

jenis produk. Pada bab 4.3.6 menunjukkan bahwa number waiting dan waiting time

memiliki waktu terlama adalah proses pencarian. Maka penelitian ini dilakukan untuk

mengurangi waktu aktivitas storage dan retrieval khususnya pada proses pencarian

produk.

Penelitian ini dilakukan dengan beberapa langkah. Langkah utama dalam penelitian ini

adalah pengumpulan data permintaan produk selama setahun, harga produk, dimensi

gudang, kedatangan produk, kedatangan pesanan, waktu aktivitas storage dan retrieval

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

1 2 3 4 5 6 7 8

Ja

m

Replikasi

Perbandingan Usulan Waiting Time

Eksisting

Sepi

Standar

Ramai

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1 2 3 4 5 6 7 8

Per

sen

tase

Replikasi

Perbandingan Usulan Utilitas Operator

Eksisting

Sepi

Standar

Ramai

97

serta jarak penyimpanan produk eksisting. Kemudian dilakukan proses klasifikasi

menggunakan ABC-FSN untuk mengklasifikasikan produk sesuai nilai investasi dan

consumption rate selama setahun. Hasil dari klasifikasi tersebut didapatkan bahwa ada 9

kombinasi jenis produk dengan masing-masing kombinasi terdapat beberapa jumlah obat.

Jenis produk AF sebanyak 19 jenis produk, Jenis produk BF sebanyak 10 jenis produk,

Jenis produk CF sebanyak 1 jenis produk, Jenis produk AS sebanyak 15 jenis produk, Jenis

produk BS sebanyak 15 jenis produk, Jenis produk CS sebanyak 10 jenis produk, Jenis

produk AN sebanyak 11 jenis produk, Jenis produk BN sebanyak 29 jenis produk dan Jenis

produk CN sebanyak 225 jenis produk.

Setelah mengetahui klasifikasi produknya, menggambarkan hubungan aktivitas produk

menggunakan ARC. Kemudian menentukan kebutuhan ruang ditinjau dari stok

penyimpanan serta menentukan material handling yang diusulkan dan ukuran aisle

seharusnya sesuai dengan material handling yang digunakan. Material handling dengan

mempertimbangkan ukuran dan berat dari karton serta mempertimbangkan kedatangan

pesanan. Sehingga didapatkan material handling yaitu trolly 2 tingkat dengan ukuran 1080

x 500 x 350 mm untuk membantu mengurangi pergerakan operator dalam proses pencarian

dan pengambilan produk dibuktikan dengan daya tampung sebanyak 45 produk untuk satu

tingkatan dengan ukuran box yaitu 20 x 5,5 x 6 cm. Sedangkan dapat menampung dengan

ukuran karton sebanyak 2 karton. Hal ini menjadikan dalam sekali pengambilan dan

pencarian produk untuk beberapa outlet dapat ditampung dengan trolly 2 tingkat sehingga

dapat mengurangi pergerakan operator pencarian saat ini.

Terdapat 6 usulan alternatif layout yang ditunjau dari ARC. Setelah itu, dilakukan

simulasi untuk menggambarkan sistem nyatanya dan mendapatkan output simulasi yang

nantinya digunakan sebagai pembanding antara layout eksisting dengan layout usulan.

Simulasi yang dilakukan dalam penelitian ini terdapat tiga kondisi yaitu sepi, strandar dan

ramai. Dikatakan kondisi sepi saat pengiriman dari supplier sebanyak 76 jenis produk dan

permintaan produk sebanyak 30 jenis produk atau pada awal hari seperti hari senin.

Sedangkan kondisi strandar saat pengiriman dari supplier sebanyak 128 jenis produk dan

permintaan produk sebanyak 120 jenis produk. Serta kondisi ramai saat pengiriman dari

supplier sebanyak 200 jenis produk atau pada saat produk tender datang dan permintaan

produk sebanyak 185 jenis produk. Namun, untuk membandingkan antara layout eksisting

dengan layout usulan yang digunakan adalah kondisi strandar.

Parameter pengambilan waktu aktivitas storage yaitu pengamatan kondisi sepi

dilakukan pada bulan Januari 2018. Pada bulan Januari 2018 terjadi kondisi sepi karena

98

pengiriman dari supplier dilakukan tidak sering atau kurang dari 3 kali pengiriman per

minggu. Pengamatan kondisi standar dilakukan pada bulan Februari 2018 hingga Maret

2018. Pada bulan Februari 2018 hingga Maret 2018 saat pengamatan pengiriman dari

supplier dilakukan antara 3 hingga 4 kali pengiriman. Sedangkan, Pengamatan kondisi

ramai dilakukan pada bulan Oktober 2017 hingga Desember 2017. Pada bulan Oktober

2017 hingga Desember 2017 saat pengamatan pengiriman dari supplier dilakukan antara 3

hingga 5 kali pengiriman. Hal ini disebabkan pada saat pengamatan bulan Oktober 2017

hingga Desember 2017 sedang dilakukan penerimaan produk-produk tander sehingga

gudang menampung lebih banyak produk.

Parameter pengamatan waktu aktivitas retrieval yaitu pengamatan dilakukan 30 kali

dengan 3 kondisi yaitu sepi, standar dan ramai. Pengamatan kondisi sepi dilakukan pada

hari sabtu dan senin. Pada hari sabtu dan senin terjadi kondisi sepi karena terkadang outlet

masih mempunyai stok produk. Pengamatan kondisi standar dilakukan pada hari kamis dan

jumat. Sedangkan, Pengamatan kondisi ramai dilakukan pada hari selasa dan rabu.

Parameter kondisi perhari didapatkan melalui wawancara dengan operator gudang. Output

simulasi yang digunakan adalah number waiting, waiting time dan utilitas operator

pencarian dilakukan untuk membandingkan layout eksisting dengan layout usulan dan

menganalisis pemilihan layout usulan.

Hasil simulasi yang digunakan untuk menganalisis dalam pemilihan layout usulan

didapatkan bahwa usulan 3 yang terpilih. Hal ini didapatkan dengan output simulasi yang

digunakan yaitu number waiting, waiting time dan utilitas pencarian memiliki nilai

terkecil. Selain itu, dalam kondisi ramai dengan usulan 3 tetap menunjukkan adanya aisle

dan penyimpanan produknya lebih tertata. Layout usulan telah terpilih maka langkah

selanjutnya adalah membandingkan antara layout eksisting dengan tiga kondisi yaitu sepi,

strandar dan ramai. Hasil number waiting menunjukkan bahwa pada kondisi sepi untuk

jumlah pesanan menunggu dalam sistem dalam 8 replikasi sebesar 5 unit perharinya,

kondisi standar sebesar 74 unit perharinya dan kondisi ramai sebesar 189 unit perharinya.

Hasil waiting time menunjukkan bahwa pada kondisi sepi untuk menghabiskan waktu

untuk menunggu dalam sistem dalam 8 replikasi sebesar 1,33 jam perharinya, kondisi

standar sebesar 4,94 jam perharinya dan kondisi ramai sebesar 8,17 jam perharinya.

Hasil utilitas operator menunjukkan bahwa pada kondisi sepi tingkat kontribusi resource

dalam sistem dalam 8 replikasi sebesar 1,16 jam perharinya, kondisi standar sebesar 3,08

jam perharinya dan kondisi ramai sebesar 3,06 jam perharinya. Hal ini menunjukkan

bahwa dengan layout usulan mengalami efisien waktu maupun efisien tenaga. Selain itu

99

juga, resource yang bekerja pada saat model eksisting terdapat dua orang yaitu operator

pencarian dan operator gudang. Sedangkan resource yang digunakan sebagai usulan hanya

operator pencarian. Hal ini dikarenakan perbedaan pada peletakkan dan pencarian produk

yang telah diklasifikasikan. Usulan layout telah terpilih sehingga gudang hanya dapat

menampung pallet sebanyak 108 pallet dengan rincan 6 kesamping dan 18 kebelakang. Hal

ini dikarenakan disesuaikan dengan ukuran aisle yang digunakan untuk dilintasi material

handling.

100


101

BAB V

PENUTUP

Pada bab ini berisi mengenai kesimpulan dan saran atas penelitian yang telah

dilakukan di gudang PT. IGM Cabang Malang.

5.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dalam penelitian mengenai tata letak gudang yaitu:

1. Hasil klasifikasi ABC-FSN didapatkan kombinasi klasifikasi produk sebanyak 9 jenis

produk yaitu produk AF dengan 19 jenis produk, produk BF dengan 10 jenis produk,

produk CF dengan 1 jenis produk, produk AS dengan 15 jenis produk, produk BS

dengan 15 jenis produk, produk CS dengan 10 jenis produk, produk AN dengan 11

jenis produk, produk BN dengan 29 jenis produk dan produk CN dengan 225 jenis

produk. Pengaturan 9 jenis klasifikasi ditunjukkan pada layout usulan yaitu produk

AF, BF dan CF diletakkan didekat operator agar operator pencarian lebih mudah

dalam menjangkau produk dan memudahkan operator dalam mengontrol produk.

Selain itu, layout usulan dengan pengklasifikasian ABC-FSN tata letak gudang akan

tetap tertata meskipun kondisi ramai.

2. Hasil number waiting, waiting time dan utilitas operator dalam sistem dengan 8

replikasi. Hal ini menunjukkan bahwa dengan layout usulan mengalami efisien

jumlah, waktu maupun tenaga meski kondisi ramai. Selain itu juga, resource yang

bekerja pada saat model eksisting terdapat dua orang yaitu operator pencarian dan

operator gudang. Sedangkan resource yang digunakan sebagai usulan hanya operator

pencarian. Hal ini dikarenakan perbedaan pada peletakkan dan pencarian produk yang

telah diklasifikasikan.

3. Pada penelitian ini terdapat 6 usulan alternatif dan terpilihlah layout usulan 3 dengan

pertimbangan ketika terjadi kondisi ramai operator pencarian tetap dapat dengan

mudah melakukan proses pencarian dan pengambilan produk karena layout usulan 3

memiliki layout yang baik karena memiliki aisle sesuai dengan lebar mateial handling

dibandingkan dengan layout eksisiting. Jenis material handling yang digunakan untuk

mengurangi pergerakan operator pencarian dengan menggunakan trolly 2 tingkat

dibuktikan dengan daya tampung sebanyak 45 untuk satu tingkatan dengan ukuran

box. Sedangkan dapat menampung dengan ukuran karton sebanyak 2 karton. Hal ini

102

menjadikan dalam sekali pengambilan dan pencarian produk untuk beberapa outlet

dapat ditampung dengan trolly 2 tingkat sehingga dapat mengurangi pergerakan

operator pencarian saat ini.

5.2 Saran

Saran yang dapat diambil dalam penelitian mengenai tata letak gudang yaitu:

1. Pada penelitian berikutnya dapat melakukan perhitungan biaya terhadap pengadaan

produk di gudang.

2. Pada penelitian berikutnya dapat melakukan aspek lainnya untuk mempermudah

pencarian produk mengguanakan sistem informasi khusus untuk memberikan

informasi mengenai tata letak produk.

103

DAFTAR PUSTAKA

Altiok, T & Melamed, B, 2007, Simulation Modeling and Analysis With Arena, Academic

Press.

Arif, M 2016, Bahan Ajar Rancangan Teknik Industri, Yogyakarta: CV Budi Utama.

Asmugi 2007, Simulasi komputer sistem diskrit, Yogyakarta: Andi.

Badan Nasional Penanggulangan Bencana 2009, Peraturan Kepala Badan Nasional

Penanggulangan Bencana Nomor 06 Tahun 2009 Tentang Pedoman Pergudangan,

Halaman 6-12.

Basuki, Hudori M 2016, Implementasi penempatan dan penyusunan barang di gudang

finished goods menggunakan metode class based storage, Industrial Engineering Journal

(IEJ), Vol.5 No.2, pp 11-16.

Bowersox, D J, Closs, D J & Cooper, M B 2002, Supply Chain Logistics Management. The

McGraw-Hill Companies, Inc.

Chitale, A, K & Gupta, R C 2011, Materials Management :Text and Cases, New Delhi: PHI

Learning Private.

Christopher, M 2011, Logistics and Supply Chain Management Fourth Edition. London.

Prentice Hall.

Depkes RI, 2014, Keputusan Menteri Kesehatan RI Nomor 34 Tahun 2014 tentang

Perubahan atas Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 1148/Menkes/Per/VI/2011 tentang

Pedagang Besae Farmasi, Jakarta: Depkes RI.

Djati, B S 2007, Simulasi Teori dan Aplikasinya, Yogyakarta: Andi.

Ekoanindiyo, F A & Wedana, Y A (2012), Perencanaan tata letak gudang menggunakan

metode shared storage di pabrik plastik Kota Semarang, Dinamika Teknik, Vol. VI No.1,

Hal 46-57.

Fishman, G S 2001, Discrete-event simulation: modeling, programming and analysis. New

York: Springer.

Gaspersz, V 2005, Production Planning and Inventory Control, Jakarta: Gramedia Pustaka

Umum.

Hadiguna, R A & Setiawan, H 2008, Tata Letak Pabrik, Yogyakarta: ANDI.

Harrel, C, Ghosh, BK & Bowden, RO 2004, Simulation Using Promodel Second Edition,

New York: McGraw-Hill.

Heragu, S 2008, Facilities Design: Thrid Edition. Boston, USA: CRC Press.

104

Khumbar, S V & Dhavale, T B 2016, Development and evaluation of inventory matrix,

International Journal Of Advance Foundation and Research in Science Engineering

(IJAFRSE), vol. 2, Special Issue.

Kumar, Y, Khaparde, R K, Dewangan, K, Dewangan G K, Dhiwar, J S & Sahu, D 2017, FSN

Analysis for Inventory Management-Case Study of Sponge Iron Plant, International

Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), Vol 5

Issue II.

Kusnandar & Perdana, T 2014, Simulasi kejadian diskret pada perancangan manajemen

logistik di unit layanan logistik pertanian: studi kasus di kecamatan pangalengan

kabupaten bandung, Sosiohumaniora, Vol.16 No.1, pp 10-16.

Kuswoyo, I H & Cahyana, A S (2016), Tata Letak Gudang Raw Material Chemical

Menggunakan Metode Shared Storage dan Rel Space. Spektrum Industri, Vol. 14 No. 14,

pp 1-108.

Law, A M & Kelton, W D 1991, simulation modeling & analysis, Singapore: Mc Graw Hill.

Lestari, S F 2016, Fungsi Gudang Dalam Sistem Logistik Dan Rantai Pasok, Dipetik 12 17,

2017, dari http://supplychainindonesia.com/new/fungsi-gudang-dalam-sistem-logistik-

dan-rantai-pasok/.

Ma’arif, M S & Tanjung, H 2003, Manajemen Operasi. Grasindo: Jakarta.

Nadkarni, M & Gheawari D 2016, An Inventory Control Using ABC Analysis and FSN

Analysis, International Journal of Engineering Business and Enterprise Applicaton

(IJEBEA), pp 24-28.

Nasution, A H & Prasetyawan, Y 2008, Perencanaan & Pengendalian Produksi, Yogyakarta:

Graha Ilmu.

Ni Hlaing, N N, Sooksriwong, C O, Chanjaruporn, F & Pattanaprateep, O 2017, Significance

Of Consumption Patterns and ABC/FSN Matrix to Optimize Vital Drug Inventory

Management, Jurnal Manajemen dan Pelayanan Farmasi, Vol. 7 No. 3.

Pujadenta, V P, Andrawiana, L & Santosa, B 2017, Perancangan alokasi penyimpanan

menggunakan metode class based storage untuk mengurangi delay dan meningkatkan

pemenuhan permintaan digudang service part PT. XYZ, e-Proceeding of Engineering,

Vol.4 No.2, pp 2991-2998.

Sipper, D, & Bulfin JR, R L 1998, Production: Planning, Control, and Integration,

Singapore: McGraw-Hill.

Siska, M, Risman, F, 2017, Rancang Ulang Tata Letak CV. Sumber Vulkanisir Super

Menggunakan Metode Konvensional dan CRAFT. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri,

Vol 14, No 2 pp 225-233.

105

Sriyanto, P B, Astuti, D T, 2009, Redisain layout dan prosedur untuk reduksi waktu setup

gudang komponen. Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas

Dipenegoro.

Sugiyono 2009, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D, Bandung: Alfabeta.

Tama, I P, Andriani, D P & Putri, N A, 2017, Optimasi jarak dan waktu material handling

dengan perbaikan layout berdasarkan class based storage dan simulasi, Prosiding SNTI

dan SATELIT 2017 (pp. B36-41). Malang: Jurusan Teknik Industri Universitas

Brawijaya.

Tompkins, J A, White, B & Tanchoco, 2003, Facilities Planning Third Edition, John Wiley

& Sons, Inc.

Vrat, P 2014, Material Management: An Integrated System Approach, India: Springer.

Wignojosoebroto, S 2003, Tata Letak Pabrik dan Pemindahan Bahan, Jakarta : Guna Widya.

106


skripsi - teknik industri - Universitas Brawijaya

Documents