PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

Faktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

Pemodelan Penduduk Miskin Di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

ANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT

MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN

Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

Pemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Timur Tahun Menggunakan Regresi Data Panel

IMPLEMENTASI MIXED LINIER INTEGER PROGRAMMING UNTUK MENENTUKAN ALOKASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI DALAM JARINGAN RANTAI PASOK GLOBAL

Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu Hamil di Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Geographically Weighted Poisson Regression

PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.

PENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah

ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA BUTA HURUF MELALUI GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION: STUDI KASUS PROPINSI JAWA TIMUR

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)

PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI

INVENTORY SYSTEM (Q,R) WITH CRASHING LEAD TIME CONDITION

Model Persediaan Produk dan Bahan Kemasan Terintegrasi (Studi Kasus PT Indomex Dwijaya Lestari)

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

FUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU. H. Bernik Maskun

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

Strategi Meminimalkan Load Shedding Menggunakan Metode Sensitivitas Untuk Mencegah Voltage Collapse Pada Sistem Kelistrikan Jawa-Bali 500 kv

Pemetaan Angka Gizi Buruk pada Balita di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Regression

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

Studi Perhitungan CCT Menggunakan Metode EEAC (Extended Equal Area Criterion) Dan Trajektori Kritis/ Critical Trajectory Untuk Kestabilan Transien

GENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE)

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS

Oleh : Fifi Fisiana

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PEMODELAN KEJADIAN BALITA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION

Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Buta Huruf Kabupaten/kota di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING

IMPLEMENTASI VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH HETEROGENOUS FLEET OF VEHICLES AND TIME WINDOWS (STUDI KASUS: PT PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA)

PENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON

BAB II TEORI ALIRAN DAYA

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND

Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN

Analisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference

PERMASALAHAN LOKASI (Model Dasar) [2]

Median Method. Types of Distance Rectilinear distance / Manhattan distance / City block distance / rigth-angle distance / rectangular distance

Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK

Perbaikan Sistem Persediaan Tinta Fotokopi di CV. NEC, Surabaya

Diagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik

OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA

BAB II LANDASAN TEORI

Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4

EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6. Oleh : Anik Djuraidah

APLIKASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FUZZY MADM PADA BEASISWA RUTIN UKSW

Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si

Studi Kasus di PT.Petrokimia Gresik

Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO

Prosedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

Perbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

ANALISIS KAPABILITAS PROSES

Pemodelan Persentase Kriminalitas Dan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Penentuan Jumlah dan Lokasi Gudang Yang Optimal Dengan Menggunakan Metode Cluster

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT

Penggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor

BUPATI PACITAN! PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 1^ TAHUN 2014 TENTANG TATA CARA PEMBERIAN PENGURANGAN, KERINGANAN, DAN PEMBEBASAN

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

Transkripsi:

Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR Teguh Otarso Program Stud Ten Industr, Unverstas Ma Chung Jl. Vlla Punca Tdar N-01, Malang 65151 e-mal: teguh.otarso@machung.ac.d ABSTRAK Penyaluran produ dar produsen e onsumen membutuhan sstem pengendalan persedaan dan dstrbus yang ba sehngga produ dapat sampa e onsumen sesua dengan ebutuhan onsumen. Masalah dstrbus yang serng dhadap oleh banya produsen adalah terjad lost sales pada beberapa daerah dstrbus yang mengabatan erugan pada ss penetras pasar. Model Integras ranta nla tga eselon dan penentuan jumlah dan loas gudang dstrbus dengan metode fxed charge dembangan untu menentuan jumlah gudang dstrbus pada sstem dstrbus produ dan mengendalan persedaan untu mengurang lost sales. Mengacu pada model ntegras ranta nla tga eselon yang terdr dar satu unt produs, satu depot dan sejumlah pengecer dan model penentuan jumlah gudang dstrbus, dembangan model yang terdr dar n unt produs m depot dan p retaler dengan penentuan jumlah depot yang ddasaran pada jumlah safety stoc tap depot. Pengembangan model bertujuan untu menyesuaan dengan onds yang dhadap produsen saat n. Model pengembangan ntegras ranta nla tga eselon dengan penentuan jumlah dan loas depot duj dengan menggunaan data lapangan yang dml oleh PT X d Jawa Tmur dmana terdapat 552 retaler dan 29 anddat depot. Hasl dar pengujan model menunjuan bahwa pengembangan model dapat mengatas permasalahan yang dhadap PT X untu memnmas baya dstrbus, persedaan serta lost sales. Kata Kunc: logst, eselon, gudang dstrbus PENDAHULUAN Sstem dstrbus barang merupaan salah satu omponen pentng yang mempengaruh jalannya suatu perusahaan. Tanpa adanya sstem dstrbus barang yang ba, aan sangat sult bag suatu produ untu lau terjual d pasar arena dengan adanya sstem dstrbus, produ aan dapat tba d pasar dan onsumen bsa membel barang dengan cepat. Seman mudah onsumen membel produ, menunujuan eberhaslan sstem dstrbus yang dgunaan. Persangan dagang yang seman eras saat n membuat semua perusahaan berusaha untu dapat mendapatan euntungan dengan cara seman mendeatan dr dengan onsumen dengan memberan produ yang sesua dengan yang dngnan oleh onsumen dengan harga yang bersang dengan produ sejens. Dalam hal n peranan maretng sangat berpengaruh untu merancang sstem dstrbus yang sesua agar dapat memenuh engnan onsumen (Ballou,1992) sehngga dapat detahu engnan onsumen aan suatu produ ba jensnya, harganya atau watu dmana onsumen membutuhannya.

Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 Sstem dstrbus yang ba pada dasarnya harus dapat memenuh rtera lma (5) R yatu memberan barang yang tepat ( rght products) d tempat yang membutuhan (rght place) pada watu yang benar (rght tme) dan onds yang sesua (rght condton) dengan harga yang wajar ( rght prce).(lambert,1998). Berdasaran rtera 5R tersebut produ harus sampa e tangan onsumen sesua dengan engnan onsumen agar produ tersebut lau dbel apabla produ yang ddstrbusan tda sesua dengan apa yang dngnan oleh onsumen maa dapat dpastan bahwa produ tersebut tda aan dbel oleh onsumen. Pendstrbusan produ e setap daerah pemasaran oleh PT X dapat dlauan dengan pendeatan ranta nla tga eselon dmana pada sstem ranta nla tga eselon merupaan sstem ranta nla yang terdr dar unt produs, depot dan retaler sebelum produ sampa e tangan onsumen dmana alur pendstrbusan produ dapat dlauan langsung menuju e pengecer tanpa melalu depot. (Nur Bahaga dan Toruan, 2001) Penggunaan pendeatan ranta nla tga eselon bertujuan untu menyederhanaan sstem dstrbus pada PT X dan juga menngatan responsvtas perusahaan dalam memenuh permntaan onsumen. Berdasaran onds yang harus dlauan oleh PT X dalam mendstrbusan produnya e setap daerah layanan, maa dembangan model matemata yang menduung ebaan sstem dstrbus ranta nla tga eselon dengan n depot dan m retaler. Model yang dembangan bertujuan menentuan jumlah depot dan retaler yang optmal dengan memperhatan permntaan d setap daerah layanan. Adapun tujuan dar model adalah mnmas baya dstrbus e setap daerah layanan serta masmas nla servce level yang berabat pada tngat eberhaslan sstem dstrbus yang aan dlauan oleh PT X dalam mendstrbusan pupu e setap daerah layanan. TUJUAN PENELITIAN DAN METODE PENELITIAN Tujuan dar peneltan n adalah untu merancang sstem dstrbus yang terntegras dengan menggunaan model ranta nla tga eselon dengan n depot dan m retaler serta mengembangan model dstrbus yang dapat dgunaan untu menentuan jumlah depot dan loas yang menduung sstem dstrbus dengan pendeatan model ntegras ranta nla tga eselon. Adapun batasan untu peneltan n adalah sebaga berut: 1. Fasltas gudang d setap daerah layanan telah dml oleh PT X. 2. Wlayah dstrbus pupu hanya dbatas pada daerah pulau Jawa. 3. Rute transportas e setap daerah layanan merupaan rute yang tetap. 4. Alat transpotas yang dgunaan untu mendstrbusan pupu e setap daerah layanan merupaan ml PT X 5. Jens produ yang ddstrbusan hanya satu jens produ Metode yang dgunaan untu pemecahan permasalahan sstem dstrbus produ oleh PT X dlauan dengan menggunaan metode ualtatf dengan menggunaan model matemata yang berhubungan dengan sstem nventory. Metode uanttatf dgunaan untu merancang model yang sesua dengan sstem dstrbus pupu yang dngnan oleh PT X. Model ranta nla tga eselon (Nur Bahaga, 1999) menjad model dasar dalam pengembangan model. Dalam pengembangan model, juga melhat model ranta nla tga eselon dengan pasoan langsung maupun tda langsung (Nur Bahaga dan Toruan, 2001) sehngga model sstem dstrbus dan pengendalan persedaan yang baru dapat mengaomodas ejadan pasoan secara langsung maupun A-9-2

Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 tda langsung. Model pengendalan persedaan yang mengacu pada model ranta nla tga eselon dgabungan dengan model penentuan jumlah dan loas gudang dstrbus (Nozc dan Turnqust, 1998) untu mendapatan model matemats untu menentuan jumlah gudang dstrbus yang memnmalan baya dstrbus. PENGEMBANGAN MODEL Gambaran Umum Pengembangan Sstem Dstrbus Model usulan yang aan dembangan untu sstem dstrbus produ PT X dbuat berdasaran pengembangan model ntegras nla ranta tga eselon (Toruan dan Nur Bahaga) serta penentuan jumlah gudang dstrbus (Nozc dan Turnqust) sehngga dapat dgambaran sebaga berut : Unt Produs Depot / Gudang dstrbus Retaler/ Pengecer K o n s u m e n Gambar 2. Model Usulan untu Sstem Dstrbus PT X Gudang dstrbus atau depot, yang dalam strutur sstem dstrbus produ pada PT X berada langsung dbawah unt produs, bertugas menyaluran pupu e masngmasng pengecer d daerah layanan setap gudang dstrbus. Pengecer yang menerma produ dar gudang dstrbus aan menjual produ secara langsung epada onsumen. Sstem dstrbus dengan strutur tngatan sebanya tga tngat aan menngatan ecepatan penyaluran produ e setap daerah layanan PT X. Desrps Komponen Sstem Dstrbus Sstem dstrbus produ yang dlauan oleh PT X. merupaan sstem dstrbus yang terdr dar omponen sebaga berut : Unt Produs, Gudang Dstrbus dan Pengecer. Ketga omponen sstem tersebut terat satu sama lan sehngga onds satu omponen penyusun mempengaruh omponen lannya. Karaterst masng-masng omponen delasan sebaga berut: 1. Unt Produs Unt Produs merupaan omponen awal dar sstem produ yang dlauan oleh PT X. Kegatan yang dlauan oleh Unt Produs adalah memprodus produ yang emudan dsaluran epada omponen dbawahnya. Karaterst dar unt produs adalah bahwa berada pada tt awal sstem dstrbus, pengendal omponen yang berada dbawahnya, dan berada dloas dmana membutuhan bantuan untu memasaran produnya. A-9-3

Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 2. Gudang Dstrbus / Depot Barang yang dprodus oleh Unt Produs ddstrbusan epada gudang dstrbus untu emudan ddstrbusan epada pengecer. Mespun deman, unt produs bsa menyupla produ e pengecer apabla baya dstrbus e pengecer d daerah tertentu lebh murah dbandngan menyupla e gudang dstrbus dmana pengecer tersebut merupaan bagan dar gudang dstrbus. Karaterst dar gudang dstrbus adalah berada dbawah unt produs, loasnya dtentuan oleh unt produs, merupaan ml dar unt produs, membawah beberapa pengecer dalam satu wlayah, dan mengendalan dstrbus produ pada pengecer. 3. Pengecer Merupaan omponen palng bawah pada sstem dstrbus produ dmana omponen n secara langsung menghadap onsumen. Karaterst dar pengecer adalah berada dbawah gudang dstrbus, mempunya hubungan langsung e gudang dstrbus maupun e unt produs, loasnya sudah dtentuan oleh gudang dstrbus, merupaan usaha perorangan yang mempunya atan dengan gudang dstrbus, dan menjual produ sesua dengan permntaan onsumen. Formulas Model Fungs tujuan dar formulas model sstem dstrbus adalah mnmas espetas ongos total tahunan ( TC) yang merupaan penjumlahan dar ongos total pada unt produs, ongos total pada gudang dstrbus, ongos total pada pengecer dan ongos transportas. Ongos total TC dapat ddesrpsan sebaga berut: TC = TCpro + TCdw + TCret + TCtran Dmana TCpro adalah ongos total pada unt produs, TCdw adalah ongos total pada gudang dstrbus, TCre adalah ongos total pada pengecer dan TCtran adalah ongos total transportas. Adapun notas lan yang dgunaan adalah sebaga berut: : Jumlah pengecer yang dlayan oleh gudang dstrbus : Jumlah gudang dstrbus dalam sstem dstrbus. : Jumlah produ yang ddstrbusan pada sstem dstrbus. A : Ongos seal pemesanan. D : Demand tahunan untu produ. OP : Ongos pesan tahunan H : Ongos smpan per unt untu produ SS R M f (M OS S : Safety stoc (unt) untu produ : Reorder pont untu produ dalam satuan watu tahun. : Demand selama leadtme. ) : Fungs dstrbus permntaan selama lead tme. : Ongos eurangan tahunan. : Ongos eurangan per unt. L : Lead tme selama yang terjad dar pesan samapa produ tba. F : Fxed cost dar gudang dstrbus. C : Ongos untu membangun gudang dstrbus. t : Perraan umur gudang dstrbus. A-9-4

Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 K : Kapastas produs per tahun pada unt produs OT : Ongos transportas Sedangan varabel eputusannya adalah: Uuran Lot seal pemesanan dar pengecer j untu epada gudang dstrbus atau epada unt produs. ( Q ) j Uuran Lot seal pemesanan gudang dstrbutor untu epada unt produs. ( Q ) Frewens pemesanan dar pengecer j e gudang dstbus. ( ) Frewens pemesanan dar gudang dstrbus e unt produs. N o Frewens pemesanan dar pengecer j e unt produs. N oj Jumlah gudang dstrbutor (I ). Jumlah pengecer pada setap gudang dstrbus (mj). Dar desrps datas, maa TC dapat dabaran sebaga berut: mn TC D Q D A j H SS D. S. M R f ( M ). dm Q 2 Q R F A Xo Q Q D H X R L. D Xo 2 o 1 H o Loj. D 1. SS Xoj K 2 D o 1 D D H o Lo L D 1. SS Xo K 2 D ot1. Q ot2. Q ot3. Q Q Q Q Dmana batasannya adalah : 1. D o D 3. Q D I 1 Q, D j D X I 1 Q j 2. Q j Q X N N 4. A oj o, A j, A 0 D D 5. N, N, N 1 o oj ; nteger 6. Q, 0 7. H, H, H 0 Q Dar model matemats datas, maa dapat dtentuan model untu Q optmal adalah: * Q IJ 1 I 1 2AD N D NS M R fmdm R IJ H D H 1 D N o j N 1 2 A D Berdasaran model yang dembangan oleh Nozc dan Turnqust, maa penentuan jumlah gudang dstrbus yang optmal adalah : Q Mn FXo H R L. D Xo 2 A-9-5

Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 Pengujan Model Berdasaran model datas, dlauan pengujan pada onds rl PT X dmana terdapat 552 pengecer dan 29 anddat gudang dstrbus d Jawa Tmur dmana bu ota abupaten menjad anddat gudang dstrbus serta pengecer yang ada pada setap ecamatan. Parameter yang dgunaan untu menjalanan model n adalah: Harga jual (Harga Eceran Tertngg, HET) produ : Rp 1.230.000 / ton Ongos smpan d Unt Produs: Rp 246.000 / ton Ongos smpan pada Gudang Dstrbus. Gudang Dstbus d abupaten Baya smpan (Rp) Gudang Dstbus d abupaten Baya smpan (Rp) Gudang Dstbus d abupaten Baya smpan (Rp) Pactan 369.000 Bondowoso 369.000 Ngaw 369.000 Ponorogo 369.000 Stubondo 369.000 Bojonegoro 307.500 Trenggale 369.000 Probolnggo 270.600 Tuban 307.500 Tulungagung 369.000 Pasuruan 270.600 Lamongan 246.000 Bltar 307.500 Sdoarjo 246.000 Gres 246.000 Kedr 307.500 Mojoerto 246.000 Bangalan 246.000 Malang 270.600 Jombang 270.600 Pameasan 270.600 Lumajang 307.500 Nganju 270.600 Sampang 270.600 Jember 344.400 Madun 319.800 Sumenep 295.200 Banyuwang 369.000 Magetan 319.800 Ongos smpan d pengecer dasumsan sebesar Rp. 300.000/ton/tahun Ongos eurangan tap pengecer dasumsan sebesar Rp. 400.000/ton Ongos tetap (fxed cost) untu Gudang Dstrbus : Rp 150.000.000 Umur bangunan Gudang Dstrbus : 10 tahun Kapastas produs pada unt produs adalah 650.000 ton/tahun Ongos angut dar unt produs e gudang dstrbus atau pengecer : Rp 346 /m/ton Jara dar unt produs e setap anddat gudang dstrbus adalah Gudang Dstbus Jara (m) Gudang Dstbus Jara (m) Gudang Dstbus Jara (m) d abupaten d abupaten d abupaten Pactan 294 Bondowoso 208 Ngaw 215 Ponorogo 215 Stubondo 216 Bojonegoro 93 Trenggale 194 Probolnggo 116 Tuban 87 Tulungagung 164 Pasuruan 85 Lamongan 29 Bltar 187 Sdoarjo 46 Gres 0 Kedr 131 Mojoerto 71 Bangalan 35 Malang 107 Jombang 96 Pameasan 125 Lumajang 175 Nganju 133 Sampang 96 Jember 219 Madun 185 Sumenep 174 Banyuwang 308 Magetan 207 Lead Tme untu masng-masng anddat gudang dstrbus Gudang Dstbus d abupaten Lead Tme (tahun) Gudang Dstbus d abupaten Lead Tme (tahun) Gudang Dstbus d abupaten Lead Tme (tahun) Pactan 0.005 Bondowoso 0.005 Ngaw 0.0045 Ponorogo 0.005 Stubondo 0.005 Bojonegoro 0.0025 Trenggale 0.004 Probolnggo 0.003 Tuban 0.0025 Tulungagung 0.004 Pasuruan 0.003 Lamongan 0.002 Bltar 0.003 Sdoarjo 0.0015 Gres 0 A-9-6

Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 Kedr 0.0035 Mojoerto 0.0015 Bangalan 0.001 Malang 0.002 Jombang 0.002 Pameasan 0.0015 Lumajang 0.003 Nganju 0.002 Sampang 0.0015 Jember 0.0035 Madun 0.004 Sumenep 0.002 Banyuwang 0.006 Magetan 0.004 Demand tahunan untu produ Gudang Dstbus Demand (ton) Gudang Dstbus Demand (ton) Gudang Dstbus Demand (ton) d abupaten d abupaten d abupaten Pactan 773 Bondowoso 7036 Ngaw 11894 Ponorogo 6737 Stubondo 7734 Bojonegoro 5331 Trenggale 2356 Probolnggo 28470 Tuban 3707 Tulungagung 7338 Pasuruan 42460 Lamongan 2850 Bltar 12338 Sdoarjo 6657 Gres 3301 Kedr 19396 Mojoerto 6913 Bangalan 3178 Malang 35173 Jombang 8318 Pameasan 1476 Lumajang 14731 Nganju 10381 Sampang 6590 Jember 18070 Madun 8609 Sumenep 6805 Banyuwang 6217 Magetan 6554 Berdasaran parameter-parameter d atas, maa hasl ahr dar pengujan model dan menggunaan persamaan Q mn C F H R L. D, 2 maa ddapatan: Jumlah Gudang Dstrbus Ongos Jumlah Gudang Dstrbus Ongos 1 Rp. 398.646.100.000 9 Rp. 242.097.620.000 2 Rp. 228.798.300.000 10 Rp. 247.220.540.000 3 Rp. 231.385.600.000 11 Rp. 251.615.050.000 4 Rp. 228.496.180.000 12 Rp. 255.909.300.000 5 Rp. 233.147.130.000 13 Rp. 255.568.050.000 6 Rp. 238.647.820.000 14 Rp. 259.665.610.000 7 Rp. 235.445.400.000 15 Rp. 263.130.350.000 8 Rp. 239.183.330.000 20 Rp. 405.931.570.000 Dar tabel d atas detahu bahwa TC yang mnmal terjad apabla jumlah gudang dstrbus adalah sebanya 4 gudang dstrbus yang terleta d: 1. Pasuruan menyupla semua pengecer d Kabupaten Pasuruan, Kabupaten Probolnggo, Kabupaten Stubondo, Kabupaten Bondowoso, Kabupaten Banyuwang, Kabupaten Jember dan 9 pengecer d Kabupaten Lumajang. 2. Malang menyupla semua pengecer d Kabupaten Malang, Kabupaten Mojoerto, Kabupaten Bltar, Kabupaten Jombang, Kabupaten Kedr, Kabupaten Sdoarjo dan 9 pengecer d Kabupaten Lumajang. 3. Ponorogo menyupla semua pengecer d Kabupaten Ponorogo, Kabupaten Trenggale, Kabupaten Pactan, Kabupaten Ngaw, Kabupaten Madun, Kabupaten Magetan, Kabupaten Nganju dan Kabupaten Tulungagung 4. Tuban menyupla semua pengecer d Kabupaten Tuban, Kabupaten Lamongan dan Kabupaten Bojonegoro. 5. Sedangan pengecer yang ada d Kabupaten Gres, Kabupaten Bangalan, Kabupaten Sampang, Kabupaten Pameasan dan Kabupaten Sumenep d paso langsung dar Unt Produs. A-9-7

Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 KESIMPULAN Berdasaran hasl dar pengujan model datas dapat dambl esmpulan sebaga berut: 1. Model yang dembangan berdasaran model ranta nla tga selon dengan pasoan supla langsung atau tda langsung dan model penentuan jumlah dan loas gudang dstrbus dengan metode fxed charge dapat mewal onds yang dhadap oleh PT X mespun terdapat beberapa paremeter yang tda dgunaan. 2. Solus yang dhaslan merupaan gabungan antara metode smulas dengan metode heurstc dmana solus merupaan hasl yang terba dalam memnmas baya dstrbus.. Hasl dar solus adalah varabel-varabel yang telah dtentuan pada penentuan varabel model. 3. Hasl dar solus model adalah jumlah gudang dstrbus yang dperluan dalam sstem dstrbus PT X d Jawa Tmur. Hasl dar pengujan model dengan onds dstrbus d Jawa Tmur ddapatan empat gudang dstrbus dengan total baya dstrbus palng ecl. Hasl n dapat dataan cuup ba arena leta gudang dstrbus terdapat pada ss Utara, Selatan, Tmur dan Barat dar Jawa Tmur. DAFTAR PUSTAKA Ballou, Ronald H., Busness Logstcs Management, 3 rd Englewood Clffs, N.J. 1992. edton, Prentce Hall, Lambert, Douglas M.,Stoc, James R., Strategc Logstcs Management, 3 rd Edton, McGraw Hll Companes, Inc, 1999. Nur Bahaga, Senator, Model Optmas Integral Sstem Ranta Nla Tga Eselon, Proceedng Semnar Sstem Produs IV, 1999. Nur Bahaga, Senator dan Toruan, J.L., Pengembangan Model Optmas Sstem RantaNla Tga Eselon (Satu Unt Produs, Satu Depot dan N Pengecer Dengan Pasoan Langsung dan Tda Langsung), Proceedng Semnar Sstem Produs V, 2001. Nozc, Lnda K. dan Turnqust, Mar K., Integratng Inventory Impacts Into a Fxed- Charge Model for Locatng Dstrbuton Centers, Logstcs and Transportaton Revew (Transportaton Research.-E). Vol.34, No.3, pp 173-186, 1998. A-9-8