## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
Journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi: 10.23917/jiti.v17i2.5974

## Penentuan Lokasi Fasilitas Postponement Pada Rantai Pasok Ordinary Portland Cement
Fauzan Romadlon 1* , Hadi Kurniawan 2
Abstract. This  research  deals  with  the  problem  of  postponement  facility  siting  for  distributing  OPC  cements produced by PT. Semen Jawa.  In order to obtain the optimum value of the site location, centre of gravity (CoG) method is applied.  From calculation, a location in Jatiwarna, Bekasi with longitutede and latitude of -6.30687 dan 106.9311, respectively, is selected.  I addition, for the reason of efficiency, it is suggested in this paper the PT. Semen Jawa should share a location of SCG batching plant in Kampung Rambutan as a postponement facility.
Keywords: postponement facility, center of gravity, ordinary portland cement
Abstrak. Penelitian  ini  berkenaan  dengan  penentuan  lokasi  postponement  dalam  kaitannya  dengan  distribusi semen OPC yang dihasilkan oleh PT. Semen Jawa.  Untuk mendapatkan nilai optimal lokasi postponement tersebut, digunakan metode Center of Gravity (CoG).  Dari perhitungan, diperoleh titiklongitude dan latitude sebesar -6,30687 dan  106,9311,  di  kawasan  Jatiwarna,  Bekasi,  sebagai  lokasi  optimal.    Letak  koordinat  tersebut  berada  di  kawasan Jatiwarna, Bekasi.  Di samping itu, untuk efisiensi, PT. Semen Jawa disarankan untuk melakukan sharing lokasi dengan batching plant SCG di Kampung Rambutan, Jakarta Timur sebagai lokasi fasilitas postponement.
Kata Kunci: fasilitas postponement, center of gravity, ordinary portland cement

## I. P ENDAHULUAN
1
PT.  Semen  Jawa  (selanjutnya  disebut  PTSJ) adalah  perusahaan  semen  di  Indonesia  dibawah holding  Siam  Cement  Group (SCG).    SCG  adalah salah satu konglomerasi dari negara Thailand.  PT. Semen  Jawa  beroperasi  pada  tahun  2015  dan berlokasi  di  kabupaten  Sukabumi,  Jawa  Barat. Produk  semen  yang  dihasilkan  adalah Ordinary Portland  Cement (OPC)  dan Portland  Composite Cement (PCC).  PTSJ memproduksi semen dengan target  produksi  1,8  juta  ton  pertahun  dengan rata-rata  produksi  5000  ton  per  hari  (Intana, 2013).
Menurut  Hariawan  (2007),  perbedaan  jenis semen  OPC  dan  PCC  adalah  pada  komposisinya. Pada  OPC  bahan  bakunya  berupa clinker ,
1 1 Prodi Teknik Industri, Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Jl. DI Panjaitan 128, Purwokerto 54137
2 Departemen Teknik Industri, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. H. Soedarto, Tembalang, Kota Semarang, 50275.
* email: fauzan@ittelkom-pwt.ac.id
Diajukan: 10-04-2018
Diperbaiki: 17-11-2018 Disetujui: 15-12-2018
gypsum ,  dan limestone .    Sedangkan  pada  PCC mempunyai  bahan  dasar  yang  sama  seperti  OPC dan ditambahkan dengan  zat additive berupa fly ash dan trass .    Selain  komposisi  yang  berbeda, semen jenis OPC dan PCC juga dikemas berbeda.
Model  pengiriman  semen  OPC  kepada konsumen  menggunakan  moda  truk bulk atau curah.    Bentuk  truk  ini  menggunakan  bak  yang menyerupai kapsul dengan kapasitas maksimal 30 ton  (Alghazalliq,  2012).    Di  PTSJ,  mayoritas operasional  truk  semen  OPC  dilakukan  pada malam  hari.    Hal  ini  ditempuh  karena  intensitas kemacetan  jalur  Sukabumi-Ciawi-Jakarta  pada siang  hari  cukup  tinggi,  sehingga  waktu pendistribusian  semen  semakin  terbatas.    Faska (2015)  menyebutkan  bahwa  terdapat  sembilan titik  kemacetan  dari  Ciawi  hingga  Sukabumi. Kemacetan  tersebut  terjadi  pada  pertigaan Telukpinang,  Cimande,  Cikereteg,  Pasar  Caringin, Pasar  Cicurug,  Pasar  Cibadak,  Pasar  Parungkuda, Pertigaan  Cidahu,  dan  Pertigaan  Cisaat.    Rute  ini adalah  rute  terpendek  truk bulk OPC  untuk menuju  konsumen  yang  mayoritas  berada  di wilayah  Jakarta-Bogor-Depok-Tangerang-Bekasi atau  lebih  dikenal  dengan  sebutan  Jabodetabek. Selain intensitas kemacetan yang tinggi, geografis Sukabumi  yang  berupa  pegunungan  juga
menyebabkan lead time pengiriman semen lebih lama.  Belum selesainya akses jalan tol dari Ciawi ke  Sukabumi  juga  menambah lead  time pengiriman tersebut.
Banyak opsi efisiensi biaya logistik  yang  telah ditawarkan.    Salah  satu  opsi  yang  dapat  dicapai dalam  waktu  dekat  adalah  dengan  model post ponement . Postponement adalah  salah  satu strategi  rantai  pasok  yang  men- delay produk  di sebuah  titik  atau  tempat  yang  dekat  dengan konsumen  (Bucklin,  1965;  van  Hoek,  1999;  van Hoek dkk.  , 1999; van Hoek, 2001; Guericke dkk., 2012;  Graman,  2010;  Wong  dkk.,  2011). Postponement bermanfaat  untuk  mengurangi biaya dengan cara mendorong persediaan ke hilir serta  untuk  meningkatkan  tingkat  pelayanan kepada  pelanggan  melalui  pengurangan lead time serta  tawaran  alternatif  produk  yang  lebih beragam (Graman, 2010).
Menurut Zhang dan Tan (2001),
postponement memertimbangkan  faktor  internal dan eksternal.  Faktor internal meliputi biaya total, pelayanan  konsumen,  dan  manajemen  aset. Sedangkan faktor eksternal adalah berupa isu-isu terkait  dengan  lingkungan.    Szmelter  (2016) menekankan  bahwa postponement adalah sebuah respon dari pertumbuhan bisnis terhadap permintaan  konsumen  yang  tidak  terprediksi. Pada  praktik  perkembangannya,  perusahaan dapat  mengubah  strategi postponement -nya tergantung  kepada  produk  atau  produk  turunan yang ditawarkan.
Penelitian  berkenaan  dengan postponement telah  banyak  dilakukan.    Termasuk  ke  dalam  hal ini  adalah  penelitian  mengenai  perkembangan konsep postponement itu sendiri (lihat, misalnya, van Hoek, 2001; Boone dkk., 2007; Ferreira dkk.  , 2015);  penerapan postponement di  berbagai bidang,  misalnya  yang  berkenaan  dengan perishable  products (Leung  &  Ng,  2007a;  Leung &  Ng;  2007b), postponement dalam  kaitannya dengan  rantai  pasok  ataupun  jaringan  distribusi (lihat,  misalnya,  Guericke  dkk.,  2012;  Choi  dkk., 2012;  Seth  &  Paniraghi,  2015;  Yeung  dkk.,  2007; Abukhader & Jonson, 2007; Wong dkk., 2011; Yeh &  Yang,  2003;  Carbonara  &  Pellegrino,  2018), manfaat  persediaan,  pelayanan,  serta  biaya postponement (Davila  &  Wouters,  2007);  serta
partial  postponement (Qin,  2011;  Wang  dkk., 2012).
Salah  satu  perhatian  di  dalam postponement adalah lokasi
berkenaan postponement dimaksud.    Keputusan  lokasi  fasilitas  merupakan keputusan  strategis  dan  berdampak  jangka panjang (Melo dkk., 2009; Owen & Daskin, 1998; Hale &  Moberg,  2003;  Klose  &  Drexl,  2005),  dan karenanya  memerlukan  pertimbangan  yang matang.  Micretic dkk . (2014) menyebutkan salah satu  fungsi  sebuah  fasilitas  adalah  sebagai infrastruktur  pada  transportasi  dan  sebagai penggerak  sebuah  bisnis.    Keputusan  yang dihasilkan  terkait  dengan  lokasi  fasilitas  ikut menentukan  keputusan  taktis  berkenaan  dengan parameter-parameter  rancangan  internal  serta sumber  daya  yang  diperlukan  untuk  fasilitas dimaksud  (Bartolacci  dkk.,  2012).    Sarrazin  dkk. (2018)  menyebutkan  bahwa,  dalam  kaitannya dengan  pusat  logistik  regional  di  dalam  konteks industri  hasil  hutan,  biaya  sortasi  di  dalam yard , jarak ke hutan, dan biaya transportasi merupakan faktor  penentu  profitabilitas  pusat  logistik dimaksud.    Di  bidang  kebencanaan,  penentuan lokasi  fasilitas  merupakan  salah  satu  pokok bahasan  yang  banyak  diteliti  (lihat,  misalnya, Nahleh dkk . , 2013; Babaei & Shahanaghi, 2017; Lu dkk.,  2016;  Balcik  dkk.,  2008;  Akgun  dkk.,  2015). Selimi  dan  Svensson  (2013)  memberikan  sebuah rekomendasi  terhadap  penempatan  fasilitas sebuah  pusat  distribusi  untuk  produk  buah  dan sayur  lokal  di  Swedia  sedangkan  Khongkan  dkk . (2014)  menganalisa  penentuan  lokasi logistics hub sebagai  pusat  distribusi  di  daerah  aliran Sungai Mekong, Thailand.
Penentuan  fasilitas postponement hendaknya mampu  mencakup  semua  area  konsumen sehingga  mampu  meminimalisir  total  biaya. Penentuan  lokasi  fasilitas  yang  optimal  dapat didekati  dengan  berbagai  model.    Jirsak  dan Krsnakova
(2015)
menggunakan model penentuan lokasi tersebut harus didasarkan pada batasan  jarak  lokasi, demand  coverage maximization ,  model  kapasitas  yang  terbatas, biaya  tetap  dan  biaya  variabel ,  multi  echelon model, dan multi objective optimization .  Slabinac (2013)  menambahkan  terdapat  sedikitnya  empat model  penentuan  fasilitas,  yakni planar  model,
discrete  model,  network  model, dan K-median model. Pada planar model inilah pendekatannya menggunakan  titik  koordinat  sebagai  penentuan lokasi atau bisa disebut dengan metode Center of Gravity (CoG).    Menurut  Onnela  (2015)  dan Wilson  (2005),  metode  CoG  adalah  salah  satu metode yang menjadi alternatif penentuan lokasi dan banyak diaplikasikan.
Erdemir  (2003)  mengungkapkan  bahwa banyak  metode  untuk  penentuan  lokasi  selain CoG,  di  antaranya electre  method dan logical decision for windows .  Berdasarkan perbandingan tersebut,  metode  CoG  ternyata  masih  relevan hingga saat ini.  Metode ini berupa metode dasar dalam  penentuan  permasalahan  lokasi  dan  hasil pengukurannya  valid.    Metode  CoG  dibagi menjadi  dua  yaitu  linier  dan rectilinier (Kumar  & Singh, 2014).  Metode linier adalah metode yang mempertimbangkan  titik  satu  dengan  yang  lain dengan  garis  lurus  sedangkan rectilinier mempertimbangkan  jalan  yang  tidak  linier (kondisi  aktual)  dan  jalan  pintas.    Dong  (2012) memberi  pendekatan  penggunaan  CoG  dengan pertimbangan ekonomis dan keterbatasan waktu. Dua  pertimbangan  ini  adalah  batasan  tambahan sehingga
model tersebut
bisa lebih merepresentasikan efesiensi biaya.
Iulia  dkk.  (2011)  menggunakan  berbagai asumsi  dengan  metode  yang  mirip  CoG  dengan spatial modeling .  Metode ini juga menggunakan koordinat lokasi sebagai salah satu parameternya. Wang dan Liu (2017) mengaplikasikan CoG untuk membandingkan  lokasi  pusat  distribusi greenery fruit di  Changsa  City,  China  dengan  lokasi  yang ada.    Mereka  membandingkan  lokasi  hasil perhitungan  lebih  bernilai  ekonomis  sebagai sebuah  masukan  bagi stakeholders .    Liu  dkk. (2012)  menggunakan  CoG  sebagai  penentuan logistics  center di  Kota  Jilin,  China  setelah membandingkannya  dengan  berbagai  metode pemilihan  lokasi  seperti Analytic  Hierarchy Process,  Cluster  Algorithm,  Genetic  Algorithm, Weight  Grade  Method,  P-Median  Method, System  Simulation  Method,  Fuzzy  Quality Function Method, dan Dijkstra Method.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  penelitian untuk menentukan
dimanakah lokasi postponement yang  tepat  dan  optimal.    Lokasi
yang  tepat  akan  mampu  meningkatkan  efisiensi perusahaan, sehingga pendistribusian semen OPC dapat  dilakukan  secara  tepat  waktu  sesuai harapan konsumen.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini diawali dengan survei pendahuluan  pada  objek  penelitian.    Survei pendahuluan  bertujuan  untuk  menggambarkan kondisi  terkini  proses  logistik  semen  jenis  OPC. Setelah  itu,  dilakukan  pengumpulan  data pengiriman selama tiga bulan terakhir.  Dari data yang  telah  terkumpul,  diambil  sampel  sebanyak 300  destinasi  meliputi  data  tujuan  (koordinat lokasi  konsumen),  tonase,  banyaknya  trip  tiap destinasi,  dan  biaya  kirim  per  destinasi. Kemudian, data yang terkumpul dianalisa dengan metode  CoG.    Penentuan  titik-titik  koordinat konsumen  menggunakan Software Google  Earth Pro.
Menurut  Liu  dkk.  (2013),  metode  CoG mempunyai  formula  seperti  pada  persamaan  (1). Tujuan  metode  CoG  adalah  meminimalisir  total biaya  transportasi  yang  terdiri  dari  jumlah  atau volume pengiriman barang, biaya transportasi ke destinasi dan jarak.
min TC = ∑ 𝑉𝑖 𝑅𝑖 𝑑𝑖 ...  (1) dimana,
TC = Total biaya transportasi V i = Volume pada titik i R i = Biaya transportasi ke titik i d i = Jarak fasilitas ke titik i Penentuan lokasi fasilitas postponement dapat dicari  berdasarkan  pada  koordinat latitude ( 𝑌 ) dan longitude ( 𝑋 )  pada  peta.    Koordinat  lokasi fasilitas  tersebut  dapat  diketahui  melalui persamaan 2 dan 3.
𝑋 = ∑ ∑ ... (2) 𝑌 = ∑ ∑ ... (3)
Setelah  mendapatkan  nilai 𝑋 dan 𝑌 , dihitung jarak lokasi fasilitas postponement dengan lokasi konsumen berdasarkan persamaan 4.
di = (𝑋𝑖 − 𝑋) + (𝑌𝑖 − 𝑌) ... (4)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Demografis  konsumen  semen  OPC  dapat dilihat  di  Tabel  1.    Konsumen  semen  OPC  PTSJ tersebar  di  Propinsi  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat, Banten  dan  sebagian  di  Lampung  dan  Jawa Tengah.    DKI  Jakarta  mempunyai  proporsi konsumen  terbesar  sebanyak  51,7%,  diikuti  Jawa Barat  38,3%,  Banten  4,3%,  Lampung  3,3%  dan Jawa  Tengah  2,3%.    Di  Jawa  Barat,  proporsi terbesar  konsumen  semen  OPC  terdapat  pada Kabupaten  Karawang  dengan  persentase  14,0% diikuti Bogor 9,0%.  Kemudian di Banten, proporsi terbesar adalah Tangerang Selatan 2,0% dan Kota Tangerang  1,3%.    Konsumen  di  Jawa  Tengah berada  di  Kabupaten  Pekalongan,  sedangkan konsumen  di  Lampung  berada  di  Kota  Bandar Lampung  dengan  proporsi  masing-masing berkisar  2,3%  dan  3,3%.    Persebaran  konsumen semen OPC ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 1. Demografis konsumen semen OPC Variabel konsumen % Provinsi DKI Jakarta 51.7 Jawa Barat 38.3 Jawa tengah 2.3 Banten 4.3 Lampung 3.3 Kota/Kabupaten  Bogor 9.0 Karawang 14.0 Bekasi 3.3 Sukabumi 2.3 Cianjur 2.0 Bandung 6.3 Pekalongan 2.3 Cirebon 0.7 Bandar Lampung 3.3 Jakarta 51.7 Tangerang 1.3 Pandeglang 0.7 Tangerang Selatan 2.0 Tasikmalaya 0.3 Subang 0.3 Serang 0.3 Holding Internal 73.7 Eksternal 26.3 Fungsi pemakaian OPC Batching Plant ready mix 90.0 Bata ringan 9.3 Pre-cast 0.7
Berdasarkan  jenis  konsumen,  pengiriman Semen  OPC  PTSJ  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu konsumen  internal  dan  konsumen  eksternal. Konsumen internal adalah konsumen yang masih berada  dalam  satu  payung  SCG,  sedangkan konsumen  eksternal  adalah  konsumen  semen OPC  yang  tidak  dibawah  naungan  SCG. Konsumen  internal  banyak  yang  bergerak  di batching  plant ,  pabrik pre- cast  dan  pabrik pembuatan  bata  ringan.    Sedangkan  konsumen eksternal  mayoritas  adalah batching  plant saja. Sebagai  tambahan,  pengiriman  ke  konsumen internal mempunyai proporsi 73,7% dibandingkan dengan  konsumen  eksternal  24,3%.    Konsumen internal  akan  mendapatkan  semen  dengan kualitas  yang  lebih  baik  dengan  harga  yang kompetitif sehingga mereka mampu mengoptimalkan  biaya  produksi.    Selain  itu, konsumen  internal  berupaya  meningkatkan kemampuan
pada perencaan produksi dikarenakan sumber atau resource bahan mentah yang selalu tersedia.
Berdasarkan  jenis  penggunaan  semen  OPC, batching  plant atau  pabrik  pembuatan concrete mempunyai  proporsi  terbesar  di  kisaran  90,0% diikuti  pabrik  bata  ringan  9,3%  dan  pabrik pre- cast 0,7%.  Besarnya proporsi konsumen batching plant dikarenakan  banyaknya  proyek-proyek strategis nasional seperti pembangunan jalan tol, Mass Rapid Transit (MRT), dan Light Rapid Transit (LRT).  Proyek-proyek tersebut berada di Provinsi DKI  Jakarta  sehingga  proporsi  konsumsi  DKI Jakarta paling besar.
Tabel 2. Koordinat optimal lokasi postponement
Kawasan Latitude Longitude Total cost (Juta) Jatiwarna, Bekasi -6.30687 106.9311 5,186.7
Pada perhitungan CoG sebagaimana tersaji di Tabel  2,  didapatkan  nilai  optimal longitude dan latitude sebesar  -6,30687  dan  106,9311. Koordinat  tersebut  berada  di  kawasan  Jatiwarna, Bekasi.    Koordinat  ini  merupakan  koordinat strategis yang berdekatan dengan jalan tol lingkar timur  Jakarta  dan  lokasi  ini  juga  tidak  jauh  dari persimpangan  atau junction dari  arah  Bogor,
Bekasi,  dan  Tangerang.    Selain  lokasi  yang strategis,  PT.  Semen  Jawa  juga  harus mempertimbangkan  apakah  akan  menyewa  atau membeli lahan disekitar kawasan tersebut.
Selain  itu,  opsi  lain  adalah  berbagi  tempat dengan batching  plant di  Kampung  Rambutan. Hal  ini  disarankan,  mengingat  pabrik  tersebut masih berada di bawah holding SCG.  Di samping itu, batching  plant Kampung  Rambutan,  Jakarta Timur  dengan  Jatiwarna,  Bekasi  hanya  berjarak sekitar 21 km melalui tol (Gambar 2).
Penerapan sharing lokasi  akan  menghemat biaya sewa lahan mengingat biaya sewa lahan di daerah  Jakarta  sangatlah  tinggi. Batching  plant Kampung  Rambutan  akan  menjadi hub atau lokasi penghubung dari Sukabumi sebagai lokasi asal semen OPC. Hub ini akan digunakan sebagai pengatur  berapa  jumlah  truk  yang  harus  ada  di
kawasan  Kampung  Rambutan  dan  berapa  truk yang  harus  berangkat  dari  Sukabumi.    Dengan adanya  lokasi  fasilitas postponement ini,  PT. Semen  Jawa  akan  meningkatkan  efisiensi distribusi  dikarenakan  mampu  mengurangi lead time ke konsumen. Lead time yang lebih singkat akan mampu meningkatkan kepercayaan konsumen ke perusahaan .
Tidak  semua  truk  semen  OPC  harus  melalui lokasi  fasilitas postponement untuk  menuju  ke konsumen.    Lokasi  ini  hanya  diperuntukkan  bagi konsumen  di  wilayah  Jakarta  dan  sekitarnya dengan proporsi yang lebih besar.  Konsumen di wilayah  lain  seperti  Sukabumi,  Cianjur,  Bandung, Tasikmalaya,  dan  Pekalongan  dapat  langsung didistribusikan melalui PTSJ di Sukabumi.  Hal ini untuk  mengoptimalkan  jumlah  truk  yang  ada  di Kampung  Rambutan,  Jakarta  timur  mengingat
Gambar 1. Sebaran konsumen semen OPC PT. Semen Jawa
Gambar 2. Jarak lokasi Jatiwarna, Bekasi dengan batching plant Kampung Rambutan, Jakarta Timur
terbatasnya  lahan  karena  harus  berbagi  dengan truk batching plant (truk molen).  Selain itu, lama waktu tunggu postponement harus dihitung juga agar  waktu  tunggu  truk  tidak  terlalu  lama mengingat truk harus meningkatkan tripnya agar tidak dalam kondisi idle .

## IV. S IMPULAN
Pada setiap kegiatan logistik dan rantai pasok, hal  yang  paling  utama  adalah  bagaimana mendistribusikan  barang  kepada  konsumen dengan  tepat  sasaran,  tepat  waktu,  dan  tepat biaya.    Dalam  hal  ini,  PTSJ  terkendala  untuk mendistribusikan  barang  kepada  konsumen secara tepat waktu dikarenakan kemacetan parah di wilayah Ciawi-Sukabumi.  Kemacetan parah ini dapat  diantisipasi  dengan  menerapkan  model postponement dengan  penyiapan  fasilitas  di suatu  koordinat  tertentu.    Penentuan  lokasi fasilitas postponement dapat  didekati  dengan metode  CoG.    Dari  perhitungan  yang dilakukan,didapati  bahwa  koordinat  optimal berada  di  daerah  Jatiwarna,  Bekasi.    Agar  biaya lebih  minimal,  PTSJ  hendaknya  melaksanakan sharing lokasi  dengan  rekanan  SCG  di  Kampung Rambutan,  Jakarta  Timur,  mengingat  jarak tempuh  Jatiwarna-Kampung  Rambutan  tidak terlalu  jauh  dan  terhubung  dengan  jalan  tol Lingkar Timur Jakarta.

## U CAPAN T ERIMA KASIH
Ucapan terima kasih diberikan kepada LPPM IT Telkom  Purwokerto  sebagai  pemberi  bantuan dana penelitian dan Tim PT. Semen Jawa sebagai penyedia informasi.

## D AFTAR P USTAKA
Abukhader,  S.M.;  Jonson,  G.  (2007).  “Postponement strategy  in  food  supply  chains  –  an  empirical investigation”. International  Journal  of  Logistics Systems and Management, Vol. 3 (2), 215 – 234.
Akgun,  I.;  Gumusbuga,  F.;  Tansel,  B.  (2015).  “Risk  bsed facility  location  by  using  fault  tree  analysis  in disaster management”. Omega, Vol. 52 , 168 – 179. Alghazalliq;  Suryono.  (2015).  Hino  FM260  JD  Karoseri Bulk Carrier 30 Ton Hino FM 260 JD. Karoseri Wing Box. Link:https://hinofm260jd.wordpress.
com/2012/11/05/hino-fm260-jd-karoseri-bulk- carrier-30-ton/#more-27. Accesed March 3, 2018 Babaei,  A.;  Shahanaghi,  K.  (2017).  “A  new  model  for planning  the  distributed  facilities  locations  under emergency  conditions  and  uncertainty  space  in relief logistics”. Uncertain Supply Chain
Management, Vol. 5 , 105 – 125.
Balcik,  B.;  Beamon,  B.    M.;  Smilowitz,  K.  (2008).  “Last mile  distribution  in  humanitarian  relief”. Journal  of Intelligent  Transportation  Systems:  Technology,
Planning, and Operations, Vol. 12 (2), 51 – 63.
Bartolacci, M.R.; LeBlanc, L.J.; Kayikci, Y.; Grossman, T.A. (2012).  “Optimization  modeling  for  logistics: Options and implementations”. Journal of Business Logistics, Vol. 33 (2), 118 – 127.
Boone,  C.A.;  Craighead,  C.W.;  Hanna,  J.B.  (2007).
“Postponement: an evolving supply chain concept”. Innternational  Journal  of  Physical  Distribution  &
Logistics Management, Vol. 37 (8), 594 – 611.
Bucklin,  L.P.  (1965).  “Postponement,  speculation  and the  structure  of  distribution  channels”. Journal  of Marketing Research, Vol. 2 (1), 26 – 31.
Carbonara,  N.;  Pellegrino,  R.  (2018).  “Real  options approach  to  evaluate  postponement  as  supply chain disruptions mitigation strategy”. International Journal of Production Research, Vol. 56 (15), 5249 – 5271. DOI: 10.1080/00207543.2017.1403663 . Choi,  K.;  Narasimhan,  R.;  Kim,  S.W.  (2012).
“Postponement strategy for international transfer of products  in  a  global  supply  chain:  A  system dynamics  examination”. Journal  of  Operations Management, Vol. 30, 167 – 179. Davila,  T.;  Wouters,  M.  (2007).  “An  empirical  test  of inventory,  service  and  cost  benefits  from  a postponement  strategy”. International  Journal  of Production Research, Vol. 45 (10), 2245 – 2267.
Dong, K. (2012). “Study on Distribution Center Location Model  based  on  Economics  and  Timeliness”. Advances  in  Mechanical  Engineering  and  Its Application , Vol. 3 (1), 263 – 267.
Erdemir,  U.  (2003). Optimizing  Warehouse  Logistics Operations  Through  Site  Selection  Models .  Thesis, Naval Postgraduate School, California.
Faska.  (2015).  Ini  9  Titik  Macet  Jalur  Sukabumi-Ciawi Paling  Menyebalkan.  Pojok  Jabar.  http://jabar. pojoksatu.id/sukabumi/2015/07/20/ini-9-titik- macet-jalur-sukabumi-ciawi-paling-menyebalkan/, Accesed on March 7 2018.
Ferreira,  K.A.;  Tomas,  R.N.;  Alcantara,  R.L.C.  (2015).  “A theoretical framework for postponement concept in a  supply  chain”. International  Journal  of  Logistics: Research and Application, Vol. 18 (1), 46 – 61.
Graman, G.A. (2010). “A partial-postponement decisión cost  model”. European  Journal  of  Operational Research, Vol. 201 , 34 – 44.
Guericke, S.; Koberstein, A.; Schwartz, F.; Vos, S. (2012). “A  stochastic  model  for  the  implementation  of postponement  strategies  in  global  distribution networks”. Decision Support Systems, Vol. 53 , 294 – 305.
Hale,  T.S.;  Moberg,  C.R.  (2003).  “Location  science research: a review”. Annals of Operations Research,
Vol. 123 , 21 - 35. Hariawan, J.B. (2007). Pengaruh Perbedaan Karakteristik Type  Semen  Ordinary  Portland  Cement  (OPC)  dan Portland  Composite  Cement  (PCC)  Terhadap  Kuat Tekan  Mortar .  Skripsi.  Fakultas  Teknik  Sipil  dan Perencanaan. Universitas Gunadarma.
Intana.  (2013). SCG Bangun Pabrik  Ramah  Lingkungan
Senilai Rp 3,4 Triliun . Majalah SWA. https://swa.co.id/swa/trends/management/scg- bangun-pabrik-ramah-lingkungan-senilai-rp-34- triliun. Acessed March 7, 2018.
Iulia,  T.R.;  Gabriela,  B.M.;  Constantin,  D.V.  (2011). “Spatial  modeling  in  logistics  decision-making processes:  Identifying  the  optimal  location  for  a single  central  warehouse”. Annals  of  Faculty  of Economics , Vol. 1 (1), 137 – 143.
Jirsák,  P.;  Krsnakova,  L.  (2015).  “Supply  chain  design– where  to  allocate  logistics  facility”. Perners Contacts , Vol. 10 (4), 41 – 54.
Khongkan, T.; Road, V.; Laptaned, U. (2014). “A location analysis of the distribution center and logistics hub in the Greater Mekong
Subregion”,
Rev.Integr.Bus.Econ.Res. , Vol. 3 , 136 – 146.
Klose, A.; Drexl, A. (2005). “Facility location models for distribution  system  design”. European  Journal  of Operational Research, Vol. 162 , 4 – 29.
Kumar,  A.;  Singh,  G.  (2014).  “Logistics  optimization  by using  rectilinear  distance”. International  Journal  of Innovative Science, Engineering & Technology , Vol.
1 (4), 463 – 468.
Leung,  S.C.;  Ng,  W-L.  (2007a).  “A  stochastic programming  model  for  production  planning  of perishable products with postponement”. Production  Planning  &  Control:  The  Management of Operations, Vol. 18 (3), 190 – 202.
Leung,  S.    C.;  Ng,  W-L.  (2007b).  “A  goal  programming model  for  production  planning  of  perishable products  with  postponement”. Computers  & Industrial Engineering, Vol. 53 , 531 – 541.
Liu,  S.;  Wang,  Z.;  Miao,  R.;  Xu,  J.;  Huang,  H.  (2013). “Research  of  location  selection  of  distribution center  for  service  base  don  gravity  method”.
Applied Mechanics and Materials, Vol. 433 - 435 , pp. 2419 – 2423.
Liu,  X.;  Guo,  X.;  Zhao,  X.  (2012).  “Study  on  logistics center  site  selection  of  Jilin  Province”. Journal  of Software ,  Vol. 7 (8),  1799  –  1806.  doi: 10.4304/jsw.7.8.1799-1806.
Lu,  C.-C  L.;  Ying,  K.-C.;  Chen,  H.-J.  (2016).  “Real-time relief  distribution  in  the  aftermath  of  disasters  –  A Rolling horizon approach”. Transportation Research Part E, Vol. 93 , 1 – 20. Melo,  M.T.;  Nickel,  S.;  Saldanha-da-Gama,  F.  (2009).
“Facility location and supply chain management – A review”. European Journal of Operational Research, Vol. 196 , 401 – 412. Mirčetić,  D.;  Nikoličić,  S.;  Maslarić,  M.  (2014).  “Logistic centers: Literature review and papers classification”. The  Fifth  International  Conference  Transport  and Logistics .
Nahleh,  Y.A.;  Kumar,  A.;  Daver,  F.  (2013).  “Facility location problem  in emergency  logistic”.
International  Journal  of  Mechanical,  Aerospace, Industrial, Mechatronic and
Manufacturing
Engineering , Vol. 7 (10), 2113 – 2118. Onnela,  N.  (2015). Determining  the  Optimal Distribution  Center  Location .  Thesis,  the  Faculty  of Business and Built Environment, Tampere University of  Technology.  Diakses  dari  https://dspace.cc.tut. fi/dpub/bitstream/handle/123456789/22938/onnela .  pdf?sequence=1&isAllowed=y pada 21 Desember 2018.
Owen,  S.H.;  Daskin,  M.S.  (1998).  “Strategic  facility location: A review”. European Journal of Operational Research, Vol. 111 , 423 – 447.
Qin, Y. (2011). “On capacity allocation model of partial postponement strategy”. Procedia Engineering, Vol. 15 , 4342 – 4346.
Sarrazin, F.; LeBel, L.; Lehoux, N. (2018). “Identifying key factors for the success of a regional logistic center”. Forest Science , Vol. 64 (3), 233 – 245.
Selimi,  A.;  Svensson,  T.  (2013). Localization  of  a Distribution  Center  for  Locally  Produced  Fruit  and Vegetables A case study of Svenska Odlarlaget and Samodlarna’ Degree  Project,  Linnaeus  University, Swedia.
Seth,  D.;  Paniraghi,  A.  (2015).  “Application  and evaluation of packaging postponement strategy to boost  supply  chain  responsiveness:  a  case  study”. Production Planning & Control, Vol. 26 (13), 1069 – 1089.
Slabinac,  M.  (2013).  “Approaches  to  distribution centre's  location  problem  and  its  role  in  green supply  chain  management”. Business  Logistics  in Modern Management , Vol. 13 , 95 – 102.
Szmelter,  A.  (2016).  “Postponement  in  logistics strategies  of  global  supply  chains”. Torun Business Review , Vol. 14 (1), 151 – 161.
Van  Hoek,  R.I.  (1999).  “Postponement  and  the reconfiguration  challenge  for  food  supply  chains”. Supply Chain Management, Vol. 4 (1), 18 – 34. Van  Hoek,  R.I.  (2001).  “The  rediscovery  of postponement a literature review and directions for research”. Journal of Operations Management, Vol. 19 , 161 – 184. Van  Hoek,  R.I.;  Peelen,  E.;  Commandeur,  H.R.  (1999). “Achieving mass
customization through postponement:  a  study  of  international  changes”. Journal of Market Focused Management, Vol. 3 , 353 – 368. Wang, L.; Liu, Y. (2017). “Research on location based on gravity  method  of  Changsha  City  Greenery  Fruit Supermarket  Chain  Distribution  Center”. 2017 International  Conference  on  Economics  and Management  Engineering  (ICEME  2017) .  Diakses dari
http://www.dpi- proceedings.com/index.php/dtem/article/view/1176 7/11308 pada 21 Desember 2018. Wang,  X.;  Xie,  Z.;  Guan,  X.  (2012).  “Partial postponement  strategy:  application  in  automobile manufacturers”. Advanced  Materials  Research, Vol. 443-444 ,  296 – 301.
Wilson,  D.  (2005).  “Location  modeling  in  logistics:  A decision  maker  defined  approach”. MODSIM05 International  Congress  on  Modelling  and Simulation  Advances  and  Applications  for Management  and  Decision  Making  Proceedings , pp.1794 – 1798. Wong,  H.;  Potter,  A.;  Naim,  M.  (2011).  “Evaluation  of postponement in the soluble coffee supply chain: A case  study”. International  Journal  of  Production Economics, Vol. 131 , 355 – 364.
Yeh,  C.;  Yang,  H.-C.  (2003).  “A  cost  model  for determining  dyeing  postponement  in  garment supply chain”. Int J Adv Manuf Technol, Vol. 22 , 134 – 140. Yeung,  J.H.Y.;  Selen,  W.;  Deming,  Z.;  Min,  Z.  (2007). “Postponement  strategy  from  a  supply  chain perspective: cases from China”. International Journal of  Physical  Distribution  &  Logistics  Management,
Vol. 37 (4), 331 – 356.
Zhang,  C;  Tan,  G.-W.  (2001).  “Classification  of postponement  strategies  and  performance  metrics framework”. PACIS 2001 Proceedings .  Diakses dari: https://aisel.aisnet.org/pacis2001/4  pada    6  Maret 2018.