Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Optimalisasi Warehousing Operation | Dwi Nurma | Tri Warcono | Ulfah

## OPTIMALISASI WAREHOUSING OPERATION DENGAN METODE DISCRETE EVENT SIMULATION
PADA THIRD PARTY LOGISTICS COMPANY
Dwi Nurma Heitasari 1) , Tri Warcono Adi 2) , Ulfah Kurniati 3)
1,2,3) Prodi Logistik Migas, Politeknik Energi dan Mineral Akamigas Email : dwi.heitasari@esdm.go.id
Abstrak, PT. X adalah perusahaan penyedia layanan jasa logistik Thrid Party Logistic (3PL) yang menjalankan warehousing  management pada spareparts alat  berat . Persaingan  pada  industri logistik  sangat  mengutamakan profesionalitas pada prinsip right goods , right place , dan right time yang merupakan tolok ukur dari tingkat layanan perusahaan kepada partner . S ervice level perusahaan dapat di- upgrade melalui optimalisasi warehouse operation dengan cara mereduksi waste of time, dan meningkatkan resources utilization dengan mensimulasikan sejumlah skenario menggunakan software Arena. Metode discrete event simulation dipilih karena model simulasi tersebut mampu  menggambarkan  kompleksitas  sistem  nyata  dalam  sistem  distribusi  eksisting,  fleksibel dalam implementasinya,  cepat  dalam  pemodelannya  serta  relatif  hemat  biaya.  Hasil  simulasi  menunjukkan  skenario perbaikan  yang  terbaik  yakni  dengan  menambah  1  unit hand  jack dan 1 manpower  picker ,  sehingga  dapat mereduksi 13 jam dari waiting time , meningkatkan 12% rata-rata utilitas forklift serta meningkatkan utilitas hand jack menjadi 90%. Skenario tersebut mampu  menghasilkan performa kinerja  yang  lebih optimal dibandingkan warehousing  operation pada kondisi eksisting,  hal  mana sebagai rekomendasi  bagi PT. X guna  merencanakan strategi mengoptimalkan profitability pada core business .
Kata Kunci : Optimalisasi, Warehousing, Discrete Event Simulation, Logistik

## PENDAHULUAN
Industri  logistik  dengan  perkembangan teknologi yang pesat serta tingginya persaingan dalam  memenuhi  kebutuhan customers sangat mementingkan prinsip efektif dan efisien pada setiap  proses  logistik  terutama warehousing process [1].  Oleh  karena  itu,  dalam  proses warehousing ditekankan  prinsip right  place, right goods, dan right time.
PT.  X  merupakan  perusahaan Third Party Logistic (3PL) untuk sparepart alat berat yang  menjalankan  peran  sebagai  pihak  ketiga untuk memberikan jasa outsourcing pergudangan dan pengangkutan bagi perusahaan manufaktur dan perusahaan ekspedisi lain dalam suatu sistem  rantai pasok (supply chain system) . PT. X dalam menjalankan  operasi  pergudangan sparepart alat berat, melakukan proses inbound/receiving, proses storage yakni put away dan bin to bin serta proses outbound yakni picking dan packing [2] . Lama  waktu  proses receiving akan mempengaruhi proses put away , lama waktu proses picking akan mempengaruhi proses packing.  Resources yang  digunakan dalam warehousing  process merupakan share resources sehingga  membentuk  integrasi  pada setiap warehousing  process [3]  sehingga
adanya  hambatan  pada  suatu  proses  akan menyebabkan  efek  domino  pada  proses  yang lain,  terlebih  s pareparts yang  di- handle di dalam warehouse memiliki  dimensi  dan  berat yang beragam, sehingga memerlukan material handling  equipment dan  metode  penanganan tertentu.  Pada real  system sering  terdapat antrian sebagai waste of time yang dapat dilihat pada alokasi waktu warehousing process.
Tingginya waiting time akan mempengaruhi  total time  of  warehousing process sehingga  akan  mempengaruhi service level dan  tingkat  utilitas resoures yang digunakan  yakni manpower dan material handling equipment (MHE) [4]. Oleh karena itu perlu dilakukan waste of time reduction dengan menentukan  kebutuhan resources hingga diperoleh warehousing  process yang  optimal dan  mampu  meningkatkan service  level serta profitability perusahaan  [1].  Diketahui  adanya alokasi waktu warehousing process yang tinggi pada  proses picking sebesar  22%, put  away 18% dan bin to bin sebesar 14% dari total waktu warehousing  process .  Analisis  permasalahan ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan simulasi  yang  merepresentasikan real  system dan  menggambarkan  permasalahan  tanpa mengganggu  proses real [5].  Metode  ini
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Optimalisasi Warehousing Operation | Dwi Nurma | Tri Warcono | Ulfah
membutuhkan  waktu  serta  biaya  yang  relatif lebih rendah dibanding dengan melakukan trial and  error .  Simulasi  dilakukan  dengan  metode Discrete  Event  Simulation karena  kegiatan warehousing process merupakan sistem diskrit [6].  Pembangunan  model  simulasi  dilakukan pada software Arena karena lebih fleksibel dan mampu  merepresentasikan  beberapa  faktor stokastik  sehingga  relatif  lebih  mudah  dalam membangun  dan  melakukan  analisis  suatu model yang kompleks [4]. Dalam pembangunan  model  tersebut  akan  diperoleh output  total  time , waiting  time ,  dan utility resources dalam  hal  ini forklift dan hand jack sehingga selanjutnya dapat dilakukan penentuan skenario  perbaikan  terbaik  dalam  strategi pengoptimalan warehousing process .

## METODE
Menurut  Creswell  metode  penelitian merupakan  proses  pengumpulan  dan  analisis data terkait dalam tujuan penelitian [7]. Dalam metode  penelitian  terdapat  tahapan  penelitian serta metode yang digunakan dalam penyelesaian  permasalahan  dan  interpretasi data sebagai berikut :

## Alur Penelitian
Alur  penelitian  pada  studi  kasus  ini, sebagaimana  Gambar  1.  Flowchart  tahapan penelitian sebagai berikut :
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Sesuai  Gambar  1,  Flowchart  Tahapan Penelitian tersebut dapat dilihat bahwa tahapan proses penelitian terstruktur dan berfokus pada minimalisir waste of time warehousing process
untuk  menghasilkan  skenario  terbaik  dan optimal  dalam  pelaksanaan  proses  operasi pergudangan.

## Variabel Penelitian
Penelitian  optimalisasi warehousing process dengan  metode Discrete  Event Simulation (DES)  ini  merupakan  penelitian kuantitatif.  Penelitian  ini  menggunakan  data berupa  waktu warehousing  process memiliki sifat kuantitatif berupa angka pada satuan waktu [7].  Variabel  pada  penelitian  ini  terdiri  dari variable  independent yaitu  waktu  antar kedatangan order dan  jumlah  permintaan customer, variable dependent yakni total waktu proses warehousing. Kegiatan warehousing yang diteliti  diantaranya  adalah  proses receiving/inbound,  storage yakni  proses put away dan bin  to  bin, serta shipping/outbound yakni picking dan packing [8].

## Pengumpulan dan Analisis Statistik Data
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini adalah observasi, wawancara dan dokumentasi. Data  collecting dilaksanakan selama  6  (enam)  bulan  dalam  kurun  waktu bulan  Januari  hingga  Juni  2021  guna memperoleh  informasi  dan  data  yang  reliabel untuk  dilakukan  analisis,  diantaranya  waktu antar  kedatangan spareparts, dan  waktu warehousing process sebagai Data Primer , dan Data  Material  Handling, Data Manpower, Throughput of Spare parts, Standard Operation Procedure  (SOP), dan Layout  of  Warehouse sebagai  Data  Sekunder.  Sedangkan  responden dalam penelitian ini terutama Operator , Admin dan Warehouse Supervisor pada PT. X.
Analisis  statistik  data  dilakukan  untuk memastikan  data  waktu  dan throughput  of spareparts adalah  data  yang  bersifat random [9].  Analisis  ini  dilakukan  dengan software minitab  karena  relatif  lebih  mudah  digunakan yakni  dengan  data.  Analisis  statistik  data dilakukan  dengan  uji  normalitas  yakni One Sample Kolmogorov Smirnov dengan p-value > 0,05  menunjukkan  data  berdistribusi  normal. Uji  Independensi  dilakukan  dengan Run  Test dengan p-value >  0,05  menunjukkan  data bersifat random. Uji Homogenitas dengan chart control dengan grafik data masuk dalam range Upper Control Limit dan Lower Control Limit.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Optimalisasi Warehousing Operation | Dwi Nurma | Tri Warcono | Ulfah

## Pengolahan Data
Tahap pengolahan data dilakukan dengan  membangun  model  konseptual  yang menggambarkan real  system yakni  proses receiving,  storage,  picking  dan  shipping pada warehousing process flow diagram [10]. Model yang  dibangun,  dalam  hal  ini  pada software Arena,  harus  mampu  merepresentasikan real system guna  memperoleh output yang  akurat.
Oleh karena itu, perlu  dilakukan  verifikasi  dan validasi  model.  Verifikasi  dilakukan  guna mengetahui model simulasi telah sesuai dengan model konseptual. Apabila masih terdapat error maka  dilakukan  peninjauan  ulang  pada pembangunan  model  simulasi warehousing [11].  Validasi  model  dilakukan  dengan student’s independent sample ( t-test ) dengan p- value >  0,05  maka  model  tidak  memiliki perbedaan yang signifikan dengan sistem nyata atau dapat dikatakan model simulasi telah valid [4].  Apabila  model  belum  valid,  maka  perlu dilakukan  perbaikan  pada  proses  fitting distribusi dan pembangunan model konseptual. Perhitungan  jumlah  replikasi  dilakukan  untuk menentukan  estimasi  dalam  interval  yang diterima  dengan menentukan  nilai  berapa  kali ( n) model  simulasi  harus  dijalankan  secara berulang agar output simulasi mampu merepresentasikan  kondisi  pada  sistem  nyata [6].
Perhitungan  jumlah  replikasi  menggunakan rumus di bawah ini :
h𝑤 =   t 𝛼/2 , n − 1 s √n
Error terhadap mean = half width / mean
𝑛 ′ =   [ ( Z 𝛼 2 ) s ( e% 1 + 𝑒% ) x ] 2
Keterangan :
n :  jumlah replikasi simulasi
s
:  standar  deviasi  atau output simulasi sebanyak n replikasi
α :  tingkat  signifikansi  (α  =  1  – confidence interval ) hw
: half width atau error ( e ) t α/2 :  nilai t tabel pada α /2 dan derajat kebebasan (df) = n-1
Simulasi warehousing  process ini  akan menghasilkan output yang  memuat waiting time, total time of warehousing dan  persentase
utilitas resources yang  digunakan  [12].  Dari output tersebut dapat diketahui titik permasalahan waste  of  time sehingga  dapat diperoleh beberapa skenario perbaikan. Skenario  perbaikan  dapat  dilakukan  dengan mengubah jumlah resources pada warehousing process [13].

## Penarikan Kesimpulan
Dari  beberapa  skenario  perbaikan  akan dilakukan  perbandingan  antara waiting  time, total time of warehousing dan persentase utilitas resources .  Skenario  perbaikan  terbaik  yang dijadikan  strategi merupakan  skenario  yang mampu  mereduksi waste  of  time yang  paling tinggi  sehingga  diperoleh  jumlah resources yakni manpower dan MHE yang paling optimal pada warehousing  process sehingga  mampu meningkatkan service  level dan  profitabilitas perusahaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data waktu antar kedatangan spareparts dan  waktu warehousing  process sebagai  data primer  sedangkan Data  Material  Handling Equipment (MHE) , data manpower, throughput of spareparts dan layout of Warehouse sebagai data sekunder yang telah diperoleh akan diolah dan  dilakukan  analisa.  Data  waktu  yang  akan dianalisis  harus  melalui  tahap  analisis  statistik data.  Data  yang  digunakan  adalah  data  yang layak dan lolos dalam  uji  analisis  statstik data yakni  data  berdistribusi  normal,  bersifat random dan  data  telah  lulus  uji  homogenitas.
Kegiatan warehousing  process yang  akan dituangkan  kedalam  simulasi  yakni  proses inbound hingga outbound.
Pemodelan Konseptual Warehousing Process
Standard  Operational  Procedure (SOP) warehousing process yang telah diperoleh akan dituangkan  dalam  suatu flow  diagram .
Kegiatan warehousing yang diteliti diantaranya adalah proses receiving/inbound, storage yakni proses put  away dan bin  to  bin, serta shipping/outbound yakni picking dan packing
Kegiatan inbound yakni  meliputi  proses receiving  shipment yang  dilakukan  oleh checker dengan  melakukan  pengecekan  fisik material  dengan  dokumen manifest yang kemudian  dilakukan  dokumentasi  berupa pengambilan  foto. Manifest kemudian  akan direkap oleh admin dalam excel dan dilanjutkan
dengan proses move material from staging area to  receiving  area, pada  proses  ini  dilakukan pemindahan material dari staging area kedalam receiving area oleh operator. Checker melakukan  proses  pengecekan  fisik  material pada quality dan quantity serta  kesesuaian dengan  dokumennya.  Apabila  tidak  terdapat discrepancy atau damage akan  dilanjutkan kedalam  proses Good  Receipt (GR)  dengan SAP System dengan  menggunakan phone mobile/handheld dan melakukan scan barcode. Proses  GR  ini  sesuai  dengan  material  yang diterima secara actual baik jumlah dan jenisnya. Spareparts yang telah di-GR akan ditempatkan kedalam storage atau disebut  proses put away. Kegiatan put  away dilakukan  di- storage  area baik actual dengan material handling equipment serta melalui system . Apabila lokasi dalam bining  list tidak  sesuai  dengan actual maka  perlu  dilakukan bin  to  bin yakni  proses pemindahan material ke lokasi yang tersedia.
Outbound  process dilakukan  dengan mencetak  atau  mengeprint pick  tag sesuai Purchase Order
dari customer , mengelompokkan  sesuai  jenis  dan  waktu pengiriman  kemudian  membagikannya  ke picker.  Picker mengambil spareparts sesuai yang  tertera  pada pick  tag baik  jumlah,  jenis dan lokasi. Waktu yang digunakan pada proses Picking ini  lebih  banyak  dialokasikan  pada proses travelling dalam proses pencarian lokasi material  dan  pengambilan  material  sesuai jumlah  yang  diperlukan.  Proses  selanjutnya adalah picking dengan  mengkonsolidasi line item yang  akan  dikirm  baik  secara actual maupun  melalui system .  Setelah spareparts selesai  di- packing ,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan good  issue dalam system sehingga dapat  dikatakan  material  telah  keluar  dari inventory  warehouse .  Guna  mempermudah dalam tracking pengiriman spareparts maka dilakukan  pembuatan shippment , delivery advice dan tally sheet dengan system. Material kemudian akan di -handover ke area ILS untuk dikirimkan sesuai lokasi pengiriman.
Inbound  and  outbound  process serta rekapitulasi  waktu  riil  masing-masing  tahapan dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut:
Gambar  2.  Waktu  pada  proses inbound dan outbound
Pada  gambar  di  atas  dapat  diketahui alokasi  waktu warehousing process terlama terdapat pada proses picking yakni 22%. Hal ini sesuai  dengan  teori  Frazelle  yang  menyatakan proses warehousing terlama  adalah picking proses.  Keadaan  ini  disebabkan  oleh  adanya proses travelling pada storage area serta dapat disebabkan  oleh  tingginya waiting  time yang terjadi pada proses tersebut.

## Distribution Fitting
Dari    data    waktu    antar    kedatangan dan    waktu warehousing    process akan dilakukan distribustion  fitting dengan Input Analyzer pada software Arena hingga diperoleh pola  pada  data  yang  akan  diinputkan  kedalam model  simulasi  eksisting  sehingga  diperoleh model  yang  mampu  merepresentasikan real system .  Dari proses ini dapat diketahui terdapat beberapa  pola  data  yang  dipilih  berdasar the most  optimist  value dengan  nilai error yang terkecil.  Pola  data  yang  digunakan  yakni berpola  normal,  triangular  dan  eksponensial [4].  Dari  data  ini  akan  diinputkan  kedalam
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Optimalisasi Warehousing Operation | Dwi Nurma | Tri Warcono | Ulfah
simulasi  eksisting  sehingga  dapat  diperoleh representasi dari perilaku pada real system .

## Model Simulasi Eksisting
Model  konseptual  dan  hasil  dari distribution  fitting akan  digunakan  dalam membangun model simulasi eksisting kedalam software Arena 14.0. Inventory yang diasumsikan dalam membangun model simulasi warehousing  process ini  sebesar 16.854 line  item yang  akan  ter- update sesuai jumlah line  item pada inbound dan outbound . Line  item yang  masuk  akan  diproses  sesuai dengan  alur warehousing pada  pemodelan konseptual dengan modul process .
Proses moving material  menggunakan Material  Handling  Equipment (MHE)  yakni forklift atau hand jack dan dimodelkan dengan modul decide berdasarkan  dengan  berat line item . Forklift digunakan pada line item dengan berat lebih dari tiga ton. Penggunaan resources bersifat sharing . Manpower yang  digunakan juga  sesuai  dengan  dua shift yakni  pagi  dan malam  sesuai  pada real  system.  Spareparts yang  telah  selesai  dalam  proses receving akan masuk kedalam storage area sebagai inventory . Outbound  process disimulasikan  mulai adanya order dari customer yang  disebut sebagai  waktu  kedatangan outbound yang dimodelkan dalam bentuk modul create dengan memasukkan  ekspresi  data  dari  hasil fitting distribution . Pesanan terhadap spareparts akan diproses  sesuai  dengan  alur outbound pada pemodelan  konseptual.  Proses outbound ini memiliki  hubungan  dengan  proses inbound pada line  item yang  diproses.  Logika  yang digunakan yakni, line item yang diproses dalam kegiatan outbound ini  diambil  dari inventory pada storage area yang ter- update dari jumlah line  item keluaran  proses inbound . Spareparts yang  telah  selesai  diproses  akan  keluar  dari sistem dengan modul dispose .
Model simulasi eksisting pada Software Arena sesuai  dengan  penjabaran  di  atas  pada Gambar 3, sebagai berikut :
Gambar  3. Model  Simulasi  Eksisting  pada Software Arena

## Verifikasi dan Validasi
Model  simulasi  eksisting  yang  telah dibangun  akan  dilakukan  verifikasi syntax error dengan cara menekan F4 hingga muncul dialog No  errors  or  warnings  in  model dan verifikasi semantic error dengan melihat logika animasi  yang  berjalan.  Model  yang  tidak mengalami error dan sesuai dengan logika real system maka  menunjukkan  model  telah terverifikasi. Sedangkan untuk validasi dilakukan dengan menggunakan metode Student’s  test hingga  diperoleh output pada Gambar 4 di bawah ini:
Gambar 4. Output Verifikasi &Validasi Model Simulasi pada Software Arena
Pada gambar di atas hasil verifikasi pada sebelah  kiri  menunjukkan  tidak  adanya  error pada  model  simulasi  sedangkan  gambar sebelah kanan menunjukkan output Student’s t test adalah p-value (0,120) > 0,05 yang berarti Ho diterima, Dapat disimpulkan bahwa model telah terverifikasi dan tervalidasi.

## Perhitungan Jumlah Replikasi
Perhitungan  jumlah  replikasi  untuk menentukan  estimasi  dalam  interval  yang diterima  dengan  menentukan  nilai  berapa  kali (n). Dari  uji  coba running sebanyak  10  kali diperoleh  rata-rata  sebesar  6226,4  dengan standar  deviasi  1458,6.  Kemudian  dilakukan perhitungan jumlah replikasi. Dari perhitungan diperoleh  nilai half  width adalah  sebesar 1043,453.  Nilai error terhadap mean adalah dengan membagi nilai half width dengan mean
dan  diperoleh  hasil  sebesar  0,167.  Dari perhitungan  jumlah  replikasi  diperoleh  jumlah replikasi  untuk  simulasi warehousing  process yang dibutuhkan adalah 26 kali replication.
Analisis Output Simulasi Eksisting
Kegiatan warehousing saat ini menggunakan resources yakni  tiga hand  jack dan dua forklift yang digunakan secara sharing . Setelah dilakukan running pada model simulasi eksisting  sebanyak  26 replication maka diperoleh output yakni total waktu warehousing process adalah  178  jam, waiting time terbesar adalah  proses picking yakni  90  jam, put  away yakni 77 jam, bin to bin yakni 72 jam dan proses picking sebesar 4 jam. Operasional warehousing yang  berjalan  selama  11  jam  per hari dengan 26 hari kerja dalam sebulan.
Dari output tersebut  dapat  diketahui terjadinya  tingginya  antrian  pada  proses picking , put  away dan bin  to  bin yang  perlu dilakukan reduksi pada waste of time . Tingginya waste  of  time pada  proses picking disebabkan karena adanya proses travelling di- storage area yang  dapat  memicu  kurang  optimalnya  waktu dan resources yang dimiliki. Upaya pengoptimalan dapat dilakukan dengan mengubah  jumlah resources yang  berkaitan pada proses tersebut.
Dari  hasil output simulasi  eksisting  ini menunjukkan  kebenaran  teori  dari  frazell bahwa proses picking merupakan proses dalam warehousing yang  memakan  waktu  terlama dalam  seluruh  proses warehousing yang disebabkan adanya proses travelling di- storage area.  Lamanya  proses put  away dan picking juga dapat disebabkan karena terjadinya human error dalam  melakukan input data line  item pada  SAP system .  Hal  ini  dapat  menyebabkan turunnya  akurasi  informasi  dari  jenis,  jumlah dan  lokasi  setiap line  item .  Adanya double location dari line  item dapat  memperlambat proses warehousing karena  perlunya  proses pencarian.  Perbedaan  lokasi  pada system dengan  aktual  juga  dapat terjadi karena proses bin to bin yang dilakukan pada komputer admin di- receiving  area bukan  pada storage  area secara  langsung. Waiting  time merupakan proses  antrian  yang  mana  dianggap  sebagai waste  of  time .  Saat  ini  terdapat  empat picker yang  melakukan  proses picking. Dengan
pertimbangan  hasil  output  ini,  maka  dapat dilakukan penambahan picker guna mengurangi waste of time.
Dari output simulasi  juga  diketahui tingkat utilitas forklift adalah sebesar 60% dan utilitas hand jack adalah sebesar 97%. Terdapat tingginya utilitas dari hand jack yang memiliki resiko  tinggi  terhadap  kerusakan  karena over work dan  kurangnya  ketersediaan  akibat peningkatan line item yang diproses. Tingginya utilitas hand jack ini dikarenakan penggunaannya  lebih  dominan  pada  proses picking dan put away . Oleh karena permasalahan  di  atas  maka  dapat  dilakukan reduksi waste of time dengan mengubah jumlah dari resources yang digunakan secara optimal.
Berdasarkan analisis di atas dapat ditarik kesimpulan bahwa pengoptimalan warehousing process dapat  dilakukan  pada  proses picking yang mana memanfaatkan hand jack dan picker sebagai resources- nya.  Pengubahan resources yang  berhubungan  dengan  proses picking secara  otomatis  akan  mempengaruhi  proses warehousing lainnya.
Skenario Perbaikan Warehousing Process
Terdapat beberapa parameter yang dapat digunakan untuk mengukur performansi yakni proses warehousing , throughput , storage availability , dan waktu proses dalam melakukan aktivitas warehousing.
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  simulasi eksisting,  dapat  diperoleh  beberapa  skenario perbaikan  yang  dapat  dijadikan  sebagai  upaya pengoptimalan warehousing  process .  Dari output skenario  eksisting  dapat  diketahui adanya  permasalahan  yakni waiting  time dan resources yang  tinggi  pada  penggunaan hand jack .  Oleh  karena  itu  untuk  meminimalisir waiting  time penggunaan hand  jack dan menurunkan  utilitas hand  jack maka  perlu penambahan hand  jack sebanyak  1  hingga  2 unit. Nilai ini diperoleh dari trial and error pada simulasi  eksisting  serta  adanya error pada model simulasi.
Kemudian dari output skenario eksisting juga  dapat  diketahui  adanya waiting  time dan resources yang tinggi pada proses picking yang menggunakan picker sebagai resources- nya.
Oleh  karena  itu  untuk  meminimalisir waiting time dan menurunkan utilitas picker maka perlu
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Optimalisasi Warehousing Operation | Dwi Nurma | Tri Warcono | Ulfah
penambahan picker sekitar  1  hingga  3 picker . Hal  ini  dengan  pertimbangan,  penambahan picker yang  berlebih  akan  menurunkan profitabilitas perusahaan serta akan menurunkan service  level karena  setiap penambahan resources akan ditagihkan kepada customers .  Nilai  ini  diperoleh  dari trial  and error pada simulasi eksisting dengan pertimbangan  pengurangan  lebih  dari  tiga manpower dapat menyebabkan over work pada resources dan  meningkatkan  kemungkinan human error yang tinggi.
Skenario  perbaikan  1  dilakukan  dengan menambah resources  hand  jack sebanyak  1 unit, menambah picker sebanyak 1 orang pada shift pagi. Pada skenario 1 ini menggunakan 4 unit hand  jack ,  5 picker dengan  jumlah resources lain adalah tetap.
Skenario  perbaikan  2  dilakukan  dengan menambah resources  hand  jack sebanyak  2 unit, menambah 2 picker pada shift pagi. Pada skenario  2  ini  menggunakan  6  orang picker, 5 unit hand  jack dengan  jumlah resources lain yang digunakan adalah tetap.
Skenario  perbaikan  3  dilakukan  dengan menambah hand  jack sejumlah  2  unit, menambah 1 manpower picking pada shift pagi. Pada  skenario  3  ini  menggunakan  5  unit hand jack ,  dan  5 manpower  picking dengan  jumlah resources lain yang digunakan adalah tetap.
Dari  ketiga  skenario  tersebut  akan dilakukan running dengan  26 replication sehingga diperoleh output pada Tabel 1 sebagai berikut :
Tabel  1.  Perbandingan Output Skenario Perbaikan Warehousing Process
Resources Eksisting Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Total Time (Hour) 178 166 139 196 Waiting Time (Hour) 191 178 196 187 Queue Time (Hour): Picking 90 83 50 73 Put Away 77 68 83 78 Bin To Bin 72 68 82 80 Handjack 57 48 43 53
Utilitas: Forklift 60% 72% 87% 70% Hand Jack 97% 90% 80% 83% 3 Hand Jack Menam bah 1 Hand Jack Menam bah 2 Hand Jack Menam bah 2 Hand Jack 4 Picker Menam bah 1 Picker Menam bah 2 Picker Menam bah 1 Picker Sumber : Analisis Penulis, 2021 Beberapa skenario perbaikan warehousing  process yang  diusulkan  akan dibandingkan antara total time of warehousing process , waiting time dalam proses warehousing dan tingkat utilitas dari resources .
Dari  tabel  di  atas  dapat  diketahui  skenario perbaikan 1 ini dilakukan dengan menggunakan  4  unit hand  jack dan  5 picker dengan  jumlah resources lain  adalah  tetap. Skenario  ini  mampu  mereduksi  total  waktu warehousing  process selama  12  jam  dari  178 jam  menjadi  166  jam.  Strategi  ini  juga  dapat menurunkan waiting time dari 191 jam menjadi 178  jam.  Reduksi waiting  time terjadi  pada proses picking , put  away,  bin  to  bin dan penggunaan hand  jack .  Proses picking yang dengan waiting  time 90  jam  dapat  direduksi hingga 7 jam. Dapat disimpulkan bahwa pada skenario  ini  dapat  mereduksi  total time  of warehousing process serta waiting time .
Utilitas Material  Handling  Equipment menunjukkan  peningkatan  utilitas forklift menjadi  72%  dan  utilitas hand  jack 91%. Sehingga  skenario  ini  yang  paling  efektif  dan dapat menjadi alternatif dalam mereduksi waste of time dan mengurangi tingginya utilitas hand jack dengan warehousing  process yang optimal.  Skenario  ini  dianggap  paling  efektif dikarenakan  mampu  mereduksi waste  of  time dengan  menekan waiting  time dan total  time warehousing  process serta  menghasilkan persentase  utilitas resources yang  relatif  lebih baik dibanding skenario lain yakni 90%.
Pada skenario 2 ini menggunakan 6 orang picker dan  5  unit hand  jack dengan  jumlah resources lain  yang  digunakan  adalah  tetap.
Skenario  2  mampu  mereduksi  total  waktu warehousing process yang signifikan yakni 39
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Optimalisasi Warehousing Operation | Dwi Nurma | Tri Warcono | Ulfah
jam  dari  178  jam  menjadi  139  jam.  Namun, pada  skenario  ini  meningkatkan waiting  time sebanyak 5 jam. Skenario ini mampu mereduksi waste  of  time  picking yang  paling  signifikan yakni  40  jam  namun  terjadi  peningkatan waiting time pada proses put away dan bin  to bin .  Utilitas  MHE  pada forklift mengalami peningkatan  menjadi  87%  serta  utilitas hand jack 80%.
Pada skenario 3 ini menggunakan 5 unit hand  jack ,  dan  5 manpower  picking dengan jumlah resources lain  yang  digunakan  adalah tetap. Output simulasi  pada  perbaikan  3  ini menunjukkan  adanya  peningkatan  total  waktu warehousing process dari 178 jam menjadi 196 jam. Penghematan waiting time yang signifikan terlihat  pada  proses picking yakni  dari  90  jam menjadi 73 jam atau berkurang 17 jam. Namun disisi  lain  terdapat  peningkatan waiting  time pada  proses put  away dari  77 jam menjadi  78 jam dan bin to bin dari 72 jam menjadi 80 jam. Waiting time tereduksi  sebanyak  8  jam  yakni dari  191  jam  menjadi  187  jam.  Utilitas  MHE yakni forklift meningkat  10%  menjadi  70% serta  utilitas hand  jack menjadi  83%.  Dapat dikatakan  skenario  ini  belum  dapat  menjadi skenario  yang  dianggap  optimal  karena  masih memiliki total time of warehousing yang relatif tinggi.
Berdasarkan dari perbandingan skenario perbaikan  di  atas  maka  dapat  diperoleh kesimpulan  bahwa  skenario  perbaikan  1 merupakan skenario perbaikan terbaik dibanding  skenario  lain  karena  mampu mereduksi  total  waktu warehousing  process dan waiting  time. Utilitas  dari forklift yang dianggap  masih  mampu  digunakan  dalam proses warehousing lain sesuai actual. Utilitas hand  jack juga  menujukkan  nilai  yang  baik namun tetap menghindari adanya over use.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  optimalisasi warehousing process dengan metode discreate event  simulation guna  memperoleh strategy atau  skenario  perbaikan  optimal  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan output simulasi eksisting pada software Arena  diketahui  total  waktu warehousing  process adalah  178  jam. Terdapat waiting time dominan pada proses picking selama 90 jam , put away selama 77 jam ,  bin  to  bin selama  72  jam  dan penggunaan hand  jack selama  57  jam
dengan total waiting time sebesar 191 jam. 2. Rata-rata utilitas Material Handling
Equipment yakni forklift telah optimal yakni 60%  dan  utilitas hand  jack yang  relatif tinggi yakni 97%.
3. Berdasarkan  hasil  analisis  perbandingan output skenario  perbaikan  dengan  metode Discrete  Event  Simulation menunjukkan bahwa  skenario  1  merupakan  skenario terbaik  dibanding  dengan  skenario  lainnya. Skenario ini menerapkan strategi penambahan  1  unit hand  jack dan  1 manpower  Picker mampu  mereduksi  total waktu warehousing yang  signifikan  yakni 12 jam, dan mereduksi waiting time sebesar 13 jam.
4. Skenario  1  merupakan  skenario  perbaikan optimal yang mampu meningkatkan utilitas forklift menjadi 72% serta utilitas hand jack menjadi 90%. Skenario ini dapat digunakan sebagai  upaya  dalam  meminimalisir waste of  time yang  berupa waiting  time, mampu menghemat  total  waktu  pada warehousing operation sehingga  dapat  meningkatkan service level perusahaan dan profitabilitas.

## DAFTAR PUSTAKA
Pujawan,  I  Nyoman  dan  Mahendrawathi  Er. 2017. Supply Chain Management (Edisi Tiga). Andi, Yogyakarta. Martono,  Ricky  Virona.  2018. Manajemen Logistik. Gramedia  Pustaka  Utama, Jakarta Murat  M,  Gunal.  2014. Discrete  Event Simulation for Performance Modeling in Health  Care  a  Review  of  the  literature . United Kingdom.
Siswanto, Nurhadi, Latiffianti, Efi dan Stefanus Eko  Wiratno.  2018. Simulasi  Sistem Distkrit  Implementasi  Dengan  Software Arena . ITS Tekno Sains, Surabaya. Robinson,  Stewart.  2014. Simulation  :  The
Practice of Model Development an Use . Palgrave Macmillan, ISBN :
9781137328038.
Kelton, Sadaowski, & Zupick. 2015. Simulation with Arena (sixth Edition ). McGraw-Hill Education, New York.
Sugiyono. 2017. Metode Penelitian Kuantitatif .
Alfabeta, Bandung. Rechards, Gwynne. 2016. Warehouse Management  a  Complite  Guide  to Improving  efficiency .  Kogan  Page, United Kingdom.
Hutapea,  Clara  Beatrix.  2017. Simulasi  Order
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Optimalisasi Warehousing Operation | Dwi Nurma | Tri Warcono | Ulfah
Picking untuk mereduksi waktu
Pengambilan Barang Jadi (Studi Kasus : PT. NPK JADIMAS) . ITS, Surabaya. Piasecki, D. 2012. Order Picking : Methods and Equipment for Piece Pick, Case Pick, and
Pallet Pick Operations . [Online] available at https://www.mmh.com/wp_content/isd_ wp_success_in_order_picking_100913. pdf [Accsessed 29 Mei  2021]. Rezky,  Elsa  Winanda.  2016. Order  Picking Simulation  in  a  Distribution  Center Warehouse to Minimize Order Fulfillment Time . ITS, Surabaya.
Geest,  M.  v.,  Tekinerdogana,  B.,  &  Catal,  C.
2020. Design of a reference architecture for  developing  smart  warehouses  in industry 4.0. ELSEVIER, Netherlands. Frazelle,  Edward  H.  2002. Supply  Chain Strategy  The  Logistics  of  Supply  Chain Management .  McGraw-Hill  Companies, United States of America.