Ayudina Puji Er, Mirna Widayanti2

## ABSTRACT
PR - Karya Timur, Malang is an lndustrial Cigarettes which be productive cigarette with Harmonis brand for East Java marketing area, Horizon Super Filter and Horizon Mitd  Filter for marketing area beyond Java. This research only analized for  east java marketing area. This company make use of two  (2)  source to  meet every marketing area needs which is allocated directly tlnough those two source on condition that each sources ailocated in accordance with request for every marketing area. It is surely needs a lot of cost , because each sources still had to supply for every marketing area. This research on it's own was submitted to examine a better distribution system so it can minimize cost ofdistribution.
Transshipment model is one of a model that we are using to planning dislribution system. with  analysis that a souce become destination and on the contra.ry a destination can be  source too. Analysis begin by forecasting. using Trend Linier Method and Trend Eksponensial Method. The  making  use of this method based on smallest result of  MAPE  to forecast marketins schedule lor Mei 2001 -  Juli 2002. Furthermore analysis distribution calculation using vAM  anJ MODI method with QS program assistance. Before we analized with Transshipment model , total cost that we have to spent money on distribution system are Rp  249.932.400,- ,  and after we using Transshipment model analysing it gave suggestion distribution system with total cost are Rp  210.537.504 ,-  ,  So economizing that we had are Rp  39.394.896,-.
Key  Wonls :  Transporttttion , Transshipmenl , QS progrum
memungkinkan terjadinya pembengkakan Hal ini dikarenakan  tiap gudarg PN,NDAIIULUAN Masalah transportasi salah  satu masalah  serius  yang  sering  dihadapi perusahaan karena tidak adanya koordinasi dalam  pengiriman  barang.  Sehingga
biaya pengiriman. Oleh karena itu  perlu dilakukan suatu usaha agar biaya pengiriman seminimal mungkin. PR. Karya Timur  Malang adalah perusahaan rokok yang selain memproduksi
Jawa Timur ,merek Horizon Super Filter dan
Horizon Mild  Filter untuk daerah pemasaran
Luar Jawa. , juga menangani pendistribusian
produk rokok untuk tiap daerah pemasaran.
Dalam  memenuhi  permintaan  pasir perusahaan memiliki  gudang dan  divisi perwakilan  yang  menangani  masalah pendistribusian produk. Dimana pola jalur distribusi yang ada saat ini belum optimal.
sistem distribusi dari  sumber dan tujuan
yang ada dengan altematif jalur untuk rute
yang dilewati mampu meminimumkan biaya mengalokasikan produk untuk tiap  divisi perwakilan, dimana wilayah pemasaranya memiliki  jarak  tempuh  yarlg  saling melewati.
Dengan  demikian  diperlukan
merek Harmonis untuk daerah Demasaran
analisa ulang untuk mengkaji optimalitas
pengiriman. Sehingga untuk memenangkan 1)Donn Tek  k Infulri  dr, 'z) Akani Jurusan Teknik lndafii  Fak Tekrik  Uniutnitat Muhannadiah Malang
persaingan usaha  sejenis pada  proses pendistribusian dapat be{alan tepat sasaran.

## TINJAUAN  PUSTAKA

## Transportasi
Transportasi  adalah  kegiatan
pemindahan produk dari sualu tempat ke
tempat lain. Fungsi dari transportasi adalah
mengangkut barang dari  produsen kepada konsumen. Tidak akan ada artinya produksi jika  ridak rersedia jasa rransponasi yang
membawa hasil produksi tersebut sampai
kepada konsumen. Pengertian Model Transportasi
Model transportasi  merupakan
suatu  model  yang  digunakan  untuk pengaturan  yang  berhubungan  dengan pelaksanaan pendistribusian suatu komoditas
atau produk dari  sumber -  sumber yang menyediakan produk yang sama (supplJ)\,
ke tempat-tempat yang membutuhkan secara optrmal (demand ,  destincttion). Dalam ani sederhana, model  transportasi  berusaha menentukan sebuah rencana trarsportasi sebuah komoditas dari sejumlah sumber ke sejumlah tujuan.
Tujuan dari  model transportasi itu  sendiri adalah menentukan jumlah  yang  harus dikirimkan dari seliap sumber ke  setiap tujuan  sedemikian rupa  sehingga biaya transponasi total diminimumkan.
Adapun ciri  ciri khusus model transportasi
, yaltu ;
l.  Terdapat sejumlah sumber dan sejumlah
tuJuan tertentu.
2.  Kuantitas komoditas atau Foduk yang
didistribusikan dari setiap sumber dan
produk yang dibutuhkan atau diminta oleh setiap tujuan, besarnya tertenlu.
3.  Komoditas atau produk yang dikirim atau  diangkut  dari  suatu sumber ke suatu tujuan besarnya sesuai dengan
permintaan dan atau kapasitas sumber.
4.  Biaya  transportasi komoditas suatu sumber ke  suatu  tujuan,  besamya tenentu.
Adapun data yang digunakan dalam model ini mencakup :
1.  Tingkat (umlah) penawaran di  setiap sumber dan jumlah permintaan di setiap
tujuan.
2.  Biaya transportasi per unit produk dari
setiap sumber ke setiap tujuan. Bila model transportasi digambarkan maka
akar terdapat sebuah jaringan dengan m sumber dan n tujuan. Sebuah sumber atau tujuan diwakili oleh sebuah node.
Sedangkan busur yang menghubungkan
sebuah sumber dan sebuah tujuan mewakili
rut€ pengiriman produk tasebut. Jumlah
pen Maran di sumbet i  adalah q i  dan
permintaan di tujuan j  adalah b , . Biaya unit tra sporta.ti antara sumber I dan tujuanj adalah C,, . Sedangkan Xij  mewakili jumlah barang yang dikirimkan dari sumber i ke tujuan j.
Maka  formulasi  dalam  program  linier
sebagai berikut : Meminimasikan : ss L L
z : t  .,  xrl
Dengan batasan :

## ii
L X 1 j  S   a , ,   l : i . 2 , .   , m j = 1 \ i w ; ;  >   h . ; : r )
r = l
Xij  >  0, untqk semua i dan j
Dengan :
Z :  Fungsi Tujuan
aI :  Kapasitas sumber ke (i)
bj : KapasitaF permintaan tujuan di

## 0)
Cu  :  Biaya transportasi per unit dari
sumber (I) ke tujuan o
Xij  :  Jumlah unit yang terkirim dari
sumber (I) ke tujuan o
Metod€ -  metode Transportasi
Adapun  uraian  dari  metode-metode
transportasi adalah sebagai berikut :
1.  Penentuan Pemecahan Awal
* North West -  Comer
* Metode Least  Cost
* Metode  Vogel's  Approximation Method ( VAM)
2.  Penentuan Solusi Optimal Untuk  memperoleh pemecahan yang
optimum ada 2 cara yaitu :
*'  Metode Batu Loncatan (Stepping
Stone)
* Metode
MODI (Modified Distribution Method) Model Transhipment Model  transhipment adalah model yat:.g memungkinkan dilakukannya
pengiriman  komoditas  secara  tidak langsung, dimana barang dari  suatu sumber
dapat berada pada sumber lain  atau tujuan
lain  sebelum mencapai tujuan akhir. Jadi pada model transshipment ini suatu sumber sekaligus dapat berperan sebagai tujuan dan sebaliknya" suatu tujuan dapat juga berperan
sebagai sumber.
Penerapan Mod€l Transshipment
Dalam  model ini,  setiap sumber ataupun tujuan dipandang sebagai titik titik  potensial bagr dernand naupun swpply.
Oleh karena itu untuk menjamin bahwa tiap titik  potensial tersebut mampu menampung total produk disamping produk yang telalr ada pada titik  -  titik  tersebut, maka perlu ditambahkan kepada titik  titiF itu kuartitas demarul dan wpplynya  masing -  masing spbesar B.
Jumlah B  biasanya dirujuk  sebagai buffer ,
sebuah nilai yang cukup besar.
-a J- n > ) , a , + ) , b , i=l .i=l

## METODOLOGI  PENELITIAN
Data yang Diperlukan Untuk melakukan analisa diperlukan data- dala antara lain : data penjualan, Biaya pengiriman per unit, Kapasitas simpan, dan wilayah penjualan Tahap Pengolahan Data Untuk  menganalisa data  yang  ada  maka diperlukan tahapan sebagai bedkut :
1.  Metode Peramalan
2.  Alokasi jumlah produk dan penentuan
pola jalur distribusi awal
3.  Aralisa  dengan rnodel  transipment
melalui program QS
4.  Model Transportasi
* Metode VAM
* Metode MODI
5.  AralisaSensitivilas
6.  Perbandingan biaya  awal  dan  biaya
usulan 7.  Optimum
8.  Polajalur distribusi usulan dengan biaya pengiriman minimal HASIL  DAN  Pf,MBAHASAN Peramalan Permintaan Bulan Mei 2002 - Juli 2002
Untuk menghitung  peramalan
permintaan, pen)rusun menggunakan perhitungan  secara  manual  kemudian diteruskan  dengan program  Minitab.
Dimana metode peramalan yang  dipakai adalah metode Trend  Linier  dan  metode
Trend Eksponensial , karena data penjualan yang ada menunjukkan adanya
peningkatar/trend dari  bulan  ke  bulan
berikutnya (ditunjukkan pada lampiran 4).
Kemudian dipilih metode peramalan yang memiliki nilai MAPE terkecil.
Peramalan Menggunakan Metod€ Trend
Linier
Tabel I Peramalan trend Linier untuk Wilavah Surabaya (gd.Malang) a   : 8 9 4 6   =   g g 4 9 r.  :  I04 :  r r
60 Estimasi Bulan Mei '02  Juli '02 : Y ' 5 : a + b . x :   9 9 4 + 1 , 4 . 5 :  1 0 0 2 , 1 Y ' , 6 =   994+1,4.6 :  1004,4 Y'7 :  994 + 1,4 .'l =  1005,9 b. Wilayah Sidoarjo (gd.Mlg)
Tabel 2 Peramalan trend Linier untuk Wilayah Sidoarjo (gd.Malang) 6 5 6 . 6 l l R 60 Estimasi Bulan Mei '02 -  Juli '02 : Y ' 5 : s + f   1  =   6 5 6 . 6 + 2 , 3 . 5 :  1 0 0 2 , 1 Y'6 =  656.6+2,3.6 =  1004,4 Y ' : a + b . x I r v ,"_w SAnO 9 Zv n
Agust'01 Sept0l OL1 '01
Nov '01
Des'01 ian '02 Febr'02 Maret '02 April'02 988 986 988 996 997 996 998 998 999 -4 - l I 2 3 4
-3952 -2958
-1976 -995 0
996
1996 2997
3996 t 6 9 4 1 I
4 9 l 6 Jumlah 8946 0 104 60
Agust'01 Sept'01 OL:t'01 N o v ' 0 1 Des'01 J a n ' 0 2 Febr'02 Maret'02 6 5 1 656
657 658 6 5 8 659 661 663 664 -4 -2 - t 0 I 2 3 4 l 6 9 4 I 0 I 4 9
t 6
a.  Wilayah Surabaya
Y ' 7 : 6 5 6 . 6 + 2 , 3 7   :   1 0 0 5 , 9
c.  Wilayah Probolinggo (gd.Mlg) Tabel 3 Peramalan trend Linier untuk Wilayah Probolinggo (gd.Malang) q 4 R R a  =  :-l::  :609,8 9 6 =   9 l   :   1  5 2 60
a.  Peramalan untuk Wilayah Surabaya
Estimasi Bulan Mei '02 -  luli'02 Y ' s  =  a + b x : 6 0 9 , 8 + 1 . 5 2 . 5   = 6 t ' t . 3 Y ' , 6 : 6 0 9 . 8  + 1 . 5 2 . 6 :   6 1 8 . 8 Y',7 =  609.8 +  1.52 ',l :  620.3

## Peramalan Menggunakan  Metode  Trend
f,ksponensial Log Y' :  a.b*
L o g Y ' : L o g a + x
D i m a n a : L o g a : Log b Itoev n f  (x.los v) I^oh =  !i l------:: Y " 2 L ' Tabel 4 Peramalan Trend Eksponensial untuk Wilayah Surabaya (gd.Malang) a  _  26.9'165 :  2.gg.t 4 9 b   =   0 . 0 4 5 7 : 0 . 0 0 0 7 6 60 Estimasi Bulan Mei'02 -  Juli'02 : Log Y'5 :  a+b.x  :  2.9974 + 0.00076 . 5 3 . 0 0 1 2 y5:  1002.76 Log Y'u :  2.99'74 + 0.000'16. 5 :  300196 , y  :  1004.52 L o g Y ' r :   2 . 9 9 7 4 +  O  0 0 0 7 6 .  5   : 3 . 0 0 2 ' 7 2 ,  y :   1 0 0 6 . 2 8
Agust '01
Sept'01 o k ' 0 r N o v ' 0 1
Des'01 Ian'02 Febr '02 Marct '02
605
604 60'1 608 6 l  I 609 6 1 3 6t4 6t7 l 6 9 4 I 0 t 9 t 6 Agust'01 Sept'01 o k ' 0 1 N o v ' 0 1
Des'01 Jan '02 Febr '02
Maret'02
988 986 988 995 997 996 998 999 999 2.9948 2.9938 2.9948 2.9978 2_9987 2.9983 2.999 | 2.9996 2.9996 -t t.9792 - 8 . 9 8 1 4 -5.9896 -2.9978 0 2.9983 5.9982 8.9988 11.9984 l 6 9 4 I 0 I 4 t 6
b.  Wilayah Sidoarjo (gd.M1g)
Tabel 5
Peramalan Trend  Eksponensial untuk  Wilayah  Sidoarjo (gd,Malang)
Agust '01 Sept'01 O k r ' 0 1 Nov '01 Dcs'01 Jan'02 Febr '02 Maret'02 643 649 657 655 658 659
661 663 664 2.8082 2.8r22 2.81'16 2.8t62 2.8182 2 . 8 1 8 9 2.8242 2.82t5 2.8222
-4
-3 -2 - l 0 I
2 3 4
-r |.2328 -8.4366 -5.6352 - 2 . 8 1 8 2 0 2 . 8 1 8 9 5.6404 8.4645
1 1 . 2 8 8 8 l 6 4 I I 4 9 l 6 a = - " ' - ' = 2 . 8 1 7 2 9 L O olqx 60 Estimasi Bulan Mei  '02 -  Juli '02 : L o g Y ' 5 = a + b . x  =  2 8 1 7 2 + 0 . 0 0 1 4 9 5  = 2.8247 ^ y5 =  667 .8 Log Y'u  :  2.8172 + 0.00149 . 6  :  2.8261 . y   :   6 7 0 . 1 LogY": 2.8172 + 0.00149 . 7 =  2.8276 . y  :  672.4
Peramalan untuk \ /ilayah Probolinggo (gd.MIg) Tabel 6 Peramalan Trend Ekponensial untuk Wilayah Probolinggo (gd.Malang)
Agust '01 Sept'01 o k ' 0 1 Nov '01 Des'01 J a n ' 0 2 Febr '02
Marot '02
605 6$4
6A7 608 6 l  I 609 6 t 3 614 6t7 2.7818 2.7810 2.7832 2.7839 2.',?864 2.7846 2.7875 2.7882 2.7903 -4 -3 -2 - l
0 I
2 3 4 - t  | . 1 2 7 0 -8.3431 -5.664 -2.'7839 2.'1846 5.5749 8.3645
. 1 6 l l
1 6 4 I I 4 9 l 6 =  25.0666 9 _  0.0649 =  2.7852 =  0.000108 L o g Y ' u  :   2 . 7 8 5 2 + 0 0 0 0 1 0 8 6  : 2 . 8 2 6 1  ,y  :  670.r L o g Y ' 1 :   2  7 8 5 2 + 0 . 0 0 0 1 0 8 . ' l :  2 . 8 2 7 6 ,  y   =   6 1 0 . 8 8 60 Estimasi Bulan Mei '02 -  Juli '02 : L o g Y ' 5 : a + b x   :   2 . 7 8 5 2 + 0  0 0 0 1 0 8 . 5
y 5  =   6 1 0 . 5 8
Pemilihan  Metode  Peramalan  yang
Terbaik Untuk menentukan metode
peramalan yang lebih sesuai dari melode
yang dipakai, disini penylsun menggunakan
Mean Absolule Percentage Error ( MAPE )
sebagai  ukuran dalam menentukan kesalahan. Untuk menghitung nilai MAPE , penyusun menggunakan program minitab.
Kemudian  yang  memiliki  nilai  MAPE terkecil  adalah metode yang  digunakan untuk meramalkan permintaan.
Rumus Mean  Absolute  Percentage Error adalah (E.S Bufa,hal :74)  :
Ringkasan hasil -  hasil perhitungan
MAPE  (Mean Absolute Percentage Error) dari program minitab  ,  dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 7 Perbandingan Mean Absolute Perc€ntage Drror
Dari  hasil  perbandingan  mean absolute  percentage  e  or (MAPE)  dari
kedua  metode  peramalan  yaitu  Metode
Trend Linier dan Trend Eksponensial , maka nilai MAPE  yang terkecil (minimurn) adalah
Metode Trend Eksponential, jadi  metode ini
digunakan sebagai perhitungan peramalan permintaan.
Hasil Peramalan
Dalam menghitung  ramalan
permintaan periode  yang  akan  datang,
penyusun menggunakan data-data permintaan bulanan,  dan hasilnya dapat ditabelkan sebagai berikut : Tabel 8
HasilRamalan Permintaan (gd.Malang) Mei -  Juli 2002
Tabel 9
Hasil Ramalan Permintaan
(gd.Mojokerto)
Mei -  Juli 2002
Biaya Pengiriman Dalam  Poh  Jalur
Distribusi
Biaya pengiriman yang dibutuhkan untuk pengiriman setiap dus dari gudang ke lokasi  pemasaran adalah berdasar biaya pengiriman yang  ditetapkan perusahaan untuk  tiap  rute  dibagi kapasitas angk-ut
M A P E : ! $ I A , O O N T l d t SumbaF
1002 t004 1006 3012 Sidoario 668 670 6'72 2010 hobolinggo 617 6 t 8 620 1855 Ban\Trwansi 490 492 494 l4'76 Situbondo 894 896 898 2688 844 846 847 2537 Tuhmgagung 640 641 6 4 1 1922 Bondowoso 873 474 875 2622 Moiokerto 801 803 804 2408 TOTAL 6829 6844 68s7 20530
sidoarjo
Probolinggo Banyrwargi Situbondo Ponorogo
Tulungagung Bondowoso Mojokerlo 0 . 1 6 9 0.279 0.164 0 . 1 8 3 0  r 2 8 0.096 0.043 0.066 0.079 0 . 1 6 9 0.254 0 . 1 3 7 0 . 1 8 4 0.t29 0.095 0.043 0.066 o.o79 Sulabala 966 969 971 2gJ6 Sidoario 699 701 702 21D2 Probolinggo 486 481 488 t46l Bantuwansi 501 503 504 I i 0 8 Situbondo 802 804 805 241 739 '7 40 140 2219 Tulurgasrms 602 603 603 1808 Bondowoso 697 697 698 2092 Moiokerto 140 741 742 2223 TOTAL 6232 6245 6253 18730
mobil dari tim  ekspedisi. Jenis kendaraan yang digunakan adalah mobil Box dengan kapasitas angkut untuk tiap mobil sejumlah 30 dus. Tabel 10

## Biaya Transportasi (dalam ribuan /dus )
Malang Surabaya I 14 000 1800 Sidoario 108.000 3600 Probolrneeo l7l 000 5700 Banluwansi 381.000 t2700 Situbondo 3 t5.000 10500 Ponorogo 253.500 8450 Tdungagung I 1 5 . 5 0 0 3850 Bondo\roso 297.000 9900 Moiokeno t21.500 4050 Mojokerto Surabaya 72.000 2400 Sidoa!o I17.000 3900 Probolinggo 192.000 6400 BaD\,trrlanqr 355.500 r r850 Situboqdo 294.000 9800 Ponorogo 282.000 9400 Tulungaeuns 135 000 4500 Bondowoso 27't.500 9250 Moiokeno 24.000 800 hobolinggo Situbondo 72.000 2400 Bondowoso I  I 1 . 0 0 0 3700 Banytwangi 147.000 4900 Situbondo Bondowoso 19.000 1300 Banlrwangi 67.500 2250 Surabaya Sidoario 36.000 1200 Tulungagunq 126.000 4200 Sidoarjo Tulungagrurg 99.000 3300 Probolinso 97.500 3250 Ponorogo 165.000 5500 Tulunsasuns Ponorogo 66.000 2200 Bondowoso Banuwanei 82.500 2750 Pola Jalur Distribusi Awal Pola  jalur  distribusi  yang  ada  pada perusahan saat ini masih belum oprimum. karena setiap kebutuhan di lokasi pemasaran
dipenuhi oleh  ke-2  gudang dengan nilai sesuai masing-masing permintaan sehingga
rute yang adapun tidak terkoordinasi dengan baik  yang  mengakibatkan tingginya  biaya pengiriman. Perencanaan Pola Jalur  istribusi dengan Metod€ Transhipment Dengan memperhatikan hal  yang
ada di perusahaan tersebut , maka penulisan skripsi  ini  bertujuan untuk  memberikan altematif po la jalur distribusi dengan metode transshipment agar didapat biaya pengiriman total yang optimum. Perhitungan
transshipment diselesaikan dengan menggunakan metode VAM  sebagai solusi awal kemudian dilanjutkan menggunakan
metode  MODI  untuk  penentuan solusi
optimal. Perbandingan biaya total s€b€lum dan
sesudah analisa Perbandingan biaya pendistribusian produk Rokok harmonis adalah sebagai berikut :
.l  Total  biaya  pendistribusian sebelum
analisa (dari perusahaan) :
a.  TC (Gd. Malang)
:  (12700 x 1476) + ( 8450 x 2537 ) + ( 4050 x 2408) + ( 3800 x 3012 ) +  (  3 6 0 0 x  2 0 1 0 ) +  (  3 8 5 0 x  1 9 2 2 ) + ( 5700 x 1855) + (10500 x 2688 )
+  ( 9 9 0 0 x 2 6 ? 2 )
:   Rp 140.771.850,-
b.  TC (Gd. Mojokerto)
:   ( l 1 8 5 0 x  1 5 0 8 ) + ( 9 4 0 0 x 2 2 1 9
) + ( 800 x 2223 ) + ( 2400 x 2906 ) + ( 3900 x 2102 ) + ( 4500 x 1808 )
+ ( 6400 x 1461 ) + (9800 x 2411 ) + ( 9250 x 2091 ) :   Rp 109.160.550 .  -
Jadi  total  biaya  yang  harus dikeluarkan oleh perusahaan adalah jumlah  biaya dari kedua sumber yaitu sebesar F.p. 249.932.400,- .i.  Total  biaya  pendistribusian  setelah analisa dengan menggunakan melode
Transhipment
TC = ( 5700 x  11399 ) + ( 2400 x 8 0 8 3 ) +  (  2 2 5 0 x 2 9 8 4 )  +  (  3 8 5 0 x 8486 ) + ( 2200 x 4756 ) + ( 3600 x 645 ) + ( 2400 x 9385 ) + (1200 x 3467 ) + (9250 x 4714 ) + ( 800 x
4 6 3 1 ) TC = Rp  210.537.504,00 Penghematan biaya sebelum dan sesudah
analisa Penentuan hasil distribusi optimal
dibandingkan dengan distribusi awal setelah
penerapan metode transshipment adalah untuk  mengetahui besamya penghematan yang terjadi. Tabel 11 Biaya sebelum dan Sesudah Analisa

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dan perencanaan yang telah dilakukan ,  maka
dapat diambil kesimpulan :
L Dari  perhitungan  yang  dilakukan setelah penerapan model Transhipment
menghasilkan pola  disribusi  yang optimal dengan biaya pengiriman yang
minimum
2. Jumlah produk yang akan dialokasikan
untuk  tiap-tiap rute  distribusi yang
optimal adalah:
* Dari  Malang  ke  Probolinggo
sebesar I1399 Dus R?
Rp 210.537.504,00 Rp 39.394.896,00
* Dari  Malang  ke  Tulungagung sebesar 8486 Dus
* Dari Malang ke Sidoarjo sebesar
645 Dus
* Dari  Mojokerto  ke  Surabaya sebesar 9385 Dus
* Dari  Mojokerto  ke  Mojokerto sebesar 4631 Dus
* Dari  Mojokerto  ke  Bondowoso sebesar 4714 Dus
* Dari  Probolinggo ke  Situbondo sebesar 8083 Dus
* Dan  Situbondo ke  Banytwangi sebesar 2984 Dus
* Dari  Tulungagung ke  Ponorogo
sebesar 4756 Dus
* Dari Surabaya ke Sidoarjo sebesar
3467 Dus
3. Total  biaya  awal  sebelum analisa sebesar Rp  249.932.400,00 dan total
biaya sesudah analisa adalah sebesar
Rp 210.53'1 504,00.  Penghemaran biaya yang diperoleh untuk pengiriman produk Rokok harmonis sebelum dan sesudah analisa adalah : Rp 249.932.400,00 Rp 210.537.504,00 :  Rp 39.394.896,00
Dengan prosentase penghematan
sebesar 16 oZ.

## DAF'TARPUSTAKA
Swasta DH, 1988 , Metode
Kuantitatif untuk Manajemen
(Management Science /  Operations
Research), Edisi -  Pertama .  Liberty
Yogyakarta
Buffa  , Elwood S,  t985,  Manajemen
Operasi dan  Produksi Modern  ,
Penerbit PT. Gramedia , Jakarta Dimyati,  Tjutju  T,  1994,  Operation Research,  Mod€l - Model
Pengambilan Keputlsrn  ,  Sinar
Baru , Bandung
Hillier,  Frederick S 1994 ,  Pengantar
Riset Operasi, Erlangga , Jakarta Kotler. Philip. 19s5.  Manajemen Pemasaran, Analisis, Perencanaan
Implementrsi  dan  Pengendalian,
Prentice Hall, Jakarta
Makridakis ,  Spyros, 1995,  Metode dan
Aplikasi  Peramalan ,  Edangga ,
Jakarta
Pangestu Subagyo ,  Marwan Asri  dan T  .
Hani  Handoko ,  1985 ,  Dasar *
dasar Operations Research , Edisi -
Kedua , BPFE UGM  , Yogyakarta
S a l i m  H . A   A b b a s  I q 9 8 .   M a n a j e m e n
Transportasi , PT.  Raja Grafindo
Perkasa , Jakarta Siagian P,  1987, P€nelitian Operasi Teori
dan Praliitek , Cetakan Pertama , UI
Press , Jaka.rta