Analisis Jarak Tempuh dengan Menggunakan Sistem Simulasi

## Agung Chandra
Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Universitas Mercubuana Jl. Raya Meruya Selatan no.01, Kembangan, Jakarta Barat 11650 Email: agung.chandra@mercubuana.ac.id ;

## Received 1 July 2016; Accepted 3 October 2016

## Abstract
This research is designed to get the shortest time and distance for Order Picking activities. This activity is categorized as a labor  –  intensive activity and is the most critical activity in warehouse operation. One way  to  achieve  that  is  by  using  the  routing  method  –  S-Shape  and  Return  Strategy  which  are  the  most common and widely used method by a picker (s). Congestion or queuing factor is included when there are more than one picker and simulated by Warehouse Real Time Simulator (WRTS) and to get the shortest distance  by  using  Warehouse  Optimizer  (WO).  By  combining  WRTS  and  WO,  the  result  is  shortest distance, shortest time, and optimal man power (picker).
Keywords: Order Picking, Congestion, Routing , WRTS, WO

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Dalam  suatu  rantai  pasok,  logistik  memegang peranan  penting  seperti  memindahkan  barang (bahan  baku,  bahan  setengah  jadi,  bahan  jadi) dari satu  titik  ke  titik  lain.  Selama  proses  pemindahan, tentunya ada tempat yang dijadikan sebagai tempat penampungan  atau  penyimpanan  barang,  yang dalam hal ini tempat tersebut bisa berupa gudang / warehouse.  Di warehouse terdapat  5  proses  yakni: penerimaan, put-away/transfer, penyimpanan, picking (kadang  dilakukan  bersamaan  dengan batching dan sorting )  dan  pengiriman  (Bartholdi dan Hackman, 2008). Proses picking mengkonsumsi  60%  dari  seluruh  aktivitas  gudang (Le-Duc,  2005)  sehingga  perlu  ditingkatkan produktivitas  dengan  menurunkan  waktu  ataupun jarak tempuh. Penelitian dilakukan untuk menganalisis  dan  mendapatkan  jarak  dan  waktu tempuh  terpendek  yang  dilakukan  pekerja  dalam melakukan order picking, karena selama ini pekerja yang  bersangkutan  melakukannya  dengan  caranya sendiri.  Dengan  mendapatkan  jarak  tempuh  yang terpendek, maka diharapkan bisa memberikan hasil yang  paling  cepat,  sehingga  pekerjaan  picking menjadi lebih produktif.
Proses  order  picking  dimulai  dari pick  list yang  didapatkan  pekerja,  kemudian  menuju  ke
lokasi  barang  yang  akan  diambil,  mengambil barang,  dan  kembali  ke  depot  untuk  dikirim. Penelitian  sebelumnya  oleh  Chandra  (2015)  masih belum  memasukkan  faktor  kemacetan (congestion factor )  dan  masih  menggunakan  perhitungan picking dengan satu orang picker ; oleh karena itu di penelitian  ini  akan  memperhitungkan  factor kemacetan  dan  menentukan  jumlah  optimal picker yang  dibutuhkan  sehingga  lebih  mendekati  ke kondisi sebenarnya yang terjadi di pergudangan.

## 1.2. Permasalahan Utama
Permasalahan utama adalah bagaimana mendapatkan  jarak  dan  tempuh  terpendek  dalam melakukan order  picking ?  Pendekatan  yang digunakan  adalah  dengan  menganalisis  metode routing  yang  logis  dan  umum  dipakai  yakni S- Shape  dan  Return  strategy dengan  jumlah picker yang  ideal. S  shape  /  Traversal  Strategy: aisle tanpa pick tidak dilalui, dan aisle yang ada sedikitnya satu pick maka  akan  dilalui,  terkecuali  jumlah aisle -nya  ganjil, maka  pada aisle yang  terakhir  dilalui  menggunakan metode Return. Return  method: picker masuk  dan keluar dari setiap aisle yang sama, hanya aisle yang ada pick yang  dilalui  (Chandra,  A.,  2015).  Kedua  metode tersebut umum dipakai karena mudah untuk diterapkan.
Setelah  didapatkan  jarak  tempuh  yang terpendek, hasil ini divalidasi dengan menggunakan  simulasi.  Metode  simulasi  ini  akan
menganalisis pick  location yang  berbeda  –  beda, sehingga  hasil  dari  metode  simulasi  ini  akan memberikan dan memvalidasi hasil yang diperoleh dari penghitungan manual.

## 1.3. Asumsi dan Batasan Penelitian
Asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah: - Pekerja melakukan order picking dalam satu kali jalan ( single tour )
- Waktu untuk melakukan picking adalah sama untuk semua item
- Kondisi picking aisle adalah lurus
Batasan penelitian:
- Pada penelitian ini tidak menganalisis area simpan, dengan kata lain tidak dibahas mengenai zoning storage
- Pada penelitian ini tidak menganalisis batching / grouping barang pada saat order picking

## 2. METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

## 2.1. Objek Penelitian
Objek  yang  dijadikan  untuk  penelitian  ini  adalah gudang  di  PT.GMS  dan  akan  dipilih  metode routing  yang  tercepat  dalam  melakukan  aktivitas picking.

## 2.2. Metode Routing
Pada penelitian ini metode routing yang digunakan adalah  metode  S-Shape  dan  Return  karena merupakan  metode  yang  sangat  mudah  untuk diterapkan  dan  digunakan  (Tarczynski,  2012). Untuk  mendapatkan  metode  yang  terbaik  yang dalam  hal  ini  metode  tercepat  adalah  menganalisis jarak  dan  waktu  dengan  menggunakan  software
Warehouse Optimizer by Kees Jan Roodbergen dan Warehouse  Real-Time  Simulator  by  Grzegorz Tarczynski. Tahapan  untuk  menentukan  metode yang terpendek adalah sebagai berikut:

## 2.2. Objek Penelitian
Objek  yang  dijadikan  untuk  penelitian  ini  adalah gudang  di  PT.GMS  dan  akan  dipilih  metode routing  yang  tercepat  dalam  melakukan  aktivitas picking .
2. 3. Metode Routing
Pada penelitian ini metode routing yang digunakan adalah  metode  S-Shape  dan  Return  karena merupakan  metode  yang  sangat  mudah  untuk diterapkan  dan  digunakan  (Tarczynski,  2012). Untuk  mendapatkan  metode  yang  terbaik  yang dalam  hal  ini  metode  tercepat  adalah  menganalisis jarak  dan  waktu  dengan  menggunakan software Warehouse Optimizer by Kees Jan Roodbergen dan Warehouse  Real-Time  Simulator by  Grzegorz Tarczynski.    Tahapan  untuk  menentukan  metode yang terpendek disajikan pada Gambar 1.
2.3.1.  Warehouse  Optimizer  by  Kees  Jan

## Roodbergen
Software  ini  terdapat  pada www.roodbergen.com dan  diberi  nama  Interactive  Warehouse.  Pada software  ini  tidak  perlu  memasukkan  factor congestion  atau  blocking  dan  factor  ketinggian tempat  simpan.  Input  pada  software  ini  adalah jumlah  blok,  jumlah  SKU  yang  akan  diambil, jumlah  aisle,  jumlah  lokasi picking per  aisle,  dan panjang aisle.
Gambar 1. Skema Pemilihan Waktu dan Jarak Terpendek
2.3.2. Warehouse  Real-Time  Simulator  by Grzegorz Tarczynski – Wroclaw University
Software  ini  mensimulasikan  proses  order  picking dalam satu blok warehouse. Asumsi yang diadaopsi pada software ini (Tarczynski, 2012) adalah sebagai berikut:
- Order  picking yang  dilakukan  adalah manual picker to part
- Picker melakukan  picking  beberapa  item  per satu route
- Hanya ada satu blok warehouse
- Picking depot  terdapat  pada  sudut  barat  daya warehouse
- Waktu  picking  untuk  semua  item  adalah  sama dan tergantung pada level storage
- Beberapa picker dapat  bekerja  secara  serentak atau bersamaan dimana memungkinkan terjadinya efek kemacetan ( congestion )
- Lorong (aisle) yang dimilki termasuk lebar
- Mengakumulasi  order  ke  dalam  batch  tidak memungkinkan
Pada software ini yang menjadi input adalah jumlah  rack,  jumlah  slot  per  1  rack,  jumlah  level storage,  jumlah  picker,  jumlah item  number per pick list , dan probabilitas picking untuk setiap level storage .
Dalam  penelitian  ini,  probabilitas  picking untuk  setiap  level storage adalah  sama  karena  di PT.GMS  ini  menganut  system  penyimpanan random  storage yang  berarti  setiap  item  barang dapat menempati di setiap lokasi picking pada saat kosong.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian  dilakukan  pada  gudang  di  PT.  GMS untuk  mendapatkan  data  tata  letak,  jumlah  rak,
jumlah  slot, jumlah level pada rak, jumlah item pada  pick  list,  waktu  forklift  berputar  ke samping ( turn aside ), waktu forklift berputar ke belakang ( turn back ), waktu melakukan picking , waktu  forklift  memuat  barang  dan  mengangkat ke atas dan ke bawah. Jumlah picker saat ini ada 2  personil.  Jam  proses  picking  dari  jam  08:00 sampai  14:00.  Pada  gambar  2  adalah  data  tata letak  gudang  di  PT.  GMS.  Tata  letak  tersebut menunjukkan  terdapat  6 rak, dan tiap rak ada 5 slot  berukuran  1.2x1  meter,  jadi  total picking location ada 30 unit. Tiap rak memiliki 3 level / tingkat  lokasi  picking.  Tabel  1  adalah  data waktu  perpindahan  forklift  dalam  satuan  detik yang didapatkan dari hasil pengukuran.

## 3.2. Analisis Data
3.2.1.  Analisis  Menggunakan  Warehouse

## Optimizer – Kees Jan Roodbergen
Program ini digunakan untuk menghitung rata – rata  jarak  tempuh  ( average  travel  distances) untuk  aplikasi order  picking. Asumsi  pada program  ini  adalah  metode  simpan  ( storage method) yang  digunakan  adalah random policy;depot  location terdapat  pada  kiri  bawah dan  ini  memang  sesuai  dengan  kondisi  aktual penelitian. Jarak tempuh = jarak tempuh lorong +  jarak  tempuh cross  aisle (De  Koster  &  Le- Duc, 2003b).
Berikut  basic  data  untuk  diinput  ke Warehouse Optimizer :
- Total panjang lorong ( total aisle length ) = 3 aisle x 5 meter = 15 meter
- Lebar aisle (center to  center  between aisle) = 4.5 meter
- Jumlah blok di gudang penelitian = 1
- Lokasi pick ( pick location ) = 15 titik
Data – data tersebut ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 2. Tata Letak Gudang di PT. GMS
Tabel 1. Jenis Perpindahan dan Waktu Hasil Pengukuran
Jenis perpindahan forklift Waktu dalam satuan detik Berputar ke samping (turn aside)  8 Berputar ke belakang (turn back)  15 Picking 6 Membongkar (unload) 70 Bergerak ke atas atau ke bawah 36 Number of block = 1 aisle width = 4.5 m 1 6 11 16 21 26 2 7 12 17 22 27 3 8 13 18 23 28 4 9 14 19 24 29 5 10 15
20 25 30 depot aisle 1 aisle 2 aisle 3 ais le le ng th = 5 m
Gambar 3. Layout Gudang Penelitian
Kotak  nomor  1  sampai  dengan  30  menunjukkan bahwa  lokasi  pick  ada  30  buah,  dimana  factor ketinggian
diabaikan dalam kalkulasi ( www.roodebergen.com ). Pada software ini, jumlah  replikasi  adalah  2000  kali  pada  saat disimulasikan.  Dengan  menggunakan  software
Warehouse  Optimizer ini  dipilih  metode S-Shape dan Return dan menghasilkan jarak sebagai berikut:
- S-Shape / Trasversal Method = 31.8 meter
- Return Strategy Method = 40.2 meter
seperti yang terdapat pada Gambar 4 dan 5.
Gambar 5. Warehouse Optimizer – Return Strategy
Dari kalkulasi kedua metode yang ditunjukkan pada  Gambar  4  dan  5  dan  dengan  menggunakan software  Warehouse  Optimizer,  metode  routing  S- Shape  menghasilkan  jarak  tempuh  sejauh  31,8 meter dan Return Strategy sejauh 40,2 meter, maka jarak yang terpendek adalah S-Shape, lebih pendek 18.4%.    Pada  S-Shape  jarak  tempuh  lebih  pendek dalam  kasus  ini  dikarenakan  tidak  adanya pengulangan pada setiap lorongnya, dan ini berbeda dengan metode Return yang di setiap lorongnya ada pengulangan

## 3.2.2.  Analisis  Menggunakan  Warehouse  Real-
Time  Simulator  by  Grzegorz  Tarczynski  – Wroclaw University
Analisis perbandingan dilakukan dengan menggunakan simulasi dengan software Warehouse Real-Time  Simulator. Probabilitas  untuk  tiap  level adalah  sama  karena  tata  letak  di  gudang  PT.  GMS adalah random storage yang artinya pada saat lokasi picking  ( slot  /  pick  location )  kosong,  maka  tiap
item  /  SKU  bisa  menempatinya,  baik  itu  untuk level  1  maupun  untuk  level  2  dan  level  3. Dengan demikian probabilitasnya  adalah 1/3.
Gambar  6  dibawah  ini  menunjukkan bahwa  pada  saat  button  “START”  diklik  maka proses  simulasi  berjalan,  dimana  berbagai kemungkinan pick  location dan blocking  time akan  muncul  dan  ditunjukkan  pada  worksheet “ Report Forklifts ” dan “ Report Orders ”.
Pada penelitian ini, penulis hanya membandingkan 2 metode routing saja yakni S- Shape dan Return ,  karena  kedua  metode  ini merupakan metode yang paling mudah dimengerti oleh picker .
Hasil detailnya bisa dilihat pada Lampiran 1 .
Gambar 6. Proses Simulasi pada software “ Warehouse Real-Time Simulator”
Tabel 2. Perbandingan Blocking time dan Idle time S-Shape dan Return Strategy S-Shape Return A. 4 Picker Blocking time 167 180 Idle time 93 86 A. 3 Picker Blocking time 157 131 Idle time 46 41 B. 2 Picker Blocking time 51 60 Idle time 19 16

## Metode Routing

## Gambar  7.  Perbandingan  Jumlah  Picker  dengan
Blocking dan Idle time: a. S-Shape, b. Return
Pada  Tabel  2,  hasil  simulasi  menunjukkan bahwa semakin banyak picker maka blocking time - nya akan semakin besar pula, hal ini berlaku untuk kedua  metode.  Hal  yang  sama  juga  berlaku  bagi
Idle time. Untuk kondisi 3 picker, blocking time untuk metode S-Shape lebih besar dibandingkan dengan  metode  Return,  tetapi  untuk  untuk kondisi 2 picker, blocking time untuk metode S- Shape  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  metode Return.
Idle  time  metode  routing  Return  untuk  3 picker  maupun  2  picker  menunjukkan  bahwa metode  Return  lebih  baik  dibandingkan  dengan metode  S-Shape  dengan  range  10  sampai  15%. Dengan demikian secara overall, metode Return memiliki keunggulan yang lebih baik dibandingkan metode S-Shape.
Untuk waktu kerja ( working time ) menunjukkan  perbandingan  terbalik,  dimana semakin  banyak  jumlah  picker  maka  waktu kerjanya akan semakin cepat baik pada S-Shape maupun  Return  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel  3.  Perbandingan  Jumlah  Picker  dengan
Waktu Kerja Jumlah Picker  S-Shape  Return 4 6:17 6:23 3 8:19 8:14 2 11:36 11:45
Dari  analisis  ini  menunjukkan  bahwa semakin  banyak  jumlah  picker,  maka  waktu kerjanya  ( working  time )  akan  semakin  cepat sedangkan blocking time dan idle time -nya akan semakin  besar,  hal  ini  berlaku  untuk  kedua metode S-Shape dan Return.
0 50 100 150 200 4 3 2 a. S-Shape: Picker vs Time Blocking time Idle time 0 50 100 150 200 250 300 4 3 2 b. Return: Picker vs Time Blocking time Idle time
Untuk  pemilihan  metode  yang  terbaik,  dalam penelitian ini adalah dari aspek jumlah waktu kerja, pada alokasi 2 picker dan 4 picker maka metode S- Shape  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode Return;  sedangkan  untuk  alokasi  3  picker  maka metode Return yang lebih baik.
Dengan membandingkan Warehouse Optimizer dengan Warehouse  Real-Time  Simulator maka didapatkan bahwa metode S-Shape menghasilkan waktu dan jarak terpendek.

## 3.3. Penelitian Berikutnya (Future Research)
Penelitian  lebih  lanjut  bisa  dilakukan  dengan menggunakan batching  strategy dan  memasukkan unsur biaya ( cost considerations) dimana pertimbangan  biaya  ini  meliputi  perhitungan  upah jumlah  picker  dibandingkan  dengan  total  waktu kerja  yang  dihemat  dengan  adanya  penambahan picker.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Simpulan
Aktivitas  order  picking  yang  dilakukan  oleh  2 orang picker dengan kondisi seperti sekarang maka metode  routing  dengan  jarak  terpendek  dan  waktu tercepat adalah metode S-Shape / Traversal Method, dimana software Warehouse Optimizer by Kees Jan Roodbergen  menunjukkan  bahwa  metode  S-Shape menghasilkan  jarak  tempuh  32.8  meter  sedangkan metode Return 40.2 meter atau lebih pendek 18.4%; sedangkan software Warehouse Real-Time Simulator  menunjukkan  bahwa  metode  S-Shape menghasilkan  waktu  tempuh  yang  lebih  cepat dibandingkan dengan Return.

## 4.2. Saran
Untuk penelitian
berikutnya bisa mempertimbangkan  faktor  biaya  untuk  opsi  picker dengan  membandingkan  waktu  tempuh  yang diperoleh dengan upah picker. Penelitian berikutnya juga  bisa  mengkombinasikan  dengan  strategi zoning  dan  batching  untuk  menganalisis  waktu tempuh.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Bartholdi,  J.J,  and  S.T.  Hackman.  2008. Warehouse  and  Distribution  Science,  Georgia Institute  of  Technology. available  on  line:
www.warehouse-science.com
2. Chandra,  A.  2015.  Analisis  Order  Picking dengan  Menggunakan  Metode  Routing Heuristics  di  PT.GMS, Jurnal  Metris ,  16 (2).
3. De Koster, R., Le-Duc, T.. 2003b. Travel Time Estimation  and  Order  Baching  in  a  2-block Warehouse, European  Journal  of  Operational Research.
4. De Koster, R., E. Van der Poort. 1998. Routing Orderpickers  in  a  Warehouse:  A  comparison between  optimal  and  heuristic  solution, IIE Transaction 30 : 469 – 480 .
5. De  Koster,  R.,  Le-Duc,  T.,  Roodbergen,  K.J. 2007.  Design  and  Control  of  Warehouse  Order Picking: A Literature Review, European Journal of Operational Research 182 (2) : 481 – 501.
6. Dukic,  G.,  V.  Cesnik,  T.  Opetuk.  2010.  Order Picking  Methods  and Technologies  for  Greener Warehousing, Strojarstvo 52 (1) : p.23 - 31
7. Dukic,  G.,  and  C.  Oluic.  2007.  Order  Picking Methods: Improving Order – Picking Efficiency, International  Journal  of  Logistics  System  and Management 3 (4) : 451 – 460.
8. Jakubiak,  M.,  Tarczynski,  G.,  Selection  of Manual Order Picking Concepts in a Warehouse by  Means  of    Simulation  Tools, Mathematical Economics no 8 (15), 2012.
9. Le-Duc,  T.  Design  and  Control  of  Efficient Order  Picking  Processes. Doctor  Thesis  in Erasmus University Rotterdam. 2005.
10. Roodbergen, K.J, Warehouse Optimizer, available on line: www.roodbergen.com .
11. Roodbergen,  K.J.,  and  I.F.A.  Vis,  A  Model  for Warehouse  Layout, IIE  Transaction  38  (10),
2006, p. 799 – 811.
12. Roodbergen, K.J., and R. De De Koster, Routing Methods  for  Warehouse  With  Multiple  Cross Aisle, International  Journal  of  Production Research 39 (1), 2001, p. 1865 – 1883.
13. Tarczynski, G. Warehouse Real-Time Simulator: How to Optimize Order Picking Time, Wroclaw University of Economics , 2012.
Lampiran 1. Proses Simulasi – Warehouse Real – Time Simulator
Day Forklift number Number of pick lists completed Working time Idle time Blocking time Routing method Total number of forklifts Random seed Day 1 1 44 10:04:27  0:05:21 0:31:21 S-shape 2 10000 Day 1 2 43 9:42:15 0:16:38 0:23:58 S-shape 2 10000 Day 1 1 44 10:04:46  0:05:21 0:12:26 Return 2 10000 Day 1 2 43 10:05:42  0:16:27 0:32:17 Return 2 10000 Day 1 1 30 6:53:59 0:16:19 0:25:15 S-shape 3 10000 Day 1 2 28 6:38:56 0:19:31 0:38:19 S-shape 3 10000 Day 1 3 29 6:45:28 0:21:26 0:23:27 S-shape 3 10000 Day 1 1 29 7:00:35 0:16:02 0:27:46 Return 3 10000 Day 1 2 29 6:56:52 0:21:58 0:30:43 Return 3 10000 Day 1 3 29 7:04:21 0:21:21 0:37:34 Return 3 10000 Day 1 1 23 5:17:54 0:46:03 0:17:14 S-shape 4 10000 Day 1 2 23 5:33:38 0:38:15 0:44:45 S-shape 4 10000 Day 1 3 22 5:20:47 0:54:30 0:21:05 S-shape 4 10000 Day 1 4 19 4:37:45 1:22:16 0:35:38 S-shape 4 10000 Day 1 1 23 5:31:36 0:32:36 0:30:19 Return 4 10000 Day 1 2 22 5:34:32 0:40:09 0:48:33 Return 4 10000 Day 1 3 22 5:38:57 0:33:46 0:34:25 Return 4 10000 Day 1 4 20 5:03:59 0:56:02 0:30:00 Return 4 10000