## ESTIMASI JARAK TEMPUH OrDEr PICKING MANUAL DENGAN METODE ANALITIK DI PT GMS

## AGUNG CHANDRA
Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Universitas Mercubuana Jl. Raya Meruya Selatan no.01, Kembangan, Jakarta Barat 11650
Surel: agungchandra_07@yahoo.co.uk

## AbSTrAK
Jarak tempuh memegang peranan penting dalam produktivitas pergudangan. Salah satu cara untuk mengetahui jarak tempuh adalah dengan menggunakan metode analitik, estimasi jarak tempuh rata – rata. Pada penelitian di PT GMS ini, strategi routing yang digunakan adalah S-shape atau traversal strategy dan return strategy, sedangkan metode penyimpanan yang digunakan adalah random storage. Komponen estimasi jarak tempuh yang digunakan adalah jarak tempuh dari depot ke pick aisle yang pertama, jarak tempuh yang dilalui pada pick aisle, jarak tempuh balik dalam pick aisle, jarak tempuh pada cross aisle, serta jarak tempuh untuk kembali ke depot. Dari kalkulasi ini, metode S-shape menghasilkan total estimasi jarak tempuh rata-rata sejauh 41,4095 meter, sedangkan metode return strategy sejauh 45,7165 meter.
Kata kunci: jarak tempuh, komponen estimasi statistik, routing S-shape, return strategy

## AbSTrACT
Travel distance has a significant role in warehousing productivity. One way to calculate travel distance is to use analytical method, in term of average travel distance. Routing strategy implemented, S-shape / traversal strategy and Return strategy, random storage method are used in this paper at PT.GMS. The components of average travel distance are used to calculate: traveling distance from the depot to the first pick aisle, traveling distance through subaisle with picks, correction of travel distance for turns within subaisle, traveling distance in the cross aisle while picking, traveling distance back to the depot if all picks in one block, and total average travel distance. The results show the total average travel distance using S-shape is 41.4095 meter and return strategy is 45.7165 meter.
Key words: travel distance, components of statistical estimation, routing S-shape, return strategy

## PENDAHULUAN
Perancangan tata letak gudang merupakan suatu  hal  yang  cukup  kompleks,  hal  ini dikarenakan banyak pertimbangan dalam proses perancangan, seperti volume barang, frekuensi pengambilan  barang,  metode  pengambilan barang,  kedekatan  lokasi,  penggolongan penyimpanan  barang  yang  seluruhnya  akan berujung pada biaya yang akan dikeluarkan dan produktivitas yang ingin dicapai, atau dengan kata lain efisiensi, efektivitas, dan produktivitas. Perancangan  gudang  didefinisikan  sebagai pendekatan  terstruktur  untuk  pengambilan
keputusan pada tingkat strategis, taktis, dan operasional. Keputusan yang memiliki pengaruh jangka panjang, kebanyakan ada pada investasi, seperti perancangan aliran proses dan pemilihan keputusan strategis. Sedangkan keputusan pada tingkat medium atau taktis seperti pengukuran sistem penyimpanan, perancangan tata letak dan pemilihan peralatan. Selanjutnya pada tingkat operasional atau keputusan jangka pendek seperti kebijakan  pengendalian  gudang  (Dukic  and Opetuk, 2012).
Pada pergudangan, permasalahan utama pada tata letak gudang adalah mendapatkan tata letak
yang optimal pada area penyimpanan atau area order picking , di mana kriteria utamanya adalah jarak tempuh (travel distance) atau waktu tempuh (travel time). Waktu tempuh akan bertambah pada saat jarak tempuh bertambah (De Koster et al. , 2007). Order Picking merupakan aktivitas yang paling tinggi biayanya dalam pergudangan dan bisa mencapai 55% dari total biaya operasi pergudangan,  sehingga  dianggap  sebagai prioritas utama dalam peningkatan produktivitas (Tompkins et  al. ,  2010). Order  Picking juga merupakan proses yang banyak menggunakan tenaga  kerja  baik  dalam  pergudangan  yang menggunakan sistem manual ataupun sistem automasi (De Koster et al. , 2007). Order Picking merupakan  proses  pengambilan  barang  dari lokasi simpan berdasarkan permintaan pelanggan (Dukic and Opetuk, 2008) dan mencakup proses mendapatkan jumlah yang tepat dan produk yang tepat (De Koster et al. , 2007).
Dalam  perg udangan,  permasalahan utama  pada  tata  letak  gudang  adalah  untuk mendapatkan tata letak yang optimal pada area penyimpanan atau area order picking , dimana kriteria utamanya adalah jarak tempuh (travel distance) atau  waktu  tempuh (travel  time).
Waktu tempuh akan bertambah pada saat jarak tempuh bertambah (De Koster et al. , 2007). Order Picking merupakan aktivitas yang paling tinggi biayanya dalam pergudangan dan bisa mencapai 55%  dari  total  biaya  operasi  pergudangan, sehingga dianggap sebagai prioritas utama dalam peningkatan  produktivitas  (Tompkins et  al. , 2010; Dukic and Oluic, 2007). Order Picking juga merupakan proses yang banyak menggunakan tenaga  kerja  baik  dalam  pergudangan  yang menggunakan sistem manual ataupun sistem automasi (De Koster et al. , 2007). Order Picking merupakan  proses  pengambilan  barang  dari lokasi simpan berdasarkan permintaan pelanggan (Dukic and Opetuk, 2008) dan mencakup proses mendapatkan jumlah yang tepat dan produk yang tepat (De Koster, et al. , 2007).
Waktu  untuk travel merupakan  waktu yang berhubungan dengan perpindahan antar lokasi yang harus dikunjungi di mana barang
disimpan  dan  diambil.  Sedangkan  waktu picking merupakan waktu yang berhubungan dengan pengambilan barang/ grabbing the items, termasuk  juga  meletakkan  barang  ke  troli, memeriksa pick list dan membaca pick list/ lokasi barang yang akan diambil berikutnya. Waktu yang tersisa meliputi aktivitas untuk meletakkan troli, menunggu untuk penugasan berikutnya, sosial, dan lain-lain. Pengurangan jarak dan waktu travel mempunyai  pengaruh  penting terhadap total waktu untuk melakukan order picking (De Koster et al. , 1999). Jarak tempuh dipengaruhi oleh 4 faktor utama (Roodbergen et al. , 2008): panjang pick aisles, jumlah pick aisles, jumlah blok, dan jumlah picks per route. Dengan berkurangnya jarak berarti pula berkurangnya juga  konsumsi  energi,  yang  disebut greener warehousing. Ada  3  alasan  utama  mengapa perusahaan  mengimplementasikan greening process (Dukic, et al. , 2010): perusahaan harus memenuhi peraturan (regulations / legislations) lingkungan, perusahaan  harus  memenuhi permintaan pelanggan, dan perusahaan dapat meminimalkan pengaruh aktivitas produksi pada lingkungan ( ecological awareness) .
Jarak  tempuh  dapat  diestimasi  dengan menggunakan strategi routing . Strategi routing mempunyai pengaruh langsung terhadap jarak dan  waktu  tempuh.  Strategi routing yang baik  bisa  mengurangi  waktu  tempuh  secara significant (De Koster et al., 1999). Saat ini di PT GMS, order picking masih berjalan secara random yang berarti pekerja menyiapkan barang di gudang masih belum terarah (pada Gambar 1 bisa dari aisle A, B, ataupun C) dan belum
Gambar 1. Layout Gudang PT GMS back aisle 1 A B C 1
j=1
i=3 i=2 i=1
depot front aisle 2.5 Wc = 0.75 L = 4 Wa = 4.5
memiliki panduan routing untuk memilih jarak yang terpendek.
Dengan dasar inilah dilakukan penelitian untuk mengetahui strategi routing yang terbaik untuk diterapkan agar didapatkan jarak tempuh yang terpendek. Strategi routing merupakan alat kalkulasi yang digunakan dalam metode analitik. Metode analitik dianggap lebih sederhana untuk diterapkan pada aplikasi spreadsheet.

## METODE
Tahapan  memilih  jarak  yang  terpendek, pertama-tama  adalah  mengeplot  tata  letak gudang di PT GMS yang akan diteliti, kemudian dari hasil plot, hitung jumlah pick aisle (n), jumlah blok (k), panjang pick aisle (y) , jumlah picking yang akan dilakukan (m), lebar cross aisle (W c ), jarak titik tengah ke titik tengah antar 2 pick aisle yang berdekatan, pick aisle yang paling kiri (i), dan blok yang terjauh dari depot (j).
Setelah  mendapatkan  data  tersebut, maka langkah berikutnya adalah menghitung jarak  tempuh  dengan  metode  analitik,  yaitu strategi routing yaitu S Shape / Traversal dan Return. Kedua  strategi  tersebut  kemudian dibandingkan untuk dipilih jarak tempuh yang terpendek. Jarak tempuh yang terpendeklah yang direkomendasikan ke PT GMS.

## Distribusi Seragam
Pada penelitian ini, metode yang digunakan untuk menghitung total jarak tempuh adalah model  analitik . Metode  ini  lebih  banyak digunakan dalam praktek, hal ini dikarenakan formula yang digunakan lebih mudah diterapkan pada spreadsheet  applications yang  dikenal orang  lebih  sederhana  untuk  penerapannya, kalkulasinya lebih sederhana, membutuhkan memori simpan yang lebih sedikit dibandingkan dengan  metode  simulasi  (Roodbergen, et  al. , 2008).  Dalam  model  analitik  ini,  lokasi  item diasumsikan  secara  random  dan  mengikuti distribusi seragam (Roodbergen, et al. , 2008; Sadowsky and Ten Hompel, 2011). Distribusi seragam diilustrasikan pada Gambar 2. Gambar
2  menunjukkan  frekuensi  akses  pada  lokasi picking ,  sedangkan  gambar  3  menunjukkan distribusi seragam yang merupakan pendekatan terhadap distribusi empiris.

## Asumsi dan Pembatasan Penelitian
Penyimpanan random merupakan strategi simpan  yang  umum  digunakan.  Menurut Roodbergen et al. , (2008), pada penelitian model analitik  ini  tidak  mempertimbangkan  faktor
Gambar 2. Distribusi Empiris Akses Frekuensi dengan  Jarak: Random  Storage ( Sumber: Sadowsky & Ten Hompel, 2011)
Gambar 3. Distribusi Seragam Akses Frekuensi dengan  Jarak: Random  Storage ( Sumber: Sadowsky & Ten Hompel,
2011)
lebar aisle; setiap item dapat diambil dari rak simpan tanpa memanjat ataupun menggunakan alat angkat lainnya, sehingga faktor ketinggian simpan juga tidak dipertimbangkan. Metode ini dapat digunakan pada kondisi tata letak dengan jumlah aisle dan jumlah blok berapa pun, tidak terbatas pada satu saja. Asumsi yang digunakan adalah  depot  terletak  pada pick  aisle yang paling kiri (left most pick aisle). Pada penelitian ini, metode routing yang digunakan adalah S- shape dan return  strategy, dimana  keduanya termasuk  metode routing  heuristic, kedua metode ini dikenal sebagai metode yang paling banyak digunakan dalam praktek sehari-hari. Ilustrasinya ditunjukkan pada Gambar 4 dan 5.
Strategi  S-Shape  atau  strategi  traversal adalah  strategi  dimana picker masuk  dari
aisle yang pertama dari sisi depan, dan mulai melakukan kegiatan picking suatu item, dan keluar melalui dari sisi belakang pada aisle yang sama. Cara ini terus dilakukan sampai pada aisle yang terakhir, dan jika jumlah aisle- nya ganjil, maka picker akan keluar dari sisi depan pada aisle yang sama, namun jika ada aisle yang tidak memiliki item yang harus diambil, maka aisle tersebut tidak perlu dilalui (Roodbergen and De Koster, 2001). Sedangkan, strategi return adalah strategi dimana picker masuk dan keluar dari ujung aisle yang sama dan strategi ini dilanjutkan terus sampai pada aisle yang terakhir.

## Kalkulasi Estimasi Jarak Tempuh
Pada penelitian yang dilakukan di PT GMS, estimasi jarak tempuh dihitung secara bertahap sesuai dengan kondisi blok dan pick aisle -nya. -  Traveling dari  depot  ke pick  aisle yang pertama:
( ) ∑ =        
              − −       − = n i m m a n i n i i n W E 1 1 . (1)
-  T raveling through subaisle with picks:
( )       +               − − = c m w k y k n k n k n E . 1 . 1 . (2)
-  Koreksi jarak tempuh untuk kembali di antara subaisle :
1 . ; ; . . . 2 > = − + = k n m ganjil n y k n m m y E (3)
-  Traveling pada cross aisle dan melakukan picking :
; . . . 3 1 l W E atau E A W E a ij n i k j ij a = = ∑∑ = = (4)
Dimana:
              − −                     − −       = m m m m ij k j k j n i n i A 1 . 1 (5)
-  Traveling balik ke depot jika semua kegiatan picking ada dalam satu blok :
Gambar 4. Metode Routing: S-shape (Sumber: De Koster, et al. , 2007)
Gambar 5. Metode Routing: Return  Strategy (Sumber: De Koster, et al. , 2007)
4
Gambar 3. Distribusi seragam akses frekuensi dengan jarak: random storage
Gambar 2 menunjukkan frekuensi akses pada lokasi picking , sedangkan gambar 3 menunjukkan distribusi seragam yang merupakan pendekatan terhadap distribusi empiris.

## Asumsi dan Pembatasan Penelitian
Penyimpanan random merupakan strategi simpan yang umum digunakan. Menurut (Roodbergen et al. , 2008), pada penelitian model analitik ini tidak mempertimbangkan faktor lebar aisle; setiap item dapat diambil  dari  rak  simpan  tanpa  memanjat  atapun  menggunakan  alat  angkat  lainnya,  sehingga  faktor ketinggian  simpan  juga  tidak  dipertimbangkan.  Metode  ini  dapat  digunakan  pada  kondisi  tata  letak dengan jumlah aisle dan jumlah blok berapa pun, tidak terbatas pada satu saja. Asumsi yang digunakan adalah depot terletak pada pick aisle yang paling kiri (left most pick aisle). Pada penelitian ini, metode routing yang digunakan adalah S-shape dan return strategy, dimana keduanya termasuk metode routing
heuristic, kedua metode ini dikenal sebagai metode yang paling banyak digunakan dalam praktek sehari-- hari. Ilustrasinya ditunjukkan pada Gambar 4 dan 5.
Gambar 4. Metode Routing: S-shape Sumber: De Koster, et al. , 2007
Gambar 5. Metode Routing: Return Strategy
Sumber: De Koster, et al. , 2007
Strategi S-Shape atau strategi Traversal adalah strategi dimana picker masuk dari aisle yang pertama dari sisi depan, dan mulai melakukan kegiatan picking suatu item, dan keluar melalui dari sisi belakang pada aisle yang sama. Cara ini terus dilakukan sampai pada aisle yang terakhir, dan jika jumlah aisle nya ganjil, maka picker akan keluar dari sisi depan pada aisle yang sama, namun jika ada aisle yang tidak memiliki item yang harus diambil, maka aisle tersebut tidak perlu dilalui (Roodbergen and De Koster, 2001). Sedangkan, strategi Return adalah strategi dimana picker masuk dan keluar dari ujung aisle yang sama dan strategi ini dilanjutkan terus sampai pada aisle yang terakhir.

## Kalkulasi Estimasi Jarak Tempuh (Average Travel Distance Estimation)
Pada  penelitian  yang  dilakukan  di  PT  GMS,  estimasi  jarak  tempuh  dihitung  secara  bertahap  sesuai dengan kondisi blok dan pick aisle -nya.
- Traveling dari depot ke pick aisle yang pertama:
         
 
   
                   
n i m m a n i n i i n W E 1 1 .
(1) - T raveling through subaisle with picks:
   
    
      

     
   c m w k y
k n k n k n E . 1 . 1 . (2)
- Koreksi jarak tempuh untuk kembali di antara subaisle :
1 . ; ; . . . 2      k n m ganjil n y k n m m y
E (3)
- Traveling pada cross aisle dan melakukan picking :
; . . . 3 1 l W E atau E A W E a ij n i k j ij a  
  
(4)
Dimana:
       
                          
         
m m m m
ij k j k j n i n i A 1 . 1 (5)
Depot
( )
∑∑ = =                       − −       − = n i n g m m i a n g n g g A W E 1 1 1 1 . 1 . . (6)
Dimana  g  merupakan  posisi subaisle dengan picks yang paling kanan, dan g=1 menunjukkan  posisi subaisle yang  paling kanan dalam blok j.
-  Total  Average  Travel  Distance /total  jarak tempuh rata-rata:
∑ = = 11 1 ) , , ( i i m E y k n T (7)
Dimana: n   = jumlah pick aisle k   =  jumlah blok y   =  panjang pick aisle dan tidak termasuk lebar cross aisle
m   = jumlah pick yang dilakukan w c = lebar cross aisle w a = jarak titik tengah ke titik tengah antar 2 pick aisle yang berdekatan i   = pick aisle yang paling kiri dan terdapat lokasi picking . Aisle akan diberi nomor dari kanan ke kiri j   = digunakan untuk menunjukkan blok yang terjauh dari depot dan terdapat lokasi picking . Blok akan diberi nomor dari depan ke belakang

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi tata letak di PT GMS hanya memiliki satu blok saja dengan demikian k=1, dan jumlah aisle (n)  adalah  3,  panjang pick  aisle adalah 4 meter, w c = 1,5 meter, dan w a = 4,5 meter.
Gambar 1 menjelaskan tata letak PT GMS.
Strategi routing: S-shape / Traversal
Strategi ini berjalan seperti ular ( serpent) , yakni dari depot menuju ke aisle A dan menuju ke atas ( back aisle ) lalu masuk ke aisle B atas ( back aisle) menuju ke bawah (front aisle) , dan menuju ke C. Ilustrasinya seperti Gambar 6.
-  Traveling dari  depot  ke pick  aisle yang pertama n = 1;
back aisle
A B C
depot front aisle
Gambar 7. S-Shape Strategy di PT GMS
- Traveling dari depot ke pick aisle yang pertama n = 1;
00015 0 3 1 1 3 1 1 3 5 4 10 10 , . ) ( .                          E meter
n = 2; E = 0,07796 meter
n = 3; E = 0 meter Sehingga total E pada kondisi ini = 0,07811 meter
- Traveling through subaisle dengan picks
  meter E 139 16 5 1 1 4 1 3 1 1 3 1 1 3 10 , , , , . ,                         
- Correction travel distance for turns within subaisles
meter E 1535 . 2 4 3 10 10 . 4 . 2     - Traveling pada cross aisle dengan aktivitas picking meter x l W E a 5 . 13 3 5 . 4 .    - Traveling back to the depot jika all picks terdapat dalam satu blok
a. Kondisi A 1,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 1,1 , g = 2; E = 0,0000026 meter Kondisi A 1,1 , g = 3; E = 0,000295 meter
b. Kondisi A 2,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 2,1 , g = 2; E = 0,001350 meter Kondisi A 2,1 , g = 3; E = 0,1532 meter
c. Kondisi A 3,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 3,1 , g = 2; E = 0,01702 meter Kondisi A 3,2 , g = 3; E = 1,9312 meter
meter n = 2; E = 0,07796 meter n = 3; E = 0 meter Sehingga total E pada kondisi ini = 0,07811
meter
- Traveling through subaisle dengan picks
back aisle
A B C
depot front aisle
Gambar 7. S-Shape Strategy di PT GMS
- Traveling dari depot ke pick aisle yang pertama n = 1;
00015 0 3 1 1 3 1 1 3 5 4 10 10 , . ) ( .              
           E meter
n = 2;
E = 0,07796 meter
n = 3;
E = 0 meter Sehingga total E pada kondisi ini = 0,07811 meter
- Traveling through subaisle dengan picks
  meter E 139 16 5 1 1 4 1 3 1 1 3 1 1 3 10 , , , , . ,                         
- Correction travel distance for turns within subaisles meter E 1535 . 2 4 3 10 10 . 4 . 2     - Traveling pada cross aisle dengan aktivitas picking meter x l W E a 5 . 13 3 5 . 4 .   
- Traveling back to the depot jika all picks terdapat dalam satu blok a. Kondisi A 1,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 1,1 , g = 2; E = 0,0000026 meter Kondisi A 1,1 , g = 3; E = 0,000295 meter
b. Kondisi A 2,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 2,1 , g = 2; E = 0,001350 meter Kondisi A 2,1 , g = 3; E = 0,1532 meter
c. Kondisi A 3,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 3,1 , g = 2; E = 0,01702 meter Kondisi A 3,2 , g = 3; E = 1,9312 meter
meter -  Correction travel distance for turns within subaisles
back aisle
A B C
depot front aisle
Gambar 7. S-Shape Strategy di PT GMS
- Traveling dari depot ke pick aisle yang pertama n = 1;
00015 0 3 1 1 3 1 1 3 5 4 10 10 , . ) ( .                          E meter
n = 2; E = 0,07796 meter
n = 3; E = 0 meter Sehingga total E pada kondisi ini = 0,07811 meter
- Traveling through subaisle dengan picks
  meter E 139 16 5 1 1 4 1 3 1 1 3 1 1 3 10 , , , , . ,                         
- Correction travel distance for turns within subaisles meter E 1535 . 2 4 3 10 10 . 4 . 2     - Traveling pada cross aisle dengan aktivitas picking meter x l W E a 5 . 13 3 5 . 4 .    - Traveling back to the depot jika all picks terdapat dalam satu blok a. Kondisi A 1,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 1,1 , g = 2; E = 0,0000026 meter Kondisi A 1,1 , g = 3; E = 0,000295 meter
b. Kondisi A 2,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 2,1 , g = 2; E = 0,001350 meter Kondisi A 2,1 , g = 3; E = 0,1532 meter
c. Kondisi A 3,1 , g = 1; E = 0 meter
Kondisi A 3,1 , g = 2; E = 0,01702 meter
Kondisi A 3,2 , g = 3; E = 1,9312 meter
- Traveling pada cross aisle dengan aktivitas picking
back aisle A B C
depot front aisle
Gambar 7. S-Shape Strategy di PT GMS
- Traveling dari depot ke pick aisle yang pertama n = 1;
00015 0 3 1 1 3 1 1 3 5 4 10 10 , . ) ( .                          E meter
n = 2;
E = 0,07796 meter n = 3; E = 0 meter Sehingga total E pada kondisi ini = 0,07811 meter
- Traveling through subaisle dengan picks   meter E 139 16 5 1 1 4 1 3 1 1 3 1 1 3 10 , , , , . ,                         
- Correction travel distance for turns within subaisles meter E 1535 . 2 4 3 10 10 . 4 . 2     - Traveling pada cross aisle dengan aktivitas picking meter x l W E a 5 . 13 3 5 . 4 .    - Traveling back to the depot jika all picks terdapat dalam satu blok a. Kondisi A 1,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 1,1 , g = 2; E = 0,0000026 meter Kondisi A 1,1 , g = 3; E = 0,000295 meter
b. Kondisi A 2,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 2,1 , g = 2; E = 0,001350 meter Kondisi A 2,1 , g = 3; E = 0,1532 meter
c. Kondisi A 3,1 , g = 1; E = 0 meter
Kondisi A 3,1 , g = 2; E = 0,01702 meter Kondisi A 3,2 , g = 3; E = 1,9312 meter
-  Traveling  back  to  the  depot  jika  all  picks terdapat dalam satu blok a.  Kondisi A 1,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 1,1 , g = 2; E = 0,0000026 meter Kondisi A 1,1 , g = 3; E = 0,000295 meter b.  Kondisi A 2,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 2,1 , g = 2; E = 0,001350 meter Kondisi A 2,1 , g = 3; E = 0,1532 meter c.  Kondisi A 3,1 , g = 1; E = 0 meter Kondisi A 3,1 , g = 2; E = 0,01702 meter Kondisi A 3,2 , g = 3; E = 1,9312 meter Total A = 2,1031 meter back aisle A B C
depot front aisle Gambar 6. S-Shape Strategy di PT GMS
, , , ,
Dengan demikian E = W a x 2,1031 = 4,5 x
2,1031 = 9,464 meter
-  Total estimasi jarak tempuh rata-rata : 0,07811 + 16,2139 + 2,1535 + 13,5 + 9,464 = 41,4095 meter
Strategi routing: return
Strategi ini dilakukan aisle to aisle dan pada saat selesai picking di- aisle yang pertama, maka seorang picker harus kembali ke bawah ( return to front aisle) . Penerapannya seperti Gambar 7.
Perbedaan hanya terjadi pada tahapan kalkulasi correction travel distance for turns within subaisle dimana Return Strategy terdapat 3 aisle, dengan demikian  jarak  tempuh  pada  tahapan  ini menjadi:

## Total A = 2,1031 meter Dengan demikian E = W a x 2,1031 = 4,5 x 2,1031 = 9,464 meter
- Total estimasi jarak tempuh rata-rata : 0,07811 + 16,2139 + 2,1535 + 13,5 + 9,464 = 41,4095 meter
Strategi Routing: Return Strategi ini dilakukan aisle to aisle dan pada saat selesai picking di aisle yang pertama, maka seorang picker harus kembali ke bawah ( return to front aisle) . Penerapannya seperti Gambar 8.
back aisle
A
B
C
depot front aisle
Gambar 8. Return Strategy di PT GMS
Perbedaan  hanya  terjadi  pada  tahapan  kalkulasi correction  travel  distance  for  turns  within  subaisle dimana Return Strategy terdapat 3 aisle, dengan demikian jarak tempuh pada tahapan ini menjadi:
meter
E 1535 2 4 3 10 10 4 2 , . .     per aisle dan metode ini ada 3 aisle sehingga menjadi: 6,4605 meter. , sehingga total estimasi jarak tempuh rata-rata = 0,07811 + 16,2139 + 6,4605 + 13.5 + 9.464 = 45,7165 meter. Dengan  menggunakan  model  analitis  dan routing  policy S-shape  maka  total  estimasi  jarak tempuh  adalah  41,4095  meter,  sedangkan  dengan  metode return  strategy ,  total  jarak  tempuh  yang dihasilkan adalah 45,7165 meter. Dengan demikian metode return menghasilkan jarak tempuh yang lebih pendek dibandingkan dengan metode S -shape, dan lebih efisien sebesar 9,421%. Selain routing strategy, masih  ada  beberapa  hal  yang  perlu  dilakukan  sebagai  penelitian  lebih  lanjut,  yakni  mengkaji kemungkinan dilakukan aktivitas batching – beberapa order dilakukan dalam proses picking yang sama, sehingga bisa dilakukan penghematan waktu lagi. Proses ini juga perlu mempertimbangkan kapasitas kereta/troli yang digunakan. Hal lain yang bisa dilakukan adalah dengan menerapkan area picking yang telah ditentukan picker -nya atau lazim disebut juga proses zoning. Dengan proses zoning , seorang picker akan  lebih  cepat  melakukan  proses picking dan  bisa  menghindari  kemacetan- congestion pada aisle . Kedua proses ini, batching maupun zoning masih mungkin diterapkan di PT GMS.

## SIMPULAN
Pada penelitian di gudang PT GMS saat ini dengan kondisi gudang yang terdiri dari satu blok dan 3 pick aisle dan  menggunakan  estimasi    jarak  tempuh  rata  –  rata  pada routing  policy S-Shape/Traversal dihasilkan  estimasi  jarak  tempuh  sejauh  41,4095  meter.  Sedangkan  dengan  metode Return  strategy dihasilkan  jarak  tempuh  sejauh  45,7165  meter.    Proses  efisiensi  waktu  masih  mungkin  dikaji  dalam penelitian dengan menggunakan proses batching dan zoning.
meter per aisle
dan metode ini ada 3 aisle sehingga menjadi: 6,4605  meter,  sehingga  total  estimasi  jarak tempuh rata-rata = 0,07811 + 16,2139 + 6,4605 + 13.5 + 9.464 = 45,7165 meter.
Dengan menggunakan model analitis dan routing policy S-shape maka total estimasi jarak tempuh adalah 41,4095 meter, sedangkan dengan metode return strategy , total jarak tempuh yang dihasilkan  adalah  45,7165  meter.  Dengan demikian strategi return menghasilkan jarak tempuh yang lebih pendek dibandingkan dengan strategi S -shape, dan lebih efisien sebesar 9,421%.
Selain routing strategy, masih ada beberapa hal yang perlu dilakukan sebagai penelitian lebih lanjut, yakni mengkaji kemungkinan dilakukan aktivitas batching – beberapa order dilakukan dalam proses picking yang sama, sehingga bisa
dilakukan  penghematan  waktu  lagi.  Proses ini  juga  perlu  mempertimbangkan  kapasitas kereta/troli  yang  digunakan.  Hal  lain  yang bisa  dilakukan  adalah  dengan  menerapkan area picking yang telah ditentukan picker -nya atau lazim disebut juga proses zoning. Dengan proses zoning , seorang picker akan lebih cepat melakukan proses picking dan bisa menghindari kemacetan- congestion pada aisle . Kedua proses ini, batching maupun zoning masih mungkin diterapkan di PT GMS.

## SIMPULAN
Pada penelitian di gudang PT GMS saat ini dengan kondisi gudang yang terdiri dari satu blok dan 3 pick aisle dan menggunakan estimasi jarak tempuh  rata-rata  pada routing  policy S-Shape/ traversal dihasilkan estimasi jarak tempuh sejauh 41,4095 meter. Sedangkan dengan metode return strategy dihasilkan jarak tempuh sejauh 45,7165 meter. Proses efisiensi waktu masih mungkin dikaji dalam  penelitian  dengan  menggunakan  proses batching dan zoning.

## DAFTAR PUSTAKA
De Koster, R., Roodbergen, K.J., and Van Voorde,
R.,  1999.  Reduction  of  Walking  Time  in  the Distribution Center of De Bijenkorf, New Trends in Distribution Logistics, Springer, Berlin, 215– 234.
De  Koster,  R.,  Le-Duc,  T.,  and  Roodbergen,  K.J.,
2007. Design and Control of Warehouse Order Picking: A Literature Review, European Journal of Operational Research 182 (2), 481–501.
Dukic, G. and C. Oluic, 2007. Order Picking Methods:
Improving  Order  –  Picking  Efficiency, International Journal of Logistics System and Management, 3 (4), 451–460.
Dukic, G. and Opetuk, T., 2008. Analysis of Order Picking in Warehouses with Fishbone Layout,
Proceedings of ICIL, Tel Aviv, Israel. Dukic, G., V. Cesnik, and Opetuk, T., 2010. Order Picking Methods and Technologies for Greener Warehousing, Strojarstvo, 52 (1), 23 - 31
Dukic, G. and Opetuk, T., 2012. Warehousing in the Global  Supply  Chain:  Chapter  3:  Warehouse Layout, Springer Book Roodbergen, K.J. and R. De Koster, 2001. Routing Methods for Warehouse With Multiple Cross Aisle, International  Journal  of  Production Research , 39 (1), 1865 – 1883.
back aisle
A B C depot front aisle
Gambar 7. Return Strategy di PT GMS
Roodbergen, K.J., G.P. Sharp, and I.F.A. Vis, 2008.
Designing the Layout Structure of Manual Order Picking Areas in Warehouse, IIE Transaction , 40 (11), 1032–1045.
Sadowsky, W. and M. Ten Hompel, 2011. Calculation of  The  Average  Travel  Distance  in  a  Low
Level Picker to Part System Considering Any Distribution Function With The Aisle, Logistics
Journal: Reviewed, 1860–7977.
Tompkins, J.A., J.A. White, Y.A. Bozer, and J.M.A. Tanchoco, 2010. Facilities Planning, New Jersey: John Wiley and Sons.