Metris ISSN: 1411 - 3287
Peningkatan Efisiensi Picking Dengan Menggunakan Order Batching Statis – Earliest Due Date

## Agung Chandra
Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Universitas Mercubuana Jl. Raya Meruya Selatan no.01, Kembangan, Jakarta Barat 11650
Article Info

## Abstract
Article history:
Received 1 August 2017 Accepted 20 November 2017 Order Picking activity has about 55% of warehouse operational cost. Because of  that,  a  company  XYZ,  management  views  that  warehouse  activities  which employs  human  energy  need  to  be  improved  and  be  efficient.  One  of  the strategies is to do order picking simultaneously for some customer orders, this way is common called Order Batching. The type of order batching is static and based  on  Earliest  Due  Date.  The  result  of  order  batching  implementation  has an impact on reduction of travel distance about 31.8%.
Keywords: Order Picking, Static Order Batching Earliest Due Date

## 1. PENDAHULUAN
Logistik  memiliki  peranan  yang  penting dalam penyimpanan dan pendistribusian barang ke pelanggan.  Menurut  Zuniga et  al. (2015),  logistik didasarkan  pada  7R  yaitu:  produk  harus  berada  di tempat  yang  tepat  ( right  place), waktu  yang  tepat (right  time), jumlah  yang  tepat (right  quantity), mutu  yang  tepat (right  quality), harga  yang  tepat (right  price), kondisi  yang  tepat  ( right  condition), dan pelanggan yang tepat ( right customer). Gudang dan  pusat  distribusi  memiliki  peranan  penting dalam  rantai  pasok.  Gudang  memberikan  porsi 20% dari biaya logistik (Azadnia, 2003; Gwynne et al., 2011). Secara umum, gudang digunakan untuk menyimpan  atau  mengantisipasi  barang  baik  itu barang mentah, barang ½ jadi, maupun barang jadi (De  Koster  et  al,  2007).  Dengan  porsi  yang  cukup besar  ini,  maka  penting  dilakukan  upaya–upaya untuk  menurunkan  biaya  gudang  ini,  antara  lain dengan  perbaikan  proses  pada  aktivitas  yang terdapat  di  dalamnya.  Di  gudang,  ada  2  proses utama yakni:
1. Inbound processes yang meliputi receiving dan put away.
2. Outbound  processes yang  meliputi order picking, checking, packing dan shipping.
*Corresponding author. Agung Chandra
Email address: agung.chandra@mercubuana.ac.id
Order  picking memiliki  porsi  55%  dari  biaya operasional  gudang,  sedangkan  aktivitas    dalam order  picking yang  terbesar  adalah traveling ( Bartholdi  &  Hackman,  2008:  21 ) seperti  yang ditunjukkan pada  table berikut:
Tabel 1. Activiy & Order Picking Time
Pada Tabel 1, hal yang paling mengkonsumsi waktu order picking adalah traveling. Metode yang paling  sering  digunakan  untuk  mengefisiensikan order picking yang  berfokus  mengurangi  waktu travel dapat dikategorikan  menjadi  3  grup  yakni: routing,  storage and batching. Metode r outing untuk menentukan urutan dan route traveling dan digunakan untuk meminimalkan jarak travel ; sedangkan metode storage digunakan untuk mengalokasikan  barang  ke  lokasi  simpan  berdasarkan aturan  –  aturan  tertentu; order  batching adalah mengelompokkan  pesanan  pelanggan  menjadi  satu picking  order (Dukic  &  Opetuk,  2008).  Hasil penelitian  dengan  menggunakan  metode  routing dan  alat  bantu  berupa  software Warehouse  Real Time  Simulator dan Warehouse  Optimizer yang dilakukan di PT. XYZ menunjukkan bahwa  waktu dan  jarak  tempuh  terpendek  adalah  dengan menggunakan metode routing S-Shape dan 2 orang
picker (Chandra, 2016).  Pada penelitian ini, setiap picker  bertanggungjawab  terhadap  order  pick  list setiap  customer,  dengan  kata  lain,  orderan customer dikerjakan secara  mandiri sampai tuntas. Sedangkan pihak manajemen PT. XYZ, khususnya supply chain memperhatikan bahwa ada item yang sama yang dipesan oleh customer atau bahkan bisa saja  terjadi  ada  order  pick  list  yang  sama  untuk customer  yang  berbeda  dimana  yang  berbeda hanyalah  jumlah  yang  dipesan  atau  dengan  kata lain terjadi redundant process pada proses picking bagi setiap picker . Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dikaji dengan metode yang berbeda yakni dengan  menggunakan  metode  batching  (OBP  – Order  Batching  Problem) dimana  metode  order batching  ini  bisa  menggabungkan  proses  picking untuk  item  yang  sama  pada  customer  yang berbeda,  dengan  demikian  waktu  proses  picking diharapkan  menjadi  lebih  cepat  dibandingkan dengan  metode  routing  single  tour.  Waktu  proses yang  dimaksud  adalah  flow  time  –  waktu  yang digunakan  dari  order  tiba  sampai  dengan  dimuat dalam  truk  untuk  dikirim.  Dengan  tereduksinya flow time diharapkan order bisa lebih cepat tiba ke pelanggan dan berarti pula meningkatkan kepuasan pelanggan .
Dalam penelitian  ini, asumsi  yang digunakan adalah:  (1) Picker mulai  dan  kembali  pada  titik
pintu  yang  sama,  (2)  Waktu  proses picking terdiri dari waktu travel + waktu search + waktu picking + waktu  set  up  (Zuniga et  al., 2015:1382),  (3)  order pelanggan telah diketahui sebelumnya (Henn et al.,
2012) dan (4) tidak terjadi congestion / kemacetan. Sementara  itu,  Batasan  penelitian  antara  lain:  (1) fokus  riset  adalah  pada  order  batching  yang bersifat  statis,  (2)  metode  routing  yang  digunakan adalah  metode  S,  hal  ini  dikarenakan  lebih  mudah diterapkan oleh petugas Gudang dan (3) maksimum kapasitas alat angkut adalah 400 Kg.

## 2. METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

## 2.1 Objek Penelitian
Yang  menjadi  objek  penelitian  ini  adalah proses  picking  dengan  menggabungkan  dua  atau lebih customer  order atau  disebut  dengan  proses order batching.

## 2.2 Kerangka Pemikiran Gudang
Untuk  metode  riset  dalam  kasus  ini digunakan  kombinasi  konsep  Goetschalckx  & McGinnis (2007) seperti pada gambar 1 dan Henn (2011) seperti pada Gambar 3 dan Gambar 2.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Gudang
Gambar 2. Metodologi Penelitian
Gambar 3.
Dua customer order dalam single tour (diadaptasi dari Henn et al., 2011)

## 2.3 Konsep Order Batching
Order  batching  merupakan  proses  picking  yang menggabungkan dua order atau lebih dalam single tour. Konsepnya digambarkan pada Gambar 3. Gambar 3(a) dan 3(b) menunjukkan bahwa proses picking dijalankan secara sendiri – sendiri (single tour); sedangkan gambar 3(c)  menunjukkan  bahwa  proses  picking  dijalankan dengan  menggabungkan  order  A  dan  order  B  dalam sebuah  single  tour.  Dengan  demikian  proses  order batching  akan  membawa  penghematan  dari  segi  jarak dan waktu.
2.4 Teknik
Optimisasi – Mixed
Integer
Optimization) Penulisan  formulanya  adalah  sebagai  berikut (Henn et al ., 2011)
Dimana:
c ij adalah  jarak  antar  lokasi  i  dan  j;  dan  x ij adalah binary untuk menunjukkan bahwa route menggunakan path antar lokasi dan atau path antar lokasi dan atau dengan nilai = 1.

## 3.  ANALISIS DATA DAN HASIL
Tata  letak  gudang  pada  PT.  XYZ  yang  akan dilakukan proses picking dengan metode order batching ditunjukkan dengan Gambar 4.

## .
Gambar 4. Tata letak dan penomoran
Terdapat  4  lorong  dimana  tiap  lorong terdapat  3  lokasi  simpan  pada  tiap  sisinya.  Dan tiap lokasi simpan terdapat 3 posisi simpan vertical – vertical storage position.
Tabel 2. Picking Instances
Tabel  2  merupakan  item  –  item  yang  akan disiapkan  untuk  pengiriman  barang  di  siang  hari dan diketahui item barang, waktu picking dan due
date.  Terdapat  5  due  date  yakni:  13:00;  13:30; 14:00; 14:30 dan 15:00.

## 3.1. Optimization Approach
Setelah  didapatkan  due  date,  maka  langkah berikutnya  adalah  dengan  menyortir  due  date  dari yang  terdekat  sampai  dengan  yang  terjauh, sehingga didapatkan pada table 3 berikut ini:
Tabel 3. Data Hasil Sortir
Data  yang  telah  di-sortir  due  date-nya  pada table 3 akan dibagi atau dikelompokkan  ke dalam batch  dengan  mengacu  pada  batasan  maksimal kapasitas  angkut  yakni  400  Kg.  Pada  pembagian batch,  nantinya  akan  terlihat  total  berat  (Kg), jumlah  item  yang  akan  dilakukan  picking, Minimum due date, Maximum due date, dan jarak tempuh yang akan dikerjakan oleh seorang picker. Untuk detailnya bisa dilihat pada  Tabel 4 – Batch EDD rule.
Tabel 4.
Batch EDD Rule
Untuk  detailnya  dirangkum  pada  Tabel  5 dibawah ini:

## Tabel 5.
Hasil Analsis Order Batching

## 3.2 Pengaruh Order Batching Terhadap Jarak Tempuh
Menggunakan  order batching  dalam  menghitung jarak tempuh dengan routing S-Shape / Traversal, maka jarak  yang  ditempuh  sejauh  139  meter.  Sekarang bandingkan  dengan  tidak  melakukan  order batching,  maka  picker  akan  melakukan  5  kali single tour  yakni untuk customer dengan due date 13:00; 13:30; 14:00; 14:30, dan 15:00, maka jarak tempuh  yang  dilakukan  adalah  sejauh  5x41  meter =204  meter  karena  di  setiap  lorong  akan ditempuhnya.  Dengan  demikian  efisiensi  yang dihasilkan  adalah  sebesar  =  (65m/204  m)  x  100% =  31.8%.  Karena  faktor  kemacetan  diabaikan, maka  secara  waktu  proses  juga  akan  berkurang 31.8%. Dengan berkurangnya 31.8% berarti waktu yang  hemat  adalalh  sebesar  31.8%  x  40  jam  per minggu  =  12.72  jam.  Untuk  UMP  seorang  picker di PT.XYZ adalah sebesar Rp. 3.350.000 per bulan. Dengan asumsi 1 bulan adalah 173 jam, maka jika dikonversi  ke  dalam  bentuk  rupiah  terjadi
penghematan sebesar (12,72 / 173 x Rp. 3.350.000 =  Rp.246.312.  Kalkulasi  ini  berdasarkan  pada  1 orang picker saja.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Penerapan  order  batching  dimana  proses picking  yang  dilakukan  adalah  menggabungkan beberapa  order  pelanggan  untuk  item  yang  sama dengan  memperhatikan  kapasitas  angkut  picking dan  due  date  membuat  jarak  tempuh  yang  lebih pendek  dibandingkan  dengan  proses  picking  per order  pelanggan.  Efisiensi  yang  terjadi  adalah sebesar 31.8%.
4.2 Saran Untuk penelitian berikutnya, harus diperhitungkan  efek  kemacetan  jika  terdapat beberapa  picker  yang  melakukan  proses  picking dengan order batching.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Bartholdi, J.J, & Hackman, S.T. (2008). Warehouse and  Distribution  Science ,  Georgia  Institute  of Technology, on line: www.warehouse-science.com.
2. Celik, M. and H. Sural. (2012). The Order Picking Problem  in  Fishbone  Aisle  Warehouses ,  July  19, 2012.  on-line.  www.mhi.org/downloads/learning /cicmhe /colloqium/2012/sural.pdf.
3. Chandra,  A.  dan  Setiawan,  B.  (2016).  Analisis Jarak  Tempuh  Dengan  Menggunakan  Metode Routing di PT. GMS. Laporan Penelitian Internal , Universitas Mercu Buana,
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., K.J. Roodbergen, R. Van Vourden. (1999).  Reduction  of  Walking  Time  in  the Distribution Center of De Bijenkorf, New Trends in Distribution Logistics , 215 – 234.
6. 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.
7. Dukic,  G.,  V.  Cesnik,  T.  Opetuk.  (2010).  Order Picking  Methods  and  Technologies  for  Greener Warehousing, Strojarstvo, 52 (1): 23 - 31
8. Dukic,  G.,  and  C.  Oluic.  (2007).  Order  Picking Methods:  Improving  Order  –  Picking  Efficiency, International  Journal  of  Logistics  System  and Management 3 (4 ) : 451 – 460.
9. Gu,  Jinxiang,  Goetschalckx,  M.,  McGinnis,  L.M. (2007).  Research  on  Warehouse  Operation:  A Comprehensive  Review, European  Journal  of Operational Research, 177 (1) : 1-21.
10. Gue,  K.,  and  R.D.  Meller.  (2008).  Aisle Configuration  for  Unit  Load  Warehouse, IIE Transaction . 11. Henn,  S.,  Koch,  S.,  Wascher,  G.  (2011).  Order Batching in Order Picking Warehouse: A Survey of Solution Approach. Working paper no.1 . 12. Hendri.  (2015).  Penurunan  Waktu  Setup  Untuk Peningkatan Efektivitas pada PT.X. Sinergi, 19 (2).
13. Roodbergen, K.J., and I.F.A. Vis. (2006). A Model for  Warehouse  Layout, IIE  Transaction,  38  (10) : 799 – 811.
14. 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.
15. Theys, C., O. Braysy, W. Dullaert, B. Raa. (2010). Using a TSP Heuristic for Routing Order Picker in Warehouse, European  Journal  of  Operational
Research 200: 755 – 763.
16. Tompkins,  J.A.,  J.A.  White,  Y.A.  Bozer,  J.M.A. Tanchoco. (2003). Facilities Planning. New Jersey: John Wiley and Sons.
17. Zuniga, C., Benites, E.O., Tenahua, A.M. (2015). A Methodology to Solve the Order Batching Problem,
IFAC Papers Online .