Pengembangan Sistem Operasional Downstream Logistics dengan Modifikasi P1R2
Paulina K. Ariningsih, Ignatius A. Sandy, Imanuele C. D. Adventia
Jurusan Teknik Industri – Fakultas Teknologi Industri Universitas Katolik Parahyangan – Bandung E-mail paulina.ariningsih@unpar.ac.id , sandy@unpar.ac.id , imanueleclaudya93@gmail.com
Received 1 July 2016; Accepted 3 October 2016

## Abstract.
Inaccuracy implementation of downstream logistics (DL, distribution) may decrease product quality. Quality decreament  may  happen  due to  product  damange  during  distribution  process,  either  duringloading-on  and loading-off  process,  or  during  transportation  process.  Rejection  product  by  the  consumer  due  to  quality mismatch may cause losses and non-valued added logistics activities. Integrated sistem approach for DL is proposed to minimize product damange during DL without compromising service level (SL) on the consumer. This  paper  describes  the  steps  to  improve  DL’s  operational  activitiesusing  management  approach  and modification of P1R2 algorithm (Packing First Routing Second). The final result and managerial implications of the process is formed in proposed Work Instruction (IK). The implementation of this improvement process is described using plastic furniture distribution study case of PT. X. As a result, 3 IK are produced. In addition, it is shown that proposed method can minimize non-value added logistics activities and reduce cost.
Keyword: Downstream Logistics, System Thinking, Work Instruction, Packing First Routing Second

## 1. PENDAHULUAN
Ketatnya  persaingan  antar  perusahaan  menuntut perusahaan untuk semakin meningkatkan keunggulannya  agar  dapat  bertahan  di  era globalisasi  ini.  Salah  satu  faktor  yang  berperan dalam  peningkatan  keunggulan  perusahaan  adalah s upply chain atau rantai pasok atau logistik (Supply Chain Council, 2010).
Heizer  dan  Render  (2014)  menggambarkan supply chain management (SCM) sebagai koordinasi  dari  keseluruhan  kegiatan  rantai pasokan,  dimulai  dari  bahan  baku  dan  diakhiri dengan  pelanggan  yang  puas.  Tujuan  dari  SCM adalah  untuk  mengoordinasi  kegiatan  dalam  rantai pasokan untuk memaksimalkan keunggulan kompetitif  dan  manfaat  dari supply  chain bagi konsumen  akhir,  sehingga  diperlukan  rekonsiliasi antara kebutuhan pelanggan akhir dengan kemampuan  sumber  daya  yang  ada  pada  jaringan rantai pasok (Siahaya, 2013).
Strategi SCM sangat penting untuk menciptakan  daya  saing  dan  memenangkan
persaingan,  maka  rantai  pasok  harus  bisa menyediakan  produk  yang  berkualitas,  harga  yang kompetitif, tepat waktu dan bervariasi.Strategi SCM dapat  dicapai  dengan  baik  apabila  perusahaan memiliki  kemampuan  beroperasi  secara  efisien, berkualitas,  cepat,  fleksibel,  dan  inovatif  (Khajavi, Hosseini,  dan  Makui,  2011).Suatu  sistem  SCM memiliki  tujuan  yang  saling  bertentangan  seperti cost, service level, resource utilization, responsiveness, dan lain-lain.
Kesalahan  dalam  penentuan  tujuan  dapat mengakibatkan ketidakoptimalan nilai tambah yang seharusnya diberikan oleh SCM termasuk aktivitas antara  manufaktur  dan  konsumen  ( Downstream Logistics , DL). Umumnya, kesalahan dalam proses pengiriman  barang  dari  manufaktur  kepada konsumen  ( Forward  Logistics ,  FL)  tersebut mengakibatkan  adanya  proses  pengiriman  kembali produk kepada manufaktur ( Reverse Logistics , RL) untuk  diperbaiki.  Kemudian,  produk  yang  telah diperbaiki  akan  dikirimkan  ulang  ke retailer . Dengan kata lain, terjadi dua kali aktivitas distribusi untuk  produk  yang  mengalami  cacat  akibat
distribusi.  Selain  itu,  produk  yang  cacat  akan merugikan secara bisnis karena memunculkan biaya perbaikan  (servis),  memunculkan backlog dan menurunkan tingkat kepuasan konsumen.
Manajemen memiliki empat
fungsi pentingyaitu planning (perecanaan), organizing (pengorganisasian), actuating (pelaksanaan),  dan controlling (pengontrolan)  atau  yang  disingkat POAC  (Terry,  1977).Pada  praktek  DL  umumnya, tahap planning merupakan penentuan rute kendaraan  dan  pengiriman,  sementara  penentuan kendaraan (dengan sumberdaya terkait) merupakan pengorganisasian,  dan  aktivitas  bongkar  muat merupakan  pelaksanaan.Hal  ini  menyebabkan sulitnya pengontrolan terhadap aktivitas operasional bongkar muat.
Secara  umum,  penelitian  ini  menawarkan pendekatan sistem manajemen untuk menyelesaikan permasalahan  pada  SCM  dengan  modifikasi algoritma  P1R2  ( Packing  First  Routing  Second ) sesuai  dengan  yang  disarankan  oleh  Bortfeld  dan Homberger (2013).P1R2 merupakan modifikasi dari VRP  ( Vehicle  Routing  Problem )  yang  membawa aktivitas  bongkar  muat  dalam  perancangan  atau yang  dikenal  dengan  VRLP  ( Vehicle  Routing Loading Problem ).
Output  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini adalah  perbaikan  aktivitas  operasional  berupa usulan Instruksi Kerja(IK), dan estimasi penghematan biaya distribusi pada implementasinya di  perusahaan  mebel.  Sehingga  proses  operasional SCM  dapat  berlangsung  dengan  baik  dan  dapat menjadi  acuan  untuk  perbaikan  pelaksanaan operasional SCM pada industri.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  yaitu: studi  literatur,  rekayasa  algoritma,  pengetesan algoritma  serta  analisis  dan  penentuan  implikasi manajerial.
Studi  literatur  dilakukan  pada  topik  logistik dan  algoritma  untuk  mendapatkan  referensi  yang tepat  dan  valid  dalam  melaksanakan  riset. Sementara rekayasa algoritma akan dilakukan untuk menyesuaikan  algoritma  agar  lebih  mudah  untuk diterapkan pada skala industri menengah.
Penelitian  ini  dibatasi  pada  pembangunan solusi permasalahan dan tidak melakukan perbandingan performansi algoritma yang dibangun dengan  algoritma  acuan.  Hal  ini  dilakukan  untuk mempersempit  ruang  lingkup.  Perlu  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  untuk  menguji  performansi algoritma.
Implementasi algoritma tersebut akan dilaksanakan  pada  data  contoh  dari  pabrik  mebel plastik.  Mebel  plastik  dipilih  karena  memiliki ukuran  produk  yang  bervariasi,  dan  cukup
sederhana  karena  tidak  berdasarkan  berat.  Sebagai implikasi  manajerial,  dibuat  usulan  IK  untuk memberikan penjelasan detail pada aktivitas proses bongkar muat.

## 3. HASIL & PEMBAHASAN
Seperti  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya, pengembangan sistem operasional ini diimplementasikan  pada  sistem  distribusi  PT.  X yang  merupakan  perusahaan  mebel  skala  nasional yang  melakukan  proses  distribusi  secara  mandiri, menggunakan sumber daya milik perusahaan. Tipe perusahaan tersebut dipilih karena adanya proses FL dan  RL,  memiliki  jenis  produk  dengan  beragam ukuran  serta  melakukan  pengiriman  dengan cara milkrun atau pengiriman ke beberapa titik dalam sebuah  rute.  Tipe  distribusi  perusahaan  ini  tidak terlalu  kompleks  sehingga  cukup  baik  untuk dijadikan pilot project implementasi algoritma.
PT. X memiliki pabrik berlokasi di Tasikmalaya.Pabrik  tersebut  melayani  230 retailer yang  berlokasi  di  sekitar  Tasik,  Garut,  Ciamis, Banjar,  Pangandaran,  dan  Majenang.  PT.  X memproduksi  mebel  dengan  berbagai  bahan meliputi:  kayu  partikel,  kayu  keras,  busa,  dan plastik. Produk PT. X memiliki bentuk dan  ukuran packaging  yang  bervariasi.  Pendistribusian  mebel plastic PT. X dilakukan dengan dua jenis kendaraan utama yaitu colt diesel 6 ban (CD6) dan colt diesel 4 ban (CD4).
Dari hasil wawancara terhadap manajer logistik PT.  X,  terdapat  rerata  10-15%  produk  berbahan plastik yang dikirimkan kepada distributor mengalami  kerusakan  atau  cacat  akibat  kesalahan dalam melakukan distribusi ke konsumen ( Forward Logistics ,  FL)  yaitu  produk  retak  atau  pecah.  Data pada bulan September 2015, didapatkan 247 produk yang  mengalami  kerusakan,  dan  397  produk  yang selesai  diperbaiki.  Kerugian  akibat  kerusakan produk  tersebut  mencapai  rerata  Rp  93.565,-  per komponen.  Total  kerugian  pada  PT.  X  bulan tersebut mencapai Rp 46.431.632,-

## 3.1.1 Pengembangan Algoritma P1R2
Hasil  dari  pengembangan  algoritma  adalah: assignment  &routing  –  stuffing .  Pada  tahap penugasan  ( assignment )akan  terbentuk  matrix kendaraan dengan daftar order yang akan diangkut kendaraan tertentu dengan fungsi tujuan meminimasi  volume  yang  tersisa.  Sementara  pada penentuan  rute( routing ),  akan  ditentukan  rute kendaraan  dengan  tujuan  meminimasi  jarak.  Input dari routing akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk melakukan stuffing atau penyusunan produk.
Pengembangan  ini  sedikit  berbeda  dengan metode  P1R2  yang telah disarankan oleh Bortfeldt dan  Homberger  (2013),  meskipun  P1R2  dan algoritma  yang  diusulkan  sama-sama  memisahkan
penyelesaian stuffing .P1R2  yang  menitikberatkan pada  fungsi routing -nya,  dimana  sebelum routing telah  dibuat  susunan  produknya  ( packing dan stuffing ).Produk  pesanan  sebuah  retailer  akan disusun menjadi satu volume besar.
Pengembangan yang diusulkan dalam makalah ini ini menitikberatkan pada utilisasi dari kapasitas kendaraan. Hal ini dikarenakan, P1R2 kurang cocok diterapkan  untuk  algoritma  dengan  utilisasi kapasitas lebih dari 80% (Bortfeld, sementara pada produk  ringan,  sangatlah  penting  untuk  membuat kapasitas  sepenuh  mungkin.Selain  itu,  dengan pendekatan  ini,  produk  pesanan  satu  retailer  tidak diasumsikan  sebagai  satu  packing  besar,  namun dapat  dipecah  sesuai  kondisi  kemasan  dan  sesuai pada kondisi nyata.
Semua  kendaraan  yang  dimiliki  oleh  PT  X berjenis mobil bak terbuka.Penelitian ini menggunakan dimensi bak tertutup untuk menentukan  kapasitas  (volume)  kendaraan  karena beberapa  pertimbangan.Pertama,  tinggi  muatan yang berlebihan membuat kendaraan tidak stabil.Jalur distribusi kendaraan melewati perbukitan  sehingga  ketidakstabilan  muatan  dapat menyebabkan tergulingnya kendaraan.Kedua, beberapa  jalan  memiliki  batasan  ketinggian  yang menyebabkan  terbatasnya  tinggi  kendaraan  untuk bisa melewatinya.Selain itu, sesuai dengan PP no 55 tahun  2012,  kendaraan  bak  terbuka  memiliki batasan tinggi dan volume.
Langkah  awalnya,  disusun  algoritma  untuk assignment & routing .Model matematis dari penentuan  rute  kendaraan  dimodifikasi  dari  VRP heuristik  pada  Rini,  Palgunadi,  dan  Harjito(2015) seperti dapat dilihat pada Gambar 1. Pada Rini dkk (2015), unit  measurement untuk  pesanan  retailer adalah jumlah produk pesanan. Modifikasi dilakukan  sehingga unit  measurement untuk pesanan  retailer  pada  algoritma  penentuan  rute kendaraan  di  PT  X  adalah  total  volume  produk pesanan.
Selain  itu,  modifikasi  dilakukan  terhadap kapasitas kendaraan.Pada Rini dkk (2015), kapasitas kendaraan  adalah  jumlah  produk  yang  dapat ditampung  oleh  kendaraan.Tetapi,  pada  algoritma penentuan  rute  kendaraan  di  PT  X,  kapasitas kendaraan adalah volume kendaraan karena bentuk yang berbeda.
Retailer dilambangkan sebagai A = {0,1,2,3,...,m}, dan  kendaraan  yang  tersedia  di perusahaan  sebagai n . X i,j menjadi  fungsi  yang menunjukkan kendaraan v i yang melayani retailer j . X i,j = { 0 1 dan X i,j =  1 ketika  kendaraan v melayani retailer j dan sebaliknya akan diset sebagai 0. Posisi awal  kendaraan  yang berada di gudang dinyatakan sebagai  A0.  Pernyataan  ini  akan  membuat  truk
kembali  lagi  ke  gudang  setelah  menuju  retailer terakhir.
Adapun  fungsi  matematis  dari  algoritma  yang diperbaharui adalah seperti Pers. 1.
z r = ∑ ∑ 𝑋 𝑖,𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1
Pers. 1.
Sementara  batasannya  adalah  seperti  persamaan  2 sampai  persamaan  5.Pers  2  menunjukkan  batasan bahwa  retailer  yang  dilayani  tidak  boleh  dilayani lebih dari satu kendaran.
∀ 𝑗 ∑ 𝑋 𝑖,𝑗 = 1 𝑛 𝑖=1 Pers. 2
Pers.  3  menunjukkan  panjang  lintasan  maksimum kendaraan. ∀𝑖  ∑ 𝑋 𝑖,𝑗 ≤ 𝑚 𝑚 𝑗=1 Pers. 3
Pers.  4  menunjukkan  batasan  kapasitas  dari kendaraan. ∀𝑖  ∑ 𝑑 𝑗 𝑋 𝑖,𝑗 ≤ 𝑄 𝑖 𝑚
𝑗=1
Pers. 4
Pers  5  menunjukkan  apakah  sebuah  retailer dikunjungi oleh kendaraan tersebut atau tidak.
∀𝑖, 𝑗 𝑋 𝑖,𝑗 = { 0 1 Pers. 5 Dengan :
z r : jumlah retailer yang dilayani kendaraan A : retailer, nilai A = 0, ..., m j   : retailer tujuan, nilai j = 0, ...,m n : banyaknya kendaraan, nilai n = 1, ..., n v i : kendaraan i d i : jumlah volume demand dalam mm 3 Q i : kapasitas maksimum kendaraan (volume)dalam mm 3
START Matriks Jarak
Menentukan retailer pertama yang akan dikunjungi
Demand retailer
Demand melebihi kapasitas? Update kapasitas dan posisi kendaraan Menentukan retailer selanjutnya yang akan dikunjungi Demand melebihi kapasitas? STOP Demand retailer Ya Tidak Ya Tidak Semua retailer terlayani? Ya Tidak
Gambar 1. Flowchart Penentuan Rute Kendaraan
Pada  Gambar  1,  untuk  menentukan  retailer pertama yang dikunjungi digunakan jarak terpendek dari  retailer  yang  belum  mendapat  penugasan pengiriman. Retailer selanjutnya ditentukan berdasarkanjarak  terpendek  dari  retailer  yang pendahulu  yang  memenuhi  persyaratan  yaitu  yang menghasilkan total jarak perjalanan paling minimum  dari  yang  dapat  diangkut.  Rute  sebuah kendaraan merupakan hasil dari urutan retailer yang dilayani oleh kendaraan.
Sebagai contoh, dilakukan perhitungan terhadap  data  pesanan  tanggal  1  September  2015. Terdapat  sebelas  retailer  yang  pesanannya  akan dikirimkan  pada  tanggal  tersebut.  Pesanan  retailer akan  didistribusikan  menggunakan  dua  kendaraan. Tabel  1  merupakan  rute  kendaraan  satu  dengan menggunakan kendaraan CD6 berkapasitas 17.400.000.000 mm3. Kendaraan ini akan melayani retailer  A51-A13-A21-A129-A18-A30-A31-A91. Rute  ini  akan  menghasilkan  total  jarak  tempuh sebesar 280 km.
Tabel 1. Rute Kendaraan 1 Nama Toko Total  Volume Pesanan (mm 3 ) Sisa  Kapasitas (mm 3 ) A51 3.100.257.000 14.299.743.000 A13 323.466.500 13.976.276.500 A21 2.532.972.789 11.443.303.711 A129 153.648.000 11.289.655.711 A18 556.949.250 10.732.706.461 A30 3.639.250.753 7.093.455.708 A31 3.375.225.000 3.718.230.708 A91 3.300.826.125 417.404.583
Pesanan  yang  tidak  dapat  dikirimkan  oleh kendaraan satu akan dikirimkan oleh kendaraan dua. Tabel  2  merupakan  rute  kendaraan  dua  dengan menggunakan kendaraan CD6 berkapasitas 17.400.000.00  mm3.  Rute  ini  akan  menghasilkan total jarak tempuh sebesar 344 km.
Tabel 2. Rute Kendaraan 2 Tipe CD6
Nama Toko Total Volume Pesanan (mm 3 ) Sisa Kapasitas (mm 3 ) A82 4.609.440.000 12.790.560.000 A142 4.698.094.250 8.092.465.750 A98 1.294.612.500 6.797.853.250
Kendaraan dua akan lebih baik jika menggunakan  jenis  CD4  karena  sisa  kapasitas kendaraan yang dihasilkan lebih sedikit dibandingkan  CD6.  Tabel  3  menunjukkan  bahwa
apabila  kendaraan  dua  menggunakan  CD4,  sisa kapasitas yang ada sebesar 413.853.250
mm3.Namun,  jika  menggunakan  CD6,  sisa kapasitas yang ada sebesar 6.797.853.250 mm3.Utilisasi  kendaraan  meningkat  jika  kapasitas kendaraan yang tersisa dapat dikurangi.
Tabel 3. Rute Kendaraan 2 Tipe CD4
Nama Toko Total Volume Pesanan (mm 3 ) Sisa Kapasitas (mm 3 ) A82 4.609.440.000 6.406.560.000 A142 4.698.094.250 1.708.465.750 A98 1.294.612.500 413.853.250

## 3.1.2 Pengembangan Algoritma Penumpukan
Algoritma  penumpukan  produk  dikerjakan sebelum  bongkar  dan  muatkarena  sifat  khusus barang yaitu kursi dan meja plastik yang dikirimkan tanpa  menggunakan  outer  packing.  Dalam  proses pengangkutannya, dilakukan penumpukan kursi dan meja  tersebut  untuk  menghemat  ruang  yang diperlukan dalam pengangkutan.
Model  matematika  untuk  penumpukan  kursi dan  meja  plastik  di  PT.  X  memiliki  fungsi objektifnya:
z v = p t x l t x t t
Pers. 6
Model  matematis  untuk  perhitungan  p t ,  l t ,  dan t t .seperti Pers.2 – Pers. 4. p t = p po + k Δp
Pers. 7
t t = t po + k Δt
Pers. 8
l t = l po
Pers. 9
Batasan tinggi maksimum tumpukan kursi dan meja  plastik  adalah  tinggi  kendaraan.Tinggi tumpukan  kursi  dan  meja  plastik  linear  terhadap tinggi kendaraan.
t t ≤ H
Pers. 10
dimana : z v : volume tumpukan kursi atau meja plastik p t : panjang tumpukan kursi atau meja plastik l t : lebar tumpukan kursi atau meja plastik t t : tinggi tumpukan kursi atau meja plastik p po : panjang kursi atau meja plastik l po : lebar kursi atau meja plastik t po : tinggi kursi atau meja plastik Δp : pertambahan panjang Δt : pertambahan tinggi K : jumlah tumpukan H : tinggi kendaraan
START Ukuran kursi atau meja plastik (p po , l po , t po ),
pertambahan panjang Δp , dan pertambahan tinggi Δt Hitung : t t = t po + k Δt Hitung : p t = p po + k Δp l t = l po v = p t x t t x l t Apakah t t H? STOP Ya Tidak Menghitung tumpukkan kursi atau meja plastik
Gambar 2. Flowchart untuk Algoritma Penumpukan Kursi dan Meja Plastik
Kursi dan meja plastik yang telah disusun tidak berbentuk  kotak.  Namun,  untuk  memudahkan penentuan  rute  kendaraan  dan  muat  produk,  maka tumpukan  kursi  dan  meja  plastik  diasumsikan berbentuk kotak. Algoritma penumpukan kursi dan meja plastik akan menghasilkan ukuran dan volume tumpukan. Volume tumpukan kursi dan meja plastik digunakan  sebagai  input  dari  algoritma  penentuan rute  kendaraan.  Ukuran  tumpukan  kursi  dan  meja plastik digunakan sebagai input dari algoritma muat produk.
Pendekatan  ini  memiliki  kekurangan  karena akan  menurunkan  utilisasi  kendaraan  jika  terdapat pesanan  produk  yang  sama  dari  retailer  yang berbeda  dalam  pengiriman  yang  sama  yang  pada kenyataannya  produk  dengan  ukuran  yang  sama dapat  disatukan  tumpukannya,  namun  menjadi terpisah.  Tumpukan  kursi  dan  meja  sebaiknya diletakkan di dekat pintu kendaraan agar memudahkan proses bongkar.

## 3.1.3 Algoritma Stuffing
Sementara  itu,  hasil  modifikasi  model  matematis untuk melakukan muat barang adalah:
Z L = ( L x W x H ) - ∑ (p i x q i x r i ) n i=1 Pers.11 Dengan batasan
1. Panjang  maksimum  susunan  produk  adalah panjang kendaraan.
∀ i x i + p i l xi + q i w xi + r i h xi ≤ L Pers. 12
2. Lebar maksimum susunan produk adalah lebar kendaraan.
∀ i y i + p i l yi + q i w yi + r i h yi ≤ W Pers. 13 3. Tinggi  maksimum  susunan  produk  adalah tinggi kendaraan.
∀ i z i + p i l zi + q i w zi + r i h zi ≤ H Pers. 14 dimana : Z L : sisa kapasitas kendaraan
n : jumlah produk yang akan dimuat p i : parameter panjang produk q i : parameter lebar produk r i : parameter tinggi produk
L : parameter panjang kendaraan
W : parameter lebar kendaraan H : parameter tinggi kendaraan x i : variabel kontinu koordinat sudut kiri y i : variabel kontinu koordinat sudut depan z i : variabel kontinu koordinat sudut bawah l xi : panjang produk parallel dengan sumbu x w xi : lebar produk parallel dengan sumbu x h xi : tinggi produk parallel dengan sumbu x l yi : panjang produk parallel dengan sumbu y w yi : lebar produk parallel dengan sumbu y h yi : tinggi produk parallel dengan sumbu y l zi : panjang produk parallel dengan sumbu z w zi : lebar produk parallel dengan sumbu z h zi : tinggi produk parallel dengan sumbu z
l xi , w xi , h xi, l yi, w yi , h yi , l zi , w zi, h zi =   { 0 1 ,
apabila l xi = 1 maka  panjang  produk  parallel terhadap sumbu x dan sebaliknya.
Algoritma  untuk stuffing produk  di  PT  X mengikuti langkah-langkah:
i. Memprioritaskan produk-produk pesanan retailer terakhir yang dikunjungi oleh kendaraan dengan massa dan luas penampang terbesar.  Jika  terdapat  produk  dengan  luas penampang  yang  sama,  maka  pilih  produk dengan tinggi maksimum.
ii. Jika z i + p i l zi + q i w zi + r i h zi ≤ H maka  letakkan produk  tersebut  pada  koordinat z i .  Namun apabila z i + p i l zi + q i w zi + r i h zi ≥ H, maka  cek x i + p i l xi + q i w xi + r i h xi . Jika x i + p i l xi + q i w xi + r i h xi ≤ L, letakkan  produk  tersebut  pada koordinat  x i .  Dan  jika x i + p i l xi + q i w xi + r i h xi ≥ L maka letakkan produk pada koordinat y i . iii. Update koordinat x i , y i , z i .
iv. Apabila masih ada produk yang belum dimuat, maka  tentukan  produk  selanjutnya  yang  akan dimuat (kembali ke langkah pertama). Namun, jika seluruh produk sudah dimuat, maka proses dihentikan.
Sebagai gambaran, dibuat ilustrasi penyusunan produk  di  dalam  kendaraan  untuk  produk  pesanan retailer A142 – A98 – A82 sesuai output tabel 3.
Tabel 4.  Produk  Pesanan Retailer A82,  A142,  dan
A98 Na- ma Toko Nama Produk Q Ukuran Produk (mm) P L T A82 BCBC  163 HKBF 15 720 440 485 A82 BCBC  163 SPGC 15 720 440 485 A142 STB-500 BK1 29 395 380 445 A142 MNE-244 K3  /  NEA- 244 AK3 30 465 435 455 A98 BIG-303 C 20 452 345 1244, 8
Dari  Tabel  4.  diketahui  bahwa  kendaraan  itu akan  mendistribusikan  lima  jenis  produk  yaitu BCBC  163  HKBF,  BCBC  163  SPGC,  STB  -500 BK1, MNE-244 K3 / NEA-244 AK3, dan BIG-303 C dengan ukuran masing-masing.
Berdasarkan  Tabel  3,  maka  ditentukan  urutan muat  produk  pada  Tabel  5.  Urutan  muat  produk mempertimbangkan  kestabilan  susunan  dan  urutan bongkar. Sehingga, produk dengan massa atau luas penampang  paling  besar  diprioritaskan  untuk diletakkan di bagian bawah.
Produk yang pertama kali dimuat adalah produk pesanan  retailer  yang  paling  terakhir  dikunjungi (LIFO, Last  In  First  Out ).  Produk  tersebut diletakkan di bagian depan, dekat kabin sopir. Maka, BIG-303 C dimuat pertama kali karena merupakan produk  pesanan  retailer  A98  (retailer  yang  paling akhir  dikunjungi).  Namun,  BIG-303  C  merupakan produk  kursi,  sehingga  harus  diletakkan  di  dekat pintu.  Produk  kursi  dan  meja  plastik  harus  di letakkan di dekat pintu kendaraan agar memudahkan proses  bongkar  karena  suatu  tumpukan  kursi merupakan gabungan pesanan lebih dari satu retail dengan urutan bongkar yang berbeda.

## Tabel 5. Urutan Muat Produk Rute Kendaraan 2
Urutan Stuffing Na- ma Toko Nama Produk Luas Penampang (P x L) 1. A142 MNE-244 K3 / NEA-244 AK3 202.275 2. A142 STB-500 BK1 150.100 3. A82 BCBC 163 HKBF 316.800 4. A82 BCBC 163 SPGC 316.800 5. A98 BIG-303 C 155.940
Sehingga  produk  yang  pertama  kali  di-muat adalah  produk  pesanan  retailer  A142.Terdapat  dua produk  pesanan  retailer  A142  yaitu  STB-500 BK1 dan MNE-244 K3 / NEA-244 AK3. Produk MNE- 244  K3  /  NEA-244  AK3  akan  di-muat  terlebih dahulu karena memiliki luas penampang yang lebih luas  daripada  STB-500  BK1.  STB  -500  BK1 diletakkan di bagian atas MNE-244 K3 / NEA-244 AK3  agar  tumpukan  lebih  stabil  seperti  pada Gambar 3.

## STB-500 BK1
MNE-244 K3 / NEA-244 AK3
Gambar 3. Ilustrasi Penyusunan Produk Retailer A142

## BCBC 163 HKBF

## BCBC 163 SPGC
Gambar 4. Ilustrasi Penyusunan Produk Retailer A82
Setelah semua produk pesanan retailer A142 di- muat,  produk  selanjutnya  yang  di-muat  adalah produk pesanan retailer A82 seperti pada Gambar 4. Retailer  A82  memiliki  dua  jenis  produk  pesanan yaitu BCBC 163 HKBF dan BCBC 163 SPGC yang memiliki  ukuran  yang  sama.  Produk  terakhir  yang di-muat  adalah  BIG-303  C  karena  merupakan produk  kursi  yang  harus  diletakkan  di  dekat  pintu seperti pada Gambar 5.
Gambar 5 membuktikan bahwa susunan produk pada  kendaraan  dua  mempertimbangkan  urutan bongkar produk. Produk pesanan retailer A142 yang diletakkan  di  bagian  depan  dekat  kabin  sopir. Produk  pesanan  retailer  A82  diletakkan  setelah produk  pesanan  retailer  A142  karena  merupakan retailer  kedua  terakhir  yang  akan  dikunjungi sebelum retailer A142.
Produk pesanan retailer A142 Produk pesanan retailer A82 Produk pesanan retailer A98

## Gambar 5. Ilustrasi Penyusunan Produk di Kendaraan

## 3.1.4 Proses Pembongkaran
Untuk melakukan pembongkaran, dilakukan secara berurutan dari produk yang diletakkan di dekat pintu yaitu  dari  produk  terakhir  pada  algoritma  muat sampai  produk  terakhir  yang  harus  dikirimkan kepada  sebuah  retailer.  Dari  sebuah  retailer terkadang terdapat produk cacat yang harus diservis, peletakannya  perlu  dilakukan  secara  terpisah  dan disangga dengan papan.
Gambar 6. Kondisi Susunan Produk di Kendaraan Saat Proses Distribusi
Setelah  proses  bongkar  selesai,  sopir  dan pekerja harus mengatur kembali susunan produk di kendaraan  agar  tetap  stabil.  Sopir  dan  kenet  dapat menggunakan  alat  bantu  untuk  menstabilkan susunan  produk,  misalnya  tali  untuk  mengikat susunan produk ke kendaraan. Selain tali, pembatas seperti kayu atau triplek bisa juga dijadikan sebagai alat  bantu  untuk  menstabilkan  susunan  produk. Kondisi  susunan  produk  di  kendaraan  pada  saat proses  distribusi  dilakukan  digambarkan  pada Gambar 6.
Bila pada saat proses distribusi terdapat produk cacat  yang  dikembalikan  oleh  retailer,  maka penempatan  produk  cacat  di  kendaraan  sebisa mungkin  tidak  mengganggu  kestabilan  susunan produk  pesanan  dan  tidak  menganggu  proses bongkar produk. Ilustrasi peletakkan produk cacat di kendaraan dapat dilihat pada Gambar 7.
Produk Cacat
Gambar 7. Ilustrasi Peletakkan Produk Cacat di Kendaraan

## 3.1.5 Implementasi dan Analisis Sensitivitas
Biaya DL yang diperhitungkan dalam penelitian ini mencakup  biaya  pengiriman  produk,  biaya  servis produk  cacat,  dan  penjualan  komponen  rusak. Sensitivity analysis untuk biaya bahan bakar dibuat berdasarkan  variasi  total  jarak  tempuh  kendaraan. Biaya bahan bakar merupakan salah satu komponen dari biaya pengiriman produk.
Kendaraan  yang  dicontohkan  adalah  CD6 dengan  konsumsi  kendaraan  1:10.  Kendaraan menggunakan  bahan  bakar  solar  (diasumsikan seharga  Rp  6.700,00  per  liter). Total  jarak  tempuh untuk skenario 1,2,3 merupakan total jarak tempuh terpendek  (9,6km),  rata-rata  (175,6  km),  dan terpanjang  (400,5  km)  selama  periode  September 2015.
Berdasarkan  Gambar  8,  bila  jarak  tempuh kendaraan dikurangi maka biaya bahan bakar yang dikeluarkan menjadi lebih sedikit. Selain itu, jumlah produk  yang  dikirim  oleh  kendaraan  akan mempengaruhi biaya bahan bakar/produk. Semakin banyak  produk  yang  dapat  dikirimkan  oleh kendaraan  pada  jarak  yang  sama,  maka  semakin rendah  biaya  bahan  bakar/produk  yang  harus dikeluarkan.  Hal  ini  memperkuat  argumentasi bahwa  untuk  pengiriman  produk  mebel  plastik, utilisasi kendaraan sangatlah penting jika dibandingkan dengan rute kendaraan.
Pada  penelitian  ini,  biaya  tetap  untuk transportasi seperti perawatan kendaraan, modal dan investasi  lainnya  diabaikan  karena  perusahaan melaksanakan pengiriman menggunakan kendaraan milik  sendiri,  dan  sopir  pun  merupakan  pegawai tetap perusahaan tersebut. Jika perusahaan menggunakan  pihak  ketiga  untuk  melakukan pengiriman, maka lebih tepat jika menganalisa pada biaya totalnya.
Jumlah  produk  cacat  mempengaruhi  biaya servis dan penjualan komponen rusak. Oleh karena itu,  dibuat  sensitivity  analysis  untuk  servis  produk cacat  dan  penjualan  komponen  rusak  berdasarkan variasi  jumlah  produk  cacat.  Harga  komponen pengganti rerata adalah sebesar Rp
32.638,00/produk  didapatkan  dari  rata-rata  harga komponen  pengganti  selama  periode  September 2015.  Menurut  wawancara  dengan  pekerja  servis, massa  komponen  rusak  sebesar  rerata  500 gram/produk. Supplier akan  membeli  komponen rusak seharga Rp 7.000,00/kg. Jumlah produk cacat untuk skenario 1, 2, dan 3 merupakan jumlah produk cacat  minimal  (0  unit),  rata-rata  (5  unit),  dan maksimal (16 unit) selama periode September 2015.
Gambar 8. Grafik analisis sensitivitas biaya bahan

## bakar
Berdasarkan Gambar 9, apabila jumlah produk cacat dikurangi, perusahaan dapat mengurangi biaya servis produk cacat. Perusahaan telah membebankan biaya  servis  ke  dalam  harga  produk.  Bila  biaya servis  produk  cacat  dapat  dikurangi,  maka perusahaan  akan  mendapatkan  keuntungan  yang lebih besar.
Gambar 9. Grafik analisis sensitivitas biaya bahan bakar

## 3.2 Implikasi Manajerial
Dalam  tahapan  3.1  telah  dihasilkan  usulan algoritma. Algoritma tersebut kemudian dikembangkan untuk dijadikan landasan dalam IK. Pada Tabel 6, digambarkan IK contoh untuk proses
assignment dan routing .  Pada  tabel  7  dan  8 digambarkan contoh IK untuk proses bongkar muat. IK  tersebut  tentu  saja  dapat  dimodifikasi  sesuai dengan kondisi yang ada di lapangan.
Dengan  adanya  dokumen  yang  detail,  maka proses  DL  akan  dapat  dijamin  kualitasnya. Pelaksanaan  IK  tersebut  secara  jangka  panjang diharapkan mampu menurunkan biaya DL dan tetap meningkatkan service level SCM.

## Tabel 6. Usulan IK untuk Proses Penentuan Rute
Kendaraan
No. Langkah - Langkah Keterangan 1. Membuat daftar retailer. Daftar retailer yang akan diantarkan pesanannya. 2. Menghitung total volume pesanan retailer. Total volume pesanan retailer merupakan jumlah volume produk pesanan masing- masing retailer. 3. Membuat matriks jarak. Jarak ditentukan menggunakan bantuan Google Maps. 4. Menentukan rute kendaraan. Gunakan alat bantu Excel Solver. 5. Memastikan semua retailer terlayani. Gunakan kendaraan lain bila masih terdapat retailer yang belum dilayani namun sudah tidak ada sisa kapasitas kendaraan. 5. Mengecek utilisasi kendaraan. Gunakan jenis kendaraan yang menghasilkan utilisasi paling tinggi (sisa kapasitas kendaraan paling rendah).
Penerapan pendekatan integratif yang diusulkan  dalam  makalah  ini  pada  perusahaan  lain perlu  dilakukan  kajian  lebih  lanjut.  Hal  ini dikarenakan perbedaan tipe produk, tipe alat angkut dan  tipe  proses  bisnis.  Perbedaan  tipe  produk  dan alat  angkut  akan  berpengaruh  terhadap  kesesuaian teknik  stuffing  dan  pembongkaran.  Perbedaan proses bisnis akan berpengaruh terhadap kompleksitas SOP dan IK yang dihasilkan, terutama bagi  organisasi  yang  tidak  menerapkan direct shipment atau  yang  menggunakan  jasa  3PL  ( Third Party  Logistics )  maupun  LSP  ( Logistics  Service Provider ).
0 10000 20000 30000 40000 50000 0 200 400 600 B ia y a B a h a n B a k a r p er Pro d u k (Rp ) Total Jarak Tempuh (km) Skenario 1 (67 Produk) Skenario 2 (892 Produk) Skenario 3 (2275 Produk) 0 0 0 0 5 17.5 3 16.319 16 56 8 52.2208 -10 0 10 20 30 40 50 60 Jumlah Produk
Cacat Rata-rata Penjualan Komponen Rusak (Rp) Total Massa Produk Cacat (kg) Biaya Servis Produk Cacat (Rp*10000) Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3
Tabel 7. Usulan IK untuk Proses Stuffing Produk Plastik No. Langkah - Langkah Keterangan 1. Menyiapkan produk yang akan di-muat. Gunakan SOP pengambilan produk di gudang. 2. Menyusun produk pesanan retailer yang terakhir di kunjungi dekat kabin sopir. Sesuaikan dengan urutan muat produk. 3. Menyusun produk pesanan retailer lainnya. Sesuaikan dengan urutan muat produk. 4. Mengecek produk kursi dan meja plastik. Pastikan tumpukan produk kursi dan meja plastik diletakkan di dekat pintu kendaraan. 5. Mengecek semua produk pesanan retailer sudah di-muat. 6. Meng-cover kendaraan menggunakan terpal. Usahakan untuk tidak menginjak susunan produk.

## Tabel 8. Usulan IK untuk Proses Bongkar Produk
No. Langkah - Langkah Keterangan 1. Membuka pintu bak dan terpal. Pastikan seal kendaraan masih tertutup saat membuka pintu bak di konsumen pertama. 2. Bongkar produk pesanan. Pastikan jumlah dan jenis barang yang dibongkar 3. Muatmuatan lainnya. Apabila ada produk cacat, letakkan di tempat yang tidak mengganggu proses bongkar selanjutnya. 4. Memastikan susunan produk tetap stabil dan sesuai dengan urutan bongkar produk. Gunakan alat bantu bila diperlukan (misalnya tali, kayu, triplek). 5. Meng-cover kendaraan menggunakan terpal dan menutup pintu kendaraan. Usahakan untuk tidak menginjak susunan produk.
Dalam  penelitian  ini  permasalahan  yang hendak  diselesaikan  telah  diidentifikasi,  sementara beberapa  organisasi  mungkin  belum  melihat masalah  yang  timbul  pada  sistem  DL.  Pada organisasi  tersebut,  peninjauan  area  atau  aktivitas yang  memerlukan  perbaikan  terintegrasi  untuk sistem  DL  dapat  diidentifikasi  menggunakan metode Value Stream Mapping .

## 4. KESIMPULAN & SARAN
Perbaikan  dengan  pendekatan  menajemen untuk  mengatasi  masalah  DL  perlu  dijalankan secara  terintegrasi  dalam  proses  perencanaan  pada keseluruhan  aktivitas  dalam  DL,  dimulai  dari penugasan kendaraan, penentuan rute kendaraanserta stuffing dan pembongkaran. Perbaikan secara menyeluruh akan menjadikan DL sebagai  kegiatan  yang  memiliki  nilai  tambah  pada konsumen,  bukan  kegiatan  yang  mengurangi kualitas pada barang. Perbaikan dengan pendekatan manajemen  dan  integratif  juga  meningkatkan service  level yang  diberikan  kepada  konsumen. Pendekatan tersebut dapat diterapkan pada industri menengah  tanpa  meningkatkan  banyak  biaya, seperti pada studi  kasus PT. X karena solusi dapat dihasilkan lewat pendekatan Tabu Search Algoritm (TSA).
Usulan  untuk  perbaikan  sistem  DL  di  PT.  X adalah  penerapan  algoritma,  dan  instruksi  kerja sesuai  dengan  P1R2  yang  memberikan  solusi heuristic  akan  penentuan  rute  kendaraan  dan bongkar-muatproduk.  Algoritma  penentuan  rute kendaraan  akan  menghasilkan  rute  yang  dapat mengurangi  total  jarak  tempuh  kendaraan  dan meningkatkan  jumlah  retailer  yang  dilayani. Algoritma  bongkar-muat  produk  menghasilkan susunan produk di kendaraan yang stabil dan sesuai urutan  bongkar.  Selain  itu,  dirancang  algoritma penumpukan  kursi  dan  meja  plastik  untuk memudahkan perpindahan dan pengukuran volume tumpukan.
Penelitian lanjutan mengenai studi kasus di PT. X  ini  tentu  saja  diperlukan,  terutama  untuk melakukan  kontrol  dan  memberikan  umpan  balik pelaksanaan  SOP  dan  IK  yang  telah  dirancang. Kontrol dan umpan balik akan menyediakan bahan untuk melakukan perbaikan secara berkelanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Bortfeldt, A., and Homberger, J.,  2013.Packing First, Routing Second – a Heuristic for Vehicle Routing  and  Loading  Problem,  Computers  & Operations Research, Vol. 40: 873 – 885
2. Farahani,  R.  Z.,  Rezapour,  S.,  and  Kardar,  L., 2011.  Logistics  Operations  and  Management: Concept and Model, Elsevier Insight.
3. Heizer,  J.,  and  Barry  R.,  2014.  Operations Management:  Sustainability  and  Supply  Chain Management, Edisi 11, Salemba Empat Jakarta.
4. Kumar,  S.N,  and  Panneerselvam,  R.,  2012.  A Survey  on  Vehicle  Routing  Problem  and  Its Variant, Intellegent Information Management, 4, 2012: 66-74.
5. Rini,  I.  T.,  Palgunadi,  Y.  S.,  and  Harjito,  B,
2015. Algoritma Palgunadi untuk
menyelesaikan single dan multi product vehicle routing  problem,  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi 2015.
6. Setiawan,  I.,  Muis,  S.,  and  Nurliah,  Solusi Kombinasi  Container  Loading  Problem  dan Vehicle Routing Problem Menggunakan Algoritma  Genetika,  Prosiding  Hasil  Penelitian Fakultas  Teknik,  Vol  5,  2011,  pp.  TM6-1  – TM6-12
7. Supply Chain Council, Supply Chain Operations Reference  Model  Overview  –  Version  10.0, 2010,  retrived  from  supply-chain.org  on  15 February 2015
8. Terry,  G.R.,  Principles  of  Management  7th edition, Richard D Irwin, Illinoa, 1977.