## EVALUASI DAN STRATEGI MENINGKATKAN KINERJA ORDER PICKING DI GUDANG RITEL AKSESORIS ELEKTRONIK MENGGUNAKAN SIMULASI FLEXSIM
Stevanus Abadi Johan 1) , Oki Sunardi 2)
Program Studi Teknik Industri Universitas Kristen Krida Wacana e-mail: 1) stevanus.2018ti004@civitas.ukrida.ac.id, 2) oki.sunardi@ukrida.ac.id

## ABSTRAK
Pertumbuhan  ekonomi  yang  berbasis  economic  sharing  mendorong  transaksi  e-commerce semakin meningkat. Seiring dengan hal tersebut, kebutuhan proses distribusi yang efektif juga semakin  meningkat,  agar  dapat  memenuhi  pesanan  dengan  cepat  dan  tepat.  Penelitian  ini dilakukan  terhadap  departemen  logistic  pada  salah  satu  perusahaan  ritel  penyedia perlengkapan  elektronik  dan  aksesoris  elektronik.  Pengamatan  awal  menunjukkan  tingginya tingkat lembur yang dialami oleh karyawan pada departemen logistik, serta tingginya tingkat kesalahan  pengiriman  produk  pesanan,  yang  berakibat  tingginya  keluhan  dari  pelanggan. Penelitian  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  proses  pengambilan barang  (order  picking) yang dilakukan oleh perusahaan saat ini, serta merumuskan pendekatan yang cocok diterapkan oleh  perusahaan.  Penelitian  dilakukan  dengan  pendekatan  simulasi  diskrit,  dengan  software Flexsim  v2022.  Pembuatan  model  diawali  dengan  membuat  entitas  sesuai  dengan  spesifikasi gudang yang sebenarnya. Setelah itu, model dikembangkan dengan penentuan process flow atau alur  simulasi,  dengan  memasukan  parameter  seperti  jumlah  pesanan,  waktu,  dan  lokasi  rak. Hasil simulasi menunjukan,  pendekatan wave picking yang dilakukan saat ini  belum optimal. Simulasi menunjukkan bahwa  strategi sequential zone picking diestimasi dapat menghasilkan penurunan waktu pengambilan barang dan jarak tempuh yang dialami oleh petugas, sehingga dapat  menjadi  strategi  yang  dapat  menurunkan  tingkat  lembur  dan  kesalahan  pengambilan barang.
Kata  kunci:  Pengelolaan  Gudang,  Pengambilan  Barang,  Simulasi  Diskrit,  Sequential  Zone Picking

## ABSTRACT
Economic growth based on economic sharing encourages e-commerce transactions to increase. Along with this, the need for an effective distribution process is also increasing, in order to fulfill orders quickly and accurately. This study was conducted on the logistics department at one of the retail companies providing electronic equipments and accessories. Preliminary observations indicate the high level of overtime experienced by employees in the logistics department, as well as the high rate of errors in delivery of ordered products, which results in high complaints from customers. The aim of the study is to evaluate the performance of the order picking process that is currently being carried out by the company, and to formulate a suitable approach to be applied by the company. The research was conducted with a discrete simulation approach, using Flexsim v2022. Modeling begins with creating entities according to the actual warehouse specifications. After that, the model is developed by determining the process flow or simulation flow, by entering parameters such as the number of orders, time, and shelf location. The simulation results show that the current wave picking approach is not optimal. The simulation shows that the sequential zone picking strategy is estimated to result in a decrease in the time of order pickings and the distance  experienced  by  the  officers,  so  that  it  can  be  a  strategy  that  can  reduce  the  rate  of overtime and errors in order pickings.
Keywords:  Warehouse  management,  Order  Picking,  Discrete  Simulation,  Sequential  Zone Picking

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan ekonomi berbasis economic sharing diprediksi akan meningkat dua kali lipat antara tahun 2017 hingga tahun 2022 [1]. Ecomonic sharing merupakan suatu model bisnis yang memungkinkan terjadinya pertukaran atau penggabungan dari berberapa sumber daya, sehinga  membentuk suatu ekosistem yang  melibatkan berberapa pihak dalam proses
Evaluasi dan Strategi Meningkatkan Kinerja Order Picking di Gudang Ritel Aksesoris Elektronik Menggunakan Simulasi Flexsim Stevanus Abadi Johan, Oki Sunardi
bisnis.  Salah  satu  contoh  model  bisnis  berbasis economic  sharing yaitu e-commerce , terutama di Indonesia yang juga mengalami pertumbuhan cukup pesat (Gambar 1).
Gambar 1. Perkembangan Transaksi E-Commerce di Indonesia (2018-2022)
Data  transaksi e- commerce  di  Indonesia  dari  tahun  2018-2022  diproyeksikan meningkat hingga senilai Rp 530 triliun, meningkat sebesar 31,51% dari tahun 2021 yang memiliki nilai transaksi sebesar Rp 403 Triliun [2]. Dalam proses transaksi di e-commerce tersebut , dibutuhkan struktur distribusi  fisik atau  proses logistik  yang efektif agar produk dapat diterima oleh konsumen dengan baik. Proses distribusi secara umum dilakukan melalui dua pendekatan, yaitu melalui pihak ketiga atau langsung dilakukan oleh pihak produsen [3].
PT XYZ, sebagai salah satu perusahaan ritel yang berfokus pada penyediaan produk- produk  elektronik  dan  aksesoris  seperti powerbank ,  kipas portable , earphone , headset , speaker , keyboard ,  dan  lampu  meja.  Model  bisnis  yang  dijalankan  oleh  PT  XYZ  yaitu berbasis e-commerce yang berarti kegiatan transaksi bisnis dilakukan secara dalam jaringan, serta  melibatkan  jasa  pengiriman  melalui  teknologi  komunikasi  jaringan  untuk meningkatkan  kolaborasi  bisnis  [1],  melalui  internet  di  sebuah platform  marketplace . Tahapan proses bisnis yang dilakukan oleh PT XYZ, dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 2. Alur Proses Bisnis PT XYZ
Alur  proses  yang  digambarkan  pada  Gambar  2,  menjelaskan  proses  bisnis  yang dimulai dari penerimaan pesanan dari pelanggan, setelah itu pesanan tersebut diteruskan oleh petugas  kantor  pusat  kepada  petugas  administrasi  yang  berada  di  gudang.  Kedua  tahapan tersebut disebut dengan istilah receiving order /penerimaan pesanan. Pada proses tersebut, pesanan  akan  dikumpulkan  dan  dibagi  menjadi  dua shift ,  yaitu  pagi  hari  dan  sore  hari sebelum  diteruskan  ke  gudang.  Setelah  pesanan  diterima  oleh  petugas  administrasi  di gudang, maka label pengiriman akan dicetak. Kemudian picker /petugas pengambil barang akan  melakukan  pengambilan  barang  sesuai  dengan  pesanan,  serta  menempelkan  label pengiriman  ke  barang  tersebut.  Setelah  proses  pengambilan  barang  selesai,  selanjutnya barang tersebut akan dikemas oleh packer /petugas pengemasan dan diperiksa ulang, sebelum dikirimkan  kepada  pihak  pengiriman  ketiga,  untuk  selanjutnya  dikirimkan  ke  pelanggan. Berdasarkan data  pengamatan dari  seluruh  tahapan  proses  bisnis,  serta  wawancara  dari
karyawan PT XYZ, ditemukan bahwa terdapat berberapa kali lembur/ overtime yang terjadi selama periode Oktober 2021 – Maret 2022, yang dapat dilihat sebagai berikut:

## Tabel 1. Data Aktivitas Lembur PT XYZ
Tabel 1 menunjukan adanya aktivitas lembur dengan total selama enam bulan dengan periode Oktober 2021 – Maret 2022 yaitu sebesar 32% atau rata-rata sebesar 5,40% dalam satu bulan di PT XYZ dibandingkan dengan jumlah hari kerja karyawan, dengan rata-rata durasi  lembur  yang  dialami  karyawan  selama  dua  jam  per  hari.  Berdasarkan  penjelasan kepala  gudang  yang  bertugas,  lembur  disebabkan  karena  berberapa  faktor.  Namun  faktor yang  paling  berpengaruh  yaitu  proses  pengambilan  barang/ order  picking yang  belum terstruktur, sehingga kinerja pengambilan barang yang kurang dan rute pengambilan barang dari  rak  ke  rak  terjadi  secara  acak.  Hal  tersebut  berdampak  terhadap  waktu  pengambilan barang yang tidak efisien dikarenakan petugas pengambil barang melakukan pengambilan barang ke berberapa rak yang sama secara berulang.
Berdasarkan  temuan  masalah  yang  terjadi  di  PT  XYZ,  terlihat  bahwa  proses order picking merupakan  faktor  penyebab  masalah  yang  paling  dominan.  Walaupun  terdapat faktor  lain  yang  seperti  kualitas  sumber  daya  manusia,  dan  teknologi.  Penelitian  ini  akan berfokus  pada  proses order  picking sebagai  salah  satu  inti  dari  proses  yang  terjadi  dan memiliki  posisi  penting  di  seluruh  gudang  penyimpanan  [4].  Proses  pengambilan  barang merupakan bagian vital dari proses pemenuhan pesanan yang memakan biaya total operasi sebesar 50-70% serta 60% dari beban dari tenaga kerja [5]. Kesalahan dalam sistem order picking dapat  berdampak  terhadap  kenaikan  biaya  dan  kekecewaaan  pelanggan  [6].  Hal tersebut terjadi di PT XYZ dimana perusahaan menerima keluhan dan harus menanggung biaya  pengiriman  kembali  barang  yang  tidak  sesuai  dari  pelanggan.  Selain  itu,  kesalahan order  picking yang  terjadi  juga  berdampak  terhadap  waktu  kerja  karyawan,  sehingga berberapa kali karyawan diharuskan lembur dengan rata-rata waktu lembur selama kurang lebih dua jam.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ditemukan  di  PT  XYZ,  maka  dapat  dirumuskan masalah  yaitu  “strategi order  picking seperti  apa  yang  efektif  dan  efisien  yang  dapat diterapkan di PT XYZ agar meningkatkan kinerja order picking ?” Sebagai  tolak  ukur  kinerja order  picking yang  dilakukan,  maka  penelitian  akan berfokus  pada  waktu  pengambilan  pesanan  yang  mencakup  waktu  rata-rata  penyelesaian seluruh proses pengambilan [7] yang merupakan waktu yang dibutuhkan petugas pengambil barang, untuk mengambil suatu barang di lokasi sesuai dengan pesanan yang diminta  [8]. Hal tersebut dikarenakan waktu pengambilan pesanan dianggap sebagai faktor yang paling penting dan paling  memungkinkan untuk  diperbaiki  dalam mengurangi biaya operasi  [9]. Selain itu, jarak tempuh petugas pengambil barang juga diamati, sehingga dapat dijadikan tolak  ukur  dalam  menilai  kinerja  proses order  picking [10].  Maka  dari  itu,  dapat digambarkan kerangka konseptual dari penelitian ini, yaitu sebagai berikut:
1 Oktober 2021 2037 5
120 18 480 6.94% 2 November 2021 3976 8 120 18 480 11.11% 3 Desember 2021 3526 5 120 22 480 5.68% 4 Januari 2022 1900 2 120 20 480 2.50% 5 Februari 2022 1115 2 120 18 480 2.78% 6 Maret 2022 2007 3 120 22 480 3.41% 14561 25 720 118 2880 32%
Total Jumlah Transaksi Jumlah Hari Le mbur Jumlah Hari Ke rja Pe rse ntase  Waktu Le mbur / Bulan
Bulan
No Rata-rata Waktu Le mbur / Hari (Me nit) Durasi Waktu Ke rja / Hari (Me nit)
Evaluasi dan Strategi Meningkatkan Kinerja Order Picking di Gudang Ritel Aksesoris Elektronik Menggunakan Simulasi Flexsim Stevanus Abadi Johan, Oki Sunardi

## Gambar 3. Kerangka Konseptual
Kerangka konseptual pada Gambar 3 menjelaskan bahwa kinerja order picking dapat diteliti dari dua aspek yang terdapat dalam penelitian sebelumnya dan yang diterapkan pada PT XYZ, yaitu terkait rute pengambilan/ picking route , dan pengelompokan pesanan/ order batching . Picking  route menjadi  aspek  yang  paling  banyak  diteliti  pada  penelitian sebelumnya terkait masalah dalam proses order picking . Berdasarkan penelitian [6], dari 92 artikel yang diteliti terkait pemasalahan dalam proses order picking , 54 artikel diantaranya membahas  tentang picking  route .  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  proses picking  route merupakan  dasar  dari  penelitian  kesalahan order  picking [6].  Berkaitan  dengan  strategi picking route , strategi order batching memiliki tujuan untuk mengelompokan pesanan dari pelanggan menjadi suatu kelompok pengambilan sehingga total jarak dari rute pengambilan dapat diminimalkan [11].
Picking  route merupakan  istilah  yang  mengacu  pada  alur  atau  rute  yang  ditempuh oleh  petugas  pengambil  barang  untuk  mengambil  barang  yang  dipesan  di  lokasi penyimpanan [12]. Strategi picking route yang baik memiliki dampak positif terhadap proses order  picking ,  misalnya  bentuk  rute  pengambilan  yang  konsisten  dapat  menghindari kebingungan dan kesalahan [12]. Strategi picking route memiliki tujuan yaitu meminimalkan waktu  pengambilan  dan  jarak  dan  yang  ditempuh  oleh  petugas  pengambil  barang.  Untuk menghitung  jarak  dan  waktu  dari  petugas  pengambil  barang,  umumnya  pada  penelitian sebelumnya menggunakan metode pemograman dan matematis.
Penelitian  [12]  menggunakan  metode  pemrograman Travelling  Salesman  Problem (TSP) untuk membandingkan jarak tempuh operator dalam empat strategi picking route yaitu S-Shape , Largest Gap , Return ,  dan Composite yang  umum  digunakan  pada  gudang penyimpanan  dengan  tata  letak  rak  yang  tersusun  sejajar.  Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukan  bahwa  strategi  rute  pengambilan Largest Gap dan Composite ,  memiliki keunggulan  dalam  hal  jarak  tempuh  yang  minimal  dibanding  dengan  strategi  lainnya. Namun,  strategi picking  route yang  bersifat  heuristik  seperti  itu,  hampir  tidak  dapat diterapkan ke dalam gudang yang memiliki tata letak yang tidak geometris atau tidak sejajar [13],  sehingga  diusulkan  strategi  lain  yaitu sequential atau  strategi  pengambilan  barang secara  berurutan  dengan  urutan  tetap  berdasarkan  zona  atau  rak  yang  sudah  ditetapkan sebelumnya. Hasil dari penelitian [13], memperlihatkan bahwa adanya peningkatan terhadap kinerja order picking hingga 27% dengan menerapkan strategi urutan dalam proses order picking di  gudang  distribusi   perangkat   elektronik.  Selain  itu,  strategi  ini  juga  umum
digabungkan dengan strategi zone picking karena mudah untuk diterapkan [14]. Zone picking picking merupakan  metode  pengambilan  barang  berdasarkan  pembagian  area  tertentu, sehingga  hanya  petugas  pengambil  barang  yang  ditunjuk  yang  boleh  mengambil  barang pesanan yang terdapat dalam area tersebut. Keuntungan dari metode ini yaitu tingkat output dan fleksibilitas tinggi yang dapat digunakan saat volume permintaan besar maupun kecil [15].
Dalam proses order picking , pengelompokan pesanan/ order batching telah digunakan secara  luas  untuk  menghilangkan  bagian  yang  tidak  efisien  dalam  proses  tersebut  [16]. Kelompok pengambilan dilakukan berdasarkan kemiripan jenis pemesanan [17], yang dapat berupa  jenis  barang,  SKU,  waktu,  dan  lain  sebagainya.  Pengelompokan  pesanan  dapat meningkatkan  efisiensi  waktu  dan  jarak  pengambilan  barang  seperti  hasil  dari  penelitian sebelumnya [18], yang menunjukan penurunan terhadap jarak pengambilan sebesar 4,80% dibandingkan  dengan  tidak  menerapkan  pengelompokan  terhadap  pesanan  yang  ada. Terdapat berberapa strategi yang paling umum digunakan dalam mengelompokan pesanan yaitu wave  picking & batch  picking . Wave  picking merupakan  pengelompokan  pesanan berdasarkan waktu pengambilan yang sudah ditetapkan. Strategi ini yang saat ini diterapkan oleh PT XYZ dengan membagi waktu pesanan menjadi dua sesi dalam satu hari. Sedangkan batch picking yang dimaksud  merupakan pengelompokan pesanan  berdasarkan SKU atau nama barang.
Terdapat berberapa strategi pengambilan barang yang dapat diuji coba dan diterapkan. Namun dalam penelitian ini, strategi pengambilan barang yang umum digunakan dan banyak terdapat  dalam  penelitian  sebelumnya  yaitu  strategi sequential  picking , zone  picking, sequential  zone  picking, yang  merupakan  bagian  dari  strategi picking  route ,  serta dikarenakan  kondisi layout gudang  PT  XYZ  yang  kurang  memungkinkan  untuk  diteliti menggunakan strategi heuristik karena tidak sejajar. Strategi pengambilan juga digabungkan dengan  strategi order  batching yaitu wave & batch  picking ,  dikarenakan  terdapat  banyak persamaan antar pesanan baik nama, jenis, dan jumlah produk yang dipesan. Perbedaan dari antar strategi picking route di atas, dapat terlihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Alur Proses Strategi Sequential Picking
Gambar 4 menjelaskan bahwa strategi pengambilan barang sequential picking dimulai dengan  penerimaan  pesanan,  dan  dilanjutkan  dengan  mengambil  barang  sesuai  dengan urutan rak yang tersedia. Petugas pengambil barang akan berjalan menghampiri rak pertama hingga rak terakhir sesuai urutan, dan mengambil barang sesuai label pesanan yang ada di masing-masing rak.

## Gambar 5. Alur Proses Strategi Zone Picking
Gambar  5  menjelaskan  bahwa  strategi  pengambilan  barang zone  picking dimulai dengan  penerimaan  pesanan,  dan  dilanjutkan  dengan  proses  pengambilan  barang  yang dilakukan oleh dua atau lebih petugas yang dibagi sesuai dengan zona area yang ditetapkan. Pada contoh Gambar 5, terdapat dua zona yang yang berbeda yaitu zona pertama yang berisi rak  1,  rak  2,  rak  3,  yang  merupakan  wilayah  pengambilan  barang  petugas  pertama. Sedangkan  zona  kedua  berisi  rak  4,  rak  5,  rak  6,  yang  merupakan  wilayah  pengambilan barang milik petugas kedua. Rute pengambilan dari masing-masing petugas dilakukan secara acak untuk menuju rak yang ada dalam zona pengambilan, sesuai dengan label pesanan yang tidak dikelompokan sebelumnya.
Gambar 6. Alur Proses Strategi Sequential Zone Picking
Gambar  6  menjelaskan  bahwa  strategi  pengambilan  barang sequential  zone  picking dimulai  dengan  penerimaan  pesanan,  dan  dilanjutkan  dengan  proses  pengambilan  barang yang  dilakukan  oleh  dua  atau  lebih  petugas  yang  dibagi  sesuai  dengan  zona  area  yang ditetapkan. Pada contoh Gambar 6, terdapat dua zona yang yang berbeda yaitu zona pertama yang  berisi  rak  1,  rak  2,  rak  3,  yang  merupakan  wilayah  pengambilan  barang  petugas pertama.  Sedangkan  zona  kedua  berisi  rak  4,  rak  5,  rak  6,  yang  merupakan  wilayah pengambilan  barang  milik  petugas  kedua.  Rute  pengambilan  dari  masing-masing  petugas dilakukan secara urut sesuai nomor rak yang ada, sehingga mencegah petugas menuju ke rak yang sama berulang kali.

## METODE PENELITIAN
Dalam proses evaluasi kinerja strategi order picking yang diterapkan saat ini oleh PT XYZ, serta strategi usulan yang ada, metode pemodelan sistem simulasi diskrit digunakan dalam  penelitian  ini.  Hal  tersebut  dikarenakan  metode  tersebut  memungkinkan  untuk melakukan  uji  coba  dan  evaluasi  yang  tidak  dapat  atau  sulit  dilakukan  pada  model sebenarnya dikarenakan keterbatasan waktu dan biaya yang tinggi [19], mengingat uji coba dan  evaluasi  kinerja order  picking di  PT  XYZ  membutuhkan  waktu  lebih  dari  satu  hari. Pemodelan sistem yang dibuat dalam penelitian ini menggunakan software Flexsim v2022, yang  memiliki  keunggulan  yaitu  kelengkapan tools atau function yang  dapat  digunakan, serta  bersifat object  oriented [20].  Selain  itu, software ini  memiliki  modul  khusus  yaitu warehouse  management  system ,  sehingga  dapat  menggambarkan  secara  jelas  dan  lebih akurat  untuk  spesifikasi  model  gudang  dan  alur  proses  PT  XYZ.  Penelitian  ini  dilakukan selama periode Oktober 2021-Maret 2022 yang berlokasi di gudang penyimpanan PT XYZ cabang Dadap, Tangerang, dengan alur penelitian sebagai berikut:

## Gambar 7. Alur Penelitian
Gambar 7 menjelaskan alur penelitian yang diawali dengan melakukan observasi dan mengumpulkan data yang dimiliki oleh PT XYZ. Setelah itu, perumusan masalah dan studi literatur dilakukan untuk mengetahui tujuan dari penelitian, serta mencari acuan untuk solusi dari masalah yang relevan, berdasarkan penelitian sebelumnya. Langkah selanjutnya yaitu pembuatan model simulasi untuk menggambarkan layout dan proses logistik yang terjadi di PT XYZ, berdasarkan spesifikasi yang ada, untuk melihat kinerja pada proses order picking yang terjadi saat ini dan kinerja proses order picking berdasarkan strategi yang diusulkan. Setelah itu, hasil kinerja akan dianalisis dan dibandingkan untuk dijadikan usulan bagi PT XYZ untuk mengambil langkah perbaikan terkait strategi order picking .
Pengumpulan data dilakukan dengan metode observasi untuk mencari tahu spesifikasi dari alur proses, layout atau denah gudang berupa dimensi gudang, ukuran rak, dan jumlah rak. Berikut ini merupakan data dimensi rak penyimpanan yang dimiliki PT XYZ:
Tabel 3. Dimensi Rak Penyimpanan
Terdapat  enam  rak  penyimpanan  yang  dimiliki  PT  XYZ  yang  terletak  di  lantai  dua gudang  setinggi  dua  setengah  meter  seperti  yang  ditunjukan  Tabel  3.  Berikut  merupakan denah tampak atas rak penyimpanan yang dimiliki PT XYZ:
P L T 1 9 1 2 6 2 2 4.5 1 2 3 2 3 4.5 1 2 3 2 4 4.5 1 2 3 2 5 4.5 1 2 3 2 6 9 1 2 6 2 Dime nsi (m) Rak Jumlah Bay Jumlah Tingkatan / Level
Evaluasi dan Strategi Meningkatkan Kinerja Order Picking di Gudang Ritel Aksesoris Elektronik Menggunakan Simulasi Flexsim Stevanus Abadi Johan, Oki Sunardi

## Gambar 8. Denah Rak Penyimpanan
Gambar 8 menunjukan bahwa bentuk layout atau denah rak penyimpanan di PT XYZ menyerupai huruf “M”. Selain itu, data yang diambil juga berupa data transaksi per bulan, strategi pengambilan barang yang dilakukan saat ini, serta spesifikasi produk berupa nama produk, dimensi produk, serta tata letak produk di rak penyimpanan. Hal tersebut dilakukan untuk  dijadikan  parameter  untuk  membuat  model  simulasi,  sehingga  model  dapat  dibuat semirip mungkin dengan kondisi gudang yang sebenarnya.
Setelah  data  yang  diperlukan  sudah  terpenuhi,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu melakukan  pembuatan  model  simulasi  dengan  menggunakan software Flexim  v2020. Berikut merupakan gambaran dari pembuatan model simulasi gudang PT XYZ:

## Gambar 9. Pembuatan Model Gudang PT XYZ
Pembuatan model diawali dengan membuat denah rak penyimpanan yang terletak di lantai  dua  gudang  setinggi  dua  setengah  meter  seperti  Gambar  9.  Setelah  itu,  dilanjutkan dengan  memasukan  entitas  lain  seperti  meja  pengemasan,  lantai  penyimpanan  barang, operator, dan lain-lain, dengan ukuran dan posisi yang sesuai dengan kondisi yang sebenarnya.
Gambar 10. Process Flow Simulasi
Selain pembuatan model simulasi, langkah berikutnya yaitu pembuatan process flow atau alur program simulasi dari software tersebut seperti yang terlihat pada Gambar 10, serta memasukan  parameter  berupa  data  transaksi  masa  lalu  dan  kedatangan  stok  barang  yang berisi tanggal, waktu, nama barang, SKU, kuantiti, dan lain sebagainya. Setelah pembuatan model  selesai,  maka  selanjutnya  menjalankan  simulasi  pertama  dengan  parameter  dan strategi yang diterapkan PT XYZ saat ini, dilanjutkan dengan menjalankan simulasi dengan mengubah parameter sesuai dengan strategi usulan. Langkah terakhir yaitu membandingkan dan menganalisis output dari program simulasi tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah menjalankan berberapa simulasi dengan parameter yang berbeda-beda, berikut hasil dari output empat strategi yaitu strategi saat ini ( wave picking ), dan tiga strategi usulan yaitu sequential  picking,  zone  picking , sequential  zone  picking ,  yang  ketiganya  sudah digabungkan dengan strategi order batching ( wave batch picking ):734SDS.

## Gambar 11. Hasil Simulasi Strategi Wave Picking
Hasil simulasi pertama menunjukan strategi order picking yang diterapkan PT XYZ saat ini  menghasilkan waktu rata-rata  pengambilan  barang  selama 110,09  detik atau 1,83
Stevanus Abadi Johan, Oki Sunardi
menit  untuk  petugas  pertama,  serta  113,49  detik  atau  1,89  menit  untuk  petugas  kedua, dengan  total  jarak  yang  ditempuh  masing-masing  petugas  untuk  melakukan  proses order picking selama bulan Maret 2022 yaitu 4545,60 meter atau 4,55 kilometer dan 4632,88 meter atau 4,63 kilometer seperti yang terlihat pada Gambar 11.
Gambar 12. Hasil Simulasi Strategi Sequential Picking
Gambar 12 menunjukkan hasil simulasi kedua, menggunakan strategi usulan sequential picking menghasilkan penurunan waktu rata-rata pengambilan barang dari masing-masing petugas  sebesar  47%  dan  49%  dibandingkan  strategi  pertama  serta  penurunan  total  jarak yang  ditempuh  masing-masing  petugas  sebesar  50%  atau  separuh  dari  total  jarak  yang ditempuh pada strategi pertama.
Gambar 13. Hasil Simulasi Strategi Zone Picking
Bedasarkan  hasil  simulasi  menggunakan  strategi  usulan  kedua  yang  terlihat  pada Gambar 13, yaitu strategi zone picking, diperoleh penurunan waktu rata-rata pengambilan barang  dari  masing-masing  petugas  sebesar  33%  dan  49%  dibandingkan  strategi  pertama serta penurunan total  jarak yang ditempuh  masing-masing petugas sebesar 35% dan 51% dibandingkan dengan strategi pertama. Hal tersebut berarti total penurunan yang dihasilkan lebih kecil dibandingkan dengan strategi usulan sebelumnya yaitu sequential picking .

## Gambar 14. Hasil Simulasi Strategi Sequential Zone Picking
Hasil  simulasi  dengan  strategi  usulan  ketiga  yaitu sequential  zone  picking yang merupakan gabungan dari strategi usulan pertama dan kedua menghasilkan penurunan waktu rata-rata  pengambilan  barang  dari  masing-masing  petugas  sebesar  59%  dan  66% dibandingkan strategi pertama. Selain itu, Gambar 14 juga menunjukan penurunan total jarak yang ditempuh masing-masing petugas sebesar 61% dan 68% dibandingkan dengan strategi pertama. Hal tersebut berarti dampak penurunan yang dihasilkan lebih besar dibandingkan ketiga metode sebelumnya.
Tabel 3. Hasil Simulasi
Tabel 3 menunjukan hasil simulasi bahwa strategi awal yang diterapkan di PT XYZ, yaitu wave picking menghasilkan waktu rata-rata pengambilan barang yang dilakukan cukup lama  dan  jarak  tempuh  yang  cukup  jauh.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  dikarenakan  rute pengambilan  yang  acak  atau  tidak  beraturan,  tergantung  dari  urutan  label  pesanan  yang dibawa, serta tidak adanya pengelompokan jenis pesanan sehingga membuang waktu  dan menambah jarak tempuh petugas karena diharuskan untuk bolak-balik ke area atau rak yang sama hingga seluruh pesanan selesai diambil.
Condition Picking Strategy Object Total Output in March (items) Average Picking Time (s) Total Travel Distance (m) Picker 1 1001 110.09 4545.60 Picker 2 837 113.49 4632.88 Picker 1 914 58.07 2288.39 Picker 2 924 58.06 2331.79 Picker 1 1101 73.96 2946.75 Picker 2 737 57.88 2273.10 Picker 1 1101 45.32 1752.73 Picker 2 737
38.89 1472.83 Zone Sequential Zone Current Projection Wave Sequential
Stevanus Abadi Johan, Oki Sunardi
Tabel 4. Rata-rata Waktu Lembur (Menit) dengan Strategi Wave Picking
Tabel  4  menunjukan  hasil  perhitungan  rata-rata  waktu  lembur  yang  terjadi  saat  ini menggunakan  waktu  rata-rata  pengambilan  barang  dari  hasil  simulasi,  ditambah  dengan waktu rata-rata pengemasan sebesar 50 detik/paket, total lembur yang terjadi saat ini di PT XYZ memiliki durasi rata-rata sebesar 36,71 menit.
Tabel 5. Pengurangan Waktu Penyelesaian Pesanan (Menit) Per Bulan di PT XYZ
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan waktu rata-rata pengambilan barang dari masing-masing  strategi,  ditambah  dengan  waktu  rata-rata  pengemasan  sebesar  50 detik/paket, terdapat pengurangan waktu penyelesaian pesanan per bulan dengan rata-rata sebesar 89,82 menit jika menggunakan strategi pengambilan sequential zone , seperti yang ditunjukan Tabel 5. Urutan kedua strategi pengambilan dengan pengurangan waktu terbesar yaitu strategi sequential sebesar 84,98 menit, dan yang terakhir strategi zone dengan rata- rata pengurangan waktu sebesar 67,18 menit.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  dari  hasil  simulasi  yang  dilakukan,  kinerja order  picking yang dilakukan PT XYZ saat ini belum optimal dan perlu ditingkatkan karena memberikan dampak  terhadap  durasi  waktu  penyelesaian  pesanan,  sehingga  menyebabkan  karyawan mengalami  lembur  dengan  rata-rata  waktu  selama  36,71  menit.  Hal  tersebut  dikarenakan saat  ini  PT  XYZ  hanya  mengaplikasikan  startegi order  picking yang  sederhana  dan  yang paling sering digunakan yaitu wave picking , yang mana pesanan diambil hanya berdasarkan sesi waktu tertentu, tanpa dikolaborasikan dengan pengelompokan pesanan/ order batching dan rute pengambilan barang ke rak yang bersifat acak. Setelah melakukan simulasi strategi pengambilan  barang  yang  melibatkan  dua  parameter,  yaitu  rute  pengambilan  dan pengelompokan  pesanan,  maka  dapat  diperoleh  penurunan  waktu  penyelesaian  pesanan seperti yang sudah dilakukan pada penelitian sebelumnya. Dengan menerapkan strategi zone picking , terjadi penurunan waktu pesanan selama 67,18 menit, 84,98 menit jika menerapkan strategi sequential picking , serta yang paling signifikan dalam menurunkan waktu rata-rata penyelesaian  pesanan  yaitu  strategi sequential  zone  picking yang  mencapai  89,82  menit. Strategi sequential zone picking merupakan gabungan dari dua metode lainnya dan temuan tersebut  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  gabungan  dari berberapa strategi pengambilan barang memungkinkan untuk memberikan hasil yang lebih optimal  dalam  meningkatkan  kinerja order  picking [21].  Walaupun  beban  kerja  yang diterima  oleh  operator  pertama  lebih  besar  atau  tidak  seimbang,  namun  perbedaan  beban kerja  tersebut  dapat  dialihkan  oleh  petugas  kedua  yaitu  memanfaatkan  waktu  untuk melakukan tugas lainnya seperti  memeriksa ulang dan  memastikan  pesanan yang  diambil
Month Ave rage  O ve rtime Oct 118.50 Nov 80.75 Dec 12.00 Jan 9.00 Feb 0.00 Mar 0.00 Total Ave rage 36.71 O ct Nov De c
Jan Fe b Mar Sequential 84.66 55.40 80.36 96.70 99.05 93.72 84.98 17.70% Zone 66.50 22.10 60.54 85.00 88.70 80.22 67.18 14.00% Sequential Zone 99.94 60.00 83.59 98.75 100.82 95.81 89.82 18.71%
Pe rce ntage Strate gy Month Ave rage
dan membantu petugas pertama untuk melakukan tugasnya. Hal tersebut mengindikasikan bahwa  strategi sequential  zone  picking memberikan  dampak  optimasi  atau  peningkatan kinerja order picking dan menjadi usulan strategi baru yang dapat diterapkan oleh PT XYZ di masa mendatang. Selain itu, PT XYZ juga dapat mengambil langkah peningkatan kinerja order  picking menggunakan  metode  lainnya  seperti  melibatkan  penggunaan  teknologi terbaru,  penambahan  karyawan,  pengaturan  tata  letak  gudang,  dan  lain  sebagainya,  yang dapat menjadi saran untuk penelitian selanjutnya. Selain itu, penelitian selanjutnya juga bisa membahas terkait dampak yang ditimbulkan dalam mengaplikasikan strategi yang diajukan pada sistem nyata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Mourtzis, J. Angelopoulos, and N. Panopoulos, “A survey of digital B2B platforms and  marketplaces  for  purchasing  industrial  product  service  systems:  A  conceptual framework,” in Procedia CIRP , Vol. 97, pp. 331–336, 2020, doi: 10.1016/j.procir.2020.05.246.
[2]  M. A. Rizaty and A. Mutia, “Transaksi E-Commerce Indonesia Diproyeksikan Capai Rp 403 Triliun pada 2021,” Databoks , Nov. 25, 2021. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/11/25/transaksi-e-commerce- indonesia-diproyeksikan-capai-rp-403-triliun-pada-2021 (accessed May 29, 2022).
[3]  J.  H.  R.  van  Duin,  W.  de  Goffau,  B.  Wiegmans,  L.  A.  Tavasszy,  and  M.  Saes, “Improving Home Delivery Efficiency by Using Principles of Address Intelligence for B2C Deliveries,” in Transportation Research Procedia , Vol. 12, pp. 14–25, 2016, doi: 10.1016/j.trpro.2016.02.006.
[4]  X. Shen, H. Yi, and J. Wang, “Optimization of picking in the warehouse,” in Journal of  Physics:  Conference  Series ,  Vol.  1861,  No.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1861/1/012100.
[5]  M. Urzúa, A. Mendoza, and A. O. González, “Evaluating the impact of order picking strategies on the order fulfilment time: A simulation study,” Acta Logistica , Vol. 6, No. 4, pp. 103–114, 2019, doi: 10.22306/al.v6i4.129.
[6]  A. R. A. Keshavarz, D. Jaafari, M. Khalaj, and P. Dokouhaki, “A survey of the literature on  order-picking  systems  by  combining  planning  problems,” Applied  Sciences (Switzerland) , Vol. 11, No. 22. MDPI, Nov. 01, 2021, doi: 10.3390/app112210641.
[7]  M. Klodawski, R. Jachimowski, I. Jacyna-Golda, and M. Izdebski, “Simulation analysis of  order  picking  efficiency  with  congestion  situations,” International  Journal  of Simulation Modelling , Vol. 17, No. 3, pp. 431–443, 2018, doi: 10.2507/IJSIMM17(3)438.
[8]  S.  Moons,  K.  Ramaekers,  A.  Caris,  and  Y.  Arda,  “Integration  of  order  picking  and vehicle routing in a B2C e-commerce context,” Flexible Services and Manufacturing Journal , Vol. 30, No. 4, pp. 813–843, 2018, doi: 10.1007/s10696-017-9287-5.
[9]  M.  Kordos,  J.  Boryczko,  M.  Blachnik,  and  S.  Golak,  “Optimization  of  warehouse operations with genetic algorithms,” Applied Sciences (Switzerland) , Vol. 10, No. 14, 2020, doi: 10.3390/app10144817.
[10] J.  A.  Cano,  Gomez,  Rodrigo  A,  Salazar,  and  Fernando,  “Routing  policies  in  multi- parallel  warehouses:  an  analysis  of  computing  times  Políticas  de  ruteo  en  almacenes con pasillos paralelos: análisis de tiempos de computación.”
[11] A.  Scholz  and  G.  Wäscher,  “Order  Batching  and  Picker  Routing  in  manual  order picking  systems:  the  benefits  of  integrated  routing,” Central  European  Journal  of Operations  Research ,  Vol.  25,  No.  2,  pp.  491–520,  2017,  doi:  10.1007/s10100-017- 0467-x.
Stevanus Abadi Johan, Oki Sunardi
[12] J. Alejandro Cano, A.  Alberto  Correa-Espinal, and R. Andrés Gómez-Montoya, “An Evaluation  of  Picking  Routing  Policies  to  Improve  Warehouse  Efficiency,” International Journal of Industrial Engineering and Management (IJIEM) , Vol. 8, No. 4, pp. 229–238, 2017, [Online]. Available: www.iim.ftn.uns.ac.rs/ijiem_journal.php
[13] K.  Moeller,  “Increasing  warehouse  order  picking  performance  by  sequence optimization,”  in Procedia  -  Social  and  Behavioral  Sciences ,  Vol.  20,  pp.  177–185, 2011, doi: 10.1016/j.sbspro.2011.08.023.
[14] Y.  C.  Ho  and  J.  W.  Lin,  “Improving  order-picking  performance  by  converting  a sequential zone-picking line into a zone-picking network,” Computers and Industrial Engineering , Vol. 113, pp. 241–255, 2017, doi: 10.1016/j.cie.2017.09.014.
[15] J. P. van der Gaast, R. B. M. de Koster, I. J. B. F. Adan, and J. A. C. Resing, “Capacity analysis of sequential zone picking systems,” Operations Research , Vol. 68, No. 1, pp. 161–179, 2020, doi: 10.1287/OPRE.2019.1885.
[16] H. Li, J. Lyu, L. Zhen, and D. Zhuge, “A joint optimisation of multi-item order batching and  retrieving  problem  for  low-carbon  shuttle-based  storage  and  retrieval  system,” Cleaner  Logistics  and  Supply  Chain ,  Vol.  4,  p.  100042,  2022,  doi: 10.1016/j.clscn.2022.100042.
[17] N. Yang, “Evaluation of the Joint Impact of the Storage Assignment and Order Batching in  Mobile-Pod  Warehouse  Systems,” Mathematical  Problems  in  Engineering ,  Vol. 2022, pp. 1–13, 2022, doi: 10.1155/2022/9148001.
[18] F.  Hofmann  and  S.  Visagie,  “Picking  location  metrics  for  order  batching  on  a unidirectional cyclical picking line,” ORiON , Vol. 35, No. 2, pp. 161–186, 2019, doi: 10.5784/35-2-646.
[19] S. Forrai, B. Ludanyi, I. P. Szabó, J. Smagowicz, and C. Szwed, “Research method for management of thermoplastics production improvement in rubber industry with the use of 3D simulation modeling,” Foundations of Management , Vol. 13, No. 1, pp. 21–34, 2021, doi: 10.2478/fman-2021-0002.
[20] G.  V.  Mouafo  Nebot  and  H.  Wang,  “Port  Terminal  Performance  Evaluation  and Modeling,” Logistics , Vol. 6, No. 1, p. 10, 2022, doi: 10.3390/logistics6010010.
[21] T. van Gils, K. Ramaekers, K. Braekers, B. Depaire, and A. Caris, “Increasing order picking  efficiency  by  integrating  storage,  batching,  zone  picking,  and  routing  policy decisions,” International  Journal  of  Production  Economics ,  Vol.  197,  pp.  243–261, 2018, doi: 10.1016/j.ijpe.2017.11.021.