Perancangan Tata Letak Gudang Barang Jadi Menggunakan Kebijakan Class-Based Storage dan Particle Swarm Optimization Di PT XYZ
Yusraini Muharni 1* , Ade Irman S M 1 , Yogi Noviansyah 2
1* Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
2 Laboratorium Sistem Produksi Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jalan Jenderal Sudirman Km 3, Cilegon Banten Indonesia 42436 Email: 1* yusmuharni@gmail.com ; 1 irman@untirta.ac.id; 2 yoginoviansyah@gmail.com
(Makalah: Diterima September 2020, direvisi Oktober 2020, dipublikasikan November 2020)
Intisari —Dalam proses penyimpanan pada gudang barang jadi PT XYZ menggunakan material handling berupa gantry crane , pada gudang barang jadi tidak adanya sistem baku  dalam penyimpanan  komponen Truss Bridge 60 (TB-60). Menurut prinsip tata letak gudang, komponen dapat disusun sesuai ukuran yang sama. Peletakkan komponen saat ini hanya berdasarkan slot yang kosong pada gudang. Hal ini menyebabkan jarak tempuh material handling menjadi lebih jauh yang berarti kurang efektif dan efisien. Perancangan tata letak gudang di PT XYZ ini bertujuan untuk mendapatkan ongkos material handling yang optimal dengan cara meminimasi jarak material  handling sehingga  kegiatan  penyimpanan  dapat  berjalan  secara  efektif  dan  efisien.  Diperlukan  suatu  penyelesaian menggunakan  metode Class-Based  Storage dan Particle  Swarm  Optimization yang  diharapkan  mendapatkan  hasil  tata  letak  yang optimal dengan memperoleh total ongkos material handling yang paling minimal. Perhitungan jarak material handling menggunakan pengukuran rectilinear .  Hasil  perhitungan  ongkos material  handling yang  diperoleh  pada layout eksisting  adalah  sebesar  Rp 13.102.152,88 dengan ongkos material handling permeternya sebesar Rp 34.093,51/meter, pada layout usulan 1 menggunakan metode Class-Based Storage diperoleh ongkos material handling sebesar Rp 12.893.810,79 dengan ongkos material handling permeternya sebesar Rp 36.962,17/meter dan pada layout usulan 2 menggunakan metode particle swarm optimization diperoleh ongkos material handling sebesar Rp 12.068.528,51 dengan ongkos material handling permeternya sebesar Rp 34.093,51/meter. Maka ongkos material handling yang diperoleh dari layout eksisting dengan layout usulan 1 mengalami penurunan sebesar 1,59% dan pada layout eksisting dengan layout usulan  2  mengalami  penurunan  sebesar  7,89%.  Usulan  tata  letak  gudang  barang  jadi  yang  terbaik  adalah  dengan menggunakan metode Particle Swarm Optimization.
Kata kunci: Tata Letak Gudang, Class-Based Storage, Particle Swarm Optimization (PSO), Ongkos Material Handling (OMH).
Abstract—In the storage process in the finished goods warehouse PT XYZ uses material handling consisting of gantry cranes, in the finished goods warehouse there is no raw material system in the storage of Truss Bridge 60 (TB-60) components. According to the warehouse layout principle, components can be arranged according to the same size. Laying components is currently only available an empty slot in the warehouse. This causes the material handling distance to be further which means it is less effective and efficient. The  design  of  the  warehouse  layout  at  PT  XYZ  aims  to  obtain  optimal  material  handling  costs  by  minimizing  material  handling distances, thus making storage locations run effectively and efficiently. A place is needed using the Class-Based Storage method and the herd particle optimization which is expected to get optimal layout results by obtaining the minimum total material handling costs. Calculation of material handling distance using rectilinear measurements. The results of the calculation of material handling costs obtained in the existing layout are Rp. 13,102,152.88 with the material handling fees per Rp. 12,893,810, 79 with the material handling cost per meter of Rp 36,962.17 / meter and in the layout valuing 2 using the particle swarm optimization method to obtain mat erial handling costs of Rp 12,068,528.51 with the material handling cost of Rp 34,093.51 / meter. Then the cost of material handling obtained from the existing layout with the layout received 1 increased by 1.59% and in the existing layout with the layout received 2 an increase of 7.89% decrease. The best layout for finished goods warehouse is to use the Particle Swarm Optimization method.
Keywords: Warehouse Layout, Class-Based Storage, Particle Swarm Optimization (PSO),
Material Handling Costs (OMH).

## 1. Pendahuluan
Dalam  suatu  perusahaan,  efektif  dan efisien  dapat  dilihat  melalui  berbagai  aspek diantaranya  sistem  penyimpanan material . Misalnya gudang bahan baku dan barang jadi, ketersediaan bahan baku dan barang jadi pada
waktu yang tepat dan jumlah yang tepat dapat mempengaruhi kelancaran proses produksi. PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang  manufaktur  yang  berlokasi  di  daerah Cilegon  yang  didirikan  pada  tahun  2005  dan pada  2007  bergerak  pada  bidang  konstruksi, salah  satunya  konstruksi  jembatan.  Dalam proses penyimpanan pada gudang barang jadi
PT  XYZ  menggunakan material  handling berupa gantry  crane. Saat  ini,  tidak  adanya sistem  baku  dalam  penyimpanan  komponen Truss Bridge 60 (TB-60). Menurut prinsip tata letak gudang, komponen dapat disusun sesuai ukuran yang sama. Peletakkan komponen saat ini  hanya  berdasarkan  slot  yang  kosong  pada gudang.  Hal  ini  menyebabkan  jarak  tempuh material  handling  menjadi  lebih  jauh  yang berarti kurang efektif dan efisien. Berdasarkan masalah yang telah dijabarkan di atas dan juga pentingnya gudang dalam tempat penyimpanan  inilah  yang  melatarbelakangi penulisan peneliti untuk melakukan penelitian yang  berfokus  pada  perancangan  tata  letak gudang barang jadi di PT XYZ.
Perancangan tata letak gudang di PT XYZ ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  ongkos material  handling yang  optimal  dengan  cara meminimasi jarak material handling sehingga kegiatan  penyimpanan  dapat  berjalan  secara efektif dan efisien. Oleh karena itu diperlukan sebuah  penyelesaian  untuk  permasalahan tersebut  menggunakan  metode class-based storage dan particle  swarm  optimization. Sehingga  dengan  menggunakan  2  metode tersebut  diharapkan  mendapatkan  hasil  tata letak  yang  optimal  dengan  memperoleh  total ongkos material  handling yang  paling minimal.

## 2.  Tinjauan pustaka
A. Tata Letak Gudang
Definisi  tata  letak  gudang  menurut Tompkins  dkk  [1],  tata  letak  gudang memiliki fungsi untuk memaksimalkan utilisasi  berbagai  sumber  daya  dalam  rangka memenuhi permintaan pelanggan atau memaksimalkan pemenuhan permintaan pelanggan dengan sumber daya yang terbatas. Perencanaan  tata  letak  gudang  terdapat  lima prinsip area penyimpanan yang perlu diperhatikan secara keseluruhan yaitu popularitas,  kesamaan,  ukuran,  karakteristik, dan utilitas.
Menurut Wingjosoebroto dalam Khoirunnisak  [2],    gudang  atau storage pada umumnya  akan  memiliki  fungsi  yang  cukup penting  didalam  penjaga  kelancaran  operasi produksi  suatu  pabrik.  Salah  satunya  gudang produksi  berfungsi  untuk  menyimpan  bahan baku,  produk  setengah  jadi,  dan  produk  jadi
yang  terkait  dengan  proses  pembuatan  atau perakitan.  Bahan  baku  dan  produk  jadi  dapat disimpan untuk waktu yang lama (Rouwenhorst dkk, 2000 dalam  [3]).

## B.Class-Based Storage
Menurut  [5],    menyatakan  bahwa metode class-based storage merupakan metode yang  didasarkan  pada  penelitian  hukum diagram  pareto  bahwa  suatu  negara  yang memiliki  prosentase  terkecil  lebih  banyak memiliki jutawan. Metode class-based storage membuat  perancangan  tempat  menjadi  lebih fleksibel  dimana  dengan  membagi  area menjadi  beberapa  bagian  tempat material. Dalam  pengelompokan  kelas material yang didasarkan pada aktivitas storage dan retrieval (S/R)  yaitu  80%  dari  aktivitas  yang  terjadi dimasukan  kedalam  20% material ,  15% aktivitas  dimasukan  kedalam  30% material , sedangkan  5%  dari  aktivitas  dimasukan kedalam 50% material . [4] Penempatan layout menggunakan  metode class-based  storage adalah  berdasarkan  jenis  ataupun  ukuran produk,  kemudian  di  tentukan  berdasarkan 0%-5%  termasuk  dalam  kelas  C,  5%-20% kelas  B,  dan  20%-80%  termasuk  kelas  A (Nugroho, 2018).
C.  Algoritma Particle  Swarm  Optimization
(PSO)
Menurut [6], algoritma PSO
diperkenalkan  oleh  Kennedy  dan  Eberhart pada  tahun  1995,  merupakan  algoritma optimasi  yang  meniru  proses  yang  terjadi dalam  kehidupan  populasi  burung  dan  ikan dalam  bertahan  hidup.  Perilaku  sosial  terdiri dari  tindakan  individu  dan  pengaruh  dari individu-individu lain dalam suatu kelompok. Kata  partikel  menunjukan,  misalnya,  seekor burung  dalam  kawanan  burung.  Setiap individu atau partikel berperilaku dengan cara menggunakan  kecerdasannya  ( intelligence ) sendiri dan juga dipengaruhi perilaku kelompok kolektifnya.   Algoritma PSO dapat digunakan  pada  berbagai  masalah  optimasi baik  kontinyu  maupun  diskrit,  linier  maupun nonlinier.
Menurut Kennedy dan Eberhart, dalam Santosa dan Ai [6], menyebutkan bahwa setiap partikel diperlakukan seperti sebuah titik pada suatu  dimensi  ruang  tertentu.  Kemudian terdapat dua faktor yang memberikan karakter terhadap  status  partikel  pada  ruang  pencarian
yaitu  posisi  partikel  dan  kecepatan  partikel. Setiap  partikel  bergerak  dalam  ruang/ space tertentu  dan  mengingat  posisi  terbaik  yang pernah dilalui atau ditemukan terhadap sumber makanan  atau  nilai  fungsi  objektif.  Setiap partikel  menyampaikan  informasi  atau  posisi terbaiknya  kepada  partikel  yang  lain  dan menyesuaikan  posisi  dan  kecepatan  masing- masing  berdasarkan  informasi  yang  diterima
mengenai  posisi  tersebut.    Parameter- parameter  yang  digunakan  pada  algoritma PSO  adalah inertia  weight ( w ), coginitive parameter ( 𝑐 1 ) dan social  parameter ( 𝑐 2 ) setiap parameter memiliki fungsi yang berbeda dan  dapat  berpengaruh  terhadap  kecepatan maupun posisi dari setiap partikel. Kecepatan masing-masing  individu  (partikel)  berubah sesuai dengan persamaan berikut [3] :
𝑉 𝑖𝑗 𝑡 =   𝑤 𝑡−1 𝑉 𝑖𝑗 𝑡−1 , + 𝑐 1 𝑟 1 (𝑝 𝑖𝑗 𝑡−1 − 𝑥 𝑖𝑗 𝑡−1 )   +   𝑐 2 𝑟 2 (𝑔 𝑖𝑗 𝑡−1 − 𝑥 𝑖𝑗 𝑡−1 ) (1)
Selanjutnya  akan  dibentuk  populasi  baru  dengan  memperbaiki position  value pada  tiap particle dengan persamaan berikut:
𝑥 𝑖𝑗 𝑡 =   𝑥 𝑖𝑗 𝑡−1 +  𝑣 𝑖𝑗 𝑡 (2)
dimana i = 1,2, …., p j = 1,2…., n Dengan 𝑣 𝑖𝑗 𝑡 : velocity yang terletak pada particle i, job j untuk iterasi t -1 𝑤 𝑡−1 : inertia weight pada iterasi t -1 [0,4 – 0,9] 𝑥 𝑖𝑗 𝑡 : position value yang terletak pada particle i, job j untuk iterasi t 𝑥 𝑖𝑗 𝑡−1 : position value yang terletak pada particle i, job j untuk iterasi t -1 𝑝 𝑖𝑗 𝑡−1 : personal best yang terletak pada particle i, job j untuk iterasi t -1 𝑔 𝑖𝑗 𝑡−1 : global best pada job j untuk iterasi t -1 𝑐 1 dan 𝑐 2 : cognitive [1,5 – 2,0] dan social parameter [2,0 – 2,5] 𝑟 1 dan 𝑟 2 : random uniform [0 – 1]
D. Pengukuran Rectilinear Pengukuran Rectilinier dilakukan dengan mengukurjarak yang sepanjang lintasan  dengan  menggunakan  garis  tegak lurus  ( orthogonal )  satu  objek  dengan  yang lainnya.  [2]    Pengukuran  dengan  jarak rectilinear sering  digunakan  karena  mudah perhitungannya, mudah dimengerti dan untuk beberapa masalah lebih sesuai, misalkan untuk menentukan  jarak  antar  kota,  jarak  antar fasilitas di mana peralatan pemindahan bahan hanya  dapat  bergerak  secara  lurus.    Sebagai contoh  adalah  material  yang  berpindah sepanjang  gang  ( aisle ) rectilinear di  pabrik dengan persamaan berikut : [7]
d ij = | xi-xj | +|yi-yj | (3)
Dengan: d ij : Jarak tempuh xi : Koordinat X untuk bangun 1 xj : Koordinat X untuk pintu atau I/O
yi : Koordinat Y untuk bangun 1 yj : Koordinat Y untuk pintu atau I/O
E. Ongkos Material Handling (OMH) Dalam  studi  yang  dilakukan  oleh  [2], ongkos material handling (OMH) adalah suatu ongkos  yang  timbul  akibat  adanya  aktivitas material dari satu mesin ke mesin lain atau satu departemen ke departemen lain yang besarnya ditentukan  sampai  pada  suatu  tertentu. Perhitungan ongkos material handling (OMH) dapat dirumuskan sebagai berikut [4] :
C ij = z ∑ F ij D ij (4)
Dengan
C ij : Ongkos Material Handling per-satuan jarak (Rp/m)
Z :  Total  biaya  operasional material handling F ij : Frekuensi perpindahan antara stasiun
i dan j
d ij : jarak antara stasiun i dan j

## III. Metode penelitian
Berdasarkan hasil observasi lapangan, studi literatur yang selanjutnya menentukan rumusan masalah, tujuan dan batasan masalah,
dilakukan tahapan pengumpulan dan pengolahan data serta analisis untuk kebutuhan penelitian  ini  yang  hasilnya  diharapkan  dapat diimplementasikan  diperusahaan.  Adapun tahapan lengkap  penelitian  dapat  dilihat pada gambar berikut ini:
Mulai Studi Literatur Rumusan Masalah Observasi Lapangan Tujuan Penelitian Batasan Masalah Pengumpulan Data: 1. Data Umum Perusahaan 2. Luas dan Bentuk Gudang PT XYZ 3. Daftar Komponen 4. Data Penerimaan dan Pengiriman TB-60 5. Alat Material Handling Pengolahan Data Analisa dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai Class-Based Storage 1. Perancangan Layout Usulan 1 2. Perhitungan Ongkos Material Handling
Particle Swarm Optimization 1. Perancangan Layout Usulan 2
2. Perhitungan Ongkos Material Handling Perbandingan Tata Letak Gudang Eksisting, Usulan 1 dan Usulan 2
Gambar 1. Flow Chart Penelitian

## IV. Hasil dan pembahasan
PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur yang berlokasi di  daerah  Cilegon  yang  didirikan  pada  20 Oktober  2005.  Pada  tahun  2007,  PT  XYZ mulai bergerak di bidang konstruksi, perpipaan dan  tangki.  Saat  ini  produk  dan  jasa  yang dilakukan adalah stokis besi dan baja, fabrikasi struktur  baja,  konstruksi  jembatan,  dan  alat
berat.  PT  XYZ  memiliki fabrication  area seluas 5000  m 2 dan finish  good  area seluas 3000 m 2 yang mempunyai kapasitas 6000 ton / tahun  dan  mampu  melaksanakan  dengan profesional  proyek-proyek  yang  berskala besar,  kompleks,  dengan  didukung  oleh pengalaman, resources, dan keterampilan yang dimiliki perusahaan.
10 m 38.5 m 10 11 12 8 1 13 2 2 7 4 6 3 7 O I Keterangan Penempatan Komponen TB-60: 1 : Top Bracing 6   : Top Chord 11 : Buhul Bawah 16 : Lateral Stop 21 : Splice Web 26 : Socket Pipe I   : Input 2 : Cross Grider 7   : Stringer 12 : Splice Flange 17 : Plate 22 : Anchor Bearing 27 : End Cup O : Output 3 : End Portal 8   : Bottom Chord 13 : Plate Deck 18 : Filler Plate
23 : Plate Bracing
Luas Area : 385 m 2 4 : Diagonal Chord 9   : Expantion Joint 14 : Bearing Post 19 : Expantion Trotoar 24 : Cleat Stringer 5 : Pipe Railing 10 : Plate Top 15 : Pipe Drain 20 : Cover 25 : Clamp Railing 27 14 16 15 17 25 23 20 9 5 21 18 22 26 24 19 10 4 Gambar 2. Layout Eksisting PT XYZ
Dalam penelitian ini dibutuhkan daftar komponen Truss Bridge 60 yang disimpan dalam gudang barang jadi PT XYZ. Berikut
ini merupakan daftar komponen Truss Bridge
60 (TB-60):
Tabel 1. Daftar Komponen Truss Bridge 60
No Jenis Komponen Panjang (m) Lebar (m) Tinggi (m) Unit Weight (kg) 1 Top Bracing 8.586 0.2 0.1 139.035 2 Cross Grider 7.2 0.8 0.23 1341.62 3 End Portal 7.158 0.4 0.2 558.03 4 Diagonal Chord 6.692 0.4 0.42 582.93 5 Pipe Railing 4.995 0.0763 0.0032 29.71 6 Top Chord 4.99 0.4 0.53 883.015 7 Stringer 4.945 0.3 0.15 169.65 8 Bottom Chord 4.776 0.4 0.47 705.78 9 Expantion Joint 3.2 0.09 0.09 44.9 10 Plate Top 1.639 1.33 0.02 151.28 11 Buhul Bawah 1.422 1.422 0.02 152.5 12 Plate Deck 1.05 0.241 0.014 11.11 13 Splice Flange 1.02 1.1185 0.001 19.41 14 Bearing Post 0.892 0.4 0.4 259.25 15 Pipe Drain 0.73 0.076 0.0032 4.39 16 Lateral Stop 0.7 0.4 0.25 74.86 17 Plate 0.5 0.376 0.012 28.71 18 Filler Plate 0.48 0.201 0.002 1.25 19 Expaintion Trotoa 0.45 0.3 0.0045 5.38 20 Anchor Bearing 0.4 0.4 0.2 72.1 21 Cover 0.35 0.26 0.012 24.39 22 Splice Web 0.3 0.4 0.4 9.07 23 Plate Bracing 0.25 0.25 0.012 15.57 24 Cleat Stringer 0.24 0.1 0.1 3.285 25 Clamp Railing 0.209 0.1 0.002 0.51 26 Socket Pipe 0.1 0.1 0.0635 0.87 27 End Cup 0.06 0.06 0.0635 1.17
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  daftar komponen Truss  Bridge 60  yang  diproduksi pada  PT  XYZ  sebanyak  27  komponen.  Alat material  handling yang  digunakan  pada
gudang barang jadi di PT XYZ adalah gantry crane. Selanjutnya  melakukan  pengolahan data menggunakan metode class-based storage dan didapatkan hasil sebagai berikut:
No Jenis Komponen Panjang (m) Lebar (m) Tinggi (m) Persentase Persentase Kelas Kelas
1 Top Bracing 8,586 0,2 0,1 13,56% 77,91% A 2
Cross Grider 7,2 0,8
0,23 11,37% 3 End Portal 7,158 0,4 0,2 11,30% 4 Diagonal Chord 6,692 0,4 0,42 10,57% 5 Pipe Railing 4,995 0,0763 0,0032 7,89% 6 Top Chord 4,99 0,4 0,53 7,88% 7 Stringer 4,945 0,3 0,15 7,81% 8 Bottom Chord 4,776 0,4 0,47 7,54% 9 Expantion Joint 3,2 0,09 0,09 5,05% 17,61% B 10 Plate Top
1,639 1,33
0,02 2,59% 11 Buhul Bawah 1,422 1,422 0,02 2,25% 12 Plate Deck 1,05 0,241 0,014 1,66% 13 Splice Flange 1,02 1,1185 0,001 1,61% 14 Bearing Post 0,892 0,4 0,4 1,41% 15 Pipe Drain 0,73 0,076 0,0032 1,15% 16 Lateral Stop 0,7 0,4 0,25 1,11% 17 Plate 0,5 0,376 0,012 0,79% 18 Filler Plate 0,48 0,201
0,002 0,76% 4,48% C 19 Expaintion Trotoar 0,45 0,3
0,0045 0,71% 20 Anchor Bearing 0,4 0,4 0,2 0,63% 21 Cover 0,35 0,26 0,012 0,55% 22 Splice Web 0,3 0,4 0,4 0,47% 23 Plate Bracing 0,25 0,25 0,012 0,39% 24 Cleat Stringer 0,24 0,1 0,1 0,38% 25 Clamp Railing 0,209 0,1 0,002 0,33% 26 Socket Pipe 0,1 0,1 0,0635 0,16% 27 End Cup 0,06 0,06 0,0635 0,09% Total 63,334

## Contoh perhitungan komponen top bracing:
Persentase  = Panjang Komponen ∑ Panjang Komponen x 100% = 8,586 63,334 x 100%
= 13,56 %
Tabel  hasil class-based diatas  menunjukan bahwa komponen dikelompokkan berdasarkan
ukuran  panjang  komponen  dan  didapatkan hasil  kelas  A  sebanyak  8  komponen  dengan presentase  77,91%,  kelas  B  sebanyak  9 komponen  dengan  presentase  17,61%,  dan kelas C sebanyak 10 komponen dengan 4,48%. Selanjutnya dibuat layout usulan 1 menggunakan  metode class-based  storage sebagai berikut:
10 m 38.5 m 11 12 1 4 3 7 I O Keterangan Penempatan Komponen TB-60: 1 : Top Bracing 6   : Top Chord 11 : Buhul Bawah 16 : Lateral Stop 21 : Splice Web 26 : Socket Pipe I   : Input : Kelas A
2 : Cross Grider 7   : Stringer 12 : Splice Flange 17 : Plate 22 : Anchor Bearing 27 : End Cup O : Output : Kelas B 3 : End Portal 8   : Bottom Chord 13 : Plate Deck 18 : Filler Plate 23 : Plate Bracing Luas Area : 385 m 2 : Kelas C
4 : Diagonal Chord 9   : Expantion Joint 14 : Bearing Post 19 : Expantion Trotoar 24 : Cleat Stringer 5 : Pipe Railing 10 : Plate Top 15 : Pipe Drain 20 : Cover 25 : Clamp Railing 27 14 16 17 25 23 20 9 5 21 18 22 26 24 19 6 8 10 13 2 2 10 15 4 7
Gambar 3. Layout Gudang Usulan 1 Metode Class-Based Storage
Dari layout diatas menunjukan bahwa terdapat 3  kelas  yaitu,  berwarna  kuning  menujukan kelas A, warna biru menunjukan kelas B, dan warna ungu menunjukan kelas C. Selanjutnya
pengolahan  data  perancangan layout gudang usulan 2 menggunakan metode particle swarm optimization dengan input sebagai berikut:
Tabel 3. Input Particle Swarm Optimization
No Komponen Panjang (m) Lebar (m) Blok 1 Stringer 4,945 3,3 1 2 Stringer 4,945 3,3 2 3 Cross Grider 7,2 3,2 3 4 Plate Deck 3,3555 3,06 4 5 Bottom Chord 4,776 2,8 5 6 Socket Pipe 0,1 0,2 7 Expantion Joint 3,2 0,18 8 End Cup 0,06 0,06 9 Diagonal Chord 6,692 2,8 6
10 Clamp Railing 0,418 0,5 11 Plate Top 3,278 2,66
7 12 Expaintion Trotoar 0,45
0,6 13 Plate 0,5 0,376 14 Pipe Drain 0,73 0,228 15 Cross Grider 7,2 2,4 8
16 Anchor Bearing 0,3
0,4 17 Cover 0,8 0,4 18 Bearing Post 0,892 0,4 19 Lateral Stop 0,7 0,4 20 Top Chord 4,99 2,4 9 21 Cleat Stringer 0,24
0,6 22 Pipe Railing 4,995 0,3815
10 23 Diagonal Chord 6,692
2,4 24 Top Bracing 8,586 1,8 11 25 End Portal 7,158
1,2 26 Spilce Flange
3,15 0,964
12 27 Splice Web 0,7 1,56 28 Buhul Bawah 1,1185 1,422
13 29 Filler Plate
0,96
1,407 30 Plate Top 4,917 1,33 31 Plate Bracing 0,5 1,25
Dari tabel input diatas dapat dilihat bahwa terdapat 13 blok yang berisikan 27 komponen Truss Bridge 60 yang selanjutnya didapatkan hasil output sebagai berikut:
Gambar 4. Output Particle Swarm Optimization
Gambar  diatas  menunjukan  solusi terbaik  yang  menggunakan  metode particle swarm optimization dengan urutan blok 5 – 12 – 6 – 2 – 3 – 8 – 7 – 9 – 13 – 10 – 4 – 1 – 11.
Adapun grafik yang menunjukkan fitness pada setiap iterasi pada layout usulan 2 menggunakan particle  swarm  optimization sebagai berikut:
Gambar 5. Konvergensi Nilai OMH Pada Layout 2 Metode PSO
Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa dari grafik pada range iterasi 446 hingga 1000 tidak mengalami penurunan kembali sehingga dapat  didefinisikan  bahwa  nilai  OMH  sudah
konvergen  atau  konstan  dan  nilai  OMH  yang diperoleh  sebesar  Rp  12.068.528.  Berikut  ini merupakan layout usulan  2  menggunakan metode particle swarm optimization :
9 12 10 m 38.5 m O I Keterangan Penempatan Komponen TB-60: Blok 1: Blok 2: Blok 3: Blok 4: Blok 5: Blok 6: Blok 7: Blok 8: Blok 9: Blok 10: Stringer Stringer Cross Grider Plate Deck Bottom Chord Diagonal Chord Plate Top Cross Grider Top Chord Pipe Railing Socket Pipe Clamp Railing
Expantion Trotoar Anchor Bearing Cleat Stringer Diagonal Chord Expantion Joint Plate Cover End Cup Pipe Drain Bearing Post Lateral Stop Blok 11: Blok 12: Blok 13: I : Input Top Bracing Splice Flange Buhul Bawah O : Output End Portal Splice Web Filler Plate Luas Area: 385 m 2 Plate Top Plate Bracing 7 5 6 3 2 8 13 10 4 1 11
Gambar 6. Layout Usulan 2 Metode Particle Swarm Optimization
Gambar diatas menunjukan komponen perblok yang  disimpan  berdasarkan  urutan  solusi terbaik  menggunakan  metode particle  swarm optimization .  Pada  penelitian  ini  perhitungan jarak  perjalanan  menggunakan  pengukuran
rectilinear dari layout eksisting  dan  usulan. Selanjutnya dilakukan perhitungan total biaya operasional  pada  setiap layout .  Berikut  ini merupakan perhitungan total biaya operasional pada layout eksisting:
Total Biaya Operasional ( gantry crane ) = Biaya Depresiasi/Bulan ( gantry crane ) +
Biaya  Operator ( gantry  crane ) +  Biaya  Listrik ( gantry  crane ) +  Biaya Perawatan ( gantry crane )
Total Biaya Operasional ( gantry crane ) = Rp 352.225,39 + Rp 8.492.162
+ Rp 2.257.765 + Rp 2.000.000
Total Biaya Operasional ( gantry crane ) = Rp 13.102.152,88
0 200 400 600 800 1000 1.205 1.21 1.215 1.22 1.225 1.23 1.235 1.24 1.245 1.25 x 10 7 Particle Swarm Optimization Iterasi O M H
Jadi  total  biaya  operasional  pada layout eksisting  adalah  Rp  13.102.152,88  dan diperoleh  total  biaya  operasional  pada layout
usulan 1 adalah sebesar Rp 12.893.810,79.
Hasil  perbandingan  perancangan  tata  letak gudang  barang  jadi  pada  PT  XYZ  dengan menggunakan metode class-based storage dan particle swarm optimization sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Perbandingan Layout Eksisting dan Usulan
Layout Total Jarak Perjalanan (m) Total Biaya Operasional Ongkos Material Handling (Rp/meter) Input Output Total Eksisting 291,10 93,20 384,30 Rp 13.102.152,88 Rp 34.093,51 Usulan 1 259,81 89,03 348,84 Rp 12.893.810,79 Rp 36.962,17 Usulan 2 230,300 123,683 353,983 Rp 12.068.528,01 Rp 34.093,51
Berdasarkan tabel perbandingan diatas dapat  diketahui  bahwa layout usulan  2  tata letak  gudang  barang  jadi PT  XYZ  dengan menggunakan metode particle swarm optimization memberikan  hasil  yang  lebih baik,  dengan  total  biaya  sebesar  Rp 12.068.528,01 dengan ongkos material handling
permeter
sebesar Rp
34.093,51/meter.

## PENUTUPAN
A. Kesimpulan Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai perancangan  tata  letak  gudang  barang  jadi  di PT  XYZ,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada layout eksisting  ongkos material handling yang diperoleh adalah sebesar Rp 13.102.152,88  dengan  ongkos material handling permeternya  adalah  sebesar  Rp 34.093,51/meter.
2. Pada layout usulan 1 menggunakan metode Class-Based  Storage ongkos material handling yang diperoleh adalah sebesar Rp 12.893.810,79  dengan  ongkos material handling permeternya  adalah  sebesar  Rp 36.962,17/meter.
3. Pada layout usulan 2 menggunakan metode Particle  Swarm  Optimization ongkos material  handling yang  diperoleh  adalah sebesar  Rp  12.068.528,01  dengan  ongkos material  handling permeternya  adalah sebesar Rp. 34.093,51/meter.
4. Ongkos material handling yang diperoleh dari layout eksisting dengan layout usulan 1 mengalami penurunan sebesar 1,59% dan
pada layout eksisting dengan layout usulan 2  mengalami  penurunan  sebesar  7,89%. Usulan tata letak gudang barang jadi yang terbaik  adalah  dengan  menggunakan metode particle swarm optimization .

## B. Saran
Adapun  saran  untuk  lebih  meningkatkan kebijakan perusahaan ke depannya serta mutu penelitian selanjutnya adalah perusahaan dapat menerapkan  usulan  yang  diberikan  pada penelitian  ini  agar  dapat  mengurangi  biaya material handling pada gudang barang jadi dan pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan  metode metaheuristic lainnya seperti  algoritma ant  colony,  artificial  bee colony dan  sebagainya,  sehingga  dapat memperoleh  solusi  yang  mungkin  lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Tompkins,  et  al.,  (2003). Facilities Planning , John Wiley & Sons, Inc, United States of America.
[2] Khoirunnisak,  M.  (2018). Perancangan Tata  Letak  Gudang  Bahan  Baku  Slab Menggunakan  Metode  Dedicated  Storage dan  Metode  Particle  Swarm  Optimization di  PT  Krakatau  Steel  (PERSERO)  Tbk .
Tugas  Akhir:  Program  Teknik  Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.
[3] Muharni,  Y.  Kulsum.  Khairunnisak,  M. 2019.  Warehouse  Layout  Designing  of Slab Using Dedicated Storage and Particle
Swarm  Optimization. IOP  Conference Series: Materials Science and Engineering. 532:012003.
[4] Karonsih, S. N. Setyanto, N. W. Tantrika.
C.  F.  2013.  Perbaikan  Tata  Letak Penempatan Barang Di Gudang Penyimpanan Material Berdasarkan Class-
Based  Storage  Policy. Jurnal  Teknik
Industri. Volume IX, 345 – 357.
[5]  Heragu,  S.  (1997), Facilities  Design , Boston, USA: PWS Publishing.
[6] Santosa,  B dan  Ai, T. J. 2017. Pengantar Metaheuristik Implementasi dengan MATLAB . Edisi 1. Surabaya: ITS Tekno
Sains.  Company  of  Institut  Teknologi
Sepuluh November.
[7] S. Mutaqin, A.  I. 2016.  Optimalisasi Tata Letak Fasilitas Gudang dengan
Kebijakan  Dedicated  Storage  Studi
Kasus  CV.  XYZ. Journal  Industrial
Servicess . Vol. 1, No. 2: 262-265.