ISSN: 1411 - 3287
Analisis Order Picking dengan Menggunakan Metode Routing Heuristics di Gudang PT. GMS

## Agung Chandra
Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Universitas Mercubuana Jl. Raya Meruya Selatan no.01, Kembangan, Jakarta Barat 11650 Email: agungchandra_07@yahoo.co.uk
Received 2 July 2015; Accepted 1 October 2015

## Abstract
Order picking is the most labour and costly activities both in manual system and automated system. So, it is necessary to improve efficiency and productivity. One way to do is to reduce travel distance or travel time. Time can be reduced by implementing  routing  heuristics  method  which  has  the  shortest  distance,  and  shorter  distance  means  less  energy consumption and fit to greener warehousing concept. The research at PT. GMS, Jakarta shows the routing method – Midpoint, The Largest Gap, and Combined – dynamic programming are the most efficient method
Keywords: order picking, travel time, routing heuristics, greener warehousing

## 1. PENDAHULUAN
Biaya  logistik  mempunyai  peranan  penting  dalam perusahaan.  Biaya  logistik  memiliki  porsi  sebesar  10% dari total penjualan. Gudang, termasuk transportasi dan inventori  merupakan  salah  satu  pengendali  dari  total biaya logistik (Dukic & Opetuk, 2008). Ada 5 aktivitas utama dalam gudang yakni receiving, put away, storage, order  picking,  dan  shipping (Bartholdi  &  Hackman, 2008). Order Picking merupakan aktivitas yang paling tinggi  biayanya  dalam  pergudangan  dan  bisa  mencapai 55%  dari  total  biaya  operasi  pergudangan,  sehingga dianggap  sebagai  prioritas  utama  dalam  peningkatan produktivitas  (Tompkins  et  al,  2003),  bahkan  bisa mencapai  65%  dari  total  biaya  operasional  gudang (Theys  et  al,  2010). Order  Picking juga  merupakan proses  yang  banyak  menggunakan  tenaga  kerja  baik dalam  pergudangan  yang  menggunakan  sistem  manual ataupun sistem automasi (De Koster, et al, 2007).
Order  Picking merupakan  proses  pengambilan barang  dari  lokasi  simpan  berdasarkan  permintaan pelanggan  (Dukic  &  Opetuk,  2008)  dan  mencakup proses mendapatkan jumlah yang tepat dan  produk yang tepat (De Koster, et al, 2007).
Dalam  proses picking ,  pesanan  pelanggan  / customer orders dikonversi menjadi pick orders. Waktu untuk  melakukan picking dibagi  menjadi  waktu  untuk melakukan travel, waktu  untuk  melakukan  proses picking, dan waktu yang tersisa / remaining time. Waktu
untuk travel merupakan  waktu  yang  berhubungan dengan perpindahan antar lokasi yang harus dikunjungi dimana barang disimpan dan diambil. Sedangkan waktu picking merupakan  waktu  yang  berhubungan  dengan pengambilan barang / grabbing the items, termasuk juga meletakkan  barang  ke  troli,  memeriksa pick  list dan membaca pick  list  / lokasi  barang  yang  akan  diambil berikutnya. Waktu yang tersisa meliputi aktivitas untuk meletakkan troli, menunggu untuk penugasan berikutnya, sosial, dan lain – lain. Pengurangan jarak dan waktu travel mempunyai  pengaruh  penting  terhadap total waktu untuk melakukan order picking (De Koster, et al, 1999). Karena komponen waktu travel merupakan kontribusi  utama  terhadap  waktu  untuk  melakukan picking, maka dapat dikatakan bahwa travel time yang berlebihan  merupakan  suatu  pemborosan  (Bartholdi  & Hackman, 2008).
Untuk  sistem order  picking yang  manual,  waktu travel akan  naik  seiring  dengan  jarak  travel  ,  sehingga jarak travel sering  dipertimbangkan  sebagai  tujuan utama dalam merancang dan mengoptimasi gudang (De Koster,  et  al,  2007).  Metode  yang  paling  sering digunakan  untuk  mengefisiensikan order  picking yang berfokus  mengurangi  waktu travel dapat  dikategorikan menjadi  3  grup  yakni: routing,  storage  and  batching (Roodbergen, 2006) . Metode r outing untuk menentukan urutan  dan  route travelling dan  digunakan  untuk meminimalkan  jarak travel ;  sedangkan  metode storage digunakan  untuk  mengalokasikan  barang  ke  lokasi
simpan  berdasarkan  aturan  –  aturan  tertentu; order batching adalah  mengelompokkan  pesanan  pelanggan menjadi  satu picking  order (Dukic  &  Opetuk,  2008). Strategi routing yang baik bisa mengurangi waktu travel sebanyak  30%  (De  Koster  &  Van  der  Poort,  1999). Dengan  berkurangnya  jarak  berarti  pula  berkurangnya juga konsumsi energi, yang disebut greener warehousing (Dukic et al ., 2010).
Kondisi  gudang  di  PT.  GMS,  proses order picking -nya  masih  menggunakan  sistem  manual ( employing  human) yang  dilakukan  oleh  operator  dan menggunakan pick cart , namun belum pernah dilakukan analisis mengenai waktu atau jarak yang ditempuh pada saat  melakukan  proses picking, sehingga  penulis bertujuan untuk menganalisis metode order picking yang paling meminimalkan jarak travel dengan menggunakan routing  methods dan  bisa  mendapatkan  waktu  yang terpendek.  Dengan  demikian service  level terhadap pesanan  pelanggan  bisa  lebih  cepat  dan  produktivitas warehouse bisa ditingkatkan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Routing
Routing merupakan  masalah  untuk  menentukan  urutan yang optimal untuk melakukan pengambilan item yang diminta  atau  yang  dipesan  secepat  mungkin.  Pada prakteknya,  masalah routing  order  pickers di  gudang bisa diselesaikan dengan menggunakan heuristics karena dianggap  lebih  mudah  dan  logis.  Hal  ini  disebabkan karena adanya beberapa kekurangan dari metode optimal routing pada prakteknya (De Koster, et al, 1999) seperti algoritma optimal tidak ada pada setiap layout, optimal route tidak  logis  untuk order  picker dan  algoritma optimal  yang  standard  tidak  bisa  memperhitungkan masalah aisle , hal ini berbeda jika menggunakan metode heuristics.
Order  picker memulai order  picking pada  depot dan menerima daftar pengambilan barang / pick list , dan harus mengambil barang pada lokasinya dan kemudian kembali  ke  depot,  dan  biasanya picker menggunakan picking  carts (Gue,  2008).  Penulis  pada  penelitian  ini menggunakan  metode heuristics :  S  shape  / Traversal Strategy, Return Method, Midpoint method, The Largest Gap Strategy, Combined / Composite heuristics dengan menggunakan dynamic programming (De Koster, et al, 1999), dan  penulis  menghitung  jarak travelling pada perpindahan  /  pergerakkan  secara  horizontal  saja, berbagai jenis metode heuristics terdapat pada Gambar 1.
Asumsi untuk penelitian ini adalah barang pesanan dapat  dilakukan  dalam  satu  route  (De  Koster  and  Van der  Poort,  1998),  atau  disebut  juga discrete  picking, picking aisle pada kondisi lurus dan memiliki arah yang sama  (Dukic,  2008), order  picker bergerak  secara  satu dimensi dan frekuensi akses terdistribusi secara merata di semua lokasi, serta jumlah barang per order lebih banyak dibandingkan  dengan  jumlah aisle yang  ada  proses picking (Sadowsky & Hompel, 2011).
Pada  penelitian  ini, order  picking  system yang digunakan adalah system picking conven tional. Ilustrasi untuk metode heuristics adalah sebagai berikut:
S  shape  /  Traversal  Strategy: aisle tanpa pick tidak dilalui,  dan aisle yang  ada  sedikitnya  satu pick maka akan  dilalui,  terkecuali  jumlah aisle -nya  ganjil,  maka pada aisle yang  terakhir  dilalui  menggunakan  metode Return. Return method: picker masuk dan keluar dari setiap aisle yang sama, hanya aisle yang ada pick yang dilalui.  Midpoint  method:  membagi  gudang  dalam  2 area, depan ( front) dan belakang ( back). Bagian depan dilalui  dari  depan  dan  bagian  belakang  dilalui  dari belakang.  The  Largest  gap  mirip  dengan  midpoint strategy, gap merupakan perpisahan antara 2 pick yang berdekatan,  antara pick pertama  dengan aisle bagian depan  atau pick terakhir dengan bagian belakang. Jika gap terbesar ada di antara 2 pick yang berdekatan maka order picker melakukan route kembali dari kedua ujung aisle. Dengan demikian gap terbesar merupakan bagian dari aisle dimana order picker tidak melewatinya (Celik &  Sural,  2012).  Sedangkan combined  /  composite method menggunakan dynamic  programming (Dukic & Oluic, 2007).

## 2.2 Skema Penelitian
Penelitian  dilakukan  dengan  membandingkan  beberapa metode  routing  yang  tersedia  untuk  menghitung  jarak tempuh  yang  dilakukan  oleh  seorang picker dalam mengeksekusi pick list / order list of customer . Pick list merupakan  item  barang  yang  harus  di -pick pada  lokasi bin. Penghitungan jarak tempuh mengacu pada Gambar 1.  Dari  beberapa  metode routing ,  maka  dipilih  metode yang menghasilkan jarak tempuh paling pendek, secara singkat langkah – langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.

## 2.3 Kalkulasi Jarak
Untuk menghitung jarak yang terjadi pada sistem picking konvensional dirumuskan sebagai berikut (Sadowsky & Hompel, 2011):
(1) Dimana:
S n merupakan jarak  yang terjadi pada sistem picking konvensional S B merupakan jarak dasar ( basic distance) S W merupakan jarak yang ada di antara aisle (within aisle distance)
S A merupakan  jarak across  aisle  (across  aisle distance)
Penjelasan  S n ,  S B ,  S W ,  S A bisa  dilihat  pada  Gambar  3. Kemudian  ada  beberapa  parameter  yang  berhubungan dengan jarak seperti pada Gambar 4.
Gambar 1. Beberapa Metode Routing
Gambar 3. Jarak ( distance) dalam order picking storage
Gambar 4. Parameter dalam layout single block (kiri) dan double block (kanan)
Berdasarkan Gambar 4, Wa = lebar aisle; Wc = lebar lokasi  bin;  L  =  panjang aisle;  Lc  =  panjang  konstan aisle depan.
Combined / Composite Strategy dengan menggunakan Dynamic  Programming  Method (Roodbergen  &  De Koster,  2001) . Metode dynamic  programming akan digunakan  oleh order  picker pada  blok  tunggal  i  (i  = 1,...k). Route ini  akan  dimulai  pada subaisle yang paling  kiri  yang  memiliki  item  l  dan  berakhir  pada subaisle yang paling kanan yang memiliki item r.
L j merupakan partial route yang akan melewati semua lokasi pick dalam subaisle l    sampai  j,    dan partial route dibedakan menjadi 2 kelompok:
a j L merupakan partial route yang berakhir pada bagian belakang subaisle j b j L merupakan partial route yang berakhir pada bagian depan subaisle j
Ada  2  cara  dari  titik subaisle j-1  ke  j,  dan  ini diilustrasikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Transisi ta dan tb
Dimana t a merupakan transisi bagian belakang blok; sedangkan t b transisi bagian depan blok.
Ada  4  cara  untuk  melakukan  proses picking di subaisle j  seperti  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  6. Berdasarkan  Gambar  6,  t 1 merupakan  transisi  yang melewati subaisle seluruhnya,  t 2 merupakan  transisi yang  tidak  melewati subaisle, t 3 merupakan  transisi yang  masuk  dan  keluar  dari  depan  block  dan  t 4 merupakan  transisi  yang  masuk  dan  keluar  dari belakang block.
Gambar 6. Transisi metode heuristics

## Langkah ke-1
Jika  blok  i,  merupakan  blok  yang  terjauh  dari  depot, maka bisa dimulai dengan :
a L  mulai pada node b il dan selesai pada node a il dan transisinya t 1 b L  mulai dan berakhir pada node b il dan transisinya t 3 atau a L  mulai dan berakhir pada node a il dan transisinya t 4 b L  mulai dari node a il dan berakhir pada node b il dan transisinya t 1 ij a merupakan bagian belakang subaisle j dalam blok
i.
ij b merupakan bagian depan subaisle j dalam blok i
Langkah ke-2
Untuk  setiap subaisle j  yang  berurutan  (  l  <  j  <  r  )  , maka  jika subaisle j  berisi  item  akan  berlaku Persamaan  (2).  Tetapi  jika subaisle j  tidak  terdapat item, maka berlaku Persamaan (3).
Langkah ke-3
Untuk subaisle yang  terakhir  ( subaisle  r) ,  maka ditentukan  dengan  Persamaan  (4).  Rumus  ini  akan digunakan  untuk  menyelesaikan order  picking  route. Combined  heuristics ini  merupakan  penggabungan antara metode S shape dan Return ( Dukic et al , 2010).
(2)
(3)
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi layout gudang PT. GMS untuk dilakukan order picking digambarkan  seperti  terlihat  pada  Gambar  7. Dari Gambar 7, kotak yang berwarna hitam merupakan lokasi picking.
Dimensi lokasi bin adalah 1x1 meter, jumlah aisle utama  ( main aisle)  ada  3  dimana  tiap  lebar aisle 2.5 meter, panjang aisle ( L) = 4 meter, sedangkan panjang konstan depan aisle (Lc) = 0.75 meter, jarak antara aisle pertama dengan terakhir (W) = 9 meter, dan jarak dasar ( basic distance = S B ) = 1.25 meter, jarak within aisle = S W = 5.5 meter, jarak across aisle = S A = 9 meter.
Hasil  perhitungan  untuk  tiap  metode heuristics adalah sebagai berikut:
- Metode S Shape / Traversal = 1.25 + 5.5 + 4.5 + 5.5 + 4.5 + (2 x 4.75) + 9 + 1.25 + 0.5 = 41.5 m
- Metode Return = 1.25 + (2 x 3.75) + 4.5 + (2 x
4.75) + 4.5 + (2 x 4.75) + 9 + 1.25  + (3 x 0.5) = 48.5 m
- Metode Midpoint = 1.25 + 5.5 + 4.5 + (2 x 1.75) +
4.5 + 5.5 + 4.5 + (2 x 1.75) + 4.5 + 1.25 + (2 x 0.5) = 39.5 m
- Metode The Largest Gap = 39.5 meter
- Metode Combined Heuristics dengan menggunakan dynamic  programming . Hasil kalkulasi untuk dua opsi (Opsi ke-1 dan Opsi ke-2) disajikan pada  Gambar 8.
Kedua  opsi  tersebut  merupakan  jarak  terpendek  dari dynamic  programming yang  terlihat  pada  Gambar  8 . Metode combined heuristics ini menghasilkan jarak:
a. Opsi ke-1:
1.25 + 5.5 + 4.5 + 5.5 + 4.5 + (2 x 4.75) + 9 +
1.25 + 0.5 = 41.5 m
b. Opsi ke-2:
1.25 + (2 x 3.75) + 0.5 + 4.5 + 5.5 + 4.5 + 5.5
+ 9 + 1.25 = 39.5 m
Gambar 7. Layout Order Picking
Gambar 8. Hasil kalkulasi dynamic programming
Dari  kelima  metode  tersebut,  jarak  terdekat adalah  39.5  meter  yang  dihasilkan  oleh  metode Midpoint, The Largest Gap dan Combined Heuristics. Tabel jaraknya disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Rekap Metode Routing Metode Jarak (meter) S shape / Traversal 41.5 Return 48.5 Midpoint 39.5 The Largest Gap 39.5 Combined 39.5
Dengan  demikian  di  gudang  PT.GMS,  proses picking bisa  dilakukan  dengan  metode routing Midpoint  atau  The  Largest  Gap  ataupun  Combined Heuristics. Dibandingkan  dengan  metode  S  shape  / Traversal, maka lebih efisien sebesar 4.8%, sedangkan dibandingkan  dengan  metode  Return,  maka  lebih efisien 18.5%.
Faktor lain yang bisa dianalisis lebih lanjut untuk mempercepat  proses picking di  PT.  GMS  adalah menggunakan picker lebih dari satu orang, akan tetapi bisa  menimbulkan congestion (kemacetan)  pada  saat mereka bertemu di aisle atau lokasi picking yang sama.
Jika  terjadi  kemacetan  maka  konsekuensinya  bisa memperlambat  proses picking ,  namun  hal  ini  bisa dianalisis lebih lanjut dengan model antrian. Faktor lain yang  bisa  dianalisi  lagi  adalah  dengan  menggunakan picking  strategy:  zone  picking ,  strategi  ini  dapat mengurangi kemacetan dan mempercepat waktu travel (De Koster, et al, 2011).

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  di  gudang  PT.  GMS  saat  ini  metode routing yang  paling  efisien  dalam  melakukan  proses picking secara  system  manual  adalah  dengan menggunakan metode Midpoint, The Largest Gap dan Combined - dynamic  programming dengan  jarak tempuh  39.5  meter.    Metode  ini  lebih  pendek  4.8% dibandingkan  dengan  metode  S  Shape  dan  18.5% dibandingkan dengan metode Return.
Penelitian  lebih  lanjut  bisa  dilakukan  dengan memasukkan faktor kemacetan (congestion / blocking) dan penggunaan metode batching atau zoning.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Bartholdi, J.J, and S.T. Hackman, Warehouse and Distribution Science, Georgia Institute  of Technology, 2008, available on line: www.warehouse-science.com
2. Celik,  M.  and  H.  Sural,  The  Order  Picking Problem  in  Fishbone  Aisle  Warehouses,  July  19, 2012.
3. De  Koster,  R.E,  T.L.  Duc,  N.  Zaerpour, Determining the Number of Zones in a Pick-and- Sort Order Picking System, International Journal of Production Research, 2011.
4. De  Koster,  R.,  E.  Van  der  Poort,  Routing Orderpickers  in  a  Warehouse:  A  comparison between  optimal  and  heuristic  solution, IIE Transaction 30, 1998, p.469 – 480 .
5. De Koster, R., K.J. Roodbergen, R. Van Vourden, Reduction  of  Walking  Time  in  the  Distribution Center  of  De  Bijenkorf, New  Trends  in
Distribution  Logistics ,  Springer,  Berlin,  1999,  p. 215 – 234.
6. De  Koster,  R.,  Le-Duc,  T.,  Roodbergen,  K.J., Design and Control of Warehouse Order Picking: A  Literature  Review, European  Journal  of Operational Research 182 (2), 2007, p. 481 – 501.
7. Dukic,  G.,  V.  Cesnik,  T.  Opetuk,  Order  Picking Methods and Technologies for Greener Warehousing, Strojarstvo 52 (1), 2010, p.23 - 31
8. Dukic, G., and C. Oluic, Order Picking Methods: Improving Order –  Picking Efficiency, International  Journal  of  Logistics  System  and Management 3 (4), 2007, p. 451 – 460.
9. Dukic,  G.,  and  T.  Opetuk, Analysis  of  Order Picking  in  Warehouses  with  Fishbone  Layout, Proceedings of ICIL, Tel Aviv,  Israel, 2008.
10. Gue, K., and R.D. Meller, Aisle Configuration for Unit Load Warehouse, IIE Transaction, 2008.
11. Roodbergen,  K.J.,  and  I.F.A.  Vis,  A  Model  for Warehouse Layout, IIE Transaction 38 (10), 2006, p. 799 – 811.
12. Roodbergen, K.J., and R. De  De Koster, Routing Methods  for  Warehouse  With  Multiple  Cross Aisle, International  Journal  of  Production Research 39 (1), 2001, p. 1865 – 1883.
13. Sadowsky,  W.,  and  M. Ten  Hompel,  Calculation of  The  Average  Travel  Distance  in  a  Low  Level Picker  to  Part  System  Considering  Any Distribution  Function  With  The  Aisle, Logistics Journal: Reviewed, ISSN 1860 – 7977, 2011.
14. Theys, C., O. Braysy, W. Dullaert, B. Raa, Using a TSP  Heuristic  for  Routing  Order  Picker  in Warehouse, European  Journal  of  Operational Research 200, 2010, p.755 – 763.
15. Tompkins,  J.A.,  J.A.  White,  Y.A.  Bozer,  J.M.A. Tanchoco, Facilities  Planning, John  Wiley  and Sons, New Jersey, 2003.