Estimasi Jarak Tempuh Order Picking System - Low Level to Part di PT. GMS

## Agung Chandra
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan no. 01, Kembangan, Jakarta Barat 11650 Email: agungchandra_07@yahoo.co.uk
Received 1 March 2015; Accepted 1 June  2015
Abstract .
Travel  distance  has  an  important  role  in  order  picking  system,  low-level  picker-to-part,  especially  in warehousing productivity. Reducing travel distance means reducing travel time. Research was conducted at PT.GMS that uses random storage which means every item has an equal probability and every item is taken and  used  by  production.  Access  frequency  is  assumed  to  be  the  same.  Travel  distance  estimation  is  using probability  calculation  approach  and  combination  with  uniform  distribution.  Several  methods  are  used  to explore  the  shortest  distance:  Return  Without  Repetition, Midpoint  Heuristics,  and  Traversal  Without  Skip. The results has shown that Midpoint strategy is better than Return Without Repetition and Traversal Without Skip.
Keyword: Travel distance, Order Picking Low-Level Picker-To-Part, Uniform Distribution

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  berlomba  –  lomba  untuk menurunkan  biaya  yang  dikeluarkan  yang  pada ujungnya adalah meningkatkan keuntungan perusahaan  dan  lebih  kompetitif  dalam  menjaring pelanggan.  Biaya  logistik  di  negeri  bagian  barat memegang  porsi  hampir  10%  dari  penjualan  dan aspek  pergudangan  ( warehousing )  merupakan salah  satu  pemicu  total  biaya  logistik,  21%  di Amerika  Serikat  dan  37%  di  Eropa  (Dukic  & Opetuk, 2008).
Dalam pergudangan terdapat proses penerimaan  ( receiving ), put  away, simpan ( storage ), order picking, dan pengiriman ( shipping ) (Bartholdi  &  Hackman,  2008).  Proses order picking merupakan  proses  yang  paling  besar biayanya  dan  paling  banyak  menggunakan  tenaga kerja,  proses  ini  mencapai  55%  dari  total  biaya operasional pergudangan (Tompkins et al, 2003).
Dengan  melihat  besarnya  biaya  operasional ini maka sangatlah penting untuk mengurangi biaya yang  terjadi  di  pergudangan  terutama  pada  proses order  picking. Waktu  tempuh  merupakan waste, karena  menimbulkan  biaya  jam  kerja  buruh  tetapi tidak  memberikan  nilai  tambah,  oleh  karena  itu waktu tempuh merupakan kandidat untuk perbaikan di gudang (Bartholdi & Hackman, 2008).
Waktu  tempuh  berkaitan  erat  dengan  jarak tempuh  karena  dengan  mengurangi  jarak  tempuh maka  akan  mengurangi  waktu  tempuh  dan  dengan berkurangnya  waktu  tempuh  maka  berarti  pulan bisa  meningkat  produktivitas  kerja  (Sadowsky  & Ten Hompel, 2011).
Untuk  sistem  manual  order  picking,  waktu tempuh akan meningkat seiring dengan meningkatnya  jarak,  ada  2  tipe  jarak  tempuh  yang banyak digunakan dalam literatur order picking (de Koster,  Le-Duc,  Roodbergen,  2007)  yaitu  jarak tempuh picking  tour  /  average  tour  length dan total  jarak  tempuh.  Dalam  sistem manual  order picking  low-level  picker-to  part, petugas  ( picker) secara  fisik  berjalan  ke  lokasi  SKU  untuk mengambil  barang  /  item  yang  terdapat  dalam orderline. Proses order  picking  low-level  picker-to part dapat diklasifikasikan dalam 2 strategi routing utama  yakni: Return dan Traversal. Strategi Return,  picker masuk  pada aisle pertama  dari  sisi depan,  kemudian  melakukan  proses picking untuk item  yang  dibutuhkan,  lalu  keluar  melalui  sisi depan  yang  sama,  sedangkan  strategi traversal, picker  masuk pada aisle yang  pertama  kemudian melakukan  proses picking untuk  item  yang dibutuhkan lalu keluar dari sisi belakang pada aisle yang sama (Sadowsky & Ten Hompel, 2011) .
Untuk  strategi traversal  /  S-Shape dan Return diilustrasikan seperti pada gambar berikut:
Gambar 1. Strategi Traversal / S-Shape (Sumber : Dukic, Cesnik, Opetuk, 2010)
Gambar 2. Strategi Return (Sumber: Dukic, Cesnik, Opetuk, 2010)
Sedangkan metode Midpoint serupa dengan Return dan diilustrasikan seperti gambar di bawah ini:
Gambar 3. Strategi Midpoint (Sumber : Dukic, Cesnik, Opetuk, 2010)
Sistem order  picking  low  level  picker  to  part ini masih  menggunakan  tenaga  manusia  dan  dalam satu route terdapat beberapa aktivitas picking , dan sistem  ini  merupakan  mayoritas  sistem picking di
pergudangan  seluruh  dunia  dimana  sistem  ini dianut  oleh  lebih  dari  80%  di  Eropa  Barat  (de Koster, Le-Duc, Roodbergen, 2007).
Di  PT.  GMS  masih  menganut  sistem low  level picker to part seperti layaknya mayoritas gudang di Eropa  Barat,  dan  saat  ini  penyimpanan  barang masih  dilakukan  dengan  cara random  storage dimana  setiap  lokasi  di  gudang  dipilih  secara random dari  semua  lokasi  yang  kosong  dengan probabilitas  yang  sama  besar  (de  Koster,  Le-Duc, Roodbergen,  2007).    Sistem  ini  dianut  karena kapasitas simpan gudang yang kian bertambah item barangnya.
Dengan  dasar  inilah  penulis  ingin  melakukan penelitian  jarak  tempuh  dengan  metode  analitis ( non  simulative  estimation  method). Dengan metode  ini,  maka  pendekatan  yang  digunakan adalah  pendekatan  distribusi  seragam  ( uniform distribution). Pada  penelitian  ini  juga  bertujuan mendapatkan  jarak  tempuh  yang  tidak  terbatas pada  satu  order  saja  tapi  juga  mencakup  jarak tempuh  terhadap  berbagai  kondisi  order  item  di PT.GMS  agar  bisa  terlihat  karakteristik  tiap metodenya.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Distribusi Seragam ( Uniform Distribution)
Di  PT.  GMS  masih  menggunakan  metode penyimpanan  barang  secara random, sehingga pendekatan  yang  digunakan  untuk  menghitung jarak  tempuh  adalah  distribusi  seragam  seperti yang diilustrasikan pada gambar dibawah ini:
Gambar 4. Distribusi empiris akses frekuensi dengan jarak: random storage
(Sumber: Sadowsky & Ten Hompel, 2011)
Gambar 5. Distribusi seragam akses frekuensi dengan jarak: random storage
(diambil dari Sadowsky & Ten Hompel, 2011)
Di  PT.  GMS,  semua  item  SKU  digunakan  setiap hari,  sehingga  frekuensi  akses  ( average  number  of times  a  picker  has  to  travel  to  an  individual  bin location  over  a  certain  period  of  time) memiliki peluang yang sama.

## 2.2. Kalkulasi Jarak Tempuh
Gudang  yang  diteliti  hanya  memilik  1 blok  saja  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar berikut ini:
1 1 depot 2,5 Lc = 0.75 L = 4 w = 9

## Gambar 6. Denah gudang PT. GMS
Untuk  menggunakan  solusi  analitis  dengan kalkulasi probabilitas dan kombinasi, maka asumsi yang digunakan adalah (Sadowsky & Ten Hompel, 2011):
1. The  picking  warehouse merupakan  suatu sistem low-level  storage  system dengan satu atau lebih rak yang sama panjang
2. Semua  lokasi  mempunyai  ukuran  yang sama
3. Semua lokasi berisi item satu SKU
4. Frekuensi akses untuk semua aisle adalah sama
5. Fungsi  distribusi  frekuensi  akses  adalah sama untuk semua aisle
6. Fungsi distribusi  frekuensi akses terhadap jarak diketahui
Cara  menghitung  jarak  tempuh  diilustrasikan sebagai berikut (Sadowsky & Ten Hompel, 2011):
Gambar 7. Komponen Jarak Tempuh
(Sadowsky & Ten Hompel, 2011)
Formulanya adalah sebagai berikut:
S B = Basic distance S W = Within Aisle distance S A = Across Aisle distance S n = Total distance S n = S B + S W + S A (1)
Gambar 8. Parameter dalam satu blok
(Sadowsky & Ten Hompel, 2011)
Dimana;
W = jarak aisle yang pertama dengan terakhir W A = lebar sebuah aisle W C = lebar sebuah lokasi bin ( storage compartment)
L C = panjang konstan di depan aisle L = panjang sebuah aisle
Untuk  S w setiap  strategi  memiliki  formula  yang berbeda, seperti yang terdapat dibawah ini:
a. S w pada strategi Return Without Repetition – Uniform Distribution:
                                             n r C A A A W r r L L n M r n M M r M N S 1 1 . . 2 (2) S W pada metode ini merupakan S W tiap aisle
b. S W pada  strategi Midpoint  – single  block – uniform distribution
                                                      n r C A A A C W r r L L n M r n M M r M N L L S 1 1 . 2 2 2 ). 2 ( 4 ) . 2 .( 2 (3) S W pada  metode  ini  merupakan  S W yang  sudah mencakup seluruh aisle
c. S W pada Traversal Strategy Without Skip
S W = N A (2. L C + L)  untuk N A genap (4) S W = (N A + 1). (2 L C + L)  untuk N A ganjil (5)
Untuk menghitung estimasi jarak across aisle:
a. Traversal Without Skip:
S A = 2.W (6)
b. Traversal With Skip:
W n n S A . 1 . 2   (7)
Keterangan notasi formula:
M = jumlah SKU M A = 1, 2, 3, ..M = jumlah SKU tiap aisle N A = 1, 2, 3, ..= jumlah aisle di gudang n = 1, 2, 3, .. = rata-rata jumlah lini order per order r = 1, 2, 3,..n = jumlah SKU yang harus diambil di satu specific aisle

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk penelitian ini diketahui bahwa
M = 24 item; M A = 8 item; N A = 3; L C = 0,75; L=4; n dihitung sesuai kondisi tiap aisle.
Metode perhitungan menggunakan microsoft Excel untuk  menghitung  jarak  tempuh,  begitu  juga dengan  rumus  kombinasi  yang  menggunakan  ‘= combin (a,b).
- Metode  Return  Without  Repetition  – Uniform Distribution
Aisle ke-1, dengan n = 3:
                          
        
         3 1 1 . 4 75 , 0 3 24 3 8 24 8 3 2 r W r r r r x S = 5,0795 meter.
Aisle ke-2,  dengan  n  =  3,  tentunya  akan menghasilkan S W = 5,0795 meter
Aisle ke-3, dengan n = 4:
                          
        
         4 1 1 . 4 75 , 0 4 24 4 8 24 8 3 2 r W r r r r x S = 5,8814 meter S B = 2,5 meter
S A = 18 meter S n = S B + S A + S W = 2,5 + 18 + 5,0795 + 5,0795 +
5,8814 = 36,5405 meter
- Metode Midpoint – Uniform Distribution
Untuk n = 3:
1403 , 14 1 . 2 4 75 , 0 3 24 3 2 8 24 2 8 ). 2 3 ( 4 ) 4 75 , 0 2 ( 2 3 1                                                       
  r W r r r r x x S
Untuk n = 4:
3452 , 17 1 . 2 4 75 , 0 4 24 4 2 8 24 2 8 ). 2 3 ( 4 ) 4 75 , 0 2 ( 2 4 1                                                          r W r r r r x x S Karena  S w untuk  metode  Midpoint  merupakan untuk aisle keseluruhan, maka diambil average S W , sehingga S w = 15,7428 meter
S B = 2,5 meter S A = 18 meter S n = S B + S A + S W = 2,5 + 18 + 15,7428 = 36,2428 meter
- Metode Traversal / S-Shape:
Karena gudang PT.GMS memiliki N A = 3, maka
S W = (N A + 1). (2 L C + L) = ( 3+1 ) x ( 2. 0,75 + 4) = 22 meter
S B = 2,5 meter S A = 18 meter
S n = S B + S A + S W = 2,5 + 18 + 22 = 42,5 meter
Berikut  hasil  kalkulasi  untuk  ketiga  metode  yang diringkas pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Estimasi Jarak Tempuh
Strategi S W (m) S A (m) S B (m) S n (m) Return without Repetition 16,0405 18 2,5 36,5405 Midpoint Heuristics 15,7428 18 2,5 36,2428 Traversal / S Shape 22 18 2,5 42,5
Pada  tabel  1  diatas  terlihat  bahwa  estimasi  jarak tempuh  yang  paling  pendek  adalah  dengan menggunakan  metode  Midpoint  Heuristics  dengan jarak  tempuh  36,2428  meter,  lebih  pendek  sekitar 19%  dibandingkan  dengan  metode  Traversal  /  S Shape.
Pada  ketiga  metode  tersebut  ( Return  without repetition,  Midpoint,  dan  Traversal  without  skip ) untuk S B (basic  distance) dan S A (across  aisle distance) memiliki  jarak  yang  sama,  dan  yang
berbeda  hanyalah S W (within  aisle  distance) .  Oleh karena itu analisis untuk S W dilakukan untuk ketiga metode tersebut pada kondisi n = 4 dalam kasus ini. Pada  kondisi  tersebut  didapatkan  jarak  tempuh yang  terdekat  adalah  metode  Midpoint  pada kondisi  n  dari  1  sampai  n  =  4.  Traversal  tetap menghasilkan  jarak  tempuh  yang  terjauh  hal  ini dikarenakan  kalkulasi  melibatkan  seluruh  lokasi harus dilalui. Sedangkan metode Return memperlihatkan  jarak  tempuh  berbanding  lurus dengan  n,  dengan  kata  lain  semakin  besar  nilai  n maka  jarak  tempuhnya  akan  semakin  jauh.  Untuk hasil kalkulasinya diringkas pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan nilai S W (meter)
n Return Mid point  Traversal 1 6,7500 12,1667 22 2 11,6739 13,2101 22 3 15,2385 14,1403 22 4 17,8044 14,9666 22
Pada  kondisi  n  =  4,  total  jarak  tempuh  untuk masing  –  masing  metode  didapatkan  hasil  sebagai berikut:
Tabel 3. Perbandingan nilai S n
Return Mid point  Traversal S n (meter) 43,1204 36,6559 42,500
Hasil untuk berbagai nilai n dengan S W diplot pada grafik dibawah ini:
Gambar 1. Perbandingan Jarak Tempuh pada n = 4
Untuk meningkatkan produktivitas gudang, sebenarnya  masih  ada  faktor  lain  yang  perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  lagi  mengenai batching prosedur  yang  merupakan  teknik picking
yang  bisa  dilakukan  dengan  menggabungkan beberapa  order  yang  ada.  Hal  ini  masih  mungkin dilakukan di PT. GMS mengingat pada kondisi saat ini  masih  dilakukan  dengan  cara  per  order  untuk
per setiap orang. Batching ini masih memungkinkan  adanya congestion antar picker sehingga  bisa  memperlambat  waktu  tempuh,    dan juga  masih  ada  proses sorting untuk  produk  yang telah diambil dari lokasi. Selain itu penelitian lebih lanjut juga dapat dilakukan dengan analisis zoning , dimana  setiap picker untuk  melakukan picking sudah  ditentukan  area picking nya  dengan  tujuan tidak  terdapat congestion pada  saat  melakukan picking. Oleh  karena  itu  analisis  lanjutan  dapat dilakukan dengan membandingkan metode batching dengan zoning.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penerapan  metode  analitis  ( non  simulative estimation  method) untuk  mengestimasi  jarak tempuh dengan kalkulasi probabilitas dan kombinasi  pada  PT.GMS  yang  menganut  sistem order picking  low-level  part  to-picker dan  tempat penyimpanan  secara random  storage maka didapatkan  bahwa  metode  Midpoint  Heuristics menghasilkan  estimasi  jarak  tempuh  yang  paling pendek dengan hasil 36.2428 meter.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Bartholdi,  III,  John  and  Hackman,  Steven  T. (2008). Warehouse  and  Distribution  Science. The  Supply  Chain  and  Logistics  Institute, School  of  Industrial  and  System  Engineering.
Georgia  Institute  of  Technology,  Atlanta, USA. Also available on line: www.warehouse- science.com
2. De  Koster,  R.,  T.  Le-Duc,  K.J.  Roodbergen. (2007). Design  and  Control  of  Warehouse Order Picking: A Literature Review. European Journal  of  Operational  Research  182,  p.481- 501
3. Dukic,  G.,  T.  Opetuk.  (2008). Analysis  of Order  Picking  in  Warehouse  with  Fishbone Layout. Proceedings of ICIL, Tel Aviv, Israel.
4. Dukic,  G.,  V.  Cesnik,  T.  Opetuk.  (2010). Order  Picking  Methods  and  Technologies  for Greener Warehousing. Strojarstvo 52(1), p.23-
31.
5. Hines, W., D,C Montgomery. (1980). Probability  and  Statistics  in  Engineering  and Management  Science. John  Wiley  and  Sons, New Jersey.
6. Khalil,  M.  (November,  2013). Master  Thesis: Improving  Efficiency  of  Order  Picking  in Picker-to-Part
Warehouse. Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia.
7. Sadowsky,  V.,  M.Ten  Hompel.  (2011). Calculation of the Average Travel Distance in a Low-level Picker-to-Part System considering any  Distribution  Function  within  the  Aisles.
Logistics  Journal  Reviewed  –  ISSN  1860- 7977.
8. Tompkins, J.A., J.A. White,  Y.A. Bozer, E.H. Frazelle,  J.M.A.  Tanchoco.  (2003). Facilities
Planning .  3rd  edition.  John  Wiley  and  Sons, New Jersey.
9. Van den Berg, J.P. (1999). A Literature Survey on  Planning  and  Control  of  Warehouse System. IIE Transactions 31, p.751-762.