OPTIMALISASI BIAYA DISTRIBUSI DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN TRAVELING SALAESMAN PROBLEM (TSP) (Studi Kasus : PT. Sumber Kreasi Fumiko, Jakarta Pusat)
Andika1, Prof. Bahtiar S. Abbas, Ph.D2, J.Sudirwan, S.E., M.M3 1
) Mahasiswa Teknik Industri-Sistem Informasi, Fakultas Program Ganda, Binus University 2 3
) Dosen Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Binus University
) Dosen Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Binus University
Jl. K.H. Syahdan No. 9, Jakarta Barat, Indonesia Telephone : 0816-90-1989 / 0878-77-898989 1
2
e-mail :
[email protected] ,
[email protected]
ABSTRACT Distribution is one of the most important and can not be separated in a business process, especially in the distribution of goods. This is because without the distribution of finished products that have been produced by the company will not get into the hands of consumers. Selection of a good distribution channels required by the company. This article proposes a better of the establishment new distribution lines and sorting route distribution, and design application that can support the distribution process. To overcome the existing problems, it is developing an information system that can form a new distribution channel with K-Means Cluster method, the selection order of distribution by the method of Traveling Salesman Problem, and can connectting marketing, merchandising, human resources, warehouse and distribution staffs. The results obtained by using this application is the distribution cost savings and can help provide information distribution expenses to the company better. Key Words: Distribution, K-Means Cluster, TSP (Traveling Salesman Problem)
ABSTRAK Distribusi merupakan salah satu bagian terpenting dan tidak dapat dipisahkan dalam suatu proses bisnis terutama dalam proses distribusi barang. Hal ini dikarenakan tanpa adanya distribusi, produk jadi yang telah dihasilkan oleh perusahaan tidak akan sampai ke tangan konsumen. Pemilihan jalur distribusi yang baik diperlukan oleh perusahaan. Artikel ini mengusulkan pembentukan jalur distribusi baru dan pengurutan rute distribusi yang lebih baik, serta rancangan aplikasi yang dapat mendukung proses distribusi. Untuk mengatasi permasalahan yang ada, dikembangkanlah sebuah sistem informasi yang dapat membentuk jalur distribusi baru dengan metode K-Means Cluster, pemilihan urutan distribusi dengan metode Traveling Salesman Problem, dan dapat menghubungkan staf marketing, merchandise, HRD, gudang dan distribusi. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan aplikasi ini adalah adanya penghematan biaya distribusi dan dapat membantu memberikan informasi pengeluaran biaya distribusi kepada perusahaan dengan lebih baik Kata Kunci: Distribusi, K-Means Cluster, TSP (Traveling Salesman Problem),
PENDAHULUAN Distribusi merupakan salah satu bagian terpenting dan tidak dapat dipisahkan dalam suatu proses bisnis terutama dalam proses distribusi barang. Hal ini dikarenakan tanpa adanya distribusi, produk jadi yang telah dihasilkan oleh perusahaan tidak akan sampai ke tangan konsumen. Kegiatan distribusi pun tidak dapat terlepaskan dari sistem transportasi dimana sistem transportasi ini merupakan salah satu faktor penting dalam menentukan rute distribusi. Di dalam melakukan proses distribusi pun seringkali ditemukan kendala terutama bagi perusahaan yang mempunyai jangkauan pemasaran yang luas. Semakin luas wilayah pemasaran, semakin banyak pula kendala yang dihadapi. PT. Sumber Kreasi Fumiko belum memiliki perencanaan distribusi produk jadi (finished goods) yang terencana karena keputusan distribusi masih diambil oleh kepala divisi warehouse & logistics. Proses penentuan rute distribusi produk sepatu dan sandal Yongki Komaladi pun dilakukan hanya berdasarkan analisa dan pengalaman pribadi, rutinitas dan kebutuhan pasar. Selain itu, periode pengiriman produk yang tidak pasti dimana ada yang dua minggu sekali, seminggu sekali, dan juga seminggu dua kali. Jumlah armada transportasi yang ada juga terbatas sehingga hal-hal inilah yang menyebabkan sering kali jumlah produk jadi yang dimuat dalam kendaraan belum dapat memenuhi kapasitas maksimun dari kendaraan tersebut dan akan berdampak terhadap biaya distribusi yang lebih tinggi. Oleh karena itu, untuk mengatasi kondisi tersebut, maka diperlukanlah sebuah solusi yaitu dengan melakukan optimasi rute distribusi yang juga bertujuan agar terjadinya penghematan biaya distribusi. Tujuan penelitian adalah menganalisis perencanaan distribusi yang berjalan pada perusahaan PT. Sumber Kreasi Fumiko, mengusulkan penentuan jalur distribusi produk terpendek yang lebih terencana, serta menganalisis dan merancang sistem informasi distribusi yang sesuai untuk diterapkan pada perusahaan PT. Sumber Kreasi Fumiko. Manfaat yang diperoleh adalah membantu staf distribusi mengetahui jalur pengiriman terpendek untuk setiap tempat yang akan dituju, penghematan biaya distribusi yang harus dikeluarkan oleh perusahaan, dan aplikasi yang digunakan dapat sebagai alat bantu dalam mendukung pengambilan keputusan oleh staf merchandise, gudang dan distribusi berkaitan denan aktivtias distribusi.
KAJIAN PUSTAKA K-means Clustering K-means clustering adalah sebuah teknik dalam mencari pembagian sekelompok data menjadi sejumlah kelompok yang lebih spesifik, k, dengan meminimalisasikan beberapa kriteria, nilai-nilai dasar yang dianggap dapat menunjukkan sebuah solusi yang ”baik”. Pendekatan yang umumnya sering digunakan, misalnya, mencoba untuk menemukan pembagian dari n individu ke dalam kelompok k, yang dapat meminimalkan jumlah dalam kelompok-kelompok dari semua variabel (Everitt, 2005). Traveling Salesman Problem Traveling Salesman Problem dapat dinyatakan sebagai berikut. Seorang sales, memulai dari sebuah kota, bermaksud untuk mengunjungi setiap kota (n-1) 1 kali dan hanya 1 kali dan kembali lagi ke kota asal. Permasalahannya adalah bagaimana menetapkan susunan dalam dimana ia harus mengunjungi kota-kota tersebut dengan total jarak yang dikunjungi itu minimal, dengan asumsi bahwa jarak langsung antara semua kota yang berpasangan diketahui. Tidak hanya jarak yang dapat dihitung, setiap pengukuran efektifitas dapat diganti, seperti biaya, waktu, dan sebagainya (Gracia-Diaz, 1981, p97). Menurut Taha (2007, p381), Traveling Salesperson Problem (TSP) sering digunakan untuk menemukan tur atau perjalanan terpendek atau terdekat dalam situasi n-kota dimana setiap kota yang
dikunjungi hanya 1 kali. Dasar dari permasalahan ini adalah ada berapa kunjungan yang mungkin (n1)! dari 1 kunjungan atau lebih yang harus optimal. Bagaimanapun, bila beberapa kota tidak dapat dilalui, nilai optimal (minimum) dapat tidak terbatas. Dalam beberapa kasus, dapat diasumsukan bahwa jarak antara kota i dan kota lainnya j itu simetris. Oleh karena itu, jarak antara kota i ke kota j adalah sama antara jarak kota j ke kota i. Algortima ini disebut dengan algoritma branch and bound, dan pertama kali dikembangkan oleh Little et al.. Metode ini pertama kali mengidentifikasi solusi yang layak dan kemudian untuk diuraikan sejumlah kemungkinan tur yang ada menjadi jumlah yang lebih kecil dan kecil lagi. (Gracia-Diaz, 1981, p97). Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Menurut Satzinger, Jackson, & Burd (2005, p7), sistem informasi adalah sekumpulan komponen yang saling berhubungan yang mengumpulkan, mengolah, menyimpan dan menyediakan sebagai hasil dari kebutuhan akan informasi untuk menyelesaikan tugas-tugas bisnis. Sedangkan menurut Turban (2007, p6), sistem informasi adalah sebuah sistem yang mengumpulkan, mengolah, menyimpan, menganalisa, dan menyebarkan informasi untuk tujuan tertentu. Sistem Informasi berbasis komputer adalah suatu sistem informasi yang menggunakan teknologi komputer untuk menampilkan beberapa atau keseluruhan dari tugas yang dikerjakan. Kaitan Analisis dan Perancangan Sistem Informasi dengan Object Oriented Pendekatan object-oriented memandang sebuah sistem informasi sebagai sekumpulan objek yang saling berinteraksi. Menurut Satzinger, Jackson, & Burd (2005, p60), pendekatan object-oriented terhadap pengembangan sistem adalah melihat sebuah sistem informasi sebagai suatu serangkaian interaksi objek yang bekerjasama untuk menyelesaikan suatu tugas tertentu. Secara konsep, tidak ada proses atau program yang terpisah, tidak ada entitas data atau file yang terpisah. Sebuah sistem dalam suatu operasi berisikan objek-objek. Sebuah objek merupakan sesuatu dalam sistem komputer yang memiliki kemampuan untuk merespon sebuah pesan. Menururt Mathiassen et al. (2000, p135), Object Oriented Analysis and Design (OOAD) adalah suatu metode untuk menganalisa dan merancang sistem dengan pendekatan berorientasi object. Dua alasan utama mengapa object-oriented digunakan untuk pengembangan sistem, yaitu karena objek bersifat lebih alami dan class dari objek dapat digunakan lagi (Satzinger, Jackson, & Burd, 2005, p61).
METODE Dalam melakukan analisis klaster terdapat beberapa langkah yaitu : 1) Merumuskan masalah Kemudian menentukan pemilihan variabel-variabel yang akan digunakan dalam perhitungan analisis klaster atau cluster analysis. 2) Memilih similaritas, yaitu melakukan pengelompokan variabel yang digunakan. 3) Memilih prosedur pengklasteran yang cocok yaitu menggunakan metode K-Means Cluster. Metode K-Means Cluster dipilih karena metode ini di desain untuk menangani kasus untuk jumlah klaster yang pasti atau jumlah klaster yang ingin dibentuk dapat ditentukan sendiri dimana karakteristik belum diketahui tetapi berdasarkan pada sekumpulan variabel khusus. Metode K-Means Cluster juga berguna untuk mengklasifikasikan kasus dalam jumlah yang banyak dan dapat membagi sekelompok data sesuai dengan yang diinginkan. 4) Menentukan banyaknya klaster 5) Memprofil klaster atau memberi nama pada klaster yang telah terbentuk Permasalahan Traveling Salesman Problem, pada intinya adalah model kerja yang mengecualikan subtour. Khususnya, dalam situasi n-kota, didefinisikan : = 1, jika kota j yang dituju dari kota i Anggap bahwa
0, sebaliknya adalah jarak dari kota i ke kota j, model TSP nya menjadi seperti : Minimize z =
= ∞ untuk semua i = j
berpokok pada = 1, i = 1,2, . . . . , n
(1)
= 1, j = 1,2, . . . . , n
(2)
= ( 0, 1)
(3)
Bentuk solusi dari perjalanan n-kota (4) Batasan (1), (2), dan (3) didefenisikan sebagai model kerja umum. Analisis dan perancangan sistem informasi dilakukan mengikuti tiga aktivitas utama yaitu: Requirement Analysist (activity diagram, event table, domain class diagram, CRUD matrix, statechart diagram, usecase, usecase description, serta system sequence diagram); Design Analysist (design class diagram, detail system sequence diagram, package diagram, perancangan database, serta user interface); Implementation (pembuatan dan pengujian aplikasi).
HASIL DAN BAHASAN Untuk membuat jalur-jalur distribusi baru, maka dilakukan pengolahan data dengan analisis klaster. Variabel-variabel yang dipergunakan yaitu titik koordinat_x dan titik koordinat_y dari kantor pusat dan masing-masing outlet tersebut dimana titik koordinat ini didapatkan dengan bantuan situs Wikimapia.org Tabel 1 Data Koordinat Lokasi Outlet di PT. Sumber Kreasi Fumiko
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Tempat Ramayana Plaza Bintaro Ramayana Ciledug Mall Ramayana Blok M Mall Ramayana Plaza Ciputat Matahari DS Cilandak Town Square Galeria Plaza Blok M Pasaraya Grande Blok M Borobudur Plaza Baru Ciledug Metro Pondok Indah Mall Metro Plaza Senayan Centro Plaza Semanggi Matahari DS Arion Plaza Matahari DS Plaza Atrium Matahari DS Lokasari Plaza Matahari DS Duren Sawit Galeria Pasar Baru Ramayana Kramat Jaya Ramayana Koja Plaza Ramayana Citra Mall Klender Ramayana Pasar Baru
Koordinat -6.2726072 106.742 -6.2269607 106.718 -6.2444732 106.801 -6.3121767 106.747 -6.2915605 106.8 -6.2443359 106.798 -6.2444492 106.803 -6.2254729 106.708 -6.2653206 106.785 -6.2252569 106.8 -6.2197774 106.814 -6.1940432 106.89 -6.176665 106.841 -6.1482458 106.824 -6.2219079 106.931 -6.1635156 106.834 -6.1272098 106.917 -6.1138513 106.894 -6.2141779 106.904 -6.1627263 106.833
21 22
No. 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
Sogo Mall Kelapa Gading 3 -6.1561341 106.909 Star Mall Kelapa Gading 1 -6.1585555 106.907 Tabel 2 Data Lokasi Outlet di PT. Sumber Kreasi Fumiko (Lanjutan)
Tempat Rimo Gajah Mada Plaza Golden Truly Gunung Sahari Showroom Mall Artha Gading Showroom Arion Plaza Showroom Plaza Atrium Ramayana Depok Ramayana Pasar Minggu Robinson Pasar Minggu Ramayana Tebet Ramayana Cijantung Ramayana Cibubur Ramayana Cileungsi Ramayana Taman Mini Square Ramayana Pondok Gede Plaza Ramayana Pasar Induk Kramat Jati Ramayana Sabang Ramayana Cibinong Borobudur Pasar Minggu Matahari DS Kramat Jati Indah Plaza Matahari DS Pondok Gede Plaza Showroom Depok Mall Showroom Depok Town Square Showroom Margonda City Pasaraya Sultan Agung Sarinah DS Thamrin Lotus DS Thamrin Keris DS Menteng Centro Margonda City Ramayana Pasar Palmerah Ramayana Pasar Kopro Ramayana Cengkareng Ramayana Cimone Ramayana Kodim Ramayana ITC BSD Serpong Borobudur Bugel Showroom Mall Ciputra Matahari DS Mall Daan Mogot
Koordinat -6.1607316 -6.1620009 -6.145627 -6.1940432 -6.176665 -6.392362 -6.2850714 -6.2843621 -6.2395219 -6.312502 -6.3523697 -6.4055778 -6.291142 -6.2844555 -6.268648 -6.1856648 -6.46757 -6.2851406 -6.2707062 -6.2840955 -6.3868126 -6.372416 -6.3729434 -6.2095169 -6.1876541 -6.1911739 -6.1975763 -6.3729434 -6.2081956 -6.1778809 -6.1529927 -6.1847741 -6.1800809 -6.2864017 -6.185921 -6.1680863 -6.1506859
No. 106.818 106.839 106.892 106.89 106.841 106.826 106.841 106.844 106.848 106.862 106.884 106.964 106.882 106.912 106.867 106.825 106.855 106.842 106.869 106.911 106.827 106.832 106.835 106.847 106.824 106.822 106.829 106.835 106.796 106.784 106.729 106.616 106.62 106.664 106.614 106.786 106.714
60 Matahari DS Mall Ciputra -6.1680863 106.786 61 Matahari DS Supermall Lippo Karawaci -6.2270061 106.607 Tabel 3 Data Lokasi Outlet di PT. Sumber Kreasi Fumiko (Lanjutan)
No. Tempat 62 Matahari DS Metropolis Town Square 63 Matahari DS ITC BSD Serpong 64 Matahari DS Mall Taman Anggrek 65 Metro ds Mall Taman Anggrek 66 Keris DS Mall Puri Indah 67 Ramayana Pratama Plaza 68 Borobudur Plaza Bekasi 69 Borobudur Mega Bekasi Hypermall 70 Matahari DS Metropolitan Mall 71 Matahari DS Grand Mall Kranji 72 Showroom Metropolitan Mall 73 Showroom Grand Mall Kranji 74 Ramayana Jambu Dua Plaza 75 Ramayana Pasar Bogor 76 Ramayana Ramayana Dewi Sartika Plaza 77 Ramayana Bogor Trade Mall 78 Rimo Botani Square 79 Yogya Plaza Bogor Indah 80 Yogya Bogor Junction 81 Borobudur Plaza Pasar Anyar 82 Matahari DS Ekalokasari Plaza Sumber : Pengumpulan Data
Koordinat -6.1976269 -6.2864017 -6.1785556 -6.1785556 -6.1880221 -6.2473795 -6.2485286 -6.2498671 -6.248582 -6.227878 -6.248582 -6.227878 -6.569256 -6.6035643 -6.5900049 -6.6049285 -6.6012863 -6.5616313 -6.5892935 -6.5927893 -6.6217299
No. 106.637 106.664 106.793 106.793 106.734 107.012 107.012 106.993 106.991 106.984 106.991 106.984 106.808 106.8 106.792 106.796 106.808 106.791 106.796 106.792 106.818
Selanjutnya dilakukan pengolahan data pembuatan jalur-jalur distribusi baru dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Metode ini dipilih karena metode ini di desain untuk menangani kasus untuk jumlah klaster yang pasti atau jumlah klaster yang ingin dibentuk dapat ditentukan sendiri dimana karakteristik belum diketahui tetapi berdasarkan pada sekumpulan variabel khusus. Metode KMeans Cluster juga berguna untuk mengklasifikasikan kasus dalam jumlah yang banyak dan dapat membagi sekelompok data sesuai dengan yang diinginkan sehingga metode ini dianggap cocok untuk menyelesaikan permasalahan pembagian jalur distribusi baru di PT. Sumber Kreasi Fumiko. Jumlah klaster yang dibentuk adalah 7 klaster yang disesuaikan dengan jumlah armada distribusi PT. Sumber Kreasi Fumiko yang berjumlah 7 unit. Untuk penelitian ini, diusulkan 2 buah pembentukan klaster yakni: Jalur Usulan 1 (7 cluster), yaitu Cluster 1 (Jalur Utara-Barat-Pusat), Cluster 2 (Jalur TimurDepok), Cluster 3 (Jalur Selatan-Timur), Cluster 4 (Jalur Barat-Tangerang), Cluster 5 (Jalur Bekasi), Cluster 6 (Jalur Selatan-Tangerang) dan Cluster 7 (Jalur Bogor) dengan Jalur Usulan 2 (6 (+2 subcluster)), yaitu Sub Cluster 1A (Jalur Barat-Pusat), Sub Cluster 1B (Jalur Selatan-Timur), Cluster 2 (Jalur Utara-Bekasi), Cluster 3 (Jalur Bogor), Cluster 4 (Jalur Selatan), Cluster 5 (Jalur TimurDepok), dan Cluster 6 (Jalur Barat-Tangerang). Setelah terbentuk jalur-jalur distribusi baru, maka dilakukan pembuatan aplikasi Shortest Route Distribution PT. Sumber Kreasi Fumiko yang akan digunakan untuk implementasi untuk mencari
usulan mana yang lebih baik. Berikut ini diagram aktivitas dari perancangan sistem informasi yang dikembangkan:
Gambar 1 Activity Diagram Berikut ini adalah Domain Class Diagram sistem informasi Shortest Route Distribution dari PT. Sumber Kreasi Fumiko :
Di bawah ini adalah use case yang digunakan untuk mengidentifikasikan bagaimana sistem akan digunakan dan actor mana yang akan terkait dengan use case tertentu.
Gambar 2 Use Case Diagram
Di bawah ini tampilan dari Form Menu dari aplikasi Shortes Route Distribution PT. Sumber Kreasi Fumiko dimana aplikasi yang dikembangkan ini disesuaikan dengan kebutuhan proses bisnis distribusi dari perusahaan
Gambar 3 Form Menu Aplikasi Shortest Route Distribution Selanjutnya dilakukan implementasi dengan tujuan untuk mengetahui usulan pembentukan cluster baru manakah yang lebih baik. Perbandingan ini membandingkan pembentukan 7 cluster dengan 6 (+2 subcluster) serta cluster awal sesuai dengan pembagian jalur distribusi yang sedang berjalan pada saat ini. Implementasi ini dilakukan dari tanggal 4 Juni sampai 29 Juni 2012. Implementasi ini juga melibatkan data jarak tempuh dari satu outlet ke outlet lainnya dimana jarak ini akan menjadi salah satuvariabel dalam perhitungan biaya distribusi. Dari hasil pengimplemtasian, Setelah didapatkan urutan rute pengirimannya, kemudian dilakukan perhitungan biaya distribusi, dimana rumus perhitungannya adalah sebagai berikut dimana y = total biaya distribusi a = total jarak x = biaya bahan bakar per liter b = total biaya tol Berikut ini adalah jumlah pengeluaran biaya distribusi atau shipment cost dari tanggal 4 Juni - 29 Juni 2012 untuk masing-masing jalur, yaitu :
Gambar 4 Total Biaya Distribusi (4 Juni-29 Juni 2012)
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Tanggal 4 Juni 2012 5 Juni 2012 6 Juni 2012 7 Juni 2012 8 Juni 2012 11 Juni 2012 12 Juni 2012 13 Juni 2012 14 Juni 2012 15 Juni 2012 18 Juni 2012 19 Juni 2012 20 Juni 2012 21 Juni 2012 22 Juni 2012 25 Juni 2012 26 Juni 2012 27 Juni 2012 28 Juni 2012 29 Juni 2012 Sub Total Total
Awal BBM TOL IDR 173,531.000 IDR 49,500.000 IDR 160,340.625 IDR 54,000.000 IDR 245,188.125 IDR 86,500.000 IDR 211,573.125 IDR 52,000.000 IDR 230,073.750 IDR 81,000.000 IDR 157,190.625 IDR 53,500.000 IDR 206,353.125 IDR 76,000.000 IDR 124,087.500 IDR 10,500.000 IDR 140,850.000 IDR 0.000 IDR 124,312.500 IDR 42,000.000 IDR 177,463.125 IDR 42,000.000 IDR 215,381.250 IDR 35,000.000 IDR 160,396.875 IDR 74,000.000 IDR 245,317.500 IDR 71,000.000 IDR 161,662.500 IDR 51,000.000 IDR 184,500.000 IDR 34,500.000 IDR 131,400.000 IDR 38,500.000 IDR 196,003.125 IDR 71,000.000 IDR 178,143.750 IDR 82,000.000 IDR 213,187.500 IDR 105,000.000 IDR 3,636,956.000 IDR 1,109,000.000 IDR 4,745,956.000
Usulan 1 BBM TOL IDR 138,206.250 IDR 28,500.000 IDR 136,378.125 IDR 35,000.000 IDR 188,488.125 IDR 90,500.000 IDR 227,098.125 IDR 52,000.000 IDR 232,211.250 IDR 87,000.000 IDR 139,528.125 IDR 42,500.000 IDR 206,465.325 IDR 76,000.000 IDR 109,912.500 IDR 39,500.000 IDR 137,362.500 IDR 5,000.000 IDR 133,368.750 IDR 42,000.000 IDR 147,313.125 IDR 42,000.000 IDR 177,581.250 IDR 69,500.000 IDR 183,909.000 IDR 67,000.000 IDR 182,655.000 IDR 56,500.000 IDR 151,875.000 IDR 42,000.000 IDR 149,625.000 IDR 54,500.000 IDR 136,237.500 IDR 35,000.000 IDR 176,653.125 IDR 79,500.000 IDR 154,968.750 IDR 82,000.000 IDR 176,175.000 IDR 67,500.000 IDR 3,286,011.825 IDR 1,093,500.000 IDR 4,379,511.825
Usulan 2 BBM TOL IDR 136,631.250 IDR 39,500.000 IDR 158,287.500 IDR 88,500.000 IDR 205,813.125 IDR 111,000.000 IDR 224,341.875 IDR 52,000.000 IDR 248,017.500 IDR 97,500.000 IDR 121,443.750 IDR 34,000.000 IDR 201,796.875 IDR 93,500.000 IDR 99,225.000 IDR 27,000.000 IDR 137,362.500 IDR 5,000.000 IDR 133,368.750 IDR 42,000.000 IDR 153,781.875 IDR 42,000.000 IDR 185,568.750 IDR 65,000.000 IDR 149,287.500 IDR 49,500.000 IDR 178,211.250 IDR 56,500.000 IDR 163,350.000 IDR 77,000.000 IDR 147,318.750 IDR 44,000.000 IDR 130,950.000 IDR 45,500.000 IDR 168,300.000 IDR 71,000.000 IDR 162,900.000 IDR 82,000.000 IDR 209,306.250 IDR 90,500.000 IDR 3,315,262.500 IDR 1,213,000.000 IDR 4,528,262.500
Berdasarkan hasil perhitungan biaya yang didapatkan maka kita dapat melihat bahwa total biaya Usulan 1 yang merupakan pembentukan langsung 7 cluster atau jalur distribusi memiliki biaya yang paling kecil yaitu Rp. 4.379.511,825 dibandingkan dengan Usulan 2 yang merupakan pembentukan cluster dengan menggunakan 6 (+2 subcluster) dengan total biaya Rp. 4.528.262,500. Kedua cluster usulan ini pun menghasilan total biaya distribusi yang lebih murah dibandingkan pembagian jalur awal yang berlangsung pada saat ini di PT. Sumber Kreasi Fumiko dengan total biaya Rp. 4.745.956,250. Dari hasil ini pun terlihat adanya penghematan biaya yang didapatkan dari Usulan 1 maupun Usulan 2 jika dibandingkan dengan kondisi awal. Jika dilihat dari total biaya bahan bakar, maka didapatkan pembagian jalur distribusi Usulan 1 menghasilkan biaya yang lebih murah dibandingkan dengan kondisi awal ataupun Usulan 2. Begitupun juga dengan biaya tol yang harus dikeluarkan oleh perusahaan, dimana biaya tol dengan menggunakan Usulan 1 menghasilkan biaya tol yang paling kecil. Penghematan biaya distribusi ini terjadi karena adanya pengklasteran outlet yang lebih baik dibandingkan kondisi awal dimana kondisi awal terdapat 9 cluster dan hanya terdapat 7 unit kendaraaan produksi. Pengklasteran yang lebih baik ini didapatkan dari hasil pengklasteran dengan menggunakan metode K-Means Cluster yang membuat pengklasteran berdasarkan titik koordinat terdekat dari outlet-outlet yang tersebar di daerah Jakarta, Bogor, Depok, Bekasi dan Tangerang. Selain itu, dengan menggunakan metode Traveling Salesman Problem, akan didapatkan hasil urutanurutan pengiriman dan menghasilkan rute distribusi yang paling pendek. Selama ini, urutan distribusi tidak dilakukan sehingga biaya distribusi menjadi lebih besar. Dengan hasil tersebut, Usulan 1 dapat dipergunakan sebagai jalur distribusi baru di PT. Sumber Kreasi Fumiko.
SIMPULAN Dari perhitungan dan hasil implementasi yang telah dilakukan dari tanggal 4 Juni 2012 sampai dengan 29 Juni 2012 dengan menggunakan metode K-Means Cluster dan Traveling Salesman Problem, maka diperoleh jalur distribusi baru yaitu Jalur Usulan 1, dimana nama-nama jalurnya sebagai berikut Cluster 1 (Jalur Utara-Barat-Pusat), Cluster 2 (Jalur Timur-Depok), Cluster 3 (Jalur Selatan-Timur),
Cluster 4 (Jalur Barat-Tangerang), Cluster 5 (Jalur Bekasi), Cluster 6 (Jalur Selatan-Tangerang) dan Cluster 7 (Jalur Bogor) dengan total biaya yaitu Rp. 4.379.511,825. DAFTAR PUSTAKA Everitt, Brian. (2005). An R and S-PLUS Companion to Multivariate Analysis. Springer-Verlog London. Gracia-Diaz, Alberto, Philips, Don T. (1981). Fundamentals of Network Analysis. Prentice-Hall, Inc. Mathiassen, L., Munk-Madsen, A., Nielsen, P. A., Stage, J. (2000). Object Oriented Analysis and Design. Marko Publishing Aps. Denmark. Satzinger, J.W., Jackson, R.B., & Burd, S.D. (2005). Object-Oriented Analysis & Desgin with the Unified Process. Cambridge, MA : Course Technology. Turban, Efraim dan Rainer Jr., R. Kelly. (2007). Introduction to Information Systems, Supporting and Transforming Business. John Wiley and Sons, Inc.
