OPTIMASI POLA DISTRIBUSI BBM PERTAMINA MENGGUNAKAN ALGORITMA HEURISTIK
Oleh:
Rif’atul Khusniah 1209201715
Dosen Pembimbing: Subchan, M.Sc, Ph.D Dr. Imam Mukhlas, MT
SPBU 1
Order Daily
DEPO
SPBU 2
SPBU 3
SPBU 1
DEPO
SPBU 2 SPBU 3
Kapasitas 16 KL 8 KL
8 KL
Ditentukan oleh Kelas Jalan Kapasitas 24 KL 8 KL 8 KL 8 KL
“ Kelas I, II atau III ”
Kapasitas 32 KL 8 KL 8 KL 8 KL 8 KL
SPBU
Kapasitas 40 KL 8 KL 8 KL 8 KL 8 KL 8 KL
PERUMUSAN MASALAH
MODEL
HEURISTIK
RUTE
MODIFIKASI VRP
TABU SEARCH
TOTAL BIAYA DISTRIBUSI MINIMAL
TUJUAN PENELITIAN 1
Memodifikasi suatu model untuk perencanaan -------------------------------------------------------------------------------------------------------------pengiriman bahan bakar premium ke SPBU -------------------------------------------------------------------------------------------------------------yang meliputi penentuan rute sehingga -------------------------------------------------------------------------------------------------------------mampu meminimalkan total biaya distribusi ------------------------------------------------------------------------------------------------------.
2
Mengembangkan metode heuristik untuk -------------------------------------------------------------------------------------------------------------menentukan rute sehingga diperoleh biaya -------------------------------------------------------------------------------------------------------------distribusi yang minimal. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
BATASAN Produk yang menjadi fokus penelitian ini hanya pada bahan bakar premium (single item) Wilayah SPBU yang diamati adalah SPBU yang terletak di wilayah Surabaya yang disuplai oleh ISG Surabaya.
ASUMSI Demand rate diasumsikan bersifat deterministik. Tidak terdapat konstrain waktu untuk pengisian BBM pada tiap SPBU. Supplier (depo) dapat menyediakan kebutuhan customer dalam jumlah yang tidak terbatas. Tiap SPBU diasumsikan telah melakukan pembayaran sebelum pengiriman dilakukan.
Penelitian yang Relevan Deni Irawan (2010) Sari, E.S. (2010) Isnani (2008) Tan, et al. (2001)
• Model Periodic Inventory Routing Problem (PIRP) • Metode Mixed Integer Programming • Software LINGO • Model baru yang berada pada sistem Vendor Managed Inventory (VMI) • Metode Set Partitioning Problem (SPP) • Pengembangan model dan Integrated Inventory and Distribution Problem (IIDP) • Metode Tabu Search • Vehicle Routing Problem with Time Windows • Metode Simulated Annealing (SA), Tabu Search (TS) dan Genetic Algorithm (GA)
VRP : DEFINISI (Cordeau, et al. , 2007) Meminimalkan Jarak/Biaya/Waktu 1
2 3
4
Setiap customer dikunjungi tepat hanya sekali dan ----------------------------------------------------------------------------------------------------------dilayani oleh satu rute -----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Setiap rute yang ada berawal dan berakhir di depo ----------------------------------------------------------------------------------------------------------Panjang setiap rute tidak boleh melebihi limit yang ----------------------------------------------------------------------------------------------------------ditetapkan ----------------------------------------------------------------------------------------------------------Total permintaan dari customer yang dilayani oleh ----------------------------------------------------------------------------------------------------------sebuah rute tidak boleh melebihi kapasitas ----------------------------------------------------------------------------------------------------------kendaraan -----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Metode Penyelesaian untuk VRP (Cordeau, et al., 2007)
EKSAK branch and bound set partitioning formulation column generation schemes branch and cut
HEURISTIK Heuristik klasik route construction methods two-phase methods route improvement methods Metaheuristik Local search simulated annealing deterministic annealing tabu search Population search genetic search adaptive memory procedures Learning mechanism neural network ant colony optimization
Flowchart Pembentukan Rute
Notasi Model
Variabel Keputusan
Fungsi Tujuan
Batasan
Pengumpulan Data -Data SPBU di Surabaya -Koordinat SPBU -Maksimal Mobil Tangki -Jarak dari depot - Jarak antar SPBU - Demand rate SPBU untuk bahan bakar jenis premium -Mobil Tangki Premium -Kapasitas -Biaya sewa -Ratio kebutuhan bahan bakar
88 SPBU
Pengelompokan Data
Maksimum Truk Tangki 16 KL
Maksimum Truk Tangki 24 KL
Maksimum Truk Tangki 32 KL
Initial Route
Optimal Route
Maksimum Truk Tangki 40 KL
Perhitungan
Tahap Improvement
Prosentase perbaikan nilai biaya
KESIMPULAN 1
2
3
Pada penelitian ini telah dilakukan modifikasi model vehicle routing problem untuk perencanaan rute pengiriman BBM Pertamina. Perencanaan rute dikonstruksi menggunakan metode heuristik yang meliputi dua tahap. Tahap pertama yaitu pembentukan rute awal dan tahap kedua yang meliputi perbaikan rute awal menggunakan algoritma Tabu search. Dari perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan data SPBU yang ada di wilayah Surabaya dengan nilai {\em demand} yang telah ditentukan sebelumnya, hasil yang diperoleh sebanyak 74 rute dengan kapasitas kendaraan yang berbeda. Dari percobaan yang telah dilakukan, perbaikan rute awal untuk kasus 88 SPBU di wilayah Surabaya menggunakan algoritma Tabu search menghasilkan perbaikan nilai biaya distribusi sebesar 2,6/%.
SARAN penelitian selanjutnya, perlu dilakukan perencanaan rute untuk 1 Untuk ----------------------------------------------------------------------------------------------------------periode pengiriman yang lebih panjang dengan memperhatikan level ----------------------------------------------------------------------------------------------------------persediaan pada tiap-tiap SPBU.
----------------------------------------------------------------------------------------------------------4 Penelitian dapat dikembangkan lebih lanjut untuk kasus multi produk -----------------------------------------------------------------------------------------------------------
dengan demand yang bersifat stokastik.
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
