PENYUSUNAN RUTE DISTRIBUSI JUS DALAM KEMASAN MENGGUNAKAN CLARK AND WRIGHT SAVING HEURISTIC Anton Indra Gunawan PT. Astra Honda Motor (AHM), Jakarta
[email protected]
ABSTRACT Presently, the distribution system is made based on the basis of proximity to consumers, regardless of the ratio of the number of requests to vehicle capacity, as well as the raw material supply system does not consider the existing stock. The research aims to create a method of transportation that can reduce shipping costs as well as a calculating tool that can supply raw material to decide the amount of raw materials that must be provided. In this research, the distribution system design is done by using the method of Clark and Wright Saving Heuristic, while the calculating tool is created using Microsoft Excel. The resulted route generates cost savings, eliminate redundancy of visitation, and optimizing time and distance of travel. In addition, the calculating tool of raw material procurement is able to provide data on amount of materials to be prepared while considering the current stock amount. Keywords: distribution system, transporation method, tool calculate, efficiency, flow traffic
ABSTRAK Selama ini, sistem distribusi dilakukan atas dasar kedekatan konsumen, tanpa memperhatikan perbandingan jumlah permintaan dengan kapasitas kendaraan serta sistem penyediaan bahan baku yang tidak mempertimbangkan stok yang ada. Penelitian dilakukan untuk merancang suatu metode transportasi yang dapat mengurangi biaya kirim serta suatu alat bantu hitung penyediaan bahan baku yang dapat memberikan keputusan tentang jumlah bahan baku yang harus disediakan dengan benar. Dalam penelitian ini, perancangan sistem distribusi dilakukan dengan menggunakan metode Clark and Wright Saving Heuristic, sedangkan alat bantu hitung dibuat menggunakan Microsoft Excel. Rute usulan menghasilkan penghematan biaya, menghilangkan redundansi kunjungan, dan mengoptimalkan waktu tempuh dan jarak tempuh. Selain itu, alat bantu hitung penyediaan bahan baku telah dapat menyediakan data jumlah bahan baku yang harus disediakan oleh perusahaan, dengan mempertimbangkan jumlah stok yang ada. Kata kunci: sistem distribusi, metode trasnportasi, alat bantu hitung, efisiensi, alur kunjungan
88
INASEA, Vol. 10 No.2, Oktober 2009: 88-96
PENDAHULUAN Sistem penjualan yang digunakan oleh AGKW adalah dengan mendistribusikan produknya kepada para distributor, yang tersebar di beberapa tempat, untuk kemudian dijual kepada para pembeli. Pengiriman dilakukan setiap pagi hari, dan pada saat yang bersamaan pula perusahaan akan mengambil sisa produk (pengiriman hari sebelumnya) yang tidak terjual. Pendistribusian produk dilakukan dengan menggunakan 2 buah kendaraan berupa sepeda motor. Namun, belum terdapat rute yang jelas bagi kendaraan-kendaraan tersebut pada saat pengiriman produk sehingga pengiriman dilakukan atas dasar kedekatan area, tanpa memperhitungkan perbandingan jumlah permintaan dengan jumlah muatan yang dapat dibawa dan besarnya biaya yang dikeluarkan untuk pengiriman produk. Sisa produk yang tidak terjual akan dipilah terlebih dahulu, setelah seluruhnya terkumpul kembali. Untuk produk yang masih layak jual akan dimasukkan kembali ke dalam lemari pembeku (frezzer) untuk di-supply keesokan harinya, sedangkan produk yang sudah tidak memenuhi standar perusahaan akan langsung dibuang dan dicatat sebagai barang/produk reject. Sistem ini digunakan untuk tetap menjaga kualitas produk yang dijual kepada konsumen melalui distributor. Perusahaan pun menginginkan tidak adanya kelebihan stok setiap harinya sehingga seluruh produk yang dikirim ke seluruh distributor merupakan produk yang benar-benar baru. Berdasarkan pengamatan yang dilakukan, identifikasi dan perumusan masalah dari penelitian ini adalah tidak terdapatnya sistem distribusi yang baik sehingga sering terjadi pengulangan kunjungan kepada konsumen (untuk memenuhi permintaan). Selain itu, sering terjadinya ketidakseimbangan antara jumlah produk yang ada (hasil akumulasi dari stok dengan jumlah produksi hari berjalan) dengan jumlah produk yang akan di-supply keesokan harinya/permintaan konsumen. Tujuan yang hendak dicapai dari penelitian ini adalah untuk menyusun rute dan urutan pengiriman produk kepada konsumen yang berlaku setiap harinya, dengan memperhitungkan kapasitas kendaraan dan jumlah pemintaan. Kemudian, memberikan suatu usulan mengenai perancangan dan pembuatan suatu alat bantu hitung penyediaan bahan baku untuk dapat meminimalisasi atau menghilangkan terjadinya kelebihan produk jadi. Sedangkan manfaat yang ingin diraih dari penelitian ini adalah terwujudnya suatu sistem distribusi yang baik sehingga penghematan biaya kirim serta optimalisasi penggunaan waktu kirim dapat dilakukan. Selain itu, terciptanya suatu sistem penyediaan bahan baku yang tepat sehingga tidak terjadi lagi kelebihan persediaan produk jadi. Salah satu komponen penting dalam logistik adalah transportasi karena tidak ada perusahaan modern yang dapat beroperasi tanpa memperhatikan pergerakan bahan baku atau produk jadi. Jika transportasi tidak berjalan dengan baik, maka pasar tidak akan dapat dilayani atau produk akan kembali ke perusahaan dalam keadaan usang ataupun rusak. Transportasi memang mengarah pada pergerakan produk dari satu lokasi ke lokasi lain (Chopra, 262). Selain karena perannya, transportasi juga menjadi penting karena besarnya biaya yang dihabiskan. Tujuan utama dari pemilihan rute yang tepat dan penjadwalan yang baik adalah untuk menentukan kombinasi yang tepat, yang akan meminimasi biaya dengan mengurangi jarak yang ditempuh kendaraan dan lama waktu pengiriman setiap kendaraan serta mengurangi kesalahan pelayanan seperti pengiriman yang tertunda (Chopra, 284).
Penyusunan Rute Distribusi… (Anton Indra Gunawan)
89
METODE PENELITIAN Masalah penentuan rute dan sekaligus penjadwalan merupakan masalah operasional dalam transportasi. Secara sederhana, klasifikasi masalah penentuan rute dan penjadwalan sebagai berikut (Haksever, 3). Pertama, Travelling Salesman Problem (TSP), merupakan kasus yang paling sederhana, di mana sebuah kendaraan mengunjungi semua node yang ada. Kedua, Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP), merupakan perluasan dari kasus TSP. MTSP terjadi ketika sebuah armada harus mengawali rute dari suatu depot. Tujuan penyelesaiannya adalah untuk menghasilkan satu rute untuk setiap kendaraan. Karakteristik MTSP adalah setiap node dapat hanya dilayani satu kendaraan, namun satu kendaraan dapat melayani lebih dari satu node. Pada MTSP, tidak ada batasan mengenai jumlah muatan yang dapat dibawa. Ketiga, Vehicle Routing Problem (VRP), merupakan masalah penentuan rute dan penjadwalan, di mana diadakan beberapa pembatasan, misalnya kapasitas dari beberapa kendaraan atau waktu pengiriman serta ada kemungkinan permintaan atau situasi yang berubah-ubah. Keempat, Chinese Postman Problem (CPP). Pada masalah ini, permintaan pelayanan lebih banyak terjadi di sepanjang arc daripada yang terjadi di node atau permintaan sangat tinggi sehingga permintaan tiap node sukar dikelompokkan. Salah satu metode untuk memecahkan CVRP adalah Clark and Wright Saving Heuristic. Metode ini sangat sederhana sehingga mudah untuk diimplementasikan dalam penentuan rute kendaraan. Langkah-langkah yang dilakukan dalam penentuan rute dengan menggunakan metode ini adalah sebagai berikut. Pertama, mengidentifikasi matriks waktu. Matriks waktu mengidentifikasikan waktu tempuh kendaraan yang digunakan untuk mengirim produk dari depot ke konsumen ataupun dari konsumen ke konsumen yang lain. Waktu tempuh tersebut secara tidak langsung akan mempresentasikan jarak tempuh dari kendaraan yang digunakan dan biaya yang akan ditimbulkan dari setiap kali pengiriman dilakukan. Hubungan antara waktu tempuh dengan jarak tempuh dapat dirumuskan menggunakan persamaan berikut ini. D=vxt Di mana, D = jarak tempuh kendaraan (km) v = kecepatan rata-rata kendaraan (km / jam) t = waktu tempuh kendaraan (jam)
(1)
Kedua, mengidentifikasi saving matriks. Saving matriks merupakan presentasi dari pengeluaran yang akan timbul ketika konsumen ditambahkan dalam sebuah armada transportasi. Sebuah perjalanan diidentifikasikan sebagai sebuah tahapan dari kunjungan yang dilakukan oleh kendaraan. Saving matriks S(x,y) merupakan pengkombinasian waktu yang ditempuh kendaraan dalam melakukan perjalanan dari pabrik ke konsumen x, kemudian kembali lagi ke pabrik dan perjalanan dari pabrik ke konsumen y, kemudian kembali lagi ke pabrik, menjadi perjalanan dari pabrik ke konsumen x kemudian ke konsumen y, dan akhirnya kembali lagi ke pabrik. Secara umum dapat digambarkan sebagai berikut. Pabrik → Konsumen x → Pabrik dan Pabrik → Konsumen y → Pabrik menjadi Pabrik → Konsumen x → Konsumen y → Pabrik Nilai dari saving matriks tersebut, dapat dirumuskan menggunakan persamaan sebagai berikut. S(x,y)
90
= WTx + WTy – Wtxy
(2)
INASEA, Vol. 10 No.2, Oktober 2009: 88-96
di mana, S(x,y) = WTx = WTy = WTxy =
saving matriks konsumen x ke konsumen y waktu tempuh dari pabrik ke konsumen x waktu tempuh dari pabrik ke konsumen y waktu tempuh dari konsumen x ke konsumen y
Ketiga, membagi konsumen dalam rute. Pada tahapan ini, dilakukan pembagian konsumen ke dalam rute suatu kendaraan, dengan mempertimbangkan permintaan konsumen dan kapasitas kendaraan yang digunakan. Prosedur yang digunakan dalam penentuan konsumen dalam sebuah rute, yaitu dengan pembagian konsumen berdasarkan nilai saving yang terbesar. Prosedur ini dilakukan berulang hingga semua konsumen telah teralokasi dalam rute yang ada. Keempat, melakukan pengurutan kunjungan dalam setiap rute. Beberapa prosedur yang dapat digunakan dalam melakukan pengurutan kunjungan di antaranya (1) Farthest insert, melakukan penambahan konsumen dalam sebuah rute perjalanan, dimulai dari yang memiliki peningkatan jarak yang paling besar atau paling jauh; (2) Nearest insert, memasukkan konsumen dalam sebuah rute kendaraan, dengan memulainya dari konsumen yang memiliki peningkatan jarak yang paling kecil atau yang jaraknya paling dekat dengan depot; (3) Nearest neighbour. Pengurutan dimulai dari depot, kemudian dilakukan penambahan konsumen yang jaraknya paling dekat dengan depot. Pada setiap tahap, rute yang ada dibangun dengan melakukan penambahan konsumen yang jaraknya paling dekat dengan konsumen terakhir yang dikunjungi; (4) Sweep, pada metode ini, sebuah titik dalam grid dipilih (secara umum yaitu depot) dan ditarik sebuah garis yang menyapu dari titik tersebut searah jarum jam ataupun melawan arah jarum jam. Rute perjalanan disusun berdasarkan titik konsumen yang terlebih dahulu bertemu dengan garis tersebut; (5) 2-OPT, prosedur 2-OPT dimulai dengan sebuah perjalanan dan memecahnya menjadi 2 tempat. Hasil ini dalam perjalanan dipecah menjadi 2 jalan kecil, yang dapat dihubungkan kembali menjadi 2 jalan yang memungkinkan; (6) 3-OPT, prosedur 3-OPT memecah perjalanan menjadi 3 titik untuk memperoleh 3 jalan kecil yang dapat dihubungkan kembali untuk dibentuk hingga menjadi 8 jalan yang berbeda. Jarak dari tiap-tiap 8 perjalanan yang memungkinkan dievaluasi dan perjalanan yang terpendek disimpan. Terdapat beberapa perhitungan lain yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang ada. Perhitungan-perhitungan tersebut dijabarkan menjadi beberapa persamaan. Persamaanpersamaan tersebut adalah sebagai berikut. Pertama, perhitungan menggunakan persamaan: BB = HB : RPB x D di mana, BB = HB = RPB = D =
biaya
bahan
bakar.
Biaya
bahan
bakar
dihitung
(3)
biaya bahan bakar (Rp) harga bahan bakar (Rp / ltr) rasio penggunaan bahan bakar (1 : x km) jarak atau penjang rute yang dilayani (km)
Kedua, perhitungan biaya depresiasi kendaraan. Biaya depresiasi kendaraan dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut. BD = HK x ND x JHt (4) dimana, BD = biaya depresiasi kendaraan (Rp / hari per unit) HK = harga beli kendaraan (Rp / unit) ND = nilai depresiasi yang ditentukan perusahaan (% per tahun)
Penyusunan Rute Distribusi… (Anton Indra Gunawan)
91
JHt
= jumlah hari per tahun
Ketiga, perhitungan biaya pemeliharaan kendaraan. Biaya pemeliharaan kendaraan dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut. BPm = APm : JHb (5) di mana, BPm = biaya pemeliharaan kendaraan (Rp / hari per unit) APm = nilai pajak kendaraan (Rp / unit per tahun) JHb = jumlah hari per bulan Keempat, perhitungan biaya pajak kendaraan. Biaya pajak kendaraan dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut. BP = NP : JHt (6) di mana, BP = biaya pajak kendaraan (Rp / hari per unit) NP = nilai pajak kendaraan (Rp / unit per tahun) JHt = jumlah hari per tahun Kelima, perhitungan utilitas kapasitas kendaraan. Utilitas kapasitas kendaraan (UTK) dihitung untuk mengetahui perbandingan antara kapasitas kendaraan dengan muatan yang dibawa pada saat pengiriman. UTK berguna untuk mengetahui apakah muatan yang dibawa melebihi kapasitas kendaraan atau tidak. Nilai UTK dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut.
UTK
=
kapasitas maksimum kendaraan x 100% muatan kendaraan saat ini
(7)
HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan, Pengolahan, dan Analisis Data Data-data yang dikumpulkan untuk kemudian diolah, meliputi data konsumen, rute yang digunakan perusahaan, waktu pengiriman, kendaraan dan kapasitas angkutnya serta komponen biaya pengiriman (Tabel 1, 2). Selain itu, perusahaan mempunyai rute pengiriman yang didasarkan pada kedekatan area (Tabel 3). Waktu loading dan unloading dari setiap rute yang digunakan perusahaan didasarkan kepada jumlah pengiriman produk dari setiap rutenya (Tabel 4).
Tabel 1 Produsen dan Konsumen Perusahaan Kode V0 V1 V2 V3 V4 V5
92
Keterangan Produsen Yos Sudarso 1 Yos Sudarso 2 Sunter Boulevard Gaya Motor Pegangsaan Dua 1
Kode V13 V14 V15 V16 V17 V18
Keterangan Pulo Buaran 2 Rawa Gelam 2 Pulo Kambing Pulo Ayang Rawa Sumur Barat Bekasi Raya
INASEA, Vol. 10 No.2, Oktober 2009: 88-96
Pegangsaan Dua 2 Pegangsaan Dua 3 Pegangsaan Dua 4 Pegangsaan Dua 5 Pegangsaan Dua 6 Pulo Buaran 1
V6 V7 V8 V9 V10 V11
Rawa Gelam 1
V12
Tipar Cakung 1 Tipar Cakung 2 Pemuda Rawa Terate Bekasi Raya 1 Bekasi Raya 2 Pondok Ungu
V19 V20 V21 V22 V23 V24 V25
Tabel 2 Rata-Rata Permintaan Konsumen Desember 2008 – Maret 2009 Konsumen
Permintaan Rata-Rata/hari
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12
13 14 10 10 11 15 12 12 10 5 11 8
Konsumen
Permintaan Rata-Rata/hari
V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21 V22 V23 V24 V25
5 10 10 5 5 10 5 10 7 5 10 10 15
Tabel 3 Urutan Rute Pengiriman (Rute Perusahaan) Rute
Kendaraan
Urutan Kunjungan
1 2 3
1 2 1
V0-V3-V4-V1-V2-V5-V6-V7-V8-V0 V0-V8-V9-V10-V23-V24-V25 -V0 V0-V11-V12-V13-V14-V15-V16-V17-V18-V19-V20-V21-V22-V0
Tabel 4 Jumlah Kiriman, Waktu Loading dan Waktu Unloading
Rute
Jumlah Kiriman (botol)
Waktu Loading (jam)
Waktu Unloading (jam)
1 2 3
95 52 91
0,2660 0,1456 0,2548
0,2660 0,1456 0,2548
Penyusunan Rute Berdasarkan Metode Clark and Wright Saving Heuristic Langkah 1, mengidentifikasikan matriks waktu. Matriks waktu atau time matrix, mengidentifikasikan besar waktu tempuh antara depot/produsen dengan konsumen dan antara konsumen yang satu dengan konsumen yang lainnya; Langkah 2, pengidentifikasian saving matriks. Dengan menggunakan rumus 2, diperoleh hasil saving matriks antara lokasi V1 dengan V5 dapat dilihat di Tabel 5; Langkah 3, membagi konsumen ke dalam rute. Nilai saving matriks yang tertinggi dari pasangan konsumen yang ada akan menempati urutan awal dalam sebuah rute
Penyusunan Rute Distribusi… (Anton Indra Gunawan)
93
pengiriman, diikuti oleh nilai saving matriks berikutnya. Prosedur ini dilakukan hingga seluruh konsumen telah masuk ke dalam rute yang ada tidak boleh memiliki akumulasi permintaan melebihi kapasitas angkut kendaraan;
Tabel 5 Pembagian Rute Pengiriman Rute
Armada
Konsumen
Jumlah Pengiriman
1 2 3
Motor 1 Motor 2 Motor 1
V3,V4,V1,V2,V7,V8,V5,V6 V9,V19,V20,V10,V24,V18,V23,V22,V25,V16,V17 V15,V21,V14,V13,V12,V11
94 botol 90 botol 49 botol
Langkah 4, pengurutan kunjungan dalam setiap rute. Pertama, metode Nearest Neighbor Procedure. Langkah-langkah yang dilakukan untuk mengurutkan kunjungan menggunakan prosedur ini, yaitu tentukan titik depot sebagai titik/node awal, cari konsumen yang memiliki jarak paling dekat dengan depot, cari konsumen berikutnya yang memiliki jarak paling dekat dengan konsumen terakhir, kemudian lakukan kembali langkah ke-3 hingga seluruh konsumen teralokasi pada rute. Hasil pengurutan dengan prosedur Nearest Neighbor untuk semua rute dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6 Urutan Kunjungan Kepada Konsumen Menggunakan Nearest Neighbor Procedure
Rute 1 2 3
Konsumen V0-V5-V7-V8-V6-V3-V4-V1-V2-V0 V0-V16-V17-V24-V18-V22-V23-V19-V20-V9-V10V25-V0 V0-V11-V12-V13-V14-V15-V21-V0
Jml.
Waktu Tempuh (jam)
Waktu Loading / Unloading (jam)
Total Jarak (km)
Total Waktu Kirim (jam)
94 btl
0,7926
0,5264
31,7
1,319
90 btl
1,3364
0,504
53,45
1,8404
49 btl
0,2868
0,2744
11,47
0,5612
Jarak tempuh total per harinya : 31,7 km + 53,45 km + 11,47 km = 96,62 km. Total waktu kirim untuk ketiga rute tersebut : 1,31 jam + 1,8404 jam + 0,6855 jam = 3,8359 jam. Kedua, metode Sweep (Tabel 7). Secara umum, langkah-langkah pengurutan kunjungan menggunakan metode ini, yaitu (1) Tetapkan V0 /depot sebagai titik pusat. V0 ini yang nantinya akan menjadi titik awal perputaran garis; (2) Plot depot dan seluruh konsumen yang ada pada peta. Konsumen yang diplotkan ke peta adalah konsumen untuk masing-masing rute yang telah ditentukan berdasarkan nilai saving matriksnya; (3) Lakukan sweeping dengan menarik garis lurus, yang diawali dari titik V0 /depot lalu memutar garis tersebut searah atau berlawanan arah jarum jam hingga seluruh titik konsumen/distributor teralokasi pada pengurutan kunjungan. Tabel 7 Urutan Kunjungan Kepada Konsumen Menggunakan Sweep Method Waktu Loading / Unloading (jam)
Total Jarak (km)
Total Waktu Kirim (jam)
Rute
Konsumen
Jml.
Waktu Tempuh (jam)
1
V0-V1-V2-V3-V4-V5-V7-V8-V6-V0 V0-V16-V17-V18-V24-V22-V10-V9-V23-V20-V19V25-V0 V0-V11-V12-V14-V21-V15-V13-V0
94 btl
0,7876
0,5264
31,5
1,314
90 btl
1,4501
0,504
58
1,9541
49 btl
0,3095
0,2744
12,38
0,5839
2 3
94
INASEA, Vol. 10 No.2, Oktober 2009: 88-96
Jarak total per harinya : 31,5 km + 58 km + 12,38 km = 101,88 km. Total waktu kirim per harinya untuk keseluruhan rute : 1,314 jam + 1,9541 jam + 0,5839 jam = 3,852 jam Langkah 5, perhitungan biaya pengiriman dihitung dengan menggunakan rumus 3 hingga 7; Langkah 6, pemilihan rute usulan dengan biaya pengiriman terendah. Berdasarkan pada seluruh perhitungan di atas, maka diketahui bahwa biaya pengiriman untuk rute usulan yang menggunakan nearest neighbor procedure adalah sebesar Rp 2.245.971,78,- tiap bulannya dan untuk rute usulan yang menggunakan sweep method adalah sebesar Rp 2.266.485,78,- per bulannya. Dari kedua hasil tersebut, dapat terlihat jelas bahwa biaya pengiriman rute usulan yang menggunakan nearest neighbor procedure, memiliki biaya yang lebih rendah dibandingkan dengan rute usulan yang menggunakan sweep method. Selisih biaya antara kedua rute usulan tersebut adalah Rp 20.514,- per bulannya atau Rp 246.168,- per tahunnya.
Perancangan dan Pembuatan Alat Bantu Hitung Alat bantu hitung yang akan diusulkan dan dibuat, nantinya akan digunakan sebagai sebuah sistem penghitung banyaknya bahan baku utama yang harus disediakan. Perancangan sistem ini terdiri dari identifikasi sistem dan pemodelan logika dengan menggunakan DFD (Data Flow Diagram) atau DAD (Diagram Alir Data) (Gambar 1).
Gambar 1 Data Flow Diagram Alat Bantu Hitung Penyediaan Bahan Baku
SIMPULAN Penyusunan rute usulan dapat mengurangi biaya pengiriman yang dikeluarkan oleh perusahaan selama ini. Rute usulan menghasilkan penghematan biaya sebesar Rp 80.652,- per bulannya atau Rp 967.824,- per tahunnya. Rute usulan telah mampu mengoptimalkan kunjungan kepada konsumen. Ini terlihat dari tidak adanya lagi pengulangan kunjungan terhadap konsumen yang sama. Rute usulan menggunakan Nearest Neighbor Procedure dalam pengurutan kunjungannya telah mengoptimalkan waktu tempuh dan jarak tempuh kendaraan dalam mengirimkan produk. Alat bantu hitung penyediaan bahan baku telah dapat menyediakan data jumlah bahan baku yang harus disediakan oleh perusahaan, dengan mempertimbangkan jumlah stock yang ada.
Penyusunan Rute Distribusi… (Anton Indra Gunawan)
95
DAFTAR PUSTAKA Chopra, S., and Meindl, P. (2004). Supply chain management: Strategy, planning, and operations, 2nd ed., New Jersey: Prentice Hall. Hillier, F.S., dan Lieberman, G.J. (1994). Pengantar riset operasi, Jakarta: Erlangga. Heizer, J., and Render, B. (2005). Operation management, 7th ed., Jakarta: Salemba Empat.
96
INASEA, Vol. 10 No.2, Oktober 2009: 88-96