sistem logistik - analisis order picking dengan algoritma genetika
Post on 07-Dec-2014
24 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
BAB IV
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Pada bab ini dijelaskan mengenai pengumpulan dan pengolahan data yang
berisi penjabaran secara lengkap untuk mengetahui kondisi perusahaan,
identifikasi masalah, serta solusi untuk menyelesaikan permasalahan yang ada
mengenai pengambilan dan pemilihan bahan di gudang dengan mmenggunakan
metode genetic algorithm.
4.1 Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan oleh peneliti berupa data primer dan data sekunder.
Data primer diperoleh dengan melakukan observasi langsung selama dua kali
pada tanggal 10 November 2012 dan 17 November 2012 dan wawancara
langsung dengan pihak yang terkait.
CV. Primus Sumber Jaya dalam hal ini bertindak sebagai produsen yang
melayani penjualan produk dining chair tipe 1A-1D dan lounge table, sedangkan
pihak pembelinya adalah distributor. Selanjutnya distributor yang akan menjual
langsung ke pihak konsumen akhir seperti hotel-hotel baik di dalam negri maupun
di luar negri.
Pengumpulan data dibawah ini merupakan rekapitulasi data deskripsi
kebutuhan material untuk semua jenis produk dan lay out gudang bahan baku.
4.1.1 Data Pemintaan Konsumen
Berdasarkan data primer yang bersumber dari perusahaan didapatkan
sejumlah data berupa kebutuhan material untuk semua jenis produk dapat dilihat
sebagai berikut :
a. Dining Chair Type DG-1A
Tabel 4.1 Bahan Baku Dining Chair Tipe DG-1A
Material Bahan Baku Satuan Kebutuhan/Produk1 Rotan A meter 13,82 Rotan B meter 7,63 Kayu Merani meter 6,2
DATA KEBUTUHAN BAHAN BAKUPRODUK : DINING CHAIR TYPE DG-1A
b. Dining Chair Type DG-1B
Tabel 4.2 Bahan Baku Dining Chair Tipe DG-1B
Material Bahan Baku Satuan Kebutuhan/Produk1 Rotan A meter 13,62 Rotan B meter 7,13 Kayu Merani meter 6,4
DATA KEBUTUHAN BAHAN BAKUPRODUK : DINING CHAIR TYPE DG-1B
c. Dining Chair Type DG-1C
Tabel 4.3 Bahan Baku Dining Chair Tipe DG-1C
Material Bahan Baku Satuan Kebutuhan/Produk1 Rotan A meter 11,42 Rotan B meter 6,93 Kayu Merani meter 6,1
DATA KEBUTUHAN BAHAN BAKUPRODUK : DINING CHAIR TYPE DG-1C
d. Dining Chair Type DG-1D
Tabel 4.4 Bahan Baku Dining Chair Tipe DG-1D
Material Bahan Baku Satuan Kebutuhan/Produk1 Rotan A meter 13,12 Rotan B meter 7,33 Kayu Merani meter 5,6
DATA KEBUTUHAN BAHAN BAKUPRODUK : DINING CHAIR TYPE DG-1D
e. Lounge Table Type LT-K
Tabel 4.5 Bahan Baku Lounge Table LT-K
Material Bahan Baku Satuan Kebutuhan/Produk1 Rotan A meter 7,42 Rotan B meter 22,83 Kayu Merani meter 5,6
DATA KEBUTUHAN BAHAN BAKUPRODUK : LOUNGE TABLE TYPE LT-K
4.1.2 Data Rekapitulasi Order dan Kebutuhan Bahan Baku
Berdasarkan data primer yang bersumber dari perusahaan didapatkan
sejumlah data berupa konversi satuan bahan baku, kapasitas material handling,
permintaan periode November 2012 dan data perencanaan material untuk semua
jenis produk yang dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 4.6 Konversi Satuan Bahan Baku
Tabel 4.7 Kapasitas Material Handling
Tabel 4.8 Order Dining Chair Tipe DG-1A
Tabel 4.9 Order Dining Chair Tipe DG-1B
Tabel 4.10 Order Dining Chair Tipe DG-1C
Tabel 4.11 Order Dining Chair Tipe DG-1D
Tabel 4.12 Bahan Baku Lounge Table Tipe LT-A
Tabel 4.13 Perencanaan Material Dining Chair Tipe DG-1A
Tabel 4.14 Perencanaan Material Dining Chair Tipe DG-1B
Tabel 4.15 Perencanaan Material Dining Chair Tipe DG-1C
Tabel 4.16 Perencanaan Material Dining Chair Tipe DG-1D
Tabel 4.17 Bahan Baku Lounge Table Tipe LT-A
4.1.3 Layout Rak Penyimpanan Perusahaan
Berdasarkan hasil observasi, layout awal rak untuk menempatkan bahan
baku di gudang bahan baku perusahaan dapat digambarkan secara global seperti di
bawah ini :
3 4
5
1 2
Gambar 4.1 Layout Gudang Bahan Baku
Setiap rak penyimpanan memliki koordinat masing-masing yang akan
ditunjukkan dalam tabel berikut.
Tabel 4.18 Dimensi Rak Penyimpanan
S p1 p2 l1 l2 p l xi yi1 1,0 11,0 2,0 9,0 10,0 7,0 6,0 5,52 13 23 2 9 10,0 7,0 18,0 5,53 1 11 11 20 10,0 9,0 6,0 15,54 13 23 11 20 10,0 9,0 18,0 15,55 27 35 4 20 8,0 16,0 31,0 12,0
PN 31,5 0,0
Sedangkan untuk jarak masing-masing rak akan ditunjukkan oleh tabel
berikut.
Tabel 4.19 Jarak Antar Rak Penyimpanan
1 2 3 4 5 PN1 0,0 12,0 10,0 22,0 31,5 31,02 12,0 0,0 22,0 10,0 19,5 19,03 10,0 22,0 0,0 12,0 28,5 41,04 22,0 10,0 12,0 0,0 16,5 29,05 31,5 19,5 28,5 16,5 0,0 12,5
PN 31,0 19,0 41,0 29,0 12,5 0,0
Dengan setiap raknya memiliki kapasitas yang berbeda-beda untuk
menampung bahan baku. Tabel berikut ini adalah rekapitulasi jumlah bahan baku
yang dapat ditampung di setiap rak penyimpanan.
Tabel 4.20 Kapasitas Rak Penyimpanan
SA ROTAN A (ikat) ROTAN B (ikat) KAYU MERANI (lonjor)S1 8 6 12S2 8 6 12S3 10 8 14S4 10 8 14S5 6 4 10TOTAL 42 32 62STOK MIN 15 25 40
KAPASITAS STORAGE AREA GUDANG BAHAN BAKU CV. PRIMUSS SUMBER JAYA
4.2 Pengolahan Data
Data yang diperoleh pada tahap pengumpulan data selanjutnya diolah.
Metode yang digunakan untuk menganalisis permasalahan pengambilan dan
pemilihan bahan baku yaitu genetic algorithm.
4.2.1 Fishbone Diagram
Faktor yang juga turut berpengaruh terhadap rendahnya tingkat
produktivitas perusahaan adalah proses pemilihan produk, penataan tidak rapi,
pengambilan secara LIFO (Last In First Out), urutan pengambilan bahan baku
yang acak, dan tidak adanya penandaan bahan. Setelah diketahui penyebab
lamanya waktu yang digunakan dalam pengambilan dan pemilihan bahan baku di
gudang bahan baku, maka dibuat cause effect diagram yang akan disajikan dalam
gambar berikut.
Gambar 4.2 Fishbone Diagram
4.2.2 Pencarian Solusi Optimal dengan Algoritma Genetika
Proses pencarian solusi optimal dilakukan dengan menggunakan langkah-
langkah sebagai berikut :
a. Menetapkan parameter-parameter algoritma genetika antara lain :
Pop_size : 5
Max_gen : 4
b. Membangkitkan nilai-nilai variabel keputusan : L1, L2, L3 serta
X(Pi,Sa) secara random dengan constrain kapasitas dan stok minimal
perusahaan. Variabel keputusan X(Pi, Sa) bernilai 1 jika produk i
diletakkan di storage area Sa dan bernilai 0 jika produk i tidak
diletakkan di storage area Sa.
c. Melakukan perhitungan fungsi tujuan dari setiap alternatif keputusan,
yakni :
d.
e. Memililh alternatif keputusan dengan fungsi tujuan paling minimal
f. Lanjutkan proses pencarian solusi hingga mencapai maximum generasi
yang telah ditetapkan.
1. Iterasi Awal
Tabel 4.21 Perhitungan Keadaan Awal Lokasi Bahan Baku
L1 5L2 5L3 5
AWAL
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 615P1 1 1 1 1 1 133P2 1 1 1 1 1 265P3 1 1 1 1 1 769
Tabel 4.22 Generasi I
L1 4L2 5L3 5
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 420 AS 0 F 654P1 1 1 1 1 0,0 133
1A P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 818
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 362 AS 0 F 607,8P1 1 1 1 0 1,0 133
1B P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 760
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 320 AS 0 F 574,2P1 1 1 0 1 1,0 133
1C P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 718
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 397 AS 0 F 635,8P1 1 0 1 1 1,0 133
1D P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 795
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 355 AS 0 F 602,2P1 0 1 1 1 1,0 133
1E P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 753
Tabel 4.23 Generasi II
L1 5L2 4L3 5
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 628,8P1 1 1 1 1 1,0 150
1F P2 1 1 1 1 0,0 265P3 1 1 1 1 1 786
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 612,3P1 1 1 1 1 1,0 129
1G P2 1 1 1 0 1,0 265P3 1 1 1 1 1 765
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 600,3P1 1 1 1 1 1,0 114
1H P2 1 1 0 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 750
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 622,3P1 1 1 1 1 1,0 142
1I P2 1 0 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 778
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 610,3P1 1 1 1 1 1,0 127
1J P2 0 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 763
Tabel 4.24 Generasi III
L1 5L2 5L3 4
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 642,8P1 1 1 1 1 1,0 133
1K P2 1 1 1 1 1,0 300P3 1 1 1 1 0 804
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 609,8P1 1 1 1 1 1,0 133
1L P2 1 1 1 1 1,0 259P3 1 1 1 0 1 762
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 585,8P1 1 1 1 1 1,0 133
1M P2 1 1 1 1 1,0 229P3 1 1 0 1 1 732
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 629,8P1 1 1 1 1 1,0 133
1N P2 1 1 1 1 1,0 284P3 1 0 1 1 1 787
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 605,8P1 1 1 1 1 1,0 133
1O P2 1 1 1 1 1,0 254P3 0 1 1 1 1 757
2. Algoritma 1
Tabel 4.25 Generasi IV
L1 3L2 5L3 5
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 425 AS 0 F 657,733P1 1 1 1 0 0,0 133
2A P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 822
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 292 AS 0 F 551,333P1 1 1 0 0 1,0 133
2B P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 689
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 338 AS 0 F 588,667P1 1 0 0 1 1,0 133
2C P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 736
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 385 AS 0 F 626P1 0 0 1 1 1,0 133
2D P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 783
Tabel 4.26 Generasi V
L1 5L2 3L3 5
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 630,133P1 1 1 1 1 1,0 152
2F P2 1 1 1 0 0,0 265P3 1 1 1 1 1 788
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 592,133P1 1 1 1 1 1,0 104
2G P2 1 1 0 0 1,0 265P3 1 1 1 1 1 740
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 605,467P1 1 1 1 1 1,0 121
2H P2 1 0 0 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 757
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 618,8P1 1 1 1 1 1,0 138
2I P2 0 0 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 774
Tabel 4.27 Generasi VI
L1 5L2 5L3 3
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 645,467P1 1 1 1 1 1,0 133
2K P2 1 1 1 1 1,0 303P3 1 1 1 1 0 807
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 569,467P1 1 1 1 1 1,0 133
2L P2 1 1 1 1 1,0 208P3 1 1 1 0 1 712
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 596,133P1 1 1 1 1 1,0 133
2M P2 1 1 1 1 1,0 242P3 1 1 0 1 1 745
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 622,8P1 1 1 1 1 1,0 133
2N P2 1 1 1 1 1,0 275P3 1 0 1 1 1 779
3. Algoritma 2
Tabel 4.28 Generasi VII
L1 2L2 5L3 5
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 350 AS 0 F 598P1 1 1 0 0 0,0 133
3A P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 748
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 305 AS 0 F 561,6P1 1 0 0 0 1,0 133
3B P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 702
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 550,4P1 0 0 0 1 1,0 133
3C P2 1 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 688
Tabel 4.29 Generasi VIII
L1 5L2 2L3 5
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 608,8P1 1 1 1 1 1,0 125
3F P2 1 1 0 0 0,0 265P3 1 1 1 1 1 761
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 595,8P1 1 1 1 1 1,0 109
3G P2 1 0 0 0 1,0 265P3 1 1 1 1 1 745
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 591,8P1 1 1 1 1 1,0 104
3H P2 0 0 0 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 740
Tabel 4.30 Generasi IX
L1 5L2 5L3 2
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 602,8P1 1 1 1 1 1,0 133
3K P2 1 1 1 1 1,0 250P3 1 1 0 0 0 754
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 576,8P1 1 1 1 1 1,0 133
3L P2 1 1 1 1 1,0 218P3 1 0 0 0 1 721
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 371 AS 0 F 568,8P1 1 1 1 1 1,0 133
3M P2 1 1 1 1 1,0 208P3 0 0 0 1 1 711
4. Algoritma 3
Tabel 4.31 Generasi X
L1 2L2 4L3 5
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 564,4P1 0 0 0 1 1,0 150
4A P2 1 1 1 1 0,0 265P3 1 1 1 1 1 706
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 547,9P1 0 0 0 1 1,0 129
4B P2 1 1 1 0 1,0 265P3 1 1 1 1 1 685
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 535,9P1 0 0 0 1 1,0 114
4C P2 1 1 0 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 670
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 557,9P1 0 0 0 0 1,0 142
4D P2 1 0 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 697
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 545,9P1 0 0 0 0 1,0 127
4E P2 0 1 1 1 1,0 265P3 1 1 1 1 1 682
Tabel 4.32 Generasi XI
L1 2L2 5L3 4
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 578,4P1 0 0 0 1 1,0 133
4F P2 1 1 1 1 1,0 300P3 1 1 1 1 0 723
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 545,4P1 0 0 0 1 1,0 133
4G P2 1 1 1 1 1,0 259P3 1 1 1 0 1 682
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 521,4P1 0 0 0 1 1,0 133
4H P2 1 1 1 1 1,0 229P3 1 1 0 1 1 652
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 565,4P1 0 0 0 1 1,0 133
4I P2 1 1 1 1 1,0 284P3 1 0 1 1 1 707
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 541,4P1 0 0 0 1 1,0 133
4J P2 1 1 1 1 1,0 254P3 0 1 1 1 1 677
Tabel 4.33 Generasi XII
L1 2L2 5L3 3
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 575,733P1 0 0 0 1 1,0 133
4K P2 1 1 1 1 1,0 297P3 0 1 1 1 0 720
S1 S2 S3 S4 S5 TFS 291 AS 0 F 607,733P1 0 0 0 1 1,0 133
4L P2 1 1 1 1 1,0 337P3 1 0 1 1 0 760
5. Rekapitulasi Hasil Algoritma
Tabel 4.34 Generasi VIII
S1 S2 S3 S4 S5 PINTUS1 0 12 10 22 31,5 31S2 12 0 22 10 19,5 19S3 10 22 0 12 28,5 41S4 22 10 12 0 16,5 29S5 31,5 19,5 28,5 16,5 0 12,5PINTU 31 19 41 29 12,5 0
JARAK ANTAR BLOK DALAM GUDANG
Tabel 4.35 Generasi VIII
MATERIAL BB S1 S2 S3 S4 S5Rotan A V V V V VRotan B V V V V V
Kayu Merani V V V V V
FUNGSI TUJUAN 614,8
LETAK AWAL BAHAN BAKU DI GUDANG
Tabel 4.36 Generasi VIII
MATERIAL BB S1 S2 S3 S4 S5Rotan A V VRotan B V V V V V
Kayu Merani V V V V
FUNGSI OPTIMAL 521,4
REKAPITULASI HASIL OPTIMASI DENGAN GENETIC ALGORITHM
top related