SIMULASI MODEL DISTRIBUSI PRODUK MAKANAN MENGGUNAKAN METODE SAVING MATRIX DAN MILK RUN PADA PERUSAHAAN FMCG DI KARAWANG

Jacky Chin, D Daruki, Singgih Juniawan, Dafid Mega Saputra, Uti Roysen

Abstract


Penelitian ini dilakukan pada Industri FMCG dan berfokus pada jalur distribusi dari perusahaan ke 18 DC yang menjadi kewajiban perusahaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui rute distribusi paling optimal dengan biaya distribusi paling minimal.

Penelitian ini menggunakan model simulasi dengan Metode Saving Matrix untuk mengetahui kelompok distribusi dan Metode Milk Run untuk mengetahui jarak paling minimum. Besaran biaya dihitung dengan menghitung jarak tempuh tahunan pada setiap kelompok distribusi dengan biaya distribusi setiap kilometer jarak.

Hasil penelitian menunjukan bahwa rute paling optimal pada Kelompok 1 dengan rute P-DC2-DC1-DC14-DC3-P dengan jarak 3.720 km, Kelompok 2 dengan rute P-DC12-DC6-DC15-DC5-P dengan jarak 3.201 km, Kelompok 3 dengan rute P-DC8-DC7-DC10-DC4-DC13-P dengan jarak 1.787 km, dan Kelompok 4 dengan rute P-DC9-DC11-DC25-DC28-DC20-P dengan jarak 806 km. Simulasi model menghasilkan biaya distribusi sebesar Rp. 3.648.290.813 per tahun: Kelompok 1 sebesar Rp. 1.132.689.302; Kelompok 2 sebesar Rp. 527.275.555; Kelompok 3 sebesar Rp. 1.569.911.765 dan Kelompok 4 sebesar Rp. 418.414.190.


Keywords


odel Distribusi;Saving Matrix; Milk Run; Minimasi Biaya

Full Text:

PDF

References


Bowersox, D. J. (2017). Manajemen Logistik Jilid-1. Terjemahan oleh A. Hasymi Ali. Jakarta: Bumi Aksara.

Bowersox, D. J. (2017). Manajemen Logistik Jilid-2. Terjemahan oleh A. Hasymi Ali. Jakarta: Bumi Aksara.

Chopra, S. (2020). Manajemen Rantai Pasokan: Strategi, Perencanaan, dan Operasi. Edisi ke 7. New York: Pearson.

Erlina, P. (2009). Mengoptimalkan Biaya Transportasi Untuk Penentuan Jalur Distribusi. Jurnal Penelitian Ilmu Teknik 9 (2), 143-150.

Fauzy, R., Chin, J., & Nadlifatin, R. (2022). The Determinant Factors that Affecting Performance Employee in Jakarta Smart City Unit. KnE Social Sciences, 349-402.

Heizer, J., & Render, B. (2019). Manajemen Operasi ; Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasok. Terjemahan oleh Hirson Kurnia dkk. Jakarta: Salemba Empat.

Istantiningrum, M. (2010). Penentuan Rute Pengiriman Dan Penjadwalan Dengan Menggunakan Metode Saving Matrix Study Kasus Pada PT. Sukanda Djaya Yogyakarta. Yogyakarta: Program Studi Teknik Industri UIN Sunan Kalijaga.

Kadir, A. (2006). Transportasi: Peran dan Dampaknya Dalam Pertumbuhan Ekonomi Nasional. Jurnal Peren-canaan & Pengembangan Wilayah WAHANA HIJAU 1 (3), 121-131.

Pakaja, F., & Purwanto. (2012). Peramalan Penjualan Mobil Meng-gunakan Jaringan Syaraf Tiruan an Certainty actor. Jurnal EECCIS 6(1), 23-28.

Raharja, A., Angraeni, W., & Vinarto, A. (2013). Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon di PT. Telkomsel Surabaya. ISFO-Jurnal Sistem Informasi, 1-9.

Rahmayanti, D., & Fauzan, A. (2016). Optimalisasi sistem persediaan bahan baku karet mentah (lateks) dengan metode Lot Sizing (studi kasus: PT Abaisiat Raya). Jurnal Optimasi Sistem Industri 12 (1), 317-325.

Ristono, A. (2011). Permodelan Sistem. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Siswanto. (2006). Operations Research Jilid 1. Jakarta: Erlangga.

Siswanto. (2006). Operations Research Jilid 2. Jakarta: Erlangga.

Soedjianto, F., Oktavia, T., & Anggawinata, A. (2006). Perancangan dan Pembuatan Sistem Perencanaan Produksi (Studi Kasus Pada PT. Vonita Garment). Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi ISSN 1907-5022, 117-122.

Steven, E., Chin, J., & Nadlifatin, R. (2022). Implementation of Lead Time Improvement in the Cutting Production Process using Clustering Data Mining and Lean Manufacturing. KnE Social Sciences, 382-391.




DOI: https://doi.org/10.24853/jisi.10.1.81-87

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Powered by Puskom-UMJ