OPTIMALISASI BIAYA DISTRIBUSI PRODUK PT.MADUBARU DENGAN PENDEKATAN METODE SAVING MATRIX DAN GENERALIZED ASSIGNMENT - Ulfah Nur Azizah; Titin Isna Oesman (Jurnal Rekavasi, 2015)
PT. Madubaru merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang pengolahan dan pembuatan gula konsumsi dengan lokasi retailer di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) - Jawa Tengah. PT. Madubaru ini mempunyai mekanisme distribusi yang tidak optimal dengan melakukan pengiriman produk ke setiap retailer dari sebuah gudang kemudian kembali ke gudang dan seterusnya. Hal tersebut menimbulkan permasalahan terkait penjadwalan, pengaturan rute, dan pengaturan kapasitas. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis perbandingan hasil metode penyelesaian dalam Supply Chain Management (SCM) yaitu Saving Matrix dan Generalized Assignment. Tujuan utama dari metode ini adalah perencanaan rute dan penugasan kendaraan dengan biaya distribusi yang optimal. Metode Saving Matrix dilakukan dengan membuat suatu matriks penghematan (savings matrix). Matriks ini berisi daftar penghematan yang diperoleh jika menggabungkan dua atau lebih retailer dalam satu kendaraan. Metode Generalized Assignment bekerja dengan menentukan seed point atau titik tengah kendaraan, kemudian menghitung biaya penyisipan untuk setiap pelanggan. Hasil dari penelitian yang dilakukan pada 12 retailer diketahui bahwa biaya yang dikeluarkan metode saving matrix sebesar Rp. 395.222/hari dapat memberikan penghematan lebih besar Rp. 81.593/hari (14 %) dibandingkan dengan penggunaan metode generalized assignment Rp. 399.305/hari dengan penghematan sebesar Rp. 77.510/hari (13%) dari biaya sebelumnya sebesar Rp. 476.815/hari. Rute usulan yang optimal juga dihasilkan oleh metodeSaving Matrix (tiga rute dengan total jarak tempuh sebesar 112,45 km) dibandingkan rute usulan yang dihasilkan dengan Generalized Assignment (tiga rute dengan total jarak tempuh sebesar 116 km) dari 12 rute sebelumnyadengan total jarak tempuh 263 km. Rute yang dimiliki oleh saving matrix lebih sederhana, fleksibel dan mempunyai kecepatan tinggi daripada generalized assignment