Perbaikan Tata Letak Gudang Distribusi dengan Data mining, Dedicated Storage dan Multi-product Slot Allocation - Andi Steven Indrawan; Santoso (Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Indusri Universitas Trisakti, 2022)
Intisari— Saat ini jumlah stock keeping unit (SKU) pada perusahaan distribusi semakin meningkat, hal ini menyebabkan kebutuhan akan area penyimpanan menjadi semakin tinggi. Perusahaan distribusi dapat menyelesaikan masalah tersebut dengan menambah luas area penyimpanannya, tetapi jika tidak, maka perusahaan harus mampu memanfaatkan ruang penyimpanan yang dimiliki dengan optimal. Apabila hal ini tidak diperhatikan, perusahaan cenderung menempatkan produk secara acak dan menggunakan gang untuk menyimpan barang yang dimiliki. Hal tersebut menyebabkan proses pencarian dan pengambilan produk menjadi terhambat. Produk yang saling berkaitan satu sama lain menjadi diletakkan secara berjauhan sehingga total jarak yang ditempuh menjadi lebih jauh. Penelitian ini bertujuan untuk memperbaiki tata letak sebuah gudang distribusi dan memanfaatkan ruang penyimpanan sebaik mungkin untuk mempertahankan servicel levelnya. Metode yang digunakan adalah dedicated storage, multi-product slot allocation dan pengolahan data mining untuk mendukung penerapan prinsip similarity. Pengolahan data mining dilakukan menggunakan metode association rule mining dengan algoritma apriori. Penggunaan metode multi-product slot allocation menunjukkan kebutuhan slot penyimpanan berkurang menjadi 92.25% dibandingkan perhitungan menggunakan persediaan maksimum. Dengan menerapkan tata letak yang dirancang, perusahaan dapat mengurangi total jarak tempuh sebesar 20.61% dibandingkan dengan tata letak awal, serta meningkatkan proses penyimpanan dan pengambilan yang dilakukan. Abstract— Recently, the number of SKUs in distribution companies are more increasing, which causes the requirements of storage areas also increases. The distribution companies can solve this problem by increasing their storage area, but if not, the company must be able to utilize storage space optimally. If it is not considered, companies tend to place products randomly and use aisles to store their SKUs. This causes the process of searching and picking products are disrupted. Products that are related to each other are placed far apart, so the total distance traveled much longer. This study aims to improve the layout of a distribution warehouse and utilize the storage space to maintain its service level. The methods used are dedicated storage, multi-product slot allocation and data mining process to support the application of similarity principle. The process of data mining is following the association rule mining with apriori algorithm. The multi-product slot allocation method shows that the storage slot requirements are reduced to 92.25% compared to the calculation using the maximum inventory. By implementing the designed layout, the company can reduce total travel distance by 20.61% compared to the original layout, as well as improve the storing and picking process.