ITS Undergraduate 16715 Presentation PDF

PENENTUAN LOKASI WAREHOUSE BARUDENGAN PENDEKATAN

MULTI CRITERIA GOAL PROGRAMMING UNTUK MENCAPAI EFISIENSI RUTE PENGIRIMAN(Studi kasus: PT. Coca-Cola Amatil Indonesia unit Balinusa)

OlehI Dewa Gd. Eka Wirya G.

NRP. 2507 100 081

Dosen PembimbingProf. Ir. I Nyoman Pujawan, M.Eng, Ph.D, CSCP.

Dosen PengujiDr. Eng, Ir. Ahmad Rudiansyah, M.Eng, CSCP

Niniet Indah Arvitrida, ST, MTIvan Kristanto Singgih, ST, MT

Latar Belakang

• Meningkatnya pengembalian botol kosong• Peningkatan permintaan dari tahun 2006-

2010• Layout/ kapasitas gudang tidak memadai

Dibutuhkan Gudang baru yang akan menggantikanGudang Sewa ( Ketewel )…..?

Dimana lokasi gudang dipilih denganmelihat efisiensi rute pengiriman?

NEW WAREHOUSE

PERMASALAHAN

TUJUAN PENELITIAN

MANFAAT PENELITIAN

• Mendapatkan lokasi warehouse baru bagi PT.CCAI unit Balinusa.• Dapat menentukan rute pengiriman yang optimal dari warehouse ke sales center hingga kembali lagi ke warehouse.

Dimanakah letak lokasi warehouse yang mempertimbangkan efisiensi rutepengiriman untuk seluruh sales center unit Balinusa.

•Mampu menemukan solusi dalam permasalahan penentuan lokasi warehouse.•Mampu dalam penentuan rute pengiriman dan pengembalian yang tepat dalam mendistribusikan produk.•Memberikan rekomendasi bagi PT. CCAI unit Balinusa dalam penentuan lokasi warehouse yang men-cover seluruh sales center unit Balinusa.

BATASAN•Warehouse pada plant hanya melayani regional Balinusa yaitu9 sales center.• Produk PT.CCA Balinusa yang diamati adalah CSD RGB untukukuran 220 ml dan 295 ml, dan non-CSD yaitu Frestea (jasminedan green tea) dan produk OWP dari luar plant Balinusa.

Ruang Lingkup Penelitian

• Pengertian Warehouse• Manajemen Distribusi dan Transportasi• Reverse Logistic• Analytical Hierarchy Process (AHP) – Goal

programming (GP)• Simulasi Monte Carlo• VRP dan VRP SDP

Tinjauan Pustaka

PenentuanLokasi

Combining the analytic hierarchy process and goal programming for global facility location-allocation problem (Badri, 1998)

Analytic hierarchy process to assess and optimize distribution network (Sharma et al., 2008)

PENENTUAN LOKASI WAREHOUSE BARU DENGAN PENDEKATAN MULTI CRITERIA GOAL PROGRAMMINGUNTUK MENCAPAI EFISIENSI RUTE PENGIRIMAN

Penentuan Lokasi Distribution Center/Gudang PersediaanDarurat Tanggap Bencana(Pawestri,2010)

Acuan Penelitian

Critical Review

Penentuan lokasi warehouse

Combining the analytic hierarchy process and goal programming for global facility location-allocation problem (Badri, 1998)

Analytic hierarchy process to assess and optimize distribution network (Sharma et al., 2008)

Fuzzy group decision-making for facility location selection (Kahraman et al., 2003)

Multi-criteria fuzzy optimization for locating warehouses and distribution centers in a supply chain network (Chen et al., 2007)

Comperative analysis of multi-criteria decision making methodologies and implementation of a warehouse location selection problem (Ozcan et al., 2011)

Perbedaan PenelitianMulti

KriteriaGoal Programming Simulasi

Pengiriman

1 Badri 1998

Combining the analytic hierarchy process and goal programming for global facility location-allocation problem

Ada Ada -

2 Kahraman et al 2003 Fuzzy group decision-making for facility location selection

Ada - -

3 Chen et al 2007

Multi- kriteria fuzzy optimization for locating warehouses and distribution centers in a Supply chain network

Ada - -

4 Sharma 2008Analytic hierarchy process to assess and optimize distribution network

Ada - -

5 Pawestri 2010Penentuan Lokasi Distribution Center /Gudang Persediaan Darurat Tanggap Bencana

Ada Ada -

5 Ozcan 2011

Comperative analysis of multi-kriteria decision making methodologies and implementation of a warehouse location selection problem

Ada - -

6Dewa Gd. Eka Wirya Guna 2011

Penentuan Lokasi Warehouse Baru Dengan Pendekatan Multi Criteria Goal Programming Untuk Mencapai Efisiensi Rute Pengiriman

Ada Ada Ada

Nama Peneliti Tahun JudulNoMetode

METODOLOGI PENELITIAN

Identifikasi Permasalahan

Berupa identifikasi terhadap permasalahan-permasalahan yang terjadi secara umum, untuk mendapatkan sebuah permasalahan yang relevan untuk dijadikan obyek penelitian. Langkah ini dilakukan dengan cara mencari masalah – masalah yang relevan dalam industri yang membutuhkan penelitian lebih lanjut, baik masalah klasik maupun masalah yang aktual. Adapun pada akhirnya penelitian ini mengambil permasalahan penentuan lokasi warehouse baru (studi kasus PT. Coca-Cola Amatil Indonesia unit Balinusa sebagai permasalahan yang akan dibahas).

Tinjauan PustakaStudi Literatur

Berupa studi literatur terhadap buku-buku atau jurnal-jurnal yang relevan mengenai konsep warehouse, manajemen distribusi dan transportasi dengan tujuan untuk menunjang pelaksanaan penelitian. Studi literatur dilakukan dengan meninjau informasi – informasi yang berkenaan dengan jalannya penelitian, baik yang terdapat di perpustakaan, maupun secara online.

Studi LapanganStudi lapangan dilakukan untuk mengetahui keadaan riil warehouse dan proses pengiriman dan pengembalianproduk, serta melakukan observasi kepada pihak PT. CCAI unit Balinusa.

Pengumpulan Data

Berupa pencarian data yang akan gunakan sebagai input seperti data permintaan tiap sales center, jarak antar plant ke sales center, kriteria yang dibutuhkan dalam penentuan lokasi gudang baru, dan alternatif lokasi warehouse yang akan dibuat. Pengumpulan data pada PT. CCAI unit Balinusa merupakan data historis dari perusahaan dan untuk menentukan kriteria serta alternatif lokasi awal ditentukan oleh pihak PT. CCAI unit Balinusa.

Generate Permintaan menggunakan simulasi Monte

CarloDilakukan simulasi untuk men-generate data permintaan tiap sales center. Dilakukan simulasi untuk men-generate data permintaan dikarenakan permintaan pada PT.CCAI unit Balinusa lumpy. Simulasi yang dilakukan denganmenggunakan bilangan acak untukmembangkitkan permintaan sesuai dengandistribusi data permintaan yang ada atau data historisnya. Hasil generate data permintaan akan digunakan dalam proses penentuan rute pengiriman atau routing.

Pemilihan keputusan lokasi berdasarkan kriteria

Dengan menggunakan AHP yaitu pembobotan dari beberapa kriteria prioritas secara subjektifitas yang menjadi pertimbangan perusahaan terhadap alternatif lokasi yang ada. Kemudian dilakukan kalkulasi bobot-bobot relatif dari elemen-elemen keputusan dan menguji apakah data input memuaskan atau tidak dengan menggunakan indeks konsistens (consistency index). Setelah itu, jumlahkan bobot-bobot relatif tersebut untuk memperoleh hasil dan akan diperoleh ranking-rangking untuk alternatif-alternatif keputusan.

Optimasi bobot ranking

Dengan menggunakan Goal programmingdengan software Lindo, rangking bobot prioritas yang telah didapatkan AHP merupakan nilai subjektifitas, kemudian digunakan goal programming untuk pencapaian objektif. Dalam penelitian ini mempertimbangkan nilai subjektifitas dan nilai objektifitas.

Model

Model (2)

Model (3)

Penentuan rute pengirimanterhadap kedua lokasi yang terpilih

Didapat 2 lokasi yang terbaik, kemudian dilakukan simulasi pengiriman produk atau routing pada tiap lokasi dengan menggunakan metode VRP SDP. Untuk permintaan kedepan tiap sales center akan di-generate menggunakan simulasi Monte Carlo, karena permintaan tiap sales centerberubah-ubah dan lumpy. Dilakukan rute pengiriman yang optimal untuk mendapatkan 1 lokasi yang terbaik dengan efisiensi transportasi. Metode yang digunakan adalahmetode insertion heuristics dimana merupakan suatualgoritma yang bertujuan untuk membangun suatuhimpunan rute dimana rute dibangun secara bertahapdengan cara menyisipkan sales center yang belum dilayanidengan mempertimbangkan kapasitas kendaraan(Campbell, 2004).

Analisa perbandingan hasil rutepengiriman antara kedua lokasi

• Setelah dilakukan routing, hasil dari antara kedua lokasi dibandingkan untuk menentukan lokasi yang terbaik dengan mempertimbangkan rute yang akan didapat efisiensinya transportasi. Dimana dari rute tersebut didapat jarak tempuh per hari kemudian dicari jarak tempuh selama 5 tahun. Dari hasiltersebut lokasi dengan jarak tempuh rute pengiriman yang terpendek dipilih sebagai solusi lokasi warehouse baru yang efisiendalam pengiriman.

Penarikan KesimpulanPengambilan kesimpulan dengan melihat rute pengiriman yang optimal dari 2 lokasi yang ada. Hasil dari penelitian ini merupakan lokasi baru dimana mempertimbangkan efisiensi transportasi.

PENGAMBILAN DATA

Data Kriteria

Data kandidat Lokasi

Data rute dari plant menujukandidat lokasi

Data Kapasitas Truk

Sumber di atas merupakan kebijakan dari PT. CCAI unitBalinusa yang sudah dilaksanakan pada akhir 2010.Pengiriman produk ke sales center menggunakan truktertutup bersama palletnya.

Data jarak dan harga tanah

PENGOLAHAN DATA DAN ANALISA

No Kriteria Harga Tanah Jarak gudang baru ke plant

Ada infrakstruktur

jalan

Kondisi akses jalan

Keamanan Lingkungan Bobot

1 Harga Tanah 0.04 0.04 0.03 0.02 0.03 0.05 0.03

2 Jarak gudang baru ke plant 0.11 0.11 0.22 0.03 0.22 0.09 0.13

3 Ada infrakstruktur jalan 0.25 0.11 0.22 0.28 0.22 0.26 0.22

4 Kondisi akses jalan 0.18 0.32 0.07 0.09 0.07 0.09 0.145 Keamanan 0.25 0.11 0.22 0.28 0.22 0.26 0.226 Lingkungan 0.18 0.32 0.22 0.28 0.22 0.26 0.25

Total 1.00

Menghitung bobot tiap kriteriaNo Kriteria Harga Tanah Jarak gudang

baru ke plant

Ada infrakstruktur

jalan

Kondisi akses jalan

Keamanan Lingkungan

1 Harga Tanah 1 1/3 1/7 1/5 1/7 1/5

2 Jarak gudang baru ke plant

3 1 1 1/3 1 1/3

3 Ada infrakstruktur jalan

7 1 1 3 1 1

4 Kondisi akses jalan 5 3 1/3 1 1/3 1/3

5 Keamanan 7 1 1 3 1 1 6 Lingkungan 5 3 1 3 1 1

Total 28 9 1/3 4 1/2 10 1/2 4 1/2 3 6/7

Menghitung bobot tiap kandidatterhadap kriteria harga tanah

No Lokasi Sempidi Mengwi Jalan Kargo Tabanan Denpasar1 Sempidi 1 1/5 1/3 1/7 1/32 Mengwi 5 1 3 1/3 5 3 Jalan Kargo 3 1/3 1 1/5 3 4 Tabanan 7 3 5 1 5 5 Denpasar 3 1/5 1/3 1/5 1

Total 19 4 3/4 9 2/3 1 7/8 14 1/3

No Lokasi Bobot1 Sempidi 0.052 Mengwi 0.263 Jalan Kargo 0.134 Tabanan 0.485 Denpasar 0.08

Menghitung bobot tiap kandidatterhadap kriteria jarak dari plant

No Lokasi Sempidi Mengwi Jalan Kargo Tabanan Denpasar1 Sempidi 1 1/3 3 1/5 5 2 Mengwi 3 1 7 3 9 3 Jalan Kargo 1/3 1/7 1 1/7 3 4 Tabanan 5 1/3 7 1 7 5 Denpasar 1/5 1/9 1/3 1/7 1

Total 9 1/2 2 18 1/3 4 1/2 25


Menghitung bobot tiap kandidatterhadap kriteria adanya infrakstruktur

No Lokasi Sempidi Mengwi Jalan Kargo Tabanan Denpasar1 Sempidi 1 1/3 3 1/3 1/52 Mengwi 3 1 7 3 1/33 Jalan Kargo 1/3 1/7 1 1/7 1/74 Tabanan 3 1/3 7 1 1/35 Denpasar 5 3 7 3 1

Total 12 1/3 4 4/5 25 7 1/2 2

No Lokasi Bobot

1 Sempidi 0.082 Mengwi 0.263 Jalan Kargo 0.044 Tabanan 0.185 Denpasar 0.44

Menghitung bobot tiap kandidatterhadap kriteria kondisi akses jalan

No Lokasi Sempidi Mengwi Jalan Kargo Tabanan Denpasar1 Sempidi 1 1/3 3 1/3 3

2 Mengwi 3 1 7 1 1/33 Jalan Kargo 1/3 1/7 1 1/7 1/54 Tabanan 3 1 7 1 1/3

5 Denpasar 1/3 3 5 3 1 Total 7 2/3 5 1/2 23 5 1/2 4 7/8


Menghitung bobot tiap kandidatterhadap kriteria keamanan

No Lokasi Sempidi Mengwi Jalan Kargo Tabanan Denpasar1 Sempidi 1 1/3 5 1/3 5

2 Mengwi 3 1 7 1 5 3 Jalan Kargo 1/5 1/7 1 1/5 1/3

4 Tabanan 3 1 5 1 5

5 Denpasar 1/5 1/5 3 1/5 1 Total 7 2/5 2 2/3 21 2 3/4 16 1/3


Hasil AHP

Sempidi Mengwi Jalan Kargo Tabanan Denpasar

Harga Tanah 0.002 0.009 0.004 0.016 0.003

Jarak gudang baru ke plant 0.018 0.058 0.008 0.041 0.004Ada infrakstruktur jalan 0.019 0.058 0.008 0.040 0.099Kondisi akses jalan 0.028 0.031 0.005 0.031 0.043Keamanan 0.042 0.080 0.010 0.076 0.017Lingkungan 0.011 0.035 0.025 0.125 0.052

Kriteria penentuan lokasi

Kandidat lokasi

Bobot Akhir = Bobot score alternatif X Bobot Kriteria

Analisa Hasil AHPAnalisa perbandingan pasangan antar kriteria: 1. Bobot kriteria tertinggi adalah Kriteria Lingkungan

dengan bobot 0,252. Faktor lingkungan dimaksud antara lain: a) Tersedia jaringan listrik, PDAM, dan telepon.b) Memiliki sanitasi baik.c) Tidak banjir, dand) Tidak berada di dalam perumahan.

(sumber: Hasil wawancara Warehouse & transportation manager CCAI unit Balinusa)

3. Kriteria penting lainnya adalah keamanan danada infrakstuktur jalan dengan perolehan bobotmasing-masing yaitu 0,20.

Analisa hasil AHP (2)4. Kriteria kondisi akses jalan, jarak plant terhadap

gudang baru, dan harga tanah memperoleh bobotmasing-masing adalah 0,14, 0,13 dan 0,03

Analisa Hasil AHP (3)

Analisa perbandingan pasangan antara tiap kandidatlokasi terhadap kriteria:1. Harga tanah- Untuk kriteria harga tanah, daerah terbaik yaitu memiliki bobot

terbesar berada pada lokasi Tabanan dan Mengwi denganmasing-masing bobotnya adalah 0,48 dan 0,26.

- Untuk daerah Tabanan harga jual tanah yaitu Rp. 147.000,-/m2 ,sedangkan di daerah mengwi adalah Rp. 200.000,-/ m2

2. Jarak gudang baru ke plant-Daerah terbaik berada pada lokasi Mengwi dengan bobot 0,45 diketahui jarak plant ke lokasi di Mengwi adalah 8 Km.

Analisa Hasil AHP (3)Analisa perbandingan pasangan antara tiap kandidatlokasi terhadap kriteria:3. Ada infrakstruktur jalan-Bobot yang paling besar ada pada lokasi Denpasar dengan 0,44

4. Kondisi akses jalan- Untuk kriteria ini bobot yang paling besar adalahkandidat lokasi Denpasar dengan bobot 0,31

5. Kriteria Keamanan-Segi keamanan kandidat lokasi yang memiliki bobot tertinggiterhadap kriteria ini adalah lokasi Mengwi dan Tabanan denganmasing-masing bobot yaitu 0.36 dan 0.34.

Analisa Hasil AHP (3)

6. Kriteria Lingkungan- Segi lingkungan kandidat yang memiliki bobot tertinggi adalah

pada lokasi Tabanan yaitu 0.50

Nantinya nilai score dikalikan bobot kriteria akan dijadikaninput-an pada formulasi Goal Programming untuk nilai kriteriasubjektifitas, sedangkan nilai kriteria objectifitasmenggunakan data yang ada di lapangan.

Indeks Konsistens

Analisa Indeks Konsistens

Berikut nilai inconsistency perbandingan kandidat terhadapkriteria:

1. Untuk kriteria harga tanah memiliki inconsistency adalah0,07

2. Untuk kriteria jarak kandidat dengan plant memilikiinconsistency adalah 0,09

3. Untuk kriteria ada infakstruktur jalan memiliki inconsistencyadalah 0,07

Analisa Indeks Konsistens (2)

4. Untuk kriteria kondisi akses jalan memiliki inconsistencyadalah 0,31

5. Untuk kriteria keamanan memiliki inconsistency adalah 0,076. Untuk kriteria lingkungan memiliki inconsistency adalah 0,14

Goal 1: Harga beli perusahaan terhadap tanah kandidat lokasimaksimal 700 juta untuk lahan tanah seluas 3 hektar.

Goal 2 : Jarak lokasi terhadap plant adalah 26 km.Goal 3 : Lebar jalan minimal 8 meter.Goal 4 : Kondisi jalan minimal 80% kondisi baik.Goal 5 : Aspek keamanan harus 100% aman.Goal 6 : Aspek lingkungan harus 100% yaitu ada jaringan

listirk, PDAM dan telepon. Kemudian sanitasi baik, tidakbanjir, dan tidak berada di perumahan atau pemukimanpenduduk.

Optimasi Goal Programming

Hasil Running LINDO

Matriks JarakGudang 1 Denpasar Kuta Tabanan Singaraja Ubud Klungkung Mataram Sumbawa Bima

Gudang 1 0Denpasar 25.1 0

Kuta 40.1 15.3 0Tabanan 1 25.1 40.1 0Singaraja 187 inf inf inf 0

Ubud 28.1 21.4 28.2 28.1 inf 0Klungkung 64 27.3 31.8 64 inf 22.7 0Mataram 90.1 inf Inf inf inf inf inf 0Sumbawa 269 inf inf inf inf inf inf 178.9 0

Bima 534.1 inf inf inf inf inf inf 444 265.1 0

Gudang 2 Denpasar Kuta Tabanan Singaraja Ubud Klungkung Mataram Sumbawa Bima

Gudang 2 0Denpasar 13.3 0

Kuta 28.3 15.3 0Tabanan 7.3 25.1 40.1 0Singaraja 207.3 inf inf inf 0

Ubud 16.3 21.4 28.2 28.1 inf 0Klungkung 49.3 27.3 31.8 64 inf 22.7 0Mataram 78.3 inf inf inf inf inf inf 0Sumbawa 257.3 inf inf inf inf inf inf 179 0

Bima 522.3 inf inf inf inf inf inf 444 265 0

TABANAN

MENGWI

Hasil Simulasi rute pengiriman

Insertion Heuristic

Hasil simulasi rute pengirimanuntuk Produk RGB

Hari Panjang rute (Km) Sales center yang dilayani Kapasitas total (case)

1 128.0 Klungkung 5102 128.0 Klungkung 1933 128.0 Klungkung 5574 128.0 Klungkung 225 128.0 Klungkung, Tabanan 719

6 2878.4 Denpasar, Kuta, Tabanan, Singaraja, Ubud, Klungkung

26863

7 129.0 Klungkung, Tabanan 678


4156


13894

10 128.0 Klungkung 33111 128.0 Klungkung 551


9872


44378


6360

15 128.0 Klungkung 3716 128.0 Klungkung 9117 129.0 Tabanan, Klungkung 64118 128.0 Klungkung 103


1434


1394


1 98.6 Klungkung 5102 98.6 Klungkung 1933 98.6 Klungkung 5574 98.6 Klungkung 225 120.6 Klungkung, Tabanan 719


26863

7 120.6 Klungkung, Tabanan 678


4156


13894



9872


44378


6360

15 98.6 Klungkung 3716 98.6 Klungkung 9117 120.6 Tabanan, Klungkung 64118 98.6 Klungkung 103


1434


1394

Gudang Tabanan Gudang Mengwi

Hasil simulasi rute pengirimanuntuk Produk OWP


1 128.0 Klungkung 1322 128.0 Klungkung 93 128.0 Klungkung 1384 0.0 - 05 128.0 Klungkung 150

6 2679.8Denpasar, Kuta, Tabanan,

Singaraja, Ubud, Klungkung, Mataram, Sumbawa, Bima

30570


9 691.1 Kuta,Tabanan, Singaraja, Klungkung

730

10 128.0 Klungkung 4611 128.0 Klungkung 13712 129.0 Tabanan, Klungkung 437



52129

14 128.0 Klungkung 26015 0.0 - 016 0.0 - 017 128.0 Klungkung 14418 0.0 - 019 128.0 Klungkung 17420 128.0 Klungkung 173


1 98.6 Klungkung 1322 98.6 Klungkung 93 98.6 Klungkung 1384 0.0 - 05 98.6 Klungkung 150



30570


9 699.7 Kuta,Tabanan, Singaraja, Klungkung

730

10 98.6 Klungkung 4611 98.6 Klungkung 13712 120.6 Tabanan, Klungkung 437



52129

14 98.6 Klungkung 26015 0.0 - 016 0.0 - 017 98.6 Klungkung 14418 0.0 - 019 98.6 Klungkung 17420 98.6 Klungkung 173

Gudang Tabanan Gudang Mengwi

Analisa Simulasi RutePengiriman

Kandidat lokasi Mengwi lebih pendek dengan efisiensi rutepengiriman yang lebih rendah 19,4 % dari kandidat Tabanan.

Produk RGB Produk OWPMengwi 293,160.00 130,784.50 423,944.50 Tabanan 348,549.10 157,816.10 506,365.20

Gudang Jarak ditempuh selama setahun (Km) Total (Km)

KESIMPULAN DAN SARAN

KesimpulanKesimpulan yang dapat diambil dari penelitian iniadalah sebagai berikut:

1. Dalam menentukan lokasi warehouse baru pada PT. CCAI unit Balinusa terdapat 6 kriteria yang dipertimbangkan yaitu: Harga tanah, jarak lokasi dengan plant, adainfrakstruktur jalan, kondisi jalan, aspek keamanandan aspek lingkungan. Kandidat lokasi yang akan dipilih berdasarkanrekomendasi perusahaan adalah Sempidi, Mengwi, Jalan Kargo, Tabanan, dan Jalan MahendradataDenpasar.

Kesimpulan (2)2. Dari hasil perhitungan AHP-GP, diperoleh 2 kandidat lokasi

berdasarkan kriteria subjektifitas dan criteria objektifitasyang kemudian dioptimasikan dengan solver LINDO yaitudaerah Tabanan dan Mengwi.

3. Hasil simulasi tersebut didapat total jarak tempuh rutepengiriman dari gudang Tabanan selama setahun untukproduk RGB dan OWP adalah 506.365,2 km, sedangkan jikadari gudang Mengwi 423.733,9 km.

Jadi kandidat lokasi sebagai warehouse baru dengan rutepengiriman yang efisien adalah lokasi Mengwi dimana hasilyang diperoleh total jarak pengiriman dari lokasi Mengwi19,4% lebih rendah dibandingkan kandidat lokasi Tabanan.

Saran

Adapun saran-saran yang dapat direkomendasikan antara lain:

1. PT. CCAI unit Balinusa dapat mendirikan warehouse baruyang berlokasi di daerah Mengwi, dikarenakan menghasilkanjarak rute pengiriman yang lebih efisien.

2. Perusahaan dapat menerapkan multi pengiriman (VRP SDP) produk RGB dan OWP ke sales center denganmemperhatikan kapasitas truk.

Daftar Pustaka• Badri, Masood A. 1998. Combining The Analytic Hieratchy Process And

Goal programming For Global Facility Location-Allocation Problem. 237-248.

• Barnhart, C. dan Laporte, G. 2007. Vehicle Routing Handbook in OR & MS.• Cahyo, Winda Nur 2008. Pendekatan Simulasi Monte Carlo Untuk

Pemilihan Altenatif Dengan Decicion Tree Pada Nilai Outcom YangProbabilistik. 13, 11-17.

• Campbell, Ann Melissa. 2004. Efficient Insertion Heuristics for Vehicle Routing and Scheduling Problems. Transportation Science, 38, 369-378.

• Chen, Cheng-Liang, Yuan, Tzu-Wei dan Lee, Wen-Cheng 2007. Multi-Kriteria Fuzzy Optimization For Locating Warehouses And Distribution Centers in A Supply Chain Network. 393-407.

• Hawks, Karen. 2006. What is Reserve Logistics? [Online]. Available: http://rlmagazine.com/edition01p12.php [Accessed 18 Maret 2011].

• Kahraman, Cengiz, Ruan, Da dan Dogan, Ibrahim 2003. Fuzzy Group Decision-Making For Facility Location Selection. 135-153.

http://rlmagazine.com/edition01p12.php�

Daftar Pustaka (2)• Marpaung, Juanawati. 2009. Perencanaan Produksi Yang Optimal Dengan

Pendekatan Goal programming. Medan: Teknik Industri - Universitas Sumatera Utara.

• Ozcan, Tuncay, Celebi, Numan dan Esnaf, Sakir. 2011. Comparative Analysis Of Multi-Kriteria Decision Making Methodologies And Implementation Of A Warehouse Location Selection Problem. Expert Systems with Applications.

• Pamungkas, Andreas Adi, Wibisono, Eric dan Arlianto, Jerry Agus. 2008. Pengembangan Model Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pick-up dengan Menambahkan Batasan Waktu. Logistic and Supply Chain Management, 1.

• Pawestri, Isnaya Endah. 2010. Penentuan Lokasi Distribution Center/Gudang Persediaan Darurat Tanggap Bencana Dengan Pendekatan Multi Kriteria Goal programming Dan Set Covering. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Daftar Pustaka (3)• Prasetyawan, Yudha. 1999. Perencanaan Penjadwalan Kendaraan

Pelayanan Pengambilan Sampah Kotamadya Surabay. Surabaya, ITS.• Pujawan, I Nyoman dan ER, Mahendrawathi 2010. Supply Chain

Management, Surabaya, Guna Widya.• Saaty, Thomas L. 2005. Analytic Hierarchy Process. Encyclopedia of

Biostatistic.• Sharma, Mihtun J., Moon, Ilkyeong dan Bae, Hyerim 2008. Analytic

Hierarchy Process To Assess And Optimize Distribution Network. Aplied Mathematics and Computation, 256-265.

• Tabucanon, Mario T. 1988. Multiple Criteria Decision Making In Industri, Amsterdam, ELSEVIER SCIENCE PUBLIHERS B.V.

• Tarigan, Darmasius. 2008. Pemodelan Vehicle Routing Problem TerbukaDengan Keterbatasan Waktu. Universitas Sumatera Utara.

TERIMA KASIH

Documents

ITS Undergraduate 16715 Presentation PDF