Optimasi Rute Distribusi Beras Menggunakan Metode Branch and Bound (Studi Kasus: PT. Sari Tani Indonesia Group)

Beras merupakan makanan pokok bagi warga Indonesia, sehingga terjadi peningkatan permintaan beras setiap tahunnya seiring bertambahnya jumlah penduduk Indonesia. PT. Sari Tani Indonesia Group merupakan salah satu perusahaan yang bergerak pada bidang pengolahan pangan yaitu penggilingan beras. Produk beras yang dihasilkan antara lain Beras Putih Biru, Beras Tawon, Beras Padi Beruang, dan Beras Ikan Sangar yang dikemas dengan karung laminasi yang berbahan dasar plastik polypropylene (PP). Perusahaan memiliki retailer yang tersebar pada wilayah Mojokerto, Sidoarjo, Surabaya, Lamongan, dan Gresik. Tujuan penelitian yaitu mampu mengidentifikasi kondisi aktual rute pendistribusian PT. Sari Tani Indonesia Group. Menentukan rute optimal pendistribusian PT. Sari Tani Indonesia Group dengan pendekatan branch and bound. Penelitian yang saat ini dilakukan menggunakan metode Branch and Bound untuk permasalahan dalam penentuan rute terpendek distribusi beras. Metode Branch and Bound membagi persoalan menjadi sub masalah (branching) dengan membuat pohon pencarian dan mengerjakan batasan (bounding) untuk memperoleh solusi. Keunggulan metode Branch and Bound terdapat pada tingkat keefektifitasnya yaitu dengan menggunakan sejumlah solusi dalam memecahkan masalah dengan hasil atau solusi yang akurat dan optimal. Penelitian dilakukan di PT. Sari Tani Indonesia Group, Mojokerto yang dilaksanakan pada bulan Oktober hingga Desember 2022. Hasil analisis yaitu dapat diketahui permintaan tertinggi berada Kota Surabaya 205,75 dengan jumlah retailer 24. Dilakukan penyelesaian dengan algoritma branch and bound dengan percabangan pada 4 retailer. Pembuatan distance matrix dengan bantuan Google Maps untuk 43 retailer. Pengolahan data menggunakan VRP Spreadsheet Solver dengan membuat 2 skenario. Distribusi menggunakan 18 armada jenis Truk CDD kapasitas 20 ton dengan waktu running 55,298 detik. Berdasarkan hasil analisis disimpulkan bahwa adanya perubahan mekanisme pemesanan produk hingga proses pengiriman. Penentuan rute optimal sesuai dengan kapasitas kendaraan akan membuat proses distribusi lebih efektif. Penelitian masih memiliki kekurangan, oleh karena itu diharapkan penelitian selanjutnya mampu mempertimbangkan faktor kemacetan dan kondisi aktual jalan yang akan dipilih sebagai solusi rute optimal

Optimasi Aliran Bahan pada Departement Produksi dengan Metode Algoritma Genetika (Studi Kasus pada PT. Matcha Muda Manggala Yogyakarta)

PT. Matcha Muda Manggala merupakan perusahaan Fast Moving Consumer Goods (FMCG) yang bergerak dibidang produksi minuman teh olahan teh Matcha. Bahan baku yang digunakan untuk produksi pada PT. Matcha Muda Manggala merupakan teh Matcha yang di Impor dari Jepang. Tata letak fasilitas yang diterapkan pada lantai produksi PT. Matcha muda manggala yaitu tata letak produk atau product layout. Kapasitas produksi perhari PT. Matcha muda manggala Yogyakarta yaitu sebesar 5 Ton. Jumlah ini dihasilkan dengan pembagian jam kerja sebanyak 3 shift yaitu pagi, siang, malam dengan total jam kerja per hari yaitu 21 jam dengan 3 jam total istirahat. PT. Matcha Muda Manggala Yogyakarta memiliki lantai produksi yang terhubung langsung dengan ruangan storage dan ruangan pengemasan. Di belakang ruang storage dan diatas ruang pengemasan lebih tepatnya. Ruangan storage dan ruangan lantai produksi tidak memiliki level ketinggian yang sama Sehingga akses untuk menyalurkan raw material dari storage ke lantai produksi dilakukan secara manual dan hati-hati. Hal ini menimbulkan potensi kecelakaan kerja. Pada proses produksi shift malam misalkan, jika pekerja mengalami ngantuk atau kelelahan mengangkat beban material dari Storage ke lantai produksi yang lebih bawah. Potensi terjadinya kecelakaan akan meningkat. Penelitian ini menggunakan metode grafik dan metode algoritma genetika untuk menentukan aliran bahan yang optimal. Metode grafik digunakan untuk pembanding metode algoritma genetika. Jarak perpindahan total dari tata letak lantai produksi awal pada PT. Matcha Muda Manggala Yogyakarta yaitu sebesar 487,6 meter per harinya dimana pemindahan aliran bahan secara berurutan melalui mesin X – A – B – C – D – E – F dimana terdapat backtracking pada mesin E menuju mesin F sehingga frekuensi perpindahanya menjadi dua kali yaitu 20 dibanding aliran bahan dari mesin-mesin lainya. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu, Jarak perpindahan total dari tata letak produksi usulan metode grafik adalah 568,8 meter per harinya. Jumlah ini lebih besar dari total jarak tata letak prduksi awal. Sehingga tata letak usulan metode grafik tidak digunakan sebagai usulan tata letak baru karena tidak lebih optimal dari tata letak awal. Jarak perpindahan total dari tata letak usulan metode algoritma genetika menghasilkan hasil aliran bahan baru yang lebih optimal dari aliran bahan awal yaitu 428,8 meter per hari. Tata letak usulan metode algoritma genetika memiliki urutan tata letak mesin secara berurutan yaitu X – C – E – D – B – A – F. Maka tata letak usulan metode Algoritma genetika digunakan sebagai usulan tata letak baru yang lebih optimal

Optimasi Rute Distribusi Menggunakan Metode Ant Colony Optimization (ACO) pada Permasalahan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) dan Capacitated Vehicle Routing Problem Time Window (CVRPTW) di PT. Sari Tani Indonesia Group

Beras di Indonesia merupakan komoditi utama hasil pertanian dan menjadi bahan pangan pokok. Salah satu produsen pengolahan beras di Jawa Timur adalah PT. Sari Tani Indonesia Group. Perusahaan ini memiliki 2 jenis produk beras kemasan, yaitu premium dan medium yang didistribusikan ke seluruh Indonesia, tetapi lebih dominan di wilayah Jawa Timur. Distribusi produk dilakukan menggunakan kendaraan angkut jenis Colt Diesel Double (CDD) yang berjumlah 20 buah dengan kapasitas maksimal 8 ton per kendaraan dan kendaraan angkut jenis Truck Container yang berjumlah 9 buah dengan kapasitas maksimal 20 ton per kendaraan. Perusahaan juga berencana menggunkaan truk CDD 10 ton yaitu truk CDD 8 ton yang muatannya dilebihkan sampai 10 ton atau biasa disebut ODOL (Over Dimension & Over Load). Perusahaan pada saat ini masih belum dapat memenuhi permintaan pelanggan dengan baik. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui rute distribusi optimal berdasarkan hasil analisis Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) dan Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Window (CVRPTW) di PT. Sari Tani Indonesa Group serta memberikan rekomendasi penerapan rute distribusi yang sesuai dengan kondisi di PT. Sari Tani Indonesa Group. Peneitian ini melibatkan 43 pelanggan tetap, yaitu distributor yang berada di Jawa Timur. Data yang dubutuhkan antara lain jarak antara pelanggan (distributor) dengan gudang perusahaan dan antar pelanggan, permintaan pelanggan setiap hari selama 2 bulan, muatan per-jenis kendaraan (8, 10, 20 ton), dan kondisi persyaratan lain yang ditetapkan oleh perusahaan. Pengolahan data dilakukan secara manual dengan aplikasi Microsoft Excel dan menggunakan aplikasi yang bernama Tspvrp yang berasal dari singkatan Traveling Salesman Problem Vehicle Routing Problem rancangan Darmawan dan Sapti Wahyuningsih (2015). Hasil penerapan analisis CVRP untuk kendaraan 8 ton, 10 ton (8 ton ODOL) dan 20 ton menggunakan aplikasi dinilai lebih baik daripada hasil analisis manual dengan nilai jarak yang lebih minimum berturut-turut 104,3 km, 153,75 km dan 44 km. Penggunaan kendaraan juga berkurang 3 buah pada muatan 8 dan 10 ton. sedangkan pada CVRPTW hasil analisis aplikasi untuk kendaraan 8 ton diketahui nilai jarak lebih minimum 143,9 km dan penggunaan kendaraan lebih minimum 4 buah daripada manual meskipun lebih lama 9,50 menit, tetapi lain halnya dengan CVRPTW muatan 10 ton (8 ton ODOL) yang diketahui hasil analisis aplikasi lebih minimum 19,55 km dan penggunaan kendaraan minimum 2 buah meskipun lebih lambat 26,96 menit. Terakhir, CVRPTW muatan 20 ton juga diketahui hasil analisis manual lebih minimum 4,1 km tetapi lebih lambat 35,91 menit daripada hasil analisis aplikasi meskipun pengguaan kendaraan berjumlah sama 13 buah

Peningkatan Kualitas Produk Coklat Batang Menggunakan Green Quality Function Deployment II (GQFD II) (Studi Kasus Di Kelompok Tani Mulyo Jati)

Perkembangan industri di era globalisasi semakin berkembang pesat. Perkembangan industri menjadikan Kelompok Tani Mulyo Jati semakin bersaing dalam mengembangkan industrinya. Upaya yang dilakukan Kelompok Tani Mulyo Jati dalam menghadapi persaingan tersebut, yaitu dengan memenuhi kebutuhan dan keinginan konsumen dari segi kualitas produk. Kelompok Tani Mulyo Jati menambahkan strategi peningkatan kualitas produk dari segi lingkungan dengan cara memproduksi cokelat batang secara ramah lingkungan dan memberikan harga ekonomis agar konsumen tertarik untuk membeli produknya. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui atribut kualitas yang dipentingkan konsumen, mengetahui limbah yang dihasilkan selama proses produksi, dan menganalisis biaya yang dapat dikurangi sehingga dihasilkan produk yang berkualitas ekonomis dan ramah lingkungan. Metode penelitian ini menggunakan Green Quality Function Deployment II (Green QFD II). Green QFD II mengintegrasikan QFD, LCA, dan LCC ke dalam matriks – matriksnya. QFD digunakan untuk mendapatkan prioritas atribut kualitas yang perlu perbaikan. Penetapan atribut pada QFD melalui pendekatan 8 atribut kualitas, meliputi performance, Easthetica, Feature, Reability, Serviceability, Conformance to Spesification, Durability, dan Perceived Quality. LCA digunakan untuk mengevaluasi dampak lingkungan yang dihasilkan dari proses produksi. Penetapan atribut pada LCA dari limbah yang dihasilkan, meliputi emisi CO2, pH, COD, TSS, BOD, minyak dan lemak. LCC digunakan untuk mengevaluasi biaya produk selama siklus hidupnya. Penetapan atribut pada LCC, yaitu Pembelian biji kakao, butter, susu bubuk, dan gula, kemasan printing, alumunium foil, gaji, dan listrik. Penelitian dilaksanakan di Kelompok Tani Mulyo Jati yang berlokasi di Desa Randugenengan, Kabupaten Mojokerto pada bulan Juli 2022 sampai September 2022. Prioritas respon teknis pada house of quality berturut – turut yaitu teknik pengolahan (0,27), penanganan bahan baku (0,14), desain kemasan (0,13), penanganan bahan baku (0,14). Pada green house prioritas limbah yang perlu ditekan dampaknya berturut – turut emisi CO2 dari listrik (0,07), emisi CO2 dari pembakaran limbah kulit kakao (0,07), COD (0,007), BOD (0,007). Kemasan printing dan listrik merupakan biaya yang dapat dikurangi pada cost house. Hasil analisis Green Quality Function Deployment II pada house of quality atribut yang paling dipentingkan konsumen yaitu cokelat masih layak konsumsi (tidak berjamur). Limbah yang memiliki dampak tertinggi pada green house yaitu emisi CO2 listrik sebesar 9.027,67 ppm. Biaya yang dikurangi pada cost house meliputi pembelian listrik dan kemasan printing. Saran untuk penelitian selanjutnya perlu dilakukan analisis hubungan antara variabel kualitas penelitian, serta memperkuat analisis biaya untuk menambah akurasi penelitian

Peramalan Permintaan Keripik Pisang Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) dan Regresi Linear Berganda di Aira Food Malang

RINGKASAN Pisang merupakan salah satu buah yang hasilnya melimpah di Indonesia. Pertumbuhan produksi pisang di Indonesia pada tahun 2014 -2017 menunjukkan adanya peningkatan yang cukup positif dengan rata-rata 2,67%. produksi pisang di kabupaten Malang yang menyumbang produksi pisang yang cukup banyak pada tahun 2018-2019 yaitu sebanyak 9.728.032. Hal ini dikarenakan pisang dapat tumbuh dengan baik dengan kondisi alam seperti di Kabupaten Malang. Salah satu cara untuk meningkatkan nilai tambahnya adalah dengan mengolahnya menjadi keripik pisang. Aira Food merupakan UKM yang terletak di Kabupaten Malang yang mengolah bahan baku pisang menjadi keripik pisang. Permintaan yang tidak stabil dari konsumen menjadi masalah bagi Aira Food jika tidak ditangani dengan baik, dapat merugikan perusahaan. Fluktuasi permintaan tersebut menyebabkan masalah di gudang, dengan terjadinya penumpukan stok yang berlebihan dan berpotensi mengakibatkan pemborosan serta penurunan kesegaran produk. Penumpukan tersebut disebabkan oleh ketidaksesuaian antara jumlah produksi dan penjualan. Maka, diperlukannya perencanaan produksi untuk memprediksi jumlah penjualan untuk memenuhi permintaan pelanggan di masa yang akan datang. Peramalan permintaan merupakan salah satu kegiatan yang mampu membantu perusahaan dalam menentukan kebutuhan bahan baku yang dibutuhkan dalam meramalkan jumlah penjualan produk dalam satu periode sehingga penentuan jumlah produksi menjadi lebih jelas dan tepat. Penyelesaian permasalahan di atas dapat dilakukan dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan Regresi Linear Berganda. Kedua metode ini diharapkan mampu mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi permintaan pasar dan meramalkan permintaan agar produksi keripik pisang di Aira Food sesuai dengan yang dibutuhkan oleh konsumen. Model ANN Backpropagation dan regresi linear berganda digunakan untuk meramalkan permintaan keripik pisang Aira Food pada periode Januari – Juli 2023. Hasil perbandingan peramalan permintaan yang mempunyai nilai kesalahan terkecil yang nantinya akan digunakan sebagai dasar dalam merencanakan produksi keripik pisang. Hasil penelitian yang diperoleh dengan menggunakan metode ANN Backpropagation memiliki arsitektur terbaik yaitu 3-12-12-12-1 dengan persentase data 80& training dan 20% testing. Hasil peramalan ini dibandingkan dengan data aktual yang mempunyai nilai MAPE sebesar 100,19% sedangkan MAPE yang diperoleh dari metode regresi linear berganda adalah sebesar 45,12%. Pada regresi juga diperoleh persamaan regresi terbaik yaitu, Y = 973,034 – 0,002X1 – 0,001X2. Hasil rekomendasi yang dapat diberikan untuk penelitian berikutnya adalah perlu menggunakan data yang memiliki jumlah lebih banyak agar peramalan dapat memperoleh hasil yang lebih akurat dan maksimal. Peneliti selanjutnya juga dapat menggunakan metode lain untuk membandingkan hasil peramalan agar dapat memperoleh metode terbaik untuk diterapkan nantinya

Identifikasi Karakteristik Produk Mikro Bio-Char dari Arang Hasil Pirolisis Tandan Kosong Kelapa Sawit (TKKS) Menggunakan Ball Mill

Kelapa sawit adalah jenis tanaman tahunan yang tumbuh di daerah tropis. Produktivitas tanaman kelapa sawit terus meningkat dimana tahun 2020 total produksi nasional sebesar 48.2 juta ton dan luas area perkebunannya mencapai 14.8 juta hektare (ha). Tingginya produktivitas tanaman kelapa sawit membuat limbahnya meningkat, salah satunya TKKS. TKKS merupakan limbah padat dengan presentase terbanyak sebesar 22% dibandingkan limbah lain, namun pemanfaatannya masih terbatas, sehingga perlu pengolahan lanjut. Salah satu alternatif pengolahan limbah TKKS yaitu dimanfaatkan sebagai micro bio-char. Proses pembuatan micro bio-char diawali dengan pirolisis untuk mendapatkan bio-char. Hasil pirolisis kemudian diayak dengan mesh 100 agar ukurannya seragam, lalu digiling pada ball mill untuk dijadikan micro bio-char. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh suhu pirolisis dan waktu ball mill terhadap karakteristik proksimat dan distribusi ukuran partikel pada micro-biochar TKKS serta mengetahui perlakuan terbaik micro-biochar TKKS. Rancangan penelitian disusun menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan dua faktor perlakuan yaitu suhu pirolisis dan waktu ball mill yang masing - masing terdiri dari 3 level. Pada perlakuan suhu yang digunakan adalah 400°C, 500°C, dan 600°C, sedangkan perlakuan waktu yang digunakan yaitu 24 jam, 48 jam, dan 72 jam menggunakan ball mill. Masing – masing diulang 3 kali sehingga menghasilkan 27 satuan percobaan. Dari hasil pengulangan tersebut akan dilakukan karakterisasi yang meliputi pengujian kadar air, kadar abu, kadar karbon terikat (fixed carbon), volatile matter, nilai kalor, dan PSA. Selanjutnya seluruh data yang diperoleh dianalisis menggunakan aplikasi SPSS dengan metode two-way ANOVA untuk karakteristik proksimat, dan regresi linier berganda untuk anaslisi hasil PSA. Penentuan perlakuan terbaik dilakukan menggunakan metode multiple attribute Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel suhu berpengaruh signifikan terhadap kadar air, kadar kalor, dan kadar karbon terikat, namun tidak berpengaruh signifikan pada kadar abu dan kadar zat terbang. Pada variabel waktu ball mill dan interaksi antara suhu dengan waktu ball mill tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap hasil penelitian. Pada analisis hasil PSA didapatkan bahwa interaksi antara suhu dan lama wkatu dapat mempengaruhi rata-rata ukuran partikel produk. Perlakuan terbaik dalam penelitian ini yaitu perlakuan dengan menggunakan suhu pirolisis 600°C dan waktu ball mill ball mill 24 jam. Hasil analisis berdasarkan perlakuan terbaik micro biochar tandan kosong kelapa sawit tersebut menghasilkan kadar air sebesar 6,09%, kadar abu 14,78%, kadar zat terbang 13,97%, kadar kalor 6128,86 cal/gram, kadar karbon terikat 65,16%. Rata-rata distribusi ukuran partikel terkecil terdapat pada perlakuan suhu pirolisis 600°C selama 72 jam sebesar 3,04μm. Perbaikan hasil penelitian adalah memperpanjang range penelitian dengan mempersempit selisih waktu ball mill ball mill untuk mendapatkan hasil penelitian lebih akurat karena sebelumnya selisih waktu tiap perlakuan terlalu panjang. Selain itu penggunaan metode ball mill masih belum menghasilkan waktu optimum untuk mencapai ukuran partikel yang diinginkan, sehingga perlu dilakukan penelitian mengenai waktu optimum penggunaan ball mill untuk mencapai ukuran yang sesuai

Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Kerupuk Nasi Dengan Metode Heuristik Silver Meal (Studi Kasus Di UKM Mumbul Food Jaya Makmur, Pati Jawa Tengah)

Kerupuk merupakan makanan ringan yang dikonsumsi oleh banyak kalangan. Menurut kementerian pertanian (2019) rata – rata konsumsi kerupuk di Indonesia sebanyak 0.171 ons per minggu. Kerupuk diproduksi oleh perusahaan. Salah satunya adalah UKM Mumbul Food Jaya Makmur. UKM Mumbul Food Jaya Makmur ini memproduksi Kerupuk nasi rasa bawang. Sebuah industri produksinya tidak akan jalan jika bahan baku tidak tersedia. Pada UKM ini sedang mengalami permasalahan pada persediaan bahan baku. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis pengendalian bahan baku pada seluruh bahan baku yang digunakan pada UKM tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui sistem pengendalian bahan baku yang telah diterapkan oleh UKM Mumbul Food Jaya Makmur dan mengetahui pengendalian persediaan bahan baku optimal dengan menggunakan metode heuristik silver meal. Penelitian ini menggunakan metode silver meal heuristik. Metode silver meal menggunakan pendekatan dengan mempertimbangkan kapasitas gudang. Perhitungan metode silver meal dilakukan beberapa tahap. Perhitungan dimulai dari mencari komponen biaya persediaan seperti biaya pesan dan biaya simpan, kemudian dilakukan peramalan permintaan dengan metode time series, selanjutnya perhitungan metode silver meal dan terakhir dihitung safety stock dan reorder point. Peramalan permintaan menggunakan aplikasi minitab 20. Hasil perhitungan kemudian akan dibandingkan dengan metode pengendalian persediaan yang diterapkan oleh UKM saat ini. Berdasarkan Hasil penelitian diketahui Metode pengendalian persediaan bahan baku yang diterapkan adalah gabungan antara penerapan Fixed Order Quantity (FOQ) dan Period Order Quantity (POQ). Biaya persediaan dengan metode oleh perusahaan sebesar Rp. 4.392.367,67. Hasil penelitian dengan metode silver meal didapatkan biaya persediaan sebesar Rp. 1.260.134,30. Biaya total persediaan dengan safety stock dan silver meal didapatkan sebesar Rp. 1.297.670,18. Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah metode yang diterapkan di perusahaan adalah Fixed Order Quantity (FOQ) dan Period Order Quantity (POQ). Penerapan FOQ terdapat pada kuantitas pembelian bahan baku sedangkangkan POQ terdapat pada frekuensi pemesanan bahan baku. Frekuensi dan kuantitas dari masing masing bahan baku berbeda. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa metode silver meal melakukan penghematan biaya persediaan bahan baku. Metode silver meal melakukan penghematan sebesar Rp. 3.094.697,49 atau sebesar 70,45%. Saran yang dapat diberikan adalah penelitian berikutnya dapat melengkapi data historis lebih baik agar peramalan lebih akurat dan melengkapi data kebutuhan selama waktu lead time sehingga perhitungan safety stock juga lebih akura

Klasterisasi Wilayah Distribusi Beras Miskin dengan Metode Density Based Clustering dan Geographic Information System (GIS) (Studi Kasus di Perusahaan Umum Bulog Sub Divre Bojonegoro)

Beras miskin (raskin) merupakan program yang diselenggarakan oleh pemerintah yang telah berjalan rutin sejak tahun 1998 dengan tujuan untuk membantu masyarakat miskin yang termasuk dalam kategori rawan pangan dalam memperoleh kebutuhan pokok (beras) guna memenuhi kebutuhan rumah tangganya. Perusahaan Umum Badan Usaha Logistik (Perum Bulog) merupakan salah satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang bergerak di bidang logistik pangan yang mengemban tanggung jawab dalam pelaksanaan distribusi bahan pangan seperti raskin ke berbagai wilayah di Indonesia. Pendistribusian raskin dilakukan dibawah tanggungjawab Perum Bulog guna menjamin keberhasilan pelaksanaannya, koordinasi serta sinkronasi antar seluruh elemen yang terlibat diperlukan dalam mendukung keberhasilan pendistribusian raskin. Permasalahan pendistribusian raskin pada Perum Bulog Sub Divre Bojonegoro yaitu terjadinya keterlambatan proses distribusi raskin yang diakibatkan oleh banyaknya jumlah titik distribusi pada wilayah kerja dengan jumlah permintaan yang tidak merata pada setiap titik distribusi, selain itu keterbatasan kapasitas armada pengangkut juga memberikan pengaruh pada proses distribusi. Tujuan dari penelitian ini yaitu menentukan klasterisasi wilayah distribusi raskin pada wilayah kerja Perum Bulog Sub Divre Bojonegoro sehingga proses distribusi lebih efisien. Metode yang digunakan dalam melakukan klasterisasi wilayah distribusi beras miskin yaitu Density Based Clustering with Noise (DBSCAN) dan Geographic Information System (GIS). Density Based Clustering with Noise berguna dalam proses klasterisasi menggunakan kepadatan data yang terkoneksi (density-connected). GIS berguna dalam melakukan proses visualisasi hasil klasterisasi berupa peta informasi. Metode Density Based Clustering with Noise dipilih karena dapat memperoleh klaster dengan bentuk sembarang, dapat mengetahui informasi tentang noise dan hanya memerlukan dua parameter tanpa membutuhkan informasi jumlah klaster yang akan dibentuk. Sedangkan penggunaan GIS dipilih karena dapat memberikan informasi yang lebih rinci guna mempermudah pemahaman peta. Klasterisasi wilayah distribusi beras miskin menggunakan metode Density Based Clustering with Noise diperoleh hasil yang optimum dengan menggunakan nilai MinPts sebesar 1 dan nilai Eps sebesar 3. Pada klaserisasi tersebut diperoleh hasil berupa jumlah klaster sebanyak 4 klaster, jumlah noise sebanyak 10 dan nilai silhouette coefficient sebesar 0,399. Klasterisasi menggunakan metode Density Based Clustering with Noise diperoleh hasil persebaran data yang hanya berpusat pada salah satu klaster dengan bentuk klaster yang dihasilkan berbentuk sembarang (arbitrary). Visualisasi hasil klasterisasi wilayah distribusi beras miskin menggunakan ArcGIS dihasilkan berupa peta klasterisasi wilayah dengan penambahan beberapa fitur.Visualisasi menggunakan peta tersebut mempermudah proses pemahaman terkait hasil dari klasterisasi yang telah dilakukan. Sehingga peta klaserisasi wilayah distribusi tersebut dapat membantu strategi proses distribusi produk menggunakan klasterisasi wilayah distribusi kedepanny

Optimasi Persediaan Bahan Baku dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ) (Studi Kasus pada UD Mega Sari Sidoarjo)

Kerupuk merupakan produk makanan kering yang telah lama dikenal oleh masyarakat Indonesia dengan komponen terbesarnya adalah pati. Salah satu industri yang memproduksi kerupuk di Kabupaten Sidoarjo adalah UD Mega Sari yang terletak di Desa Balong Garut, Kecamatan Krembung, Kabupaten Sidoarjo. Usaha ini memproduksi jenis kerupuk ceriping pedas dengan nama dagang Ceriping Pedas Kompas. UD Mega Sari memiliki jumlah permintaan kerupuk yang cenderung fluktuatif yang menyulitkan perusahaan untuk memprediksi ataupun menentukan kebijakan yang tepat dalam mengendalikan persediaan bahan baku untuk memenuhi kebutuhan produksi. Hal tersebut menyebabkan pemiliki kesulitan mengatur jumlah persediaan dan jadwal pemesanan sehingga sering terjadi kelebihan atau kekurangan persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan melakukan perbaikan terhadap kinerja dari metode persediaan yang telah diterapkan oleh UD Mega Sari selama ini serta untuk mengetahui penerapan metode EOQ dalam optimasi persediaan di UD Mega Sari. Penelitian ini menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ) untuk mengendalikan persediaan bahan baku. Penggunaan metode EOQ membantu dalam menentukan jumlah pemesanan ekonomis, mengetahui saat yang tepat melakukan pemesanan kembali serta mengetahui total biaya yang dikeluarkan perusahaan untuk mengendalikan persediaan. Tahapan dalam penelitian ini yaitu meramalkan permintaan bahan baku, menghitung biaya-biaya yang dibutuhkan untuk mengendalikan persediaan, dan membandingkan total biaya persediaan antara metode yang dipakai perusahaan dengan metode EOQ untuk mengetahui metode mana yang lebih baik. Hasil yang diperoleh dari penerapan metode EOQ yaitu mengetahui kuantitas pemesanan optimal singkong 16.086,73 kg, tepung tapioka 29.343,14 kg, bawang putih 95,06 kg, cabai merah 95,06 kg dan garam 743,29 kg. Total biaya pesediaan menggunakan metode EOQ memiliki nilai sebesar Rp 1.710.587.874,91 sedangkan total biaya persediaan dengan kuantitas pemesanan mempertimbangkan ketentuan supplier memiliki nilai sebesar Rp 1.748.780.379,04. Selisih total biaya persedian antara kedua perhitungan tersebut sebesar Rp 38.192.522,13 atau terjadi perubahan total biaya persediaan sebesar 2,23% dari total biaya lama. Total biaya persediaan bahan baku yang dikeluarkan UD Mega Sari sesuai kebijakan perusahaan adalah sebesar Rp 2.117.641.700,28. Apabila total biaya metode EOQ yang mempertimbangkan ketentuan supplier dibandingkan dengan total biaya sesuai kebijakan perusahaan maka diperoleh penghematan biaya sebesar Rp 368.861.303,24 atau 17,42%. Perhitungan total biaya menggunakan metode EOQ memperoleh hasil yang lebih rendah dibandingkan dengan perhitungan total biaya menggunakan kebijakan perusahaan. Hal tersebut membuktikan bahwa penerapkan metode EOQ mampu memberikan penghematan pada perhitungan biaya total persediaan bahan baku sehingga tujuan dari metode EOQ dapat tercapai yaitu, meminimalkan biaya yang dikeluarkan untuk persediaan bahan baku. Hal yang harus dilakukan oleh UD Mega Sari agar dapat melakukan pengendalian persediaan menggunakan metode EOQ yaitu menyesuaikan kapasitas gudang penyimpanan bahan baku, memperhatikan sifat atau karakteristik bahan yang disimpan, dan mencatat dengan lengkap semua kegiatan pengendalian persediaan yang dilakukan UD Mega Sari

Analisis Kapabilitas Proses Pada Proses Filling Krimer Kental Manis Kemasan Kaleng di PT Z

Susu sapi merupakan minuman yang banyak diolah, salah satu olahan susu sapi yang banyak di konsumsi di Indonesia yaitu mempunyai pasar sebanyak 35% adalah krimer kental manis. PT Z merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi krimer kental manis. Proses pembuatan krimer kental manis salah satu yang penting adalah proses filling karena merupakan proses yang menghasilkan produk akhir. Proses filling krimer kental manis bisa terdapat cacat pada produk yang mana produk tidak sesuai standar yang ditetapkan oleh kerena itu diperlukan perbaikan dengan melakukan analisis kapabilitas proses dan analisis diagram sebab akibat untuk mengetahui penyebab terjadinya masalah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan nilai indeks kapabilitas proses, mengetahui sebab permasalah yang mempengaruhi nilai kapabilitas proses dan mencari alternatif solusi perbaikan untuk kapabilitas proses di PT Z. Analisis kapabilitas proses dilakukan dengan melakukan perhitungkan indeks kapabilitas proses. Data yang diambil adalah data sekunder berasal dari form produksi departemen krimer kental manis line A dan line B dengan rentang waktu bulan Januari 2021 – Maret 2021, parameter yang dianalisi adalah berat BDKT, seam height, seam thickness, can height, flow rate N2, working pressure N2, pressure tank N2, Temperatur dan RH. Analisis dilakukan dengan tahap uji normalitas, uji goodness of fit dan analisis kapabilitas proses dengan indeks process performance (Pp) dan Process performance kane (Ppk). Hasil dari indeks kapabilitas proses akan dibuat grafik tren Pp dan Ppk dengan waktu Januari 2021 – Maret 2021. Hasil yang didapatkan pada kelompok parameter hasil double seaming, N2 Supply, dan kondisi lingkungan adalah masih terdapat indeks kapabilitas Pp di bawah 1 yang artinya proses tidak stabil dan Ppk di bawah 1 yang artinya proses masih di luar batas spesifikasi. Untuk itu diperlukan identifkasi penyebab dengan diagram fishbone sehingga didapatkan penyebab pada kelompok parameter hasil double seaming yaitu faktor man (Operator kurang pengalaman dan pelatihan), material (cacat pada bahan kemasan, viskositas fluktuatif dan kemasan terlambat), method (SOP tertulis pemeriksaan produk tidak ada), machine (permasalah mesin filler, unseaming dan sensor). Penyebab pada kelompok parameter supply N2 adalah faktor material (Tekanan masuk tidak sesuai kebutuhan), method (spesifikasi sudah tidak sesuai), dan machine (indikator rusak). Penyebab pada kelompok parameter kondisi lingkungan adalah faktor machine (supply Air Handling Unit tidak sesuai kebutuhan) dan method (pengaturan suhu tidak selalu dilakukan). Kesimpulan yang didapatkan adalah hasil indeks kapabilitas masih ada yang di bawah target 1, sehingga diperlukan identifikasi penyebab dan ditemukan yang mempengaruhi adalah faktor operator, mesin yang digunakan, spesifikasi yang tidak sesuai dan bahan baku yang cacat. Saran yang bisa diberikan adalah penggunaan data bisa yang lebih baru dan pengambilan diawasi langsung. Selain itu, data hasil double seaming bisa ditambahkan seam terminology yang lain