Model Optimasi Logistic Terintegrasi Menggunakan Continous Review dan Algoritma Greedy (Studi kasus:Perusahaan Ekspor Rumput Laut pada PT. Rapid Niaga International Makassar)

MULIYADI, DR. Azhari SN, M.T

2016 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Penelitian ini membangun model optimasi logistik terintegrasi yang mengintegrasikan dan mengoptimasi deliveryorder, inventory, packaging dan purchasing pada PT. Rapid Niaga International Makassar. Pada inventory digunakan metode continous review untuk mengoptimalkan inventory sedangkan pada delivery order dan purchasing menggunakan algoritma greedy. Algoritma greedy pada delivery order digunakan untuk optimasi pemilihan jasa pengiriman kontainer yang digunakan dalam pengiriman pesanan pelanggan dengan menghasilkan biaya pengiriman paling rendah sedangkan pada purchasing digunakan untuk optimasi pemilihan penawaran harga rumput laut dari petani yang ada disetiap cabang untuk menimalkan harga pembelian rumput laut. Pengujian pada model inventory dengan enam skenario diperoleh kesimpulan stock out masih terjadi namun pada skenario 6 dengan lead time 10 dan service level 99.9% dapat dikurang jumlah stock out hingga 4 kali dengan total selama tahun 2014. Sedangkan pengujian untuk algoritma greedy dalam model optimasi delivery order dari ketiga skenario yang diberikan selalu dapat memberikan hasil seleksi yang maksimal begitu juga pada pada model optimasi purchasing algoritma greedy dapat memberikan seleksi yang maksimal dari dua skenario yang diberikan.

This research is conducted to build an integrated logistics optimization models that integrate and optimize the delivery order, inventory, packaging and purchasing in PT. Rapid Niaga Internasional Makassar. In the continuous review inventory method is used to optimize inventory while on the delivery order and purchasing using a greedy algorithm. Greedy algorithm on the delivery order is used to optimize the choice of container shipping services that used in dispatching customer orders to produce the lowest transmission costs. Meanwhile at purchasing the greedy algorithm is used to optimize the choice of Bid seaweed from farmers who exist in each branch to minimize purchase price of seaweed. The Testing on model with six scenarios conclude that inventory stock out still occured. On the six scenarios with a lead time of 10 and 99.9% service level can be reduced by the amount of stock out up to four times the total for 2014. While testing for the greedy algorithm optimization model delivery order of the three scenarios is given always can provide maximum results of selection as well as on the optimization model purchasing greedy algorithm can provide maximum selection of the two scenarios are given.

Kata Kunci : logistics, web services, integration, inventory control, continuous review, greedy.