Jurnal Logistik Bisnis

Optimasi Jadwal Perawatan Komponen Kritis Truk Menggunakan Metode Age Replacement

Tamadara Hilman, Dhella Emalia Damanik — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

Tingginya frekuensi kerusakan pada komponen kritis truk di PT Cakraindo Mitra Internasional menyebabkan downtime tidak terjadwal, meningkatnya biaya perawatan, serta penurunan keandalan armada. Penelitian ini bertujuan menyusun interval optimal perawatan pencegahan menggunakan metode Age Replacement serta menghitung potensi efisiensi biaya dibandingkan perawatan korektif. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui analisis data kerusakan, parameter distribusi Weibull, fungsi keandalan, serta perbandingan biaya penggantian pencegahan dan kerusakan. Hasil penelitian menunjukkan interval penggantian pencegahan optimal pada enam komponen kritis, yaitu sistem pelumas 8.000 km, suspensi 10.000 km, bahan bakar 8.500 km, transmisi 11.500 km, rem 14.000 km, dan mesin 11.500 km. Penerapan interval tersebut menghasilkan penghematan biaya sebesar Rp105.310.530 atau 59% dari total biaya aktual Rp178.288.995. Selain efisiensi finansial, metode Age Replacement juga meningkatkan keandalan armada, menurunkan risiko kerusakan mendadak, dan mendukung kelancaran operasional distribusi. Dengan demikian, Age Replacement terbukti efektif sebagai strategi dasar dalam perencanaan perawatan preventif di perusahaan.

Analisis Value Chain Menggunakan Model Porter Dan Root Cause Analysis Dengan Fishbone Pada Forecasting Permintaan Untuk Replenishment Pada PT Indomarco Prismatama

Nun Nida Al Fauzan, Saskia Kanisaa Puspanikan — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

PT Indomarco Prismatama menghadapi tantangan efisiensi operasional dalam proses replenishment akibat ketidakakuratan forecasting permintaan. Penelitian ini bertujuan menganalisis aktivitas value chain dan mengidentifikasi akar penyebab masalah stockout serta ketidaksesuaian stok. Metode yang digunakan adalah deskriptif kualitatif dengan pendekatan literatur review. Analisis dilakukan menggunakan Value Chain model Porter untuk memetakan aktivitas logistik, dilanjutkan dengan Root Cause Analysis menggunakan diagram Fishbone. Hasil penelitian menunjukkan bahwa inefisiensi utama terletak pada irisan aktivitas Operasi dan Pengembangan Teknologi. Analisis Fishbone mengungkapkan bahwa akar masalah dominan berasal dari faktor manusia (ketidaktelitian input data) dan metode (inkonsistensi stock opname), yang memicu fenomena phantom inventory. Penelitian ini merekomendasikan penerapan Intelligent Cycle Counting dan digitalisasi administrasi barang rusak untuk meningkatkan validitas data stok. Implementasi solusi ini diharapkan dapat mengoptimalisasi fungsi sistem auto-replenishment dan meningkatkan Service Level perusahaan secara berkelanjutan.

Analisis Implementasi System Application And Product (Sap) Menggunakan Technology Acceptance Model 3 (TAM 3) di Biro Administrasi Persediaan PT Pindad

Amri Yanuar, Lulu Rafifah Efendi — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

PT Pindad telah mengimplementasikan sistem ERP berbasis SAP di Biro Administrasi Persediaan untuk meningkatkan efisiensi dan integrasi proses bisnis. Namun, penerimaan pengguna, khususnya karyawan senior yang terbiasa dengan sistem lama, masih menjadi kendala akibat minimnya pelatihan dan ketidaksiapan SDM. Ketergantungan pada satu karyawan yang menguasai sistem menimbulkan risiko besar saat ia berhalangan hadir. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan naratif dan kerangka Technology Acceptance Model 3 (TAM 3) melalui wawancara mendalam dengan pengguna SAP. Hasil menunjukkan bahwa persepsi kegunaan, kemudahan penggunaan, dan dukungan lingkungan kerja berpengaruh signifikan terhadap penerimaan sistem, sementara hambatan utama adalah kurangnya pendampingan teknis dan perbedaan kemampuan adaptasi. Rekomendasi meliputi pelatihan berkelanjutan, pendampingan bagi karyawan senior, dan pemerataan kompetensi untuk mengurangi ketergantungan pada individu tertentu.

Examining the Influence of Dynamic Pricing on Customer Intention to Purchase Ride-Hailing Services

Aditia Sovia Pramudita — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

In the digital transportation industry, the shift from static to dynamic pricing has fundamentally altered the relationship between service providers and passengers. This study investigates the influence of dynamic pricing (surge pricing) on customer satisfaction and its subsequent effect on the intention to purchase ride-hailing services in Indonesia. While algorithms prioritize economic equilibrium, this research focuses on the psychological mechanism of price fairness. Using a quantitative approach, data were collected from 325 active users of platforms like Gojek and Grab through an online questionnaire. The analysis, conducted using multiple regression and mediation techniques, reveals that aggressive dynamic pricing negatively impacts customer satisfaction. However, this dissatisfaction can be mitigated if the perceived value remains high. Crucially, the study finds that customer satisfaction fully mediates the relationship between pricing and purchase intention. This suggests that users do not reject high prices purely on financial grounds, but rather based on whether the price evokes a sense of unfairness or dissatisfaction. These findings offer strategic insights for ride-hailing companies to optimize revenue management without eroding the long-term trust that drives user retention.

Pengaruh Intensitas Hujan, Jumlah Alat Beroperasi Dan Jumlah Gerbong Terhadap Waktu Siklus Loading Batubara Dalam Kontainer Kereta Api di PT Royaltama Mulia Kontraktorindo Tbk

Dani Leonidas Sumarna, Sutra Wahyu Pratama, Irpan Numang — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

Indonesia sebagai negara beriklim tropis memiliki tingkat curah hujan tinggi yang dapat memengaruhi kelancaran operasional industri pertambangan batubara. Salah satu proses penting adalah Loading batubara ke dalam gerbong kereta api melalui fasilitas Train loading station (TLS). PT Royaltama Mulia Kontraktorindo Tbk mencatat adanya fluktuasi signifikan waktu siklus Loading pada periode Oktober–Desember 2024, dengan rata-rata durasi 253 menit di bulan Oktober, 298 menit di bulan November, dan 265 menit di bulan Desember. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh intensitas hujan, jumlah alat berat yang beroperasi (Excavator, bulldozer, dan grader), serta jumlah gerbong terhadap waktu siklus Loading batubara. Metode yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan regresi linier berganda. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari catatan operasional perusahaan selama periode penelitian. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara parsial, intensitas hujan,jumlah gerbong tidak berpengaruh signifikan terhadap waktu siklus Loading, sedangkan jumlah alat berat yang beroperasi memiliki pengaruh signifikan. Secara simultan, kedua variabel berpengaruh signifikan terhadap waktu siklus Loading

Analisis Potensi Peningkatan Nilai Tambah Produk Sektor Perikanan di Indonesia

Achmad Andriyanto — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

Indonesia sebagai negara maritim memiliki potensi perikanan yang melimpah, namun kontribusi sektor ini terhadap perekonomian nasional masih belum optimal karena dominasi ekspor bahan mentah. Penelitian ini bertujuan menganalisis potensi peningkatan nilai tambah produk perikanan melalui hilirisasi industri pengolahan. Metode penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan menganalisis data produksi, ekspor, dan industri pengolahan perikanan Indonesia periode 2022-2024. Hasil penelitian menunjukkan produksi perikanan tangkap mencapai 3,34 juta ton dan budidaya 6,37 juta ton pada 2024, dengan nilai ekspor USD 5,95 miliar. Terdapat 3.365 Unit Pengolahan Ikan (UPI) yang telah tersertifikasi, namun hanya 28,2% ekspor berupa produk olahan bernilai tinggi. Potensi peningkatan nilai tambah dapat dicapai melalui diversifikasi produk olahan, peningkatan kapasitas UPI, penguatan infrastruktur cold chain, sertifikasi internasional, dan pengembangan branding produk. Strategi hilirisasi yang terintegrasi dapat meningkatkan nilai ekspor hingga 40-50% dan membuka lapangan kerja baru bagi masyarakat pesisir.

Optimasi Rute Pick Up Barang Mitra Pada Kantor Pos Cimahi Bidang Korporat Menggunakan Perbandingan Metode Saving Matrix Dan Nearest Neighbor

DERA THORFIANI — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

Industri logistik di Indonesia menghadapi persaingan yang semakin ketat sehingga perusahaan dituntut meningkatkan efisiensi operasional, khususnya dalam pengaturan rute transportasi. PT Pos Indonesia (Persero) Cabang Cimahi sebagai penyedia layanan kurir memiliki tantangan dalam proses penjemputan (pick up) tepatnya pada barang mitra korporat, di mana selama ini rute yang ditempuh supir hanya berdasarkan kebiasaan tanpa perencanaan sistematis. Kondisi tersebut menimbulkan pemborosan jarak tempuh, dan biaya transportasi yang berfluktuasi setiap harinya, sehingga menyulitkan dalam pengendalian anggaran operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan rute pick up barang dengan membandingkan metode Saving Matrix dan metode Nearest Neighbor. Data penelitian ini diperoleh selama masa ojt berlangsung, kemudian diolah menggunakan kedua metode tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Saving Matrix menghasilkan rute optimal dengan total jarak 43,5 km, lebih efisien dibandingkan rute eksisting terpendek (50,5 km), sehingga memberikan penghematan jarak sebesar 7 km atau 13,86%. Sementara itu, metode Nearest Neighbor menghasilkan rute sepanjang 50,3 km dengan penghematan hanya 0,2 km atau 0,4%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Saving Matrix terbukti lebih efektif dalam meminimalkan jarak tempuh dan biaya operasional dibandingkan metode Nearest Neighbor. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar evaluasi manajemen PT Pos Indonesia Cabang Cimahi dalam meningkatkan efisiensi transportasi serta kualitas pelayanan terhadap mitra korporat.

Analisis Persediaan Produk Jims Wafer Roll Menggunakan Model Q Dengan Lost Sales di PT XXX

Eduard Sondakh, Salma Rahma Dita — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

Penelitian ini membahas masalah pengendalian persediaan produk Jims Wafer Roll di PT XXX. Produk tersebut mengalami lost sales sebagai akibat permintaan yang tidak terpenuhi. Tidak terpenuhinya ini mengakibatkan pelanggan batal membeli dan kerugiaan yang diderita akibat lost sales ini adalah Rp 8.788.000 dalam satu tahun. Jumlah kerugian ini belum termasuk biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan kebijakan inventori yang optimal dengan menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ) model Q dengan lost sales. Model ini menghasilkan kuantitas pemesanan optimal, titik pemesanan kembali, dan banyaknya cadangan pengaman. Data selama tahun 2024 diperoleh dari hasil observasi dan wawancara dengan divisi Receiving Goods PT XXX. Hasil analisis menunjukkan kuantitas pemesanan optimal sebanyak 758 unit per kali pemesanan, cadangan pengaman sebesar 86 unit, dan titik pemesanan kembali sebesar 204 unit. Dengan pengaturan seperti ini, total biaya persediaan per tahun untuk produk ini, sudah termasuk biaya pemesanan dan penyimpanan, adalah Rp 2.249.540 dan besarnya peluang terjadi kekurangan persediaan selama waktu ancang-ancang sebesar 6,6%.

Analysis of Continuous-Review Inventory Policy Service Level in Intermittent Demand Environments

Muhammad Ardhya Bisma, Ekra Sanggala — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

This paper investigates the reliability of the continuous-review (R, Q) inventory policy in environments characterized by extreme demand intermittency. Using a 23-period demand trace from a fishery diagnostic laboratory with a Coefficient of Variation (CV) of 2.08 and a 61% zero-demand rate, we stress-test the classical "Normality Assumption." While reorder points (R) are traditionally calculated using Gaussian safety stock formulas to meet target service levels, we hypothesize that this approach suffers from Mathematical Decay when subjected to skewed, lumpy demand.Using a dual-track methodology, we first perform a Static Stress Test (non-parametric bootstrap) to isolate the reorder point. Results show a significant service-level deficit, where the "Normal" R fails to cover empirical demand spikes, falling nearly 11% below the 98% target. We then conduct a Dynamic System Simulation to observe the interaction between $R$ and the order quantity (Q). This reveal a phenomenon we define as the "Masking Effect": as Q increases, the system’s service level recovers to near-target levels despite using the same faulty reorder trigger.The study concludes that in intermittent environments, the reorder point is a decoupled and unreliable trigger; system survival depends almost entirely on the "brute force" of the replenishment volume. These findings suggest that practitioners in specialized sectors should move away from parametric safety stock math in favor of percentile-based empirical triggers to avoid the hidden operational risks created by the masking effect.

Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Bus Transmetro Jabar Pada Koridor 5 (Dipatiukur – Jatinangor)

irpan numang, Naura Latifa — Wed, 31 Dec 2025 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan Bus TransMetro Jabar pada Koridor 5 (Dipatiukur-Jatinangor) seperti jumlah armada, tarif, dan biaya operasional. Penelitian ini didorong oleh pentingnya pengelolaan sumber daya transportasi yang efektif untuk meningkatkan kinerja keuangan perusahaan. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari laporan operasional internal Perum Damri selama periode Januari hingga Juni 2025. Analisis data dilakukan dengan menggunakan metode regresi linear berganda dengan bantuan perangkat lunak SPSS versi 26. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah armada dan tarif memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan. Sebaliknya variabel biaya Operasional terbukti berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pendapatan. Secara simultan, ketiga variabel independen tersebut berpengaruh signifikan terhadap pendapatan dengan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 57,7%, yang berarti 57,7% variasi pendapatan dapat dijelaskan oleh jumlah armada, tarif, dan biaya operasional, sementara sisanya 42,3% dipengaruhi oleh faktor lain di luar model.