BAB I

PENDAHULUAN

1.1  Latar Belakang

Dewasa ini, informasi mendapat posisi yang sangat penting sebagai sebuah kebbutuhan utama dalam masyarakat, terutama dalam dunia usaha. Hal ini terjadi karena dengan informasi tersebut para pengusaha dapat memprediksi keadaan ataupun kebutuhan masa depan, sehingga mereka dapat mengambil keputusan dan melakukan tindakan yang terbaik untuk kemajuan usahanya.dengan adanya kepentingan tesebut, maka informasi yang tersedia haruslah informasi yang berkualitas yakni informasi yang akurat, tepat waktu dan relefan.

Kebutuhan terhadap informasi yang berkualitas tersebut di rasakan pula oleh suatu badan usaha apotek, yakni apotek Media Farma Karangampel. Pada sistem informasi yang sedang berjalan proses pencatatan data data transaksi penjualan maupun pembelian masih di tulis dalam nota-nota dan buku-buku penjualan atau pembelian.

Adanya pencatatan dan penyimpanan data transaksi dalam bentuk arsip tersebut, menyebabkan kesulitan bagi karyawan dalam pencarian data-data transaksi, terutama pada saat data atau okumen transaksi semakin banyak. Selain itu, keadaan tersebut menyebabkan proses pembuatan laporan membutuhkan waktu yang relatif lama, karena harus membuat rekapitulasi di lakukan, laporan-laporan yang di sajikan pun sering tdak akurat. Hal ini terjadi karena beberapa transaksi sering tidaktercatat ketika apotek ramai oleh pembeli. Sehingga laporan penjualan dan persediaan obat menjadi tidak akurat. Permasalahan lain yang terjadi adalah adanya kesulitan pembuatan kartu stok obat. Keberadaan kartu stok yang sangat di butuhkan, akan tetapi pada sistem yang sedang berjalan pembuatan kartu sok di dapat di laksanakan sebagaimana mestinya, karena rumitnya pembuatan kartu stok dengan data obat yang sangat banyak. Oleh karena itu tidak tersedia catatan khusus yang dapat di lakukan untuk pengecekan persediaan obat.

      Melalui kegiatan penelitian ini yakni perancangan sistem informasi apotek di harapkan dapat menjadi solusi alternatif terhadap permasalahan-permasalahan yang ada di Apotek Media Farma Karangampel.

1.2  Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, rumusan masalahnya sebagai berikut :

1.      Bagaimana sistem informaasi apotek yang sedang berjalan di Apotek Media Farma Karangampel.

2.      Bagaimana perancangan sistem informasi apotek di Apotek Media Farma Karangampel.

1.3  Maksud dan Tujuan

Adapun maksud dari pnelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem informasi apotek di Apotek Media Farma Karangampel.

Sedangkan tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut :

1.      Untuk mengetahui sistem informasi apotek yang sedang berjalan di Apotek Media Farma Karangampel.

2.      Untuk merancang sistem informasi apotek di Apotek Media Farma Karangampel.

1.4  Kegunaan Penelitian

Adapun penelitian ini di harapkan dapat berguna bagi pihak-pihak atau hal sebagai berikut :

1.      Bagi pimpinan apotek, dapat mengembangkan sistem informasi apotek yang sedang berjalan menjadi sistem informasi apotek berbasis komputer yang terintegrasi, sehingga diharapkan dapat menyajikan informasi yang akurat, tepat waktu dan relefan dan dapat mendukung kinerja pimpinan dalam pembuatan keputusan.

2.      Bagi karyawan di bagian transaksi penjualan, pembelian dan persediaan obat, sistem informasi  apotk ini di harapkan dapat mendukung meningkatkan efektifitas kerja karyawan.

3.      Bagi pengembangan ilmu, dapat memperluas khasanah dalam pembangunan sistem informasi apotek. 

1.5  Batas Masalah

Adapun batas masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

1.      Sistem informasi apotek yang di bangun meliputi bagian transaksi penjualan, pembelian dan persediaan obat.

2.      Tansaksi penjualan yang di bahas hanya penjualan tunai.

3.      Transaksi pembelian yang di maksud pembelian berupa tunai maupun kredit. Pembayaran pembelian kredit hanya satu kali pada saat jath tempo.

4.      Sistem tidak mencakup retur penjualan maupun retur pembelian.

BAB II

KAJIAN PUSTAKA

2.1  Definifi Sistem

Menurut Jogiyanto (2005) pendekatan sistem yang menekankan pada prosedur mendefinisikan sebagai : “jaringan kerja dan prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan sasaran tertentu”.

Adapun pendekatan sistem yang menekankan pada elemen atau komponennya mendefinisikan sistem sebagai : “kumpulan dari elemen-elemen yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu.”

2.2  Definisi Informasi

Menurut Jogiyanto (2005) informasi adalah “data yang di olah menjadi bentuk yang lebih berguna dan lebih berarti bagi yang menerimanya.”

Menurut Abdul Kadir (2003) informasi adalah “data yang di olah menjadi sebuah bentuk yang lebih berarti bagi penerimanya dan bermanfaat dalam pengambilan keputusan saat ini atau saat mendatang.”

           

2.3  Definisi Sistem Informasi

Menyangkut pemahaman tentang pengertian sistem informasi ini, dalam bukunya Abdul Kadir (2003) mengutip pendapat para ahli, diantaranya :

Menurut Hall sistem informasi adalah “sebuah rangkaian prosedur formal dimana data di kelompokkan, di proses menjadi informasi dan di distribusikan kepada pemakai.”

Menurut Bodnar dan Hopwood sistem Informasi adalah “kumpulan perangkat keras dan perangkat lunak yang di rancang untuk entransformasikan data ke dala bentuk informasi yang berguna.”

2.4  Definisi Apotek

Dalam peraturan pemerintah nomor 25 tahun 1980 yang di maksud apotek adalah “suatu tempat tertentu, tempat dimana pekerjaan kefarmasiaan dan penyaluran obat kepada masyarakat” (Harianto, Nana Khasanah dan Sudibyo Supardi : 2005).

Adapun tugas dan fungsi apotek adalah sbagai tempat pengabdian pofesi seorang apotek yang  yang telah mengucapkan sumpah jabatan, sarana farmasi yang melaksanakan peracikan, pengubahan bentuk, pencampuran dan penyerahan obat atau bahan obat, dan sarana penyalur perbekalan farmasi yang harus menyebarkan obat yang yang di perlukan masyarakat secara meluas atau merata.

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1  Metode Pengumpulan Data

Adapun data yang di kumpulkan pada penelitian ini berasal dari dua sumber yaitu sumber berikut :

1.      Sumber Data Primer

Data yang berasal dari sumber data primer di perolehdengan menggunakan dua cara yaitu :

a.       Observasi

Obserfasi adalah teknik pengumpulan data melalui pengamatan langsung terhadap gejala atau peristiwa yang terjadi obyek penelitian. Dalam hal ini penulis melakukan observasi untuk mengamati keadaan fisik, lokasi ata daerah penelitian yaitu apotek Media Farma.

b.      Wawancara

Wawancara adalah teknik pengumpulan data melaui tatap muka dan tanya jawab langsung antara pengumpul data dengan pihak yang berkaitan dengan obyek penelitian. Alam hal ini adalah bagian administrasi.

2.      Sumber Data Sekunder

Adapun data yang berasal dari sumber data sekunder di peroleh dengan teknik dokumentasi. Dokumentasi adalah teknik pengumpulan data dengan cara mengumpulkan dokumen-dokumen yang berubungan  dengan obyek penilitian. Dokumen yang di kumpulkan seperti nota penjualan, faktur pembelian, surat pesanan, resep, salinan resep dan buku penjualan.

3.2  Metode Pengembangan Sistem

Pda penelitian ini metode pengembangan sistem yang dilakukan yaitu model prototipe. Adapun tahapan dari model prototope dapat di lihat pada gambar 1.

Gambar 1

Model Prototipe

( Sumber : Raymond, George Schell, “Sistem Informasi Manajemen”)

Berikut ini penjelasan dari masing-masing tahapan model prototie tersebut :

1)      Mengidentifikasi kebutuhan pemakai. Pada tahap ini Analisi sistem mewawancarai pemakai untuk mendapatkan gagasan dari apa yang di inginkan pemakai terhadap sistem, kemudian melakukan pemodelan terhadap sistem informasi apotekyang sedang berjalan.

2)      Mengembangkan Prototipe. Pada tahap ini di lakukan perancangan prototie sistem informasi apotek, seperti perancangan database, perancangan antar muka dan pembangunan prototipe aplikasi sistem informasi apotek.

3)      Menentukan apakah prototipe dapat di terima. Pemakai memberikan masukan kepada analisis apakah prototipe sudah sesuai kebutuhan atau belum. Jika belum sesuai maka kembali ke tahap awal.

3.3  Alat Bantu Analisis dan Perancangan

1)      Data Flow Diagram (DFD)

Menurut Al-Bahra Bin Ladjamudin (2005) data Flow Diagram (DFD) adalah “model dari sistem untuk menggambarkan pembagian sistem ke modul yang lebih kecil”.

DFD ini di gunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan di kembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik tempat data tersebut mengalir (misalnya lewat telepon, surat dan sebagai nya), atau tempat data tersebu akan di simpan (misalnya hard disk file kartu, diskettte dan lain seebagainya).

2)      Data AlirDokumen (Document Flwochart)

Menurut Jogiyanto (2005) Bagan Alir Dokumen merupakan bagan alir yang menggambarkan arus dokumen-dokumen dan laporan-laporan termasuk tembusan-tembusan pada sebuah sistem.

3)      Normalisasi

Menurut Jogianto (2005) normalisasi adalah “proses untuk mengorganisasikan file untuk menghilangkan grup elemen yang berulang-ulang”. Pengelompokan data ke dalam bentuk tabel, relasi atau file untuk menyatakan entitas dan hubngan mereka sehingga terwujud satu bentuk database yang mudah untuk di modifikasi”.

BAB IV

HASIL PENELITIAN

4.1  Analisis Sistem yang Sedang Berjalan

Pada tahap ini di lakukan kegiatan analisis yaitu analisis dokumen dan analisis prosedur yang sedang berjalan.

4.1.1        Analisis Dokumen

Analisis dokumen merupakan kegiatan menganalisis seluruh dokumen dasar yang di gunakan dan mengalir pada sebuah sistem informasi yang sedang berjalan. Adapn jenis-jenis dokumen yang di gunakan pada sistem informasi Apotek Media Farma yang sedang berjalan yaitu resep, noa penjualan resep, nota penjualan non resep kartu stok, buk harian penjualan, buku kas masuk dan kas keluar. Contoh hasil analisis dokumen dapat dilihat pada tabel 1.

Tabel 1. Analisis Dokumen

Dokumen	Uraian
Resep	Deskripsi: Resep obat yang di berikan pembeli ke kasir. Fungsi  : Informasi obat yang harus di berikan ke pasien. Sumber: Konsumen / Pembeli. Atribut : No Resep, Nama Pasien, Alamat Pasien, Umur, Nama Dokter, Tgl Resep, Isi Resep, Ket.
Nota penjualan resep	Deskripsi : Bukti trasaksi penjualan yang di berikan kasir ke konsumen /pembei. Fungsi : Untuk mencatat dan bukti transaksi penjualan. Sumber : Kasir. Atribut : Tanggal, Nama Pasien, No Nota, Macam, No Resep, Dokter, Jumlah Bayar.

4.2  Analisis Prosedural yang Sedang Berjalan

Pada tahap ini, prosedur yang di analisis antara lain prosedur transaksi penjualan non resep, prosedur transaksi penjualan dengan resep, prosedur pembelian obat, prosedur pembayaran tagihan. Berikut ini contoh hasil analisis prosedur transaksi penjualan non resep yang sedang berjalan dan di modelkan dengan document flowchat dan data flwo diagram.

4.2.1        Prosedural transaksi penjualan non resep

1)      Konsumen/Pembeli datang ke bagian penjualan/kasir kemudia menyebutkan atau mmberikan daftar pembeli obat (DPO).

2)      Bagian penjualan/kasir mngecek persediaan oat jka tidak ada maa akan memberitahukan konsumen bahwa obat yang di butuhkan tidak ada dan kasir akan membuat catatan obat yang kosong.

3)      Bagian penjualan/kasir akan mengambil obat jika persediaan obat ada.

4)      Kasi mencatat daftar pembelian obat (DPO) tersebut pada buku penjualan harian dan memberikan kembali DPO ke konsumen.

5)      Kasir membuat penjualan nota non resep (2 rangkap) kemudian kasir mmberi cap apotek pada nota penjualan nota tersebut.

6)      Kasir memberikan obat kepada konsumen di seretai nota penjualan rangkap kesatu dan konsumen membayar sejumlah uang atas pembelian obat tersebut dan kasir mengarsipkan nota penjualan rangkap kedua.

7)      Kasir menyerahan buku penjualan harian ke bagian administrasi setiap waktu kerja telah habis.

8)      Bagian administrasi merekap data kas masuk dari buk penjualan harian ke dalam buku kas masuk dan kas keluar dari buku penjualan harian dan memberikan buku tersebut ke pimpinan atau PSA (Pemilik Sarana Apotek). Pimpinan memberi paraf atau Acc pada buku kas masuk dan kas keluar dan menyerahkan kembali ke bagian administrasi.

Adapun prosedur transaksi penjualan non resep tersebut dapat di lihat pada document flowchart di bawah ini :

Gambar 1.

Document FlowchartTransaksiPenjualan Non Resep

Keterangan :

DPO               : Daftar Pembelian Obat

BPH                 : Buku Penjualan Harian

BKmKk           : Buku Kas masuk Kas Keluar

NP                   : Nota Penjualan

Berikut ini contoh data flow diagram hasil analisis prosedur transaksi penjualan yang sedang berjalan :

Gambar 2.

Data Flow Diagram Transaksi Pennjualan

4.3  Perancangan Prosedural Kerja yang Diusulkan

Perancangan prosedural kerja meliputi perancangan prosedur transaksi penjualan non resep, prosedur transaksi penjualan resep, prosedur transaksi pembelian dan pembayaran tagihan. Berikut ini contoh hasil analisis prosedur transaksi penjualan non resepyang di usulakan dan di modelkan dengan document flowchart dan flow diagram.

4.3.1        Prosedur transaksi penjualan non resep

1)      Kosumen/Pembeli datang ke bagian penjualan/kasir dan menyebutkan atau memberikan daftar pembelian obat.

2)      Bagian penjualan/kasir mengecek persediaan obat jika obat tidak ada kasir akan memberitahu pembeli bahwa obat yang di butuhkan tidak ada dan akan mengambil obat yang akan di beli jika persediaan ada.

3)      Kasir menginput dan menyimpan data penjualan ke file penjualan pada database Sistem Informasi Apotek, kemudian kasir mencetak nota penjualan non resep (1 rangkap).

4)      Kasir memberikan obat kepada pembeli disertai nota penjualan non resep dan konsumen membayar sejumlah uang atas pembelian obat tersebut.

5)      Bagian penjualan/kasir mencetak laporan penjualan harian kemudian menyerahkannya ke bagian administrasi setiap habis waktu kerja. Bagian adinistrasi memberikan paraf atau acc pada laporan penjualan harian danmengarsipkan laporan tersebut.

6)      Bagian administrasi mencetak laporan kas masuk dan kas keluar kemudian menyerahkanya ke pimpinan setiap habis kerja.

7)      Pimpinan memberi paraf atau acc pada laporan kas masuk dan kas keluar, kemudian mengarsipkannya.

Adapun prosedur transaksi penjualan non resep yang di usulkan tersebut dapat di lihat pada document flowchart di bawah ini :

Gambar 3.

Document Flowchart Transaksi Penjualan Non Resep

Keterangan :

DPO                : Daftar Pembelian Obat

LPH                 : Laporan Penjualan Harian

LKmKl            : Laporan Kas masuk Kas keluar

NP                   : Nota Pennjualan

Gambar 4.

Data Flow Diagram Transaksi Penjualan yang Diusulkan

4.4  Perancangan Basis Data

Dalam perancangan basisdata perlu melakukan proses normalisasi yakni proses pengelompokan data ke dalam bentuk tabel, relasi atau file untuk menyatakan entitas dan hubungan mereka sehingga terwujud satu bentuk database yang mudah untuk di modifikasi. Adapun hasil perancangan basis data untuk sistem informasi apotek dapat di lihat pada gambar 5.

Gambar 5.

4.5  Perancangan Antar Muka

Tahap perancangan antar muka (interface) ini menghasilkan prototipe antar muka yang akan menjadi dasar tahap implementasi interface sistem informasi apotek pada tahap pemograman. Adapun contoh hasil perancangan antar muka dapat dilihat pada Gamabar 6.

Gambar 6.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

1.      Berdasarkan hasil analisis terhadap sistem informasi yang sedang berjalan di ketahui bahwa sistem yang ada sekarang memiliki berbagai permasalahan seperti pencarian data transaksi, pembuatan laporan penjualan/pembelian dan persediaan obat membutuhkan waktu yang relatif lama serta laporan yang di hasilkan tidak akurat.

2.      Melalui perancangan sistem informasi apotek dengan perancangan sistem yang terintegrasi dan perancangan database yang mengikuti konsep normalisasi di harapkan dapat mengatasi permasalahan yang terjadi di apotek Media Farma Karangampel.

5.2 Saran

            Pada aplikasi sistem informasi ini masih terdapat kelemahan-kelemahan. Oleh sebab itu ada beberapa saran yang hendak di sampaikan antara lain :

1.      Pada sistem ini tidak mencakup retur pembelian maupun penjualan maka jika ada pengembangan selanjutnya di harapkan untuk membahas juga mengenai retur pembelian dan penjualan.

2.      Pada transaksi penjualan dengan resep, satu penjualan hanya belaku untuk satu resep, maka jika ada pengembangan selanjutnya di harapkan dalam satu transaksi penjualan dapat menangani lebih dari satu resep.

BAB VI

DAFFTAR PUSTAKA

Jogiyanto, HM. 2005. Analisa dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Abdul Kadir. 2003. Pengenala Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Budhi Irawan.2005.Jaringan Komputer. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Raymond McLeod, George Schell. 2004. Sistem Informasi Manajemen. Jakarta:Indeks.

Al-bahra Bin Ladjamudin.2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Harianto, Nana Khasanah dan Sudibyo. 2005. Kepuasan Pasien Terhadap Pelayanan Resep Di Apotek Rumah Sakit Budhi Asih Jakarta, http://jurnal.ui.ac.id/pdf/2005/v02n01/Harianto020102.pdf

Konsep Dasar Traveling Salesman Problem (TSP) dan Aplikasinya untuk Logistik, Transportasi Hingga Pengurutan Genom-DNA

Ilustrasi Kasus 

Alkisah, seorang salesman sedang bingung menentukan rute terpendek untuk menjual barangnya melalui sejumlah tempat. Sebut saja tempat tersebut adalah nama kota: Jogja (J), Khurasm (K), Lincolnshire (L), Madinah (M) dan New Jersey (N). New Jersey, USA merupakan tempat meninggalnya Frank Bunker Gilbreth, Sr., salah seorang peneliti perancangan sistem kerja dan ergonomi untuk mencapai efisiensi dan dipandang sebagai salah seorang pionir di bidang  management science  (yang kemudian melebur menjadi Industrial Enginering).  Madinah adalah tempat lahir Jafar Ash-Shadiq, salah seorang pembangun teori partikel yang juga guru dari Jabir Ibn Hayyan (yang kemudian hari dikenal sebagai salah seorang bapak Kimia). Lincolnshire merupakan sebuah tempat di Inggris tempat lahirnya ilmuwan peletak hukum gerak dan gravitasi, Sir Isaac Newton. Sementara Khurasm di Afganistan adalah tempat ahli matematika pencetus Algoritma, Abu Musa Al Khawarizm, dilahirkan. Jogja? Tempat lahirnya sang penulis artikel "Als ik eens Nederlander was" ("Seandainya Aku Seorang Belanda"), Ki Hadjar Dewantara; sekaligus tempat lahirnya tokoh yang filmnya tengah popular saat ini, “Sang Pencerah”, yaitu Muhammad Darwis atau yang lebih dikenal dengan K.H. Ahmad Dahlan. 

Kembali ke kisah sang salesman. Sang salesman berangkat dari suatu kota (anggaplah Jogja sebagai garis start) dan harus mengunjungi kota lainnya masing-masing satu kali sebelum kembali ke kota awal (Jogja lagi). Misal diketahui jarak antar kota dalam satuan kilometer, sang salesman ingin memilih rute sedemikian rupa agar total jarak tempuh.menjadi minimum, sehingga total waktu sekaligus ongkos perjalanannya juga dapat ditekan (dengan asumsi keduanya merupakan fungsi dari jarak tempuh). Ilustrasi permisalan masalah ini bisa dilihat pada tabel dan gambar berikut.

Pertanyaan: bagaimanakah urutan rute yang harus ditempuh oleh sang salesman untuk mendapatkan rute terpendek? (hint akan diberikan pada pembahasan selanjutnya)

Pengenalan Sekilas Tentang Traveling Salesman Problem

Alkisah di atas merupakan salah satu masalah klasik yang dikenal sebagai Traveling Salesman Problem (TSP), dan menjadi pokok bahasan menantang yang dikaji secara intensif selama beberapa dasawarsa terakhir di bidang operational research, logistik dan sistem rantai pasok (supply chain systems), transportasi maupun theoretical computer science.

Sejarah TSP bisa ditelusur misalnya dari Euler yang mempelajari Knight Tour’s Problem (1759), Kirkman yang mempelajari grafik polihedron (1856) maupun Hamilton yang membuat game Icosian (1856) yang bertujuan mencari jalur sirkuit berbasis grafik polihedron yang memenuhi kondisi tertentu [2]. Istilah TSP sendiri diperkirakan berasal dari buku yang diterbitkan oleh seorang veteran salesman sekitar tahun 1930an di Jerman, meski dalam buku ini masalah TSP lebih dibahas dari aspek bisnis dan belum diformulasikan secara matematis. 

Gambar 2: Berbagai bentuk polihedron [7]

Bentuk formulasi umum TSP sepertinya mulai dipelajari sekitar tahun 1930 oleh para matematikawan di Vienna dan Harvard, khususnya oleh Karl Menger, yang mendefinisikan problem ini sebagai berikut:

“We denote by messenger problem (since in practice this question should be solved by each postman, anyway also by many travelers) the task to find, for finitely many points whose pairwise distances are known, the shortest route connecting the points. Of course, this problem is solvable by finitely many trials. Rules which would push the number of trials below the number of permutations of the given points, are not known. The rule that one first should go from the starting point to the closest point, then to the point closest to this, etc., in general does not yield the shortest route.”

TSP bisa dibedakan menjadi simetris dan asimetris berdasar besaran jarak bolak-balik antar dua kota. Jika jarak J ke K sama dengan K ke J, maka persoalan ini tergolong simetris, sementara jika jaraknya tidak sama dapat diklasifikasikan sebagai problem asimetris. Contoh dari problem asimetris misalnya adalah jika jalan yang menghubungkan dua kota dibuat satu arah, sehingga tidak mungkin untuk balik (jarak untuk balik bisa dibilang mendekati tak terhingga). 

Aplikasi TSP

TSP yang pada awalnya muncul sebagai bagian masalah logistik dan transportasi ini telah berkembang dan dimanfaatkan di berbagai sektor. Berikut disajikan sejumlah contoh aplikasinya di beberapa bidang:

1. Logistik dan Supply Chain: Logistik, bersama-sama dengan Supply Chain, secara umum mengandung pengertian sebagai suatu sistem untuk mengelola orang, sumberdaya, aktivitas, teknologi dan sebagainya yang dibutuhkan guna mengantarkan barang dan jasa dari titik asal (pemasok/supplier) ke titik tujuan (pelanggan) sehingga tepat waktu, tepat jenis, tepat jumlah, tepat mutu, tepat lokasi, tepat sumberdaya dsb. (Catatan: secara khusus, pengertian logistik dapat dibedakan dari supply chain, namun tidak akan dibahas disini). Pemakaian TSP dalam logistik antara lain sangat vital bagi perusahaan pengiriman barang dan jasa, industri travel dan biro perjalanan atau divisi yang bertanggung jawab atas pasokan, distribusi dan pemasaran bahan baku dan bahan jadi suatu perusahaan. Problemnya bukan hanya menentukan rute terpendek, tapi juga menentukan jenis barang tertentu yang bisa disimpan di beberapa gudang tertentu berbasis konstrain tertentu (misal kapasitas persediaan/inventori, jam buka/tutup, dsb.). Untuk prosedur pengiriman barang yang rutin, pemilihan rute yang tepat akan menghemat ongkos dalam jumlah besar dalam waktu yang lama. Penulis pernah menyaksikan salah satu perusahaan travel di Tangerang yang juga menyadari pentingnya hal ini sehingga mereka melakukan survei langsung ke ruas-ruas jalan untuk menentukan rute optimum sebelum membuka jalur baru.
2. Transportasi: Salah satu pionir TSP dalam bidang transportasi adalah Merril Flood, seorang matematikawan Amerika, yang merumuskan rute bis sekolah di New Jersey sekitar tahun 1940an. Flood yang pernah menjabat sebagai wakil presiden Institute of Industrial Engineer tahun 1962-1965 ini juga mengembangkan pendekatan analisis sistem yang inovatif dan benefit-cost analysis di bidang kebijakan publik[8]. Sekitar tahun yang sama, penggunaan TSP untuk memecahkan masalah transportasi peralatan pertanian (yang dipakai untuk menguji tanah) dikaji di tempat yang berbeda oleh Mahalanobis (di Bengal) dan Jessen (di Iowa). Salah satu modifikasi TSP yang sudah “advanced” diteliti oleh Zheng, Zhang dan Liu [9] yang menggunakan Ant Colony Algoritm (yang masih relatif baru) untuk mendapatkan solusi optimum guna menentukan interval keberangkatan bis kota dengan mengakomodasi faktor kepadatan penumpang. Lebih jauh, implementasi TSP juga telah dikaji untuk diterapkan di Google map.
3. Manufaktur: Pemanfaatan TSP di bidang manufaktur misalnya dalam menentukan jalur penge-drill-an untuk membuat lubang pada printed circuit board. Untuk produksi secara masal, pemakaian jalur yang lebih pendek dapat meningkatkan kecepatan sekaligus menurunkan biaya produksi secara signifikan, dan TSP merupakan perangkat yang baik untuk mencapai efisiensi produksi yang maksimum.
4. Pengurutan Gene Chromosome (Genome), termasuk DNA :Peneliti di bidang ini, misalnya di National Institute of Health, Amerika, menggunakan bantuan Concorde's TSP solver untuk menyusun peta radiasi hibrida sebagai upaya pengurutan genom. TSP menyediakan mekanisme untuk mengintegrasikan peta-peta lokal (“kota”) ke dalam sebuah peta radiasi hibrid tunggal, di mana “jarak” dinyatakan sebagai ukuran kecenderungan sebuah peta lokal akan bergabung dengan peta lokal yang lain. Penggunaan TSP juga diadopsi oleh sebuah grup penelitian di Prancis untuk membangun peta genom tikus. Sementara grup penelitian lainnya menggunakan Concorde untuk mengkalkulasi urutan DNA di sebuah proyek penelitian genetic engineering [5].
5. Bidang lainnya: Beberapa contoh lain penerapan TSP misalnya penjadwalan pengiriman koran atau pos, pengambilan uang koin di sejumlah telepon umum, pemasangan jaringan telekomunikasi, penentuan urutan bintang oleh satelit interferometer dan sebagainya.

Solusi dan Kompleksitas Masalah TSP

Bagaimanakah solusi atas TSP? Untuk kasus di atas, pendekatan yang bisa dipakai adalah sebagai berikut:

• Salah satu metode yang terlihat mudah secara kasat mata adalah dengan memilih kota tujuan berikut yang jaraknya paling pendek dari tempat asal. Misal dalam kasus di atas, jarak terpendek dari Jogja adalah Madinah, kemudian dari Madinah dipilih lagi yang terpendek (selain Jogja) adalah New Jersey, dan seterusnya Tapi metode seperti ini tidak menjamin solusi jarak tempuh keseluruhan yang optimal.
• Pendekatan yang menjamin sepenuhnya keoptimalan solusi adalah dengan mencoba semua urutan satu persatu, artinya diperlukan permutasi sebanyak 5! = 120 alternatif jalur yang harus diperiksa dan dibandingkan untuk mencari yang terpendek. Pendekatan ini disebut brute force search dan menghabiskan banyak waktu jika jumlah masalah meningkat.
• Jika jumlah masalah (misal jumlah kota atau jumlah lubang yang harus di drill pada printed circuit board) meningkat, maka alternatif yang harus diperiksa (begitu pula waktu yang diperlukan untuk memeriksa) akan meningkat secara eksponensial. Misal untuk 15 kota saja, diperlukan setidaknya pengecekan terhadap 10 pangkat 12 (alias 10 triliun) alternatif jalur untuk mendapatkan solusi optimal !!

Oleh karena itu diperlukan suatu pendekatan algoritma heuristik untuk mendapatkan solusi yang mendekati atau sama dengan optimal. Hanya saja, sampai sejauh ini belum ditemukan algoritma yang “cukup efisien” untuk memecahkan masalah di atas. Ada beberapa algoritma heuristik yang mampu mencapai nilai optimal, tapi penggunaannya hanya terbatas pada sejumlah kota, sementara algoritma lainnya mampu memberikan hampiran optimal pada tingkat tertentu.

Lebih jauh mengenai pembahasan rumus matematisnya dan berbagai pendekatan heuristiknya dapat dilihat di banyak referensi, salah satu yang dianjurkan untuk bacaan pengantar adalah tulisan dari Hofman dan Padberg. (mungkin juga akan dilanjutkan untuk dibahas di sini kelak)

Penutup 

Terlepas dari kompleksitas yang ada, penelitian mengenai TSP masih menarik dan berkembang hingga saat ini. Pada tahun 2001, telah ditemukan solusi TSP untuk problem sekitar 15.000 kota, sebuah peningkatan yang sangat signifikan dibandingkan tahun 1954 yang “hanya” 49 kota. Sebuah program Concorde yang dipakai pada pemetaan genome pada contoh di atas misalnya, telah mampu memecahkan solusi hingga 15.112 kota. Begitu menariknya penelitian di bidang ini, hingga disediakan hadiah bagi yang bisa memecahkannya, misalnya Mona Lisa TSP Challenge, berhadiah $100 bagi penemu solusi optimal untuk 100.000 kota. Juga, the Clay Mathematics Institute sampai menyediakan hadiah $1.000.000,- untuk memecahkan masalah ini.

Tanggapannya :

Solusi yang di berikan pada kasus TSP ini sepertinya kurang efektif dan efisien, karena menghabiskan banyak waktu. Terlepas dari kompleksitas yang ada, penelitian mengenai TSP masih menarik dan berkembang hingga saat ini. Pada tahun 2001, telah ditemukan solusi TSP untuk problem sekitar 15.000 kota, sebuah peningkatan yang sangat signifikan dibandingkan tahun 1954 yang “hanya” 49 kota. Sebuah program Concorde yang dipakai pada pemetaan genome pada contoh di atas misalnya, telah mampu memecahkan solusi hingga 15.112 kota.

Semoga masih banyak lagi orang yang menemukan solusi untuk kasus ini. Bahkan begitu menariknya penelitian di bidang ini, hingga disediakan hadiah bagi yang bisa memecahkannya, misalnya Mona Lisa TSP Challenge, berhadiah $100 bagi penemu solusi optimal untuk 100.000 kota. Juga, the Clay Mathematics Institute sampai menyediakan hadiah $1.000.000,- untuk memecahkan masalah ini.