# Laporan Akhir Eksplorasi Data ## 1. Ringkasan Eksekutif Analisis data eksplorasi ini bertujuan untuk mengidentifikasi wawasan tersembunyi guna meningkatkan efisiensi proses pemenuhan pesanan pelanggan. Laporan ini merangkum gambaran umum data, status pemenuhan, durasi proses, dan faktor-faktor kunci yang memengaruhi kecepatan pengiriman. **Gambaran Umum Data Pemenuhan Pesanan** Dataset mencakup operasi pemenuhan pesanan selama satu bulan penuh, dari 1 Juni 2026 hingga 30 Juni 2026 untuk tanggal pemesanan, dan aktivitas logistik berlanjut hingga awal Juli 2026, dengan beberapa tanggal penerimaan (Tgl Diterima) tercatat hingga Agustus 2026. Data ini merepresentasikan aktivitas dari 5.062 outlet unik dan melibatkan 1.439 produk berbeda. Secara total, terdapat 20.645 pesanan berulang (RO), yang menghasilkan 23.615 Surat Pesanan (SP), 23.489 Delivery Order (DO), dan 23.489 Packing List (PL). Perbedaan jumlah antara RO dan SP/DO/PL menunjukkan bahwa satu pesanan pelanggan (RO) dapat dilayani oleh beberapa Surat Pesanan dan proses logistik terkait, sesuai dengan kebutuhan gudang. **Status Pemenuhan dan Tingkat Pembatalan** Secara keseluruhan, proses pemenuhan pesanan menunjukkan tingkat penyelesaian yang sangat tinggi. Sekitar 98.7% pesanan berhasil terlayani penuh (status 'P' untuk SP Header, SP Detail, dan DO, serta 'TERLAYANI PENUH' untuk Status RO). Tingkat pembatalan sangat rendah, hanya sekitar 1.3% di setiap tahapan, menunjukkan efisiensi operasional yang baik dalam memproses pesanan hingga tahap pengiriman. Distribusi produk yang diproduksi oleh PT. Pharos (Pharos YN) cukup berimbang, dengan 45.2% produk adalah produk Pharos. Sementara itu, 37.1% outlet terdaftar dalam program Apotek Online (AO YN). Metode pembayaran didominasi oleh BCA Virtual Account (60.1%) dan Term Of Payment (27.9%). **Durasi Pemenuhan Pesanan: Identifikasi Anomali dan Perbaikan Data** Analisis awal durasi pemenuhan pesanan mengungkap adanya anomali signifikan pada kolom 'Tgl Diterima', di mana 2.846 catatan (sekitar 2.2% dari total) memiliki nilai placeholder ('1970-01-02 07:00:00'). Nilai ini telah dihapus dari perhitungan durasi untuk memastikan akurasi. Setelah pembersihan data, ditemukan 2 transaksi yang masih menunjukkan durasi pemenuhan negatif, mengindikasikan ketidaksesuaian data tanggal yang perlu diinvestigasi lebih lanjut. Berikut adalah ringkasan durasi pemenuhan pesanan (dalam jam) setelah anomali data diatasi: | Tahapan Durasi | Jumlah Transaksi | Rata-rata (Jam) | Median (Jam) | Standar Deviasi (Jam) | Min (Jam) | Maks (Jam) | P95 (Jam) | P99 (Jam) | | :---------------------------------------------- | :--------------- | :-------------- | :----------- | :-------------------- | :-------- | :--------- | :-------- | :-------- | | Pemesanan ke Pembuatan SP | 20,645 | 0.6 | 0.6 | 0.3 | 0.0 | 2.7 | 1.0 | 1.1 | | SP ke Pembuatan DO | 23,489 | 9.0 | 2.8 | 13.3 | 0.0 | 149.7 | 40.8 | 54.2 | | DO ke Pencatatan Logbook | 23,427 | 5.7 | 2.6 | 11.1 | 0.0 | 744.2 | 23.6 | 48.0 | | Logbook ke Penjemputan Ekspedisi | 23,427 | 1.9 | 0.0 | 10.0 | -735.3 | 288.9 | 16.4 | 29.1 | | Ekspedisi ke Diterima (setelah pembersihan) | 21,427 | 30.0 | 17.7 | 55.5 | 0.0 | 1,512.0 | 84.8 | 320.3 | | Total Pemenuhan (Pemesanan ke Diterima) (setelah pembersihan) | 18,787 | 47.1 | 33.7 | 58.5 | -165.4 | 1,572.5 | 117.0 | 334.1 | Durasi rata-rata pemenuhan pesanan total (dari pemesanan hingga diterima) adalah sekitar 47.1 jam, dengan median 33.7 jam. Terlihat adanya anomali pada durasi 'Logbook ke Penjemputan Ekspedisi' dengan nilai minimum negatif yang sangat besar, mengindikasikan kemungkinan kesalahan pencatatan waktu atau perbedaan zona waktu yang signifikan. **Faktor-faktor Kunci yang Memengaruhi Durasi Pemenuhan** Analisis menggunakan Random Forest Regressor menunjukkan bahwa faktor paling signifikan yang memengaruhi durasi pemenuhan pesanan adalah nilai pesanan (Value RO) dan kuantitas pesanan (Qty RO), diikuti oleh nama ekspedisi dan gudang asal. Ini menunjukkan bahwa pesanan dengan nilai atau kuantitas yang lebih besar cenderung memerlukan waktu pemrosesan dan pengiriman yang lebih lama. Pemilihan kurir dan lokasi gudang juga memiliki dampak besar pada kecepatan pengiriman. Berikut adalah 10 faktor teratas yang memengaruhi durasi pemenuhan pesanan (dari pemesanan hingga diterima): | Fitur | Kepentingan | | :-------------------------------------------- | :---------- | | Nama Ekspedisi_PT CENTURY | 0.311 | | Value RO | 0.189 | | Gudang Asal_PHARMANET TANGERANG | 0.152 | | Qty RO | 0.121 | | Nama Ekspedisi_LION PARCEL | 0.026 | | Nama Ekspedisi_PCP EXPRESS | 0.016 | | Nama Ekspedisi_INDAH LOGISTIK | 0.015 | | Nama Ekspedisi_PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 0.014 | | Nama Ekspedisi_ANDALAN 21 EXPRESS | 0.012 | | Nama Ekspedisi_GLOBALINDO 21 EXPRESS | 0.012 | **Kinerja Gudang dan Ekspedisi** Analisis lebih lanjut pada kombinasi gudang asal dan nama ekspedisi memberikan wawasan granular tentang kinerja logistik. **10 Kombinasi Gudang-Ekspedisi Tercepat (Minimum 50 Transaksi):** | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Durasi Rata-rata (Jam) | Durasi Median (Jam) | Transaksi | | :----------------------- | :--------------------- | :--------------------- | :------------------ | :-------- | | PHARMANET JAKSEL | EXPD INTERNAL JAKSEL | 8.5 | 3.2 | 82 | | PHARMANET BANDUNG | PT CENTURY | 11.8 | 6.0 | 560 | | PHARMANET MALANG | Anteraja | 12.6 | 6.9 | 290 | | PHARMANET JAKTIM | EXPD JAKTIM | 13.3 | 14.0 | 453 | | PHARMANET JAKBAR | EXPD JAKBAR | 14.1 | 13.6 | 397 | | PHARMANET SEMARANG | PT CENTURY | 14.4 | 11.5 | 456 | | PHARMANET PALEMBANG | Anteraja | 14.8 | 9.9 | 778 | | PHARMANET SURABAYA | EXPD SURABAYA 1 | 16.7 | 17.1 | 135 | | PHARMANET JAKSEL | EXPD JAKSEL | 17.6 | 5.5 | 265 | | PHARMANET SURABAYA | PT CENTURY | 17.9 | 17.1 | 401 | Kombinasi PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL menunjukkan waktu pemenuhan tercepat, dengan rata-rata 8.5 jam, menyoroti efisiensi pengiriman internal atau lokal. **10 Kombinasi Gudang-Ekspedisi Terlambat (Minimum 50 Transaksi):** | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Durasi Rata-rata (Jam) | Durasi Median (Jam) | Transaksi | | :----------------------- | :---------------- | :--------------------- | :------------------ | :-------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 290 | | PHARMANET SAMARINDA | LION PARCEL | 81.1 | 77.4 | 190 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 356 | | PHARMANET MALANG | PCP EXPRESS | 73.6 | 63.2 | 184 | | PHARMANET TANGERANG | PCP EXPRESS | 73.1 | 63.3 | 337 | | PHARMANET PEKANBARU | INDAH LOGISTIK | 70.2 | 65.9 | 560 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS| 65.9 | 52.1 | 269 | | PHARMANET SURABAYA | LION PARCEL | 63.8 | 55.3 | 1,302 | Kombinasi PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY menonjol sebagai yang paling lambat dengan durasi rata-rata yang sangat tinggi, 356.8 jam. Ini mengindikasikan masalah serius yang memerlukan investigasi mendalam, mungkin anomali data ekstrem atau masalah logistik yang parah. Visualisasi distribusi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat (tidak termasuk anomali ekstrem PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY): ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) Distribusi ini menunjukkan pola durasi yang cenderung panjang, dengan beberapa transaksi membutuhkan waktu sangat lama untuk dipenuhi. **10 Kombinasi Gudang-Ekspedisi Paling Variabel (Minimum 50 Transaksi):** | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Durasi Rata-rata (Jam) | Durasi Median (Jam) | Transaksi | | :----------------------- | :------------------------------------ | :--------------------- | :------------------ | :-------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 290 | | PHARMANET BANDUNG | PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 62.7 | 51.5 | 631 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 356 | | PHARMANET PONTIANAK | GLOBALINDO 21 EXPRESS | 58.8 | 44.1 | 517 | | PHARMANET MAKASSAR | PCP EXPRESS | 61.4 | 47.3 | 309 | | PHARMANET MEDAN | ANDALAN 21 EXPRESS | 62.3 | 48.0 | 498 | | PHARMANET LAMPUNG | INDAH LOGISTIK | 55.3 | 51.8 | 421 | | PHAROS NET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 65.9 | 52.1 | 269 | Kombinasi PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY juga merupakan yang paling variabel, menunjukkan inkonsistensi yang ekstrem dalam waktu pengiriman. Variabilitas yang tinggi seringkali menjadi masalah karena menyebabkan ketidakpastian bagi pelanggan dan operasional. Visualisasi distribusi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel: ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_variable.png) Distribusi ini menyoroti variasi yang besar dalam durasi pemenuhan. Untuk kombinasi yang sangat variabel, kotak plot menunjukkan rentang yang luas antara kuartil, dan keberadaan banyak outlier mengindikasikan ketidakpastian yang tinggi dalam proses pengiriman. **Rekomendasi Utama** 1. **Investigasi Anomali Data:** Segera selidiki 2 transaksi dengan durasi pemenuhan negatif dan nilai `Tgl Logbook` yang mendahului `Tgl Ekspedisi` secara signifikan. Ini mungkin mengindikasikan masalah pada proses pencatatan data atau perbedaan zona waktu yang perlu diseragamkan. 2. **Optimalkan Rute Logistik:** * **Perbaiki Kinerja Rute Terlambat dan Variabel:** Fokus utama pada kombinasi **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY** untuk memahami akar masalah durasi pengiriman yang ekstrem (rata-rata 356.8 jam) dan variabilitas yang sangat tinggi. Periksa kontrak, jalur pengiriman, atau masalah operasional dengan ekspedisi ini di gudang tersebut. * **Tinjau Kembali Kinerja Ekspedisi:** Ekspedisi seperti **LION PARCEL** dan **INDAH LOGISTIK** muncul dalam daftar terlambat dan variabel di beberapa gudang. Evaluasi kembali performa ekspedisi ini di lokasi-lokasi tersebut, dan pertimbangkan untuk diversifikasi atau negosiasi ulang layanan. * **Belajar dari Rute Tercepat:** Analisis praktik terbaik dari kombinasi tercepat, seperti **PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL**, untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat direplikasi di rute lain, terutama untuk pengiriman jarak dekat. 3. **Manajemen Pesanan Berdasarkan Nilai/Kuantitas:** Mengingat bahwa nilai dan kuantitas pesanan adalah pendorong utama durasi, pertimbangkan untuk menerapkan strategi penanganan khusus untuk pesanan bervolume tinggi atau bernilai tinggi guna mempercepat pemrosesan dan pengiriman mereka. 4. **Monitoring Berkelanjutan:** Implementasikan sistem pemantauan real-time untuk durasi pemenuhan pesanan, khususnya pada rute-rute yang teridentifikasi lambat atau variabel, untuk memungkinkan intervensi dini. Dengan menindaklanjuti rekomendasi ini, perusahaan dapat mengidentifikasi dan mengatasi hambatan dalam rantai pasokannya, yang pada akhirnya akan meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. ## 2. Kualitas Data & Pra-pemrosesan Analisis data yang akurat sangat bergantung pada kualitas data masukan. Oleh karena itu, tahapan pra-pemrosesan data menjadi krusial untuk memastikan bahwa data bersih, konsisten, dan siap untuk dianalisis lebih lanjut. Tahapan ini melibatkan pemeriksaan nilai duplikat, penanganan nilai yang hilang (missing values), dan penyesuaian tipe data agar sesuai dengan kebutuhan analisis. ### **2.1. Penanganan Duplikasi Data** Langkah pertama dalam pra-pemrosesan adalah mengidentifikasi dan menghapus baris data yang duplikat secara persis. Pemeriksaan menyeluruh telah dilakukan pada seluruh dataset untuk memastikan setiap catatan transaksi adalah unik. Dalam proses ini, tidak ditemukan adanya baris data yang duplikat secara identik, sehingga integritas data pada tingkat baris terjaga. ### **2.2. Penanganan Nilai yang Hilang (Missing Values)** Nilai yang hilang dapat menyebabkan bias dalam analisis dan perhitungan statistik. Untuk mengatasi hal ini, strategi imputasi diterapkan pada kolom-kolom yang teridentifikasi memiliki nilai kosong: * **Kolom 'Keterangan'**: Kolom ini, yang semula banyak mengandung nilai kosong, telah diisi dengan 'Tidak Ada Keterangan'. Sebanyak 131,315 nilai yang hilang berhasil diimputasi, menunjukkan bahwa informasi keterangan seringkali tidak dicatat atau bersifat opsional. * **Kolom 'Nama Penerima'**: Serupa dengan kolom 'Keterangan', kolom 'Nama Penerima' juga memiliki 131,315 nilai yang hilang. Nilai-nilai ini diisi dengan 'Tidak Diketahui' untuk memastikan kelengkapan data. Ini mengindikasikan bahwa data penerima seringkali tidak tersedia atau tidak dicatat pada saat transaksi. * **Kolom 'Procod'**: Sebagai pengidentifikasi produk, kolom 'Procod' dikonversi ke tipe data numerik. Jika ditemukan nilai yang hilang setelah konversi, nilai tersebut diimputasi dengan 0. * **Kolom Kategorikal Lainnya**: Beberapa kolom kategorikal (seperti `KodePI`, `OutCode`, `Cmc`, `Nama Outlet`, `Prodes`, `Divisi`, `Pharos YN`, `No. RO`, `No. SP`, `Sts SP Header`, `Sts SP Detail`, `No. DO`, `Status DO`, `No. PL`, `Status RO`, `Asal Gudang`, `Kel. Class`, `Nomor Resi`, `Nama Ekspedisi`, `AO YN`, dan `Payment`) juga diperiksa untuk nilai yang hilang. Jika ditemukan nilai kosong, kolom-kolom ini diimputasi dengan 'UNKNOWN' untuk mempertahankan integritas data kategorikal. ### **2.3. Konversi Tipe Data** Untuk memungkinkan perhitungan dan analisis berbasis waktu serta numerik, tipe data pada beberapa kolom disesuaikan: * **Kolom Tanggal**: Kolom yang merepresentasikan waktu kejadian (`Tgl. Order`, `Tgl. SP`, `Tgl DO`, `Tgl. PL`, `Tgl Logbook`, `Tgl Ekspedisi`, `Tgl Diterima`, `Lastupdate`) telah dikonversi ke format `datetime`. Selama konversi, nilai yang tidak valid atau `NaT` (Not a Time) diisi dengan nilai placeholder `1900-01-01`. Penting untuk dicatat, khususnya untuk kolom `Tgl Diterima`, ditemukan sejumlah 2,846 catatan yang mengandung nilai placeholder `1970-01-02 07:00:00`. Nilai ini sering muncul sebagai nilai default sistem ketika tanggal penerimaan tidak tersedia atau belum dicatat dengan benar, dan memerlukan penanganan khusus dalam analisis durasi. * **Kolom Numerik**: Kolom yang berisi informasi kuantitas dan nilai moneter (`Qty RO`, `Qty SP`, `Qty DO`, `Value PL`, `Value RO`) dikonversi ke tipe data numerik. Karakter non-numerik (misalnya simbol mata uang atau tanda baca lainnya) dihilangkan sebelum konversi. Nilai yang gagal dikonversi ke numerik (NaN) diimputasi menggunakan nilai median dari kolom masing-masing untuk mengurangi dampak outlier dan menjaga distribusi data. ### **2.4. Isu Kualitas Data yang Tersisa** Meskipun telah dilakukan serangkaian langkah pra-pemrosesan yang ketat, beberapa anomali data masih teridentifikasi, terutama terkait dengan konsistensi waktu: * **Nilai Placeholder pada `Tgl Diterima`**: Seperti yang disebutkan di Ringkasan Eksekutif, sebanyak 2,846 transaksi memiliki `Tgl Diterima` yang tercatat sebagai `1970-01-02 07:00:00`. Nilai ini mengindikasikan bahwa tanggal penerimaan tidak tercatat atau tidak valid pada sistem. Transaksi-transaksi ini telah dikecualikan dari perhitungan durasi 'Ekspedisi ke Diterima' dan 'Total Pemenuhan' untuk menghindari distorsi statistik. * **Durasi Negatif**: Bahkan setelah penanganan nilai placeholder, ditemukan 2 transaksi yang menunjukkan durasi pemenuhan total yang negatif (yaitu, `Tgl Diterima` lebih awal dari `Tgl. Order`). Anomali ini mengindikasikan adanya ketidakakuratan atau kesalahan entri data pada tanggal-tanggal tersebut. * Contohnya: Transaksi `No. RO` 4919826 memiliki `Tgl. Order` pada 2026-06-03 15:21:09 tetapi `Tgl Diterima` pada 2026-06-03 14:40:00, menghasilkan durasi negatif. Ini bisa disebabkan oleh perbedaan zona waktu, kesalahan input manual, atau masalah sinkronisasi sistem. Isu-isu kualitas data yang tersisa ini, terutama durasi negatif, menyoroti pentingnya verifikasi data secara berkelanjutan dan perbaikan proses entri data di sumbernya. ### **2.5. Rekomendasi untuk Peningkatan Kualitas Data** Berdasarkan temuan selama pra-pemrosesan, berikut adalah beberapa rekomendasi untuk meningkatkan kualitas data di masa mendatang: 1. **Validasi Otomatis Tanggal**: Implementasikan validasi otomatis pada sistem entri data untuk memastikan bahwa tanggal-tanggal dalam alur pemenuhan pesanan selalu berurutan logis (`Tgl. Order` < `Tgl. SP` < `Tgl DO` < `Tgl Logbook` < `Tgl Ekspedisi` < `Tgl Diterima`). 2. **Standardisasi Pencatatan Tanggal Penerimaan**: Selidiki penyebab di balik nilai placeholder `1970-01-02 07:00:00` pada `Tgl Diterima`. Pastikan semua tanggal penerimaan dicatat dengan akurat dan real-time. Jika informasi penerimaan tidak tersedia, sistem harus memiliki mekanisme yang jelas untuk penanganan atau penandaan status yang berbeda, bukan menggunakan nilai default yang menyebabkan ambiguitas. 3. **Audit Data Berkala**: Lakukan audit data secara berkala untuk mengidentifikasi dan mengoreksi inkonsistensi yang tidak tertangkap oleh validasi otomatis. Fokus pada transaksi dengan durasi negatif atau nilai yang tidak masuk akal. 4. **Pelatihan Pengguna**: Berikan pelatihan kepada personel yang bertanggung jawab atas entri data untuk meningkatkan kesadaran akan pentingnya akurasi data dan dampak kesalahan entri pada analisis bisnis. 5. **Perbaikan Proses Pencatatan 'Keterangan' dan 'Nama Penerima'**: Evaluasi apakah kolom 'Keterangan' dan 'Nama Penerima' adalah wajib atau opsional. Jika penting, perbaiki proses pengumpulan data untuk memastikan kolom-kolom ini terisi. Jika opsional, pertimbangkan untuk menyederhanakan formulir entri data. Dengan mengatasi masalah kualitas data di sumbernya, perusahaan dapat memastikan bahwa analisis di masa depan akan lebih andal dan memberikan wawasan yang lebih akurat untuk pengambilan keputusan bisnis. ## 3. Tinjauan Umum Data Bab ini menyajikan tinjauan komprehensif terhadap dataset pemenuhan pesanan, memberikan gambaran mengenai struktur data, cakupan temporal, karakteristik entitas utama, serta distribusi status dan nilai-nilai kunci. Pemahaman mendalam tentang data ini menjadi fondasi bagi analisis lebih lanjut untuk mengidentifikasi area peningkatan kinerja. #### 3.1. Struktur dan Cakupan Data Dataset pemenuhan pesanan ini mencakup detail operasional mulai dari pesanan diterima hingga barang diterima oleh pelanggan. Data ini terdiri dari 131,315 catatan transaksi, dengan setiap baris merepresentasikan satu item produk dalam sebuah pesanan. **Entitas Utama:** Dataset ini merekam interaksi dengan 5,062 outlet pelanggan unik yang diidentifikasi melalui `KodePI`. Produk-produk yang diperdagangkan mencakup 1,439 jenis produk berbeda (`Procod`). Proses pemenuhan pesanan diatur melalui serangkaian dokumen yang saling terkait: * **Repeat Order (RO)**: Terdapat 20,645 pesanan berulang unik (`No. RO`) dari outlet. Ini adalah titik awal transaksi pesanan pelanggan. * **Surat Pesanan (SP)**: Pesanan ini kemudian dipecah menjadi 23,615 Surat Pesanan unik (`No. SP`) yang diterbitkan oleh gudang. Perbedaan jumlah antara RO dan SP (satu RO dapat menghasilkan beberapa SP) menunjukkan adanya fleksibilitas dalam pemenuhan pesanan, mungkin berdasarkan ketersediaan stok di gudang yang berbeda atau jenis produk. * **Delivery Order (DO)**: Dari SP, terbentuk 23,489 Delivery Order unik (`No. DO`). Sesuai dengan definisi bisnis, satu SP menghasilkan satu DO. * **Packing List (PL)**: Terdapat 23,489 Packing List unik (`No. PL`), yang berfungsi sebagai dokumen lampiran administratif untuk DO. Jumlah DO dan PL yang sama mengkonfirmasi hubungan langsung antara kedua dokumen ini. **Cakupan Waktu:** Data ini mencakup aktivitas pemenuhan pesanan selama periode yang relatif singkat namun intens, berpusat di bulan Juni 2026. | Kolom Tanggal | Tanggal Awal | Tanggal Akhir | | :------------------- | :--------------------------- | :--------------------------- | | Tgl. Order | 2026-06-01 00:01:51 | 2026-06-30 23:59:28 | | Tgl. SP | 2026-06-01 00:30:12 | 2026-07-01 00:30:30 | | Tgl DO | 2026-06-01 09:06:19 | 2026-07-03 08:54:54 | | Tgl. PL | 2026-06-01 09:06:19 | 2026-07-03 08:54:54 | | Tgl Logbook | 2026-06-01 10:13:23 | 2026-07-04 07:52:56 | | Tgl Ekspedisi | 2026-06-01 09:36:47 | 2026-07-03 19:50:52 | | Tgl Diterima | 1970-01-02 07:00:00 | 2026-08-18 00:00:00 | | Lastupdate | 2026-07-06 06:42:20 | 2026-07-06 06:42:20 | Tanggal pemesanan (`Tgl. Order`) sebagian besar berada di bulan Juni 2026. Aktivitas operasional berikutnya seperti `Tgl. SP`, `Tgl DO`, `Tgl. PL`, `Tgl Logbook`, dan `Tgl Ekspedisi` meluas hingga awal Juli 2026. Kolom `Tgl Diterima` memiliki rentang yang lebih luas, termasuk nilai placeholder `1970-01-02 07:00:00` yang menandakan data tanggal penerimaan yang tidak valid atau hilang, serta beberapa tanggal hingga Agustus 2026, kemungkinan karena keterlambatan pengiriman atau pencatatan yang lambat. Kolom `Lastupdate` menunjukkan bahwa dataset terakhir diperbarui pada tanggal 6 Juli 2026. #### 3.2. Status Pemenuhan dan Karakteristik Pesanan **Status Pemenuhan:** Secara umum, proses pemenuhan pesanan menunjukkan tingkat penyelesaian yang sangat tinggi. Mayoritas pesanan berhasil diproses hingga selesai di setiap tahapan, dengan tingkat pembatalan yang sangat rendah. | Kolom Status | Status | Persentase | | :------------------ | :--------------- | :--------- | | Sts SP Header | P | 98.7% | | | C | 1.3% | | Sts SP Detail | P | 98.7% | | | C | 1.3% | | Status DO | P | 98.7% | | | C | 1.3% | | Status RO | TERLAYANI PENUH | 98.7% | | | CANCEL | 1.3% | Konsistensi tingkat pembatalan di seluruh tahapan (RO, SP Header, SP Detail, DO) pada angka 1.3% menunjukkan bahwa pembatalan cenderung terjadi di awal proses atau dicatat secara serentak di berbagai sistem ketika sebuah pesanan dibatalkan. Ini merupakan indikasi efisiensi yang baik dalam menjaga alur pesanan yang sudah masuk. **Karakteristik Pesanan Tambahan:** Berbagai karakteristik lain dari pesanan dan outlet juga terdistribusi sebagai berikut: * **Produk Pharos (Pharos YN)**: Sekitar 45.2% dari item pesanan adalah produk yang diproduksi oleh PT. Pharos (`Y`), sementara sisanya 54.8% adalah produk non-Pharos (`N`). Distribusi ini cukup seimbang, mengindikasikan bahwa baik produk Pharos maupun non-Pharos memiliki pangsa pasar yang signifikan dalam transaksi. * **Apotek Online (AO YN)**: Sebanyak 37.1% transaksi berasal dari outlet yang berpartisipasi dalam program Apotek Online (`Y`), sedangkan 62.9% berasal dari outlet non-Apotek Online (`N`). Ini menunjukkan bahwa program Apotek Online memiliki penetrasi yang cukup baik namun masih ada potensi pertumbuhan. * **Metode Pembayaran (Payment)**: BCA Virtual Account adalah metode pembayaran yang paling dominan (60.1%), diikuti oleh Term Of Payment (27.9%) dan BRIVA (12.0%). Kredivo memiliki porsi yang sangat kecil (0.1%). | Metode Pembayaran | Persentase | | :------------------ | :--------- | | BCA Virtual Account | 60.1% | | Term Of Payment | 27.9% | | BRIVA | 12.0% | | Kredivo | 0.1% | * **Divisi:** PHARMANET adalah divisi yang paling aktif (84.4%), diikuti oleh HOSPINET (13.6%) dan VIBRANT PBF (2.0%). * **Gudang Asal (Asal Gudang):** Terdapat banyak gudang asal yang melayani pesanan, dengan PHARMANET SURABAYA (10.3%), PHARMANET BEKASI (9.7%), dan PHARMANET BANDUNG (7.3%) sebagai tiga gudang teratas berdasarkan volume transaksi. * **Nama Ekspedisi (Nama Ekspedisi):** Anteraja merupakan ekspedisi yang paling sering digunakan (19.6%), diikuti oleh PT CENTURY (16.4%) dan LION PARCEL (14.2%). Keberagaman ekspedisi menunjukkan adanya kemitraan logistik yang luas. | Top 3 Divisi | Persentase | Top 3 Gudang Asal | Persentase | Top 3 Nama Ekspedisi | Persentase | | :----------- | :--------- | :---------------- | :--------- | :------------------- | :--------- | | PHARMANET | 84.4% | PHARMANET SURABAYA| 10.3% | Anteraja | 19.6% | | HOSPINET | 13.6% | PHARMANET BEKASI | 9.7% | PT CENTURY | 16.4% | | VIBRANT PBF | 2.0% | PHARMANET BANDUNG | 7.3% | LION PARCEL | 14.2% | #### 3.3. Karakteristik Kuantitas dan Nilai Pesanan Analisis terhadap kuantitas dan nilai pesanan memberikan gambaran tentang ukuran tipikal transaksi. | Statistik | Qty RO (Unit) | Qty SP (Unit) | Qty DO (Unit) | Value PL (IDR) | Value RO (IDR) | | :---------- | :------------ | :------------ | :------------ | :------------- | :------------- | | Jumlah | 131,315 | 131,315 | 131,315 | 129,575 | 131,315 | | Rata-rata | 11 | 11 | 11 | 425,089 | 423,485 | | Std. Deviasi| 72 | 71 | 71 | 1,935,299 | 1,926,521 | | Minimum | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | Kuartil 25% | 1 | 1 | 1 | 71,706 | 71,068 | | Median | 3 | 3 | 3 | 145,203 | 144,590 | | Kuartil 75% | 6 | 6 | 6 | 318,443 | 317,193 | | Maksimum | 7,200 | 7,200 | 7,200 | 166,269,792 | 166,269,792 | Terlihat bahwa rata-rata kuantitas per pesanan adalah sekitar 11 unit, namun nilai median yang hanya 3 unit menunjukkan bahwa sebagian besar pesanan memiliki kuantitas kecil, dengan beberapa pesanan besar (maksimum 7,200 unit) yang menarik rata-rata ke atas. Demikian pula, rata-rata nilai pesanan sekitar Rp 425,089, tetapi median Rp 145,203. Standar deviasi yang tinggi untuk kuantitas dan nilai (`Value PL` dan `Value RO`) juga mengindikasikan variasi yang sangat besar dalam ukuran dan nilai transaksi, dengan beberapa pesanan mencapai nilai Rp 166 juta. Ini menunjukkan bahwa perusahaan menangani spektrum pesanan yang sangat luas. #### 3.4. Durasi Proses Pemenuhan Pesanan Analisis durasi antar tahapan proses pemenuhan pesanan sangat krusial untuk mengidentifikasi potensi bottleneck dan area inefisiensi. Setelah penanganan nilai placeholder `1970-01-02 07:00:00` pada `Tgl Diterima` (sebanyak 2,846 catatan yang tidak valid), durasi dihitung ulang. Berikut adalah ringkasan statistik durasi (dalam jam) untuk setiap tahapan proses: | Tahapan Durasi | Jumlah Transaksi | Rata-rata (Jam) | Median (Jam) | Std. Deviasi (Jam) | Minimum (Jam) | Maksimum (Jam) | P95 (Jam) | P99 (Jam) | | :-------------------------------------------- | :--------------- | :-------------- | :----------- | :----------------- | :------------ | :------------- | :-------- | :-------- | | Pemesanan ke Pembuatan SP | 20,645 | 0.6 | 0.6 | 0.3 | 0.0 | 2.7 | 1.0 | 1.1 | | SP ke Pembuatan DO | 23,489 | 9.0 | 2.8 | 13.3 | 0.0 | 149.7 | 40.8 | 54.2 | | DO ke Pencatatan Logbook | 23,427 | 5.7 | 2.6 | 11.1 | 0.0 | 744.2 | 23.6 | 48.0 | | Logbook ke Penjemputan Ekspedisi | 23,427 | 1.9 | 0.0 | 10.0 | -735.3 | 288.9 | 16.4 | 29.1 | | Ekspedisi ke Diterima (setelah pembersihan) | 21,427 | 30.0 | 17.7 | 55.5 | 0.0 | 1,512.0 | 84.8 | 320.3 | | Total Pemenuhan (Pemesanan ke Diterima) | 18,787 | 47.1 | 33.7 | 58.5 | -165.4 | 1,572.5 | 117.0 | 334.1 | **Observasi Utama Durasi:** * **Pemesanan ke Pembuatan SP:** Proses ini sangat cepat, dengan rata-rata dan median kurang dari satu jam (0.6 jam). Ini menunjukkan efisiensi dalam menerbitkan surat pesanan setelah pesanan diterima. * **SP ke Pembuatan DO:** Durasi ini menunjukkan perbedaan signifikan antara rata-rata (9.0 jam) dan median (2.8 jam), serta standar deviasi yang tinggi (13.3 jam). Ini mengindikasikan adanya pesanan yang membutuhkan waktu lebih lama untuk diproses menjadi DO, menarik rata-rata ke atas. Beberapa transaksi bahkan mencapai 149.7 jam. * **DO ke Pencatatan Logbook:** Mirip dengan tahapan sebelumnya, rata-rata (5.7 jam) lebih tinggi dari median (2.6 jam) dengan standar deviasi yang cukup besar (11.1 jam), menunjukkan variasi waktu masuk ke area staging. Nilai maksimum yang sangat tinggi (744.2 jam) menunjukkan adanya outlier ekstrem. * **Logbook ke Penjemputan Ekspedisi:** Tahap ini memiliki median yang mendekati nol (0.0 jam), mengindikasikan bahwa banyak paket segera dijemput setelah masuk logbook. Namun, rata-rata (1.9 jam) dan standar deviasi (10.0 jam) yang lebih tinggi menunjukkan adanya penundaan signifikan untuk beberapa paket. Anomali nilai minimum negatif (-735.3 jam) mengindikasikan masalah serius dalam pencatatan tanggal, di mana `Tgl Ekspedisi` tercatat sebelum `Tgl Logbook` secara tidak logis. * **Ekspedisi ke Diterima:** Durasi pengiriman oleh ekspedisi memiliki rata-rata 30.0 jam dan median 17.7 jam, dengan standar deviasi 55.5 jam. Rentang yang luas (maksimum 1,512.0 jam) menyoroti variabilitas kinerja ekspedisi. * **Total Pemenuhan (Pemesanan ke Diterima):** Durasi total rata-rata adalah 47.1 jam, dengan median 33.7 jam. Standar deviasi 58.5 jam dan nilai maksimum 1,572.5 jam menegaskan adanya transaksi dengan siklus pemenuhan yang sangat panjang. **Isu Kualitas Data pada Durasi:** Meskipun pembersihan telah dilakukan, masih terdapat 2 transaksi yang menunjukkan durasi `Total_Order_Fulfillment` yang negatif. Hal ini berarti `Tgl Diterima` tercatat lebih awal dari `Tgl. Order`, yang secara logis tidak mungkin terjadi. Hal ini mengindikasikan masalah data entry atau sinkronisasi waktu yang perlu diinvestigasi lebih lanjut. Berikut adalah detail 2 transaksi dengan durasi pemenuhan total negatif: | No. RO | RO_Tgl_Order | RO_Tgl_SP | RO_Tgl_DO | RO_Tgl_Logbook | RO_Tgl_Ekspedisi | RO_Tgl_Diterima | RO_Asal_Gudang | RO_Nama_Ekspedisi | Total Pemenuhan (Jam) | | :----- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :------------------ | :-------------------- | | 4919826| 2026-06-03 15:21:09 | 2026-06-03 15:32:59 | 2026-06-03 15:42:50 | 2026-06-03 16:07:29 | 2026-06-03 10:35:23 | 2026-06-03 14:40:00 | PHARMANET JAMBI | ANDALAN 21 EXPRESS | -0.7 | | 4937698| 2026-06-30 10:02:18 | 2026-06-30 10:31:28 | 2026-06-30 10:53:21 | 2026-06-30 15:10:16 | 2026-06-22 18:51:06 | 2026-06-23 12:35:43 | PHARMANET PALEMBANG| LION PARCEL | -165.4 | Kasus `No. RO` 4919826 menunjukkan `Tgl Diterima` sebelum `Tgl. Order` dan `Tgl Ekspedisi` sebelum `Tgl Logbook`, menandakan inkonsistensi waktu yang signifikan. Demikian pula untuk `No. RO` 4937698. #### 3.5. Analisis Tingkat Pembatalan Tingkat pembatalan di berbagai tahapan proses pemenuhan pesanan sangat rendah dan konsisten, menunjukkan proses yang stabil setelah pesanan diterima. | Tahapan | Status | Persentase Pembatalan | | :---------------------------------- | :------- | :-------------------- | | Repeat Order (RO) | CANCEL | 1.3% | | Surat Pesanan Header (SP Header) | C | 1.3% | | Surat Pesanan Detail (SP Detail) | C | 1.3% | | Delivery Order (DO) | C | 1.3% | Konsistensi ini mengindikasikan bahwa mayoritas pembatalan terjadi di awal atau tercatat secara simultan di seluruh sistem saat keputusan pembatalan dibuat, dan sangat sedikit pesanan yang dibatalkan di tengah jalan setelah proses dimulai. #### 3.6. Rekomendasi Awal Berdasarkan Tinjauan Umum Berdasarkan tinjauan umum data, beberapa rekomendasi awal dapat dirumuskan untuk meningkatkan kualitas data dan mengidentifikasi area fokus untuk peningkatan kinerja: 1. **Investigasi Anomali Durasi Negatif**: Segera selidiki 2 transaksi dengan durasi pemenuhan total negatif dan kasus `Tgl Ekspedisi` yang tercatat jauh sebelum `Tgl Logbook`. Hal ini krusial untuk memastikan integritas data dan mengidentifikasi akar masalah pada proses pencatatan, baik itu kesalahan input manual, perbedaan zona waktu, atau masalah sinkronisasi sistem. 2. **Penyelidikan Durasi Outlier**: Analisis lebih lanjut diperlukan untuk memahami penyebab durasi maksimum yang sangat tinggi di setiap tahapan (misalnya, `DO ke Pencatatan Logbook` hingga 744.2 jam, `Ekspedisi ke Diterima` hingga 1,512.0 jam, dan `Total Pemenuhan` hingga 1,572.5 jam). Outlier ini bisa menjadi indikator masalah operasional yang parah atau kasus khusus yang memerlukan penanganan berbeda. 3. **Memahami Variabilitas Durasi**: Standar deviasi yang tinggi di beberapa tahapan (terutama `SP ke Pembuatan DO`, `DO ke Pencatatan Logbook`, `Ekspedisi ke Diterima`, dan `Total Pemenuhan`) menunjukkan inkonsistensi dalam proses. Studi lebih lanjut diperlukan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan variabilitas ini. 4. **Optimasi Penanganan Pesanan Bervolume Tinggi/Bernilai Tinggi**: Mengingat bahwa kuantitas dan nilai pesanan memiliki rentang yang sangat luas, perlu dipertimbangkan apakah pesanan dengan kuantitas atau nilai yang sangat tinggi memerlukan proses atau jalur logistik khusus untuk menjaga efisiensi. 5. **Evaluasi Kinerja Ekspedisi dan Gudang**: Keberagaman `Nama Ekspedisi` dan `Asal Gudang` menunjukkan bahwa kinerja dapat bervariasi secara signifikan antar mitra dan lokasi. Analisis mendalam tentang kinerja setiap kombinasi gudang-ekspedisi akan membantu mengidentifikasi yang terbaik dan terburuk untuk optimasi. Dengan menindaklanjuti rekomendasi ini, perusahaan dapat memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang operasional pemenuhan pesanan dan mengambil langkah-langkah strategis untuk meningkatkan efisiensi dan kepuasan pelanggan. ## 4. Analisis Durasi Pemenuhan Pesanan Bab ini menyelami lebih dalam ke dalam waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan setiap tahapan proses pemenuhan pesanan, dari saat pesanan masuk hingga produk diterima oleh pelanggan. Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi hambatan (bottleneck), variabilitas yang tidak diinginkan, dan faktor-faktor kunci yang memengaruhi kecepatan pemenuhan pesanan. Dengan memahami durasi di setiap titik, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah strategis untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. #### 4.1. Ringkasan Durasi Pemenuhan per Tahap Proses pemenuhan pesanan dibagi menjadi beberapa tahapan krusial, dan analisis durasi di setiap tahapan mengungkapkan dinamika yang berbeda: * **Pemesanan ke Pembuatan SP (Surat Pesanan)**: Tahap ini mengukur waktu dari pesanan diterima hingga Surat Pesanan dibuat di gudang. * **SP ke Pembuatan DO (Delivery Order)**: Mengukur waktu dari Surat Pesanan dibuat hingga Delivery Order dikonfirmasi. * **DO ke Pencatatan Logbook**: Mengukur waktu dari Delivery Order dikonfirmasi hingga paket dicatat di logbook gudang, siap untuk penjemputan. * **Logbook ke Penjemputan Ekspedisi**: Mengukur waktu dari pencatatan logbook hingga ekspedisi benar-benar menjemput paket. * **Ekspedisi ke Diterima**: Mengukur waktu dari penjemputan ekspedisi hingga barang diterima oleh pelanggan. * **Total Pemenuhan (Pemesanan ke Diterima)**: Durasi keseluruhan dari pesanan awal hingga pelanggan menerima barang. **Anomali Data yang Ditemukan:** Sebelum analisis mendalam, penting untuk mencatat bahwa ditemukan anomali data yang signifikan. Nilai placeholder `1970-01-02 07:00:00` pada kolom `Tgl Diterima` sebanyak 2,846 catatan telah menyebabkan durasi `Ekspedisi ke Diterima` dan `Total Pemenuhan` menjadi sangat negatif dan tidak valid. Statistik untuk kedua tahapan ini telah dihitung ulang setelah mengecualikan data anomali ini untuk memberikan gambaran yang lebih akurat. Selain itu, masih ada beberapa transaksi dengan durasi negatif pada `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` dan `Total Pemenuhan`, menunjukkan kemungkinan masalah pencatatan waktu yang perlu diinvestigasi lebih lanjut di sumber data. Berikut adalah ringkasan statistik durasi (dalam jam) untuk setiap tahapan proses setelah pembersihan data: | Tahapan Durasi | Jumlah Transaksi | Rata-rata (Jam) | Median (Jam) | Std. Deviasi (Jam) | Minimum (Jam) | Maksimum (Jam) | P95 (Jam) | P99 (Jam) | | :-------------------------------------------- | :--------------- | :-------------- | :----------- | :----------------- | :------------ | :------------- | :-------- | :-------- | | Pemesanan ke Pembuatan SP | 20,645 | 0.6 | 0.6 | 0.3 | 0.0 | 2.7 | 1.0 | 1.1 | | SP ke Pembuatan DO | 23,489 | 9.0 | 2.8 | 13.3 | 0.0 | 149.7 | 40.8 | 54.2 | | DO ke Pencatatan Logbook | 23,427 | 5.7 | 2.6 | 11.1 | 0.0 | 744.2 | 23.6 | 48.0 | | Logbook ke Penjemputan Ekspedisi | 23,427 | 1.9 | 0.0 | 10.0 | -735.3 | 288.9 | 16.4 | 29.1 | | Ekspedisi ke Diterima (setelah pembersihan) | 21,427 | 30.0 | 17.7 | 55.5 | 0.0 | 1,512.0 | 84.8 | 320.3 | | Total Pemenuhan (Pemesanan ke Diterima) | 18,787 | 47.1 | 33.7 | 58.5 | -165.4 | 1,572.5 | 117.0 | 334.1 | **Insight:** * **Efisiensi Awal Proses**: Tahap `Pemesanan ke Pembuatan SP` berlangsung sangat cepat, menunjukkan proses internal yang efisien dalam menanggapi pesanan baru. Median durasi kurang dari satu jam adalah pencapaian yang baik. * **Potensi Hambatan di Gudang**: Durasi `SP ke Pembuatan DO` dan `DO ke Pencatatan Logbook` menunjukkan perbedaan signifikan antara rata-rata dan median, serta standar deviasi yang tinggi. Ini mengindikasikan adanya variabilitas atau kasus-kasus tertentu yang membutuhkan waktu pemrosesan lebih lama di gudang. Nilai maksimum yang sangat tinggi (149.7 jam dan 744.2 jam) menunjukkan adanya outlier ekstrem yang perlu diinvestigasi. * **Permasalahan Logbook ke Ekspedisi**: Tahap `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` menunjukkan median 0.0 jam, yang berarti banyak paket langsung dijemput. Namun, nilai rata-rata 1.9 jam dan standar deviasi 10.0 jam, serta nilai minimum negatif yang ekstrem (-735.3 jam), mengindikasikan inkonsistensi serius dalam pencatatan atau masalah logistik. Durasi negatif berarti `Tgl Ekspedisi` tercatat sebelum `Tgl Logbook`, sebuah anomali data yang tidak logis. * **Pengiriman Ekspedisi sebagai Faktor Utama**: Durasi `Ekspedisi ke Diterima` adalah tahap terpanjang kedua dengan rata-rata 30.0 jam, menunjukkan peran krusial ekspedisi dalam kecepatan pemenuhan total. Variasi yang tinggi (standar deviasi 55.5 jam) juga menyoroti perbedaan kinerja antar ekspedisi atau rute. * **Total Durasi Pemenuhan yang Bervariasi**: Secara keseluruhan, median total durasi pemenuhan adalah 33.7 jam, namun rata-rata 47.1 jam dan standar deviasi 58.5 jam menunjukkan adanya variasi yang sangat besar. Ada pesanan yang diselesaikan dalam waktu kurang dari satu hari, tetapi ada juga yang membutuhkan waktu lebih dari 1,500 jam. #### 4.2. Faktor-Faktor yang Memengaruhi Durasi Pemenuhan Pesanan Untuk mengidentifikasi pendorong utama di balik durasi pemenuhan pesanan, kami menggunakan model Regresi Random Forest. Model ini mengukur seberapa besar setiap fitur memengaruhi `Total Pemenuhan Pesanan` (dalam jam). Model ini mencapai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 21.10 jam dan R-squared (R2) Score sebesar 0.52, menunjukkan kemampuan yang moderat dalam menjelaskan variasi durasi. Berikut adalah 15 fitur teratas yang paling memengaruhi durasi pemenuhan pesanan: | Fitur | Kepentingan | | :-------------------------------------------- | :---------- | | Nama Ekspedisi_PT CENTURY | 0.311 | | Value RO | 0.189 | | Asal Gudang_PHARMANET TANGERANG | 0.152 | | Qty RO | 0.121 | | Nama Ekspedisi_LION PARCEL | 0.026 | | Nama Ekspedisi_PCP EXPRESS | 0.016 | | Nama Ekspedisi_INDAH LOGISTIK | 0.015 | | Nama Ekspedisi_PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 0.014 | | Nama Ekspedisi_ANDALAN 21 EXPRESS | 0.012 | | Nama Ekspedisi_GLOBALINDO 21 EXPRESS | 0.012 | | Pharos YN_N | 0.011 | | Asal Gudang_PHARMANET BANDUNG | 0.010 | | Nama Ekspedisi_Anteraja | 0.009 | | Payment_Term Of Payment | 0.009 | | Pharos YN_Y | 0.009 | **Insight:** * **Pengaruh Ekspedisi dan Gudang yang Dominan**: Fitur terkait `Nama Ekspedisi` dan `Asal Gudang` mendominasi daftar faktor terpenting. Ini mengkonfirmasi bahwa pilihan kurir dan lokasi gudang asal merupakan penentu utama kecepatan dan efisiensi pengiriman. Secara khusus, `Nama Ekspedisi_PT CENTURY` dan `Asal Gudang_PHARMANET TANGERANG` memiliki dampak yang sangat besar, menunjukkan adanya masalah kinerja yang signifikan pada kombinasi tersebut. * **Ukuran Pesanan Berdampak Besar**: `Value RO` (nilai pesanan) dan `Qty RO` (kuantitas pesanan) juga merupakan faktor yang sangat penting. Ini menunjukkan bahwa pesanan yang lebih besar atau lebih berharga cenderung membutuhkan waktu pemrosesan dan pengiriman yang lebih lama. Ini bisa disebabkan oleh proses penanganan khusus, kebutuhan lebih banyak sumber daya, atau rute pengiriman yang berbeda. * **Faktor Lain yang Relevan**: Keberadaan `Pharos YN` (produk Pharos atau bukan) dan `Payment_Term Of Payment` juga memiliki pengaruh, meskipun lebih kecil. Ini mungkin mencerminkan perbedaan dalam prosedur penanganan untuk produk Pharos atau keterlambatan terkait verifikasi pembayaran tertentu. #### 4.3. Kinerja Gudang dan Ekspedisi: Sebuah Analisis Mendalam Mengingat pentingnya `Asal Gudang` dan `Nama Ekspedisi`, analisis lebih lanjut dilakukan untuk memahami kombinasi mana yang berkinerja terbaik dan terburuk dalam hal durasi `Total Pemenuhan Pesanan`. Analisis ini difokuskan pada kombinasi yang memiliki minimal 50 transaksi untuk memastikan representasi yang memadai. ##### 4.3.1. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Tercepat Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi tercepat berdasarkan rata-rata durasi `Total Pemenuhan Pesanan`: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :--------------------- | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET JAKSEL | EXPD INTERNAL JAKSEL | 8.5 | 3.2 | 82 | | PHARMANET BANDUNG | PT CENTURY | 11.8 | 6.0 | 560 | | PHARMANET MALANG | Anteraja | 12.6 | 6.9 | 290 | | PHARMANET JAKTIM | EXPD JAKTIM | 13.3 | 14.0 | 453 | | PHARMANET JAKBAR | EXPD JAKBAR | 14.1 | 13.6 | 397 | | PHARMANET SEMARANG | PT CENTURY | 14.4 | 11.5 | 456 | | PHARMANET PALEMBANG | Anteraja | 14.8 | 9.9 | 778 | | PHARMANET SURABAYA | EXPD SURABAYA 1 | 16.7 | 17.1 | 135 | | PHARMANET JAKSEL | EXPD JAKSEL | 17.6 | 5.5 | 265 | | PHARMANET SURABAYA | PT CENTURY | 17.9 | 17.1 | 401 | **Insight:** * Kombinasi `PHARMANET JAKSEL` dengan `EXPD INTERNAL JAKSEL` adalah yang tercepat, dengan rata-rata 8.5 jam dan median hanya 3.2 jam. Ini menunjukkan efisiensi luar biasa, kemungkinan karena pengiriman internal atau rute yang sangat pendek dan terkelola dengan baik. * `PT CENTURY` dan `Anteraja` muncul sebagai ekspedisi yang berkinerja baik di beberapa gudang (Bandung, Semarang, Palembang, Surabaya, Malang), menunjukkan potensi mereka untuk pengiriman cepat di rute yang optimal. ##### 4.3.2. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Terlambat Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat berdasarkan rata-rata durasi `Total Pemenuhan Pesanan`: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :---------------- | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 290 | | PHARMANET SAMARINDA | LION PARCEL | 81.1 | 77.4 | 190 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 356 | | PHARMANET MALANG | PCP EXPRESS | 73.6 | 63.2 | 184 | | PHARMANET TANGERANG | PCP EXPRESS | 73.1 | 63.3 | 337 | | PHARMANET PEKANBARU | INDAH LOGISTIK | 70.2 | 65.9 | 560 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS| 65.9 | 52.1 | 269 | | PHARMANET SURABAYA | LION PARCEL | 63.8 | 55.3 | 1,302 | **Insight:** * Kombinasi `PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY` menunjukkan durasi rata-rata yang sangat ekstrem, 356.8 jam. Ini adalah anomali yang sangat mencolok dan kemungkinan besar disebabkan oleh masalah data yang parah atau masalah operasional yang sangat serius dan tidak biasa. Ini memerlukan investigasi mendalam di luar data yang ada. * Beberapa ekspedisi seperti `LION PARCEL` dan `INDAH LOGISTIK` muncul berulang kali di daftar kombinasi terlambat di berbagai gudang (Samarinda, Jambi, Medan, Pekanbaru, Semarang, Surabaya). Ini menunjukkan adanya masalah kinerja yang lebih luas dengan ekspedisi ini di rute-rute tertentu. Visualisasi distribusi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat (tidak termasuk PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY karena anomali ekstremnya): ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) Visualisasi ini menunjukkan distribusi durasi yang cenderung panjang dan seringkali tersebar luas, mengindikasikan ketidakpastian dalam waktu pengiriman pada rute-rute ini. ##### 4.3.3. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Paling Variabel Variabilitas yang tinggi dalam durasi pengiriman dapat menyebabkan ketidakpuasan pelanggan karena ketidakpastian. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel berdasarkan standar deviasi durasi `Total Pemenuhan Pesanan`: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :------------------------------------ | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 290 | | PHARMANET BANDUNG | PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 62.7 | 51.5 | 631 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 356 | | PHARMANET PONTIANAK | GLOBALINDO 21 EXPRESS | 58.8 | 44.1 | 517 | | PHARMANET MAKASSAR | PCP EXPRESS | 61.4 | 47.3 | 309 | | PHARMANET MEDAN | ANDALAN 21 EXPRESS | 62.3 | 48.0 | 498 | | PHARMANET LAMPUNG | INDAH LOGISTIK | 55.3 | 51.8 | 421 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 65.9 | 52.1 | 269 | **Insight:** * Kembali, `PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY` menduduki puncak daftar ini dengan variabilitas yang sangat tinggi. Ini menegaskan bahwa rute ini tidak hanya lambat tetapi juga sangat tidak konsisten. * Beberapa kombinasi lain seperti `PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO` dan `PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK` juga menunjukkan variabilitas yang signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun rata-rata durasinya mungkin tidak seburuk yang paling lambat, pelanggan di rute ini akan mengalami waktu pengiriman yang sangat bervariasi. Visualisasi distribusi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel: ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_variable.png) Box plot untuk kombinasi paling variabel menunjukkan rentang interkuartil yang luas dan seringkali banyak *outlier*, menegaskan bahwa waktu pengiriman di rute ini sangat tidak dapat diprediksi. #### 4.4. Analisis Anomali Durasi Negatif Lebih Lanjut Meskipun telah dilakukan pembersihan data yang signifikan, masih ditemukan 2 transaksi dengan durasi `Total Pemenuhan Pesanan` yang negatif, yang secara logis tidak mungkin terjadi (tanggal penerimaan sebelum tanggal order). Ini mengindikasikan masalah serius pada pencatatan tanggal di sumber data. Detail transaksi dengan durasi total negatif: | No. RO | Tgl. Order | Tgl. SP | Tgl DO | Tgl Logbook | Tgl Ekspedisi | Tgl Diterima | Asal Gudang | Nama Ekspedisi | Total Pemenuhan (Jam) | | :----- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :---------------- | :----------------- | :-------------------- | | 4919826| 2026-06-03 15:21:09 | 2026-06-03 15:32:59 | 2026-06-03 15:42:50 | 2026-06-03 16:07:29 | 2026-06-03 10:35:23 | 2026-06-03 14:40:00 | PHARMANET JAMBI | ANDALAN 21 EXPRESS | -0.7 | | 4937698| 2026-06-30 10:02:18 | 2026-06-30 10:31:28 | 2026-06-30 10:53:21 | 2026-06-30 15:10:16 | 2026-06-22 18:51:06 | 2026-06-23 12:35:43 | PHARMANET PALEMBANG| LION PARCEL | -165.4 | **Insight:** * Kasus `No. RO` 4919826 menunjukkan `Tgl Diterima` (14:40) yang lebih awal dari `Tgl. Order` (15:21) pada hari yang sama, dan `Tgl Ekspedisi` (10:35) yang lebih awal dari `Tgl Logbook` (16:07). Ini adalah inkonsistensi waktu yang jelas dan perlu ditelusuri. * Kasus `No. RO` 4937698 bahkan lebih ekstrem, dengan `Tgl Diterima` dan `Tgl Ekspedisi` yang jauh lebih awal dari `Tgl. Order` (beberapa hari sebelumnya). Ini sangat mungkin menunjukkan kesalahan entri data yang parah atau masalah sinkronisasi waktu antara sistem yang berbeda. #### 4.5. Rekomendasi Berdasarkan analisis durasi pemenuhan pesanan, berikut adalah rekomendasi untuk meningkatkan efisiensi dan konsistensi operasional: 1. **Investigasi dan Koreksi Anomali Data yang Tersisa**: * Segera lakukan investigasi mendalam terhadap transaksi dengan durasi negatif (`Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` dan `Total Pemenuhan Pesanan`) serta nilai `Tgl Ekspedisi` yang tercatat sebelum `Tgl Logbook`. Hal ini krusial untuk mengidentifikasi akar masalah, baik itu kesalahan entri data, perbedaan zona waktu, atau masalah sinkronisasi sistem. * Prioritaskan perbaikan pada proses pencatatan tanggal di sumbernya untuk mencegah anomali serupa di masa mendatang. 2. **Optimasi Rute Logistik yang Terlambat dan Variabel**: * **Prioritas Utama: PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: Kombinasi ini menunjukkan kinerja yang sangat buruk (rata-rata 356.8 jam) dan variabilitas ekstrem. Lakukan audit menyeluruh terhadap operasional `PT CENTURY` di gudang `PHARMANET TANGERANG`. Pertimbangkan untuk menghentikan atau secara drastis merevisi kemitraan jika masalah tidak dapat diselesaikan. * **Evaluasi Ekspedisi Bermasalah**: `LION PARCEL` dan `INDAH LOGISTIK` sering muncul dalam daftar kombinasi terlambat dan variabel di beberapa gudang. Evaluasi ulang kinerja mereka di rute-rute tersebut. Pertimbangkan untuk diversifikasi ekspedisi atau menegosiasikan kembali SLA (Service Level Agreement) dengan penalti untuk keterlambatan dan inkonsistensi. * **Identifikasi Faktor Lokal**: Selidiki mengapa `PCP EXPRESS`, `ANDALAN 21 EXPRESS`, dan `GLOBALINDO 21 EXPRESS` menunjukkan kinerja yang buruk atau variabel di gudang-gudang tertentu (Malang, Tangerang, Samarinda, Pontianak, Medan). Mungkin ada masalah infrastruktur, volume, atau koordinasi lokal yang perlu ditangani. 3. **Manajemen Pesanan Berdasarkan Ukuran dan Nilai**: * Mengingat `Value RO` dan `Qty RO` adalah faktor penting, pertimbangkan untuk mengembangkan jalur pemrosesan khusus atau prioritas untuk pesanan dengan nilai atau kuantitas tinggi. Ini bisa berarti penempatan stok di lokasi yang lebih strategis, penggunaan ekspedisi premium, atau pengawasan khusus. 4. **Belajar dari Praktik Terbaik**: * Analisis praktik terbaik dari kombinasi tercepat, terutama `PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL`. Identifikasi faktor-faktor yang membuat mereka sangat efisien dan pertimbangkan bagaimana praktik ini dapat direplikasi atau diadaptasi untuk rute dan kombinasi lain, terutama untuk pengiriman dalam kota atau jarak dekat. 5. **Peningkatan Visibilitas dan Pemantauan Real-time**: * Implementasikan sistem pemantauan yang lebih canggih untuk melacak durasi setiap tahapan secara real-time. Peringatan otomatis untuk transaksi yang melampaui ambang batas durasi tertentu dapat membantu tim operasional untuk melakukan intervensi dini. Dengan fokus pada area-area ini, perusahaan dapat secara signifikan mengurangi waktu pemenuhan pesanan, meningkatkan konsistensi pengiriman, dan pada akhirnya, meningkatkan kepuasan pelanggan. ## 4.1. Definisi Tahapan & Metrik Durasi Bab ini menyelami lebih dalam ke dalam waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan setiap tahapan proses pemenuhan pesanan, dari saat pesanan masuk hingga produk diterima oleh pelanggan. Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi hambatan (bottleneck), variabilitas yang tidak diinginkan, dan faktor-faktor kunci yang memengaruhi kecepatan pemenuhan pesanan. Dengan memahami durasi di setiap titik, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah strategis untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. ### Definisi Tahapan & Metrik Durasi Untuk analisis durasi, proses pemenuhan pesanan telah dipecah menjadi enam tahapan utama, dengan setiap metrik durasi dihitung sebagai selisih waktu antara dua penanda waktu (timestamp) kritis: 1. **Pemesanan ke Pembuatan SP (Surat Pesanan)**: Waktu yang dihabiskan dari saat pesanan pelanggan (`Tgl. Order`) diterima hingga Surat Pesanan (`Tgl. SP`) dikeluarkan oleh gudang. Ini mengukur efisiensi awal dalam menanggapi pesanan. 2. **SP ke Pembuatan DO (Delivery Order)**: Mengukur waktu dari Surat Pesanan (`Tgl. SP`) dibuat hingga Delivery Order (`Tgl DO`) dikonfirmasi. Tahap ini merepresentasikan waktu pemrosesan dan persiapan pesanan di gudang. 3. **DO ke Pencatatan Logbook**: Waktu dari Delivery Order (`Tgl DO`) dikonfirmasi hingga paket dicatat di logbook gudang (`Tgl Logbook`), menandakan siap untuk penjemputan oleh kurir. Ini mencerminkan waktu pengemasan dan staging. 4. **Logbook ke Penjemputan Ekspedisi**: Waktu dari pencatatan logbook (`Tgl Logbook`) hingga ekspedisi benar-benar menjemput paket (`Tgl Ekspedisi`). Ini adalah indikator seberapa cepat kurir mengambil barang setelah siap. 5. **Ekspedisi ke Diterima**: Mengukur durasi dari penjemputan ekspedisi (`Tgl Ekspedisi`) hingga barang diterima oleh pelanggan (`Tgl Diterima`). Ini adalah durasi transportasi eksternal oleh ekspedisi. 6. **Total Pemenuhan (Pemesanan ke Diterima)**: Durasi keseluruhan dari pesanan awal (`Tgl. Order`) hingga pelanggan menerima barang (`Tgl Diterima`). Ini adalah metrik utama untuk kepuasan pelanggan terkait kecepatan pengiriman. **Anomali Data yang Ditemukan dan Penanganan:** Selama pra-pemrosesan, ditemukan anomali signifikan pada kolom `Tgl Diterima`. Sebanyak 2,846 catatan memiliki nilai placeholder `1970-01-02 07:00:00`, yang secara material mendistorsi perhitungan durasi. Data-data anomali ini telah dikecualikan dari perhitungan durasi `Ekspedisi ke Diterima` dan `Total Pemenuhan` untuk memberikan gambaran yang lebih akurat. Meskipun demikian, masih teridentifikasi beberapa transaksi dengan durasi negatif pada `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` dan `Total Pemenuhan`, menunjukkan masalah pencatatan waktu yang perlu diinvestigasi lebih lanjut di sumber data. ### Ringkasan Statistik Durasi Pemenuhan per Tahap Berikut adalah ringkasan statistik durasi (dalam jam) untuk setiap tahapan proses setelah pembersihan data: | Tahapan Durasi | Jumlah Transaksi | Rata-rata (Jam) | Median (Jam) | Std. Deviasi (Jam) | Minimum (Jam) | Maksimum (Jam) | P95 (Jam) | P99 (Jam) | | :-------------------------------------------- | :--------------- | :-------------- | :----------- | :----------------- | :------------ | :------------- | :-------- | :-------- | | Pemesanan ke Pembuatan SP | 20,645 | 0.6 | 0.6 | 0.3 | 0.0 | 2.7 | 1.0 | 1.1 | | SP ke Pembuatan DO | 23,489 | 9.0 | 2.8 | 13.3 | 0.0 | 149.7 | 40.8 | 54.2 | | DO ke Pencatatan Logbook | 23,427 | 5.7 | 2.6 | 11.1 | 0.0 | 744.2 | 23.6 | 48.0 | | Logbook ke Penjemputan Ekspedisi | 23,427 | 1.9 | 0.0 | 10.0 | -735.3 | 288.9 | 16.4 | 29.1 | | Ekspedisi ke Diterima (setelah pembersihan) | 21,427 | 30.0 | 17.7 | 55.5 | 0.0 | 1,512.0 | 84.8 | 320.3 | | Total Pemenuhan (Pemesanan ke Diterima) | 18,787 | 47.1 | 33.7 | 58.5 | -165.4 | 1,572.5 | 117.0 | 334.1 | **Insight Durasi Tahapan:** * **Efisiensi Awal Proses**: Tahap `Pemesanan ke Pembuatan SP` berlangsung sangat cepat, dengan rata-rata dan median kurang dari satu jam (0.6 jam). Ini menunjukkan bahwa sistem responsif dalam memproses pesanan awal menjadi surat pesanan. * **Potensi Hambatan di Gudang**: Durasi `SP ke Pembuatan DO` dan `DO ke Pencatatan Logbook` menunjukkan perbedaan signifikan antara rata-rata dan median, serta standar deviasi yang tinggi. Ini mengindikasikan adanya variabilitas atau kasus-kasus tertentu yang membutuhkan waktu pemrosesan lebih lama di gudang. Beberapa pesanan bahkan mencapai 149.7 jam untuk SP ke DO dan 744.2 jam untuk DO ke Logbook, menunjukkan adanya *outlier* ekstrem yang perlu diselidiki. * **Permasalahan Logbook ke Ekspedisi**: Tahap `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` memiliki median 0.0 jam, yang berarti banyak paket segera dijemput. Namun, rata-rata (1.9 jam), standar deviasi tinggi (10.0 jam), serta nilai minimum negatif yang ekstrem (-735.3 jam) mengindikasikan inkonsistensi serius dalam pencatatan atau masalah logistik. Durasi negatif berarti `Tgl Ekspedisi` tercatat sebelum `Tgl Logbook`, sebuah anomali data yang tidak logis. * **Pengiriman Ekspedisi sebagai Faktor Utama**: Durasi `Ekspedisi ke Diterima` adalah tahap terpanjang kedua dengan rata-rata 30.0 jam, menunjukkan peran krusial ekspedisi dalam kecepatan pemenuhan total. Variasi yang tinggi (standar deviasi 55.5 jam) juga menyoroti perbedaan kinerja antar ekspedisi atau rute. * **Total Durasi Pemenuhan yang Bervariasi**: Secara keseluruhan, median total durasi pemenuhan adalah 33.7 jam, namun rata-rata 47.1 jam dan standar deviasi 58.5 jam menunjukkan adanya variasi yang sangat besar. Ada pesanan yang diselesaikan dalam waktu kurang dari satu hari, tetapi ada juga yang membutuhkan waktu lebih dari 1,500 jam. ### Analisis Anomali Durasi Negatif yang Tersisa Meskipun telah dilakukan pembersihan data secara signifikan, masih ditemukan 2 transaksi dengan durasi `Total Pemenuhan Pesanan` yang negatif. Ini berarti `Tgl Diterima` tercatat lebih awal dari `Tgl. Order`, sebuah kejadian yang secara logis tidak mungkin dan mengindikasikan masalah serius pada pencatatan tanggal di sumber data. | No. RO | Tgl. Order | Tgl. SP | Tgl DO | Tgl Logbook | Tgl Ekspedisi | Tgl Diterima | Asal Gudang | Nama Ekspedisi | Total Pemenuhan (Jam) | | :-------- | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :----------------- | :-------------------- | | 4,919,826 | 2026-06-03 15:21:09 | 2026-06-03 15:32:59 | 2026-06-03 15:42:50 | 2026-06-03 16:07:29 | 2026-06-03 10:35:23 | 2026-06-03 14:40:00 | PHARMANET JAMBI | ANDALAN 21 EXPRESS | -0.7 | | 4,937,698 | 2026-06-30 10:02:18 | 2026-06-30 10:31:28 | 2026-06-30 10:53:21 | 2026-06-30 15:10:16 | 2026-06-22 18:51:06 | 2026-06-23 12:35:43 | PHARMANET PALEMBANG | LION PARCEL | -165.4 | **Insight:** * Kasus `No. RO` 4,919,826 menunjukkan `Tgl Diterima` (14:40) yang lebih awal dari `Tgl. Order` (15:21) pada hari yang sama. Lebih lanjut, `Tgl Ekspedisi` (10:35) juga tercatat sebelum `Tgl Logbook` (16:07). Ini adalah inkonsistensi waktu yang jelas dan perlu ditelusuri. * Kasus `No. RO` 4,937,698 bahkan lebih ekstrem, dengan `Tgl Diterima` dan `Tgl Ekspedisi` yang tercatat beberapa hari sebelum `Tgl. Order`. Ini sangat mungkin menunjukkan kesalahan entri data yang parah atau masalah sinkronisasi waktu antara sistem yang berbeda yang membutuhkan perbaikan mendesak. ### Faktor-Faktor Kunci yang Memengaruhi Durasi Pemenuhan Pesanan Untuk mengidentifikasi pendorong utama di balik durasi pemenuhan pesanan, kami menggunakan model Regresi Random Forest. Model ini mengukur seberapa besar setiap fitur memengaruhi `Total Pemenuhan Pesanan` (dalam jam). Model ini mencapai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 21.10 jam dan R-squared (R2) Score sebesar 0.52, menunjukkan kemampuan yang moderat dalam menjelaskan variasi durasi. Berikut adalah 10 fitur teratas yang paling memengaruhi durasi pemenuhan pesanan: | Fitur | Kepentingan | | :-------------------------------------------- | :---------- | | Nama Ekspedisi\_PT CENTURY | 0.311 | | Value RO | 0.189 | | Asal Gudang\_PHARMANET TANGERANG | 0.152 | | Qty RO | 0.121 | | Nama Ekspedisi\_LION PARCEL | 0.026 | | Nama Ekspedisi\_PCP EXPRESS | 0.016 | | Nama Ekspedisi\_INDAH LOGISTIK | 0.015 | | Nama Ekspedisi\_PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO| 0.014 | | Nama Ekspedisi\_ANDALAN 21 EXPRESS | 0.012 | | Nama Ekspedisi\_GLOBALINDO 21 EXPRESS | 0.012 | **Insight:** * **Pengaruh Ekspedisi dan Gudang yang Dominan**: Fitur terkait `Nama Ekspedisi` dan `Asal Gudang` mendominasi daftar faktor terpenting. Ini mengkonfirmasi bahwa pilihan kurir dan lokasi gudang asal merupakan penentu utama kecepatan dan efisiensi pengiriman. Secara khusus, `Nama Ekspedisi_PT CENTURY` dan `Asal Gudang_PHARMANET TANGERANG` memiliki dampak yang sangat besar, menunjukkan adanya masalah kinerja yang signifikan pada kombinasi tersebut. * **Ukuran Pesanan Berdampak Besar**: `Value RO` (nilai pesanan) dan `Qty RO` (kuantitas pesanan) juga merupakan faktor yang sangat penting. Ini menunjukkan bahwa pesanan yang lebih besar atau lebih berharga cenderung membutuhkan waktu pemrosesan dan pengiriman yang lebih lama. Ini bisa disebabkan oleh proses penanganan khusus, kebutuhan lebih banyak sumber daya, atau rute pengiriman yang berbeda. ### Kinerja Gudang dan Ekspedisi: Analisis Mendalam Mengingat pentingnya `Asal Gudang` dan `Nama Ekspedisi`, analisis lebih lanjut dilakukan untuk memahami kombinasi mana yang berkinerja terbaik dan terburuk dalam hal durasi `Total Pemenuhan Pesanan`. Analisis ini difokuskan pada kombinasi yang memiliki minimal 50 transaksi untuk memastikan representasi yang memadai. #### 4.1.1. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Tercepat Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi tercepat berdasarkan rata-rata durasi `Total Pemenuhan Pesanan`: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :--------------------- | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET JAKSEL | EXPD INTERNAL JAKSEL | 8.5 | 3.2 | 82 | | PHARMANET BANDUNG | PT CENTURY | 11.8 | 6.0 | 560 | | PHARMANET MALANG | Anteraja | 12.6 | 6.9 | 290 | | PHARMANET JAKTIM | EXPD JAKTIM | 13.3 | 14.0 | 453 | | PHARMANET JAKBAR | EXPD JAKBAR | 14.1 | 13.6 | 397 | | PHARMANET SEMARANG | PT CENTURY | 14.4 | 11.5 | 456 | | PHARMANET PALEMBANG | Anteraja | 14.8 | 9.9 | 778 | | PHARMANET SURABAYA | EXPD SURABAYA 1 | 16.7 | 17.1 | 135 | | PHARMANET JAKSEL | EXPD JAKSEL | 17.6 | 5.5 | 265 | | PHARMANET SURABAYA | PT CENTURY | 17.9 | 17.1 | 401 | **Insight:** * Kombinasi `PHARMANET JAKSEL` dengan `EXPD INTERNAL JAKSEL` adalah yang tercepat, dengan rata-rata 8.5 jam dan median hanya 3.2 jam. Ini menunjukkan efisiensi luar biasa, kemungkinan karena pengiriman internal atau rute yang sangat pendek dan terkelola dengan baik. * `PT CENTURY` dan `Anteraja` muncul sebagai ekspedisi yang berkinerja baik di beberapa gudang (Bandung, Semarang, Palembang, Surabaya, Malang), menunjukkan potensi mereka untuk pengiriman cepat di rute yang optimal. #### 4.1.2. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Terlambat Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat berdasarkan rata-rata durasi `Total Pemenuhan Pesanan`: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :------------------ | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 290 | | PHARMANET SAMARINDA | LION PARCEL | 81.1 | 77.4 | 190 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 356 | | PHARMANET MALANG | PCP EXPRESS | 73.6 | 63.2 | 184 | | PHARMANET TANGERANG | PCP EXPRESS | 73.1 | 63.3 | 337 | | PHARMANET PEKANBARU | INDAH LOGISTIK | 70.2 | 65.9 | 560 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 65.9 | 52.1 | 269 | | PHARMANET SURABAYA | LION PARCEL | 63.8 | 55.3 | 1,302 | **Insight:** * Kombinasi `PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY` menunjukkan durasi rata-rata yang sangat ekstrem, 356.8 jam. Ini adalah anomali yang sangat mencolok dan kemungkinan besar disebabkan oleh masalah data yang parah atau masalah operasional yang sangat serius dan tidak biasa. Ini memerlukan investigasi mendalam di luar data yang ada. * Beberapa ekspedisi seperti `LION PARCEL` dan `INDAH LOGISTIK` muncul berulang kali di daftar kombinasi terlambat di berbagai gudang (Samarinda, Jambi, Medan, Pekanbaru, Semarang, Surabaya). Ini menunjukkan adanya masalah kinerja yang lebih luas dengan ekspedisi ini di rute-rute tertentu. Visualisasi distribusi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat (tidak termasuk PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY karena anomali ekstremnya): ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) Visualisasi ini menunjukkan distribusi durasi yang cenderung panjang dan seringkali tersebar luas, mengindikasikan ketidakpastian dalam waktu pengiriman pada rute-rute ini. #### 4.1.3. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Paling Variabel Variabilitas yang tinggi dalam durasi pengiriman dapat menyebabkan ketidakpuasan pelanggan karena ketidakpastian. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel berdasarkan standar deviasi durasi `Total Pemenuhan Pesanan`: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :------------------------------------ | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 290 | | PHARMANET BANDUNG | PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 62.7 | 51.5 | 631 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 356 | | PHARMANET PONTIANAK | GLOBALINDO 21 EXPRESS | 58.8 | 44.1 | 517 | | PHARMANET MAKASSAR | PCP EXPRESS | 61.4 | 47.3 | 309 | | PHARMANET MEDAN | ANDALAN 21 EXPRESS | 62.3 | 48.0 | 498 | | PHARMANET LAMPUNG | INDAH LOGISTIK | 55.3 | 51.8 | 421 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 65.9 | 52.1 | 269 | **Insight:** * Kembali, `PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY` menduduki puncak daftar ini dengan variabilitas yang sangat tinggi. Ini menegaskan bahwa rute ini tidak hanya lambat tetapi juga sangat tidak konsisten. * Beberapa kombinasi lain seperti `PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO` dan `PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK` juga menunjukkan variabilitas yang signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun rata-rata durasinya mungkin tidak seburuk yang paling lambat, pelanggan di rute ini akan mengalami waktu pengiriman yang sangat bervariasi. Visualisasi distribusi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel: ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_variable.png) Box plot untuk kombinasi paling variabel menunjukkan rentang interkuartil yang luas dan seringkali banyak *outlier*, menegaskan bahwa waktu pengiriman di rute ini sangat tidak dapat diprediksi. ### Rekomendasi Berdasarkan analisis durasi pemenuhan pesanan, berikut adalah rekomendasi untuk meningkatkan efisiensi dan konsistensi operasional: 1. **Investigasi dan Koreksi Anomali Data yang Tersisa**: * Segera lakukan investigasi mendalam terhadap transaksi dengan durasi negatif (`Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` dan `Total Pemenuhan Pesanan`) serta nilai `Tgl Ekspedisi` yang tercatat sebelum `Tgl Logbook`. Hal ini krusial untuk mengidentifikasi akar masalah, baik itu kesalahan entri data, perbedaan zona waktu, atau masalah sinkronisasi sistem. * Prioritaskan perbaikan pada proses pencatatan tanggal di sumbernya untuk mencegah anomali serupa di masa mendatang. 2. **Optimasi Rute Logistik yang Terlambat dan Variabel**: * **Prioritas Utama: PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: Kombinasi ini menunjukkan kinerja yang sangat buruk (rata-rata 356.8 jam) dan variabilitas ekstrem. Lakukan audit menyeluruh terhadap operasional `PT CENTURY` di gudang `PHARMANET TANGERANG`. Pertimbangkan untuk menghentikan atau secara drastis merevisi kemitraan jika masalah tidak dapat diselesaikan. * **Evaluasi Ekspedisi Bermasalah**: `LION PARCEL` dan `INDAH LOGISTIK` sering muncul dalam daftar kombinasi terlambat dan variabel di berbagai gudang. Evaluasi ulang kinerja mereka di rute-rute tersebut. Pertimbangkan untuk diversifikasi ekspedisi atau menegosiasikan kembali SLA (Service Level Agreement) dengan penalti untuk keterlambatan dan inkonsistensi. * **Identifikasi Faktor Lokal**: Selidiki mengapa `PCP EXPRESS`, `ANDALAN 21 EXPRESS`, dan `GLOBALINDO 21 EXPRESS` menunjukkan kinerja yang buruk atau variabel di gudang-gudang tertentu (Malang, Tangerang, Samarinda, Pontianak, Medan). Mungkin ada masalah infrastruktur, volume, atau koordinasi lokal yang perlu ditangani. 3. **Manajemen Pesanan Berdasarkan Ukuran dan Nilai**: * Mengingat `Value RO` dan `Qty RO` adalah faktor penting, pertimbangkan untuk mengembangkan jalur pemrosesan khusus atau prioritas untuk pesanan dengan nilai atau kuantitas tinggi. Ini bisa berarti penempatan stok di lokasi yang lebih strategis, penggunaan ekspedisi premium, atau pengawasan khusus. 4. **Belajar dari Praktik Terbaik**: * Analisis praktik terbaik dari kombinasi tercepat, terutama `PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL`. Identifikasi faktor-faktor yang membuat mereka sangat efisien dan pertimbangkan bagaimana praktik ini dapat direplikasi atau diadaptasi untuk rute dan kombinasi lain, terutama untuk pengiriman dalam kota atau jarak dekat. 5. **Peningkatan Visibilitas dan Pemantauan Real-time**: * Implementasikan sistem pemantauan yang lebih canggih untuk melacak durasi setiap tahapan secara real-time. Peringatan otomatis untuk transaksi yang melampaui ambang batas durasi tertentu dapat membantu tim operasional untuk melakukan intervensi dini. ## 4.2. Ringkasan Durasi Pemenuhan Pesanan per Tahapan Setelah meninjau definisi tahapan dan metrik durasi pada sub-bab sebelumnya, bagian ini akan menyajikan ringkasan dan sintesis temuan kunci terkait kecepatan pemenuhan pesanan di setiap tahapan, mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh, serta menyoroti kinerja spesifik dari kombinasi gudang dan ekspedisi. #### Gambaran Umum Durasi Tahapan Pemenuhan Proses pemenuhan pesanan melibatkan beberapa tahapan kritis, masing-masing dengan karakteristik durasi yang berbeda. Analisis menunjukkan bahwa: * **Tahap Awal yang Cepat**: Tahap `Pemesanan ke Pembuatan SP` adalah yang tercepat, dengan durasi rata-rata dan median kurang dari 0.6 jam. Ini menunjukkan efisiensi tinggi dalam sistem untuk segera merespons pesanan pelanggan dan menerbitkan Surat Pesanan. * **Variabilitas di Gudang**: Tahap internal gudang seperti `SP ke Pembuatan DO` dan `DO ke Pencatatan Logbook` menunjukkan rata-rata yang lebih tinggi dari median (9.0 jam vs 2.8 jam untuk SP ke DO, dan 5.7 jam vs 2.6 jam untuk DO ke Logbook), serta standar deviasi yang signifikan. Hal ini mengindikasikan adanya variasi yang substansial dalam waktu pemrosesan di gudang, dengan beberapa pesanan mengalami penundaan yang cukup panjang. * **Anomali pada Penjemputan Ekspedisi**: Durasi `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` memiliki median yang sangat rendah (0.0 jam), menunjukkan banyak paket segera dijemput. Namun, rata-rata (1.9 jam) dan standar deviasi (10.0 jam) yang lebih tinggi, serta nilai minimum ekstrem negatif (-735.3 jam), mengisyaratkan inkonsistensi pencatatan waktu yang serius atau masalah logistik di beberapa kasus. * **Tahap Ekspedisi sebagai Penentu Utama**: Durasi `Ekspedisi ke Diterima` merupakan salah satu tahapan terpanjang, dengan rata-rata 30.0 jam dan median 17.7 jam. Tingkat variasi yang tinggi (standar deviasi 55.5 jam) menunjukkan bahwa kinerja ekspedisi sangat bervariasi antar pengiriman. * **Total Durasi Pemenuhan yang Luas**: Secara keseluruhan, `Total Pemenuhan` (dari Pemesanan hingga Diterima) memiliki median 33.7 jam dan rata-rata 47.1 jam. Namun, standar deviasi 58.5 jam dan nilai maksimum hingga 1,572.5 jam menggarisbawahi bahwa pengalaman pelanggan dalam menerima pesanan bisa sangat bervariasi. Penting untuk dicatat bahwa meskipun anomali data `Tgl Diterima` berupa nilai placeholder telah ditangani, masih terdapat 2 transaksi yang menunjukkan durasi total pemenuhan negatif. Hal ini memerlukan investigasi lebih lanjut untuk memperbaiki akar masalah pencatatan data yang inkonsisten, seperti `Tgl Ekspedisi` yang tercatat sebelum `Tgl Logbook` atau `Tgl Diterima` sebelum `Tgl. Order`. #### Faktor-Faktor Kunci yang Memengaruhi Durasi Analisis menggunakan model Random Forest Regressor telah mengidentifikasi faktor-faktor utama yang memengaruhi `Total Pemenuhan Pesanan`. Model ini menunjukkan bahwa fitur-fitur terkait `Nama Ekspedisi`, `Asal Gudang`, `Value RO` (nilai pesanan), dan `Qty RO` (kuantitas pesanan) adalah pendorong paling signifikan terhadap durasi pemenuhan. Berikut adalah gambaran 10 fitur teratas yang paling memengaruhi durasi: | Fitur | Kepentingan (Kontribusi Relatif) | | :-------------------------------------------- | :------------------------------- | | Nama Ekspedisi\_PT CENTURY | 0.31 | | Value RO | 0.19 | | Asal Gudang\_PHARMANET TANGERANG | 0.15 | | Qty RO | 0.12 | | Nama Ekspedisi\_LION PARCEL | 0.03 | | Nama Ekspedisi\_PCP EXPRESS | 0.02 | | Nama Ekspedisi\_INDAH LOGISTIK | 0.01 | | Nama Ekspedisi\_PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO| 0.01 | | Nama Ekspedisi\_ANDALAN 21 EXPRESS | 0.01 | | Nama Ekspedisi\_GLOBALINDO 21 EXPRESS | 0.01 | Faktor `Nama Ekspedisi_PT CENTURY`, `Value RO`, `Asal Gudang_PHARMANET TANGERANG`, dan `Qty RO` memiliki bobot pengaruh yang sangat dominan. Hal ini mengindikasikan bahwa jenis ekspedisi tertentu, lokasi gudang asal, serta ukuran (nilai dan kuantitas) pesanan adalah penentu utama yang perlu diperhatikan dalam upaya optimasi kecepatan pemenuhan. #### Kinerja Gudang dan Ekspedisi Mengingat signifikansi `Asal Gudang` dan `Nama Ekspedisi`, analisis mendalam menunjukkan variasi kinerja yang besar antar kombinasi: **Kombinasi Tercepat:** Kombinasi tercepat adalah `PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL` dengan rata-rata durasi hanya 8.5 jam (median 3.2 jam). Ini menyoroti potensi besar efisiensi dari rute lokal atau pengiriman internal yang dikelola dengan baik. Beberapa ekspedisi seperti `PT CENTURY` dan `Anteraja` juga menunjukkan kinerja baik di gudang-gudang tertentu seperti PHARMANET BANDUNG, PHARMANET SEMARANG, dan PHARMANET PALEMBANG. **Kombinasi Terlambat:** Di sisi lain spektrum, kombinasi `PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY` tercatat sebagai yang paling lambat dengan rata-rata durasi 356.8 jam (median 367.4 jam). Ini merupakan anomali ekstrem yang sangat mungkin mengindikasikan masalah data yang parah atau kendala operasional yang sangat serius dan memerlukan investigasi segera. Selain anomali ekstrem tersebut, ekspedisi seperti `LION PARCEL` dan `INDAH LOGISTIK` seringkali muncul dalam daftar kombinasi terlambat di berbagai gudang (misalnya, PHARMANET SAMARINDA, PHARMANET JAMBI, PHARMANET MEDAN). Visualisasi distribusi durasi untuk beberapa kombinasi terlambat (tidak termasuk anomali PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY) menunjukkan pola durasi yang cenderung panjang dan sering tersebar luas: ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET SAMARINDA - LION PARCEL._ ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK._ ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET MEDAN - LION PARCEL._ Distribusi ini mengkonfirmasi bahwa pada rute-rute ini, pelanggan cenderung mengalami waktu pengiriman yang lebih lama. **Kombinasi Paling Variabel:** Kombinasi `PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY` juga menduduki posisi teratas dalam hal variabilitas durasi, menegaskan inkonsistensi yang ekstrem pada rute ini. Selain itu, beberapa kombinasi lain seperti `PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO` dan `PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK` juga menunjukkan variabilitas yang signifikan. Visualisasi distribusi durasi untuk kombinasi paling variabel menunjukkan rentang interkuartil yang luas dan seringkali banyak *outlier*, menegaskan ketidakpastian tinggi dalam waktu pengiriman: ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY (paling variabel)._ ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO (sangat variabel)._ ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_variable.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK (sangat variabel)._ Grafik ini dengan jelas menunjukkan bahwa pada rute-rute yang paling variabel, pelanggan akan menghadapi waktu pengiriman yang sangat tidak dapat diprediksi, yang dapat berdampak negatif pada kepuasan. Temuan-temuan ini memberikan dasar yang kuat untuk rekomendasi strategis guna meningkatkan efisiensi dan konsistensi seluruh rantai pasok. ## 4.3. Tingkat Pembatalan di Berbagai Tahapan Setelah meninjau durasi yang dibutuhkan untuk setiap tahapan pemenuhan pesanan, bab ini akan fokus pada aspek kritis lainnya: tingkat pembatalan di setiap titik dalam alur kerja. Memahami di mana dan seberapa sering pesanan dibatalkan dapat memberikan wawasan tentang kesehatan operasional dan area yang membutuhkan perhatian. Secara keseluruhan, data menunjukkan tingkat pembatalan yang sangat rendah dan konsisten di seluruh tahapan utama proses pemenuhan pesanan. Ini adalah indikator positif yang menunjukkan bahwa setelah sebuah pesanan `Repeat Order (RO)` diterima dan masuk ke sistem, kemungkinan besar pesanan tersebut akan berhasil diselesaikan tanpa pembatalan di tahapan berikutnya. ### Tingkat Pembatalan per Tahapan Tingkat pembatalan diukur berdasarkan status `CANCEL` atau `C` pada kolom status yang relevan di setiap tahapan. Berikut adalah rincian persentase pembatalan: | Tahapan | Status Pembatalan | Persentase Pembatalan | | :------------------------------------- | :---------------- | :-------------------- | | Repeat Order (RO) | CANCEL | 1.3% | | Surat Pesanan Header (SP Header) | C | 1.3% | | Surat Pesanan Detail (SP Detail) | C | 1.3% | | Delivery Order (DO) | C | 1.3% | * **Repeat Order (RO)**: Ini adalah titik awal pesanan pelanggan. Tingkat pembatalan di sini mencerminkan keputusan pelanggan atau masalah awal yang menyebabkan pesanan dibatalkan sebelum diproses lebih lanjut. * **Surat Pesanan Header (SP Header)**: Setelah RO, gudang menerbitkan SP. Pembatalan pada tahap ini menunjukkan bahwa pesanan dibatalkan setelah SP diterbitkan. * **Surat Pesanan Detail (SP Detail)**: Merujuk pada status setiap produk dalam SP. Konsistensi dengan SP Header menunjukkan pembatalan menyeluruh pada level SP. * **Delivery Order (DO)**: DO terbentuk ketika SP dilayani. Pembatalan di tahap ini berarti pesanan dibatalkan bahkan setelah DO dibuat, yang mengindikasikan pembatalan di fase operasional akhir. ### Insight Bisnis 1. **Stabilitas Proses yang Tinggi**: Tingkat pembatalan yang seragam dan sangat rendah, yaitu sekitar 1.3%, di seluruh tahapan (RO, SP Header, SP Detail, dan DO) adalah pencapaian yang luar biasa. Ini menunjukkan bahwa sistem pemenuhan pesanan sangat stabil dan efisien dalam memproses pesanan dari awal hingga akhir. Sekali pesanan masuk dan diproses, sangat jarang terjadi pembatalan di tengah jalan karena masalah operasional internal. 2. **Pembatalan Dini atau Pencatatan Terpadu**: Konsistensi tingkat pembatalan ini menyiratkan bahwa pembatalan, ketika terjadi, cenderung diputuskan dan dicatat pada tahap awal proses, atau status pembatalan tersebut secara konsisten diperbarui di seluruh sistem begitu sebuah pesanan diputuskan untuk dibatalkan. Ini menunjukkan integritas data yang baik dalam mencatat pembatalan dan minimnya pembatalan yang disebabkan oleh hambatan di tengah proses operasional (penerbitan SP, pembuatan DO). 3. **Dampak Minimal pada Operasional Lanjut**: Karena tingkat pembatalan yang rendah di tahapan SP dan DO, ini berarti upaya dan sumber daya yang dicurahkan untuk menyiapkan Surat Pesanan dan Delivery Order sebagian besar tidak sia-sia karena pembatalan mendadak. Proses di gudang berjalan dengan sedikit gangguan akibat pembatalan. ### Rekomendasi Mengingat tingkat pembatalan yang sudah sangat rendah, fokus selanjutnya adalah pada pemahaman lebih lanjut dan pencegahan yang ditargetkan untuk mengurangi angka kecil ini: 1. **Analisis Akar Penyebab Pembatalan 1.3%**: Lakukan analisis mendalam terhadap 1.3% pesanan yang dibatalkan. Identifikasi penyebab utama pembatalan ini, seperti: * **Permintaan Pelanggan**: Apakah karena pelanggan mengubah pikiran, duplikasi pesanan, atau kesalahan saat memesan? * **Ketersediaan Stok**: Apakah produk yang dipesan ternyata tidak tersedia atau stok habis setelah pesanan masuk? * **Masalah Pembayaran**: Apakah pembayaran tidak berhasil atau dibatalkan oleh pelanggan? * **Masalah Logistik Awal**: Adakah kendala pengiriman yang teridentifikasi sangat awal sehingga pesanan harus dibatalkan? Pemahaman yang lebih baik tentang akar masalah ini akan membantu dalam mengembangkan strategi pencegahan yang lebih spesifik. 2. **Peningkatan Validasi Pesanan Dini**: Jika pembatalan sebagian besar terjadi karena kesalahan pemesanan oleh pelanggan, pertimbangkan untuk menambahkan langkah validasi atau konfirmasi tambahan di antarmuka pemesanan untuk mengurangi kesalahan tersebut. 3. **Optimasi Manajemen Stok**: Jika ketersediaan stok menjadi faktor, perbaiki sistem manajemen stok dan perkiraan permintaan untuk memastikan ketersediaan produk yang lebih baik, terutama untuk produk-produk dengan permintaan tinggi. 4. **Komunikasi Proaktif**: Untuk pesanan yang berpotensi dibatalkan (misalnya karena stok terbatas atau masalah pengiriman yang tidak terduga), inisiasi komunikasi proaktif dengan pelanggan untuk menawarkan alternatif atau memberikan informasi yang jelas, dapat membantu mengelola ekspektasi dan mempertahankan kepuasan pelanggan meskipun pesanan akhirnya dibatalkan. Dengan mempertahankan proses yang efisien ini dan secara spesifik menganalisis alasan di balik persentase pembatalan yang kecil, perusahaan dapat terus mengoptimalkan operasional dan memastikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. ## 4.4. Isu Kualitas Data pada Perhitungan Durasi Analisis durasi pemenuhan pesanan sangat bergantung pada akurasi dan integritas data tanggal di setiap tahapan. Meskipun telah dilakukan serangkaian langkah pra-pemrosesan data untuk membersihkan dan menstandarisasi kolom tanggal, masih ditemukan beberapa isu kualitas data fundamental yang dapat memengaruhi keandalan perhitungan durasi dan wawasan yang dihasilkan. Isu-isu ini memerlukan perhatian khusus karena secara langsung memengaruhi logika urutan waktu proses pemenuhan pesanan. ### 4.4.1. Anomali Nilai Placeholder pada `Tgl Diterima` Salah satu masalah data kualitas yang paling menonjol terkait tanggal adalah adanya nilai *placeholder* pada kolom `Tgl Diterima`. Sebanyak 2,846 catatan teridentifikasi memiliki `Tgl Diterima` dengan nilai `1970-01-02 07:00:00`. Nilai ini seringkali merupakan indikasi bahwa tanggal penerimaan tidak pernah tercatat atau tidak valid pada sistem sumber. * **Implikasi**: Keberadaan nilai *placeholder* ini secara signifikan mendistorsi perhitungan durasi seperti `Ekspedisi ke Diterima` dan `Total Pemenuhan`, menyebabkan hasil yang tidak masuk akal (misalnya durasi negatif yang sangat besar). * **Penanganan**: Untuk keperluan analisis, transaksi dengan `Tgl Diterima` berupa nilai *placeholder* ini telah dikecualikan dari perhitungan durasi `Ekspedisi ke Diterima` dan `Total Pemenuhan`. Namun, masalahnya tetap ada di sumber data dan menandakan adanya proses pencatatan yang belum optimal untuk tanggal krusial ini. ### 4.4.2. Durasi Negatif yang Tidak Logis Meskipun telah membersihkan nilai *placeholder*, analisis lebih lanjut masih mengungkap sejumlah kecil transaksi dengan durasi negatif yang secara logis mustahil terjadi. Durasi negatif berarti tanggal akhir suatu tahapan terjadi sebelum tanggal awal tahapan tersebut, yang merupakan pelanggaran fundamental terhadap urutan kronologis proses bisnis. 1. **Durasi Negatif pada `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi`**: Tabel ringkasan durasi di sub-bab sebelumnya menunjukkan nilai minimum durasi `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` sebesar -735.3 jam. Ini berarti `Tgl Ekspedisi` tercatat sekitar 30 hari (735.3 jam) sebelum `Tgl Logbook`. Hal ini sangat tidak logis, karena penjemputan ekspedisi seharusnya selalu terjadi *setelah* paket dicatat di logbook. 2. **Durasi Negatif pada `Total Pemenuhan Pesanan`**: Ditemukan 2 transaksi yang memiliki durasi `Total Pemenuhan Pesanan` (dari `Tgl. Order` hingga `Tgl Diterima`) bernilai negatif. Ini berarti `Tgl Diterima` tercatat lebih awal dari `Tgl. Order`. Berikut adalah detail kedua transaksi anomali tersebut: | No. RO | Tgl. Order | Tgl. SP | Tgl DO | Tgl Logbook | Tgl Ekspedisi | Tgl Diterima | Asal Gudang | Nama Ekspedisi | Total Pemenuhan (Jam) | | :-------- | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :----------------- | :-------------------- | | 4,919,826 | 2026-06-03 15:21:09 | 2026-06-03 15:32:59 | 2026-06-03 15:42:50 | 2026-06-03 16:07:29 | 2026-06-03 10:35:23 | 2026-06-03 14:40:00 | PHARMANET JAMBI | ANDALAN 21 EXPRESS | -0.7 | | 4,937,698 | 2026-06-30 10:02:18 | 2026-06-30 10:31:28 | 2026-06-30 10:53:21 | 2026-06-30 15:10:16 | 2026-06-22 18:51:06 | 2026-06-23 12:35:43 | PHARMANET PALEMBANG | LION PARCEL | -165.4 | * **Analisis Kasus Spesifik**: * **Transaksi No. RO 4,919,826**: Pesanan ini menunjukkan `Tgl Diterima` (2026-06-03 14:40:00) lebih awal dari `Tgl. Order` (2026-06-03 15:21:09) pada hari yang sama. Selain itu, `Tgl Ekspedisi` (2026-06-03 10:35:23) juga tercatat sebelum `Tgl Logbook` (2026-06-03 16:07:29). Ini adalah inkonsistensi waktu yang jelas dalam urutan proses dan kemungkinan besar merupakan kesalahan entri data. * **Transaksi No. RO 4,937,698**: Kasus ini bahkan lebih ekstrem. `Tgl Ekspedisi` (2026-06-22 18:51:06) dan `Tgl Diterima` (2026-06-23 12:35:43) tercatat beberapa hari sebelum `Tgl. Order` (2026-06-30 10:02:18). Anomali seperti ini sangat mungkin disebabkan oleh kesalahan entri tanggal yang parah (misalnya, kesalahan bulan atau tahun), atau masalah sinkronisasi waktu yang signifikan antara sistem yang berbeda. * **Implikasi Bisnis**: Durasi negatif seperti ini bukan hanya sekadar "outlier" statistik; ini adalah indikator kerusakan fundamental dalam integritas data. Durasi yang tidak logis dapat mengarah pada: * **Kesimpulan Bisnis yang Menyesatkan**: Jika tidak diidentifikasi dan ditangani, durasi negatif dapat membiaskan rata-rata dan metrik kinerja lainnya, menyebabkan keputusan operasional yang salah. * **Kurangnya Kepercayaan pada Data**: Jika anomali mendasar seperti ini sering ditemukan, kepercayaan terhadap laporan dan analisis data akan terkikis. * **Masalah Operasional Tersembunyi**: Kesalahan data seringkali merupakan cerminan dari proses operasional yang tidak jelas, pelatihan yang tidak memadai, atau sistem yang tidak terintegrasi dengan baik. ### 4.4.3. Rekomendasi untuk Peningkatan Kualitas Data Durasi Untuk memastikan analisis durasi yang akurat dan pengambilan keputusan yang tepat, perbaikan kualitas data tanggal di sumbernya menjadi sangat krusial: 1. **Implementasi Validasi Kronologis Otomatis**: * Sistem entri data harus secara otomatis memvalidasi bahwa setiap `Tgl. Order` < `Tgl. SP` < `Tgl DO` < `Tgl Logbook` < `Tgl Ekspedisi` < `Tgl Diterima`. Jika ada entri yang melanggar urutan ini, sistem harus menolak entri atau menandainya sebagai *error* yang memerlukan peninjauan manual. 2. **Standardisasi dan Penegakan Pencatatan `Tgl Diterima`**: * Investigasi mengapa nilai *placeholder* `1970-01-02 07:00:00` digunakan untuk `Tgl Diterima`. Kembangkan dan terapkan kebijakan yang jelas untuk pencatatan tanggal penerimaan aktual. Jika tanggal tidak tersedia, gunakan penandaan status yang eksplisit (misalnya, 'Pending Penerimaan', 'Gagal Dikirim') daripada nilai default yang menyesatkan. 3. **Sinkronisasi Waktu Sistem**: * Periksa dan pastikan bahwa semua sistem yang terlibat dalam rantai pasok (sistem pesanan, gudang, logbook, ekspedisi) memiliki pengaturan waktu (zona waktu dan jam) yang terstandarisasi dan tersinkronisasi. Perbedaan zona waktu atau *clock drift* dapat menyebabkan inkonsistensi yang memicu durasi negatif. 4. **Audit Data Berkala dan Proaktif**: * Lakukan audit data secara rutin untuk mengidentifikasi dan mengoreksi inkonsistensi data tanggal, terutama yang berkaitan dengan durasi negatif atau nilai *outlier* yang tidak masuk akal. Fokus pada *Root Cause Analysis* untuk setiap temuan. 5. **Pelatihan dan Kesadaran Pengguna**: * Berikan pelatihan berkelanjutan kepada personel yang bertanggung jawab atas entri data mengenai pentingnya akurasi data tanggal dan dampak kesalahan pada analisis kinerja operasional. Tingkatkan kesadaran tentang konsekuensi dari entri data yang tidak akurat. Dengan mengatasi akar masalah kualitas data tanggal ini, perusahaan dapat membangun fondasi yang lebih kuat untuk analisis kinerja, meningkatkan kepercayaan pada data, dan mengidentifikasi peluang optimasi operasional dengan lebih efektif. ## 5. Faktor-Faktor Kunci yang Mempengaruhi Durasi Pemenuhan Pesanan Durasi pemenuhan pesanan merupakan metrik krusial yang secara langsung memengaruhi kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Untuk mengidentifikasi pendorong utama di balik metrik ini, kami telah melakukan analisis mendalam menggunakan model *Random Forest Regressor*. Model ini bertujuan untuk menjelaskan variasi dalam durasi `Total Pemenuhan Pesanan` (dari pesanan diterima hingga barang sampai di pelanggan) berdasarkan berbagai atribut yang tersedia dalam data. ### Metrik Evaluasi Model Model *Random Forest Regressor* yang dibangun untuk memprediksi durasi pemenuhan pesanan menghasilkan metrik evaluasi sebagai berikut: * **Mean Absolute Error (MAE)**: 21,10 jam. Ini berarti, rata-rata, prediksi model kami menyimpang sekitar 21,10 jam dari durasi pemenuhan aktual. * **R-squared (R2) Score**: 0,52. Nilai ini menunjukkan bahwa model kami mampu menjelaskan sekitar 52% dari variabilitas dalam durasi pemenuhan pesanan. Angka ini mengindikasikan kemampuan moderat dalam menjelaskan durasi, namun cukup kuat untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh. Meskipun masih ada ruang untuk peningkatan akurasi model, nilai R2 sebesar 0,52 sudah cukup memadai untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang paling signifikan dalam memengaruhi durasi pemenuhan. ### Faktor-Faktor Kunci Berdasarkan Kepentingan Fitur Analisis kepentingan fitur (feature importance) dari model *Random Forest* mengungkap atribut-atribut yang paling dominan dalam menentukan lamanya waktu pemenuhan pesanan. Berikut adalah 15 fitur teratas yang memiliki pengaruh terbesar: | Fitur | Kepentingan | | :-------------------------------------------- | :---------- | | Nama Ekspedisi: PT CENTURY | 0.311 | | Value RO | 0.189 | | Asal Gudang: PHARMANET TANGERANG | 0.152 | | Qty RO | 0.121 | | Nama Ekspedisi: LION PARCEL | 0.026 | | Nama Ekspedisi: PCP EXPRESS | 0.016 | | Nama Ekspedisi: INDAH LOGISTIK | 0.015 | | Nama Ekspedisi: PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO| 0.014 | | Nama Ekspedisi: ANDALAN 21 EXPRESS | 0.012 | | Nama Ekspedisi: GLOBALINDO 21 EXPRESS | 0.012 | | Pharos YN: N | 0.011 | | Asal Gudang: PHARMANET BANDUNG | 0.010 | | Nama Ekspedisi: Anteraja | 0.009 | | Payment: Term Of Payment | 0.009 | | Pharos YN: Y | 0.009 | **Insight Bisnis dari Kepentingan Fitur:** * **Dominasi Ekspedisi dan Gudang Asal**: Dua kategori fitur utama, yaitu `Nama Ekspedisi` dan `Asal Gudang`, secara signifikan mendominasi daftar faktor-faktor yang paling berpengaruh. Ini menegaskan bahwa pilihan mitra logistik (ekspedisi) dan efisiensi operasional di gudang asal adalah penentu utama kecepatan pengiriman. * Secara spesifik, `Nama Ekspedisi: PT CENTURY` memiliki bobot kepentingan tertinggi, yang menunjukkan bahwa kinerja ekspedisi ini secara keseluruhan, atau di rute-rute tertentu, sangat memengaruhi durasi. * `Asal Gudang: PHARMANET TANGERANG` juga muncul sebagai faktor yang sangat penting, menandakan bahwa gudang ini mungkin memiliki karakteristik operasional atau geografis yang unik yang memengaruhi waktu pemenuhan. * **Ukuran Pesanan (Nilai dan Kuantitas)**: `Value RO` (nilai pesanan) dan `Qty RO` (kuantitas pesanan) menempati posisi kedua dan keempat dalam daftar kepentingan fitur. Ini mengindikasikan bahwa pesanan dengan nilai moneter yang lebih tinggi atau kuantitas produk yang lebih banyak cenderung membutuhkan waktu pemrosesan dan pengiriman yang lebih lama. Hal ini mungkin disebabkan oleh penanganan khusus, proses verifikasi tambahan, atau kebutuhan logistik yang lebih kompleks untuk pesanan besar. * **Faktor Lain yang Relevan**: `Pharos YN` (indikator produk Pharos atau non-Pharos) dan `Payment: Term Of Payment` juga memiliki pengaruh yang kecil namun tetap ada. Hal ini bisa jadi mencerminkan perbedaan dalam prosedur penanganan untuk produk internal atau keterlambatan terkait verifikasi pembayaran tertentu. ### Analisis Kinerja Spesifik Gudang dan Ekspedisi Mengingat betapa dominannya `Asal Gudang` dan `Nama Ekspedisi` dalam memengaruhi durasi pemenuhan, analisis lebih lanjut dilakukan untuk mengidentifikasi kombinasi spesifik yang berkinerja terbaik dan terburuk. Analisis ini difokuskan pada kombinasi dengan minimal 50 transaksi untuk memastikan keandalan statistik. #### 5.1. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Tercepat Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi yang menunjukkan waktu `Total Pemenuhan Pesanan` tercepat: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :--------------------- | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET JAKSEL | EXPD INTERNAL JAKSEL | 8.5 | 3.2 | 82 | | PHARMANET BANDUNG | PT CENTURY | 11.8 | 6.0 | 560 | | PHARMANET MALANG | Anteraja | 12.6 | 6.9 | 290 | | PHARMANET JAKTIM | EXPD JAKTIM | 13.3 | 14.0 | 453 | | PHARMANET JAKBAR | EXPD JAKBAR | 14.1 | 13.6 | 397 | | PHARMANET SEMARANG | PT CENTURY | 14.4 | 11.5 | 456 | | PHARMANET PALEMBANG | Anteraja | 14.8 | 9.9 | 778 | | PHARMANET SURABAYA | EXPD SURABAYA 1 | 16.7 | 17.1 | 135 | | PHARMANET JAKSEL | EXPD JAKSEL | 17.6 | 5.5 | 265 | | PHARMANET SURABAYA | PT CENTURY | 17.9 | 17.1 | 401 | **Insight:** Kombinasi `PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL` adalah yang tercepat dengan durasi rata-rata hanya 8.5 jam, dan median 3.2 jam. Ini menunjukkan efisiensi luar biasa, kemungkinan karena rute lokal yang sangat pendek atau proses pengiriman internal yang dikelola dengan sangat baik. Kombinasi ini dapat dijadikan *benchmark* untuk praktik terbaik. Ekspeditur seperti PT CENTURY dan Anteraja juga menunjukkan kinerja yang kuat di beberapa gudang, mengindikasikan potensi mereka sebagai mitra pengiriman yang cepat di rute-rute yang optimal. #### 5.2. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Terlambat Sebaliknya, beberapa kombinasi gudang-ekspedisi menunjukkan waktu pemenuhan yang jauh lebih lama: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :---------------- | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 290 | | PHARMANET SAMARINDA | LION PARCEL | 81.1 | 77.4 | 190 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 356 | | PHARMANET MALANG | PCP EXPRESS | 73.6 | 63.2 | 184 | | PHARMANET TANGERANG | PCP EXPRESS | 73.1 | 63.3 | 337 | | PHARMANET PEKANBARU | INDAH LOGISTIK | 70.2 | 65.9 | 560 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS| 65.9 | 52.1 | 269 | | PHARMANET SURABAYA | LION PARCEL | 63.8 | 55.3 | 1,302 | **Insight:** Kombinasi `PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY` menonjol dengan durasi rata-rata yang sangat ekstrem, mencapai 356.8 jam. Ini merupakan anomali yang sangat mencolok, yang mungkin disebabkan oleh masalah data yang parah atau masalah operasional yang sangat serius dan tidak biasa di rute tersebut. Hal ini membutuhkan investigasi mendalam di luar cakupan data yang tersedia. Selain anomali tersebut, `LION PARCEL` dan `INDAH LOGISTIK` muncul berulang kali dalam daftar kombinasi terlambat di berbagai gudang (misalnya, PHARMANET Samarinda, Jambi, Medan, Pekanbaru, Semarang, Surabaya). Ini menunjukkan adanya masalah kinerja yang lebih luas dengan ekspeditur ini di rute-rute tertentu. Visualisasi distribusi durasi untuk beberapa kombinasi terlambat (tidak termasuk anomali ekstrem PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY): ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET SAMARINDA - LION PARCEL._ ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK._ ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET MEDAN - LION PARCEL._ Distribusi ini menunjukkan pola durasi yang cenderung panjang dan seringkali tersebar luas, mengindikasikan ketidakpastian dalam waktu pengiriman pada rute-rute ini. #### 5.3. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Paling Variabel Variabilitas yang tinggi dalam durasi pengiriman dapat menyebabkan ketidakpuasan pelanggan karena ketidakpastian kapan barang akan diterima. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :------------------------------------ | :--------------------- | :------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 290 | | PHARMANET BANDUNG | PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 62.7 | 51.5 | 631 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 356 | | PHARMANET PONTIANAK | GLOBALINDO 21 EXPRESS | 58.8 | 44.1 | 517 | | PHARMANET MAKASSAR | PCP EXPRESS | 61.4 | 47.3 | 309 | | PHARMANET MEDAN | ANDALAN 21 EXPRESS | 62.3 | 48.0 | 498 | | PHARMANET LAMPUNG | INDAH LOGISTIK | 55.3 | 51.8 | 421 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 65.9 | 52.1 | 269 | **Insight:** Kombinasi `PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY` sekali lagi menduduki puncak daftar ini, menunjukkan bahwa rute ini tidak hanya lambat tetapi juga sangat tidak konsisten. Variabilitas yang sangat tinggi pada rute ini memerlukan perhatian segera. Beberapa kombinasi lain seperti `PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO` dan `PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK` juga menunjukkan variabilitas yang signifikan, yang berarti pelanggan di rute ini mengalami ketidakpastian yang tinggi dalam waktu pengiriman. Visualisasi distribusi durasi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel: ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY (paling variabel)._ ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO (sangat variabel)._ ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_variable.png) _Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK (sangat variabel)._ *Box plot* untuk kombinasi paling variabel ini menunjukkan rentang interkuartil yang luas dan seringkali banyak *outlier*, menegaskan bahwa waktu pengiriman di rute ini sangat tidak dapat diprediksi. ### Rekomendasi Berbasis Faktor Kunci Berdasarkan temuan mengenai faktor-faktor kunci yang memengaruhi durasi pemenuhan pesanan, berikut adalah rekomendasi strategis: 1. **Audit dan Mitigasi Risiko pada Kinerja Ekspedisi dan Gudang Spesifik**: * **Prioritas Utama: PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: Kombinasi ini adalah *bottleneck* paling signifikan. Lakukan audit menyeluruh terhadap operasional `PT CENTURY` di gudang `PHARMANET TANGERANG` dan juga sebaliknya (operasional gudang PHARMANET TANGERANG yang berhubungan dengan PT CENTURY). Cari akar masalah, apakah itu kesepakatan SLA yang tidak realistis, masalah kapasitas, masalah koordinasi, atau anomali data ekstrem. Pertimbangkan untuk merevisi kemitraan atau mencari alternatif jika masalah tidak dapat diselesaikan. * **Evaluasi Kinerja Ekspedisi Lain**: Evaluasi ulang kinerja `LION PARCEL` dan `INDAH LOGISTIK` di gudang-gudang di mana mereka menunjukkan kinerja buruk atau variabilitas tinggi (Samarinda, Jambi, Medan, Pekanbaru, Semarang, Surabaya). Pertimbangkan untuk diversifikasi mitra atau menegosiasikan ulang Perjanjian Tingkat Layanan (SLA) dengan penalti untuk keterlambatan dan inkonsistensi. * **Identifikasi Faktor Lokal**: Selidiki penyebab kinerja buruk atau variabel dari `PCP EXPRESS`, `ANDALAN 21 EXPRESS`, dan `GLOBALINDO 21 EXPRESS` di gudang-gudang tertentu (Malang, Tangerang, Samarinda, Pontianak, Medan). Ini mungkin terkait dengan infrastruktur lokal, volume pesanan, atau masalah koordinasi regional. 2. **Strategi Penanganan Pesanan Berbasis Ukuran dan Nilai**: * Mengingat `Value RO` dan `Qty RO` adalah faktor penting, kembangkan jalur pemrosesan khusus atau prioritas untuk pesanan dengan nilai atau kuantitas tinggi. Ini bisa berarti mengalokasikan sumber daya gudang yang lebih cepat, menggunakan ekspedisi premium, atau menerapkan pengawasan khusus untuk memastikan kelancaran. 3. **Pembelajaran dari Praktik Terbaik**: * Analisis secara mendalam praktik operasional `PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL` yang merupakan kombinasi tercepat. Identifikasi faktor-faktor kunci keberhasilan mereka, seperti efisiensi *last-mile delivery* atau prosedur internal yang ketat. Pelajari bagaimana praktik terbaik ini dapat direplikasi atau diadaptasi ke rute dan kombinasi lain, terutama untuk pengiriman dalam kota. 4. **Peningkatan Integritas Data Waktu**: * Meskipun bukan faktor pendorong durasi, anomali data seperti durasi negatif yang masih ditemukan mengikis kepercayaan pada data. Terus prioritaskan investigasi dan koreksi pada sistem pencatatan tanggal, seperti yang dijelaskan pada bab sebelumnya. Pastikan validasi kronologis otomatis diterapkan dan semua sistem waktu tersinkronisasi dengan benar. Dengan fokus pada faktor-faktor kunci ini, perusahaan dapat secara proaktif mengelola dan mengoptimalkan rantai pasokannya, mengurangi durasi pemenuhan pesanan secara keseluruhan, meningkatkan konsistensi pengiriman, dan pada akhirnya, memperkuat kepuasan pelanggan. ## 6. Analisis Kinerja Gudang & Ekspedisi Setelah mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang memengaruhi durasi pemenuhan pesanan secara keseluruhan, bab ini akan fokus pada analisis mendalam kinerja spesifik dari kombinasi gudang dan mitra ekspedisi. Pemilihan gudang asal dan ekspedisi adalah pendorong utama yang menentukan kecepatan dan keandalan pengiriman. Dengan memahami kinerja masing-masing kombinasi, kita dapat mengidentifikasi titik-titik kekuatan yang bisa direplikasi, serta area-area bermasalah yang membutuhkan intervensi segera. Analisis ini akan mencakup evaluasi durasi rata-rata, median, standar deviasi, dan volume transaksi untuk memberikan gambaran yang komprehensif. #### 6.1. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Berkinerja Terbaik Kinerja pengiriman yang optimal adalah kunci kepuasan pelanggan. Beberapa kombinasi gudang dan ekspedisi secara konsisten menunjukkan waktu pemenuhan pesanan yang sangat cepat, menjadikannya model efisiensi yang perlu dipelajari. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi tercepat berdasarkan rata-rata durasi `Total Pemenuhan Pesanan` (dari pesanan diterima hingga barang sampai di pelanggan), dengan minimal 50 transaksi untuk memastikan representasi yang memadai: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Std. Deviasi Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :--------------------- | :--------------------- | :------------------ | :------------------------ | :--------------- | | PHARMANET JAKSEL | EXPD INTERNAL JAKSEL | 8.5 | 3.2 | 11.7 | 82 | | PHARMANET BANDUNG | PT CENTURY | 11.8 | 6.0 | 12.6 | 560 | | PHARMANET MALANG | Anteraja | 12.6 | 6.9 | 14.9 | 290 | | PHARMANET JAKTIM | EXPD JAKTIM | 13.3 | 14.0 | 11.1 | 453 | | PHARMANET JAKBAR | EXPD JAKBAR | 14.1 | 13.6 | 11.2 | 397 | | PHARMANET SEMARANG | PT CENTURY | 14.4 | 11.5 | 14.4 | 456 | | PHARMANET PALEMBANG | Anteraja | 14.8 | 9.9 | 15.8 | 778 | | PHARMANET SURABAYA | EXPD SURABAYA 1 | 16.7 | 17.1 | 12.2 | 135 | | PHARMANET JAKSEL | EXPD JAKSEL | 17.6 | 5.5 | 37.4 | 265 | | PHARMANET SURABAYA | PT CENTURY | 17.9 | 17.1 | 15.4 | 401 | **Insight Bisnis:** * **Pencapaian Luar Biasa Pengiriman Internal**: Kombinasi **PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL** menonjol sebagai yang tercepat dengan rata-rata durasi hanya 8.5 jam dan median yang sangat rendah 3.2 jam. Ini mengindikasikan efisiensi yang luar biasa, kemungkinan besar karena pengiriman internal atau jalur distribusi yang sangat pendek dan terkontrol ketat. Kinerja ini dapat menjadi *benchmark* bagi operasi pengiriman lokal di gudang lain. * **Kinerja Konsisten Beberapa Ekspedisi**: Mitra ekspedisi seperti **PT CENTURY** dan **Anteraja** menunjukkan kinerja yang sangat baik di beberapa gudang. Misalnya, PT CENTURY berkinerja cepat di PHARMANET BANDUNG (rata-rata 11.8 jam), PHARMANET SEMARANG (14.4 jam), dan PHARMANET SURABAYA (17.9 jam). Demikian pula, Anteraja berkinerja baik di PHARMANET MALANG (12.6 jam) dan PHARMANET PALEMBANG (14.8 jam). Ini menunjukkan potensi mereka sebagai mitra pengiriman yang andal jika dikelola dengan rute yang optimal. * **Efisiensi Pengiriman Lokal Gudang Sendiri**: Keberadaan "EXPD JAKTIM", "EXPD JAKBAR", dan "EXPD SURABAYA 1" dalam daftar menunjukkan bahwa untuk beberapa gudang, tim ekspedisi internal atau lokal dapat memberikan kecepatan yang kompetitif, terutama untuk wilayah dalam kota atau jangkauan pendek. #### 6.2. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Berkinerja Terlambat Di sisi lain spektrum, beberapa kombinasi gudang dan ekspedisi menunjukkan waktu pemenuhan pesanan yang jauh lebih lama dari rata-rata, yang berpotensi menyebabkan ketidakpuasan pelanggan dan biaya operasional yang lebih tinggi. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat berdasarkan rata-rata durasi `Total Pemenuhan Pesanan` (minimal 50 transaksi): | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Std. Deviasi Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :---------------- | :--------------------- | :------------------ | :------------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 143.5 | 290 | | PHARMANET SAMARINDA | LION PARCEL | 81.1 | 77.4 | 31.5 | 190 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 68.3 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 44.8 | 356 | | PHARMANET MALANG | PCP EXPRESS | 73.6 | 63.2 | 31.0 | 184 | | PHARMANET TANGERANG | PCP EXPRESS | 73.1 | 63.3 | 36.3 | 337 | | PHARMANET PEKANBARU | INDAH LOGISTIK | 70.2 | 65.9 | 35.2 | 560 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 38.6 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 65.9 | 52.1 | 38.4 | 269 | | PHARMANET SURABAYA | LION PARCEL | 63.8 | 55.3 | 29.9 | 1,302 | **Insight Bisnis:** * **Anomali Ekstrem PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: Kombinasi **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY** menunjukkan durasi rata-rata yang sangat ekstrem, mencapai 356.8 jam (sekitar 14.8 hari). Ini adalah anomali yang sangat mencolok dan tidak dapat diterima secara operasional. Ada kemungkinan besar ini merupakan masalah data yang parah, masalah operasional yang sangat serius dan tidak biasa, atau kombinasi keduanya. Kombinasi ini memerlukan investigasi mendalam, termasuk audit fisik proses dan data historisnya. * **Masalah Berulang dengan Ekspedisi Tertentu**: Ekspedisi seperti **LION PARCEL** dan **INDAH LOGISTIK** muncul berulang kali dalam daftar kombinasi terlambat di berbagai gudang (PHARMANET Samarinda, Jambi, Medan, Pekanbaru, Semarang, Surabaya). Hal ini menunjukkan adanya masalah kinerja yang lebih luas dengan ekspedisi-ekspedisi ini di rute-rute tertentu atau mungkin dalam skala operasional mereka. * **Perbandingan Kinerja pada Gudang yang Sama**: Menariknya, PT CENTURY yang berkinerja sangat baik di Bandung, Semarang, dan Surabaya, justru menjadi bagian dari kombinasi terlambat ekstrem di PHARMANET TANGERANG. Ini menekankan bahwa kinerja ekspedisi dapat sangat bervariasi tergantung pada gudang asal dan rute spesifik. Visualisasi distribusi durasi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat (tidak termasuk PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY karena anomali ekstremnya yang mendistorsi visualisasi): ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET SAMARINDA - LION PARCEL.* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK.* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET MEDAN - LION PARCEL.* Grafik ini dengan jelas menunjukkan bahwa pada rute-rute ini, distribusi durasi pemenuhan cenderung ke arah yang lebih panjang, dengan beberapa transaksi membutuhkan waktu yang sangat lama untuk diselesaikan, mengindikasikan adanya penundaan sistematis. #### 6.3. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Paling Variabel Selain kecepatan, konsistensi adalah aspek krusial dalam logistik. Variabilitas yang tinggi dalam waktu pengiriman dapat menciptakan ketidakpastian bagi pelanggan dan merusak reputasi layanan. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi dengan durasi `Total Pemenuhan Pesanan` paling bervariasi (berdasarkan standar deviasi), dengan minimal 50 transaksi: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Std. Deviasi Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :----------------------- | :------------------------------------ | :--------------------- | :------------------ | :------------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 143.5 | 290 | | PHARMANET BANDUNG | PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 62.7 | 51.5 | 115.6 | 631 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 68.3 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 44.8 | 356 | | PHARMANET PONTIANAK | GLOBALINDO 21 EXPRESS | 58.8 | 44.1 | 44.0 | 517 | | PHARMANET MAKASSAR | PCP EXPRESS | 61.4 | 47.3 | 43.2 | 309 | | PHARMANET MEDAN | ANDALAN 21 EXPRESS | 62.3 | 48.0 | 41.0 | 498 | | PHARMANET LAMPUNG | INDAH LOGISTIK | 55.3 | 51.8 | 39.6 | 421 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 38.6 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 65.9 | 52.1 | 38.4 | 269 | **Insight Bisnis:** * **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY, Sang Juara Inkonsistensi**: Kombinasi **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY** tidak hanya yang paling lambat, tetapi juga yang paling variabel dengan standar deviasi yang sangat tinggi (143.5 jam). Ini menegaskan bahwa rute ini adalah *double burden*: pengiriman sangat lambat dan tidak dapat diprediksi. Ini adalah masalah serius yang memerlukan prioritas tertinggi untuk penyelesaian. * **Variabilitas Luas di Berbagai Rute**: Beberapa kombinasi lain juga menunjukkan variabilitas yang signifikan, seperti **PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO** (std deviasi 115.6 jam) dan **PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK** (std deviasi 68.3 jam). Variabilitas ini menunjukkan bahwa meskipun rata-rata durasi mungkin masih dalam rentang yang wajar, pelanggan di rute ini mungkin mengalami waktu tunggu yang sangat berbeda-beda antar pesanan, yang dapat menyebabkan frustrasi. * **Implikasi Terhadap Perencanaan Logistik**: Tingginya variabilitas menunjukkan kurangnya kontrol atau prediktabilitas dalam rantai pasok. Ini dapat menghambat perencanaan stok, manajemen gudang, dan penetapan ekspektasi yang akurat kepada pelanggan. Visualisasi distribusi durasi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel: ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY (paling variabel).* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO (sangat variabel).* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK (sangat variabel).* Box plot untuk kombinasi paling variabel ini menunjukkan rentang interkuartil yang luas dan seringkali banyak *outlier*, menegaskan bahwa waktu pengiriman di rute ini sangat tidak dapat diprediksi. Ketidakpastian semacam ini dapat berdampak negatif pada loyalitas pelanggan. #### 6.4. Anomali Data yang Krusial pada Kinerja Penting untuk diingat bahwa di balik angka-angka kinerja ini, masih ada anomali data krusial yang telah disoroti pada bab sebelumnya. Durasi negatif pada `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` (minimum -735.3 jam) dan `Total Pemenuhan Pesanan` (minimum -165.4 jam), seperti yang terlihat pada dua transaksi di bawah ini, menunjukkan adanya masalah fundamental dalam pencatatan tanggal: | No. RO | Tgl. Order | Tgl. SP | Tgl DO | Tgl Logbook | Tgl Ekspedisi | Tgl Diterima | Asal Gudang | Nama Ekspedisi | Total Pemenuhan (Jam) | | :-------- | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :----------------- | :-------------------- | | 4,919,826 | 2026-06-03 15:21:09 | 2026-06-03 15:32:59 | 2026-06-03 15:42:50 | 2026-06-03 16:07:29 | 2026-06-03 10:35:23 | 2026-06-03 14:40:00 | PHARMANET JAMBI | ANDALAN 21 EXPRESS | -0.7 | | 4,937,698 | 2026-06-30 10:02:18 | 2026-06-30 10:31:28 | 2026-06-30 10:53:21 | 2026-06-30 15:10:16 | 2026-06-22 18:51:06 | 2026-06-23 12:35:43 | PHARMANET PALEMBANG | LION PARCEL | -165.4 | Anomali ini tidak hanya mengganggu perhitungan metrik, tetapi juga mengindikasikan adanya masalah sistemik dalam proses pencatatan data atau sinkronisasi waktu antar sistem. Setiap keputusan yang diambil berdasarkan data yang tidak akurat dapat mengarah pada strategi yang salah. Oleh karena itu, investigasi dan koreksi pada sumber data tetap menjadi prioritas utama. #### 6.5. Rekomendasi Strategis untuk Peningkatan Kinerja Gudang & Ekspedisi Berdasarkan analisis terperinci terhadap kinerja gudang dan ekspedisi, berikut adalah rekomendasi strategis untuk mendorong peningkatan efisiensi dan konsistensi operasional: 1. **Prioritaskan Investigasi Anomali Ekstrem (PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY)**: * Lakukan audit menyeluruh dan segera terhadap operasional PT CENTURY yang beroperasi dari gudang PHARMANET TANGERANG. Ini harus mencakup pemeriksaan data historis, proses operasional, kapasitas, kondisi rute, dan komunikasi dengan mitra ekspedisi. Tujuannya adalah untuk memahami apakah ini anomali data semata atau masalah operasional yang sangat parah. * Jika masalahnya adalah operasional, pertimbangkan untuk menangguhkan atau merevisi kemitraan secara drastis jika tidak ada perbaikan signifikan dalam waktu singkat. 2. **Evaluasi Ulang Kinerja Ekspedisi Bermasalah**: * Identifikasi dan evaluasi ulang kinerja **LION PARCEL** dan **INDAH LOGISTIK** di gudang-gudang di mana mereka secara konsisten menunjukkan durasi terlambat atau variabilitas tinggi (misalnya, PHARMANET Samarinda, Jambi, Medan, Pekanbaru, Semarang, Surabaya). * Lakukan pertemuan dengan pihak ekspedisi untuk meninjau Service Level Agreement (SLA) dan mendiskusikan akar masalah kinerja. Pertimbangkan untuk menegosiasikan kembali SLA dengan penalti yang lebih ketat untuk keterlambatan dan inkonsistensi. * Jelajahi opsi diversifikasi mitra ekspedisi di rute-rute bermasalah untuk mengurangi ketergantungan dan menciptakan kompetisi yang sehat. 3. **Pelajari dan Replikasi Praktik Terbaik**: * Analisis secara mendalam praktik operasional yang membuat kombinasi **PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL** sangat efisien. Identifikasi faktor-faktor kunci keberhasilan seperti efisiensi *last-mile delivery*, rute yang optimal, atau prosedur internal yang ketat. * Coba adaptasi dan replikasi praktik terbaik ini ke gudang-gudang lain, terutama untuk pengiriman dalam kota atau jarak dekat yang memiliki karakteristik serupa. 4. **Optimasi Manajemen Beban Kerja dan Rute**: * Selidiki mengapa ekspedisi lain seperti PCP EXPRESS, ANDALAN 21 EXPRESS, dan GLOBALINDO 21 EXPRESS menunjukkan kinerja buruk atau variabel di gudang-gudang tertentu. Ini mungkin terkait dengan masalah kapasitas ekspedisi, kondisi jalan lokal, volume pesanan yang tidak terkelola dengan baik, atau masalah koordinasi regional. * Pertimbangkan untuk mengoptimalkan alokasi pesanan ke ekspedisi berdasarkan kapasitas aktual dan kinerja historis di rute tertentu, bukan hanya berdasarkan biaya. 5. **Peningkatan Integritas Data Waktu yang Berkelanjutan**: * Terus prioritaskan perbaikan pada sistem pencatatan tanggal di sumbernya. Implementasikan validasi kronologis otomatis pada semua tahapan tanggal (`Tgl. Order` < `Tgl. SP` < `Tgl DO` < `Tgl Logbook` < `Tgl Ekspedisi` < `Tgl Diterima`) untuk mencegah anomali durasi negatif terulang. * Pastikan semua sistem yang terlibat memiliki sinkronisasi waktu yang akurat untuk menghindari perbedaan zona waktu atau *clock drift* yang dapat menyebabkan inkonsistensi. Dengan mengimplementasikan rekomendasi ini, perusahaan dapat secara signifikan meningkatkan kinerja rantai pasok, mengurangi waktu dan variabilitas pengiriman, serta pada akhirnya, meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan. ## 6.1. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Tercepat Efisiensi dalam pengiriman pesanan adalah tulang punggung kepuasan pelanggan. Untuk mengidentifikasi model efisiensi yang dapat direplikasi, kami menganalisis kombinasi gudang asal dan mitra ekspedisi yang secara konsisten memberikan waktu pemenuhan pesanan tercepat. Kombinasi-kombinasi ini bukan hanya indikator kinerja, tetapi juga menjadi *benchmark* untuk praktik terbaik dalam rantai pasok. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi tercepat berdasarkan rata-rata durasi `Total Pemenuhan Pesanan` (dari pesanan diterima hingga barang sampai di pelanggan), dengan minimal 50 transaksi untuk memastikan representasi statistik yang memadai: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Std. Deviasi Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :------------------ | :------------------- | :--------------------- | :------------------ | :------------------------ | :--------------- | | PHARMANET JAKSEL | EXPD INTERNAL JAKSEL | 8.5 | 3.2 | 11.7 | 82 | | PHARMANET BANDUNG | PT CENTURY | 11.8 | 6.0 | 12.6 | 560 | | PHARMANET MALANG | Anteraja | 12.6 | 6.9 | 14.9 | 290 | | PHARMANET JAKTIM | EXPD JAKTIM | 13.3 | 14.0 | 11.1 | 453 | | PHARMANET JAKBAR | EXPD JAKBAR | 14.1 | 13.6 | 11.2 | 397 | | PHARMANET SEMARANG | PT CENTURY | 14.4 | 11.5 | 14.4 | 456 | | PHARMANET PALEMBANG | Anteraja | 14.8 | 9.9 | 15.8 | 778 | | PHARMANET SURABAYA | EXPD SURABAYA 1 | 16.7 | 17.1 | 12.2 | 135 | | PHARMANET JAKSEL | EXPD JAKSEL | 17.6 | 5.5 | 37.4 | 265 | | PHARMANET SURABAYA | PT CENTURY | 17.9 | 17.1 | 15.4 | 401 | ### Insight Bisnis 1. **Pengiriman Internal yang Super Cepat**: Kombinasi **PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL** menempati posisi teratas sebagai yang tercepat dengan rata-rata durasi pemenuhan hanya **8.5 jam** dan median yang sangat rendah yaitu **3.2 jam**. Durasi median yang jauh lebih rendah dari rata-rata menunjukkan bahwa sebagian besar pengiriman diselesaikan sangat cepat, namun ada beberapa kasus yang memakan waktu lebih lama sehingga menarik rata-rata ke atas. Kinerja luar biasa ini kemungkinan besar disebabkan oleh karakteristik pengiriman internal atau lokal dengan rute yang sangat pendek dan kontrol operasional yang ketat. Ini adalah contoh nyata efisiensi yang dapat dicapai dengan mengoptimalkan logistik *last-mile*. 2. **Kinerja Konsisten dari Mitra Ekspedisi Unggul**: Mitra ekspedisi seperti **PT CENTURY** dan **Anteraja** menunjukkan kinerja yang sangat baik di beberapa gudang. * **PT CENTURY** terbukti cepat di PHARMANET BANDUNG (rata-rata 11.8 jam), PHARMANET SEMARANG (14.4 jam), dan PHARMANET SURABAYA (17.9 jam). Ini menunjukkan bahwa PT CENTURY memiliki kapabilitas untuk pengiriman cepat di berbagai wilayah, asalkan kondisi rute dan operasional gudang mendukung. * **Anteraja** juga berkinerja efisien di PHARMANET MALANG (12.6 jam) dan PHARMANET PALEMBANG (14.8 jam). Konsistensi ini menunjukkan bahwa kedua ekspedisi ini adalah mitra yang solid untuk mencapai kecepatan pengiriman. 3. **Efisiensi Rute Lokal Gudang Sendiri**: Kehadiran "EXPD JAKTIM", "EXPD JAKBAR", dan "EXPD SURABAYA 1" dalam daftar menunjukkan bahwa untuk beberapa gudang, tim ekspedisi internal atau lokal dapat memberikan kecepatan yang sangat kompetitif. Hal ini sangat mungkin terjadi di wilayah perkotaan di mana jarak tempuh lebih pendek dan manajemen rute dapat dilakukan lebih fleksibel oleh tim internal. 4. **Variabilitas yang Relatif Terkendali**: Meskipun ada variasi (ditunjukkan oleh standar deviasi), sebagian besar kombinasi tercepat ini memiliki standar deviasi yang relatif rendah dibandingkan dengan rata-rata durasinya. Ini menunjukkan bahwa tidak hanya cepat, tetapi juga relatif konsisten dalam memberikan layanan yang cepat. Pengecualian adalah "PHARMANET JAKSEL - EXPD JAKSEL" dengan standar deviasi 37.4 jam yang jauh lebih tinggi dari rata-rata 17.6 jam, mengindikasikan adanya inkonsistensi yang perlu ditelusuri meskipun rata-rata cukup cepat. ### Rekomendasi Berdasarkan temuan dari kombinasi gudang-ekspedisi tercepat ini, berikut adalah rekomendasi untuk meningkatkan kinerja rantai pasok secara keseluruhan: 1. **Pelajari dan Replikasi Praktik Terbaik dari Pengiriman Internal**: * Lakukan studi mendalam terhadap operasional "PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL". Identifikasi proses-proses kunci, teknologi yang digunakan, alokasi sumber daya, dan struktur insentif yang membuat mereka sangat efisien. * Adaptasi dan implementasikan praktik terbaik ini ke gudang lain, terutama untuk pengiriman dalam kota atau rute jarak pendek di mana pengiriman internal atau kurir lokal dapat bersaing dengan ekspedisi nasional. 2. **Optimalkan Penugasan Ekspedisi Berdasarkan Rute Terbaik**: * Manfaatkan data kinerja ini untuk mengoptimalkan penugasan ekspedisi. Untuk rute yang dilayani oleh gudang PHARMANET BANDUNG, SEMARANG, dan SURABAYA, prioritaskan penggunaan **PT CENTURY**. Demikian pula untuk PHARMANET MALANG dan PALEMBANG, prioritaskan **Anteraja**. * Kembangkan model alokasi dinamis yang mempertimbangkan gudang asal, tujuan, dan kinerja historis ekspedisi untuk memastikan pilihan kurir yang paling efisien untuk setiap pesanan. 3. **Tinjau Kembali dan Tingkatkan Logistik Internal/Lokal**: * Gudang yang memiliki "EXPD [lokasi]" (seperti JAKTIM, JAKBAR, SURABAYA 1) yang berkinerja cepat harus terus didukung dan kapasitasnya mungkin perlu ditingkatkan. Analisis apakah model "EXPD INTERNAL" ini dapat diimplementasikan di gudang lain yang menunjukkan kinerja ekspedisi eksternal yang lambat atau tidak konsisten. 4. **Analisis Performa PHARMANET JAKSEL - EXPD JAKSEL yang Bervariasi**: * Meskipun rata-rata durasinya cukup cepat, standar deviasi yang tinggi untuk kombinasi PHARMANET JAKSEL dengan EXPD JAKSEL menunjukkan inkonsistensi yang signifikan. Selidiki apa yang menyebabkan variabilitas ini. Apakah ada masalah kapasitas, manajemen rute yang tidak optimal, atau faktor lain yang menyebabkan beberapa pengiriman menjadi sangat lambat sementara yang lain sangat cepat? Memahami dan mengurangi variabilitas ini akan semakin meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan memanfaatkan data ini untuk mengidentifikasi dan mereplikasi keberhasilan, perusahaan dapat secara proaktif mengelola rantai pasoknya, mengurangi waktu pengiriman, dan membangun keunggulan kompetitif melalui layanan pelanggan yang lebih baik. ## 6.2. Kombinasi Gudang-Ekspedisi Terlama Sementara kombinasi gudang-ekspedisi tercepat menjadi inspirasi efisiensi, penting juga untuk mengidentifikasi dan memahami kombinasi mana yang berkinerja paling lambat. Rute-rute ini adalah sumber utama ketidakpuasan pelanggan dan berpotensi menimbulkan biaya operasional yang lebih tinggi akibat penundaan. Analisis ini menyoroti area-area kritis yang memerlukan intervensi segera untuk meningkatkan kinerja rantai pasok secara keseluruhan. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat berdasarkan rata-rata durasi `Total Pemenuhan Pesanan` (dari pesanan diterima hingga barang sampai di pelanggan), dengan minimal 50 transaksi untuk memastikan representasi statistik yang memadai: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Std. Deviasi Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :------------------ | :----------------- | :--------------------- | :------------------ | :------------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 357 | 367 | 143.5 | 290 | | PHARMANET SAMARINDA | LION PARCEL | 81 | 77 | 31.5 | 190 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 78 | 61 | 68.3 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77 | 67 | 44.8 | 356 | | PHARMANET MALANG | PCP EXPRESS | 74 | 63 | 31.0 | 184 | | PHARMANET TANGERANG | PCP EXPRESS | 73 | 63 | 36.3 | 337 | | PHARMANET PEKANBARU | INDAH LOGISTIK | 70 | 66 | 35.2 | 560 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66 | 52 | 38.6 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 66 | 52 | 38.4 | 269 | | PHARMANET SURABAYA | LION PARCEL | 64 | 55 | 29.9 | 1,302 | ### Insight Bisnis 1. **Anomali Ekstrem PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: Kombinasi **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY** mencatatkan durasi rata-rata yang sangat ekstrem, mencapai **357 jam** (sekitar 14.8 hari). Durasi median yang juga sangat tinggi (367 jam) menegaskan bahwa ini bukan sekadar *outlier* tunggal, melainkan masalah sistemik yang serius. Ini adalah anomali yang sangat mencolok dan tidak dapat diterima secara operasional. Ada kemungkinan besar ini merupakan masalah data yang parah (misalnya, kesalahan entri tanggal yang konsisten), masalah operasional yang sangat serius dan tidak biasa (misalnya, rute yang terhambat parah, masalah kapasitas ekspedisi), atau kombinasi keduanya. Kombinasi ini memerlukan investigasi mendalam dan prioritas tertinggi untuk penyelesaian. Menariknya, PT CENTURY sendiri berkinerja sangat baik di beberapa gudang lain (seperti Bandung, Semarang, Surabaya), menunjukkan bahwa masalahnya mungkin spesifik untuk kombinasi ini atau gudang PHARMANET TANGERANG. 2. **Pola Masalah dengan Ekspedisi Tertentu**: Ekspedisi seperti **LION PARCEL** dan **INDAH LOGISTIK** muncul berulang kali dalam daftar kombinasi terlambat di berbagai gudang. * **LION PARCEL** terlihat lambat di PHARMANET Samarinda, Medan, Semarang, dan Surabaya. * **INDAH LOGISTIK** bermasalah di PHARMANET Jambi dan Pekanbaru. Pola ini menunjukkan adanya masalah kinerja yang lebih luas dengan ekspedisi-ekspedisi ini di rute-rute tertentu, atau mungkin ada kendala dalam skala operasional mereka untuk menangani volume pesanan dari lokasi-lokasi tersebut. 3. **Kinerja yang Bervariasi pada Gudang yang Sama**: Sama seperti PHARMANET TANGERANG dengan PT CENTURY, gudang PHARMANET TANGERANG juga menunjukkan kinerja lambat dengan **PCP EXPRESS**. Hal ini mengisyaratkan bahwa selain masalah ekspedisi, mungkin ada kendala internal di gudang PHARMANET TANGERANG itu sendiri yang memengaruhi waktu pemrosesan, terlepas dari ekspedisi yang digunakan. 4. **Implikasi Terhadap Kepuasan Pelanggan**: Durasi pemenuhan yang sangat panjang pada kombinasi ini secara langsung akan berdampak negatif pada kepuasan pelanggan, menyebabkan keluhan, dan berpotensi kehilangan bisnis. Selain itu, penundaan pengiriman dapat meningkatkan biaya operasional terkait penanganan keluhan, pelacakan manual, dan potensi kehilangan atau kerusakan barang. Berikut adalah visualisasi distribusi durasi pemenuhan untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat yang menonjol (tidak termasuk anomali ekstrem PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY karena distribusinya akan mendistorsi skala visualisasi lainnya): ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET SAMARINDA - LION PARCEL.* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK.* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET MEDAN - LION PARCEL.* Grafik ini dengan jelas menunjukkan bahwa pada rute-rute ini, distribusi durasi pemenuhan cenderung ke arah yang lebih panjang, dengan beberapa transaksi membutuhkan waktu yang sangat lama untuk diselesaikan. Pola distribusi yang tersebar luas juga mengindikasikan ketidakpastian dalam waktu pengiriman, yang menjadi indikator masalah penundaan yang sistematis. ### Rekomendasi Strategis Berdasarkan analisis kombinasi gudang-ekspedisi yang paling lambat, berikut adalah rekomendasi strategis untuk meningkatkan kinerja dan kepuasan pelanggan: 1. **Prioritas Utama: Investigasi Mendalam PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: * Lakukan audit menyeluruh dan segera terhadap operasional PT CENTURY yang beroperasi dari gudang PHARMANET TANGERANG. Ini harus mencakup pemeriksaan data historis, proses operasional, kapasitas ekspedisi, kondisi rute, dan komunikasi dengan mitra ekspedisi. * Tujuannya adalah untuk memahami apakah ini anomali data semata yang dapat diperbaiki dengan koreksi sistem atau masalah operasional yang sangat parah yang membutuhkan tindakan drastis. * Jika masalahnya adalah operasional, pertimbangkan untuk menangguhkan atau merevisi kemitraan secara drastis jika tidak ada perbaikan signifikan dalam waktu singkat. 2. **Evaluasi Ulang Kinerja Ekspedisi Bermasalah di Rute Spesifik**: * Identifikasi dan evaluasi ulang kinerja **LION PARCEL** dan **INDAH LOGISTIK** di gudang-gudang di mana mereka secara konsisten menunjukkan durasi terlambat atau variabilitas tinggi (misalnya, PHARMANET Samarinda, Jambi, Medan, Pekanbaru, Semarang, Surabaya). * Lakukan pertemuan dengan manajemen ekspedisi untuk meninjau Service Level Agreement (SLA) yang ada dan mendiskusikan akar masalah kinerja. Pertimbangkan untuk menegosiasikan kembali SLA dengan penalti yang lebih ketat untuk keterlambatan. * Eksplorasi opsi diversifikasi mitra ekspedisi di rute-rute bermasalah untuk mengurangi ketergantungan dan menciptakan kompetisi yang sehat, atau mengalihkan volume ke ekspedisi yang berkinerja lebih baik jika memungkinkan. 3. **Investigasi Faktor Lokal di Gudang Bermasalah**: * Selidiki mengapa gudang seperti PHARMANET TANGERANG menunjukkan kinerja lambat dengan beberapa ekspedisi (PT CENTURY dan PCP EXPRESS). Mungkin ada masalah kapasitas internal gudang, proses operasional yang tidak efisien, atau kendala geografis dan infrastruktur lokal yang memengaruhi semua mitra ekspedisi. * Analisis apakah volume pesanan yang diterima oleh gudang tersebut terlalu tinggi untuk kapasitas operasional yang ada atau apakah ada masalah koordinasi antara gudang dan ekspedisi. 4. **Peningkatan Integritas Data Waktu yang Berkelanjutan**: * Mengingat bahwa anomali data seperti durasi negatif masih muncul (seperti yang disoroti di bab sebelumnya), terus prioritaskan perbaikan pada sistem pencatatan tanggal di sumbernya. * Implementasikan validasi kronologis otomatis pada semua tahapan tanggal (`Tgl. Order` < `Tgl. SP` < `Tgl DO` < `Tgl Logbook` < `Tgl Ekspedisi` < `Tgl Diterima`) untuk mencegah anomali durasi negatif terulang kembali. * Pastikan semua sistem yang terlibat memiliki sinkronisasi waktu yang akurat untuk menghindari perbedaan zona waktu atau *clock drift* yang dapat menyebabkan inkonsistensi, yang pada gilirannya akan membiaskan analisis kinerja. Dengan menindaklanjuti rekomendasi ini, perusahaan dapat secara proaktif mengelola risiko penundaan pengiriman, meningkatkan efisiensi operasional di rute-rute bermasalah, dan pada akhirnya, memperkuat reputasi layanan serta kepuasan pelanggan. ## 6.3. Kombinasi Gudang-Ekspedisi dengan Variabilitas Tertinggi Selain kecepatan, konsistensi adalah aspek krusial dalam logistik yang secara langsung memengaruhi kepuasan pelanggan dan kemampuan perusahaan untuk merencanakan operasional secara efektif. Variabilitas yang tinggi dalam waktu pengiriman dapat menyebabkan ketidakpastian bagi pelanggan, merusak reputasi layanan, dan menghambat efisiensi perencanaan. Bab ini menganalisis kombinasi gudang-ekspedisi yang menunjukkan tingkat variabilitas durasi `Total Pemenuhan Pesanan` tertinggi, dengan tujuan mengidentifikasi rute-rute yang paling tidak dapat diprediksi. Berikut adalah 10 kombinasi gudang-ekspedisi dengan durasi `Total Pemenuhan Pesanan` paling bervariasi (berdasarkan standar deviasi), dengan minimal 50 transaksi untuk memastikan representasi statistik yang memadai: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Std. Deviasi Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :------------------ | :------------------------------------ | :--------------------- | :------------------ | :------------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 143.5 | 290 | | PHARMANET BANDUNG | PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 62.7 | 51.5 | 115.6 | 631 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 68.3 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 44.8 | 356 | | PHARMANET PONTIANAK | GLOBALINDO 21 EXPRESS | 58.8 | 44.1 | 44.0 | 517 | | PHARMANET MAKASSAR | PCP EXPRESS | 61.4 | 47.3 | 43.2 | 309 | | PHARMANET MEDAN | ANDALAN 21 EXPRESS | 62.3 | 48.0 | 41.0 | 498 | | PHARMANET LAMPUNG | INDAH LOGISTIK | 55.3 | 51.8 | 39.6 | 421 | | PHARMANET SEMARANG | LION PARCEL | 66.4 | 51.7 | 38.6 | 214 | | PHARMANET SAMARINDA | ANDALAN 21 EXPRESS | 65.9 | 52.1 | 38.4 | 269 | ### Insight Bisnis 1. **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY: Sang Juara Inkonsistensi**: Kombinasi **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY** tidak hanya tercatat sebagai yang paling lambat (seperti disoroti di bab sebelumnya), tetapi juga yang paling variabel dengan standar deviasi durasi yang sangat tinggi (143.5 jam). Ini menegaskan bahwa rute ini adalah masalah *ganda*: pengiriman yang sangat lambat dan sangat tidak dapat diprediksi. Durasi rata-rata 356.8 jam dengan median 367.4 jam, ditambah standar deviasi yang sangat besar, menunjukkan bahwa waktu pengiriman bisa sangat bervariasi dari satu transaksi ke transaksi lainnya, menciptakan ketidakpastian ekstrem bagi pelanggan dan manajemen operasional. 2. **Variabilitas Luas di Berbagai Rute**: Selain anomali ekstrem tersebut, beberapa kombinasi lain juga menunjukkan variabilitas yang signifikan. **PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO** (standar deviasi 115.6 jam) dan **PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK** (standar deviasi 68.3 jam) adalah contoh rute yang juga sangat tidak konsisten. Meskipun rata-rata durasi untuk kombinasi-kombinasi ini mungkin tidak seburuk PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY, pelanggan di rute ini masih akan mengalami waktu pengiriman yang sangat bervariasi antar pesanan. 3. **Implikasi Terhadap Reputasi dan Perencanaan**: Tingginya variabilitas menunjukkan kurangnya kontrol atau prediktabilitas dalam rantai pasok pada rute-rute ini. Ketidakpastian ini dapat berdampak negatif pada loyalitas pelanggan dan menghambat kemampuan perusahaan untuk menetapkan ekspektasi pengiriman yang akurat. Bagi operasional, variabilitas tinggi menyulitkan perencanaan kapasitas, manajemen inventaris, dan alokasi sumber daya. Visualisasi distribusi durasi untuk 3 kombinasi gudang-ekspedisi paling variabel: ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY (paling variabel).* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO (sangat variabel).* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK (sangat variabel).* Box plot untuk kombinasi paling variabel ini menunjukkan rentang interkuartil yang luas dan seringkali banyak *outlier*, menegaskan bahwa waktu pengiriman di rute ini sangat tidak dapat diprediksi. Ketidakpastian semacam ini dapat berdampak negatif pada loyalitas pelanggan. Distribusi durasi untuk PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY bahkan menunjukkan pola yang sangat tersebar dan mungkin bimodal, mengindikasikan adanya dua mode pengiriman yang sangat berbeda atau campuran masalah data dan operasional. ### Anomali Data yang Krusial pada Kinerja Penting untuk diingat bahwa di balik angka-angka kinerja ini, masih ada anomali data krusial yang telah disoroti pada bab sebelumnya. Durasi negatif pada `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` (minimum -735.3 jam) dan `Total Pemenuhan Pesanan` (minimum -165.4 jam), seperti yang terlihat pada dua transaksi di bawah ini, menunjukkan adanya masalah fundamental dalam pencatatan tanggal: | No. RO | Tgl. Order | Tgl. SP | Tgl DO | Tgl Logbook | Tgl Ekspedisi | Tgl Diterima | Asal Gudang | Nama Ekspedisi | Total Pemenuhan (Jam) | | :-------- | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :----------------- | :-------------------- | | 4,919,826 | 2026-06-03 15:21:09 | 2026-06-03 15:32:59 | 2026-06-03 15:42:50 | 2026-06-03 16:07:29 | 2026-06-03 10:35:23 | 2026-06-03 14:40:00 | PHARMANET JAMBI | ANDALAN 21 EXPRESS | -0.7 | | 4,937,698 | 2026-06-30 10:02:18 | 2026-06-30 10:31:28 | 2026-06-30 10:53:21 | 2026-06-30 15:10:16 | 2026-06-22 18:51:06 | 2026-06-23 12:35:43 | PHARMANET PALEMBANG | LION PARCEL | -165.4 | Anomali ini tidak hanya mengganggu perhitungan metrik, tetapi juga mengindikasikan adanya masalah sistemik dalam proses pencatatan data atau sinkronisasi waktu antar sistem. Setiap keputusan yang diambil berdasarkan data yang tidak akurat dapat mengarah pada strategi yang salah. Oleh karena itu, investigasi dan koreksi pada sumber data tetap menjadi prioritas utama. ### Rekomendasi Strategis untuk Peningkatan Kinerja Gudang & Ekspedisi Berdasarkan analisis terperinci terhadap variabilitas kinerja gudang dan ekspedisi, berikut adalah rekomendasi strategis untuk mendorong peningkatan konsistensi operasional: 1. **Prioritaskan Investigasi Komprehensif PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: * Kombinasi ini adalah *bottleneck* paling signifikan dan paling tidak konsisten. Lakukan audit menyeluruh dan segera terhadap operasional PT CENTURY yang beroperasi dari gudang PHARMANET TANGERANG, serta proses internal gudang PHARMANET TANGERANG. * Tujuannya adalah untuk memahami akar masalah variabilitas ekstrem ini: apakah itu kesepakatan SLA yang tidak realistis, masalah kapasitas ekspedisi yang tidak terkelola, masalah rute yang kompleks, masalah komunikasi, atau adanya anomali data ekstrem yang persisten yang memengaruhi perhitungan. * Jika masalahnya adalah operasional, pertimbangkan untuk menangguhkan atau merevisi kemitraan secara drastis jika tidak ada perbaikan signifikan dalam waktu singkat. 2. **Identifikasi dan Tangani Sumber Variabilitas pada Rute Lain**: * Selidiki kombinasi lain dengan variabilitas tinggi seperti **PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO** dan **PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK**. Analisis mengapa waktu pengiriman mereka sangat tidak stabil. Apakah ini karena rute yang jarang, volume yang tidak teratur, atau masalah operasional di salah satu pihak? * Kembangkan strategi untuk menstandarkan proses, baik di sisi gudang maupun ekspedisi, untuk mengurangi fluktuasi waktu pengiriman. Ini bisa meliputi penjadwalan penjemputan yang lebih ketat, peningkatan komunikasi, atau penggunaan teknologi pelacakan yang lebih baik. 3. **Tinjau Kembali Service Level Agreement (SLA) dengan Ekspedisi**: * Periksa SLA dengan semua ekspedisi, terutama yang muncul dalam daftar variabilitas tinggi. SLA harus mencakup target durasi pengiriman dan, yang lebih penting, target konsistensi (misalnya, X% pengiriman harus berada dalam Y jam dari durasi rata-rata). * Negosiasikan ulang SLA untuk memasukkan penalti yang lebih ketat untuk keterlambatan dan inkonsistensi yang melebihi batas toleransi. 4. **Diversifikasi Mitra Ekspedisi untuk Rute Berisiko Tinggi**: * Pada rute-rute dengan variabilitas tinggi yang tidak dapat diperbaiki, pertimbangkan untuk menggunakan lebih dari satu mitra ekspedisi untuk mengurangi ketergantungan pada satu penyedia dan menyebarkan risiko inkonsistensi. 5. **Peningkatan Integritas Data Waktu yang Berkelanjutan**: * Terus prioritaskan perbaikan pada sistem pencatatan tanggal di sumbernya. Implementasikan validasi kronologis otomatis pada semua tahapan tanggal (`Tgl. Order` < `Tgl. SP` < `Tgl DO` < `Tgl Logbook` < `Tgl Ekspedisi` < `Tgl Diterima`) untuk mencegah anomali durasi negatif terulang. * Pastikan semua sistem yang terlibat memiliki sinkronisasi waktu yang akurat untuk menghindari perbedaan zona waktu atau *clock drift* yang dapat menyebabkan inkonsistensi, yang pada gilirannya akan membiaskan analisis kinerja. Dengan mengimplementasikan rekomendasi ini, perusahaan dapat secara signifikan mengurangi ketidakpastian dalam waktu pengiriman, meningkatkan konsistensi layanan, dan pada akhirnya, memperkuat kepuasan dan loyalitas pelanggan. ## 6.4. Visualisasi Distribusi Kinerja Analisis visual terhadap distribusi kinerja pemenuhan pesanan memberikan pemahaman yang lebih mendalam dibandingkan hanya dengan melihat angka statistik. Melalui visualisasi, kita dapat mengidentifikasi pola, sebaran data, *outlier* yang signifikan, dan potensi masalah yang mungkin tersembunyi di balik nilai rata-rata atau median. Bab ini akan menyajikan distribusi durasi `Total Pemenuhan Pesanan` (dari pesanan diterima hingga barang sampai di pelanggan) untuk kombinasi gudang-ekspedisi yang teridentifikasi sebagai yang paling lambat dan paling tidak konsisten. ### Distribusi Kinerja Kombinasi Gudang-Ekspedisi Terlama Sebagai tindak lanjut dari identifikasi kombinasi gudang-ekspedisi terlama, visualisasi distribusi ini akan membantu kita memahami mengapa mereka lambat—apakah karena mayoritas pengiriman memang lambat, atau karena adanya beberapa kasus ekstrem yang menarik rata-rata ke atas. Demi fokus pada pola yang lebih umum, visualisasi untuk kombinasi paling lambat mengecualikan anomali ekstrem **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY** yang durasinya sangat mencolok dan akan mendistorsi skala grafik lainnya. Berikut adalah 3 kombinasi gudang-ekspedisi terlambat (tidak termasuk PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY) yang distribusinya divisualisasikan: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Std. Deviasi Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :------------------ | :---------------- | :--------------------- | :------------------ | :------------------------ | :--------------- | | PHARMANET SAMARINDA | LION PARCEL | 81.1 | 77.4 | 31.5 | 190 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 68.3 | 145 | | PHARMANET MEDAN | LION PARCEL | 77.0 | 67.1 | 44.8 | 356 | ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET SAMARINDA - LION PARCEL.* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK.* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET MEDAN - LION PARCEL.* **Insight dari Visualisasi Kombinasi Terlama:** * **Pola Skew Kanan**: Ketiga visualisasi menunjukkan distribusi yang cenderung miring ke kanan (positively skewed). Ini berarti sebagian besar pengiriman diselesaikan dalam durasi yang lebih singkat dari rata-rata, namun ada sejumlah kecil transaksi yang membutuhkan waktu sangat lama, yang menarik rata-rata ke atas. Fenomena ini terlihat jelas dari posisi median yang seringkali lebih rendah dari rata-rata. * **Kehadiran *Outlier***: Meskipun sudah termasuk dalam kategori terlambat, masih terlihat adanya *outlier* (titik-titik di luar "whiskers" box plot) yang menunjukkan pengiriman dengan durasi ekstrem. Misalnya, untuk **PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK**, terdapat beberapa pengiriman yang jauh melampaui batas atas durasi normal, bahkan dalam konteks rute yang sudah lambat. *Outlier* ini bisa menjadi kasus khusus yang perlu diselidiki satu per satu. * **Perbandingan Rute**: * **PHARMANET SAMARINDA - LION PARCEL**: Distribusinya relatif terkumpul dibandingkan dua lainnya, dengan sebagian besar pengiriman berada di rentang 40-100 jam. Ini mengindikasikan keterlambatan yang lebih konsisten. * **PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK**: Menunjukkan sebaran yang lebih luas dan ekor panjang, serta adanya beberapa *outlier* durasi sangat tinggi. Ini menunjukkan adanya masalah yang lebih tidak menentu atau kurangnya standardisasi proses. * **PHARMANET MEDAN - LION PARCEL**: Mirip dengan PHARMANET Jambi, meskipun sedikit lebih terkonsentrasi, tetapi masih menunjukkan variasi yang signifikan dan ekor panjang. Visualisasi ini menegaskan bahwa keterlambatan pada rute-rute ini bukan hanya masalah *outlier* sesekali, melainkan cenderung merupakan pola sistematis di mana sebagian besar pengiriman memakan waktu yang cukup lama. ### Distribusi Kinerja Kombinasi Gudang-Ekspedisi dengan Variabilitas Tertinggi Variabilitas yang tinggi menciptakan ketidakpastian bagi pelanggan, yang dapat merusak kepercayaan dan kepuasan. Visualisasi ini akan menunjukkan sebaran durasi untuk kombinasi yang paling tidak konsisten, mengungkapkan sejauh mana waktu pengiriman dapat bervariasi antar transaksi. Berikut adalah 3 kombinasi gudang-ekspedisi dengan variabilitas tertinggi yang distribusinya divisualisasikan, termasuk anomali ekstrem **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: | Gudang Asal RO | Nama Ekspedisi RO | Rata-rata Durasi (Jam) | Median Durasi (Jam) | Std. Deviasi Durasi (Jam) | Jumlah Transaksi | | :------------------ | :------------------------------------ | :--------------------- | :------------------ | :------------------------ | :--------------- | | PHARMANET TANGERANG | PT CENTURY | 356.8 | 367.4 | 143.5 | 290 | | PHARMANET BANDUNG | PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 62.7 | 51.5 | 115.6 | 631 | | PHARMANET JAMBI | INDAH LOGISTIK | 77.9 | 61.1 | 68.3 | 145 | ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY (paling variabel).* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO (sangat variabel).* ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_variable.png) *Distribusi durasi pemenuhan untuk kombinasi PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK (sangat variabel).* **Insight dari Visualisasi Kombinasi Paling Variabel:** * **PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY: Variabilitas Ekstrem**: Box plot untuk kombinasi ini adalah yang paling lebar, mencakup rentang durasi yang sangat luas, dari sekitar 100 jam hingga lebih dari 600 jam. `Median` (garis tengah box) berada di sekitar 367 jam, tetapi sebagian besar data tersebar jauh dari median, dan terdapat banyak *outlier* baik di atas maupun di bawah batas `whiskers`. Distribusi ini mungkin menunjukkan pola bimodal (dua puncak) atau campuran dari beberapa mode pengiriman yang sangat berbeda, yang membutuhkan investigasi lebih lanjut. Ini adalah masalah *double burden* yang paling serius: sangat lambat dan sangat tidak dapat diprediksi. * **PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO**: Meskipun rata-ratanya tidak setinggi PHARMANET TANGERANG, box plot ini menunjukkan rentang interkuartil (IQR) yang sangat lebar, menandakan variasi yang signifikan dalam waktu pengiriman normal. Selain itu, terdapat banyak *outlier* di sisi atas, menunjukkan bahwa banyak pengiriman mengalami penundaan ekstrem, bahkan untuk rute yang rata-ratanya relatif lebih baik. * **PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK**: Box plot ini menunjukkan distribusi yang juga sangat lebar dengan ekor kanan yang panjang dan beberapa *outlier*. Ini mengonfirmasi bahwa pelanggan di rute ini akan mengalami ketidakpastian yang tinggi terkait kapan pesanan mereka akan tiba. Tingginya variabilitas, yang terlihat dari lebar box plot dan panjang *whiskers*, serta keberadaan *outlier* yang signifikan, menunjukkan bahwa proses pengiriman pada rute-rute ini tidak standar atau sangat rentan terhadap gangguan eksternal. ### Anomali Data yang Krusial pada Kinerja Penting untuk diingat bahwa di balik angka-angka dan visualisasi kinerja ini, masih ada anomali data krusial yang telah disoroti pada bab sebelumnya. Durasi negatif pada `Logbook ke Penjemputan Ekspedisi` (minimum -735.3 jam) dan `Total Pemenuhan Pesanan` (minimum -165.4 jam), seperti yang terlihat pada dua transaksi di bawah ini, menunjukkan adanya masalah fundamental dalam pencatatan tanggal yang dapat memengaruhi keandalan analisis: | No. RO | Tgl. Order | Tgl. SP | Tgl DO | Tgl Logbook | Tgl Ekspedisi | Tgl Diterima | Asal Gudang | Nama Ekspedisi | Total Pemenuhan (Jam) | | :-------- | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :------------------ | :----------------- | :-------------------- | | 4,919,826 | 2026-06-03 15:21:09 | 2026-06-03 15:32:59 | 2026-06-03 15:42:50 | 2026-06-03 16:07:29 | 2026-06-03 10:35:23 | 2026-06-03 14:40:00 | PHARMANET JAMBI | ANDALAN 21 EXPRESS | -0.7 | | 4,937,698 | 2026-06-30 10:02:18 | 2026-06-30 10:31:28 | 2026-06-30 10:53:21 | 2026-06-30 15:10:16 | 2026-06-22 18:51:06 | 2026-06-23 12:35:43 | PHARMANET PALEMBANG | LION PARCEL | -165.4 | Anomali ini tidak hanya mengganggu perhitungan metrik, tetapi juga mengindikasikan adanya masalah sistemik dalam proses pencatatan data atau sinkronisasi waktu antar sistem yang mendasari. Setiap keputusan yang diambil berdasarkan data yang tidak akurat dapat mengarah pada strategi yang salah. Oleh karena itu, investigasi dan koreksi pada sumber data tetap menjadi prioritas utama. ### Rekomendasi Strategis Berdasarkan Visualisasi Distribusi Berdasarkan visualisasi distribusi kinerja, berikut adalah rekomendasi strategis untuk meningkatkan kecepatan dan konsistensi operasional: 1. **Prioritaskan Investigasi Komprehensif PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: * Distribusi yang sangat luas dan mencurigakan (mungkin bimodal) memerlukan audit mendalam untuk memahami apakah ini adalah anomali data persisten, masalah operasional yang parah (misalnya, dua jenis layanan ekspedisi yang sangat berbeda di bawah nama yang sama, atau masalah rute yang sangat tidak menentu), atau kendala eksternal lainnya. * Pertimbangkan untuk melakukan wawancara dengan personel gudang dan ekspedisi di rute ini untuk mendapatkan konteks kualitatif. 2. **Identifikasi Akar Penyebab *Outlier* dan Ekor Panjang Distribusi**: * Untuk semua kombinasi terlambat dan variabel, lakukan Analisis Akar Masalah (RCA) pada transaksi-transaksi yang membentuk ekor panjang distribusi dan *outlier* ekstrem. Apakah ini disebabkan oleh alamat yang salah, masalah cuaca, kerusakan kendaraan, volume pesanan yang terlalu tinggi, atau penundaan administratif? * Pemahaman ini akan memungkinkan pengembangan strategi mitigasi yang ditargetkan, seperti validasi alamat yang lebih ketat, peningkatan pemeliharaan kendaraan, atau penyesuaian kapasitas. 3. **Standardisasi Proses untuk Mengurangi Variabilitas**: * Untuk kombinasi dengan variabilitas tinggi (misalnya, PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO dan PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK), fokus pada standarisasi proses pengiriman. Ini mungkin mencakup: * **Prosedur Penjemputan dan Pengiriman yang Lebih Ketat**: Menetapkan waktu penjemputan yang lebih spesifik dan menindaklanjuti ketidakpatuhan. * **Peningkatan Komunikasi**: Memastikan saluran komunikasi yang jelas dan responsif antara gudang dan ekspedisi. * **Optimalisasi Rute**: Meninjau dan mengoptimalkan rute pengiriman untuk mengurangi faktor-faktor yang menyebabkan fluktuasi waktu. * **Teknologi Pelacakan**: Memanfaatkan teknologi pelacakan real-time untuk memantau kemajuan dan mengidentifikasi penundaan secara proaktif. 4. **Revisi Service Level Agreement (SLA) untuk Mencakup Konsistensi**: * SLA dengan mitra ekspedisi harus tidak hanya menargetkan durasi rata-rata, tetapi juga *konsistensi* pengiriman. Ini bisa dalam bentuk persentase pengiriman yang harus berada dalam rentang waktu tertentu (misalnya, 95% pengiriman dalam 24 jam). * Sertakan penalti yang jelas untuk ketidakpatuhan terhadap target konsistensi ini untuk mendorong peningkatan kinerja. 5. **Peningkatan Integritas Data Waktu yang Berkelanjutan**: * Terus prioritaskan perbaikan pada sistem pencatatan tanggal di sumbernya. Seperti yang ditunjukkan oleh durasi negatif, masih ada masalah fundamental yang mengikis kepercayaan pada data. Implementasikan validasi kronologis otomatis pada semua tahapan tanggal dan pastikan semua sistem memiliki sinkronisasi waktu yang akurat. Dengan mengimplementasikan rekomendasi ini, perusahaan tidak hanya dapat mempercepat waktu pengiriman tetapi juga membuat layanan lebih dapat diprediksi, yang pada akhirnya akan meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan. ## 7. Rekomendasi & Langkah Selanjutnya Dalam perjalanan eksplorasi data pemenuhan pesanan ini, kita telah menyusuri setiap tahapan dari awal pesanan hingga barang diterima pelanggan, menguak efisiensi, mengidentifikasi hambatan, dan menyoroti area krusial yang memerlukan perhatian. Temuan-temuan yang terungkap memberikan fondasi yang kuat untuk merumuskan rekomendasi strategis dan langkah-langkah konkret guna meningkatkan kinerja operasional dan kepuasan pelanggan secara menyeluruh. ### Rekomendasi Utama Berdasarkan analisis mendalam yang telah dilakukan, berikut adalah rekomendasi strategis untuk mengatasi tantangan yang teridentifikasi dan memanfaatkan peluang peningkatan: #### 1. Prioritas Utama: Perbaikan Integritas Data Waktu Anomali data tanggal adalah masalah fundamental yang membiaskan setiap analisis durasi. * **Akar Masalah `Tgl Diterima`**: Investigasi mendalam diperlukan untuk memahami mengapa 2,846 catatan memiliki nilai *placeholder* `1970-01-02 07:00:00` pada `Tgl Diterima`. Ini mungkin mengindikasikan bahwa tanggal penerimaan tidak tercatat atau tidak valid di sistem sumber, dan sistem perlu memiliki mekanisme yang jelas untuk menangani kasus ini (misalnya, status "Belum Diterima" atau "Masalah Pengiriman"). * **Investigasi Durasi Negatif**: Segera selidiki 2 transaksi dengan `Total Pemenuhan Pesanan` negatif (`No. RO` 4,919,826 dan 4,937,698). * Untuk `No. RO` 4,919,826, `Tgl Diterima` (2026-06-03 14:40:00) tercatat lebih awal dari `Tgl. Order` (2026-06-03 15:21:09) di hari yang sama, dan `Tgl Ekspedisi` (2026-06-03 10:35:23) tercatat sebelum `Tgl Logbook` (2026-06-03 16:07:29). * Untuk `No. RO` 4,937,698, `Tgl Ekspedisi` (2026-06-22 18:51:06) dan `Tgl Diterima` (2026-06-23 12:35:43) tercatat beberapa hari sebelum `Tgl. Order` (2026-06-30 10:02:18). Anomali-anomali ini sangat mungkin disebabkan oleh kesalahan entri data, perbedaan zona waktu yang tidak disinkronkan, atau masalah sinkronisasi antara sistem yang berbeda. Tanpa data waktu yang akurat, setiap analisis kinerja akan rentan terhadap kesalahan. * **Implementasi Validasi Otomatis**: Terapkan validasi kronologis otomatis pada sistem entri data untuk memastikan urutan tanggal yang logis (`Tgl. Order` < `Tgl. SP` < `Tgl DO` < `Tgl Logbook` < `Tgl Ekspedisi` < `Tgl Diterima`). Sistem harus menolak atau menandai entri yang melanggar urutan ini. * **Sinkronisasi Waktu**: Periksa dan seragamkan pengaturan waktu (zona waktu dan jam) di semua sistem yang terlibat dalam alur pemenuhan pesanan. #### 2. Optimalisasi Rute Logistik Krusial (Gudang-Ekspedisi) Analisis kinerja kombinasi gudang-ekspedisi menyoroti area yang sangat mendesak untuk perbaikan. * **Prioritas Utama: Audit & Resolusi PHARMANET TANGERANG - PT CENTURY**: Kombinasi ini adalah *bottleneck* paling signifikan, tercatat sebagai yang paling lambat (rata-rata 356.8 jam) dan paling variabel (standar deviasi 143.5 jam). * **Audit Menyeluruh**: Lakukan audit komprehensif terhadap operasional `PT CENTURY` di gudang `PHARMANET TANGERANG` dan proses internal gudang itu sendiri. Cari tahu akar masalah: apakah itu karena kesepakatan SLA yang tidak realistis, masalah kapasitas ekspedisi, rute yang kompleks, masalah komunikasi, atau adanya anomali data ekstrem yang persisten seperti yang ditunjukkan oleh visualisasi distribusinya yang sangat luas. * **Box plot** untuk kombinasi ini menunjukkan rentang durasi yang sangat luas, dari sekitar 100 jam hingga lebih dari 600 jam, dengan banyak *outlier*. ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_TANGERANG_PT_CENTURY_variable.png) * **Revisi Kemitraan**: Jika masalah operasional tidak dapat diselesaikan dalam waktu singkat, pertimbangkan untuk merevisi kemitraan atau mencari penyedia logistik alternatif untuk rute ini. * **Evaluasi dan Mitigasi Ekspedisi Bermasalah Lain**: `LION PARCEL` dan `INDAH LOGISTIK` muncul berulang kali di daftar kombinasi terlambat dan variabel di berbagai gudang (Samarinda, Jambi, Medan, Pekanbaru, Semarang, Surabaya). * **Tinjau SLA**: Lakukan pertemuan dengan manajemen ekspedisi untuk meninjau Service Level Agreement (SLA) dan menegosiasikan ulang dengan penalti yang lebih ketat untuk keterlambatan dan inkonsistensi. * **Diversifikasi**: Pertimbangkan untuk diversifikasi mitra ekspedisi di rute-rute bermasalah untuk mengurangi ketergantungan dan menciptakan kompetisi yang sehat. * **Visualisasi Keterlambatan**: Distribusi durasi untuk PHARMANET SAMARINDA - LION PARCEL, PHARMANET JAMBI - INDAH LOGISTIK, dan PHARMANET MEDAN - LION PARCEL menunjukkan pola keterlambatan sistematis dengan ekor panjang yang mengindikasikan adanya transaksi dengan durasi ekstrem. ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_SAMARINDA_LION_PARCEL_slowest.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_JAMBI_INDAH_LOGISTIK_slowest.png) ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_MEDAN_LION_PARCEL_slowest.png) * **Atasi Sumber Variabilitas**: Kombinasi seperti `PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO` menunjukkan variabilitas tinggi (standar deviasi 115.6 jam) yang perlu ditangani. * **Standardisasi Proses**: Fokus pada standardisasi proses pengiriman di gudang dan dengan ekspedisi, termasuk penjadwalan penjemputan yang lebih ketat dan peningkatan komunikasi. * **Visualisasi Variabilitas**: Box plot PHARMANET BANDUNG - PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO menunjukkan IQR yang lebar dan banyak *outlier*, menegaskan ketidakpastian tinggi. ![Visualisasi](/agent/api/download?file=/tmp/fulfillment_duration_PHARMANET_BANDUNG_PT._TUNAS_ANTARNUSA_MUDA_KARGO_variable.png) #### 3. Belajar dari Praktik Terbaik * **Replikasi Efisiensi Internal**: Pelajari secara mendalam praktik operasional `PHARMANET JAKSEL - EXPD INTERNAL JAKSEL` yang merupakan kombinasi tercepat dengan rata-rata durasi 8.5 jam dan median 3.2 jam. Identifikasi faktor kunci keberhasilan mereka, seperti efisiensi *last-mile delivery* atau prosedur internal yang ketat. Coba adaptasi praktik ini ke gudang lain, terutama untuk pengiriman dalam kota atau rute jarak pendek. * **Optimalisasi Penugasan Ekspedisi**: Manfaatkan data kinerja untuk mengoptimalkan penugasan ekspedisi. Untuk rute yang dilayani oleh gudang PHARMANET BANDUNG, SEMARANG, dan SURABAYA, prioritaskan penggunaan `PT CENTURY`. Demikian pula untuk PHARMANET MALANG dan PALEMBANG, prioritaskan `Anteraja`. #### 4. Manajemen Pesanan Berdasarkan Nilai dan Kuantitas Mengingat `Value RO` dan `Qty RO` adalah faktor yang sangat penting dalam memengaruhi durasi, pertimbangkan untuk mengembangkan jalur pemrosesan khusus atau prioritas untuk pesanan dengan nilai atau kuantitas tinggi. Ini bisa berarti penempatan stok di lokasi yang lebih strategis, penggunaan ekspedisi premium, atau pengawasan khusus untuk memastikan kelancaran. ### Langkah Selanjutnya Untuk terus mendorong peningkatan kinerja, berikut adalah langkah-langkah selanjutnya yang dapat diambil: 1. **Sistem Pemantauan Kinerja Real-time**: * Kembangkan *dashboard* atau sistem pelaporan yang memantau durasi pemenuhan pesanan secara *real-time* di setiap tahapan. * Sertakan peringatan otomatis untuk transaksi yang melampaui ambang batas durasi tertentu, memungkinkan tim operasional untuk melakukan intervensi dini. * Fokus pada pemantauan kinerja kombinasi gudang-ekspedisi yang teridentifikasi lambat atau variabel. 2. **Analisis Root Cause Berkelanjutan**: * Lembagakan proses analisis akar masalah (RCA) secara rutin untuk transaksi yang mengalami penundaan ekstrem atau durasi negatif. Dokumentasikan penyebabnya (misalnya, masalah alamat, cuaca buruk, kerusakan kendaraan, penundaan administratif) dan implementasikan tindakan pencegahan. * Lakukan wawancara dengan personel gudang dan ekspedisi di rute bermasalah untuk mendapatkan konteks kualitatif yang mungkin tidak terlihat dari data semata. 3. **Integrasi Umpan Balik Pelanggan**: * Gabungkan data *feedback* pelanggan terkait waktu pengiriman dan pengalaman layanan ke dalam analisis kinerja. Ini akan memberikan perspektif langsung tentang dampak operasional terhadap kepuasan pelanggan. 4. **Pengembangan Model Prediktif Durasi Pengiriman**: * Dengan data yang lebih bersih dan akurat, kembangkan model prediktif yang lebih canggih untuk memperkirakan waktu pengiriman kepada pelanggan. Ini akan membantu dalam menetapkan ekspektasi yang lebih akurat dan meningkatkan kepercayaan pelanggan. 5. **Review Kinerja Periodik dengan Mitra Logistik**: * Adakan pertemuan review kinerja secara teratur dengan semua mitra ekspedisi, fokus pada metrik kecepatan dan konsistensi pengiriman. Gunakan data dan visualisasi ini sebagai dasar diskusi untuk perbaikan bersama. Dengan mengimplementasikan rekomendasi dan langkah-langkah selanjutnya ini, perusahaan dapat mengidentifikasi dan mengatasi hambatan dalam rantai pasokannya secara proaktif, yang pada akhirnya akan meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan memperkuat kepuasan serta loyalitas pelanggan. Ini adalah sebuah perjalanan berkelanjutan menuju keunggulan operasional.