BAB 4. UJI COBA DAN ANALISIS MODIFIKASI ALGORITMA NSGA-II

BAB 4. UJI COBA DAN ANALISIS MODIFIKASI ALGORITMA NSGA-II

Pada bagian ini akan dibahas mengenai pemodelan proses, uji coba algoritma dan analisis dari perbaikan proses bisnis yang multi-objective secara kuantitatif. Proses analisis dilakukan dengan menggunakan modifikasi algoritma NSGA-II (Non Dominated Sorting in Genetic Algorithm II) yang telah dikembangkan. Pada penelitian ini, algoritma akan diuji pada tiga contoh data numerik. Ketiga contoh numerik ini menggunakan data yang bersifat hipotetik. Modifikasi algoritma NSGA-II ini dapat diaplikasikan pada bentuk proses bisnis yang memiliki beberapa kombinasi pilihan alternatif yang serial dan kompleks, berbentuk paralel, merging, memiliki bottleneck dan tidak memiliki siklus. Penelitian ini menggunakan beberapa asumsi dalam pemecahannya, yaitu : 1. Tidak memperhitungkan kerusakan dan keandalan dari setiap resources aktivitas, sehingga setiap aktivitas memiliki tingkat kegagalan = 0 2. Semua masukan (input) harus

tersedia sebelum

suatu aktivitas dapat

dijalankan/dilaksanakan (yaitu input yang terkait oleh suatu hubungan AND daripada OR). 3. Semua keluaran (output) di dalam Oi dihasilkan ketika aktivitas ai dijalankan/dilaksanakan (yaitu ouput yang juga terkait oleh AND). 4. Data mengenai estimasi durasi dan biaya yang digunakan untuk setiap alternatif aktivitas dalam penelitian ini menggunakan data deterministik. 5. Setiap aktivitas memiliki beberapa alternatif untuk dilakukan perbaikan dan hubungan setiap alternatif aktivitas dalam model yang digambarkan adalah bersifat tetap.

97

4.1 Contoh Numerik 1: Proses di Travel Agent 4.1.1

Deskripsi Contoh Numerik 1 “as is” : Proses di Travel Agent Untuk penerapan model dan uji coba modifikasi algoritma NSGA-II (Non

Dominated Sorting in Genetic Algorithm II) ini, digunakan data yang bersifat hipotetik yaitu proses bisnis yang bergerak dalam bidang Travel Agent yang melayani customer untuk memperoleh proposal paket liburan dan rincian pembayaran paket liburan yang diinginkan. Data hipotetik ini diambil dari contoh pada penelitian yang dilakukan Vergidis et al. (2007). Sebagai perusahaan travel agent yang melayani pelanggan dalam hal paket liburan, diharapkan perusahaan selalu dapat memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggannya dalam hal lamanya durasi dan biaya. Travel Agent ini menawarkan paket liburan kepada customer. Prosesnya dimulai dengan pada saat customer datang dan memberikan batasan dari harga paket liburan yang dia kehendaki dan juga memberikan detil liburan yang dia inginkan seperti halnya tujuan liburan yang inginkan, tanggal, dan lamanya liburan yang diinginkan. Kemudian operator di Travel agent akan melakukan tindakan yaitu dia akan mencari dan mengecek ketersediaan dari paket liburan yang ada sesuai dengan persyaratan yang diberikan oleh konsumen, dan pada saat yang bersamaan operator akan melakukan penyelidikan pada pilihan masing-masing perjalanan, kemudian membuat paket yang disesuaikan dengan keinginan dan kebutuhan konsumen. Hasil dari tindakan ini adalah menyediakan holiday proposal bagi customer sesuai dengan detil budget yang di berikan oleh customer. Pada sistem ”as is”, customer datang dengan memberikan travel details dan price limits, setelah itu operator di Travel Agent akan melakukan aktivitas search from brochure mengenai paket perjalanan yang lama dan explore new options, setelah itu operator melakukan aktivitas check availability dengan menggunakan via phone/post dan kemudian membuatnya menjadi paket dengan menggunakan software. Semua kegiatan yang diilakukan oleh operator Travel Agent ini akan menghabiskan durasi waktu sebanyak 16 menit, sedangkan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan Travel Agent dalam melayani customer-nya saat ini adalah $24 seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.1. Dengan durasi dan biaya yang dikeluarkan saat ini, pihak direksi Travel 98

Agents merasakan bahwa proses aktivitas yang dilakukan oleh perusahaannya masih belum optimal baik dalam hal durasi maupun biaya yang dikeluarkan dalam melayani konsumennya. Oleh sebab itu pihak direksi menginginkan adanya perubahan dalam set aktivitas proses bisnisnya dalam hal durasi pelayanan dan biaya yang dikeluarkan sehingga dapat dioptimisasi secara bersamaan.

Gambar 4.1 Contoh Proses di Travel Agent “as is”

4.1.2

Penetapan Variabel dan Kriteria Tujuan pada Usulan Proses Bisnis pada Contoh Numerik 1 Seperti yang dijelaskan bahwa perusahaan Travel Agent melayani pelanggan

dalam hal paket liburan diharapkan selalu dapat memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggannya dalam hal lamanya durasi dan biaya yang dikeluarkan sehingga perlu diusulkan berbagai alternatif aktivitas dalam proses bisnis yang dimana masing-masing alternatif dalam aktivitas tersebut tentu saja akan memberikan set pilihan durasi dan biaya berbeda-beda. Sedangkan variabel yang digunakan adalah aktivitas dan waktu mulai aktivitasnya. Berdasarkan pertimbangan kedua hal tersebut, maka diharapkan pelanggan tidak akan mudah untuk berpindah ke Travel Agent lain dan di sisi lain juga tidak memberikan beban yang berat ke pihak perusahaan untuk mengeluarkan biaya yang mahal dalam melayani pelanggannya.

99

4.1.3

Pemodelan Proses Usulan Contoh Numerik 1 : Proses di Travel Agent

Langkah yang pertama adalah mendefinisikan usulan skenario Travel Agent yang melayani customer untuk mendapatkan proposal paket liburan dan rincian pembayaran paket liburan yang diinginkan. Sebagai perusahaan Travel agent yang melayani pelanggan dalam hal paket liburan, diharapkan perusahaan selalu dapat memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggannya dalam hal lamanya durasi dan biaya yang dihabiskan dalam melayani konsumen sehingga perlu diusulkan berbagai alternatif set aktivitas dimana alternatif tersebut tentu saja akan memberikan set pilihan durasi dan biaya berbeda-beda. Langkah kedua adalah mengidentifikasi dan menetapkan aktivitas yang tepat, yaitu Travel Agent memiliki empat aktivitas dalma proses bisnisnya seperti browse prebooked packages, explore travel options, check availability, dan create tailored package. Langkah ketiga adalah menyusun aktivitas dan alternatifnya dalam urutan yang bertahap, yaitu seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.2 Langkah keempat adalah mengidentifikasi dan menentukan input dan output, yaitu terdapat dua buah global input, dua buah global output dan output resources dalam sistem ini. Adapun input dan ouput yang dihasilkan adalah sebagai berikut : •

Travel detail : merupakan detil liburan yang diinginkan oleh customer seperti halnya tujuan liburan, tanggal, dan lamanya liburan yang diinginkan.

•

Price Limit : merupakan batasan harga yang diinginkan oleh customer dalam melakukan perjalanan (traveling).

•

Holiday Proposals : merupakan proposal paket liburan yang diberikan oleh operator ke customer.

•

Payment details : merupakan harga dari paket liburan yang diberikan oleh operator ke customer.

•

Travel Options : merupakan output mengenai pilihan Travel yang di dapatkan melalui proses browse pre-booked packages dan explore travel options.

100

Langkah kelima menetapkan object life cycle, yaitu dua buah global input diperlukan pada saat akan memulai proses, setelah operator melakukan browse pre-booked packages dan explore travel options maka output yang akan didapatkan untuk sementara yaitu travel options yang akan digunakan pada aktivitas berikutnya, dan dua buah global output yang akan terbentuk pada akhir proses. Langkah keenam adalah menetapkan logical junctions seperti apakah aktivitas itu harus dilakukan secara paralel atau tidak seperti pada gambar 4.3 Kombinasi dari keempat aktivitas yang akan dipilih untuk variabel optimisasi dari kasus Travel Agent ini adalah delapan, yaitu empat aktivitas yang akan dipilih dari pilihan masing-masing alternatifnya, dan empat starting times dari setiap aktivitas yang dipilih tersebut. Pada kasus ini terdapat dua aktivitas yang dihubungkan secara berurutan, aktivitas tersebut dihubungkan dengan kebutuhan starting times yang nantinya akan disesuaikan dengan algoritma NSGA-II untuk menggambarkan urutannya. Seperti yang kita lihat pada gambar 4.2 bahwa starting times dan aktivitas merupakan variabel optimisasi yang memiliki pengaruh yang signifikan dalam kompleksitas desain.

Gambar 4.2 Proses Travel Agent dalam menawarkan Paket Liburan

Tabel 4.1 memberikan penjelasan mengenai elemen proses pada kasus Travel Agent. “Travel detais” dan “Price limit” merupakan dua input resources yang dibutuhkan untuk memulai proses dalam menawarkan paket liburan di Travel Agent.

101

Kemudian untuk masing-masing aktivitas yang dijelaskan pada gambar 4.2 memiliki dua aternatif aktivitas dengan biaya dan durasi yang berbeda-beda, dimana alternatif ini merupakan cara yang berbeda bagi pelaksanaan aktivitas dalam proses bisnis. Setiap aktivitas dalam desain proses menggunakan input resources, kemudian input resources digunakan pada aktivitas berikutnya sampai pada akhirnya akan menghasilkan final output resources. Untuk setiap atribut dari alternatif aktivitas mencerminkan trade-off di antara biaya dan durasi. Output resources dari proses ini adalah “Holiday proposal” dan “Payment details”. Dengan alternatif solusi pada masing-masing aktivitas yang ditawarkan oleh pihak manajemen dengan masing-masing durasi dan biaya seperti ditunjukkan pada tabel 4.1 diharapkan dapat memperbaiki sistem yang ada sekarang. Akan tetapi karena pihak direksi menginginkan durasi pelayanan dan biaya yang dikeluarkan dapat optimal secara bersamaan, maka pihak manajemen harus mencari alternatif solusi yang mungkin dari set aktivitas bisnis yang yang diusulkan tersebut. Tabel 4.1 Penjelasan Usulan Elemen Proses pada Travel Agent Nama Objek

Elemen Proses

Alternatif

Biaya

Durasi

Travel details

Input resources

-

-

-

Price Limit

Input resources

-

-

-

Browse pre-booked packages

Aktivitas

1. Search from brochures

2

9

2. Search company intranet

7

5

1. Browse past cases

4

8

2. Explore new options

6

6

1. Via intranet/e-mail

10

1

2. Via phone/post

5

7

1. Use specific software

11

2

2. Combine options manually

5

6

Explore travel options Check availability Create tailored package

Aktivitas Aktivitas Aktivitas

Holiday proposals

Ouput resources

-

-

-

Payment details

Ouput resources

-

-

-

Pada Gambar 4.2 di atas tidak terlihat bahwa setiap aktivitas yang dilakukan Travel Agent dalam menawarkan paket liburan ke customer memiliki sejumlah alternatif yang dapat digunakan. Untuk itulah, maka penulis mengusulkan untuk menggambarkan proses tersebut di atas dengan menggunakan metodologi IDEF3 seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.3 berikut ini :

102

Gambar 4.3 Model Proses Usulan Travel Agent dengan Menggunakan Alternatif Aktivitas dan Resources (IDEF3)

103

Variabel optimisasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah activities dan starting times. Seperti yang terlihat pada gambar 4.3 bahwa pada saat customer datang ke Travel Agent, customer akan memberikan batasan mengenai harga paket liburan dan detil liburan yang diinginkannya. Untuk itulah maka batasan harga (price limit) dan detil liburan (Travel detail) merupakan global input dari model proses bisnis Travel Agent, yaitu merupakan information resources yang tersedia pada awal proses. Untuk setiap aktivitas di atas masing-masing memiliki alternatif seperti atribut durasi dan biaya yang berbeda karena penggunaan teknologi yang berbeda dari masing-masing alternatif aktivitas tersebut. Kombinasi dari masing-masing alternatif dari keempat aktivitas yang akan dipilih untuk berpartisipasi dalam desain proses harus dapat menghasilkan sumber daya output yang diberikan kepada konsumen yaitu Holiday Proposals dan Payment details. Holidays Proposals yang diberikan kepada konsumen ini memiliki dua pilihan alternatif solusi yang akan diberikan yaitu yang pertama adalah informasi mengenai paket liburan yang diperoleh melalui aktivitas browse pre-booked packages dan yang kedua melalui explore travel option. Dengan adanya informasi yang lengkap yang disajikan dalam holiday proposals diharapkan customer akan merasa puas dan tidak merasa bahwa option yang diberikan masih belum lengkap. Pada saat operator di Travel agent akan melakukan tindakan mencari dan mengecek ketersediaan dari paket liburan yang ada sesuai dengan persyaratan yang diberikan oleh konsumen, maka secara yang bersamaan operator akan melakukan penyelidikan pada pilihan masing-masing perjalanan, kemudian membuat paket yang disesuaikan dengan keinginan dan kebutuhan konsumen. Pada saat selesai dilakukan aktivitas browse pre-booked packages yang dipilih dari dua alternatifnya (yaitu search from brochures dan search company intranet), maka untuk sementara akan diperoleh information resources yaitu option travel yang kemudian akan di periksa apakah option travel dari paket yang diperoleh tersebut masih tersedia atau tidak dengan melakukan aktivitas check availability melalui pilihan alternatif via intranet/email atau via phone/post seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.3. Pada saat operator melakukan aktivitas browse pre-booked packages, dia juga akan secara bersamaan akan melakukan aktivitas explore travel option yang juga memilki dua alternatif seperti browse past cases dan explore new options, dari aktivitas ini akan diperoleh kembali information resources seperti option travel dan kemudian akan dibuat tailored package dengan 104

menggunakan alternatif aktivitas yaitu use specific software dan combine options manually. Kombinasi dari masing-masing alternatif dari keempat aktivitas yang akan dipilih untuk berpartisipasi dalam desain proses harus dapat menghasilkan sumber daya output yang diberikan kepada konsumen yaitu Holiday Proposals dan Payment details.

4.1.4

Model Matematis Contoh Numerik 1 : Proses di Travel Agent Dari gambar 4.3 di atas, maka dapat dijabarkan fungsi tujuannya dalam bentuk

model matematis, yaitu minimasi durasi dan biaya waktu pelayanan kepada customer dalam memberikan paket liburan dan jumlah pembayaran sebagai berikut : ¾ Berdasarkan persamaan 3.1 yaitu minimasi durasi waktu pelayanan ke pihak customer dan gambar 4.3, maka fungsi tujuan yang pertama : dpil1= (durasi aktivitas1 alternatif 1.* aktivitas1)+( durasi aktivitas1 alternatif 2.* aktivitas1)+(durasi aktivitas3 alternatif 1.* aktivitas3) + (durasi aktivitas3 alternatif 2.* aktivitas3); dpil2 = (durasi aktivitas2 alternatif 1.* aktivitas2)+( durasi aktivitas2 alternatif 2.* aktivitas2)+(durasi aktivitas4 alternatif 1.* aktivitas4) +(durasi aktivitas4 alternatif 2.* aktivitas4);

[dj] = max(dpil1,dpil2) (4.1)

f1 = minimasi dj; •

aktivitas 1 = browse pre-booked packages aktivitas 2 = explore travel option aktivitas 3 = check availability aktivitas 4 = create tailor packages

•

durasi aktivitas 1,2,3,4 dan alternatif 1,2 dinyatakan dalam menit.

•

Aktivitas 1,2,3, dan 4 dinyatakan dalam variabel biner yaitu 0 dan 1 dimana 0 menyatakan bahwa aktivitas tidak ikut berpartisipasi dan 1 menyatakan aktivitas ikut berpartisipasi.

105

¾ Berdasarkan persamaan 3.2 yaitu minimasi biaya waktu pelayanan ke pihak customer dan gambar 4.3, maka fungsi tujuan yang kedua: f2 = minimasi(aktivitas1alternatif1*biaya aktivitas1alternatif1) + (aktivitas1alternatif2*biaya aktivitas1alternatif2)

+

(aktivitas2alternatif1*biaya

(aktivitas2alternatif2*biaya aktivitas3alternatif1)

+

aktivitas2alternatif2)

+




+



+


(4.2)


4.1.5

+

Uji Coba Modifikasi Algoritma NSGA-II pada Contoh Numerik 1 : Proses di Travel Agent

Proses pengujian untuk algoritma ini dilakukan secara komputasi dengan karakteristik komputer yang digunakan adalah sebagai berikut : •

Processor

: Intel Core TM2 Duo (1.83 GHz, 667 MHz FSB, 2 MB L2 Cache)

•

Memory

: 512 MB

•

Operator Sistem

: Microsof Windows XP

•

Builder

: Matlab Ver. 7.0

Sedangkan parameter genetika yang digunakan adalah sebagai berikut : •

Population size

= 100

•

Generation

= 250

•

Mutation probability = 0.2

•

Crossover probability = 0.8

Hasil dari uji coba algoritma ini terdapat pada lampiran A

106

4.1.6

Analisis Hasil Percobaan Usulan Contoh Numerik 1 : Proses di Travel

Agent Solusi yang akan di-generate terdiri dari set alternatif aktivitas dari proses bisnis yang feasible dengan kriteria minimasi proses durasi pelayanan dan biaya yang dikeluarkan dalam melakukan set aktivitas dalam proses bisnis. Untuk mendapatkan solusi yang optimum, maka algoritma ini dilaksanakan masing-masing 10 kali replikasi dengan random seed yang berbeda. Hasil yang ditampilkan dengan 10 replikasi ternyata memberikan hasil yang sama. Gambar 4.4 di bawah ini menggambarkan pareto-optimal front yaitu solusi terbaik yang ditawarkan dengan mempertimbangkan dua aspek yaitu : •

Kedekatan solusi-solusi dengan pareto-optimal front.

•

Keanekaragaman solusi yang diberikan

Pareto Optimal Set

Gambar 4.4 Hasil Algoritma NSGA-II Contoh Numerik 1 : Travel Agent

107

Pada Gambar 4.4 ditampilkan lima alternatif solusi terbaik dari semua ruang solusi yang feasible yang ditunjukkan pada pareto-optimal front dengan menggunakan fungsi tujuan yang telah ditetapkan sedangkan solusi akhir dari representasi kromosom pada populasi akhir dapat dilihat pada lampiran A. Dari hasil percobaan yang dilakukan dengan menggunakan data hipotetik pada contoh numerik 1 dapat dilihat bahwa setiap alternatif memberikan trade-off di antara proses durasi dan biayanya, dimana masingmasing alternatif tersebut memiliki kelebihannya masing-masing. Dari hasil yang diperoleh dapat dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan secara manual cenderung memerlukan biaya yang lebih sedikit tetapi membutuhkan durasi yang lebih lama, dan sebaliknya aktivitas yang dilaksanakan secara otomatis dengan menggunakan teknologi tertentu memerlukan biaya yang lebih tinggi tetapi membutuhkan durasi yang lebih singkat. Adapun kelima alternatif solusi yang ditunjukkan pada pareto-optimal front dapat dilihat pada tabel 4.2 di bawah ini : Tabel 4.2 Solusi Terbaik untuk Contoh Numerik 1

Alternatif A B

Durasi (Menit) 8 10

Biaya ($) 34 27

Representasi Kromosom 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

C

12

23

0 1 0 1 0 1 0 1

D

14

21

1 0 1 0 1 0 0 1

E

16

16

1 0 1 0 0 1 0 1

Dari hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.2 di atas terdapat 5 alternatif solusi terbaik yang dinyatakan dalam representasi kromosom variabel biner yang dimana variabel biner 0 menyatakan bahwa alternatif aktivitas tersebut tidak ikut berpartisipasi dan variabel biner 1 menyatakan bahwa alternatif aktivitas tersebut ikut berpartisipasi. Dari hasil representasi kromosom pada tabel di atas terlihat bahwa 1 gen menyatakan 1 variabel biner aktivitas seperti :

108

Kromosom 1 : Tabel 4.3 Kromosom 1 untuk Contoh Numerik 1

Aktivitas 1

Aktivitas 2

Aktivitas 3

Aktivitas 4

Alt 1

Alt 2

Alt 1

Alt 2

Alt 1

Alt 2

Alt 1

Alt 2

0

1

0

1

1

0

1

0

Lokus 1 dengan nilai alele = 0, menyatakan bahwa aktivitas 1 dengan alternatif 1 tidak ikut berpartisipasi dalam proses bisnis.

Lokus 2 dengan nilai alele = 1, menyatakan bahwa aktivitas 1 dengan alternatif 2 ikut berpartisipasi dalam proses bisnis.






Lokus 8 dengan nilai alele = 0, menyatakan bahwa aktivitas 4 dengan alternatif 2 tidak ikut berpartisipasi dalam proses bisnis. Adapun representasi kromosom pada tabel 4.2 memiliki arti bahwa alternatif

mana yang terpilih untuk setiap aktivitas yang akan ikut berpartisipasi pada desain proses bisnis dapat ditunjukkan pada tabel 4.4 berikut ini.

109

Tabel 4.4 Representasi Alternatif Aktivitas yang Terpilih pada Contoh Numerik 1

Aktivitas Browse pre-booked packages Explore travel options

Check availability

Create tailored package

Solusi Alternatif B C D

Alternatif Aktivitas

Biaya

Durasi

1. Search from brochures

2

9

2. Search company intranet

7

5

1. Browse past cases

4

8

2. Explore new options

6

6

v


10

1

v

v

2. Via phone/post

5

7

1. Use specific software

11

2

v

v

2. Combine options manually

5

6

A

v v

v

v

v

v v v v v

v

v

v

Berdasarkan penjelasan tersebut dan kelima kromosom yang terdapat dalam Pareto Optimal Front, maka hasil yang diperoleh pada tabel 4.4 dapat digambarkan pada Gantt Chart. Dengan asumsi pada saat awal proses (waktu=0), maka kelima alternatif solusi terbaik yang diperoleh digambarkan dalam bentuk Gantt Chart dimana kedua input resources tersedia dan proses aktivitas pada Travel Agent dimulai. Kotak berwarna hijau menggambarkan alternatif setiap aktivitas dan lamanya durasi aktivitas. Total Biaya untuk setiap proses aktivitas diperoleh dari penambahan biaya setiap aktivitas yang digambarkan, sedangkan total durasi ditentukan dari waktu paling akhir dari pelaksanaan aktivitas tersebut dalam proses bisnis.

Gambar 4.5 Solusi Usulan Alternatif A Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 1

110

E

v

v

Solusi pada alternatif A memiliki durasi terpendek yaitu 8 menit, solusi ini memiliki total biaya yang paling mahal sebesar $34 karena semua kegiatan yang dilakukan menggunakan teknologi seperti menggunakan internet dalam mencari paket perjalanan, mengecek ketersediaan menggunakan internet dan menggunakan software untuk mencari kombinasi perjalanan yang sesuai.

Process Cost : 27

Browse for pre-booked packages from brochures

Travel Details

Check availability via intranet/email

Global Input

Browse through past cases to create a tailored package

Price Limit

Holiday Proposal Global Output Payment Details

create package using software 0

8

9 10

Process Duration : 10

Gambar 4.6 Solusi Usulan Alternatif B Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 1

Solusi pada alternatif B memiliki durasi lebih panjang dibandingkan solusi alternatif A yaitu 10 menit dengan total biaya yang lebih kecil yaitu $27.Hal ini dikarenakan aktivitas mencari paket perjalanan dilakukan dengan menggunakan brosur dan melihat paket perjalanan yang lama sehingga membutuhkan waktu yang sedikit lebih lama dan biaya yang lebih murah bila dibandingkan dengan solusi alternatif A.

111

Process Cost : 23

Intranet search for pre-booked package

Travel Details

Holiday Proposal

Check availability via phone/post

Global Input Price Limit

Global Output Payment Details

Explore New Travel options

Combine travel Options manually 0

5

6

12


Gambar 4.7 Solusi Usulan Alternatif C Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 1

Sedangkan pada solusi alternatif C diperoleh solusi dengan biaya yang lebih rendah yaitu $23, akan tetapi menambah proses durasi sekitar 50% (12 menit) dari alternatif A. Hal ini disebabkan oleh kombinasi yang berbeda dari aktivitas-aktivitas di dalamnya.

Gambar 4.8 Solusi Usulan Alternatif D Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 1

Solusi alternatif D diperoleh solusi dengan biaya yang lebih rendah yaitu $21, akan tetapi terjadi pengurangan proses berdurasi sekitar 75% (14 menit) dari alternatif A. Hal ini dikarenakan set alternatif untuk setiap aktivitas yang terpilih hanya

112

menggunakan internet pada saat hendak mengecek ketersediaan paket liburan yang diperoleh dari brosur paket yang telah ada.

Gambar 4.9 Solusi Usulan Alternatif E Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 1

Solusi terakhir yang diperoleh adalah solusi alternatif E memberikan total biaya yang lebih rendah yaitu $16, akan tetapi memiliki durasi dua kali lipat lamanya dari alternatif A yaitu 16 menit. Hal ini dikarenakan setiap alternatif aktivitas yang terpilih dalam desain proses bisnis ini semuanya tidak menggunakan teknologi, sehingga penghematan biaya dapat diperoleh dengan kelemahan yang diperoleh adalah durasi waktu pelayanan menjadi sangat lama.

4.1.7

Perbandingan Solusi antara Proses Bisnis “as is” dengan Proses Bisnis “to be” pada Contoh Numerik 1 Pada sistem”to be“ yang diusulkan pada contoh numerik 1 yang diperoleh

dengan menganalisis secara kuantitatif, didapatkan penghematan durasi sebesar 50%, akan tetapi terjadi kenaikan biaya 41.7% apabila memilih solusi alternatif A untuk diimplementasikan. Hal ini dikarenakan penggunaan teknologi dalam menjalankan aktivitas bisnis. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan B, maka diperoleh penghematan durasi sebesar 37.5% dan kenaikan biaya 12.5% dari proses bisnis “as is”. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan C, maka

113

diperoleh penghematan durasi sebesar 25% dan biaya 4.2% dari proses bisnis “as is”. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan D, maka diperoleh penghematan durasi sebesar 12.5% dan biaya 12.5% dari proses bisnis “as is”. Sedangkan apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan E, maka tidak diperoleh penghematan durasi, akan tetapi terjadi penghematan biaya sebesar 33.3% dari proses bisnis “as is”. Dari perbandingan biaya pada tabel 4.3 di bawah ini, dapat diketahui bahwa alternatif solusi yang diberikan lebih hemat dalam hal durasi pelayanan dan biaya apabila dibandingkan dengan proses pada sistem ”as is”. Keputusan yang disarankan kepada pihak pengambil keputusan adalah memilih alternatif B. Hal ini dikarenakan alternatif B lebih memberikan penghematan durasi yang cukup banyak yaitu 37,5% dengan penambahan biaya yang tidak terlalu besar yaitu sebesar 12,5% bila dibandingkan dengan alternatif lainnya, akan tetapi pemilihan alternatif solusi mana yang akan diterapkan adalah semuanya tergantung dari pihak pengambil keputusan. Perbandingan lamanya durasi dan biaya pada sistem ”as is” dengan sistem ”to be” dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel 4.5 Perbandingan Durasi dan Biaya pada sistem “as is” dengan sistem “to be” pada Contoh Numerik 1

Proses Sitem "as is" Biaya Durasi (Menit) ($)

16

24

Proses Usulan Modifikasi NSGA‐II Durasi Biaya Alternatif (Menit) ($) A 8 34 B 10 27 C 12 23 D 14 21 E 16 16

Penghematan Durasi ‐ 50,0% ‐37,5% ‐25,0% ‐12,5% 0,0%

Biaya +41,7% +12,5% ‐4,2% ‐12,5% ‐33,3%

4.2 Contoh Numerik 2 4.2.1

Deskripsi Contoh Numerik 2 “as is” Dari hasil penelitian awal di PT.X dan wawancara yang dilakukan dengan pihak

direksi dapat diketahui bahwa terdapat 5 aktivitas dalam proses pengelolaan produk secara garis besar yaitu aktivitas dalam menjalankan proses perencanaan produk, 114

aktivitas dalam menjalankan proses pembelian bahan baku, aktivitas dalam menjalankan proses pengelolaan stock di bagian gudang bahan baku, aktivitas dalam menjalankan proses produksi pembuatan produk yang dipesan, dan aktivitas dalam pengelolaan stock di bagian gudang barang jadi. Saat ini, pihak direksi menyatakan bahwa terdapat kendala pada proses pembelian bahan baku sehingga perlu dikaji ulang aktivitas dalam proses bisnis ini. Setelah melakukan observasi pada perusahaan tersebut, maka aktivitas proses bisnis dalam perusahaan tersebut dapat didekomposisi untuk mengetahui bagian proses bisnis mana saja yang perlu dilakukan perbaikan. Aktivitas yang didekomposisi sampai pada level yang paling bawah adalah aktivitas yang perlu dikaji ulang seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.10 berikut ini :

Gambar 4.10 Dekomposisi Proses Pengelolaan Produk di PT. X

Seperti yang dijelaskan sebelumnya bahwa aktivitas dalam proses bisnis yang ingin dikaji ulang adalah hanya pada proses pembelian bahan baku di perusahaan tersebut, sehingga perlu diketahui aktivitas-aktivitas apa saja yang terdapat dalam menjalankan proses pembelian bahan baku tersebut. Pada sistem ”as is”, bagian 115

pembelian akan mulai membeli bahan baku ke pemasok apabila bagian gudang memberikan surat pengajuan daftar jenis bahan baku kepada bagian pembelian. Setelah ada order-an dari bagian gudang, bagian pembelian akan mengirim email kepada para pemasok untuk mendapatkan update-an harga bahan baku. Setelah semua pemasok memberikan penawaran harga, maka bagian pembelian ini akan membuat perbandingan harga dan bagian pembelian ini akan mencari pemasok mana yang memberikan harga termurah dan lead time yang paling kecil. Setelah diputuskan, maka bagian pembelian akan membuat surat ke pemasok terpilih melalui fax, dan tembusan ke bagian Finance, Accounting, dan bagian Gudang melalui Office Boy untuk diproses lebih lanjut. Dari kegiatan ini biasanya bagian pembelian akan menghabiskan waktu selama 115 menit dan biaya yang akan dikeluarkan perusahaan sebesar $12. Secara garis besar, kegiatan pemesanan dan pembelian bahan baku ini dapat dilihat pada flowchart di bawah ini

Gambar 4.11 Flowchart Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X

116

Fungsi Gudang adalah bertanggung jawab untuk mengajukan permintaan pembelian sesuai dengan posisi jumlah persediaan yang ada di gudang dan untuk menyimpan barang yang telah diterima oleh fungsi penerimaan. Fungsi Pembelian adalah bertanggung jawab untuk memperoleh informasi mengenai harga barang, menentukan pemasok yang dipilih dalam pengadaan barang, dan mengeluarkan order pembelian kepada pemasok yang dipilih. Fungsi Bagian Akuntansi adalah sebagai pencatat utang yang bertanggung jawab untuk mencatat transaksi pembelian ke dalam register bukti kas keluar dan mendokumentasikan sumber bukti kas keluar sebagai buku pembantu utang. Sedangkan Fungsi Finance disini bertanggung jawab atas keuangan yang dikeluarkan dari perusahaan dan yang masuk ke perusahaan

4.2.2

Penetapan Variabel dan Kriteria Tujuan pada Usulan Proses Bisnis pada Contoh Numerik 2 Dari penjelasan mengenai aktivitas pembelian bahan baku di atas, pihak

perusahaan merasakan bahwa kegiatan tersebut dirasakan masih belum optimal, sehingga perlu diusulkan berbagai alternatif aktivitas dalam proses pembelian bahan baku di PT.X tanpa mengubah urutan aktivitasnya. Kriteria tujuan yang ingin dicapai oleh pihak perusahaan dalam melakukan perbaikan proses bisnis dalam hal proses pembelian bahan baku adalah meminimasi durasi dan biaya yang dihabiskan pada saat menjalankan aktivitas bisnis tersebut sehingga proses pada bagian produksi tidak menjadi terhambat nantinya. Sedangkan variabel yang digunakan adalah aktivitas dan waktu mulainya aktivitas dalam proses bisnis tersebut.

4.2.3

Pemodelan Proses Usulan Contoh Numerik 2

Langkah yang pertama adalah mendefinisikan usulan skenario Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X yang dilakukan oleh bagian pembelian dimana bagian pembelian baru akan melaksanakan tugasnya apabila bagian gudang telah mengecek stock di 117

gudang apakah stock sudah mencapai reorder point atau belum. Apabila stock bahan baku mencapai reorder point , bagian gudang akan memberitahukan kepada bagian pembelian. Setelah itu bagian pembelian baru menghubungi para pemasok untuk mendapatkan update-an harga bahan baku. Setelah semua pemasok memberikan penawaran harga, maka bagian pembelian ini akan membuat perbandingan harga dan bagian pembelian ini akan mencari pemasok mana yang memberikan harga termurah dan lead time yang paling kecil. Setelah disetujui oleh pimpinan dan diputuskan mana pemasok yang terpilih, maka bagian pembelian akan membuat surat ke pemasok terpilih dan tembusan ke bagian Finance, Accounting, dan bagian Gudang . Langkah kedua adalah mengidentifikasi dan menetapkan aktivitas yang tepat, yaitu Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X

dengan menggunakan 6 aktivitas dimana

masing-masing aktivitas ini memiliki 2 alternatif yang berbeda dalam pilihan durasi dan biaya kecuali pada aktivitas perbandingan harga dilakukan dengan 1 alternatif saja. Langkah ketiga adalah menyusun aktivitas dalam urutan yang bertahap, seperti pada gambar 4.12 berikut ini. Langkah keempat adalah mengidentifikasi dan menentukan input dan output, yaitu terdapat satu buah global input, satu buah global output dan output resources yang lain dalam sistem ini. Adapun input dan ouput yang dihasilkan adalah sebagai berikut : •

Surat Permintaan Pembelian : merupakan surat yang dibuat oleh bagian gudang dan diajukan kepada bagian pembelian. Dalam surat ini berisikan data mengenai jenis bahan baku apa yang habis, berapa pesanan yang harus dibeli dan kapan bahan baku itu diperlukan paling lambat.

•

Surat Permintaan Update-an harga : merupakan surat yang dibuat oleh bagian pembelian dan diajukan ke para pemasok untuk mengetahui update-an harga jenis bahan baku. Surat ini berisikan kuantitas pembelian jenis bahan yang diinginkan dan leadtime yang diperlukan dan berisikan pertanyaan mengenai harga dan ongkos yang lainnya.

118

•

Penawaran harga

: merupakan jawaban dari para pemasok kepada bagian

pembelian perusahaan mengenai harga bahan baku dan kualitas yang dimilikinya as is •

Laporan Perbandingan Harga : merupakan data mengenai perbandingan harga dan informasi mengenai kualitas yang diterima dari para pemasok.

•

Surat Order Pembelian : merupakan surat final yang dibuat oleh bagian pembelian setelah diputuskan mana pemasok yang akan dipilih untu pembelian jenis bahan baku tersebut

Langkah kelima menetapkan object life cycle, yaitu satu buah global input diperlukan seperti surat permintaan pembelian yang diajukan oleh bagian gudang ke bagian pembelian. Bagian pembelian kemudian akan menggunakan resources tersebut untuk melakukan aktivitas mencari informasi dari para pemasok dan aktivitas ini juga akan menghasilkan resources baru lagi yaitu surat permintaan update-an harga. Melalui aktivitas ini, pemasok akan memberikan balasan dalam bentuk resources yaitu surat penawaran harga yang dimana resources ini akan digunakan oleh bagian pembelian untuk melakukan aktivitas membandingkan harga dan informasi lainnya dan meminta persetujuan dari pimpinan mengenai pemasok mana yang dipilih. Setelah diputuskan maka bagian pembelian akan membuat surat order pembelian ke pemasok terpilih dan tembusan ke bagian Finance, Accounting, dan bagian Gudang untuk diproses lebih lanjut.

Surat order pembelian ini merupakan global output yang akan terbentuk pada

akhir proses. Langkah keenam adalah menetapkan logical junctions seperti apakah aktivitas itu harus dilakukan secara paralel atau tidak. Kombinasi dari enam aktivitas yang akan dipilih untuk variabel optimisasi dari contoh numerik Proses Pembelian Bahan Baku ini adalah duabelas, yaitu enam aktivitas yang akan dipilih dari pilihan masing-masing alternatifnya, dan enam starting times dari setiap aktivitas yang dipilih tersebut.

119

Gambar 4.12 Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X

Tabel 4.6 Penjelasan Elemen Proses pada Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X

Nama Objek Surat Permintaan Pembelian Bahan Baku Bagian Pembelian Meminta Update-an Harga Bagian Pembelian Membuat Perbandingan Harga Bag Pembelian Membuat dan Mengirim Surat Order ke Pemasok

Elemen Proses Input resources Aktivitas

Biaya

Durasi

1. Via intranet/e-mail 2. Via phone

4 10

60 15

Manual 1. Komputer + Fax 2. Email 1. Komputer + Office Boy 2. Komputer + email 1. Komputer + Office Boy

2 3 2

30 10 20

1 2

25 5

1

20

2

5

1 2 -

20 5 -

Aktivitas Aktivitas

Bag Pembelian Membuat dan Mengirim Surat Order ke Bag. Gudang

Aktivitas

Bag Pembelian Membuat dan Mengirim Surat Order ke Bag.Accounting

Aktivitas

Bag Pembelian Membuat dan Mengirim Surat Order ke Bag.Finance Surat Order Pembelian Surat Permintaan Update harga Surat Penawaran harga Laporan Perbandingan Harga

Alternatif

Aktivitas Ouput resources Resources Resources Resources

2. Komputer + email 1. Komputer + Office Boy 2. Komputer + email -

Tabel 4.6 memberikan penjelasan mengenai elemen proses pada Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X. “Surat permintaan pembelian bahan baku” merupakan input resources yang dibutuhkan untuk memulai proses. Kemudian untuk masing-

120

masing aktivitas yang dijelaskan pada gambar 4.12 memiliki dua aternatif dengan biaya dan durasi yang berbeda-beda, dimana alternatif ini merupakan cara yang berbeda bagi pelaksanaan aktivitasnya. Setiap aktivitas dalam desain proses menggunakan input resources, kemudian input resources digunakan pada aktivitas berikutnya sampai pada akhirnya akan menghasilkan final output resources. Untuk setiap atribut dari alternatif aktivitas mencerminkan trade-off di antara biaya dan durasi. Output resources dari proses ini adalah “Surat Order Pembelian” Gambar 4.13 berikut ini terlihat bahwa setiap aktivitas yang dilakukan bagian gudang dan bagian pembelian memiliki sejumlah alternatif yang dapat digunakan dengan menggunakan metodologi IDEF3.

121

Buat Surat dan dikirim ke Pemasok Melalui Fax

X

Surat permintaan pembelian bahan baku

Global Input

Bag Pembelian Membuat Surat Permintaan Harga dan Dibalas dengan email X

X Bag Pembelian melakukan Permintaan Harga dan Dibalas dengan Telephone

Buat Surat dan dikirim ke Pemasok Melalui Email

Surat Permintaan Update-an harga

Surat Penawaran Harga

Bag Pembelian Membuat Perbandingan Harga dengan Manual

Perbandingan Harga

& Print Surat dan dikirim ke Bag. Gudang Melalui Office Boy &

Surat Order Pembelian

X Buat Surat dan dikirim ke Bag. Gudang Melalui Email

Print Surat dan dikirim ke Bag. Accounting Melalui Office Boy

X Buat Surat dan dikirim ke Bag. Accounting Melalui Email

Print Surat dan dikirim ke Bag.Finance Melalui Office Boy X Buat Surat dan dikirim ke Bag.Finance Melalui Email

Gambar 4.13 Model Proses Usulan Pembelian Bahan Baku menggunakan Alternatif Aktivitas dan Resourc es (IDEF3)

122

Global Ouput

4.2.4

Model Matematis Contoh Numerik 2 : Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X Dari gambar 4.13 di atas, maka dapat dijabarkan fungsi tujuannya dalam bentuk

model matematis, yaitu minimasi durasi dan biaya waktu proses pembelian bahan baku di PT.X adalah sebagai berikut : ¾ Berdasarkan persamaan 3.1 yaitu minimasi durasi waktu sistem pembelian bahan baku dan gambar 4.13, maka fungsi tujuan yang pertama adalah sebagai berikut : dpil1= (durasi aktivitas1 alternatif 1.* aktivitas1)+( durasi aktivitas1 alternatif 2.* aktivitas1)+ (durasi aktivitas2

alternatif 1.* aktivitas2)+( durasi aktivitas2*

aktivitas2)+(durasi aktivitas3 alternatif 1.* aktivitas3) + (durasi aktivitas3 alternatif 2.*aktivitas3);

dpil2= (durasi aktivitas1 alternatif 1.* aktivitas1)+( durasi aktivitas1 alternatif 2.* aktivitas1)+

(durasi

aktivitas2

*aktivitas2)+

(durasi

aktivitas4

alternatif

1.*aktivitas4)+(durasi aktivitas4 alternatif 2.*aktivitas4);

dpil3= (durasi aktivitas1 alternatif 1.* aktivitas1)+( durasi aktivitas1 alternatif 2.* aktivitas1)+ (durasi aktivitas2 * aktivitas2) +(durasi aktivitas5 alternatif 1.* aktivitas5)+ (durasi aktivitas5 alternatif 2.* aktivitas5);

dpil4= (durasi aktivitas1 alternatif 1.* aktivitas1)+( durasi aktivitas1 alternatif 2.* aktivitas1)+ (durasi aktivitas2 * aktivitas2)+(durasi aktivitas6 alternatif 1.* aktivitas6) + (durasi aktivitas6 alternatif 2.*aktivitas6);

[dmax1] = max(dpil1,dpil2) [dmax2] = max(dpil3,dpil4) [dj] = max(dmax1,dmax2) (4.3)

f1 = minimasi dj; dimana : •

aktivitas 1 = bagian pembelian meminta update-an harga

123

aktivitas 2 = bagian pembelian membuat perbandingan harga aktivitas 3 = bagian pembelian membuat dan mengirim surat order ke pemasok aktivitas 4 = bagian pembelian membuat dan mengirim surat order ke bag. gudang aktivitas 5 = bagian pembelian membuat dan mengirim surat order ke bag. accounting aktivitas 6 = bagian pembelian membuat dan mengirim surat order ke bag. Finance

•

durasi aktivitas 1,2,3,4,5,6 dan setiap alternatifnya dinyatakan dalam menit.

•

Aktivitas 1,2,3,4,5 dan 6 dinyatakan dalam variabel biner yaitu 0 dan 1 dimana 0 menyatakan bahwa aktivitas tidak ikut berpartisipasi dan 1 menyatakan aktivitas ikut berpartisipasi.

¾ Berdasarkan persamaan 3.2 yaitu minimasi biaya waktu pelayanan ke pihak customer dan gambar 4.13, maka fungsi tujuan yang kedua : f2 = minimasi (aktivitas1alternatif1*biaya aktivitas1alternatif1) + (aktivitas1alternatif2*biaya aktivitas1alternatif2) + (aktivitas2*biaya aktivitas2) aktivitas3alternatif1)

+

+ (aktivitas3alternatif1*biaya






+



+ +



Uji Coba Modifikasi Algoritma NSGA-II

+


aktivitas6alternatif1) + (aktivitas6alternatif2*biaya aktivitas6alternatif2)

4.2.5

+

(4.4)

Contoh Numerik 2 : Proses

Pembelian Bahan Baku di PT.X Proses pengujian untuk algoritma ini dilakukan secara komputasi dengan karakteristik komputer yang digunakan adalah sebagai berikut : •

Processor


•

Memory

: 512 MB

•

Operator Sistem


•

Builder

: Matlab Ver. 7.0

124


Population size

= 100

•

Generation

= 250

•


•


Hasil dari uji coba algoritma ini terdapat pada lampiran B

4.2.6

Analisis Hasil Percobaan Usulan Contoh Numerik 2 : Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X Solusi yang di-generate terdiri dari set aktivitas dari proses bisnis yang feasible

dengan kriteria minimasi proses durasi pelayanan dan biaya yang dikeluarkan dalam melakukan set aktivitas dalam proses bisnis. Untuk mendapatkan solusi yang optimum, maka algoritma ini dilaksanakan masing-masing 10 kali replikasi dengan random seed yang berbeda. Hasil yang ditampilkan dengan 10 replikasi ternyata memberikan hasil yang sama. Gambar 4.14 di bawah ini menggambarkan pareto-optimal front yaitu solusi optimal yang ditawarkan dengan mempertimbangkan dua aspek yaitu : •

Kedekatan solusi-solusi dengan pareto-optimal front.

•

Keanekaragaman solusi yang diberikan.

125

Pareto Optimal Set

Gambar 4.14 Hasil NSGA-II Contoh Numerik 2 : Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X

Pada Gambar 4.14 ditampilkan lima alternatif solusi terbaik dari semua ruang solusi yang feasible yang ditunjukkan pada pareto-optimal front dengan menggunakan fungsi tujuan yang telah ditetapkan sedangkan solusi akhir dari representasi kromosom pada populasi akhir dapat dilihat pada lampiran B. Dari hasil percobaan yang dilakukan dengan menggunakan data hipotetik pada contoh numerik 2 dapat dilihat bahwa setiap alternatif memberikan trade-off di antara proses durasi dan biayanya, yang dimana masing-masing alternatif tersebut memiliki kelebihannya masing-masing. Dari hasil yang diperoleh dapat dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan secara manual cenderung memerlukan biaya yang lebih sedikit tetapi membutuhkan durasi yang lebih lama, dan sebaliknya aktivitas yang dilaksanakan secara otomatis dengan menggunakan teknologi tertentu memerlukan biaya yang lebih tinggi tetapi membutuhkan durasi yang lebih singkat.

126

Tabel 4.7 Solusi Terbaik Usulan Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X

Durasi (Menit) 55 65 70 100 110 115

Alternatif A B C D E F

Biaya ($) 21 18 17 15 12 11

0 0 0 1 1 1

1 1 1 0 0 0

Representasi Kromosom 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0

0 1 1 0 1 1

1 0 0 1 0 0

Dari hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.7 di atas terdapat 6 alternatif solusi terbaik yang dinyatakan dalam representasi kromosom variabel biner yang dimana variabel biner 0 menyatakan bahwa alternatif setiap aktivitas tersebut tidak ikut berpartisipasi dan variabel biner 1 menyatakan bahwa alternatif aktivitas tersebut ikut berpartisipasi. Dari hasil representasi kromosom pada tabel di atas terlihat bahwa 1 gen menyatakan 1 variabel biner aktivitas seperti : Kromosom 1 : Tabel 4.8 Kromosom 1untuk Contoh Numerik 2

Aktv 1 Alt Alt 1 2 0 1

Lokus 1

Aktv 2

1




dengan nilai alele = 0, menyatakan

bahwa


aktivitas 1 dengan

alternatif 1 tidak ikut berpartisipasi dalam proses bisnis.


Lokus 3 dengan nilai alele = 1, menyatakan bahwa aktivitas 2 dengan ikut berpartisipasi dalam proses bisnis.

Lokus 4 dengan nilai alele = 1, menyatakan bahwa aktivitas 3 dengan alternatif 1 ikut berpartisipasi dalam proses bisnis. 127






Lokus 10


bahwa aktivitas 6 dengan


Lokus 11



alternatif 2 ikut berpartisipasi dalam proses bisnis. Adapun representasi kromosom pada tabel 4.7 memiliki arti bahwa alternatif mana yang terpilih untuk setiap aktivitas yang akan ikut berpartisipasi pada desain proses bisnis dapat ditunjukkan pada tabel 4.9 berikut ini. Tabel 4.9 Representasi Alternatif Aktivitas yang Terpilih pada Contoh Numerik 2

Aktivitas


Biaya

Durasi

A

B

C

D

E

F

15

v

v

v

v -

v -

v -

2

30

v

v

v

v

v

v

v

v

v -

v

v

Bagian Pembelian Meminta


4

60

Update-an Harga

2. Via phone

10

Bagian Pembelian Membuat

Manual

Solusi Alternatif

Perbandingan Harga Bag Pembelian Membuat dan

1. Komputer + Fax

3

10

Mengirim Surat Order ke Pemasok

2. Email 1. Komputer + Office Boy

2

20

v -

1

25

-

-

v

-

-

v

2. Komputer + email 1. Komputer + Office Boy

2

5

v

v

-

v

v

-

1

20

-

v

v

-

v

v

2. Komputer + email 1. Komputer + Office Boy

2

5

v

-

-

v

-

-

1

20

-

v

v

-

v

v

2. Komputer + email

2

5

v

-

-

v

-

-

Bag Pembelian Membuat dan Mengirim Surat Order ke Bag. Gudang Bag Pembelian Membuat dan Mengirim Surat Order ke Bag.Accounting Bag Pembelian Membuat dan Mengirim Surat Order ke Bag.Finance

128

Berdasarkan penjelasan tersebut dan keenam kromosom yang terdapat dalam Pareto Optimal Front, maka hasil yang diperoleh pada tabel 4.9 dapat digambarkan pada Gantt Chart. Dengan asumsi pada saat awal proses (waktu=0), maka kelima alternatif solusi terbaik yang diperoleh digambarkan dalam bentuk Gantt Chart dimana kedua input resources tersedia dan aktivitas proses pembelian bahan baku dimulai. Kotak berwarna hijau menggambarkan alternatif setiap aktivitas dan lamanya durasi aktivitas. Total Biaya untuk setiap proses aktivitas diperoleh dari penambahan biaya setiap aktivitas yang digambarkan, sedangkan total durasi ditentukan dari waktu paling akhir dari pelaksanaan aktivitas tersebut dalam proses bisnis. Process Cost : 21

Surat Permintaan Pembelian Bahan Baku Global Input

Bag Pembelian ke Pemasok Bag Pembelian Bag Pembelian ke Pemasok Bag Pembelian ke Bag. Gudang Bag Pembelian ke Bag. Accounting Bag Pembelian ke Bag. Finance

Via Phone Surat Order Pembelian

Perb Harga Manual Komputer + Fax Komputer + Email

Global Output

Komputer + Email Komputer + Email 0

15

55


Gambar 4.15 Solusi Usulan Alternatif A Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 2

Solusi pada alternatif A memiliki durasi terpendek yang diperoleh yaitu 55 menit solusi ini memiliki total biaya yang paling mahal sebesar $21 karena lebih banyak menggunakan teknologi dalam setiap aktivitasnya, yaitu dimana bagian pembelian menghubungi para pemasok untuk mengetahui update-an harga bahan baku menggunakan telepon yang dimana tentu saja akan memberikan jawaban harga yang lebih singkat, akan tetapi tentu saja membutuhkan biaya yang sangat mahal apabila jarak pemasok dengan perusahaan sangat jauh. Setelah diperoleh kepastian harga dari para pemasok yang dihubungi melalui telepon, maka bagian pembelian akan melakukan perbandingan harga secara manual dan memutuskan pemasok mana yang akan terpilih. Setelah menentukan pemasok mana yang akan memasok bahan baku ke perusahaan, maka akan dibuat surat dan dilakukan pengirimannya melalui fax dan internet sehingga

129

dapat mempersingkat waktu dan surat order pembelian diusulkan dikrim ke bagian accounting, finance, dan bagian gudang melalui email.

Gambar 4.16 Solusi Usulan Alternatif B Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 2

Solusi pada alternatif B memiliki durasi lebih panjang dibandingkan solusi alternatif A yaitu 65 menit dengan total biaya yang lebih kecil yaitu $18. Hal ini pengiriman surat order pembelian ke pemasok melalui email. Selain itu pengiriman surat ke bagian accounting dan bagian finance dilakukan dengan bantuan office boy.

Process Cost : 17

Surat Permintaan Pembelian Bahan Baku Global Input

Bag Pembelian ke Pemasok Bag Pembelian Bag Pembelian ke Pemasok Bag Pembelian ke Bag. Gudang Bag Pembelian ke Bag. Accounting Bag Pembelian ke Bag. Finance

Via Phone Surat Order Pembelian

Perb Harga Manual Komputer + Email Komputer + OB

Global Output

Komputer + OB Komputer + OB 0

15

70


Gambar 4.17 Solusi Usulan Alternatif C Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 2

130

Sedangkan pada solusi alternatif C diperoleh solusi dengan biaya yang lebih rendah yaitu $17, akan tetapi menambah proses durasi sekitar 21.4 % yaitu menjadi 70 menit dari alternatif A. Hal ini disebabkan kombinasi yang berbeda dari alternatif setiap aktivitas di dalamnya, yaitu pengiriman surat order pembelian dilakukan melalui email untuk mengetahui update-an harga bahan baku. Sedangkan yaitu pengiriman surat order pembelian kepada bagian gudang, bagian accounting, dan bagian finance yang dilakukan dengan bantuan office boy bila dibandingkan pada solusi alternatif A.

Gambar 4.18 Solusi Usulan Alternatif D Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 2

Solusi alternatif D diperoleh biaya yang lebih rendah lagi dengan pengurangan proses berdurasi sekitar 28.5 % (15 menit) dan durasi yang lebih lama yaitu 100 menit apabila dibandingkan dengan alternatif A. Hal ini disebabkan kombinasi yang berbeda dari alternatif setiap aktivitas di dalamnya, yaitu bagian pembelian menghubungi para pemasok menggunakan internet untuk mengetahui update-an harga bahan baku apabila dibandingkan pada solusi alternatif A.

131

Gambar 4.19 Solusi Usulan Alternatif E Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 2

Solusi alternatif E memberikan total biaya yaitu $12, akan tetapi memiliki 110 menit. Hal ini disebabkan kombinasi yang berbeda dari alternatif setiap aktivitas di dalamnya, yaitu bagian pembelian menghubungi para pemasok menggunakan internet untuk mengetahui update-an harga bahan baku bila dibandingkan pada solusi alternatif A; pengiriman surat kepada bagian accounting dan bagian finance yang dilakukan dengan bantuan office boy bila dibandingkan pada solusi alternatif A.

Gambar 4.20 Solusi Usulan Alternatif F Untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 2

Solusi alternatif F memberikan total biaya yaitu $11, akan tetapi memiliki 115 menit. Hal ini disebabkan kombinasi yang berbeda dari alternatif setiap aktivitas di dalamnya, yaitu bagian pembelian menghubungi para pemasok menggunakan internet untuk mengetahui update-an harga bahan baku bila dibandingkan pada solusi alternatif A; pengiriman surat kepada pemasok menggunakan email; pengiriman surat kepada

132

bagian gudang, accounting dan bagian finance yang dilakukan dengan bantuan office boy .

4.2.7


dengan menganalisis secara kuantitatif, didapatkan penghematan durasi sebesar 52.2%, akan tetapi terjadi kenaikan biaya sebesar 75% apabila memilih solusi alternatif A untuk diimplementasikan. Hal ini dikarenakan lebih banyak menggunaan teknologi dalam menjalankan aktivitas bisnis. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan B, maka diperoleh penghematan durasi sebesar 43.5% dan kenaikan biaya 50% dari proses bisnis “as is”. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan C, maka diperoleh penghematan durasi sebesar 39.1% dan kenaikan biaya 41.7% dari proses bisnis “as is”. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan D, maka diperoleh penghematan durasi sebesar 13% dan kenaikan biaya 25% dari proses bisnis “as is”. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan E, maka diperoleh penghematan durasi yang tidak signifikan sebesar 4.3% dan biaya yang tetap dari proses bisnis “as is”. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan F, maka diperoleh penghematan biaya 8.3% dari proses bisnis “as is”, sedangkan tidak terdapat perbedaan lama durasi dari proses bisnis “as is”. Keputusan yang disarankan kepada pihak pengambil keputusan adalah memilih alternatif yang tidak memerlukan penambahan biaya yang tidak terlalu tinggi dan penghematan durasi yang signifikan agar proses produksi tisak akan terhambat nantinya, akan tetapi pemilihan alternatif solusi mana yang akan diterapkan adalah semuanya tergantung keputusan dari pihak pengambil keputusan. Perbandingan lamanya durasi dan biaya pada sistem ”as is” dengan sistem ”to be” dapat dilihat pada tabel berikut ini :

133

Tabel 4.10 Perbandingan Durasi dan Biaya pada sistem “as is” dengan sistem “to be” pada Contoh Numerik 2

Prosedur "as is" Durasi Biaya (Menit) ($)

115

12

Prosedur Usulan Modifikasi NSGA‐II Alternatif A B C D E F

Durasi (Menit) 55 65 70 100 110 115

Penghematan Biaya ($) 21 18 17 15 12 11

Durasi ‐52,2% ‐43,5% ‐39,1% ‐13,0% ‐4,3% 0,0%

Biaya +75% +50% +41,7% ‐25% 0,0% ‐8,3%

4.3 Contoh Numerik 3 : Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y 4.3.1

Deskripsi Contoh Numerik 3 “as is” Pada contoh numerik 3 ini menggunakan data hipotetik yaitu mengenai proses

yang ada di tempat pelatihan Y. Adapun proses-proses yang terdapat di tempat pelatihan Y dalam menjalankan aktivitas bisnisnya yaitu proses rekrutmen siswa di tempat pelatihan, proses pelatihan siswa,dan proses penyerahan sertifikat kepada siswa seperti yang digambarkan pada gambar 4.24 berikut ini.

Gambar 4.21 Proses-Proses di Tempat Pelatihan Y

Berdasarkan wawancara dengan pihak direksi, diketahui bahwa proses dalam rekrutmen siswa mengalami kendala yaitu seperti lamanya waktu pelayanan dan mahalnya biaya yang dikeluarkan pada saat rekrutmen tersebut. Saat ini, pihak direksi 134

menyatakan bahwa terdapat kendala pada proses rekrutmen siswa sehingga perlu dikaji ulang aktivitas dalam proses bisnis ini. Setelah melakukan observasi pada tempat pelatihan tersebut, maka aktivitas proses bisnis dalam perusahaan tersebut dapat didekomposisi untuk mengetahui bagian proses bisnis mana saja yang perlu dilakukan perbaikan. Aktivitas yang didekomposisi sampai pada level yang paling bawah adalah aktivitas yang perlu dikaji ulang seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.22 berikut ini : Proses di Tempat Pelatihan Y 0

Proses Info dan Rekrutmen Siswa

Proses Pelatihan Siswa

1

Siswa Mencari Info Pelatihan 1.1.5

2

Siswa Mencari Info Ketersediaan Kelas 1.1.6

Siswa Mengisi Biodata 1.1.8

Proses Penyerahan Sertifikat 3

Pemilihan Kelas oleh Siswa 1.1.9

Pengisian Biodata 1.1.10

Pembayaran Biaya Pelatihan oleh Siswa 1.1.11

Pembuatan Kwitansi+Cap oleh Staf adm

Petugas Menyortir Data Awal Siswa

1.1.12

1.1.7

Gambar 4.22 Dekomposisi Proses Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y

Pada tahapan proses ini, tempat Pelatihan tersebut belum memiliki alternatif pemilihan set aktivitas bisnis yang jelas untuk melakukan proses administrasi bagi pendaftaran siswanya. Saat ini pihak pelatihan hanya memiliki beberapa proses yang dilakukan secara acak, sehingga durasi yang dibutuhkan unuk melakukan aktivitas dalam proses tersebut adalah 85 menit dan biaya $10.

4.3.2

Penetapan Variabel dan Kriteria Tujuan pada Usulan Proses Bisnis pada

Contoh Numerik 3 Dari penjelasan mengenai aktivitas dalam proses di tempat pelatihan Y, pihak perusahaan merasakan bahwa kegiatan tersebut dirasakan masih belum optimal, sehingga perlu diusulkan berbagai alternatif aktivitas dalam proses rekrutmen siswa 135

tanpa mengubah urutan aktivitasnya. Kriteria tujuan yang ingin dicapai oleh pihak perusahaan dalam melakukan perbaikan proses bisnis dalam hal proses pembelian bahan baku adalah meminimasi durasi dan biaya yang dikeluarkan pada saat menjalankan aktivitas bisnis tersebut. Sedangkan variabel yang digunakan adalah aktivitas dan waktu mulainya aktivitas dalam proses bisnis tersebut.

4.3.3

Usulan Analisis Kualitatif pada Contoh Numerik 3 Dari penjelasan dari pihak direksi mengenai aktivitas rekrutmen siswa di tempat

Pelatihan Y seperti yang telah digambarkan pada gambar

dapat dikatakan bahwa

aktivitas dalam proses bisnis tersebut masih belum optimal. Dari pihak manajemen memberikan usulan mengenai alternatif aktivitas rekrutmen siswa di tempat Pelatihan Y. Sebelum dilakukan perhitungan secara kuantitatif, maka diusulkan untuk melakukan analisa secara kualitatif agar perbaikan proses di atas menjadi lebih baik. Berdasarkan analisa kualitatif dapat dilihat bahwa : •

Aktivitas mencari info data pelatihan dan ketersediaan kelas merupakan aktivitas yang redundant sehingga disarankan untuk menggabungkan kedua aktivitas itu seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini :

I1

Mencari info data pelatihan

I1

Mencari info pelatihan + ketersediaan kelas

O2

O1 Mencari ketersediaan kelas

O2

Gambar 4.23 Analisis kualitatif aktivitas redundant 1 pada Contoh Numerik 3

•

Aktivitas pengisian biodata dan pemilihan kelas merupakan aktivitas yang redundant sehingga disarankan untuk menggabungkan kedua aktivitas itu menjadi satu saja yaitu dengan cara pemilihan kelas dicantumkan pada formulir yang sama dari pencatatan biodata sehingga dapat menurunkan durasi proses dan biayanya secara langsung. 136

Gambar 4.24 Analisis kualitatif aktivitas redundant 2 pada Contoh Numerik 3

•

Aktivitas pembayaran dan pembuatan bukti pembayaran merupakan aktivitas yang dapat dilakukan secara parallel seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini :

Gambar 4.25 Analisis kualitatif aktivitas yang dapat diparalel pada Contoh Numerik 3

4.3.4 Penetapan Kriteria Tujuan dan Variabel pada Usulan Proses Bisnis pada Contoh Numerik 3 Dari penjelasan mengenai aktivitas proses bisnis dalam rekrutmen siswa di tempat pelatihan Y, pihak perusahaan merasakan bahwa kegiatan tersebut dirasakan masih belum optimal, sehingga perlu diberikan usulan mengenai alternatif aktivitas dalam proses rekrutmen tanpa mengubah urutan aktivitasnya. Kriteria tujuan yang ingin dicapai oleh pihak perusahaan dalam melakukan perbaikan proses bisnis adalah meminimasi durasi dan biaya yang dikeluarkan pada saat menjalankan aktivitas bisnis tersebut sehingga diharapkan bagian administrasi dapat melayani jumlah calon siswa yang lebih banyak lagi. Sedangkan variabel yang digunakan adalah aktivitas dan waktu mulainya aktivitas dalam proses bisnis tersebut.

137

4.3.5 Pemodelan Proses Usulan Contoh Numerik 3 : Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y Langkah yang pertama adalah mendefinisikan usulan skenario rekrutmen siswa di tempat pelatihan Y . Pada saat siswa yang membutuhkan pelatihan tertentu, maka akan mencoba mencari tahu mengenai info biaya, jenis pelatihan, lamanya pelatihan dan kelas yang tersedia. Setelah mencocokkan dengan informasi yang diterima maka siswa tersebut akan membawa prasyarat dari pendaftaran seperti misalnya kartu siswa, nilai tertentu, dan lain sebagainya, setelah prasyarat terpenuhi maka siswa akan mengisi biodata dan pemilihan kelas yang diinginkan dan setelah itu baru dilakukan pembayaran. Langkah kedua adalah mengidentifikasi dan menetapkan aktivitas yang tepat), yaitu rekrutmen siswa di tempat Pelatihan Y dengan menggunakan 5 aktivitas yang dimana masing-masing aktivitas ini memiliki alternatif yang berbeda-beda dimana alternatif tersebut tentu saja akan memberikan pilihan durasi dan biaya yang juga berbeda-beda. Langkah ketiga adalah menyusun aktivitas dalam urutan yang bertahap seperti pada gambar 4.26. Langkah keempat adalah mengidentifikasi dan menentukan input dan output, yaitu terdapat satu buah global input , dua buah global output dan output resources dalam sistem ini. Adapun input dan ouput yang dihasilkan adalah sebagai berikut : •

Jenis Pelatihan : merupakan data mengenai jenis Pelatihan yang diinginkan oleh konsumen.

•

Bukti pembayaran : merupakan detil dari pembayaran yang dilakukan oleh konsumen.

•

Buku+Name Tag : merupakan buku dan name tag yang akan digunakan pada saat pelatihan berlangsung.

•

Info training : merupakan informasi mengenai biaya, jenis pelatihan, lamanya pelatihan dan kelas yang tersedia

138

•

Report prasyarat : merupakan data mengenai prasyarat yag telah dipenuhi oleh konsumen misalnya kartu Siswa, sertifikat tertentu.

•

Data siswa + kelas : merupakan biodata siswa yang akan mengikuti pelatihan dan jenis kelas yang dipilihnya.

Langkah kelima menetapkan object life cycle, yaitu satu buah global input diperlukan pada saat akan memulai proses yaitu jenis pelatihan yang diinginkan siswa tertentu. Setelah siswa tersebut mencari informasi melalui media tertentu maka siswa tersebut akan bertanya pada bagian administrasinya mengenai info pelatihan dan setelah itu siswa akan melakukan pendaftaran dengan cara memasukkan resources data prasyarat yang dikehendaki oleh pihak penyelenggara, setelah itu siswa diperkenankan mengisi biodata dan memilih kelas yang akan menghasilkan resources data siswa dan jenis kelas yang dipilih dan pada tahap akhirnya akan dilakukan pembayaran yang akan menghasilkan global output yaitu bukti pembayaran, buku dan name tag. Langkah keenam adalah menetapkan logical junctions seperti apakah aktivitas itu harus dilakukan secara paralel atau tidak. Pada contoh numerik 3 ini terdapat beberapa aktivitas dihubungkan secara berurutan, aktivitas tersebut dihubungkan dengan kebutuhan starting times yang nantinya akan disesuaikan dengan algoritma NSGA-II untuk menggambarkan urutannya.

139

Gambar 4.26 Usulan Proses Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y

Alternatif untuk setiap aktivitas yang ditawarkan untuk proses bisnis tersebut memiliki atribut durasi dan biaya yang berbeda-beda seperti ditunjukkan pada tabel di bawah ini Tabel 4.11 Penjelasan Elemen Proses pada Proses Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y Nama Objek Jenis Training Mencari info Training

Elemen Proses

Alternatif

Biaya

Durasi

Input resources

-

-

-

1. Via phone

2

20

2. langsung datang

1

10

0,2

5

Aktivitas

+ ketersediaan kelas Sortir data awal

Aktivitas

1. Manual

Pengisian Biodata

Aktivitas

1. Formulir manual

1

20

2. Software

2

10

1. Credit card

3

5

2. Debit

1

7

3. Cash

0,1

10

1. Kwitansi

1

10

2. Print

2

5

+ Kelas Pembayaran

Pembuatan bukti Pembayaran

Aktivitas

Aktivitas

140

Lanjutan Tabel 4.11 Penjelasan Elemen Proses pada Proses Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y Nama Objek

Elemen Proses

Alternatif

Biaya

Durasi

Bukti pembayaran

Ouput resources

-

-

-

Buku + Name Tag

Ouput resources

Alamat

resources

-

-

-

Info Training

resources

-

-

-

Report prasyarat

resources

-

-

-

Data siswa + kelas

resources

-

-

-

Tabel 4.11 memberikan penjelasan mengenai elemen proses pada Rekrutmen Siswa di tempat Pelatihan Y. “Data jenis pelatihan” merupakan input resources yang dibutuhkan untuk memulai proses. Kemudian untuk masing-masing aktivitas yang dijelaskan pada gambar 4.29 memiliki beberapa aternatif dengan biaya dan durasi yang berbeda-beda, dimana alternatif ini merupakan cara yang berbeda bagi pelaksanaan aktivitas. Setiap aktivitas dalam desain proses menggunakan input resources, kemudian input resources digunakan pada

aktivitas berikutnya sampai pada akhirnya akan

menghasilkan final output resources. Untuk setiap atribut dari alternatif setiap aktivitas mencerminkan trade-off di antara biaya dan durasi. Output resources dari proses ini adalah “Bukti pembayaran, buku dan name tag” Pada Gambar 4.29 di atas tidak terlihat bahwa setiap aktivitas yang dilakukan memiliki sejumlah alternatif yang dapat digunakan. Untuk itulah, maka penulis menggambarkan proses tersebut di atas dengan menggunakan metodologi IDEF3 seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.30 berikut ini :

141

Report prasyarat Mencari info Training dan ketersediaan melalui telpon Jenis Training

X

Global Input

X

Penyortiran data awal secara manual

info Training

Mencari info Training dan ketersediaan dengan Langsung datang

Pembayaran melalui credit card

X Pengisian biodata siswa melalui formulir ke-1

X

Pembayaran melalui debit X

Data siswa dan kelas

X

& Kwitansi

Pengisian biodata siswa melalui komputer

Pembayaran dengan cash

& Buku + name Tag Global Output

Pembuatan bukti pembayaran secara manual X

X Pembuatan bukti pembayaran melalui print

Gambar 4.27 Model Proses Usulan Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y menggunakan Alternatif Aktivitas dan Resources (IDEF3)

4.3.6

Model Matematis Contoh Numerik 3 : Proses Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y Dari gambar 4.27 di atas, maka dapat di jabarkan fungsi tujuannya dalam bentuk

model matematis, yaitu minimasi durasi dan biaya pada saat rekrutmen siswa di tempat pelatihan Y adalah sebagai berikut : ¾ Berdasarkan persamaan 3.1 yaitu minimasi durasi waktu rekrutmen siswa dan gambar 4.27, maka fungsi tujuan yang pertama : dpil1= (durasi aktivitas1 alternatif 1.* aktivitas1) + (durasi aktivitas1 alternatif 2.* aktivitas1) + (durasi aktivitas2* aktivitas2) + (durasi aktivitas3 alternatif 1.*

142

aktivitas3) + (durasi aktivitas3 alternatif 2.* aktivitas3) + (durasi aktivitas4 alternatif 1.* aktivitas4) + (durasi aktivitas4alternatif 2.* aktivitas4) + (durasi aktivitas4 alternatif 3.* aktivitas4);

dpil2 = (durasi aktivitas1 alternatif 1.* aktivitas1) + (durasi aktivitas1 alternatif 2.* aktivitas1) + (durasi aktivitas2* aktivitas2) + (durasi aktivitas3 alternatif 1.* aktivitas3) + (durasi aktivitas3 alternatif 2.* aktivitas3) + (durasi aktivitas5 alternatif 1.* aktivitas5) + (durasi aktivitas5alternatif 2.* aktivitas5)

[dj] = max(dpil1,dpil2) (4.5)

f1 = minimasi dj; dimana : •

aktivitas 1 = mencari info training + ketersediaan kelas aktivitas 2 = sortir data awal aktivitas 3 = pengisian biodata + kelas aktivitas 4 = pembayaran aktivitas 5 = pembuatan bukti pembayaran

•

durasi aktivitas 1,2,3,4,5, dan setiap alternatifnya dinyatakan dalam menit.

•

Aktivitas 1,2,3,4, dan 5 dinyatakan dalam variabel biner yaitu 0 dan 1 dimana 0 menyatakan bahwa aktivitas tidak ikut berpartisipasi dan 1 menyatakan aktivitas ikut berpartisipasi.

¾ Berdasarkan persamaan 3.2 yaitu minimasi biaya waktu pelayanan ke pihak customer dan gambar 4.27, maka fungsi tujuan yang kedua : f2 = (aktivitas1alternatif1*biaya aktivitas1alternatif1) + (aktivitas1alternatif2*biaya aktivitas1alternatif2) + (aktivitas2*biaya aktivitas2) + (aktivitas3alternatif1*biaya aktivitas3alternatif1)

+


+



+


+



143

+


(4.6)


+

4.3.7

Uji Coba Modifikasi Algoritma NSGA-II Contoh Numerik 3 : Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y Proses pengujian untuk algoritma ini dilakukan secara komputasi dengan

karakteristik komputer yang digunakan adalah sebagai berikut : •

Processor


•

Memory

: 512 MB

•

Operator Sistem


•

Builder

: Matlab Ver. 7.0


Population size

= 100

•

Generation

= 250

•


•


Hasil dari uji coba algoritma ini terdapat pada lampiran C

4.3.8

Analisis Hasil Percobaan Usulan Contoh Numerik 3 : Proses Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y Solusi yang di-generate terdiri dari set aktivitas dari proses bisnis yang feasible

dengan kriteria minimasi proses durasi pelayanan dan biaya yang dikeluarkan dalam melakukan set aktivitas dalam proses bisnis. Untuk mendapatkan solusi yang optimum, maka algoritma ini dilaksanakan masing-masing 10 kali replikasi dengan random seed yang berbeda. Hasil yang ditampilkan dengan 10 replikasi ternyata memberikan hasil yang sama.

144

Pareto Optimal Set

Gambar 4.28 Hasil NSGA-II Contoh Numerik3 : Proses Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y

Pada Gambar 4.28 ditampilkan empat alternatif solusi optimal yang merupakan pareto-optimal front dari fungsi tujuan yang telah ditetapkan sedangkan solusi akhir dari representasi kromosom pada populasi akhir dapat dilihat pada lampiran C. Dari hasil percobaan yang dilakukan dengan menggunakan data hipotetik pada contoh numerik 3 dapat dilihat bahwa setiap alternatif memberikan trade-off di antara proses durasi dan biayanya, yang dimana masing-masing alternatif tersebut memiliki kelebihannya masing-masing. Dari hasil yang diperoleh dapat dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan secara manual cenderung memerlukan biaya yang lebih sedikit tetapi membutuhkan durasi yang lebih lama, dan sebaliknya aktivitas yang dilaksanakan secara otomatis dengan menggunakan teknologi tertentu memerlukan biaya yang lebih tinggi tetapi membutuhkan durasi yang lebih singkat.

145

Tabel 4.12 Solusi Terbaik Usulan Contoh Numerik 3

Durasi (Menit) 30 32 35 45

Alternatif A B C D

Biaya ($) 8,2 6,2 4,3 3,3

0 0 0 0

1 1 1 1

Representasi Kromosom 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1

0 0 1 1

1 1 0 0

Dari hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.12 di atas terdapat 4 alternatif solusi terbaik yang dinyatakan dalam representasi kromosom variabel biner yang dimana variabel biner 0 menyatakan bahwa alternatif setiap aktivitas tersebut tidak ikut berpartisipasi dan variabel biner 1 menyatakan bahwa alternatif aktivitas tersebut ikut berpartisipasi. Dari hasil representasi kromosom pada tabel di atas terlihat bahwa 1 gen menyatakan 1 variabel biner aktivitas seperti : Kromosom 1 : Tabel 4.13 Kromosom 1 untuk Contoh Numerik 3

Aktivitas 1

Aktivitas 3

Aktivitas 4

Aktivitas 5

Alt 1

Alt 2

Aktivitas2

Alt 1

Alt 2

Alt 1

Alt 2

Alt 3

Alt 1

Alt 2

0

1

1

0

1

1

0

0

0

1

Lokus 1


bahwa

aktivitas 1 dengan



Lokus 3


bahwa aktivitas 2 ikut

berpartisipasi dalam proses bisnis.


Lokus 5 dengan nilai alele = 1, menyatakan bahwa aktivitas 3 dengan alternatif 2 ikut berpartisipasi dalam proses bisnis. 146





Lokus 10



alternatif 2 ikut berpartisipasi dalam proses bisnis. Adapun representasi kromosom pada tabel 4.12 memiliki arti bahwa alternatif mana yang terpilih untuk setiap aktivitas yang akan ikut berpartisipasi pada desain proses bisnis dapat ditunjukkan pada tabel 4.14 berikut ini. Tabel 4.14 Representasi Alternatif Aktivitas yang Terpilih pada Contoh Numerik 3

Aktivitas


Biaya

Durasi

Mencari info Training + ketersediaan kelas Sortir data awal

1. Via phone

2

20

2. langsung datang

1

10

0,2

5

Pengisian Biodata + Kelas

1. Formulir manual

1

20

2. Software

2

10

1. Credit card

3

5

2. Debit

1

7

3. Cash

Pembayaran Pembuatan bukti pembayaran

1. Manual

0,1

10

1. Kwitansi

1

10

2. Print

2

5

Solusi Alternatif A

B

C

D

v v v v v

v v v v v

v v v v v -

v v v v v -

Berdasarkan penjelasan tersebut dan keempat kromosom yang terdapat dalam Pareto Optimal Front, maka hasil yang diperoleh pada tabel 4.14 dapat digambarkan pada Gantt Chart. Dengan asumsi pada saat awal proses (waktu=0), maka kelima alternatif solusi terbaik yang diperoleh digambarkan dalam bentuk Gantt Chart dimana kedua input resources tersedia dan aktivitas proses rekrutmen siswa di tempat pelatihan Y dimulai. Kotak berwarna ungu menggambarkan alternatif setiap aktivitas dan lamanya durasi aktivitas. Total Biaya untuk setiap proses aktivitas diperoleh dari

147

penambahan biaya setiap aktivitas yang digambarkan, sedangkan total durasi ditentukan dari waktu paling akhir dari pelaksanaan aktivitas tersebut dalam proses bisnis.

Gambar 4.29 Solusi Usulan Alternatif A untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 3

Solusi pada alternatif A memiliki durasi terpendek yang diperoleh yaitu 30 menit solusi ini memiliki total biaya yang paling mahal sebesar $8.2 karena menggunakan teknologi seperti software dalam pengisian biodata dan pembayaran melalui credit card dan pembuatan kwitansi yang menggunakan software tertentu dan diprint sehingga dapat mempersingkat waktu.

Gambar 4.30 Solusi Usulan Alternatif B untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 3

148

Solusi pada alternatif B memiliki durasi lebih panjang dibandingkan solusi alternatif A yaitu 32 menit dengan total biaya yang lebih kecil yaitu $6.2 dimana pembayaran dilakukan dengan cara debit apabila dibandingkan dengan alternatif solusi A.

Gambar 4.31 Solusi Usulan Alternatif C untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 3

Solusi alternatif C diperoleh solusi dengan biaya yang lebih rendah yaitu $4.3, akan tetapi menambah proses durasi sekitar 16.6 % (35 menit) dari alternatif A. Hal ini dikarenakan kombinasi yang berbeda dari set alternatif setiap aktivitas dalam desain proses bisnis yaitu hanya menggunakan software pada saat pengisian biodata, pembayaran dilakukan secara cash dan pembuatan kwitansinya juga secara manual.

Gambar 4.32 Solusi Usulan Alternatif D untuk Proses Bisnis pada Contoh Numerik 3

149

Sedangkan pada solusi alternatif D diperoleh solusi dengan biaya yang lebih rendah yaitu $3.8, akan tetapi menambah proses durasi sekitar 33.3 % (45 menit) dari alternatif A. Hal ini dikarenakan kombinasi yang berbeda dari set alternatif setiap aktivitas dalam desain proses bisnis yaitu pengisian biodata secara manual menggunakan formulir tertentu yang telah disediakan, pembayaran dilakukan secara cash dan pembuatan kwitansinya juga secara manual, sehingga pada alternatif D ini sama sekali tidak menggunakan teknologi dalam menjalankan aktivitas proses bisnisnya.

4.3.9


dengan menganalisis secara kualitatif dan analisis secara kuantitatif, didapatkan penurunan durasi 64.7% dan biaya 18% apabila memilih solusi alternatif A untuk diimplementasikan. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan B, maka diperoleh penghematan durasi sebesar 62.4% dan biaya 38% dari proses bisnis “as is”. Apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan C, maka diperoleh penghematan durasi sebesar 58.8% dan biaya 57% dari proses bisnis “as is”. Sedangkan apabila menggunakan pemilihan alternatif solusi dengan D, maka diperoleh penghematan durasi sebesar 47.1% dan biaya 67% dari proses bisnis “as is”. Dari perbandingan biaya pada tabel 4.15 di bawah ini, dapat diketahui bahwa alternatif solusi yang diberikan lebih hemat dalam hal durasi pelayanan dan biaya apabila dibandingkan dengan proses pada sistem ”as is”, sehingga pemilihan alternatif solusi mana yang akan diterapkan adalah tergantung dari keputusan pihak pengambil keputusan. Perbandingan lamanya durasi dan biaya pada sistem ”as is” dengan sistem ”to be” dapat dilihat pada tabel berikut ini :

150

Tabel 4.15 Perbandingan Durasi dan Biaya pada sistem “as is” dengan sistem “to be” pada Contoh Numerik 3

Proses Sistem

Usulan Proses

"as is"

Modifikasi NSGA‐II

Durasi (Menit) 85

Biaya ($) 10

Alternatif A B C D

Durasi (Menit) 30 32 35 45

Penghematan Biaya ($) 8,2 6,2 4,3 3,3

Durasi ‐64,7% ‐62,4% ‐58,8% ‐47,1%

Biaya ‐18% ‐38% ‐57% ‐67%

4.4 Validasi Model Validasi merupakan proses penentuan apakah model memiliki makna dan dapat merepresentasikan secara akurat suatu sistem nyata. Salah satu cara yang dilakukan untuk memvalidasi model adalah membandingkan model dengan model lain. Berdasarkan hal tersebut, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan metoda enumerasi yaitu metoda yang melakukan pencarian nilai-nilai fungsi obyektif satu demi satu secara berurutan pada setiap ruang solusi. 4.4.1

Metode Enumerasi Contoh Numerik 1 Tabel di bawah ini menunjukkan bahwa terdapat 16 set solusi yang di-generate

dalam semua ruang solusi dengan perhitungan dua fungsi obyektifnya Semua solusi tersebut diplot dalam sebuah grafik seperti yang ditunjukkan berikut ini.

151

Tabel 4.16 Solusi Metoda Enumerasi untuk Contoh Numerik 1

Kromosom

Aktivitas 1

ke

Alt 1

Alt 2

1

1

2

Aktivitas 2 Alt 1

Alt 2

0

1

1

0

3

1

4 5

Aktivitas 3

Aktivitas 4

Alt 1

Alt 2

f1

f2

Alt 1

Alt 2

Durasi

cost

0

1

0

1

0

10

27

1

0

1

0

0

1

14

21

0

1

0

0

1

1

0

16

22

1

0

0

1

1

0

1

0

10

29

0

1

1

0

1

0

1

0

10

32

6

1

0

1

0

0

1

0

1

16

16

7

1

0

0

1

0

1

0

1

16

18

8

0

1

0

1

0

1

0

1

12

23

9

0

1

0

1

0

1

1

0

12

29

10

0

1

0

1

1

0

1

0

8

34

11

1

0

0

1

1

0

0

1

12

23

12

1

0

0

1

0

1

1

0

16

24

13

0

1

1

0

1

0

0

1

14

26

14

0

1

1

0

0

1

1

0

12

27

15

0

1

1

0

0

1

0

1

14

21

16

0

1

0

1

1

0

0

1

12

28

Metode Enumerasi Contoh Numerik 1 : Travel Agents 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6

8

10

12

14

16

Gambar 4.33 Solusi dengan Metoda Enumerasi Contoh Numerik 1

152

18

Dari plot solusi pada grafik terlihat bahwa terdapat lima solusi pada paretooptimal front dengan garis yang di pertegas (untuk masalah minimasi). Kelima solusi itu ternyata memberikan hasil yang sama dengan hasil yang diperoleh pada modifikasi algoritma NSGA-II. Berdasarkan tabel perbandingan di bawah ini, maka dapat disimpulkan bahwa modifikasi algoritma NSGA-II ini yang telah di-coding dalam software Matlab 7.0 sudah valid. Tabel 4.17 Perbandingan Solusi Terbaik pada Modifikasi Algoritma NSGA-II dengan Metoda Enumerasi Pada Contoh Numerik 1

Modifikasi Algoritma NSGA‐II Alternatif Durasi (Menit) Biaya ($) A 8 34

Alternatif A

Metoda Enumerasi Durasi (Menit) 8

Biaya ($) 34

B

10

27

B

10

27

C

12

23

C

12

23

D

14

21

D

14

21

E

16

16

E

16

16

4.4.2

Metode Enumerasi Contoh Numerik 2 Tabel di bawah ini menunjukkan bahwa terdapat 32 set solusi yang mungkin

dalam semua ruang solusi dengan perhitungan dua fungsi obyektifnya Semua solusi tersebut diplot dalam sebuah grafik seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Hasil dari perhitungan dengan cara enumerasi terlihat pada tabel dibawah ini. Tabel 4.18 Solusi Metoda Enumerasi untuk Contoh Numerik 2

Kromosom Ke

Aktivitas 1 Alt Alt 1 2

Aktivitas 2





f1

f2

1

1

0

1

1

0

1

0

1

0

1

0

115

12

2

1

0

1

1

0

1

0

1

0

0

1

115

13

3

1

0

1

1

0

1

0

0

1

1

0

115

13

4

1

0

1

1

0

1

0

0

1

0

1

115

14

5

1

0

1

1

0

0

1

1

0

1

0

110

13

6

1

0

1

1

0

0

1

1

0

0

1

110

14

7

1

0

1

1

0

0

1

0

1

1

0

110

14

153

Lanjutan Tabel 4.18 Solusi Metoda Enumerasi untuk Contoh Numerik 2

Kromosom Ke


Aktivitas 2





f1

f2

8

1

0

1

1

0

0

1

0

1

0

1

100

15

9

1

0

1

0

1

1

0

1

0

1

0

115

11

10

1

0

1

0

1

1

0

1

0

0

1

115

12

11

1

0

1

0

1

1

0

0

1

1

0

115

12

12

1

0

1

0

1

1

0

0

1

0

1

115

13

13

1

0

1

0

1

0

1

1

0

1

0

110

12

14

1

0

1

0

1

0

1

1

0

0

1

110

13

15

1

0

1

0

1

0

1

0

1

1

0

110

13

16

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

110

14

17

0

1

1

1

0

1

0

1

0

1

0

70

18

18

0

1

1

1

0

1

0

1

0

0

1

70

19

19

0

1

1

1

0

1

0

0

1

1

0

70

19

20

0

1

1

1

0

1

0

0

1

0

1

70

20

21

0

1

1

1

0

0

1

1

0

1

0

65

19

22

0

1

1

1

0

0

1

1

0

0

1

65

20

23

0

1

1

1

0

0

1

0

1

1

0

65

20

24

0

1

1

1

0

0

1

0

1

0

1

55

21

25

0

1

1

0

1

1

0

1

0

1

0

70

17

26

0

1

1

0

1

1

0

1

0

0

1

70

18

27

0

1

1

0

1

1

0

0

1

1

0

70

18

28

0

1

1

0

1

1

0

0

1

0

1

70

19

29

0

1

1

0

1

0

1

1

0

1

0

65

18

30

0

1

1

0

1

0

1

1

0

0

1

65

19

31

0

1

1

0

1

0

1

0

1

1

0

65

19

32

0

1

1

0

1

0

1

0

1

0

1

65

20

154

24

Metode Enumerasi Contoh Numerik 2 : Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X

22 20

f2 (Total Biaya)

18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 50

55

60

65

70

75

80 85 90 f1 (Durasi)

95

100

105

110

115

120


Dari plot solusi pada grafik terlihat bahwa terdapat sembilan solusi pada pareto-optimal front dengan garis yang di pertegas (untuk masalah minimasi). Kesembilan solusi itu ternyata memberikan hasil yang sama dengan hasil yang diperoleh pada modifikasi algoritma NSGA-II. Berdasarkan tabel perbandingan di bawah ini, maka dapat disimpulkan bahwa modifikasi algoritma NSGA-II ini yang telah di-coding dalam software Matlab 7.0 sudah valid Tabel 4.19 Perbandingan Solusi Terbaik Modifikasi Algoritma NSGA-II dengan Metoda Enumerasi pada Contoh Numerik 2 Modifikasi Algoritma NSGA‐II

Metoda Enumerasi

Alternatif A

Durasi (Menit) 55

Biaya ($) 21

Alternatif A

Durasi (Menit) 55

Biaya ($) 21

B

65

18

B

65

18

C

70

17

C

70

17

D

100

15

D

100

15

E

110

12

E

110

12

F

115

11

A

115

11

155

4.4.3

Metode Enumerasi Contoh Numerik 3 Tabel di bawah ini menunjukkan bahwa terdapat 24 set solusi yang mungkin

dalam semua ruang solusi dengan perhitungan dua fungsi obyektifnya. Semua solusi tersebut diplot dalam sebuah grafik seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Hasil dari perhitungan dengan cara enumerasi terdapat pada tabel 4.20 dibawah ini. Tabel 4.20 Solusi Metoda Enumerasi Untuk Contoh Numerik 3

Kromosom Aktivitas 1 ke

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Alt 1 Alt 2

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Aktivitas 2 Alt 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Aktivitas 3

Aktivitas 4

Aktivitas 5

f1

f2

Alt 1 Alt 2 Alt 1 Alt 2 Alt 3 Alt 1 Alt 2 Durasi Biaya

1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1

156

1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0

0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0

0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1

1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1

55 50 55 52 55 55 45 40 45 42 45 45 45 40 45 42 45 45 35 30 35 32 35 35

7,2 8,2 5,2 6,2 4,3 5,3 8,2 9,2 6,2 7,2 5,3 6,3 6,2 7,2 4,2 5,2 3,3 4,3 7,2 8,2 5,2 6,2 4,3 5,3

Metoda Enumerasi Contoh Numerik 3 10 9

f2 (Total Biaya)

8 7 6 5 4 3 2 1 0 30

32

34

36

38

40 42 f1 (Durasi)

44

46

48

50


Dari plot solusi pada grafik terlihat bahwa terdapat tiga solusi pada paretooptimal front dengan garis yang di pertegas (untuk masalah minimasi). Ketiga solusi itu ternyata memberikan hasil yang sama dengan hasil yang diperoleh pada modifikasi algoritma NSGA-II. Berdasarkan tabel perbandingan di bawah ini, maka dapat disimpulkan bahwa modifikasi algoritma NSGA-II ini yang telah di-coding dalam software Matlab 7.0 sudah valid. Tabel 4.21 Perbandingan Solusi Terbaik Modifikasi Algoritma NSGA-II dengan Metoda Enumerasi pada Contoh Numerik 3

Modifikasi NSGA‐II Durasi Alternatif (Menit) A 30 B 32 C 35 D 45

Metode Enumerasi Biaya ($) 8,2 6,2 4,3 3,3

Alternatif Durasi (Menit) A 30 B 32 C 35 D 45

157

Biaya ($) 8,2 6,2 4,3 3,3

4.5 Analisis Pemodelan Proses Bisnis Proses bisnis adalah kombinasi dari aktivitas di dalam suatu perusahaan dimana setiap aktivitas itu memiliki tujuan, memiliki input dan output yang jelas, menggunakan resources, sehingga menghasilkan sejumlah aktivitas yang terurut. Pemodelan proses bisnis pada penelitian ini menggunakan IDEF3 untuk perbaikan proses bisnisnya.Seperti yang telah dijelaskan bahwa pemodelan proses dengan menggunakan metode IDEF3 hanya dapat memberikan perbaikan proses bisnis secara kualitatif saja. Karena perbaikan proses bisnis yang dilakukan secara kualitatif tidak memberikan hasil yang terukur, maka perlu dilakukan perbaikan proses bisnis yang dilakukan secara kuantitatif. Analisis yang dilakukan pada sistem “as is” dalam proses bisnis diharapkan dapat memberikan sejumlah alternatif pada sistem “to be”, sehingga pada tahap berikutnya digunakan perbaikan secara kuantitatif untuk memilih urutan set alternatif aktivitas yang memberikan solusi terbaik dengan memperhatikan kriteria yang multi-objective. Agar dapat terukur, maka digunakan model matematis. Penyelesaian model matematis ini menggunakan pendekatan modifikasi algoritma NSGA-II dalam pencarian solusi set alternatif aktivitas bisnis yang terbaik. Perbaikan proses bisnis yang dapat dilakukan dengan menggunakan metodologi yang diusulkan pada penelitian ini adalah proses bisnis yang terdiri dari beberapa alternatif aktivitas dan hubungan alternatif aktivitasnya dengan alternatif aktivitas berikutnya bersifat tetap. Perbaikan proses bisnis juga dapat dilakukan pada aktivitas yang memiliki kejadian-kejadian seperti kejadian-kejadian operasional, kejadiankejadian informasi, dan kejadian-kejadian keputusan/pengelolaan. Penggunaan model proses seperti yang diuraikan oleh Phalp et al. (1999) dalam penelitian ini adalah penggunaan model proses yang termasuk dalam kategori restructure proses bisnis yaitu menganalisis proses bisnis dengan cara memahami proses, menggambarkan prosesnya, dan analisis proses untuk improvement atau reengineering. Perbaikan proses bisnis ini sebaiknya dilakukan per bagian dari proses bisnis yang ada dalam perusahaan tersebut dan sebaiknya pemodelan prosesnya sudah didekomposisi sampai pada level yang paling bawah. Pada contoh numerik 1 yang digunakan dalam penelitian ini adalah model proses yang berbentuk paralel dengan 4

158

aktivitas yang memiliki 2 alternatif usulan pada setiap aktivitasnya.

Pada contoh

numerik 2 yang digunakan dalam penelitian ini adalah model proses yang berbentuk serial pada awal aktivitasnya dan paralel pada saat akhir aktivitasnya dengan 6 aktivitas yang memiliki berbagai alternatif usulan pada setiap aktivitasnya. Pada contoh numerik 3 yang digunakan dalam penelitian ini adalah model proses yang berbentuk serial dengan 8 aktivitas pada sistem ”as is”, setelah adanya perbaikan secara kualitatif pada tahap awalnya maka model proses bisnis yang diusulkan menjadi 5 aktivitas dengan berbentuk serial pada awal aktivitasnya dan paralel pada saat akhir aktivitasnya yang memiliki berbagai alternatif usulan pada setiap aktivitasnya Sesuai dengan pengklasifikasian yang dilakukan oleh Aguilar-Saven (2004), maka model IDEF3 yang digunakan dalam penelitian ini adalah tergolong dalam model pasif yaitu model yang tidak memiliki kemampuan untuk interaksi dengan user, dimana pemodelan IDEF3 memiliki kegunaan sebagai model analitik untuk pendukung keputusan pada pengembangan, perancangan proses dan pendukung keputusan selama proses eksekusi dan control. Flowchart yang digunakan untuk memperjelas informasi yang digunakan sebelum dilakukan pemodelan IDEF3 untuk beberapa contoh numerik juga tergolong dalam model pasif yang dimana memiliki tujuan sebagai model deskripsi untuk

pembelajaran

dan

model

analitik

untuk

pendukung

keputusan

pada

pengembangan dan perancangan proses. Sedangkan Gantt Chart yang digunakan untuk penggambaran alternatif solusi dari set alternatif aktivitas bisnis yang diperoleh termasuk dalam model pasif yang berguna sebagai model analitik untuk pendukung keputusan pada pengembangan dan perancangan proses.

4.6 Analisis Penggunaan Model Usulan Analisa qualitative (kualitatif) merupakan analisis structural yang mengevaluasi proses pada setiap aktivitas berdasarkan kualitasnya seperti dari aktivitas pertama dipilih mana alternatif yang lebih berkualitas, setelah itu dilanjutkan pada pilihan alternatif pada aktivitas 2 dan seterusnya. Sedangkan analisis quantitative (kuantitatif) merupakan analisis performance yang mengevaluasi proses berdasarkan nilai numerik

159

dari parameter, seperti tingkatan suksesnya, lamanya durasi dan besarnya biaya, serta jumlah aktivitas yang terjadi. Analisis Qualitative pada umumnya diimplementasikan pada area kondisi seperti di bawah ini : Sangat cocok digunakan apabila set aktivitas dalam proses bisnis tersebut memiliki jumlah alternatif dan jumlah aktivitas yang tidak kompleks misalnya hanya terdiri dari 2 aktivitas seperti contoh pada gambar di bawah ini. Pada gambar terlihat bahwa seorang penganalisis dapat memilih alternatif mana yang dipilih secara kualitatif secara langsung karena set aktivitas dalam proses bisnis tersebut tidak kompleks.

Gambar 4.36 Pemilihan Supllier dan Cara Pelunasan Hutang

Apabila model proses bisnis tersebut hanya memiliki serial structure yang tidak memiliki pilihan alternatif untuk setiap aktivitasnya.

] Gambar 4.37 Proses Manufaktur

Dapat digunakan pada saat perbaikan proses bisnis yang single analysis environment yaitu ketika fungsi tujuan yang ingin dicapai paling banyak hanya 1 fungsi tujuan seperti kualitas,produktivitas, fleksibilitas, kapasitas resources, durasi ataupun biaya saja.

160

Perbaikan proses bisnis yang ditawarkan tidak kompleks seperti halnya menggabungkan aktivitas yang redundant, mengeliminasi aktivitas yang tidak perlu, perbaikan beban kerja untuk setiap aktivitas dengan cara paralel aktivitas, penyederhanaan aktivitas dalam sistem, di tambah nilai prosesnya ataupun diotomasikan proses aktivitasnya, dan yang lainnya Seperti yang kita ketahui bahwa analisis kualitatif hanya dapat menganalisis setiap proses aktivitasnya secara subyektifitas dari seorang analisis, sehingga apabila ingin diperoleh hasil yang lebih obyektif maka diperlukan analisis kuantitatif. Untuk itulah maka diperkenalkan modifikasi algoritma NSGA-II (Non Dominated Sorting in Genetic Algorithm II) yang telah dikembangkan pada penelitian ini yang merupakan analisis quantitative yang dapat digunakan untuk menganalisis bukan pada setiap kualitas pada proses aktivitas tetapi dapat secara langsung menganalisis semua set aktivitas dalam proses bisnis tersebut dan memberikan solusi yang lebih baik dan lebih efisien bila dibandingkan bila hanya menggunakan analisis kualitatif. Modifikasi algoritma NSGA-II dengan menggunakan IDEF3 dapat diaplikasikan pada area kondisi seperti di bawah ini : 9 Perbaikan proses bisnis yang memiliki kriteria performance yang multi-objective. 9 Model proses bisnis yang dimana dalam perbaikannya memiliki beberapa kombinasi pilihan alternatif yang kompleks. 9 Sebaiknya model dalam penelitian ini digunakan pada permasalahan proses bisnis yang telah didekomposisikan sampai pada level yang paling bawah sehingga memudahkan untuk mencari lokalisasi masalah menganalisis perbaikan proses bisnis. 9 Apabila tujuan yang ingin dicapai lebih dari satu tujuan, maka analisis quantitative ini sangat cocok sekali digunakan karena dapat memberikan nilai pasti yang akan diperoleh dari kedua fungsi tujuan yang mungkin trade-off antara satu sama yang lainnya. Untuk itu yang dalam mengevaluasi karakteristik proses bisnisnya bukan hanya memperhatikan kualitas aktivitas saja, tetapi dapat menggunakan beberapa atribut yang diinginkan seperti lamanya durasi dan biaya pelayanan, resource capacity dan produktivitas, quality,time dan cost, speed dan cost, resources utilization dan cost , waktu delivery dan volume, dan yang lainnya. 161

9 Model yang digambarkan adalah model yang dimana hubungan antar struktur alternatif aktivitas-aktivitas dalam proses bisnisnya adalah bersifat tetap satu sama lainnya. Pada saat menggambarkan hubungan antar aktivitas yang memiliki hubungan tetap tersebut dapat menggunakan semua tipe junction yang ada dalam IDEF3 kecuali untuk tipe junction “OR” (“synchronous “OR” ataupun asynchronous “OR”) terdapat perubahan dalam inisialisasi populasinya. 9 Analisis observasi sering sekali diikuti dengan analisis computational. Pada saat perbaikan proses bisnis tertentu, seorang analisis dapat melakukan analisis kualitatif terlebih dahulu seperti menurunkan durasi proses, eliminasi aktivitas redundant, membagi aktivitas (partitioning), menggabungkan aktivitas serial (merging), mengganti teknologinya dan eliminasi siklus. Setelah dilakukan perbaikan proses tersebut, maka dapat juga diikuti dengan analisis kuantitatif sehingga solusi perbaikan yang diberikan dapat dipertanggungjawabkan secara pasti. Adapun analisisnya dapat ditunjukkan seperti gambar di bawah ini :

Analisis Kualitatif

Analisis Output

Kuantitatif

Gambar 4.38 Usulan Model Perbaikan Proses Bisnis

162

Kelemahan dari modifikasi algoritma NSGA-II ini adalah :

Tidak dapat digunakan untuk model proses yang memiliki iterative nature seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

Gambar 4.39 Siklus Proses Desain Untuk memudahkan dalam penerapan model analitik usulan dalam mengoptimisasikan perbaikan proses bisnis yang multi-objective, maka ditunjukkan detail rencana penerapan metodologi dan tools yaitu sebagai berikut : Step 1 : Penentuan Variabel dan Kriteria Tujuan. •

Variabel adalah merupakan bagian yang dikendalikan oleh pembuat keputusan.

•

Kriteria tujuan mengidentifikasikan ukuran kinerja dan optimisasi dari ukuran kinerja yang ingin dicapai.

Step 2 : Pemodelan Proses Pemodelan proses bisnis usulan dengan menggunakan model IDEF3 dengan cara : 1. Mendefinisikan skenario 2. Mengidentifikasi dan menetapkan aktivitas yang tepat 3. Menyusun aktivitas dalam urutan yang bertahap 4. Mengidentifikasi dan menentukan input dan output 5. Menetapkan object life cycle 6. Menetapkan logical junctions

163

Step 3: Mengembangkan Model Matematis 1. Mengembangkan model matematis untuk menjelaskan reliability dari model proses. 2. Mendapatkan fungsi tujuan yang akan digunakan dalam algoritma selanjutnya. Step 4 : Menentukan Parameter yang digunakan Parameter adalah nilai yang tidak dapat dikendalikan oleh pembuat keputusan. Parameter genetik berguna dalam pengendalian operator-operator genetik yang digunakan. Parameter yang digunakan adalah ukuran populasi, jumlah generasi, probabilitas crossover dan probabilitas mutasi yang digunakan. Ukuran Populasi merupakan banyaknya string yang berada pada populasi (pada satu generasi). Generasi merupakan populasi berikutnya setelah populasi awal yang merupakan hasil evolusi kromosom-kromosom melalui iterasi. Populasi awal itu sendiri dibangun secara acak. Prob Crossover merupakan rasio dari anak (offspring) yang dihasilkan dari setiap generasi dengan ukuran populasi. Probabilitas crossover (Pc) mengendalikan operator crossover. Prob Mutation merupakan presentasi jumlah total gen pada populasi yang akan mengalami mutasi. Peluang mutasi mengendalikan banyaknya gen baru yang akan dimunculkan untuk dievaluasi. Step 5 : Run Modifikasi Algoritma NSGA-II 1

Memasukkan jumlah populasi dan jumlah generasi yang diinginkan dengan menginput main M-File dari program yaitu main_nsga_2 (jumlah populasi,jumlah generasi).

2

Menginput jumlah aktivitas, jumlah alternatif yang telah digambarkan pada step 2.

164

3

Menginput nilai dari setiap atribut yang telah ditetapkan misalnya biaya dan durasi untuk setiap alternatif pada aktivitas yang telah digambarkan.

4

Mengganti dan memeriksa M-file “evaluasi fungsi tujuan” untuk memastikan nilai fitness yang akan diperoleh apakah telah sesuai dengan model matematis yang telah ditetapkan. Fungsi fitness merupakan alat ukur yang digunakan dalam proses evaluasi kromosom pada setiap generasi.

5

Tekan huruf “c” dan tunggu beberapa saat untuk tampilan grafik yang berisi paretooptimal-set. Pareto-optimal set adalah kumpulan solusi yang tidak dikuasai (Nondominated solution set) di antara domain solusi keputusan yang mungkin secara keseluruhan.

165

BAB 4. UJI COBA DAN ANALISIS MODIFIKASI ALGORITMA NSGA-II

Recommend Documents