PEMILIHAN PEMASOK DAN PENGALOKASIAN ORDER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-ANALYTIC NETWORK PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING (STUDI KASUS DI PT

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Pebruari 2012

PEMILIHAN PEMASOK DAN PENGALOKASIAN ORDER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-ANALYTIC NETWORK PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING (STUDI KASUS DI PT. SA) SUPPLIER SELECTION AND ORDER ALLOCATION USING FUZZYANALYTIC NETWORK PROCESS METHOD AND GOAL PROGRAMING (CASE STUDY IN PT. SA) Novian Rolandy Sutanto 1), Bobby Oedy P. Soepangkat 2) 1) Magister Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Cokroaminoto 12A, Surabaya, 60264, Indonesia e-mail: [email protected] 2) Jurusan Teknik Mesin, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolilo Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: [email protected] ABSTRAK Suatu metode untuk pemilihan pemasok dan pengalokasian order bagi pemasok dikembangkan berdasarkan metode fuzzy-Analytic Network Process (fuzzy-ANP) dan Goal Programming. Metode fuzzy-ANP digunakan untuk menentukan bobot kriteria pemilihan pemasok secara keseluruhan agar diperoleh penilaian secara tepat dan jelas. Penentuan alokasi order yang optimal bagi tiap pemasok yang terpilih dilakukan dengan menggunakan metode Goal Programming. Langkah pertama di dalam menyusun metode pemilihan pemasok adalah menentukan kriteria-kriteria pemilihan pemasok. Kriteria-kriteria tersebut kemudian diklasifikasikan ke dalam empat subnetwork, yaitu Benefit, Opportunity, Cost, dan Risk (BOCR). Langkah kedua adalah menentukan jumlah alokasi order terhadap tiap pemasok yang telah terpilih. Kata kunci: Pemilihan pemasok, alokasi order, BOCR, fuzzy-ANP, Goal Programming ABSTRACT A method for selecting supplier and allocating order developed based on fuzzyAnalytic Network Process (fuzzy-ANP) and Goal Programming methods. Fuzzy-ANP method used for weighting the criteria for the overall supplier selection in order to be able to obtain an accurate and clear assesment. The determination of optimal order allocation for selected supplier is conducted by using Goal Programming method. The first step in developing supplier selection method is determining the criteria for supplier selection. That criteria then classified into four subnetworks, i.e., Benefit, Opportunity, Cost, and Risk (BOCR). The next step is determining the amount of order allocation of each selected supplier. Keywords: supplier selection, order allocation, BOCR, fuzzy-ANP, Goal Programming

PENDAHULUAN Permasalahan pemilihan pemasok (supplier) selalu berkaitan erat dengan pemilihan pemasok secara tepat dengan alokasi kuotanya masing-masing. Kesalahan dalam pemilihan pemasok dapat menghambat kegiatan produksi dan operasi perusahaan, karena hal ini ISBN : 978-602-97491-4-4 A-14-1


berkaitan dengan peran pemasok sebagai penyedia bahan baku yang digunakan dalam proses produksi. Oleh karena itu, pemilihan pemasok merupakan permasalahan multikriteria, baik yang bersifat tangible ataupun intangible. PT. SA merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang Concrete Block Industry. Sebagai salah satu perusahaan yang bersifat make to stock dan order yang diterima bersifat berkesinambungan dan dalam jumlah yang besar, maka PT. SA dituntut untuk terus menerus berproduksi. Tabel 1 menunjukkan bahwa selama proses pengiriman produk semen dan pigmen ke PT.SA banyak terjadi kerusakan pada kantongnya. Dengan adanya cacat pada kemasan produk, maka konsekuensi yang diterima perusahaan adalah perusahaan mengalami kerugian karena selain menanggung biaya kehilangan bahan baku, jumlah kebutuhan bahan baku juga tidak sesuai dengan yang telah direncanakan. Tabel 1. Persentase Cacat Kantong Semen dan Pigmen Periode Juni-Nopember 2011 Persentase Cacat Kantong Semen Kantong Pigmen Juni 2011 0.073 0.036 Juli 2011 0.086 0.041 Agustus 2011 0.068 0.037 September 2011 0.090 0.032 Oktober 2011 0.077 0.038 Nopember 2011 0.080 0.043 Bulan

Gambar 1 menunjukkan persentase ketepatan waktu pengiriman pemasok semen ke perusahaan, sedangkan Gambar 2 menunjukkan persentase ketepatan waktu pengiriman pemasok pigmen ke perusahaan. Dari ilustrasi kedua gambar tersebut menunjukkan bahwa kinerja dari pemasok semen dan pemasok pigmen perlu dievaluasi karena tidak mampu menepati jadwal pengiriman yang telah disepakati. Permasalahan ini mengakibatkan proses produksi perusahaan menjadi terhambat, sehingga pemenuhan pesanan konsumen oleh PT. SA juga menjadi terhambat.

Gambar 1. Persentase Ketepatan Waktu Pengiriman Semen Periode Juni-Nopember 2011

ISBN : 978-602-97491-4-4 A-14-2


Gambar 2. Persentase Ketepatan Waktu Pengiriman Pigmen Periode Juni-Nopember 2011

Permasalahan lain yang dihadapi oleh PT. SA adalah selama ini perusahaan tidak pernah melakukan evaluasi mengenai kinerja dari pemasok dan tidak pernah memperhitungkan mengenai jumlah alokasi order yang optimal dari para pemasoknya saat ini. Oleh karena itu, PT. SA berencana untuk melakukan pemilihan pemasok agar dapat meminimalkan resiko terjadinya stockout pada bahan baku, mengurangi jumlah cacat produk pada saat pengiriman, dan pemenuhan seluruh order konsumen oleh PT. SA dapat terpenuhi. Metode fuzzy-Analytic Network Process (ANP) dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan pengambilan keputusan yang melibatkan multikriteria pada pemilihan pemasok. Menurut Saaty (2001), metode ANP digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pengambilan keputusan, dimana terdapat hubungan saling mempengaruhi antar kriteria dalam suatu level tertentu, namun masih memiliki sifat samar di dalam pengambilan keputusannya. Penggunaan logika fuzzy adalah untuk mengakomodir sifat samar dalam pengambilan keputusan untuk memberikan penilaian, sehingga dapat mengatasi ketidakpastian di dalam kriteria-kriteria yang bersifat kualitatif. Metode Analytical Network Process telah digunakan di beberapa penelitian sebelumnya. Rachmawati (2007) telah melakukan penelitian tentang pemilihan pemasok bahan baku untuk perusahaan tepung dengan pendekatan metode ANP. Permasalahan yang terdapat pada penelitian ini adalah pemasok seringkali mengirim pesanan yang tidak sesuai dengan jumlah yang dipesan dan sering terjadi keterlambatan pengiriman, sehingga juga sering terjadi stockout bahan baku. Untuk penyelesaian permasalahan alokasi pembelian bahan baku digunakan metode Integer Linear Programming dengan fungsi tujuan meminimasi biaya. Gupta dan Nukala (2006) telah membahas optimasi alokasi order dan pemilihan pemasok. Dalam menyelesaikan permasalahan pemilihan pemasok, digunakan metode Analytic Network Process (ANP), sedangkan metode Preemptive Goal Programming (PGP) digunakan untuk mengoptimalkan jumlah alokasi order terhadap pemasok. Ada dua tujuan yang ingin dicapai dalam mengembangkan suatu metode untuk pemilihan pemasok berdasarkan fuzzy-ANP dan Goal Programming. Tujuan pertama adalah menentukan pemasok terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Kriteriakriteria tersebut kemudian diklasifikasikan ke dalam empat subnetwork, yaitu Benefit, Opportunity, Cost, dan Risk (BOCR). Tujuan kedua adalah menentukan jumlah alokasi order bahan baku terhadap tiap pemasok yang telah terpilih. Metode fuzzy-ANP digunakan untuk menentukan bobot kriteria pemilihan pemasok secara keseluruhan agar diperoleh penilaian secara tepat dan jelas. Penentuan alokasi order yang optimal bagi tiap pemasok yang terpilih dilakukan dengan menggunakan metode Goal Programming. ISBN : 978-602-97491-4-4 A-14-3


METODE Untuk menentukan kriteria-kriteria dalam melakukan pemilihan pemasok, langkah pertama adalah melakukan jajak pendapat di lingkungan perusahaan yang diteliti. Langkah kedua adalah mengidentifikasi kriteria-kriteria dalam pemilihan pemasok dan mengklasifikasikannya ke dalam masing-masing BOCR subnetwork. Langkah ketiga adalah membuat model network, yaitu menentukan hubungan antar kriteria dan antar cluster. Langkah keempat adalah membuat kuesioner berdasarkan model network. Langkah kelima adalah menyebarkan kuesioner untuk memperoleh data penilaian terhadap pemasok. Penentuan pemasok terbaik dilakukan dengan mengolah data yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner dengan menggunakan metode fuzzy-ANP. Untuk menentukan optimasi alokasi jumlah order bahan baku digunakan metode Goal Programming. Data-data yang digunakan untuk melakukan optimasi alokasi order bahan baku adalah data kebutuhan bahan baku, data kapasitas masing-masing pemasok, data harga produk, dan data minimum pembelian. HASIL DAN PEMBAHASAN Penentuan Kriteria Pemilihan Pemasok Jajak pendapat yang dilakukan di lingkungan perusahaan pemasok semen dan pigmen menghasilkan 15 kriteria yang dapat digunakan oleh PT. SA untuk melakukan pemilihan pemasok terbaik. Kriteria-kriteria tersebut kemudian dikelompokkan ke dalam 5 cluster, dan selanjutnya dikategorikan ke dalam BOCR Subnetwork seperti ditunjukkan pada Tabel 2. Tabel 2. Kriteria dan BOCR Subnetwork pada Pemilihan Pemasok di PT. SA Subnetwork

Kriteria

Cluster

Ketepatan BENEFITS Fleksibilitas

OPPORTUNITIES

Service

COSTS

Biaya

RISKS

Internal Pemasok

Kualitas Waktu pengiriman Jumlah pengiriman Packaging Frekuensi pengiriman Kapasitas penyimpanan Pembayaran Garansi Prosedur komplain Responsiveness Relationship and Communication System Harga produk Manajemen perusahaan Kondisi finansial Rekam jejak perusahaan

Penentuan Prioritas Alternatif Pemasok secara Keseluruhan Setelah diperoleh kriteria-kriteria untuk pemilihan pemasok terbaik, maka langkah selanjutnya adalah menentukan prioritas alternatif pemasok secara keseluruhan. Perhitungan prioritas alternatif secara keseluruhan untuk masing-masing pemasok dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Super Decision 2.0.8. Gambar 3 menunjukkan hasil perhitungan untuk penentuan prioritas alternatif pemasok semen, sedangkan Gambar 4 menunjukkan hasil perhitungan untuk penentuan prioritas alternatif pemasok pigmen. ISBN : 978-602-97491-4-4 A-14-4


Gambar 3. Prioritas Alternatif Pemasok Semen

Gambar 4. Prioritas Alternatif Pemasok Pigmen

Penentuan peringkat alternatif dilakukan dengan melihat nilai pada kolom normal. Peringkat alternatif untuk pemasok semen dan pigmen secara keseluruhan ditunjukkan pada Tabel 3. Tabel 3. Peringkat Alternatif Pemasok Material

Alternatif Pemasok

PT. Subur Buana PT. Total Galaxy Semen PT. Holcim Indonesia PT. Sinar Mulia PT. Indo Asia Pigmen PT. Jangkar Mas

Bobot Peringkat Pemasok 0.0166 4 0.4489 1 0.2939 2 0.2405 3 0.0923 2 0.9077 1

Optimasi Alokasi Order Bahan Baku Optimasi alokasi order bahan baku terhadap tiap pemasok dilakukan dengan menggunakan metode Goal Programming dan bantuan perangkat lunak LINDO. Alokasi order bahan baku pada tiap pemasok dilakukan setelah mendapatkan peringkat alternatif pemasok dari masing-masing bahan baku. Pada model matematis Goal Programming, variabel keputusan yang digunakan adalah: Xit = banyaknya produk yang dipesan dari pemasok i pada periode t. Dengan: i = pemasok, dimana i = 1, 2, 3, 4 t = periode bulan, dimana t = 1, 2, 3, 4, 5, 6 Ada empat fungsi tujuan yang digunakan dalam pemilihan pemasok, yaitu: 1. 2. 3. 4.

Meminimalkan total biaya pembelian (Z1) Meminimalkan jumlah produk cacat (Z2) Memaksimalkan jumlah produk yang dapat dibeli (Z3) Memaksimalkan ketepatan waktu pengiriman (Z4)

ISBN : 978-602-97491-4-4 A-14-5


Tujuan akhir dari pemodelan Goal Programming ini adalah meminimalkan deviasi dari masing-masing fungsi tujuan, dimana keempat fungsi tujuan tersebut dijadikan konstrain dan masing-masing memiliki goal sebagai berikut: 1. Meminimalkan biaya pembelian =

.

+

−

=

=

.

+

−

= .

Dengan: a = periode, dimana a = 1, 2, 3, 4, 5, 6 n1 = deviasi negatif ke-1, menunjukkan tingkat pencapaian total harga pembelian kurang dari nilai yang ditargetkan p1 = deviasi positif ke-1, menunjukkan tingkat pencapaian total harga pembelian lebih dari nilai yang ditargetkan Bt = dana pembelian bahan baku yang disediakan perusahaan pada periode t 2. Meminimalkan jumlah produk cacat

Dengan: n2 = deviasi negatif ke-2, menunjukkan pengurangan produk cacat yang terkirim ke perusahaan kurang dari nilai yang ditargetkan p2 = deviasi positif ke-2, menunjukkan pengurangan produk cacat yang terkirim ke perusahaan lebih dari nilai yang ditargetkan Q = nilai rata-rata produk cacat maksimum yang dapat diterima oleh perusahaan Dt = permintaan (demand) produk pada periode t 3. Memaksimumkan jumlah produk yang dapat dibeli =

.

+

−

=

Dengan: n3 = deviasi negatif ke-3, menunjukkan tingkat pencapaian jumlah pembelian kurang dari nilai yang ditargetkan p3 = deviasi positif ke-3, menunjukkan tingkat pencapaian jumlah pembelian lebih dari nilai yang ditargetkan Pt = batas atas nilai total pembelian pada periode t 4. Memaksimalkan ketepatan waktu pengiriman =

.

+

−

=

Dengan: n4 = deviasi negatif ke-4, menunjukkan tingkat pencapaian ketepatan waktu pengiriman kurang dari nilai yang ditargetkan p4 = deviasi positif ke-4, menunjukkan tingkat pencapaian ketepatan waktu pengiriman lebih dari nilai yang ditargetkan T = target ketepatan waktu pengiriman yang diinginkan oleh perusahaan Variabel konstrain yang digunakan dalam pemilihan pemasok adalah sebagai berikut: 1. Konstrain minimal order ≥ . untuk i = 1, 2, 3, 4 dan t = 1, 2, 3, 4, 5, 6 ISBN : 978-602-97491-4-4 A-14-6


Dengan: moit = jumlah minimal order pada pemasok i pada periode t Yit = 1, jika pembelian dilakukan pada pemasok i pada periode t 0, jika pembelian tidak dilakukan pada pemasok i pada periode t 2. Konstrain kapasitas pemasok ≤ . Dengan: Vit = kapasitas pembelian produk pada pemasok i pada periode t 3. Konstrain demand ≥

Dengan: Dt = total demand pada bulan ke-t 4. Konstrain Non-negativity dan binary Xit ≥ 0, untuk i = 1, 2, 3, 4 dan t = 1, 2, 3, 4, 5, 6 Yit = 0 atau 1, integer, untuk i = 1, 2, 3, 4 dan t = 1, 2, 3, 4, 5, 6 Dari hasil running perangkat lunak LINDO, didapatkan alokasi order semen tiap-tiap pemasok ditunjukkan pada Tabel 4, sedangkan alokasi order pigmen tiap-tiap pemasok ditunjukkan pada Tabel 5. Tabel 4. Alokasi Order Semen pada Pemasok Terpilih Pemasok Subur Buana Total Galaxy Holcim Sinar Mulia

1 0 1500 1592 0

2 0 1500 1592 0

Periode 3 4 0 0 1500 1500 1592 1592 0 0

5 1300 1500 0 428

6 1300 1500 0 914

Tabel 5 Alokasi Order Pigmen pada Pemasok Terpilih Pemasok Indo Asia Jangkar Mas

1 38 200

2 38 200

Periode 3 4 38 38 200 200

5 59 200

6 98 200

Berdasarkan data pada tabel 4, dapat diinterpretasikan bahwa pembelian semen selama 6 periode ke depan dialokasikan kepada PT. Total Galaxy sebanyak 9.000 sak, PT. Holcim sebanyak 6.368 sak, PT. Subur Buana 2.600 sak, dan PT Sinar Mulia sebanyak 1.342 sak. Untuk data pada tabel 5, dapat diinterpretasikan bahwa pembelian pigmen selama 6 periode ke depan dialokasikan kepada PT. Jangkar Mas sebanyak 1.200 sak dan PT. Indo Asia sebanyak 309 sak. KESIMPULAN DAN SARAN 1. Dari hasil penyebaran kuesioner dan pengolahan data, diperoleh 15 kriteria yang digunakan untuk melakukan pemilihan pemasok, yang dapat diklasifikasikan ke dalam BOCR subnetwork dengan rincian sebagai berikut: a. Benefits subnetwok memiliki 7 kriteria, yaitu kualitas, jumlah pengiriman, waktu pengiriman, packaging, pembayaran, frekuensi pengiriman, dan kapasitas penyimpanan. ISBN : 978-602-97491-4-4 A-14-7


b. Opportunities subnetwork memiliki 4 kriteria, yaitu garansi, prosedur complain, responsiveness, dan relationship and communication system. c. Costs subnetwork memiliki 1 kriteria, yaitu harga produk. d. Risks subnetwork memiliki 3 kriteria, yaitu manajemen perusahaan, kondisi finansial, dan track record perusahaan. 2. Hasil perhitungan prioritas alternatif pemasok dengan menggunakan fuzzy-ANP, menunjukkan bahwa: a. PT. Total Galaxy adalah pemasok semen terbaik dengan bobot sebesar 44,9%, diikuti PT. Holcim dengan bobot sebesar 29,4%, PT. Sinar Mulia dengan bobot sebesar 24,1%, dan yang terakhir PT. Subur Buana dengan bobot sebesar 1,7%. b. PT. Jangkar Mas adalah pemasok pigmen terbaik dengan bobot sebesar 90,8%, diikuti PT. Indo Asia dengan bobot sebesar 9,2%. 3. Pengalokasian order tiap-tiap pemasok dengan tujuan minimasi deviasi adalah sebagai berikut: a. Pembelian semen selama 6 periode ke depan dialokasikan kepada PT. Total Galaxy sebanyak 9.000 sak, PT. Holcim sebanyak 6.368 sak, PT. Subur Buana 2.600 sak, dan PT Sinar Mulia sebanyak 1.342 sak. b. Pembelian pigmen selama 6 periode ke depan dialokasikan kepada PT. Jangkar Mas sebanyak 1.200 sak dan PT. Indo Asia sebanyak 309 sak. Saran-saran yang dapat diberikan untuk perusahaan dan penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut: 1. Saran bagi perusahaan adalah sebaiknya memberikan prioritas atau pembobotan terhadap benefits, opportunities, costs, dan risks (BOCR) subnetwork agar proses penentuan peringkat pemasok lebih obyektif. 2. Saran bagi penelitian selanjutnya adalah sebaiknya menambahkan kriteria-kriteria strategis pada masing-masing benefits, opportunities, costs, dan risks (BOCR) subnetwork dan melakukan perhitungan analisis sensitivitas pada pemilihan alternatif pemasok. DAFTAR PUSTAKA Gupta, S. M. and Nukala, S., (2006), ”Supplier selection in a closed-loop supply chain network: an ANP-Goal Programming based methodology,” Proceedings of the SPIE International Conference on Environmentally Conscious Manufacturing VI, Boston, Massachussets, hal. 130-138. Rachmawati, Diah R., (2007), Pemilihan Supplier dengan pendekatan metode Analytical Network Process dan Integer Linear Programming (Studi Kasus PT.Marie Singa Sari Malang), Tesis, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhamadiyah, Malang. Saaty, Thomas L., (2001), Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process, Second Edition, RWS Publications, Pittsburgh.

ISBN : 978-602-97491-4-4 A-14-8

PEMILIHAN PEMASOK DAN PENGALOKASIAN ORDER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-ANALYTIC NETWORK PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING (STUDI KASUS DI PT

Recommend Documents