III. METODOLOGI PENELITIAN A.
KERANGKA PEMIKIRAN
Produksi bunga krisan yang mengalami peningkatan dari tahun ke tahun memberikan kontribusi yang positif kepada petani dalam peningkatan kesejahteraan mereka. Rantai pasokan komoditas bunga krisan sebagaimana komoditas hortikultura yang lain belum efisien sehingga keuntungan dan resiko yang diterima setiap anggota rantai pasokan masih tinggi. Rantai pasokan yang panjang dan terbagi-bagi juga dapat menyebabkan kerusakan secara fisik pada produk segar karena akan terjadi penyusutan. Sebagaiamana layaknya komoditas hortikultura, bunga krisan merupakan bahan yang mudah rusak. Kerusakan tersebut bisa meliputi kerusakan mekanis, fisik dan mikrobiologis. Kerusakan ini menimbulkan susut jumlah barang saat pendistribusian produk. Produk yang sedang didistribusikan akan mengalami penurunan kualitas dan kuantitas. Jarak yang semakin jauh akan meningkatkan kerusakan yang diakibatkan pada produk. Hal ini tentu akan menurunkan keuntungan yang diperoleh perusahaan. Konsep Supply Chain Management (SCM) melihat pendekatan masalah logistik sebagai masalah yang luas mulai dari bahan baku hingga produk jadi yang digunakan konsumen akhir sebagai satu rantai aliran produk. Tujuan SCM adalah membuat seluruh anggota rantai pasokan menjadi efisien dan efektif, minimisasi total biaya sistem pada pengadaan bahan baku, transportasi dan distribusi, inventori dari produk jadi. Prinsip utama dalam SCM ialah menciptakan sinkronisasi aktivitas-aktivitas yang beragam dan membutuhkan pendekatan holistik. Penelitian ini menekankan permasalahan SCM yaitu pemodelan rantai pasokan untuk mengoptimasi total biaya transportasi rantai pasokan produk krisan dengan mencari jenis dan jumlah kendaraan yang menghasilkan biaya pengiriman minimum. Model rantai pasokan dikembangkan berdasarkan model transportasi dan distribusi yang bersifat integer linear progamming, dengan fungsi tujuan yaitu minimisasi biaya. Kendala yang dimasukkan dalam permodelan meliputi kapasitas produsen, konsumen, dan jumlah dan kapasitas armada yang digunakan serta kendala waktu. Variabel keputusan yang ingin diperoleh adalah jenis dan jumlah armada yang dapat meminimisasi biaya pengiriman produk dari perusahaan menuju lokasi kosumen. Optimasi di dalam jaringan transportasi menghasilkan kombinasi armada yang paling optimal yang akan menghasilkan biaya terendah. Model jaringan transportasi ini merupakan model yang kompleks karena mempertimbangkan beberapa parameter dalam rantai pasok. Oleh karena itu, teknik yang paling baik digunakan untuk optimasi adalah teknik Algoritma Genetika. Algoritma genetika adalah suatu teknik pencarian dan optimasi global yang efektif dan efisien yang kerjanya meniru prisip evolusi dan mekanisme biologi genetika. Algoritma menjanjikan perolehan solusi yang optimum atau mendekati optimum global dan adaptif terhadap permasalahan yang dihadapi. Penelitian ini terbatas mengkaji mengenai aliran massa produk, kualitas produk dipengaruhi susut selama proses pendistribusian, jaringan transportasi pengiriman, biaya yang dibutuhkan tiap jenis kendaraan, dan waktu yang dibutuhkan tiap pengiriman ke lokasi-lokasi konsumen. Diagram alir kerangka pikir penelitian disajikan pada Gambar 4.
14
Mulai Penentuan Lokasi dan Judul Penelitian
Studi Pustaka
Identifikasi Masalah Perumusan Masalah
Tujuan penelitian Pengumpulan Data
Data- data yang bersifat kualitatif 1. Nama dan lokasi supplier, fasilitas, dan pasar yang potensial 2. Faktor-faktor yang mempengaruhi susut pengiriman 3. Jenis-jenis transportasi yang menghubungkan antara supplier, perusahaan dan pasar Data-data yang bersifat kuantitatif 1. Jumlah kendaraan yang digunakan 2. Lama waktu pengiriman 3. Biaya tiap pengiriman komoditas 4. Jumlah jalur yang digunakan 5. Jumlah komoditas yang dikirim
- Wawancara - Kuisioner - Pengamatan langsung - Diskusi
Analisis Data
Analisis Data Transportasi
Analisis Data Deskriptif
Analisis Alokasi Biaya dan Pemodelan Transportasi Mekanisme Rantai Pasokan dan Distribusi
Optimasi Pemilihan Jenis dan Jumlah Kendaraan Menggunakan Genetic Algorithm Biaya transportasi minimum
Selesai Gambar 4. Diagram alir kerangka pikir penelitian
15
B.
WAKTU DAN TEMPAT PENELITIAN
Penelitian mengenai analisis transportasi manajemen rantai pasok ini akan dilakukan dari bulan Maret sampai September 2010. Penelitian akan dilakukan pada perusahaan PT. Saung Mirwan, salah satu perusahaan agribisnis yang cukup besar di Jawa Barat dan beberapa lembaga yang terkait pada rantai pasokan komoditas dan produk bunga krisan seperti para petani mitra, distributor ataupun retailer serta agen ekspor.
C.
TATA LAKSANA
Pelaksanaan penelitian melalui tahap-tahap berikut : Mengidentifikasi masalah Identifikasi merupakan langkah pertama yang harus dilakukan agar masalah yang dibahas pada penelitian ini menjadi lebih jelas dan terarah sehingga diperoleh penyelesaian masalah yang tepat. 2. Studi pustaka Studi pustaka digunakan untuk mempelajari konsep Supply Chain Management dan teknikteknik optimasi transportasi dan distribusi supply chain dengan algoritma genetika. 3. Penetapan tujuan penelitian Menentukan tujuan penelitian untuk menjadikannya sebagai acuan terhadap hasil akhir penelitian. 4. Perumusan masalah Menjabarkan kembali inti permasalahan ke dalam suatu lingkup permasalahan yang teridentifikasi. 5. Perancangan model Perancangan suatu model yang dapat menyatukan berbagai kebutuhan komponen dan aktivitas dari transportasi dan distribusi supply chain sesuai setelah memahami permasahan yang ada. Tahaptahap perancangan model transportasi terdiri atas : a. Menetapkan asumsi-asumsi Sebelum perancangan model, asumsi-asumsi yang digunakan terdiri atas pemasok, kendaraan, dan produk. Pemasok Perusahaan yang menjadi pemasok produk bunga krisan adalah PT. Saung Mirwan yang memasok bunga kepada konsumen yang terletak di daerah Cipanas, Bogor, Jakarta, dan Bandung. PT. Saung Mirwan diasumsikan mengirimkan produk ke konsumen yang terletak di Cipanas, Bogor, Jakarta dan Bandung dan perusahaan mampu memenuhi semua permintaan konsumen bunga. Kendaraan Kendaraan yang digunakan dalam distribusi produk ke lokasi konsumen adalah kendaraan milik perusahaan, yaitu mobil L300, mobil box engkle dan mobil box double. Masing-masing alat angkutan tersebut memiliki spesifikasi kapasitas, kebutuhan bahan bakar sehingga biaya yang ditimbulkan masing-masing kendaraan berbeda. Dalam model transportasi rantai pasok ini diasumsikan bahwa alat transportasi yang digunakan terdiri atas tiga jenis kendaraan yaitu L300, mobil box engkle dan mobil box double sesuai dengan yang dimiliki oleh perusahaan. Jumlah unit kendaraan yang dimiliki oleh perusahaan adalah 1 unit L300, 6 unit mobil box engkle dan 4 unit mobil box double. Kondisi semua kendaraan diasumsikan baik dan layak digunakan. Selain itu, jalan raya yang akan dilalui oleh kendaraan juga diasumsikan layak untuk pengiriman. Asumsi pengiriman bunga dari perusahaan sampai di lokasi konsumen dalam hitungan hari, transportasi dihitung hanya sekali jalan. Produk Produk yang dikirim oleh perusahaan terdiri atas bunga potong, bibit krisan unrooted cutting dan rooted cutting. Produk diasumsikan bersifat homogen, artinya dalam satu kendaraan hanya terdapat satu varietas. Namun setiap kendaraan boleh berbeda varietas. Hal ini bertujuan untuk memudahkan penghitungan harga produk per kendaraan.
1.
b.
Penentuan variabel keputusan Variabel keputusan adalah jumlah dan jenis kendaraan (n) yang akan digunakan untuk pengiriman sejumlah tertentu produk dari perusahaan sesuai dengan permintaan konsumen.
16
c.
Penentuan fungsi tujuan Fungsi bertujuan untuk meminimalkan total biaya transportasi. Rincian biaya transportasi produk sesuai dengan yang digunakan perusahaan terdiri atas : 1) Biaya operasional setiap kendaraan pada setiap tujuan pengiriman (bo) Biaya operasional telah mencakup biaya bahan bakar, biaya tol, biaya parkir dan lain-lain. 2) Biaya kerusakan produk (bk) bk = % kerusakan produk x total harga produk yang diangkut masing-masing kendaraan (Rp) x jumlah kendaraan yang dipakai (unit) B1, B2, B3 = bo + bk Fungsi tujuan model transportasi yang digunakan dirumuskan sebagai berikut. Min Z = n1(B1) + n2(B2) + n3(B3) dimana : n1, n2, n3 = jumlah kendaraan yang digunakan B1, B2, dan B3 = Total biaya yang dikeluarkan untuk penggunaan masing-masing kendaraan (Rp).
d.
Identifikasi kendala-kendala Kendala-kendala yang terkait dengan model transportasi ini adalah jumlah kendaraan, kapasitas kendaraan dan waktu kirim produk. Jumlah kendaraan yang dimiliki oleh perusahaan yaitu 11 unit yang terdiri atas 1 unit mobil L300, 6 unit mobil box engkle, dan 4 unit mobil box double. Kapasitas untuk masing-masing kendaraan berbeda. Sedangkan untuk waktu kirim perusahaan tidak boleh lebih besar daripada waktu hidup produk. Karena produk yang dikirim adalah produk pertanian segar jika sudah melewati waktu hidupnya maka produk dapat rusak sampai di tangan konsumen. Kendala-kendala model transportasi dalam rantai pasok bunga krisan ini dirumuskan sebagai berikut : 1) Jumlah kendaraan n1 ≤ 1, n2 ≤ 6, n3 ≤ 4 dimana: 1 : kendaraan jenis L300 2 : kendaraan jenis engkle 3 : kendaraan jenis double n : jumlah kendaraan yang tersedia (unit) 2) Kapasitas kendaraan K1.n1 + K2.n2 + K3.n3 ≥ D untuk setiap i (jenis kendaraan) dimana: K : kapasitas masing-masing kendaraan yang digunakan (batang, kardus) D : jumlah permintaan konsumen (batang, kardus) 3) Waktu kirim produk tk < tp dimana: tk : waktu kirim produk dari perusahaan ke tujuan (hari) tp : waktu hidup produk (hari) Waktu hidup produk menurut bagian produksi dan hasil penelitian Puslitbang Hortikultura adalah 3 hari untuk produk bibit dan 12 hari untuk bunga potong krisan. Yang dimaksud dengan waktu hidup adalah waktu saat produk masih berada dalam kondisi baik (segar dan tidak membusuk). e.
Penyusunan model Setelah mengidentifikasi variabel keputusan, fungsi tujuan, dan kendala-kendala maka dihasilkan model transportasi rantai pasok bunga krisan sebagai berikut. Min Z = n1(B1) + n2(B2) + n3(B3) dengan kendala : K1.n1 + K2.n2 + K3.n3 ≥ D n1 ≤ 1, n2 ≤ 6, n3 ≤ 4 tk < tp iR
Setelah model transportasi telah disusun maka model diaplikasikan di dalam program optimasi menggunakan teknik Genetic Algorithm. Fungsi fitness yang akan digunakan dalam
17
algoritma genetika adalah fungsi tujuan pada model transportasi yang telah disusun. Fungsi tujuan untuk meminimumkan biaya transportasi maka nilai fitness yang optimum adalah nilai yang paling kecil. Variabel keputusan jenis dan jumlah kendaraan direpresentasikan ke dalam kromosom string biner yang terdiri atas tiga buah gen. Tiga buah gen masing-masing adalah jumlah mobil L300, mobil box engkle, dan mobil box double. Tampilan output program yang dibuat disajikan pada Gambar 5. L300 engkle double n1 Keterangan :
n1
n1
n1 = jumlah mobil L300 n2 = jumlah mobil box engkle n3 = jumlah mobil box double
Gambar 5. Tampilan output program yang dibuat
Di dalam algoritma genetika dilakukan perhitungan kapasitas angkut kendaraan yang tersedia dalam perusahaan dalam memenuhi permintaan konsumen sesuai dengan jumlah kendaraan yang tersedia dalam perusahaan. Kendala waktu kirim (tk) harus lebih kecil daripada waktu hidup (tp) dalam algoritma genetika diterapkan dengan menciptakan “error dialog” dimana sebelumnya dilakukan perhitungan waktu tempuh kendaraan oleh algoritma genetika. Output jenis dan jumlah kendaraan harus sesuai dengan jenis dan jumah kendaraan yang tersedia di perusahaan. Diagram alir algoritma genetika pemilihan jenis dan jumlah kendaraan yang meminimisasi biaya pengiriman produk krisan di PT. Saung Mirwan disajikan pada Gambar 6. 6.
Pengamatan langsung Pengamatan langsung dilakukan untuk mengidentifikasi anggota yang terkait pada rantai pasokan dan mengetahui bagaimana mekanisme rantai pasokan produk bunga krisan yang sudah ada dan termasuk mengenai aliran massa komoditas, kualitas produk yang dipengaruhi oleh susut selama proses produksi, penyimpanan, pengadaan, pengendalian dan penyaluran komoditi. Untuk mengetahui faktor-faktor penyebab susut, penentuan alokasi distribusi dan transportasi dengan perhitungan integer linear progamming.
7.
Pengumpulan data dan informasi Pengumpulan data dilakukan dengan observasi dan wawancara dengan pihak-pihak yang terkait. Jenis data yang diperoleh yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh dari pengamatan langsung, kuisioner dan wawancara sedangkan data sekunder diperoleh dari pihak-pihak di luar anggota rantai pasokan. Responden yang diperlukan dalam penelitian ini adalah para petani (kelompok petani bunga krisan), bagian pemasaran mencakup agen ekspor, produksi, pengadaan, distribusi, kemitraan, personalia, keuangan dan retailer (sebagai konsumen). Teknik wawancara yang akan dilakukan adalah teknik wawancara individual, dimana pewawancara memberikan pertanyaan yang terstruktur kepada beberapa responden. 8.
Analisa data Analisa data deskriptif Analisa ini merupakan suatu metode analisa yang digunakan untuk memperoleh gambaran secara mendalam dan objektif mengenai mekanisme rantai pasok dan distribusi komoditas bunga krisan yang dihasilkan oleh perusahaan. Analisa data transportasi Analisa yang dilakukan untuk penentuan alokasi biaya transportasi dan pemodelan transportasi yang sesuai dengan yang ada di lingkungan perusahaan dan anggota rantai pasokan bunga yang lain. Model transportasi yang dibuat bertujuan untuk meminimasi biaya transportasi yaitu dengan cara melakukan optimasi pemilihan jenis dan jumlah kendaraan yang dibutuhkan untuk pengiriman produk dari perusahaan ke lokasi pembeli. Output model yang dihasilkan diverifikasi dengan data yang ada di lapangan yang sebelumnya digunakan oleh perusahaan untuk menentukan apakah model yang dihasilkan dapat diterapkan atau tidak.
18
9.
Penarikan kesimpulan Kesimpulan diperoleh dari hasil analisa mengenai transportasi dan alokasi distribusi agar biaya distribusi dapat ditekan, waktu pengiriman dapat dioptimalkan dan sesuai dengan kapasitas angkutan yang dimiliki.
Mulai
Representasi jumlah dan jenis kendaraan ke dalam kromosom
Inisialisasi populasi
Evaluasi nilai fitness
Apaka kromosom optimum telah Tidak ditemukan?
Ya Selesai
Seleksi kromosom induk (jumlah dan jenis kendaraan) Penyilangan (Pc 0.9)
Mutasi (Pm 0.2)
Evaluasi anak hasil persilangan dan mutasi berdasarkan fungsi fitness
Perbaikan
Penggantian Gambar 6. Diagram alir algoritma genetika pemilihan jenis dan jumlah kendaraan yang meminimisasi biaya pengiriman produk krisan di PT. Saung Mirwan
19
