Nunung Nurhasanah 1 ABSTRACT

PENENTUAN PRIORITAS ALTERNATIF KEBIJAKAN SISTEM PRODUKSI BERDASARKAN PENDEKATAN NON NUMERIC MULTIEXPERTS MULTICRITERIA DECISION MAKING: STUDI KASUS PT X Nunung Nurhasanah1 ABSTRACT There are so many policy alternatives that should be faced by decision maker in industrial manufacturing. In order to determine the policy alternatives, Non Numeric Multi Experts Multi Criteria Decision Making has been chosen to solve the problem. The research purposes is to determine policy alternative priority of production system based on experts point of view using Non Numeric ME-MCDM approach. Keywords: system policy, production system,multiexperts, multicriteria

ABSTRAK Banyak sekali alternatif kebijakan yang harus dihadapi oleh para pengambil keputusan dalam industri manufaktur. Untuk menentukan alternatif kebijakan, pengambil keputusan Non Numeric Multi Experts Multi Criteria telah dipilih untuk menyelesaikan masalah yang ada. Tujuan penelitian adalah menentukan prioritas alternatif kebijakan sistem produksi berdasarkan pendapat pakar dengan pendekatan Non Numeric MEMCDM. Kata kunci: kebijakan system,system produksi, multiexperts, multicriteria

1

Staf Pengajar Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, UBiNus, Jakarta

Penentuan Prioritas Alternatif... (Nunung Nurhasanah)

45

PENDAHULUAN Produsen, konsumen, dan pemasok merupakan suatu rantai dalam industri yang tidak terpisahkan. Banyaknya pemasok yang memasok komponennya ke perusahaan ini, menyebabkan perusahaan kesulitan melakukan manajemen persediaan bahan baku. Di samping itu, karena adanya peningkatan kapasitas produksi sebesar 48% berdasarkan meningkatnya permintaan konsumen akan produk yang dihasilkan perusahaan ini, menuntut perusahaan untuk melaksanakan efisiensi dalam proses produksi. Hal lain yang tidak dapat dihindari perusahaan adalah sering kali terjadi produk cacat (reject) pada pelaksanaan proses produksi. Produk cacat yang terjadi berkisar 1% sampai dengan 3% dalam satu hari kerja. Hal itu pula yang menuntut perusahaan untuk memberikan perhatian lebih terhadap kualitas produk. Tujuan penelitian adalah menentukan prioritas alternatif kebijakan sistem produksi berdasarkan pendapat pakar dengan pendekatan Non Numeric ME-MCDM. Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah dapat memberikan masukan bagi perusahaan dalam hal menentukan prioritas alternatif kebijakan yang dihadapi pada sistem produksi.

PEMBAHASAN Multi Kriteria Decision Making merupakan salah satu model dalam pengambilan keputusan yang dikembangkan oleh Yager (1991) (dalam Yager (1993)). Dalam komponen keputusan, terdapat yang disebut dengan alternatif keputusan, kriteria keputusan, bobot kriteria, model penilaian, model perhitungan, dan tipe pengambil keputusan. Gambar 1 berikut ini adalah prosedur kerja Non Numeric Multi Experts Multi Criteria Decision Making.

46

INASEA, Vol. 7 No. 1, April 2006: 45-58

Gambar 1 Prosedur Non Numeric ME-MCDM


47

Kerangka berpikir dalam rangka penyelesaian penelitian ini adalah mengidentifikasi alternatif kebijakan sistem produksi yang akan dilaksanakan oleh perusahaan. Penentuan kriteria adalah berdasarkan penelusuran literatur kemudian kriteria itu diberikan kepada pakar untuk dinilai kepentingannya dalam rangka menentukan prioritas alternatif kebijakan sistem produksi. Pendekatan yang digunakan dalam menentukan prioritas alternatif kebijakan adalah Non Numeric ME-MCDM. Prosedurnya diawali dengan pelaksanaan agregasi kriteria kemudian dilanjutkan agregasi pakar. Diagram alir kerangka berpikir terlihat pada Gambar 2.

START

Penentuan Alternatif Kebijakan : 1. Manajemen Persediaan bahan baru dan JIT 2. Peningkatan kualitas produk melalui TQC 3. Efisiensi teknologi melalui grup teknologi

Penentuan Kriteria : 1. Efisiensi biaya produksi 2. Profesionalisme manajemen 3. Atmosfir kerjasama kondusif 4. Efektifitas pelaksanaan produksi 5. Operasionalisasi 6. Rencana pengembangan perusahaan

Agregasi Kriteria

Agregasi Pakar

Prioritas alternatif Kebijakan Sistem Produksi

END

Gambar 2 Diagram Alir Kerangka Berpikir

48


Perancangan Operasionalisasi Kajian Pengumpulan Data Alternatif kebijakan yang akan ditentukan prioritasnya adalah sebagai berikut.  Alternatif 1 = Manajemen persediaan bahan baku dan JIT  Alternatif 2 = Peningkatan kualitas produk melalui TQC  Alternatif 3 = Efisiensi teknologi melalui Grup Teknologi Pakar yang diminta pendapat adalah sebagai berikut. 1. Satu pakar dari praktisi industri. 2. Satu pakar dari Departemen Perindustrian. 3. Dua pakar dari akademisi Perguruan Tinggi. Kriteria yang berhasil dikumpulkan setelah dikoreksi oleh pakar adalah sebagai berikut.  Kriteria 1 = Efisiensi biaya produksi  Kriteria 2 = Profesionalisme manajemen  Kriteria 3 = Atmosfir kerjasama kondusif  Kriteria 4 = Efektifitas pelaksanaan produksi  Kriteria 5 = Operasionalisasi  Kriteria 6 = Rencana pengembangan perusahaan Tabel 1 Hasil Pengumpulan Pendapat Pakar Kriteria Penilaian Pakar

Expert 1

Expert 2

Expert 3

Expert 4

Alternatif Alt 1 Alt 2 Alt 3 Alt 1 Alt 2 Alt 3 Alt 1 Alt 2 Alt 3 Alt 1 Alt 2 Alt 3

Kriteria 1

Kriteria 2

Kriteria 3

Kriteria 4

Kriteria 5

Kriteria 6

P ST P ST ST P P ST ST ST R P

T P ST T P T T ST SR T T ST

R ST ST R S ST S ST P P S ST

ST ST ST T R P R ST S S P ST

P ST ST S SR S ST ST ST ST SR ST

T ST ST T ST R ST T SR SR T ST


49

Pengolahan Data Untuk memudahkan pengolahan data, ditentukanlah skala penilaian terhadap pengumpulan pendapat pakar. 1. PR = Paling Rendah 2. SR = Sangat Rendah 3. R = Rendah 4. S = Sedang 5. T = Tinggi 6. ST = Sangat Tinggi 7. P = Perfect/Paling Tinggi      

Tingkat kepentingan kriteria adalah sebagai berikut. Kriteria 1 = P Kriteria 2 = ST Kriteria 3 = ST Kriteria 4 = S Kriteria 5 = R Kriteria 6 = R

Menentukan negasi tingkat kepentingan kriteria dengan formula berikut. Neg (Wk) = Wq – k + 1

Tingkat Kepentingan Kriteria Kriteria 1 = P Kriteria 2 = ST Kriteria 3 = ST Kriteria 4 = S Kriteria 5 = R Kriteria 6 = R

k = indeks q = jumlah skala Negasi Tingkat Kepentingan Kriteria Kriteria 1 = PR Kriteria 2 = SR Kriteria 3 = SR Kriteria 4 = S Kriteria 5 = T Kriteria 6 = T

Alternatif 1: Manajemen Persediaan Bahan Baku dan JIT

50


Tabel 2 Data Hasil Penilaian Expert ke-j untuk Alternatif 1 Kriteria Penilaian Pakar

Alternatif

Expert 1 Expert 2 Expert 3 Expert 4

Alt 1 Alt 1 Alt 1 Alt 1

Kriteria 1

Kriteria 2

Kriteria 3

Kriteria 4

Kriteria 5

Kriteria 6

P ST P ST

T T T T

R R S P

ST T R S

P S ST ST

T T ST SR

1. Agregasi Kriteria Formula yang digunakan sebagai berikut.

Vij = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] V11 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  P, SR  T, SR  R, S  ST, T  P, T  T] = min [P, T, R, ST, P, T] =R V21 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  ST, SR  T, SR  R, S  T, T  S, T  T] = min [ST, T, R, T, T, T] =R V31 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  P, SR  T, SR  S, S  R, T  ST, T  ST] = min [P, T, S, S, ST, ST] =S V41 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  ST, SR  T, SR  P, S  S, T  ST, T  SR] = min [ST, T, P, S, ST, T] =S Hasil Agregasi Kriteria didapatkan : R, R, S, S


51

2. Agregasi Pakar 

Menentukan bobot nilai menggunakan formula berikut.

  q - 1  Q k  Int 1   k *  r    Int k q r

= = = =

Integer (bilangan bulat) indeks jumlah skala penilaian jumlah expert

 7 -1 Q1  Int [1  1 *   Int [2.5]  3  R 4  

 7 -1 Q 2  Int [1   2 *   Int [4.0]  4  S 4    7 -1 Q 3  Int [1   3 *   Int [5.5]  6  ST 4    7 -1 Q 4  Int [1   4 *   Int [7.0]  7  P 4   Bobot Nilai Q1, Q2, Q3, Q4 = R, S, ST, P



Agregasi pakar menggunakan formula berikut. Vi = f(Vi) max [Qj  bj] j = 1, 2, …, m

dan : bj adalah urutan terbesar nilai penilaian pakar ke-j x1 = R, R, S, S bj = S, S, R, R

52


V1 = max [R  S, S  S, ST  R, P  R] = max [R, S, R, R] = S Hasil Agregasi Pakar untuk Alternatif 1 adalah S (sedang)

Alternatif 2: Peningkatan Kualitas Produk melalui TQC Tabel 3 Data Hasil Penilaian Expert ke-j untuk Alternatif 2 Kriteria Penilaian Pakar Expert 1 Expert 2 Expert 3 Expert 4

Alternatif Alt 2 Alt 2 Alt 2 Alt 2

Kriteria 1

Kriteria 2

Kriteria 3

Kriteria 4

Kriteria 5

Kriteria 6

ST ST ST R

P P ST T

ST S ST S

ST R ST P

ST SR ST SR

ST ST T T

1. Agregasi Kriteria Formula yang digunakan sebagai berikut.

Vij = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] V12 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  ST, SR  P, SR  ST, S  ST, T  ST, T  ST] = min [ST, P, ST, ST, ST, ST] = ST V22 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  ST, SR  P, SR  S, S  R, T  SR, T  ST] = min [ST, P, S, S, T, ST] =S V32 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  ST, SR  ST, SR  ST, S  ST, T  ST, T  T] = min [ST, ST, ST, ST, ST, T] =T V42 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  R, SR  T, SR  S, S  P, T  SR, T  T] = min [R, T, S, P, T, T] =R


53

Hasil Agregasi Kriteria didapatkan : ST, S, T, R 2. Agregasi Pakar 


  q - 1  Q k  Int 1   k *  r    Int k q r

= = = =


 7 -1 Q1  Int [1  1 *   Int [2.5]  3  R 4    7 -1 Q 2  Int [1   2 *   Int [4.0]  4  S 4  

 7 -1 Q 3  Int [1   3 *   Int [5.5]  6  ST 4  

 7 -1 Q 4  Int [1   4 *   Int [7.0]  7  P 4   Bobot Nilai Q1, Q2, Q3, Q4 = R, S, ST, P



Agregasi pakar menggunakan formula berikut. Vi = f(Vi) max [Qj  bj] j = 1, 2, …, m dan : bj adalah urutan terbesar nilai penilaian pakar ke-j

54


x1 = bj =

ST, S, T, R ST, T, S, R

V2 = max [R  ST, S  T, ST  S, P  R] = max [R, S, S, R] = S Hasil Agregasi Pakar untuk Alternatif 2 adalah S (sedang) Alternatif 3: Efisiensi Teknologi melalui Grup Teknologi Tabel 4 Data Hasil Penilaian Expert ke-j untuk Alternatif 3

Pakar

Alternatif Kriteria 1

Expert 1 Expert 2 Expert 3 Expert 4

Alt 3 Alt 3 Alt 3 Alt 3

P P ST P

Kriteria 2 ST T SR ST

Kriteria Penilaian Kriteria Kriteria 3 4 ST ST ST P P S ST ST

Kriteria 5 ST S ST ST

Kriteria 6 ST R SR ST

1. Agregasi Kriteria Formula yang digunakan sebagai berikut. Vij = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] V13 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  P, SR  ST, SR  ST, S  ST, T  ST, T  ST] = min [P, ST, ST, ST, ST, ST] = ST V23 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  P, SR  T, SR  ST, S  P, T  S, T  R] = min [P, T, ST, P, T, T] =T V33 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  ST, SR  SR, SR  P, S  S, T  ST, T  SR] = min [ST, SR, P, S, ST, T] = SR


55

V43 = min [Neg (Wak)  Vij (ak)] = min [PR  P, SR  ST, SR  ST, S  ST, T  ST, T  ST] = min [P, ST, ST, ST, ST, ST] = ST Hasil Agregasi Kriteria didapatkan : ST, T, SR, ST 2. Agregasi Pakar 


  q - 1  Q k  Int 1   k *  r    Int k q r

= = = =


 7 -1 Q1  Int [1  1 *   Int [2.5]  3  R 4    7 -1 Q 2  Int [1   2 *   Int [4.0]  4  S 4    7 -1 Q 3  Int [1   3 *   Int [5.5]  6  ST 4  

 7 -1 Q 4  Int [1   4 *   Int [7.0]  7  P 4   Bobot Nilai Q1, Q2, Q3, Q4 = R, S, ST, P 

Agregasi pakar menggunakan formula berikut. Vi = f(Vi) max [Qj  bj] j = 1, 2, …, m

56


dan : bj adalah urutan terbesar nilai penilaian pakar ke-j x3 = ST, T, SR, ST b3 = ST, ST, T, SR V3 = max [R  ST, S  ST, ST  T, P  SR] = max [R, S, T, SR] = T . Hasil Agregasi Pakar untuk Alternatif 3 adalah T (Tinggi) Rangkuman Hasil Agregasi Kriteria – Pakar sebagai berikut


57

PENUTUP Berdasarkan pendekatan Non Numeric ME-MCDM dengan prosedur Agregasi Kriteria – Pakar, diperoleh keputusan sebagai berikut. Tabel 5 Simpulan Alternatif

Keputusan

Makna

1 2 3

S S T

Sedang Sedang Tinggi

Hal itu berarti bahwa kebijakan efisiensi teknologi melalui grup teknologi harus dilaksanakan terlebih dahulu, baru kemudian kebijakan manajemen persediaan bahan baku dan kebijakan peningkatan kualitas produk melalui TQC. Saran untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut. 1. Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan melaksanakan perencanaan tata letak pabrik berdasarkan alternatif kebijakan yang harus dilaksanakan terlebih dahulu, yaitu efisiensi teknologi melalui grup teknologi. 2. Penelitian ini juga dapat dilanjutkan dengan melaksanakan manajemen persediaan berdasarkan pendekatan JIT. 3. Penelitian ini juga dapat dilanjutkan dengan melaksanakan pendekatan TQC untuk meningkatkan kualitas produk.

DAFTAR PUSTAKA Marimin. 2004. Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk. Jakarta: Gramedia. Yager, R.R. 1993. Non Numeric Multi Kriteria Multi Person Decision Making.

58


Nunung Nurhasanah 1 ABSTRACT

Recommend Documents