PEMILIHAN PENYEDIA JASA TRANSPORTASI DI PT.XYZ MENGGUNAKAN TAGUCHI LOSS FUNCTION, ANALYTIC HIERARCHY PROCESS, DAN MULTI-CHOICE GOAL PROGRAMMING

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Juli 2011

PEMILIHAN PENYEDIA JASA TRANSPORTASI DI PT.XYZ MENGGUNAKAN TAGUCHI LOSS FUNCTION, ANALYTIC HIERARCHY PROCESS, DAN MULTI-CHOICE GOAL PROGRAMMING M. Hakul Yakien D. dan I Nyoman Pujawan Bidang Keahlian Manajemen Industri 1 Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Email: [email protected] , [email protected]

ABSTRAK Pemilihan pemasok dan jasa adalah salah satu keputusan kunci yang harus dibuat dalam perencanaan strategis dari rantai-pasok yang memiliki implikasi mendalam pada tahapan berikutnya dalam implementasi. Strategi rekanan dengan pemasok yang memiliki performansi lebih baik harus digabungan kedalam rantai pasok untuk meningkatkan performansi ke segala arah termasuk mengurangi biaya dengan mengeliminasi waste, peningkatan kualitas barang untuk menciptakan zero defect, meningkatkan fleksibilitas untuk memenuhi kebutuhan konsumen akhir, dan mengurangi lead-time pada rantai pasok. Tool yang akan digunakan dalam penelitian ini Multi Choice Goal Programming (MCGP) dan Analytic Hierarchy Process (AHP). Sesuatu yang terukur dapat memberikan dasar yang kuat dalam pengambilan keputusan. Hal tersebut mendasari dilakukannya kuantifikasi atribut-atribut kualitatif pemasok kedalam Loss Quality menggunakan Taguchi Loss Function (TLF). Dengan perhitungan AHP dihasilkan bobot dari kriteria kemudian terdapat 4 (empat) kriteria yang akan digunakan dalam perhitungan TLF untuk menentukan nilai loss masing-masing pemasok yakni kriteria Cost of service (CST), Quality of service (QLT), Size and quality of fixed assets (FA), dan Delivery performance (DP). Didapat urutan pemasok yang paling optimal dari 3 (tiga) rute utama yakni rute Cikupa dengan urutan A, D, B, E, C, rute Rancekek dengan urutan H, G, B, F, dan rute Pati dengan urutan A, G, B, F. Kata kunci:

pemiilihan jasa transportasi, outsourcing, AHP, Taguchi Loss Function, Multi Choice Goal Programming

PENDAHULUAN Latar Belakang Dalam rantai pasok, perusahaan membuat jaringan untuk bersama-sama bekerja menciptakan dan menghantarkan suatu produk ke tangan pemakai akhir (Pujawan, 2005). Salah satu aspek penting dari rantai pasok adalah pemilihan pemasok, proses pembelian material, jasa dan perlengkapan untuk semua kebutuhan perusahaan (Weber et al., 1991). Pemilihan pemasok dan jasa adalah salah satu keputusan kunci yang harus dibuat dalam perencanaan strategis dari rantai-pasok yang memiliki implikasi mendalam pada tahapan berikutnya dalam implementasi dan perencanaan strategis suatu rantai-pasok (Nukala dan Gupta, 2007). Besarnya biaya yang berasal dari bahan baku


dan komponen lainnya yang dibeli dari luar sangat berpengaruh bagi sebagian besar perusahaan. Di dunia industri yang semakin ketat, perusahaan harus beroperasi secara efisien, dan salah satunya ditunjukkan oleh hubungan antara perusahan dengan pemasok yang efisien. Dengan melakukan pemilihan dan penentuan pemasok yang tepat, perusahaan dapat mengurangi biaya dari sisi suppply chain secara signifikan, sehingga profit margin dapat menjadi lebih besar yang akan memberi peluang bagi perusahaan untuk semakin berkembang (Weber dan Current, 1993). Pada dasarnya ada dua macam permasalahan pemilihan pemasok (Ghodsypour dan O’Brien, 1998). Permasalahan pertama ialah pemilihan pemasok dimana semua pemasok dapat memenuhi segala macam kebutuhan pembeli mulai dari jumlah, kualitas, biaya, delivery, dan lain-lain (single sourcing). Permasalahan yang kedua adalah pemilihan pemasok ketika ada batasan kapasitas atau kualitas pada masing-masing pemasok. Dengan kata lain tidak ada pemasok yang dapat memenuhi kebutuhan total dari perusahaan sehingga perusahaan harus memilah beberapa kebutuhannya pada satu pemasok dan pemasok yang lainnya (multiple sourcing). Outsourcing adalah istilah yang akhir-akhir ini menjadi buah bibir dalam ekonomi global. Outsourcing sering diartikan sebagai mengontrakkan pekerjaan yang dahulu dikerjakan oleh perusahaan kemudian diberikan kepada pihak lain untuk dikerjakan sesuai dengan kesepakatan kontrak. Beberapa kelebihan outsourcing adalah perusahaan bisa fokus terhadap inti bisnisnya dan juga mengurangi biaya karena tidak diperlukan modal dan tenaga kerja tambahan. Perusahaan menyadari bahwa mereka tidak dapat mengerjakan sendiri tanpa dukungan dari pemasok baik itu barang maupun jasa. Oleh karena itu meningkatnya kepentingan dari keputusan dalam pemilihan pemasok membuat perusahaan berpikir kembali mengenai strategi pengadaan dan evaluasinya (Wiyono, 2009). Pada akhirnya, strategi rekanan dengan pemasok yang memiliki performansi lebih baik harus digabungan kedalam rantai pasok untuk meningkatkan performansi ke segala arah termasuk mengurangi biaya dengan mengeliminasi waste, peningkatan kualitas barang untuk menciptakan zero defect, meningkatkan fleksibilitas untuk memenuhi kebutuhan konsumen akhir, mengurangi lead-time pada rantai pasok, dan masih banyak lagi (Kumar et al., 2006). Strategi pemilihan pemasok tidak hanya tergantung pada operasional seperti biaya, kualitas, dan delivery, tetapi juga melihat dimensi strategis dan kemampuan dari pemasok untuk menerapkan manajemen kualitas, pengembangan desain dan kemampuan produksi, dan kemampuan dalam continuous improvement untuk menciptakan cost-reduction (Talluri dan Naramsihan, 2004). Pendekatan multi-criteria decision making dapat digunakan dalam permasalahan pemilihan pemasok ini. Karena pendekatan ini mampu untuk mengakomodasi semua tujuan perusahaan dalam proses pengambilan keputusan. Tool yang akan digunakan dalam penelitian ini Multi Choice Goal Programming (MCGP) dan Analytic Hierarchy Process (AHP). Sesuatu yang terukur dapat memberikan dasar yang kuat dalam pengambilan keputusan. Hal tersebut mendasari dilakukanya kuantifikasi atribut-atribut kualitatif pemasok kedalam Loss Quality menggunakan Taguchi Loss Function (TLF) (Nukala dan Gupta, 2007). Jika dalam AHP murni penilaian alternatif dilakukan dengan penilaian dari pengambil keputusan, maka dalam penelitian ini penilaian alternatif menggunakan Taguchi Loss Function. Metode yang digunakan ialah penggabungan Multi Choice Goal Programming (MCGP) dari Liao dan Kao (2010) dengan 23 kriteria pemilihan jasa transportasi dari Jharkharia dan Shankar (2007) untuk menghasilkan urutan penyedia jasa transportasi dari yang terbaik sampai yang terburuk. Diharapkan dengan adanya urutan tadi, perusahaan dapat memberikan prioritas alokasi kepada pemasok yang terbaik kemudian berurutan ke pemasok yang ada di bawahnya.

ISBN : 978-602-97491-3-7 A-11-2


PT.XYZ adalah salah satu produsen makanan ringan terkemuka di Indonesia. Perusahaan ini memiliki salah satu pabrik di Surabaya dan mendistribusikan barangnya ke seluruh Indonesia. Dengan menggunakan penyedia jasa transportasi yang tepat diharapkan perusahaan mampu mengoptimalkan penyebaran barangnya sehingga sampai ke tangan distributor dengan cepat, lancar, dan ekonomis. Hal tersebut penting untuk digunakan sebagai kriteria pemilihan pemasok. Kriteria yang lebih komprehensif dan tepat akan membantu perusahaan dalam menentukan urutan supplier yang terbaik bagi perusahaan. Perusahaan mengharapkan dengan adanya evaluasi yang baik terhadap setiap pemasok, akan dapat mengurangi biaya dengan menekan resiko terjadinya kerugian. Kerugian yang dimaksud adalah akibat ketidakpastian kualitas, kekurangan jumlah pengiriman, keterlambatan waktu pengiriman, dan kriteria-kriteria lain yang disyaratkan perusahaan pada pemasok. Penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan untuk melakukan penilaian baik secara kualitatif maupun kuantitatif pada setiap pemasok, sehingga pemilihan pemasok yang tepat mampu memberikan keuntungan yang maksimal pada perusahaan. METODE PENELITIAN Pada bab ini diuraikan langkah-langkah penulisan secara rinci seluruh kegiatan yang dilaksanakan selama penelitian berlangsung dimana diagram alir metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar. Analytic Hierarchy Process Pertama-tama dilakukan penyebaran kuisioner kepada pengambil keputusan, kemudian dengan menggunakan software “Expert Choice 2000” dicari pair-wise comparison matrix dan didapatkanlah bobot parameter pemilihan pemasok. Data dari AHP akan menjadi bobot fungsi tujuan dalam permodelan. Taguchi Loss Function Data pertama yang dibutuhkan untuk Taguchi Loss Function adalah batas spesifikasi dan jangkauan nilai parameter untuk mencari koefisien rata-rata loss. Kemudian dicari data karakteristik dan nilai relatif pemasok untuk mencari Taguchi Loss karakteristik pemasok yang kemudian akan dijadikan constrain dalam permodelan. Multi-Choice Goal Programming Optimasi dengan menggunakan Multi-Choice Goal Programming (Liao dan Kao, 2010) diformulasikan sebagai berikut: Min ∑ [ ( + )+∝ ( + )] ( )− s.t + = , = 1,2, … , − + = , = 1,2, … , / ≤ ≤ , , , , , ≥ 0, = 1,2, … , ∈ (F daerah feasible, X unrestriced sign) dimana: - di+ , di= deviasi yang mengikuti tujuan ke-i dari |fi(X)-yi| - ei+ , ei= deviasi yang mengikuti fungsi |yi-gi.min| = bobot yang mengikuti jumlah deviasi dari |yi-gi.min| = bobot dari perhitungan AHP ( ) = karakteristik Taguchi tiap-tiap pemasok , , = target loss perusahaan , ISBN : 978-602-97491-3-7 A-11-3


Gambar 1 Flowchart Metodologi Penelitian

ISBN : 978-602-97491-3-7 A-11-4


HASIL DAN DISKUSI Pada penelitian ini akan dilakukan pemilihan penyedia jasa transportasi dengan menggunakan acuan kriteria dari Jharkharia dan Shankar (2007). Terdapat 4 kriteria yang dihitung berdasarkan Taguchi Loss dan pada 7 kriteria lainnya dilakukan penilaian tidak berdasarkan Taguchi tetapi langsung diberikan skor oleh decision maker kepada masing-masing pemasok. Berikut adalah penjelasan dari masing-masing kriteria yang digunakan. - Cost of service (CST) Kriteria ini merupakan biaya total dari satu kali pengiriman yang dilakukan oleh pemasok. Untuk biaya dihitung berdasarkan Taguchi Loss less is better dengan cara menghitung masing-masing rute secara berbeda karena biaya yang dipatok juga berbeda. - Quality of service (QLT) Kualitas layanan diukur berdasarkan Taguchi Loss more is better dengan menilai hasil kiriman yang telah diantarkan. Karena barang jadi dari PT.XYZ mudah rusak maka kualitas layanan dinilai dari seberapa banyak barang tidak rusak yang terjadi pada tiap kiriman. - Size and quality of fixed assets (FA) Pada kriteria ini perusahaan menilai kelayakan armada yang dimiliki oleh pemasok. Kelayakan armada juga dihitung menggunakan Taguchi Loss Function more is better. - Delivery performance (DP) Kriteria performansi didapat dari ketepatan waktu dan jadwal pengiriman. Pada kriteria ini juga dilakukan perhitungan Taguchi Loss less is better. - Compatibility with the users (CPT) Pada kriteria ini pemasok diberi niai dalam kemampuannya bekerjasama dan berkomunikasi dengan perusahaan. - Reputation of the company (RPT) Dinilai berdasarkan reputasi dan pengalaman yang dimiliki pemasok pada dunia jasa transportasi. - Long-term relationships (LTR) Dinilai berdasarkan berapa lama perjanjian jangka panjang yang dilakukan dengan pihak perusahaan. - Flexibility in billing and payment (FBP) Dinilai berdasarkan tingkat fleksibilitas pembayaran dan tagihan. - Information sharing and mutual trust (INF) Dinilai berdasarkan seberapa banyak pembagian informasi dan kepercayaan yang dijalin dengan perusahaan. - Geographical spread (GS) and range of services provided (RS) Dinilai berdasarkan luas jangkauan dan cakupan area kerja pemasok. - Risk management (RM) Bagaimana penanganan resiko dan ganti rugi dijadikan acuan dalam kriteria ini. Data-data dari kuisioner AHP diolah dengan menggunakan software Expert Choice 2000. Berikut merupakan hasil perhitungan software tersebut.

ISBN : 978-602-97491-3-7 A-11-5


Gambar 2 Bobot Masing-Masing Kriteria Berdasarkan Kuisioner AHP

Setelah data dari AHP dan Taguchi Loss didapatkan, maka perhitungan Multi Choice Goal Programming untuk menentukan urutan pemilihan pemasok bisa dilakukan. Data dari AHP dijadikan variabel pada fungsi tujuan sedangkan karakteristik taguchi dari pemasok dijadikan variabel pada fungsi pembatas model. Berikut adalah pendifinisian notasi dari model Multi Choice Goal Programming. Tabel 1 Model Perhitungan Multi Choice Goal Programming

MCGP model formulation Min z = 0,183(d1+ + e1+) + 0,157(d2+ + e2+) + 0,065(d3+ + e3+) + 0,149(d4+ + e4+) + 0,097(d5- + e5-) + 0,046(d6- + e6-) + 0,049(d7- + e7-) + 0,061(d8- + e8-) + 0,054(d9- + e9-) + 0,04(d10- + e10-) + 0,1(d11- + e11-) s.t CSTjXj – d1+ + d1- = y1 y1 – e1+ + e1- = CSTmin CSTmin ≤ y1 ≤ CSTmax QLTjXj – d2+ + d2- = y2 y2 – e2+ + e2- = QLTmin QLTmin ≤ y2 ≤ QLTmax FAjXj – d3+ + d3- = y3 y3 – e3+ + e3- = FAmin FAmin ≤ y3 ≤ FAmax DPjXj – d4+ + d4- = y4 y4 – e4+ + e4- = DPmin DPmin ≤ y4 ≤ DPmax CPTjXj – d5+ + d5- = y5 y5 – e5+ + e5- = CPTmax CPTmin ≤ y5 ≤ CPTmax

Goals Satisfy CST goal Satisfy QLT goal Satisfy FA goal Satisfy DP goal Satisfy CPT goal Satisfy RPT goal Satisfy LTR goal Satisfy FBP goal Satisfy INF goal Satisfy RS goal Satisfy RM goal For CST goal, the less the better For |y1 – CSTmin| For bound of y1 For QLT goal, the less the better For |y2 – QLTmin| For bound of y2 For FA goal, the less the better For |y3 – FAmin| For bound of y3 For DP goal, the less the better For |y4 – DPmin| For bound of y4 For CPT goal , more is better For |y5 – CPTmin| For bound of y5

ISBN : 978-602-97491-3-7 A-11-6


RPTjXj – d6+ + d6- = y6 y6 – e6+ + e6- = RPTmax RPTmin ≤ y6 ≤ RPTmax LTRjXj – d7+ + d7- = y7 y7 – e7+ + e7- = LTRmax LTRmin ≤ y7 ≤ LTRmax FBPjXj – d8+ + d8- = y8 y8 – e8+ + e8- = FBPmax FBPmin ≤ y8 ≤ FBPmax INFjXj – d9+ + d9- = y9 y9 – e9+ + e9- = INFmax INFmin ≤ y9 ≤ INFmax RSjXj – d10+ + d10- = y10 y10 – e10+ + e10- = RSmax RSmin ≤ y10 ≤ RSmax RMjXj – d11+ + d11- = y11 y11 – e11+ + e11- = RMmax RMmin ≤ y11 ≤ RMmax ∑.xj = 1 xj ≥ 0, j=1-8 di+,di-,ei+,ei- ≥ 0, i=1-11

For RPT goal, more is better For |y6 – RPTmin| For bound of y6 For LTR goal, more is better For |y7 – LTRmin| For bound of y7 For FBP goal, more is better For |y8 – FBPmin| For bound of y8 For INF goal, more is better For |y9 – INFmin| For bound of y9 For RS goal, more is better For |y10 – RSmin| For bound of y10 For RM goal, more is better For |y11 – RMmin| For bound of y11 Select a supplier

Perhitungan dilakukan untuk masing-masing tiga rute secara sendiri-sendiri, dengan menyesuaikan penyedia jasa yang ada pada masing-masing rute. Perhitungan dilakukan untuk mendapatkan urutan penyedia jasa dari yang terbaik sampai terakhir. Satu siklus permodelan akan menghasilkan satu penyedia jasa terbaik yang terpilih. Kemudian penyedia jasa yang sudah terpilih dihapus dari model dan dilanjutkan dilakukan perhitungan lagi sampai kemudian tinggal tersisa satu penyedia jasa terakhir dan terbentuklah suatu urutan penyedia jasa dari yang terpilih pertama sampai dengan penyedia jasa yang tidak terpilih terakhir. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan software Lingo 11. Notasi perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada lampiran. Berikut adalah hasil perhitungan Multi Choice Goal Programming. Tabel 2 Hasil perhitungan Multi Choice Goal Programming

Depo Cikupa Pemasok Loss A 16.73301 D 20.87357 B 25.77069 E 34.65413 C -

Depo Rancekek Pemasok Loss H 16.19301 G 20.60357 B 24.96069 F -

Depo Pati Pemasok Loss A 15.41615 G 16.28327 B 23.95569 F -

KESIMPULAN Berikut ini adalah kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian yang telah dilakukan. 1. Pada pemilihan penyedia jasa transportasi di PT. XYZ terdapat 11 kriteria dengan bobot yang berasal dari perhitungan AHP, yakni kriteria cost of service (CST) dengan bobot 0.183, kriteria quality of service (QLT) dengan bobot 0.157, kriteria delivery performance (DP) dengan bobot 0.149, kriteria risk management (RM)

ISBN : 978-602-97491-3-7 A-11-7


dengan bobot 0.1, kriteria compatibility with the users (CPT) dengan bobot 0.097, kriteria size and quality of fixed assets (FA) dengan bobot 0.065, kriteria flexibility in billing and payment (FBP) dengan bobot 0.061, kriteria information sharing and mutual trust (INF) dengan bobot 0.054, kriteria long-term relationships (LTR) dengan bobot 0.049, kriteria reputation of the company (RPT) dengan bobot 0.046, dan kriteria range of services provided (RS) dengan bobot 0.04. 2. Di PT. XYZ terdapat 3 rute utama dimana dilakukan pemilihan urutan pemasok jasa transportasi dengan menggunakan metode Multi Choice Goal Programming, dengan hasil untuk rute Cikupa dengan urutan A, D, B, E, C, rute Rancekek dengan urutan H, G, B, F, dan rute Pati dengan urutan A, G, B, F. 3. Kriteria yang paling signifikan dalam pengambilan keputusan adalah kriteria DP dan CST dimana pada kedua kriteria tersebut memiliki bobot nilai yang tinggi dan juga perbedaan kualitas yang besar antar pemasok satu dengan yang lain. DAFTAR PUSTAKA Ghodsypour, S. H., dan O’Brien, C.O. (1998), “A decision support system for supplier selection using an integrated analytic hierarchy process and linear programming”, Int. J. Production Economics 56-57, 199-212. Jharkharia, S. dan Shankar, R. (2007), “Selection of logistics service provider: An analytic network process (ANP) approach”, Omega The International Journal of Management Science 35, 274-289. Kumar,Manoj, Vrat,Prem, Shankar,R. (2006), “A fuzzy programming approach for vendor selection problem in a supply chain”, Int. J. Production Economics 101, 273–285. Liao,C.N., and Kao,H.P. (2010), “Supplier selection model using Taguchi loss function, analytic hierarchy process and multi-choice goal programming”, Computers & Industrial Engineering 58, 571–577. Nukala,S., dan Gupta,S.M. (2007), “A fuzzy mathematical programming approach for supplier selection in a closed-loop supply chain network”, Proceedings of the 2007 POMS-Dallas Meeting: May 4 -May 7 2007. Pujawan, I Nyoman. (2005), Supply Chain Management, Guna Widya, Surabaya. Talluri,S., dan Narasimhan,R. (2004), “A methodology for strategic sourcing”, European Journal of Operational Research 154, 236–250. Weber,C.A., Current,J.R., Benton,W.C. (1991), “Vendor selection criteria and methods”, European Journal of Operational Research 50, 2–18. Weber,C.A., and Current,J.R. (1993), “A multi objective approach to vendor selection”, European Journal of Operational Research 68, 173 – 184. Wiyono, Kurniawan (2009), Pemilihan vendor dan alokasi order untuk jasa transportasi darat (Studi kasus di persahaan rokok), Tesis Magister, Program Studi Magister Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.

ISBN : 978-602-97491-3-7 A-11-8

PEMILIHAN PENYEDIA JASA TRANSPORTASI DI PT.XYZ MENGGUNAKAN TAGUCHI LOSS FUNCTION, ANALYTIC HIERARCHY PROCESS, DAN MULTI-CHOICE GOAL PROGRAMMING

Recommend Documents