Sidang Tesis
PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGINTEGRASIKAN CLUSTER ANALYSIS, ANP DAN TOPSIS SERTA ALOKASI ORDER DENGAN BEBERAPA FUNGSI TUJUAN Disusun oleh NRP
: Ivan Angga Shodiqi : 2509 203 011
Dibimbing oleh: Prof. Dr. Ir. Suparno, M.S.I.E
Prof. Ir. I Nyoman Pujawan, M.Eng., PhD 1
Latar Belakang • Pemilihan suplier yang tepat tidak hanya menguntungkan bagi perusahaan tetapi juga meningkatkan kepuasan pelanggan • Bahan baku dan komponen dapat mencapai 70% dari biaya produk dalam industri manufaktur (Demirtas dan Ustun, 2008) • Pemilihan supplier adalah permasalahan multi kriteria yang melibatkan faktor atau kriteria kualitatif dan kuantitatif. • Trade-off antara faktor tangible dan intangible sangat penting dilakukan dalam pemilihan supplier (Tahriri et al., 2008) 2
Latar Belakang - 2 • Seringkali dalam pemilihan suplier, pengambil keputusan dihadapkan pada kriteria pemilihan suplier yang saling berkaitan satu dengan yang lain • Perusahaan bisa dihadapkan pada banyaknya alternatif supplier yang tersedia • Sedangkan untuk meningkatkan daya saing perusahaan, dalam pemilihan suplier tidak hanya menetapkan satu target tujuan tetapi juga menetapkan beberapa tujuan sekaligus 3
Permasalahan
Bagaimana melakukan pemilihan supplier dengan kriteria pemilihan yang saling berkaitan dan mempunyai banyak pilihan supplier serta bagaimana mengalokasikan order dengan mengoptimalkan sejumlah tujuan yang hendak dicapai.
Tujuan 1. Menghasilkan pengembangan metode pemilihan supplier dengan mengkombinasikan ANP, TOPSIS, cluster analysis dan goal programming. 2. Untuk menghasilkan solusi dalam pemilihan supplier sesuai dengan kriteria yang ditentukan dan mengoptimalkan beberapa fungsi tujuan 4
Ruang Lingkup Penelitian Batasan Produk yang digunakan adalah produk tunggal
Asumsi 1. Data awal yang didapat dari focus group mewakili kriteria untuk melakukan klaster 2. Kriteria pemilihan supplier berkaitan antara satu dengan yang lainnya 5
Posisi penelitian ini terhadap penelitian penelitian pemilihan supplier sebelumnya Penelitian - penelitian sebelumnya No Karakteristik Penelitian
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
AHP ANP TOPSIS QFD Fuzzy QFD Fungsi tujuan tunggal Fungsi tujuan multi Linear Programming Multi Objective Mixed Integer Linear Programming Goal Programming Cluster Analysis
Ghodyspour dan O'Brien (1998)
Muftih (2005)
v
Wang (2005) v
Bottani dan Demirtas dan Suhartini Lin et al. Rizzi (2008) Ustun (2008) (2010) (2011)
Posisi penelitian ini
v v
v v
v v
v v v
v
v v
v
v
v
v
v v
v v
v v
v v
6
Cluster Analysis Cluster analysis adalah suatu analisis statistik yang bertujuan memisahkan obyek kedalam beberapa kelompok yang mempunyai sifat berbeda antar kelompok yang satu dengan yang lain. Tiap - tiap kelompok dalam cluster analysis bersifat homogen antar anggota dalam kelompok. Tujuan utama cluster analysis adalah menggabungkan objek - objek yang mempunyai kesamaan ke dalam sebuah kelompok atau klaster. 7
Analytical Network Process-1 • Analytical Network Process (ANP) merupakan sebuah pengembangan dari metodologi Analytical Hierarchy Process (AHP) yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan Multi Criteria Decision Making (MCDM). • ANP dapat memodelkan sistem dengan feedback dimana 1 level mungkin mendominasi dan didominasi baik secara langsung atau tidak langsung oleh level lainnya. • Kelebihan dari ANP adalah dapat diaplikasikan untuk permasalahan multi kriteria yang didalamnya terdapat hubungan innerdependence, dengan kata lain ANP memungkinkan terjadinya feedback yang tidak dapat dilakukan dalam AHP. 8
Technique for Order Preference by Similarity to Idea Solution (TOPSIS) • •
Metode TOPSIS merupakan pendekatan untuk penyelesaian permasalahan multikriteria Konsep TOPSIS adalah alternatif yang terdekat dengan ideal solution dan terjauh dari negative ideal solution pada multi-dimentional computing space adalah pilihan optimal.
9
Goal Programming Goal programming muncul karena sebagian besar permasalahan optimasi hanya mempertimbangkan satu fungsi tujuan, sedangkan sering kali sebuah permasalahan memiliki lebih dari satu fungsi tujuan dimana fungsi tujuan satu dengan lainnya dapat menimbulkan konflik.
10
METODOLOGI PENELITIAN Studi pendahuluan
Identifikasi dan rumusan masalah
Menetapkan tujuan
Pengumpulan data
Pemodelan dan pengembangan model: - Cluster analysis - ANP dan TOPSIS - Alokasi order dengan Goal programming
Pengolahan data
Analisa dan interpretasi
Kesimpulan dan saran
11
PENGEMBANGAN MODEL
12
Skema Pengembangan Model Penelitian ini mengacu pada model dasar yang diajukan oleh Lin et al. (2011) Model dasar Pemilihan supplier pada: - Produk tunggal - Produk disuplai oleh beberapa alternatif supplier - Fungsi tujuan tunggal
Pada kenyataannya - Satu produk bisa disuplai oleh alternatif supplier yang jumlahnya sangat banyak - Perusahaan bisa menetapkan mempunyai sejumlah tujuan
Rencana penelitian: Mengembangkan pemilihan supplier dengan: - Produk tunggal - Alternatif supplier berjumlah banyak - Perusahaan mempunyai sejumlah tujuan yang hendak dicapai
13
Model Dasar
Lin et al. (2011) : pemilihan supplier dengan mengkombinasikan metode ANP dan TOPSIS dan menyelesaikan alokasi order dengan linier programming Prosedur
Tujuan
Metodologi Kualitatif Focus group
Pendefinisian kriteria dan menemukan keterkaitan antara kriteria
Analytic Network Process (ANP)
Menghitung bobot dari tiap kriteria
Technic for Order Preference by Similarity to Idea Solution (TOPSIS)
Merangking dan menghitung skor akhir dari tiap alternatif
Linier Programming (LP)
Menghitung alokasi order yang sesuai untuk tiap supplier
14
Alokasi order pada model dasar dengan linier programming - 1 Max Subject to :
(batasan demand) (batasan kualitas) (batasan pengiriman) (batasan budget) (batasan kapasitas) i=1,2,.....n 15
Alokasi order pada model dasar dengan linier programming - 2 Dimana : • Si rangking akhir supplier i • Xi. jumlah order untuk tiap supplier i • i indeks supplier ke 1,2,3,....n • Q permintaan bahan baku • di tingkat cacat bahan baku dari supplier i • B maksimum tingkat cacat yang ditoleransi • pi tingkat keterlambatan pengiriman supplier i • U maksimum tingkat keterlambatan yang ditoleransi • A maksimum harga per unit bahan baku yang ditoleransi • Ci kapasitas pembelian maksimum bahan baku yang mampu disediakan supplier ke-i. 16
Pengembangan Model Prosedur Metodologi Kualitatif Focus group
Cluster Analysis
Tujuan Pendefinisian kriteria dan menemukan keterkaitan antara kriteria Mengelompokkan supplier ke dalam sejumlah klaster
Klaster terpilih
Proses pemilihan supplier ANP dan TOPSIS
Proses alokasi order
Goal Programming (GP)
Menghitung bobot dari tiap kriteria dan menghitung skor akhir dari tiap supplier pada klaster terplilih
Menghitung alokasi order yang sesuai untuk tiap supplier
17
Cluster Analysis • Alternatif supplier yang tersedia jumlahnya 29 supplier. • Untuk mereduksi variansi supplier maka dilakukan cluster analysis • Kriteria pengklasteran diperoleh berdasarkan focus group discussion meliputi: 1.Respon penawaran (dengan sub kriteria: pengiriman penawaran dan kelengkapan dokumen) 2.Kriteria penilaian pemenang (dengan sub kriteria: aspek teknis dan aspek ekonomis) 3.Kedatangan barang (dengan sub kriteria: kesesuaian kualitas/jumlah dan konsistensi terhadap due date, 4.Konsistensi pengiriman 18
Pengklasteran Alternatif Supplier - 1 •
Digunakan klaster hirarki dengan menggunakan metode centroid dalam proses pengklasteran
19
Pengklasteran Alternatif Supplier - 2 Penggolongan dapat dikerucutkan menjadi 2 klaster besar berdasarkan kesamaan performansinya • Klaster 1 mempunyai nilai rata – rata performansi sebesar 21,66 sedangkan klaster 2 mempunyai nilai rata – rata performansi sebesar 31,63. • Supplier yang terpilih adalah suplier yang ada dalam klaster 2 yaitu sebanyak empat supplier yang terdiri dari CV. Trisari Kumpul., PT. Anugrah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri dan PT. Sutindo Raya Mulia
•
20
Analytical Network Process (ANP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Idea Solution (TOPSIS) Pada penelitian ini kriteria yang digunakan dalam pemilihan supplier mengacu pada penelitian Lin et al. (2011) dan disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi perusahaan. Kriteria tersebut terdiri dari: 1. Kriteria harga Sub kriteria : Material, transportasi, manajemen dan negosiasi. 2. Kriteria kualitas Sub kriteria : keandalan, inovasi serta riset dan pengembangan. 3. Kriteria pelayanan Sub kriteria : attitude, komunikasi, kecepatan respon, degree communication dan penggunaan teknologi. 4. Kriteria pengiriman Sub kriteria : akurasi, lead time dan lokasi. 5. Kriteria kepercayaan Sub kriteria : kredibiltas dan kapabilitas
21
Model Network ANP Material
Transportasi
Manajemen
Negosiasi
Inovasi
Keandalan
Riset dan pengembangan
Harga
Kualitas
Kredibilitas
Kapabilitas
Kepercayaan Attitude
Komunikasi
Degree Communication
Kecepatan respon
Penggunan teknologi
Akurasi
Lead time
Lokasi Pengiriman
Pelayanan
22
Hasil pembobotan kriteria dengan ANP Kriteria
Sub kriteria Material
0.035479
Transportasi
0.009939
Manajemen
0.007908
Negosiasi
0.047711
Keandalan
0.144039
Inovasi
0.056443
Riset dan pengembangan
0.076797
Attitude
0.016945
Komunikasi
0.041642
Kecepatan respon
0.049464
Harga
Kualitas
Pelayanan
Pengiriman
Bobot
Degree communication
0.01665
Penggunaan teknologi
0.012136
Akurasi
0.086723
Lead time
0.017047
Lokasi
0.000712
Kredibilitas
0.248834
Kapabilitas
0.131530
Kepercayaan
23
Hasil perangkingan supplier dengan TOPSIS Rank 1 2 3 4
Supplier CV. Trisari Kumpul PT. Anugerah Binajaya Steel PT. Central Niaga Mandiri PT. Sutindo Raya Mulia
Ci 0.982 0.575 0.188 0.172
CV. Trisari Kumpul menempati rangking pertama karena kriteria yang dimilikinya mempunyai jarak paling dekat dengan kriteria ideal . Semakin akhir rangking supplier maka jarak kriteria yang dimilikinya lebih jauh dari kriteria ideal jika dibandingkan dengan supplier dengan peringkat di atasnya.
24
Alokasi order pada pengembangan model dasar dengan goal programming -1 • Alokasi order pada model dasar Lin et al. (2011) mempunyai satu fungsi tujuan yaitu memaksimalkan Total Value Purchasing (TVP) • Permasalahan alokasi order dikembangkan pada permasalahan dimana ada sejumlah tujuan (multi objective) • Sehingga digunakan goal programming untuk menyelesaikan permasalahan alokasi order pada supplier yang terpilih.
25
Alokasi order pada pengembangan model dengan goal programming -2 Tujuan yang ingin dicapai
• • • •
Memaksimalkan total value purchasing (TVP) Meminimumkan total biaya pembelian perusahaan Meminimumkan jumlah cacat bahan baku Meminimumkan jumlah keterlambatan pengiriman
Variabel Keputusan Pada penelitian ini, variabel keputusan yang dicari adalah: rangking akhir supplier i Si Xi. jumlah order untuk tiap supplier i Dengan i adalah indeks supplier ke 1,2,3,....n 26
Formulasi goal programming - 1 Pada tahap ini fungsi tujuannya meminimasi deviasi antara berbagai tujuan Fungsi objektif 1. Memaksimalkan total value purchasing (TVP)
2.
Meminimumkan total biaya pembelian
3.
Meminimumkan tingkat cacat produk
4.
Meminimumkan keterlambatan pengiriman
27
Formulasi goal programming - 2 •
Batasan permintaan
•
Batasan kapasitas supplier
•
Batasan kapasitas penyimpanan gudang perusahaan
∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1 𝑋𝑋𝑖𝑖 ≤ 𝑊𝑊
Bentuk fungsi tujuan pada goal programming dapat diformulasikan sebagai berikut: Meminimalkan :
28
Formulasi goal programming - 3 Meminimalkan : Subject to:
29
Hasil alokasi order dengan goal programming Supplier Alokasi order CV. Trisari Kumpul 90 PT. Anugerah Binajaya Steel 80 PT. Central Niaga Mandiri 54 PT. Sutindo Raya Mulia 26 Total 250
Jika dibandingkan antara rangking supplier yang diperoleh dari TOPSIS dan besarnya prosentase alokasi order, maka prosentase alokasi order berbanding lurus dengan urutan rangking supplier. Semakin baik peringkat supplier maka prosentase alokasi order yang diterima supplier semakin besar.
30
Kesimpulan dan Saran Kesimpulan: • Untuk efisiensi dalam pemilihan supplier maka alternatif supplier yang berjumlah besar diperlukan pengklasteran untuk dipilih satu klaster terbaik • Terbentuk dua klaster dan klaster 2 terpilih sebagai klaster terbaik, dimana klaster 2 terdiri dari empat supplier yaitu: CV. Trisari Kumpul, PT. Anugerah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri dan PT. Sutindo Raya Mulia. • Terdapat 5 kriteria pemilihan supplier yang totalnya terdiri dari 17 sub kriteria. Dari sejumlah kriteria tersebut kriteria kepercayaan yang terdiri dari sub kriteria kredibilitas dan kapabilitas memiliki bobot yang paling besar. • Hasil perangkingan dengan TOPSIS diperoleh urutan rangking supplier yaitu: 1)CV. Trisari Kumpul, 2)PT. Anugerah Binajaya Steel, 3)PT. Central Niaga Mandiri, 4)PT. Sutindo Raya Mulia.
31
Kesimpulan (lanjutan) Alokasi order diselesaikan dengan goal proramming dengan mempertimbangkan empat fungsi tujuan yaitu: memaksimalkan total value purchasing (TVP), meminimumkan total biaya pembelian, meminimumkan tingkat cacat produk dan meminimumkan keterlambatan pengiriman. Dari hasil perhitungan dengan goal programming disimpulkan bahwa semakin baik rangking supplier maka prosentase alokasi order supplier semakin besar. Saran • Penelitian pemilihan supplier ini bisa dikembangkan pada multi produk bukan hanya sebatas produk tunggal. • Penelitian selanjutnya bisa dilakukan dengan kombinasi metode multi criteria decision making lainnya sehingga akan menambah wawasan dalam pemilihan supplier. • Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya dilakukan analisa sensitivitas dalam pemilihan suppliernya dan juga dalam melakukan alokasi order 32
Langkah – langkah TOPSIS-1 Langkah 1 : membangun matrik keputusan (D) dengan menggunakan nilai dari kriteria
0.5471 0.2157 0.1593 0.0779
0.3889 0.3540 0.1613 0.0958
0.2403 0.1943 0.0796 0.0602
0.5089 0.2512 0.1169 0.1230
0.2921 0.2279 0.1745 0.3055
0.3148 0.1372 0.0924 0.0574
0.2932 0.1683 0.0804 0.0822
0.2805 0.2071 0.0908 0.0599
0.2808 0.1917 0.0756 0.0619
0.3496 0.1441 0.1010 0.0720
0.3814 0.3723 0.1498 0.0964
0.3278 0.1329 0.0878 0.0660
0.5993 0.1892 0.1058 0.1058
0.4415 0.2218 0.2368 0.0999
0.2683 0.1680 0.1047 0.0808
0.4321 0.3168 0.1650 0.0862
0.2582 0.2121 0.1006 0.0628
Langkah 2 : Menormalisasikan matrik keputusan (D) melalui perhitungan berikut ini 33
Langkah – langkah TOPSIS-2 Langkah 3 : Membangun matrik keputusan terbobot yang sudah dinormalkan (V)
Langkah 4 : Menjelaskan solusi ideal dan solusi negatifnya melalui perhitungan berikut ini.
34
Tabel Solusi Ideal Sub kriteria Material Transportasi Manajemen Negosiasi Keandalan Inovasi Riset dan pengembangan Attitude Komunikasi Kecepatan respon Degree communication Penggunaan teknologi Akurasi Lead time Lokasi Kredibilitas Kapabilitas
A+ 0.00507 0.00101 0.00050 0.00635 0.01150 0.00464 0.00589 0.00124 0.00306 0.00452 0.00166 0.00104 0.01358 0.00197 0.00005 0.02810 0.00888
A0.00072 0.00025 0.00012 0.00146 0.00657 0.00085 0.00161 0.00027 0.00067 0.00093 0.00042 0.00021 0.00240 0.00045 0.00002 0.00561 0.00216 35
Langkah – langkah TOPSIS-3 Langkah 5 : Hitung jarak antara solusi ideal dengan solusi negatifnya untuk masing-masing alternatif.
Langkah 6 : Hitung hubungan terdekat dari solusi idealnya untuk masing-masing alternatif.
Langkah 7 : Merangking order dari alternatif 36
Goal programming Meminimalkan deviasi Pada tahap ini fungsi tujuannya meminimasi deviasi antara berbagai tujuan Fungsi objektif 1. Memaksimalkan total value purchasing (TVP) Memaksimalkan Persamaan di atas dirubah ke bentuk goal programming menjadi:
n1 adalah deviasi negatif ke 1 yang menunjukkan tingkat pencapaian TVP kurang dari nilai yang ditargetkan. p1 adalah deviasi positif ke 1 yang menunjukkan tingkat pencapaian TVP melebihi dari nilai yang ditargetkan. g1 adalah target TVP yang ingin dicapai.
37
Fungsi objektif-2 2. Meminimumkan total biaya pembelian Meminimalkan Persamaan di atas dirubah ke bentuk goal programming menjadi:
Dimana: n2 adalah deviasi negatif ke 2 yang menunjukkan tingkat pencapaian biaya pembelian kurang dari nilai yang ditargetkan. p2 adalah deviasi positif ke 2 yang menunjukkan tingkat pencapaian biaya pembelian melebihi dari nilai yang ditargetkan. g2 adalah target biaya pembelian yang ditentukan ai adalah harga per unit bahan baku yang dari supplier i
38
Fungsi objektif-3 3. Meminimumkan tingkat cacat produk Meminimalkan Persamaan di atas dirubah ke bentuk goal programming menjadi:
Dimana: n3 adalah deviasi negatif ke 3 yang menunjukkan jumlah cacat produk kurang dari nilai yang ditargetkan. p3 adalah deviasi positif ke 3 yang menunjukkan jumlah cacat produk melebihi dari nilai yang ditargetkan. g3 adalah target jumlah cacat yang ditentukan di adalah tingkat cacat bahan baku dari supplier i 39
Fungsi objektif-4 4. Meminimumkan keterlambatan pengiriman Meminimalkan Persamaan di atas dirubah ke bentuk goal programming menjadi:
Dimana: n4 adalah deviasi negatif ke 4 yang menunjukkan tingkat pencapaian keterlambatan pengiriman kurang dari nilai yang ditargetkan. p4 adalah deviasi positif ke 4 yang menunjukkan tingkat pencapaian keterlambatan melebihi dari nilai yang ditargetkan. g4 adalah target jumlah keterlambatan pengiriman yang ditentukan pi adalah tingkat keterlambatan pengiriman supplier i
40
