SIMULASI SISTEM DINAMIK UNTUK MENINGKATKAN
KINERJA RANTAI PASOK
(Studi Kasus Di Industri Kulit PT Lembah Tidar Jaya Magelang)
Eko Muh Widodo
1; Yun Arifatul Fatimah
2; Sigit Indarto
31, 2, 3
Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang Jln. Mayjend. Bambang Soegeng, Mertoyudan, Magelang 56172 Telp: (0293) 326945
emwidodo@yahoo.co.id
ABSTRACT
In an industry, information takes important role in every aspect involving industrial management. Inaccuracies will not only slowdown production process but also causes inefficiency in other processes. Research is conducted on supply chain performance indicators, namely product inventory level and order backlog. There are three major processes in PT Lembah Tidar Jaya Magelang, a company specializing in leather industry. These processes are Beam House Process, Retaining Process and Finishing Process. Indicator measurement for the three steps uses application of dynamic system simulation by using Based Model Order Information Sharing and Demand Sharing to understand the underlying structure that generates inventory fluctuations and order backlog size. Based on the evaluation of the system, the demand sharing model is proven to be more stable compared to the based model.
Keywords: Supply Chain, System Dynamic, Product Inventory Level, Order Backlog
ABSTRAK
Dalam industri, informasi mengambil peran penting dalam setiap aspek yang melibatkan manajemen industri. Ketidakakuratan tidak hanya akan memperlambat proses produksi tapi juga menyebabkan inefisiensi dalam proses lainnya. Penelitian dilakukan terhadap indikator kinerja rantai pasok, yaitu tingkat persediaan produk dan keterlambatan pesanan. Ada tiga proses utama di PT Lembah Tidar Jaya Magelang, sebuah perusahaan yang mengkhususkan diri dalam industri kulit. Proses-proses tersebut adalah Beam House Procese, Retaining Process dan Finishing Process. Indikator pengukuran untuk ketiga langkah menggunakan aplikasi simulasi sistem dinamik dengan menggunakan Based Model Order Information Sharing dan Demand Sharing untuk memahami struktur yang mendasari yang menghasilkan fluktuasi persediaan dan ukuran keterlambatan pesanan. Berdasarkan evaluasi sistem, model demand sharing terbukti lebih stabil dibandingkan dengan based model.
PENDAHULUAN
Simulasi sistem memberikan pendekatan baru dalam memandang persoalan manajemen rantai pasok (supply chain) sebagai suatu masalah yang utuh yang dipengaruhi oleh beberapa faktor sehingga perlu penyelesaian secara menyeluruh. Model yang dibangun akan disimulasikan sehingga memberikan gambaran yang nyata dan menggantikan metode trial and error dalam menentukan kebijakan pengambilan keputusan. Salah satu metode tersebut adalah metodologi sistem dinamik. Sistem dinamik dalam perkembangannya telah menjadi sebuah pendekatan yang bersifat computer-aided untuk menganalisa dan menyelesaikan permasalahan kompleks dengan menitik beratkan pada analisa perancangan kebijakan . Dalam sistem rantai pasok yang melibatkan banyak echelon, adanya pembagian informasi mengenai informasi data permintaan dapat mengurangi ketidakpastian didalam rantai pasok yang pada akhirnya juga akan mengurangi efek
bullwhip
Supply
ChainManagement
Supply chain pada hakekatnya adalah jaringan organisasi yang menyangkut hubungan ke
hulu (upstream) dan kehilir (downstream), dalam proses dan kegiatan yang berbeda yang menghasilkan nilai yang terwujud dalam barang dan jasa di tangan pelanggan akhir. (Indrajit dan Djokopranoto, 2002)
Base Model Order Information Sharing
Model Boundaries Diagram (MBD) adalah diagram yang mengklasifikasikan ruang lingkup model yang akan dibangun. MBD akan mengklasifikasikan variabel-variabel ke dalam faktor endogenous, faktor exogenous dan faktor excluded.
Formulasi Hipotesis Dinamik
Pengujian dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95 %. Hipotesa :
Ho : 0 €
μ
d, atau Ho : 0 €
μ
m−μ
a, tidak ada selisih yang signifikan antara outputmodel simulasi dengan data histori aktual.
Hi : 0
∉
μ
d, atau Ho : 0 ∉
μ
m−μ
a, ada selisih yang signifikan antara output modelsimulasi dengan data histori aktual. Formulasi Model Simulasi
a. Sektor Pemenuhan Order Cow-Finish-Leather Product
Causal loop diagram sektor pemenuhan order Cow-Finish-Leather pada Gambar 1 memiliki
Gambar 1 Causal Loop Diagram Sektor Pemenuhan Order Cow-Finish-Leather
b. Sektor Produksi Cow-Finish-Leather
Causal loop diagram sektor produksi Cow-Finish-Leather (Gambar 2) memiliki lima balancing loop yaitu B3, B4, B5, B6 dan B7. Loop B3 berinteraksi secara langsung dengan loop B1 dari sektor pemenuhan order.
Gambar 2 Causal Loop Diagram Sektor Produksi Cow-Finish-Leather
c. Sektor Produksi Cow-Wet-Blue-Leather
Causal loop diagram sektor produksi Cow-Wet-Blue-Leather (Gambar 3) memiliki lima balancing loop yaitu B8, B9, B10, B11 dan B12. Loop B8 berinteraksi secara langsung
Desired_Raw_Material_Usage_Rate_Finish_Leath Maximum_Raw_Material_Usage_Rate_wet_blue Change_in_expected_order_rate_Finish_leather Order_Fullfilment_Rate_Finish_L Raw_Material_usage_rate_Finish_Le Demand_inventory_coverage_Finish_Leather red_Raw_Material_Receiving_Rate_wet_blue Raw_Material_Inventory_Adjustment_wet_blue _Receiving_Rate_wet_blue Material_Inventory_Adjustment_Time_wet_blue Desired_Raw_Material_Inventory_Coverage_wet_blue Delivery_Lead_Time_wet_Blue Shipment_Rate_Wet_Blue Production_Rate_Wet_Blue Percentage_Usage_of_Raw_Material_wet_blue Production_Rate_Finish_Leather Inventory_Adjusment_Time_Finish_Leather Inventory_safety_stock_Coverage_Finish_Leather Information_delay_cuetomer_order_Finish_Leather Target_product_delivery_delay_Finish_Leather Production_Capacity_Finish_Leather Desired_Raw_Material_Inventory_wet_blue Expected_order_rate_Finish_Leather Minimum_Raw_Material_Usage_rate_Finish_leather Raw_Material_usage_rate_Finish_Leather Inventory_adjustment_Finish_Leather Demand_Production_Rate_Finish_Leather Desired_raw_Material_usage_rate_wet_blue Demand_inventory_Finish_Leather Desired_production_rate_Finish_Leather Raw_Material_Usage_Rate_wet_blue Raw_Material_Inventory_wet_blue Order_backlog_Finish_leather Order_Finish_Leather Inventory_Finish_Leather Expected_order_rate_Finish_Leath
Gambar 3 Causal Loop Diagram Sektor Produksi Cow-Wet-Blue-Leather
Simulasi Sistem Dinamik
a. Simulasi Sektor Produksi Cow-Finish-Leather Produk Eksport
Sektor produksi ini dengan menerapkan Base Model Information sharing memberikan hasil nilai inventory pada periode ke-90 sebesar 884.60 lembar dan besarnya order backlog sebesar 332.32 lembar, sementara untuk produk lokal pada periode 117 hasil nilai inventory
sebesar 908.73 lembar dan besarnya order backlog sebesar 260.25 lembar.
Desired_Raw_Material_Usage_Rate_Finish_Leather Raw_Material_Usage_Rate_wet_blue Maximum_Raw_Material_Usage_Rate_wet_blue Change_in_expected_order_rate_Finish_leather Order_Fullfilment_Rate_Finish_Lea Raw_Material_usage_rate_Finish_Leath Demand_inventory_coverage_Finish_Leather sired_Raw_Material_Receiving_Rate_wet_blue Raw_Material_Inventory_Adjustment_wet_blue l_Receiving_Rate_wet_blue _Material_Inventory_Adjustment_Time_wet_blue Desired_Raw_Material_Inventory_Coverage_wet_blue Delivery_Lead_Time_wet_Blue Shipment_Rate_Wet_Blue Production_Rate_Wet_Blue Percentage_Usage_of_Raw_Material_wet_blue Production_Rate_Finish_Leather Inventory_Adjusment_Time_Finish_Leather Inventory_safety_stock_Coverage_Finish_Leather Information_delay_cuetomer_order_Finish_Leather Expected_order_rate_Finish_Leather Target_product_delivery_delay_Finish_Leather Production_Capacity_Finish_Leather Desired_Raw_Material_Inventory_wet_blue Expected_order_rate_Finish_Leather Minimum_Raw_Material_Usage_rate_Finish_leather Raw_Material_usage_rate_Finish_Leather Inventory_adjustment_Finish_Leather Demand_Production_Rate_Finish_Leather Desired_raw_Material_usage_rate_wet_blue Demand_inventory_Finish_Leather Raw_Material_Inventory_wet_blue Inventory_Finish_Leather Desired_production_rate_Finish_Leather Order_backlog_Finish_leather Order_Finish_Leather Shipment_rate_wet_blue Expected_order_rate_wet_blue Production_capacity_wet_blue Deliveri_lead_time_kulit Inventory_adjustment_time_wet_blue Delivery_lide_time_wet_blue Information_delay_of_customer_order_wet_blue Desired_inventory_wet_blue Inventory_adjudtment_wet_blue Desired_production_rate_wet_blue Desired_raw_material_usage_rate_kulit Raw_material_inventory_adjustment_kulit Raw_material_minimum_coverage_kulit Maximum_raw_material_usage_rate_kulit Desired_raw_material_inventory_coverage_kulit Production_rate_wet_blue Inventory_safety_stock_coverage_wet_blue Desired_inventory_coverage_wet_blue Minimum_shipment_rate_wet_blue Desired_shipment_rate_wet_blue Raw_material_usage_rate_kulit Raw_material_inventory_adjustmentime_kulit ed_raw_material_receiving_rate_kulit Raw_material_receiving_rate_kulit Demand_raw_material_receiving_rate_wet_blue Change_in_expected_order_rate_wet_blue Expected_order_rate_wet_blue Shipment_rate_wet_blue Order_wet_blueOrder_fullfilment_rate_wet_blu
Order_backlog_wet_blue Inventory_kulit Inventory_wet_blue
b. Simulasi Sektor Produksi Cow-Finish-Leather Produk Eksport
Gambar 5 Simulasi Diagram Sektor Produksi Cow-Finish-Leather Untuk Produk Lokal
c. Simulasi Sektor Produksi Cow-Wet-Blue-Leather
Tabel 1 Hasil Simulasi Sektor Produksi Cow-Wet-Blue-Leather
TIME Inventory_wet_blue Order_backlog_wet_blue
0 640.00 1.63 1 640.26 4.90 2 640.42 11.44 3 640.54 24.54 4 640.66 50.76 5 640.81 103.25 6 641.05 208.34 7 641.48 418.72 8 642.33 839.89 9 643.98 1,683.04 10 647.26 3,370.98 11 653.79 6,750.11 12 666.71 13,514.77 13 692.06 27,056.51 14 740.93 54,163.53 15 832.32 108,420.07 16 995.16 217,004.60 Validasi Model
a. Extreme Condition Test
Ketika tidak ada order dari konsumen, maka perilaku yang diharapkan dari model simulasi adalah tingkat produksi pada semua level rantai pasok bernilai nol. Akibat dari tidak adanya produksi tersebut, nilai inventory akan bernilai nol juga
Order_finish_leather Delivery_lead_time_wet_blueShipment_rate_wet_blue Desired_raw_material_inventory_coverage_wet_blue Desired_raw_material_inventory_coverage_wet_blue material_inventory_adjustment_time_wet_blue Percentage_usage_of_raw_material_wet_blue inventory_adjustment_time_finish_leather Inventory_safety_stock_coverage_finish_leather Production_capacity_finish_leatherTarget_product_delivery_delay_finish_leather Raw_material_usage_rate_finish_leather Raw_material_receiving_rate_wet_blue Raw_material_inventory_adjustment_wet_blue Desired_raw_material_inventory_wet_blue Desired_raw_material_rate_wet_blue Raw_material_inventory_wet_blue Raw_material_usage_wet_blue Maximum_raw_material_usage_rate_wet_blue Desired_raw_material_usage_rate_wet_blue Desired_production_rate_finish_leather Production_rate_finish_leather Production_rate_finish_leather Desired_raw_material_usage_rate_finish_leath maximum_raw_material_usage_rate_finish_leather inventory_adjustment_finish_leather Desired_inventory_finish_leather Raw_material_usage_rate_finish_leather Inventory_finish_leather Order_backlog Order_fullfilment_rate_finish_leat Order_finish_leather Desired_production_rate_crust_leather
b. Behaviour reproduction test
Tabel 2 Hasil Behaviour Reproduction Tes Untuk Produk Eksport
Tabel 3 Hasil Behaviour Reproduction Tes Untuk Produk Lokal
Dengan hasil pada Tabel 2 dan 3 dapat ditarik kesimpulan bahwa dengan tingkat kepercayaan 95 % gagal menolak Ho. Hal ini berarti tidak ada selisih yang signifikan antara output model dengan data historis yang nilainya lebih besar dari tingkat signifikan pada 5%.
Model Rantai Pasok dengan Demand Sharing Model
a. Simulasi Sektor Produksi Cow-Finish-Leather Produk Eksport
Sektor produksi ini dengan menerapkan Demand Information Sharing memberikan hasil nilai
inventory pada periode ke-90 sebesar 895.19 lembar dan besarnya order backlog sebesar
95.19 lembar, sementara untuk produk lokal pada periode 117 hasil nilai inventory sebesar 925.90 lembar dan besarnya order backlog sebesar 125.96 lembar.
Order_finish_leather Delivery_lead_time_wet_blueShipment_rate_wet_blue Desired_raw_material_inventory_coverage_wet_blue Desired_raw_material_inventory_coverage_wet_blue material_inventory_adjustment_time_wet_blue Percentage_usage_of_raw_material_wet_blue inventory_adjustment_time_finish_leather Inventory_safety_stock_coverage_finish_leather Production_capacity_finish_leatherTarget_product_delivery_delay_finish_leather Raw_material_usage_rate_finish_leather Raw_material_receiving_rate_wet_blue Raw_material_inventory_adjustment_wet_blue Desired_raw_material_inventory_wet_blue Desired_raw_material_rate_wet_blue Raw_material_inventory_wet_blue Raw_material_usage_wet_blue Maximum_raw_material_usage_rate_wet_blue Desired_raw_material_usage_rate_wet_blue Desired_production_rate_finish_leather Production_rate_finish_leather Production_rate_finish_leather Desired_raw_material_usage_rate_finish_leath maximum_raw_material_usage_rate_finish_leather inventory_adjustment_finish_leather Desired_inventory_finish_leather Raw_material_usage_rate_finish_leather Inventory_finish_leather Order_backlog Order_fullfilment_rate_finish_leath Order_finish_leather Desired_production_rate_crust_leather Raw_material_minimum_coverage_kulit Inventory_adjustment_time_wet_blue Production_capacity_wet_blue Deliveri_lead_time_kulit Inventory_safety_stock_coverage_wet_b _material_inventory_adjustmentime_kulit Inventory_kulit Delivery_lide_time_wet_blue Production_rate_wet_blue Inventory_wet_blue Raw_material_usage_rate_kulit Desired_inventory_wet_blue Desired_inventory_coverage_wet_blue Desired_raw_material_receiving_rate_wet_blue Raw_material_receiving_rate_kulit _raw_material_receiving_rate_kulit Maximum_raw_material_usage_rate_kulit Order_fullfilment_rate_wet_b Desired_shipment_rate_wet_blue Order_wet_blue Order_backlog_wet_blue Shipment_rate_wet_blue Shipment_rate_wet_blue Minimum_shipment_rate_wet_blue Inventory_adjustment_wet_blue Desired_production_rate_wet_blue Order_wet_blue Desired_raw_material_usage_rate_kulit Desired_raw_material_inventory_coverage_kulit Raw_material_inventory_adjustment_kulit
b. Simulasi Sektor Produksi Cow-Finish-Leather Produk Eksport
Gambar 8 Simulasi Diagram Sektor Produksi Cow-Finish-Leather Untuk Produk Lokal
c. Simulasi Sektor Produksi Cow-Wet-Blue-Leather
Tabel 4 Hasil Simulasi Cow-Wet-Blue-Leather Pada Demand Sharing Model
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan Antara Base Model Order Information Sharing dengan Demand Information Sharing
Tabel 5 Perbandingan Inventory Hasil Simulasi Antara Base Model dengan Demand Sharing Model Menggunakan Data Permintaan Aktual.
Inventory Cow-Finish-Leather
Inventory
Cow-Finish-Leather Inventory Cow-Wet-Blue-Leather
Produk Eksport Produk Lokal
Base Model 884.6 lembar 908.73 lembar 995.16 lembar
Demand Sharing 895.19 lembar 925.9 lembar 759.77 lembar
Persentase Nilai
Selisih 0.595014019 % 0.93588353 % -13.41307061 %
Tabel 6 Perbandingan Backlog Hasil Simulasi Antara Base Model Dengan Demand Sharing Model Menggunakan Data Permintaan Aktual.
Order Backlog Cow-Finish-Leather
Order Backlog
Cow-Finish-Leather Order Backlog Cow-Wet-Blue-Leather
Produk Eksport Produk Lokal
Base Model 332.32 Lembar 260.25 Lembar 217004.6 Lembar
Demand Sharing 95.19 Lembar 125.96 Lembar 580.9 Lembar
Persentase Nilai
Selisih -55.46770836 % -34.77123845 % -99.46604898 %
Base Model Order Information Sharing
Hasil yang merupakan tolok ukur dari indikator rantai pasok yaitu product inventory level dan order backlog yang menunjukkan besarnya order backlog dan tidak stabilnya inventory yang ada. Sehingga antara inventory dan order backlog mengalami kendala. Ketika order backlog semakin besar maka inventory yang harus disediakan semakin besar pula. Bahkan dengan
perlakuan semacam itu tingkat backlog yang semakin naik akan sangat merugikan perusahaan dan jejaring rantai pasok yang tidak optimal.
Demand Information Sharing
Dari hasil demand information sharing ini, memberikan hasil indikator rantai pasok yaitu
product inventory level dan order backlog yang lebih baik. Hasil itu menunjukkan perilaku inventory yang mendekati stabil dan tingkat order backlog yang masih naik yang diakibatkan order backlog sebelumnya. Walaupun order backlog mengalami perilaku menanjak, besarnya order backlog tersebut sudah mengalami penurunan yang cukup besar dibandingkan pada base model.
Perbandingan Antara Base Model Order Information Sharing dengan Demand Information Sharing
Hasil simulasi yang diperoleh antara base model dan demand sharing model memberikan informasi perilaku dari product inventory level serta order backlog. Dalam proses tahap pertama yaitu beam house process yang menghasilkan output produk cow-wet-blue-leather yang menunjukkan bahwa nilai inventory untuk demand sharing model lebih rendah dan mendekati stabil dibandingkan dengan menggunakan base model. Selain itu, inventory yang terjadi pada produk cow-finish-leather yang merupakan output dari retaining process dan finish process mengalami kenaikan dari pada hasil simulasi dari base model. Ini diakibatkan karena pengaruh
backlog yang semakin kecil sehingga inventory untuk cow-finish-leather semakin meningkat.
Selain pada product inventory level, kedua simulasi ini menunjukkan perilaku order backlog yang dimana untuk hasil simulasi demand sharing model memperoleh hasil order backlog yang lebih kecil baik untuk produk cow-wet-blue-leather maupun produk cow-finish-leather. Sehingga hasil simulasi juga menunjukkan hasil perilaku inventory untuk demand sharing jauh lebih mendekati stabil.
SIMPULAN
Dari hasil penelitian diatas dapat ditarik dua kesimpulan yaitu: Model simulasi dinamika
system rantai pasok PT. Lembah Tidar Jaya Magelang telah berhasil dibuat dan telah lulus uji
kalibrasi untuk meyakinkan bahwa model berguna dan berdasarkan perbandingan grafik perilaku
inventory, dapat diambil kesimpulan bahwa model demand sharing lebih mendekati stabil
dibandingkan dengan base model
DAFTAR PUSTAKA
Budidharma, I. (2007), Analisa Kinerja Rantai Pasok Dengan Menggunakan Simulasi Dinamika
Sistem. Skripsi. Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
Dekker, R., Fleischmann, M., Inderfurth, K. (Eds.), Wassenhove, L. N.. (2003), Reverse Logistics:
Quantitative Models for Closed-Loop Supply Chains. Berlin: Spinger-Verlag
Indrajit R.E & Djokopranoto R. (2002), Konsep Manajemen Supply Chain. Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana Indonesia.
