TESIS TI PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI ALOKASI RUANG PAJANG BERPENDINGIN UNTUK MULTI PRODUK AGRO-PERISHABLE

(1)

TESIS– TI 42307

PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI ALOKASI

RUANG PAJANG BERPENDINGIN UNTUK MULTI

PRODUK AGRO-PERISHABLE MULTI TEMPERATUR

DENGAN MEMPERTIMBANGKAN KEBIJAKAN

PENURUNAN HARGA

DYAH SATITI 2514 203201

DOSEN PEMBIMBING

Dr. Eng, Ir. Ahmad Rusdiansyah, M.Eng

PROGRAM MAGISTER

BIDANG KEAHLIAN MANAJEMEN LOGISTIK DAN RANTAI PASOK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA

(2)

THESIS – TI 42307

OPTIMIZATION MODEL DEVELOPMENT OF

REFRIGERATED DISPLAY-SPACE ALLOCATION FOR

MULTI AGRO-PERISHABLE PRODUCTS MULTI

TEMPERATURE CONSIDERING MARKDOWN POLICY

DYAH SATITI 2514 203 201 SUPERVISOR

Dr. Eng, Ir. Ahmad Rusdiansyah, M.Eng

MAGISTER PROGRAM

LOGISTICS AND SUPPLY CHAIN MANAGEMENT INDUSTRIAL ENGINEERING DEPARTMENT

SEPULUH NOPEMBER INSTITUTE OF TECHNOLOGY SURABAYA

(3)

(4)

(5)

iii

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN TESIS

Saya yang bertanda tangan di bawah ini: Nama : Dyah Satiti NRP : 2514203201

Program Studi : Magister Teknik Industri ITS Surabaya

menyatakan bahwa isi sebagian maupun keseluruhan tesis saya yang berjudul:

“PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI ALOKASI RUANG PAJANG BERPENDINGIN MULTI PRODUK AGRO-PERISHABLE MULTI TEMPERATUR

DENGAN MEMPERTIMBANGKAN KEBIJAKAN PENURUNAN HARGA”

adalah benar-benar hasil karya intelektual mandiri, diselesaikan tanpa menggunakan bahan-bahan yang tidak diizinkan, dan bukan merupakan karya pihak lain yang saya akui sebagai karya sendiri.

Semua referensi yang dikutip maupun dirujuk telah ditulis secara lengkap pada daftar pustaka.

Apabila ternyata pernyataan ini tidak benar, saya bersedia menerima sanksi sesuai peraturan yang berlaku.

Surabaya, 16 Januari 2017 Yang membuat pernyataan,

Dyah Satiti NRP. 2514 203 201

(6)

iv

(7)

v

DISCLAIMER

Tesis ini merupakan dokumen penelitian yang belum dipublikasikan dan merupakan bagian dari roadmap penelitian dosen pembimbing utama dalam tesis ini. Segala macam rujukan terhadap penelitian ini harus dengan seizin dosen pembimbing tesis ini dengan mengirimkan e-mail permohonan rujukan kepada [email protected].

(8)

vi

(9)

vii

PENGEMBANGAN MODEL OPTIMASI ALOKASI RUANG

PAJANG BERPENDINGIN MULTI PRODUK

AGRO-PERISHABLEMULTI TEMPERATUR DENGAN

MEMPERTIMBANGKAN KEBIJAKAN PENURUNAN HARGA

Nama : DyahSatiti NRP : 2514203201

Pembimbing : Dr. Eng, Ir. Ahmad Rusdiansyah, M.Eng.

ABSTRAK

Bahan makanan segar merupakan produk perishable yang membutuhkan penanganan khusus, beberapa diantaranya membutuhkan suhu dingin dalam penyimpanan untuk mencegah terjadinya pembusukan. Untuk itu retailer modern seperti supermarket menggunakan display berpendingin dalam memajang produk buah dan sayuran. Display berpendingin yang digunakan memiliki kapasitas yang terbatas, sementara produk yang ditawarkan memiliki atribut yang berbeda (jenis dan ukuran). Hal tersebut menimbulkan masalah tersendiri mengenai bagaimana cara menentukan jumlah tiap produk pada satu rak berpendingin. Tidak hanya itu produk yang disimpan pada rak berpendingin masih mengalami penurunan kualitas dan akan membusuk bila tidak segera terjual. Terbuangnya produk di akhir umur hidupnya mengakibatkan biaya yang besar. Hal tersebut disikapi beberapa supermarket dengan mengadakan diskon. Besarnya diskon dapat ditentukan berdasarkan tingkat kualitas dari produk, sehingga lebih adil baik bagi retailer maupun konsumen.

Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu solusi alokasi ruang display dan manajemen persediaan yang mempertimbangkan kebijakan penurunan harga (markdown policy) yang disesuaikan dengan tingkat kualitas yang teridentifikasi. Pada penelitian ini, diperoleh hasil bahwa suhu penyimpanan rendah memberikan nilai keuntungan yang lebih besar dibandingkan suhu penyimpanan tinggi. Penurunan harga satu kali dengan waktu mulai penurunan harga yang ditunda hingga pada titik tertentu memberikan alokasi ruang display dan jumlah pemesanan yang optimal dengan keuntungan yang maksimal.

Kata kunci : alokasi ruang display, display berpendingin, markdown policy, penurunan

(10)

viii

(11)

ix

OPTIMIZATION MODEL DEVELOPMENT OF

REFRIGERATED DISPLAY-SPACE ALLOCATION FOR

MULTI AGRO-PERISHABLE PRODUTS MULTI

TEMPERATURE CONSIDERING MARKDOWN POLICY

Name : Dyah Satiti NRP : 2514203201

Supervisor : Dr. Eng, Ir. Ahmad Rusdiansyah, M.Eng.

ABSTRACT

Perishable products like fruits and vegetables require special handling. Some of them require cold storage to prevent decaying. Modern retailers such as supermarkets use the refrigerated shelf for displaying fruit and vegetable products. The refrigerated display has a limited capacity, while the products that are offered by retailer have different attributes (type and size). This increases the problem that must have been sold by retailer which’s about how to determine the amount of each product on a refrigerated display.

Meanwhile, the quality product that displayed on refrigerated display and on the back inventory will decreasing over time and the product will be decaying. It means that the decaying ones could not being sold anymore. This decaying product will become waste and causing loss on retailer. Some of supermarkets give a discount to handle this situation. The amount of the discount can be determined based on the level of quality of the product. This idea will make it fairer for both retailers and consumers.

The aim of this research is to find the maximum profit by optimizing the space allocation, and the number of order using the right storage temperature and markdown policy. The proposed model is evaluated through different scenarios. From the several scenarios can be concluded that the low storage temperature give bigger profit than the high one; single price markdown policy with the starting markdown time is delayed until particular point give the optimal display-space allocation and the number of order, it also give the maximum profit.

Keywords : display-space allocation, markdown policy, perishable product, refrigerated

(12)

x

(13)

xi

KATA PENGANTAR

Alhamdulillah, bersama dengan ini penulis mengucapkan puji syukur yang tiada henti kepada Allah SWT karena dengan segala limpahan rahmat dan karunianya yang berupa, kesehatan, ketabahan, dan segala curahan petunjuk-Nya penulis mampu menyelesaikan Tesis ini dengan baik.

Laporan Tesis ini diajukan sebagai syarat untuk menyelesaikan studi Strata-2 di Jurusan Teknik Industri dengan judul “Pengembangan Model Optimasi Alokasi Ruang Pajang Berpendingin Multi Produk Agro-Perishable Multi Temperatur dengan Mempertimbangkan Kebijakan Penurunan Harga”.

Selama pelaksanaan dan penyusunan laporan Tesis ini saya telah menerima bantuan dari berbagai pihak. Oleh sebab itu, pada kesempatan ini peulis ingin menyampaikan terima kasih dan penghargaan kepada:

1. Allah SWT atas segala rahmat serta hidayah-Nya dan junjungan-Nya Nabi Muhammad SAW.

2. Kedua orang tua penulis Ibu Eny Iswatiningsih dan Ayah Sutarman, adik terkasih Mahesa Maulana yang selalu ada di belakang penulis, mendukung apapun keputusan penulis, menanamkan nilai-nilai kebaikan, mendoakan keberhasilan, dan memberikan kebahagiaan serta semangat untuk penulis. 3. Rahman Ryan Bagus Saroyo atas segala kesabaran dan keikhlasannya menjadi

partner in everything selama 8 tahun 6 bulan terakhir, serta Mama Hudayati

Dwi Anuri dan Papa Sapto Saroyo yang selalu mendoakan dan memberikan semangat kepada penulis.

4. Bapak Dr. Eng. Ir. Ahmad Rusdiansyah, M. Eng. selaku dosen pembimbing yang senantiasa membimbing dan membantu penulis hingga dapat menyelesaikan tesis ini dengan sebaik-baiknya.

5. Bapak dan Ibu dosen penguji seminar proposal dan sidang tesis, Bapak Dr.Eng. Erwin Widodo, S.T., M.Eng., Ibu. Dr. Ir. Sri Gunani Partiwi, M.T.,

(14)

xii

dan Bapak Prof. Dr. I Nyoman Pujawan, M.Eng., yang telah memberikan arahan, saran dan perbaikan pada tesis ini.

6. Rekan – rekan S2 TI ITS 2014 (genap) yang menjadi rekan – rekan satu angkatan penulis secara khusus terutama Afifah Fianda Utami Chandra Bhuana sebagai partner in crime selama menjalani pendidikan S2 ini serta rekan – rekan S2 TI ITS secara umum.

7. Keluarga Besar Matsaemi atas segala kepercayaan, dukungan dan perhatiannya kepada penulis.

8. Seluruh dosen pengajar dan karyawan Jurusan Teknik Industri ITS, terutama Mbak Rahayu dan Mbak Fitri yang selalu dengan sabar memberikan pengarahan dan infromasi terkait kegiatan akademik kepada para mahasiswa S2 TI ITS.

9. Dan seluruh rekan, teman, dan saudara penulis yang tidak memungkinkan untuk disebutkan satu – persatu, terimakasih.

Akhir kata, dengan segala kerendahan hati penulis meminta maaf apabila ada kesalahan di dalam penulisan Tesis ini dan semoga Tesis ini bermanfaat baik dalam konteks akademik maupun dalam konteks praktis.

Surabaya, 16 Januari 2017

(15)

xiii

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN ... i

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN TESIS ... iii

DISCLAIMER ... v

ABSTRAK ... vii

ABSTRACT ... ix

KATA PENGANTAR ... xi

DAFTAR ISI ... xiii

DAFTAR GAMBAR ... xv

DAFTAR TABEL ... xvii

BAB 1 PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 6

1.3 Tujuan Penelitian ... 7

1.4 Ruang Lingkup Penelitian ... 7

1.5 Kontribusi Penelitian ... 8

1.6 Sistematika Penulisan ... 9

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ... 11

2.1 Produk Perishable ... 11

2.1.1 Model penurunan kualitas produk perishable ... 12

2.1.2 Penyimpanan suhu dingin produk perishable ... 15

2.2 Manajemen Rantai Pasok Produk Perishable ... 17

2.2.1 Traceability ... 19

2.2.2 Kualitas dalam manajemen rantai pasok produk perishable ... 20

2.3 Manajemen Persediaan ... 21

2.3.1 Model EOQ ... 21

2.3.2 Manajemen persediaan produk perishable ... 22

2.3.3 Keterbatasan kapasitas penyimpananan ... 23

2.4 Model Markdown Policy ... 24

2.5 Posisi Penelitian ... 27

2.6 Celah Penelitian ... 29

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN ... 33

(16)

xiv

3.2 Tahap Merancang Nilai Parameter Model ... 33

3.3 Tahap Percobaan Numerik dan Analisa Hasil ... 34

3.4 Tahap Penarikan Kesimpulan dan Saran ... 34

BAB 4 PENGEMBANGAN MODEL ... 35

4.1 Deskripsi Umum Pengembangan Model ... 35

4.2 Formulasi Model Acuan ... 37

4.2.1 Model acuan penerapan multi temperatur ... 37

4.2.2 Model acuan penurunan kualitas ... 39

4.2.3 Model acuan fungsi permintaan ... 41

4.2.4 Model acuan penurunan harga ... 42

4.2.4.1 Model acuan single price markdown ... 44

4.2.4.2 Modeal acuan multiple price markdown ... 46

4.2.5 Model acuan persediaan dengan keterbatasan kapasitas ... 48

4.3 Formulasi Model Usulan ... 52

4.3.1 Notasi model usulan ... 53

4.3.2 Model usulan alokasi persediaan ... 54

4.4 Rancangan Skenario Percobaan Numerik ... 65

BAB 5 PERCOBAAN NUMERIK ... 67

5.1 Data Numerik ... 67

5.2 Validasi Model ... 70

5.3 Cara Perhitungan Numerik ... 72

5.4 Percobaan Numerik dan Analisa Hasil ... 73

5.4.1 Hasil Percobaan 1 ... 74

5.5 Implikasi Manajerial ... 91

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN ... 95

6.1 Kesimpulan ... 95

6.2 Saran ... 96

DAFTAR PUSTAKA ... 97

(17)

xv

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Penurunan Kualitas Sayuran Kacang Polong dari Waktu ke

Waktu pada Suhu Penyimpanan yang Berbeda ... 13

Gambar 2.2 Penurunan Kualitas Ikan Kod dari Waktu ke Waktu pada Suhu Penyimpanan yang Berbeda ... 13

Gambar 2.3 Penurunan Kualitas Sayuran Berdasarakan Waktu ... 14

Gambar 3.1 Langkah-langkah Pelaksanaan Penelitian ... 34

Gambar 4.1 Skema Pengembangan Model ... 37

Gambar 4.2 Penghematan Biaya Energi Relatif dengan Suhu Referensi −30°_{C ... 39}

Gambar 4.3 Ilustrasi Dampak Penetapan Strategi Harga pada Permintaan dengan Penurunan Kualitas secara Eksponensial ... 43

Gambar 4.4 Grafik Perubahan Tingkat Persediaan Dari Waktu ke Waktu ... 49

Gambar 4.5 Diagram Alir Metode Perhitungan Percobaan Penelitian ... 56

Gambar 5.1 Perbandingan Nilai Diskon Optimal Single Price Markdwon ... 71

Gambar 5.2 Rasio COP pada Item 1 ... 76

Gambar 5.7 Laju Penurunan Kualitas Berdasarkan Suhu ... 79

Gambar 5.8 Total Keuntungan per Jam Berdasarkan Suhu Penyimpanan ... 80

(18)

xvi

Penurunan Harga ... 84

Gambar 5.10 Total Keuntungan Strategi Penurunan Harga Tunggal

pada TR= 275,15 K ... 85

Gambar 5.11 Total Keuntungan Strategi Penurunan Harga Ganda

pada TR= 275,15 K ... 88

Gambar 5.12 Pengaruh Suhu Terhadap Total Keuntungan per Jam

(19)

xvii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Suhu yang Direkomendasikan untuk Produk Perishable ... 16

Tabel 2.2 Critical Review ... 33

Tabel 4.1 Rincian Percobaan Numerik ... 65

Tabel 5.1 Waktu Inisial Penyimpanan, Ruang yang Dibutuhkan dan Permintaan Inisial ... 67

Tabel 5.2 Suhu Penyimpanan Standar Produk (dalam Kelvin) ... 68

Tabel 5.3 Energi Aktivasi Menurut Suhu ... 68

Tabel 5.4 Harga Jual Awal Produk dan Biaya yang Terlibat ... 69

Tabel 5.5 Perhitungan dengan Strategi Single Price Markdown pada Sayuran ... 70

Tabel 5.6 Hasil Validasi Model Single Price Markdwon ... 71

Tabel. 5.7 Hasil Perhitungan Untuk Diskon Seragam 𝑛 = 1, 𝑇_𝑚₁ = 20% , dan 𝜃1 = 40% ... 73

Tabel 5.8 Rincian Percobaan Numerik Waktu Penurunan Harga ... 74

Tabel 5.9 Rasio COP Tiap Produk Berdasarkan Suhu Penyimpanan Referensi ... 75

Tabel 5.10 Sisa Waktu Penyimpanan Produk Berdasarkan Suhu ... 78

Tabel 5.11 Hasil Percobaan Tanpa Diskon pada Suhu 275,15 K ... 80

Tabel 5.12 Profil Keuntungan Percobaan 3 ... 81

Tabel 5.13 Komposisi Produk yang Harus Dipesan (TR=275,15 K) ... 82

Tabel 5.14 Komposisi Produk yang Harus Dipajang (TR=275,15 K) ... 83

Tabel 5.15 Keuntungan Tiap Item per Jam (TR=275,15 K) ... 83

(20)

xviii

Tabel 5.17 Keuntungan pada Strategi Diskon Ganda ... 87

Tabel 5.18 Komposisi Jumlah Pesanan Tiap Produk untuk Diskon Berdasarkan

Kualitas Penurunan Tunggal (TR=275,15 K) ... 89

Tabel 5.19 Komposisi Jumlah Pesanan Tiap Produk untuk Diskon Berdasarkan

Kualitas Penurunan Harga Ganda (TR=275,15 K) ... 90

Tabel 5.20 Nilai 𝜃𝑖∗ pada Penurunan Harga Tunggal Berdasarkan Waktu Mulai Penurunan Harga (TR=275,15 K) ... 90

Tabel 5.21 Nilai 𝜃1∗ dan 𝜃2∗Berdasarkan Waktu Mualai Penurunan Harga (TR=275,15 K) ... 91

(21)

1

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Rata-rata pertumbuhan industri retail modern (modern trade) untuk kategori fast moving consumer goods (FMCG) di Indonesia meningkat tiap tahunnya. FMCG sendiri dapat dikelompokkan dalam tiga kategori produk, yaitu: (i) perawatan pribadi, misalnya pasta gigi, shampoo, dan kosmetik, (ii) perlengkapan rumah tangga, contohnya sabun cuci dan pembasmi hama, dan (iii) makanan dan minuman seperti makanan dan minuman dalam kemasan, sayuran, dan buah-buahan. Pesatnya pertumbuhan industri retail secara tidak langsung juga menunjukkan peningkatan minat konsumen berbelanja di retail modern. Alasan konsumen memilih retail modern adalah kenyamanan, kebersihan, dan akses yang mudah. Di samping itu, retail modern juga menawarkan produk yang biasanya hanya disediakan oleh pasar tradisional seperti ikan, daging, ayam, sayuran dan buah-buahan.

Dalam menjaga kualitas bahan makanan segar dengan harga yang bersaing dibutuhkan majanemen rantai pasok yang baik. Melakukan manajemen rantai pasok pangan bukanlah suatu hal yang mudah karena sangat tergantung pada karakteristik dari produk tersebut (Agustina, dkk., 2014). Produk makanan segar mudah rusak, sehinnga pihak retail berpotensi menanggung resiko yang tidak kecil. Ketika produk makanan segar rusak atau busuk, maka akan menyebabkan kerugian bagi

retail karena produk harus dibuang. Kerugian akibat produk kadaluarsa ternyata

cukup tinggi yaitu mencapai15% (Ferguson dan Ketzenberg, 2006). Di samping karakteristik produk, Balaji dan Arshinder (2016) menambahkan faktor kompleksitas dari manajemen rantai pasok makanan segar diantaranya adalah meningkatnya kesadaran masyarakat akan kesehatan, keamanan, dan kualitas makanan, serta keberagaman permintaan dan harga, dan terbatasnya umur hidup produk tersebut.

(22)

2

Dalam memenuhi permintaan yang beragam, suatu retailharus memiliki persediaan untuk mencegah terjadinya out of stock. Persediaan merupakan sumber daya (bahan baku utama maupun pelengkap), produk setengah jadi, dan/atau produk jadi yang sengaja disimpan untuk memenuhi permintaan. Persediaan memiliki peranan krusial dalam mengantisipasi ketidakpastian dari permintaan. Permintaan yang mudah berubah-ubah akibat dari kondisi sosial dan ekonomi menjadikan persediaan berperan sebagai penyangga untuk menghindari ketidakmampuan perusahaan memenuhi permintaan. Meski demikian, di satu sisi pengadaan persediaan juga mengakibatkan melonjaknya biaya untuk penyimpanan, pemeliharaan, sewa gudang, pembayaran karyawan, dan biaya yang hilang akibat penahanan barang. Oleh sebab itu, dibutuhkan manajemen persediaan yang tepat agar mampu menekan biaya.

Manajemen persediaan untuk produk makanan segar seperti sayur dan buah memiliki tantangan tersendiri bila dibandingkan dengan produk

non-perishable. Terdapat resiko seperti ketika memesan terlalu banyak dan hingga akhir

umur hidupnya produk belum terjual akan mengakibatkan adanya loss sales karena produk harus dibuang (tidak layak konsumsi). Buah dan sayur segar memiliki umur hidup yang relatif pendek, oleh sebab itu dibutuhkan manajemen persediaan yang tepat (Beshara, dkk., 2012). Bila melihat karakteristiknya manajemen persediaan untuk produk ini menjadi lebih kompleks, sehingga perhatian terhadap masalah ini relatif sedikit bila dibandingkan dengan produk lainnya. Penelitian mengenai manajemen persediaan untuk produk perishable telah dilakukan oleh beberapa peneliti (Dobson, dkk., 2016; Duan, dkk., 2012; Hsieh dan Dye, 2010). Ketiganya memodelkan EOQ atau economic order quantity dengan mempertimbangkan tingkat permintaan berdasarkan umur produk dan stok. Selanjutnya Muriana (2016) mengembangkan model EOQ untuk produk makanan dengan mempertimbangkan permintaan stokastik menggunakan pendekatan probabilitas.

Kelemahan dari penelitian-penelitian tersebut ialah belum membahas mengenai kapasitas dari rak simpan. Pertimbangan kapasitas rak menambah kompleksitas permasalahan yang mana pihak manajerial harus menentukan berapa jumlah dari masing-masing jenis produk yang akan dipesan bila akan diletakkan pada satu fasilitas penyimpanan dengan kapasitas yang terbatas. Hal ini tidak dapat

(23)

3

diselesaikan dengan persamaan EOQ umum, sebab bila dalam menentukan jumlah yang dipesan dengan persamaan EOQ umum maka tidak ada interaksi antar produk atau pemesanan bersifat independen yang menyebabkan jumlah total yang dipesan akan melebihi kapasitas penyimpanan.

Bai dan Kendall (2008) menyelesaikan permasalahan alokasi ruang rak dan manajemen persediaan untuk beberapa produk makanan segar dengan mempertimbangkan kesegaran melalui optimasi persamaan non-linier. Dalam model tersebut keduanya telah mempertimbangkan kondisi nyata proses bisnis penjualan buah segar, dimana dalam modelnya fungsi permintaan kesegaran produk dapat mempengaruhi besar kecilnya permintaan. Di samping itu, keduanya juga mengasumsikan bahwa produk yang belum terjual hingga pada akhir siklus akan didiskon dan habis sesaat sebelum berakhirnya umur produk tersebut. Meski demikian, terdapat beberapa kekurangan dari model Bai dan Kendall (2008) yang pertama adalah mengasumsikan bahwa produk segar diletakkan pada fasilitas penyimpanan biasa (suhu lingkungan). Pada kenyataannya, beberapa produk buah segar membutuhkan penyimpanan suhu dingin agar dapat menjaga kualitas produk, sehingga model Bai dan Kendall (2008) akan sesuai dan optimal bila diterapkan untuk produk-produk yang tidak membutuhkan fasilitas khusus (berpendingin) dalam penyimpanannya. Kekurangan yang kedua ialah tingkat penurunan kualitas (decay rate) yang digunakan telah ditentukan terlebih dahulu tanpa melalui perhitungan, sehingga hal tersebut kurang mampu menangkap proses penurunan kualitas suatu produk secara lebih detail. Kekurangan yang ketiga ialah harga diskon yang diasumsikan belum mempertimbangkan kualitas yang tersisa dari poduk. Hal ini dianggap dapat merugikan baik bagi pihak retailer maupun

customer, sebab bisa jadi harga yang ditetapkan teralu murah bagi retailer atau

masih terlalumahal bagi customer bila melihat kualitas yang tersisa dari produk. Oleh sebab itu, dibutuhkan jalan keluar yang dapat mengakomodasi keduanya dimana diskon yang ditetapkan disesuaikan dengan kualitas yang tersisa dari produk melalui pendekatan yang lebih spesifik.

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, resiko dalam menjual bahan makanan segar, terutama sayur dan buah adalah turunnya kesegaran produk yang mengakibatkan turunnya minat beli konsumen. Buah dan sayur merupakan produk

(24)

4

yang mudah rusak akibat dari proses metabolisme seperti respirasi dan transparasi. Penanganan pasca panen yang tidak tepat dapat mempercepat proses penurunan kualitas. Hal tersebut mempengaruhi daya (umur) simpan produk. Oleh sebab itu, untuk memperpanjang umur simpan produk tersebut, pihak retail menggunakan penyimpanan dengan suhu dingin. Meski demikian, penyimpanan suhu dingin hanya memperlambat laju kerusakan produk dan tidak menyelamatkannya dari kerusakan (busuk).

Salah satu strategi dalam meminimalkan terjadinya kerugian akibat tidak terjualnya produk hingga end shelf life yakni dengan menurunkan harga produk. Herbon dkk., (2014) menyebutkan bahwa penetapan harga yang berbeda dapat meningkatkan jumlah penjualan produk perishable. Faktanya minat beli konsumen dipengaruhi oleh harga, terutama konsumen rumah tangga. Produk segar seperti buah dan sayur merupakan makanan pokok yang dibutuhkan oleh konsumen, tetapi dengan semakin tinggi tingkat pendidikan menjadikan konsumen semakin kritis dalam membeli suatu produk, terutama makanan. Meski makanan termasuk kebutuhan pokok, kualitas dan kuantitas menjadi pertimbangan utama bagi mereka dalam memutuskan pembelian. Pada periode pertama, buah dan sayur yang segar tentunya menjadi pilihan konsumen, tetapi memasuki periode berikutnya, kondisi produk tidak sesegar di periode pertama yang mengakibatkan turunnya minat beli konsumen bila dijual dengan harga yang sama seperti periode pertama. Oleh karenanya, untuk mempertahankan dan meningkatkan minat beli konsumen dibutuhkan strategi penurunan harga pada produk yang sama sebelum mendekati akhir usia produk. Penurunan harga berdasarkan kualitas sebelumnya telah dibahas oleh (Wang & Li, 2012). Dalam penelitian tersebut dilakukan suatu pendekatan perhitungan harga berbasis identifikasi umur hidup produk dengan tujuan mengurangi jumlah produk makanan yang terbuang dan memaksimumkan keuntungan pada retailer. Identifikasi umur produk dilakukan melalui evaluasi tingkat penurunan kualitas produk berdasarkan suhu standar penyimpanan produk dan lamanya waktu penyimpanan produk sebelum akhirnya terjual atau terbuang.

Kebijakan penurunan harga akan mempertimbangkan kualitas sebagai dampak dari suhu simpan yang diatur pada rak berpendingin dan juga waktu produk tersebut hingga akhir usianya atau hingga akhir periode penjualan. Model

(25)

5

dikembangkan menyesuaikan kondisi nyata yang terjadi di lapangan dimana pada

retail modern, untuk beberapa produk sayur dan buah digunakan rak berpendingin

untuk menyimpan produk dengan tujuan memperlambat laju penurunan kualitas. Dalam penggunaan fasilitas berpendingin, pengaturan suhu standar seringkali didasarkan pada suhu minimum optimal yang dibutuhkan oleh produk. Hal tersebut mengakibatkan produk yang memiliki suhu simpan ideal yang lebih besar mengalami perpendekan daya simpan produk, sehingga perhitungan yang lebih presisi sesuai dengan umur sisa produk dalam penentuan harga dan waktu

markdown sangat dibutuhkan untuk mencegah terjadinya loss sale. Zanoni dan

Zavanella (2012) mengembangkan penelitian Rong dkk., (2011) dengan menggunakan rasio koefisien kinerja pendingin sebagai pertimbangan dalam penentuan biaya penyimpanan. Dalam penelitian tersebut juga dijelaskan bahwa penentuan suhu standar yang tepat dapat menurunkan penggunaan biaya energi. Berdasarkan penelitian tersebut, maka biaya penyimpanan untuk produk yang menggunakan fasilitas berpendingin dapat ditentukan sesuai dengan suhu referensi penyimpanan dan suhu simpan idealnya.

Dari penjelasan tersebut diketahui bahwa penting adanya mempertimbangkan penetapan suhu standar yang tepat pada ruang rak berpendingin yang sampai saat ini masih digunakan oleh retail modern untuk menyimpan produk makanan segar. Di sisi lain, suhu yang digunakan dapat mempengaruhi umur simpan produk dan laju penurunan kualitasnya yang bedampak pada strategi harga yang tepat sepanjang periode penjualan. Suhu penyimpanan, kualitas produk dan strategi harga dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam menentukan jumlah produk yang dipesan dan alokasi ruang untuk masing-masing produk sesuai dengan kapasitas display berpendingin. Oleh karena itu, mengacu pada penelitian Wang dan Li (2012), Zanoni dan Zavanella (2012) dan Bai dan Kendall (2008) perlu dilakukan pengembangan model alokasi ruang display berpendingin yang mempertimbangkan kebijakan penurunan harga untuk multi produk agro-perishable multi temperatur. Penelitian ini dikembangkan dengan tujuan untuk memaksimalkan keuntungan yang diperoleh retailer.

(26)

6 1.2 Perumusan Masalah

Dari latar belakang yang telah dijelaskan sebelumnya, terdapat beberapa permasalahan yang penting untuk dibahas pada penelitian ini. Yang pertama ialah penurunan kualitas produk makanan perishable yang menjadi objek amatan, dimana penurunan kualitas ini dapat mempengaruhi tidak hanya permintaan konsumen tetapi juga penetapan harga oleh retailer. Yang kedua ialah pengaruh suhu terhadap laju penurunan kualitas. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, dalam menjaga kualitas produk pihak retailer menggunakan fasilitas berpendingin. Penggunaan fasilitas berpendingin ini tentunya akan berdampak pada biaya yang ditanggung oleh retailer, sehingga dibutuhkan suatu pendekatan untuk meminimalkan terjadinya loss kualitas dan biaya energi. Yang ketiga ialah pertimbangan kualitas, suhu dan kapasitas ruang display berpendingin pada keputusan jumlah masing-masing produk yang harus dipesan dan alokasi ruang untuk tiap produk dalam satu fasilitas display. Hal tersebut penting adanya mengingat pada kondisi nyata di retailer yang mana pihak retailer menyimpan (mendisplay) beberapa produk buah dan sayur pada satu etalase (rak) berpendingin, dan juga adanya praktik diskon untuk produk yang mendekati akhir umur hidupnya sebelum diputuskan akan dibuang. Dari uraian singkat tersebut, terdapat beberapa rumusan masalah yang akan dijawab pada penelitian ini diantaranya adalah:

1. Penentuan suhu standar pada fasilitas dispaly berpendingin agar dapat meminimumkan biaya energi?

2. Model alokasi ruang display berpendingin yang mempertimbangkan kebijakan penurunan harga (markdown policy) untuk multi produk

agro-perishable multi temperatur?

3. Kebijakan penurunan harga manakah yang tepat untuk memaksimalkan keuntungan yang diperoleh retailer?

(27)

7 1.3 Tujuan Penelitian

Beberapa tujuan dalam penelitian ini adalah :

1. Menghasilkan penyelesaian penentuan suhu standar fasilitas display berpendingin yang dapat meminimumkan biaya energi.

2. Menghasilkan model alokasi ruang display berpendingin yang mempertimbangkan kebijakan penurunan harga (markdown policy) untuk multi produk agro-perishable multi temperatur.

3. Menghasilkan kebijakan penurunan harga yang tepat untuk memaksimalkan keuntungan yang diperoleh retailer.

1.4 Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup dari penelitian ini dibatasi hanya pada sisi retailer yang menjual produk pertanian perishable kepada konsumen akhir. Produk yang digunakan dalam pengamatan model bervariasi dan merepresentasikan variasi suhu penyimpanan yang direkomendasikan. Disamping itu produk memiliki kegunaan yang sama, sehingga alokasi persediaan dan penurunan harga untuk penggunaan keperluan lain selain fungsi utamanya tidak dipertimbangkan, misalnya produk buah dan sayuran yang mengalami pembusukan dapat dijual kembali dengan harga yang berbeda dari harga normal kepada petani sebagai pupuk organik. Terdapat dua fungsi dari buah dan sayuran dalam hal ini ialah sebagai produk segar (tanpa olahan) dan sebagai pupuk. Pada penelitian hanya mempertimbangkan fungsi utama yakni produk segar.

Pada penelitian ini tidak mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi penentuan besarnya harga jual produk. Harga jual yang ditetapkan diasumsikan telah memenuhi harapan konsumen. Di samping itu, pada penelitian ini tidak mempertimbangkan consumer surplus yakni kondisi yang terjadi saat harga yang dianggap pantas oleh konsumen untuk suatu produk lebih tinggi dibanding harga pasar.

(28)

8

Terdapat asumsi-asumsi lain yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu:  Lead time bernilai 0, yang mana pesanan akan langsung datang begitu

dilakukan pemesanan.

 Jumlah yang persediaan dapat memenuhi semua permintaan (shortage tidak dipertimbangkan).

 Kualitas awal yang diterima oleh retailer bernilai 1, proses sebelum produk tiba di retailer tidak dipertimbangkan.

 Konsumen sangat sensitif terhadap harga dan kualitas, sedikit perbedaan nilai harga dan kualitas dapat mempengaruhi jumlah permintaan.

1.5 Kontribusi Peneltian

Kontribusi yang disumbangkan dari penelitian ini adalah memperkaya model persediaan yang diaplikasikan untuk produk agro-perishable, multi produk multi temperatur. Pertimbangan penggunaan fasilitas penyimpanan (display) berpendingin, penentuan suhu penyimpanan, biaya energi yang digunakan, kualitas produk yang teridentifikasi dan penurunan harga yang mempertimbangkan kualitas produk semakin menambah ketajaman model yang dikembangkan.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistem penulisan penelitian ini mengikuti skema berikut ini: BAB 1 PENDAHULUAN

Bab ini terbagi menjadi beberapa bagian yaitu latar belakang yang mendasari penelitian, perumusan masalah, tujuan penelitian, ruang lingkup penelitian, kontribusi penelitian, dan terakhir sistematika penulisan ini.

(29)

9

Bab ini berisi ulasan mengenai teori-teori yang menjadi landasan penelitian yaitu pengertian mengenai food supply chain, manajemen persediaan, revenue

management, dynamic pricing, dan lain-lain. Selain itu, pada bab ini juga

dijabarkan penelitian terkait yang mendahului dan posisi penelitian yang dilakukan dibandingkan penelitian-penelitian tersebut.

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

Pada bab ini dijabarkan langkah-langkah penyelesaian penelitian termasuk skenario yang digunakan untuk menganalisis perilaku model terhadap perubahan input

parameter.

BAB 4 PENGEMBANGAN MODEL

Pengembangan model konseptual dan matematis, termasuk model yang menjadi acuan dalam penelitian yang dilakukan, diuraikan di bab ini.

BAB 5 PERCOBAAN NUMERIK

Pada bab ini dijelaskan mengenai data yang digunakan untuk percobaan numerik, yaitu berupa studi kasus ilustratif. Percobaan numerik dilakukan dengan mengubah-ubah nilai parameter model untuk mengetahui pengaruhnya terhadap model yang dikembangkan di bab pengembangan model.

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan hasil dari penelitian yang dilakukan dan peluang perbaikan untuk kepentingan penelitian lebih lanjut.

(30)

10

(31)

11

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Produk Perishable

Produk perishable adalah produk yang memiliki usia hidup yang relatif pendek dan mudah usang. Produk perishable dapat dibagi menjaditiga berdasarkan penyebab keusangan menurut Jia dan Hu (2011), yakni yang pertama karena kehilangan nilai seperti tiket pesawat, tiket bioskop, kamar hotel, dan koran; kedua karena perkembangan teknologi seperti barang elektronik: ponsel, laptop, televisi dan lain sebagainya; ketiga karena perubahan fisik akibat dari penurunan kualitas produk yang disebabkan oleh proses alamiah (metabolisme) maupun pengaruh dari lingkungan (suhu, kelembapan, dan kadar air) seperti buah, sayur, daging, ikan dan produk makanan lainnya. Produk perishable mudah rusak bila tidak ditangani dengan baik, dan dapat kehilangan nilai di akhir hidupnya (waste).

Dari ketiga jenis produk perishable, jenis yang ketiga dalam satu dekade terakhir menjadi perhatian beberapa peneliti. Huang dan Yao (2006) membangun suatu algoritma yang dapat menyelesaikan permasalahan pengoptimalan kebijakan lot-sizing yang terkoordinasi untuk produk perishable (buah, sayur, daging) antara semua mitra dalam sistem rantai pasok dengan vendor tunggal dan banyak buyer sehingga dapat meminimumkan rata-rata biaya total. Chung dan Huang (2007) mengembangkan model persediaan pada retailer pada kondisi dimana pelanggan dapat membayar produk secara kredit (pembayaran yang tertunda) dengan tujuan menstimulasi permintaan pelanggan untuk produk perishable.

Tidak hanya pada pengelolaan persediaan, peneliti lain juga membahas mengenai sistem pengiriman produk perishable. Osvald dan Stirn (2008) membangun suatu algoritma untuk pendistribusiam sayuran segar dimana kerusakan menjadi faktor kritis yang menjadi dasar pengembangan. Algoritma yang dibangun berhasil

(32)

12

mengurangi hingga 47% kerusakan produk. Tidak berhenti disitu, Nguyen dkk., (2014) mengembangkan strategi konsolidasi untuk pengiriman produk hasil pertanian dari sejumlah supplier dengan permintaan rendah. Mereka mengusulkan biaya proposional, dan aturan alokasi yang dapat meyakinkan supplier untuk bekerjasama satu sama lain dibandingkan beropersai secara independen.

2.1.1 Model penurunan kualitas produk perishable

Kualitas merupakan salah satu fitur penting dari produk perishable. Konsumen biasanya menaruh perhatian lebih pada komponen makanan seperti warna dan rasa, begitu pula aspek kualitas nutrisi seperti vitamin, mineral, serat dan senyawa bioaktif lain yang dapat menunjang kesehatan (Yun dkk., 2012). Akan tetapi, kualitas produk makanan segar (produk hasil pertanian) dapat menurun seiring dengan berjalannya waktu. Hal ini dikarenakan selama penyimpanan pasca panen, komponen penting dari kualitas produk hasil pertanian seperti gula terlarut, asam organik, dan padatan/asam dapat dipengaruhi baik faktor internal maupun faktor eksternal (Pareek dkk, 2014). Menurut Song dkk., (2013) dan Ding dkk., (2006) pematangan (senescene) adalah salah satu faktor internal yang paling penting, dimana suhu memainkan peranan utama sebagai penyebab senescene pada komoditas hortikultura.

Hui dkk., (2004) dalam Zanoni dan Zavanella (2012) menunjukkan peran suhu dan dampaknya terhadap penurunan kualitas dari waktu ke waktu pada Gambar 2.1-2.2. Produk yang berbeda memiliki kepekaan yang berbeda terhadap degradasi kualitas akibat suhu dari waktu ke waktu. Pada Gambar 2.1 dan Gambar 2.2 terdapat dua jenis produk yang diamati yakni kacang polong (peas) dan ikan (fish). Dapat terlihat bahwa kualitas kacang polong menurun hingga 50% setelah 50 hari penyimpanan pada suhu -8o_{C. Sementara itu, ikan mengalami penurunan kualitas} sebanyak 50% setelah 100 hari penyimpanan pada suhu -18o_C.

(33)

13

Gambar 2.1Penurunan Kualitas Sayuran Kacang Polong dari Waktu ke Waktu pada Suhu Penyimpanan yang Berbeda

(Sumber: Hui dkk., (2004) dalam Zanoni dan Zavanella, 2012)

Gambar 2.2 Penurunan Kualitas Ikan Kod dari Waktu ke Waktu pada Suhu Penyimpanan yang Berbeda

(Sumber: Hui dkk., (2004) dalam Zanoni dan Zavanella, 2012)

Osvald dan Stirn (2008) menggambarkan penurunan kualitas produk

perishable (sayuran) pada Gambar 2.3. Pada titik t = 0 produk perishable masih

memiliki kualitas yang optimal (100%) saat baru dipanen. Selama fase apparent

stability (mulai dari 0 sampai A), kualitas mulai mengalami penurunan yaitu pada

kandungan produk (non-visual) namun tidak nampak adanya perubahan wujud. Kemudian pada fase visible change (titik A sampai B), perubahan value akan terus

(34)

14

berlanjut yakni perubahan kandungan produk dan wujud. Pada titik B, produk tidak dapat diterima karena produk sudah dianggap rusak dan tidak layak lagi untuk dikonsumsi. Penurunan kualitas akan terus terjadi seiring berkurangnya umur hidup pada produk perishable.

Gambar 2.3 Penurunan Kualitas Sayuran Berdasarakan Waktu (Sumber: Osvald dan Stirn, 2008)

Pengukuran penurunan kualitas produk perishable dapat dilakukan baik melalui pengamatan beberapa indikator fisik, seperti warna, rasa, dan tekstur, maupun pengujian perubahan nilai bahan organik dalam produk, seperti asam, serat, gula, lemak, vitamin dan sebagainya. Cara terakhir banyak dilakukan oleh beberapa peneliti di bidang pangan. Namun hal tersebut cukup rumit dan terlalu kompleks untuk dijadikan pertimbangan dalam keputusan yang bersifat operasional. Wang dan Li (2012) mengembangkan model penurunan kualitas berdasarkan pendekatan model

(35)

15

kinetik milik Arrhenius. Model yang dikembangkan menggunakan suhu sebagai parameter pertimbangan, sehingga dapat dirumuskan tingkat penurunan kualitas (𝜆) berdasarkan suhu penyimpanan adalah:

𝜆 = 𝑘_𝐴𝑒−[𝐸𝐴⁄𝑅𝑔𝑎𝑠𝑇(𝑡)] _(2.1)

𝑘𝐴 adalah konstanta, dan 𝐸𝐴 sebagai energi aktivasi untuk reaksi yang mengendalikan hilangnya kualias. Kemudian 𝑅𝑔𝑎𝑠 adalah konstanta gas ideal, sementara 𝑇(𝑡) adalah suhu absolut yang digunakan pada beberapa suhu referensi. Dari rumus tersebut dapat dihitung tingkat kualitas produk 𝑞(𝑡) pada periode 𝑖 = 1, … , 𝑚 sebagai berikut:

𝑞(𝑡) = 𝑞₀− ∑𝑚_𝑖=1𝜆_𝑖𝑡_𝑖 (2.2)

dan

𝑞(𝑡) = 𝑞₀𝑒− ∑𝑚𝑖=1𝜆𝑖𝑡𝑖 _(2.3)

untuk masing-masing reaksi orde nol dan reaksi orde pertama, dimana 𝑞₀ adalah kualitas awal produk.

2.1.2 Penyimpanan suhu dingin produk perishable

Produk perishable seperti buah memiliki umur hidup pasca panen yang pendek pada suhu lingkungan dan rentan terhadap kerusakan fisik dan mekanis, kehilangan kelembapan dan nutrisi, dan pembusukan (Pareek dkk., 2014). Penyimpanan suhu rendah merupakan salah satu cara memperpanjang umur hidup produk. Yun dkk., (2012) dan Zhang dkk., (2016) menambahkan, penggunaan suhu rendah mampu menunda terjadinya pematangan buah dan menjaga kualitas buah selama penyimpanan pasca panen. Disamping itu, selain sebagai cara untuk menunda terjadinya pematangan dan pembusukan pasca panen, penggunaan suhu suhu rendah juga dapat digunakan untuk menjadwalkan pematangan sesuai dengan kebutuhan pasar (Liu dkk., 2011).

USDA (2008) telah meneliti kondisi suhu ruang penyimpanan berpendingin yang rekomendasikan, baik untuk muatan dengan satu jenis komoditas (single) saja

(36)

16

maupun muatan dengan lebih dari satu komoditas (multi). Berikut merupakan data untuk kelompok muatan yang kompatibel:

Tabel 2.1 Suhu yang Direkomendasikan untuk Produk Perishable

Kelompok Komoditi Suhu

1 Apel, aprikot, beri, ceri, ara, anggur, persik, pir,

kesemak, plum dan pune, delima, quince 0

o_{sampai 1,5}o_C

2

Alpukat, pisang, terong, jeruk bali, jambu, jeruk nipis, mangga, melon, zaitun, pepaya, nanas, tomat, semangka

13o_{sampai 18}o_C

3 Blewah, cranberi, lemon, leci, jeruk, jeruk keprok 2,5o_{sampai 5}o_C

4 Kacang polong, leci, okra, paprika, labu, tomat,

semangka 4,5

o_{sampai 7,5}o_C

5 Mentimun, terong, jahe, jeruk bali, kentang, labu

kuning, semangka 4,4

o_{sampai 13}o_C

6a

Artichoke, asparagus, bit, wortel, endive dan escarole, ara, anggur, bawang perei, selada, jamur, peterseli, lobak, kacang kapri, rubarb, salsify, bayam, jagung manis, selada air

0o_{sampai 1,1}o_C

6b

Brokoli, kubis brussel, kubis, kembang kol, celeriac, lobak pedas, kolrabi, bawang bombay, lobak, rutabaga, lobak (turnip)

0o_{sampai 1,1}o_C

7 Jahe, kentang, ubi manis 13o_{sampai 18}o_C

8 Bawang putih, bawang Bombay 0o_{sampai 1,5}o_C Sumber : USDA (2008)

Dalam penyediaan penyimpanan suhu dingin dibutuhkan energi listrik. Penggunaan energi listrik ini biasanya diabaikan atau menjadi bagian dari komponen lain yang memiliki proporsi yang kecil. Akan tetapi hal ini tak dapat begitu saja diabaikan. Menurut Latini dkk., (2016) dalam sektor buah dan sayur, proses penyimpanan suhu dingin menyerap sekitar 20% dari total penggunaan listrik untuk lemari pendingin. Angka tersebut cukup besar untuk diabaikan, sehingga dibutuhkan pendekatan tambahan agar dapat mencakup konsumsi energi tersebut.

(37)

17

Konsumsi energi oleh beberapa peneliti dikonversikan dalam bentuk biaya energi dan digunakan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Seperti yang dilakukan Zanoni dan Zavanella (2012), mereka menyertakan komponen biaya energi dalam perhitungan biaya total melalui pendekatan penggunaan suhu standar pada fasilitas berpendingin. Pendekatan ini merupakan hasil pengembangan dari penelitian Rong dkk., (2011) yang merumuskan rasio koefisien kinerja yang berbeda dari fase-fase pendinginan yang dibutuhkan dan disebut sebagai COP (coefficient of

performance) sebagai berikut:

𝐶𝑂𝑃𝑐𝑜𝑜𝑙𝑖𝑛𝑔 =

𝑄𝑐𝑜𝑙𝑑 𝑄ℎ𝑜𝑡−𝑄𝑐𝑜𝑙𝑑 =

𝑇𝑐𝑜𝑙𝑑

𝑇ℎ𝑜𝑡−𝑇𝑐𝑜𝑙𝑑 (2.3)

Pada rumus (2.3) 𝑄ℎ𝑜𝑡 merupakan panas yang dilepaskan oleh reservoar panas, 𝑄_{𝑐𝑜𝑙𝑑} merupakan panas yang diambil oleh reservoar dingin, sementara 𝑇_ℎ𝑜𝑡 dan 𝑇_{𝑐𝑜𝑙𝑑} masing-masing adalah suhu absolute dari reservoar panas dan dingin. (Zanoni & Zavanella, 2012) menggunakan COP sebagai dasar perhitungan rasio COP pada suhu penyimpanan yang ditetapkan dengan COP pada suhu referensi:

𝜌𝑇 =

𝐶𝑂𝑃 𝑠𝑢ℎ𝑢 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑡𝑎𝑝𝑘𝑎𝑛

𝐶𝑂𝑃 𝑠𝑢ℎ𝑢 𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑠𝑖 (2.4)

2.2 Manajemen Rantai Pasok Produk Perishable

Pasar global yang semakin kompetitif, produk dengan siklus hidup yang lebih pendek, dan harapan konsumen yang semakin tinggi, memaksa perusahaan untuk memusatkan perhatian pada rantai pasokan. Tujuan utama dari manajemen rantai pasok menurut Basu dan Wright (2008) adalah menyediakan nilai terbaik untuk pelanggan melalui pengukuran, perencanaan, dan pengelolaan seluruh link dalam rantai pasokan. Menurut Simchi-Levi, dkk., (2007), manajemen rantai pasok adalah suatu pendekatan yang mengintegrasikan komponen rantai industri meliputi manufaktur, warehouse, dan toko secara efisien sehingga dapat memproduksi dan mendistribusikan barang pada

(38)

18

jumlah, lokasi, dan waktu yang tepat, dengan tujuan meminimumkan biaya sistem dan memenuhi service level.

Sama halnya dengan manajemen rantai pasok, manajemen rantai pasok produk perishable seperti makanan juga memiliki konsep dan tujuan yang sama. Akan tetapi, manajemen rantai pasok produk perishable sedikit lebih kompleks bila melihat sifat produk yang mudah rusak, utamanya makanan segar (Balaji dan Arshinder, 2016). Webster (2001) menyebutkan bahwa rantai pasok makanan dapat dibagi kedalam beberapa sektor, yaitu produser utama seperti pertanian, perkebunan, perikanan dan kelautan, intermediaries seperrti manufaktur yang memproses makanan menjadi produk siap saji atau siap masak, dan sektor akhir seperti wholesaler, retailer, dan katering.

Studi mengenai rantai pasok makanan semakin menarik ketika pihak yang terlibat semakin banyak. Hal tersebut menjadikan permasalahan dalam rantai pasok makanan semakin kompleks, sehingga dibutuhkan koordinasi yang baik. Misalnya saja permasalahan harga buah dan sayur yang merupakan salah satu dampak dari kurangnya koordinasi anggota rantai pasok, baik petani maupun vendor. Zhong, dkk., (2015) menyebutkan pentingnya suatu pusat informasi yang dapat mengkoordinasikan kebutuhan dan penyebaran informasi antara petani dan vendor, sehingga mampu meningkatkan kinerja dari rantai pasok.

Seiring dengan semakin tingginya kesadaran masyarakat akan kelestarian lingkungan membuat pelaku industri mulai memperbaiki diri dalam menciptakan proses bisnis yang berbasis kelestarian lingkungan, tak terkecuali pada proses rantai pasok. Konsep keberlanjutan atau biasa dikenal dengan sustainable mulai diterapkan pada praktik rantai pasok, termasuk rantai pasok makanan. Hudkk., (2014) memperkenalkan sistem plant factory yakni suatu sistem yang menyediakan produk yang stabil dan berkualitas tinggi kepada pasar dengan menggunakan pekerja, air, nutrisi, dan pestisida seminimal mungkin. Plant factory adalah suatu lingkungan yang terkendali untuk sistem produksi tanaman dengan menggunakan kompen penanaman buatan seperti cahaya, suhu, kelembaban, karbondioksida, pasokan air, dan solusi

(39)

19

budidaya. Dengan kata lain, komponen-komponen penting dalam proses penanaman dibuat sedemikian rupa dan disesuaikan dengan kebutuhan tanaman agar lebih efisien. Berbeda dengan Sgarbossa dan Russo (2016) yang mengembangkan model rantai pasok close-loop (close-loop supply chain, CLSC) untuk memulihkan limbah makanan yang tidak terelakkan (busuk akibat berakhirnya usia hidup produk) dan melibatkan konfigurasi baru yang terdiri dari sejumlah supplier dan penyedia logistik.

2.2.1 Traceability

Studi mengenai rantai pasok makanan mengalami banyak perkembangan seiring dengan meningkatnya kepedulian para ilmuwan terhadap nilai penerimaan konsumen. Terdapat enam faktor utama yang mempengaruhi evolusi dan perkembangan rantai pasok makanan menurut Bourlakis dan Weightman (2004) diantaranya adalah kualitas, teknologi, logistik, teknologi informasi, kerangka peraturan, dan konsumen. Keenam faktor tersebut saling berkesinambungan dan digunakan sebagai fokus penelitian maupun pertimbangan dalam pemodelan rantai pasok makanan. Misalnya mengenai traceability yang memanfaatkan teknologi informasi dalam menjaga dan mengevaluasi kualitas produk makanan (Aung & Chang, 2014; Bosona & Gebresenbet, 2013; Chen, 2015; Hu, Zhang, dkk., 2013; Narsimhalu, dkk., 2015; Pant, dkk., 2015).

Salah satu teknologi traceability yang sering digunakan dalam praktek di lapangan adalah Radio frequency identification (RFID). RFID adalah sebuah teknologi yang memanfaatkan gelombang elektormagnetik untuk merubah data antara terminal dengan suatu objek seperti produk barang, hewan, ataupun manusia dengan tujuan untuk identifikasi dan penulusuran jejak (traceablity) melalui penggunaan suatu piranti yang bernama RFID tag. Teknologi RFID ini banyak digunakan dalam praktek industri makanan seperti peternakan karena dinilai lebih praktis bila dibandingkan dengan

(40)

20

bersadarkan karakteristik dari rantai pasok makanan berbasis hasil pertanian dan juga keuntungan dan tingkat kebutuhan akan keamanan. Kumari, dkk., (2015) menambahkan area aplikasi RFID pada rantai pasok makanan berbasis pertanian tidak hanya pada traceability, tetapi juga pada area penggunaan lain seperti pengawasan rantai dingin, manajemen peternakan baik itu sapi, ayam, kuda, dsb, serta pengawasan kualitas dan prediksi usia produk (shelf life).

2.2.2 Kualitas dalam manajemen rantai pasok produk perishable

Pengawasan kualitas menjadi hal yang krusial pada manajemen rantai pasok, terutama manajemen rantai pasok makanan. Kualitas sering kali menjadi sorotan utama para peneliti; hal ini karena tingkat pembelian konsumen terhadap produk makanan sangat bergantung pada kualitas produk makanan itu sendiri, terutama makanan segar. Di samping itu kualitas makanan erat kaitannya dengan keamanan pangan. Kualitas dapat menunjukkan apakah produk makanan aman untuk dikonsumsi atau sebaliknya. Gedkk, (2015) membangun dua model yaitu model analitis dan model simulasi untuk mengidentifikasi strategi pengujian kualitas yang paling efektif pada suatu lingkungan rantai pasok makanan yang kompleks. Mereka menambahkan bahwa baik kualitas dan keamanan pangan telah menjadi poin utama yang penting baik bagi konsumen dan produsen. Ait Hou dkk., (2015) bahkan menggambarkan suatu struktur dan organisasi internasional rantai pasok makanan berdasarkan kebutuhan anggota dan kepatuhan mereka terhadap aturan keamanan pangan. Hal ini mengindikasikan pentingnya kualitas dan keamanan pangan dalam suatu rantai pasok makanan.

Penggabungan antara teknologi informasi dan kualitas tidak hanya pada

traceability. Le Blanc dkk., (2015) membuat metode pendekatan yang digunakan untuk

mendesain dan merakit database relasional data penjualan produk makanan. Database tersebut digunakan untuk mengembangkan suatu alat simulasi terintegrasi yang dapat memprediksi distribusi spasial dan resiko kesehatan masyarakat terkait dengan

(41)

21

makanan yang terkontaminasi. Hasil dari penelitian ini ialah CanGRASP atau Canadian GIS-based Risk Assessment, Simulation and Planning untuk kemanan pangan.

2.3 Manajemen Persediaan

Persediaan merupakan istilah yang digunakan untuk semua barang atau bahan yang sengaja disimpan oleh perusahaan, sebagai simpanan untuk penggunaan di masa mendatang (Waters, 2003). Andersson dkk, (2010) menambahkan bahwa sebagian besar perusahaan menggunakan persediaan sebagai penyangga (buffer) antar proses untuk menghasilkan variasi produk dan menangani ketidakpastian yang sangat mungkin terjadi. Ketidakpastian terjadi akibat kondisi pasar yang dinamis, sehingga hal tersebut menyebabkan permintaan yang stokastik, di sisi lain perusahaan dituntut untuk mampu melakukan proses produksi dengan baik di bawah skala ekonomi. Dalam hal ini, persediaan dinilai sebagai suatu cara untuk menyeimbangkan tujuan-tujuan yang saling bertentangan (trade off). Waktu respon yang rendah terhadap pelanggan dan penggunaan peralatan produksi yang tidak efektif akan sulit digabungkan tanpa persediaan. Oleh sebab itu, manajemen persediaan dapat didefinisikan sebagai pengelolaan terhadap tujuan yang bertentangan antara supply (pengadaaan dan produksi) dan permintaan konsumen.

2.3.1 Model EOQ

Pada pemodelan matematis, pengendalian persediaan dimulai dengan model

Economic Order Quantity (EOQ) yang diperkenalkan oleh Harris pada tahun 1915

(Bakker dkk., 2012). Model tersebut mengasumsikan bahwa produk yang disimpan memiliki umur hidup yang tidak terbatas. Asumsi-asumsi berbeda mulai bermunculan

(42)

22

lima dekade kemudian, tidak hanya umur hidup produk, tetapi juga tipe permintaan, pertimbangan adanya harga diskon, diperbolehkannya shortage dan backorder, produk tunggal maupun multi, penggunaan satu hingga multi gudang, model eselon tunggal atau multi, rata-rata biaya atau aliran kas diskon, dan diijinkannya pembayaran tertunda.

Secara sederhana, perhitungan jumlah pesanan yang optimal adalah sebagai berikut (Waters, 2003):

𝐸𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑡𝑦 = 𝑄_𝑜= √2×𝑅𝐶×𝐷

𝐻𝐶 (2.5)

dengan RC adalah biaya pemesanan, D merupakan jumlah permintaan dan HC adalah biaya penyimpanan produk. Dari nilai 𝑄_𝑜dapat ditentukan panjang siklus optimal dari suatu produk adalah sebagai berikut:

𝑂𝑝𝑡𝑖𝑚𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ = 𝑇_𝑜= 𝑄_𝑜⁄𝐷 = √2×𝑅𝐶

𝐷×𝐻𝐶 (2.6)

Baik persamaan 2.5 dan 2.6 merupakan persamaan sederhana yang masih menggunakan beragam asumsi. Meski demikian, kedua persamaan tersebut masih digunakan hingga sekarang sebagai pendekatan dalam permasalahan persediaan.

2.3.2 Manajemen persediaan produk perishable

Penelitian-penelitian mengenai manajemen persediaan untuk produk

non-perishable sudah sangat sering dilakukan. Bahkan hingga saat ini bahasan untuk

produk non-perishable dengan beragam perkembangan asumsi masih ditemukan. Janssen dkk. (2016) menyebutkan bahwa model persediaan untuk produk perishable telah berkembang sejak tahun 1960. Bahkan lima tahun terakhir perkembangan model persediaan produk perishable sedikit demi sedikit menggeneralisasikan asumsi-asumsi pada model EOQ dasar. Duan dkk., (2012) menyajikan model persediaan untuk produk

(43)

23

diasumsikan bahwa tingkat backlogging tergantung pada lama waktu tunggu dan jumlah produk yang sudah backlogged secara bersamaan. Muriana(2016) mengembangkan model EOQ dengan asumsi bahwa beberapa parameter seperti permintaan bersifat stokastik terhadap produk makanan, yang mana sebelumnya diasumsikan permintaan bersifat deterministik. Di samping itu, dipertimbangkan pula mengenai biaya ketika terjadi shortage dan biaya kadaluarsa.

Beberapa peneliti juga mencoba menggabungkan permasalahan persediaan dengan permasalahan lain dalam rantai pasok, seperti pengiriman (delivery). Coelho dan Laporte (2014) secara bersamaan mengoptimalkan kebijakan pemenuhan, pengiriman dan manajamen persediaan dalam satu model untuk produk perishable. Mereka menganalisa waktu, cara, dan jumlah produk yang optimal secara bersamaan. Produk yang diamati memilki umur produk yang berbeda, sehingga menambah kompleksitas dari model. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut digunakan algoritma branch-and-cut. Kemudian Soysal dkk., (2016) melakukan pengembangan permasalahan persediaan dan rute kendaraan dalam satu model yang juga mempertimbangkan penggunaan energi, emisi dan limbah makanan (akibat dari berakhirnya umur produk sebelum terjual atau digunakan). Mereka menganalisa manfaat dari kolaborasi horisontal antara supplier dan pelanggan terkait dengan

perishability, penggunaan energi (emisi CO2) dari biaya operasi transportasi dan logistik dalam inventory routing problem (IRP).

2.3.3 Keterbatasan kapasitas penyimpanan

Model persediaan yang telah dikembangkan selama ini masih banyak yang mengasumsikan bahwa tiap item merupakan independen. Besar pemesanan dari setiap item mengikuti economic order quantity dan tidak ada keterkaitan atau interaksi antara satu item dengan item yang lain. Akan tetapi terdapat beberapa situasi dalam kondisi nyata dimana meskipun permintaan dari setiap item adalah independen, namun

(44)

24

dimungkinkan terjadi interaksi antar item yang berbeda (Waters, 2003). Apabila dalam menghitung kebijakan persediaan semua item digunakan economic order quantity, maka dapat dimungkinkan bahwa hasil dari total persediaan akan melebihi dari kapasitas penyimpanan yang tersedia sehingga perlu dilakukan pengurangan persediaan hingga memenuhi batas yang diperbolehkan. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan pemberlakuan biaya tambahan untuk setiap ruang yang digunakan (Waters, 2003). Maka biaya penyimpanan (holding cost) akan terbagi dalam dua bagian sebagai berikut:

 Biaya penyimpanan (HC) yang umum digunakan

 Biaya tambahan (AC), berhubungan dengan ruang penyimpanan yang digunakan oleh setiap item.

Maka biaya penyimpanan per unit waktu menjadi:

𝐻𝐶 + 𝐴𝐶 × 𝑆𝑖 (2.7)

Dimana 𝑆𝑖 menunjukkan kebutuhan ruang dari tiap item𝑖.

2.4 Model Markdown Policy

Penurunan harga (markdown) merupakan bagian dari dynamic pricing (penentuan harga dinamis). Bahasan ini berada dalam cakupan manajemen pendapatan atau revenue management. Revenue management muncul dalam American Airlines pada tahun 1960-an melalui analisis segementasi pasar dan perilaku konsumen, yang mana dalam kajian tersebut membahas mengenai cara untuk menjual kursi yang tepat pada pelanggan yang tepat pada waktu dan harga yang tepat dengan tujuan untuk memaksimumkan kepuasan pelanggan dan manfaat ekonomis (Zhiping dkk., 2011). Seiring berjalannya waktu, di samping pada industri penerbangan konsep ini juga diaplikasikan pada industri jasa yang memiliki kapasitas terbatasseperti perhotelan, penjualan tiket acara atau bisokop, persewaan mobil, dan periklanan pada televisi.

(45)

25

Perishable pada industri jasa dengan kapasitas terbatas mengindikasikan

hilangnya nilai produk di akhir siklus. Misalnya tiket pesawat setelah jam keberangkatan (setelah akhir siklus) akan kehilangan nilai produknya dan tidak dapat dijual kembali, begitu pula untuk kamar hotel yang tidak digunakan pada hari ini, akan kehilangan nilainya pada hari itu juga dan tidak dapat dijual nilainya untuk hari esok. Untuk melakukan penjualan dengan keterbatasan waktu maka dilakukan stragei

dynamic pricing.

Menurut Tsai dan Hung (2009) dynamic pricing merupakan salah satu strategi harga yang umum digunakan untuk menjual produk yang memiliki jumlah persediaan dan periode penjualan yang terbatas. Zhao dkk., (2012) menambahkan, prinsip dari

dynamic pricing adalah penyesuaian harga produk yang didasarkan pada tingkat

persediaan dan waktu periode penjualan yang tersisa. Permasalahan dynamic pricing juga dapat dikombinasikan dengan pertimbangan lain. Seperti yang diteliti oleh Schlosser (2015) yang menggabungkan permasalahan dynamic pricing dengan periklanan, dan mengembangkannya menjadi suatu model untuk penjualan produk

perishable yang juga memperhitungkan biaya unit marginal dan biaya penyimpanan

persediaan.

Terdapat banyak cara dalam menyusun strategi harga untuk produk yang mendekati akhir siklus hidupnya, salah satunya adalah markdown atau penurunan harga. Ni dkk., (2015) menerapkan kebijakan harga markdown dan markup pada produk perishable seperti tiket dan fashion dengan mempertimbangkan ketidakpastian permintaan. Keditakpastian permintaan dalam hal ini ialah perilaku konsumen dalam memutuskan waktu pembelian produk. Misalnya pada pembelian tiket pesawat, beberapa konsumen sengaja membeli tiket diawal untuk memperoleh harga yang lebih murah dibandingkan bila membeli mendekati jadwal keberangakan. Perilaku konsumen ini merupakan respon dari strategi penetapan harga yang dibuat oleh perushaan. Perusahaan berusaha menangkap perilaku konsumen tiket pesawat dengan membuat startegi penurunan harga pada awal periode penjualan, dan akan meningkatkan harga hingga mendekati jadwal keberangkatan.

(46)

26

Markdown merupakan penurunan harga produk secara permanen, bertujuan

untuk menghabiskan sisa persediaan sebelum produk tersebut menjadi usang dan harus dibuang karena adanya persediaan baru maupun tidak layak konsumsi (produk makanan) (Phillips, 2005). Bila dimisalkan suatu periode penjualan (0, 𝑇) dengan 𝑖 = 1, 2, … , 𝑇, kemudian jumlah persediaan yang belum terjual di awal periode adalah 𝑥_𝑖, harga penjualan yang ditetapkan pada periode ke-𝑖 adalah 𝑝_𝑖 dengan permintaan yang mengikutinya sebesar 𝑑𝑖, dan 𝑟 sebagai salvage value yang diterima untuk semua produk yang tidak terjual, maka fungsi optimasi kebijakan markdown dapat ditentukan sebagai berikut: max 𝑝1,𝑝2,…,𝑝𝑇 ∑𝑇𝑖=1(𝑝𝑖− 𝑟)𝑑𝑖(𝑝𝑖) (2.8) Subject to ∑𝑇𝑖=1𝑑𝑖(𝑝𝑖) ≤ 𝑥𝑖 (2.9) 𝑝_𝑖 ≤ 𝑝_𝑖−1untuk𝑖 = 1,2, … , 𝑇 (2.10) 𝑝_𝑇 ≥ 𝑟 (2.11)

Persamaan 2.8 merupakan fungsi obyektif yang menyatakan tujuan dari retailer yakni memaksimalkan total pendapatan dari persediaan yang ada. Kendala 2.9 menyatakan bahwa retailer tidak dapat menjual lebih dari persediaan di periode awal. Kendala 2.10 menegaskan bahwa harga markdown menurun dari waktu ke waktu. Kendala 2.11 menjamin bahwa harga akhir lebih besar dari salvage value.

Terdapat beberapa penelitian mengenai markdown, salah satunya Yaghin dkk., (2012) yang mengembangkan model hybrid-fuzzy multi objective programming untuk menentukan kebijakan markdown dan perencanaan produksi agregarsi yang optimal pada rantai pasok dua eselon. Tujuan dari model ini ialah memaksimalkan total keuntungan pada sisi manufaktur, dan total keuntungan pada sisi retailer, serta mengembangkan aspek pelayanan pada retailer secara simultan. Selanjutnya, Chung dkk., (2015) mengembangkan modeldiskon (markdown) dengan periode kelipatan (multiple period) untuk produk elektronik (sektor teknologi tinggi). Model ini dimaksudkan untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada supplier komponen untuk produk elektronik yang memberikan potongan harga pada produk yang dijualnya

(47)

27

agar memperoleh pendapatan yang maskimum. Hal ini terkait dengan komponen produk elektronik berkembangan dari waktu ke waktu, sehingga komponen yang lama tidak lagi memiliki nilai yang sama. Oleh sebab itu, supplier memberikan diskon agar manufaktur mau membeli komponen tersebut. Di sisi lain, manufaktur harus terlebih dahulu mengidentifikasi harga produk dan jumlah pesanan yang optimal pada retailer untuk produk yang komponennya berasal dari komponen yang diberi harga potongan. Tidak hanya koordinasi, penelitian mengenai markdown berkembang hingga pada tingkat persaingan dua perusahaan dalam menetapkan waktu markdown-nya (Alper, 2015). Masih mengenai markdown dan keterkaitannya dengan persediaan, Xie dkk., (2016) menggabungkan kebijakan markdown dalam model penjatahan persediaan (inventory-rationing) dengan pelanggan yang tersegmentasi berdasarkan sensitivitas terhadap lead time. Model alokasi sumber daya ini dapat dilakukan secara efektif bila segementasi pelanggan dilakukan dengan tepat, bersamaan dengan strategi perubahan harga secara dinamis untuk pelanggan.

Manajemen markdown bertujuan memaksimulkan pendapatan bersamaan dengan menemukan waktu dan jarak yang dilakukannya penurunan harga yang dapat menggerser persediaan ke level nol. Keterkaitan markdown dan persediaan menjadi hal yang masih sering dibahas. Akan tetapi, produk amatan selama ini hanya berfokus pada produk non-konsumsi, dimana produk-produk tersebut memiliki atribut yang sama satu dengan yang lain. Oleh sebab itu, pada penelitian ini produk amatan dikembangkan pada produk perishable makanan segar hasil pertanian yang memiliki atribut yang berbeda.

2.5 Posisi Penelitian

Melalui tinjauan pustaka diketahui ada beberapa penelitian yang terkait dengan topik yang diangkat pada penelitian, akan tetapi yang spesifik seperti yang diusulkan penulis sejauh ini belum ada. Beberapa peneliti telah mengembangkan model

(48)

28

persediaan untuk produk perishable (Duan dkk., 2012; Taleizadeh dkk., 2013; Dobson dkk., 2016; Muriana, 2016). Pada penelitian tersebut tidak mempertimbangkan keterbatasan ruang penyimpanan persediaan.

Kapasitas rak simpan dipertimbangkan dalam penelitian Bai dan Kendall (2008), Piramuthu dan Zhou (2013), dan Wahyuningtyas (2014). Pada penelitian Bai dan Kendall (2008) dan Piramuthu dan Zhou (2013) telah memasukkan komponen harga, namun penentuan harga belum mempertimbangkan kualitas berdasarkan suhu dan waktu secara simultan. Keduanya mengasumsikan penurunan kesegaran produk secara eksponensial berdasarkan waktu saja. Sementara itu, Wahyuningtyas (2014) melakukan pengembangan model EOQ dengan menambahkan parameter biaya tambahan (additional cost) untuk penggunaan ruang dan parameter penurunan kualitas. Perbedaan terletak pada fungsi tujuan dimana model yang dikembangkan oleh Wahyuningtyas (2014) bertujuan untuk meminimalkan biaya total. Biaya total yang dipertimbangkan diantaranya adalah biaya penyimpanan, biaya pemesanan dan biaya pemberian diskon sebagai bentuk representatif dari penurunan kualitas. Disamping itu, bila pada penelitian Bai dan Kendall (2008) dan Piramuthu dan Zhou (2013) belum mempertimbangkan suhu, dalam model yang dikembangkan oleh Wahyuingtyas (2014), suhu menjadi parameter yang dipertimbangkan, terutama pengaruhnya terhadap biaya energi yang artinya juga berdampak pada biaya penyimpanan. Sama halnya dengan penelitian Bai dan Kendall (2008) dan Piramuthu dan Zhou (2013), pada penelitian Wahyuningtyas (2014) diskon yang diberikan diasumsikan nilainya dan tidak melalui perhitungan yang menunjukkan perubahan fisik produk.

Strategi harga berdasarkan laju penurunan kualitas terkait suhu dan waktu telah diteliti oleh Wang dan Li (2012). Laju penurunan kualitas berdasarkan suhu juga diteliti oleh Rong dkk., (2011) dan Zanoni dan Zavanella (2012). Ketiganya sama-sama membahas mengenai kualitas terkait suhu, akan tetapi hanya Rong dkk., (2011) dan Zanoni dan Zavanella (2012) yang membahas mengenai penggunaan energi berdasarkan COP (coefficient of performance). Jika dikaji lebih dalam, penelitian Rong dkk., (2011) dan Zanoni dan Zavanella (2012) memiliki perbedaan, dimana hanya