Optimasi Biaya Produksi menggunakan Metode
Revised Multi Choice Goal programming dengan
Tahap Persediaan Terkontrol Supply Chain Model
studi kasus : PT.Gunungarta Manunggal, GempolOleh :
Fifi Fisiana 1207100018
Dosen pembimbing: 1. Drs.Sulistyo, MT
Biaya produksi dalam sistem industri memainkan peran yang sangat penting, karena sangat berpengaruh pada besarnya tingkat pendapatan yang akan diperoleh perusahaan. Biaya produksi yang dibahas dalam Tugas Akhir ini meliputi biaya trasnportasi,biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali. Metode yang digunakan dalam Tugas Akhir ini adalah Revised Multi Choice Goal Programming karena metode ini mencerminkan kebutuhan bisnis. Sehingga metode ini mampu meyelesaikan permasalahan optimasi biaya-biaya produksi
Sasaran yang ingin dicapai perusahaan adalah meminimasi biaya transportasi di semua tahap, meminimasi total biaya simpan persediaan bahan baku dan biaya pemesanan kembali Hasil optimasi dengan menggunakan software LINGO 8 untuk sasaran pertama yaitu biaya transportasi sebesar Rp. 398.744.000,00 dan untuk sasaran kedua total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali sebesar Rp.3.105.000,00 untuk periode Januari-April 2010.
Kata Kunci : Revised Multi Choice Goal Programing, Supply Chain Model,
Biaya Transportasi ,Biaya Penyimpanan Bahan Baku dan Biaya Pemesanan kembali,
LATAR BELAKANG
Pelaku industri mulai sadar bahwa untuk menyediakan produk yang
murah, berkualitas dan cepat, perbaikan di internal perusahaan
manufaktur masih belum cukup
Peran serta Supplier, perusahaan transportasi dan jaringan distributor sangat dibutuhkan. Kesadaran akan
adanya produk yang murah, cepat dan berkualitas inilah sehingga suatu
perusahaan memerlukan Supply
Chain Model( SCM )
Salah satu perusahaan di Jawa Timur yang menerapkan Supply
Chain Model (SCM) adalah PT.
Gunungarta Manunggal. Perusahaan menggunakan
strategi make to order sehingga sebagian bahan
baku didatangkan dari
Rumusan Masalah
• Bagaimana penerapan model Revised Multi Choice
Goal Programming untuk mengoptimasi biaya
produksi dengan tahapan persediaan
terkontrol
supply chain model pada perusahaan air mineral PT.
Gunungarta Manunggal, Pasuruan.
• Bagaimana menyelesaikan model Revised Multi
Choice Goal Programming (RMCGP) dengan tahap
persediaan terkontrol supply chain model sehingga
didapatkan solusi yang optimal.
Batasan Masalah
• Perusahaan yang akan diteliti yaitu PT. Gunungarta Manunggal yang bergerak dalam produksi air mineral cup Ceria.
• Data yang diteliti hanya data produk air mineral cup Ceria 240 ml.
• Data bahan baku yang diteliti hanya pollycup, straw, layer, box ceria dan air.
• Data yang digunakan hanya data biaya transportasi, data biaya penyimpanan bahan baku, biaya pemesanan kembali, kapasitas supplier, kapasitas gudang utama, kapasitas gudang bahan baku, kapasitas produksi pabrik, data permintaan bahan baku, data permintaan konsumen.
• Kendala nya berupa kendala kapasitas supplier, kendala kapasitas gudang bahan baku, kendala kapasitas toko, kapasitas produksi pabrik, kendala safety stock, kendala permintaan. • Biaya produksi yang dibahas dalam Tugas Akhir ini meliputi biaya transportasi, total biaya
penyimpanan bahan baku (holding Cost) dan biaya pemesanan kembali (backordering cost). • Metode yang digunakan adalah metode Revised Multi Choice Goal Programming (RMCGP)
dengan tahap persedian terkontrol Supply chain Model.
Sedangkan asumsi yang digunakan dalam Tugas
Akhir ini yaitu :
• Biaya transportasi berdasarakan pada biaya
transportasi per ton.
• Batas atas target pencapaian, batas bawah target
pencapaian dan bobot ditentukan oleh perusahaan.
• Waktu transportasi di tiap tahap diabaikan.
TUJUAN PENELITIAN
Tujuan dari Tugas Akhir ini adalah :
• Menerapkan model Revised Multi Choice Goal Programming
(RMCGP) dengan tahap persediaan terkontrol supply chain
model dalam produksi air mineral cup Ceria.
• Menyelesaikan
model
Revised
Multi
Choice
Goal
Programming (RMCGP) sehingga didapatkan solusi
yang
optimal
yaitu
meminimalkan
biaya
transportasi
dan
meminimalkan total biaya simpan persediaan bahan baku dan
biaya pemesanan kembali.
Manfaat Penelitian
Manfaat
dari
hasil
penelitian
Tugas
Akhir
adalah
memperoleh penyelesaian optimal untuk biaya produksi yang
meliputi biaya transportasi, total biaya penyimpanan bahan
baku dan biaya pemesanan kembali pada perusahaan dengan
menggunakan
metode
Revised
Multi
Choice
Goal
Programming dengan tahapan terkontrol Supply Chain Model
sehingga perusahaan dapat menentukan kebijakan lebih lanjut
dalam biaya transportasi dan biaya pemesanan kembali, biaya
penyimpanan bahan baku,
jumlah
bahan baku yang
diangkut, jumlah air mineral yang didistribusikan ke konsumen
dan tingkat persediaan.
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sejarah PT PT. Gunungarta manunggal
PT. Gunungarta Manunggal adalah perusahaan yang memproduksi
air mineral dalam kemasan. Perusahaan ini terletak di jalan Komplek
Indutri Graha Interblock, Gempol-Pasuruan dan memiliki kantor
pemasaran di jalan Kenjeran no 244 Surabaya.
Penerimaan
produksi
yang
dilakukan
pada
perusahaan
ini
berdasarkan permintaan konsumen dan sistem produksi perusahaan ini
menggunakan Supply Chain Model. Dengan bahan baku untuk
memproduksi air mineral tersebut diperoleh dari supplier, yang
selanjutnya dikirim ke gudang utama, kemudian bahan-bahan baku pada
gudang utama dikirim ke gudang bahan baku dalam pabrik dan
selanjutnya diolah di pabrik. Kemudian produk air mineral yang sudah jadi
tersebut dikirim ke toko-toko sehingga sampai ke konsumen.
2.2. Supply Chain Model
Supply Chain merupakan jaringan perusahaan-perusahaan yang
secara bersama- sama bekerja untuk mengirim suatu produk sampai ke
konsumen. Perusahaan-perusahaan tersebut termasuk supplier, pabrik,
distributor, toko atau ritel, serta perusahaan pendukung seperti jasa logistic.
Ada 2 macam hal yang harus dikelola dalam supply chain yaitu aliran barang
dari hulu ke hilir contohnya bahan baku yang dikirim dari supplier ke pabrik,
setelah produksi selesai dikirim ke distributor, pengecer, kemudian ke
konsumen (H. Min, G. Zhou. 2002).
Supply Chain Model adalah salah satu masalah yang paling populer
dalam bidang
penelitian
memenuhi
permintaan
pelanggan
dengan
meminimalkan total biaya termasuk biaya pembelian, biaya transportasi,
biaya tetap operasi, dll (Paksoy, Turan and. Ter Chang, Ching. 2010) .
Alur tahapan persediaan bahan baku dan alur pengiriman air
mineral cup menggunakan Supply Chain Model:
Berikut ini adalah gambar alur tahapan persediaan bahan baku
Gambar 2.2 Alur tahapan persediaan bahan baku.
Dari gambar diatas ditunjukkan alur tahapan persediaan
bahan baku. Alur nya yaitu bahan-bahan baku dipesan dari
supplier selanjutnya dikirim ke gudang utama. Setelah
bahan-bahan baku ditampung di gudang utama kemudian dikirim ke
masing-masing gudang bahan baku dalam pabrik.
Bahan-bahan baku tersebut digunakan untuk memproduksi air
mineral cup.
Supplier Gudang
Utama
Gudang Bahan Baku dalam pabrik
Berikut ini alur pengiriman produk air mineral cup :
Gambar 2.3 Alur tahapan pengiriman produk air mineral cup.
Dari gambar diatas ditunjukan alur tahapan pengiriman
produk air mineral cup. Alurnya yaitu produk air mineral cup
yang telah diproduksi di pabrik selanjutnya dikirim ke
toko-toko. Kemudian dari toko-toko tersebut didistribusikan ke
konsumen sesuai permintaan.
2.3 Revised Multi Choice Goal Programming
Chang [2] mengusulkan metode Revised Multi Choice GoalProgramming untuk masalah keputusan multi tujuan dengan tingkat pencapaian ganda.
Fungsi pencapaian model dari Revised Multi Choice Goal Programming yaitu : dengan Kendala : n i i i i i i
d
d
e
e
W
Min
1 F x e e d d g y g g e e y y d d X f i i i i i i i i i i i i i i i , , , ) ( m ax . m in . m in .2.4.Formulasi Model
Revised Multi Choice Goal
Programming.
Dengan kendala tahap persediaan terkontrol supply chain model dari supplier, gudang, pabrik, toko hingga pelanggan dan multi periode, maka susunan model untuk fungsi tujuan meminimalkan biaya transportasi, meminimalkan total biaya simpan dan biaya pemesanan kembali ( Paksoy, Turan and. Ter Chang, Ching., 2010) yaitu : Dengan kendala :
)
(
)
(
i i i i i id
d
e
e
w
Min
m ax . 1 1 m in . 1 m in . 1 1 1 g y g g e e y y d d V C Z C Y C W C X C i i i i p t pt pt j k t jkt jkt k l t klt klt i t it it h t ht ht max . 2 2 min . 2 min . 2 2 2 2 2g
y
g
g
e
e
y
y
d
d
B
Q
i i h t ht r t rt0
,
,
,
0
,
,
,
2 2 2 2 1 1 1 1e
e
d
d
e
e
d
d
Dengan :
Xit :Jumlah pengiriman dari supplier i ke gudang utama dalam periode t.
Wht : Jumlah pengiriman dari gudang utama ke gudang bahan baku h dalam periode t. Yjkt : Jumlah pengiriman dari pabrik j ke toko k dalam periode t.
Zklt :Jumlah distribusi dari toko k ke konsumen l dalam periode t
Cit :Biaya transportasi per unit dari supplier i ke gudang dalam periode t
Cht :Biaya transportasi per unit dari gudang utama ke gudang bahan baku dalam pabrik dalam periode t Cjkt :Biaya transportasi per unit dari pabrik j ke toko k dalam periode t
Cklt :Biaya transportasi per unit dari toko k ke konsumen l ke dalam periode t Bht: Jumlah pesanan kembali dari gudang dalam periode t.
Qrt: Tingkat persediaan bahan baku r dalam gudang pada periode t.
α :Biaya penyimpanan bahan baku dalam gudang .
Wi: bobot dari fungsi tujuan ke ,
αi :bobot untuk meminimukan jumlah deviasi dari target pencapaian terhadap target yang telah ditetapkan pada fungsi tujuan ke- i
gi.max: batas atas target pencapaian ke- i, gi.min: batas bawah target pencapaian ke- i,
y: target pencapaian fungsi tujuan ke-i dengan range
di : deviasi positif dan deviasi negatif dari nilai target pencapaian goal ke-i
• di : deviasi positif dan deviasi negatif dari target pencapaian fungsi tujuan ke i terhadap target pencapaian yang ditetapkan.
max . min . i i i y g g
2.5. Biaya Produksi
Biaya produksi adalah biaya-biaya yang terjadi untuk menyediakan dan
mengolah bahan baku yang diolah menjadi produk jadi yang siap untuk
dijual. Biaya produksi ini meliputi biaya transportasi, biaya pemesanan
kembali bahan baku, biaya penyimpanan bahan baku,
2.5.1 Biaya Transportasi
Biaya transportasi yaitu biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan yang
meliputi biaya bahan bakar dan biaya sewa kendaraan yang digunakan untuk
mengangkut bahan baku yang dibutuhkan oleh perusahaan dari supplier
2.5.2 Biaya Penyimpanan Bahan Baku (Holding cost)
Biaya penyimpanan yaitu biaya yang timbul akibat menyimpan suatu item persediaan dalam sebuah gudang (Kusuma, Hendra.,2002).
Dalam pembahasan Tugas Akhir ini, biaya simpan ditetapkan oleh perusahaan 2 % dari biaya bahan forklift selama 1 bulan dan untuk biaya-biaya lainnya yang berkaitan
dengan biaya perawatan gudang. Dengan persamaan sebagai berikut :
(2.6)
Keterangan :
α : Biaya Penyimpanan Bahan baku F : Biaya Bahan Bakar forklift.
l : Biaya lain-lain
l
xF
%
2
2.5.3 Biaya Pemesanan Kembali
Biaya pemesanan kembali (Backordering cost) yaitu biaya yang dikeluarkan
perusahaan akibat ketidakmampuan supplier dalam memenuhi pesanan
tersebut sehingga perlu diadakan pemesanan kembali pada periode t. Biaya
ini mencakup biaya persiapan pesanan, seperti biaya penentuan besarnya
pesanan, biaya telepon atau biaya menghubungi supplier, biaya fax dan
sebagainya (Kusuma, Hendra.,2002) Dalam pembahasan Tugas Akhir ini biaya
pesan ditetapkan perusahaan yaitu biaya telepon ke supplier ditambah
biaya fax selama 1 bulan dan biaya-biaya lainnya yang berkaitan dengan
biaya pemesanan kembali termasuk biaya pengiriman, gaji sopir, biaya
persiapan pesanan dll. Persamaan sebagai berikut:
β: Biaya pemesanan kembali
e : Lama waktu telepon
i : Biaya telepon per menit
T : Biaya fax selama sebulan.
: l T i e ). (
Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam Tugas Akhir ini yaitu ::
Identifikasi dan Perumusan Masalah
Pengumpulan Data
Pengolahan Data Tahap Formulasi dan Pengembangan Model Analisis Hasil penyelesaian
dan Penarikan kesimpulan
Tahap Formulasi dan Pengembangan Model
Pada tahap ini dilakukan formulasi kondisi yang ada kedalam
model matematis berdasarkan model yang telah ada
dan
kemudian dikembangkan berdasarkan kendala yang ada agar
model tersebut dapat merepresentasikankondisi perusahaan
sebenarnya.
Tahap Pengolahan Data
1.
Menetapkan variabel keputusan
2.
Menetukkan bobot dari masing-masing fungsi tujuan.
3.
Menentukan Fungsi Tujuan.
4.
Menentukan Fungsi Kendala
5.
Mengolah input data yang telah didapat ke dalam model dengan
menggunakan metode Revised Multi Choice Goal Programming.
6.
Setelah kendala-kendala, tingkat pencapaian maksimal dan tingkat
pencapaian minimal, dan bobot yang telah ditentukan oleh perusahaan
diketahui, disubtitusikan ke dalam model Revised Multi Choice Goal
Programming.
7. Selanjutnya untuk mendapatkan biaya produksi yang optimal digunakan
software LINGO 8 untuk mengoptimasi model tersebut.
Analisa dan Pembahasan
• 4.1. Sistem Pengiriman Bahan Baku
Sistem pengiriman bahan baku pada perusahaan ini yaitu perusahaan memesan bahan baku dari supplier. Bahan baku yang digunakan ini meliputi
polycup (gelas cup), straw (sedotan), layer, box (kardus). Bahan-bahan baku ini
dipesan dari supplier yang selanjutnya dikirim ke gudang dan akan diproduksi di pabrik yang ada di Gempol.
• 4.2. Sistem Produksi Air Mineral Cup Ceria
Sistem produksi air mineral cup Ceria pada perusahaan PT. Gunungarta Manunggal yaitu bahan-bahan baku meliputi polycup (gelas cup), straw (sedotan),
layer, box (kardus) dipesan dari supplier. Supplier mengirim bahan-bahan baku
tersebut dan ditampung dalam gudang utama. Kemudian bahan-bahan baku tersebut dikirim ke gudang bahan baku dalam pabrik untuk diproduksi menjadi air mineral cup. Selanjutnya produk-produk air mineral cup yang telah diproduksi, dikirim ke toko-toko sesuai permintaan konsumen.
4.3. Penerapan Model Revised Multi Choice Goal Programming.
Menerapkan model Revised Multi Choice Goal Programming ke
dalam permasalahan. Metode ini digunakan karena fungsi
tujuannya lebih dari satu yaitu untuk meminimumkan biaya
transoprtasi dan untuk meminimukan total biaya penyimpanan
dan biaya pemesanan kembali. Selain itu permasalahan
Penetapan Bobot Fungsi Tujuan
PT. Gunungarta Manunggal memberikan bobot pada masing-masing fungsi
tujuan dengan menentukan prioritas dari masing-masing fungsi tujuan.
Karena kedua tujuan ini memiliki prioritas yang sama, maka pengambil
keputusan memberikan bobot pada Masing-masing sebesar 1
w
1:1 , yaitu bobot untuk target meminimumkan biaya transportasi.
w
2:1 , yaitu bobot untuk target meminimumkan total biaya penyimpanan
bahan baku dan total biaya Pemesanan kembali.
α
1: 1, yaitu bobot untuk meminimukan jumlah deviasi dari nilai target
pencapaian biaya trasnportasi terhadap target yang telah ditetapkan.
α
2: 1, bobot untuk meminimukan jumlah deviasi dari nilai target pencapaian
total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali
terhadap target yang telah ditetapkan.
Perumusan Fungsi Tujuan
1. Target Meminimasi Biaya Transportasi
Diubah kedalam model Revised Multi Choice Goal Programming pada persamaan sehingga menjadi : min . 1
g
Z
C
V
C
Y
C
W
C
X
C
j k t jkt jkt p t pt pt k l t klt klt i t it it h t ht ht m ax . 1 1 m in . 1 m in . 1 1 1g
y
g
g
e
e
y
y
d
d
V
C
Z
C
Y
C
W
C
X
C
i i i i j k t jkt jkt k l t klt klt p t pt pt i t it it h t ht ht 1 1 1 1 1 1 1 1d wd e e w Min2. Target Meminimasi Total Penyimpanan Bahan
Baku dan Biaya Pemesanan Kembali
Min
Diubah kedalam model Revised Multi Choice Goal Programming pada persamaan sehingga menjadi :
Perumusan Fungsi Kendala
Kendala Kapasitas Supplier
Kendala ini yaitu membatasi kapasitas supplier untuk mengangkut bahan baku ke gudang utama dalam periode t.
Selain itu total jumlah bahan baku yang diangkut dari supplier ke gudang utama dalam periode t tidak melebihi kapasitas gudang utama.
Kendala Kapasitas Gudang Bahan Baku
Kendala ini yaitu membatasi kapasitas gudang untuk jumlah tertentu selama periode t. Oleh karena itu, jumlah bahan baku yang diangkut dari gudang utama ke gudang bahan baku lebih kecil sama dengan kapasitas masing-masing gudang bahan baku. • it it
a
X
t i it m X ht hte
W
Kendala Kapasitas Produksi
Kendala kapasitas pabrik merupakan kendala yang bertujuan untuk mendapatkan jumlah barang yang diangkut dari pabrik ke masing-masing toko dalam periode t. Kendala tersebut yaitu membatasi kapasitas pabrik dengan jumlah tertentu dalam periode t. Oleh karena itu, jumlah barang yang diproduksi pada pabrik tidak bisa melebihi kapasitas yang ada pada periode t.
Kendala Kapasitas Masing-Masing Toko
Kendala ini bertujuan untuk mendapatkan jumlah air mineral cup yang didisitribusikan dari pabrik ke masing-masing toko. Kendala tersebut yaitu membatasi kapasitas masing-masing dengan jumlah tertentu dalam periode t. Sehingga jumlah air mineral yang diditribusikan oleh masing-masing toko lebih kecil sama dengan kapasitas masing-masing toko dalam periode t.
Selain itu, memastikan bahwa jumlah air mineral cup yang diangkut dari pabrik ke toko ke k pada periode t lebih besar sama dengan jumlah air mineral cup yang diditribusikan ke konsumen ke pada periode t. jt j jkt b Y kt l klt c Z 0 1 1 l klt j jkt Z Y
Kendala Permintaan
Kendala ini yaitu jumlah air mineral yang didistribusikan dari toko ke konsumen sama dengan jumlah permintaan konsumen dalam periode t. Agar permintaan
konsumen terpenuhi.
Kendala Safety Stock Bahan Baku
Kendala safety bahan baku yaitu memastikan bahwa total persediaan pada gudang dalam masing-masing periode lebih besar atau sama dengan safety stock dan kurang dari sama dengan kapasitas gudang bahan baku.
Selain itu perusahaan memberikan persedian awal masing-masing bahan baku sebesar: lt K k klt
d
Z
ht rt sr rte
Q
Q
Q
30 9 , 0 8 , 7 45 , 4 40 30 20 10 0 Q Q Q Q s Qr rFormulasi model RMCP untuk meminimasi biaya transportasi serta minimasi
total Biaya penyimpanan bahan baku dan pemesanan kembali.
Sasaran pertama yaitu meminimasi biaya transportasi dan sasaran kedua yaitu meminimasi total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali.
Dengan kendala :
Targetmeminimumkan Biaya Transportasi
Nilai koefisien berupa biaya transportasi per ton dan nilai target berupa target pencapaian biaya transportasi bulan Januari –April 2010. Perumusan model diperoleh dari persamaan (4.2)
+ +
Target Meminimumkan Total Biaya Penyimpanan Bahan Baku dan Biaya Pemesanan Kembali.
Nilai koefisien berupa biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali dan nilai target berupa pencapaian total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali bulan Januari- April 2010. Perumusan model diperoleh dari persamaan (4.5)
Syarat-syarat lain
Kendala kapasitas supplier
Selain itu, total bahan baku yang diangkut dari supplier ke gudang utama kurang dari sama dengan kapasitas gudang utama.
Kendala Kapasitas Gudang Bahan Baku
Kendala Persediaan Bahan Baku
Kendala safety Stock Bahan Baku
Selain itu kendala persediaan awal dari perusahaan sebagai berikut
4.5. Analisa hasil Model
4.5.1. Analisa Hasil Output Jumlah Bahan Baku yang diangkut dari Supplier ke Gudang Utama.
Dari hasil optimasi revised multi choice goal programming dengan menggunakan LINGO 8 menghasilkan output jumlah bahan baku yang diangkut dari supplier ke gudang utama selama bulan Januari-April2010
Berikut ini tabel
Bahan Baku
Bulan Solusi Kapasitas Ket
Pollycup Januari 16 16 T Februari 16 16 T Maret 16,8 16,8 T April 18,4 18,4 T Straw Januari 36,25 36,25 T Februari 39 39 T Maret 42 42 T April 45 45 T
Bahan Baku Bulan Solusi Kapasitas Ket Layer Januari 1 1 T Februari 1,5 1,5 T Maret 1,5 1,5 T April 1,5 1,5 T Box Januari 80 80 T Februari 80 80 T Maret 80 80 T April 80 80 T
Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa solusi jumlah bahan baku yang diangkut dari masing-masing supplier ke gudang utama tidak melebihi kapasitas supplier dan tidak melebihi kapasitas total gudang. Artinya jumlah bahan baku yang diangkut dari masing-masing supplier ke gudang utama memenuhi nilai target dan kapasitasnya.
4.5.2. Analisa Hasil Output Jumlah Bahan Baku yang diangkut dari Gudang
Utama ke Gudang bahan Baku dalam Pabrik.
dengan menggunakan LINGO 8 menghasilkan output jumlah bahan baku yang diangkut dari gudang utama ke gudang bahan baku selama bulan Januari-April 2010 dapat dilihat pada tabel
Bahan Baku Bulan Kapasitas Solusi Ket Pollycup Januari 15,57 15,57 T Februari 15,57 15,57 T Maret 16,8 16,8 T April 17,3 17,3 T Straw Januari 35,25 35,25 T Februari 36,2 36,2 T Maret 39 39 T April 39,15 39,15 T
Bahan Baku
Bulan Kapasitas Solusi Keterangan
Layer Januari 1 1 T Februari 1,2 1,2 T Maret 1,2 1,2 T April 1,2 1,2 T Box Januari 79,55 79,55 T Februari 79,55 79,55 T Maret 79,55 79,55 T April 79,55 79,55 T
Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa jumlah barang yang diangkut dari gudang utama ke gudang bahan baku dalam pabrik tidak melebihi kapasitas masing-masing gudang bahan baku. Artinya jumlah barang yang diangkut dari gudang utama ke gudang bahan baku dalan pabrik sesuai dengan masing-masing kapasitas gudang bahan baku sehingga memenuhi target.
4.5.3 Analisa Hasil Output Jumlah Air Mineral Cup yang diangkut dari pabrik ke toko.
Dari hasil optimasi revised multi choice goal programming dengan menggunakan LINGO 8
menghasilkan output jumlah air mineral cup yang diangkut dari pabrik ke toko selama bulan Januari-April 2010 dapat dilihat pada tabel berikut :
Jumlah Total Bahan Baku yang diangkut dari pabrik ke toko
Bulan Hasil Optimal Kapasitas Produksi Pabrik Ket Januari 1958 1980,35 T Februari 1960,48 1980,35 T Maret 1961,68 1980,35 T April 1968,81 1980,35 T
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa Solusi tersebut sudah optimal karena total banyaknya produk air mineral yang diangkut dari pabrik ke masing-masing toko dalam satu periode tidak melebihi kapasitas produksi pabrik. Artinya,jumlah air mineral cup Ceria yang diangkut dari pabrik ke masing-masing toko selama bulan Januari-April 2010 sesuai dengan kapasitas produksi pabrik sehingga memenuhi target
4.5.4 Analisa Hasil Output Jumlah Air Mineral Cup yang dididtribusikan dari Toko ke Konsumen.
Dari hasil optimasi revised multi choice goal programming dengan menggunakan LINGO 8 menghasilkan output jumlah air mineral cup yang diangkut dari toko ke konsumen selama bulan Januari-April 2010 dapat dilihat pada tabel berikut :
Konsumen Bulan Solusi Total Permintaan Ket Konsumen V Januari 478,75 478,75 T Februari 479,01 479,01 T Maret 471,17 471,17 T April 472,52 472,52 T Konsumen W Januari 365,42 365,42 T Februari 366,81 366,81 T Maret 366,95 366,95 T April 367,25 367,25 T Konsumen X Januari 362,13 362,13 T Februari 362,8 362,8 T Maret 363,08 363,08 T April 364,23 364,23 T
Konsumen Bulan Solusi Total Permintaan Ket Konsumen Y Januari 388,62 388,62 T Februari 385,99 385,99 T Maret 386,38 386,38 T April 387,53 387,53 T Konsumen Z Januari 364,16 364,16 T Februari 365,87 365,87 T Maret 365,08 365,08 T April 367,28 367,28 T
Dari tabel diatas dapat dijelaskan bahwa total jumlah air mineral cup yang didistribusikan dari toko ke konsumen pada bulan Januari-April 2010 telah memenuhi target permintaan. Sehingga solusi ini tercapai.
4.5.5 Analisa Hasil Output Tingkat Persediaan dalam Gudang dan Jumlah Pesanan Kembali.
Dari hasil optimasi dengan menggunakan LINGO 8 didapatkanhasil output untuk tingkat persediaan dalam gudang sebagai berikut
Bahan Baku
Bulan Variabel Hasil
Output Polycup Januari Q11 2,946 Februari Q12 3,376 Maret Q13 3.376 April Q14 2,946 Straw Januari Q21 3,5 Februari Q22 6,3 Maret Q23 3,5 April Q24 9,35 Bahan Baku Bulan Hasil Ouput Layer Januari 0,3246094 Februari 0,0572800 Maret 0,3572800 April 0,6572800 Box Januari 13 Februari 13.45 Maret 13,9 April 14,35
Dari hasil diatas dapat dijtunjukkan bahwa untuk masing-masing persediaan bahan baku dalam gudang memenuhi nilai target safety stock dan kapasitasnya. Hal ini untuk mengantisipasi keterlambatan pesanan bahan baku pada periode selanjutnya.
Untuk hasil LINGO jumlah pesanan kembali pada periode Januari-April 2010, berikut ini adalah tabel hasil nya :
Bahan Baku
Solusi (ton) Target Ket
Januari Februari Maret April
Polycup 0 0 0 0 0 T
Straw 0 0 0 0 0 T
Layer 0 0 0 0 0 T
Box 0 0 0 0 0 T
Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa untuk masing-masing bahan baku
polycup, straw, layer dan box, perusahaan tidak perlu memesan kembali
bahan-bahan baku tersebut selama bulan Januari-April 2010.
Artinya,bahan baku yang dipesan dapat disediakan oleh masing-masing
supplier sehingga memenuhi permintaan bahan baku pada periode
tersebut . Solusi tersebut sudah optimal karena perusahaan menargetkan agar tidak terjadi pemesanan kembali dalam periode t dan memenuhi kendala persediaan bahan baku. Sehingga perusahaan tidak perlu mengeluarkan biaya pemesanan kembali.
4.5.6 Analisa Hasil Target Pencapaian Biaya
Dari hasil optimasi dengan menggunakan software LINGO 8 dengan menggunakan model Revised
Multi Choice Goal Programming menghasilkan target pencapaian untuk tujuan pertama yaitu
target pencapaian biaya transportasi dan tujuan kedua yaitu target pencapaian total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya Pemesanan kembali. Target pencapaian ini diperoleh dengan meminimasi deviasi positif dan deviasi negatif. Berikut adalah tabel hasil target pencapaian optimal selama bulan Januari-April 2010 :
Tujuan Batas bawah target pencapaian Batas atas target pencapaian Solusi Ket Meminimasi Biaya Transportasi 398.774.000 400.354.000 398.774.000 T Meminimasi Total Biaya Pemesanan kembali dan Biaya Penyimpanan Bahan baku 3.105.000 3.500000 3.105.0000 T
Berikut ini tabel hasil deviasi masing-masing fungsi tujuan Deviasi solusi 0 0 0 0 0 0 0 0 1 d 1 d 1 e 1 e 2 e 2 e 2 d 2 d
Dari hasil diatas dapat dijelaskan bahwa dengan menggunakan metode Revised Multi
Choice Goal Programming untuk tujuan pertama yaitu minimasi biaya transportasi, solusi yang
dihasilkan sebesar 398.744.000 Artinya, untuk tujuan meminimasi biaya transportasi telah tercapai. Karena sesuai dengan target pencapaian biaya minimal. Selain itu pada tabel deviasi tujuan pertama untuk masing-masing memiliki solusi 0. Artinya,solusi tersebut tidak memiliki penyimpangan karena hasil target pencapaian berada pada range
Sehingga solusi ini optimal dan dapat digunakan perusahaan.
1 1 1
1 ,d ,e ,e
Untuk fungsi tujuan kedua yaitu meminimasi total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali, solusi yang dihasilkan sebesar 3.105.000 Artinya, untuk tujuan meminimasi total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali telah tercapai. Karena sesuai dengan target pencapaian biaya minimal.
Selain itu pada tabel deviasi tujuan kedua untuk
masing-masing memiliki solusi 0. Artinya,solusi tersebut tidak memiliki penyimpangan karena hasil target pencapaian berada pada range
Sehingga solusi ini optimal dan dapat digunakan perusahaan.
2 2 2
2 ,d ,e ,e
Kesimpulan dan Saran
• 5.1. Kesimpulan
•
Dari hasil pembahasan pada bab IV dapat diambil kesimpulan
sebagai berikut :
• 1. Pengembangan Model Revised Multi Choice Goal Programming dapat
diterapkan untuk mengoptimasi biaya produksi seperti biaya transportasi
dan total biaya penyimpanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali
dengan tahap persediaan terkontrol model supply chain. Model tersebut
memerlukan fungsi tujuan meminimukan deviasi dari kendala sasaran atau
tujuan dan fungsi pembatas berupa kendala biaya transportasi, biaya
pemesanan bahan baku dan biaya pemesanan kembali, kendala persediaan
bahan baku yang digunakan, kendala kapasitas supplier,gudang
2. Dari analisa output untuk sasaran yang ditetapkan diperoleh hasil sebagai berikut :
a. Hasil optimasi untuk biaya transportasi didapatkan nilai sebesar
Rp.398.774.000,00 Solusi yang diberikan telah optimal karena sesuai target pencapaian biaya minimal dari perusahaan sebesar Rp.398.774.000,00.
b. Hasil optimasi untuk biaya transportasi didapatkan nilai sebesar Rp.3.105.000,00. Solusi yang diberikan telah optimal karena sesuai dengan target pencapaian biaya minimal dari perusahaan sebesar Rp.3.105.000,00.
c.Jumlah bahan baku yang diangkut dari supplier ke gudang utama dan jumlah bahan baku yang diangkut dari gudang butama ke gudang bahan baku telah memenuhi nilai target untuk fungsi kendala yang telah diberikan
d.Jumlah air mineral cup yang diangkut dari toko ke pabrik tidak melebihi kapasitas produksi pabrik. Sedangkan untuk jumlah air mineral cup yang didistribusikan dari toko ke konsumen telah memenuhi jumlah permintaan dan memenuhi fungsi kendala yang telah diberikan
.
f. Untuk hasil output jumlah pesanan kembali, perusahaan tidak perlu
melakukan pemesanan kembali untuk masing-masing bahan baku karena
permintaan bahan baku telah dipenuhi oleh supplier pada periode t dan
tingkat persediaan masih berada pada safety stock sehingga perusahaan tidak
perlu mengeluarkan biaya pemesanan kembali.
DAFTAR PUSTAKA
Buffa, Elwud. S., 1980, Modern Production/Operations Management. John Wiley & Sons, Inc. Chang, C.T 2007. Multi-choice goal programming, Omega: Int. J. Manage. Sci. 35.
Chang, C.T 2007,Revised multi-choice goal programming, Appl. Math. Model. NewYork
Charnes, A W.W. Cooper., 1961. Manage Models Ind. Appl. Linea Prog., vol. 1, John Wiley and Sons, New York.
Kusuma, Hendra.,2002. Manajemen Produksi: Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta : ANDI
Min, H G. Zhou., 2002. Supply chain modeling: past, present and future, Comput. Ind. Eng. 43 (1–2) 231–249.
Paksoy, Turan and. Ter Chang, Ching., 2010. Revised choice goal programming for
multi-period, multi-stage inventory controlled supply chain model with popup stores. Konya,
Turkey.
