PENDEKATAN FUZZY-QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT DAN GOAL PROGRAMMING DALAM MENENTUKAN ALOKASI ORDER KE SUPPLIER

TESIS TI 092327

PENDEKATAN FUZZY-QUALITY FUNCTION

DEPLOYMENT DAN GOAL PROGRAMMING

DALAM MENENTUKAN ALOKASI ORDER KE

SUPPLIER

SUHARTINI

NRP 2507 203 002 DOSEN PEMBIMBING

Prof. Ir. Suparno, MSIE., Ph.D. Ir. Hari Supriyanto, MSIE. PROGRAM MAGISTER

BIDANG KEAHLIAN MANAJEMEN LOGISTIK DAN RANTAI PASOK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI

THESIS TI092327

APPROACH FUZZY-QUALITY FUNCTION

DEPLOYMENT AND GOAL PROGRAMMING IN

THE SELECTION OF SUPPLIER

SUHARTINI NRP 2508203005 SUPERVISOR

Prof. Ir. Suparno, MSIE., Ph.D. Ir. Hari Supriyanto, MSIE. MAGISTER PROGRAM

CONSENTRATION IN LOGISTIC AND SUPPLY CHAIN MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING

FACULTY OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY

SEPULUH NOPEMBER INSTITUTE OF TECHNOLOGY SURABAYA

PENDEKATAN FUZZY-QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT DAN

GOAL PROGRAMMING DALAM MENENTUKAN ALOKASI

ORDER KE SUPPLIER

Nama mahasiswa

: Suhartini

N R P

: 2507 203 002

Pembimbing

: Prof. Dr. Ir. Suparno, MSIE.

Co pembimbing

:

Ir. Hari Supriyanto, MSIE.

ABSTRAK

PT. Liku Telaga merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang

industri kimia dasar dengan produksi asam sulfat dan aluminium sulfat. Agar mampu

memproduksi suatu produk yang sesuai dengan keinginan konsumen, PT. Liku Telaga

ingin melakukan perbaikan terhadap salah satu proses produksi yang selama ini berjalan

diperusahaan, yaitu bagian pengadaan. Hal ini berkaitan dengan proses pemilihan

supplier untuk pengadaan bahan baku dalam proses produksi.

Permasalahan yang dihadapi pada penelitian ini adalah bagaimana menentukan

pemilihan supplier dan alokasi order yang sesuai dengan kriteria perusahaan. Metode

Fuzzy-Quality Function Deployment digunakan untuk mengukur performansi supplier

dan goal programming untuk menentukan alokasi order ke supplier. Tujuan dalam

penelitian ini adalah agar mampu menghasilkan solusi optimal dalam pemilihan supplier

penerima order yang memenuhi beberapa fungsi objektif yang sesuai dengan kriteria

perusahaan dalam mengevaluasi supplier.

Hasil dari penelitian ini adalah jumlah alokasi order ke supplier sulfur: (1)

Standart Chemical Corp. PTE.LTD sebesar 3.646,7 ton, (2) PT. Lautan Luas sebesar

803,3 ton, (3) PT. Yosomulyo Jajag sebesar 300 ton, (4) CV. Archindo sebesar 150 ton,

dengan minimal total harga pembelian sulfur sebesar $ 513.720. Alokasi order ke

supplier aluminium hidroksida: (1) Bisindo Kencana sebesar 3.000 ton, (2) Hindalco

Industries limited sebesar 1.114 ton, (3) Sumitomo sebesar 1.946 ton, (4) Chemindus

SDN BHD adalah sebesar 890 ton, dengan minimal total harga pembelian aluminium

hidroksida sebesar $ 2.137.578.

Kata kunci: Pemilihan supplier, Quality Function Deployment, Fuzzy Set, Goal

i

APPROACH FUZZY-QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT AND GOAL

PROGRAMMING FOR IN THE SELECTION OF SUPPLIER

By : Suhartini

Student Identification Number : 2507 203 002

Supervisor: Prof.. Dr. Ir. Suparno, MSIE.

Ir. Hari Supriyanto, MSIE.

ABSTRACT

PT. Liku Telaga is one of the companies engaged in chemical industry

production base with sulfuric acid and aluminum sulfate. To be able to produce a

product according to customer's spesification, PT. Liku Telaga wanted to make

improvements in the process, especially in procurement division. It relates to the

process of selecting suppliers for the supply of raw materials in the production

process.

Problems encountered in this study is to determine the supplier selection and

allocation of orders in accordance with the company spesification. Fuzzy

Method-Quality Function Deployment is used to measure supplier performance and goal

programming to determine the allocation of orders to suppliers. The purpose of this

research is to be able to meet optimal solutions in selecting suppliers accordance to

company

criteria.

The results of this study is to count the allocation order to the supplier of

sulfur: (1) Standard Chemical Corp.. Pte.Ltd of 3.646,7 tons, (2) PT. Lautan Luas of

803,3 tons, (3) PT. Yosomulyo Jajag of 300 tons, (4) CV. Archindo of 150 tons, with

a minimum price of sulfur for $ 513.720. Allocation orders to suppliers of aluminum

hydroxide: (1) Bisindo Kencana 3.000 tons, (2) Hindalco Industries Limited 1.114

tons, (3) Sumitomo of 1.946 tons, (4) Chemindus SDN BHD to 890 tons, with a

minimum price aluminium hydroxide for $ 2.137.578.

Keywords: Supplier Selection, Quality Function Deployment, Fuzzy Set, Goal

programming.

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini akan dijelaskan dasar-dasar teori yang akan digunakan dalam memecahkan masalah. Dasar teori yang relevan dan literatur pendukung yang sesuai dengan permasalahan yang ada dapat menjabarkan permasalahan tersebut dengan jelas serta untuk mendapatkan hasil analisis yang akurat.

2.1 Tugas Bagian Pengadaan

Tugas bagian pengadaan salah satunya adalah melakukan proses pembelian barang atau jasa, dan tujuannya adalah untuk menyediakan barang ataupun jasa dengan harga murah, berkualitas, dan terkirim tepat waktu, tugas-tugas bagian pengadaan tidak terbatas hanya pada kegiatan rutin pembelian. Secara umum, tugas-tugas bagian pengadaan menurut Pujawan (Pujawan, 2005): 1. Merancang hubungan yang tepat dengan supplier.

Hubungan supplier bisa bersifat kemitraan jangka panjang maupun hubungan transaksional jangka pendek. Model hubungan mana yang tepat tentunya tergantung pada banyak hal, termasuk diantaranya kritis tidaknya barang yang dibeli dari supplier yang bersangkutan dan besar tidaknya nilai pembelian. Bagian pengadaan yang bertugas untuk merancang relationship portofolio untuk semua supplier. Disamping itu, bagian pengadaan juga menetapkan berapa jumlah supplier yang harus digunakan untuk tiap jenis item. Perusahaan mungkin memiliki supplier utama dan supplier pendamping untuk setiap item.

2. Memilih supplier.

Kegiatan memilih supplier bisa memakan waktu dan sumber daya yang tidak sedikit apabila supplier yang dimaksud adalah supplier kunci. Untuk supplier-supplier kunci yang berpotensi untuk menjalin hubungan jangka panjang, proses pemilihan ini bisa melibatkan evaluasi awal, mengundang mereka yang berprestasi, kunjungan lapangan dan sebagainya. Proses seperti ini tentu memakan waktu dan biaya yang besar. Pemilihan supplier-supplier kunci

8

harus sejalan dengan strategi supply chain. Kemampuan supplier untuk memasok material dengan spesifikasi yang berbeda mungkin menjadi pertimbangan yang penting. Sebaliknya, pada supply chain yang bersaing atas dasar harga, supplier yang menawarkan barang dengan harga murah yang mungkin harus diprioritaskan.

3. Pemilihan dan implementasikan teknologi yang cocok.

Kegiatan pengadaan selalu membutuhkan bantuan teknologi, dengan adanya internet, teknologi pengadaan mengalami perkembangan yang sangat dramatis. Electronic procurement yakni aplikasi internet untuk kegiatan pengadaan.

4. Pemeliharaan data item yang dibutuhkan dan data supplier.

Bagian pengadaan harus memiliki data lengkap tentang item-item yang dibutuhkan maupun data tentang supplier-supplier mereka.

5. Melakukan proses pembelian.

Ini adalah pekerjaan yang paling rutin dilakukan oleh bagian pengadaan. Proses pembelian bisa dilakukan dengan beberapa cara, misal pembelian rutin dan pembelian dengan tender atau lelang.

6. Mengevaluasi kinerja supplier.

Penilaian kinerja supplier juga pekerjaan yang sangat penting dikerjakan untuk menciptakan daya saing yang berkelanjutan. Hasil penilaian ini digunakan sebagai masukan bagi supplier untuk meningkatkan kinerja mereka. Bagi perusahaan pembeli, kinerja supplier bisa digunakan sebagai dasar untuk menentukan volume pembelian (kalau ada lebih dari satu supplier untuk item sejenis) maupun untuk menentukan peringkat supplier. Kinerja yang digunakan untuk menilai supplier seharusnya mencerminkan strategi

supply chain dan jenis barang yang dibeli.

2.2 Kriteria Pemilihan Supplier

Memilih supplier merupakan kegiatan strategis, terutama apabila supplier tersebut akan memasok item yang kritis dan akan digunakan dalam jangka panjang sebagai supplier penting. Kriteria pemilihan adalah salah satu hal penting dalam pemilihan supplier. Kriteria yang digunakan tentukan harus mencerminkan

strategi supply chain maupun karakteristik item yang akan dipasok.

Menurut Pujawan (Pujawan, 2005) ada beberapa kriteria dalam mengevaluasi calon-calon supplier, diantaranya :

a. Inovasi

Kemampuan supplier untuk mengembangkan rancangan produk yang baru. Yang dinilai adalah teknologi yang ada saat ini dan kemampuan tim R& D. b. Ketepatan waktu kirim

Kemampuan supplier mengirim tepat waktu dengan lot pengiriman kecil. Ini akan dinilai dari aspek jarak antara supplier dengan perusahaan, kapasitas produksi dan kemampuan historis mereka dalam mengirim tepat waktu. c. Kemampuan menciptakan produk yang berkualitas.

Penilaian berdasarkan pada sertifikasi kualitas yang dimiliki, praktek manajemen kualitas dilapangan, dan kesan dari perusahaan pembeli yang lain. d. Kemampuan berkomunikasi

Dapat dilihat dari infrastruktur informasi teknologi yang dimiliki serta kemampuan para manajer mereka dalam berkomunikasi secara umum.

e. Aspek finansial

Akan dievaluasi berdasarkan harga penawaran saat ini serta memungkinkan atau potensi mereka melakukan penghematan-penghematan di masa depan. Proses pemilihan supplier dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai kriteria untuk pemilihan supplier, sehingga sulit dikombinasikan menjadi sebuah keputusan tunggal. Beberapa penulis mengidentifikasikan beberapa kriteria yang diperlukan untuk pemilihan supplier, menurut Weber (Weber, 1991) kriteria-kriteria yang digunakan untuk memilih supplier, diantaranya : Quality, Delivery,

Performance history, Price, Prosedural facility & capacities, Technical capability, Financial position, Warranties & claim policies, Procedural compliance, Communication system, Reputation & position in industry, Management and organization, Desire for business,Operating controls,Repair service, Attitudes , Impression , Packaging ability , Labor relation record, Geographical location , Training aids , Reciproval arrangements. Sedangkan

10

2.3 Quality Function Deployment (QFD)

QFD pertama kali diterapkan oleh Shipyards Mitsubishi Heavy Industri di Kobe Jepang pada tahun 1972, penelitian di Toyota tahun 1977-1984, penerapan QFD ternyata mampu menekan biaya produksi 60% (Temponi et. al, 2006).

Menurut Cohen (Cohen, 1995) QFD adalah metode perencanaan dan pengembangan produk yang terstruktur yang mengharuskan tim pengembangan produk untuk menentukan secara jelas keinginan dan kebutuhan konsumen dan melakukan evaluasi secara sistematis tentang kemampuannya dalam menghasilkan produk untuk memuaskan konsumen. Fokus utama QFD pada pemenuhan harapan konsumen yang didapat dari identifikasi pelanggan yang kemudian di terjemahkan dalam perbaikan atau penyesuaian karakter atau atribut. Tujuan QFD tidak hanya memenuhi sebanyak mungkin harapan konsumen tapi juga berusaha melampaui harapan konsumen sebagai cara untuk berkompetisi dengan pesaing sehingga diharapkan konsumen tidak menolak dan tidak komplain tetapi justru menginginkannya (Cohen, 1995).

Konsep dasar QFD menurut Temponi (Temponi et.al, 2006) adalah keinginan yang diharapkan konsumen dengan kata lain produk tersebut sesuai dengan harapan konsumen dan sesuai dengan perencanaan produksi perusahaan. Pada diagram fungsi dinamakan “House Of Quality" (HOQ), informasi meliputi "apa yang dilakukan dalam memenuhi keinginan konsumen bagaimana menciptakan keinginan konsumen dan hubungan antara keinginan konsumen”.

Pada aplikasi QFD tradisional, perusahaan harus mengidentifikasi ekspektasi konsumen dan tingkat kepentingannya (external variable) untuk mengetahui karakteristik desain (internal variable) yang akan dialokasikan ke sumber daya yang ada. Tetapi ketika QFD digunakan didalam pemilihan supplier, perusahaan akan mulai dengan jumlah produk atau jasa yang harus dibeli oleh perusahaan dari supplier untuk memenuhi permintaan konsumen secara tepat. Dan akibatnya perusahaan akan mengetahui dengan baik ekspektasi konsumen (internal

variable) karena perusahaan telah memposisikan dirinya sendiri sebagai

konsumen. Menurut Bevilacqua (Bevilacqua, 2006) perusahaan akan mencoba untuk mengidentifikasi atribut-atribut supplier (external variable) mana yang mempunyai dampak terbesar pada pencapaian objektif perusahaan.

2.3.1 Matrik House Of Quality (HOQ)

Proses QFD meliputi pembuatan satu atau sejumlah matriks. Matriks itu disebut House Of Quality HOQ (Cohen, 1995) yang ditunjukkan pada gambar 2.1.

Gambar 2.1 Matriks House Of Quality (Cohen, 1995)

HOQ digunakan untuk memperbaiki produk yang dikaitkan dengan keinginan dari konsumen. Dalam beberapa hal, HOQ adalah pusat kegiatan dari metode QFD: membuat rancangan secara spesifik dari kebutuhan konsumen. Penyusunan HOQ yang diusulkan oleh Cohen (Cohen, 1995), yaitu:

Keterangan Gambar :

1. Daftar kebutuhan konsumen (what)

Bagian ini berisi informasi tentang keinginan konsumen. Konsumen mendefinisikan apa yang merupakan kebutuhan konsumen (what) dalam rumah kualitas. Suara konsumen (Voice of Customer atau VOC) merupakan persyaratan dasar. Mula-mula konsumen didengarkan apa yang diinginkan dan dituangkan dalam daftar kebutuhan dan harapan konsumen. Kebutuhan konsumen (what) merupakan kumpulan tentang apa yang diinginkan atau apa yang disukai konsumen terhadap produk tersebut dimasa sekarang.

2. Daftar respon teknis (how)

Bagian ini berisi tentang persyaratan-persyaratan teknik untuk produk baru

(E) Matrix for correlating

the How

Engine. Charact.(How) (C)

(D) Relation matric

Weight of the How (F)

R el ev an ce o f W h at (B ) (A) Customer attributes (What)

12

yang dikembangkan. Data diurutkan dari informasi yang diperoleh melalui kebutuhan dan keinginan konsumen sebelumnya. Team QFD mendefinisikan apa yang merupakan respon teknis (how) dalam rumah kualitas.

- Merupakan sekumpulan karakteristik kualitas dalam merealisasikan sekumpulan kebutuhan konsumen (what) yang diperoleh dari penelitian pasar.

- Menunjukkan variabel-variabel desain dan alternatif pemecahan yang saling independen maupun tidak. Masing-masing respon teknis (how) memberikan solusi atau alternatif untuk memecahkan salah satu atau lebih kebutuhan konsumen (what).

- Memberikan suatu definisi operasional bagi karakteristik kualitas yang saling independen maupun tidak. Masing-masing respon teknis (how) memberikan solusi atau alternatif untuk memecahkan salah satu atau lebih kebutuhan konsumen (what).

- Sekumpulan karakteristik kualitas untuk memuaskan keinginan dan harapan konsumen (what). Respon teknis (how) bisa disebut juga karakteristik kualitas.

3. Matrik korelasi antara kebutuhan konsumen dan respon teknis Memaparkan korelasi antara kebutuhan konsumen dengan persyaratan teknis (karakteristik kualitas). Berisi tentang pihak manajemen (tim QFD) mengenai hubungan antara elemen-elemen yang terdapat pada bagian persyaratan teknis dengan kebutuhan dan keinginan konsumen yang dipengaruhinya. Matrik yang terdapat dalam daerah empat persegi panjang tersebut menghubungkan apa yang diinginkan konsumen terhadap suatu produk dan bagaimana perusahaan mencapai tujuan tersebut. Matrik hubungan kebutuhan konsumen (what) dan respon teknis (how) adalah matrik korelasi pada QFD. Setiap korelasi antara kebutuhan konsumen (what) dengan respon teknis (how) didefinisikan dengan meletakkan simbol yang sesuai pada irisan antara kebutuhan konsumen (what) dengan respon teknis (how). Sedangkan pembobotan akan digunakan untuk menentukan situasi yang memerlukan pertukaran atau adanya karakteristik

yang bertentangan dan pada akhirnya digunakan untuk menentukan bobot keseluruhan pada bagian bawah matriks.

4. Matrik interrelasi antar respon teknis (how)

Menjelaskan hubungan antara karakteristik kualitas. Bagian ini menyatakan korelasi antara persyaratan teknis tersebut dihubungkan dengan simbol seperti yang ditampilkan pada gambar 2.1 sebelumnya. Tujuannya adalah mengidentifikasikan hubungan kualitatif antara karakteristik item (how) karena terkadang solusi yang ada terlalu berlebihan dan mungkin juga tidak menambah nilai terhadap apa yang diharapkan konsumen, juga kadang kala tujuannya saling bersilangan dengan yang lain.

Dikatakan positif atau strong positive jika kedua respon teknis (how) saling membantu satu sama lain untuk memenuhi nilai target (how much).

Negative atau strong negative jika memenuhi satu kebutuhan teknis (how)

membuat respon teknis (how) yang lain tidak memenuhi target. Matrik ini terletak pada atas rumah kualitas dimana matrik ini akan membantu team untuk mengenali deskripsi teknis yang saling mendukung dan saling bertentangan.

5. Respon teknis yang diprioritaskan

Matrik ini membantu tim memutuskan beberapa banyak respon teknis (how) yang mungkin diwujudkan untuk memenuhi keinginan konsumen. Berisi data-data sebagai berikut:

a. Urutan tingkat kepentingan persyaratan teknis

b. Informasi hasil perbandingan kinerja persyaratan teknis milik perusahaan dan memilih pesaing

c. Target kinerja persyaratan teknis untuk produk yang dikembangkan. Matrik ini menggambarkan satu per satu bagian produk-produk kompetitif dibandingkan produk perusahaan tersebut saat ini. Tabel taksiran kompetitif ini dibuat dari kolom-kolom yang bersesuaian dengan setiap deskripsi teknis dalam rumah kualitas dan diletakkan di bawah matrik korelasi.

14

tingkat pelaksanaan secara detail tercapai. Proses ini dicapai untuk membentuk diagram baru dimana respon teknis (how) berubah menjadi kebutuhan konsumen (what) dan respon teknis (how) yang diprioritaskan tetap dibawa sehingga nilai target tidak hilang atau berubah.

2.3.2 Implementasi QFD

Menurut Cohen (Cohen, 1995) implementasi QFD secara garis besar dibagi dalam tiga tahap, tetapi sebelum memasuki ketiga tahap tersebut selalu ada tahap perencanaan dan persiapan.

Adapun ketiga tahap tersebut adalah :

1. Tahap pengumpulan voice of customer

Pada tahap ini akan dilakukan survei untuk memperoleh suara konsumen yang tentu membutuhkan waktu dan ketrampilan untuk mendengarkan. Proses QFD membutuhkan data konsumen yang ditulis sebagai atribut-atribut dari suatu produk atau jasa. Tiap atribut mempunyai data numerik yang berkaitan dengan kepentingan relatif atribut bagi konsumen dan tingkat performansi kepuasan konsumen dari produk yang dibuat berdasarkan atribut tadi.

Data dari konsumen dapat menunjukkan variasi pola hubungan yang mungkin tergantung bagaimana performansi kepuasan atribut dikumpulkan. Interpretasi data ini harus memperhitungkan apakah pelanggan yang disurvei menggunakan satu atau beberapa produk dan apakah sampel pelanggan terdiri atas seluruh pelanggan dari berbagai tipe atau segmen.

2. Tahap penyusunan house of quality

Tahap-tahap dalam menyusun rumah kualitas adalah sebagai berikut : a. Tahap I. Matrik Kebutuhan Pelanggan, tahap ini meliputi :

- Memutuskan siapa pelanggan

- Mengumpulkan data kualitatif berupa keinginan dan kebutuhan konsumen - Menyusun keinginan dan kebutuhan tersebut

- Pembuatan diagram afinitas b. Tahap II. Matrik Perencanaan

- Mengukur kebutuhan-kebutuhan konsumen

Disini kebutuhan-kebutuhan konsumen dipertimbangkan tingkat kepentingannya. Dapat dilakukan dengan debat dari team pelaksana atau dengan riset preferensi pasar dengan melakukan survei. Dari survei ini konsumen diminta mengurutkan dari keinginan konsumen yang diperoleh dari survei sebelumnya.

- Menetapkan tujuan-tujuan performansi kepuasan

Setelah performansi konsumen diketahui untuk masing-masing kebutuhannya, maka perusahaan harus menentukan apa tingkat performansi konsumen yang ingin dicapai untuk memenuhi kebutuhan konsumen.

c. Tahap III. Respon Teknis

Memunculkan karakteristik kualitas pengganti (substitute quality characteristic). Tahap ini mempunyai transformasi dari kebutuhan-kebutuhan

konsumen yang bersifat non teknis menjadi data yang bersifat teknis guna memenuhi kebutuhan-kebutuhan tersebut. Hal ini biasanya dilakukan oleh bagian yang mengerti teknologi produk.

d. Tahap IV. Menentukan Hubungan Respon Teknis dengan Kebutuhan Konsumen

Menentukan seberapa kuat hubungan antara respon teknis (tahap 3) dengan kebutuhan konsumen (tahap 1). Hubungan antara keduanya dapat berupa hubungan yang sangat kuat, sedang, tidak kuat atau tidak ada korelasi antara keduanya. Hubungan sangat kuat berarti jika respon teknis perusahaan dapat semakin baik berarti tingkat kepuasan konsumen akan meningkat pula.

e. Tahap V. Korelasi Teknis

Tahap ini memetakan hubungan dan kepentingan antara karakteristik kualitas pengganti atau kebutuhan teknis. Sehingga dapat dilihat apabila suatu kebutuhan teknis yang satu dipengaruhi atau mempengaruhi kebutuhan teknis lainnya dalam proses produksi, dan dapat diusahakan agar tidak terjadi

botlleneck.

16

persaingan yang ada untuk memastikan rancangan kompetitif sehingga pada tahap ini perusahaan perlu menentukan kebutuhan teknis mana yang ingin dikonsentrasikan dan bagaimana jika dibandingkan oleh produk sejenis. 3. Tahap analisa dan interpretasi

Tahap analisa dan interpretasi merupakan tahap teknis dan implementasi

Quality Function Deployment. Disini dilakukan analisis dan interpretasi terhadap

rumah kualitas yang sudah disusun pada tahap sebelumnya.

2.4 Teori Himpunan Fuzzy

Menurut Zadeh (Zadeh, 1965) pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan µA[x], memiliki 2 kemungkinan, yaitu : satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.

Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu : a. Linguistik, yaitu penanaman suatu grup yang mewaliki suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami. b. Numeris, yaitu suatu nilai atau angka yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel.

Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy (Kusumadewi, 2004), yaitu:

a. Variabel fuzzy

Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy.

b. Himpunan fuzzy

Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.

c. Semesta pembicaraan

Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Semesta pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif dan negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini dibatasi batas atasnya.

d. Domain

Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Seperti halnya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif.

2.4.1 Fungsi Keanggotaan

Menurut Kusumadewi (Kusumadewi, 2004) fungsi keanggotaan

(membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik input

data ke dalam nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1.

Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan, salah satunya adalah kurva segitiga. Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis linear.

2.4.2 Variabel Linguistik

Konsep bilangan fuzzy memegang peranan penting dalam formulasikan variabel fuzzy secara kuantitatif yang dihasilkan dari bilangan fuzzy yang

µ[x] = 0; x ≤ a atau x ≥ c (x-a)/(b-a) a ≤ x ≤ b (c-x)/(c-b); b ≤ x ≤ c Fungsi keanggotaan : a b 0 1 Derajat keanggotaan

Gambar 2.2 Kurva Segitiga (Zadeh, 1965)

18

mempresentasikan konsep linguistik (bahasa penilaian) seperti sangat kurang, kurang, cukup, sangat baik, baik dan seterusnya sebagaimana diinterpretasikan dalam konteks tertentu dinamakan "variable linguistik".

Konsep himpunan fuzzy menyediakan kerangka dasar matematis untuk berhubungan dengan ketidaktepatan, di lain pihak konsep pengukuran fuzzy juga menyediakan kerangka dasar untuk menghubungkan ketidakpastian.

Pengaplikasian fungsi keanggotaan sering menggunakan Triangular Fuzzy

Number. Triangular Fuzzy Number digunakan pada data yang linguistik. Menurut

Bevilacqua (Bevilacqua, 2006) di beberapa literatur, fungsi triangular sering digunakan karena merupakan salah satu bentuk fuzzy number yang mudah digunakan. Untuk lebih jelasnya skala linguistik yang dipakai oleh pengambil keputusan dapat dilihat pada gambar 2.3.

Dari gambar 2.3 ditunjukkan himpunan U = {VL, L, M, H, VH} digunakan dalam kelompok atribut-atribut {VL = very low, L = low, M = medium, H = high, VR = very high}. Variabel linguistik U dapat dijadikan kuantitatif, dengan

triangular fuzzy number sebagai berikut: VL→ (0,1,2); L→ (2,3,4); M→(4,5,6);

H→(6,7,8); VH→(8,9,10).

2.5 Fuzzy – Quality Function Deployment

Pada pemilihan supplier, QFD akan digunakan untuk menentukan jumlah produk atau jasa yang harus dibeli oleh perusahaan dari supplier untuk memenuhi permintaan konsumen secara tepat. Dengan QFD, perusahaan juga akan mengetahui dengan baik ekspektasi konsumen (internal variable) karena perusahaan telah memposisikan dirinya sendiri sebagai konsumen. Menurut

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 VL L M H VH 0 1 µA(x) D eg re e o f m em b e rs h ip

Bevilacqua (Bevilacqua, 2006) perusahaan akan mencoba untuk mengidentifikasi atribut-atribut supplier (external variable) mana yang mempunyai dampak terbesar pada pencapaian objektif perusahaan.

Teori fuzzy dalam pemilihan supplier digunakan untuk mentransfer hasil penilaian pengambil keputusan tentang atribut-atribut yang di inginkan oleh perusahaan dalam pemilihan supplier dan kriteria-kriteria teknis yang harus dimiliki oleh supplier yang didapatkan dari QFD kedalam angka-angka untuk digunakan dalam menentukan supplier mana yang akan dipilih oleh perusahaan.

Dengan mengacu pada Bevilacqua (Bevilacqua, 2006) untuk menentukan

Quality Function Deployment dalam bentuk fuzzy, maka dapat dilakukan

langkah-langkah sebagai berikut:

1. Menentukan nilai bobot dari kebutuhan dan keinginan perusahaan (Whats), yang terletak pada matrik B pada gambar 2.1, dengan persamaan sebagai berikut:

WEIGHTSwhat

=

{w_i

,

dimana i = 1,..., k }

{

i i in

}

i w w w n w_α = 1× ₁+ ₂+...+ (2.1)

{

i i in

}

i w w w n w_β = 1× ₁+ ₂ +...+ (2.2)

{

i i in

}

i w w w n w_γ = 1× ₁+ ₂ +...+ (2.3) Dimana: i

w = nilai bobot "what" dari atribut ‘what” ke-i

α

i

w = nilai bobot “what” dari atribut “what” ke-i, skala fuzzy α

β

i

w = nilai bobot “what” dari atribut “what” ke-i, skala fuzzy β

γ

i

w = nilai bobot “what” dari atribut “what” ke-i, skala fuzzy γ

in

w = nilai bobot “what” dari atribut “what” ke-i, pengambil keputusan ke-n

n = jumlah pengambil keputusan

20

"what". Dalam penilaian tersebut akan menggunakan skala linguistik yang terletak pada matrik (D) gambar 2.1, dengan persamaan sebagai berikut:

RATING = {r , dimana i = 1,...., k dan j = 1,...., m } _ij

{

ij ij ijn

}

ij r r r n r_α = 1× ₁+ ₂ +...+ (2.4)

{

ij ij ijn

}

ij r r r n r_β = 1× ₁+ ₂+...+ (2.5)

{

ij ij ijn

}

ij r r r n r_γ = 1× ₁+ ₂+...+ (2.6) Dimana: ij

r = rating setiap supplier dari atribut “what” ke-i, atribut “how” ke-j

ijn

r = rating setiap supplier dari atribut “what” ke-i, atribut “how” ke-j,

pengambil keputusan ke-n α

ij

r = rating setiap supplier dari atribut “what” ke-i, atribut “how” ke-j, skala

fuzzy α β

ij

r = rating setiap supplier dari atribut “what” ke-i, atribut “how” ke-j, skala

fuzzy β γ

ij

r = rating setiap supplier dari atribut “what” ke-i, atribut “how” ke-j, skala

fuzzy γ

n = jumlah pengambil keputusan

i = atribut “what” yang tersedia (i=1,...,k) j = atribut “how” yang tersedia (j=1,...,m)

3. Menentukan tingkat kepentingan hubungan antara kebutuhan konsumen (what) pada matrik B serta hubungan antara kebutuhan konsumen (what) dengan respon teknis (how) pada matrik D. Tingkat kepentingan tersebut terletak pada matrik F gambar 2.1, dengan persamaan sebagai berikut :

(

)

(

)

{

j jk k

}

j r w r w k W_α = 1× ₁× ₁ +...+ × (2.7) _j

{

(

r_j w

)

(

r_jk w_k

)

}

k W_β = 1× ₁× ₁ +...+ × (2.8) _j

{

(

r_j w

)

(

r_jk w_k

)

}

k W_γ = 1× ₁× ₁ +...+ × (2.9) Dimana: j

W = nilai bobot "how" dari atribut “how” ke-j

α

j

W = nilai bobot “how” dari atribut “how” ke-j, skala fuzzy α

β

j

W = nilai bobot “how” dari atribut “how” ke-j, skala fuzzy β

γ

j

W = nilai bobot “how” dari atribut “how” ke-j, skala fuzzy γ

jk

r = rating dari atribut”how” ke-j, atribut “what” ke-k

k

w = nilai bobot “what” dari atribut “what” ke-k

j

r = rating dari atribut “how” ke-j

j = atribut “how” yang tersedia (j=1,...,m)

4. Menentukan hubungan antara respon teknis (how). Pada langkah ini pengambil keputusan akan memberikan penilaian terhadap hubungan antara satu respon teknis (how) dengan respon teknis (how) yang lainnya. Hubungan keduanya dapat berupa hubungan yang positif dan negatif dengan beberapa simbol terletak pada matrik E gambar 2.1.

5. Pengambil keputusan akan memberikan penilaian hubungan antara masing-masing supplier dengan respon teknis (how). Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:

SUPPLIER RATING = {SR , dimana h = 1,...., p , j =1,...,_hj m}

{

hj hjn

}

hj sr sr n SR _α = 1× ₁+....+ (2.10)

{

hj hjn

}

hj sr sr n SR _β = 1× ₁+....+ (2.11)

{

sr sr

}

SR _γ = 1× +....+ (2.12)

22

Dimana:

hj

SR = supplier rating dari supplier ke-h, atribut “how” ke-j

α

hj

SR = supplier rating dari supplier ke-h, atribut “how” ke-j, skala fuzzy α

β

hj

SR = supplier rating dari supplier ke-h, atribut “how” ke-j, skala fuzzy β

γ

hj

SR = supplier rating dari supplier ke-h, atribut “how” ke-j, skala fuzzy γ

n = jumlah pengambil keputusan

j = atribut “how” yang tersedia (j=1,...,m)

h = supplier yang tersedia (h=1,...,p)

hjn

sr = nilai fuzzy supplier ke-h, atribut “how” ke-j, pengambil keputusan ke- n

6. Menghitung Fuzzy Suitability Indeks (FSI) dari masing-masing supplier yaitu hubungan antara masing-masing supplier dengan respon teknis (how) serta hubungan antara kebutuhan konsumen (what) dengan respon teknis (how). Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:

FSI = {FSI , dimana h = 1,..., p } _h

(

)

(

)

{

SRh W SRhm Wm

}

m FSI = 1 × ₁× ₁ +....+ × α α α j m i j hj h SR W m FSI 1

∑

. = = (2.14) β β β j m i j hj h SR W m FSI 1

∑

. = = (2.15) γ γ γ j m i j hj h SR W m FSI 1

∑

. = = (2.16) Dimana:

FSI = fuzzy suitability indeks supplier

α

h

FSI = fuzzy suitability indeks untuk supplier ke-h, skala fuzzy α

β

h

FSI = fuzzy suitability indeks untuk supplier ke-h, skala fuzzy β

γ

h

FSI = fuzzy suitability indeks untuk supplier ke-h, skala fuzzy γ

hm

SR = supplier rating dari supplier ke-h, atribut “how” ke-m

m

W = nilai bobot “hows” pada atribut “how” ke-m

h = supplier yang tersedia (h=1,...,p)

α

hj

SR = supplier rating pada supplier ke-h, atribut “how” ke-j, skala fuzzy α

β

hj

SR = supplier rating pada supplier ke-h, atribut “how” ke-j, skala fuzzy β

γ

hj

SR = supplier rating pada supplier ke-h, atribut “how” ke-j, skala fuzzy γ

α

j

W = nilai bobot “hows” dari atribut “how” ke-j, skala fuzzy α

β

j

W = nilai bobot “hows” dari atribut “how” ke-j, skala fuzzy β

γ

j

W = nilai bobot “hows” dari atribut “how” ke-j, skala fuzzy γ

j = atribut “how” yang tersedia (j=1,...,m)

Menurut (Facchinetti, et al.1998 dalam Bevilacqua, 2006) Triangular Fuzzy

Number FN

(

FN_α,FN_β,FN_γ

)

dapat digunakan untuk menentukan skor masing-masing supplier, dengan persamaan sebagai berikut:

4 . 2 _{β γ} α FN FN FN + + Dimana: α

FN = fuzzy number pada skala fuzzy α

β

FN = fuzzy number pada skala fuzzy β

γ

FN = fuzzy number pada skala fuzzy γ

2.6 Goal Programming

Goal programming adalah metode yang memerlukan informasi ordinal

dan cardinal untuk multiple objective decision making. Dalam goal programming variabel deviasi (goal) dengan penetapan prioritas dan pembobotan diminimalkan sebagai pengganti optimalisasi kriteria objektif secara langsung seperti pada linier

programming (Tabucanon, 1988). Pendekatan dasar dari goal programming

(Lieberman et.al,1990) adalah untuk menetapkan suatu tujuan yang dinyatakan dengan angka tertentu untuk setiap tujuan, merumuskan suatu fungsi tujuan untuk setiap tujuan, dan kemudian mencari penyelesaian yang menimimumkan jumlah dari penyimpangan-penyimpangan dari fungsi-fungsi tujuan terhadap tujuan masing-masing.

24

Konsep dasar dari goal programming adalah untuk mengubah objektif dari masalah menjadi goal dengan menghubungkan level aspirasi atau target untuk setiap objektif. Dengan demikian fokus dari goal programming adalah meminimalkan deviasi (Papandreou dan Shang, 2008).

Bentuk umum dari goal programming adalah seperti dibawah ini : Cari X = (x1, x2,…,xj) Minimize: a = {g1 (n,p),…, gk (n,p)} (2.18) Dengan : fi (x) + ni – pi = ti X, ni, pi ≥ 0 Untuk i = 1,2,...,m Dimana :

xj = variabel keputusan ke-j

a = fungsi pencapaian (achievement function) untuk tiap level prioritas gk(n,p) = fungsi kumpulan variabel deviasi dengan objektif atau kendala pada

level prioritas ke k

k = total jumlah level prioritas pada model ti = nilai right-hand side untuk goal

Linear programming dengan fungsi tunggal dikembangkan lebih lanjut

oleh Ignizio (Ignizio,1985) dalam Papandreou dan Shang (Papandreou dan Shang, 2008) dengan menambahkan variabel baru yaitu variabel deviasi negatif (ni) dan

variabel deviasi positif (pi) pada kendala model linear programming.

Tabel 2.1 Formulasi Goal Programming

Bentuk umum goal Formulasi GP Variabel deviasi yang Diminimalkan

i i t f ≤ f_i+n_i− p_i =t_i pi i i t f ≥ f_i+n_i− p_i =t_i ni i i t f = f_i+n_i− p_i =t_i pi + ni

Sumber : (Ignizio,1985 dalam Papandreou dan Shang ,2008)

Prosedur untuk mencapai objektif mendapatkan solusi yang memuaskan, maka untuk fi (x) ≤ ti adalah meminimasi variabel deviasi positif (minimasi pi),

(x) = ti adalah meminimasi keduanya (minimasi pi + ni).

Konsep goal programming menjadi alternatif yang penting dan dipertimbangkan dalam teori dan praktek pengambilan keputusan dan perencanaan. Menurut Ciptomulyono (Ciptomulyono, 1996) model ini memiliki perbedaan dengan model pendekatan objektif tunggal (linier programming) dalam hal: (1) Konseptualisasi fungsi objektif sebagai goal, (2) Penetapan prioritas dan pembobotan setiap goal dalam pencapaian objektif keputusan, (3) Penambahan variabel deviasi yang mengukur pencapaian tingkat aspirasi goal yang telah ditetapkan, (4) Perlakuan terhadap fungsi kendala dalam model tidak selalu dipandang sebagai sistem kendala yang strict.

2.7 Posisi Penelitian

Penelitian tentang pemilihan supplier telah dilakukan oleh beberapa peneliti dengan menggunakan pendekatan-pendekatan yang berbeda, diantaranya adalah Ghodsypour (Ghodsypour, 1998) yang menggunakan metode AHP dan linier programming dengan fungsi tujuan memaksimumkan total pembelian. Ezgi (Ezgi, 2004) yang menggunakan metode ANP dan linier programming dengan fungsi tujuan meminimalkan total pembelian material. Penelitian yang dilakukan olen Yogi (Yogi, 2004) yang menggunakan metode Analytical Hierarchy

Process (AHP) untuk pemilihan supplier pada PT. “NE". dengan fungsi

objektifnya yang hanya difokuskan untuk meminimumkan biaya. Penelitian dengan menggunakan metode yang sama juga dilakukan oleh Mahmud (Mahmud, 2005) objek penelitian di PT. Pertamina (Persero) DOH JBT-Cepu. Fungsi objektif yang dipertimbangkan pada penelitian ini juga untuk meminimumkan biaya. Penelitian yang dilakukan oleh Wanga (Wanga, 2005) menggunakan metode AHP dan goal programming dengan fungsi tujuan memaksimumkan TVP dan meminimumkan TCP.

Dilain pihak Muflih (Muflih, 2005) menggunakan metode Quality

Function Deployment dan Linear Programming dalam pemilihan supplier.

Dimana Quality Function Deployment digunakan untuk mendapatkan nilai konstanta pada masing-masing variabel yang diperoleh dari hasil evaluasi

26

menentukan alokasi order kepada masing-masing supplier dan fungsi tujuan yaitu meminimalkan biaya.

Penelitian yang lain juga sejalan dengan penelitian ini adalah penelitian Bevilacqua (Bevilacqua, 2006) menggunakan Fuzzy-Quality Function Deployment. Penggunaan teori fuzzy memberi fleksibilitas untuk menampung

ketidakpastian akibat samarnya informasi yang dimiliki maupun unsur preferensi yang subjektif dan juga memungkinkan aspirasi yang samar dari pengambil keputusan dapat diukur dan dapat digunakan dalam masalah pengambilan keputusan. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai skor atau rangking pada masing-masing supplier yang diperoleh dari hasil evaluasi performansi supplier.

Dalam penelitian ini akan menggunakan metode Fuzzy-QFD untuk pengukuran performansi masing-masing supplier dimana perusahaan dapat menentukan beberapa kriteria dalam pemilihan supplier. QFD adalah metode perencanaan yang terstruktur untuk menentukan keinginan dan kebutuhan konsumen dan melakukan evaluasi secara sistematis untuk memuaskan konsumen. Menurut Ciptomulyono (Ciptomulyono, 1996), teori fuzzy menawarkan konsep dalam suatu frame work untuk menampung adanya informasi yang tidak pasti maupun samar (imprecise). Penggunaan teori fuzzy set memberi fleksibilitas untuk menampung ketidakpastian akibat samarnya informasi yang dimiliki maupun unsur preferensi yang subjektif yang dapat digunakan dalam masalah pengambilan keputusan. Dalam perhitungan dengan fuzzy-QFD maka dapat diketahui atribut-atribut dalam pemilihan supplier dan rangking masing-masing supplier. Namun dalam perhitungannya masih belum mempertimbangkan kendala yang ada dalam pemilihan supplier. Sedangkan dalam kondisi nyata, biasanya perusahaan dihadapkan pada konstrain-konstrain yang membatasinya. Oleh karena itu diperlukan suatu pendekatan yang mampu memberikan solusi berdasarkan kendala yang dimiliki oleh perusahaan. Pendekatan goal

programming adalah suatu pendekatan yang mampu mencari solusi yang

kompromis dengan mengkombinasikan beberapa obyektif yang ingin dicapai dengan mempertimbangkan target dan kendala yang dimiliki oleh perusahaan. Dengan menggunakan goal programming maka dapat meminimumkan atau

memaksimumkan suatu fungsi tujuan sehingga dapat meminimumkan deviasi diantara berbagai tujuan.

Secara keseluruhan, penelitian-penelitian ini menganggap bahwa dalam pemilihan supplier hanya mempunyai satu fungsi tujuan, padahal ada beberapa fungsi tujuan yang bisa dipakai dalam pemilihan supplier. Sedangkan pada penggunaan metode Quality Function Deployment dianggap bersifat tidak pasti, sehingga dianggap perlu untuk memecahkan ketidakpastian itu dengan menggunakan fuzzy.

Sehingga dalam penelitian ini bertujuan untuk menggabungkan antara penelitian Bevilacqua (Bevilacqua, 2006) dimana dalam mengukur performansi supplier dengan menggunakan metode Fuzzy-Quality Function Deployment sedangkan dalam pengalokasian ordernya diambil dari penelitian Muflih (Muflih, 2005) tetapi dalam penelitian ini menggunakan lebih dari satu fungsi tujuan. Karena memiliki beberapa fungsi tujuan maka metode yang digunakan adalah metode Goal Programming.

No. Penulis (Tahun) Judul Permasalahan Metode Hasil

1. S.H. Ghodsypour, C. O’Brien (1998)

A decision support system for supplier selection using

an integrated analytic hierarchy process

and linear programming

Memilih supplier dan jumlah pembelian masing-masing supplier

AHP dan Linier Programming

Mempertimbangkan tangible factor & intangible factor dalam pemilihan supplier yang terbaik dan menentukan jumlah permintaan untuk meningkatkan nilai pembelian (TVP)

2. Ezgi Aktar Demirtas, Uzden Ustun (2004)

An integrated multiobjective decision making process for

supplier

selection and order allocation

Pemilihan supplier dan pengalokasian order

ANP dan Linier programming

Menghasilkan 14 kriteria yang terdiri dari 4 klaster yaitu benefit, opportunite, cost dan risks untuk pemilihan supplier. Fungsi tujuannya adalah untuk memaksimalkan nilai pembelian dan meminimalkan anggaran dan tingkat kecacatan.

3. Yogi K.N. (2005)

Evaluasi Kinerja Supplier dan Alokasi Volume Pembelian di PT. NE

Mengevaluasi kinerja supplier dan pengalokasian order

AHP dan linier programming

Dapat mengetahui tingkat kepentingan antara variabel-variabel dalam pemilihan supplier dan meminimalkan biaya

4. Mahmud Yunus (2005)

Pemilihan Supplier Produk import melalui Analytical

Hierarchy Process (study kasus PT. Pertamina Cepu)

Merumuskan strategi

dalam pemilihan supplier AHP

Diperoleh faktor-faktor performansi supplier yang tepat serta merumuskan strategi untuk melakukan pemilihan supplier dengan tepat

5.

Ge Wanga, Samuel H. Huangb, John P. Dismukes (2005)

Product-driven supply chain selection using integrated

multi-criteriadecision-making methodology

Menentukan jumlah unit pengiriman dari 3 komponen produk (tire, electronics, peripherals) yang masing-masing komponen produk terdiri dari 3 supplier

AHP dan Goal Programming

Menggabungkan faktor kualitatif dan kuantitatif dalam pemilihan supplier. AHP digunakan untuk menentukan kesamaan antara karakteristik produk & karakteristik supplier. Untuk GP dipakai untuk menentukan jumlah order untuk tiap supplier terpilih

6. Muflih (2005)

Alokasi Order pada Supplier dengan Pendekatan Metode

Quality Function Deployment dan Linear Programming (study kasus PT. Sorini Corporation Tbk) Mengevaluasi kinerja supplier untuk pengalokasian order dengan meminimalkan biaya QFD dan Linier Programming

Evaluasi dilakukan terhadap 15 kriteria berdasarkan kinerja supplier dari 9 material yang terpilih dan pengalokasian order dengan meminimalkan biaya

8

No. Penulis (Tahun) Judul Permasalahan Metode Hasil

7. M.Bevilacqua, F.E. Ciarapica, G. Giacchetta(2006) A fuzzy-QFD Approach to Supplier Selection

Pemilihan supplier pada industri manufactur clutch coupling

Fuzzy-QFD

Mengidentifikasi karakteristik produk yang akan dibeli untuk memenuhi keinginan perusahaan dan disesuaikan dengan kriteria supplier

8. Penelitian ini

Pendekatan Fuzzy-QFD dan Goal Programming dalam

Pemilihan Supplier

Pemilihan supplier dan pengalokasian order

Fuzzy-QFD dan Goal Programming

Mampu menghasilkan solusi optimal dalam pemilihan supplier penerima order dalam memenuhi berbagai fungsi objektif yaitu memaksimalkan produk baik, meminimalkan total harga pembelian, memaksimalkan on time delivery, mamaksimalkan scoring supplier

BAB 3

METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini menguraikan tentang tahapan penelitian yaitu tahap studi

pendahuluan, tujuan masalah, penetapan tujuan penelitian, pengembangan model,

analisis dan interpretasi serta kesimpulan dan saran.

3.1

Studi Pendahuluan

Pada bagian ini dilakukan kajian-kajian yang relevan yang dapat digunakan

untuk mengatasi permasalahan yang berhubungan dengan topik. Adapun

teori-teori yang digunakan adalah Fuzzy, Quality Function Deployment dan Goal

Programming. Kegiatan awal dari penelitian ini adalah melakukan pengamatan

dan pertimbangan terhadap pemasalahan pada bagian pengadaan. Tahapan-tahapan

penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada tabel 3.1.

Studi pendahuluan

Identifikasi dan rumusan masalah

Menetapan tujuan

Pengumpulan data

Pengolahan data

Pengembangan model dan

alokasi order

Analisa dan interpretasi

Kesimpulan dan saran

32

3.2

Identifikasi dan rumusan masalah

Setelah dilakukan studi pendahuluan dimana dapat ditemukan dan

ditetapkan ide penelitian, maka dilakukan identifikasi sehingga permasalahan yang

dihadapi akan menjadi lebih jelas. Khususnya disini adalah mengenai penentuan

pemilihan supplier yang dapat membantu bagian pengadaan dalam melakukan

fungsinya. Masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana

menentukan pemilihan supplier dan alokasi order yang sesuai dengan kriteria

perusahaan.

3.3

Penetapan tujuan

Pada tahap ini, tujuan penelitian dirumuskan untuk menjawab

permasalahan yang dikaji. Adapun tujuan penelitian yang diharapkan dapat dicapai

adalah dapat menentukan atau memilih supplier yang sesuai dengan kriteria

perusahaan serta pengalokasian order kepada supplier.

3.4 Pengumpulan data

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang nantinya digunakan

untuk memecahkan permasalahan yang ada. Untuk memperoleh data maka

dilakukan wawancara dengan pihak perusahaan, dilakukan penyebaran

kuisioner,dan data historis perusahaan. Kuesioner diberikan kepada kepala

departemen-departemen yang terkait langsung dengan proses pembelian yaitu

sebanyak 12 orang.

Data-data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah:

1.

Mengidentifikasi kebutuhan perusahaan atau mengidentifikasi kriteria apa

yang dibutuhkan oleh perusahaan sebagai data kualitatif.

Data kualitatif digunakan untuk membuat HOQ beberapa data yang diperlukan

yaitu:

•

Identifikasi kebutuhan konsumen (what)

•

Identifikasi respon teknis (how)

•

Menentukan hubungan antara kebutuhan perusahaan (what) dengan respon

teknis (how)

•

Melakukan penilaian pada supplier dengan respon teknis (how)

2.

Data responden yang menggunakan suatu ukuran skala tertentu yang dapat

dikonversikan dengan angka numerik untuk menilai suatu preferensi atau

pendapat responden, biasanya disebut sebagai data kuantitatif. Data kuantitatif

digunakan untuk penyelesaian model Goal Programming. Beberapa data yang

diperlukan yaitu:

•

Data jumlah supplier

•

Data jumlah kebutuhan bahan baku perusahaan

•

Data harga pembelian material supplier

•

Data kapasitas supplier

•

Data kapasitas gudang perusahaan

•

Data safety stock

3.5 Pengolahan data

Setelah pengumpulan data maka dilakukan pengolahan dari data-data yang

telah didapatkan, pada pengolahan data ini dilakukan dengan metode fuzzy QFD.

Langkah-langkah penyelesaian adalah :

a.

Identifikasi kebutuhan konsumen (what)

Mengidentifikasi kebutuhan perusahaan (what) dalam pemilihan supplier

dilakukan dengan kuisioner. Kuisioner ini akan menghasilkan kriteria-kriteria

pemilihan supplier. Kriteria-kriteria terpilih tersebut akan digambarkan seperti

pada matrik A, gambar (2.1).

b.

Menentukan tingkat kepentingan kebutuhan konsumen (what)

Kriteria-kriteria kebutuhan perusahaan (what) yang terpilih itu akan dinilai

oleh pengambil keputusan. Penilaian dari pengambil keputusan kemudian dihitung

34

dengan menggunakan persamaan (2.1) sampai persamaan (2.3). Hasil dari

perhitungan tersebut akan diletakkan di matrik B pada gambar 2.1.

c.

Identifikasi respon teknis (how)

Identifikasi respon teknis (how) perusahaan dalam pemilihan supplier yang

ditentukan para ahli dalam bidangnya di perusahaan tersebut. Hasil dari

identifikasi tersebut adalah kriteria-kriteria respon teknis (how) perusahaan dalam

pemilihan supplier. Dan kriteria-kriteria terpilih tersebut akan diletakkan di matrik

C pada gambar 2.1.

d.

Menentukan hubungan antara respon teknis (how)

Pengambil keputusan akan memberi penilaian terhadap hubungan antara

respon teknis (how) satu dengan respon teknis (how) yang lainnya dalam

pemilihan supplier. Hubungan antara respon teknis (how) tersebut akan diletakkan

di matrik E pada gambar 2.1.

e.

Menentukan hubungan antara kebutuhan konsumen (what) dengan

respon teknis (how)

Pengambil keputusan akan memberi penilaian terhadap hubungan antara

kebutuhan konsumen (what) dengan respon teknis (what) perusahaan dalam

pemilihan supplier. Penilaian dari pengambil keputusan kemudian dihitung dengan

menggunakan persamaan (2.4) sampai persamaan (2.6). Hasil dari perhitungan

tersebut akan diletakkan di matrik D pada gambar 2.1.

f.

Menentukan bobot hubungan antara kebutuhan konsumen (what) serta

hubungan kebutuhan konsumen (what) dan respon teknis (how).

Pengambil keputusan akan memberi penilaian terhadap hubungan antara

kebutuhan konsumen (what) serta hubungan kebutuhan konsumen (what) dan

respon teknis (how) perusahaan dalam pemilihan supplier. Penilaian tersebut

kemudian dihitung menggunakan persamaan (2.7) sampai persamaan (2.9). Hasil

penilaian tersebut akan diletakkan di matrik F pada gambar 2.1.

g.

Menentukan penilaian pada supplier dengan respon teknis (how)

Pengambil keputusan akan memberikan penilaian terhadap hubungan antara

supplier-supplier dengan respon teknis (how) perusahaan. Hasil penilaian dari

pengambil keputusan itu dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (2.10)

sampai persamaan (2.12).

h.

Menentukan skor atau rangking masing-masing supplier

Setelah semua perhitungan dilakukan maka langkah selanjutnya adalah

menentukan skor dan rangking dari masing-masing supplier. Dalam menentukan

skor dan rangking supplier dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (2.13)

sampai persamaan (2.17).

3.6 Pengembangan model dan alokasi order

Pengembangan model dimulai dengan menentukan: fungsi objektif,

variabel keputusan dan fungsi kendalanya yang akan dijadikan sebagai model

awal. Selanjutnya dilakukan penentuan variabel deviasi yang ditambahkan pada

persamaan fungsi objektif.

3.6.1

Kriteria performansi model

Pada penelitian ini ada empat kriteria performansi yang ingin dicapai

dalam model, yaitu :

1.

Memaksimalkan produk baik

2.

Meminimalkan total harga pembelian

3. Memaksimalkan on time delivery

4

Memaksimalkan scoring supplier

3.6.2

Penentuan variabel keputusan

Variabel keputusan yang digunakan dalam mengambil keputusan

mengenai alokasi order setiap supplier.

ijk

X

= variabel keputusan menunjukkan perolehan order pada material ke- i pada

36

Dengan:

i = produk , i = 1,2

j = jumlah supplier, j = 1,2,3,4,5,6,7,8

dimana supplier 1-4 untuk produk 1 dan supplier 5-8 untuk produk 2

k = jumlah bulan, k = 1,2,3,4,5,6

3.6.3

Menentukan fungsi kendala

Variabel kendala yang digunakan didalam pemilihan supplier adalah:

•

Jumlah kebutuhan bahan baku perusahaan untuk produksi: jumlah order yang

dilakukan dapat memenuhi kebutuhan perusahaan.

(3.1)

Untuk

i = 1,2 ;

j=1,2...,8; dan k = 1,2,...,6

Dimana:

k

D = total demand pada bulan ke-k

•

Harga pembelian pada masing-masing supplier : harga pengadaan seluruh

material berdasarkan owner estimate.

( )

ijk oek k n i m j ijk

X

c

D

c

≤

∑ ∑

=1 =1

(3.2)

Untuk

i = 1,2;

j=1,2,....,8;

dan

k = 1,2,...,6

Dimana:

ijk

c

= harga material ke-i dari supplier ke-j pada bulan ke-j

oek

c

= harga owner estimate material pada bulan ke-k

•

Kapasitas masing-masing supplier : jumlah material yang dipasok supplier

tidak boleh melebihi kapasitas pasokan maksimum supplier.

max

ijk ijk Q

X ≤

(3.3)

Untuk

i=1,2;

j=1,2,...,8; dan

k=1,2,...,6

Dimana:

k n i m i j ijk

D

X

=

∑ ∑

=1 =

max

ijk

Q

= kapasitas pembelian maksimum pada material ke-i yang mampu

disediakan supplier ke-j pada bulan ke-k

•

Kapasitas gudang: kapasitas gudang digunakan untuk membatasi seberapa

banyak material yang dapat disimpan di gudang penyimpanan.

gudang ik n i m j

ijk

safety

stock

k

C

X

−

≤

∑ ∑

= =

)

(

_

1 1

(3.5)

Untuk

i=1,2 j=1,2,...,8; dan

k=1,2,...,6

Dimana:

gudang ik

C

= kapasitas gudang yang digunakan untuk penyimpanan material ke-i

pada bulan ke-k

•

Safety stock: digunakan untuk persediaan bahan baku yang dimiliki

perusahaan.

) ( ) ( _stock k vk safety =

(3.6)

Untuk

k = 1,2,...,6

Dimana:

) (k

v

= jumlah safety stock pada bulan ke-k

3.6.4 Model goal programming

Pada penelitian ini terdapat empat fungsi objektif yang digunakan, yaitu :

•

Memaksimalkan produk baik: indikator penilaian ini adalah produk baik yang

diperoleh dari supplier i.

memaksimalkan

∑∑∑

( )

= = =

=

n i m j ijk p k ijk

X

r

Z

1 1 1 1

(3.7)

Untuk

i=1,2,...,n;

j=1,2,....,m;

dan

k=1,2,...,p

Dimana:

1

Z = persentase produk baik yang diperoleh dari supplier

ijk

38

•

Memaksimalkan total harga pembelian:

meminimasi total harga pembelian

dari sejumlah supplier ke-i dengan harga penawaran c.

Memaksimalkan

(

)

∑ ∑∑

( )

= = =

−

=

−

n i m j ijk p k ijk

X

c

Z

1 1 1 2

(3.8)

Untuk

i=1,2,...,n;

j=1,2,...,m;

dan

k=1,2,....,6

Dimana:

2

Z = total harga pembelian pada supplier

ijk

c

= harga material ke-i dari supplier ke-j pada bulan ke-k

•

Memaksimalkan on time delivery: indikator penilaian ini adalah pengiriman

yang tepat, kapasitas pengiriman dan lead time pengiriman atau meminimasi

barang yang late delivery dari supplier ke-j.

Memaksimalkan

∑∑ ∑

( )

= = = = n i m j ijk p k ijk X l Z 1 1 1 3

(3.9)

Untuk

i=1,2,...,n;

j=1,2,...,m;

dan

k=1,2,....,p

Dimana:

3

Z

=

on time delivery

supplier

ijk

l

=

on time delivery

pada material ke-i dari supplier ke-j pada bulan ke-k

•

Memaksimumkan

scoring

supplier: maksudnya agar kuota yang diberikan

kepada supplier sesuai dengan kinerja yang selama ini dilakukan setiap

supplier.

Maksimalkan

∑ ∑ ∑

( )

= = = = n i m j ijk p k ijk X b Z 1 1 1 4

(3.10)

Untuk

i=1,2,...,n;

j=1,2,...,m

dan

k=1,2,...,p

Dimana:

4

Z = total

scoring

supplier

ij

3.6.5 Meminimalkan deviasi

Pada tahap ini fungsi tujuannya meminimasi deviasi antara berbagai tujuan.

Fungsi tujuan dibuat dengan cara menggabungkan setiap tujuan yang dibentuk

minimasi variabel simpangan sesuai dengan tujuan.

Fungsi objektif:

•

Fungsi objektif adalah memaksimalkan produk baik

Memaksimalkan

∑ ∑ ∑

( )

= = = = n i m j ijk p k ijk X r Z 1 1 1 1

(3.11)

Persamaan dirubah ke dalam persamaan

goal programming

sebagai berikut:

Memaksimalkan

( )

1 1 1 1 1 1 g p n X r n i m j ijk p k ijk + − =

∑ ∑∑

= = =

(3.12)

Dimana:

1

n = deviasi negatif ke-1 menunjukkan tingkat pencapaian produk baik kurang

dari nilai yang ditargetkan.

1

p = deviasi positif ke-1 menunjukkan tingkat pencapaian produk baik lebih

dari nilai yang ditargetkan.

1

g = target produk baik yang ingin dicapai

Fungsi pencapaian variabel deviasi yang diminimumkan adalah

n .

₁

•

Fungsi objektif adalah memaksimalkan total harga pembelian

Memaksimalkan

(

)

∑ ∑∑

( )

= = = − = − n i m j ijk p k ijk X c Z 1 1 1 2

(3.13)

Persamaan dirubah ke dalam persamaan

goal programming

sebagai berikut:

Memaksimalkan

(

)

( )

_{2 2 2} 1 1 1 2 c X n p g Z n i m j ijk p k ijk + − = − = −

_{∑∑ ∑}

= = =

(3.14)

Dimana:

2

n = deviasi negatif ke-2 menunjukkan tingkat pencapaian total harga

40

2

p = deviasi positif ke-2 menunjukkan tingkat pencapaian total harga

pembelian lebih dari nilai yang ditargetkan.

2

g = target total harga pembelian yang ingin dicapai

Fungsi pencapaian variabel deviasi yang diminimumkan adalah

n .

₂

•

Fungsi objektif adalah memaksimumkan

on timedelivery

Memaksimalkan

∑∑ ∑

( )

= = = = n i m j ijk p k ijk X l Z 1 1 1 3

(3.15)

Persamaan dirubah ke dalam persamaan

goal programming

sebagai berikut:

Memaksimalkan

( )

_{3 3 3} 1 1 1 g p n X l n i m j ijk p k ijk + − =

∑ ∑∑

= = =

(3.16)

Dimana:

3

n

= deviasi negatif ke-3 menunjukkan tingkat pencapaian

on time delivery

kurang dari nilai yang ditargetkan.

3

p

= deviasi positif ke-3 menunjukkan tingkat pencapaian

on time delivery

lebih dari nilai yang ditargetkan.

3

g

= target

on time delivery

yang di inginkan

Fungsi pencapaian variabel deviasi yang diminimumkan adalah

n₃

.

•

Fungsi objektif adalah memaksimalkan

scoring

supplier

Maksimalkan

∑ ∑ ∑

( )

= = = = n i m j ijk p k ij X b Z 1 1 1 4

(3.17)

Persamaan dirubah ke dalam persamaan

goal programming

sebagai berikut:

Maksimalkan

( )

4 4 4 1 1 1 g p n X b n i m j ijk p k ijk + − =

∑ ∑∑

= = =

(3.18)

Dimana:

4

n = deviasi negatif ke-4 menunjukkan tingkat pencapaian

scoring

supplier

kurang dari nilai yang ditargetkan.