SIDANG PENELITIAN TUGAS AKHIR

Analisis Pengaruh Penundaan Pemakaian

dan Pelaporan Kerusakan Produk terhadap

Profitability Item Recovery

SIDANG PENELITIAN

TUGAS AKHIR

Disusun oleh :

Rosa Rozita Rachman

2507.100.033

Jurusan Teknik Industri

Fakultas Teknologi Sepuluh Nopember Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Dosen Pembimbing 1 :

Dr. Maria Anityasari, ST., ME.

(NIP 197011201997032001)

Dosen Pembimbing 2 :

Nani Kurniati, ST., MT.

(NIP 197504081998022001)

1

_PENDAHULUAN

Manfaat

Latar

Belakang

Perumusan

Masalah

Tujuan

Ruang

Lingkup

Pendahuluan

Penelitian

Tugas Akhir

Profitability

Item Recovery

Item

Recovery

Waiting Period &

Delay Period

Analisis Pengaruh

Penundaan Pemakaian

dan Pelaporan

Kerusakan Produk

terhadap

Profitability Item

Recovery

Latar Belakang

Penentuan

Keputusan Recovery

Perumusan Masalah

P

T

R

M

Perumusan

Masalah

Bagaimana pengaruh penundaan

pemakaian dan pelaporan kerusakan

produk terhadap profitability item

recovery.

Tujuan

 Mengidentifikasi pengaruh penundaan pemakaian

dan pelaporan kerusakan produk terhadap keputusan item recovery

 Menganalisis pengaruh penundaan pemakaian

dan pelaporan kerusakan produk terhadap

profitability item recovery

P

T

R

M

Ruang Lingkup

P

T

R

M

Ruang Lingkup

• Distribusi kegagalan mengikuti Distribusi Weibull dua parameter.

• Waktu terjadinya kegagalan dan waktu

pelaporan serta waktu penggunaan

produk adalah ketika produk pada first life-nya . (produk baru).

• Analisis dilakukan hanya untuk single item

dengan pola pemakaian continuous.

• Kebijakan garansi yang digunakan adalah

MBW, Renewing FRW, dan Non-renewing FRW.

• Survey dilakukan pada dua lokasi, yaitu

Lumajang dan Surabaya.

 Waktu terjadinya antarkegagalan adalah independen.

 Waktu take back adalah ketika konsumen melaporkan kerusakan produknya.

 Environmental cost tidak

dipertimbangkan.

Manfaat

P

T

R

M

Manfaat



_{Memberikan informasi kepada produsen mengenai pengaruh}

penundaan pemakaian dan pelaporan kerusakan produk oleh

konsumen terhadap keputusan untuk me-recovery item.



_{Memberikan informasi kepada produsen mengenai pengaruh}

kesalahan pengambilan keputusan recovery terhadap profit yang

diterima produsen, sehingga produsen dapat memikirkan cara

untuk meminimalkan penundaan tersebut.

2

Product Recovery

(Reuse,

Remanufacturing,

Recycling)

Keandalan

Penundaan

Pemakaian dan

Pelaporan

Kerusakan Produk

Error Type I dan

Error Type II

(Mis-classification)

Garansi

Critical Review

Tinjauan

Pustaka

TINJAUAN PUSTAKA

Product Recovery

(Reuse, Remanufacturing, Recycling)

PRODUCT RECOVERY merupakan suatu pendekatan peduli lingkungan di mana

produk dikembalikan oleh konsumen untuk diperbaiki sehingga dapat digunakan

kembali (Beullens, 2005).

REUSE merupakan

aktivitas menggunakan

kembali produk-produk

yang sudah tidak terpakai

lagi dan produk tidak

memerlukan treatment

ulang untuk

mengembalikan

fungsinya.

REMANUFACTURING

merupakan proses untuk

mengolah kembali produk

yang telah kehilangan

fungsinya agar dapat

digunakan lagi dengan

fungsi yang sama seperti

fungsi awalnya

.

RECYCLING merupakan

pemanfaatan kembali produk

yang sudah tidak digunakan lagi

(waste) menjadi produk baru

dengan maksud untuk

mencegah adanya limbah dari

bahan yang masih memiliki

potensi berguna (masih dapat

dimanfaatkan lagi), mengurangi

konsumsi resources (fresh

material), mengurangi

penggunaan energi, mengurangi

polusi udara dan pencemaran

air, serta mengurangi emisi gas,

dibandingkan dengan membuat

produk dari fresh material

(Wikipedia, 2011).

Product Recovery

(2)

(Reuse, Remanufacturing, Recycling)



Reuse & Remanufacturing

Gambar :Siklus Hidup a) Produk Baru b) Produk Reuse dan Remanufacrturing dalam Take back regulation (Anityasari, 2008)

Raw material extraction manufacturing assembly distribution usage End of life

collection Diassembly Testing Sorting cleaning remanufacturing

assembly distribution usage End of life reuse

a) producing new product

b) reusing or remanufacturing old product

Raw material extraction manufacturing assembly distribution usage End of life

Product Recovery

(3)

(Reuse, Remanufacturing, Recycling)



Recycling

Gambar Siklus Hidup Recycling Product (Anityasari (2008) dengan modifikasi) reuse

Raw material extraction manufacturing assembly distribution usage End of Life

collection Dissasembly Testing Sorting Cleaning remanufacturing

assembly distribution usage End of Life

Product Recovery

(4)

(Reuse, Remanufacturing, Recycling)

Contoh proses recycling produk elektronik

Keandalan

Keandalan (reliability) adalah peluang suatu komponen atau sistem dapat memenuhi

fungsi yang dibutuhkan dalam periode waktu yang diberikan. (Artana, 2006)

Model Matematis keandalan :

R(t1+t02)>R* R (t ) Time (t) 0 T* 1 1st Life t1 R(t1)>R* 2nd Life t₀₂ t1+t02<T* Scenario A R* Time (t) R* R(t₁)>R* R (t ) 0 T* 1 1st Life t₁ 2nd Life t₀₂ t₁+t₀₂>T* R(t₁+t₀₂)<R* Scenario B Safe

period Uncertain period

Time (t) R* R(t₁)<R* R (t ) 0 T* 1 1st Life t₁ 2nd Life t₀₂ t₁+t₀₂>T* R(t₁+t₀₂)<R* Scenario C

reuse

remanufacturing

recycling

Gambar : Kurva reliability sesuai untuk product recovery (Anityasari, 2008)

Penundaan Pemakaian dan

Pelaporan Kerusakan

Gambar : Kondisi Pemakaian & Pelaporan Kerusakan oleh Konsumen (Anityasari, 2008) Kondisi 1 : Kondisi Ideal

Kondisi 2 : Delay Period

Kondisi 3 : Waiting Period

Kondisi 4 : Waiting period - Delay period

Kondisi yang biasa diasumsikan dalam

Error Type I &

Error Type II (Misclassification)



Hipotesis statistik adalah pernyataan atau dugaan mengenai

populasi. (Walpole, 1988)



Benar atau salahnya suatu hipotesis tidak akan pernah diketahui

secara pasti.

Hipotesis Error

Tolak H

₀

,

H

₀

benar

Terima H

₀

,

H

₀

salah

Error

Type I (α)

Error

Type II (β)

• Produsen memperoleh profit

• Kualitas produk lebih buruk daripada

estimasi produsen

• Kehilangan kepercayaan konsumen

• Profit hilang atau berkurang

• Kualitas produk lebih baik daripada

estimasi produsen

• Konsumen semakin percaya pada

produk recovery

Garansi

Garansi

:

perjanjian antara produsen dengan konsumen

meliputi spesifikasi produk, tanggung jawab pembeli,

dan tindakan yang dilakukan oleh produsen apabila

produk tidak bekerja sesuai dengan fungsinya

(Blischke dan Murthy, 1994).

Satu dimensi

dan

dua dimensi

FRW)

PRW, dan

MBW

renewing

dan

non-renewing

R (t ) Time (t) 0 T* 1 t₁ t₀₁ R* t_W1 W₁ Producer's

Risk Customer'sRisk

Garansi

Produk Baru

Garansi (2)

R (t ) Time (t) 0 T* 1 t₁ t₀₁ R* t_W1 W₁ NPR NCR t₀₂ t_W2 t₂ W₂ PR₂ CR₂

Garansi

Produk Reuse

Garansi

Produk Remanufacturing

C

_w1

= C

_w2

Critical Review

Tabel : Posisi Penelitian

Klausner, et al. (1998)  Anityasari (2008)  Windiani (2009)  Penelitian ini (2011)

Perhitungan dan analisis biaya product recovery (reuse, remanufacturing, recycling) √ √ √ Pembahasan kesalahan keputusan recovery (misclassification) √ √ Pembahasan dan analisis

mengenai Waiting Period

dan Delay Period √ √

Perhitungan periode dan biaya garansi untuk item

recovery √ √

Perhitungan dan analisis

METODOLOGI PENELITIAN

3

Identifikasi dan Perumusan Masalah Penelitian Identifikasi Kondisi

Waiting Perioddan Delay Period

-Studi Literatur

-Pengidentifikasian Permasalahan -Penentuan Tujuan dan Manfaat -Penentuan Ruang Lingkup Penelitian

Identifikasi dan Perumusan Masalah

Pengidentifikasian Pengaruh Penundaan Pemakaian

(Waiting Period) dan Penundaan Pelaporan Kerusakan

(Delay Period) Produk terhadap t1 dan TTF

Identifikasi Kondisi Waiting Period dan Delay Period

A

Mengkaji literatur yang berkaitan tentang product recovery (reuse,

remanufacturing, dan recycling),

Keandalan, dan tipe error

Mencari celah dari penelitian sebelumnya. Penelitian sebelumnya

mengasumsikan penelitian berada pada kondisi ideal terkait pemakaian

dan pelaporan kerusakan

Dengan membuat alternatif keputusan

recovery yang mungkin dengan

mempertimbangkan reliability R(t) waktu kerusakan t produk, dan waktu

3

METODOLOGI PENELITIAN (2)

A

- Survey Karakteristik Waiting Period dan Delay Period

- Pengolahan baseline data

- Pengolahan data t

1

dan TTF yang mempertimbangkan

Waiting Period dan Delay Period

- Perbandingan baseline data dan data t

1

serta TTF yang

mempertimbangkan Waiting Period dan Delay Period

Pengambilan dan Pengolahan Data

B

Pengambilan dan Pengolahan Data

- Pembangkitan bilangan random t1

- t1dievaluasi dengan menggunakan kurva

R₀(t)

- R0(t) dibentuk dari β0dan η0kompresor

lemari es (Anityasari, 2008) -t₁ baseline data

- Dicari pengaruh WP & DP terhadap t1 & TTF:

 t₁+WP+DP dievaluasi dengan R₀(t) TTF+WP+DP dievaluasi dengan R0(t)

- Dicari pengaruh rata-rata WP & DP terhadap

t1 & TTF:

Pengolahan Data t1

β0dan η0 kompresor lemari es (Anityasari, 2008)

kurva reliability R

0

(t)

(R* = 0.9 dan T* = 14.16)

Generate randomt1 (dengan Ms. Excel) sebanyak n data t1-1 = … hari = … tahun t1-2 = … hari = … tahun t1-n = … hari = … tahun

mengevaluasi

Keputusan baseline : ∑reuse = … ∑reman = … ∑recycling = … ∑disposal = … Data survey : Data Waiting Period (WP)

dan Delay Period (DP) sebanyak n data (t1-1) + WP + DP = … hari = … tahun (t1-2) + WP + DP = … hari = … tahun (t1-n) + WP + DP = … hari = … tahun

mengevaluasi

Keputusan 0-n : ∑reuse = … ∑reman = … ∑recycling = … ∑disposal = …

R

0

(t)

Pengolahan Data t1 (2)

β0dan η0 kompresor lemari es (Anityasari, 2008)

kurva reliability R

0

(t)

(R* = 0.9 dan T* = 14.16)

Generate randomt1 (dengan Ms. Excel) sebanyak n data t1-1 = … hari = … tahun t1-2 = … hari = … tahun t1-n = … hari = … tahun

mengevaluasi

Keputusan baseline : ∑reuse = … ∑reman = … ∑recycling = … ∑disposal = …

Rata-rata data survey : Rata-rata Waiting Period (WP)

dan Delay Period (DP) sebanyak n data

(t1-1) + WPrata + DPrata = … hari = … tahun

(t1-2) + WPrata + DPrata = … hari = … tahun

(t1-n) + WPrata + DPrata = … hari = … tahun

mengevaluasi

Keputusan 0-n : ∑reuse = … ∑reman = … ∑recycling = … ∑disposal = …

R

0

(t)

Pengolahan Data TTF

β0dan η0 kompresor lemari es (Anityasari, 2008) Generate TTF (dengan Weibull++) sebanyak n data TTF1-1 = … hari = … tahun t1-2 = … hari = … tahun t1-n = … hari = … tahun Data primer (survey) : Data Waiting Period (WP) dan Delay Period (DP) sebanyak n data (TTF1-1) + WP + DP = … hari = … tahun (TTF1-2) + WP + DP = … hari = … tahun (TTF1-n) + WP + DP = … hari = … tahun

β

1-n

η

1-n

kurva reliability R

1-n

(t)

(R* = 0.9 dan T* = …)

R

1-n

(t)

Pengolahan Data TTF (2)

β0dan η0 kompresor lemari es (Anityasari, 2008) Generate TTF (dengan Weibull++) sebanyak n data TTF1-1 = … hari = … tahun t1-2 = … hari = … tahun t1-n = … hari = … tahun

Rata-rata data survey : Rata-rata Waiting

Period (WP) dan Delay Period (DP)

sebanyak n data (TTF1-1) + WP + DP = … hari = … tahun (TTF1-2) + WP + DP = … hari = … tahun (TTF1-n) + WP + DP = … hari = … tahun

β

1-n

η

1-n

kurva reliability R

1-n

(t)

(R* = 0.9 dan T* = …)

R

1-n

(t)

Pengolahan Data TTF (2)

Generate randomt1

(pada pengolahan data 1)

kurva reliability R

0

(t)

(R* = 0.9 dan T* = 13.3)

kurva reliability R

1-n

(t)

(R* = 0.9 dan T* = …)

R

0

(t)

R

1-n

(t)

dievaluasi

dievaluasi

Keputusan 1-n : ∑reuse = … ∑reman = … ∑recycling = … ∑disposal = … Keputusan baseline : ∑reuse = … ∑reman = … ∑recycling = … ∑disposal = …

3

Analisis Data

Kesimpulan dan

Saran

• Analisis Pengaruh Penundaan Pemakaian dan Pelaporan Kerusakan Produk terhadap Keputusan Item Recovery

• Perhitungan Profit Item Recovery dari Baseline Data

• Perhitungan Profit Item Recovery dari Data t₁serta TTF yang mempertimbangkan Waiting Period dan Delay Period

• Analisis perbandingan Profit

Analisis Data

Penarikan Kesimpulan dan Pemberian Saran

B

Perhitungan profit berdasarkan keputusan item recovery hasil pengolahan

baseline data (data random t1 )

Profit yang diperoleh dijadikan sebagai profit dasar (Baseline Profit)

∑Profit = ∑Profit Reuse +

∑Profit Remanufacturing +

∑Profit Recycling

_{keputusan hasil pengolahan data t}Perhitungan profit berdasarkan_{1 yang}

Mempertimbangkan waiting period dan

delay period.

Profit yang diperoleh merupakan yang diperoleh produsen.

4

SURVEY

KARAKTERISTIK

PENUNDAAN OLEH KONSUMEN

Produk Amatan :

MEKANISME SURVEY

Lumajang Surabaya (50 responden) (50 responden)

Waiting : 27 dari 50

(1-30 hari)

Delay : 33 dari 50

(1- ~ hari)

Waiting : 34 dari 50

(1-14 hari)

Delay : 32 dari 50

(1- ~ hari)

5

PENGARUH PENUNDAAN

TERHADAP t1

Baseline Data (t1)

keputusan recovery

jumlah item

∑reuse =

17

∑remanufacturing =

33

∑recycling =

0

∑disposal =

0

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 10

∑remanufacturing = 22

∑recycling = 0

∑disposal = 18

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 13 ∑remanufacturing = 24 ∑recycling = 0 ∑disposal = 13 t1+WP+DP Lumajang t1+WP+DP Surabaya t1+ + Lumajang t1+ + Surabaya

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 17

∑remanufacturing = 33

∑recycling = 0

∑disposal = 0

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 17

∑remanufacturing = 33

∑recycling = 0

∑disposal = 0

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 17

∑remanufacturing = 33

∑recycling = 0

∑disposal = 0

5

PENGARUH PENUNDAAN

TERHADAP t1 (2)

Analisis Perbandingan Keputusan Item Recovery

t

1

t

_(Lumajang)

1

+WP+DP

t

_(Surabaya)

1

+WP+DP

t

1

+WPrata+DPrata

_(Lumajang)

t

1

+WPrata+DPrata

_(Surabaya)

t

1

+WP+DP

_gabung

∑reuse =

17

10

13

17

17

17

∑remanufacturing =

33

22

24

33

33

33

∑recycling =

0

0

0

0

0

0

∑disposal =

0

18

13

0

0

0

Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan keputusan recovery pada pengolahan t1+WP+DP, baik data Lumajang maupun data Surabaya dengan baseline data.

Pada hasil keputusan t1+WP+DP Lumajang dan Surabaya terdapat keputusan disposal akibat adanya penundaan yang dilakukan oleh konsumen. Keputusan ini tidak memberikan keuntungan apa-apa pada produsen, hanya saja produsen kehilangan kesempatan karena sebenarnya item berpotensi untuk di-recovery.

Waiting period dan delay period berpengaruh terhadap take back time t1 dan mengakibatkan terjadinya error type I.

5

PENGARUH PENUNDAAN

TERHADAP t1 (3)

Replikasi Eksperimen t1

Setelah dilakukan sepuluh kali pengolahan data, dapat diketahui bahwa hasil keputusan recovery dari setiap set data menunjukkan kecenderungan yang sama. . Hal tersebut dapat dilihat dari kurva yang ditunjukkan pada

gambar di atas, di mana nilai t1 untuk setiap set data cenderung stationer.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 t1 t1 t1 t1 t1 t1 t1 t1 t1 t1 ∑reuse = 0.34 0.42 0.52 0.46 0.38 0.34 0.52 0.46 0.46 0.34 ∑remanufacturing = 0.66 0.58 0.48 0.54 0.62 0.66 0.48 0.54 0.54 0.66 ∑recycling = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ∑disposal = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5

PENGARUH PENUNDAAN

TERHADAP t1 (3)

Model Profit Product Recovery: Model Biaya (Anityasari, 2008) :

Model Profit secara umum :

Biaya Garansi Reuse :

MBW : CW= MP x [F(t1) – F(tw1)] FRW-renew : FRW-nonren : Biaya Garansi Remanufacturing : Cw1= Cw2

5

PENGARUH PENUNDAAN

TERHADAP t1 (3)

MBW ($) FRW ren ($) FRW nonren ($) t1 7369.5008 7394.6239 7398.1668 t1+WP+DP Lumajang 4717.2535 4730.9946 4732.6142 t1+WP+DP Surabaya 5452.8940 5472.7294 5476.6412 t₁+WPrata+Dprata Lumajang 7365.2016 7391.3622 7395.1113 t₁+WPrata+Dprata Surabaya 7365.2542 7391.4023 7395.1486 t1+WP+DP gabungan 7365.2318 7391.3852 7395.1327

Rekap Total Profit

reuse remanufacturing recycling

C

_coll-i

($)

17.36

17.36

4.34

C

_proc-i

($)

6.81

6.81

1.36

C

_i

($)

-

9.87

-24.17

34.04

5.7

Rincian biaya produksi item recovery

Perhitungan

Biaya Garansi

Disajikan dalam Ms. Excell berikut

Berdasarkan rekap data di atas, dapat diketahui bahwa :

waiting period dan delay period sangat berpengaruh terhadap profit perusahaan,

yaitu mengurangi atau menghilangkan profit yang seharusnya dapat dimiliki oleh perusahaan. Perbedaan profit antara baseline data dan data t1+WP+DP Lumajang, yaitu 35,99% (MBW) dan 36% (FRW renewing dan FRW nonrenewing). Perbedaan profit antara baseline data dan data t1+WP+DP Surabaya, yaitu 26% (MBW), 25,99%

(FRW renewing), dan 25,97% (FRW nonrenewing). Sedangkan profit antara baseline data dan data t1+WPrata+DPrata (untuk data Lumajang, Surabaya, dan gabungan) tidak berbeda secara signifikan.

Reuse Remanufacturing Recycling

MP ($) 180 180 7.01

6

PENGARUH PENUNDAAN

TERHADAP TTF

Baseline Data (t1)

keputusan recovery

jumlah item

∑reuse =

17

∑remanufacturing =

33

∑recycling =

0

∑disposal =

0

TTF+WP+DP Lumajang TTF+WP+DP Surabaya TTF+ + Lumajang TTF + + Surabaya

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 17

∑remanufacturing = 33

∑recycling = 0

∑disposal = 0

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 17

∑remanufacturing = 33

∑recycling = 0

∑disposal = 0

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 17

∑remanufacturing = 33

∑recycling = 0

∑disposal = 0

TTF + + .

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 23

∑remanufacturing = 27

∑recycling = 0

∑disposal = 0

keputusan recovery jumlah item

∑reuse = 31

∑remanufacturing = 19

∑recycling = 0

6

PENGARUH PENUNDAAN

TERHADAP TTF (2)

Analisis Perbandingan Keputusan Item Recovery

t1 TTF+WP+DP _(Lumajang) TTF+WP+DP _(Surabaya) TTF+WPrata +DPrata (Lumajang) TTF+WPrata +DPrata (Surabaya) TTF+WP+DP gabung (Surabaya) ∑reuse = 17 23 31 17 17 17 ∑remanufacturing = 33 27 19 33 33 33 ∑recycling = 0 0 0 0 0 0 ∑disposal = 0 0 0 0 0 0

Pada hasil keputusan TTF+WP+DP Lumajang dan Surabaya terdapat perbedaan keputusan akibat adanya

penundaan yang dilakukan oleh konsumen. Namun, pada keputusan ini, berbeda dengan pergeseran keputusan yang terjadi pada t1.

Kesalahan keputusan yang dilakukan oleh produsen ini justru memberikan keuntungan pada produsen karena produsen menganggap item yang di-recovery memiliki kondisi yang lebih baik dari yang sebenarnya.

Hal ini disebabkan kondisi waiting dan delay membuat nilai TTF yang terlapor semakin besar, sehingga parameter yang dihasilkan akan membentuk kurva dengan T* yang lebih besar dibanding T* dari kurva hasil Accelerated Life Testing (ALT). T* yang dimaksud berada pada R* yang telah ditentukan, dalam penelitian ini R*=0.9.

Jadi, kesalahan pada kasus ini disebut error type II, yaitu menerima keputusan yang salah. Error type II ini

memberikan keuntungan dalam hal profitabilitas, tetapi dapat merugikan produsen dari segi kepercayaan konsumen terhadap item yang diproduksi.

6

PENGARUH PENUNDAAN

TERHADAP TTF (2)

Berdasarkan rekap data di atas, dapat diketahui bahwa waiting period dan delay period sangat berpengaruh terhadap profit perusahaan. Perbedaan profit antara baseline data dan data TTF+WP+DP Lumajang, yaitu 0,33% (MBW), 0,46% (FRW renewing), dan 0,45% (FRW nonrenewing). Perbedaan profit antara baseline data dan data +WP+DP

Surabaya, yaitu 1,65% (MBW), 1,71% (FRW renewing), dan 1,7% (FRW nonrenewing). Sedangkan profit antara baseline data dan data ++ (untuk data Lumajang, Surabaya, dan gabungan) tidak berbeda secara signifikan. Pada

kasus ini, dapat dilihat bahwa secara profitabilitas produsen diuntungkan, tetapi segi image item produsen akan dirugikan.

Rekap Total Profit

MBW ($) FRW ren ($) FRW nonren ($) t₁ 7369.5008 7394.6239 7398.1668 TTF+WP+DP Lumajang 7393.648185 7428.23583 7431.597154 TTF+WP+DP Surabaya 7490.899518 7520.79503 7523.564324 TTF+WPrata+Dprata Lumajang 7287.635709 7331.647556 7345.771818 TTF+WPrata+Dprata Surabaya 7287.496498 7331.54017 7346.935242 TTF+WP+DP gabungan 7287.519086 7331.557857 7343.698781

7

KESIMPULAN & SARAN

KESIMPULAN :

1. Penelitian ini menganalisis pengaruh waiting period dan delay period terhadap 2 hal, yaitu take back time dan time to failure TTF. Waiting period dan delay period

berpengaruh terhadap pergeseran keputusan, yaitu pergeseran negatif (keputusan

recovery yang membutuhkan biaya yang lebih besar) terhadap t1 dan pergeseran positif

(keputusan recovery yang membutuhkan biaya yang lebih kecil) terhadap TTF. 2. Berdasarkan take back time t1, waiting period dan delay period dapat menggeser

t1sehingga mengakibatkan kesalahan keputusan (misclassification) atau error. Error yang terjadi adalah error type I.

3. Berdasarkan time to failure TTF, waiting period dan delay period dapat mengakibatkan perubahan parameter β dan η sehingga menghasilkan kurva reliability R(t) yang berbeda dan T* yang berbeda pula (pada R* yang sama). Akibat perubahan tersebut adalah

terjadi kesalahan keputusan (misclassification) atau error. Error yang terjadi adalah error type II.

4. Berdasarkan take back time t1, waiting period dan delay period dapat mengakibatkan profit yang diperoleh produsen berkurang. Pada data Lumajang, perbedaan profit mencapai 36%, sedangkan pada data Surabaya perbedaan profit mencapai 26%. 5. Berdasarkan time to failure TTF, waiting period dan delay period dapat mengakibatkan

penambahan profit yang diperoleh produsen, tetapi tidak terlalu signifikan. Pada data Lumajang perbedaan profit 0,46%, sedangkan pada data Surabaya mencapai 1,71%.

7

KESIMPULAN & SARAN

SARAN :

1. Penelitian selanjutnya sebaiknya mengenai pengembangkan

model kegagalan secara matematis yang mempertimbangkan

adanya waiting period dan delay period.

2. Penelitian selanjutnya sebaiknya mempertimbangkan profit yang

hilang akibat adanya waiting period dan delay period.

DAFTAR PUSTAKA

Anityasari, M. 2008. Reuse of Industrial Products – a Technical and Economic Model for Decision

Support. Doctoral Thesis.The University Of New South Wales, Sydney,Australia.

Artana, K. B. (Ed.) 2006. Handbook Mata Kuliah Keandalan, Surabaya:Teknik Sistem Perkapalan.

Attar, M. 2010. Pengembangan Model Garansi Dua Dimensi dan Analisis Biaya Garansi untuk

Produk Reuse.Tugas Akhir Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Beullens, P. 2005, Reverse Logistic in Effective Recovery of Products from Waste Materials, Reviews in

Environmental Science & Bio/Technology, diakses tanggal 24 Februari 2011.

Ijomah, W. L., Childe, S. & Mcmahon, C. 2004. Remanufacturing : a Key Strategy for Sustainable

Development. in : The Third International Conference on Design and Manufacture for Sustainable

Development 2004, Loughborough, UK.

Ijomah, W. L., Mcmahon, C. A., Hammond, G. P. & Newman, S. T. 2007. Development of Design for

Remanufacturing Guidelines to Support Sustainable Manufacturing. 712-719.

Kaebernick, H., Anityasari, M. & Kara, S. 2008. The Role of Warranty in The Reuse Strategy. Life Cycle

Engineering and Management Research Group.

Nowlis, S. M., Mandel, N., McCabe, D. B., 2004, The Effect of a Delay between Choice and

Consumption on Consumption Enjoyment, Journal of Consumer Research, Vol.31, No.3, pp.

502-510.

DAFTAR PUSTAKA (2)

Kang, H.Y. & Schoenung, J. M 2004, Electronic Waste Recycling : a Review of U.S. Infrastructure and

Technology Options, Journal of Resources Conservation & Recycling, Department of Chemical

Engineering and Materials Science, University of California, USA.

Klausner, M., Grimm, W. M., & Hendrickson, C. 1998, Reuse of Electronic Motors in Consumer

Products, Jurnal of Industrial Ecology, Massachusetts Institute of Technology and Yale University.

Recycling Guide. Org 2011, How to Recycle Different Materials, diakses tanggal 10 Maret 2011,

<

http://www.recycling-guide.org.uk/

> .

Stuart, J. A., Low, M. K., Williams, D. J., Turbini L. J., Ammons, J. C. 1998. Challenges in Determining

Electronics Equipment Take-Back Levels. IEEE Transactions on Components, Packaging, and

Manufacturing Technology-Part C,Vol. 21, No. 3, pp. 225-232.

Sundin, E. & Bras, B. 2004. Making Functional Sales Environmentally and Economically Beneficial through

Product Remanufacturing. Journal of Cleaner Production, 913-925.

Walpole, R. E. 1988, Pengantar Statistika Edisi Ketiga (Terjemahan), PT Gramedia Pustaka Utama,

Jakarta.

Wikipedia 2011, Recycling, diakses tanggal 7 Maret 2011, <

http://en.wikipedia.org/wiki/Recycling

>.

Windiani, S. 2009. Pengembangan Model Perhitungan Periode Garansi dan Analisis Biaya Garansi

untuk Produk Reuse Menggunakan Kebijakan Free Replacement Warranty (Frw) dengan Berbagai

Jenis Rektifikasi.Tugas Akhir Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Contoh penundaan pemakaian

107 hari

Waktu

pembelian menggunakanMulai

Waktu terjadinya kerusakan dan waktu pelaporan kerusakan

Time 7 hari _{100 hari}

Waktu pembelian = hari ke-0 Waktu pemakaian = hari ke-7 Produk rusak = hari ke-107 Life Time produk = 100 hari Yang te-record dalam perusahaan =

produk digunakan oleh konsumen selama 107 hari. Misalnya :

T* = 205 hari

Life time rata-rata = 100 hari Maka,

kondisi yang te-record  t1 = 107

t1+ t02 = 207

kondisi seharusnya  t1 = 100

t1+ t02= 200

Berdasarkan data tersebut, maka keputusan :

Produk di-remanufacturing, seharusnya produk di-reuse Contoh Kasus Waiting Period

Gambar : Kurva reliability sesuai

untuk product recovery (Anityasari, 2008)

Contoh penundaan

pelaporan kerusakan

107 hari

Waktu pembelian dan

Mulai menggunakan terjadinyaWaktu kerusakan

Time

7 hari 100 hari

Waktu pembelian dan pemakaian = hari ke-0 Produk rusak = hari ke-100 Life Time produk =100 hari Waktu pelaporan kerusakan = hari ke-107 Yang te-record dalam perusahaan

produk digunakan oleh konsumen selama 107 hari. Misalnya :

T* = 205 hari

Life time rata-rata = 100 hari Maka,

kondisi yang te-record  t1 = 107

t1+ t02 = 207

kondisi seharusnya  t1 = 100

t1+ t02= 200

Berdasarkan data tersebut, maka keputusan :

Produk di-remanufacturing, seharusnya produk di-reuse Contoh Kasus Delay Period

Waktu pelaporan kerusakan

Gambar : Kurva reliability sesuai

untuk product recovery (Anityasari, 2008)