Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XVIII Program Studi MMT-ITS, Surabaya 27 Juli 2013

Transkripsi

1 PEMILIHAN PEMASOK DAN ALOKASI ORDER BAHAN UTAMA FINNED HEAT EXCHANGER DENGAN INTEGRASI METODE ANALYTIC NETWORK PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING DI PT. X INDONESIA Mohammad Effendi 1 dan Suparno 2) 1) Program Studi Magister Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl.Cokroaminoto 12A, Surabaya, 60264, Indonesia meffendi1257@gmail.com 2) Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolilo Surabaya, 60111, Indonesia ABSTRAK Pemilihan pemasok dan penentuan alokasi order yang tepat merupakan upaya perusahaan untuk meningkatkan efektifitas dan efesiensi dalam pengadaan bahan baku. Dalam penelitian ini, pemilihan pemasok dan penentuan alokasi order dilakukan dengan menggunakan metode Analytic Nework Process (ANP) dan Goal Programming. Metode ANP digunakan untuk menentukan bobot kriteria dari pemasok untuk memperoleh urutan pemasok yang tepat. Penentuan alokasi order yang tepat dari pemasok yang ada dilakukan dengan menggunakan Goal Programming. Langkah pertama adalah menentukan kriteria pemasok yang akan dipilih sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Kriteria tersebut kemudian diklasifikasikan ke dalam BOCR Subnetwork (Benefits, Opportunities, Costs, dan Risks). Langkah kedua adalah menentukan peringkat pemasok terbaik sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Langkah ketiga adalah menentukan alokasi jumlah order yang tepat terhadap masing-masing pemasok dengan mempertimbangkan beberapa fungsi tujuan. Hasil metode pemilihan pemasok menunjukkan dengan 17 kriteria yang digunakan diperoleh Met Tube sebagai pemasok terbaik pipa tembaga, Nilo Asia sebagai pemasok terbaik plat aluminium dan Dingseng sebagai pemasok terbaik Fin aluminium. Penetapan alokasi order pada pemasok terpilih telah dilakukan dengan tujuan minimasi deviasi pada masing-masing fungsi tujuan. Kata kunci: Pemilihan Pemasok, Alokasi Order, Analytic Nework Process, Programming Goal PENDAHULUAN Perusahaan memiliki kecenderungan untuk memiliki lebih dari satu pemasok bahan bakunya. Hal ini disebabkan tidak ada pemasok yang sempurna (Gencer and Guerpinar, 2006), misalkan ada pemasok memiliki harga yang lebih murah dan flesibilitas yang baik, namun disisi lain kualitas dan ketepatan pengirimannya lebih rendah. Juga disebabkan aspek antisipasi pada kebutuhan bahan baku yang sering berubah dengan simpangan yang kurang menentu. PT. X Indonesia adalah sebuah perusahaan manufaktur memproduksi Finned Heat Exchanger yang berlokasi di Pasuruan. PT. X Indonesia ingin terus menerus melakukan perbaikan dalam aktifitas-aktifitas rantai pasoknya untuk mendapatkan hasil yang efektif dan efesien, salah satunya adalah proses pengadaan bahan utamanya. Untuk itu dalam proses pengadaan tersebut dibutuhkan perbaikan dalam melakukan seleksi pemasok dan alokasi A-40-1

2 order untuk memperoleh hasil yang optimal sesuai dengan kriteria yang telah di tentukan oleh perusahaan. Untuk mendapatkan pemasok yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan ada beberapa kriteria baik tangible maupun intangible, seperti yang ada di Dickson s criteria vendor selection dimana termasuk permasalahan Multi Criteria Decision Making (MCDM). MCDM merupakan suatu proses pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang tersedia berdasarkan kriteria atau aturan tertentu yang digunakan. Metode yang sering dapat dipakai dalam menyelesaikan permasalahan multikriteria antara lain adalah Analytic Network Process (ANP) dan Goal Programming. Analityc Network Process (ANP) merupakan teori pengukuran secara umum diterapkan pada dominasi pengaruh (dominance of influence) di antara stakeholder atau alternatif dalam hubungannya dengan atribut atau kriteria. Dominasi merupakan konsep yang digunakan dalam membuat sesuatu perbandingan diantara elemen-elemen yang berhubungan dengan atribut yang dimiliki atau pemenuhan terhadap suatu kriteria. Suatu elemen dikatakan melakukan dominasi terhadap elemen yang lain, apabila elemen tersebut lebih penting, lebih disukai ataupun lebih mungkin terjadi (Ramadhani, 2011). Tan, dkk (2007) melakukan penelitian pemilihan pemasok menggunakan ANP dengan cara mengelompokkan elemen kriteria yang ada ke dalam BOCR subnetwork untuk mempermudah melakukan pembobotan kriteria. Masing-masing dari BOCR subnetwork diberikan nilai bobot tersendiri sesuai dengan ketentuan dari perusahaan. Goal Programming merupakan metode Multi Objective Decision Making (MODC) hasil pengembangan dari linier programming yang diperkenalkan oleh charnes dan cooper pada tahun Berbeda dengan linier programming selain bertujuan memecahkan masalah dengan banyak tujuan, Goal Programming juga bertujuan meminimalkan deviasi antar tujuan dan untuk mencari solusi yang tepat sesuai dengan tujuan (goal) yang diinginkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan kriteria penting yang digunakan dalam pemilihan pemasok oleh PT. X Indonesia yang dikelompokkan dalam BOCR subnetwork, kemudian menentukan urutan prioritas pemasok sesuai dengan kriteria tersebut dan untuk menentukan alokasi order yang tepat pada pemasok yang ada. METODE Pada penelitian ini, pemilihan pemasok dilakukan pada tiga bahan baku yaitu pipa tembaga, plat aluminium dan fin aluminium. Penelitian dilakukan dengan langkah pertama mengidentifikasi kriteria yang digunakan dalam pemilihan pemasok oleh PT. X Indonesia dengan melakukan brainstorming dengan pihak yang berkompeten dibagian pengadaan bahan baku. Selanjutnya mengumpulkan data-data yang dibutuhkan dalam mencapai tujuan penelitian. Data tersebut terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer meliputi penentuan kriteria pemasok dan kuesioner untuk pembobotan alternatif pemasok terhadap kriteria yang telah ditentukan tersebut. Sedangkan data sekunder meliputi jenis bahan baku yang digunakan, alternatif pemasok, kebutuhan bahan baku, harga bahan baku, minimum jumlah pembelian, kapasitas supply dan prosentase cacat dari masing-masing pemasok. Dalam penetapan kriteria pemilihan pemasok diperoleh dari hasil diskusi atau brainstorming dengan perusahaan berdasarkan pada pendekatan Dickson s Vendor Selection Criteria dan kriteria dari perusahaan sendiri. Diperoleh tujuh belas kriteria yang telah ditetapkan untuk digunakan dalam pemilihan pemasok yang diklasifikasikan dalam 5 kluster. Berdasarkan pada hasil brainstorming dengan pihak perusahaan juga kriteria dalam kluster tersebut diklasifikasikan berdasarkan pada alternatif mana yang memiliki kemungkinan besar memberikan pada masing-masing kategori Benefit, Opportunity, Cost dan Risks seperti yang A-40-2

3 ditunjukkan pada Gambar 1. Nilai bobot dari masing-masing BOCR Subnetwork dalam penelitian ini adalah sama yaitu masing-masing B Benefits C Costs Fleksibilitas Pelayanan Biaya 1. Garansi 2. Prosedur Komplain 1. Harga Produk 1. Frekuensi Pengiriman 2. Bentuk pembayaran 3. Consignment 4. Jumlah pembelian Alternatif Alternatif O Opportunities R Risks Profil Pemasok 1. Manajemen dan organisasi 2. Histori kinerja 3. Hubungan timbang balik 4. Prilaku 5. Kondisi Finansial 6. Kapasitas 7. Fasilitas Alternatif Ketidaksesuaian 1. Kualitas Produk(defect) 2. Waktu Pengiriman(delay) 3. Kuantitas Produk (less) Alternatif Gambar 1. BOCR Subnetworks Pemilihan Pemasok Selanjutnya dilakukan perhitungan bobot prioritas lokal dilakukan berdasarkan hasil penyebaran kuisioner. Perhitungan ini bertujuan untuk mengetahui bobot masing-masing elemen yang saling berhubungan. Yang perlu diperhatikan dalam perhitungan bobot prioritas lokal ini adalah nilai inkositensinya. Nilai inkonsistensi dari masing-masing perbandingan berpasangan tidak boleh lebih dari 0.1. Jika inkonsistensi terpenuhi maka dapat dilakukan penentuan bobot dan prioritas alternatif pemasok pada tiap-tiap jenis bahan baku sehinga dapat diperoleh peringkat alternatif pemasok berdasarkan BOCR Subnetworks. Setelah bobot dan peringkat alternatif pemasok ditentukan, langkah selanjutnya adalah dilakukan perhitungan alokasi order pada masing-masing pemasok dengan menggunakan Goal Programming. Permodelan Goal Programming di mulai dengan menentukan goal yang ingin dicapai, variabel keputusan dan fungsi kendala sehingga terbentuk sebagai model awal. Selanjutnya menentukan formulasi Goal Programming dengan menambahkan goal deviation pada fungsi tujuan. Tujuan yang merupakan kriteria kinerja yang ingin diharapkan yaitu minimalkan biaya pembelian, meminimalkan cacat kualitas, memaksimalkan jumlah pembelian dan memaksimalkan ketepatan waktu pengiriman. Fungsi tujuan dari persamaan Goal Programming dalam penelitian ini adalah: 1 Meminimalkan biaya pembelian, yaitu meminimalkan biaya pembelian pada pemasok terpilih dengan harga yang di tawarkan. (1) Pi = Harga yang ditawarkan oleh pemasok i = Deviasi negatif yang menunjukkan nilai harga pembelian kurang dari target yang ingin dicapai A-40-3

4 = Deviasi positif yang menunjukkan nilai harga pembelian lebih dari target yang ingin dicapai. Ct = Total biaya pembelian pada peride t 2 Meminimalkan jumlah cacat, yaitu menimimalkan jumlah bahan baku yang cacat dari pemasok (2) qi = Cacat rata-rata dari pemasok i = Deviasi negatif yang menunjukkan pengurangan jumlah cacat yang terkirim ke perusahaan kurang dari target yang ingin dicapai = Deviasi positif yang menunjukkan pengurangan jumlah cacat yang terkirim ke perusahaan lebih dari target yang ingin dicapai. Q = Nilai rata-rata dari cacat yang dapat diterima oleh perusahaan Dt= Jumlah permintaan bahan periode tertentu 3 Memaksimalkan jumlah produk yang dibeli, yaitu memaksimalkan bobot pembelian dari masing-masing pemasok (3) Wi= Bobot pemasok I dari perhitungan ANP =Deviasi negatif yang menunjukkan tingkat pencapaian jumlah pembelian kurang dari target yang ingin dicapai =Deviasi positif yang menunjukkan tingkat pencapaian jumlah pembelian lebih dari target yang ingin dicapai. Kt=Batas atas jumlah bahan yang dapat dibeli pada periode t 4 Memaksimalkan pengiriman tepat waktu, yaitu memaksimalkan pengiriman tepat waktu dari masing-masing pemasok (4) li= Ketepatan pengiriman dari pemasok i =Deviasi negatif yang menunjukkan tingkat pencapaian ketepatan waktu pengiriman kurang dari target yang ingin dicapai =Deviasi positif yang menunjukkan tingkat pencapaian ketepatan waktu pengiriman lebih dari target yang ingin dicapai. D= Jumlah permintaan bahan baku perusahaan Tujuan akhirnya adalah meminimasi deviasi goal dari masing-masing fungsi tujuan. Konstrain yang digunakan dalam perhitungan alokasi order kepada pemasok yang ada adalah sebagai berikut : 1. Fungsi kendala kapasitas atau kemampuan pemasok menyediakan bahan yang dipesan. Xi ki. Yi, dengan i=1,2.3 n A-40-4

5 ki adalah kapasitas pemasok i Yi adalah 1 jika dilakukan pada pembelian ke pemasok i dan 0 jika tidak dilakukan pembelian pada pemasok i 2. Fungsi kendala minimal order, yaitu jumlah minimal order yang harus dipesan oleh perusahaan. Xi oi Yi, dengan i=1, 2, 3 n oi adalah minimal order pemasok i Yi adalah 1 jika dilakukan pada pembelian ke pemasok i dan 0 jika tidak dilakukan pembelian pada pemasok i 3. Fungsi kendala jumlah permintaan (demand), yaitu jumlah permintaan perusahaan yang harus dipenuhi dengan i=1, 2, 3 n D adalah jumlah permintaan pada periode tertentu 4. Fungsi kendala non negativity dan binary Xi 0, dengan i=1,2,3..n Yi = 0 atau 1, integer, dengan i= 1,2,3 n HASIL DAN PEMBAHASAN Dari hasil perhitungan bobot dan peringkat alternatif pemasok diperoleh bobot peringkat pada tiap-tiap pemasok. Dari Gambar 2. menunjukkan bahwa pemasok pipa tembaga terbaik adalah Met Tube dengan prosentase %. Pemasok plat tembaga terbaik adalah Nilo Asia dengan prosentase 69.96% dan pemasok fin aluminium terbaik adalah Dingseng dengan prosentase 66,77%. Sehingga dapat dinyatakan bahwa pemasok Met Tube, Nilo Asia dan Dingseng adalah pemasok prioritas terbaik bagi PT. X Indonesia. Gambar 2. Grafik Prioritas Alternatif Pemasok Dengan perhitungan Goal Programming diperoleh penetapan jumlah alokasi order pembelian bahan baku pada masing-masing pemasok untuk enam bulan kedepan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. untuk alokasi order pipa tembaga, Tabel 2 untuk alokasi order plat aluminium dan Tabel 3 untuk alokasi order fin aluminium. A-40-5

6 Tabel 1. Alokasi Order pada Alternatif Pemasok Pipa Tembaga Pemasok Alokasi order (kg) per periode Weiland 16,000 16,000 13, ,000 Golden Dragon 0 0 9,586 22,913 24,000 4,000 Met Tube 24,000 24,000 24,000 24,000 24,000 24,000 Heiliang Tabel 2. Alokasi Order pada Alternatif Pemasok Plat Aluminium Pemasok Alokasi order (kg) per periode Nilo Asia 20, ,000 20,000 20,000 20,000 Henan Mingtai , Berry Alumindo 12,000 12,000 12,000 9,560 12,000 12,000 Tabel 3. Alokasi Order pada Alternatif Pemasok Fin Aluminium Pemasok Alokasi order (kg) per periode Italcoat ,480 Dingseng 40,000 40,000 40,000 40,000 40,000 40,000 Alcom 28,000 28,000 28,000 28,000 28,000 28,000 Almi 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000 Dari tabel diatas menunjukkan bahwa pemasok dengan alokasi order terbanyak dalam 6 bulan kedepan untuk bahan pipa tembaga adalah Met Tube sebesar 144,000 kg, untuk plat aluminium adalah Nilo Asia sebesar 120,000 kg dan untuk fin aluminium adalah Dingseng sebesar 240,000 kg. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan: 1. Diperoleh17 kriteria yang digunakan untuk melakukan pemilihan pemasok, yang dapat diklasifikasikan ke dalam BOCR subnetwork yaitu garansi, prosedur komplain, frekuensi pengiriman, bentuk pembayaran, jumlah pembelian, consigment, manajemen dan organisasi, histori kinerja, hubungan timbang balik,kondisi finansial, prilaku, kapasitas, fasilitas kualitas produk, waktu pengiriman, dan kuantitas Produk 2. Dari hasil perhitungan prioritas alternatif pemasok dengan menggunakan ANP, diperoleh: a. Met Tube sebagai pemasok pipa tembaga terbaik dengan bobot sebesar 69,71%, diikuti Weiland 17.86%, Golden Dragon dengan bobot sebesar 9,72%, dan yang terakhir Heiliang dengan bobot sebesar 2,72%. b. Nilo Asia sebagai pemasok plat aluminium terbaik dengan bobot sebesar 69,96%, diikuti Alumindo dengan bobot 21.47%, Henan Mingtai dengan bobot sebesar 7,17% dan terakhir Berry dengan bobot1,40 % A-40-6

7 c. Dingseng sebagai pemasok terbaik fin aluminium dengan bobot 66.77% diikuti dengan Almi dengan bobot 17.49%, Alcom dengan bobot 12,59 % dan terakhir Italcoat dengan bobot 3.14%. 3. Pengalokasian order tiap-tiap pemasok dengan tujuan minimasi deviasi adalah sebagai berikut: a. Pembelian pipa tembaga selama 6 periode ke depan dengan kepada Met Tube sebanyak 144,000 kg, kepada Weiland sebanyak 61,397 kg, kepada Golden Dragon sebanyak 60,499 kg dan kepada Heiliang sebanyak 16,721 kg b. Pembelian plat aluminium selama 6 periode ke depan dialokasikan kepada Nilo Asia sebanyak 120,000 kg, kepada Alumindo sebanyak 69,560 kg dan kepada Henan Mingtai sebanyak 4,000 kg c. Pembelian fin aluminium selama 6 periode ke depan dialokasikan kepada Dingseng sebanyak 240,000 kg, kepada Alcom sebanyak 168,000 kg dan kepada Almi sebanyak 60,000 kg dan kepada Italcoat sebanyak 10,480 kg. Saran: 1. Saran bagi perusahaan adalah sebaiknya memberikan prioritas atau pembobotan terhadap benefits, opportunities, costs, dan risks (BOCR) subnetwork agar proses penentuan peringkat pemasok lebih obyektif. 2. Saran bagi penelitian selanjutnya adalah sebaiknya menambahkan kriteria-kriteria strategis pada masing-masing benefits, opportunities, costs, dan risks (BOCR) subnetwork dan melakukan perhitungan analisis sensitivitas pada pemilihan alternatif pemasok. DAFTAR PUSTAKA Bayazit, O. (2006), Use of analytic network process in vendor selection decisions, Benchmarking: An International Journal, Vol. 3 No. 5 hal Demirtas E.A. and Ustun O. (2008), An integrated multi-objective decision-making process formulti-period lot-sizing with supplier selection, The International Journal of Management Science Vol 36, hal Gencer C. and Gürpinar D. (2007), Analytic Network process in supplier selection: A case study in an electronic firm, Applied Mathematical Modelling Vol.31, hal Hariono (2008), Analisa Pemilihan Mitra LSM dan Optimasi Budgeting dengan Menggunakan Metode AHP dan Goal Programming. Tesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya Pujawan, I Nyoman dan Mahendrawathi (2010), Supply Chain Management, Edisi Kedua, Guna Widya, Surabaya. Polat G. (2010), Using ANP priorities with goal programming in optimally allocating marketing resources, Construction Innovation Vol. 10 hal Ramadhani (2011), Integrasi Analytic Hierarchy Process dan Goal Programming dalam Optimasi Pemilihan Alternatif Pemasok di PT. XYZ Indonesia Power. Tesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Rahman (2011), Seleksi Supplier dan Alokasi order Bahan Baku dengan Pendekatan Fuzzy Analytic Netwrk Process serta Goal Programming (Studi Kasus PT. IGLAS (Persero). Tesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya A-40-7

8 Saaty T.L. (1999), Fundamental of the Analytic Network Process, ISAHP, Kobe, hal Saaty T.L. (2001), Decision making With Dependence And feedback: The Analytic Network Process, 2 nd edition, RWS Publications, Pittsburgh. Saaty T.L. (2005), Theory and Application of the Analytic Network Process: Decision Making with Benefits, Opportunities, Costs and Risks, RWS Publications, Pittsburgh. Tan X., Ma K., Guo W. and Huang T. (2007), An Application of ANP with Benefits, Opportunities, Cost, and Risks in Supplier Selection: A Case Study in a Diesel Engine Manufacturing Firm, Proceedings of the IEE international Conference on Automation and Logistic, Jinan, hal Taylor III, Bernard W. (1999), Management Science, 6 th edition, Prentice hall, New Jersey. Weber C. A dan john R. C. (1991), Vendor selection criteria and methods, Jurnal Operational research, Vol. 50, hal Yunus (2007), Pemilihan Supplier Produk Import Melalui Analitycal Hierarchy Process (Studi Kasus Pengadaan Barang di PT. Pertamina (Persero) DOH JBT-Cepu) Tesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya A-40-8