Penetapan Pengambilan Keputusan Strategi Penjualan Berbasis Online Pada Produk Clothing dengan Menggunakan Metode DEMATEL, ANP dan STEM di Surabaya

Transkripsi

1 Penetapan Pengambilan Keputusan Strategi Penjualan Berbasis Online Pada Produk Clothing dengan Menggunakan Metode DEMATEL, ANP dan STEM di Surabaya Disusun Oleh Sugma Anugrawan ( ) Dosen Pembimbing Prof.Dr.Ir. Udisubakti Ciptomulyono, M.Eng.Sc. Dosen Ko-Pembimbing Naning Aranti Wessiani, S.T., M.M. Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2010

2 Latar Belakang Kemajuan Teknologi Internet Bisnis Clothing Pemilihan Strategi Penjualan Online atau Ritel Make-to-stock Atau Make-to-order Online Make-to-order (O-MTO) Atau Online Make-to-stock (O-MTS) Atau Online dan ritel make-to-stock (K-MTS)

3 Latar Belakang Kriteria dan Subkriteria yang digunakan investasi Biaya investasi minimal untuk masing-masing alternatif Risiko ketersediaan bahan baku Preferensi pelaku bisnis terhadap ketersediaan bahan baku yang mengakibatkan lost sale atau bertambahnya delivery time Analisa finansial Perhitungan IRR dari masing-masing alternatif Memunculkan minat untuk membeli Biaya operasional tiap kriteria Preferensi konsumen terdahap Harga jual Pemasaran Harga jual Preferensi konsumen dalam melakukan pembelian Harga pokok produksi tiap alternatif Profit yang diharapkan Risiko Ketidaksiapan Produksi Produse terkadang mempunyai order yang masuk terlebih duulu Delivery time Preferensi konsumen terdahap delivery time delivery time tiap alternatif Minimasi Risiko Maksimasi Performa Finansial Maksimasi Performa Kompetitif Strategis

4 Latar Belakang Metode yang Digunakan DEMATEL Untuk mengetahui hubungan keterkaitan antar kriteria, dimana hasilnya nanti digunakan sebagai dasar pembuatan model pada metode ANP ANP Untuk mendapatkan bobot kriteria pada alternatif yang nantinya digunakan sebagai koefisien fungsi tujuan pada metode STEM STEM Untuk melakukan trade off pada fungsi tujuan karena terdapat konflik pada fungsi tujuan. Sehingga nantinya didapatkan solusi kompromi optimal, yang sesuai dengan preferansi pengambil keputusan

5 Permasalahan Latar Belakang Bagaimana mendapatkan solusi kompromi strategi penjualan yang optimal bagi produk clothing yang dibahas dalam penelitian ini.

6 Tujuan Penelitian Mengembangkan model keputusan strategi penjualan produk pada bisnis clothing online make-toorder, online make-to-stock dan kombinasi online dan ritel make-to-stock pada produk clothing, dengan menggunakan metode DEMATEL (Decision Making Trial And Evaluation Laboratory), ANP (analitic network process) dan STEM (step method) Mencari solusi keputusan strategi penjualan produk pada bisnis clothing di Surabaya yang memuaskan sesuai dengan obyektif pengambil keputusan.

7 Ruang Lingkup Penelitian Batasan Asumsi Produk yang diamati adalah produk tertentu pada bisnis clothing, yaitu: jaket, kemeja, sepatu, tas, dengan masingmasing produk menggunakan 1 model sesuai dengan yang sudah ditentukan. Ruang lingkup lokasi penelitian di kota Surabaya. Aspek perencanaan bisnis yang diteliti sesuai dengan yang ditentukan pengambil keputusan. Produk yang digunakan pada ketiga alternatif keputusan sama persis Semua objektif (tujuan), kriteria dan alternatif ditentukan oleh pihak yang dianggap berkompeten dan memiliki otoritas terhadap pengambilan keputusan. Pihak yang dianggap berkompeten dan memiliki otoritas terhadap pengambilan keputusan merupakan orang yang mengerti benar permasalahan-nya dan mempunyai kepentingan akan masalah yang dihadapi. Lokasi yang digunakan telah memenuhi persyaratan analisa lokasi.

8 Manfaat Penelitian Memperoleh solusi kompromi strategi penjualan yang optimal untuk masingmasing produk dalam mendirikan bisnis clothing

9 Tinjauan Pustaka Analisa Sensitivitas Studi Kelayakan Investasi Step Method (STEM) Decision Making Trial And Evaluation Laboratory (DEMATEL) Analytic Network Process (ANP)

10 Kelayakan Investasi NPV (Net Present Value) Payback Period IRR (Internal Rate of Return)

11 Decision Making Trial And Evaluation Laboratory (DEMATEL) Metoda DEMATEL, dikembangkan oleh Science and Human Affairs Program of the Battelle Memorial Institute of Geneva antara tahun 1972 dan 1976, dapat mengubah hubungan antara sebab dan akibat dari kriteria ke dalam suatu sistem model terstruktur yang mudah dipahami (Tzeng et al., 2007)

12 Decision Making Trial And Evaluation Laboratory (DEMATEL)

13 Decision Making Trial And Evaluation Laboratory (DEMATEL) Contoh hubungan timbal balik antar kriteria yang terjalin

14 Analytic Network Process (ANP) Analytic Network Process (ANP) yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty memberikan jalan untuk memasukkan pendapat dan pengukuran untuk mendapatkan prioritas skala rasio untuk pendistribusian pengaruh dari faktor dan kelompok faktor dalam suatu keputusan (Saaty, 2003) ANP merupakan pengembangan dari analytic hierarchy process (AHP). Hubungan jaringan dari metode ANP tidak hanya memperlihatkan hubungan antar aturan, tetapi juga memperhitungkan berat relatif(eigenvectors) dari tiap aturan.

15 Analytic Network Process (ANP) C 1 e 11 e 12. e 1m 1 C 1 e 11 e 22. e 2m 2 C n e n1 e n2. e nm n e 11 C 1 e 12 W 11 W 12 W 1n e 1m1 e 21 W = C 2 e 22 W 21 W 22 W 2n e 2m2 e n1 C n e n2 W n1 W n2 W nn e nmn

16 STEP Method Tahapan penyelesaian STEP-Method a. Tahap Perhitungan Hitung dan susun Tabel Pay-off Matriks Dicari suatu titik pada daerah fesibel solusi yang paling mendekati nilai solusi ideal pada tabel pay-off Model MOP dalam tahap perhitungan dapat dirumuskan Model MOP pada Tahap Perhitungan Minimumkan z = y Dengan Pembatas (s / t) x η m l l* [ l l ] y f (x ) f (x) η l = 1...k m x x y 0 = daerah fisibel pada siklus m serta kendala yang ada = kepentingan relatif jarak tehadap titik optimal l

17 STEP Method η α l l M lj Perhitungan nilai bobot η l l = = = α k i= 1 l α l Ml m M l l n 1 j= 1 c 2 lj l = 1, 2, k l = 1, 2, k nilai maksimum pada baris ke l dari tabel payoff m = nilai maksimum pada baris ke l dari tabel payoff c = koefisien fungsi objektif ke - l dan variabel kep. ke - j koefisien c lj untuk normalisasi terhadap pembobotan fungsi objektif

18 STEP Method Tahap Pengambilan Keputusan o Solusi yang diperoleh dipaparkan kepada DM o Dilakukan evaluasi nilai yang dicapai (Z m )-solusi ideal (Z * ) o Bila ada objektif yang pencapaian solusinya belum memenuhi kepuasan, diperbaiki kembali di tahapan berikutnya o Objektif lain yang sudah memuaskan diperlonggar dengan o bobot Daerah fisibel untuk siklus perhitungan ini didefinisikan m x x δ f = f ( x) f ( x ) δ i f ( x) f ( x ) j i j m m f j i, j = 1, 2,.... k kelonggaran yang akseptabel untuk objektif yang sudah mencapai kepuasan tertentu

19 Mind Map Penyelesaian Masalah OUTPUT PROSES INPUT DEMATEL Alternatif O-MTO O-MTS K-MTS Kriteria Performa Kompetitif Strategis Performa Finansial - Strategi pemasaran - Strategi inventori - Uji Kelayakan bisnis Studi literatur - DEMATEL - ANP - STEP METHOD - Analisa Sensitivitas Studi lapangan Keputusan ANP STEP METHOD Risiko Pengumpulan Data Expert Judgement - Fungsi Objective - Fungsi Constrain - Data delivery time - Data investasi - Data harga pokok produksi & pembelian - Data harga jual yang kompetitif Analisa Sensitivitas Obyek yang akan diteliti Produk-produk bisnis clothing ( Jaket, Kemeja, Tas, Sepatu) Kondisi eksisting - Pendapatan Bruto Produk Terkait kota surabaya - Pertumbuhan Ekonomi - Peranan Ekonomi dari produk - Jumlah Pedagang Eceran Produk Terkait - Pengaruh Kemajuan Teknologi Internet

20 Metodologi Penelitian Tahap Identifikasi

21 Metodologi Penelitian Tahap Pengumpulan Data

22 Metodologi Penelitian Tahap Pengolahan Data

23 Metodologi Penelitian Tahap Analisa dan Kesimpulan

24 Uji Kelayakan Investasi Strategi O-MTO NPV : Rp IRR : 175% Payback Period: 17 bulan Strategi O-MTS NPV : Rp IRR : 237% Payback Period: 12 bulan Strategi K-MTS NPV : Rp IRR : 337 % Payback Period : 10 bulan

25 DEMATEL Level Kriteria Matrik Rata-Rata Nilai Keterkaitan Langsung antar Kriteria PKS PKS RSK PF RSK 0 3,5 3,5 PF 2 0 2,5 R 1,5 1 0 Keterangan : PKS RSK PF : Performa Kompetitif Strategis : Risiko : Performa Finansial

26 DEMATEL Level Kriteria Matrik Keterkaitan antar Kriteria yang Telah Dinormalkan PKS RSK PF PKS 0,0000 0,5000 0,5000 RSK 0,2857 0,0000 0,3571 PF 0,2143 0,1429 0,0000 Keterangan : PKS RSK PF : Performa Kompetitif Strategis : Risiko : Performa Finansial

27 DEMATEL Level Kriteria

28 DEMATEL Level Kriteria Matrik Keterkaitan antar Kriteria Secara Total PKS RSK PF D D + R D - R PKS 0,4821 0,8924 1,0598 2,4343 3,8805 0,9880 RSK 0,5657 0,3944 0,7809 1,7410 3,4183 0,0637 PF 0,3984 0,3904 0,3386 1,1275 3,3068-1,0518 R 1,4462 1,6773 2,1793 Treshold value : 0,39 Pengelompokan Kriteria Dispatcher dan Receiver No. Dispatcher Receiver 1. Performa Kompetitif Strategis Performa Finansial 2. Risiko Keterangan : PKS RSK PF : Performa Kompetitif Strategis : Risiko : Performa Finansial

29 DEMATEL Peta Impact-digraph Kriteria

30 DEMATEL Level Subkriteria Matrik Keterkaitan antar Subriteria Secara Total HJ P DT I IRR RKB RKP D HJ 0,54 0,73 0,67 0,61 0,68 0,40 0,40 3,63 P 0,96 0,88 0,99 0,91 0,92 0,66 0,64 5,32 DT 0,51 0,57 0,41 0,44 0,46 0,29 0,28 2,68 I 0,82 0,92 0,84 0,65 0,83 0,58 0,58 4,64 IRR 0,79 0,88 0,76 0,71 0,62 0,51 0,53 4,27 RKB 0,61 0,74 0,74 0,64 0,64 0,36 0,35 3,72 RKP 0,60 0,69 0,68 0,58 0,58 0,33 0,33 3,46 R 4,24 4,30 3,34 2,83 2,01 1,21 0,60 D+R 7,87 9,63 6,03 7,47 6,27 4,94 4,06 D-R -0,61 1,02-0,66 1,81 2,26 2,51 2,86 Treshold value : 0,57 Keterangan : HJ P DT I IRR RKB RKB : Harga Jual : Pemasaran : Delivery time : Investasi : Intern Rate of Return : Risiko Ketersediaan Bahan Baku : Risiko Ketidaksiapan Produksi

31 DEMATEL Level Subkriteria Pengelompokan Subkriteria Dispatcher dan Receiver

32 DEMATEL Peta Impact-digraph Subkriteria

33 ANP

34 ANP Bobot Prioritas Alternatif Pemilihan Strategi Penjualan Jaket Alternatif Bobot O-MTO 0,29955 O-MTS 0,2647 K-MTS 0,4358 Poloshirt Alternatif Bobot O-MTO 0,2947 O-MTS 0,2600 K-MTS 0,4454 Tas Alternatif Bobot O-MTO 0,3154 O-MTS 0,4410 K-MTS 0,2437 Sepatu Alternatif Bobot O-MTO 0,4009 O-MTS 0,4077 K-MTS 0,1913

35 ANP Bobot Kriteria terhadap Keputusan

36 ANP Analisa Sensitivitas Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa tidak ada kriteria yang sensitif untuk semua produk, sehingga dapat diketahui juga bahwa responden cukup konsisten dalam melakukan pengisian kuisioner

37 STEP METHOD Pendefinisian Variabel Keputusan Variabel Keputusan X ij didefinisikan sebagai produk ke-i yang dikerjakan melalui alternatif ke-j. Masing-masing indeks i dan j, didefinisikan sebagai berikut : i = Produk yang merupakan objek penelitian, i = 1,2,3,4 i = 1, Jaket i = 2, Poloshirt i = 3, Tas i = 4, Sepatu j = Alternatif strategi penjualan, j= 1,2,3 j = 1, Online make-to-order (O-MTO) j = 2, Online make-to-stock (O-MTS) j = 2, Kombinasi online dan ritel make-to-stock (K-MTS)

38 STEP METHOD Formulasi Fungsi Tujuan 1. Maksimasi Performa Kompetitif Strategis Z 1 = PKS ij X ij (4.2) Z 1 = PKS 11 X 11 + PKS 12 X 12 + PKS 13 X 13 + PKS 21 X 21 + PKS 22 X 22 + PKS 23 X 23 + PKS 31 X 31 + PKS 32 X 32 + PKS 33 X 33 + PKS 41 X 41 + PKS 42 X 42 + PKS 43 X 43 Z 1 = 0, 1694X , 1497X , 2464X , 1253X ,1106X , 1894X , 2107X ,2946X ,1628X ,0721X ,0734X ,0344X 43 dimana : PKS ij = besarnya bobot kriteria dari performansi kompetitif strategis pada produk ke-i dan alternatif ke-j

39 STEP METHOD Formulasi Fungsi Tujuan 2. Maksimasi Performa Finansial Z 2 = PF ij X ij Z 2 = PF 11 X 11 + PF 12 X 12 + PF 13 X 13 + PF 21 X 21 + PF 22 X 22 + PF 23 X 23 + PF 31 X 31 + PF 32 X 32 + PF 33 X 33 + PF 41 X 41 + PF 42 X 42 + PF 43 X 43 Z 2 = 0, 0891X , 0787X , 1296X , 1362X , 1202 X , 2059X ,0683X ,0956X ,0528X ,2245X ,2283X ,1071X 43 dimana : PF ij = besarnya bobot kriteria dari performansi Finansial pada produk ke-i dan alternatif ke-j

40 STEP METHOD Formulasi Fungsi Tujuan 3. Minimasi Risiko Z 3 = R ij X ij Z 3 = R 11 X 11 + R 12 X 12 + R 13 X 13 + R 21 X 21 + R 22 X 22 + R 23 X 23 + R 31 X 31 + R 32 X 32 + R 33 X 33 + R 41 X 41 + R 42 X 42 + R 43 X 43 Z 3 = -0, 0411X 11-0, 0363X 12-0, 0598X 13-0, 0331X 21-0, 0292X 22-0, 0501X 23-0,0363X 31-0,0508X 32-0,0281X 33-0,1043X 41-0,1061X 42-0,0498X 43 dimana : R ij = besarnya bobot kriteria dari Risiko pada produk ke-i dan alternatif ke-j

41 STEP METHOD Formulasi Fungsi Pembatas Pembatas Alokasi Dana Pengadaan Produk Jaket D 1i X 1i H 1 D 11 X 11 + D 12 X 12 + D 13 X 13 H X X X dimana : D 1i = Besarnya biaya pengadaan produk-1 H 1 = Alokasi dana yang disiapkan untuk pengadaan produk jaket Pembatas Alokasi Dana Pengadaan Produk Poloshirt D 2i X 2i H 2 D 21 X 21 + D 22 X 22 + D 23 X 23 H X X X dimana : D 2i = Besarnya biaya pengadaan produk-2 H 2 = Alokasi dana yang disiapkan untuk pengadaan produk poloshirt

42 STEP METHOD Formulasi Fungsi Pembatas Pembatas Alokasi Dana Pengadaan Produk Tas D 3i X 3i H 3 D 31 X 31 + D 32 X 32 + D 33 X 33 H X X X dimana : D 3i = Besarnya biaya pengadaan produk-2 H 3 = Alokasi dana yang disiapkan untuk pengadaan produk tas Pembatas Alokasi Dana Pengadaan Produk Sepatu D 4i X 4i H 4 D 41 X 41 + D 42 X 42 + D 43 X 43 H X X X dimana : D 4i = Besarnya biaya pengadaan produk-4 H 4 = Alokasi dana yang disiapkan untuk pengadaan produk sepatu

43 STEP METHOD Formulasi Fungsi Pembatas Pembatas Biner X 11 +X 12 +X 13 =1 X 21 +X 22 +X 23 =1 X 31 +X 32 +X 33 =1 X 41 +X 42 +X 43 =1 X 11,X 12,X 13,X 21,X 22,X 23,X 31,X 32,X 33,X 41,X 42,X 43 = 0 atau 1 (Biner)

44 24 Matrik Pay Off Iterasi 1 STEP METHOD Matrik Pay Off Iterasi 1

45 STEP METHOD Perhitungan nilai η nilai tersebut nantinya dimasukan perumusan dan akan menjadi added constrain pada iterasi 1

46 STEP METHOD berikut : Dari pengolahan data pada iterasi 1, didapatkan hasil sebagai X 1 = (X 11, X 12, X 13, X 21, X 22, X 23, X 31, X 32, X 33, X 41, X 42, X 43 ) X 1 = (1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1) Z 1 = (0,6041 ; 0,4705 ; -0,1772) Karena f1dan f2 pada iterasi 1 belum cukup memuaskan maka Pada iterasi 2 dengan diberikan kelonggaran berturut-turut 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60% pada f3.

47 STEP METHOD Solusi Tiap Iterasi ada Tiap Variabel Keputusan

48 STEP METHOD Analisa Sensitivitas Nilai Koefisien Fungsi Tujuan pada kriteria Performa Kompetitif Strategis Dari situ dapat diketahui bahwa Nilai Koefisien Fungsi Tujuan pada kriteria ini tidak sensitif terhadap perubahan sampai sebesar ±10%, dan dengan perubahan tersebut tidak terjadi perubahan pada solusi ideal.

49 STEP METHOD Analisa Sensitivitas Nilai Ruas Kanan pada kriteria Performa Kompetitif Strategis Dari situ dapat diketahui bahwa Nilai Ruas Kanan pada kriteria ini tidak sensitif terhadap perubahan sampai sebesar ±10%, dan dengan perubahan tersebut tidak terjadi perubahan pada solusi ideal.

50 Kesimpulan 1 Telah dikembangkan model keputusan strategi penjualan bisnis clothing online make-to-order, online make-to-stock dan kombinasi online dan ritel make-to-stock, dengan menggunakan metode DEMATEL, ANP dan STEM 2 Jaket, strategi penjualan yang digunakan adalah O-MTO Poloshirt, strategi penjualan yang digunakan adalah K-MTS Tas, strategi penjualan yang digunakan adalah O-MTS Sepatu, strategi penjualan yang digunakan adalah O-MTS

51 Saran Saran yang dapat diajukan bagi pelaksanaan penelitian selanjutnya antara lain : 1. Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan ruang lingkup yang lebih besar, seperti sampai pada level produksi. 2. Penelitian dengan ruang lingkup sampai level produuksi sebaiknya mempersiapkan objek-objek pengamatan yang bisa memberikan data-data secara detail.

52 Daftar Pustaka Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur Surabaya dalam angka. Surabaya Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur Direktori Perusahaan Perdagangan Eceran. Surabaya Detiknet, Transaksi Online di Indonesia Tembus Rp 35 Triliun. Jakarta Diakses pada 29 september Gaspersz, V., Production Planing and Inventory Control. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama Gould, J., Golob, T.F., Consumer e-commerce, virtual accessibility, and sustainable transport. In: Black, W.R., Nijkamp, P. (Eds.), Social Change and Sustainable Transport, Indiana University Press, Indiana, USA, pp Hamzah, M., I., Penetapan Pola Sistem Pengembangan dan Pembinaan Manajemen untuk UKM dengan Pendekatan Model MCDM Hybrid DEMATEL dan ANP. Surabaya Handayani, S., PENENTUAN LOKASI CABANG BARU LABORATORIUM KLINIK X DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP) DAN KELAYAKAN INVESTASI. Surabaya Kotler, P., Ten Deadly Marketing Sins. Jakarta: Erlangga

53 Daftar Pustaka Pujawan, I.N Ekonomi Teknik. Surabaya: Guna Widya Saaty, T. L., Theory and Applications of The Analytic Network Process. zpittsburg: RWS Publications. Saaty, T. L., Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with The Analytic Hierarchy Process. Pittsburg: RWS Publications. Tabucanon, M. T., Multiple Criteria Decision Making in Industri. Bangkok: Elseveir Science Publissher Tzeng, G. H., Chiang, C. H., & Li, C. W. (2007). Evaluating intertwined effects in e-learning programs: A novel hybrid MCDM model based on factor analysis and DEMATEL. Expert Systems with Applications, 32(4), Fakultas Ekonom i. Sudarsih, E., Nasution, A. H., Soehardjoepri, Supomo, H., Baskoro,F., Soetoyo Technopreneurship. Surabaya: ITS Press Keeney, R.L., The value of Internet commerce to the customer. Management Science 45 (4), Marlyana, N., PENERAPAN MODEL MULTI KRITERIA-METODE AHP (ANALYTIC HIERAARCHY PROCESS) & STEM (STEP METODH) DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN MEMBUAT ATAU MEMBELI DI PT BOMA BISMA INDRA SURABAYA. Surabaya

54 TERIMA KASIH