PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGINTEGRASIKAN CLUSTER ANALYSIS, ANP DAN TOPSIS SERTA ALOKASI ORDER DENGAN BEBERAPA FUNGSI TUJUAN

Transkripsi

1 PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGINTEGRASIKAN CLUSTER ANALYSIS, ANP DAN TOPSIS SERTA ALOKASI ORDER DENGAN BEBERAPA FUNGSI TUJUAN SUPPLIER SELECTION INTEGRATING CLUSTER ANALYSIS, ANP AND TOPSIS WITH MULTI OBJECTIVE ORDER ALLOCATION Ivan Angga Shodiqi 1,*), Suparno 2) dan I Nyoman Pujawan 3) 1)Industrial Engineering, Sepuluh Nopember Institute of Technology Keputih Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia ivanangga@yahoo.com 2)Industrial Engineering, Sepuluh Nopember Institute of Technology 3)Industrial Engineering, Sepuluh Nopember Institute of Technology ABSTRAK Penelitian ini bertujuan pengembangan model pemilihan supplier dengan mengkombinasikan ANP, TOPSIS, Cluster Analysis dan Goal Programming dan untuk menghasilkan solusi dalam pemilihan supplier sesuai dengan kriteria yang ditentukan dan mengoptimalkan beberapa fungsi tujuan. Klaster dengan peringkat terbaik dipilih, dan selanjutnya digunakan ANP dan TOPSIS untuk menghitung bobot dari tiap kriteria dan skor akhir tiap supplier pada klaster terpilih. Dan untuk alokasi order kepada tiap supplier, digunakan Goal Programming. Hasil klaster menunjukkan bahwa dari 29 supplier terpilih empat supplier, kemudian dengan TOPSIS ditunjukkan bahwa hasil rangking akhir berurutan dari yang terbaik yaitu CV. Trisari Kumpul, PT. Anugerah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri dan PT. Sutindo Raya Mulia. Berdasarkan ANP diketahu bahwa kriteria kepercayaan yang terdiri dari subkriteria kredibilitas dan kapabilitas mempunyai bobot terbesar. Hasil Goal Programming juga menunjukan alokasi ordernya akan diterima supplier dengan prosentase mulai terbesar sampai terkecil sesuai urutan rankingnya. Kata Kunci: Cluster Analysis, ANP, TOPSIS, Goal Programming ABSTRACT This research aim is developing supplier selection model integrating Cluster Analysis, ANP, TOPSIS and Goal Programming and create multi criteria supplier selection solution and optimate multi objective. The best cluster is chosen then ANP and TOPSIS used to calculate criteria weight and supplier final rating. Goal Programming used to calculate order allocation. The cluster result shows that only 4 suppliers is chosen, then TOPSIS make rank from the best that are CV. Trisari Kumpul, PT. Anugerah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri dan PT. Sutindo Raya Mulia. ANP indicate that credibility and capability has the largest weight. The Goal Programming result shows that the largest order percentage will received by the best supplier. Keywords: Cluster Analysis, ANP, TOPSIS, Goal Programming A-32-1

2 PENDAHULUAN Pada era persaingan saat ini, proses pemilihan supplier memegang peranan penting bagi kesuksesan suatu perusahaan terutama industri manufaktur. Salah satu metode MCDM yang sering digunakan dalam pemilihan supplier adalah Analytic Hierarchy Process (AHP). Ghodyspour dan O Brien (1998) menggunakan kombinasi Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Linear Programming untuk memperhitungkan kriteria tangible dan non tangible dalam pemilihan supplier dan menyelesaikan masalah alokasi order di antara suppliernya untuk memaksimumkan Total Value of Purchasing (TVP). Seringkali dalam pemilihan supplier, pengambil keputusan dihadapkan pada kriteria pemilihan supplier yang saling berkaitan satu dengan yang lain. Untuk mengakomodasi kriteria kriteria pemilihan yang saling berkaitan, maka diperlukan metode yang bisa mengakomodasi kondisi tersebut. AHP tidak sesuai digunakan pada pemilihan supplier dengan kriteria yang saling berkaitan. Dan ANP merupakan metode yang sesuai untuk mengakomodasi kriteria kriteria yang saling berkaitan satu dengan yang lain. Lin et al. (2011) mengembangkan penelitian Ghodyspour dan O Brien (1998). Lin et al. (2011) mengkombinasikan dua metode Analytical Network Process (ANP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Idea Solution (TOPSIS) dan diakhiri dengan Linear Programming untuk menentukan alokasi order pada model ERP untuk pemilihan supplier pada industri elektronik dengan kriteria harga, kualitas, pelayanan, pengiriman, serta keandalan. Demirtas dan Ustun (2008) menggunakan ANP untuk menentukan prioritas tiap kriteria dan mengukur nilai Benefits, Opportunities, Costs, dan Risks (BOCR) dari tiap supplier. Ada sejumlah fungsi tujuan yang dicari dalam model sehingga selanjutnya digunakan Multi Objective Mixed Integer Linear Programming (MOMILP) untuk menentukan alokasi order tiap supplier yang optimal. Dalam pemilihan supplier, perusahaan bisa dihadapkan pada banyaknya alternatif supplier yang tersedia. Bottani dan Rizzi (2008) melakukan penelitian pada pemilihan supplier dimana perusahaan memiliki banyak alternatif supplier dan memiliki variasi kebutuhan suplai material yang banyak. Cluster Analysis digunakan untuk mengurangi variansi alternatif jumlah supplier dan mengelompokkan supplier ke dalam sejumlah klaster. Penelitian dilakukan dua tahap, tahap pertama melakukan penentuan supplier dan pada tahap kedua melakukan penentuan item apa saja yang dibeli dari supplier. Metode yang digunakan adalah kombinasi Cluster Analysis dan fuzzy logic. Dalam pemilihan supplier, ada tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan. Berdasarkan jumlah tujuan yang ingin dicapai, ada penelitian yang membahas permasalahan pemilihan supplier dengan fungsi tujuan tunggal (Ghodyspour dan O Brien (1998) dan Lin et al. (2011)) dan penelitian dengan permasalahan multi fungsi tujuan misalnya pada Demirtas dan Ustun. ( 2008). Lin et al. (2011) hanya membahas permasalahan pemilihan supplier dengan jumlah alternatif supplier sedikit dengan fungsi tujuan tunggal. Permasalahan pada Lin et al, (2011) bisa dikembangkan pada permasalahan dimana perusahaan memiliki banyak alternatif supplier dan perusahaan memiliki sejumlah fungsi tujuan dalam pemilihan supplier. Ketika proses pemilihan supplier, sering kali pengambil keputusan dihadapkan pada sangat banyaknya pilihan alternatif supplier yang tersedia. Sangat tidak efisien dan membutuhkan waktu lama jika tiap supplier diseleksi satu per satu sehingga diperlukan suatu metode yang bisa mereduksi alternatif pilihan. Oleh karena itu perlu dipertimbangkan metode yang dapat mereduksi alternatif supplier yang akan dipilih. Disamping itu, perusahaan sering kali dihadapkan pada kriteria yang ada berkaitan antara satu dengan yang lain. Kriteria yang saling terkait antar satu dengan yang lain semakin menambah kekompleksitasan dalam pemilihan supplier. Sedangkan untuk meningkatkan daya saing perusahaan, dalam pemilihan A-32-2

3 supplier tidak hanya menetapkan satu target tujuan tetapi juga menetapkan beberapa tujuan sekaligus yang ingin dicapai, tentunya dengan mempertimbangkan kendala yang ada.. Berdasarkan kondisi tersebut, maka pada penelitian ini adalah pengembangan dari penelitian yang dilakukan oleh Lin et al. (2011). Penelitian ini metode yang sama dengan Lin et al. (20011) yaitu menggunakan ANP untuk mengakomodasi karakteristik kriteria kriteria yang saling berkaitan antara satu dengan yang lain. Dan pengembangan model dilakukan dengan mengintregasikan Cluster Analysis yang bertujuan untuk mereduksi variansi supplier yang dijadikan alternatif sehingga proses pemilihan supplier memerlukan waktu lebih singkat. Untuk mengoptimakan sejumlah tujuan yang ingin dicapai perusahaan, maka dikembangngkan juga model matematis pemilihan supplier dengan multi tujuan dengan menggunakan Goal Programming. METODE Semua alternatif supplier yang terdiri dari 29 supplier akan diklasterkan menjadi beberapa klaster berdasarkan kesamaan performansinya. Digunakan hierarchical clustering dengan menggunakan metode centroid dalam proses pengklasteran supplier. Setelah klaster terbentuk maka dipilih salah satu klaster yang mempunyai performansi terbaik. Tahap berikutnya diperlukan identifikasi kriteria yang digunakan dalam pemilihan supplier. Kriteria yang digunakan mengacu pada Lin et al. (2011) yang terdiri dari: 1. Kriteria harga Sub kriteria : Material, transportasi, manajemen dan negosiasi. 2. Kriteria kualitas Sub kriteria : keandalan, inovasi serta riset dan pengembangan. 3. Kriteria pelayanan Sub kriteria : attitude, komunikasi, kecepatan respon, degree communication dan penggunaan teknologi. 4. Kriteria pengiriman Sub kriteria : akurasi, lead time dan lokasi. 5. Kriteria kepercayaan Sub kriteria : kredibiltas dan kapabilitas. Setelah kriteria pemilihan supplier ditentukan, kriteria kriteria tersebut dibentuk menjadi sebuah model network untuk mengidentifikasi hubungan yang saling mempengaruhi. Innerdependence adalah hubungan yang saling mempengaruhi yang terjadi antara satu elemen dengan elemen lainnya dalam satu kriteria, sedangakan outerdependence adalah hubungan antara satu elemen dengan elemen lainnya yang ada dalam kriteria berlainan. Model network ANP yang dibuat adalah sebagai berikut : A-32-3

4 Selanjutnya penilaian dari empat responden digabung dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: = Dari hasil pengolahan dengan bantuan sofware Super Decision diperoleh bobot kriteria untuk pemilihan supplier produk metal plate. Pengolahan dengan menggunakan metode TOPSIS digunakan untuk menentukan supplier terbaik berdasarkan jarak terjauh dari titik ideal negatif dan terdekat dengan titik ideal positif. Melalui metode TOPSIS, kriteria yang dianggap merugikan dapat dilakukan minimasi sehingga perhitungan TOPSIS yang dihasilkan merupakan optimalisasi kriteria-kriteria yang berperan dalam penentuan prioritas supplier. Semakin besar nilai kedekatan relatif (Ci) maka akan menduduki peringkat pertama begitupun sebaliknya. Nilai kedekatan relatif (Ci) ini akan menentukan besarnya alokasi order karena datanya akan digunakan sebagai salah satu inputan data untuk Goal Programming. Berdasarkan hasil perangkingan supplier dengan TOPSIS dapat dilihat CV. Trisari Kumpul menempati urutan pertama, disusul berikutnya oleh PT. Anugrah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri dan PT. Sutindo raya Mulia. Pada penelitian ini terdapat empat fungsi tujuan, antara lain: memaksimalkan total value purchasing (TVP), meminimumkan tingkat cacat produk, meminimumkan keterlambatan pengiriman dan meminimumkan total biaya pembelian. Goal Programming bertujuan meminimasi deviasi antara berbagai tujuan. Fungsi tujuan dibuat dengan cara menggabungkan setiap tujuan yang dibentuk minimasi variabel simpangan sesuai dengan tujuan. Fungsi Tujuannya antara lain : 1. Memaksimalkan total value purchasing (TVP) Memaksimalkan = Persamaan di atas dirubah ke bentuk Goal Programming menjadi: + = n1 adalah deviasi negatif ke 1 yang menunjukkan tingkat pencapaian TVP kurang dari nilai yang ditargetkan. p1 adalah deviasi positif ke 1 yang menunjukkan tingkat pencapaian TVP melebihi dari nilai yang ditargetkan. A-32-4

5 g1 adalah target TVP yang ingin dicapai. 2. Meminimumkan total biaya pembelian Meminimalkan = Persamaan di atas dirubah ke bentuk Goal Programming menjadi: + = 3. Meminimumkan tingkat cacat produk Meminimalkan = Persamaan di atas dirubah ke bentuk Goal Programming menjadi: + = Meminimumkan keterlambatan pengiriman Meminimalkan = Persamaan di atas dirubah ke bentuk Goal Programming menjadi: + = Fungsi kendala yang muncul jika dibandingkan dengan Lin et al. (2011), pada penelitian ini ada penambahan satu kendala yaitu kendala kapasitas gudang penyimpanan perusahaan. Sedangkan kendala kualitas atau jumlah cacat dan pengiriman atau jumlah keterlambatan pada model dasar dieliminasi, karena pada penelitian ini meminimumkan jumlah cacat dan jumlah keterlambatan dimasukkan dalam fungsi tujuan. Adapun yang menjadi kendala dalam pemilihan supplier ini, antara lain: 1. Batasan permintaan = Q adalah permintaan bahan baku 2. Batasan dana A maksimum harga per unit bahan baku yang ditoleransi 3. Batasan kapasitas supplier Ci adalah kapasitas pembelian maksimum bahan baku yang mampu disediakan supplier ke-i. 4. Batasan kapasitas penyimpanan gudang perusahaan = W adalah kapasitas gudang perusahaan tempat menyimpan bahan baku yang dibeli dari semua supplier. Formulasi pencapaian fungsi objektif dibuat dengan cara menggabungkan variabel simpangan dari setiap fungsi objektif sesuai dengan tujuan prioritas. Dengan demikian bentuk fungsi pencapaian dapat diformulasikan sebagai berikut. Meminimalkan : Model yang telah dibentuk kemudian digunakan untuk menyelesaikan permasalahan alokasi order. Pengolahan data menggunakan bantuan software LINGO. A-32-5

6 HASIL DAN PEMBAHASAN Untuk menentukan klaster yang terbaik digunakan kriteria nilai rata - rata performansi yang terbaik. Klaster 2 memiliki rata rata performansi yang lebih baik dari klaster 1, sehingga supplier yang berada pada klaster 2 dipilih sebagai alternatif supplier yang terpilih. Empat supplier yang ada klaster 2 yaitu: CV. Trisari Kumpul, PT. Anugrah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri dan PT. Sutindo Raya Mulia yang selanjutnya akan dipilih sebagai supplier dan selanjutnya akan diproses dengan menggunakan ANP, Topsis, dan Goal Programming. Pada penelitian ini pengolahan ANP bertujuan untuk mendapat nilai bobot dari tiaptiap kriteria terhadap masing-masing supplier yang selanjutnya akan diolah dengan metode TOPSIS. Kriteria pemilihan supplier jika diurutkan berdasarkan besarnya bobot ditunjukkan sebagai berikut : Tabel 1 Urutan subkriteria berdasarkan bobot Sub kriteria Bobot Kredibilitas Keandalan Kapabilitas Akurasi Riset dan pengembangan Inovasi Kecepatan respon Negosiasi Komunikasi Material Lead time Attitude Degree communication Penggunaan teknologi Transportasi Manajemen Lokasi Dari tabel di atas tampak bahwa kriteria kredibilitas memiliki bobot terbesar sebesar 0, Hal ini menunjukkan bahwa faktor kredibiltas supplier merupakan faktor kunci dalam pemilihan supplier. Dapat dilihat bahwa dua sub kritera kredibilitas dan kapabilitas menempatai urutan tiga besar. Dua subkriteria tersebut sama sama berda dalam kriteria kepercayaan. Di sini dapat dilihat bahwa secara umum kriteria kepercayaan memegang peranan yang sangat penting dalam pemilihan supplier. Supplier yang mendapatkan kepercayaan tinggi merupakan supplier yang berpeluang besar akan dipilih oleh perusahaan. Dengan menggunakan TOPSIS makan urutan supplier yang paling optimal adalah CV. Trisari Kumpul, PT. Anugerah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri, PT. Sutindo Raya Mulia. CV. Trisari Kumpul menempati rangking pertama karena kriteria yang dimilikinya mempunyai jarak paling dekat dengan kriteria ideal. Semakin akhir rangking suplier maka A-32-6

7 jarak kriteria yang dimilikinya lebih jauh dari kriteria ideal jika dibandingkan dengan suplier dengan peringkat di atasnya. Hasil alokasi order dari Goal Programming Jika dikaitkan dengan rangking supplier yang diperoleh dengan TOPSIS, maka supplier yang memperoleh rangking tertinggi memdapatkan alokasi order terbesar. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian mengenai Pemilihan Supplier Dengan Mengintegrasikan Cluster Analysis, ANP Dan TOPSIS serta Alokasi Order Dengan Beberapa Fungsi Tujuan adalah sebagai berikut: 1. Untuk efisiensi dalam pemilihan supplier maka alternatif supplier yang berjumlah besar diperlukan klastering, dan setelah terbentuk klaster maka dipilih satu klaster terbaik yang mempunyai rata rata performansi tertinggi. Supplier yang ada dalam klaster yang terpilih merupakan supplier nantinya terpilih sebagai supplier penyuplai bahan kepada perusahaan. 2. Alterntif suplier ada 29 supplier selanjutnya hasil klastering terbentuk dua klaster dan klaster 2 terpilih sebagai klaster terbaik, dimana klaster 2 terdiri dari empat supplier yaitu: CV. Trisari Kumpul, PT. Anugerah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri dan PT. Sutindo Raya Mulia. 3. Terdapat 5 kriteria pemilihan supplier yang totalnya terdiri dari 17 sub kriteria. Dari sejumlah kriteria tersebut kriteria kepercayaan yang terdiri dari sub kriteria kredibilitas dan kapabilitas memiliki bobot yang paling besar. 4. Hasil perangkingan supplier berdasarkan TOPSIS menunjukkan bahwa CV. Trisari Kumpul menempati rangking pertama, PT. Anugerah Binajaya Steel menempati rangking kedua, PT. Central Niaga Mandiri menempati rangking ketiga dan PT. Sutindo Raya Mulia menempati rangking keempat. 5. Alokasi order untuk tiap supplier diselesaikan dengan goal proramming dengan mempertimbangkan empat fungsi tujuan yaitu: memaksimalkan total value purchasing (TVP), meminimumkan total biaya pembelian, meminimumkan tingkat cacat produk dan meminimumkan keterlambatan pengiriman. Saran yang dapat diajukan untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut: 1. Penelitian pemilihan supplier ini bisa dikembangkan pada multi produk bukan hanya sebatas produk tunggal. 2. Penelitian selanjutnya bisa dilakukan dengan kombinasi metode multi criteria decision making lainnya sehingga akan menambah wawasan dalam pemilihan supplier. 3. Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya dilakukan analisa sensitivitas dalam pemilihan suppliernya dan juga dalam melakukan alokasi order. DAFTAR PUSTAKA Bottani, E. dan Rizzi, A. (2008), An Adapted Multi Criteria Approach to Supplier and Products Selection (An Application Oriented to Lead Time Production), International Journal of Production Economics 111: Ciptomulyono, U. (1996), Model Fuzzy Goal Programming Untuk Perencanaan Produksi Terpadu, IPTEK, November, hal Demirtas, Ezgi, A. dan Ustun, Ozden. (2008), An Integrated Multiobjective Decision Making Process for Supplier Selection and Order Allocation, Omega 36: A-32-7

8 Ghodsypour, S. H dan O Brien, C. (1998), A Decision Support System for Supplier Selection Using An Integrated Analytic Hierarchy Process and Linear Programming, International Journal of Production Economics 56: Haq, A. Noorul dan Kannan, G. ( 2006), Design of An Integrated Supplier Selection and Multi-Echelon Distribution Inventory Model in A Built-to-Order Supply Chain Environment, International Journal of Production Research, Vol. 44, No. 10: Lin, C. T., Chen, C. B. dan Ting, Y. C. (2011), An ERP Model for Supplier Selection in Electronics Industry, Expert Systems With Applications, 38: Lieberman, G.J. dan Hillier, F.S. (1990), Introduction to Operations Research. McGraw-Hill, Singapore. Muflih (2005), Alokasi Order pada Supplier dengan Pendekatan Metode Quality Function Deployment dan Linear Programming. Tesis. ITS, Surabaya. Papandreou, V. dan Shang, Z. (2008),Multi Criteria Optimation Approach for the Design of Sustainable Utility System, Computer and Chemical Engineering Vol 32: Satty, T.L (1999). Foundation of the Analytic Network Process. Kobe, Japan : ISAHP Sharma, Subash (1996). Applied Multivariate Techniques. Canada, John Wiley and Sons, Inc. Suhartini (2010). Pendekatan Fuzzy-QFD dan Goal Programming dalam Menentukan Alokasi Order ke Supplier. Tesis. ITS, Surabaya. Wang, Ge. (2005), Product Driven Supply Chain Selection Using Integrated Multi Criteria Decision Making Methodology, International Journal of Production Economic Vol 91: Yogi, K.N. (2005). Evaluasi Kinerja Pemasok dan Alokasi Volume Pembelian di PT. NE. Tugas Akhir. ITS, Surabaya. A-32-8