OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI PRODUK PETROLEUM DAN CHEMICAL DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING

Transkripsi

1 OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI PRODUK PETROLEUM DAN CHEMICAL DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING Dimas Ismunandar dan Suparno Program Studi Magister Manajemen Teknologi ITS Bidang Keahlian Manajemen Industri ABSTRAK TPPI adalah salah satu perusahaan swasta Petrokimia yang bergerak di bidang pengolahan minyak bumi menjadi produk Chemical atau yang lebih dikenal dengan BTX product (Benzene, Toluene and Xylene). Di samping itu ada side products yang dihasilkan yaitu produk Petroleum yang terdiri dari Light Naphta, Kerosene, Diesel Oil dan Reformate. Bahan baku yang digunakan adalah, tersebut diperoleh dari beberapa tempat, antara lain: Bintulu, Handil, Margham, Northwest Shelf (NWS), Qatar, Senipah, Sharjah, Arun, Bontang, Terranganu, Bayu Undan dan Laminaria. Harga bahan baku yang digunakan dapat berubah-ubah sewaktu-waktu mengikuti harga minyak bumi dunia, begitupun dengan harga jual produk yang dihasilkan. Harga jual produk Chemical cenderung lebih tinggi dari harga jual produk Petroleum. Dengan memperhatikan produk-produk yang dihasilkan dan mempertimbangkan kontribusinya terhadap pendapatan, maka perlu dilakukan penentuan bauran produk yang tepat antara produk Chemical dan produk Petroleum dengan tujuan untuk memaksimalkan keuntungan. Sering kali perusahaan menentukan goal-goal yang harus dicapai, kadang goal-goal tersebut tidak setaraf atau bertentangan. Untuk itu maka digunakan metode Goal Programming untuk menentukan bauran produk yang tepat sekaligus mencapai goal-goal yang telah ditetapkan perusahaan. Dengan metode Goal Programming ini didapatkan formulasi atau model yang dapat dipakai pada kondisi sesuai dengan harga bahan baku dan harga jual produk yang berubah-ubah sewaktuwaktu. Kata kunci: Petrokimia, Bauran Produk,, Goal, Chemical Product, Petroleum Product, Goal Programming, Keuntungan PENDAHULUAN Berbagai upaya dilakukan pemerintah untuk menarik investor dalam bidang industri Petrokimia, khususnya Petrokimia Aromatik. Salah satu hasilnya adalah didirikannya PT. Trans-Pacific Petrochemical Indotama (TPPI) di Tuban yang memiliki tujuan untuk memproduksi produk-produk Petrokimia aromatik hulu dan antara. TPPI berdiri pada tahun 1996 dan mendirikan pabriknya di Tuban. TPPI merupakan pabrik yang mempunyai core business menghasilkan produk Chemical (Benzene, Toluene dan Xylene) dan mempunyai side products Light Naphta, Kerosene, Reformate dan Gas Oil. Oleh karena itu TPPI bisa juga disebut sebagai Refinery Plant. Kapasitas produksi dari TPPI adalah 3,6 juta ton/tahun, dan produknya antara lain terdiri atas Light Naphta sebanyak ton/tahun, Paraxylene sebanyak ton/tahun, Benzene sebanyak ton/tahun, Toluene sebanyak ton/tahun, Orthoxylene

2 sebanyak ton/tahun, Reformate sebanyak ton/tahun, Kerosene sebanyak 1,1 juta ton/tahun dan Diesel Oil sebanyak ton/tahun. Proses produksi yang kompleks dan menghasilkan produk yang berbeda-beda antara satu sama lainnya membuat TPPI harus melakukan perencanaan produksi yang efektif. Raw material yang mempunyai spesifikasi dan yield yang berbeda menghasilkan produk yang mempunyai production rate, production cost dan product price yang berbeda pula satu sama lainnya. Proses produksi di TPPI merupakan proses yang berkesinambungan, artinya proses yang dilakukan berlangsung selama 24 jam, di mulai dari bahan baku dialirkan dari storage tank ke Aromatic plant untuk menghasilkan produk. Gambar 1. Production Process Flow TPPI Berdasarkan desain awal, pabrik TPPI diharapkan dapat mengolah bahan baku yang berasal dari beberapa tempat, yaitu: Bintulu, Handil, Margham, Northwest Shelf (NWS), Qatar, Senipah, Sharjah, Arun, Bontang, Terranganu, Bayu Undan dan Laminaria. Masing-masing bahan baku mempunyai spesifikasi yang berbeda antara satu sama lainnya dan harga yang berbeda pula. Pengolahan bahan baku yang di proses akan menghasilkan produk Chemical dan produk Petroleum. Karena berbagai jenis yang digunakan dan beragam produk yang dihasilkan, maka TPPI melakukan production planning dalam proses produksinya. Hal ini dilakukan karena harga bahan baku berbeda-beda, walaupun perbedaannya tidak terlalu signifikan satu sama lainnya. Untuk produk Petroleum dan produk Chemical memiliki harga jual yang berbeda pula, akan tetapi harga jual produk Petroleum atau harga jual produk Chemical yang diproses dari bahan baku yang berbeda memiliki harga jual yang sama. A-15-2

3 Sering kali suatu perusahaan disamping ingin memaksimalkan laba, juga ingin menjaga agar harga jual barangnya tetap rendah. Perusahaan mungkin juga bertujuan meningkatkan investasi dalam riset dan pengembangan, tetapi di lain pihak juga ingin meningkatkan investasi dalam persediaan barangnya. Tujuan-tujuan yang diinginkan perusahaan kadang tidak setaraf atau bertentangan bahkan berbagai tujuan yang diinginkan untuk dicapai. Untuk menyelesaikan masalah dalam pengambil keputusan seperti ini maka digunakan metode Goal Programming. Goal programming merupakan suatu perluasan dari linear programming yang mempunyai multi tujuan. Oleh karena itu, Goal programming dapat meningkatkan fleksibilitas linear programming dengan memasukkan berbagai tujuan tersebut, di samping tetap dapat menghasilkan suatu solusi optimal dalam kaitannya dengan prioritas tujuan. Seperti yang telah dipaparkan sebelumnya bahwa permasalahan yang ada dalam perencanaan produksi di TPPI adalah permasalahan multiobjective yang harus diselesaikan dengan teknik optimasi. Penyelesaian permasalahan optimasi akan menggunakan pendekatan dengan metode Goal programming. Setelah diperoleh data yang dibutuhkan maka langkah selanjutnya adalah melakukan pengolahan data yang dimulai dengan memasukkan fungsi kendala tujuan serta membuat permodelannya dan melakukan pengolahan data menggunakan program LINDO. METODOLOGI Dalam melakukan penelitian ini digunakan metodologi penelitian seperti terlihat pada Gambar 2 sebagai berikut: Pengamatan Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Kajian Pustaka Identifikasi Metode Analisis Pengumpulan Data Permodelan menggunakan Goal Programming Mencari solusi bauran produk yang tepat antara produk Chemical dan produk Petroleum Kesimpulan dan Saran Gambar 2. Diagram Alir Penelitian A-15-3

4 HASIL DAN PEMBAHASAN pemodelan dengan program LINDO akan di analisa dengan melakukan beberapa alternatif. Dengan begitu akan terlihat hasil keuntungan yang diperoleh perusahaan dari masing-masing alternatif tersebut. Alternatif-alternatif tersebut antara lain: 1. Alternatif 1: Batasan X11, X12,..., X88 lebih besar sama dengan Alternatif 2: Batasan X11, X12,..., X88 lebih besar sama dengan produksi aktual pabrik. 3. Alternatif 3: Batasan X11, X12,..., X88 lebih kecil sama dengan kapasitas desain produksi. 4. Alternatif 4: Batasan X11, X12,..., X88 lebih besar sama dengan target demand. Dari tabel 1 di bawah ini menunjukkan hasil pemodelan formulasi dengan beberapa alternatif untuk masing-masing penggunaan bahan baku dan produk-produk yang dihasilkan. Tabel 1. Pemodelan A-15-4

5 Tabel 1. Pemodelan (Lanjutan) Dengan melihat dari hasil produksi, bisa dicari margin profit yang didapat perusahaan yaitu dengan mengalikan produk dengan harga jual lalu dikurangi pembelian bahan baku. Tabel 2 menunjukkan margin profit yang didapat perusahaan dari beberapa alternatif untuk masing-masing bahan baku. A-15-5

6 Tabel 2. Perolehan Margin Profit Total Alt. 1 Margin Profit 1 Senipah , ( ) 2 Nam con Son , ( ) 3 Sharjah , ( ) 4 Sleipner , ( ) 5 Bintulu , ( ) 6 NWS , ( ) 7 Mellitah , ( ) 8 Bayu Undan , ( ) Total Alt. 3 Margin Profit 1 Senipah , Nam con Son , Sharjah , Sleipner , Bintulu , NWS , Mellitah , Bayu Undan , Total Alt. 3 Margin Profit 1 Senipah , ( ) 2 Nam con Son , ( ) 3 Sharjah , ( ) 4 Sleipner , ( ) 5 Bintulu , ( ) 6 NWS , ( ) 7 Mellitah , ( ) 8 Bayu Undan , ( ) Total Alt. 4 Margin Profit 1 Senipah , Nam con Son , Sharjah , Sleipner , Bintulu , NWS , Mellitah , Bayu Undan , KESIMPULAN 1. Alternatif 1 menunjukkan margin profit minus (-) untuk semua penggunaan bahan baku, yang artinya bahwa alternatif ini tidak bisa dijalankan. 2. Alternatif 2 margin profit terbesar ditunjukkan pada penggunaan bahan baku NWS yaitu sebesar US$ dan margin profit terkecil pada penggunaan bahan baku Senipah yaitu sebesar US$ A-15-6

7 3. Alternatif 3 menunjukkan margin profit minus (-) untuk semua penggunaan bahan baku, yang artinya bahwa alternatif ini tidak bisa dijalankan sama seperti pada alternatif Alternatif 4 menunjukkan hasil yang sama dengan alternatif 2, yaitu margin profit terbesar ditunjukkan pada penggunaan bahan baku NWS dan margin profit terkecil ditunjukkan pada penggunaan bahan baku Senipah. Alternatif 4 mempunyai margin profit terbesar sebesar US$ dan margin profit terkecil pada penggunaan bahan baku Senipah yaitu sebesar US$ DAFTAR PUSTAKA Aranda, C. G., Mareschal, B. and Toledo, C. E. E., (2001), Processing Crude Oil: Selection of Technologies and Petrochemicals Products using Multicriteria Methods (A Case Study of Multilevel Planning), Journal of Department for Mathematics, Operations Research, Statistics and Informational Systems for Management (MOSI), Vrije Universiteit Brussel. Aranda, C. G. and Toledo, C. E. E. (2001), Industrial Petrochemical Production Planning and Expansion a Multi Objective Linear Programming approach, Journal of Department for Mathematics, Operations Research, Statistics and Informational Systems for Management (MOSI), Vrije Universiteit Brussel. Bazaraa, M. S., Jarvis, J. J. and Sherali. (2005), Linear Programming and Networks Flows, Third Edition, A John Wiley & Sons, Inc., Publication. Cahyono, T. A. (2004), Penentuan Bauran Produk Layanan di PT. PLN (PERSERO) Distribusi Bali, Tesis Program Magister Manajemen Teknologi, Jurusan Manajemen Industri, Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya. Ciptomulyono, U., dkk. (2005), Laporan Studi Pengembangan Integratif Industri Petrokimia Aromatik Terpadu, Dinas Perindustrian dan Perdagangan Propinsi Jawa Timur bekerjasama dengan Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya. Muslich, M. (2009), Metode Pengambilan Keputusan kuantitatif, Edisi Pertama, Penerbit Bumi Aksara. Santosa, B. (2003), Teknik optimasi, Teori dan Implementasi, Edisi Pertama, Penerbit Guna Widya Siswanto (2007), Operations Research, Jilid I, Penerbit Erlangga. Toledo, C. E. E. (2001), Industrial Petrochemical Production Planning and Expansion: A Multi Objective Linear Programming approach, Journal of Department for Mathematics, Operations Research, Statistics and Informational Systems for Management (MOSI), Vrije Universiteit Brussel, vol. 9, no. 1, pp A-15-7