Sidang Tesis PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGINTEGRASIKAN CLUSTER ANALYSIS, ANP DAN TOPSIS SERTA ALOKASI ORDER DENGAN BEBERAPA FUNGSI TUJUAN Disusun oleh : Ivan Angga Shodiqi NRP : 2509 203 011 Dibimbing oleh: Prof. Dr. Ir. Suparno, M.S.I.E Prof. Ir. I Nyoman Pujawan, M.Eng., PhD 1
Latar Belakang Pemilihan suplier yang tepat tidak hanya menguntungkan bagi perusahaan tetapi juga meningkatkan kepuasan pelanggan Bahan baku dan komponen dapat mencapai 70% dari biaya produk dalam industri manufaktur (Demirtas dan Ustun, 2008) Pemilihan supplier adalah permasalahan multi kriteria yang melibatkan faktor atau kriteria kualitatif dan kuantitatif. Trade-off antara faktor tangible dan intangible sangat penting dilakukan dalam pemilihan supplier (Tahriri et al., 2008) 2
Latar Belakang - 2 Seringkali dalam pemilihan suplier, pengambil keputusan dihadapkan pada kriteria pemilihan suplier yang saling berkaitan satu dengan yang lain Perusahaan bisa dihadapkan pada banyaknya alternatif supplier yang tersedia Sedangkan untuk meningkatkan daya saing perusahaan, dalam pemilihan suplier tidak hanya menetapkan satu target tujuan tetapi juga menetapkan beberapa tujuan sekaligus 3
Permasalahan Bagaimana melakukan pemilihan supplier dengan kriteria pemilihan yang saling berkaitan dan mempunyai banyak pilihan supplier serta bagaimana mengalokasikan order dengan mengoptimalkan sejumlah tujuan yang hendak dicapai. Tujuan 1. Menghasilkan pengembangan metode pemilihan supplier dengan mengkombinasikan ANP, TOPSIS, cluster analysis dan goal programming. 2. Untuk menghasilkan solusi dalam pemilihan supplier sesuai dengan kriteria yang ditentukan dan mengoptimalkan beberapa fungsi tujuan 4
Ruang Lingkup Penelitian Batasan Produk yang digunakan adalah produk tunggal Asumsi 1. Data awal yang didapat dari focus group mewakili kriteria untuk melakukan klaster 2. Kriteria pemilihan supplier berkaitan antara satu dengan yang lainnya 5
Posisi penelitian ini terhadap penelitian - penelitian pemilihan supplier sebelumnya No Karakteristik Penelitian Ghodyspour dan O'Brien (1998) Muftih (2005) Penelitian - penelitian sebelumnya Wang (2005) Bottani dan Rizzi (2008) Demirtas dan Ustun (2008) Suhartini (2010) Lin et al. (2011) Posisi penelitian ini 1 AHP v v v 2 ANP v v v 3 TOPSIS v v 4 QFD v 5 Fuzzy QFD v 6 Fungsi tujuan tunggal v v v 7 Fungsi tujuan multi v v v v 8 Linear Programming v v v 9 Multi Objective Mixed Integer Linear Programming v 10 Goal Programming v v v 11 Cluster Analysis v v 6
Cluster Analysis Cluster analysis adalah suatu analisis statistik yang bertujuan memisahkan obyek kedalam beberapa kelompok yang mempunyai sifat berbeda antar kelompok yang satu dengan yang lain. Tiap - tiap kelompok dalam cluster analysis bersifat homogen antar anggota dalam kelompok. Tujuan utama cluster analysis adalah menggabungkan objek - objek yang mempunyai kesamaan ke dalam sebuah kelompok atau klaster. 7
Analytical Network Process-1 Analytical Network Process (ANP) merupakan sebuah pengembangan dari metodologi Analytical Hierarchy Process (AHP) yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan Multi Criteria Decision Making (MCDM). ANP dapat memodelkan sistem dengan feedback dimana 1 level mungkin mendominasi dan didominasi baik secara langsung atau tidak langsung oleh level lainnya. Kelebihan dari ANP adalah dapat diaplikasikan untuk permasalahan multi kriteria yang didalamnya terdapat hubungan innerdependence, dengan kata lain ANP memungkinkan terjadinya feedback yang tidak dapat dilakukan dalam AHP. 8
Technique for Order Preference by Similarity to Idea Solution (TOPSIS) Metode TOPSIS merupakan pendekatan untuk penyelesaian permasalahan multikriteria Konsep TOPSIS adalah alternatif yang terdekat dengan ideal solution dan terjauh dari negative ideal solution pada multi-dimentional computing space adalah pilihan optimal. 9
Goal Programming Goal programming muncul karena sebagian besar permasalahan optimasi hanya mempertimbangkan satu fungsi tujuan, sedangkan sering kali sebuah permasalahan memiliki lebih dari satu fungsi tujuan dimana fungsi tujuan satu dengan lainnya dapat menimbulkan konflik. 10
METODOLOGI PENELITIAN Studi pendahuluan Identifikasi dan rumusan masalah Menetapkan tujuan Pengumpulan data Pemodelan dan pengembangan model: - Cluster analysis - ANP dan TOPSIS - Alokasi order dengan Goal programming Pengolahan data Analisa dan interpretasi Kesimpulan dan saran 11
PENGEMBANGAN MODEL 12
Skema Pengembangan Model Penelitian ini mengacu pada model dasar yang diajukan oleh Lin et al. (2011) Model dasar Pemilihan supplier pada: - Produk tunggal - Produk disuplai oleh beberapa alternatif supplier - Fungsi tujuan tunggal Pada kenyataannya - Satu produk bisa disuplai oleh alternatif supplier yang jumlahnya sangat banyak - Perusahaan bisa menetapkan mempunyai sejumlah tujuan Rencana penelitian: Mengembangkan pemilihan supplier dengan: - Produk tunggal - Alternatif supplier berjumlah banyak - Perusahaan mempunyai sejumlah tujuan yang hendak dicapai 13
Model Dasar Lin et al. (2011) : pemilihan supplier dengan mengkombinasikan metode ANP dan TOPSIS dan menyelesaikan alokasi order dengan linier programming Prosedur Tujuan Metodologi Kualitatif Focus group Pendefinisian kriteria dan menemukan keterkaitan antara kriteria Analytic Network Process (ANP) Menghitung bobot dari tiap kriteria Technic for Order Preference by Similarity to Idea Solution (TOPSIS) Merangking dan menghitung skor akhir dari tiap alternatif Linier Programming (LP) Menghitung alokasi order yang sesuai untuk tiap supplier 14
Alokasi order pada model dasar dengan linier programming - 1 Max Subject to : (batasan demand) (batasan kualitas) (batasan pengiriman) (batasan budget) (batasan kapasitas) i=1,2,...n 15
Alokasi order pada model dasar dengan linier programming - 2 Dimana : S i rangking akhir supplier i X i. jumlah order untuk tiap supplier i i indeks supplier ke 1,2,3,...n Q permintaan bahan baku di tingkat cacat bahan baku dari supplier i B maksimum tingkat cacat yang ditoleransi pi tingkat keterlambatan pengiriman supplier i U maksimum tingkat keterlambatan yang ditoleransi A maksimum harga per unit bahan baku yang ditoleransi Ci kapasitas pembelian maksimum bahan baku yang mampu disediakan supplier ke-i. 16
Pengembangan Model Prosedur Metodologi Kualitatif Focus group Tujuan Pendefinisian kriteria dan menemukan keterkaitan antara kriteria Cluster Analysis Mengelompokkan supplier ke dalam sejumlah klaster Klaster terpilih Proses pemilihan supplier ANP dan TOPSIS Menghitung bobot dari tiap kriteria dan menghitung skor akhir dari tiap supplier pada klaster terplilih Proses alokasi order Goal Programming (GP) Menghitung alokasi order yang sesuai untuk tiap supplier 17
Cluster Analysis Alternatif supplier yang tersedia jumlahnya 29 supplier. Untuk mereduksi variansi supplier maka dilakukan cluster analysis Kriteria pengklasteran diperoleh berdasarkan focus group discussion meliputi: 1.Respon penawaran (dengan sub kriteria: pengiriman penawaran dan kelengkapan dokumen) 2.Kriteria penilaian pemenang (dengan sub kriteria: aspek teknis dan aspek ekonomis) 3.Kedatangan barang (dengan sub kriteria: kesesuaian kualitas/jumlah dan konsistensi terhadap due date, 4.Konsistensi pengiriman 18
Pengklasteran Alternatif Supplier - 1 Digunakan klaster hirarki dengan menggunakan metode centroid dalam proses pengklasteran 19
Pengklasteran Alternatif Supplier - 2 Penggolongan dapat dikerucutkan menjadi 2 klaster besar berdasarkan kesamaan performansinya Klaster 1 mempunyai nilai rata rata performansi sebesar 21,66 sedangkan klaster 2 mempunyai nilai rata rata performansi sebesar 31,63. Supplier yang terpilih adalah suplier yang ada dalam klaster 2 yaitu sebanyak empat supplier yang terdiri dari CV. Trisari Kumpul., PT. Anugrah Binajaya Steel, PT. Central Niaga Mandiri dan PT. Sutindo Raya Mulia 20
Analytical Network Process (ANP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Idea Solution (TOPSIS) Pada penelitian ini kriteria yang digunakan dalam pemilihan supplier mengacu pada penelitian Lin et al. (2011) dan disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi perusahaan. Kriteria tersebut 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 21
Model Network ANP Material Transportasi Keandalan Inovasi Manajemen Negosiasi Riset dan pengembangan Harga Kualitas Kredibilitas Kapabilitas Kepercayaan Attitude Komunikasi Kecepatan respon Akurasi Lead time Degree Communication Pelayanan Penggunan teknologi Lokasi Pengiriman 22
Hasil pembobotan kriteria dengan ANP Kriteria Sub kriteria Bobot Material 0.035479 Harga Transportasi 0.009939 Manajemen 0.007908 Negosiasi 0.047711 Keandalan 0.144039 Kualitas Inovasi 0.056443 Riset dan pengembangan 0.076797 Attitude 0.016945 Komunikasi 0.041642 Pelayanan Kecepatan respon 0.049464 Degree communication 0.01665 Penggunaan teknologi 0.012136 Akurasi 0.086723 Pengiriman Lead time 0.017047 Lokasi 0.000712 Kepercayaan Kredibilitas 0.248834 Kapabilitas 0.131530 23
Hasil perangkingan supplier dengan TOPSIS Rank Supplier Ci 1 CV. Trisari Kumpul 0.982 2 PT. Anugerah Binajaya Steel 0.575 3 PT. Central Niaga Mandiri 0.188 4 PT. Sutindo Raya Mulia 0.172 CV. Trisari Kumpul menempati rangking pertama karena kriteria yang dimilikinya mempunyai jarak paling dekat dengan kriteria ideal. Semakin akhir rangking supplier maka jarak kriteria yang dimilikinya lebih jauh dari kriteria ideal jika dibandingkan dengan supplier dengan peringkat di atasnya. 24
Alokasi order pada pengembangan model dasar dengan goal programming -1 Alokasi order pada model dasar Lin et al. (2011) mempunyai satu fungsi tujuan yaitu memaksimalkan Total Value Purchasing (TVP) Permasalahan alokasi order dikembangkan pada permasalahan dimana ada sejumlah tujuan (multi objective) Sehingga digunakan goal programming untuk menyelesaikan permasalahan alokasi order pada supplier yang terpilih. 25
Alokasi order pada pengembangan model dengan goal programming -2 Tujuan yang ingin dicapai Memaksimalkan total value purchasing (TVP) Meminimumkan total biaya pembelian perusahaan Meminimumkan jumlah cacat bahan baku Meminimumkan jumlah keterlambatan pengiriman Variabel Keputusan Pada penelitian ini, variabel keputusan yang dicari adalah: S i rangking akhir supplier i X i. jumlah order untuk tiap supplier i Dengan i adalah indeks supplier ke 1,2,3,...n 26
Formulasi goal programming - 1 Pada tahap ini fungsi tujuannya meminimasi deviasi antara berbagai tujuan Fungsi objektif 1. Memaksimalkan total value purchasing (TVP) 2. Meminimumkan total biaya pembelian 3. Meminimumkan tingkat cacat produk 4. Meminimumkan keterlambatan pengiriman 27
Batasan permintaan Formulasi goal programming - 2 Batasan kapasitas supplier Batasan kapasitas penyimpanan gudang perusahaan nn ii=1 XX ii WW Bentuk fungsi tujuan pada goal programming dapat diformulasikan sebagai berikut: Meminimalkan : 28
Meminimalkan : Subject to: Formulasi goal programming - 3 29
Hasil alokasi order dengan goal programming Supplier Alokasi order CV. Trisari Kumpul 90 PT. Anugerah Binajaya Steel 80 PT. Central Niaga Mandiri 54 PT. Sutindo Raya Mulia 26 Total 250 Jika dibandingkan antara rangking supplier yang diperoleh dari TOPSIS dan besarnya prosentase alokasi order, maka prosentase alokasi order berbanding lurus dengan urutan rangking supplier. Semakin baik peringkat supplier maka prosentase alokasi order yang diterima supplier semakin besar. 30
Kesimpulan dan Saran Kesimpulan: Untuk efisiensi dalam pemilihan supplier maka alternatif supplier yang berjumlah besar diperlukan pengklasteran untuk dipilih satu klaster terbaik 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. 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. Hasil perangkingan dengan TOPSIS diperoleh urutan rangking supplier yaitu: 1)CV. Trisari Kumpul, 2)PT. Anugerah Binajaya Steel, 3)PT. Central Niaga Mandiri, 4)PT. Sutindo Raya Mulia. 31
Kesimpulan (lanjutan) Alokasi order 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. Dari hasil perhitungan dengan goal programming disimpulkan bahwa semakin baik rangking supplier maka prosentase alokasi order supplier semakin besar. Saran Penelitian pemilihan supplier ini bisa dikembangkan pada multi produk bukan hanya sebatas produk tunggal. Penelitian selanjutnya bisa dilakukan dengan kombinasi metode multi criteria decision making lainnya sehingga akan menambah wawasan dalam pemilihan supplier. Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya dilakukan analisa sensitivitas dalam pemilihan suppliernya dan juga dalam melakukan alokasi order 32
Langkah langkah TOPSIS-1 Langkah 1 : membangun matrik keputusan (D) dengan menggunakan nilai dari kriteria 0.5471 0.3889 0.2403 0.5089 0.2921 0.3148 0.2932 0.2805 0.2808 0.3496 0.3814 0.3278 0.5993 0.4415 0.2683 0.4321 0.2582 0.2157 0.3540 0.1943 0.2512 0.2279 0.1372 0.1683 0.2071 0.1917 0.1441 0.3723 0.1329 0.1892 0.2218 0.1680 0.3168 0.2121 0.1593 0.1613 0.0796 0.1169 0.1745 0.0924 0.0804 0.0908 0.0756 0.1010 0.1498 0.0878 0.1058 0.2368 0.1047 0.1650 0.1006 0.0779 0.0958 0.0602 0.1230 0.3055 0.0574 0.0822 0.0599 0.0619 0.0720 0.0964 0.0660 0.1058 0.0999 0.0808 0.0862 0.0628 Langkah 2 : Menormalisasikan matrik keputusan (D) melalui perhitungan berikut ini 33
Langkah langkah TOPSIS-2 Langkah 3 : Membangun matrik keputusan terbobot yang sudah dinormalkan (V) Langkah 4 : Menjelaskan solusi ideal dan solusi negatifnya melalui perhitungan berikut ini. 34
Tabel Solusi Ideal Sub kriteria A + A - Material 0.00507 0.00072 Transportasi 0.00101 0.00025 Manajemen 0.00050 0.00012 Negosiasi 0.00635 0.00146 Keandalan 0.01150 0.00657 Inovasi 0.00464 0.00085 Riset dan pengembangan 0.00589 0.00161 Attitude 0.00124 0.00027 Komunikasi 0.00306 0.00067 Kecepatan respon 0.00452 0.00093 Degree communication 0.00166 0.00042 Penggunaan teknologi 0.00104 0.00021 Akurasi 0.01358 0.00240 Lead time 0.00197 0.00045 Lokasi 0.00005 0.00002 Kredibilitas 0.02810 0.00561 Kapabilitas 0.00888 0.00216 35
Langkah langkah TOPSIS-3 Langkah 5 : Hitung jarak antara solusi ideal dengan solusi negatifnya untuk masing-masing alternatif. Langkah 6 : Hitung hubungan terdekat dari solusi idealnya untuk masing-masing alternatif. Langkah 7 : Merangking order dari alternatif 36
Goal programming Meminimalkan deviasi Pada tahap ini fungsi tujuannya meminimasi deviasi antara berbagai tujuan Fungsi objektif 1. Memaksimalkan total value purchasing (TVP) Memaksimalkan Persamaan di atas dirubah ke bentuk goal programming menjadi: n 1 adalah deviasi negatif ke 1 yang menunjukkan tingkat pencapaian TVP kurang dari nilai yang ditargetkan. p 1 adalah deviasi positif ke 1 yang menunjukkan tingkat pencapaian TVP melebihi dari nilai yang ditargetkan. g 1 adalah target TVP yang ingin dicapai. 37
Fungsi objektif-2 2. Meminimumkan total biaya pembelian Meminimalkan Persamaan di atas dirubah ke bentuk goal programming menjadi: Dimana: n 2 adalah deviasi negatif ke 2 yang menunjukkan tingkat pencapaian biaya pembelian kurang dari nilai yang ditargetkan. p 2 adalah deviasi positif ke 2 yang menunjukkan tingkat pencapaian biaya pembelian melebihi dari nilai yang ditargetkan. g 2 adalah target biaya pembelian yang ditentukan a i adalah harga per unit bahan baku yang dari supplier i 38
Fungsi objektif-3 3. Meminimumkan tingkat cacat produk Meminimalkan Persamaan di atas dirubah ke bentuk goal programming menjadi: Dimana: n 3 adalah deviasi negatif ke 3 yang menunjukkan jumlah cacat produk kurang dari nilai yang ditargetkan. p 3 adalah deviasi positif ke 3 yang menunjukkan jumlah cacat produk melebihi dari nilai yang ditargetkan. g 3 adalah target jumlah cacat yang ditentukan di adalah tingkat cacat bahan baku dari supplier i 39
Fungsi objektif-4 4. Meminimumkan keterlambatan pengiriman Meminimalkan Persamaan di atas dirubah ke bentuk goal programming menjadi: Dimana: n 4 adalah deviasi negatif ke 4 yang menunjukkan tingkat pencapaian keterlambatan pengiriman kurang dari nilai yang ditargetkan. p 4 adalah deviasi positif ke 4 yang menunjukkan tingkat pencapaian keterlambatan melebihi dari nilai yang ditargetkan. g 4 adalah target jumlah keterlambatan pengiriman yang ditentukan pi adalah tingkat keterlambatan pengiriman supplier i 40