NO SKRIPSI: TI 1772/0929/2011 MODEL PEMILIHAN SUPPLIER BERDASARKAN PERFORMANSI DENGAN KEBIJAKAN POTONGAN HARGA
SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Menyelesaikan Studi Strata Satu (S-1) dan Memperoleh Gelar Sarjana Teknik (ST)
Disusun oleh: ANISA NUR HARDIANTI NIM: 122.06.0017
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” YOGYAKARTA 2011
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI MODEL PEMILIHAN SUPPLIER BERDASARKAN PERFORMANSI DENGAN KEBIJAKAN POTONGAN HARGA Oleh: ANISA NUR HARDIANTI NIM: 122.06.0017
Telah disetujui dan disahkan: Pada tanggal: 10 JUNI 2011
Dosen Pembimbing I
Dosen Pembimbing II
Puryani, S.T.,M.T. NPY: 2 6705 96 0078 1
Laila Nafisah, S.T., M.T. NPY: 2 7411 00 0227 1
Mengetahui, Ketua Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta
Ir. Dyah Rachmawati L., M.T. NIP: 19651219 199103 2001
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb Puji syukur Penyusun panjatkan Kehadirat Allah SWT yang senantiasa melimpahkan rahmat dan karunia-Nya, sehingga penyusun dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul “Model Pemilihan Supplier Berdasarkan Performansi Dengan Kebijakan Potongan Harga”. Tugas akhiri ini dibuat untuk memenuhi salah satu persyaratan menyelesaikan studi pada Jurusan Teknik Industri jenjang pendidikan S-1 di Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta. Terwujudnya tugas akhir ini tidak lepas dari bantuan berbagai pihak, dalam pengumpulan data maupun penyusunan tugas akhir ini. Untuk itu penyusun mengucapkan terima kasih sedalam-dalamnya kepada: 1. Ibu Puryani ST., MT. Selaku Dosen Pembimbing I, yang telah meluangkan waktu dan pikirannya untuk memberikan bimbingan dan pengarahan dalam pembuatan tugas akhir ini. 2. Ibu Laila Nafisah ST., MT. Selaku Dosen Pembimbing II, atas bimbingan dan masukan yang diberikan. 3. Ibu Ir Dyah Rachmawati L., MT. Selaku Ketua Jurusan Teknik Industri Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta. 4. Mbak Eko dan Mas Ari selaku asisten apoteker di Apotek Ivana yang telah membantu penyusun dalam pencarian data di perusahaan. 5. Semua pihak yang telah memberikan bantuan dan semangatnya kepada saya
dalam pembuatan dan penyusunan tugas akhir hingga saat ini.
Penyusun menyadari bahwa tugas akhir ini masih jauh dari sempurna, untuk itu penyusun mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun. Pada akhirnya penyusun berharap agar tugas akhir ini dapat memenuhi persyaratan yang telah ditetapkan dan dapat memberikan manfaat bagi penyusun pada khususnya dan pembaca pada umumnya. Wassalamu’alaikum. Wr. Wb Yogyakarta,
Mei 2011
Penyusun
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL .................................................................................. HALAMAN PENGESAHAN .................................................................... KATA PENGANTAR ................................................................................ LEMBAR PERSEMBAHAN ...................................................................... DAFTAR ISI .............................................................................................. DAFTAR GAMBAR .................................................................................. DAFTAR TABEL ...................................................................................... DAFTAR LAMPIRAN .............................................................................. ABSTRAK .................................................................................................. ABSTRACT ..................................................................................................
Hal i ii iii v vi vii xi x xi xii
BAB I 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.5
PENDAHULUAN .................................................................... Latar Belakang Masalah ........................................................... Perumusan Masalah .................................................................. Batasan Masalah ....................................................................... Tujuan Penelitian ..................................................................... Manfaat Penelitian .................................................................... Sistematika Penulisan ...............................................................
I-1 I-1 I-4 I-4 I-5 I-5 I-5
BAB II STUDI PUSTAKA ................................................................... 2.1 Pemodelan Sistem ..................................................................... 2.1.1 Pengertian pemodelan sistem ........................................... 2.1.2 Jenis-jenis model .............................................................. 2.1 Performansi .............................................................................. 2.2 Peran Supplier .......................................................................... 2.3 Metode Penilaian Performansi Supplier ................................... 2.4 Model Ng (2007) ...................................................................... 2.5 Model Widayanti (2008) .......................................................... 2.5.1 Penggunaan bobot kriteria ................................................ 2.5.2 Model transformasi ........................................................... 2.5.3 Perhitungan akibat penambahan kriteria .......................... 2.5.4 model pemilihan Widayanti ............................................. 2.6 ModelYuliandari (2009) ............................................................ 2.6.1 Model Pemilihan Supplier Multi-kriteria.........................
II-1 II-1 II-1 II-2 II-4 II-4 II-10 II-16 II-19 II-19 II-21 II-24 II-25 II-26 II-26
BAB III 3.1 3.2 3.3
III-1 III-1 III-4 III-6 III-6 III-7
PENGEMBANGAN MODEL ................................................. Permasalahan yang Dihadapi ................................................... Kerangka Penelitian .................................................................. Penyelesaian Masalah .............................................................. 3.3.1 Kerangka penyelesaian masalah .................................... 3.3.2 Notasi ..............................................................................
3.3.3 Asumsi............................................................................. 3.3.4 Algoritma penyelesaian masalah ....................................
III-8 III-9
BAB IV CONTOH NUMERIK DAN ANALISIS .................................. IV-1 4.1 Contoh Numerik ....................................................................... IV-1 4.1.1 Data yang digunakan ...................................................... IV-1 4.1.2 Penentuan supplier .......................................................... IV-3 4.1.2.1 Penentuan bobot kriteria performansi ................. IV-3 4.1.2.2 Penentuan performansi supplier .......................... IV-6 4.1.2.3 Penentuan jumlah produk yang dipesan .............. IV-8 4.1.2.4 Menyusun matriks kriteria setiap supplier ......... IV-12 4.1.2.5 Memilih supplier ................................................ IV- 13 4.2 Analisi Hasil ............................................................................ IV-14
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ................................................ 5.1 Kesimpulan ............................................................................... 5.2 Saran ......................................................................................... DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
V-1 V-1 V-1
DAFTAR GAMBAR
Hal Gambar 2.1
Prinsip pembilang model transformasi kriteria benefit.......
II-19
Gambar 2.2
Prinsip pembilang model transformasi kriteria cost............
II-20
Gambar 3.1
Kerangka penelitian ..........................................................
III-5
Gambar 3.2
Kerangka pengembangan model .......................................
III-6
Gambar 4.1
Grafik perhitungan agregat .........................................
IV-9
DAFTAR TABEL
Hal Tabel 2.1
Skala Penilaian Performansi.................................................
II-9
Tabel 2.2
Penyusunan kriteria pada metode SWAM ...........................
II-22
Tabel 3.1
Perbandingan Pengembangan Model Pemilihan Supplier dengan Model Pemilihan Supplier yang Sudah Ada ...........
III-3
Tabel 3.2
Nilai kriteria masing-masing supplier ..................................
III-11
Tabel 4.1
Data nama supplier yang direkomendasikan perusahaan ....
IV-1
Tabel 4.2
Data Produk .........................................................................
IV-2
Tabel 4.3
Data Penawaran Diskon Harga Produk Merek Akurat ........
IV-2
Tabel 4.4
Data Penawaran Diskon Harga Produk Merek Vicks Inhaler ..................................................................................
Tabel 4.5
IV-2
Data Penawaran Diskon Harga Produk Merek Hufagrip Syrup .....................................................................................
IV-3
Tabel 4.6
Data Penawaran Diskon Harga Produk Merek Microgynon.
IV-3
Tabel 4.7
Urutan kepentingan kriteria oleh 2 pengambil keputusan ...
IV-3
Tabel 4.8
Penilaian kriteria ..................................................................
IV-4
Tabel 4.9
Data bobot kriteria performansi ...........................................
IV-5
Tabel 4.10
Data penilaian performansi supplier untuk produk merek Akurat ...................................................................................
Tabel 4.14
IV-7
Data jumlah pemesanan produk periode Januari-Desember 2010 ......................................................................................
IV-8
Tabel 4.15
Hasil perhitungan agregat .....................................................
IV-9
Tabel 4.16
Peramalan winter’s model ....................................................
IV-11
Tabel 4.17
Hasil peramalan ....................................................................
IV-11
Tabel 4.22
Ranking Supplier ..................................................................
IV-13
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1
Tabel 4.11 Data penilaian performansi merek Vicks Inhaler Tabel 4.12 Data penilaian performansi merek Hufagrip Syrup Tabel 4.13 Data penilaian performansi merek Microgynon
L-1 L-2 L-3
Lampiran 2
Hasil perhitungan SUR untuk produk merek Akurat Hasil perhitungan SUR untuk produk merek Vicks Inhaler Hasil perhitungan SUR untuk produk merek Hufagrip Hasil perhitungan SUR untuk produk merek Microgynon
L-4 L-5 L-6 L-7
Lampiran 3
Alasan Pemberian Nilai Performansi merek Akurat Alasan Pemberian Nilai Performansi merek Vicks Inhaler Alasan Pemberian Nilai Performansi merek Hufagrip Alasan Pemberian Nilai Performansi merek Microgynon
L-8 L-10 L-12 L-14
Lampiran 4
Perhitungan nilai bobot diskon
L-15
ABSTRAK Supplier dalam pengadaan bahan baku di berbagai perusahaan memiliki kriteria berbeda-beda sehingga menuntut perusahaan membuat sistem dalam mengevaluasi variansi performansi. Faktor penting yang perlu diperhatikan dalam penentuan sistem ini selain performansi juga potongan harga yang dipengaruhi kuantitas pemesanan. Penelitian ini membahas sistem pemilihan supplier berdasarkan performansi dengan kebijakan potongan harga. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model pemilihan supplier berdasarkan performansi dengan kebijakan potongan harga untuk multi item product. Penilaian performansi dilakukan dengan kriteria kualitas, harga, fleksibilitas, pengiriman, dan respon. Pada penelitian ini disajikan contoh numerik untuk menguji model yang dikembangkan. Hasil penyelesaian dari contoh numerik mengindikasikan bahwa perolehan potongan harga yang dipengaruhi oleh kuantitas dari masing-masing supplier dalam setiap pemesanan dan penilaian performansi menggunakan metode STANDARDIZED UNITLESS RATING (SUR) secara signifikan dapat menghasilkan skor akhir yang berpengaruh dalam penilaian supplier. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa model yang diusulkan dapat memberikan solusi yang optimal dalam pemilihan supplier. Kata kunci: performansi, multi-item, potongan harga, kriteria.
ABSTRACT Supplier in levying of standard materials in various company have criterion different each other so that make company make system in evaluating performance variance. Important factor which require be paid attention in determination of this system besides performance also discount influenced by ordering amount. This research study system election of supplier pursuant to performance with policy of discount. Target of this research is to develop model election of supplier pursuant to performance with policy of discount for the multi of item product. Assessment of performance conducted with criterion of is quality of, cost, flexibility, delivery, and respons. At this research is presented by example of numeric to test developed model. Result of solving of from example of numeric indication that acquirement of discount influenced by amount from each supplier in each ordering and assessment of performance use method of STANDARDIZED UNITLESS RATING (SUR) by significant can yield final score which have an effect on in assessment of supplier. Thereby can be said that by proposed model can give optimal solution in election of supplier. Key words: performance, multi item, discount, criterion.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Salah satu bidang yang mendukung perekonomian negara adalah bidang industri. Industri sendiri memiliki berbagai macam jenis antara lain: industri manufaktur, industri jasa, industri perakitan dan lain sebagainya. Dalam bidang industri dalam menjalankan proses produksinya terdapat berbagai macam faktor pendukung baik dari internal maupun eksternal. Salah satu faktor pendukung dari segi internal adalah pengadaan bahan baku (purchasing). Proses produksi tidak dapat berjalan lancar bila proses pengadaan bahan baku tidak berjalan lancar. Persediaan bahan baku yang cukup merupakan salah satu faktor dalam menjaga keseimbangan lintasan produksi. Dalam proses produksi yang bergerak di bidang manufaktur ataupun jasa bekerjasama dengan beberapa supplier untuk memenuhi kebutuhan bahan baku dengan jenis-jenis tertentu sesuai dengan proses produksinya. Proses pembelian bahan baku memerlukan hubungan kerjasama yang baik antara pihak supplier dan pihak perusahaan. Pemilihan supplier yang efektif dapat membantu perusahaan untuk mencapai hasil produksi yang diinginkan. Perusahaan pada umumnya memiliki persyaratan yang berbeda-beda dalam pemilihan supplier. Maka perusahaan akan melakukan evaluasi secara periodik untuk menjamin bahwa bahan baku dan pengadaannya sesuai standart yang ditentukan perusahaan. Di beberapa perusahaan terkadang tidak memiliki sistem dalam mengevaluasi
supplier
yang
memiliki
variansi
performansi.
Hal
ini
mengakibatkan adanya beberapa permasalahan yang sering di hadapi pihak perusahaan, seperti kualitas produk yang dipasok, ketepatan waktu dan jumlah pengiriman produk, dan lain sebagainya. Sehingga perusahaan perlu melakukan evaluasi performansi supplier agar proses produksi tidak terganggu. Salah satu metode yang digunakan untuk melakukan penilaian terhadap kinerja supplier adalah metode Standardized Unitless Rating (SUR). Tujuan dari SUR yaitu mengetahui performansi dari supplier yang ada, sehingga dapat digunakan untuk mengevaluasi supplier yang benar-benar sesuai dengan yang diharapkan oleh perusahaan. Metode ini memperhitungkan human psychological blindness atau tingkat keragu-raguan penilaian manusia dan menggunakan faktor psikologi manusia yang merupakan hal penting untuk mengurangi kesalahan. Widayanti (2008) mengembangankan model pemilihan pemasok (supplier) multi-kriteria multi decision maker dengan pendekatan simple additive weighting method (SWAM) berdasarkan penelitian sebelumnya model Ng (2007). Di dalam penelitiannya dikemukakan bahwa penggunaan bobot dimaksudkan untuk
mengatasi
perbedaan
pendapat
dalam
menentukan
urutan
kepentingan/kriteria pada situasi dimana terdapat lebih dari satu pengambil keputusan/penilai (multi-decision maker). Dalam penelitiannya Widayanti juga melakukan modifikasi pada metode transformasi agar model yang dibangun dapat memenuhi kaidah statistik khususnya median, dan terbukti dapat memperbaiki model Ng (2007) dan lebih efisien diaplikasikan pada kasus pemilihan pemasok multi-kriteria multi-decision maker. Yuliandari (2009) melakukan pengembangan model pemilihan supplier berdasarkan lead time. Namun di dalam penelitian
tersebut hanya menggunakan single item dan belum ada pertimbangan potongan harga yang dipengaruhi oleh kuantitas pemesanan. Apotek Ivana Jl. Sorogenen no 27 dengan SIA 503/1529 adalah perusahaan yang bergerak di bidang industri jasa penjualan produk obat-obatan. Produk obat-obatan sebagai bahan baku dalam usahanya terdapat beberapa golongan antara lain: obat bebas (logo lingkaran berwarna biru atau hijau pada kemasan) dan obat keras yang penjulannya harus dengan resep dokter (logo lingkaran berwarna merah pada kemasan). Dalam pengadaan bahan baku tersebut, perusahaan memerlukan kerjasama dengan beberapa supplier untuk memenuhi kebutuhan bahan baku. Namun pada kenyataanya supplier yang bekerjasama dengan perusahaan tidak hanya memasok satu produk saja, sehingga perlu dilihat pula kelengkapan produk yang dimiliki masing-masing supplier dan waktu pengiriman serta potongan harga yang dapat dipengaruhi oleh kuantitas barang. Berdasarkan
keadaan
ini
akan
dikembangkan
model
penilaian
performansi supplier dengan kebijakan multi item product yang dikembangkan dari pengembangan model Widayanti (2008) dan Yuliandari (2009) yaitu melakukan penilaian performansi supplier untuk dapat dipilih oleh perusahaan namun belum ada kebijakan potongan harga dengan multi item product. Sehingga model pemilihan supplier menurut performansi dengan kebijakan multi item product dan mempertimbangkan potongan harga barang yang dapat dipengaruhi oleh kuantitas barang ini dapat di aplikasikan untuk menentukan urutan supplier yang akan dipilih perusahaan.
1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang ada perumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana mengembangkan model pemilihan supplier berdasarkan nilai performansi masing-masing supplier dengan kebijakan potongan harga.
1.3 Batasan Masalah Adapun batasan-batasan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: a.
Penelitian dilakukan pada bagian pembelian bahan baku di Apotek Ivana Jl. Sorogenen no.27 dengan SIA 503/1529
b.
Menggunakan 4 supplier dalam penelitian ini (sesuai dengan rekomendasi perusahaan) yang memiliki kesamaan dalam memasok produk.
c.
Penelitian yang dilakukan pada supplier yang memiliki ijin untuk mensupplai obat-obat bebas, generik dan psikotropica.
d.
Produk yang digunakan dalam penelitian ini ada 4 item (sesuai dengan rekomendasi perusahaan).
e.
Data yang digunakan adalah data aktual dari perusahaan hanya selama periode Januari 2010 sampai Desember 2010.
1.4 Tujuan Penelitian Tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah mengembangkan model pemilihan supplier berdasarkan nilai performansi masing-masing supplier dengan kebijakan potongan harga.
1.5 Manfaat Penelitian Manfaat yang didapat dari penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Dapat dipergunakan untuk menentukan urutan performansi supplier bagi perusahaan. b. Memiliki kontribusi terhadap keilmuan dalam hal pemilihan supplier. 1.6 Sistematika Penulisan Secara garis besar sistematika dari pengerjaan tugas akhir ini adalah sebagai berikut: BAB I :
PENDAHULUAN Bab ini berisikan latar belakang, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian serta sistematika penulisan.
BAB II :
TINJAUAN PUSTAKA Berisi tentang uraiann penelitian sebelumnya.
BAB III :
PENGEMBANGAN MODEL Berisikan permasalahan yang ada dan pengembangan model.
BAB IV :
CONTOH NUMERIK DAN ANALISIS HASIL Bab
ini
memuat
tentang
contoh
numerik
model
yang
dikembangkan, pengolahan data dan analisis model. BAB V :
KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini merupakan akhir dari penulisan dimana berisi kesimpulan dari penelitian serta saran-saran untuk penelitian selanjutnya.
BAB II STUDI PUSTAKA 2.1
Pemodelan Sistem
2.1.1 Pengertian pemodelan sistem Istilah pemodelan adalah terjemahan bebas dari istilah “modelling”. Untuk menghindari berbagai pengertian atau penafsiran yang berbeda-beda, maka istilah “pemodel-an” dapat diartikan sebagai suatu rangkaian aktivitas pembuatan model. Sebagai landasan untuk lebih memahami pengertian pemodelan maka diperlukan suatu penelaah tentang “model” secara spesifik ditinjau dari pendekatan sistem. Dalam konteks terminologi penelitian operasional (operational research), secara umum model didefinisikan sebagai suatu perwakilan atau abstraksi dari suatu obyek atau situasi aktual. Model melukiskan hubungan-hubungan langsung dan tidak langsung serta kaitan timbal balik dalam terminologi sebab akibat. Oleh karena suatu model adalah abstraksi atau realita, maka pada wujudnya lebih sederhana dibandingkan dengan realita yang diwakilinya. Model dapat disebut lengkap apabila dapat mewakili berbagai aspek dari realita yang sedang dikaji. Salah satu syarat pokok untuk mengembangkan model adalah menemukan peubah-peubah apa yang penting dan tepat. Penemuan peubah-peubah ini sangat erat hubungannya dengan pengkajian hubungan-hubungan yang terdapat diantara peubah-peubah. Teknik kuantitatif seperti persamaan regresi dan simulasi digunakan untuk mempelajari keterkaitan antar peubah dalam sebuah model. Sehingga pemodelan sistem (system modelling) adalah pembentukan rangkaian logika untuk menggambarkan karakteristik sistem tersebut dalam format
matematis. Sering disebut pemodelan abstrak (abstract modelling) karena hasilnya adalah gugus persamaan-persamaan yang saling berkaitan secara fungsional (Soemarno, 2003). 2.1.2 Jenis-jenis model Menurut Soemarno (2003) jenis model pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi model ikonik, model analog, dan model simbolik. Penjabaran dari modelmodel tersebut adalah sebagai berikut: 1. Model ikonik (model fisik) Model ikonik pada hakekatnya merupakan perwakilan fisik dari beberapa hal, baik dalam bentuk ideal maupun dalam skala yang berbeda. Model ikonik ini mempunyai karakteristik yang sama dengan hal yang diwakilinya, dan terutama sesuai untuk menerangkan kejadian pada waktu yang spesifik. Model ikonik dapat berdimensi dua (foto, peta, cetak-biru) atau tiga dimensi (prototipe mesin, alat, dan lainnya). Apabila model berdimensi lebih dari tiga tidak mungkin lagi dikonstruksikan secara fisik sehingga diperlukan kategori model simbolik. 2. Model analog (model diagramatik) Model analog dapat digunakan untuk mewakili situasi dinamik, yaitu keadaan yang berubah menurut waktu. Model ini lebih sering digunakan daripada model ikonik karena kemampuannya untuk mengetengahkan karakteristik dari kejadian yang dikaji. Model analog sangat sesuai dengan penjabaran hubungan kuantitatif antara sifat dari berbagai komponen. Dengan melalui transformasi sifat menjadi analognya, maka kemampuan untuk membuat perubahan dapat ditingkatkan. Contoh dari model analog ini adalah kurva permintaan, kurva
distribusi frekuensi pada statistik, dan diagram alir. Model analog digunakan karena kesederhanaannya namun efektif pada situasi yang khas, seperti pada proses pengendalian mutu dalam industri (operating characteristic curve). 3. Model simbolik Pada hakekatnya, ilmu sistem memusatkan perhatian pada model simbolik sebagai perwakilan dari realita yang dikaji. Format model simbolik dapat berupa bentuk angka, simbolik, dan rumus. Jenis model simbolik yang umum dipakai adalah suatu persamaan (equation). Bentuk persamaan adalah tepat, singkat, dan mudah dimengerti. Simbol persamaan tidak saja mudah dimanipulasi dibandingkan dengan kata-kata, namun juga lebih cepat dapat ditanggap maksutnya. Suatu persamaan adalah bahasa yang universal pada penelitian operasional dan ilmu sistem, dimana didalamnya digunakan suatu logika simbolis. Dalam mempejalari ilmu sistem diperlukan suatu pengertian yang mendasar tentang simbol-simbol matematika, karena kalau tidak demikian akan menambah kompleksitas dari konsep pengkajian itu sendiri. Bagamanapun juga mempelajari suatu hal kunci dari kelancaran dan pemahamannya adalah frekuensi latihan aplikasinya. Dengan demikan diharapkan para pengguna dapat secara efisien menangkap arti dari setiap notasi matematis yang disajikan. Misalnya, notasi ai dapat diartikan faktor peubah a, dan Aij dapat digambarkan sebagai tabel matriks peubah A dengan baris i dan kolom j.
2.2
Performansi Performansi atau prestasi kerja mempunyai banyak definisi. Seperti yang
dikemukakan oleh beberapa pakar performansi atau prestasi kerja. Berikut beberapa performansi menurut Phalestine (2009): a.
Suatu hasil yang dicapai oleh karyawan dalam mengerjakan tugas atau pekerjaannya secara efisien dan efektif.
b.
Kesuksesan kerja yang diperoleh seseorang dari perbuatan atau hasil yang bersangkutan.
c.
Seseatu yang dicapai seseorang dalam melaksanakan tugas-tugas yang dibebankan kepadanya yang didasarkan atas kecakapan, pengalaman, kesungguhan, serta waktu. Dari beberapa definisi diatas, dapat disimpulkan bahwa pengertian
performansi adalah suatu penilaian hasil kerja yang didapat seseorang pekerja atas pekerjaanya berdasarkan beberapa faktor yang ditentukan. Performansi dapat diterapkan untuk menilai kinerja individu maupun perusahaan yang membantu dalam jalannya proses produksi.
2.3
Peran Supplier Peran supplier sangat penting bagi perkembangan industri manufaktur
ataupun jasa. Supplier memberikan kontribusi yang sangat besar bagi keberhasilan penyaluran barang dari perusahaan kepada konsumen. Supplier merupakan orangorang yang berada pada posisi paling depan dari perusahaan. Pada sisi lain,
supplier merupakan orang yang berada di luar perusahaan, memastikan barang yang dikirim berada pada kondisi yang seharusnya. Perkembangan terhadap segmentasi konsumen dan peluang saluran distribusi menghadapkan perusahaan untuk menentukan sistem distribusi lebih dari satu supplier. Akan tetapi, semakin banyak supplier yang digunakan oleh perusahaan maka akan semakin sulit untuk dikontrol dan dapat tercipta konflik akibat bersaing memperebutkan pelanggan dan penjualan (Yuliandri, 2009). Menurut Yuliandri (2009), prinsip-prinsip kendali mutu untuk tata hubungan pelanggan dan supplier adalah: a)
Pelanggan dan supplier sepenuhnya bertanggung jawab atas penerapan kendali mutu berdasarkan saling pengertian dan kerjasama antar sistem kendali mutu mereka.
b)
Pelanggan dan supplier harus tidak saling bergantung dan menghargai kemerdekaan pihak lain.
c)
Pelanggan bertanggung jawab atas pemberian informasi dan persyaratan yang jelas dan memadai sehingga supplier dapat mengetahui dengan tepat apa yang harus dikerjakannya.
d)
Baik
pelanggan
maupun
supplier,
sebelum
berbisnis,
harus
menandatangani suatu kontrak rasional dalam hal mutu, biaya, syarat penyerahan barang dan metode pembayaran. e)
Supplier bertanggung jawab atas jaminan mutu yang akan memberikan kepuasan pada pelanggan dan juga bertanggung jawab atas penyerahan barang yang dipesan berdasarkan permintaan pelanggan.
f)
Baik supplier maupun pelanggan harus lebih dulu memutuskan metode penilaian terhadap berbagai barang yang dianggap memuaskan bagi kedua pihak.
g)
Dalam kontrak, pelanggan dan supplier harus menetapkan sistem dan prosedur agar mereka dapat menyelesaikan perselisihan secara baik-baik bila terjadi masalah apapun.
h)
Baik pelanggan maupun supplier, dengan mempertimbangkan pendirian pihak lain, harus saling bertukar informasi yang diperlukan supaya dapat melakukan pengendalian mutu yang lebih baik.
i)
Baik pelanggan maupun supplier harus selalu melakukan pengendalian aktivitas bisnisnya, seperti pembelian, perencanaan produksi dan persediaan, kerja administrasi dan sistem, sehingga tata hubungan mereka terjaga dengan baik dan memuaskan.
j)
Baik pelanggan maupun supplier, dalam menangani transaksi bisnis harus selalu memperhitungkan sepenuhnya kepentingan akhir konsumen. Pemilihan supplier merupakan sebuah permasalahan dimana supplier
harus dipilih dari sejumlah alternatif yang ada berdasarkan kriteria yang ditentukan. Pemilihan supplier merupakan sebuah masalah multi-kriteria yang didalamnya termasuk faktor kualitas dan kuantitas. Adapun langkah-langkah dalam pemilihan supplier yaitu (Yuliandari, 2009): 1.
Definisi masalah
2.
Formulasi
3.
Perhitungan skor tiap supplier
4.
Pemilihan akhir untuk supplier terbaik
Pada dasarnya, terdapat 2 jenis masalah pemilihan supplier yaitu: 1)
Pemilihan supplier tanpa kendala. Supplier dapat memenuhi permintaan, kualitas, dan pengiriman yang diinginkan perusahaan (single sourcing). Manajemen hanya perlu membuat satu keputusan mana supplier yang terbaik.
2)
Pemilihan supplier dengan batas limit yang dimiliki supplier. Supplier tidak dapat memenuhi semua kebutuhan perusahaan. Dalam hal ini manajemen memutuskan untuk mempertimbangkan lebih dari satu supplier. Dalam keadaan ini manajemen perlu membuat dua keputusan mengenai mana supplier terbaik dan berapa banyak item yang dapat dibeli dari masing-masing supplier. Supplier akan dipilih berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan perusahaan.
Terdapat 23 kriteria yang telah didefinisikan dalam literatur penelitian sebagai rating kriteria yang dapat digunakan sebagai panduan mengambil keputusan untuk menurutkan kepentingan kriteria. Adapun kriteria-kriteria tersebut adalah (Yuliandari, 2009): 1.
Biaya
bersih
(net
price)
termasuk
potongan
dan
tagihan
pengangkutan, yang ditawarkan oleh masing-masing supplier. 2.
Kemampuan masing-masing supplier untuk memenuhi spesifikasi kualitas (quality) secara konsisten.
3.
Pelayan perbaikan (repair service) yang diberikan oleh masingmasing supplier.
4.
Kemampuan masing-masing supplier untuk memenuhi jadwal pengiriman (delivery) tertentu.
5.
Lokasi
geografis (geographical location) dari masing-masing
supplier. 6.
Posisi keuangan (financial position) dan tingkat kredit dari masingmasing supplier.
7.
Fasilitas dan kapasitas produksi (production facilities and capacity) dari masing-masing supplier.
8.
Jumlah bisnis masa lalu (amount of past business) yang dilakukan dengan masing-masing supplier.
9.
Kemampuan teknis (technical capability), termasuk fasilitas riset dan pengembangan dari masing-masing supplier.
10.
Manajemen dan organisasi (management and organization) dari masing-masing supplier.
11.
Perusahaan yang akan dilakukan (future purchase) oleh masingmasing dari perusahaan.
12.
Sistem komunikasi (communication system) dari masing-masing supplier.
13.
Pengendalian operasional (operational controls), termasuk pelaporan, pengendalian kualitas, dan sistem pengendalian persediaan masingmasing supplier.
14.
Posisi
dalam
industri
(position
in
the
industry),
termasuk
kepemimpinan barang (product leadership) dan reputasi dari masingmasing supplier. 15.
Catatan hubungan dengan karyawan(labor relations record) dari masing-masing supplier.
16.
Sikap (atitude) masing-masing supplier terhadap perusahaan.
17.
Tujuan usaha (desire of your business) yang ditunjukkan oleh masingmasing supplier.
18.
Jaminan dan kebijakan klaim (waranty and claim policies) dari masing-masing supplier.
19.
Kemampuan dari masing-masing supplier utuk memenuhi persyaratan pembungkusan (packaging).
20.
Kesan (impression) dari masing-masing supplier dalam pertemuan.
21.
Upaya-upaya pelatihan (training aids) mengenai penggunaan barang dari masing-masing supplier.
22.
Kepatuhan terhadap prosedur perusahaan (compliance with company procedure) termasuk penawaran dan pelaksanaan dari masing-masing supplier.
23.
Sejarah performansi (performansi history) masing-masing supplier.
2.4
Metode Penilaian Performansi Supplier
2.4.1 Dimensional Analysis (DA) Beberapa metode yang digunakan untuk mengevaluasi performansi supplier banyak dijelaskan pada literatur, seperti metode tanpa syarat, metode nilai pembobotan, metode nilai rasio harga, metode pembobotan dengan menggunakan penilaian performansi dan Analytic Hierarchie Process (AHP). Meskipun cara ini dapat digunakan dalam kondisi tertentu, metodologi umumnya tidak bisa mengkombinasikan multi kriteria atau sifat dalam satu penilaian performansi supplier. Dalam Dimensional Analysis, menggunakan banyak cara umum untuk pertama kali. Metode tersebut dimodifikasi dan digunakan untuk mendapatkan Index Performansi Penjual atau Vendor Performance Index (VPI). Dimensional analysis dimodelkan sebagai berikut (Li, dkk., 1997): ∏ 屴
................................................................(2.1)
Dimana: Xi = nilai performansi untuk supplier X Yi = nilai performansi untuk supplier Y i
= 1,2,3,......,n kriteria
Wi = bobot kriteria i
2.4.2 Vendor Performance Index (VPI) Perubahan dasar pada Dimensional Analysis adalah Vendor Performance Index (VPI). Metode ini memiliki beberapa kekurangan, salah satunya adalah tidak mementingkan penilaian kriteria performansi secara langsung dan hasilnya
yang kurang sesuai dengan kondisi tertentu. Kekurangan lainnya adalah untuk kriteria kualitatif menggunakan metode Fuzzy dan untuk penilaian psikologi evaluator menggunakan pembobotan. Penilaian menjadi kurang subjektif jika nilai performansi rata-rata diperlukan untuk kriteria performansi lain. Dan gagal jika hasil penilaian performansi rata-rata adalah 0. VPI dimodelkan sebagai berikut (Li,dkk., 1997): ∏
................................................................(2.2)
Dimana: Yi = nilai performansi rata-rata untuk kriteria i ∑ | |
................................................................(2.3)
2.4.3 Standardized Unitless Rating (SUR) Metode SUR didasari dengan adanya pemberian nilai seperti pada metode Fuzzy. Metode Fuzzy, langkah pertama dalam penilaian adalah penggambaran dengan menggunakan 0 dan 1. Dimana 0 melambangkan “Sangat Tidak Puas” dan 1 melambangkan “Sangat Puas”. Kemudian untuk kriteria kualitatif lain menggunakan gambaran x dan y untuk mewakili “Ketidakpuasan” dan “Kepuasan” (Li, dkk., 1997). Pada metode Standardized Unitless Rating (SUR) memperhitungkan tingkat keragu-raguan penilaian manusia (Human Psichological Blindess) dan menggunakan faktor psikologi manusia yang merupakan hal penting untuk mengurangi kesalahan. Tingkat keragu-raguan penilaian dilakukan oleh staff procurenment tidak dengan nilai mutlak, tetapi penilaian dilakukan sesuai dengan
keadaan yang terjadi dilapangan dengan perkiraan staff tersebut. Sedangkan faktor psikologi manusia berarti penilaian terhadap supplier yang menggunakan pembobotan faktor penilaian yang sudah ditentukan, yakni Kualitas/Quality (Q), Harga/Cost
(C),
Pengiriman/Delivery
(D),
Fleksibilitas/Flexibility
(F),
Respon/Response (R). Dalam melakukan penilaian, evaluator diharapkan memberikan nilai x dan y pada lembar quisioner yang tersedia terhadap masingmasing kriteria performansi dari setiap supplier yang akan dievaluasi. Adapun nilai x merupakan nilai ketidakpuasan dan nilai y merupakan nilai kepuasan yang yang disarankan oleh perusahaan terhadap masing-masing kondisi performansi supplier. Untuk skala yang digunakan disajikan pada Tabel 2.1 berikut: Tabel 2.1 Skala Penilaian Supplier Nilai
Ketidakpuasan (x)
Kepuasan (y)
0.10 – 0.20
Sangat Tidak Puas
Sedikit Puas
0.21 – 0.40
Kurang Dari Tidak Puas
Cukup Puas
0.41 – 0.60
Tidak Puas
Puas
0.61 – 0.80
Cukup Tidak Puas
Lebih Dari Puas
0.81 – 0.90
Sedikit Tidak Puas
Sangat Puas
(Sumber: Lisye, dkk, 2005) Pemberian jarak penilaian dilakukan untuk memudahkan evaluator dalam melakukan penilaian. Dan kategori penilaian sesuai dengan tingkat penilaian pada umumnya. Menurut Lisye dkk (2005), penentuan rekomendasi supplier ditentukan yakni jika nilai perhitungan SUR semakin besar, maka peluang supplier untuk direkomendasikan semakin besar. Ini karena kinerja supplier yang mendekati
keinginan dari perusahaan. Begitu pula sebaliknya, jika nilai perhitungan SUR semakin kecil, maka peluang supplier untuk direkomendasikan semakin kecil. Hal ini karena kinerja supplier yang semakin kurang sesuai dengan keinginan perusahaan. Data yang diperlukan untuk penyelesaian masalah adalah sebagai berikut: a.
Penentuan bobot relatif untuk masing-masing kriteria penilaian performansi supplier ditentukan oleh pihak perusahaan. Penentuan bobot ini dilakukan untuk mengukur besarnya pengaruh masing-masing kriteria penilaian performansi supplier ini terhadap penyediaan bahan baku di perusahaan.
b.
Data Penilaian Performansi Supplier.
c.
Data Supplier.
Supplier yang akan dianalisa adalah supplier dari masing-masing kategori bahan baku berdasarkan jumlah pembelian dari setiap kategorinya. Setelah pihak perusahaan melakukan penilaian terhadap performansi supplier pada evaluasi, kemudian menghitung nilai rata-rata kepuasan, menggunakan persamaan (1), sebagai berikut: /2
................................................................(2.4)
Untuk menunjukkan tingkat keragu-raguan (blindness) terhadap hasil penilaian, maka digunakan rumus sebagai berikut: |
!|
................................................................(2.5)
Andaikan ada m supplier dan n kriteria performansi dan ɑij rij, i = 1,2,3,...,m dan j = 1,2,3,...,n maka indeks Standardized Unitless Rating (SUR) untuk setiap supplier dirumuskan sebagai berikut: %' (' . / 01 max ' min '
"#$% ∑3'1 &
%' 2 / &∑3
'
'14' 4
.
............................(2.6)
(%' , max ' , min ' adalah mean/rata-rata, masing-masing adalah nilai Dimana
maksimum dan minimum dari %' . Untuk bagian &
a)
(' %'
min '
max '
. merupakan penetapan rata-rata nilai standar
kepuasan atau penetapan pengukuran aktual untuk i supplier dengan j kriteria performansi. Untuk bagian 01
b)
%' 2 adalah untuk mengukur human psychological
blindness. ' 3 ∑'16
Untuk bagian 5
c)
〱'67 adalah kepentingan relatif dari kriteria j.
Keterangan dari simbol-simbol yang digunakan dalam rumus Standardized Unitless Rating (SUR) adalah sebagai berikut: i
= supplier ke-....(i=1,2,3,...,m).
j
= kriteria performansi ke-....(j=1,2,3,...,n).
m
= jumlah supplier.
n
= kriteria performansi.
x
= tingkat ketidakpuasan.
y
= tingkat kepuasan.
%'
= nilai rata-rata kepuasan untuk kriteria performansi ke- j pada supplier ke-i.
%'
= tingkat keragu-raguan (blindness) terhadap hasil penilaian.
'
= bobot relatif untuk kriteria performansi ke-j.
('
= nilai rata-rata untuk kriteria performansi ke-j dan m supplier.
max '
= nilai maksimum rata-rata penilaian untuk kriteria performansi ke-j dan m supplier.
min '
= nilai minimum rata-rata penilaian untuk kriteria performansi kej dan m supplier. Karakteristik-karakteristik penting dalam metode Standardized Unitless Rating (SUR) sebagai berikut: 1)
SUR adalah tipe indeks terbesar paling baik.
2)
Jika max ' min ' untuk 1 ≤ j ≤ n, kemudian &
(' %'
max '
min '
. adalah 1 tanpa
memperhatikan apakah kriterianya kualitatif atau kuantitatif, maka hal tersebut dapat dihapus/dihilangkan dalam perhitungan karena tidak berpengaruh dalam penilaian evaluasi. 3)
Jika semua kriteria performansi adalah kuantitatif, dimana 쨤'
0 : % ;<3 ', kemudian ∑= %1 "#$% 0, maka kita hanya perlu menghitung nilai (m – 1) untuk nilai SUR.
2.5
Model Ng (2007) Dalam penelitian Widayanti (2008), Ng (2007) memperkenalkan model
matematika alternatif untuk mengatasi masalah pemasok multi-kriteria yang akan memilih pemasok terbaik dari sejumlah I pemasok yang akan dipilih berdasarkan J kriteria. Model Ng (2007) ini disusun dengan mengurutkan kriteria sesuai dengan tingkat preferensi yang dibutuhkan tanpa menentukan secara nyata nilai
bobot dari masing-masing kriteria, hal ini dikarenakan penentuan bobot secara nyata membutuhkan waktu yang lama serta bersifat sangat subyektif tergantung pengambil keputusan seperti terlihat pada persamaan: >? @ A @ B @ C D ...............................................................................(2.7) Model Ng (2007) yang telah dikembangkan berdasarkan situasi dimana manager pembelian ingin mengevaluasi sejumlah pemasok berdasarkan J kriteria. Manager tersebut mengevaluasi sejumlah pemasok i (i = 1,2,...,I) dengan mengubah semua nilai data kriteria setiap pemasok ke dalam skor tunggal Si. Pengukuran pemasok i berdasarkan kriteria j didenotasikan sebagai xy (i = 1,2,3,...,I dan j = 1,2,3,...,J). Dalam model tersebut diasumsikan bahwa semua kriteria bernilai positif (benefit). Apabila terdapat kriteria bernilai negatif (cost), maka perlu dilakukan nilai konversi terlebih dahulu untuk menormalkan nilai skor dari setiap pemasok. Proses transformasi disusun dengan menormalisasi semua pengukuran xy ke dalam skala 0 – 1. Pengukuran transformasi ditunjukkan sebagai berikut: %' =
%' =%3%1,2,.. G%' H %1,2,…, G%' H =%3%1,2,… G%' H
......................................................................(2.8) J
Skor dari pemasok merupakan penjumlahan dari hasil perkalian bobot dengan pengukuran transformasi, seperti terlihat berikut:
"% ∑K'1 %' %' ..................................................................................................(2.9) dengan wij (j = 1,2,...,J) merupakan bobot pemasok i untuk kriteria j. Dalam model yang dikembangkannya, Ng (2007) mengasumsikan kriteria disusun dalam urutan kepentingan seperti terlihat pada persamaan (2.8), sesuai dengan urutan kepentingan kriteria dalam pemilihan pemasok Dickson (1996).
Model matematis pemilihan pemasok multi-kriteria yang dikembangkan oleh Ng (2007) (persamaan (2.9)) dituliskan sbb: K
P1 max "% M %' %'
N!3;O P
'1
PQ? @ 0 ' 1,2,3, B , K
1 .........................................(2.10)
∑K'1 %' 1.....................................................................................................(2.11)
%' @ 0 ' 1,2,3, B , K.....................................................................................(2.12) Model yang dibangun (P1) merupakan model optimasi linear. Namun demikian, waktu proses dapat menjadi sangat lama khususnya ketika jumlah pemasok sangat banyak. Dalam hal ini Ng (2007) mengadopsi sebuah transformasi untuk untuk model yang dikembangkan. Model yang sederhana dapat dengan mudah diselesaikan tanpa sebuah linear optimizer, yaitu sbb: S%' %'
%'1 , % 1,2, B , ;3 ' 1,2, B , K
1 ...............................(2.13)
S%' %' , % 1,2, B , .....................................................................................(2.14)
Kendala (2.11) dan (2.12) ekuivalen dengan ∑K'1 '%' 1, Ẅ 1,2, B , ..........................................................................(2.15)
dan S%' @ 0, ;!3U3 % 1,2, B , ;3 ₄ 1,2, B , K...................................(2.16)
didenotasikan juga %' ∑'N1 %N , ;!3U3 % 1,2, B , ;3 N 1,2, B , K.................................(2.17) sehingga: "% ∑K'1 %' %' ∑K'1 S%' %' ..........................................................................(2.18) %' adalah positif sehingga S%' @ 0 Teorema 1. Model (P1) ekuivalen dengan model (P2).
K
2 max "1 M S%' %' '1
C
N!3;O M 'S P 1 P ?
S% @ 0, ' 1,2, B , K Teorema 2. Skor optimaldari pemasok i (Si) adalah nilai tertinggi (maksimal) dari nilai partial average setiap kriteria, dengan partial average kriteria ke-j didefinisikan sebagai penjumlahan dari nilai transformasi kriteria pertama sampai dengan nilai transformasi pada kriteria ke-j dibagi dengan j, yang dapat dilihat pada persamaan berikut: W X%O Y! U! =P ?,A,…,C P ∑Z ? Z ................................................(2.19) ?
[
C
dengan N ' [\ S3XSN ' 1,2, … , K ;3 N 1,2, … , K ;3 K ^ _ untuk setiap ]
kriteria. Berdasarkan Teorema 2, skor optimal S1 dapat dicapai dengan membandingkan
semua
partial
average
dari
pengukuran
yang
telah
ditransformasi. Prosedur untuk pemilihan pemasok berdasarkan model tersebut dapat dikatakan efisien dan sederhana karena tidak melibatkan penentuan bobot. Ng
(2007)
memasukan
semua
pengukuran
dari semua
pemasok
dan
menunjukkannya dalam langkah-langkah berikut: 1. Tuliskan semua pengukuran setiap pemasok dalam urutan yang sama dengan urutan kepentingan untuk setiap kriteria. 2. Transformasikan semua kriteria pengukuran, dengan menganggap semua pengukuran bernilai positif (benefit) dihubungkan dengn data kriteria untuk setiap pemasok ke dalam skala 0 – 1.
3. Hitung nilai partial average setiap kriteria untuk masing-masing pemasok sesuai dengan Persamaan (2.19). 4. Skor dari setiap pemasok merupakan nilai partial average maksimal relatif terhadap seluruh nilai partial average yang didapat pada J kriteria. 5. Urutkan pemasok menurut skor yang didapat. 6. Pilih skor tertinggi dari I pemasok.
2.6
Model Widayanti (2008)
2.6.1 Penggunaan bobot kriteria Bobot dalam konsep penyusunan model pemilihan pemasok multi kriteria multi-decision maker digunakan untuk mengatasi kelemahan model Ng (2007) manakala
terdapat
perbedaan
pendapat
dalam
menentukan
urutan
kepentingan/kriteria pada kondisi lebih dari satu pengambil keputusan/penilai dan agar tingkat kepentingan kriteria dapat terukur. Bobot dimaksudkan untuk mempermudah dalam pencapaian skor akhir apabila pengambil keputusan menghendaki adanya penambahan satu atau lebih kriteria baru dalam pemilihan pemasok multi-kriteria, serta untuk membuktikan bahwa penambahan kriteria baru akan berpengaruh terhadap skor baru yang dihasilkan oleh setiap pemasok. Bobot untuk setiap kriteria dapat ditentukan dengan menggunakan persamaan: $' ∑` =1 $= ...............................................................................................(2.20) dengan,
Rj
: jumlah ranking yang dikonversi diantara pengambil keputusan untuk setiap kriteria.
Rjm : ranking untuk kriteria j oleh pengambil keputusan m. M
: jumlah pengambil keputusan.
Setelah diketahui Rj, selanjutnya bobot dihitung dengan persamaan: ab
cb
, g h ab h 1 ;3 ∑dbe ab e ..........................................(2.21) f d ∑be cb
dengan, Wj
: bobot dari kriteria j (j= 1,2,...,J)
J
: jumlah kriteria
Setiap pengambilan keputusan meranking kriteria sesuai dengan jumlah kriteria. Ranking yang telah ditentukan oleh setiap pengambil keputusan selanjutnya dikelompokkan menurut jumlah pengambil keputusan yang memilih ranking pertama sampai dengan ranking terakhir untuk masing-masing kriteria. Selanjutnya dilakukan penjumlahan dari perkalian antara ranking kriteria dengan jumlah pengambil keputusan yang menempatkan kriteria di ranking tersebut untuk masing-masing kriteria sesuai dengan persamaan (2.20). Setelah didapatkan nilai Rj, kemudian bobot untuk masing-masing kriteria dihitung dengan persamaan (2.21). 2.6.2 Model transformasi Model matematis untuk proses transformasi pada model Ng (2007) diberikan sesuai dengan persamaan:
%'
=%3% %' %'
,'
慲N ' ;Oi N %X! % j% klmX .........................................(2.22)
Dengan yij adalah rating kinerja ternormalisasi alternatif i pada kriteria j. Transformasi normal diberikan untuk kriteria yang tergolong benefit dan transformasi resiprok untuk kriteria yang tergolong cost. Pada kriteria benefit model Ng (2007), median (NMe) terletak pada data 2 = · = adalah data 1
terbesar I pemasok, dengan 0 sebagai nilai terkecil dari masing-masing kriteria. Akan tetapi tidak demikian halnya dengan kriteria cost, median (NMe) tidak terletak pada data 2 = , sehingga perlu disusun model transformasi untuk data 1
kriteria yang tergolong cost agar sesuai dengan kaidah statistik, khususnya median untuk mengatasi kelemahan model Ng (2007). Adapun tahap-tahap penyusunan model tranformasi yang diusulkan Widayanti (2008) yaitu sebagai berikut: 1.
Penjabaran model transformasi Ng (2007) untuk kriteria benefit Model transformasi kriteria benefit adalah model yang menggambarkan semakin besar nilai dari suatu data (xij) maka akan semakin menguntungkan perusahaan karena nilai transformasi akan semakin besar. Model transformasi untuk kriteria benefit ini diberikan oleh persamaan (2.8) dan diperjelas dengan Gambar 2-1. X1
X2j X3
X
j X2j-X1j X3j-X1j X2j-X1j
Gambar 2-1 Prinsip pembilang model transformasi kriteria benefit (sumber: Widayanti,2008)
Persamaan (2.8) yang diperjelas dengan Gambar (2-1) dapat diilustrasikan sebagai berikut: x1j, x2j, x3j, dan x4j merupakan data kriteria j untuk 4 pemasok yang diurutkan dari nilai terkecil (x1j: nilai minimal) sampai dengan nilai terbesar (x4j: nilai maksimal), dengan q diberikan sebagai x2jx1j < x3j-x1j < x4j-x1j. Semakin besar x1j, maka nilai q (pembilang) yang dihasilkan akan semakin besar dan nilai transformasi (yij) juga akan semakin besar. Hal ini sesuai dengan prinsip dari benefit bahwa semakin besar benefit, maka keuntungan perusahaan perusahaan akan semakin besar. 2.
Model transformasi untuk kriteria cost Widayanti (2008) Model transformasi untik kriteria cost adalah model yang menggambarkan semakin kecil nilai dari suatu data (xij) maka akan semakin menguntungkan perusahaan, karena nilai transformasi yang dihasilkan akan semakin besar. Hal ini dapat diilustrasikan sebagai berikut: x1j, x2j, x3j, dan x4j merupakan data kriteria j untuk 4 pemasok (xij) yang diurutkan dari nilai terkecil (x1j: nilai minimal) sampai dengan nilai terbesar (x4j: nilai maksimal). Berdasarkan Persamaan (2.8), q pada model transformasi untuk kriteria cost diberikan sebagai x2j-x1j < x3j-x1j < x4j-x1j. Semakin kecil x1j, maka nilai q yang dihasilkan akan semakin besar dan nilai transformasi (yij) akan semakin besar. Prinsip pembilang yang digunakan model transformasi kriteria cost diberikan oleh Gambar 2-2. X4
X3j X2 X X4j-X3j X4j-X2j X4j-X1j
Gambar (2-2) tersebut menjelaskan bahwa semakin kecil nilai Xij maka nilai q akan semakin besar. Dengan demikian maka nilai transformasi yang dihasilkan juga akan semakin besar. Apabila nilai transformasi semakin besar maka pemasok memiliki peluang untuk dipilih oleh perusahaan karena nilai skor yang dicapai juga akan besar. Hal ini sesuai dengan prinsip cost bahwa semakin kecil cost, maka keuntungan perusahaan akan semakin besar. Modifikasi model dilakukan pada bagian pembilang (q) karena nilai xij yang terdapat pada pembilang (q) dapat berubah dan menyebabkan nilai yang dihasilkan juga akan berubah sesuai perubahan yang terjadi pada xij. Sedangkan bagian penyebut (b) tidak dapat dilakukan modifikasi karena merupakan bilangan tetap (nilai maksimal – nilai minimal). Dari prinsip yang digunakan tersebut maka susunan model transformasi untuk kriteria yang tergolong cost adalah sebagai berikut: %' =
=%1,2,…K G%' H %' .........................................................................(2.23) =%3%1,2…K G%' H
%1,2,..K G%' H
Persamaan (2.11) digunakan untuk mencari nilai transformasi kriteria yang tergolong cost dari data pemasok untuk J kriteria pada I pemasok. 2.6.3 Perhitungan akibat penambahan kriteria Pada model Widayanti (2008) penambahan
kriteria
baru pasti
berpengaruh pada pencapaian skor baru oleh setiap pemasok walaupun pengaruh tersebut sangat kecil, kecuali untuk kriteria transformasi 0. Pengaruh penambahan kriteria baru tersebut dapat diukur berdasarkan bobot kriteria (wij) dan nilai
transformasi (yij) yang dimiliki oleh setiap pemasok seperti terlihat pada persamaan berikut: ∑K$ '1 %' %'
%1 %1 %2 %2 B %' %' %K1
K1
B %K$ %K$ mNl j S
.........................................................................................................................(2.24) o
∑t suv pqrs ·qrs Zwx y[xz
dengan:
100%...........................................................................(2.25)
wJ+r
= bobot dari kriteria baru (r = 1,2,...,R)
yi(J+r)
= nilai transformasi dari kriteria baru (r = 1,2,...,R)
z
= persentase pengaruh penambahan kriteria baru.
2.6.4. Model pemilihan Widayanti (2008) Setelah dilakukan modifikasi pada model Ng (2007), maka tahap-tahap yang dilakukan untuk mengatasi masalah pemilihan pemasok multi-kriteria multidecision maker dapat dituliskan sebagai berikut: a)
Memasukkan data masing-masing pemasok untuk setiap kriteria sesuai dengan urutan kriteria pada Tabel (2.1) tentang prinsip susunan tingkat kepentingan kriteria berdasarkan Simple Additive Weighting Method (SWAM) dengan mengakomodasi bobot dalam penyusunannya.
Alternatif 1 2 I Bobot
b)
Kriteria 1 2 3 ... J x11 x12 x13 ... x1J x21 x22 x23 ... x2J xI1 xI2 xI3 ... xIJ w1 w2 w3 ... wJ Tabel 2.1 Penyusunan kriteria pada metode SWAM
Menggolongkan kriteria menjadi kriteria benefit dan kriteria cost.
c)
Mengubah (mentransformasikan) semua kriteria pengukuran menjadi kriteria beratribut benefit dengan Persamaan (2.22) dan kriteria atribut cost dengan Persamaan (2.14) yang dihubungkan dengan skor dan normalisasi dalam skala 0-1.
d)
Menghitung skor total untuk masing-masing pemasok (Vi). Skor akhir yang didapat nmasing-masing pemasok merupakan penjumlahan dari perkalian antara bobot kriteria j dengan nilai transformasi kriteria j pada setiap pemasok.
%' =%' , jika j adalah kriteria keuntungan (benefit)........................(2.26) % %'
e)
Mengurutkan pemasok menurut skor akhir yang didapat.
f)
Memilih sejumlah pemasok sesuai yang diinginkan, mulai dari pemasok yang memiliki skor tinggi.
2.7
Model Yuliandari (2009)
2.7.1 Model Pemilihan Supplier Multi-kriteria Pemilihan supplier multi-kriteria ini pernah diteliti salah satunya oleh Sia dan Wu (2005). Model Sia dan Wu (2005) membahas pemilihan supplier dengan menambahkan kriteria bagi masing-masing supplier seperti: biaya, kecacatan, on time delivery, supplier weight, reliability, jumlah pembelian dan lead time dalam satu item.
Notasi yang digunakan pada model Sia dan Wu (2005) adalah: Si
: kelompok supplier yang menawarkan item i
Kj
: kumpulan item yang dimiliki oleh supplier j
wj
: bobot akhir dari supplier j
Rj
: kumpulan interval potongan biaya dari supplier j
mj
: jumlah interval potongan biaya dalam jadwal potongan biaya supplier j
r
: interval potongan biaya, 1 ≤ r ≤ mj
bjr
: batas atas interval r dari jadwal potongan biaya supplier
djr
: koefisien potongan biaya perusahaan dengan interval r dari jadwal potongan biaya supplier j
pij
: biaya per unit item i supplier j
qij
: biaya kecacatan item i yang ditawarkan oleh supplier j
Ii
: biaya kecacatan maksimum item i yang diterima perusahaan
tij
: biaya on time delivery item i yang ditawarkan oleh supplier j
Ti
: perusahaan minimum dengan biaya on time delivery item i
Cij
: kapasitas maksimum persediaan item i yang ditawarkan oleh supplier j
Di
: total permintaan item i
Xij
: jumlah unit yang dipesan item i dari supplier j
Vjr
: volume bisnis perusahaan dari supplier j dalam interval potongan biaya r
yjr
: sepasang variabel integer, yjr = 1, jika volume bisnis perusahaan dari supplier j jatuh diatas interval potongan biaya r dari jadwal potongan biaya ; yjr = 0, sebaliknya
Model yang dikembangkan oleh Sia dan Wu (2005) adalah multi-objevtive programming model. Tujuannya adalah membantu perusahaan membuat
gambaran terhadap pengambilan keputusan terbaik dalam pemilihan supplier multi-kriteria. Terdapat tujuhb kriteria yang digunakan oleh Sia dan Wu (2005) dalam menentukan supplier yaitu: harga, defect, reliability, on time delivery, jumlah pesanan, lead time, dan supplier weight. Dalam model ini terdapat multi-tujuan sebagaiberikut: a) Memaksimasi total kuantitas pembelian terbobot. Max. |1 ∑%~_' ∑'~"% ' }%' ........................................................................(2.27) wj dan Xij, masing-masing menunjukkan bobot dari jumlah permintaan item i dari supplier j dan total berat kuantitas maksimal dari permintaan yang diinginkan. b) Meminimasi total harga pembelian. Min. |2 ∑'~"% ∑ ~$'>1
;' D' ..............................................................(2.28)
Supplier memberikan keputusan biaya kumulatif, pembeli membuat keputusan untuk meminimasi total biaya pembelian. Jumlah volume bisnis perusahaan dari supplier j dalam interval potongan biaya r ditentukan dari fungsi objektif berikut: ∑ ~$' ' ∑%~_' W%' }%' , ' ~ "% .....................................................................(2.29)
c) Meminimasi jumlah kecacatan item pembelian. Min. |3 ∑%~_' ∑'~"% J%' }%' .........................................................................(2.30) Perusahaan
mengharapkan
minimasi
jumlah
kecacatan
item
untuk
meningkatkan kualitas barang dan menjamin kepuasan konsumen. d) Memaksimalkan waktu pengiriman barang. Max.|4 ∑%~_' ∑'~"% X%' }%' ..........................................................................(2.31)
Untuk laju produksi, perusahaan mengharapkan jumlah item dapat dikirim dengan tepat waktu secara maksimal.
Kendala yang diperhatikan dalam model ini meliputi: 1. Capasity constraint Kendala ini dapat dituliskan sebagai berikut: ∑%~_' }%' %' , ' ~ "% ....................................................................................(2.32)
Supplier j dapat menyediakan kenaikan permintaan sebanyak Cij unit untuk item i dan jumlah pembelian kuantitas Xij sebanding atau lebih rendah dari kapasitas Cij, dengan konstrain. 2. Discount constraint Kendala ini dapat dituliskan sebagai berikut: j'
1' ' h j' ' , ' ~ "% ~ $' .......................................................(2.33)
∑ ~$' ' 1, ' ~ "懂 ...................................................................................(2.34)
Volume Vjr dari supplier j sebanding dengan interval potongan biaya r dengan jadwal biaya, potongan biaya, dan hanya dalam satu interval. Vjr ini berada pada interval lebih besar dari pengurangan batas atas dalam interval r dari jadwal potongan biaya supplier j dengan 1- variabel integer perusahaan dan lebih kecil dari perkalian antara batas atas dalam interval r dari jadwal potongan biaya supplier j dengan 1-variabel integer perusahaan. Sedangkan jumlah dari yjr adalah kurang dari 1. 3. Demand constraint Kendala ini dapat dituliskan sebagai berikut:
∑'~"% %' % , % ~ _' .....................................................................................(2.35)
Kuantitas jumlah pembelian dari supplier kepada perusahaan sama dengan permintaan perusahaan. 4. Quanlity constraint Kendala ini dapat dituliskan sebagai berikut: ∑%~_' ∑'~"% J%' }%' % % ................................................................................(2.36)
Karena Ii adalah biaya kecacatan maksimum item i yang dapat diterima oleh perusahaan dan qij adalah biaya kecacatan dari supplier j. 5. Delivery constraint Kendala ini dapat dituliskan sebagai berikut: ∑%~_' ∑'~"%>1
X%' D}%' 1
% % ............................................................(2.37)
Karena Ti adalah biaya on-time delivery minimum item i yang dapat diterima perusahaan dan tij adalah biaya on-time delivery dari supplier j. Persamaan (2.27) hingga Persamaan (2.31) digunakan sebagai dasar untuk menyusun model final integrated multi-objective mixed integer, sedangkan kendala disusun berdasarkan Persamaan (2.32) hingga Persamaan (2.37). model selengkapnya adalah: Min | |? , |A , | , |
, dengan:
|1 M M ' }%' , %~_' '~"
|2 M M >1 '~"% ~$'
;' D' ,
|3 M M J%' }%' , %~_' '~"
|4 M M X%' }%' , s.t.
%~_' '~"
∑ ~$' 〱 ∑%~_' W%' }%' , ' ~ "% , ∑'~"% }%' % , % ~ _' ,
∑%~_' ∑'~"% J%' }%' % % , ∑%~_' ∑'~"%1
X%' J%' }%' 1
∑%~_' }%' %' , ' ~ 鱢% ,
X% % ,
1Px ' h j' ' , ' ~ "%, ~ $' ,
jPx
M Px 1, ' ~ " ,
x~P
} P @ 0, % ~ _P , ' ~ " ,
Dalam model pemilihan supplier multi-kriteria untuk satu jenis produk
barang ini, merupakan permasalahan optimasi multi-kriteria dilihat dari nilai kriteria harga dan lead time yang berlawanan. Adapun penyelesaian masalah dilakukan dengan langkah-langkah: a) Menentukan Q optimal dengan persamaan: b)
A
..........................................................................................(2.38)
perhitungan lead time berdasarkan Q optimal. Penentuan lead time ini dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Menentuka probabilitas optimum stockout/siklus menggunakan persamaan:
·
·
.........................................................................................(2.39)
2. Menentukan lead time dengan persamaan: W .............................................................................(2.40) 3. Menentuka safety stock menggunakan persamaan: N · · √...............................................................................(2.41)
4. Menentukan stockout per siklus dengan persamaan: " N · · √.........................................................................(2.42) 5. Menentukan faktor lead time dengan persamaan: ∆ N · · W ·
?
Q·
..........................................................(2.43)
6. Menghitung pemberbaharuan lead time berdasarkan persamaan:
2m"j ...............................................................................(2.44) i1∆
7. Menghitung total harga persediaan menggunakan persamaan:
档
m A i " j..................................................(2.45)
8. Menghitung biaya persediaan per unit per tahun berdasarkan Persamaan (2.45) dan permintaan tahunan sebagai berikut: `S3%X
.....................................................................................(2.46)
c) Menyusun matriks kriteria dari hasil perhitungan lead time dan Q optimal. d)
Pemilihan supplier dilakukan berdasarkan ranking yang dilakukan dengan pemberian skor.
Dari hasil pengembangan model ini didapat bahwa faktor antrian mempengaruhi jumlah pesanan, lead time pengiriman dan total biaya tahunan serta perubahan dari faktor antrian tidak mempengaruhi penentuan supplier. Total cost dipengaruhi oleh biaya persediaan dan biaya pembelian.
BAB III PENGEMBANGAN MODEL
3.1 Permasalahan yang Dihadapi Di dalam perusahaan peran supplier sangat penting dalam proses pengadaan bahan baku. Setiap supplier memberikan penawaran harga untuk produk-produk yang ditawarkan. Mereka menerapkan cara pemesanan yang berbeda-beda, misalnya melalui e-mail, fax, telepon dan lainnya. Masalah yang sering di hadapi perusahaan dalam hal kerjasama dengan supplier adalah tidak adanya kebijakan dalam hal penentuan supplier menurut performansinya masingmasing. Standardized Unitless Rating (SUR) didasari pemberian nilai dengan menggunakan 0 dan 1. Dimana 0 melambangkan “sangat tidak puas” dan 1 melambangkan “sangat
puas”.
Kemudian
untuk
kriteria
kualitatif
lain
menggunakan gambaran x dan y untuk mewakili “ketidakpuasan” dan “kepuasan” (Li, dkk., 1997). Tujuan SUR adalah penentuan rekomendasi supplier yang kinerjanya mendekati keinginan dari perusahaan. Jika nilai SUR semakin besar, maka peluang supplier untuk direkomendasikan semakin besar dan sebaliknya (Lisye, dkk., 2005). Ng (2007) membangun sebuah model matematika alternatif yang efisien dan sederhana untuk masalah pemilihan pemasok multi-kriteria. Dalam model tersebut disusun kriteria yang sesuai dengan tingkat preferensi yang dibutuhkan tanpa menentukan secara nyata nilai bobot dari masing-masing kriteria. Widayanti (2008) mengembangkan model pemilihan pemasok multi-kriteria multi-decision maker dengan pendekatan simple addictive weighting method (SWAM) untuk mengambil keputusan pemasok yang lebih dari satu orang pemasok secara lebih
efisien. Kelemahan model ini adalah tidak mempertimbangkan harga dimana dapat mempengaruhi kuantitas barang yang dipesan. Sedangkan Yuliandari (2009) memodelkan pemilihan supplier pada lot size dependent delivery time. Namun dalam model ini hanya memasok single item saja. Kenyataan yang dihadapi suatu perusahaan adalah supplier yang bekerjasama tidak hanya menawarkan single item saja dalam pengadaan bahan baku. Seperti Apotek Ivana yang bekerjasama dengan beberapa supplier yang memiliki lebih dari satu item produk yang ditawarkan. Meninjau dari permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini maka diperlukan model perusahaan.
pemilihan performansi agar dapat diaplikasikan di dalam
Tabel 3.1 Perbandingan Pengembangan Model Pemilihan Supplier dengan Model Pemilihan Supplier yang Sudah Ada. Model/Keterangan
Ng
Widayanti
Yuliandari
(2007)
(2008)
(2009)
Sumber pemenuhan item
Multi supplier
Multi supplier
Multi supplier
Multi supplier
Jumlah item
Single item
Single item
Single item
Single item
Tidak
Tidak
Tidak
Dipertimbangkan
Dipertimbangkan
dipertimbangkan
1. Memasukkan data masing-masing supplier untuk setiap kriteria sesuai dengan urutan kriteria 2. Menggolongkan kriteria menjadi kriteria benefit dan kriteria cost 3. Mengubah semua kriteria pengukuran 4. Menghitung nilai partial average setiap kriteria untuk masing-masing pemasok. Apabila ada kriteria baru harus ditempatkan sesuai preferensinya. 5. Menghitung skor total
1. Memasukkan data masing-masing supplier untuk setiap kriteria sesuai dengan urutan kriteria 2. Menggolongkan kriteria menjadi kriteria benefit dan kriteria cost 3. Mengubah semua kriteria pengukuran 4. Menghitung nilai wij·yij setiap pemasok untuk masing-masing kriteria. Apabila terdapat kriteria baru, maka kriteria tersebut ditempatkan pada urutan terakhir. 5. Menghitung skor total
Potongan harga
Algoritma penyelesaian masalah
Pengembangan model
Dipertimbangkan
1. Menentukan Q optimal 2. Menghitung probabilitas optimum siklus/stockout 3. Menghitung lead time dengan tambahan waktu pengiriman pesanan sesuai modifikasi. Rumus modifikasi: L = ((θ + pQ)δ) + t 4. Menyusun matriks kriteria 5. Mengurutkan supplier 6. Memilih supplier
1. Memasukkan data masingmasing supplier untuk setiap kriteria sesuai dengan urutan kriteria 2. Menentukan performansi
nilai
3. Menentukan kepuasan dan ketidakpuasan
kriteria tingkat tingkat
4. Penentuan nilai rata-rata kepuasan dan nilai keraguraguan 5. Menghitung nilai SUR 6. Perhitungan performansi supplier
nilai
untuk masing-masing supplier
untuk masing-masing supplier
6. Mengurutkan supplier menurut skor akhir yang didapat
6. Mengurutkan supplier menurut skor akhir yang didapat
7. Memilih sejumlah supplier sesuai yang diinginkan, mulai dari supplier yang memiliki skor tertinggi
7. Memilih sejumlah supplier sesuai yang diinginkan, mulai dari supplier yang memiliki skor tertinggi
7. Menyusun matriks kriteria supplier 8. Memilih supplier
3.2 Kerangka Penelitian Dalam upaya melaksanakan penelitian ini dibutuhkan suatu proses yang terstruktur dan sistematis. Oleh karena itu dibutuhkan kerangka penelitian yang tersusun atas tahap-tahap yang akan dilaksanakan pada proses penelitian tersebut. Adapaun kerangka penelitian ditunjukkan pada gambar 3.1 berikut:
Mulai
Identifikasi Masalah
Studi Pustaka 1. Memahami Karakteristik Supplier. 2. Mempelajari Metode Standardized Unitless Rating. 3. Mempelajari Model Pemilihan Supplier Multi-Kriteria.
Tujuan Penelitian Mengembangkan model pemilihan supplier dengan kebijakan multi item product
Pengembangan Model 1. Menghitung bobot masing-masing supplier. 2. Menyusun matriks kriteria setiap supplier.
Gambar 3.1 Kerangka Penelitian
3. Menentukan pemilihan supplier.
Contoh Numerik dan Analisis 1. Contoh Numerik Adanya penawaran multi item product dengan cara pembayaran yang berbeda-beda. 2. Analisis Menentukan pemilihan supplier berdasarkan performansi masing-masing.
Kesimpulan dan Saran
Selesai
3.3 Penyelesaian Masalah 3.3.1 Kerangka penyelesaian masalah Pada dasarnya pemilihan supplier yang dibahas pada penelitian ini merupakan permasalahan dilihat dari nilai kriteria performansi dan nilai kriteria diskon yang berlawanan. Adapun pendekatan masalah dilakukan berdasarkan kerangka pengembangan model sebagaimana terlihat pada Gambar 3.2. • Data penawaran masing-masing • Data perusahaan terkait dengan harga pokok penjualan
Menentukan nilai kriteria performansi
Menentukan Q optimal dan performansi supplier
Menyusun matriks kriteria masing-masing supplier
Menentukan ranking berdasarkan nilai dan bobot tiap supplier
Mentransformasikan semua kriteria pengukuran
Menghitung skor total untuk setiap supplier berdasarkan bobot tiap kriteria
Mengurutkan supplier berdasarkan skor tertinggi
Menentukan supplier
Gambar 3.2 Kerangka pengembangan model
3.3.2 Notasi Notasi yang digunakan pada model ini: I
: jumlah pemasok (supplier)
J
: jumlah kriteria
Xij
: data pemasok (supplier) i untuk kriteria j
wj
: bobot untuk kriteria
Rj
: jumlah ranking yang dikonversi diantara pengambil keputusan setiap kriteria j
Rjm
: ranking kriteria j oleh pengambil keputusan m
M
: jumlah pengambil keputusan
Vl
: skor total pemasok i (i = 1,2,...,I)
x max
: data terbesar dari data I pemasok dengan data terkecil 0 untuk masing-masing kriteria
R
: jumlah dari kriteria baru yang akan ditambahkan
r
: kriteria baru (r = 1,2,...,R)
z
: persentase pengaruh penambahan kriteria baru
a
: nilai rata-rata kepuasan
r
: nilai keragu-raguan
Q
: jumlah produk yang dipesan
3.3.3 Asumsi Asumsi yang digunakan pada penelitian ini adalah: 1.
Diskon harga selama periode 2010 dianggap tetap.
2.
Kuantitas produk yang digunakan sesuai dengan kemasan yang ada.
3.
Sistem pemesanan dilakukan secara langsung.
4.
Kondisi pengiriman khusus untuk obat tertentu tidak diperhitungkan.
5.
Biaya tetap transportasi untuk pengiriman barang tidak diperhitungkan.
6.
Biaya-biaya yang dikeluarkan perusahaan diketahui dan konstan.
7.
Waktu pengiriman pesanan konstan untuk tiap supplier.
8.
Pengiriman produk setiap pemesanan dilakukan dengan menggunakan sebuah kendaraan bermotor.
9.
Stok produk selama masa periode dianggap normal.
10.
Kapasitas produksi pemasok tidak terbatas.
11.
Jangka waktu kadaluarsa produk masuk dalam kriteria kualitas produk.
12.
Penyusutan produk selama pengiriman sangat kecil sehingga dapat diabaikan.
13.
Pengiriman dan penerimaan produk terjadi pada periode yang sama dengan periode permintaan sehingga tidak ada keterlambatan dalam pemenuhan pesanan para pelanggan.
14.
Faktor konversi menggunakan harga masing-masing produk untuk 1 unit yaitu: a) Akurat = 8.000 b) Vicks Inhaler = 8.000 c) Hufagrip Syrup = 9.400 d) Microgynon = 12.700
16.
Kriteria penilaian masing-masing performansi dari pihak perusahaan:
a. Kualitas
baik: selama periode pengamatan barang dari supplier
kondisi fisik tidak ada kecacatan dan tanggal kadaluarsa lebih dari 1 tahun. b. Harga: harga yang ditawarkan dibawah harga eceran tertinggi (HET). c. Fleksibilitas: Supplier mampu merubah jumlah pesanan serta fakturnya apabila perusahaan ada penambahan ataupun pengurangan pesanan. d. Pengiriman: pengiriman yang tepat waktu sesuai kesepakatan dengan perusahaan. e. Respon: Supplier dapat dengan cepat menanggapi permintaan perusahaan dan sesegera mungkin memberi info kepada perusahaan apabila ada perubahan. 3.3.4 Algoritma penyelesaian masalah Pada penelitian pemilihan supplier ini, penyelesaian masalah akan dilakukan dengan algoritma pemilihan supplier dengan langkah-langkah sebagai berikut: Langkah 1. Penentuan nilai kriteria performansi Nilai kriteria performansi dihitung berdasarkan pembobotan kriteria untuk mengetahui preferansi dari pengambil keputusan. Bobot dihitung menggunakan persamaan: '
$'
, 0 h ' h 1 ;3 ∑''1 ' 1...............................................(3.1) f ' ∑'1 $'
Langkah 2. Penentuan tingkat kepuasan dan tingkat ketidakpuasan
Tentukan nilai tingkat kepuasan yang dinotasikan (y) dan tingkat ketidakpuasan dinotasikan dengan (x) pada masing-masing supplier. Nilai x dan y diukur menggunakan skala penilaian supplier yang disajikan pada Tabel 2.1. Langkah 3. Penentuan nilai rata-rata kepuasan dan nilai keragu-raguan Performansi supplier dihitung berdasarkan nilai tingkat kepuasan dan nilai tingkat ketidakpuasan (langkah 2). Nilai tersebut kemudian digunakan untuk menghitung nilai rata-rata kepuasan (a) dan nilai keragu-raguan (r), menggunakan persamaan (2.3) dan (2.4). Langkah 4. Hitung nilai SUR Nilai SUR dihitung berdasarkan nilai a dan r (langkah 3) serta menggunakan menggunakan bobot dari masing-masing kriteria (langkah 1), menggunakan persamaan (2.6). Langkah 5. Penentuan bobot diskon Bobot diskon diperoleh dari interval potongan harga yang ada berdasarkan perhitungan menggunakan persamaan (2.38). Langkah 6. Perhitungan nilai performansi Performansi dihitung berdasarkan hasil Q optimal (langkah 5). Penentuan performansi ini didekati menggunakan metode Li, dkk (2009). Penentuan nilai performansi dilakukan menggunakan Persamaan (2.6) dengan modifikasi sebagai berikut: Modifikasi dilakukan dengan menambahkan perhitungan diskon yang didapat untuk jumlah tertentu sehingga berpengaruh pada harga pokok penjualan. ! l =3m% ∑ ? 12 &∑P ? &
[] (]
[ ¡¢ ] £[ ¤¥ ]
. / 01
P 2 / &∑¦
p]
. jljlX ;%mNl3 ...(3.2)
]uv4p] 4
dengan: SUR
= nilai perhitungan performansi
Langkah 7. Menyusun matriks kriteria supplier Hasil perhitungan nilai kriteria dan performansi supplier (langkah 1 dan 2) digabungkan dengan kriteria lain dari masing-masing supplier. Dengan demikian maka masing-masing supplier memiliki nilai kriteria sebagaimana terlihat pada Tabel 3.1. Tabel 3.1 Nilai kriteria masing-masing supplier Kriteria A R SUR k1 k2 k3 k4 ... kn
Supplier 1 a1 r1 SUR1 k11 k21 k31 k41 ... kn1
Supplier 2 a2 r2 SUR2 k12 k22 k32 k42 ... kn2
Supplier 3 a3 r3 SUR3 k13 k23 k33 k43 ... kn3
Supplier 4 a4 r4 SUR4 k14 k24 k34 k44 ... kn4
Supplier n an rn SURn k1n k2n k3n k4n ... knn
Langkah 8. Pemilihan supplier Pemilihan supplier dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1) Menuliskan semua kriteria yang dimiliki oleh tiap supplier. 2) Menentukan ranking berdasarkan nilai dan bobot setiap supplier. 3) Menghitung skor total untuk setiap supplier berdasarkan bobot setiap kriteria. 4) Mengurutkan supplier menurut skor tertinggi. 5) Menentukan urutan supplier untuk melakukan pemesanan berdasarkan skor tertinggi.
BAB IV CONTOH NUMERIK DAN ANALISIS 4.1 Contoh Numerik Dalam bab ini akan disajikan sebuah contoh numerik dari model pemilihan supplier menurut performansi dan diskon harga dengan kebijakan multi item product yang diusulkan (pada Bab III). Dalam contoh ini dibahas situasi dimana terdapat 2 pengambil keputusan yang akan menyeleksi 4 supplier terbaik menurut 5 kriteria, meliputi kualitas (Q), harga (C), fleksibilitas (F), pengiriman (D), dan respon (R). Keputusan yang harus diambil oleh perusahaan adalah menentukan supplier dan jumlah barang yang dipesan. 4.1.1 Data yang digunakan Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data nama supplier, data merek produk, serta data penawaran diskon harga per produk untuk masingmasing supplier dapat dilihat pada Tabel 4.1, Tabel 4.2, Tabel 4.3. Tabel 4.1 Data nama supplier yang direkomendasikan perusahaan No.
Nama Supplier
No. Ijin
1.
PT Gayamindo Kerta
34001/PBF/IV/91
2.
PT Mulya Wibawa
34004/PBF/PP-1/VI/98
3.
PT Rajawali Nusindo
31088/PBF/III/1991
4.
PT Salasa Barokah Farma
YF/05/DJ/I/PBF/860
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) Masing-masing supplier yang direkomendasikan perusahaan menyupplai jenis produk yang sama dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Data Produk No.
Merek Produk (item)
Jenis Produk
1.
Akurat
Obat Bebas
2.
Vicks Inhaler
Obat Luar
3.
Hufagrip Syrup
Obat Bebas Bersyarat
4.
Microgynon KB
Obat Keras
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) Tabel 4.3 Data Penawaran Diskon Harga Produk Merek Akurat Supplier 1 Kuantitas
Supplier 2
Supplier 3
Supplier 4
Diskon
HPP
Diskon
HPP
Diskon
HPP
Diskon
HPP
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
1 unit
0
7.150
0
7.150
0
7.150
0
7.150
10 unit
5
6.792,5
5
6.792,5
0
7.150
5
6.792,5
1 dos besar (dengan isi 25 unit)
12
6.292
5
6.792,5
5
6.792,5
12
6.292
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) Tabel 4.4 Data Penawaran Diskon Harga Produk Merek Vicks Inhaler Supplier 1 Kuantitas
Supplier 2
Supplier 3
Supplier 4
Diskon
HPP
Diskon
HPP
Diskon
HPP
Diskon
HPP
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
1 unit
0
6.444, 36
0
6.444, 36
0
6.444, 36
0
6.444, 36
6 unit
0
6.444, 36
2
6.318
2
6.318
0
6.444, 36
1 dos besar (dengan
0
6.444, 36
2
6.318
2
6.318
2
6.318
isi 12 unit)
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) Tabel 4.5 Data Penawaran Diskon Harga Produk Merek Hufagrip Syrup Supplier 1 Kuantitas
Supplier 2
Supplier 3
Supplier 4
Diskon
HPP
Diskon
HPP
Diskon
HPP
Diskon
HPP
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
1 unit
0
8.547
0
8.547
-
-
0
8.547
10 unit
10
7.692,3
0
8.547
-
-
0
8.547
1 karton (dengan isi 60 unit)
10
7.692,3
10
7.692,3
-
-
10
7.692,3
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) Tabel 4.6 Data Penawaran Diskon Harga Produk Merek Microgynon Supplier 1 Kuantitas
Supplier 2
Supplier 3
Supplier 4
Diskon
HPP
Diskon
HPP
Diskon
HPP
Diskon
HPP
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
(%)
(Rp)
1 unit
0
8.820
0
8.820
0
8.820
0
8.820
1 dos kecil (dengan isi 10 unit)
0
8.820
0
8.820
0
8.820
0
8.820
1 dos besar (dengan isi 25 unit)
5
8.400
0
8.820
5
8.400
0
8.820
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) 4.1.2 Penentuan supplier 4.1.2.1 Penentuan bobot kriteria performansi Tahap awal dalam penentuan bobot untuk masing-masing kriteria penilaian performansi supplier adalah mengetahui preferensi dari pengambil keputusan terhadap kriteria penilaian yang akan digunakan, meliputi kualitas (Q), harga (C), fleksibilitas (F), pengiriman (D), dan respon (R), diperoleh data seperti terlihat pada Tabel 4.7. Tabel 4.7 Urutan kepentingan kriteria oleh 2 pengambil keputusan. Pengambil Ranking Keputusan 1 2 3 4 5 1 Q F D C R 2 C Q R D F Setelah mengetahui preferensi dari pengambil keputusan, selanjutnya dicari nilai Rj sesuai Persamaan (2.20). Penilaian kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.8.
Kriteria Q C F D
1(4) 1 1 0 0
Tabel 4.8 Penilaian Kriteria Ranking (Nilai) 2(3) 3(2) 4(1) 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1
5(0) 0 0 1 0
Rj 7 5 3 3
R
0
0
1 0 1 2 TOTAL 20 Setelah diperoleh Rj, selanjutnya bobot untuk masing-masing kriteria dihitung dengan menggunakan Persamaan (3.1).
7 0.35 20
5 0.25 20
3 0.15 20
$
3 0.15 20
2 0.10 20
Perhitungan diatas menjelaskan bahwa bobot untuk kriteria pertama adalah 0.35, kriteria kedua adalah 0.25, kriteria ketiga dan keempat adalah 0.15 serta kriteria kelima adalah 0.10. Jumlah dari kelima bobot kriteria harus sama dengan satu. Perhitungan tersebut sesuai dengan bobot kriteria yang telah ditentukan oleh pihak perusahaan. Adapun bobot kriteria performansi disajikan pada Tabel 4.9.
No.
Tabel 4.9 Data Bobot Kriteria Performansi (w) Kriteria Performansi Bobot
1.
Kualitas/Quality (Q)
0.35
2.
Harga/Cost (C)
0.25
3.
Fleksibilitas/Flexibility (F)
0.15
4.
Pengiriman/Delivery (D)
0.15
5.
Respon/Response (R)
0.10
TOTAL
1
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) Alasan pemberian bobot yang diberikan oleh perusahaan untuk setiap kriteria performansi adalah sebagai berikut:
1) Kualitas/Quality (Q) Pemberian nilai 0.35 dikarenakan pihak perusahaan menganggap kualitas barang yang dipasok oleh supplier merupakan faktor yang sangat penting. Kualitas barang di dalam industri penjualan obat-obat dalam hal khusus yaitu apotek merupakan penentu dalam penjualannya. 2) Harga/Cost (C) Nilai 0.25 pada kriteria harga dikarenakan sangat berpengaruh dengan nilai jual barang-barang yang dipasok. Adanya diskon yang diberikan supplier dengan ketentuan dan syarat yang berlaku dapat menjadi pertimbangan tersendiri bagi perusahaan. 3) Fleksibilitas/Flexibilitas (F) Fleksibilitas diberikan nilai 0.15 karena perusahaan menganggap keluwesan supplier dalam memenuhi kebutuhan merupakan hal yang harus diperhitungkan karena barang yang dipesan terkadang mengalami penambahan sesuai dengan pesanan konsumen. 4) Pengiriman/Delivery (D) Nilai pengiriman 0.15 sama halnya dengan nilai fleksibilitas dikarenakan pengiriman merupakan faktor penting bagi perusahaan. Dengan adanya keterlambatan pengiriman dapat mengakibatkan terhambatnya kegiatan di perusahaan dan dapat menimbulkan kekecewaan bagi konsumen. 5) Respon/Response (R)
Pemberian nilai 0.10 dikarenakan respon supplier terhadap hubungan kerja dengan perusahaan dan penanganan keluhan juga berpengaruh dalam penilaian performansi supplier. 4.1.2.2 Penentuan performansi supplier Langkah sebelum menentukan performansi supplier adalah menghitung nilai rata-rata kepuasan perusahaan terhadap performansi masing-masing supplier dan tingkat keragu-raguan (blindness) berdasarkan Persamaan (2.4) dan Persamaan (2.5) untuk setiap supplier. Adapun contoh perhitungannya sebagai berikut: Langkah 1: Menentukan nilai tingkat ketidakpuasan (x) dan nilai tingkat kepuasan (y). Langkah 2: Menentukan nilai rata-rata kepuasan, menggunakan Persamaan (2.3). 0.61 0.82 /2 0.715 « 0.72 Langkah 3: Menetukan nilai keragu-raguan, menggunakan Persamaan (2.4). |0.61
0.82| 0.21
Perhitungan dilakukan berulang kali dari langkah 1 sampai dengan langkah 3 untuk masing- masing supplier. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.10. Tabel 4.10 Data Penilaian Performansi Supplier untuk Produk Merek Akurat S U P P L I E R (i)
Kriteria Performansi (j) 1
2
3
4
5
Kualitas
Harga
Fleksibilitas
Pengiriman
Respon
w = 0.35
w = 0.25
w = 0.15
w = 0.15
w = 0.10
x
y
a
R
x
y
1.
0.61
0.82
0.76
0.21
0.41
0.62
2.
0.40
0.61
0.51
0.21
0.60
3.
0.41
0.61
0.51
0.20
4.
0.61
0.82
0.76
0.21
a
r
x
y
a
r
X
y
a
r
x
y
a
r
0.52
0.21
0.41
0.62
0.52
0.21
0.61
0.82
0.76
0.21
0.50
0.71
0.66
0.21
0.81
0.76
0.21
0.70
0.91
0.81
0.21
0.70
0.91
0.81
0.21
0.61
0.82
0.76
0.21
0.30
0.60
0.45
0.30
0.60
0.80
0.70
0.20
0.70
0.70
0.70
0.00
0.21
0.61
0.41
0.40
0.41
0.62
0.52
0.21
0.41
0.62
0.52
0.21
0.61
0.82
0.76
0.21
0.50
0.71
0.66
0.21
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) Hasil perhitungan untuk produk merek Vicks Inhaler, Hufagrip Syrup, dan Microgynon dapat dilihat pada Tabel 4.11, 4.12, dan 4.13 pada lampiran 1.
4.1.2.3 Penentuan jumlah produk yang dipesan sesuai diskon harga Dalam menentukan jumlah kuantitas produk yang akan dipesan dapat menggunakan data pemesanan produk masa lalu, data dapat dilihat pada Tabel 4.14. Tabel 4.14 Data jumlah penjualan produk periode Januari-Desember 2010 Periode (bulan)
Akurat (unit)
Vicks Inhaler (unit)
Hufagrip Syrup (unit)
Microgynon (unit)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
8 8 18 8 8 8 0 4 8 8 0 0
4 0 0 10 4 8 10 0 10 8 10 6
3 3 10 10 12 11 14 11 4 8 9 11
10 0 50 10 50 25 25 25 25 0 50 0
(Sumber: Apotek Ivana, 2010) Selanjutnya dilakukan proses agregasi untuk mengelompokkan jenis item menjadi product family. Perhitungan awal untuk mengetahui jumlah total produk yang dipesan dengan mengalikan dengan faktor konversi kemudian mencari nilai proporsi menggunakan jumlah agregat. Hasil perhitungan agregat dapat dilihat pada Tabel 4.15.
Tabel 4.15 Hasil Perhitungan Agregat berdasarkan harga penjualan
Periode
Akurat (item)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
64000 64000 144000 64000 64000 64000 0 32000 64000 64000 0 0 624000 0.11
Total (Ɖ Ɖ) proporsi
Agregat Vicks Hufagrip Microgynon Inhaler Syrup (item) (item) (item) 32000 28200 127000 0 28200 0 0 94000 635000 80000 94000 127000 32000 112800 635000 64000 103400 317500 80000 131600 317500 0 103400 317500 80000 37600 317500 64000 75200 0 80000 84600 635000 48000 103400 0 560000 996400 3429000 0.10 0.18 0.61
Ɖ Agregat 251200 92200 873000 365000 843800 548900 529100 452900 499100 203200 799600 151400 5609400 1
Plot data, data perhitungan agregat diplotkan kedalam grafik untuk mengetahui jenis dari metode yang akan dipakai untuk perhitungan peramalan, grafik dapat dilihat pada Gambar 4.1 sebagai berikut:
Ɖ Agregat 1000000 800000 600000 400000
Ɖ Agregat
200000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Gambar 4.1 Grafik Perhitungan Agregat Dapat dilihat bahwa pola grafik merupakan pola acak. Pola acak dapat didekati dengan tiga metode yang diusulkan yaitu Single exponential smoothing, Double exponential smoothing, dan Winter’s model menggunakan bantuan software
Quantitatif System (QS3) dapat dilihat nilai mean absolute deviasion (MAD) yang terkecil dari ketiga metode yang digunakan. MAD yang terkecil dipilih karena menunjukkan hasil peramalan yang paling mendekati kenyataan. Hasil perhitungan dengan QS3: a. Single exponential smoothing menghasilkan MAD = 272117.5 b. Double exponential smoothing menghasilkan MAD = 290039.2 c. Winter’s model menghasilkan MAD = 270441.3* Diplih dari hasil MAD terkecil yaitu dengan metode Winter’s model, maka dapat dilihat hasil forecast untuk satu tahun kedepan serta hasil perhitungan nilai error untuk uji verifikasi dengan bantuan QS3. Hasil forecast dan uji verifikasi dapat dilihat pada Tabel 4.16 sebagai berikut: Tabel 4.16 Peramalan Winter’s model Periode 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Jumlah
y’ 203407.9 75552.49 723837.4 306174.6 715990.6 471081.3 459218.8 397474.6 442860.3 182273.3 725006.1 138744.1 4841621.49
Proses deriviasi product family menjadi item menggunakan proses disagregasi dengan cara mengalikan hasil peramalan (y’) dengan proporsi masing-masing produk. Kemudian didapat hasil peramalan penjualan bulan berikutnya dan dapat dilihat pada tabel 4.17. Tabel 4.17 Hasil peramalan penjualan tahun depan Periode
Akurat (item)
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
3 1 10 5 10 7 6 5 6 3 9 2 67
Jumlah
Penjualan Vicks Inhaler Hufagrip Syrup (item) (item) 3 1 9 4 8 6 6 5 6 3 8 2 61
4 2 13 7 13 9 9 7 8 4 13 3 92
Microgynon (item) 11 5 34 17 33 24 22 18 22 11 33 8 238
4.1.2.4 Menyusun matriks kriteria setiap supplier Menyusun matriks kriteria setiap supplier didasarkan atas hasil perhitungan Q optimal dan penilaian performansi (langkah 4.1.2.2) serta kriteria lain. Dengan demikian maka masing-masing supplier memiliki nilai kriteria sebagaimana terlihat pada Tabel 4.18. Tabel 4.18 Kriteria tiap supplier untuk produk Akurat Kriteria Supplier 1 2 3 4
Q (item) 67 67 67 67
Q 0.76 0.51 0.51 0.76
C 0.52 0.76 0.45 0.52
A F 0.52 0.81 0.70 0.52
D 0.76 0.81 0.70 0.76
R 0.66 0.76 0.41 0.66
Q 0.21 0.21 0.20 0.21
C 0.21 0.21 0.30 0.21
R F 0.21 0.21 0.20 0.21
D 0.21 0.21 0.00 0.21
R 0.21 0.21 0.40 0.21
SUR
performansi
0.01 0.17 018 0.01
0.26 0.33 0.18 0.26
Berdasarkan tabel 4.18 sebagai contoh untuk supplier 1 dijelaskan bahwa dengan hasil forecast sebesar 67, nilai rata-rata kepuasan 0.76, 0.52, 0.52, 0.76, dan 0.66, serta tingkat keragu-raguan sebesar 0.21 pada setiap kriteria, akan mendapatkan nilai SUR sebesar 0.01 dan berdasarkan bobot diskon sebesar 0.50 akan menghasilkan nilai performansi sebesar 0.26 penjelasan ini berlaku untuk supplier lain. Untuk kriteria supplier produk lainnya dapat dilihat pada tabel-tabel dibawah ini: Tabel 4.19 Kriteria tiap supplier untuk produk Vicks Inhaler Kriteria Supplier 1 2 3 4
Q (item) 61 61 61 61
Q 0.51 0.51 0.51 0.43
C 0.46 0.45 0.45 0.60
A F 0.70 0.70 0.70 0.51
D 0.43 0.70 0.70 0.41
R 0.61 0.41 0.41 0.46
Q 0.21 0.20 0.20 0.05
C 0.30 0.30 0.30 0.00
R F 0.20 0.20 0.20 0.19
D 0.44 0.00 0.00 0.40
R 0.01 0.40 0.40 0.31
SUR
performansi
0.20 0.18 0.18 0.28
0.35 0.34 0.34 0.39
Tabel 4.20 Kriteria tiap supplier untuk produk Hufagrip Syrup Kriteria Supplier 1 2 3 4
Q (item) 92 92 92 92
Q 0.76 0.41 0.51 0.51
C 0.52 0.46 0.45 0.46
A F 0.52 0.66 0.51 0.70
D 0.76 0.50 0.61 0.43
R 0.66 0.51 0.45 0.61
Q 0.21 0.21 0.21 0.21
C 0.21 0.09 0.30 0.30
R F 0.21 0.09 0.19 0.20
D 0.21 0.20 0.01 0.44
R 0.21 0.19 0.10 0.01
SUR
performansi
0.01 0.08 0.07 0.20
0.26 0.21 0.04 0.27
SUR
Performansi
0.17 0.07 0.20 0.18
0.33 0.16 0.35 0.18
Tabel 4.21 Kriteria tiap supplier untuk produk Microgynon Kriteria Supplier 1 2 3 4
Q (item) 238 238 238 238
Q 0.51 0.51 0.51 0.51
C 0.76 0.45 0.46 0.45
A F 0.81 0.51 0.70 0.70
D 0.81 0.61 0.43 0.70
R 0.76 0.45 0.61 0.41
Q 0.21 0.21 0.21 0.20
C 0.21 0.30 0.30 0.30
R F 0.21 0.19 0.20 0.20
D 0.21 0.01 0.44 0.00
R 0.21 0.10 0.01 0.40
4.1.2.5 Memilih supplier Pemilihan supplier dilakukan dengan cara mengurutkan supplier menurut skor yang tertinggi kemudian menentukan urutan supplier untuk melakukan
pemesanan berdasarkan skor tertinggi. Data ranking ke-4 supplier dapat dilihat pada Tabel 4.22. Tabel 4.22 Ranking Supplier Ranking 1 2 3 4
Supplier 2 1 4 3
Akurat performansi 0.33 0.26 0.26 0.18
Vicks Inhaler Supplier performansi 4 0.39 1 0.35 2 0.34 3 0.34
Hufagrip Syrup Supplier performansi 4 0.27 1 0.26 2 0.21 3 0.04
Microgynon Supplier performansi 3 0.35 1 0.33 4 0.18 2 0.16
Dari Tabel 4.22 dapat dilihat ranking supplier berdasarkan skor tertinggi yaitu: 1. Untuk Produk merek Akurat adalah supplier 2, supplier 1, supplier 4, dan supplier 3. Dengan skor masing-masing 0.33, 0.26, 0.26, dan 0.18. Oleh karena itu, perusahaan dalam melakukan pemesanan produk merek Akurat dimulai dari supplier 2, supplier 1, supplier 4, dan supplier 3. 2. Untuk Produk merek Vicks Inhaler adalah supplier 4, supplier 1, supplier 2, dan supplier 3. Dengan skor masing-masing 0.39, 0.35, 0.34, dan 0.34. Oleh karena itu, perusahaan dalam melakukan pemesanan produk merek Vicks Inhaler dimulai dari supplier 4, supplier 1, supplier 2, dan supplier 3. 3. Untuk Produk merek Hufagrip Syrup adalah supplier 4, supplier 1, supplier 2, dan supplier 3. Dengan skor masing-masing 0.27, 0.26, 0.21, dan 0.04. Oleh karena itu, perusahaan dalam melakukan pemesanan produk merek Akurat dimulai dari supplier 4, supplier 1, supplier 2, dan supplier 3. 4. Untuk Produk merek Microgynon adalah supplier 3, supplier 1, supplier 4, dan supplier 2. Dengan skor masing-masing 0.35, 0.33, 0.18, dan 0.16. Oleh karena itu, perusahaan dalam melakukan pemesanan produk merek Akurat dimulai dari supplier 3, supplier 1, supplier 4, dan supplier 2.
4.2. Analisis Hasil Berdasarkan contoh numerik diatas dengan menerapkannya di Apotek Ivana perhitungan nilai Standardized Unitless Rating (SUR) dilakukan dengan metode wawancara oleh bagian pengadaan yang bertanggung jawab pada pembelian obat-obatan di apotek. Pihak bagian pengadaan diharapkan memberikan nilai x dan nilai y yang berhubungan dengan kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan dalam memilih supplier, dapat dilihat pada tabel 4.10. Pemilihan supplier pada model sebelumnya kurang efektif digunakan untuk menentukan pencapaian hasil skor dikarenakan diskon harga yang dapat mempengaruhi kuantitas barang yang disupply tidak dipertimbangkan. Setelah
dilakukan
perhitungan
pemilihan
supplier
menggunakan
pengembangan model baru, maka didapat penilaian performasi baru yang sesuai dengan nilai masing-masing supplier ditambah dengan adanya potongan harga dari multi produk yang ditawarkan oleh supplier. Tabel 4.18 sampai dengan Tabel 4.21 menunjukkan bahwa dengan nilai SUR tinggi belum tentu memiliki nilai performansi yang tinggi pula dan pantas untuk direkomendasikan kepada perusahaan. Sedangkan perusahaan yang dapat memberikan potongan harga atau diskon tertinggipun belum dapat secara langsung dipilih oleh perusahaan. Maka dengan pengembangan model yang baru dapat digunakan untuk rekomendasi perusahaan
dalam
memilih
supplier
berdasarkan
performansi
dan
mempertimbangkan potongan harga yang dapat dipengaruhi oleh jumlah pesanan.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Dalam penelitian
ini telah dikembangkan
model pemilihan supplier
multi-kriteria untuk multi item produk. Model yang diusulkan dikembangkan dengan memodifikasi model Widayanti (2008) dan Yuliandari (2009) dengan mempertimbangkan potongan harga barang kemudian menentukan ranking supplier dengan perolehan skor tertinggi. Skor ini digunakan sebagai acuan bagi perusahaan untuk menentukan urutan supplier. Berdasarkan model yang dikembangkan tersebut, diperoleh kesimpulan bahwa: 1. Nilai Standardized Unitless Rating (SUR) belum dapat menjadi perhitungan performansi sebuah supplier bila terdapat kriteria terentu. 2. Perolehan potongan harga barang yang dipengaruhi oleh kuantitas dari masing-masing supplier dalam setiap pesanan sangat berpengaruh pada nilai akhir performansi. 3. Dari hasil penelitian ini supplier 4 direkomendasikan untuk menjadi supplier tetap. Supplier 4 memiliki performansi yang paling tinggi dari masing-masing merek produk. Untuk perekomendasian selanjutnya adalah supplier 2, supplier 3, dan supplier 1. 5.2 Saran Persaingan antar supplier saat ini sangat ketat dalam memperebutkan pasar dengan terdapat banyaknya industri-industri yang berkembang dibidang yang
sama. Kondisi persaingan ini berpengaruh pada mutu, harga dan pelayanan dari masing-masing supplier. Pengembangan model pemilihan supplier dengan mempertimbangkan harga return dari masing-masing supplier untuk produkproduk yang telah kadaluarsa dapat menjadi fokus pengembangan berikutnya terhadap model yang telah dikembangkan dalam penelitian ini.
Lampiran-lampiran
Tabel 4.11 Penilaian Performansi Supplier untuk produk merek Vicks Inhaler Kriteria Performansi (j)
Supplier (i)
1
2
3
4
5
Kualitas
Harga
Fleksibilitas
Pengiriman
Respon
w = 0.25
w = 0.15
w = 0.15
w = 0.10
w = 0.35 x
y
a
r
x
y
a
r
x
y
a
r
x
y
a
r
x
y
a
r
1.
0.41
0.51
0.05
0.10
0.30
0.51
0.41
0.21
0.41
0.60
0.51
0.19
0.21
0.40
0.31
0.19
0.31
0.50
0.41
0.19
2.
0.65
0.60
0.63
0.05
0.21
0.40
0.31
0.19
0.21
0.51
0.36
0.30
0.21
0.30
0.26
0.09
0.21
0.21
0.21
0.00
3.
0.40
0.50
0.45
0.10
0.21
0.21
0.21
0.00
0.51
0.40
0.46
0.11
0.21
0.41
0.31
0.20
0.30
0.40
0.35
0.10
4.
0.40
0.45
0.43
0.05
0.60
0.60
0.60
0.00
0.41
0.60
0.51
0.19
0.21
0.61
0.41
0.40
0.30
0.61
0.46
0.31
Tabel 4.12 Penilaian Performansi Supplier untuk produk merek Hufagrip Syrup Kriteria Performansi (j)
Supplier 1
2
3
4
5
Kualitas
Harga
Fleksibilitas
Pengiriman
Respon
w = 0.35
w = 0.25
w = 0.15
w = 0.15
w = 0.10
(i)
x
y
a
R
X
y
a
r
x
y
a
r
X
y
a
r
x
y
a
r
1.
0.21
0.61
0.41
0.40
0.60
0.41
0.51
0.19
0.41
0.41
0.41
0.00
0.40
0.41
0.41
0.01
0.40
0.60
0.50
0.20
2.
0.30
0.51
0.41
0.21
0.41
0.50
0.46
0.09
0.61
0.70
0.66
0.09
0.40
0.60
0.50
0.20
0.41
0.60
0.51
0.19
3.
0.21
0.51
0.36
0.30
0.31
0.50
0.41
0.19
0.31
0.40
0.36
0.09
0.21
0.60
0.41
0.39
0.60
0.60
0.60
0.00
4.
0.40
0.61
0.51
0.21
0.31
0.61
0.46
0.30
0.60
0.80
0.70
0.20
0.21
0.65
0.43
0.44
0.60
0.61
0.61
0.01
Tabel 4.13 Penilaian Performansi Supplier untuk produk merek Microgynon Kriteria Performansi (j)
Supplier (i)
1
2
3
4
5
Kualitas
Harga
Fleksibilitas
Pengiriman
Respon
w = 0.35
w = 0.25
w = 0.15
w = 0.15
w = 0.10
x
y
a
r
1.
0.40
0.51
0.46
0.11
2.
0.40
0.61
0.51
3.
0.41
0.41
4.
0.41
0.61
x
y
a
r
x
y
a
r
x
y
A
r
x
y
a
r
0.31 0.60 0.46
0.29
0.21
0.50
0.36
0.29
0.41
0.60
0.51
0.19
0.41
0.60
0.51
0.19
0.21
0.30 0.60 0.45
0.30
0.41
0.60
0.51
0.19
0.60
0.61
0.61
0.01
0.40
0.50
0.45
0.10
0.41
0.00
0.35 0.60 0.48
0.25
0.41
0.60
0.51
0.19
0.41
0.61
0.51
0.20
0.31
0.51
0.41
0.20
0.51
0.20
0.30 0.60 0.45
0.30
0.60
0.80
0.70
0.20
0.70
0.70
0.70
0.00
0.21
0.61
0.41
0.40
Perhitungan Standardized Unitless Rating untuk produk merek Akurat SUR1.1 ¬.®¯£.A² / 1
0.21 / ¬
¬.®¯£.
?² / 1
0.21 / ¬
.®¯£.°±
¬.±?£.°A² / 1 .®¯£.®° .°A£.°±
² ¬.®¯£.°?² / 1
.°
0.21 / ¬
? .?° ? .? ?
.°?£.¯?
.®¯£.®?
² ¬
.³?£.°?
²
² / 1
0.21 / ¬
.A°
²
? .?°
0.21 / ¬
?
²
0.39 / 0.79 / 0.35 > 0.40 / 0.79 / 0.25D 0.30 / 0.79 / 0.15 0.17 / 0.79 / 0.15 > 0.20 / 0.79 / 0.10D 0.11 0.08 3.5 / 10£ 0.02 0.06
6.5 / 10£
SUR1.2 ¬.®¯£.A² / 1
0.21 / ¬
¬.®¯£.
?² / 1
0.21 / ¬
.°?£.°±
¬.±?£.°A² / 1 .³?£.®° .®¯£.°±
² ¬.®¯£.°?² / 1
.°
0.21 / ¬
? .?° ? .? ?
.®¯£.¯?
² ¬.³?£.°?² / 1 .³?£.®?
²
0.21 / ¬
.A°
²
? .?°
0.21 / ¬
?
²
0.81 / 0.79 / 0.35 0.60 / 0.79 / 0.25 0.15 / 0.79 / 0.15 0.33 / 0.79 / 0.15 0.49 / 0.79 / 0.10
0.05 0.12 0.02 0.04 0.04 0.17
SUR1.3 ¬.®¯£.A² / 1
0.21 / ¬
¬.®¯£.
?² / 1
0.21 / ¬
.A£.°±
¬
² / 1
.±?£.®°
.±?£.°A .
?£.°±
.°
? .?°
0.21 / ¬
² / 1
.¯¯£.¯?
² ¬
² ¬.³?£.°?² / 1
? .? ?
.®¯£.°? .°?£.®?
²
0.21 / ¬
.A°
²
? .?°
0.21 / ¬
?
²
0.61 / 0.79 / 0.35 0.20 / 0.79 / 0.25 0.41 / 0.79 / 0.15 0.67 / 0.79 / 0.15 > 0.51 / 0.79 / 0.10D
0.17 0.04 0.05 0.08 0.04
0.20
SUR1.4 ¬.®¯£.A² / 1
0.21 / ¬
¬.®¯£.
?² / 1
0.21 / ¬
.®¯£.°±
¬
² / 1
.°A£.®° .±?£.°A .¯¯£.°±
² ¬.®¯£.°?² / 1
.°
0.21 / ¬
? .?° ? .? ?
.°A£.¯?
.®¯£.®?
² ¬ ²
.³?£.°?
² / 1
0.21 / ¬
.A°
²
? .?°
0.21 / ¬
?
²
0.39 / 0.79 / 0.35 > 0.36 / 0.79 / 0.25D 0.59 / 0.79 / 0.15 0.17 / 0.79 / 0.15 0.20 / 0.79 / 0.10
0.11 0.07 0.07 0.02 0.02 0.01
Perhitungan Standardized Unitless Rating untuk produk merek Vicks Inhaler SUR2.1 ¬.¯£.°² / 1
0.10 / ¬
¬.
¯£.A?² / 1
0.19 / ¬
.°£.±
¬.°?£.¯² / 1 .°?£.
¯ .
?£.¯
² ¬.¯£.A?² / 1
.°
0.19 / ¬
? .?° ? .? ?
.
?£.³
.?£.A
² ¬
.
?£.A¯
²
² / 1
0.21 / ¬
.A°
²
? .?°
0.19 / ¬
?
²
> 0.59 / 0.90 / 0.35D 0.08 / 0.79 / 0.25 0.33 / 0.81 / 0.15 > 0.07 / 0.81 / 0.15D 0.20 / 0.81 / 0.10
0.19 0.02 0.04 8.51 / 10£ 0.02
0.12
SUR2.2 ¬.¯£.°² / 1
0.05 / ¬
¬.
¯£.A?² / 1
0.00 / ¬
.¯£.±
¬.°?£.¯² / 1 .¯£.
¯ .A?£.¯
² ¬.¯£.A?² / 1
.°
0.30 / ¬
? .?° ? .? ?
.?£.³
² ¬.
?£.A¯² / 1 .A¯£.A
²
0.19 / ¬
.A°
²
? .?°
0.09 / ¬
?
²
0.41 / 0.95 / 0.35 0.81 / 0.81 / 0.25 0.67 / 0.70 / 0.15 0.40 / 0.91 / 0.15 0.60 / 1 / 0.10
0.14 0.04 0.07 0.06 0.06
0.09
SUR2.3 ¬.¯£.°² / 1
0.10 / ¬
² / 1
0.10 / ¬
.
°£.±
¬
¬
² / 1
.
¯£.
¯ .°?£.¯ .°£.¯ .
¯£.A?
.°
0.11 / ¬
? .? ?
² / 1
.A?£.³
² ¬
? .?°
.¯£.A? .?£.A
² ¬ ²
.
?£.A¯
² / 1
0.00 / ¬
.A°
²
? .?°
0.20 / ¬
?
²
0.10 / 0.90 / 0.35 0.44 / 1.00 / 0.25 0.00 / 0.89 / 0.15 0.07 / 0.80 / 0.15 > 0.04 / 0.90 / 0.10D
0.03 0.11 0.00 8.4 / 10£ 3.6 / 10£
0.09
SUR2.4 ¬.¯£.°² / 1
0.05 / ¬
² / 1
0.31 / ¬
.
£.±
¬.°?£.¯² / 1
¬
.°?£.
¯ .
¯£.¯ .
¯£.A?
² ¬.¯£.A?² / 1
.°
0.19 / ¬
? .?° ? .? ?
.¯£.³
² ¬.
?£.A¯² / 1 ²
.
?£.A
0.00 / ¬
.A°
²
? .?°
0.40 / ¬
?
²
0.07 / 0.95 / 0.35 0.56 / 1.00 / 0.25 0.33 / 0.81 / 0.15 0.60 / 0.60 / 0.15 0.40 / 0.69 / 0.10
0.02 0.14 0.04 0.05 0.03 0.28
Perhitungan Standardized Unitless Rating untuk produk merek Hufagrip Syrup SUR3.1 ¬.°?£.¯² / 1
0.40 / ¬
¬.¯?£.°² / 1
0.20 / ¬
.
?£.
A
¬.®£.
?² / 1 .
?£.° .°£.°¯
² ¬.°?£.
?² / 1
.°
0.00 / ¬
? .?° ? .? ?
.°?£.
¯
.
?£.
² ¬ ²
.°£.
?
² / 1
0.19 / ¬
.A°
²
? .?°
0.10 / ¬
?
²
0.07 / 0.60 / 0.35 0.10 / 0.81 / 0.25 0.41 / 1.00 / 0.15 0.33 / 0.90 / 0.15 > 0.55 / 0.80 / 0.10D
0.02 0.02 0.06 0.05 0.04
0.15
SUR3.2 ¬.°?£.¯² / 1
0.21 / ¬
¬.¯?£.°² / 1
0.19 / ¬
.
?£.
A
¬.®£.
?² / 1 .¯¯£.° .°?£.°¯
² ¬.°?£.
?² / 1
.°
0.09 / ¬
? .?° ? .? ?
.
¯£.
¯
² ¬.°£.
?² / 1 ²
.°£.
0.09 / ¬
.A°
²
? .?°
0.20 / ¬
?
²
0.07 / 0.79 / 0.35 0.00 / 0.91 / 0.25 0.45 / 0.91 / 0.15 0.67 / 0.80 / 0.15 0.46 / 0.81 / 0.10
0.02 0.00 0.06 0.08 0.04 0.08
SUR3.3 ¬.°?£.¯² / 1
0.30 / ¬
¬.¯?£.°² / 1
0.00 / ¬
.¯£.
A
¬.®£.
?² / 1 .¯£.° .¯£.°¯
² ¬.°?£.
?² / 1
.°
0.09 / ¬
? .?° ? .? ?
.
?£.
¯
² ¬.°£.
?² / 1 ²
.
?£.
0.19 / ¬
.A°
²
? .?°
0.39 / ¬
?
²
0.06 / 0.70 / 0.35 .005 / 0.81 / 0.25 0.59 / 0.79 / 0.15 0.33 / 0.61 / 0.15 0.36 / 1.00 / 0.10
0.02 0.01 0.08 0.03 0.04
0.10
SUR3.4 ¬.°?£.¯² / 1
0.21 / ¬
² / 1
0.01 / ¬
.°?£.
A
¬.®£.
?² / 1
¬
.®£.° .¯?£.°¯ .¯?£.°
² ¬.°?£.
?² / 1
.°
0.20 / ¬
? .?° ? .? ?
.
¯£.
¯
² ¬.°£.
?² / 1 ²
.
£.
0.30 / ¬
.A°
²
? .?°
0.44 / ¬
?
²
0.60 / 0.79 / 0.35 0.00 / 1.70 / 0.25 0.59 / 0.80 / 0.15 1.11 / 0.56 / 0.15 0.46 / 0.99 / 0.10
0.17 0.00 0.07 0.09 0.05 0.20
Perhitungan Standardized Unitless Rating untuk produk merek Microgynon SUR4.1 ¬.°?£.
?² / 1
0.11 / ¬
¬.°?£.
?² / 1
0.19 / ¬
.
¯£.
®
¬.®£.¯² / 1 .¯£.°A .°?£.
°
² ¬.
³£.
°² / 1
.°
0.29 / ¬
? .?° ? .? ?
.
¯£.
¯
.°?£.°³
² ¬
.®£.°?
²
² / 1
0.29 / ¬
.A°
²
? .?°
0.19 / ¬
?
²
> 0.10 / 0.89 / 0.35D 0.00 / 0.71 / 0.25 0.37 / 0.81 / 0.15 > 0.47 / 0.71 / 0.15D 0.60 / 0.81 / 0.10
0.03 0.00 0.05 0.05 0.05
0.08
SUR4.2 ¬.°?£.
?² / 1
0.21 / ¬
¬.°?£.
?² / 1
0.10 / ¬
.°?£.
®
¬.®£.¯² / 1 .°?£.°A .
°£.
°
² ¬.
³£.
°² / 1
.°
0.19 / ¬
? .?° ? .? ?
.
°£.
¯
² ¬.®£.°?² / 1 .¯?£.°³
²
0.30 / ¬
.A°
²
? .?°
0.01 / ¬
?
²
0.40 / 0.79 / 0.35 0.33 / 0.70 / 0.25 0.03 / 0.81 / 0.15 0.16 / 0.99 / 0.15 0
0.11 0.06 3.65 / 10£ 0.02 0
0.07
SUR4.3 ¬.°?£.
?² / 1
0.00 / ¬
² / 1
0.20 / ¬
.
?£.
®
¬
¬
² / 1
.°?£.°A .®£.¯ .
?£.
° .°?£.
?
.°
0.19 / ¬
? .? ?
² / 1
.
³£.
¯
² ¬
? .?°
.
³£.
° .°?£.°³
² ¬ ²
.®£.°?
² / 1
0.25 / ¬
.A°
²
? .?°
0.20 / ¬
?
²
0.60 / 1.00 / 0.35 0.67 / 0.75 / 0.25 0.03 / 0.81 / 0.15 0.37 / 0.80 / 0.15 > 0.40 / 0.80 / 0.10D
0.21 0.13 3.65 / 10£ 0.04 0.03
0.15
SUR4.4 ¬.°?£.
?² / 1
0.20 / ¬
² / 1
0.21 / ¬
.°?£.
®
¬.®£.¯² / 1
¬
.®£.°A .¯¯£.°±
.®¯£.
?
² ¬.
³£.
°² / 1
.°
0.20 / ¬
? .?° ? .? ?
.
°£.
¯
² ¬.®£.°?² / 1 ²
.®£.°³
0.30 / ¬
.A°
²
? .?°
0.00 / ¬
?
²
0.40 / 0.80 / 0.35 > 0.33 / 0.70 / 0.25D 0.53 / 0.80 / 0.15 0.63 / 1.00 / 0.15 0.40 / 0.60 / 0.10
0.11 0.06 0.06 0.09 0.02 0.18
Perhitungan Qi untuk bobot diskon µ
2m , 3%O% m ;3 i ;%3UUW Nl3mX3 N !3 X%;N ;%W! i%XS3UN3. i
Hasil Qi produk AKURAT =
A·¯®·? ?
16.31 « 16
Hasil Qi produk VICKS INHALER =
A·¯?·? ?
Hasil Qi produk HUFAGRIP SYRUP =
Hasil Qi produk MICROGYNON =
A·±A·? ?
A·A³·? ?
15.62 « 15
19.18 « 19
30.85 « 30
Nilai diskon dari Qi Contoh perhitungan: Untuk produk akurat supplier 1,
jumlah produk 1 unit →
¯®
/ 0% 0
? ¯®
jumlah produk 10 unit → ? / 5% 0.335 « 0.34 ¯®
jumlah produk 25 unit → A° / 12% 0.321 « 0.32
perhitungan lain dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Akurat Vicks Inhaler Hufagrip Microgyno Supplier 1 10 25 1 6 12 1 10 60 1 10 25 unit unit unit unit unit unit unit unit unit unit unit unit 1 0 0.34 0.32 0 0 0 0 0.92 0.15 0 0 0.48 2 0 0.34 0.13 0 0.20 0.10 0 0 0.15 0 0 0 3 0 0 0.13 0 0.20 0.10 0 0 0 0 0 0.48 4 0 0.34 0.32 0 0 0.10 0 0 0.15 0 0 0
Penilaian bobot diskon dengan ranking berdasarkan nilai diskon 1) Produk akurat (Ranking/nilai) Supplier (unit) Rj 1 (3) 2 (2) 3 (1) 1 0 0 1 1 1 10 1 0 0 3 25 0 1 0 2 1 0 0 1 1 2 10 1 0 0 3 25 0 1 0 2 1 0 1 0 2 3 10 0 0 1 1 25 1 0 0 3 1 0 0 1 1 4 10 1 0 0 3 25 0 1 0 2
Wj 0.17 0.50 0.33 0.17 0.50 0.33 0.33 0.17 0.50 0.17 0.50 0.33
2) Produk vicks inhaler Supplier 1
2
3
4
(unit) 1 6 12 1 6 12 1 6 12 1 6 12
(Ranking/nilai) 1 (3) 2 (2) 3 (1) 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0
Rj
Wj
3 2 1 1 3 2 1 3 2 2 1 3
0.50 0.33 0.17 0.17 0.55 0.33 0.17 0.55 0.33 0.33 0.17 0.50
Rj
Wj
1 3 2 2 1 3 0 0 0 2 1 3
0.17 0.33 0.50 0.33 0.17 0.50 0 0 0 0.33 0.17 0.50
3) Produk hufagrip syrup Supplier 1
2
3
4
(unit) 1 10 60 1 10 60 1 10 60 1 10 60
1 (3) 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
(Ranking/nilai) 2 (2) 3 (1) 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0
4) Produk microgynon Supplier 1
2
3
4
(unit) 1 10 25 1 10 25 1 10 25 1 10 25
1 (3) 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0
(Ranking/nilai) 2 (2) 3 (1) 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1
Rj
Wj
2 1 3 3 2 1 2 1 3 3 2 1
0.33 0.17 0.55 0.55 0.33 0.17 0.33 0.17 0.55 0.55 0.33 0.17
