Pemodelan
Lokasi-Alokasi Terminal Bahan Baku untuk
Meminimasi
Total Biaya Rantai Pasok pada
Industri
Produk Jadi Rotan
Indonesia
merupakan produsen utama dari 85% rotan
di dunia dan sisanya 15% pasokan rotan dunia tersebar di banyak
negara seperti Cina, Filipina, Myanmar, Vietnam, Afrika dan Amerika
Selatan. Komoditi rotan dapat dijual dalam rotan mentah,
produk
rotan setengah jadi (pitrit, inti dan anyaman kulit), dan produk jadi
seperti mebel untuk keperluan rumah tangga dan kantor, kerajinan
tangan.Berbagai produk dari pengolahan rotan diekspor ke Eropa,
Amerika Serikat, dan banyak negara di Asia dan Afrika Sebagian besar
perusahaan rotan yang ada tersebar di Jawa dan berpusat di Jawa Barat
khususnya Cirebon, Jawa Tengah khususnya Solo Raya dan Jawa Timur,
khususnya Gresik. Bersama munclnya kebijakanMenteri
Perdagangan No 12/2005 tentang pembukaan kembali keran ekspor rotan
mentah ke negara lain, termasuk untuk para pesaing seperti Vietnam
dan Cina. Kebijakan tersebut bersifat kontroversi bagi nasib
industri-industri produsen rotan di Indonesia, bukan malah
meningkatkan aspek penjualan dan ekspor nya tetapi malah sebaliknya
membuat para pelaku bisnis rotan berfikir ulang dalam melanjutkan
kegiatan perdagangan rotan.
Dampak
negatif yang terjadi seperti memperluasnya peta persaingan dengan
negara lain,menurunnya pasokan bahan baku rotan,menurunnya permintaan
mebel rotan di indonesia serta rendahnya pajak ekspor rotan mentah
yaitu 15% yang membuat para petani rotan lebih suka mengekspor
daripada menjualnya di pasar domestik dan yang sangat berpengaruh
ialah rantai pasok rotan yang terlalu panjang prosesnya yang memicu
naiknya harga rotan tersebut. Atas dasar ini lah jurnal penelitian
ini kami buat untuk dapat mencari solusi tentang masalah ini.
Metode
Penelitian
A.
Pendiskripsian
masalah, yaitu
rantai pasokan bahan baku rotan yang begitu panjang prosesnya dimana
dimulai dari petani rotan yang akan menyetorksn hasil panennya kepada
pengepul lokal. Setelah sampai pedagang pertama, rotan akan
didistribusikan ke industri skala besar secara langsung ataupun
melalui pedagang tingkat kedua, dimana pedagang pertama tersebut
harus membeli bahan rotan itu dari para petani rotan dan pengepul
lokal. Setelah itu industri skala menenga akan membeli bahan mentah
dari industri skala besar ataupun pedangan tingkat kedua sedangkan
industri skala kecil akan membeli bahan rotan mentah dari industri
skala besar. Pada makalah ini akan kita berikan ususlan rantai npasok
yang lebih sederhana yang akan mengurangi tingkatan dan juga jumlah
biaya, yaitu dengan membuka terminal bahan baku rotan yang akan
menyediakan pasokan bahan baku rotan di Solo Raya. Ada beberapa
lokasi yang akan kita saran kan untuk dapat di buka terminal sesuai
dengan kapasitas pengepul lokal. Lokasi yang berpotensi ialah
Trangsan, Tembungan, Luwang, Grogol dan Baki dan juga wilayah yang
akanjadi pemasok bahan rotan yaitu Kalimantan Selatan, Kalimantan
Tengah, Kalimantan Timur, Makasar dan Gorontalo dengan 4 jenis bahan
baku yang dibutuhkan yaitu batang poles, hati(core), fitrit dan
kulit. Dengan menggunakan studi yaitu :
- mengusulkan prosedur heuristik umum untuk multi komoditas dengan aliran interger yang dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan permasalahan lokasi fasilitas.
- mengusulkan penyelesaian masalah lokasi fasilitas yang lebih komprehensif untuk kasus multi-tahap, multiperiode (dinamis), multi-komoditas dengan batasan kapasitas.
- menyajikan sebuah studi penelitian yang berkaitan dengan optimalisasi jaringan pasok dari Nutricia Hungaria dengan menggunakan model mixed integer linear programming. Riset ini berfokus pada konsolidasi dan spesialisasi produk dari pabrik-pabrik yang bertujuan untuk menentukan jumlah optimal pabrik, lokasi pabrik dan alokasi produksi pada pabrik tersebut dengan kriteria meminimalkan jumlah produksi dan biaya transportasi
- meninjau beberapa penelitian yang telah berkontribusi dengan membuat state-of-the-art dari modelmodel penentuan lokasi fasilitas. Fokusnya adalah pada asumsi dasar, model-model matematik dan referensi khusus untuk pendekatan solusinya.
- mengusulkan suatu pendekatan heuristik baru didasarkan pada algoritma genetikauntuk permasalahan perancangan rantai pasok multi-tahap dan multi-produk
- menyelidiki model penentuan lokasi multi-komoditas multi-tahap dan dinamis dimana fasilitas potensial baru dapat dibuka dan fasilitas yang ada dapat ditutup.
B.
Metode Matematika
Model
ini bertujuan untuk menentukan lokasi terminal dan alokasi bahan baku
rotan setiap terminal dengan mempertimbangkan batasan kapasitas
terminal dan kapasitas pasokan. Pada penelitian ini diasumsikan bahwa
permintaan bahan baku dari tiap zona industri deterministik dan
dinamis selama horizon perencanaan dan kapasitas terminal mengacu
pada kapasitas gudang bahan baku terbesar dari semua perusahaan rotan
yang ada di Solo Raya. Variabel keputusan dalam model lokasi alokasi
ini
sebagai
berikut:
A.
Xijlt bernilai 1 jika bahan baku rotan l
didistribusikan ke zona industri i
dari terminal j
yang dibuka pada periode t
dan bernilai 0 jika sebaliknya.
B.
Yjklt total berat bahan baku rotan l
yang dikirim menuju terminal j
yang dibuka dari sumber k
pada periode t
(ton).
C.
Zjt bernilai 1 jika terminal j
akan dibuka pada periode t
dan bernilai 0 jika sebaliknya.
Notasi
parameter yang digunakan adalah sebagai berikut:
-Wjt
kapasitas terminal j
pada periode t.
-Skt
kapasitas pasok sumber k
pada periode t.
-fjt
biaya operasional tetap terminal j
pada periode t.
-αjt
biaya pembukaan terminal j
pada periode t.
-βjt
biaya penutupan terminal j
pada periode t.
-Dilt
permintaan (ton) jenis bahan baku rotan l
dari setiap zona industri i
pada periode t.
-Cijlt
biaya transportasi bahan baku rotan l
dari terminal j
ke zona industri i
pada periode t
.
-Tjktl
biaya pengadaan
bahan baku rotan l
menuju terminal j
dari sumber k
pada periode t.
Hasil
Pembahasan
Pada struktur
jaringan ini, terdapat lima lokasi sumber yang biasanya memasok
industri produk jadi rotan di Solo Raya seperti Kalimantan Selatan,
Kalimantan Tengah, Kalimantan Timur,
Makasar
dan Gorontalo. Bahan baku yang dipasok terdiri dari empat jenis yaitu
batang poles, hati, fitrit dan kulit. Bahan baku rotan akan
didistribusikan ke industri produk jadi rotan di Solo Raya melalui
terminal bahan baku. Terdapat lima lokasi yang potensi untuk
dibukanya terminal bahan baku yaitu Trangsan, Tembungan, Luwang,
Grogol dan Baki. Di sisi lain, terdapat lebih dari 400 industri
produk jadi rotan di Solo Raya. Permintaan mereka akan diagregasikan
menjadi enam zona industri yaitu Trangsan, Luwang, Grogol, Baki,
Kartasura dan Surakarta berdasarkan sentra industri yang ada di
Solo
Raya. Pada penelitian ini diasumsikan bahwa permintaan industri
produk jadi rotan akan meningkat sekitar 10% per tahun dan laju
inflasi 10% per tahun sedangkan rencana kapasitas setiap terminal
sebesar 30.000 ton per tahun. Laju inflasi ini akan mempengaruhi
besarnya parameter biaya yang dipertimbangkan dalam model.
Simpulan
Pada
makalah ini telah diusulkan jaringan rantai pasok yang melibatkan
terminal bahan baku rotan dalam rangka mengatasi kelangkaan bahan
baku dan lonjakan harga bagi industri produk jadi rotan di Solo Raya.
Hasil dari penelitian ini adalah model matematis mixed
integer non-linear programming yang
berkaitan dengan optimisasi rantai pasok untuk bahan baku rotan.
Model usulan tersebut dapat digunakan untuk menentukan jumlah dan
lokasi terminal yang optimal dan alokasi bahan baku rotan pada
terminal tersebut dengan kriteria minimasi total biaya rantai pasok.
Model usulan telah
mempertimbangkan adanya pemecahan masalah dalam dua tahap, bahan baku
rotan multi komoditi (jenis), rentang perencanaan dalam multiperiode
dan dibatasi oleh kapasitas pasokan dan kapasitas terminal. Hasil
dari penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pengambil kebijakan
khususnya bagi Dinas Perindustrian dan Perdagangan, Pemerintah
Kabupaten Sukoharjo dan Pemerintah Kota Surakarta. Namun demikian,
jika model usulan ini akan diimplementasikan maka masih memiliki
batasan khususnya terkait dengan fungsi aplikasi model secara
praktis. Untuk itu, penelitian ini akan dilanjutkan dengan
mengembangankan sistem pendukung keputusan (SPK) untuk membantu
aplikasi dari model tersebut dan untuk menjawab permasalahan
lokasialokasi terminal bahan baku secara lebih umum.