Artikelku(tugas M11 dan M12 TTKI-KK)

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 :

1. mengusulkan prosedur heuristik umum untuk multi komoditas dengan aliran interger yang dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan permasalahan lokasi fasilitas.
2. mengusulkan penyelesaian masalah lokasi fasilitas yang lebih komprehensif untuk kasus multi-tahap, multiperiode (dinamis), multi-komoditas dengan batasan kapasitas.
3. 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
4. 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.
5. mengusulkan suatu pendekatan heuristik baru didasarkan pada algoritma genetikauntuk permasalahan perancangan rantai pasok multi-tahap dan multi-produk
6. 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.