PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS JARINGAN RANTAI PASOK DENGAN KARAKTERSTIK MULTI-PRODUCT, MULTI-STAGE, MULTI-PERIOD, DAN STOCHASTIC DEMAND

Christin Budiono, Prof. Ir. Budi Hartono, S.T., MPM. Ph.D., IPU., ASEAN Eng

2012 | Skripsi | S1 TEKNIK INDUSTRI

Perencanaan strategis terkait lokasi dan alokasi fasilitas dalam jaringan rantai pasok merupakan suatu hal yang sulit dilakukan. Berbagai model telah dikembangkan oleh peneliti-peneliti sebelumnya guna membantu pengambilan keputusan pada level strategis ini. Dalam penelitian ini dikembangkan model matematis supply chain network design dengan karakteristik multi-product, multi stage, multi-period, dan stochastic demand. Hasil penyelesaian model ini terbagi dalam 2 solusi utama. Pertama, solusi yang berguna untuk membantu menentukan konfigurasi jaringan rantai pasok terbaik terkait jumlah serta lokasi plant dan distribution center (DC). Kedua, solusi yang berguna untuk membantu menentukan alokasi pengiriman di tiap tahap distribusi. Model dikembangkan sebagai mixed-integer linear programming (MILP) model dengan penerapan two-stage stochastic programming, yaitu di tahap pertama adalah variabel keputusan integer biner terkait keputusan pembukaan plant dan DC, sedangkan di tahap kedua terdapat variabel keputusan kontinyu terkait keputusan alokasi pengiriman di tiap tahap distribusi. Ketidakpastian permintaan pelanggan dibangun dan dimodelkan menggunakan skenario diskrit yang berbeda-beda terhadap waktu, mengikuti pola distribusi normal yang digambarkan dengan nilai rata-rata (?) dan koefisien variasi (?). Selanjutnya, model dibangun serta diselesaikan melalui optimasi MILP dalam perangkat lunak LINGO dan sejumlah contoh numeris dikembangkan guna menunjukkan applicability dari model yang telah dikembangkan. Selain itu, analisis sensitivitas juga dilakukan guna mengetahui pengaruh perubahan nilai parameter-parameter penyusun model terhadap solusi optimum yang diperoleh. Pembangunan dan penyelesaian model dalam perangkat lunak LINGO memberikan hasil verifikasi model yang menunjukkan output logis sesuai dengan tujuan pengembangan model matematis. Selain itu, hasil validasi model dengan membandingkan output model yang dikembangkan dengan output model Jayaraman dan Ross (2003) menunjukkan hasil solusi optimum yang sama sekaligus menunjukkan bahwa model telah berhasil divalidasi. Selanjutnya, hasil aplikasi contoh numeris pada model, di bawah skenario ketidakpastian permintaan pelanggan untuk periode dua tahun dan lima tahun, menghasilkan solusi global optimum. Adapun hasil analisis sensitivitas menunjukkan bahwa solusi optimum model matematis sensitif terhadap perubahan nilai parameter penyusun model. Parameter permintaan pelanggan merupakan parameter yang memberikan pengaruh paling signifikan terhadap perubahan solusi optimum dari model matematis yang dikembangkan.

Kata Kunci : supply chain network design, multi-product, multi-stage, multi period, stochastic demand, mixed-integer linear programming model