SIMULASI DINAMIS DAN MANAJEMEN RANTAI PASOKANrepository.unpas.ac.id/29204/3/1). INFOMATEK...

Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok

INFOMATEK Volume 7 Nomor 4 Desember 2005

SIMULASI SISTEM DINAMIS DALAM MANAJEMEN RANTAI PASOK

M. Nurman Helmi *)

Program Magister Teknik dan Manajemen IndustriProgram Pascasarjana – Universitas Pasundan

Abstrak : Makalah ini membahas bagaimana simulasi sistem dinamis dapat diterapkan didalam bidang manajemen rantai pasok untuk mendiagnosa masalah-masalah serta mengevaluasi kemungkinan-kemungkinan solusi, mengoptimisasi operasi, serta mengurangi faktor-faktor resiko. Disamping itu makalah ini juga menyajikan metodologi untuk pembuatan model rantai pasok serta mengidentifikasi kriteria penting dalam pemilihan perangkat lunak simulasi yang sesuai. Pada bagian akhir, sebuah kasus sederhana model simulasi sistem dinamis rantai pasok yang menggunakan perangkat lunak simulasi diuraikan.

Kata Kunci : Simulasi sistem dinamis, manajemen rantai pasok, analitikal, transaksional, teknologi informasi

I. PENDAHULUAN Perusahaan-perusahaan menghadapi pasar

yang semakin menantang dengan medan

kompetitor yang makin luas, harapan-harapan

pelanggan yang lebih tinggi, serta hubungan

pemasok yang kompleks. Persaingan yang

meningkat berarti bahwa perusa haan-

perusahaan menghadapi tantangan ganda

berupa penekanan biaya sekaligus lebih

responsif atau tanggap kepada pasar. Tuntutan

untuk memotong biaya mendorong perusahaan-

perusahaan untuk melimpahkan sebagian

pekerjaan mereka pada pihak ketiga

(outsourcing), meminimumkan persediaan,

mendivestasi peralatan dan modal serta

fasilitas-fasilitas yang kurang dimanfaatkan

(underutilized), dan secara umum beroperasi

sedekat mungkin dalam satu usaha dengan

usaha lain. Tuntutan-tuntutan untuk lebih

tanggap dengan pasar mendorong perusahaan

untuk memperluas lini produk mereka dan

menambah pilihan atau opsi, meminimumkan

waktu untuk mengenalkan produk-produk baru

ke pasaran, dan secara cepat mengubah laju

penyerahan produk guna mengimbangi tuntutan-

tuntutan perubahan. Karena persaingan dan

kompleksitas meningkat, manajemen rantai

pasok muncul sebagai issu yang semakin

197

*) Staf Pengajar Jurusan Teknik Industri FT-Unpas

Infomatek Volume 7 Nomor 4 Desember 2005 : 197 - 212

penting bagi perusahaan-perusahaan.

Tantangan manajemen rantai pasok adalah

untuk mengidentifikasi serta menerapkan

strategi - strategi yang meminimumkan biaya

sekaligus memaksimumkan fleksibilitas dalam

pasar yang semakin kompetitif dan kompleks,

Chopra [1], Frazelle [2] dan Ghiani [3]. Oleh

karena keadaan ini, menuntut adanya sebuah

pendekatan yang mampu memandang

permasalahan tersebut lebih komprehensif.

Simulasi sistem dinamis dapat dipergunakan

untuk lebih memahami dinamika rantai pasok,

mendiagnosa masalah-masalah serta

mengevaluasi kemungkinan - kemungkinan

solusi, mengoptimasikan operasi, dan

mengurangi faktor-faktor resiko.

II. DINAMIKA RANTAI PASOK Istilah “rantai pasok” secara umum menyangkut

jaringan hubungan-hubungan yang saling

terkoneksi antara saluran penjualan, distribusi,

pergudangan, pabrikasi, transportasi, dan

pemasok (Gambar 1). Setiap komponen rantai

pasok dihubungkan kepada bagian-bagian rantai

pasok lain dengan aliran material di satu arah,

aliran pesanan dan uang pada arah lain, dan

aliran informasi pada kedua arah [1], Robeson

[4]. Perubahan-perubahan di masing-masing

komponen ini umumnya menciptakan

gelombang pengaruh yang merambat sepanjang

rantai pasok. Gelombang-gelombang pengaruh

ini terpantul yang akan mempengaruhi harga

ataupun biaya (baik untuk harga bahan baku,

buruh, suku-cadang, dan produk jadi), aliran

material dan produk (didalam satu fasilitas atau

antara fasilitas-fasilitas didalam rantai pasok),

dan persediaan (persediaan suku-cadang,

kapasitas buruh, dan produk jadi).

Berbagai pengaruh tersebut merambat melalui

sistem yang terintegrasi dan pada akhirnya akan

menimbulkan “dinamika” dari rantai pasok

tersebut, Forrester [5], Richmond [6].

Gambar 1 Skema Rantai Pasok

198

Unit PergerakanPenyimpanandari

Pemasok

Unit PengirimanSukuCadang

Unit PengirimanProdukJadi

Pergudangan

Manufaktur

PerakitandanPergudangan

Unit Produksi

Unit PergerakanPenyimpanandariDistributor/Ritel

Perakitan

Material

Pesanan

Sub Perakitan

Pesanan Pesanan

ProdukKomponen

Informasi Informasi

Rupiah Rupiah

Informasi

Rupiah

Unit PergerakanPenyimpanandari

Pemasok

Unit PengirimanSukuCadang

Unit PengirimanProdukJadi

Pergudangan

Manufaktur

PerakitandanPergudangan

Unit Produksi

Unit PergerakanPenyimpanandariDistributor/Ritel

Perakitan

MaterialMaterial

PesananPesanan

Sub Perakitan

PesananPesanan PesananPesanan

ProdukProdukKomponenKomponen

InformasiInformasi InformasiInformasi

RupiahRupiah RupiahRupiah

InformasiInformasi

RupiahRupiah


Dalam banyak kasus telah diamati bahwa

dinamika rantai pasok memperagakan siklus

fluktuasi dan ketidakstabilan (instabilitas).

Fluktuasi-fluktuasi ini khususnya timbul sebagai

akibat adanya keterlambatan informasi

(misalnya, pesanan atau order yang dapat

direpresentasikan pada data persediaan

beberapa minggu sebelumnya) dan inersia

(misalnya, jika sebuah pesanan dieksekusi,

mungkin dibutuhkan waktu beberapa minggu

atau bulan sebelum laju produksi dapat diubah)

[1], dan [5]. Fluktuasi-fluktuasi ini dapat

menimbulkan berbagai inefisiensi yang tidak

diinginkan dan/atau merugikan, termasuk

timbulnya kekurangan persediaan, persediaan

kadaluarsa, permintaan pelanggan yang tak

terpenuhi, atau lebih jauh pabrik tidak dapat

berjalan kembali. Tujuan dari simulasi sistem

dinamis rantai pasok adalah untuk memahami

dinamika sistem yang pada akhirnya mampu

mengidentifikasi serta mengevaluasi strategi-

strategi guna meminimumkan inefisiensi dalam

sistem.

2.1 Simulasi Sistem Dinamis Dan Pengambilan Keputusan

Dalam konteks ini, istilah simulasi didefenisikan

sebagai proses pembuatan model komputer

(sebuah representasi) dari sistem lama atau

sistem yang diusulkan Senge [7], Choo [8] dan

Lyneis [9], misalnya dalam hal ini rantai pasok,

dalam rangka mengidentifikasi serta memahami

faktor-faktor yang mengendalikan sistem. Setiap

sistem yang dapat diuraikan secara kuantitatif

dengan menggunakan persamaan-persamaan

dan/atau aturan-aturan dapat disimulasikan.

Dalam sebuah simulasi sistem dinamis, sistem

berubah dan berkembang bersamaan dengan

berjalannya waktu dan tujuan dalam pembuatan

model sebuah sistem adalah untuk memahami

dengan cara bagaimana sistem berkembang,

memprediksi atau meramalkan (dalam kata

yang lebih tepat adalah mendeteksi) perilaku

sistem di masa depan, serta menentukan

bagaimana mempengaruhi perilaku masa depan

tersebut, Maani [10] dan Mainzer [11]. Simulasi

sistem dinamis melihat sistem atau proses

sebagai suatu sosok yang terdiri dari elemen-

elemen dimana masing-masing elemen saling

berinteraksi. Elemen yang berinterkasi ini yang

akan menentukan kinerja sistem secara

keseluruhan. Adanya keterbatasan daya

persepsi dan konsepsi manusia, maka tidak

mungkin membuat model yang benar-benar

mewakili sistem nyata, karenanya dibuatlah

pendekatan-pendekatan dengan menggunakan

asumsi yang dirumuskan atas persetujuan

antara pembuat dan pemakai model tersebut

dengan bantuan komputer agar rasionalitas

manusia dapat diperpanjang dalam batas-batas

tertentu dengan bantuan simulasi model sistem

dinamis, [10]. Simulasi sistem dinamis

dikembangkan untuk menganalisis masalah

sosial dan manajerial, seperti rantai pasok.

Sistem sosial dan manajerial jauh lebih

kompleks dibandingkan dengan sistem fisik dan

engineering. Berdasarkan hierarki sistem

199


menurut [8] dan Argyris [12], sistem sosial

menempati posisi kedua dibandingkan dengan

sistem transedental dalam hal kompleksitas.

Kompleksitas tersebut disebabkan oleh

berbagai faktor diantaranya jumlah komponen

dan interaksi, interaksi yang bersifat non linier,

dinamis, tumbuh, pengaruh sebab akibat,

endogenisasi faktor-faktor, dan sifat kontraintuitif

atau tak terduga. Ilmu manajemen konvensional

berdasar pada pendekatan rasional murni untuk

pengambilan keputusan. Pendekatan ini

berasumsi bahwa tersedia informasi yang akurat

dan mencukupi untuk semua pimpinan pada

setiap waktu, dan berasumsi bahwa tidak

terdapat batas kognitif, organisasional atau

lingkungan ketika menganalisis dan

memformulasikan masalah. Asumsi tersebut

sangat kecil kemungkinannya terjadi pada dunia

nyata [12]. Untuk memahami perilaku manusia

dan pengambilan keputusan pada sistem yang

sangat kompleks, disusun sebuah prinsip

“rasionalitas terbatas” (bounded rationality).

Prinsip pragmatis ini diformulasikan oleh simon

tahun 1957 dalam [8], sebagai berikut :

“the capacity of human mind for formulating and solving complex problem is very small compared with the size of the problem whose solution is required for objectively rational behavior in their real world or even for reasonaable approximation to such objective rationality“.

Secara sederhana dapat digambarkan bahwa

dalam mengambil suatu keputusan, seorang

pimpinan dibatasi oleh berbagai filter informasi

yang akan mempengaruhi pilihan dan aksi yang

akan diambil. Filter tersebut antara lain [12] :

1. Keterbatasan

kemampuan kognitif

2. Tujuan

operasional, bonus, dan insentif

3. Sistem

informasi, pengukuran dan komunikasi

4. Struktur

organisasi dan geografis

5. Tradisi, budaya

dan kepemimpinan.

Konsep optimalisasi (hard system thinking) yang

merupakan dasar ilmu manajemen konvensional

dianggap tidak lagi memadai. Pada sistem

aktivitas manusia, sangat sulit untuk

menentukan terlebih dahulu sasaran dan

merekayasa sistem ke arah sasaran tersebut.

Sistem aktivitas manusia berbeda dengan

sistem fisik dan sifatnya lebih beragam. Pada

sistem tersebut hubungan yang dikehendaki

diperkuat dan hubungan yang tak dikehendaki

dibuang. Kemampuan tersebut ditentukan oleh

proses belajar dan reasoning yang merupakan

soft system thinking. Maka paradigma belajar

lebih bisa diterima ketimbang paradigma

optimalisasi untuk melakukan studi sistematik

terhadap sistem sosio-teknikal atau sistem

manajemen. Konsep microworld

menggambarkan berbagai mekanisme belajar

untuk proses debat kebijakan, seperti terlihat

pada Gambar 2, di bawah ini.

200


Aksi

Debat dan Dialog

Isu Bisnis atauProblem

PembuatKebijakan,Pengetahuan

Pemetaan :Teks,

Diagram,Matematika,

Simulasi

Informasi :Teori Balikan,

Simbol &Aturan untuk

Pemetaan

Teori PerilakuKeputusan :

Arahan SpesifikAliran Informasi

Informasi lainTentang Sistem

Bisnis

Gambar 2

System Dinamics Microworld [11]

Dengan menggunakan model dan simulasi

maka interaksi antara informasi, pengetahuan,

dan debat menjadi lebih kaya dan kompleks.

Seluruh pengetahuan, mental model, dan

informasi lain dikonversikan dalam bentuk teks,

diagram, aljabar, dan simulasi. Proses

pemetaan terhadap pengetahuan dan informasi

dipandu oleh teori umpan balik informasi

(information feedback theory) dan teori perilaku

pengambilan keputusan (behavioral decision

theory), [10].

Satu hal yang cukup penting dalam sistem

formulasi kebijakan adalah penilaian akibat dari

implementasi kebijakan. Kebijakan yang efektif

merupakan hasil dari umpan balik mengenai

performa kebijakan pada sistem. Eksperimen

langsung pada sistem nyata sangatlah mahal

dan tidak efektif. Oleh karena itu pembuatan

model simulasi dari sistem nyata dan struktur

kebijakannya akan menyediakan sistem

formulasi kebijakan yang efektif.

Berdasarkan hal di atas dapat disusun alasan-

alasan penggunaan simulasi sistem dinamis

pada penyelesaian masalah manajerial dan

penyusunan kebijakan sebagai berikut, [10] :

1. Simulasi sistem dinamis mampu melengkapi

syarat-syarat yang dibutuhkan sistem

manajemen dalam menyediakan kerangka

permodelan yang saling mempengaruhi satu

sama lain, menangkap non-lineritas dan

dinamika, dan membangkitkan perilaku

endogen.

2. Simulasi sistem dinamis selain memiliki

kelebihan manajemen tradisional, juga

memiliki kelebihan manajemen sains dalam

hal kekayaan informasi dan pendekatan

keilmuan, namun dengan menghilangkan

kelemahan keduanya.

3. Simulasi sistem dinamis menggunakan

kekuatan pikiran manusia dan mental

model, namun menghilangkan kelemahan

keduanya dengan memisahkan antara

pimpinan dan teknologi. Dinamika sistem

membangun struktur dari masukan para

pimpinan dan memformulasikannya

menggunakan komputer.

4. Simulasi sistem dinamis menggunakan

berbagai sumber informasi : mental, tertulis,

dan numerik, dalam berbagai tahap

permodelan yang berbeda sehingga model

menjadi lebih berisi dan representatif.

5. Simulasi sistem dinamis menggambarkan

rasionalitas terbatas, dengan memetakan

fungsi keputusan dan struktur kebijakan

201


yang dibangun lewat mental model, untuk

menggunakan secara efektif teori umpan

balik informasi dan teori perilaku

pengambilan keputusan. Dinamika sistem

lebih bergantung pada struktur

dibandingkan pada parameter, sehingga

kesalahan pengukuran dan komunikasi tidak

berakibat fatal pada hasil akhir.

6. Simulasi sistem dinamis menyediakan

microworld untuk para pengambil

keputusan. Microworld memperkaya debat

kebijakan dengan memanfaatkan interaksi

antara pengetahuan, informasi dan peta

yang disusun berdasarkan teori umpan balik

informasi dan perilaku pengambilan

keputusan.

7. Simulasi sistem dinamis menyediakan

umpan balik untuk para pengambil

keputusan mengenai kemungkinan-

kemungkinan yang akan terjadi akibat

implementasi kebijakan. Hal ini dicapai

dengan melakukan simulasi terhadap

sistem.

2.2 Transaksional Kontra Analitikal Teknologi Informasi

Untuk memahami bagaimana simulasi sistem

dinamis cocok di dalam lingkungan Teknologi

Informasi (TI) perusahaan, perlu membedakan

antara Transaksional TI dan Analitikal TI

(Gambar 3). Sebagaimana dibahas Shapiro

dalam [4], transaksional TI berhubungan dengan

perolehan, pemrosesan, dan komunikasi

informasi mengenai masa lalu dan sekarang

dan terutama dipergunakan pada level

operasional. Sebagian besar perangkat lunak

perencanaan sumberdaya perusahaan

(Entreprise Resource Planning) dan sistem yang

diimplementasikan selama 10 hingga 20 tahun

silam termasuk dalam kategori transaksional TI.

Sebaliknya, analitikal TI berhubungan dengan

peramalan, pembuatan-keputusan, dan

pemecahan masalah. Analitikal TI dapat dibagi

kedalam perangkat lunak analisis (seperti

interpretasi data atau data mining dan paket-

paket analisis statistik) serta perangkat lunak

strategi (seperti optimisasi dan perangkat lunak

simulasi sistem dinamis). Untuk

memaksimumkan manfaat dari tipe-tipe

perangkat lunak yang berbeda ini, mereka harus

dipadukan sehingga aplikasi-aplikasi analitikal

TI secara langsung dapat menggunakan

informasi yang dipasok oleh aplikasi-aplikasi

transaksional TI.

202

Optimisasi Simulasi Sistem Dinamis

Data Mining Analisis Statistik

B2B ERP CRM

Analisis

Operasi

Strategi Analitikal Teknologi

Informasi

TransaksionalTeknologi Informasi


Gambar 3 Peranan Perangkat Lunak Simulasi di Dalam

Ruang Perangkat Lunak Perusahaan [4]

Perusahaan-perusahaan besar khususnya

memiliki rantai pasok yang sangat kompleks

dengan puluhan atau ratusan distributor, pabrik,

gudang, alat angkut (transporter), dan pemasok.

Walaupun perangkat lunak ERP banyak

menambah jumlah informasi dan secara

akumulasi bertambah dari saat ke saat, dengan

memiliki waktu akses yang tepat dan cepat,

namun informasi yang dibangun tidak selalu

membantu untuk memahami kompleksitas

sistem, ataupun tidak banyak memberi informasi

kepada pengambil keputusan tentang keadaan

masa akan datang. Dengan demikian tidaklah

mungkin bagi pikiran manusia untuk

sepenuhnya memahami dan memprediksi atau

meramalkan dinamika sistem rantai pasok yang

kompleks tersebut. Perangkat lunak simulasi

sistem dinamis, seperti Dynamo, Vensim,

Powersim, ithink, Stella [10] ataupun GoldSim

[4], menyediakan sarana atau alat untuk

mengikutsertakan semua data dan dinamika

mengenai rantai pasok yang kompleks kedalam

model komputer yang bisa dipergunakan untuk

mendapatkan pemahaman perilaku model yang

lebih baik dan membuat keputusan-keputusan

manajemen yang lebih baik. Jikalau masa

depan dapat diprediksi (predictable) atau

kompleksitas yang ada pada sistem rantai

pasok akan lebih dapat dipelajari dan dipahami,

akan relatip lebih mudah untuk merancang

rantai pasok yang teroptimasi demi kepentingan

masa depan. Akan tetapi, pada kenyataannya,

masa depan tidak pasti, dan rantai pasok yang

terancang dengan baik harus fleksibel serta

sepenuhnya bisa diadaptasikan terhadap

potensi masa depan yang luas. Dengan

demikian, setiap simulasi siustem dinamis rantai

pasok harus mempertimbangkan seluruh

kemungkinan-kemungkinan masa depan

dengan menyediakan sarana pengikut-sertaan

ketidakpastian kedalam analisis.

2.3 Tipikal Aplikasi Model-model Rantai

Pasok

Proses pembuatan model simulasi rantai pasok

yang dinamis memberikan wawasan dan

pemahaman yang berharga mengenai perilaku

dan karakteristik-karakteristik rantai pasok. Akan

tetapi, diluar pengetahuan luas ini, model-model

dikembangkan untuk menangani masalah-

masalah khusus. Tipe-tipe masalah yang dapat

ditangani dengan menggunakan simulasi

sistem dinamis biasanya termasuk dalam

kategori-kategori berikut [9] dan [12]:

203


a. Optimisasi : Optimisasi biasanya

melibatkan pencarian pedoman-pedoman

operasional optimal yang bisa

memaksimumkan atau meminimumkan

hasil-hasil tertentu, seperti pengurangan

biaya dan/atau risiko serta

memaksimumkan laba. Contoh-contoh

kondisi operasional yang dapat

dioptimisasikan meliputi faktor-faktor seperti

tingkat persediaan, investasi pada

pemeliharaan, atau distribusi geografis

fasilitas-fasilitas pergudangan.

b. Analisis Keputusan : Analisis keputusan

khususnya meliputi evaluasi dan

perbandingan kuantitatif dari dua alternatip

atau lebih. Sebagai contoh, keputusan

untuk membangun sebuah fasilitas produksi

baru dapat dievaluasi dengan

mensimulasikan bagaimana rantai pasok

akan terpengaruh oleh fasilitas tambahan.

Selain itu, analisis harus difokuskan pada

perbandingan sepuluh lokasi yang berbeda

untuk sebuah fasilitas produksi baru.

c. Evaluasi diagnostik : Evaluasi diagnostik

khususnya dilakukan bilamana sebab-sebab

sebuah masalah khusus tidak diketahui.

Simulasi rantai pasok dapat memberikan

wawasan tentang sebab-sebab masalah

dan memfasilitasi pengembangan dan

evaluasi dari berbagai solusi. Sebagai

contoh, masalah kekurangan (stock-out)

persediaan yang berulang kali terjadi dapat

diselidiki dengan menggunakan model

rantai pasok.

d. Manajemen risiko : Sebagaimana dibahas

sebelumnya, dinamika rantai pasok bisa

berpengaruh buruk karena peristiwa-

peristiwa buruk yang tidak diantisipasi.

Sebagai contoh pemogokan buruh,

kerusakan fasilitas utama karena kebakaran

atau banjir, pelanggan atau pemasok utama

yang keluar dari bidang usahanya,

pergolakan politik di negara yang

menyediakan bahan baku utama, dan lain

sebagainya. Banyak korporasi berusaha

untuk menentukan bagaimana

mempersiapkan diri mereka dalam

menghadapi peristiwa-peristiwa tersebut.

Simulasi rantai pasok bisa memainkan

peranan penting dalam menolong

perusahaan merancang sistem atau

rencana-rencana mitigasi guna

meminimumkan dampak peristiwa-peristiwa

disruptif.

e. Perencanaan Proyek : Perubahan-

perubahan pada bagian rantai pasok dapat

204


menimbulkan kerusakan besar dan jangka

panjang ataupun inefisiensi jangka panjang.

Sebagai contoh outsourcing proses

pabrikasi penting, pembangunan instalasi

baru yang lebih dekat dengan pelanggan

utama, atau penggantian pemasok utama.

Dibandingkan dengan analisa keputusan,

yang difokuskan pada apakah akan

mengimplementasikan sebuah proyek,

perencanaan proyek difokuskan pada

implementasi proyek dengan cara yang bisa

meminimumkan biaya, mempertahankan

skedul, dan meminimumkan risiko-risiko

potensial.

III. METODOLOGI PERENCANAAN SIMULASI SISTEM DINAMIS

Dari berbagai perangkat lunak simulasi sistem

dinamis yang telah disebutkan di atas,

penggunaannya dirancang untuk mendukung

seluruh spektrum manajemen rantai pasok, dari

tingkat perencanaan strategis sampai level

produksi yang lebih ditail. Tujuan menyeluruh

metodologi simulasi sistem dinamis adalah

untuk memberdayakan pengambil-keputusan

dalam merancang dan menyeleksi strategi

rantai pasok yang menawarkan kemungkinan

sukses paling tinggi. Keunggulan dari berbagai

perangkat lunak simulasi sistem dinamis harus

memenuhi berbagai persyaratan kemudahan

pemodel dalam menuangkan pikirannya [10],

diantaranya:

1) Menetapkan Tujuan Yang Jelas : Metodologi dimulai dengan pengkajian

serta penetapan secara jelas tujuan-tujuan

pekerjaan, dan penilaian kelayakannya.

Perumusan tujuan adalah sangat penting

untuk membuat analisis terfokus, tepat

waktu, didalam batas anggaran, dan

akhirnya berhasil.

2) Dekomposisi : Perlu dipahami bahwa

sebuah model sistem dinamis tidak akan

memberikan hasil yang baik jikalau tidak

didasarkan pada pemahaman sistem yang

akan dianut. Dengan demikian, pembuatan

model konseptual sistem mungkin

merupakan bagian terpenting dari setiap

upaya simulasi. Semakin besar

pemahaman faktor-faktor kritis yang

menentukan perilaku sistem yang

dianalisis, semakin besar kemungkinan

upaya simulasi tersebut akan memberikan

hasil yang baik. Pembuatan model konsepsi

sistem rantai pasok yang baik meliputi

tahap analisis yang menghasilkan

dekomposisi (penguraian) sistem kedalam

serangkaian subsistem-subsistem yang

berhubungan yang membatasi komponen-

komponen inti dari sistem, hubungan antara

komponen-komponen inti, dan semua

mekanisme umpan balik (loop) yang

relevan. Dekomposisi khususnya

menghasilkan diagram pengaruh yang

merupakan gambaran konsepsi sistem,

komponen-komponen utamanya, dan

interaksi-interaksinya. Contoh sederhana

dari diagram tersebut ditunjukkan dibawah

205


ini dengan menggunakan perangkat lunak Vensim, Gambar 4 :

PersediaanKomponen Kecepatan

PemakaianKomponen

PekerjaanDalam Proses

Produk JadiKecepatanProduksi

Produk TransitKecepatanPengiriman

KecepatanPengiriman ke

OEM

Skedul Produksi

Manufaktur

ManajemenMaterial

ManajemenPengiriman

KecepatanPemesanan dari

OEM

PeramalanPermintaan

Gambar 4 Model Pengaruh “Stock and Flow Diagram” untuk

Pemasok Komponan Kendaraan

3) Integrasi : Dalam rangka menangani

seluruh pengaruh yang diidentifikasi dalam

dekomposisi, analisis harus menyediakan

model sistem rantai pasok terpadu yang

menghubungkan setiap subsistem, selain

dari pada memperlakuan setiap bagian

sistem secara independen. Pengembangan

pemahaman sistem yang terpadu

khususnya melibatkan input dan umpan

balik dari banyak orang didalam organisasi

dan investigasi menyeluruh tentang

bagaimana unsur-unsur sistem yang

berbeda berhubungan. Tahap integrasi

membuka peluang kritis untuk

menumbuhkan komunikasi, dan

mendapatkan buy-in dan dukungan dari

berbagai lapisan konstituen didalam

organisasi (misalnya, pimpinan operasi, ahli

tehnis, manajemen senior). Sebagai

akibatnya, sebelum menjalankan model

simulasi, sebagian besar mengetahui

bahwa pertukaran informasi dan gagasan

yang terjadi ketika perumusan model

konsepsi dalam dan dari model itu sendiri

memberikan wawasan penting dan

pemahaman sistem yang lebih baik.

4) Top-down/relevance Driven : Model-

model rantai pasok besar yang rumit bisa

sulit untuk ditera, dijelaskan, dan

dipertahankan. Maka, analisis harus mulai

pada level tinggi (sederhana) dan ditail

hanya akan ditambahkan bilamana hasil-

hasil pendahuluan menunjukan bahwa ditail

tambahan perlu dan relevan.

5) Ketidakpastian Eksplisit : Sistem rantai

pasok yang kompleks memiliki banyak

ketidakpastian. Bagaimanakah permintaan

akan bervariasi? Bagaimanakah biaya

transportasi akan berubah? Bagaimana jika

distributor terbesar berhenti menyalurkan

produk-produk pada perusahaan ?

Bagaimana jika kurs berubah dan

instabilitas politik mempengaruhi

pemasok ?. Karena sebagian besar sistem

206


rantai pasok ditandai oleh adanya

ketidakpastian yang signifikan, adalah

penting agar analisis secara eksplisit

memperhitungkan seluruh rentang

kemungkinan. Ini meliputi ketidakpastian

biaya dan lamanya aktivitas, ketidakpastian

konsekuensi dan efek-efek penanganan

berbagai aktivitas, serta ketidakpastian

mengenai kejadian-kejadian peristiwa luar

(misalnya, perselisihan buruh, kecelakaan,

pemasok yang keluar dari bisnis) atau

perkembangan baru (misalnya, perubahan

dalam kurs mata uang, saluran-saluran

distribusi baru). Ketidakpastian mengenai

konsekuensi-konsekuensi penanganan dari

berbagai aktivitas dan/atau kejadian dan

perkembangan yang tidak diantisipasi dapat

mengingatkan perencana rantai pasok

untuk mengubah strategi serta memberikan

pedoman untuk perbaikan strategi. Secara

khusus, tidaklah mungkin mengeliminasi

kemungkinan insiden-insiden atau

perkembangan-perkembangan yang tidak

diantisipasi (misalnya, anjoloknya harga

komoditas). Akan tetapi, jika kemungkinan-

kemungkinan ini secara eksplisit

dipertimbangkan dalam tahap perencanaan

proyek, kemudian kegiatan-kegiatan

tambahan dapat dilaksanakan sebelumnya

dan/atau rencana-rencana kontingensi

dapat dipersiapkan maka semua tindakan

antisipatif ini akan mengurangi

kemungkinan insiden atau mengurangi

dampak yang akan ditimbulkan.

6) Simulasi Sistem Dinamis : Perencanaan

rantai pasok yang baik harus memudahkan

perubahan-perubahan asumsi operasional

tergantung pada kondisi-kondisi masa

depan. Harus diperkirakan bahwa pimpinan

rantai pasok akan membuat keputusan-

keputusan masa depan berdasarkan

informasi yang ada pada waktu yang tepat.

Sebagai contoh, situasi dimana biaya

transportasi meningkat secara signifikan,

ada kemungkinan bahwa pimpinan rantai

pasok akan mencari pemasok yang lebih

dekat dengan fasilitas pabrikasi mereka.

Singkatnya, model simulasi harus

menspesifikasi tanggapan yang terencana

kepada aspek-aspek ketidakpastian rantai

pasok, dan selanjutnya bagaimana hal ini

akan mempengaruhi cara bagaimana

sistem berperan dari sejak itu. Maka, sistem

rantai pasok yang baik mengikutsertakan

rencana-rencana kontingensi yang perlu

untuk merespon perkembangan-

perkembangan atau insiden baru dalam

sistem. Simulasi sistem dinamis (yang

mempertimbangkan dengan sangat variabel

waktu) memberikan mekanisme yang

kemudian bisa memprediksi seluruh

kemungkinan masa depan, menganalisa

hasil, dan menyampaikan temuan-temuan

kepada pemegang saham dan pembuat

keputusan.

207


7) Komunikasi : Proses harus dilaksanakan

dengan cara yang jelas dan transparan

yang memberikan sarana untuk

menjelaskan struktur model dan hasil-

hasilnya kepada stakeholder. Unsur

komunikasi ini penting menurut beberapa

alasan penting :

o Komunikasi selama tahap

perkembangan model perlu untuk

memastikan bahwa model konsepsi

secara akurat memaparkan realitas.

o Stakeholder mengetahui lebih mudah

untuk mempercayai analisis yang dapat

mereka pahami.

Pengembangan model simulasi sistem dinamis

rantai pasok memerlukan pendekatan tim yang

secara khusus meliputi peran-peran berikut [4] :

a. Sponsor : Biasanya pimpinan level-senior

yang terfokus pada perbaikan operasi dan

hasil-hasil bottom-line. Orang ini akan

memiliki wewenang dan pengetahuan untuk

meracik sumberdaya didalam organisasi

dan mengarahkan kegiatan-kegiatan

pengembangan model secara aktif.

b. Pimpinan operasional : Para manejer ini

biasanya bertanggung jawab atas sebagian

rantai pasok yang berhubungan dengan

produksi dan pabrikasi, transportasi,

pergudangan, pembelian, persediaan,

pemasaran dan penjualan, sistem informasi,

manajemen keuangan, dan sumberdaya

manusia. Ini adalah tipikal orang-orang yang

tahu bagaimana sesuatu bekerja, yang

melakukan proses di tempat, dan

bagaimana keputusan-keputusan dibuat

dalam sistem nyata. Partisipasi mereka

penting untuk memastikan bahwa semua

komponen-komponen dan aturan-aturan

keputusan penting yang membentuk rantai

pasok diidentifikasi dan diikutsertakan

kedalam model konseptual.

c. Ahli Rantai Pasok : Para peserta ini bisa

pimpinan lini intern atau konsultan-

konsultan eksternal dengan keahlian dalam

manajemen rantai pasok. Mereka

khususnya beroperasi pada level

perusahaan, dan fokus pada

pengkoordinasian serta pengoptimisasian

seluruh operasi didalam rantai pasok.

Adalah sangat penting agar para peserta ini

memiliki keahlian untuk mengajukan

pertanyaan-pertanyaan yang benar kepada

pimpinan operasional, merumuskan model

konsepsi, dan mengkaji model komputer

rantai pasok guna memastikan bahwa hal

itu secara akurat menyajikan model

konseptual.

d. Modeler : Adalah orang-orang yang

menerjemahkan model-model konseptual

kedalam pernyataan dan hubungan

matematik yang membentuk model

komputer. Modeler harus familiar dengan

konsep-konsep modeling komputer umum

(misalnya, keseimbangan massa,

konsistensi unit, analisis Monte Carlo,

208


distribusi probabilitas, dan lain sebagai).

Adalah sangat penting agar modeler

dilibatkan dalam pengembangan model

konseptual untuk memastikan bahwa

pimpinan-pimpinan operasional dan ahli-ahli

rantai pasok menyampaikan informasi yang

benar mengenai hubungan-hubungan

antara komponen-komponen rantai pasok,

prosedur-prosedur opersional yang

didokumentasikan atau tidak didokumentasi

kan, dan mekanisme umpan balik.

IV. SIMULASI SISTEM DINAMIS PADA RANTAI PASOK

4.1 Prasyarat Perangkat Lunak Simulasi Sistem Dinamis

Dalam penggunaan perangkat lunak untuk

dapat menampung permasalahan rantai pasok

yang kompleks, fitur-fitur penting yang harus

diperhatikan meliputi hal-hal berikut [4], [10] dan

[12] :

a. Kapabilitas untuk mengikutsertakan secara eksplisit variabilitas dan ketidakpastian kedalam analisis : Upaya

mensimulasi perilaku masa depan dari

sistem rantai pasok rumit karena kehadiran

variabilitas dan ketidakpastian yang

signifikan (misalnya, perubahan-perubahan

permintaan secara musiman, variasi dalam

tingkat produksi, fluktuasi harga bahan

baku). Perangkat lunak simulasi harus

memiliki kemampuan untuk

merepresentasikan ketidakpastian

mengenai data input dan dinamika sistem,

kemampuan untuk melakukan simulasi-

simulasi yang menangani seluruh

ketidakpastian, dan kemampuan untuk

menyajikan hasil dalam bentuk rentang dan

kemungkinan-kemungkinan output yang

berbeda (misalnya, distribusi probabilitas).

Kemampuan ini penting untuk pembuatan

model rantai pasok karena banyak

parameter dan proses pengatur penting

yang sangat tidak pasti dan/atau variabel.

b. Kapabilitas untuk merepresentasikan secara eksplit peristiwa-peristiwa diskrit : Dinamika rantai pasok secara

signifikan dapat dipengaruhi oleh peristiwa-

peristiwa diskrit acak, seperti pemogokan

buruh, kebakaran gudang, atau pemasok

yang keluar dari bisnis. Software simulasi

mempunyai kapabilitas untuk

merepresentasikan peristiwa-peristiwa

diskrit acak dengan cara yang

memerhatikan kemungkinan kejadian,

parahnya peristiwa, beserta seluruh

konsekuensi-konsekuensinya. Ini kritis

untuk simulasi rantai pasok karena

peristiwa-peristiwa diskrit (biasanya

disruptip), seperti pemogokan buruh,

kepailitan pemasok, kegagalan peralatan,

dan kerusakan sumber arus listrik, dapat

memainkan peranan kritis dalam

fleksibilitas, kekuatan, dan seluruh kinerja

rantai pasok. Oleh sebab itu, tidaklah

mungkin bisa mengevaluasi rencana-

rencana mitigasi atau strategi-strategi

209


alternatif tanpa kemampuan untuk

merepresentasikan peristiwa-peristiwa

diskrit acak.

c. Struktur model hirarki top-down : Tergantung pada kedalaman analisis,

model-model rantai pasok besar bisa sangat

kompleks dengan ribuan komponen-

komponen yang saling-berkaitan. Tidaklah

mudah untuk memahami dan mengerjakan

model-model tersebut jikalau mereka

dipandang sebagai satu lapisan tunggal.

Model-model kompleks harus dibangun

dengan menggunakan perangkat lunak

simulasi yang merepresentaskan ditail lebih

luas dengan level yang lebih rendah dalam

struktur model. Dalam hal ini, investigator

dapat membangun, menggali, dan

menjelaskan model-model yang cukup-

kompleks tanpa kehilangan wawasan

dengan seluruh struktur model dan

hubungan tingkat-tinggi.

d. Kapabilitas untuk menghubungkan secara dinamis semua repositoris data eksternal : Simulasi rantai pasok harus

didasarkan pada informasi yang ada

mengenai persediaan, tingkat pesanan,

tingkat produksi, dan lain sebagainya. Untuk

model-model besar dengan jumlah data

input yang besar, ini bisa berupa padat-

buruh dan beban besar untuk memasukkan

data dengan langsung setiap kali

investigator ingin meng-update model.

Dengan demikian, adalah penting bahwa

perangkat lunak simulasi memiliki

kemampuan untuk menghubungkan ERP

dan sistem database lain yang

merepresentasikan informasi paling baru.

Salah satu perangkat lunak simulasi yang

khusus dirancang untuk keperluan rantai

pasok yang mempertimbangkan dinamika

sistem di dalamnya disamping fitur-fitur

refresentatif rantai pasok diantaranya

adalah perangkat lunak GoldSim.

4.2 Model Simulasi Sistem Dinamis Rantai Pasok

Contoh sederhana yang disampaikan di sini

dibuat dengan menggunakan paket perangkat

lunak simulasi Vensim. Paket perangkat lunak

simulasi ini merepresentasikan sebagian rantai

pasok untuk sebuah perusahaan pabrik

perakitan kendaraan bermotor roda empat.

Ruang lingkup model terbatas untuk OEM dan

pemasok tunggal, pemasok radiator. Tujuan

analisis adalah untuk menilai dampak

penurunan beberapa keterlambatan informasi

penting (misalnya, waktu untuk menyampaikan

order atas sukucadang yang dibutuhkan)

didalam sistem. Screen dalam Gambar 4

mengilustrasikan model konseptual OEM.

Pemasok radiator memiliki model konseptual

yang serupa. Model merepresentasikan

sejumlah proses, termasuk point-point berikut :

Variabilitas siklus dan stokastis (acak)

dalam tingkat pesanan dealer.

210


Penjadwalan produksi dengan kendala-

kendala kapasitas pabrik, bahan dan

buruh.

Produktivitas pabrikasi.

Manajemen penghantaran dan logistik.

Manajemen material (pembelian)

dengan keterlambatan informasi.

Peramalan permintan

Potensial untuk pemogokan buruh

(disimulasikan berupa peristiwa diskrit).

Kuantitas-kuantitas yang ditelusuri didalam

model meliputi : persediaan suku-cadang,

ketidak mampuan memenuhi pesanan

(backlog), pekerjaan-dalam-proses, produk jadi,

dan produk-dalam-perjalanan. Dalam kasus

sederhana ini, penjadwalan produksi OEM

secara langsung didasarkan pada pesanan

dealer. Maka, produk jadi dan tingkat produksi

radiator naik-turun sesuai dengan perubahan

pada tingkat pesanan dealer. Gambar 5

menunjukan hasil-hasil untuk periode dari 250

hari sampai 350 hari dengan anggapan bahwa

beberapa keterlambatan informasi kunci adalah

selama tujuh hari. Selama periode ini, tingkat

pesanan dealer bervariasi antara 170 dan 230

unit per hari, sementara tingkat produksi radiator

bervariasi dari 50 sampai 270 unit per hari.

Perilaku ini sesuai dengan tipe dinamika rantai

pasok, dimana besarnya fluktuasi pesanan dan

produksi meningkat saat mereka merambat ke

rantai pasok. Perhatian bahwa tingkat produksi

cenderung mengikuti perubahan pada tingkat

pesanan dealer dengan tenggak waktu kurang

lebih 20 hari.

Gambar 5 OEM dan Tingkat Produksi Radiator Dengan Keterlambatan 7 Hari

211


Gambar 6 OEM dan Tingkat Produksi Radiator Dengan

Keterlambatan 7 Hari Menjadi 1 Hari

Gambar 6 memperagakan bagaimana tingkat

produksi radiator dipengaruhi jikalau

keterlambatan informasi kunci secara signifikan

berkurang (dari tujuh hari menjadi satu hari).

Pertama, perubahan-perubahan pada tingkat

pesanan dealer cenderung terpantul dalam

tingkat produksi radiator yang lebih cepat atau

lebih segera, dengan penurunan keterlambatan

dari 20 hari menjadi kurang dari 10 hari. Kedua,

rentang tingkat produksi berkurang secara

signifikan, dengan tingkat produksi maksimum

sekitar 200 unit per hari (bandingkan dengan

270 unit per hari) dan tingkat produksi minimum

80 unit per hari (bandingkan dengan 50 unit per

hari). Walaupun faktor-faktor finansial tidak

termasuk dalam model peragaan ini, jelas

bahwa penghematan-biaya yang signifikan akan

menghasilkan tingkat produksi yang lebih stabil.

V. KESIMPULAN Manajemen rantai pasok muncul sebagai issu

yang semakin penting bagi perusahaan-

perusahaan. Tantangan manajemen rantai

pasok adalah untuk mengidentifikasi dan

menerapkan strategi-strategi yang

meminimumkan biaya sekaligus

memaksimumkan fleksibilitas. Makalah ini

membahas bagaimana alat simulasi sistem

dinamis dapat dipergunakan untuk lebih

memahami dinamika rantai pasok, mendiagnosa

masalah-masalah serta mengevaluasi

kemungkinan - kemungkinan solusinya,

mengoptimisasi operasi, dan mengurangi faktor-

faktor risiko. Model-model simulasi rantai pasok

dapat dipergunakan untuk menangani berbagai

bentuk masalah dan issu. Sebagian besar

aplikasi-aplikasi ini masuk kedalam salah satu

dari kategori-kategori berikut :

Optimisasi

Analisis keputusan

Evaluasi diagnostik

Perencanaan Proyek

Manajemen Risiko

VI. DAFTAR RUJUKAN [1] Chopra, Sunil dan Peter Meindl, (2004).

Supply Chain Management : Strategy,

Planning, and Operation, Pearson

Education International, 2nd Edition,

Canada

[2] Frazelle, Edward H., (2002). Supply Chain

Strategy, Logistics Management Lybrary,

McGraw-Hill, New York

[3] Ghiani, Gianpaolo, Gilbert Laporte dan

Roberto Musmanno, (2003). Introduction

to Logistics Systems Planning and

Control, John Wiley & Son, Ltd., England

[4] Robeson, James F., William C. Copacino,

(1994), The Logistics Handbook, The

Three Press, Canada

212


[5] Forrester, Jay W., Industrial Dynamics,

The MIT Press, Massachusetts Institute

OfTechnology, Cambridge Massachusetts

[6] Richmond, Barry, (1993), System

Thinking : Critical Thinking Skill for The

1990s and beyond, System Dynamics

Review Vol. 9, no. 2

[7] Senge, Peter M., (2002), The Fith

Discipline, USA, New York

[8] Choo, Chun Wel, (1998), The Knowing

Organization, Oxford University Press,

Inc., New York

[9] Lyneis, James M., (1980), Corporate

Plainning and Policy Design : A System

Dynamics Approach, The MIT Press,

Cambridge, Massachusetts

[10] Maani, Kambiz E., Robert Y. Cavana,

(2003), Systems Thinking and Modelling,

Prentice-Hall, London

[11] Mainzer, Klaus, Thinking in Complexity :

The Complex Dynamics of Matter, Mind,

and Mankind, Springer-Verlag, Berlin

[12] Argyris, C, (1982), Reasoning, Learning

and Action : Individual and Organizational,

Jossey-Bass, San Fransisco.

213

SIMULASI DINAMIS DAN MANAJEMEN RANTAI PASOKANrepository.unpas.ac.id/29204/3/1). INFOMATEK...

Documents

Transcript of SIMULASI DINAMIS DAN MANAJEMEN RANTAI PASOKANrepository.unpas.ac.id/29204/3/1). INFOMATEK...