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
Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok
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
Infomatek Volume 7 Nomor 4 Desember 2005 : 197 - 212
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
Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok
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
Infomatek Volume 7 Nomor 4 Desember 2005 : 197 - 212
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
Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok
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
Infomatek Volume 7 Nomor 4 Desember 2005 : 197 - 212
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
Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok
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
Infomatek Volume 7 Nomor 4 Desember 2005 : 197 - 212
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
Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok
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
Infomatek Volume 7 Nomor 4 Desember 2005 : 197 - 212
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
Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok
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
Infomatek Volume 7 Nomor 4 Desember 2005 : 197 - 212
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
Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok
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
Infomatek Volume 7 Nomor 4 Desember 2005 : 197 - 212
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
Simulasi Sistem Dinamis Dalam Manajemen Rantai Pasok
[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
Top Related