Pertemuan Ke4 - Bab 6 SRP

Merancang Jaringan pada Lingkungan Ketidakpastian

Pengampu:

Dr. Eng. Dicky Fatrias

Kuliah

Sistem Rantai Pasok (TIN316)

Pertemuan ke-4

5-1

6-2

The Impact of Uncertainty on Network Design

◆ Keputusan dalam perancangan RP meliputi investasi pembangunan pabrik (ukuran dan jumlah), jumlah alat transportasi truk, jumlah gudang, dll

◆ Keputusan-keputusan ini tidak dapat diubah dalam rentang waktu singkat

◆ Selalu ada pertimbangan akan ketidakpastian dalam permintaan, harga, nilai tukar uang

◆ Oleh karenanya, membangun fleksibilitas dalam operasi memudahkan RP dalam mengakomodir ketidakpastian

6-3

Discounted Cash Flow Analysis ◆ Keputusan-keputudan RP seringkali dibuat duntuk

jangka panjang, oleh karenanya harus dievaluasi sebagai bentuk aliran arus kas

◆ Analisis Discounted Cash Flow (DCF) mengevealuasi nilai sekarang dari aliran arus kas dan membantu manager dalam membandingkan beberapa aliran arus kas yang berbeda

◆ Prinsipnya: “nilai uang sekarang lebih berharga dari nilai uang hari esok”

6-4

Discounted Cash Flow Analysis Discount/rate factor = 1

1+ k

NPV =C0 +1

1+ k!

"#

$

%&t

Ctt=1

T

∑

whereC0,C1,...,CT is a stream of cash flows over T periodsNPV = the net present value of this stream of cash flowsk = rate of return

•  Bandingkan NPV dari bbrp pilihan keputusan •  Pilihan dengan NPV terbesar akan memberikan tingkat

pengembalian terbesar

6-5

NPV Example: Trips Logistics ◆ Masalah : Kebutuhan lahan disewa utk 3 thn kedepan ◆ Demand = 100,000 unit ◆ Membutuhkan 1000 ft2 lahan utk setiap 1000 unit ◆ Pemasukan = $1,22 per unit demand ◆ Keputusan: Apakah menandatangani kontrak sewa

selama 3 thn atau mencari gudang di pusat lokasi pemasaran

◆ Lahan sgn sistem 3 thn sewa: biaya = $1 per ft2 ◆ Sewa di pusat lokasi pemasaran: biaya $1.2 per ft2 ◆ k = 0.1

6-6

NPV Example: Trips Logistics

Menyewa lahan gudang di pusat lokasi pemasaran:

Expected annual profit = 100,000 x $1.22 – 100,000 x $1.20 = $2,000

Arus kas = $2,000 per tahun selama 3 tahun

( )

471,5$1.1

20001.1

20002000

11lease) (no

2

221

0

=++=

++

++=

kC

kCCNPV

6-7

NPV Example: Trips Logistics Menandatangani kontrak sewa selama 3 thn Expected annual profit = 100,000 x $1.22 – 100,000 x $1.00 = $22,000

Arus kas = $22,000 per tahun selama 3 tahun

( )

182,60$1.1

220001.1

2200022000

11lease) (no

2

221

0

=++=

++

++=

kC

kCCNPV

NPV utk menandatangani kontrak sewa selama 3 thn adalah $54,711 lbh tinggi; oleh karenanya manager memilih opsi ini. Namun, ketidakpastian permintaan dan harga bisa menyebabkan manager utk memikirkan ulang keputusannya

6-8

Representations of Uncertainty ◆ Ketidakpastian dalam bentuk representasi binomial ◆ Ketidakpastian dalam bentuk lain

6-9

Binomial Representations of Uncertainty

◆ Ketika bergerak dari satu periode ke periode berikutnya, nilai dari faktor yang dipertimbangkan (permintaan dan harga) hanya memiliki dua kemungkinan, yaitu naik dan turun

◆ Faktor-faktor tsb bergerak naik dengan faktor u > 1 dengan probabilitas p, atau bergerak turun dengan faktor d < 1 dengan probabilitas 1- p

6-10


◆ Dengan asumsi harga P pada periode 0, untuk binomial perkalian, keluaran yang mungkin utk empat periode ke depan adalah: – Periode 1: Pu, Pd – Periode 2: Pu2, Pud, Pd2

– Periode 3: Pu3, Pu2d, Pud2, Pd3 – Periode 4: Pu4, Pu3d, Pu2d2, Pud3, Pd4

6-11


◆ Dengan asumsi harga P pada periode 0, untuk binomial penambahan, keluaran yang mungkin utk empat periode ke depan adalah: – Period 1: P+u, P-d – Period 2: P+2u, P+u-d, P-2d – Period 3: P+3u, P+2u-d, P+u-2d, P-3d – Period 4: P+4u, P+3u-d, P+2u-2d, P+u-3d,

P-4d

6-12

Evaluating Network Design Decisions Using Decision Trees

◆ Manager hrs membuat banyak keputusan yg berbeda-beda ketika merancang jaringan RP

◆  Sebagian besar keputusan melibatkan pilihan antara opsi jangka panjang (fleksibilitas rendah), atau opsi jangka pendek (lebih fleksibel)

◆  Jika faktor ketidakpastian diabaikan, pilihan keputusan yg bersifat jangka panjang hampir akan selalu dipilih karena biaya yg lbh murah

◆ Namun keputusan itu akan merugikan karena permintaan dan harga aktual di masa yg akan datang akan berbeda dari apa yang diperkirakan

◆  Pohon keputusan adalah metode evaluasi yg dapat digunakan dalam pengambilan keputusan dalam ketidakpastian

6-13

Decision Tree Methodology

1.  Tentukan durasi dari periode waktu (hari,minggu, bulan, dll.) dan jumlah periode waktu T (horizon perencanaan)

2.  Tentukan faktor-faktor seperti demand, harga, nilai tukar uang, dll. yang fluktuasinya diperhitungkan selama periode T

3.  Tentukan representasi dari ketidakpastian tiap-tiap faktor, yaitu, distribusi data apa yang akan digunakan utk memodelkan ketidakpastian tsb.

4.  Tentukan nilai discount rate k utk tiap periode 5.  Buat pohon keputusan beserta state-nya utk setiap periode,

beserta probabilitas transisi antara state pada periode-periode yg berdekatan.

6.  Mulai dari periode T, bergerak mundur ke periode 0, identifikasi keputusan optimal dan ekspektasi arus kas utk setiap tahapan.

6-14

Decision Tree Methodology: Trips Logistics

◆ Memutuskan apakah akan menyewa lahan gudang utk 3 thn kedepan dan berapa luas lahan yg harus disewa

◆ Pertimbangan: –  Sewa jangka panjang lebih ekonomis dari pada

menyewa gudang di titik-titk penjualan setiap tahunnya –  Sistem sewa jangka panjang lebih murah, tapi bisa jadi

mubazir jika demand ternyata dibawah perkiraan (peramalan).

–  Biaya sewa gudang di titik-titk penjualan lebih mahal, dan biaya operasionalnya akan menjadi mahal jika permintaan lebih tinggi dari yg diperkirakan

6-15

Trips Logistics: Three Options ◆ Menyewa gudang peyimpanan di pusat-pusat

penjualan ◆ Menyewa lahan dengan sistem kontrak 3 tahun, dan

menyewa gudang peyimpanan di titik-titik penjualan sebagai tambahan jika diperlukan

◆ Menyewa lahan secara fleksibel dgn biaya sewa minimum, yang mengizinkan pemakaian lahan sampai batas penggunaan lahan maksimum yang diperbolehkan (dgn konsekueansi biaya), dan dan menyewa lahan gudang peyimpanan di titik-titik penjualan sebagai tambahan jika diperlukan

6-16

Trips Logistics: Given Data ◆ 1000 ft2 lahan gudang dibutuhkan utk 1000 units ◆ Demand = 100,000 units per thn (perkiraan) ◆ Ketidakpastian: Permintaan naik 20% dgn

p = 0.5 atau turun 20% dgn 1-p = 0.5 (addit. bonomial) ◆ Biaya sewa lahan dgn sistem kontrak 3 thn = $1.00 per ft2

per thn dgn kapasitas 100,000 unit (fixed)

◆ Biaya sewa gudang di pusat-pusat pasar = $1.20 ft2 per thn ◆ Biaya sewa gudang di pusat-pusat pasar naik 10% dgn p =

0.5 atau turun 10% dgn 1-p = 0.5 ◆ Revenue = $1.22 per unit ◆ k = 0.1

6-17

Trips Logistics Decision Tree (Fig. 6.2)

D=144 p=$1.45

D=144 p=$1.19 D=96 p=$1.45 D=144 p=$0.97 D=96 p=$1.19 D=96 p=$0.97 D=64 p=$1.45 D=64 p=$1.19 D=64 p=$0.97

D=120 p=$1.32

D=120 p=$1. 08

D=80 p=$1.32

D=80 p=$1.32

D=100 p=$1.20

0.25

0.25

0.25

0.25

0.25 0.25

0.25

0.25

Period 0 Period 1

Period 2

6-18

Trips Logistics Example ◆ Analisis pilihan keputusan tidak menandatangani

kontrak sewa 3 thn, sebaliknya menyewa gudang di pusat pemasaran

◆ Mulai dari periode ke 2, dan hitung profit total utk tiap node

◆ Untuk D=144, p=$1.45, in Period 2: Cost(D=144, p=1.45, 2) = 144,000x1.45 = $208,800 Pt(D=144, p =1.45, 2)

= 144,000x1.22 – C(D=144,p=1.45, 2) = 175,680-208,800 = -$33,120

6-19

Trips Logistics Example Expected profit for the other nodes in Period 2

Cost Profit Revenue C(D =, p =, 2) Pt(D =, p =, 2)

D = 144, p = 1.45 144,000*1.22 144,000*1.45 -$33,120 D = 144, p = 1.19 144,000*1.22 144,000*1.19 $4,320 D = 144, p = 0.97 144,000*1.22 144,000*0.97 $36,000 D = 96, p = 1.45 96,000*1.22 96,000*1.45 -$22,0800 D = 96, p = 1.19 96,000*1.22 96,000*1.19 $2,880 D = 96, p = 0.97 96,000*1.22 96,000*0.97 $24,000 D = 64, p = 1.45 64,000*1.22 64,000*1.45 -$14,720 D = 64, p = 1.19 64,000*1.22 64,000*1.19 $1,920 D = 64, p = 0.97 64,000*1.22 64,000*0.97 $16,000

6-20

Trips Logistics Example ◆ Profit total pada suatu node di periode 1 atau Pt(D=,

p=, 1) adalah profit (revenue - cost) pada node tsb ditambah nilai sekarang dari expected profit pada node tersebut.

◆ Expected profit pada suatu node di periode 1 adalah penjumlahan profit seluruh node di periode 2 yg terhubung dgn node di periode 1 tsb, dengan mempertimbangkan probabilitas terjadinya masing-masing node di periode 2.

6-21

Trips Logistics Example ◆ Dari node (kejadian) D=120, p=$1.32 di Period 1, terdapat

4 node di periode 2 yg terhubung. ◆ Evaluasi nilai expected profit utk seluruh node di periode

2 yg terhubung dengan D=120, p=$1.32 di periode 1: EP(D=120, p=1.32, 1) = 0.25xPt(D=144, p=1.45,2) + 0.25xPt(D=144, p=1.19,2) + 0.25xPt(D=96, p=1.45,2) + 0.25xPt(D=96, p=1.19,2) = 0.25x(-33,120)+0.25x4,320+0.25x(-22,080)+0.25x2,880 = -$12,000

6-22

Trips Logistics Example ◆ Nilai sekrang dari expected value Period 1 pada node D=120, p=$1.32 adalah:

PVEP(D=12, p=1.32, 1) = EP(D=120,p=1.32, 1) / (1+k) = -$12,000 / (1+0.1) = -$10,909

◆  Profit total Pt(D=120,p=1.32, 1) pada node D=120,p=1.32 di period 1 adalah penjumlahan profit (revenue - cost) pada node tsb dengan nilai sekarang expected profit nya Pt(D=120,p=1.32, 1)

= [(120,000x1.22)-(120,000x1.32)] + PVEP(D=120,p=1.32, 1) = -$12,000 + (-$10,909) = -$22,909

◆  The total expected profit for the other nodes in Period 1 is shown in Table 6.2

6-23

Trips Logistics Example Expected profit for the other nodes in Period 1

Cost Profit Revenue C(D =, p =, 1) Pt(D =, p =, 1)

D = 120, p = 1.32 $122,000*1.22 $120,000*1.32 -$22,909 D = 120, p = 1.08 $146,400 $129,600 $32,073 D = 80, p = 1.32 $97,600 $105,600 -$15,273 D = 80, p = 1.08 $97,600 $86,400 $21,382

6-24

Trips Logistics Example ◆ Utk periode 0, profit total Pt(D=100,p=120, 0) adalah

penjumlahan profit (revenue - cost) pada periode 0 dengan nilai sekarang expected profit utk seluruh node pada periode 1 yg terhubung dengan periode 0 EP(D=100,p=1.20, 0) = 0.25xPt(D=120,p=1.32, 1) + = 0.25xPt(D=120,p=1.08, 1) + = 0.25xPt(D=96,p=1.32, 1) + = 0.25xPt(D=96,p=1.08, 1) = 0.25x(-22,909)+0.25x32,073+0.25x(-15,273)+0.25x21,382 = $3,818 PVEP(D=100,p=1.20, 0) = EP(D=100,p=1.20, 0) / (1+k) = $3,818 / (1 + 0.1) = $3,471

6-25

Trips Logistics Example Pt(D=100,p=1.20, 0)

= 100,000x1.22-100,000x1.20 + PVEP(D=100,p=1.20, 0) = $2,000 + $3,471 = $5,471 ◆ Oleh karena itu, NPV dari keputusan “menyewa

gudang di pusat-pusat pemasaran” adalah $5,471

6-26

Trips Logistics Example ◆ Dengan menggunakan cara yang sama, NPV utk

keptutusan menyewa lahan 3 tahun = $38,364 ◆ Yang perlu diperhatikan dalam perhitungan biaya sewa

lahan utk sistem sewa 3 tahun, luas lahan yg disewa maksimum 100,000 ft2 utk kapasitas 100,000 unit. Jika permintaan lebih dari itu, maka kelebihan kebutuhan lahan harus dipenuhi dengan sistem sewa gudang di pusat-pusat penjualan.

◆ Contoh: node D = 144, p = 1.45. Total lahan dibutuhkan 144,000 ft2. Berarti ada 44,000 ft2 (setara dgn 44,000 unit) yg kebutuhan lahannya didapatkan dgn menyewa gudang di pusat-pusat penjualan.

6-27

Trips Logistics Example Node Luas lahan yg

disewa Luas gudang yg

disewa (S) Profit P(D=, p=, 2) =

D*1.22 – (100,000*$1 + S*p) D = 144, p = 1.45 100,000 ft2 44,000 ft2 $11,880 D = 144, p = 1.19 100,000 ft2 44,000 ft2 $23,320 D = 144, p = 0.97 100,000 ft2 44,000 ft2 $33,000 D = 96, p = 1.45 100,000 ft2 0 $17,120 D =96, p = 1.19 100,000 ft2 0 $17,120 D = 96, p = 0.97 100,000 ft2 0 $17,120 D = 64, p = 1.45 100,000 ft2 0 -$21,920 D = 64, p = 1.19 100,000 ft2 0 -$21,920 D = 64, p = 0.97 100,000 ft2 0 -$21,920

6-28

Trips Logistics Example ◆ Dengan menggunakan cara yang sama, NPV utk

keptutusan menyewa lahan 3 tahun = $38,364 ◆ Dari segi profit, keputusan yang mungkin akan dipilih

adalah sistem sewa lahan utk 3 tahun karena profit yg lbh besar

6-29

Evaluating Flexibility Using Decision Trees

◆  Teknik Pohon keputusan juga dapat digunakan utk mengevaluasi fleksibilitas dalam RP

◆ Misalkan manager ditawarkan kontrak dimana utk pembayaran dimuka sebesar $10,000, perusahaan akan mendapatkan fleksibilitas utk pemakaian lahan sbb: untuk pemakaian lahan sampai dgn antara 60,000 ft2, pemakaian dianggap 60,000 ft2. Dan untuk pemakaian lahan antara 60,000 ft2dan 100,000 ft2, dikenakan biaya sebesar lahan yg digunakan.

◆  Jadi, jika misalkan pemakaian lahan hanya 30,000 ft2, biaya yg dikenakan sama dengan biaya utk pemakaian 60,000 ft2. Sebaliknya jika lahan yg dipakai misalkan 85,000 ft2, biayanya sebesar pemakaian, bukan dikenakan biaya utk 100,000 ft2.

6-30


Node Luas lahan yg disewa (W)

Luas gudang yg disewa (S)

Profit P(D=, p=, 2) = D*1.22 – (W * $1 + S * p)

D = 144, p = 1.45 100,000 ft2 44,000 ft2 $11,880 D = 144, p = 1.19 100,000 ft2 44,000 ft2 $23,320 D = 144, p = 0.97 100,000 ft2 44,000 ft2 $34,200 D = 96, p = 1.45 96,000 ft2 0 $21,120 D =96, p = 1.19 96,000 ft2 0 $21,120 D = 96, p = 0.97 96,000 ft2 0 $22,220 D = 64, p = 1.45 64,000 ft2 0 $14,080 D = 64, p = 1.19 64,000 ft2 0 $14,080 D = 64, p = 0.97 64,000 ft2 0 $14,200

6-31


◆ Dengan menggunakan teknik pohon keputusan, didapatkan profit sebesar $56,725.

◆ Nilai fleksibilitas dihitung dari selisih antara nilai sekarang dari opsi yg bersifat fleksibel dengan nilai sekarang dari opsi non-flexible.

6-32


◆ Nilai sekarang dari pilihan keputusan sewa 3 thn yg bersifat fleksibel, lebih besar $8,361 dari pilihan keputusan sewa 3 thn tanpa fleksibiitas (setelah dikurangi uang muka $10,000)

Pilihan Keputusan Value Sewa Gudang di pusat-pusat penjualan $5,471 Sewa lahan selama 3 thn tanpa fleksibilitas $38,364 Sewa lahan selama 3 thn dgn fleksibilitas $56,725

Documents

Pertemuan Ke4 - Bab 6 SRP