(Studi Kasus di PT.Jauwhannes Traco,Yogyakarta)

ANALISIS PERBAIKAN RANTAI PASOK (SUPPLY CHAIN)

MENGGUNAKAN SISTEM DINAMIS

(Studi Kasus di PT. Jauwhannes Traco, Yogyakarta)

TUGAS AKHIR

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat

Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Industri

ISLAM

Disusun Oleh:

Nama : ARIF GUNAWAN

No. Mahasiswa : 02 522 132

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA

YOGYAKARTA

2007

LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING



( Studi Kasus di PT. Jauwhannes Traco, Yogyakarta)

TUGAS AKHIR

Disusun Oleh:

Nama : Arif Gunawan

No. Mahasiswa : 02 522 132

Yogyakarta, Oktober 2007

Dosen Pembimbing,

(Ir. AH Parkhan, MT)

Lembar Pengesahan Dosen Penguji

Tugas Akhir Dengan Judul



( Studi Kasus di PT. Jauwhannes Traco, Yogyakarta)

Telah Dipertahankan di Depan Sidang Penguji sebagai Salah Satu Syarat untuk

Memperoleh Gelar Sarjana pada Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi

Industri, Universitas Islam Indonesia pada tanggal 1 Desember 2007, terdiri:

Tim Penguji

Ketua,

Ir. AH Parkhan. MT.

Anggota I

Dr.Ir. Hari Purnomo, MT.

Anggota II

Winda Nur Cahyo, ST. MT.

Mengetahui,

Ketua Jurusan Teknik Industri

is Teknologi Industri

Indonesia

111

a

HALAMAN PERSEMBAHAN

Tugas akhir ini ku persembahkan untuk :

1. Ayah yang telah mendidik dan memberikan contoh ketegaran dan

kebesaran hati. Aku akan terus berusaha menjadi apa yang Ayah harapkan.

2. Ibu yang telah memberikan doa. kasih sayang dan pengorbanan tiada tara

agar aku selalu ingat untuk bersujud pada-Nya.

3. Keluarga tercinta yang telah memberikan doa. semangat dan dukungan

sehingga aku bisa menyelesaikan tugas akhir ini.

4. Semua sahabat-sahabat yang tidak bisa aku sebut satu persatu. terima kasih

atas semua perhatian, kritik, saran, doa, dukungan, kepercayaan dan

bantuannya sehingga tugas akhir ini bisa terselesaikan.

5. Semua pihak yang telah membantu selama proses pengerjaan tugas akhir.

IV

MOTTO

"S'JHaO'jh !>4?r?C?.,T!C? k^VjkOTO^. OOSfi Odd k^mudo^d" Hrin horcnmn

kesukaran pasti ada kemudahan. Karena itu, biia seiesai suatu

tugas, mulailah tugas lain dengan sungguh-sungguh. Hanya

kepada Tuhanmu hendaknva kau berharao".

(Al Quran Surat Asy Syarh : 5-8)

"...Sungguh aku teringat kepada-Mu kala bencana yang hitam

kelabu datang menimoa diri sehingga masa terasa Denuh dengan

noda debu yang pekat, maka aku berseru di di penghujung

malam dengan mehjerit menyebut asma-Mu. tiba- tiba muncullah

sinartajar yang tersenyum membaWa kecerahan...".

(Laa Tahzan. Dr Aidh bin Abdullah Al-Oarni)

"...Bilti kita tidak mencapai keberhasilan hebat; masih ada

keberhasilan baik. keberhasilan lumayan. keberhasilan cukup.

lalu... hampir berhasil baru kemudidn "...nggak apa-apa kok..!". "

(Becoming a star. Mario Teguh)

"Ketekunan merupakan kunci dari keberhasilan"

^

KATA PENGANTAR

1 HU=—^

Assalaamu'alaikum Wr. Wb.

Alhamdulillah. dengan segala Duii svukur keDada Allah SWT. vans telah

menganugerahkan petunjuk dan ridho-Nya, karena dengan ridho-Nya penelitian dan

penvusunan skripsi / tugas akhir ini dapat diselesaikan tepat oada waktunva.

Tugas Akhir ini merupakan salah satu syarat memperoleh gelar sarjana SI

Jurusan Teknik Industri . Judul tugas akhir ini adalah "Analisis Perbaikan Rantai

Pasok Menevunakan Pendekatan Sistem Dinamis".

Banyak hal yang menjadi kendala dalam penvusunan tugas akhir ini, baik

bersifat internal maupun eksternal. Tetapi berkat dukungan dan bantuan banyak

pihak. akhirnya tugas akhir ini dapat selesai disusun. Oleh karena itu. nenvusun

mengucapkan banyak terimakasih kepada:

1. Orangtuaku dan keluargaku yang selalu memberikan dukungan dan do'a

sehingga penyusun mendapatkan banyak kemudahan dari Allah SWT.

2. Dekan Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia.

3. Ketua dan Sekretaris Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri,

Universitas Islam Indonesia.

vi

4. Bapak. Ir. Ali Parkhan, MT. selaku dosen pembimbing tugas akhir yang

banvak memberikan masukan. bimbingan dan koreksi denean sangat teliti

selama pengerjaan tugas akhir ini.

5. Bapak Ibnu Hari Wibowo, Bapak Budi dan Bapak Sonny Rahardi yang

telah memberikan izin dan arahan dalam melaksanakan nenelitian di

perusahaan.

6. Semua pihak yang telah membantu dan memberi dukungan dalam

penvusunan tueas akhir ini.

Penyusun menyadari bahwa laporan tugas akhir ini masih kurang sempurna

sehingga penyusun dengan terbuka menerima kritik dan saran dari pembaca atas isi

tugas akhir ini. Semoga laporan ini dapat bermanfaat basi kita semua. Amien ya

robbal 'alamiin.

Wassalamu 'alaikum Wr. Wb

vn

Yogyakarta, Desember 2007

Penvusun

Arif Gunawan

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL i

LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PEMBIMBING ;;

LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI jjj

HALAMAN PERSEMBAHAN u,

HALAMAN MOTTO v

KATA PENGANTAR v;

DAFTAR ISI viii

nAPTAR TARPIt-^± 3.1 lil.V lilUtjlj VII

DAFTAR GAMBAR xiii

DAFTAR LAMPIRAN xv;

ABSTRAKSI xvii

BAB 1 PENDAHULUAN

!.] Latar Bî^k^™** i•"*"& i

1.2 Rumusan Masalah 2

1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 3

1.5 Manfaat Penelitian a

1.6 Sistematika Penulisan 4

BAB IIKAJIAN LITERATUR

2.1 Sistern Distribusi 6

2.2 Persediaan (Inventory) 7

9 9 1 P(^nfTi=»rtian P^rc^HiQQn o

2.2.2.Fungsi Persediaan 9

2.2.3 Biaya-biaya Persediaan 9

2.2.4 Konsep Lead Time ]2

2.2.5 Persediaan Pengaman (Safety Stock) 15

Vlll

2.2.6.Model-model Persediaan 16

2.3 Supply Chain Management (SCA4) ji

2.3.1 Konsep SCM. ]7

2.3.2.Permasa!ahan SC K4 io

2.3.3 Cara Mengurangi Bullwhip Effect 23

2.4 Sistem Dinamis ->s

2.4.1 Karakteristik Model 26

2.4.2.Prinsip-prinsip Pemodelan Sistem 27

2.4.3 Alasan Menggunakan Model Sistem Dinamis 27

2.4.4. Konsep Sistem Dalam Metode Sistem Dinamis on

2.4.5 Konsep Pemodelan Dalam Metode Sistem Dinamis 31

2.4.6 BatasanTertutup 32

2.4.7 Prinsip-prinsip Pengembangan Metode Sistem Dinamis 32

2.4.8 Validasi Mode! Sistem Dinamis 34

2.4.9 Simulasi 41

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Metode Penelitian s?

3.2 ObyekPenelitian 52

3.3 Sumber Data <t

3.4 Metode Pengumpulan Data 53

3.5 Identifikasi Data 54

3.6 Model Penelitian 55

3.7 Pengolahan Data 55

3.7.1 Formulasi Model 55

3.7.2.PengumpulanDan Analisa Data 55

3.7.3 Konseptualisasi Sistem 55

3.7.4.Simu!asikan Mode! 55

3.7.5.Uji Validasi 56

3.7.6 Membuat Skenario AJternatif. 56

3.7.7.Simulasikan Model Alternatif 57

IX

3.7.8 Membandingkan Output.Skenario Alternatif. 57

3 7 9 Skenario Mempn!,'i!''»n \4acainh c?

3.7.10.Implementasi Model Alternatif 57

3.6 Kerangka Pemecahan Masalah 5g

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Pcniiurnn,,ian r>«ta cr\... . ^..J_,V*... J^ «•»" -^«*.M. -^\J

4.1.1 Gambaran Umum Perusahaan 59

4.1.2 Struktur Organisasi 60

4.1.3 Macam-macam Produk 61

4.1.4 Data Supply Chain 62

4.2 Pengolahan Data 70

4.2.1 Definisi Masalah Manajemen Supply Chain di PT. Jauwhannes

Traco 70

4.2.2 Penentuan Time Horizon 71

4.2.3 Formulasi Hipotesis Dinamik 71

4.2.3.1 Mode! Boundary Diagram Diagram OV^'^ 71

4.2.3.2 CausalLoopDiagram (CLD) 74

4 2 3 3 Stock f*v*'~l Ulrt-w ft/fsin "70i^ •••••••»•••••»•••••••...*........../v>

4.2.4. Formulasi Model Simulasi 78

4.2.4.1 Asumsi 7»

4.2.4.2 Data Twpztf Simulasi 82

4.2.4.3 Formulasi Mode! si

4.2.5.Setting Simulasi 90

4.2.6.Pengujian Mode! Simulasi 91

4.2.6.1 Boundary Adequacy Test 91

4.2.6..3.Behaviour Reproduction Test 96

4.2.7.Peri!aku Mode! 08

4.2.8.Skenario Perbaikan Manajemen Supply Chain 105

4.2.9.Perbandingan Hasi! Simulasi Perbaikan Sistem 109

BAB V PEMBAHASAN

5.1 .Analisa Hasil Simulasi Awal l i t

5.2.Analisa Hasil Simulasi Model Alternatif ] 14

BAB VI PENUTUP

6.1 Kesimnu!an 11^

6.2 Saran 117

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

XI

Tabel 2.1

T> 1 1 A 1

i aoei <*. l

Tabel 4.2

T' 1 1 A 'I

laoei h.j

Tabel 4.4

Tabel 4.5

Tabel 4.6

rn 1 1 A i-i

Tabel 4.8

Tabel 4.10

Tabel 4.11

Tabel 4.12

Tabel 4.13

rT^ 1 1 i 1 Alaoei 4.it

Tabel 4.15

DAFTAR TABEL

Contoh 7?a/e Dan Level 49

Perminiaan Konsumen 64

Persediaan Retailer 64

Penjuaian 65

Pesanan Ke Distributor 65

Persediaan Distributor 66

Pengiriman Ke Retailer 66

Pesanan Ke Pabrik 66

Penerimaan Dari Pabrik 67

Data Input Simulasi 83

Input Data Kondisi Ekstrim 3 94

Hasil BehaviorReproduction Test Menggunakan Metode Paired

t-Test 97

Variabel Keputusan Untuk Meminimalkan Backlog 106

Variabel Kepuiusan Untuk Meminimalkan Jumlah Inventory IOS

Perbandingan Hasil Skenario Perhaikail liO

Perbandingan Penghematan Biaya Hasil Skenario

Perbaikan 11]

xn

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Proses Rantai Distribusi Secara Umum 6

Gambar 2.2 Model Supply Chain Management 18

Gambar 2.3 Diagram Input-Output DemandAmplification 21

Gambar 2.4 Empat PenyebabTerjadinyaBullwhip Effect 23

Gambar 2.5 Struktur Hubungan Umpan Balik Sistem Tertutup 29

Gambar 2.6 Contoh Umpan Balik Balik Positif. 30

Gambar 2.7 Populasi Penduduk Sebagai Umpan BalikNegatif. 31

Gambar 2.8 Simbol Level 46

Gambar 2.9 Simbol Rate 46

Gambar 2.10 Simbol Auxilliary 47

Gambar 2.11 Simbol Constant 47

Gambar 2.12 Simbol LinkDan Delayed Link 48

Gambar 2.13 Simbol konstan, dan, fungsi ramp, fungsi sinwave 50

Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian 58

Gambar 4.1 Struktur Distribusi Perusahaan 60

Gambar 4.2 Rantai Distribusi Dan Rantai Informasi 62

Gambar 4.3 Model Boundary Diagram 73

Gambar 4.4 Causal Loop Diagram 77

Gambar 4.5 Model Rantai Pasok Perusahaaan 79

Gambar 4.6 Model Biaya 80

xin

Gambar 4.7 Setting Simulasi 90

Gambar 4.8 Kondisi PersediaanHasil Uji Kondisi Ekstrim Dengan Nilai

Permintaan Konsumen Sama Dengan Nol 92

Gambar4.9 Kondisi Pengiriman/Penjualan Hasil Uji Kondisi Ekstrim Dengan

Nilai Permintaan Konsumen Sama Dengan Nol 92

Gambar 4.10 Kondisi Backlog Hasil Uji Kondisi Ekstrim Dengan Nilai

Permintaan Konsumen Sama Dengan Nol 93

Gambar 4.11 Kondisi Backlog Hasil Uji Kondisi Ekstrim Dengan Nilai

Persediaan Awal Sama Dengan Nol 94

Gambar 4.12 Perilaku Persediaan Pada Kondisi Ekstrim 3 95

Gambar 4.13 Perilaku Backlog Pada Kondisi Ekstrim 3 95

Gambar 4.14 Perilaku Persediaan Aktual Dengan Permintaan

Konsumen Aktual 98

Gambar 4.15 Perilaku Persediaan Aktual Dengan Persediaan

Yang Diinginkan 99

Gambar 4.16 Perilaku Persediaan Aktual Dengan Persediaan Yang

Diinginkan di Retailer 100

Gambar 4.!7 Perilaku Pengiriman dan Penerimaan Produk 100

Gambar 4.18 Perilaku Pesanan dan Penerimaan Produk dari Pabrik ke

Distributor 101

Gambar 4.19 Perilaku Pemesanan ke Distributor dan Pabrik 102

Gambar 4.20 Perilaku Backlog pada Distributordan Retailer 103

Gambar 4.21 Perilaku Penjualan Ke Konsumen Akhir 103

Gambar 4.22 Perilaku Biaya-biaya 104

xiv

Gambar 4.23 Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor sebelum

r\f^r\V\c\\Wan hrwlrlntr I A*7t-1^"- «-'v*nvi*i. i (_' i**^- nn/L ••*•••••••••••••••*«••••••••••.•......••...,«.....,......,,..... J : I /

Gambar 4.24 Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor setelah

perbaikan backlog !07

Gambar 4.25 Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor sebelum

Perbaikan inventor^' ioq

Gambar 4.26 Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor setelah

Perbaikan inventor^'., ino

xv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Behaviour Reproduction Test

Lampiran 2 Deskripsi Variabel-variabei Dalam Mode! Boundary Diagram

Lampiran 3 Equation

Lafnpiran 4 Output Mode! Awal

Lafnpiran 5 Output Model Perbaikan Backlog

Lampiran 6 Output Model Perbaikan Persediaan

xvi

ABSTRAKS1

Untuk menciptakan pelayanan yang baik kepada konsumen akanketersediaan produk pada tempat dan waktu yang tepat, serta pada kondisivang diinginkan. diperlukan koordinasi antara pihak-pihak pada supplychain. Kurangnya koordinasi seringkali menimbulkan distorsi informasisehingga berakibat timbulnya variabilitas permintaan yang terjadi padachannel supply chain. Variabilitas permintaan tersebut mengakibatkanproduksi dan persediaan mengalami kelebihan atau kekurangan dari tingkatvang seharusnya. sehingga menurunkan kinerja rantai pasok tersebut. Salahsatu upaya untuk memperbaiki kinerja rantai pasok adalah dengan melakukanpengendalianpersediaan pada masing-masing mata rantaipasok.

Penelitian ini dilakukan menggunakan metode sistem dinamis. Daripenelitian ini dihasilkan suatu model simulasi rantai pasok yang terdiri atasmata rantai pasok distributor dan retailer, dengan usulan model perbaikanuntuk minimasi biayapersediaandi distributor,

Dengan melakukan simulasi model rantai pasok, dapat diketahuipengaruh perubahan lead time dan safety stock terhadap biaya yangditanggung dari persediaan. Untuk perusahaan distributor PT. JauwhannesTraco. usulan model perbaikan yang terbaik adalah perbaikan backlog yangmemberikan penghematan sebesar Rp. 446.217,20 (nilai model awal = Rp.617.746,22 dan nilai model perbaikan = Rp. 171.529,02) untuk time-horizonsimulasi yang ditentukan (3 bulan).

Kata Kunci: rantai pasok (supply chain), sistem dinamis, model simulasi,kinerja rantai pasok, biaya persediaan.

xvii

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Pada saat ini tuntutan konsumen terhadap kualitas produk, harga,

ketepatan pengiriman serta ketersediaan produk dipasaran semakin tinggi. Fungsi

dari sistem supply chain adalah menyediakan produk pada tempat dan waktu yang

tepat, serta pada kondisi yang diinginkan dengan tetap memberikan kontribusi

yang besar pada perusahaan.

Untuk menciptakan pelayanan yang diinginkan seperti diatas, koordinasi

antara pihak-pihak pada supply chain sangat diperlukan. Kurangnya koordinasi

seringkali menimbulkan distorsi informasi sehingga berakibat timbulnya

variabilitas permintaan yang terjadi pada channel supply chain. Variabilitas

permintaan tersebut mengakibatkan produksi dan persediaan mengalami kelebihan

atau kekurangan dari tingkat yang seharusnya, sehingga menurunkan kinerja

rantai pasok tersebut. Salah satu upaya untuk memperbaiki kinerja rantai pasok

adalah dengan melakukan pengendalian persediaan pada masing-masing mata

rantai pasok.

Pada perusahaan distributor PT. Jauwhannes Traco. pesanan yang

dilakukan ke pabrik adalah berdasarkan jumlah permintaan yang diterima dari

retailer. Jumlah permintaan yang diterima oleh distributor tersebut selalu berubah-

ubah sehingga diperlukan adanya pengendalian persediaan.

Dalam penelitian ini, ukuran kinerja yang akan digunakan adalah

persediaan actual (actual inventory) dan backlog yang ada pada distributor.

Persediaan aktual dan backlog secara tidak langsung menunjukkan besarnya biaya

yang ditanggung setiap mata rantai yang bersangkutan. Persediaan aktual yang

tinggi pada suatu mata rantai menggambarkan tingginya biaya persediaan yang

hams ditanggung oleh mata rantai tersebut dan begitu pula jika backlog semakin

tinggi maka akan menyebabkan biaya backlog yang ditanggung semakin tinggi.

Tingkat kinerja yang baik ditunjukkan dengan rendahnya jumlah persediaan dan

backlog yang terjadi sehingga biaya total yang ditanggung perusahaan bisa

diminimalkan. Perbaikan kinerja rantai pasok dapat dilakukan antara lain dengan

memendekkan leadtime untuk mengupayakan penurunan tingkat persediaan atau

menambahsafety stock untuk mengurangi tingkat backlog.

1.2 Rumusan Masalah

Variabilitas permintaan mengakibatkan produksi dan persediaan

mengalami kelebihan atau kekurangan dari tingkat yang seharusnya sehingga akan

menurunkan kinerja rantai pasok. baik pada masing-masing matarantai maupun

rantai pasok secara keseluruhan. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini

adalah :

a. Bagaimana model sistem manajemen supply chain pada PT. Jauwhannes

Traco ?

b. Bagaimana usulan skenario alternatif terbaik dalam model perbaikan

sistem manajemen supply chainpada PT. Jauwhannes Traco ?

1.3 Batasan Masalah

Agar penelitian ini lebih terarah, mudah dipahami dan topik yang dibahas

tidak meluas, maka perlu dilakukan pembatasan lingkup penelitian. Adapun

pembatasan lingkup penelitian ini adalah :

a. Produk yang akan jadi objek penelitian adalah satu jenis saja yaitu produk

kemasan galon.

b. Perubahan permintaan tidak dipengaruhi oleh waktu dan hanya terjadi

sesuai dengan yang ditentukan dalam simulasi.

c. Kapasitas gudang di setiap matarantai dianggap tidak terbatas.

d. Rantai pasok untuk penelitian hanya pada matarantai distributor dan

retailer.

e. Saluran distribusi yang diamati hanya untuk wilayah Jogjakarta.

f. Penelitian hanya berkisar tentang evaluasi variabilitas permintaan produk

jadi.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah :

a. Mendapatkan model sistem manajemen supply chainpada PT. Jauwhannes

Traco.

b. Mendapatkan usulan skenario alternatif terbaik dalam model perbaikan

sistem manajemen supplychain pada PT. Jauwhannes Traco.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang didapat dari penelitian ini adalah :

a. Dapat mengetahui sistem manajemen rantai pasok dan pola perilaku yang

terjadi sehingga produksi-distribusi dapat lebih diatur.

b. Dapat mengetahui solusi-solusi yang dapat memperbaiki kinerja rantai

pasok dengan melakukan pengendalian persediaan.

c. Bagi perusahaan dapat menentukan strategi pemasaran dengan konsep

supply chain sehingga dapat lebih mengefektifkan dan mengefisienkan

kinerja perusahaan.

d. Bagi customer akan mendapatkan barang yang diinginkan pada waktu

yang tepat, jumlah yang tepat serta harga yang tepat.

1.6 Sistematika Penulisan Laporan Penelitian

Agar penelitian ini mudah dimengerti dan memenuhi persyaratan, maka

penulisannya dibagi menjadi beberapa tahapan.

Tahapan tersebut adalah :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi pengantar permasalahan yang akan dibahas

seperti latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan

masalah, tujuan serta manfaat penelitian.

BAB II LANDASAN TEORI

Landasan teori dalam hal ini memuat hal-hal yang berkaitan

dengan pengertian sistem distribusi, persediaan, supply

chain management, sistem dinamis dan simulasi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini mengandung uraian tentang metode penelitian,

obyek penelitian, sumber data, metode pengumpulan data,

identifikasi data, model penelitian, metode pengolahan data

dan kerangka pemecahan masalah.

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Berisi uraian tentang gambaran umum perusahaan, data -

data yang diperlukan dalam pemecahan masalah dan

pengolahan data dari hasil penelitian.

BAB V PEMBAHASAN

Berisi pembahasan dari hasil perhitungan yang dilakukan.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Berisi kesimpulan dan saran - saran bagi perusahaan

berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh.

BAB II

KAJIAN LITERATUR

2.1. Sistem Distribusi

Sistem distribusi merupakan kegiatan pemasaran yang berusaha

memperlancar dan mempermudah penyampaian barang dan jasa dari produsen

kepada konsumen, sehingga penggunannya sesuai dengan yang diperlukan.

Masalah yang dihadapi perusahaan dalam sistem pendistribusian terbagi

menjadi dua bagian, yaitu : kearah hulu atau yang berkaitan langsung dengan

manufaktur dan kearah hilir yang berkaitan langsung dengan retailer dan end user.

Pada arah hilir terdapat permasalahan dimana permintaan produk yang susah untuk

diprediksikan dan tidak stabil, serta jumlah permintaan yang sering kali tidak

mencerminkan kebutuhan konsumen saat ini. Sedangkan arah hulu, permintaan

penyediaan barang yang tidak selalu dapat dipenuhi sesuai waktu yang dibutuhkan.

Proses rantai distribusi secara umum dapat dijelaskan dalam gambar dibawah

ini, yaitu :

u

Supplier.

Manufacture • Distributor • Retailer • End User

tGambar 2.1. Proses Rantai Distribusi Secara Umum

Permasalahan yang diangkat adalah bahwa dalam sistem pendistribusian ini

perusahaan memiliki prinsip untuk dapat memenuhi tingkat permintaan pelanggan,

sehingga tingkat pelayanan tinggi. Tetapi kebijaksanaan ini terbentur oleh

permasalahan hilir dan hulu sehingga sistem pendistribusian ini, perusahaan harus

memiliki konsekuensi skala prioritas.

Tingkat pelayanan tinggi yang diterapkan perusahaan dalam sistem distribusi

ini mengakibatkan kebijaksanaan perusahaan dalam bentuk skala prioritas. Batasan

perusahaan dalam memilih prioritas berdasarkan profit yang tinggi. Hal ini harus

dilakukan jika tidak ingin kehilangan pelanggan, karena biaya yang diperlukan untuk

pengembalian kesetiaan konsumen terhadap produknyajauh lebih mahal. Oleh karena

itu perusahaan harus meninjau kembali sistem logistik dan distribusi yang dimiliknya

secara keseluruhan, sehingga masalah yang sebenarnya dapat ditemukan serta

dihilangkan, dan akhirnya mampu meningkatkan performansi sistem.

Untuk masalah yang dihadapi perusahaan tersebut, maka penyelesaiannya

adalah dibuatkan peta sistem logistik dan distribusinya, yang kemudian

diformulasikan. Kemudian hasil perhitungan dan pengamatan langsung pada sistem

nyata didalam perusahaan tersebut. Langkah selanjutnya adalah menganalisis untuk

menemukan permasalahan utama yang ada didalamnya, lalu berdasarkan hal tersebut

dibuat usulan perbaikan sebagai jawabannya.

2.2. Persediaan {Inventory)

Persediaan sebagai kekayaan perusahaan memiliki peranan penting dalam

operasi bisnis. Dalam lingkunganmanufaktur, persediaan dapat terdiri dari persediaan

bahan baku, bahan pembantu, barang dalam proses (work inprocess), barang jadi dan

persediaan suku cadang.

Setiap perusahaan harus dapat mempertahankan suatu jumlah persediaan yang

optimum yang dapat menjamin kebutuhan bagi kelancaran kegiatan perusahaan

dalam jumlah dan mutu yang tepat serta dengan biaya yang serendah-rendahnya.

Untuk dapat mengatur tersedianya suatu tingkatpersediaan yang optimum yang dapat

memenuhi kebutuhan perusahaan dalam jumlah, mutu dan waktu yang tepat serta

jumlah biaya yang rendah, maka diperlukan suatu sistem pengawasan persediaan.

2.2.1. Pengertian Persediaan

Persediaan (Inventory) adalah serangkaian kebijakan dan pengendalian yang

memonitor tingkat persediaan sumber daya. Sistem ini bertujuan menetapkan dan

menjamin tersedianya sumber daya dalam kuantitas dan waktu yang tepat.

Persediaan merupakan suatu model yang umum digunakan untuk

menyelesaikan masalah yang terkait dengan usaha pengendalian bahan baku (raw

material) maupun barang jadi (endproduct) dalam suatu aktivitas perusahaan. Ciri

khas model persediaan adalah solusi optimalnya selalu difokuskan untuk menjamin

persediaan dengan biaya yang serendah-rendahnya. Pada dasarnya masalah yang

dianalisa oleh sistem inventory meliputi dua hal, yaitu:

1. Banyaknya item atau produk yang harus diproduksi (dipesan).

2. Waktu pemesanan dari suatu item atau produk harus dilakukan.

2.2.2. Fungsi Persediaan

1. Fungsi Decoupling

Fungsi yang memungkinkan operasi-operasi perusahaan internal dan eksternal

mempunyai kebebasan sehinega perusahaan dapat memenuhi permintaan

langsung tanpa tergantung pada supplier.

2. Fungsi Economic Lot Sizing

Suatu fungsi dimana melalui nenvimnanan persediaan. perusahaan dapat

memnroduksi atau membeli sumber dava dalam kuantitas vane danat mensuranei

biaya per-unit.

3. Funssi Antisipasi

Suatu fungsi yang dilakukan untuk menghadapi adanya unsur ketidakpastian, baik

dalam hal permintaan konsumen, pasokan dari supplier maupun jangka waktu

pemesanan atau nensiriman.

2.2.3. Biaya-biaya Persediaan

Untuk pengambilan keputusan penentuan besarnva jumlah persediaan. biava-

biaya variabel berikut ini harus dipertimbangkan :

1. Biava nenvimnanan (holding costs atau carrvin? costs) yaitu terdiri atas biaya-

biaya yang bervariasi secara langsung dengan kuantitas persediaan. Biaya

penyimpanan per periode akan semakin besar apabila kuantitas bahan yang

dipesan semakin banyak atau rata-rata persediaan semakin tinggi. Biaya-biava

vans termasuk sebasai biava nenvimpanan adalah :

10

a. Biaya fasilitas-fasilitas penyimpanan (termasuk penerangan, pendingin

ruanean dan sebaeainya).

b. Biaya modal (opportunitycost ofcapital) yaitu alternatif pendapatan atas dana

yang diinvestasikan dalam persediaan.

c. Biaya keusangan.

d. Biaya penghitungan fisik.

e. Biaya asuransi persediaan.

f. Biaya paiak persediaan.

e. Biava pencurian. nenerusakan atau nerampokan.<S •/ A 'l*--' AX

h. Biaya penanganan persediaan dan sebagainya.

Biaya-biaya tersebut diatas adalah variabel apabila bervariasi dengan

tingkat persediaan. Apabila biaya fasilitas penyimpanan (gudang) tidak variabel,

tetapi tetap, maka tidak dimasukkan dalam biaya penyimpanan per unit.

Biaya penyimpanan persediaan biasanya berkisar antara 12 samnai 40

persen dari biava atau harea barane. Untuk nerusahaan-perusahaan manufacturing

biasanya, biaya penyimpanan rata-rata secara konsisten sekitar 25 persen.

2. Biava pemesanan atau pembelian (ordering costs atau procurement costs) adalah

biaya yang dikaitkan dengan dengan usaha untuk mendapatkan bahan atau produk

dari luar. Biaya-biaya ini meliputi :

a. Pemrosesan pesanan dan biaya ekspedisi.

b. Upah.

c. Biaya telepon.

11

d. Pengeluaran surat menyurat.

e. Biaya pengepakan dan penimbangan.

f. Biaya pemeriksaan (inspeksi) penerimaan.

g. Biaya pengiriman ke gudang.

h. Biaya utang lancar dan sebagainya.

Pada umumnya, biaya perpesanan (diluar biaya bahan dan potongan

kuantitas) tidak naik bila kuantitas pesanan bertambah besar. Tetapi, apabila

semakin banyak komponen yang dipesan setiap kali pesan, jumlah pesanan per

periode turun, maka biaya pemesanan total akan turun. Ini berarti, biaya

pemesanan total per periode (tahunan) adalah sama dengan jumlah pesanan yang

dilakukan setiap periode dikalikan biaya yang harus dikeluarkan setiap kali pesan.

3. Biaya penyiapan (manufacturing) atau set-up cost. Hal ini terjadi apabila bahan-

bahan tidak dibeli, tetapi diproduksi sendiri "dalam pabrik" perusahaan,

perusahaan menghadapi biaya penyiapan (set-up costs) untuk memproduksi

komponen tertentu. Biaya-biaya ini terdiri dari :

a. Biaya mesin-mesin menganggur.

b. Biaya persiapan tenaga kerja langsung.

c. Biaya penjadwalan.

d. Biaya ekspedisi dan sebagainya.

Seperti halnya biaya pemesanan, biaya penyiapan total per periode adalah

sama dengan biaya penyiapan dikalikan jumlah penyiapan perperiode.

4. Biaya kehabisan atau kekurangan produk (backlog costs), adalah biaya yang

12

timbul apabila persediaan tidak mencukupi adanya permintaan produk. Biaya-

biaya yang termasuk biaya kekurangan bahan adalah sebagai berikut;

a. Kehilangan penjualan.

b. Kehilangan langganan.

c. Biaya pemesanan khusus.

d. Biaya ekspedisi.

e. Selisih harga.

f. Terganggunya operasi.

g. Tambahan pengeluaran kegiatan manajerial dan sebagainya.

Biaya kekurangan bahan, sulit diukur dalam praktek, terutama karena

kenyataannya biaya ini sering merupakan opportunity costs, yang sulit

diperkirakan secara obyektif.

2.2.4. Konsep lead Time

Dari segi manajemen supply chain, konsep lead time dapat dilihat dari dua

sudut pandang, yaitu :

1. Dari pihak pelanggan (customer)

> Dari segi customer, hanya ada satu lead time, yaitu rentang waktu yang

dibutuhkan dari saat memesan barang sampai barang diterima.

> Disebut the order-to-delivery cycle.

2. Dari pihak penjual atau pembuat barang (supplier)

> Dari segi supplier, lead time adalah rentang waktu yang dibutuhkan untuk

13

mengubah dari penerimaan pesanan sampai menerima uang tunai.

> Di sebut the cash-to-cash cvcle.

1. The Order-to-Deliverv Cvcle

Ada argumentasi yang cukup hangat antar mana yang paling penting, apakah

panjang pendeknya lead time ataukah konsistensi dan keandalan lead time.

Memane danat disetuiui bahwa konsistensi dan kendalan serine kali lebih nentine

dari pada panjang pendeknya lead time, namun panjang pendeknya lead time

tetap penting terutama bila customer saneat mementinekan lead time ini dan

perusahaan pesaine mampu memberikan lead time vane lebih nendek. KomponenA J.*wÂ •> <J L A

dari order-to-delivery cycle ini adalah :

a. proses pemesanan pelaneean.

b. proses pencatatan pemesanan.

c. proses pemesanan.

d. proses pembuatan/penyiapan barang.

e. proses pengangkutan.

f. pesanan diterima pelaneean.

Setiap proses tersebut membutuhkan waktu, dan karena hal-hal seperti

fluktuasi jumlah pemesanan yang diterima, proses yang tidak efisien, hambatan

disana sini dan sebagainya. maka serine kali waktu yang diperlukan untuk setiap

proses sangat bervariasi.

Daftar berikut ini misalnya menggambarkan waktu rata-rata yang dibutuhkan

dan variasinva untuk masine-masine proses.

14

a. Proses pemesanan pelanggan

> Rata-rata 3 hari,jangka waktu 1-5 hari.

b. Proses pencatatan pemesanan

> Rata-rata 2 hari, jangka waktu 1-3 hari.

c. Proses pemesanan


d. Proses pembuatan/penyiapan barang

> Rata-rata 3 hari, jangkawaktu 1-5 hari.

e. Proses pengangkutan


f. Pesanan diterima pelanggan


g. Jumlah lead time rata-rata 18 hari dengan jangka waktu 6-30 hari.

2. The Cash-to-Cash Cycle

Seperti telah disinggung diatas, kepentingan terbesar dari perusahaan adalah

bagaimana atau kapan mengkonversikan suatu pesanan menjadi uang. Namun,

pada hakikatnya tidak hanya lead time dari proses order ke proses penerimaan itu

saja yang penting, tetapi sudah sejak proses pembelian bahan baku sampai

menjadi uang hasil penjualan, yang melalui suatu proses panjang yang dinamakan

proses saluran pipa (pipeline process)

Proses ini terdiri dari berbagai elemen atau subproses yang memakan waktu

seperti berikut ini:

15

> Pembelian bahan baku

> Penyimpanan bahan baku

> Produksi barane setengahjadi

> Penyimpanan barang setengah jadi

> Produksi barangsetengah iadi

> Penyimpanan barang jadi

> In transit

> Penyimpanan induk distribusi

> Order-to-delivety cycle (seperti diatas)

Tugas manajemen lead time logistik dalam manajemen supply chain adalah

meneendalikan seluruh lead time diatas.

2.2.5. Persediaan Pengaman (Safety Stock)

Persediaan pengaman adalah persediaan tambahan vang diadakan untuk

melindungi atau menjaga kemungkinan terjadinya kekurangan produk (backlog atau

stock out). Ada beberapa faktor yang menentukan besarnya persediaan peneaman

yaitu :

a. Penggunaan bahan baku rata-rata

b. Faktor waktu

c. Biaya-biaya yang digunakan

Standar Kuantitas

a. Persediaan minimum

b. Besarnya pesanan standar

c. Persediaan maksimum

d. Tingkat pemesanan pembeli

e. Administrasi persediaan

Catatan penting dalam sistem nengawasan persediaan :

a. Permintaan untuk dibeli

b. Laporan penerimaan

c. Catatan persediaan

d. Daftar permintaan bahan

e. Perkiraan nengawasan

2.2.6. Model-model Persediaan

Dalam masalah persediaan ada beberapa model persediaan vane perlu

diperhatikan, agar penyelesaian bisa tepat dan sesuai dengan parameter-parameter

yang digunakan untuk merumuskan suatu masalah. Secara umum model persediaan

dibagi menjadi dua, yaitu:

1. Model Deterministik

Model ini meneaneeap semua parameter-parameter telah diketahui dengan nasti.

Pada model ini, pembelian bahan tidak terlepas dari manajemen persediaan.

Dengan tujuan pokok untuk mencari biaya yang optimal dalam pengadaan

persediaan bahan baku untuk kegiatan produksinya.

2. Model Stokastik (Probabilistic

17

Model ini menganggap semua parameter tersebut mempunyai nilai-nilai yang

tidak nasti dan satu atau lebih parameternya merupakan variabel acak (random).

2.3. Supply Chain Management (SCM)

2.3.1. Konsep SCM

Supply Chain (rantai pengadaan) adalah suatu sistem tempat organisasi

menvalurkan barane produksi dan iasanva kepada para pelaneeannva. Rantai ini iuea

merupakan iarinean atau ieiarine dari berbaeai oreanisasi vane saline berhubunean

yang mempunyai tujuan yang sama, yaitu sebaik mungkin menyelenggarakan

pengadaan atau penvaluran barane tersebut. Kata "penvaluran" munekin kurane tepat

karena istilah supply meliputi juga proses perubahan barang tersebut, misalnya dari

bahan mentah menjadi barang jadi.

Konsep supply chain merupakan konsep baru dalam melihat persoalan

logistic. Konsep lama melihat logistik lebih sebagai persoalan intern masing-masing

perusahaan, dan pemecahannya dititikberatkan pada pemecahan secara intern di

perusahaan masing-masing. Dalam konsep baru ini. masalah loeistik dilihat sebagai

masalah yang lebih luas yang terbentang sangat panjang sejak dari bahan dasar

sampai barang jadi yang dipakai konsumen akhir, yang merupakan mata rantai

penyediaan barane. Oleh karena itu. manaiemen sunnlv chain dapat didefinisikan

sebagai berikut :

Supply chain management is a set of approaches utilized to efficiently

integrate simnliers. manufacturers, warehouses, and stores, so that merchandise is

produced and distributed at the right quantities, to the right locations, at the right

time, in order to minimize svstemwide cost while satisfying service level requirement.

(David Simchi Levi et al, 2000)

Sejauh ini banyak sekali model-model yang dikembangkan untuk

meneeambarkan konsep SCM. berikut ini adalah model vane paline banyak dianut

diseluruh dunia saat ini, dimana didalamnya sudah digambarkan koordinasi yang

terintegrasi mulai dari pemasok hingga pada konsumen akhir.

Seluruh elemen dalam SCM tidak bisa ben'alan secara terpisah. tetapi harus

merupakan satu kesatuan. Sehingga akan menghasilkan sinergi dan pada akhirnya

menciptakan efisiensi dan efektifitas. Dalam SCM sendiri hal yang paling penting

adalah saline berbaei (sharing). Istilah yang dikenal pada SCM yaitu consurrent.

yang berarti aliran tersebut harus terjadi secara simultan. Dari konsep integrasi dan

consurrent tersebut timbul konsep Knowledge Management yang basisnya adalah

ilmu neneetahuan.

Pemasok Pelanggan

(Customer)(Sunnlipr)

Pemasok darii •

pCiliaivai

Perusanaan

Perancangan - Pemasaran - Pengadaan -

Produksi - Distribusi

Gambar 2.2. Model Supply Chain Management

Pemakai akhir

\etiu user j

2.3.2. Permasalahan Supply Chain Management (SCM)

Rantai pasokan umumnva terdiri atas beberapa pokok (Levi. 2000)

Pabrik -> Distributor -> Retailer -> Customer

19

\*~r---~ '--~r---:~ -' -—-— * *—-*• ~- -~: r..,.._-.: ., _j:..r faivictoing, niuoiiig iîvintii iUjtUUi iiiCiiipUilj'ai 1Uiigoi iCioCiiiaiii. i>Ciig,du

perkeiubangan arus perdagangan, rnaka rantai tersebut sekarang bisa saja tidak hanya

terdiri dari empat rantai itu saja. Rantai tersebut mulai berkembang seperti

ditambahkannya distributor, manufaktur yang terpisah dari pemasok dan sebaeainva.

Tetapi secara umum fungsi rantai tersebut dapat dibagi menjadi empat buah seperti

gambar diatas.

Informasi yang kurane dari salah satu unsur kepada vane lainnva danat

mengakibatkan ketidakefisienan yang besar seperti : inventory yang berlebih, lavanan

pelanggan yang kurang baik, salah satu menentukan perencanaan kapasitas,

peniadwalan produksi yang salah. dan transportasi vane kurane efektif.

Salah satu permasalahan yang cnkiip nelik adalah Ridhvhip Fffert Rvlhvhin

Effect ini mendistorsi informasi permintaan dari mata rantai vano bawah (end user)

ke rantai diatasnya. Biasanya perusahaan itu mendasarkan peramalan produksi,

perencanaan kapasitas. pengendalian persediaan dan peniadwalan produksi terhadap

data penjualan dari arah hilir. Akibatnya terdapat variasi yang besar dari data

permintaan ini. Seperti sering terjadi retailer sering melebihkan order permintaan

kepada pemasok dan pemasok iuea berproduksi dalam jumlah vang berlebihan untuk

menghindari lonjakan permintaan. Apabila dalam suatu periode produk tersebut tidak

20

mencapai target penjualannya, maka pemasoklah yang menjadi korban seperti

membenekaknya inventory.

Ada 4 hal mendasar yang menyehahkan Rullwhip Effect, yaitu :

/. Demand Signaling Processing

Demand signaling processing dulu disebut iuea denean demand amplification

atau forrester effect. Peramalan permintaan dilakukan oleh hampir setiap perusahaan

karena tidak ada perusahaan yang bisa mengetahui dengan pasti berapa produk vane

akan diminta oleh pelanggan pada suatu periode tertentu. Ketika ritel memesan ke

pusat distribusi, ukuran pesanan ditentukan berdasarkan ramalan tersebut. Apabila

perusahaan menggunakan kebiiakan persediaan reorder point atau order-un-to level

(ada batas persediaan maksimum dan minimum), parameter-parameter persediaan^ A / ' ± A A

seperti persediaan pengaman, inventory maximum, reorderpoint, dan sebagainya juga

berubah dengan adanya pembaharuan ramalan permintaan. Pembaharuan senerti

inilah yang biasanya menyebabkan variabilitas order yang dipesan oleh ritel lebih

besar dibandingkan dengan variabilitas permintaan yang diterimanya dari pelanggan

akhir.

2. Order Batching atau Lot Sizing

Order batching juga dikenal denean Burbidge Effect. Order batching

diperlukan karena proses produksi dan pengiriman produk tidak akan ekonomis bisa

dilakukan dalam ukuran kecil. Pada model-model inventory yang berdasarkan prinsip

economic order quantity (EOO) kita bisa mengerti bahwa ukuran pesanan yang

terlalu kecil akan mengakibatkan ongkos-ongkos pesan yang terlalu besar. Semakin

21

besar ongkos-ongkos tetap pemesanan, semakin besar pula ukuran pesanan yang

ekonomis. Demikian pula halnya dengan kegiatan produksi dan pengiriman. Produksi

menggunakan sistem batch karena ongkos setup biasanya mahal. Pengiriman juga

tidak akan ekonomis bila dilakukan dalam ukuran kecil terutama kalau jarak

pengirimannya jauh. Mudah dipahami bahwa order batching atau lot sizing ini

memicu terjadinya bullwhip effect pada supply chain. Permintaan pelanggan akhir

yang relatif stabil dari hari ke hari akan berubah menjadi order mingguan atau dua

mingguan dari ritel sehingga pusat distribusi akan menerima order yang lebih

fluktuatif dibandingkan permintaan yang dihadapi oleh ritel.

Diagram input-output dalam gambar dibawah ini menyoroti penyebab utama

demand amplification yang dapat dihubungkan dengan Forrester Effect maupun

Burbidge Effect.

05 <->o> ,2?

O "J

Multiple-cycle orderingMulti-phased ordering

EBQUncertainties

Excess delaysFeedforward logic

Feedback logic

Avo dab e demand,amp 'ication

Gambar 2.3. Diagram input-output demandamplification

3. Fluktuasi Harga

Fluktuasi harga yang misalnya pemberian diskon yang sifatnya temporer oleh

22

distributor kepada ritel-ritelnya akan menyebabkan ritel atau toko melakukan

forward buying (membeli lebih awal) dalam iumlah vane besar sampai menumpuk

stok. Hal ini juga menyebabkan distributor akan memesan dalam jumlah yang lebih

besar ke pabrik sehingga pabrik akan meningkatkan produksinya. Pada saat produksi

meninekat. pemberian diskon sudah berakhir dan ritel maupun toko-toko sekarane

memiliki stok yang cukup banyak, mereka tidak akan memesan lagi dalam waktu 2-3

bulan karena permintaan konsumen akhir sebenarnya tidak berubah. Akibatnya

pabrik tidak akan menerima pesanan selama 2-3 bulan dan stok menumpuk serta

ongkos-ongkos produksi dan pengiriman meningkat.

4. Rationing and Gaming

Jika permintan melebihi simply vang ada. maka permintaan tersebut akan

dijatah dengan perbandingan yang sama jumlah produk yang mereka pesan. Untuk

meneatasi hal ini maka konsumen akan melebih-lebihkan permintaan vane mereka

pesan. Jika permintaan berkurane. maka teriadilah nembatalan pesanan.

23

illwh/

Gambar 2.4. 4 (empat) penyebab terjadinya bullwhip effect

2.3.3. Cara Mengurangi Bullwhip Effect

Pengurangan bullwhip effect bisa dilakukan apabila penvebabnva dimengerti

dengan baik oleh pihak-pihak pada supply chain. Teknik atau pendekatan yang bisa

digunakan untuk meneurangi bullwhip effect tentunva harus berkorespondensi dengan

penyebabnya. Beberapa pendekatan yang diyakini bisa mengurangi bullwhip effect

adalah :

1. Information Sharing

Salah satu cara untuk mereduksi bullwhip effect adalah dengan membagi

informasi permintaan ke seluruh pemain pada supply chain, termasuk pusat

distribusi. pabrik maupun pemasok komponen atau bahan baku.

2. Memperpendek atau mengubah struktur sunnlv chain

24

Semakin panjang dan kompleks struktur suatu supply chain, semakin besar

kemungkinannva teriadi distorsi informasi. Oleh karena itu cara vane baik untuk

mengurangi bullwhip effect adalah dengan mengubah struktur supply chain

sehingga menjadi lebih pendek atau memungkinkan terjadinya pertukaran

informasi denean lebih lancar.

3. Pengurangan ongkos-ongkos tetap

Biaya-biaya tetap yang terlalu tinggi mengakibatkan kegiatan produksi maupun

pengiriman tidak bisa dilakukan dengan ukuran batch vane kecil. Ukuran batch

yang besar adalah salah satu sumber terjadinya bullwhip effect. Oleh karena itu

pengurangan bullwhip effect bisa dilakukan dengan mengupayakan pengurangan

ongkos-ongkos tetap sehingga produksi maupun pengiriman bisa dilakukan

dengan ukuran batch yang kecil.

4. Menciptakan stabilitas harga

Pemberian potonean harea oleh penyaiur ke toko-toko atau ritel bisa

mengakibatkan reaksi forward buying yang sebetulnya tidak berpengaruh pada

permintaan dari pelanggan akhir. Untuk menghindari reaksi forward buying,

frekuensi dan intensitas kegiatan promosi parsial seperti ini harus dikuranei dan

lebih diarahkan ke pengurangan harga secara kontinyu sehingga bisa menciptakan

program seperti every day low price (EDLP).

5. Pemendekan lead time

Bullwhip effect bisa diperkecil dengan pemendekan lead time. Lead time bisa

diperpendek denean meneubah struktur atau konfigurasi supply chain (misalkan

25

dengan menggunakan pemasok lokal), mengubah mode transportasi (dari

pengapalan ke pengiriman udara). atau denean cara-cara inovatif senerti cross-

docking dan perbaikan manajemen penanganan order, peniadwalan produksi

maupun pengiriman yang lebih baik, dan sebagainya.

2.4. Sistem Dinamis

Sistem Dinamis merupakan suatu metodologi untuk memahami berbaeai

masalah kompleks. Metode ini dikembangkan oleh Jay W Forester dengan nama

Industrial Dynamics pada tahun 1960. dengan menempatkan masalah-masalah dalam

sistem usaha sebagai topik utama. Pada perkembangan selanjutnya, topik bahasannva

meluas meliputi berbagai masalah sistem sosial, dan namanya disesuaikan menjadi

sistem dinamis.

Metode sistem dinamis mempelajari masalah dengan sudut pandang sistem,

dimana elemen-elemen sistem tersebut saline berinteraksi dalam suatu hubungan

umpan balik sehingga menghasilkan suatu perilaku tertentu. Interaksi dalam struktur

ini diterjemahkan kedalam model-model matematik yang selanjutnya dengan bantuan

komputer digital disimulasikan untuk memperoleh perilaku historisnya.

Untuk menggunakan metode ini, sebelum dimulai langkah-langkah

pemecahan masalah, ada dua hal yang perlu diperhatikan yaitu :

1. Bahwa masalah vane dihadapi menunjukkan adanya tanda-tanda dinamis. vane

berarti bahwa permasalahan tersebut berkenaan dengan suatu besaran yang

berubah terhadap waktu yang dapat dituangkan kedalam grafik dengan

26

variabelnya yang berupa deret waktu.

2. Bahwa masalah yang dihadapi bisa dieambarkan dalam bentuk hubunean

umpan balik.

Faktor-faktor metode sistem dinamis yaitu konsep umpan balik informasi dari

perilaku sistem. model matematik dari interaksi dinamis. dan komputer untuk

melakukan simulasi akan memungkinkan kita untuk melakukan serangkaian

eksperimen terkontrol mengenai keadaan sistem didalam sebuah

"LABORATORIUM". Disini kita bisa meneuii berbagai skenario kebiiaksanaan

yang akan diterapkan dalam sistem, sehingga kita bisa mendapatkan gambaran

mengenai perilaku dan performansi sistem.

2.4.1. Karakteristik Model

Karakteristik model vang baik sebagai ukuran tujuan pemodelan vaitu :

1. Tingkat generalisasi yang tinggi.

Makin tinggi tingkat generalisasi model, maka model tersebut akan danat

memecahkan masalah yang makin besar.

2. Mekanisme transparansi

Dapat menjelaskan sistem dinamis secara transnaran

3. Potensial untuk dikembangkan

Membangkitkan peneliti lain untuk meneliti lebih lanjut

4. Peka terhadap perubahan asumsi

Hal ini menunjukkan bahwa proses pemodelan tidak pernah selesai, peka

27

terhadap perubahan lingkungan.

2.4.2. Prinsip-prinsip pemodelan sistem

1. Elaborasi.

Pengembangan model dilakukan secara bertahap dimulai dari model

sederhana hingea diperoleh model vane lebih renresentatif.

2. Sinektik.

Sinektik adalah metode yang dibuat untuk mengembangkan pengenalan

masalah secara analoeis. Sinektik yang meneacu pada penemuan kesamaan-

kesamaan ini akan membantu analis menggunakan analogi yang kreatif dalam

pengembangan model.

3. Iteratif

Pengembangan model bukanlah proses yang bersifat mekanistis dan linier.

Oleh karena itu dalam tahap pengembangannya sangat mungkin dilakukan

pengulangan-pengulangan dan peninjauan kembali.

2.4.3. Alasan menggunakan model sistem dinamis.

Sistem dinamis pada dasarnva adalah sebuah sistem dimana pemodel akan

memperhitungkan nilai rasa dari sistem bukan hanya logika sebuah sistem. Kelebihan

ini yang paline menoniol dari pendekatan sistem dinamis. Hal ini danat diteranekan

sebagai berikut:

1. Sistem dinamis mampu untuk memenuhi serangkaian syarat dari sistem dan

28

permasalahan manajerial untuk membentukframe work pemodelan.

2. Sistem dinamis mampu menegabungkan antara manaiemen tradisional denean

ilmu manajemen untuk memperoleh informasi lebih banyak dan melakukan

pendekatan keilmuan dan mengatasi permasalahan secara lebih efektif.

3. Sistem dinamis menggunakan kekuatan fikir manusia dan meneatasi

kelemahannya dengan membagi keria antara manajer dan teknologi.

Pembangkitan struktur input dilakukan oleh manajer, sedang simulasi

dilakukan oleh komputer.

4. Sistem dinamis menggunakan beberapa sumber informasi yang berbeda yaitu

mental, tertulis dan data numeris agar model lebih berisi dan representatif.

5. Model sistem dinamis dapat membuat feedback untuk para pengambil

keputusan tentang mungkin tidaknya teriadi benturan dari serangkaian

kebijaksanaan dengan mensimulasikan dan menganalisa perilaku sistem pada

asumsi yang berbeda.

2.4.4. Konsep sistem dalam metode sistem dinamis.

Sistem dapat diartikan sebagai kumpulan elemen vang saline berinteraksi

untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan dalam lingkungan yang kompleks.

Ciri-ciri sistem adalah :

1. Dibangun dari elemen-elemen yang saling berkaitan.

2. Memiliki tuiuan sebagai dasar keberadaan sistem.

3. Memiliki proses transformasi input mrniadi output

29

4. Adanya mekanisme pengendali operasi terutama yang berhubungan dengan

perubahan yang teriadi dimana sistem itu berada.

Dalam metode sistem dinamis, konsep sistem mengacu pada sistem yang

tertutup atau sistem yang mempunyai umpan balik. Struktur hubungan umpan balik

tersebut menehubunekan keluaran nada periode sebelumnva denean masukan periode

yang akan datang. Jadi sistem umpan balik mempunyai kemamnuan untuk

mengontrol dirinya dalam mencapai tujuan tertentu yang diidentifikasinya sendiri.

Hubunean umnan balik ini merupakan dasar sistem. Hubunean tertutup ini

merupakan suatu rangkaian berurutan. Komponen ini adalah keputusan yang

mengontrol tindakan, level dari suatu sistem, dan informasi mengenai level sistem.

Informasi inilah vane merupakan umnan balik.

iiiiOiiiidai iciluuig

keadaan level

rvCaiiadii yltvtlj

sistem

Kenurusan

Gambar 2 5 Struktur huhuncran umnan halik sistem tertufnn

Informasi yang tersedia merupakan dasar pengambilan keputusan yang

merubah keadaan sistem. Informasi ini berasal dari keadaan (level) sebenarnva dari

sistem. tapi informasi tersebut dapat salah atau lambat, karena informasi tersebut

30

merupakan keadaan dari sistem yang teramati oleh kita dan bukannya keadaan sistem

yang sebenarnya. Jadi dasar dari proses nengambilan keputusan adalah keadaan

sistem yang teramati atau dirasakan dan bukannyakeadaan sebenarnya.

Proses umpan balik dapat dibedakan menjadi 2 bagian, yaitu umpan balik

nositif dan umpan balik negatif.

a. Umpan balik nositif (Reinforcing Loop)

Umpan balik positif menciptakan proses pertumbuhan, dimana suatu kejadian

menimbulkan akibat yang memperbesar kejadian berikutnya secara terus

menerus. Umpan balik ini mempunyai ciri adanya ketidakstabilan,

ketidakseimbangan dan pertumbuhan.

Contoh : Bila jumlah karyawan semakin bertambah maka biaya tenaga keria

yang akan dikeluarkan bertambah pula. Demikian juga sebaliknya.

Jumlah karyawan +! Biaya tenaga kerja

Gambar 2.6. Contoh umpan balik positif

b. Umpan balik negatif (Balancing Loop)

Umnan balik negatif selalu berusaha untuk mencapai tujuan tertentu (goal

seeking) atau keseimbangan dan berusaha memberikan koreksi sebagai

tindakan mengatasi kegagalan dalam mencapai tujuan atau keseimbangan

31

tersebut. Sebagai contoh umpan balik negatif ini adalah jumlah kematian

terhadap populasi penduduk. seperti dituniukkan nada eambar berikut:

J<f £»rnoti Qtn •'Ami Iqci

+

Gambar 2.7. Jumlah kematian terhadap populasi penduduk sebagai umpan balik

negatif

Sistem dinamis mendekati permasalahan dengan meneamati proses umpan

baliknva. Danat dikatakan bahwa struktur umnan balik berada dibelakane semua

perubahan yang teramati oleh kita. Premis utama dari sistem dinamis adalah

"Perilaku dinamis merunakan konsekuensi dari struktur sistem".

2.4.5. Konsep pemodelan dalam metode Sistem Dinamis

Model merapakan penggambaran dari keadaan vang sebenarnya dengan cara

memperlihatkan bagian-bagian utamanya yang ingin ditonjolkan. Menurut Forester,

model merupakan dasar dari penyelidikan eksperimental yang relatif murah dan

hemat waktu dibandingkan jika mengadakan percobaan pada sistem nyatanya. Model

dalam sistem dinamis dapat digolongkan kedalam model matematika yang

disimulasikan menurut waktu. yang mempresentasikan sistem dinamis. baik linier

maupun nonlinier, stabil maupun tidak stabil, steadystate maupun transient.

32

2.4.6. Batasan Tertutup

Batas sistem secara implisit menvatakan bahwa tidak ada pengaruh dari luar

batas tersebut yang diperlukan untuk membangkitkan perilaku dari sistem yang

diamati.

Batasan sistem merupakan garis imajiner yang memisahkan antara apa yang

dianeeap berada didalam dan diluar dari sistem yang kita amati. Didalam batas

tersebut terletak semua konsep dan kuantitas yang menurut nembuat model

berpengaruh pada sistem dinamis yang sedang diamati.

Kriteria utama untuk menarik batas sistem denean benar adalah membuat

hubunean umnan balik tertutun. Hubunean ini dibuat berdasarkan perilaku tertentu

dari sistem yang kita anggap paling menarik dan merupakan titik awal dari

neneamatan kita dan eeiala-eeiala yang teramati.

Selanjutnya untuk menentukan apakah berada didalam dan diluar batas

sistem., kita harus membedakan antara yang secara eksplisit ada didalam. Perbedaan

ini dilakukan denean cara agregasi dan interpretasi variabel dan juga hubuneannya

dengan tujuan penelitian yang diinginkan.

2.4.7. Prinsip-prinsip pengembangan model Sistem Dinamis.

Dalam mengembangkan model Sistem Dinamis. ada beberapa hal penting

yang perlu diperhatikan, terutama pada tahap konseptualisasi model,

a. Korespondensi variabel model denean variabel sistem nvata.

Model sistem dinamis harus bisa meneeambarkan denean tenat variabel

33

sistem nyata. Variabel model harus diukur dengan satuan yang sama seperti

nada sistem nyata. Untuk memperoleh perilaku sistem dinamis yang benar.

maka urutan waktu kejadian yang terjadi diantara variabel-variabei aktual

harus tetap dijaga didalam model.

b. Kontinvuilas

Dalam menvusun model awal dianggap bahwa setidaknva pada awalnva aliran

dan hubungan yang terjadi antar variabel bersifat kontinyu. Suatu keputusan

dianeeap berlangsung secara kontinyu sebagai taneganan terhadan nerubahan

informasi yang menjadi dasar keputusan tersebut. Ini berarti bahwa keputusan

tidak dipandang sebagai peristiwa terputus untuk tiap periode tertentu.

Beberapa alasan yang mendasari anggapan ini adalah:

1. Sistem sesungguhnya lebih bersifat kontinyu

Penandatanganan kontrak didahului oleh serangkaian negosiasi.

Keputusan vane diambil nada kenyataannya dilaksanakan dalam bentuk

serangkaian kegiatan.

2. Modul dengan aliran kontinyu membantu untuk memusatkan perhatian

pada pusat keraneka keria sistem. Keraneka ini lebih teratur dan tetap.

Pengamatan secara terpisah akan mengaburkan gambaran tentang

kerangka kerja sistem.

3. Model diskontinyu vane dievaluasi dengan interval waktu vane iarane

tidak harus dibuat berdasarkan kenyataan bahwa data yang diamati pada

sistem juga diambil dalam interval yang jarang pula. Model sebenarnya

34

berlangsung kontinyu sejalan dengan proses sebenarnya yang terjadi pada

sistem nyata. Perlu diineat bahwa angeapan kontinvu ini tidak

meneabaikan keiadian menvendiri. Denean memnelaiari keiadian

menyendiri tersebut, kita dapat memahami bagaimana keputusan dibuat

dan bagaimana aliran menealami delay,

c. Stabilitas dan Linieritas

Model dalam sistem dinamis bisa bersifat stabil atau tidak stabil, linier atau

tidak linier. Disebut stabil jika perubahan perilaku cenderune menuiu suatu

harga tertentu atau menuju keseimbangan, baik tanpa solasi maupun melalui

solasi yang teredam (steadystate). Sebaliknya tidak stabil jika menimbulkan

ketidakseimbangan (transient). Selanjutnya model disebut linier iika suatu

pengaruh atau gangguan tampak sebagai suatu penjumlahan sederhana.

Peristiwa dalam sistem sosial maupun ekonomi pada umumnya

menunjukkan geiala hubungan yang tidak linier. Keadan ini setelah dinerkuat

dengan tendensi ketidakstabilan akan memberikan bermacam-macamperilaku

dinamis seperti yang kita lihat pada dunia nyata.

2.4.8. Validasi Model Sistem Dinamis

Penilaian keabsahan model merupakan proses formal untuk meninjau berapa

besar tingkat kepercayaan yang dapat diberikan terhadap model tersebut. Dalam

sistem dinamis. keabsahan model dikaitkan denean konsistensi dan kesesuaiannva

dengan tujuan model. Secara formal juga terdapat berbagai pengujian keabsahan.

35

2.4.8.1. Pemodelan dan proses validasi

Dalam menilai validitas model, tujuan pembuatan model memegang peranan

yang sangat penting. Suatu model dikatakan baik jika ia berhasil mencapai tujuan

yang ingin dicapainya. Maka pernyataan mengenai tujuan model selain untuk

memusatkan arah penelitian juga berguna sekali dalam menilai validitas model.

Berbeda dengan statistika, dalam sistem dinamis penilaian suatu rangkaian terus

menerus dalam iterasi rangkaian kegiatan pembuatan model.

2.4.8.2. Validitas Sebagai Kesesuaian dan Konsistensi

Dalam sistem dinamis, masalah validitas diarahkan untuk menjawab

pertanyaan berikut :

> Apakah model sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dan sesuai dengan

masalah yang ingin diteliti ?

> Apakah model konsisten dengan keadaan sistemnya ?

Perkataan "valid" mencerminkan suatu keabsolutan mengenai kebenaran,

padahal kebenaran pada semua ilmu hanya bersifat relatif, sehingga lebih baik yang

dipermasalahkan adalah konsistensi dan kesesuaian.

Untuk mendapatkan model yang konsisten dan sekaligus sesuai tentunya

harus dilakukan konsensus antar keduanya. Dalam hal ini subjektifitas pembuat

model berpengaruh dengan kegunaan dan efektifitas. Untuk meneliti keadaan ini kita

dapat melakukan beberapa jenis pengujian.

36

2.4.8.3. Pengujian Kesesuaian dan Efektifitas Model

Prinsip pokok pengujian adalah membandingkan apakah kebijaksanaan yang

diterapkan pada sistem nyata konsisten dengan hasil yang diramalkan oleh model.

Walaupun pada analisis akhir banyak unsur subjektifiitas pembuat model yang

berpengaruh, tetapi terdapat serangkaian cara pengujian objektif untuk model sistem

dinamis.

Validasi Model

Fokus pengujian ini adalah terhadap struktur, perilaku dan implikasi

kebijaksanaan. Pengujian struktur model adalah pengujian asumsi model

dibandingkan dengan pengetahuan yang ada tentang sistem nyata. Selanjutnya

pengujian implikasi kebijaksanaan.

Validasi model dalam sistem dinamis ada 3 macam yaitu :

• Uji Struktur Model

• Uji Perilaku Model

Uji Implikasi Kebijakan

a. Uji Struktur Model

Dalam uji struktur model ada beberapa macam, yaitu :

Uji Verifikasi Struktur

Test dimaksudkan untuk menjawab pertanyaan berikut ini: "Apakah

model tidak mengandung kontrakdiksi dengan pengetahuan struktur sistem

aktual dan memiliki relevansi struktur yang tinggi dengan sistem aktual yang

dimodelkan ?"

37

Uji konsistensi Dimensi

"Apakah dimensi variabel pada setiap persamaan seimbang nada setian bagian

persamaan ?", jika dimensi tidak cocok pada kedua bagian sisi persamaan,

maka harus di review dan diformulasikan kembali.

Uji Validitas Permukaan

Uji ini untuk menguji validitas model pada permukaan, konsistensinya

dengan sistem aktual. "Apakah struktur model menyerupai sistem aktual?

Apakah struktur model merepresentasikan sistem aktual yang diidentifikasi?

Apakah ada kecocokan antara struktur model dan karakteristik esensial dari

sistem aktual.

Uji Verifikasi Parameter

Verifikasi Parameter dilakukan melalui definisinya dan nilai

parameter yang diseleksi dengan membandingkan pengetahuan dari sistem

aktual. "Apakah parameter cocok dengan konsep dan angka-aneka pada

kehidupan nyata ? Apakah parameter dapat dikenal pada sistem aktual atau

apakah beberapa parameter membuat keseimbangan persamaan ? Apakah

nilai parameter konsisten dengan ketersediaan uji informasi mengenai sistem

aktual?

Uji Kondisi Ekstrim

"Apakah setiap persamaan pada model membuat pengertian vane

sama jika suatu variabel dirubah pada kondisi ekstrem akan menghasilkan

suatu nilai kemungkinan akan terjadi". Sebagai contoh , Jika pada proses

38

inventory sebuah produksi mencapai nilai nol, output harus nol, dan jika

inventory pada produksi akhir nol pengiriman barane iuga akan nol. Jika

pengetahuan kondisi ekstrim dilibatkan, sebuah pengembangan modeldihasilkan pada bagian pengoperasian normal,

b. Uji Perilaku Model

Dalam uji struktur model ada beberapa macam, yaitu :

• Uji Sensitivitas Paramater

Pertanyaan untuk diiawab nada uii ini : "Apakah perilaku model

sensitif terhadap variasi nilai parameter contoh apakah moda perilaku

berubah dengan beberapa variasi parameter ?". Test ini mudah dalam

membentuk tingkat kenercavaan pada model vane menuniukkan insensitivitaskarena perubahan nilai parameter.

• Uji Sensitivitas Struktural

Pada uii ini sensitivitas dicek dengan memperhatikan referensi

perubahan struktural : "Apakah perilaku model sensitif terhadap formulasi

ulang struktur contoh Apakah mode perilaku berubah dengan variasistruktural ?".

• Uji Reproduksi Perilaku:

Uii ini membandingkan perilaku model dengan perilaku sistem aktual.

"Sebaik apa perilaku model dibandingkan dengan observasi perilaku sistem

aktual meliputi gejala pembangkitan, pembangkitan frekuensi, pentahapanrelatif. multiple mode, dan karakteriktik nerilaku ?"

39

• Uji Prediksi Perilaku :

Uii ini memfokuskan nada perilaku masa depan .Sistem dinamis tidak

digunakan untuk prediksi titik (optimasi) tetapi prediksi pola dan prediksiperistiwa untuk dievaluasi.

• Uii Prediksi Peristiwa :

Uii untuk melihat : "Apakah sebuah peristiwa merubah keadaan

sekitarnya, dapat ditemukan pada kehidupan nyata dan kondisi yangbagaimana yang serupa dengan peristiwa tersebut."

• Family Member Test

Terkadang dapat dibuat model general untuk sekelompok sistem yangterdiri dari anegota-angeota vane berbeda tetani dapat digolongkan sebaeai

suatu kelompok. Model adalah teori general yang dieambarkan padastrukturnya. Sedangkan keadaan sistem dilukiskan oleh nilai parameter.

Contoh model perusahaan vang kehilanean pangsa pasarnva dapat digunakanuntuk bermacam-macam perusahaan. "Bagaimana kebijakan yang berbeda

menghasilkan perilaku yang berbeda apakah model menunjukkan karakteristik

dari anggota yang berbeda dari kelompok jika kebiiakan dirubah sesuai

dengan perbedaan pengetahuan pembuatan keputusan antara anggota?c. Uji Implikasi Kebijakan

Dalam uii struktur model ada beberapa macam. yaitu :

• Testing Suitability

Test ini diartikan untuk melahirkan kepercayaan kecocokkan antara

40

implikasi kebijakan dengan tujuan. Uji kecocokkan ini meliputi sensitivitaskebijakanfoo/zcv sensitivity) dan uii kekakuan (robustness test)

• Test Konsintensi

Uji model implikasi kebijakan digunakan untuk konsistensi model

denean melihat nerubahan kebiiakan nada sistem real. Uii Konsistensi adalahuii prediksi perubahan perilaku, kecukupan batasan dan uji perbaikaan sistem.

' Changed Behavioral Prediction Test

Test ini meneuii : "Apakah model memprediksi denean benar.

bagaimana perubahan perilaku dari sistem jika sebuah kebijakan dilakukan?".Test dilakukan dengan perubahan kebijakan pada model dan memeriksakebenaran perubahan nerilaku. Resnon model dari perubahan kebiiakandibandingkan dengan respon sistem real terhadap perubahan kebijakanBoundary Adequacy Test

Uji ini memnertimbanekan hubungan struktural vane dibutuhkan

dalam mencapai tujuan model. "Apakah pengelompokkan model sudah tepatdan meliputi semua struktur yang relevan berisikan variabel dan pengaruhumpan balik vane dibutuhkan untuk permasalahan tersebut dankesesuaiannva dengan tujuan studi ?"

System Improvement Test

Ini merupakan test terakhir dari sistem dinamis vane mengidentifikasikebijakan dengan maksud memberikan perbaikkan performasi sistem aktual.Test ini meneuii : "Apakah kebiiakan memberikan keuntunean setelah

41

dilakukan terhadap model, ketika diimplementasikan juga memberikankeuntunean pada perilaku sistem aktual?".

Uji Implikasi Kebijakan mempunyai kegunaan, yaitu :

• Uji implikasi dibutuhkan untuk memberikan kepercayaan pada modelberdasarkan rekomendasi kebiiakan.

• Uii untuk validasi kebijakan dapat juga diklasifiksikan pada suitability,consistency, dan utility dan effectiveness.

Perilaku

• Struktur akan menentukan Perilaku

• Struktur adalah unsur-unsur nembentuk

• Pola Keterkaitan antar unsur

- Feedback

- Level/Stock

- Delay

- Nan-Linierhas

Perancangan Kebijakan

• Apabila perilaku sistem ingin dinibah. maka cari struktur mana vangmenyebabkan perilaku tersebut.

2.4.9. Simulasi

Simulasi merupakan alat analisis numeris terhadap model untuk melihatsejauh mana input mempengaruhi pengukuran output atas performansi sistem.

42

Pemahaman yang utama adalah bahwa simulasi bukan merupakan alat optimasi yangmemberi suatu keputusan hasil namun hanva merunakan alat pendukune keputusan(decision support system) dengan demikian interpretasi hasil sangat tergantungkepada pemodel.

Dalam melakukan studi sistem bahwa sebenarnya simulasi merunakan

turunan dari model matematik dimana sistem, berdasarkan sifat nerubahannya sendiridikategorikan menjadi 2yaitu sistem diskrit dan sistem kontinyu. Sistem diskritmemnunvai maksud bahwa jika keadaan variabel-variabei dalam sistem berubah

seketika itu juga pada poin waktu terpisah. Sedangkan sistem kontinyu mempunyaiarti jika keadaan variabel-variabei dalam sistem berubah secara terus-menerusfkontinyu) mengikuti ialannya waktu.

Dari penjelasan diatas dapat diambil konklusi bahwa simulasi pada dasarnyamerupakan suatu model dari suatu keadaan, dimana dalam model tersebut elemen-

elemen dari keadaan direpresentasikan dengan serangkaian proses aritmatika danlogik yang dapat dijalankan dengan bantuan komputer untuk meramalkan sifat-sifatdinamis dari keadaan itu (Emshoff, 1970). Model-model simulasi dapat dibuat untukhampir semua keadaan asalkan si nembuat model mamnu mengidentifikasi hubunganyang teriadi antar variabel-variabelnya.

Meskipun suatu model simulasi secara penting tidak dapat dikatakan valid,tetapi minimal dengan simulasi suatu model danat disaiikan secara tertulis.

konsekuensi-konsekuensinya dapat dipelaiari, dan hasilnva dapat dikomunikasikankepada orang lain. Dalam penggunaannya, ada beberapa karakteristik dari model-

43

model simulasi yaitu :

a. Statis - Dinamis

Suatu model simulasi dapat digunakan untuk merepresentasikan baik keadaanstatis maupun dinamis. Dalam banvak studi mengenai penelitian onerasionallebih sering dipakai model dinamis. Sebagai contoh adalah simulasi yangmenggambarkan penjualan dari suatu produk baru. Sedangkan simulasi yangstatis serine digunakan dalam perancangan tata letak ruangan dan fasilitas.

b. Agregat - Detil

Salah satu karakteristik yang penting dari model simulasi adalah tingkatagregasinva. Tinekat agregasi ini saneat bergantung nada tuiuan nemodelannya.

c. Kontinyu - Diskrit

Variabel-variabei dalam simulasi dapat berubah dalam empat cara :1. Secara kontinyu dalam seluruh selane waktu

2. Secara kontinyu dalam selang waktu tertentu

3. Secara diskrit dalam seluruh selang waktu

4. Secara diskrit dalam selane waktu tertentu

Pengeunaan variabel tergantung pada situasi yang dimodelkan, tuiuanpemodelan dan jenis fasilitas komputasi yang tersedia. Pada umumnya model-model agregat cenderang menggunakan variabel-variabei yang nilainvakontinyu tetapi dalam selang waktu yang diskrit. Contohnva dalam model-model sosio ekonomik. Sedangkan untuk variabel yang diskrit, seperti jumlahmesin. iumlah orang. atau transaksi dan dalam selane waktu vane diskrit.

44

d. Deterministik - Stokastik

Kebanvakan situasi dalam dunia nyata memiliki sifat stokastik. Kadang-kadanesifat ini harus dimodelkan secara eksplisit, tetapi seringkali dianggap cukupuntuk memodelkan situasi tersebut secara deterministik dengan menggunakannilai ekspektasi dari variabel

e. Ukuran selang waktu

Dimensi dari suatu simulasi adalah ukuran dari satuan waktu (selang waktuterkecil antara dua titik) yang digunakan. Ukuran ini berhubunean langsungdengan tingkat agregasi model. Dalam model yang bersifat agregat satuanwaktu relatif besar (tahun, dekade). Model-model yang lebih detil biasanyamenggunakan satuan waktu yang lebih kecil rhari. menit. detik)

2.4.9.1. Bangun Model Sistem Dinamis dan Notasi Yang Dipergunakan

Setelah melakukan pengidentifikasian masalah dan menentukan variebel-

variabel yang signifikan, selanjutnya kita dapat menyelidiki interelasi antar variabeltersebut. Untuk mendapatkan struktur umpan balik. maka kita mencari hubunean

sebab akibat antar variabel tersebut sampai terbentuk sengkelit umpan balik. Diagramyang dipergunakan untuk mempresentasikan struktur sengkelit umpan balik iniadalah diagram sengkelit sebab akibat (causal loop diagram). Selanjutnya diagramini akan dipergunakan sebagai dasar penvusunan diagram alir atau diagram rate /level. Bentuk model sistem dinamis yang merepresentasikan struktur umpan balikadalah diagram senekelit sebab akibat atau yang biasa disebut dengan Causal Loop

45

Diagram.

Lun dapat dibedakan menjadi 2 jenis lun vaitu :

a. Lup positif

Lup dikatakan nositif bila iumlah hubunean negatif antar variabelnva adalah nolatau genap.

b. Lup negatif

Lup dikatakan negatif bila iumlah hubunean negatif antar variabelnva adalah

ganjil. Diagram ini menunjukkan arah aliran perubahan variabel dan

polaritasnya. Polaritas aliran sebagaimana diungkapkan diatas dibagi menjadipositif dan negatif.

Bentuk diagram lain yang juga menggambarkan struktur model sistem

dinamis adalah Diagram Aliran atau Flow Diagram. Diagram aliranmerepresentasikan hubunean antar variabel vang telah dibuat dalam diagram sebab

akibat dengan lebih jelas, dengan menggunakan berbagai simbol tertentu untukberbagai variabel yang teriibat. Diagram ini dapat membedakan informasi fisik dari

sub sistem dan dapat mengklasifikasikan semua jenis variabel dan fungsi. Selain ituflow diagram iuea menjadi alat utama dalam merepresentasikan struktur umpan balikatau feed back dalam segi fisik dan aliran informasi dan barang.

Menurut Salient, flow diagram mempunyai karakteristik sebagai berikut:

a. Membedakan antara subsistem fisik dan subsistem informasi.

b. Membedakan antara tipe-tipe variabel.

c. Mempunyai korespondensi satu-satu dengan persamaan matematis.

46

d. Menunjukkan berbagai delay atau penundaan dalam sistem.

e. Menunjukkan rata-rata ataunemulusan dalam sistem.

f- Menunjukkan secara jelas fungsi-fungsi khusus yang digunakan dalam rumus

persamaan matematis.

g. Membedakan simbol dalam tiap variabel vane berbeda

Variabel dalamflow diagram dapat diklasifikasikan sebagai berikut:

a. Level (stocks)

Variabel level atau state meneeambarkan suatu kondisi sistem pada setiap saat.

Variabel ini dinyatakan dengan sebuah besaran kuantitas terakumulasi sebagai

akibat aktivitas aliran sepanjang waktu. Level akan dipengaruhi oleh rate (flow)

Gambar 2.8. Simbol level

b. Rate (flow)

Variabel rate menggambarkan suatu aktivitas. pergerakan (movement) dan

aliran yang berkontribusi terhadap perubahan per satuan waktu dalam suatu

level yang dinyatakan dalam suatu besaran laju perubahan. Tipe variabel yangakan mempengaruhi variabel level.

uamDar 2.9. Simbol Rate

47

c. Auxiliary

Variabel auxiliary merupakan variabel tambahan untuk menvederhanakan

hubungan informasi antara level dan rate. Variabel ini dinyatakan dalam

persamaan matematik yang pada dasarnya merupakan bagian dari persamaan

rate. Tine variabel vane memuat perhitungan dasar nada variabel lain.

( o \

sitiXlilut'y i

Gambar 2.10. Simbol Auxiliary

d. Constant

Merupakan input informasi untuk rate secara langsung maunun melalui variabel

auxiliary. Tine variabel yang memuat nilai tetap yang akan digunakan dalamperhitungan variabel auxiliary atau variabel flow.

/\

e. Link

Constant

Gambar 2.11. Simbol Constant

Sebuah alat vane menehubunekan antara satu variabel denean variabel lainnva.

Dalam Powersim Studio link dapat dibedakan menjadi link dan delayed link.

48

//

Gambar 2.12. Simbol Link dan Delayed Link

f. Variabel Exogen

Merunakan nernvataan dari variabel luar sistem yang memnenearuhi sistem.

Variabel ini dinyatakan dalam bentuk fungsi dari waktu.

g. Sumber (source)

Menyatakan asal aliran yang harganya tidak berpengaruh terhadap sistem dan

endapan {sink) menyatakan tujuan dari suatu aliran yang tidak mempengaruhisistem.

Pada dasarnya. penentuan level dan rate adalah yang tenentine bagipemodelan sistem dinamis. Level dapat diibaratkan seperti sebauh bak dan rate

adalah keran yang mengisi bak tersebut dengan air atau sumbat didasar bak yangmeneeluarkan air didalam bak tersebut. Ilustrasi tersebut selalu dapat digunakanuntuk menjadi panduan dalam menentukan level atau rate suatu sistem.

Sebagai contoh, pada sistem populasi disuatu kota (misalkan Jogja), yangmeniadi level adalah populasi di Jogjakarta dan vane menjadi rate adalah iumlah

kelahiran dan kematian. Contoh lain dalam penentuan rate dan level adalah sebagaiberikut:

49

Tabel 2.1. Contoh Rate Dan Level

I Rate fmenambah level) Level Rate (mengurangi level)

Pemasukan Kas Organisasi Pengeluaran

Debit Kas Kredit

customer Keaiizauon Customer value Customer Service

Pendapatan Kotor Profit Biaya

Produksi Persediaan Pengiriman

oesuai uengan tujuan sistem dinamis, maka pemodelan sistem dinamis tidak

akan menghasilkan suatu nilai tertentu. Keluaran (output) yang dihasilkan denganpendekatan ini adalah beruna kumpulan data yang memiliki pola tertentu. Dari data-

data tersebutlah kemudian nemodel dapat menginterpretasikan sesuai dengan tujuanawal pemodelan. Gambar dibawah ini adalah beberapa tipe grafts yang sering ditemuidalam sistem dinamis.

50

tambahan AirPertambahan A ir

(a)(b)

/

tambahan Airi ertarnbahan A

(c)(d)

Gambar 2.13. (a) constan, (b) dan, (c) fungsi ramp, (d) fungsi sinwave

2.4.9.3. Kelebihan Dan Kekurangan Sistem Dinamis

Sebagaimana lavaknva sebuah metodologi. maka model simulasi sistemdinamis pun memiliki sejumlah kekurangan dan kelebihan. Berikut ini disebutkanbeberapa kelebihan dan kekurangan vane dimiliki oleh metode sistem dinamis.

a. Kelebihan Metode Sistem Dinamis

1• Sistem Dinamis memiliki kemampuan yang sangat baik dalam menerangkanperilaku dan karakteristik sistem yang diamati.

2. Karena berorientasi pada mekanisme internal, maka akan sangat mudah

51

digunakan oleh para pengambil keputusan untuk menganalisis kebijakan

vane dibuatnya.

3. Sistem Dinamis dapat menerangkan hubungan kausal dan konsekuensi dari

perubahan keadaan setiap variabelnya.

4. Denean konsep simulasi yang dimilikinya. maka sistem dinamis memiliki

fleksibilitas dalam aplikasinya, serta tidak mengganggu sistem riil yang

diamati.

5. Sistem Dinamis saneat baik untuk memodelkan sistem-sistem sosial dan

managerial yang membutuhkan pengelolaan akan data yang banyak secara

baik serta memiliki hubungan yang non linier dari setiap variabelnya.

b. Kekurangan Metode Sistem Dinamis

1. Sistem Dinamis adalah alat deskripsi sistem, dan bukan alat untuk

menyelesaikan masalah, sehingga diperlukan alat-alat penyelesaian lain

euna mendesain alternatif pengembangansistem vane diamati.

2. Sistem Dinamis memiliki karakteristik yang sangat subyektif, sehingga

pengetahuan pemodel akan sistem yang diamati sangat menentukan akan

validitas model vane dibuat.

3. Model yang komnlek membutuhkan skill dan pengetahuan khusus untuk

memahaminya.

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Metode Penelitian

Sesuai dengan karakteristik permasalahan, penelitian ini dilakukan dengan

menggunakan metode sistem dinamis. Metode ini dipilih untuk dapat

mengakomodasikan aspek non-linearitas, feedback loop, dan penundaan (delay)

yang terdapat dalam sistem rantai pasok. Penelitian ini akan dilakukan melalui

pengembangan model simulasi dengan bantuansoftware Powersim 2005.

3.2 Obyek Penelitian

Penelitian dilaksanakan di PT.Jauwhannes Traco.

3.3 Sumber Data

Sumber data merupakan tempat dan bahan untuk mendapatkan data, baik

data primer maupun data sekunder. Data yang diperlukan dalam penelitian ini

adalah :

1. Data Primer

Yaitu data yang diperlukan dari sumbernya secara langsung melalui

pengamatan dan pencatatan langsung dari obyek yang diteliti. Data ini

diperoleh dari bagian produksi, bagian logistik, bagian pemasaran,

pimpinan perusahaan, staf dan karyawan serta pihak-pihak terkait yang

berhubungan dengan data penelitian yang akan diambil.

52

53

2. Data Sekunder

Yaitu data yang diperoleh dari studi pustaka dan data-data atau

dokumen-dokumen perusahaan.

3.4 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data dibagi menjadi dua yaitu studi lapangan dan

studi kepustakaan.

1. Studi Kepustakaan

Studi kepustakaan ini dimaksudkan untuk menguasai teori-teori dan

konsep-konsep mendasar yang dapat diterapkan dalam penelitian yang

sesungguhnya sehingga akan didapatkan hasil yang bersifat alamiah. Cara

ini dilakukan dengan mendapatkan informasi dari bacaan dan referensi

yang ada.

2. Studi Lapangan

Studi lapangan ini dilakukan agar teori yang sudah dipelajari sebelumnya

dari studi literatur atau studi pustaka dapat diaplikasikan kedalam bentuk

program simulasi yang dapat membantu dalam mengambil keputusan

dalam menyelesaikan masalah. Studi lapangan ini dilakukan di PT.

PT.Jauhanes Traco beserta saluran distribusinya. Adapun cara

pengumpulan data dengan metode studi lapangan adalah :

a. Wawancara.

Yaitu mengadakan tanya jawab langsung dengan pimpinan

perusahaan, manajer, staf dan karyawan serta pihak-pihak yang

54

berkaitan dengan masalah yang akan diteliti.

b. Observasi

Yaitu mengumpulkan data dengan cara melakukan pencatatan atau

pengamatan secara langsung ditingkat distributor. Pengumpulan data

dilakukan selama 12 minggu yaitu dari Bulan Januari 2007 - Bulan

Maret 2007. Data-data tersebut kemudian diolah berdasarkan metode

simulasi menggunakan software Powersim Studio 2005.

3.5 Identifikasi Data

Dalam menyelesaikan masalah diperlukan data-data konkrit sehingga

masalah dapat diselesaikan. Data-data yang diperlukan dalam penelitian ini

adalah:

a. Data Primer:

1. Jumlah persediaan pada tingkat distributor dan retailer.

2. Jumlah pengiriman barang ke distributor, retailer dan penjualan ke

konsumen.

3. Permintaan konsumen, pesanan ke distributor dan pesanan ke pabrik.

4. Safety Stock distributor dan retailer.

5. Lead time dari distributor dan pabrik.

b. Data Sekunder

Yaitu data yang diperoleh dari literatur-literatur yang berhubungan dengan

masalah yang dibahas.

55

3.6 Model Penelitian

Model penelitian yang digunakan oleh penulis merupakan gambaran

sistem yang ada pada perusahaan dan saluran distribusinya yang menyebabkan

terjadinya variabilitas permintaan.

Model yang diamati adalah saluran distribusi produk mulai dari distributor

sampai ke retailer. Pertama kali dilakukan pembentukan model berupa diagram

sebab akibat secara manual (causal loop diagram) yang selanjutnya

ditransformasikan kedalam pembentukan diagram sebab akibat menggunakan

software Powersim Studio 2005.

3.7 Pengolahan Data

3.7.1 Formulasi model

Setiap studi selalu dimulai dengan suatu pernyataan yang jelas tentang

tujuan yang hendak dicapai. Secara keseluruhan harus direncanakan pula variabel-

variabei yang terdapat dalam sistem obyek.

3.7.2 Pengumpulan dan Analisa Data

Informasi dan data sebaiknya dikumpulkan pada secara terpusat dan

digunakan untuk melakukan spesifikasi prosedur operasi dan distribusi

probabilitas untuk variabel random yang terdapat dalam model.

3.7.3 Konseptualisasi Sistem

Konseptualisasi sistem berarti menerapkan batasan model

56

mengidentifikasikan hubungan sebab akibat dan kerangka kebijakan yang ada.

Konseptualisasi sistem dilakukan untuk lebih memahami sistem, terutama

terhadap perilakunya yang membentuk sebuah hubungan sebab akibat. Hal ini

dilakukan salah satunya dengan membangun model diagram sebab akibat. Setelah

diagram sebab akibat jadi, kemudian dibuat flow diagram dimana dari diagram

sebabakibatdikembangkan lagi dengan formulasi-formulasi yang ditentukan.

3.7.4 Simulasikan Model

Dengan bantuan software Powersim Studio 2005, simulasi model yang

telah dibuat dijalankan (run) untuk melihat hasilnya.

3.7.5 Uji Validasi

Program yang dijalankan dapat digunakan untuk menguji sensitivitas hasil

dari model terhadap perubahan kecil pada parameter masukan. Jika hasilnya

berubah secara ekstrim maka suatu estimasi yang baik harus diambil. Jika sistem

nampak sama dengan yang ada saat ini, data hasil dari program simulasi dapat

dibandingkan dengan sistem nyatanya. Jika 'hasilnya' baik maka program

simulasi dinyatakan valid dan model dianggap representasi dari sistem nyata.

3.7.6 Membuat Skenario Alternatif

Jika program simulasi sudah dinyatakan valid maka pemodel dapat

melakukan berbagai eksperimen model perbaikan terhadap program atau model

tersebut sesuai dengan tujuan penelitiannya.

57

3.7.7 Simulasikan Model Alternatif

Model alternatif yang telah dibuat sesuai dengan kebijakan yang diberikan

kemudian di run untuk mendapatkan hasil output.

3.7.8 Membandingkan Output Skenario Alternatif

Hasil dari output model alternatif kemudian dibandingkan dengan output

model awal. Output dari model alternatif tersebut diharapkan mempunyai nilai

yang lebih baik dari model awal, namun adakalanya justru model alternatif justru

menghasilkan output yang tidak lebih baik dari model awal, hal ini disebabkan

oleh faktor-faktor tertentu.

3.7.9 Skenario Memecahkan Masalah

Dari model alternatif tersebut kemudian dipilih mana yang menghasilkan

hasil yang lebih baik dari model awal, jika model alternatif memberikan hasil

yang tidak lebih baik maka akan dibuat model skenario alternatif yang lain yang

dapat memberikan hasil yang lebihbaik.

3.7.10 Implementasi Model Alternatif

Jika model alternatif yang lebih baik dari model awal dapat dibuat, maka

model tersebut dapat dijadikan sebagai usulan kebijakan baru bagi perusahaan dan

bukan sebagai alat pembuat keputusan.

3.8 Kerangka Pemecahan Masalah.

Simulasikan Model Alternatif

Membandingkan Output Skenario Alternatif

Gambar 3.1. Diagram Alir Penelitian

58

output tidak valid

(perbaikan model)

tidak

BAB IV

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1. Pengumpulan Data

4.1.1 Gambaran Umum Perusahaan

PT. Jauwhannes Traco berdiri pada tahun 1992 yang bertempat di Jalan

Magelang km. 9,5 No. 45A Sleman, Yogyakarta. Saat ini PT. Jauwhannes Traco

berperan sebagai main distribution untuk daerah Regional Yogyakarta dari produk-

produk yang diproduksi oleh PT. Indotirta Jaya Abadi, salah satu produknya adalah

air minum Aguaria. Kegiatan distribusi yang dimaksud adalah kegiatan menyalurkan

barang ke pasar-pasar sehingga dapat disalurkan atau dikonsumsi oleh konsumen.

PT. Jauwhannes Traco nantinya yang akan bertugas menyalurkan dan

mendistribusikan Aguaria dari PT. Indotirta Jaya Abadi kepada retailer-retailer. PT.

Jauwhannes Traco memiliki 8 retailer yang tersebar di beberapa wilayah di

Yogyakarta. Adapun nama-nama retailerdan alamatnya adalah sebagai berikut:

1) UD Makmur terletak di Jl. Palagan, Sleman.

2) Wijaya Mandiri terletak di Kota Gede.

3) Sadono terletakdi Bantul.

4) Wagiyo terletak di Wonosari.

5) Pucung terletak di Jl. Diponegoro.

6) Okta terletak di Timoho

7) Bambang terletak di Jl. Kaliurang km. 4.

59

60

8) Tuwar terletak di Wates

Adapun struktur distribusi perusahaan dapat digambarkan sebagai berikut:

*T. Indotirta Jaya Abadi(Manufacture)

ii

v

PT. Jawhannes Traco

(Distributor)

ii

i '

1 r ^ ' ' ' 1 r i' V w

Retailer I Retailer II Retailer Retailer Retailer V Retailer RetailerUD Wijaya III IV Pucung VI VII

Makmur Mandiri Sadono Wagiyo Okta Bambang

Gambar 4.1 Struktur Distribusi Perusahaan

4.1.2 Struktur Organisasi

Organisasi merupakan bagian penting dalam manejemen untuk mengelola

segala kegiatan dalam perusahaan. Perusahaan dapat berjalan dengan lancar apabila

organisasinya tersusun dengan baik. Pembagian tugas, wewenang dan tanggung

jawab dari PT. Jauwhannes Traco dicerminkan dalam bentuk struktur organisasi yang

berbentuk line organization, dimana wewenang dan perintah mengalir dari puncak

pimpinan yang tertinggi sampai dengan pelaksana yang paling bawah yang berbentuk

Retailer

VIII

Tuwar

61

garis lurus dengan melalui bagian-bagian yang ada. Tiap-tiap atasan mempunyai

bawahan-bawahan dan bertanggung jawab kepada atasan, demikian pula seorang

atasan hanya mempunyai sejumlah bawahan tertentu. Dengan demikian dapat

ditetapkan bahwa hubungan garis merupakan hubungan saklar, dimana atasan dapat

memberikan perintah langsung kepada bawahnya.

4.1.3. Macam-macam Produk

Untuk memenuhi kebutuhan konsumen dalam berbagai kesempatan, untuk

saat ini Aguaria telah tersedia dalam berbagai jenis kemasan, yang dirancang untuk

kepraktisan dan kemudahan konsumen tidak lupa dijamin akan kehigienisan

produknya.

Kemasan Gelas 240 ml

Aguaria tersedia dalam kemasan gelas plastik 240 ml yang praktis untuk dibawa

dalam perjalanan, jamuan pertemuan, dan lunch box atau makanan dalam kotak.

Sehingga konsumen sangat diuntungkan karena kemudahannya ini.

Kemasan Botol 600 ml

Aguaria dalam kemasan ini ditujukan untuk bepergian ataupun jalan-jalan sehingga

mudah untuk dibawa karena ringan.

Kemasan Botol 1500 ml

Aguaria kemasan 1500 ml sangat praktis bagi yang akan bepergian dengan

menggunakan kendaraan. Karena ukurannya yang pas untuk dalam bepergian

perjalanan di dalam maupun ke luar kota.

62

Kemasan Galon

Aguaria dalam kemasan ini sangat praktis dan ekonomis dalam penggunaan di

perkantoran maupun dalam rumah tangga. Sangat cocok untuk konsumsi sehari-hari.

4.1.4. Data Supply Chain

Proses pendistribusian produk pada PT. Jauwhannes Traco dijelaskan pada

gambar berikut:

Unit Produksi

(PT. Indotirta JayaAbadi)

Distributor

(PT. Jauwhannes Traco)Retailer

Gambar 4.2 Rantai Distribusi Dan Rantai Informasi

Keterangan :

• Rantai Distribusi

Rantai Informasi

Pada sistem supply chain di PT. Indotirta Jaya Abadi, dari pabrik akan

didistribusikan pada distributor. Dimana disini PT. Jauwhannes Traco yang

merupakan main distributor wilayah DIY akan melayani permintaan untuk agen-agen

atau retailer-retailer yang berada pada wilayah DIY. Dan untuk penelitian ini diambil

8 retailer yaitu:

63

Retailer 1 : UD. Makmur

Retailer 2 : Wijaya Mandiri

Retailer 3 : Sadono

Retailer 4 : Wagiyo

Retailer 5 : Pucung

Retailer 6 : Okta

Retailer 7 : Bambang

Retailer 8 : Tuwar

Dalam penelitian untuk mengetahui jumlah kapasitas produk yang optimal

diperlukan beberapa data yang berkaitan. Data yang dibutuhkan berorientasi pada

fluktuasi permintaaan konsumen yang cukup tinggi.

Beberapa produk yang diambil tersebut mempunyai tingkat permintaan

berfluktuasi cukup tinggi karena produk tersebut merupakan produk konsumsi dan

kebutuhan yang lazim digunakan.

Data-data diambil selama 12 minggu mulai bulan Januari 2007 sampai Maret

2007. Produk yang akan jadi objek penelitian adalah satu jenis saja yaitu produk

kemasan galon.

1. Permintaan Konsumen

Data permintaan konsumen perminggu selama periode Januari 2007 -

Maret 2007 adalah sebagai berikut:

Tabel 4.1. Permintaan Konsumen

Retailer

PERIOD!- (MINGGU)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

UD. Makmur 40 32 26 30 31 25 29 31 26 28 24 20

Wijaya Mandiri 16 20 25 16 22 18 24 15 16 20 23 19

Sadono 15 20 18 17 19 15 15 16 12 18 16 12

Wagiyo 15 15 12 16 11 13 17 16 15 16 14 12

Pucung 12 10 13 7 12 20 13 10 7 12 12 12

Okta 16 18 17 20 15 17 13 19 15 18 14 15

Bambang 11 15 7 9 8 8 6 7 10 10 13 12

Tuwar 10 12 15 16 16 14 11 11 13 12 13 16

Total 135 142 133 131 134 130 128 125 114 134 129 118

64

2. Persediaan Retailer

Data persediaan retailer perminggu selama periode Januari 2007 - Maret

2007 adalah sebagai berikut:

Tabel 4.2. Persediaan Retailer

Retailer

PERIODE (MINGGU)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

UD. Makmur 40 32 26 30 27 21 25 27 22 20 16 12

Wijaya Mandiri 16 15 13 11 22 20 19 10 11 16 15 10

Sadono 15 13 11 10 12 10 11 14 17 17 13 11

Wagiyo 15 11 14 22 19 20 19 17 15 12 10 12

Pucung 12 15 15 13 18 20 13 13 14 17 18 16

Okta 20 17 15 19 17 12 12 14 10 10 12 13

Bambang 15 14 10 12 15 17 18 21 24 21 22 17

Tuwar 10 17 19 22 16 14 12 11 13 11 12 15

Total 143 134 123 139 146 134 129 127 126 124 118 106

3. Penjualan

Data penjualan perminggu selama periode Januari 2007 - Maret 2007

adalah sebagai berikut:

Tabel 4.3. Penjualan

Retailer

PERIODE (MINGGU)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

UD. Makmur 40 32 26 30 31 25 29 31 26 28 24 20

Wijaya Mandiri 16 20 25 16 22 18 24 15 16 20 23 19

Sadono 15 20 18 17 19 15 15 16 12 18 16 12

Wagiyo 15 15 12 16 11 13 17 16 15 16 14 12

Pucung 12 10 13 7 12 20 13 10 7 12 12 12

Okta 16 18 17 20 15 17 13 19 15 18 14 15

Bambang 11 15 7 9 8 8 6 7 10 10 13 12

Tuwar 10 12 15 16 16 14 11 11 13 12 13 16

Total 135 142 133 131 134 130 128 125 114 134 129 118

65

4. Pesanan Ke Distributor

Data pesanan ke distributor perminggu selama periode Januari 2007


Tabel 4.4. Pesanan Ke Distributor

Retailer

PERIODE (MINGGU)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

UD. Makmur 32 26 30 27 25 29 31 26 24 24 20 28

Wijaya Mandiri 15 18 23 27 20 17 15 16 21 19 18 20

Sadono 13 18 17 19 17 16 18 19 12 14 14 15

Wagiyo 11 18 20 13 12 12 15 14 12 14 16 18

Pucung 15 10 11 12 14 13 13 11 10 13 10 12

Okta 13 16 21 18 10 17 15 15 15 20 15 16

Bambang 10 11 9 12 10 9 9 10 7 11 8 8

Tuwar 17 14 18 10 14 12 10 13 11 13 16 17

Total 126 131 149 138 122 125 126 124 112 128 117 134

5. Persediaan Distributor

Data persediaan distributor perminggu selama periode Januari 2007


66

Tabel 4.5. Persediaan Distributor

Retailer

PERIODE (MINGGU)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Persediaan Distributor 150 174 143 144 136 144 169 193 169 177 169 152

6. Pengiriman Ke Retailer

Data pengiriman ke retailer perminggu selama periode Januari 2007


Tabel 4.6. Pengiriman Ke Retailer

Retailer

PERIODE (MINGGU)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

UD. Makmur 32 26 30 27 25 29 31 26 24 24 20 28

Wijaya Mandiri 15 18 23 27 20 17 15 16 21 19 18 20

Sadono 13 18 17 19 17 16 18 19 12 14 14 15

Wagiyo 11 18 20 13 12 12 15 14 12 14 16 18

Pucung 15 10 11 12 14 13 13 11 10 13 10 12

Okta 13 16 21 18 10 17 15 15 15 20 15 16

Bambang 10 11 9 12 10 9 9 10 7 11 8 8

Tuwar 17 14 18 10 14 12 10 13 11 13 16 17

Total 126 131 149 138 122 125 126 124 112 128 117 134

7. Pesanan Ke Pabrik

Data pesanan ke pabrik perminggu selama periode Januari 2007 - Maret

2007 adalah sebagai berikut:

Tabel 4.7. Pesanan Ke Pabrik

Retailer

PERIODE (MINGGU)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Pesanan Ke Pabrik 150 100 150 130 130 150 150 100 120 120 100 150

67

8. Penerimaan Dari Pabrik

Data penerimaan dari pabrik perminggu selama periode Januari 2007


Tabel 4.8. Penerimaan Dari Pabrik

Retailer

PERIODE (MINGGU)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Penerimaan Dari Pabrik 150 100 150 130 130 150 150 100 120 120 100 150

9. Biaya Pesan, Biaya Simpan dan Biaya Backlog

Data biaya yang diperlukan adalah biaya simpan, biaya pesan dan biaya

backlog. Ketiga data tersebut diperlukan sebagai parameter untuk melihat

seberapa besar performansi sistem nyata terhadap gangguan yang ada.

a. Biaya Simpan

Biaya penyimpanan (holding costs atau carrying costs) yaitu terdiri

atas biaya-biaya tetap maupun biaya variabel yang bervariasi secara langsung

dengan kuantitas persediaan. Besarnya biaya simpan meliputi sebagai berikut:

• Biaya Tetap

> Biaya Tenaga Kerja

Tenaga kerja di gudang = 3 orang

Gaji per bulan = Rp. 500.000/orang

Biaya tenaga kerja total = Rp. 500.000 x 3 = Rp. 1.500.000/ bulan

> Biaya Sewa Gudang = Rp. 15.000.000/tahun = 1.250.000/bulan

68

> Biaya Listrik Gudang = Rp. 150.000/bulan

> Biaya Administrasi = Rp. 75.000/bulan

Total biaya tetap = Rp. 1.500.000 + Rp. 1.250.000 + 150.000 + 75.000

= Rp. 2.750.000/bulan

• Biaya Variabel

> Biaya Asuransi

Besamya biaya asuransi adalah 5% dari harga pembelian setiap

tahunnya, yaitu :

— x Rp. 7000 = Rp. 350/galon/tahun100

= Rp. 0,96/galon/hari

> Biaya Modal (opportunity cost ofcapital)

Besamya biayamodal didapat dari suku bunga dibank sebesar 6% per

tahun dikalikan dengan harga pembelian, yaitu :

— x Rp. 7000 = Rp. 420/galon/tahun100

= Rp. 1,15/galon/hari

Total biaya variabel = BiayaAsuransi + Biaya Modal

= Rp.0,96 + Rp.1,15 = Rp. 2,11/galon/hari

69

b. Biaya Pesan

Biaya pemesanan atau pembelian (ordering costs atau procurement

costs) adalah biaya yang dikaitkan dengan dengan usaha untuk mendapatkan

bahan atau produk dari luar.

Besamya biaya pesan per order meliputi sebagai berikut:

• Biaya Administrasi : Rp. 10.000

• Ongkos Sopir + Assisten danbiaya transportasi ditanggung pabrik

Biaya Pesan

= Rp. 10.000 per order

c. Biaya Backlog Distributor

Biaya kehabisan atau kekurangan produk (backlog costs), adalah biaya

yang timbul apabila persediaan tidak mencukupi adanya permintaan produk.

Besamya biaya backlog per galon ditentukan sebagai berikut:

• Harga jual per galon : Rp. 8.000

• Besamya keuntungan per galon adalah 12,5 % dariharga jual

• Biaya backlog : 12,5 % x Rp. 8.000

: Rp. 1.000 per galon

d. Biaya Backlog Retailer

Besamyabiaya backlog per galon ditentukan sebagai berikut:

70

• Harga jual per galon : Rp. 8.500

• Besamya keuntungan per galon adalah Rp. 8.500 - Rp. 8.000

• Biaya backlog : Rp. 500 per galon

4.2. Pengolahan Data

4.2.1. Definisi Masalah Manajemen Supply Chain di PT. Jauwhannes Traco

Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan pada bab satu, masalah

yang dihadapi oleh PT. Jauwhannes Traco adalah masalah manajemen supply chain

yang kompiek yang saling terkait satu dengan yang lainnya, mulai dari permintaan

pelanggan sampai pengelolaan manajemen persediaan. Manajemen persediaan yang

ada terkait dengan leadtime dari pabrik dan jumlah produk yang diterima dari pabrik,

serta masalah pengendalian inventory untuk memenuhi permintaan pelanggan dengan

batasan-batasan yang ada.

Permasalahan satu dengan lainnya saling terkait satu sama lain, sehingga

penyelesaian pada satu masalah akan berdampak pada aspek-aspek lain yang terkait.

Untuk itu dalam penelitian ini akan dilakukan analisa manajemen supply chain mulai

dari produk diterima distributor sampai produk akhir diambil/dijual ke customer.

Dinamika supply chain ini akan dianalisa menggunakan metode sistem dinamis yang

akan dibantu menggunakan software Powersim Studio 2005 sebagai alat simulasi.

Sebelum membangun model sistem dinamis ke dalam komputer terlebih dahulu akan

dibangun model konseptual menggunakan beberapa tools yang biasa digunakan

71

dalam penelitian sistem dinamis, yaitu model boundary diagram dan causal loop

diagram.

4.2.2. Penentuan Time Horizon

Time horizon ditentukan selama 3 bulan yaitu mulai dari 1 April 2007 sampai

dengan 1 Juli 2007. Penentuan rentang waktu ini didasarkan pada data yang tersedia

dan pembuatan model ini tidak bertujuan untuk melakukan peramalan permintaan di

masa yang akan datang. Dalam penentuan time horizon ini juga sudah

dipertimbangan bahwa feedback dari semua loop dalam model sudah terjadi dan

dapat diamati sehingga dinamika sistem sudah dapat dianalisis.

4.2.3. Formulasi Hipotesis Dinamik

4.2.3.1. Model boundary diagram (MBD)

MBD merupakan diagram yang menerangkan cakupan dari model yang dibuat.

MBD mengklasifikasikan variabel-variabei yang ada ke dalam faktor endogenous,

exogenous dan excluded. Gambar 4.3. menunjukkan MBD dalam penelitian ini.

Faktor endogenous merupakan faktor penting dalam model yang akan

diformulasi/dideftnisikan lebih lanjut dalam tahap formulasi model simulasi. Dalam

penelitian ini ada 20 variabel yang dimasukkan dalam faktor endogenous. Faktor

exogenous merupakan parameter yang mempengaruhi perilaku model tetapi

diasumsikan tidak dipengaruhi oleh faktor lainnya. Variabel-variabei yang masuk

dalam faktor exogenous dalam penelitian ini merupakan variabel konstanta atau

72

batasan-batasan yang bemilai tetap. Ada 8 variabel yang masuk dalam faktor

exogenous dalam penelitian ini. Variabel-variabei yang diabaikan dimasukkan dalam

exluded factor. Alasan mengapa variabel-variabei tersebut dimasukkan dalam

kategori excluded karena keterbatasan data yang berkaitan dengan faktor tersebut dan

atas persetujuan dari pihak manajemen perusahaan PT. Jauwhannes Traco untuk

lebih membatasi sekup penelitian karena kondisi nyata yang begitu kompleks.

Ko

nd

isi

Pa

sa

r

Pem

asa

ra

n

Pro

du

kti

vit

as

Pro

du

ksi

Tra

nsp

ort

asi

EX

OG

EN

OU

S

Perm

inta

an

Ko

nsu

men

Akh

ir

Sa

fety

Sto

ck

Reta

iler

Wa

ktu

Pen

yesu

aia

nP

ersed

iaa

nR

eta

iler

Lea

dT

ime

Da

ri

Dis

trib

uto

r

dela

yin

form

asi

EN

DO

GE

NO

US

Ord

er

Ra

teK

e

Reta

iler

ba

cklo

gd

ireta

iler

Pen

yesu

aia

nP

ersed

iaa

nR

eta

iler

Pen

jua

lan

Ke

Ko

nsu

men

Akh

ir

Ya

ng

Dih

ara

pka

n

Persed

iaa

nR

eta

iler

Ya

ng

Dih

ara

pka

n

Sa

fety

Sto

ck

Dis

trib

uto

r

Pen

erim

aa

nD

ari

Dis

trib

uto

r

Persed

iaa

nA

ktu

al

Reta

iler

Pen

jua

lan

Ke

Ko

nsu

men

Akh

ir

Pen

jua

lan

Ma

xim

um

Ke

Ko

nsu

men

Akh

ir

Ord

er

Ra

teK

e

Dis

trib

uto

r

ba

cklo

gdi

dis

trib

uto

r

Pen

erim

aa

nD

ari

Pa

brik

Persed

iaa

nA

ktu

al

Dis

trib

uto

r

Pen

yesu

aia

nP

en

gir

ima

nK

eP

ersed

iaa

nD

istr

ibu

tor

Reta

iler

Pen

gir

ima

nK

eR

eta

ilerY

gD

iha

rap

ka

n

Persed

iaa

n

Dis

trib

uto

rY

an

gD

iha

rap

ka

n

Pen

gir

ima

nM

axim

um

Ke

Reta

iler

Wa

ktu

Pen

yesu

aia

nP

ersed

iaa

nD

istr

ibu

tor

Lea

dT

ime

Da

ri

Pa

brik

Gam

bar

4.3

Mod

elB

ound

ary

Dia

gram

74

4.2.3.2. Causal loop diagram (CLD)

Causal loop diagram menjelaskan hubungan sebab akibat antara variabel satu

dengan yang lain. Hubungan antar variabel tersebut membentuk suatu rantai panjang

dari rangkaian sebab akibat (loop) yang akan memberikan umpan balik terhadap

variabel lainnya. Hubungan tidak saja terjadi antara variabel tetapi antara loop yang

satu dengan yang lain juga saling berpengaruh. CLD merupakan model konseptual

sebelum perilaku sistem didefmiskan melalui persamaan matematika/logika dalam

tahap formulasi model.

Demand retailer akan mempengaruhi demand distributor yang juga akan

mempengaruhi besamya pengiriman barang dari pabrik ke distributor. Jumlah barang

yang dikirimkan dari pabrik ke distributor akan mempengaruhi jumlah persediaan

distributor. Semakin banyak barang yang dikirim oleh pabrik ke distributor, maka

jumlah persediaan distributor juga akan semakin meningkat, demikian sebaliknya.

Persediaan distributor juga dipengaruhi oleh lead time yaitu berapa lama waktu yang

dibutuhkan oleh distributor untuk memperoleh barang dari pabrik. Jumlah persediaan

yang dimiliki oleh distributor akan mempengaruhi seberapa besar distributor akan

mengirimkan barang ke tingkat retailer. Semakin banyak jumlah persediaan barang

yang dimiliki oleh distributor, maka barang yang akan dikirimkan ke retailer juga

semakin banyak.

Bl adalah balancing loop (loop negative) yang menggambarkan hubungan

antara penerimaan dari pabrik, persediaan distributor, penyesuaian persediaan di

distributor dan pesanan ke pabrik. Penerimaan dari pabrik terhadap persediaan

75

distributor memiliki hubungan positif, artinya apabila pertambahan nilai pada

penerimaan dari pabrik akan mengakibatkan pertambahan nilai pada persediaan

distributor. Hubungan persediaan distributor terhadap penyesuaian persediaan di

distributor adalah negatif, yang berarti bahwa pertambahan nilai pada persediaan

distributor akan mengakibatkan penurunan jumlah penyesuaian persediaan di

distributor. Hubungan antara penyesuaian persediaan di distributor terhadap pesanan

ke pabrik adalah positif, artinya apabila pertambahan nilai pada penyesuaian

persediaan di distributor akan mengakibatkan pertambahan nilai pada pesanan ke

pabrik. Sedangkan hubungan antara pesanan ke pabrik terhadap penerimaan dari

pabrik adalah positif, artinya apabila pertambahan nilai pada pesanan ke pabrik akan

mengakibatkan pertambahan nilai padapenerimaan dari pabrik.

B2 adalah balancing loop (loop negative) yang menggambarkan hubungan

antara pengiriman ke retailer, produk yang diterima retailer, persediaan retailer,

penyesuaian persediaan retailer dan pesanan ke distributor. Pengiriman ke retailer

terhadap produk yang diterima retailer memiliki hubungan positif artinya apabila

pertambahan nilai pada pengiriman ke retailer akan mengakibatkan pertambahan

nilai pada produk yang diterima retailer Hubungan produk yang diterima retailer

terhadap persediaan retailer adalah positif, yang berarti bahwa pertambahan nilai

pada produk yang diterima retailer akan mengakibatkan persediaan retailer semakin

bertambah Hubungan persediaan retailer terhadap penyesuaian persediaan retailer

adalah negatif, yang berarti bahwa pertambahan nilai pada persediaan retailer akan

mengakibatkan penyesuaian persediaan retailer semakin berkurang. Hubungan

76

penyesuaian persediaan retailer terhadap pesanan ke distributor adalah positif yang

berarti bahwa pertambahan nilai pada penyesuaian persediaan retailer akan

mengakibatkan pesanan ke distributor semakin bertambah. Sedangkan hubungan

pesanan ke distributor terhadap pengiriman ke retailer adalah positif, yang berarti

bahwa pertambahan nilai pada pesanan ke distributor akan mengakibatkan

pengiriman ke retailer semakin bertambah.

Biaya -L.Total <

Biaya PesanA

BiayaBacklog

Pesanan

Ke PabrikA

PenyesuaianPersediaan Di

DistributorA

Bl

BacklogDiDistributor

Persediaan

YangDiharapkan Di "*"

Distributor

Pesanan Ke

Distributor

PenyesuaianPersediaan "*"

Retailer

Persediaan

YangDiharapkan Di

Retailer

Permintaan

Konsumen

BacklogDiRetailer

PengirimanYang

Diinginkan

B2

Persediaan

Retailer

Penjualan_^ Yang

Diinginkan

Pemenuhan

-*• Order

KeKonsumen

BiayaSimpan •*"

Penerimaan

~* Dari Pabrik

i +Persediaan

Distributor

Pengiriman KeRetailer

+Penerimaan

Dari

Distributor

Penjualan

Gambar 4.4 Causal Loop Diagram

77

78

4.2.3.3. Stock andflow map

Bagian ini menjelasakan gambaran aliran material dan informasi secara garis

besar dari causal loop diagram yang telah dijelaskan. Stock and flow map yang

ditunjukkan pada gambar 4.5 mempakan gambaran umum dari model simulasi pada

rantai pasok, sedangkan gambar 4.6 merupakan model simulasi untuk biaya.

4.2.4. Formulasi Model Simulasi

Dalam formulasi model, keseluruhan sistem dibagi menjadi 2 bagian. Bagian

yang pertama adalah model yang menerangkan sistem rantai pasok, dan yang kedua

menerangkan hubungan sistem rantai pasok dengan biaya yang terkait. Sub bab ini

akan dibagi menjadi 3 bagian yaitu asumsi yang digunakan, data input simulasi, dan

formulasi model.

4.2.4.1. Asumsi

Untuk membangun model yang bisa mewakili seluruh sistem manajemen

supply chain yang ada di PT. Jauwhannes Traco dibutuhkan waktu yang lama dan

data yang sangat kompleks, untuk itu dalam penelitian ini, peneliti berusaha untuk

menyederhanakan model tanpa mengurangi objektivitas dari tujuan penelitian. Dalam

penelitian ini digunakan beberapa asumsi yang berbeda dengan keadaan nyata

dilapangan. Asumsi yang digunakan beserta perbedaannya dengan kondisi nyata

dapat dilihat pada tabel asumsi.

dela

yin

form

asi

Pem

en

uh

an

Ord

er

Ke

Reta

iler

l—

J

Pen

gir

iman

Ke

Reta

iler

Pen

eri

maan

Dari

Dis

trib

uto

r

52

-

Gam

bar

4.5

Mo

del

Ran

tai

Paso

kD

iP

eru

sah

aan

Pen

juala

nK

eK

on

su

men

Ak

hir

Bac

klo

gD

iR

etai

ler

Ord

er

Rate

Ke

Pem

en

uh

an

Ord

er

Reta

iler

Ke

Ko

nsu

men

Ak

hirn

juala

nK

esu

men

Ak

hir

-j

Pesan

an

Ke

Pab

rik

Bac

klo

gD

iD

istr

ibu bia

ya

bac

klo

gp

er

un

itd

idis

trib

uto

r

Gam

bar

4.6

Mod

elB

iaya

bia

ya

sim

pan

hari

an

bia

ya

sim

pan

•bia

ya-

rota

l

o

Gambar 4.5 menggambarkan bahwa permintaan konsumen merupakan

variabel pertama yang mempengaruhi variabel yang lain. Permintaan konsumen

yang harus dipenuhi akan mempengaruhi jumlah backlog yang ada. Dari

permintaan konsumen, tingkat pemesanan yang diinginkan perusahaan akan

ditentukan dan akan berpengaruh pada tingkat pengiriman produk yang diinginkan

serta penanganan persediaan. Persediaan yang diinginkan akan bisa berbeda

dengan persediaan aktual karena persediaan aktual dipengaruhi oleh variabel lain

selain permintaan konsumen. Variabel tersebut antara lain penerimaan produk dari

mata rantai pasok sebelumnya dan pengiriman/penjualan ke mata rantai pasok

sesudahnya.

Tabel 4.9. Asumsi-asumsi Dalam Model

Kondisi nyata Asumsi yang digunakan

Produk dalam sistem nyata terdiri dari 3

macam kemasan (cup, botol dan galon)

Produk yang diamati berupa produk

kemasan galon

Persediaan awal distributor untuk galon

tidak diketahui secara pasti karena

angka persediaan awal yang ada

merupakan total dari semua produk

baik kemasan cup, botol maupun galon

Persediaan awal distributor untuk

kemasan galon adalah sejumlah 150

galon

Persediaan awal retailer berbeda-beda

untuk masing-masing retailer

Persediaan awal retailer untuk masing-

masing retailer adalah sama yaitu

sejumlah 150 galon

Persediaan awal distributor berupa

semua produk kemasan

Persediaan awal distributor hanya

untuk kemasan galon yaitu 150 galon

Lead time dari pabrik tidak tentu Lead time dari pabrik konstan selama 3

hari

82

Lead time dari distributor tidak tentu Lead time dari distributor selama 1 hari

Safety stock di distributor tidak tentu Safety stock di distributor konstan

selama 2 hari

Safety stock untuk masing-masing

retailer berbeda-beda

Safety stock untuk semua retailer

ditentukan sama yaitu selama 2 hari

Jumlah release order ke pabrik paling

sering 1 (satu) kali dalam sehari

meskipun kadang bisa 2 (dua) kali

dalam sehari tergantung banyaknya

pesanan yang diterima distributor.

Jumlah release order ke pabrik adalah

1 (satu) kali dalam sehari berapapun

jumlah pesanan yang diterima

distributor.

4.2.4.2. Data input simulasi

Data input simulasi merupakan faktor-faktor yang dianggap sebagai

konstanta dan bemilai tetap selama model dijalankan. Data-data ini didapatkan

melalui pengamatan selama penelitian serta wawancara dengan karyawan bagian

pergudangan, manajer distribusi perusahaan dan pemilik perusahaan. Data-data

tersebut bisa dilihat pada tabel data input simulasi. Data-data ini bisa menjadi

bahan pembelajaran dalam mengamati perilaku sistem. Jika nilai/parameter dalam

variabel exogenous ini berubah atau ingin diubah, maka perilaku sistem akan

mudah diamati dengan menjalankan simulasi.

Selain data-data yang ada pada tabel data input simulasi, data input

simulasi yang lain adalah data permintaan pelanggan yang dimasukkan dalam

format *.xls melalui software microsoft excel yang dihubungkan dengan software

Powersim Studio.

83

Tabel 4.10 Data Input Simulasi

Rantai Pasok

Safety stock retailer 2 da

Waktu penyesuaian persediaan retailer 1 da

Delay informasi ke distributor 1 da

Safety stock distributor 2 da

Waktu penyesuaian persediaan distributor 1 da

Lead time dari pabrik 3 da

Lead time dari distributor 1 da

Biaya-biaya

Biaya simpan per unit per hari 2,11 rupiah/galon/hari

Biaya pesan per release order 10.000 rupiah/order

Biaya backlog per unit di distributor 1.000 rupiah/galon

Biaya backlog per unit di retailer 500 rupiah/galon

4.2.4.3. Formulasi model

Dalam formulasi model, model utama dibagi menjadi 2 bagian, yaitu sub

model rantai pasok dan sub model biaya.

> Formulasi model untuk rantaipasok

Sub model ini merupakan submodel yang menjadi acuan utama karena

dari sub model inilah permintaan konsumen diterima dan akan mempengamhi

variabel-variabei lainnya. Gambar 4.5 menunjukkan sub model rantaipasok.

Permintaan konsumen adalah ujung dari sistem rantai pasok, dari model

simulasi dapat dijelaskan bahwa permintaan konsumen akan mempengamhi

backlog di retailer dan persediaan retailer yang diharapkan. Backlog di retailer

dipengaruhi oleh tambahan dari order rate ke retailer dan pengurangan oleh

84

pemenuhan order ke konsumen. Persediaan retailer yang diharapkan selain

dipengaruhi oleh permintaan konsumen, juga dipengaruhi oleh safety stock

retailer. Kebijakan safety stock retailer diasumsikan selama 2 hari.

Persediaan Retailer Yang Diharapkan = Permintaan Konsumen' * 'Safety Stock

Retailer' (4.1)

Dalam kondisi nyata, persediaan aktual retailer tidak selalu sama dengan

persediaan retailer yang diharapkan. Jika persediaan aktual retailer lebih kecil

dari persediaan retailer yang diharapkan maka akan dilakukan penyesuaian

persediaan retailer, waktu penyesuaian persediaan retailer diasumsikan selama l

hari.

Penyesuaian Persediaan Retailer = ( Persediaan Retailer Yang Diharapkan' -

Persediaan Aktual Retailer') / Waktu Penyesuaian Persediaan Retailer' (4.2)

Dari penyesuaian persediaan retailer, kemudian dilakukan pemesanan ke

distributor.

Pesanan Ke Distributor = MAX(0«galon/da», Penyesuaian Persediaan

Retailer') (4.3)

Persamaan 4.3. berupa MAX yang berarti bahwa jika penyesuaian

persediaan retailer nilainya negatif maka akan dilakukan pesanan sejumlah nol

atau tidak terjadi pemesanan. Pesanan ke distributor kemudian akan

mempengaruhi order rate ke distributor, order rate ke distributor ini akan

mengalami delay information, delay information diasumsikan selama l hari yang

85

artinya bahwa pesanan ke distributor akan diterima di distributor sehari

sesudahnya.

Order Rate Ke Distributor = DELAYPPLfPesanan Ke Distributor",'delay

inf',0«galon/da») (4.4)

Persamaan 4.4. berupa DELAYPPL yang berarti bahwa semua informasi

pesanan ke distributor untuk sekali pemesanan akan sampai di distributor setelah

waktu tunda terlewati. Order rate ke distributor akan mempengaruhi backlog di

distributor, backlog di distributor dipengaruhi oleh tambahan dari order rate ke

distributor dan pengurangan oleh pemenuhan order ke retailer. Order rate ke

distributor dan backlog di distributor yang terjadi sebelumnya akan

mempengaruhi pengiriman ke retailer yang diharapkan.

Pengiriman Ke Retailer Yg Diharapkan = 'Backlog Di

Distributor'^71«da»+'Order Rate Ke Distributor' (4.5)

Pengiriman ke retailer yang diharapkan kemudian akan mempengaruhi

persediaan distributor yang diharapkan. Persediaan distributor yang diharapkan

juga tergantung pada berapa lama safety stock yang ada pada distributor. Untuk

safety stock distributor diasumsikan selama 2 hari.

Persediaan Distributor Yang Diharapkan = Pengiriman Ke Retailer Yg

Diharapkan'*'Safety Stock Distributor' (4.6)

Seperti halnya kondisi nyata pada retailer, persediaan aktual distributor

tidak selalu sama dengan persediaan distributor yang diharapkan. Jika persediaan

86

aktual distributor lebih kecil dari persediaan distributor yang diharapkan maka

akan dilakukan penyesuaian persediaandistributor, waktu penyesuaian persediaan

distributor diasumsikan selama 1 hari.

Penyesuaian Persediaan Distributor = ( Persediaan Distributor Yang Diharapkan'

- 'Persediaan Aktual Distributor') / 'Waktu Penyesuaian Persediaan Distributor'

(4.7)

Dari penyesuaian persediaan distributor, kemudian dilakukan pemesanan ke

pabrik.

Pesanan Ke Pabrik = MAX(0«galon/da»,'Penyesuaian Persediaan Distributor')

(4.8)

Persamaan 4.8. berupa MAX yang berarti bahwa jika penyesuaian

persediaan distributor nilainya negatifmaka akan dilakukan pesanan sejumlah nol

atau tidak terjadi pemesanan. Pesanan ke pabrik dan lead time dari pabrik akan

mempengaruhi jumlah penerimaan dari pabrik, lead time dari pabrik diasumsikan

selama 3 hari.

Penerimaan Dari Pabrik = DELAYPPLfPesanan Ke Pabrik'/Lead Time Dari

Pabrik', O«galon/da») (4.9)

Penerimaan dari pabrik akan menambah jumlah persediaan aktual

distributor, kemudian dari persediaan aktual distributor akan mengalami

pengurangan oleh pengiriman ke retailer. Persediaan aktual distributor awal

diasumsikan sejumlah 150 galon. Selain dipengaruhi oleh penerimaan dari pabrik

87

dan pengiriman ke retailer, persediaan aktual distributor juga dipengaruhi oleh

variabel pengiriman maximum ke retailer yang akan menjadi batasan untuk

pengiriman, variabel ini ditambahkan karena tidak semua penjualan/pengiriman

produk yang diinginkan perusahaan dapat dipenuhi dengan kondisi nyata yang

ada. Pengiriman ke retailer dipengaruhi oleh pengiriman ke retailer yang

diharapkan dan pengiriman maximum ke retailer.

Pengiriman Ke Retailer = MINfPengiriman Maximum Ke Retailer'/Pengiriman

KeRetailer Yg Diharapkan') (4.10)

Persamaan 4.10. berupa AffiVyang berarti akan memilih jumlah yang lebih

sedikit antara pengiriman maximum ke retailer atau pengiriman ke retailer yang

diharapkan.

Pengiriman Maximum Ke Retailer = Persediaan Aktual Distributor'/1«da»

(4.11)

Pengiriman ke retailer akan menambah jumlah penerimaan dari

distributor sesuai dengan lead time dari distributor. Lead time dari distributor

diasumsikan selama 1 hari.

Penerimaan Dari Distributor = DELAYPPL(Pengiriman Ke Retailer','Lead Time

Dari Distributor', 0«galon/da») (4.12)

Persamaan 4.12. berupa DELAYPPL yang berarti bahwa semua produk

dari distributor yang dipesan dari retailer akan sampai ke retailer untuk sekali

pengiriman dengan lead time tertentu dari distributor. Penerimaan dari distributor

88

akan menambah jumlah persediaan aktual retailer, kemudian dari persediaan

aktual retailer akan mengalami pengurangan oleh penjualan ke konsumen akhir.

Persediaan aktual retailer awal diasumsikan sejumlah 150 galon.

Selain dipengaruhi oleh penerimaan dari distributor dan penjualan ke

konsumen akhir, persediaan aktual retailer juga dipengaruhi oleh variabel

penjualan maximum ke konsumen akhir yang akan menjadi batasan untuk

penjualan, variabel ini ditambahkan karena tidak semua penjualan produk yang

diinginkan konsumen dapat dipenuhi dengan kondisi nyata yang ada.

Penjualan ke konsumen akhir dipengaruhi oleh penjualan ke konsumen

akhir yang diharapkan dan penjualan maximum ke konsumen akhir. Penjualan ke

konsumen akhir yang diharapkan dipengaruhi oleh order rate ke retailer dan

backlog di retailer yang terjadi sebelumnya.

Penjualan Ke Konsumen Akhir Yang Diharapkan = 'Backlog Di

Retailer'/1«wk»+'Order Rate Ke Retailer' (4.13)

Penjualan Maximum Ke Konsumen Akhir = Persediaan Aktual Retailer'/1«da»

(4.14)

Penjualan Ke Konsumen Akhir = MINfPenjualan Maximum Ke Konsumen

Akhir', 'Penjualan Ke Konsumen Akhir Yang Diharapkan') (4.15)

> Formulasi model untuk biaya

Biaya yang diamati pada penelitian ini merupakan faktor penting karena

biaya merupakan sasaran dari ukuran kinerja rantai pasok. Biaya-biaya yang ada

pada penelitian ini meliputi biaya simpan, biaya pesan dan biaya backlog. Biaya

yang diamati adalah pada mata rantai distributor. Biaya simpan harian

89

dipengaruhi oleh persediaan aktual distributor dan biaya simpan per unit.

Berdasarkan data yang diperoleh, biaya simpan per unit per hari adalah sebesar

Rp. 2,11. Besamya biaya simpan merupakan akumulasi dari biaya simpan harian

untuk satu periode simulasi.

biaya simpan harian = (Persediaan Aktual Distributor'*'biaya simpan per

unif)*1/1«da» (4.16)

Biaya pesan harian dipengaruhi oleh frekuensi order dan biaya pesan per

release order. Frekuensi order dipengaruhi oleh jumlah pesanan ke pabrik, jika

terdapat nol pesanan ke pabrik maka tidak ada release order. Akan tetapi jika

dalam satu hari ada pesanan berapapun jumlahnya, maka diasumsikan terjadi l

(satu) release order. Berdasarkan data yang diperoleh, biaya pesan per release

order adalah sebesar Rp. 10.000. Besamya biaya pesan merupakan akumulasi dari

biaya pesan per release order untuk satu periode simulasi.

biaya pesan harian = ('biaya pesan per release order'*'frekuensi

order')*1/1«da» (4.17)

Biaya backlog harian merupakan biaya yang harus ditanggung jika ada

permintaan yang tidak dapat terpenuhi untuk satu hari. Biaya backlog harian

dipengaruhi oleh besamya backlog di distributor dan biaya backlog per unit.

Berdasarkan data yang diperoleh, biaya backlog per unit adalah sebesar Rp. 1000.

Besamya biaya backlog merupakan akumulasi dari biaya backlog per unit untuk

satu periode simulasi.

90

biaya backlog harian didistributor = ('Backlog Di DistributorJ*'biaya backlog per

unit didistributor')*1/1«da» (4.18)

Demikian halnya untuk backlog di retailer, biaya backlog harian

dipengaruhi oleh besarnya backlog di retailer dan biaya backlog per unit.

Berdasarkan data yang diperoleh, biaya backlogper unit adalah sebesar Rp. 500

biaya backlog harian diretailer = ('Backlog Di Retailer'*'biaya backlog per unit

diretailer')*1/1«da» (4.19)

4.2.5. Setting simulasi

Simulasi dijalankan dari tanggal 1 April 2007 sampai dengan 1 Juli 2007.

Penanggalan yang digunakan adalah Gregorian yaitu sistem penanggalan masehi.

Satuan time step yang digunakan adalah harian agar pola perilaku sistem dapat

diamati lebih nyata. Gambar 4.7 menunjukkan setting simulasi.

i Simulation Settings

Simulation integration Report Run Control

Time settings Simulation state

Calendar: Timestefj:

1.00 da

Stop time:

.4k

Time:

IGtegocian ! v 4/1/2007

Start time:

4/1/2007 i 7/1/2007 A

Simulation speed

Maximize speed

Real time

Custom 1,000 ms/time step

;...: History for all variables

L ISave state

:J Autoscaled whenpaused[ JAnimate reference data

L OK. | | Cancel I ! Help»

Gambar 4.7. Setting Simulasi

91

4.2.6. Pengujian Model Simulasi

Model diuji menggunakan 3 jenis uji, yaitu boundary adequacy test,

extreme condition test, dan behaviorreproduction test.

4.2.6.1. Boundary adequacy test

Uji ini dilakukan untuk mengetahui kepantasan dari model boundary

diagram dalam mencapai tujuan penelitian. Model boundary diagram (gambar

4.3) telah mengalami uji yaitu dengan cara wawancara dengan pemilik PT.

Jauwhannes Traco dan Manajer distribusi, MBD ini juga ditunjukkan kepada

karyawan lain untuk meyakinkan bahwa sudah tidak ada lagi variabel-variabei

yang berubah baik dari endogenous menjadi exogenous, dari exogenous menjadi

excluded atau sebaliknya. Dalam perjalanan penelitian, MBD berubah beberapa

kali berdasarkan persetujuan pihak perusahaan. Perubahan ini terjadi ketika pada

tahap pembuatan causal loop diagram atau formulasi model terdapat beberapa

feedback yang hilang.

4.2.6.2 Extreme condition test

Uji model pada kondisi ekstrim dilakukan untuk mengetahui perilaku

model dalam situasi yang ekstrim. Variabel yang diamati dalam uji ini adalah

persediaan, pengiriman/penjualan dan backlog.

> Kondisi ekstrim 1

Kondisi ekstrim pertama untuk menguji model adalah permintaan

konsumen sama dengan nol. Dengan kondisi ini, model harus memberikan

92

perilaku tidak ada persediaan, pengiriman/penjualan, atau backlog karena tidak

adanya permintaan. Gambar 4.8, 4.9 dan 4.10 menujukkan perilaku model jika

tidak ada permintaan pelanggan

galon

200 -r

150

100--

50--

Apr May Jun

Persediaan Aktual Distributor

Persediaan Aktual Retailer

Gambar 4.8. Kondisi persediaan hasil uji kondisi ekstrim dengan nilai permintaan

konsumen sama dengan nol.

Gambar 4.8 menunjukkan salah satu hasil uji kondisi ekstrim saat tidak ada

permintaan konsumen. Gambar tersebut menunjukkan bahwa persediaan aktual

distributor & retailer adalah tetap sesuai persediaan awal karena tidak ada

penerimaan produk dan pengiriman/penjualan produk.

galon/da

40-

20-

0-

-20-

— Pengiriman Ke Retailer

Penjualan Ke Konsumen Akhir

-40-

Apr May Jun

Gambar 4.9. Kondisi pengiriman/penjualan hasil uji kondisi ekstrim dengan nilai

permintaan konsumen sama dengan nol.

93

Gambar 4.9 menunjukkan salah satu hasil uji kondisi ekstrim saat tidak ada

permintaan konsumen. Gambar tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi

pengiriman/penjualan karena pengiriman/penjualan hanya terjadi jika ada

permintaan konsumen. Demikian juga yang terjadi pada backlog baik pada

retailer maupun distributor.

galon

40-

20-

0-

-20-

— Backlog Di Distributor

Backlog Di Retailer

-40-

Apr May1

Jun

Gambar 4.10. Kondisi backlog hasil uji kondisi ekstrim dengan nilai permintaan

konsumen sama dengan nol.

> Kondisi ekstrim 2

Kondisi ekstrim kedua untuk menguji model adalah persediaan awal sama

dengan nol. Gambar 4.11 menunjukkan perilaku model jika diberikan nilai

persediaan awal sama dengan nol.

94

galon

250-

200-

150-

100-

50-


Backlog Di Retailer

i i i

Apr May Jun

Gambar 4.11. Kondisi backlog hasil uji kondisi ekstrim dengan nilai persediaan

awal sama dengan nol.

Perilaku model yang ditunjukan pada gambar 4.11 menunjukkan hal yang

masuk akal. Pada waktu awal simulasi tidak terdapat persediaan awal yang

mengakibatkan nilai backlog sangat tinggi, namun setelah itu nilai backlog

semakin berkurang karena dilakukan penyesuaian persediaan untuk

mengantisipasi permintaan.

> Kondisi ekstrim 3

Kondisi ektrim yang diuji selanjutnya adalah dengan meningkatkan waktu

penyesuaian baik di persediaan retailer atau di persediaan distributor menjadi 10

kali lipat. Untuk lebih jelasnya perbedaan input data dapat dilihat pada tabel input

data kondisi ekstrim. Untuk perilaku model persediaan bisa dilihat pada gambar

4.12 dan 4.13.

Tabel 4.11. Input Data Kondisi Ekstrim 3

Variabel Kondisi normal Kondisi ekstrim

Waktu Penyesuaian Persediaan Retailer Ida 10 da

Waktu Penyesuaian Persediaan Distributor Ida 10 da

galon

150 -n

100

so--

~\ ,-

Apr May Jun

95



Gambar 4.12. Perilaku Persediaan Pada Kondisi Ekstrim 3

Dalam gambar 4.12 ditunjukkan bahwa dengan waktu penyesuaian yang

lebih lama persediaan yang terkoreksi menjadi lebih sedikit, akan tetapi

menimbulkan backlog yang semakin tinggi.

galon

1,000-

500-

0-


Backlog Di Retailer

Apr May Jun

Gambar 4.13. Perilaku BacklogPada Kondisi Ekstrim 3

96

4.2.6.3. Behaviour Reproduction Test

Uji ini dilakukan untuk membandingkan antara output simulasi dengan

data historis yang ada. Perbandingan dilakukan menggunakan metode paired t-

test. Menurut Bateman, dkk (1997) seperti yang dikutip oleh Azami (2005)paired

t-test digunakan untuk menguji interval selisih output model simulasi dengan

sistem aktual.

Data historis yang dibandingkan dengan output hasil simulasi komputer

pada penelitian ini adalah data :

1. Penjualan ke konsumen.

2. Pengiriman ke retailer.

3. Penerimaan dari pabrik



Pengujian dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95%. Contoh hasil

perhitungan dapat dilihat pada tabel 4.12. Perhitungan yang lebih rinci dan grafik

perbandingan data lain antara data aktual dengan output hasil simulasi dapat

dilihat pada lampiran .

Hipotesa:

H0:0e pd,atauH0:0<£pm -pa , tidak ada selisih yang signifikan antara

output model simulasi dengan data historis

aktual

H\:0<£ p.d,atauH\ :0<£pm -pa , ada selisih yang signifikan antara output

model simulasi dengan data historis

97

Tabel 4.12 Hasil Behavior Reproduction Test Menggunakan Metode Paired t-Test

Total periode Total Output mode\{x\) Total output aktual (yi) Total di=(xi-yi) Total di2

92 1798.886 galon/da 1813 galon/da -14 galon/da 604 galon/da

d rata-rata -0.15341304 galon/da

sd 2.572076389

t (92;0.025) 1.96

d+ 0.37217566 galon/da

d- -0.67900174 galon/da

Dari tabel 4.12 dapat ditarik kesimpulan bahwa dengan tingkat

kepercayaan 95% gagal menolak HO, hal ini berarti tidak ada selisih yang

signifikan antara output model simulasi dengan data historis.

98

4.2.7. Perilaku Model

Model menunjukkan perilaku yang kompiek. Setiap variabel saling

berhubungan dan saling mempengamhi seperti yang telah ditunjukkan dalam

causal loop diagram. Dalam formulasi model terdapat delay yaitu delay informasi

pada variabel pesanan ke distributor (persamaan 4.4).

> Perilaku persediaan

Perilaku persediaan dalam kondisi permintaan konsumen aktual

ditunjukkan padagambar 4.14.

galon

400-1!ii

300-J

I |

—- Persediaan Aktual Distributor

200 -

I \

A.

|


100-\[i \ I \

i ii i

i i ,' i ! ; i ', ;

! u i j ,J

! 1 ' (I'M

OiApr

i

May Jun

Gambar 4.14. Perilaku Persediaan Aktual Dengan Permintaan Konsumen Aktual

Gambar 4.14. menunjukkan perilaku model yang menggambarkan perilaku

persediaan selama 3 bulan, dapat diamati bahwa tingkat persediaan distributor

lebih tinggi daripada retailer. Hal ini dikarenakan distributor akan menerima

produk dari pabrik dengan safety stock yang lebih lama untuk mengantisipasi

permintaan retailer.

galon

400- 111

300 -

1i j

200 -

//

/

|| f

100 -

M ni S

iji •\ \ IT • n

11

0 -

-

!i! j_i

j

J U-i

J SiApr May Jun

99


Persediaan Distributor Yang Diharapkan

Gambar 4.15. Perilaku Persediaan Aktual Dengan Persediaan Yang Diinginkan

Gambar 4.15 menunjukkan perbedaan antara persediaan aktual dengan

persediaan yang diinginkan distributor hasil simulasi. Perbedaan yang ada sangat

mencolok karena permintaan retailer bersifat acak baik jumlah maupun waktu

permintaannya sedangkan persediaan produk aktual didapatkan dari penerimaan

produk yang diterima distributor dari pabrik. Penerimaan dari pabrik sangat

terkait dengan hampir semua variabel yang ada dalam model sehingga sangat sulit

untuk menentukan nilai yang sama antara persediaan yang diinginkan dengan

persediaan aktual. Hal ini juga terjadi pada retailer seperti yang terdapat pada

gambar 4.16.

galon

250--

200

150--

100- -

50- •

I MApr May

f.

Jun

100


Persediaan Retailer Yang Diharapkan

Gambar 4.16. Perilaku Persediaan Aktual Dengan Persediaan Yang Diinginkan diRetailer

> Perilaku pengiriman dan penerimaan produk

Perilaku pengiriman dan penerimaan dalam kondisi permintaan konsumen

aktual ditunjukkan pada gambar 4.17.

galon/da

200--

150--

100

Apr May Jun

Pengiriman Ke Retailer

— Penerimaan Dari Distributor

— Penerimaan Dari Pabrik

Gambar 4.17. Perilaku Pengiriman dan Penerimaan Produk

Gambar 4.17 menunjukkan bahwa pengiriman ke retailer (wama kuning)

lebih sedikit dibandingkan dengan produk yang diterima distributor dari pabrik

(wama bim). Dari data input yang ada, produk yang diterima distributor sebagian

akan dikirimkan ke retailer sesuai pesanan dan sisanya menjadi persediaan

101

pengaman. Dari produk yang akan dikirimkan ke retailer, produk akan sampai di

retailer (wama merah) sehari sesudahnya karena adanya lead time. Demikian pula

yang terjadi pada produk yang diterima distributor berdasarkan pesanannya ke

pabrik, pada gambar 4.18 pesanan distributor ke pabrik bam sampai di distributor

tiga hari sesudahnya karena adanya lead time dengan jumlah yang sesuai dengan

pesanan yang dilakukan.

galon/da

200--

150

100--

Apr May Jun

• Penerimaan Dari Pabrik

Pesanan Ke Pabrik

Gambar 4.18. Perilaku Pesanan dan Penerimaan Produk dari Pabrik ke Distributor

> Perilaku Pemesanan

Perilaku pemesanan ke distributor dan pabrik dalam kondisi permintaan

konsumen aktual ditunjukkan pada gambar 4.19.

galon/da

200--

150-- |100-

. j/

|

50- n 11 ,

ii i0- J—.—i U—Li_u_i—L

Apr May Jun

102

Pesanan Ke Pabrik

Pesanan Ke Distributor

Gambar 4.19. PerilakuPemesanan ke Distributor dan Pabrik

Dalam gambar 4.19 menunjukkan adanya perbedaan antara pesanan ke

distributor dan pesanan ke pabrik, dari gambar tersebut terlihat adanya

peningkatan permintaan dari distributor ke pabrik, peningkatan tersebut juga

disebut dengan istilah bullwhipt effect. Bullwhipt effect tersebut terjadi karena

adanya kebijakan distributor untuk mengantisipasi jika terjadi permintaan yang

lebih banyak dari jumlah persediaan yang ada sehingga diperlukan persediaan

pengaman di gudang.

> Perilaku Backlog

Backlog adalah permintaan yang tidak dapat terpenuhi pada saat tidak

tersedianya produk untuk dikirimkan/dijual kepada pelanggan. Pada gambar 4.20

menunjukkan adanya perilaku backlog pada retailer dan distributor. Pada

distributor terjadi backlog karena jumlah persediaan yang ada tidak mencukupi

jumlah permintaan yang diterima. Sedangkan pada retailer juga terjadi sejumlah

backlog, hal ini disebabkan karena retailer langsung berhubungan dengan

103

konsumen akhir yang mempakan ujung dari sistem rantai pasok dengan

permintaan yang bersifat acak baik jumlah maupun waktu permintaannya.

Backlog Di Distributor

Backlog Di Retailer

Gambar 4.20. Perilaku Backlog pada Distributor dan Retailer

> Perilaku Penjualan

Perilaku pemesanan ke distributor dan pabrik dalam kondisi permintaan

konsumen aktual ditunjukkan pada gambar 4.21.

galon/da

150

100--

50

Apr May Jun

• Penjualan Ke Konsumen Akhir

Penjualan Ke Konsumen Akhir Yang Diharapkan

Gambar 4.21. Perilaku Penjualan Ke Konsumen Akhir

104

Dalam gambar 4.21 menunjukkan penjualan ke konsumen akhir hampir

selalu sama dengan penjualan ke konsumen akhir yang diharapkan. Penjualan ke

konsumen akhir yang diharapkan maksudnya adalah jumlah permintaan

konsumen aktual dengan backlog yang terjadi sebelumnya, sehingga jumlah

backlog yang terjadi sebelumnya baru dapat terpenuhi setelah penjualan yangberikutnya.

> Perilaku Biaya

Biaya-biaya yang diamati meliputi biaya backlog harian di distributor dan

retailer, biaya pesan harian yang dilakukan distributor dan biaya simpan harian

pada distributor.

rupiah/da

50,000

40,000--

30,000

20,000

10,000

Apr-Q.

May

n

Jun

— biaya backlog harian didistributorbiaya pesan harian

— biaya simpan harian

Gambar 4.22. Perilaku Biaya-biaya

Dalam gambar 4.22 menunjukkan perilaku biaya pesan harian adalah tetap

sebesar Rp. 10.000 karena diasumsikan bahwa berapapun jumlah pesanan yang

diterima distributor maka akan dilakukan release order ke pabrik sebanyak 1

(satu) dalam sehari. Biaya backlog harian di distributor dan di retailer tergantung

dari jumlah backlog yang terjadi. Sedangkan biaya simpan harian tergantung dari

105

jumlah persediaan yang ada, jika semakin banyak persediaan maka biaya

persediaan harianper galon juga akan semakin banyak.

4.2.8. Skenario Perbaikan Manajemen Supply Chain

Dalam penelitian ini model dapat digunakan untuk mempelajari pengaruh

faktor-faktor (variabel-variabei) endogenous dan exogenous terhadap manajemen

supply chain terutama di PT. Jauwhannes Traco dengan batasan-batasan dan

asumsi yang telah dibuat. Keputusan untuk menerapkan perubahan variabel-

variabei tersebut adalah wewenang pihak perusahaan.

Model yang telah dibangun pada sub bab 4.2.3 sampai sub bab 4.2.4

merupakan model simulasi dengan data aktual yang diambil dari perusahaan. Pada

sub bab ini akan dibahas beberapa skenario yang dapat memperbaiki perilaku

manajemen supply chain yang ada di perusahaan. Perbaikan pada satu atau lebih

variabel mungkin akan berpengaruh pada variabel yang lain karena semua

variabel saling terkait dan membentuk loop negatif. Dalam sub bab ini akan

dibahas perbaikan yang dapat dilakukan untuk meminimalkan backlog, inventory,

serta produksi yang lebih baik.

a. Perbaikan sistem untuk meminimalkan backlog

Backlog merupakan salah satu variabel penting dalam perusahaan. Nilai

backlog yang semakin besar akan menyebabkan kerugian yang semakin besar

pula pada perusahaan. Kerugian itu bisa berupa nilai uang yang hilang,

kepercayaan pihak pelanggan yang berkurang, serta terhambatnya proses

pemenuhan permintaan untuk memenuhi pelanggan yang lainnya. Untuk itulah

jumlah backlog dalam perusahaan sebisa mungkin diminimalkan.

106

Dalam formulasi model, backlog pada retailer dan distributor dipengaruhi

oleh variabel-variabei yang terkait dengan manajemen pemenuhan permintaan.

Jika dilihat dari kebijakan perusahaan, keputusan untuk memenuhi permintaan

pelanggan dengan besamya pengiriman/penjualan yang diinginkan adalah

besamya permintaan konsumen pada saat itu ditambah dengan besamya backlog

yang ada pada waktu sebelumnya (persamaan 4.5 dan 4.13). Hasil dari persamaan

ini menunjukkan nilai optimal (kemungkinan backlog sangat kecil). Hal yang bisa

menjadi penyebab backlog adalah jumlah produk akhir yang ada kurang dari

pengiriman/penjualan yang diinginkan.

Salah satu cara untuk mengurangi backlog pada distributor adalah dengan

memperbesar safety stock dan mengurangi lead time untuk distributor. Jika dilihat

pada salah satu grafik persediaan, persediaan yang ada kerap melebihi jumlah

order. Masalah ini juga bisa menjadi perbaikan untuk mengurangi backlog

sekaligus mengefisiensikan persediaan dengan cara mengurangi delay yang ada.

Misal: mengurangi lead time mata rantai sebelumnya

Dari hasil simulasi optimasi untuk meminimalkan backlog dengan variabel

keputusan safety stock distributor dan lead time dari pabrik menunjukkan bahwa

backlog berkurang (gambar 4.24). Variabel-variabei keputusan tersebut

mempunyai kombinasi nilai seperti ditunjukkan pada tabel 4.13.

Tabel 4.13. Variabel Keputusan Untuk Meminimalkan BacklogVariabel Nilai yang dicapai

lead time dari pabrik 2 da

Safety stock distributor 3 da

galon

400-

300- |

200- / !

100

-100

Apr May

I L-

LA

Jun-H

107



Gambar 4.23. Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor sebelum perbaikan

galon

300

200

100--

-100

Apr May Jun


— Persediaan Aktual Distributor

Gambar 4.24. Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor setelah perbaikan

Gambar 4.24 menunjukkan bahwa backlog berkurang sampai dengan nol

selama periode simulasi. Pada tabel 4.13 disebutkan nilai variabel-variabei untuk

mencapai nilai backlog tersebut. Nilai yang tertera pada tabel 4.13 akan dicapai

jika pemsahaan mengubah kebijakan yang terkait dengan variabel tersebut.

Misalnya, untuk mencapai nilai lead time dari pabrik 2 hari, distributor hams

berkoordinasi dengan pabrik sehingga bisa mendukung kinerja distributor. Nilai

108

safety stock yang tinggi pada distributor dapat dicapai dengan meningkatkan

jumlah penerimaandari pabrik.

b. Perbaikan sistem untuk mengefisiensikan persediaan

Keberadaan persediaan bagi perusahaan PT. Jauwhannes Traco merupakan

hal yang sangat penting karena untuk memenuhi jumlah permintaan pelangan.

Kebutuhan akan produk membuat perusahaan memesan produk kepada pabrik

dalam jumlah yang banyak, akibatnya pemsahaan sering mempunyai persediaan

yang tinggi. Hal ini akan menjadi masalah karena akan membuat biaya simpan

semakin tinggi. Ketepatan jumlah supply dan ukuran yang sesuai dari pabrik

sangat diharapkan pemsahaan.

Persediaan distributor sangat dipengaruhi oleh penerimaan dari pabrik dan

pengiriman ke retailer. Hal-hal yang dapat mengefisiensikan persediaan antara

lain mengatur ketepatan jumlah dan waktu penerimaan dari pabrik sesuai dengan

kebutuhan perusahaan dan mengatur waktu pengiriman ke retailer untuk

mencapai persediaan yang optimal. Simulasi dengan setting untuk meminimalkan

jumlah persediaan distributor adalah dengan mengubah variabel keputusan dead

time dari pabrik).

Tabel 4.14. Variabel Keputusan Untuk Meminimalkan Jumlah InventoryVariabel Nilai yang dicapai

lead time dari pabrik da

safety stock distributor 2 da

galon

400

300

200--

100-4

-100

I!

/!

jCTL

Apr May Jun

109



Gambar 4.25. Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor sebelum perbaikan

galon

200--

100

A

-100

Apr

1_

May

j—i

I I

1

Jun

—- Backlog Di Distributor

--- Persediaan Aktual Distributor

Gambar 4.26. Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor setelah perbaikan

4.2.9. Perbandingan Hasil Simulasi Perbaikan Sistem

Perbandingan dilakukan untuk mengetahui skenario mana yang lebih baik

untuk diterapkan. Ada dua variabel yang akan dibandingkan, yaitu, backlog dan

persediaan. Hasil dari perbandingan tersebut ditunjukkan pada tabel Perbandingan

Hasil Skenario Perbaikan

Tabel 4.15 Perbandingan Hasil Skenario Perbaikan

nilai

persediaanjumlah release

order

nilai

backlogkondisi normal 12.202 22 372

perbaikan backlog 19.682 13 0

perbaikan persediaan 11.607 16 186

110

Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa perbaikan terhadap satu faktor

mempengaruhi faktor lainnya. Misalnya saat backlog diturunkan, persediaan

meningkat. Begitu juga ketika persediaan diminimalkan, backlog cenderung

bertambah Keputusan untuk memilih alternatif mana yang lebih baik diserahkan

pada pihak perusahaan. Menurut Pimpinan perusahaan, perbaikan untuk

mengurangi backlog merupakan hal yang lebih dipentingkan karena selain

mempunyai nilai nominal uang yang paling besar, backlog yang besar akan

mengurangi kepercayaan pelanggan untuk tetap memesan pada perusahaan.

Tabel 4.16 menunjukkan biaya yang dapat dihemat jika skenario perbaikan

yang ada diterapkan. Sumber biaya berdasar data hasil wawancara dengan

pimpinan pemsahaan. Dari tabel 4.16 dapat disimpulkan bahwa perbaikan yang

memberikan penghematan paling besar adalah perbaikan backlog dengan

memberikan penghematan senilai Rp 446.217,20 dari kondisi normal, sedangkan

perbaikan minimasi persediaan memberikan penghematan senilai Rp 247.255,45

Tabe

l4.1

6.Pe

rban

ding

anPe

nghe

mat

anB

iaya

Has

ilSk

enar

ioPe

rbai

kan

biay

asi

mp

anbi

aya

pes

anbi

aya

bac

klo

gT

otal

biay

aS

elis

ihd

ari

ko

nd

isi

no

rmal

Rp

2,1

1/g

alo

n/h

ari

Rp.

10

.00

0/o

rder

Rp

1.0

00

/gal

on

Per

ban

din

gan

pen

gh

emat

anbi

aya

hasi

lsk

enar

iop

erb

aik

an(d

ata

pad

ata

bel

dia

tas

riik

aik

and

eng

anbi

aya)

ko

nd

isi

no

rmal

25

.74

6,2

22

20

.00

03

72

.00

06

17

.74

6,2

2pe

rbai

kan

bac

klo

g4

1.5

29

,02

13

0.0

00

01

71

.52

9,0

24

46

.21

7,2

0p

erb

aik

anp

erse

dia

an2

4.4

90

,77

16

0.0

00

18

6.0

00

37

0.4

90

,77

24

7.2

55

,45

BABV

PEMBAHASAN

Dalam bab ini akan dilakukan pembahasan mengenai model awal yang

merepresentasikan kondisi sistem secara nyata. Simulasi dilakukan selama 12

minggu. Hasil yang akan diambil adalah report dari bulan keempat, karena

didasarkan pada model simulasi bahwa pemsahaan akan melakukan simulasi selama

12 minggu kedepan dengan memakai data historis 12 minggu kebelakang.

Masalah yang dihadapi oleh PT. Jauwhannes Traco adalah masalah

manajemen supply chain yang kompiek yang saling terkait satu dengan yang lainnya,

mulai dari permintaan pelanggan sampai pengelolaan manajemen persediaan.

Manajemen persediaan yang ada terkait dengan leadtime dari pabrik dan jumlah

produk jadi yang diterima dari pabrik. Permasalahan satu dengan lainnya salingterkait satu sama lain, sehingga penyelesaian pada satu masalah akan berdampak pada

aspek-aspek lain yang terkait. Untuk itu dalam penelitian ini akan dilakukan analisa

manajemen supply chain mulai dari produk jadi diterima pemsahaan sampai produk

akhir diambil/dijual ke customer. Dinamika supply chain ini akan dianalisa

menggunakan metode sistem dinamis yang akan dibantu menggunakan softwarePowersim Studio 2005 sebagai alat simulasi.

Pada rantai distribusi di PT. Jauwhannes Traco, kebijakan yang diterapkan

adalah pihak retailer dapat memesan barang pada pihak distributor karena jumlah

barang yang dikirimkan ke tingkat retailer oleh distributor berdasarkan order dari

retailer. Besamya pengiriman barang ke retailer oleh distributor berdasarkan tingkat

persediaan yang ada, jika permintaan lebih kecil dari persediaan yang ada maka

permintaan dapat terpenuhi tapi jika persediaan yang ada lebih kecil dari permintaan

yang diterima maka akan terjadi backlog dan backlog itu akan dipenuhi pada waktu

berikutnya. Begitu juga untuk pengiriman produk ke tingkat distributor oleh pihak

pabrik. Pabrik mengirimkan berapa jumlah barang ke distributor berdasarkan

112

113

permintaan dari distributor. Jumlah barang yang dikirimkan ke distributor jugadengan memperhatikan persediaan pabrik.

Model sistem dinamis manajemensupply chain di PT. Jauwhannes Traco telah

berhasil dibuat. Uji kalibrasi yang dilakukan adalah: boundary adequacy test, extreme

condition test, dan behaviorreproduction test

a. Model Boundary Diagram (MBD)

Model boundary diagram (MBD) telah mengalami uji yaitu dengan cara

wawancara dengan pemilik PT. Jauwhannes Traco dan Manajer Distribusi, MBD ini

juga ditunjukkan kepada karyawan lain untuk meyakinkan bahwa sudah tidak ada lagivariabel-variabei yang berubah baik dari endogenous menjadi exogenous, dari

exogenous menjadi excludedatau sebaliknya

b. Extreme Condition Test

Uji model pada kondisi ektsrim dilakukan untuk mengetahui perilaku model

dalam situasi yang ekstrim. Variabel yang diamati dalam uji ini adalah persediaan

pengiriman/penjualan dan backlog. Dari uji kondisi ekstrim, dapat diketahui bahwa

variabel persediaan, pengiriman/penjualan dan backlog bereaksi ekstrim sesuai

kondisi yang diberikan.

c. Behavior Reproduction Test

Uji ini dilakukan untuk membandingkan antara output simulasi dengan data

historis yang ada. Dari uji yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa dengantingkat kepercayaan 95% gagal menolak HO, hal ini berarti tidak ada selisih yangsignifikan antara output model simulasi dengandata historis.

5.1. Analisa Hasil Simulasi Awal

Sistem manajemen supply chain PT. Jauwhannes Traco berosilasi cukuptinggi dikarenakan adanya balancing loop (loop B1&B2 yang menunjukkan

pengendalian persediaan pada masing-masing mata rantai) dan delay yang ada (delayinformasi dari distributor ke pabrik), bahkan dengan jumlah permintaan pelangganyang konstan.

114

Dari hasil simulasi model awal dapat diketahui bahwa lead time dari pabrikdan safety stock akan mempengaruhi sistem manajemen supply chain. Jika lead time

semakin lama maka akan mengakibatkan persediaan semakin bertambah karena

distributor akan memesan produk ke pabrik dalam jumlah yang banyak untuk

memenuhi persediaan selama tidak ada pengiriman karena adanya waktu tunggu.

Sebaliknya jika lead time dikurangi mengakibatkan persediaan berkurang akan tetapimengakibatkan backlog bertambah karena jumlah permintaan yang lebih banyak dari

persediaan yang ada. Selain itu, safety stock juga mempunyai pengaruh terhadapsistem manajemen supply chain yaitu jika safety stock untuk waktu yang lebih lamamenyebabkan persediaan akan lebih banyak dan jika safety stock berkurang maka

persediaan gudang juga berkurang tapi mengakibatkan backlog yang meningkat.Perubahan lead time dan safety stock akan mempengaruhi waktu dan jumlahpersediaan, serta backlog. Hasil simulasi menunjukkan bahwa parameter-parameter di

dalam sistem saling terkait dan membentuk trade-off. Misalnya untuk mengurangibacklog bisa dilakukan dengan menambah safety stock. Namun, disisi lain,penambahan safety stock ini akan menambah beban persediaan pemsahaan

5.2. Analisa Hasil Simulasi Model Alternatif

Untuk perbaikan sistem pada simulasi ini, dibuat model alternatif sebanyak 2model yaitu model alternatif untuk mengurangi backlog dan model alternatif untuk

meminimalkan persediaan pada distributor. Sasaran dari pembuatan model alternatif

ini adalah untuk menemukan model terbaik yang dapat mengurangi biaya total yangditanggung oleh distributor

a. Model alternatif pertama

Pada model alternatif pertama, perbaikan dilakukan untuk menghilangkanbacklog yang ada di distributor yaitu dengan menambah safety stock pada distributordari 2 hari menjadi 3 hari dan mengurangi lead time dari 3 hari menjadi 2 hari.Pembahan yang terjadi adalah backlog dapat dihilangkan menjadi tidak ada sama

sekali dan persediaan bertambah sehingga menyebabkan biaya total berkurang

15

sebesar Rp. 446.217,20 (nilai model awal = Rp. 617.746,22 dan nilai modelperbaikan = Rp. 171.529,02)

b. Model alternatif kedua

Pada model alternatif kedua, perbaikan dilakukan untuk meminimalkan

persediaan yang ada di distributor yaitu dengan mengurangi lead time dari pabrik dari3 hari menjadi 1 hari. Pembahan yang terjadi adalah persediaan distributor dapatdikurangi dan biaya total berkurang sebesar Rp. 247.255,45 (nilai model awal =Rp.617.746,22 dan nilai model perbaikan = Rp. 370.490,77).

Dari kedua model alternatif diatas dapat diketahui bahwa perbaikan untukmeminimalkan backlog mempakan skenario yang memberikan penghematan palingbesar dengan nilai Rp. 446.217,20 (nilai model awal = Rp. 617.746,22 dan nilai

model perbaikan = Rp. 171.529,02) untuk time-horizon simulasi yang ditentukan (3bulan).

BAB VI

PENUTUP

6.1. Kesimpulan

1. Model sistem dinamis manajemen supply chain di PT. Jauwhannes Traco telah

berhasil dibuat dan telah lulus uji kalibrasi untuk meyakinkan bahwa model

berguna. Uji kalibrasi yang dilakukan adalah: model boundary diagram,extreme condition test, dan behavior reproduction test

2. Dinamika manajemensupply chain di PT. Jauwhannes Traco

a. Sistem manajemen supply chain PT. Jauwhannes Traco berosilasi cukuptinggi dikarenakan adanya balancing loop (loop B1&B2 yang menunjukkanpengendalian persediaan pada masing-masing mata rantai) dan delay yangada (delay informasi dari distributor ke pabrik), bahkan dengan jumlahpermintaan pelanggan yang konstan.

b. Dari analisis hasil simulasi sistem dinamis dapat diketahui bahwa lead time

dan safety stock sangat berpengaruh terhadap sistem manajemen supplychain. Pembahan kedua variabel tersebut akan mempengamhi waktu danjumlah persediaan, serta backlog

c. Hasil simulasi menunjukkan bahwa parameter-parameter di dalam sistem

saling terkait dan membentuk trade-off. Misalnya untuk mengurangibacklog bisa dilakukan dengan menambah safety stock. Namun, disisi lain,penambahan safety stock ini akan menambah beban persediaan pemsahaan.

3. Dari dua skenario perbaikan yang disimulasikan, perbaikan untuk

meminimalkan backlog mempakan skenario yang memberikan penghematanpaling besar dengan nilai Rp. 446.217,20 (nilai model awal = Rp. 617.746,22dan nilai model perbaikan =Rp. 171.529,02) untuk time-horizon simulasi yangditentukan (3 bulan).

116

17

6.2. Saran

1. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan model sistem dinamis yang sudahada dengan memasukkan faktor-faktor yang saat ini masih berada pada kriteriaexogenous atau excluded, misalnya: pemasaran, produksi dan transportasi.

2. Penelitian dapat dikembangkan dengan melibatkan 2 tingkat manajemen supplychain atau lebih, misalnya pihak supplier - manufacturer atau manufacturer -distributor.

3. Penelitian dapat dikembangkan dengan membuat model untuk produk jamakdengan produk jadi tidak hanya satu jenis.

DAFTAR PUSTAKA

Indrajit, Richardus Eko & Djokopranoto, Richardus. 2002. Konsep ManajemenSupply Chain, Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana Indonesia.

Simchi, David, Kaminsky, Philip & Simchi, Edith. 2000. Designing andManaging the Supply Chain, Singapore: McGraw-Hill Book Co.

Yamit, Zulian, Drs, M.Si. 2003. Manajemen Produksi dan Operasi, Yogyakarta:Ekonisia, Fakultas Ekonomi UII.

Rangkuti, Freddy. 2002. Manajemen Persediaan Aplikasi di Bidang Bisnis,Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.

Bank, Carson, Nelson. 1986. Discrete-Event System Simulation. New Jersey:Prentice Hall Inc.

Forrester, Jay W. 1961. Industrial Dynamics, Cambridge: The MIT Press,

Law, AM., and David W kelton. 1991. Simulation Modeling And Analysis, NewYork : McGraw-Hill.

Richardson, G.P., and Pugh A.L., III. 1981. Introduction to System DynamicsModeling With DYNAMO, London , Cambridge : MA.

Sushil. 19931. System Dynamics, A Practical Approach for ManagerialProblems, New Delhi: Wiley Eastern Limited.

Sterman, John D. 2000. Business Dynamics, Systems Thinking and ModelingFor A Complex World, New York: McGraw-Hill Companies, Inc.

Simatupang, Togarl996. Pemodelan Sistem. Klaten: Nindita.

Walpole, Ronald. E & Myers, Raymond. H. 1986. Ilmu peluang dan StatistikaUntuk Insinyur dan Ilmuwan , Bandung: Penerbit ITB.

LAMPIRAN

Behaviour Reproduction Test

1. Penjualan ke konsumen

Periode Output Model(xi) Output aktual (yi) di=(xi-yi) di2

1 130 galon 140 galon -10 galon 100 galon

2 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon









11 0.7 galon 0 galon 0.7 galon 0.49 galon













24 0.4 ealon 0 galon 0.4 ealon 0.16 ealon


















42 0.4 galon 0 galon 0.4 galon 0.16 galon43 130 galon 130 galon 0 galon 0 galon44 0.3 galon 0 galon 0.3 galon 0.09 galon45 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon46 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon47 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon48 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon49 0.1 galon 0 galon 0.1 galon 0.01 galon50 128 galon 128 galon 0 galon 0 galon51 0.1 galon 0 galon 0.1 galon 0.01 galon52 0.08 galon 0 galon 0.08 galon 0.0064 galon53 0.07 galon 0 galon 0.07 galon 0.0049 galon54 0.06 galon 0 galon 0.06 galon 0.0036 galon55 0.05 galon 0 galon 0.05 galon 0.0025 galon56 0.04 galon 0 galon 0.04 galon 0.0016 galon57 125 galon 125 galon 0 galon 0 galon58 0.03 galon 0 galon 0.03 galon 0.0009 galon59 0.03 galon 0 galon 0.03 galon 0.0009 galon60 0.02 galon 0 galon 0.02 galon 0.0004 galon61 0.02 galon 0 galon 0.02 galon 0.0004 galon62 0.02 galon 0 galon 0.02 galon 0.0004 galon63 0.02 galon 0 galon 0.02 galon 0.0004 galon64 114 galon 114 galon 0 galon 0 galon65 0.01 galon 0 galon 0.01 galon 0.0001 galon66 0.01 galon 0 galon 0.01 galon 0.0001 galon67 0.008 galon 0 galon 0.008 galon 0.000064 galon68 0.007 galon 0 galon 0.007 galon 0.000049 galon69 0.006 galon 0 galon 0.006 galon 0.000036 galon70 0.005 galon 0 galon 0.005 galon 0.000025 galon71 114 galon 134 galon -20 galon 400 galon72 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon73 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon74 3 galon 0 galon 3 galon 9 galon75 2 galon 0 galon 2 galon 4 galon76 2 galon 0 galon 2 galon 4 galon77 2 galon 0 galon 2 galon 4 galon78 131 galon 129 galon 2 galon 4 galon79 1 galon 0 galon 1 galon 1 galon80 1 galon 0 galon 1 galon 1 galon81 1 galon 0 galon 1 galon 1 galon82 0.8 galon 0 galon 0.8 galon 0.64 galon83 0.7 galon 0 galon 0.7 galon 0.49 galon84 0.6 galon 0 galon 0.6 galon 0.36 galon85 119 galon 118 galon I galon 1 galon








Total periode Total Output model(xi) Total output aktual (yi) Total di=(xi-yi) Total di2

92 1798.886 galon 1813 galon -14.114 galon 604.2 galon


sd 2.572076389

t (92:0.025) 1.96

d+ 0.37217566 galon/da

d- -0.67900174 galon/da

2. Pengiriman ke retailer.







6

7

0 galon 0 galon 0 galon 0 galon

0 galon 0 galon 0 galon 0 galon

















cocdoo

o

c_oc

d

00

O

cocd00

o

cocdoo

©

Cocdoo

©

c

"cd0£

-d-

"d-

©

cocdMOn

(Nm

Coce01

©

c_ocd

of

o

cocdoo

o

cocdoo

00

cocd00

©14884galon18769galon0galon0galon0galon0galon0galon

cOcdOO

m(NvD

in

cocd00

•nCN

NO0galon0galon0galon0galon0galon

cocd

00

NO

r-

oo

in

cocdat

•n<N

NO

in

Cocd0£

O

co<S

00

©

aocd6£

©9galon0galon

cocdoo

NO

r-

ro

in15129galon0galon0galon0galon

cocdoo

©0galon12544galon10609galon0galon0galon

cocdOO

o

c

"cd00

o

cocdOO

©

c

"cdoo

©

c

"cd00

©

cocd00

00

r^

ii

c_ocd00

CN

cocd

oo

©

cocd00

©

cocdoo

©

cocdoo

On

cocdoo

©

c_ocd00

CN

<Ni

cocd00

c_o"300

©

cocd

00

©

co

"cd00

o

cocdoo

o

cocdoo

©

C_o"cdOO

m(N

i

cocdoo

CN

cocd00

o

cocd

00

o

co"cd00

©

cocd00

©

Bocd

oo

©

cocdoo

NO

<Ni

cocd00

in

CN

COcd00

o

cocd00

O

cocdoo

©

cocd

00

m

cocd

00

©

co"cd00

*d-C

N

cocd00

mCN

cocd00

©

cocd

OO

©

cocdoo

©

cocd00

©

co

"cd00

©

c_o"360

(N

I

cocaoo

mo

cocdoo

©

cocaoo

©

cccdoo

c

cocd00

o

cocdOO

©

cocd00

©

cocdoo

©

cccdOO

00

Cocdoo

©

cocdoo

o

cocd00

©

cocdOO

©

cocdoo

©

cocd00

o

Cocd00

CN

CN

cocd

oo

©

cocdoo

o

cocd00

©

cocdoo

©

cocdoo

©

cocd00

©

c_o"cdoo

<n

CN

Cocd00

O

co

"cdoo

©

cocd00

©

c_o"cd00

o

Cocdoo

o

cocd00

©

co"cdoo

NO

cn

c_o"3oo

o

c_o"cd00

o

c_o"cdoo

o

c_o"cdoo

o

co"300

©

cocd00

©

Co

"300

-d-

CN

C_o"cdOO

©

c_o"cdoo

©

co"3oo

o

co

"cdOO

©

cocdoo

©

co

"300

o

cocd00

CN

coca

00

o

aocdoo

©

coca

00

©

c_ocd0

0

o

cocd00

cocdoo

o

cocd

00

©

cocd00

©

Cocd00

©

cocdoo

<N

c_ocd00

©

cocaoo

©

c_gcd

00

©

cocd00

ON

cocd00

C_ocd00

©

cocd00

t~-

cocd00

o

cocd00

©

co"cdOO

©

co"cd00

o

cocd00

©

cocd00

©

cocd00

in

(N

cocd00

©

co"cd00

©

c_o"cd00

o

cocd00

©

co"cd00

©

c_o7aOfl

©

co'e300

'n

(N

co"cd00

©

c_o7a00

©

co"cd00

o

cocd00

m

cocd

00

©

C_o"cd00

©

cocdOO

mCN

co"cd00

o

cocd00

©

coca00

©

co"cd00

©

c_o"300

o

aocd00

o

c_o7300

m©

c_o7a00

o

coca60

©

*d-(N

CN

<N

(N

00

CN

(N

mm

r<-)

in

00

©•d-

CN

-d-

in

NO

-d-

r-

oo

on

-d-

©in

in

<N

in

(N-l

in

-d-

in

in

NO

in

r-

m0

0in

ON

in

©NO

3N

ON

O-d

-N

Oin

NO

NO

NO

vO


























Total periode

92

Total Output model(xi)

1648 galon

Total output aktual (yi)

1792 galon

Total di=(xi-yi)

-144 galon

Total di2

421912 galon


sd 68.07289311

t(92;0.025) 1.96

d+ 12.3450784 galon/da

•15.4755132 galon/da

3. Penerimaan dari pabrik







cocdoo

o

cocd00

©

cocd00

o©in

<N

CN

cocd00

©

c7360

©

cocdoo

©

cocd00

©©ON

00

CN

cocd

60

©©NO

cOcd60

O©NO

l~)

coca00

©©NO

cocd00

©

cocaoo

o

cocaoo

o

coca00

©

COca00

©

Coca00

©

cocaoo

©oin

CN

CN

COca00

©

Cocaoo

©

cocd00

o

Coca00

00

in

Coca60

©

cOcaoo

©

co

7300

o©On

NO

COcdoo

©

coca00

©

cocd

©

COcd60

©ONO

ON

cocd00

On

OO

CN

Coca00

ON

00

CN

co

7300

ON

NO

r-

CN

e_o7300

o

ao7300

©

cocd00

©

cocaon

-d-

NO

00

C_o7360

©

cocaoo

©

coca60

©©m(N

CN

co73oo

©

co"cd00

o

co

7360

©

cocd60

-d-

in

CN

c_o7300

©

coca00

o

cocd00

o

coca00

cocd00

©•n

i

cocdoo

cocaoo

o

c

7aoo

c

7300

©

cocd60

©NO

cocd60

©NO

c_o7aoo

©

c

7300

c_o73oo

©

cocaoo

o

coca00

o

cocaoo

©

eocaoo

©

cocaOO

oini

cocaoo

o

aoca00

o

coca00

o

co7a00

CN

("-

cocd00

o

cocaoo

©

C_o73oo

©(N*l

1

cocdoo

o

coca00

©

cocd00

©

co7360

O•<*•

Co7300

f-

co73oo

r-

C_o7360

m

•

c_o7300

©

coca00

©

cocd00

©

cocdoo

CN

ON

Cocd60

©

coca60

©

coca60

©in•

coca00

o

co73oo

©

cocd00

©

cocdoo

<N

cocdOO

©

coca00

o

cocd00

©

coca00

o

cocdoo

©in

cocd00

©

cocaoo

©

coca00

©

cocaoo

©

Cocd60

©

CoC3

60

©

coca00

o©

cocd00

©

coca00

o

cocd00

©

cocdoo

©

cocdoo

©

cocdc*

o

c_o7300

©in

c_o73oo

o

cocd60

©

cocaoo

©

Cocdoo

©

co7a00

©

-

7aoo

©

cocdoo

©

c_o73oo

o

c_oca

oo

o

cocd00

©

cocd60

©

co

7a00

©

cocaoo

©

co

7300

©

co

73oo

©

c_o7300

©

c_o7300

©

co

7360

©

cocd60

©

cocd00

o

coca60

©in

co7aoo

©

c_g7300

©

c_o7360

o

Cocd00

©

cocd00

©

coca00

©

cocd00

c_ocd00

c_ocdo

o

O

cocd00

©

cocdoo

©

cccdoo

c_ocd00

or-

cocd00

©NO

coca60

©NO

cocd00

oNO

cocd60

©

coca60

©

coca00

o

coca00

o

coca00

o

c_o7360

©

coca00

©

c_o7300

o

C_o7360

©

cocaoo

©

c_o7360

CN

r-

coca00

o

ccca00

©

cocd60

O

c_ocd00

o

co7300

o

c_o7300

o

c_o7300

©

c_o7300

co73oo

c_o7300

co

7300

©

cocd00

©

co7300

o

c_o7300

CN

On

c_oca00

©

coca60

©

coca00

©

co

7300

©

c_o73oo

©

co7360

©

cocd00

CN

cocd00

©

cocaoo

o

NO

r-

00

ON

©C

Nm

•>*

in

NO

r-

00

On

©CN

CN

(N

<N

CN

CN

m(N

nO

CN

CN

00

CN

On

<N

omm

CN

•>*

in

NO

en

r-

00

ON

mO

t?(N•d

--d

-m-d

-N

O1

--0

0O

N-a

-

cocdoo

o©in

CN

CN

cocaoo

o

cocd00

©

coca00

o

cocaoo

©©nO

c7300

NO

en

cocaoo

NO

en

cocaoo

NO

en

00

00

cocdoo

©

cocaoo

©

cocdoo

o

coca60

©©Oo

cocaoo

©

cocdoo

©

cocaoo

©©•*f

Cocd00

©

cocdoo

©

coca60

o

co7a00

NO

in

©r-

co7aoo

©

cocdoo

©

cocdoo

©-d-

cocd00

©

co73oo

©

cocd00

©

cocdoo

mCN

oCN

Tf

cocdoo

oTf

©

cocd60

•<f

©O

cocdoo

t

co73oo

©

cocd

00

©

co~3oo

©

c_o7300

©

co7300

©

cocdoo

©

co73oo

o©•n

<N

CN

c_o73oo

o

cocaoo

©

co73oo

©

cocdOO

o

CO

"3oo

©

cocd

00

©

cocd

00

©©NO

ON

eocaoo

©ini

cocaoo

©

co

73oo

o

cocaoo

©

Cocd00

©en

c73oo

nC

cocaoo

NO

cocaoo

^t

On1

cocdoo

o

coca00

o

cocaoo

o

coca60

©©

c_ocaoo

©

cocdoo

©

cocdoo

©CN1

co7300

©

cocdoo

©

coca60

©

co

7300

oo

coca00

©

cocd00

©

c_o7300

©CN

cocaoo

©

co7360

©

cocdoo

©

Co

7300

in

©CN

c_o7300

CN

©

co"360

CN

O

co7300

CN

c_o7300

o

cocaoo

©

eoca60

©

coca00

©

co73oo

o

c_o73oo

o

CocaOO

©m

•

co7360

©

coca00

©

co7300

o

co

7300

©

c_o7300

o

C_o7300

©

coca00

©•*f1

cocaoo

©m

c_ocaoo

©

coca00

o

cocdoo

©

cocd00

o

cccdoo

o

cocaoo

o

coca00

©©

cocdoo

o

coca00

©

cccaoo

©

co7360

o

c_o7360

©

c_o73oo

©

co

7300

©CN

cocdoo

©

c_o73oo

©

co73oo

o

cocaoo

o

c_o7300

©

co

73oo

©

Co7300

oCN

socaoo

©

co7360

©

aocdoo

©

Co

7300

©

Cccdoo

©

co7300

o

cocdoo

©©

co73oo

©

co73oo

o

coca60

©

coca00

©

co7300

©

co

7aoo

©

co

"3oo

©in

C_o7360

©

co

7300

©

coca

ao

o

co

"3oo

©

c_o73oo

o

co7300

©

co7300

©'d-

cocaOt

cocdot

cocdOt

©

c7301

©

cocaat

©en

cc«0£

NO

coca0£

NO

cocaOt

NO

cocdOt

O

co73ot

©

co73©

co73M©©

c_ocdot

©

cocdOt

O

c_ocd01

o

cocd01

©

coca6£

©

co7aoc

©

coca00

00

cocdOt

©

cocd0£

©

so73oo

o

cocdot

o

co73ot

©

cocdot

©

cocdot

m©CN

coca0£

CN

©

cc

oo

7373

00

ot

CN

CN

oo

cc

o_o

cd73

00

ot

©©

cc

o_o

ca73

00

ot

©o

cc

c_o

_o_o

caca

cao

o0

0o

t

©©

o

cc

_o_o

cdca

oo

ot

oo

cc

c_o

_o_o

cdcd

cd0

00

0o

t

©©

©

cc

o_o

cd73

00

00

o©

oin

in

CN

in

en

in

in

m•n

nO

in

r-

in

00

in

ON

in

©NO

NO

CN

nO

en

NO

•d-

nO

in

NO

NO

NO

00

NO

ON

NO

or-

CN

en

r-

*3

-m

NO

00

o00

00

CN

00

en

00

00

•n

00

NO

00

r-

00

00

00

On

00

©On

ON

CN

On

Total periode total Output model(xi) Total output aktual (yi) Total di=(xi-yi) total di2



sd 66.69030478

t (92;0.025) 1.96

d+ 12.5408155 galon/da

d- -14.7147285 galon/da



































c0caoo

ON

00

fN

c_o73oo

©

cOcaot

©

coca00

©oON

NO

cocaoo

NO

00

c

73ot

©

cocaoo

cOca00

o

cocaoo

©

-

75ao

o

cocaoo

ooin

CN

CN

coca60

•d-

•*

•nCN

coca60

©

cocaao

©

cocaot

©

cocaot

o

cocaOO

©

eocaoo

©om<N

CN

cocaoo

©©ON

nO

cocaoc

NO

en

cocd60

NO

en

cocaoo

NO

en

cocaoo

o

coca

00

©

co7300

oo©o

co73oo

©©©©

cocaoo

©

cocd60

©

coca60

O

coca60

o

aoca00

©14400galon7056galon0galon0galon

c_o7a60

©0galon0galon

EO7300

©©•d-42025galon10404galon

EOcd

60

Tf

©"d

-©

EOcaoo

-d-

o•*©

EOca00

©

Eccaoo

r-

coca00

©

coca00

©

coca00

©en1

s=oca00

<N

ON

c

73oo

©

c_o7300

c_o73oo

©

coca00

©

cocaao

©

c

7300

oin•

coca60

CN

Coca00

©

cocaoo

©

coca00

©

c_o7300

©

c_oca00

o

c_o7300

©•n

i

c_o73oo

oen

co

7300

NO

c_o7300

NO

c_o7300

NO

co7300

©

cocd

60

©

c_o73oo

o©

1

c_o7300

©©

coca60

©

Eoca00

©

cocaao

©

eocaoo

o

c_o7300

©

coca00

oCNI

coca00

-d-

00

c_o73oo

o

cocdao

o

co7360

©

BO73oo

©

Eoca00

©

co73oo

©CN

EOcdOO

•n

©CN

EOcd00

CN

©

cocd00

CN

©

E_o7300

CN

O

coca00

o

cocaoo

©

coca00

©

ao

73oo

o

coca00

©en

coca00

©

c

7300

©

cocaoo

©

g7300

©

cocdoo

cocd00

©

coca00

©in

Coca60

©

coca00

o

coca00

©

coca00

©

co73oo

©

coca00

©

co73oo

o•n

cocdoo

o

coca00

©

coca00

©

cocdoo

©

cocaoo

©

Eocd60

©

coca00

©o

cocaoo

©

coca60

©

cOca00

©

cocaM©

cocaoo

©

co7300

©

EoCB

ao

oCN

cocd00

©

c_o7300

©

BOcdao

o

co73oo

©

EOcd00

O

c_o7360

©

EO73oo

©CN

E_o73o

o

o

EOcd00

©

cocdoo

©

E_o7300

©

coca00

©

cocaoo

c_oca0

0

o

c_ocaoo

©

coca00

o

coca00

CN

ON

coca00

©

coca00

©

c

73ao

o

cocd00

©

cocaOO

o

coca00

o

Eoca60

CN

bocaao

©

coca00

cocaoo

©

cocaoo

©

coca00

©

b_o7300

©

c_o73oo

©en

coca60

'NO

co7300

NO

coca00

NO

coca00

o

Coca60

o

co

7300

©

co7300

o©

co7360

©

cocd00

©

C_o7300

©

co7300

©

c_o7300

©

aocaao

o

Bo

7300

•d-

00

c_o73oo

©

E_o73ao

o

EOcd60

©

EO7300

©

coca00

©

EO7300

©

cocd00

in

©CN

c_o7300

<N

©

c_o7300

CN

O

EOcd60

CN

©

E_o7300

o

en

en

•d-

en

in

en

NO

en

en

00

en

ON

en

©•d-

"d-

<N

en

-d-

•f

in

NO

r-~

•d-0

0oin

in

CN

in

en

in

in

in

in

NO

in

r-

in

00

•n

ON

in

©NO

NO

CN

NO

en

NO

rf

NO

in

NO

NO

NO

NO

00

NO

ON

NO

©t~

-C

Nen

•d-

in

NO

















Total periode Total Output model(xi) Total output aktual (yi) Total di=(xi-yi) Total di2



sd 69.75241178

t (92;0.025) 1.96

d+ 13.1665391 galon/da

d- -15.3404521 galon/da

















1

EO73oo

in

CN

CN

EO

7300

©

BOcaoo

©

EOca00

©

Eocaoo

©

E

"3OO

©

BOca00

EOcaoo

NO

r-

nO

EOcaoo

©

E_ocaOO

©

EOcd80

©

EOca60

o

EOcd00

o

EOca

oo

©

EOcaoo

on

t

EOcdOO

©

EOcdoo

o

EOcaoo

©

EOcaoo

©

EOcdao

©

Eo

"3oo

©

EOcaao

in

CN

<N

EOcaoo

o

EOca60

©

EOcaoo

©

EO73oo

©

EOcaoo

©

Eocdoo

©

EO73oo

©

Eo73oo

©

EO7300

©

EO73oo

©

E_o73ao

©

BOcaoo

©

EOcdoo

o

EO73ao

t

EO

73oo

©

EOcaoo

©

EOca00

©

EO7300

©

EOca00

©

EO"360

O

EO7300

E_o7a00

o

EOca60

in

EOca00

o

EOcdoo

©

E7300

©

EOca00

EOcaoo

©

EOcdoo

©

Eo

7300

nO

CNi

EOcd00

EOca00

o

BOcd60

©

E_o73oo

E73oo

©

EOca00

o

EO7300

t--•

EOcd00

o

EO73oo

©

EO7300

©

EOcaoo

©

EO73oo

©

E_o7300

o

EOcaao

•n

Eoca60

o

EOC3

00

o

EO7300

©

EO7300

o

E_o"30

0

©

EO73oo

o

Bocd00

©

EOcd00

©

EOcd00

©

E_o73oo

o

EOcaao

o

BO

73OO

©

Eocdao

o

Eocaao

CN

Bocaoo

©

EOcaao

©

EOca00

©

Eoca00

o

Eo73oo

o

EO60

©

E_o73oo•

Eo73oo

©

573oo

en

E_o73oo

©

EOcaoo

o

E_o7300

©

EocdOO

©

E73oo

E_o73oo

©

EOca00

ON

f

EOcdoo

©

EOca00

o

EOcd60

©

EO5300

©

Eo7300

©

Eocdao

©

EO7300

00

en

EOcdoo

©

EOcd00

©

EO73oo

o

EO73oo

©

EO73oo

o

EOca00

©

EO73oo

CN

CN

Eoca60

©

E_o73ao

©

EOcaoo

o

EOca00

©

EOcaoo

©

EO7300

©

EOcaoo

in

CN

EO7300

o

B_o73oo

©

EOcaoo

©

EOcaoo

©

EO73oo

©

EOcdao

o

EOcaoo

NO

CN

B

7500

©

E_o7aoo

o

EOoaoo

o

Eocaoo

©

EO7360

©

EO73oo

o

E_o7300

•d-

fN

EO73oo

©

EOcdot

NO

'd-

EOcaot

o

E_o73ot

©

Eocaot

o

EO73ot

©

Bocdot

©

EO73ot

o

EOcaot

en

CN

Eocaot

©

573ot

©

EO

73Ot

o

E_o73ot

©

EOcdot

©

EO

73ot

o

EOcdot

en

EOcdot

©

EOcdOt

©

EO73ot

o

EO73ot

o

EOcdot

©

EO73at

o

EO73ot

r-

en

EOcaet

o

E_o73at

o

EO73ot

©

E_o73ot

©

E_o73ot

©0galon125galon0galon0galon0galon0galon0galon0galon128galon0galon0galon0galon0galon0galon0galon123galon

E_o73ot

©00

in

•n

nO

r~-

00

On

CN

CN

CN

CN

en

CN

•d-C

NmC

NN

OC

NC

N0

0C

NO

nC

N©en

en

CN

en

en

en

Tf

en

•n

en

NO

en

r--

en

00

en

ON

en

©•d-

CN

en

"d

-"S

tm-d

-N

O-d

-0

0-d

-O

n©m

in

CN

•n

en

in

-d-

mmm

NO

in

r-

in

E

75oo

©

EOca00

©

Eocaoo

o

EOcaoo

©

E

7a00

o

ECcaoo

00

Eoca60

©

EOcaoo

©

Eoca00

o

Eoca00

©

aocaoo

©

EOca00

©

EOca

00

NO

r-

nO

EOcd00

©

EOcaoo

©

BOca00

©

Eocdoo

©

EOca00

©

EOca00

©

EOca00

NO

BOca00

©

EOcaao

©

EOcaoo

©

Eo7300

©

Eocd

00

o

EOca00

©

EO7300

©©

EOca00

©

ao7300

©

EOca00

©

Eo7300

©

Eocaoo

o

B_o73ao

©

EO73ao

NO

en

Eoca00

©

E_ocaoo

©

E_oca00

©

Eoca00

EOca00

E73oo

E_ocao

o

E_o73oo

©

Eocaoo

©

EO7300

©

EOca60

o

E_o7360

©

EOca00

NO

EOcdOO

O

EO7300

©

EOcaoo

©

E_o7300

©

E_o73oo

o

E_o7300

o

Eo

7300

-d-i

EO7300

o

EOcaao

o

Eocaoo

o

E_o7300

©

EOcd00

©

EO7300

o

EOca00

©<NI

Eoca00

©

Eocaoo

o

EOcaoo

©

EOca00

©

EOca

oo

©

Eoca00

©

EOcaB0

NO1

EOcaoo

EOca00

©

EOcd00

Eocaoo

©

Eocaoo

©

E

73oo

CN

Bocaoo

©

EOcaoo

©

Eocdoo

©

EOcaoo

©

EOca00

o

EOcaoo

o

EOcaoo

00

CN

EOca00

o

EO

7300

o

E_o7300

©

EOca00

©

EO7360

©

EOca00

o

aocaoo

r-

EO

73oo

©

EO7300

©

E_o7300

©

Eocd00

©

E_o7300

o

a_o73oo

©

EOcd00

fen

E_oca00

©

aoca00

©

EO

73oo

©

E_o7300

©

EOcaao

©

EOcaao

©

EO73oo

©

Eocaoo

o

E

73oo

o

Eoca00

©

EOca00

©

EOca00

©

E7360

m

Eoca00

©

EOca00

Eoca00

EOca00

o

EOca00

©

Eo

7300

o

EOca00

tin

Eoca00

o

EOcaoo

©

EOca00

©

EOca00

©

E_o7360

©

B_o7300

©

E_o7300

en

EO7300

o

EO

7300

o

EOca00

o

EO7300

o

EO7300

o

EOcaao

©

EOcaoo

EOca00

©

EOca00

o

EOca00

©

EOca00

©

a_o73oo

o

EO

73ao

©

ao7300

•d-

en

ON

•n

oNO

3C

NN

Oen

NO

Tt

NO

in

nO

NO

NO

NO

oo

NO

ON

NO

©r-

t--

CN

en

•d-in

NO

r-

t-

00

ON

r-

o00

00

<N

00

en

oo

00

in

oo

NO

00

r-

00

00

oo

ON

OO

©On

ON

(NON

C-l

-573oH

EO

73oo

in

00

NO

<N

•

T-575oH

e_o7300

733

13Q3O~Sof-

Eocdoo

CN

ON

r-

cd

-a

•eo7360

<N

fNin

NO

in

ON

©1

CN

ON

•d-in

NO

in

©en

in

NO

ON

cdT

J

~So7360

Tf

On

00

en

©ON

ON

©'

caT

O

~Bocaoo

00

en

ON

NO

CN

ON

CN

CNi

73

-aoE3a3©73or-

EOcd00

00

cd

73•

cd

7au

-o

-aC/3

in

<N

ooCN

On^+•a

i

•a

TO

_o'C1>a7JoH

CN

ON

LAMPIRAN

Deskripsi Variabel-variabei Dalam

Model Boundary Diagram

Variabel Definisi

Endogenous factors

Penjualan Ke Konsumen

Akhir

Tingkat pemenuhan permintaan konsumen akhir

melalui penjualan produk

Pengiriman Ke Retailer Pengiriman/penjualan produk akhir ke retailer

Backlog Di Retailer Permintaan pelanggan yang belum berhasil

dipenuhi dan akan dipenuhi oleh retailer

Backlog Di Distributor Permintaan pelanggan yang belum berhasil

dipenuhi dan akan dipenuhi oleh distributor

Penjualan Ke Konsumen

Akhir Yang Diharapkan

Penjualan produk akhir yang diinginkan pihak

retailer

Pengiriman Ke Retailer

Yang Diharapkan

Pengiriman produk akhir yang diinginkan pihak

distributor

Penjualan Maximum Ke

Konsumen Akhir

Jumlah maksimal penjualan produk akhir yang

dapat dilakukan retailer karena keterbatasan

jumlah produk yang ada

Pengiriman Maximum Ke

Retailer

Jumlah maksimal penjualan produk akhir yang

dapat dilakukan distributor karena keterbatasan

jumlah produk yang ada

Persediaan Aktual Retailer Jumlah persediaan produk yang ada di retailer

Persediaan Aktual

Distributor

Jumlah persediaan produk yang ada di distributor

Persediaan Retailer Yang

Diharapkan

Persediaan produk yang diinginkan retailer untuk

menanggulangi permintaan pelanggan

Persediaan Distributor

Yang Diharapkan

Persediaan produk yang diinginkan distributor

untuk menanggulangi permintaan pelanggan

Penyesuaian Persediaan

Retailer

Perbedaan antara tingkat persediaan produk

aktual dengan persediaan yang diinginkan pada

retailer

Penyesuaian Persediaan Perbedaan antara tingkat persediaan produk

Distributor aktual dengan persediaan yang diinginkan pada

distributor

Order Rate Ke Retailer Jumlah pesanan yang diterima retailer

berdasarkan permintaan dari konsumen akhir

Order Rate Ke Distributor Jumlah pesanan yang diterima distributor

berdasarkan permintaan dari retailer

Penerimaan Dari

Distributor

Jumlah produk yang diterima retailer dengan lead

time dari distributor

Penerimaan Dari Pabrik Jumlah produk yang diterima distributor dengan

lead time dari pabrik

Exogenous factors

Permintaan Konsumen

Akhir

Permintaan konsumen akhir dengan jumlah

tertentu

delay informasi Lamanya informasi mengenai permintaan

pelanggan sampai pada distributor

safety stock retailer Stok pengaman pada retailer untuk memenuhi

permintaan pelanggan

safety stock distributor Stok pengaman pada distributor untuk memenuhi

permintaan pelanggan

lead time dari pabrik Lamanya waktu pengiriman bahan baku dari

pabrik

lead time dari distributor Lamanya waktu pengiriman bahan baku dari

distributor

Waktu Penyesuaian

Persediaan Retailer

Waktu yang diperlukan untuk menyesuaikan

perbedaan antara tingkat persediaan produk


retailer

Waktu Penyesuaian

Persediaan Distributor

Waktu yang diperlukan untuk menyesuaikan

perbedaan antara tingkat persediaan produk


distributor

Excludedfactors

Kondisi Pasar Kondisi pasar mempengaruhi harga produk yang

ada, tetapi sangat sulit untuk mendefinisikannya

dalam model

Pemasaran Perusahaan mempunyai program pemasaran

untuk mencari pelanggan baru, sangat sulit untuk

mendapatkan pelanggan baru, kalaupun ada

spesifikasi permintaan akan berbeda dengan apa

yang diproduksi pada waktu tersebut

Produktivitas Di distributor, produktivitas tidak dimasukkan

karena jumlah tenaga kerja yang ada tidak

sebanyak yang ada di pabrik.

Transportasi Transportasi masuk sebagai excluded karena

semua pengiriman dianggap lancar dan sesuai

dengan pesanan.

Produksi Kemampuan pabrik untuk menghasilkan produk

jadi dengan sumber daya yang ada. Mata rantai

penelitian hanya seputar distributor dan retailer

sehingga kapasitas produksi tidak masuk dalam

model.

LAMPIRAN

Equation

mainmodel Component 1 {level Backlog Di Distributor {

reservoir

autotype Realunit galoninitO

inflow { autodef 'Order Rate Ke Distributor'}outflow { autodef 'Pemenuhan Order Ke Retailer'}

}level Backlog Di Retailer {

reservoir

autotype Realunit galoninitO

inflow {autodef 'Order Rate Ke Retailer'}outflow { autodef 'Pemenuhan Order Ke Konsumen Akhir'}

}level biaya backlog distributor {

autotype Realunit rupiahinit INIT('biaya backlog harian didistributor'*1«da»)inflow {autodef 'biaya backlog harian didistributor'}

}aux biaya backlog harian didistributor {

autotype Realautounit rupiah/dadef ('Backlog Di Distributor'*'biaya backlog per unit didistributor')*1/1«da»

}const biaya backlog per unit didistributor {

autotype Realunit rupiah/galoninit 1000

}level biaya pesan {

autotype Realunit rupiahinit'biaya pesan harian'*1«da»inflow {autodef 'biaya pesan harian'}

}aux biaya pesan harian {

autotype Realautounit rupiah/dadef ('biaya pesan per release ordeiJ*'frekuensi order')*1/1«da»

}const biaya pesan per release order {

autotype Realunit rupiah/orderinit 10000

}level biaya simpan {

autotype Realunit rupiahinit INIT('biaya simpan harian'*1«da»)inflow {autodef 'biaya simpan harian'}

}aux biaya simpan harian {

autotype Realunit rupiah/dadef ('Persediaan Aktual Distributor'*'biaya simpan per unit per hari')*1/1«da»

}const biaya simpan per unit per hari {

autotype Realunit rupiah/galoninit 2.11

}

level biaya total {autotype Realunit rupiahinit INIT(Jumlah*1«da»)inflow {autodef Jumlah }

}const delay informasi {

autotype Realunit da

init 1

}aux frekuensi order {

autotype Realunit order

def IF('Pesanan Ke Pabrik'=0«galon/da»,0«order»,1«order»)

}aux Jumlah {

autotype Realautounit rupiah/dadef 'biaya pesan harian'+'biaya simpan harian'+'biaya backlog harian didistributor'

}const Lead Time Dari Distributor {


init 1

doc Number of weeks it takes to receive materials for which orders are placed.

}const Lead Time Dari Pabrik {


init 3

}aux Order Rate Ke Distributor {

autotype Realunit galon/dadef DELAYPPL('Pesanan Ke Distributor','delay informasi',0«galon/da»)

}aux Order Rate Ke Retailer {

autotype Realunit galon/dadef 'Permintaan Konsumen Akhir'

}aux Pemenuhan Order Ke Konsumen Akhir {

autotype Realunit galon/dadef 'Penjualan Ke Konsumen Akhir'

}aux Pemenuhan Order Ke Retailer {

autotype Realunit galon/dadef 'Pengiriman Ke Retailer'

}aux Penerimaan Dari Distributor {

autotype Realautounit galon/dadef DELAYPPL('Pengiriman Ke Retailer','Lead Time Dari Distributor',0«galon/da»)

}aux Penerimaan Dari Pabrik {

autotype Realunit galon/dadef DELAYPPL('Pesanan Ke Pabrik'.'Lead Time Dari Pabrik',0«galon/da»)

}aux Pengiriman Ke Retailer {

autotype Realunit galon/da

def MIN('Pengiriman Maximum Ke Retailer','Pengiriman KeRetailerYg Diharapkan')}aux Pengiriman KeRetailer Yg Diharapkan {

autotype Realautounit galon/dadef'Backlog Di Distributor'*1/1«da»+'Order Rate Ke Distributor'

}aux Pengiriman Maximum Ke Retailer {

autotype Realunit galon/dadef 'Persediaan Aktual Distributor'/1«da»

}aux Penjualan Ke Konsumen Akhir {

autotype Realunit galon/dadef MIN('Penjualan Maximum Ke Konsumen Akhir'.'Penjualan Ke Konsumen Akhir Yang Diharapkan')

}aux Penjualan Ke Konsumen Akhir Yang Diharapkan {

autotype Realunit galon/dadef 'Backlog Di RetailerV1 «wk»+'Order Rate Ke Retailer'

}aux Penjualan Maximum Ke Konsumen Akhir {

autotype Realunit galon/dadef 'Persediaan Aktual Retailer'/I «da»

}aux Penyesuaian Persediaan Distributor {

autotype Realunit galon/dadef ('Persediaan DistributorYang Diharapkan' - 'Persediaan Aktual Distributor') / 'Waktu Penyesuaian

Persediaan Distributor'

}aux Penyesuaian Persediaan Retailer {

autotype Realunit galon/dadef ('Persediaan Retailer Yang Diharapkan' - 'Persediaan Aktual Retailer') / 'Waktu Penyesuaian

Persediaan Retailer'

doc The difference between desired and actual inventory.}aux Permintaan Konsumen Akhir {

type Realunit galon/dadefO

}level Persediaan Aktual Distributor {

reservoir

autotype Realunit galoninit INIT(150«galon»)inflow {autodef 'Penerimaan Dari Pabrik'}outflow {autodef 'Pengiriman Ke Retailer'}

}level Persediaan Aktual Retailer {

reservoir

autotype Realunit galoninit INIT(150«galon»)outflow { autodef 'Penjualan Ke Konsumen Akhir1}inflow {autodef 'Penerimaan Dari Distributor'}

}aux Persediaan Distributor Yang Diharapkan {

autotype Realunit galondef 'Pengiriman KeRetailer Yg Diharapkan'* 'Safety Stock Distributor'

}aux Persediaan Retailer Yang Diharapkan {

autotype Realunit galondef 'Permintaan Konsumen Akhir1 * 'Safety Stock Retailer'doc The desired level of inventory to be maintained.

}aux Pesanan Ke Distributor {

autotype Realunit galon/dadef MAX(0«galon/da»,'Penyesuaian Persediaan Retailer')

}aux Pesanan Ke Pabrik {

autotype Realunit galon/dadef MAX(0«galon/da»,'Penyesuaian Persediaan Distributor')

}const Safety Stock Distributor {


init 2

doc Number of days supply that the Inventory should be able to cover}const Safety Stock Retailer {


init 2«da»

doc Number of days supply that the Inventory should be able to cover}const Waktu Penyesuaian Persediaan Distributor {


init 1

}const Waktu Penyesuaian Persediaan Retailer {


init 1

}}unit galon {

def ATOMIC

}unit order {

def ATOMIC

}unit rupiah {

def ATOMIC

}unit rupiah/galon/da {

def ATOMIC

}

LAMPIRAN

Output Model Awal

Tim

eP

esan

anK

eP

abri

k(g

alo

n/d

a)P

ener

imaa

nD

ari

Pab

rik

(gal

on

/da)

Per

sed

iaan

Akt

ual

Dis

trib

uto

r(g

alo

n)

Pen

giri

man

Ke

Ret

aile

r(g

alon

/da)

Bac

klog

DiD

istr

ibut

or(g

alon

)

4/1

/20

07

00

15

00

0

4/2

/20

07

70

01

50

11

00

4/3

/20

07

00

40

00

4/4

/20

07

00

40

00

4/5

/20

07

07

04

00

0

4/6

/20

07

00

11

00

0

4/7

/20

07

00

11

00

0

4/8

/20

07

00

11

00

0

4/9

/20

07

17

00

11

01

10

0

4/1

0/2

00

76

00

00

30

4/1

1/2

00

76

00

00

30

4/1

2/2

00

76

01

70

00

30

4/1

3/2

00

70

60

17

03

03

0

4/1

4/2

00

70

60

20

00

0

4/1

5/2

00

70

60

26

00

0

4/1

6/2

00

70

03

20

14

60

4/1

7/2

00

70

01

74

00

4/1

8/2

00

70

01

74

00

4/1

9/2

00

70

01

74

00

4/2

0/2

00

70

01

74

00

4/2

1/2

00

70

01

74

00

4/2

2/2

00

70

01

74

00

4/2

3/2

00

77

20

17

41

23

0

4/2

4/2

00

70

05

10

0

4/2

5/2

00

70

05

10

0

4/2

6/2

00

70

72

51

00

4/2

7/2

00

70

01

23

00

4/2

8/2

00

70

01

23

00

4/2

9/2

00

70

01

23

00

4/3

0/2

00

71

40

01

23

12

30

5/1

/20

07

17

00

09

5/2

/20

07

17

00

09

5/3

/20

07

17

14

00

09

5/4

/20

07

01

71

40

99

5/5

/20

07

01

71

49

00

5/6

/20

07

01

71

66

00

5/7

/20

07

92

01

83

13

70

5/8

/20

07

00

46

00

5/9

/20

07

00

46

00

5/1

0/2

00

70

92

46

00

5/1

1/2

00

70

01

37

00

5/12/2007

00

137

00

5/13/2007

00

137

00

5/14/2007

112

0137

125

0

5/15/2007

00

13

00

5/16/2007

00

13

00

5/17/2007

0112

13

00

5/18/2007

00

125

00

5/19/2007

00

125

00

5/20/2007

00

125

00

5/21/2007

130

0125

125

0

5/22/2007

60

00

3

5/23/2007

60

00

3

5/24/2007

6130

00

3

5/25/2007

06

130

33

5/26/2007

06

133

00

5/27/2007

06

139

00

5/28/2007

100

0145

123

0

5/29/2007

00

22

00

5/30/2007

00

22

00

5/31/2007

0100

22

00

6/1/2007

00

123

00

6/2/2007

00

123

00

6/3/2007

00

123

00

6/4/2007

84

0123

103

0

6/5/2007

00

19

00

6/6/2007

00

19

00

6/7/2007

084

19

00

6/8/2007

00

103

00

6/9/2007

00

103

00

6/10/2007

00

103

00

6/11/2007

205

0103

103

0

6/12/2007

102

00

051

6/13/2007

102

00

051

6/14/2007

102

205

00

51

6/15/2007

0102

205

51

51

6/16/2007

0102

256

00

6/17/2007

0102

358

00

6/18/2007

00

459

113

0

6/19/2007

00

346

00

6/20/2007

00

346

00

6/21/2007

00

346

00

6/22/2007

00

346

00

6/23/2007

00

346

0ol

6/24/2007

6/25/2007

6/26/2007

6/27/2007

6/28/2007

6/29/2007

6/30/2007

7/1/2007

346

346

232

232

232

232

232

232

114

Tim

eP

esan

anK

eD

istr

ibu

tor

(gal

on

/da)

Pen

erim

aan

Dar

iD

istr

ibu

tor

(gal

on

/da)

Per

sed

iaan

Akt

ual

Ret

aile

r(g

alo

n)

Pen

jual

anK

eK

on

sum

enA

khir

(gal

on

/da)

Bac

klog

Di

Ret

aile

r(g

alo

n)

4/1

/20

07

11

00

15

01

30

0

4/2

/20

07

00

20

00

4/3

/20

07

01

10

20

00

4/4

/20

07

00

13

00

0

4/5

/20

07

00

13

00

0

4/6

/20

07

00

13

00

0

4/7

/20

07

00

13

00

0

4/8

/20

07

14

00

13

01

30

0

4/9

/20

07

00

00

5

4/1

0/2

00

70

11

00

05

4/1

1/2

00

70

01

10

7e-l

5

4/1

2/2

00

70

01

09

6e-l

4

4/1

3/2

00

70

01

09

5e-l

4

4/1

4/2

00

70

30

10

84

e-l

3

4/1

5/2

00

71

46

01

38

13

83

4/1

6/2

00

70

00

07

4/1

7/2

00

70

14

60

07

4/1

8/2

00

70

01

46

17

4/1

9/2

00

70

01

45

9e-l

6

4/2

0/2

00

70

01

44

7e-l

5

4/2

1/2

00

70

01

44

6e-l

4

4/2

2/2

00

71

23

01

43

13

44

4/2

3/2

00

70

01

05

e-l

3

4/2

4/2

00

70

12

39

4e-l

3

4/2

5/2

00

70

01

32

3e-l

2

4/2

6/2

00

70

01

31

3e-l

2

4/2

7/2

00

70

01

31

2e-l

2

4/2

8/2

00

70

01

31

2e-l

1

4/2

9/2

00

71

31

01

31

13

11

4/3

0/2

00

70

00

02

5/1

/20

07

01

23

00

2

5/2

/20

07

00

12

33

e-l

2

5/3

/20

07

00

12

32

e-l

2

5/4

/20

07

00

12

22

e-l

1

5/5

/20

07

09

12

22

e-l

1

5/6

/20

07

13

70

13

11

31

1

5/7

/20

07

00

00

4

5/8

/20

07

01

37

00

4

5/9

/20

07

00

13

76

e-l

4

5/1

0/2

00

70

01

37

5e-l

4

5/1

1/2

00

70

01

36

4e-l

3

5/12/2007

00

136

4e-l

3

5/13/2007

125

0135

130

2

5/14/2007

00

53e-l

2

5/15/2007

0125

52e-l

2

5/16/2007

00

129

2e-l

1

5/17/2007

00

129

2e-l

1

5/18/2007

00

129

2e-l

1

5/19/2007

00

129

le-1

9e-l

5/20/2007

128

0128

128

8e-l

5/21/2007

00

4e-l

le-1

7e-l

5/22/2007

0125

3e-l

8e-2

6e-l

5/23/2007

00

125

7e-2

5e-l

5/24/2007

00

125

6e-2

4e-l

5/25/2007

00

125

5e-2

4e-l

5/26/2007

03

125

4e-2

3e-l

5/27/2007

123

0127

125

3e-l

5/28/2007

00

23e-2

2e-l

5/29/2007

0123

23e-2

2e-l

5/30/2007

00

125

2e-2

2e-l

5/31/2007

00

125

2e-2

le-1

6/1/2007

00

125

2e-2

le-1

6/2/2007

00

125

2e-2

le-1

6/3/2007

103

0125

114

9e-2

6/4/2007

00

11

le-2

8e-2

6/5/2007

0103

11

le-2

7e-2

6/6/2007

00

114

8e-3

6e-2

6/7/2007

00

114

7e-3

5e-2

6/8/2007

00

114

6e-3

4e-2

6/9/2007

00

114

5e-3

4e-2

6/10/2007

154

0114

114

3e-2

6/11/2007

00

00

20

6/12/2007

0103

00

20

6/13/2007

00

103

320

6/14/2007

00

100

217

6/15/2007

00

98

215

6/16/2007

051

96

213

6/17/2007

113

0145

131

11

6/18/2007

00

14

19

6/19/2007

0113

13

18

6/20/2007

00

125

17

6/21/2007

00

124

8e-l

6

6/22/2007

00

123

7e-l

5

6/23/2007

00

122

6e-l

4

6/24/2007

114

0122

119

4

6/25/2007

00

35e-l

3

6/26/2007

0114

34e-l

3

6/27/2007

00

117

3e-l

2

6/28/2007

00

116

3e-l

2

6/29/2007

00

116

2e-l

2

6/30/2007

00

116

2e-l

1

7/1/2007

134

0116

116

1

uo|e6/ue!dnj0

uo|B6

0jep

jo/q

Bjd

nj

0uo|b6

0U

0|B6/qB

|dnj6

£'H

£u

o|b

66

H9

/9

uo

|e6/u

eidn

j0

00

6U

0|e66

japjo

/qejd

nj

0u

o|b

60

uo

|e6/q

B|d

nj

fr'96

3u

o|b

6O

HS

IPuo|eB

/g.B!dnj

00

06

uo

|b6

6jap

jo/q

Bjd

nj

00

00

1.

uo

|b6

Li

uo|B6/qB

idnj0

uo

|b6

09

/£uo|B

6/qe!dnj0

00

6u

o|b

66

japjo

/uB

jdn

j0

00

0i

uo

|b6

Li

uo|B6/qB

|dnj0

uo

|b6

09

/3

uo

|e6/q

e|dn

j0

00

6u

o|b

66

japjo

/uejd

nj

00

00

iuo|b6

Li

uo|B6/qe|dnj

0u

o|b

60

9/1-u

o|B

6/q

e|dn

j0

uo

|b6

0japjo/U

Bjdnj

00

00

1u

o|b

6O

Huo|B

6/uejdnj£

96

93

uo

|b6

€3

1.

wo

euoiB

B/qB

jdnj0

uo

|b6

0jap

jo/u

ejdn

j0

uo

|b6

0u

o|B

6/q

e|dn

j£

96

93

uo

|b6

£3

1.

fr/63

uo|e6/qB!dnj

0u

o|b

60

jspjo

/uB

idm

0u

o|b

60

uo

|B6

/qe|d

nj

£9

69

3u

o|b

6£

31

.W

83

uo|B6/qe!dnj

0u

o|e6

0jap

jo/q

ejdn

j0

uo

|b6

0uo|e6/u,B

!dnj9

96

93

uo

|b6

£3

1-

WZ

3

uo|B6/qB

|dnj0

uo

|b6

0jap

jo/q

Bjd

nj

0u

o|b

60

uo|B6/qB

|dnjI.9

Z0

I.u

o|b

61.9

W9

3uo|B

6/u,B!dm

0u

o|b

60

japjo/qBjdm

0u

o|b

60

uo|e6/qB!dm

1-9'ZO

I.u

o|b

61-9

W9

3uo|B

6/qB|dnj

0u

o|b

60

japjo

/qejd

nj

0u

o|b

60

uo|e6/qB|dnj

I.9Z

0I.

uo

|b6

1.9P

IPZ

uo|B6/t|B

!dnj0

uo

|b6

0jap

jo/q

Bjd

nj

oo

oo

i.uo|b6

ZL

uo|B6/qB

|dnjH

Z9

£uo[b6

"7Li

PIZ

Zuo|e6/L

|B!dnj

0u

o|b

60

japjo

/qE

jdm

0uo|b6

0uo|B

6/UB

!dmH

Z9

9u

o|b

6•?L

iW

33

uo

|e6/q

e!dm

0u

o|b

60

japjo

/qB

jdm

0u

o|b

60

uo|B6/L

)B!dm

HZ

99

uo

|b6

PL

iW

I-3

uo|eB/qB

|dnj0

uo

|b6

0jep

jo/q

Bjd

nj

0u

o|b

60

uo|B6/qB

|dnjH

Z9

9u

o|e6

PL

iP

I0Z

uo

|e6/q

e!dn

j0

uo

|b6

0japjo/L

jBidm

0u

o|b

60

uo

|B6

/qe|d

nj

HZ

9C

uo

|b6

PL

iP

I6i

uo

|e6/q

e|dn

j0

uo

|b6

0jap

jo/q

Bjd

nj

0u

o|b

60

uo

|B6

/qe|d

nj

HZ

9£

uo

|b6

PL

iP

I2i

uo

|e6/q

e|dn

j0

uo

|b6

0jap

jo/u

Bjd

nj

0u

o|b

60

uo

|B6

/qe|d

nj

HZ

9£

uo

|e6"7L

iP

ILi

uo|B6/qe!dnj

0u

o|b

60

japjo/L|B

|dnj0

uo

|b6

0uo|B

6/qB|dnj

39

Z9

uo|bB0

3£

PIQ

iuo|B

6/qB|dnj

0u

o|b

60

japjo

/uejd

nj

0u

o|e6

0uo|B

6/qB|dm

98

*9

uo

|b6

09

3P

/91

uo|B6/qB

!dnj0

uo

|b6

0jap

jo/q

ejdn

j0

uo

|b6

0u

o|B

6/q

e|dn

j3

3*

uo

|b6

00

3P

lPi

uo

|e6/q

e!dn

jo

oo

oc

uo

|b6

OC

japjo

/qB

jdm

0u

o|b

60

uo|B6/qB

|dnjZ

'89

£u

o|b

6O

ZI.

PIZ

iuo|B

6/L|B

jdnjo

oo

oe

uo

|b6

oe

japjo

/qejd

nj

oo

oo

i.u

o|b

60

9uo|B

6/qB|dnj

0u

o|b

60

PIZ

iuoieB

/uBjdnj

00

00

9u

o|b

6o

ejap

jo/q

ejdn

j0

00

01

-u

o|b

60

9uo|B

6/qB|dnj

0u

o|b

60

Plii

uo|B6/u,e!dai

00

00

£u

o|b

6o

ejap

jo/q

ejdn

jo

oo

oi.

uo

|b6

09

uo|B6/qB

!dm0

uo

|b6

0P

lOi

uo|B6/qe!dnj

0u

o|b

60

japjo

/qejd

nj

OO

OO

I.u

o|b

6o

zi.

uo|e6/qB|dnj

I-3C

3u

o|b

60

14

PI6

uo|B6/qB

!dnj0

uo

|e60

japjo

/qejd

nj

0u

o|b

60

uo|B6/qB

|dnj1

.39

3u

o|b

6o

n.

PIQ

uo|B6/L

)B!dm

0u

o|b

60

japjo

/qejd

m0

uo

|b6

0uo|e6/u,B

jdnjI.3

C3

uo

|b6

01-i

PIL

uo|B6/qB

!dnj0

uo

|b6

0jap

jo/q

Bjd

nj

0u

o|b

60

uo|B6/qB

|dnjt'3

£3

uo

|b6

01

4W

9uo|e6/u.B

!dnj0

uo

|b6

0jap

jo/q

Bjd

nj

0uo|b6

0uo|e6/qB

|dnjfr'W

uo

|b6

Ofr

W9

uo|B6/qe|dnj

0u

o|b

60

japjo

/qB

jdn

j0

uo

|b6

0uo|B

6/qB|dnj

YV

2u

o|b

60

*P

IP

uo|e6/u,B|dnj

0u

o|b

60

J9pjo/qB|dnj

0uo|b6

0uo|B

6/qB|dnj

YW

uo

ib6

OP

Pit

uo|B6/qB

|dnj0

uo

|b6

0japjo/U

Bjdnj

OO

OO

I.u

o|b

60

Zuo|B

6/qB|dnj

9'9

1-C

uo

|b6

09

1.

PIZ

uo|B6/qB

|dnj0

uo

|e60

japjo

/qejd

nj

0uo|b6

0uo|B

6/qB!dnj

99

1-C

uo

|e60

91

-P

li

6o|>)0B

aB

Asia

join

qu

isjQ

!Q60|>|O

Ba

uB

sadbA

bis>

l!jqB

da»

uB

UB

sad

ued

ujjs

BA

Bia

jo}

nq

u}

S!Q

uE

Bjp

asja

duia/|6j_

uo|B6/qB

|dnjn

uo|B6/qB

|dnjo

uo|B6/M

B!dm

ouo|B

6/qB!dm

ouo|B

6/u.B!dm

ouo|B

6/qB|dnj

ouo|E

6/qB!dnj

ouo|B

6/LjB

idnjo

uo|B6/u,E

!dmo

uo|e6/L|B

!dnjo

uo|B6/qB

|dnjo

uo|B6/qB

|dnjo

uo|B6/qB

!dnjrj

uo|B6/u,B

!dnjo

uo|B6/qB

|dnjo

uo|B6/uB

!dnjo

uo|B6/qE

!dnjo

oo

euo|B

6/qe!dnjoO

OC

uo|e6/MB

!dmO

OO

Cuo|B

6/qE!dnj

00

0£

uo|B6/qB

|dnjo

uo|B6/qe!dnj

oU

0|e6/qB!dm

ouo|B

6/qBidnj

ouo|B

6/qE!dnj

ouo|B

6/u,B!dnj

ouo|B

6/qB|dnj

ouo|B

6/qB|dnj

ouoiB

B/qB

jdnjo

uoiBB

/qBjdnj

ouo|B

6/qB|dnj

ouo|B

6/qB|dnj

ouo|B

6/L)B

|dnjo

uo|B6/U

B!dnj

ouo|B

6/u,B!dm

ouo|e6/u,e!dnj

o

uo

|b6

ou

o|b

6o

uo

|e6o

uo

|b6

ou

o|b

6o

uo

|b6

ou

o|b

6o

uo

|b6

ou

o|b

6o

uo|B6

ouo|B

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6uo|b6uo|b6u

o|b

6u

o|b

6u

o|b

6

japjo/MB

jdnjo

uo

|e6o

japjo

/qB

jdn

jo

uo

|b6

ojap

jo/q

Bjd

nj

ou

o|b

6o

japjo

/qeid

mn

uo

|e6o

japjo

/qB

jdn

jo

uo

|b6

ojg

pjo

/qB

jdn

jo

uo

|b6

ojapjo/U

Bjdnj

OO

OO

I-uo|b6

f9jg

pjo

/qB

jdn

jo

uo|b6o

japjo

/qB

jdn

jo

uo

|b6

ojgpjo/qB

jdmo

uo

|e6o

japjo

/qejd

nj

ou

o|b

6o

japjo/ijBidnj

ou

o|b

6o

japjo

/qB

jdn

jo

uo

|b6

ojg

pjo

/qB

jdm

OO

OO

I.uo|B

600

ijg

pjo

/qB

jdn

jo

uo|b6o

jgp

jo/q

Bjd

mo

uo

|b6

ojg

pjo

/uejd

mq

uo

|e6o

japjo/UB

jdaiO

OO

OI-

uo

|b6

gjap

jo/q

Bjd

nj

OO

OO

I-u

o|b

6g

japjo

/qB

jdn

jO

OO

OI.

uo|b6g

jgp

jo/q

Bjd

moO

OO

tuo|b6

0£

tjap

jo/itB

jdm

ou

o|b

6o

japjo

/qB

jdn

jo

uo

|b6

ojap

jo/q

Bjd

mo

uo

|b6

ojap

jo/q

Bjd

nj

ou

o|e6

ojg

pjo

/qejd

nj

ou

o|b

6o

japjo/u,B|dnj

ou

o|b

6o

japjo

/qejd

nj

OOOOI-uo|b6

31.1.jap

jo/q

Bjd

nj

ou

o|e6

ojap

jo/q

Ejd

nj

ou

o|b

6o

J9pjo/qB|dnj

ou

o|b

6o

jgpjo/ijBidnj

ou

o|b

6o

J9pjo/u.B!dm

ouo|b6

ojg

pjo

/qB

jdn

jo

uo

|b6

ojgpjo/qB

jdnj00001-

uo|B6

26jap

jo/q

Ejd

mo

uo

|e6o

uo|B6/qB

|dnjzZ

'LiZ

U0|B

6£01-

uo|B6/u,B

!dnje£'Z

l-3U

O|E

6£

0t

uoiBS/qB

jdnjzziiZ

U0|B

6£

0t

U0|E

6/qBjdnj

60

0*

uo

|b6

61-uo|B

6/u.B!dnj

60

0*

uo

|b6

61-uo|B

6/qB!dnj

60

0*

uo|B6

61.U

0|B6/qB

|dnjC

9'693U

O|E6

£21.uo|B

6/u,B!dnj

£9

69

3uo|B

6£21.

uo|B6/qB

!dm£

96

93

UO

|B6

£21.uo|B

6/qB!dnj

£9

69

3uo|B

6£21.

uo|B6/u,B

!dm3

*9

*uo|B

62

3uo|B

6/qB!dnj

2*

'9*

uo|B6

22uo|B

6/qB|dnj

2*

'9*

uo|B6

22

uo|B6/qB

!dnj9

69

0£

U0|e6

gn

uo|B6/qB

|dnj6

3£

63

uo

|b6

691-uo|B

6/qB!dm

99

08

3U

O|B

6££1.

uo|B6/qB

|dnj£

*Z3

U0|B

60£1-

uo

|B6

/qsjd

nj

0u

o|b

60

uo

|e6/q

E!d

m0

U0|b6

0uo|B

6/u,B!dnj

0uo|B

60

uo|B6/qB

(dnj9

Z'£

93

uo|B6

921.uo|E

6/qB!dnj

g/i£

93

uo|B6

921.U

0|e6/qB!dm

9Z

'£9

3uo|B

6921,

uo|B6/qB

!dnjg

z£

93

uo|B6

921.uo|B

6/qe!dnj£

*'Z

3U

0|B6

£1.uo|B

6/L(B

!dnj9

*Z

3U

O|B

6£|.

uo|B6/qeidnj

£*

Z3

U0|B

6£1,

uo|B6/qB

|dnjZ

0'683U

0|B6

Z£|.

uo|B6/qB

!dnjZ

06

83

uo|B6

z£i.U

0|B6/qB

!dmZ

0'683U

0|B6

Z£|.

uo|B6/qB

|dnjZ

0'6

83

uo

|e6iz

iuo|E

6/MB

|dnj9

0Z

6u

o|e6

9^

uo|B6/qB

!dnj9

0Z

6u

o|b

6g

ûoieB

/qBjdnj

90

Z6

uo|B6

9^

uo|B6/qB

|dnjzi

98

9u

o|e6

£9|.uo|B

6/qB|dnj

92

09

9uo|b6

991.

9/0

1.

9/6

9/8

9/Z

9/9

9/9

9/*

9/£

9/3

9/1

.

9/t£

9/0

£

9/6

3

9/8

3

9/Z

3

9/9

3

9/9

3

9/*

3

9/£

3

9/3

3

9/1

-3

9/0

3

9/6

1.

9/8

1.

9/Z

i

9/9

1.

9/9

1-

9/*

I.

9/£

t

9/3

1-

9/1-1.

9/0

1.

9/6

9/8

9/Z

9/9

G0rOrOrOrOrOrOrOrOrOrO-^-»--».-i-i-».-i.-»--'->OfflOOSO)01*WM-'0!Da)NlO)01*«N-'

ô^cSOTCJ>o5a5o3rooôô^cj)6ô^c5o^cj>55a5oi

MMMMMMUUUUUUUÛIOM-^

IOIOIOMMMO)0)0)0)0)0)0)(Da)0)OlOOOW

(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0Q1.01_01_01.010101Q1010101Q1Q1010101Q1010101Q1oooooooooo"6~6~o"6"o"o"o~o"6~o"6"333333333333333333333

roUl

-vi^.*.ji.*.^.^.-vi-^-vi^(~j-vi~gcD-viui*.roôooicooaooooucouwuuucnuiAco->•OlCOCDtOCDCOCDOOOOOOOOOOTlOfO--1

rocntncrib^cnbioooooooj».co^cnooMrOr\)rOrOrOfOa)030J05030>a)CDOOO>OiOOOW

5cc5c5S2cccS55ccc5cEcc"O"O"O"g"O^"g-g-g-g-g-g-g-g-g-g-g-g-g-g-g-g0101Q)0101010101010101010)010)010)0)010)0101

IQIQ(QIQIQIQ(QIQCO^"<3"XQ"1Q~<q"(Q"(Q'<q"<q'(q"(Q'(Q'(Q'woiôôôi^Q^tDO^QâôiaiOioioioioioioioioioioooooooooooooooo6~6~oooo3333333333333333333333

__OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOON>MN>Cn

(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(00^_01_Q1.01.01.Q}.01_01fllQlQ10101Q1010101010101Qlooooooooooo6"6"o"oo"6"6"6"6"6"333333333333333333333

M

OOOOOOOOXIO0OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

cccccccccccccccccccccc•g/g"g~g"g"g"O"g"g"g"g"g"g-g-gto-g"g"g"g"O^g01010101010)0101010)0)SB0)0)01010)0101010101

oooooooo"o"o"o"o~o"o"o"o"o"o"oo~o"o":33.3:333333333—*—*—i—i-i-i~\-*-i—*0.0.-0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0,0.0.0.a>a><i>a>(Da>(Da>(i>(i>a)a>a>(i>(i>a)(i>(D(Dnia>a>

oienenui0000000000000000-»--»--'-'0

(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0(0Q1_Q1.01_01_01.01_0101010101Q1Q1Q1010101010101Q1ooooooooooo~o"5'6~6~o~o'6~6~o"o~333333333333333333333

CO

~-JOlUlOlOl

OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

CCcEcEECCCCcScCCcScCCC"2."2."2."2."5."2.~2.~2."2."2."2."2."2."2."2."2."2."2"2"2"2"2Ol'01Ol'0)'Ol'id'Ul'Ol'ftl'Ol'01Ol"Ol'Ol'Ol'Ol'Ol'01Ol'0101Ol'

(Q(Q4Q<Q{Q-4Q-40(Qt&(Q"to"(Q-(Q"CO"CO"(Q-(Q"(Q"CO"(Q"(Q"CO"9L9Loi-oi-<ioim--oigyoioioioioiflioioioioioiflioiooo.-oojoô_oo"-5~gp"6~o"oo"5~6~o"6"o"o~33:3~33^3^t333333333333335

LAMPIRAN

Output Model Perbaikan Backlog

Tim

eP

esa

nan

Ke

Pab

rik

(galo

n/d

a)

Pen

eri

maan

Dar

iP

abri

k(g

alo

n/d

a)

Per

sed

iaan

Ak

tual

Dis

trib

uto

r(g

alo

n)

Pen

gir

iman

Ke

Ret

aile

r(g

alo

n/d

a)B

ackl

ogD

iD

istr

ibu

tor

(gal

on

)

4/1

/20

07

00

15

00

0

4/2

/20

07

18

00

15

01

10

0

4/3

/20

07

00

40

00

4/4

/20

07

01

80

40

00

4/5

/20

07

00

22

00

0

4/6

/20

07

00

22

00

0

4/7

/20

07

00

22

00

0

4/8

/20

07

00

22

00

0

4/9

/20

07

20

00

22

01

40

0

4/1

0/2

00

70

08

00

0

4/1

1/2

00

70

20

08

00

0

4/1

2/2

00

70

02

80

00

4/1

3/2

00

70

02

80

00

4/1

4/2

00

70

02

80

00

4/1

5/2

00

70

02

80

00

4/1

6/2

00

71

59

02

80

14

60

4/1

7/2

00

70

01

34

00

4/1

8/2

00

70

15

91

34

00

4/1

9/2

00

70

02

93

00

4/2

0/2

00

70

02

93

00

4/2

1/2

00

70

02

93

00

4/2

2/2

00

70

02

93

00

4/2

3/2

00

77

60

29

31

23

0

4/2

4/2

00

70

01

70

00

4/2

5/2

00

70

76

17

00

0

4/2

6/2

00

70

02

46

00

4/2

7/2

00

70

02

46

00

4/2

8/2

00

70

02

46

00

4/2

9/2

00

70

02

46

00

4/3

0/2

00

71

49

02

46

13

10

5/1

/20

07

00

11

40

0

5/2

/20

07

01

49

11

40

0

5/3

/20

07

00

26

30

0

5/4

/20

07

00

26

30

0

5/5

/20

07

00

26

30

0

5/6

/20

07

00

26

30

0

5/7

/20

07

14

90

26

31

37

0

5/8

/20

07

00

12

60

0

5/9

/20

07

01

49

12

60

0

5/1

0/2

00

70

02

75

00

5/1

1/2

00

70

CI

27

50

0

00

9Z

Z0

0-1

00

Z/E

Z/9

00

9Z

Z0

0z:o

oz/z

z/9

00

9Z

Z0

0Z

.00

Z/T

Z/9

00

S6

TT

E0

ZO

OZ

/OZ

/90

0S

6T

00

Z0

0Z

/6I/9

0E

"I

80

E0

IEZ

0O

Z/8

I/90

08

0S

00

L0O

Z/L

XI9

00

80

E0

0Z

00

Z/9

I/90

08

0E

00

zo

oz/s

i/9

00

80

E0

0Z

00

Z/M

/9

00

ZS

9S

Z0

ZO

OZ

/EI/9

00

ZS

00

ZO

OZ

/ZT

/9

0M

T9

0Z

09

SZ

Z0

0Z

/IT/9

00

90

Z0

0Z

00

Z/0

T/9

00

90

Z0

0Z

00

Z/6

/9

00

90

Z0

0Z

00

Z/8

/9

00

90

Z0

0L

00

Z/L

/9

00

Zt>

It>

90

Z0

0Z

/9/9

00

Zfrl

00

ZO

OZ

/S/9

0E

OT

SfrZ

0fr9

L0

0Z

h/9

00

SfrZ

00

ZO

OZ

/E/9

00

SfrZ

00

LO

OZ

lZ/9

00

St-Z

00

Z0

0Z

/T/9

00

SfrZ

00

ZO

OZ

/IE/S

00

EE

IE

TT

0Z

OO

Z/O

E/S

00

££

10

0Z

00

Z/6

Z/S

0E

ZI

SS

Z0

£1

1Z

00

Z/8

Z/S

00

SS

Z0

0L

OO

ZlL

Z/S

00

SS

Z0

0Z

00

Z/9

Z/S

00

SS

Z0

0Z

OO

Z/S

Z/S

00

SS

Z0

0L

OO

ZlV

ZlS

00

ZZ

TE

£T

0Z

OO

Z/E

Z/S

00

ZZ

T0

0zo

oz/z

z/s

08

ZT

6t>

Z0

££

TZ

OO

Z/T

Z/S

00

6t>

Z0

0Z

OO

Z/O

Z/S

00

6frZ

00

Z0

0Z

/6T

/S

00

6frZ

00

Z0

0Z

/8T

/S

00

6t>

Z0

0Z

OO

Z/Z

T/S

00

OS

T6

60

Z0

0Z

/9T

/S

00

OS

T0

0Z

OO

Z/S

I/S

0S

ZT

S^

Z0

66

ZO

OZ

/frT/S

00

SZ

Z0

0Z

OO

Z/E

I/S

00

SZ

Z0

0Z

OO

Z/Z

I/S

6/24/2007

00

226

00

6/25/2007

116

0226

114

0

6/26/2007

00

112

00

6/27/2007

0116

112

00

6/28/2007

00

228

00

6/29/2007

00

228

00

6/30/2007

00

228

00

7/1/2007

00

228

00

Tim

eP

esa

nan

Ke

Dis

trib

uto

r(g

alo

n/d

a)

Pen

erim

aan

Dar

iD

istr

ibu

tor

(gal

on

/da)

Per

sed

iaan

Akt

ual

Ret

aile

r(g

alo

n)

Pen

jual

anK

eK

onsu

men

Akh

ir(g

alon

/da)

Bac

klog

DiR

etai

ler

(gal

on)

4/1

/20

07

11

00

15

01

30

0

4/2

/20

07

00

20

00

4/3

/20

07

01

10

20

00

4/4

/20

07

00

13

00

0

4/5

/20

07

00

13

00

0

4/6

/20

07

00

13

00

0

4/7

/20

07

00

13

00

0

4/8

/20

07

14

00

13

01

30

0

4/9

/20

07

00

00

5

4/1

0/2

00

70

14

00

05

4/1

1/2

00

70

01

40

7e-l

5

4/1

2/2

00

70

01

39

6e-l

4

4/1

3/2

00

70

01

39

5e-l

4

4/1

4/2

00

70

01

38

4e-l

3

4/1

5/2

00

71

46

01

38

13

83

4/1

6/2

00

70

00

07

4/1

7/2

00

70

14

60

07

4/1

8/2

00

70

01

46

17

4/1

9/2

00

70

01

45

9e-l

6

4/2

0/2

00

70

01

44

7e-l

5

4/2

1/2

00

70

CI

14

46

e-l

4

4/2

2/2

00

71

23

01

43

13

44

4/2

3/2

00

70

01

05

e-l

3

4/2

4/2

00

70

12

39

4e-l

3

4/2

5/2

00

70

01

32

3e-l

2

4/2

6/2

00

70

01

31

3e-l

2

4/2

7/2

00

70

01

31

2e-l

2

4/2

8/2

00

70

01

31

2e-l

1

4/2

9/2

00

71

31

01

31

13

11

4/3

0/2

00

70

00

02

5/1

/20

07

01

31

00

2

5/2

/20

07

00

13

13

e-l

2

5/3

/20

07

00

13

12

e-l

2

5/4

/20

07

00

13

12

e-l

1

5/5

/20

07

00

13

12

e-l

1

5/6

/20

07

13

70

13

11

31

1

5/7

/20

07

00

00

4

5/8

/20

07

01

37

00

4

5/9

/20

07

00

13

76

e-l

4

5/1

0/2

00

70

01

37

5e-l

4

5/1

1/2

00

70

01

36

4e-l

3

5/12/2007

5/13/2007

5/14/2007

5/15/2007

5/16/2007

5/17/2007

5/18/2007

5/19/2007

5/20/2007

5/21/2007

5/22/2007

5/23/2007

5/24/2007

5/25/2007

5/26/2007

5/27/2007

5/28/2007

5/29/2007

5/30/2007

5/31/2007

6/1/2007

6/2/2007

6/3/2007

6/4/2007

6/5/2007

6/6/2007

6/7/2007

6/8/2007

6/9/2007

6/10/2007

6/11/2007

6/12/2007

6/13/2007

6/14/2007

6/15/2007

6/16/2007

6/17/2007

6/18/2007

6/19/2007

6/20/2007

6/21/2007

6/22/2007

6/23/2007

125

128

123

103

154

113

125

128

103

154

113

136

135

129

129

129

129

128

4e-l

3e-l

128

128

128

128

127

125

125

125

125

125

114

114

114

114

114

147

145

125

124

123

122

130

3e-l

2e-l

2e-l

2e-l

le-1

128

le-1

8e-2

7e-2

6e-2

5e-2

4e-2

125

3e-2

3e-2

2e-2

2e-2

2e-2

2e-2

114

le-2

le-2

8e-3

7e-3

6e-3

5e-3

114

131

8e-l

7e-l

6e-l

9e-l

8e-l

6e-l

5e-l

4e-l

3e-l

2e-l

2e-l

2e-l

9e-2

8e-2

7e-2

6e-2

5e-2

4e-2

4e-2

3e-2 20 20 20

15

6/24/2007

114

0122

119

4

6/25/2007

00

35e-l

3

6/26/2007

0114

34e-l

3

6/27/2007

00

117

3e-l

2

6/28/2007

00

116

3e-l

2

6/29/2007

00

116

2e-l

2

6/30/2007

00

116

2e-l

1

7/1/2007

134

0116

116

1

UMMWMMMMMMM-'-i-i-i-i-i-i-i-i-i:£rowûMôcooisrooiûroôioooNOiw^wMôioooNrouûM^yJ

TJCD—1

coCDg.Ql'0)3

gco'

|OIOIOIO-i-iMIOIOMM-i-iMrOWMM-i-iMMIOIOrOWWMWM-»._>.^

G103G}ClJi.Ji.Oa>0>0">a}OOCOCOCOCOCOJiJi.OOOOOOOOOOOOOOOO'-,

OlOlOlOlrOMOlOlOlOlOl01010101^^-'-»-'-»-'jij^jijiOococococDCD

cocococobibioooooWCOWCO^ÔIOIOOIO)

OlOlOlCDOlNlrOUCOJjjj-ifflOOOlOIOIOIOlJi.Ji.Ji.Ji.Ji.COCO ww-'-'-'-i-'oocouiuioioioi-i-ijijijijiji

aiaioaoooooooorofococDCDCDCDOiOTOiasoioiaioooofQfOL.L.L.L.L.'.nnnnnmfflÂJÂAAA

CD

0000

~^---Iiokihorofo^ÔOOOO0000ji.Ji.Ji.Ji.Ji. INÎVJl>~»IVJIV^JJ.....

UUUUU^â>O)O>C0CD(SCXirON)rOrONI

Ji.JiJiJi

"2"2'2'2"2"2"2"2"2"2'!D.~2"2~2~2"2"2'2"2~9T~!"2"2"2"2"2~2"2'2"2"2"2"2"2''2Ql010101Q)Q)01010101010101Ol'Ol'Ql'01010)0101Ql'Ql'Ql'QlQl'010101010101010101

CQCQ(Q(Q(Q(Q(Q(Q(QCQ(Q(Q(QCQ(Q(Q~tC?CO~CQ~(Q~(Q~(Q~<Q~(Q~CC?(Cr(Q~CO"(Q~CO"CQ~CO"CO"CO"CO"a^Q^Ql^Q}^Q)_QÔ)^0^01^fl^01_01^Ql^QÔ^Q^Q^D^Q^Q1^01^Q^Q^01Ql0101010)01010)0101Qlooooooooooooooooooooooooooooooooooo33333333333333333333333333333333333

9>3enq)

"23Q]"O3"01

CO=»

o3

CDCO013

Ql3

7^CD

T>01o-

OOOOOOCDOOOOOO-J

OOOoooenCO

oooooooooooooo

00oo

oooooOOOOOmOOOOO„:•

000000000000000000000000000000000000,^5

"2."2."2."2."2."2."2."2."2."2."9."212"2"2"2"2'2"2"2'2'2'2^2"2"2''2'2"2"2"2"2'2"2~2"2cd010101010101010101010101010101010101Ql'Ql'Ql'Ql'Ol'Ql'01Ql'Ql'Ol'Ql'Ol'Ql'01010101QlCO33J333TTTTTTTTJ3J3^T3-3-TJ'3-333-3-3-3-T3-3-3-3|Illoooooooooo"oooooooooooooooooooooo~i-1-J-^~i-^""*-*-*-*-*-j-j-j-j-1-1-^~%—t—*-1-*-1-^-1—*-^—i—i—i—i-^-t-n-1

Caa.a.Q_a_Q.Q.Q.a_a_Q_Q.Caa_a_Q.a.O.Q.Q.a_Q_CaQ-a_CLa.a.Q.a.a.a.a.a.a.CL(Dcdcdcdcdcdq(D(D(Dcd(dcdcdcd(D(dcdcdcdcdcd(Dcd(Dcdcdcdcdcdcdcdcdcd(dcd

CD01o

oCO

D

g

oooooooooooooooooooooooooooooooooooo^-(Q(Q<Q(Q(QIQ(Q(Q(QIO(Q(Q(Q(Q(Q(QIQ(Q(Q(QIQ(Q(Q(0(QIQ(rjIQ(QIQ(0(a<QIQiaiaâi^Ql^Q2.Q101.Q1.01fllfll010101QlfllQlfllQlQlQlQlQlQlQlQlQlQlfllQlQ)01QlfllQlfllQlQl5.ooooooooooooooooooo'oooooooo'oo'o'oo'o'oooo333333333333333333333333333333333333^

ooooooooooooooooooooooooooooooooooo

"2."2."2."2."2."2"2"2"2~2"2"2~2~2~2~2~2~2~2"2'2"2"2"2'2'2"2'2"2~2~2"2~2"2"2."2010101010101010101Ql010101Ol'Ol'Ol'0101Ql'01Ql'01Ql'Ql'Ql'Ol'Ol'01Ql'Ql'01Ql'Ol'010101£r

CD

01o»<

_aCD01

3"3"3"3"3"3"3-3-3-3-3_3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-3-S-

(Q(Q(Q(QID(Q(Q(Q(Q(Q(Q(Q(Q(DIDIQ(Q(Q(Q(Q(Q(Q(Q(QlO(D(Q(DIQ(Q(Q(Q<Q(Q(Q(Q(QQiQiQiQiQiQiQiQiQiQiaiaiQiaiaiaiaiaiaiQiQiaiQiaiaiQiaiQiaiQiaiaiQiQiaiQi

oooo00000000000000000000333333333333333333333333333333333333

uo|e6/u,B!dnj

0uo|b6

0japjo/qB

jdnj0

0uo|B

6/u,B!dnj

3Z

'60

L3

9uo|B

6/u,B!dm

0uo|b6

0j9pjo/i|B

!dnj0

00

01

.9

93

uo|B6/U

B!dnj

99

*9

*9

03

uo|B6/u,B

!dnj0

uo|b60

jspjo/UB

idnj0

0uo|B

6/u,B!dnj

99

*9

*9

03

uo|B6/u.B

idnj0

uo|b60

japjo/uBjdnj

00

uo|B6/u,B

idnj9

9*

9*

90

3uo|B

6/u,B!dnj

0uo|b6

0japjo/U

Bjdnj

00

uo|B6/U

B!dnj

99

*9

*9

03

uo|B6/u,B

idnj0

uo|b60

jepjo/UE

jdnj0

0uo|B

6/UB

!dnj9

9*

9*

90

3uo|B

6/L)B

idnj0

uo|b60

jspjo

/uB

jdn

j0

0uoiB

O/U

Bjdnj

39

66

33

Huo|B

6/u,B!dnj

0uo|b6

0japjo/uB

jdnj0

0uo|B

6/u,B!dnj

39

66

33

*1

.uo|B

6/qB|dnj

0uo|b6

0japjo/uB

jdnjo

oo

oi.

*9

uo|B6/u,B

!dnj9

69

L-9

9*

3uo|B

6/u,B!dnj

0uo|b6

0japjo/uB

jdnj0

0uo|B

B/u,B

!dnj9

69

L-9

9*

3

uo|B6/i|B

!dnj0

uo|b60

japjo/UB

jdnj0

0uo|B

6/i|B!drL

96

91

.99

*3

uo|B6/u,B

!dnj0

uo|b60

japjo/qBjdnj

00

uo|B6/u,B

!dn.9

69

1.9

9*

3

uo|B6/u,B

!dnj0

uo|b60

jspjo

/qB

jdn

j0

0uo|B

6/LjB

!da9

69

19

9*

3

uo|B6/u,B

!dnj0

uo|b60

japjo/qBjdnj

00

uo|B6/L

jB!da

£9

08

3991-

uo|B6/M

B|dnj

0uo|b6

0jap

jo/q

sjdn

j0

0uo|B

6/uB!dn.

99

08

3991-

uoiBB

/LjB

jdnj0

uo

|b6

0japjo/U

Eidnj

00

00

1-

en

.uo|B

6/L)B

!dn.9

08

99

99

3uo|B

6/u,Bidnj

0u

o|b

60

japjo/uBjdnj

00

uo|B6/u,B

!dn.9

08

99

99

3uo|B

6/L|B

!dnj0

uo

|b6

0jap

jo/u

Bjd

ru0

0uo|B

6/u.B!dn.

90

89

99

93

uo|B6/u,B

!dnj0

uo

|e60

japjo/uBjdnj

00

UO

IBO

/qBjdn.

90

89

99

93

uo|B6/u,B

!dnj0

uo|b60

japjo/qBjdnj

00

uoiBB

/UB

jdn.9

08

99

99

3uo|B

6/u,B!dnj

0u

o|b

60

japjo

/uB

jdn

j0

0uo|B

6/u,B!dn.

3*

'Z9

33

31

-

uoiBB

/qBjdn,

0uo|b6

0jepjo/U

Bjdnj

00

uo|B6/u,B

!dn.3

*Z

93

33

1-

UO

IBB

/qBldn,

0u

o|b

60

japjo/uBjdru

00

00

1-

set

uo|B6/u,B

!dn.6

99

39

6*

3

uo|B6/qB

|dn.0

uo

|b6

0jap

jo/u

Bjd

nj

00

uoiBB

/uBjdn.

69

93

96

*3

uo|B6/u,B

idn,0

uo|b60

japjo/uBjdnj

00

uoiBB

/uBjdn-

69

93

96

*3

uo|B6/U

B!dn.

0uo|b6

0japjo/uB

jdnj0

0uo|B

6/u.B!dn.

69

93

96

*3

uo|B6/u,B

!dn.0

uo|b60

japjo/uBjdnj

00

uo|B6/u,B

!dn.6

99

39

6*

3

uo|B6/qB

!dn.0

uo|b60

japjo/uBjdnj

00

uo|B6/u,B

!dn.9

91

.90

91

.

uoiBB

/qBjdn.

0uo|b6

0japjo/qB

|dnj0

0uo|B

6/u,B!dn.

99

1.9

09

1-

uo|B6/qB

!dn.0

uo|b60

japjo

/qsid

nj

00

00

i6

6uo|B

6/u,Bidn.

93

08

99

Z3

uo|BB

/L|B

!dn.0

uo|b60

japjo/qBidnj

00

uo|B6/u,B

!dn.9

30

89

9Z

3

uo|B6/u,B

!dn.0

uo|b60

japjo/uBidnj

00

uo|B6/u,B

!dn.9

30

89

9Z

3

uo|B6/u,B

!dn.0

uo|b60

japjo/UB

jdru0

0uo|B

6/u,B!dn.

93

08

99

Z3

uo|B6/L

|B!dn.

0uo|b6

0japjo/uB

jdn.0

0uo|B

6/u,B!dn.

93

08

99

Z3

uo|B6/L

|B!dn.

0uo|b6

0japjo/uB

jdn.0

0uo|B

6/UB

idn.i9

89

93

93

1.

uo|B6/i|B

!dn.0

uo|b60

japjo/gB|dn.

00

uo|B6/u,B

!dn.i9

89

93

93

1-

uo|B6/L

|B!dn

J0

uo|b60

japjo/uBjdn.

oo

oo

i.6

Huo|B

6/L|B

!dni

86

*9

99

93

9/3

1-

9/1

4

9/0

1.

9/6

9/8

9/Z

9/9

9/9

9/*

9/8

9/3

9/1.

9/1

.9

9/0

9

9/6

3

9/8

3

9/Z

3

9/9

3

9/9

3

9/*

3

9/9

3

9/3

3

9/1

-3

9/0

3

9/6

1-

9/8

1-

9/Z

i

9/9

1.

9/9

1.

9/H

9/8

1.

9/3

1.

9/1-i

9/0

1

9/6

9/8

9/Z

_oj20_o.o.g.g.go^.goj30j2.goo^30COCOCOCOCOCOCDCOCOCDCOCOCOCOCOCDCDCDCOCOrooioirocDoioioioioioioioioioiDioioioioi

x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:rorococorococococococororococococacpcocoQ. CL CL CL CL 'O. CL CL CL CL Q. CL CL CL Cl CL Cl CL Cl CL33333333333333333333

OOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

.0.0^2^.0^^.00^.00^00^0^0COCOCOCOCOCOCOCOCOCOCOCOCDCOCOCOCDCDCOrooirorooioioioioioioioioioioiDioicjioi

OOOOOOOOOOOOOOOOOOO

01 01 01 (11 CD 01 Q) 01 01 cd 01 0) 01 0) 01 01 (D 0 0) 01T> T3 TJ Tl TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ TJ

L_ L_ i_ l_ L- L- k_ L- k_ L_ i_ L_ L_ i_ L_ L.n

O o o o o o O o o o o o o O O o O O o o

r C- x: x: x: X: X: x: x: x: x: sz -C x: x: x: x: x: x: x:

ro CO CO ro ro ro CO ro CO ro ro "f mCO ro CO to ro to ro

Q. CL Q- o. CL Q. Q- Q. Q- O- Q. Q. & CL CL CL Q. CL CL CL3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO O oo o oo o oi- t- 00

OOOO O 1-co

OOOOOOCDOOOOOO

cccccccccccccccccccc:OOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

cocorocororocorororororororococorocococooioiroracoroojCDCocDoioioic'ioioioioicoDi

x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:cororocororocororocororocococococococoro

CL CL CL Q- CL CL CL CL CL CL CL CL Q. Q. CL :Q- lo. CL CL CL33333333333333333333

CM0O00000000UllO(D(DlD(D(ONCN00(D0000CMSOOOOffllDffl^tfflfflfflflOCOnOOOOOO

oSoSoSoioScji^^cdcd^cbcbcbcD^^-^-a- •* •* T •*CO CD CD CO CO

t- r- r-•^r t -<3- t

NNCOCOOOCOOOOONTî-csicN^j-'j'a-'i-io

CNCOCOCO00COLOLOCDCDCDCDCDCMCN0DCO0000inOOOOOO)0)NNCNC\|C\|i-i-WCMCMCM

COCOCOCOCOt-t-CNICNCMCNCN'^-'-CNCMCMCN

IDCOCOCDCOCDCOCOCOCOCOCOCDCDCOCOCOCDr--

coû5cBsMoio?Nco$i?iSNaDo5o?t-t-t-t-t-t-t-cNCNCNCNCMCNCNCNCMCMCO

LAMPIRAN

Output Model Perbaikan Persediaan

Tim

eP

esa

nan

Ke

Pab

rik

(galo

n/d

a)

Pen

erim

aan

Dar

iP

abri

k(g

alo

n/d

a)P

erse

dia

anA

ktu

alD

istr

ibu

tor

(gal

on

)P

eng

irim

anK

eR

etai

ler

(gal

on

/da)

Bac

klo

gD

iD

istr

ibu

tor

(gal

on

)

4/1

/20

07

00

15

00

0

4/2

/20

07

70

01

50

11

00

4/3

/20

07

07

04

00

0

4/4

/20

07

00

11

00

0

4/5

/20

07

00

11

00

0

4/6

/20

07

00

11

00

0

4/7

/20

07

00

11

00

0

4/8

/20

07

00

11

00

0

4/9

/20

07

17

00

11

01

10

0

4/1

0/2

00

76

01

70

00

30

4/1

1/2

00

70

60

17

03

03

0

4/1

2/2

00

70

02

00

00

4/1

3/2

00

70

02

00

00

4/1

4/2

00

70

02

00

00

4/1

5/2

00

70

02

00

00

4/1

6/2

00

79

30

20

01

46

0

4/1

7/2

00

70

93

54

00

4/1

8/2

00

70

01

46

00

4/1

9/2

00

70

01

46

00

4/2

0/2

00

70

01

46

00

4/2

1/2

00

70

01

46

00

4/2

2/2

00

70

01

46

00

4/2

3/2

00

71

00

01

46

12

30

4/2

4/2

00

70

10

02

30

0

4/2

5/2

00

70

01

23

00

4/2

6/2

00

70

01

23

00

4/2

7/2

00

70

01

23

00

4/2

8/2

00

70

01

23

00

4/2

9/2

00

70

01

23

00

4/3

0/2

00

71

40

01

23

12

30

5/1

/20

07

17

14

00

09

5/2

/20

07

01

71

40

99

5/3

/20

07

00

14

90

0

5/4

/20

07

00

14

90

0

5/5

/20

07

00

14

90

0

5/6

/20

07

00

14

90

0

5/7

/20

07

12

60

14

91

37

0

5/8

/20

07

01

26

11

00

5/9

/20

07

00

13

70

0

5/1

0/2

00

70

01

37

00

5/1

1/2

00

70

01

37

00

00

EfrT

00

Z0

0Z

/EZ

/9

00

Et>

T0

0Z

00

Z/Z

Z/9

00

EfrT

00

Z0

0Z

/TZ

/90

0E

t>T

00

Z0

OZ

/0Z

/90

0E

t-T0

0Z

00

Z/6

T/9

0E

TT

9S

Z0

0Z

00

Z/8

T/9

00

9S

Z0

0Z

00

Z/Z

T/9

00

9S

Z0

0Z

0O

Z/9

T/9

00

9S

Z0

0Z

OO

Z/S

T/9

00

9S

Z0

0Z

OO

Z/t'T

/9

TS

TS

SO

ZZ

OT

0Z

OO

Z/E

T/9

TS

00

SO

ZZ

OT

Z0

0Z

/ZT

/9

0£

01

EO

T0

SO

ZZ

00

Z/T

T/9

00

EO

T0

0Z

00

Z/0

T/9

00

EO

T0

0Z

00

Z/6

/9

00

EO

T0

0Z

00

Z/8

/9

00

EO

T0

0Z

00

Z/Z

/9

00

EO

T0

0Z

00

Z/9

/9

00

6T

t>8

0Z

00

Z/S

/9

0E

OT

EZ

T0

f8

Z0

0Z

/W9

00

EZ

T0

0Z

00

Z/E

/9

00

EZ

T0

0Z

OO

Z/Z

/9

00

EZ

T0

0Z

00

Z/T

/9

00

EZ

T0

0Z

OO

Z/T

E/S

00

EZ

T0

0Z

OO

Z/O

E/S

00

TT

ZT

T0

Z0

0Z

/6Z

/S

0E

ZT

££

T0

ZT

TZ

00

Z/8

Z/S

00

££

T0

0zo

oz/z

z/s

00

££

T0

0Z

00

Z/9

Z/S

00

££

T0

0zo

oz/s

z/s

00

££

T0

0Z

OO

Z/t'Z

/S

££

0£

T9

0Z

OO

Z/E

Z/S

£0

0O

ET

9Z

OO

Z/Z

Z/S

0S

ZT

SZ

T0

OE

TZ

OO

Z/T

Z/S

00

SZ

T0

0zo

oz/o

z/s

00

SZ

T0

0Z

00

Z/6

T/S

00

SZ

T0

0Z

00

Z/8

T/S

00

SZ

T0

0Z

OO

Z/Z

T/S

00

SZ

T0

0Z

00

Z/9

T/S

00

£T

ZT

T0

ZO

OZ

/ST

/S

0S

ZT

ZE

T0

ZT

TZ

OO

Z/t'T

/S

00

ZE

T0

0Z

OO

Z/E

T/S

00

ZE

T0

0Z

OO

Z/Z

T/S

6/24/2007

00

143

00

6/25/2007

86

0143

114

0

6/26/2007

086

28

00

6/27/2007

00

114

00

6/28/2007

00

114

00

6/29/2007

00

114

00

6/30/2007

00

114

00

7/1/2007

00

114

00

Tim

eP

esa

nan

Ke

Dis

trib

uto

r(g

alo

n/d

a)

Pen

eri

maan

Dar

iD

istr

ibu

tor

(gal

on

/da)

Per

sed

iaan

Akt

ual

Ret

aile

r(g

alo

n)

Pen

jual

anK

eK

on

sum

enA

khir

(gal

on

/da)

Bac

klog

Di

Ret

aile

r(g

alo

n)

4/1

/20

07

11

00

15

01

30

0

4/2

/20

07

00

20

00

4/3

/20

07

01

10

20

00

4/4

/20

07

00

13

00

0

4/5

/20

07

00

13

00

0

4/6

/20

07

00

13

00

0

4/7

/20

07

00

13

00

0

4/8

/20

07

14

00

13

01

30

0

4/9

/20

07

00

00

5

4/1

0/2

00

70

11

00

05

4/1

1/2

00

70

01

10

7e-l

5

4/1

2/2

00

70

30

10

96

e-l

4

4/1

3/2

00

70

01

39

5e-l

4

4/1

4/2

00

70

01

38

4e-l

3

4/1

5/2

00

71

46

01

38

13

83

4/1

6/2

00

70

00

07

4/1

7/2

00

70

14

60

07

4/1

8/2

00

70

01

46

17

4/1

9/2

00

70

01

45

9e-l

6

4/2

0/2

00

70

01

44

7e-l

5

4/2

1/2

00

70

01

44

6e-l

4

4/2

2/2

00

71

23

01

43

13

44

4/2

3/2

00

70

01

05

e-l

3

4/2

4/2

00

70

12

39

4e-l

3

4/2

5/2

00

70

01

32

3e-l

2

4/2

6/2

00

70

01

31

3e-l

2

4/2

7/2

00

70

01

31

2e-l

2

4/2

8/2

00

70

01

31

2e-l

1

4/2

9/2

00

71

31

01

31

13

11

4/3

0/2

00

70

00

02

5/1

/20

07

01

23

00

2

5/2

/20

07

00

12

33

e-l

2

5/3

/20

07

09

12

32

e-l

2

5/4

/20

07

00

13

12

e-l

1

5/5

/20

07

00

13

12

e-l

1

5/6

/20

07

13

70

13

11

31

1

5/7

/20

07

00

00

4

5/8

/20

07

01

37

00

4

5/9

/20

07

00

13

76

e-l

4

5/1

0/2

00

70

01

37

5e-l

4

5/1

1/2

00

70

01

36

4e-l

3

5/12/2007

00

136

4e-l

3

5/13/2007

125

0135

130

2

5/14/2007

00

53e-l

2

5/15/2007

0125

52e-l

2

5/16/2007

00

129

2e-l

1

5/17/2007

00

129

2e-l

1

5/18/2007

00

129

2e-l

1

5/19/2007

00

129

le-1

9e-l

5/20/2007

128

0128

128

8e-l

5/21/2007

00

4e-l

le-1

7e-l

5/22/2007

0125

3e-l

8e-2

6e-l

5/23/2007

00

125

7e-2

5e-l

5/24/2007

03

125

6e-2

4e-l

5/25/2007

00

128

5e-2

4e-l

5/26/2007

00

128

4e-2

3e-l

5/27/2007

123

0127

125

3e-l

5/28/2007

00

23e-2

2e-l

5/29/2007

0123

23e-2

2e-l

5/30/2007

00

125

2e-2

2e-l

5/31/2007

00

125

2e-2

le-1

6/1/2007

00

125

2e-2

le-1

6/2/2007

00

125

2e-2

le-1

6/3/2007

103

0125

114

9e-2

6/4/2007

00

11

le-2

8e-2

6/5/2007

0103

11

le-2

7e-2

6/6/2007

00

114

8e-3

6e-2

6/7/2007

00

114

7e-3

5e-2

6/8/2007

00

114

6e-3

4e-2

6/9/2007

00

114

5e-3

4e-2

6/10/2007

154

0114

114

3e-2

6/11/2007

00

00

20

6/12/2007

0103

00

20

6/13/2007

00

103

320

6/14/2007

051

100

217

6/15/2007

00

149

215

6/16/2007

00

147

213

6/17/2007

113

0145

131

11

6/18/2007

00

14

19

6/19/2007

0113

13

18

6/20/2007

00

125

17

6/21/2007

00

124

8e-l

6

6/22/2007

00

123

7e-l

5

6/23/2007

00

122

6e-l

4

6/24/2007

114

0122

119

4

6/25/2007

00

35e-l

3

6/26/2007

0114

34e-l

3

6/27/2007

00

117

3e-l

2

6/28/2007

00

116

3e-l

2

6/29/2007

00

116

2e-l

2

6/30/2007

00

116

2e-l

1

7/1/2007

134

0116

116

1

cocorororororococorocorocorocororococorororococororororororororocococorogl _D1 .Ol _D1 .Ol _01 .Ol .Ol CJ} CJ1 ^1^1^1^1^1^)^1^1^1^1^1^)^1^1^1010101010101010103010301-^x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x!x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x^"0 55 — — — — — — — — — — — — .— — — — — 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 ^ ro ro ro(0 CL Q- CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL00333333333333333333333333333333333333

§.0 Oro

CD

0000000 00000000000000000000000000000 0000 0000 a> o>CO CO

,_ooooooooooooooooooooooooooooooaiaiooooo CO CO

to

Q

01o

_*:oco

CD

CD 01T3 TJ

cotoCD0_

ro

co"

ro ro

Q-Cl

O OO

CQ OO

CD 01 CD CDTJ TJ TJ TJ

CD CD CD CD CDTJ TJ "O TJ TJ

1— i_ i— 1— i_

OOOOO

x: x: x: x: x:ro ro ro co ro

0. o. o. CL CL33333

CDCDCDCDCDCDCDCDCDPPTJTJTJTJTJTJTJ

CDCDCDOICDCDCDCDCDCDCDCDCDCDCDCDTJTJTJTJTJTJTJTJTJTJTJTJTJTJTJTJ— — — »— *- >— »— »— •— 1— fc-i— »— l— l— J— t-l— i— L_l_l_l_i_£lL_LltlLL

OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:x:55 .$5 .55 .55 .55 .55 .55 .55 .55 .55 .55 55 55 55 $5 55 55 55 55 ro to ro ro egCL CL CL CL CL Q. CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL333333333333333333333333

OOOOOO

O O O O .Oc x! x: x: Sco ro ro co ro

CL CL CL CL Q.3 3 3 3 3

OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO00 o o 0000 o o 0000 o o 00

o or--OOOOOO OOOOOO

CDOOOOOOOOOO

oo o o r-- 00000

.aro

o_

01X.

cro

roeo(D

CL

oo.Qo.po_oo.oo.g^ôo^ô^3^.ooô^ô^^3o_g^_go^^3cocorocorocorororocororororococorococorocororococorororororocororororoco

c rji .01 rji rji rji rji rji rji _oi rji rji rji^rj^rj^rjirJiôirj^TOOioicocjJOJCjioioioioiCToioioiO)

o- .co co co .ro .ro ro ro ro co ro co ro to ro ro co co ro .ro ro co ro co ro ro co ro co ro co ro ro co co co rop CL CL O- CL CL CL CL CL CL CL O. CL CL CL Q_ CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL CL^333333333333333333333333333333333333

roiOLOTj-T-T-T-T-T-T-

rocbeb'<a;eNCNCNicN(Nc\i;=t-t-COCOCOCOCOCOCO111 CO CO CN CN CN CN CM CN

O ^l-»CNCNCNCNCN-<frCOCOCOCOCDCOCOCOCOCOCOCOCOoo cNCNCMCMCNCjioocDooomLomiomiom

co T-oooooo^LoioioiOLnmt- CO CO CO CO CO CO (N CM (N CM CM CM

01 a> 01 03CO CO CO CO

LOai m- -t 1 -^r

CO CO CO CO

i_ooooooooooooooooTcococDCDcococococococococoooaia>aicj>Omifi^r-i-rri-r- SOOOOOIOTf'jTf^\f^CMCM(NCM(\|CNM m- •* •*!- 'i- •m-~ T- T- T-T-T-T-T-T- T" CM CM CM CM CM T~ T- T- T- T- T- I" •<- -<- ,- ,- ,- T-T-T-T1^-XI

bcroro

TJCDtoi_

CDCU

^?cMcoûieONooo)O^CMco^coeoNcoc»g?Nn5WffiN»roo?cMco^CMCMCMCMCMCMCMCMCMCMCO

01

r-

7/5

8/5

9/5

10

/5

11

/5

12

/5

13

/5

14

/5

15

/5

16

/5

17

/5

18

/5

19

/5

20

/5

21

/5

22

/5

23

/5

24

/5

25

/5

26

/5

27

/5

28

/5

29

/5

30

/5

31

/5

1/6

2/6

3/6

4/6

5/6

6/6

7/6

8/6

9/6

10

/6

11

/6

12

/6

14

93

14

.39

•upi

ah/g

alon

12

61

00

00

rupi

ah/o

rder

11

23

.21

"upi

ah/g

alon

00

rupi

ah/o

rder

13

72

89

.07

"upi

ah/g

alon

00

rupi

ah/o

rder

13

72

89

.07

•upi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

37

28

9.0

7•u

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

13

72

89

.07

rupi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

37

28

9.0

7ru

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

13

72

89

.07

rupi

ah/g

alon

11

21

00

00

rup

iah

/ord

er1

32

7.4

3ru

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

12

52

63

.75

rupi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

25

26

3.7

5ru

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

12

52

63

.75

rupi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

25

26

3.7

5ru

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

12

52

63

.75

•upi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

25

26

3.7

5•u

piah

/gal

on1

30

10

00

0ru

pia

h/o

rder

00

•upi

ah/g

alon

61

00

00

rup

iah

/ord

er1

30

27

4.3

rupi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

33

28

0.6

3ru

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

13

32

80

.63

rupi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

33

28

0.6

3ru

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

13

32

80

.63

•upi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

33

28

0.6

3•u

piah

/gal

on1

12

10

00

0ru

pia

h/o

rder

11

23

.21

•upi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

23

25

9.5

3•u

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

12

32

59

.53

•upi

ah/g

alon

00

rup

iah

/ord

er1

23

25

9.5

3•u

piah

/gal

on0

0ru

pia

h/o

rder

12

32

59

.53

'up

iah

/gal

on

00

rup

iah

/ord

er1

23

25

9.5

3'u

piah

/gal

on0

0ru

piah

/ord

er1

23

25

9.5

3•u

piah

/gal

on8

41

00

00

rupi

ah/o

rder

19

40

.09

"upi

ah/g

alon

00

rupi

ah/o

rder

10

32

17

.33

I "up

iah/

galo

n0

0•u

pia

h/o

rder

10

32

17

.33

i"up

iah/

galo

n0

0•u

piah

/ord

er1

03

21

7.3

3r u

piah

/gal

on0

0•u

pia

h/o

rder

10

32

17

.33

r upi

ah/g

alon

00

•up

iah

/ord

er1

03

21

7.3

3r u

pia

h/g

alo

n0

0"u

pia

h/o

rder

10

32

17

.33

r upi

ah/g

alon

20

51

00

00

•up

iah

/ord

er0

0r u

piah

/gal

on1

02

10

00

0•u

pia

h/o

rder

00

•upi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

33

00

0ru

piah

/gal

on3

30

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

•upi

ah/g

alon

00

•upi

ah/g

alon

00

•upi

ah/g

alon

00

•upi

ah/g

alon

15

10

00

•upi

ah/g

alon

13

/6

14

/6

15

/6

16

/6

17

/6

18

/6

19

/6

20

/6

21

/6

22

/6

23

/6

24

/6

25

/6

26

/6

27

/6

28

/6

29

/6

30

/6

1/7

20

54

32

.55

rupi

ah/g

alon

25

65

40

.16

rupi

ah/g

alon

25

65

40

.16

rupi

ah/g

alon

25

65

40

.16

rupi

ah/g

alon

25

65

40

.16

rupi

ah/g

alon

25

65

40

.16

rupi

ah/g

alon

14

33

01

.73

rupi

ah/g

alon

14

33

01

.73

rupi

ah/g

alon

14

33

01

.73

rupi

ah/g

alon

14

33

01

.73

rupi

ah/g

alon

14

33

01

.73

rupi

ah/g

alon

14

33

01

.73

rupi

ah/g

alon

14

33

01

.73

rup

iah

/gal

on

28

59

.08

rupi

ah/g

alon

11

42

40

.54

rupi

ah/g

alon

11

42

40

.54

rup

iah

/gal

on

11

42

40

.54

rupi

ah/g

alon

11

42

40

.54

rupi

ah/g

alon

11

42

40

.54

rupi

ah/g

alon

24

49

0.7

7ru

piah

/gal

on

0d

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

00

rupi

ah/o

rder

86

10

00

0ru

piah

/ord

er0

0ru

pia

h/o

rder

00

rup

iah

/ord

er0

0ru

piah

/ord

er0

0ru

pia

h/o

rder

00

rup

iah

/ord

er0

0ru

piah

/ord

er1

60

00

0ru

pia

h/o

rder

5151

000

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

00

rupi

ah/g

alon

1860

00ru

piah

/gal

on

Documents

(Studi Kasus di PT.Jauwhannes Traco,Yogyakarta)