(studi kasus di pt.jauwhannes traco,yogyakarta)
TRANSCRIPT
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
ANALISIS PERBAIKAN RANTAI PASOK (SUPPLY CHAIN)
MENGGUNAKAN SISTEM DINAMIS
( 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
ANALISIS PERBAIKAN RANTAI PASOK (SUPPLY CHAIN)
MENGGUNAKAN SISTEM DINAMIS
( 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 B^i^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.*w^A •> <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
> Rata-rata 5 hari, jangka waktu 1-9 hari.
d. Proses pembuatan/penyiapan barang
> Rata-rata 3 hari, jangkawaktu 1-5 hari.
e. Proses pengangkutan
> Rata-rata 3 hari, jangka waktu 1-5 hari.
f. Pesanan diterima pelanggan
> Rata-rata 2 hari, jangka waktu 1-3 hari.
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 i^ivintii 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
Maret 2007 adalah sebagai berikut:
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
Maret 2007 adalah sebagai berikut:
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
Maret 2007 adalah sebagai berikut:
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
Maret 2007 adalah sebagai berikut:
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 Distributor
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
Persediaan Aktual Distributor
Persediaan Aktual Retailer
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 Distributor
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
4. Pesanan Ke Pabrik
5. Pesanan Ke Distributor
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.
|
Persediaan Aktual Retailer
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 Aktual Distributor
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 Aktual Retailer
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
Backlog Di Distributor
Persediaan Aktual Distributor
Gambar 4.23. Perilaku Backlog dan Persediaan Di Distributor sebelum perbaikan
galon
300
200
100--
-100
Apr May Jun
— Backlog Di Distributor
— 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
Backlog Di Distributor
Persediaan Aktual Distributor
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
3 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
4 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
5 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
6 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
7 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
8 130 galon 135 galon -5 galon 25 galon
9 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
10 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
11 0.7 galon 0 galon 0.7 galon 0.49 galon
12 0.6 galon 0 galon 0.6 galon 0.36 galon
13 0.5 galon 0 galon 0.5 galon 0.25 galon
14 0.4 galon 0 galon 0.4 galon 0.16 galon
15 138 galon 142 galon -4 galon 16 galon
16 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
17 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
18 1 galon 0 galon 1 galon 1 galon
19 0.9 galon 0 galon 0.9 galon 0.81 galon
20 0.7 galon 0 galon 0.7 galon 0.49 galon
21 0.6 galon 0 galon 0.6 galon 0.36 galon
22 134 galon 133 galon 1 galon 1 galon
23 0.5 galon 0 galon 0.5 galon 0.25 galon
24 0.4 ealon 0 galon 0.4 ealon 0.16 ealon
25 0.3 galon 0 galon 0.3 galon 0.09 galon
26 0.3 galon 0 galon 0.3 galon 0.09 galon
27 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon
28 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon
29 131 galon 131 galon 0 galon 0 galon
30 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
31 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
32 0.3 galon 0 galon 0.3 galon 0.09 galon
33 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon
34 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon
35 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon
36 131 galon 134 galon -3 galon 9 galon
37 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
38 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
39 0.6 galon 0 galon 0.6 galon 0.36 galon
40 0.5 galon 0 galon 0.5 galon 0.25 galon
41 0.4 galon 0 galon 0.4 galon 0.16 galon
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
86 0.5 galon 0 galon 0.5 galon 0.25 galon
87 0.4 galon 0 galon 0.4 galon 0.16 galon
88 0.3 galon 0 galon 0.3 galon 0.09 galon
89 0.3 galon 0 galon 0.3 galon 0.09 galon
90 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon
91 0.2 galon 0 galon 0.2 galon 0.04 galon
92 116 galon 120 galon -4 galon 16 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
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
2. Pengiriman ke retailer.
Periode Output Model(xi) Output aktual (yi) di=(xi-yi) di2
1 0 galon 130 galon -130 galon 16900 galon
2 110 galon 0 galon 110 galon 12100 galon
3 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
4 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
5 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
6
7
0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
8 0 galon 126 galon -126 galon 15876 galon
9 110 galon 0 galon 110 galon 12100 galon
10 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
11 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
12 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
13 30 galon 0 galon 30 galon 900 galon
14 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
15 0 galon 131 galon -131 galon 17161 galon
16 146 galon 0 galon 146 galon 21316 galon
17 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
18 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
19 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
20 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
21 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
22 0 galon 149 galon -149 galon 22201 galon
23 123 galon 0 galon 123 galon 15129 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
68 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
69 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
70 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
71 0 galon 128 galon -128 galon 16384 galon
72 103 galon 0 galon 103 galon 10609 galon
73 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
74 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
75 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
76 51 galon 0 galon 51 galon 2601 galon
77 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
78 0 galon 117 galon -117 galon 13689 galon
79 113 galon 0 galon 113 galon 12769 galon
80 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
81 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
82 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
83 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
84 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
85 0 galon 134 galon -134 galon 17956 galon
86 114 galon 0 galon 114 galon 12996 galon
87 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
88 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
89 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
90 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
91 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
92 0 galon 130 galon -130 galon 16900 galon
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
d rata-rata -1.56521739 galon/da
sd 68.07289311
t(92;0.025) 1.96
d+ 12.3450784 galon/da
•15.4755132 galon/da
3. Penerimaan dari pabrik
Periode Output Model(xi) Output aktual (yi) di=(xi-yi) di2
1 0 galon 140 galon -140 galon 19600 galon
2 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
3 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
4 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
5 70 galon 0 galon 70 galon 4900 galon
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
92 1730 galon 1830 galon -100 galon 404840 galon
d rata-rata -1.08695652 galon/da
sd 66.69030478
t (92;0.025) 1.96
d+ 12.5408155 galon/da
d- -14.7147285 galon/da
4. Pesanan Ke Pabrik
Periode Output Model(xi) Output aktual (yi) di=(xi-yi) di2
1 0 galon 140 galon -140 galon 19600 galon
2 70 galon 0 galon 70 galon 4900 galon
3 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
4 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
5 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
6 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
7 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
8 0 galon 150 galon -150 galon 22500 galon
9 170 galon 0 galon 170 galon 28900 galon
10 60 galon 0 galon 60 galon 3600 galon
11 60 galon 0 galon 60 galon 3600 galon
12 60 galon 0 galon 60 galon 3600 galon
13 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
14 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
15 0 galon 100 galon -100 galon 10000 galon
16 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
17 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
18 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
19 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
20 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
21 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
22 0 galon 150 galon -150 galon 22500 galon
23 72 galon 0 galon 72 galon 5184 galon
24 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
25 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
26 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
27 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
28 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
29 0 galon 130 galon -130 galon 16900 galon
30 140 galon 0 galon 140 galon 19600 galon
31 17 galon 0 galon 17 galon 289 galon
32 17 galon 0 galon 17 galon 289 galon
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
77 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
78 0 galon 100 galon -100 galon 10000 galon
79 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
80 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
81 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
82 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
83 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
84 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
85 0 galon 150 galon -150 galon 22500 galon
86 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
87 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
88 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
89 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
90 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
91 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
92 0 galon 140 galon -140 galon 19600 galon
Total periode Total Output model(xi) Total output aktual (yi) Total di=(xi-yi) Total di2
92 1730 galon 1830 galon -100 galon 442860 galon
d rata-rata -1.08695652 galon/da
sd 69.75241178
t (92;0.025) 1.96
d+ 13.1665391 galon/da
d- -15.3404521 galon/da
5. Pesanan Ke Distributor
Periode Output Model(xi) Output aktual (yi) di=(xi-yi) di2
1 110 galon 120 galon -10 galon 100 galon
2 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
3 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
4 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
5 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
6 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
7 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
8 140 galon 126 galon 14 galon 196 galon
9 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
10 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
11 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
12 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
13 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
14 0 galon 0 galon 0 galon 0 galon
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
aktual dengan persediaan yang diinginkan pada
retailer
Waktu Penyesuaian
Persediaan Distributor
Waktu yang diperlukan untuk menyesuaikan
perbedaan antara tingkat persediaan produk
aktual dengan persediaan yang diinginkan pada
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 {
autotype Realunit da
init 1
doc Number of weeks it takes to receive materials for which orders are placed.
}const Lead Time Dari Pabrik {
autotype Realunit da
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 {
autotype Realunit da
init 2
doc Number of days supply that the Inventory should be able to cover}const Safety Stock Retailer {
autotype Realunit da
init 2«da»
doc Number of days supply that the Inventory should be able to cover}const Waktu Penyesuaian Persediaan Distributor {
autotype Realunit da
init 1
}const Waktu Penyesuaian Persediaan Retailer {
autotype Realunit da
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
^uoieB
/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-'
^o^cSOTCJ>o5a5o3roo^o^o^cj)6^o^c5o^cj>55a5oi
MMMMMMUUUUUUU^UIOM-^
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*.ro^oooicooaooooucouwuuucnuiAco->•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'woi^o^o^oi^Q^tDO^Q^a^oiaiOioioioioioioioioioioooooooooooooooo6~6~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.-oojo^o_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:£row^uM^ocooisrooi^uro^oioooNOiw^wM^oioooNrou^uM^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^^OIOIOOIO)
OlOlOlCDOlNlrOUCOJjjj-ifflOOOlOIOIOIOlJi.Ji.Ji.Ji.Ji.COCO ww-'-'-'-i-'oocouiuioioioi-i-ijijijijiji
aiaioaoooooooorofococDCDCDCDOiOTOiasoioiaioooofQfOL.L.L.L.L.'.nnnnnmffl^AJ^AAAA
CD
0000
~^---Iiokihorofo^^OOOOO0000ji.Ji.Ji.Ji.Ji. IN^IVJl>~»IVJIV^JJ.....
UUUUU^^a>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)_Q^O)^0^01^fl^01_01^Ql^Q^O^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<QIQiaia^ai^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
NNCOCOOOCOOOOONT^i-csicN^j-'j'a-'i-io
CNCOCOCO00COLOLOCDCDCDCDCDCMCN0DCO0000inOOOOOO)0)NNCNC\|C\|i-i-WCMCMCM
COCOCOCOCOt-t-CNICNCMCNCN'^-'-CNCMCMCN
IDCOCOCDCOCDCOCOCOCOCOCOCDCDCOCOCOCDr--
co^u5cBsMoio?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^^oo^^o^3^.oo^o^^o^^3o_g^_go^^3cocorocorocorororocororororococorococorocororococorororororocororororoco
c rji .01 rji rji rji rji rji rji _oi rji rji rji^rj^rj^rjirJi^oirj^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
^?cMco^uieONooo)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