Pengembangan model lokasi alokasi dinamis untuk pemilihan terminal bahan baku rotan di Sukoharjo

Oleh :
Puput Wahyu Andreadi - I0305050 - Fak. Teknik

ABSTRAK Sentra industri rotan Sukoharjo merupakan salah satu sentra industri pengolahan rotan di Indonesia. Industri Kecil Menengah yang berada di sentra industri rotan Sukoharjo menghasilkan produk-produk mebel seperti almari, meja, kursi, rak buku dan handycraft yang diekspor ke Jerman, Amerika, Australia dan negara-negara di Asia. Pada proses pengadaan bahan baku rotan, industri rotan Sukoharjo mengalami beberapa permasalahan yaitu tingginya biaya pengadaan bahan baku rotan dan tidak tersediaanya pasokan bahan baku rotan secara kontinyu. Permasalahan ini dikarenakan rantai distribusi bahan baku rotan saat ini sangat panjang dan tidak optimal, akhirnya menyebabkan harga produk tinggi dan daya saing rendah. Salah satu solusi dari permasalahan tersebut adalah mendesain ulang rantai pasokan bahan baku rotan dengan memperpendek tingkatan distribusi. Selain itu, proses pengadaan bahan baku rotan dilakukan dalam volume yang besar untuk mencukupi permintaan bahan baku rotan dari industri rotan di Sukoharjo. Hal ini dapat diaplikasikan dengan pembukaan terminal bahan baku sebagai pendukung tempat penyimpanan, pengolahan dan pendistribusian bahan baku rotan. Terdapat lima lokasi potensi terminal bahan baku di Sukoharjo. Dari kelima alternatif tersebut akan dipilih menjadi terminal bahan baku berdasarkan lokasi optimal untuk meminimalkan biaya pengadaan. Desain rantai pasokan yang baru ini merupakan rantai pasok dua tahap, multi komoditi, multi periode dengan mempertimbangkan inventori dan batasan kapasitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model matematis masalah lokasi-alokasi dinamis terminal bahan baku dengan meminimasi total biaya supply chain. Model ini merupakan model mix integer non linear programming. Model ini diselesaikan menggunakan software Premium Solver Platform V9.0. Hasil running model diperoleh minimasi total biaya supply chain sebesar Rp 777.371.464.287,53 dengan penghematan biaya pengadaan bahan baku rotan sebesar 31,67%. Kata kunci : model lokasi-alokasi dinamis, inventori, total biaya supply chain, industri rotan, mix integer non linear programming . xv + 102 halaman; 25 gambar; 37 tabel; 4 lampiran Daftar pustaka : 17 (1997-2009) ABSTRACT Rattan industries in Sukoharjo is one of rattan industries cluster in Indonesia. Small and Medium rattan industries in Sukoharjo products rattan furniture like cupboards, tables, chairs, bookshelves and handycraft which are exported to Germany, America, Australia and countries in Asia. In the procurement process of raw rattan, rattan industries in Sukoharjo experienced some problems due to the high cost of raw rattan procurement and unavailability of raw rattan. This problem is related to the distribution chain of raw rattan is very long and in optimal, so that cause high product prices and low competitiveness. One solution of this problem is to redesign the supply chain of raw rattan by shortening the distribution level. In addition, raw rattan procurement process conducted in a large volume of raw rattan to meet the demand for of rattan industries in Sukoharjo. This policy can be applied by opening of the warehouse to support material storage, processing and distributing of raw rattan. There are five potential warehouse location in Sukoharjo. It will be the selected raw rattan warehouse based optimal location to minimize the procurement cost. The proposed supply chain design is a two-stage supply chain, multi-commodity, multi-period by considering the inventory and capacity constraints. This research proposed a mathematical model of dynamic location-allocation problem for raw materials warehouse by minimizing the total supply chain costs. This models is a model of mixed integer non linear programming. This problem is solved by using Premium Solver Platform V9.0. The results present that total supply chain costs is Rp 777.371.464.287,53 procurement cost can reduced by 31.67%. Keywords : dynamic location-allocation models, inventory, total supply chain costs, rattan industry, mixed integer non linear programming. xv + 102 pages; 25 pictures; 37 tables; 4 appendixes; References: 17 (1997-2009)