Interrelationship Performance Indicators Model of Agile Supply Chain Management in Palm Oil Industry

This paper tries to model agile supply chain management performance indicators in the palm oil industry. The interpretative Structural Modeling (ISM) method is used to find the relationship between these indicators. The ISM stages begin with identifying indicators, compiling contextual relationships, compiling reachability matrices, compiling level partitions, compiling digraphs, and compiling ISM models. Then MICMAC analysis is used to group each of these indicators into four categories based on their driving power and dependence power. In this study, 16 hands of agile supply chain management in the palm oil industry were obtained, of which the four-level ISM  model could be constructed. Two indicators are at level 4, six hands are at level 3, three indicators are at level 2, and five indicators are at level 1. Meanwhile, through MICMAC analysis, five indicators are found in the independent indicators category, six hands are in the linkage indicator category, four indicators are included in the dependent indicator category, and one indicator is in the autonomous indicator category. This research can be used by managers in the palm oil industry who want to increase agility in their supply chain. In general, indicators at level 4 can affect indicators at level 3, and so on. So that management can start fixing the indicators at level 4 first. In addition, indicators that have a driving power value in MICMAC analysis can be prioritized to improve their performance

PENENTUAN RUTE PENGIRIMAN ES BATU MENGGUNAKAN NEAREST NEIGHBOR DAN EXCEL SOLVER

Permasalahan yang sering dijumpai dalam optimasi pengiriman sebuah produk adalah Travelling Salesman Problem (TSP). TSP merupakan masalah pencarian rute terpendek dari sejumlah node, di dalam satu kali perjalanan. Perusahaan Es Batu dalam melakukan pengiriman menginginkan rute pengiriman yang terpendek, untuk mengurangi keterlambatan pengiriman. Dampak keterlambatan dalam pengiriman Es Batu terhadap kualitas es batu dapat menurunkan kepuasan pelanggan. Rute pengiriman yang tidak diatur akan berpengaruh terhadap tingginya biaya transportasi yang dikeluarkan oleh perusahaan. Perusahaan saat ini belum menggunakan metode tertentu dalam menentukan rute pengiriman. Penelitian ini melakukan penentuan rute terpendek dengan membandingkan penentuan rute menggunakan algoritma nearest neighbor dan menggunakan bantuan Excel Solver. Penentuan rute dengan algoritma nearest neighbor, dipatkan hasil yaitu 40.72 km sedangan dengan menggunakan bantuan software Excel Solver mendapatkan hasil 36.52 km. Penelitian ini mendapatkan hasil bahwa penentuan rute menggunakan Excel Solver dapat mempersingkat rute perjalanan sebesar 22% dari rute sebelumny

Perbaikan Keseimbangan Lintasan Lini Produksi Dengan Metode Ranked Positional Weight (RPW) untuk Meningkatkan Efisiensi

XYZ is an electronics company that requires an efficient and timely production process to meet market demand. One way to increase production efficiency is to improve the production line. Currently the company is faced with production problems, namely the existence of unbalanced work groups which have a balance loss value of up to 61%. Therefore, this study tries to solve these problems using the RPW method. The RPW (Ranked Positional Weight) method is a track balancing method by establishing a work station based on the weight of each operation. Where the highest weight becomes the first order in the formation of work stations. From the results of calculations using the RPW, the number of work activity groupings is less, namely as many as 10 work stations. The work station generated using the RPW method has a track efficiency level of 96% with a balance delay value of 4%. This means that the grouping of proposed work activities has a more efficient trajectory balance than the previous grouping of work activities.

PEMBAGIAN BEBAN DAN PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI PADA POLAR ICE CRYSTAL YOGYAKARTA

Polar Ice Crystal Yogyakarta merupakan distributor es kristal dari Polar Ice Crystal yang memiliki pabrik di Boyolali. Polar Ice Crystal memiliki 12 jalur armada untuk melayani pelanggannya yang berada di wilayah Yogyakarta. Beberapa pelanggan menghendaki waktu pengiriman es batu yang khusus, yang disebut dengan time window. Selama ini terdapat ketidaksesuaian waktu pengiriman yang dilakukan armada, sehingga terdapat armada yang menunggu hingga batas awal time window. Ketidaksesuaian waktu disebabkan oleh pembagian beban yang belum seimbang, dan belum adanya penentuan rute. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi ketidaksesuaian waktu pengiriman es batu yang disebabkan pembagian beban yang belum merata, dan belum adanya penentuan rute. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui beberapa alternatif pelanggan yang dapat dipindahkan dari satu armada ke armada yang lainnya untuk mengatasi adanya pelanggan baru sewaktu-waktu. Pada penelitian ini akan dilakukan prosedur pengelompokan ulang pelanggan dengan melakukan penggabungan 2 rute distribusi yang berdekatan yaitu armada A12 dan A3, serta penyusunan rute distribusi. Penyusunan rute dari kedua kelompok menggunakan pedekatan nearest neighbour. Pendekatan nearest neighbour dilakukan dengan cara memilih pelanggan yang memiliki jarak terpendek dari titik awal. Pengecekan waktu kedatangan armada dilakukan dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel untuk mengetahui kesesuaian waktu pengiriman dengan time window pelanggan. Pemilihan alternatif pelanggan yang dapat dipindahkan menggunakan pendekatan nearest neighbour. Dari hasil analisis yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa dengan pengelompokan dan penyusunan ulang pelanggan, tidak ada lagi waktu tunggu salesman dalam melakukan pengiriman, serta total jarak pengelompokan pelanggan yang baru mengalami penurunan dari pengelompokan pelanggan sebelumnya sebesar 6% untuk armada A12 dan 17% untuk armada A3, sehingga biaya bahan bakar untuk armada A12 turun sebesar Rp 4.157, dan armada A3 turun sebesar Rp 13.413. Pengelompokan pelanggan, rute, nearest neighbour, time window

Pengembangan Model Persediaan Economic Order Quantity (EOQ) dengan Memperhatikan Aspek Emisi Karbon, Imperfect Product, Backordering dan Discount

Sistem persediaan memiliki peranan penting dalam jalannya suatu perusahaan. Perusahaan akan dihadapkan dengan gangguan, dan kendala apabila tidak menentukan suatu kebijakan persediaan dengan baik. Selama ini belum ada model matematis untuk menyelesaikan permasalah penentuan jumlah optimum pemesanan menggunakan kebijakan EOQ dengan memperhatikan dampak lingkungan yaitu emisi karbon yang dikeluarkan, produk cacat, backorder, serta pemberian diskon secara simultan. Penelitian ini mengembangkan model persediaan dengan mempertimbangkan produk cacat, backorder, pemberian diskon dan pajak emisi karbon. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai optimal pemesanan yang meminimalkan biaya. Penelitian ini menampilkan beberapa contoh numerik dengan beberapa kasus, dengan bantuan aplikasi Maple 17. Pada penelitian ini melakukan beberapa langkah antara lain pengembangan model, pengujian model dengan uji concavity, serta implementasi model dalam contoh numerik, serta analisis sensitivtas. Penelitian ini dibagi menjadi 4 pengembangan model yaitu model EOQ carbon emission dengan full backorder dengan mempertimbangkan diskon, dan tidak mempertimbangkan diskon, serta model EOQ carbon emission dengan partial backorder dengan mempertimbangkan diskon, dan tidak mempertimbangkan diskon. Contoh numerik pada penelitian ini mendapatkan hasil bahwa pemberian diskon memberikan total biaya minimum akan tetapi tidak menjamin total emisi minimum. Analisis sensitivitas juga menunjukan bahwa total emisi tidak memiliki sifat sensitif terhadap perubahan diskon yang diterapkan