Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sebagaimana kita ketahui bahwa setiap perusahaan pasti mempunyai tujuan untuk meraih keuntungan di dalam persaingan bisnis dengan menjadi yang terbaik diantara pesaingnya dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Oleh karena itu sebagai penunjang kinerja perusahaan dalam bersaing, maka konsep dan tools yang digunakan dalam operasional perusahaan harus efisien dan efektif. Efisien berarti semua biaya operasional harus dapat serendah mungkin, sedangkan efektif berarti segala sesuatu yang dikeljakan harus dapat menciptakan nilai lebih untuk perusahaan. Salah satu konsep yang digunakan dalam operasional perusahaan adalah manajemen rantai pengadaan (supply chain management) yang menggambarkan bagaimana suatu organisasi saling terkait dan terhubung satu sama lainnya. Keterkaitan ini dapat berupa alur informasi, material, dan jasa, mulai dari supplier selanjutnya di dalam pabrik, kemudian melalui gudang dan berakhir pada end customer. Keuntungan-keuntungan dari manajemen rantai pengadaan ini adalah mengurangi inventory barang yaitu dengan menekan penimbunan barang di dalam gudang agar biaya penyimpanan barang (inventory carrying cost) dapat ditekan menjadi sedikit mungkin, menjamin kelancaran penyediaan barang dan menjamin mutu barang. Masalah besar yang sering dihadapi oleh banyak perusahaan di dalam proses supply chain adalah waktu yang dibutuhkan untuk pengadaan barang atau produk (lead time). Seringkali pelanggan harus menunggu terlalu lama untuk barang atau produk yang dibutuhkan. Hal ini dapat membuat perusahaan kehilangan kesempatan (lost opportunity) untuk pangsa pasarnya. Agar masalah-masalah yang terdapat di dalam supply chain dapat segera terpecahkan, maka diperlukan sebuah analisa yang kompleks. Dengan menggunakan perangkat analisis simulasi model diharapkan dapat memecahkan masalah-masalah yang selalu timbul di dalam rantai pengadaan (supply chain). Simulasi model yang baik adalah simulasi yang dapat menggambarkan perilaku sistem yang sesungguhnya (the real word). Mengingat perilaku parameter sistem yang dinamis serta kompleksitas permasalahan, maka pemodelan dilakukan dengan pendekatan sistem dinamik. Simulasi model dilakukan dengan menggunakan perangkat komputer. Untuk itu digunakan perangkat lunak Powersim. Kelebihan system dinarnik adalah karena pada sistem ini terdapat feed back loop yang dapat saling mempengaruhi. Pemodelan supply chain dibangun atas dasar data aktual historis untuk suku cadang engine oil filter sejak bulan January 2002 sampai dengan Desember 2003 atau selama 24 bulan. Diagram sirnpal kausal dibuat berdasarkan kerangka konsep model mental supply chain. Setelah melalui proses validasi dan model sudah dianggap valid atau sahib, maka model dapat digunakan untuk simulasi uji kombinasi kebijakan. Berdasarkan hasil simulasi terhadap tiga skenario kebijakan, maka diketahui dengan mengintervensi fungsional terhadap variabel yang berpengaruh yaitu correction speed, shipment time dan time pipeline in stock dapat membuat delayed shipment atau service level menjadi baik dan seimbang, membuat jumlah barang yang dikirim (product shipped) relative stabil dan juga stok inventory meningkat sehingga persediaan selalu tercukupi."

"Persoalan utama dalam proses distribusi adalah bahwa pemasok, produsen, gudang, dan pengecer berhadapan dengan permintaan konsumen yang tidak pasti (volatile). Persaingan yang ketat terjadi antar pemain dalam merebut pasar, lebih-lebih dalam era globalisasi, sementara biaya produksi dan pemasaran cenderung meningkat ada strategi yang dimaksudkan untuk menjangkau kepentingan global, terutama dalam perencanaan produksi dan pengendalian inventori yaitu sisi distribusi perlu dirancang agar ramping (lean) dan lincah (agile) dalam situasi yang berubah itu. Kerampingan cocok untuk tingkat ketidakpastian rendah, sedang kelincahan disarankan untuk tingkat ketidak-pastian yang tinggi. Perusahaan yang memasarkan banyak jenis produk dengan ketidak-pastian yang berbeda tingkatannya perlu mengembangkan pola distribusi sepadan, agar tidak kehilangan pasar. Strategi klasik dalam menangani persoalan ini adalah melihatnya sebagai persoalan perencanaan besarnya persediaan (inventory) yang dinilai aman terhadap fluktuasi permintaan. Efisiensi strategi distribusi sangat tergantung pada beberapa pihak yang menjadi faktor penentu, antara lain pihak pemasok, pihak gudang, dan pihak pengecer, yang masing-masing berhadapan dengan tingkat permintaan konsumen yang sering tidak dapat diprediksikan jumlahnya pada setiap periodenya. Akibat utama dari penanganan sistem distribusi yang tidak optimal adalah tidak tersedianya barang yang dibutuhkan pada waktu dan tempat yang sesuai, yang selanjutnya akan mengakibatkan perusahaan bersangkutan kehilangan kesempatan dalam meraih pasar. Salah satu cara untuk mengatasi hilangnya kesempatan dalam meraih pasar adalah dengan menerapkan strategi pengelolaan rantai distribusi. Manfaat utama yang dapat diraih dengan menerapkan strategi ini adalah bahwa tingkat persediaan barang akan optimum di setiap tingkat atau pihak sepanjang rantai distribusi tersebut Tingkat persediaan yang optimum ini akan menjamin tingkat pemenuhan permintaan konsumen yang sudah ditentukan oleh setiap perusahaan distribusi. Karena tingkat pemenuhan permintaan konsumen berkaitan erat dengan kepuasan konsumen, dan konsumen merupakan target profit center perusahaan yang utama, maka besaran ini merupakan salah satu indicator kesuksesan suatu perusahaan dalam menerapkan pengelolaan rantai pengadaan barang. Agar usaha penerapan pengelolaan rantai pengadaan barang dapat berlangsung dengan optimal dan efisien, perlu dilakukan analisis terhadap elemen-elemen yang berpengaruh sepanjang sistem rantai distribusi barang. Analisis dilakukan dengan melihat pola dan kecenderungan perilaku sistem rantai distribusi barang terhadap perubahan permintaan, dan perubahan tingkat persediaan barang dalam kurun jangka waktu yang panjang serta berubah-ubah sesuai dengan perubahan waktu, agar segera dapat diambil tindakan atau kebijakan yang tepat pada elemen-elemen yang berpengaruh tersebut Untuk mengetahui kombinasi kebijakan dalam sistem rantai distribusi barang yang dapat memberikan tingkat pemenuhan permintaan konsumen yang optimal maka dilakukan simulasi kebijakan tingkat persediaan barang yang harus disediakan oleh sistem. Analisis dilakuk:an dengan bantuan komputer dengan perangkat lunak Powersim, suatu perangkat analisis dengan menggunakan model dinamika sistem. Atas dasar sistem nyata sistem rantai distribusi dibangun suatu model aliran distribusi produk. Pemodelan dibangun atas dasar data historis sejak tahun 2002 sampai tahun 2003. Diagram simpal kausal dibangun berdasarkan siklus proses aliran distribusi produk:. Validasi model dilakukan dengan membandingkan tingkat persediaan yang diinginkan dengan tingkat persediaan yang sebenamya. Berdasarkan hasil simulasi terhadap tiga skenario kebijakan maka diketahui bahwa agar tingkat pemenuhan permintaan konsumen dapat terjaga dengan baik, kombinasi kebijakan yang efektif adalah mempertahankan tingkat persediaan barang di pihak pengecer pada tingkat dimana persediaan barang tersebut dapat menjamin permintaan yang dihadapi selama 36 hari, dan mempertahankan tingkat persediaan barang di pihak gudang pusat distribusi pada tingkat dimana persediaan barang tersebut dapat menjamin permintaan yang dihadapi selama 45 hari."

"Pembangunan jalan tol di Indonesia dimaksudkan untuk efisiensi transportasi sekaligus sebagai efisiensi dana APBN dalam rangka menunjang peningkatan pertumbuhan ekonomi. Dalam Repelita Pemerintah selalu mencantumkan rencana program pembangunan jalan tol yang ingin dicapai sepanjang lima tahun mendatang. Berdasarkan evaluasi panjang jalan tol dibuka pada Pelita Keempat, Kelima dan Keenam masing masing hanya mencapai 86,8 %, 43,3 % dan 33,2 % dari target.Sejak tahun 1987 Pemerintah menetapkan kebijakan untuk melibatkan swasta dalam investasi jalan tol dengan sasaran semaksimal mungkin memanfaatkan dana swasta (masyarakat) serta sehemat mungkin menggunakan APBN. Kondisi ekonomi dan politik yang memang kondusif terhadap investasi telah mendorong Pemerintah untuk meningkatkan target pertumbuhan panjang jalan tol dengan meningkatkan jumlah program jalan tol. Status program pada tahun 1997 adalah konstruksi: 184,6 km, prakonstruksi: 1.365 km, proses penawaran: 485 km. Namun demikian pada kenyataannya pertumbuhan panjang jalan tol rata-rata dari tahun 1987 sampai 1998 hanya 28,2 km per tahun. Hasil proses investasi tersebut hanya 7,27 %. Suatu proses yang tidak efisien.Berkaitan dengan investasi jalan tol pemerintah telah menetapkan beberapa kebijakan sektoral seperti: studi kelayakan yang dapat dilaksanakan investor setelah ditunjuk oleh pemerintah, tidak memberikan kepastian kenaikan tarif tol, dan penyediaan lahan dengan menggunakan dana investo. Pada tahun 1997 mulai terjadi krisis moneter yang menyebabkan Pemerintah menunda sebagian besar proyek infrastruktur termasuk proyek jalan tol. Untuk mengetahui kombinasi kebijakan yang dapat menghasilkan pertumbuhan panjang jalan tol yang optimal maka pada penelitian ini dilakukan simulasi kebijakan investasi jalan tol. Mengingat perilaku parameter sistem yang dinamis serta kompleksitas permasalahan maka pemodelan dilakukan dengan pendekatan dinamik sistem. Simulasi model dilakukan dengan menggunakan perangkat komputer. Untuk itu digunakan perangkat lunak Powersim.Simulasi Model Kebijakan Investasi Jalan Tol dengan menggunakan Dinamika Sistem Pemodelan dibangun atas dasar data historis investasi jalan tol sejak tahun 1987 sampai tahun 1998. Diagram simpal kausal dibangun berdasarkan kerangka konsep siklus proses investasi jalan tol. Setelah melalui proses validasi dan model anggap sahih maka model digunakan untuk simulasi uji kombinasi kebijakan.Berdasarkan hasil simulasi terhadap tiga skenario kebijakan maka diketahui bahwa kombinasi antara program jalan tol yang selektif yaitu prioritas pada proyek yang sudah layak, penyediaan lahan dengan kombinasi dana investor dan APBN, kepastian kenaikan tarif tol setiap 3 tahun telah memperlihatkan hasil pertumbuhan panjang jalan yang paling optimal sekaligus meningkatkan efisiensi proses investasi jalan tol.

---

Toll road development in Indonesia is intended for efficiency in transportation and National Budgeting in order to support economic growth. Repelita includes toll mad development program that wants to achieve in the next five years. Based on evaluation of toll road opened on Fourth, Fifth and Sixth Repelita, it is just reached 86,8%, 43,3% and 33,2% from target.Since 1987 the Government has introduced policy in the toll road investment in order to use private fund for saving in Government Budgeting. Due the national economic growth, the Government has improved the toll mad development by increasing the number of toll road program. By 1997, program status is as follow: construction: 184.6 km, pre-construction: 1.365 km, bid process: 485 km. However, from 1987 to 1998 the actual growth of length of toll road is 28.2 km per year in average. It is' only 7.27% from investment process.Related with toll road investment, the Government has policies such as feasibility study done by investor who appointed by the Government, uncertainty in toll rate adjustment and use investor's fund for land settlement. In the middle of 7997, monetary crisis was 'started to occur and cause the Government delayed a lot of infrastructure projects including toll road projects.To recognize the combination of policies that can affect on optimum toll road growth, the simulation of the combination of policies on toll road investment is done. Considering the dynamic behavior, non linter real system parameter and complexibility of the problem, the model was developed by system dynamic approach. In order to ease the simulation model, computer devices is used with Powersim software.The model is built based on historical data in toll road investment since 1987 to 1998. Causal loop diagram is made based on the frame of investment process cycle. After being validated, the model is used for the policy's test simulation with simulation time 2000-2070.Based on the model simulation on three scenarios of policy, it is known that the most optimum toll road growth came from the combination among selective toll road program, (the priority on feasible projects), use investor's fund and Government Budgeting for land settlement and periodic toll rate adjustment every three years."

"Masalah klasik yang sering dialami oleh manajemen sistem logistik adalah bagaimana menyeimbangkan antara tuntutan kepuasan pelanggan dan tuntutan perusahaan untuk menghemat biaya. Logistik adalah salah satu komponen perusahaan yang memberikan kontribusi pengeluaran terbesar. Bagian dari logistik yang paling berpengaruh terhadap penciptaan biaya ini adalah sistem transportasi. Selalu ada tank menarik kepentingan antara komponen-komponen sistem logistik dalam upaya penghematan biaya karena penghematan pada salah satu komponen seperti transportasi tidak seialu memberikan basil yang memuaskan. Sebab dalam suatu sistem logistik penurunan biaya di satu sisi dapat berarti peningkatan biaya di sisi lain. Tantangan bagi manajemen adalah mencari solusi yang seimbang antara sisi yang tank menarik ini agar pengehematan akhir yang dapat dicapai adalah optimal bukan suboptimal.Dalam memecahkan permasalahan sistem seperti sistem logistik yang saling tank menarik tersebut diperlukan suatu pendekatan sistemik dan sistematik. Pendekatan kualitatif yang mengandalkan pengetahuan dan intuisi belaka sering kali menghasilkan solusi parsial dan temporal. Hal ini disebabkan keterbatasan Cara berpikir manusia yang cenderung simtomatis dan linier. Pada kenyataannya permasalahan didunia nyata seperti permasalahan di sistem logistik bukanlah liner namun sering melibatkan hubungan kausalitas yang kompleks. Oleh karena itu guna mendapatkan keyakinan yang lebih tinggi dalam mengambil keputusan, manajemen juga membutuhkan pendekatan kuantitatif yang melibatkan pemodelan dan simulasi sistem. Satu dari beberapa pendekatan analisis berbasis pola pikir sistem adalah System Dynamics. Pendekatan ini memungkinkan manajemen mengidentifikasi hubungan kausalitas dalam sistem serta memodelkannya menggunakan piranti lunak tertentu seperti Powersim dan mengamali perilaku sistein melalui proses simulasi tahap demi tahap.Langkah awal dari upaya analisis sistem ke arah penghematan yang optimal dari suatu sistem logistik dapat dimulai dari analisis apakah sistem transportasi itu sendiri dapat ditingkatkan efisiensinya terutama jika gejala ke arah tersebut cukup kuat. Kasus dalam penelitian ini menunjukkan sistem transportasi perusahaan masih kurang efisien dengan utilisasi angkutan hanya sekitar 50% hingga 55%. Untuk memahami lebih dalam permasalahan ini maka dibuatlah sebuah model konseptual yang menggambarkan hubungan kausalitas antar komponen dan model simulasi sederhana yang kedua-duanya menggambarkan pola penggunaan sarana transportasi. Sebagai masukan untuk model simulasi tersebut digunakan data historis distribusi barang dari bulan Juni 2005 hingga Agustus 2005 serta sejumlah informasi terkait yang menggambarkan kondisi sistem sehari-hari di lapangan.Setelah melalui tahap pemodelan dan simulasi diperoleh basil yang menunjukkan bahwa faktor yang memiliki pengaruh terkuat terhadap tingkat efisiensi sistem transportasi adalah pola permintaan dari pelanggan. Sementara faktor internal yaitu konfigurasi armada truk walau juga memiliki pengaruh narnun tidak setinggi faktor permintaan. Dengan demikian upaya yang mungkin dilakukan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi sistem transportasi adalah merangsang pelanggan untuk menyesuaikan pola permintaannya. Penerapannya dapat dilakukan dengan cara mendorong pelanggan untuk berbagi informasi stok dan penjualannya secara kontinyu dengan perusahaan. Sistem informasi yang terintegrasi berperan penting dalam hal ini.

---

The classical problem frequently faced by logistics managements is on how to make a good balance between delivering customer satisfaction and reducing costs. Logistics is generally considered as a component of a firm which gives the largest contribution to costs. Part of logistics which contributes most to these costs is transportation system. There is always conflicting interests among logistics components in their efforts in reducing costs, because cost reduction on one component such as transportation does not always give satisfying result. This happens because in logistics systems, cost reduction on one part of the systems could increase costs on others. It is a challenge for management to find balanced solutions for these conflicting parts so as to make the final results optimal but not suboptimal.

In solving problems like the one previously mentioned, logistics managements have to use systemic and systematic approach. Qualitative approaches which solely rely on knowledge and intuitions often give partial and temporary results. It comes from our limitation in the way we think which tends to be symptomatic and linear. In fact, problems in the real world such as problems in logistics systems are not linear but often involve causal relationships which are complex by nature. Therefore, in order to gain stronger confidence in decision making, logistics managements have also to use quantitative approach which involves systems modeling and simulations. One of a few analysis based on systems thinking is System Dynamics. Such analysis allows managements to identify causal relationships in systems and to model them using software such as Powersim, and finally to investigate systems behavior through simulation process, step by step.

The first step of systems analysis, which objective is to find an optimal cost reduction, is to analyze whether the efficiency of the transportation system itself could be increased, especially when the symptoms are sufficiently strong. The case of this research shows that the company transportation system is still inefficient. Trucks utilization is only between 50% and 55%. In order to understand the problems in hand better, a conceptual model, which depicts causal relationships between components, and a simple simulation model are made. Both show trucks utilization patterns. Historical products distribution data from June through August, 2005, and some related information which shows daily system activities are used as the simulation input.

After going through some modeling and simulation steps, the final result shows that the factor which gives the largest contribution to the transportation system's efficiency level is the customers demand. Meanwhile, the internal factor, which is trucks fleet configuration, though also has some influence, gives smallest contribution to the efficiency level. It can be concluded that the most promising move the company could exercise in its effort to improve its transportation system efficiency is to stimulate its customers to adjust their demand patterns. This can be done by stimulating the customers to share their stock and sales information with the company. Integrated information systems could play significant roles in this case."

"Dari total kapasitas pembangkit tenaga listrik nasional, hingga tahun 2000 baru 23,3 % yang menggunakan batubara sebagai energi primernya, padahal batubara sebagai sumber days alam, merupakan saiah satu cadangan energi non fosil dan tersebar di beberapa kepulauan di Indonesia dengan total cadangan sebesar 38,9 milyar ton. Sementara pembangkit listrik lainnya sebagian besar bahan bakarnya berasal dari minyak dan gas, yang semakin hari cadangannya semakin berkurang. Kondisi ini akan menempatkan batubara sebagai bahan bakar alternatif dan strategis untuk pembangkit tenaga listrik. Diperkirakan pada mesa mendatang kebutuhan energi listrik akan meningkat dua kali lipat atau Iebih, sebagai dampak pertumbuhan ekonomi/industri serta penduduk. Alen karena itu diperlukan kesiapan pembangkit-pembangkit tenaga listrik untuk dapat memenuhi kebutuhan tersebut. Dengan pemodelan perancangan sistem dinamis dapat dilakukan optimasi penggunaan batubara pada sektor tenaga listrik secara terintegrasi. Pemodelan yang dilakukan memperhitungkan aspek dinamis dan kompleksitas sistem baik secara kualitatif maupun kuantitatif, Karekteristik dari setiap aspek-aspek dinamis disusun dan disaring dengan berdasarkan pada prinsip-prinsip teori umpan balik. Kemudian dengan bantuan simulasi komputer dilakukan analisis berdasarkan asumsi-asumsi yang telah dibangun. Hasil dari pemodelan perancangan tersebut berupa data-data kebutuhan batubara untuk sektor tenaga listrik dalam kaitannya dengan kebutuhan energi listrik dari tahun 2000 sampai dengan 2020."