simulasi sistem persediaan suku cadang pada bisnis ritel

Simulasi Sistem Persediaan Suku Cadang pada Bisnis Ritel Otomotif: Studi Kasus PT Astra Internasional, Tbk - Isuzu

Cabang Daan Mogot, Jakarta Barat

Hadiati Nurul Dzulkaidah, Ratih Dyah Kusumastuti

Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas, Depok, 16425, Indonesia

Email: [email protected]

Abstrak

Penelitian ini membahas sistem persediaan suku cadang pada PT Astra Internasional Tbk - Isuzu cabang Daan Mogot, Jakarta Barat dengan menggunakan simulasi event diskrit. Tujuan dari penelitian ini ialah mengkaji bagaimana sistem persediaan di gerai Isuzu Daan Mogot saat ini, serta mencari konfigurasi sistem persediaan lain yang dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan dengan dua parameter utama yakni total biaya persediaan dan tingkat pelayanan konsumen. Dengan tiga skenario usulan yakni sistem persediaan (S,s) serta (S, t) dengan t=7 hari dan t=3 hari, didapatkan hasil bahwa sistem persediaan (S,t) dengan t=7 hari memberikan total biaya persediaan yang paling rendah dengan tingkat pelayanan yang tinggi. Kata kunci: sistem persediaan; produk suku cadang; simulasi event diskrit Simulation of Spare Parts Inventory System in Automotive Retail Business: Case Study

of PT Astra Internasional Tbk - Isuzu, Daan Mogot, West Jakarta

Abstract

This study investigates the spare parts inventory system in PT Astra Internasional Tbk - Isuzu Daan Mogot, West Jakarta, by using discrete event simulation. The purpose of this study is to analyze the current inventory system, and seek the alternative configurations which can improve the inventory management parameters, namely lower total inventory cost and higher service level parameters. Among three alternative of the developed scenarios of inventory policy, (S,s), (S,t) with t=7 days, and (S,t) with t=3 days, the results show that higher customers service level and lower inventory cost can be achieved by using (S,t) policy with 7 days of replenishment cycle. Key words: inventory system; spare parts; discrete event simulation

1. Pendahuluan

Jaringan rantai pasokan pada industri otomotif Indonesia memiliki tiga eselon utama yakni

pemasok atau produsen (suppliers/manufacturers), produsen atau perangkai (manufacturers/

assembly manufacturers), serta peritel dan distributor (retailers and dealers) yang memiliki

tugas dan fungsi berbeda satu sama lain (KPMG, 2014). Dalam jaringan rantai pasokan pada

bisnis industri otomotif terdapat satu hal yang berbeda dan sangat penting untuk dikelola,

yakni pengelolaan pelayanan purna jual seperti pemeliharaan dan pembelian suku cadang

(Deloitte, 2013). Proses pelayanan purna jual dinilai sebagai faktor utama dalam

Simulasi Sistem..., Hadiati Nurul Dzulkaidah, FE UI, 2014

meningkatkan service level bagi konsumen karena biaya yang mereka keluarkan untuk

pembelian suku cadang dan pemeliharaan kendaraan dapat dibilang tidak sedikit (Gabungan

Industri Kendaraan Bermotor Indonesia, 2013).

Tingkat penjualan kendaraan yang semakin tinggi setiap tahunnya dengan CAGR 11,1%

(Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia, 2012), membuat permintaan akan suku

cadang turut meningkat secara eksponensial (Deloitte, 2013). Pada tahun 2013, Deloitte

menemukan bahwa keuntungan yang didapat dari bisnis suku cadang dapat mencapai 76%

lebih besar dibandingkan dengan keuntungan dari bisnis produk akhir, serta dapat

menyumbang lebih dari 35% dari total pendapatan. Hal yang sama juga dikemukakan oleh

Botter dan Fortuin (2000) yang mengatakan bahwa persediaan suku cadang harus dikelola

secara baik dan benar agar dapat memberikan after-sales services yang baik bagi konsumen

karena permintaan akan suku cadang meningkat secara eksponensial.

Terdapat beberapa tantangan yang harus dihadapi para pebisnis suku cadang seperti

bagaimana memetakan permintaan akan suku cadang tersebut, bagaimana meningkatkan

responsivitas dalam memenuhi permintaan konsumen akan suku cadang, serta bagaimana

mengelola risiko akan tempo kadaluarsa suku cadang (Bacchetti dan Saccani, 2011). Selain

itu, seringkali terjadi gap antara permintaan yang sangat dinamis dan pasokan yang terkadang

sulit untuk mengimbangi permintaan terkait suku cadang, yang akhirnya menjebak

perusahaan pada vicious cyle, siklus dimana perusahaan hanya berfokus untuk meningkatkan

penjualan untuk mengoptimalkan aset produksi seperti pabrik dan pekerja (Deloitte

Consulting, 2003). Siklus ini mengakibatkan perusahaan mengalami kelebihan persediaan dan

sulit untuk memuaskan permintaan pelanggan, sehingga perusahaan harus meningkatkan

kompensasi bagi pemenuhan pelanggan dengan cara memperkecil keuntungan penjualan,

yang pada akhirnya kembali meningkatkan produksi suku cadang agar pendapatan perusahaan

tetap terjaga (General Motor dalam Deloitte, 2003).

Namun perusahaan dalam industri otomotif telah melakukan perbaikan yang luar biasa dalam

satu dekade terakhir, dimana perusahaan-perusahaan yang bermain dalam bisnis suku cadang

meningkatkan kinerja pengelolaan rantai pasokannya dengan meningkatkan pengeloaan

persediaan (Deloitte, 2013). Pengelolaan persediaan dinilai sebagai hal yang sangat penting

karena berkaitan dengan kinerja rantai pasokan perusahaan, lebih jauh dapat mempengaruhi

struktur biaya serta pendapatan yang diterima oleh perusahaan (Lau et al., 2008).


Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui proses bisnis jaringan rantai pasokan serta sistem

persediaan suku cadang yang ada di salah satu perusahaan ternama di Indonesia, yakni PT

Astra Internasional Tbk – Isuzu. Isuzu merupakan salah satu perusahaan yang mempelopori

pentingnya layanan purna jual kepada pelanggan (Investor Daily, 2011; MetroTV News,

2013; Gatra News, 2013) sehingga bagaimana Isuzu mengelola kebijakan persediaan di dalam

rantai pasokannya menjadi hal yang sarat dengan pembelajaran. Berdasarkan simulasi sebagai

metode penelitian yang diambil, penelitian ini berupaya untuk melihat adakah konfigurasi

sistem persediaan lain yang dapat memberikan tingkat efisiensi yang lebih tinggi terkait

kebijakan persediaan PT Astra Internasional Tbk - Isuzu cabang Daan Mogot.

Makalah ini terdiri dari beberapa bagian yakni pendahuluan yang berisi latar belakang

mengapa dilakukannya penelitian, identifikasi serta perumusan masalah yang akan diteliti,

dan tujuan penelitian; studi literatur yang berisikan tinjauan pustaka terkait dengan objek

penelitian dibahas di Bagian 2; metodologi penelitian yang berisikan penjelasan bagaimana

penelitian dilakukan dengan menggunakan simulasi event diskrit dibahas pada Bagian 3;

sedangkan pembahasan yang berisikan analisis model simulasi yang telah dirumuskan

disajikan di Bagian 4; serta penutup yang berisikan kesimpulan dan saran di Bagian 5.

2. Studi Literatur

Rantai pasokan adalah jaringan beberapa pihak baik yang secara langsung maupun tidak

langsung melakukan fungsi-fungsi seperti menerima dan/atau memenuhi permintaan

pelanggan seperti pabrik, pemasok, penghantar barang, fasilitas persediaan, serta ritel (Chopra

dan Meindl, 2013). Masing-masing fungsi ini di dalamnya termasuk tetapi tidak terbatas pada

fungsi pengembangan produk, fungsi pemasaran, fungsi operasional, fungsi distribusi, fungsi

keuangan, dan fungsi pelayanan konsumen (Chopra dan Meindl, 2013). Secara umum, tujuan

dari rantai pasokan adalah untuk meningkatkan nilai keuntungan rantai pasokan (Chopra dan

Meindl, 2013).

Menurut Chopra dan Meindl (2013), terdapat dua cara pandang yang dapat digunakan untuk

melihat bagaimana proses aktivitas di dalam rantai pasokan berlangsung, yakni cycle view dan

push/pull view. Cycle view merupakan pendekatan yang melihat proses atas dua tahap di

dalam rantai pasokan yang bersifat siklus dan mendukung satu sama lain seperti customer

order cycle yang berlangsung antara peritel dan konsumen, sedangkan push/pull view

merupakan cara pandang akan bagaimana proses rantai pasokan berlangsung, apakah rantai


pasokan dirumuskan berdasarkan keinginan untuk merespon permintaan konsumen (pull

process) atau apakah rantai pasokan dijalankan berdasarkan keinginan perusahaan untuk

mengantisipasi permintaan konsumen (push process).

Salah satu fungsi dari rantai pasokan ialah fungsi distribusi. Distribusi adalah proses

memindahkan barang baik barang setengah jadi maupun barang jadi dari hulu ke hilir rantai

pasokan (Simchi-Levi, 2004). Kinerja jaringan distribusi dapat dinilai berdasarkan dua

dimensi yakini kebutuhan pelanggan yang terpenuhi serta biaya untuk memenuhi kebutuhan

pelanggan (Chopra dan Meindl, 2013). Dalam jaringan distribusi, terdapat sistem persediaan

yang harus dikelola guna meningkatkan kinerja rantai pasokan secara keseluruhan. Menurut

Tersine (1994), terdapat beberapa model kebijakan persediaan atau replenishment systems

yang dapat digunakan oleh perusahaan yakni Q-System, P-System, Batch Size, Probabilistic

Inventory System, Material Requirements Planning, dan Distribution Requirements Planning.

Menurut Benko (2010), terdapat sistem persediaan yang seringkali diterapkan pada industri di

kondisi nyata, yang menekankan sistem persediaan pada empat parameter kinerja persediaan

yakni waktu pengisian (cycle time atau t), kuantitas pengisian (order quantity atau Q), batas

pengisian (reorder point atau s), serta batas persediaan (target level atau S). Sistem persediaan

ini terbagi ke dalam empat jenis, yakni:

1. (Q,t): Sistem persediaan yang mengkombinasikan pengelolaan waktu pengisian dan

kuantitas pengisian

2. (Q,s): Sistem persediaan yang menitikberatkan pengelolaan persediaan berdasarkan

kuantitas pengisian dan batas pengisian

3. (S,t): Sistem persediaan yang berfokus pada pengelolaan persediaan berdasarkan batas

persediaan dan waktu pengisian

4. (S,s): Sistem persediaan yang menjadikan batas persediaan dan batas pengisian sebagai

parameter dilakukannya pengisian persediaan

Dalam mengelola persediaan, dibutuhkan adanya metode klasifikasi produk. Salah satu

metode klasifikasi produk ialah ABC Analysis. Pada metode ini, persediaan diklasifikasikan

menjadi tiga kategori produk berdasarkan nilai penjualan (dollar volume) berdasarkan prinsip

yang dikemukakan oleh Vilfredo Pareto (Heizer dan Render, 2014). Proses Analisis ABC

dimulai dengan menghitung permintaan masing-masing produk dikalikan dengan harga per

unit (Heizer dan Render, 2014). Kelas A merupakan kelas produk yang harus dikelola sebaik

mungkin, dengan representati total dollar volume sebesar 70% hingga 80% serta memiliki


paling tinggi 15% total item persedian, kelas B memiliki total dollar volume sebesar 15%

hingga 25% dengan jumlah item sebesar 30% dari total item persediaan, sedangkan kelas C

memiliki proporsi 5% dollar volume dengan total item sebesar 50% hingga 55% (Heizer dan

Render, 2014).

Metode simulasi event diskrit merupakan suatu metode analisis yang lazim digunakan dalam

penelitian operasi, yang memberikan kemudahahan peneliti untuk menilai efisiensi sistem

yang sudah terbangun dengan merumuskan “what-if” questions (Jacobson, 2006). Menurut

Benko (2010), sistem persediaan merupakan hal yang cukup sulit jika dianalisis dengan

metode selain simulasi karena tujuan akhir penelitian biasanya didasarkan pada keseimbangan

biaya yang harus dikeluarkan dengan pemenuhan permintaan pelanggan. Dalam membangun

model simulasi terkait sistem persediaan, peneliti biasanya fokus terhadap empat hal berikut

ini:

1. Tingkat pelayanan pelanggan,

2. Rerata tingkat persediaan dan tingkat backorder,

3. Tingkat beserta jumlah permintaan yang tidak dapat dipenuhi perusahaan,

4. Biaya persediaan.

3. Metode Penelitian

Penelitian ini secara umum memiliki tujuan untuk mencari tahu bagaimana kebijakan

persediaan yang ada di PT Astra Internasional Tbk - Isuzu serta mencari alternatif konfigurasi

kebijakan persediaan lain yang dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan Isuzu

Daan Mogot dengan menggunakan metode simulasi event diskrit. Berdasarkan tujuan

tersebut, penelitian ini termasuk ke dalam riset deksriptif dimana riset ini bertujuan untuk

mencari tahu akan suatu hal secara mendalam, serta merupakan penelitian studi kasus jika

dilihat berdasarkan cakupan topiknya karena penelitian ini merupakan analisis kontekstual

yang ingin memberikan masukan dalam proses pemecahan permasalahan, penilaian kinerja,

serta pembangunan strategi yang lebih baik (Cooper dan Schindler, 2011).

Pengumpulan data dilakukan dengan metode wawancara kepada pihak yang berwenang dan

bertanggung jawab dalam pengelolaan rantai pasokan di Isuzu. Data yang diminta ialah data

terkait sistem rantai pasokan yang berlaku di gerai Isuzu cabang Daan Mogot, seperti pola

stock replenishment, cost driver, serta kondisi penjualan dan persediaan suku cadang Isuzu


cabang Daan Mogot. Asumsi dalam penelitian ini merupakan penggambaran bagaimana

sistem dalam kondisi riil bekerja. Asumsi-asumsi dirumuskan berdasarkan wawancara dengan

narasumber.

Simulasi dilakukan dengan menggunakan program simulasi Arena yang dikeluarkan oleh

Rockwell Automation. Arena merupakan piranti komputer yang seringkali digunakan dalam

melakukan simulasi terkait manufaktur, rantai pasokan, jaringan pertahanan, sistem

kesehatan, serta pusat pelayanan. Arena dinilai sebagai program simulasi yang memiliki user

interface yang sangat baik dan mudah dimengerti oleh peneliti awam. Dilengkapi dengan

keleluasaan untuk membangun bahasa simulasi secara custom, Arena memberikan

kemudahan bagi peneliti untuk membangun model yang kompleks dan rumit.

Gambar 1. Tahapan dalam Melakukan Simulasi Event Diskrit

Sumber: Law dan Kelton (2003); Law (2007); Kelton et al. (2010)


Dalam penelitian ini, dibentuk model base scenario untuk menggambarkan kondisi nyata

serta tiga model usulan yakni skenario 1 (kebijakan persediaan (S,s)), skenario 2 (kebijakan

persediaan (S,t) dengan t=7 hari), dan skenario 3 (kebijakan persediaan (S,t) dengan t=3 hari).

Simulasi dilakukan untuk jangka waktu 26 hari, dan periode pemanasan selama 1 hari, dan 10

kali replikasi. Validasi model dilakukan pada model base scenario, untuk melihat apakah

model simulasi yang dikembangkan sudah merepresentasikan sistem nyatanya. Metode

validasi yang dilakukan ialah dengan cara membuat selang kepercayaan dengan confidence

level 95% dari hasil ouput model simulasi. Jika nilai parameter yang dibandingkan dari sistem

nyata berada dalam selang kepercayaan tersebut, maka skenario base case dinyatakan valild.

Setelah itu, dilakukan analisis hasil simulasi skenario usulan. Analisis hasil ini dilakukan

dengan menggunakan paired-t test, yaitu metode statistik untuk menguji apakah skenario base

case dan skenario usulan berbeda secara signifikan, dengan cara merumuskan selang

kepercayaan 95% atas selisih dari hasil ouput kedua skenario dengan jumlah replikasi yang

sama. Jika terdapat perbedaan yang signifikan dan hasil simulasi skenario usulan

menunjukkan nilai parameter yang lebih baik, maka skenario usulan tersebut dinyatakan lebih

baik daripada skenario base case.

4. Analisis dan Pembahasan

Isuzu Daan Mogot memiliki dua siklus rantai pasokan yakni replenishment cycle atau proses

akuisisi pasokan yang dimulai dari pengajuan pemesanan ke Agen Tunggal Pemegang Merek

(ATPM) Isuzu Astra Motor Indonesia serta consumers cycle atau proses pemenuhan

permintaan konsumen dengan permintaan sebagai trigger proses tersebut terjadi. Dari segi

sistem persediaan, Isuzu Daan Mogot terlihat belum memiliki sistem yang jelas yakni apakah

pemesanan pasokan ke ATPM mengikuti sistem persediaan kuantitas atau sistem persediaan

berjadwal. Ketika terjadi permintaan dari konsumen, Isuzu Daan Mogot akan mengecek

apakah barang yang diminta tersedia di gudang gerai. Jika tersedia, maka pesanan akan

langsung dikirimkan kepada konsumen dengan lead time yang berbeda untuk tiap jenis

konsumen dan untuk tiap tipe barang. Jika barang tidak tersedia, maka Isuzu Daan Mogot

akan melakukan pemesanan ke ATPM dan ATPM akan mengirimkan pesanan pasokan

biasanya dalam rentang waktu satu hingga tiga hari. Alur sistem persediaan pada Isuzu Daan

Mogot dapat dilihat pada gambar berikut.


Gambar 2. Alur Sistem Persediaan PT Astra Internasional Tbk – Isuzu Daan Mogot

Sumber: Hasil Olahan Peneliti

Terkait biaya persediaan, PT Astra Internasional, Tbk – Isuzu cabang Daan Mogot membagi

biaya menjadi tiga komponen yakni biaya persediaan barang, biaya pemesanan, serta biaya

sistem. Biaya persediaan diestimasikan memiliki proporsi 20% dari nilai masing-masing

produk. Proporsi ini berdasarkan jurnal Cachon dan Olivares (2010) yang menyatakan rerata

biaya penyimpanan industri otomotif ialah sebesar 20%, serta sudah diusulkan kepada pihak

manajemen PT Astra Internasional Tbk - Isuzu dan mendapatkan persetujuan untuk

digunakan di dalam simulasi. Sedangkan biaya pemesanan merupakan biaya tetap yang selalu

ada tiap bulan yakni sebesar Rp 400.000 per bulan sehingga jika dibagi ke dalam tiga kelas

produk dibebankan untuk kelas A sebesar Rp 134.000 per bulan, untuk kelas B sebesar Rp

133.000 per bulan, untuk kelas C sebesar Rp 133.000 per bulan, serta biaya sistem merupakan

biaya tetap sistem SAP yang dimiliki oleh Isuzu Daan Mogot yakni sebesar Rp 1.200.000

perbulan sehingga jika dibagi ke dalam tiga kelas produk dibebankan untuk kelas A, kelas B,

dan kelas C masing-masing sebesar Rp 400.000 per bulan. Pembagian biaya ini sesungguhnya

belum mencakup keseluruhan biaya rantai pasokan Isuzu Daan Mogot karena biaya material

handling, biaya transportasi, serta biaya sewa gerai dan gudang tidak diketahui. Pada kondisi

nyata, Isuzu Daan Mogot harus membayarkan sejumlah biaya ke Head Office di setiap akhir

bulan. Biaya ini disebut dengan interest, dimana interest ini mencakup biaya-biaya


operasional rantai pasokan yang lebih komprehensif yakni biaya material handling, biaya

transportasi, serta biaya sewa gedung. Proporsi besaran interest tersebut disesuaikan dengan

kinerja gerai pada bulan berjalan. Sayangnya, pada penelitian ini proporsi serta besaran biaya

interest tersebut tidak diketahui jumlahnya sehingga tidak dapat dilakukan analisis biaya

secara komprehensif.

Pada simulasi ini, produk dikelompokkan menjadi tiga kelas produk dengan menggunakan

metode Analisis ABC. Berdasarkan klasifikasi tersebut, produk A, produk B, dan produk C

dibedakan berdasarkan rentang harga sebagai berikut: Rp 800.001 – tak hingga untuk kelas A,

Rp 350.001 – Rp 800.000 untuk kelas B, serta Rp 1 – Rp 350.000 untuk kelas C.

Simulasi diawali dengan merumuskan skenario simulasi base case yang bertujuan untuk

membuat model yang sesuai dengan kondisi nyata Isuzu cabang Daan Mogot. Simulasi

dimulai dengan pemesan stok oleh konsumen. Persediaan awal di gerai tersebut sejumlah 454

untuk stok A, 243 untuk stok B, dan 1178 untuk stok C, berdasarkan data penjualan bulan

Maret 2014. Safety stock seringkali disamakan dengan reorder point dimana jika telah

mencapai titik tersebut gerai akan meminta pasokan dari ATPM sejumlah 20%, 10%, dan

10% dari total masing-masing stok A, B, dan C. Responsivitas yang diberikan ATPM adalah

99% dengan lead time pengiriman berkisar antara 1, 3, dan 6 jam.

Gambar 3. Model Base Scenario Menggunakan Piranti Arena


Simulasi dimulai dengan adanya permintaan dari konsumen yang direpresentasikan dengan

entitas Create Customer Arrives. Pada modul ini, entitas yang dihitung ialah berapa banyak

konsumen yang datang, dengan waktu antar kedatangan dan kuantitas per satu kali pesan

berdasarkan historical data jadwal beserta jumlah penjualan bulan Maret 2014.

Setelah itu, entitas akan masuk ke modul Delay Customer Order Processing. Modul ini

berfungsi untuk memberikan waktu delay pemesanan yang berupa pengeluaran Sales Order


kepada konsumen. Gerai akan mengecek apakah persediaan yang dimiliki mencukupi

permintaan konsumen. Modul Decide Check Inventory ini memiliki dua keputusan, yakni true

jika reorder point lebih besar dari atau sama dengan reorder point, dan false jika reorder

point lebih kecil dari reorder point.

Modul Decide Check Inventory membagi stok ke dua jalur, yakni dengan penjabaran alur

sebagai berikut:

1. Jika stok masih berada di atas reorder point, maka selanjutnya simulasi akan berjalan ke

Assign Deduct Inventory untuk menghitung inventory level yang kini tersedia di gerai

dengan perhitungan Inventory-Customer Demand. Simulasi kemudian masuk ke modul

delay dimana modul ini merupakan proses pengiriman stok ke konsumen dengan distribusi

waktu yang berbeda pada masing-masing stok, sesuai dengan distribusi probabilitas Arena

Input Analyzer.

2. Jika stok telah mencapai titik di bawah reorder point, maka stok akan masuk ke Assign

Order Release sebagai pencatatan pemesanan gerai ke ATPM. Banyaknya pesanan yang

dilakukan ialah sebanyak Order Quantity, yakni menjadikan Inventory sejumlah Target

Inventory.

Dari hasil simulasi, didapatkan bahwa rerata permintaan stok A ialah 301, dengan rerata

service level sebesar 94% dan biaya persediaan (holding cost+transfer cost) rata-rata

Rp 537,886. Stok B memiliki rerata permintaan sebesar 898 produk dengan service level

sebesar 99,9% dan biaya rata-rata Rp 535,872. Sedangkan stok C memiliki 1883 rerata

permintaan dengan rerata biaya persediaan Rp 541.007 dan service level sebesar 100%.

Berdasarkan hasil simulasi base scenario, jika dijumlahkan untuk seluruh kelas produk stok

A, stok B, dan stok C, maka Isuzu Daan Mogot harus mengeluarkan Rp 1,614,765 selama

satu bulan untuk biaya persediaan untuk seluruh kelas produk, secara agregat.

Untuk mengetahui apakah model sudah memiliki logika yang tepat serta sesuai dengan

kondisi nyata, maka dibutuhkan adanya verifikasi dan validasi model. Verifikasi dilakukan

dengan cara melihat apakah logika model sudah benar atau tidak. Hal ini dapat diketahui

dengan cara apakah terjadi error warnings serta melihat animasi saat simulasi dijalankan

pada piranti Arena. Jika tidak terdapat permasalahan ketika simulasi dijalankan, maka model

dinilai sudah terverifikasi.


Untuk mengetahui apakah model dapat merepresentasikan kondisi nyata atau tidak, maka

harus dilakukan validasi model. Validasi model dilakukan untuk melihat apakah base

scneario yang dibentuk sudah sesuai dengan sistem nyata dengan cara membangun selang

kepercayaan. Dengan melakukan validasi berdasarkan selang kepercayaan, model Base

Scenario yang dibentuk dinilai telah valid dan merepresentasikan kondisi nyata di gerai Daan

Mogot PT Astra Internasional Tbk - Isuzu, terlihat dari rerata permintaan pada kondisi nyata

berada di dalam selang kepercayaan yang telah dirumuskan. Dengan α = 95%, hasil simulasi

memperlihatkan bahwa stok A memiliki rerata permintaan konsumen sebesar 301, masuk ke

dalam selang kepercayaan dengan yang memiliki rentang 194.22<µ<407.98. Hal yang sama

pun terjadi pada stok B, dimana hasil simulasi stok B memiliki rerata permintaan sebanyak

898, masuk ke dalam rentang 748.18<µ<1048.22. Pada stok C, hasil simulasi stok C memiliki

rerata permintaan sebanyak 1883.40, masuk ke dalam rentang 1687.52<µ<2079.28. Validasi

base case scenario dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 1. Hasil Validasi Base Scenario Base Case A B C Replikasi Rerata Permintaan Rerata Permintaan Rerata Permintaan

1 348.00 1002.00 1973.00 2 274.00 976.00 1934.00 3 278.00 854.00 1927.00 4 363.00 910.00 1852.00 5 286.00 793.00 1888.00 6 319.00 860.00 2020.00 7 208.00 915.00 1789.00 8 358.00 875.00 1910.00 9 292.00 959.00 1760.00

10 285.00 838.00 1781.00

Mean 301.10 898.20 1883.40 StDev 47.25 66.32 86.60

Interval 194.22<µ<407.98 748.18<µ<1048.22 1687.52<µ<2079.28 Permintaan Riil 349 984 1917


Terdapat tiga skenario usulan dengan dua kebijakan persediaan yang berbeda. Skenario

pertama ialah skenario sistem persediaan (S,s). Model skenario 1 ini memiliki konfigurasi

sistem persediaan yang serupa dengan base case scenario. Bedanya, skenario ini akan

dilakukan dengan cara menurunkan tingkat stok pada gerai. Hal ini bertujuan untuk melihat

apakah dengan stok yang lebih sedikit gerai masih dapat memenuhi semua pesanan atau tidak

serta apakah tingkat biaya penyimpanan yang dibebankan akan lebih efisien atau tidak. Pada


model ini, masing-masing kelas produk memiliki target inventory sejumlah satu stok setiap

item dengan reorder point untuk stok A berjumlah 20% dari jumlah stok A, untuk stok B

berjumlah 10% dari jumlah stok B, dan untuk stok C berjumlah 10% dari jumlah stok C, serta

total persediaan maksimal yang disimpan sebanyak jumlah item masing-masing produk.

Seluruh komponen baik komponen modul, variabel, maupun statistik pada model ini serupa

dengan base case scenario. Pada model ini, jumlah persediaan dan target persediaan ialah

sebanyak item dari masing-masing kelas produk yakni 108 untuk kelas A dengan reorder

point sejumlah 91 stok, 89 untuk kelas B dengan reorder point sejumlah 9 stok, dan 556

untuk kelas C dengan reorder point sebesar 57 stok.

Hasil yang didapatkan dari skenario 1 ialah rerata permintaan kelas A sebanyak 323

permintaan, dengan tingkat pelayanan 94% dan biaya persediaan lebih rendah yakni

Rp 536,179. Untuk kelas B, permintaan yang masuk dan dapat terpenuhi ialah sebanyak 867

dengan tingkat pelayanan sebesar 100% serta biaya persediaan yang lebih rendah yakni

Rp 533,657 karena on-hand inventory yang disimpan di gerai berjumlah lebih sedikit

dibandingkan base scenario. Sedangkan untuk kelas C, permintaan yang masuk ke dalam

skenario 1 menurun jumlahnya yakni menjadi 1712 permintaan dari 1883 permintaan. Tingkat

pelayanan skenario 1 pada stok C sama dengan kondisi base case dimana stok C memiliki

tingkat pelayanan 100% dengan biaya persediaan yang relatif lebih rendah yakni Rp 534,008

karena jumlah persediaan yang relatif lebih sedikit. Hasil simulasi skenario Sistem (S,s) dapat

dilihat pada lampiran.

Analisis hasil ouput simulasi skenario base case dan skenarion sistem persediaan (S,s)

menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan bagi biaya persediaan di PT Astra

Internasional Tbk - Isuzu cabang Daan Mogot. Pada skenario 1 ini, terlihat adanya penurunan

biaya persediaan sebesar Rp 10.921 dari base scenario. Hasil validasi dengan parameter biaya

persediaan dapat dilihat pada tabel 2.

Sedangkan untuk parameter tingkat pelayanan, ditemukan pada skenario usulan Sistem (S,s)

yakni tidak ada perbedaan yang signifikan pada tingkat pelayanan skenario usulan Sistem

(S,s) dengan base scenario. Hal ini diindikasikan karena skenario base case telah memiliki

kinerja pelayanan yang sangat baik. Maka, karena tidak ada perbedaan yang signifikan

diantara kedua sistem, maka skenario usulan pun dikatakan memiliki kinerja tingkat

pelayanan yang sama.


Tabel 2. Analisis Total Biaya Hasil Simulasi Sistem (S,s)

ANALISIS TOTAL BIAYA PERSEDIAAN SKENARIO 1

Replikasi Total Base Case (X)

Total Skenario 1 (Y) X-‐Y

1 Rp 1,616,114 Rp 1,603,746 Rp 12,368 2 Rp 1,614,274 Rp 1,603,924 Rp 10,349 3 Rp 1,614,743 Rp 1,603,890 Rp 10,854 4 Rp 1,614,007 Rp 1,603,798 Rp 10,209 5 Rp 1,614,274 Rp 1,603,734 Rp 10,539 6 Rp 1,615,264 Rp 1,603,853 Rp 11,410 7 Rp 1,614,807 Rp 1,603,858 Rp 10,948 8 Rp 1,614,819 Rp 1,603,846 Rp 10,973 9 Rp 1,614,642 Rp 1,603,985 Rp 10,656 10 Rp 1,614,705 Rp 1,603,801 Rp 10,904

Mean Rp 1,614,765 Rp 1,603,844 Rp 10,921 StDev 356.99 69.84 347.61

Batas Atas 11707.44 Batas Bawah 10134.86

Statistically Significant Sumber: Hasil Olahan Peneliti

Skenario 2 merupakan penggambaran sistem (S,t) dimana pada skenario ini gerai akan

menerapkan kebijakan persediaan yang fokus terhadap replenishment cycle dan target level

yang harus dimiliki gerai. Untuk simulasi ini, akan dibangun skenario yang memiliki waktu

proses pemesanan yang tetap kepada pemasok serta memiliki tingat persediaan yang minimal.

Tujuan skenario ini adalah melihat apakah dengan sistem kebijakan yang baru dapat menjaga

customer service level pada tingkat yang sama dengan kondisi base scenario.

Pada skenario ini, Isuzu Daan Mogot dikenakan sistem persediaan periodic system inventory

dimana persediaan diisi pada selang waktu tertentu. Penulis menetapkan waktu pengisian

masing-masing stok setiap satu minggu sekali dan tiga hari sekali. Penggambaran simulasi

dengan menggunakan Sistem (S,t) dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

Hasil dari skenario 2 dengan waktu pengisian tujuh hari sekali ialah masing-masing

permintaan yang dapat dipenuhi untuk setiap kelas meningkat jumlahnya yakni untuk kelas A

menjadi 337, untuk kelas B menjadi 946, dan untuk kelas C menjadi 1759. Tingkat pelayanan

pun relatif lebih tinggi, yakni 96% untuk kelas A dan 100% untuk kelas B dan 98% untuk

kelas C. Pada skenario ini, biaya persediaan untuk kelas A dan stok B lebih rendah dari base


scenario yakni Rp 535,528 untuk stok A, Rp 533,641 untuk kelas B, serta Rp 534.053 untuk

kelas C.

Gambar 4. Model Skenario Sistem Persediaan (S,t)


Sedangkan untuk skenario dengan waktu pengisian tiga hari, kelas A memiliki rerata

permintaan yang serupa dengan skenario Sistem (S,t) dengan waktu pengisian tujuh hari yakni

jumlah kelas A yang dapat dipenuhi sebesar 337 dengan tingkat pelayanan 96% dan biaya

persediaan Rp 536,872. Untuk kelas B, rerata permintaan yang dapat dipenuhi ialah sebesar

948 permintaan dengan tingkat pelayanan 99% dan rerata biaya Rp 533,665, sedangkan untuk

stok C rerata permintaan yang dapat dipenuhi ialah sebanyak 1759 dengan tingkat pelayanan

99% dan rerata biaya persediaan sebanyak Rp 534,090.

Ketika dilakukan analisis hasil simulasi pada skenario Sistem (S,t) dengan parameter biaya

persediaan, terlihat bahwa skenario Sistem (S,t) dengan waktu pengisian persediaan tujuh hari

memiliki perbedaan yang signifikan dengan base scenario. Ketika dilihat secara nominal,

skenario Sistem (S,t) dengan waktu pengisian persediaan tujuh hari memiliki biaya persediaan

yang lebih rendah dibandingkan dengan base case scenario, bahkan memiliki biaya yang

paling rendah dibandingkan dengan seluruh skenario yakni dengan perbedaan sebesar

Rp 11.543 dan total biaya persediaan sebesar Rp 1.603.222. Hasil analisis simulasi skenario

dengan parameter biaya persediaan dapat dilihat pada tabel 3.


Tabel 3. Analisis Total Biaya Hasil Simulasi Skenario Sistem (S,t)

ANALISIS TOTAL BIAYA PERSEDIAAN SKENARIO 2 DAN SKENARIO 3

Replikasi Total Base

Case (X)

Total Skenario 2

(Y1) X-‐Y1 Total Skenario 3

(Y2) X-‐Y2

1 Rp 1,616,114 Rp 1,604,208 Rp 11,905 Rp 1,604,261 Rp 11,853 2 Rp 1,614,274 Rp 1,603,162 Rp 11,111 Rp 1,604,271 Rp 10,003 3 Rp 1,614,743 Rp 1,603,028 Rp 11,716 Rp 1,604,185 Rp 10,558 4 Rp 1,614,007 Rp 1,603,057 Rp 10,950 Rp 1,604,231 Rp 9,776 5 Rp 1,614,274 Rp 1,603,068 Rp 11,205 Rp 1,604,287 Rp 9,987 6 Rp 1,615,264 Rp 1,603,094 Rp 12,170 Rp 1,604,232 Rp 11,031 7 Rp 1,614,807 Rp 1,603,178 Rp 11,629 Rp 1,604,298 Rp 10,509 8 Rp 1,614,819 Rp 1,603,189 Rp 11,631 Rp 1,604,206 Rp 10,614 9 Rp 1,614,642 Rp 1,603,131 Rp 11,510 Rp 1,604,274 Rp 10,368 10 Rp 1,614,705 Rp 1,603,100 Rp 11,605 Rp 1,604,276 Rp 10,430

Mean Rp 1,614,765 Rp 1,603,222 Rp 11,543 Rp 1,604,252 Rp 10,513 StDev 356.99 63.63 346.69 36.77 366.53

Batas Atas 12327.51 11341.82 Batas Bawah 10759.07 9683.65

Statistically Significant Sumber: Hasil Olahan Peneliti

Untuk analisis total biaya persediaan sendiri belum dilakukan secara komprehensif karena

keterbatasan data yang dimiliki peneliti. Namun, dengan tiga komponen biaya persediaan,

dapat diketahui bahwa skenario sistem persediaan secara periodik dengan waktu pesan selama

tujuh hari sekali memberikan biaya persediaan yang paling rendah diantara seluruh skenario

dengan total biaya tiap bulan sebesar Rp 1.603.222 dibandingkan dengan skenario 1 yakni Rp

1.603.844 dan skenario 3 yakni Rp 1.604.252. untuk masing-masing skenario ini perbedaan

biaya hanya bergantung pada biaya penyimpanan, sedangkan untuk biaya yang lain bersifat

tetap per bulan sehingga tidak memberikan pengaruh pada total biaya persediaan.

Untuk hasil simulasi skenario usulan, telah dilakukan analisis hasil masing-masing skenario

dibandingkan dengan hasil simulasi base scenario. Hasil analisis menunjukkan bahwa

masing-masing skenario memiliki perbedaan yang signifikan dengan kondisi base case

scenario, meski secara kasat mata perbedaan nominal masing-masing skenario tidak terlalu

signifikan, yaikni perbedaan hanya berkisar pada Rp 10.000 hingga Rp 11.000 antara skenario

usulan dengan base case scenario. Pemilihan konfigurasi jaringan mana yang lebih efisien

hanya ditekankan pada skenario mana yang memiliki total biaya persediaan yang paling

rendah. Dari hal tersebut, dapat diketahui bahwa skenario sistem persediaan (S,t) dengan


waktu pengisian tujuh hari memiliki total persediaan yang paling rendah dari seluruh

skenario.Analisis biaya perbandingan antar skenario dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 5. Grafik Hasil Simulasi Total Biaya Persediaan beserta Perbandingan antara

Base Scenario dengan Skenario Usulan


Untuk rekapan hasil simulasi masing-masing stok, dapat dilihat berdasarkan gambar-gambar

di bawah ini.

Gambar 6. Grafik Hasil Simulasi Stok A


Rp1,614,765

Rp1,603,844 Rp1,603,222 Rp1,604,252

Total Inventory Cost (IDR)

Analisis Biaya Total Base Case Total Scenario 1 Total Scenario 2 Total Scenario 3

Demand (Qty) Order to ATPM (Qty)

On hand Inventory (Qty) Service Level (%) Number Out

(Qty) Base Case 301 99 306 94% 259

Scenario 1 323 211 64 94% 303

Scenario 2 337 298 83 96% 322

Scenario 3 337 303 89 96% 322

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Stok A


Gambar 7. Grafik Hasil Simulasi Stok B


Gambar 8. Grafik Hasil Simulasi Stok C



On hand Inventory (Qty)

Service Level (%)

Number Out (Qty)

Base Scenario 898 200 147 100% 875

Scenario 1 867 851 59 100% 867

Scenario 2 946 908 56 100% 942

Scenario 3 948 913 61 99% 941

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Stok B


On hand Inventory (Qty)

Service Level (%)

Number Out (Qty)

Scenario 1 1712 1503 336 100% 1707

Base Case 1883 392 631 100% 1698

Scenario 2 1759 1553 376 98% 1733

Scenario 3 1759 1587 408 99% 1734

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000

Stok C


5. Kesimpulan dan Saran

5.1. Kesimpulan

Rantai pasokan suku cadang yang terdapat di PT Astra Internasional Tbk - Isuzu terbagi ke

dalam dua siklus utama yakni replenishment cycle dan customer cycle. Siklus pengisian

terjadi antara gerai dan pemasok, sedangkan siklus konsumen terjadi antara gerai dan

konsumen. PT Astra Internasional Tbk - Isuzu memiliki pemasok resmi yakni Agen Tunggal

Pemegang Merek Isuzu Astra Motor Indonesia. ATPM memberikan pelayanan yang sangat

baik dalam menyediakan produk bagi PT Astra Internasional Tbk - Isuzu yakni dengan

presentase pelayanan mencapai 99%.

Setelah dilakukan analisis proses bisnis rantai pasokan pada PT Astra Internasional, Tbk –

Isuzu, terlihat bahwa Isuzu memiliki sistem rantai pasokan yang mengutamakan responsivitas

bagi pemenuhan kebutuhan pelanggan. Hingga kini, PT Astra Internasional Tbk - Isuzu belum

memiliki sistem persediaan yang cukup jelas dan rigid bagi pengelolaan suku cadangnya.

Pemesanan pasokan dilakukan hanya berdasarkan permintaan konsumen semata, tidak ada

kebijakan lain seperti reorder point, target inventory, atau replenishment cycle.

Dari ketiga skenario yang telah dirumuskan, maka dapat dikatakan bahwa skenario usulan

memberikan efisiensi yang lebih tinggi bagi pengelolaan persediaan di Isuzu Daan Mogot.

Dengan kata lain, penerapan sistem persediaan terbukti memberikan efisiensi yang lebih baik

dibandingkan dengan pengelolaan persediaan yang tidak memiliki sistem. Menurut hasil

simulasi, skenario 2 yakni Sistem (S,t) dengan waktu pengisian persediaan 7 hari memiliki

sistem persediaan yang lebih efisien dibandingkan dengan sistem persediaan yang kini

diterapkan, dilihat dari rendahnya biaya persediaan yang harus dibayar oleh Isuzu Daan

Mogot namun dengan tingkat pelayanan pelanggan yang tetap tinggi, serupa dengan kondisi

yang kini ada di Isuzu Daan Mogot.

5.2. Saran

PT Astra Internasional Tbk - Isuzu telah memiliki sistem rantai pasokan yang responsif yang

sangat baik, meski belum memiliki sistem persediaan yang rigid. Agar kinerja PT Astra

Internasional Tbk - Isuzu cabang Daan Mogot kedepannya semakin baik, sebaiknya Isuzu

Daan Mogot menerapkan kebijakan persediaan yang jelas dan konsisten. Sesuai dengan hasil

simulasi, sistem persediaan yang dapat diterapkan oleh Isuzu cabang Daan Mogot ialah sistem


(S,s) dan (S,t) yakni menitikberatkan pada pengelolaan target inventory level. Berdasarkan

hasil simulasi, diketahui bahwa sistem (S,t) dengan interval waktu pengisian 7 hari memiliki

total biaya persediaan yang paling rendah dengan tingkat pelayanan konsumen yang baik.

Namun demikian dibutuhkan analisis yang lebih komprehensif dengan menggunakan data

biaya yang lebih lengkap untuk menentukan kebijakan persediaan yang tepat bagi Isuzu

cabang Daan Mogot.

Bagi penelitian selanjutnya, sebaiknya dilakukan analisis secara lebih terperinci dimana fokus

ditekankan pada masing-masing item yang memiliki kondisi tertentu sehingga membutuhkan

perlakuan khusus. Selain itu, sebaiknya penelitian berfokus pada pengelolaan efisiensi biaya

secara keseluruhan karena pengelolaan biaya merupakan hal yang sangat penting bagi

perusahaan.


Daftar Pustaka

Altiok, T, Melamed, B. (2007). Simulation Modeling and Analysis with ARENA. New York: Academis Press.

Bacchetti, A., Saccani, N. (2011). Spare Parts Classification and Demand Forecasting for Stock Control: Ivestigating the Gap Between Research and Practice.

Benko, J. (2010). Modeling Supply Chain with Simulation. Advanced Logistic Systems Vol. 4

Biswas, S, Narahari, Y. (2004). Object Oriented Modeling and Decision Support for Supply Chains. Europe Journal Operations 153:704-726.

Botter R, Fortuin L. (2000). Stocking Strategy for Service Parts : A Case Study. International Journal of Operation and Production Management. Vol. 20 pg. 656–74.

Cachon, G., Olivares, M. (2010). Drivers of Finished-Goods Inventory in the US Automobile Industry. Journal of Management Science.

Chopra, S., Meidl, P. (2013). Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. New York: Prentice-Hall.

Cooper, D., Schindler, P. (2011). Business Research Methos (11e). New York: McGraw Hill/Irwin.

Deloitte Consulting. (2013). Driving Aftermarket Value: Upgrade Spare Parts Supply Chain. Deloitte China Auto Industry Spare Parts Management Benchmark Survey White Paper

Deloitte Consulting. (2003). Integrating Demand and Supply Chains in The Global Automotive Industry: Building a Digital Loyalty Network at General Motors. Deloitte Research.

Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia. (2012). “Domestic Auto Production by Category 2005-2012.

Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia. (2013) “Domestic Auto Market and Exim by Category 2005-2013.

Gatra News. (10 Juni 2013). Kunci Utamanya pada Layanan Purna Jual. http://www.gatra.com/carsplus-domestik/32255-kunci-utamanya-pada-layanan-purna-jual.html. Diakses pada 4 Juni pukul 16.23

Heizer, J, Render, B. (2014). Operations Management (11e). New Jersey: Pearson Education.

Investor Daily. (22 September 2011). Isuzu Tingkatkan Layanan Purna Jual. http://www.investor.co.id/home/Isuzu-tingkatkan-layanan-purna-jual/20506. Diakses pada 4 Juni 2014 pukul 16.12

Jacobson, H, Hall, S, Swisher, J. (2006). Discrete-event Simulation of Health Care Systems: Patient Flow: Reducing Delay in Healthcare Delivery. New York: Springer

Kelton, D. W., Sadowski, R. P., Sturoock, D. T. (2010). Simulation With Arena 5e. McGraw Hill Higher Education.

KPMG Consulting. (2014). Indonesia’s Automotive Industry: Navigating 2014. Automotive Business Research.

Lau, R.S.M., Xie, J., Zhao, X. (2008). Effects of Inventory Policy on Supply Chaon Performance: A Simulation Study of Critical Decision Parameters. Computers and Industrial Engineering. Vol 55 pg. 620-633.

Law, A. M. (2007). Simulation Modeling & Analysis. Arizona: McGraw-Hill.

Law, AM. and Kelton, WD. (2003). Simulation Modeling and Analysis 3e. New York: McGraw-Hill.

MetroTV News. (24 September 2014). Isuzu Gencar Tingkatkan Layanan Purna Jual. http://otomotif.metrotvnews.com/read/2013/09/24/183602/Isuzu-Gencar-Tingkatkan-Layanan-Purna-Jual. Diakses pada 4 Juni 2014 pukul 16.15

Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., Simchi-Levi, E. (2004). Managing the Supply Chain 3e. McGraw-Hill.

Tersine, RJ. (1994). Principles of Inventory and Materials Management (4e). New Jersey: Prentice Hall.


simulasi sistem persediaan suku cadang pada bisnis ritel

Documents