Krisis Bahan Baku Submodel Bahan

Krisis akibat kekurangan bahan baku terjadi jika pasokan kurang dari kebutuhan produksi pada tingkat titik impas atau BEP break even point atau hasil peramalan produksi dipilih nilai yang lebih tinggi. Besarnya dampak krisis akibat kekurangan bahan baku diukur dari tingkat kekurangan terhadap kebutuhan pada tingkat produksi setara BEP atau hasil perkiraan produksi, tergantung mana yang lebih tinggi, sehingga diperlukan transformasi tingkat kekurangan bahan baku menjadi nilai dampak krisis bahan baku. Makin banyak kekurangannya dari kebutuhan produksi pada titik impas atau hasil peramalan, makin tinggi dampak krisisnya. Tingkat kekurangan bahan baku ini kemudian ditransformasikan dalam himpunan fuzzy kekurangan bahan baku guna ditentukan dampak krisisnya. Himpunan fungsi keanggotaan asupan mengunakan fungsi Gaussian dengan table nilai gamma dan c sebagai berikut: 2 2 2 , , σ σ c x e c x f − − = …………………....................……..64 Nama Himpunan Fuzzy σ c Sangat Tinggi 10 100 Tinggi 10 75 Sedang 10 50 Rendah 10 25 Sangat Rendah 10 Nilai keluarannya mengunakan persamaan linier fx = ax + b inferensi fuzzy Sugeno orde 1. Nilai konstanta a dan b dalam persamaan tersebut sebagai berikut: Gambar 35. Model inferensi fuzzy krisis bahan baku. Nama Himpunan Fuzzy a b Sangat Tinggi 1 10 Tinggi 1 8 Sedang 1 6 Rendah 1 4 Sangat Rendah 1 2 Kaidah yang digunakan dalam inferensi fuzzy perhitungan dampak krisis kekurangan bahan baku adalah sebagai berikut: Rule I jika persen kekurangan bahan baku sangat tinggi maka dampak krisis sangat tinggi Rule II jika persen kekurangan bahan baku tinggi maka dampak krisis tinggi Rule III jika persen kekurangan bahan baku sedang maka dampak krisis sedang. Rule IV jika persen kekurangan bahan baku rendah maka dampak krisis rendah Rule V jika persen kekurangan bahan baku sangat rendah maka dampak krisis sangat rendah Kelebihan bahan baku dihitung dari batas 120 persen kapasitas produksi. Pasokan bahan baku dinilai mulai krisis jika melampaui 120 persen dari kebutuhan bahan baku pada kapasitas terpasang. Tingkat persentase kelebihannya ditransformasikan secara fuzzy menjadi nilai dampak krisis. Himpunan fungsi keanggotaan asupan mengunakan fungsi Gaussian dengan nilai konstanta gamma dan c sebagai berikut: Nama Himpunan Fuzzy σ C Sangat Tinggi 10 100 Tinggi 10 75 Sedang 10 50 Rendah 10 25 Sangat Rendah 10 Nilai dampak krisis mengunakan persamaan linier fx = ax + b inferensi fuzzy Sugeno orde 1. Konstanta a dan b dalam persamaan liner tersebut sebagai berikut: Nama Himpunan Fuzzy a b Sangat Tinggi 1 10 Tinggi 1 8 Sedang 1 6 Rendah 1 4 Sangat Rendah 1 2 Kaidah dalam inferensi fuzzy penetapan dampak krisis akibat kelebihan bahan baku sebagai berikut: Rule I Jika persen kelebihan bahan baku sangat tinggi maka dampak krisis sangat tinggi Rule II Jika persen kelebihan bahan baku tinggi maka dampak krisis tinggi Rule III Jika persen kelebihan bahan baku sedang maka dampak krisis sedang. Rule IV Jika persen kelebihan bahan baku rendah maka dampak krisis rendah Rule V Jika persen kelebihan bahan baku sangat rendah maka dampak krisis sangat rendah Nilai peluang krisis bahan baku diperoleh dari pendapat pakar yang didaur melalui angket dan wawancara. Dengan menggunakan perhitungan fuzzy, diperoleh nilai dampak krisis dan nilai peluang krisis. Data ini kemudian diproyeksikan pada kuadran krisis. Deskripsi Persamaan Keterangan Pasokan Internal Pi - Data hasil perkiraan Pasokan Eksternal Pe - Data hasil perkiraan Pasokan Total Pt Pt= Pi+Pe ProduksiPr - Data hasil perkiraan Kebutuhan Bahan Baku Kbb Kbb= Pr x Randemen Bb Randemen Bb = Randemen bahan baku menjadi tapioka. Nilai BEP BEP - Diperoleh dari data analisis finansial Kebutuhan Bahan Baku basis BEP KebBBbep KebBBbep=BEP x Randemen Bb Penentuan solusi krisis yang diperoleh dari pakar akan mempertimbangkan nilai dampak krisis dan peluang krisis pada kelebihan atau kekurangan bahan baku. Kuadran krisis bahan baku menjadi dasar dalam penentuan krisis dan pengambilan solusi krisis bahan baku.

6.3.1.2. Krisis Pemasaran

Penghitungan krisis pemasaran dilakukan berdasarkan kapasitas gudang, produksi tapioka, perkiraan penjualan, dan sisa tapioka yang tersimpan di dalam gudang Gambar 36 dan Tabel 9. Dari data tersebut dapat diperkirakan perbandingan antara total persediaan tapioka dengan kapasitas gudang. Krisis pemasaran mulai terjadi jika persediaan tapioka melampaui kapasitas gudang. Dampak krisis dihitung dari kelebihan persediaan tapioka yang ditransformasikan ke dalam himpunan fuzzy dan diagregasikan menggunakan metoda inferensi Sugeno. Peluang dan dampak krisis tersebut diproyeksikan pada kuadran krisis dan dihasilkan alternatif solusi yang didaur dari para praktisi yang diwawancarai. Deskripsi Persamaan Keterangan Kapasitas Gudang Kg - Data lapangan ProduksiPr - Perkiraan data produksi Perkiraan Penjualan Pp - Perkiraan data penjualanpengeluaran gudang Sisa Tapioka Stp - Perkiraan data sisa tapioka Persediaan Tapioka Pt Pt = Pr + Stp - Kekurangan Persediaan Kp Kp = Kg - Pt Terjadi krisis jika terjadi Kp kurang dari nol kapasitas gudang tidak mampu menampung seluruh persediaan tapioka Tabel 8. Komponen model krisis bahan baku Tabel 9. Komponen model krisis pemasaran

6.3.1.3. Krisis Bahan Bakar

Krisis bahan bakar diperhitungkan dari pasokan bahan bakar ke pabrik yang dibandingkan dengan kebutuhan bahan bakar bagi proses pengeringan selama pengolahan berlangsung. Pasokan bahan bakar ke pabrik diperkirakan dari data yang tersedia, sedang kebutuhan bahan bakar didekati dari perkiraan produksi tapioka dan tingkat kebutuhan bahan bakar per ton tapioka yang diproduksi. Krisis bahan bakar diperhitungkan jika pasokan lebih rendah dari tingkat kebutuhan Gambar 37 dan Tabel 10. Tingkat kekurangan bahan bakar ditransformasikan ke dalam himpunan fuzzy. Nilai peluang terjadinya krisis bahan bakar diperoleh dari wawancara dengan para praktisi. Nilai peluang krisis dan nilai dampak krisis bahan bakar diproyeksikan pada kuadran krisis, dianalisis sehingga diperoleh alternatif solusi krisis. Gambar 36. Konfigurasi manajemen krisis pemasaran.