Preferensi Pasar Dan Proses Pemilihan

PREFERENSI PASAR DAN PROSES PEMILIHAN

TESIS

Oleh
MUHAMMAD IKHWANUDDIN
107021003/MT

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2012

Universitas Sumatera Utara

PREFERENSI PASAR DAN PROSES PEMILIHAN

TESIS

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat
untuk Memperoleh Gelar Magister Sains dalam

Program Studi Magister Matematika pada
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Sumatera Utara

Oleh
MUHAMMAD IKHWANUDDIN
107021003/MT

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2012

Universitas Sumatera Utara

Judul Tesis
Nama Mahasiswa
Nomor Pokok
Program Studi

:
:
:
:

PREFERENSI PASAR DAN PROSES PEMILIHAN
MUHAMMAD IKHWANUDDIN
107021003
Matematika

Menyetujui,
Komisi Pembimbing

(Prof. Dr. Herman Mawengkang)
Ketua

Ketua Program Studi

(Prof. Dr. Herman Mawengkang)

(Dr. Saib suwilo, M.Sc)
Anggota

Dekan

(Dr. Sutarman, M.Sc)

Tanggal lulus: 18 Juli 2012

Universitas Sumatera Utara

Telah diuji pada
Tanggal 18 Juli 2012

PANITIA PENGUJI TESIS
Ketua
: Prof. Dr. Herman Mawengkang
Anggota : 1. Dr. Saib Suwilo, M.Sc
2. Dr. Marwan Ramli, M.Si
3. Drs. Marwan Harahap, M.Eng

Universitas Sumatera Utara

ABSTRAK

Dalam tesis ini menyelidiki masalah pemilihan teknologi proses dalam
kondisi preferensi pasar stokastik. Diasumsikan bahwa pasar berkembang dari
waktu ke waktu melalui m negara atau skenario ditentukan oleh preferensi pasar.
Menanggapi pasar berkembang, produsen dapat merespon dengan beralih ke salah
satu fasilitas teknologi negara t yang didefinisikan oleh kemampuan tanaman.
Model evolusi preferensi pasar dan kebijakan untuk proses seleksi sebagai
proses keputusan Markov untuk menemukan proses adopsi kebijakan yang
optimal. Selain strategi yang optimal, didefinisikan dua strategi alternatif
yaitu : (1) Fleksibilitas sempurna didefinisikan sebagai peningkatan keuntungan
yang dapat diperoleh dengan pencocokan langsung teknologi proses perubahan dalam preferensi pasar, sedangkan (2) Kebijakan roboust hanya memilih
dan menggunakan teknologi proses tunggal.
Dengan tujuan maksimalkan keuntungan, menunjukkan bahwa ketika
biaya switching proses produksi sangat tinggi, kebijakan yang optimal yaitu
memilih proses roboust tunggal. Sebaliknya, ketika proses-biaya switching nol
menunjukkan bahwa kebijakan yang optimal adalah fleksibilitas sempurna

dimana proses produksi segera dicocokkan dengan preferensi pasar. Suatu
kebijakan produksi yang optimal berada diantara dua kebijakan ekstrem. Nilai
yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna didefinisikan sebagai selisih
keuntungan yang diharapkan antara kebijakan flesksibel sempurna dan kebijakan roboust. Nilai yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna memberikan
batas atas pada proses switching dan fleksibilitas produk ketika preferensi pasar
tidak pasti.

Kata kunci : Preferensi Pasar

Proses Pemilihan

Fleksibilitas Sempurna

Kebijakan Roboust

i
Universitas Sumatera Utara

ABSTRACT

This thesis investigate the selection of process technologies under conditions
of stochastic market preferences. Assume that the market evolves over time through
m states or scenarios defined by the preferences of the market. In response to this
evolving marketplace, a producer can respond by switching its facilities to one of t
technological states defined by plant capabilities. We model the evolution of market
preferences and policies for process selection as a Markov Decision Process and
find optimal process adoption policies. In addition to optimal strategies, we define
two alternative adoption strategies. (1) Perfect flexibility is defined as the increase
in profit that can be obtained by instantly matching process technologies to changes
in market preferences, compared to a (2) Robust policy of selecting and employing
only a single process technology.
With an objective of profit maximization, we show that when the cost of
switching production processes is very high, the optimal policy is to select a single
robust process and to never switch from it. In contrast, when process-switching
costs are zero we show that the optimal policy is perfect flexibility where production
processes are immediately matched to market preferences. An optimal production
policy provably exists between these two extreme policies. We define the expected
value of perfect flexibility as the difference in expected profits between a perfectly
flexible policy and a robust policy. The expected value of perfect flexibility provides
an upper bound to the benefit of process switching and product flexibility when

market preferences are uncertain.

Keyword

:

Market

Preferences,

Process

Selection,

Perfect

Flexibility

Robust Policy

ii
Universitas Sumatera Utara

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis mengucapkan puji syukur ke hadirat Allah SWT
yang telah melimpahkan rahmat, hidayah, dan karunia-Nya, sehingga penulis
dapat menyelesaikan tesis dengan judul: PREFERENSI PASAR DAN PROSES
PEMILIHAN. Tesis ini merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan studi
pada Program Studi Magister Matematika FMIPA Universitas Sumatera Utara.
Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih dan
penghargaan yang sebesar-besarnya kepada:
Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTMH, M.Sc(CTM), Sp.A(K) selaku
Rektor Universitas Sumatera Utara
Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan FMIPA Universitas Sumatera Utara yang
telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk mengikuti Program Studi Magister Matematika di Sekolah Pascasarjana Universitas Sumatera Utara
Medan.
Prof. Dr. Herman Mawengkang selaku Ketua Program Studi Magister Matematika SPs Universitas Sumatera Utara sekaligus pembimbing utama yang dengan
sabar memberikan bimbingan dan arahan yang telah banyak memberikan bantuan
dalam penulisan tesis ini.

Dr. Saib Suwilo, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi Magister Matematika
SPs Universitas Sumatera Utara sekaligus pembimbing kedua yang telah banyak
memberikan bimbingan dan motivasi dalam menyelesaikan penulisan tesis ini.
Dr. Marwan Ramli, M.Si dan Drs. Marwan Harahap, M.Eng selaku Tim
Pembanding Tesis.
Seluruh Staf Pengajar pada Program Studi Magister Matematika Universitas
Sumatera Utara yang telah banyak memberikan ilmu pengetahuan selama masa
perkuliahan.
Saudari Misiani, S.Si selaku Staf Administrasi Program Studi Magister Matematika Universitas Sumatera Utara yang telah banyak memberikan pelayanan
yang baik kepada penulis selama mengikuti perkuliahan.

iii
Universitas Sumatera Utara

Seluruh rekan-rekan Mahasiswa angkatan 2009-2011 pada Program Studi
Magister Matematika Universitas Sumatera Utara yang telah memberikan bantuan moril dan dorongan kepada penulis.
Secara khusus penulis menyampaikan terima kasih dan sayang yang
mendalam
Hj.

kepada

Nurul Ain

orang

tua

penulis, Ayah

Drs. H. Tambrin

ibu

Siagian, BA, kepada adinda Nurul Huda Panggabean,

S.Pd serta kepada adik-adik Irma Yoeliana, S.Pd, M. Irfanuddin, M. Khairul
Imam, Nadya Rahmah dan seluruh keluarga besar yang senantiasa memberikan
dukungan dan mendoakan keberhasilan penulis dalam menyelesaikan pendidikan
ini.

Kepada seluruh pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu,
penulis berterima kasih atas semua bantuan yang diberikan, semoga Allah SWT
membalaskan segala kebaikan yang telah diberikan, amin.
Penulis menyadari bahwa tesis ini masih jauh dari sempurna, untuk itu
penulis mengharapkan kritik saran untuk penyempurnaan tesis ini. Semoga tesis
ini dapat bermanfaat bagi pembaca dan pihak-pihak lain yang memerlukannya
baik perkembangan ilmu pengetahuan.

Medan,

Juli 2012

Penulis,

Muhammad Ikhwanuddin

iv
Universitas Sumatera Utara

RIWAYAT HIDUP

Muhammad dilahirkan di Telaga Tujuh, pada tanggal 4 Februari 1987.
Ibu bernama Hj. Nurul Ain Siagian, BA dan Ayah bernama Drs. H. Tambrin, dan
merupakan anak pertama dari lima bersaudara. Pada tahun 1993 penulis masuk
SD No. 105285 Tandam Hilir dan lulus pada tahun 1999. Pada tahun 1999 penulis
melanjutkan sekolah di SLTP Negeri 3 Stabat dan lulus pada tahun 2002. Pada
tahun 2002 penulis melanjutkan studi di SMA Negeri 1 Stabat dan lulus pada
tahun 2005. Pada tahun 2005 penulis diterima di Program Studi Pendidikan Matematika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Medan. Kemudian melanjutkan studi pada Program Magister Matematika di
Universitas Sumatera Utara dan diterima pada bulan Agustus 2010.
Penulis juga adalah guru matematika pada sekolah Yayasan Perguruan Islam
Al Ulum Terpadu dan Yayasan Per guruan Brigjend Katamso Medan. Selain itu,
juga sebagai dosen honor pada Fakultas Tarbiyah di Institut Agama Islam Negeri
Medan. Pada tahun 2010 s/d 2011 pernah mengajar di Yayasan Perguruan Panca
Budi Medan dan tenaga pengajar di Bimbingan Belajar Maestro Binjai tahun 2009
s/d 2010.

v
Universitas Sumatera Utara

DAFTAR ISI
Halaman
ABSTRAK

i

ABSTRACT

ii

KATA PENGANTAR

iii

RIWAYAT HIDUP

v

DAFTAR ISI

vi

BAB 1 PENDAHULUAN

1

1.1 Latar Belakang

1

1.2 Perumusan Masalah

3

1.3 Tujuan Penelitian

3

1.4 Manfaat Penelitian

4

1.5 Metode Penelitian

4

BAB 2 PREFERENSI PASAR DAN PROSES PEMILIHAN

5

2.1 Pengertian Preferensi Pasar dan Proses Pemilihan

7

2.2 Skenario Pasar dan Teknologi

8

2.3 Skenario Preferensi Pasar

9

BAB 3 MODEL PREFERENSI PASAR DAN PROSES PEMILIHAN

13

3.1 Struktur Pasar

13

3.2 Struktur dari Teknologi Proses

13

3.3 Struktur Ekonomi

14

3.4 Solusi Program Dinamik

15

3.5 Fleksibilitas Sempurna dan Solusi Robust

15

3.5.1 Fleksibilitas Sempurna

16

vi
Universitas Sumatera Utara

3.5.2 Strategi Roboust

17

3.5.3 Nilai Harapan dari Fleksibilitas Sempurna

18

BAB 4 KESIMPULAN

20

DAFTAR PUSTAKA

22

vii
Universitas Sumatera Utara

ABSTRAK

Dalam tesis ini menyelidiki masalah pemilihan teknologi proses dalam
kondisi preferensi pasar stokastik. Diasumsikan bahwa pasar berkembang dari
waktu ke waktu melalui m negara atau skenario ditentukan oleh preferensi pasar.
Menanggapi pasar berkembang, produsen dapat merespon dengan beralih ke salah
satu fasilitas teknologi negara t yang didefinisikan oleh kemampuan tanaman.
Model evolusi preferensi pasar dan kebijakan untuk proses seleksi sebagai
proses keputusan Markov untuk menemukan proses adopsi kebijakan yang
optimal. Selain strategi yang optimal, didefinisikan dua strategi alternatif
yaitu : (1) Fleksibilitas sempurna didefinisikan sebagai peningkatan keuntungan
yang dapat diperoleh dengan pencocokan langsung teknologi proses perubahan dalam preferensi pasar, sedangkan (2) Kebijakan roboust hanya memilih
dan menggunakan teknologi proses tunggal.
Dengan tujuan maksimalkan keuntungan, menunjukkan bahwa ketika
biaya switching proses produksi sangat tinggi, kebijakan yang optimal yaitu
memilih proses roboust tunggal. Sebaliknya, ketika proses-biaya switching nol
menunjukkan bahwa kebijakan yang optimal adalah fleksibilitas sempurna
dimana proses produksi segera dicocokkan dengan preferensi pasar. Suatu
kebijakan produksi yang optimal berada diantara dua kebijakan ekstrem. Nilai
yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna didefinisikan sebagai selisih
keuntungan yang diharapkan antara kebijakan flesksibel sempurna dan kebijakan roboust. Nilai yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna memberikan
batas atas pada proses switching dan fleksibilitas produk ketika preferensi pasar
tidak pasti.

Kata kunci : Preferensi Pasar

Proses Pemilihan

Fleksibilitas Sempurna

Kebijakan Roboust

i
Universitas Sumatera Utara

ABSTRACT

This thesis investigate the selection of process technologies under conditions
of stochastic market preferences. Assume that the market evolves over time through
m states or scenarios defined by the preferences of the market. In response to this
evolving marketplace, a producer can respond by switching its facilities to one of t
technological states defined by plant capabilities. We model the evolution of market
preferences and policies for process selection as a Markov Decision Process and
find optimal process adoption policies. In addition to optimal strategies, we define
two alternative adoption strategies. (1) Perfect flexibility is defined as the increase
in profit that can be obtained by instantly matching process technologies to changes
in market preferences, compared to a (2) Robust policy of selecting and employing
only a single process technology.
With an objective of profit maximization, we show that when the cost of
switching production processes is very high, the optimal policy is to select a single
robust process and to never switch from it. In contrast, when process-switching
costs are zero we show that the optimal policy is perfect flexibility where production
processes are immediately matched to market preferences. An optimal production
policy provably exists between these two extreme policies. We define the expected
value of perfect flexibility as the difference in expected profits between a perfectly
flexible policy and a robust policy. The expected value of perfect flexibility provides
an upper bound to the benefit of process switching and product flexibility when
market preferences are uncertain.

Keyword

:

Market

Preferences,

Process

Selection,

Perfect

Flexibility

Robust Policy

ii
Universitas Sumatera Utara

BAB 1
PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang
Masalah umum dalam manajemen bisnis adalah mengantisipasi perubahan
kebutuhan dan preferensi pelanggan serta proses internal yang cocok untuk
preferensi pelanggan. Jika bisnis mengabaikan perubahan preferensi pelanggan,
resiko yang terjadi adalah pendapatan berkurang karena pangsa pasar berkurang
dan biaya produksi meningkat karena adanya ketidaksesuaian antara kemampuan
produksi dan preferensi pasar.
Ada banyak situasi dimana peningkatan proses fleksibilitas yang diinginkan,
pertumbuhan terbaru dari internet dan teknologi e-bisnis telah meningkatkan
kebutuhan pelanggan yang belum pernah terjadi dalam tingkat personalisasi
produksi. Penggunaan profil konsumen secara online dan faktor - faktor demografi
pengunjung memberikan peluang untuk meningkatkan penjualan yang sugestif
dan kustomisasi massa jika teknologi dan sumber daya tepat guna (Hesler 1999).
Bahkan produsen massa konservatif seperti General Motor dan Ford tidak terlepas
dari meningkatnya penekanan terhadap fleksibilitas produksi yang lebih besar.
General Motor bergerak dari membuat-dan-menjual ke rangsangan-dan-respon
yaitu suatu pendekatan yang dipelopori oleh divisi di perusahaan Saturn (Sweat
1999).
Selanjutnya, General Motor pindah menggunakan model mengantisipasi dan
memimpin, melalui umpan balik pelanggan untuk mengembangkan desain mobil,
kemudian merancang dan memperbolehkan mereka untuk memesan. Memang,
proliferasi konsumen mulai tumbuh. Sejak tahun 1970, jumlah model mobil baru
meningkat sekitar 140–260 unit dan jumlah minuman ringan sekitar 20-87 (Cox
dan Alm 1999).

1
Universitas Sumatera Utara

2
Teknologi produksi tersebut memungkinkan peningkatan besar dalam
proliferasi produk dengan biaya yang rendah, setidaknya untuk beberapa industri,
termasuk perakitan komputer (misalnya, Dell Computer) dan pakaian (misalnya,
pakaian InterActive dan Digitoe). Dengan adanya perubahan keinginan dan
permintaan pelanggan untuk meningkatkan produk yang bervariasi menggambarkan perusahaan untuk memperoleh kapasitas produksi yang lebih fleksibel.
Dalam situasi lain, fleksibilitas yang berlebihan dapat merugikan. Sebuah
contoh terkenal dari ketidaksesuaian dan konsekuensi potensial antara preferensi
pelanggan dan kemampuan pasar yaitu industri mesin Amerika Serikat tahun
1970 an dan awal 1980 an (Dertouzos, dkk., 1989). Selama periode ini, produsen
mesin meyakini bahwa pelanggan mereka akan terus memilih alat - alat mesin yang
sangat disesuaikan untuk pengguna individu. Bertindak berdasarkan keyakinan
ini, produsen terus mengatur proses produksi untuk memproduksi dalam jumlah
yang kecil pada mesin tertentu. Biaya dari produsen Amerika Serikat sangat
tinggi, dan waktu yang diperlukan sangat lama karena setiap mesin merupakan
produk yang unik. Selama periode ini, perusahaan mesin Jepang memasuki pasar
Amerika Serikat dengan peralatan mesin yang lebih standar dan tidak rumit,
mengantisipasi preferensi konsumen untuk peralatan mesin sederhana, Jepang
mampu menawarkan peralatan yang lebih berkualitas dengan harga miring dan
produk lebih unggul dari produk Amerika Serikat. Jepang cepat meraih pangsa
pasar dan keuntungan dalam produksi industri mesin, sehingga menyebabkan
perusahaan mesin di Amerika harus memerlukan beberapa dekade untuk merebut
kembali pasar mereka dalam industri mesin.
Preferensi pasar dan proses pemilihan merupakan permasalahan yang
memilih urutan untuk memaksimalkan keuntungan dalam teknologi proses dari
waktu ke waktu. Model yang dihasilkan dari masalah preferensi pasar dan proses
pemilihan sebagai proses Markov yang diselesaikan dengan teknik rekursi mundur
dari program dinamik. Sehingga akan dihasilkan suatu analisis bisnis yang
dapat digunakan manager untuk mengadopsi kebijakan alternatif pada perubahan
preferensi pasar. Model proses seleksi menggunakan konsep fleksibilitas sempurna
yang berhubungan dengan nilai harapan dari fleksibilitas sempurna, dan kebijakan

Universitas Sumatera Utara

3
roboust sebagai teknologi produksi tunggal yang digunakan pada semua preferensi
pasar yang mungkin.
Banyak literatur yang menangani proses pemilihan yang dapat menyelesaikan akar masalah yang berkaitan dengan ekspansi kapasitas. Balcer dan
Lipman (1984) mengembangkan teknologi dinamis dan komprehensif, model
stokastik untuk menyelidiki masalah, dimana perusahaan harus memilih antara
memperbaharui teknologi saat ini atau tidak. Manne (1961) menggunakan
model deterministik dan probabilistik untuk menentukan waktu optimal
dan jumlah dari peningkatan kapasitas.

Sedangkan Gaimon dan Ho

(1994) menggunakan pendekatan teori permainan dinamik untuk memeriksa
faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan perusahaan untuk mengakuisisi
kapasitas baru, termasuk efek dari inovasi teknologi terhadap kapasitas
biaya.

Li dan Tirupati (1997) mengembangkan model alokasi statis dan

dinamis untuk menentukan strategi kapasitas.

Secara esensial perubahan

dalam preferensi pasar mengandung kondisi stokastik dan mengikuti proses
Markov (Lawrence, dkk. 2004).
1.2 Perumusan Masalah
Dalam tesis ini akan dibahas tentang permasalahan bagaimana menentukan
model preferensi pasar dan proses pemilihan berbasis proses Markov yang dapat
memberikan kebijakan alternatif terhadap preferensi pasar yang tidak pasti.
1.3 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan model preferensi
pasar dan proses pemilihan dalam kondisi ketidakpastian sehingga dapat dapat
memberikan kebijakan alternatif dan memaksimalkan keuntungan.

Universitas Sumatera Utara

4
1.4 Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat terhadap masalah
preferensi pasar dan proses pemilihan, menentukan model dengan kondisi tidak
pasti serta menjadi acuan bagi peneliti lainnya dalam melakukan penelitian yang
sama ataupun lebih kompleks lagi.
1.5 Metode Penelitian
Metode

penelitian ini

bersifat

literatur

dan

kepustakaan

dengan

mengumpulkan informasi dari beberapa jurnal yang terkait. Adapun langkah–
langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Menjelaskan secara singkat model preferensi pasar dan proses pemilihan.
2. Menjelaskan skenario pasar dan teknologi.
3. Memperkenalkan model masalah preferensi pasar dan proses pemilihan menggunakan 2 solusi ekstrim yaitu fleksibilitas sempurna dan roboust sempurna.
4. Menganalisa model preferensi pasar dan proses pemilihan yang sesuai pada
kondisi pasar yang tidak pasti.

Universitas Sumatera Utara

BAB 2
PREFERENSI PASAR DAN PROSES PEMILIHAN

Dua studi awal yang penting mengenai adopsi teknologi dilakukan
oleh Balcer dan Lipman (1984) dan Gaimon (1985a, 1985b).

Balcer

dan

Lipman mengembangkan teknologi dinamis komprehensif, model stokastik
untuk menyelidiki masalah, dimana perusahaan harus memilih antara memperbaharui teknologi saat ini atau tidak melakukan apa - apa. Mereka
mengukur peningkatan teknologi semata - mata karena penurunan biaya produksi dan menunjukkan bahwa perusahaan dapat memilih untuk mengadopsi
teknologi yang sebelumnya tersedia dalam keadaan tertentu. Pada penelitian
yang dilakukan Gaimon, ia menggunakan model kontrol deterministik untuk
akuisisi proses otomatis, namun hal ini menunjukkan kurang optimal dalam
meningkatkan otomatisasi tanpa memodifikasi tingkat pada output manual.
Penelitiannya menyajikan metodelogi untuk mengidentifikasi penggabungan yang
optimal pada otomatisasi dan tenaga kerja untuk meningkatkan produktifitas
kerja. Gaimon dan Ho (1994) menggunakan pendekatan teori permainan dinamik
untuk memeriksa faktor - faktor yang mempengaruhi keputusan perusahaan
untuk mengakuisisi kapasitas baru, termasuk efek dari inovasi teknologi terhadap
kapasitas biaya.
Pengoptimalan dari strategi wait and see dalam pengambilan keputusan
diamati oleh Monahan dan Smunt (1989), yang menemukan bahwa penundaan
akuisisi dari teknologi proses yang baru dapat dioptimalkan pada ketidakpastian
˙
teknologi perkiraan dan potensial perubahan tingkat bunga (biaya modal). Secara
eksplisit model potensial untuk mengurangi persediaan dan biaya produksi
ketika mengadopsi teknologi baru, dan juga memungkinkan pada skala
ekonomi. Lain halnya dengan Monahan dan Smunt, bagaimanapun kapasitas
ekspansi atau potensi untuk produk - campuran berubah dari waktu ke waktu. Rajagopalan (1999) menambahkan Monahan dan Smunt dengan model
yang diteliti dari dampak ketidakpastian dan ekspansi output pada adopsi
teknologi baru yang langka. Dia juga menemukan bahwa perusahaan mungkin
5
Universitas Sumatera Utara

6
mengadopsi strategi wait and see dan menunda pengenalan teknologi proses
baru meskipun permintaan meningkat. Penundaan ini terutama terjadi ketika
pengenalan teknologi yang lebih baik akan segera terjadi, tetapi teknologi
saat ini tidak kompatibel pada generasi berikutnya. Li dan Tirupati (1997)
mengembangkan model alokasi statis dan dinamis untuk menentukan strategi
kapasitas. Secara khusus mereka menganggap dua jenis fasilitas : pertama, ketika
fasilitas produksi yang didedikasikan untuk produk

tertentu dan yang

lainnya mampu memproduksi semua produk. Model ini menentukan campuran
yang optimal dari kedua jenis fasilitas dengan tujuan untuk meminimalkan biaya
total investasi.
Banyak
melacak
Perluasan

akar

literatur

yang

masalah

kapasitas

menangani

yang

klasik

proses

berkaitan

dari

Manne

pemilihan

dengan

yang

bisa

ekspansi kapasitas.

(1961)

menggunakan

mo-

del deterministik dan probabilistik untuk menentukan waktu optimal dan
jumlah peningkatan kapasitas. Kesimpulan utama yang dikembangkan oleh
Manne adalah mengamati penambahan kapasitas yang optimal meningkatkan
ekspansi dengan meningkatnya varians permintaan. Berbeda dengan ekspansi
kapasitas, sebuah studi terbaru oleh Rajagopalan Singh dan Morton (1998)
menunjukkan bahwa varians dalam evolusi teknologi proses dapat menghambat proses adopsi, misalnya akuisisi teknologi baru dapat memperlambat ketika
ada peningkatan ketidakpastian tentang kecepatan evolusi teknologi. Akhirnya,
seperti yang ditunjukkan oleh Rajagopalan dan Soteriou (1994) ada banyak
makalah dalam literatur penggantian mesin (misalnya, Pierskalla dan Voker 1976
dan Chand dan Shetti 1982). Aliran penelitian ini tidak mengarah pada skala
ekonomi atau pertumbuhan permintaan, juga tidak mengubah perubahan produk
campuran dari waktu ke waktu.
Masih ada penelitian yang menunjukkan adanya persaingan dalam
hal waktu yang optimal untuk memperoleh , memperluas dan menggantikan
teknologi proses baru. Implikasi dalam manajemen yaitu bahwa akuisisi dari
teknologi proses merupakan masalah kompleks yang memerlukan pemeriksaan
tertutup pada ketidakpastian, biaya dan pengorbanan berikutnya yang terlibat.

Universitas Sumatera Utara

7
Sebagian besar hilang dari literatur yaitu pertimbangan interaksi antara
keputusan akuisisi teknologi dan permintaan pasar (Li dan Tirupati 1997).
Fehlmann (2011) mengajukan fungsi transfer dan quality function deploy untuk
menganalisis preferensi pasar terhadap produk perangkat lunak.
2.1 Pengertian Preferensi Pasar dan Proses Pemilihan
Preferensi pasar dan proses pemilihan merupakan permasalahan yang
memilih urutan untuk memaksimalkan keuntungan dalam teknologi proses
dari waktu ke waktu untuk memenuhi preferensi pasar yang berkembang.
Permasalahan ini merupakan masalah yang dihadapi oleh para manager yang
sebagian industrinya melayani kebutuhan pasar. Sebagai pasar berkembang
dan mengahadapi preferensi baru, para manager harus mengadopsi alternatif
lain dan teknologi proses yang untuk memenuhi kebutuhan pasar. Masalah ini
akan cukup sulit jika preferensi pasar dapat dipredisksi untuk beberapa tahun
kedepan. Tetapi preferensi pasar selalu berubah - ubah tak terduga dengan
cara yang tak terduga pula (Fisher, dkk, 1994). Sifat stokastik preferensi pasar
menghasilkan lapisan tambahan yang kompleks pada masalah presferensi pasar
dan proses pemilihan.
Pemodelan masalah preferensi pasar dan proses pemilihan yaitu untuk
menunjukkan efektivitas tanggapan terhadap perubahan stokastik dalam preferensi pasar dan menyelidiki nilai dari proses fleksibilitas sebagai asumsi
dari model yang akan dihasilkan.

Pertama, diasumsikan bahwa ada se-

jumlah negara yang memiliki keterbatasan preferensi pasar atau skenario
pasar dapat mengadopsi rencana cakrawala dari bunga. Perubahan preferensi
pasar diasumsikan suatu hal stokastik terhadap periode dan menggunakan
proses Markov. Kedua, diasumsikan bahwa terdapat himpunan berhingga
dari teknologi proses yang tersedia yang dapat diperoleh dan diterapkan ke
beberapa biaya untuk mengatasi preferensi pasar. Model pilihan teknologi
statis bertujuan untuk memeriksa proses pemilihan dan nilai dari fleksibilitas dan tidak untuk mengatasi teknologi inovasi. Akhirnya, diasumsikan
bahwa tingkat permintaan pasar tetap dan tidak berubah sehingga proses
kapasitas yang dibutuhkan tidak berubah.

Universitas Sumatera Utara

8

Keadaan sistem pada model preferensi pasar dan proses pemilihan
ditentukan oleh dua faktor yaitu keadaan pasar dan teknologi yang saat
ini digunakan. Profitabilitas pada periode saat ini tergantung pada interkasi
antara dua faktor. Untuk beberapa kombinasi teknologi dan preferensi pasar,
biaya produksi dapat tinggi / rendah dan pendapatan rendah / tinggi karena
ketidaksesuaian antara kemampuan proses saat ini dengan preferensi pasar.
Misalnya dalam industri otomotif, jika proses produksi saat ini diarahkan pada
pembuatan alat alat kendaraan sport besar yang mewah dan preferensi pasar
berkembang terhadap mobil yang sederhana, biaya produksi cenderung menjadi
besar dan pendapatan relatif kecil sehingga tidak ada potensi keuntungan.
Keputusan yang dihadapi manajer dalam masalah preferensi pasar
dan proses pemilihan adalah memilih urutan teknologi proses untuk memaksimalkan keuntungan dengan meminimalkan biaya produksi dan memaksimalkan pendapatan pasar tertentu preferensi pasar yang tidak menentu di masa
depan. Dalam hal yang ekstrim, manajer dapat berada di bawah tekanan
untuk segera merespon preferensi pasar dalam rangka untuk memenuhi
permintaan pelanggan dan untuk memaksimalkan pendapatan. Di sisi lain,
manajer mungkin mengalami tekanan untuk meminimalkan biaya akuisisi
teknologi dengan memilih teknologi proses tunggal dan tidak berubah dari
itu terlepas dari preferensi pasar. Hal ini akan berguna bagi para manager
untuk memahami manfaat positif dari fleksibilitas dan biaya dari proses baku.
2.2 Skenario Pasar dan Teknologi
Pilihan model struktur pasar dan teknologi dimisalkan sebagai himpunan
dari alternatif skenario yang umum dan intuisi. Sebagai contoh, setiap hari sering
dibicarakan tentang keadaan pasar yang naik turun atau tidak berubah. Menurut
Hayes dan Wheelwright (1979a, 1979b) umumnya spesifikasi pasar suatu wilayah
dalam literatur akademik, membagi produk preferensi pasar menjadi 4 skenario
yaitu :

Universitas Sumatera Utara

9
1. Jenisnya
2. Penggunaan standar yang rendah
3. Penggunaan standar yang tinggi, dan
4. Komoditas
Dan prosesnya dibagi ke dalam 4 pilihan teknologi yaitu :
1. Toko,
2. Produksi,
3. Perakitan, dan
4. Berkesinambungan
Sementara produk preferensi pasar dan pilihan proses berada pada suatu
keadaan yang kontinu, menurut Hayes dan Wheelwright matriks proses produksi
telah bertahan dan bermanfaat. Selanjutnya, kecenderungan manusia untuk
mengatasi masalah yang kompleks dengan menggabungkan banyak informasi
dalam diskrit kecil potongan dan skema yang berulang kali ditunjukkan dalam
literatur psikologi kognitif dan pemecahan masalah (Newell and Simon,1972).
2.3 Skenario Preferensi Pasar
Untuk menggambarkan konsep yang disajikan dalam penelitian ini, maka
digunakan model proses produksi dari Hayes dan Wheelwright (1979a, 1979b).
Berdasarkan pertimbangan produsen yang berencana untuk menghasilkan
batasan produk pada produk yang tidak spesifik pada perencanaan cakrawala
selama (5 tahun). Diskusi dengan karyawan pemasaran menunjukkan bahwa
volume permintaan pasar akan stabil pada perencanaan horizon, tetapi satu atau
lebih dari tiga skenario preferensi pasar yang mungkin terjadi yaitu:

Universitas Sumatera Utara

10
1. Preferensi tinggi - terdiri dari berbagai keinginan pelanggan yang bervariasi
dari konfigurasi produk atau fitur.
2. Preferensi menengah - terdiri dari berbagai keinginan pelanggan yang sedang
dari konfigurasi produk atau fitur.
3. Preferensi rendah - terdiri dari pelanggan yang tidak peduli tentang atau
keinginan yang tinggi dari konfigurasi produk.

Jawaban atas pertanyaan di atas tergantung pada sifat produk, jenis pasar, tujuan
dari perusahaan dan lain - lain. Sebagai tanggapan terhadap preferensi pasar,
produsen dapat memilih antara 4 teknologi proses yaitu:
1. Teknologi Job Shop
a. Terdiri dari variasi tinggi
b. Biaya unit produksi tinggi
c. Biaya bahan mentah relatif rendah
2. Teknologi Batch Shop
a. Terdiri dari beberapa variasi
b. Biaya unit produksi sedang
c. Biaya bahan mentah sedang
3. Teknologi Flow Shop
a. Memiliki standar variasi produk
b. Biaya unit produksi rendah
c. Biaya bahan mentah tinggi

Universitas Sumatera Utara

11
4. Teknologi Flexible Shop
a. Memiliki variasi yang rendah, sedang dan tinggi
b. Biaya unit produksi sedang
c. Biaya bahan mentah sangat tinggi.
Masalah ini sesuai dengan teori Hayes dan Wheelwright tentang
model proses - produksi dengan dua pengecualian. Pertama, diasumsikan bahwa
permintaan produk konstan sepanjang waktu pada preferensi pasar. Maka Hayes
dan Wheelwright menyatakan bahwa preferensi produk berhubungan dengan daur
ulang produk dan volume permintaan. Kedua, menggunakan teknologi yang
fleksibel pada Flexible Shop.

Alternatif Flexible Shop mewakili keterse-

diaan kustomisasi massa teknologi dan proses yang mampu menghasilkan
beberapa produk yang lebih banyak dari konfigurasi produk pada tingkat
produksi yang lebih tinggi dari sebelumnya. Konsisten terhadap teori Hayes dan
Wheelwright, asumsi bahwa teknologi produksi lebih efektif ketika dipasangkan
dengan preferensi pasar yang sesuai yaitu :
a. Teknologi Job shop cocok dipasangkan dengan preferensi pasar yang tinggi
b. Teknologi Batch shop cocok dipasangkan dengan preferensi pasar yang sedang
c. Teknologi Flow shop dengan preferensi pasar yang rendah
d. Teknologi Fleksibel shop tidak cocok jika dipasangkan dengan preferensi
pasar seperti yang lainnya, tetapi cocok digunakan saat teknologi proses
tidak cocok dengan preferensi pasar (misalnya teknologi Job Shop untuk
preferensi pasar rendah)

Universitas Sumatera Utara

12
Asumsi ini diilustrasikan dengan grafik pada gambar berikut :

Bagian yang diarsir menyatakan pasangan yang baik dari preferensi dan
teknologi proses
Gambar 2.1 Struktur dari Preferensi Pasar dan Teknologi Proses
Sumber : Jurnal Harvard Business Review hal. 24

Universitas Sumatera Utara

BAB 3
MODEL PREFERENSI PASAR DAN PROSES PEMILIHAN

3.1 Struktur Pasar
Misalkan skenario pasar yang mungkin pada pasar atau wilayah M = {1, , M}
berada pada rencana cakrawala H = {0, ..., H}, dimana h = 0 adalah periode
awal sebelum akuisisi teknologi. Skenario pasar m ∈ M didefinisikan oleh variabel
yang berkaitan dengan pasar seperti jenis produk, campuran produk, dan tingkat
permintaan. Jumlah wilayah pasar yang mungkin dan pendefinisian variabelnya
tergantung

pada

karakteristik

yang

spesifik

dari

pasar

yang

diteliti.

Karena perubahan yang cepat dari pasar bersifat stokastik, model perubahan
pasar sebagai Φ yaitu sebuah matriks transisi MxM. Elemen ϕij ∈ Φ mewakili
probabilitas pasar yang akan berubah pada wilayah j pada periode selanjutnya
yang terda-pat pada wilayah i. Struktur matriks transisi akan menentukan cara
pada pasar berkembang dari waktu ke waktu.

Matriks Markov transisi

dapat digunakan untuk memodelkan range pasar dari pola perubahan pasar
termasuk pasar berkembang, pasar yang menurun, pasar yang stagnan, dan dapat
memodelkan seluruh produk.
3.2 Struktur dari Teknologi Proses
Misalkan suatu himpunan yang mungkin dari pilihan teknologi T = {1, ..., T }
berada pada perencanaan cakrawala H. Pilihan teknologi t ∈ T didefinisikan
dengan alat, kemampuan proses, toleransi yang digunakan, dan variabel teknologi
penting lainnya. Sama halnya dengan skenario pasar, himpunan pilihan teknologi
yang tepat akan sangat tergantung pada karakteristik dari masalah yang akan
dibahas. Pada penelitian ini dimisalkan bahwa semua pilihan teknologi t ∈ T
tersedia, tidak berubah dan dapat diperoleh dan diterapkan pada semua kondisi
biaya.

13
Universitas Sumatera Utara

14
3.3 Struktur Ekonomi
Selanjutnya beralih ke struktur ekonomi dari masalah preferensi pasar dan
proses pemilihan dan mengidentifikasi pendapatan dan biaya yang relevan serta
keuntungannya.
Pendapatan. Pendapatan operasi tunggal pada periode R merupakan fungsi
dari kedua wilayah dari pasar m dan kondisi wilayah dari teknologi t dalam
perusahaan. Dengan

demikian

model

pendapatan diberikan sebagai M

x T dari matriks R dimana elemen rmt merupakan pendapatan dari periode yang
diharapkan ketika pasar berada pada wilayah m dan teknologinya pada wilayah
t. Mungkin ada situasi pada rmt = −∞, mewakili gabungan teknologi pasar yang
tidak layak dan tidak dapat digunakan. Sebagai contoh, situasi ketika perusahaan
akan dikenakan biaya yang tidak dapat diterima jika perusahaan mencoba untuk
memilih wilayah m dengan menggunakan teknologi t.
Biaya Produksi. Periode biaya produksi akan menjadi fungsi dari kedua skenario pasar m dan teknologi t. Biaya produksi dinyatakan sebagai M x T dari
matriks K dimana elemen kmt dinyatakan sebagai periode produksi ketika kondisi
pasar di wilayah m dan teknologi di wilayah t.
Adopsi

Biaya

Teknologi.

Elemen ctt′

dari matriks C mewakili -

selisih biaya switching dari teknologi di wilayah t ke wilayah t′. Biaya switching
dapat meliputi biaya pembuangan (sisa pendapatan) dari teknologi lama
dan pembelian instalasi, percobaan dan biaya downtime yang terkait dengan
teknologi baru. Pada keadaan dimana teknologi tidak berubah antara periode
(t′ = t), biaya ctt′ ≥ 0 mewakili periode biaya pemiliharaan teknologi dan hutang
perawatan yang didapat dari pembelian teknologi.
Laba Periode Tunggal. Untuk periode dimana pasar berada pada wilayah
m, teknologi di wilayah t akan beralih ke wilayah t′ dalam periode berikutnya,
periode laba operasi tunggal π dirumuskan dengan :

πmtt′ = rmt − kmt − ctt′

(3.1)

Universitas Sumatera Utara

15
3.4 Solusi Program Dinamik
Pada periode tertentu dari perencanaan cakrawala H, sistem wilayah dalam
penelitian ini secara khusus diartikan sebagai wilayah pasar saat ini dengan m ∈
M dan teknologi t ∈ T . Keputusan pada periode h ∈ H yaitu untuk memilih
teknologi t′ ∈ T pada periode berikutnya untuk memaksimalkan keuntungan yang
ingin dicapai pada perencanaan cakrawala yang ada. Keuntungan optimal yang
diharapkan (Π∗h ) pada periode {h, h + 1, · · · , H} ditulis sebagai hubungan rekursi
yaitu:
Π∗h (m, t) = maxt′ {(rmt − kmt − ctt′ ) + Σm′ ϕmm′ Π∗h+1 (m′ , t′)}

(3.2)

Dimana m ∈ M, t ∈ T , dan t0 adalah inisial wilayah dari teknologi pada periode
h = 0.

Solusi optimal pada masalah preferensi pasar dan proses pemilihan
merupakan suatu matriks keputusan D∗ MxT xH, dimana dmth∗ ∈ D∗ mewakili
seleksi

optimal dari teknologi pada periode h + 1, ketika kondisi pasar

menggunakan skenario m dan t yang mewakili teknologi proses pada periode h.
Solusi untuk contoh tertentu dari masalah preferensi pasar dan proses pemilihan
dapat dicari dengan menggunakan teknik rekursi pemograman dinamik standar
jika jumlah sistem wilayah yang mungkin relatif kecil dimana arti kecil cepat
berubah dengan proses komputasi dan kemampuan dari peningkatan memori.
Karena dimensional dari masalah preferensi pasar dan proses pemilihan ini muncul
secara eksponensial terhadap jumlah masalah yang diinput, mencari solusi optimal
memerlukan teknik rekursi dengan pencarian khusus untuk masalah yang lebih
luas.
3.5 Fleksibilitas Sempurna dan Solusi Robust
Diberikan bentuk model dari preferensi pasar dan proses pemilihan
didefinisikan ke dalam 2 solusi ekstrim yaitu : fleksibilitas sempurna dan
robust sempurna. Keduanya memberikan batas yang ditunjukkan pada kebijakan
teknologi yang optimal.

Universitas Sumatera Utara

16
3.5.1 Fleksibilitas Sempurna
Fleksibilitas sempurna didefinisikan sebagai perolehan dan penerapan dari
teknologi proses yang memaksimalkan keuntungan jangka pendek f ketika biaya
akuisisi diabaikan:
f
πmt
= rmt − kmt

(3.3)

Fleksibilitas sempurna mewakili kesesuaian antara yang instan dan tanpa
biaya dan merubah teknologi proses menjadi sesuai yang dibutuhkan pasar. Ketentuan dari fleksibilitas sempurna tidak terlihat dan tidak mempertimbangkan
periode yang akan datang diluar periode saat ini. Ketika preferensi pasar
berubah, kebijakan dari fleksibilitas sempurna akan mengadopsi teknologi
terbaik (keuntungan tertinggi) karena biaya teknologi akuisisi diabaikan.
Keuntungan yang diharapkan pada fleksibilitas sempurna dihitung menggunakan
rekursi pemograman dinamik.
Πfh (m, t) = maxt′ {(rmt − kmt ) + Σm′ ϕmm′ Πfh+1 (m′, t′)}

(3.4)

Karena fleksibilitas sempurna mengabaikan biaya akuisisi teknologi, ini
merupakan suatu solusi fleksibel yang akan menghasilkan untung yang lebih
tinggi dibanding solusi optimal yang meliputi biaya akuisisi teknologi. Hal ini
menunjukkan bahwa suatu kebijakan fleksibilitas sempurna menghasilkan suatu
profitabilitas yang tinggi.

Teorema 3.5.1 Suatu kebijakan dari fleksibilitas sempurna menghasilkan
profitabilitas yang tinggi pada masalah preferensi pasar dan proses pemilihan
sehingga: Π∗h (m, t) ≤ Πfh (m, t)
Kesimpulan. Ketika biaya teknologi switching diabaikan (ctt′ = 0, untuk semua
t, t′ ∈ T ), suatu kebijakan fleksibilitas sempurna akan optimal.

Universitas Sumatera Utara

17
Dari perspektif managerial, fleksibilitas sempurna mewakili kemungkinan
manfaat terbaik pada laba dari fleksibilitas yang dihasilkan. Perbedaan laba
antara teknologi fleksibilitas sempurna dan teknologi saat ini menghasilkan
manfaat yang besar sehingga kebijakan fleksibilitas dapat tersedia.
3.5.2 Strategi Roboust
Strategi roboust diartikan sebagai pemilihan memaksimalkan keuntungan
dan akuisisi terhadap teknologi tunggal dengan mengabaikan dari perubahan
preferensi pasar. Dalam menentukan suatu kebijakan roboust keseluruhan rencana
cakrawala harus dipertimbangkan karena teknologi hanya sekali diterapkan,
tidak dapat dirubah dengan mengabaikan perubahan dalam preferensi pasar.
Keuntungan yang diharapkan untuk suatu kebijakan roboust ditentukan dengan
menggunakan rekursi pemograman dinamik:

Πr1 (m, t) = maxt {(rmt − kmt − ctt′ ) + Σm′ ϕmm′ Πr2(m′ , t)}

(3.5)

dimana
Πr1 (m, t) = maxt {(rmt − kmt − ctt′ ) + Σm′ ϕmm′ Πrh+1 (m′, t)}
untuk h = 2, · · · , H dan Πrh (m, t) = 0 untuk semua m, t. Catatan bahwa
persamaan 3.5 digunakan hanya sekali pada periode 1.
Karena suatu kebijakan roboust tidak dapat beralih ke teknologi
tanpa memperhatikan terhadap kesempatan biaya, suatu solusi roboust intuisi
menghasilkan laba yang lebih rendah daripada solusi yang optimal yang dapat
beralih. Faktanya, suatu kebijakan dari fleksibilitas sempurna menghasilkan laba
optimal yang lebih rendah.

Teorema 3.5.2 Suatu kebijakan yang sempurna menghasilkan profitabilitas
yang rendah pada masalah preferensi pasar dan proses pemilihan, sehingga:
Πrh (m, t) ≤ Π∗h (m, t)

Universitas Sumatera Utara

18
Kesimpulan. Ketika biaya teknologi switching cukup mahal (ctt′ → ∞, untuk
semua t, t 6∈ t ∈ T ), suatu kebijakan roboust sempurna akan optimal.
Kebijakan em roboust menghasilkan pengetahuan managerial untuk biayabiaya yang tidak fleksibel. Perbedaan pada laba yang diharapkan antara teknologi
yang digunakan dan kebijakan roboust menghasilkan kesempatan biaya pada fleksibilitas yang tertunda. Dalam situasi ini ada suatu tekanan untuk mengurangi
fleksibilitas terhadap biaya. Perbedaan ini menghasilkan suatu perkiraan yang
menyangkut dampak ekonomi yang bergerak ke arah ketidakfleksibilitas.
3.5.3 Nilai Harapan dari Fleksibilitas Sempurna
Nilai fleksibilitas dapat dipertimbangkan dari definisi strategi roboust dan
fleksibilitas sempurna.
Berdasarkan teorema 3.6.1 dan teorema 3.6.2 diketahui :
Π∗h (m, t) ≤ Πfh (m, t), dan
Πrh (m, t) ≤ Π∗h (m, t)
sehingga,
Πrh (m, t) ≤ Π∗h (m, t) ≤ Πfh (m, t)
Πrh (m, t) ≤ Πfh (m, t)
Ini berarti bahwa keuntungan optimal merupakan berada diantara
keuntungan yang diharapkan dari kebijakan roboust dan kebijakan fleksibilitas
sempurna. Sehingga dihasilkan nilai fleksibilitas sempurna yaitu V (m, t) sebagai
perbedaan antara keuntungan yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna dan
keuntungan yang diharapkan dari kebijakan roboust ketika h = 0:
V (m, t) = Πf0 (m, t) − Πr0 (m, t)

(3.6)

Universitas Sumatera Utara

19
Nilai yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna menghasilkan manfaat
yang tinggi terhadap keuntungan yang terdapat pada teknologi yang fleksibel.
Dalam keadaan dimana V (m, t) yaitu persentase keuntungan mutlak yang
signifikan, fleksibilitas dapat memberikan manfaat penting pada profitabilitas
dan pengelolaan akan dilakukan dengan baik untuk menemukan cara untuk
meningkatkan

fleksibilitas.

Sebaliknya,

ketika

V (m, t) kecil,

fleksibilitas

memiliki sedikit dampak potensial pada keuntungan dan tidak akan menjadi
pusat perhatian manajer. Nilai yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna
mendekati analogi nilai yang diharapkan dari informasi sempurna didefinisikan
dalam teori keputusan (dalam Hillier dan Lieberman 1995). Nilai yang
diharapkan dari fleksibilitas sempurna mengukur manfaat yang diharapkan dari
adaptasi yang sempurna pada keadaan masa depan yang tidak pasti. Dengan
demikian peningkatan fleksibilitas dan informasi yang lebih baik dapat digunakan
sebagai alternatif terhadap masalah umum dalam menghadapi masalah
ketidakpastian.

Universitas Sumatera Utara

BAB 4
KESIMPULAN

Model preferensi pasar dan proses pemilihan yang dihasilkan menggunakan dua konsep yaitu fleksibilitas sempurna dan kebjakan roboust.
Dalam penelitian ini menunjukkan bahwa pada masalah preferensi pasar
dan proses pemilihan kebijakan fleksibilitas sempurna membentuk batas atas
dari profitabilitas sementara kebijakan roboust membentuk batas bawah.
Keuntungan optimal yang diharapkan (Π∗h ) pada periode {h, h + 1, · · · , H}
menggunakan hubungan rekursi pemrograman dinamik yaitu :
Π∗h (m, t) = maxt′ {(rmt − kmt − ctt′ + Σm′ ϕmm′ Π∗h+1 (m′t′)}
Pada kebijakan fleksibilitas sempurna akan mengadopsi teknologi terbaik
(keuntungan tertinggi ). Hal ini karena fleksibilitas sempurna mengabaikan
biaya teknologi akuisisi. Sehingga keuntungan yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna dihitung menggunakan rekursi pemrograman dinamik yaitu:
Πfh (m, t) = maxt′ {(rmt − kmt + Σm′ ϕmm′ Πfh+1 (m′t′)}
Sedangkan, pada kebijakan roboust hanya menerapkan teknologi proses
satu kali dan tidak dapat dirubah serta mengabaikan preferensi pasar.
Keuntungan yang diharapkan dari kebijakan roboust dihitung menggunakan
rekursi pemrograman dinamik yaitu :
Πr1(m, t) = maxt {(rmt − kmt − ctt′ + Σm′ ϕmm′ Πr2 (m′t)}
Berdasarkan kebijakan fleksibilitas sempurna dan kebijakan roboust yang
dihasilkan maka model yang dihasilkan dalam penelitian ini didefinisikan
sebagai nilai yang diharapkan dari fleksibilitas sempurna V (m, t) sebagai
perbedaan keuntungan yang diharapkan dari kebijakan fleksibilitas sempurna
dan kebijakan roboust ketika h = 0:
v(m, t) = Πf0 (m, t) − Πr0(m, t)
20
Universitas Sumatera Utara

21
Konsep yang diperkenalkan dalam penelitian ini memiliki kegunaan
yang signifikan pada teori dan praktek. Saat ini sejumlah perusahaan dan
industri perlu mengalami evaluasi kembali pada proses fleksibilitas, terutama
dalam menanggapi paradigma bisnis yang berubah yang dibawa melalui internet
dan teknologi komunikasi lainnya.
Eksistensi masa depan penelitian ini meliputi inovasi teknologi yang
menggabungkan permintaan pasar stokastik ke dalam model. Akhirnya, model
yang menyatakan ketidakpastian dan parameter semua biaya yang dikeluarkan
harus dipertimbangkan secara simultan dari berbagai produk dan proses seleksi
yang akan memberikan manajer sebagai alat yang penting dalam perencanaan
strategi.

Universitas Sumatera Utara

DAFTAR PUSTAKA

Balcer, Y. dan S.A. Lippman. 1984. Technological Expectations and Adoption of
Improved Technology, Journal of Economic Theory: Vol.34, hal.292-318.
Chand, S. dan S. Sethi. 1982. Planning Horizon Procedures for Machine Replacement Models with Several Possible Replacement Alternatives, Naval Research
Logistics: Vol.29, hal.483-493.
Cox, W. M. dan R. Alm. 1999. Americas Move to Mass Customization, Consumers
Research Magazine: Vol.82, no.6, hal. 15-19.
Dertouzos, M., R. Lester, dan R. Solow. 1990. Made in America, Harper Perennial,
New York.
Fehlman, Thomas Michae. 2011. Six Sigma for Analyzing Market Preferences. Euro
Project Office AG.
Fisher, M.L., J.H. Hammond, W.R. Obermeyer, dan A. Raman. 1994. Making
Supply Meet Demand in an Uncertain World, Harvard Business Review, MayJune.
Gaimon, C. 1985a. The Acquisition of Automation Subject to Diminishing Returns,
IIE Transactions: Vol.17, no.2, hal.147-155.
Gaimon, C. 1985b. The Optimal Acquisition of Automation to Enhance the Productivity of Labor, Management Science: Vol.31, hal.1175-1190.
Gaimon, C. 1994. Uncertainty and the Acquisition of Capacity: A Competitive
Analysis, Computers & Operations Research: Vol.21, no.10, hal.1073-1085.
Hayes, R., dan S. Wheelwright. 1979a. Link Manufacturing Process and Product
Life Cycles, Harvard Business Review, January-February.
Hillier, F., dan G. Lieberman. 1995. Markov Decision Processes, Chapter 19, Introduction to Operations Research, sixth edition, McGraw Hill, New York.
Hesler, M. 1999, Bridge the Gap Between Online and Off-Line Customer Profiling
and Personalization, Target Marketing: Vol.22, no.11, hal.57.
Lawrence, Stephen. 2004. Market Preferences and Process Selection:The Value of
Perfect Flexibility, Journal of Bussiness Theory.
Li, S. dan D. Tirupati. 1997. Impact of Product Mix Flexibility and Allocation
Policies on Technology, Computers and Operations Research: Vol.24, hal.611626.
Manne, A. S. 1961, Capacity Expansion and Probabilistic Growth, Econometrica:Vol.19, hal.632-649.

22
Universitas Sumatera Utara

23
Monahan, G., dan T. Smunt. 1989. Optimal Acquisition of Automated
Flexible Manufacturing processes, Operations Research:Vol.37. no.2, hal.288300, Mar-Apr.
Newell, A., dan H. Simon. 1972. Human Problem Solving, Prentice Hall, Englewood
Cliffs, NJ.
Pierskalla, W. dan J. Voelke. 1976. A Survey of Maintenance Models: Control and
Surveillance of Deteriorating Systems, Naval Research Logistics Quarterly:
Vol.23, hal.353-388.
Rajagopalan, S. 1999. Adoption Timing of New Equipment with Another Innovation Anticipated, IEEE Transactions on Engineering Management: Vol.46,
hal.14-25.
Rajagopalan, S. dan A.C. Soteriou. 1994. Capacity Acquisition and Disposal with
Discrete Facility Sizes, Management Science: Vol.40, hal.903-917.
Rajagopalan, S., M. Singh, dan T. Morton. 1998. Capacity Expansion and Replacement in Growing Markets With Uncertain Technological Breakthroughs,
Management Science: Vol.44, no.1, hal.12-30. January.
Rajagopalan, S. 1999. Adoption Timing of New Equipment with Another Innovation Anticipated, IEEE Transactions on Engineering Management: Vol.46,
hal.14-25.
Sweat, J. 1999. GM Races to Keep Up with Buyers, Informationweek:Vol.754,
hal.368–369.

Universitas Sumatera Utara