MENILAI DAMPAK PENERAPAN TEKNOLOGI RFID

MENILAI DAMPAK PENERAPAN TEKNOLOGI RFID TERHADAP KEGIATAN PENJUALAN BISNIS RETAIL PT CALADI
LIMA SEMBILAN DENGAN PENDEKATAN SISTEM DINAMIK
Lukman Junaedi, Erma Suryani
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Telp : (031) 5999490, Fax : (031) 5964965
E-mail : lukman@mhs.is.its.ac.id 1)

Abstract
The increasing number of customers for the product C59 in retail sales, then the PT Caladi Five
Nine to utilize information technology to support its business operations in an increase in sales to supplement the company's revenue and operating time savings. One is to implement RFID technology in retail operations in developing their business. Application of RFID in the supply chain, especially in the
retail operations in selling products to consumers, can create potential cost savings and provide great
benefits of revenue growth. This study focused on the development of operational models C59 clothing
retail, by performing simulations to analyze the implementation of RFID that can contribute to gains in
retail sales increase, and then from the simulation results are used for input in the measurement of RFID
feasibility studies of investment through the calculation of the payback period, net present value (NPV),
internal rate of return (IRR). Analysis of the benefits and costs, have been obtained for the investment
payback period of RFID technology in this study was 9 months 7 days as the length of the return on investment. Net present value amounting to Rp 15,792,865, - per month, or equal to 189,514, 386, - per
year, - where the value is greater than 0 means that investment deserves. As for the value of internal rate
of return of 4.21% per month or equal to 50.52% per year, and its value is greater than the discount rate,
the amount of 15%, so the investment is received.

Abstrak
Semakin meningkatnya jumlah pelanggan terhadap produk C59 pada penjualan retail, maka
PT Caladi Lima Sembilan ingin memanfaatkan teknologi informasi untuk menunjang operasional
bisnisnya dalam peningkatan penjualan untuk menambah jumlah pendapatan perusahaan dan penghematan waktu operasional. Salah satunya adalah menerapkan teknologi RFID pada kegiatan operasional
retailnya dalam mengembangkan usahanya. Penerapan RFID dalam rantai pasok khususnya pada
kegiatan operasional di retail dalam menjual produk ke konsumen, dapat menciptakan penghematan
biaya dan memberikan potensi keuntungan besar dari pertumbuhan pendapatan. Pada penelitian ini
mengusulkan untuk menggunakan pendekatan simulasi sistem dinamik dalam pemodelan strutural untuk
mengintregasikan pengaruh penerapan RFID sebagai perubahan skenario structural dan parameter
model, kemudian melakukan evaluasi investasi. Penelitian ini difokuskan pada pengembangan model
kegiatan operasional retail pakaian C59, dengan melakukan simulasi untuk menganalisa implementasi
RFID yang dapat memberikan kontribusi keuntungan dalam meningkatkan penjualan retail tersebut,
kemudian dari hasil simulasi digunakan untuk masukan dalam pengukuran studi kelayakan investasi
RFID melalui perhitungan payback period, net present value (NPV), internal rate of return (IRR). Analisa manfaat dan biaya, telah diperoleh untuk hasil payback period investasi teknologi RFID pada
penelitian ini adalah 9 bulan 7 hari sebagai lamanya pengembalian investasi. Net present value sebesar
sebesar Rp 15.792.865,- perbulan, atau sama dengan 189.514.386,- pertahun,- dimana nilai tersebut
lebih besar dari 0 berati investasi tersebut layak diterima. Sedangkan untuk nilai internal rate of return
sebesar 4,21% perbulan atau sama dengan 50,52% pertahun , dan nilainya lebih besar dari tingkat suku
bunga diskonto yang besarnya 15%, sehingga investasi diterima.
Kata Kunci: Strategic Radio Frequency Identification (RFID), Cash Flow Analysis, Return on Investment.

253

Jurnal Sistem Informasi, Volume 4, Nomor 4, Maret 2013, hlm 253-264

persediaan pabrik (firm inventory rate) dengan
laju pengiriman susulan (continuation shipment
rate) apabila tingkat order lebih besar jumlahnya
daripada tingkat persediaan pabrik. Untuk
menentukan berapa lama pengembalian nilai
investasi penerapan RFID pada retail, telah
menggunakan perhitungan payback period
tanpa mempertimbangkan tingkat diskonto,
karena investasi tersebut menggunakan modal
perusahaan sendiri. Uji kelayakan investasi
dihitung dengan net present value (NPV) dan
internal rate of return (IRR).

1. PENDAHULUAN
Teknologi RFID merupakan salah satu sistem

teknologi yang memungkinkan suatu data
berjalan dari satu media ke media yang lain
melalui perantara gelombang radio. Penggunaan
teknologi RFID dapat digunakan di berbagai
bidang, termasuk di bidang operasional retail
dalam meningkatkan aktivitasnya. Sehingga
diusulkan pada PT Caladi Lima sembilan selaku
pemilik retail garmen dengan merk C59 untuk
menerapkan teknologi RFID pada kegiatan
operasional retail dalam mengembangkan
usahanya. Menurut Gaukler (2007) penerapan
RFID juga memberikan manfaat kepada retail
dalam kemampuannya meningkatkan kinerja
bisnis terutama meningkatkan penjualan.
Namun penelitian yang
sudah ada secara
khusus mengevaluasi dampak ekonomi dari
tingkat RFID suatu item yang difungsikan
dalam kegiatan operasional retail pada
penjualan dan kinerja pendapatan sangat sedikit.

2. METODOLOGI
Metodologi yang digunakan untuk membangun
riset ini berlingkup pada Sistem Dinamik yang
akan diuji kelayakan investasi dan dimodelkan
dengan proses pengolahan data terlebih dahulu.
2.1 Sistem Dinamik
Metode sistem dinamik berhubungan erat
dengan pertanyaan-pertanyaan tentang trend
atau pola perilaku dinamik (sejalan dengan
bertambahnya waktu) dari sebuah system yang
kompleks.
Penggunaan
sistem
dinamik
diarahkan kepada bagaimana dengan memahami
perilaku
sistem
tersebut
orang

dapat
meningkatkan efektivitas dalam merencanakan
suatu kebijakan dan pemecahan masalah yang
timbul (Muhammadi et.al, 2001).

Maka pada penelitian ini adalah melakukan
penilaian terhadap dampak penerapan teknologi
RFID pada kegiatan penjualan retail dengan
pendekatan sistem dinamik sebagai metode
pemodelan dan simulasi untuk menganalisa
masalah yang dinamik (Forrester, 1961) dan
(Sterman, 2000). Secara khusus sistem dinamik
digunakan untuk memahami sejauh mana
penerapan teknologi RFID dapat berdampak
terhadap kinerja penjualan. Kemudian hasil
simulasi digunakan untuk menganalisa alur kas
perusahaan serta menghitung return on
investment (ROI) sebagai model evaluasi dalam
investasi teknologi RFID untuk memberikan
informasi pengembalian investasi.

Pembuatan model dan simulasi model sebagai
bagian dari metode sistem dinamik dilakukan
melalui beberapa tahap, yaitu: pembuatan
konsep, pembuatan model, simulasi model, validasi model, analisa kebijakan. Bentuk model
Sistem Dinamik yang merepresentasikan
struktur diagram umpan balik adalah diagram
sebab-akibat atau yang biasa dikenal dengan
Causal
Loop
Diagram.
Diagram
ini
menunjukkan arah aliran perubahan variabel
dan polaritasnya. Polaritas aliran sebagaimana
diungkapkan di atas dibagi menjadi positif dan
negatif. Bentuk diagram lain yang juga
menggambarkan struktur model sistem dinamik
adalah Diagram Aliran atau Flow Diagram.
Diagram aliran merepresentasikan hubungan

antar variabel yang telah dibuat dalam diagram
sebab akibat dengan lebih jelas, dengan
menggunakan berbagai simbol tertentu untuk
berbagai variabel yang terlibat

Marco (2012), pernah mengukur dampak penerapan teknologi RFID pada operasional retail
pakaian Miroglio yang ada di Italia dengan
menggunakan simulasi sistem dinamik. Namun
pengembangan model dasar yang dibuat pada
penyusunan diagram stock and flow tidak
menggunakan backlog sebagai variabel level
(stock) pada sub sistem pemesanan (order). Ini
disesuaikan dengan kondisi sistem yang ada
pada retail Miroglio, apabila melakukan order
itu melalui distribusi pusat pakaian dan tidak
melakukan order di produsennya langsung. Karena jumlah stok persediaan distribusi pusat
selalu dapat memenuhi order barang yang dipesan oleh retail Miroglio, baik jenis maupun
volumenya, sehingga tidak ada backlog.

Sterman (2000) menjelaskan empat representasi

setara atau ekuivalen dengan struktur stock dan
flow: Hidraulic Metaphor, Stock-flow Diagram,
Integral equation, dan Differential equation,
dapat dilihat pada gambar 1. Dalam Hydraulic
Metaphor, stcok diwakili melalui air di bak
mandi setiap saat. Jumlah air di bak mandi baik
meningkat (air yang mengalir melalui keran)

Dari identifikasi kondisi sistem retail yang diamati, menggunakan backlog sebagai variabel
level dalam membuat diagram stock and flow
untuk analisa simulasi sistem dinamik, yang
mengakumulasi perbedaan antara tingkat

254

Junaedi dkk., Menilai Dampak Penerapan Teknologi RFID terhadap Kegiatan Penjualan Bisnis Retail...

atau menurun (air yang mengalir keluar melalui
saluran pembuangan), tidak termasuk faktorfaktor luar seperti penguapan. Untuk stock and
flow diagram telah memiliki makna matematika

tidak ambigu sebagai stock terakumulasi flow
nya. Stok meningkatkan arus masuk melalui
bahan dan penurunan arus keluar melalui
materi. Untuk Integral equation menggambarkan prinsip saham-aliran yang sama, sebagai
Stock baru (t) didefinisikan melalui Stock awal
(t0) ditambah semua Inflow (s) dikurangi semua
Outflow (s) antara t0 waktu dan waktu t . Dan
untuk, Differential equation menggambarkan
perubahan tingkat bersih dari suatu stock
sebagai Inflow (t) dikurangi dengan Outflow (t).

lebih besar dari 0. Jika NPV sama dengan 0,
berarti biaya dapat dikembalikan persis sama
besar oleh proyek. Pada kondisi ini proyek tidak
untung dan tidak rugi. NPV lebih kecil dari nol,
proyek tidak dapat menghasilkan senilai biaya
yang dipergunakan dan ini berarti bahwa proyek
tersebut tidak layak dilakukan (Gray et.al,
1992).
Internal Rate of Return (IRR) menunjukkan

rata-rata
keuntungan
internal
tahunan
perusahaan yang melaksanakan investasi dan
dinyatakan dalam persen. IRR adalah tingkat
suku bunga yang membuat nilai NPV proyek
sama dengan nol. IRR secara matematis dapat
dirumuskan sebagai berikut:

(2.2)
Dimana:
i1 = tingkat diskonto yang menghasilkan NPV
positif
i2 = tingkat diskonto yang menghasilkan NPV
negative
NPV1 = NPV positif
NPV2 = NPV negative

Gambar 1. Empat representasi struktur stock and flow

(Sterman, 2000)

2.2 Uji Kelayakan Investasi
Pelaksanaan analisis finansial dari suatu proyek
dapat menggunakan metode-metode atau
kriteria-kriteria penilaian investasi. Kriteria
investasi digunakan untuk mengukur manfaat
yang diperoleh dan biaya yang dikeluarkan dari
suatu proyek. Melalui metode-metode ini dapat
diketahui apakah suatu proyek layak untuk
dilaksanakan dilihat dari aspek profitabilitas
komersialnya. Beberapa kriteria dalam menilai
kelayakan suatu proyek yang paling umum
digunakan adalah Net Present Value (NPV), dan
Internal Rate of Return (IRR). Net Present
Value (NPV) merupakan manfaat bersih yang
diterima selama umur proyek pada tingkat
diskonto tertentu. NPV dapat dirumuskan
sebagai berikut:

2.3 Pemodelan Sistem
Pada pemodelan sistem dilakukan dengan
menggunakan pendekatan sistem dinamik. Karena pada metode sistem dinamik dapat
meningkatkan pembelajaran pada sistem yang
komplek (Sterman, 2000). Pemodelan sistem
dimulai dari konseptualisasi sistem yang dilakukan melalui pembuatan model konseptual
yang digambarkan melalui diagram kausal
(causal loop diagram). Konseptualisasi sistem
digunakan untuk menggambarkan secara umum
mengenai simulasi sistem dinamik yang akan
dilakukan dari komponen atau variabel-variabel,
baik variabel yang signifikan maupun variabel
pembantu yang saling mempengaruhi perilaku
sistem.
2.4 Pengolahan Data
Pada tahap ini menjadikan model konseptual
yang dilakukan sebelumnya dengan diagram
kausal, akan diterjemahkan menjadi model sistem dinamik yang digambarkan melalui diagram
stock dan flow yang terbentuk melalui empat
komponen, yaitu: sistem, umpan balik, level dan
rate. Kemudian menentukan persama-an dari
tiap-tiap variabel sebagai formulasi pada model
dilakukan dengan cara memahami dan menguji
konsistensi model apakah sudah sesuai dengan
tujuan dan batasan sistem yang dibuat. Setelah
model dibuat selanjutnya dilakukan tahap verifikasi. Pada tahap verifikasi dilakukan pengecekan terhadap model yang dibuat, apakah

(2.1)
Dimana:
Bt = Manfaat pada tahun ke tCt = Biaya pada tahun ke tI/(I+i)’ = Discount Factor
t = Tahun (1, 2, 3, … n)
n = Umur Proyek
Ukuran ini bertujuan untuk mengurutkan
alternatif yang dipilih karena adanya kendala
biaya modal, dimana proyek ini memberikan
NPV biaya yang sama atau NPV penerimaan
yang kurang lebih sama setiap tahun. Proyek
dinyatakan layak atau bermanfaat jika NPV

255

Jurnal Sistem Informasi, Volume 4, Nomor 4, Maret 2013, hlm 253-264

model sudah sesuai yang diinginkan, masuk
akal, dan persamaan maupun satuan sudah konsisten. Selanjutnya model sistem awal disimulasikan dengan menggunakan aplikasi Vensim
DSS Versi 5.2 a.

ria dalam menilai kelayakan suatu investasi
penerapan teknologi RFID. Kemudian untuk
menentukan return on investment (ROI), dengan
menghitung payback period sebagai metode
yang mengukur seberapa cepat investasi bisa
kembali.

2.3 Validasi
Setelah itu hasil simulasi akan divalidasi untuk
memastikan bahwa model yang dibuat benarbenar dapat merepresentasikan kondisi riil sistem. Validasi model dilakukan dengan dua cara
pengujian, yaitu validasi model dengan statistik
uji perbandingan rata-rata (mean comparison)
dan validasi model dengan uji perbandingan
variasi amplitudo (% error variance) (Barlas Y,
1989).

3. HASIL dan PEMBAHASAN
PT Caladi Lima Sembilan adalah perusahaan
yang awalnya bergerak dalam bidang industri
garmen, khususnya pembuatan t-shirt (kaos)
sablon dengan merk C59. Beriringnya waktu
ternyata usaha yang dijalankan perusahaan ini
terus mengalami kemajuan pesat dilihat dari
semakin meningkatnya jumlah pesanan tiap
bulannya dan jumlah alat produksi yang dimiliki semakin bertambah, maka pada tahun 1989
PT Caladi Lima Sembilan mulai menjual
produk eceran dengan mendirikan beberapa
retail. Pada pengendalian operasional toko di
retail C59 saat ini semuanya yang mengatur
adalah kepala retail, mulai dari pengendalian
persediaan berdasarkan perencanaan kebutuhan
permintaan terhadap barang (item) melalui peramalaan penjualan bulan-bulan sebelumnya,
pengendalian pengisian jumlah barang yang
dipajang di rak-rak toko. Kepala retail juga
menentukan titik awal pemesanan kembali (reorder point) untuk segera melakukan order,
mengatur dalam mendisplay barang dengan
tema baru, menempatkan urutan pengisian barang di rak berdasarkan pengalaman pribadi
terhadap barang mana yang sering terjual pada
bulan-bulan sebelumya, dimana semua itu yang
berhubungan dengan lantai toko dibantu oleh
staf penjualan pada saat tidak ada pembeli atau
konsumen. Sedangkan pengendalian toko yang
terjadi ruang belakang toko dikerjakan oleh staf
backroom.

Uji perbandingan rata-rata (Mean Comparison)
S−A
(3.1)
E1 =
A

[

]

S = nilai _ rata − rata _ hasil _ simulasi
A = nilai _ rata − rata _ data

Dimana model dianggap valid bila E1 ≤ 5 %
Uji perbandingan variasi amplitudo
( % error
variance)
Ss − Sa
(3.2)
E2 =
Sa
Dimana model dianggap valid bila E2 ≤ 30%
2.4 Perlakuan Model
Sesuai dengan tujuan dari penelitian ini, maka
model yang telah dibuat diberi beberapa perlakuan model dengan membuat skenario struktur
model dengan penerapan RFID dengan kombinasi perubahan beberapa parameter dari variabel pengembangan model awal sistem, misalnya
perubahan parameter pada variabel assisted
sales factor. Penelitian ini bertujuan untuk
mempresentasikan pengenalan teknologi RFID
ke retail C59, dengan fokus pada penilaian keuntungan yang diperoleh operasio-nal ritel yang
efisien, dan khususnya pada peningkatan
penjualan akibat penerapan RFID.

3.1 RFID Untuk Operasional Retail
Dalam peneltian ini bertujuan untuk menilai
dampak ekonomis penerapan teknologi RFID
terhadap pertumbuhan penjualan apabila diterapkan di retail PT Caladi Lima Sembilan karena dapat meningkatkan efisensi waktu
operasional khususnya aktivitas di ruang
belakang (backroom) took, sehingga dapat
membantu melayani konsumen pada penjualan
di lantai toko. Maka dibutuhkan data sistem
RFID yang diperlukan maupun harga setiap
komponen RFID tersebut untuk diterapkan di
retail, sebagai data masukan investasi yang
dikeluarkan retail dalam perhitungan ROI dan
untuk menganalisa alur kas. Ada lima komponen utama yang dibutuhkan dalam pemasangan
sistem RFID untuk retailer, diantaranya: label
(tag), reader, printer RFID, antenna, dan aplikasi RFID.

2.5 Analisa dan Pembahasan Hasil Simulasi
Membuat analisa hasil simulasi dari pengembangan model awal sistem yang telah dibuat,
kemudian menganalisa hasil simulasi model
baru yang dibuat dengan skenario penerapan
teknologi RFID dan kombinasi perubahan parameter variabel sebagai model baru.
3.6 Analisa Alur Kas (Cash Flow)
Dari hasil simulasi model baru dengan skenario
penerapan teknologi RFID dan kombinasi perubahan parameter variabel dapat digunakan sebagai data masukan untuk menganalisa alur kas
dengan menghitung NPV dan IRR sebagai krite-

256

Junaedi dkk., Menilai Dampak Penerapan Teknologi RFID terhadap Kegiatan Penjualan Bisnis Retail...

3.2 Identifikasi Variabel Signifikan
Sebelum mengembangkan model, langkah pertama perlu dilakukan identifikasi variabelvariabel signifikan yang saling mempengaruhi
dalam model yang membentuk sistem. Identifikasi tersebut bertujuan agar pengemba-ngan
model dapat lebih terstruktur sesuai de-ngan
perumusan masalah dan tujuan penelitian. Variabel-variabel tersebut memiliki hubungan yang
interdependent satu sama lain yang menyebabkan model menjadi komplek dan sulit
diselesaikan melalui pendekatan analitis, sehingga perlu dilakukan pemodelan dengan
simulasi sistem dinamik.

-

3.3 Penyusunan Causal Loop Diagram
Langkah awal adalah penyusunan diagram
kausatik atau causal loop diagram (CLD) dimana hubungan sebab akibat antar sepasang
variabel-variabel signifikan yang saling
mempengaruhi perlu diperhatikan. CLD tersebut
menunjukkan hubungan antar variabel utama
secara garis, yang nantinya variabel utama tersebut menjadi variabel keputusan dan akan
menjadi dasar dalam penyusunan skenario
koordinasi. Pada CLD yang dibuat ini menjelaskan hubungan sebab akibat antar variabel
utama pada sistem operasional retail C59 kondisi saat ini diantaranya penjualan (sales),
pemesanan (order), dan persediaan retail (store
inventory), dan dapat dilihat pada gambar 2.
Secara umum causal loop diagram yang dibuat
terdiri dari tiga loop utama, yaitu:
- Loop pertama menggambarkan dampak
keseimbangan pada persediaan retail (store
inventory), bahwa jumlah barang dengan
tema baru (new theme items) yang dikirim
ke retail dengan sistem konsinyasi untuk
dipasarkan, mempengaruhi jumlah persediaan retail. Semakin banyak barang dengan
tema baru tidak terjual maka akan meningkatkan pengembalian barang dengan tema
baru (returnable new items) ke pabrik
manufaktur C59 sehingga meningkatkan
pula laju barang yang keluar (outgoing items
rate) selain karena penjualan.
- Loop kedua menggambarkan efek umpan
balik dari laju barang yang keluar pada
persediaan retail juga dipengaruhi oleh
penjualan. Setelah itu staf kepala retail
melakukan peramalan penjualan (sales forecast) untuk bulan berikutnya sebagai dasar
untuk pemesanan sesuai laju pemesanan (order rate) setelah ditentukan titik awal
pemesanan kembali (reorder poin). Apabila
pemesanan sudah diterima pihak pabrik C59,
maka akan dilakukan pemenuhan order (order fulfillment) dengan mengambil perse-

diaan barang di gudang pabrik. Baru setelah
itu terjadi pengiriman aktual (actual shipment) sesuai dengan jumlah pemesanan
yang diharapkan retail sehingga mempengaruhi laju barang yang masuk (incoming
items rate) dan menambah jumlah persediaan retail.
Loop ketiga, menggambarkan keseimbangan
laju pemesanan dengan pemenuhan pemesanan. Apabila jumlah pemesanan retail C59
yang diterima pihak pabrik lebih besar dari
jumlah persediaan pabrik yang tersedia,
maka akan terjadi backlog dan segera dilakukan proses produksi untuk segera dilakukan pengiriman susulan (continuation
shipment rate) supaya bisa memenuhi pengiriman aktual yang mempengaruhi laju barang yang masuk di ruang belakang retail
dan diharapkan jumlah persediaan retail sudah seperti yang diharapkan.

3.4 Penyusunan Diagram Stock and Flow
Berdasarkan dari causal loop diagram yang
dibuat, maka perlu dilakukan pengembangan
untuk menyusun Diagram stock and flow dari
model sistem disertai penyusunan formulasi
berupa persamaan matematis, aliran informasi,
fisik, parameter, dan input data baik data aktual, maupun data asumsi yang didasarkan pada
persepsi pihak retail yang diperoleh dari
pengumpulan data. Pada gambar 4, menampilkan diagram stock and flow yang dibagi menjadi tiga sub model yaitu: store inventory, order,
dan backlog. Untuk data aliran barang yang
digunakan untuk aktivitas operasional yaitu
pemesanan dan penjualan merupakan semua
jenis barang yang dijual retail C59 baik berupa
kaos, jaket, baju yang direduksi menjadi satu
jenis barang atau item.
a. Sub model store inventory
Store inventory atau persediaan retail merupakan variabel level untuk mengakumulasi perbedaan antara incoming items rate yang diterima
retail serta new theme items rate yang dikirim di
retail dua bulan sekali ditentukan sebesar 300
item dengan outgoing items rate, kemudian ditambah dengan persediaan awal retail pada awal
bulan Desember 2009 sebagai data bulan pertama pengamatan sebesar 2800 item. Untuk
incoming items rate jumlahnya sama dengan
actual shipment per bulan. Sedangkan outgoing
items rate merupakan akumulasi dari sales
dengan returnable new theme items ke pabrik
dua bulan setelah penitipan barang karena tidak
laku terjual. Outgoing items merupakan variabel
level untuk akumulasi dari tingkat barang yang
keluar per bulannya.

257

Jurnal Sistem Informasi, Volume 4, Nomor 4, Maret 2013, hlm 253-264

Sales datanya berasal dari data aktual penjualan
retail bulan Desember 2009 s/d Januari 2012
kemudian dalam penulisan persamaannya
digunakan fungsi random uniform karena pola
data penjualan memiliki nilai kontinyu dengan
kemungkinan kemunculan nilainya hampir sama
dan konstan tiap bulannya. Returnable new
theme items ditentukan dari asumsi kepala retail
yang mengatakan bahwa pengembalian barang
tema baru yang tidak terjual nilainya berkisar
antara 100-150 item, karena pengembaliannya
selang dua bulan sekali maka nilai persamaannya digunakan fungsi random uniform untuk
pengembalian barang dan fungsi pulse train
karena ada selang waktu. Actual shipment rate
persamaannya didapat dari jumlah order fulfillment rate dengan continuation shipment rate
akibat backlog. Parameter dt mewakili interval
waktu simulasi, dalam pengamatan ini, diatur
interval waktu satu bulan dan horison waktu
sama dengan dua puluh enam bulan, mulai bulan Desember 2009 s/d Januari 2012 untuk
model dasar selama periode pengamatan.

nilainya didapatkan dari hasil sales forecast
dilakukan ketika sudah mencapai reorder point
dimana nilainya dibawah dari rata-rata persediaan yang sudah ditentukan perbulannya sebesar
400. Reorder point ditentukan dari sales average per day dalam lead time, yaitu waktu yang
dibutuhkan saat order sampai pengiriman order
yang membutuhkan waktu dua hari. Kemudian
sales forecast merupakan peramalan penjualan
dengan menggunakan metode simple exponential smoothing selama periode pengamatan, yaitu 26 bulan. Order fulfillment rate besarnya
ditentukan sesuai dengan order apabila persediaan pabrik pada saat itu bisa memenuhi jumlah
order.
c. Sub model backlog
Untuk backlog merupakan variabel level yang
mengakumulasi perbedaan antara firm inventory
rate dengan continuation shipment rate apabila
tingkat order lebih besar jumlahnya daripada
tingkat persediaan pabrik. Dimana firm inventory selama pengamatan besarnya antara 500010000 barang, sehingga untuk menentukan
probabilitas jumlah tiap bulannya digunakan
random uniform.
Sedangkan continuation
shipment rate nilainya sama dengan backlog.

b. Sub model order
Orders didefinisikan sebagai variabel level yang
mengakumulasi perbedaan antara order rate
dengan order fulfillment rate. Order rate

+continuation
shipment rate
loop 3

+
actual shipment

+
incoming items rate

+

order fulfillment
+
new themes items

backlog
+

orders
+

+
loop
2
loop 2

order rate
+

returnable new
theme items
+

+
+
store inventory
loop
1
loop 1
+

reorder point
+

outgoing item rate
sales forecast
+

sales

Gambar 2. Causal Loop Diagram Sistem Operasional Retail C59

258

+

Junaedi dkk., Menilai Dampak Penerapan Teknologi RFID terhadap Kegiatan Penjualan Bisnis Retail...

firm inventory
backlog

continuation
shipment rate

firm inventory rate

orders
order rate

order fullfillment
rate
month

sales forecast

reorder point

sales

lead time

sales average per
day

actual shipment

store inventory
incoming items rate

outgoing item
outgoing items rate

new theme items
rate

new theme items

returnable new
theme items

Gambar 3. Stock and flow diagram sistem operasional retail C59.
Graph for sales and order rate

Dilihat pada grafik tersebut ada beberapa bulan
antara penjualan dengan persediaan retail polanya tidak linier misalnya mulai bulan ke-23
(Oktober 2012) sampai dengan bulan ke-26
(Januari 2012), untuk penjualan naik sekitar 7%
sedangkan persediaan retail turun -52%.

4,000 item/Month
2,000 item/Month
2
2

2,500 item/Month
1,900 item/Month
2
1

1

2

2

2

2
2
1

1
2

2

2

2

1

1

1

2

1

1

1

1
1

1

1,000 item/Month
1,800 item/Month
1
sales : Current 1
order rate : Current

6

1

1
2

11
16
Time (Month)
1

2

1
2

1
2

1
2

1
2

21

1
2

1
2

1
2

3.6 Validasi model
Untuk hasil penjualan rata-rata simulasi dengan
penjualan rata-rata data aktual, serta hasil
pemesanan rata-rata hasil simulasi dengan
pemesanan rata-rata data aktual dapat dilihat
pada tabel 1 di atas. Perbandingan antara
penjualan simulasi dengan penjualan data aktual
dapat dilihat pada gambar 6. Sedangkan perbandingan antara pemesanan simulasi dengan
pemesanan data aktual dapat dilihat pada gambar 7.

26
item/Month
item/Month

Gambar 4. Grafik penjualan dan tingkat pemesanan

3.5 Hasil simulasi model dasar
Pada gambar 4 ditampilkan kondisi sales dan
order rate selama bulan ke-1 (Desember 2009)
sampai dengan bulan ke-26 (Januari 2012),
tingkat pemesanan diperoleh dari hasil peramalan penjualan pada saat kondisi persediaan retail
minimal mencapai reorder point. Pada bulan ke23 (Oktober 2012) s/d bulan ke-26 (Januari
2012), laju pemesanan dengan penjualan memiliki nilai pola yang sama cenderung naik sekitar 7% dengan nilai laju pemesanan mencapai
1949 item pada bulan Januari 2012.

Graph for sales and store inventory
4,000 item/Month
4,000 item

2,500 item/Month
2,000 item

1
1

Pada gambar 5 diterangkan kondisi sales
dengan store inventory. Persediaan retail diperoleh dari jumlah pemesanan barang yang
dikirim tiap bulan berdasarkan pemesanan
dengan jumlah barang tema baru yang dikirim
pabrik untuk dititpkan ke retail untuk promosi
tiap dua bulan sebesar 300 item yang dikurangi
penjualan tiap bulannya dengan pengembalian
barang tema baru yang terjual.

1
2

2

1
sales : Current 1
1
store inventory : Current

1
2

1
2

1
2

1
2

2
1

1
2

1
2

2

26
item/Month
2 item

Gambar 5. Grafik penjualan dan persediaan Retail

259

1

2
2

21

1
2

2
1

2

11
16
Time (Month)
1

2

1

1
2

2

6

1

2
1

1

2

1
2

2

1,000 item/Month
0 item

1

1

Jurnal Sistem Informasi, Volume 4, Nomor 4, Maret 2013, hlm 253-264

Gambar 6. Perbandingan antara penjualan simulasi dengan penjualan data aktual

Gambar 7. Perbandingan antara pemesanan simulasi dengan pemesanan data actual

Tabel 1. Rata-rata nilai hasil simulasi dan data aktual

Variabel
Penjualan
Pemesanan

Data Rerata
Simulasi
2011
1898

E2 pemesanan =│23-28│ / 28 = 0,18

Data Rerata
Aktual
2104
1890

Berdasarkan hasil di atas, semua tingkat kesalahan lebih kecil dari 30%, yang berarti bahwa
model simulasi valid.

Validasi model dengan statistik uji perbandingan rata-rata antara rata-rata penjualan
simulasi dengan rata-rata penjualan aktual adalah sebagai berikut:

3.7 Pengembangan Skenario
Sebelum melakukan pengembangan skenario,
Menurut Marco (2012) dijelaskan satu asumsi
penting dari persepsi mengenai hubungan antara
waktu yang tersedia untuk melayani pelanggan
dalam penjualan suatu retail. Bahwa semakin
banyak waktu yang dihabiskan oleh tenaga
penjualan untuk melayani pelanggan dalam
membantu mencari produk yang diinginkan,
sangat penting untuk mendorong peningkatan
penjualan. Asumsi ini menunjukkan kepada
peneliti bahwa itu akan menjadi bernilai saat
menjelajahi hubungan melalui pengembangan
skenario pada penelitian ini.

E1 penjualan=│2011-2104│ / 2104 = 0,04
Validasi model dengan statistik uji perbandingan rata-rata antara rata-rata pemesanan simulasi dengan rata-rata pemesanan aktual adalah
sebagai berikut:
E1 pemesanan = │1898-1890│ / 1890 = 0,004
Berdasarkan hasil di atas, semua tingkat kesalahan lebih kecil dari 5%, yang berarti bahwa
model simulasi valid. Untuk standar deviasi
penjualan simulasi nilainya 292, sedangkan
standar deviasi penjualan aktual nilainya 317,
maka validasi model dengan uji perbandingan
variasi amplitudo (% error variance) penjualan
adalah sebagai berikut:

Sebuah survei dilakukan di antara 850 toko Italia mengungkapkan bahwa ada persepsi di
benak manajer toko bahwa semakin banyak
waktu yang dihabiskan oleh tenaga penjualan
untuk membantu pelanggan dalam membeli
suatu barang adalah penting untuk mendorong
peningkatan penjualan. Ini mungkin disebabkan
oleh kenyataan bahwa staff assisted sales merupakan staf operasional dari bagian lain selain
staf penjualan yang diperbantukan untuk aktivitas penjualan, adalah komponen yang relevan
dari salah satu strategi penjualan.

E2 penjualan = │292-317│ / 317 = 0,08
Untuk standar deviasi pemesanan simulasi
nilainya 23, sedangkan standar deviasi
pemesanan aktual nilainya 28, maka validasi
model dengan uji perbandingan variasi amplitudo (%error variance) pemesanan adalah sebagai berikut:

260

Junaedi dkk., Menilai Dampak Penerapan Teknologi RFID terhadap Kegiatan Penjualan Bisnis Retail...

Sehingga dari asumsi tersebut dapat membantu
dalam pengembangan skenario yang dibuat,
yaitu penerapan teknologi RFID pada retail
yang bisa menekan atau mengurangi waktu
yang digunakan oleh staf backroom untuk
kegiatan operasional yang ada di backroom,
sehingga efisiensi waktu tersebut bisa
digunakan untuk membantu kegiatan penjualan
sebagai staff assisted sales untuk melayani
pelangggan dalam meningkatkan penjualan,
serta menyarankan ke kepala retail untuk
menggunakan salah satu strategi penjualan tersebut, yaitu menambah staff assisted sales time
oleh waktu staf lain, khususnya untuk retail staf
backroom membantu tenaga penjualan yang
sudah ada setelah menyelesaikan pekerjaannnya
dalam aktivitas operasional retail, misalnya
menerima dan mengecek barang yang dikirim,
pelabelan harga dll, yang dapat dipersingkat
waktunya dengan penggunaan teknologi RFID
tersebut.

prognosis atau ramalan dimana hasil dari
pengembangan skenario tersebut digunakan
untuk mengembangkan berbagai kemungkinan
alternatif dimasa yang akan datang. Untuk
melihat diagram blok skenario yang dibuat
dapat dilihat pada gambar 9.
Graph for sales scn with RFID
4,000
1

1
1

1

1

1

2,000
2

1

1
1

1

1

1
2

2

2

2

1

1

1

3,000

2

2

2

2

2

2
2

2

2

2

1,000
0
1

6

sales scn with RFID
current sales
2

11
16
Time (Month)
1

1
2

1
2

1
2

1

1

2

2

21

1
2

1
2

1
2

26
item/Month
item/Month

1
2

Gambar 9. Grafik perbandingan sales skenario dengan
RFID dengan sales awal
Graph for new theme items treatment time
0.6

Pengembangan skenario dibuat apabila model
dasar yang dibuat sebelumnya sudah valid, pada
bagian ini ditunjukkan bagaimana struktur sistem dari model dasar tadi dapat diubah dengan
menambahkan beberapa feedback loops dengan
menambahkan parameter baru dan mengubah
struktur tersebut atau disebut skenario struktur.

0.45
2

2

2

2

2

2

2

0.3
0.15
1

0
1

2
1

1

1
2

1
1

6

2
1

11

1

2
1

2

1
1

2
1

1

16

21

1

1

2

2

1

26

Time (day)

Serta bagaimana parameter model dapat diubah
untuk melihat dampak variabel yang lain dari
sistem atau biasa disebut skenario parameter.
Pengembangan skenario adalah suatu metode

new theme items treatment time : with RFID
new theme items treatment time : without RFID

1

1
2

1
2

1
2

1
2

1
2

2

Gambar 10. Perbandingan new theme items treatment
dengan dan tanpa RFID

firm inventory

firm inventory rate

backlog

continuation
shipment rate


orders
order rate

order fullfillment
rate



month



sales scn
assisted sales
factor

sales forecast

reorder point

sales

lead time

actual shipment

store inventory
incoming items rate

outgoing item

staff assisted
sales time

hours per day

ougoing items rate

new theme items
new theme
items rate
incoming items
treatment time



staff backroom
time

assisted sales

sales average per
day

new theme items
treatment time
incoming items
treatment rate

returnable new theme
items process time
price
tagging
time

returnable new
theme items
price tagging rate

inventory taking
time

inventory taking
rate
new theme items
salespersons
treatment rate
utilization


returnable new theme
items process rate

RFID



Gambar 11. Diagram stock and flow penerapan RFID di operasional retail.

261





day
day

Jurnal Sistem Informasi, Volume 4, Nomor 4, Maret 2013, hlm 253-264

a. Skenario struktur model dengan penerapan
RFID di sistem operasional retail
Pada gambar 9 ditampilkan diagram stock and
flow dengan variabel RFID sebagai penerapan
teknologi RFID pada sistem operasional retail.
Pada skenario ini mengukur potensial RFID yang
memungkinkan untuk mengurangi banyaknya
waktu yang dipergunakan staf backroom untuk
kegiatan operasional di ruang belakang retail dan
sisa waktu tersebut bisa digunakan untuk membantu waktu penjualan guna mening-katkan volume penjualan. Waktu tersebut adalah incoming
items treatment time, new theme items treatment
time, price tagging time, inventory taking time,
dan returnable new theme items.

Graph for incoming items treatment time
4
3
2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

1

1

2

2

2

2

2

2
1
1

0

1

1

1

1

1

1

6

1

1

1

11

1

1

16

1

1

1

21

26

Time (day)
incoming items treatment time : with RFID 1
incoming items treatment time : without RFID 2

1

1
2

1

1

2

2

1
2

day
day

1
2

2

Gambar 12 Perbandingan incoming items treatment time
dengan dan tanpa RFID
Graph for inventory taking time
1
2

Gambar 13 merupakan perbandingan waktu perlakuan barang tema baru dengan dan tanpa
RFID. Pada gambar 14 ditunjukkan perbandingan waktu yang dibutuhkan inventarisasi
dengan dan tanpa RFID dalam tiap bulannya.

2

0.75
2
2

0.5
2

0.25
0

1
1

1

1

1

1
1
2

6

1
2

2

1
2

1
2

11

1

1
2

1

1

16

1

2

21

2

2

1
2

1

2

day
day

26

b. Skenario parameter model tanpa
menggunakan RFID dan menggunakan assisted
sales factor
Dalam skenario ini ditentukan dalam kegiatan
penjualan retail, menggunakan asissted sales
factor, yang diperoleh dari sisa waktu staf
backroom setelah melakukan semua kegitan
operasional di ruang belakang untuk membantu
penjualan tiap bulannya tanpa penerepan
teknologi RFID. Karena untuk kondisi saat ini
waktu aktif penjualan hanya dilakukan oleh staf
penjualan tanpa ada bantuan staf lain. Untuk nilai
assisted sales factor ditentukan 0,5 yang artinya
setengah dari waktu sisa staf backroom digunakan untuk penjualan, dan setengahnya lagi bisa
dipakai untuk menyelesaikan kegiatan operasional tambahan yang lain. Pada gambar 14 menampilkan perbandingan penjualan dengan assisted sales factor tanpa dan dengan teknologi RFID
dan penjualan kondisi awal. Dari gambar tersebut
dapat dilihat rata-rata penjualan selama periode
simulasi. Untuk akumulasi dengan menggunakan
assisted sales factor tapi tanpa menggunakan
RFID nilainya 2.454 item per bulan, untuk ratarata penjualan dengan mengguna-kan assisted
sales factor dan menggunakan teknologi RFID
nilainya 2.540 item per bulan, sedangkan ratarata penjualan kondisi awal nilainya 2.011 item
per bulan.

Time (day)
inventory taking time : with RFID
inventory taking time : without RFID

1

1
2

1
2

1
2

1
2

1
2

1
2

1
2

Gambar 13 Perbandingan inventory taking time dengan dan
tanpa RFID

Gambar 14. Perbandingan waktu inventarisasi
dengan dan tanpa RFID
Graph for sales scn 1, scn 2 and current sales
4,000
3,250
1

2
1

2,500

2

1

2
1

1

1,750

1

3

3

2

2

3

1

3

3

2
1

1
2

3

1

3

1

2

1

2
2
2
1

3

3

2
1

2

2

3

2
1

3

3

3

3

3

1,000
1

6

11
16
Time (Month)

21

26

sales scn without RFID but with assisted sales factor 1
1
1
1 item/Month
sales scn with RFID
2
2
2
2
2
2
2
2
2
item/Month
current sales 3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
item/Month

3.8 Analisa Hasil Simulasi
Berdasarkan hasil simulasi, menunjukkan bahwa
pengenalan teknologi RFID di retailer C59
dengan assisted sles factor diasumsikan 0.5,
waktu staff yang tersedia untuk melayani konsumen meningkat sampai 19.2% sebagai hasil
pengurangan waktu yang digunakan oleh staf
back-room retail untuk menangani kegiatan

Gambar 15. Perbandingan penjualan dengan assisted sales
factor tanpa dan dengan teknologi RFID dan penjualan
kondisi awal.

262

Junaedi dkk., Menilai Dampak Penerapan Teknologi RFID terhadap Kegiatan Penjualan Bisnis Retail...

operasional di ruang belakang seperti waktu
tambahan dapat digunakan untuk memfasilitasi
penjualan. Hal ini menunjukkan kontribusi keuntungan kompetitif berdasarkan waktu selama
periode simulasi seperti yang ditampilkan pada
tabel 2 dibawah ini. Di sisi lain, dalam skenario
model dari assisted sales factor yang ditentukan
nilainya sama dengan 0 dikarenakan tidak disarankan staf backroom membantu penjualan dan
hanya tetap menjalankan kegiatan operasional di
ruang belakang, maka penerapan teknologi RFID
tidak berkontribusi ke pertumbuhan penjualan,
tetapi hanya memberikan kesempatan untuk
menghemat waktu tenaga kerja untuk kegiatan
operasional ruang belakang yang lebih pendek.

Tabel 2. perbandingan waktu yang digunakan kegiatan
operasional retail antara kondisi awal tanpa RFID
dengan penggunaan teknologi RFID
Operasional
Waktu perlakuan barang
yang datang
Waktu perlakuan barang
tema baru
Waktu inventarisasi
Waktu pelabelan harga
Waktu proses pengembalian barang
Ketersediaan waktu staf
backroom membantu
penjualan

a. Identifikasi Biaya
Biaya disini merupakan seluruh biaya yang
dikeluarkan retail untuk melaksanakan kegiatan
operasional penjualan dan biaya terhadap investasi teknologi RFID yang diharapkan bisa
mendatangkan penghasilan (return) tambah pada
masa yang akan datang. Biaya tersebut diklasifikasikan atas biaya investasi dan biaya operasional, dimana biaya operasional dibagi menjadi dua
yaitu biaya tetap dan biaya variabel.
b. Identifikasi Keuntungan
Apabila penerapan teknologi RFID pada kegiatan
operasional retail diasumsikan dilakukan mulai
bulan Desember 2011 sebagai bulan awal investasi. Maka dari hasil simulasi model skenario,
dapat ditentukan jumlah keuntungan yang diperoleh dari hasil penjualan yang meningkat
selama satu tahun pertama diperolehnya laba
kotor yang diterima retail C59 setelah penerapan
RFID dengan kombinasi assisted sales factor
0.5, pada bulan Januari 2012 - Desember 2012.
Untuk assisted sales factor nilainya 0.5 maksudnya adalah penjualan yang diperoleh retail merupakan hasil dari pelayanan penjualan oleh waktu
staf penjualan dibantu dengan separuh dari
ketersediaan waktu staf backroom yang meningkat akibat pengaruh RFID. Harga pokok
penjualan dari tiap barang adalah Rp 70.000,
dimana semua jenis barang diasumsikan sama
harganya. Sedangkan untuk harga jual retail dari
tiap barang adalah Rp 99.000. Maka laba kotor
yang diterima retail tiap barangnya adalah sebesar Rp. 29.000. Keuntungan tambahan merupakan selisih dari alur kas retail yang sudah menerapkan RFID dengan alur kas retail tanpa penerapan RFID tiap bulannya. Dari tabel 3
diketahui total keuntungan tambahan retail selama setahun mulai bulan Januari 2012 sampai
dengan Desember 2012 sebesar Rp 23.834.050
pada retail yang menerapkan RFID.

Tanpa
RFID
(jam)

Dengan
RFID
(jam)

Variasi
(%)

554,03

82,06

-85,18

45,51

6,74

-85,18

43,25
404,11

10,59
54,42

-75,12
-86,53

9,73

2,39

-75,43

156,23

186,25

19,2

c. Analisa Biaya dan Manfaat
Setelah komponen biaya dan manfaat diketahui,
maka analisa manfaat dan biaya bisa dilakukan
untuk menentukan apakah investasi penerapan
RFID layak atau tidak. Dalam analisa suatu investasi, terdapat dua aliran kas, cash outflow
yang terjadi karena pengeluaran-pengeluaran
untuk biaya investasi, dan cash inflow yang terjadi akibat keuntungan yang dihasilkan oleh
setelah investasi. Metode yang digunakan dalam
analisa manfaat dan biaya adalah perhitungan
payback period, perhitungan NPV, dan perhitungan IRR. Dari hasil perhitungan diketahui sisa
investasi bulan ke-10 sebesar Rp. 2.049.100 tertutup oleh keuntungan bulan ke-10 sebesar Rp.
8..456.200 sehingga untuk menghitung jumlah
hari pada bulan ke-10 adalah hasil pembagian
dari Rp. 2.049.100 dengan Rp. 8.456.200 dan
diperoleh hasil 0.24, berarti bahwa payback period investasi teknologi RFID pada retail adalah
9 bulan 7 hari, sebagai waktu pengembalian investasi RFID. Untuk perhitungan NPV, diperoleh
nilai NPV sebesar Rp 15.792.865 perbulan, atau
sama dengan Rp. 189.514.386 pertahun, berarti
nilai NPV > 0 sehingga untuk investasi RFID
pada retail diterima atau layak untuk diterapkan.
Tabel 3. Keuntungan tambahan retail setelah
penerapan RFID
Bulan
Dec-11
Jan-12
Feb-12
Mar-12
Apr-12
May-12
Jun-12
Jul-12
Aug-12
Sep-12
Oct-12
Nov-12
Dec-12

263

Alur kas
dengan RFID
(Rp)
65.410.100
67.254.600
43.486.900
49.521.050
46.912.400
55.924.100
57.610.500
44.593.600
60.482.650
59.033.400
46.490.800
64.753.950

Alur kas
tanpa RFID
(Rp)
66.411.000
59.538.000
33.235.000
40.021.000
37.208.000
47.184.000
49.011.000
34.685.000
52.288.000
50.577.000
36.715.000
57.103.000
Total keuntungan

Keuntungan
(Rp)
- 73.664.000
-1.000.900
7.716.600
10.251.900
9.500.050
9.704.400
8.740.100
8.599.500
9.908.600
8.194.650
8.456.400
9.775.800
7.650.950
23.834.050

Jurnal Sistem Informasi, Volume 4, Nomor 4, Maret 2013, hlm 253-264

Kemudian dari hasil perhitungan IRR, menunjukkan nilai IRR sebesar 4,21% perbulan atau
sama dengan 50,52% pertahun. Nilai IRR lebih
besar dari tingkat bunga diskonto yang nilainya
15% atau dengan kata lain bahwa usaha ini akan
memberikan pendapatan rata-rata setiap tahun
dari modal yang telah diinvestasikan sebesar
50,52%. Artinya dengan biaya opportunity of
capital sebesar 15%, usaha ini sangat layak dilaksanakan karena memberikan pendapatan ratarata sebesar 50,52% per tahun dari modal yang
ditanamkan.

yang lain, selain untuk peningkatan volume
penjualan tetapi juga untuk meminimalkan
jumlah stok persediaan di gudang, pengendalian
persediaan secara real time, kemampuan cerdas
dalam menangkap selera pelanggan terhadap
permintaan suatu barang yang diinginkan, serta
untuk mengoptimalkan pengisian barang di rak.
Analisa manfaat dan biaya terhadap suatu investasi yang dilakukan khususnya untuk investasi
RFID, juga dapat dikembangkan dengan
melakukan analisa sensitivitas terhadap tingkat
suku bunga pinjaman jika perusahaan yang
melakukan
investasi
tersebut
modalnya
menggunakan pinjaman dari Bank, serta mempertimbangkan kondisi makro ekonomi misalnya
pada kondisi perekonomian yang cenderung
stagnan atau meningkat.

4. KESIMPULAN DAN SARAN
Teknologi RFID memungkinkan untuk mengotomatisasi dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melakukan berbagai kegiatan
operasi ruang belakang yang dilakukan oleh staf
backroom, sehingga, dapat menambah ketersediaan waktu staf backroom untuk membatu staf
penjualan secara efektif dalam melayani pelanggan yang merupakan sumber potensi penjualan
dan peningkatan pendapatan.

8. DAFTAR RUJUKAN
Barlas, Y., Multiple tests for validation of system
dynamics type of simulation models, European Journal of Operational Research
1989;42:59-87

Apabila assisted sales factor yang ditentukan
nilainya sama dengan 0, yang berarti tidak
digunakannya
staf
backroom
membantu
penjualan dan hanya tetap menjalankan kegiatan
operasional di ruang belakang, maka penerapan
teknologi RFID tidak berkontribusi langsung ke
pertumbuhan penjualan, tetapi hanya memberikan kesempatan untuk menghemat waktu
tenaga kerja untuk kegiatan operasional ruang
belakang yang lebih pendek saja.

Forrester, J.W.,1961.Industrial Dynamics.MIT
Press,Cambridge,MA.
Forrester, J..W., (1968). Principles of Systems.
Pegasus Communication, Inc. New York.
Gaukler et al., 2007 G.M. Gaukler, R.W. Seifert,
W.H. Hausman, Item RFID in the retail
supply chain Production and Operations
Management, 16 (1) (2007), pp. 65–76
Gray, C., Payaman, S., Lien K, P.F.L. Maspaitella, R.C.G., Varley. 1992. Pengantar Evaluasi Proyek. Edisi Kedua. Penerbit
Gramedia, Jakarta.

Analisa kelayakan terhadap suatu investasi
dengan menggunakan perhitungan beberapa analisa finansial biaya dan keuntungan seperti payback period, net present value, dan internal rate
of return, memang dapat dimanfaatkan dalam
membantu
mengambil
keputusan
dalam
menetapkan kelayakan secara ekonomis dari
suatu investasi terutama investasi RFID. Dari
analisa tersebut, diperoleh untuk hasil payback
period investasi teknologi RFID pada penelitian
ini adalah 9 bulan 7 hari sebagai lamanya
pengembalian investasi. Nilai net present value
sebesar Rp 15.792.865,- perbulan, atau sama
dengan 189.514.386,- pertahun,- dimana nilai
tersebut lebih besar dari 0 berati investasi tersebut layak diterima. Sedangkan untuk nilai internal rate of return sebesar 4,21% perbulan atau
sama dengan 50,52% pertahun, dan nilainya
lebih besar dari tingkat suku bunga diskonto
yang besarnya 15%, sehingga investasi diterima.

Marco A.D., Cagliano A. C., Nervo M., Rafele
C., 2012. Using system dynamics to assess
the impact of RFID technology on retail
operation. International Journal of Production Economics 135, 333-344.
Muhammadi, Erman Aminullah, Budhi Soesilo,
(2001). Analisis Sistem Dinamik : Lingkungan Hidup, Sosial, Ekonomi, Manajemen. UMJ Press. Jakarta.
Sterman, John D., (2000). Bussines Dynamics.
Massachussets Institute of Technologies.
USA
Sushil, (1993). System Dynamics : A Practical
Approach for Managerial Problems. Wiley
Eastern Limited.

Model simulasi sistem dinamik yang digunakan
pada penelitian ini untuk menilai dampak RFID
pada penjualan di retail, dapat juga dikembangkan dengan memperhatikan pengaruh RFID

264