Medina, Shavira and Wike Agustin P. D.,, STP. M.Eng., Ph.D. and Arif Hidayat,, STP, M.AIT, Ph.D. (2021) :Pemilihan Pemasok dan Alokasi Pembelian Bahan Baku Green Bean Kopi Menggunakan Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process dan Greedy Knapsack Algorithm pada UKM Kopi Sido Luhur - Malang. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Peningkatan konsumsi kopi diakibatkan oleh peningkatan budaya minum kopi di Indonesia beberapa tahun terakhir. Hal tersebut sebanding dengan produksi kopi di Indonesia yang tinggi. Indonesia merupakan produsen kopi terbesar keempat di dunia, dengan jumlah produksi sebanyak 685.980.000 Kg pada tahun 2019 (ICO, 2021). Salah satu produsen yang memanfaatkan hasil perkebunan kopi di Malang adalah UKM Kopi Sido Luhur. UKM Kopi Sido Luhur merupakan pelaku usaha yang berlokasi di Bangelan, Kab. Malang. UKM ini memanfaatkan bahan baku greenbean jenis robusta. Bahan baku didapatkan dari pemasok yang tidak tetap, waktu dan jumlah pembelian yang tidak direncanakan, dan dengan harga yang selalu berubah. Sistem pembelian bahan baku yang tidak pasti akan memengaruhi biaya yang dikeluarkan akan berubah-ubah. Dengan permasalahan UKM yang ada sehingga tujuan dari penelitian ini, yaitu untuk memberikan alternatif pemasok dan jumlah alokasi pembelian bahan baku pada setiap pemasok sesuai dengan kebutuhan UKM Kopi Sido Luhur. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) dan Greedy Knapsack Algorithm. FAHP digunakan pada alternatif pemilihan pemasok sedangkan greedy knapsack algorithm digunakan untuk alokasi jumlah pembelian bahan baku pada masing masing alternatif pemasok. Pemilihan dari kedua metode tersebut karena, fuzzy AHP akan mengelola berbagai vii kriteria dan subkriteria yang kompleks menghasilkan bobot peringkat pemasok yang akan diolah dengan metode greedy knapsack algorithm menggunakan strategi maksimasi total value of purchasing (TVP) untuk memilih pemasok dan alokasi pembelian bahan baku. Berdasarkan hasil FAHP maka terdapat kriteria dan subkriteria yang akan dipertimbangkan dalam pemilihan pemasok. Kriteria harga mempunyai subkriteria biaya pembelian dan potongan harga, kriteria komunikasi mempunyai subkriteria kemudahan komunikasi, kecepatan respon, dan kesan. Kriteria kualitas memiliki subkriteria spesifikasi yang sesuai dan terdapat produk reject. Kriteria histori kerja memiliki subkriteria kinerja masa lalu dan jangka waktu kerja sama. Kemudian, hasil alokasi pembelian bahan baku oleh Greedy knapsack algorithm dapat mengurangi biaya pembelian bahan baku dengan selisih Rp52.000.000. Hal tersebut terjadi karena pengurangan frekuensi pembelian dengan bahan baku dapat dibeli pada 1-4 pemasok dengan mempertimbangkan banyaknya kebutuhan pembelian bahan baku. Pada hasil alokasi pembelian bahan baku di beli kepada pemasok P5, P3, P6, dan P2. Jumlah pembelian pada setiap pemasok selama 24 bulan adalah P5 sebanyak 22.021 Kg, P3 sebanyak 6.294 Kg, P6 sebanyak 537 Kg, dan P2 sebanyak 3.593 Kg. Jumlah alokasi pembelian bahan baku dapat berbeda setiap periode.
English Abstract
The increase in coffee consumption is caused by the increase in coffee drinking culture in Indonesia in recent years. This is comparable to the high coffee production in Indonesia. Indonesia is the fourth largest coffee producer in the world, with a total production of 685,980,000 Kg in 2019 (ICO, 2021). One of the producers who uses the results of coffee plantations in Malang is the UKM Kopi Sido Luhur. UKM Kopi Sido Luhur is a business company in Bangelan, Kab. Malang. This UKM uses robusta type of green bean raw material. Raw materials are obtained from suppliers who are not fixed; the time and quantity of purchases are not planned; and prices are always changing. Uncertain raw material purchasing systems will affect the costs incurred will fluctuate. With the existing problems in UKM, the purpose of this research is to offer alternative suppliers and the amount of allocation for purchasing raw materials for each supplier according to the needs of UKM Sido Luhur Coffee. This study uses the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and Greedy Knapsack Algorithm. FAHP is used for alternative supplier selection, while the greedy knapsack algorithm is used to allocate the amount of raw material purchases to each alternative supplier. The choice of the two methods is because fuzzy AHP will manage various complex criteria and sub-criteria resulting in supplier ranking weights which will be processed by the greedy knapsack algorithm method using a total value of purchasing (TVP) maximization strategy to select suppliers and allocate raw material purchases. Based on the FAHP results, there are criteria and subcriteria that will be considered in the selection of suppliers. The price criteria have sub-criteria for purchase costs and discounts. Communication criteria have sub-criteria for ease of communication, response speed, and impressions. The quality criteria have sub-criteria for the appropriate specification and reject products. The work history criteria have sub-criteria for past performance and duration of cooperation. Then, the results of the allocation of raw material purchases by the Greedy knapsack algorithm can reduce the cost of purchasing raw materials by a difference of IDR 52,000,000. This happens because of the reduction in the frequency of purchases with raw materials that can be purchased from 1-4 suppliers by considering the large number of needs for purchasing raw materials. In the results of the allocation of purchases of raw materials purchased from suppliers P5, P3, P6, and P2. Total purchases from each supplier for 24 months were P5 as much as 22,021 Kg; P3 as much as 6,294 Kg; P6 as much as 537 Kg, and P2 as much as 3,593 Kg. The amount of allocation for purchasing raw materials may vary each period.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Identification Number: | 0521100286 |
Uncontrolled Keywords: | Pemilihan Pemasok, Alokasi Pembelian, Fuzzy Analytic Hierarchy Process, Greedy Knapsack Algorithm,Supplier selection, Order Allocation, Fuzzy Analytic Hierarchy Process, Greedy Knapsack Algorithm |
Subjects: | 300 Social sciences > 338 Production > 338.1 Agriculture > 338.16 Production efficiency |
Divisions: | Fakultas Teknologi Pertanian > Teknologi Industri Pertanian |
Depositing User: | soegeng sugeng |
Date Deposited: | 19 May 2022 04:20 |
Last Modified: | 24 Sep 2024 04:04 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190623 |
Text
SHAVIRA MEDINA.pdf Download (2MB) |
Actions (login required)
View Item |