Analisis Pengendalian Persediaan Biji Kopi Robusta Sebagai Bahan Baku Kopi Bubuk Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus di UKM Kopi Bubuk Sido Luhur). Wike Agustin Prima Dania STP, M.Eng., Ph.D. dan Danang Triagus Setiawan ST, MT
| Main Author: | Azzahrah, Hannah Nur |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/186295/1/HANNAH%20NUR%20AZZAHRAH.pdf http://repository.ub.ac.id/186295/ |
Daftar Isi:
- Komoditas kopi merupakan salah satu komoditas paling unggul karena memiliki pangsa pasar yang luas dan menghasilkan berbagai macam jenis produk. Produksi kopi di Indonesia pada tahun 2019 tercatat mencapai 761,10 ribu ton dengan produksi kopi di Jawa Timur sebesar 66,70 ribu ton (BPS, 2020). Hal tersebut secara tidak langsung menjadikan setiap perusahaan pengolahan berbasis kopi untuk mampu mengendalikan persediaan bahan bakunya. UKM Kopi Bubuk Sido Luhur merupakan salah satu UKM pengolahan produk kopi bubuk yang berlokasi di Kota Malang. UKM Kopi Bubuk Sido Luhur selama ini mengendalikan persediaannya berdasarkan permintaan konsumen dan tidak ada perhitungan khusus sehingga ada kalanya pihak UKM mengalami kekurangan dan kelebihan bahan baku. Dampaknya pihak UKM harus mengeluarkan biaya kekurangan secara mendadak dan biaya penyimpanan berlebih untuk menyimpan bahan baku di gudang. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui sistem persediaan di UKM Kopi Bubuk Sido Luhur dan hasil dari penerapan metode algoritma genetika dalam meminimumkan total biaya persediaan biji kopi robusta. Dalam penelitian ini digunakan model matematika periodic review hasil modifikasi dengan The Newsboy Model yang mencakup seluruh komponen biaya persediaan. Model tersebut mempertimbangkan interval pemesanan dan jumlah persediaan maksimum yang akan dioptimalkan dengan metode algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan sebuah metode berbasis evolusi organisme dimana akan dibangkitkan angka acak sebagai calon solusi dan direproduksi untuk mendapatkan hasil yang optimal. Pengoptimasian dengan algoritma genetika vii pada penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Python 3.0. Sistem persediaan yang dilakukan oleh pihak UKM yakni dengan melakukan pemesanan setiap dua bulan sebelumnya dengan tingkat persediaan maksimum 4.800 kg. Sistem tersebut menjadikan pihak UKM harus mengeluarkan total biaya persediaan Rp3.377.727,00. Berdasarkan pengujian parameter dengan ukuran populasi 350, probabilitas crossover 0,7, probabilitas mutasi 0,4 dan jumlah generasi 590 dapat menghasilkan hasil yang optimal. Hasil optimasi dengan algoritma genetika menggunakan parameter tersebut membawa total biaya persediaan ke titik minimum Rp2.310.600,00 dengan interval pemesanan selama 3 hari dan jumlah persediaan maksimum sebesar 330 kg. Hasil tersebut dapat mengefisiensikan total biaya persediaan yang harus dikeluarkan oleh perusahaan hingga 32%.