Friday, September 5, 2014

Mengurus Infrastruktur Logistik


I Nyoman Pujawan  ;   Guru Besar Bidang Supply Chain Engineering ITS; Anggota Tim Pengembangan Sistem Logistik Nasional di Bawah Kementerian Koordinator Perekonomian

KOMPAS, 29 Agustus 2014
                                      

BEBERAPA minggu yang lalu, saya berkesempatan melintasi jalan dari Bangkok menuju ke sebuah universitas di wilayah Nakhon Ratchasima.

Jalan yang panjangnya sekitar 275 kilometer kami tempuh sekitar 3,5 jam. Jarak ini lebih kurang sama dengan jarak Surabaya-Banyuwangi. Tahun lalu, Surabaya-Banyuwangi saya lalui dengan lama perjalanan sekitar 6,5 jam. Apa yang membedakan? Jelas lebar dan kualitas jalan ataupun kepadatan lalu lintas. Jalan dari Bangkok menuju Nakhon Ratchasima di Thailand hampir sepenuhnya jalan tol yang lebar, lurus, dengan lalu lintas lebih lengang dibandingkan dengan lalu lintas Surabaya-Banyuwangi.

Ini hanya satu contoh ruas jalan yang begitu bagus di Thailand. Masih banyak ruas jalan lain yang dibangun dengan kualitas yang sama menghubungkan titik-titik ekonomi di Thailand. Hal yang sama akan kita jumpai di Malaysia. Jalan tol yang mulus, misalnya, akan kita temukan dari Johor Bahru ke Kuala Lumpur yang jaraknya sekitar 330 kilometer. Dari sekilas contoh ini, kita bisa tahu perbedaan infrastruktur logistik di Indonesia dengan beberapa negara tetangga. Belum lagi kalau kita membandingkan infrastruktur pelabuhan serta efisiensi kerja mereka.

Sudah sering sejumlah pihak di negara ini membahas pentingnya infrastruktur transportasi dan logistik. Bahkan, tahun 2012, Presiden Susilo Bambang Yudhoyono mengeluarkan Peraturan Presiden Nomor  26 Tahun 2012 tentang Sistem Logistik Nasional. Tim kerja untuk implementasi ini berada di bawah Kementerian Koordinator Perekonomian dan melibatkan beberapa kementerian teknis. Namun, perkembangan infrastruktur transportasi dan logistik di negara kita masih demikian lambat. Pertumbuhan jumlah truk dan mobil yang melintas serta kapal yang lalu lalang tak diimbangi peningkatan ruas dan kualitas jalan serta pelabuhan. Kalau ekonomi kita mau tumbuh lebih cepat dan lebih merata, suatu keharusan untuk secara serius dan besar-besaran kita meningkatkan konektivitas antarwilayah, antarpulau, dan antarsimpul-simpul ekonomi.

Infrastruktur logistik dan daya saing

Infrastruktur transportasi dan logistik yang buruk di negara kita telah menjadi penyebab tidak kompetitifnya produk domestik, terutama hasil-hasil pertanian dan perkebunan, serta maraknya produk-produk impor. Bayangkan saja, biaya untuk mengangkut kontainer dari Sumatera Barat ke Jakarta lebih mahal dibandingkan dengan biaya mengangkut kontainer yang sama dari Hongkong ke Jakarta. Artinya, kalau ada produk seperti jeruk, pisang, dan apel yang ada di wilayah Indonesia, harganya tidak akan bersaing di pasar kita sendiri karena biaya mengangkutnya sampai ke pasar lebih mahal ketimbang untuk mendatangkan produk kompetitor dari luar negeri.

Belum lagi dengan tidak adanya jaringan logistik berpendingin yang sangat diperlukan dalam pengangkutan dan penyimpanan produk-produk segar. Pembaca yang pernah lewat daerah Kintamani di Bali pasti pernah menjumpai begitu banyak petani yang menjajakan jeruk dan buah yang lain untuk dijual di pinggir jalan. Pedagangnya terlalu banyak dan yang membeli terlalu sedikit. Mungkin 80-90 persen buah itu akhirnya busuk dan terbuang. Penduduk perkotaan kita menikmati jeruk impor. Bukanlah ini ironis?

Infrastruktur transportasi dan logistik kita yang buruk sudah banyak ditulis sebagai laporan berbagai kajian, baik oleh peneliti lokal maupun internasional. Data dari USITC (2005) menunjukkan, infrastruktur logistik kita paling buruk dibandingkan dengan beberapa negara tetangga. Skor untuk pelabuhan laut, misalnya, nilai kita 5,91 (paling besar, yang berarti paling buruk) dibandingkan dengan Malaysia (4,98), Thailand (5,50), Vietnam (5,09), Filipina (4,85), dan Singapura (4,36).

Bank Dunia juga secara periodik merilis apa yang mereka namakan sebagai logistics performance index (LPI), di mana untuk 2014 kinerja logistik Indonesia di urutan ke-53 dunia. Bandingkan, misalnya, dengan Malaysia yang ada di urutan ke-25, Thailand (35), Singapura (5), dan Vietnam (48). Salah satu elemen yang menjadi dasar dalam penilaian LPI adalah infrastruktur.

Besaran biaya logistik untuk negara-negara seperti Amerika berkisar sekitar 10 persen dari produk domestik bruto (PDB) mereka. Sementara Indonesia, menurut perkiraan beberapa kalangan, lebih dari 20 persen dari PDB. Infrastruktur yang buruk dan kemampuan pengelolaan yang rendah membuat begitu banyak truk yang berjalan lambat, kapal yang antre lama di pelabuhan, produk-produk yang rusak di perjalanan, ditambah lagi biaya-biaya pungutan di jalan yang membuat biaya untuk mengirim barang dari satu wilayah ke wilayah lain di Indonesia menjadi mahal.

Singapura adalah salah satu negara yang meraup pendapatan yang sangat besar dari sektor transportasi dan logistik. Pelabuhan laut dan bandar udara mereka ciptakan untuk menjadi hub di Asia. Pelabuhan Singapura memang dirancang untuk menjadi persinggahan kapal-kapal besar yang membawa barang dari Eropa atau benua lain untuk tujuan Asia atau sebaliknya. Tulisan seorang dosen MIT (Sheffi, 2012) menyatakan, pelabuhan ini melayani sekitar 200 perusahaan pelayaran (shipping lines) dan memiliki koneksi dengan sekitar 600 pelabuhan lain di dunia. Tak mengherankan jika negara yang penduduknya hanya sekitar 5 juta ini mencatat nilai impor dua kali nilai impor Indonesia.

Tentu saja impor yang besar itu tidak dimaksudkan hanya untuk memenuhi kebutuhan penduduknya karena sekitar 85 persen kontainer yang datang di pelabuhan Singapura sebenarnya adalah untuk dikirim lanjut (transshipment) ke negara-negara di sekitarnya, termasuk Indonesia. Artinya, kapal-kapal yang membawa barang untuk tujuan Indonesia kebanyakan harus singgah dulu (dan membayar jasa) ke pelabuhan Singapura. Hal ini tentu saja terjadi karena pelabuhan Singapura memang sudah lama menjalin hubungan yang baik dengan shipping lines, pelabuhan lain di dunia, serta memang memiliki infrastruktur yang sangat memadai dan prosesnya efisien.

Di samping pelabuhan yang besar dan efisien, Singapura juga memiliki infrastruktur pendukung, seperti pusat-pusat pergudangan yang memadai dan dikelola oleh perusahaan-perusahaan logistik kelas dunia. Tulisan seorang peneliti bidang logistik (Tongzon, 2011) menyatakan bahwa ada sekitar 8.000 perusahaan logistik yang beroperasi di Singapura dan 17 di antaranya masuk dalam 25 perusahaan logistik terbesar di dunia.

Agenda ke depan

Salah satu rencana aksi dari sistem logistik nasional adalah membangun pelabuhan hub internasional di Kuala Tanjung. Secara posisi, tempat ini memang strategis karena dekat dengan Selat Malaka yang dilalui sekitar 30 persen kargo laut dunia. Namun, pertanyaannya, cukup besarkah energi pemerintah untuk membangun pelabuhan sekelas dengan Tanjung Pelepas atau sedikit di bawah pelabuhan Singapura? Pertanyaan kedua, cukup besarkah kemampuan menarik perusahaan pelayaran kelas dunia untuk membawa kapalnya merapat di sana nanti? Tentu ini tergantung dari apakah pelabuhannya cukup mentereng, apakah pelayanannya cukup prima, serta apakah tersedia layanan pendukung yang cukup memadai, seperti alat penampungan peti kemas yang luas dan area pergudangan (termasuk yang berpendingin).

Tentu senang mendengar berita-berita bahwa salah satu fokus pada pemerintahan Joko Widodo-Jusuf Kalla adalah membangun infrastruktur. Pembangunan infrastruktur haruslah menaruh prioritas yang sangat tinggi pada penciptaan konektivitas simpul-simpul ekonomi. Ini adalah prasyarat mahapenting untuk menciptakan pertumbuhan dan pemerataan ekonomi.

Tanpa konektivitas yang baik, pertumbuhan ekonomi hanya akan terkonsentrasi di daerah-daerah tertentu, sedangkan daerah-daerah yang terisolasi akan semakin tertinggal dari kemajuan ekonomi. Saya membayangkan ada jalan tol yang mulus dan panjang yang menghubungkan Sumatera dari utara sampai ke selatan, antarprovinsi di Sulawesi, begitu juga di pulau-pulau lain.

Gagasan yang dilontarkan oleh presiden terpilih Joko Widodo di sejumlah kesempatan kampanye dan debat mengenai tol laut juga sesuatu yang menarik. Namun, tentu pembangunan sistem transportasi dan logistik harus dilakukan secara terintegrasi. Kapal laut yang mondar- mandir barat-timur melalui beberapa titik pelabuhan di sepanjang Nusantara membutuhkan keseimbangan muatan dari satu titik ke titik lain. Jika tidak, kapal yang kembali ke arah barat dari wilayah timur Indonesia akan sering kosong, yang lagi-lagi mengakibatkan biaya angkut yang tinggi. Pembangunan wilayah timur harus lebih cepat, pusat-pusat produksi harus digenjot agar ada keseimbangan muatan antara barat dan timur. Di samping itu, perlu dipikirkan pula membangun pintu impor di wilayah timur sehingga kargo yang datang dari sebagian Asia Pasifik dan Amerika masuk di pintu Indonesia timur. Ini akan menyeimbangkan muatan barat-timur dan memberikan peluang untuk munculnya pusat-pusat pertumbuhan di wilayah timur.

Tentu ini bukanlah gagasan yang mudah untuk direalisasikan. Ada banyak fasilitas pendukung yang juga harus dibangun. Saya teringat hasil wawancara saya terhadap sebuah pelaku usaha yang mengirim barang ke banyak pelabuhan di wilayah timur Indonesia yang mengeluhkan sering listrik pada dan mengganggu kelancaran operasi pelabuhan. Artinya, infrastruktur harus dibangun sebagai suatu sistem yang terintegrasi, termasuk pasokan listrik yang juga harus mencukupi. Untuk merealisasikan hal yang sangat penting, besar, dan kompleks ini, pemerintah membutuhkan kementerian yang khusus menangani permasalahan infrastruktur, transportasi, dan logistik secara terintegrasi. Tugas-tugas ini sekarang mungkin tersebar di banyak kementerian, seperti Kementerian Pekerjaan Umum dan Kementerian Perhubungan. Namun, harus dibuat lebih fokus dan terintegrasi dengan anggaran yang jauh lebih besar.

Tuesday, September 2, 2014

Forecasting (Metode Peramalan)


Peramalan (forecasting) : adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan data historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk model matematis.

Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan tergantung dari data dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain :


Peramalan berdasarkan jangka waktu :
1. Peramalan jangka pendek ( kurang satu tahun, umumnya kurang tiga bulan : digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, jumlah TK, tingkat produksi),
2. Peramalan jangka menengah ( tiga bulan hingga tiga tahun : digunakan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana operasi),
3. Peramalan jangka panjang ( tiga tahun atau lebih, digunakan untuk merencanakan produk baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta pengembangan).

Peramalan berdasarkan rencana operasi
1. Ramalan ekonomi : membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan indikator perencanaan lainnya,
2. Ramalan teknologi : berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan  produk baru,
3. Ramalan permintaan : berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi, kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan.


Peramalan berdasarkan metode / pendekatan :
1. Peramalan kuantitatif, menggunakan berbagai model matematis atau metode statistik dan  data historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan,
2. Peramalan kualitatif, menggunakan intuisi, pengalaman pribadi dan berdasarkan pendapat (judment) dari yang melakukan peramalan


Metode peramalan:
Peramalan berdasarkan metode terbagi menjadi 2 yaitu:

1. Metode Kuantitatif
Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu :

1.1.  Model seri waktu / metode deret berkala (time series)  metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu,
1.2.  Model / metode kausal (causal/explanatory model), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (independent variable).

1.1. Model Seri Waktu / Metode deret berkala, terbagi menjadi :
1.1.1. Rata-rata bergerak (moving averages),
1.1.2. Penghalusan eksponensial (exponential smoothing),
1.1.3. Proyeksi trend (trend projection)


Penjelasan:

1.1.1. Rata-rata bergerak (moving averages),
Rata-Rata Bergerak Sederhana (simple moving averages) : bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil  :
Rata-Rata Bergerak Tertimbang (weighted moving averages) : apabila ada pola atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru :

1.1.2. Penghalusan eksponensial (exponential smoothing),
Penghalusan Eksponensial : metode peramalan dengan menambahkan parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal dari pembobotan/timbangan (faktor penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang berbentuk eksponensial.

1.1.3. Proyeksi trend (trend projection)
Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis.


1.2. Model / metode kausal (causal/explanatory model)
Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu. Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri dari :

Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik least squares yang dianalisis secara statis.

Model Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang.
Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek.
Peramalan menggunakan metode regresi:

Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan.

Hal- hal yang perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi- kondisi seperti :

Adanya informasi masa lalu
Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk data (dikuantifikasikan)
Diasumsikan bahwa pola data yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang.
Adapun data- data yang ada dilapangan adalah :

Musiman (Seasonal)
Horizontal (Stationary)
Siklus (Cylikal)
Trend
Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu :

Analisi deret waktu(Time series), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan variabel waktu
Analisis Cross Section atau sebab akibat (Causal method), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi.
Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu dengan metode regresi sederhana yaitu :

Analisis deret waktu untuk regresi sederhana linier
Analisis deret untuk regresi sederhana yang non linier
Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti:

Y = F (x)

Dimana :

Y = Dependent variable (variabel yang dicari)
X = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)

Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut :

Y = a + b x

Dimana a dan b adalah merupakan parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat digunakan dengan menggunakan rumus :

a
kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus :

b

2. Metode Kualitatif

Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif, dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknik/metode peramalan, yaitu :

Juri dari Opini Eksekutif : metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer puncak/top manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan model-model statistik.

Gabungan Tenaga Penjualan : setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provinsi dan nasional untuk mencapai ramalan secara menyeluruh.

Metode Delphi : dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih profesional sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati aktualnya.

Survai Pasar (market survey) : Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potensial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung.


Memantau Ramalan

Bila peramalan sudah selesai, yang paling adalah tidak melupakannya. Sangat jarang manajer yang ingin mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tidak akurat, tetapi perusahaan perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel yang diuji) secara signifikan berbeda dari yang diproyeksikan.
Salah satu cara untuk memantau peramalan  guna menjamin keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah.

Isyarat Arah (Tracking Signal) : adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai aktual dengan baik

Isyarat Arah, dihitung sebagai jumlah kesalahan ramalan berjalan (running sum of the forecast error, RSFE) dibagi dengan deviasi absolut mean (MAD)


Prosedur Peramalan

Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah:

Mendefinisikan Tujuan Peramalan
Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu permintaan.

Membuat diagram pencar (Plot Data)
Misalnya memplot demand versus waktu, dimana demand sebagai ordinat (Y) dan waktu sebagai axis (X).


Memilih model peramalan yang tepat

Melihat dari kecenderungan data pada diagram pencar, maka dapat dipilih beberapa model peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut.


Melakukan Peramalan

Menghitung kesalahan ramalan (forecast error)
Keakuratan suatu model peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai data yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktual dan nilai ramalan disebut sebagai “kesalahan ramalan (forecast error)” atau deviasi yang dinyatakan dalam:

et = Y(t) – Y’(t)

Dimana : Y(t)  = Nilai data aktual pada periode t

Y’(t) = Nilai hasil peramalan pada periode t

t       = Periode peramalan

Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Sum of Squared Errors) dan Estimasi Standar Error (SEE – Standard Error Estimated)

SSE = S e(t)2 = S[Y(t)-Y’(t)]2

Memilih Metode Peramalan dengan kesalahan yang terkecil.
Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu (Uji statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut.

Melakukan Verifikasi
Untuk mengevaluasi apakah pola data menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola data sebenarnya.


METODE PERAMALAN LAINNYA

Metode Market Experiment (Percobaan Pasar)
Yaitu suatu cara untuk membuat peramalan permintaan dengan melakukan uji coba pada segmen atau bagian pasar tertentu. Uji coba dilakukan dengan memberikan perlakuan tertentu terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk produk baru atau produk yang mengalami inovasi atau pengembangan.

-          Contoh: Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara gratis selama 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produk tersebut atau memberi diskon saat produk ini launching. Setelah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual secara stabil pada harga Rp 4.000,00 karena termasuk produk baru oleh karena itu tetap dijual di bawah harga pasar agar dapat menarik minat konsumen.


Metode Peramalan Dengan Pendekatan Marketing Research

Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (Marketing Research) karena bagian pemasaranlah yang secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan yang sering digunakan yaitu:

-          Survey Pelanggan

Survey pelanggan merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen secara langsung atau memberikan kuisioner yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer telephone atau alamat pada suatu produk agar konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran ataupun kritik.


Sumber :
http://vebyenandes.wordpress.com

Related Posts