## PERANCANGAN JARINGAN RANTAI PASOK SAMPAH ORGANIK MENJADI PAKAN TERNAK LELE: STUDI KASUS NUSANTARA RECYCLING CENTER,

## SEMARANG
Sintya Septiani Budisetio 1) , Ratih Setyaningrum 2) , Pramudi Arsiwi 3) , Dewi Agustini Santoso 4) , Dian Retno Sawitri 5)
1,2,3,4) Program Studi Teknik Industri Universitas Dian Nuswantoro
5) Program Studi Teknik Elektro Universitas Dian Nuswantoro e-mail: 1) sintyaseptiani98@gmail.com, 2) ratih.setyaningrum@dsn.dinus.ac.id,
3) pramudi.arsiwi@dsn.dinus.ac.id, 4) dewi@dsn.dinus.ac.id, 5) drsawitri@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Sampah  organik  saat  ini  jumlahnya  mencapai  60%  dari  produksi  sampah  setiap  harinya.  Di Kota Semarang, terutama di Kelurahan Kalipancur yang memiliki kepedulian tinggi terhadap permasalahan lingkungan dan memiliki kesiapan di segala aspek, menjadi objek penelitian ini yang juga merupakan lokasi usaha NRC. Permasalahan usaha NRC yaitu kesulitan mengelola alur  supplier  bahan  sampah  organik  padahal  potensi  jumlah  sampah  organik  di  wilayah tersebut  melimpah.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  persebaran  potensi  supplier sampah di Kelurahan Kalipancur dan merancang jaringan rantai pasok dari supplier sampah sampai  ke  end  customer  untuk  peningkatan  kapasitas  produksi  NRC.  Metode  penelitian  ini menggunakan  metode  transportasi  Least  Cost  untuk  optimalisasi  jaringan  rantai  pasok  NRC dan  melakukan  simulasi  dengan  Software  Arena.  Metode  Least  Cost  sering  digunakan  untuk optimalisasi  transportasi.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  Solver  dan  metode Least Cost, diputuskan bahwa NRC meningkatkan kapasitas produksi dari 1 workshop menjadi 3 workshop sehingga total demand pakan ternak dalam sebulan yaitu 28675 kg terpenuhi dan kapasitas  produksi  masih  tersisa  7205  kg  sampah  pada  workshop  1.  Jaringan  rantai  pasok NRC  ini  kemudian  disimulasikan  menggunakan  ARENA  untuk  validasi  jaringan  rantai  pasok yang terpilih. Skenario rantai pasok NRC diharapkan akan membantu untuk memetakan supply sampah organik sehingga kebutuhan material untuk memproduksi pakan lele akan terpenuhi. Dampaknya,  jika  material  sudah  tersedia  dan  3  workshop  beroperasi  dengan  baik  maka produksi pakan lele akan lebih optimal.
Kata kunci: Sampah organik, Jaringan rantai pasok, pakan lele, Least Cost, Arena.

## ABSTRACT
Organic  waste  is  currently  reaching  60%  of  daily  garbage  production.  Semarang  city, especially  in  Kalipancur  Village,  which  has  a  high  concern  on  environmental  problems  and has readiness in all aspects,  is chosen to be the object of this research because it is also the location  of  NRC.  Problem  of  NRC  are  difficult  to  manage  organic  waste  suppliers  and simulation  with  arena.  Goals  of  this  research  are  to  determine  the  distribution  of  potential waste suppliers in Kalipancur Village and design supply chain networks from waste suppliers to  end  customers  to  increase  NRC  production  capacity.  The  research  method  the  least  cost transportation  methods  to  optimized  the  NRC  supply  chain  network  and  perform  simulation with software Arena. The Least Cost method is often used to optimize transportation. Based on the  results  of  calculations  using  Solver  and  Least  Cost  method,  it  was  decided  that  NRC increased  production  capacity  from  1  workshop  to  3  workshops  so  that  the  total  demand  for 28675 kg animal feed in a month was fulfilled and the production capacity for 7205 kg of waste remained in workshop 1. NRC supply chain network then simulated using ARENA to validate the selected supply chain networks. The result of this study are expected to help map of supply of organic waste so that the material need to produce catfish feed will be fulfilled. The impact, if  the  material  is  available  and  3  workshop  operate  properly,  catfish  feed  production  will  be more optimal.
Keywords : ARENA, Supply chain, Least Cost, sampah organik.

## PENDAHULUAN
Pencemaran  lingkungan  saat  ini  paling  banyak  disebabkan  oleh  tumpukan  sampah hasil  aktivitas  manusia.  Berdasarkan  hasil  riset  terbaru  dari Sustainable  Waste  Indonesia
Sintya Septiani Budisetio, Ratih Setyaningrum, Pramudi Arsiwi, Dewi Agustini Santoso, Dian Retno Sawitri
(SWI) dalam artikel  yang ditulis CNN Indonesia pada tahun  2018, sampah setiap harinya jika  diurutkan  dari  yang  paling  banyak  jumlahnya  adalah  sampah  organik  sebanyak  60% dan  40%  sisanya  adalah  produksi  sampah  anorganik  seperti  plastik,  kertas,  besi,  kaca, kayu,  dan  sebagainya.  Di  Indonesia  sampah  belum  terkelola  dengan  baik.  Terbukti  dari riset  tersebut  bahwa  Indonesia  menghasilkan  kurang  lebih  65  milyar  kg  sampah  di Indonesia setiap harinya dan 24% sampah belum tertangani, 7% sudah terkelola, dan 69% sampah  menumpuk  di  TPA.  Tingginya  produksi  sampah  menurut  Dinas  Lingkungan Hidup  Kota  Semarang  diakibatkan  oleh  tingginya  kepadatan  penduduk  dan  urbanisasi  di Kota Semarang [1].
Nusantara Recycling Center atau yang disingkat dengan NRC adalah UMKM (Usaha Mikro  Kecil  dan  Menengah)  pertama  di  Semarang  yang  melakukan  daur  ulang  sampah organik,  penelitian  ini  juga  berguna  untuk  memaksimalkan  kapasitas  produksi  NRC. Selama  ini,  NRC  hanya  menggunakan  satu  pemasok  sampah  saja  yaitu  Pasar  Pasadena yang  hanya  memasok  sampah  rata-rata  25  kg  setiap  dua  hari,  sedangkan  NRC  memiliki kapasitas  produksi  paling  optimum  sebesar  100  kg  sampah  per  harinya  untuk  diolah sebagai maggot .
Penelitian  dengan  tema green  environment sedang  berkembang  saat  ini.  Produk ramah  lingkungan  juga  digemari  oleh  masyarakat,  salah  satu  diantaranya  produk  sabun ramah  lingkungan  [2].  Penelitian  ini  juga  mengarah  tema green  environment yang memberdayakan  potensi  sampah  organik  untuk  diproduksi  menjadi  produk  bernilai  jual yakni  pakan  lele.  Penelitian  ini  mengkaji  rantai  pasok  dari  hulu  ke  hilir  proses  produksi sampah organik menjadi pakan ternak lele. Pada penelitian ini akan mengkaji rantai pasok yang  melibatkan  supplier,  produsen  hingga end  customer .  Beberapa  penelitian  yang mengkaji rantai pasok dan supplier antara lain pada produk sabun mandi ramah lingungan [3], isu terkini supply chain  [4], strategy reverse dan Closeloop Supply chain [5], strategi pemilihan supply chain [6], efisiensi jaringan rantai pasok produk pala [7], jaringan supply chain beras [8], jaringan rantai pasok gula Kristal putih  [9] serta optimalisasi transportasi dari hulu ke hilir [10]. Terdapat pula penelitian pengelolaan sampah mandiri kemasan daur ulang Tetra Pak dengan ergonomic partisipasi [11].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  persebaran  potensi supply sampah organik di Kelurahan Kalipancur sehingga dapat merancang jaringan rantai pasok untuk peningkatan kapasitas produksi NRC ke depannya [12]. Model jaringan rantai pasok  ini  menggunakan  metode  Riset  Operasi tepatnya  metode Least  Cost yang menggunakan  media  alat  bantuan  Solver  yang  menggunakan Linier  Programming untuk membuat  model  matematis  dari  jaringan  rantai  pasok  dan  disimulasikan  menggunakan software ARENA sebagai validasi jaringan rantai pasok yang telah dibuat.

## METODE PENELITIAN Objek Penelitian
Penelitian  dengan  judul  “Perancangan  Jaringan  Rantai  Pasok  Nusantara  Recycling Center di Kelurahan Kalipancur, Ngaliyan, Semarang” ini dilaksanakan di Workshop NRC yang  berada  di  Jalan  Candi  Mutiara  Raya  no.  1234,  Kelurahan  Kalipancur,  Kecamatan Ngaliyan,  Semarang.  Perusahaan  pusat  yaitu  CV.  Nusantara  Recycling  Center  (NRC) sendiri berlokasi di Jalan Gedong Songo 2 no 27, Manyaran, Semarang Barat 50149, Kota Semarang,  Jawa  Tengah.  Objek  penelitian  yang  diteliti  pada workshop NRC  adalah persebaran  titik  potensial supplier sampah  serta  konsep  bisnis  rantai  pasok  pengelolaan sampah  organik  di  wilayah  Kelurahan  Kalipancur.  Penelitian  ini  dimulai  dari  bulan November 2019 hingga Februari 2020.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilaksanakan pada bulan Desember 2019 di workshop NRC yang berlokasi  di  Kelurahan  Kalipancur.  Data  yang  dibutuhkan  dibagi  menjadi  dua  kelompok yaitu data primer dan data sekunder. Data primer merupakan data yang didapatkan dengan pengamatan  terhadap  objek  penelitian  secara  langsung,  dalam  hal  ini  adalah  NRC  dan warga Kelurahan Kalipancur dengan studi lapangan dan wawancara tidak terstruktur secara langsung. Data primer yang diambil antara lain:
1. Jumlah kepala keluarga setiap RW di Kelurahan Kalipancur.
2. Jumlah  lokasi  pengumpulan  sampah  untuk  setiap  RW  di  Kelurahan  Kalipancur. Persebaran titik supplier sampah di Kelurahan Kalipancur.
3. Persebaran titik supplier sampah di Kelurahan Kalipancur.
4. Jarak supplier sampah di setiap RW di Kelurahan Kalipancur ke NRC.
5. Jarak NRC ke peternak pembeli pakan ternak olahan NRC.
6. Berat sampah organik setiap kepala keluarga Kelurahan Kalipancur.
Sedangkan  data  sekunder  dikumpulkan  melalui  pengamatan  secara  tidak  langsung terhadap  objek  penelitian,  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  yang  sudah  ada  baik  dari NRC maupun dari Kelurahan Kalipancur. Data sekunder yang dibutuhkan antara lain [13]:
1. Mode transportasi yang digunakan untuk pengangkutan sampah.
2. Biaya operasional pengangkutan sampah di Kelurahan Kalipancur.
3. Data pembeli maggot hasil olahan NRC.

## Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan dan analisis data dibagi menjadi dua yaitu pengolahan dan analisis data jaringan  serta  pengolahan  dan  analisis  data  rantai  pasok.  Untuk  pengolahan  dan  analisis data  jaringan  dilakukan  dengan  pembuatan  jaringan  rantai  pasok  dari supplier sampah organik  di  Kelurahan  Kalipancur  (hulu)  hingga  ke end  customer NRC  (hilir).  Sedangkan pengolahan  dan  analisis  data  rantai  pasok  terdiri  dari  penentuan  alur  transportasi  sampah dari supplier sampah ke NRC, penentuan jalur transportasi terpendek dengan metode Least Cost dan Solver yang menggunakan model matematis Linier Programming [14,15].

## HASIL DAN PEMBAHASAN Model Rantai Pasok NRC di Kalipancur
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  diperlukan  untuk  memperoleh  data  yang menjadi  dasar  penulis  merancang  jaringan  rantai  pasok  sampah  organik  saat  ini  beserta usulan  jaringan  rantai  pasok  untuk  NRC.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  observasi lapangan dan wawancara tidak terstruktur dengan pemilik NRC secara langsung.

## 1. Alur Pengangkutan Sampah di Kelurahan Kalipancur
Kelurahan Kalipancur terbagi menjadi 13 RW dengan pembagian luas wilayah dapat dilihat pada Gambar 4.2. Untuk RW 1-4 merupakan daerah perkampungan di mana banyak ibu rumah tangga yang aktif beraktivitas di rumah, sedangkan RW 5-13 merupakan daerah perumahan yang kebanyakan ibu rumah tangga ikut bekerja sehingga hanya menghabiskan waktu di rumah sore atau malam hari. Sampah diangkut dari setiap RW dalam waktu tiga hari  sekali.  Pengangkut  merupakan  pihak  swasta  yang  setiap  pengangkutnya  menangani pengangkutan sampah di 4 RW. Sampah yang sudah diangkut kemudian dibuang ke TPA Jatibarang, Semarang. Alur pengangkutan sampah organik di Kelurahan Kalipancur dapat dilihat pada Gambar 1 yang disimulasikan menggunakan ARENA seperti pada Gambar 2. Pada  Gambar  1  menunjukkan  alur  pengangkutan  sampah  dan  Gambar  2  menunjukkan simulasi menggunakan software Arena.
Sintya Septiani Budisetio, Ratih Setyaningrum, Pramudi Arsiwi, Dewi Agustini Santoso, Dian Retno Sawitri
Gambar 1. Alur Pengangkutan Sampah Organik di Kelurahan Kalipancur
Gambar 2. Simulasi Pengangkutan Sampah Organik di Kelurahan Kalipancur
Total  jumlah  sampah  yang  dihasilkan  dari  semua  RW  yang  ada  di  Kelurahan Kalipancur  dan  dibuang  ke  TPA  Jatibarang  adalah  19805  kg  dalam  sekali  pengangkutan. Kemudian seluruh sampah dari tiap RW diangkut untuk dibawa ke TPA Jatibarang. Setiap pengangkut sampah dapat mengangkut sampah dari 4 RW, sedangkan pengangkut sampah ke-3  mengangkut  sampah  dari  5  RW  terakhir.  Kapasitas  pengakutan  sampah  pertama sebesar  2000  kg  karena  menggunakan  truk  engkel,  sedangkan  kapasitas  pengangkutan sampah ke-2 dan ke-3 sebesar 1000 kg karena menggunakan pick up .

## 2. Skenario Rantai Pasok NRC Pertama
Data  yang dibutuhkan untuk  merancang skenario pertama rantai pasok NRC adalah data  jumlah  pasokan  sampah,  data  kapasitas workshop NRC,  dan  data  permintaan  pakan ternak. Saat ini workshop NRC memiliki 2 rak untuk pengembang biakan maggot dengan kapasitas  setiap  raknya  sebesar  2600  kg  pelet  pakan  ternak  atau  setara  dengan  3714  kg dalam  satuan  sampah.  Kapasitas  tersebut  didapatkan  dari  perhitungan  konversi  2  kg sampah dapat menjadi 1 kg maggot hidup. Kemudian 1 kg maggot hidup dapat menjadi 0.4 kg  tepung  maggot,  lalu  diberikan  bahan  campuran  sehingga  menghasilkan  0.7  kg  pakan ternak. Dalam 1 workshop dapat memuat 8 rak sehingga total kapasitas maksimal dalam 1 workshop adalah 29712 kg sampah.

## a. Data Jumlah Sampah yang Diolah dan Permintaan Pakan Ternak
Jumlah sampah yang diolah NRC sebesar 90% dari sampah yang masuk. Perhitungan sampah yang dapat diolah NRC dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Perhitungan Jumlah Sampah yang Diolah NRC
Supplier Jumlah Sampah yang Masuk (kg) Jumlah Sampah yang Diolah NRC (kg) 1 41.000 36.900 2 18.810 16.929 3 16.120 14.508 4 18.000 16.200 5 17.100 15.390 6 23.500 21.150 7 19.000 17.100 8 7.300 6.570 9 12.400 11.160 10 4.000 3.600 11 12.200 10.980 12 4.480 4.032 13 4.140 3.726 Total 178.245
Produk olahan NRC dibeli dalam bentuk  pakan ternak  yang telah dicampur dengan maggot yang  dijadikan  tepung.  Pembeli  pakan  ternak  hasil  olahan  NRC  saat  ini  ada  10 peternak termasuk MIS  dengan total  permintaan  sebesar 28675 kg setiap  bulan  yang jika dikonversi  ke  sampah  besar demand menjadi  81931  kg  sampah.  Data  konversi demand pakan ternak menjadi satuan sampah dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Konversi Demand Pakan Ternak Menjadi Satuan Sampah Peternak Demand dalam Pakan Ternak (kg) Demand dalam satuan sampah (kg) 1 375 1071 2 500 1429 3 100 286 4 500 1429 5 1.000 2857 6 5.000 14286 7 500 1429 8 7.500 21429 9 12.000 34286 10 1.200 3429 Total 81931
Sintya Septiani Budisetio, Ratih Setyaningrum, Pramudi Arsiwi, Dewi Agustini Santoso, Dian Retno Sawitri
Visualisasi  skenario  pertama  rantai  pasok  NRC  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  yang disimulasikan dengan ARENA seperti Gambar 8. Supplier terdiri dari 13 RW di Kelurahan Kalipancur  dengan  3  pengangkut  sampah  yang  masing-masing  mengangkut  4-5  RW. Perbedaan skenario awal dengan kondisi saat ini adalah munculnya NRC sebagai pengolah sampah organik menjadi pakan ternak untuk industri ternak.
Gambar 3. Skenario Pertama Rantai Pasok NRC di Kelurahan Kalipancur
Gambar 4. Simulasi Rantai Pasok NRC Skenario Pertama di Kelurahan Kalipancur

## b. Permasalahan Rantai Pasok NRC Skenario Pertama
Pada  skenario  pertama,  NRC  yang  hanya  memiliki  2  rak  atau  dengan  kata  lain kapasital  totalnya  hanya  7428  kg.  Untuk  pengembangbiakan  maggot  yang  lebih  optimal, maka diusulkan untuk meningkatkan kapasitas produksi secara maksimal  yaitu menjadi 8 rak  atau  kapasitasnya  setara  dengan  29712  kg  sampah.  Namun  kapasitas workshop NRC pada  skenario  pertama  ini  belum  dapat  memenuhi demand sebesar  81931  kg  sampah. Selain  itu  dilihat  dari  biaya  transportasi  dari supplier ke workshop yang  paling  rendah maka supplier yang  digunakan  hanya  RW  6  dan  7.  Permasalahan  ini  kemudian diselesaikan melalui skenario rantai pasok NRC kedua.

## 3. Skenario Rantai Pasok NRC Kedua
Berdasarkan permasalahan yang terjadi pada rantai pasok NRC skenario pertama dan masukan  dari  pemilik  NRC,  terdapat  3  alternatif  tempat  lainnya  untuk  membangun workshop di  lokasi  yang  berbeda-beda  untuk  peningkatan  kapasitas  produksi  NRC. Masing-masing workshop memiliki kapasitas produksi sebesar 29712 kg sampah.
a. Pemodelan Rantai Pasok NRC Skenario Kedua
Untuk  membangun  jaringan  rantai  pasok  usulan  NRC  diperlukan  identifikasi parameter  dan  batasan  dari  model  itu  sendiri.  Berikut  ini  merupakan  parameter  yang diperlukan dalam model:
S : Jumlah supplier potensial (1, 2, 3,…, 13)
P : Jumlah workshop potensial (1, 2, 3, 4)
K  : Jumlah konsumen potensial (1, 2, 3,…, 10) ks s : Kapasitas supplier (ks 1 , ks 2 , ks 3 ,…, ks 13 ) ks p : Kapasitas produksi workshop (ks 1 , ks 2 , ks 3 , ks 4 ) d k : Demand konsumen (d 1 , d 2 , d 3 ,…, d 10 ) cs sp : Biaya pengadaan barang per unit ( transportation cost) dari supplier ke workshop cp pk : Biaya pengadaan barang per unit ( distribution cost) dari workshop ke konsumen
Variabel Keputusan:
Xs sp : Jumlah bahan baku yang dikirim dari supplier ke workshop Xp pk : Jumlah barang yang dikirimkan dari workshop ke konsumen
Batasan Model:
Min z  =
∑ 𝑓𝑝 p 𝑦𝑝 p + ∑ ∑ 𝑐𝑠 sp 𝑥𝑠 sp +   ∑ ∑ 𝑐𝑝 pk 𝑥𝑝 pk 𝑝∈𝑃 𝑠∈𝑆 𝑝∈𝑃 𝑠∈𝑆 𝑝∈𝑃
(1)
∑ 𝑋𝑠 sp 𝑝∈𝑃 ≤ 𝑘𝑠 s , ∀𝑠  ∈ 𝑆 (2)
∑ 𝑋𝑝 pk 𝑘∈𝐾 ≤ 𝑘𝑝 p 𝑦𝑝 p , ∀𝑝  ∈ 𝑃 (3)
∑ 𝑋𝑝 pk
𝑝∈𝑃 ≥ 𝑑 k , ∀𝑘  ∈ 𝐾 (4)
∑ 𝑋𝑠 sp 𝑠∈𝑆 = ∑ 𝑋𝑝 pk 𝑘∈𝐾 ≤ 𝑘𝑠 s , ∀𝑝  ∈ 𝑃 (5)
𝑥𝑠 sp , 𝑥𝑝 pk ≥ 0 , 𝑦𝑝 p ∈   {0,1} (6)

## b. Olah Data Rantai Pasok NRC
Data  yang  dimasukkan  ke  dalam  Solver  untuk  mendapatkan  nilai  Z  yang  paling minimal  antara  lain  data transportation  cost , distribution  cost , demand ,  dan  kapasitas produksi.  Model  matematis  parameter  dan  batasan  model  yang  telah  diidentifikasi sebelumnya kemudian dimasukkan ke dalam Solver yang nantinya diproses menggunakan Simplex  Linear  Programming .  Input  Solver  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  yang menunjukkan  persamaan  matematis  dan  kontrain  dalam  penyelesaian  simplex  linier programing.
Sintya Septiani Budisetio, Ratih Setyaningrum, Pramudi Arsiwi, Dewi Agustini Santoso, Dian Retno Sawitri

## Gambar 5. Parameter dan Batasan yang Diinput dalam Solver
Fixed  Cost (FC) workshop didapatkan  dari  penjumlahan  perkalian fixed  cost workshop dengan  bilangan  biner  yang  merupakan  keputusan workshop mana  yang  akan dibangun. Jumlah fixed cost workshop yang didapatkan dari perhitungan adalah sebesar Rp 20.625.000. Untuk transportation cost didapatkan dari penjumlahan perkalian antara biaya transportasi  per  unit  dengan  jumlah  barang  yang  dikirimkan  dari supplier ke workshop . Nilai transportation  cost dari  hasil  perhitungan  adalah  sebesar  Rp  1.269.456.  Sedangkan distribution  cost didapatkan dari penjumlahan perkalian antara biaya transportasi  per unit dengan jumlah barang yang dikirimkan dari workshop ke peternak. Nilai distribution cost dari hasil perhitungan adalah sebesar Rp 125.291. Total biaya dari kesuluruhan biaya yang dihitung menggunakan Solver adalah sebesar Rp 22.019.747 seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Keseluruhan Biaya FC Workshop 20.625.000 Transportation Cost 1.269.456 Distribution Cost 125.291 Total biaya 22.019.747

## c. Meminimasi Biaya Menggunakan Metode Least Cost
Selain  melakukan  minimasi  biaya  menggunakan  Solver  Excel  2013,  penulis  juga menggunakan  metode Least  Cost untuk  menemukan  biaya  paling  minimal  yang  harus dikeluarkan  oleh  NRC.  Terdapat  sedikit  perbedaan  hasil  antara  pengerjaan  menggunakan Solver  Excel  2013  dan  perhitungan  manual.  Perbedaannya  terletak  pada  jumlah  sampah dari supplier yang dikirim untuk masing-masing workshop . Perbedaan pasokan sampah ini menyebabkan perbedaan transportation cost sebesar Rp 8.968.
Dengan  hanya  dibangunnya  3 workshop saja  yaitu workshop  1,  workshop  3, dan workshop  4 maka fixed  cost dikalikan  3  sehingga  totalnya  Rp  20.625.000.  Untuk transportation  cost dengan  perhitungan least  cost sebesar  Rp  1.278.424  sedangkan distribution  cost sebesar  Rp  125.291  sehingga  total  biaya  keseluruhan  adalah  Rp 22.028.715.  Perhitungan  total  biaya  menggunakan  metode least  cost dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Total Biaya dengan Metode Least Cost FC Rp20.625.000 TRANS Rp1.278.424 DIST Rp125.291 TOTAL  Rp22.028.715

## d. Simulasi Skenario kedua Rantai Pasok NRC Menggunakan ARENA
Visualisasi skenario kedua rantai pasok  NRC di  Kelurahan Kalipancur dapat dilihat pada Gambar 6. Perbedaannya dengan skenario pertama, NRC meningkatkan kapasitasnya dengan membangun 2 alternatif workshop lainnya  yaitu  yang berada di  Kawasan Industri Terboyo  dan  Goa  Kreo. Demand pakan  ternak  pun  lebih  banyak  dari  skenario  pertama, tidak  hanya  MIS  saja.  Lingkaran  hijau  melambangkan  proses  penyortiran  sampah sebanyak  90%  untuk  diolah  NRC.  Skenario  ini  kemudian  disimulasikan  menggunakan Arena  seperti  pada  Gambar  7.  Skenario  alur  rantai  pasok  dengan  software  Arena menunjukkan pergerakan sampah organik dari supplier hingga end customer .
Gambar 6. Skenario kedua Rantai Pasok NRC di Kelurahan Kalipancur
Sintya Septiani Budisetio, Ratih Setyaningrum, Pramudi Arsiwi, Dewi Agustini Santoso, Dian Retno Sawitri
Ga mbar 7. S ke n ario K ed ua R antai P asok NRC di Ke lura ha n Ka li pa nc u r

## 4. Analisis Akhir Rantai Pasok NRC di Kelurahan Kalipancur
Awalnya  NRC  membangun workshop di  Manyaran  dengan  mennggunakan  model rantai  pasok  sebelumnya  yaitu  supplier  (masyarakat  Manyaran)  –  bank  sampah ( distribution center ) – NRC (pabrik/ manufacturer ) – MIS ( end customer ). Namun dengan produktivitas  NRC  yang  hanya  mencapai  49%,  NRC  akhirnya  memindahkan workshop- nya  ke  Kelurahan  Kalipancur  tepatnya  di  Jalan  Candi  Mutiara.  NRC  menerima  pasokan sampah  dari  13  RW  untuk  diolah  menjadi  pakan  ternak  yang  akan  didistribusikan  ke  10 peternak  yang  berbeda,  termasuk  MIS  seperti  yang  tergambar  pada  skenario  pertama. Namun  skenario  pertama  rantai  pasok  NRC  di  Kelurahan  Kalipancur  ini  masih  kurang optimal  karena  kapasitas  1 workshop belum  mampu  memenuhi  permintaan  pakan  ternak dari  10  peternak.  Maka  dibuat  skenario  kedua  untuk  rantai  pasok  NRC  di  Kelurahan Kalipancur. Pada perhitungan skenario kedua, penulis mengusulkan penambahan kapasitas berupa 2 workshop yaitu di  Kawasan  Industri Terboyo dan daerah Goa Kreo. Dari kedua skenario  tersebut,  penulis  mengusulkan  skenario  kedua  rantai  pasok  NRC  di  Kelurahan Kalipancur karena dengan skenario kedua NRC dapat memenuhi permintaan pakan ternak dari 10 peternak tersebut.

## KESIMPULAN
Persebaran  titik  potensi supplier sampah  organik  di  Kelurahan  Kalipancur  saat  ini terbagi  menjadi  13  RW.  Alur  pengangkutan  sampah  di  Kelurahan  Kalipancur  saat  ini adalah  sampah  organik  dari  setiap  KK  diangkut  menggunakan pick  up bagi  daerah perumahan  atau  truk  engkel  untuk  daerah  perkampungan  untuk  dibuang  ke  TPA Jatibarang.  Pengangkutan  dilakukan  setiap  3  hari  sekali  dan  total  keseluruhan  ada  19805 kg sampah setiap kali pengangkutan.
Kondisi jaringan rantai pasok yang terbentuk merupakan kondisi ideal, namun dalam pelaksanaan  dilapangan  memungkinkan  perlunya  penyesuaian  dengan  kondisi  nyata  di kelurahan Kalipancur.
Jaringan  rantai  pasok  NRC  dari supplier sampah  organik  di  Kelurahan  Kalipancur hingga ke peternak ( end customer ) terbentuk atas perbandingan 2 skenario usulan jaringan rantai  pasok  yang  penulis  berikan.  Skenario  yang  terpilih  adalah  skenario  kedua  yaitu adanya penambahan kapasitas workshop NRC yang awalnya hanya 1 workshop menjadi 3 workshop . Supplier yaitu  13  RW  mengirimkan  pasokan  sampah  atau raw  material ke workshop namun  tidak  semua  pasokan  sampah  dari  RW  diolah  oleh  NRC.  NRC  hanya menggunakan 90% pasokan sampah dari RW.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  bantuan  Solver  dan  metode Least  Cost , pasokan sampah yang habis digunakan adalah dari RW 1, RW 4, RW 5, RW 6, RW 7, dan RW  9.  Lalu  terdapat  sisa  kapasitas  produksi  yaitu  pada workshop 1  sebesar  7205  kg sampah. Skenario rantai pasok NRC diharapkan akan membantu untuk memetakan supply sampah  organik  sehingga  kebutuhan  material  untuk  memproduksi  pakan  lele  akan terpenuhi.  Dampaknya,  jika  material  sudah  tersedia  dan  3  workshop  beroperasi  dengan baik maka produksi pakan lele akan lebih optimal. Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut melalui penelitian lainnya misalkan dengan tema rute transportasi dalam rantai pasok NRC di Kelurahan Kalipancur, antrian sampah yang diolah NRC, dan lain sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. CNN Indonesia, “Riset: 24 Persen Sampah di Indonesia Masih Tak Terkelola”, 2018, sumber: https://www.cnnindonesia.com/gaya-hidup/20180425101643-282-293362/ riset-24-persen-sampah-di-indonesia-masih-tak-terkelola, [Diakses tanggal 20 September 2019 pukul 15:20].
Sintya Septiani Budisetio, Ratih Setyaningrum, Pramudi Arsiwi, Dewi Agustini Santoso, Dian Retno Sawitri
[2]. Riadi, S., Rukmayadi, D, Roswandi, I., dan Wangitan, R., “Pengaruh Perbedaan Dosis NaOH  Pada  Pembuatan  Sabun  dengan  Metode  Anova  Satu  Arah  dan  Penentuan Perbandingan  3  Jenis  Minyak  Sebagai  Bahan  Utama  dengan  Metode  AHP  pada Produk  Sabun  Mandi  Ramah  Lingkungan”,  Jurnal  Teknik  Industri,  Vol.8,  No.2, pp.23-34, 2020.
[3]. Lambert, D. M. dan Cooper, M. C., “Issues in Supply Chain Managemen t ” , Industrial Marketing Management , Vol. 29, pp. 65-83, 2000.
[4]. Pochampally,  K.  K.,  Nukala,  S.,  dan  Gupta,  S.  M., Strategic  Planning  Models  for Reverse and Closed-Loop Supply Chains, New York: Taylor & Francis Group, 2009.
[5]. Probowati, A., “Strategi Pemilihan Supplier Dalam Supply Chain  Management Pada Bisnis Ritel”, Jurnal Manajemen dan Bisnis , 2011.
[6]. Runtuwene  E.  C.,  Pasuhuk  A.  S.,  dan  Jan  A.  B.  H.,  “Efisiensi  Desain  Jaringan Manajemen Rantai Pasokan Pala di Kabupaten Sangihe (Studi Kasus pada Komoditi Pala di Kecamatan Kendahe)”, Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, Vol.15 No.5, pp. 767 – 776, 2015.
[7]. South,  O.,  Sumarauw,  J.,  dan  Karuntu  M.,  “Analisis  Desain  Jaringan  Supply  Chain Komoditas  Beras  di  Desa  Karondoran  Kecamatan  Langowan  Timur  Kabupaten Minahasa”, Jurnal EMBA , Vol.5 No.2 Juni 2017, pp. 511 – 519, 2017.
[8]. Sutandi,  “Model  Jaringan  Rantai  Pasok  Pasar  Tradisional  untuk  Komoditas  Gula Kristal  Putih  di  Provinsi  Jawa  Barat”, Jurnal  Logistik  Indonesia ,  Vol.1  No.1  April 2017, pp. 7 – 16, 2017.
[9]. Kosasih,  W.,  Triyani,  V.Y.,  Ahmad  dan  Doaly,  C.O.,  “Multicriteria  Supplier Selection  Using  A  Hybrid  Fuzzy  AHP-Taguchi  Technique:  The  Case  of  Textile Industry, Jurnal Imliah Tenik Industri, Vol.8, No.2, pp. 1-11, 2020.
[10]. Oktarido,  “Aplikasi  Model  Transportasi  untuk  Optimalitas  Distribusi  Air  Galon Axogy  pada  CV  Tirta  Berkah  Sejahtera  Lembang”,  Skripsi,  Universitas  Pendidikan Indonesia, 2014.
[11]. Cahya,  Cun,  “Kelurahan  Kalipancur  Galakkan  Kelestarian  Lingkungan  Lewat  Bank Sampah”, 2018, Sumber:
https://www.suaramerdeka.com/news/baca/26617/kelurahan-kalipancur-galakkan- kelestarian-lingkungan-lewat-bank-sampah,  [Diakses  tanggal  21  Maret  2020  pukul 21:22].
[12]. Kristina,  H.J.,  Kosasih,  W.  dan  Salomon,  L.S.,  Ergononi  Partisipasi  dalam Mempromosikan  Pengelolaan Sampah Mandiri dan Daur Ulang Kemasan Tetra Pak, Jurnal Bakti Masyarakat Indonesia, Vol.2, No.2, pp. 38-48, 2020.
[13]. Pujawan, I., N., dan Mahendrawathi, Supply Chain Management , Edisi Kedua, Guna Widya, Surabaya, 2010.
[14]. Kelton, W. D. et al., Simulation with Arena Fourth Edition . New York: Mcgraw-Hill College, 2007.
[15]. Teguh,  R.,  dan  Sudiadi, Diktat  Teknik  Riset  Operasional ,  Program  Studi  Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika GI MDP Palembang, 2010.