## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928

## Model Optimasi Jaringan Rantai Pasok Pada Sistem Informasi Harga Karet Rakyat Berbasis Web
Muhammad Irvai * , Muhammad Izman Herdiansyah
Fakultas Komputer, Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1,* irvaimuhammad9@gmail.com, 2 m.herdiansyah@binadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: irvaimuhammad9@gmail.com
Abstrak− Permasalahan  rantai  pasokan  secara  tradisional  menimbulkan  pendistribusian  hasil  produksi  karet  rakyat  tidak efisien. Ruang lingkup penelitian berada di kabupaten Musi Rawas. Tujuan penelitian ini adalah mengoptimalkan rantai pasok karet rakyat dari setiap saluran rantai pasok menggunakan sistem informasi. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Linier Programming (LP).  Kapasitas alat angkut dan jam tenaga kerja dijadikan sebagai fungsi kendala sedangkan fungsi tujuannya adalah memaksimalkan keuntungan  distribusi dari setiap  saluran rantai pasok karet.  Dari hasil pengujian aplikasi Quantitative Management (QM) dengan sampel petani 1, pengumpul desa 1 dan pengumpul kecamatan 1 pada saluran pertama didapatkan solution produk jenis A yakni sebesar 625 dan keuntungan X1=8218, kemudian dikalikan jadi keuntungannya sebesar Rp. 5.136.250. Dari hasil pengujian aplikasi Quantitative Management (QM) dengan sampel petani dan pengumpul desa/kecamatan 1 pada saluran kedua didapatan solution produk jenis A yakni sebesar 500 dan keuntungan X1=7923, keuntungannya sebesar Rp. 3.961.500. Dari hasil pengujian aplikasi Quantitative Management (QM) dengan sampel petani dan UPPB 1 pada saluran ketiga didapatkan solution produk jenis B yakni sebesar 562.5 dan keuntungan X2=9897, keuntungannya sebesar Rp. 5.567.063.  Jadi dari hasil analisis menggunakan aplikasi QM, keuntungan maksimal dari rantai pasok karet rakyat kabupaten Musi Rawas terdapat pada saluran ketiga.
Kata Kunci: Optimasi; Rantai Pasok; Linier Programming; Karet; Web
Abstract −The supply chain problems have traditionally resulted in inefficient distribution of the people's rubber production. The research scope is in Musi Rawas district. The purpose of this research is to optimize the people's rubber supply chain from each supply chain channel using an information system. The method of analysis used in this research is Linear Programming (LP).  Conveyance  capacity  and  labor  hours  serve  as  constraint  functions,  while  the  objective  function  is  to  maximize distribution profits from each rubber supply chain channel. From the results of testing the Quantitative Management (QM) application with a sample of farmers 1, village collectors 1 and sub-district 1 collectors in the first channel, a solution of type A products is obtained, which is 625 and a profit of X1 = 8218, then multiplied into a profit of Rp. 5,136,250. From the results of testing the Quantitative Management (QM) application with a sample of farmers and village / sub-district collectors 1 in the second channel, it was found that the product type A solution was 500 and the profit X1 = 7923, the profit was Rp. 3,961,500. From the results of testing the Quantitative Management (QM) application with a sample of farmers and UPPB 1 in the third channel, the solution for type B products is 562.5 and the profit X2 = 9897, the profit is Rp. 5,567,063. So from the results  of the analysis using the QM application, the maximum benefit from the people's rubber supply chain in Musi Rawas district is in the third channel.
Keywords : Optimization; Supply Chain; Linier Programming; Rubber; Web

## 1. PENDAHULUAN
Areal perkebunan karet yang terdapat di Sumatera Selatan hampir tersebar di setiap kabupaten dan kota. Lahan atau area perkebunan karet di Sumatera Selatan terluas berada di kabupaten Musi Rawas, dengan luas area perkebunan mencapai 333,282 hektar dengan hasil karet 264,178 ton. Daerah terluas kedua berada di kabupaten Muara Enim dengan luas area perkebunan mencapai 220,256 hektar dan hasil karet karet sebesar 242,446 ton. [1] Hasil produksi karet di kabupaten Musirawas berasal dari tanaman karet rakyat. Jumlah dan kualitas karet karet yang  tinggi  perlu  diprioritaskan  tetapi  dalam  waktu  pendistribusian  karet  rakyat  juga  harus  diperhatikan  untuk memenuhi permintaan pabrik karet terhadap karet karet sesuai dengan kebutuhan pabrik pengolahan karet.
Rantai pasok merupakan sistem dimana suatu organisasi dapat menyalurkan barang  karet dan jasanya ke para pelanggan. Rantai pasok ini juga merupakan jejaring dari berbagai  organisasi  yang saling keterkaitan atau berhubungan yang memiliki tujuan yakni menyelenggarakan pengadaan atau penyaluran barang secara baik. [2] Adapun masalah yang menjadi faktor gagalnya adalah penyimpanan hasil karet karet yang terlalu lama dan waktu pendistribusian yang lama menimbulkan optimasi pendistribusian karet tidak efisien.
Tujuan suatu sistem dari manajemen rantai pasok yakni untuk melakukan suatu koordinasi sebuah kegiatan dalam rantai pasok tersebut sehingga dapat dimaksimalkan sebagai keunggulan kompetitif dan dapat bermanfaat bagi konsumen akhir dari proses rantai pasok tersebut. [3] Pada pengelolaan sistem rantai pasok ( supply chain ) karet rakyat, terdapat  2 faktor yang mempengaruhi sistem tersebut  yakni  tingkat  efisiensi  dalam sistem pemasaran karet rakyat  dan kapasitas penampungan  pabrik pengolahan karet. . Rantai pasok karet alam rakyat di Kabupaten Musirawas umumnya terdapat tiga pola saluran pemasaran  karet.  Pola  pertama  terdiri  atas  4  anggota  rantai  pasok,  meliputi  petani,  pedagang  pengumpul  desa, pedagang pengumpul kecamatan  dan  pabrik  pengolahan  karet  ( crum rubber). Pola kedua terdiri  dari  3 anggota rantai pasok, meliputi petani, pedagang pengumpul desa/kecamatan dan pabarik. Pola ketiga terdiri atas 3 anggota rantai  pasok,  meliputi  petani/kelompok  tani,  Unit  Pengolahan  dan  Pemasaran  Bokar  (UPPB)  dan  pabrik pengolahan karet.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928
Submitted: 13/03/2021 ; Accepted: 19/04/2021 ; Published: 25/04/2021
Pada penelitian-penelitian sebelumnya, membahas mengenai model optimasi perancangan jaringan rantai pasok  biomassa  dari  tanaman  kelapa  sawit.  Pada  penelitian  ini,  tahapan  penelitian  ini  diawali  dengan  studi pendahuluan  untuk  mengetahui  potensi  biomassa.  Selanjutnya  dilakukan  perancangan  model  optimasi chain supply chain dengan mengidentifikasi aktivitas rantai pasokan, mengetahui karakteristik sistem rantai pasokan dan membuat rumusan model matematika. [4] Selain itu, penelitian lainnya membahas mengenai model manajemen rantai pasok benih unggul karet, khususnya elemen atau pelaku utama yang terlibat serta optimalisasi rantai pasok agar penyediaan dan  distribusi benih  unggul karet berjalan baik dan mudah diadopsi  oleh petani. Hasil analisis diharapkan  dapat  mendukung  kebijakan  dan  program  pengembangan  karet  secara  nasional  [5] . Selanjutnya terdapat pula hasil penelitian mengetahui jumlah produksi optimal dan keuntungan maksimal di  perabot mebel. Metode analisis data yang digunakan adalah pemrograman linier dengan perhitungan menggunakan QM POM.[6] Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  memaksimalkan  keuntungan  biaya  distribusi  rantai  pasok  karet  di kabupaten  Musi  Rawas  dengan  metode  pemrograman linier .  Metode  analisis  data  dengan  pemrograman  linier menggunakan software QM  POM  sebagai  pengujian  data.  Data  karet  juga  disajikan  melalui  halaman website berdasarkan  saluran  yang  ada  di  kabupaten  Musi  Rawas.  Kontribusi  utama  dari  penelitian  ini  adalah  mengkaji penerapan  model jaringan rantai pasok karet  untuk  mengoptimalkan dan menyelesaikan masalah-masalah pada rantai pasok karet di kabupaten Musirawas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan, sebagai berikut: a. Pengumpulan Data
b. Penentuan biaya beban dan keuntungan penjualan
c. Penentuan fungsi tujuan
d. Penentuan batasan
e. Penentuan variabel keputusan
f. Pengolahan data dengan software linier programming dan website
2.2 Biaya Beban
Distribusi karet untuk setiap saluran rantai pasok tentunya memiliki biaya-biaya terkait distribusi karet yakni biaya beban. Biaya beban distribusi pada saluran pertama, kedua dan ketiga berupa upah karyawan, bahan bakar minyak dan servis kendaraan. Biaya beban saluran I, Saluran II dan Saluran III dihitung menggunakan rumus:
∑ 𝑩𝒅 𝒄𝒂𝒍 = ∑𝑮 𝒅 +   ∑𝑩 𝒅 + ∑𝑺 𝒅 (1)
Dimana: ∑ 𝑩𝒅 𝒄𝒂𝒍 = Total biaya beban ∑ 𝑮 𝒅 = Biaya gaji karyawan ∑ 𝑩 𝒅 = Biaya BBM kendaraan ∑ 𝑺 𝒅 = Biaya servis kendaraan

## 2.3 Formulasi Keuntungan Penjualan
Untuk mendapatkan data keuntungan penjualan setiap saluran rantai pasok dapat digunakan formulasi berikut: a. Saluran Pertama
Berikut formulasi untuk menentukan keuntungan pada saluran pertama:
𝐹 𝑎 , 𝐹 𝑏 = ((∑ ∑ 𝑈𝑎𝑔 𝑐𝑝𝑘 𝑆 𝑘=1 𝑁 𝑝=1 𝑥  ∑ ∑ 𝑋 𝑝𝑐𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 𝑇 𝑡=1 ) /  ∑ 𝑇𝑜𝑡 𝑋 𝑝𝑐𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 ) ) + (((∑ ∑ 𝑈𝑏 𝑔𝑎𝑐𝑘 𝑆 𝑘=1 𝐷 𝑐=1 𝑥  ∑ ∑ ∑ 𝑋 𝑐𝑎𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 𝑇 𝑡=1 𝑄 𝑙=1 ) −   𝐵𝑑 𝑐𝑎𝑙 ) / ∑ 𝑇𝑜𝑡 𝑋 𝑐𝑎𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 )) + (((∑ ∑ 𝑈𝑐 𝑔𝑓𝑎𝑘 𝑆 𝑘=1 𝑊 𝑎=1 𝑥  ∑ ∑ ∑ 𝑋 𝑎𝑓𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 𝑇 𝑡=1 𝑄 𝑙=1 ) −   𝐵𝑢 𝑎𝑓𝑙 )/  ∑ 𝑇𝑜𝑡 𝑋 𝑎𝑓𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 )) … . … .   . .. (2)
Indeks: F a = Keuntungan karet karet A (saluran I) F b = Keuntungan karet karet B (saluran I) Parameter: X pckl = Kuantitas karet dari petani A ke pengumpul desa Tot X pckl = Total Kuantitas karet dari petani ke pengumpul desa X cakl = Kuantitas karet dari pengumpul desa ke pengumpul kecamatan Tot X cakl = Total Kuantitas karet dari pengumpul desa ke pengumpul kecamatan X afkl = Kuantitas karet dari pengumpul kecamatan ke pabrik Tot X afkl = Total Kuantitas karet dari pengumpul kecamatan ke pabrik Ua gcpk = Harga karet dari pengumpul desa ke petani A

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928
Ub gack = Margin harga karet dari pengumpul kecamatan ke pengumpul desa Uc gfak = Margin harga g karet dari pabrik ke pengumpul kecamatan Bd cal = Total biaya beban pengumpul desa Bk afl = Total biaya beban pengumpul kecamatan b. Saluran Kedua
Berikut formulasi untuk menentukan keuntungan pada saluran kedua:
𝐺 𝑎 , 𝐺 𝑏 = (((∑ ∑ 𝑈𝑜 𝑔𝑟𝑜𝑘 𝑆 𝑘=1 𝑥  ∑ ∑ 𝑋 𝑜𝑐𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑜=1 ) / ∑ 𝑇𝑜𝑡 𝑋 𝑜𝑐𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 )) + (((∑ ∑ 𝑈𝑟 𝑔𝑓𝑟𝑘 𝑆 𝑘=1 𝑥  ∑ ∑ ∑ 𝑋 𝑟𝑓𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 𝑇 𝑡=1 𝑄 𝑙=1 𝑊 𝑎=1 ) −  𝐵𝑔 𝑔𝑓𝑙 ) /  ∑ 𝑇𝑜𝑡 𝑋 𝑟𝑓𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 ))    … … … … … … … ….  (3)
Indeks: G a = Keuntungan karet karet A (saluran II) G b = Keuntungan karet karet B (saluran II) Parameter: X ockl = Kuantitas karet dari petani B ke pengumpul desa/kecamatan Tot X ockl = Total Kuantitas karet dari petani B ke pengumpul desa/kecamatan X rfkl = Kuantitas karet dari pengumpul desa/kecamatan ke pabrik Tot X rfkl = Total Kuantitas karet dari pengumpul desa/kecamatan ke pabrik Uo grok = Harga karet dari pengumpul desa/kecamatan ke petani B Ur gfrk = Margin Harga karet dari pabrik ke pengumpul desa/kecamatan Bg gfl = Total biaya beban pengumpul desa/kecamatan c. Saluran Ketiga Berikut formulasi untuk menentukan keuntungan pada saluran ketiga
𝑃 𝑎 , 𝑃 𝑏 = ((∑ ∑ 𝑈𝑑 𝑔𝑏𝑖𝑘 𝑆 𝑘=1 𝑥  ∑ ∑ 𝑋 𝑖𝑐𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 )/ ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑋 𝑖𝑐𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 ) + ((∑ ∑ ∑ 𝑈𝑒 𝑔𝑓𝑏𝑘 𝑆 𝑘=1 𝐻 𝑏=1 𝑄 𝑙=1 𝑥  ∑ 𝑋 𝑏𝑓𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 ) −   𝐵𝑢 𝑏𝑓𝑙 ) / ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑋 𝑏𝑓𝑘𝑙 𝑆 𝑘=1 )) …… (4)
Indeks: P a = Keuntungan karet karet A (saluran III) P b = Keuntungan karet karet B (saluran III) Parameter: X ickl = Kuantitas karet dari petani C ke UPBB Tot X ickl = Total Kuantitas karet dari petani ke UPBB X bfkl = Kuantitas karet dari UPPB ke pabrik Tot X bfkl = Total Kuantitas karet dari UPPB ke pabrik Ud gbik = Harga karet dari UPPB ke petani C Ue gfbk = Harga karet dari pabrik ke UPPB Bu bfl = Total biaya beban UPPB

## 2.4 Formulasi Linier Programming
Formulasi linier programming terdiri atas fungsi tujuan, variabel keputusan dan fungsi kendala. Fungsi tujuan dari model adalah memaksimalkan biaya keuntungan dari penjualan karet karet dari setiap saluran rantai pasok. Berikut ini formulasi fungsi tujuan dari setiap saluran:
a. Saluran pertama ZF Max = F a X 1 + F b X 2 Dimana: ZF Max = Maksimal Keuntungan distribusi karet saluran pertama F a = Keuntungan jenis karet A saluran pertama (Rp/kg) F b = Keuntungan jenis karet B saluran pertama (Rp/kg) X 1 = jenis karet A saluran pertama (kg) X 2 = jenis karet B saluran pertama (kg) b. Saluran kedua ZG Max = G a X 3 + G b X 4 Dimana: ZG Max = Maksimal Keuntungan distribusi karet saluran kedua G a = Keuntungan jenis karet A saluran kedua (Rp/kg) G b = Keuntungan jenis karet B saluran kedua (Rp/kg) X 3 = jenis karet A saluran kedua (kg) X 4 = jenis karet B saluran kedua (kg)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928
c. Saluran ketiga
ZP Max = P a X 5 + P b X 6 Dimana: ZP Max = Maksimal Keuntungan distribusi karet saluran ketiga P a = Keuntungan jenis karet A saluran ketiga (Rp/kg) P b = Keuntungan jenis karet B saluran ketiga (Rp/kg) X 5 = Jenis Karet A saluran ketiga (kg) X 6 = Jenis Karet B saluran ketiga (kg)
Variabel  keputusan dalam  penelitian  yakni  keuntungan  dari  total  penjualan  karet  jenis  A  dan  jenis  B. Sedangkan fungsi kendala disini digunakan untuk mendefinisikan faktor kendala/pembatas dari penelitian. fungsi kendala  pada  penelitian  terdiri  atas  kendala kapasitas  alat  angkut dan  kendala jam  tenaga  kerja .  Berikut formulasi untuk menentukan fungsi kendala yakni:
a. Kendala kapasitas alat angkut
Untuk mendapatkan hasil kendala kapasitas alat angkut untuk setiap saluran rantai pasok dapat dilihat dalam formulasi berikut:
𝑲𝒇 𝒂 𝑿 𝟏 + 𝑲𝒇 𝒃 𝑿 𝟐 ≤   𝑽𝒂 𝒄𝒍 ………………………(5) Dimana: 𝐾𝑓 𝑎 = Kuantitas karet A (kg) 𝐾𝑓 𝑏 = Kuantitas karet B (kg) X 1 = jenis karet A (kg) X 2 = jenis karet B (kg) Va cl = Kapasitas maksimum moda transportasi l dari pengumpul karet (kg)
b. Kendala jam kerja tenaga kerja
Untuk mendapatkan hasil kendala jam kerja tenaga kerja untuk setiap saluran rantai pasok dapat dilihat dalam formulasi berikut:
𝑻𝑭 𝒂 𝑿 𝟏 + 𝑻𝑭 𝒃 𝑿 𝟐 ≤ + 𝑻𝒂 𝒄𝒍 ( 6)
Dimana: 𝑇𝐹 𝑎 = Waktu angkut karet A (detik) 𝑇𝐹 𝑏 = Waktu angkut karet B (detik) X 1 = jenis karet A (kg) X 2 = jenis karet B (kg) 𝑇𝑎 𝑐𝑙 = Total waktu angkut karet dari pengumpul karet c (detik)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Penelitian
Data penelitian yang didapatkan dari hasil observasi dan wawancara secara langsung dengan pihak terkait yakni petani, pengumpul karet, UPPB dan dinas perkebunan kabupaten Musi Rawas pada bulan Januari 2020. Periode distribusi atau pengiriman produk karet alam rakyat di kabupaten Musi Rawas dilakukan dua kali untuk karet jenis produk A dan empat kali untuk  karet jenis produk B.
Data  penjualan  untuk  saluran  pertama  diambil  pada  bulan  januari  2020  dengan  dengan  sampel  data sebanyak 100 responden. Sebagai contoh untuk 1 petani, 1 pengumpul desa dan 1  pengumpul kecamatan. Rata- rata kuantitas hasil produksi karet ditingkat petani 1 adalah 500 kilogram. Total kuantitas distribusi produksi karet ditingkat pengumpul desa 1 adalah 3500 kilogram. Total kuantitas distribusi produksi karet ditingkat pengumpul kecamatan 1 adalah 17500 kilogram.
Data penjualan untuk saluran kedua dengan sampel data sebanyak 80 responden. Sebagai contoh untuk 1 petani  dan  1  pengumpul  desa/kecamatan.  Total  kuantitas  hasil  produksi  karet  ditingkat  petani  1  adalah  500 kilogram. Total kuantitas distribusi produksi karet ditingkat pengumpul desa/kecamatan 1 adalah 10000 kilogram.
Data penjualan untuk saluran ketiga dengan sampel data sebanyak 60 responden. Sebagai contoh untuk 1 petani dan 1 UPPB.  Total kuantitas hasil produksi karet ditingkat petani 1 yakni 600 kilogram. Total kuantitas distribusi produksi karet ditingkat UPPB 1 adalah 9000 kilogram.
Hasil keuntungan  penjualan pada saluran pertama, petani 1 dengan jenis produk A  per kilogram sebesar Rp. 5.652, dan jenis produk B per kilogram sebesar Rp. 4.576. Keuntungan ditingkat pengumpul desa 1 dengan jenis produk A per kilogram sebesar Rp. 1.154, dan jenis produk B per kilogram sebesar per kilogram Rp. 1.049. Sedangkan keuntungan ditingkat pengumpul kecamatan 1 dengan jenis produk A per kilogram sebesar Rp. 1.412, dan  jenis  produk  B  per  kilogram  sebesar  Rp.  1.110.  Selanjutnya  didapat  keuntungan  untuk  saluran  pertama ditambahkan antara petani, pengumpul desa dan kecamatan, maka keuntungan per kilogram jenis produk A sebesar Rp. 8.218 dan keuntungan per kilogram jenis produk A sebesar Rp. 6.736.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928
Submitted: 13/03/2021 ; Accepted: 19/04/2021 ; Published: 25/04/2021
Hasil keuntungan penjualan pada saluran kedua, petani 1 dengan jenis produk A per kilogram sebesar Rp. 6.452  dan  jenis  produk  B  per  kilogram  sebesar  Rp.  5.373.  Sedangkan  keuntungan  ditingkat  pengumpul desa/kecamatan 1 dengan jenis per kilogram produk A sebesar Rp. 1.471 dan jenis produk B per kilogram sebesar Rp. 1.367. Keuntungan pada saluran kedua per kilogram jenis produk A sebesar Rp. 7.923 dan keuntungan per kilogram jenis produk B sebesar Rp. 6.740.
Hasil keuntungan penjualan pada saluran ketiga, petani 1 dengan jenis produk A per kilogram sebesar Rp. 9.700 dan jenis produk B per kilogram sebesar Rp. 8.752. Keuntungan ditingkat UPPB 1 dengan jenis produk A per kilogram sebesar Rp. 1.615 dan jenis produk B sebesar Rp. 1.146. Keuntungan saluran ketiga per kilogram jenis produk A sebesar Rp. 11.315 dan keuntungan per kilogram jenis produk A sebesar Rp. 9.897.
Selanjutnya untuk fungsi kendala terdapat dua fungsi yakni kendala kapasitas alat angkut dan kendala jam kerja tenaga kerja. Untuk saluran pertama, kapasitas alat angkut sebesar 17.500 kg. Sedangkan untuk kendala jam tenaga  kerja  berkisar  4  jam  tenaga  kerja  dengan  6  orang  tenaga  kerja  dan  dikalkulasikan  per  detik  (6  orang*4 jam*3600 detik) berkisar 86.400 detik.  Untuk saluran kedua, kapasitas alat angkut sebesar 10.000 kg. Sedangkan untuk kendala jam tenaga kerja berkisar 4 jam tenaga kerja dengan 4 orang  tenaga kerja dan dikalkulasikan per detik (4 orang*4 jam*3600 detik) berkisar 57.600 detik. Untuk saluran ketiga, kapasitas alat angkut sebesar 9.000 kg.  Sedangkan  untuk  kendala  jam  tenaga  kerja  berkisar  4  jam  tenaga  kerja  dengan  2  orang  tenaga  kerja  dan dikalkulasikan per detik (2 orang*4 jam*3600 detik) berkisar 28.800 detik.

## 3.2 Pengujian Data
a. Saluran Pertama
Hasil pengujian menggunakan aplikasi QM untuk mengoptimalkan keuntungan pada saluran pertama berdasarkan kendala-kendala pada saluran pertama dilihat pada gambar 1:
Gambar 1. Hasil pengujian aplikasi QM pada saluran I
Dari hasil pengujian aplikasi QM didapatkan solution pada saluran pertama produk jenis A yakni solution sebesar  625.  Jadi  didapatkan  perhitungan solution X1=625  dikalikan  dengan  keuntungan  X1=8218.  Jadi keuntungan  maksimal  saluran  pertama  petani  1,  pengumpul  desa  1  dan  pengumpul  kecamatan  1  bulan  januari adalah Rp. 5.136.250.
Analisis sensitivitas pada petani 1, pengumpul desa 1 dan pengumpul kecamatan 1 pada saluran pertama dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Analisis Sensitivitas pada saluran pertama
Berdasarkan hasil analisis sensitivitas pada gambar 3, terdapat lower bound dan upper bound yang berguna untuk analisis sensitivitas pada saluran pertama:
1. Kendala kapasitas alat angkut
Upper bound: untuk proses pengangkutan karet, kapasitas alat angkut ditambahkan sampai berkisar 21.036 kg tidak akan mengubah solution diatas. Jika kapasitas alat angkut ditingkatkan maka akan mempengaruhi total biaya beban dan total keuntungan yang diperoleh.
Lower bound: untuk proses pengangkutan karet, batas bawah kapasitas pengangkutan bernilai 0 kg sehingga kapasitas pengangkutan tidak boleh kurang dari 0 kg atau tidak ada.
2. Kendala jam tenaga kerja
Upper bound: untuk proses pengangkutan karet, membutuhkan jam tenaga kerja infinity (tidak terbatas) Lower bound: untuk jam tenaga kerja tidak boleh kurang dari 71.875 detik atau kurang lebih 20 jam kerja agar tidak mempengaruhi solusi diatas.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928
b. Saluran Kedua
Hasil pengujian menggunakan aplikasi QM untuk mengoptimalkan keuntungan pada saluran kedua berdasarkan data  petani 1 dan pengumpul desa/kecamatan 1 dan kendala-kendala pada saluran kedua dilihat pada gambar 3 berikut:
Gambar 3. Hasil Pengujian aplikasi pada saluran kedua
Dari  hasil pengujian aplikasi  QM didapatkan solution pada saluran kedua produk jenis A yakni solution sebesar  500.  Jadi  didapatkan  perhitungan solution X1=500  dikalikan  dengan  keuntungan  X1=7923.  Jadi keuntungan maksimal saluran kedua pada bulan januari adalah Rp. 3.961.500.
Analisis sensitivitas pada petani 1 dan pengumpul desa/kecamatan 1 pada saluran kedua dilihat pada gambar 4:
Gambar 4. Analisis Sensitivitas pada saluran kedua Berdasarkan hasil analisis sensitivitas pada gambar 4, terdapat lower bound dan upper bound yang berguna untuk analisis sensitivitas pada saluran kedua:
1. Kendala kapasitas alat angkut
Upper bound: untuk proses pengangkutan karet, kapasitas alat angkut ditambahkan sampai berkisar 19.200 kg tidak akan mengubah solution diatas. Jika kapasitas alat angkut ditingkatkan maka akan mempengaruhi total biaya beban dan total keuntungan yang diperoleh.
Lower bound: untuk proses pengangkutan karet, batas bawah kapasitas pengangkutan bernilai 0 kg sehingga kapasitas pengangkutan tidak boleh kurang dari 0 kg atau tidak ada.
2. Kendala jam tenaga kerja
Upper bound: untuk proses pengangkutan karet, membutuhkan jam tenaga kerja infinity (tidak terbatas) Lower bound: untuk jam tenaga kerja tidak boleh kurang dari 30.000 detik atau kurang lebih 9 jam kerja agar tidak mempengaruhi solusi diatas.

## c. Saluran Ketiga
Hasil pengujian menggunakan aplikasi QM untuk mengoptimalkan keuntungan pada saluran ketiga berdasarkan data  petani 1 dan UPPB 1 dan kendala-kendala pada saluran ketiga dilihat pada gambar 5:
Gambar 5. Hasil Pengujian pada saluran ketiga
Dari  hasil pengujian aplikasi  QM didapatkan solution pada saluran ketiga produk jenis B yakni solution sebesar  562,5.  Jadi  didapatkan  perhitungan solution X2=562,5  dikalikan  dengan  keuntungan  X2=9897.  Jadi keuntungan maksimal saluran ketiga pada bulan januari adalah Rp. 5.567.063.
Analisis sensitivitas pada petani 1 dan UPPB 1 pada saluran ketiga dapat dilihat pada gambar 6 berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928
Submitted: 13/03/2021 ; Accepted: 19/04/2021 ; Published: 25/04/2021
Gambar 6. Analisis Sensitivas pada saluran ketiga
Berdasarkan hasil analisis sensitivitas pada gambar 6, terdapat lower bound dan upper bound yang berguna untuk analisis sensitivitas pada saluran ketiga:
1. Kendala kapasitas alat angkut
Upper bound: untuk proses pengangkutan karet, kapasitas alat angkut ditambahkan sampai berkisar 15.360 kg tidak akan mengubah solution diatas. Jika kapasitas alat angkut ditingkatkan maka akan mempengaruhi total biaya beban dan total keuntungan yang diperoleh
Lower bound: untuk proses pengangkutan karet, batas bawah kapasitas pengangkutan bernilai 0 kg sehingga kapasitas pengangkutan tidak boleh kurang dari 0 kg atau tidak ada.
2. Kendala jam tenaga kerja
Upper bound: untuk proses pengangkutan karet, membutuhkan jam tenaga kerja infinity (tidak terbatas) Lower bound: untuk jam tenaga kerja tidak boleh kurang dari 16.875 detik atau kurang lebih 5 jam kerja agar tidak mempengaruhi solusi diatas.

## 3.3 Implementasi Program
Website sistem informasi merupakan website untuk mengelola transaksi penjualan karet berupa data harga setiap saluran.  Aktor website sistem  informasi  harga  terdiri  dari  saluran  pertama  (petani  A  pengumpul  desa,  dan pengumpul kecamatan), saluran kedua (petani B dan pengumpul desa/kecamatan) dan saluran ketiga (petani C dan UPPB). Berikut tampilan website sistem informasi harga:
a. Halaman Login
Halaman login merupakan halaman untuk mengakses halaman utama berdasarkan level pengguna.
Gambar 7. Halaman Login
b. Halaman Utama Petani
Halaman utama petani merupakan halaman yang pertama kali muncul pada saat  berhasil login level  petani dan dapat melihat transaksi penjualan karet setiap petani berdasarkan akun login yang terdaftar.
Gambar 8. Halaman Utama Petani
c. Halaman Utama Pengumpul
Halaman  utama  pengumpul  merupakan  halaman  untuk  mengakses  semua  aktivitas  pengumpul  seperti mengelola data harga, user, transaksi, beban dan melihat laporan penjualan berdasarkan akun login.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928
Submitted: 13/03/2021 ; Accepted: 19/04/2021 ; Published: 25/04/2021
Gambar 9. Halaman Utama Pengumpul

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  membahas  mengenai  optimasi  rantai  pasok  karet  yang  ada  di  kabupaten  Musi  Rawas. Optimasi rantai pasok karet digunakan untuk mendapatkan keuntungan maksimal dari rantai pasok karet tersebut. Data hasil penjualan karet setiap saluran rantai pasok dikelola menggunakan sistem informasi berbasis website . Data  tersebut  kemudian  dikembangkan  menggunakan  model  pemrograman linier  programming diolah  dengan aplikasi QM untuk mendapatkan optimasi keuntungan maksimal setiap saluran rantai pasok karet. Metode analisis yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Linier Programming (LP).   Kapasitas  alat  angkut  dan  jam tenaga  kerja  dijadikan  sebagai  fungsi  kendala  sedangkan  fungsi  tujuannya  adalah  memaksimalkan  keuntungan distribusi  dari  setiap   saluran  rantai  pasok  karet. Dari  hasil  pengujian  aplikasi Quantitative  Management (QM) dengan  sampel  petani  1,  pengumpul  desa  1  dan  pengumpul  kecamatan  1  pada  saluran  pertama  bulan  januari didapatkan solution produk  jenis  A  yakni  sebesar  625  dan  keuntungan  X1=8218,  kemudian  dikalikan  jadi keuntungannya  sebesar  Rp.  5.136.250.  Dari  hasil  pengujian  aplikasi Quantitative  Management (QM)  dengan sampel petani dan pengumpul desa/kecamatan 1 pada saluran kedua bulan janurari didapatan solution produk jenis A  yakni  sebesar  500  dan  keuntungan  X1=7923,  keuntungannya  sebesar  Rp.  3.961.500.  Dari  hasil  pengujian aplikasi Quantitative Management (QM) dengan sampel petani dan UPPB 1 pada saluran ketiga bulan janurari didapatan solution produk  jenis  B  yakni  sebesar  562.5  dan  keuntungan  X2=9897,  keuntungannya  sebesar  Rp. 5.567.063. Jadi dari hasil analisis menggunakan aplikasi QM, keuntungan maksimal dari rantai pasok karet rakyat terdapat pada saluran ketiga.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Dinas Perkebunan kabupaten Musirawas yang telah memberikan izin penelitian serta Bapak Ibu Dosen Universitas Bina Darma yang telah membimbing penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Mirza  antoni  dan  Erni  purbiyanti,  “Saluran  Pemasaran  dan  Bentuk  Pasar  Karet  Rakyat  dan  Dampaknya  bagi Kesejahteraan Petani Karet Rakyat di Sumatera Selatan,” 2016.
[2] R. E. & R. D, “Supply Chain Management Concept "Strategies for Managing Supply Chain Management for Modern Companies in Indonesia.”
[3] J. H. dan B. Render, Manajemen Operasi . Jakarta: Salemba Empat, 2015.
[4] F. I. Dkk, “Model Optimasi Perancangan Jaringan Rantai Pasok Biomassa dari Tandan Kosong Kelapa Sawit di Sumatera Barat,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 18, no. 1, pp. 1–13, 2019.
[5] R. D. Herdiansyah, “Peningkatan Kinerja Pemasaran Karet Alam Rakyat melalui Optimalisasi Rantai Pasok,” J. TIDP , vol. 2, no. 3, pp. 151–158, 2016.
[6] P. S. DEWI ROSA INDAH, “PENERAPAN MODEL LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN JUMLAH  PRODUKSI  DALAM  MEMPEROLEH  KEUNTUNGAN  MAKSIMAL  (Studi  Kasus  pada  Usaha  Angga Perabot),” J. Manaj. Inov. , vol. 10, no. 2, 2019.
[7] A. M. H. Bedy Sudjarmoko, “Manajemen Rantai Pasok Benih Unggul Karet,” SIRINOV , vol. 3, no. 1, 2016.
[8] M. I. dkk Herdiansyah, “Pemodelan Jaringan Green Supply Chain Kawasan Industri Kerajinan Jumputan,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 2018.
[9] A. A. M. A. Darius Antoni, “E-Supply Chain Management Value Concept for the Palm Oil Industry,” J. Sist. Inf. (Journal Inf. Syst. , vol. 15, no. 2, 2019.
[10]  N. E. Silaen, “Perencanaan, Model Optimasi dalam Suplai, Logistik dan Rantai,” Universitas Sumatera Utara, 2018.
[11]  B.  Eman  Lesmana,  Badrulfalah,  “Aplikasi  Model  Mixed  Integer  Linier  Programming  untuk  Pengolahan  dan Pendistribusian pada Industri Perikanan (Studi Kasus: PT. Multi Mina Rejeki),” J. Teorema Teor. dan Ris. Mat. , vol. 3, no. 2, pp. 195–206, 2018.
[12]  Ngusman, “Perencanaan Jumlah Produksi Optimum dengan Metode Linier Programming pada UD Muktijaya COR di Ciamis,” J. Media Teknol. , vol. 5, no. 1, 2018.
[13]  B. sudjarmoko dan A. Muis, “Manajemen Rantai Pasok Benih Unggul Karet,” J. SIRINOV , vol. 3, pp. 31–38, 2016.
[14]  S. H. dan A. A. Setyawan, “Manajemen Rantai Pasok Kayu Gaharu di Kalimantan Barat,” J. Ekon. Manaj. Sumber Daya ,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2928
vol. 18, no. 2, pp. 92–101, 2016.
[15]  P. Y. S. Ni Putu Krisnadewi, “Optimalisasi Produksi pada Usaha Kecil Kripik Terry di Desa Nyanglan Kaja, Kecamatan Tembuku Kabupaten Bangli,” E-Jurnal Manaj. Unud , vol. 7, no. 11, pp. 6011–6040, 2018.
[16]  L. H. Dkk, “Penerapan Linier Programming dalam Penentuan Kombinasi Produk Guna Memaksimalkan Laba pada UD Putera Sroedji Jember,” J. Bisnis dan Manaj. , vol. 12, no. 3, pp. 300–312, 2018.
[17]  A. . dan M. S. Rosa, Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: Informatika, 2018.
[18]  F. A. J. dan T. F, “Rancang Bangun Sistem Informasi Tender Karet Desa Jungai menggunakan Metode Waterfall,” J. SISFOKOM , vol. 06, no. 2, 2017.