## PEMODELAN RANTAI PASOK FLEKSIBEL PADA PEMURNIAN MINYAK SAWIT: STUDI KASUS DI PT  X

## A MODELLING OF FLEXIBLE SUPPLY CHAIN FOR PALM OIL REFINERY : CASE STUDY AT PT X
Meilita T. Sembiring * , M. Zaky Hadi, Sukaria Sinulingga, Dini Wahyuni, Andreasen P. Chaidir, Sawaluddin
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara Jl. Almamater Kampus USU, Medan 20155 *Email : meilita@usu.ac.id
Makalah: Diterima 23 April 2021; Diperbaiki 12 November 2021; Disetujui 3 Desember 2021

## ABSTRACT
The  development  of  the  CPO-producing  industry  provides  great  benefits  for  the  CPO  refining  industry. CPO is used as the main raw material for refined derivative products such as oleopangan products (cooking oil, margarine,  shortening)  and  oleochemicals  (fatty  acids,  fatty  alcohol,  glycerine).  A  related  problem  is  the inefficiency in the distribution network caused by the complexity of the existing system and related to the many types or product variants that must be integrated in shipping. The aim of this research was to design a flexible supply  chain  network  for  domestic  palm  oil  refined  products  using  a  soft  computing  approach  with  a  genetic algorithm.  The  simulation  results  using  GA  showed that  the  optimal  solution  completion  time  of  the mathematical model only takes 57 seconds. The optimization of the model that has been formulated was tested in cases where the results were measured by the variables of the number of products distributed, distribution flow in the supply chain network, minimum cost (Z), and network facilities. The design was also tested by verification of  the  optimization  model  by  correcting  errors  in  the  model  until  the  model  produces  a  feasible  solution  and validating  the  optimization  model  to  experts  through  the  Association  of  Indonesian  Palm  Oil  Entrepreneurs (GAPKI)  North  Sumatra,  the  Medan  Palm  Oil  Research  Center  (PPKS)  and  Public  Appraisal  Service Consultants  that  often  handles  problems  in  the  oil  palm  sector.  According  to  experts,  the  designed  model represented the  real  situation  so  that  it  can  be  said  that  the  model  has  been  validated.  The  design  is  flexible because  it  is  able  to  meet  the  existing  demand  with  utilities  above  100%  for  9  periods  at  a  cost  of  Rp 630,892,386.
Keywords: multi-product, CPO  refinery  supply  chain,  genetic  algorithm,  optimization,  flexible  supply  chain network design

## ABSTRAK
Berkembangnya industri penghasil CPO memberikan manfaat yang besar bagi industri pemurnian CPO. CPO digunakan sebagai bahan baku utama produk turunan hasil pemurnian seperti produk oleopangan (minyak goreng, margarin, shortening) dan oleokimia (fatty acids, fatty alcohol, glycerine). Masalah yang dihadapi adalah adanya  inefisiensi  jaringan  distribusi  yang diakibatkan  oleh  kompleksitas  sistem  yang  ada  dan  terkait  kepada banyaknya  jenis  atau  varian  produk  yang  harus  diintregasikan  dalam  pengiriman. Tujuan  penelitian  ini  adalah merancang  jaringan  rantai  pasok  fleksibel  produk  hasil  pemurnian minyak  sawit  dalam negeri  menggunakan pendekatan soft  computing dengan genetic  algorithm. Hasil  simulasi  dengan  menggunakan GA menunjukkan waktu penyelesaian pencarian solusi optimum dari model matematis hanya memerlukan waktu selama 57 detik. Model  optimasi  yang  telah  dirumuskan diuji  pada  kasus  yang  hasilnya diukur  dengan variabel-variabel  jumlah produk  didistribusikan,  aliran  distribusi  pada  jaringan  rantai  pasok,  biaya  minimum  (Z),  dan  fleksibilitas jaringan. Rancangan juga diuji dengan verifikasi model optimasi dengan melakukan perbaikan error pada model hingga  model  menghasilkan feasible  solution serta  validasi  model  optimasi  kepada  pakar  melalui  Gabungan Pengusaha Kelapa Sawit Indonesia (GAPKI) Sumatera Utara, Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS) Medan dan Konsultan  Jasa  Penilai  Publik  yang  sering  menangani  permasalahan  dibidang  kelapa  sawit.  Menurut  pakar, model  yang  dirancang  telah  merepresentasikan  keadaan  nyata  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model  telah tervalidasi.  Rancangan  sudah  fleksibel  karena  mampu  memenuhi  permintaan  yang  ada  dengan  utilitas  diatas 100% selama 9 periode dengan biaya Rp 630.892.386.
Kata  kunci  :  multi-produk,  jaringan  distribusi  produk  pemurnian  CPO, algoritma  genetik,  optimisasi,  desain jaringan fleksibel rantai pasok

## PENDAHULUAN
Industri minyak sawit adalah salah satu sektor industri yang menjadi sektor unggulan di Indonesia. Potensi dan  bentuk  Indonesia  sebagai  negara
produsen  terbesar  di  dunia  dalam  bidang  minyak kelapa  sawit  (CPO)  telah  mulai  terealisasi  pada tahun  2008  dengan  pangsa  ekspor minyak  sawit sebesar  42,99 % dari  kebutuhan  dunia. Data  dari Palm  Oil  Analytics tahun  2016  menunjukkan
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 31 (3): 356-363 , Des 2021
DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2021.31.3.356 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Indonesia berada di posisi pertama sebagai penghasil crude palm oil terbesar  di  dunia  yakni  sebanyak 34.520.000  ton.  Kesesuaian  geografis Indonesia menjadi salah satu pemicu berkembangnya perkebunan  kelapa  sawit. Berkembangnya  industri penghasil CPO memberikan manfaat yang besar bagi industri  pemurnian  CPO.  CPO  digunakan  sebagai bahan  baku  utama  produk turunan  hasil  pemurnian seperti produk oleopangan (minyak goreng, margarin, shortening)  dan  oleokimia  (fatty  acids, fatty  alcohol,  glycerine). Pangsa  pasar  kelapa  sawit Indonesia saat ini tidak hanya terfokus pada kawasan Asia  saja,  namun  sudah  mulai  berkembang  ke kawasan  Timur  Tengah,  Uni  Eropa  dan  bahkan Afrika.  Dari  beberapa  pasar  tersebut,  Uni  Eropa merupakan yang paling potensial. Semakin banyaknya  perusahaan-perusahaan  di  Eropa  yang membutuhkan  minyak  nabati  sebagai  bahan  baku industri  dan biofuel,  merupakan  alasan  utama semakin tingginya  volume  impor  kelapa  sawit  yang dilakukan  Uni  Eropa.  Hal  itu  dibuktikan  dengan meningkatnya volume impor kelapa sawit Uni Eropa beberapa  tahun  terakhir. Berkembangnya  industri minyak  sawit  memberikan  manfaat  yang  besar  bagi industri  lain  yang  terkait.  Minyak  sawit  mentah (crude  palm  oil)  digunakan  sebagai  bahan  baku utama  produk  turunan  seperti  oleopangan  (minyak goreng,  margarin, shortening)  dan  oleokimia  (fatty acids, fatty alcohol, glycerine).
Diversifikasi produk turunan hasil pemurnian (refinery)  CPO  sangat  tinggi  (multi-product). Tantangan inefisiensi jaringan distribusi produk hasil pemurnian  CPO  antara  lain  diakibatkan multi- product,  jarak  transportasi, biaya  transportasi, ketidakpastian  dalam  rantai  pasok,  dan  ketelusuran produk  yang  dikirim,  permintaan  yang  bergejolak dan  harus  menyesuaikan  volume  produksi  tanpa menimbulkan  biaya  yang  signifikan  menjadi tantangan yang dihadapi para pelaku dan merupakan tantangan  yang  juga  dihadapi  oleh  para  peneliti. Untuk  menyelesaikan tantangan  jaringan  rantai pasok,  perlu  dikembangkan  suatu  model  matematik dalam  rangka  pengambilan  keputusan  rantai  pasok. Dalam mengembangkan model matematika, masalah yang  ada  didefinisikan  dalam  bentuk  entitas  sistem untuk  memudahkan  memahami  sistem  yang  rumit dan  diformulasikan menjadi bentuk  matematika. Kemudian  dengan  bantuan  algoritma,  permasalahan diselesaikan untuk mendapatkan nilai optimal.
Rantai pasokan terdiri dari semua pihak yang terlibat,  langsung  atau  tidak  langsung,  dalam memenuhi permintaan pelanggan. Rantai pasok tidak hanya  mencakup  pabrik  dan  pemasok,  tetapi  juga, distributor, gudang, pengecer dan bahkan pelanggan. Chopra  dan  Meindl  (2013). . Fleksibilitas  dalam rantai  pasok yang  berkenaan dengan  ketidakpastian, telah  menjadi tantangan  para  peneliti  selama beberapa tahun terakhir. Seperti penelitian (Alizadeh,  2016)  yang  merancang  model  rantai
pasok multi-periode, multi-eselon, dan multi-produk yang  menggabungkan  pengembangan  produk  dan produksi  produk  baru  dan  pengaruhnya  terhadap konfigurasi  rantai  pasok  dengan  menggunakan genetic algorithm.
Fleksibelitas  manufakur  biasanya  identik dengan fleksibilitas mesin karena dalam aplikasinya hal  inilah  yang  nampak.  Rantai  pasok  yang  sangat fleksibel  dicirikan  dengan  proses  rantai  pasok  yang dinamik  dan  mampu  mempertahankan  kinerja  yang stabil,  bahkan  ketika  mengubah  kondisi  fleksibilitas yang  lebih  besar,  harus  dipenuhi  oleh  entitas  yang terlibat.  Akibatnya,  kapabilitas  proses  rantai  pasok yang  dinamik,  harus  dapat  menyediakan  produk yang  dibutuhkan  dengan  cepat  dan  biaya  yang rendah, sementara untuk mengatasi persyaratan yang lebih dinamik merupakan indikator fleksibilitas yang kuat.  Fleksibilitas  sendiri  dalam  rantai  pasok  terdiri dari  konsep  multi  dimensi  yang  kompleks  dnegan tujuan memiliki kemampuan untuk merespon segala bentuk  perubahan  yang  terjadi  baik  bersifat  internal maupun eksternal, sehingga saat ini konsep efisiensi biaya  dan  kualitas  material  saja  tidak  lagi  cukup untuk dapat bersaing di pasar .
Oleh  karena  itu,  fleksibilitas  rantai  pasok merupakan  masalah  yang  muncul  dalam  praktek, dimana  fleksibilitas  rantai  pasok  harus  mampu dengan  cepat  menanggapi  perubahan  persyaratan pelanggan  tanpa  mengorbankan  kinerja.  Akibatnya banyak  pendekatan  ilmiah  telah  diusulkan  untuk mengukur  fleksibilitas  seluruh  rantai  pasok.  Namun untuk  menilai  fleksibilitas  pada  tingkat  rantai  pasok sangat  sulit.  Alasannya  adalah  bahwa  rantai  pasok adalah  sistem  yang  kompleks,  dipengaruhi  oleh ketidakpastian  internal  dan  eksternal  yang  melekat dan timbul dari hubungan intra-dan antar-organisasi.
Metaheuristik merupakan salah satu pendekatan soft  computing yang  muncul  sebagai alternatif  untuk  memecahkan  masalah-masalah kompleks  ini.  Pendekatan  metaheuristik  adalah pendekatan  untuk  mencari  solusi  optimal  atau mendekati  optimal  dari  suatu  problem  optimasi (Santosa,  2017). Pendekatan evolutionary  algorithm merupakan  salah  satu  teknik  metaheuristik yang menjadi  solusi  dalam  menyelesaikan  permasalahan yang memakan waktu lama. Evolutionary algorithm merupakan  metode  optimasi  berdasarkan  fenomena alam  yang  dalam  penelusurannya  mencari  titik optimal berdasarkan ide yang ada pada genetika dan teori Darwin survival of the fittest. (Berlianty, 2010). Genetic  Algorithm (GA)  merupakan  algoritma metaheuristik  yang  paling  baik  dan  paling  populer dalam  menyelesaikan  masalah fleksibilitas  jaringan yang  memiliki multiproduct dibandingkan  dengan metode lainnya  (Seyedyaser, 2012).    Metode penyelesaian  menggunakan  GA  ini  lebih  efisien secara komputasi sehingga mampu mempertahankan solusi tanpa menggunakan parameter tambahan (Deb et  el., 2008). Generic  Algorithm digunakan  untuk
melakukan  teknik  pencarian  dan  teknik  optimasi yang bekerja dengan cara meniru proses evolusi dan perubahan  struktur  genetik  pada  makhluk  hidup, dimana  calon-calon  solusi  yang  telah  dikodekan dalam  bentuk  kromosom.  Gen  dalam  kromosom menggambarkan  informasi  dalam  ruang  pencarian sedangkan  kumpulan  gen  membentuk  kromosom yang  menggambarkan  solusi  masalah  yang  lengkap (Sampebatu et  al., 2015). Dalam  penelitian (Arkeman  dan  Dharma, 2009)  menggunakan  GA untuk  mengelola  rantai  pasokan  agroindustri hortikultura dengan mengintergrasikan elemen salam manajemen  rantai  pasok  sehingga  mengahasilkan pengelolaan rantai pasok dapat berjalan lebih efektif dan efisien.
Penelitian  ini akan mengembangkan  model matematik  dari  industri penghasil  produk  hasil pemurnian minyak sawit (margarin, minyak goreng, dan shortening) yang  memiliki  permasalahan kompleks karena banyaknya variabel yang mempengaruhi jaringan rantai pasok yang dirancang dengan  tujuan untuk  meminimasi  biaya  distribusi produk  hasil  turunan  CPO  di  dalam  negeri. Pengembangan  model  matematik  ini  membantu dalam  mengambil  keputusan  yang  ada  di  rantai pasok  dengan  menggunakan pendekatan genetic algorithm.

## BAHAN DAN METODE
Berdasarkan  sifatnya,  maka  penelitian  ini digolongkan sebagai penelitian eksploratif (exploratory research). Tujuan penelitian eksploratif adalah  penelitian  yang  dilakukan  untuk  masalah yang  belum  diteliti lebih  jelas,  dimaksudkan  untuk menetapkan  prioritas,  mengembangkan  definisi operasional  dan  meningkatkan  desain  penelitian akhir (Shields dan Rangarjan, 2015).
Penelitian  diawali  dengan  melakukan  analisis entitas  sistem  jaringan  distribusi  produk hasil pemurnian  minyak  sawit dalam  negeri  (minyak goreng, shortening,  dan  margarin). Entitas  sistem yang  dianalisis  yaitu  pabrik refinery, distributor, wholesaler,  dan retailer dengan  melihat input, proses, output,  aktor,  sumberdaya,  batasan, control, dan asumsi sistem. Dapat dilihat pada Gambar 1. Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengolahan data adalah sebagai berikut:
1. Penentuan  indeks,  parameter,  dan  variabel keputusan model.
Notasi-notasi  indeks,  parameter,  dan  variabel keputusan  yang digunakan  pada  fungsi  kendala dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3.
Gambar 1. Diagram Entitas Sistem
Tabel 1. Indeks Model Jaringan Distribusi
Notasi Keterangan I Indeks jenis produk (i, i ∊ 1,2,3,..I ) m Indeks daerah asal distribusi (m, m ∊ 1,2,3, ... M) n Indeks daerah tujuan distribusi (n, n ∊ 1,2,3, ... N) t Indeks periode
(t, t ∊ 1,2,3, ... T)
Tabel 2. Parameter Fungsi Kendala Jaringan Distribusi Notasi
Keterangan
W m
Kapasitas gudang pada daerah ke n untuk setiap aktor C i,m,n Trans Biaya transportasi produk ke-i dari daerah asal-m ke daerah tujuan-n C i,m Storage Biaya penyimpanan produk ke-i pada daerah-m D i,m,n,t
Permintaan terhadap produk ke-i dari daerah asal-m ke daerah tujuan – n pada perode ke-t C i,m Prod Biaya produksi produk ke-i pada daerah ke-m Q i,m Prod Jumlah produksi produk ke-i pada daerah ke-m I i,m,t Inventory produk ke-i pada daerah ke-m pada periode ke-t A m Anggaran yang disediakan oleh setiap aktor untuk biaya distribusi dan penyimpanan
Tabel 3. Varibel Keputusan Jaringan Distribusi
Notasi Keterangan X m,n Bilangan biner jika produk yang diproduksi di pabrik ke-m ke distributor ke-n Y m,n Bilangan biner jika produk dari distributor-m dialokasikan ke wholesaler-n Z m,n Bilangan biner jika produk dari wholesaler-m dialokasikan ke retailer-n U m,n Bilangan biner jika produk dari wholesaler-m dialokasikan ke customer-n Q i,m,n Prod Jumlah produk ke-i yang dialokasikan dari daerah ke-m ke daerah ke-n
2. Pemodelan Kendala (constraint)
Fungsi  kendala  diperlukan  agar output yang diperoleh  model  dapat  merepresentasikan  sistem aktual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . . . . .
a) Jumlah inventory produk di dalam gudang harus lebih besar dari 0 untuk memastikan produsen tidak kehabisan stok produk .
, , + − , , , , > 0
, , + , , , , − , , , , > 0
, , + , , , , − , , ,
, > 0
, , + , , , , − , , , , > 0
b) Jumlah inventory dan  produk  ke-i  yang didistribusikan  dari  daerah  ke-m  ke  daerah  ke-n lebih  besar  dari  permintaan  produk  ke-i  pada daerah ke-n
, , + , , , , ≥ , ,
, , + , , , , ≥
, ,
, , + , , , , ≥
, , , , + , , , = , , ,
c) Jumlah jenis produk ke -i yang dialokasikan dari daerah ke-m ke daerah ke-n tidak boleh melebihi kapasitas gudang pada daerah -n
, , + , , , , ≤
, , + , , , , ≤
, , + , , ,
, ≤
d) Biaya distribusi dan pergudangan untuk produsen,  distributor,  dan wholesaler,  dan retailer tidak  boleh  lebih  besar  dari  total anggaran  yang  disediakan  oleh  masing-masing actor.
, , , , , ,
+ , , ( , , + ,
− , , , ) ≤ ( , , , , ,
, + , , ( , ,
+ , , , − , , , ) ≤
( , , , , , + , , ( , , + , , − , , ) ≤
Kendala biner: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
, , , , , ∊ {0,1}
e) Kendala  total  biaya  distribusi  untuk memastikan  bahwa  perusahaan  akan selalu menggunakan jasa distributor
Z  > 0
f) Kendala bilangan non-negatif Untuk  memastikan  bahwa  nilai  jumlah alokasi tidak ada yang benilai negative
Q i,m,n,t Prod P-D , Q i,m,n,t Prod D-W , Q i,m,n,t Prod w-R , Q i,m,n,t Prod W-C ≥ 0
3. Pemodelan Fungsi Tujuan
Fungsi  tujuan  dari model  matematis  ini adalah minimisasi biaya Z.
= ,
+ ( , , , , , ,
+ , , , , , ,
+ , ,
, , , , )
+ , ( , , + − , , ,
, ) , ( , ,
+ , , ,
,
− , , , , ) + ,
( , , + , , , , − , , ,
, + , ( , , + , , ,
, − , , ,
, ) 4. Penyelesaian Model Optimasi Menggunakan  Algoritma GA  (Genetic
Algorithm). Penyelesaian  model  optimasi ini  dibantu  dengan  menggunakan software Netbeans.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Entitas Sistem Jaringan Distribusi
Analisis  sistem  berbasis entitas  untuk mengetahui  entitas  sistem  dalam  jaringan  distribusi produk  pemurnian  CPO  yaitu  produk  minyak goreng,  margarin  dan shortening. Sistem  jaringan distribusi  produk  hasil  pemurnian  minyak  sawit disimulasikan  selama  12  periode  dan  melihat
fleksibilitas  serta inventory dari  setiap  aktor menghasilkan  variabel-variabel  optimum. Dalam simulasi  selama  12  periode diperoleh  bahwa  biaya paling  minimum adalah  Rp.  630.892.386 yang terjadi pada periode ke 9. Hasil simulasi dengan GA selama  9  periode menunjukkan  bahwa  seluruh permintaan  telah  terpenuhi  dengan  jalur  distribusi seperti  berikut  dimana  permintaan  dari  distributor 1,2,  dan  3  dipenuhi  sepenuhnya  oleh  produsen 1,2,dan  3.  Permintaan Wholesaler 2  dipenuhi  oleh distributor  1  dan  2.  Permintaan Wholersaler 1 dipenuhi  oleh  distributor  3  dan  2.  Permintaan wholesaler 3  dipenuhi  oleh  distributor  1  dan  3. Permintaan Retailer 1  dipenuhi  oleh Wholesaler 2 dan  3.  Permintaan Retailer 2  dipenuhi  oleh Wholesaler 2  dan  3.  Permintaan retailer 3  dipenuhi oleh wholesaler 1.  Adapun  jalur  distribusi pada periode tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.

## Teknik Soft-computing
Teknik soft-computing dimaksudkan  untuk mendapatkan  solusi  optimum  dari  jumlah  populasi solusi  yang  berukuran  sangat  besar  sehingga  untuk proses  manual  sangat  tidak  mungkin  dilakukan karena membutuhkan iterasi yang sangat banyak dan waktu  penyelesaian  perhitungan  yang  sangat  lama dari  suatu  model  matematis.  Dengan  teknik  ini waktu yang dibutuhkan menjadi sangat cepat bahkan hanya  dalam  hitungan  detik  untuk  mendapatkan solusi  optimum  dengan  melakukan  proses  iterasi yang  sangat  panjang.  Hal  ini  terbukti,  dengan menggunakan GA waktu  penyelesaian  pencarian solusi  optimum  dari  model  matematis  hanya memerlukan  waktu  selama  57  detik  seperti ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar  3.  Waktu  Pencarian  Solusi  Menggunakan Teknik Soft-Computing GA
1 2 n 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Produsen Distributor
Wholesaler Retailer
Gambar 2. Jaringan rantai pasok fleksibel hasil simulasi periode 9

## Analisis Sensitivitas
Untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruh parameter  terhadap  model  jaringan  yang  telah
dibuatlah  analisis  sensitivitas  untuk  5  parameter. Parameter tersebut adalah
Meilita T. Sembiring, M. Zaky Hadi, Sukaria Sinulingga, Dini Wahyuni, Andreasen P. Chaidir, Sawaluddin
- Biaya Penyimpanan distributor , - Biaya Penyimpanan wholesaler ,
- Biaya pengiriman produk ke distributor
, , - Biaya pengiriman produk distributor ke wholesaler , ,
- Biaya  pengiriman  produk wholesaler ke retailer
, ,
Dilakukan  simulasi  sebanyak  20  kali  untuk melihat  pengaruh  parameter hasil  simulasi  dapat dilihat pada Tabel 4. Parameter , , memiliki pengaruh  terbesar  terhadap  output  simulasi  yang dihasilkan  setiap  kenaikan  1%  output  akan bertambah  0,55%.  Untuk  parameter , , setiap kenaikan 1% output akan bertambah sebanyak 0,21%.  Untuk  parameter
,
kenaikan  1% output  akan  bertambah  sebanyak  0,12%.  Untuk parameter , kenaikan  1%  output  akan bertambah  sebanyak  0,09%.  Untuk  parameter
, , kenaikan  1%  output  akan  bertambah sebanyak 0,02%.
Fleksibilitas Jaringan Supply Chain
Model  yang  telah  diperoleh  akan  diuji fleksibilitasnya  dengan  melihat  sebagaimana  model akan merespon permintaan konsumen yang berubah- ubah dengan mengujinya terhadap beberapa skenario yaitu mengubah-ubah permintaan. Ukuran fleksibilitas dilihat dari bagaimana jaringan merespon  permintaan  dan  sampai  sejauh  mana perubahan  pemesanan  yang  dapat  direspon  oleh jaringan  yang  telah  didesain  dengan  melihat  utilitas dari jaringan supply chain selama 12 periode. (Tabel 5).
Model  mampu merespon  permintaan  ketika utilitas jaringan diata 100% ini memndahkan bahwa model rancangan sudah feasible. Namun bagaimana bisa  jaringan  merespon  permintaan  diatas  kapasitas pasokannya.  Hal  ini  menandakan  bawah  para  aktor mungkin saja melakukan pekerjaan lembur agar bisa memenuhi demand dari konsumen dengan melakukan  pekerjaan  lembur  maka  akan  bertambah kapasitas supply dari  jaringan  yang  mengakibatkan demand dapat terpenuhi namun dengan menugaskan pekerja  untuk  bekerja  lembur  akan  memakan cost yang  lebih tinggi  .  Produsen  bisa  juga  melakukan subcontact  untuk  memenuhi demand hal  ini  lebih praktis  dibandingkan  harus  melakukan  pekerjaan lembur dengan begitu cost juga dapat diminimasi.
Tabel 4. Analisis sensitivitas
Run Parameter Variation Output (Cost Supply Chain) C m,n Storage D C m,n Storage W , , C i,m,n Trans D-W , , 1 +10% 0% 0% 0% 0% +1,22% 2 +5% 0% 0% 0% 0% +0,61% 3 -5% 0% 0% 0% 0% -0,61% 4 -10% 0% 0% 0% 0% -1,22% 5 0% +10% 0% 0% 0% +0,90% 6 0% +5% 0% 0% 0% +0,45% 7 0% -5% 0% 0% 0% -0,45% 8 0% -10% 0% 0% 0% -0,90% 9 0% 0% +10% 0% 0% +5,50% 10 0% 0% +5% 0% 0% +2,75% 11 0% 0% -5% 0% 0% -2,75% 12 0% 0% -10% 0% 0% -5,50% 13 0% 0% 0% +10% 0% +2,10% 14 0% 0% 0% +5% 0% +1,05% 15 0% 0% 0% -5% 0% -1,05% 16 0% 0% 0% -10% 0% -2,10% 17 0% 0% 0% 0% +10% +0,28% 18 0% 0% 0% 0% +5% +0,14% 19 0% 0% 0% 0% -5% -0,14% 20 0% 0% 0% 0% -10% -0,28%

## Tabel 5. Analisis fleksibilitas
Periode ke Demand Kapasitas Supply Utililitas (%) 1 41813 48165 86.812 2 32778 48165 68.0536 3 48794 48165 101.306 4 49565 48165 102.907 5 50136 48165 104.092 6 47691 48165 99.0159 7 50423 48165 104.688 8 49286 48165 102.327 9 50251 48165 104.331 10 48178 48165 100.027 11 49075 48165 101.889 12 50982 48165 105.849
Dalam melakukan pemodelan, terdapat beberapa  kendala  sehingga  terjadi error saat menjalankan  program.  Hal  tersebut  disebabkan kesalahan  peneliti  saat mengetik  coding  maupun kesalahan  dalam  melakukan  input  parameter sehingga hasil yang diperoleh tidak feasible. Peneliti melakukan verifikasi model dengan cara memeriksa dan  merevisi  kesalahan  saat  melakukan  modelling. Setelah model diperiksa dan kesalahan yang terdapat ketika  membuat  model  telah  diperbaiki,  model menghasilkan feasible  solution sehingga  dapat dikatakan model telah terverifikasi. Untuk memastikan  apakah  model  yang  dirancang  sudah merepresentasikan keadaan nyata, peneliti melakukan validasi  model  kepada  pakar  melalui Gabungan  Pengusaha  Kelapa  Sawit  Indonesia (GAPKI)  Sumatera  Utara,  Pusat  Penelitian  Kelapa Sawit  (PPKS)  Medan  dan  Konsultan  Jasa  Penilai Publik  yang  sering  menangani  permasalahan dibidang  kelapa  sawit.  Ketika  berdiskusi  dengan pakar,  peneliti  melakukan  validasi  model  untuk memastikan model telah sesuai dengan sistem nyata. Pakar memberikan kritik dan saran mengenai model dan  entitas-entitas  sistem  yang  terdapat  di  model tersebut. Menurut pakar, model yang dirancang telah merepresentasikan  keadaan  nyata  sehingga  dapat dikatakan bahwa model telah tervalidasi.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kondisi existing dari rantai pasok produk hasil pemurnian CPO  dalam  negeri khususnya  daerah Sumatera  Utara  terdiri  dari  empat aktor  yaitu produsen,  distributor, wholesaler,  dan retailer. variabel-variabel  yang  mempengaruhi  jaringan rantai  pasok  fleksibel  pada  penelitian  ini  adalah jumlah  produk  pengiriman  setiap  aktor,  dan  jalur distribusi  setiap  aktor. parameter yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  permintaan  setiap  aktor,
kapasitas  gudang  setiap  aktor  biaya  simpan  produk pada setiap aktor, biaya kirim pada setiap aktor, dan inventory setiap aktor. Pendekatan genetic algorithm untuk menyelesaikan  efisiensi  jaringan  rantai  pasok fleksibel pemurnian  minyak  sawit  dalam  negeri hanya memerlukan waktu 57 detik untuk menyelesaikan masalah model. Model optimasi diuji coba  dengan  studi  kasus  sehingga  menghasilkan variabel  keputusan  jumlah  produk  didistribusikan, aliran  distribusi  pada jaringan  rantai  pasok  dengan biaya  minimum  (Z)  selama  12  periode  dan  melihat fleksibilitas  jaringan  dengan  menghitung  utilitas jaringan.  Rancangan  sudah  fleksibel  karena  mampu memenuhi  permintaan  yang  ada  dengan  utilitas diatas  100%  selama  9  periode  dengan  biaya  Rp 630.892.386.

## Saran
Model  akan  mampu  dipergunakan  apabila kondisi  sesuai  dengan  analisis  entitas  sistem  dan memenuhi  asumsi-asumsi  yang  telah  dibuat  oleh peneliti. Karena  model  masih  memiliki  beberapa kekurangan  yang  harus  dibenahi,  maka untuk penelitian  kedepan  diharapkan  dalam  pembuatan model  optimasi  jaringan  distribusi  produk-produk turunan CPO dalam negri harus memperhatikan dan mempertimbangkan:  Kemungkinan  resiko  yang terjadi  saat  pendistribusian,  aset  yang  dimiliki produsen,  jumlah tenaga  kerja,  jumlah  alat  angkut dan  kapasitas  alat  angkut  yang  digunakan,  waktu pendistribusian dan pergudangan, dan fasilitas yang terkait dalam pendistribusian serta aliran informasi.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

## DAFTAR PUSTAKA
Alizadeh  A,  Zahra,  Seyed  HN,  Mahdavi I.  2016.  A genetic algorithm for supply chain configuration with new product development. Computers  and  Industrial Engineering, 101: 440 – 54.
Arkeman Y  dan  Dharma  RA.  2009.  Sistem penunjang keputusan cerdas untuk mengelola rantai pasokan pada agroindustri hortikultura. Jurnal  Teknologi  Industri Pertanian. 19(3): 152-163.

## Badan Pusat Statistik. 2016. Distribusi Perdagangan
Komoditas  Minyak  Goreng  di  Indonesia 2016. Jakarta : Badan Pusat Statistik.
Berlianty  I  dan  Miftahol  A.  2010. Teknik-Teknik
Optimasi  Heuristik. Yogyakarta  :  Penerbit
Graha Ilmu.
Chopra  S  dan  Meindl P.  2013. Supply  Chain Management  Fifth  Edition.  Edinburgh:
Pearson Education, Inc.
Coello CA, Gary BL, David A, Veldhuizen V. 2011.
Evolutionary  Algorithms  for Solving  Multi- objective  Problems. 2 nd ed.  New  York: Springer.
Deaninggra  DA.  2014. Analisis  Saluran  Distribusi Minyak  Goreng  dan  Margarin  Sebagai Produk Turunan Kelapa Sawit (Studi Kasus PT SMART Tbk). Bogor : Institut Pertanian
Bogor.
Deb  K.  2008.  Multiobjective  Optimization.  Berlin: Springer.
Fauzi  AHM,  Amin NAS dan  Ramli  M.  2014. Esterification of oleic acid to biodisel using magnetic  ionic  liquid:  multi-objective optimization  and  kinetic  study. Aplied Energy. 114 : 809-818.
Groover  MP,  2010. Fundamentals  of  Modern Manufacturing  :  Materials,  Process,  and Systems, 4 th ed.  Jhon  Wiley  &  Sons  Inc  : New York.
Gunasekaran  A dan Ramanathan  U.  2014.  Supply chain  collaboration:  impact  of  succes  in long-term partnerships. International Journal  of  Production  Econimics.  147  : 252-259.
Hadiguna  RA.  2016. Manajemen Rantai  Pasok
Agroindustri. Padang  :  Andalas  University Press.
Ibrahim  D.  2016. An  Overview  of  Soft  Computing.
Vienna : Procedia Computer Science.
Sampebatu LS, Arkeman Y, Hambali E, Gaspers V, Saharjo  BH.  2015.  Model penggunaan  lahan dan  perubahan  penggunaan  lahan  untuk bahan baku biodisel kelapa sawit: studi kasus di  kabupaten  Rokan  Hilir. Jurnal  Teknologi Industri Pertanian. 26 (2):207-215.
Santoso B dan Ai TJ. 2017. Pengantar Metaheuristik. Surabaya: ITS Tekno Sains.
Shields  dan  Rangarjan.  2015. A  Playbook  for Research  Methods  :  Integrating  Conceptual Frameworks  and  Project  Management. New York : New Forums Press.
Wisner JD,  Tan  K-C, dan Leong  GK.  2011. Pinciples  of  Supply  Chain  Management:  A Balanced  Approcah. 3 rd ed.  Mason,  OH  : South-Western.