## ANALISIS PENGARUH COMPONENT COMMONALITY TERHADAP SCHEDULE INSTABILITY, SERVICE LEVEL, DAN TOTAL BIAYA PADA SISTEM MAKE-TO-ORDER RANTAI PASOK TWO-STAGE MELALUI ADANYA MEKANISME KORDINASI
Moch. Aldy Anwar, I Nyoman Pujawan, Imam Baihaqi Jurusan Manajemen Logistik & Rantai Pasok, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh November Email: aldyanwar11@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Ketidakstabilan  dalam  perencanaan  produksi  (atau  yang  lebih  dikenal  dengan  nama schedule instability ) seringkali terjadi. Hal ini membuat perusahaan perusahaan melakukan berbagai upaya untuk meminimalkan  tingkat  ketidakstabilan  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  akan  mencoba  menganalisis pengaruh component  commonality (penggunaan  komponen  yang  sama  dalam  struktur  produk  yang berbeda) tertentu terhadap tingkat schedule instability, service level dan total cost pada sistem rantai pasok two-stage yang  terdiri  dari  satu  pemanufaktur  dan  satu  pemasok  yang  saling  terintegrasi  melalui mekanisme  kordinasi  (berbagi  informasi  berkaitan  dengan  order  pesanan).  Beragam  kondisi operasional  yang  berbeda  juga  dipertimbangkan  seperti:  variabilitas  dan  ketidakpastian  permintaan, cost  structure ,  struktur  dan  level  produk,  serta  kebijakan  persediaan  yang  diterapkan  oleh  perusahaan menjadi bagian yang diamati dalam studi ini. Penelitian ini akan dilakukan melalui studi eksperimen faktorial penuh ( full factorial experiment ).
Hasil  dari  penelitian  ini  didapat  bahwa  melalui  adanya  mekanisme  kordinasi  yang  mampu mereduksi tingkat schedule instability pada masing-masing entitas baik manufaktur dan pemasok. Selain itu,  melalui  kordinasi  juga  mampu  menghilangkan  transfer  resiko  yang  kerap  kali  dilakukan manufaktur  terhadap  pemasok  dalam  bagian  perencanaan  produksi.  Kebijakan component  commonality yang diterapkan mampu mereduksi schedule instability dan total biaya serta mampu meningkatkan service level baik  pada  entitas  manufaktur  ataupun  pemasok.  Kondisi  operasional  seperti cost  structure manufaktur ternyata juga memiliki pengaruh positif pada ketiga kinerja dalam penelitian ini.
Kata Kunci : Component commonality , s chedule instability, rantai pasok two-stage , service level , total cost .

## Pendahuluan
Ketidakstabilan pada aktivitas penjadwalan produksi (biasa dikenal dengan schedule instability atau schedule nervousness ) telah menjadi topik diskusi  yang  menarik  bagi  para  peniliti  ataupun praktisi  dalam  kurun  waktu  tiga  dekade  terakhir (Pujawan, 2008). Hal tersebut dikarenakan schedule instabiliy dianggap sebagai indikator pemicu dalam dimensi  pengukuran  kinerja  rantai  pasok khususnya  pada  perusahaan  manufaktur  yang memiliki  lantai  produksi  di  dalamnya.  Dimensi yang umum digunakan dalam pengukuran kinerja rantai  pasok pada  perusahaan  meliputi reliability , responsiveness , cost , dan asset management efficiency ( Supply Chain Council, 2003, yang dikutip dalam Meixell ,
2005).  Ketika  terjadi  s chedule  instability maka dapat mempengaruhi  dimensi  pengukuran  kinerja supply chain tersebut.  Oleh  karena  itu,  sampai  saat  ini schedule instability menjadi topik yang menarik untuk didiskusikan.
Grubbstrom  dan  Tang  (2000)  menilai kondisi nervousness terjadi  karena  adanya penjadwalan  ulang  yang  dilakukan  pada top-level items sehingga  terjadi perubahan  pada level  items di bawahnya atau level items yang lebih rendah. Selain itu, schedule  instability sering  dikaitkan  dengan perubahan  yang  terjadi  pada Master  Production Schedulling (MPS) yang berakibat adanya perubahan pada Material Requirement Planning (MRP) (Xie et al. 2003). Di samping itu juga, Sridharan dan La Forge
(1989)  mengartikan instability merupakan fenomena  yang  sering  terjadi  pada  penjadwalan produksi, yang lebih dikhususkan pada level Master Requirement  Planning (MRP),  sehingga  terjadi kegugupan  ( nervousness )  pada  level  produksi.  Hal tersebut mengakibatkan adanya peningkatan biaya produksi dan persediaan serta mampu menurunkan  produktivitas,  serta  menggangu aktivitas produksi perusahaan.
Ada  beberapa  faktor  yang  menyebabkan fenomena schedule instability terjadi khususnya pada perusahaan  manufaktur  diantaranya  adanya ketidakpastian permintaan, keterlambatan pengiriman  bahan  baku,  atau  faktor  internal perusahaan seperti mesin tidak bekerja atau dalam perbaikan. Di sisi lain, Pujawan dan Smart (2012) mencoba  mengidentifikasi  penyebab  terjadinya schedule  instability berdasarkan  peneliti  sebelumnya dengan  faktor  yang  lebih  spesifik  yakni  struktur biaya,  metode  ukuran  pemesanan  ( lot  sizing ), mekanisme  pelepasan  pesanan,  panjang  periode perencanaan, frekuensi perencanaan ulang, adanya error dari  peramalan,  dan  terakhir  kompleksitas struktur  produk.  Dan  ternyata  faktor-faktor tersebut  dapat  mempengaruhi  tingkat schedule instability baik  berdiri  sendiri  ataupun  berinteraksi dengan faktor yang lain.
Dampak  negatif  yang  ditimbulkan akibat  terjadinya schedule  instability yakni  dapat menimbulkan  kegugupan  ( nervousness )  pada  lantai produksi dan juga dapat mengurangi produktifitas. Ketika terjadi schedule instability , dari sisi perusahaan, akan terjadi keterlambatan dalam proses produksi karena  proses  produksi  tidak  berjalan  sesuai dengan  yang  telah  dijadwalkan.  Selain  itu  juga, dimungkinkan perusahaan akan dapat mengeluarkan  biaya  pemesanan  kembali  ( shortage cost ) bahan baku kepada pemasok. Schedule instability juga  membawa  dampak  dari  sisi  pemasok  yakni pemasok  akan  terlambat  dalam  merespon keinginan manufaktur dalam melakukan pemenuhan  kebutuhan  bahan  baku  yang dibutuhkan.  Dari  penelitian  sebelumnya  dapat diidentifikasi  dampak  negatif  yang  timbul  akibat schedule  instability yakni  terjadi  penurunan kepercayaan  diri  manajemen  terhadap  sistem, timbul  gangguan  pada  perencanaan  model,  dan juga timbul permasalahan pembebanan kerja mesin (Pujawan, 2008). Oleh karena itu, schedule instability
perlu  dikelola  ataupun  diminimalisasi  sehingga dampak  negatifnya  bisa  dikurangi,  terlebih  lagi schedule instability pada sistem rantai pasok.
Begitu besar dampak yang ditimbulkan oleh schedule instability terhadap rantai pasok, namun tidak  banyak  penelitian  yang  membahas schedule instability dalam  lingkup  rantai  pasok.  Pujawan (2008) mencoba membahas schedule instability dalam lingkup supply  chain ,  dalam  sudut  pandang hubungan buyer - supplier dengan  memperhatikan tingkat schedule  instability melalui  strategi safety  stock . Ruang lingkup schedule instability dalam rantai pasok mulai berkembang dengan melihat hubungan dari masing-masing  perusahaan  yang  berada  dalam rantai pasok. Schedule instability timbul karena adanya pengaruh  hubungan  pembeli,  pemasok,  dan  juga faktor  internal  operasi  perusahaan  (Pujawan  dan Smart, 2012).
Kasus  yang  sering  terjadi  adalah  ketika terjadi schedule  instability dari  sisi  manufaktur, manufaktur akan melakukan upaya untuk memini- malkan  biaya  yang  terjadi  pada  proses  bisnis manufaktur. Sayangnya, ketika manufaktur memu- tuskan untuk meminimalisasi biaya Seringkali tidak memperhatikan  dampak  yang  terjadi  pada pemasok.  Sehingga  proses  bisnis  supplier  tidak berjalan efisien begitu pula kinerja dari sistem rantai pasok.  Padahal  seharusnya  dalam  sudut  pandang supply  chain tiap-tiap  perusahaan  harus  senantiasa berkordinasi agar masing-masing perusahaan yang ada  pada  sistem  rantai  pasok  berjalan  dengan efektif.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini mencoba untuk melihat hubungan yang menginte- grasikan antara manufaktur dan pemasok (umum- nya  disebut two-stage )  pada  sistem  rantai  pasok. Diharapkan dengan adanya  hubungan  terintegrasi antara  manufaktur  dan  pemasok  akan  mampu meminimalkan schedule  instability ,  biaya,  serta mampu  meningkatkan service  level dari  sisi manufaktur, pemasok, ataupun sistem rantai pasok.
Dalam  proses  pengintegrasian  antara manufaktur dan pemasok harus ada kordinasi yang baik  dengan  jalan  berbagi  informasi.  Konsep kordinasi dalam rantai pasok dikembangkan untuk merespon  dan  meminimalisasi  segala  resiko  yang dapat  timbul  pada  perusahaan  yang  berada  pada rantai  pasok  (Xu  dan  Baemon,  2006).    Konsep koordinasi memiliki beberapa perspektif
diantaranya kordinasi dalam hal Salah satu metode yang  cukup  dikenal  dalam  melakukan  kordinasi dalam  sistem  rantai  pasok  adalah Advanced  Order Commitments (AOCs) (Sahin et al. , 2008). Metode ini pada  intinya,  manufaktur  akan  melakukan pemesanan pada posisi minimal lead time pemasok dan  pemasok  mengetahui  berapa  pesanan  yang dilakukan  oleh  manufaktur dengan adanya  sistem yang  terintegrasi.  Dengan  adanya  kebijakan  ini maka  pemasok  tidak  perlu  melakukan  suatu peramalan  kembali  terhadap  pesanan  yang dilakukan  manufaktur.  Salah  satu  kunci keberhasilan  dari  kebijakan  ini  adalah  bagaimana kebijakan  AOC  mampu  menjaga  kestabilan  pada perencanaan jadwal produksi.
Ada  beberapa  jalan  atau  strategi  yang dapat  dilakukan  untuk  meminimalkan schedule instability salah  satunya  dengan  melakukan information sharing ,  kolaborasi,  dan  koordinasi  pada sistem supply  chain .  Sahin  dan  Robinson  [2008] memperlihatkan  pentingnya information  sharing , kolaborasi,  dan  koordinasi  untuk  memperbaiki efisiensi  dari  perusahaan  dalam supply  chain pada lingkungan make-to-order . Terdapat  beberapa metode  yang  diusulkan  dari  para  peneliti  untuk meminimalkan schedule instability atau nervousness pada lantai  produksi  yakni,  penggunaan  strategi safety stock/buffering (Sridharan  dan  Laforge  (1989), Metters (1993), Zhao et al. (1995), Pujawan (2008)), strategi frozen schedule (Sridharan et al. (1987), Zhao dan Lee (2003), Xie et al. (2004), Sahin et al. 2008 (2008) , dan strategi penggunaan komponen yang sama  dalam  beberapa  produk  akhir  (umumnya dikenal dengan nama strategi component commonality ) (Su  et  al.  (2004),  Zhou  dan  Grubbstrom  (2004), Song  dan  Zhao  (2009)).  Pada  penelitian  ini  akan berfokus  pada  strategi component  commonality untuk mengurangi dampak dari schedule instability .
Component communality merupakan strategi dimana perusahaan menggunakan komponen yang sama dalam produk akhir yang diproduksi perusa- haan. Strategi ini biasa digunakan oleh perusahaan yang  memiliki  variasi  permintaan  yang  tinggi. Karena  hal  itulah  perusahaan  biasanya  strategi component  commonality untuk  mencapai  variasi  yang tinggi  dengan  biaya  yang  masih  rasional  (Meixell, 2005).  Variasi  pada  produk  dapat  membawa dampak negatif pada proses produksi yakni dapat meningkatkan  kompleksitas  dari  produk dan  juga
biaya produksi. Selain itu juga, adanya keberagam- an  komponen  pada  suatu  produk  juga  mampu mempengaruhi fluktuasi permintaan dibandingkan dengan  terdapat  beberapa  jenis  komponen  yang sama  dalam  suatu  produk.  Adanya  fluktuasi  per- mintaan, pada akhirnya akan dapat mempengaruhi juga schedule  instability dari  sisi  ketersediaan komponen punyusun dari suatu produk yang lebih baik.
Penelitian ini melihat permasalahan schedule instability dalam  konteks  sistem supply  chain yakni adanya  hubungan  integrasi  antara  manufaktur- pemasok  ( two-stage )  pada  lingkungan make-to-order . Dengan  melihat  permasalahan schedule  instability pada  lingkungan make-to-order maka  dapat menimbulkan  fluktuasi  permintaan  yang  beragam sehingga  mampu  melihat schedule  instability yang tepat  pada  sistem supply  chain .  Dalam  proses integrasi  digunakan  suatu  metode  yang Advanced Order Commitments (AOCs) yang yang telah dibahas sebelumnya.  Untuk  mengurangi  dampak schedule instability dicoba  digunakan  strategi component commonality yang  belum  banyak  dibahas  dalam konteks supply chain .
Sesuai dengan apa yang telah dipaparkan pada bagian latar belakang bahwa pembahasan ber- kaitan dengan schedule instability dalam konteks supply chain dengan  melihat  integrasi  antara  manufaktur- pemasok  dan  juga  penggunaan  strategi component commonality dalam kerangka supply chain masih belum banyak  dibahas.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini berfokus  bagaimana  pengaruh  tingkat component commonality yang  berbeda  terhadap  tingkat schedule instability , service  level ,  dan total  cost pada  sistem two- stage rantai  pasok  melalui  mekanisme  kordinasi (berbagi  informasi)  antara  manufaktur-pemasok pada  lingkungan make-to-order .  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mengetahui  pengaruh  dari tingkat component commonality yang berbeda terhadap schedule instability , service level , dan total cost pada sistem two-stage rantai  pasok  antara  manufaktur  dan pemasok melalui mekanisme kordinasi pada sistem supply chain serta mengetahui pengaruh dari kondisi operasional yang berbeda yang terjadi pada two-stage rantai  pasok  terhadap schedule  instability , service  level , dan total  cost yang  dialami  dalam  sistem two-stage rantai pasok manufaktur dan pemasok pada sistem rantai pasok.
Batasan yang digunakan dalam penelitian ini pada  integrasi  antara  manufaktur  dan  pemasok, serta sistem supply chain dari integrasi kedua entitas tersebut. Sedangkan asumsi yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  permintaan  pada  siklus perencanaan  bersifat  tidak  pasti  ( uncertain )  dan mengikuti distribusi normal.
Pemasok  dalam  melakukan  pemenuhan  per- mintaan dari manufaktur tidak pernah mengalami keterlambatan dengan adanya mekanisme kordina- si  dengan  berbagi  informasi  berkaitan  dengan jumlah  pesanan  dan lead  time .  Pemasok  mampu memenuhi  seluruh  jenis  komponen  yang diperlukan oleh manufaktur.

## Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan studi  eksperimen  faktorial  penuh  ( full  factorial experiment )  untuk  mengamati  pengaruh  tingkat component  commonality yang  berbeda  terhadap tingkat schedule instability , service level, dan total cost pada  sistem  integrasi supply  chain ,  yakni integrasi  hubungan  antara  manufaktur- pemasok ( two-stage ).
Pemanufaktur  melakukan  peramalan permintaan  pelanggan  untuk  periode-periode setelah  periode  awal  dari  siklus  perencanaan. Kemudian  dilakukan  perhitungan  persediaan dan net  requirement masing-masing  komponen untuk  ditentukan  kuantitas  dan  periode pemesanan  dengan  menggunakan  kebijakan persediaan tertentu. Hasil dari perhitungan ini adalah planned order release kepada pemasok.
Setelah  pemasok  menerima planned order  release dari  pemanufaktur,  pemasok melakukan  perhitungan  persediaan  dan net requirement masing-masing komponen. Kemudian  ditentukan  kuantitas  dan  periode pemesanan  dengan  menggunakan  kebijakan persediaan yang sama dengan pemanufaktur.

## Tingkat Component Commonality
Faktor  eksperimen  yang  menjadi perhatian  utama  dalam  penelitian  ini  adalah tingkat component  commonality .  Terdapat  tiga
tingkat component commonality yang dipertimbangkan  dalam  penelitian  ini,  dimana perhitungannya  mengikuti  model  TCCI  yang dibangun  oleh  Wacker  dan  Treleven  (1986). Model TCCI dipilih sebagai dasar perhitungan indeks commonality karena perhitungannya yang relatif mudah dan memiliki nilai batasan antara 0,  yang  mewakili  kondisi  seluruh  komponen adalah  unik,  dan  1  yang  menggambarkan penggunaan commonality secara sempurna.
Dua  buah  produk  akhir,  yakni  A  dan O,  beserta  struktur  produk  masing-masing dirancang sedemikian rupa sehingga menghasilkan index commonality 0, 0.3, dan 0.7. Pada  level  tidak  ada  komponen  yang  sama, produk  A  dan  O  disusun  dari  komponen- komponen  B,  C,  D,  E,  F,  P,  Q  dan  R. Sementara common  component X  dan  Y  dapat digunakan  untuk  mengganti  komponen  D,  F, Q,  dan  E,  P,  R,  secara  berturut-turut. Diasumsikan  rasio  penggunaan  komponen terhadap parent  item adalah  1:1  serta  tidak terdapat kendala teknologi dalam hal subtitusi komponen yang unik dengan common component . Lead  time diasumsikan  untuk  produk  akhir adalah  2  periode,  sedangkan  untuk  seluruh komponen, lead  time bernilai  sama  yakni  1 periode.

## Kebijakan Pemesanan
Penelitian  ini  menggunakan  kebijakan pemesanan  menggunakan  metode Lot-sizing lot-for-lot  yaitu  sebuah  kebijakan  persediaan yang  apabila  jumlah  persediaan  tidak memenuhi  kebutuhan  berikutnya  maka persediaan  dipesan  sama  dengan  jumlah  yang ada  pada Net  Requirement untuk  menaikkan tingkat  persediaan  pada  periode  tersebut. Metode ini juga telah digunakan oleh beberapa peneliti  dalam  studi  mereka  (Sahin  et  al. (2008).

## Ukuran-ukuran Kinerja
Untuk  mengevaluasi  pengaruh  tingkat component  commonality terhadap  tingkat schedule instability , total cost dan service level pada berbagai macam  kondisi  operasi  yang  berbeda  akan dijelaskan sebagai berikut,

## Schedule Instability
Penelitian ini memodifikasi
pengukuran schedule  instability untuk multi  level MRP  yang  dirumuskan  oleh  Sridharan  dan Kadipasaoglu  (1995)  dimana instability (I) mereka definisikan sebagai rata-rata perubahan kuantitas pesanan pada multi siklus perencanaan  untuk  semua  item  pada  semua level  terhadap  jumlah  komponen  dalam struktur produk
(4)
:  indeks  untuk  level  ke  j  dari  suatu struktur produk
:  indeks  untuk item ke  i  pada  level  j dari suatu struktur produk
T :  periode waktu N :  panjang horison perencanaan K :  siklus perencanaan M k :  periode awal dari siklus perencanaan
:  kuantitas  pemesanan  untuk item i pada  level  j  ketika  periode  t  dan siklus perencanaan k
S :  jumlah item dalam struktur produk
Jika  menggunakan  model  pengukuran di  atas,  hasilnya  menjadi  cukup  sulit  untuk dibandingkan  dengan  eksperimen-eksperimen lain  yang  menggunakan  struktur  produk  yang berbeda.  Untuk  menghindari  terjadinya  hal tersebut,  model  di  atas  dimodifikasi  sebagai berikut:
(5)
dimana  faktor  pembaginya  bukan  lagi  jumlah item dalam struktur produk melainkan jumlah kuantitas  pemesanan  pada  siklus  perencanaan sebelumnya.  Nilai  ini  akan  memperlihatkan sebesar apa perubahan yang terjadi pada jadwal produksi maupun pemesanan pada suatu siklus
perencanaan  dengan  struktur  produk  yang berbeda-beda.

## Service Level
Nilai service level diukur melalui metode fill rate , yaitu proporsi dari end-item demand yang dapat  dipenuhi  dari  stok.  Metode  ini  dipilih karena kemudahan proses perhitungannya dan juga  telah  digunakan  dalam  beberapa penelitian sebelumnya (Sridharan dan LaForge, 1990,  Zhao  dan  Lee,  1993,  Sridharan  dan Kadipasaoglu, 1995).

## Total Cost
Elemen  biaya  yang  diperhitungkan dalam  studi  ini  terdiri  dari holding  cost ,  dan setup/order  cost .  Dua  elemen  biaya  pertama merupakan  elemen  biaya  umum  dan  telah dijadikan  pertimbangan  dalam  studi-studi sebelumnya  (Zhao  dan  Lee  (1993),  Sridharan dan Kadipasaoglu, 1995).
Keseluruhan  faktor  eksperimental  di atas menghasilkan experimental cell sebanyak  36 buah, kemudian dilakukan sebanyak lima belas replikasi  sehingga  menghasilkan  jumlah percobaan sebanyak 540 cell .

## DESAIN EKSPERIMEN
Fokus  yang  dilakukan  pertama  adalah penentuan produk yang dijadikan obyek dalam melakukan percobaan dalam penelitian. Dalam penelitian ini, terdapat dua produk akhir, yakni A  dan  O,  beserta  strukrur  produk  masing- masing  yang  dirancang  untuk  menghasilkan nilai index  commonality yang  sesuai  faktor eksperimental, yaitu 0, 0.3, 0,7. Produk A dan O disusun dari komponen-komponen B, C, D, E,  F,  G,  H,  P,  Q,  R,  S,  dan  T,  pada  kondisi level  yang  tidak  ada  komponen  yang  sama. Sementara  itu,  komponen  X  dan  Y  mewakili sebagai common component yang dapat digunakan untuk mengganti komponen D, E , F, G, H, P, R,  S,  dan  T  secara  berturut-turut.  Terdapat asumsi  dalam  penelitian  ini  yakni  rasio penggunaan  komponen  terhadap parent  item adalah 1:1 dan tidak terdapat kendala teknologi dalam  hal  subtitusi  komponen  yang  unik
A B (1) C (1) Y (1) X (1) X (1) Y (1) Y (1) O X (1) Q (1) Y (1) Y (1) X (1) A B (1) C (1) E (1) X (1) X (1) H (1) F (1) O X (1) Q (1) R (1) S (1) X (1) A B (1) C (1) E (1) D (1) G (1) H (1) F (1) O P (1) Q (1) R (1) S (1) T (1)
dengan common  component . Dalam  penelitian ini tidak  memasukkan  unsur lead  time ,  sehingga produk  langsung  bisa  diterima  baik  produk akhir,  seluruh  komponen,  ataupun  produk yang  dikirim  dari  manufaktur  ke  pemasok. Sebagai gambaran struktur produk akhir A dan O  dalam  tingkat commonality yang  berbeda tersaji pada Gambar 1
a) TCCI = 0 b) TCCI = 0,3 c) TCCI = 0,7
Gambar 1 Struktur produk akhir A dan O pada tingkat component commonality yang berbeda, dimana a), b), dan c) memiliki nilai TCCI 0, 0.1, dan 0.7 secara berturut-turut
Setelah  mengetahui  struktur  produk yang  dijadikan  sebagai  objek  penelitian,  maka bisa  dilakukan  percobaan  simulasi  yang dimulai  dari  entitas  manufaktur.  Dimulai  dari periode T, manufaktur diasumsikan menerima permintaan  aktual  yang  dibangkitkan  dari faktor eksperimental terhadap produk akhir A dan O. Sedangkan untuk periode T+1 hingga akhir horison perencanaan dilakukan peramalan  permintaan  yang  memiliki  tingkat kesalahan  terhadap  permintaan  aktual  dengan rataan  dan  standar  deviasi  tertentu  sesuai dengan  faktor  eksperimental  yang  telah dijelaskan  sebelumnya.  Sebagai  contoh  hasil pembangkitan  secara  acak  dari  ramalan permintaan  yang  berdistribusi  normal  untuk produk  A  (pada  struktur  produk  dengan  nilai TCCI = 0) digambarkan pada tabel berikut ini:
Tabel  1.  Permintaan  aktual  dan  ramalan permintaan untuk produk A pada T = 1
Produk A Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Actual Demand  95 Forecast Manufacturer 105 102 101 108 105 Inventory  On Hand Nett Requirement Planned  Order
Receipt Planned  Order Release
Setelah  mengetahui  permintaan  aktual dan  ramalan  permintaan dari  produk  akhir  A, kemudian  akan  dihitung  nilai  proyeksi persediaan  terhadap  ramalan  permintaan  yang telah dibangkitkan. Penelitian ini menggunakan metode lot  for  lot (LFL)  untuk  menentukan periode  dan  besaran  pemesanan.  Selain  itu, dalam  penelitian  ini  tidak  mempertimbangkan lead time dan juga tidak adanya persediaan awal dalam  periode  awal  (T=0).  Ringkasan  dari perhitungan  proyeksi  persediaan  dari  produk akhir A dapat terlihat dari tabel berikut ini:
Tabel 2. Perhitungan proyeksi persediaan serta rencana pemesanan produk A
Produk A Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Actual Demand 95 Forecast Manufacturer 105 102  101 108 105 Inventory On Hand 0 0 0 0 0 0 Nett Requirement 95 105 102  101 108 105 Planned  Order Receipt 95 105 102  101 108 105 Planned  Order Release 95 105 102  101 108 105
Tabel  3.  Mekanisme  perhitungan  dan pemesanan untuk komponen D
Komponen B Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Gross Requirement 95 105 102 101 108 105 Inventory On Hand 0 0 0 0 0 0 Nett Requirement 95 105 102 101 108 105 Planned Order Receipt 95 105 102 101 108 105 Planned Order Release 95 105 102 101 108 105 Komponen D Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Gross Requirement 95 105 102 101 108 105 Inventory On Hand 0 0 0 0 0 0 Nett Requirement 95 105 102 101 108 105 Planned Order Receipt 95 105 102 101 108 105 Planned Order Release 95 105 102 101 108 105 PEMASOK Komponen D Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Gross Requirement 95 105 102 101 108 105 Inventory On Hand 0 0 0 0 0 0 Nett Requirement 95 105 102 101 108 105
Selanjutnya dilakukan mekanisme yang sama  hingga  didapatkan  rencana  kebutuhan dari komponen terbawah dari struktur produk. Rencana kebutuhan inilah yang kemudian akan menjadi  rencana  pemesanan  dan  input  bagi pemasok.  Sebagai  pertimbangan  sebagai inputan yang sama yakni perhitungan proyeksi nilai  sesuai  dengan  Tabel  4.  Berikut  ini ringkasan  dari  mekanisme  komponen  D  dan E.
Tabel  4  Mekanisme  perhitungan  pemesanan untuk komponen E
Komponen E Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Gross Requirement 95 105 102 101 108 105 Inventory On Hand 0 0 0 0 0 0 Nett Requirement 95 105 102 101 108 105 Planned  Order Receipt 95 105 102 101 108 105 Planned  Order Release 95 105 102 101 108 105 PEMASOK Komponen E Periode (T) 1 2 3 4 5 6
Gross Requirement 95 105 102 101 108 105 Inventory On Hand 0 0 0 0 0 0 Nett Requirement 95 105 102 101 108 105
Tabel  5  Ringkasan  pemesanan  komponen  D, dan E pada periode T = 1 Rencana Pemesanan Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Komponen D 9 5 105 102 101 108 105 Komponen E 9 5 105 102 101 108 105
Kondisi pemesanan komponen D dan E ketika periode berganti menjadi T+1 (dalam hal  ini  T=2)  dapat  terjadi  perubahan  rencana pemesanan yang telah dilakukan pada periode sebelumnya. Hal itu terjadi karena permintaan produk  akhir  pada  periode  T  hanya  bersifat peramalan semata. Sehingga pada periode T+1 perlu  dilakukan  perhitungan  ulang  terhadap kebutuhan  tiap-tiap  produk  dan  komponen. Jika  coba  dikondisikan  posisi  proyeksi pemesanan dengan mempertimbangkan permintaan  aktual  (dalam  parameter  faktor eksperimental) yang terjadi pada periode T+1, dapat  diperoleh  rencana  kebutuhan  dan pemesanan  dari  komponen  D  dan  E  seperti yang tersaji pada tabel berikut ini:
Tabel  6.  Perhitungan  rencana  kebutuhan  dan pemesanan komponen D dan E pada periode T = 2
Komponen D Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Gross Requirement 121 102 95 108 100 94 Inventory On Hand 0 0 0 0 0 0 Nett Requirement 121 102 95 108 100 94 Planned Order Receipt 121 102 95 108 100 94 Planned Order Release 121 102 95 108 100 94 Komponen E Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Gross Requirement 121 102 95  108 100  94 Inventory On Hand 0 0 0 0 0 0 Nett Requirement 121 102 95  108 100  94 Planned Order Receipt 121 102 95  108 100  94
Planned Order Release 121 102 95  108 100  94
Tabel  7  Ringkasan  pemesanan  komponen  D dan E pada periode T = 2 Rencana Pemesanan Periode (T) 1 2 3 4 5 6 Komponen D 121 102 95  108 100 94 Komponen E 121 102 95  108 100 94
Dari  ringkasan  pemesanan  komponen D  dan  E  pada  periode  T=2,  terlihat  jelas terdapat  perbedaan  pada  jumlah  kuantitas pemesanan  jika  dibandingkan  dengan  rencana pemesanan komponen D dan E pada periode T=1.  Hal  inilah  yang  dapat  menimbulkan ketidakstabilan  pada  aktivitas  penjadwalan produksi,  baik  pada  manufaktur  ataupun pemasok.  Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada bab  sebelumnya schedule  instability tidak  hanya berkaitan dengan perubahan kuantitas pemesanan,  pergeseran  periode  pemesanan juga bisa terjadi setelah dilakukan perhitungan ulang terhadap rencana kebutuhan komponen pada periode baru. Namun, pada penelitian ini berfokus pada schedule instability yang berkaitan dengan perubahan kuantitas pemesanan.
Pada simulasi lain, dengan menggunakan  tingkat component  commonality yang  berbeda  (TCCI=0.3  dan  TCCI=0,7) tahapan  yang  dilakukan  tidak  berbeda.  Hanya adanya  perampingan  komponen  sehingga pemesanan yang dilakukan lebih banyak secara kuantitas. Dalam penilitian ini, seperti yang ada pada  Gambar  1  terlihat  bahwa untuk  struktur produk  A  dalam  hal  ini  komponen  D  dan komponen G akan digantikan oleh komponen X.  Sehingga  input  dari  komponen  X,  adalah akumulasi planned order release dari komponen B dan komponen C.

## ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL

## Schedule Instability
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang telah ditampilkan pada bagian sebelumnya ada beberapa hal menarik berkaitan dengan schedule instability yang  dapat  dianalisis  dari  hasil eksperimen  tersebut.  Jika  dilihat  berdasarkan sudut pandang sistem integrasi yang dilakukan dalam  penelitian  ini,  ternyata  sistem  integrasi memiliki  dampak  positif  terhadap  persentase
penurunan  besaran schedule  instability antara manufaktur  dan  pemasok  sebagai  bagian  dari sistem supply  chain .  Berikut  ini  pada  gambar  8 dapat  terlihat  bagaimana  kondisi schedule instability baik pada entitas manufaktur ataupun pemasok pada kondisi sistem supply chain yang kordinasi dan tidak ada kordinasi.
Gambar 2. Persentase besaran schedule instability bagi  manufaktur  dan  pemasok  pada mekanisme sistem supply chain yang berbeda Pada kondisi sistem supply chain dengan adanya  kordinasi  mampu  membuat  besaran schedule  instability antara  manufaktur  dan pemasok  turun  atau  sama.  Dalam  gambar tersebut  terlihat  antara  manufaktur  dan pemasok besaran schedule instability adalah sama yakni  11%.  Sedangkan  pada  kondisi  sistem supply  chain tanpa  adanya  kordinasi  terdapat peningkatan  besaran schedule  instability pada entitas  pemasok  sebesar  4%,  dalam  simulasi schedule  instability manufaktur  sebesar  11%  dan untuk pemasok 15%. Hal ini  mengindikasikan bahwa  dengan  adanya  kordinasi  dalam  sistem supply  chain antara  manufaktur  berdampak positif  melalui sharing  risk besaran schedule instability .  Sedangkan  pada  posisi  sistem supply chain tanpa kordinasi terjadi pelimpahan resiko besaran schedule  instability pada  sisi  pemasok, sehingga  besaran schedule  instability pada  sisi pemasok  lebih  besar.  Pelimpahan  resiko  yang terjadi  pada  sisi  pemasok  pada  sistem supply chain yang  tidak  ada  kordinasi  tentu diakibatkan karena perencanaan produksi yang masih  berbasis  peramalan  semata  sehingga pada sisi pemasok terjadi ketidakefisiensi yang berakibat  pada  besarnya  tingkat schedule instability.
Untuk  faktor  eksperimental  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  berdasarkan hasil  analisis  korelasi  (dimana  nilai  korelasi dengan  range  -1  hingga  1),  dimana  semakin positif nilai dari eksperimental maka dikatakan berdampak positif dengan berbanding lurus.
Tabel  8  Output  hasil  korelasi  kinerja schedule instability
Hasil Output Ukuran Kinerja Faktor Eksperimental Schedule  Instability manufaktur Schedule  instability pemasok Variabilitas permintaan konsumen 0.15678 0.15678 Ketidakpastian permintaan manufaktur 0.81159 0.81159 Component commonality -0.22818 -0.22818 TBO  ( Time  between order ) -0.40470 -0.40670
Sedangkan  untuk  nilai  yang  semakin  negatif, hal  ini  mengindikasikan  bahwa  faktor eksperimental  berdampak  positif  namun berbanding  terbalik  dari  kinerja  yakni  dalam hal  ini  kinerja schedule  instability .  Pada  Tabel  8 terlihat bahwa faktor eksperimental variabilitas permintaan  konsumen  tidak  cukup  signifikan (lemah) pengaruhnya pada schedule instability . Itu juga terlihat dari tren yang ada pada Gambar 2 yang  terlihat  bagaimana  kenaikan instability akibat adanya variabilitas permintaan konsumen.  Hal  ini  wajar,  karena  memang posisi  dalam  penelitian  ini  permintaan konsumen  hanya  diketahui  pada  periode  awal saja.  Sedangankan,  prioritas  input  yang menjadi  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah berkaitan  dengan  peramalan  ketidakpastian permintaan yang dilakukan manufaktur.
0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0 0.2 0.4 0.6 0.8 In s ta b il it y Tingkat  TCCI Com ponent Commonality Instabilty supplier Instability Manufaktur 0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,1 0,4 Ins ta b iity Parameter Permintaan Variablitias Permintaan Instabilty supplier Instability
Manufaktu r
Gambar  3  Tren  pengaruh  variabilitas permintaan  konsumen  terhadap schedule instability
Pada Gambar 4 juga terlihat perubahan yang  signifikan  terjadi  pada schedule  instability akibat  adanya  perubahan  ketidakpastian permintaan.  Pada  sisi  analisis  korelasi  juga terlihat
bahwa faktor eksperimental ketidakpastian  permintaan  cukup  signifikan terhadap  perubahan instability baik  entitas manufaktur atau pemasok.
Gambar  4  Tren  pengaruh  ketidakpastian permintaan  manufaktur  terhadap schedule instability
Dari  sisi  kebijakan  penggunaaan component commonality pada  tingkat  TCCI  yang  berbeda pada  sistem supply  chain dengan  adanya kordinasi  berdampak  positif  pada  penurunan ataupun peningkatan besaran schedule instability .
Secara  tren  juga  terlihat  pada  Gambar 4  bagaimana  penurunan instability akibat adanya  penggunaan common  component pada perencanaan produksi. Namun, jika dilihat tren dari instability , pada satu titik yakni pada tingkat TCCI = 0.7 ke atas trennya relatif sudah stabil dalam  angka  yang  sama.  Penggunaan common component yang  sama  tentunya  tidak  dapat
diberlakukan  hingga  semua  komponen  sama. Adanya common  component juga  tidak  membuat sepenuhnya  perencanaan  produksi  tidak  akan ada instability karena  memang  kondisi  dalam perencanaan produksi juga dipengaruhi adanya variabilitas permintaan dan juga ketidakpastiaan permintaan yang telah dijelaskan sebelumnya.
Gambar  5  Tren  pengaruh  Nilai  TCCI  yang berbeda terhadap schedule instability
Sama  halnya  jika  dilihat  dari  sudut pandang dalam sistem supply chain tanpa adanya kordinasi  cukup  terlihat  juga  penggunaan component  commonality berdampak  positif  dalam mengurangi  tingkat schedule  instability .  Pada manufaktur  ataupun  pemasok  dilakukan simulasi pada tingkat commonality yang berbeda, yakni TCCI = 0, TCCI = 0.3, dan TCCI = 0.6. terdapat  dua  level  yang  nampak  memiliki dampak  positif  dalam  mengurangi  tingkat ketidakstabilan  jadwal  produksi  yaitu  level TCCI = 0.3 dan TCCI = 0.6.

## Service Level
Seperti  halnya  dengan  ukuran  kinerja schedule  instability, untuk  ukuran  kinerja service level yang  menggunakan  perhitungan fill  rate pada  masing-masing  entitas  baik  mannufaktur atau  pemasok.  Hasil  dari  eksperimen  yang dilakukan pada bagian sebelumnya menunjukkan bahwa dengan adanya kordinasi dalam  sistem supply  chain dapat  meningkatkan nilai service  level secara  keseluruhan  dalam sistem.  Hal  itu  terlihat  pada  Gambar  6  yang menunjukkan  bagaimana  kondisi  nilai service level dalam  kondisi  adanya  kordinasi  pada sistem  menunjukkan  hasil  positif  dalam
meningkatkan  ataupun  menjaga  konsistensi dari nilai service level .
Gambar  6  Persentase  besaran  nilai service  level bagi  manufaktur  dan  pemasok  pada  tingkat commonality dan sistem supply chain yang berbeda Pada  posisi  sistem  yang  tidak  ada kordinasi service  level pada  sisi  entitas  pemasok terjadi penurunan terhadap besaran nilai service level. Hal  itu  mengindikasikan  bahwa  dalam perencanaan  penjadwalan  produksi  yang terjadi  pada  entitas  pemasok  tergantung  dari peramalan  yang  dilakukan  terhadap  masukan order  dari  manufaktur.  Ketika  tidak  adanya kordinasi  dalam  informasi  berkaitan  dengan order maka pemasok harus dipaksa melakukan peramalan yang bagus. Namun, sebaik apapun peramalan  yang  dilakukan  dari  sisi  pemasok tentunya  tidak  dapat  mengendalika  kebijakan yang  diambil  oleh  manufaktur  berkaitan dengan pemesanan.
Secara  umum  seperti  halnya  dengan instability , faktor eksperimental yang dimunculkan dalam penelitian ini berpengaruh juga  pada  kinerja service  level yang  dimiliki masing-masing  entitas.  Baik  dari  sisi  adanya variabilitas  permintaan  konsumen  ataupun ketidakpastian  permintaan  yang  ditimbulkan manufaktur  akibat  permalan  yang  dilakukan. Hal tersebut terlihat pada hasil analisis korelasi yang  terlihat  pada  Tabel  9  bedanya,  untuk kinerja service  level kondisi  adanya  variabilitas permintaan  konsumen  dan  ketidakpastian permintaan  manufaktur  lebih  berdampak positif  secara  linier  atau  semakin  besar simpangan  dari  kedua  faktor  eksperimental mengakibatkan kinerja service level menurun.
Tabel 9 Output hasil korelasi kinerja service level Hasil Output Ukuran Kinerja Faktor Eksperimental Service  Level manufaktur Service level pemasok Variabilitas  permintaan konsumen -0.34128 -0.34128 Ketidakpastian permintaan manufaktur -0.23627 -0.23627 Component commonality 0.03967 0.03967 TBO ( Time between order ) 0.41798 0.41798

## Total Biaya
Bagian  ini  adalah  bagian  terakhir berkaitan  dengan  ukuran  kinerja  yang dipertimbangkan  dalam  penelitian  ini  yakni total  biaya.  Seperti  yang  telah  dijelaskan sebelumnya,
elemen biaya yang dipertimbangkan  dalam  penelitian  ini  adalah elemen  biaya  yang  umum  digunakan  dan  di beberapa  penelitian  sebelumnya  yakni  biaya pemesanan  dan  juga  biaya  persediaan.  Hal yang  menarik  terjadi  dari  hasil  eksperimen yang telah dilakukan sebelumnya. Dalam posisi sistem supply  chain integrasi  ( two-stage )  dengan adanya kordinasi terjadi penurunan total biaya pada  entitas  pemasok.  Posisi  dari  biaya  dari masing-masing  entitas  dalam  posisi  kordinasi dapat terlihat pada Gambar 7,
Gambar  7  Besaran  nilai  total  biaya  bagi manufaktur  dan  pemasok  pada  kondisi kordinasi  dan  tidak  adanya  kordinasi  pada sistem supply chain
Terlihat  pada  posisi  sistem  integrasi ( two-stage )  dengan  adanya  kordinasi  dalam sistem supply chain dapat mereduksi biaya yang terjadi  pada  entitas  pemasok  hingga  42%. Sebaliknya dalam sistem supply chain tanpa ada kordinasi  pihak  pemasok  menanggung  biaya lebih  besar  hingga  beda  biaya  hampir mengalami  kenaikan  sebesar  20%.  Hal  ini mengindikasikan  dalam  sistem supply  chain masing-masing entitas berupaya untuk meminimalkan  biaya,  namun  ketika  tidak adanya  kordinasi  maka  ketika  contohnya manufaktur
melakukan kebijakan meminimalisasi  biaya  efek  yang  ditimbulkan adalah  di  level upstream atau  dalam  penelitian ini  adalah  pemasok  akan  terkena  imbas kenaikan  biaya  yang  tak  terduga.  Seperti diketahui bahwa penjawalan produksi senantiasa  dikendalikan  oleh  variabilitas  dan ketidakpastian  permintaan.  Oleh  karena  itu, perlu  adanya  kordinasi  dalam  sistem supply chain dalam mereduksi biaya yang ditimbulkan.
Tabel 10 Output Hasil Korelasi Kinerja Total Biaya Hasil Output Ukuran Kinerja Faktor Eksperimental Total Biaya manufaktur Total Biaya pemasok Variabilitas  permintaan konsumen 0.00097 -0.00019 Ketidakpastian permintaan manufaktur 0.00132 -0.00057 Component commonality -0.41119 -0.46163 TBO ( Time between order ) -0.76328 -0.75510
Dari eksperimen dengan menggunakan skenario  yang  berbeda  dalam  hal  penggunaan component  commonality terlihat  adanya  tren  yang menurun  berkaitan  dengan  total  biaya  yang dihasilkan. Hal tersebut didukung dengan hasil analisis korelasi yang dihasilkan pada Tabel 10 dimana  posisi  faktor  eksperimental  yakni component  commonality yang  memiliki  pengaruh signifikan  dalam  mengurangi  total  biaya  pada masing-masing  entitas.  Secara  garis  besar diperjelas  juga  pada  gambar  8  berkaitan dengan  penurunan  besaran  total  biaya  pada tingkat component  commnality yang  berbeda. Efisiensi  terlihat  terjadi  pada  Gambar  8 manufaktur  mengalami  penurunan  biaya  dari efek  penambahan  komponen  yakni  sekitar 10%  pada  level  TCCI  =  0.3  dan  22%  pada
level  TCCI  =  0.7.  dari  sisi  pemasok  juga mengalami hal yang sama yakni terjadi efisiensi sebesar 12% pada level TCCI = 0.3 dan 27% pada level TCCI = 0.7.
Gambar  8  Besaran  nilai  total  biaya  untuk manufaktur  dan  pemasok  pada  berdasarkan tingkat commonality dalam  sistem supply  chain integrasi
Perubahan  yang  cukup  signifikan terjadi  akibat  adanya  pengaruh  penambahan komponen  yang  sama  pada  struktur  produk. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  perusahaan mampu mengendalikan elemen biaya operasional  produksi  dengan  mengatur periode  pemesanan  dan  desain  produk  yang mengakomodir adanya komponen yang sama. Dari  sisi  TBO  pun  mengindikasikan  hal  yang sama  yakni  adanya  penurunan  di  level  TBO yang  berbeda.  Hasil  analisis  korelasi  juga mengindikasikan  hal  tersebut.  Dimana  posisi nilai  TBO  memiliki  pengaruh  positif  dalam mengurangi  total  biaya.  Tidak  terlalu mengejutkan,  karena  memang  seperti  yang telah  dibahas  sebelumnya  bahwa  adanya cost structure dalam  hal  ini  nilai  TBO  mampu meminimalisasi  dampak schedule  instability yang mengakibatkan  pula  penurunan  pada  total biaya.  Berikut  ini  pada  Gambar  9  coba ditampilkan  bagaimana  posisi  total  biaya  akan dampak dari adanya nilai TBO.
Gambar 9 Persentase besaran total biaya untuk manufaktur  dan  pemasok  pada  Nilai  TBO yang berbeda dalam sistem supply chain integrasi Secara  garis  besar  dalam  penelitian  ini faktor  yang  berpengaruh  diantaranya  adanya kordinasi dalam sistem. Kemudian tentu tidak luput  dari  adanya  variabilitas  permintaan permintaan dan juga ketidakpastiaan permintaan  sekaligus  adanya  nilai  TCCI ataupun nilai TBO yang mempengaruhi segala ukuran  kinerja  dalam  penelitian  ini  yaitu schedule  instability , service  level ,  dan  total  biaya. Dalam  penelitian  ini  nilai  TBO  pada manufaktur  (Tm)  lebih  berperan  sekali pengaruhnya  dalam  mempengaruhi  hasil  dari ukuran kinerja.
Jika dibandingkan dengan posisi sistem yang  tidak  ada  kordinasi  beberapa  kejadiaan dalam  ukuran  kinerja  interaksi  antara  TBO manufaktur  (Tm)  dan  TBO  pemasok  (Ts) berdampak positif dalam ukuran kinerja dalam penelitian  ini.  Namun  tentunya  dari  sisi manufaktur  nilai  Ts  tidak  terlalu  berpengaruh seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Nilai Ts lebih berpengaruh pada entitas pemasok.

## Kesimpulan
Penelitian ini mengamati pengaruh tingkat component  commonality yang  berbeda  terhadap schedule  instability , service  level, dan total  cost pada sistem  integrasi supply  chain ,  yakni  integrasi hubungan  antara  manufaktur-pemasok  ( two- stage ).  Berdasarkan  eksperimen  dan  hasil pengolahan  data  serta  analisis  yang  telah dilakukan, terdapat beberapa poin kesimpulan dalam penelitian ini yakni:
 Adanya variabilitas permintaan konsumen dan  ketidakpastian  dalam  peramalan manufaktur  berdampak  positif  dalam mempengaruhi tingkat schedule instability .
 Common  component berdampak  positif dalam  mengurangi  tingkat instability pada masing-masing  entitas  hingga  mampu mereduksi instability sebesar  5%.  Di samping  dengan  kebijakan common component ,  adanya  kondisi  operasional dalam  hal  ini  nilai  TBO  pada  masing- masing  entitas  juga  berdampak  positif dalam mengurangi instability pada masing- masing entitas.
 Berkaitan  dengan  ukuran  kinerja service level ,  dalam  mekanisme  adanya  kordinasi berkaitan  dengan  berbagi  informasi jumlah pemesanan yang mampu mereduksi nilai schedule instability berdampak  pada  peningkatan service  level pada  masing-masing  entitas. Component commonality yang  berdampak  positif  dalam mengurangi schedule  instability ,  juga  terlihat mampu  meningkatkan service  level pada masing-masing entitas.
 Kondisi  adanya  variabilitas  permintaan konsumen  dan  ketidakpastiaan  dari peramalan  manufaktur  berpengaruh  pada kondisi service  level .  Begitu  pula  nilai  TBO yang  juga  berdampak  positif  dalam meningkatkan  nilai service  level .  Dalam kondisi  tidak  adanya  kordinasi  dalam sistem supply  chain ( two-stage ),  kebijakan component  commonality dan  kondisi  adanya nilai  TBO  juga  berpengaruh  dalam mereduksi instability pada  masing-masing entitas.
 Adanya  mekanisme  kordinasi,  kebijakan penggunaan common component , serta adanya nilai  TBO  yang  mampu  mereduksi instability berdampak pula pada total biaya yang  terjadi  pada  masing-masing  entitas menjadi  turun.  Elemen  dari  total  biaya pada masing-masing entitas yang berkurang  yakni  akumulasi  dari  biaya pemesanan dan biaya persediaan.
 Secara  garis  besar,  sebagai  seorang manajer supply chain yang ingin melakukan tindakan  berkaitan  dengan  mengurangi dampak instability perlu  memperhatikan beberapa elemen yakni: kondisi
operasional  yang  terdiri  dari  variabilitas dan  ketidakpastian  permintaan,  serta struktur  biaya  yang  dalam  hal  ini  mampu memberikan nilai TBO tertentu. Kemudian,  adanya  kebijakan  berkaitan dengan  struktur  produk  yang  mewakili adanya commonality .  Tidak  cukup  itu  saja, perlu  adanya  kemauan  antara  masing- masing  entitas  dalam  sistem supply  chain untuk  melakukan  kebijakan  kordinasi dalam  sistem  integrasi supply  chain ( two- stage),  dalam  hal  ini  salah  satunya kordinasi  berkaitan  dengan  berbagi informasi  kuantitas  pemesanan  antar masing-masing entitas dalam sistem supply chain .  Keterkaitan  antara  elemen-elemen tersebut  mampu  memberikan  pengaruh terhadap instability masing-masing  entitas ataupun pada sistem.

## Daftar Pustaka
1. Pujawan,  I.  N.,  Schedule  Instability  in  a Supply  Chain :  An  Experimental  Study, International  Journal  of  Inventory  Research , 1(1), 2008, pp. 53-66.
2. Meixell, M. J., The Impact of Setup Costs, Commonality,  and  Capacity  on  Schedule
Stability: An Exploratory Study. International  Journal  of  Production  Economics ,
95,  2005, pp. 95-107.
3. Grubbstrom,  R.  W.,  Tang,  O.,  Modelling Rescheduling  Activities  in  a  Multi  Period Production-Inventory System. International Journal of Production Economics , 68, 2000, pp. 123-135.
4. Xie,  Jinxing.,  Zhao,  Xiande.,  Lee,  T.S., Freezing the Master Production Schedule under  Single  Resource  Constrain  and Demand  Uncertainty. International  Journal of Production Economics , 83, 2003, pp. 65-84.
5. Sridharan,  V.,  dan  LaForge,  R.L.,  The Impact  of  Safety  Stock  on  Schedule Instability,  Cost  and  Service. Journal  of Operations  Management ,  8,  1989,  pp.  327-
347. 6. Pujawan,  I  N.  and  Smart,  A.  U.,  Factors Affecting Schedule Instability in Manufacturing  Companies. International Journal  of  Production  Research ,  50(8),  2012, pp. 2252-2266.
7. Xu,  L.,  and  Beamon,  B., Supply  Chain Coordination and Cooperation Mechanism: An Attribute-Based Approach. The  Journal  of  Supply  Chain
Management , 42(1), 2006, pp. 4-21.
8. Sahin,  Funda,  Robinson,  E.  Powell,  Li- Lian  Gao,  Master  Production  Scheduling Policy  and  Rolling  Schedules  in  a  Two- Stage  Make-to-Order Supply  Chain . International  Journal  of  Production  Research , 115, 2008, pp. 528-541.
9. Sahin,  Funda,  and  Robinson,  E.  Powell, Flow  Coordination  and  Information Sharing  in Supply  Chain s:  Review, Implication  and  Directions  for  Future Research. Decision  Science ,  33(4),  pp.  505- 536.
10. Metters,  R.D.,  A  Method  for  Achieving Better  Customer  Service,  Lower  Costs, and Less Instability in Master Production Schedules. Production and Inventory Management Journal , 34(4), 1993, pp. 61–66.
11. Zhao, X., Goodale, J.C. and Lee, T.S., Lot Sizing  Rules  and  Freezing  the  Master Production Schedule in Material Requirements  Planning  Systems  under Demand  Uncertainty. International  Journal of  Production  Research ,  33(8),  1995,  pp. 2241–2276.
12. Sridharan,    V,and  W.L.    Berry. Freezing Methods    for    Master    Production    Scheduling: A    Framework    for    Design  and    Analysis . Decision    Sciences    Institute.    Boston, 1987.
13. Zhao,  X.,  Goodale,  J.C.  dan  Lee,  T.S, Freezing the Master Production Schedule in Material Requirement Planning Systems Under  Demand  Uncertainty. International Journal  of  Production  Research ,  33(8),  2003, pp. 2241-2276.
14. Su, J.P., Chang, Y.L., Ho, J.C., Evaluation of Component Commonality Strategies in Supply  Chain Environment. Asia  Pacific Management  Review ,  9(5),  2004,  pp.  801- 821.
15. Zhou,  Li.,  and  Grubbstrom,  R.W., Analysis of The Effect of Commonality in Multi-Level  Inventory  Systems  Applying MRP  Theory. International  Journal  of Production Economics . 90, 2004, pp. 251-263.
16. Song, J. S., and Zhao, Yao, The Value of Component  Commonality  in  a  Dynamic Inventory  System  with  Lead  Time. Manufacturing  and  Services  Operations Management . 11(3), 2009, pp. 493-508.
17. Zao, Xiande., and Lee, T.S., Freezing  The Master    Production    Schedule    for Material Requirements  Planning  Systems Under    Demand    Uncertainty. Journal  of Operations  Management ,  11,  1993,  pp.  185- 205.
18. Wacker,  J.G.,  and  Treleven,  M., Component  Part  Standardization:  An Analysis  of  Commonality  Sources  and Indices. Journal of Operations Management , 6, 1986, pp. 219-244.
19. Sugiyono, Metode  Penelitian  Administrasi  / Oleh Sugiyono , 2004, Bandung: Alfabeta.
20. Sridharan,  V.,  and  Sukran  Kadipasaoglu, Alternative  Approaches  for  Reducing
Schedule Instability in Multistage Manufacturing Under Demand Uncertainty. Journal of Operations Management , 13, 1995, pp. 193-211
21. Zhao,  Xiande.,    and  Lee,  T.S.,  Freezing the    Master  Production  Schedule  for Material  Requirements  Planning  Systems under  Demand    Uncertainty, Journal  of Operations Management , 11,  1993, pp. 185- 205.