Analisis Manajemen Pemenuhan Pelanggan pada Industri Kecil Menengah Pembuatan Tas dan Bordir Menggunakan Pemodelan System Dynamics
(Studi Kasus pada CV. Kurnia Jaya – Yogyakarta)

## Nurdin Rahmanto
Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik UGM Jl. Grafika No.2, Yogyakarta 55281
Budi Hartono
Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik UGM Jl. Grafika No.2, Yogyakarta 55281
Alva Edy Tontowi Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik UGM Jl. Grafika No.2, Yogyakarta 55281

## ABSTRACT
Small  Medium  Enterprise  (SME)  plays  a  strategic  role  in  developing  countries economy.  Each  of  SMEs has  unique  strategy  of  order  fulfillment  management.  This  is influenced  by  factor  dynamics  influencing  the  system.  The  system  characteristic becomes  the  inspiration  to  be  studied  furthermore  continues  especially  using  system dynamics modeling approach. System dynamics modeling approach used because this method  used  to  know  and  learn  the  system  behavior.  This  paper  represents  of  order fulfillment management analysis with case study at CV. Kurnia Jaya – Yogyakarta. The developed  model  has  4  sub  models:  customer  order  sub  model,  order  fulfillment  sub model,  raw  material  management  sub  model  and  labor  sub  model.  Next  step  is calibrating the developed model with boundary adequacy test, extreme conditions test and  behavior reproduction test. After passing all these steps, the developed model to be  ran  with  policy  design  (different  scenario  of  order  such  as:  constant  order,  step order,  impulse  order  and  actual  order).  Finally  3  alternative  recommendations proposed  for  increasing  the  production  rate  so  the  order  backlog  and  delivery  delay decrease.
Keywords:  SME,  order  fulfillment  management  system,  simulation,  system  dynamics, system behavior.

## I.  Pendahuluan
Dalam  perjumpaan  manusia  dengan  hidup  dan  kehidupan,  semakin  hari  manusia semakin  yakin  bahwa  gerak,  dinamika  dan  perubahan-perubahan  adalah  bagian  dari keduanya. Menyikapi hal itu, manusia dituntut untuk dapat melakukan adaptasi setiap menjalani kehidupan ini sebagaimana pepatah Romawi “Crescit in cundo” yang artinya
bertumbuh  selagi  berjalan.  Dalam  arti  lebih  luas,  perubahan  adalah  esensi  dan pertanda kehidupan (Mulyani, 2006).
Sektor  industri  kecil  dan  menengah  (IKM)  merupakan  Unit  Kecil  Menengah  (UKM) yang  bergerak  pada  sektor  industri.  IKM  berperan  cukup  strategis  terutama  dalam memberikan  kontribusi  pertumbuhan  di  sektor  ekonomi  bagi  negara  berkembang (Haroon  dan  Wahba,  2002).  Menurut  Samhadi  (2006)  sektor  informal  di  Indonesia yang  diwakili  oleh  Usaha  Kecil  Menengah  dan  Koperasi  (UKMK)  terbukti  mampu menunjukkan  ketangguhan  dan  mampu  menjadi  peredam  ( buffer )  gejolak  di  pasar kerja perkotaan di saat krisis ekonomi melanda Indonesia pada tahun 1997. Pada pasca krisis  sektor  ini  mampu  menjadi  katup  pengaman  di  tengah  ketidakmampuan pemerintah dan sektor formal menyediakan lapangan kerja.
Salah  satu  hal  yang  cukup  menarik  untuk  dicermati  adalah  kemampuan  para pengusaha-pengusaha yang bergerak pada sektor industri kecil dan menengah di tanah air  untuk  menganalisis  potensi  diri  dan  potensi  perusahaan  yang  dimiliki.  Menurut Schultz  seperti yang disampaikan oleh Rohmah (2006) pengenalan diri yang memadai menuntut  pemahaman  tentang  hubungan  atau  perbedaan  antara  gambaran  tentang diri  yang  dimiliki  seseorang  (perusahaan)  tentang  dirinya  menurut  keadaan  yang sesungguhnya,  dan  hubungan  antara  apa  yang  dipikirkan  orang  lain  tentang  dirinya. Dengan  mengenali  diri,  individu  maupun  perusahaan  akan  mengetahui  kebutuhan, cita-cita,  kelebihan  serta  kekurangan  diri.  Terlebih  jika  hal  ini  dikaitkan  dengan order fulfillment  management (manajemen  pemenuhan  pesanan)  dalam  sebuah perusahaan.  Manajemen  pemenuhan  pesanan    merupakan  satu  faktor  kritis  dengan satu  alasan  :  produk  harus  datang  tepat  waktu  agar  memberikan  keuntungan    dari kesempatan penjualan yang  ada  (Brownell, 2003)    .  Sehingga diharapkan  perusahaan akan  mampu  memenuhi  pesanan  dengan  berpijak  pada  semboyan  ” delivery  it  to  the right place, at the right time for the right price ” (Murphy, 2004).
Berkembangnya  pendekatan  pemodelan  tampaknya  merupakan  salah  satu alternatif  yang  dapat  dipergunakan  untuk  mempelajari  sekaligus  memberikan  solusi optimal  terhadap  permasalahan-permasalahan  yang  terjadi.  Salah  satu  pendekatan pemodelan  yang  dikembangkan  adalah  pemodelan  dinamis  ( system  dynamics) . Berbeda dengan pemodelan statis di mana perhitungan dilakukan satu waktu, di dalam pemodelan  dinamis  perhitungan  dilakukan  berulang  kali  sesuai  dengan  perubahan waktu.  Sehingga  memungkinkan  untuk  mempelajari  dinamika  sistem  dan  hubungan sebab akibat antara faktor dalam sistem tersebut.
System  dynamic lahir  dari  sebuah  simulasi  sederhana  mengenai  pengontrolan sistem inventori dengan menggunakan pensil dan kertas note book (Forrester, 1989). Berawal  dari  yang  simulasi  sederhana  ini  akhirnya system  dynamics banyak diaplikasikan  untuk  memecahkan  permasalahan  komplek  seperti business  process  re- engineering,  system  development,  secientific  understanding (Sterman,  2000).  Tak heran  jika  saat  ini  banyak  dijumpai  literatur  dan  publikasi  tentang  dinamika  sistem pada perusahaan besar. Hal ini bertolak belakang dengan jumlah literatur dan publikasi yang mengungkap dinamika sistem pada industri kecil dan menengah  untuk dinamika rantai pasok (Sopha dan Hartono, 2006) terutama untuk sistem pemenuhan pesanan pelanggan.  Padahal  jika  ditelaah  kembali, system  dynamics sebenarnya  sangat
customized (Sterman,  2000)  yang  dapat  dipergunakan  untuk  pemodelan  dinamika sistem pada industri kecil dan menengah di Indonesia.

## II.  Metode Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan sesuai dengan langkah kerja sebagai berikut : Pertama  dirumuskan problem  formulation berupa  penentuan  tujuan  penelitian. Selanjutnya dilakukan observasi dan pengumpulan data.
Langkah  paling  penting  dalam  tahapan  pemodelan  adalah  penentuan  batasan permasalahan  yang  lebih  dikenal  dengan  sebutan problem  articulation  (boundary selection) . Hal-hal yang termasuk dalam kegiatan problem articulation meliputi : theme selection,  key  variables,  time  horizon dan dynamic  problem  definition  (reference modes) .
Langkah  selanjutnya  adalah  formulasi  hipotesis  dinamik  ( formulation  of  dynamic hypothesis) yang  meliputi  : initial  hypothesis  generation, endogenous  focus dan mapping .  Sebenarnya  pada  tahapan  ini  lebih  difokuskan  pada mapping berupa pengembangan  pemetaan causal  structure berdasarkan  hipotesis  awal,  variabel- variabel  penting, reference  modes serta  data  lain  yang  tersedia  menggunakan tool seperti  : model  boundary  diagrams,  causal  loop  diagrams,  stock  and  flow  diagrams. Hal  terpenting  adalah  sejak  tahapan  pengumpulan  data  hingga  formulasi  hipotesis dinamik adalah pendekatan participative dialogue antara fasilitator ( modeler) dengan pihak klien.
Setelah  itu  dilakukan  simulasi  sistem  dinamik  menggunakan  bantuan software sistem dinamik yaitu Powersim Studio 2005 Service Release 4 enterprise version. Model yang dikembangkan mengalami 3 tahapan kalibrasi : boundary adequacy test, extreme condition test dan behaviour reproduction test. Pada tahapan extreme condition test dilakukan  5  skenario  berupa customer  order bernilai  nol, productivity bernilai  nol, machines capacity bernilai nol, selama periode simulasi hanya terjadi 1 kali customer order sebesar  100 unit dan customer order sebesar  700 unit  yang  melebihi machines capacity. Sedangkan  untuk behavior  reproduction  test dengan  cara  membandingkan antara output sistem nyata dengan output model. Pengujian ini menggunakan paired t- test.
Setelah  model  dinyatakan  lulus  keseluruhan  tahapan  kalibrasi  maka  dilakukan tahapan policy  design .  Tahapan  ini  bertujuan  mengetahui  dan  mempelajari  perilaku sistem terhadap jenis skenario simulasi yang berbeda. Adapun jenis skenario simulasi yang  dilakukan  adalah  : constant  order , step  order,  impulse  order dan actual  order . Hasil  simulasi  setiap  skenario  diintepretasikan  dan  dianalisa.  Hasil  analisa  ini  akan dirumuskan  alternatif  rekomendasi  perbaikan  sistem  yang  selanjutnya  dirumuskan kesimpulan  apakah  sesuai  dengan  tujuan  penelitan  semula.  Adapun  langkah-langkah kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1.  Diagram Alir Penelitian

## III.  Hasil Penelitian
Hasil  tahap  pengumpulan  data  ( data  collecting) dan problem  articulation disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Tahapan Problem Articulation
No Tahapan Keterangan 1. Theme selection
Mengetahui  dinamika order  fulfillment  management
CV. Kurnia Jaya
Order backlog
[unit] Order completion rate (production rate) [unit/ day ]
2. Key variables Delivery delay
[ day ] Raw material inventory [unit] Labor [ people ]
3. Time horizon
7  bulan  (periode  bulan  1  Februari  sampai  dengan  1
September  2006).  Hal  ini  berdasarkan  kesepakatan dengen  klien  dengan  mempertimbangkan  siklus causal
loop diagram yang akan dibangun. 4. Dynamic problem definition (reference modes)
Reference  mode sistem  belum  ada  sehingga  hal  ini  akan diamati melalui perilaku variabel-variabel penting dengan menggunakan bantuan software powersim .
Start Problem formulation.
Data collecting. Problem articulation (boundary selection):
a. Theme selection.
b. Key variables. c. Time horizon.
d. Dynamic problem definition
(reference mode).
Formulation of dynamics hypothesis : a. Initial hypothesis generation.
b. Endogenous focus. c. Mapping. System dynamics simulation. Policy design and evaluation. End Boundary adequacy test. Observation Conclusion Extreme condition test. Behaviour reproduction test. ok ok ok Not ok Not ok Not ok Participative dialogue. Alternative recommendations
Sedangkan  pada  tahapan formulation  of  dynamics  hypothesis terutama  pada  sub tahapan mapping dilakukan  pemetaan causal  structure dengan Model  Boundary Diagram (MBD)  seperti  pada  Gambar  2, Causal  Loop  Diagrams (CLDs)  seperti  pada Gambar  3  dan Stock  and  Flow Diagram  terdiri  dari  4  sub  model  yaitu  sub  model customer order sub model order fulfillment, sub model raw material management dan sub model labor. Pada Gambar 4 disajikan satu model yang merupakan penggabungan dari keempat sub model tersebut.
Gambar 2. Model Boundary Diagram (MBD)
Gambar 3. Causal Loop Diagrams (CLDs) Order Backlog Order Fulfillment Rate Delivery Delay Order Rate Customer Order Desired Production Rate Production Rate Productivity Shipment Rate Raw Material Usage Rate + + + _ _ + + + + + Order Fulfillment Normal Delivery Delay _ Raw Material Inventory Raw Material Arrival Rate Desired  Raw Material Usage Rate Raw Material Usage per Unit Raw Material Safety Stock Coverage Desired Raw Material Inventory Coverage Desired Raw Material Delivery Rate Minimum Raw Material Inventory Coverage Maximum Raw Material Usage Rate Raw Materials Stockout B2 Adjustment for Raw Material Inventory Raw Material Inventory Adjustment Time Raw Material Delivery From Supplier Raw Materials Control 1 Delay Desired Raw Material Inventory + + + + _ + + + _ + + + + + + _ _ + + Delay B3 B1 Desired Labor Desired Production Rate + + Labor Hiring Rate Quit Rate Time to Leave Labor Adjustment Time + _ _ Hiring B5 Attrition B6 Labor R1 + + _ _ + _ + _ Machines capacity + Raw Material to Order + Raw Materials Control 2 B4 ENDOGENOUS EXOGENOUS EXCLUDED Customer order Delivery delay Desired raw material delivery rate Desired raw material inventory coverage Desired rate material usage rate Earthquake Desired production rate Adjustment for raw material inventory Labor adjustment time Desired labor Labor Information delay Maximum raw material usage rate Minimum raw material inventory coverage Order backlog Order fulfillment rate Order rate Production rate Raw material arrival rate Raw material delivery from supplier Raw material inventory Raw  material  inventory adjustment time Raw material safety stock coverage Raw material usage per unit Raw material usage rate Shipment rate Supplier delivery delay Economic stability of national Political stability of national Price Inflation rate Productivity Time to leave Hiring rate Quit rate Desired raw material inventory Machines Capacity Daily demand average Reorder point Raw material to order Normal product delivery delay
Gambar 4. Stock and Flow Diagram
Sebelum  simulasi system  dynamics dilakukan  terlebih  dahulu  ditentukan  batasan dan asumsi model yaitu :
a. Simulasi  dinamik  yang  dilakukan  adalah  untuk  menganalisis  perilaku  sistem menggunakan  kurun  waktu  yang  telah  berlalu  bukan  untuk  menganalisis  perilaku sistem untuk masa mendatang.
b. Menganalisis pemenuhan pesanan untuk produk berupa tas standar berukuran 10 cm x 30 cm x 40 cm. Selanjutnya untuk raw material usage per unit ditetapkan 1 unit  produk  membutuhkan  1 unit  material berupa  0,25  meter  kain,  10  meter benang, 0,25 meter parasut dan 1 set kelengkapan lain ( resleuting , pengait tas, dan lain-lain).
c. Productivity diasumsikan  konstan  tidak  terpengaruh  oleh  faktor  beban  kerja, kondisi pekerja, pengalaman dan lain sebagainya.
Hal  lainnya  adalah  penentuan  nilai  konstanta.  Penentuan  nilai  konstanta  tertera dalam Tabel 2.
Tabel 2.  Nilai konstanta
Nama Nilai Labor adjustment time 14 days Information delay 2 days Minimum raw material inventory coverage 1 days Normal product delivery order 1 days Productivity 6 units/ppl/day Raw material inventory adjustment time 7 days Raw material safety stock coverage 0 days Raw material usage per unit 1 unit Supplier delivery delay 2 days Time to leave
30 days Machines capacity 200 unit/day Order Backlog Order Rate Customer Order Order Fulfillment Rate Normal Product Delivery Delay Delivery Delay Raw Material Inventory Raw Material Arrival Rate Raw Material Usage Rate Adjustment for Raw Material Inventory Desired Raw Material Delivery Rate Raw Material Inventory Adjustment Time Maximum Raw Material Usage Rate Minimum Raw Material Inventory Coverage Desired Raw Material Inventory Desired Raw Material Usage Rate Raw Material Safety Stock Coverage Raw Material Usage per Unit Desired Raw Material Inventory Coverage Information Delay Production Rate Desired Production Rate Raw Material Delivery From Supplier Supplier Delivery Delay Step Order Order Switch Actual Order Impulse Order Productivity Desired Labor Labor Hiring Rate Quit Rate Labor Adjustment Time Time to Leave Raw Material Usage Rate Desired Production Rate Constant Order Shipment Rate Productivity Labor Machines Capacity Raw Material Inventory Reorder Point Daily Demand Average Raw Material Safety Stock Coverage Raw Material to Order
Setelah dinyatakan lulus 3 tahapan kalibrasi maka dilakukan tahapan policy design dengan  menggunakan  4  jenis  skenario order yang  berbeda.  Adapun  jenis order dijelaskan dalam Tabel 3.
Tabel 3.  Jenis order
Jenis Skenario Keterangan Constant order Skenario pesanan yang konstan sebesar 100 unit/hari. Impulse order Skenario  pesanan  seperti  pada constant  order tetapi  terjadi penambahan  pesanan  sebesar  100  unit  pada  tanggal  1  bulan Maret, April, Mei, Juni, Juli dan Agustus.
Step order
Skenario  pesanan  seperti  pada constant  order tetapi  terjadi penambahan  pesanan  sebesar  200  unit  pada  tanggal  1  Juni 2006  dan  bertahan  pada  level  tersebut  hingga  berakhirnya periode  simulasi. Step  order mengadopsi trend pesanan  yang dialami oleh perusahaan. Adapun besarnya adalah pada bulan Februari  sampai  bulan  Mei  pesanan  tas  sebesar  3.000 unit/bulan  (100  unit/hari).  Kemudian  pada  bulan  Juni  sampai bulan  Oktober  mengalami  peningkatan  menjadi  6.000 unit/bulan  (200  unit/hari)  karena  pada  bulan  tersebut bertepatan  dengan  dimulainya  tahun  ajaran  baru  bagi  anak- anak sekolah dan banyaknya penyelenggaraan seminar.

## Actual order
Skenario pesanan aktual yang diterima oleh perusahaan dalam periode 1 Februari 2006 sampai 1 September 2006.
Gambar 5 menunjukkan hasil simulasi menggunakan skenario constant order .
Gambar 5. Output Skenario Constant Order RAW MATERIAL ARRIVAL RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 20 40 60 80 100 unit/da CUSTOMER ORDER RATE Fe brua ry Ma rch April Ma y June July August 0 20 40 60 80 100 unit/da DELIVERY DELAY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 da INVENTORY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 100 200 300 400 500 600 700 unit ORDER BACKLOG Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 unit PRODUCTION RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 20 40 60 80 100 unit/da LABOR Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 5 10 15 ppl ORDER FULFILLMENT RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 20 40 60 80 100 unit/da INVENTORY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 unit R a w Ma te ria l Inve ntory De sire d R a w Ma te ria l Inve ntory LABOR Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 50 100 150 ppl La bo r De sire d La bo r
Berdasarkan Gambar 5 di atas, sistem menunjukkan perilaku yang baik karena tidak terdapat order backlog dan delivery delay . Sejak awal simulasi hingga periode simulasi berakhir, production  rate dan order  fulfillment  rate konstan  pada level 100  unit/hari sehingga  mampu  memenuhi  seluruh order yang  diterima.  Tingkat  produksi  ditunjang pula oleh keadaan raw material inventory.
Pada awal simulasi raw material inventory sebesar 700 unit. Selanjutnya perlahan- lahan turun hingga pada tanggal 9 Maret 2006 mencapai 100 unit dan tetap konstan pada level ini  hingga  periode  simulasi  berakhir.  Perilaku raw  material  inventory dipengaruhi  oleh raw  material  arrival  rate. Keadaan  pemesanan raw  material yang terus-menerus  dipengaruhi  pula  oleh  tingkat  kebutuhan  jenis  dan  tipe raw  material yang tentunya memiliki perbedaan sesuai dengan spesifikasi pesanan yang diterima.
Sedangkan  untuk  kebutuhan  tenaga  kerja  ( labor )  menunjukkan  perilaku  yang konstan sebesar 16,67  17 orang yang berlangsung dari awal hingga periode simulasi berakhir.  Hal  ini  terjadi  karena  kebutuhan  tenaga  kerja  secara  langsung  dipengaruhi oleh customer order rate yang konstan sebesar 100 unit/hari. Gambar 6 menunjukkan hasil simulasi menggunakan skenario impulse order .
Gambar 6. Output Skenario Impulse Order
Berdasarkan Gambar 6 di atas, sistem menunjukkan perilaku sebagai berikut : Muncul order  backlog dan delivery  delay dimulai  sejak  terjadi  peningkatan order semenjak  tanggal  1  Maret  2006.  dalam  interval  waktu  1  bulan  perilaku  ini  terulang kembali mengikuti pola impulse order yang diterima oleh perusahaan. Perilaku production  rate dan order  fulfillment  rate menunjukkan  pola  yang  sama yaitu  konstan  pada level 100  unit/hari  dengan  terjadi  fluktuasi  terutama  pada  setiap
RAW MATERIAL ARRIVAL RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 50 100 150 200 unit/da CUSTOMER ORDER RATE Fe brua ry Ma rch April Ma y June July August 100 120 140 160 180 200 unit/da DELIVERY DELAY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 da INVENTORY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 100 200 300 400 500 600 700 unit ORDER BACKLOG Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 20 40 60 80 100 unit PRODUCTION RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 100 110 120 130 unit/da LABOR Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 20 25 30 ppl ORDER FULFILLMENT RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 100 110 120 130 unit/da INVENTORY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 unit R a w Ma te ria l Inve ntory De sire d R a w Ma te ria l Inve ntory LABOR Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 50 100 150 ppl La bo r De sire d La bo r
awal  bulan  di  mana  terjadi  fluktuasi  order  yang  diterima. Production  rate dan order fulfillment  rate meningkat  pada  awal-awal  bulan  pada  tanggal  3  setiap  bulannya kecuali pada bulan Februari. Hal ini karena terdapat faktor i nformation delay sebesar 2 hari yang diterima oleh pihak perusahaan.
Perilaku labor dan inventory menunjukkan perilaku yang sama seperti yang dialami oleh production rate dan order fulfillment rate . Perilaku labor dipengaruhi oleh hiring rate dan quit rate. Sedangkan perilaku inventory dipengaruhi oleh perilaku arrival raw material  rate yang  menunjukkan  fluktuasi  karena  pemesanan raw  material hanya dilakukan  jika  keadaan raw  material  inventory kurang  atau  telah  mencapai reorder point. Kedatangan raw  material juga  dipengaruhi  dengan  adanya supplier  delivery delay sebesar 2 hari.
Peningkatan order pada  awal  bulan  Juni  2006  mengakibatkan  terjadinya order backlog dan delivery delay setelah sebelumnya bernilai nol. Hal ini disebabkan karena terbatasnya production rate dan order fulfillment rate yang langsung dipengaruhi oleh machines capacity sebesar 200 unit/hari. Perilaku labor , inventory dan raw  material  arrival  rate menunjukkan  peningkatan pada periode terjadinya peningkatan order . Sedangkan perilaku raw material inventory dipengaruhi  langsung  oleh raw  material  arrival  rate yang  berfluktuasi  yang diformulasikan  mengikuti  pemesanan raw  material yang  dilakukan  telah  mencapai reorder  point .  Secara  keseluruhan  perilaku  sistem  berdasarkan  skenario step  order ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Output Skenario Step Order
RAW MATERIAL ARRIVAL RATE Fe b Ma r Ap r Ma y Jun Jul Aug 0 100 200 300 400 500 600 unit/d a CUSTOMER ORDER RATE Fe b rua ry Ma rch Ap ril Ma y June July Aug us t 0 50 100 150 200 unit/d a DELIVERY DELAY Fe b Ma r Ap r Ma y Jun Jul Aug 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 d a INVENTORY Fe b Ma r Ap r Ma y Jun Jul Aug 0 500 1,000 1,500 2,000 unit ORDER BACKLOG Fe b Ma r Ap r Ma y Jun Jul Aug 0 100 200 300 400 unit PRODUCTION RATE Fe b Ma r Ap r Ma y Jun Jul Aug 0 50 100 150 200 unit/d a LABOR Fe b Ma r Ap r Ma y Jun Jul Aug 0 20 40 60 80 100 p p l ORDER FULFILLMENT RATE Fe b Ma r Ap r Ma y Jun Jul Aug 0 50 100 150 200 unit/d a INVENTORY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 unit R a w Ma te ria l I nve nto ry De s ire d R a w Ma te ria l I nve nto ry LABOR Fe b Ma r Ap r Ma y Jun Jul Aug 50 100 150 p p l La b o r De s ire d  La b o r
Gambar 8 menunjukkan hasil simulasi menggunakan skenario actual order .
Gambar 8. Output Skenario Actual Order
Berdasarkan Gambar 8 di atas, sistem menunjukkan perilaku yang berfluktuasi. Hal ini karena dipengaruhi oleh customer order rate yang berfluktuasi pula.
Setelah  dilakukan  evaluasi  terhadap  keempat  jenis  skenario  yang  telah  dilakukan maka  selanjutnya  diusulkan  beberapa  alternatif  yang  dapat  diterapkan  dalam  rangka perbaikan sistem pemenuhan pesanan pelanggan. Berdasarkan skenario actual order , maka  perbaikan  sistem  berfokus  kepada  peningkatan production  rate yang  akhirnya berakibat kepada pereduksian jumlah order backlog dan delivery delay. Skenario actual order dipilih sebagai skenario penerapan alternatif perbaikan karena jenis skenario ini merepresentasikan  keadaan customer  order secara  nyata  sehingga  diharapkan  jika skenario actual  order mampu  merespon  alternatif  perbaikan  dengan  baik  maka dimungkinkan jenis-jenis skenario lainnya mengalami perbaikan.
Adapun  alternatif  perbaikan  yang  diusulkan  adalah  :  penambahan machines capacity, kombinasi  antara  penambahan machines  capacity dan productivity serta penurunan information  delay .  Alternatif  perbaikan  yang  terakhir  adalah  kombinasi antara  penambahan machines  capacity serta  pengurangan information  delay dan labor adjustment time .
Perbandingan  hasil  sebelum  perbaikan  sistem  dengan  hasil  setiap  alternatif perbaikan sistem berdasarkan skenario constant order tersaji dalam Tabel 4.
RAW MATERIAL ARRIVAL RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 500 1,000 1,500 unit/da CUSTOMER ORDER RATE Fe brua ry Ma rch April Ma y June July August 0 500 1,000 1,500 unit/da DELIVERY DELAY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 5 10 da INVENTORY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 1,000 2,000 3,000 4,000 unit ORDER BACKLOG Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 unit PRODUCTION RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 50 100 150 200 unit/da LABOR Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 100 200 300 400 ppl ORDER FULFILLMENT RATE Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 50 100 150 200 unit/da INVENTORY Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 unit R a w Ma te ria l Inve ntory De sire d R a w Ma te ria l Inve ntory LABOR Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug 50 100 150 ppl La bo r De sire d La bo r
Tabel 4.  Perbandingan Hasil Sebelum dan Setelah Perbaikan Sistem Selama Periode Simulasi
Variabel
Akumu;asi Nilai dalam 7 bulan)
Kondisi Awal Alternatif 1
Alternatif 2 Alternatif 3 Production rate [unit/day] 29257 29637,33
 29637
29802 29784,19  29784 Delivery delay [day] 577,71  578
221,34
 221
240,35
 240 185,31  185 Order backlog [unit] 105849,42  105849
41027,52
 41028
40720,22
 40720 40144,14  40144 Labor [people] 20921,22  20921 10832,55
 10833
6458,06
 6458
11132,55
 11133 Keterangan :
Alternatif  1  :  penambahan machines capacity . Alternatif  2  :  kombinasi  antara  penambahan machines  capacity dan productivity serta  pengurangan information delay.
Alternatif  3  :  kombinasi  antara  penambahan machines  capacity dengan  pengurangan information delay dan labor adjustment time.
Berdasarkan Tabel 4 alternatif perbaikan ketiga menghasilkan perbaikan yang lebih baik  (dengan  indikator  utama  nilai order  backlog dan delivery  delay terkecil).  Akan tetapi  terdapat  fenomena  menarik  yaitu  jika  dibandingkan  dengan production  rate hasil  alternatif  perbaikan  kedua  ternyata production  rate hasil  alternatif  perbaikan ketiga lebih kecil. Hal ini terjadi karena production rate hasil alternatif ketiga pada awal simulasi  lebih  besar  daripada production  rate hasil  alternatif  kedua  sehingga menghasilkan order  backlog dan delivery  delay yang  rendah  meskipun  secara akumulasi  lebih  kecil  hasilnya  daripada  akumulasi production  rate hasil  alternatif ketiga.
Selain  itu  dengan  merujuk  Tabel  4,  perusahaan  dihadapkan  terhadap  adanya mempertimbangkan trade  off dari  setiap  alternatif  perbaikan  sistem  seperti  faktor biaya  dan  sebagainya.  Akan  tetapi  pada  kesempatan  ini  tidak  diputuskan  alternatif perbaikan  apa  yang  harus  diambil  karena  penelitian  ini  lebih  berfokus  menjelaskan fenomena  sistem  dinamik.  Serta  antara  peneliti  dengan  pihak  klien  belum  mampu menjabarkan,  merumuskan  serta  menetapkan  besarnya  elemen-elemen  biaya  yang muncul untuk melakukan setiap alternatif perbaikan tersebut.

## IV.  Kesimpulan
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kebijakan  dalam  manajemen  pemenuhan pesanan pelanggan CV. Kurnia Jaya  tercakup dalam key variables yaitu order backlog, delivery  delay,  production  rate,  raw  material  inventory dan labor. Model  simulasi system  dynamics yang  dikembangkan  telah  berhasil  dibuat  dan  telah  lulus  kalibrasi berupa model boundary diagram test, extreme condition test dan behaviour anomaly test. Model sistem pemenuhan pesanan pelanggan terbagi menjadi 4 sub model yaitu sub  model customer  order, sub  model order  fulfillment ,  sub  model raw  material management dan  sub  model labor. Dinamika  manajemen  pemenuhan  pesanan pelanggan  CV.  Kurnia  Jaya  berdasarkan policy  design menggunakan  4  skenario  yaitu constant  order,  step  order,  impulse  order dan actual  order memperlihatkan  perilaku
Perubahan customer order baru dapat direspon menjadi order rate yang diterima pada 2  hari  kemudian.  Hal  ini  karena  terdapatnya  faktor information  delay sebesar  2  hari. Sistem pemenuhan pesanan pelanggan mampu merespon customer order yang terjadi jika customer order yang terjadi relatif konstan. Akan tetapi jika customer order terjadi peningkatan secara step (bertingkat) mencapai nilai maksimum machines capacity dan customer  order yang  berfluktuasi  maka  sistem  belum  merespon  hal  tersebut  dengan baik  dengan  indikator masih  terjadinya peningkatan order  backlog dan delivery  delay dibandingkan  dengan  jenis customer  order yang  relatif  konstan.  Alternatif  perbaikan sistem yang dapat dilakukan pada sistem (diwakili menggunakan skenario actual order ) adalah penambahan machines  capacity, kombinasi  antara  penambahan machines capacity dan productivity serta  penurunan information  delay, atau  kombinasi  antara penambahan machines  capacity serta  pengurangan information  delay dan labor adjustment time.

## V.  Daftar Pustaka
Brownell, J., December 2004, Managing Merchandise ‘Flow’ Straight to The Corporate Top Line, article at www.supplychainbrain.com, online August 11 th , 2006.
Forrester,  J.W.,  July  13 th ,  1989,  The  Beginning  of  System  Dynamics,  Banquet  Talk  at The International Meeting of The System Dynamics Society, Stuttgart, Germany.
Haroon,  M.  I.,  and  Wahba,  K.,  2002,  A  Generic  Tool  Based  on  Systems  Dynamics Approach to Assess SME Business Stability and Help Designing Business Tactics and Action Plans Within Transient, Non – Stationary Conditions.
Mulyani, S., 2006, Management of Change, Generic Competencies Training Module of Mechanics  for  Automotive  Retooling  Program  BATCH    IV,    2 nd module,  UGM, Yogyakarta.
Murphy,  J.  V.,  2004,  Advanced  Order  Fulfillment  Requires  Warehouses  With  ‘On Demand’  Capability,  article  at  www.supplychainbrain.com, online August  11 th , 2006.
Rohmah,  F.  A.,  2006,  Kemampuan  Mengenali  Potensi  Diri,    Generic  Competencies Training Module of Mechanics for Automotive Retooling Program BATCH  IV,  1 st modul, UGM, Yogyakarta.
Samhadi, S. H., Sabtu 15 April 2006, Sektor Informal, Fokus Harian Umum Kompas.
Sopha,  B.  M.,  dan  Hartono,  B.,  Februari  2006,  Pengembangan Framework Dinamika Rantai  Pasok  untuk  Pengembangan  Pemasok  pada  Industri  Kecil  dan  Menengah, Usulan Penelitian yang Diajukan Kepada Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Sterman, J. D., 2000, Business Dynamics : System Thinking and Modeling for a Complex World, The McGraw – Hill Companies, Inc, USA.