## Jurnal Teknologi dan Manajemen
ISSN (Print) 1693-2285   ISSN (Online) 2808-9995

## Artikel Penelitian
Pertimbangan variabel kesadaran stakeholder pada tingkat pengembalian produk dalam kerangka kerja sistem dinamik untuk rantai pasok terbalik terintegrasi.
Laksmi Ambarwati 1 dan Emi Rusmiati 1
1 Teknik Industri Otomotif Politeknik STMI Jakarta, Cempaka Putih - Jakarta Pusat, 10510, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Diterima           : 17 Juli 2021 Direvisi            : 24 November 2021 Diterbitkan       : 21 Februari 2022 Teknologi membawa disrupsi dalam berbagai hal, mulai dari kecepatan dari produksi barang, perubahan  pola  permintaan  dan  membawa  konsekuensi  ke  lingkungan  dan    menyebabkan masalah  serius  limbah  elektronik  Rantai  pasok terbalik  sebagai  bagian  dari  ekonomi sirkular menjadi salah satu cara untuk mengurangi dampak lingkungan dari perubahan teknologi yang begitu  pesat.  Penelitian  kerangka  kerja  sistem  dinamik  lebih  banyak  terfokus  pada forward logistics dan  belum  banyak penelitian pada reverse logistics  karena  kompleksitas alami  yang dimilikinya. Namun demikian kerangka kerja sistem dinamik yang dijadikan model dasar untuk pengembangan  sudah  cukup  komprehensif  memasukkan  kompleksitas  faktor-faktor  yang penting  dan  berpengaruh  dalam  modelnya.  Salah  satu  faktor  penting  dalam  reverse  logistics pada rantai pasok terbalik adalah adanya pengembalian produk, dalam penelitian ini merupakan telepon seluler. Untuk itu pada penelitian ini, penulis berusaha memasukkan variabel tambahan yaitu  variabel  kesadaran  pengembalian  produk  dari  stakeholder  utama  dalam  rantai  pasok terbalik,    yaitu  konsumen,  retailer  dan  pemanufaktur  untuk  membantu  meningkatkan  tingkat pengembalian  produk  pada  model  eksisting  dengan  skenario  pengembalian    produk  ke manufatur sebagai alternatif produksi tambahan selain opsi produksi Penelitian ini melakukan simulasi sistem dinamik dan melihat seberapa besar pengaruh dari variabel yang ditambahkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel kesadaran meningkatkan pengembalian produk bahkan ketika tidak ada faktor-faktor lain yang berpengaruh 5 kali lipat dari 59 unit ke 296 unit. Jika diserta dengan penerapan PE Policy 100%, tingkat pengembalian produk semakin tinggi dengan  jumlah  produk  yang  dikembalikan  sebesar  2163  unit.  Penelitian  lanjutan  dapat dilakukan untuk melihat pengaruh variabel tambahan pada 2 skenario lain pada model dasar.
K ATA K UNCI
Rantai pasok terbalik terintegrasi, sistem dinamik, kebijakan penukaran produk, reverse logistics, variabel kesadaran stakeholder
K ORESPONDENSI
E-mail Author Korespondensi:
laksmi@stmi.ac.id
E-mail Co-Author: emir@stmi.ac.id

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi membawa disrupsi dalam banyak hal  seperti  perubahan  cepat  dalam  pola  permintaan,  baik dari  sisi  peningkatan  jumlah  produk  maupun  variasi produk yang mendorong siklus hidup produk dalam pasar menjadi  lebih  singkat  (Das  &  Dutta,  2013).  Selalu  ada model  terbaru  dari  produk  yang  beredar  dengan  fitur tambahan.  Tentunya,  perkembangan  teknologi  ini  juga membawa konsekuensi ke lingkungan dan  menyebabkan masalah serius limbah elektronik (Jaiswal, Samuel, Patel, & Kumar, 2015).
Oleh  karena  itu,  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  konsep ekonomi  sirkular  menjadi  beberapa  topik  diskusi  dan penelitian karena  mempromosikan aliran melingkar penuh untuk mengurangi dampak lingkungan dan memaksimalkan  efisiensi  sumber  daya  sebagai  strategi untuk  keberlanjutan  dan  menjaga  kualitas  lingkungan (Kirchherr,  Reike  &  Hekkert.,  2017).  Keberhasilan penerapan  prinsip-prinsip  dalam  ekonomi  sirkular
tergantung pada beberapa hal seperti: rantai pasok terbalik, desain produk atau layanan, model bisnis yang digunakan dan  pemulihan  masa  pakai,  penggunaan  produk  dan layanan serta kebijakan yang berlaku (EMF, 2015).
Dalam  sebagian  besar  rantai  pasok  terbalik,  ada  lima proses  utama  yang  dilakukan  antara  lain  (1)  Akuisisi produk  untuk  memperoleh  produk  bekas  dari  pengguna, (2)  logistik  terbalik  atau reverse  logistics yaitu pengangkutan  produk  bekas  kembali  ke  fasilitas  untuk inspeksi  dan  pemilahan,  (3)  Inspeksi  dan  disposisi  - menilai kondisi produk yang dikembalikan dan memutuskan bentuk penggunaan kembali untuk keuntungan,  (4)  Remanufaktur  atau  perbaikan  sebagai proses mengembalikan produk ke bentuk aslinya, dan (5) Pemasaran untuk menciptakan pasar sekunder bagi produk yang  dipulihkan  (Blackburn,  Guide,  Souza,  &  Van Wassenhove, 2004)
Banyak  topik  yang  berkaitan  dengan  remanufaktur  telah diselidiki di beberapa bidang dan dari sudut pandang yang berbeda:  dari  produk  akuisisi  untuk  remanufaktur  yang
diteliti  oleh  Wei,  Zhang  &  Zhang  (2015),  desain  untuk remanufaktur  pada  penelitian  Hatcher,  Ijomah  & Windmill.  (2011)  maupun  inventaris  dan  perencanaan produksi  di  lingkungan  remanufaktur  pada  penelitian Vercraene,  Gayon  &  Flapper  (2014),  Junior  &  Filho, (2012)  dan  pertimbangan  pemasaran  untuk  produk remanufaktur (Subramanian dan Subramanyam, 2012; Jimenez-Parra, Rubio & Vicente Molina., 2014).
Sebagian besar makalah di bidang reverse logistics terbatas pada masalah tunggal seperti desain jaringan, kontrol lantai toko, dan kontrol inventaris; sedangkan metode terintegrasi pada  bidang reverse  logistic belum  banyak  dilakukan karena  kerangka  umum  melibatkan  banyak  faktor  dan kompleksitas  dari  hubungan  interdependensi  (Junior  & Filho,  2012).  Agrawal,  Singh  &  Mustaza  (2015)  telah melakukan  tinjauan  literatur  yang  cukup  komprehensif tentang  jaringan  reverse  logistics  yang  dirancang  untuk mengambil  keputusan strategis termasuk jumlah fasilitas, lokasi, wilayah yang akan dicakup, dan kapasitasnya atau ukuran  dalam  market  sekunder reuse (penggunaan kembali), repair (perbaikan), remanufacture dan recycle (daur  ulang).  Metodologi  solusi  yang  digunakan  oleh peneliti  dalam  menyelesaikan  permasalahan reverse logistics sangat  beragam,  mulai  dari  pemodelan deterministik  dan  stokastik  (linier/non  linier,  integer campuran,  goal  programming,  model  antrian),  metode heuristik  (algoritma  genetika,  Tabu-search,  simulation annealing),  MCDM  (AHP,  ANP,  TOPSIS  ,  DEA,  ISM). Tinjauan literatur ini menunjukkan bahwa model jaringan RL  berbasis  simulasi  dapat  diuji  untuk  memiliki “Goodness of Fit” yang lebih baik dengan sistem di dunia nyata (Agrawal et al., 2015).
Sistem dinamik (SD) adalah metodologi yang efektif untuk menganalisis  dan  menilai  sifat  dinamis  dari  sistem kompleks  berskala  besar  (Alamerew  &  Brissaud,  2020). SD  banyak  digunakan  sebagai  metodologi  untuk  SC, logistik  dan  juga  ekonomi  sirkular.    Penelitian  Das  dan Dutta (2013) mempertimbangkan model SD untuk SC loop tertutup di mana diasumsikan bahwa proses remanufaktur dapat membawa kembali produk bekas/kembali ke kondisi ''sama  baiknya  dengan  barang  baru”  dan  produk remanufaktur  dapat  didistribusikan  kembali  di  pasar primer ke memenuhi  tuntutan pelanggan.  Kerangka kerja rantai  pasok  terbalik  yang  dikembangkan  berdasarkan sistem  dinamik  dimana  dilakukan  pertukaran  produk  dan kebijakan pemulihan tiga arah (three-way recovery), yaitu; remanufaktur produk, penggunaan kembali dan remanufaktur  komponen,  serta  pemulihan  bahan  baku. Variabel  yang  dipertimbangkan  antara  lain  konsep kebijakan  pertukaran  produk  ( product  exchange  policy ) untuk membuat proses pengumpulan dan daur ulang lebih cepat  dan  lebih  baik.  Dilakukan  juga  simulasi  dengan melakukan  variasi  pesanan  di  tingkat  pengecer  (retailer)
dan distributor untuk memeriksa bullwhip effect dari rantai pasok  dengan  loop  tertutup.  Selain  itu,  bersama  dengan bullwhip effect, struktur biaya digunakan di model  untuk menyelidiki  dampak  kebijakan three  way  recovery dan kebijakan penukaran produk terhadap profitabilitas reverse logistics, yang  dalam  penelitian  ini  merupakan  barang telepon seluler.
Dalam  model  sistem  dinamik  yang  dikembangkan, variabel  pertukaran  produk  melibatkan  ketidakpastian yang  berdampak  pada  ukuran  kinerja  ekonomi  (misalnya total biaya) dan lingkungan (misalnya potensi pemanasan global,  penggunaan  air,  dan  penggunaan  energi)  dari desain  konfigurasi  produk  (Aydin,  et  al.,  2018).  Faktor three-way recovery (TWR) dan visibilitas tinggi dari proses pemulihan  di  rantai  balik (reverse )  dan  dimasukkannya kebijakan pertukaran produk dengan pelanggan merupakan faktor yang paling relevan (Das & Dutta, 2013; Braz,  De  Mello,  Gomes,  &  Nascimento,  2018).  Dengan menerapkan  strategi  tersebut  dapat  meningkatkan  rasio pemulihan,  rasio  daur  ulang,  dan  rasio  remanufaktur, sehingga  mengurangi  efek  bullwhip  (Zhang  dan  Yuan, 2016).  Reverse logistics dalam rantai pasokan tradisional dapat mengurangi efek bullwhip dengan cara membangun sistem  loop  tertutup  (Das  dan  Dutta,  2012a,  b).  Jadi, dengan  menggabungkan  kebijakan  pertukaran  produk dapat mengurangi variasi pesanan dan efek bullwhip (Das & Dutta, 2013).
Untuk  itu  pada  penelitian  ini,  peneliti  ingin  mengetahui variabel apa yang dapat ditambahkan sebagai pengembangan tambahan dari model milik Das dan Dutta (2013) dan seberapa besar perbedaan yang dihasilkan dari model  dasar  awal.  Dengan  demikian,  penelitian  ini dilakukan penambahan variabel demi membantu kebijakan penukaran  produk  dalam  mengumpulkan  barang  habis pakai,  dalam  kasus  ini  telepon  seluler.  Penambahan variabel  kedalam model yang telah dibangun oleh Das & Dutta  (2013).  Penambahan  variabel  didasari  oleh  model closed-loop supply chain yang dibangun oleh Miao, Chen, dan Wang (2017).

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  model  sistem  dinamik  yang telah  dikembangkan  oleh  Das  dan  Dutta  (2013)  dengan menambahkan  3  variabel  kesadaran stakeholder milik Miao,  Chen  dan  Wang  (2017).  Model  dikembangkan dengan aplikasi Vensim baik model causal loopnya mapun model stock flow diagram nya.

## MODEL PENELITIAN

## Model Eksisting
Model  dasar  dalam  tugas  akhir  kali  ini  mengambil  studi kasus  di  India  dimana  sebagian  besar  perusahaan  India sangat  fokus  dalam  mengelola  inefisiensi  dalam forward
supply  chain dan  kurang  memperhatikan  perusahaan sebenarnya memiliki beragam opsi untuk memaksimalkan nilai produk yang dikembalikan melalui berbagai channel (Das & Dutta, 2013).
Ada 3 skenario dalam penelitian Das & Dutta (2013) yaitu a. Skenario  1:  pengembalian    produk  ke  manufatur sebagai  alternatif  produksi  tambahan  selain  opsi produksi.  Jika  proses  remanufaktur  ini  dapat mengembalikan  return  product  di  kondisi  yang  baik seperti produk baru, keduanya dapat didistribusikan ke pasar  primer  untuk  memenuhi  permintaan  dan struktur rantai pasok menjadi closed loop .
b. Skenario  2:  penjualan  kembali  di  pasar  sekunder apabila  produk  remanufaktur  tidak  diterima  untuk dijual  di  pasar  primer  bersama  dengan  yang  baru.
Kondisi  ini  membuat  struktur  sistem  menjadi open loop.
c. Skenario  3:  pembuangan  secara  terkendali  apabila pengembalian  produk  tidak  memiliki  nilai  untuk reuse/remanufaktur,  maka  manufaktur  akan  dipaksa untuk membuang produk ini secara terkendali.
Dalam  penelitian  ini  yang  digunakan  dan  dikembangkan adalah  model  skenario  1  yang  ditambahkan  dengan  3 variabel kesadaran berdasarkan penelitian Miao, Chen, dan Wang  (2017)  yang  mencerminkan  3  stakeholder  utama dalam  rantai  pasok,  yaitu  konsumen,    retailer,  dan manufaktur. Model rantai pasok tertutup terintegrasi milik Das  dan  Dutta  (2013)  memiliki  kompleksitas  tinggi sehingga dibagi menjadi berbagai subsistem.
a. Forward  supply  chain, yang  terdiri  dari  terdiri  dari lima  eselon  yaitu:  producer’s  inventory  of  raw materials,  component  inventory  (CI),  serviceable inventory  (SI),  distributor’s  inventory  dan  retailer’s inventory
b. Proses  daur  ulang  yang  dimasukkan  ke  dalam kerangka  kerja  sistem  dinamik  terdiri  dari  tahapan- tahapan pengumpulan produk, pemulihan produk dan pemulihan komponen dan material.

## Parameter Model Eksisting
Das  dan  Dutta  (2013)  mengembangkan  kerangka  kerja umum untuk closed loop supply chain dalam penelitiannya tertutup dengan melihat literatur yang sudah ada, termasuk berbagai survei di seluruh dunia tentang reverse logistics. Untuk  menganalisis  kinerja  sistem  terintegrasi  yang diusulkan,  penelitian  tersebut  difokuskan  pada  produk elektronik  dan  nilai  dasar  dari  parameter  model  dipilih seperti dalam (Geyer & Doctori Blass, 2010; Neira et al., 2006; ICF International, 2011).

## Pengembangan Model Eksisting
Sebelum dikembangkan, model eksisting yang dibangun di Vensim  diuji  terlebih  dahulu  untuk  mengetahui  perilaku
sistem  dalam  kondisi  ekstrim  dan  untuk  menguji signifikansi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  bullwhip effect  dan  profitabilitas  pada  SC  loop  tertutup.  Apabila model dasar yang disusun sudah sesuai  dengan hasil dari penelitian Das dan Dutta, pengembangan model dilakukan. Menurut Geyer dan Doctori Blass (2010), hambatan utama untuk  pengumpulan  dan  penggunaan  kembali  dalam sebagian besar kasus, telepon seluler yang sudah pensiun hanya  disimpan  oleh  pemiliknya  daripada  dikembalikan melalui  saluran  RL  yang  tersedia.  Kebijakan  PE memainkan peran penting untuk menghilangkan hambatan ini.  Pelanggan  secara  proaktif  membawa  produk  akhir mereka  yang  digunakan  ke  pengecer  untuk  mendapatkan produk  baru  sebagai  pengganti  produk  lama  di  pasar primer dengan harga diskon. Ini meningkatkan pengumpulan  dan  tingkat  pemulihan  produk  yang digunakan. Untuk itulah kesadaran terhadap pengumpulan dan  penggunaan  kembali  barang  elektronik,  dalam  kasus ini telepon seluler sangat diperlukan.
Penelitian dilakukan oleh Waqas et al (2017) menunjukkan bahwa kesadaran pelanggan telah membantu meningkatkan  implementasi reverse  logistics di  seluruh dunia. Kurangnya kesadaran tentang reverse logistics dari pihak  manufaktur  dan  retailer  juga  menjadi  salah  satu hambatan pelaksanaan dari rantai pasok terbalik. Untuk itu, pada penelitian ini, model closed-loop  supply  chain  yang telah  dibangun  dikembangkan  lagi  dengan  pengkhususan pada skenario 1 dengan menambahkan variabel kesadaran atau consciousness pada  konsumen,  retail,  dan  juga manufaktur.  Pada  penelitiannya,  Das  &  Dutta  (2013) menggunakan  kebijakan  penukaran  produk  atau  product exchange  policy (PE  Policy)  guna  meningkatkan pengembalian  produk  telepon  seluler  kedalam  sistem rantai  pasok  dan  direcycle  atau  digunakan  kembali,  baik secara langsung atau bagian-bagian tertentunya saja
Nilai dari variabel dan konstanta 3 variabel kesadaran yang mencerminkan  3  stakeholder  utama  dalam  supply  chain, yaitu  consumer,  retailer,  dan  manufaktur  diambil  dari penelitian  Miao,  Chen,  &  Wang  (2017).  Ketiga  variabel yang ditambahkan memiliki konstanta yang membangunnya  yang  nilainya  tetap  pada  semua  skenario dimana model dijalankan. Nilai konstanta yang digunakan pada penelitian ini tidak dirubah sebagaimana pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Pada model dasar Das dan Dutta (2013) variabel koefisien insentif  manufaktur  memiliki  nilai  yang  bervariasi bergantung  pada  jumlah  collected  product,  dimana semakin besar nilai produk yang dikumpulkan, maka nilai koefisien juga akan semakin besar. Model dasar dan stock flow diagram rantai pasok tertutup dengan kebijakan TWR dan  PE  milik  Das  dan  Dutta  (2013)  dapat  dilihat  pada
Gambar 1. Stock flow diagram variabel koefisien insentif manufaktur dapat dilihat pada gambar dibawah Gambar 2 Tabel 1. Variabel yang menggambarkan variabel utama
Stakeholder Variabel Persamaan Konsumen Recycling Coefficient Collection  Poins  Coverage Rate  *  Consiousness  of Customers Retailer Retailer Recycling Enthusiasm Effect Degree * Manufacturer Incentive Coefficient Manufaktur Manucaturer Incentive Coefficient IF  THEN  ELSE  (Collected Product ≤  (0.8*  Used products),  IF  THEN  ELSE
(Collected  Product  ≤  (0.5*
Used  Products),  IF  THEN
ELSE  (Collected  Product)  ≤
(0.3*Used  Products),  0.2, 0.2), 0.4), 0.6)
( Sumber : Miao, Chen, & Wang, 2017)
Tabel 2 Nilai masing-masing variabel dengan konstanta
( Sumber : Miao, Chen, & Wang, 2017)
Variabel  koefisien  insentif  manufaktur  tidak  hanya mempengaruhi manufaktur, namun juga retailer. Menurut Miao,  Chen,  &  Wang  (2017),  agar  tidak  membebani manufaktur, konstanta effect degree dimunculkan, dimana konstanta  tersebut  mencerminkan  dukungan  yang diberikan oleh pemerintah terhadap pelaksanaan pengumpulan produk habis pakai tersebut.
Variabel recycling  coefficient yang  menggambarkan konsumen  terdiri  dari  dua  konstanta,  yaitu Collection Points  Coverage  Rate dan Consciousness  of  Customers. Variabel  pertama  menggambarkan  seberapa  besar coverage dari pengumpulan, dimana semakin besar, maka semakin besar pula nilai pengumpulan. Ketiga variabel
Variabel Konstanta Nilai
Recyling Coefficient Collection Points Coverage Rate 0.75 Consciousness of Customers 0.4 Retailer Recycling Enthusiasm Effect Degree 0.5
Gambar 1 Stock flow diagram rantai pasok tertutup dengan kebijakan TWR dan PE (Model eksisting Das & Dutta (2013) yang disimulasi ulang  )
Gambar 2 Stock flow diagram variabel koefisien insentif manufaktur (Sumber : Das & Dutta, 2013)
5
kesadaran  dalam  tambahan  dalam  model  dasar  dapat dilihat    Gambar  3.  Sedangkan  s tock  flow  diagram dari variabel Retailer  Recycling Enthusiam dan  variabel Recycling Coefficient dapat dilihat pada Gambar 4

## HASIL DAN DISKUSI
Mengingat  penelitian  ini  hanya  ditekankan  pada  bagian pengumpulan  produk,  maka  data  yang  diambil  dan dikomparasi  juga  hanya  data  pada  bagian  pengumpulan produk  habis  pakai,  dimana  dalam  model  ini  adalah variabel Collected  Product .  Sama  seperti  penelitian  yang dilakukan oleh Das & Dutta (2013), kebijakan penukaran produk  diatur  nilainya  untuk  melihat  apakah  terjadi perubahan  pada  total  pengumpulan  produk  habis  pakai.
Gambar 4. Model Simulasi Sistem Dinamik dengan Software Vensim
(dikembangkan dari model  Das & Dutta (2013) dengan penambahan variabel kesadaran pada penukaran produk)
Gambar 3. Variabel Retailer Recycling Enthusiam dan Variabel Recycling Coefficient berdasarkan penelitian
Miao, Chen, & Wang (2017) Gambar 5. Grafik rata-rata pengumpulan produk pada model dasar Das & Dutta (2013)
Gambar 6. Grafik rata-rata pengumpulan produk pada model pengembangan
Desain  eksperimental  dilakukan  untuk  menyelidiki perilaku model dengan mempertimbangkan sejumlah besar contoh masalah dengan berbagai tingkat parameter sistem. Nilai rata-rata pengumpulan produk habis pada pada model dasar yang dibangun oleh Das & Dutta (2013) dapat dilihat pada  Gambar  5.    Sedangkan  pada  pengembangan  model, data  pengumpalan  produk  habis  pakai  Gambar  6.  Dari gambar tersebut, dapat dilihat bahwa penambahan variabel tidak  mengganggu  kinerja  dari  kebijakan  penukaran produk  dan  tetap  meningkatkan  jumlah  pengumpulan produk  habis  pakai.  Perbandingan  kedua  model  dalam pengumpulan  produk  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.
Dari  Gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  model  yang  telah dikembangkan  dengan  menambahkan  variabel  kesadaran dapat  membantu  pengumpulan  produk  habis  pakai  dan masuk  kembali  kedalam  supply  chain  untuk  diolah kembali. Hal ini menunjukkan pentingnya kesadaran untuk mengeluarkan  barang  tidak  terpakai  agar  bisa  kembali kedalam sistem supply chain dan diolah kembali.
Kemudian,  untuk  mengetahui  pengaruh  dari  variabel- variabel  tersebut,  maka  perlu  dilakukan  variasi  nilai variabel. Dengan menggunakan nilai PE Policy sebesar 0% dilakukan  variasi  terhadap  nilai  variabel Consciouness  of Customers dan variabel Effect Degree . Dalam penelitiannya,  Miao  et  al.  (2017)  memvariasikan  nilai variabel Consciouness of Customers dalam rentang 0 - 0,4; sedangkan  untuk  variabel Effect  Degree divariasikan dalam rentang 0 – 0,5.
Gambar  8  dapat  menunjukkan  bahwa  dengan  nilai PE Policy sebesar 0% dan Effect Degree senilai 0, sistem tetap mampu  melakukan  pengumpulan  hanya  dengan  variabel kesadaran customer .    Gambar  9  menunjukkan  bahwa dengan  nilai  PE  Policy  sebesar  0%  dan  Consciouness  of Customers  senilai  0,  sistem  tetap  mampu  melakukan pengumpulan  hanya  dengan  variabel Effect  Degree . Walaupun kesadaran konsumen dan variabel Effect Degree mampu  meningkatkan  pengumpulan,  namun  bisa  dilihat
bahwa  nilai  total  pengumpulan  kedua  variabel  berbeda signifikan.
Baik  model  dasar  maupun  model  setelah  pengembangan didapatkan bahwa tanpa kesadaran konsumen, retailer, dan perusahaan manufaktur (yaitu dengan penerapan PE Policy sebanyak  0%),  jumlah  produk  pengembalian  produk menjadi  tingkatan  yang  paling  sedikit  adalah  59  unit, namun naik menjadi 1.121 unit ketika penerapan PE Policy ditingkatkan  penuh  sebesar  100%.  Di  sisi  lain,  dengan adanya  faktor  kesadaran  konsumen,  retailer,  dan perusahaan  manufaktur,  jumlah  pengembalian  produk paling sedikit  adalah 296 unit meskipun tanpa penerapan PE  Policy Jumlah  produk  terbanyak  yang  dikembalikan naik  hampir  dua  kali lipat  menjadi  2.163  unit  jika  faktor kesadaran disertai dengan penerapan PE Policy. .

## KESIMPULAN
Dari  simulasi  yang  dilakukan  terhadap  pengembangan model  dasar,  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  produk yang dikembalikan dengan adanya kesadaran selalu lebih tinggi  daripada  jumlah  produk  yang  dikembalikan  tanpa adanya  kesadaran  untuk  setiap  tingkat  persentase penerapan PE Policy. Selain itu selisih jumlah produk yang dikembalikan bertambah besar seiring dengan peningkatan tingkat  persentase  penerapan  PE  Policy.  Pada  tingkat penerapan PE Policy sebanyak 0%, selisih jumlah produk
Gambar 8. Pengaruh Variabel Kesadaran Customer
Gambar 9. Pengaruh Variabel Effect Degree
Gambar 7. Perbandingan tingkat pengumpulan produk pada model pengembangan dengan model dasar
yang  dikembalikan  adalah  237  unit;  pada  tingkat penerapan  PE  Policy  sebanyak  100%,  selisih  jumlah produk  yang  dikembalikan  jauh  lebih  besar  pada  1.042 unit.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  penelitian  ini  dapat dikembangkan lagi ke depan.  Penelitian selanjutnya dapat meneliti  skenario  kedua  dan  skenario  ketiga  dari  model dasar.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  penelitian  ini  dapat dikembangkan lagi ke depan.  Penelitian selanjutnya dapat meneliti  skenario  kedua  dan  skenario  ketiga  dari  model dasar.

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal,  S.,  Singh,  R.  K.,  &  Murtaza,  Q.  (2015).  A literature  review  and  perspectives  in  reverse logistics. Resources,  Conservation  and  Recycling , 97, 76-92. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2015.02.009
Alamerew,  Y.  A.,  &  Brissaud,  D.  (2020).  Modelling reverse  supply  chain  through  system  dynamics  for realizing  the  transition  towards  the  circular economy: A case study on electric vehicle batteries.
Journal  of  Cleaner  Production ,  254,  120025. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120025
Aydin, R., Brown, A., Badurdeen, F., Li, W., Rouch, K. E., &  Jawahir,  I.  S.  (2018).  Quantifying  impacts  of product  return  uncertainty  on  economic  and environmental performances
of
product
configuration  design. Journal  of  Manufacturing System s, 48, 3-11. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.04.009
Blackburn, J., Guide, V., Souza, G., & Van Wassenhove, L.  (2004).  Reverse  supply  chain  for  commercial returns. California  Management  Review, 46(2),  6– 22. https://doi.org/10.2307/41166207
Braz, A. C., De Mello, A. M., de Vasconcelos Gomes, L. A.,  &  de  Souza  Nascimento,  P.  T.  (2018).  The bullwhip  effect  in  closed-loop  supply  chains:  A systematic  literature  review. Journal  of  cleaner production , 202, 376-389.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.042
Das,  D.,  &  Dutta,  P.  (2012).  A  Simulation  Study  of
Bullwhip  Effect  in  a  Closed  Loop  Supply  Chain with  Fuzzy  Demand  and  Fuzzy  Collection  Rate Under Possibility Constraints. International Journal of Industrial and Manufacturing Engineering , 466- 473.
Das,  D.,  &  Dutta,  P.  (2012).  A  System  Dynamics Framework  for  an  Integrated  Forward-Reverse
Supply  Chain  with  Fuzzy  Demand  and  Fuzzy Collection  Rate  Under  Possibility  Constraints.
International Journal of Industrial and
Manufacturing Engineering , 1592-1597.
Das, D., Dutta, P. (2013). A system dynamics framework for integrated reverse supply  chain  with three way recovery  and  product  exchange  policy. Computers
& Industrial Engineering , 66, 720-733 https://doi.org/10.1016/j.cie.2013.09.016
EMF. (2015). Growth Within: A Circular Economy Vision for  a  Competitive  Europe. Ellen  MacArthur Foundation , Cowes, UK.
Geyer, R., &  Blass, V. D. (2010). The economics of cell phone  reuse  and  recycling. The  International Journal  of  Advanced  Manufacturing  Technology , 47(5), 515-525.
Hatcher, G. D., Ijomah, W. L., & Windmill, J. F. C. (2011). Design  for  remanufacture:  a  literature  review  and future  research  needs. Journal  of  Cleaner Production, 19(17-18), 2004-2014.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2011.06.01
Jaiswal, A., Samuel, C., Patel, B.S., Kumar, M. (2015). Go Green  with  WEEE:  Eco-friendly  Approach  for Handling E- waste. Procedia Computer Science , 46, 1317-1324
https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.01.059
Jiménez-Parra,  B.,  Rubio,  S.,  &  Vicente-Molina,  M.  A. (2014).  Key  drivers  in  the  behavior  of  potential consumers of remanufactured products: a study on laptops in Spain. Journal of Cleaner Production, 85, 488-496.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.05.047
Junior, M. L., & Filho, M. G. (2012). Production planning and  control  for  remanufacturing:  literature  review and  analysis .  Production  Planning  &  Control ,
23(6), 419-435. https://doi.org/10.1080/09537287.2011.561815 Kirchherr, J., Reike, D., Hekkert, M. (2017). Conceptualizing the circular economy: An analysis of  114  definitions. Resources,  Conservation  and Recycling , 127, 221-232.
https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2017.09.005
Miao, S., Wang, T., & Chen, D. (2017). System dynamics research  of  remanufacturing  closed-loop  supply chain  dominated  by  the  third  party.  Waste Management & Research, 35(4), 379-386. https://doi.org/10.1177/0734242X16684384
Subramanian, R., & Subramanyam, R. (2012). Key factors in  the  market  for  remanufactured  products. Manufacturing & Service Operations Management , 14(2), 315-326. https://doi.org/10.1287/msom.1110.0368
Wei, L., Zhang, Q., & Zhang, C. (2017). An evolutionary game  approach  of  analysis  for  enterprises implementing  reverse  logistics. International
Journal  of  Services  Technology  and  Management ,
23(3), 204-218. https://doi.org/10.1504/IJSTM.2017.085475
Vercraene,  S.,  Gayon,  J.  P.,  &  Flapper,  S.  D.  (2014).
Coordination  of  manufacturing,  remanufacturing and returns acceptance
in hybrid manufacturing/remanufacturing systems.
International  Journal  of  Production  Economics ,
148,
62-70.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.11.001
Waqas, M., Dong, Q. L., Ahmad, N., Zhu, Y., & Nadeem, M.  (2018).  Critical  barriers  to  implementation  of reverse  logistics  in  the  manufacturing  industry:  a case study  of a developing country. Sustainability , 10(11), 4202.
https://doi.org/10.3390/su10114202
Zhang, X. Q., & Yuan, X. G. (2016). The system dynamics model  in  electronic  products  closed-loop  supply chain distribution network with three-way recovery and  the  old-for-new  policy. Discrete  Dynamics  in Nature and Society , 2016.
https://doi.org/10.1155/2016/4074710
.