Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Model Dynamic Pricing Pada Jasa Pengiriman Peti Kemas | Yuliana | Tanti | I Gede Agus

## MODEL DYNAMIC PRICING PADA JASA PENGIRIMAN PETI KEMAS
Yuliana Salim 1) , Tanti Octavia 2) , I Gede Agus Widyadana 3)
1,2,3) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Email : yulianaaa99@gmail.com
Abstrak, Penerapan strategi dynamic pricing di Indonesia sudah banyak dilakukan oleh industri penerbangan dan transportasi  darat  (Uber,  Gojek,  Grab,  dll),  namun  masih  sangat  jarang  ditemukan  penerapan  strategi  ini  pada perusahaan pelayaran (perusahaan jasa pengiriman peti kemas). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model dynamic  pricing yang  tepat  untuk  perusahaan  jasa  pengiriman  peti  kemas  dan  untuk  mengetahui  faktor-faktor penting yang berpengaruh dalam pembuatan model dynamic pricing pada perusahaan jasa pengiriman peti kemas. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah analisa survei kuesioner, membuat skenario-skenario pemodelan dynamic  pricing ,  dan  melakukan  uji  anova.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor penting  yang  berpengaruh  dalam  pembuatan  model dynamic  pricing adalah  faktor  harga  dan  musim.  Model dynamic  pricing terbaik  yang  dapat  diterapkan  adalah  melakukan  kenaikan  untuk  harga  minggu  depan  ketika jumlah demand aktual minggu ini lebih besar dari jumlah ekspektasi demand minggu ini dan tidak memberikan perubahan harga untuk minggu depan jika demand aktual minggu ini kurang dari ekspektasi demand minggu ini.
Kata Kunci : Dynamic Pricing , Model, Harga, Peti Kemas

## PENDAHULUAN
Harga  merupakan  salah  satu  komponen dalam marketing mix yang  perlu  untuk diperhatikan  agar  perusahaan  dapat  bertahan, karena harga merupakan satu-satunya komponen yang mampu menghasilkan revenue atau  pendapatan  bagi  perusahaan.  Menghitung harga  tidaklah  sulit  selama  data  yang dibutuhkan  itu  tersedia,  namun  yang  menjadi persoalan  adalah  menetapkan  harga  jual  yang tepat atau optimal untuk suatu jasa atau barang yang perusahaan tawarkan. Hal ini menjadi sulit karena terdapat banyak faktor yang perlu untuk diperhatikan  dalam  menentukan  harga  yang optimal,  karena  kesalahan  dalam  menentukan harga  bisa  sangat  merugikan  bagi  perusahaan. Ada  beragam  cara  dan  strategi  yang  biasa dilakukan  oleh  perusahaan-perusahaan  dalam menentukan  dan  menetapkan  harga  yang optimal agar perusahaan tetap mendapat margin yang  tinggi  dan  tetap  bisa  menjual  pada  harga yang  mendapat  jumlah  peminat  terbaik.  Salah satu  strategi  yang  sering  digunakan  oleh perusahaan-perusahaan adalah strategi dynamic pricing.  Dynamic  pricing adalah  suatu  metode pemberian harga yang berbeda-beda untuk suatu produk dan/atau jasa selama rentang waktu atau kondisi  tertentu  (Christ,  2011).  Di  Indonesia, salah  satu  contoh  industri  yang  menggunakan strategi dynamic  pricing ini  adalah  industri maskapai  penerbangan.  Strategi  ini  bisa membuat perusahaan terlihat menaikkan harga, namun sebenarnya perusahaan hanya
memainkan harga demi menyelamatkan kondisi keuangan  perusahaan  (Lingga,  2019).  Contoh pengguna  strategi dynamic  pricing lainnya adalah  aplikasi  Gojek  yang  menawarkan layanan jasa transportasi darat. Gojek menerapkan  strategi dynamic pricing ini  untuk tetap dapat memaksimalkan profitnya saat peak hours , dimana Gojek ingin tetap bisa memenuhi demand layanannya  yang  sangat  tinggi  dengan menyediakan supply (driver) yang  tinggi  pula. Peningkatan  tarif  yang  dilakukan  oleh  Gojek semata-mata digunakan untuk menarik peminat driver agar  tetap  mau  beroperasi  ditengah padatnya  lalu  lintas  (Abdullah,  2019).  Melihat penerapan  strategi dynamic  pricing pada kegiatan  logistik  maritim  di  Indonesia  yang selama  ini  masih  sangat  minim  terjadi,  maka dilakukan penelitian yang bersifat memodelkan beberapa  skenario  penerapan  strategi dynamic pricing pada  perusahaan  jasa  pengiriman  peti kemas.

## METODE
Metode penelitian yang digunakan untuk menyelesaikan  permasalahan  dalam  penelitian ini  akan  dijelaskan  dalam  bentuk  langkah- langkah  sistematis.  Langkah-langkah  tersebut adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  dilakukan  dengan  melihat bagaimana  kondisi  cara  menetapkan  harga yang  selama  ini  dilakukan  perusahaan  jasa pengiriman  peti  kemas.  Hasil  identifikasi
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Model Dynamic Pricing Pada Jasa Pengiriman Peti Kemas | Yuliana | Tanti | I Gede Agus
menunjukkan  bahwa  cara  menetapkan harganya selama ini masih belum
menggunakan strategi dynamic pricing.
2. Studi Literatur Literatur  yang  dipelajari  dan  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  literatur  yang terkait  dengan  model dynamic  pricing , faktor-faktor yang diperhatikan oleh
pelanggan  dalam  memilih  suatu  jasa pengiriman, dan faktor-faktor yang mempengaruhi biaya pelayaran. 3. Mengumpulkan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan
penyebaran survei kuesioner kepada perusahaan  atau  perorangan  yang  pernah menggunakan  jasa  pengiriman  peti  kemas dan  melalui  kegiatan  wawancara  dengan seorang  narasumber  yang  merupakan  salah satu pegawai dari perusahaan jasa pengiriman  peti  kemas  di  Indonesia.  Data yang  dikumpulkan  berupa  faktor  apa  saja yang  diperhatikan  oleh  pelanggan  dalam memilih  perusahaan  jasa  pengiriman  peti kemas dan faktor apa saja yang diperhatikan oleh perusahaan jasa pengiriman peti kemas dalam menentukan harga jual.
4. Membuat Model Pembuatan  model  dilakukan  setelah  semua variabel-variabel  dari  proses  pengumpulan data  sudah  didapatkan.  Variabel  yang dimaksud  ini  merupakan  faktor-faktor  yang diperhatikan dari sisi pelanggan dan dari sisi perusahaan. Variabel-variabel tersebut kemudian dimasukkan kedalam suatu simulasi  harga  jasa  pengiriman  peti  kemas dan  selanjutnya  dibuat  tiga  skenario  model dynamic pricing
dengan
model penyelesaiannya  masing-masing.  Skenario tersebut  akan  menggambarkan  tentang perusahaan jasa pengiriman peti kemas yang memiliki jadwal keberangkatan kapal dalam 10  minggu  ke  depan.  Kapasitas  maksimal kapal  adalah  100  buah  peti  kemas  dan asumsi tiap minggunya kapal terisi 10 buah peti  kemas.  Hasil  penyelesaiannya  nanti akan  berupa  model  pendapatan  jasa  yang diperoleh  perusahaan  jasa  pengiriman  peti kemas.
5. Membuat Notasi Berikut adalah beberapa notasi yang dipakai dalam formulasi model pada penelitian ini: TP :  Total pendapatan H i :  Harga  minggu  ke-i  (minggu ini)
H i+1 :  Harga  minggu  ke-i  +  1
(minggu depan) E i :  Ekspektasi demand minggu ke-i D i :  Data aktual minggu ke-i S i :  Sisa slot pada minggu ke-i
K i :  Kuota maksimal minggu ke-i CN i :  Jumlah  customer  yang  ikut harga saat ini pada minggu ke- i
CL i :  Jumlah customer pada minggu  ke-i  yang  harus  ikut harga selanjutnya X :  Nilai  harga  yang  diinputkan pertama  kali  pada  minggu  ke
1
6. Analisis Data Analisis  data  dilakukan  dengan  uji  Anova terhadap  hasil  dari  perhitungan  pemodelan ketiga skenario yang sudah dibuat. Pengujian dilakukan  untuk  melihat  apakah  terdapat perbedaan  yang  signifikan  dari  hasil penyelesaian  ketiga  skenario  tersebut. Analisis data juga dilakukan dengan melihat nilai mean ,  standar  deviasi,  dan confidence interval dari  total  pendapatan  jasa  yang dihasilkan ketiga skenario untuk menentukan skenario model dynamic pricing manakah yang terbaik yang mampu memberikan  total  pendapatan  jasa  terbaik bagi perusahaan.
7. Penarikan Kesimpulan Kesimpulan yang ditarik dalam penelitian ini adalah  bagaimana  model dynamic  pricing yang  tepat  dan  faktor  apa  saja  yang berpengaruh  dan  perlu  diperhatikan  dalam membuat  model dynamic  pricing pada perusahaan jasa pengiriman peti kemas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Survei Kuesioner dan Wawancara
Hasil  yang  didapatkan  dari  kegiatan penyebaran survei kepada sejumlah perusahaan dan  perorangan  yang  pernah  memakai  jasa pengiriman peti kemas adalah tiga faktor utama yang  diperhatikan  pelanggan  dalam  memilih suatu  perusahaan  jasa  pengiriman  peti  kemas. Ketiga  faktor  utama  tersebut  adalah  harga, kualitas  pelayanan  (tepat  waktu,  pelayanan yang responsif dan mudah mendapat informasi),  dan  lama  pengiriman.  Hasil  dari kegiatan  wawancara  yang  sudah  dilakukan dengan salah satu pegawai dari perusahaan jasa pengiriman  peti  kemas  juga  menunjukkan bahwa tiga faktor utama yang dipertimbangkan
oleh  perusahaan  jasa  pengiriman  peti  kemas dalam  menentukan  harga  selama  ini  adalah jarak, zona wilayah, dan karakteristik pelanggan. Selain itu ada satu faktor lain yang menjadi  perhatian  perusahaan  namun  belum termasuk  dalam  faktor  yang  selama  ini dipertimbangkan,  yaitu  faktor  musim  ( high season dan normal season ).

## Hasil  Survei  Simulasi  Skenario  Harga  Jasa Pengiriman
Faktor-faktor  yang  sudah  didapatkan dari hasil penyebaran survei kuesioner pertama dan  dari  hasil  kegiatan  wawancara  kemudian digabungkan  menjadi  satu  dan  dipilih  delapan faktor.  Delapan  faktor  tersebut  adalah  asal (Surabaya), tujuan (Makassar), komoditas (dry cargo) ,  musim (high  season dan normal season), tipe muatan peti kemas (full container load atau less-than  container  load),  term  of shipment (port-to-port atau door-to-door), tipe ukuran  peti  kemas (20ft atau 40ft), dan kemudahan  transaksi  (harga all-in atau  harga tidak all- in).  Delapan  faktor  yang  dipilih tersebut  kemudian  digunakan  sebagai  variabel dalam simulasi skenario harga jasa pengiriman. Simulasi skenario harga ini terdiri dari 32 jenis kombinasi  layanan  dengan  masing-masing kombinasi layanan memiliki lima range harga. Simulasi ini kemudian diberi kolom persentase willingness to pay untuk dijadikan survei kedua yang  diisi  oleh  beberapa  perusahaan  ataupun perorangan  yang  pernah  menggunakan  jasa pengiriman  peti  kemas.  Pemberian  kolom dilakukan  untuk  melihat  seberapa  besar kemauan pelanggan untuk memilih range harga yang  diberikan  untuk  tiap  kombinasi  layanan yang ada. Setelah nilai persentase willingness to pay tiap  harga  untuk  semua  jenis  kombinasi layanan tersebut telah didapat, maka selanjutnya  dilakukan  pembuatan  grafik  dan rumus  fungsinya.  Gambar  di  bawah  ini menunjukkan  salah  satu  contoh  bagaimana bentuk  persentase willingness  to  pay yang didapatkan  untuk  kombinasi  layanan  pertama dari hasil survei kedua.
Gambar  1. Grafik  persentase willingness  to pay kombinasi layanan pertama
Grafik  pada  gambar  1  menyimpulkan  bahwa responden  yang  juga  sebagai  pelanggan sangat  sensitif  terhadap  harga.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  adanya  pola  grafik  yang semakin menurun ketika harga yang ditawarkan semakin naik. Hasil dari grafik di atas  kemudian  dibuat  ke  dalam  fungsi  linear seperti yang tertera pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Fungsi persentase willingness to pay (WTP) kombinasi layanan pertama
WTP (persen) Harga (juta rupiah) Fungsi 89,29 8.5 Fungsi (Rp 8.5jt - Rp 8.9jt) → y = 316,96 - 2,68E-05X 78,57 8.9 Fungsi (Rp 8.9jt - Rp 9.3jt) → y = 873,21 - 8,93E-05X 42,86 9.3 Fungsi (Rp 9.3jt - Rp 9.7jt) → y = 208,93 - 1,79E-05X 35,71 9.7 Fungsi (Rp 9.7jt - Rp 10.1jt) → y = 295,54 - 2,68E-05X 25,00 10.1
Fungsi persentase willingness to pay ini dibuat untuk mencari berapa persen willingness to pay pelanggan  terhadap  suatu  harga.  Terdapat empat  fungsi  untuk  kombinasi  layanan pertama.  Hal  ini  dikarenakan  ada  empat  garis linear yang terbentuk dari hubungan antar titik- titik persentase willingness to pay dan masing- masing  keempat  garis  tersebut  memiliki  nilai gradien yang berbeda, sehingga perlu dibuatkan fungsi  masing-masing  untuk  tiap  garis  linear yang terbentuk.

## Tabel 2. Bentuk penyelesaian skenario 1
Hasil Skenario Model Dynamic Pricing 1 Model  skenario  1  ini  memiliki  strategi dynamic pricing dimana harga yang ditawarkan untuk minggu depan akan mengalami kenaikan jika jumlah permintaan untuk minggu ini lebih besar  dari  ekspektasi  permintaan  minggu  ini. Harga  minggu  depan  akan  tetap  sama  jika permintaan  minggu  ini  kurang  dari  ekspektasi minggu  ini.  Harga  minggu  depan  akan mengalami  kenaikan  sebesar  Rp  100.000,00 jika  jumlah  ekspektasi  permintaan  minggu  ini lebih  kecil  dari  jumlah  aktual  permintaan minggu ini dan jumlah aktual minggu ini masih kurang dari dua kali jumlah ekspektasi minggu ini.  Penambahan  sebesar  Rp  200.000,00  akan dikenakan  untuk  harga  minggu  depan  jika jumlah permintaan pada minggu ini lebih besar dari dua kali ekspektasi permintaan minggu ini. Tabel  2  di  atas  menunjukkan  gambaran penyelesaian  kasus  skenario  model dynamic pricing 1  dengan  bantuan software  microsoft excel . Cara menentukan harga minggu selanjutnya,  yaitu  minggu  ke  dua  hingga minggu  ke  sepuluh  untuk  skenario  model dynamic pricing 1 ini dapat dilihat pada gambar 2 di samping.
Gambar 2. Flowchart penentuan harga minggu depan untuk skenario 1
Harga  minggu  selanjutnya  adalah  harga yang  diinputkan  secara  manual  sesuai  dengan keinginan  perusahaan  untuk  harga  minggu pertama.  Contohnya  jika  harga  yang  diinput secara   manual   untuk   minggu   ini   adalah Rp9.000.000,00  maka  proses  selanjutnya setelah menginputkan harga minggu ini adalah
Minggu 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Harga (juta rupiah) 9 9.1 9.1 9.1 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.5 Eskpektasi demand 9 9 9 9 9 8 8 8 7 7 Willingness to pay (persen) 92.9 90.2 90.2 90.2 90.2 87.5 84.8  82.1 75.9 75.9 Data aktual 10 9 9 7 10 10 9 10 6 9 Pendapatan (juta rupiah) 90 81.9 81.9 63.7 91 92 83.7 94 57 85.5 Total pendapatan (juta rupiah) 820.7
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Model Dynamic Pricing Pada Jasa Pengiriman Peti Kemas | Yuliana | Tanti | I Gede Agus
mencari  nilai  persentase willingness  to  pay untuk  harga  tersebut,  lalu  mencari  ekspektasi demand untuk minggu tersebut. Nilai ekspektasi demand minggu tersebut didapatkan dengan  memasukkan  nilai  harga  minggu  1  ke dalam  rumus  fungsi  persentase willingness  to pay suatu  kombinasi  layanan  lalu  dibagi  100, sedangkan untuk nilai persentase willingness to pay didapatkan  dengan  memasukkan  nilai harga  minggu  ini  kedalam  rumus  fungsi persentase willingness  to  pay suatu  kombinasi layanan  lalu  dibagi  10.  Namun  karena  jenis kombinasi  layanan  yang  dipakai  dalam skenario  model dynamic  pricing ini  hanya  1 saja yaitu jenis  layanan  pengiriman  Surabaya- Makassar dengan jenis dry cargo ukuran 20 feet dan  tipe  muatan Full  Container  Load (FCL) pada normal season dengan pelayanan port-to- port dan harga all-in, maka nilai harga tersebut akan dimasukkan ke dalam rumus fungsi harga untuk kombinasi jenis layanan ini.
Langkah  selanjutnya  adalah generate random  10  data  menggunakan  formula =RAND()  di excel untuk  minggu  tersebut  dan jumlah data hasil random yang nilainya kurang dari  nilai  persentase willingness  to  pay untuk harga  tersebut  maka  akan  disebut  sebagai jumlah data aktual minggu tersebut. Pengecekan  kemudian  dilakukan  terhadap jumlah  data  aktual  dengan  jumlah  ekspektasi demand minggu itu. Harga minggu depan akan tetap  sama  dengan  harga  minggu  ini  jika  data aktual  minggu  ini kurang  dari ekspektasi demand minggu ini. Harga minggu depan akan ditambah  Rp.100.000,00  jika  jumlah  data aktual  minggu  ini  lebih  besar  dari  jumlah ekspektasi demand minggu  ini,  namun  masih dibawah 2 kali lipat jumlah ekspektasi demand minggu  ini. Harga  minggu  depan  akan ditambah  Rp.200.000,00  jika  jumlah  data aktual  minggu  ini  lebih  besar  dari  jumlah ekspektasi demand minggu  ini  dan  jumlahnya melebihi 2 kali lipat jumlah ekspektasi minggu ini. Proses  pencarian  harga  minggu  depan  ini dilakukan  berulang  dari  awal  proses  input hingga  akhir  (berakhir  pada  minggu  ke  10). Model  matematis  dari  penyelesaian  kasus skenario model dynamic pricing yang pertama ini adalah sebagai berikut:
TP = ∑ 𝐻 𝑖 10 𝑖=1 × 𝐷 𝑖 (1)
𝐻 𝑖+1 = 𝐻 𝑖 ,                       𝑖𝑓 𝐷 𝑖 ≤ 𝐸 𝑖 (2) 𝐻 𝑖+1 = 𝐻 𝑖 + 100.000, 𝑖𝑓 𝐸 𝑖 < 𝐷 𝑖 < 2𝐸 𝑖 (3)
𝐻 𝑖+1 = 𝐻 𝑖 + 200.000, 𝑖𝑓 𝐷 𝑖 ≥ 2𝐸 𝑖 (4) 𝐻 𝑖=1 = 𝑋 (5)
𝑖 = 1, 2, 3, … , 10 (6)
Penghitungan  besar  pendapatan  tiap  minggu kemudian  dilakukan  dengan  cara  mengali jumlah  data  aktual  ( 𝐷 𝑖 ) tiap  minggu  dengan harga yang dikenakan tiap minggu yang sudah mengalami dynamic  pricing ( 𝐻 𝑖 ) .  Pendapatan tiap  minggu  selama  10  minggu  itu  kemudian akan dijumlah dan menghasilkan total pendapatan (TP). Total pendapatan inilah yang merupakan nilai pendapatan sesungguhnya dari suatu  jasa  pengiriman  peti  kemas  suatu perusahaan.
Hasil Skenario Model Dynamic Pricing 2 Model  skenario  2  ini  memiliki  strategi dynamic pricing dimana harga yang ditawarkan untuk minggu depan akan mengalami kenaikan jika jumlah permintaan untuk minggu ini lebih besar  dari  ekspektasi  permintaan  minggu  ini, sedangkan harga minggu depan akan mengalami penurunan jika permintaan minggu ini  kurang  dari  ekspektasi  minggu  ini.  Harga minggu  depan  akan  mengalami  kenaikan sebesar Rp.200.000,00 jika jumlah permintaan minggu  ini  lebih  besar  dari  jumlah  ekspektasi minggu  ini.  Harga  minggu  depan  akan mengalami  penurunan  sebesar  Rp.100.000,00 jika permintaan minggu ini kurang dari jumlah ekspektasi  minggu  ini.  Model  matematis  dari penyelesaiannya adalah sebagai berikut:
TP = ∑ 𝐻 𝑖 10 𝑖=1 × 𝐷 𝑖 (7) 𝐻 𝑖+1 = 𝐻 𝑖 − 100.000, 𝑖𝑓 𝐷 𝑖 ≤ 𝐸 𝑖 (8) 𝐻 𝑖+1 = 𝐻 𝑖 + 200.000, 𝑖𝑓 𝐷 𝑖 > 𝐸 𝑖 (9) 𝐻 𝑖=1 = 𝑋 (10) 𝑖 = 1, 2, 3, … , 10 (11)
Perhitungan  besar  pendapatan  tiap  minggu kemudian  dilakukan  dengan  cara  mengali jumlah  data  aktual  ( 𝐷 𝑖 ) tiap  minggu  dengan harga yang dikenakan tiap minggu yang sudah mengalami dynamic  pricing ( 𝐻 𝑖 ) .  Pendapatan tiap  minggu  selama  10  minggu  itu  kemudian akan dijumlah dan menghasilkan total pendapatan (TP). Total pendapatan inilah yang merupakan nilai pendapatan sesungguhnya dari suatu  jasa  pengiriman  peti  kemas  suatu perusahaan.
Cara penentuan harga minggu selanjutnya (minggu ke dua hingga minggu ke sepuluh) untuk skenario model dynamic pricing 2 ini dapat dilihat pada gambar 3. Langkah yang dilakukan  untuk  menetapkan  harga  minggu depan pada skenario 2 ini hampir sama dengan
langkah-langkah yang dilakukan pada skenario 1. Perbedaan dengan skenario 1 hanya terletak pada  harga  minggu  depan  akan  mengalami penurunan  sebesar  Rp.100.000,00  setiap  kali data  aktual  minggu  tersebut  kurang  dari ekspektasi demand minggu tersebut, tapi harga minggu  depan  akan  mengalami  kenaikan  jika jumlah data aktual minggu tersebut lebih besar dari  jumlah  ekspektasi demand minggu tersebut.
Hal  lain  yang  membuat  skenario  2  ini berbeda  dari  skenario  1  adalah  harga  yang ditawarkan kepada pelanggan bisa lebih rendah dibandingkan  range  harga  minimal  yang terdaftar pada kombinasi layanan jasa pengiriman.  Tabel  3  di  bawah  menunjukkan gambaran  penyelesaian  kasus  skenario  model dynamic pricing 2 dengan bantuan excel .
Gambar 3. Flowchart penentuan harga minggu depan untuk skenario 2
Tabel 3. Bentuk penyelesaian skenario 2
Hasil Skenario Model Dynamic Pricing 3 Model  skenario  3  ini  memiliki  strategi dynamic pricing dimana harga yang ditawarkan untuk  minggu  depan  hanya  akan  mengalami perubahan  jika  jumlah  slot  kuota  yang diberikan untuk harga tersebut sudah terpenuhi. Perubahan  harga  tersebut  berupa  kenaikan harga sebesar Rp.150.000,00 untuk harga yang ditawarkan selanjutnya. Jumlah slot kuota yang diberikan  untuk  setiap  harga  adalah  10  slot. Harga  yang  ditawarkan  pada  model  ini  selalu naik karena tidak dipengaruhi lagi oleh jumlah ekspektasi permintaan tiap minggunya, sehingga  harganya  tidak  pernah  mengalami penurunan.  Model  matematis  penyelesaian kasus skenario model dynamic pricing 3 adalah
sebagai berikut: TP = ∑ 𝐻 𝑖 10 𝑖=1 × 𝐶𝑁 𝑖 (12)
𝐻 𝑖+1 = 𝐻 𝑖, 𝑖𝑓 𝑆 𝑖 > 0 (13) 𝐻 𝑖+1 = 𝐻 𝑖 + 150.000,       𝑖𝑓 𝑆 𝑖 ≤ 0 (14) 𝑆 𝑖 = 𝐾 𝑖 − 𝐷 𝑖 − 𝐶𝑁 𝑖−1 ,       𝑖 = 2,3, … ,10  ( 15) 𝑆 1 = 𝐾 1 − 𝐷 1 (16) 𝐶𝐿 𝑖 = |𝐷 𝑖 + 𝐶𝐿 𝑖−1 − 𝐾 𝑖 |, 𝑖 = 2,3, … ,10 (17) 𝐶𝐿 1 = |𝐷 1 − 𝐾 1 | (18)
𝐻 𝑖=1 = 𝑋 (19) 𝑖 = 1, 2, 3, … , 10 (20)
Penghitungan  besar  pendapatan  tiap minggu  kemudian  dilakukan  dengan  cara mengalikan  jumlah  customer  yang  ikut  harga dalam  minggu  tersebut  ( 𝐶𝑁 𝑖 ) dengan  harga yang  dikenakan  pada  minggu  tersebut  ( 𝐻 𝑖 ) .
Minggu 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Harga (juta rupiah) 9 9.2 9.1 9.3 9.2 9.4 9.3 9.5 9.7 9.6 Eskpektasi demand 9 8 9 8 8 8 8 7 6 6 Willingness to pay (persen) 92.9 87.5 90.2 84.8 87.5 82.1 84.8 75.9 63.4 69.6 Data aktual 10 8 10 3 9 8 9 10 5 6 Pendapatan (juta rupiah) 90 73.6 91 27.9 82.8 75.2 83.7 95 48.5 57.6 Total pendapatan (juta rupiah) 725.3
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Model Dynamic Pricing Pada Jasa Pengiriman Peti Kemas | Yuliana | Tanti | I Gede Agus
Pendapatan tiap minggu selama 10 minggu itu kemudian  akan  dijumlah  dan  menghasilkan total pendapatan (TP).
Bentuk  penyelesaian  dengan  bantuan microsoft excel dapat dilihat pada Tabel 4.
Gambar 4. Flowchart penentuan harga minggu depan untuk skenario 3
Tabel  4  memiliki  penampilan  yang  berbeda dibanding dengan skenario-skenario
sebelumnya.  Hal  yang  dipakai  sebagai  acuan bukan  lagi  ekspektasi demand melainkan informasi kuota maksimal, sisa slot, customer ikut  harga  selanjutnya,  dan customer ikut harga saat ini. Penentuan harga minggu depan untuk  skenario  3  diawali    dengan  menginput harga untuk minggu ini secara manual sesuai dengan  keinginan  perusahaan.  Menurut contoh pada penyelesaian tabel 4, harga yang diinput  secara  manual  untuk  minggu  ke  1 adalah  Rp.9.000.000,00.  Proses  selanjutnya setelah  menginputkan  harga  pada  minggu awal adalah mencari nilai persentase willingness  to  pay untuk  harga  tersebut. Proses selanjutnya adalah generate random 10 data menggunakan formula =RAND() di excel untuk  minggu  tersebut  dan  jumlah  data  hasil random  yang  nilainya  kurang  dari  nilai persentase willingness  to  pay untuk  harga tersebut  maka  akan  disebut  sebagai  jumlah data aktual minggu tersebut. Proses selanjutnya  adalah  pengecekan  jumlah  data aktual  dengan  jumlah  kuota  maksimal  untuk harga  tersebut.  Harga  minggu  depan  akan tetap  sama  dengan  harga  minggu  ini  apabila jumlah  kuota  untuk  harga  tersebut  masih tersisa, namun jika kuota untuk harga tersebut telah habis diakibatkan jumlah data aktualnya lebih  banyak  dari  kuota,  maka  harga  minggu depan  akan  mengalami  kenaikan  sebesar  Rp. 150.000,00.  Proses  pencarian  harga  minggu depan ini dilakukan berulang dari awal  input hingga akhir (berakhir pada minggu ke 10).
Tabel 4. Bentuk penyelesaian skenario 3
Hasil  Analisis  Skenario  Model Dynamic Pricing
Ketika nilai persentase willingness to pay
pelanggan terhadap masing-masing harga yang ada sudah didapat, maka selanjutnya dilakukan proses  pembuatan  skenario-skenario  model
Minggu 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Harga 9 9.15 9.3 9.3 9.45 9.6 9.75 9.9 9.9 10.05 Kuota maksimal 10 10 10 1 10 10 10 10 2 10 Willingness to pay 92.9 88.8 84.8 84.8 79 69.6 60.3 53.6 53.6 48.2 Data aktual 10 10 9 9 9 7 7 7 3 7 Sisa slot 0 0 1 -8 -7 -4 -1 2 -1 2 Customer ikut harga selanjutnya 0 0 0 8 7 4 1 0 1 0 Customer ikut harga saat ini 10 10 9 1 10 10 10 8 2 8 Pendapatan per minggu 90 91.5 83.7 9.3 94.5 96 97.5 79.2 19.8 80.4 Total pendapatan 741.9
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Model Dynamic Pricing Pada Jasa Pengiriman Peti Kemas | Yuliana | Tanti | I Gede Agus
dynamic pricing beserta model pendapatan jasa untuk tiap skenarionya. Terdapat tiga skenario model dynamic  pricing yang  sudah  dibuat beserta  model  pendapatan  jasanya.  Masing- masing  dari  skenario  tersebut  kemudian dijalankan sebanyak seratus kali dan dilakukan replikasi  sebanyak  sepuluh  kali.  Kemudian didapatkan nilai mean total pendapatan jasa dari masing-masing skenario seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil mean total pendapatan jasa dari 10  replikasi  untuk  tiap  skenario
model Skenario 1 (rupiah) Skenario 2 (rupiah) Skenario 3 (rupiah) 778.937.000 794.360.000 686.041.500 780.978.000 794.796.000 677.965.500 780.792.000 790.226.000 682.164.000 784.893.000 783.755.000 684.718.500 783.737.000 796.189.000 691.644.000 779.286.000 789.056.000 681.285.000 785.630.000 786.498.000 683.943.000 780.396.000 796.207.000 681.222.000 783.592.000 788.841.000 680.343.000 780.035.000 782.176.000 682.987.500
Tabel  5  di  atas  menunjukkan  data  nilai mean total  pendapatan  jasa  dari  seratus  data  dengan sepuluh replikasi untuk masing-masing skenario.  Data-data  ini  selanjutnya  akan  diuji dengan  uji  Anova  untuk  melihat  apakah terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara ketiga skenario tersebut. H0 dari uji Anova ini adalah  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan terhadap  nilai mean dari  skenario  1,  2,  dan  3. H1 dari uji Anova ini adalah terdapat perbedaan yang   signifikan   terhadap   nilai mean dari
skenario 1, 2, dan 3. Pengujian juga dilakukan dengan  melihat  nilai confidence  interval, standar deviasi, dan mean dari total pendapatan jasa ketiga skenario tersebut.
Gambar  5.    Hasil  uji  anova  total  pendapatan jasa Pengiriman
Hasil uji Anova yang dilakukan menunjukkan bahwa nilai F > F tabel dengan nilai F sebesar 2318,712 dan nilai F tabel sebesar 3,354131. Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  tolak  H0 dengan  α  =  0,05.  Hal  ini  berarti    bahwa terdapat    perbedaan  yang  signifikan  antara ketiga  skenario  tersebut  dan  jika  melihat antara  ketiga  skenario,  maka  dapat  dilihat skenario yang paling berbeda adalah skenario 3.  Kesimpulan  ini  dibuat  karena  nilai confidence  interval atas  dan  bawah  milik skenario  1  dan  2  berhimpitan  dan  hal  ini berarti mean dari  kedua  skenario  tersebut sama.  Tabel  6  juga  menunjukkan  bahwa skenario  2  memiliki  nilai  standar  deviasi paling besar dibanding dengan skenario 1 dan 3.  Semakin  besar  nilai  standar  deviasi  itu dinilai  kurang  baik  karena  artinya  terdapat penyimpangan  yang  cukup  tinggi  dalam kumpulan datanya.
Tabel 6. C onfidence interval skenario 1, 2, 3

## KESIMPULAN DAN SARAN
Faktor-faktor  yang diperhatikan selama proses pembuatan  model dynamic  pricing dari  segi pelanggan  dalam  memilih  menggunakan  jasa suatu perusahaan jasa pengiriman adalah harga, kualitas  pelayanan  (tepat  waktu,  pelayanan
yang responsif, dan mudah mendapat informasi),  dan  lama  pengiriman.  Dari  segi perusahaan  juga  memiliki  pandangan  tentang faktor  yang  mempengaruhi  penentuan  harga, yaitu  karakteristik  pelanggan,  jarak,  zona wilayah,  musim,  dsb.  Faktor-faktor  tersebut
α Size Standar deviasi Mean Confidence interval atas Confidence interval bawah Skenario 1 0,05 10 Rp2.290.989,27 Rp781.827.600  Rp783.466.361,14  Rp780.188.838,86 Skenario 2 0,05 10 Rp5.089.898,52 Rp790.210.400  Rp793.851.241,09  Rp786.569.558,91 Skenario 3 0,05 10 Rp3.748.835,23 Rp683.231.400  Rp685.912.968,86  Rp680.549.831,14
jika      digabungkan      maka    didapatkan  bahwa faktor  harga  dan  musim  ini  bisa  diterapkan dalam strategi dynamic pricing . Model dynamic pricing yang tepat untuk diterapkan perusahaan jasa  pengiriman  peti  kemas  adalah  skenario 1, karena  skenario  ini  memiliki  nilai mean terbesar  dibanding  dengan  skenario  lainnya. Skenario  1  juga  memiliki  nilai  standar  deviasi paling  kecil  dibandingkan  dengan  skenario lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Christ,  S.  2011. Operationalizing  dynamic pricing models . Gabler Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-8349- 6184-6
Lingga,  M.  A.  2019. Gaduh  Tiket  Pesawat Mahal,  Ternyata  Maskapai  Terapkan Dynamic Pricing. Kompas Cyber Media. https://ekonomi.kompas.com/read/2019/ 02/12/181742126/gaduh-tiket-pesawat- mahal-ternyata-maskapai-terapkan- dynamic-pricing?page=all on 11 January 2021.
Abdullah, Z. 2019. Gojek Introduces Dynamic Pricing. The Straits Times. https://www.straitstimes.com/singapore/ transport/gojek-introduces-dynamic- pricing.