## SIMULASI WAKTU TUNGGU DAN BIAYA RANTAI PASOK SEMEN BERBASIS AGEN MENGGUNAKAN SOFTWARE ANYLOGIC

## Jati Utomo Dwi Hatmoko*, Andreas Maruli Tua Nababan, Mayang Dhisyacitra, Frida Kistiani
Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Kendala umum pada pengadaan material konstruksi adalah keterlambatan pengiriman material akibat ketersediaan stok.  Penerapan  manajemen  rantai  pasok  yang  efektif  mampu  mencegah  terjadinya  keterlambatan  pengiriman material. Maksud dari penelitian ini adalah untuk membangun model simulasi manajemen rantai pasok berbasis agen dalam  penyediaan  material  semen.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  distribusi  semen  dari  factory, wholesaler, hingga  retailer di  Jawa Tengah, mengestimasi  rata-rata  waktu  tunggu  customer, mengkalkulasi  biaya harian yang dikeluarkan oleh masing-masing agen (factory, wholesaler, dan retailer), serta menentukan batas-batas persediaan  stok  yang  optimal.  Simulasi  rantai  pasok  dilakukan  berbasis  agen  dengan  menggunakan  software Anylogic.  Input  data  berupa  biaya-biaya,  stok,  serta  probabilitas  permintaan  material  diperoleh  langsung  dari masing-masing agen yang ditinjau (1 factory, 1 wholesaler, 30 retailer). Hasil simulasi menunjukkan bahwa durasi waktu tunggu customer yang paling sering terjadi berkisar antara 0-0,05 hari dengan probabilitas sebesar 69,30%. Estimasi  biaya  rata-rata  harian  yang  dibutuhkan  retailer  adalah  sebesar  Rp.600.359,45,  sedangkan  wholesaler adalah Rp.1.071.811,06, dan untuk factory adalah Rp.38.630.071,96. Hasil optimasi menunjukkan nilai-nilai batas stok terbaru untuk masing-masing agen (stok minimum, target stok), sebagai berikut: factory (1103, 2206); wholesaler (1005, 2000); retailer (1000, 2011). Hasil penelitian ini bermanfaat bagi masing-masing agen sebagai acuan dalam menentukan batas-batas stok dan memprediksi rata-rata biaya harian.
Kata Kunci : simulasi berbasis agen; rantai pasok konstruksi; waktu tunggu; semen; Anylogic

## Abstract
[Agent-based  Simulation  of  Supply  Chain  Lead  Times  and  Costs  of  Cement  Using  Anylogic  Software]  One  of common obstacles in the procurement of construction materials is delay of material delivery due to stock availability. The implementation of effective supply chain management can prevent delays of material delivery. This research aims to build an agent-based simulation model of supply chain management of cement. The objectives of this research are to map the cement distribution from factory, wholesaler, and retailer in Central Java, to estimate the average waiting time of customers, daily costs incurred by each agent (factory, wholesaler, and retailer), and to determine the limits of optimum inventory. The agent-based supply chain simulation is carried out using Anylogic software. Input data in the form of costs, stock, and probability of material demand are obtained directly from each agent under observation (1 factory, 1 wholesaler, 30 retailers). The simulation results show that the most frequent customer waiting time equals to 0 - 0.05 days with a probability of 69.30%. The estimated daily average cost required for retailer is Rp.600.359,45, while for wholesaler is Rp.1,071,811.06, and for factory is Rp.38,630,071.96. The optimization results show the latest stock limit values for each agent (minimum stock, target stock), as follows: factory (1103, 2206); wholesaler (1005, 2000);  retailer  (1000,  2011).  These  findings  are  useful  for  agents  as  a  reference  in  determining  stock  limits  and predicting the daily average costs.
Keywords: agent-based simulation; supply chain construction; waiting time; cement; Anylogic.
1. Pendahuluan
Dalam strategi pembangunan nasional, industri semen  mendapat  prioritas  tinggi  untuk  terus dikembangkan terkait dengan pembangunan infrastruktur  di  berbagai  wilayah  dikarenakan  semen
merupakan  salah  satu  material  utama.  Dalam  proses pengadaan material konstruksi pembangunan infrastruktur  terdapat  waktu  tunggu  pemesanan,  yang dipengaruhi  oleh  ketersediaan  stok  dan  jarak  antara pelanggan  dengan  pemasok  material.  Semakin  jauh jaraknya,  maka  waktu  tunggu  akan  lebih  lama  dan biaya  yang  dibutuhkan  semakin  besar.  Waktu  tunggu yang  terlalu  lama  akan  berpotensi  keterlambatan,  di
*Penulis Korespondensi.
E-mail: jati.hatmoko@ft.undip.ac.id
mana  keterlambatan  ini  merupakan  permasalahan umum  yang  terjadi  pada  suatu  proyek  dan  dapat merugikan  bagi  banyak  pihak  (Hatmoko  &  Kistiani, 2017).
Untuk  mengurangi  potensi  keterlambatan, industri  konstruksi  mengadopsi  konsep  rantai  pasok untuk mencapai efisiensi mutu, waktu, dan biaya yang pada akhirnya dapat meningkatkan produktivitas dalam pelaksanaan  pekerjaan  konstruksi  (Nurwega  & Meddeppungeng, 2014). Pengelolaan rantai pasok yang efektif  mempunyai  peran  utama  dalam  mencegah terjadinya  keterlambatan  pengiriman  material  serta pemborosan  biaya  yang  dikeluarkan  oleh  masing- masing  pelaku  rantai  pasok.  Efektivitas  rantai  pasok diukur  dengan  memenuhi  perkiraan  kebutuhan pelanggan dan efisiensinya diukur dengan membandingkan  input  dan  output  (Zokaei  &  Simons, 2006).
Penerapan  manajemen  rantai  pasok  dapat membantu  mengatasi  ketidaksesuaian  jumlah supply dari factory,  wholesaler,  retailer dan demand dari pelanggan. Manajemen rantai pasok dapat memperkirakan  permintaan  yang  tepat  kemudian memperhitungkan jumlah bahan baku yang diperlukan factory untuk  memproduksi  permintaan  tersebut. Namun  sampai  sejauh  ini  belum  dijumpai  literatur penelitian terdahulu yang mensimulasikan rantai pasok semen  dalam  konteks  industri  konstruksi  yang  dapat memberikan  gambaran  secara  detail  aspek  biaya  dan waktu tunggu dari pabrik, distributor, sampai retailer . Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  penelitian  untuk mengisi  gap  tersebut  dengan  menganalisis  efektivitas dan  efisiensi  dalam  manajemen  rantai  pasok  semen melalui  simulasi inventory pada  rantai  pasok  untuk mencapai  batas  persediaan  material  semen  yang optimal.
Maksud  dari  penelitian  ini  yaitu  membangun model simulasi manajemen rantai pasok berbasis agen dalam  penyediaan  material  semen  menggunakan Software  Anylogic .  Sedangkan  tujuan  yang  ingin dicapai  adalah  (1)  memetakan  distribusi  semen  dari factory, wholesaler, hingga retailer di Jawa Tengah (2) mengestimasi  rata-rata  waktu  tunggu customer dalam mendapatkan  material  semen  yang  dipesan  (3) mengkalkulasi  biaya  rata-rata  harian  pada factory, wholesaler ,  dan retailer. (4)  mengoptimasi  nilai-nilai batas  persediaan  material  semen  (s,S)  untuk menghasilkan harga terendah dan waktu tunggu paling singkat.

## Manajemen Rantai Pasok
Rantai  pasok    merupakan  sistem  perencanaan untuk menghasilkan barang dan jasa secara serempak, baik hulu maupun hilir, antara pemasok dan pelanggan (Katiyar  et  al.,  2018).  Manajemen  rantai  pasok merupakan  aplikasi  terpadu  yang  memberikan dukungan  dalam  hal  pengadaan  barang  dan  jasa  bagi perusahaan sekaligus mengelola hubungan antar mitra untuk menjaga tingkat kesediaan produk dan jasa yang dibutuhkan secara optimal (Mangkunegara, 2016).
Konsep  Manajemen  Rantai  Pasok  sering disamakan  dengan  konsep  logistik.  Konsep  logistik biasanya  mengacu  pada  aktivitas  yang  terjadi  dalam batas-batas  organisasi  tunggal,  sedangkan  manajemen rantai  pasok  mencakup  semua  logistik  dan  juga aktivitas  seperti  pemasaran,  pengembangan  produk baru,  keuangan,  dan  layanan  pelanggan  (Hugos  & Wiley,  2018).  Contoh  struktur  rantai  pasok  dapat dilihat  pada Gambar  1 .  Ada  5  faktor  yang mempengaruhi  perusahaan  untuk  membuat  keputusan yang  akan  menentukan  kapabilitas  rantai  pasok mereka: produksi; persediaan; lokasi; transportasi; dan
Gambar 1. Contoh Struktur Rantai Pasok (Hugos & Wiley, 2018)
informasi,  seperti pada Gambar  2 .  Manajemen rantai pasok  yang  efektif  membutuhkan  pemahaman  yang baik untuk setiap faktor tersebut dan cara operasinya.

## Waktu Tunggu
Dalam melakukan pengadaan material konstruksi,  kendala  yang  sering  terjadi  yaitu  terdapat selang waktu  menunggu akibat  material yang dipesan customer belum tiba. Waktu menunggu pesanan adalah tenggang  waktu  sejak  pesanan  dilakukan  sampai dengan  saat  pesanan  tersebut  masuk  ke  gudang pelanggan.  Waktu  tunggu  material  konstruksi  dapat dipengaruhi  oleh  jarak  antara  pelanggan  yang membutuhkan  material  dengan  pemasok  material. Semakin jauh jaraknya, maka waktu tunggu akan relatif lebih lama (Mudita et al., 2016).

## Simulasi Rantai Pasok
Simulasi  adalah  perancangan  suatu  model  dari sistem  sebenarnya  dan  melakukan  percobaan  dengan model  tersebut  dengan  tujuan  menganalisis  perilaku sistem atau mengevaluasi strategi untuk pengoperasian sistem  (Tanjung  et  al.,  2017).  Pada  penelitian  ini digunakan  metode Agent  Based  Simulation (ABM) dalam menjalankan software Anylogic . ABM merupakan  konsep  simulasi  yang  menggunakan  agen dan  interaksinya  dalam  memunculkan  fenomena  atau perilaku  baru  (Bata,  2012). Software  AnyLogic merupakan salah satu software yang membantu proses memodelkan lingkungan yang kompleks, seperti rantai pasok dan manufaktur, kesehatan, lalu lintas jalan,  dan lain-lain. Layar kerja software Anylogic pada penelitian ini tertera pada Gambar 3 , memiliki 3 bagian penting: project view , graphical editor , dan properties view.
Gambar 2. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sistem Rantai Pasok (Hugos & Wiley, 2018)
Gambar 3. Layar Kerja/ Workspace Supply Chain pada Software Anylogic
Dalam  penelitian  ini,  simulasi  rantai  pasok dilakukan dengan kombinasi beberapa komponen yang mempunyai  hubungan  erat  seperti  pada Gambar  4 , yaitu  instansi  yang  memiliki  4  fungsi  yang  berbeda: sebagai  produsen  ( factory ),  distributor  ( wholesaler ), pengecer ( retailer ), dan pelanggan ( customer ) (Indrajit & Djokopranoto, 2002).

## Manajemen Persediaan dalam Industri Konstruksi
Persediaan  diartikan  sebagai  barang-barang yang disimpan untuk digunakan pada masa yang akan datang (Ristono, 2013). Tujuan manajemen persediaan adalah  menentukan  keseimbangan  antara  investasi persediaan  dan  pelayanan  pelanggan.  Sebuah  strategi berbiaya rendah tidak akan tercapai  tanpa manajemen persediaan yang baik (Heizer & Render, 2015).
Pengendalian persediaan adalah aktivitas mempertahankan  jumlah  persediaan  yang  optimal. Pengendalian persediaan digunakan untuk menentukan besarnya  persediaan  minimum,  pesanan  standar,  titik pemesanan kembali, dan besarnya persediaan maksimum (Martono, 2015):
1. Persediaan  minimum  (s)  merupakan  batas  jumlah persediaan yang paling rendah atau kecil yang harus ada untuk suatu jenis bahan atau barang.
2. Pesanan  standar  adalah  banyaknya  bahan  yang dipesan dengan jumlah tetap untuk periode tertentu.
3. Tingkat  pesanan  kembali  ( reorder  point )  adalah suatu  batas  dari  jumlah  persediaan  yang  ada  pada saat di mana pemesanan harus diadakan kembali.
4. Persediaan maksimum (S) merupakan batas jumlah persediaan  yang  paling  besar  (tertinggi)  yang sebaiknya dapat diadakan oleh perusahaan.
Salah  satu  metode  manajemen  persediaan adalah  metode continuous  review ,  yaitu  mengatur tingkat  persediaan  dengan  melakukan  pemesanan kembali ketika persediaan mencapai titik reorder point atau di bawahnya dan dilakukan secara terus-menerus (Verawaty et al., 2015). Besarnya pesanan selalu tetap
sedangkan  interval  pesanannya  fluktuatif  (Chopra  & Meindl,  2013).  Terdapat  2  jenis  metode continuous review (Silver et al., 1998): a. Sistem Continuous Review (s,Q), dilakukan pemesanan sebesar jumlah pemesanan (Q) ketika persediaan berada pada titik reorder point atau dibawahnya.
b. Sistem Continuous Review (s,S), dilakukan pemesanan sampai tingkat persediaan maksimum (S) ketika persediaan berada pada titik reorder point atau dibawahnya, dimana S = s + Q.

## 2. Metode Penelitian
Untuk mensimulasikan waktu tunggu dan biaya rantai  pasok  berbasis  agen  dimulai  dengan  tinjauan pustaka  dan  pengumpulan  data  sekaligus  menetapkan data  yang  akan  dibutuhkan  sebagai input dalam software .  Data-data  terkait  persediaan  serta  biaya diperoleh  dari  pelaku  rantai  pasok  material  semen meliputi factory , wholesaler ,  dan retailer .  Data-data tersebut  antara  lain  yaitu order  cost,  holding  cost, shortage  cost ,  stok  minimum,  target  stok, inventory , dan demand size probability .
Beberapa  asumsi  ditetapkan  dalam  penelitian ini, meliputi: sistem antrian, jenis distribusi, kapasitas produksi, re-order  point ,  serta delivery  time .  Setelah keseluruhan  data input sudah  didapatkan  kemudian dilakukan  tahap  simulasi  rantai  pasok  menggunakan software  Anylogic .  Hasil  simulasi  meliputi  rata-rata waktu tunggu customer , biaya-biaya agen rantai pasok, serta optimasi nilai-nilai batas persediaan material.

## 3. Hasil dan Analisa Data
Analisa data dilakukan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan sebagai input pada software Anylogic.

## Alur Proses Simulasi Rantai Pasok Semen
Alur proses pemesanan tertera pada Gambar 5 ,
6 , dan 7 .
Gambar 4. Simulasi Rantai Pasok
Gambar 5. Flowchart Pemesanan Barang dari Customer ke Retailer

## Pemetaan Lokasi Agen Rantai Pasok Semen
Pemetaan  meliputi  1 factory ,  126 wholesaler , dan 115 retailer . Berikut pada Gambar 8 dan 9 adalah pemetaan  lokasi  yang  telah  dilakukan. Factory yang ditinjau melayani 126 wholesaler yang tersebar di Jawa Tengah, DIY, dan Jawa Timur.

## Asumsi-asumsi dalam Menjalankan Simulasi
Beberapa asumsi ditetapkan untuk menjalankan simulasi agar mendapatkan hasil yang relevan. Asumsi- asumsi tersebut adalah sebagai berikut: a. Sistem antrian menggunakan aturan FIFO ( First In First Out )
b. Jenis  distribusi  pada demand  size  probability dibangun  dari  data  historis  sesuai  data  lapangan, diolah menggunakan distribusi probabilitas variabel acak diskrit.
c. Kapasitas  produksi  pabrik  diasumsikan  dapat memproduksi 6.250 zak semen tiap jam.
d. Sistem  pemesanan  kembali  ( re-order  point ) dilakukan  berdasarkan  stok  minimum  bukan berdasarkan pemesanan harian.
e. Delivery  time dipengaruhi  perbedaan  lokasi  agen. Dari  pabrik  ke  distributor  ditetapkan  sebesar  9-12 jam  tiap  pesanan.  Dari  distributor  ke  pengecer ditetapkan sebesar 1,2-2,4 jam tiap pesanan.

## Factory
a. Manufacturing Cost Factory
Manufacturing cost atau biaya produksi adalah jumlah  biaya  dari  semua  sumber  daya  yang diperlukan  dalam  proses  pembuatan  suatu produk (Surjadi, 2013). Biaya yang dibutuhkan adalah sebesar Rp25.135,76/ zak.
Gambar 6. Flowchart Pemesanan Barang dari Retailer ke Wholesaler Gambar 7. Flowchart Pemesanan Barang dari Wholesaler ke Factory
Keterangan Keterangan
Gambar 8. Pemetaan Factory dan Wholesaler Gambar 9. Pemetaan Wholesaler dan Retailer
b. Holding Cost Factory Holding  cost adalah  biaya  yang  timbul  dalam usaha menyimpan dan mengamankan persediaan  dari  kerusakan,  keusangan,  atau kehilangan  (Tampubolon,  2014).  Biaya  yang dibutuhkan adalah sebesar Rp 262,88/ zak.
c. Target Stok Factory Dalam  penelitian  ini, PT.  F  menentukan  target stok dengan perhitungan sebagai berikut: Target stok (S) =  stok minimum (s) + order quantity (q)
=  (30%  ×  kapasitas  gudang  +  rata-rata permintaan wholesaler )/  jumlah  seluruh wholesaler
= (30% ×  20.000 ton  ×  25 (konversi  ke zak) + 2.395)/ 126
= 2.027 zak semen
d. Inventory Factory
Data inventory  factory diambil  dari  sisa  stok semen  di  gudang  PT.  F  tanggal  31  Desember 2020 yaitu  14.881 ton  atau 372.025 zak semen dan dilakukan perhitungan sebagai berikut:
Inventory Factory (I) = Sisa stok semen factory / Jumlah wholesaler = 372.025/ 126
= 2.953 zak semen

## Wholesaler
a. Order Cost Wholesaler
Order  cost adalah  biaya-biaya  yang  timbul selama  proses  pemesanan  sampai  barang tersebut dapat dikirim oleh pemasok (Tampubolon,  2014). Order  cost  wholesaler sebesar Rp 21,82/ zak .
b. Holding Cost Wholesaler
Diperlukan  biaya  sewa  gudang  dan forklift beserta operatornya sebesar Rp 417,63/ zak . c. Inventory Wholesaler Data inventory wholesaler diambil dari sisa stok semen  di  gudang  PT.  D  per  tanggal  31 Desember 2020 yaitu 3.200 zak semen .
d. Target Stok Wholesaler Pengolahan diawali dengan data stok minimum dari  PT.  D  sebesar  5.500  zak  dan  rata-rata pemesanan  PT.  D  per  bulan  sebesar  2.343  ton atau 58.583 zak seperti pada Tabel 1 . Kemudian  dilakukan  pengolahan  sebagai berikut:
Perbandingan stok terhadap pesanan =  (stok  minimum  PT.  D/  rata-rata  pemesanan PT. D) × 100%
=  (5.500/ 58.583) × 100%
= 9,4%
Pada Tabel 2 dapat dilihat rata-rata pemesanan bulanan  setiap wholesaler sebesar  1.021  ton atau sebesar 25.513 zak. Stok minimum (s) = rata-rata pemesanan seluruh wholesaler × perbandingan stok terhadap pesanan = 25.513 × 9,4 % = 2.395 zak semen
Rata-rata permintaan tiap retailer yaitu sebesar 1.833 zak yang dapat dilihat pada Tabel 3 .
Target stok (S)
= rata-rata  stok  minimum  (s)  +    rata-rata permintaan retailer (q) = 2.395 + 1.833 = 4.228 zak semen
Tabel 1. Rata-Rata Pemesanan PT. D
Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Total Kumulatif (ton) 2.080  2.336  2.208  2.240  1.120  2.336  2.880  2.336  2.872  3.072  2.016  2.624  2.8120 Rata-rata Pemesanan 𝑿 ̅ = 𝟐𝟖𝟏𝟐𝟎 𝟏𝟐 =  𝟐𝟑𝟒𝟑 ton
Tabel 2 . Rata-Rata Pemesanan Bulanan Setiap Wholesaler
Area 1 Jateng Area 2 Jateng Area  3 Jateng Area 4 Jateng Area 5 Jateng Area 6 Jateng Area 3 Jatim Area 5 Jatim Total Jumlah Wholesaler 21 23 7 31 18 11 3 12 126 Pemesanan Bulanan (ton) 22.230 39.849 949 37.380 17.363 2.169 1.530 7.117 128.587
Rata-rata Pemesanan Bulanan tiap Wholesaler 𝑿 ̅ = 𝟏𝟐𝟖𝟓𝟖𝟕 𝟏𝟐𝟔 =  𝟏𝟎𝟐𝟏 𝒕𝒐𝒏
Tabel 3. Rata-Rata Permintaan Retailer Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Total Kumulatif (zak) 52.306  46.926  50.933  54.955  33.420  57.487  60.440  61.763  76.398  66.359  55.854 54.007  67.0848 Rata-rata Permintaan 𝑿 ̅ = 𝟔𝟕𝟎𝟖𝟒𝟖 𝟑𝟔𝟔 = 1833 zak
Retailer
a. Order Cost Retailer
Untuk order  cost  retailer dibutuhkan  biaya sebesar Rp 400,00/ zak semen .
b. Inventory Retailer
Data inventory  retailer diambil  dari  rata-rata sisa stok semen di gudang TB. R per tanggal 31 Desember 2020 sebagai berikut:
Inventory Retailer (I)
= Rata-rata sisa stok semen x Jumlah retailer = 33 x 115 = 3.795 zak semen
c. Target Stok Retailer Sejumlah 115 retailer rata-rata menetapkan stok minimum  sebesar  10  zak.  Perhitungan  target stok sebagai berikut:
Target stok (S)
=  Stok  minimum  (s)  +  Rata-rata  permintaan customer (q)
= (10 x 115) + 1504 = 2.654 zak semen

## Demand Size Probability
Dari rata-rata penjualan setiap retailer , dilakukan proses  perhitungan  untuk  mendapatkan  probabilitas permintaan  zak  semen  per  harinya  yang  dapat  dilihat pada Tabel  4. Kolom  argumen  menyatakan  rata-rata permintaan  harian customer berdasarkan  jumlah  zak tertentu mulai  dari  rata-rata harian 7 zak/  hari  sampai permintaan  22  zak/  hari.    Data  probabilitas demand tersebut  diperoleh  dari  rata-rata  permintaan customer kepada retailer tiap harinya (selama 184 hari, dari 1 Juli
2020  hingga  31  Desember  2020).  Probabilitas  tiap argumen didapatkan dari kolom response (jumlah hari) dibagi  dengan  total  jumlah  hari. Dari  data  yang  telah didapatkan sebelumnya dapat disusun untuk input pada software Anylogic seperti pada Tabel 5.
3.8.  Waktu Tunggu Customer Output pertama  dari  simulasi berupa  rata-rata waktu  tunggu customer yaitu  selama  0,266  hari  atau 6,38  jam.  Selain  itu,  dihasilkan  tabel  PDF  dan  CDF seperti  pada Tabel  6 yang  berisi  waktu  tunggu minimum hingga maksimum.

## 4. Pembahasan
Output dari  simulasi  meliputi  rata-rata  biaya harian  dan  distribusi  waktu  tunggu customer untuk mendapatkan  pesanan.  Sasaran  dari  model  ini  yaitu menemukan  parameter  kebijakan  inventaris  yang menghasilkan  biaya  dan  waktu  tunggu  minimum. Dengan  hasil  tersebut,  sistem  rantai  pasok  dapat dikatakan  berjalan  dengan  baik.  Inovasi  pemasok  dan orientasi  pasar  dapat  berpengaruh  signifikan  terhadap keberhasilan  rantai  pasok  melalui  berbagai  informasi, sumber  daya  strategis,  dan  orientasi  rantai  pasokan (Rasi et al., 2019).
Berdasarkan Tabel  6 ,  waktu  tunggu customer paling sering terjadi berkisar antara 0-0,05 hari dengan nilai PDF sebesar 0,693.  Sedangkan  durasi  minimum berada  di  interval  0-0,05  hari  dan  durasi  maksimum berada di interval 2,35-2,4 hari. Dari durasi maksimum
Tabel 4. Probabilitas Rata-Rata Permintaan tiap Retailer Per Hari
No. Argumen (Zak/ Hari) Response (Jumlah Hari)   Probabilitas 1 7 3 0,02 2 8 8 0,04 3 9 9 0,05 4 10 16 0,09 5 11 18 0,10 6 12 16 0,09 7 13 31 0,17 8 14 28 0,15 9 15 23 0,13 10 16 13 0,07 11 17 9 0,05 12 18 5 0,03 13 19 3 0,02 14 20 1 0,01 15 22 1 0,01 Total 184 1 Tabel 5. Rekapitulasi Data Input Simulasi Factory Wholesaler Retailer Data Input Data Input Data Input Manufacturing setup cost 0 Order setup cost 0 Order setup cost 0 Manufacturing cost Rp 25.135,76 Order cost Rp 21,82 Order cost Rp400,00 Holding cost Rp 262,88 Holding cost Rp 417,63 Holding cost 0 Shortage cost 0 Shortage cost 0 Shortage cost 0 Stok minimum (s) 1.190 Stok minimum (s) 2.395 Stok minimum (s) 1.150 Target stok (S) 2.027 Target stok (S) 4.228 Target stok (S) 2.654 Inventory (I) 2.953 Inventory (I) 3.200 Inventory (I) 3.795
diasumsikan  pemesanan  semen  digunakan  dalam pekerjaan  pembetonan,  dan  pekerjaan  tersebut membutuhkan  durasi  selama  30  hari.  Apabila  total durasi proyek 180 hari, maka waktu tunggu pemesanan semen ini berpengaruh sebesar 7,83-8,00% dari durasi pekerjaan  pembetonan,  dan  1,31-1,33%  dari  total durasi  pekerjaan  proyek.  Hasil  penelitian  ini  dapat melengkapi  penelitian  (Hatmoko  &  Kistiani,  2017) mengenai  keterlambatan  pengiriman  material  berupa baja tulangan, baja profil, bekisting, dan beton precast yang  paling  sering  terjadi  berkisar  antara  9,75-11,24 hari, atau sekitar 5-6% dari total 180 hari durasi proyek. Hasil ini memiliki pengecualian bahwa pekerjaan lain tidak terjadi keterlambatan.
Sesuai  fakta  telah  ditemukan  bahwa  waktu tunggu customer meningkat  karena  barang  pesanan pelanggan  tidak  selalu  tersedia  terutama  dalam permintaan  jumlah  besar  akibat  pihak factory harus melakukan  produksi  terlebih  dahulu.  Hal  tersebut sesuai dengan hasil penelitian (Melina et al, 2014) yang menyatakan  faktor  permasalahan  manajemen  rantai pasok pada aktivitas pengiriman dan penjualan barang adalah ketidaktersediaan barang,  perkiraan  yang tidak tepat,  serta  ketidaksesuaian  jumlah  bahan  baku
keperluan  produksi  dengan  jumlah  permintaan pelanggan ( inventory mismanagement) .

## Mean Daily Costs/ Rata-Rata Biaya Harian
Output kedua yaitu  rata-rata biaya harian yang dikeluarkan oleh setiap agen rantai pasok, tertera pada Tabel  7 .  Disimpulkan  bahwa  total  rata-rata  biaya harian yang dikeluarkan retailer adalah Rp 600.359,45, untuk wholesaler sebesar  Rp 1.071.811,06,  dan  untuk factory sebesar  Rp 38.630.071,96. Hasil dari Tabel 7 kemudian  akan  dibandingkan  dengan Tabel  8 .  Dapat diketahui  bahwa  rata-rata  biaya  harian  pada  Tahun 2021 untuk retailer memiliki nilai yang hampir sama. Sedangkan  untuk wholesaler dan factory mengalami peningkatan.
Optimasi  Nilai-Nilai  Batas  Stok  Minimum  dan Target Stok (s,S)
Output ketiga  dari  simulasi software  AnyLogic berupa  optimasi.  Optimasi  mendorong  perusahaan untuk meningkatkan area risiko reputasi, keberlanjutan, dan  kolaborasi  untuk  mengirimkan  barang  dan  jasa kepada  pelanggan  yang  menghasilkan  kegiatan  sosial dan  ekonomi  yang  sukses  (Tannous  &  Yoon,  2018). Proses optimasi  dilakukan  pada menu  “ Optimization ”
Tabel 6. PDF dan CDF Waktu Tunggu Customer
Interval (Day) PDF  CDF Interval (Day) PDF  CDF Interval (Day) PDF  CDF Interval (Day) PDF  CDF 0 - 0,05  0,693  0,693  0,6 - 0,65  0,006  0,844  1,2 - 1,25  0,005 0,904  1,8 -1,85  0,005  0,962 0,05 - 0,1 0,021  0,714  0,65 - 0,7  0,005  0,849  1,25 - 1,3  0,005 0,909  1,85 - 1,9  0,005  0,967 0,1 - 0,15  0,02  0,734  0,7 - 0,75  0,005  0,854  1,3 - 1,35  0,005 0,914  1,9 - 1,95  0,005  0,972 0,15 - 0,2  0,02  0,754  0,75 - 0,8  0,005  0,859  1,35 - 1,4  0,005 0,919 1,95 - 2  0,005  0,977 0,2 - 0,25 0,017  0,771  0,8 - 0,85  0,005  0,864  1,4 - 1,45  0,005 0,924 2 - 2,05  0,005  0,982 0,25 - 0,3 0,017  0,788  0,85 - 0,9  0,005  0,869  1,45 - 1,5  0,005 0,929  2,05 - 2,1  0,005  0,987 0,3 - 0,35 0,013  0,801  0,9 - 0,95  0,005  0,874  1,5 - 1,55  0,005 0,934  2,1 - 2,15  0,004  0,991 0,35 - 0,4 0,011  0,812 0,95 - 1  0,005  0,879  1,55 - 1,6  0,004 0,938  2,15 - 2,2  0,004  0,995 0,4 - 0,45 0,008  0,82 1 - 1,05  0,005  0,884  1,6 - 1,65  0,005 0,943  2,2 - 2,25  0,003  0,998 0,45 - 0,5 0,007  0,827  1,05 - 1,1  0,005  0,889  1,65 - 1,7  0,005 0,948  2,25 - 2,3  0,002 1 0,5 - 0,55 0,006  0,833  1,1 - 1,15  0,005  0,894  1,7 - 1,75  0,005 0,953  2,3 - 2,35  0,0004 1 0,55 - 0,6 0,005  0,838  1,15 - 1,2  0,005  0,899  1,75 - 1,8  0,004 0,957  2,35 - 2,4  0,0001 1 Tabel 7. Prediksi Rata-rata Biaya Harian Setiap Agen Rantai Pasok Material Semen Tahun 2021 Mean Daily Costs (Rata-rata Biaya Harian) (Rp) Total (Rp) Retailer Order cost 600.359,45 600.359,45 Holding cost - Shortage cost - Wholesaler Order cost 32.811,06 1.071.811,06 Holding cost 1.039.000,00 Shortage cost - Factory Manufacturing cost 37.730.000,00 38.630.071,96 Holding cost 900.071,96 Shortage cost - Tabel 8. Rata-Rata Biaya Harian Agen Rantai Pasok Material Semen Tahun 2020 dan Tahun 2021
Agen Rantai Pasok Mean Daily Costs Tahun 2020 (Rp) Tahun 2021 (Rp) Retailer 600.708,33 600.359,45 Wholesaler 1.000.000,00 1.071.811,06 Factory 24.625.788,68 38.630.071,96
yang  tersedia  pada software  AnyLogic ,  dilakukan secara otomatis dengan jumlah iterasi sampai 500 kali. Hasil optimasi tertera pada Tabel 9 .
Dengan  perbedaan  nilai-nilai  batas  stok minimum  dan  target  stok  (s,S)  dari  hasil  olah  data lapangan  dan  hasil  optimasi  akan  menghasilkan  rata- rata  waktu  tunggu customer dan  biaya  harian  yang berbeda  pula.  Setelah  dilakukan  simulasi  kembali dengan  nilai-nilai  terbaru  maka  dihasilkan  rata-rata waktu tunggu customer menjadi sebesar 0,002 hari atau 0,048 jam. Dengan hasil terbaru tersebut, waktu tunggu customer menjadi  tidak  berarti  sehingga  tidak  akan menyebabkan  keterlambatan  pembangunan  yang sedang  dilaksanakan.  Hal  itu  menunjukkan  bahwa jumlah persediaan stok barang menjadi bagian penting dari sistem. Ketidaktersediaan stok akan memunculkan backlog (antrian permintaan) yang dapat meningkatkan waktu tunggu customer , terutama jika customer berada pada  daerah  sub-urban  yang  jaraknya  jauh  sehingga waktu  tunggu  akan  semakin  tinggi.  Oleh  karena  itu diperlukan rantai pasokan sub-urban yang
berkelanjutan yaitu dengan menyediakan retailer yang lebih banyak dari versi rantai pasokan biasa (Rossolov et al., 2020).
Selain  hasil  berupa  rata-rata  waktu  tunggu , dapat  diperoleh  juga  rata-rata  biaya  harian  terbaru seperti  pada Tabel  10 .  Dari Tabel  10 dapat diketahui bahwa  dari  hasil  optimasi,  total rata-rata  biaya  harian yang  dibutuhkan retailer sebesar  Rp  597.711,78; wholesaler sebesar Rp 600.198,63; dan factory sebesar Rp  37.991.330,41.  Hasil  simulasi  dari  optimasi  akan dibandingkan  dengan  hasil  simulasi  sesuai  olah  data lapangan.  Perbandingan  secara  detail  mengenai  hasil yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 11 dan Tabel 12 .
Dari hasil optimasi pada Tabel 11 dan Tabel 12 , didapatkan  bahwa  waktu  tunggu customer menjadi lebih singkat yaitu hanya  0,048 jam. Selain itu, biaya yang  dikeluarkan  akan  menurun  sehingga  terjadi penghematan.  R etailer menghemat  biaya  sebesar  Rp 2.647,67  per  hari, Wholesaler sebesar  Rp  471.612,43 per hari, dan factory sebesar  Rp  638.741,55  per  hari.
Tabel 9. Hasil Optimasi Nilai-Nilai Batas Stok (s,S) Agen Rantai Pasok Material Semen
Agen Rantai Pasok Hasil Optimasi Stok Minimum (s) Target Stok (S) Retailer 1.000 2.011 Wholesaler 1.005 2.000 Factory 1.103 2.206 Tabel 10. Rata-rata Biaya Harian Setiap Agen Rantai Pasok Semen Tahun 2021 dari Hasil Optimasi
Mean Daily Costs (Rata-rata Biaya Harian) (Rp) Total (Rp) Retailer Ordering cost 597.711,78 597.711,78 Holding cost - Shortage cost - Wholesaler Ordering cost 32.533,44 600.198,63 Holding cost 567.665,19 Shortage cost - Factory Manufacturing cost 37.430.000.00 37.991.330,41 Holding cost 561.330,41 Shortage cost - Tabel 11. Perbandingan Nilai-Nilai Batas Optimal (s,S) antara Hasil Olah Data Lapangan dan Hasil Optimasi Agen Rantai Pasok Hasil Olah Data Lapangan Hasil Optimasi Stok Minimum (s)  Target Stok (S) Stok Minimum (s) Target Stok (S) Retailer 1.150 2.654 1.000 2.011 Wholesaler 2.395 4.228 1.005 2.000 Factory 1.190 2.027 1.103 2.206
Tabel 12. Perbandingan antara Simulasi Hasil Lapangan dan Simulasi Hasil Optimasi
Indikator Hasil Simulasi Olah Data Lapangan Optimasi Selisih Perubahan (%) (a) (Rp) (b) (Rp) (b) - (a) (Rp) ( 𝒂 − 𝒃 𝒂 𝒙 𝟏𝟎𝟎%) Rata – Rata Waktu Tunggu Customer (jam) 6,38 0,048 6,332 99,25 Mean Daily Costs Retailer 600.359,45 597.711,78 2.647,67 0,44 Wholesaler 1.071.811,06 600.198,63 471.612,43 44,00 Factory 38.630.071,96 37.991.330,41 638.741,55 1,65 Total 40.302.242,47 39.189.240,82 1.113.001,65 2,76
Bila ditinjau secara total, biaya rata-rata harian seluruh agen  rantai  pasok  bisa  menghemat  2,76%  dari  biaya awal.
Terdapat  faktor  lain  untuk  menghemat  biaya dan  mempersingkat  waktu  tunggu.  Proses  pengiriman menjadi salah satu faktor penentu sehubungan dengan fungsi  logistik karena koneksinya dengan target  pasar (Dircksen  &  Feldmann,  2020).  Keberadaan  moda transportasi  juga  akan  mempengaruhi  waktu  tunggu customer dan  biaya  yang  dikeluarkan  agen  dalam sistem  rantai  pasok.  Integrasi  moda  transportasi  yang berbeda-beda  menjadi  hal  penting  dalam  mencapai penghematan  biaya  dan  waktu  dalam  sistem  rantai pasok (Karunathilake & Adikariwattage, 2020).

## 5. Kesimpulan
Penelitian  ini  berhasil  membangun  sebuah model simulasi manajemen rantai pasok berbasis agen dalam  penyediaan  material  semen  menggunakan Software AnyLogic, dapat disimpulkan bahwa:
1. Hasil  pemetaan  rantai  distribusi  semen  yang ditinjau  di  Jawa  Tengah  meliputi  1 factory ,  126 wholesaler, dan 115 retailer.
2. Berdasarkan  hasil  simulasi  sesuai  olah  data  di lapangan, rata-rata waktu tunggu customer sebesar 0,266  hari  atau  6,38  jam.  Paling  sering  terjadi sebesar  0-0,05  hari  atau  0-1,2  jam  (69,3%).  Hasil waktu tunggu tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap  keterlambatan  proses  pembangunan proyek.
3. Estimasi  rata-rata  biaya  harian  agen  rantai  pasok semen  pada  Tahun  2021  cenderung  mengalami peningkatan  dibandingkan  Tahun  2020  dengan rincian sebagai berikut:
a. Pada  Tahun  2021 retailer akan  mengeluarkan biaya  Rp  600.359,45.  Hampir  sama  dengan Tahun 2020 yaitu Rp 600.708,33.
b. Pada Tahun 2021 wholesaler akan mengeluarkan  biaya  sebesar  Rp  1.071.811,06, meningkat 7% dari Tahun 2020.
c. Pada  Tahun  2021 factory akan  mengeluarkan biaya Rp 38.630.071,96, meningkat 56,86% dari Tahun 2020.
4. Berdasarkan hasil optimasi, rata-rata waktu tunggu customer menjadi 2,88 menit. Nilai-nilai batas stok untuk  menghasilkan  biaya  dan  waktu  tunggu minimum adalah sebagai berikut:
a. Untuk retailer ,  dengan  stok  minimum  (s) sebesar  1.000  zak  dan  target  stok  (S)  sebesar 2011 zak, terjadi penghematan biaya 0,44% dari biaya awal.
b. Untuk wholesaler ,  dengan  stok  minimum  (s) sebesar  1.005  zak  dan  target  stok  (S)  sebesar 2.000 zak, terjadi penghematan biaya 44% dari biaya awal.
c. Untuk factory ,  dengan  stok  minimum  (s) sebesar  1.103  zak  dan  target  stok  (S)  sebesar 2.206  zak,  terjadi  penghematan  biaya  1,65% dari biaya awal.
Dengan  nilai-nilai  batas  stok  terbaru,  total  biaya rata-rata  harian  rantai  pasok  menjadi  sebesar  Rp 39.189.240,82  atau  terjadi  penghematan  biaya 2,76% dari total biaya rantai pasok awal.
Dalam  penelitian  ini,  material  konstruksi  yang ditinjau  masih  terbatas  pada  semen.  Penelitian selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan  meninjau material konstruksi lainnya dengan data dari beberapa produsen yang lebih lengkap.

## 6. Daftar Pustaka
Bata,  J.  (2012).  Simulasi  Berbasis  Agent-Based Modeling  (ABM)  Menggunakan  Netlogo. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi , 75–79.
Chopra,  S.,  &  Meindl,  P.  (2013). Supply  Chain Management: Strategy, Planning, and
Operation (Fifth). Pearson.
Dircksen,  M.,  &  Feldmann,  C.  (2020).  Holistic evaluation of the impacts of additive manufacturing  on  sustainability,  distribution costs,  and  time  in  global  supply  chains. Transportation  Research  Procedia , 48 ,  2140– 2165.
Hatmoko,  J.  U.  D.,  &  Kistiani,  F.  (2017).  Model Simulasi  Risiko  Rantai  Pasok  Material  Proyek Konstruksi  Gedung. MEDIA  KOMUNIKASI TEKNIK SIPIL , 23 (1), 1–13.
Heizer, J., & Render, B. (2015). Manajemen Operasi: Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai Pasokan (Edisi 11). Karya Salemba Empat. Hugos,  M.,  &  Wiley,  J.  (2018). Essentials  of  Supply Chain Management, Fourth Edition .
Indrajit,  R.  E.,  &  Djokopranoto,  R.  (2002). Konsep
Manajemen Supply Chain: Cara Baru Memandang  Mata  Rantai  Penyediaan  Barang . Gramedia Widyasarana Indonesia.
Karunathilake,  A.,  &  Adikariwattage,  V.  (2020).  A Framework for evaluating the potential for using air-maritime  integration  in  modern  supply chains. Transportation  Research  Procedia , 48 , 388–400.
Katiyar, R., Meena, P. L., Barua, M. K., Tibrewala, R., &  Kumar,  G.  (2018).  Impact  of  sustainability and  manufacturing  practices  on  supply  chain performance:  Findings  from  an  emerging economy. International  Journal  of  Production Economics , 197 , 303–316.
Mangkunegara,  A.  A.  A.  P.  (2016). Manajemen Sumber  Daya  Manusia  Perusahaan .  PT.
Remaja Rosda Karya.
Martono, R. (2015). Manajemen Logistik Terintegrasi . PPM Manajemen.
Mudita, P. K., Sudarsana, I. K., & Nadiasa, M. (2016).
Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Waktu Tunggu Pengadaan Material Konstruksi Pada  Proyek  Gedung  di  Kabupaten  Badung. Jurnal Spektran , 4 (2), 18–26.
Nurwega,  M.  A.,  &  Meddeppungeng,  A.  (2014). Analisis Pola  dan  Kinerja  Supply  Chain  pada
Proyek  Konstruksi  Bangunan  Perumahan. Konstruksia , 5 (2), 27–41.
Rasi,  R.  E.,  Abbasi,  R.,  &  Hatami,  D.  (2019).  The
Effect  of  Supply  Chain  Agility  Based  on Supplier Innovation and Environmental Uncertainty. International  Journal  of  Supply and Operations Management , 6 (2), 94–109. Ristono,  A.  (2013). Manajemen  Persediaan .  Penerbit Graha Ilmu.
Rossolov, A., Lobashov, O., Kopytkov, D., & Naumov, V.  (2020).  Sustainable  suburban  supply  chain. Transportation  Research  Procedia , 45 ,  795– 802.
Silver,  E.  A.,  Pyke,  D.  F.,  &  Peterson,  R.  (1998).
Inventory Management and Production
Planning and Scheduling . John Wiley & Sons. Surjadi,  L.  (2013). Akuntansi  Biaya:  Dasar-Dasar Perhitungan Harga Pokok . PT. Indeks. Tampubolon,  M.  P.  (2014). Manajemen  Operasi  & Rantai Pemasok  (Operation  and  Supply  Chain Management) . Mitra Wacana Media.
Tanjung,  W.  N.,  Hidayat,  S.,  &  Azmiyati,  S.  (2017).
Simulasi  Sistem  Untuk  Meningkatkan  Kinerja Rantai Pasok. JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI , 3 (4), 171–177. Tannous,  K.,  &  Yoon,  S.  (2018).  Summarizing  Risk,
Sustainability  and  Collaboration  in  Global Supply  Chain  Management. International Journal of Supply and Operations Management , 5 (2), 192–196.
Verawaty,  D.  M.,  Damayanti,  D.  D.,  &  Santosa,  B. (2015). Perencanaan Kebijakan Persediaan Obat dengan  Menggunakan  Metode  Probabilistik Continuous Review (S, S) System Pada Bagian Instalasi  Farmasi  Rumah  Sakit  AMC. E- Proceeding of Engineering , 2 (1), 966–972.
Zokaei,  A.  K.,  &  Simons,  D.  W. (2006).  Value  chain analysis  in  consumer  focus  improvement:  A case  study  of  the  UK  red  meat  industry. The International Journal of Logistics Management ,
17 (2), 141–162.