PEMODELAN INVENTORY DENGAN DUA GUDANG PENYIMPANAN UNTUK BARANG YANG MENGALAMI PENYUSUTAN DENGAN BACKLOG SHORTAGE SEBAGIAN DAN LEAD TIME FUZZY

Abstract

Adanya kebijakan optimalisasi inventory yang diambil sebuah perusahaan atau retailer untuk barang yang mengalami penyusutan dengan ketidakpastian waktu tunggu (lead time) sampai barang selesai diproduksi atau pesanan datang, adanya Backlog Shortage sebagian atau penuh, dan tingkat permintaan bergantung harga dikembangkan dalam sistem dua gudang yang masing-masing sebagai gudang penjualan (display) atau tempat transaksi barang dan gudang tempat penyimpanan jika barang yang diproduksi atau dibeli tidak cukup ditempatkan di gudang penjualan. Tujuan perusahaan atau retailer mempunyai dua gudang penyimpanan adalah untuk mengoptimalkan keuntungan rata-rata jika memproduksi atau membeli barang dalam jumlah besar. Perusahaan atau retailer mempunyai satu gudang dengan kapasitas terbatas yang letaknya di lokasi strategis sebagai tempat penjualan, yang disebut sebagai gudang milik (own warehouse, OW) dan gudang yang lain dengan kapasitas cukup luas disesuaikan dengan kebutuhan yang lokasinya berbeda  dengan tempat penjualan atau transaksi, yang disebut sebagai gudang sewa (rented warehouse, RW). Biaya penyimpanan barang di RW menurun dengan bertambahnya jarak dari RW ke OW. Hal ini disebabkan oleh biaya sewa gudang dan upah tenaga kerja yang lebih murah dibandingkan di lokasi OW. Barang dikirim dari RW ke OW dalam jumlah yang telah ditentukan (fixed) berdasarkan pola tertentu. Dalam penelitian ini dikembangkan model inventory dengan Backlog Shortage sebagian. Untuk memperoleh penyelesaian digunakan metode pendekatan interval terdekat untuk fungsi single objektif yang memaksimalkan keuntungan rata-rata dalam fuzzy (defuzzified) dan ditransformasikan dalam fungsi multi objektif crisp yang selanjutnya diselesaikan dengan metode kriteria global (global criterion method) untuk memperoleh solusi optimal Pareto. 
Kata kunci : Dua Gudang Penyimpanan,  Backlog Shortage, Waktu Tunggu Fuzzy.