Jangan Berhenti di Solusi Pertama, Jadikan Metode Transportasi Standar
Mahasiswa Jurusan Manajemen S-1, Universitas Pamulang
·waktu baca 4 menit
Tulisan dari Nabila Eka Mufareza tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
PerbesarSaat biaya distribusi meningkat, reaksi yang paling sering terjadi di banyak perusahaan adalah menyalahkan tarif pengiriman atau harga bahan bakar. Sebenarnya ada faktor yang lebih mendekat dan lebih bisa dikendalikan, yaitu cara perusahaan menentukan gudang mana yang melayani tujuan tertentu. Dalam pandangan saya, keputusan mengenai alokasi biasanya dilakukan dengan cara yang paling sederhana, bukan yang paling ekonomis, dan perbedaannya jauh lebih signifikan daripada yang disangka.
Tulisan ini mengemukakan bahwa metode transportasi, yakni pendekatan pemograman linier untuk mengurangi biaya pengiriman dari berbagai sumber ke beberapa tujuan, pantas dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan distribusi. Argumen ini didukung dengan ilustrasi angka yang sederhana serta penelitian sebelumnya, dan diuji dengan keberatan yang paling mungkin diajukan.
Alokasi Bukan Soal Intuisi
Distribusi bukan tentang intuisi, model transportasi bertujuan untuk meminimalkan total biaya Z = ΣΣ cᵢⱼxᵢⱼ dengan ketentuan bahwa pengiriman dari setiap gudang tidak melebihi kapasitas dan setiap tujuan menerima sesuai permintaan ( Taha, 2017; Hillier & Lieberman, 2021). Intuisi tidak dapat diandalkan karena setiap alokasi saling terkait mengirim banyak ke rute murah hari ini membatasi pilihan gudang lainnya untuk tujuan yang sama. Untuk memvisualisasikannya, bayangkan tiga gudang dan tiga lokasi tujuan sesuai data pada tabel 1.
Pembaca yang menggunakan insting mungkin langsung memilih jalan paling murah. Itulah prinsip biaya terendah (BT). Alternatif lain, sudut barat laut (NWC), mengisi matriks mulai dari susut kiri atas tanpa mempertimbangkan biaya sama sekali. Ketiga metode, termasuk metode pendekatan vogel (VAM), menghasilkan solusi yang valid, namun biayanya berbeda, seperti yang ditunujukan pada tabel 2.
Yang Tampak Murah Belum Tentu Murah
Tabel 2 menunjukkan sesuatu yang tidak menyenangkan bagi penganut intuisi LC, yang terlihat wajar, tetap menyisakan biaya Rp300 ribu lebih tinggi dari yang optimal. Faktornya, LC segera menggunakan jalur murah tanpa mempertimbangkan dampaknya. Gudang 1 dan 2 telah menggunakan kapasitas di jalur murah, sehingga gudang 3 harus mengirim 100 ton ke tujuan 3 dengan biaya Rp16 ribu per ton, yang merupakan yang termahal dalam matriks. VAM menghindari hal itu dengan menghitung penalti, yaitu perbedaan antara dua biaya terendah di setiap baris dan kolom. Penalti gudang 3 yang berjumlah 5 (14-9) adalah yang tertinggi, sehingga gudang tersebut diprioritaskan menuju rute termurahnya, yaitu tujuan 2.
NWC semakin parah. Metode ini menghasilkan biaya 25,4% di atas optimum karena sama sekali tidak mempertimbangkan biaya, meskipun metode ini biasanya dipilih karena kemudahan dalam pelaksanaannya (Pasaribu, 2019). Jika pengiriman ini dilakukan 50 kali dalam setahun, selisih Rp700 ribu per periode akan menjadi Rp35 juta, dan jumlah itu hanya berasal dari tiga gudang. Studi mengenai distribusi barang, vaksin, alat kesehatan, dan produk kaca menunjukkan bahwa penerapan model transportasi dapat mengurangi biaya dibandingkan alokasi awal (Arofah & Gesthantiara, 2021; Lestari et al., 2021; Alfianti et al., 2021; Dimasuharto et al., 2021).
Optimal Pun Harus Diuji
Argumen saya tidak berakhir hanya dengan sanjungan untuk VAM. VAM menghasilkan solusi yang hampir optimal, bukan yang pasti optimal (Rahmawati, 2022). Oleh karena itu, solusi awal harus diuji menggunakan MODI, yang menghitung indeks perbaikan cᵢⱼ − (uᵢ + vⱼ) untuk setiap sel yang kosong. Dalam contoh ini, hasilnya 5, 2, 3, dan 3, semuanya positif, sehingga tidak ada realokasi yang dapat mengurangi biaya dan solusi VAM terbukti optimal. Tanpa pengujian tersebut, perusahaan hanya menduga, bukan memastikan.
Menjawab Keberatan
Keberatan awal, perhitungan ini merepotkan bagi perusahaan kecil. Dalam contoh yiga gudang, proses perhitungan VAM dan MODI bisa dilakukan dalam beberapa menit, sementara untuk skala yang lebih besar terdapat perangkat lunak seperti Excel Solver. Keberatan yang kedua lebih signifikan, modal berasumsi biaya tetap, linier, dan tidak ada batasan armada maupun waktu pengiriman, sehingga hasilnya tidak bisa diterapkan secara langsung. Saya setuju, dan oleh karena itu metode transportasi seharusnya diperlakukan sebagai landasan keputusan yang kemudian disesuaikan dengan kondisi di lapangan, bukan sebagai pengganti pertimbangan pengelola.
Penutup
Kesimpulannya, pertama, metode alokasi mempengaruhi biaya distribusi, dan perbedaan antar metode dalam contoh ini mencapai 25,4%. Kedua, metode yang terlihat mudah, NWC dan bahkan LC, cenderung lebih costlier karena mengabaikan dampak alokasi terhadap opsi yang lainnya. Ketiga, solusi awal yang terbaik juga harus diuji menggunakan MODI untuk membuktikan optimalitasnya. Sebagai rekomendasi praktis, perusahaan yang memiliki banyak gudang dan tujuan sebaiknya menjadikan VAM dan MODI sebagai prosedur standar, serta menghitung ulang setiap kali ada perubahan tarif dan kapasitas. Perlu diperhatikan bahwa informasi dalam tulisan ini bersifat contoh, sehingga penelitian lebih lanjut dengan data aktual perusahaan masih dibutuhkan.