Disain Penilaian Risiko Mutu dalam Rantai Pasok Minyak Sawit Kasar dengan Pendekatan Sistem Dinamis

Marimin Marimin, Muhammad Nanda Rahadiansyah
| Abstract views: 546 | Untitled views: 783

Abstract

Industri kelapa sawit Indonesia telah tumbuh secara signifikan dalam beberapa
tahun terakhir dan sejak tahun 2006 menjadi produsen minyak sawit kasar (CPO) terbesar sedunia mengungguli Malaysia. Seiring dengan peningkatan potensi dan permintaan pasar terhadap produk sawit Indonesia, maka kebutuhan fungsi kualitas akan semakin meningkat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah merumuskan ukuran kesuksesan manajemen Pabrik Kelapa Sawit (PKS) Adolina dan merancang model dinamik penilaian resiko mutu CPO sebagai alat bantu dalam mengenal pola penilaian resiko mutu CPO yang diproduksi PKS Adolina. Model dinamik yang dibangun terdiri dari tiga sub-model, yaitu sub-model produksi, sub-model transportasi dan sub-model persediaan. Simulasi pada ketiga sub-model tersebut dapat digunakan untuk merumuskan susunan kebijakan manajemen. Penelitian ini menghasilkan rumusan ukuran kesuksesan manajemen yang terkait dengan ukuran kesuksesan tiap pelaku rantai pasok dan pengembangan simulasi skenario kebijakan, baik skenario dasar, skenario perilaku dinamik dan juga skenario penilaian resiko mutu dimana terdapat parameter probabilistik dan ketidakpastian didalamnya. Ukuran kesuksesan manajemen yang berhasil dirumuskan dalam penelitian ini adalah produksi CPO dan kadar Asam Lemak Bebas (ALB). kata kunci : industri kelapa sawit, rantai pasok, penilaian risiko mutu, probabilitas, model dinamik

Indonesian palm oil industry has grown significantly in recent years and since 2006 has surpassed Malaysia to become the world’s largest Crude Palm Oil (CPO) producer. With the ever increasing of potential market and market demands for its palm oil products, Indonesia will need to ensure the highest level of palm oil products quality. The main objectives of this research are to identify the factors for measuring the success of Palm Oil Mills (POM) Adolina’s management and to design a dynamic model as a tool for determining the quality risk assessment pattern of POM Adolina. The dynamic model comprises three sub-models, namely production sub-model, transportation sub-model and inventory sub-model respectively. The results from simulation of this model are then referenced for formulating managerial policies.This research produced theformulation of the most important factors to measure management success, namely the yield of CPO and the level of free fatty acid (FFA) and also generated simulation of managerial policies. To obtain them three scenarios were considered, the basic, the dynamic behavior and the risk assessment scenarios. Probability and uncertainty parameters were considered in the third scenario.

 

Keywords

palm oil

Full Text:

Untitled

References

Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commissions of United States (COSO). 2004. Enterprise Risk Management – Integrated Framework : Executive Summary.

Djohar, S., H. Tanjung dan E.R. Cahyadi. 2003. Building A Competitive Advantage on CPO Through Supply Chain Management : A Case

Study in PT. Eka Dura Indonesia, Astra Agrolestari, Riau. Jurnal Manajemen & Agribisnis 1(1):20-32.

Direktorat Jenderal Perkebunan Indonesia.2010. Kelapa Sawit (Minyak Sawit). . [diakses tanggal 13 Januari 2011].

Forrester, J.W. 1961. Industrial Dynamics. MIT Press. Cambridge

Hadiguna, R.A. dan Machfud. 2008. Model Perancangan Produksi pada Rantai Pasok Crude Palm Oil dengan Mempertimbangkan Preferensi Pengambilan Keputusan. Jurnal Teknik Industri 10(1): 38-49.

Kandiah S, Halim RM, Basiron Y, Rahman ZA, Ngan MA. 2002. Continuous Sterilization of Fresh Fruit Bunches. MPOB Information Series 148.

Muhammadi, E. Aminullah dan B. Soesilo. 2001. Analisis Sistem Dinamis Lingkungan Hidup, Sosial, Ekonomi, Manajemen. UMJ Press. Jakarta.

Rohmatulloh. 2007. Pengembangan Penilaian Kinerja Pabrik Gula dengan Pendekatan Sistem Dinamik (Studi Kasus PG Subang Jawa Barat). Tesis. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.

Sterman, J.D. 2000. Business Dynamics : System Thinking And Modelling For Complex World. Irwin McGraw Hill. Boston.

Suharjito, Machfud, B. Haryanto dan Sukardi. 2011. Optimalisasi Penentuan Jadwal Tanam Jagung dengan Menggunakan Integrasi Model Evaluasi Risiko Rantai Pasok. Jurnal Teknologi Industri Pertanian 20(1) : 48-56. Schlesinger, S. 1979. Terminology for Model Credibility. Journal of Simulation 32(3) : 103-104.

Copyright (c) 2016 JURNAL PANGAN

Refbacks

  • There are currently no refbacks.