Sesi 02 BDM - aurinoworks.com

Aplikasi Model Linear Programming dalam Bisnis

Pada sesi sebelumnya, kita telah mempelajari dasar-dasar Linear Programming (LP). Di Sesi 02 ini, kita akan memperluas wawasan dengan melihat bagaimana LP diterapkan dalam berbagai skenario manajerial yang kompleks, mulai dari manufaktur, pemasaran, keuangan, hingga logistik.+1

Tujuan utama sesi ini adalah memahami bagaimana memformulasikan masalah bisnis yang beragam ke dalam model matematika dan menyelesaikannya menggunakan Excel Solver.

Langkah-Langkah Umum Pemodelan

Untuk setiap aplikasi bisnis, pendekatan kita selalu dimulai dengan skenario masalah dan data, kemudian mengikuti 4 langkah ini:

Definisikan Variabel Keputusan: Apa yang harus kita tentukan nilainya? (Misal: jumlah produksi, alokasi dana) .
Formulasikan Model LP:
- Tulis fungsi tujuan (Objective Function).
- Tulis persamaan batasan (Constraint Equations).
Implementasi di Excel: Menyusun data dan rumus dalam spreadsheet.
Solusi: Menggunakan Excel Solver untuk mencari nilai optimal.

Studi Kasus & Aplikasi Bisnis

Berikut adalah ringkasan dari berbagai jenis masalah bisnis yang dapat diselesaikan dengan LP, beserta referensi file Excel latihannya.

1. Masalah Bauran Produk (Product Mix)

Skenario: Fifth Avenue Industries memproduksi berbagai jenis dasi (Sutra, Poliester, Campuran) menggunakan sumber daya terbatas (bahan baku) .
Tujuan: Memaksimalkan Profit.
Variabel: Jumlah unit tiap jenis dasi yang akan diproduksi.
Tantangan: Keterbatasan yard bahan kain (Sutra, Poliester, Kapas) dan permintaan pasar maksimum.+1
File Latihan: 3-1.xls.

[Masukkan Screenshot dari File: 3-1.xls] Tampilkan tabel profit margin dan batasan material.

2. Seleksi Media Pemasaran (Media Selection)

Skenario: Win Big Gambling Club ingin mempromosikan perjalanan wisata dengan anggaran terbatas $8.000 per minggu.
Tujuan: Memaksimalkan jangkauan audiens (Audience Reached).
Variabel: Jumlah iklan di TV, Koran, dan Radio.
Tantangan: Kebijakan perusahaan (minimal 5 spot radio, maksimal $1.800 untuk radio) dan ketersediaan slot iklan.+1
File Latihan: 3-3.xls.

3. Seleksi Portofolio Investasi (Portfolio Selection)

Skenario: International City Trust memiliki dana $5 juta untuk diinvestasikan ke 6 jenis instrumen (obligasi, saham emas, dll).
Tujuan: Memaksimalkan bunga yang diperoleh (Interest Earned).
Variabel: Jumlah dolar ($) yang dialokasikan ke masing-masing investasi.
Tantangan: Diversifikasi risiko (tidak boleh lebih dari 25% di satu investasi) dan batas skor risiko rata-rata portofolio.+1
File Latihan: 3-5.xls.

4. Perencanaan Tenaga Kerja (Labor Planning)

Skenario: Hong Kong Bank perlu menjadwalkan teller (kasir) purna waktu dan paruh waktu untuk memenuhi kebutuhan layanan yang berfluktuasi tiap jam.+1
Tujuan: Meminimalkan biaya personil.
Variabel: Jumlah karyawan yang mulai bekerja pada jam-jam tertentu.
Tantangan: Memenuhi kebutuhan minimum teller per jam dan mematuhi aturan jam kerja (shift).+1
File Latihan: 3-6.xls.

5. Pemuatan Kendaraan (Vehicle Loading)

Skenario: Goodman Shipping harus memuat barang ke truk dengan kapasitas berat dan volume terbatas.
Tujuan: Memaksimalkan nilai barang yang dikirim.
Variabel: Berat (pounds) dari masing-masing item yang dimuat.
Tantangan: Total berat maksimal 15.000 lbs dan volume maksimal 1.300 kaki kubik.
File Latihan: 3-7.xls.

6. Masalah Pencampuran (Blending Problem)

Skenario: Whole Food Nutrition Center membuat sereal alami yang harus memenuhi kebutuhan nutrisi minimum.
Tujuan: Meminimalkan biaya bahan baku.
Variabel: Jumlah (pounds) dari biji-bijian A, B, dan C dalam satu porsi.
Tantangan: Memenuhi syarat minimum Protein, Riboflavin, Fosfor, dan Magnesium.+1
File Latihan: 3-9.xls.

7. Penjadwalan Multi-Periode (Multiperiod Scheduling)

Skenario: Greenberg Motors merencanakan produksi motor listrik untuk 4 bulan ke depan dengan permintaan yang bervariasi.
Tujuan: Meminimalkan total biaya produksi DAN biaya penyimpanan inventaris.
Variabel: Jumlah produksi per bulan & jumlah inventaris tersisa di akhir bulan.
Konsep Kunci: Inventory Balance Constraint (Persediaan Awal + Produksi – Penjualan = Persediaan Akhir).
File Latihan: 3-11.xls.

[Masukkan Screenshot dari File: 3-11.xls] Tampilkan tabel yang menunjukkan aliran inventaris dari bulan 1 ke bulan 4.

Kesimpulan

Sesi ini menunjukkan bahwa Linear Programming sangat fleksibel dan dapat digunakan untuk:

Alokasi sumber daya (Product Mix).
Pengambilan keputusan finansial (Portfolio).
Manajemen operasional (Labor, Loading, Scheduling).

Kunci keberhasilan model ini terletak pada ketepatan dalam memformulasikan batasan (constraints) yang mencerminkan realitas bisnis di lapangan.

Tugas Praktik: Silakan buka ke-13 file Excel yang terlampir, coba jalankan Solver pada masing-masing file tersebut, dan perhatikan bagaimana perubahan pada batasan (Constraints) mempengaruhi hasil optimalnya.