Dokumen tersebut membahas tentang Bullwhip Effect dan penyebab-penyebab terjadinya. Bullwhip Effect adalah fenomena dimana permintaan yang sebenarnya stabil di tingkat konsumen akhir menjadi fluktuatif di tingkat hulu rantai pasokan. Ada empat penyebab utama Bullwhip Effect yaitu pembaruan ramalan permintaan, batching order, fluktuasi harga, dan penghitungan kekurangan barang. Untuk mengurangi Bullwhip Effect dapat dilakukan
2. Bullwhip Effect
Distorsi informasi adalah salah satu sumber kendala
dalam menciptakan supply chain yang efisien
Sering kali, informasi tentang permintaan konsumen
terhadap suatu produk relatif stabil dari waktu ke waktu
Namun, order dari toko ke penyalur dan dari penyalur ke
pabrik jauh lebih fluktuatif dibandingkan dengan pola
permintaan dari konsumen tersebut
Fenomena dimana permintaan yang sebenarnya relatif
stabil di tingkat pelanggan akhir berubah menjadi fluktuatif
di bagian hulu SC dan semakin ke hulu peningkatan
tersebut semakin besar
Dinamakan “Bullwhip Effect”
2
4. Bullwhip Effect
Menurut Pujawan (2005) Bullwhip effect adalah
peningkatan variabilitas permintaan yang terjadi pada level-
level jaringan supply chain yang diakibatkan karena
adanya suatu distorsi informasi, permintaan pasar yang
sifatnya kompleks dan dinamis mengakibatkan variabilitas
cenderung meningkat dari arah hilir ke hulu (dari customer
ke supplier),
Menurut Susilo (2008) bullwhip effect adalah permintaan
yang sebenarnya relatif stabil di tingkat pelanggan berubah
menjadi fluktuatif di bagian hulu supply chain dan semakin
ke hulu supply chain peningkatan permintaan tersebut
semakin besar, fenomena ini disebut dengan bullwhip
effect.
4
5. Contoh Bullwhip Effect
Kebanyakan SC sebenarnya mengalami fenomena ini,
tetapi besar kecilnya berbeda antara satu kasus dengan
kasus lainnya
Contoh produk sederhana dalam kehidupan sehari-hari :
garam
Bisa dipastikan konsumsi garam dari hari ke hari tiap
individu tidak jauh berbeda
Jika diagregasikan untuk jumlah individu yang cukup
besar, permintaannya pasti sangat stabil dari hari ke hari
Namun tidak berarti order dari toko atau ritel ke penyalur
dan juga dari penyalur ke pabrik menunjukkan tingkat
stabilitas yang sama
5
6. Penyebab Bullwhip Effect
Ada banyak hal yang bisa menyebabkan terjadinya
Bullwhip Effect
Lee, dkk (1997) mengidentifikasikan 4 penyebab utama
dari Bullwhip Effect, yaitu :
1. Demand forecast updating (pembaharuan ramalan
permintaan)
2. Order batching
3. Fluktuasi harga
4. Rationing & shortage gaming
6
7. Demand Forecast Updating
Ramalan diperlukan untuk membuat keputusan jangka
panjang, jangka menengah, dan jangka pendek di
perusahaan
Tingkat akurasi ramalan biasanya meningkat ketika semakin
mendekati periode yang diramalkan
Karena informasi seperti order dari pelanggan, situasi pasar,
dll menjadi semakin jelas
Untuk mengakomodasikan informasi dan pengetahuan
terbaru ke dalam ramalan, setiap saat perusahaan harus
melakukan pembaharuan (updating) terhadap ramalan
tersebut
Pembaharuan tersebut mengakibatkan variabilitas order yang
dipesan lebih besar dibandingkan dengan variabilitas
permintaan yang diterimanya dari pelanggan akhir
7
8. Order Batching
Order batching dilakukan dengan alasan skala ekonomis
dalam proses produksi dan pengiriman
Berdasarkan prinsip EOQ, ukuran pesanan yang terlalu kecil
akan mengakibatkan ongkos-ongkos pesan yang terlalu
besar
Produksi menggunakan sistem batch karena ongkos setup
biasanya mahal
Pengiriman juga tidak ekonomis bila dilakukan dalam ukuran
kecil, terutama jika jaraknya jauh
Permintaan pelanggan akhir yang relatif stabil dari hari ke
hari akan berubah menjadi order mingguan atau dua
mingguan dari ritel sehingga pusat distribusi akan menerima
order yang lebih fluktuatif dibandingkan permintaan yang
dihadapi ritel
8
9. Fluktuasi Harga
Apa yang akan Anda lakukan sebagai manajer sebuah ritel
apabila supplier Anda tiba-tiba memberikan diskon 10% untuk
produk-produk tertentu?
Pastilah Anda akan melakukan forward buying (membeli lebih
awal) sebagai respon terhadap penurunan harga yang
sifatnya temporer
Hal tsb mengakibatkan volume penjualan meningkat bahkan
melebihi prediksi pusat distribusi
Akibatnya pusat distribusi akan memesan dalam jumlah yang
banyak ke pabrik
Pabrik merespon dengan meningkatkan aktivitas produksi
(lembur, subkontrak, memesan tambahan bahan baku ke
supplier)
9
10. Fluktuasi Harga (2)
Apa yang terjadi? Pada saat material akan dikirim dari
pemasok ke pabrik, penurunan harga sudah berakhir dan ritel
maupun toko sekarang memiliki stok yang cukup banyak
Mereka tidak akan memesan lagi dalam waktu 2-3 bulan
karena permintaan konsumen akhir sebenarnya tidak
berubah
Pabrik yang sudah melakukan lembur dan supplier yang
mengirim bahan baku dengan biaya ekstra skrg tidak akan
menerima pesanan 2-3 bulan
Akibatnya stok menumpuk dan ongkos produksi meningkat
10
11. Rationing & Shortage Gaming
Pada saat permintaan lebih tinggi dari persediaan, penjual
sering melakukan “rationing” yaitu hanya memenuhi sekian
persen dari volume yang dipesan
Misal persediaan yang ada 800 unit sedangkan jumlah
permintaan 1000 unit maka pelanggan hanya dialokasikan
sebesar 80% dari permintaannya
Mengetahui demikian, banyak pelanggan membesarkan
ukuran pesanan mereka dengan harapan ketika terjadi
rationing, mereka masih memperoleh jumlah yang cukup.
Dalam kenyataannya kekurangan stok tidak terjadi setiap
saat dan tidak mudah diprediksi
Akibatnya, pada saat persediaan cukup, pelanggan
mengubah/membatalkan pesanan mereka
11
12. Rationing & Shortage Gaming
(2)
Cara tersebut dapat merusak informasi pasar pada SC
Pemain di bagian hulu tidak akan pernah mendapatkan
informasi pasar yang mendekati kenyataan akibat
adanya motif tersebut
Mereka juga sulit membedakan antara kenaikan
pesanan yang bermotif spekulasi dengan kenaikan
murni dari pelanggan akhir
12
13. Cara mengurangi Bullwhip
Effect
Pengurangan bullwhip effect bisa dilakukan apabila
penyebabnya dimengerti dengan baik oleh pihak-pihak
SC
Beberapa pendekatan yang diyakini bisa mengurangi
bullwhip effect:
1. Information sharing
2. Memperpendek/mengubah struktur SC
3. Pengurangan ongkos-ongkos tetap
4. Menciptakan stabilitas harga
5. Pemendekan leadtime
13
14. Information sharing
Informasi yang tidak transparan mengakibatkan banyak pihak
pada SC melakukan kegiatan atas dasar ramalan atau
tebakan yang tidak akurat
Pemanfaatan teknologi yang ada dapat membantu
melakukan information sharing
Apabila data penjualan toko/ritel diketahui semua pihak pada
SC maka ramalan permintaan bisa dibuat lebih seragam
Permasalahan yang sering muncul dalam kaitannya dengan
bullwhip effect adalah terisolasinya proses peramalan di
masing-masing pemain
Model kolaborasi CPFR (Collaborative planning, forecasting
and replenishment) merupakan solusi yang baik untuk
mensinkronkan ramalan di sepanjang SC
14
15. Memperpendek/mengubah
struktur SC
Semakin panjang dan komplek struktur suatu SC,
semakin besar kemungkinannya terjadi distorsi
informasi
Dell bisa mengungguli IBM dan Apple karena struktur
SC yang ramping dan pendek
Dell menerima langsung pesanan komputer dari
pelanggan akhir sesuai dengan spesifikasi yang mereka
inginkan
Dengan cara ini Dell mengetahui langsung pola
permintaan pelanggan akhir
15
16. Pengurangan ongkos-ongkos
tetap
Ukuran batch yang besar adalah salah satu sumber
terjadinya bullwhip effect
Dengan ongkos tetap yang kecil, kegiatan produksi
maupun pengiriman bisa dilakukan dengan ukuran
batch yang kecil
Cara yang bisa ditempuh antara lain :
Mengurangi waktu setup mesin
Mengeliminasi kegiatan administrasi yang berlebihan
pada kegiatan pengadaan
Inovasi pada manajemen transportasi dan distribusi
16
17. Menciptakan stabilitas harga
Untuk menghindari reaksi forward buying frekuensi dan
intensitas kegiatan promosi parsial harus dikurangi
Seharusnya lebih diarahkan ke pengurangan harga
secara kontinyu
Jika ada, sebaiknya semua pihak dalam SC
mengetahuinya sehingga tidak keliru dalam menaksir
permintaan yang sesungguhnya
17
18. Pemendekan Lead Time
Lead time bisa diperpendek dengan mengubah
struktur/konfigurasi supply chain
Misal :
dengan menggunakan pemasok lokal
Mengubah mode transportasi (dari kapal ke
pengiriman lewat udara)
Dengan cara2 inovatif seperti cross-docking dan
perbaikan manajemen penangangan order
Penjadwalan produksi
Pengiriman yang lebih baik
18
19. Mengukur Bullwhip Effect
Secara konseptual, bullwhip effect tidak sulit
dipahami dan memang terjadi di lapangan
Tetapi pengukuran besar kecilnya tidak mudah
dilakukan
Sebuah publikasi, Fransoo dan Wouters
(2000) mengusulkan:
“ukuran bullwhip effect di suatu eselon SC adalah
perbandingan koefisien variansi dari order yang
diciptakan dan koefisien variansi dari permintaan
yang diterima eselon ybs”
19
20. Mengukur Bullwhip Effect (2)
Dimana, CV = S (standar deviasi) / µ (rata-rata)
Misal : nilai BE = 4,73
Maka nilai tersebut menunjukkan bahwa variabilitas permintaan
meningkat (teramplifikasi) 4,73 kali yang merupakan akibat dari
kebijakan order ritel tersebut.
Menurut Fransoo dan Wouters (2000), menghitung nilai-nilai bullwhip
effect dapat diketahui dengan cara membagi antara koefisien
variansi permintaan (order) dengan koefisien variansi penjualan;
Apabila nilai BE = 1 berarti terjadi amplifikasi permintaan untuk
produk tersebut dan sebaliknya apabila nilai BE < 1 berarti
permintaan masih stabil atau terjadi penghalusan pola permintaan.
20
BE = CV (order) / CV (demand)
21. 21
Rumus untuk mengukur Koefisien Variasi :
BE = Bullwhip Effect
CV (order) = Koef. Variasi order
CV (demand) = Koef. Variasi demand
S (order) = standar deviasi order
S (demand) = standar deviasi demand
Mu (order) = nilai rata-rata order
Mu (demand) = nilai rata-rata demand
22. Langkah Perhitungan
Standar deviasi atau sering disebut dengan simpangan baku (yang
biasanya dilambangkan dengan s) yaitu suatu ukuran yang
menggambarkan tingkat penyebaran data dari nilai rata-rata.
Setelah mendapat data rata-rata order dan penjualan serta data
standar deviasi order dan penjualan, maka langkah selanjutnya ialah
menghitung koefisien variansi. Hal ini dapat dilakukan dengan
membandingkan nilai standar deviasi dengan nilai rata-rata baik data
order ataupun data penjualan yang dihitung masing-masing.
Setelah mendapat hasil dari pengolahan data yang telah dilakukan,
maka langkah selanjutnya ialah melakukan analisis terhadap
pengolahan data tersebut. Analisis dilakukan mulai dari membuat
grafik permintaan dan penjualan, kemudian menganalisis nilai bullwhip
effect. Selanjutnya dilakukan analisis tentang penyebab terjadinya
bullwhip effect dan kemudian memberikan usulan perbaikan atas
permasalahan bullwhip effect yang terjadi.
22
23. Contoh
Sebuah retailer mencatat data penjualan
harian suatu produk kosmetik selama 60 hari.
Data order ke distributor untuk produk tersebut
juga dicatat untuk periode yang sama. Tabel
berikut ini menunjukkan data penjualan ke
pelanggan akhir maupun data order ke
distributor. Hitunglah amplifikasi variabilitas
permintaan yang terjadi di ritel tsb, jika
diketahui standar deviasi order = 25, 324 dan
standar deviasi penjualan = 5,256
23
25. PENYELESAIAN
Dengan melihat satu produk tsb, besarnya
amplifikasi permintaan pada ritel bisa dihitung
sbb :
CV demand = s (demand) / mu (demand)
= 5,256 / 19,717
= 0,267
CV order = s (order) / mu (order)
= 25,324 / 20,083
= 1,261
25
26. Besarnya Amplifikasi permintaan
(bullwhip)adalah
BE = CV (order) / CV (demand)
= 1,261 / 0,267
= 4,73
Artinya : variabilitas permintaan meningkat
(teramplifikasi) sebesar 4,73 kali yang merupakan
akibat dari kebijakan order ritel tsb
26
