Main Article Content
Abstract
Kertersediaan bahan baku berkualitas memegang peranan sangat penting dari seluruh rangkaian kegiatan produksi suatu perusahaan industri terutama untuk menghasilkan produk akhir yang berkualitas tinggi dan banyak diminati oleh konsumen. Suatu persoalan menarik yang umumnya banyak dihadapi oleh para manajer pembelian perusahaan adalah bagaimana menekan biaya produksi agar dapat meningkatkan laba melalui pembelian bahan baku yang murah namun berkualitas berdasarkan penawaran dari berbagai alternatif para pemasok bahan. Pada umumnya kriteria pertimbangan manajer pembelian pada saat penentuan dan pemilihan pemasok lebih banyak mengutamakan kepada harga penawaran terendah dari pemasok-pemasok. Hal ini akan beresiko tinggi saat pemakaian bahan pada tahap kegiatan produksi akan dimulai, misalnya terdapat jenis bahan yang kurang baik, bahan baku tertentu mengalami kerusakan sehingga dapat menghambat dan akan memperpanjang waktu proses produksi.
Pada penelitian ini telah dibangun sebuah perangkat lunak bantu yang dapat digunakan untuk melakukan proses pemilihan pemasok pada saat pembelian dan penawaran bahan baku. Model keputusan pemilihan pemasok dikembangkan berdasarkan pada perhitungan nilai harapan dan tingkat reputasi para pemasok. Kredibilitas para pemasok dipelajari dan diperbaharui dari waktu ke waktu berdasarkan pada kedua nilai parameter tersebut dengan menggunakan pendekatan reinforcement learning. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat mengoptimalkan peran manajer dalam proses pemilihan pemasok melalui informasi perhitungan dan pembelajaran nilai tertinggi dari reputasi dan harapan para pemasok. Penerapan model reinforcement learning memperlihatkan juga bahwa kualitas bahan baku yang lebih tinggi dari harga pembelian akan mengakibatkan kenaikan tingkat reputasi dan nilai harapan pemasok, sedangkan kualitas barang yang lebih rendah dari harga pembelian mengakibatkan penurunan kedua nilai reputasi pemasok.
Kata kunci: Reinforcement Learning, Decision Support System, Material and Supplier Selection.
Pada penelitian ini telah dibangun sebuah perangkat lunak bantu yang dapat digunakan untuk melakukan proses pemilihan pemasok pada saat pembelian dan penawaran bahan baku. Model keputusan pemilihan pemasok dikembangkan berdasarkan pada perhitungan nilai harapan dan tingkat reputasi para pemasok. Kredibilitas para pemasok dipelajari dan diperbaharui dari waktu ke waktu berdasarkan pada kedua nilai parameter tersebut dengan menggunakan pendekatan reinforcement learning. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat mengoptimalkan peran manajer dalam proses pemilihan pemasok melalui informasi perhitungan dan pembelajaran nilai tertinggi dari reputasi dan harapan para pemasok. Penerapan model reinforcement learning memperlihatkan juga bahwa kualitas bahan baku yang lebih tinggi dari harga pembelian akan mengakibatkan kenaikan tingkat reputasi dan nilai harapan pemasok, sedangkan kualitas barang yang lebih rendah dari harga pembelian mengakibatkan penurunan kedua nilai reputasi pemasok.
Kata kunci: Reinforcement Learning, Decision Support System, Material and Supplier Selection.