Perpustakaan Digital ITB

Pertumbuhan ritel modern di Indonesia yang didominasi oleh jaringan minimarket dengan kepadatan gerai yang tinggi menjadikan pengelolaan persediaan antarca- bang sebagai permasalahan operasional yang penting. Setiap cabang menghadapi permintaan yang tidak pasti dan bervariasi secara spasial, sehingga keputusan perse- diaan perlu mempertimbangkan keseimbangan antara biaya penyimpanan dan risiko kehilangan penjualan, serta memungkinkan pemindahan persediaan secara lateral. Penelitian ini memformulasikan permasalahan tersebut sebagai model optimisasi dengan enam fungsi tujuan dan mengembangkan kerangka penyelesaian untuk menghasilkan himpunan solusi trade-off yang kemudian dipilih berdasarkan preferensi pengambil keputusan. Model mencakup enam cabang dan seratus produk dalam satu siklus bulanan, dengan 3.600 variabel keputusan bilangan bulat, yang meminimumkan biaya penyimpanan, kekurangan persediaan, dan logistik serta memaksimumkan cycle service level, fill rate, dan perputaran persediaan, dengan kendala kapasitas penyimpanan, ukuran lot, dan target tingkat layanan. Permintaan tingkat cabang dimodelkan menggunakan distribusi Negative Binomial untuk mengakomodasi overdispersi. Untuk menyelesaikan model, dikembangkan algoritma NS-ACO yang mengintegrasikan Ant Colony Optimization dengan niching berbasis reference point dari NSGA-III untuk mempertahankan keragaman solusi pada enam fungsi tujuan. Pencarian dilakukan pada daerah layak melalui pengambilan sampel di sekitar titik acuan lot minimum. NS-ACO menghasilkan 13.519 solusi non-dominated yang seluruhnya layak. Untuk mengurangi biaya komputasi metode interaktif, pencarian solusi dilakukan satu kali pada tahap awal, kemudian metode synchronous NIMBUS diterapkan pada himpunan solusi yang dihasilkan. Tiga putaran klasifikasi menghasilkan rencana akhir dengan pemenuhan seluruh permintaan dan cycle service level sebesar 0,9921. Hasil juga menunjukkan bahwa 0,79 poin persentase terakhir peningkatan tingkat layanan memerlukan biaya sekitar 22 kali lebih besar per poin persentase.