Aplikasi Riset Operasional
Aplikasi riset operasional tentunya dibutuhkan dalam pengambilan keputusan. Dalam permasalahan yang kompleks pengambilan keputusan tidak lagi ditunjang hanya oleh intuisi pimpinan (management) melainkan didukung oleh hasil analisis dari kumpulan data yang ada. Pembuatan keputusan merupakan bagian kunci kegiatan eksekutif, manajer, karyawan, setiap manusia dalam kehidupannya.
Model keputusan merupakan alat yang menggambarkan permasalahan keputusan sedemikian rupa sehingga memungkinkan identifikasi dan evaluasi sistematik semua alternatif keputusan yang tersedia. Salah satu teknik yang digunakan untuk menganalisis alternatif keputusan adalah Riset Operasional. Riset Operasional merupakan metode pengoptimalan proses pengambilan keputusan yang dibatasi ketersediaan sumber daya. Penggunaan riset operasional sangat luas, pendekatannya menggunakan metode ilmiah. Proses pengoptimalan mulai dengan pengamatan yang mendalam dan formulasi masalah lalu diikuti dengan pembentukan model ilmiah (khususnya model matematik) yang menggambarkan inti sistem nyata. Model yang dibentuk harus mencukupi sebagai representasi tepat sifat-sifat penting situasi, sehingga kesimpulan yang ditarik dari model valid untuk permasalahan nyata. Kontribusi riset operasional berasal dari :
1. Penstrukturan situasi dunia nyata ke model matematik, menggambarkan elemen penting sehingga penyelesaian yang relevan ke tujuan pengambil keputusan diperoleh, termasuk mencari permasalahan dalam konteks keseluruhan sistem.
2. Mengeksplor struktur setiap penyelesaian dan mengembangkan prosedur sistematis untuk mendapatkannya.
3. Mengembangkan suatu penyelesaian, termasuk teori matematik jika perlu, yang menghasilkan nilai optimal ukuran sistem yang diinginkan (atau mungkin membandingkan alternatif tindakan dengan mengevaluasi ukuran yang diinginkan).
Dilihat dari data yang digunakan untuk memfasilitasi, pengambilan keputusan dapat dibedakan menjadi keputusan pasti, berisiko dan tidak pasti. Keputusan pasti didukung oleh data-data pasti. Diantara keputusan pasti dan tidak pasti ada keputusan beresiko. Pengambilan keputusan berisiko didukung oleh data yang tidak pasti, tetapi ketidakpastian itu dapat dinyatakan dalam bentuk peluang.
Optimasi adalah proses pencarian solusi yang terbaik; tidak selalu keuntungan paling tinggi yang bisa dicapai jika tujuan pengoptimalan adalah memaksimumkan keuntungan; atau tidak selalu biaya paling kecil yang bisa ditekan jika tujuan pengoptimalan adalah meminimumkan biaya. Tiga elemen permasalahan optimasi yang harus diidentifikasi, yaitu tujuan, alternatif keputusan dan sumber daya yang membatasi. Tujuan bisa berbentuk maksimisasi atau minimisasi. Bentuk maksimisasi digunakan jika tujuan pengoptimalan berhubungan dengan keuntungan, penerimaan dan sejenisnya. Sedangkan bentuk minimisasi akan dipilih jika tujuan pengoptimalan berhubungan dengan biaya, waktu, jarak dan sejenisnya.
Alternatif keputusan yang tersedia tentunya alternatif yang menggunakan sumber daya terbatas yang dimiliki pengambil keputusan, merupakan aktifitas atau kegiatan yang dilakukan untuk mencapai tujuan. Sumber daya merupakan pengorbanan yang harus dilakukan untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Sumber daya tersebut adalah :
1. Ketersediaannya terbatas.
2. Keterbatasan sumber daya inilah yang mengakibatkan dibutuhkannya
proses optimasi.
3. Sumber daya bisa dalam bentuk bahan baku, fasilitas produksi, jam kerja
manusia (tenaga kerja), modal, pangsa pasar, peraturan pemerintah, dan
lain-lain.
Contoh-contoh permasalahan ataupun kasus yang merupakan lingkup riset operasional adalah :
1. Persoalan Biaya Pemasaran Berbagai Produk
2. Perencanaan Produksi
3. Persoalan atau Masalah Pencampuran
4. Persoalan Transportasi
5. Persoalan Antrian dan Inventori
6. Persoalan Net Work Planning atau PERT
Teknik-teknik yang telah dikembangkan dalam aplikasi riset operasional diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Linear Programming
2. Dynamic Programming
3. Teori Antrian
4. Teori Inventori, Teori Permainan (Game Theory), Simulasi
5. Net work planning.
Tantangan Aplikasi Riset Operasional
Bagian terpenting dari Riset Operasional adalah bagaimana menerjemahkan permasalahan sehari-hari ke dalam model matematis. Faktor-faktor yang mempengaruhi pemodelan harus disederhanakan dan apabila ada data yang kurang, kekurangan tersebut dapat diasumsikan atau diisi dengan pendekatan yang bersifat rasional. Dalam Riset Operasional diperlukan ketajaman berpikir dan logika. Untuk mendapatkan solusi yang optimal dan memudahkan kita mendapatkan hasil, kita dapat menggunakan komputer. Software yang dapat digunakan antara lain: LINDO (Linear, Interactive and Discrete Optimizer) dan POM For Windows.
Penyelesaian permasalahan keputusan pertama sekali dilakukan dengan membentuk model. Pada aplikasi riset operasional umumnya, tujuan dan sumber daya yang membatasi dapat ditunjukkan secara kuantitatif atau matematik sebagai fungsi variabel keputusan digunakan model matematik. Tidak semua permasalahan optimasi dapat dimodelkan menggunakan model matematik. Meskipun dapat dimodelkan secara matematik, tidak jarang juga model matematik yang diformulasikan terlalu kompleks untuk diselesaikan menggunakan metode solusi yang ada. Pendekatan lain yang digunakan untuk mengatasi permasalahan ini adalah menggunakan model simulasi. Model simulasi tidak menunjukkan secara eksplisit hubungan input dan output. Secara biaya model simulasi cukup mahal. Jika dilihat dari bentuk data yang digunakan, model dapat dibedakan menjadi model deterministik dan model probabilistik atau stokastik. Model deterministik dibangun menggunakan data yang sifatnya pasti sedangkan model probabilistik dibangun menggunakan data yang sifatnya tidak pasti.
Organisasi bisnis dan publik di negara maju menggunakan riset operasional sebagai basis mencapai tujuan secara optimum dengan orientasi efisiensi tinggi. Itulah yang membuat mereka sangat kompetitif dan solid sehingga dapat tumbuh pesat dengan rentabilitas yang optimum. Pertumbuhan dalam skala mikro tersebut menunjang pertumbuhan skala mikro. Akan tetapi, di Indonesia, Riset Operasional dijauhi dan dihindari sehingga organisasi bisnis dan publik sangat tidak efisien. Akibatnya, tidak kompetitif dan rapuh oleh terpaan dan serangan. Buktinya, selama 60 tahun lebih merdeka, BUMN selalu dimerger dengan dalih agar efisien, padahal intinya memang tidak efisien dan rapuh. Agar operations research tidak sekadar jadi pajangan di etalase akademik maka semua jajaran manajemen harus menyukai dan melaksanakan secara praktis, sehingga organisasi kompetitif dan solid.
Masa depan riset operasional sebagaimana yang digambarkan ahli dalam bidang riset operasional Lee W Schruben, seorang professor Industrial Engineering & operation Research pada UC Berkeley, mengkaji beberapa gambaran menganai operation research saat ini dan masa akan datang. Diuraikannya bahwa masalah yang terjadi pada dunia operation research adalah bagaimana meramalkan sebuah model operation research. Penggambaran operation research ini dimulai dengan mencoba model yang akan terjadi dimasa akan datang dan ini adalah tantangan praktis yang terbesar. Bagaimana mendapatkan model dengan asumsi statis serta melakukan pengembangan prediksi model dimasa yang yang akan datang yang dapat merespon perubahan yang terjadi adalah masalah yang belum terselesaikan saat ini. Saat ini, para praktisi hanya mengumpulkan data serta membangun sebuah model berdasarkan asumsi saat ini dan cenderung mengabaikan apa yang akan terjadi dimasa akan datang. Sehingga, model yang dibuat hanya menjelaskan apa yang terjadi di masa lampau. Kebanyakan model mengasumsikan bahwa input data terpisah dan terdistribusi dengan sendirinya padahal ini tidak benar. Hal yang sebenarnya terjadi adalah input data tidak terpisah serta memerlukan proses distribusi yang akan dijalankan oleh para pengguna. Pendekatan terbaik bagi operation research modeling adalah melakukan integrasi antara peramalan dan analisis risiko. Kita harus mengintegrasikan sebuah model dengan informasi pasar yang dinamis serta proses peramalan. Model operation research harus berdasarkan kompleksitas yang dinamis serta berdasarkan optimalisasi. Terdapat banyak sekali teori operation research yang salah dalam masalah penamaan. Hal ini datang dari insight manajerial pada beberapa riset mengenai operation research. Pada praktiknya operation research telah membuat efek yang besar bagi dunia bisnis. SAP atau Oracle’s ERP solutions telah menyelesaikan permasalahan bagi operation research. Namun, sayangnya banyak software ini tidak cocok bagi dunia akademis. Pada dunia akademis, dibutuhkan banyak sekali kolaborasi antar software tersebut dan tidak bisa berdiri sendiri. SAP atau Oracle’s ERP solutions telah menyelesaikan permasalahan bagi operation research. Namun, sayangnya banyak software ini tidak cocok bagi dunia akademis. Pada dunia akademis, dibutuhkan banyak sekali kolaborasi antar software tersebut dan tidak bisa berdiri sendiri.
[source]
[source]
0 Comments
