Disain Penilaian Risiko Mutu dalam Rantai Pasok Minyak Sawit Kasar dengan Pendekatan Sistem Dinamis - Marimin Marimin; Muhammad Nanda Rahadiansyah (JURNAL PANGAN, 2011)
Industri kelapa sawit Indonesia telah tumbuh secara signifikan dalam beberapatahun terakhir dan sejak tahun 2006 menjadi produsen minyak sawit kasar (CPO) terbesar sedunia mengungguli Malaysia. Seiring dengan peningkatan potensi dan permintaan pasar terhadap produk sawit Indonesia, maka kebutuhan fungsi kualitas akan semakin meningkat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah merumuskan ukuran kesuksesan manajemen Pabrik Kelapa Sawit (PKS) Adolina dan merancang model dinamik penilaian resiko mutu CPO sebagai alat bantu dalam mengenal pola penilaian resiko mutu CPO yang diproduksi PKS Adolina. Model dinamik yang dibangun terdiri dari tiga sub-model, yaitu sub-model produksi, sub-model transportasi dan sub-model persediaan. Simulasi pada ketiga sub-model tersebut dapat digunakan untuk merumuskan susunan kebijakan manajemen. Penelitian ini menghasilkan rumusan ukuran kesuksesan manajemen yang terkait dengan ukuran kesuksesan tiap pelaku rantai pasok dan pengembangan simulasi skenario kebijakan, baik skenario dasar, skenario perilaku dinamik dan juga skenario penilaian resiko mutu dimana terdapat parameter probabilistik dan ketidakpastian didalamnya. Ukuran kesuksesan manajemen yang berhasil dirumuskan dalam penelitian ini adalah produksi CPO dan kadar Asam Lemak Bebas (ALB). kata kunci : industri kelapa sawit, rantai pasok, penilaian risiko mutu, probabilitas, model dinamikIndonesian palm oil industry has grown significantly in recent years and since 2006 has surpassed Malaysia to become the world’s largest Crude Palm Oil (CPO) producer. With the ever increasing of potential market and market demands for its palm oil products, Indonesia will need to ensure the highest level of palm oil products quality. The main objectives of this research are to identify the factors for measuring the success of Palm Oil Mills (POM) Adolina’s management and to design a dynamic model as a tool for determining the quality risk assessment pattern of POM Adolina. The dynamic model comprises three sub-models, namely production sub-model, transportation sub-model and inventory sub-model respectively. The results from simulation of this model are then referenced for formulating managerial policies.This research produced theformulation of the most important factors to measure management success, namely the yield of CPO and the level of free fatty acid (FFA) and also generated simulation of managerial policies. To obtain them three scenarios were considered, the basic, the dynamic behavior and the risk assessment scenarios. Probability and uncertainty parameters were considered in the third scenario.