JENIS-JENIS MODEL DALAM MANAJEMEN SAINS

PENDAHULUAN

Dalam dunia manajemen modern yang semakin kompleks dan dinamis, para pengambil keputusan menghadapi tantangan dalam mengelola sumber daya, mengantisipasi risiko, serta meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional. Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang rasional dan sistematis adalah pemodelan ilmiah atau management science modeling. Model dalam manajemen sains merupakan representasi sistematis dari suatu sistem nyata atau proses bisnis yang disederhanakan ke dalam bentuk matematis, statistik, atau simulatif. Melalui model, para manajer dapat mengevaluasi alternatif keputusan, memperkirakan hasil, dan merancang strategi optimal berdasarkan data dan logika.

Secara umum, model dalam manajemen sains diklasifikasikan menjadi dua jenis utama, yaitu model deterministik dan model probabilistik. Model deterministik digunakan ketika seluruh parameter dan data input diketahui secara pasti tanpa adanya ketidakpastian. Sebaliknya, model probabilistik mempertimbangkan unsur ketidakpastian dalam input atau proses sistem dan menghasilkan output dalam bentuk distribusi probabilitas. Pemahaman yang mendalam mengenai perbedaan, karakteristik, serta penerapan kedua jenis model ini sangat penting bagi manajer dalam memilih pendekatan yang tepat untuk menyelesaikan masalah spesifik yang dihadapi organisasi. Melalui pemaparan yang sistematis, makalah ini menjelaskan secara terperinci kedua jenis model tersebut, kelebihan dan keterbatasannya, serta contoh aplikasinya di berbagai sektor.

Secara umum, model dalam manajemen sains diklasifikasikan menjadi dua jenis utama:

1.      Model Deterministik

Model deterministik adalah suatu pendekatan pemodelan matematis yang digunakan untuk merepresentasikan sistem atau proses nyata di mana semua input dan parameter diketahui secara pasti dan tidak melibatkan unsur ketidakpastian atau probabilitas. Artinya, jika input atau kondisi awal diketahui, maka output atau hasil dari model tersebut selalu dapat diprediksi dengan tepat tanpa adanya variasi atau perubahan karena faktor acak.

Model ini sering digunakan dalam situasi di mana lingkungan relatif stabil, data lengkap dan akurat, serta tidak ada fluktuasi besar dalam variabel-variabel eksternal yang dapat mempengaruhi hasil.

Ciri-Ciri Model Deterministik

Model deterministik memiliki sejumlah ciri khas yang membedakannya dari model stokastik (yang mengandung unsur probabilitas):

a. Input dan parameter diketahui dengan pasti

Setiap nilai dari parameter dan input seperti jumlah sumber daya, waktu, biaya, dan permintaan diketahui secara eksak.

b. Tidak ada elemen acak atau probabilistik

Model ini tidak mempertimbangkan faktor ketidakpastian, variasi alamiah, atau risiko dalam perhitungan.

c. Output model selalu sama untuk input yang sama

Jika model dijalankan berulang kali dengan input yang sama, maka hasilnya akan selalu sama.

d. Cocok untuk lingkungan yang stabil dan data lengkap

Biasanya digunakan untuk sistem yang tidak kompleks secara dinamis, dan datanya sudah mapan dan dapat dipercaya, seperti dalam kasus perencanaan produksi jangka pendek, pengalokasian sumber daya tetap, dan distribusi logistik yang pasti.

Kelebihan dan Kekurangan Model Deterministik

✅ Kelebihan:

• Sederhana dan mudah dianalisis, karena tidak ada ketidakpastian.
• Dapat memberikan hasil optimal jika input valid dan sesuai kondisi nyata.
• Efisien untuk permasalahan berskala besar yang memiliki data pasti dan deterministik.

❌ Kekurangan:

• Kurang fleksibel terhadap perubahan atau ketidakpastian di lingkungan nyata.
• Tidak mencerminkan kondisi dunia nyata yang seringkali dinamis dan penuh ketidakpastian.

Contoh Aplikasi Model Deterministik

Model deterministik banyak digunakan dalam manajemen operasi, riset operasi, logistik, keuangan, dan perencanaan produksi. Berikut adalah dua aplikasi model deterministik yang umum dan relevan:

a.       Linear Programming (Pemrograman Linier)

Deskripsi: Pemrograman linier adalah metode matematis yang digunakan untuk menentukan alokasi sumber daya secara optimal guna mencapai tujuan tertentu (misalnya memaksimalkan keuntungan atau meminimalkan biaya), dengan mempertimbangkan sejumlah kendala (constraints).

Contoh Kasus: Seorang manajer produksi memproduksi dua jenis produk: Produk X dan Produk Y. Setiap produk membutuhkan waktu kerja mesin dan bahan baku yang terbatas jumlahnya. Tujuannya adalah memaksimalkan keuntungan.

Model:

• Fungsi tujuan (Objective Function):
  Maksimalkan Z = 40x + 30y
  (Z = total keuntungan; x = jumlah produk X; y = jumlah produk Y)
• Kendala (Constraints):
• 2x + y ≤ 100 (keterbatasan jam mesin)
• x + 2y ≤ 80 (keterbatasan bahan baku)
• x ≥ 0; y ≥ 0 (jumlah produksi tidak bisa negatif)

Interpretasi: Model ini dapat diselesaikan dengan metode grafik (jika hanya 2 variabel), metode simpleks, atau perangkat lunak seperti Excel Solver atau LINDO. Output dari model ini adalah jumlah unit produk X dan Y yang harus diproduksi untuk memperoleh keuntungan maksimum tanpa melanggar batasan sumber daya.

Catatan Deterministik: Karena seluruh parameter seperti keuntungan per unit, jam mesin, dan kebutuhan bahan baku diketahui secara pasti, maka model ini bersifat deterministik. Jika input yang sama dimasukkan lagi, hasilnya tidak akan berubah.

b.       Model Transportasi

Deskripsi: Model transportasi merupakan jenis khusus dari pemrograman linier yang digunakan untuk mengoptimalkan distribusi barang dari beberapa sumber (misalnya gudang) ke beberapa tujuan (misalnya toko) dengan biaya minimum.

Asumsi dan karakteristik:

• Jumlah barang yang tersedia di tiap gudang diketahui.
• Jumlah permintaan di tiap tujuan diketahui.
• Biaya pengiriman per unit dari masing-masing gudang ke tujuan diketahui.
• Tidak ada ketidakpastian dalam biaya, permintaan, atau pasokan.

Contoh Kasus:

Gudang	Tujuan A (biaya/unit)	Tujuan B (biaya/unit)	Kapasitas
G1	8	6	100
G2	10	7	150

 

Tujuan	Permintaan
A	80
B	170

Tujuan:
Tentukan jumlah barang yang harus dikirim dari masing-masing gudang ke masing-masing tujuan untuk meminimalkan total biaya pengiriman.

Metode Penyelesaian:

• Metode North-West Corner, Least Cost, dan MODI (Modified Distribution) adalah teknik klasik yang dapat digunakan.
• Dapat juga diselesaikan menggunakan perangkat lunak seperti Excel Solver.

Catatan Deterministik: Model ini bersifat deterministik karena seluruh elemen seperti biaya, kapasitas, dan permintaan diketahui secara pasti. Tidak ada variasi atau ketidakpastian yang mempengaruhi keputusan.

Model deterministik merupakan alat penting dalam pengambilan keputusan yang sistematis dan berbasis data. Model ini sangat bermanfaat jika semua informasi dan parameter diketahui secara pasti, dan digunakan dalam berbagai bidang mulai dari manufaktur, logistik, keuangan, hingga perencanaan strategis.

Namun, model ini tidak cocok untuk lingkungan yang dinamis, kompleks, dan penuh ketidakpastian, karena tidak mempertimbangkan risiko dan variasi yang umum terjadi di dunia nyata.

2.      Model Probabilistik

Model probabilistik, juga dikenal sebagai model stokastik, adalah jenis model matematis yang memperhitungkan unsur ketidakpastian dalam input, parameter, atau proses sistem. Artinya, output dari model ini tidak bersifat deterministik atau pasti, melainkan berupa distribusi probabilitas yang mencerminkan berbagai kemungkinan hasil.

Model ini merepresentasikan sistem atau fenomena nyata di mana beberapa elemen tidak bisa dipastikan sepenuhnya karena sifatnya yang acak atau dinamis. Ketidakpastian tersebut dapat berasal dari variabilitas alamiah (seperti waktu kedatangan pelanggan atau durasi proyek), keterbatasan data, atau faktor eksternal yang sulit diprediksi.

Ciri-Ciri Model Probabilistik

Model probabilistik memiliki sejumlah karakteristik utama yang membedakannya dari model deterministik:

1.      Variabel Acak sebagai Input
Beberapa input dalam model bersifat acak dan digambarkan melalui distribusi probabilitas (misalnya distribusi normal, Poisson, eksponensial, binomial, dsb).

2.      Output dalam Bentuk Distribusi
Hasil dari model bukan angka tunggal, melainkan beragam kemungkinan hasil yang memiliki probabilitas tertentu. Misalnya, bukan hanya "biaya proyek adalah Rp100 juta", tetapi "biaya proyek berkisar antara Rp90–110 juta dengan probabilitas tertentu."

3.      Mengakomodasi Risiko dan Ketidakpastian
Sangat cocok untuk situasi yang kompleks dan tidak pasti, seperti prediksi keuangan, manajemen proyek, sistem pelayanan, atau pengambilan keputusan berbasis risiko.

4.      Diperlukan Teknik Statistik dan Simulasi
Analisis model ini biasanya menggunakan metode seperti simulasi Monte Carlo, teori antrian, atau teori keputusan untuk memproses variabel-variabel acak tersebut.

Contoh Aplikasi Model Probabilistik

1. Simulasi Monte Carlo

Simulasi Monte Carlo adalah teknik probabilistik yang digunakan untuk memodelkan ketidakpastian melalui pengacakan input dan menjalankan ribuan iterasi untuk memperoleh distribusi output.

Contoh Kasus: Manajemen Risiko Proyek Konstruksi

Misalnya, dalam proyek pembangunan gedung bertingkat:

·         Durasi pengerjaan pondasi diperkirakan antara 10–15 hari.

·         Biaya material bisa berkisar Rp100–120 juta tergantung kondisi pasar.

·         Tenaga kerja tersedia antara 10–20 orang per hari, tergantung cuaca dan logistik.

Setiap parameter di atas tidak pasti, sehingga masing-masing diberi distribusi probabilitas (misal: durasi = distribusi normal, biaya = distribusi triangular, tenaga kerja = distribusi uniform).

Melalui Simulasi Monte Carlo, dilakukan ribuan iterasi dengan mengacak nilai-nilai input berdasarkan distribusinya, lalu dihitung output-nya:

·         Total durasi proyek

·         Total biaya

·         Risiko keterlambatan

Output akhir bukan hanya satu angka, tapi kemungkinan distribusi seperti:

·         Peluang proyek selesai tepat waktu = 65%

·         Peluang biaya melebihi anggaran = 40%

Simulasi ini banyak digunakan dalam:

·         Perencanaan proyek (engineering & konstruksi)

·         Peramalan keuangan

·         Manajemen risiko (perbankan, asuransi)

2. Model Antrian (Queueing Theory)

Model antrian adalah bagian dari model stokastik yang digunakan untuk menganalisis sistem pelayanan yang melibatkan kedatangan dan waktu layanan acak.

Contoh Kasus: Pelayanan di Bank

Sebuah bank memiliki satu teller.

·         Rata-rata pelanggan datang 10 orang per jam (distribusi Poisson – model umum untuk kedatangan acak).

·         Waktu pelayanan rata-rata adalah 5 menit per pelanggan (distribusi eksponensial – umum untuk layanan dengan waktu acak).

Kita ingin mengetahui:

·         Berapa rata-rata waktu tunggu pelanggan?

·         Berapa panjang antrean rata-rata?

·         Berapa persen waktu teller aktif melayani? (utilisasi)

Dengan teori antrian, digunakan rumus atau simulasi untuk menghitung metrik tersebut. Model yang cocok adalah model antrian M/M/1 (1 server, arrival dan service time masing-masing mengikuti distribusi Poisson dan eksponensial).

Misalnya:

·         λ = 10 pelanggan/jam (arrival rate)

·         μ = 12 pelanggan/jam (service rate; karena 5 menit per pelanggan = 12 pelanggan per jam)

Dihitung:

·         Utilisasi teller: ρ = λ/μ = 10/12 = 83.33%

·         Rata-rata pelanggan dalam sistem: L = λ / (μ – λ) = 10 / (2) = 5 orang

·         Rata-rata waktu tunggu pelanggan dalam sistem: W = 1 / (μ – λ) = 0.1 jam (6 menit)

Model ini bisa digunakan untuk mengevaluasi:

·         Apakah perlu menambah teller?

·         Apa dampaknya terhadap waktu tunggu jika jumlah pelanggan meningkat?

·         Berapa kapasitas layanan yang optimal?

Model ini banyak digunakan pada:

·         Rumah sakit (unit gawat darurat)

·         Call center

·         Restoran cepat saji

·         Layanan transportasi

Kelebihan Model Probabilistik

·         Lebih realistis karena mencerminkan ketidakpastian dunia nyata.

·         Membantu pengambilan keputusan berbasis risiko.

·         Mampu mengevaluasi berbagai skenario "what-if".

·         Bisa dikembangkan dalam berbagai skala kompleksitas sesuai kebutuhan.

Keterbatasan Model Probabilistik

·         Membutuhkan data statistik dan pemahaman distribusi probabilitas.

·         Perhitungan bisa kompleks dan memerlukan perangkat lunak atau simulasi komputer.

·         Interpretasi hasil harus mempertimbangkan pemahaman terhadap variabilitas dan probabilitas, tidak hanya angka rata-rata.

Model probabilistik sangat penting dalam bidang manajemen, teknik, ekonomi, keuangan, dan pelayanan publik. Ketika variabel dan situasi tidak bisa diprediksi secara pasti, pendekatan stokastik memberikan kerangka kerja yang fleksibel dan adaptif untuk memperkirakan hasil yang mungkin terjadi dan mengambil keputusan secara bijaksana. Contoh seperti simulasi Monte Carlo dalam proyek konstruksi dan teori antrian dalam sistem layanan membuktikan bahwa model ini lebih mencerminkan kondisi nyata, sekaligus membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas manajemen sumber daya.

PERBANDINGAN MODEL DETERMINISTIK VS PROBABILISTIK

Dalam dunia pengambilan keputusan, analisis sistem, dan manajemen operasional, pemodelan (modeling) merupakan alat penting untuk merepresentasikan sistem nyata secara matematis. Dua pendekatan utama dalam pemodelan adalah model deterministik dan model probabilistik. Keduanya memiliki karakteristik, asumsi, dan kegunaan yang berbeda tergantung pada konteks serta tingkat ketidakpastian dalam sistem yang dikaji.

1. Aspek Ketidakpastian

Aspek	Model Deterministik	Model Probabilistik
Ketidakpastian	Tidak ada	Ada (input tidak pasti)

Model Deterministik:

Model ini mengasumsikan bahwa semua parameter dan data input diketahui secara pasti dan tidak berubah. Tidak ada unsur ketidakpastian dalam model ini. Jika inputnya sama, maka hasil (output)-nya pun akan selalu sama.

Contoh: Dalam perencanaan produksi, jika diketahui bahwa mesin memproduksi 100 unit per hari dan permintaan adalah 500 unit, maka model akan menunjukkan bahwa butuh 5 hari produksi. Tidak ada variabel acak—semua input bersifat pasti.

Model Probabilistik:

Sebaliknya, model probabilistik mengakui bahwa banyak variabel dalam kehidupan nyata bersifat acak atau tidak pasti. Model ini memasukkan unsur ketidakpastian melalui penggunaan probabilitas atau distribusi statistik.

Contoh: Dalam sistem antrian (seperti antrian pelanggan di bank), waktu kedatangan pelanggan dan waktu pelayanan bersifat acak. Model probabilistik menggunakan distribusi eksponensial atau Poisson untuk memperkirakan waktu tunggu dan panjang antrian.

2. Aspek Output

Aspek	Model Deterministik	Model Probabilistik
Output	Nilai pasti	Nilai dalam bentuk distribusi atau probabilitas

Model Deterministik:

Memberikan hasil tunggal atau pasti. Tidak ada variasi dalam hasil akhir bila input yang sama dimasukkan ke dalam model.

Contoh: Dalam linear programming (LP), tujuan seperti memaksimalkan keuntungan dengan batasan tertentu (misalnya kapasitas mesin dan tenaga kerja) akan menghasilkan satu solusi optimal.

Model Probabilistik:

Menghasilkan hasil dalam bentuk rentang nilai (distribusi) atau probabilitas terjadinya suatu output tertentu. Hal ini mencerminkan kenyataan bahwa hasil dalam sistem nyata bisa bervariasi.

Contoh: Simulasi Monte Carlo dapat digunakan untuk memperkirakan kemungkinan total biaya proyek konstruksi. Output-nya adalah distribusi probabilitas dari berbagai kemungkinan biaya akhir, bukan satu nilai tunggal.

3. Aspek Aplikasi

Aspek	Model Deterministik	Model Probabilistik
Aplikasi	Produksi, logistik, pemrograman linier	Manajemen risiko, sistem antrian, simulasi proyek

Model Deterministik:

Banyak digunakan dalam sistem yang stabil, terstruktur, dan dapat diprediksi, seperti:

·         Perencanaan produksi

·         Transportasi dan logistik

·         Jadwal proyek dengan waktu pasti

·         Pengalokasian sumber daya menggunakan metode linear programming

Contoh Aplikasi: Seorang manajer logistik menggunakan model deterministik untuk menentukan rute pengiriman terpendek dari gudang ke beberapa titik distribusi menggunakan metode Shortest Path dalam teori graf.

Model Probabilistik:

Digunakan pada sistem yang melibatkan ketidakpastian, fluktuasi, atau risiko, misalnya:

·         Simulasi keuangan

·         Perkiraan durasi proyek dengan ketidakpastian waktu (Project Evaluation and Review Technique – PERT)

·         Sistem layanan pelanggan dan antrian (misalnya call center)

·         Penilaian risiko bencana atau kerugian

Contoh Aplikasi: Dalam manajemen risiko, perusahaan asuransi menggunakan model probabilistik untuk memperkirakan kerugian akibat kecelakaan berdasarkan data historis klaim dan probabilitas terjadinya peristiwa.

4. Aspek Contoh Teknik

Aspek	Model Deterministik	Model Probabilistik
Contoh Teknik	Linear Programming, Integer Programming	Monte Carlo Simulation, Queueing Theory

Model Deterministik:

·         Linear Programming (LP): Mengoptimalkan fungsi tujuan (maksimum/minimum) dengan batasan linear.

·         Integer Programming: Seperti LP tapi dengan syarat bahwa variabel keputusan hanya bisa berupa bilangan bulat.

Contoh Nyata: Sebuah perusahaan manufaktur menggunakan LP untuk menentukan jumlah produk A dan B yang harus diproduksi agar total keuntungan maksimal, dengan keterbatasan waktu mesin dan bahan baku.

Model Probabilistik:

·         Monte Carlo Simulation: Menggunakan eksperimen acak berulang-ulang untuk memperkirakan distribusi hasil dari sistem kompleks.

·         Queueing Theory: Menganalisis sistem antrian dengan memperhitungkan probabilitas kedatangan dan waktu layanan pelanggan.

Contoh Nyata: Sebuah rumah sakit menggunakan simulasi Monte Carlo untuk memperkirakan kebutuhan tempat tidur di UGD selama musim flu, dengan memperhitungkan ketidakpastian jumlah pasien harian.

Perbedaan utama antara model deterministik dan probabilistik terletak pada perlakuan terhadap ketidakpastian. Model deterministik bekerja dengan kepastian dan input pasti, sementara model probabilistik mengakomodasi ketidakpastian dan variabel acak. Oleh karena itu, pemilihan model yang digunakan sangat tergantung pada konteks masalah dan karakteristik data.

Aspek	Model Deterministik	Model Probabilistik
Ketidakpastian	Tidak ada	Ada
Output	Nilai pasti	Distribusi probabilitas
Aplikasi	Produksi, logistik, jadwal proyek	Risiko, antrian, simulasi proyek
Teknik	Linear/Integer Programming	Monte Carlo, Teori Antrian

 

PENTINGNYA PEMODELAN DALAM MANAJEMEN

Dalam dunia manajemen modern yang sangat dinamis dan kompetitif, pengambilan keputusan yang tepat waktu dan berbasis informasi menjadi sangat krusial. Di sinilah peran pemodelan (modeling) menjadi sangat penting. Pemodelan dalam manajemen merujuk pada proses pembuatan representasi sistematis dan terstruktur dari proses bisnis, fenomena operasional, atau permasalahan manajerial, biasanya dalam bentuk matematis, statistik, atau simulasi. Tujuannya adalah untuk membantu manajer memahami, menganalisis, dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data dan logika, bukan intuisi semata.

1. Menghemat Biaya Melalui Optimasi Sumber Daya

Salah satu manfaat utama dari pemodelan dalam manajemen adalah efisiensi penggunaan sumber daya. Dengan menggunakan model optimasi, manajer dapat menemukan kombinasi terbaik dari input (misalnya tenaga kerja, bahan baku, waktu) untuk menghasilkan output yang maksimal dengan biaya serendah mungkin.

 Contoh:
Sebuah perusahaan logistik menggunakan model linear programming untuk menentukan rute pengiriman yang paling hemat bahan bakar dan waktu. Dengan model ini, mereka berhasil menurunkan biaya operasional transportasi sebesar 20% dalam satu tahun.

Model seperti ini sangat berguna dalam perencanaan produksi, distribusi barang, atau alokasi tenaga kerja, yang semuanya bertujuan menekan biaya sambil tetap menjaga kualitas layanan.

2. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Model manajemen proses bisnis dapat menggambarkan aliran kerja secara sistematis, sehingga organisasi dapat mengidentifikasi titik-titik hambatan (bottleneck) dan menyederhanakan proses.

 Contoh:
Dalam industri manufaktur, penggunaan model simulasi seperti Discrete Event Simulation memungkinkan perusahaan memvisualisasikan jalannya proses produksi, mengidentifikasi waktu tunggu yang tidak produktif, dan merancang ulang alur kerja agar lebih cepat dan hemat waktu.

Model ini sering digunakan dalam Lean Management atau Six Sigma untuk menilai efisiensi dan mengurangi pemborosan.

3. Mengurangi Risiko Keputusan Melalui Simulasi dan Analisis Sensitivitas

Setiap keputusan manajerial pasti mengandung risiko. Dengan simulasi dan analisis sensitivitas, manajer dapat menguji dampak berbagai skenario sebelum membuat keputusan final. Hal ini memungkinkan manajemen mengantisipasi risiko dan membuat strategi mitigasi.

 Contoh:
Sebuah perusahaan investasi menggunakan Monte Carlo Simulation untuk memproyeksikan berbagai kemungkinan return investasi dengan mempertimbangkan volatilitas pasar. Dengan informasi ini, manajer investasi bisa memilih portofolio yang seimbang antara risiko dan imbal hasil.

Simulasi seperti ini sangat berguna dalam manajemen keuangan, proyek, dan supply chain.

4. Memprediksi Masa Depan Berdasarkan Skenario dan Data Historis

Model prediktif berbasis data historis dan algoritma statistik membantu manajer meramalkan tren masa depan, termasuk permintaan pasar, perilaku pelanggan, dan kebutuhan sumber daya.

 Contoh:
Dalam dunia retail, perusahaan menggunakan regresi time series atau machine learning forecasting model untuk memperkirakan permintaan barang berdasarkan data penjualan masa lalu, musim, dan tren pasar. Hal ini memungkinkan mereka mengatur stok dengan lebih akurat dan menghindari kekurangan atau kelebihan produk.

Kemampuan prediktif ini penting dalam manajemen pemasaran, keuangan, maupun perencanaan kapasitas.

5. Mendukung Perencanaan Strategis Jangka Panjang dan Pengendalian Operasional Jangka Pendek

Model manajemen strategis seperti Balanced Scorecard, SWOT analysis, atau Scenario Planning membantu organisasi dalam menetapkan arah jangka panjang. Sementara model operasional seperti control charts atau dashboard KPI membantu manajemen mengendalikan kinerja harian dan menyesuaikan tindakan dengan cepat.

 Contoh Strategis:
Perusahaan energi menggunakan model skenario untuk merancang strategi menghadapi potensi perubahan harga minyak dunia, regulasi lingkungan, dan perkembangan teknologi energi baru.

 Contoh Operasional:
Departemen layanan pelanggan menggunakan dashboard KPI harian untuk memantau waktu tanggap layanan, kepuasan pelanggan, dan tingkat penyelesaian masalah. Jika terjadi penyimpangan, manajer dapat segera mengambil tindakan korektif.

Pemodelan dalam manajemen adalah alat yang sangat penting untuk menghadapi kompleksitas dan ketidakpastian dalam pengambilan keputusan. Model bukan hanya sekadar alat bantu teknis, tetapi juga jembatan antara data, logika, dan kebijakan manajerial. Dengan mengadopsi pendekatan berbasis model, organisasi dapat meningkatkan efisiensi, menekan biaya, mengurangi risiko, dan merancang strategi yang lebih adaptif terhadap perubahan lingkungan bisnis.

CONTOH PENERAPAN DALAM DUNIA NYATA

Berikut ini penjelasan yang lebih terperinci dan lengkap mengenai contoh penerapan model dalam dunia nyata, sesuai dengan sektor, aplikasi, dan jenis model yang digunakan.

1. Sektor Manufaktur

Aplikasi Model: Menentukan kombinasi produksi optimal berdasarkan bahan baku dan waktu
Jenis Model: Deterministik

Model deterministik digunakan ketika semua parameter yang terlibat dapat diketahui secara pasti tanpa melibatkan ketidakpastian. Dalam konteks manufaktur, model ini membantu perusahaan menentukan jumlah optimal dari berbagai produk yang akan diproduksi agar menghasilkan keuntungan maksimal atau biaya minimum, dengan mempertimbangkan keterbatasan sumber daya seperti bahan baku, tenaga kerja, dan waktu produksi.

Contoh Riil:

Sebuah pabrik roti memiliki 3 jenis produk: roti tawar, roti manis, dan kue bolu. Dengan menggunakan model program linear (linear programming), manajer produksi menghitung kombinasi jumlah masing-masing produk yang harus diproduksi agar keuntungan maksimal, dengan syarat:

• Jumlah tepung dan gula terbatas.
• Waktu kerja karyawan maksimal 8 jam per hari.

Dengan software seperti Excel Solver atau LINGO, mereka memperoleh hasil bahwa memproduksi 200 roti tawar, 150 roti manis, dan 80 kue bolu per hari merupakan kombinasi optimal.

2. Sektor Logistik

Aplikasi Model: Mengatur rute pengiriman untuk meminimalkan biaya dan waktu
Jenis Model: Deterministik

Model deterministik dalam logistik banyak digunakan untuk optimasi rute pengiriman, seperti Vehicle Routing Problem (VRP). Semua data input diketahui secara pasti seperti jumlah kendaraan, lokasi pelanggan, kapasitas kendaraan, dan jarak antar titik.

Contoh Riil:

Perusahaan ekspedisi seperti JNE atau SiCepat menggunakan algoritma optimasi untuk menentukan rute paling efisien bagi kurir mereka. Misalnya, satu kurir harus mengantar paket ke 10 alamat. Dengan software logistik berbasis GIS dan model deterministik, sistem menghitung rute dengan jarak total terpendek dan meminimalkan biaya bahan bakar serta waktu pengiriman.

3. Sektor Perbankan

Aplikasi Model: Memprediksi waktu tunggu nasabah di teller
Jenis Model: Probabilistik

Model probabilistik digunakan ketika sistem melibatkan unsur ketidakpastian, misalnya kedatangan nasabah tidak teratur. Di bank, model teori antrian (queueing theory) dapat digunakan untuk memperkirakan waktu tunggu, panjang antrian, dan jumlah teller yang optimal.

Contoh Riil:

Bank BCA mengamati bahwa rata-rata nasabah datang setiap 4 menit, sedangkan satu teller dapat melayani nasabah selama 5 menit. Dengan menggunakan model M/M/1 dalam teori antrian, manajer operasional dapat menghitung bahwa jika hanya tersedia 1 teller, maka waktu tunggu akan lama, sehingga diputuskan menambah teller pada jam sibuk agar waktu tunggu nasabah kurang dari 10 menit.

4. Sektor Kesehatan

Aplikasi Model: Menyusun jadwal dokter dan pasien secara efisien di rumah sakit
Jenis Model: Kombinasi (Deterministik dan Probabilistik)

Model kombinasi melibatkan elemen kepastian dan ketidakpastian. Dalam penyusunan jadwal rumah sakit, jumlah dokter dan ruangan adalah parameter deterministik, tetapi waktu kedatangan pasien dan durasi pemeriksaan bersifat probabilistik.

Contoh Riil:

Di rumah sakit seperti RSUP Dr. Sardjito, Yogyakarta, sistem penjadwalan digunakan untuk mengatur jadwal praktik dokter spesialis dan alokasi ruang periksa. Sistem ini juga memperhitungkan probabilitas ketidakhadiran pasien (no-show) dan variasi durasi pemeriksaan. Dengan kombinasi model, jadwal dibuat agar minim konflik, efisien, dan mengurangi waktu tunggu pasien.

5. Sektor Proyek IT

Aplikasi Model: Menganalisis kemungkinan keterlambatan proyek dan menentukan strategi mitigasi
Jenis Model: Probabilistik

Proyek teknologi informasi cenderung kompleks dan penuh ketidakpastian. Model probabilistik seperti PERT (Program Evaluation and Review Technique) digunakan untuk memperkirakan durasi proyek berdasarkan tiga estimasi waktu: optimis, realistis, dan pesimis.

Contoh Riil:

Sebuah perusahaan pengembang aplikasi, seperti Gojek Tech, sedang mengembangkan fitur baru. Dengan menggunakan model PERT, manajer proyek menghitung estimasi durasi setiap tahapan proyek seperti coding, testing, dan deployment. Jika hasil perhitungan menunjukkan kemungkinan besar keterlambatan karena testing yang memakan waktu, maka mereka memutuskan menambah tim QA (Quality Assurance) untuk mengurangi risiko.

Model dalam pengambilan keputusan sangat penting dalam berbagai sektor. Model deterministik digunakan ketika semua variabel diketahui secara pasti, sedangkan probabilistik digunakan ketika terdapat ketidakpastian. Model kombinasi menggabungkan keduanya untuk menangani sistem kompleks.

Sektor	Aplikasi Model	Jenis Model
Manufaktur	Menentukan kombinasi produksi optimal berdasarkan bahan baku dan waktu	Deterministik
Logistik	Mengatur rute pengiriman untuk meminimalkan biaya dan waktu	Deterministik
Perbankan	Memprediksi waktu tunggu nasabah di teller	Probabilistik
Kesehatan	Menyusun jadwal dokter dan pasien secara efisien di rumah sakit	Kombinasi
Proyek IT	Menganalisis kemungkinan keterlambatan proyek dan menentukan strategi mitigasi	Probabilistik

Kesimpulan

Model dalam manajemen sains memainkan peran sentral dalam membantu organisasi memahami, menganalisis, dan menyelesaikan permasalahan kompleks secara efisien dan efektif. Dua pendekatan utama dalam pemodelan, yaitu model deterministik dan probabilistik, menawarkan cara pandang yang berbeda dalam merepresentasikan realitas sistem. Model deterministik cocok diterapkan pada situasi dengan parameter yang pasti dan dapat diprediksi, seperti perencanaan produksi atau logistik. Sementara itu, model probabilistik sangat berguna untuk menghadapi ketidakpastian dan variabilitas, seperti dalam manajemen risiko, simulasi proyek, dan teori antrian.

Pemilihan jenis model yang tepat sangat bergantung pada karakteristik masalah yang dihadapi, ketersediaan data, serta tingkat ketidakpastian lingkungan. Di sisi lain, penerapan pemodelan yang tepat dapat memberikan manfaat nyata bagi organisasi, mulai dari efisiensi biaya, peningkatan pelayanan, pengendalian risiko, hingga perencanaan strategis yang lebih adaptif. Oleh karena itu, penguasaan atas konsep dan teknik pemodelan merupakan kompetensi penting bagi para manajer masa kini agar dapat mengambil keputusan berbasis data dan berdaya saing tinggi.

Daftar Pustaka

1.      Taha, H. A. (2010). Riset Operasi. Edisi ke-9. Jakarta: Salemba Empat.

2.      Nasution, M. N. (2005). Manajemen Operasi. Jakarta: Ghalia Indonesia.

3.      Suharto, E. (2005). Manajemen Strategis: Teori dan Aplikasi. Bandung: Alfabeta.

4.      Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.

5.      Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2020). Introduction to Operations Research. 11th Edition. New York: McGraw-Hill Education.

6.      Winston, W. L. (2004). Operations Research: Applications and Algorithms. 4th Edition. Belmont: Thomson Brooks/Cole.

7.      Kelton, W. D., Sadowski, R. P., & Zupick, N. B. (2015). Simulation with Arena. 6th Edition. New York: McGraw-Hill Education.

8.      Chopra, S., & Meindl, P. (2019). Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. 7th Edition. Pearson.

 

Subscribe to receive free email updates: