Mengingat bahwa O.R. merupakan sebuah kerangka kerja yang terintegrasi untuk membantu pengambilan keputusan, maka penting untuk memiliki pemahaman yang jelas mengenai kerangka kerja ini agar dapat diterapkan pada suatu masalah yang umum. Untuk mencapai hal ini, pendekatan yang disebut O.R. sekarang dirinci. Pendekatan ini terdiri dari tujuh langkah berurutan berikut ini:
- Orientasi.
- Definisi masalah.
- Pengumpulan data.
- Perumusan model.
- Solusi.
- Validasi model dan analisis keluaran.
- Implementasi dan pemantauan.
Menghubungkan setiap langkah ini menjadi sebuah mekanisme untuk umpan balik yang berkesinambungan; Gambar 1 menunjukkan hal ini secara skematis.
Sumber: sites.pitt.edu Gambar 1: Pendekatan Riset Operasi
Meskipun sebagian besar penekanan akademis adalah pada Langkah 4, 5 dan 6, pembaca harus mengingat fakta bahwa langkah-langkah lainnya juga sama pentingnya dari sudut pandang praktis. Memang, kurangnya perhatian pada langkah-langkah ini telah menjadi alasan mengapa O.R. terkadang secara keliru dianggap tidak praktis atau tidak efektif di dunia nyata.
Masing-masing langkah ini sekarang dibahas secara lebih rinci. Untuk mengilustrasikan bagaimana langkah-langkah tersebut dapat diterapkan, pertimbangkan skenario tipikal di mana sebuah perusahaan manufaktur merencanakan produksi untuk bulan yang akan datang. Perusahaan menggunakan berbagai sumber daya (seperti tenaga kerja, mesin produksi, bahan baku, modal, pemrosesan data, ruang penyimpanan, dan peralatan penanganan material) untuk membuat sejumlah produk berbeda yang bersaing untuk mendapatkan sumber daya ini. Produk-produk tersebut memiliki margin keuntungan yang berbeda dan membutuhkan jumlah yang berbeda dari setiap sumber daya. Banyak sumber daya yang ketersediaannya terbatas. Selain itu, terdapat faktor-faktor lain yang menyulitkan seperti ketidakpastian dalam permintaan produk, kerusakan mesin secara acak, dan perjanjian dengan serikat pekerja yang membatasi penggunaan tenaga kerja. Mengingat lingkungan operasi yang kompleks ini, tujuan keseluruhannya adalah merencanakan produksi bulan depan sehingga perusahaan dapat merealisasikan keuntungan semaksimal mungkin sekaligus berakhir di posisi yang baik untuk bulan berikutnya.
Sebagai ilustrasi tentang bagaimana seseorang dapat melakukan studi riset operasi untuk mengatasi situasi ini, pertimbangkan contoh yang sangat disederhanakan dari masalah perencanaan produksi di mana ada dua lini produk utama (widget dan gizmos, misalnya) dan tiga sumber daya pembatas utama (A, B dan C, misalnya) di mana masing-masing produk bersaing. Setiap produk membutuhkan jumlah yang berbeda-beda dari setiap sumber daya dan perusahaan mengeluarkan biaya yang berbeda (tenaga kerja, bahan baku, dll.) dalam membuat produk dan merealisasikan pendapatan yang berbeda saat produk tersebut dijual. Tujuan dari proyek O.R. adalah untuk mengalokasikan sumber daya ke dua produk secara optimal.
Orientasi: Langkah pertama dalam pendekatan O.R. disebut sebagai orientasi masalah. Tujuan utama dari langkah ini adalah untuk membentuk tim yang akan menangani masalah yang dihadapi dan memastikan bahwa semua anggotanya memiliki gambaran yang jelas tentang isu-isu yang relevan. Perlu dicatat bahwa karakteristik yang membedakan dari setiap studi O.R. adalah bahwa studi ini dilakukan oleh tim multifungsi. Sedikit menyimpang, menarik juga bahwa dalam beberapa tahun terakhir banyak hal yang telah ditulis dan dikatakan tentang manfaat tim proyek dan bahwa hampir semua proyek industri saat ini dilakukan oleh tim multifungsi. Bahkan dalam pendidikan teknik, kerja tim telah menjadi unsur penting dari materi yang diajarkan kepada siswa dan hampir semua program teknik akademis mengharuskan proyek tim siswa mereka. Pendekatan tim dari O.R. dengan demikian merupakan fenomena yang sangat alami dan diinginkan.
Biasanya, tim akan memiliki seorang pemimpin dan terdiri dari anggota dari berbagai bidang fungsional atau departemen yang akan terpengaruh oleh atau memiliki efek pada masalah yang dihadapi. Pada fase orientasi, tim biasanya bertemu beberapa kali untuk mendiskusikan semua masalah yang ada dan untuk mendapatkan fokus pada masalah-masalah yang kritis. Fase ini juga melibatkan studi dokumen dan literatur yang relevan dengan masalah untuk menentukan apakah ada orang lain yang mengalami masalah yang sama (atau serupa) di masa lalu, dan jika ada, untuk menentukan dan mengevaluasi apa yang telah dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut.
Hal ini merupakan poin yang sering kali cenderung diabaikan, namun untuk mendapatkan solusi yang tepat waktu, sangat penting untuk tidak mengulang dari awal. Dalam banyak penelitian O.R., seseorang sebenarnya mengadaptasi prosedur solusi yang telah dicoba dan diuji, dibandingkan dengan mengembangkan prosedur yang sama sekali baru. Tujuan dari fase orientasi adalah untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang masalah dan hubungannya dengan berbagai aspek operasional sistem, dan untuk mencapai konsensus tentang apa yang harus menjadi fokus utama proyek. Selain itu, tim juga harus memiliki apresiasi terhadap apa (jika ada) yang telah dilakukan di tempat lain untuk memecahkan masalah yang sama (atau serupa).
Dalam contoh perencanaan produksi hipotetis kami, tim proyek dapat terdiri dari anggota dari bidang teknik (untuk memberikan informasi tentang proses dan teknologi yang digunakan untuk produksi), perencanaan produksi (untuk memberikan informasi tentang waktu pemesinan, tenaga kerja, inventaris, dan sumber daya lainnya), penjualan dan pemasaran (untuk memberikan masukan tentang permintaan produk), akuntansi (untuk memberikan informasi tentang biaya dan pendapatan), dan sistem informasi (untuk menyediakan data terkomputerisasi). Tentu saja, insinyur industri bekerja di semua bidang ini.
Selain itu, tim mungkin juga memiliki personel di lantai pabrik seperti mandor atau pengawas shift dan mungkin akan dipimpin oleh manajer tingkat menengah yang memiliki hubungan dengan beberapa area fungsional yang tercantum di atas. Pada akhir fase orientasi, tim mungkin memutuskan bahwa tujuan spesifiknya adalah untuk memaksimalkan keuntungan dari dua produknya selama satu bulan ke depan. Tim ini juga dapat menentukan hal-hal tambahan yang diinginkan, seperti tingkat persediaan minimum untuk kedua produk pada awal bulan berikutnya, tingkat tenaga kerja yang stabil, atau tingkat pemanfaatan mesin yang diinginkan.
Definisi masalah: Ini adalah langkah kedua, dan dalam banyak kasus, langkah tersulit dalam proses O.R.. Tujuannya di sini adalah untuk menyempurnakan pertimbangan lebih lanjut dari fase orientasi ke titik di mana ada definisi yang jelas tentang masalah dalam hal cakupannya dan hasil yang diinginkan. Fase ini tidak boleh disamakan dengan fase sebelumnya karena fase ini jauh lebih terfokus dan berorientasi pada tujuan; namun, orientasi yang jelas sangat membantu dalam memperoleh fokus ini. Sebagian besar insinyur industri yang berpraktik dapat memahami perbedaan ini dan kesulitan dalam beralih dari tujuan umum seperti “meningkatkan produktivitas” atau “mengurangi masalah kualitas” ke tujuan yang lebih spesifik dan terdefinisi dengan baik yang akan membantu dalam memenuhi tujuan ini.
Definisi yang jelas tentang masalah memiliki tiga komponen yang luas. Yang pertama adalah pernyataan tujuan yang jelas. Bersamaan dengan spesifikasi tujuan, penting juga untuk mendefinisikan cakupannya, yaitu menetapkan batasan untuk analisis yang akan dilakukan. Meskipun solusi tingkat sistem yang lengkap selalu diinginkan, hal ini sering kali tidak realistis ketika sistemnya sangat besar atau kompleks dan dalam banyak kasus, kita harus fokus pada bagian sistem yang dapat diisolasi dan dianalisis secara efektif. Dalam kasus seperti itu, penting untuk diingat bahwa ruang lingkup solusi yang diperoleh juga akan dibatasi. Beberapa contoh tujuan yang tepat adalah
- Memaksimalkan keuntungan selama kuartal berikutnya dari penjualan produk kami.
- Meminimalkan rata-rata waktu henti di pusat kerja X.
- Meminimalkan total biaya produksi di Pabrik Y.
- Meminimalkan jumlah rata-rata pengiriman terlambat per bulan ke pelanggan.
Komponen kedua dari definisi masalah adalah spesifikasi faktor-faktor yang akan mempengaruhi tujuan. Faktor-faktor tersebut harus diklasifikasikan lebih lanjut ke dalam alternatif tindakan yang berada di bawah kendali pengambil keputusan dan faktor-faktor yang tidak dapat dikendalikan yang tidak dapat dikontrol. Sebagai contoh, dalam lingkungan produksi, tingkat produksi yang direncanakan dapat dikontrol, tetapi permintaan pasar yang sebenarnya mungkin tidak dapat diprediksi (meskipun mungkin dapat diperkirakan secara ilmiah dengan akurasi yang wajar). Idenya di sini adalah untuk membentuk daftar komprehensif dari semua tindakan alternatif yang dapat diambil oleh pengambil keputusan dan yang kemudian akan berdampak pada tujuan yang telah ditetapkan. Pada akhirnya, pendekatan O.R. akan mencari tindakan tertentu yang dapat mengoptimalkan tujuan.
Komponen ketiga dan terakhir dari definisi masalah adalah spesifikasi batasan-batasan tindakan, yaitu menetapkan batasan-batasan untuk tindakan spesifik yang dapat diambil oleh pengambil keputusan. Sebagai contoh, dalam lingkungan produksi, ketersediaan sumber daya dapat menentukan batasan tingkat produksi yang dapat dicapai. Ini adalah salah satu aktivitas di mana fokus tim multifungsi dari O.R. sangat berguna karena batasan yang dihasilkan oleh satu area fungsional sering kali tidak terlihat oleh orang-orang di area fungsional lainnya. Secara umum, merupakan ide yang baik untuk memulai dengan daftar panjang dari semua kendala yang mungkin terjadi dan kemudian mempersempitnya menjadi kendala yang jelas berpengaruh pada tindakan yang dapat dipilih. Tujuannya adalah untuk menjadi komprehensif namun tetap sederhana ketika menentukan batasan.
Melanjutkan ilustrasi hipotetis kita, tujuannya mungkin untuk memaksimalkan keuntungan dari penjualan kedua produk. Alternatif tindakannya adalah jumlah masing-masing produk yang akan diproduksi bulan depan, dan alternatif tersebut mungkin dibatasi oleh fakta bahwa jumlah masing-masing dari ketiga sumber daya yang diperlukan untuk memenuhi produksi yang direncanakan tidak boleh melebihi ketersediaan sumber daya yang diharapkan. Asumsi yang dapat dibuat di sini adalah bahwa semua unit yang diproduksi dapat dijual. Perhatikan bahwa pada titik ini seluruh masalah dinyatakan dalam kata-kata; nantinya pendekatan O.R. akan menerjemahkannya ke dalam model analitis.
Pengumpulan data: Pada tahap ketiga dari proses O.R., data dikumpulkan dengan tujuan untuk menerjemahkan masalah yang telah didefinisikan pada tahap kedua ke dalam sebuah model yang kemudian dapat dianalisis secara obyektif. Data biasanya berasal dari dua sumber - observasi dan standar. Yang pertama berhubungan dengan kasus di mana data benar-benar dikumpulkan dengan mengamati sistem yang sedang beroperasi dan biasanya, data ini cenderung berasal dari teknologi sistem. Misalnya, waktu operasi dapat diperoleh melalui studi waktu atau analisis metode kerja, penggunaan sumber daya atau tingkat sisa dapat diperoleh dengan melakukan pengukuran sampel selama beberapa interval waktu yang sesuai, dan data tentang permintaan dan ketersediaan dapat diperoleh dari catatan penjualan, pesanan pembelian, dan basis data inventaris.
Data lainnya diperoleh dengan menggunakan standar; banyak informasi terkait biaya yang cenderung termasuk dalam kategori ini. Sebagai contoh, sebagian besar perusahaan memiliki nilai standar untuk item biaya seperti tingkat upah per jam, biaya penyimpanan inventaris, harga jual, dan lain-lain; standar ini kemudian harus dikonsolidasikan dengan tepat untuk menghitung biaya berbagai aktivitas. Kadang-kadang, data juga dapat diminta secara tegas untuk masalah yang sedang dihadapi melalui penggunaan survei, kuesioner atau instrumen psikometrik lainnya.
Salah satu kekuatan pendorong utama di balik pertumbuhan O.R. adalah pertumbuhan yang cepat dalam teknologi komputer dan pertumbuhan yang bersamaan dalam sistem informasi serta penyimpanan dan pengambilan data secara otomatis. Hal ini merupakan keuntungan besar, karena analis O.R. sekarang memiliki akses siap pakai ke data yang sebelumnya sangat sulit diperoleh. Pada saat yang sama, hal ini juga menyulitkan karena banyak perusahaan yang berada dalam situasi kaya data namun miskin informasi. Dengan kata lain, meskipun semua data ada di “suatu tempat” dan dalam “beberapa bentuk”, mengekstrak informasi yang berguna dari sumber-sumber ini seringkali sangat sulit. Inilah salah satu alasan mengapa spesialis sistem informasi sangat berharga bagi tim yang terlibat dalam proyek O.R. yang tidak sepele. Pengumpulan data dapat memiliki efek penting pada langkah sebelumnya yaitu definisi masalah dan juga pada langkah selanjutnya yaitu perumusan model.
Untuk menghubungkan pengumpulan data dengan contoh produksi hipotetis kami, berdasarkan biaya variabel produksi dan harga jual masing-masing produk, dapat ditentukan bahwa keuntungan dari penjualan satu alat adalah $ 10 dan satu widget adalah $ 9. Dapat ditentukan berdasarkan pengukuran waktu dan pekerjaan bahwa setiap alat dan setiap widget masing-masing membutuhkan 7/10 unit dan 1 unit sumber daya 1, 1 unit dan 2/3 unit sumber daya 2, serta 1/10 unit dan 1/4 unit sumber daya 3. Akhirnya, berdasarkan komitmen sebelumnya dan data historis tentang ketersediaan sumber daya, dapat ditentukan bahwa pada bulan berikutnya akan ada 630 unit sumber daya 1, 708 unit sumber daya 2, dan 135 unit sumber daya 3 yang tersedia untuk digunakan dalam memproduksi kedua produk tersebut.
Perlu ditekankan bahwa ini hanyalah contoh ilustrasi yang sangat disederhanakan dan angka-angka di sini serta metode pengumpulan data yang disarankan juga sangat disederhanakan. Dalam praktiknya, angka-angka seperti ini sering kali sangat sulit untuk diperoleh secara tepat, dan nilai akhir biasanya didasarkan pada analisis sistem yang ekstensif dan mewakili kompromi yang disetujui oleh semua orang dalam tim proyek. Sebagai contoh, seorang manajer pemasaran mungkin mengutip data produksi historis atau data dari lingkungan yang serupa dan cenderung memperkirakan ketersediaan sumber daya dalam istilah yang sangat optimis. Di sisi lain, seorang perencana produksi mungkin mengutip tingkat skrap atau waktu henti mesin dan menghasilkan estimasi yang jauh lebih konservatif untuk hal yang sama. Perkiraan akhir mungkin akan mewakili kompromi di antara keduanya yang dapat diterima oleh sebagian besar anggota tim.
Formulasi model: Ini adalah fase keempat dari proses O.R.. Fase ini juga merupakan fase yang perlu mendapat banyak perhatian karena pemodelan adalah karakteristik yang menentukan dari semua proyek riset operasi. Istilah “model” disalahpahami oleh banyak orang, dan oleh karena itu dijelaskan secara rinci di sini. Sebuah model dapat didefinisikan secara formal sebagai abstraksi selektif dari realitas. Definisi ini menyiratkan bahwa pemodelan adalah proses menangkap karakteristik yang dipilih dari suatu sistem atau proses dan kemudian menggabungkannya ke dalam representasi abstrak dari aslinya. Gagasan utama di sini adalah bahwa biasanya jauh lebih mudah untuk menganalisis model yang disederhanakan daripada menganalisis sistem aslinya, dan selama model tersebut merupakan representasi yang cukup akurat, kesimpulan yang diambil dari analisis semacam itu dapat diekstrapolasi secara valid kembali ke sistem aslinya.
Tidak ada satu cara yang “benar” untuk membangun sebuah model dan seperti yang sering dicatat, pembangunan model lebih merupakan seni daripada ilmu pengetahuan. Poin penting yang perlu diingat adalah bahwa sering kali terdapat trade-off alami antara keakuratan model dan traktabilitasnya. Di satu sisi, dimungkinkan untuk membangun model yang sangat komprehensif, terperinci dan tepat dari sistem yang sedang dihadapi; ini memiliki fitur yang jelas diinginkan sebagai representasi yang sangat realistis dari sistem asli. Meskipun proses pembuatan model yang begitu rinci sering kali dapat membantu dalam memahami sistem dengan lebih baik, model ini mungkin tidak berguna dari perspektif analitis karena konstruksinya mungkin sangat memakan waktu dan kerumitannya menghalangi analisis yang berarti.
Di sisi lain, seseorang dapat membangun model yang kurang komprehensif dengan banyak asumsi penyederhanaan sehingga dapat dianalisis dengan mudah. Namun, bahayanya di sini adalah bahwa model tersebut mungkin kurang akurat sehingga ekstrapolasi hasil dari analisis kembali ke sistem asli dapat menyebabkan kesalahan yang serius. Jelasnya, kita harus menarik garis di suatu tempat di tengah-tengah di mana model merupakan representasi yang cukup akurat dari sistem asli, namun tetap dapat digunakan. Mengetahui di mana harus menarik garis tersebut adalah hal yang menentukan pemodel yang baik, dan ini adalah sesuatu yang hanya dapat diperoleh dengan pengalaman. Dalam definisi formal model yang diberikan di atas, kata kuncinya adalah “selektif”. Memiliki definisi masalah yang jelas memungkinkan seseorang untuk lebih menentukan aspek-aspek penting dari suatu sistem yang harus dipilih untuk direpresentasikan oleh model, dan tujuan utamanya adalah untuk sampai pada model yang menangkap semua elemen kunci dari sistem sambil tetap cukup sederhana untuk dianalisis.
Disadur dari: sites.pitt.edu