Pengembangan Model Optimasi Rantai Pasok Daging Ayam Untuk Maksimasi Profit Dan Reduksi Emisi Karbon Dengan Milp

Abstract

Peternakan ayam merupakan sektor yang berperan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia karena permintaan yang terus meningkat. Industri peternakan berperan penting dalam menyediakan sumber protein hewani yang terjangkau bagi masyarakat. Namun, aktivitas produksi dan distribusinya juga menimbulkan dampak lingkungan berupa emisi karbon. Produksi ayam yang diperkirakan meningkat dari sekitar 4,1 juta ton pada 2023 menjadi sekitar 4,9 juta ton pada 2028, dengan laju pertumbuhan tahunan rata-rata sekitar 2,8 %. Sementara itu, permintaan domestik juga menunjukkan tren meningkat, meskipun lebih moderat, diperkirakan tumbuh rata-rata 0,65 % per tahun, dengan konsumsi per kapita mencapai 8,13 kg pada 2024, dan diproyeksikan mencapai 8,3 kg pada 2028. Adanya konflik atau trade-off antara income dan dampak lingkungan yang dihasilkan dari emisi karbon. Model optimasi rantai pasok yang berkelanjutan harus mampu menangani trade-off profit dan emisi karbon. Penelitian ini dilakukan di salah satu peternakan ayam KUB (Kampung Unggul Balitbangtan) yang berlokasi di Sleman, Yogyakarta yaitu peternakan Ragawi Farm. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model optimasi pada rantai pasok daging ayam menggunakan pendekatan Mixed Integer Linear Programming (MILP) dengan dua fungsi tujuan, yaitu memaksimalkan profit dan meminimalkan emisi karbon. Data penelitian diperoleh melalui observasi secara langsung, wawancara, serta studi literatur dari peneliti sebelumnya. Model matematis yang dibangun dijalankan dengan menggunakan software OpenSolver pada Microsoft Excel. Hasil optimasi memperlihatkan adanya peningkatan total profit sebesar 1,16% dari Rp 78.893.021 menjadi Rp 79.820.965, serta penurunan total emisi karbon sebesar 82,03% dari 39,23 lt.CO2eq menjadi 7,05 lt.CO2-eq. Analisis sensitivitas dengan berbagai skenario (perubahan demand, kapasitas produksi, harga jual, biaya pemotongan dan pengemasan, biaya penyimpanan, biaya emisi, dan tingkat emisi) menunjukkan bahwa model mampu beradaptasi terhadap variasi parameter dan tetap menghasilkan solusi optimal.