Optimasi Pengadaan Beras Dalam Negeri pada Perusahaan Umum BULOG Kantor Wilayah Jawa Barat

Bilah Samping Artikel

Sampul
PDF
Diterbitkan: 2026-04-29
DOI: https://doi.org/10.33964/jp.v35i1.898
Kata Kunci:
EBITDA, Optimasi, Pengadaan Beras, Perum BULOG, Pre-emptive Goal Programming
Dimensions
Altmetrics
Statistics
Read Counter : 0
Download : 0
Crossmark/ Data Version

Isi Artikel Utama

Faishal Abdul Aziz
Program Studi Logistik Agro-Maritim, Sekolah Pascasarjana (SPs) IPB University, Bogor, Indonesia
https://orcid.org/0009-0007-6035-1960
Machfud
Program Studi Logistik Agro-Maritim, Sekolah Pascasarjana (SPs) IPB University, Bogor, Indonesia
Taufik Djatna
Program Studi Logistik Agro-Maritim, Sekolah Pascasarjana (SPs) IPB University, Bogor, Indonesia
https://orcid.org/0000-0002-2071-089X

Abstrak

Latar belakang: Stabilitas pasokan dan harga beras merupakan pilar ketahanan pangan nasional, di mana Perusahaan Umum (Perum) BULOG memegang peranan sentral. Namun, Perum BULOG dihadapkan pada tantangan ganda, yaitu pemenuhan penugasan pemerintah (Public Service Obligation) dan pencapaian kinerja keuangan yang positif.
Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jumlah pengadaan beras dalam negeri yang optimum pada Perum BULOG Kanwil Jabar agar dapat mengoptimumkan Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization (EBITDA) dengan tetap memperhatikan lima tujuan prioritas pada dua skenario.
Metode: Metode optimasi yang digunakan adalah Pre-emptive Goal Programming, yaitu pendekatan multi-objektif bertingkat yang meminimalkan deviasi dari lima tujuan dengan urutan prioritas. Data yang dianalisis adalah data sekunder tahun 2024 dari Kantor Cabang (Kancab) Bandung, Cirebon, Indramayu, dan Bogor, Jabar.
Hasil dan Pembahasan: Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor utama yang memengaruhi pengadaan beras adalah harga, luas panen, produksi, kapasitas gudang, dan kepastian pasar dari program pemerintah. Pada Skenario Pertama, tujuan Prioritas 1 adalah meminimalkan kelebihan pengadaan (d⁺₁) yang tercapai sempurna dengan nilai deviasi 0,00. Hal ini berarti seluruh target pengadaan tahunan terpenuhi, sehingga jumlah pengadaan beras dalam negeri yang optimum sebesar 86.500.000 kg atau sesuai dengan target. Nilai EBITDA pada Skenario Pertama sebesar Rp323,21 miliar atau turun 78,34% dari kondisi aktual sebesar Rp1.492,22 miliar. Pada Skenario Kedua, tujuan Prioritas 1 adalah meminimalkan kekurangan penjualan (d⁻₅) yang tercapai sempurna dengan nilai deviasi 0,00. Hal ini berarti seluruh target penjualan dapat dipenuhi secara optimal. Nilai EBITDA pada Skenario Kedua sebesar Rp461,21 miliar atau turun 69,09% dari kondisi aktual sebesar Rp1.492,22 miliar.
Kesimpulan: Model optimasi menunjukkan struktur prioritas menentukan pencapaian sasaran pengadaan beras, sehingga diperlukan kebijakan pengadaan yang lebih seimbang melalui optimalisasi sumber daya, integrasi logistik, dan penguatan strategi adaptif untuk mendukung stabilitas pasokan dan kinerja finansial.

Rincian Artikel

Terbitan

Vol 35 No 1 (2026): PANGAN

Bagian

Articles
Creative Commons License

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

catatan copyright agar disepakati oleh penulis.

Penulis sepakat dengan ketentuan-ketentuan dalam etika publikasi

Penulis menyatakan bahwa karya tulis yang diserahkan untuk diterbitkan adalah asli, belum pernah dipublikasikan di manapun dalam bahasa apapun, dan tidak sedang dalam proses pengajuan ke penerbit lain

Biografi Penulis

Faishal Abdul Aziz, Program Studi Logistik Agro-Maritim, Sekolah Pascasarjana (SPs) IPB University, Bogor, Indonesia

Faishal Abdul Aziz , dilahirkan di Cianjur pada 21 Oktober 1984. Penulis menyelesaikan pendidikan S1 Agribisnis dari IPB University pada tahun 2009 dan S2 Logistik Agro- Maritim dari IPB University pada tahun 2025.

Machfud, Program Studi Logistik Agro-Maritim, Sekolah Pascasarjana (SPs) IPB University, Bogor, Indonesia

Machfud dilahirkan di Banjarmasin pada 21 Maret 1951. Penulis menyelesaikan pendidikan S1 Teknologi Hasil Pertanian dari IPB University pada tahun 1977, S2 Teknik dan Manajemen Industri dari Institut Teknologi Bandung pada tahun 1987, dan S3 Teknologi Industri Pertanian dari IPB University pada tahun 2001.

Taufik Djatna, Program Studi Logistik Agro-Maritim, Sekolah Pascasarjana (SPs) IPB University, Bogor, Indonesia

Taufik Djatna , dilahirkan di Padang Panjang pada 14 Juni 1970. Penulis menyelesaikan pendidikan S1 Teknologi Pangan dan Gizi dari IPB University, S2 Teknik Industri Pertanian Pangan dari IPB University dan S3 Information Engineering dari Hiroshima University pada tahun 2009.

Referensi

Abdelaziz, F. Ben, Aouni, B., & Fayedh, R. El. (2007). Multi-objective Stochastic Programming for Portfolio Selection. European Journal of Operational Research, 177 (3), 1811–1823. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2005.10.021

Ahmad, R., Katili, M. R., Mahmud, S. L., Wungguli, D., & Nashar, L. O. (2023). Analisis Sensitivitas Model Goal Programming pada Optimasi Produksi Roti Menggunakan Metode Branch and Bound. Euler: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi, 11 (2), 216–227. https://doi.org/10.37905/euler.v11i2.22299

Amann, M., K. Roehrich, J., Essig, M., & Harland, C. (2014). Driving Sustainable Supply Chain Management in the Public Sector. Supply Chain Management: An International Journal, 19 (3), 351–366. https://doi.org/10.1108/SCM-12-2013-0447

Chen, A., Hsieh, C.-Y., & Wee, H. M. (2016). A Resilient Global Supplier Selection Strategy—A Case Study of an Automotive Company. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 87 (5–8), 1475–1490. https://doi.org/10.1007/s00170-014- 6567-z

Chopra, S. (2019). Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation . Pearson Education. Djama, A., Indriani, R., & Moonti, A. (2023). Optimalisasi Manajemen Rantai Pasok Beras dalam Menjaga Ketahanan Pangan (Studi Kasus Perum Bulog Kantor Cabang Gorontalo). Media Agribisnis, 7 (1), 107–115. https://doi.org/10.35326/agribisnis. v7i1.3199

Fadmala, Y., Hayati, C., & Hanifah, H. (2024). Analisis Pengoptimalan Supply Chain dan Value Chain di Bulog Kantor Cabang Surabaya Utara. Jependimas: Jurnal Ekonomi, Pendidikan dan Pengabdian Masyarakat, 1 (2), 39–45. https://doi.org/10.63200/ jependimas.v1i2.22

Fatmayoni, R., Jaya, A. I., & Resnawati, R. (2016). Optimalisasi Pendistribusian Beras di Penggilingan Padi Kardi Jaya Utama Tolai dengan Menggunakan Metode Goal Programming. Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan, 13 (1). https://doi.org/ 10.22487/2540766X.2016.v13.i1.7495

Hakmanage, N. M., Chandrasekara, V., & Jayasundara, M. (2022). Application of Fuzzy Goal Programming Model to Assess Optimal Multi Crop Cultivation Planning. Agriculture and Natural Resources, 56 (1), 193–202. https://doi.org/10.34044/j.anres.2021.56.1.18

Hasbiyati, I., Desri, R., & Gamal, M. D. H. (2023). Pre-emptive Goal Programming Method for Optimizing Production Planning. Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 17 (1), 0065–0074. https://doi.org/10.30598/barekengvol17iss1pp0065-0074

Isabella, W., Schulken, M., Bassermann, L., Luig, L., & Urhahn, J. (2024). Buffer Stocks Against Inflation: Public Food Stocks for Price Stabilisation and their Contribution to the Transformation of Food Systems.

Karo, N. B. (2016). Analisis Optimasi Distribusi Beras BULOG di Provinsi Jawa Barat. Mix: Jurnal Ilmiah Manajemen, 6 (1), 103–120. https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/ Jurnal_Mix/article/view/869/709

Krisnawan, P. R., & Yudanto, A. A. (2021). Analisis Kinerja Keuangan Perum Bulog Selama Penugasan Public Service Obligation Tahun 2015—2018. Jurnal Indonesia Rich, 2 (1), 15– 31. https://doi.org/10.31092/irj.v2i1.18

Mardliyah, S., Fajar, M. Y., & Badruzzaman, F. H. (2022). Penggunaan Forecasting dan Goal Programming dalam Optimasi Perencanaan Produksi Beras. Bandung Conference Series: Mathematics, 2 (1), 83–93. https://doi.org/10.29313/bcsm.v2i1.2033

Mijaya, A. A. (2017). Optimasi Jaringan Rantai Pasok Ketahanan Pangan Indonesia [Universitas Indonesia]. https://lib.ui.ac.id/detail?id=20454329&lokasi=lokal

Palepong, J. A., Loho, A. E., & Montolalu, M. H. (2024). Analisis Persediaan Beras Menggunakan Metode Economic Order Quantity Pada Bulog Divisi Regional Sulawesi Utara. Agri-Sosioekonomi, 20 (1), 157–164. https://doi.org/10.35791/agrsosek. v20i1.52554

Pujawan, N., & Mahendrawathi. (2023). Supply Chain Management Edisi 4: Lebih Lengkap Membahas Strategi, Operasional, dan Perbaikan Supply Chain untuk Mencapai Daya Saing . Penerbit Andi.

Rahmawati, I., Kiftiah, M., & Pasaribu, M. (2023). Pemodelan Integer Preemptive Goal Programming dalam Mengoptimalkan Perencanaan Produksi di UKM Rengginang Kalimantan Barat. Jurnal Sains Matematika dan Statistika, 9 (2), 129–138. https://doi.org/ 10.24014/jsms.v9i2.23261

Sheffi, Y., & Jr, J. B. R. (2005). A Supply Chain View of the Resilient Enterprise. MIT Sloan Management Review, 47 (1), 41–48. Tanksale, A., & Jha, J. K. (2014). Developing a Mathematical Model to Optimize Foodgrains Storage and Transport for Public Distribution System in India. Applied Soft Computing, 1 , 1–10.

Trisilawaty, C., Marimin, & Achsani, N. A. (2011). Analisis Optimasi Rantai Pasok Beras dan Penggunaan Gudang di Perum BULOG Divre DKI Jakarta. Pangan, 2 (2), 177–195. https:/ /doi.org/10.33964/jp.v20i2.38

Victoria, R. U. M., Caballero, R., Ruiz, F., & Romero, C. (2002). Meta-Goal Programming. European Journal of Operational Research, 136 (2), 422–429. https://doi.org/10.1016/ S0377-2217(00)00332-5 Yuliani, S., & Pujiyanta, A. (2014). Media Pembelajaran Goal Programming Berbasis Multimedia. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 2 (1), 969–981.