BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 ManajemenStoner (2006:7), manajemen adalah proses merencanakan,

mengorganisasikan, memimpin, dan mengendalikan pekerjaan anggota organisasi

dan menggunakan semua sumber daya organisasi untuk mencapai sasaran organisasi

yang telah ditetapkan. Hal ini juga dikuatkan oleh Dyck dan Neubert (2009:7) yang

menyatakan bahwa manajemen adalah proses perencanaan, pengorganisasian,

memimpin, dan mengendalikan sumber daya manusia dan sumber daya organisasi

lainnya agar dapat secara efektif mencapai tujuan organisasi. Terdapat 4 fungsi

manajemen, yaitu:

1. Planning (Perencanaan)

Perencanaan berarti mengidentifikasi tujuan organisasi dan strategi dan

mengalokasikan sumber daya organisasi yang tepat yang diperlukan untuk

mencapainya.

2. Organizing (Mengorganisasi)

Pengorganisasian berarti memastikan bahwa tugas-tugas telah ditetapkan dan

struktur hubungan organisasi diciptakan untuk memfasilitasi pertemuan dari

tujuan-tujuan organisasi.

3. Leading (Memimpin)

Memimpin berarti berhubungan dengan orang lain sehingga pekerjaan

mereka menghasilkan upaya pencapaian tujuan organisasi.

4. Controlling (Mengendalikan)

Mengendalikan adalah melibatkan memastikan bahwa tindakan - tindakan

anggota organisasi konsisten dengan nilai-nilai organisasi dan standar.

2.2 Manajemen OperasionalSecara umum dalam pengertian paling luas manajemen operasi berkaitan

dengan produksi barang dan jasa dalam bagian ini akan dibahas mengenai apa

definisi dari pengertian manajemen operasi, pentingnya manajemen operasi,

keputusan kritis dalam manajemen operasi. Manajemen operasional menurut Heizer

1

2

dan Render C. (2009:4) adalah serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam

bentuk barang dan jasa dengan mengubah input menjadi output. Sedangkan menurut

Richard L. Daft (2006:216), manajemen operasional adalah bidang manajemen yang

mengkhususkan pada produksi barang, serta menggunakan alat-alat dan teknik-

teknik khusus untuk memecahkan masalah-masalah produksi.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa manajemen operasional adalah segala

aktivitas yang menghasilkan nilai baik dalam bentuk barang maupun jasa dengan

melalui proses produksi secara efektif dan efisien untuk memenuhi kebutuhan

konsumen.

2.2.1 Pentingnya Manajemen Operasional Heizer dan Render. (2009:5), mengatakan bahwa 4 alasan utama dalam

mempelajari manajemen operasi, yaitu:

1. Manajemen operasi adalah satu dari tiga fungsi utama dari setiap organisasi

dan berhubungan secara utuh dengan semua fungsi bisnis lainnya. Semua

organisasi memasarkan (menjual), membiayai (mencatat laba rugi), dan

memproduksi (mengoperasikan), maka sangat penting untuk mengetahui

bagaimana aktivitas manajemen operasi berjalan. Karena itu pula, dengan

mempelajari manajemen operasi dapat mempelajari bagaimana orang-orang

mengorganisasikan diri mereka bagi perusahaan yang produktif.

2. Untuk mengetahui bagaimana barang dan jasa diproduksi.

3. Untuk memahami apa yang dikerjakan oleh manajer operasi.

4. Karena manajemen operasi merupakan bagian yang paling banyak

menghabiskan biaya dalam sebuah organisasi.

2.3 Pengertian Peramalan Heizer dan Render (2009:162) menyatakan bahwa peramalan ( forecasting)

adalah seni atau ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan yang dapat

dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke

masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis. Hal ini juga bisa merupakan

prediksi intuisi yang bersifat subjektif yang dapat dilakukan dengan menggunakan

kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari

seorang manajer. Pendapat serupa juga dikemukakan Prasetya dan Lukiastuti

(2009:43), bahwa peramalan merupakan suatu usaha untuk meramalkan keadaan di

3

masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu. Sedangkan esensi

peramalan dalam pandangan Fildes dan Nikolopoulos adalah perkiraan peristiwa-

peristiwa di waktu yang akan datang atas dasar pola-pola di waktu yang lalu, dan

penggunaan kebijakan terhadap proyeksi proyeksi dengan pola-pola di waktu yang

lalu. Peramalan dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masa lalu dan

menempatkannya ke masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis.

Dengan peramalan yang baik diharapkan pemborosan akan bisa dikurangi, dapat

lebih terkonsentrasi pada sasaran tertentu, perencanaan lebih baik, sehingga dapat

menjadi kenyataan.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa peramalan adalah suatu cara yang

digunakan untuk memperkirakan kejadian yang akan terjadi dimasa yang akan

datang dengan melibatkan data masa lalu.

2.3.1 Jenis-Jenis Peramalan Heizer dan Render (2009:164) menyatakan organisasi pada umumnya

menggunakan tiga tipe peramalan yang utama dalam perencanaan operasi :

1. Peramalan Ekonomi (Economic Forecast) menjelaskan siklus bisnis dengan

memprediksikan tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan

untuk membangun perumahan, dan indikator perencanaan lainnya.

2. Peramalan Teknologi (Technological Forecast) memperhatikan tingkat

kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik yang

membutuhkan pabrik dan peralatan baru.

3. Peramalan Permintaan (Demand Forecast) adalah proyeksi permintaan untuk

produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini disebut peramalan

penjualan yang mengendalikan produksi, kapasitas, serta sistem penjadwalan

dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran, dan sumber daya

manusia.

2.3.2 Jenis-Jenis Metode Peramalan Metode peramalan digunakan agar peramalan jumlah permintaan suatu

barang maupun jasa dimasa yang akan datang dapat direncanakan dan hasil yang

diperoleh tidak jauh menyimpang dari actual yang terjadi. Terdapat berbagai jenis

metode peramalan, Heizer dan Render (2009:168) menyatakan terdapat 2 jenis

metode penelitian, yaitu:

4

1. Metode kualitatif, terbagi menjadi 4 teknik peramalan, yaitu:

a. Juri dari opini eksekutif (jury of executive opinion)

Dalam metode ini, pendapat sekumpulan kecil manajer atau pakar tingkat

tinggi umumnya digabungkan dengan model statistik, dikumpulkan untuk

mendapatkan prediksi permintaan kelompok.

b. Metode Delphi (Delphi method)

Ada 3 (tiga) jenis partisipan dalam metode Delphi, yaitu: pengambil

keputusan, karyawan, dan responden. Pengambil keputusan melakukan

peramalan, karyawan menyiapkan, menyebarkan, mengumpulkan, dan

meringkas kuesioner dan hasil survei. Responden adalah sekelompok

orang yang ditempatkan di tempat yang berbeda di mana penliaian

dilakukan.

c. Komposit tenaga penjual (sales force composite)

Setiap tenaga penjual memperkirakan berapa penjualan yang dapat ia capai

dalam wilayahnya, dan melakukan pengkajian untuk memastikan apakah

peramalan cukup realistis, baru kemudian digabungkan pada tingkat

wilayah dan nasional untuk mendapatkan peramalan secara keseluruhan.

d. Survei pasar konsumen (consumer market survey)

Metode ini meminta masukan dari konsumen mengenai rencana pembelian

mereka di masa mendatang. Hal ini juga membantu dalam menyiapkan

peramalan, tetapi juga membantu dalam merancang desain produk baru

dan perencanaan produk baru. Namun, metode ini dapat menjadi tidak

benar karena masukan dari konsumen yang terlalu optimis.

2. Metode kuantitatif, terbagi menjadi (lima) metode peramalan yang

menggunakan data historis. Kelima metode ini dibagi ke dalam dua kategori,

yaitu:

a. Model Deret-Waktu

Model deret waktu membuat prediksi dengan asumsi bahwa masa depan

merupakan fungsi dari masa lalu. Dengan kata lain, mereka melihat apa

yang terjadi selama kurun waktu tertentu dan menggunakan data masa lalu

tersebut untuk melakukan peramalan. Contoh: jika memperkirakan

penjualan mingguan mesin pemotong rumput, maka menggunakan data

penjualan minggu lalu untuk membuat ramalan. Rata-rata bergerak, terbagi

5

menjadi beberapa jenis, yaitu: rata-rata bergerak, pembobotan rata-rata

bergerak, penghalusan eksponensial dan penghalusan eksponensial dengan

penyesuaian proyeksi tren.

b. Model Asosiatif

Model asosiatif (atau hubungan sebab-akibat) menggabungkan banyak

variabel atau faktor yang mungkin mempengaruhi kuantitas yang sedang

diramalkan. Contoh: model asosiatif dari penjualan mesin pemotong

rumput mungkin memasukkan faktor seperti adanya perumahan baru,

anggaran iklan, dan harga pesaing. Salah satu dari model asosiatif adalah

regresi linier.

2.3.3 Jenis –Jenis Metode Peramalan Dalam Penelitian Heizer dan Render dalam buku Manajemen Operasi (2010:170-175), metode

- metode peramalan kuantitatif, terdiri dari :

1. Naive Method (Naive Approach / Pendekatan Naif)

Heizer dan Render (2009:170) menyatakan teknik peramalan yang

mengasumsikan permintaan periode berikutnya sama dengan permintaan

pada periode terakhir, sehingga dapat dirumuskan sebagai berikut:

Keterangan:

= permintaan aktual periode sebelumnya,

= peramalan permintaan periode berikutnya.

2. Moving Averages (Rata-Rata Bergerak)

Heizer dan Render (2009:171) menyatakan suatu metode peramalan yang

menggunakan n rata-rata periode terakhir data untuk meramalkan periode

berikutnya. Rata-rata bergerak berguna diasumsikan bahwa permintaan pasar

akan stabil sepanjang masa yang akan diramalkan.

Ŷ = ∑ permintaaan dalam periode sebelumnnya

n

Keterangan:

Ŷ = peramalan permintaan periode berikutnya,

n = jumlah periode dalam rata-rata bergerak.

6

3. Weighted Moving Averages (Pembobotan Rata-Rata Bergerak)

Pembobotan rata-rata bergerak mirip dengan rata-rata bergerak, yang

membedakan adalah penempatan bobot. Saat terdapat tren atau pola yang

terdeteksi, bobot dapat digunakan untuk menempatkan penekanan yang lebih

pada nilai terkini. Praktik ini membuat teknik peramalan lebih tanggap

terhadap perubahan karena periode yang lebih dekat mendapatkan bobot

yang lebih berat. Oleh karena itu, pemutusan bobot yang digunakan

membutuhkan pengalaman. Rumus pembobotan rata-rata bergerak menurut

Stevenson (2009:83) adalah:

Keterangan:

= bobot untuk periode t,

= bobot untuk periode t – 1, dan seterusnya,

= permintaan aktual pada periode t,

= permintaan aktual pada periode t – 1, dan seterusnya.

4. Exponential Smoothing (Penghalusan Eksponensial)

Suatu teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan di mana titik-

titik data dibobotkan oleh fungsi eksponensial. Pada exponensial smoothing

terdapat α yaitu sebuah bobot atau konstanta penghalusan yang dipilih oleh

peramal yang mempunyai nilai antara 0 sampai 1. Penulis menggunakan

Exponential Smoothing dengan alfa 0,75 dan 0,3.

Rumus pembobotan rata-rata bergerak menurut Stevenson (2009:83) adalah:

Keterangan:

= peramalan periode mendatang,

= peramalan periode sebelumnya,

= permintaan aktual periode lalu,

α = konstanta penghalusan (pembobotan) (0 ≤α≤ 1).

7

5. Exponential Smoothing with trend (Penghalusan Eksponensial dengan

Penyesuaian Tren)

Suatu teknik yang merupakan jenis lain dari exponential smoothing yang

digunakan ketika sebuah deret waktu menunjukkan sebuah tren linier. Rumus

penghalusan eksponensial dengan penyesuaian tren menurut Heizer dan

Render (2009:181) adalah:

Keterangan:

= peramalan dengan eksponensial yang dihaluskan dari data berseri pada

periode t,

= tren dengan eksponensial yang dihaluskan pada periode t,

= permintaan aktual pada periode t,

α = konstanta penghalusan untuk rata-rata (0 ≤α≤ 1),

β = konstanta penghalusan untuk tren (0 ≤β≤ 1).

6. Trend Analysis (Analisis Tren)

Metode peramalan serangkaian waktu yang sesuai dengan garis tren terhadap

serangkaian titik-titik data masa lalu, kemudian diproyeksikan ke dalam

peramalan masa depan.

Rumus analisis tren menurut Heizer dan Render (2009:185) adalah:

8

Keterangan:

ŷ = nilai terhitung dari variabel yang akan diprediksi,

= persilangan sumbu y,

= kemiringan garis regresi (atau tingkat perubahan pada y untuk

perubahan yang terjadi di x),

= variabel bebas (dalam kasus ini adalah waktu),

= permintaan dalam suatu periode,

= jumlah data atau pengamatan,

= rata-rata nilai x,

ý = rata-rata nilai y.

7. Linear Regression (Regresi Linier )

Metode model matematika garis lurus untuk menggambarkan hubungan

fungsional antara variabel-variabel yang bebas maupun variabel terikat.

Rumus regresi linier menurut Heizer dan Render (2009:195) adalah

Keterangan:

ŷ = nilai terhitung dari variabel yang akan diprediksi,

= persilangan sumbu y,

b = kemiringan garis regresi (atau tingkat perubahan pada yuntuk perubahan

yang terjadi di x),

x = variabel bebas (dalam kasus ini adalah waktu),

9

y = permintaan dalam suatu periode,

n = jumlah data atau pengamatan,

x = rata-rata nilai x,

ý = rata-rata nilai y.

2.3.4 Menghitung Kesalahan PeramalanHeizer dan Render menyatakan ada beberapa perhitungan yang biasa

dipergunakan untuk menghitung kesalahan peramalan (forecast error). Di lain

pihak Nachrowi dan Usman (2004:239) membandingkan kesalahan peramalan

adalah suatu cara sederhana, apakah suatu teknik peramalan tersebut patut dipilih

untuk digunakan membuat ramalan data yang sedang kita analisis atau tidak.

Minimal prosedur ini dapat digunakan sebagai indikator apakah suatu teknik

peramalan cocok digunakan atau tidak, dan teknik yang mempunyai MSE terkecil

merupakan ramalan yang terbaik. Gaspersz (2005:80) menyatakan bahwa akurasi

peramalan akan semakin tinggi jika apabila nilai-nilai MAD, MSE, dan MAPE

semakin kecil. Hal ini dikuatkan juga oleh Rangkuti (2005:70) yang

menyatakan keharusan untuk membandingkan perhitungan yang memiliki nilai

MAD paling kecil, karena semakin kecil nilai MAD, berarti semakin kecil pula

perbedaan antara hasil forecasting dan nilai aktual.

Perhitungan ini dapat dipergunakan untuk membandingkan model

peramalan yang berbeda, juga untuk mengawasi peramalan, untuk memastikan

peramalan berjalan dengan baik. Tiga hari perhitungan yang paling terkenal

adalah deviasi rata-rata absolut (mean absolute deviation- MAD),kesalahan rata-

rata kuadrat (mean squared error-MSE), dan kesalahan persen rata-rata absolut

(Mean absolute percent error-MAPE).

1. Deviasi Rata – rata absolut ( Mean Absolute Deviation = MAD )

MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk

sebuah model. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolute

dari kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data (n).

10

2. Kesalahan Rata-rata kuadrat (Mean Square Error = MSE)

MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan

keseluruhan. MSA merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang

diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSA adalah

bahwa cenderung menonjolkan deviasi yang besar karena adanya

pengkuadratan.

3. Kesalahan persen Rata- Rata Absolut (Mean Absolute Percentage Error =

MAPE)

Masalah yang terjadi dengan MAD dan MSE adalah bahwa nilai mereka

tergantung pada besarnya unsur yang diramal. Jika unsur tersebut

dihitung dalam satuan ribuan, maka nilai MAD dan MSE bisa menjadi

sangat besar. Untuk menghindari masalah ini, kita dapat menggunakan

MAPE. MAPE dihitung sebagai rata-rata diferensiasi absolut antara nilai

yang diramal dan aktual, dinyatakan sebagai persentase nilai aktual.

Nachrowi dan Usman (2004:239) menyatakan bahwa sebenarnya,

membandingkan kesalahan peramalan adalah suatu cara sederhana, apakah suatu

teknik peramalan tersebut patut dipilih untuk digunakan sebagai indicator, apakah

suatu teknik peramalan cocok digunakan atau tidak. Dan teknik yang mempunyai

MSE terkecil merupakan ramalan yang terbaik. Di la in p ihak Gaspers (2005:80)

dalam bukunya menyatakan bahwa akurasi peramalan akan semakin tinggi

apabila nilai-nilai MAD, MSE, dan MAPE semakin kecil.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa apabila nilai MAD,MSE dan MAPE

semakin kecil maka akurasi suatu peramalan semakin tinggi atau semakin akurat.

2.4 Pengertian Bahan BakuSofjan Assauri (2008:240-241) menyatakan bahwa bahan baku merupakan

barang - barang berwujud yang digunakan dalam proses produksi, barang dapat

diperoleh dari sumber-sumber alam ataupun dibeli dari supplier atau perusahaan

11

yang menghasilkan bahan baku bagi perusahaan pabrik yang menggunakannya.

Bahan baku diperlukan oleh pabrik untuk diolah, yang setelah mengalami beberapa

proses diharapkan menjadi barang jadi. Dilain pihak Narafin (2007:202)

menyatakan bahwa bahan baku merupakan bahan langsung (direct material) yaitu

bahan yang membentuk suatu kesatuan yang terpisahkan dari produk jadi. Bahan

baku adalah bahan utama atau bahan pokok dan merupakan komponen utama dari

suatu produk. Bahan baku biasanya mudah ditelusuri dalam suatu produk yang

harganya relatif tinggi dibandingkan dengan bahan pembantu. Sedangkan Abdul

Sani dkk, (2007:12) barang atau bahan (bahan baku) adalah semua barang atau

bahan, tidak melihat jenis dan komposisinya, yang digunakan sebagai bahan atau

komponen untuk menghasilkan barang jadi. Berdasarkan dari tiga pengertian yang

telah dijelaskan tersebut dapat disimpulkan bahwa bahan baku adalah bahan-bahan

yang didapat dari sumber-sumber alam ataupun dibeli dari supplier untuk

memproduksi barang dan jasa dalam proses produksi.

2.5 Pengertian PersediaanHerjanto (2007:237) menyatakan persediaan adalah bahan atau barang yang

disimpan yang akan digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk

digunakan dalam proses produksi atau perakitan, untuk dijual kembali, atau untuk

suku cadang dari peralatan atau mesin. Bagi banyak perusahaan, persediaan

mencerminkan sebuah investasi, dan investasi ini sering lebih besar daripada yang

seharusnya karena perusahaan lebih mudah untuk memiliki persediaan just-in-case

(berjaga-jaga kalau ada apa-apa) daripada persediaan just-in-time (persediaan

seperlunya). Perusahaan dapat mengurangi biaya dengan mengurangi tingkat

persediaan di tangan, sebaliknya, konsumen akan merasa tidak puas bila suatu

produk stocknya habis. Oleh karena itu, perusahaan harus mencapai

keseimbangan antara investasi persediaan dan tingkat layanan konsumen. Setiap

manager operasi menyadari bahwa manajemen persediaan yang baik sangat

penting. Dalam jurnal “Impact of Proper Inventory Control System of Electric

Equipment in RUET“ mengatakan bahwa persediaan sangat penting untuk

memberikan fleksibilitas dalam pengoperasian suatu sistem. Oleh karena itu

pengendalian persediaan adalah teknik mempertahankan ukuran persediaan pada

tingkat tertentu yang diinginkan dengan tetap melihat kepentingan ekonomi yang

terbaik. Pendapat serupa Zulfikarijah (2005:4) menyatakan bahwa “Persediaan

12

adalah stock bahan baku yang digunakan untuk memfasilitasi produksi atau

memuaskan permintaan konsumen”. Jenis persediaan meliputi : bahan baku, barang

dalam proses dan barang jadi.

Nasution Hakim (2003:103) dalam sistem manufaktur, persediaan terdiri dari

3 bentuk sebagai berikut :

1. Bahan Baku, yaitu merupakan input awal dari proses transformasi

menjadi produk jadi.

2. Barang setengah jadi, yaitu merupakan bentuk peralihan antara bahan

baku dengan produk setengah jadi.

3. Barang jadi, yaitu merupakan hasil akhir proses transformasi yang

siap

dipasarkan kepada konsumen.

Gambar 2.1 Proses Produksi

Sumber :Nasution Hakim (2003:103)

2.5.1 Definisi Sistem PersediaanSistem persediaan yang dinyatakan oleh Assauri, S. ( 2004:176) adalah salah

satu kegiatan dari urutan kegiatan-kegiatan yang bertautan erat satu sama lain dalam

seluruh operasi produksi perusahaan tersebut sesuai dengan apa yang telah

direncanakan lebih dahulu baik waktu, jumlah,kualitas maupun biayanya.

Mekanisme sistem ini adalah pembuatan serangkaian kebijakan yang memonitor

tingkat persediaan, menentukan persediaan yang harus dijaga, kapan persediaan

harus diisi, dan berapa besar pesanan harus dilakukan. Sistem ini bertujuan

menetapkan dan menjamin tersedianya produk jadi, barang dalam proses, komponen,

dan bahan baku secara optimal, dalam kuantitas yang optimal, dan pada waktu yang

optimal. Kriteria optimal adalah minimasi biaya total yang terkait dengan persediaan,

yaitu biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya kekurangan persediaan.

2.5.2 Biaya PersediaanHerjanto, Eddy (2007:242-243) menyatakan unsur – unsur biaya yang

Bahan Baku Barang Setengah Jadi Barang Jadi

13

terdapat dalam persediaan dapat digolongkan menjadi 3, yaitu :

1. Biaya pemesanan (Ordering Cost, procurement cost) adalah biaya

yang dikeluarkan sehubungan dengan kegiatan pemesanan bahan /

barang, sejak dari penempatan pemesanan sebagai tersedianya barang di

gudang. Yang termasuk dalam biaya pemesanan meliputi biaya administrasi

dan penempatan vendor, biaya pengangkutan dan bongkar muat, biaya

penerimaan dan pemeriksaan barang.

2. Biaya penyimpanan (carrying cost, holding cost) adalah biaya yang

dikeluarkan berkenaan dengan diadakannya persediaan barang. Yang

termasuk biaya ini, antara lain biaya sewa gudang, biaya administrasi

pergudangan, gaji pelaksana pergudangan, biaya listrik, biaya modal yang

tertanam dalam persediaan, ataupun biaya kerusakan.

3. Biaya kekurangan (stockout cost) persediaan ini pada dasarnya bukan

biaya nyata, melainkan berupa biaya kehilangan kesempatan yang timbul

misalnya karena terhentinya proses produksi akibat tidak adanya bahan yang

diproses, antara lain meliputi biaya kehilangan waktu produksi bagi mesin

dan karyawan.

Dilain pihak Zulfikarijah (2005:13 – 17) menyatakan biaya persediaan di

dalam perusahaan umum dibedakan menjadi 4 jenis yaitu :

1. Biaya Pembelian (purchasing cost), yang merupakan biaya yang

dikeluarkan untuk membeli barang, jumlahnya tergantung pada yang

dibeli dan harga barang per unit.

2. Biaya pengadaan (procurement cost) merupakan biaya yang berhubungan

dengan pembelian barang terdiri dari biaya pemesanan (ordering cost)

apabila barang yang dikeluarkan berasal dari luar perusahan dan biaya

persiapan (setup cost). Biaya pengadaan ini terdiri dari 2 jenis, yaitu :

a. Biaya pemesanan, adalah semua pengeluaran yang disebabkan oleh

adanya kegiatan mendatangkan barang dari luar, biaya ini

meliputi biaya menentukan pemasok, pengetikan pemesanan,

pengiriman pemesanan, biaya pengangkutan, biaya penerimaan.

b. Biaya persiapan adalah semua pengeluaran yang disebabkan oleh

kegiatan memproduksi suatu barang, biaya ini berasal dari pabrik

yang meliputi : biaya menyusun peralatan produksi, menyetel

mesin, mempersiapkan gambar kerja.

14

3. Biaya penyimpanan (carrying cost / holding cost )adalah semua pengeluaran

yang disebabkan oleh adanya kegiatan menyimpan barang dalam periode

waktu tertentu, biaya ini diwujudkan dalam bentuk persentase nilai rupiah per

unit waktu. Biaya ini meliputi :

a. Biaya modal (cost of capital) adalah adanya penumpukan barang

dalam proses persediaan sama artinya dengan biaya penumpukan modal

yang menyebabkan peluang untuk investasi lainnya berkurang. Modal

ini dapat diukur dengan besarnya suku bunga bank, oleh karena itu biaya

yang disebabkan oleh karena memiliki persediaan harus diperhitungkan

dalam biaya sistem persediaan biaya modal diukur sebagai persentasi

nilai persediaan untuk periode waktu tertentu.

b. Biaya penyimpanan (cost of storage) adalah biaya gudang yang

dikeluarkan untuk tempat atau gudang penyimpanan barang, apabila

gudang yang digunakan adalah sewa, maka biaya dapat berupa biaya

sewa dan apabila gudang milik sendiri, maka biayanya merupakan biaya

depresiasi. Adapun masukan dalam biaya gudang adalah biaya tempat,

asuransi, dan pajak.

c. Biaya keusangan atau kadaluarsa (obsolence cost) adalah biaya

keusangan atau penyimpanan barang – barang dalam waktu yang relatif

lama dapat berakibat menurun atau merosotnya nilai barang, hal ini

dapat disebabkan oleh adanya perubahan teknologi, model dan trend

konsumen. Biaya keusangan ini diukur dalam persentase berdasarkan

pengalam yang terjadi selama ini.

d. Biaya kehilangan (loss cost) dan biaya kerusakan (deterioration)

adalah penyimpanan barang yang dapat mengakibatkan dan penyusutan

beratnya dapat berkurang atau jumlahnya berkurang karena kehilangan.

Biaya kehilangan ini diukur dalam persentase berdasarkan

pengalaman yang selama ini terjadi.

e. Biaya asuransi (insurance cost) adalah akibat lain dalam

penyimpangan persediaan adalah adanya bahaya yang tidak dapat

dikendalikan seperti bencana alam, kebakaran, dan lain – lain. Beberapa

perusahaan besar mengasuransikan persediaannya untuk mengantisipasi

kerugian tersebut. Adapun jumlahnya sesuai dengan nilai, jenis

persediaan dan kesepakatan dengan pihak asuransi.

15

f. Biaya administrasi dan pemindahan dan merupakan biaya yang

dikeluarkan untuk administrasi persediaan barang yang ada, baik pada

saat pemesanan, penerimaan barang, maupun penyimpanannya dan

untuk memindahkan dari dan ke tempat penyimpanan termasuk biaya

tenaga kerja dan material handling.

4. Biaya kekurangan persediaan (stockout cost). Mereferensikan

konsekuensi ekonomis yang disebabkan oleh adanya kehabisan

persediaan. Kondisi ini sangat merugikan perusahaan karena proses

produksi akan terganggu dan kesempatan untuk memperoleh peluang atau

keuntungan akan hilang atau konsumen yang akan dapat pindah ke

perusahaan lain karena permintaanya tidak terpenuhi yang pada akhirnya

dapat berpengaruh pada citra perusahaan.

Adapun yang termasuk dalam biaya stock out adalah :

a. Jumlah barang yang tidak terpenuhi. Adanya kehabisan barang

yang menyebabkan kegiatan proses produksi terhenti dan sejumlah

permintaan tidak terpenuhi sehingga perusahaan akan kehilangan

peluang untuk memperoleh pendapatan dan keuntungan. Pengukuran

biaya ini didasarkan pada peluang yang hilang tersebut yang disebut

juga dengan biaya penalti dengan satuan rupiah per unit.

b. Waktu pemenuhan. Kekurangan persediaan dapat juga berakibat

pada lambatnya waktu penyelesaian barang karena adanya waktu

menganggur pada saat perusahaan harus memesan persediaan, waktu

menganggur ini merupakan biaya kehilangan pendapatan. Pengukuran

biaya ini didasarkan waktu yang diperlukan untuk mengisi gudangn

dengan satuan rupiah per satuan waktu.

c. Biaya pengadaan darurat. Biaya darurat ini sering kali diperlukan

sebagai upaya untuk memenuhi permintaan konsumen dalam kondisi

kehabisan biaya persediaan, sehingga biaya yang akan dikeluarkan lebih

besar dibandingkan kondisi normal. Biasanya biaya ini dikarenakan

pemesanan yang mendadak dimana perusahaan tidak mempunyai

kesempatan untuk berpikir lebih jauh untuk menentukan pilihannya, baik

harga, pemasok, atau biaya – biaya yang mengikutinya. Pengukurannya

didasarkan pada pemesanan setiap kali kehabisan persediaan.

16

2.6 Metode EOQ ( Economic Order Quantity)Setiap perusahaan harus selalu berusaha untuk menentukan policy

penyediaan bahan dasar yang tepat, dalam arti tidak menganggu proses produksi

dan disamping itu biaya yang ditanggung tidak terlalu tinggi. Untuk keperluan itu

terdapat suatu metode EOQ (Economic Order Quantity). Rangkutti (2004:11)

menyatakan bahwa EOQ adalah jumlah pembelian bahan mentah pada setiap kali

pemesanan dengan biaya yang paling murah. Pendapat serupa dikemukakan oleh

Pardede (2005:422), ia menyatakan bahwa Economic Order Quantity (EOQ)

menunjukkan sejumlah barang yang harus dipesan untuk tiap kali pemesanan agar

biaya sediaan keseluruhan menjadi sekecil mungkin. Hal ini dikuatkan juga oleh

Herjanto (2007:245) bahwa EOQ merupakan salah satu model klasik, diperkenalkan

oleh FW Harris pada tahun 1914, tetapi paling banyak dalam teknik pengendalian

dan paling banyak dipergunakan sampai saat ini karena mudah penggunaannya.

Gambar 2.2 Model Kuantitas Pesanan EkonomisSumber : Herjanto Eddy, (2007:246)

Model kuantitas pesanan ekonomis (economic order quantity – EOQ model)

ini adalah salah satu teknik pengendalian persediaan yang paling tua dan paling

dikenal secara luas menurut Heizer & Reinder (2006:68). Teknik ini relatif mudah

untuk digunakan tetapi didasarkan pada beberapa asumsi, seperti :

1. Hanya satu item barang (produk) yang diperhitungkan.

2. Permintaan yang bersifat diketahui, tetap, dan bebas.

3. Lead time yaitu, waktu antara pemesanan dan penerimaan pesanan –

diketahui dan konstan.

4. Penerimaan persediaan bersifat seketika dan lengkap. Dengan kata

lain, persediaan dari sebuah pesanan tiba dalam satu batch sekaligus.

5. Biaya variabel yang ada hanyalah biaya pengaturan atau pemesanan

(biaya setup) dan biaya penyimpanan atau penggudangan persediaan.

* 2 /Q DS H

17

6. Kosongnya persediaan (kekurangan) dapat dihindari sepenuhnya jika

pemesanan dilakukan pada waktu yang tepat.

EOQ akan terjadi apabila biaya pemesanan = biaya penyimpanan.

Berikut adalah rumus untuk menghitung EOQ :

Keterangan :

D = Jumlah Kebutuhan Barang (unit / tahun)

S = Biaya Pemesanan atau Biaya Setup (rupiah

/ pesanan) H = Biaya Penyimpanan (rupiah /

unit / tahun)

Q* = Jumlah Pemesanan (unit / pesanan)

2.6.1 Lead TimePengertian lead time yang dinyatakan Fien Zulfikarijah (2005:96) merupakan

waktu yang dibutuhkan antara pemesanan dengan barang sampai diperusahaan,

sehingga lead time berhubungan dengan reoder point dan saat penerimaan barang.

Lead Time muncul karena setiap pesanan membutuhkan waktu dan tidak semua

pesanan bisa dipenuhi seketika, sehingga selalu ada Jeda waktu. Lead time sangat

berguna bagi perusahaan yaitu pada saat persediaan mencapai nol, pesanan akan

segera tiba diperusahaan. Dalam EOQ, lead time diasumsikan konstan artinya dari

waktu ke waktu selalu tetap misal lead time 5 hari, maka akan berulang dalam setiap

periode. Akan tetapi dalam prakteknya lead time banyak berubah-ubah, untuk

mengantisipasinya perusahaan sering menyediakan safety Stock. Dari pembahasan

diatas faktor waktu sangatlah penting dalam pengisian kembali persediaan karena

terdapat perbedaan waktu yang kadang cukup lama saat mengadakan pesanan untuk

menggantikan atau pengisian kembali persediaan.

2.6.2 Titik pemesanan ulang (Reorder Point – ROP)Siagian (2005:178), titik pemesanan ulang (Reorder Point – ROP), yakni

tingkat persediaan dimana harus dilakukan pemesanan kembali. Agar pembelian

bahan yang sudah ditetapkan dalam EOQ tidak mengganggu kelancaran kegiatan

produksi, maka diperlukan waktu pemesanan kembali bahan baku. Faktor-faktor

18

yang mempengaruhi titik pemesanan kembali adalah :

1. Lead Time. Lead time adalah waktu yang dibutuhkan antara bahan

baku dipesan hingga sampai diperusahaan. Lead time ini akan

mempengaruhi besarnya bahan baku yang digunakan selama masa lead

time, semakin lama lead time maka akan semakin besar bahan yang

diperlukan selama masa lead time.

2. Tingkat pemakaian bahan baku rata-rata persatuan waktu tertentu.

3. Persediaan Pengaman (Safety Stock), yaitu jumlah persediaan bahan

minimum yang harus dimiliki oleh perusahaan untuk menjaga kemungkinan

keterlambata datangnya bahan baku, sehingga tidak terjadi stagnasi.

Dimana:

d = tingkat kebutuhan unit per waktu

L = waktu tenggang (lead time)

2.6.3 Safety StockAssauri (2004:186), safety stock adalah persediaan tambahan yang

diadakan untuk melindungi dan untuk menjaga kemungkinan terjadinya

kekurangan bahan (stock out). Kemungkinan terjadinya stock out disebabkan

karena penggunaan bahan baku yang lebih besar dari pada perkiraan semula, atau

keterlambatan dalam pengiriman bahan baku yang dipesan. Akibat pengadaan

persediaan penyelamat terhadap biaya perusahaan adalah mengurangi kerugian

yang ditimbulkan karena terjadinya stock out, akan tetapi sebaliknya akan

menambah besarnya carrying cost. Oleh karena itu pengadaan persediaan

penyelamat oleh perusahaan dimaksudkan untuk mengurangi kerugian yang

ditimbulkan karena terjadinya stock out, tetapi juga pada saat itu diusahakan agar

carrying cost menjadi serendah mungkin.

Berdasarkan pendapat Assauri (2004:186-187), faktor – faktor yang menentukan

besarnya persediaan penyelamat adalah:

1. Penggunaan bahan baku rata – rata

Salah satu dasar untuk memperkirakan penggunaan bahan baku selama

periode - periode tertentu, khususnya selama periode pemesanan adalah rata

– rata penggunaan bahan baku pada masa sebelumnya. Hal ini perlu

19

diperhatikan karena setelah kita mengadakan pesanan atau order

penggantian, maka pemenuhan kebutuhan atau permintaan dari pelanggan

sebelum barang yang dipesan datang harus dapat dipenuhi dari persediaan

yang ada.

2. Faktor waktu atau Lead time

Lead time adalah lamanya waktu antara mulai dilakukannya pemesanan

bahan - bahan sampai dengan kedatangan bahan – bahan yang dipesan

tersebut dan diterima di gudang persediaan. Dengan ditemukannya EOQ,

masih ada kemungkinan adanya kekurangan persediaan (out of stock) di

dalam proses produksi. Kemungkinan kekurangan persediaan itu akan

timbul apabila :

a. Penggunaan bahan dasar di dalam proses produksi lebih besar

daripada yang diperkirakan sebelumnya. Hal ini akan berakibat

persediaan akan habis diproduksi sebelum pembelian / pesanan yang

berikutnya datang, sehingga terjadilah kekurangan persediaan.

b. Pesanan / pembelian bahan dasar itu tidak dapat datang tepat pada

waktunya

Dari dua keadaan tersebut diatas, maka perusahaan perlu menetapkan

adanya proses persediaan cadangan (safety stock) untuk menjamin

kelancaran proses produksi akibat kemungkinan adanya kekurangan

persediaan tersebut.

Untuk menaksir besarnya safety stock, dapat dipakai cara yang relatif lebih

teliti yaitu dengan metode sebagai berikut :

1. Metode Perbedaan Pemakaian Maksimum dan Rata-Rata.

Metode ini dilakukan dengan menghitung selisih antara pemakaian

maksimum dengan pemakaian rata-rata dalam jangka waktu tertentu

misalnya perminggu, kemudian selisih tersebut dikalikan dengan lead time.

Safety Stock = (Pemakaian Maksimum – Pemakaian Rata-Rata) Lead Time

2. Metode Statistika. Untuk menentukan besarnya safety stock dengan metode

ini, maka dapat digunakan program komputer kuadrat terkecil (least square).

20

2.7 Pengertian SimulasiKakiay (2003:1), mengemukakan definisi simulasi sebagai suatu sistem yang

digunakan untuk memecahkan atau menguraikan persoalan-persoalan dalam

kehidupan nyata yang penuh dengan ketidakpastian dengan tidak atau menggunakan

model tertentu dan lebih ditekankan pada pemakaian komputer untuk mendapatkan

solusinya. Akan ditunjukkan bagaimana mensimulasikan bagian sebuah sistem

manajemen operasi dengan mengembangkan sebuah model matematika paling dekat

yang menggambarkan sistem yang sesungguhnya.Model ini kemudian akan

digunakan untuk memperkirakan efek dari berbagai tindakan. Gagasan di balik

simulasi adalah:

1. Untuk meniru sebuah situasi dalam dunia nyata secara matematis,

2. Kemudian untuk mempelajari karakteristik operasi tersebut, dan

3. Akhirnya untuk menarik kesimpulan dan mengambil keputusan tindakan

berdasarkan kepada hasil simulasi.

Dengan cara ini, sebuah sistem nyata tidak perlu disentuh hingga kelebihan

dan kelemahan dari sebuah keputusan kebijakan utama dapat diukur dalam model.

Untuk menggunakan simulasi, maka perlu:

1. Mendefinisikan masalah.

2. Memperkenalkan variable penting yang berkaitan dengan masalah.

3. Mengembangkan sebuah model kuantitatif

4. Menyiapkan kejadian yang mungkin terjadi dalam pengujian.

5. Menjalankan percobaan.

6. Mempertimbangkan hasil (mungkin memodifikasi model atau mengubah

input).

2.7.1 Keuntungan dan kekurangan model simulasiSuryani (2006:5) menyatakan simulasi mempunyai kelebihan dan

kekurangan. Kelebihan tersebut antara lain :

1. Tidak semua sistem dapat direpresentasikan dalam model matematis,

simulasi merupakan alternatif yang tepat.

2. Dapat bereksperimen tanpa adanya resiko pada sistem nyata. Dengan

simulasi memungkinkan untuk melakukan percobaan terhadap sistem tanpa

harus menanggung resiko terhadap sistem yang berjalan. Simulasi dapat

mengestimasi kinerja sistem pada kondisi tertentu dan memberikan

21

alternative desain terbaik sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan.

3. Simulasi memungkinkan untuk melakukan studi jangka panjang dalam

waktu relatif singkat.

4. Dapat menggunakan input data bervariasi.

Suryani (2006:5), menyatakan bahwa simulasi memiliki kekurangan

juga, antara lain :

1. Kualitas dan analisis model tergantung pada pembuat model.

2. Hanya mengestimasi karakteristik sistem berdasarkan masukan tertentu.

Render et al. (2003:603), menyatakan bahwa simulasi merupakan suatu

alat yang semakin banyak digunakan karena memiliki banyak kelebihan yaitu :

1. Simulasi relatif mudah dan fleksibel

2. Perkembangan akhir dalam dunia software memungkinkan beberapa

model simulasi sangat mudah untuk dikembangkan.

3. Simulasi dapat digunakan untuk menganalisa situasi dunia nyata

yang kompleks dan luas yang tidak dapat diselesaikan oleh model

analisis kuantitatif konvensional.

4. Simulasi tidak mempengaruhi sistem dunia nyata.

5. Simulasi memungkinkan peneliti untuk mempelajari efek interaktif dari

komponen individu ataupun variabel untuk menentukan yang mana yang

penting.

6. Simulasi memungkinkan terlibatnya beberapa komplikasi yang terjadi

di dunia nyata, yang mana tidak dimungkinkan oleh model analisis

kuantitatif pada umumnya.

Render et al. (2003:604) menyatakan bahwa kekurangan utama

simulasi adalah :

1. Model simulasi yang baik untuk situasi kompleks pada umumnya

sangat mahal. Proses pembuatannya memakan waktu yang lama dan

merupakan proses yang kompleks pula.

2. Simulasi tidak menghasilkan solusi yang optimal untuk suatu

permasalahan seperti teknis analisis kuantitatif lainnya. Simulasi

merupakan pendekatan trial and error, yang memberikan solusi yang

berbeda setiap pengulangannya.

3. Manager harus membangkitkan kondisi dan batasan dengan solusi

22

yang hendak dicapai.

4. Masing-masing model simulasi bersifat unik. Solusi dan keputusan

simulasi tidak selalu dapat diaplikasikan untuk permasalahan lain.

2.8 Pengertian Simulasi Monte CarloTampubolon M. P. (2004:280-285) menyatakan Simulasi Monte Carlo

merupakan metode eksperimen dengan membuat perubahan mendasarkan

probabilitas dengan teknik sampling random. Metode Monte Carlo merupakan teknik

simulasi dengan menggunakan random yang dipilih dari elemen yang sesuai dengan

perlakuannya. Esensi simulasi Monte Carlo menurut Young Hoon Kwak dan Lisa

Ingall dalam “ Exploring Monte Carlo Simulation Applications For Project

Management” adalah sebagai teknik yang digunakan permodelan dalam mengelola

resiko proyek dan ketidakpastian sehingga dapat memberikan rekomendasi bagi

manajer proyek untuk menghitung dampak resiko itu sendiri dan mengetahui

keputusan apa yang harus diambil.

Metode Monte Carlo dapat dilakukan berdasarkan langkah – langkah sebagai berikut.

1. Menyusun distribusi probabilitas untuk tiap variabel yang dibutuhkan.

2. Menyusun distribusi probibalitas kumulatif dari setiap variabel.

3. Membuat dasar interval dari sejumlah random dari tiap variabel.

4. Generalisir jumlah random.

5. Melakukan simulasi secara berurutan, secara berlanjut, sampai diperoleh

expecter demand (diharapkan permintaan) pada waktu yang dibutuhkan.

Simulasi metode Monte Carlo selain untuk menentukan tingkat output harian,

mingguan, atau bulanan yang akan diproduksi seperti contoh penentuan

tingkat output sepeda motor yang akan diuraikan. Metode Monte Carlo juga

dapat dipergunakan untuk menentukan jumlah personalia di tiap – tiap

departemen yang berhubungan dengan proses konversi atau operasional suatu

perusahaan. Monte Carlo analisis pada umumnya lebih sering dipergunakan

untuk menetapkan kebijakan pemeliharaan mesin dan peralatan (equipment

maintenance), untuk mengatur jumlah mesin yang akan dipergunakan dalam

kapasitas operasional dan menentukan kebijakan perawatan atau perbaikan.

23

2.9 Kerangka Pemikiran

Moving

Average

Weighted

Moving

Average

Exponential

Smoothing

Exponential

Smoothing

With Trend

Linear

Regression

Naïve

Method

Gambar 2.2 Kerangka Pemikiran

PT. Artha Prima Sukses

Makmur

Forecasting

MAD dan MSE

Pengendalian Bahan Baku

Persediaan Bahan Baku

Simulasi Monte Carlo Implikasi hasil penelitian

Metode

Persediaan

(EOQ)

Safety

Stock

Reorder Point

(ROP)