ANALISIS PENGURANGAN VALUE INVENTORY KEMASAN …

ANALISIS PENGURANGAN VALUE INVENTORY

KEMASAN SEKUNDER DENGAN

MENGGUNAKAN METODE PEMESANAN

ECONOMIC ORDER QUANTITY DI PT. FARMASI

X, TBK

Oleh

Sidik Gunawan

004200900132

Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Akademik

Mencapai Gelar Strata Satu

pada Fakultas Teknik

Program Studi Teknik Industri

2016

ii

LEMBAR REKOMENDASI PEMBIMBING

Laporan skripsi ini berjudul "Analisis Pengurangan Value

Inventory Kemasan sekunder Dengan menggunakan Metode

Pemesanan Economic Order Quantity Di PT. Farmasi X,TBK”

yang disusun dan diajukan oleh Sidik Gunawan sebagai salah satu

persyaratan untuk memperoleh gelar Strata Satu (S1) pada Fakultas

Teknik telah ditinjau dan dianggap memenuhi persyaratan sebuah

skripsi. Oleh karena itu, skripsi ini dapat dijadikan rekomendasi untuk

persyaratan sidang.

CIKARANG, INDONESIA, 30 Maret 2016

Herwan Yusmira, Bsc. MET, MTech.

iii

LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS

Skripsi yang berjudul "Analisis Pengurangan Value

Inventory Kemasan sekunder Dengan menggunakan Metode

Pemesanan Economic Order Quantity Di PT. Farmasi X,TBK”

adalah hasil dari pengetahuan terbaik dan belum pernah diajukan ke

Universitas lain maupun diterbitkan baik sebagian maupun secara

keseluruhan.

Cikarang, Indonesia, 30 Maret 2016

Sidik Gunawan

iv

ANALISIS PENGURANGAN VALUE INVENTORY

KEMASAN SEKUNDER DENGAN

MENGGUNAKAN METODE PEMESANAN

ECONOMIC ORDER QUANTITY DI PT. FARMASI

X, TBK

(Studi Kasus di PT. X)

Oleh

Sidik Gunawan

NIM. 004200900132

Disetujui oleh,

Herwan Yusmira, B.Sc. MET, MTech Hery Hamdi Azwir, ST, MT

Pembimbing Skripsi 1 Pembimbing Skripsi 2

Ir. Andira, MT

Ketua Program Studi Teknik Industri

i

ABSTRAK

Perkembangan ekonomi global yang pesat. Setiap industri farmasi harus

memiliki pengendalian terencana terhadap proses produksi. Sistem pengendalian

itu dapat menunjang seluruh aktifitas produksi sehingga dapat mencapai semua

tujuan perusahaan. Sebuah sistem pengendalian juga tidak terlepas dari kenyataan

bahwa suatu organisasi melibatkan individu-individu. Aktifitas individu ini

diarahkan untuk mencapai tujuan organisasi. Dalam menunjang produksi

dibutuhkan kesiapan bahan baku untuk menunjang proses produksi, dimana

master box adalah salah satu bahan baku yang dibutuhkan dalam proses produksi.

Dalam menunjang proses produksi ini maka dilakukan persediaan master box

sebanyak 7000 dus besar perbulan, yang dalam hal ini menyebabkan kelebihan

stok pada gudang kemasan, ini disebabkan kekhawatiran kekurangan master box

pada saat proses produksi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengurangi stock

inventory yang berlebih guna memenuhi permintaan pada departement produksi

dan menjalankan target perusahaan pada divisi Gudang Kemasan. Untuk

menentukan rencana bahan baku dengan nilai optimal pengorderan pada periode

yang akan datang, maka perlu Perencanaan material master box menggunakan

metode Economic Order Quantity System (EOQ System). Setelah dilakukan

perhitungan menggunakan metode Economic Order Quantity System (EOQ

System), maka besaran pembelian bahan baku master box yang ekonomis sebesar

200 dus besar per sekali pemesanan.

Kata kunci: Pengendalian terencana, master box, Economic Order Quantity, stock

inventory, proses produksi, interval pemesanan.

ii

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Alloh SWT, yang telah

memberikan rahmat, hidayah dan karunia-Nya hingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi dengan judul “ANALISIS PENGURANGAN VALUE

INVENTORY KEMASAN SEKUNDER DENGAN MENGGUNAKAN

METODE PEMESANAN ECONOMIC ORDER QUANTITY DI PT.

FARMASI X, TBK”. Penulisan skripsi ini dilakukan dalam rangka memenuhi

salah satu syarat dalam mencapai gelar Sarjana Teknik pada Departemen Teknik

Industri Fakultas Teknik President University.

Penulis sangat menyadari bahwa tanpa dukungan, bantuan dan bimbingan

dari berbagai pihak, sejak masa perkuliahan hingga proses penyusunan skripsi,

sulit bagi penulis untuk menyelesaikan skripsi ini. Maka dari itu, penulis ingin

menyampaikan rasa terimakasih yang sangat mendalam kepada:

1. Ibu Anne Prima Heryanti Sebagai Manager Departemen Quality Assurance.

2. Ibu Rosa Lusia Wahyuni Sebagai Supervisor Departemen Kalibrasi dan

Validasi Quality Assurance, sebagai pembimbing dalam pembuatan laporan

ini.

3. Bapak Herwan Yusmira dan Bapak Hery Hamdi Azwir Sebagai dosen

pembimbing.

4. Seluruh karyawan perusahaan yang telah memberikan dukungannya.

5. Orang tua dan teman – teman Industrial Engineering angkatan 2009, yang

telah memberikan dukungannya.

Penulis berharap semoga laporan ini bisa memberikan manfaat positif dan

informasi yang baik untuk PT. Farmasi X maupun President University,

khususnya untuk mahasiswa yang akan menyelesaikan program perkuliahannya.

Cikarang, 30 Maret 2016

Penulis

iii

DAFTAR ISI

LEMBAR REKOMENDASI PEMBIMBING ...... Error! Bookmark not defined.

LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS ..................................................... vi

ABSTRAK... ............................................................................................................ v

KATA PENGANTAR ............................................................................................ ii

DAFTAR ISI .......................................................................................................... iii

DAFTAR TABEL .................................................................................................... v

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. vi

DAFTAR ISTILAH .............................................................................................. vii

BAB I PENDAHULUAN ........................................................................................ 1

1.1 Latar Belakang Masalah ..................................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah .............................................................................................. 2

1.3 Tujuan Penelitian ............................................................................................... 2

1.4 Manfaat Penelitian ............................................................................................. 3

1.5 Batasan Penelitian .............................................................................................. 3

1.6 Asumsi.... ........................................................................................................... 3

1.7 Sistematika Penulisan ........................................................................................ 4

BAB II LANDASAN TEORI .................................................................................. 4

2.1 Logistik.. ............................................................................................................ 5

2.2 Persediaan .......................................................................................................... 8

2.2.1 Pengertian Persediaan .............................................................................. 8

2.2.2 Bentuk Sistem Persediaan ........................................................................ 9

2.2.3 Fungsi Persediaan .................................................................................. 11

2.2.4 Jenis – Jenis Persediaan ........................................................................ 12

2.2.5 Pengawasan Persediaan .......................................................................... 15

2.2.6 Pengendalian Persediaan ......................................................................... 17

2.3 Sistem Tarik dan Sistem Dorong ..................................................................... 19

2.4 Pengendalian Persediaan Secara Deterministik ............................................... 21

2.5 Safety stock ....................................................................................................... 26

2.6 Pengertian Peramalan ....................................................................................... 26

2.6.1 Syarat – syarat Peramalan Operasi ......................................................... 27

iv

2.6.2 Metode Peramalan .................................................................................. 27

2.6.3 Jenis Peramalan ...................................................................................... 29

2.6.4 Prosedur Peramalan ................................................................................ 30

2.6.5 Karakteristik peramalan ......................................................................... 31

2.6.5.1 Karakteristik Constant ............................................................. 31

2.6.5.2 Karakteristik Trend .................................................................. 33

2.6.6 Kriteria Performance Peramalan ............................................................ 34

2.6.6.1 Mean Square Error (MSE) ...................................................... 34

2.6.6.2 Standard Error of Estimated (SEE) ......................................... 34

2.6.6.3 Precentage Error (PE) ............................................................. 34

2.6.6.4 Mean Absolute Deviation (MAD) ............................................ 34

BAB III METODOLOGI PENELITIAN............................................................... 35

3.1 Kerangka penelitian ......................................................................................... 36

3.2 Pengamatan Awal............................................................................................. 36

3.3 Identifikasi Masalah ......................................................................................... 36

3.4 Landasan Teori ................................................................................................. 36

3.5 Teknik Pengumpulan Data ............................................................................... 36

3.6 Teknik Analisis Data ........................................................................................ 38

3.7 Simpulan dan Saran.......................................................................................... 38

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ....................................... 39

4.1 Data Awal Penelitian........................................................................................ 39

4.1.1 Karakteristik Constant ........................................................................... 41

4.1.2 Karakteristik Trend ................................................................................ 47

4.1.3 Pemilihan Metode Peramalan ................................................................ 53

4.2 Perhitungan safety stock .................................................................................. 56

4.3 Perhitungan EOQ ............................................................................................. 59

4.4 Pembahasan ...................................................................................................... 55

BAB V SIMPULAN DAN SARAN ..................................................................... 65

5.1 Simpulan .......................................................................................................... 65

5.2 Saran....... .......................................................................................................... 65

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................ 66

LAMPIRAN. .......................................................................................................... 67

v

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Rentang waktu dan peramalan ......................................................... 28

Tabel 4.1 Jumlah Pemesanan MB Promag Periode 2014 ................................. 40

Tabel 4.2 Peramalan menggunakan single moving average ......................... ....42

Tabel 4.3 Koefisien bobot WMA ..................................................................... 43

Tabel 4.4 Peramalan menggunakan WMA ....................................................... 44

Tabel 4.5 Peramalan menggunakan single exponential smoothing .................. 46

Tabel 4.6 Peramalan menggunakan double moving average ............................ 49

Tabel 4.7 Peramalan menggunakan double exponential smoothing browns ... 53

Tabel 4.8 Peramalan menggunakan regression analysis pola linier ............... 54

Tabel 4.9 Perbandingan nilai kesalahan peramalan dengan means absolute

deviation ............................................................................................ 54

Tabel 4.10 Perbandingan nilai kesalahan peramalan dengan means square error54

Tabel 4.11 Perbandingan pemesanan master box periode berikutnya berdasarkan

metode single exponential smoothing ............................................... 55

Tabel 4.12 Tabel kurva normal ........................................................................... 57

Tabel 4.13 Permintaan master box promag ........................................................ 58

Tabel 4.14 Perbandingan pemesanan berdasarkan kebutuhan produksi dan stock

di gudang kemasan ........................................................................... 62

Tabel 4.15 Jumlah kebutuhan master box periode berikutnya .......................... 62

vi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Pengaruh sistem persediaan ............................................................... 9

Gambar 2.2 Sistem berjenjang dalam persediaan ................................................. 10

Gambar 2.3 Perbandingan sistem dorong dan sistem tarik ................................... 20

Gambar 2.4 Total biaya persediaan ...................................................................... 24

Gambar 2.5 Titik pemesanan ulang dan tenggang waktu ..................................... 25

Gambar 3.1 Kerangka penelitian .......................................................................... 35

Gambar 4.1 Flow chart permintaan sampel MB ke gudang kemasan .................. 39

Gambar 4.2 Grafik jumlah pemesanan master box sebelum dan setelah pemesanan

berdasarkan peramalan ..................................................................... 56

Gambar 4.3 Grafik titik pemesanan ulang dengan tenggang waktu ..................... 61

Gambar 4.4 Grafik jumlah pemesanan sebelum dilakukan EOQ sistem .............. 63

Gambar 4.5 Grafik pemesanan master box sesuai permintaan produksi .............. 63

Gambar 4.6 Grafik jumlah pemesanan sebelum dan setelah dilakukan metode

EOQ..................................................................................................64

1

DAFTAR ISTILAH

1. QA: Quality Assurance, merupakan salah satu departement dalam suatu

organisasi perusahaan yang berfungsi menjamin mutu dari suatu proses dan mutu

dari produk.

2. MRO: Maintenance/repair/ operating, suatu kegiatan dalam rangka

merawat, memperbaiki dan proses pada suatu sistem produksi yang menghasilkan

suatu produk.

3. EOQ: Economic Order Quantity, salah satu teknik pengendalian yang

paling bagus, tangguh dan paling dikenal secara luas.

4. PPIC: Production Planning In Control, merupakan salah satu departement

dalam suatu organisasi perusahaan yang berfungsi merencanakan dan

mengendalikan rangkaian proses produksi agar berjalan sesuai dengan rencana

yang sudah ditetapkan serta mengendalikan jumlah inventory agar sesuai dengan

kebutuhan yang ada.

5. MB: Master box, suatu kemasan sekunder yang berfungsi sebagai tempat

dari suatu produk.

6. PM: Packaging Material, bagian terluar yang membungkus suatu produk

dengan tujuan untuk melindungi produk dari cuaca, guncangan, dan benturan-

benturan terhadap benda lain.

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perkembangan dunia industri pada saat ini mengakibatkan persaingan yang

sangat ketat khususnya industri farmasi. Biaya produksi cenderung meningkat dari

tahun ke tahun, sementara komitmen untuk tetap menjamin kualitas produk harus

tetap dipertahankan, maka perlu suatu upaya untuk terus melakukan perbaikan

berkelanjutan. Untuk menghasilkan produk obat yang berkualitas, aman, dan

berkhasiat, industri farmasi di Indonesia perlu menerapkan pengendalian

menyeluruh untuk menjamin bahwa konsumen menerima produk obat tersebut

sesuai dengan yang diharapkan.

Industri farmasi merupakan sarana pelayanan kesehatan yang posisinya

berada di hulu dalam rantai kegiatan pelayanan kesehatan masyarakat. Industri

farmasi berfungsi melakukan kegiatan produksi guna menyediakan kebutuhan

obat bagi masyarakat. Dalam rangka memenuhi tuntutan dan kebutuhan

konsumen akan obat dan untuk bertahan dalam persaingan pasar dalam memenuhi

kebutuhan konsumen, PT. Farmasi X, Tbk berusaha untuk menyesuaikan diri

dengan kebutuhan pasar.

Salah satu upaya yang dilakukan perusahaan adalah menerapkan sistem

manajemen persediaan bahan kemas sebagai antisipasi terhadap beberapa faktor

yang menjadi penghambat proses produksi. Berdasarkan pengamatan digudang

2

kemasan terdapat stok master box berlebih untuk beberapa produk disetiap

bulannya, terutama master box promag ukuran 475x355x300 mm di stok

sebanyak 7000 dus besar, sedangkan permintaan produksi yang fluktuatif,

sehingga membutuhkan tempat untuk menyimpan master box tersebut. Dengan

stok yang berlebih ini menimbulkan biaya berlebih untuk penyimpanan stok

tersebut.

1.2 Rumusan Masalah

1. Bagaimana menentukan value stock inventory yang ideal dengan metode

EOQ agar sesuai dengan permintaan dus besar dari bagian produksi?

2. Bagaimana menentukan safety stock dus besar yang sesuai dengan

kebutuhan produksi?

1.3 Tujuan Penelitian

Adapun maksud dari penelitian ini sebagai berikut:

1. Untuk mengurangi stock inventory yang berlebih dengan metode Economic

Order Quantity guna memenuhi permintaan pada departement produksi dan

menjalankan target perusahaan pada divisi Gudang Kemasan.

2. Untuk menentukan besarnya stok minimum dan besarnya pemesanan master

box berdasarkan Metode Pemesanan yang ekonomis atau EOQ (Economic

Order Quantity).

3

1.4 Batasan Penelitian

1. Penelitian hanya dilakukan di seksi Gudang Kemasan.

2. Penelitian hanya dilakukan untuk kemasan sekunder produk MB

PROMAG/475 X 355 X 300 MM.

3. Data-data yang digunakan pada periode tahun 2014 selama 12 bulan.

1.5 Asumsi

Pada penelitian ini diasumsikan pemesanan yang dilakukan dengan

metode pemesanan yang ekonomis atau EOQ (Economic Order Quantity) secara

deterministik.

1.6 Sistematika Penulisan

BAB I Pendahuluan, berisi:

Latar belakang, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat

penelitian, batasan penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB II Landasan Teori, berisi:

Teori penunjang yang berisi cara-cara untuk menyelesaikan

penelitian tersebut.

BAB III Metodologi Penelitian, berisi:

Kerangka penelitian, pengamatan awal, identifikasi masalah,

landasan teori, teknik pengumpulan data, teknik analisis data

dan simpulan dan saran.

BAB IV Data dan Analisis, berisi:

4

Data penelitian, rancangan metode penelitian, variabel

penelitian, objek penelitian, pengumpulan data, analisis data

dan pembahasan.

BAB V Simpulan dan saran, berisi:

Simpulan dari penelitian yang dilakukan dan saran terhadap

penelitian yang dilakukan.

Uraian diatas merupakan gambaran dilakukannya penelitian ini, dan teori

yang mendukung dalam penelitian ini akan diuraikan pada bab selanjutnya.

1

BAB II

LANDASAN TEORI

Dalam memecahkan dan mengintegrasikan masalah pada penulisan tugas

akhir ini, maka perlu diuraikan terlebih dahulu dasar-dasar teori yang

berhubungan dengan pokok masalah yang akan dibahas. Hal ini diperlukan

sebagai landasan dalam melakukan langkah-langkah pemecahan masalah.

2.1 Logistik

Logistik yang merupakan bagian dari suatu ilmu pengetahuan atau seni

serta proses yang menguraikan tentang perencanaan dan penentuan pemenuhan

dari kebutuhan pengadaan, penyimpanan bahan dan alat-alat. Dalam pelaksanaan

pembangunan, pengelolaan logistik merupakan salah satu unsur penunjang utama

daripada sistem administrasi lainnya. (Aditama, 2002)

Kegiatan logistik secara garis besar memiliki tiga tujuan. Salah satu

tujuannya adalah tujuan operasional yang bermaksud agar tersedia barang, serta

bahan dalam jumlah yang tepat dan mutu yang sesuai. Setelah itu ada juga tujuan

keuangan yang bermaksud bahwa segala upaya dari tujuan operasional dapat

dilakukan dengan biaya yang rendah dan disesuaikan. Sementara itu, tujuan

pengamanan bermaksud agar ketersediaan barang tidak terganggu oleh hal-hal

seperti kerusakan, dan penggunaan yang tidak semestinya. (Aditama, 2002)

Aditama (2002), menyatakan bahwa tugas dan kegiatan logistik meliputi

antara lain mengadakan pembelian, inventory dan stock control, penyimpanan

2

serta terkait dengan kegiatan pengembangan, produksi dan operasional, keuangan,

akuntansi manajemen, penjualan dan distribusi serta informasi.

Menurut Subagya, fungsi-fungsi manajemen logistik merupakan suatu

proses yang terdiri dari:

a. Fungsi Perencanaan dan Penentuan Kebutuhan

Fungsi perencanaan mencakup aktifitas dalam menetapkan sasaran-

sasaran, pedoman, pengukuran penyelenggaraan bidang logistik.

Penentuan kebutuhan merupakan perincian dari fungsi perencanaan,

bila perlu semua faktor yang mempengaruhi penentuan kebutuhan harus

diperhitungkan.

b. Fungsi Penganggaran

Fungsi ini merupakan usaha-usaha untuk merumuskan perincian

penentuan kebutuhan dalam suatu skala standar yakni skala mata uang

dan jumlah biaya dengan memperhatikan pengarahan dan pembatasan

yang berlaku terhadapnya.

c. Fungsi Pengadaan

Fungsi ini merupakan usaha dan kegiatan untuk memenuhi kebutuhan

operasional yang telah digariskan dalam fungsi perencanaan dan

penentuan kepada instansi-instansi pelaksana.

d. Fungsi Penyimpanan dan Penyaluran

Fungsi ini merupakan penerimaan, penyimpanan dan penyaluran

perlengkapan yang telah diadakan melalui fungsi-fungsi terdahulu

untuk kemudian disalurkan kepada instansi-instansi pelaksana.

3

e. Fungsi Pemeliharaan

Fungsi Pemeliharaan adalah usaha atau proses kegiatan untuk

mempertahankan kondisi teknis, daya guna dan daya hasil barang

inventaris.

f. Fungsi Penghapusan

Fungsi ini adalah berupa kegiatan dan usaha pembebasan barang dari

pertanggungjawaban yang berlaku. Dengan perkataan lain, fungsi

penghapusan adalah usaha untuk menghapus kekayaan karena

kerusakan yang tidak dapat diperbaiki lagi, dinyatakan sudah tua dari

segi ekonomis maupun teknis, kelebihan, hilang, susut dan karena hal-

lain lain menurut peraturan perundang-undangan yang berlaku.

g. Fungsi Pengendalian

Fungsi ini merupakan fungsi inti dari pengelolaan perlengkapan yang

meliputi usaha untuk memonitor dan mengamankan keseluruhan

pengelola logistik.

Dalam fungsi ini di antaranya terdapat kegiatan pengendalian persediaan

(inventory control) dan expediting yang merupakan unsur-unsur utamanya.

Menurut Assauri (2004), Persediaan merupakan suatu aktiva yang meliputi

barang-barang milik perusahaan dengan maksud untuk dijual dalam suatu

periode usaha yang masih dalam proses produksi. Para manajer operasi di

seluruh dunia telah mengetahui bahwa manajemen persediaan yang baik sangat

penting. Pada sisi yang lain, produksi dapat terhenti dan pelanggan menjadi

tidak terlayani ketika pesanannya tidak tersedia. Oleh karena itu,perusahaan

4

harus dapat mengatur keseimbangan antara iinvestasi persediaan dan layanan

pelanggan. Anda tidak akan pernah mencapai strategi biaya rincian tanpa

manajemen persediaan yang baik.

Semua organisasi memiliki beberapa bentuk perencanaan dan sistem

kontrol persediaan. Sebuah bank memiliki metode-metode untuk mengendalikan

persediaan uang tunai. Sebuah rumah sakit mempunyai metode untuk mengontrol

persediaan darah dan obat-obatan. Instansi pemerintahan, sekolah, dan tentu saja

hamper semua pabrik serta organisasi memiliki keterkaitan dengan perencanaan

dan kontrol persediaan.

Pada kasus produk fisik, organisasi harus menentukan apakah akan

memproduksi barang-barang atau membelinya. Setelah keputusan ini dibuat,

maka organisasi dapat segera melakukan aktifitas selanjutnya untuk menjaga

keefektifan produksi dan menentukan berapa persediaan yang harus dipenuhi.

Persediaan adalah setiap sumber daya yang disimpan (stored resource) yang

digunakan untuk memuaskan kebutuhan pelanggan pada saat ini atau masa depan.

2.2 Persediaan

2.2.1 Pengertian Persediaan

Persediaan (inventory), didalam perusahaan dibagian produksi, dapat

diartikan sebagai segala sesuatu yang menunggu untuk dipergunakan. (idle

resource). Sumber daya menganggur ini belum digunakan karena menunggu

proses lebih lanjut.Yang dimaksud proses selanjutnya disini dapat berupa kegiatan

produksi seperti dijumpai pada suatu perusahaan. Keberadaan persediaan atau

sumber daya menganggur ini dalam suatu sistem mempunyai tujuan tertentu.

5

Dengan adanya persediaan atau inventory dapat menimbulkan biaya-biaya

tambahan dalam proses produksi, selain biaya dengan adanya persediaan yang

berlebih bisa mengakibatkan kerusakan sebelum digunakan.

2.2.2 Bentuk Sistem Persediaan

Secara umum suatu sistem persediaan diklasifikasikan menjadi:

1. Sistem Sederhana

Sistem sederhana yaitu sistem persediaan yang berdasarkan atas input dan output.

(Sumber : Ishak, 2010. Hal 160)

Gambar 2.1 Pengaruh sistem persediaan.

Gambar 2.1 menunjukan sistem persediaan yang dipengaruhi oleh proses

input dan proses output. p(t) adalah rata rata material atau bahan yang masuk

kedalam sistem persediaan t. sedangkan w(t) adalah rata rata suatu material atau

bahan keluar dari sistem persediaan.Output w(t) dipengaruhi oleh permintaan atau

kebutuhan terhadap material atau bahan, dengan rata rata D(t),yang berasal dari

pihak luar perusahaan dan berada di luar wewenang perusahaan.

Walaupun terkadang kita dapat mempengaruhi permintaan dengan

kebijaksanaan harga dan iklan, atau kebutuhan akan suatu bahan dapat

dikendalikan melalui proses produksi yang dapat dijalankan, D(t) dapat dianggap

6

sebagai variable yang berada di luar wewenang perusahaan, rata rata output w(t)

akan sama dengan rata rata permintaan d(t), kecuali jika permintaan mengalami

kekurangan,dengan kata lain d(t) lebih besar dari pada p(t),atau yg disebut juga

sebagai kondisi “out of stock” dan “stockout”.

Kekurangan yang timbul dapat dipenuhi dengan rush order tentu tidak

dapat diprediksi waktu dan jumlahnya. Karena itu,rush order tentu harus

dilakukan kepada supplier yang memiliki sistem dengan tingkat responsif

tinggi.Tingkat responsif yang tinggi didukung oleh sistem yang fleksibel,yang

mampu mengubah volume dan waktu dari output yang dihasilkan.

Proses input merupakan bagian dari sistem persediaan yang dapat di

kontrol perusahaan melalui kebijaksanaan kapan dan berapa banyak pemesananan

perlu dilakukan. Walaupun demikian,keterlambat-keterlambatan pemenuhan

pemenuhan pemesanan dari pemasok bisa saja terjadi, sehingga rata-rata input

aktual (P(t)), akan berdeviasi atau berbeda dari harapan perusahaan.

2. Sistem Berjenjang (Multi Echelon Inventory System)

Ada beberapa fasilitas persediaan yang saling berkaitan


Gambar 2.2 Sistem berjenjang dalam persediaan.

7

2.2.3 Fungsi Persediaan

Fungsi utama persediaan yaitu sebagai penyangga, penghubung antar

proses produksi dan distribusi untuk memperoleh efisiensi. Fungsi lain persediaan

yaitu sebagai penyeimbang harga terhadap naik turunnya permintaan. Lebih

jelasnya, persediaan dapat diklasifikasikan berdasarkan fungsinya sebagai berikut:

A. Persediaan dalam lot size

B. Persediaan cadangan

C. Persediaan antisipasi

D. Persediaan pipeline

Persediaan juga mempunyai beberapa fungsi lain seperti:

1. Untuk mengantisipasi fluktuasi permintaan.

2. Untuk menyeimbangkan permintaan produksi selama musim permintaan

yang tinggi dan musim permintaan yang rendah.

3. Untuk memisahkan sistem operasi dan distribusi.

4. Untuk mengurangi stock out.

5. Pengiriman yang terlambat dan kenaikan permintaan yang tidak

diperkirakan dapat meningkatkan stok out, oleh karena itu harus adanya

safety stock.

6. Untuk melancarkan operasi produksi dan distribusi.

8

2.2.4 Jenis – jenis persediaan

Pada umumnya persediaan dalam perusahaan industri atau pabrik

dikategorikan menjadi lima tipe dasar, yaitu:

1. Persediaan bahan baku

Persediaan bahan baku (raw material inventory) dibeli tetapi tidak

dilakukan proses. Persediaan ini digunakan untuk men-decouple

(memisahkan) para pemasok dari proses produksi. Maka pendekatan yang

lebih disukai adalah menghapuskan keragaman mutu, kualitas atau waktu

pengiriman pemasok sehingga pemisahaan tidak lagi diperlukan.

2. Persediaan barang setengah jadi (working in proses-WIP inventory)

Persediaan barang setengan jadi adalah bahan baku atau komponen yang

mengalami beberapa perubahan tetapi belum selesai. Adanya WIP

disebabkan oleh waktu yang dibutuhkan untuk membuat sebuah produk

(siklus waktu/cycle time). Mengurangi siklus waktu berarti mengurangi

persediaan, sering kali tugas ini mudah dilakukan. Dalam sebagian besar

waktu yang digunakan sebuah produk ketika sedang dibuat sebenarnya

produk tersebut tidak mengalami apapun.

3. Persediaan pemeliharaan / perbaikan / operasi (maintenance/repair/

operating)

Yang diperlukan untuk menjaga agar permesinan dan proses produksi

tetap produktif. Maintenance/repair/ operating (MRO) tetap ada karena

kebutuhan dan waktu pemeliharaan dan perbaikan beberapa peralatan tidak

diketahui. Meskipun permintaan persediaan MRO sering menjadi sebuah

9

fungsi jadwal pemeliharaan, maka permintaan MRO lain yang tidak

dijadwalkan harus diantisipasi.

4. Persediaan barang jadi (finished goods inventory)

Persediaan barang jadi adalah produk yang sudah selesai dan menunggu

pengiriman. Barang jadi bisa disimpan, karena permintaan pelanggan di

masa yang akan datang.

5. Persediaan distribusi

Secara spesifik jenis – jenis persediaan dapat diklasifikasikan sebagai berikut:

1. Batch Stock

Batch stock yaitu persediaan yang diadakan karena kita membeli atau

membuat bahan-bahan dalam jumlah yang lebih besar daripada jumlah

yang dibutuhkan pada saat itu. Keuntungan yang diperoleh dari adanya

batch stock ialah:

a. Memperoleh potongan harga pada harga pembelian

b. Memperoleh efisiensi produksi

c. Adanya penghematan di dalam biaya angkutan

2. Fluctuation Stock

Persediaan yang diadakan untuk menghadapi fluktuasi permintaan

konsumen yang tidak dapat diramalkan. Bila terdapat fluktuasi permintaan

yang sangat besar maka persediaan ini dibutuhkan sangat besar pula untuk

menjaga kemungkinan naik turunnya permintaan tersebut.

10

3. Anticipation Stock

Persediaan yang diadakan untuk menghadapi fluktuasi permintaan yang

dapat diramalkan, berdasarkan pola musiman yang terdapat dalam satu

tahun dan untuk menghadapi penggunaan atau penjualan yang meningkat.

Sedangkan biaya-biaya yang timbul dari adanya persediaan adalah (Assauri

2004):

1. Biaya Pemesanan (Ordering Costs)

Biaya pemesanan adalah biaya yang dikeluarkan berkenaan dengan

pemesanan barang-barang dari penjual, sejak dari pesanan dibuat dan

dikirim ke penjual sampai barang tersebut dikirim dan diserahkan serta

diinspeksi di gudang. Jadi biaya ini berhubungan dengan pesanan tetapi

sifatnya agak konstan, dimana besarnya biaya yang dikeluarkan tidak

tergantung pada besarnya atau banyaknya barang yang dipesan. Yang

termasuk dalam biaya pemesanan ialah semua biaya yang dikeluarkan

dalam rangka mengadakan pemesanan bahan tersebut, di antaranya:

a. Biaya administrasi pembelian dan penempatan order

b. Biaya pengangkutan dan bongkar muat

c. Biaya penerimaan dan biaya pemeriksaan.

2. Biaya Penyimpanan (Holding Cost)

Biaya penyimpanan adalah biaya-biaya yang diperlukan berkenaan dengan

adanya persediaan yang meliputi seluruh pengeluaran yang dikeluarkan

perusahaan sebagai akibat adanya jumlah persediaan. Yang termasuk

dalam biaya ini ialah semua biaya yang timbul karena barang disimpan

yaitu biaya pergudangan yang terdiri dari:

11

a. Biaya sewa gudang

b. Upah dan gaji tenaga pengawas dan pelaksana pergudangan

c. Biaya peralatan material dan yang lainnya

3. Biaya Kekurangan Persediaan (Out of Stock Costs)

Biaya kekurangan persediaan adalah biaya yang timbul sebagai akibat

terjadinya persediaan yang lebih kecil daripada jumlah yang diperlukan

seperti kerugian atau biaya-biaya tambahan yang diperlukan karena

seorang pelanggan meminta atau memesan suatu barang sedangkan barang

atau bahan yang dibutuhkan tidak tersedia. Selain itu juga dapat

merupakan biaya-biaya yang timbul akibat pengiriman kembali pesanan

tersebut.

4. Biaya-biaya yang berhubungan dengan kapasitas (Capacity Associated

Costs)

Biaya-biaya yang berhubungan dengan kapasitas adalah biaya-biaya terdiri

atas biaya kerja lembur, biaya latihan, dan biaya pengangguran (idle time

stock). Biaya-biaya ini terjadi karena adanya penambahan atau

pengurangan kapasitas atau bila terlalu banyak atau terlalu sedikitnya

kapasitas yang digunakan pada suatu waktu tertentu.

2.2.5 Pengawasan Persediaan

Setiap perusahaan haruslah dapat mempertahankan suatu jumlah

persediaan yang optimum yang dapat menjamin kebutuhan bagi kelancaran

kegiatan perusahaan dalam jumlah dan mutu yang tepat serta dengan biaya yang

serendah-rendahnya. Persediaan yang terlalu berlebihan akan merugikan

12

perusahaan karena ini berarti lebih banyak uang atau modal yang tertanam dan

biaya yang ditimbulkan dengan adanya persediaan tersebut. Sebaliknya suatu

persediaan yang terlalu kecil akan merugikan perusahaan karena kelancaran dari

kegiatan produksi dan distribusi terganggu. Untuk dapat mengatur tersedianya

suatu tingkat persediaan yang optimum yang dapat memenuhi kebutuhan bahan-

bahan dalam jumlah, mutu dan pada waktu yang tepat serta jumlah biaya yang

rendah seperti yang diharapkan, maka diperlukan suatu sistem pengawasan

persediaan yang harus memenuhi persyaratan-persyaratan berikut (Assauri,

2004):

a. Terdapatnya gudang yang cukup luas dan teratur dengan pengaturan

tempat bahan/barang yang tetap dan identifikasi bahan/barang

tertentu.

b. Sentralisasi kekuasaan dan tanggung jawab pada satu orang yang

dapat dipercaya.

c. Suatu sistem pencatatan dan pemeriksaan atas penerimaan

bahan/barang.

d. Pengawasan mutlak atas pengeluaran barang.

e. Pencatatan yang cukup teliti yang menunjukkan jumlah yang dipesan,

yang dikeluarkan dan yang tersedia dalam gudang.

f. Pemeriksaan fisik barang yang ada dalam persediaan secara langsung.

g. Perencanaan untuk menggantikan barang yang telah dikeluarkan,

barang yang telah lama dalam gudang dan barang yang sudah usang

dan ketinggalan zaman.

13

h. Pengecekan untuk menjamin dapat efektifnya kegiatan rutin. Jadi

kegiatan pengawasan persediaan meliputi perencanaan persediaan,

penjadwalan untuk pemesanan, pengaturan penyimpanan dan yang

lainnya.

Adapun fungsi utama dari suatu pengawasan persediaan yang efektif

adalah:

a. Memperoleh barang, yaitu menetapkan prosedur untuk memperoleh

suatu suplai yang cukup dari barang yang dibutuhkan baik kuantitas

maupun kualitas.

b. Menyimpan dan memelihara dan melindungi barang yang telah

dimasukkan ke dalam persediaan.

c. Pengeluaran barang, yaitu menetapkan suatu pengaturan atas

pengeluaran dan penyampaian barang dengan tepat pada saat serta

tempat di mana dibutuhkan.

d. Meminimalisasi investasi dalam bentuk barang (mempertahankan

persediaan dalam jumlah yang optimum setiap waktu).

2.2.6 Pengendalian Persediaan

Menurut Subagya, pengendalian merupakan fungsi yang mengatur dan

mengarahkan cara pelaksanaan dari suatu rencana baik dengan pengaturan

dalam bentuk tata laksana yaitu: manual, standar, kriteria, ataupun prosedur

melalui tindakan untuk memungkinkan optimasi dalam penyelenggaraan suatu

program oleh unsur dan unit terkait. Fungsi pengendalian mengandung kegiatan:

a. Inventarisasi, menyangkut kegiatan-kegiatan dalam perolehan data

logistik.

14

b. Pengawasan, menyangkut kegiatan-kegiatan untuk menetapkan ada

tidaknya deviasi-deviasi penyelenggaraan dari rencana-rencana

logistik.

c. Evaluasi, menyangkut kegiatan-kegiatan memonitor, menilai dan

membentuk data-data logistik yang diperlukan hingga merupakan

informasi bagi fungsi logistik lainnya.

Untuk itu, agar fungsi pengendalian dapat dilaksanakan dengan baik

diperlukan sarana-sarana yang sesuai dengan perkembangan yang meliputi:

1. Struktur organisasi.

Agar dapat melaksanakan pengendalian seefektif mungkin, suatu

organisasi harus mempunyai struktur organisasi agar dapat

mengetahui dengan jelas ruang lingkup, tugas pokok, wewenang dan

tanggung jawabnya.

2. Sistem dan prosedur

Landasan peraturan merupakan dasar utama pengendalian. Untuk itu

system merupakan alat bantu yang flexible dalam memperlancar

penyelesaian. Sistem informasi yang kontinyu dengan pemberitaan

bahan yang lengkap, dapat dipercaya dan mutakhir dapat lebih

membantu pengendalian yang efektif, efisien dan produktif.

3. Petugas

Personil yang disiplin, cakap dan terampil sangat meringankan beban

pengendalian. Dengan demikian peningkatan akan kecerdasan,

ketrampilan dan mental para karyawan perlu diperhatikan.

15

4. Peralatan

Peralatan yang dimaksud tidak selalu harus berwujud barang fisik

seperti alat-alat bantu tapi bisa merupakan suatu buku petunjuk,

standar ataupun pedoman yang merupakan sarana dalam

memperlancar suatu sistem.

2.3 Sistem Tarik dan Sistem Dorong

Di berbagai negara di seluruh dunia banyak orang yang mempelajari

sistem produksi yang selalu dan akan terus berkembang sesuai dengan kebutuhan

industri dan manufaktur. Ciri sistem produksi adalah suatu rangkaian dari banyak

langkah dan proses yang melibatkan seluruh sumber yang ada dengan

menggunakan sistem dorong (push sistem) dan sistem tarik (pull sistem).

Dalam sistem dorong,yang yang merupakan sistem umum digunakan oleh

industri manufaktur perpindahan material dan pembuatan produk dilakukan

dengan cara mendorong material dari satu proses ke proses berkutnya tanpa

mempertimbangkan bagaimana yang akan terjadi dalam proses paling akhir.

Sekali beroperasi, maka pekerjaan akan mengalir terus dari satu proses ke proses

berikutnya tanpa mempertimbangkan bagaimana dan apa yang akan terjadi pada

proses paling akhir. Aktivitas ini akan berlangsung terus menerus meskipun

proses-proses sesudah (subsequent process) tidak menkonsumsi jumlah material

pada tingkat yang sama dengan material yang didorong dari proses sebelum

(preceding process).

Sistem tarik adalah suatu sistem pengendalian produksi di mana proses

paling akhir dijadikan sebagai titik awal produksi. Dengan demikian rencana

16

produksi yang dikehendaki, dengan jumlah dan tanggal yang telah

ditentukan,diberikan kepada proses paling akhir. Dalam sistem tarik,proses

sesudah akan meminta dan menarik material dari proses sebelum dengan

berdasarkan pada kebutuhan aktual dari proses sesudah. Dalam hal ini proses

sebelum tidak boleh memproduksi dan mendorong atau memberikan komponen

kepada proses sesudah sebelum ada permintaan dari proses sesudah dengan cara

ini rencana proses produksi akan berjalan dari departeme produksi akhir ke

departeme produksi paling awal.

Dalam sistem tarik jumlah persediaan diusahakan sekecil mungkin dan

biasanya disimpan dalam lot yang berukuran standar dengan membatasi jumlah

dari lot tersebut.

Perbedaan antara sistem dorong dan sistem tarik dalam hal aliran material dan

penyusunan jadwal produksi dapat dilihat pada gambar 2.3


Gambar 2.3 Perbandingan sistem dorong dan sistem tarik.

17

Dari gambar 2.3 diketahui bahwa sistem dorong merupakan proses beraliran

tunggal (single flow process),dimana aliran jadwal yang disusun dan aliran

material dalam proses berada pada arah yang sama. Sedangkan sistem tarik

merupakan proses beraliran ganda (double flow process),dimana aliran material

berada pada arah yang berbeda dengan aliran jadwal yang disusun.dalam hal

ini,sistem kanban digunakan untuk mengkomunikasikan jadwal yang disusun

tersebut dari satu workcenter ke workcenter lain.Perbedaan yang lebih spesifik

antara sistem dorong dan sistem tarik adalah dimana sistem dorong

mengendalikan hasil produksi (output) Dengan mengendalikan pekerjaan yang

dilakukan berdasarkan “pesanan yang diperkirakan “,kemudian mengukur tingkat

persediaan work in process(WIP). Sedangkan sistem tarik mengendalikan WIP

dengan cara mengendalikan lantai produksi baru kemudian mengukur tingkat

persediaan WIP.

2.4 Pengendalian Persediaan Secara Deterministik

Untuk menentukan kebijaksanaan persediaan yang optimum dibuthkan

informasi mengenai parameter-parameter berikut:

1. Perkiraan kebutuhan

2. Biaya-biaya persediaan

3. Lead time

Dalam model perdiaan deterministik parameter-parameter yang

berpengaruh terhadap sistem persediaan dapat diketahui dengan pasti.

Rata-rata kebutuhan dan biaya-biaya persediaan diasumsi diketahui

18

dengan pasti. Lamanya lead time juga diasumsikan selalu tetap.karena

semua parameter bersifat deterministik maka tidak dimungkinkan adanya

kekurangan persediaan. Dalam dunia nyata, akan sangat jarang

ditemukan situasi dimana seluruh parameter dapat diketahui dengan

pasti. Karena itu, akan lebih masuk akal jika digunakan model-model

probabilistik yang mempertimbangkan ketidakpastian pada parameter-

parameternya. Namun, model deterministik terkadang merupakan

pendekatan yang sangat baik, atau paling tidak merupakan langkah awal

yang baik untuk menggambarkan fenomena persediaan. Salah satu model

yang sangat populer didalam sistem deterministik adalah model wilson.

Model wilson ini merupakan dasar dari berbagai pengembangan metode-

metode persediaan. Berikut ini akan dijelaskan beberapa metode untuk

model persediaan deterministik.

a. Model Wilson (EOQ)

Dalam model EOQ digunakan asumsi-asumsi berikut untuk

menyederhanakan sistem persediaan yang ada (Ishak, 2010):

Permintaan (kebutuhan) diketahui dengan pasti dan konstan sepanjang

waktu.

Pemesanan kembali dilakukan ketika persediaan mencapai titik nol,

dan akan langsung terima seketika, sesuai ukuran pemesanan yang

dilakukan, sehingga tidak akan terjadi kekurangan persediaan.

Model EOQ ini mencari ukuran pemesanan yang ekonomis dengan

meminimalkan total biaya. Ada dua macam biaya yang dipertimbangkan, yaitu:

19

1. Biaya penyimpanan

Biaya penyimpanan pertahun merupakan perkaliaan antara rata-rata

persediaan pertahun dengan biaya simpan perunit pertahun. Jika rata-

rata persediaan pertahun = , dimana Q adalah ukuran pemesanan,

dan biaya simpan perunit pertahun adalah h, maka: total biaya

penyimpanan pertahun = .

2. Biaya pemesanan dan pembelian

Biaya pembelian pertahun (annual purchase cost) merupakan total

harga yang dikeluarkan untuk membeli suatu barang, yaitu perkaliaan

antara harga barang perunit (C) dengan banyaknya barang yang dibeli

sepanjang tahun, yaitu sebesar demand (D).

Total biaya pembelian pertahun = , sedangkan total biaya

pemesanan pertahun merupakan perkalian antara biaya per pemesanan

(A) dikalikan banyaknya pemesanan dalam satu tahun ( ), dimana D

adalah banyaknya kebutuhan selama satu tahun.

Total biaya pemesanan pertahun =

Sehingga,

Total biaya pertahun (TC) = biaya pembeliaan pertahun + biaya

pemesanan pertahun + biaya penyimpanan pertahun

20

TC = DC+ +

Hubungan secara umum antara biaya pembelian, biaya pemesanan,

biaya penyimpanan dan total biaya dari sistem persediaan dapat dilihat

pada gambar 2.4:


Gambar 2.4 Total biaya persediaan

Dari gambar terlihat bahwa total biaya minimum terjadi padaa saat

kurva total biaya mencapai titik terendah, dimana terlihat pula bahwa pada

saat itu biaya penyimpanan sama dengan biaya pemesanan. Dengan

perhitungan kalkulus melalui pengambilan turunan pertama dari

persamaan total biaya akan diperoleh rumusan ukuran pemesanan yang

optimum (Q*) yaitu:

TC = DC+ + (sumber: Ishak, 2010)

Dimana:

21

D = tingkat permintaan, unit pertahun

A = biaya perpemesanan

h = biaya penyimpanan perunit pertahun

Q* = ukuran pemesanan ekonomis

b. Model EOQ dengan titik pemesanan ulang (reorder point)

Pada model EOQ sebelumnya, informasi lead time belum dipertimbangkan,

sehingga diasumsikan bahwasanya pemesanan akan langsung diterima seketika,

sesuai ukuran pemesanan yang dilakukan. Tentunya asumsi ini tidak realistis

karena sesungguhnya pesanan akan diterima setelah selang waktu tertentu setelah

dilakukannya pemesanan. Pada model EOQ dengan titik pemesanan ulang

(reorder point) asumsi tersebut ditiadakan. Pemesanan harus dilakukan sebelum

tingkat persediaan menjadi nol, yaitu ketika persediaan mencapai titik pemesanan

ulang (reorder point). Secara grafis situasi ini dapat digambarkan seperti pada

gambar 2.5:


Gambar 2.5 Titik pemesanan ulang dan tenggang waktu

22

Titik pemesanan ulang dihitung dengan mengalikan tenggang waktu (L)

dengan permintaan perhari. Jika kita mengasumsikan bahwa satu tahun terdiri dari

365hari, maka permintaan perhari adalah . Jadi, rumus untuk titik pemesanan

ulang, R, adalah

Asumsi-asumsi yang digunakan dalam model EOQ klasik adalah:

Rata-rata kebutuhan diketahui dan konstan

Lamanya leadtime diketahui dan konstan

Pesanan tiba sekaligus pada satu waktu sesuai ukuran pesanan

Tidak terjadinya kekurangan persediaan

Struktur biaya tetap; biaya pesan tetap untuk tiap kali pemesanan, biaya

simpan merupakan fungsi linier berdasarkan rata-rata inventory, dan tidak

ada potongan harga untuk pembelian dalam jumlah besar.

Terdapat tempata penyimpanan, kapasitas dan biaya yang cukup untuk

mendatangkan sejumlah kuantitas pemesanan yang diinginkan.

2.5 Safety Stock

Safety stock merupakan kemampuan perusahaan untuk menciptakan

kondisi persediaan yang selalu aman atau penuh pengamanan dengan harapan

perusahaan tidak akan pernah mengalami kekurangan persediaan. Sedangkan

menurut joel G. Dan jae K.Shim safety stock adalah persediaan tambahan yang

disiapkan sebagai proteksi terhadap kemungkinan habisnya persediaan.

2.6 Pengertian Peramalan

23

Peramalan (Forecasting) adalah suatu proses untuk memperkirakan berapa

jumlah kebutuhan dimasa yang akan datang yang meliputi kebutuhan dalam

ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka

memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Peramalan tidak terlalu dibutuhkan

dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena perubahan permintaannya

relatif kecil. Tetapi peramalan akan sangat dibutuhkan bila kondisi permintaan

pasar bersifat kompleks. (EL Qodri, Zainal Mustafa. Supardi, “Alat-alat Analisa

Perencanaan dan Pengawasan Produksi).

2.6.1 Syarat-Syarat Peramalan Operasi

Fungsi peramalan permintaan mempunyai manfaat manajerial yang luas,

baik dalam organisasi nirlaba maupun non laba. Agar dapat berguna bagi

perencanaan dan pengendalian operasi. Syarat-syarat peramalan operasi antara

lain:

a. Data peramalan permintaan harus tersedia dalam bentuk yang dapat

diterjemkan ke dalam permintaan akan material, permintaan akan waktu

pada kelompok peralatan tertentu, dan permintaan akan keahlian tenaga

kerja tertentu.

b. Perencanaan dan pengendalian operasi dilakukan pada berbagai tingkat

yang berbeda. (Elwoods Buffa. 1983 ”manajemen produksi/operasi

modern”).

2.6.2 Metode Peramalan

Salah satu cara untuk mengklasifikasikan permasalahan pada peramalan

adalah mempertimbangkan skala waktu peramalannya yaitu seberapa jauh rentang

24

waktu data yang ada untuk diramalkan. Tabel berikut ini menunjukkan tipe-tipe

keputusan berdasarkan jangka waktu peramalannya.

Tabel 2.1. Rentang Waktu dalam Peramalan

Rentang Waktu Tipe Keputusan Contoh

Jangka Pendek

(3-6 bulan) Operasional

Perencanaan Produksi, Distribusi

Jangka Menengah

( 2 tahun) Taktis

Penyewaan Lokasi dan Peralatan

Jangka Panjang

(Lebih dari 2 tahun) Strategis

Penelitian dan Pengembangan

untuk akuisisi dan penggabungan

atau pembuatan produk baru

Selain rentang waktu yang ada dalam proses peramalan, terdapat juga

teknik atau metode yang digunakan dalam peramalan. Metode peramalan dapat

diklasifikasikan dalam dua kategori, yaitu:

a. Metode Kualitatif

Metode ini digunakan dimana tidak ada model matematik, biasanya

dikarenakan data yang ada tidak cukup representatif untuk meramalkan

masa yang akan datang (long term forecasting). Peramalan kualitatif

menggunakan pertimbangan pendapat-pendapat para pakar yang ahli atau

experd di bidangnya. Adapun kelebihan dari metode ini adalah biaya yang

dikeluarkan sangat murah (tanpa data) dan cepat diperoleh. Sementara

25

kekurangannya yaitu bersifat subyektif sehingga seringkali dikatakan

kurang ilmiah.

Salah satu pendekatan peramalan dalam metode ini adalah teknik

delphi, dimana menggabungkan dan merata-ratakan pendapat para pakar

dalam suatu forum yang dibentuk untuk memberikan estimasi suatu hasil

permasalahan di masa yang akan datang. Misalnya: berapa estimasi

pelanggan yang dapat diperoleh dengan realisasi teknologi 3G.

b. Metode Kuantitatif

Penggunaan metode ini didasari ketersediaan data mentah disertai

serangkaian kaidah matematis untuk meramalkan hasil di masa depan.

Terdapat beberapa macam model peramalan yang tergolong metode

kualitatif, yaitu:

1. Model-model Regresi

Perluasan dari metode regresi linier digunakan untuk meramalkan

suatu variabel yang memiliki hubungan secara linier dengan variabel

bebas yang diketahui atau diandalkan.

2. Model Ekonometrik

Menggunakan serangkaian persamaan-persamaan regresi dimana

terdapat variabel-variabel tidak bebas yang menstimulasi segmen-

segmen ekonomi seperti harga dan lainnya.

3. Model Time Series Analysis (Deret Waktu)

26

Memasang suatu garis trend yang representatif dengan data-data

masa lalu (historis) berdasarkan kecenderungan datanya dan

memproyeksikan data tersebut ke masa yang akan datang.

2.6.3 Jenis Peramalan

Organisasi pada umumnya menggunakan tiga tipe peramalan yang utama

dalam perencanaan operasi dimasa depan yaitu:

a. Peramalan ekonomi, menjelaskan siklus bisnis dengan memprediksikan

tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan untuk

membangun perumahan dan indikator perencanaan lainnya.

b. Peramalan teknologi, memperhatikan tingkat kemajuan teknologi yang

dapat meluncurkan produk baru yang menarik, yang membutuhkan pabrik

dan peralatan baru.

c. Peramalan permintaan adalah proyeksi permintaan untuk produk atau jasa

perusahaan disebut juga peramalan penjualan, mengarahkan produksi,

kapasitas dan sistem penjadwalan perusahaan dan bertindak sebagai

masukkan untuk perencanaan keuangan, pemasaran dan personalia.

(Jay,Heizer.Barry Render,”Menejemen Operasi”).

2.6.4 Prosedur Peramalan

Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika

menggunakan metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah:

a. Menetapkan tujuan peramalan.

b. Memilih unsur apa yang akan diramal.

27

c. Menentukan horizon waktu peramalan.

d. Memilih tipe model/metode peramalan.

e. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan.

f. Membuat peramalan.

Memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan. (Bernard W.”Sain Manajemen”)

2.6.5 Karakteristik peramalan

Karakteristik peramalan dibagi menjadi dua yaitu karakteristik constant

dan karakteristik trend.

2.6.5.1 Karakteristik constant

Untuk pengolahan data dengan karakteristik constant dipilih tiga

metode untuk mewakilinya. Metode tersebut adalah sebagai berikut:

a. Single Moving Average (SMA)

Single Moving Average (SMA) merupakan peramalan untuk

satu periode ke depan dari periode rata-rata tersebut.

Dengan rumus:

SMA (N) = = =

Dimana:

(N) = jumlah deret waktu yang digunakan.

= nilai peramalan pada periode t+1.

dt = data pengamatan periode i.

28

b. Weighted Moving Average (WMA)

Weighted Moving Average (WMA) adalah metode dengan

perhitungan bobot, dimana permintaan yang paling akhir

mendapatkan bobot yang lebih besar dari sebelumnya.

Dengan rumus:

WMA(N)= = = ,

Dimana:



dt = data pengamatan periode i.

ct = bobot yang diberikan pada periode t-1

c. Single Exponential Smoothing (SES)

Single Exponential Smoothing (SES) adalah metode

perhitungan peramalan dengan menggunakan koefisien

pemulusan yang melakukan perbandingan besarnya nilai a,

dimana a = koefisien smoothing atau pemulusan. Nilai a yang

biasa digunakan adalah 0,1, 0,5, dan 0,9. Hal ini mengacu pada

nilai a yang antara 0 dan 1 (0<a<1).

Dengan rumus:

SES (N) = = a

29

Dimana:



a = faktor atau konstanta pemulusan.

dt-1 = data permintaan pada periode t.

2.6.5.2 Karakteristik trend

Karakteristik ini mempunyai dua kategori, yaitu trend positif dan

trend negatif. Untuk pengolahan data dengan karakteristik akan

diwakili oleh tiga metode. Metode tersebut adalah:

a. Double Moving Average (DMA)

Dengan rumus:

= =

Dimana:

St = peramalan untuk periode t.


dt-1 = data permintaan pada periode t.

b. Double Exponential Smoothing (Browns)

Dengan rumus:

30

Dimana:

St = peramalan untuk periode t.

a = nilai peramalan pada periode t+1.

a = faktor atau konstanta pemulusan.

2.6.6 Kriteria performance peramalan

Dalam perkiraan peramalan suatu ketepatan dan ketelitian merupakan

hal yang diinginkan. Maka dari itu ketepatan dan ketelitian merupakan

kesalahan dalam peramalan. Semakin tinggi peramalan maka semakin

tinggi keakuratannya. Besar kesalahan suatu peramalan dapat dihitung

dengan beberapa cara, antara lain:

2.6.6.1 Mean Square error (MSE)

Mean Square Error (MSE) =

2.6.6.2 Standard error of estimate(SEE)

Standard error of estimate (SEE) =

2.6.6.3 Percentage error (PE)

Percentage error (PE) =

2.6.6.4 Mean Absolute Deviation (MAD)

Mean Absolute Deviation (MAD) =

31

Uraian diatas merupakan teori pendukung dalam penelitian ini, untuk metodologi

penelitian dalam penelitian ini akan diuraikan pada bab selanjutnya.

1

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Kerangka Penelitian

Dalam penelitian ini dengan meneliti peristiwa yang sudah ada di PT.

Farmasi X, Tbk dan mencoba menganalisis menggunakan teori yang ada. Dengan

teori yang ada akan diketahui kuantitas pesanan ekonomis.

Dalam hal ini dapat difikirkan secara sistematis dengan membuat kerangka

penelitian, adapun tahapannya sebagai berikut dibawah ini:

Gambar 3.1 Kerangka Penelitian

Pada penelitian ini variabel yang akan diteliti adalah persediaan dan

pemesanan kemasan sekunder.

Pengamatan Awal

Identifikasi

Permasalahan

Landasan Teori

Simpulan dan Saran

Pengumpulan

Data

Analisa Data

2

3.2 Pengamatan Awal

Pengamatan yang dilakukan disini adalah melakukan observasi atau

melihat secara langsung kegiatan proses pemesanan dan handling material pada

gudang kemasan, sehingga diketahui bagaimana alur proses pemesanan master

box, sehingga di dapat master box sampai pada bagian produksi.

3.3 Identifikasi Masalah

Dengan mengacu pada proses produksi yang semakin padat, dan setiap

proses produksi harus sesuai dengan jadwal yang telah ditentukan. Maka

ketersediaan dari bahan baku penunjang proses produksi tersebut harus siap dalam

menunjang proses tersebut. Maka dilakukan pemesanan master box sejumlah

7000 dus besar master box perbulan. Dengan pemesanan seperti ini terjadi

penumpukan master box pada gudang kemasan.

3.4 Landasan Teori

Untuk mendukung dari penelitian ini, maka teori pendukung telah

dijelaskan pada bab 2, seperti metode pemesanan (economic order quantity).

3.5 Teknik Pengumpulan Data

Berbagai cara yang dapat dilakukan dalam menyelesaikan penelitian ini

adalah dengan mengumpulkan data seperti:

1. Data utama atau primer yaitu merupakan data utama yang diperoleh melalui

sumber langsung dari yang diteliti dan dikumpulkan dengan menggunakan teknik:

3

a. Tes, yaitu instrumen (pertanyaan, latihan, alat) untuk mengukur

tingkat pengetahuan, kemampuan, intelegensi atau bakat yang

dimiliki perorangan atau kelompok.

a. Kuesioner, yaitu pertanyaan tertulis (tertutup, terbuka atau

setengah terbuka) untuk mendapatkan informasi dari koresponden.

Kuesioner ini bisa dibawa sambil menjelaskan atau bisa juga

dikirimkan melalui pos.

b. Wawancara, yaitu pertanyaan lisan (dialog) yang dilakukan oleh

pewancara untuk mendapatkan informasi dari koresponden.

2. Pengamatan, yaitu kegiatan langsung yang menggunakan seluruh panca

indera untuk merekam kejadian, menghitung, mengukur dan mencatatnya.

Sebelum digunakan instrumen harus diuji terlebih dahulu dengan uji validitas dan

uji rentabilitas.

3. Data sekunder yaitu merupakan data yang diambil dari orang lain yang

merupakan data pengolahan. Data tersebut dikumpulkan dengan menggunakan

teknik dokumentasi. Data sekunder yang berbentuk benda atau bahan terlulis

dapat juga dikumpulkan dengan menggunakan pedoman dokumenatsi, check list,

literatur dan CD (compact disk).

Berdasarkan pengertian di atas maka dalam mengumpulkan data

menggunakan data sekunder mendapatkan melalui data yang telah ada di PT.

Farmasi X, Tbk.

4

3.6 Teknik Analisis Data

Data dapat dianalisis dengan berbagai teknik tergantung masalah, tujuan

dan hipotesisnya. Ada beberapa teknik analisis data antara lain:

1. Deskriptif (persentase, rata-rata, kisaran, modus, median) seperti uji

tabel, grafik dan lain-lain.

2. Uji statistik (uji parametik dan uji non parametik) seperti regresi,

korelasi, uji hipotesis, analisis skala (skala likert, guttman, rating

scale) dan lain-lain.

3. Analisis dengan menggunakan rumus tertentu (bidang keuangan,

pemasaran, operational, Sumber Daya Manusia) contohnya analisis

linier programming, benefit cost ratio, analisis input-output, analisis

Economic Order Quantity, analisis rasio, analisis varian, analisis BEP

atau kombinasi dari model tersebut seperti analisis SWOT dan lain-

lain.

3.7 Simpulan dan Saran

Berdasarkan pengertian di atas maka dalam menganalisa data

menggunakan Deskriptif dan menggunakan rumus tertentu seperti EOQ

(Economic Order Quantity).

Uraian diatas merupakan metodologi dan kerangka berfikir dalam penelitian

ini, untuk hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan dapat diterangkan

pada bab selanjutnya.

1

BAB IV

DATA DAN ANALISIS

4.1 Data Awal Penelitian

Permintaan produksi terhadap dus besar yang harus terpenuhi setiap

bulannya dengan nilai yang fluktuatif maka harus dilakukan stok persediaan untuk

memenuhi kebutuhan tersebut. Untuk mencegah terjadinya kekurangan stok

permintaan oleh produksi maka pihak gudang melakukan stok produk tanpa

memperhitungkan permintaan yang ada. Berikut flow proses yang terjadi pada

permintaan barang ke gudang kemasan:

Pemesanan PPIC terhadap

Sampel MB: 7000/bulan

PURCASHING

SUPPLIER

PRODUKSI

SAMPEL MB

GUDANG

SAMPLE MB

menumpuk di Area

gudang

2

Gambar 4.1 Flow chart permintaan sampel MB ke gudang kemasan

Jumlah pemesanan master box promag untuk periode satu tahun sebelumnya bisa

dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini.

Tabel 4.1 Jumlah Pemesanan Master box Promag Periode Tahun 2014

Periode (Bulan) Pemesanan master box (Dus besar)

Januari 3432

Februari 3432

Maret 3432

April 5148

Mei 5148

Juni 5148

Juli 5148

Agustus 3432

September 3432

Oktober 5148

November 3432

Desember 3432

Total 49764

Setelah mengetahui jumlah pemesanan dalam periode sebelumnya dengan nilai

fluktuatif, maka harus dilakukan peramalan pemesanan untuk mengetahui jumlah

pemesanan untuk masa yang akan datang. Peramalan permintaan yang digunakan

dibagi menjadi beberapa karakteristik, yaitu constant dan trend.

3

4.1.1 Karakteristik Constant

Untuk pengolahan data dengan karakteristik constant dipilih tiga metode

untuk mewakilinya. Metode tersebut adalah sebagai berikut:

1. Single Moving Average (SMA)

SMA (N) = = =

SMA (3) = = = = 3432

SMA (4) = = = = 3432

SMA (5) = = = = 4290

SMA (6) = = = = 5148

SMA (7) = = = = 5148

SMA (8) = = = = 5148

SMA (9) = = = = 4290

SMA (10) = = = = 3432

SMA (11) = = = = 4290

4

SMA (12) = = = = 4290

SMA (13) = = = = 3432

Setelah didapatkan nilainya, maka langkah selanjutnya adalah melakukan

perhitungan tingkat kesalahan peramalan SMA yang dilakukan dengan cara:


MAD = =858


MSE = =1177862

Pada tabel 4.2 dibawah ini dapat dilihat hasil perhitungan dalam 1 tahun.

Tabel 4.2 Peramalan Menggunakan Single Moving Average (Master box Promag)

T Master box

(MB)

Forecast Absolute

deviation

(MB-

Forecast)2

1 3432

2 3432

3 3432 3432 0 0

4 5148 3432 1716 2944656

5 5148 4290 858 736164

6 5148 5148 0 0

7 5148 5148 0 0

8 3432 5148 1716 2944656

9 3432 4290 858 736164

5

10 5148 3432 1716 2944656

11 3432 4290 858 736164

12 3432 4290 858 736164

13 3432

MAD 8580

MSE 11778624

2. Weighted Moving Average (WMA)

WMA adalah metode dengan perhitungan bobot, dimana permintaan yang paling

akhir mendapatkan bobot yang lebih besar dari sebelumnya.

Tabel 4.3 Koefisien Bobot WMA (Periode 4 Bulan)

Periode (Bulan) Koefisiensi boot WMA

1 bulan yang lalu 4

2 bulan yang lalu 3

3 bulan yang lalu 2

4 bulan yang lalu 1

Jumlah 10

Berikut adalah perhitungannya:

WMA (N) = = = , dimana c dalam

rumus adalah nilai bobot.

=(4*5148)+(3*3432)+(2*3432)+(1*3432)/10=4118

= (4*5148)+(3*5148)+(2*3432)+(1*3432)/10=4633

6

(4*5148)+(3*5148)+(2*5148)+(1*3432)/10=4976

(4*5148)+(3*5148)+(2*5148)+(1*5148)/10=5148

(4*3432)+(3*5148)+(2*5148)+(1*5148)/10=4462

(4*3432)+(3*3432)+(2*5148)+(1*5148)/10=3947

(4*5148)+(3*3432)+(2*3432)+(1*5148)/10=4290

(4*3432)+(3*5148)+(2*3432)+(1*3432)/10=3947

(4*3432)+(3*3432)+(2*5148)+(1*3432)/10=3775

Setelah melakukan penghitungan dan didapatkan nilainya, maka langkah

selanjutnya adalah melakukan perhitungan kesalahan peramalan WMA yang

dilakukan, yaitu dengan cara:


MAD=

=880

Mean Square Error (MSE) = =

MSE= /8 = 975546

Untuk perhitungan 1 tahun dapat dilihat pada tabel 4.4, dibawah ini

Tabel 4.4 Peramalan Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA)

T Master box

(MB)

WMA Absolute

deviation

(MB-

Forecast)2

1 3432

2 3432

3 3432 0 0

4 5148 1716 2944656

7

5 5148 4118 1030 1060076

6 5148 4633 515 265019

7 5148 4976 172 29447

8 3432 5148 1716 2944656

9 3432 4462 1030 1060900

10 5148 3947 1201 1442881

11 3432 4290 858 736164

12 3432 3947 515 265225

13 3775

MAD 7036

MSE 7804368

3. Single Exponential Smoothing (SES)

SES adalah metode perhitungan peramalan dengan menggunakan

koefisien pemulusan yang melakukan perbandingan besarnya nilai a, dimana a =

koefisien smoothing atau pemulusan. Nilai a yang biasa digunakan adalah 0,1,

0,5, dan 0,9. Hal ini mengacu pada nilai a yang antara 0 dan 1 (0<a<1).

Berikut ini adalah perhitungannya:

SES (N) = = a

a. Menggunakan a = 0,1

SES (3) = = 0,1*3432+

b. Menggunakan a = 0,5

SES (3) = = 0,5*3432+

c. Menggunakan a = 0,9

SES (3) = = 0,9*3432+

8

Setelah mendapatkan nilainya, maka langkah selanjutnya adalah

melakukan perhitungan tingkat kesalahan peramalan single exponential smoothing

(SES) yang dilakukan dengan cara:



a. Perhitungan kesalahan pada a = 0,1

MAD = = 561

MSE = = 866886

b. Perhitungan kesalahan pada a = 0,5

MAD = = 312

MSE = = 267696

c. Perhitungan kesalahan pada a = 0,9

MAD = = 62

MSE = = 10708

Untuk perhitungan periode 1 tahun dapat dilihat pada table 4.5, berikut ini.

Tabel 4.5 Peramalan Menggunakan Single Exponential Smoothing (SES)

t

MB PROMA

G a=0,1 absolute deviation

(MB PROMAG-a=0,1)^2 a=0,5

absolute deviatio

n

(MB PROMAG-a=0,5)^2

a=0,9

absolute deviatio

n

(MB PROMAG-a=0,9)^2

1 3432

2 3432 3432 0 0 3432 0 0 3432 0 0

3 3432 3432 0 0 3432 0 0 3432 0 0

4 5148 3604 1544 2383936 4290 858 736164 4976 172 29447

5 5148 5148 0 0 5148 0 0 5148 0 0

6 5148 5148 0 0 5148 0 0 5148 0 0

9

7 5148 5148 0 0 5148 0 0 5148 0 0

8 3432 4976 1544 2383936 4290 858 736164 3604 172 29447

9 3432 3432 0 0 3432 0 0 3432 0 0

10 5148 3604 1544 2383936 4290 858 736164 4976 172 29447

11 3432 4976 1544 2383936 4290 858 736164 3604 172 29447

12 3432 3432 0 0 3432 0 0 3432 0 0

13

6176 9535744 3432 2944656 686 117786

MAD 561 MAD 312 MAD 62

MSE 866886 MSE 267696 MSE 10708

4.1.2 Karakteristik Trend

Pada karakteristik trend, alur data digambarkan pada sebuah garis lurus.

Karakteristik ini mempunyai dua kategori, yaitu trend positif dan trend negatif.

Untuk pengolahan data dengan karakteristik akan diwakili oleh tiga metode.

Metode tersebut adalah:

1. Double Moving Average (DMA)

Pada metode ini terdapat lima tahap untuk peramalannya, tahap tersebut

adalah:

1. Menghitung Moving Average pertama dari data dan dinotasikan

dengan St’

2. Menghitung Moving Average kedua dari SMA (St’) yang dinotasikan

dengan St’’

3. Menghitung komponen at

4. Menghitung komponen trend bt

5. Peramalan untuk m periode kedepan (dt’) setelah t

Perhitungan peramalan pada double moving average adalah sebagai

berikut:

10

1. Perhitungan Moving average pertama

= =

= = 3861

2. Perhitungan Moving average kedua

= =

= = 5148


at = = 2

a7 = 2*3861 – 4505 = 5792


bt =

b7 = = 429


Setelah didapatkan nilai-nilainya melalui perhitungan diatas, maka

langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan tingkat kesalahan

peramalan Double Moving Average yang dilakukan dengan cara


MAD = = 636


MSE = = 741532

11

Untuk perhitungan periode 1 tahun dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 4.6 Peramalan Menggunakan Double Moving Average (DMA)

tMB

PROMAGSt'(4) St''(4)(4) at bt

Ramalan

Permintaa

n (dt')

absolute

deviation

(MB

PROMAG-

dt')^2

1 3432

2 3432

3 3432

4 5148 3861

5 5148 4290

6 5148 4719

7 5148 5148 4505 5792 429

8 3432 4719 4719 4719 0 4719 1287 1656369

9 3432 4290 4719 3861 -286 3575 143 20449

10 5148 4290 4612 3968 -214.5 3754 1394 1943933

11 3432 3861 4290 3432 -286 3146 286 81796

12 3432 3861 4076 3647 -143 3504 72 5112

13

MAD 636 3182 3707659

MSE 741532

Double Moving average

2. Double Exponential Smoothing (Browns)

Pada metode ini terdapat lima tahap untuk peramalannya. Contoh nilai a

pada metode ini = 0,2. Lima tahap tersebut adalah:

1. Menghitung Exponential Smoothing pertama

2. Menghitung Exponential Smoothing kedua




12

Berikut adalah perhitungan peramalan dengan metode Double Exponential

Smoothing Browns:

1. Menghitung exponential smoothing pertama untuk bulan kedua

2. Menghitung exponential smoothing kedua


at =

a2 = 2* 3432 – 3432 = 3432


bt =

b2 =


Setelah didapatkan nilai-nilainya melalui perhitungan diatas, maka

langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan tingkat kesalahan

13

peramalan Double Exponential Smoothing Browns yang dilakukan dengan

cara:


MAD = = 858


MSE = = 1840410

Untuk perhitungan periode 1 tahun dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 4.7 Peramalan Menggunakan Double Exponential Smoothing Browns

tMB

PROMAGSt' St'' at bt

Ramalan

Permintaa

n (dt')

absolute

deviation

(MB

PROMAG-

dt')^2

1 3432 3432 3432

2 3432 3432 3432 3432 0

3 3432 3432 3775 3089 -86 3432 0 0

4 5148 5148 5148 5148 -2E-13 3003 2145 4601025

5 5148 5148 5148 5148 -2E-13 5148 0 0

6 5148 5148 5148 5148 -2E-13 5148 0 0

7 5148 5148 4805 5491 85.8 5148 0 0

8 3432 3432 3432 3432 -1E-13 5577 2145 4601025

9 3432 3432 3775 3089 -86 3432 0 0

10 5148 5148 4805 5491 86 3003 2145 4601025

11 3432 3432 3432 3432 -1E-13 5577 2145 4601025

12 3432 3432 2746 4118 172 3432 0 0

13 4290

MAD 858 8580 18404100

MSE 1840410

Double Exponential Smoothing (browns)

3. Regression Analysis (Pola Linier)

Pada metode ini terdapat tiga tahap untuk melakukan peramalannya,

diantaranya:

1. Menghitung nilai b

14

2. Menghitung nilai a

3. Menghitung peramalan pada periode t

Perhitungan peramalan pada Regression Analysis (Pola Linier) adalah

sebagai berikut:

1. Menghitung nilai b

b =

b = = -6

2. Menghitung Nilai a

a =

a = = 4186

3. Menghitung peramalan pada periode t

= 4162

Setelah didapatkan nilai semuanya, maka langkah selanjutnya adalah

melakukan perhitungan tingkat kesalahan peramalan Regression

Analysis Pola Linier yaitu dengan cara:


MAD = = 834

15


MSE = = 715286

Untuk perhitungan dalam periode 1 tahun dapat dilihat pada tabel berikut

ini.

Tabel 4.8 Peramalan menggunakan Regression Analysis Pola Linier

t

MB

PROMAG

(dt)

t.dt t^2 ForecastAbsolute

Deviation

(dt-

Forecast)^

2

1 3432 3432 1 4180 748 559504

2 3432 6864 4 4174 742 550564

3 3432 10296 9 4168 736 541696

4 5148 20592 16 4162 986 972196

5 5148 25740 25 4156 992 984064

6 5148 30888 36 4150 998 996004

7 5148 36036 49 4144 1004 1008016

8 3432 27456 64 4138 706 498436

9 3432 30888 81 4132 700 490000

10 5148 51480 100 4126 1022 1044484

11 3432 37752 121 4120 688 473344

12 3432 41184 144 4114 682 465124

78 49764 322608 650 10004 8583432

b -6 MAD 834

a 4186 MSE 715286

Regression Analysis (Pola Linear)

4.1.3 Pemilihan Metode Peramalan

Setelah dilakukan peramalan dengan berbagai metode dari karakteristik

yang berbeda, dilakukan pemilihan metode peramalan mana yang hasil

peramalannya akan digunakan pada metode EOQ selanjutnya. Pemilihan ini

16

didasarkan pada nilai kesalahan peramalan yang telah dihitung sebelumnya.

Metode peramalan dengan nilai kesalahan peramalan yang terkecil yang akan

dipilih nantinya. Berikut ini adalah perbandingan nilai kesalahan untuk setiap

metode yang telah digunakan.

Tabel 4.9 Perbandingan Nilai Kesalahan Peramalan dengan Mean Absolute

Deviation (MAD)

Karakteristik Metode Peramalan MAD

Single Moving Average (SMA) 858

Weighted Moving Average (WMA) 880

Single Exponential Smoothing (SES) - a=0,1 561



Double Moving Average (DMA) 636

Double Exponential Smoothing - Browns (DES) 858

Regression Analysis - Pola Linier 834

Constant

Trend

Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa metode peramalan untuk master box

promag dengan nilai Mean Absolute Deviation (MAD) terkecil adalah metode

Single exponential smoothing (SES) a=0,9. Setelah perbandingan MAD

dilakukan, perlu dilakukan kembali uji konsistensi metode peramalan dengan

membandingkan nilai Mean Square Error (MSE). Berikut adalah nilai

perbandingan MSE untuk setiap metode peramalan yang digunakan.

Tabel 4.10 Perbandingan Nilai Kesalahan Peramalan dengan Mean Square Error

(MSE)

17

Karakteristik Metode Peramalan MSE

Single Moving Average (SMA) 1177862

Weighted Moving Average (WMA) 975546




Double Moving Average (DMA) 741532

Double Exponential Smoothing - Browns (DES) 1840410

Regression Analysis - Pola Linier 715286

Constant

Trend

Dilihat dari tabel.. diatas, didapatkan bahwa metode peramalan dengan nilai Mean

Square Error (MSE) terkecil adalah metode Single Exponential Smoothing (SES)

a=0,9. Metode peramalan Single Exponential Smoothing (SES) a=0,9 dari hasil

perhitungan memiliki nilai MAD dan MSE yang terkecil dari metode yang

lainnya, maka metode inilah yang akan digunakan. Berikut perbandingan jumlah

pemesanan master box sebelum dan pemesan master box menggunakan metode

peramalan single exponential smoothing a=0.9.

Tabel 4.11 Perbandingan Pemesanan master box dengan Pemesanan master box

periode berikutnya berdasarkan metode single exponential smoothing a=0,9

Periode (Bulan) Pemesanan

master box (Dus

besar)

Pemesanan master box periode

berikutnya berdasarkan metode

single exponential smoothing

a=0,9

Januari 3432

Februari 3432 3432

Maret 3432 3432

April 5148 4976

Mei 5148 5148

Juni 5148 5148

18

Juli 5148 5148

Agustus 3432 3604

September 3432 3432

Oktober 5148 4976

November 3432 3604

Desember 3432 3432

Pemesanan master box periode sebelum dan pemesanan master box

menggunakan metode peramalan single exponential smoothing a=0.9 dapat dilihat

pada grafik berikut:

Gambar 4.2 Merupakan grafik Pemesanan master box sebelum dan pemesan

master box menggunakan metode peramalan single exponential smoothing

a=0.9.

4.2 Perhitungan Safety Stock

19

Setelah hasil peramalan maka harus diketahui juga safety stock yang akan

menjadi acuan untuk melakukan pengorderan kembali untuk memenuhi hasil

peramalan yang telah dilakukan. Besarnya safety stock yang ditetapkan

perusahaan dengan tingkat level 95%, hal ini berarti mentolerir terjadinya stock-

out master box sebesar 5%. Nilai 5% ini akan menjadi nilai kemungkinan

kekurangan pada tabel kurva normal standar. Nilai kemungkinan kekurangan ini

akan menjadi acuan untuk mencari nilai deviasi normal yang nantinya akan

digunakan pada penghitungan safety stock. Pada tabel 4.12 dapat dilihat

penentuan nilai deviasi normal tersebut.

Tabel 4.12 Tabel Kurva Normal

20

Deviasi Normal

Standar (Za)

Kemungkinan

KekuranganOrdinat f(Z)

Ekspektasi

Parsial

-4 0.9999 0.0001

0 0.5 0.3989 0.3989

0.05 0.4801 0.3984 0.3744

0.1 0.4602 0.3969 0.3509

0.15 0.4404 0.3945 0.3284

0.2 0.4207 0.3901 0.3069

0.25 0.4013 0.3867 0.2863

0.3 0.3821 0.3814 0.2668

0.35 0.3632 0.3752 0.2481

0.4 0.3446 0.3683 0.2304

0.45 0.3264 0.3605 0.2137

0.5 0.3086 0.3521 0.1978

0.55 0.2912 0.3429 0.1828

0.6 0.2734 0.3332 0.1687

0.65 0.2579 0.3229 0.1554

0.7 0.242 0.3123 0.1429

0.75 0.2267 0.3011 0.1312

0.8 0.2119 0.2897 0.1302

0.85 0.1977 0.278 0.11

0.9 0.1841 0.2661 0.1004

0.95 0.1711 0.2541 0.0916

1 0.1587 0.242 0.0833

1.05 0.1469 0.23 0.0757

1.1 0.1357 0.2179 0.0686

1.15 0.1251 0.2059 0.0621

1.2 0.1151 0.1942 0.0561

1.25 0.1057 0.1826 0.0506

1.3 0.0968 0.1714 0.0455

1.35 0.0886 0.1604 0.0409

1.4 0.0808 0.1497 0.0367

1.45 0.0736 0.1394 0.0328

1.5 0.0669 0.1295 0.0293

1.55 0.0606 0.12 0.0261

1.6 0.0548 0.1109 0.0232

1.65 0.0495 0.1023 0.0206

Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa dengan nilai kemungkinan kekurangan

sebesar 0,05 (5%) didapatkan nilai deviasi normalnya (Za) adalah 1,65. Rumus

perhitungan safety stock adalah SS = Za L. Berikut adalah perhitungannya:

1. Menentukan jumlah permintaan master box dalam setahun

Tabel 4.13 Permintaan Master box Promag

t Master Box (Dus

besar)

1 3432

21

2 3432

3 3432

4 5148

5 5148

6 5148

7 5148

8 3432

9 3432

10 5148

11 3432

12 3432

Total 49764

Dapat dilihat bahwa permintaan MB Promag selama setahun adalah 49764

dus besar.

2. Menentukan standar deviasi MB

S = kemungkinan kekurangan x D

S = 5% x 49764 = 2488,2 = 2488 dus besar.

3. Menghitung safety stock

SS = SS = Za L

SS = 1,65 x

SS = 1184,8 = 1185 dus besar.

4.3 Perhitungan Economic Order Quantity (EOQ)

22

EOQ digunakan untuk menentukan order quantity yang akan

meminimumkan jumlah biaya pemesanan dan biaya persediaan. Berikut adalah

perhitungan EOQ untuk master box promag:

1. Penentuaan total biaya permintaan (A)

Total biaya permintaan hanya berasal dari biaya penggunaan telepon

sebesar Rp. 2.000.

2. Penentuaan biaya simpan (h)

Total biaya simpan ditentukan dari 20% harga produk. Untuk harga

produk adalah Rp. 25.000. Maka biaya simpan master box adalah 20%

* Rp. 25.000 = Rp. 5.000

3. Perhitungan EOQ dengan menggunakan persamaan:

Dimana:

D = tingkat permintaan, unit pertahun (dus besar)

A = biaya perpemesanan (Rp/dus besar)

h = biaya penyimpanan perunit pertahun (Rp/dus besar)

Q* = ukuran pemesanan ekonomis

Dengan nilai:

D = 49764 dus besar

23

A = Rp. 2.000, biaya pemesanan perdus besar

h = Rp. 5.000, biaya penyimpanan perdus besar

EOQ =

EOQ = 199,5 = 200 dus besar.

1.4 Perhitungan Reorder point

Titik pemesanan ulang (reorder point) dihitung dengan mengalikan

tenggang waktu (L) dengan permintaan perhari. Jika kita mengasumsikan bahwa

satu tahun terdiri dari 365hari, maka permintaan perhari adalah . Jadi, rumus

untuk titik pemesanan ulang, R, adalah

dimana:

R = Titik pemesanan ulang (dus besar)

L = Tenggang waktu pemesanan ulang/Leadtime (hari)

D = tingkat permintaan, unit pertahun (dus besar)

maka = ≈137dus besar

24

Gambar 4.3. Grafik titik pemesanan ulang dengan tenggang waktu

Dengan nilai EOQ adalah 200 dus besar dan ketika persediaan turun

menjadi 137 dus besar maka dilakukan pemesanan kembali.

4.4 Pembahasan

Jumlah pemesanan periode sebelumnya dan stock master box yang ada di

divisi gudang kemasan terdapat selisih yang cukup besar, sehingga membutuhkan

tempat penyimpanan yang lebih. Data tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah

ini.

Tabel 4.14 Perbandingan Pemesanan berdasarkan kebutuhan Produksi dan

Stock di Gudang kemasan

25

Periode

(Bulan)

Pemesanan Master

Box (dus besar)

Stock di Gudang

Kemasan (dus besar)GAP (dus besar)

Januari 3432 7000 3568

Februari 3432 7000 3568

Maret 3432 7000 3568

April 5148 7000 1852

Mei 5148 7000 1852

Juni 5148 7000 1852

Juli 5148 7000 1852

Agustus 3432 7000 3568

September 3432 7000 3568

Oktober 5148 7000 1852

Nopember 3432 7000 3568

Desember 3432 7000 3568

Total 49764 84000 34236

Berdasarkan perhitungan sebelumnya didapatkan nilai safety stock sebesar 1185

dus besar, maka jumlah kebutuhan MB Promag sebelum dan periode selanjutnya

dapat dilihat pada tabel 4.15 dibawah ini.

Periode

(Bulan)

Pemesanan Master

Box (dus besar)Safety Stock

Pemesanan Master

Box Periode

Berikutnya (dus

besar)

Januari 3432 1185 4617

Februari 3432 1185 4617

Maret 3432 1185 4617

April 5148 1185 6333

Mei 5148 1185 6333

Juni 5148 1185 6333

Juli 5148 1185 6333

Agustus 3432 1185 4617

September 3432 1185 4617

Oktober 5148 1185 6333

Nopember 3432 1185 4617

Desember 3432 1185 4617

Total 49764 14220 63984

26

Stok pemesanan master box atau dus besar sebelum dilakukan metode

EOQ yaitu stabil dalam jumlah 7000 dus besar dapat dilihat pada grafik berikut:

Gambar 4.4 Merupakan grafik jumlah pemesanan sebelum dilakukan EOQ

system.

Dengan ketidakstabilan proses produksi maka kebutuhan pemesanan dus

besar dari produksi ke gudang kemasan fluktuatif. Berikut grafik jumlah

pemesanan dus besar berdasarkan permintaan dari produksi.

Gambar 4.5 Grafik pemesanan masterbox sesuai permintaan produksi.

27

Jumlah pemesanan sebelum dan setelah dilakukan system EOQ dapat

dilihat pada grafik berikut:

Gambar 4.6 Grafik jumlah pemesanan sebelum dan setelah dilakukan EOQ

system.

Dari grafik diatas, dapat dilihat jumlah pemesanan sebelumnya sebesar

84000 dus besar, sedangkan setelah menggunakan system EOQ sebanyak 63984

dus besar atau turun sekitar 23,82%. Hal tersebut dapat berdampak pula pada

penurunan biaya penyimpanan dan biaya pemesanan.

Uraian diatas merupakan hasil dari penelitian yang telah lakukan dan

merupakan hasil dari pembahasan dari penelitian ini, untuk simpulan dan saran

diuraikan pada bab selanjutnya.

1

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

1. Setelah dilakukan proses perhitungan menggunakan metode EOQ

(Economic Order Quantity) didapatkan besaran pembelian Sample MB

yang ekonomis sebesar 200 dus besar untuk sekali pemesanan dengan nilai

reorder point 137 dus besar.

2. Safety stock sebesar 1185 dus besar, prosentase penurunan inventory

setelah dilakukan metode EOQ sebesar 23,82%.

5.2 Saran

1. Penelitian ini bisa dikembangkan lagi guna memudahkan dalam proses

perencanaan material dengan metode yang lain seperti metode ABC dan

system kanban.

2. Penelitian ini terdapat beberapa kekurangan baik dalam hal penyajian data-

data dan dalam hal menganalisis data-data tersebut. Untuk itu dapat

diharapkam terdapat penelitian selanjutnya dan disempurnakan untuk

kemasan produk yang lainnya.

1

DAFTAR PUSTAKA

Aditama. 2002. Manajemen Administrasi Rumah Sakit, Edisi kedua,

Penerbit Universitas Indonesia (UI-Press), Jakarta

Assauri, Sofyan. 2004. Manajeman Produksi dan Operasi. Edisi Revisi.

Jakarta: BPFE UI

Bernard W. 2001. Sains Manajemen, Terjemahan Chaerul Djakman dan

Vita Silvira, Edisi Kedua. Jakarta: Salemba empat

EL Qodri, Zainal Mustafa. Supardi. 1999. Alat-alat Analisa Perencanaan

dan Pengawasan Produksi. Yogyakarta: BPFEUII Andi Offset.

Elwood S, Buffa. 1983. Manajemen Produksi/Operasi. Jakarta.

Erlangga.(terjemahan).

Fahmi, Irham. 2012. Manajemen Operasi dan Operasi. Bandung:

Alfabeta

Ishak, Aulia. 2010. Manajemen Operasi. Yogyakarta: Graha Ilmu

Jay Heizer and Barry Render. 2004. Operations Management. United

state of America. Pearson Education International.

Joel G, Seigel dan Jae K. Shim. 1999. Kamus Istilah Akuntansi. Elex

Media Komputindo. Jakarta

Subagya, M.S. 1994. Manajemen Logistik. Cetakan Keempat. Haji

Masagung, Jakarta

1

LAMPIRAN

Master box PROMAG/475 X 355 X 300 MM

Documents

ANALISIS PENGURANGAN VALUE INVENTORY KEMASAN …