6 VERIFIKASI DAN VALIDASI MODEL

6 VERIFIKASI DAN VALIDASI MODEL 6.1 Model Desain dan Perhitungan Sheet Model pemesanan yang dirancang ini diverifikasi dengan menggunakan data sebelas jenis kemasan. Dari sebelas kemasan tersebut sepuluh merupakan kemasan yang sudah ada dan tersedia saat ini di pasaran. Satu data kemasan lainnya merupakan data hipotetis yang belum pernah diproduksi.

Pemilihan

kesebelas jenis kemasan ini didasarkan kepada beberapa pertimbangan, yaitu : 1) mencakup cukup banyak variasi desain struktur kemasan yang terdapat pada standar FEFCO/ESBO, yaitu sebanyak 9 jenis desain struktur yang berbeda, 2) mencakup kedua kelompok kemasan, yaitu kemasan karton lipat dan kotak karton gelombang dalam proporsi yang seimbang, 3) kesebelas kemasan memerlukan cukup banyak variasi jenis bahan baku sheet yang tersedia, 4) kemasan yang dipilih diproses pada semua mesin printing yang tersedia, yaitu flexo printing dan offset printing, 5) terdapat beberapa kemasan yang harus diproses secara subkontrak pada beberapa tahapan proses, sehingga alternatif subkontrak yang tersedia pada model dapat teruji, dan 6) jumlah sebelas jenis kemasan cukup untuk menguji berbagai parameter desain dan proses produksi, tetapi masih memungkinkan dilakukannya verifikasi model secara manual, sehingga logika dan jalannya model dapat diuji kebenarannya dalam jangka waktu yang dapat diterima. Tabel 14 memperlihatkan kesebelas jenis kemasan yang digunakan untuk verifikasi model beserta spesifikasinya masing-masing.

Spesifikasi produk

kemasan yang dipesan, yaitu : desain produk, pola dasar (desain struktur) produk, ukuran kemasan, jenis karton yang menjadi bahan baku utama (jenis sheet), warna produk, perlakuan tambahan yang diberikan untuk produk (additional treatment), cara penyambungan badan produk (finishing), dan jumlah produk yang dipesan. Keluaran dari model ini adalah beberapa data pesanan, dan hasil olahan dari proses yang terjadi pada model ini, yaitu : 1) kode produk, 2) ukuran lembar karton (sheet) yang membentukdesain struktur, 3) jumlah sheet bahan baku, dan 4) kode pesanan.

110 116

Tabel 14 Data pesanan No

Nama Produk

Desain Produk

Pola Dasar Produk

(L) cm

(B) cm

(H) cm

Jenis sheet

Kelompo k

Warna produk

1

Kotak hair dryer

24

7

17

Duplex dan Bflute

folding carton

4 (CMBY)

2

Kardus susu Indomilk 125 ml

20

9

36

B-flute

corrugated box

3 (CMB)

3

Box madu Sumbawa 1000 ml

8,5

8,5

25

Duplex

folding carton

4 (CMBY)

4

Kotak biskuat bolu pandan

15,5

12,5

9,5

Art carton

folding carton

4 (CMBY)

5

Kardus aqua gelas

36

24,5

21

C-flute

corrugated box

2 (CM)

Add treatment vernis

Finishing

Jumlah pesanan (unit)

Gluing

10.000

Gluing

100.000

vernis

Gluing

20.000

vernish

Gluing

100.000

Gluing

200.000

111

Tabel14 (Lanjutan) Kelompok

Warna produk

Duplex

folding carton

4 (CMBY)

5

B-flute

corrugated box

14

31,5

B-flute dan duplex

folding carton

4 (CMBY)

22,8

16,3

6,4

Duplex dan Eflute

folding carton

Kotak HP Sony Ericsson J300i

12,4

11

6,2

Duplex dan eflute

folding carton

Kardus radio/tape

70

35

38

BCflute

corrugated box

No

Nama Produk

Desain Produk

Pola Dasar Produk

(L) cm

(B) cm

(H) cm

Jenis sheet

6

Dus Anlene Gold 250 gr

12,5

4,5

18

7

Kotak Pizza Hut small

19

19

8

Kotak Laptop axioo

40,5

9

Kotak kamera Canon A 530

10

11

AT foil stamp, emboss vernis

Finish

Jml (Unit)

Gluing

25.000

Gluing

200.000

vernis

Gluing

10.000

4 (CMBY)

vernis

Gluing

25.000

4 (CMBY)

vernis

Gluing

50.000

Stitching

50.000

1 (M)

2 (MB)

117

118

Kode produk dihasilkan dengan mengadaptasi sistem kodefikasi produk yang dikembangkan oleh FEFCO/ESBO. Kode FEFCO/ESBO merupakan suatu sistem kodefikasi dan suatu metode untuk mempresentasikan semua desain struktur kemasan karton. Tidak semua pesanan yang diimplementasikan pada model ini bisa langsung menggunakan kode FEFCO/ESBO yang tersedia. Hal ini disebabkan karena masih banyak variasi dan turunan desain (bentuk) kemasan karton yang belum terdapat pada standar kodefikasi yang telah ditetapkan oleh FEFCO/ESBO. Untuk pesanan dengan desain yang belum ada kodenya, kode produk dibuat dengan memodifikasi kode produk yang paling mirip dengan kode produk yang dipesan. Proses untuk menetapkan kode produk yang belum ada standarnya, maupun untuk menentukan kode produk yang sudah ada desainnya dari konsumen, masih dilakukan secara manual oleh desainer atau karyawan bagian desain produk yang terdapat di perusahaan. Pesanan yang sudah memiliki kode produk yang sesuai dengan standar FEFCO/ESBO adalah pesanan no : 1 (kotak hair dryer), 2 (kardus susu indomilk 125 ml), 4 (kotak biskuat bolu pandan 192 g), 5 (kardus aqua gelas), 6 (dus anlene gold 250 g), dan 11 (kardus radio/tape polytron). Pesanan yang perlu diberikan kode baru adalah pesanan no : 3 (kotak Madu Sumbawa 1000 ml), 7 (kardus Pizza Hut small), 8 (kotak laptop Axioo), dan 9 (kotak kamera Canon A530).

Beberapa bentuk produk dapat digabungkan

untuk menghasilkan suatu bentuk baru tanpa perlu penurunan kode baru. Contoh pesanan yang mengggabungkan dua bentuk standar yang sudah ada adalah pesanan nomor 10 (Kotak HP Sony Ericsson J300i).

Pesanan nomor 10

menggabungkan bentuk tutup bagian atas (top flaps) dari produk tipe 0428 dengan bentuk tutup bagian bawah (bottom flaps) dari produk tipe 0427. Dari sebelas pesanan, tujuh di antaranya merupakan tipe slotted (slotted-type boxes), tiga merupakan tipe folder dan tray (folder type boxes and trays), dan satu merupakan tipe rigid (rigid type boxes). Data produk dan data identitas pemesan yang menjadi basis data untuk memproses kesebelas pesanan ini dapat dilihat pada Lampiran 1 dan 2. Sepuluh data produk merupakan data yang berasal dari produk yang sudah pernah diproduksi, sedangkan satu data pesanan merupakan data yang belum pernah ada, namun didesain

119

untuk menguji kemampuan model memproduksi kemasan dalam ukuran besar. Data identitas pemesan merupakan data yang digenerate untuk menguji jalannya model. Output kedua dari model ini adalah ukuran pola dasar (sheet) yang diperlukan untuk membuat satu unit kemasan. Kemasan karton dibuat dari suatu pola dasar yang dibentuk dengan menyambung sisi-sisi/bagian-bagian pola dasar tersebut menggunakan berbagai proses finishing.

Untuk menghitung kebutuhan atau ukuran pola dasar

diperlukan data dimensi dari produk jadi. Dimensi kemasan karton yang telah ditetapkan pada sistem kodefikasi FEFCO/ESBO adalah : 1) sisi yang lebih panjang pada bagian bukaan kemasan (Length/L), 2) sisi yang lebih pendek pada bagian bukaan kemasan (breath/B), 3) jarak antara bagian dasar kemasan dengan tutup bagian atas (height/H), 4) tinggi bagian penutup atas bagi kemasan tipe telescope (height of upper part/h), dan 5) panjang area overlapping pada bagian penutup kemasan (overlapping/o). Jika pada pola dasar tidak ditetapkan mana sisi yang merupakan panjang, dan mana sisi yang merupakan lebar, maka dimensi dapat ditetapkan sebagai : 1) dimensi 1 (panjang sisi yang sejajar dengan garis pengeleman atau penyambungan kemasan), 2) dimensi 2 (panjang sisi yang tegak lurus dengan garis pengeleman). Pada model ini ditetapkan beberapa parameter baru untuk menghitung kebutuhan ukuran sheet, yaitu : 1) Lebar sisi (flap) yang berfungsi untuk menutup

atau mengunci kotak (a), 2) Lebar sisi tempat melekatkan lem untuk menyambungkan badan kotak (b), dan 3) Allowance atau jarak pemotongan antara pola 1 dengan pola 2 yang membentuk kotak (d). Model Perhitungan Ukuran Sheetpola dasar merupakan persamaan aritmetik biasa untuk mendapatkan panjang sheet yang dibutuhkan perunit produk (Pr) dan lebar sheet yang dibutuhkan perunit produk (Lr).

Berdasarkan pola

kemasan dan dimensi (ukuran) yang ditetapkan pada sistem kodefikasi FEFCO dapat diketahui dimensi-dimensi ukuran yang diperlukan untuk mengukur Pr dan Lr. Untuk mendapatkan bentuk pola dasar kemasan beserta ukuran dimensidimensinya dilakukan pembongkaran kemasan hingga menjadi satu lembar karton yang membentuk pola dasar produk. Proses perhitungan ukuran pola dasar yang dibutuhkan perproduk dilakukan dengan menginput data-data produk (Tabel 13) ke dalam model persamaan yang sudah ada. Sebagai contoh untuk pesanan pertama (kotak hair dryer) diperoleh ukuran sheet untuk pola dasar sebagai berikut : Pr = 2L + 2B + a

120

= 2 x 240 + 2 x 70 + 20 = 640 mm Lr = 1,333B + H + b = 1,333 x 70 + 170 = 283,3 mm

Pada Tabel 15 di bawah dapat dilihat kode produk yang dipesan dan model perhitungan ukuran pola dasar (sheet) yang diperlukan untuk setiap jenis pesanan.

Tabel 15 Output Model Desain Produk No

Nama

Kode produk

Tipe Produk

Model perhitungan ukuran sheet

1

Kotak hair dryer

0215-0000

Slotted type boxes

Pr = 2L + 2B + a, Lr = 0,333B + B + H +b

2


0201-0000

Slotted type boxes

Pr = 2L+2B+a, Lr = B + H

3

Kotak madu sumbawa 1000 ml

0215-0001

Slotted type boxes

Pr=2L+2B+a, Lr=H+1,677B+b

4

Kotak biskuat bolu pandan 192 gr

0215-0000

Slotted type boxes

Pr = 2L + 2 B + a, Lr = 1,333B + H +b

5

Kardus aqua gelas

0201-0000

Slotted type boxes

Pr = 2L+2B+a, Lr =B + H

6


0206-0000

Slotted type boxes

Pr = 2L+2B+a, Lr = 2B + H

7

Kardus Pizza Hut small

0429-0001

Folder type boxes and trays

Pr=2B+2H+2b, Lr=L+2H

8

Kotak Laptop Axioo

0217-0001

Slotted type boxes

Pr=2L+2B+a, Lr=H+1,75B+b

9


0428-0027


Pr = 2B + 4,667H + a, Lr = L + 2H + 1,5H

10


0428/0427


Pr = 2B + 3H, Lr = L +4H + 0,67H

11

Kardus radio/tape

0620-0000

Rigid type boxes

Pr = 2H + 2B, Lr = L+B+2a+d

Nilai parameter a, b dan d ditetapkan oleh tim pengembang produk, atau berdasarkan kesepakatan dengan konsumen. Tahap selanjutnya adalah menentukan ukuran bahan baku sheet yang tersedia dan sesuai dengan ukuran pola dasar yang telah dihitung di atas.

Jenis

121

dan ukuran kertas karton yang tersedia di pasaran sangat beragam. Namun untuk beberapa jenis kertas, seperti kertas duplex dan art carton, ukuran yang paling umum digunakan adalah ukuran plano. Ukuran plano untuk beberapa jenis kertas berbeda-beda. Untuk kertas jenis duplex, 1 plano sama dengan (790x1090) mm2, atau setara dengan 0,861 m2. Ukuran plano untuk art carton adalah (65 x 1000) mm2 atau setara dengan 0,65 m2. Jika pesanan folding carton yang akan dibuat menggunakan bahan baku gabungan antara kertas duplex dengan karton gelombang, maka ukuran karton gelombang yang akan diproduksi perlu disesuaikan dengan ukuran kertas duplex yang tersedia di pasaran. Tabel 16 memperlihatkan panjang dan lebar sheet yang dibutuhkan (Pr dan Lr) serta ukuran panjang dan lebar sheet yang tersedia (Ps dan Ls) sebagai bahan baku. Pada model ini ukuran sheet yang digunakan sebagai bahan baku diinput secara manual dari database bahan baku (Lampiran 3). Satu lembar karton yang menjadi bahan baku kemasan seringkali berukuran cukup besar sehingga bisa digunakan untuk membuat lebih dari satu unit produk kemasan.

Proses menghitung berapa banyak produk yang bisa

dihasilkan dari satu lembar karton merupakan tahap persiapan yang cukup memakan waktu, apalagi jika pola dasar kemasan berbentuk tidak beraturan. Pada sebagian besar industri kemasan karton, proses untuk mengatur pola dasar kemasan pada satu lembar karton (layout) dilakukan dengan bantuan software desain grafis seperti Correll Draw atau Auto CAD. Setelah proses layout yang teliti dan hati-hati, barulah seorang desainer bisa menentukan berapa banyak produk yang bisa dihasilkan dari selembar karton. Pada model ini, untuk keperluan proses pemesanan dan pemberian informasi yang lebih cepat kepada pelanggan mengenai estimasi biaya dan waktu penyelesaian, perhitungan jumlah produk yang bisa dihasilkan perlembar karton dilakukan dengan menggunakan persamaan :

Sebagai contoh untuk pesanan kotak hair dryer, maka jumlah produk yang dihasilkan per sheet adalah :

122

= 3

123 122

Tabel 16 Perhitungan Ukuran dan Jumlah Sheet yang Dibutuhkan No

Nama

Jumlah produk

Model perhitungan sheet

L (mm)

B (mm)

H (mm)

a (mm)

b (mm)

640,0

283,3

1090

790

Jml box/ sheet 3

Pr = 2*L + 2 * B + a Lr = 0,333*B + B + H +b

240

70

170

20

20

600,0

450,0

1250

950

4

27.500

20

360,0

412,5

1090

790

4

5.500

30

580,0

291,6

1000

650

3

36.667

20

1230,0

455,0

1250

950

2

110.000

20

360,0

270,0

1090

790

8

3.438

15

510,0

290,0

1050

950

6

36.667

20

1110,0

580,0

1200

650

1

11.000

654,7

452,0

1090

790

2

13.750

406,0

413,5

1090

790

2

27.500

1460,0

1091,0

2250

1500

2

27.500

1

Kotak hair dryer

10.000

2


100.000

Pr = 2*L+2*B+a Lr = B + H

200

90

360

20

3


20.000

Pr=2*L+2*B+a, Lr=H+1,677*B+b

85

85

250

20

4

Kotak biskuat bolu 192 gr

100.000

Pr = 2*L + 2 * B + a Lr = 0,333*B + B + H +b

155

125

95

20

5

Kardus aqua gelas

200.000

Pr = 2*L+2*B+a Lr =B + H

360

245

210

6


25.000

Pr = 2*L+2*B+a Lr = 2*B + H

125

45

180

7


200.000

Pr=2*B+2*H+2*b Lr=L+2*H

190

190

50

8

Kotak Laptop Axioo Kotak kamera Canon A 530

10.000

405

140

315

20

228

163

64

30

Kotak HP Sony Ericsson J300i Kotak radio/tape

50.000

Pr=2*L+2*B+a Lr=H+1,75*B+b Pr = 2*B + 4*H + 0,667*H +a Lr = L + 2*H + 1,5*H Pr = 2*B + 3*H Lr = L +4*H + 0,67*H Pr = 2*H + 2*B Lr = L+B+2*a+d

124

110

62

700

350

380

9

10 11

25.000

50.000

20

d (mm)

1

Pr (mm)

Lr (mm)

Ps (mm)

Ls (mm)

Jml sheet 3.667

124

Kotak hair dryer terbuat dari bahan baku karton jenis duplex dan karton gelombang tipe B-flute. Ukuran bahan baku duplex yang tersedia adalah 1090 mm x 790 mm. Karena bahan baku duplex tidak diproduksi sendiri, maka ukuran karton gelombang B-flute yang nantinya harus disesuaikan dengan ukuran duplex yang tersedia. Gambaran pengaturan tata letak (layout) pola dasar kotak hair dryer pada lembar karton yang tersedia dapat dilihat pada Gambar 41.

640 790

283,3

1090

Gambar 41 Layout Pola Dasar Kemasan Pada Lembaran Karton.

Setelah mengetahui jumlah produk persheet berikutnya dilakukan perhitungan jumlah sheet yang diperlukan untuk menyelesaikan sejumlah pesanan yang diminta. Hasil perhitungan jumlah sheet ini dibutuhkan sebagai salah satu input untuk mengkalkulasi waktu produksi dan harga pesanan.Untuk produk kotak hair dryer, jumlah sheet diperoleh melalui persamaan:

Jumlah toleransi yang diberikan untuk mengantisipasi kerusakan pada tahap produksi selanjutnya diasumsikan sebesar 10 persen, sehingga :

= 3667

125

Hasil perhitungan ukuran pola dasar kemasan yang dibutuhkan (Pr dan Lr), jumlah produk/sheet dan jumlah sheet yang diperlukan untuk kesebelas pesanan dapat dilihat pada Tabel 16.

Tabel17 Kode Pesanan No

Nama Pesanan

Nama Pemesan

Inisial

Kelompok

Tanggal Pesanan

Kode Pesanan

1

Kotak hair dryer

PT. Dongguan Electric

DEC

folding carton

oct 1, 2011

F-DEC-Oct11-001

2


PT. Indomilk

IML

corrugated box

oct 3, 2011

C-IML-Oct11-002

3

Box madu Sumbawa 1000 ml

MSA

folding carton

oct 3, 2011

F-MSA-Oct11-003

4


PT. Madu Sumbawa Alami PT. Danone Indonesia

DNE

folding carton

oct 4, 2011

F-DNE-Oct11-004

5

Kardus aqua gelas

PT. AquaDanone

ANE

corrugated box

oct 4, 2011

C-ANE-Oct11-005

6


PT. Fonterra Indonesia

FON

folding carton

oct 5, 2011

F-Fon-Oct11-006

7


Pizza Hut Indonesia

PHI

corrugated box

oct 5 , 2011

C-PHI-Oct11-007

8

Kotak Laptop axioo

PT. Axioo Indonesia

AXO

folding carton

oct 6, 2011

F-AXO-Oct11-008

9


PT. Canon Indonesia

CAI

folding carton

oct 6, 2011

F-CAI-Oct11-009

10


PT. Sony Ericsson Indonesia

SEI

folding carton

oct 6, 2011

F-SEI-Oct11-010

11

Kardus radio/tape

PT. Polytron Indonesia

PYT

corrugated box

oct 7, 2011

C-PYT-Oct11-011

Tahap terakhir pada model Desain dan Perhitungan Sheet adalah pembuatan kode pesanan. Kode pesanan diturunkan (digenerate) berdasarkan input data kelompok kemasan, inisial nama pemesan dan waktu pemesanan (Tabel 17).

126

6.2 Model Evaluasi Pesanan 6.2.1 Evaluasi Kemampuan Proses Evaluasi kemampuan proses dimulai dari tahap produksi pertama, yaitu pembuatan karton gelombang (corrugating).

Adapun data yang dibutuhkan

adalah database pesanan yang menginformasikan jumlah sheet, jenis sheet, panjang sheet (Ps) dan lebar sheet (Ls). Faktor pembatas untuk pengambilan keputusan adalah jumlah minimum yang bisa diproduksi dan kemampuan mesin corrugator yang ditentukan oleh parameter lebar sheet maksimum dan minimum. Pada Tabel 18 dapat dilihat data input yang diperlukan untuk mengevaluasi proses corrugating. Evaluasi proses dilakukan dengan menggunakan aturan-aturan yang disusun dengan bantuan pohon klasifikasi.

Tabel 18 Data Input untuk Evaluasi Proses Corrugating No

Nama Pesanan

Jml sheet dibutuhkan (unit)

Jenis sheet

Ada/tidak ada karton gelombang

Panjang sheet (Ps) (mm)

Lebar sheet (Ls) (mm)

1

Kotak hair dryer

3.667

ada

1090

790

27.500

Duplex dan Bflute B-flute

2


ada

1250

950

3

Kotak madu sumbawa

5.500

Duplex

tidak

1090

790

4


36.667

Art carton

tidak

1000

650

5

Kardus aqua gelas Dus Anlene Gold 250 gr

110.000

C-flute

ada

1250

950

3.438

Duplex

tidak

1090

790

7


36.667

B-flute

ada

1050

950

8

Kotak Laptop Axioo

11.000

ada

1200

650

9


13.750

ada

1090

790

10


27.500

B-flute dan duplex Duplex dan Eflute Duplex dan e-flute

ada

1090

790

11

Kotak radio/tape

27.500

BC-flute

ada

2250

1500

6

127

Hasil evaluasi adalah keputusan mengenai kemampuan proses corrugating dalam memproses kesebelas pesanan yang masuk (Tabel 19). Dari sebelas pesanan, dua pesanan (pesanan 9 dan 10) diproses pada mesin C1, lima pesanan (2, 5, 7, 8, 11) diproses pada mesin C2, dan empat pesanan (1, 3, 4, 6) tidak diproses pada mesin corrugating. Ada tiga hal yang menyebabkan pesanan tidak diproses pada mesin corrugating, yaitu : 1) jenis bahan baku yang tidak memerlukan karton gelombang, 2) mesin yang tersedia tidak mampu memproses pesanan tersebut karena spesifikasi pesanan tidak sesuai dengan spesifikasi mesin, dan 3) jumlah pesanan di bawah batas minimal kemampuan produksi, namun masih bisa dikerjakan dengan cara subkontrak. Pesanan yang tidak diproses pada mesin corrugating memerlukan bahan baku yang diperoleh dari pihak lain, baik dengan cara membeli atau mensubkontrakkan ke pihak lain. Keputusan lain yang mungkin terjadi pada evaluasi proses corrugating adalah penolakan pesanan. Penolakan pesanan terjadi karena jumlah yang terlalu kecil sehingga perusahaan tidak bisa memproses pesanan, baik dengan cara diproduksi sendiri atau disubkontrakkan. Penolakan kemungkinan juga bisa terjadi jika tidak ada pihak lain yang bisa menerima subkontrak. Pada kasus ini dari 11 pesanan tidak ada satupun yang ditolak. Pada prinsipnya

sebagian

besar

perusahaan

kemasan

karton

akan

berusaha

meminimalkan jumlah pesanan yang ditolak untuk meningkatkan kepuasan konsumen dan menjaga citra perusahaan. Setelah mengetahui hasil evaluasi kemampuan proses, tahap berikutnya adalah menghitung waktu proses yang dibutuhkan bagi pesanan-pesanan yang dikerjakan pada mesin corrugator. Perhitungan waktu produksi memerlukan data panjang sheet yang akan diproduksi pada mesin corrugating. Panjang sheet yang akan diproduksi pada mesin corrugating (Pc) dapat dilihat pada Tabel 19. Total waktu proses pada mesin corrugator (Tc) merupakan penjumlahan waktu setup (Sc) dan waktu running mesin. Waktu setup proses corrugating pada model ini diinput secara manual. Hal ini disebabkan karena belum ada data primer atau sekunder mengenai perkiraan waktu setup, dan juga belum ada suatu formula yang tepat untuk perhitungan waktu setup.

128

Tabel 19 Hasil Evaluasi Proses Corrugating No

Nama Pesanan

Keputusan (Jenis Mesin)

C1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

C2

Beli

panjang sheet di mesin corrugator(Pc)

Ditolak

Kotak hair dryer Kardus susu Indomilk 125 ml Kotak madu sumbawa 1000 ml Kotak biskuat bolu pandan 192 gr Kardus aqua gelas Dus Anlene Gold 250 gr Kotak Pizza Hut small Kotak Laptop Axioo Kotak kamera Canon A 530 Kotak HP Sony Ericsson J300i Kotak radio/tape

950

950

950 650 790 790 2250

Sebagai contoh total waktu proses di mesin corrugator untuk kardus susu indomilk dihitung sebagai berikut :

= 3,9 jam Waktu pembelian untuk pesanan yang tidak diproses pada mesin corrugating diinput secara manual berdasarkan kemampuan

supplier atau

kemampuan perusahaan dalam pengadaan bahan baku. Hasil selengkapnya untuk perhitungan waktu pada proses corrugating dapat dilihat pada Tabel 20.

129

Tabel 20 Waktu Pada Proses Corrugating No

Nama Pesanan

Perhitungan Waktu (jam) Set up C1 (jam)

1

Kotak hair dryer

2

Kardus susu Indomilk 125 ml Kotak madu sumbawa 1000 ml

3 4


5

Kardus aqua gelas

6

Dus Anlene Gold 250 gr Kotak Pizza Hut small Kotak Laptop Axioo Kotak kamera Canon A 530

7 8 9 10


11

Kotak radio/tape

Set up C2 (jam)

Proses C1 (jam)

Proses C2 (jam)

Total waktu (Tc) C1

Total waktu (Tc) C2

Wkt beli

24 1

2,9

3,9 24 24

1

11,6

12,6 24

1

3,9

4,9

1

0,8

1,8

1

2,0

3,0

1

4,0

5,0

1

6,9

7,9

Tahap berikutnya adalah evaluasi proses printing. Evaluasi kemampuan proses printing dilakukan dengan menggunakan beberapa aturan(rule base) untuk mendapatkan keputusan mengenai proses printing.

Input dan hasil evaluasi

(keputusan) mengenai proses printing dapat dilihat Pada Tabel 21. Selain jumlah produk, ukuran sheet dan jumlah warna, input lain yang dipertimbangkan untuk proses printing adalah jenis sheet yang menjadi bahan baku. Pesanan yang hanya terdiri dari bahan baku karton gelombang, akan diprint pada mesin flexo printing. Pesanan yang memiliki unsur bahan baku duplex, art carton, atau kertas ivory akan diprint pada mesin offset. Hal ini disebabkan karena pemilihan bahan baku yang ada unsur kertas duplex, art carton atau kertas ivory biasanya bertujuan untuk meningkatkan kualitas hasil cetakan yang hanya bisa diberikan oleh mesin offset. Untuk pesanan dengan bahan baku gabungan antara karton gelombang dengan kertas duplex atau art carton, maka bagian permukaan sheet yang akan diprint adalah sisi kertas yang terbuat dari duplex atau

130

art carton, sehingga pesanan dengan bahan baku gabungan ini juga akan diprint menggunakan mesin offset.

Tabel 21 Input dan Hasil Evaluasi Proses Printing No

Nama Pesanan

1 2

Kotak hair dryer Kardus susu Indomilk 125 ml

3

Kotak madu sumbawa

4 5

Jml produk (sheet yg diprint)

Jml warna

Ukuran sheet /unit kemasan Pr (mm)

Lr (mm)

10.000 100.000

4 3

640,0 600,0

283,3 450,0

20.000

4

360,0

412,5


100.000

4

580,0

291,6

Kardus aqua gelas Dus Anlene Gold 250 gr Kotak Pizza Hut small Kotak Laptop Axioo Kotak kamera Canon A 530

200.000

2

1230,0

455,0

25.000

4

360,0

270,0

200.000

1

510,0

290,0

10.000

4

1110,0

580,0

25.000

4

654,7

452,0

10

Kotak HP Sony Ericsson

50.000

4

406,0

413,5

11

Kotak radio/tape

50.000

2

1460,0

1091,0

6 7 8 9

Keputusan FP 1

FP 2

OP

Subkon

Dari hasil evaluasi dapat dilihat bahwa tiga pesanan diproses pada mesin flexo printing 1 (FP 1), empat pesanan diproses pada mesin flexo printing 2 (FP2), enam pesanan diproses pada mesin offset printing (OP), satu pesanan harus disubkontrakkan,dan tidak satupun pesanan yang tidak memerlukan proses printing. Keputusan “tidak” berarti pesanan tidak memerlukan proses printing sehingga kemasan yang dihasilkan merupakan kemasan polos tanpa cetakan apapun. Dari sebelas kasus kemasan yang diimplementasikan, terdapat tiga pesanan (kardus susu indomilk, kardus aqua gelas dan kardus radio tape) yang bisa diproses pada lebih dari satu mesin. Sebagai contoh kardus susu indomilk bisa diproses pada mesin FP 1 dan FP 2. Hal ini berarti pesanan tersebut bisa

Tidak

131

diproses pada salah satu dari dua alternatif mesin yang tersedia. Sementara itu terdapat enampesanan yang hanya bisa diproses pada satu mesin, yaitu mesin OP, sehingga keenam pesanan tersebut harus menjalani prosesprinting secara bergantian. Penentuan waktu proses pesanan pada mesin printing dilakukan dengan cara yang berbeda dengan proses corrugating. Pada proses printing, waktu proses bukan ditentukan oleh panjang sheet/unit seperti halnya proses corrugating, melainkan oleh jumlah unit pesanan dan kecepatan mesin printing. Selain itu waktu pada mesin printing juga dipengaruhi oleh jumlah warna printing pesanan. Sebagai contoh, total waktu printing pesanan kotak hair dryer(i = 1) pada mesin OP diperoleh sebagai berikut :

Pada kasus kotak hair dryer di atas, kecepatan mesin offset printing adalah 10000 unit/jam. Pada mesin offset, kecepatan printingini sama untuk semua alternatif jumlah warna. Waktu setup dan persiapan proses printing cukup lama dibandingkan dengan tahapan proses lainnya. Hal ini disebabkan terdapat cukup banyak tahap persiapan yang perlu dilakukan sebelum proses printing.

Sebagian proses

persiapan ini dilaksanakan di luar perusahaan, seperti pembuatan film cetakan (repro printing). Beberapa persiapan lainnya adalah pengaturan layout desain cetak di atas lembaran karton, proses pencampuran tinta dan pemanasan mesin printing. Karena tingkat ketidakpastian yang cukup tinggi, waktu setup (persiapan) untuk proses printing masih diinput secara manual. Hasil kalkulasi waktu untuk proses printing dapat dilihat pada Tabel 22.

132

131

Tabel 22 Waktu Proses Printing No

Nama Pesanan

Jenis Sheet

Perhitungan Waktu (jam) Set up FP1

Set up FP2

Setup OP

Proses FP1

Proses FP2

FP1

FP2

Kotak hair dryer

Duplex dan B-flute

2


B-flute

3


Duplex

12

2,0

14,0

4


Art carton

12

10,0

22,0

5 6

Kardus aqua gelas Dus Anlene Gold 250 gr Kotak Pizza Hut small Kotak Laptop Axioo

C-flute Duplex

9


Duplex dan E-flute

12

2,5

14,5

10

Kotak HP Sony Ericsson J300i Kotak radio/tape

Duplex dan e-flute BC-flute

12

5,0

17,0

8

11

20

16

24

1,0

OP

1

7

12

Proses OP

14,3

20

22,2

20,0

B-flute

13,0 34,3

28,6

12

38,2

44,0

48,6

2,5

16

Wkt beli/ kontrak

14,5

22,2

38,2

B-flute dan duplex

72

16

20

5,6

7,1

21,6

27,1

133

Pada tahapan selanjutnya, yaitu evaluasi kemampuan proses die cutting, dilakukan pengambilan keputusan berdasarkan input/variabel kelompok kemasan, bentuk produk dan ukuran sheet/unit kemasan. Hasil dari proses evaluasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 23.

Tabel 23 Hasil Evaluasi Proses Die cutting No

Nama Pesanan

Kelompok

1

Kotak hair dryer

folding carton

2

Kardus susu Indomilk

corrugat ed box

3

Kotak madu sumbawa

4

Kotak biskuat bolu pandan 192 gr Kardus aqua gelas

6

Bentuk produk

Ukuran sheet /unit kemasan Pr Lr (mm) (mm) 640,0

283,3

600,0

450,0

folding carton

360,0

412,5

folding carton

580,0

291,6

corrugat ed box

1230,0

455,0


folding carton

360,0

270,0

7


corrugat ed box

510,0

290,0

8

Kotak Laptop Axioo

folding carton

1110,0

580,0

9


folding carton

654,7

452,0

10

Kotak HP Sony Ericsson

folding carton

406,0

413,5

11

Kardus radio/tape

corrugat ed box

1460,0

1091,0

5

standar

tidak standar

standar

Keputusan D 1

D 2

D 3

Subkon

Tidak

Dari hasil di atas, ada tiga pesanan yang tidak memerlukan proses die cutting, yaitu kardus susu Indomilk, kardus aqua gelas, dan kardus radio/tape. Satu pesanan disubkontrakkan dan tujuh pesanan lainnya diproses pada mesin die cut yang tersedia. Semua pesanan yang diproduksi pada mesin die cut memiliki alternatif lebih dari satu mesin yang mampu memproses pesanan tersebut.

134

Penentuan waktu proses di mesin die cut dipengaruhi oleh variabel kecepatan mesin, waktu setup, jenis sheet dan jumlah pesanan. Kalkulasi waktu pada mesin die cutting dilakukan dengan menggunaan model persamaan yang sama dengan mesin printing. Hasil kalkulasi waktu pada proses die cutting dapat dilihat pada Tabel 24.

Tabel 24 Waktu Pada Proses Die cutting No pesanan

Perhitungan Waktu (jam) Set up D1

1

Set up D2

Setup D3

10

12

Proses D1

Proses D2

Proses D3

D1

D2

D3

7,7

8,3

15,1

17,7

20,3

Subkon

2 3

8

10

12

12,5

13,3

14,3

20,5

23,3

26,3

4

8

10

12

62,5

66,7

71,4

70,5

76,7

83,4

6

8

10

12

15,6

16,7

17,9

23,6

26,7

29,9

7

8

10

12

142,9

153,8

166,7

150,9

163,8

178,7

5

48

8 9

8

10

12

17,9

19,2

20,8

25,9

29,2

32,8

10

8

10

12

35,7

38,5

41,7

43,7

48,5

53,7

11

Pada tahap finishing, sepuluh jenis pesanan yang diimpelentasikan pada model ini menggunakan cara pengelemen (gluing) untuk menyambung sisi-sisi kemasan, dan satu pesanan menggunakan cara penjepretan dengan kawat (stitching) untuk menyambung sisi-sisi kemasan. proses finishing dapat dilihat pada Tabel 25.

Hasil evaluasi kemampuan

135

Tabel 25 Hasil Evaluasi Proses Finishing No pesanan

Proses finishing

Ukuran sheet /unit kemasan (mm) Pr Lr

1

Pengeleman

640,0

283,3

2

Pengeleman

600,0

450,0

3

Pengeleman

360,0

412,5

4

Pengeleman

580,0

291,6

5

Pengeleman

1230,0

455,0

6

Pengeleman

360,0

270,0

7

Pengeleman

510,0

290,0

8

Pengeleman

1110,0

580,0

9

Pengeleman

654,7

452,0

10

Pengeleman

406,0

413,5

11

Stitching

1460,0

1091,0

Keputusan SAG

AG

Stitch

Man

Tdk

Dari sebelas pesanan yang masuk, tidak ada yang diproses secara manual (man) dan tidak ada yang tidak memerlukan proses finishing (Tdk). Sebanyak enam pesanan dapat diproses pada mesin SAG maupun AG, dan sebanyak empat pesanan hanya bisa diproses pada mesin SAG.

Tabel 26 Waktu Proses Finishing No pesanan

Perhitungan Waktu (jam) Set up SAG

Set up AG

Setup Stitc

Proses SAG

Proses AG

Proses Stitch

AG

1

0,5

2

0,5

1

27,8

10,0

28,3

11,0

3

0,5

1

5,6

2,0

6,1

3,0

4

0,5

1

27,8

10,0

28,3

11,0

5

0,5

55,6

56,1

6

0,5

6,9

7,4

7

0,5

55,6

56,1

8

0,5

1

2,8

1,0

3,3

2,0

9

0,5

1

6,9

2,5

7,4

3,5

10

0,5

1

13,9

5,0

14,4

6,0

11

2,8

SAG

0,5

Stitch

3,3

4,2

4,7

Man

136

Perhitungan waktu untuk proses finishing tergantung kepada variabel jumlah pesanan, waktu setup dan kecepatan mesin. Dengan menggunakan formula yang sama seperti menghitung waktu printing dan die cutting, hasil perhitungan waktu untuk proses finishing dapat dilihat pada Tabel 26. Pada tahap perlakuan tambahan, dilakukan evaluasi kemampuan mesin varnishing. Dua proses lainnya, yaitu foil stamping dan embossing/debossing disubkontrakkan. Pada Tabel 27 dapat dilihat hasil evaluasi perlakuan tambahan beserta variabel penentu keputusannya.

Tabel 27 Hasil Evaluasi proses Perlakuan Tambahan No

1 2 3 4 5 6

7 8 9

10

11

Nama Pesanan

Kotak hair dryer Kardus susu Indomilk Box madu Sumbawa Kotak biskuat bolu pandan Kardus aqua gelas Dus Anlene Gold 250 gr Kotak Pizza Hut small Kotak Laptop axioo Kotak kamera Canon Kotak HP Sony Ericsson Kardus radio/tape

Perlakuan tambahan

varnishing

Ukuran sheet /unit kemasan (mm) Pr Lr 640,0

283,3

600,0

450,0

360,0

412,5

580,0

291,6

1230,0

455,0

360,0

270,0

510,0

290,0

varnishing

1110,0

580,0

varnishing

654,7

452,0

varnishing

406,0

413,5

1460,0

1091,0

varnishing

varnishing, foil stamping, embossing

Keputusan

Varnish

Emboss/ deboss

foil stamping

subkon

subkon

Hasil perhitungan waktu untuk perlakuan tambahan dapat dilihat pada Tabel 28. Kalkulasi waktu dilakukan dengan mempertimbangkan jumlah pesanan

137

dan kecepatan mesin varnish, sementara waktu yang dibutuhkan untuk subkontrak proses foil stamping dan embossing/debossing diinput secara manual.

Tabel 28 Waktu untuk Perlakuan Tambahan No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Nama Pesanan Kotak hair dryer Kardus susu Indomilk 125 ml Kotak madu sumbawa 1000 ml Kotak biskuat bolu pandan 192 gr Kardus aqua gelas Dus Anlene Gold 250 gr Kotak Pizza Hut small Kotak Laptop Axioo Kotak kamera Canon A 530 Kotak HP Sony Ericsson J300i Kotak radio/tape

Jml produk (sheet )

Perhitungan Waktu (jam) varnish E/D (K) FS (K) 10000 1,67 100000 20000

3,33

100000

16,67

200000 25000

4,17

48

48

200000 10000

1,67

25000

4,17

50000

8,33

50000

Hasil evaluasi kemampuan proses pada setiap tahapan proses pembuatan kemasan karton berupa mesin-mesin yang terpilih untuk memproses setiap pesanan beserta waktu proses pada mesin-mesin tersebut. Disamping itu juga dihasilkan keputusan mengenai pesanan yang tidak bisa diproses pada mesinmesin yang tersedia pada model ini. Keputusan tersebut berupa subkontrak atau penolakan pesanan. Hasil evaluasi seluruh tahapan proses dapat dilihat pada Tabel 29. Dalam industri kemasan karton yang sebenarnya, keputusan penerimaan atau penolakan pesanan seringkali terjadi melalui beberapa kali perundingan atau negosiasi.

Bisa jadi pesanan yang diterima pada awalnya dengan keputusan

mensubkontrakkan beberapa tahapan proses pada akhirnya terpaksa ditolak karena tidak ada perusahaan subkontraktor yang mampu menerima pekerjaan tersebut.

138

Tabel 29 Hasil Evaluasi Kemampuan Proses dan Waktu Proses Pesanan No. Job

1 2 3 4

Job (Pesanan) Corrugating C1 C2 K

Kotak hair dryer Kardus susu Indomilk Kotak madu

FP1

Printing FP2 OP

34,3

44,0

24,0 3,9

K

13,0

D1

15,1

Waktu Proses (jam) Die cutting D2 D3 K

17,7

20,3

24,0

14,0

20,5

23,3

26,3

24,0

22,0

70,5

76,7

83,4

5

Kotak biskuat bolu Kardus aqua gelas

6

Dus Anlene Gold

7

Kotak Pizza Hut

4,9

8

Kotak laptop

1,8

9

Kotak kamera

3,0

14,5

25,9

29,2

10

Kotak HP Sony

5,0

17,0

43,7

48,5

11

Kotak radio/tape

12,6

38,2

7,9

6,1

23,6

38,2

26,7

Add treatment Varnish em/de f stamp (K) (K) 1,7

3,0

3,3

28,3 11,0

16,7

29,9

7,4

150,9 163,8 178,7

56,1

72,0

27,1

Man

56,1 14,5

21,6

Finishing AG S

3,3 28,3 11,0

48,6

24,0

SAG

48,0

4,2

3,3

2,0

1,7

32,8

7,4

3,5

4,2

53,7

14,4

6,0

8,3

48,0

48,0

4,7

137

139

6.2.2 Kalkulasi Waktu Penyelesaian Pesanan Kalkulasi waktu penyelesaian pesanan bertujuan untuk melihat kapan suatu pesanan bisa diselesaikan dan apakah waktu pesanan tersebut sesuai dengan waktu penyelesaian yang diinginkan konsumen. Untuk mendapatkan jawaban atas masalah tersebut, pada model ini dilakukan pengurutan pesanan-pesanan yang diterima, dan menjadwalkannya dengan suatu model penjadwalan yang sesuai dengan kondisi lantai produksi yang tersedia. Walaupun proses perancangan model ini dibangun dengan fokus perhatian yang cukup besar untuk memuaskan pelanggan, namun dalam pelaksanaan penjadwalannya kriteria/tujuan penjadwalan adalah untuk meminimasi makespan dan bukan untuk meminimasi keterlambatan atau jumlah pekerjaan yang terlambat. Pemilihan kriteria ini dengan pertimbangan untuk mengakomodasi kepentingan kedua belah pihak, yaitu perusahaan kemasan karton dan konsumen. Kriteria makespan adalah kriteria yang paling umum digunakan pada penjadwalan hybrid flowshop seperti pada kasus industri kemasan karton ini. Makespan dari suatu jadwal (schedule) adalah waktu selesainya semua pekerjaan yang ditandai oleh waktu selesai pekerjaan yang terakhir pada lantai produksi. Penggunaan kriteria makespan akan memungkinkan pihak perusahaan melihat berapa banyak pesanan (job) yang mampu ditangani dalam periode waktu tertentu (Raaymakers dan Weijters, 2003).

Penjadwalan yang bertujuan untuk

meminimasi makespan dengan sendirinya dapat meningkatkan jumlah job yang mampu ditangani oleh perusahaan dalam periode waktu tertentu. Pada saat yang sama informasi mengenai kapan waktu penyelesaian setiap pesanan tetap dapat diberikan kepada konsumen. Hasil kalkulasi waktu penyelesaian pesanan dapat diperoleh dengan atau tanpa menggunakan algoritma genetika. Namun untuk mendapatkan urutan penjadwalan terbaik yang dapat meminimasi makespan pada jumlah pesanan yang cukup banyak, perlu bantuan algoritma genetika. Langkah-langkah penjadwalan menggunakan algoritma genetika yang dilakukan pada penelitian ini adalah : a.

Melakukan representasi kromosom

b.

Membentuk populasi awal

140

c.

Menghitung nilai fitness dan nilai makespan setiap kromosom yang berada pada populasi awal

d.

Melakukan seleksi kromosom

e.

Menjalankan operator genetika pindah silang

f.

Menjalankan operator genetika mutasi

g.

Menghitung nilai fitness dan makespan setelah proses indah silang dan mutasi

h.

Melakukan iterasi proses genetika hingga batas iterasi yang ditentukan

i.

Menentukan nilai fitness dan makespan terbaik

j.

Menghitung waktu penyelesaian akhir (final time) dengan menambahkan waktu proses pada stage 5

Representasi Kromosom Sebagai tahap awal untuk melakukan penjadwalan dengan algoritma genetika, dibutuhkan representasi kromosom yang menggambarkan pesananpesanan yang akan dijadwalkan.

Representasi kromosom merupakan cara

untuk mengkodekan suatu alternatif solusi penjadwalan menjadi kromosom yang akan diproses menggunakan GA. Representasi kromosom dalam penelitian ini menggunakan teknik real number encoding. Kromosom yang dihasilkan terdiri dari 11 gen yang menggambarkan urutan job yang unik tanpa ada pengulangan. Berikut ini adalah contoh representasi kromosom yang digunakan pada model ini : 9 2 10 6 4 1 3 7 8 5 11

Gambar 42 Representasi Kromosom untuk Sebelas Pesanan

Pembentukan Populasi Awal Sebuah populasi awal yang dibangkitkan terdiri dari sejumlah anggota populasi (kromosom). Pada kasus ini jumlah anggota populasi (Pc) ditentukan sebanyak 20 kromosom dan proses pembangkitan populasi dilakukan secara acak. Source code pada Matlab versi 10a yang digunakan untuk menghasilkan populasi awal ini adalah :

141

popawal = myrand(jmlpop,1,11); function result=myrand(row,a,b) % Produce unique random integers ranged from a to b % linear random unique integers clc; %a=1; b=50000; %try this as an example r=a:b; r=r'; for m = 1 : row for i=1:(b-a) % rn=round((a-2)*rand(1,1))+1+(b-a); rn=round((b-a-1)*rand(1,1))+1; tmp=r(i); r(i)=r(rn); r(rn)=tmp; end result(m,:)=r; end

Hasil pembangkitan populasi awal yang merupakan generasi pertama dari proses penjadwalan menggunakan GA dapat dilihat pada Tabel 30.

Tabel 30 Populasi Awal (Generasi Pertama) No kromo som 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Urutan Pekerjaan (Job) 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

8 6 1 4 7 4 10 4 8 6 7 4 5 10 4 5 7 9 1 7

6 1 3 2 5 1 3 1 5 7 2 1 9 6 5 2 5 2 5 8

9 8 9 9 4 7 1 3 7 10 5 5 8 3 7 6 6 10 9 3

5 7 8 5 9 8 6 8 2 3 1 6 3 8 2 3 2 6 4 2

7 2 2 7 1 3 9 2 6 2 4 10 10 1 1 9 9 4 3 4

1 4 5 6 3 2 8 7 10 1 10 8 7 2 9 4 10 1 2 5

2 3 7 1 10 6 5 9 1 5 8 9 2 9 8 10 8 3 10 9

3 5 6 3 8 10 7 5 9 4 9 3 4 5 3 7 1 7 8 6

10 10 4 10 2 9 4 6 4 8 6 7 1 4 6 8 3 8 7 10

4 9 10 8 6 5 2 10 3 9 3 2 6 7 10 1 4 5 6 1

11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11

142

Menghitung Nilai Makespan dan Nilai Fitness Nilai makespan dan nilai fitness dihitung dengan menggunakan data waktu proses masing-masing pesanan pada setiap stage dan mesin yang dilalui (Tabel 29). Pada model ini proses optimasi penjadwalan dengan menggunakan algoritma genetika diberlakukan terhadap 4 tahapan proses (stage) yaitu : proses corrugating (stage 1), proses printing (stage 2), proses die cutting (stage 3) dan proses finishing (stage 4). Terhadap proses perlakuan tambahan tidak dilakukan optimasi dengan menggunakan algoritma genetika, melainkan hanya ditambahkan waktunya terhadap waktu kromosom terbaik yang dihasilkan dari algoritma genetika. Hal ini disebabkan karena mesin varnishing yang tersedia cukup banyak sehingga diasumsikan setiap pekerjaan yang selesai dari proses finishing bisa langsung diproses pada proses varnishing atau perlakuan tambahan lainnya tanpa harus antri mesin terlebih dahulu. Nilai makespan dan nilai fitness dihitung untuk setiap kromosom yang terdapat pada populasi. Langkah-langkah untuk menghitung nilai makespan terdiri dari dua tahap, yaitu perhitungan waktu penyelesaian (completion time) pada stage 1, dan perhitungan waktu penyelesaian (completion time) pada stage 2 sampai stage 4. Sebagai contoh, langkah-langkah perhitungan nilai makespan kromosom 18 pada stage 1 adalah : 1.

Pada stage j=1, urutkan job i secara acak

dimana i = 1,....n, sehingga

diperoleh urutan ke (k) dimana k = 1,...n Urutan job yang diperoleh sesuai dengan urutan gen pada kromosom 18, yaitu : 9, 2, 10, 6, 4, 1, 3, 7, 8, 5, 11. Pada Tabel 30 dapat dilihat urutan job, mesin-mesin yang tersedia untuk memproses, dan waktu proses setiap job. 2.

Pada T=0, pilih mesin eligible (e (i),1, (i)) yg tersedia dengan waktu proses terkecil untuk memproses job i, stage 1 urutan ke 1 (min t e(i),j,

(k)

e(i),1,

(1))

dimana

Mj.

Job pertama yang diproses adalah job 9, dan mesin yang tersedia hanya satu, yaitu C1 dengan waktu proses =3 3.

Hitung waktu selesai job i, stage 1 pada urutan

(1)

143

Ci,1,

(1)

= 0 + min t e(i),1

(1)

Jika tidak ada mesin eligible yang tersedia (job tidak diproses di j=1), set Ci,1,

(1)

= 0.

Jika job i pada stage 1 disubkontrakkan dalam waktu t = tc i,1, maka set Ci,1,

(1)

= 0 + tci

Waktu selesai job 9 di stage 1 : (C9,1,

(1))

=0+3=3

Tabel 31 Waktu Proses Pada Stage 1 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

4.

No. Job Job 1 Job 2 Job 3 Job 4 Job 5 Job 6 Job 7 Job 8 Job 9 Job 10 Job 11

Waktu Proses (jam) C1 C2 K 24,0 3,9 24,0 24,0 12,6 24,0 4,9 1,8 3,0 5,0 7,9

Cek apakah masih ada mesin tersisa pada stage 1 (M 1≠0). Jika masih ada mesin tersisa, tugaskan job pada urutan berikutnya ( (k) ) untuk diproses pada t =0, jika tidak tunggu sampai ada mesin yang selesai berproses. Job pada urutan berikutnya adalah job 2, dan mesin yang eligible adalah C2 dengan waktu 3,9 jam. Waktu selesai job 2 di stage 1 = 0 + 3,9 = 3,9. Selanjutnya tidak ada lagi mesin yang bisa diproses pada T=0 hingga job 9 atau job 2 selesai.

5.

Jika ada mesin selesai berproses, tugaskan job pada urutan berikutnya ( (k+1)) pada mesin tersebut, jika job yang berada pada (k+1) tidak sesuai dengan mesin yang tersedia, maka penugasan bisa diberikan pada job urutan berikutnya ( (k+2)) dan seterusnya.

144

Pada T=3, job 9 selesai. Job yang akan diproses berikutnya adalah job 10 pada mesin C1. 6.

Hitung waktu penyelesaian job i yang telah ditugaskan terhadap satu mesin, shg : Ci,1,

(k)

= waktu selesai job sebelumnya pada mesin tsb + min t e(i),1,

Waktu selesai job 10 (C10,1, 7.

(3))

(k)

=3+5=8

Cek apakah i=n dan k=n ? Jika tidak, kembali ke langkah 3.

Jika ya,

penempatan job-job pada stage 1 selesai. Job urutan ke-4 adalah job 6. Job 6 tidak diproses pada salah satu mesin, tapi disubkontrakkan dengan waktu 24 jam, sehingga waktu penyelesaian job 6 di stage 1 (C6,1,

(4))

= 0 + 24 = 24.

Urutan pada urutan ke 5, 6 dan 7 berturut-turut adalah job 4, 1, 3. Ketiga job ini disubkontrakkan (diasumsikan pada pemasok yang berbeda) sehingga bisa langsung diproses pada T=0. Waktu penyelesaian ketiga job adalah : Job 4 (C4,1,

(5))

= 0 + 24 = 24

Job 1 (C1,1,

(6))

= 0 + 24 = 24

Job (C3,1,

(7))

= 0 + 24 = 24

Urutan ke-8 adalah job 7 pada mesin C2 dengan t = 4,9.

Waktu

penyelesaian job 7 adalah : Job (C7,1,

(8))

= 3,9 + 4,9 = 8,8

Urutan ke-9 adalah job 8 pada mesin C2 dengan t = 1,8. Job 8 baru bisa diproses setelah job 7 selesai diproses pada mesin C2, sehingga waktu penyelesaian job 8 adalah : Job (C8,1,

(9))

= 8,8 + 1,8 = 10,6

Job 5 dan11 yang berada pada urutan berikutnya dan menggunakan mesin yang sama, yaitu C2 diselesaikan dengan cara yang sama dengan job 8. Hasil penjadwalan semua pesanan pada stage 1 dapat dilihat pada Tabel 32.

145

Tabel 32 Waktu penyelesaian pada stage 1 Job (J)

Stage 1 (S1) Waktu Start 3,0 0,0 3,9 0,0 5,0 3,0 0,0 24,0 0,0 24,0 0,0 24,0 0,0 24,0 4,9 3,9 1,8 8,8 12,6 10,6 7,9 23,2

Mesin C1 C2 C1 K K K K C2 C2 C2 C2

9 2 10 6 4 1 3 7 8 5 11

Finish 3,0 3,9 8,0 24,0 24,0 24,0 24,0 8,8 10,6 23,2 31,1

Langkah-langkah perhitungan waktu penyelesaian setiap job pada kromosom 18 di stage 2 sampai stage 4 adalah : 1.

Untuk stage j=2,...,4, urutkan job i berdasarkan waktu selesai terkecil pada stage sebelumnya (Ci,j-1,

(k))

dimana i = 1,....n, sehingga diperoleh urutan ke

(k) dimana k = 1,...n. Urutan job yang akan dikerjakan pada stage 2 berdasarkan waktu selesai (finish) dari stage 1 adalah : 9, 2, 10, 7, 8, 5, 6, 4, 1, 3, 11 2.

Untuk job i yang berada pada urutan pertama ( (1)) stage j, pilih mesin eligible (e(i),j, (1)) yg tersedia dengan waktu proses terkecil (min t dimana e(i),j,

(1,)

e(i),j, (1))

Mj.

Job pertama adalah job 9 yang diproses pada mesin P3 dengan waktu 14,5 jam (Tabel 32) 3.

Hitung waktu selesai job i, stage j pada urutan (1) Ci,j,

(1)

= Ci,j-1,

(1)

+ min t e(i),j,

(1,)

Jika tidak ada mesin eligible yang tersedia (job tidak diproses di j=1), set Ci,j,

(1)

= Ci,j-1,

(1)

Jika job i pada stage j urutan maka set Ci,j,

(1)

= Ci,j-1,

(1)

(1) disubkontrakkan dalam waktu t = tci,j,

+ tci,j

Pada contoh kromosom 18, waktu selesai job 9 pada stage 2 adalah C9,2,

(1)

= C9,1,

(1)

+ min t e(9),2,

(1,)

= 3 + 14,5 = 17,5

146

Tabel 33 Waktu proses pada stage 2 No


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

4.

Waktu Proses (jam) P1 P2 P3 K 13,0 34,3 44,0 14,0 22,0 38,2 48,6 14,5 38,2 72,0 14,5 17,0 21,6 27,1

Cek apakah masih ada mesin tersisa pada stage j (M j≠0). Jika masih ada mesin tersisa, tugaskan job pada urutan berikutnya ( (k)) untuk diproses pada t =0, jika tidak tunggu sampai ada mesin yang selesai berproses. Urutan berikutnya adalah job 2 yang bisa diproses pada mesin P1 atau P2. Karena lebih dari satu mesin yang tersedia, maka job 2 bisa diproses pada mesin yang memiliki waktu terkecil, yaitu mesin P1 (34,3 jam). Waktu selesai job 2 pada stage 2 adalah : C2,2,

5.

(2)

= C2,1,

(2)

+ min t e(9),2,

(2)

= 3,9 + 34,3 = 38,2

Jika ada mesin selesai berproses, tugaskan job pada urutan berikutnya ( (k+1)) pada mesin tersebut, jika job yang berada pada

(k+1) tidak sesuai

dengan mesin yang tersedia, maka penugasan bisa diberikan pada job urutan berikutnya ( (k+2)) dst. 6.

Jika job i pada stage j urutan (k) disubkontrakkan dalam waktu t = tci,j, maka set Ci,j, (k) = Ci,j-1,

7.

(k)

+ tci,j

Hitung waktu penyelesaian job i yang telah ditugaskan terhadap satu mesin (finish time), shg Ci,j,

(k)

= max {CiL,j,

(kL),

Ci,,j-1,

(k)

} + min t e(i),j,

(k)

Urutan berikutnya adalah job 10 yang diproses pada mesin P3 dengan waktu 17,0. Job 10 ini hanya dapat diproses setelah job 9 yang juga

147

menggunakan mesin P3 selesai diproses pada jam ke 17,5. Waktu selesai job 10 pada mesin P3 adalah : C10,2,

(3)

= max {C10,2,

(1),

C10,,1,

(3)

} + min t e(10),2,

(3)

= max {17; 8,0} + 17,5 =34,5 Urutan ke-4 adalah job 7 yang hanya bisa diproses pada mesin P2 dengan waktu 38,2 jam. Karena mesin P2 belum pernah digunakan oleh job sebelumnya, maka waktu selesai job 4 adalah : C7,2,

(4)

= C7,1,

(4)

+ min t e(7),2,

(14,)

= 8,8 + 38,2 = 47

Urutan ke 5 adalah job 8 yang diproses dengan cara subkontrak selama 72 jam.

Waktu penyelesaian job 8 dihitung dengan cara kasus

subkontrak seperti yang dijelaskan pada langkah 3, yaitu : C8,2,

(5)

= C8,1,

(5)

+ tc8,2

= 10,6 + 72 = 82,6 Urutan ke-6 adalah job 5 yang diproses pada mesin P1 atau P2. Karena kedua mesin sedang digunakan ketika job 5 selesai diproses pada stage 1, maka job 5 terpaksa menunggu sampai salah satu mesin selesai. Mesin yang selesai lebih dulu adalah mesin P1 pada jam ke 38,2, sehingga job 5 diproses pada mesin P1. Waktu penyelesaian pada job 5 adalah : C5,2,

(6)

= max {C2,2,

(2),

C5,1,

(6)

} + min t e(5),2,

(6)

= max {38,2; 23,2} + 38,2 = 76,4 Urutan ke 7 adalah job 6. Mesin yang diperuntukkan untuk job 6 adalah P3 dengan waktu 14,5. Job 6 harus menunggu job 10 yang berada pada urutan ke-3 selesai diproses pada jam ke 34,5, sehingga waktu penyelesaian job 6 adalah : C6,2,

(7)

= max {C10,2,

(3),

C6,1,

(7)

} + min t e(6),2,

(7)

= max {34,5; 24,0} + 14,5 = 49 Urutan ke-8 adalah job 4 yang diproses pada mesin P3 dengan waktu 22,2 jam. Waktu selesai untuk job ke-8 adalah : C4,2,

(8)

= max {C6,2,

(7),

C4,1,

(8)

} + min t e(4),1,

(8)

= max {49; 24,0} + 22,2 = 71 Urutan ke-9 dan ke-10 adalah job 1 dan job 3 yang juga diproses pada mesin P3, sehingga waktu selesai kedua job ini adalah :

148

C1,2,

(9)

= max {C4,2,

(8)

; C1,1,

(9)

} + min t e(1),1,

(9)

= max {71; 24,0} + 13 = 84 C3,2,

(10)

= max {C1,2,

(9)

; C3,1,

(10)

} + min t e(1),1,

(9)

= max {84; 24,0} + 14 = 98 Urutan ke-11 adalah job 11 yang diproses pada mesin P1 atau P2. Dari kedua mesin ini yang selesai duluan adalah mesin P2. Mesin P2 selesai memproses job 7 yang berada pada urutan ke-4 pada jam ke 47, sehingga waktu penyelesaian job 11 di stage 2 adalah : C11,2,

(11)

= max {C7,2,

(4)

; C11,2,

(11)

} + min t e(11),2,

(11)

= max {47; 31,1} + 27,1 = 74.1 Hasil perhitungan waktu penyelesaian pesanan di stage 2 secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 34.

Tabel 34 Waktu penyelesaian pada stage 2 Job (J) 9 2 10 6 4 1 3 7 8 5 11 8.

Stage 1 Stage 2 (S2) (S1) Finish Urutan Mesin Waktu 3,0 1 P3 14,5 3,9 2 P1 34,3 8,0 3 P3 17,0 24,0 7 P3 14,5 24,0 8 P3 22,0 24,0 9 P3 13,0 24,0 10 P3 14,0 8,8 4 P2 38,2 10,6 5 K 72,0 23,2 6 P1 38,2 31,1 11 P2 27,1

Start Finish 3,0 17,5 3,9 38,2 17,5 34,5 34,5 49,0 49,0 71,0 71,0 84,0 84,0 98,0 8,8 47,0 10,6 82,6 38,2 76,4 47,0 74,1

Cek apakah i=n dan k=n ? Jika tidak, kembali ke langkah 5, jika ya lanjutkan ke langkah berikutnya. Jika semua job sudah dijadwalkan (i=11, dan k=11), maka penjadwalan job pada stage 2 selesai dan selanjutnya dilakukan penjadwalan pada stage 3. Langkah-langkah penjadwalan pada stage 3 sama dengan stage 2. Waktu proses job pada stage 3 dapat dilihat pada Tabel 35 dan hasil penjadwalan job pada stage 3 ditunjukkan pada Tabel 36.

149



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Waktu Proses D1 D2 D3 15,1 17,7 20,3 20,5 70,5

23,3 76,7

26,3 83,4

23,6 150,9

26,7 163,8

29,9 178,7

K

48,0 25,9 43,7

29,2 48,5

32,8 53,7

Tabel 36 Waktu penyelesaian pada stage 3 Job (J)

Stage 3 Urutan Mesin Waktu Start Finish 1 D1 25,9 17,5 43,4 3 38,2 2 D2 48,5 34,5 83,0 5 D3 29,9 49,0 78,9 6 D3 83,4 78,9 162,3 10 D2 17,7 84,0 101,7 11 D2 23,3 101,7 125,0 4 D1 150,9 47,0 197,9 9 K 48,0 82,6 130,6 8 76,4 7 74,1

9 2 10 6 4 1 3 7 8 5 11

Perbedaan stage 3 dengan stage 2 adalah pada stage 3 terdapat kasus flexible flowshop. Kasus flexible flowshop dicirikan oleh adanya job-job yang melompati salah satu tahapan, seperti job 2, job 5 dan job 11 pada stage 3 ini. Waktu penyelesaian untuk job yang tidak melalui suatu stage dihitung seperti yang dijelaskan pada langkah 3. Sebagai contoh, waktu penyelesaian job 2 pada stage 3 adalah : Ci,j, C2,3,

(1)

= Ci,j-1,

(1)

= C2,2,

(3)

(3)

= 38,2

150

Proses perhitungan waktu penyelesaian dilanjutkan sampai stage ke 4 dengan langkah-langkah yang sama dengan stage 2. Waktu proses pada Stage 4 dapat dilihat pada Tabel 37, dan waktu penyelesaian pada stage 4 dapat dilihat pada Tabel 38.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Waktu Proses (jam) G1 G2 S 3,3 28,3 11,0 6,1 3,0 28,3 11,0 56,1 7,4 56,1 3,3 2,0 7,4 3,5 14,4 6,0 4,7

M

Tabel 38 Waktu penyelesaian pada stage 4 Job (J) 9 2 10 6 4 1 3 7 8 5 11

9.

Stage 4 Urutan Mesin Waktu Start Finish 2 G1 7,4 43,4 50,8 1 G2 11,0 38,2 49,2 6 G2 6,0 83,0 89,0 5 G1 7,4 132,5 139,9 10 G2 11,0 162,3 173,3 7 G1 3,3 139,9 143,2 8 G2 3,0 125,0 128,0 11 G1 56,1 197,9 253,9 9 G2 2,0 130,6 132,6 4 G1 56,1 76,4 132,5 3 S 4,7 74,1 78,8

Cek apakah j=4 ? Jika tidak kembali ke langkah 1, jika ya, lanjutkan ke langkah berikutnya

10. Hitung makespan Fi,4,p(k) = max Ci,4,p(k)

151

Makespan adalah waktu penyelesaian terbesar dari seluruh job pada stage 4. Pada kromosom 18 ini, waktu penyelesaian terbesar adalah waktu penyelesaian job 7, yaitu 253,9 jam. Masalah penjadwalan flowshop adalah masalah minimasi makespan, maka nilai fungsi evaluasi setiap kromosom harus dikonversi ke dalam nilai fitness sehingga kromosom yang lebih fit (lebih bugar) akan memiliki nilai fitness yang lebih tinggi. Konversi dilakukan dengan menggunakan fungsi persamaan dibawah ini.

Nilai fitness kromosom 18 = 1/253,9 = 0,00394. Berikut ini dapat dilihat source code untuk perhitungan nilai fitness : function Fitness = EvalPop(x,y) %x = kueri yang dimasukan %y = populasi u_kromosom = size(y,2); elemen_1 = x * y; for i = 1 : u_kromosom Fitness(i)=elemen_1(i)/(norm(x)*norm(y(:,i))); end end

Tabel 39 Nilai makespan populasi pertama (generasi pertama) No Makespan No Makespan kromosom kromosom 1 11 292,2204 277,8149 2 12 279,6093 292,2204 3 13 312,0147 292,2204 4 14 323,2092 325,0037 5 15 277,8149 262,6164 6 16 277,8149 333,4583 7 17 272,6501 277,8149 8 18 255,7025 253,9081 9 19 272,6501 326,7466 10 20 277,8149 277,8149 Nilai makespan dan nilai fitness dihitung untuk seluruh kromosom yang terdapat pada populasi awal. Pada contoh kasus ini terdapat 20 kromosom yang

152

harus dihitung nilai makespannya dan nilai fitnessnya. Pada Tabel 38 dan 39 dapat dilihat nilai makespan dan nilai fitness untuk 20 kromosom yang menjadi anggota populasi pertama.

Tabel 40 Nilai fitness populasi pertama No kromosom 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Nilai fitness 0,003422 0,003576 0,003205 0,003094 0,0036 0,0036 0,003668 0,003911 0,003668 0,0036

No kromosom 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Nilai fitness 0,0036 0,003422 0,003422 0,003077 0,003808 0,002999 0,0036 0,003938 0,00306 0,0036

Elitisme Nilai evaluasi yang dimiliki tiap individu atau kromosom akan diurutkan untuk mengetahui kromosom yang memiliki nilai terbaik. Kromosom dengan nilai terbaik tersebut akan disalin atau disimpan agar tidak rusak akibat proses genetik (Suyanto 2005). Jumlah kromosom yang digunakan pada percobaan ini sebanyak 2 nilai terbaik. Source code untuk proses elitisme adalah sebagai berikut :

[sortFit m] = sort(Fitness,'descend'); a = size(m,2); elit_1 = Populasi(m(1),:); elit_2 = Populasi(m(2),:); TemPopulasi(1,:) = elit_1; TemPopulasi(2,:) = elit_2;

Seleksi Kromosom Seleksi adalah proses memilih individu pada populasi yang memiliki nilai evaluasi baik untuk dilanjutkan ke proses pindah silang dan mutasi (Cox

153

2005). Proses seleksi yang digunakan adalah roullete wheel atau tournament selection . Roulette wheel Seleksi dilakukan dengan cara mengambil nilai acak antara nilai minimum dan maksimum evaluasi tiap generasi. Jika nilai tersebut lebih kecil dari nilai probabilitas kumulatif maka kromosom yang ditunjuk akan dipilih sebagai kromosom induk. Tahap awal dari roulette wheel adalah dengan menghitung probabilitas seleksi dengan rumus:

Probabilitas seleksi kumulatif (qk) untuk setiap kromosom Vk:

Algoritma seleksi sebagai berikut: Langkah 1 : Bangkitkan bilangan acak r antara [0,1] Langkah 2 : Jika r ≤ q1, pilih kromosom V1, kalau tidak pilih kromosom k dengan ketentuan : Vk (2 ≤ k ≤ Pop.Size) dan qk-1 ≤ r ≤ qk Kromosom yang memiliki nilai evaluasi yang besar atau mendekati 1 akan memiliki kemungkinan terpilih yang lebih besar sebagai populasi baru untuk proses genetik selanjutnya. Hal tersebut menyebabkan kromosom akan terpilih lebih dari satu kali. Source Code untuk seleksi kromosom dengan roulette wheel adalah : function newPop = RouletteWheel(PopulasiAwal,Fitness) Jum_Krom=size(PopulasiAwal,1); total_eval = sum(Fitness); prob = Fitness/total_eval;

154

prob = sort(cumsum(prob)); a = min(prob); b = max(prob); RN=rand(1,Jum_Krom)* a+((b+0.001)-a); fitIn = 1; newIn = 1; newPop = PopulasiAwal; while newIn <= Jum_Krom & fitIn <=Jum_Krom if (RN(newIn) <= prob(fitIn)) newPop(newIn,:)=PopulasiAwal(fitIn,:); newIn=newIn+1; fitIn = 1; else fitIn=fitIn+1; end end

Tournament Selection Proses seleksi dengan menggunakan sistem turnamen antara beberapa individu yang dipilih secara acak dari populasi. Pemenang turnamen (yang memiliki nilai fitness terbaik) dari dua individu yang dipilih secara acak akan digunakan sebagai induk untuk melakukan pindah silang dengan peluang seleksi turnamen yang digunakan pt = 0.8 (Wahde & Sandberg 2010). Dengan peluang 1 - pt untuk individu yang memiliki fitness jelek untuk dipilih. Source code untuk seleksi turnamen adalah sebagai berikut : function newPop = tournament (PopulasiAwal,Fitness,) jmlpop = size(PopulasiAwal,1); pt = 0.8; for i = 1:jmlpop iTmp1 = 1 + fix(rand*(jmlpop)); iTmp2 = 1 + fix(rand*(jmlpop)); r = rand; if (r < pt) if Fitness(iTmp1) > Fitness(iTmp2) newPop(i,:)=PopulasiAwal(iTmp1,:); else newPop(i,:)=PopulasiAwal(iTmp2,:); end else if Fitness(iTmp1) > Fitness(iTmp2) newPop(i,:)=PopulasiAwal(iTmp2,:); else newPop(i,:)=PopulasiAwal(iTmp1,:); end end end

155

Pindah Silang Pindah silang merupakan proses paling penting dalam GA pada proses genetik. Proses ini melakukan pindah silang antar kromosom induk yang telah dipilih sebelumnya. Pemilihan antar kromosom induk yang akan dipindahsilang ialah dengan cara mengambil nilai acak yang bernilai lebih kecil dari peluang pindah silang Pc. Pada contoh kasus penelitian ini, peluang pindah silang yang digunakan sebesar 0.8. Proses pindah silang dapat dilihat pada Gambar 43 . Mulai

Kromosom Induk 1 Kromosom Induk 2

P = rand [0,1]

Tidak P < Pc Ya Pindah Silang

Selesai

Gambar 43 Proses pindah silang. Pada masalah flowshop ini, operator penyilangan yang digunakan adalah Partially Mapped Crossover (PMX). Prosedur penyilangan PMX ini yaitu dimulai dengan menentukan dua buah titik penyilangan seara acak pada sepasang kromosom induk. Setelah itu elemen kromosom yang terletak diantara kedua titik tersebut saling dipertukarkan untuk membentuk dua kromosom anak. Kromosom anak yang baru terbentuk kemudian diperiksa kelegalannya. Apabila kromosom tersebut memiliki elemen yang sama, maka kromosom tersebut dilegalkan berdasarkan kaidah pemetaan. Kaidah ini diperoleh dari hasil penukaran elemen antar kromosom induk. Source code pemilihan induk (parents) yang akan di cross over adalah : function Pindex = pilihKros(Populasi,Pc); %Pc = peluang pindah silang Jum_Krom = size(Populasi,2); j=1;

156

RN=rand(1,Jum_Krom); for i = 1 : Jum_Krom if RN(i)
Source code untuk proses pindah silang dengan metode PMX diuraikan di bawah ini : function Induk = PindahSilang(Induk,indeks,JumGen) parent = Induk; u_indeks = size(indeks,2); u_Induk = size(Induk,2); %jika banyaknya yang dikros ganjil..maka dikurangi 1 u_indeks = size(indeks,2); if mod(u_indeks,2)~=0 u_indeks = u_indeks-1; end for i = 1 : 2 : u_indeks a = indeks(i); b = indeks(i+1); TP = sort(1 + fix(rand(1,2)*(JumGen-1))); temp1=Induk(a,TP(1):TP(2)) temp2=Induk(b,TP(1):TP(2)) Induk(a,TP(1):TP(2))=temp2; Induk(b,TP(1):TP(2))=temp1; %checking legalization for n=1 : numel(Induk(a,:)) if( n >= TP(1) & n <= TP(2) ) else loop = 1; while loop == 1 [ok idx] = find(Induk(a,n) == temp2); if numel(ok) == 1 Induk(a,n) = temp1(idx); else loop=0; end end end end for n=1 : numel(Induk(b,:)) if( n >= TP(1) & n <= TP(2) ) else loop = 1; while loop == 1 [ok idx] = find(Induk(b,n) == temp1); if numel(ok) == 1 Induk(b,n) = temp2(idx);

157

else loop = 0; end end end end end

Mutasi Proses mutasi yang digunakan adalah sistem gen dengan nilai gen mutasi yaitu bilangan bulat. Gen akan mengalami perubahan yang berguna untuk mengembalikan kerusakan gen akibat genetik lainnya (Aly 2007). Mutasi yang digunakan dalam masalah flowshop adalah reciprocal exchange mutation yang merupakan bagian dari swap mutation. Prosedur mutasinya yaitu dimulai dengan menentukan sebiah posisi secara acak pada kromosom anak yang baru terbentuk hasil pindah silang. Elemen kromosom pada posisi ini kemudian akan dipertukarkan dengan elemen lain disebelah kanannya. Apabila posisi acak yang diperoleh terletak pada posisi akhir kromosom, maka penukaran elemen dilakukan dengan elemen yang berada pada posisi awal. Source code mutasi adalah sebagai berikut :

function pop = mutasi(newPop,Pmutasi) %mengalami revisi setelah sidang [m n] = size(newPop); %banyaknya yang akan termutasi banyakMutasi = Pmutasi*(m*n);

for i = 1 : banyakMutasi x = fix(1+((m+1)-1)*rand); %baris y = fix(1+((n+1)-1)*rand); %kolom %proses pertukaran if y ~= n temp = newPop(x,y); newPop(x,y) = newPop(x,(y+1)); newPop(x,(y+1)) = temp; else %jika berada diurutan belakang maka dipertukarkan dengan urutan awal temp = newPop(x,y); newPop(x,y) = newPop(x,1); newPop(x,1) = temp; end end pop = newPop;

158

Iterasi Algoritma Genetika Untuk menjalankan operator genetika diperlukan input berupa cara seleksi kromosom, operator pindah silang (crossover), peluang pindah silang (Pc), peluang mutasi (Pc), dan jumlah generasi. Pada kasus ini dilakukan beberapa kali percobaan (iterasi) untuk menghasilkan kromosom dengan nilai makespan yang paling kecil. Iterasi yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 100 kali. Jika iterasi telah mencapai maksimum yaitu 100 kali, maka proses genetik pada percobaan ini akan selesai dan menghasilkan populasi yang lebih baik dari sebelumnya.

Gambar 44 Hasil evaluasi waktu penyelesaian pesanan.

Dari beberapa kali percobaan, didapatkan hasil penjadwalan pesanan seperti dapat dilihat pada Gambar 44. Penjadwalan pesanan dilakukan dengan menggunakan Program Matlab versi 10a. Pada hasil penjadwalan ini maksepan yang dihasilkan adalah 251,7988 jam. Hasil ini diperoleh dengan menggunakan cara seleksi kromosom Tournament, operator pindah silang PMX, peluang pindah silang sebesar 0,8, peluang mutasi 0,01, dan jumlah generasi 100. Jika jam kerja diberlakukan sebanyak 1 shift sehari, dimana satu shift sama dengan delapan jam

159

kerja, maka semua pekerjaan dapat diselesaikan dalam waktu 32,14 hari (tanpa memperhitungkan hari libur).

Gambar 45 Urutan job, mesin yang terpilih dan waktu selesai setiap job (stage 1 sampai stage 3). Dari grafik nilai fitness pada Gambar 44 dapat dilihat bahwa nilai fitness maksimum (optimal) sudah mulai tercapai mendekati generasi ke 25. Sebelumnya masih terjadi fluktuasi nilai fitness yang disebabkan oleh proses pindah silang dan mutasi yang dilakukan oleh operator genetika. Proses pencarian jadwal (urutan) optimum dari suatu kromosom yang terdiri dari 11 gen, membutuhkan ruang pencarian yang sangat besar. Apabila tidak digunakan algoritma genetika, maka ruang pencarian jadwal optimum ini akan melibatkan alternatif solusi yang sangat banyak. Jumlah alternatif solusi jadwal adalah 39.916.600. Nilai ini merupakan hasil permutasi dari 11 faktorial, yang merupakan jumlah job yang akan dijadwalkan. Dengan penggunaan algoritma genetika, besarnya area pencarian jauh berkurang. Dalam kasus ini, jika solusi optimal telah tercapai pada iterasi ke-25, dimana setiap iterasi terdiri dari 20 kromosom, maka besarnya area pencarian adalah : 20 x 25 = 500 alternatif solusi. Persentasi area pencarian yang dilakukan oleh GA pada kasus ini dapat dihitung sebagai berikut :

160

(500/39.916.600) x 100 % = 0,0012% Dari nilai di atas dapat dilihat bahwa algoritma genetika bekerja sangat efisien.

Hanya dengan melakukan pencarian sebesar 0,0012% dari ruang

pencarian yang ada, algoritma genetika sudah bisa memperoleh suatu solusi yang mendekati optimum.

Gambar 46 Urutan job, mesin yang terpilih dan waktu selesai setiap job (stage2 sampai stage4). Disamping

memberikan

informasi

mengenai

waktu

penyelesaian

keseluruhan pekerjaan (makespan), pada Gambar 45 dan 46 juga dapat dilihat waktu penyelesaian setiap pesanan dan mesin-mesin yang digunakan pada setiap stage oleh masing-masing pesanan. Pesanan yang selesai diproses paling akhir adalah pesanan dus anlene gold (pesanan nomor 6), sedangkan pesanan yang selesai diproses paling awal adalah kotak kamera Canon (pesanan nomor 9). Dari hasil penjadwalan juga terlihat bahwa pesanan yang dimulai paling awal belum tentu selesai diproses paling awal juga.

Banyak faktor yang mempengaruhi

kecepatan waktu penyelesaian suatu pesanan, antara lain desain dan spesifikasi produk, jumlah pesanan, urutan proses serta lamanya waktu proses pada setiap mesin. Gambar 45 memberikan informasi mengenai urutan pekerjaan (pesanan) yang dikerjakan pada proses corrugating (stage 1), proses printing (stage2) dan

161

proses die cut (stage 3). Gambar 46 memberikan informasi tambahan mengenai urutan pekerjaan (pesanan) yang dikerjakan pada proses finishing (stage 4). Sebagai contoh pada Gambar 45 dan 46 terlihat bahwa kotak laptop axioo (pesanan/job nomor 8) melalui tahapan : 1) stage 1 diproses pada mesin C2, 2) stage 2 disubkontrakkan, 3) stage 3 disubkontrakkan, dan 4) stage 4 diproses pada mesin G2. Tabel 41 menunjukkan populasi (generasi) terakhir yang dari hasil seleksi kromosom, persilangan dan mutasi yang dilakukan oleh operator genetika. Dari beberapa kali percobaan, metode seleksi kromosom dengan cara tournament memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan seleksi dengan cara roda rolet (roulette wheel). Hal ini terlihat dari kecepatan untuk mencapai nilai optimum dan nilai fitness yang dihasilkan.

Tabel 41 Populasi ke-100 (Generasi Akhir) No kromosom 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Urutan Pekerjaan (Job) 1

2

3

3

5

6

7

8

9

10

11

8 4 8 4 8 4 4 4 8 8 8 4 4 8 8 8 8 8 4 8

4 8 4 8 4 8 8 8 4 4 4 8 6 4 4 4 4 4 8 4

6 7 6 6 6 6 6 6 6 6 7 6 8 7 6 6 6 6 6 7

7 6 7 7 7 7 7 7 7 7 6 7 7 6 7 7 7 7 7 6

2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 1 3 2 3 3 3 2

3 2 1 1 1 1 9 1 1 1 3 3 3 3 2 3 1 1 1 3

1 1 9 2 2 9 1 9 9 2 1 1 1 9 1 1 9 9 9 1

9 9 2 9 9 2 2 2 2 9 9 9 9 2 9 9 2 2 2 9

11 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

5 11 11 11 11 11 11 10 11 11 11 10 10 11 11 11 10 11 10 11

10 10 10 10 10 10 10 11 10 10 10 11 11 10 10 10 11 10 11 10

Nilai makespan minimum yang dihasilkan populasi terakhir (Tabel 42) memperlihatkan penurunan dibandingkan populasi pertama sebesar 2,11 jam. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma genetika mampu untuk menghasilkan jadwal dan pengurutan produksi yang lebih baik.

162

Tabel 42 Nilai Makespan Populasi Akhir (Generasi ke-100) No kromosom 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Makespan 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771

No kromosom 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Makespan 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771 251,799771

Menghitung Nilai Final Time Nilai final time adalah waktu penyelesaian paling akhir setelah ditambahkan dengan additional treatment (stage 5). Final time diperoleh setelah operator genetika dijalankan untuk stage 1 sampai stage 4, yang berarti setelah kromosom dengan nilai fitness terbaik ditemukan.

Nilai final time dihitung

sebagai berikut : Fi,5,p(k) = Ci,4,p(k) + ta i,p(k) Waktu final maksimum setelah ditambahkan waktu untuk perlakuan tambahan (stage 5) adalah 257,13 jam. Kalkulasi waktu penyelesaian pesanan juga dapat dilakukan tanpa menggunakan algoritma genetika (GA). Perhitungan tanpa menggunakan GA dilakukan jika jumlah pesanan sangat sedikit, sehingga penggunaan GA tidak terlalu diperlukan untuk menghasilkan optimalitas dalam penjadwalan pesanan. Perhitungan waktu penyelesaian tanpa menggunakan GA juga dapat dilakukan atas dasar kebijakan manajemen, seperti memproses pesanan berdasarkan urutan kedatangan. Namun pemrosesan pesanan berdasarkan urutan kedatangan tidak menjamin bahwa pesanan yang diproses paling awal, akan selesai paling duluan juga. Sebagai contoh hasil penjadwalan pesanan tanpa menggunakan bantuan

163

GA, namun diurutkan berdasarkan kedatangan dapat dilihat pada Gambar 47 dan Gambar 48.

Gambar 47 Waktu penyelesaian pesanan pada stage 1 sampai 3.

Pada Gambar 47 dapat dilihat waktu penyelesaian setiap pesanan pada stage 1 sampai stage 3. Sebagai contoh, pesanan nomor 2 dikerjakan pada mesin C2 (stage1), mesin P1 (stage2) dan tidak perlu diproses pada stage 3. Waktu penyelesaian pesanan nomor 2 pada stage 1 adalah jam ke 3,9, pada stage 2 pada jam ke 38,2, dan pada stage 3 juga pada jam ke 38,2 (waktu selesai stage 3 sama dengan stage 2 karena pesanan tidak diproses pada stage 3). Pada Gambar 48 dapat dilihat waktu penyelesaian setiap job pada stage 3, stage 4 dan pada proses perlakukan tambahan (additional treatment). Sebagai contoh pesanan no 2 dikerjakan pada mesin G2 (stage 4) dan tidak memerlukan proses perlakuan tambahan. Waktu selesai pada stage 4 adalah pada jam ke 49,2. Karena pesanan nomor 2 tidak memerlukan perlakuan tambahan, maka waktu selesai proses produksi adalah waktu penyelesaian pada stage 4.

164

Gambar 48

Waktu penyelesaian pesanan pada stage 2 sampai additional treatment.

Makespan yang dihasilkan dari kalkulasi waktu penyelesaian pesanan tanpa menggunakan GA adalah sebesar 338,1 jam. Nilai ini jauh lebih besar dibandingkan makespan yang dihasilkan dengan menggunakan GA. membuktikan

bahwa

penjadwalan

pesanan

dengan

Hal ini

menggunakan

GA

memberikan hasil yang lebih optimum dibandingkan penjadwalan yang hanya dilakukan berdasarkan urutan kedatangan pesanan.

6.3. Kalkulasi Harga Perhitungan (kalkulasi) harga pesanan diklasifikasikan menjadi dua kelompok, yaitu biaya produksi dan biaya non produksi. Biaya produksi adalah biaya setiap aktivitas yang telah dikelompokkan berdasarkan pendekatan ABC, sedangkan biaya non produksi adalah biaya overhead yang terdiri dari biaya set up, biaya pemeliharaan, biaya energi, biayaadministrasi, biaya asuransi dan depresiasi.

165

6.3.1 Biaya Produksi Biaya produksi yang telah telah dibuat berdasarkan pendekatan Activity Based Costing (ABC) kemudian dihitung berdasarkan formula perhitungan biaya yang telah dirumuskan pada Tabel 13. Biaya Corrugating Biaya corrugating dihitung berdasarkan harga karton gelombang yang terdapat di pasaran. Harga ini dinyatakan dalam satuan rupiah/meter 2. Tabel 43 Biaya Proses Corrugating No

Nama Produk

Jenis Flute

Jenis Bahan

1

Kotak hair dryer kardus susu Indomilk Kotak madu sumbawa Kotak biskuat bolu Kardus aqua gelas Dus Anlene Gold Kotak Pizza Hut Kotak Laptop Kotak kamera Kotak HP Sony Ericsson Kotak radio/tape

Eflute Bflute

K150M125K125

3223

0,8611

3.667

10.177.118

K125M125K125

2997

1,1875

27.500

97.870.781

2

3

4

5

6

7 8 9 10

11

Harga Ukuran Jumlah sheet sheet sheet (Rp/m2) (PsxLs)m2 (unit)

Biaya corrugating (Rp) (1)

5.500

36.667

Cflute

K125M125M125

2911

1,1875 110.000

380.249.375

3.438

Bflute Bflute Eflute Eflute

K125M125M125

2858

0,9975

36.667

104.532.300

K125M125M125

2858

0,78

11.000

24.521.640

K150M125K125

3223

0,8611

13.750

38.160.723

K150M125K125

3223

0,8611

27.500

76.321.446

BCflute

K125M125M125

4697

3,375

27.500

435.940.313

166

Dalam proses pembuatan kemasan karton, biaya bahan baku memiliki proporsi yang cukup besar dari total biaya produksi. Pada Tabel 43 dapat dilihat biaya proses corrugating untuk kesebelas pesanan yang diimplementasikan. Biaya corrugating tidak terdapat pada semua pesanan, melainkan hanya pada pesanan yang bahan bakunya berasal dari karton gelombang atau campuran karton gelombang dengan kertas duplex atau art carton. Pesanan kotak madu sumbawa, kotak biskuat bolu dan dus anlene gold tidak memiliki unsur biaya corrugating karena bahan bakunya bukan karton gelombang melainkan karton duplex dan art carton. Data-data untuk harga dan jenis bahan karton gelombang berasal dari data bahan baku sheet.

Biaya Cetak Biaya cetak (printing) terdiri dari komponen biaya : a) biaya desain dan pengaturan pola (layout), b) biaya cetak film, c) biaya pembuatan pelat, d) biaya bahan baku karton (sheet), e) biaya bahan baku tinta, f) biaya tenaga kerja, dan g) biaya subkontrak. Pada kasus ini biaya desain dan pengaturan pola berkisar antara Rp. 50.000 sampai dengan Rp 200.000,- tergantung luas area yg didesain, jumlah warna dan tingkat kerumitan desain. Tiap perusahaan kemasan karton memiliki kebijakan maupun tarif yang berbeda-beda mengenai biaya desain dan pengaturan pola, sehingga pada model ini, biaya desain dan pengaturan pola diinput secara manual. Biaya pencetakan film hanya terdapat pada pesanan yang dicetak pada mesin offset, sedangkan biaya pembuatan pelat terdapat pada pesanan yang dicetak dengan mesin cetak flexo maupun mesin cetak offset. Biaya pembuatan film dan pelat cetak tergantung kepada luas area yang dicetak dan jumlah warna pesanan.

Luas area yang dicetak diasumsikan merupakan luas seluruh pola

kemasan (Pr x Lr). Jumlah film yang dicetak sesuai dengan jumlah warna printing dari suatu pesanan. Biaya pembuatan pelat cetak untuk mesin flexo sedikit lebih mahal daripada biaya pembuatan pelat cetak mesin offset. Biaya pembuatan film dan biaya pembuatan pelat cetak dinyatakan dalam rupiah per cm2. Pada kasus ini, biaya pembuatan film diasumsikan sebesar Rp.

167

10,-/cm2, biaya pembuatan pelat cetak offset Rp. 30,-/cm2 dan biaya pembuatan pelat cetak flexo Rp. 35,-/cm2. Hasil perhitungan biaya desain, biaya cetak film dan biaya pembuatan pelat cetak dapat dilihat pada Tabel 44.

Tabel 44 Biaya Desain, Pembuatan Film dan Pembuatan Pelat No

Nama Produk

1 Kotak hair dryer 2 Kardus susu Indomilk 3 Kotak madu sumbawa 4 Kotak biskuat bolu pandan 5 Kardus aqua gelas 6 Dus Anlene Gold 7 Kotak Pizza Hut small 8 Kotak Laptop Axioo 9 Kotak kamera Canon 10 Kotak HP Sony Ericsson 11 Kotak radio/tape

Desain dan pengaturan pola (a) 100000

Luas area Pembuatan Pembuatan cetak film (b) Pelatcetak (PrxLr) (c) cm2 1813,18 72.527 217.582

75000

2700,00

283.500

100000

1485,16

59.406

178.219

100000

1691,43

67.657

202.971

50000

5596,50

100000

972,00

50000

1479,00

391.755 38.880

116.640 51.765

150000 100000

2959,19

118.368

355.103

100000

1678,97

67.159

201.477

100000

15928,60

1.115.002

Jenis bahan baku pada kemasan karton dapat diklasifikasikan menjadi bahan baku utama dan bahan penolong. Bahan baku utama berupa lembaran karton (sheet) dan tinta, sedangkan bahan penolong antara lain lem, kawat stitching, dan selotip (seal). Bahan baku kertas karton memiliki variasi cukup banyak. Biaya bahan baku lembaran karton yang diperhitungkan pada proses printing adalah bahan baku yang tidak termasuk kelompok karton gelombang, seperti kertas duplex dan karton seni. Hal ini dikarenakan biaya bahan baku untuk kertas gelombang telah diperhitungkan pada proses corrugating. Pada Tabel 44 dapat dilihat biaya bahan baku kertas karton untuk pesanan-pesanan yang

168

termasuk kelompok karton lipat (folding carton). Jumlah sheet yang merupakan keluaran dari proses corrugating menjadi faktor yang menentukan besarnya biaya bahan baku untuk proses cetak.

Tabel 45 Biaya Bahan Baku Kertas Karton No

Nama Produk

Biaya Kertas Jml sheet

1 Kotak hair dryer 2 Kardus susu Indomilk 3 Kotak madu sumbawa 4 Kotak biskuat bolu pandan 5 Kardus aqua gelas 6 Dus Anlene Gold 7 Kotak Pizza Hut small 8 Kotak Laptop Axioo 9 Kotak kamera Canon 10 Kotak HP Sony Ericsson 11 Kotak radio/tape

Jumlah (dlm rim)

Jenis kertas

Harga Biaya total sheet sheet (d) (Rp/rim) 708.500 5.668.000

3.667

8

Duplex 250

5.500

11

36.667

74

Duplex 250 Art carton 230

3.438

7

Duplex 250

708.500

11.000

22

708.500 15.587.000

13.750

28

27.500

55

Duplex 250 Duplex 250 Duplex 250

708.500

7.793.500

1.046.500 77.441.000

4.959.500

708.500 19.838.000 708.500 38.967.500

Bahan baku utama lainnya yang memiliki proporsi biaya cukup banyak adalah tinta printing. Pada Tabel 46 dapat dilihat hasil kalkulasi biaya untuk tinta printing.

Banyaknya penggunaan tinta printing ditentukan oleh faktor-faktor

jumlah sheet yang dicetak (A), luas area yang dicetak (O), teknik cetak (D), acuan cetak (V), warna tinta (I) dan jenis kertas (P). Teknik cetak, acuan cetak, warna tinta dan jenis kertas adalah suatu faktor pengali dalam bentuk bilangan konstanta

169

yang disepakati pada dunia percetakan untuk menghitung berapa banyak tinta yang terpakai. Faktor pengali untuk perhitungan kebutuhan tinta dapat dilihat pada Tabel 46. Pada kasus ini setiap pesanan memiliki teknik cetak yang berbeda-beda tergantung jenis mesin cetak yang digunakan.

Acuan cetak untuk kesebelas

pesanan diasumsikan sama, yaitu blok penuh. Warna tinta tergantung kepada desain printing dan jumlah warna yang ditentukan pada awal pesanan, sedangkan jenis kertas yaitu kertas karton. Keputusan mengenai teknik cetak dan warna tinta berhubungan dengan data produksi dan data pesanan, sedangkan acuan cetak dtentukan oleh bagian produksi.

Tabel 46 Biaya Bahan Baku Tinta No

Nama Produk

Jml produk

Faktor Pengali

Gram Tinta

Biaya Tinta (e)

D

V

I

10.000 100.000

1,1 1,4

1 0,5

5,1 3,8

2 2

20.343,92 143.640

3.051.589 21.546.000

20.000

1,1

1

5,1

2

33.327,04

4.999.055

4 Kotak biskuat bolu pandan

100.000

1,1

1

5,1

1

94.888,94

14.233.341

5 Kardus aqua gelas

200.000

1,4

0,5

2,8

2

438.765,6

65.814.840

6 Dus Anlene Gold

25.000

1,1

1

5,1

2

27.264,6

4.089.690

200.000

1,4

0,5

1,4

2

57.976,8

8.696.520

1 Kotak hair dryer 2 Kardus susu Indomilk 3 Kotak madu sumbawa

7 Kotak Pizza Hut small

P

8 Kotak Laptop Axioo

10.000

9 Kotak kamera Canon

25.000

1,1

1

5,1

2

83.005,27

12.450.791

10 Kotak HP Sony Ericsson

50.000

1,1

1

5,1

2

94.190,35

14.128.553

11 Kotak radio/tape

50.000

1,4

0,5

2,4

2

267.600,5

40.140.072

Gram tinta diperoleh dengan mengalikan keempat faktor pengali dengan luas area yang dicetak dan jumlah sheet. Luas area yang dicetak diasumsikan

170

sama dengan luas pola dasar kemasan (Pr x Lr), sedangkan jumlah sheet merupakan jumlah pesanan (produk). Jumlah tinta yang terpakai dalam gram kemudian dikonversi menjadi biaya tinta.

Pada kasus ini harga tinta/kg

diasumsikan sebesar Rp. 150 000,-.

Tabel 47 Faktor Pengali untuk Perhitungan Jumlah Tinta No

Faktor Pengali

Klasifikasi

1

Teknik Cetak (D)

2

Acuan cetak (V)

3

Warna Tinta (I)

4

Jenis kertas (P)

Flexo printing Offset printing diapositif raster blok penuh tabel tabel dengan teks hitam kuning biru (cyan) merah (magenta) Art paper imitasi carton coated

Nilai 1,4 1,1 0,8 0,4 1 0,4 0,5 1 1,3 1,4 1,4 1 1,2 2 0,9

Komponen biaya lainnya yang menjadi bagian dari biaya cetak (printing) adalah upah tenaga kerja dan biaya subkontrak. Upah tenaga kerja dihitung berdasarkan jam kerja mesin yang digunakan untuk proses cetak, namun tidak termasuk jam kerja setup. Jumlah tenaga kerja bervariasi untuk tipe mesin cetak yang digunakan. Pada kasus ini diasumsikan jumlah pekerja mesin cetak offset sebanyak dua orang dan jumlah pekerja mesin cetak flexo adalah tiga orang. Upah tenaga kerja Rp. 1 200 000 perbulan, dan total jam kerja printing diasumsikan sebanyak 200 jam sebulan. Biaya subkontrak tergantung kepada jumlah pesanan, desain dan warna cetak.

Pada kasus ini biaya subkontrak

printing untuk pesanan kotak laptop Axioo diasumsikan sebesar Rp. 1400,-/unit.

171

Tabel 48 menunjukkan upah tenaga kerja, biaya subkontrak dan total biaya untuk proses cetak.

Tabel 48 Biaya Tenaga Kerja, Subkontrak dan Total Biaya Printing No

Nama Produk

Biaya Tenaga Kerja Jam kerja

1 Kotak hair dryer

Jml TK

Biaya Subkon (g)

Total biaya (f)

Total biaya printing (2) (a+ b+ c+ d+ e+ f+ g)

1,0

2

12.000

9.121.698

2 Kardus susu Indomilk

14,3

3

257.143

22.161.643

3 Kotak madu sumbawa

2,0

2

24.000

13.154.181

4 Kotak biskuat bolu pandan

10,0

2

120.000

92.164.969

5 Kardus aqua gelas

28,6

3

514.286

66.770.881

6 Dus Anlene Gold

2,5

2

30.000

9.334.710

22,2

3

400.000

9.198.285

7 Kotak Pizza Hut small 8 Kotak Laptop Axioo

14.000.000

29.737.000

9 Kotak kamera Canon

2,5

2

30.000

32.892.261

10 Kotak HP Sony Ericsson

5,0

2

60.000

53.524.688

11 Kotak radio/tape

5,6

3

100.000

41.455.074

Biaya Potong (Die cutting) Biaya potong terdiri dari biaya pembuatan pisau potong, biaya tenaga kerja pemotongan dan biaya subkontrak.

Biaya pembuatan pisau potong

ditentukan oleh bentuk pola dasar kemasan. Idealnya, panjang area yang dilewati pisau potong diukur dengan teliti. Namun dengan pertimbangan kepraktisan pada proses identifikasi biaya, pada model ini panjang area pemotongan diasumsikan merupakan keliling (K) dari ukuran sheet yang dibutuhkan. Biaya pemotongan dinyatakan dalam Rp/cm, dimana pada kasus ini nilainya diasumsikan sebesar Rp.

172

300,-/cm.

Pada Tabel 49 dapat dilihat biaya pembuatan pisau potong untuk

pesanan yang diproses pada tahap ini. Tabel 49 Biaya Pembuatan Pisau Potong No

Nama Produk

Pr (cm)

Lr (cm)

1 2

Kotak hair dryer Kardus susu Indomilk Kotak madu sumbawa Kotak biskuat bolu pandan Kardus aqua gelas Dus Anlene Gold Kotak Pizza Hut small Kotak Laptop Axioo Kotak kamera Canon Kotak HP Sony Ericsson Kotak radio/tape

64 60

29 45

36

42

156

46.800

58

30

176

52.800

123 36 51

46 27 29

126 160

37.800 48.000

111

58

338

101.400

66

46

224

67.200

41

42

166

49.800

146

110

512

153.600

3 4 5 6 7 8 9 10 11

Panjang area pemotongan (K) (cm) 186

Biaya pisau potong (a) 55.800

Biaya tenaga kerja ditentukan oleh jam kerja pemotongan, jumlah tenaga kerja dan upah tenaga kerja perbulan. Jam kerja pemotongan (die cut) diperoleh dari data produksi, jumlah tenaga kerja diasumsikan sebanyak dua orang dan upah tenaga kerja Rp. 1 200 000,-/bulan. Biaya subkontrak diecutting untuk produk kotak laptop axioo (pesanan nomor 7) ditetapkan sebesar Rp. 20,-/unit produk.

Total biaya pemotongan

merupakan penjumlahan ketiga komponen biaya yang telah diuraikan di atas. Biaya tenaga kerja, subkontrak dan total biaya pemotongan ditunjukkan pada Tabel 50.

173

Tabel 50 Biaya Tenaga Kerja, Subkontrak dan Total Biaya Pemotongan No

Nama Produk

1


2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Jam kerja Jumlah Biaya TK pemotongan TK (Rp) (b) 7,7

2

Biaya subkon (Rp) (c)

92.308

Total biaya pemotongan (Rp) (3) (a+b+c) 148.108 63.000

13,3

2

160.000

206.800

71,4

2

857.143

909.943 101.400

16,7

2

200.000

237.800

142,9

2

1.714.286

1.762.286 200.000

301.400

17,9

2

214.286

281.486

38,5

2

461.538

511.338 153.600

Biaya Finishing Biaya penyambungan sisi-sisi kemasan (finishing) tidak diklasifikasikan secara spesifik menjadi biaya tenaga kerja dan biaya bahan baku, melainkan dihitung berdasarkan berapa besar volume pekerjaannya. Pada model ini biaya pengeleman ditentukan sebesar Rp. 0,5,-/cm sedangkan biaya stitching Rp. 0,6,per paku atau satu jepretan kawat. Biaya pengeleman dan stitching tergantung kepada desain pola dasar kemasan dan sisi bagian mana yang disambung. Pada kasus ini sebagian besar pesanan disambung pada bagian tinggi kemasan (H),sehingga panjang sisi yang dilem sama dengan ukuran tinggi kemasan (H). Perkecualian terjadi pada kotak pizza Hut, dimana bagian yang dilem adalah untuk menyambung sisi belakang dengan samping kiri dan kanan kotak, sehingga panjang area pengeleman sama dengan dua kali tinggi kotak.

174

Perhitungan biaya stitching dilakukan dengan menghitung terlebih dahulu berapa banyak paku/kawat yang dibutuhkan. Untuk kasus kotak radio/tape, jarak antar paku ditetapkan sebesar 2 cm, sehingga jumlah paku yang dibutuhkan adalah panjang sisi yang disambung dibagi dengan 2 cm. Hasil perhitungan biaya finishing dapat dilihat pada Tabel 51.

Tabel 51 Biaya Finishing Kemasan No

Nama Produk

1


2 3 4

5 6 7 8

9

10

11

Jumlah Pengeleman pesanan Panjang sisi Biaya (unit) yg dilem Gluing (cm) (4a) 10.000 17 85.000 100.000

36

1.800.000

20.000

25

250.000

100.000

9,5

475.000

200.000

21

2.100.000

25.000

18

225.000

200.000

10

1.000.000

10.000

31,5

157.500

25.000

12,8

160.000

50.000

12,4

310.000

50.000

0

Staples/stitching Jumlah Biaya paku Stitcing staples (4b)

35 1.050.000

Biaya Perlakuan Tambahan Biaya perlakuan tambahan proses pengkilapan/vernis (varnishing) ditentukan oleh luas area yang divernis. Luas area yang divernis adalah luas

175

seluruh kemasan pada salah satu sisi lembar karton. Pada model kasus ini biaya vernis diasumsikan sebesar Rp. 0,06,-/cm2.

Tabel 52 Biaya Perlakuan Tambahan No pesanan

Jumlah pesanan

1

10.000

2

100.000

3

Varnishing Luas area (Pr x Lr) cm2

Biaya varnishing (Rp) (5a)

1813,18

1.087.910

20.000

1485,16

1.782.194

4

100.000

1691,43

10.148.550

5

200.000

6

25.000

972,00

1.458.000

7

200.000

8

10.000

6438,00

3.862.800

9

25.000

2959,19

4.438.785

10

50.000

1678,97

5.036.917

11

50.000

Foil stampng

Emboss/deboss

Jml item

Biaya foil stamping (Rp) (5b)

Jml item

2

5.000.000

2

Biaya emboss/ deboss (Rp) (5c)

1000000

Biaya foil stamping dan embossing/debossing dinyatakan dalam jumlah item yang diberikan perlakuan foil stamping dan embossing/debossing(Tabel 52). Jumlah item dalam hal ini diartikan sebagai satu kelompok tulisan, atau satu kelompok gambar. Pada pesanan dus Anlene Gold (pesanan nomor 6) bagian kemasan yang diberi perlakuan foil stamping dan embossing adalah merk produk tersebut, yaitu Anlene Gold. Biaya foil stamping diasumsikan sebesar Rp. 100,per item dan biaya emboss diasumsikan sebesar Rp. 20,- per item. Biaya pengepakan (packing) tergantung kepada ukuran kemasan yang akan dipak. Ada banyak sekali variasi dan cara pengepakan yang bisa digunakan. Pada kasus ini pengepakan dilakukan setiap 100 unit produk dan biaya pengepakan diasumsikan bervariasi antara Rp. 2500,- sampai Rp. 8000,tergantung kepada ukuran produk kemasan. Pada Tabel 53 dapat dilihat biaya pengepakan setiap jenis produk dan total biaya finishing, perlakuan tambahan dan pengepakan untuk kesebelas produk yang dijadikan contoh kasus pada model ini.

176

Tabel 53 Biaya Pengepakan (Packing) No

Nama Produk

Jumlah pesanan

Biaya packing (Rp) (6)

1 2


10.000 100.000

250.000 5.000.000

Total biaya finish, add treat dan packing (Rp) (4+5+6) 1.422.910 6.800.000

20.000

500.000

2.532.194

100.000

2.500.000

13.123.550

200.000 10.000.000

12.100.000

3 4 5 6 7 8 9 10 11

25.000

625.000

8.308.000

200.000

5.000.000

6.000.000

10.000

750.000

4.770.300

25.000

625.000

5.223.785

50.000

1.250.000

6.596.917

50.000

4.000.000

5.050.000

6.3.2 Biaya Non Produksi Biaya non produksi adalah semua biaya overhead yang terkait dengan produksi pesanan, baik overhead yang bersifat variabel seperti biaya setup dan energi, maupun overhead yang bersifat tetap seperti biaya asuransi dan administrasi.

Pada model ini biaya overhead ditetapkan dengan cara

mengestimasi masing-masing komponen biaya overhead tersebut untuk jangka waktu bulanan atau tahunan dan kemudian mengalokasikannya pada masingmasing pesanan menggunakan basis jam kerja yang diperlukan untuk tiap-tiap pesanan. Biaya setup dikalkulasi berdasarkan proporsi jam kerja setup terhadap total waktu kerja selama sebulan dikalikan dengan upah tenaga kerja setup perbulan. Biaya pemeliharaan tidak ditetapkan berdasarkan proporsi jam kerja

177

pemeliharaan, melainkan merupakan fraksi (proporsi) dari total biaya produksi. Pada kasus ini upah tenaga kerja setup ditetapkan sebesar Rp. 1.200.000,perbulan, sedangkan biaya pemeliharaan diasumsikan sebesar 2% dari total biaya produksi (Tabel 54).

Tabel 54 Biaya Setup dan Pemeliharaan (maintanance) No

Nama Produk

Setup (7) Total Jam setup

Biaya setup

Total biaya produksi (1+2+3+4+5+6))

Biaya pemeliharaan (8)

1 Kotak hair dryer

25,5

153.000

20.869.834

417.397

2 Kardus susu Indomilk 3 Kotak madu sumbawa 4 Kotak biskuat bolu pandan 5 Kardus aqua gelas 6 Dus Anlene Gold 7 Kotak Pizza Hut small 8 Kotak Laptop Axioo 9 Kotak kamera Canon 10 Kotak HP Sony Ericsson 11 Kotak radio/tape

25

150.000

126.895.424

2.537.908

25

150.000

15.893.176

317.864

25

150.000

106.198.462

2.123.969

21,5

129.000

459.221.656

9.184.433

24,5

147.000

.17.880.510

357.610

29,5

177.000

121.492.871

2.429.857

2

12.000

59.330.340

1.186.607

26

156.000

76.558.255

1.531.165

26

156.000

136.954.390

2.739.088

21,5

129.000

484.828.987

9.696.580

Biaya energi, administrasi dan asuransi ditetapkan berdasarkan proporsi jam kerja yang dibutuhkan untuk masing-masing pesanan terhadap total jam kerja sebulan dikalikan dengan estimasi masing-masing komponen biaya tersebut untuk satu bulan (Tabel 55). Kebutuhan jam kerja untuk suatu pesanan merupakan total jam kerja proses pada semua tahapan produksi. Data kebutuhan jam kerja berasal dari database produksi yang telah dihitung pada tahapan evaluasi kemampuan produksi. Pada kasus ini biaya energi diestimasi sebesar Rp. 2.500.000,- perbulan, biaya administrasi Rp. 3000.000,- perbulan dan biaya premi asuransi Rp.

178

1.000.000,- perbulan. Biaya administrasi diasumsikan merupakan gaji dua orang tenaga adminstrasi selama sebulan. Jumlah jam kerja perbulan sebesar 200 jam.

Tabel 55 Biaya Energi, Administrasi, Asuransi dan Depresiasi No

Nama Produk

1


2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Kebutuhan jam kerja (jam)

Energi (Rp) (9)

Administrasi (Rp) (10)

Asuransi (Rp) (11)

Depresiasi (Rp) (12)

35,6

445.459

534.551

178.184

1.484.865

66,5

830.828

996.994

332.331

2.769.428

43,7

545.833

655.000

218.333

1.819.444

133,1

1.663.690

1.996.429

665.476

5.545.635

117,2

1.465.476

1.758.571

586.190

4.884.921

52,8

659.722

791.667

263.889

2.199.074

250,0

3.125.067

3.750.080

1.250.027

10.416.889

6,7

84.236

101.083

33.694

280.787

51,0

637.942

765.531

255.177

2.126.474

84,8

1.060.225

1.272.270

424.090

3.534.084

34,1

426.215

511.458

170.486

1.420.718

Biaya depresiasi yang ditanggung pertahun diperkirakan sebesar Rp. 100 juta rupiah, sedangkan jam kerja pertahun diasumsikan sebesar 2400 jam. Depresiasi diasumsikan membentuk kurva garis lurus dengan tidak ada nilai sisa, sehingga biaya depresiasi pertahun diperoleh dari nilai aset peralatan dibagi dengan umur pakai peralatan. Pada kasus ini nilai aset diasumsikan sebesar Rp. 1.2 milyar rupiah dan umur pakai peralatan adalah 10 tahun, sehingga biaya depresiasi pertahun adalah sebesar Rp. 100 juta rupiah. Biaya depresiasi yang dibebankan terhadap pesanan merupakan proporsi dari jam kerja yang dibutuhkan terhadap total jam kerja selama setahun.

179

6.3.3 Harga Pesanan Total biaya untuk suatu pesanan merupakan penjumlahan dari total biaya produksi dengan total biaya non produksi (overhead). Biaya pesanan sebelum pajak adalah total biaya pesanan yang sudah memperhitungkan margin keuntungan

yang

diharapkan

dari

pesanan

memperhitungkan biaya pajak (Tabel 56).

tersebut,

tetapi

belum

Pada contoh kasus ini margin

keuntungan ditetapkan sebesar 25 persen dan berlaku sama untuk semua pesanan.

Tabel 56 Biaya Pemesanan Sebelum Pajak No

Nama Produk

1


2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Total biaya produksi (Rp) (1+2+3+4+5+6))

Total biaya overhead (Rp) (7+8+9+10+11+12)

Biaya pesanan sebelum pajak (Rp)

20.869.834

3.213.456

30.104.112

126.895.424

7.617.490

168.141.143

15.893.176

3.706.475

24.499.563

106.198.462

12.145.199

147.929.577

459.221.656

18.008.592

596.537.809

17.880.510

4.418.962

27.874.340

121.492.871

21.148.919

178.302.238

59.330.340

1.698.408

76.285.935

76.558.255

5.472.289

102.538.180

136.954.390

9.185.758

182.675.184

484.828.987

12.354.457

621.479.304

Total biaya pesanan setelah pajak diperoleh dengan menambahkan besaran pajak sebesar 10 persen terhadap biaya pesanan sebelum pajak. Harga jual perunit untuk setiap pesanan diperoleh dengan membagi total biaya pesanan setelah pajak dengan jumlah pesanan (Tabel 57). Pada Tabel 57 dapat dilihat harga jual tiap pesanan yang siap untuk ditawarkan kepada konsumen. Pada tahap selanjutnya, konsumen bisa mengambil

180

keputusan apakah akan menerima penawaran harga tersebut, membatalkan pesanan atau melakukan negosiasi ulang.

Tabel 57 Total Biaya Pesanan Setelah Pajak dan Harga Jual No

Nama Produk

1 Kotak hair dryer 2 Kardus susu Indomilk 125 ml 3 Kotak madu sumbawa 1000 ml 4 Kotak biskuat bolu pandan 192 gr 5 Kardus aqua gelas 6 Dus Anlene Gold 250 gr 7 Kotak Pizza Hut small 8 Kotak Laptop Axioo 9 Kotak kamera Canon A 530 10 Kotak HP Sony Ericsson J300i 11 Kotak radio/tape

Total biaya pesanan setelah pajak (Rp)

Jumlah pesanan (unit)

Harga jual (Rp/unit)

33.114.524

10.000

3.311

184.955.257

100.000

1.850

26.949.519

20.000

1.347

162.722.535

100.000

1.627

656.191.590

200.000

3.281

30.661.774

25.000

1.226

196.132.461

200.000

981

83.914.528

10.000

8.391

112.791.998

25.000

4.512

200.942.703

50.000

4.019

683.627.235

50.000

13.673

Model kalkulasi harga ini memudahkan konsumen maupun produsen dalam melakukan negosiasi harga, karena dengan mengubah beberapa variabel input, akan segera diketahui berapa perubahan harga yang terjadi. Model ini juga bisa membantu perusahaan kemasan karton untuk melakukan analisa sensitivitas yang memperlihatkan kemungkinan perubahan harga akibat perubahan pada beberapa komponen biaya tertentu. Dari struktur biaya yang telah ditampilkan di atas, terlihat bahwa dua komponen biaya yang paling dominan pada industri kemasan karton adalah biaya bahan baku karton dan biaya tinta cetak.

181

6.4 Validasi Model Conwell et al (2000) menyatakan bahwa validasi adalah proses untuk menentukan sejauh mana suatu model merepresentasikan kondisi nyata dilihat dari tujuan penggunaan model. Validasi model memberikan hasil yang cukup akurat dan memberikan jawaban yang benar dalam batasan model yang telah ditetapkan. Sargent (2007) mengelompokkan validasi menjadi tiga, yaitu validasi data, validasi model konseptual, dan validasi operasional. Validasi model konseptual adalah validasi untuk menentukan bahwa : 1) teori dan asumsi yang menjadi dasar dari model konseptual adalah benar, 2) model merepresentasikan entitas masalah yang dikaji, dan 3) struktur, logika matematik dan hubungan sebab akibat yang terdapat pada model masuk akal dan sesuai dengan tujuan pembuatan dan penggunaan model. Sedangkan validasi operasional dilakukan untuk menentukan bahwa output model yang dihasilkan menghasilkan tingkat akurasi yang baik dan dapat diterima untuk tujuan aplikasi model (Martis, 2006 ; Sargent, 2007). Terdapat beberapa teknik-teknik validasi yang bisa dilakukan. Sargent (2007) menyatakan bahwa dua teknik validasi yang biasa digunakan pada validasi konseptual adalah teknik face validity, dan teknik trace validity. Teknik face validity dilakukan dengan meminta penilaian dari expert yang memiliki pengetahuan mengenai sistem yang sedang dikaji. Expert akan menilai apakah model dan perilakunya dapat diterima, logika model benar, dan hubungan input-output yang terdapat pada model masuk akal dan telah mewakili sistem nyata. Teknik traces validity dilakukan dengan cara menelusuri perilaku berbagai entitas yang terdapat di dalam model untuk menentukan apakah logika model benar dan apakah tingkat akurasi yang diinginkan dapat diperoleh. Model secara keseluruhan ataupun masing-masing sub model perlu divalidasi untuk melihat apakah model dapat diterima dan bekerja dengan benar sesuai tujuan perancangan model (Sargent, 2007). Pada penelitian ini validasi dilakukan untuk masing-masing model dan submodel maupun untuk keseluruhan model.

Validasi untuk masing-masing

182

model dan submodel dilakukan secara konseptual dengan menggunakan teknik face validity. Hasil validasi model desain dan ukuran sheet dapat dilihat pada Tabel 58.

Tabel 58 Hasil validasi model desain dan ukuran sheet Model yang divalidasi

No

Perhitungan ukuran kemasan

1

Perhitungan kebutuhan (jumlah) sheet

Parameter atau cara kerja model yang divalidasi Dimensi panjang, lebar, tinggi, tinggi tutup

Teknik validasi

Catatan

Validasi konseptual dengan teknik face validity

2

Cara perhitungan ukuran kemasan

Validasi konseptual dengan teknik face validity dan trace validity

1

jumlah pesanan

Validasi konseptual dengan teknik face validity

2

Ukuran sheet

3

Cara perhitungan jumlah sheet

Validasi konseptual dengan teknik face validity Validasi konseptual dengan teknik face validity dan trace validity

Model belum menghasilkan pengaturan layout yang optimal, tetapi dapat diterima untuk perhitungan jumlah sheet

Secara keseluruhan model desain dan perhitungan sheet dianggap cukup valid.

Hanya terdapat sedikit catatan pada cara perhitungan jumlah sheet.

Persamaan matematik untuk menghitung jumlah sheet belum dapat menghasilkan pengaturan layout yang optimal pada sheet yang tersedia, namun untuk estimasi awal kebutuhan bahan baku sheet model ini cukup dapat diandalkan. Hasil validasi model evaluasi pesanan (Tabel 59) menunjukkan bahwa secara umum model dapat diterima, namun diperlukan penyesuaian parameter apabila model akan diaplikasikan pada perusahaan dengan jenis dan spesifikasi mesin yang berbeda.

183

Tabel 59 Hasil validasi model evaluasi pesanan Model yang divalidasi

No

Evaluasi kemampuan proses produksi

1

Jumlah pesanan

2

Parameter evaluasi mesin corrugator

3

4

Parameter atau cara kerja model yang divalidasi

Hasil dan Catatan

teknik face validity

Perlu penyesuaian batasan jumlah bagi perusahaan yang berbeda-beda

jumlah sheet jenis sheet lebar sheet panjang sheet Parameter evaluasi mesin printing

teknik trace validity

Dapat diterima untuk jenis dan spesifikasi mesin yang ada

jenis sheet jumlah warna panjang & lebar sheet





Parameter evaluasi mesin die cutting kelompok kemasan ukuran sheet/produk

5

Teknik validasi

Bentuk (desain struktur) produk Parameter evaluasi proses finishing Jenis proses finishing


ukuran sheet/produk Perhitungan waktu proses pada mesin yang eligible

6

Perhitungan waktu proses di mesin corrugator, printing, die cutting, finishing dan additional treatment.


Hasil validasi pada model kalkulasi harga pesanan (Tabel 60) menunjukkan bahwa secara umum model kalkulasi harga yang diterapkan pada perusahaan yang dijadikan pembanding lebih sederhana dibandingkan dengan model yang dikembangkan. Hal ini disebabkan karena model yang dirancang menggunakan pendekatan ABC yang memerlukan pengklasifikasian biaya yang lebih rinci dibandingkan sistem perhitungan biaya lainnya. Untuk menguji bahwa

184

model kalkulasi harga ini cukup valid, maka dilakukan validasi operasional terhadap hasil yang diperoleh dari model ini.

Tabel 60 Hasil validasi model kalkulasi harga pesanan Model yang divalidasi

No

Biaya produksi

1

Harga pesanan

Parameter atau cara kerja model yang divalidasi Parameter dan perhitungan biaya corrugating

Teknik validasi

Hasil dan Catatan


2

Parameter dan perhitungan biaya printing


Perhitungan biaya printing pada sistem pembanding dilakukan dengan cara yang lebih sederhana dibandingkan model

3

Parameter dan perhitungan biaya die cutting


4

Parameter dan perhitungan biaya finishing


Perhitungan biaya die cutting pada sistem pembanding dilakukan dengan cara yang lebih sederhana dibandingkan model Terdapat beberapa perbedaan asumsi biaya dengan sistem pembanding

5

Parameter dan perhitungan biaya perlakuan tambahan


Terdapat beberapa perbedaan asumsi biaya dengan sistem pembanding

6

Parameter dan perhitungan biaya overhead


Biaya overhead pada sistem nyata seringkali sudah tercakup pada komponen biaya produksi

1

Parameter dan perhitungan harga


Valid

Validasi operasional dilakukan terhadap model kalkulasi harga pesanan dengan cara membandingkan harga pesanan tiga data kemasan yang dihasilkan oleh model dengan harga pesanan yang dihasilkan oleh sistem pembanding. Pemilihan tiga kemasan dilakukan berdasarkan keahlian yang dikuasai oleh pakar, dimana pakar yang diminta untuk melakukan kalkulasi harga pesanan pada sistem pembanding lebih memahami kalkulasi harga untuk produk dengan kategori folding carton dan teknik printing adalah offset printing. operasional dapat dilihat pada Tabel 61.

Hasil validasi

185

Tabel 61 Hasil Validasi Operasional Model Kalkulasi Harga Pesanan No

Kode Pesanan

Nama Pesanan

Harga jual (Rp/unit) yang dihasilkan model

Harga jual (Rp/unit) yang dihasilkan sistem pembanding

Kotak madu sumbawa

1347

1422

Deviasi harga terhadap model (Rp) 75

1

F-MSA-Oct11-003

2

F-DNE-Oct11-004

Kotak biskuat bolu

1627

1680

53

3

F-Fon-Oct11-006

Kotak Anlene gold

1226

1300

74

Dari hasil validasi operasional dapat dilihat perbedaan harga hasil perhitungan menggunakan model dengan hasil perhitungan sistem pembanding, namun perbedaan ini tidak terlalu besar (berkisar antara 3% sampai 6%). Perbedaan ini terjadi karena perbedaan dalam sistem perhitungan biaya pada sistem pembanding yang cenderung lebih sederhana dengan lebih sedikit klasifikasi komponen biaya dibandingkan model kalkulasi harga

yang

dikembangkan dengan menggunakan pendekatan ABC.

6.5 Keunggulan dan Keterbatasan Model Model Proses penerimaan Pesanan ini memiliki beberapa kelebihan dan keterbatasan. Kelebihan dari Model desain dan perhitungan sheet adalah adanya suatu model yang mampu memprediksi secara cepat ukuran dan jumlah bahan baku utama (sheet) yang diperlukan.

Model matematik ini walaupun belum

secara optimal mampu mengatur layout pola dasar kemasan pada selembar sheet, namun cukup berguna untuk memberikan estimasi awal mengenai kebutuhan jumlah sheet yang diperlukan untuk proses produksi. Model estimasi ini juga membantu mengurangi salah satu permasalahan yang sering dihadapi oleh industri kemasan karton, yaitu lamanya waktu setup yang dibutuhkan untuk pengaturan layout dan mengestimasi kebutuhan sheet. Keterbatasan dari model ini adalah masih membutuhkan proses manual pada saat identifikasi bentuk dan pembuatan kode produk untuk pesanan dengan desain yang baru. Model SPK cerdas ini belum memiliki subsistem generatif

186

yang bisa mengidentifikasi jenis dan kelompok produk dan secara otomatis menghasilkan kode produk. Model evaluasi pesanan memiliki kelebihan dengan adanya basis pengetahuan yang diperoleh dari para pakar untuk menentukan mesin-mesin yang bisa memproses suatu pesanan. Model ini juga mempunyai kemampuan untuk memberikan alternatif keputusan apakah suatu pesanan dapat dikerjakan sendiri, harus disubkontrakkan atau terpaksa ditolak karena perusahaan tidak mampu memproses pesanan tersebut. Model ini juga dilengkapi dengan sistem cerdas algoritma genetika yang memiliki kemampuan untuk menghitung waktu penyelesaian pesanan secara efisien. Keterbatasan model evaluasi pesanan ini adalah bersifat statis, atau hanya bisa langsung diimplementasikan untuk industri kemasan karton yang memiliki karakteristik lantai produksi dan jenis serta jumlah mesin yang sama dengan yang terdapat pada model ini. Kelebihan dari model kalkulasi harga pesanan adalah perhitungan biaya yang terintegrasi dengan model-model sebelumnya. Hal ini menyebabkan model kalkulasi harga ini bisa diselesaikan dengan menggunakan pendekatan berbasis aktivitas (ABC), dimana pada pendekatan ini perhitungan biaya dilakukan secara lebih rinci dibandingkan sistem kalkulasi biaya lainnya. Keterkaitan antara model sebelumnya dengan model kalkulasi biaya antara lain ditunjukkan oleh perhitungan biaya tenaga kerja proses printing dan die cutting yang menggunakan data waktu proses yang dihasilkan dari model kalkulasi waktu penyelesaian pesanan. Contoh keterkaitan lainnya adalah proses perhitungan biaya bahan baku pada proses corrugating dan printing yang menggunakan data kebutuhan jumlah sheet yang diperoleh dari model 1, dan proses perhitungan biaya die cutting dan varnishing yang menggunakan data hasil perhitungan ukuran kemasan yang diperoleh dari model 1. Model kalkulasi harga yang terintegrasi dengan modelmodel sebelumnya dan dibuat dengan rinci berdasarkan metode ABC memungkinkan dampak perubahan spesifikasi pesanan maupun proses produksi terhadap biaya dan harga dapat dihitung secara lebih cepat dan akurat.

187

Keterbatasan dari rancangan model kalkulasi harga ini adalah bahwa model ini belum terkait ke dalam sistem akuntansi suatu perusahaan sehingga beberapa nilai variabel biaya harus diinput secara manual.

6 VERIFIKASI DAN VALIDASI MODEL

Recommend Documents