1
ANALISA PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU DAN MAKSIMALISASI KEUNTUNGAN PADA PT. REJEKI MAKMUR SEJAHTERA ANTONIUS , HARRY INDRA Universitas Bina Nusantara, Jakarta
[email protected],
[email protected]
ABSTRAK
Perusahaan PT. REJEKI MAKMUR SEJAHTERA adalah perusahaan yang bergerak dibidang konveksi yang memproduksi berbagai jenis pakaian dan celana. Dalam memproduksi produknya tentu terdapat berbagai macam kendala dan salah satu kendalanya adalah persediaan bahan baku yang terkadang berlebihan sehingga terjadi penumpukan bahan baku. Tujuan penelitian ini adalah untuk menimalkan persediaan bahan baku dan meramalkan profit yang maksimal maka penulis menggunaka metode Linear Programming dan forecasting. Dengan metode-metode ini diharapkan masalah dalam perusahaan dapat diselesaikan dan perusahaan mengetahui keuntungan maksimal yang dapat diperoleh perusahaan.
Kata Kunci Manajemen, Operasional, forecasting, Linear Programming.
ABSTRACT
PT. REJEKI MAKMUR SEJAHTERA is a company engaged in the convection that produces various kinds of clothes and pants. In producing its products certainly there are many obstacles and one of the problems is that sometimes the supply of raw materials resulting in the accumulation of excessive raw materials. The purpose of this study was to menimalkan raw material inventory and forecast the maximum profit, the authors make use of linear programming methods and forecasting. With these methods the company is expected to issue can be resolved and the company knows that the maximum benefit can be obtained.
Keyword Management, Operations, forecasting, linear programming.
2
PENDAHULUAN
Dalam perusahaan persediaan merupakan salah satu asset yang harus diperhatikan karena dengan mengelola persediaan yang tepat maka perusahaan dapat meminimalkan total biaya pengeluaran terhadap bahan baku yang diperlukan perusahaan. Oleh karena itu, setiap perusahaan pasti memiliki persediaan dengan tingkat volume yang berbeda-beda. Bentuk persediaan pada suatu perusahaan dapat berupa bahan mentah, bahan setengah jadi, barang jadi ataupun komponen pendukung proses produksi lainnya. Sebuah perusahaan harus dapat mengelola persediaanya agar tidak terjadi penumpukan persediaan digudang yang dapat menimbulkan biaya penyimpanan persediaan. Di satu pihak perusahaan dapat mengurangi biaya-biaya tersebut dengan cara menurunkan tingkat persediaan, akan tetapi dipihak lain konsumen akan menjadi merasa tidak puas bila suatu produk stoknya habis dan tidak dapat memenuhi permintaan mereka terhadap produk tersebut. Oleh karena itu, perusahaan harus dapat mencapai keseimbangan antara investasi persediaan dengan tingkat pelayanan konsumen. PT. REJEKI MAKMUR SEJAHTERA merupakan perusahaan yang didirikan pada tahun 2002 dan perusahaan tersebut bergerak di bidang produksi pakaian seperti baju dan celana. Salah satu bahan baku yang paling penting dalam proses produksinya adalah kain. PT. REJEKI MAKMUR SEJAHTERA memperoleh pasokan bahan baku dari daerah Jakarta dan Bandung. Meningkatnya persaingan industri yang semakin maju mengakibatkan persaingan bisnis semakin ketat, sehingga setiap perusahaan akan bersaing dalam memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggannya. Sangat penting bagi perusahaan untuk merencanakan operasional produksi dengan tepat supaya dapat meminimalisir biaya-biaya yang diperlukan untuk kegiatan produksi. Perusahaan-perusahaan bergerak dibidang yang sama akan berusaha untuk meningkatkan kualitas produk dan pelayanannya supaya dapat bertahan dan bersaing di dalam industri. Ini merupakan ancaman bagi perusahaan pendatang baru maupun pemain lama karena akan berdampak pada profit yang dihasilkan. Oleh karena itu, agar perusahaan tidak mengalami penurunan profit dan dapat bertahan pada bisnis yang sedang berjalan diperlukan cara yang tepat untuk mengalahkan pesaingnya salah satunya dengan cara melakukan peramalan penjualan dari produk yang dihasilkan. Perusahaan dapat meminimalisir harga dengan mengendalikan biaya produksi agar memperoleh laba yang optimal. Biaya produksi dapat dikendalikan perusahaan dengan cara melakukan peramalan penjualan produk pada periode berikutnya untuk dijadikan dasar pengambilan keputusan dalam menentukan persediaan bahan baku. Biaya produksi berhubungan dengan persediaan bahan baku yang dibutuhkan dalam melakukan proses produksi. Perusahaan harus cermat dalam hal persediaan bahan baku supaya tidak terjadi hambatan saat kegiatan produksi dilakukan. Persediaan bahan baku yang tidak cermat dapat mengakibatkan produksi tidak dapat berjalan dengan lancar dan dihasilkan tidak tepat pada waktunya. Sebaliknya, persediaan bahan baku yang berlebihan mengakibatkan pembengkakan biaya persediaan di dalam kegiatan produksi. Apabila hal itu terjadi, perusahaan akan mengalami kerugian seperti profit yang dihasilkan tidak mencapai target dan pelanggan akan berpindah ke perusahaan lain karena tidak mendapatkan pelayanan yang memuaskan dari perusahaan. Oleh karena itu, didalam penelitian ini, penulis menggunakan metode Linear Programming dan forecasting untuk meminumkan bahan baku dan memperoleh profit yang maksimal. Berdasarkan latar belakang inilah, maka penilitian ini memiliki judul “Analisa Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dan Maksimalisasi Keuntungan Pada PT. REJEKI MAKMUR SEJAHTERA”.
TUJUAN Berikut ini adalah tujuan penelitian berdasarkan identifikasi masalah yang sudah diuraikan:
3 • • • •
Menentukan keuntungan maksimal yang dihasilkan dari penjualan produk polo shirt, Tshirt, dan boxer. Menentukan bahan baku yang diperlukan untuk memperoleh keuntungan maksimal. Menentukan jam kerja yang diperlukan untuk memperoleh keuntungan maksimal. Menentukan kombinasi jumlah produk yang tepat untuk memperoleh keuntungan maksimal.
METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang akan digunakan dalam penelitian adalah metode deskriptif. Penelitian deskriptif adalah suatu penelitian yang dilakukan dangan cara mengumpulkan data yang berkaitan dengan masalah yang diteliti, kemudian data diolah, diintrepretasikan, dan dianalisis sehingga dapat menghasilkan gambaran mengenai suatu hal. Data-data yang diolah berupa data primer yang didapat langsung dari perusahaan itu sendiri serta data sekunder yang didapatkan dengan melakukan studi pustaka. Linear Progamming memiliki tujuan untuk memaksimumkan atau meminimumkan sesuatu (kuantitas), seperti profit atau biaya. Fungsi tujuan dan batsan dalam permasalahan Linear Progamming dibuat dalam bentuk persamaan atau pertidaksamaan linear. Langkah-langkah dalam membuat formulasi Linear Progamming : Mengidentifikasikan dan menotasikan variabel dalam fungsi dan kendala. Memformulasikan fungsi tujuan: Meminimalkan c1x1 + c2x2. Memformulasikan fungsi batasan a11x1+ a12x2 ≥ b1 a21x1 + a22x2 ≥ b2 a31x1 + a32x2 ≥ b3 Dimana: cj = biaya produksi per unit untuk setiap xj xj = variabel keputusan ke-j aji = kebutuhan sumberdaya i untuk setiap xj bi = jumlah sumberdaya i yang tersedia j = banyaknya variabel keputusan (1, 2, …, j) i = banyaknya macam sumberdaya yang digunakan (1, 2, …, i) Asumsi dasar LP: Kepastian: koefisien dalam fungsi tujuan (cj) dan fungsi kendala (aji) dapat diketahui dengan pasti dan tidak berubah. Proporsionalitas dalam fungsi tujuan dan fungsi kendala: semua koefisien terhadap besarnya variabel keputusan. Additivitas: total aktivitas sama dengan jumlah (additivitas) setiap aktivitas individual. Divisibilitas: solusi permasalahan LP (nilai xj) tidak harus dalam bilangan bulat. Nonnegative: variabel keputusan tidak boleh bernilai negative Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan tergantung dari data dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Menurut Siswanto (2007, p7) dalam Business Forecasting, ada beberapa definisi mengenai forecasting : - Forecasting adalah proses untuk mendeteksi pola yang akan datang apakah berupa siklus, asosiasi, atau analogi berdasar pada intuisi dan critical judgement - Forecasting adalah proses menghitung dan memprediksi kejadian-kejadian yang akan datang, biasanya didasarkan pada ekstrapolasi masa lalu dengan berbagai tingkat ketidakpastian. - Forecasting adalah proses untuk memprediksi beberapa kejadian atau kondisi yang akan datang atau mengindikasikan kemungkinan-kemungkinan yang paling mungkin terjadi, biasanya merupakan hasil dari sebuah proses mempelajari dan
4 menganalisis data yang tersedia dan relevan. Dalam hal ini digunakan 6 metode peramalan yaitu : Linear Regression/ Least square ,Exponential smoothing with trend, Exponential smoothing, Weighted moving average, Naïve method, Moving method. Lalu dari ke 6 metode akan dibandingkan hasil MAD dan MSE nya yang merupakan 2 ukuran nilai untuk mengukur tingkat kesalahan. Dalam dunia usaha sangat penting diperkirakan hal-hal yang terjadi di masa depan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan, terutama dunia usaha itu merupakan bagian dari kehidupan sosial; dimana segala sesuatu yang terjadi serba tidak pasti, sukar diprediksi dengan tepat. Oleh karena itu perlu dilakukan sebuah forecast / rencana forecasting yang dibuat selalu diupayakan agar dapat: • Meminimumkan pengaruh ketidakpastian terhadap perusahaan, • Forecasting bertujuan mendapatkan forecast yang bisa meminimumkan kesalahan meramal (forecast error) yang biasanya diukur dengan Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan sebagainya (Astuti, 2005, p25). Berdasarkan metode analisis yang telah ditulis diatas maka dibuat lah penelitian menggunakan metode forecasting untuk meramalkan permintaan selanjutnya lalu menngunakan metode Linear programming untuk menentukan kombinasi yang tepat agar perusahaan dapat memperoleh keuntungan maksimal.
HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Peramalan Produk PT. Rejeki Makmur Sejahtera menggunaka Software QM for windows Berikut adalah tabel hasil peramalan permintaan produk dengan menggunakan software QM for windows : Tabel 1 Perhitungan Peramalan Permintaan Polo shirt – QM for windows Metode
QM for windows Next Period MAD
MSE
Naïve Method
632
47,8182
3044
Moving Averages
632
47,8182
3044
Weighted Moving Averages
604
44,5
2646,3
Exponential Smoothing
599,9072
43,8624
2515,319
Exponential Smoothing with Trend
608,9236
52,7869
3347,419
576,8997
33,3784
1371,867
Regresi Linear Sumber : Diolah penulis
Tabel 2 Perhitungan Peramalan Permintaan T-Shirt – QM for windows
Metode
QM for windows Next Period MAD
MSE
Naïve Method
1194
60,5455
6748
Moving Averages
1194
60,5455
6748
Weighted Moving Averages
1184
68,3
6293,3
Exponential Smoothing
1168,076
68,0735
6645,729
Exponential Smoothing with Trend
1168,193
86,8389
10047,4
1147,343
57,6317
3890,569
Regresi Linear Sumber : Diolah Penulis
5 Tabel 3 Perhitungan Peramalan Permintaan Boxer – QM for windows QM for windows Next Period MAD
Metode
MSE
Naïve Method
2186
93,0909
14290,18
Moving Averages
2186
93,0909
14290,18
Weighted Moving Averages
2076
97,2
12205
Exponential Smoothing
2119,962
93,4128
13791,51
Exponential Smoothing with Trend
2099,238
131,4141
20357,72
2084,066
79,1776
8280,931
Regresi Linear Sumber : Diolah Penulis
Kendala-kendala dalam Proses Produksi PT. Rejeki Makmur Sejahtera Berdasarkan data perusahaan, perhitungan profit perusahaan untuk setiap produk adalah sebagai berikut : Tabel 4 Tabel Perolehan Profit per Produk
Harga Jual
Profit dari harga jual (%)
Profit
Polo shirt
Rp 99.000,00
50%
Rp 49.500,00
T-Shirt
RP 79.000,00
50%
Rp 39.500,00
Boxer
Rp 59.000,00
50%
Rp 29.500,00
Produk
Sumber : Data PT. Rejeki Makmur Sejahtera Dari tabel di atas , didapatkan persamaan linier sebagai berikut : Profit = 49.500X₁ + 39.500X₂ + 29.500X₃ Namun , dalam proses produksinya, perusahaan mengalami beberapa kendala sebagai berikut : 1.
Kendala bahan baku kain yang digunakan untuk memproduksi polo shirt, t-shirt, dan boxer. Perusahaan menyediakan setiap bulannya 2.200 m bahan cotton. Sedangkan untuk pembuatan polo shirt membutuhkan 0,9463 m kain berbahan cotton, T-shirt membutuhkan 0,6972 m kain berbahan cotton, dan boxer membutuhkan 0,2985m kain berbahan cotton. Jadi, untuk memproduksi 1 unit polo shirt dibutuhkan total kain 0,9463 m , T-shirt 0,6972 m, dan boxer 0,2985 m. Sehingga persamaan linear yang didapatkan dari kendala bahan baku kain adalah : 0,9463X₁ + 0,6927X₂ + 0,2985X₃ ≤ 2.200 m
2.
Kendala jam tenaga kerja yang dimulai pada pukul 08.00 – 17.00 dan jam istirahat pada pukul 12.00 -13.00 (8 jam sehari), dan waktu kerja dimulai dari hari senin – jumat (20 hari kerja dalam sebulan). Jumlah tenaga kerja adalah 36 orang karyawan. Jadi, waktu yang dapat digunaka dalam proses produksi adalah 8 x 20 x 36 = 5760 jam kerja per bulan. Waktu yang dibutuhkan untuk memproduksi produknya diasumsikan sebagai berikut : • Polo shirt membutuhkan waktu 0,8333 jam/unit • T-shirt membutuhkan waktu 0,7833 jam/unit • Boxer membutuhkan waktu 0,6667 jam/unit Sehingga persamaan linear yang didapatkan adalah : 0,8333X₁ + 0,7833X₂ + 0,6667X₃ ≤ 5760
3.
Kendala permintaan prouk setiap bulan yang berbeda-beda , seperti yang ditunjukkan dalam tabel berikut ini :
6 Tabel 5 Data Penjualan per Produk Tahun 2013 Bulan
Polo
T-shirt
Boxer
Januari
634
1240
2226
Febuari
548
1096
2016
Maret
542
1082
1992
April
558
1118
2056
Mei
610
1114
2050
Juni
598
1220
2034
Juli
534
1196
2198
Agustus
630
1240
2242
September
574
1070
2158
Oktober
534
1080
2114
November
576
1174
1966
Desember 632 1194 2186 Sumber: Data PT. Rejeki Makmur Sejahtera (2013) Data penjualan tersebut kemudian dioalah menngunakan metode peramalan untuk menentukan jumlah produk yang harus diproduksi bulan berikutnya sehingga diperoleh hasil sebagai berikut : Tabel 6 Hasil Peramalan Jumlah Produk untuk Bulan Berikutnya
Polo
Hasil Peramalan Jumlah Produk yang Harus Diproduksi 577
T-shirt
1147
Produk
Boxer Sumber: Hasil Pengolahan Data (2014)
2084
Dari data diatas, diperoleh persamaan linier sebagai berikut : • Polo X₁ ≤ 577 • T-shirt X₂ ≤ 1147 • Boxer X₃ ≤ 2084
Menganalisis Kombinasi Produk yang Tepat pada PT. Rejeki Makmur Sejahtera Menggunakan Metode Linear Programming berdasarkan Software QM for Windows Berikut ini adalah data yang digunakan dalam metode Linear Programming : •
Variabel Keputusan X₁ = Polo X₂ = T-shirt X₃ = Boxer
•
Fungsi Kendala Kendala bahan baku kain: 0,9463X₁ + 0,6927X₂ + 0,2985X₃ ≤ 2.200 m Kendala jam kerja tenaga kerja:
7 0,8333X1 + 0,7833X2 + 0,6667X3 ≤ 5.760 Kendala peramalan permintaan produk : X₁ ≤ 577 X₂ ≤ 1147 X₃ ≤ 2084 •
Fungsi Tujuan Zmax = 49.500X₁ + 39.500X₂ + 29.500X₃
Berdasarkan pengolahan data menggunakan Software QM for Windows, perusahaan dapat memaksimalkan laba dengan memproduksi produk berikut sebanyak: • • •
Polo sebanyak 577 unit T-shirt sebanyak 1147 unit Boxer sebanyak 2084 unit Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan Software QM for Windows maka diperoleh fungsi tujuan sebagai berikut: Zmax = 49.500 (577) + 39.500 (1147) + 29.500 (2084) = Rp 135.346.000,00 per bulan
KESIMPULAN Berdasarkan uraian dan pembahasan pada bab sebelumnya, maka penulis membuat kesimpulan sebagai berikut: Dengan menggunakan 6 (enam) metode peramalan maka diketahui bahwa metode peramaln yang paling tepat untuk diterapkan oleh PT. Rejeki Makmur Sejahtera adalah metode regresi linear dengan nilai MAD dan MSE terkecil, sehingga hasil peramalan dengan metode regresi linear yang dapat digunakan oleh perusahaan sebagai standar ukuran untuk periode berikutnya. 1.
2. 3. 4.
Kombinasi produk yang harus dihasilkan oleh PT. Rejeki Makmur Sejahtera untuk memaksimalkan keuntungan adalah: • Memproduksi 577 unit polo shirt. • Memproduksi 1147 unit T-shirt. • Memproduksi 2084 unit boxer. Dengan perhitungan menggunakan software QM for Windows didapatkan hasil laba optimum yang dapat dicapai perusahaaan setiap bulan sebesar Rp 135.346.000,00. Selain itu, didapatkan juga hasil yang menunjukkan bahwa jumlah bahan baku kain yang digunakan untuk memperoleh keuntungan maksimal sebesar 19626,16 m . Selain itu diperoleh juga Jam tenaga kerja yang digunakan untuk memperoleh keuntungan maksimal sebesar 2767,92931 jam.
DAFTAR PUSTAKA Aminuddin. (2005). Prinsip-Prinsip Riset Jakarta: Erlangga Operasi. Dyck, B & Neubert, M. J. (2009). Principles of Management. SouthWestern: Cengage Learning. Gaspersz, Vincent. 2005. Total Quality Management. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama
8
Heizer, Jay dan Render, Barry. (2005). Manajemen Operasi. Edisi Ketujuh. Salemba Empat, Jakarta. Heizer, Jay dan Render, Barry. Alih bahasa oleh Dwianoegrahwati Setyoningsih, M.Eng.Sc., dan Indra Almahdy, M.Sc. (2006). Manajemen Operasi (buku 1) Edisi 7. Jakarta: Salemba Empat. Heizer, J & Render, B. Alih bahasa oleh Sungkono, C. (2009). Manajemen Operasi (edisi 9). Jakarta: Penerbit Salemba Empat. Mulyono, S. (2004). Riset Operasi. Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Jakarta. Mulyono, Sri. 2007. Riset Operasi. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Prasetyo, Adinur, dan Prasetyo, Kurniawan (2009). Panduan Program Aplikasi QM for Windows. Jakarta: PT Elex MediaKomputindo. Sitinjak, T. J. R. (2006). Riset Operasi: Untuk Pengambilan Keputusan Manajerial Dengan Aplikasi Excel. Yogyakarta: Graha Ilmu. Siswanto. (2006). Operations Research. Jilid 2. Erlangga, Jakarta. Siswanto. 2007. http://ko2smath06.wordpress.com/2011/03/11/pemrograman-linear/ Diakses pada tanggal 27 Oktober 2013 Taufiqurrahman. 2012. taufiqurrahman.blog.esaunggul.ac.id%2Ffiles%2F2012%2F03%2F2-Pengantar-LPR1.pdf&ei=mRsEUNLgKo20rAeMibyWBg&usg =AFQjCNHHYs4-kRraoihBYyslbpvCRLApfw&cad=rja. Diakses pada tanggal 5 November 2013
RIWAYAT PENULIS Antonius lahir di kota Jakarta pada 29 Februari 1992. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Bisnis Manajemen pada 2014.
