BAB 2 LANDASAN TEORI
1.1
Pengertian Data Pengertian data menurut Webster New World Dictionary, Data adalah things known or assumed, yang berarti bahwa data itu sesuatu yang diketahui atau dianggap. Diketahui artinya yang sudah terjadi merupakan fakta (bukti). Data dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau persoalan. Data bisa juga didefenisikan sekumpulan informasi atau nilai yang diperoleh dari pengamatan (observasi) suatu obyek, data dapat berupa angka dan dapat pula merupakan lambang atau sifat. Beberapa macam data antara lain ; data populasi dan data sampel, data observasi, data primer, data sekunder. Pada dasarnya kegunaan data (setelah diolah dan dianalisi) ialah sebagai dasar yang objektif di dalam proses pembuatan keputusan / kebijaksanaan dalam rangka untuk memecahkan persoalan oleh pengambil keputusan. Keputusan yang baik hanya bisa diperoleh oleh pengambil keputusan yang objektif, dan didasarkan atas data yang baik. (Situmorang, 2010). Data adalah kumpulan pengamatan, atau mentah, nilai-nilai yang belum diproses atau set nilai. Informasi adalah data dalam konteks tertentu. Tanpa konteks, data biasanya tidak berarti apa-apa. Setelah Anda menempatkan informasi dalam konteks yang bermakna, Anda dapat menggunakannya untuk membuat keputusan. Transfer informasi kepada orang yang membutuhkannya, seperti pembuat analis data atau kebijakan, dapat meningkatkan kemampuan orang tersebut untuk membuat keputusan yang lebih baik. (Borengasser, 2008) 1.1.1 Kegunaan Data 1. Untuk mengetahui atau memperoleh gambaran tentang sesuatu keadaan atau persoalan 2. Untuk membuat keputusan atau memecahkan persoalan 1.1.2 Syarat Data Yang Baik Data yang salah menyebabkan risiko bagi pembuat keputusan. Risiko ini dalam praktiknya sukar dicegah, karena adanya kesalahan dalam data. Risiko hanya bisa diperkecil dengan memperkecil kesalahan. Inilah persoalan bagaimana cara memilih metode pengumpulan data dan metode ramalan kuantitatif sehingga diperoleh suatu data dengan kesalahan yang minimum yang berarti mempunyai tingkat ketelitian yang tinggi, 1. Data harus obyektif, artinya sesuai dengan apa adanya (as it is).
5
6
2. Data (yang diperoleh berdasarkan penelitian sample, sebagai suatu perkiraan) harus dapat mewakili (representative), populasi. 3. Data (sebagai suatu perkiraan parameter) harus mempunyai kesalahan baku (standard error) yang kecil atau kesalahan sampling (sampling error) yang minimum. 4. Data harus tepat waktu (up to date). Data dikumpulkan dari waktu ke waktu (harian, bulanan, triwulan, tahunan). 5. Data harus ada hubungan dengan persoalan yang akan dipecahkan (relevant). 1.1.3
Jenis Data 1.1.3.1 Menurut Sifatnya 1. Data kualitatif, ialah data yang tidak berbentuk angka 2. Data kuantitatif, ialah data yang berbentuk angka 1.1.3.2 Menurut Sumber Data 1. Data internal ialah data yang menggambarkan keadaan dalam suatu organisasi (misalnya suatu perusahaan, departemen, negara).Data kuantitatif, ialah data yang berbentuk angka. 2. Data eksternal ialah data yang menggambarkan keadaan di luar suatu organisasi. 1.1.3.3 Menurut Cara Memperolehnya 1. Data primer ialah data yang dikumpulkan langsung dari obyeknya dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perorangan. 2. Data sekunder ialah data yang diperoleh oleh suatu organisasi atau perusahaan dalam bentuk yang sudah jadi berupa publikasi. 1.1.3.4 Menurut Waktu Pengumpulannya 1. Data “cross section” ialah data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu untuk menggambarkan keadaan pada waktu tersebut. 2. Data berkala (“time series”) ialah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan / pertumbuhan. (Supranto, 2000)
1.2
Pengertian Distribusi Frekuensi Penyusunan dan pengklasifikasian data yang telah terkumpul, sebagaimana yang kita ketahui bersama, merupakan cara yang perlu
7
ditempuh agar menjadi mudah diamati, diinterpretasikan, dan diproses lebih lanjut. Atas dasar kaidah ilmu statistik, upaya itu dilakukan dengan menyusun suatu distribusi frekuensi. Agar tampilan tabel distribusi frekuensi dapat disusun lebih sistematis dan mudah dipahami, beberapa pedoman dasar berkaitan dengan hal ini perlu diperhatikan. Pada dasarnya, data yang telah terkumpul harus dibagi ke dalam kelompok atau kelas tertentu. Selanjutnya, kita menghitung frekuensi data dan memasukkan ke dalam kelas-kelas yang telah ada. Secara lebih rinci, ebberapa tahapan yang harus dilampaui, antara lain (Santosa, 2007) : 1. Menentukan jumlah kelas. Jumlah maksimum kelas dapat ditentukan oleh rumus aturan : C = Jumlah kelas ; N = Jumlah data 2. Menghitung range data dengan rumus berikut range = Range data ; n Max = Data nilai terbesar ; n Min = Data nilai terkecil 3. Menghitung panjang kelas / interval kelas, CI = Interval kelas ; range = Range data ; C = Jumlah kelas
2.2.1. Mean & Expected Value Mean dari kumpulan data model aritmatika yang sederhana dengan cara mencari rata-rata nya, dengan cara menjumlahkan nilai dari semua data dan dibagi dengan jumlah data. Perlu diketahui bahwa kita dapat menganggap distribusi frekuensi relatif sebagai sebuah distribusi probabilitas dari variabel acak X. Dengan penafsiran ini, mean dari distribusi frekuensi adalah sama dengan rata-rata atau nilai yang diharapkan dari X. (“Mean and Standard Deviation”, 1997) Nilai Mean dari distribusi frekuensi dicari menggunakan rumus berikut, (“Computing the Mean of a Group Frequency Distribution”, 2004)
2.2.2. Simpangan Baku Di antara ukuran disperse atau variasi, simpangan baku adalah yang paling banyak dipergunakan, sebab mempunyai sifat-sifat matematis yang sangat penting dan berguna sekali untuk pembahasan teori dan analisi. Simpangan baku merupakan salah satu ukuran disperse yang diperoleh dari akar kuadrat positif varians. Varians adalah rata-rata hitung dan kuadrat simpangan setiap pengamatan terhadap rata-rata hitungnya. (Supranto, 2000)
8
Istilah simpangan baku pertama kali diperkenakan oleh Karl Pearson pada tahun 1894, dalam bukunya On the dissection of asymmetrical frequency curves. Berikut adalah rumus simpangan baku untuk sampel,
1.3
Manajemen Persediaan Manajemen persediaan adalah suatu teknik yang berkaitan dengan penetapan terhadap besarnya persediaan suku cadang yang diadakan untuk menjamin kelancaran pasokan suku cadang bagi para pelanggan, dan menetapkan jadwal pengadaan dan jumlah pemesanan suku cadang yang seharusnya dilakukan oleh perusahaan. Pada dasarnya ada dua pendekatan untuk manajemen persediaan: 1. Metode permintaan independen mengasumsikan bahwa permintaan dari sebuah barang bersifat independen tanpa terpengaruhi dari barang lainnya. Kemudian permintaan agregat dari sebuah barang tercipta dari banyak permintaan independen dari pelanggan yang berbeda-beda. Dalam kondisi seperti ini cara yang paling masuk akal untuk peramalan permintaan dimasa mendatang adalah dengan tren historis. Pengendalian persediaan didasarkan pada model kuantitatif yang berhubungan dengan peramalan permintaan, biaya, variabel lain, untuk mencari nilai yang optimal untuk waktu dan jumlah pesanan. Model ini meliputi kuantitas pesanan secara tetap maupun berkala. 2. Model permintaan dependen merupakan dimana permintaan sebuah barang seringkali terkait dengan barang lainnya. contohnya dipabrik permintaan semua komponen terkait melalui rencana produksi.(Water, 2003) 2.3.1. Economic Order Quantity Salah satu model kuantitatif untuk metode permintaan independen dari pengendalian persediaan adalah Economic Order Quantity (EOQ). EOQ adalah metode untuk menentukan stock yang ideal dan menemukan jumlah pesanan tetap yang meminimalkan biaya. (Muller, 2003) Model EOQ harus didasari beberapa kondisi yang sudah diasumsikan : 1. Tingkat permintaan konstan, berulang dan diketahui. 2. Biaya penyimpanan dan biaya pengadaan tidak berhubungan dengan jumlah barang yang dipesan (tidak ada diskon). 3. Waktu pemesanan konstan dan diketahui 4. 1 Model formula EOQ hanya dapat mencakupi 1 jenis barang
9
5. Pesanan tiba didalam 1 batch (pemasok tidak ada stockouts & backorder) Berikut adalah rumus untuk model EOQ D = Demand 1 tahun A = Jumlah biaya dari total kebutuhan barang pertahun (DxP) K = Ratio penyimpanan barang per unit per tahun R = Biaya pengadaan barang P = Harga barang per unit
Biaya Pemesanan (1 tahun) Biaya Penyimpanan (1 tahun) Biaya Total (1 tahun) = Biaya pemesanan + Biaya penyimpanan 2.3.2. Safety Stock Ini adalah jumlah persediaan yang ditambahkan ke jumlah persediaan yang telah ditentukan yang diperlukan untuk mendukung proyeksi permintaan sampai pengisian persediaan tiba. Jika persediaan yang tersedia direncanakan berada di titik nol pada saat pengisian persdiaan diterima, maka persediaan pengaman akan diatur ke nol. Safety stock menyediakan buffer menjaga terhadap kemungkinan barang stockout disebabkan oleh variasi dalam permintaan dan suplai. Menghitung ukuran nilai persediaan pengaman biasanya tergantung pada tingkat service level tanpa menimbulkan kehabisan persediaan. Berikut adalah rumus penentuan tingkat safety stock, (“Finding Safety Stock” , 2010) Z = Jumlah standar deviasi dari rata-rata yang sesuai dengan service level σ = Standar deviasi permintaan SS = Safety Stock Nilai Z didapat dari tabel 2.1 berikut
10
Tabel 2.1 Tabel service level
2.3.3. Reorder Point (Titik Pemesanan Kembali) Titik pemesanan kembali adalah tingkat persediaan paling rendah saat pesanan harus dibuat dengan pemasok untuk memastikan persediaan barang masih ada untuk digunakan. Konsep ini sering salah diartikan karena titik pemesanan kembali diartikan seolah-olah tidak boleh ada pemesanan kembali sebelum titik ini dicapai. Padahal sebenarnya perusahaan seharusnya memesan kembali barang yang dibutuhkannya setiap saat jumlah pesanan ekonomis memungkinkanya.(“Titik Pemesanan Kembali”, 2013) Berikut adalah rumus penentuan titik pemesanan kembali LT = Lead Time (Waktu Pemesanan) D = Permintaan ROP = Titik pemesanan kembali SS = Safety Stock
1.4
KOMTRAX Saat ini teknologi informasi yang sudah ditunjukkan oleh internet, GPS (Global Positioning System), dan mobile communication. Aplikasinya telah meluas keseluruh lini. Komatsu selama bertahun-tahun menangani penggabungan teknologi informasi dengan unit alat berat, yang akhirnya menghasilkan sebuah system yang bernama KOMTRAX. KOMTRAX (Komatsu Tracking System) adalah sebuah sistem baru yang inovatif yang memanfaatkan teknologi tercanggih mobile communication dan teknologi internet. Sistem ini telah mengungkinkan orang dikantor untuk mengakses data unit alat berat yang sebelumnya hanya dapat diakses dilapangan, data yang didapatkan adalah posisi mesin, Service Meter Reading (SMR), level bahan bakar, indikasi masalah mesin, dan interval waktu penggantian suku cadang. Cara kerja komtrax bisa dilihat pada gambar 2.1
11
Gambar 2.1 Gambar sistem kerja KOMTRAX
Dari pump controller dan engine controller pada unit alat berat yang sudah terpasang sensor menyalurkan data ke Komtrax controller. Kemudian antena GPS yang berada di unit alat berat mengirimkan data secara nirkabel ke satelit GPS. Kemudian antena komunikasi mengirimkan data secara nirkabel ke satelit komunikasi. Setelah itu data dikirimkan ke server bank data seluruh unit yang tersebar diseluruh dunia. Kemudian dari situ data bisa diakses oleh pelanggan, distributor dan Komatsu dengan menggunakan menggunakan aplikasi web pada komputer. 1.5
Fuel Filter Fuel filter adalah suatu alat yang berada disistem pembakaran yang berguna untuk menyaring kotoran dan air yang terkandung dibahan bakar. Peran filter sekarang ini sangat penting karena sistem bahan bakar memiliki toleransi yang ketat. Bahan bakar yang tidak tersaring dapat mengandung beberapa jenis kontaminasi misalnya potongan cat atau kotoran yang masuk kedalam tangki ketika pengisian, karat yang disebabkan kelembapan didalam tangki bahan bakar. (“Fuel Filter”, 2014) ( Gambar 2.2 adalah contoh bahan bakar yang terkontaminasi oleh kotoran dan air.
12
Gambar 2.2 Contoh bahan bakar yang terkontaminasi
Jika zat kontaminasi ini tidak disingkirkan dari bahan bakar sebelum memasuki sistem pembakaran dapat menyebabkan keausan yang cepat dan kegagalan pada pompa bahan bakar dan injector. Karena sistem pembakaran saat ini menggunakan komponen yang presisi tinggi. Filter bahan bakar juga meningkatkan kinerja mesin, semakin sedikit zat kontaminasi yang terdapat dalam bahan bakar, semakin efisien proses pembakarannya. Jalur distribusi bahan bakar pada mesin diesel bisa dilihat di gambar 2.3.
Gambar 2.3 Gambar sistem pembakaran pada mesin diesel
2.5.1. Pre-Fuel filter Pre-Fuel filter adalah filter yang bertugas menyaring partikel kontaminasi yang berukuran relatif lebih besar dan memisahkan air dari bahan bakar. Pre-fuel filter bertugas menyaring bahan bakar pertama kali saat keluar dari tangki bahan bakar pada alat berat. Gambar 2.4 berikut adalah penampang dan bentuk fisik dari prefuel filter.
13
Gambar 2.4 Gambar penampang pre-fuel filter
Filter head adalah bagian tumpuan filter yang juga jalur masuk dan jalur keluar dari bahan bakar yang akan disaring, sementara filter media bertugas menyaring bahan bakar, clear bowl bertugas menampung air yang jatuh yang telah dipisahkan dari bahan bakar, drain valve berguna untuk membuang sisa air yang berada di clear bowl. Pre-fuel filter untuk Part Number 600-913-0165 merupakan filter yang digunakan pada beberapa macam unit. Sesuai dengan panduan pada OMM (Operation Maintenance Manual) penggantian pre-fuel filter 600-913-0165 adalah setiap 500 Jam.
14
