BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1 Peramalan 2.1.1.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah suatu langkah kerja dalam perencanaan untuk mengetahui atau memperkirakan sesuatu yang akan terjadi di masa yang akan datang. Dalam bidang manajemen dan administrasi , peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Tujuan peramalan pada manajemen dan perekonomian adalah untuk suatu perencanaan atau pengambilan keputusan secara tepat dan meramalkan suatu kejadian yang akan datang nantinya. Menurut Makridakis (1999, lampiran p24), peramalan merupakan prediksi nilainilai sebuah variabel berdasarkan kepada nilai yang diketahui dari variabel tersebut atau variabel yang berhubungan. Mengenali peranan peramalan dalam konteks organisasi dan manajerial biasanya sama pentingnya dalam memilih metode peramalan itu sendiri. Banyak jenis metoda peramalan yang tersedia untuk manajemen. Pilihan tersebut meliputi metode yang paling naïf, seperti penggunaan data terbaru bagi ramalan, sampai pendekatan yang sangat rumit.
17
Langkah-langkah untuk melakukan peramalan : 1. Pertama-tama kita harus menganalisa data yang lalu, tahap ini digunakan untuk pola yang terjadi pada masa lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi dari data yang lalu. Dengan tabulasi data, maka dapat diketahui pola dari data tersebut. 2. Kita harus menentukan metode apa yang akan digunakan. Masing-masing metode akan memberikan hasil dari peramalan yang berbeda. 3. Memproyeksikan
data
yang
lalu
dengan
menggunakan
metode
yang
dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa factor perubahan.
2.1.1.2 Peranan Peramalan. Peramalan berperan dalam berbagai bagian di organisasi : a)
Penjadwalan sumber daya yang tersedia. Penggunaan sumber daya yang effisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia, dan sebagainya. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu adalah ramalan tingkat permintaan untuk produk, bahan, tenaga kerja, finansial, atau jasa pelayanan.
b)
Penyediaan sumber daya tambahan, Waktu tenggang untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerjaan baru, atau membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai dengan beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya dimasa mendatang.
18
c)
Penentuan sumber daya yang diinginkan. Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang ingin dimiliki dalam jangka panjang. Keputusan semacam itu bergantung pada kesempatan pasar, faktor-faktor lingkungan, dan pengembangan internal dari sumber daya finansial, manusia, produk dan teknologis. Semua penentuan ini memerlukan ramalan yang baik dan manajer yang dapat menafsirkan pendugaan serta membuat keputusan yang tepat. Walaupun banyak bidang lain yang memerlukan peramalan, namun tiga kelompok
di atas merupakan bentuk khas dari keperluan peramalan jangka pendek, menengah, dan panjang dari organisasi saat ini. Dengan adanya serangkaian kebutuhan itu, maka perusahaan perlu mengembangkan pendekatan berganda untuk menduga peristiwa yang tidak tentu dan membangun suatu sistem peramalan.
2.1.1.3 Teknik Peramalan Teknik peramalan dibagi dalam dua kategori utama, yaitu : 1. Metode Kuantitatif Peramalan dengan metode kuantitatif dilakukan bila cukup tersedia informasi kuantitatif. Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat 3 kondisi berikut : •
tersedia informasi tentang masa lalu
•
informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numeric
19
•
dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut di masa mendatang.
Metode kuantitatif dapat dibagi menjadi : a. Deret Berkala Dimana pendugaan masa depan dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variable dan/atau kesalahan masa lalu. Tujuan peramalan deret berkala adalah menemukan pola dalam deret histories mengekstrapolasikan pola tersebut ke masa depan. Keuntungan dari metoda ini adalah mudah untuk meramal. Langkah yang penting dalam memilih suatu metode deret berkala yang tepat adalah dengan mempertimbangkanjenis pola data, sehingga metoda yang paling tepat dengan pola tersebut dapat diuji. Pola data dibedakan menjadi 4, yaitu : •
Pola Horisontal atau Stationary (H) Pola data ini terjadi apabila nilai data observasi berfluktuasi disekitar nilai rata – rata yang konstan.
20
y
waktu Grafik 2.1 Pola Data Horisontal
•
Pola Musiman atau Seasonal (S) Pola ini terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu). y
s s f wss f w s s f w 1979
1980
1981
1982
waktu Grafik 2.2 Pola Data Musiman
21
•
Pola Siklus atau Cyclical (C) Pola ini terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. y
waktu Grafik 2.3 Pola Data Siklis
•
Pola Trend (T) Pola ini terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data.
y
waktu Grafik 2.4 Pola Data Trend
22
b. Metode Kausal/ Eksplanatoris Metoda Kausal mengasumsikan bahwa factor yang diramalkan menunjukkan suatu hubungan sebab akibat dengan satu atau lebih variable bebas. Misalnya, penjualan = f (pendapatan, harga, iklan, persaingan, dan lain-lain). Maksud dari model
kausal
adalah
menemukan
bentuk
hubungan
tersebut
dan
menggunakannya untuk meramalkan nilai mendatang dari variable tak bebas. Keuntungan dari metoda ini adalah keberhasilannya jauh lebih besar untuk pengambilan keputusan dan kebijaksanaan.
2. Metode Kualitatif/Teknologis Merupakan peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Metode ini biasa digunakan untuk meramalkan lingkungan dan teknologi, karena kondisi tersebut berbeda dengan kondisi perekonomian dan pemasaran. Input yang dibutuhkan tergantung pada metode tertentu dan biasanya merupakan hasil dari pemikiran intuitif, pertimbangan, dan pengetahuan yang telah didapat. Ramalan teknologis terutama digunakan untuk memberikan petunjuk, untuk membantu perencana dan untuk melengkapi ramalan kuantitatif, bukan untuk memberikan suatu ramalan numeric tertentu. Metode Kualitatif dapat dibagi menjadi 2, yaitu : a. Metode Eksploratoris Seperti : Dalphi, kurva-S, analogy dan penelitian morfologis. Metoda ini dimulai dengan masa lalu dan masa kini sebagai titik awalnya dan bergerak ke
23
arah masa depan secara heuristic, seringkali dengan melihat semua kemungkinan yang ada. b. Metoda Normatif Seperti : matriks keputusan, pohon relevansi (relevance trees), dan analis system. Metoda ini dimulai dengan menetapkan sasaran dan tujuan yang akan datang, kemudian bekerja mundur untuk melihat apakah hal ini dapat dicapai, berdasarkan kendala, sumber daya, dan teknologi yang tersedia.
2.1.1.4 Metode Pemulusan (Smoothing) Klasifikasi metode pemulusan (smoothing) : 1. Metode Perataan (Average) Tujuan dari metode ini adalah memanfaatkan data masa lalu untuk mengembangkan suatu sistem peramalan pada periode mendatang. Metode perataan yang digunakan untuk meramalkan permintaan dalam skripsi ini adalah Double Moving Average . Metode rata-rata bergerak ganda (double moving average) adalah metode yang dapat mengatasi adanya trend secara lebih baik. Rata-rata bergerak ganda ini merupakan rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak, dan menurut simbol dituliskan sebagai MA(M x N) dimana artinya adalah MA M-periode dari MA Nperiode. Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :
24
X
S' =
t
+
X
t −1
+
X
t
t −2
+ ... +
X
t − N +1
N
S' + S'
S '' =
t −1
t
+ S 't − 2 + ... + S 't − N +1
t
N
a = S ' + (S ' − S '' ) = 2S ' − S '' t
b
t
F
t
=
t
t
t
t
2 ( − ) N − 1 S 't S ''t
t +m
= at + bt m
2. Metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing) Metode Pemulusan Eksponensial yang dipakai dalam skripsi ini adalah : a. Metode Pemulusan Eksponensial Ganda : Metode Linear Satu-Parameter dari Brown Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial metode Brown adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend, perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan tunggal dan disesuaikan untuk trend. Persamaan yang dipakai dalam implementasi pemulusan eksponensial linear satu-parameter dari Brown ditunjukkan dibawah ini : Inisialisasi awal : S '1 = S ' '1 = X 1
25
S ' t = α . X t + (1 − α ) S ' ( t −1)
S '' = α .S ' +(1 − α )S ' ' t
t
( t −1)
at = 2.S ' t − S ' ' t bt =
α ( S 't − S ' 't ) 1−α
Ft + m = at + bt .m
dimana :
S’t = nilai pemulusan eksponensial tunggal. S’’t = nilai pemulusan eksponensial ganda. m = jumlah periode ke muka yang diramalkan.
b. Metode Pemulusan Eksponensial Ganda : Metode Dua-Parameter dari Holt Metode pemulusan eksponensial linear dari Holt dalam prinsipnya sama dengan Brown kecuali bahwa Holt tidak menggunakan rumus pemulusan berganda secara langsung. Sebagai gantinya, Holt memuluskan nilai trend dengan parameter yang berbeda dari parameter yang digunakan pada deret yang asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linear Holt didapat dengan menggunakan dua konstanta pemulusan (dengan nilai antara 0 dan 1) dan tiga persamaan sebagai berikut : S t = αX t + (1 − α )( S t −1 + bt −1 ) bt = γ ( S t − S t −1 ) + (1 − γ )bt −1
26
Ft + m = S t + bt .m
S1 = X1
Inisialisasi :
b1 = X2 – X1 c. Metode Pemulusan Eksponensial Tripel : Metode Kuadratik Satu-Parameter dari Brown Pendekatan dasarnya adalah memasukkan tingkat pemulusan tambahan (pemulusan tripel) dan memberlakukan persamaan peramalan kuadratik Persamaan untuk pemulusan kuadratik adalah : Inisialisasi awal : S '1 = S ' '1 = S ' ' '1 = x1 Pemulusan pertama : S 't = α . X t + (1 − α )S 't −1 Pemulusan Kedua : S ' 't = α .S 't +(1 − α )S ' 't −1 Pemulusan Ketiga : S ' ' 't = α .S ' 't +(1 − α )S ' ' 't −1 a t = 3.S ' t −3.S ' ' t + S ' ' ' t bt =
α 2(1 − α ) 2
[(6 − 5α )S 't −(10 − 8α )S ' 't +(4 − 3α )S ' ' 't ]
2
α ct = ( S ' t −2.S ' ' t + S ' ' 't ) 1 − α dan Ft + m = a t + bt m +
1 ct 2
m
2
27
2.1.1.5 Metoda Regresi Linear
Metode Regresi Linear merupakan salah satu pendekatan dari metode kausal (sebab akibat) atau metoda eksplanatoris. Pendekatan ini mencoba mengajukan variabel lain yang berkaitan dengan rangkaian data dan mengembangkan suatu model yang menyatakan adanya saling ketergantungan fungsional di antara semua variable tersebut. Model Regresi Linear mengembangkan suatu model yang menghubungkan sebuah variabel bebas dengan sebuah variabel tak bebas. Jika kita menggunakan Y sebagai variable tak bebas dan X=t sebagai variable tak bebas, maka tujuan yang ingin dicapai adalah mendapatkan persamaan garis lurus :
Yt = a + b(t ) dengan : a = Y − bt b=
nΣty − ΣtΣy nΣt 2 − (Σt ) 2
Keterangan : n = jumlah data a = konstanta y b = nilai kemiringan y = nilai peramalan t = indeks penunjuk waktu
28
2.1.1.6 Statistik Ketepatan Peramalan
Dalam banyak hal “ketepatan (accuracy)” menunjuk ke “kebaikan suai”, yang pada akhirnya penunjukkan seberapa jauh model peramalan tersebut mampu mereproduksi data yang telah diketahui. Dalam pemodelan eksplanatoris (kausal), ukuran kebaikan suai cukup menonjol. Dalam pemodelan berkala, sebagian data yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa data berikutnya sehingga memungkinkan orang untuk mempelajari ketepatan ramalan lebih langsung. Bagi pemakai ramalan, ketepatan ramalan yang akan datang adalah yang paling penting. Ketepatan peramalan secara umum dibagi menjadi : 1. Ukuran Statistik Standar Jika Xi merupakan data aktual untuk periode i dan Fi merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka kesalahan didefinisikan sebagai : ei = Xi – Fi Jika terdapat nilai pengamatan dan ramalan untuk n periode waktu, maka ukuran statistik standar berikut yang dapat didefinisikan : a. Nilai Tengah Galat (Mean Error) n
ME = ∑ ei n i =1
b. Nilai Tengah Galat Absolut (Mean Absolute Error) n
MAE = ∑ ei n i =1
29
c. Jumlah Kuadrat Galat (Mean Squared Error) n
SSE = ∑ ei
2
i =1
d. Nilai Tengah Galat Kuadrat (Mean Squared Error) n
MSE = ∑ ei n 2
i =1
e. Deviasi Standar Galat (Standard Deviation of Error)
∑ e (n − 1) 2
SDE =
i
2. Ukuran-ukuran Relatif Tiga ukuran berikut sering digunakan : a. Galat Persentase (Percentage Error)
PE
= t
X − F (100) X t
t
t
b. Nilai Tengah Galat Persentase (Mean Pencentage Error) n
MPE = ∑ PEi n i =1
c. Nilai Tengah Galat Persentase Absolut (Mean Absolute Percentage Error) n
MAPE = ∑ PEi n i =1
30
3. Statistik-u dari Theil 2
F i +1 − X i +1 ∑ i =1 X i U= 2 n −1 − Xi X i + 1 ∑ i =1 X i n −1
4. Statistik Durbin-Watson
∑ (e − e ) n
D-W=
t =2
2
t −1
t
n
∑e t =1
2
t
2.1.2 Perencanaan Agregat
Perencanaan produksi merupakan masalah yang sangat rumit. Kapasitas dari perusahaan relative stabil, sedangkan permintaan untuk produk sering bervariasi. Permintaan tidak selalu dapat dipenuhi. Tujuan dari Perencanaan Agregat adalah merespon permintaan pasar yang berfluktuasi dengan menggunakan sumber daya perusahaan atau sumber lain yang mungkin.
2.1.2.1 Pengertian Perencanaan Agregat
Menurut Schaum’s (1996, pg 194), Perencanaan Agregat adalah proses merencanakan jumlah dan waktu dari output selama jangka waktu menengah (3
31
sampai 18 bulan) dengan memperhatikan tingkat produksi, pegawai, persediaan, dan variable lain yang dapat dikontrol. Menurut Schroeder (2000. pg 233), Perencanaan Agregat berkaitan dengan pengimbangan antara pasokan (suplai) dan permintaan akan keluaran (output) di dalam jangka waktu menengah, sampai dengan lebih kurang 12 bulan ke depan. Istilah “agregat” mengandung arti bahwa perencanaan dilakukan untuk ukuran tunggal keluaran yang menyeluruh, yang paling banyak, atau beberapa kategori produk agregat. Sasaran perencanaan agregat adalah untuk menetapkan tingkat keluaran menyeluruh
di dalam jangka waktu pendek atau menengah dalam
menghadapi permintaan yang berfluktuasi atau tidak pasti. Menurut Roberta Russel, Perencanaan Agregat menentukan kapasitas sumber daya sebuah perusahaan yang dibutuhkan unutk memenuhi permintaan di dalam jangka waktu menengah (6 sampai 12 bulan ke depan), Kata agregat digunakan karena perencanaan dikembangkan untuk kelompok produk atau keluarga produk.
2.1.2.2 Karakteristik Perencanaan Agregat
Dalam arti luas definisi perencanaan agregat memiliki karakteristik sebagai berikut : 1. Horison waktu sekitar 12 bulan, dengan memperbarui secara berkala (mungkin bulanan) 2. Tingkat agregat permintaan akan produk terdiri dari satu atau beberapa kategori produk. Permintaan diasumsikan berfluktuasi, tidak pasti, atau musiman.
32
3. Kemungkinan berubahnya variable pasokan (suplai) dan permintaan 4. Keanekaan sasaran manajemen yang mungkin mencakup persediaan yang rendah, hubungan pekerja yang baik, biaya yang rendah, keluwesan untuk meningkatkan tingkat keluaran mendatang, dan layanan yang baik terhadap pelanggan. 5. Fasilitas dianggap tetap dan tidak dapat diperluas.
2.1.2.3 Tujuan Perencanaan Agregat
Dua tujuan dari Perencanaan Agregat adalah 1.
Memunculkan sebuah company-wide game plan untuk mengalokasikan sumber daya. Tujuan pertama mengacu pada pertarungan antara fungsi marketing dan produksi dalam perusahaan. Marketing yang mengevaluasi keseluruhan dari penjualan harus membuat komitmen penjualan (jumlah dan waktu) yang dapat dipenuhi oleh bagian produksi. Bagian produksi yang mengevaluasi pengurangan biaya manufaktur, mungkin menolak untuk menerima order yang membutuhkan biaya tambahan produksi (biaya produksi lembur) atau susah memenuhi waktu yang ditetapkan. Tugas dari perencanaan produksi adalah memasangkan peramalan permintaan dengan kapasitas yang tersedia. Perencanaan Agregat tidak hanya ditentukan oleh bagian manufaktur saja, namun disetujui oleh manajemen level atas dari berbagai fungsi dalam perusahaan-produksi, marketing, dan keuangan. Selain itu perencanaan agregat
33
juga harus mencerminkan kebijakan perusahaan (seperti : mencegah adanya lembur, tingkat persediaan yang terbatas, atau memelihara tingkat kepuasan pelanggan) dan tujuan strategis (seperti : mencapai target laba atau market share tertentu). Karena banyak hal yang harus dipertimbangkan, maka perencanan produksi sering diartikan sebagai company’s game plan untuk tahun mendatang, dan deviasi dari rencana tersebut harus diawasi dengan cermat.
A company game plan artinya jangan berjanji apa yang tidak dapat kamu kirimkan/penuhi. 2.
Untuk mengembangkan strategi ekonomi agar bertemu dengan permintaan. Permintaan dapat dipenuhi dengan memperhitungkan memodifikasi kapasitas atau mengatur permintaan.
2.1.2.4 Langkah-langkah Perencanaan Agregat
Perencanaan Agregat Produksi dikembangkan oleh American Olean Tile Company, untuk setiap rencananya memberikan manager sebuah gambaran besar yang melihat pada permintaan kelompok produk perusahaan selama tahun depan dan sumber daya yang tersedia untuk memenuhi permintaan. Tahunnya dibagi dalam jangka waktu perbulan, dan perencanaan produksi biasanya diperbarui setiap beberapa bulan.
34
Ada 6 langkah dalam proses perencanaan agregat, sebagai berikut : Memilih sebuah jangka waktu perencanaan dan membaginya menjadi serangkaian periode waktu. Jika perusahaan memproduksi beberapa macam barang atau jasa, ciptakan kelompok kumpulan produk. Mengembangkan sebuah peramalan untuk memperkirakan permintaan untuk setiap kelompok kumpulan produk pada setiap periode atau jangka waktu tertentu. Terjemahkan peramalan permintaan menjadi kebutuhan sumber daya. Jika kebutuhan produksi meningkat dari 1 periode ke periode berikutnya, pertimbangkan menggunakan penetapan harga, promosi dan teknik lain dengan mengubah waktu dan tingkat permintaan. Untuk setiap periode perencanaan, bandingkan kapasitas sekarang dengan kebutuhan produksi. Jika tidak cocok antara kapasitas yang dibutuhkan dengan kapasitas yang tersedia, hasilkan alternative dengan memperkirakan biaya untuk setiap alternative. Pilih strategi perencanaan agregat Kembangkan rencana agregat dengan menggunakan teknik model optimasi atau heuristic.
2.1.2.5 Opsi Keputusan
Masalah perencanaan agregat dapat diperjelas dengan membahas berbagai opsi keputusan yang tersedia. Opsi ini dibagi menjadi 2 jenis keputusan, yaitu :
35
1. Keputusan yang memodifikasi permintaan 2. Keputusan yang memodifikasi pasokan (suplai) Permintaan dapat dimodifikasi atau dipengaruhi dengan berbagai cara, yaitu : 1. Penetapan harga Harga dapat digunakan untuk menurunkan atau menaikkan jumlah permintaan, seperti harga tiket bioskop diturunkan pada waktu hari Senin sehingga penjualan meningkat. Tujuannya adalah meratakan permintaan sepanajng hari, minggu, bulan, atau tahun. 2. Iklan dan promosi Untuk memeratakan permintaan bisa juga dengan mempromosikan sepanjang musim sepi, sehingga permintaan dari periode puncak tergeser ke musim sepi. 3. Penimbunan atau reservasi Dalam beberapa hal permintaan dipengaruhi dengan meminta pelanggan menunggu pesanan mereka (backlog = penundaan) atau dengan mencadangkan kapasitas di muka (reservasi). Secara umum pengaruh dari hal ini adalah menggeser permintaan dari periode sibuk ke periode sepi dimana kapasitas menganggur. Akan tetapi waktu menunggu bisa mengakibatkan kerugian besar bagi perusahaan. Kerugian ini kadang-kadang dapat ditolerir apabila sasarannya ialah memaksimumkan laba, walaupun sebagian terbesar operasi sangat enggan untuk mengecewakan pelanggan; penimbunan atau reservasi adalah lebih baik.
36
4. Pengembangan produk komplementer Jika
permintaan
akan
produk
perusahaan
sangat
musiman,
ia
bisa
mengembangkan produk yang sifatnya mengimbangi kecenderungan musiman. Contohnya ialah restoran siap-santap (fast food) yang mulai menawarkan sarapan (makan pagi) dengan maksud untuk meratakan permitaan dan memanfaatkan kapasitasnya secara penuh. Terdapat juga sejumlah variabel untuk memodifikasi penawaran melalui perencanaan agregat, yaitu : 1. Mengangkat dan memecat karyawan Perusahaan akan berusaha sedapat mungkin dahulu sebelum mengurangi jumlah angkatan kerja melalui pemecatan, karena tidak hanya mempengaruhi biaya tetapi juga hubungan dengan tenaga kerja, produktivitas, dan moral pekerja. Akibatnya praktek perusahaan untuk mengangkat dan memecat karyawan dapat dibatasi dengan kontrak serikat kerja atau kebijakan perusahaan. Akan tetapi salah satu tujuan perencanaan agregat ialah menguji pengaruh kebijakan ini terhadap biaya atau laba. 2. Menggunakan lembur dan kerja santai Lembur kadang-kadang digunakan untuk penyesuaian tenaga kerja jangka pendek atau menengah ketimbang mengangkat dan memecat karyawan, khususnya jika perubahan permintaan dianggap hanya sementara. Biaya lembur biasanya persen dari waktu kerja biasa dan 2 kali lipat pada akhir minggu atau hari Minggu.
37
Karena tingginya biaya lembur dan keenggannan karyawan untuk bekerja lembur, maka manager kadang enggan menggunakan lembur. 3. Menggunakan tenaga kerja paro-wakto atau sementara Karyawan paro-waktu sangat penting bagi beberapa kegiatan usaha, seperti rumah makan, rumah sakit, pasar swalayan, dan toko serba ada. Operasi ini tergantung pada kemampuan mereka menarik serta memanfaatkan pekerja paro-waktu dan sementara untuk periode-periode permintaan puncak. 4. Menyimpaan persediaan Sediaan yang akan digunakan belakangan dapat ditimbun selama periode permintaan sepi. Dengan demikian dalam operasi manufaktur persediaan terlepas hubungannya dari penawaran dan permintaan sehingga memungkinkan operasi berjalan lebih mulus. Persediaan dapat dipandang sebagai cara untuk menyimpan tenaga kerja guna dikonsumsi di masa datang. Tentunya opsi ini tidak dapat digunakan untuk perusahaan jasa dan menjurus pada masalah perencanaan agregat yang sedikit berbeda dan lebih sulit bagi mereka dibanding perusahaan manufaktur. 5. Subkontrak Subkontrak biasanya melibatkan perusahaan lain, kadang merupakan cara yang efektif untuk menaikkan dan menurunkan pasokan. Subkontraktor dalam hal ini mungkin memasok keseluruhan produk atau hanya sebagian komponen.
38
6. Mengadakan perjanjian kerja sama Cara ini sangat mirip dengan subkontrak dalam hal penggunaan sumber pasokan lainnya. Contoh meliputi keperluan listrik yang bersumber pada jaringan pembagian daya. Dalam mempertimbangkan opsi-opsi ini jelas bahwa masalah perencanaan agregat sangat luas dan mempengaruhi semua bagian dalam perusahaan. Oleh sebab itu, keputusan yang diambil harus strategik dan mencerminkan semua tujuan perusahaan. Jika perencanaan agregat dipertimbangkan secara sempit, maka yang terjadi mungkin adalah suboptimasasi dan keputusan yang tidak tepat. Beberapa tradeoff ganda yang harus dipertimbangkan adalah tingkat layanan pelanggan (melalui pemesanan ulang atau permintaan yang hilang), tingkat persediaan, stabilitas angkatan kerja, dan biaya. Semua tujuan dan tradeoff yang bertentangan ini kadang-kadang digabungkan ke dalam satu fungsi biaya.
2.1.2.6 Biaya-Biaya Perencanaan Agregat
Sebagian besar metode perencanaan agregat menentukan suatu rencana yang meminimumkan biaya. Metode-metode ini mengasumsikan bahwa permintaan adalah tetap, karena itu strategi untuk memodifikasi permintaan tidak dipertimbangkan. Jika baik permintaan maupun pasokan dimodifikasi serempak, maka cara ini akan lebih tepat untuk memaksimumkan laba. Jika
permintaan
dipertimbangkan:
dianggap
diketahui,
maka
biaya-biaya
berikut
harus
39
1. Biaya mempekerjakan dan pemecatan Biaya mempekerjakan meliputi pencarian, penyaringan, dan pelatihan yang dibutuhkan guna mempersiapkan seorang karyawan mencapai ketrampilan produktif penuhnya. Sedang biaya pemecatan meliputi tunjangan karyawan, tunjangan PHK, biaya lainnya yang berhubungan dengan pemecatan. 2. Biaya lembur dan menganggur Biaya lembur meliputi upah rutin ditambah 50 samapi 100 persen premi. Biaya menganggur kerapkali tercermin dalam pemanfaatan karyawan kurang dari produktivitas penuhnya. 3. Biaya penyimpanan persediaan Biaya penyimpanan persediaan berkaitan dengan pengadaan produk dalam persediaan; biaya ini meliputi biaya modal, biaya variabel penyimpanan, keusangan, kerusakan. Biaya ini kerap kali dinyatakan sebagai presentase dari nilai uang persediaan, yang berkiar dari 15 sampai 35 persen per tahun. Biaya ini dianggap sebagai beban “bunga” yang dtaksir dari nilai sedolar yang disimpan. 4. Biaya subkontrak Biaya ini adalah harga yang dibayar kepada subkontraktor guna memproduksi sejumlah unit produk. Biaya subkontrak bisa lebih kecil atau lebih besar daripada biaya produksi sendiri. 5. Biaya Tenaga kerja paro-waktu Karena perbedaan tunjangan, biaya tenaga kerja paro-waktu atau sementara kemungkinan bisa akan lebih kecil daripada tenaga kerja tetap. Kerap kali tenaga
40
kerja paro-waktu tidak mendapat tunjangan, namun presentase maksimum tenaga kerja paro-waktu dibatasi oleh pertimbangan operasional atau kontrak dengan sarikat pekerja. 6. Biaya kehabisan persediaan atau pemesanan ulang Biaya pemesanan ulang atau kehabisan persediaan harus mencerminkan pengaruh berkurangnya layanan kepada pelanggan. Biaya ini sangat sulit diperkirakan, tetapi dikaitkan dengan hilangnya kemauan pelanggan dan kemungkinan hilangnya penjualan pada masa mendatang. Dengan demikian kita dapat mengatakan bahwa biaya kehabisan persediaan atau pemesanan ulang tercermin dalam bentuk penurunan laba masa datang.
2.1.2.7 Strategi Perencanaan Agregat
Sebenarnya ada dua strategi operasi murni yang dapat digunakan, bersama-sama dengan banyak kombinasi diantaranya, guna memenuhi permintaan yang berfluktuasi sepanjang waktu, yaitu : 1. Chase Demand Strategi ini mengejar permintaan maksudnya mengijinkan hiring (menyewa) dan layoff (memecat) pekerja, menggunakn lembur, dan subkontrak sebagaimana dibutuhkan pada setiap periode. Tetapi tidak diperkenankan adanya persediaan.
41
2. Level Production Startegi ini menghasilkan produk pada tingkat produksi yang konstan dan menggunakan persediaan. Persediaan dapat dikumpulkan untuk memenuhi permintaan puncak. Untuk tambahan, subkontrak diijinkan dan backorders dapat diterima). Program promosi mungkin dapat membagi jumlah permintaan. Daripada menggunakan sebuah strategi murni chase atau level, banyak perusahaan mengkombinasikan keduanya. Seperti diilustrasikan pada matriks dibawah ini, strategi chase adalah sebuah pilihan dari kebanyakan perusahaan. Mixed dan strategi
level, bagaimanapun dibatasi dengan perusahaan yang dapat menyimpan persediaan produk mereka dan/atau dapat menunda permintaan mereka dengan mengijinkan permintaan konsumen ditunda (atau dengan menggunakan daftar tunggu).
Gambar 2.5 Matrix Strategi Perencanaan Agregat
42
Beberapa perusahaan dalam yes/yes quadrant dari matrik dapat memilih beberapa strategi. Banyak sector pelayanan dan manufaktur produk pesanan jatuh di no/no quadrant, mereka harus chase atau lose business. Jika inventory dapat disimpan, perusahaan dapat menggunakan kelebihan kapsitas salam satu periode untuk memenuhi peramalan permintaan untuk periode berikutnya (make to stock). Jika konsumen dapat menunggu , maka perusahaan menggunakan kelebihan kapasitas dalam satu periode untuk memenuhi permintaan pada periode sebelumnya (make to
order). Setelah satu dari strategi perencanaan agregat umum telah dipilih, maka perencanaan agregat dapat dikembangkan. Tujuannya adalah menemukan rencana dengan biaya terendah yang membantu perusahaan bersaing dalam fleksibiltas, kualitas, pelayanan dan ketergantungan.Hal ini tidak biasa untuk perusahaan untuk memodifikasi rencana aslinya beberapa saat sebelum diterima. Jika perusahaan telah memutuskan untuk mengikuti pure level strategi, mengembangkan perencanaan agregat menjadi sederhana dengan menentukan ratarata produksi saja. Sedang bila dipilih chase atau mixed strategi , maka mengembangkan perencanaan agregat menjadi lebih sulit dan banyak pilihan dalam mengatur kapasitas dalam jangka waktu menengah.
43
2.1.2.8 Teknik Perencanaan agregat
Secara garis besar teknik perencanaan agregat dibagi menjadi 2, yaitu : 1. Model Optimasi Model optimasi digunakan untuk menemukan perencanaan produksi terbaik. Terdapat beberapa model optimasi antara lain : Metode Pemograman Linear Tahun 1960 Hansmann dan Hess mengajukan penggunaan pemograman linear guna memecahkan masalah perencanaan agregat. Metode ini memberikan pemecahan yang optimal asalkan biaya dapat dinyatakan dalam bentuk linear atau mendekati linear. Tujuan dari perumusan perencanaan agregat dengan pemograman linear adalah meminimumkan persamaan biaya dengan kendala yang dialami perusahaan. Kendalakendala tersebut adalah kendala dalam kapasitas, workforce dan material. Pemograman linear memungkinkan untuk mengevaluasi strategi produksi dalam jumlah tak terbatas dan menentukan alternatif dengan biaya minimum, serta merupakan metodologi yang berdaya (powerful) untuk memecahkan masalah, tetapi juga mengevaluasi pemecahan lain yang mungkin lebih baik. Perumusan model pemogrman linear sebagai berikut : Minimasi : k
k
k
k
k
t =1
t =1
t =1
t =1
t =1
C = r ∑ Pt + h∑ At + f ∑ Rt + v ∑ Ot + c ∑ It
44
Dengan kendala : Pt ≤ Mt Ot ≤ Yt It = I t −1 + Pt + Ot − Dt At ≥ Pt − Pt −1 Rt ≥ Pt −1 − Pt
dengan t = 1,2,..., k dimana : r,v = biaya produksi/unit secara berturut untuk jam normal dan lembur Pt, Ot = jumlah unit yang diproduksi berturut untuk jam normal dan lembur h,f = berturut biaya penambahan dan pengurangan tenaga kerja/unit At, Rt = berturut jumlah kenaikan dan penurunan unit produksi c = biaya penyimpanan/unit Dt = ramalan permintaan Mt, Yt = kapasitas produksi untuk jam normal dan lembur
Model Matematis (Transportasi) Metode Transportasi jauh lebih cepat daripada linear programming, dan masalah besar lebih mudah untuk dipecahkan karena penyajian yang lebih sederhana. Masalah transportasi meminimasi biaya pengalokasian produk dari beberapa sumber ke beberapa konsumen. Sumber menunjukkan ketersediaan supply, sedangkan konsumen menunjukkan permintaan akan produk. Terdapat biaya pengalokasian unit produk dari setiap supply ke setiap permintaan, dan jumlah supply harus sama dengan
45
jumlah permintaan. Dummy supply maupun permintaan dapat ditambahkan bila dibutuhkan. Metoda transportasi dapat digunakan untuk mengembangkan perencanaan agregat produksi, dimana metode transportasi mengumpulkan semua informasi biaya dalam satu matrix dan perencanaan produksi dilakukan berdasarkan pada pilihan biaya terendah. Jadi sebuah model transportasi menunjukkan masalah perencanaan agregat sebagai satu dari alokasi kapasitas (supply) untuk memenuhi ramalan kebutuhan (permintaan) dimana supply terdiri dari persediaan di tangan dan unit yang dapat diproduksi dengan menggunakan waktu kerja biasa, lembur dan subkontrak. Permintaan terdiri dari kebutuhan per period dan persediaan akhir yang diinginkan. Berikut tabel transportasi dengan keterangannya :
46
Tabel 2.1 Transportasi untuk Perencanaan Produksi Agregat Periode Produksi Persediaan Awal
Periode Permintaan 1
i r
2
i+h r+h
3
i+2h r+2h
Unused 4
Capacity
i+3h r+3h
Regular o
o+h
o+2h
o+3h
s
s+h
s+2h
s+3h
r+b
r
r+h
r+2h
O1
Subkontrak
S1
Regular
R2 o+b
o
o+h
o+2h
Lembur
O2 s+b
s
s+h
s+2h
r+2b
r+b
r
r+h
o+2b
o+b
o
o+h
2 Subkontrak
S2
Regular
R3
Lembur
O3 s+2b
s+b
s
s+h
3 Subkontrak
S3 r+3b
r+2b
r+b
r
o+3b
o+2b
o+b
o
s+3b
s+2b
s+b
s
Regular
R4
Lembur
O4
4 Subkontrak Demand
i R1
Lembur 1
Capacity
S4 D1
D2
D3
D4
47
Keterangan : i = inventory h = biaya penyimpanan r = biaya produksi regular o = biaya produksi lembur s = biaya subkontrak b = biaya penundaan
2. Model Informal Heuristik Menggunakan metoda coba-coba utuk memecahkan masalah perencanaan agregat produksi mencakup merangkai beberapa strategi dalam memenuhi permintaan, menyusun perencanaan produksi dari beberapa strategi, menentukan biaya dan kelayakan dari setiap rencana, dan memilih rencana dengan biaya terendah diantara alternatif-alternatif yang layak. Efektivitas dari metoda ini tergantung pada kehandalan manajemen memahami biaya dan keadaan perusahaan. Tidak seperti model optimasi , inti dari teknik heuristic adalah menghasilkan sebuah perencanaan agregat yang baik, layak secara cepat dan efektif biayanya. Tetapi biasanya bukanlah rencana yang optimal. Jadi menggunakan heuristic sangat tergantung pada pengalaman masa lalu, analisa data biaya, intuisi dan keahlian perencana.
48
2.2 Kerangka Pemikiran
Capacity Constraints
Strategic O bjectives
Company policies
Agregate Production Planning
Demand Forecasts
Size of W orkforce
Production per month
Financial constraints
Inventory levels
Units or dollars subcontracted, backordered or lost
Gambar 2.6 Input dan Output Perencanaan Agregat Dengan menyusun perencanaan agregat ada beberapa data yang harus diketahui atau boleh dikatakan sebagai input, yaitu : Kendala kapasitas : keterbatasan kapasitas dari perusahaan dalam menghasilkan produknya. Keterbatasan kapsitas produksi ini dipengaruhi oelh keterbatasan material, workforce,mesin, dan sebagainya. Tujuan strategis : tujuan strategis berpengaruh pada semua bagian perusahaan. Segala kegiatan dalam perusahaan akan diarahkan untuk mencapai tujuan strategis ini. Begitu pula dalam perencanaan produksi tujuan strategis juga berpengaruh.
49
Kebijakan perusahaan : kebijakan perusahaan sangat berpengaruh dalam perencanaan produksi agregat karena secara langsung mempengaruhi kapasitas perusahaan. Seperti kebijakan perusahaan tidak memperkenankan karyawannya lembur, maka kapasitas produksi menjadi berkurang. Kendala keuangan : keterbatasan dana yang dimiliki perusahaan juga sangat berpengaruh bagi perencanaan produksi agregat dalam hal biaya produksi. Peramalan permintaan : peramalan permintaan sangat penting untuk memperkirakan permintaan di periode mendatang agar dapat dipenuhi. Semua input tersebut diolah dengan disusunnya perencanaan produksi agregat, sehingga dapat diketahui : produksi perbulan berapa, ukuran tenaga kerja, tingkat persediaan, biaya subkontrak, penundaan atau kehilangan pesanan. Perencanaan agregat disusun dengan berbagai metoda dengan tujuan mendapatkan perencaan agregat terbaik yang dapat diterapkan dalam perusahaan. Perencanaan agregat terbaik berarti yang mengahasilkan total biaya terkecil, layak dan mudah dibuat.
