BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1

Ekstraksi Hasil Pengumpulan Data Data – data untuk penelitian ini didapatkan dengan melakukan observasi dan

pengamatan di PT. Tritunggal Delta Sejahtera dimana data ini dibutuhkan untuk melakukan pengolahan data. Data – data yang dikumpulkan terdiri dari data bahan baku. tenaga kerja, dan biaya tetap perusahaan yang terkait secara langsung dengan operasional produksi cat Evalux sehingga dapat dibuat sebuah formula optimalisasi produksi dan penjadwalan produksinya. PT Tritunggal Delta Sejahtera merupakan sebuah pabrik cat yang memproduksi cat Evalux dengan warna – warna berikut: putih, Minda, Crystal Lime, Durian Yellow, Soft Green, Blue, Aqua Blue, Pink Rose, dan Dark Blue. Variabel masing – masing adalah sebagai berikut: Putih

Æ X1

Minda

Æ X2

Crystal Lime Æ X3 Durian Yellow Æ X4 Soft Green

Æ X5

Blue

Æ X6

Aqua Blue

Æ X7

Pink Rose

Æ X8

Dark Blue

Æ X9

110

Dipilih warna diatas karena warna diatas merupakan warna yang paling laris dan proses produksi dari warna –warna tersebut relatif hampir sama pula. Setiap jenis warna ini akan dijadikan variabel ,untuk constraint digunakan data-data bahan baku, data target produksi, dan data persediaan yang ada. Berikut adalah hasil pengumpulan data yang telah berhasil dirangkum menjadi constraint selama melakukan observasi dan pengamatan yang dilakukan di PT Tritunggal Delta Sejahtera yaitu:

4.1.1

Data Kebutuhan Bahan Baku Langsung Untuk bahan baku. diambil sebanyak 16 buah jenis bahan baku yang dapat

dijadikan sebagai constraint

yaitu: Kalsium, Kaolin Powder, Tylose, Acticide,

Ammoniac, Antipoam, Disken, Dovebond 30M, Oxide, SMT, EG, Pigmen Colour ( White Base, Green G100 ID, Red 100 ID, Yellow 3R100 ID. Blue A2 G100 ID). Setelah dilakukan penelitian dan pengamatan di PT.Tritunggal Delta Sejahtera. untuk constraint bahan baku. Dapat dilihat pada lampiran 1 pada halaman lampiran

4.1.2

Data Kebutuhan Bahan Tak Langsung Bahan tak langsung merupakan komponen yang tidak berkaitan dengan kegiatan

produksi namun digunakan untuk membantu menyelesaikan suatu produk agar siap untuk dipasarkan. Bahan tak langsung yang diperlukan untuk pembuatan tiap unit produk adalah : •

Ember Pail untuk isi 20 kg cat dengan harga Rp. 20.000.- per buah

•

Plastik pembungkus untuk isi 20 kg cat dengan harga Rp. 2.200.- per buah

Sumber: PT. Tritunggal Delta Sejahtera

111

4.1.3

Data Kebutuhan Tenaga Kerja Langsung Untuk melakukan produksi. PT. Tritunggal Delta Sejahtra membutuhkan 30 orang

karyawan yang bekerja pada lantai produksinya. Dimana semua pekerja bekerja selama 9 jam sehari dengan istirahat 1 jam . Sehingga waktu kerja dalam 1 hari adalah 8 jam per hari. Berikut ini adalah jumlah tenaga kerja yang diperlukan untuk melakukan produksi dan upah karyawan lantai produksi PT. Tritunggal Delta Sejahtera adalah sebagai berikut: -

Staff QC/Operator :

5 orang @ Rp. 45.000,00 per hari

-

Bagian Mixing


-

Bagian Pengisian :


-

Bagian Packing

:


-

Bagian Timbangan:


:

Sumber: PT. Tritunggal Delta Sejahtera

4.1.4

Data Harga Bahan Baku. Bahan Tak Langsung dan Upah Tenaga Kerja Data harga bahan baku yang digunakan oleh PT. Tritunggal Delta Sejahtera untuk

memproduksi produknya dapat dilihat pada Lampiran 2 pada halaman lampiran. Untuk data harga bahan tak langsung yang digunakan untuk membantu produksi adalah sebagai berikut: •

Ember Pail untuk isi 20 kg cat dengan harga Rp. 20.000.- per buah

•

Plastik pembungkus untuk isi 20 kg cat dengan harga Rp. 2.200.- per buah

112

4.1.5

Data Persediaan Barang Jadi Persediaan barang jadi cat Evalux pada akhir bulan September 2008 dapat dilihat

pada Lampiran 3 pada halaman lampiran.

4.1.6

Data Kapasitas Bahan Baku Data persediaan bahan baku rata-rata yang dimiliki oleh perusahaan dapat dilihat

pada Lampiran 4 pada halaman lampiran.

4.1.7

Data Penjualan Data penjualan produk–produk pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera yang dibahas

pada penelitian ini selama 2 tahun yaitu dari bulan Oktober 2006 sampai dengan bulan September 2008 dapat dilihat pada Lampiran 5 pada halaman lampiran.

4.1.8

Data Produksi Aktual Data produksi aktual pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera untuk bulan Oktober

2008 dapat dilihat pada Lampiran 6 pada halaman lampiran.

113

4.2

Pembahasan Optimasi Produksi

4.2.1

Perhitungan Target Produksi Target produksi merupakan jumlah minimal produk yang harus dihasilkan untuk

memenuhi suatu permintaan. Dalam menentukan target produksi digunakan beberapa metode peramalan untuk membantu memprediksi seberapa besar jumlah permintaan dari konsumen pada produk pada periode yang akan datang. Untuk menentukan metode peramalan yang tepat, yang pertama kali dilakukan adalah menganalisa bentuk pola data dari penjualan pada periode – periode sebelumnya. Dari beberapa metode peramalan tersebut, dipilih metode peramalan terbaik berdasarkan nilai statistik ketepatan peramalan terkecil dan berdasarkan metode ini dapat ditentukan jumlah permintaan untuk periode mendatang (target produksi). Statistik ketepatan peramalan yang digunakan di sini adalah MAPE (Mean Absolute Percent Error) Metode Peramalan yang digunakan pada perhitungan target produksi ini adalah: •

Double Exponential Smoothing – Brown

•

Double Exponential Smoothing – Holt

•

Triple Exponential Smoothing (Winter)

•

Dekomposisi

Hasil peramalan produk yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Lampiran 7-15 pada halaman lampiran. Berikut merupakan rangkuman dari hasil perhitungan peramalan semua produk cat Evalux pada periode Oktober 2008:

114

Tabel 4.1 Rangkuman peramalan cat Evalux pada Okober 2008 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9

4.2.2

Warna Produk Putih Minda Crystal Lime Durian Yellow Soft Green Blue Aqua Blue Pink Rose Dark Blue

Hasil Peramalan Bulan Oktober 2008 (Unit) 2636 441 761 1051 134 274 305 403 417

Perhitungan Pemakaian Sumber Daya A.

Bahan Baku Pemakaian Bahan Baku untuk pembuatan satu unit produk:dapat dilihat

pada Lampiran 1 pada halaman lampiran

B.

Bahan Tak Langsung Berikut ini adalah perhitungan bahan tak langsung yang digunakan dalam

pembuatan satu unit produk jadi, yaitu: -

Ember Pail, yang digunakan sebagai wadah untuk menampung cat yang telah diisi.

-

Plastik Pembungkus, diperlukan untuk melindungi cat agar tidak terjadi kebocoran apabila ada kerusakan pada ember pail.

115

4.2.3

Perhitungan Biaya Produksi dan Keuntungan Biaya Produksi adalah besarnya biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk

melakukan kegiatan produksinya. Berikut ini adalah perhitungan biaya produksi yang dikeluarkan oleh perusahaan dalam pembuatan satu unit produk: A.

Biaya Bahan Baku Biaya produksi untuk satu unit plastik membutuhkan berberapa macam

bahan baku utama dengan komposisi yang berbeda–beda. Hasil perhitungan biaya produksi berdasarkan bahan baku untuk masing-masing warna cat dapat dilihat pada Lampiran 16- 24 pada halaman Lampiran. Berikut ini adalah rangkuman biaya bahan baku untuk masing – masing warna cat ukuran 20 kg: Tabel 4.2 Rangkuman Biaya Bahan Baku untuk Produksi No 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Warna Produk Putih Minda Crystal Lime Durian Yellow Soft Green Blue Aqua Blue Pink Rose Dark Blue

Total Biaya (Rp) 26488 38892.6 40275.9 31476.5 62233.2 43474.3 52451.2 56536.3 50091.3

116

B.

Biaya Bahan Tak Langsung Berikut ini adalah perhitungan biaya Bahan Tak Langsung yang digunakan

dalam proses produksi: Tabel 4.3 Data Biaya Bahan Baku Tak Langsung cat Evalux

No 1 2 3 4 5 6 7 8 9

C.

Warna Cat Putih Minda Crystal Lime Durian Yellow Soft Green Blue Aqua Blue Pink Rose Dark Blue

Bahan Tak Langsung Ember Biaya Plastik Biaya Pail (Rp) Pembungkus (Rp) 1 20000 1 2000 1 20000 1 2000 1 20000 1 2000 1 20000 1 2000 1 20000 1 2000 1 20000 1 2000 1 20000 1 2000 1 20000 1 2000 1 20000 1 2000

Total (Rp) 22000 22000 22000 22000 22000 22000 22000 22000 22000

Biaya Upah Pekerja Langsung Biaya upah tenaga kerja langsung besarnya ditentukan berdasarkan

kapasitas produksi untuk tiap elemen pekerjaan per hari. Upah tenaga kerja per produk untuk tiap elemen pekerjaan dihitung dengan membagi biaya upah tenaga kerja per hari dengan kapasitas produksi per hari, karena upah tenaga kerja perusahaan menggunakan sistem harian. Sedangkan untuk kapsitas produksi perusahaan diperoleh dari hasil berikut: •

PT. Tritunggal Delta Sejahtera memiliki 4 buah mesin mixer yang memiliki kapasitas 1.000 kg dalam sekali produksi untuk semua jenis warna cat.

117

•

Dalam sehari 4 buah mesin ini mampu beroperasi 5 kali, jadi sehingga kapasitas produksi total per hari adalah 4 x 5 x 1.000 kg = 20.000 kg

•

1 buah pail beratnya adalah 20 kg, jadi total pail yang diproduksi per hari adalah

20.000kg 20kg = 1.000 pail =

•

Jadi Kapasitas produksi per hari adalah 1.000 unit. (untuk setiap jenis warna cat)

Berikut ini adalah perhitungan biaya upah tenaga kerja langsung untuk memproduksi sebuah cat adalah sebagai berikut: •

Staff QC/Operator

Bagian QC / Operator bertugas dalam menjalankan mesin dan meriksa hasil produksi serta defect yang dihasilkan selama produksi Biaya produksi per unit untuk bagian ini adalah sebagai berikut:

Biaya per unit =

Jumlah Tenaga Kerja x Upah Kapasitas Pr oduksi

Biaya per unit =

5 x Rp.45.000, − = Rp.225, − 1000

Jadi untuk menghasilkan 1 pail cat, biaya yang dikeluarkan untuk Staff QC/ Operator adalah Rp. 225,•

Bagian Mixing Bagian Mixing bertugas dalam mencampurkan bahan baku langsung yang dibutuhkan saat proses produksi Biaya produksi per unit untuk bagian ini adalah sebagai berikut:

118

Biaya per unit =


Biaya per unit =

10 x Rp.50.000, − = Rp.500, − 1000

Jadi untuk menghasilkan 1 pail cat, biaya yang dikeluarkan untuk Bagian Mixing adalah Rp. 500,•

Bagian Pengisian Bagian Pengisian bertugas mengisi ember pail dengan cat yang telah diproses. Biaya produksi per unit untuk bagian ini adalah sebagai berikut: Biaya per unit =


Biaya per unit =

5 x Rp.40.000, − = Rp.200, − 1000

Jadi untuk menghasilkan 1 pail cat, biaya yang dikeluarkan untuk bagian pengisian adalah Rp. 200,•

Bagian Timbangan Bagian timbangan bertugas untuk mengukur berat pail, apakah telah sesuai dengan berat yang telah ditentukan sebelumnya yakni 20 kg. Biaya produksi per unit untuk bagian ini adalah sebagai berikut: Biaya per unit =


Biaya per unit =

5 x Rp.40.000, − = Rp.200, − 1000

Jadi untuk menghasilkan 1 pail cat, biaya yang dikeluarkan untuk bagian timbangan adalah Rp. 200,-

119

•

Bagian Packing Bagian Packing bertugas dalam menyegel tutup ember pail dan memberi kode warna pada pail agar diketahui warna apaka dari isi pail tersebut. Biaya produksi per unit untuk bagian ini adalah sebagai berikut: Biaya per unit =


Biaya per unit =

5 x Rp.40.000, − = Rp.200, − 1000

Jadi untuk menghasilkan 1 pail cat, biaya yang dikeluarkan untuk bagian pengisian adalah Rp. 200,-

Dari data diatas maka dapat diperinci dalam tabel sebagai berikut: Tabel 4.4 Data Biaya Tenaga Kerja Langsung cat Evalux No

Jenis Pekerjaan

1 Staff QC/Operator 2 Bagian Mixing 3 Bagian Pengisian 4 Bagian Timbangan 5 Bagian Packing Total untuk Memproduksi 1 buah pail cat

D.

Biaya untuk produksi 1 pail cat (Rp) 225 500 200 200 200 1325

Biaya Listrik untuk tiap lini mesin

Biaya listrik merupakan salah satu biaya yang sangat berpengaruh pada biaya operasional produksi, hal ini terjadi karena satu lini mesin plastik menyerap tenaga listrik yang cukup besar. Biaya listrik setiap periode produksi sangat dipengaruhi oleh seberapa besar kapasitas produksi yang dilakukan oleh perusahaan. Pada penelitian ini

120

diketahui bahwa jam kerja adalah 8 jam, namun waktu efektif penggunaan mesin adalah 5 x 1 jam = 5 jam. (5 adalah jumlah sebuah mesin mampu beroperasi dalam 1 hari dengan waktu produksi 1 jam setiap kali operasi). Sisa waktu dipakai untuk pengisian cat dan waktu setting mesin. Berdasarkan hasil data yang didapatkan dari pabrik dari hasil wawancara dengan manager produksi, diketahui bahwa untuk menjalankan sebuah mesin perjamnya memakan biaya sebesar Rp. 99.750,Maka biaya listrik untuk 1 hari produksi: Biaya Listrik : Rp. 99.750 x 5 jam x 5 mesin = Rp. 2..493.750,Biaya Listrik untuk produksi 1 pail cat :

2.493.750 = Rp.2.493, 75 / unit 1.000

121

E.

Total Biaya Produksi

Total biaya produksi didapatkan dari penjumlahan seluruh komponen biaya yang terjadi pada saat produksi terjadi. Total biaya Produksi tiap unit produk = Biaya Bahan Baku + Biaya Bahan Tak Langsung + Biaya Tenaga Kerja + biaya listrik. Tabel 4.5 Total Biaya Produksi cat Evalux

Warna

NO

Keterangan Putih Minda

Crystal Durian Soft Lime Yellow Green

Blue

Aqua Blue

Pink Rose

Dark Blue

1

Biaya Bahan Baku Langsung

26488 38892.6 40275.9 31476.5 62233.2 43474.3 52451.2 56536.3 50091.3

2

Biaya Bahan Baku Tak Langsung

22000

22000 22000

22000

22000

22000

22000

22000 22000

3

Biaya Tenaga Kerja Langsung

1325

1325

1325

1325

1325

1325

1325

4 Biaya Listrik TOTAL

1325

1325

2493.75 2493.75 2493.75 2493.75 2493.75 2493.75 2493.75 2493.75 2493.75 52307

64711

66095

57295

88052

69293

78270

82355

75910

122

F.

Keuntungan Setiap Unit Produk

Keuntungan dari penjualan setiap unit produk dapat dihitung dengan cara mengurangi harga jual setiap unit produk dengan biaya produksinya. Keuntungan = Harga Jual – Biaya Produksi total Berikut ini adalah keuntungan yang diperoleh dari setiap produk: Tabel 4.6 Keuntungan Penjualan Cat Evalux Harga Jual Biaya Produksi Keuntungan (Rp) (Rp) (Rp) 100000 52307 47693

NO

Warna Cat

1

Putih

2

Minda

100000

64712

35288

3

Crystal Lime

100000

66095

33905

4 5 6 7 8 9

Durian Yellow Soft Green Blue Aqua Blue Pink Rose Dark Blue

100000 110000 110000 110000 110000 110000

57296 88052 69294 78270 82356 75911

42704 21948 40706 31730 27644 34089

123

4.2.4

Perhitungan Optimalisasi Jumlah Produksi

Dari perhitungan di atas, dapat dibuat suatu model Linear Programming yang dapat digunakan untuk membantu menentukan optimalisasi jumlah produksi yang akan diproduksi setiap periodenya. Dalam penelitian ini metode optimalisasi digunakan untuk menentukan jumlah produksi pada cat warna putih, Minda, Crystal Lime, Durian Yellow ,Soft Green , Blue , Aqua Blue , Pink Rose , dan Dark Blue. A.

Variabel Model

Model Linear Programming untuk optimalisasi produksi terdiri dari beberapa variabel. Berikut adalah variabel yang digunakan : n

= Jumlah jenis produk

i

= Indeks dari produk, i = 1, 2,...., n

t

= Indeks dari waktu, t = 1, 2,...., T

Xi

= Jumlah produksi optimal dari produk i pada periode t

Di

= Jumlah permintaan per unit untuk produk i pada periode t

Ci

= Keuntungan per unit untuk produk i pada periode t

Ii

= Jumlah peramalan produksi produk i

B.

Variabel Keputusan

Variabel keputusan adalah hasil yang diharapkan dalam optimalisasi yaitu jumlah produksi optimal dari produk–produk yang dihasilkan. Dimana : X1

= Jumlah produksi optimal warna putih

X2

= Jumlah produksi optimal warna Minda

X3

= Jumlah produksi optimal warna Crystal Lime

124

X4

= Jumlah produksi optimal warna Durian Yellow

X5

= Jumlah produksi optimal warna Soft Green

X6

= Jumlah produksi optimal warna Blue

X7

= Jumlah produksi optimal warna Aqua Blue

X8

= Jumlah produksi optimal warna Pink Rose

X9

= Jumlah produksi optimal warna Dark Blue (Dalam satuan unit)

C.

Fungsi Tujuan

Fungsi tujuan merupakan suatu tujuan yang hendak dicapai dari perencanaan produksi yang dilakukan. Dalam penelitian ini fungsi tujuannya adalah maksimasi keuntungan dari penjualan setiap unit produk. Dimana: C1

= Keuntungan penjualan warna putih

C2

= Keuntungan penjualan warna Minda

C3

= Keuntungan penjualan warna Crystal Lime

C4

= Keuntungan penjualan warna Durian Yellow

C5

= Keuntungan penjualan warna Soft Green

C6

= Keuntungan penjualan warna Blue

C7

= Keuntungan penjualan warna Aqua Blue

C8

= Keuntungan penjualan warna Pink Rose

C9

= Keuntungan penjualan warna Dark Blue

125

Dari koefisien diatas dapat dibuat sebuah fungsi maksimasi untuk penjualan tiap produk yaitu: T

Z: ∑ [C 1 X 1 + C 2 X 2 + C 3 X 3 + C 4 X 4 + C 5 X 5 + C 6 X 6 + C 7 X 7 + C 8 X 8 + C 9 X 9 ] t =1

T ⎡47.693 X1 +35.288 X 2 +33.905 X3 +42.704 X4 +21.948 X5 ⎤ Z=∑ ⎢ ⎥ t=1 ⎣ + 40.706 X 6 +31.730 X 7 +27.644 X 8 +34.089 X9 ⎦

D.

Perhitungan Fungsi Pembatas

Fungsi pembatas adalah persamaan matematika yang digunakan untuk membatasi solusi akhir yang akan dihasilkan. Dalam penelitian ini pembatas yang digunakan adalah pembatas bahan baku, kapasitas produksi, dan target produksi yang didapatkan dari peramalan yang telah dilakukan. Berikut ini adalah fungsi pembatas yang digunakan dalam penelitian ini: -

Pembatas ruas Kiri 1. Kebutuhan bahan baku untuk pembuatan 1 unit produk cat Evalux warna putih, Minda, Crystal Lime, Durian Yellow ,Soft Green , Blue , Aqua Blue , Pink Rose , dan Dark Blue. 2. Jumlah produksi optimal produk cat Evalux warna putih, Minda, Crystal Lime, Durian Yellow ,Soft Green , Blue , Aqua Blue , Pink Rose , dan Dark Blue.

-

Pembatas ruas Kanan 1. Kapasitas bahan baku yang dimiliki perusahaan untuk memproduksi

produk cat Evalux warna putih, Minda, Crystal Lime, Durian Yellow ,Soft Green , Blue , Aqua Blue , Pink Rose , dan Dark Blue.

126

2. Target produksi, yaitu jumlah produk cat Evalux warna putih, Minda,

Crystal Lime, Durian Yellow ,Soft Green , Blue , Aqua Blue , Pink Rose ,

dan Dark Blue.

Berikut ini adalah perhitungan fungsi pembatas: -

Bahan Baku Ruas kiri pembatas merupakan formula dari kebutuhan bahan baku yang diperlukan untuk membuat satu unit produk cat sedangkan pada ruas kanan diperoleh dari jumlah bahan baku yang dimiliki oleh perusahaan selama 1 bulan. Berikut ini adalah formula pembatasnya:

1. Bahan Baku Kalsium 9,6 X1 + 9,6 X2 + 9,6 X3 + 9,6 X4 + 9,6 X5 + 9,6 X6 + 9,6 X7 + 9,6 X8 + 9,6 X9 <= 305.000 2. Bahan Baku Kaolin Powder 1,8 X1 + 1,8 X2 + 1,8 X3 + 1,8 X4 + 1,8 X5 + 1,8 X6 + 1,8 X7 + 1,8 X8 + 1,8 X9 <= 62.400 3. Bahan Baku Tylose 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500 4. Bahan Baku Acticide 0,02 X1 + 0,02 X2 + 0,02 X3 + 0,02 X4 + 0,02 X5 + 0,02 X6 + 0,02 X7 + 0,02 X8 + 0,02 X9 <= 1.000

127

5. Bahan Baku Ammoniac 0,02 X1 + 0,02 X2 + 0,02 X3 + 0,02 X4 + 0,02 X5 + 0,02 X6 + 0,02 X7 + 0,02 X8 + 0,02 X9 <= 2.000 6. Bahan Baku Antipoam 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 3.150 7. Bahan Baku Disken 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 1.150 8. Bahan Baku Dovebond 30M 1,66 X1 + 1,66 X2 + 1,66 X3 + 1,66 X4 + 1,66 X5 + 1,66 X6 + 1,66 X7 + 1,66 X8 + 1,66 X9 <= 18.000 9. Bahan Baku Oxide 0,04 X1 + 0,04 X2 + 0,04 X3 + 0,04 X4 + 0,04 X5 + 0,04 X6 + 0,04 X7 + 0,04 X8 + 0,04 X9 <= 1.200 10. Bahan Baku SMT 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500 11. Bahan Baku EG 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500

128

12. Bahan Baku White Base 0,56 X1 + 0,22 X2 + 0,02 X3 + 0,004 X4 + 0,4 X5 + 0,168 X6 + 0,09 X7 + 0,19 X8 + 0,004 X9 <= 3.460 13. Bahan Baku Green G100 ID 0,176 X2 + 0,16 X3 + 0,56 X5 + 0,01 X6 + 0,176 X7 <= 540 14. Bahan Baku Red 100 ID 0,016 X3 + 0,016 X4 + 0,42 X8 <= 850 15. Bahan Baku Yellow 3R100 ID 0,226 X2 + 0,436 X3 + 0,624 X4 + 0,032 X5 + 0,002 X6 + 0,04 X8 <= 1.560 16. Bahan Baku Blue A2 G100 ID 0,016 X5 + 0,45 X6 + 0,41 X7 + 0,65 X9 <= 350

-

Target Produksi Target produksi merupakan jumlah maksimal produk yang harus diproduksi untuk memenuhi permintaan dari konsumen. Target produksi ini didapatkan dengan cara mengurangkan jumlah produksi yang telah diramalkan dengan stock produk jadi yang terdapat di gudang.

129

Tabel 4.7 Data Target Produksi Oktober 2008

No

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Target Sisa Target Warna Cat Evalux Produksi Produk Produksi Perusahaan Putih 2636 71 2565 441 106 335 Minda 761 65 696 Crystal Lime 1051 150 901 Durian Yellow 134 63 71 Soft Green 274 224 50 Blue 305 97 208 Aqua Blue 403 61 342 Pink Rose 417 74 343 Dark Blue

Perhitungan pembatas dari target produksi untuk setiap produk adalah: Xi ≤ Jumlah Permintaan (Di) – Persediaan Barang Jadi (Ii) 1. Putih X1 ≤ 2565 2. Minda X2 ≤ 335 3. Crystal Lime X3 ≤ 696 4. Durian Yellow X4 ≤ 901 5. Soft Green X5 ≤ 71 6. Blue X6 ≤ 50

130

7. Aqua Blue X7 ≤ 208 8. Pink Rose X8 ≤ 342 9. Dark Blue X9 ≤ 343

-

Non-Negativity Constraints

Pembatas Non-negativity Constraints adalah jumlah produk cat Evalux warna putih, Minda, Crystal Lime, Durian Yellow ,Soft Green , Blue , Aqua Blue , Pink Rose , dan Dark Blue yang diproduksi sama dengan atau lebih dari 0 (nilai

positif). X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9

> 0

131

E.

Fungsi Model Pembatas

Dari persamaan di atas disusunlah sebuah model matematika dari Linear Programming untuk optimalisasi jumlah produksi, yaitu:

1. 9,6 X1 + 9,6 X2 + 9,6 X3 + 9,6 X4 + 9,6 X5 + 9,6 X6 + 9,6 X7 + 9,6 X8 + 9,6 X9 <= 305.000 2. 1,8 X1 + 1,8 X2 + 1,8 X3 + 1,8 X4 + 1,8 X5 + 1,8 X6 + 1,8 X7 + 1,8 X8 + 1,8 X9 <= 62.400 3. 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500 4. 0,02 X1 + 0,02 X2 + 0,02 X3 + 0,02 X4 + 0,02 X5 + 0,02 X6 + 0,02 X7 + 0,02 X8 + 0,02 X9 <= 1.000 5. 0,02 X1 + 0,02 X2 + 0,02 X3 + 0,02 X4 + 0,02 X5 + 0,02 X6 + 0,02 X7 + 0,02 X8 + 0,02 X9 <= 2.000 6. 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 3.150 7. 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 1.150 8. 1,66 X1 + 1,66 X2 + 1,66 X3 + 1,66 X4 + 1,66 X5 + 1,66 X6 + 1,66 X7 + 1,66 X8 + 1,66 X9 <= 18.000 9. 0,04 X1 + 0,04 X2 + 0,04 X3 + 0,04 X4 + 0,04 X5 + 0,04 X6 + 0,04 X7 + 0,04 X8 + 0,04 X9 <= 1.200 10. 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500

132

11. 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500 12. 0,56 X1 + 0,22 X2 + 0,02 X3 + 0,004 X4 + 0,4 X5 + 0,168 X6 + 0,09 X7 + 0,19 X8 + 0,004 X9 <= 3.460 13. 0,176 X2 + 0,16 X3 + 0,56 X5 + 0,01 X6 + 0,176 X7 <= 540 14. 0,016 X3 + 0,016 X4 + 0,42 X8 <= 850 15. 0,226 X2 + 0,436 X3 + 0,624 X4 + 0,032 X5 + 0,002 X6 + 0,04 X8 <= 1.560 16. 0,016 X5 + 0,45 X6 + 0,41 X7 + 0,65 X9 <= 350 17. X1 ≤ 2565 18. X2 ≤ 335 19. X3 ≤ 696 20. X4 ≤ 901 21. X5 ≤ 71 22. X6 ≤ 50 23. X7 ≤ 208 24. X8 ≤ 342 25. X9 ≤ 343 26. X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9

> 0

133

F.

Optimalisasi Menggunakan Aplikasi Lindo

Aplikasi LINDO adalah salah satu aplikasi optimasi yang digunakan dalam menghitung optimasi suatu formulasi. Sehingga aplikasi ini dapat memudahkan seseorang dalam melakukan perhitungan optimasi. Berikut ini adalah langkah-langkah dalam mengaplikasikan LINDO: a. Tampilan LINDO

Gambar 4.1 Tampilan LINDO

134

b. Tabel Formulasi Di tabel ini tujuan maksimum dan fungsi pembatas model optimasi dibuat. Max berarti tujuan yang ingin dicapai adalah tujuan maksimum. Variabel disini disimbolkan X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9. Untuk fungsi pembatas diawali dengan Subject to yang kemudian fungsi pembatas tersebut dimodelkan seperti fungsi pembatas yang sudah ada. Kemudian memasukkan constraint – constraint yang telah didapat sebelumnya dengan cara mengetiknya langsung. Sehingga menjadi:

Gambar 4.2 Tabel Formulasi

135

c. Solve

Setelah fungsi tujuan sudah ditentukan, dan smua fungsi pembatas telah lengkap dibuat, maka langkah selanjutnya adalah memproseskannya. Caranya adalah dengan command CTRL+S atau dapat dilihat dari tool bar Solve.

Gambar 4.3 Mengoptimasikan model pada LINDO

136

d. Hasil optimasi Hasil optimasi dilampirkan dalam bentuk Reports Window. Berisi tentang berapa kali iterasi yang dilakukan (diwakili oleh LP Optimum found at step), keuntungan maksimum (diwakili oleh Objective function value), jumlah max unit (diwakili oleh value pada tabel variable) dan kelebihan atau kekurangan pada fungsi pembatas dimana hal tersebut tidak akan mengurangi hasil optimasi yang telah ada.

Gambar 4.4 Hasil Optimasi pada LINDO

137

Dari hasil perhitungan LINDO di atas, didapatkan jumlah iterasi sebanyak 9 kali dengan nilai variabel X1 sebesar 2565, X2 sebesar 335, X3 sebesar 696, X4 sebesar 901, X5 sebesar 71, X6 sebesar 50, X7 sebesar 208, X8 sebesar 342, dan X9 sebesar 343. Dan dari nilai variable tersebut, menjadikan nilai Z maksimum yang diperoleh sebesar 227.568.400.

Berikut merupakan rangkuman Maksimasi

keuntungan Oktober 2008: Tabel 4.8 Maksimasi Keuntungan Oktober 2008

No Warna Cat

1 Putih 2 Minda 3 Crystal Lime 4 Durian Yellow 5 Soft Green 6 Blue 7 Aqua Blue 8 Pink Rose 9 Dark Blue

Jumlah Produksi Optimal 2,565 335 696 901 71 50 208 342 343 TOTAL

Total Keuntungan Keuntungan (Rp) (Rp) 47,693 122,332,545 35,288 11,821,480 33,905 23,597,880 42,704 38,476,304 21,948 1,558,308 40,706 2,035,300 31,730 6,599,840 27,644 9,454,248 34,089 11,692,527 227,568,432

Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa total keuntungan optimal yang dapat diperoleh perusahaan pada bulan Oktober 2008 adalah Rp. 227.568.432,-

138

G.

Validasi Model

Setelah mendapatkan hasil dari perhitungan optimalisasi maka kita melakukan validasi terhadap model optimalisasi jumlah produksi dengan membandingkan keuntungan aktual yang diperoleh perusahaan berdasarkan jumlah penjualan yang sebenarnya dengan keuntungan yang diperoleh berdasarkan perhitungan jumlah produksi optimal. Data aktual yang digunakan adalah data aktual untuk bulan Oktober 2008. Data Keuntungan aktual Oktober 2008 dapat dilihat pada lampiran 34 pada halaman Lampiran. Dari perhitungan pada lampiran 34 dapat diketahui bahwa total keuntungan yang diperoleh perusahaan pada bulan Oktober 2008 adalah Rp. 220.887.050,Apabila keuntungan yang diperoleh dari perhitungan optimalisasi lebih besar daripada keuntungan aktual maka dapat dikatakan bahwa model valid. Berikut ini adalah perbandingan tersebut : Tabel 4.9 Perbandingan Keuntungan Aktual dan Optimasi Aktual Optimalisasi No Warna Cat Jumlah Produksi Keuntungan Jumlah Produksi Keuntungan (Unit) (Rp) (Unit) (Rp) 1 Putih 2,200 104,924,600 2,565 122,332,545 2 Minda 400 14,115,200 335 11,821,480 3 Crystal Lime 950 32,209,750 696 23,597,880 4 Durian Yellow 850 36,298,400 901 38,476,304 5 Soft Green 200 4,389,600 71 1,558,308 6 Blue 100 4,070,600 50 2,035,300 7 Aqua Blue 200 6,346,000 208 6,599,840 8 Pink Rose 300 8,293,200 342 9,454,248 9 Dark Blue 300 10,226,700 343 11,692,527 Total Keuntungan 220,874,050 Total Keuntungan 227,568,432

139

Dari data diatas dapat lihat bahwa jumlah keuntungan yang diperoleh dari produksi aktual pada bulan Oktober 2008 adalah sebesar Rp. 220.887.050,sedangkan jumlah keuntungan yang diperoleh dari hasil optimalisasi adalah Rp. 227.568.432,-. Dari perbandingan tersebut dapat disimpulkan bahwa model yang dibuat telah valid, karena jumlah keuntungan optimalisasi yang diperoleh lebih besar dibandingkan dengan jumlah keuntungan produksi aktual.

4.2.5

Uji Sensitivitas

Uji Sensitivitas akan diuji pada semua variabel X1 (Warna Putih) – X9 (Warna Dark Blue) dimana akan dilakukan perubahan dalam koefisien fungsi tujuannya.

Perubahan ini dilakukan agar dapat diketahui seberapa sensitif variabel X1 (Warna Putih) – X9 (Warna Dark Blue) tersebut dan variabel-variabel apa saja yang turut dipengaruhi oleh variabel X1 (Warna Putih) – X9 (Warna Dark Blue) ketika jumlah nilai keuntungan dinaikkan atau diturunkan. Pada pengujian ini nilai X1– X9 akan dinaikkan 5%, 10%, dan diturunkan 5%, 10% yang berarti apakah ada pengaruh terhadap optimalisasi keuntungan apabila harga jual cat warna putih ini dinaikkan dan diturunkan dengan menggunakan LINDO, dan dapat dilihat hasil perhitungannya pada Lampiran 35-37 pada halaman Lampiran. Dari perhitungan, dapat diketahui bahwa tidak terjadi perubahan walau telah dilakukan perubahan pada semua variabel. Yang berubah hanyalah nilai Z saja, ini dikarenakan besar variabel yang berubah tersebut turut mempengaruhi nilai Z. Namun tetap tidak berpengaruh pada nilai variabel lainnya. Jadi dapat disimpulkan bahwa semua variabel kurang sensitif terhadap perubahan.

140

4.3.

Sistem Persediaan dengan Metode EOQ

4.3.1

Pengumpulan Data

4.3.1.1 Penggunaan Bahan Baku

Penelitian dan pengumpulan data dilakukan di bagian produksi dan pembelian, karena perusahaan tidak memiliki data historis mengenai penggunaan bahan baku setiap bulannya. Sehingga data yang digunakan dalam perhitungan adalah data produksi per bulan untuk beberapa jenis produk cat yang menggunakan bahan baku yang sama. Setiap proses produksi tentunya membutuhkan bahan baku, sehingga data produksi per bulan dianggap dapat mewakili data penggunaan bahan baku per bulan. Untuk rincian data penggunaan bahan baku selama dua tahun terakhir, diperoleh dengan cara data produksi (periode Oktober 2006 sampai September 2008) harus dikalikan dengan berat masing-masing bahan baku untuk membuat sebuah produk cat (semua jenis cat yang ada pada PT Tritunggal Delta Sejahtera). Bahan Baku yang akan dihitung EOQ nya disini adalah Kalsium, Kaolin Powder, Dovebond 30M, Tylose, dan Antipoam, dimana bahan baku ini paling sering digunakan pada setiap produk cat dan

pernah mengalami masalah dalam persediaannya. Data kebutuhan bahan baku yang telah dikonversi dari data produksi selama periode Oktober 2006 sampai September 2008 dapat dilihat pada Lampiran 38 pada halaman Lampiran.

141

4.3.1.2 Data Biaya Bahan Baku

Tabel 4.10 Data Biaya Bahan Baku PT. Tritunggal Delta Sejahtera Lead Time Harga/kg Biaya Pesan No Nama Bahan Baku

Lot size

Nama Supplier (hari)

(Rp)

(Rp)

(Kg)

1 Kalsium

CAMCO

4

484

15.000

30.000

2 Kaolin Powder

Mitra Abadi

3

1357

15.000

1.000

3 Dovebond 30M

Dover Chemical

4

6479

15.000

1.000

4 Tylose

Kemira

7

67925

15.000

100

5 Antipoam

Indograha Fiberglass

7

16720

15.000

1.000

Biaya Pesan meliputi: biaya telepon, biaya Fax. Lead Time merupakan waktu tunggu yang dibutuhkan untuk proses pembuatan dan kirim bahan baku ke gudang PT. Tritunggal Delta Sejahtera. Biaya Simpan = 5% dari harga bahan baku. Jumlah hari kerja PT. Tritunggal Delta Sejahtera per tahun = 250 hari

Tabel 4.11 Data Biaya Simpan Bahan Baku No

Nama Bahan Baku Biaya Simpan (Rp)

1

Kalsium

24.2

2

Kaolin Powder

67.85

3

Dovebond 30M

323.95

4

Tylose

3396.25

5

Antipoam

836

142

4.3.2 Hasil Analisa Data dan Pembahasan 4.3.2.1 Peramalan

Makridakis et al. (1999, p17) menyatakan bahwa peramalan dibutuhkan dalam penyediaan sumber daya tambahan, dalam hal ini adalah bahan baku, dimana untuk memperoleh bahan baku tersebut dibutuhkan waktu tenggang (lead time). Sehingga dengan adanya peramalan maka dapat membantu dalam pengambilan keputusan mengenai waktu pemesanan bahan baku kembali (waktu re-order) dan kuantitas pemesanan bahan baku tersebut. Untuk menentukan metode peramalan yang tepat, yang pertama kali dilakukan adalah menganalisa bentuk pola data dari penggunaan bahan baku pada periode – periode sebelumnya. Dari beberapa metode peramalan tersebut, dipilih metode peramalan terbaik berdasarkan nilai statistik ketepatan peramalan terkecil dan berdasarkan metode ini dapat ditentukan jumlah penggunaan bahan untuk periode mendatang. Statistik ketepatan peramalan yang digunakan di sini adalah MAPE (Mean Absolute Percent Error) Metode Peramalan yang digunakan pada perhitungan target produksi ini adalah: •

Double Exponential Smoothing – Brown

•

Double Exponential Smoothing – Holt

•

Triple Exponential Smoothing (Winter)

•

Dekomposisi

Hasil peramalan penggunaan bahan baku yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Lampiran 39-43 pada halaman Lampiran.

143

4.3.2.2 Persediaan Cadangan (Safety Stock)

Siswanto (2007, p191) menyatakan bahwa perilaku permintaan yang selalu berubah naik turun, membawa akibat pada timbulnya masalah kehabisan persediaan, dimana sebagai jalan keluarnya dibutuhkan persediaan cadangan atau safety stock. Perhitungan persediaan cadangan diperoleh dari rumus : Persediaan cadangan = faktor keamanan x σ Dimana : Faktor Keamanan diperoleh dari presentase pernyataan manajemen mengenai kemungkinan presentase persediaan habis

σ = ragam atau varians dari permintaan Dari kemungkinan ketersediaan maupun kehabisan persediaan, kemudian dikonversi melalui tabel kurva normal dan kemudian diperoleh nilai dari faktor keamanan tersebut. Nilai konversi faktor keamanan dapat dilihat pada tabel di bawah ini : Tabel 4.12 Konversi Faktor Keamanan Kemungkinan Persediaan Tersedia (%) 50 60 70 80 90 95 99 100

Kemungkinan Persediaan Habis (%) 50 40 30 20 10 5 1 0

Faktor Keamanan 0 0.25 0.52 0.84 1.28 1.65 2.33 3.61

Berikut ini akan dibahas mengenai perhitungan dari persediaan cadangan untuk kelima jenis bahan baku yang akan dibahas dalam penelitian ini dimana diasumsikan bahwa data yang diperoleh merupakan distribusi normal. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Lampiran 44-48 pada halaman Lampiran.

144

Dari hasil perhitungan, maka dapat diringkas bahwa Safety Stock dari masing – masing bahan baku adalah sebagai berikut: Tabel 4.13 Ringkasan Safety Stock Bahan Baku No

Bahan Baku

1

Kalsium

2

Kaolin Powder

3

Dovebond 30M

4

Tylose

5

Antipoam

Safety Stock (Kg)

301,313.43 67,012.05 24,547.20 2,362.54 2,904.03

4.3.2.3 Model Persediaan Probabilistik

Model persediaan probabilistik dihitung dengan menggunakan metode EOQ (Economic Order Quantity ) probabilistik. Berikut ini akan dibahas mengenai langkah – langkah perhitungan dengan menggunakan metode EOQ probabilistik untuk setiap bahan baku dapat dilihat pada Lampiran 49 pada halaman lampiran. 8 Data

kebutuhan

bahan

baku

merupakan

data

tunggal

dan

harus

dikelompokkan terlebih dahulu agar dapat ditentukan probabilitas pemakaian per bulan sehingga dapat dihitung harapan pemakaian sebulan dan ditentukan Q optimalnya. 8 Karena semua data kebutuhan bahan baku berjumlah 12, maka itu banyak

kelas untuk setiap bahan baku adalah sebagai berikut : Banyak Kelas Æ k = 1 + 3.3 log n

145

k = 1 + 3.3 log 12 k = 4.561 ≈ 5 8

Sedangkan untuk lebar kelas, dihitung per bahan baku karena setiap bahan baku tidak memiliki jumlah yang sama.

Dari semua perhitungan pada halaman Lampiran, maka dapat diambil ringkasan yang dapat dijelaskan dengan tabel berikut: Tabel 4.14 Ringkasan Perhitungan Bahan Baku PT.Tritunggal Delta Sejahtera Nama Bahan No Baku 1 Kalsium 2 Kaolin Powder 3 Dovebond 30M 4 Tylose 5 Antipoam

Safety EOQ Stock (Kg) D (kg) (kg) T (hari) 301.313,43 5.588.257,35 30.000 2 67.012,05 1.120.395,27 7.000 2 24.547,20 344.142,57 2.000 2 2.362,54 45.458,80 200 2 2.904,03 54.767,36 1.000 5

ROP (kg) 390.725,55 80.456,80 30.053,48 3.635,38 4.437,51

146

4.4.

Perhitungan Penjadwalan Mesin

4.4.1

Pengumpulan Data

Setelah didapatkan hasil optimasi untuk memaksimumkan laba dan membuat sebuah sistem persediaan pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera, maka selanjutnya akan coba dilakukan sebuah penjadwalan produksi. Penjadwalan ini digunakan untuk meminimalkan makespan dan flowtime. Dengan kemampuan untuk meminimalkan makespan dan flowtime, maka pada akhirnya dapat pula mengurangi biaya produksi dan

meningkatkan keefisienan produksi. Berikut ini adalah hasil optimasi yang diperoleh dan akan dilakukan penjadwalan terhadap jumlah optimum yang harus diproduksi diproduksi tersebut yaitu sebagai berikut: Tabel 4.15 Jumlah Optimal Produksi Oktober 2008 No

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Warna Cat

Putih Minda Crystal Lime Durian Yellow Soft Green Blue Aqua Blue Pink Rose Dark Blue

Jumlah Produksi Optimal (unit) 2565 335 696 901 71 50 208 342 343

Penjadwalan produksi yang dibuat berdasarkan prioritas yang sudah ditentukan , yaitu : produk yang jumlahnya paling banyak dan penjadwalan dengan waktu total pengerjaan terkecil. Untuk waktu proses PT Tritunggal Delta Sejahtera berdasarkan lamanya satu batch diproses dalam sebuah mesin. Lamanya waktu proses untuk satu batch pada sebuah mesin dikenal dengan sebuatan waktu standar yang telah dimiliki oleh

147

perusahaan. Waktu proses satu batch dalam proses produksi dijadikan sebagai patokan dalam proses produksi. Waktu yang dibutuhkan untuk memproses satu batch mesin adalah 1 jam. Namun ada pula proses lainnya yang tidak diproses dengan mesin melainkan proses pengerjaannya dilakukan secara manual. Pekerjaan itu yaitu : pengisian dan penimbangan. Seperti yang diketahui, PT.Tritunggal Delta Sejahtera memiliki 4 mesin mixer dengan kapasitas yang sama yaitu 1.000 kg (1 ton). Dan cat Evalux yang diteliti disini adalah jenis 20 kg, sehingga setiap mesin mixer dapat menghasilkan 50 unit produk cat Evalux. Dan PT. Tritunggal Delta Sejatera telah menetapkan bahwa penggunaan mesin

ini harus maksimal, dimana dalam sekali penggunaan mesin harus memproduksi 1.000 kg cat dengan warna masing-masing sehingga apabila ada kelebihan produksi, maka akan dijadikan sebagai persediaan produk jadi. Jadi apabila ada pesanan 20 unit, maka perusahaan akan tetap memproduksi 50 unit produk cat. Untuk proses pemesinan telah diketahui yaitu 1jam (60 menit), namun untuk proses pengisian dan penimbangan dilakukan secara manual sehingga perlu dihitung waktu baku proses pengisian dan waktu baku proses penimbangan. Karena saat melakukan proses ini, mesin mixer dalam keadaan menganggur sehingga proses pengisian dan penimbangan akan dijumlahkan ke dalam proses pemesinan menjadi waktu proses total. Dan untuk waktu setting, dinggap nol karena mesin mixer ini tidak perlu dilakukan setting mesin. Untuk mengetahui waktu baku, maka perlu dilakukan pengamatan dengan cara menghitung waktu siklus masing –masing proses. Dapat dijelaskan melihat Lampiran 6568 pada halaman Lampiran:

148

Untuk mengetahui waktu standarnya atau yang biasa disebut dengan waktu baku maka perlu dilakukan perhitungan yakni sebagai berikut: A. Waktu Baku Proses Pengisian

Waktu siklus Ws =

∑X

i

N

=

106.7 = 10.67 menit 10

Waktu Normal WN = Ws x p = 10.67 x 1.07 = 11.43 menit

Waktu Baku ⎛ 100 ⎞ WB = WN x ⎜ ⎟ ⎝ 100 − 26 ⎠ = 11.43 x 1.35 =15.43 menit

B. Waktu Baku Proses Penimbangan

Waktu siklus Ws =

∑X N

i

=

67.1 = 6.71 menit 10

Waktu Normal WN = Ws x p = 6.71 x 1.07 = 7.18 menit

Waktu Baku

149

⎛ 100 ⎞ WB = WN x ⎜ ⎟ ⎝ 100 − 40 ⎠ = 7.18 x 1.67 =11.97 menit Setelah diketahui waktu baku proses pengisian dan penimbangan, maka waktu proses yang dibutuhkan untuk memproduksi satu batch produk cat Evalux adalah : Waktu proses = WB pengisian + WB penimbangan + waktu pemesianan = 15.43 menit + 11.97 menit + 60 menit = 87.4 menit ≈ 1.5 jam Waktu 1.5 jam ini dirasa cukup lama sehingga waktu pembersihan mesin mixer saat pergantian warna dapat diabaikan karena adanya kelonggaran yang cukup besar saat menghitung waktu baku.Untuk 1 hari, waktu kerja adalah 8 jam kerja, sehingga 1 buah mesin dalam 1 hari dapat diopersikan sebanyak 5 kali saja. Sisa waktunya biasa digunakan untuk melakukan pembersihan mesin.

4.4.2

Penjadwalan Produksi

Tujuan dari penjadwalan produksi adalah untuk meminimasi makespan dan mean flowtime saat memproduksi cat Evalux ini. Dengan demikian sesuai dengan peraturan

perhitungan n job pada m mesin pararel, maka peraturan yang diterapkan adalah dengan penjadwalan LPT (Longest Processing Time) dengan langkah- langkah sebagai berikut: •

Pengurutan pekerjaan sesuai dengan LPT

•

Menjadwalkan setiap pekerjaan dari daftar LPT ke mesin yang memiliki waktu terkecil.

150

•

Setelah ditugaskan, maka urutkan kembali pekerjaan pada setiap mesin sesuai dengan prosedur SPT (Shortest Processing Time)

Untuk mengetahui waktu yang dibuthkan untuk memproses setiap pekerjaan maka dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.16 Jumlah Optimal Batch Produksi Oktober 2008 Job

Warna Cat

1 2 3 4 5 6 7 8 9


Jumlah Produksi Jumlah batch Optimal (unit) yang diperlukan 2565 52 335 7 696 14 901 19 71 2 50 1 208 5 342 7 343 7

Waktu total proses (jam) 78 10.5 21 28.5 3 1.5 7.5 10.5 10.5

Jumlah batch diperoleh dengan cara Jumlah produksi optimal dibagi dengan 50 (unit yang dihasilkan setiap batch). Kemudian dilakukan pembulatan ke atas. Sedangkan Waktu total proses diperoleh dengan cara jumlah batch dikalikan dengan 1,5 jam (waktu proses produksi). Misal: Job 1 Jumlah batch yang diperlukan =

2565 = 51.3 ≈ 52 50

Waktu proses total = 52 x 1.5 jam = 78 jam

Setelah kita mengetahui waktu proses setiap pekerjaan, maka selanjutnya kita akan mengurutkan pekerjaan sesuai dengan waktu proses terlama:

151

Tabel 4.17 Urutan LPT Pekerjaan Job

Warna Cat

1 4 3 2 8 9 7 5 6

Putih Durian Yellow Crystal Lime Minda Pink Rose Dark Blue Aqua Blue Soft Green Blue

Waktu total proses (jam) 78 28.5 21 10.5 10.5 10.5 7.5 3 1.5

Jadi urutan pekerjaan yang akan dilakukan adalah 1-4-3-2-8-9-7-5-6. Kemudian kita kan memasukkan masing – masing pekerjaan ke mesin:

Gambar 4.5 Penjadwalan Mesin LPT

Kemudian langkah selanjutnya adalah kita mengurutkan hasil Gambar 4.5 diatas dengan berdasarkan peraturan SPT sehingga menjadi sebagai berikut:

152

Gambar 4.6 Penjadwalan Mesin SPT Dari gambar Gantt Chart diatas, dapat diketahui waktu makespan dari proses produksi cat Evalux adalah 10 hari dan batch kedua pada hari ke-11 atau 52 batch = 78 jam. Sedangkan untuk Mean Flow time dapat dihitung sebagai berikut: Tabel 4.18 Perhitungan Flowtime (jam) Mesin 1

Mesin 2

Mesin3

Mesin 4

Job Waktu Flow Time Job Waktu Flow Time Job Waktu Flow Time Job Waktu Flow Time

1

78

78

6

1.5

1.5

5

3

3

2

10.5

10.5

4

28.5

30

7

7.5

10.5

8

10.5

21

3

21

31.5

9

10.5

31.5

TOTAL

78

31.5

45

63

RATA-rata

78

15.75

15

21

MFT =

78 + 15.75 + 15 + 21 = 32.4375 jam 4

Makespan = 78 jam.

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa untuk optimalisasi penjadwalan produksi cat Evalux maka makespan yang dibutuhkan yaitu 78 jam atau 10 hari 3 jam.

153

Dengan rata – rata flowtime yaitu sebesar 32,4375 jam. Urutan pekerjaan yang dilakukan setiap mesin yakni : mesin 1 = job 1 (warna Putih), mesin 2 = job 6(Blue) – job 4 (Durian Yellow), mesin 3 = job 5(warna Soft Green) – job 7(warna Aqua Blue) – job 3 (warna Crystal Lime), dan mesin 4 = Job 2 (warna Minda) – Job 8 (warna Pink Rose) – job 9 (warna Dark Blue).

Karena pada job 1 memiliki waktu proses yang sangat lama yaitu 78 jam, maka penulis melakukan pengusualan dengan membagi pekerjaan pada job 1 ke mesin yang lainnya untuk menyeimbangkan waktu proses setiap mesin dan mempercepat waktu makespan dan mengecilkan flowtime yang ada. Hasil dari pemerataan pengerjaan dapat

dilihat pada Gantt Chart berikut:

Gambar 4.7 Usulan Penjadwalan Mesin SPT Dari gambar Gantt Chart diatas, dapat diketahui waktu makespan dari proses produksi cat Evalux adalah 6 hari dan batch keempat atau 29 batch = 43.5 jam. Sedangkan untuk Mean Flow time dapat dihitung sebagai berikut:

154

Tabel 4.19 Perhitungan Flowtime (jam) usulan Mesin 1 Mesin 2 Mesin3 Mesin 4 Job Waktu Flow Time Job Waktu Flow Time Job Waktu Flow Time Job Waktu Flow Time 1 43.5 43.5 6 1.5 1.5 5 3 3 2 10.5 10.5 1 13.5 15 7 7.5 10.5 8 10.5 21 4 28.5 43.5 1 10.5 21 9 10.5 31.5 3 21 42 1 10.5 42 TOTAL RATA-rata MFT Makespan

43.5 43.5

60 20

76.5 19.125

105 26.25

27.2188 43.5

MFT =

43.5 + 20 + 19.125 + 26.25 = 27.218 jam 4

Makespan = 43 jam.

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa untuk usulan optimalisasi penjadwalan produksi cat Evalux maka makespan yang dibutuhkan yaitu 43.5 jam atau 5 hari 6 jam. Dengan rata – rata flowtime yaitu sebesar 27,218 jam. Urutan pekerjaan yang dilakukan setiap mesin yakni : •

mesin 1 = job 1 (warna Putih),

•

mesin 2 = job 6 (Blue) – job 1 (warna Putih) - job 4 (Durian Yellow),

•

mesin 3 = job 5 (warna Soft Green) – job 7(warna Aqua Blue) - job 1 (warna Putih) – job 3 (warna Crystal Lime)

•

mesin 4 = Job 2 (warna Minda) – Job 8 (warna Pink Rose) – job 9 (warna Dark Blue) - job 1 (warna Putih).

155

4.5

Analisa Hasil Perhitungan

4.5.1

Optimasi Produksi

4.5.1.1 Analisa Perhitungan Target Produksi

Untuk analisa pola data permintaan, dapat dilihat bahwa permintaan produk mengalami kenaikan dan penurunan yang tidak teratur setiap periodenya. Fluktuasi permintaan ini, terjadi karena produk cat Evalux ini penjualannya bergantung pada pembangunan properti dan musim lebaran dimana permintaan akan meningkat, sehingga naik turunnya sangat bervariatif. Terjadinya fluktuasi permintaan yang tidak menentu dapat dilihat dari gambar berikut: Penjualan Warna Putih 3500 Jumlah (unit)

3000 2500 2000 1500 1000 500 0 1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

Bulan ke-

Gambar 4.8 Plot Permintaan untuk produk Evalux warna Putih Maka dari itu untuk menentukan target produksi, penulis menggunakan beberapa metode peramalan yakni: Double Exponential Smoothing – Brown, Double Exponential Smoothing – Holt, Triple Exponential Smoothing (Winter), dan Dekomposisi untuk

memperoleh hasil peramalan terbaik di periode selanjutnya.

156

Dari hasil perbandingan metode yang dilakukan, maka dapat diperoleh kesimpulan bahwa metode peramalan yang cocok untuk produk cat Evalux warna putih adalah metode peramalan Dekomposisi. Dimana prinsip dasar dari metode dekomposisi deret waktu adalah mendekomposisi (memecah) data deret waktu menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi masing-masing komponen dari deret waktu tersebut secara terpisah. Pemisahan ini dilakukan untuk membantu meningkatkan ketepatan peramalan dan membantu pemahaman atas perilaku deret data secara lebih baik (Makridakis, Wheelwright dan McGee, 1992). Pada tabel perbandingan di bagian sebelumnya dapat dilihat bahwa hasil MAPE (Mean Absolute Percent Error) dengan menggunakan metode dekomposisi lebih kecil dibandingkan dengan menggunakan metode lainnya. Perhitungan peramalan untuk warna – warna lainnya yaitu Minda, Crystal Lime, Durian Yellow, Soft Green, Blue, Aqua

Blue, Pink Rose, dan Dark

Blue juga

memperoleh hasil yang sama, yaitu menggunakan metode Dekomposisi dimana dari hasil perbandingan MAPE metode Dekomposisi memiliki nilai yang terkecil. Dari data penjualan yang ada, dapat dilihat bahwa warna putih memiliki permintaan terbesar dari pada warna lainnya, hal ini dikarenakan warna putih merupakan warna netral yang biasa digunakan untuk cat dasar dari proses pewarnaan dinding sebuah bangunan. Apalagi dengan keuntungan yang sangat besar di warna ini, maka dapat dijadikan sebagai masukkan untuk perusahaan untuk mempersiapkan strategi untuk meningkatkan penjualan di warna lainnya dan tetap meningkatkan penjualan warna putih pula. Hal ini juga dapat dijadikan dasar pertimbangan untuk pengembangan jenis warna yang lainnya dimasa yang akan datang.

157

4.5.1.2 Analisa Perhitungan Sumber Daya

Sumber daya adalah komponen yang diperlukan oleh suatu produksi untuk melakukan proses produksi. A. Bahan Baku

Dalam membuat produk cat Evalux, bahan baku utama yang dibutuhkan adalah Kalsium, Kaolin Powder, Tylose, Acticide, Ammoniac, Antipoam, Disken, Dovebond 30M, Oxide, SMT, EG, dan Pigmen Colour. Dalam membuat produk

cat semua, komposisi bahan baku yang digunakan memiliki jumlah yang sama, yang membedakan hanya pada warna pigmen dari setiap warna cat saja. Dan untuk menggenapkan angka 20 kg, maka sisanya akan diisi oleh air yang tidak dijadikan constraint karena bahan baku air ini memiliki jumlah yang tidak terbatas. Formula untuk membuat sebuah pail produk cat Evalux 20 kg yakni sebagai berikut: 9,6 kg Kalsium + 1,8 kg Kaolin Powder + 0,06 kg Tylose+ 0,02 kg Acticide + 0,02 kg Ammoniac + 0,06 kg Antipoam + 0,06 kg Disken + 1,66 kg Dovebond 30M + 0,04 kg Oxide + 0,06 kg SMT + 0,06 kg EG, dan Pigmen Colour(± 0,65 kg)

B. Bahan Tak Langsung

Dalam melakukan produksinya, perusahaan juga menggunakan bahan tak langsung untuk membantu dalam pengemasan produk yang akan dijual kepasar. Bahan tak langsung ini berupa ember pail dan plastik pembungkus.

158

Ember pail digunakan untuk wadah penyimpan cat yang telah diproduksi, sedangkan plastik pembungkus digunakan untuk melindungi cat dari kobocoran apabila ember pail mengalami kerusakan seperti penyok ataupun pecah.

4.5.1.3 Analisa Perhitungan Biaya Produksi dan Keuntungan A.

Bahan Baku

Dalam proses pembuatan produk cat Evalux, bahan baku yang digunakan yaitu : Kalsium, Kaolin Powder, Tylose, Acticide, Ammoniac, Antipoam, Disken, Dovebond 30M, Oxide, SMT, EG, Pigmen Colour ( White Base, Green G100 ID, Red 100 ID, Yellow 3R100 ID. Blue A2 G100 ID). Setelah dilakukan perhitungan

maka didapatkan bahwa: •

Total Biaya Bahan Baku untuk warna putih adalah: Rp. 26.488,-

•

Total Biaya Bahan Baku untuk warna Minda adalah: Rp. 38.892,60

•

Total Biaya Bahan Baku untuk warna Crystal Lime adalah: Rp. 40.275,90

•

Total Biaya Bahan Baku untuk warna Durian Yellow adalah: Rp. 31.476,50

•

Total Biaya Bahan Baku untuk warna Soft Green adalah: Rp. 62.233,20

•

Total Biaya Bahan Baku untuk warna Blue adalah: Rp. 43.474,30

•

Total Biaya Bahan Baku untuk warna Aqua

Blue adalah: Rp.

52.451,20 •

Total Biaya Bahan Baku untuk warna Pink Rose adalah: Rp. 56.536,30

159

•

Total Biaya Bahan Baku untuk warna Dark

Blue adalah: Rp.

50.091,30

B.

Biaya Bahan Tak Langsung

Biaya bahan tak langsung untuk setiap produk cat Evalux 20 kg pada semua warna memiliki biaya yang sama, karena semuanya memiliki standar.Biaya Bahan Baku Tak Langsung yakni sebagai berikut: •

Ember Pail @ Rp. 20.000,-

•

Plastik Pembungkus @ Rp. 2.000,-

•

TOTAL @ Rp. 22.000,-

Jadi untuk membuat sebuah produk cat Evalux semua warna, biaya bahan baku tak langsung yang dibutuhkan adalah Rp. 22.000,C.

Biaya Upah Pekerja

Perusahaan menerapkan sistem pengajian dengan memberikan setiap pekerjanya upah bulanan sesuai dengan jenis pekerjaan yang mereka lakukan. Kebijakan ini dilakukan karena untuk menghasilkan satu produk, dilakukan langkah pengerjaan yang sama, sehingga biaya upah untuk setiap produk yang dihasilkan adalah sama. Besar kecilnya biaya upah untuk satu unit produk tergantung pada jumlah kapasitas produksi, upah, dan jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan. Dan berikut ini adalah rincian biaya upah pekerja untuk membuat sebuah produk cat Evalux: Staff QC / Operator biayanya adalah Rp.225,Bagian Mixing biayanya adalah Rp. 500,-

160

Bagian Pengisian biayanya adalah Rp. 200,Bagian Timbangan biayanya adalah Rp. 200,Bagian Packing biayanya adalah Rp. 200,TOTAL biaya upah tenaga kerja adalah Rp. 1.325,-

D.

Biaya Listrik untuk tiap lini mesin

Biaya listrik merupakan faktor yang sangat berpengaruh terhadap biaya operasional yang dikeluarkan oleh perusahaan setiap bulannya. Hal ini dikarenakan biaya penyerapan daya listrik yang digunakan untuk proses menjalankan mesin cukup besar. Untuk mengatasi hal tersebut, perusahaan diharapkan dapat menentukan jumlah produksi yang optimal setiap bulannya untuk menghindari terjadi produksi berlebihan yang akan berdampak pada pengeluaran biaya operasional yang juga tinggi sehingga dapat mengurangi angka pendapatan perusahaan. Biaya listrik yang dikeluarkan untuk menjalankan satu lini mesin produksi setiap jam adalah sebesar Rp. 99.750,-. Dan untuk mengetahui biaya listrik untuk membuat 1 pail cat maka harus dicari penggunaan listrik dan kapasitas barang jadi yang dihasilkan, dan diperoleh biaya listrik yang diperlukan untuk membuat sebuah produk cat Evalux adalah Rp. 2.493,75

E.

Keuntungan Tiap Produk

Keuntungan setiap unit produk dihitung dengan cara mengurangkan harga jual produk dengan biaya produksi per unit. Dari hasil perhitungan dapat

161

diketahui bahwa keuntungan penjualan dari setiap produk adalah bervariasi, hal ini dikarenakan PT.Tritunggal Delta Sejahtera menerapkan subsidi silang pada setiap produknya sehingga untuk warna putih, Minda, Crystal Lime, Durian Yellow dijual dengan harga Rp. 100.000,- per unit dan warna Soft Green, Blue, Aqua Blue, Pink Rose, dan Dark Blue dijual dengan harga Rp. 110.000,-.

Dari hasil perhitungan dapat diketahui pula bahwa warna putih menghasilkan keuntungan yang paling besar diantara warna lainnya, hal ini dikarenakan pigmen warna yang digunakan tidak ada hanya menggunakan White Base saja. Dan keuntungan paling kecil adalah warna Soft Green hal ini dikarenakan banyaknya pigmen yang digunakan dan harga pigmen untuk membuat warna ini yang sangat mahal. Dengan demikian, mungkin PT.Tritunggal Delta Sejahtera dapat meningkatkan penjualan pada warna yang menguntungkan lebih banyak dengan cara promosi warna terkait, dan mencari harga bahan baku yang lebih murah untuk pigmen warna yang mahal sehingga keuntungan penjualan produk Evalux lebih merata dibandingkan dengan keuntungan yang ada sekarang.

4.5.1.4 Analisa Formulasi Model Optimalisasi

Formulasi model optimalisasi diperoleh dengan mengubah data–data perhitungan bahan baku dan target produksi kedalam sebuah koefisien pembatas. Pembatas bahan baku menyangkut bahan–bahan yang digunakan langsung dalam proses produksi yaitu Kalsium, Kaolin Powder, Tylose, Acticide, Ammoniac, Antipoam, Disken, Dovebond 30M, Oxide, SMT, EG, Pigmen Colour ( White Base, Green G100 ID,

162

Red 100 ID, Yellow 3R100 ID. Blue A2 G100 ID).. Pada ruas kanan berisi komposisi

bahan baku yang dibutuhkan untuk membuat satu unit produk, sedangkan pada sisi kirinya adalah jumlah kapasitas bahan baku yang tersedia. Berikut ini koefisien pembatas untuk bahan baku: 1. Bahan Baku Kalsium 9,6 X1 + 9,6 X2 + 9,6 X3 + 9,6 X4 + 9,6 X5 + 9,6 X6 + 9,6 X7 + 9,6 X8 + 9,6 X9 <= 305.000 2. Bahan Baku Kaolin Powder 1,8 X1 + 1,8 X2 + 1,8 X3 + 1,8 X4 + 1,8 X5 + 1,8 X6 + 1,8 X7 + 1,8 X8 + 1,8 X9 <= 62.400 3. Bahan Baku Tylose 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500 4. Bahan Baku Acticide 0,02 X1 + 0,02 X2 + 0,02 X3 + 0,02 X4 + 0,02 X5 + 0,02 X6 + 0,02 X7 + 0,02 X8 + 0,02 X9 <= 1.000 5. Bahan Baku Ammoniac 0,02 X1 + 0,02 X2 + 0,02 X3 + 0,02 X4 + 0,02 X5 + 0,02 X6 + 0,02 X7 + 0,02 X8 + 0,02 X9 <= 2.000 6. Bahan Baku Antipoam 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 3.150

163

7. Bahan Baku Disken 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 1.150 8. Bahan Baku Dovebond 30M 1,66 X1 + 1,66 X2 + 1,66 X3 + 1,66 X4 + 1,66 X5 + 1,66 X6 + 1,66 X7 + 1,66 X8 + 1,66 X9 <= 18.000 9. Bahan Baku Oxide 0,04 X1 + 0,04 X2 + 0,04 X3 + 0,04 X4 + 0,04 X5 + 0,04 X6 + 0,04 X7 + 0,04 X8 + 0,04 X9 <= 1.200 10. Bahan Baku SMT 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500 11. Bahan Baku EG 0,06 X1 + 0,06 X2 + 0,06 X3 + 0,06 X4 + 0,06 X5 + 0,06 X6 + 0,06 X7 + 0,06 X8 + 0,06 X9 <= 2.500 12. Bahan Baku White Base 0,56 X1 + 0,22 X2 + 0,02 X3 + 0,004 X4 + 0,4 X5 + 0,168 X6 + 0,09 X7 + 0,19 X8 + 0,004 X9 <= 3.460 13. Bahan Baku Green G100 ID 0,176 X2 + 0,16 X3 + 0,56 X5 + 0,01 X6 + 0,176 X7 <= 540 14. Bahan Baku Red 100 ID 0,016 X3 + 0,016 X4 + 0,42 X8 <= 850

164

15. Bahan Baku Yellow 3R100 ID 0,226 X2 + 0,436 X3 + 0,624 X4 + 0,032 X5 + 0,002 X6 + 0,04 X8 <= 1.560 16. Bahan Baku Blue A2 G100 ID 0,016 X5 + 0,45 X6 + 0,41 X7 + 0,65 X9 <= 350

Pembatas selanjutnya adalah target produksi. Ruas kanan pembatas target produksi didapatkan dari hasil permalan metode dekomposisi dikurangi dengan jumlah stock barang jadi yang ada di gudang. Pembatas tersebut adalah:

1.

X1

≤ D1 – I1

2.

X2

≤ D2 – I2

3.

X3

≤ D3 – I3

4.

X4

≤ D4 – I4

5.

X5

≤ D5 – I5

6.

X6

≤ D6 – I6

7.

X7

≤ D7 – I7

8.

X8

≤ D8 – I8

9.

X9

≤ D9 – I9

Pembatas Non-negativity Constraints adalah jumlah produk cat Evalux warna putih, Minda, Crystal Lime, Durian Yellow ,Soft Green , Blue , Aqua Blue , Pink Rose , dan Dark Blue yang diproduksi sama dengan atau lebih dari 0 (nilai positif). X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9

> 0

165

4.5.1.5 Analisa Linear Programming

Untuk melakukan perhitungan ini, digunakan software, yaitu software LINDO. Software LINDO ini digunakan karena telah teruji dan dapat dibuktikan keakuratan hasil

perhitungannya dibanding dengan perhitungan manual sehingga dengan menggunakan software ini telah cukup dan tidak perlu lagi melakukan perhitungan manual karena hasil

perhitungannya tidak akan jauh berbeda. Kemudian, setelah constraint – constraint dan fungsi tujuan dimasukkan kedalam LINDO, akan didapatkan jumlah produk optimum untuk masing – masing warna cat, dimana jumlah optimum untuk masing – masing warna pada Oktober 2008 adalah sebagai berikut: Tabel 4.20 Jumlah Optimum Produksi Oktober 2008 No

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Warna Cat


Jumlah Produksi Optimal (unit) 2565 335 696 901 71 50 208 342 343

Untuk cat warna putih, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan dapat maksimal adalah 2565 unit. Untuk cat warna Minda, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan dapat maksimal adalah 335 unit. Untuk cat warna Crystal Lime, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan dapat maksimal adalah 696 unit. Untuk cat warna Durian Yellow, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan dapat maksimal adalah

901 unit. Untuk cat warna Soft Green, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan

166

dapat maksimal adalah 71 unit. Untuk cat warna Blue, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan dapat maksimal adalah 50 unit. Untuk cat warna Aqua Blue, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan dapat maksimal adalah 208 unit. Untuk cat warna Pink Rose, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan dapat maksimal adalah 342 unit.

Untuk cat warna Dark

Blue, jumlah yang harus diproduksi agar keuntungan dapat

maksimal adalah 343 unit. Jika PT. Tritunggal Delta Sejahtera melakukan produksi sebanyak jumlah unit di atas, maka dimungkinkan bahwa perusahaan akan mendapatkan nilai laba maksimum sesuai dengan hasil perhitungannya yaitu sebesar Rp. 227.568.432,-

4.5.1.6 Analisa Validasi Model Optimalisasi

Validasi model optimalisasi dapat diketahui dengan membandingkan antara jumlah produksi aktual bulan Oktober 2008 dengan jumlah optimalisasi produksi yang dihasilkan untuk periode Oktober 2008. Dari perbandingan tersebut dapat kita simpulkan bahwa model optimalisasi yang dibuat telah valid karena optimalisasi jumlah produksi memberikan keuntungan yang lebih besar dibandingkan dengan jumlah produksi aktual yang dihasilkan oleh perusahaan. Berdasarkan perbandingan tersebut juga dapat diketahui bahwa dengan menggunakan model optimalisasi ini perusahaan dapat memperoleh keuntungan lebih besar yaitu sebagai berikut: Perbandingan Keuntungan : Rp. 227.568.432,- - Rp. 220.874.050,- = Rp. 6.694.382,Maka jika perusahaan menggunakan model optimalisasi ini, perusahaan tidak akan kehilangan keuntungan sebesar Rp. 6.694.382,-

167

4.5.1.7 Analisa Sensitivitas

Uji Sensitivitas ini dibutuhkan untuk mengetahui seberapa sensitifkah variabel yang diuji. Semua variabel dari X1 hingga X5 dinaikkan dan diturunkan -5%, -10 %, 5%, dan 10%. Dari tabel diatas, dapat dilihat bahwa tidak terhadi perubahan pada saat uji sensitivitas pada semua variabel. Hal ini disebabkan pada formulasi telah ditetapkan target produksi pada setiap variabel, sedangkan kapasitas bahan baku memiliki kapasitas yang cukup besar. Mungkin akan terjadi perbedaan apabila kapasitas yang tersedia hanya sedikit. Namun untuk kasus PT.Tritunggal Delta Sejahtera hal ini sangat mungkin tidak terjadi, karena perusahaan ini akan langsung melakukan pemesanan bahan baku apabila merasa sisa bahan baku telah sedikit. Selain itu, hal ini juga dapat memberikan masukkan bagi perusahaan untuk mendapatkan biaya bahan baku pigmen yang jauh lebih murah agar keuntungan penjualan setiap produk relatif hampir sama, tidak seperti sekarang yang menerapkan subsidi silang.

4.5.1.8 Analisa Reduce Cost dan Slack or Surplus A.

Analisa Reduce Cost

Analisa Reduce Cost ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar penurunan

koefisien

fungsi

tujuan

yang

memungkinkan

mempertahankan optimalisasi hasil yang telah didapatkan.

namun

tetap

168

Gambar 4.9 Gambar Reduce Cost Dari Gambar 4.9 diketahui bahwa reduce cost untuk setiap variabel adalah nol. Hal ini menunjukan bahwa setiap variabel keputusan yang didapatkan bernilai positif dan merupakan variabel basis.

B.

Analisa Slack or Surplus Kapasitas Produksi

Dari hasil perhitungan optimalisasi dengan menggunakan metode simplex, diketahui bahwa terjadi kelebihan kapasitas produksi pada setiap aspek misalnya bahan baku. Hal ini terjadi karena semua produk yang dibuat oleh perusahaan menggunakan bahan baku yang sama, hanya komposisinya saja yang berbeda. Nilai slack atau surplus yang positif menunjukkan kelebihan kapasitas yang ada setelah diperoleh solusi optimal. Berikut ini adalah kelebihan kapasitas yang terjadi:

169

Gambar 4.10 Gambar Slack or Surplus Dari Gambar 4.10 diketahui bahwa semua variabel pembatas bahan baku mengalami kelebihan. Hal ini tidak dapat dihindari, karena kita melakukan optimalisasi hanya pada produk cat Evalux saja dengan warna tertentu, sedangkan sisa bahan baku yang berlebihan tersebut masih digunakan lagi untuk kebutuhan produksi cat merk lainnya dan warna lainnya. Kelebihan bahan baku ini juga dapat dijadikan sebagai back up bila terjadi pemesanan secara tiba–tiba oleh konsumen, karena dari hasil wawancara dengan manager diketahui bahwa kadang kala konsumen melakukan order khusus diluar order biasanya. Sehingga angka – angka ini dapat dijadikan sebagai masukkan untuk perusahaan untuk menyediakan bahan baku yang cukup untuk semua pesanan pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera.

170

4.5.2

Analisa Sistem Persediaan

Sistem persediaan yang berjalan saat ini memiliki kelemahan, yaitu risiko terjadinya keterlambatan pengiriman dari supplier dan/atau ketidaktersediaan bahan baku saat proses produksi akan dilakukan. Hal ini dapat menyebabkan keterlambatan penyelesaian proses produksi. Selain itu, PT.Tritunggal Delta Sejaherta juga tidak memiliki ketentuan safety stock yang pasti sehingga akan dilakukan perhitungan safety stock terhadap PT.Tritunggal Delta Sejahtera.

Ukuran optimal pengendalian persediaan seringkali diukur dengan keuntungan maksimum yang dicapai. Optimalisasi pengendalian persediaan biasanya diukur dengan total biaya minimal pada suatu periode tertentu. Dengan sistem persediaan saat ini, total biaya persediaan yang dikeluarkan perusahaan menjadi kurang optimal. Kekurangan bahan baku yang dialami perusahaan mempengaruhi besarnya biaya pemesanan yang dikeluarkan. Sedangkan bila terdapat kelebihan bahan baku akan mempengaruhi besarnya biaya penyimpanan, yang kemudian berdampak pada total biaya persediaan yang harus dikeluarkan. Sistem persediaan bertujuan untuk menetapkan dan menjamin tersedianya bahan baku secara optimal, dalam kuantitas yang optimal, dan pada waktu yang optimal. Kriteria optimal adalah minimasi total biaya yang terkait dengan persediaan, yaitu biaya penyimpanan, biaya pemesanan, dan biaya kekurangan persediaan. Untuk mendapatkan sistem persediaan yang optimal digunakan metode EOQ (Economic Order Quantity), yang melihat faktor biaya dari pemesanan barang. Metode EOQ ini dipakai setelah dilakukan perhitungan VC (Variability Coefficient) untuk menentukan metode apakah yang tepat. Dari nilai VC tersebut, barulah

kemudian ditentukan metode yang tepat apakah metode continuous atau metode

171

dynamic. Bila VC < 0.25 maka metode yang digunakan adalah metode continuous

(EOQ), sedangkan bila VC ≥ 0.25 maka metode yang digunakan adalah metode dynamic (Part Period Balancing, Wagner & Within, atau Silver & Meal). Dan hasil VC untuk

semua jenis bahan baku ternyata < 0.25 sehingga metode perhitungan EOQ adalah metode yang paling cocok. Untuk tabel perhitungan VC dapat dilihat pada Lampiran. Biaya pemesanan tidak bergantung pada jumlah pemesanan melainkan pada berapa kali jumlah pemesanan. Biaya penyimpanan terkait dengan harga satuan bahan baku dengan fraksi 5%. Jumlah pesanan yang ekonomis akan berubah bila terdapat perubahan biayabiaya. Karena Q* berbanding lurus dengan

A ⋅ D , jika terjadi peningkatan permintaan

atau biaya pesan, maka kuantitas pesanan yang optimal Q* akan ikut naik. Dan juga, Q* berbanding terbalik dengan

h . Apabila terjadi kenaikan biaya penyimpanan maupun

harga satuan bahan baku, maka akan menurunkan kuantitas pesanan yang optimal Q*, dan sebaliknya.Periode pemesanan dipengaruhi oleh jumlah hari kerja satu tahun dan jumlah pemesanan ekonomis. Semakin banyak jumlah hari kerja satu tahun dan/atau semakin banyak jumlah pemesanan maka periode pemesanan akan semakin lama. Namun bila jumlah hari kerja satu tahun dan jumlah pemesanan ekonomis tetap namun jumlah demand satu tahun tinggi, maka periode pemesanan akan semakin sering atau perusahaan

perlu melakukan pemesanan dengan jarak waktu antar pesanan yang sempit. Pemesanan yang optimal dilakukan pada saat sebesar lead time sebelum bahan tersebut mencapai safety stock, sehingga pada saat bahan baku mencapai safety stock, pesanan akan tepat waktu diterima. Titik tingkat persediaan dimana harus dilakukannya pemesanan bahan baku (reorder point) berbanding lurus dengan besarnya lead time dan

172

permintaan bahan baku tersebut. Semakin besar jarak waktu antara pesanan dilakukan hingga barang datang (lead time) dan/atau semakin besar jumlah permintaan akan bahan baku, maka semakin besar nilai reorder point (r), tingkat persediaan dimana pada saat itu harus dilakukan pesanan. Dengan mengetahui data kuantitas pemesanan yang optimal atau ekonomis, total biaya persediaan yang perlu dikeluarkan, periode pemesanan, serta nilai reorder point maka perusahaan dapat mengambil keputusan yang terkait dengan masalah persediaan bahan baku. Periode pemesanan dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan pengecekan stok bahan baku. Dan bila stok mencapai nilai reorder point maka dilakukan pemesanan sejumlah kuantitas pemesanan yang optimal. Berikut ini adalah hasil rangkuman dari perhitungan system persediaan yang diusulkan oleh penulis terhadap PT. Tritunggal Delta Sejatera dengan menggunakan metode EOQ: Tabel 4.21 Ringkasan Sistem Persediaan PT.Tritunggal Delta Sejahtera Nama Bahan No Baku 1 Kalsium 2 Kaolin Powder 3 Dovebond 30M 4 Tylose 5 Antipoam

Safety EOQ Stock (Kg) D (kg) (kg) T (hari) 301.313,43 5.588.257,35 30.000 2 67.012,05 1.120.395,27 7.000 2 24.547,20 344.142,57 2.000 2 2.362,54 45.458,80 200 2 2.904,03 54.767,36 1.000 5

ROP (kg) 390.725,55 80.456,80 30.053,48 3.635,38 4.437,51

173

4.5.3

Penjadwalan Mesin

Penjadwalan ini diperlukan oleh PT. Tritunggal Delta Sejahtera karena perusahaan ini masih belum memiliki atau menggunakan penjadwalan tertentu dala mengurutkan produksi yang harus dikerjakan. Oleh karena itu, diusulkan panjadwalan yang cocok dengan PT.Tritunggal Delta Sejahtera yaitu dengan peraturan penjadwalan n job

m mesin pararel. Dimana kita akan melakukan perhitungan untuk meminimasi

makespan dan mean flow time. Karena dalam perhitungan dirasa tidak memiliki

pemerataan pada pembagian pekerjaan, maka dilakukan usulan penjadwalan untuk melakukan pemerataan pengerjaan. Dan hasil penjadwalan yang diusulkan yaitu sebagai berikut: •

mesin 1 = job 1 (warna Putih),

•

mesin 2 = job 6 (Blue) – job 1 (warna Putih) - job 4 (Durian Yellow),

•

mesin 3 = job 5 (warna Soft Green) – job 7(warna Aqua Blue) - job 1 (warna Putih) – job 3 (warna Crystal Lime)

•

mesin 4 = Job 2 (warna Minda) – Job 8 (warna Pink Rose) – job 9 (warna Dark Blue) - job 1 (warna Putih).

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa untuk usulan optimalisasi penjadwalan produksi cat Evalux maka makespan yang dibutuhkan yaitu 43.5 jam atau 5 hari 6 jam. Dengan rata – rata flowtime yaitu sebesar 27,218 jam.

174

4.6

Analisis Sistem Berjalan Analisis problem bertujuan untuk mengetahui permasalahan yang terdapat pada

sistem yang berjalan. Pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera, penerapan sistem produksinya belum dilengkapi dengan perencanaan target produksi. Bagian produksi menerima data permintaan barang dari bagian pemasaran dan memproduksi sesuai dengan permintaan. Sehingga bagian produksi terkadang mengalami kesulitan untuk memenuhi permintaan konsumen ketika permintaan produk jadi meningkat. Perusahaan menentukan target produksi berdasarkan perkiraan dari data historis penjualan bulanbulan lalu. Oleh karena itu, perusahaan perlu untuk menerapkan suatu sistem informasi yang diharapkan dapat menghasilkan keakuratan, kecepatan dan ketepatan terhadap hasil pengolahan data dan informasi yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan. Adapun gambaran permasalahan tentang sistem berjalan yang berkaitan dengan sistem produksi pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera adalah : ¾

Sistem produksi yang ada belum dilengkapi dengan perencanaan target produksi sehingga bagian produksi mengalami kesulitan untuk menentukan target produksi dalam memenuhi permintaan konsumen yang fluktuatif. Perencanaan target produksi ini hanya ditentukan dengan perkiraan berdasarkan penjualan bulan-bulan lalu. Apabila terjadi kekurangan produksi maka menyebabkan jam kerja lembur diberlakukan untuk memenuhi permintaan konsumen.

¾

Sistem produksi yang ada juga belum dilengkapi dengan analisis dan perhitungan optimalisasi

produksi

yang

akan

menghasilkan

keuntungan

maksimum.

Perencanaan produksi hanya berdasarkan perkiraan pada data historis produksi di bulan-bulan sebelumnya.

175

¾

Apabila ada bahan baku yang keluar untuk keperluan produksi, maka tidak ada pencatatan pengeluaran bahan baku. Hal yang sama juga terjadi pada saat produk jadi selesai diproduksi. Produk jadi yang diproduksi tidak pernah dilakukan pencatatan pada gudang sehingga bagian gudang tidak mengetahui secara pasti produk jadi yang masuk ke dalam gudang produk jadi.

¾

Perusahaan juga mengalami masalah pada sistem persediaan bahan baku dimana pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera tidak memiliki Safety stock , Reorder Point, serta jumlah optimal pemesanan bahan baku. Sehingga semuanya dilakukan hanya berdasarkan keinginan dari kepala gudang bahan baku saja. Apabila kepala gudang merasa perlu dipesan, maka dilakukan pemesanan bahan baku.

¾

PT. Tritunggal Delta Sejahtera juga masih belum memiliki sebuah sistem penjadwalan mesin, sehingga penggunaan mesin masih belum efektif dan efisien karena belum tentu menghasilkan makespan dan flowtime yang kecil. Adapun gambar situasi sistem berjalan pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera

adalah sebagai berikut:

176

Gambar 4.11 Rich Picture Sistem Berjalan Keterangan Gambar: 1. Bagian Penjualan Memberikan Sales Order kepada Kepala Produksi untuk melakukan produksi. 2. Kepala Produksi membuat SPK (Surat Perintah Kerja) yang diberikan pada Mandor untuk melakukan produksi. 3. Kepala Produksi juga memberikan SPK ke gudang bahan baku untuk meminta bahan baku produk.

177

4. Bagian gudang bahan baku memberikan bahan baku yang diminta berdasarkan SPK dan diberikan kepada mandor produksi, dan bagian produksi akan melakukan produksi. 5. Hasil produk jadi akan dikirimkan ke bagian gudang barang jadi. 6. Produk akan dikirimkan ke customer beserta faktur dan surat jalan. 7. Bagian Gudang Bahan Baku meminta bahan baku dengan surat permintaan bahan baku ke bagian pembelian. 8. Bagian Pembelian akan membuat PO (Purchase Order) dan akan dikirimkan kepada supplier 9. Supplier mengirimkan bahan baku yang diminta beserta surat jalan kepada bagian gudang bahan baku.

178

Berikut ini adalah gambar rich picture sistem usulan:

Gambar 4.12 Rich Picture Sistem Usulan

Keterangan Gambar: 1. Bagian Penjualan akan memasukkan data penjualan ke komputernya dan disimpan dalam sebuah database yang terintegrasi. 2. Kepala Produksi mengecek data – data penjualan. 3. Kepala Produksi melakukan perhitungan optimasi produksi dan penjadwalan mesin dengan menggunakan sistem yang dikembangkan.

179

4. Kepala produksi memberikan SPK (Surat Perintah Kerja) ke mandor produksi untuk melakukan produksi. 5. Gudang bahan baku menerima permintaan bahan baku. 6. Gudang bahan baku memberikan bahan baku yang diminta kepada bagian produksi. 7. Hasil produksi akan dikirim ke gudang barang jadi. 8. Bagian Gudang produk jadi melakukan update jumlah barang ke database. 9. Produk akan dikirimkan ke customer beserta faktur dan surat jalan. 10. Bagian pembelian akan menerima pemberitahuan bahwa ada bahan baku yang harus dipesan karena telah mencapai Reorder Point. 11. Bagian pembelian membuat PO dan dikirim ke supplier. 12. Bahan baku yang dipesan, diterima oleh bagian gudang bahan baku. 13. Manajer akan membuat laporan periodik dengan sistem.

180

4.7

Pendefinisian Sistem Usulan (System Definition) Berdasarkan gambaran sistem yang sedang berjalan tersebut, maka dibuat suatu

usulan sistem baru untuk merencanakan jumlah produksi optimal agar memaksimumkan keuntungan. Sistem ini dibuat dengan Linear Programming dengan menggunakan metode Simplex. Serta membuat sistem penjadwalan mesin untuk meminimasi flowtime dan makespan. Usulan sistem baru ini membantu dalam proses pendataan, penyimpanan dan perhitungan sehingga memudahkan dalam pemenuhan permintaan yang fluktuatif. Sistem perencanaan produksi ini dibuat berdasarkan bahan baku yang tersedia untuk perhitungan maksimasi keuntungan kemudian menghasilkan sebuah sistem penjadwalan yang baik. Selain itu, pada sistem baru ini juga akan membantu bagian gudang bahan baku dalam mengatur sistem persediaan bahan baku. Proses perencanaan target produksi dimulai dari bagian pemasaran yang memberikan laporan data permintaan barang kepada bagian produksi untuk dilakukan perhitungan peramalan penjualan dari tiap produk. Kemudian bagian produksi dapat melakukan perhitungan optimasi dengan menggunakan salah satu menu di dalam sistem. Dari hasil perhitungan kemudian dapat menghasilkan penjadwalan mesin yang optimal. Pada bagian gudang bahan baku, apabila persediaan bahan baku telah mencapai titik Reorder point, maka akan menerima perintah dari sistem untuk melakukan pemesanan bahan baku. Selain itu, sistem ini juga dirancang agar dapat menghasilkan laporan secara periodik yang berguna bagi manajer dalam pengambilan keputusan.

181

Berdasarkan definisi sistem usulan di atas, maka dapat dirangkum fungsi yang dapat dilakukan oleh sistem tersebut antara lain : a.

Membantu bagian produksi untuk mengetahui berapakah jumlah optimal produk yang harus diproduksi beserta dengan penjadwalan produksinya pula agar dapat memaksimalkan keuntungan.

b.

Membantu bagian gudang bahan baku untuk mengetahui jumlah persediaan yang ada, bahan baku yang keluar maupun masuk, serta melakukan permintaan bahan baku secara otomatis apabila bahan baku mengalami Reorder Point.

Untuk menggambarkan system definition usulan secara lebih rinci, maka dilakukan analisa pertimbangan berdasarkan kriteria FACTOR, yaitu:

182

Tabel 4.22 Tabel FACTOR

Functionality

Sistem ini digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam perencanaan produksi yakni dalam penentuan target produksi, penjadwalan mesin dan sistem persediaan. Sistem ini juga dapat memberikan gambaran mengenai keuntungan maksimal yang dapat diperoleh perusahaan jika hasil output dari sistem diterapkan serta membantu mendokumentasikan laporan– laporan yang berkaitan dengan kegiatan produksi untuk membantu manajemen dalam pengambilan keputusan.

Application

Sistem ini mendukung bagian produksi untuk melakukan

Domain

perhitungan perkiraan jumlah permintaan setiap periode dengan menggunakan tool Forecasting Dekomposisi, serta mendukung pengambilan keputusan dalam menentukan jumlah target produksi dengan menggunakan tool optimalisasi Linear Programming dan menentukan penjadwalan mesin terbaik dan sistem persediaan yang baik.

Condition

Sistem dapat diakses oleh Kepala produksi, Kepala gudang produk jadi dan bahan baku serta manager.

Technology

Menggunakan PC, LAN, Printer, Server, dan menggunakan sistem yang

dirancang

pemrograman

dengan

C#.NET

menggunakan

(C

menggunakan Microsoft Access.

Sharp

.NET),

bantuan serta

bahasa database

183

Tabel 4.22 Tabel FACTOR (lanjutan)

Objects

Penjualan, peramalan, optimalisasi, penjadwalan, bahan baku, produk jadi, permintaan bahan baku, dan pemesanan bahan baku.

Responsibility

Sebagai sistem yang membantu dalam pengambilan keputusan jumlah target produksi yang akan dilakukan oleh perusahaan serta sebagai sistem yang membantu dalam pehitungan perkiraan permintaan produk setiap periode dan penjadwalan mesin. Sebagai alat administrasi dalam pendokumentasian data dan informasi mengenai persediaan.

184

4.8

Problem Domain Analysis

4.8.1

Events Berikut ini adalah event – event yang terdapat dalam setiap Class

yang

dirangkum dalam event table di bawah ini. Tanda asterisk (*) menunjukkan bahwa event tersebut dijalankan berulang-ulang (iteration) oleh Class yang bersangkutan. Sedangkan tanda plus (+) menunjukkan event yang dijalankan secara sequential . Tabel 4.23 Event Table Class Event Dijual Diramal Diproduksi Dibeli Dioptimalisasi Dijadwalkan Dicek Dilaporkan Diterima Dipesan Diminta Dikirim

Penjualan Peramalan

4.8.2

+ *

Produk Jadi

Bahan Pemesanan Permintaan Optimalisasi Penjadwalan Baku Bahan Baku Bahan Baku

+ + *

* *

* * *

+ * * * * * *

+ +

+

*

*

* + +

*

+ +

Classes 1. Class Penjualan Class Penjualan merupakan kumpulan objek yang berisikan data penjualan per periode pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera. Class ini memiliki atribut sebagai berikut: Kd_Penjualan, Tanggal_Penjualan, Jumlah, dan Kd_Produk. Sedangkan operasi atau event yang dimiliki adalah Dijual, Diramal, dan Dicek. Berikut ini adalah gambar dari Class Penjualan.

185

Gambar 4.13 Class Penjualan

2. Class Peramalan Class Peramalan merupakan kumpulan objek yang berisikan data peramalan per periode berdasarkan data penjualan sebelumnya pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera. Class ini memiliki atribut sebagai berikut: Kd_Peramalan, Kd_Produk, Nama_Produk, Jumlah_Peramalan, dan Periode_Peramalan. Sedangkan operasi atau event yang dimiliki adalah Diramal, Dioptimalisasi, dan Dilaporkan. Berikut ini adalah gambar dari Class Peramalan.

Gambar 4.14 Class Peramalan

3. Class Produk Jadi Class Produk Jadi merupakan kumpulan objek dari produk jadi dalam hal ini yaitu cat. Class

ini memiliki atribut sebagai berikut: Kd_Produk,

Jumlah_Produk, Nama_Produk, dan Harga_Produk Sedangkan operasi atau

186

event yang dimiliki adalah Diproduksi, Dicek, Dioptimalisasi dan Dilaporkan. Berikut ini adalah gambar dari Class Produk Jadi.

Produk Jadi -Kd_Produk : String +Jumlah_Produk : Long +Nama_Produk : String +Harga_Produk : Long +Diproduksi() +Dicek() +Dioptimalisasi() +Dilaporkan()

Gambar 4.15 Class Barang Jadi

4. Class Bahan Baku Class Bahan Baku merupakan kumpulan objek dari semua bahan baku yang diperlukan untuk proses produksi. Class ini memiliki atribut sebagai berikut: Kd_BahanBaku, Nama_BahanBaku, Jumlah_BahanBaku, Safety_Stock, Harga_BahanBaku, ROP, dan EOQ. Sedangkan operasi atau event yang dimiliki adalah Dibeli, Dioptimalisasi, Dicek, Dilaporkan, Dipesan, Diterima, dan Diminta. Berikut ini adalah gambar dari Class Bahan Baku.

Bahan Baku -Kd_BahanBaku : String +Nama_BahanBaku : String +Jumlah_BahanBaku : Long +Safety_Stok : Long -Harga_BahanBaku : Long -ROP : Long -EOQ : Long +Dibeli() +Dioptimalisasi() +Dicek() +Dilaporkan() +Dipesan() +Diterima() +Diminta()

Gambar 4.16 Class Bahan Baku

187

5. Class Optimalisasi Class Optimalisasi merupakan kumpulan objek yang berisikan data produksi optimal per periode pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera. Class ini memiliki atribut sebagai berikut: Kd_Optimalisasi, Jumlah_ Optimalisasi, Kd_Produk, Periode_ Optimalisasi, dan Keuntungan-Maksimal. Sedangkan operasi atau event yang dimiliki adalah Dioptimalisasi, Dilaporkan, dan Dijadwalkan. Berikut ini adalah gambar dari Class Optimalisasi.

Gambar 4.17 Class Optimalisasi

6. Class Penjadwalan Class Penjadwalan merupakan kumpulan objek yang berisikan data penjadwalan pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera. Class ini memiliki atribut sebagai berikut: Kd_Penjadwalan, Periode_Penjadwalan, Makespan, MFT dan Urutan_Penjadwalan. Sedangkan operasi atau event yang dimiliki adalah Dijadwalkan dan Dilaporkan. Berikut ini adalah gambar dari Class Penjadwalan.

188

Penjadwalan -Kd_Penjadwalan : String +Periode_Penjadwalan : Date +Makespan : Long -MFT : Long -Urutan_Penjadwalan : String +Dijadwalkan() +Dilaporkan()

Gambar 4.18 Class Penjadwalan

7. Class Pemesanan Bahan Baku Class Pemesanan Bahan Baku merupakan kumpulan objek yang berisikan data pemesanan Bahan Baku pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera. Class ini memiliki

atribut

sebagai

berikut:

Kd_Pemesanan,

Kd_BahanBaku,

Jumlah_Pemesanan, dan Tanggal_Pemesanan. Sedangkan operasi atau event yang dimiliki adalah Dipesan, Dikirim, Dilaporkan, dan Diterima. Berikut ini adalah gambar dari Class Pemesanan Bahan Baku.

Pemesanan Bahan Baku -Kd_Pemesanan : String +Kd_BahanBaku : String +Jumlah_Pemesanan : Long +Tanggal_Pemesanan : Date +Dipesan() +Dikirim() +Dilaporkan() +Diterima()

Gambar 4.19 Class Pemesanan Bahan baku

8. Class Permintaan Bahan Baku Class Permintaan Bahan Baku merupakan kumpulan objek dari dokumen permintaan bahan baku yang diminta bagian produksi ke bagian bahan baku. Class

ini

memiliki

atribut

sebagai

berikut:

Kd_Permintaan,

189

Tangga_Permintaan, Kd_BahanBaku, dan Jumlah. Sedangkan operasi atau event yang dimiliki adalah Diminta dan Dilaporkan. Berikut ini adalah gambar dari Class Permintaan Bahan Baku. Permintaan Bahan Baku -Kd_Permintaan : String -Tanggal_Permintaan : Date +Kd_BahanBaku : String +Jumlah : Long +Diminta() +Dilaporkan()

Gambar 4.20 Class Permintaan Bahan Baku

4.8.3

Cluster Dari setiap Class yang ada, dapat dikelompokkan menjadi lima buah Cluster,

yaitu Cluster dokumen, Cluster barang,

Cluster produksi, Cluster peramalan, dan

Cluster penjualan.

Gambar 4.21 Cluster

190

4.8.4

Structure Cluster Dokumen terdiri dari Class

Penjadwalan Class

Penjualan, Class Optimalisasi, Class

Pemesanan Bahan Baku, dan Class

Cluster Barang terdiri dari Class

Permintaan Bahan Baku.

Produk Jadi dan Class

Peramalan terdiri dari Class Peramalan.

<> Dokumen Penjualan

Pemesanan Bahan Baku

Optimalisasi

Penjadwalan

Permintaan Bahan Baku

Gambar 4.22 Structure Cluster Dokumen

Gambar 4.23 Structure Cluster Barang

Bahan Baku. Cluster

191

Gambar 4.24 Structure Cluster Peramalan Class –Class di atas bila dihubungkan, maka akan menjadi Class diagram. Pembuatan Class diagram bertujuan untuk menggambarkan atribut dan event – event yang dimiliki oleh masing – masing Class , dan juga menggambarkan relasi di antara Class – Class tersebut. Pada Class diagram, terdapat hubungan Asosiasi yang terlihat antara: -

Class Penjualan dengan Class Peramalan

-

Class Peramalan dengan Class Optimalisasi

-

Class Optimalisasi dengan Class Penjadwalan

-

Class Optimalisasi dengan Class Produk Jadi

-

Class Optimalisasi dengan Class Bahan Baku

-

Class Bahan Baku dengan Class Pemesanan Bahan Baku

-

Class Bahan Baku dengan Class Permintaan Bahan Baku

Dari semua hubungan dan struktur di atas, maka dapat digambarkan Class diagram seperti di bawah ini :

192

Penjualan -Kd_penjualan : String -Tanggal_Penjualan : Date +Kd_Produk : String +Jumlah : Long +Dibuat() +Diubah() +Diramal() +Dicek() +Dilaporkan() 1..*

1 Permintaan Bahan Baku Peramalan

-Kd_Permintaan : String -Tanggal_Permintaan : Date +Kd_BahanBaku : String +Jumlah : Long +Dibuat() +Diminta() +Dilaporkan()

-Kd_Peramalan : String +Kd_Produk : String +Nama_Produk : String +Jumlah_Peramalan : Long +Periode_Peramalan : Date +Dibuat() +Diramal() +Dioptimalisasi() +Dilaporkan()

1..*

1..*

1..*

Bahan Baku

1 Produk Jadi

Optimalisasi

-Kd_Produk : String +Jumlah_Produk : Long +Nama_Produk : String +Harga_Produk : Long +Dibuat() +Dicek() +Diubah() +Dioptimalisasi() +Dilaporkan()

-Kd_Optimalisasi : String +Jumlah_Optimalisasi : Long +Kd_Produk : String +Periode_Optimalisasi : Date +Keuntungan_maksimal : Long +Dibuat() +Dioptimalisasi() +Dijadwalkan() +Dilaporkan()

1..*

1

1

1..*

1..* 1

-Kd_BahanBaku : String +Nama_BahanBaku : String +Jumlah_BahanBaku : Long +Safety_Stok : Long -Harga_BahanBaku : Long -ROP : Long -EOQ : Long +Dibuat() +Diubah() +Dioptimalisasi() +Dicek() +Dilaporkan() +Dipesan() +Diterima() +Diminta() 1

Penjadwalan -Kd_Penjadwalan : String +Periode_Penjadwalan : Date +Makespan : Long -MFT : Long -Urutan_Penjadwalan : String +Dibuat() +Dijadwalkan() +Dilaporkan()

Gambar 4.25 Class Diagram

1..* Pemesanan Bahan Baku -Kd_Pemesanan : String +Kd_BahanBaku : String +Jumlah_Pemesanan : Long +Tanggal_Pemesanan : Date +Dipesan() +Dikirim() +Dilaporkan() +Diterima()

193

4.8.5

Behavioral Pattern 1. Penjualan

Gambar 4.26 Statechart Penjualan Dari diagram, dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan oleh Class penjualan dimulai saat adanya produk yang dijual sehingga status dari Class ini menjadi AKTIF. Pada status AKTIF maka operasi yang dapat dilakukan pada objek ini adalah diramal dan dicek secara periodik untuk manager. Tabel 4.24 Tabel Operation dan Atribut Penjualan Operations Dibuat Diramal Dicek

Atribut Kd_Penjualan, Tanggal_Penjualan, Jumlah, Kd_Produk Kd_Produk, Jumlah Kd_Penjualan, Tanggal_Penjualan, Jumlah, Kd_Produk

2. Peramalan

Gambar 4.27 Statechart Peramalan

194

Dari diagram, dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan oleh Class peramalan dimulai saat data penjualan diramal sehingga statusnya akan berubah menjadi FORECAST ED. Pada status FORECAST ED maka operasi yang dapat dilakukan pada objek ini adalah dioptimalisasi dan dilaporkan secara periodik untuk manager. Tabel 4.25 Tabel Operation dan Atribut Peramalan Operations

Atribut Kd_Peramalan, Kd_Produk, Nama_Produk, Diramal Jumlah_Peramalan, Periode_Peramalan Dioptimalisasi Kd_Produk, Jumlah_Peramalan Kd_Peramalan, Kd_Produk, Nama_Produk, Dilaporkan Jumlah_Peramalan, Periode_Peramalan 3. Produk Jadi

Gambar 4.28 Statechart Produk Jadi Dari diagram, dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan oleh Class Produk Jadi dimulai saat produk jadi diproduksi sehingga status dari Class ini menjadi AKTIF. Pada status AKTIF maka operasi yang dapat dilakukan pada objek ini adalah dicek, dioptimalisasi dan dilaporkan secara periodik untuk manager.

195

Tabel 4.26 Tabel Operation dan Atribut Produk Jadi Operations

Atribut Kd_Produk, Jumlah_Produk, Nama_Produk, Diproduksi Harga_Produk Dicek Kd_Produk, Jumlah_Produk, Harga_Produk Dioptimalisasi Kd_Produk, Jumlah_Produk, Harga_Produk Kd_Produk, Jumlah_Produk, Nama_Produk, Dilaporkan Harga_Produk 4. Bahan Baku / Dioptimalisasi / Dicek

/ Dipesan

/ Dibeli TERSEDIA

/ Diterima

PESAN

/ Dilaporkan / Diminta

Gambar 4.29 Statechart Bahan Baku Dari diagram, dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan oleh Class bahan baku dimulai saat bahan baku dibeli sehingga status dari Class ini menjadi TERSEDIA. Pada status TERSEDIA maka operasi yang dapat dilakukan pada objek ini adalah dicek, dioptimalisasi, diminta dan dilaporkan secara periodik untuk manager. Saat mengalami ROP, maka akan Dipesan sehingga statusnya berubah menjadi PESAN, apabila bahan baku diterima saat ada bahan baku yang datang dari supplier maka statusnya akan kembali menjadi TERSEDIA.

196

Tabel 4.27 Tabel Operation dan Atribut Bahan Baku Operations

Atribut Kd_BahanBaku, Nama_BahanBaku, Dibeli Jumlah_BahanBaku, Safety_Stock, Harga_BahanBaku, ROP, EOQ Dioptimalisasi Kd_BahanBaku, Jumlah_BahanBaku, Kd_BahanBaku, Nama_BahanBaku, Dicek Jumlah_BahanBaku, Safety_Stock, Harga_BahanBaku, ROP, EOQ Diminta Kd_BahanBaku, Jumlah_BahanBaku Kd_BahanBaku, Nama_BahanBaku, Dilaporkan Jumlah_BahanBaku, Safety_Stock, Harga_BahanBaku, ROP, EOQ Dipesan Kd_BahanBaku, Jumlah_BahanBaku Diterima Kd_BahanBaku, Jumlah_BahanBaku 5. Optimalisasi

Gambar 4.30 Statechart Optimalisasi Dari diagram, dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan oleh Class Optimalisasi dimulai saat dioptimalisasi maka status akan berubah menjadi OPTIMAL. Pada status ini , operasi yang dapat dilakukan adalah membuat laporan secara periodik kepada manager. Apabila dijadwalkan maka status akan menjadi TERJADWAL. Tabel 4.28 Tabel Operation dan Atribut Optimalisasi Operations

Atribut Kd_Optimalisasi, Jumlah_Optimalisasi, Kd_Produk, Dioptimalisasi Periode_Optimalisasi, Keuntungan_Maksimal Kd_Optimalisasi, Jumlah_Optimalisasi, Kd_Produk, Dilaporkan Periode_Optimalisasi, Keuntungan_Maksimal Dijadwalkan Kd_Optimalisasi, Jumlah_Optimalisasi

197

6. Penjadwalan

Gambar 4.31 Statechart Penjadwalan Dari diagram, dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan oleh Class penjadwalan dimulai saat dilakukan penjadwalan atau dijadwal, maka statusnya akan berubah menjadi TERJADWAL. Pada status TERJADWAL maka operasi yang dapat dilakukan pada objek ini dilaporkan secara periodik untuk manager. Tabel 4.29 Tabel Operation dan Atribut Penjadwalan Operations

Atribut Kd_Penjadwalan, Periode_Penjadwalan, Dijadwalkan Makespan, MFT, Urutan_Penjadwalan Kd_Penjadwalan, Periode_Penjadwalan, Dilaporkan Makespan, MFT, Urutan_Penjadwalan 7. Pemesanan Bahan Baku

Gambar 4.32 Statechart Pemesanan Bahan Baku Dari diagram, dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan oleh Class pemesanan bahan baku dimulai saat dipesan sehingga status dari Class

ini

menjadi AKTIF. Pada status AKTIF maka operasi yang dapat dilakukan pada objek ini dilaporkan secara periodik untuk manager. Saat Pemesanan bahan Baku

198

ini dikirim, maka statusnya akan menjadi PENDING. Apabila bahan baku yang dipesan telah diterima, maka akan berakhir ke final state. Tabel 4.30 Tabel Operation dan Atribut Pemesanan Bahan Baku Operations Dipesan Dilaporkan Dikirim Diterima

Atribut Kd_Pemesanan, Kd_BahanBaku, Jumlah_Pemesanan, Tanggal_Pemesanan Kd_Pemesanan, Kd_BahanBaku, Jumlah_Pemesanan, Tanggal_Pemesanan Kd_Pemesanan, Kd_BahanBaku, Jumlah_Pemesanan, Tanggal_Pemesanan Kd_BahanBaku, Jumlah_Pemesanan,

8. Permintaan Bahan Baku

Gambar 4.33 Statechart Permintaan Bahan Baku

Dari diagram, dilihat bahwa aktivitas yang dilakukan oleh Class Permintaan bahan baku dimulai saat bahan baku diminta sehingga status dari Class

ini menjadi AKTIF. Pada status AKTIF maka operasi yang dapat

dilakukan pada objek ini dilaporkan secara periodik untuk manager. Tabel 4.31 Tabel Operation dan Atribut Permintaan Bahan Baku Operations Diminta Dilaporkan

Atribut Kd_Permintaan, Tanggal_Permintaan, Kd_BahanBaku, Jumlah Kd_Permintaan, Tanggal_Permintaan, Kd_BahanBaku, Jumlah

199

4.9

Appication Domain

4.9.1

Usage

4.9.1.1 Overview Berikut ini merupakan actor table yang menunjukkan hubungan antara use case dan actors dalam sistem informasi optimalisasi produksi, penjadwalan dan persediaan PT.Tritunggal Delta Sejahtera. Tabel 4.32 Actor Table Actors Use Case Cek Produk Jadi Cek Bahan Baku

Kepala Gudang Produk Jadi

Kepala Gudang Bahan Baku

Kepala Produksi

√ √

Peramalan

√

Optimalisasi

√

Penjadwalan

√


√


Manager

√

Membuat Laporan Bahan Baku

√

Membuat Laporan Produk jadi

√

Membuat Laporan Peramalan

√

Membuat Laporan Optimalisasi Membuat Laporan Penjadwalan Membuat Laporan Permintaan Bahan Baku

√ √ √

200

4.9.1.2 Actors Berikut ini adalah actor specification untuk menjelaskan fungsi actor di dalam sistem ini.

Tabel 4.33 Actor specification untuk Kepala Gudang Produk Jadi

Goal

Kepala Gudang Produk Jadi Merupakan orang yang bertanggung jawab atas pembuatan data produk jadi dan melakukan update secara berkala pada database produk jadi.

Characteristic Hanya terdapat satu orang kepala gudang produk jadi yang akan melakukan tugas cek produk jadi. Kepala gudang produk jadi harus bekerja sesuai dengan latar belakang pendidikannya dan memiliki sedikit ilmu mengenai penggunaan teknologi informasi. Examples

Setiap periode, kepala gudang produk jadi akan melakukan update secara berkala.

201

Tabel 4.34 Actor specification untuk Kepala Gudang Bahan Baku

Goal

Kepala Gudang Bahan Baku Merupakan orang yang bertanggung jawab atas pembuatan data bahan baku dan melakukan pemesanan bahan baku apabila bahan baku telah mencapai Reorder Point serta melakukan update secara berkala.

Characteristic Terdapat satu orang kepala gudang bahan baku yang akan melakukan tugas cek bahan baku dan pemesanan bahan baku. Kepala gudang bahan baku harus bekerja sesuai dengan latar belakang pendidikannya dan memiliki sedikit ilmu mengenai penggunaan teknologi informasi. Examples

Setiap hari kepala gudang bahan baku akan melakukan cek bahan baku, apabila mengalami kekurangan maka akan melakukan pemesanan bahan baku.

Tabel 4.35 Actor specification untuk Kepala Produksi

Goal

Kepala Produksi Merupakan orang yang bertanggung

jawab dalam melakukan

peramalan, optimalisasi, penjadwalan, dan permintaan bahan baku. Characteristic Terdapat satu orang kepala produksi yang akan melakukan tugas peramalan, optimalisasi, penjadwalan, dan permintaan bahan baku. Kepala produksi harus bekerja sesuai dengan latar belakang pendidikannya dan memiliki sedikit ilmu mengenai penggunaan teknologi informasi. Examples

Setiap

periode,

kepala

produksi

akan

melakukan

optimalisasi, penjadwalan, dan permintaan bahan baku

peramalan,

202

Tabel 4.36 Actor specification untuk manager

Goal

Manager Merupakan orang yang bertanggung jawab atas pembuatan laporan bahan baku, produk jadi, peramalan, optimalisasi, penjadwalan, dan permintaan bahan baku

Characteristic

Hanya terdapat seorang manager pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera. Manager harus bekerja sesuai dengan latar belakang pendidikannya dan memiliki sedikit ilmu mengenai penggunaan teknologi informasi.

Examples

Setiap periode, manager akan membuat laporan untuk pengambilan keputusan

203

4.9.1.3 Use Case Diagram

Gambar 4.34 Use Case Diagram

204

4.9.1.4 Spesifikasi Use Case Berikut ini merupakan spesifikasi dari masing – masing use case yang terdapat pada use case diagram di atas : 1.

Spesifikasi Use Case Cek Produk Jadi Tabel 4.37 Spesifikasi Use Case Cek Produk Jadi

Use Case Name

Cek Produk Jadi

Actor

Kepala Gudang Produk Jadi

Objects

Produk Jadi Use case ini menjelaskan function dimana kepala gudang produk jadi dapat melakukan pengecekan produk jadi yang ada dan dapat melakukan update serta menambah data produk baru apabila ada. Actor sudah login.

Description Precondition

Actor Action 1. Actor membuka menu “Produk ”

Typical Course of Events

Alternative Courses

3. Actor mengisi field dan menekan tombol “Add ”. 5. Actor mengklik tabel yang ada. 7. Actor melakukan perubahan data pada field dan menekan tombol ”Save”

System Response 2. Sistem menampilkan form produk jadi dan field – field yang berisi atribut data produk dan tabelnya. 4. Sistem menyimpan data baru tersebut ke dalam database. 6. Field secara otomatis akan terisi oleh data yang ada pada tabel 8. Sistem menyimpan data yang baru tersebut

3. Semua field belum diisi dengan lengkap. 4. Sistem menampilkan message box “Data Harus Diisi dengan Lengkap” 5. Actor mengklik tabel yang ada dan menekan tombol “Add ” 6. Sistem menampilkan message box “Data Telah Ada”

Actor kembali ke tampilan Menu Produk Postcondition Implementation • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. Constraints and • Sistem perlu terhubung dengan database. Specifications

205

2.

Spesifikasi Use Case Cek Bahan Baku Tabel 4.38 Spesifikasi Use Case Cek Bahan Baku

Use Case Name

Cek Bahan Baku

Actor


Objects

Bahan Baku Use case ini menjelaskan function dimana kepala gudang bahan baku dapat melakukan pengecekan bahan baku yang ada dan dapat melakukan update serta menambah data bahan baku baru apabila ada. Actor sudah login.


Actor Action 1. Actor membuka menu “Bahan Baku ”


3. Actor mengisi field dan menekan tombol “Add ”. 5. Actor mengklik tabel yang ada. 7. Actor melakukan perubahan data pada field dan menekan tombol ”Save”

System Response 2. Sistem menampilkan form bahan baku dan field – field yang berisi atribut data bahan baku dan tabelnya. 4. Sistem menyimpan data baru tersebut ke dalam database. 6. Field secara otomatis akan terisi oleh data yang ada pada tabel 8. Sistem menyimpan data yang baru tersebut

3. Semua field belum diisi dengan lengkap. 4. Sistem menampilkan message box “Data Harus Diisi dengan Lengkap” Alternative Courses

5. Actor mengklik tabel yang ada dan menekan tombol “Add ” 6. Sistem menampilkan message box “Data Telah Ada” 6. Sistem akan menampilkan message box ”Bahan Baku telah mencapai ROP”apabila bahan baku kurang dari nilai ROP dan tombol pesan akan enabled untuk melakukan pemesanan Actor kembali ke tampilan Menu Bahan Baku

Postcondition Implementation • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. Constraints and • Sistem perlu terhubung dengan database. Specifications

206

3.

Spesifikasi Use Case Menghitung Peramalan Tabel 4.39 Spesifikasi Use Case Menghitung Peramalan

Use Case Name

Menghitung Peramalan

Actor

Kepala Produksi

Objects

Penjualan dan Peramalan Use case ini menjelaskan function dimana kepala produksi dapat melakukan peramalan untuk periode yang dipilih dan menyimpan data peramalan ke dalam database. Actor sudah login.


Actor Action 1. Actor membuka menu “Forecasting ”


System Response 2. Sistem menampilkan form Forecasting dan field – field yang berisi atribut peramalan dan tabelnya. 3. Actor melakukan 4. Sistem menampilkan field – field pemilihan kode produk yang berisi data produk yang akan yang akan diramal. diramal. 5. Actor memilih bulan 6. Sistem akan menghitung nilai dan mengisi tahun peramalan dan menampilkan periode yang akan peramalan pada tabel yang tersedia. diramal dan menekan tombol ”Forecast ” 7. Actor menekan tombol 8. Sistem menyimpan data peramalan ”Save” yang baru tersebut

Alternative Courses

5. Actor memilih bulan dan mengisi tahun periode dimana data penjualan tidak tersedia 6. Sistem akan menampilkan message box “Data tidak tersedia”

Actor kembali ke tampilan Menu Peramalan Postcondition Implementation • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. Constraints and • Sistem perlu terhubung dengan database. Specifications

207

4.

Spesifikasi Use Case Menghitung Optimalisasi Tabel 4.40 Spesifikasi Use Case Menghitung Optimalisasi

Use Case Name

Menghitung Optimalisasi

Actor

Kepala Produksi

Objects

Peramalan, Bahan Baku, Produk Jadi, dan Optimalisasi Use case ini menjelaskan function dimana kepala produksi dapat melakukan optimalisasi untuk periode yang dipilih dan menyimpan data optimalisasi ke dalam database. Actor sudah login.


Actor Action 1. Actor membuka menu “Optimalisasi ”


3. Actor melakukan pemilihan periode dan kode produk yang akan dihitung optimalisasinya. 4. Actor menekan tombol “Add ”. 6. Actor menekan tombol ”Solve”

8. Actor menekan tombol ”Save” Alternative Courses

System Response 2. Sistem menampilkan form Optimalisasi dan field – field yang berisi atribut optimalisasi dan tabelnya. 5. Sistem akan menampilkan data produk apa saja yang akan dihitung nilai optimalisasinya.

7. Sistem akan menghitung nilai optimalisasi dan menampilkan nilai optimalisasi pada tabel yang tersedia dan maximum profit dari hasil optimalisasi. 9. Sistem menyimpan data optimalisasi yang baru tersebut

3. Actor memilih bulan dan mengisi tahun periode dimana data peramalan tidak tersedia 5. Sistem akan menampilkan message box “Data tidak tersedia”

Actor kembali ke tampilan Menu Optimalisasi Postcondition Implementation • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. Constraints and • Sistem perlu terhubung dengan database. Specifications

208

5.

Spesifikasi Use Case Menghitung Penjadwalan Tabel 4.41 Spesifikasi Use Case Menghitung Penjadwalan

Use Case Name

Menghitung Penjadwalan

Actor

Kepala Produksi

Objects

Optimalisasi dan Penjadwalan Use case ini menjelaskan function dimana kepala produksi dapat melakukan penjadwalan untuk periode yang dipilih dan menyimpan data penjadwalan ke dalam database. Actor sudah login.


Actor Action 1. Actor membuka menu “Penjadwalan ”


Alternative Courses

3. Actor melakukan pemilihan periode dan akan dijadwalkan. 4. Actor menekan tombol “Jadwal”. 6. Actor menekan tombol ”Save”

System Response 2. Sistem menampilkan form Penjadwalan dan field – field yang berisi atribut penjadwalan dan tabelnya. 5. Sistem akan menampilkan data urutan penjadwalan mesin beserta nilai MFT dan Makespannya. 7. Sistem menyimpan data penjadwalan yang baru tersebut

3. Actor memilih bulan dan mengisi tahun periode dimana data optimalisasi tidak tersedia 5. Sistem akan menampilkan message box “Data tidak tersedia”

Actor kembali ke tampilan Menu Penjadwalan Postcondition Implementation • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. Constraints and • Sistem perlu terhubung dengan database. Specifications

209

6.

Spesifikasi Use Case Permintaan Bahan Baku Tabel 4.42 Spesifikasi Use Case Permintaan Bahan Baku

Use Case Name


Actor

Kepala Produksi

Objects

Bahan Baku dan Permintaan Bahan Baku Use case ini menjelaskan function dimana kepala produksi akan melakukan permintaan bahan baku untuk melakukan proses produksi. Actor sudah login.


Actor Action 1. Actor membuka menu “Permintaan Bahan Baku ”


3. Actor memilih produk yang akan diminta bahan bakunya dan memasukan jumlah yang akan diproduksi. 4. Actor menekan tombol “Add ” 6. Actor menekan tombol “Request”

8. Actor menekan tombol ”Print” Alternative Courses

System Response 2. Sistem menampilkan form Permintaan Bahan Baku dan field – field yang berisi atributnya dan tabelnya. 5. Sistem akan menampilkan produk yang akan diminta bahan bakunya.

7. Sistem akan menampilkan data jumlah bahan baku yang diperlukan untuk produksi dan akan diteruskan ke bagian bahan baku bahwa ada permintaan bahan baku berupa signal. 9. Muncul Window s Print

7. Sistem akan menampilkan message box”Bahan Baku tidak Cukup” apabila bahan baku yang diperlukan tidak cukup dan bahan baku yang diberikan hanya bahan baku yang tersedia saja.

Actor kembali ke tampilan Menu Permintaan Bahan Baku Postcondition Implementation • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. Constraints and • Sistem perlu terhubung dengan database. Specifications

210

7.

Spesifikasi Use Case Pemesanan Bahan Baku Tabel 4.43 Spesifikasi Use Case Pemesanan Bahan Baku

Use Case Name


Actor


Objects

Bahan Baku dan Pemesanan Bahan Baku Use case ini menjelaskan function dimana kepala gudang bahan baku dapat melakukan pemesanan bahan baku dan mengupdate jumlah bahan baku apabila bahan baku yang dipesan telah diterima. Actor sudah login.




3. Actor mengklik tabel yang ada dan bahan baku yang dipilih mengalami ROP. 5. Actor mengisi jumlah yang akan dipesan dan menekan tombol “Pesan” 7. Actor menekan tombol “Terima” pada saat bahan baku diterima dari supplier

Alternative Courses

System Response 2. Sistem menampilkan form bahan baku dan field – field yang berisi atribut data bahan baku dan tabelnya. 4. Sistem akan menampilkan message box ”Bahan Baku telah mencapai ROP” dan tombol pesan akan enabled untuk melakukan pemesanan. 6. Sistem akan mengdisabled tombol “Pesan” dan tombol “Terima” akan enabled. 8. Sistem mengupdate jumlah bahan baku sesuai dengan pemesanan yang ada.

3. Bahan Baku yang dipilih tidak mengalami ROP. 4. Sistem akan menampilkan data bahan baku yang dipilih.

Actor kembali ke tampilan Menu Bahan Baku Postcondition Implementation • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. Constraints and • Sistem perlu terhubung dengan database. Specifications

211

8.

Spesifikasi Use Case Menerima Permintaan Tabel 4.44 Spesifikasi Use Case Menerima Permintaan

Use Case Name

Menerima Permintaan

Actor


Objects

Bahan Baku dan Permintaan Bahan Baku Use Case ini menjelaskan function dimana kepala gudang bahan baku dapat memeriksa permintaan bahan baku yang diminta oleh bagian produksi, dan mengupdate jumlah bahan baku secara otomatis apabila bahan baku yang diminta diapprove oleh kepala gudang bahan baku. Actor sudah login.

Description

Precondition



Alternative Courses

System Response 2. Sistem menampilkan form bahan baku dan field – field yang berisi atribut data bahan baku dan tabelnya. 5. Sistem akan menampilkan jumlah permintaan oleh bagian produksi. Dan mempersiapkan jumlah permintaan tersebut.

3. Actor menerima peringatan mengenai permintaan bahan baku yang dilakukan bagian produksi. 4. Actor menekan tombol “Lihat Permintaan” 6. Actor menekan tombol 7. Sistem mengupdate jumlah bahan “Submit” pada saat baku sesuai dengan jumlah bahan baku yang permintaan dari bagian produksi. diminta telah dicek 6. Actor tidak menekan tombol “Submit” pada saat bahan baku yang diminta telah dicek 7. Sistem tidak akan mengupdate jumlah bahan baku sesuai dengan jumlah permintaan dari bagian produksi. Actor kembali ke tampilan Menu Bahan Baku

Postcondition Implementation • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. Constraints and • Sistem perlu terhubung dengan database. Specifications

212

9.

Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Bahan Baku Tabel 4.45 Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Bahan Baku

Use Case Name

Membuat Laporan Bahan Baku

Actor

Manager

Objects

Bahan Baku

Description

Use case ini menjelaskan function dimana manager akan melakukan pembuatan laporan bahan baku.

Precondition

Actor sudah login. Actor Action 1. Actor membuka menu “Report Bahan Baku ”


3. Actor memilih periode yang akan dibuat laporan bahan bakunya. 4. Actor menekan tombol “Print”

System Response 2. Sistem menampilkan form Report Bahan Baku dengan field dan tombol yang diperlukan. 5. Akan muncul Window s Print yang berisikan data yang telah dipilih untuk dicetak.

Alternative Courses

3. Actor memilih periode yang salah dimana data tidak ada dalam database. 4. Sistem akan menampilkan message box ”Data Tidak Tersedia”

Postcondition Implementation Constraints and Specifications

Actor kembali ke tampilan Menu Report Bahan Baku • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. • Sistem perlu terhubung dengan database. • Sistem memiliki Crystal Report 8.5

213

10. Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Produk Jadi Tabel 4.46 Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Produk Jadi Use Case Name

Membuat Laporan Produk Jadi

Actor

Manager

Objects

Produk Jadi

Description

Use case ini menjelaskan function dimana manager akan melakukan pembuatan laporan produk jadi.

Precondition

Actor sudah login. Actor Action 1. Actor membuka menu “Report Produk Jadi ”


3. Actor memilih periode yang akan dibuat laporan produk jadinya.. 4. Actor menekan tombol “Print”

System Response 2. Sistem menampilkan form Report Produk Jadi dengan field dan tombol yang diperlukan. 5. Akan muncul Window s Print yang berisikan data yang telah dipilih untuk dicetak.

Alternative Courses



Actor kembali ke tampilan Menu Report Produk Jadi • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. • Sistem perlu terhubung dengan database. • Sistem memiliki Crystal Report 8.5

214

11. Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Peramalan Tabel 4.47 Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Peramalan Use Case Name

Membuat Laporan Peramalan

Actor

Manager

Objects

Peramalan

Description

Use case ini menjelaskan function dimana manager akan melakukan pembuatan laporan peramalan.

Precondition

Actor sudah login. Actor Action 1. Actor membuka menu “Report Peramalan ”


3. Actor memilih periode yang akan dibuat laporan peramalannya. 4. Actor menekan tombol “Print”

System Response 2. Sistem menampilkan form Report Peramalan dengan field dan tombol yang diperlukan. 5. Akan muncul Window s Print yang berisikan data yang telah dipilih untuk dicetak.

Alternative Courses



Actor kembali ke tampilan Menu Report Peramalan. • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. • Sistem perlu terhubung dengan database. • Sistem memiliki Crystal Report 8.5

215

12. Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Optimalisasi Tabel 4.48 Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Optimalisasi Use Case Name

Membuat Laporan Optimalisasi

Actor

Manager

Objects

Optimalisasi

Description

Use case ini menjelaskan function dimana manager akan melakukan pembuatan laporan optimalisasi.

Precondition

Actor sudah login. Actor Action 1. Actor membuka menu “Report Optimalisasi ”


3. Actor memilih periode yang akan dibuat laporan optimalisasinya. 4. Actor menekan tombol “Print”

System Response 2. Sistem menampilkan form Report Optimalisasi dengan field dan tombol yang diperlukan. 5. Akan muncul Window s Print yang berisikan data yang telah dipilih untuk dicetak.

Alternative Courses



Actor kembali ke tampilan Menu Report Optimalisasi • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. • Sistem perlu terhubung dengan database. • Sistem memiliki Crystal Report 8.5

216

13. Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Penjadwalan Tabel 4.49 Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Penjadwalan Use Case Name

Membuat Laporan Penjadwalan

Actor

Manager

Objects

Penjadwalan

Description

Use case ini menjelaskan function dimana manager akan melakukan pembuatan laporan penjadwalan.

Precondition

Actor sudah login. Actor Action 1. Actor membuka menu “Report Penjadwalan”


3. Actor memilih periode yang akan dibuat laporan penjadwalannya. 4. Actor menekan tombol “Print”

System Response 2. Sistem menampilkan form Report Penjadwalan dengan field dan tombol yang diperlukan. 5. Akan muncul Window s Print yang berisikan data yang telah dipilih untuk dicetak.

Alternative Courses



Actor kembali ke tampilan Menu Report Penjadwalan • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. • Sistem perlu terhubung dengan database. • Sistem memiliki Crystal Report 8.5

217

14. Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Permintaan Bahan Baku Tabel 4.50 Spesifikasi Use Case Membuat Laporan Permintaan Bahan Baku Use Case Name

Membuat Laporan Permintaan Bahan Baku

Actor

Manager

Objects


Description

Use case ini menjelaskan function dimana manager akan melakukan pembuatan laporan Permintaan Bahan Baku.

Precondition

Actor sudah login.


Actor Action 1. Actor membuka menu “Report Permintaan Bahan Baku” 3. Actor memilih periode yang akan dibuat laporan Permintaan Bahan Bakunya. 4. Actor menekan tombol “Print”

Alternative Courses



Actor kembali ke tampilan Menu Report Permintaan Bahan Baku • Actor memiliki otoritas masuk ke dalam sistem. • Sistem perlu terhubung dengan database. • Sistem memiliki Crystal Report 8.5

System Response 2. Sistem menampilkan form Report Permintaan Bahan Baku dengan field dan tombol yang diperlukan. 5. Akan muncul Window s Print yang berisikan data yang telah dipilih untuk dicetak.

218

4.9.1.5 Sequence Diagram Dalam tahap analisa application domain, diperlukan sequence diagram yang menggambarkan interaksi antar objek saat menjalankan suatu use case. Dengan kata lain, sequence diagram menjelaskan langkah–langkah yang diambil untuk melakukan use case yang telah diuraikan di atas. Berikut ini merupakan gambaran sequence diagram berdasarkan setiap use case yang telah diuraikan sebelumnya.

1. Sequence Diagram untuk Use Case Cek Produk Jadi

Kepala Gudang Produk Jadi Create() UI Produk Jadi

Produk Jadi

Klik Tabel() Get() Result() Entry() Save() Update()

Gambar 4.35 Sequence Diagram untuk Use Case Cek Produk Jadi

219

2. Sequence Diagram untuk Use Case Cek Bahan Baku

Kepala Gudang Bahan Baku Create() UI Bahan Baku

Bahan Baku

Klik Tabel() Get() Result() Entry() Save() Update()

Gambar 4.36 Sequence Diagram untuk Use Case Cek Bahan Baku

220

3. Sequence Diagram untuk Use Case Menghitung Peramalan

Kepala Produksi Create() UI Peramalan Create() List Produk

Select produk() Find() Result()

Create() List Bulan

Select bulan() Find() Result() Entry Tahun()

Penjualan Forecasting() Get() Result()

Peramalan

Calculate Save() Update()

Gambar 4.37 Sequence Diagram untuk Use Case Menghitung Peramalan

221

4. Sequence Diagram untuk Use Case Menghitung Optimalisasi

Gambar 4.38 Sequence Diagram untuk Use Case Menghitung Optimalisasi

222

5. Sequence Diagram untuk Use Case Menghitung Penjadwalan

Kepala Produksi Create() UI Penjadwalan Mesin Create() List Bulan Select bulan() Find() Result() Entry Tahun()

Optimalisasi

Penjadwalan() Get() Result()

Calculate

Penjadwalan

Save() Update()

Gambar 4.39 Sequence Diagram untuk Use Case Menghitung Penjadwalan

223

6. Sequence Diagram untuk Use Case Permintaan Bahan Baku

Kepala Produksi Create() UI Permintaan Bahan Baku Create() List Produk

Select produk() Find() Result() Entry Jumlah()

Request()

Calculate


Save() Bahan Baku

Update()

Update() Print()

UI Report

print()

Gambar 4.40 Sequence Diagram untuk Use Case Permintaan Bahan Baku

224

7. Sequence Diagram untuk Use Case Pemesanan Bahan Baku


Bahan Baku

Get() Result()

Signal ROP Pemesanan Bahan Baku

Entry Pesanan() Pesan() Update()

Terima() Update()

Gambar 4.41 Sequence Diagram untuk Use Case Pemesanan Bahan Baku

225

8. Sequence Diagram untuk Use Case Menerima Permintaan


Signal Permintaan Lihat Permintaan() Create() Preview Permintaan

Submit() Bahan Baku

Update()

Gambar 4.42 Sequence Diagram untuk Use Case Menerima Permintaan

226

9. Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Bahan Baku

Manager

Create() UI Laporan Bahan Baku Create() List Bulan Select bulan() Find() Result() Bahan Baku

Entry Tahun()

Get() Result() UI Report

Print()

print()

Gambar 4.43 Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Bahan Baku

227

10. Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Produk Jadi

Manager

Create() UI Laporan Produk Jadi Create() List Bulan Select bulan() Find() Result() Produk Jadi

Entry Tahun()


Print()

print()

Gambar 4.44 Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Produk Jadi

228

11. Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Peramalan

Manager

Create() UI Laporan Peramalan Create() List Bulan Select bulan() Find() Result() Peramalan

Entry Tahun()


Print()

print()

Gambar 4.45 Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Peramalan

229

12. Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Optimalisasi

Manager

Create() UI Laporan Optimalisasi Create() List Bulan Select bulan() Find() Result() Optimalisasi

Entry Tahun()


Print()

print()

Gambar 4.46 Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Optimalisasi

230

13. Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Penjadwalan

Manager

Create() UI Laporan Penjadwalan Create() List Bulan Select bulan() Find() Result() Penjadwalan

Entry Tahun()


Print()

print()

Gambar 4.47 Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Penjadwalan

231

14. Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Permintaan Bahan Baku

Manager

Create()

UI Laporan Permintaan Bahan Baku Create() List Bulan

Select bulan() Find() Result() Permintaan Bahan Baku

Entry Tahun()


Print()

print()

Gambar 4.48 Sequence Diagram untuk Use Case Membuat Laporan Permintaan Bahan Baku

232

4.9.2

Function

4.9.2.1 Complete Function List Berikut ini adalah function list dari sistem produksi, penjadwalan, dan persediaan pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera: Tabel 4.51 Function List Function 1. Cek Produk Jadi Menampilkan Data Produk Jadi Menambahkan Data Baru Mengubah Data

Complexity Simple Simple Simple Simple

Type Read, Update Read Update Update

2. Cek Bahan Baku Menampilkan Data Bahan Baku Menambahkan Data Baru Mengubah Data

Medium Simple Simple Simple

Read, Update Read Update Update

3. Peramalan Menghitung Peramalan Menyimpan Data

Complex Complex Simple

Read, Update , Compute Read, Compute Update

4. Optimalisasi Menghitung Optimalisasi Menyimpan Data



5. Penjadwalan Menghitung Penjadwalan Menyimpan Data



6. Permintaan Bahan Baku Menampilkan Produk Melakukan Permintaan Menyimpan Data Mencetak Permintaan

Complex Simple Complex Simple Medium

Read, Update , Compute Read Read, Compute Update Read

7. Pemesanan Bahan Baku Menampilkan Data Bahan Baku Bahan Baku Mencapai ROP Melakukan Pemesanan Menerima Pesanan

Medium Simple Medium Medium Medium

Read, Update , Signal Read Signal Update Update

233

Tabel 4.51 Function List (lanjutan) Function 7. Menerima Permintaan Pemberitahuan Adanya Permintaan Bahan Baku. Menampilkan Data Submit Permintaan

Complexity Medium Medium Simple Medium

Type Read, Update , Signal Signal Read Update

8. Membuat Laporan Bahan Baku Menampilkan Data Mencetak Laporan

Medium Simple Medium

Read Read Read

9. Membuat Laporan Produk Jadi Menampilkan Data Mencetak Laporan


Read Read Read

10. Membuat Laporan Peramalan Menampilkan Data Mencetak Laporan


Read Read Read

11. Membuat Laporan Optimalisasi Menampilkan Data Mencetak Laporan


Read Read Read

12. Membuat Laporan Penjadwalan Menampilkan Data Mencetak Laporan


Read Read Read

13. Membuat Laporan Permintaan Bahan Baku Menampilkan Data Mencetak Laporan


Read Read Read

4.9.2.2 Specification of Function Dari function list diatas terdapat empat buah function yang complex yaitu menghitung peramalan, menghitung optimalisasi, menghitung penjadwalan, dan permintaan bahan baku. Menghitung peramalan akan menghitung jumlah peramalan berdasarkan data penjualan ada, Menghitung Optimalisasi akan menghitung jumlah produk optimal untuk diproduksi berdasarkan data peramalan, produk jadi, dan bahan baku, Menghitung penjadwalan akan menghitung urutan pengerjaan pekerjaan, MFT, dan makespannya, dan yang terakhir permintaan bahan baku akan menghitung jumlah

234

bahan baku yang diminta berdasarkan pada jumlah produk yang akan diproduksi dikalikan dengan formulasi yang dibutuhkan untuk membuat sebuah produk.

4.9.3

User Interface

4.9.3.1 Dialogue Style Sistem ini akan lebih banyak menggunakan tampilan form dan juga memiliki fasilitas untuk mencetak dokumen dan laporan dimana hasil cetakan tersebut dapat digunakan untuk membantu manager dalam pengambilan keputusan. Tabel 4.52 Dialogue Style Window Login Menu utama User • Add User • Change Password • Log Out Master Data • Bahan Baku • Produk Proses • Forecasting • Optimalisasi • Penjadwalan • Permintaan Bahan Baku Report • Bahan Baku • Produk • Forecasting • Optimalisasi • Penjadwalan • Permintaan Bahan Baku

Print Out

Permintaan Bahan Baku • • • • • •

Bahan Baku Produk Forecasting Optimalisasi Penjadwalan Permintaan Bahan Baku

235

4.9.3.2 Overview Berikut ini adalah gambar navigation diagram dari sistem yang dirancang: Bahan Baku

Produk Jadi

Peramalan

Optimalisasi

Click Exit

Click Exit

Click Exit

Click Bahan Baku

Click Produk jadi

Click Peramalan

Penjadwalan

Click Exit

Click Penjadwalan

Main Menu LOGIN

Click Optimalisasi

Click Exit

Log In Click Permintaan Bahan Baku

Log Out Click Exit Click Exit

Laporan Bahan Baku

Click Exit

Click Report Bahan baku

Click Report Penjadwalan

Click Exit

Laporan Optimalisasi

Laporan Penjadwalan

Click Report Produk Jadi

Click Report Peramalan

Click Exit

Laporan Produk Jadi


Click Report Optimalisasi

Laporan Peramalan

Click Exit

Click Permintaan bahan baku

Laporan Laporan Permintaan Bahan Baku

Gambar 4.49 Navigation Diagram Keseluruhan

236

Click Master Bahan Baku dan Ada Permintaan Bahan Baku

Log In

Click Exit

Click Exit

Exit Click Master Bahan Baku Click Master Bahan Baku dan Ada ROP

Click Exit

Gambar 4.50 Navigation Diagram untuk Kepala Gudang Bahan Baku

237

Exit

Log In

Click Exit

Click Master Produk

Gambar 4.51 Navigation Diagram untuk Kepala Gudang Produk Jadi

238

Click Forecasting

Click Exit

Click Exit

Log In

Click Optimalisasi

Exit

Click Permintaan Bahan Baku

Click Exit

Click Exit Click Penjadwalan

Gambar 4.52 Navigation Diagram untuk Kepala Produksi

239

Click Exit Click Report Bahan Baku Click Exit

Click Report Product Click Exit

Click Report Penjadwalan

Log In

Click Exit Exit

Click Report Forecasting

Click Report Permintaan Bahan Baku Click Exit Click Exit

Click Report Optimalisasi

Gambar 4.53 Navigation Diagram untuk Manager

240

4.9.3.3 Examples Berikut ini merupakan contoh window yang akan digunakan dalam sistem yang dirancang: •

Window Login

Gambar 4.54 Window Login Ketika menjalankan aplikasi, window

login adalah layar yang akan

keluar sebelum kita memasuki main menu. Di dalam window ini, kita perlu memasukkan username dan password dan kemudian kita menekan tombol Submit untuk masuk ke main menu. •

Window Main Menu

Gambar 4.55 Window Main Menu Di dalam main menu ini, terdapat 4 macam submenu yang dapat kita pilih.

241

•

Window User

Gambar 4.56 Window User •

Window Master Data

Gambar 4.57 Window Master Data •

Window Proses

Gambar 4.58 Window Proses

242

•

Window Report

Gambar 4.59 Window Report •

Window Master Bahan Baku

Gambar 4.60 Window Master Bahan Baku Pada window ini, kepala gudang bahan baku dapat mengecek jumlah bahan baku yang ada dalam gudang bahan baku. Apabila ada bahan baku yang baru, maka user dapat add bahan baku yang baru yang ada pada tombol di

243

dalam menu ini. Apabila ingin menyimpan data terbaru, user dapat menekan tombol save. Apabila ingin kembali ke menu utama, maka user tinggal menekan tombol exit. •

Window ROP

Gambar 4.61 Window ROP Apabila user menerima pemberitahuan mengenai ROP, maka user dapat melakukan pemesanan dengan cara memasuki jumlah pesanan, dan menekan tombol pesan. Apabila bahan baku yang dipesan telah diterima, maka user tinggal menekan tombol terima dengan demikian secara otomatis, jumlah bahan baku akan di update.

244

•

Window Konfirmasi Permintaan Bahan Baku

Gambar 4.62 Window Konfirmasi Permintaan Bahan Baku Apabila user menerima pemberitahuan bahwa ada permintaan bahan baku dari bagian produksi, maka user tinggal menekan tombol lihat pesanan untuk mengetahui berapakah jumlah permintaan bahan baku. Apabila menekan tombol submit, maka secara otomatis jumlah bahan baku akan diupdate sesuai dengan jumlah permintaan bahan baku.

245

•

Window Master Product

Gambar 4.63 Window Master Product Pada window ini, kepala gudang produk jadi dapat mengecek jumlah produk jadi yang ada dalam gudang produk jadi. Apabila ada produk yang baru, maka user dapat add produk yang baru yang ada pada tombol di dalam menu ini. Apabila ingin menyimpan data terbaru, user dapat menekan tombol save. Apabila ingin kembali ke menu utama, maka user tinggal menekan tombol exit.

246

•

Window Forecasting

Gambar 4.64 Window Forecasting Untuk melakukan peramalan, user harus memilih dahulu produk mana yang akan diramal dan periode yang akan diramal. Setelah produk dipilih dan periode dipilih, user harus menekan tombol forecast dan sistem akan menampilkan jumlah peramalan sesuai dengan periode yang ingin diramal. Apabila ingin menyimpan data, maka user dapat menekan tombol save. Apabila ingin kembali ke menu utama, maka user tinggal menekan tombol exit

247

•

Window Optimalisasi

Gambar 4.65 Window Optimalisasi Untuk melakukan perhitungan optimalisasi, maka user harus memasukan dahalu periode berapakah yang akan dihitung, karena sistem akan mengambil data peramalan yang telah dihitung sebelumnya. Selanjutnya, user memilih produk mana saja yang ingin dihitung jumlah optimalisasinya dan menekan tombol add dan diulang apabila ingin menambahkan produk yang akan dihitung. Apabila produk telah dimasukkan, maka untuk melakukan perhitungan user harus menekan tombol solve agar sistem melakukan perhitungan. Dan user dapat melihat berapakah jumlah produk yang harus diproduksi agar mencapai keuntungan maksimum dan sistem menampilkan pula jumlah maksimum profitnya. Apabila user ingin menyimpan data, maka user harus menekan tombol

248

save. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit. •

Window Penjadwalan

Gambar 4.66 Window Penjadwalan User harus memilih periode penjadwalan terlebih dahulu. Kemudian user tinggal menekan tombol jadwal untuk mengetahui penjadwalannya dan berapakah nilai MFT dan Makespannya. Apabila user ingin menyimpan data, maka user harus menekan tombol save. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit.

249

•

Window Permintaan Bahan Baku

Gambar 4.67 Window Permintaan Bahan Baku Apabila ingin melakukan permintaan bahan baku, user harus memilih produk apa saja yang akan diproduksi dan memasukkan jumlahnya pula. Kemudian user menekan tombol add dan diulang sampai user selesai memilih produk dan jumlah yang akan diminta bahan bakunya. Setelah itu, user menekan tombol request untuk mengetahui berapa jumlah yang harus diminta dan secara otomatis permintaan bahan baku akan disampaikan oleh sistem ke bagian bahan baku. Apabila user ingin melakukan pencetakkan laporan. Maka user tinggal menekan tombol print. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit.

250

•

Window Report Bahan Baku

Gambar 4.68 Window Report Bahan Baku User harus memilih bahan baku mana saja yang akan dicetak laporannya. Kemudian, user memilih periode yang akan dibuat laporannya. Kemudian user menekan tombol print sehingga akan masuk ke window baru yaitu window report. Untuk melakukan pencetakkan laporan, user tinggal menekan tombol icon printer. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit. •

Window Report Product

Gambar 4.69 Window Report Product

251

User harus memilih produk mana saja yang akan dicetak laporannya. Kemudian, user memilih periode yang akan dibuat laporannya. Kemudian user menekan tombol print sehingga akan masuk ke window baru yaitu window report. Untuk melakukan pencetakkan laporan, user tinggal menekan tombol icon printer. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit. •

Window Report Forecasting

Gambar 4.70 Window Report Forecasting User harus memilih data peramalan mana saja yang akan dicetak laporannya. Kemudian, user memilih periode yang akan dibuat laporannya. Kemudian user menekan tombol print sehingga akan masuk ke window baru yaitu window

report. Untuk melakukan pencetakkan laporan, user tinggal

menekan tombol icon printer. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit.

252

•

Window Report Optimalisasi

Gambar 4.71 Window Report Optimalisasi User harus memilih data optimalisasi mana saja yang akan dicetak laporannya. Kemudian, user memilih periode yang akan dibuat laporannya. Kemudian user menekan tombol print sehingga akan masuk ke window baru yaitu window


menekan tombol icon printer. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit. •

Window Report Penjadwalan

Gambar 4.72 Window Report Penjadwalan

253

User harus memilih data penjadwalan mana saja yang akan dicetak laporannya. Kemudian, user memilih periode yang akan dibuat laporannya. Kemudian user menekan tombol print sehingga akan masuk ke window baru yaitu window


menekan tombol icon printer. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit. •

Window Report Permintaan Bahan Baku

Gambar 4.73 Window Report Permintaan Bahan Baku User harus memilih data permintaan bahan baku mana saja yang akan dicetak laporannya. Kemudian, user memilih periode yang akan dibuat laporannya. Kemudian user menekan tombol print sehingga akan masuk ke window baru yaitu window report. Untuk melakukan pencetakkan laporan, user tinggal menekan tombol icon printer. Dan bila user ingin kembali ke menu utama, user tinggal menekan tombol exit.

254

4.10

Recommendation

4.10.1 The System’s Usefulness and Feasibility Bagi bagian produksi, sistem ini dapat membantu kepala produksi untuk menentukan berapakah jumlah optimal produk yang harus diproduksi untuk mencapai keuntungan yang maksimal pula. Setelah itu, dengan adanya penjadwalan yang baik, PT.Tritunggal Delta Sejahtera dapat melakukan produksi dengan waktu produksi atau makespan dan flowtime yang terkecil. Sistem ini juga dapat membantu kepala produksi dalam menentukan jumlah bahan baku yang harus digunakan, karena sistem akan secara otomatis menghitung jumlah kebutuhan bahan baku yang harus digunakan sesuai dengan formulasi yang telah ada. Bagi bagian gudang bahan baku, sistem ini dapat membantu kepala gudang dalam transaksi bahan baku yang masuk maupun keluar. Karena selama ini bagian bahan baku tidak mengetahui secara real berapakah stock yang dimiliki PT.Tritunggal Delta Sejahtera. Sistem ini juga secara otomatis akan memberi peringatan (signal) apabila bahan baku menunjukkan reorder point dan berapakah jumlah pemesanan bahan baku optimal yang harus dipesan agar mencapai nilai yang paling ekonomis. Dan sistem ini membantu secara otomatis supaya bagian pembelian dapat melakukan pemesanan bahan baku ke supplier. Bagi manager, sistem ini akan membantu dalam menghasilkan laporan secara periodik sehingga dapat memberi masukkan bagi manajer dalam pengambilan keputusan. Bagi peneliti sendiri, sistem ini layak secara teknis untuk diterapkan pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera karena saat ini perusahaan ini sedang mengalami perkembangan yang pesat dimana perusahaan harus memiliki sebuah sistem informasi

255

yang efektif dan efisien agar dapat memberikan keunggulan kompetitif untuk bersaing dengan perusahaan yang lain.

4.10.2 Strategy Sistem yang dikembangkan diujicobakan terlebih dahulu kepada user sebelum kemudian diimplementasikan. User mencakup manajer , kepala produksi, dan kepala gudang bahan baku. Sistem diterapkan dengan strategi parallel conversion, dimana penerapan sistem baru berjalan bersamaan dengan sistem manual yang sudah ada saat ini. Strategi ini ditujukan agar user menjadi lebih terbiasa dengan adanya sistem baru dan kemudian secara perlahan tapi pasti akan beralih menerapkan sistem baru secara keseluruhan.

4.10.3 Development Economy Sistem yang dirancang membutuhkan pengembangan dari beberapa orang untuk dapat mengembangkan sistem scara fokus dan detil. Sistem yang dikembangkan direncanakan untuk selesai kurang lebih dalam empat bulan. Berikut ini merupakan rincian dari perkiraan biaya yang dibutuhkan untuk SDM, biaya perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), dan jaringan yang dibutuhkan (network):

256

1. SDM - Project Manager

1 orang

Rp 600.000,- per minggu

Lama kerja 10 minggu

Biaya : 1 x Rp 600.000,- x 10 minggu = Rp 6.000.000,-

- System Analyst:

1 orang


Lama kerja 8 minggu

1 x 500.000 x 8 minggu

=

Rp 4.000.000,-

=

Rp 4.800.000,-

=

Rp 1.800.000,-

- Programmer

2 orang


Lama kerja 8 minggu

2 x 300.000 x 8 minggu

- Database administrator

1 orang


Lama kerja 6 minggu

1 x 300.000 x 6 minggu

Total Biaya SDM = Rp 16.600.000,-

257

2. Hardware ¾ Client 4 buah PC dengan spec:

Processor Pentium IV 2,4 GHz = Rp 1.000.000,-

Hard Disk 80GB.

= Rp

500.000,-

Motherboard

= Rp

700.000,-

DVD Rom

= Rp

200.000,-

Memory DDRAM 512MB.

= Rp

600.000,-

TOTAL

= Rp 3.000.000,-

4 Buah PC

= Rp 12.000.000,-

2 buah printer @ Rp 500.000,-

= Rp 1.000.000,-

4 buah keyboard + Mouse @ Rp100.000,-

= Rp 400.000

4 buah UPS @ Rp 500.000,-

= Rp 2.000.000,-

4 buah Monitor CRT@Rp 1.000.000,-

= Rp 4.000.000,- +

Total Biaya Client

= Rp 19.400.000,-

¾ Server

Processor Pentium IV 3,0 GHz = Rp 1.500.000,-

Hard Disk 160 G.

= Rp 800.000,-

Motherboard

= Rp 700.000,-

DVD RW

= Rp 300.000,-

Memory DDRAM 2GB

= Rp 1.000.000,-

UPS

= Rp 1.000.000,-+

Total Biaya Server

= Rp 5.3000.000,-

258

Total Biaya Hardware = Rp 24.700.000,-

3. Software

4 Windows XP SP 2 @ Rp1.000.000,-

1 Windows Server 2003 @ Rp1.500.000, = Rp 1.500.000,-

1 Microsoft office 2003@ Rp 700.000,- = Rp 700.000,-

Crystal Report 8.5 @ Rp 500.000,-

TOTAL Biaya Software

= Rp 4.000.000,-

= Rp 500.000,-+ = Rp 6.700.000,-

4. Network

4 buah Switcher@ Rp 100.000,-

= Rp 400.000,-

1 buah Hub @ Rp 500.000,-

= Rp 500.000,-

1 buah Router @Rp 1.000.000,-

= Rp 1.000.000,-

Kabel LAN

= Rp 1.500.000,-

Total Biaya Network

= Rp 3.400.000,-

Jadi Total Biaya yang harus dikeluarkan untuk SDM, Hardware, Software, dan Network adalah Rp 51.400.000,-

259

4.11

Design Document

4.11.1 The Task 4.11.1.1 Purpose Tujuan dari pembuatan sistem ini adalah untuk mendukung kegiatan produksi , penjadwalan penggunaan mesin, dan mendukung sistem persediaan bahan baku pada PT. Tritunggal Delta Sejahtera. Sistem ini akan membantu dalam pembuatan laporan, pembuatan surat permintaan barang, pembuatan penjadwalan dan optimalisasi produksi, peramalan, dan pemesanan bahan baku.

4.11.1.2 Correction to The Analysis Dalam perancangan sistem, dibuatkan beberapa perbaikan pada analisis dokumen yang telah dirancang sebelumnya. Perbaikan tersebut adalah dengan membuat revise class diagram yang lama menjadi class diagram yang baru. Revise class diagram tersebut ditinjau dari segi atribut dan operation pada class diagram yang sudah ada sebelumnya.

260

4.11.1.3 Quality Goals Sistem ini dirancang dengan memprioritaskan beberapa criteria. Dengan adanya penentuan criteria tersebut, maka sistem ini yang akan dirancang memiliki nilai-nilai yang jelas. Tabel 4.53 Quality Goals Kriteria Usable Secure Efficient Correct Reliable Maintainable Testable Flexible Comprehensible Reusable Portable Interoperable

Sangat penting √

Penting

Kurang penting

Tidak relevan

Mudah dipenuhi

√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √

Keterangan dari setiap kriteria dari sistem adalah sebagai berikut: 1. Kriteria usable dianggap sangat penting karena sistem memang dirancang untuk dapat beradaptasi pada organisasi secara keseluruhan, pada pekerjaan (proses bisnis) yang terdapat didalam perusahaan dan juga secara teknis. 2. Kriteria secure dianggap penting karena sistem yang dibuat haruslah aman dalam segi pengaksesan untuk mencegah terjadinya akses ilegal yang dilakukan oleh pihak yang tidak berwenang. 3. Kriteria efficient dianggap penting karena sistem yang dibangun harus berjalan sesuai dengan yang kemampuannya.

261

4. Kriteria correct dianggap sangat penting karena sistem yang dibangun harus sesuai dengan kebutuhan dari perusahaan yaitu dalam membantu memecahkan masalah perencanaan produksi, penjadwalan, dan sistem persediaan. 5. Kriteria reliable dianggap sangat penting karena fungsi dari sistem harus dapat bekerja secara tepat untuk membantu memecahkan permasalahan yang terjadi. 6. Kriteria maintainable dianggap penting, dimana sistem yang dibangun harus mudah untuk diperbaiki dan dijaga dengan biaya yang sesuai dengan kemampuan organisasi. 7. Kriteria testable dianggap penting karena sistem yang dibangun harus dapat diuji semua fungsinya dengan biaya yang sesuai dengan kemampuan organisasi. 8. Kriteria flexible dianggap sangat penting karena sistem yang dibangun diharapkan dapat dikembangkan lagi, tidak hanya untuk mengoptimalisasi produk–produk merk evalux saja, tetapi untuk semua jenis produk yang dihasilkan oleh perusahaan. 9. Kriteria comprehensible dianggap sangat penting karena sistem yang dibangun harus mudah untuk dipahami oleh pemakai sehingga dapat memperlancar proses kerja dari pemakai. 10. Kriteria reuseable dianggap sangat penting karena sistem yang dibangun diharapkan dapat digunakan pula untuk kepentingan lain atau sistem lainnya yang berkaitan dengan sistem yan dibangun. 11. Kriteria portable dianggap penting karena sistem yang dibangun diharapkan dapat dipindahkan ke teknikal platform lainnya. Hal ini disebabkan oleh adanya kemungkinan terjadinya upgrading teknikal platform oleh perusahaan di masa yang akan datang.

262

12. Kriteria interoperable dianggap penting, karena diharapkan agar sistem yang dikembangkan dapat berjalan pada sistem lainnya.

4.11.2 Technical Platform 4.11.2.1 Equipment Technical Platform untuk sistem informasi pengendalian persediaan di PT.Tritunggal Delta Sejahtera akan menggunakan perlengkapan, bahasa pemograman, interface dan bahasa design yang mudah baik dalam pengembangan maupun pemeliharaannya, yaitu sebagai berikut : ¾ Client Kebutuhan peralatan dan perlengkapan perangkat keras untuk merancang sistem informasi ini untuk ditempatkan di client, antara lain : •

Komputer PC dengan Processor Pentium IV 2,4 GHz

•

Memory DDRAM 512MB.

•

Hard Disk 80GB.

•

Monitor, mouse, keyboard, printer

•

Jaringan

•

UPS (Uninterruptable Power Supply)

¾ Server Kebutuhan peralatan dan perlengkapan perangkat keras untuk merancang sistem informasi ini untuk ditempatkan di server, antara lain : •

Komputer PC dengan Processor Pentium IV 3,0GHz

•

Memory DDRAM 2GB.

263

•

Hard Disk 160GB

•

Monitor, mouse, keyboard, printer

•

Jaringan

•

UPS (Uninterruptable Power Supply) Kepala Produksi

c

Switch Kepala Gudang Produk Jadi


SERVER

Switch Router

Switch

SERVER

Switch

Manager

Gambar 4.74 Jaringan Komputer PT.Tritunggal Delta Sejahtera

264

4.11.2.2 System Software Sistem operasi untuk komputer client dapat menggunakan Windows XP Professional Service Pack 2 yang dilengkapi dengan .NET Framework 3.5. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah C Sharp.NET 2008. Kemudian untuk aplikasi databasenya menggunakan Microsoft Acces 2003. Sistem operasi untuk komputer server dianjurkan menggunakan Windows Server 2003, dengan aplikasi database Microsoft Access 2003.

4.11.2.3 System Interface Selain PC, sistem juga akan membutuhkan perlengkapan lain yang akan menghubungkan system interface lainnya seperti printer untuk mencetak dokumen dan laporan dan switch server untuk keperluan jaringan.

4.11.2.4 Design Language Dokumentasi perancangan ini dibuat dengan menggunakan notasi Unified Modelling Language (UML), berdasarkan pada perancangan berorientasi objek menurut Mathiassen dan Bennet untuk sequence diagram.

4.11.3 Architecture 4.11.3.1 Component Architecture Pola arsitektur komponen yang digunakan pada sistem ini adalah pola client server centralized data dimana pada client menggunakan user interface dan function, sedangkan pada server menggunakan model. Pada component client terdapat component

267

4.11.3.3 Standards Rancangan sistem dibuat dengan desain standar window yang dapat menampilkan suatu pesan pada window yang dapat menampilkan suatu pesan pada window jika terjadi kesalahan pada waktu menjalankan sistem.

Gambar 4.77 Window Ketika kode bahan baku tidak diisi

Gambar 4.78 Window Ketika kode product tidak diisi

Gambar 4.79 Window Ketika Data yang dicari tidak ada

Gambar 4.80 Window ketika data tahun tidak diisi

268

4.11.4 Components 4.11.4.1 User Interface Component << component>> UI

Control

<< component>> Window

<< component>> Print

Login

Peramalan

Report Bahan Baku

Report Optimalisasi

Main Menu

Optimalisasi

Report Produk Jadi

Report Penjadwalan

Master Bahan Baku

Penjadwalan

Report Peramalan

Report Permintaan Bahan Baku

Master Produk Jadi


Report Bahan Baku

Report Optimalisasi

Report Produk Jadi

Report Penjadwalan

Report Peramalan

Report Permintaan Bahan Baku

<< component>> UI Library

Window

Print

Gambar 4.81 User Interface Component Diagram

271

4.11.4.4 Operation Specification Tabel 4.54 Operation Specification Hitung Peramalan Hitung Peramalan Name operation Category Passive Compute Purpose Input data Conditions Effect Algorithm

Untuk menghitung peramalan berdasarkan periode yang dipilih. Kode Produk, Bulan yang akan diramal, Tahun yang akan diramal. Periode yang dipilih tidak salah. Hasil perhitungan akan muncul pada user interface kode = comboBoxKodeProduct.SelectedItem.ToString(); forecastingCode = textBoxTahun.Text + Convert.ToString(comboBoxBulan.SelectedIndex + 1)+kode; textBoxForecastingCode.Text = forecastingCode; if (textBoxTahun.Text == "") MessageBox.Show("Data Not Found!", "Error"); else if (!varGlobal.isNum(textBoxTahun.Text)) MessageBox.Show("Tahun harus berupa angka", "Error"); else { int a = Convert.ToInt32(textBoxTahun.Text) * 12 + comboBoxBulan.SelectedIndex + 1; if (a - 6 < varGlobal.lowerYear) MessageBox.Show("Data Not Found!", "Error"); else { int idx = comboBoxKodeProduct.SelectedIndex; textBoxMAPE.Text = varGlobal.MAPE[idx].ToString(); textBoxMSE.Text = varGlobal.MSE[idx].ToString(); C = (varGlobal.A[idx] + varGlobal.B[idx] * (a varGlobal.lowerYear)); C = (int)(C + 0.5); string tahun = textBoxTahun.Text; string bulan = comboBoxBulan.SelectedItem.ToString(); string ab = C.ToString(); String[] rowArray = new String[] { tahun, bulan, kode, ab }; dataGridViewForecasting.Rows.Add(rowArray); }

Data Structures Placement Involved objects

Long Peramalan Peramalan, Penjualan

272

Name operation Category

Tabel 4.55 Operation Specification Hitung Optimalisasi Hitung Optimalisasi Passive Compute

Purpose Input data Conditions Effect

Untuk menghitung Optimalisasi berdasarkan periode yang dipilih. Kode Produk, Bulan yang akan dihitung, Tahun yang akan dihitung. Periode yang dipilih tidak salah dan data peramalan tersedia. Hasil perhitungan akan muncul pada user interface

Algorithm

if (textBoxTahun.Text == "") MessageBox.Show("Tahun tidak boleh kosong", "information"); else if(!varGlobal.isNum(textBoxTahun.Text)) MessageBox.Show("Tahun harus berupa angka", "information"); else { int a = Convert.ToInt32(textBoxTahun.Text) * 12 + comboBoxBulan.SelectedIndex + 1; if (a - 6 < varGlobal.lowerYear) MessageBox.Show("Data Not Found!", "Error"); else { for (int i = 16; i < 25; i++) { double C = (varGlobal.A[i - 16] + varGlobal.B[i - 16] * (a - varGlobal.lowerYear)); adB[i] = C - sisa[i - 16]; } solveLPbyLindo();

Data Structures Placement Involved objects

obj = 0.0; for (int i = 0; i < nCount; i++) { string ab = Math.Ceiling(adX[arr[i]]).ToString() ; dataGridViewProduct.Rows[i].Cells[2].Value = ab; obj += adC[arr[i]] * adX[arr[i]]; } simulationCode = (comboBoxBulan.SelectedIndex + 1).ToString() + textBoxTahun.Text; textBoxMaximumProfit.Text = "Rp " + Math.Round(obj,2).ToString(); textBoxSimulation.Text = simulationCode; buttonSave.Enabled = true; } Long Optimalisasi Peramalan, Optimalisasi, Bahan Baku, Produk Jadi

273

Name operation Category Purpose Input data Conditions Effect Algorithm

Tabel 4.56 Operation Specification Hitung Penjadwalan Hitung Penjadwalan Passive Compute Untuk menghitung Penjadwalan berdasarkan periode yang dipilih. Bulan yang akan diramal, Tahun yang akan diramal. Periode yang dipilih tidak salah dan data optimalisasi tersedia. Hasil perhitungan akan muncul pada user interface if (textBoxTahun.Text == "") MessageBox.Show("Tahun tidak boleh kosong", "information"); else if (!varGlobal.isNum(textBoxTahun.Text)) MessageBox.Show("Tahun harus berupa angka", "information"); else { int a = Convert.ToInt32(textBoxTahun.Text) * 12 + comboBoxBulan.SelectedIndex + 1; if (a - 6 < varGlobal.lowerYear) MessageBox.Show("Data Not Found!", "Error"); else { clsCon.objCon.Open(); string query = @"select * from tab_opt_hdr, tab_opt_dtl where tab_opt_hdr.KodeOptimalisasi = tab_opt_dtl.KodeOptimalisasi and tab_opt_hdr.no = tab_opt_dtl.no and tab_opt_hdr.Tahun = " + textBoxTahun.Text + " and tab_opt_hdr.Bulan = " + (comboBoxBulan.SelectedIndex + 1).ToString(); OleDbCommand sql = new OleDbCommand(query, clsCon.objCon); OleDbDataReader dr = sql.ExecuteReader(); int idx = 0; while (dr.Read()) { opt[idx] = (double)dr["Jumlah"]; kode[idx] = dr["KodeProduct"].ToString(); idx++; } if (idx == 0) { MessageBox.Show("pada bulan " + comboBoxBulan.SelectedItem.ToString() + "tahun = " +

274

textBoxJadwal.Text + " belum pernah melakukan optimalisasi", "information"); } else { for (int i = 0; i < 4; i++) { len[i] = 0; sum[i] = 0.0; } for (int i = 0; i < idx; i++) { ab[i] = (int)(opt[i] / 50.0 + 0.5); jam[i] = ab[i] * 1.50; } for (int i = 0; i < 4; i++) machine[i] = new int[9]; bool[] used = new bool[idx]; for (int i = 0; i < idx; i++) used[i] = false; for (int i = 0; i < idx; i++) { double max = 0; int index = -1; for (int j = 0; j < idx; j++) { if (used[j] == false && max < jam[j]) { max = jam[j]; index = j; } } double min = 10000000000; int id = 3; for (int j = 3; j >= 0; j--) { if (min > sum[j]) { min = sum[j]; id = j; } } machine[id][len[id]++] = index; sum[id] += jam[index];

275

used[index] = true; } for (int i = 0; i < dataGridViewJob.Rows.Count; i++) dataGridViewJob.Rows.Clear(); for (int i = 0; i < 4; i++) { string[] rw = new string[2]; rw[0] = (i + 1).ToString(); for (int j = len[i]-1; j >=0; j--) { if (j != len[i]-1) rw[1] += "-"; rw[1] += warna[machine[i][j]]; } dataGridViewJob.Rows.Add(rw); } double MFT = 0; double makespan = 0.0; for (int i = 0; i < 4; i++) { MFT += (double)(sum[i] / len[i]); makespan = Math.Max(makespan, sum[i]); } MFT /= 4.0; textBoxMFT.Text = Math.Round(MFT,2).ToString() + " jam"; textBoxMakespan.Text = Math.Round(makespan,2).ToString() + " jam"; buttonSave.Enabled = true; textBoxJadwal.Text = (comboBoxBulan.SelectedIndex + 1).ToString() + textBoxTahun.Text; } dr.Close(); clsCon.objCon.Close(); } Data Structures Placement Involved objects

Long Penjadwalan Penjadwalan, Optimalisasi

276

Tabel 4.57 Operation Specification Hitung Permintaan Bahan Baku Hitung Permintaan Bahan Baku Name operation Category Passive Compute Purpose Input data Conditions Effect Algorithm

Untuk menghitung jumlah bahan baku yang diperlukan untuk keperluan produksi Kode Produk, Jumlah Kode produk dan jumlah telah terisi Hasil perhitungan akan muncul pada user interface int count = dataGridViewProduct.Rows.Count; if(textBoxKode.Text == "" ) MessageBox.Show("Kode Permintaan tidak boleh kosong", "information"); else { if (count == 0) { MessageBox.Show("add product untuk minta bahan baku", "information"); } else { kodePermintaan = textBoxKode.Text; clsCon.objCon.Open(); for (int i = 0; i < requestSum; i++) { if (statusRequest[i] == "success" || statusRequest[i] == "failed") continue; statusRequest[i] = "success"; for (int j = 0; j < id; j++) { double sum = requestJumlah[i]; int index = requestProduct[i]; if (jumlah[j] - (sum * bahan[index][j]) <0) { statusRequest[i] = "failed"; MessageBox.Show((sum * bahan[index][j]).ToString() + " " + jumlah[j].ToString()); } } OleDbCommand sql = new OleDbCommand(); sql.Connection = clsCon.objCon; if (statusRequest[i] == "success") { for (int j = 0; j < id; j++) {

277

jumlah[j] -= requestJumlah[i] * bahan[requestProduct[i]][j]; sql.CommandText = "update tab_inventory_bahanbaku set Jumlah=" + jumlah[j].ToString() + " where KodeBahanBaku='" + namaBahan[j] + "' and bulan=12 and tahun=2008"; sql.ExecuteNonQuery(); } sql.CommandText = "update tab_inventory_produk set Jumlah=Jumlah+" + requestJumlah[i].ToString() + " where KodeProduct='" + kodeProduct[requestProduct[i]] + "' and bulan=12 and tahun=2008"; sql.ExecuteNonQuery(); sql.CommandText = "select * from tab_pbahanbaku_hdr where KodePermintaan='" + kodePermintaan + "' and KodeProduct='" + kodeProduct[requestProduct[i]] + "'" + " and tanggal=" + DateTime.Today.Day.ToString() + " and bulan=" + DateTime.Today.Month.ToString() + " and tahun=" + DateTime.Today.Year.ToString(); OleDbDataReader dr = sql.ExecuteReader(); if(dr.Read()){ OleDbCommand st = new OleDbCommand(); st.Connection = clsCon.objCon; st.CommandText = "update tab_pbahanbaku_hdr set Jumlah=Jumlah+" + requestJumlah[i] + " where KodePermintaan='" + kodePermintaan + "' and KodeProduct='" + kodeProduct[requestProduct[i]] + "'" + " and tanggal=" + DateTime.Today.Day.ToString() + " and bulan=" + DateTime.Today.Month.ToString() + " and tahun=" + DateTime.Today.Year.ToString(); st.ExecuteNonQuery(); for (int j = 0; j < id; j++) { st.CommandText = "update tab_pbahanbaku_dtl set Jumlah=Jumlah+" + (requestJumlah[i] * bahan[requestProduct[i]][j]).ToString() + " where

278

KodePermintaan='" + kodePermintaan + "' and KodeBahanBaku='" + kodeBahan[j] + "'"; st.ExecuteNonQuery(); } } else{ OleDbCommand st = new OleDbCommand(); st.Connection = clsCon.objCon; st.CommandText = "insert into tab_pbahanbaku_hdr values('" + kodePermintaan + "','" + kodeProduct[requestProduct[i]] + "'," + DateTime.Today.Day.ToString() + "," + DateTime.Today.Month.ToString() + "," + DateTime.Today.Year.ToString() + "," + requestJumlah[i].ToString() + ")"; st.ExecuteNonQuery(); for (int j = 0; j < id; j++) { st.CommandText = "insert into tab_pbahanbaku_dtl values('" + kodePermintaan + "','" + kodeBahan[j] + "'," + (requestJumlah[i] * bahan[requestProduct[i]][j]).ToString() + ")"; st.ExecuteNonQuery(); } } } } clsCon.objCon.Close(); updateGridView(); } Data Structures Placement Involved objects

Long Permintaan Bahan Baku Permintaan Bahan Baku, Bahan Baku

279

Tabel 4.58 Operation Specification Pencetakkan Laporan Pencetakkan Laporan Name operation Category Passive Read Purpose Input data Conditions Effect

Untuk mencetak laporan sesuai dengan periode yang dipilih. Bulan yang akan dilaporakan, Tahun yang akan dilaporakan. Periode yang dipilih tidak salah dan data tersedia. Masuk ke dalam window crystal report

Algorithm if (textBoxTahun.Text == "") MessageBox.Show("Tahun tidak boleh kosong", "information"); else if (!varGlobal.isNum(textBoxTahun.Text)) MessageBox.Show("Tahun harus berupa angka", "information"); else { string from, to; if (comboBoxFrom.SelectedIndex <= comboBoxTo.SelectedIndex) { from = comboBoxFrom.SelectedItem.ToString(); to = comboBoxTo.SelectedItem.ToString(); } else { from = comboBoxTo.SelectedItem.ToString(); to = comboBoxFrom.SelectedItem.ToString(); }

Placement Involved objects

FormReportPermintaanBahanBakuBulanan frm = new FormReportPermintaanBahanBakuBulanan(from, to, Convert.ToInt32(textBoxTahun.Text)); frm.MdiParent = this.MdiParent; frm.Show(); } Peramalan, Bahan Baku, Produk Jadi, Optimalisasi, Penjadwalan, Permintaan Bahan Baku Peramalan, Bahan Baku, Produk Jadi, Optimalisasi, Penjadwalan, Permintaan Bahan Baku

280

4.11.4.5 Spesifikasi Tabel Tabel 4.59 Struktur data MS_Bahan Field KodeBahanBaku Nama EOQ ROP Jumlah

Data Type Text Text Number Number Number

Description Kode Bahan Baku yang digunakan Nama Bahan Baku Nilai EOQ dari bahan baku Nilai ROP dari bahan baku Jumlah stock yang ada

Tabel 4.60 Struktur data Demand Field Waktu KodeProduk Demand

Data Type Date/Time Text Number

Description Waktu Permintaan produk Kode dari produk Jumlah permintaan produk

Tabel 4.61 Struktur data MS_Produk Field KodeProduct Nama Warna Jumlah Bulan Tahun Harga

Data Type Text Text Text Number Number Number Number

Description Kode dari produk Nama dari produk Warna dari produk Jumlah stock produk Periode bulan Periode tahun Harga dari produk

Tabel 4.62 Struktur data Jadwal Field KodeJadwal NoMesin Job Bulan Tahun MFT Makespan

Data Type Text Number Text Number Number Number Number

Description Kode dari penjadwalan Nomor mesin saat penjadwalan Urutan pengerjaan produk Periode bulan Periode tahun Mean Flow Time Makespan dari pekerjaan

281

Tabel 4.63 Struktur data Optimalisasi Field KodeOptimalisasi KodeProduct Jumlah Bulan Tahun MAX

Data Type Text Text Number Number Number Number

Description Kode dari optimalisasi Kode dari produk yang akan dihitung Jumlah hasil optimalisasi Periode bulan Periode tahun Jumlah keuntungan maksimal yang diperoleh.

Tabel 4.64 Struktur data PermintaanBahanBaku Field KodePermintaan KodeProduct Bulan Tahun Jumlah


Description Kode dari permintaan bahan baku Kode dari produk yang akan diproduksi Periode bulan Periode tahun Jumlah permintaan bahan baku

Tabel 4.65 Struktur data Peramalan Field KodeRamal KodeProduct Bulan Tahun Jumlah


Description Kode dari peramalan Kode dari produk yang akan diramal Periode bulan Periode tahun Hasil perhitungan peramalan produk

282

4.11.5 Recommendation 4.11.5.1 The System’s Usefulness Sistem informasi yang dirancang memenuhi beberapa kriteria penting, yaitu : •

Useable Criteria dievaluasi ketika dilakukan analisis agar sistem dapat membantu dalam penentuan jumlah produksi, penjadwalan, dan sistem persediaan serta memastikan bahwa sistem dapat digunakan sebaik-baiknya.

•

Correct Criteria dievaluasi pada saat perancangan sistem agar sistem yang dikembangkan dapat memenuhi kebutuhan pengguna dan diuji apakah sistem dapat menjalankan fungsi dengan ketepatan yang diharapkan sehingga hasilnya dapat diandalkan.

•

Comprehensible Criteria dievaluasi dengan menguji sistem pada user yang belum pernah menggunakan sistem untuk mengetahui apakah sistem tersebut mudah untuk dipahami dan dioperasikan.

•

Reliable Criteria dievaluasi dengan menguji apakah informasi yang ditampilkan telah memenuhi akurasi yang diharapkan.

283

4.11.5.2 Plan for Initiationg Use Sistem ini dikembangkan oleh satu tim sesuai yang tertera dalam dokumen analisis. Pengembangan sistem diperkirakan akan memakan waktu sekitar 4 bulan, dimana 1 bulan akan digunakan sebagai waktu garansi atau operation dan maintenance Pelatihan dan pengujian sistem akan dilakukan pada orang yang nantinya akan menggunakan sistem tersebut. Pemeliharaan dan pengembangan sistem akan dilakukan oleh bagian IT PT. Tritunggal Delta Sejahtera

4.11.5.3 Implementation Plan Berikut merupakan rencana implementasi sistem yang disusun dalam bentuk Gantt Chart. Tabel 4.66 Gannt Chart Implementation Plan Periode waktu (Minggu) Proses

SDM

System Analyst Feasibility Study Project Manager System Analyst Software Plan dan Requirement Project Manager Product Design Detailed Design Coding Integration Testing Operation and Maintenance

System Analyst Database Administrator System Analyst Database Administrator Programmer 1-2 Database Administrator System Analyst Project Manager Programmer 1-2 Project Manager Programmer 1-2 Project Manager

1

2

3

4

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Recommend Documents