BAB II LANDASAN TEORI
2.1 Peramalan 2.1.1 Definisi Peramalan Peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan dimasa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena perubahan permintaannya relative kecil. Tetapi peramalan akan sangat dibutuhkan bila kondisi permintaan pasar bersifat komplek dan dinamis. Dalam kondisi pasar bebas, permintaan pasar lebih banyak bersifat komplek, dan dinamis karena permintaan tersebut akan tergantung dari keadaan sosial, ekonomi, politik, aspek teknologi, produk pesaing dan produk subtitusi. Oleh karena itu, peramalan yang akurat merupakan informasi manajemen.
yang
sangat
dibutuhkan
dalam
pengambilan
keputusan
9
2.1.2 Tujuan Peramalan Peramalan (forecasting) adalah ilmu seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa masa depan. Peramalan memerlukan pengambilan data histories dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk model matematis. Bisa jadi berupa prediksi subjektif atau intuitif tentang masa depan. Atau peramalan bisa mencakup kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan penilaian yang baik oleh manajer. Ketika teknik-teknik peramalan yang berbeda-beda diperkenalkan, kita akan menyadari bahwa jarang ada satu metode superior tunggal. Metode
yang
paling
cocok
untuk
sebuah
perusahaan
mungkin
mendatangkan bencana bagi perusahaan lain, atau bahkan departemen yang berbeda dari perusahaan yang sama. Selain itu, kita akan menyadari bahwa peramalan memiliki banyak keterbatasan. Peramalan jarang sekali, jika pernah, sempurna; peramalan juga memakan biaya dan waktu untuk menyiapkan dan memantaunya. Akan tetapi, sebagian kecil perusahaan bisa menghindari proses peramalan dengan hanya menunggu untuk melihat apa yang terjadi dan kemudian memanfaatkan peluang. Perencanaan yang efektif bergantung pada peramalan permintaan terhadap produk-produk perusahaan.
10
2.1.3 Langkah-langkah Peramalan Tanpa melihat metode yang digunakan untuk meramal, inilah delapan tahap yang umumnya diikuti untuk sistem peramalan: 1. Menetukan penggunaan peramalan itu, apakah tujuan yang akan dicapai? 2. Memilih hal-hal yang akan diramalkan. 3. Menentukan horizon waktunya, jangka pendek, menengah atau panjang? 4. Memilih model peramalannya. 5. Mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk membuat peramalan. 6. Menetukan model peramalan yang tepat 7. Membuat ramalan. 8. Menerapkan hasilnya. Tahap-tahap/langkah-langkah ini menampilkan cara sistematis dari mengawali, merancang dan menerapkan suatu sistem peramalan. Apabila sistem itu dipakai untuk menghasilkan ramalan secara berkala sepanjang waktu, data harus secara rutin dikumpulkan, dan diperhitungan aktual digunakan agar peramalan bisa dilakukan secara otomatis, biasanya dengan komputer.
11
•
Kegunaan dan Peranan Peramalan Peramalan biasanya dikelompokkan oleh horizon waktu masa depan yang mendasarnya. Tiga kategori yang bermanfaat bagi manajer operasional adalah: 1. Peramalan jangka pendek. Rentang waktunya mencapai satu tahun tetapi umumnya kurang dari tiga bulan. Peramalan jangka pendek digunakan untuk merencanakan pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan dan tingkat produksi. 2. Peramalan jangka menengah. Peramalan jangkah menengah biasanya berjangka tiga bulan hingga tiga tahun. Peramalan ini sangat bermanfaat dalam perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi, penganggaran kas, dan menganalisis berbagai rencana operasi. 3. Peramalan jangka panjang. Rentang waktunya biasanya tiga tahun atau
lebih;
digunakan
dalam
merencanakan
produk
baru,
pengeluaran modal, lokasi fasilitas atau ekspansi dan penelitian serta pengembangan. Peramalan jangka menengah dan jangka panjang mempunyai tiga ciri yang membedakan keduanya dari peramalan jangka pendek. Peramalan jangka menengah dan jangka panjang berhubungan dengan isu yang lebih kompetitif dan mendukung keputusan manajemen
12
berkaitan dengan perencanaan dan produk, pabrik dan proses. Menerapkan beberapa keputusan fasilitas, seperti membuka pabrik mobil Saturn yang baru, bisa memakan waktu lima atau delapan tahun dari awal sampai selesai. Kedua, peramalan jangka pendek biasanya menggunakan metodologi yang berbeda dari pada peramalan yang lebih panjang waktunya. Teknik-teknik matematis seperti rata-rata bergerak (moving average), penghalusan eksponensial (exponential smoothing), dan ekstrapolasi trend adalah biasa untuk proyeksi jangka pendek. Metode-metode
kualitatif
yang
agak
luas
bermanfaat
dalam
memprediksi isu-isu seperti apakah produk baru, seperti disk recorder optic, seharusnya diperkenalkan dalam lini produk perusahaan. Dan ketiga, peramalan jangka pendek cenderung lebih akurat daripada peramalan jangka yang lebih panjang. Faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan berubah setiap hari, sehingga ketika horizon waktu semakin panjang, keakuratan peramalan akan berkurang. Dengan demikian ramalan
penjualan
perlu
diperbaharui
secara
teratur
untuk
mempertahankan nilainya. Setelah periode penjualan berlalu, ramalan hars dikaji kembali dan diperbaiki. Ramalan yang baik sangat penting dalam seluruh aspek bisnis; ramalan hanyalah estimasi permintaan produk sampai permintaan actual diketahui. Ramalan permintaan mengarahkan keputusan di dalam banyak bidang
13
Jenis-jenis Pola data a) Pola Trend (T) Tren adalah gerakan ke atas atau bawah secara berangsurangsur dari data sepanjang waktu. Trend merupakan sifat dari permintaan dimasa lalu terhadap waktu terjadinya, apakah permintaan tersebut cenderung naik, turun atau konstan
Jumlah
•
30 25 20 15 10 5 0 0
5
10
15
Bulan
Gambar 2.1 Pola Trend b) Pola Cycle (C) Siklus adalah pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus biasanya dkaitkan dengan siklus bisnis dan merupakan hal yang sangat penting dalam analisis dan perencanaan bisnis jangka pendek. Permintaan suatu produk dapat memiliki siklus yang berulang secara periodik, biasanya lebih dari satu tahun, sehingga pola ini tidak perlu dimasukkan dalam peramalan jangka pendek.
14
Pola ini amat berguna untuk peramalan jangka menengah dan jangka
N ov
Se pt
Ju l
ei M
M
ar
30 20 10 0 Ja n
Jumlah
panjang.
Bulan
Gambar 2.2 Pola Cycle c) Pola Season (S) Musim adalah pola data yang berulang setelah periode harian, mingguan, bulanan, atau kuartalan (kuartalan menjadi kaidah munculnya istilah musim, yaitu musim: gugur, dingin, semi dan panas). Fluktuatif permintaan suatu produk dapat naik turun di sekitar garis trend dan biasanya berulang setiap tahun. Pola ini biasanya disebabkan oleh faktor cuaca, musim libur panjang, dan hari raya keagamaan yang akan berulang secara periodik setiap tahunnya.
15
25 Jumlah
20
20
15 10
8 5 0
0
0
0
0
0
0
0
D es
0
Ja n Fe b M ar Ap r M ei Ju n
0
Ju l Ag st Se pt O ct N ov
5
Bulan
Gambar 2.3 Pola Season d) Pola Random (R) Permintaan suatu produk dapat mengikuti pola bervariasi secara acak karena factor-faktor adanya bencana alam, bangkrutnya perusahaan pesaing, promosi khusus dan kejadian-kejadian lainnya yang tidak mempunyai pola tertentu. Variasi acak ini diperlukan dalam
rangka
mangantisipasi
menentukan kekurangan
persediaan
persediaan
bila
pengaman terjadi
Jumlah
permintaan. 8 7 6 5 4 3 2 1 0
Data Rata-rata
0
5
10
15
Bulan
Gambar 2.4 Pola Random
untuk lonjakan
16
•
Metode-metode Peramalan Secara umum, peramalan diklasifikasikan menjadi 2 macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subyektif 2. Peramalan yang bersifat obyektif Perbedaan anatara kedua macam peramalan ini didasarkan pada cara mendapatkan nilai-nilai ramalan. Peramalan subyektif lebih menekankan pada keputusan-keputusan hasil diskusi, pendapat pribadi seseorang, dan intuisi yang meskipun kelihatannya kurang ilmiah tetapi dapat memberikan hasil yang baik. Peramalan subyektif ini akan diwakili oleh metode Delphi dan metode penelitian pasar.
METODE DELPHI. Metode ini cara sistematis untuk mendapatkan keputusan bersama dari suatu grup yang terdiri dari para ahli dan berasal dari disiplin yang berbeda. Grup ini tidak bertemu secara bersama dalam suatu forum untuk berdiskusi, tetapi mereka diminta pendapatnya secara terpisah dan tidak boleh saling berunding. Hal ini dilakukan untuk menghindari pendapat yang bias karena pengaruh kelompok. Pendapat yang berbeda secara signifikan dari ahli yang lain dalam grup tersebut akan dinyatakan lagi kepada yang bersangkutan, sehingga akhirnya diperoleh angka estimasi pada interval tertentu yang dapat diterima. Metode Delphi ini dipakai dalam peramalan teknologi yang sudah
17
digunakan pada pengoperasian jangka panjang. Selain itu, metode ini juga bermanfaat dalam pengembangan produk baru, pengembangan kapasitas produksi, penerobosan ke segmen pasar baru dan strategi keputusan bisnis lainnya.
METODE PENELITIAN PASAR. Metode ini mengumpulkan dan menganalisa fakta secara sistematis pada bidang yang berhubungan dengan pemasaran. Salah satu teknik utama dalam penelitian pasar ini adalah survey konsumen. Survey konsumen akan memberikan informasi mengenai selera yang diharapkan konsumen dimana informasi tersebut diperoleh dari sampel dengan cara kuisioner. Penelitian pasar sering digunakan dalam merencanakan produk baru, sistem periklanan dan promosi yang tepat. Hasil dari penelitian pasar ini kadang-kadang juga dipakai sebagai dasar peramalan permintaan produk baru. Peramalan Obyektif merupakan prosedur peramalan yang mengikuti aturan-aturan matematis dan statistk dalam menunjukkan hubungan antara permintaan dengan satu atau lebih variabel yang mempengaruhinya. Selain itu, peramalan obyektif juga mengasumsikan bahwa tingkat keeratan dan macam dari hubungan antara variabelvariabel bebas dengan permintaan yang terjadi pada masa lalu juga pada masa yang akan datang. Peramalan obyektif terdiri atas dua metode, yaitu metode instrinsik dan metode ekstrinsik.
18
METODE INSTRINSIK. Metode ini membuat peramalan hanya berdasarkan
pada
mempertimbangkan
proyeksi
permintaan
faktor-faktor
eksternal
histories yang
tanpa mungkin
mempengaruhi besarnya permintaan. Metode ini hanya cocok untuk peramalan jangka pendek pada kegiatan produksi, dimana dalam rangka pengendalian produksi, pengendalian persediaan bahan baku seringkali perusahaan harus melibatkan banyak item yang berbeda. Hal ini tentu membosankan, sehingga memerlukan metode-metode permalan yang murah. Metode Instrinsik diwakili oleh analisis deret waktu (Time Series). Seri waktu (Time Series) didasarkan pada tahapan dari titik data yang sudah tertentu (mingguan, bulanan, kuartalan, dan sebagainya). Meramalkan data seri waktu memberikan implikasi bahwa nilai masa depan diprediksi hanya dari nilai masa lalu dan bahwa variabel-variabel lain, tidak peduli berapapun nilainya, dihilangkan (Arman Hakim Nasution, Hal:32 ). ¾ Dekomposisi Seri Waktu Menganalisis seri waktu berarti membongkar data masa lalu menjadi komponen-komponen
dan
kemudian
memproyeksikannya
ke
depan.seri waktu biasanya memiliki empat komponen: trend, musim, siklus dan variasi acak.
19
¾ Rata-rata Bergerak Rata
bergerak
(Moving
Average)
bermanfaat
jika
kita
mengasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil sepanjang waktu.
Rata-rata
bergerak
empat
bulan
diperoleh
dengan
menjumlahkan permintaan selama empat bulanan dibagi 4. Data bulan terakhir ditambahkan ke jumlah data tiga bulan sebelumnya, dan bulan yang paling awal dihilangkan, hal ini cenderung menghaluskan ketidakteraturan jangka pendek didalam seri data ¾ Rata-rata Bergerak Tertimbang Apabila ada pola atau trend yang dapat kita deteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru. Ini membuat teknik itu lebih responsif terhadap perubahan karena periode yang lebih baru mungkin lebih besar timbangannya. Memutuskan timbangan mana yang akan dipakai membutuhkan pengalaman dan unsur keberuntungan. Pilihan timbangan adalah bersifat arbirter karena tidak ada rumus untuk menentukannya. Jika bulan atau periode terakhir ditimbang terlalu berat, ramalan bisa mencerminkan perubahan dalam permintaan yang tidak biasa atau pola penjualan yang terlalu cepat. ¾ Penghalusan Eksponensial Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing) adalah metode peramalan yang mudah digunakan dan efisien bila dilakukan dengan
20
komputer.
Meskipun
merupakan
teknik
rata-rata
bergerak,
penghalusan eksponensial mencakup pemeliharaan data masa lalu yang sangat sedikit. ¾ Penghalusan Eksponensial dengan Trend Seperti halnya teknik rata-rata bergerak, penghalusan eksponensial sederhana gagal merespons trend. Untuk menghaluskan koreksi trend, bisa dihitung ramalan penghalusan eksponensial sederhana seperti diatas, dan kemudian disesuaikan untuk kelambatan postif atau negatif. Penghalusan eksponensial sederhana sering disebut sebagai penghalusan tingkat-pertama, dan penghalusan yang disesuaikan-trend disebut penghalusan tingkat-kedua atau berganda. ¾ Proyeksi Trend Teknik ini mencocokkan garis trend ke rangkaian titik data histories dan kemudian memproyeksikan garis itu ke dalam ramalan jangkamenengah hingga jangka panjang.
METODE EKSTRINSIK. Metode ini mempertimbangkan fakor-faktor eksternal yang mungkin dapat mempengaruhi besarnya permintaan dimasa datang dalam model peramalannya. Metode ini lebih cocok untuk peramalan jangka panjang karena dapat menunjukkan hubungan sebab akibat yang jelas dalam hasil peramalannya sehingga disebut metode kausal dan dapat memprediksi titik-titik perubahan. Kelemahan
21
dari metode ini adalah dalam hal mahalnya biaya aplikasinya dan frekuensi perbaikan hasil peramalan yang rendah karena sulitnya menyediakan informasi perubahan faktor-faktor eksternal yang terukur. Metode Ekstrinsik banyak dipakai untuk peramalan pada tingkat agregat. Metode ini akan diwakili oleh metode regresi (Kausal). Metode
Peramalan
Kausal
biasanya
mempertimbangkan
beberapa variabel yang dikaitkan pada variabel yang sedang diprediksi. Pendekatan ini lebih kuat ketimbang metode seri waktu yang hanya menggunakan nilai histories untuk variabel yang diramalkan Banyak faktor bisa dipertimbangkan dalam analisis kausal. Sebagai contoh, penjualan produk mungkin dikaitkan dengan anggaran iklan perusahaan, pembebanan harga, harga pesaing dan strategi promosi, atau bahkan tingkat ekonomi dan pengangguran. Dalam hal ini, penjualan akan disebut variabel tidak bebas (dependent variabel), dan variabel-variabel lain disebut variabel bebas (independent variabel). Tugas manajer adalah mengembangkan hubungan statistik terbaik antara penjualan dan variabel-variabel bebas.
2.2 Pengendalian Persediaan Industri terdiri atas berbagai macam tipe dan jenis. Untuk merencanakan dan mengendalikan industri yang berbeda tentu saja diperlukan teknik
22
perencanaan dan pengendalian produksi yang berbeda. Salah satunya adalah pengendalian persediaan, pengendalian persediaan merupakan fungsi manajerial yang sangat penting, karena persediaan phisik banyak perusahaan melibatkan investasi rupiah terbesar dalam pos aktiva lancar. Bila perusahaan menanamkan terlalu banyak dananya dalam persediaan, menyebabkan biaya penyimpanan yang berlebihan, dan mungkin mempunyai “opportunity cost” (dana dapat ditanamkan dalam investasi yang lebih menguntungkan). Demikian pula, bila perusahaan tidak mempunyai persediaan yang mencukupi, dapat mengakibatkan biaya-biaya dari terjadinya kekurangan bahan. Bahan baku yang terdapat dalam gudang memiliki variasi komponen yang sangat banyak, untuk itu perlu dilakukan pengendalian persediaan berdasarkan data permintaan konsumen agar diperoleh optimasi persediaan bahan baku di gudang, sehingga tidak terjadi kekurangan bahan baku (stock out) ataupun kelebihan bahan baku yang berpengaruh pada kepuasan customer serta cost yang dibebankan oleh perusahaan pada setiap tahunnya. Istilah persediaan (inventory) adalah suatu istilah umum yang menunjukkan segala sesuatu atau sumber daya-sumber daya organisasi yang disimpan dalam antisipasinya terhadap pemenuhan permintaan. Permintaan akan sumber daya mungkin internal ataupun eksternal. Ini meliputi persediaan bahan mentah, barang jadi atau produk akhir, bahan-bahan pembantu atau pelengkap, komponen-komponen lain yang menjadi bagian keluaran produk perusahaan.
23
Sistem persediaan adalah serangkaian kebijaksanaan dan pengendalian yang memonitor tingkat persediaan dan menentukan tingkat persediaan yang harus dijaga, kapan persediaan harus di isi, dan berapa besar pesanan yang harus dilakukan. Sistem ini bertujuan menetapkan dan menjamin terjadinya sumber daya yang tepat dan pada waktu yang tepat. Atau dengan kata lain, sistem dan model persediaan bertujuan untuk meminimumkan biaya total melalui penentuan ada, berapa dan kapan pesanan dilakukan secara optimal. Inventory atau persediaan merupakan simpanan material yang berupa bahan mentah, barang dalam proses dan barang jadi. Dari sudut pandang sebuah perusahaan maka persediaan adalah sebuah investasi modal yang dibutuhkan untuk menyimpan material pada kondisi tertentu. Pengendalian terhadap persediaan atau inventory control adalah aktivitas mempertahankan jumlah persediaan pada tingkat yang dikehendaki. Pada produk barang, pengendalian inventory ditekankan pada pengendalian material. Pada produk jasa, pengendalian diutamakan sedikit pada material dan banyak pada jasa pasokan karena konsumsi seringkali bersamaan dengan pengadaan jasa sehingga tidak memerlukan persediaan. Harus ada keseimbangan antara mempertahankan tingkat inventori yang tepat dentgan pengaruh keuangan minimum terhadap pelanggan. Jika investasi sangat besar akan mengakibatkan biaya modal yang sangat besar sehingga akan mengakibatkan juga biaya operasi yang tinggi. Investasi untuk persediaan harus bersaing dengan investasi lain yang juga membutuhkan dana. Konsep marginal
24
efisiensi of capital (MEC) adalah konsep dari segi keuangan bahwa sebuah perusahaan harus investasi pada kesempatan yang mempunyai pengembalian lebih besar daripada peminjaman modal (Lalu Sumayang, Hal: 198).
Gambar 2.5 Kurva Marginal Efisiensi Modal Gambar menjelaskan laju pengembalian investasi beberapa alternatif inventroi, kira-kira pada 20% dari total investasi alternatif pada inventori akan memberikan pengembalian lebih banyak dari pada yang harus diberikan seandainya meminjam uang sebagai modal. Pengembalian investasi atau ”rerturn on investment” dapat juga disebut “return on assets”. Return on assets adalah perbandingan antara keuntungan dengan kekayaan atau antara profit dengan assets (Lalu Sumayang, Hal: 198). Profit/assets = Profit/sales x Sale/assets
25
Profit/sales
adalah
”mark
up”
atau
perbandingan
peningkatan
keuntungan terhadap penjualan, sedangkan sales/assets adalah ”turn over” atau pemakaian inventori. Tampak disini satu jalan untuk memperbaiki return on investment adalah peningkatan turn over atau peningkatan pemakaian persediaan dari waktu ke waktu. Hal ini mengakibatkantingkat persediaan selalu dalam jumlah sedikit. Kalau jumlah persediaan sedikit dan bila terjadi gejolak permintaan atau permintaan berubah dengan cepat maka perlu penahan agar persediaan tidak kehabisan. Risiko ini juga dapat terjadi jika terjadi perubahan proses produksi dan tenggang waktu penerimaan pesanan material tidak menentu. Untuk itu perlu dilakukan penahan dengan menggunakan ”buffer stock” atau ”safety stock” yang akan menjaga agar tidak terjadi kehabisan persediaan atau ”satock out”. Secara fisik, item persediaan dapat dikelompokkan dalam lima kategori, yaitu sebagai berikut: 1. Bahan Mentah (raw materials), yaitu barang-barang berwujud seperti baja, kayu, tanah liat, atau bahan-bahan mentah lainnya yang diperoleh dari sumber-sumber alam atau dibeli dari pemasok, atau diolah sendiri oleh perusahaan untuk digunakan perusahaan dalam proses produksinya sendiri. 2. Komponen, yaitu barang-barang yang terdiri atas bagian-bagian (parts) yang diperoleh dari perusahaan lain atau hasil produksi sendiri untuk digunakan dalam pembuatan barang jadi atau barang setengah jadi.
26
3. barang setengah jadi (work in process) yaitu barang-barang keluaran dari tiap operasi produksi atau perakitan yang telah memiliki bentuk lebih kompleks daripada komponen, namun masih perlu proses lebih lanjut untuk menjadi barang jadi. 4. barang jadi (finished good) adalah barang-barang yang telah selesai diproses dan siap untuk didstribusikan ke konsumen. 5. bahan pembantu (supplies material) adalah barang-barang yang diperlukan dalam proses pembuatan atau perakitan barang, namun bukan merupakan komponen barang jadi. Termasuk bahan penolong adalah bahan bakar, pelumas, listrik, dan lain-lain (Teguh Baroto, Hal: ). Pengendalian persediaan merupakan fungsi manajerial yang sangat penting, karena mayoritas perusahaan melibatkan investasi besar pada aspek ini (20% sampai 60%). Ini merupakan dilema bagi perusahaan. Bila persediaan dilebihkan, biaya penyimpanan dan modal yang diperlukan akan bertambah. Bila perusahaan menanam terlalu banyak modalnya dalam persediaan, menyebabkan biaya penyimpanan yang berlebihan. Kelebihan persediaan juga membuat modal menjadi mandek, semestinya modal tersebut dapat diinvestasikan pada sektor lain yang lebih menguntungkan (opportuniy cost). Sebaliknya, bila persediaan dikurangi, suatu ketika bisa mengalami stock out (kehabisan barang atau bahan baku). Bila perusahaan tidak memiliki persediaan yang mencukupi, biaya pengadaan darurat akan lebih mahal. Dampak lain, mungkin kosongnya barang
27
dipasaran dapat membuat konsumen kecewa dan lari ke merek lain atau perusahaan lain. Mengingat konsekuensi logis yang dilematis (kekurangan atau kelebihan) dari persediaan, perusahaan harus merencanakan dan mengendalikan persediaan ini pada tingkat yang optimal. Kriteria optimal adalah meminimasi keseluruhan biaya yang terkait dengan semua konsekuensi kebijakan persediaan.
2.2.1 Tujuan Pengendalian Persediaan Pengendalian persediaan bertujuan untuk mencapai maksud-maksud tertentu. Hal ini sesuai dengan yang di kemukakan oleh Maynard (1971) yang mengatakan bahwa tujuan pengendalian persediaan yaitu : •
Untuk tujuan keuangan, dimaksud agar modal atau dana yang tertanam dalam persediaan selalu dalam batas-batas yang menguntungkan artinya memberikan keuntungan bagi perusahaan.
•
Untuk tujuan perlindungan harta kekayaan (hak milik) : -
menghindari dan melindungi persediaan terhadap kerusakan, pemborosan dan pemakaian yang tidak perlu.
-
Memberikan jaminan dalam batas tertentu bahwa modal yang tertanam dalam persediaan sesuai dengan pembukuan perusahaan
•
Untuk tujuan praktis dalam pelaksanaan, yaitu mendapatkan ongkos total persediaan yang optimum.
28
•
Untuk tujuan meredam fluktuasi kebutuhan yang diakibatkan oleh kebutuhan yang tidak dapat diramal sebelumnya.
•
Untuk menjamin kelancaran jalannya produksi dan pelayanan kepada konsumen.
2.2.2 Aliran Material Ada pendapat lain bahwa inventori itu adalah suatu sumber daya yang menganggur dan mempunyai nilai kemampuan ekonomi. Hal ini berarti semua peralatan dan sumber daya manusia merupakan inventori, tetapi sesungguhnya semua sumber daya selain material bukan merupakan inventori tetapi merupakan kapasitas. Sehingga dengan demikian manajemen harus membedakan antara inventori dan kapasitas. a. Kapasitas adalah merupakan kemampuan untuk menghasilkan produk. b. Inventori adalah semua persediaan material yang ditempatkan disepanjang jaringan proses produksi dan jalur distribusi. Maka persediaan akan diletakkan di beberapa tempat sepanjang proses produksi yang mana proses ini akan menghubungi satu tempat persediaan yang lain. Berdasarkan pendekatan sebuah sistem maka ada dua pengertian yaitu : a. Kemampuan untuk mengisi sebuah persediaan dinamakan kapasitas penawaran atau supply capacity.
29
b. Jumlah pengurangan persediaan dinamakan permintaan atau demand. Inventori berfungsi menjaga keseimbangan antara besar kapaistas penawaran dengan jumlah permintaan(Lalu Sumayang, Hal: 201).
Tingkat Inventori Supply Rate
Demand Rate Laju permintaan
Laju penawaran
Gambar 2.6 Sistem Inventori Diasumsikan inventroi adalah sebuah tangki air dimana ditangki merupakan tingkat inventori. Tingkat inventori akan menyeimbangkan supply dan demand. Jika demand lebih besar dari supply maka tingkat inventroi akan turun sampai persediaan habis. Sebaliknya bila supply lebih besar dari demand maka tingkat inventori akan naik.
2.2.3 Metode Analisis Data Pada tahap ini data yang diperoleh dianalisa dengan metode sebagai berikut : ¾ Analisis ABC Melakukan identifikasi persediaan barang-barang secara individual, mengalokasikan sumber daya-sumber dayanya untuk mengendalikan barang yang
30
relatif sedikit dengan nilai tertinggi yang memerlukan perhatian lebih besar. Konsep hukum Pareto dapat diterapkan untuk memecahkan persoalan ini. Hukum Pareto berguna dalam pengalokasian sumber daya-sumber daya pengawasan, dan telah dioperasionalkan sebagai cara mengklasifikasikan persediaan menjadi kelompokA, B dan C. secara umum, identifikasi ketiga kelompok atau kelas persediaan ini dapat diuraikan sebagai berikut (Yohanes Supranto, Hal:407) : Kelas A
: merupakan barang-barang yang meliputi 70% sampai dengan 75% dari nilai penggunaan inventory.
Kelas B
: merupakan barang-barang yang melipptui 15% sampai 20% dari nilai penggunaan inventory
Kelas C
: merupakan barang-barang sisanya yaitu sekitar 10%.
Aplikasi dari prinsip ABC dalam kasus ini memerlukan syarat bahwa safety stock hanya disediakan untuk item-item yang memenuhi kriteria sebagai berikut. •
Bersifat cepat habis
•
Biaya simpannya relatif rendah
•
Fluktuasi permintaan mempunyai probabilitas yang tinggi (Teguh Baroto, Hal: ).
31
Gambar 2.7 Klasifikasi Barang Menurut Analisis ABC 2.2.4 Biaya Dalam Sistem Persediaan Biaya persediaan adalah semua pengeluaran dan kerugian yang timbul sebagai akibat persediaan. Biaya tersebut adalah harga pembelian, biaya pemesanan, biaya penyiapan, biaya penyimpanan dan biaya kekurangan persediaan : 1. Harga Pembelian adalah biaya yang dikeluarkan untuk membeli barang, besarnya sama dengan harga perolehan sediaan itu sendiri atau harga belinya. Pada beberapa model pengendalian sistem persediaan, biaya tidak dimasukkan sebagai dasar untuk membuat keputusan. 2. Biaya pemesanan adalah biaya yang harus dikeluarkan untuk melakukan pemesanan ke pemasok, yang besarnya biasanya tidak dipengaruhi oleh jumlah pemesanan. Biaya pemesanan adalah semua pengeluaran yang timbul
32
untuk mendatangkan barang dari pemasok. Biaya ini meliputi biaya pemrosesan pesanan, biaya ekspedisi, upah, biaya telepon/fax, biaya dokumentasi/transaksi, biaya pengepakkan, biaya pemeriksaan, dan biaya lainnya yang tidak tergantung jumlah pesanan 3. biaya penyiapan (set up cost) adalah semua pengeluaran yang timbul dalam mempersiapkan produksi. Biaya ini terjadi bila item sediaan diproduksi sendiri dan tidak membeli dari pemasok. Biaya ini meliputi biaya persiapan peraltan produksi, biaya mempersiapkan/menyetel (set-up) mesin, biaya mempersiapkan gambar kerja, biaya mempersiapkan tenaga kerja langsung, biaya perencanaan dan penjadwalan produksi dan biaya-biaya lain yang besarnya tidak tergantung pada jumlah item yang diproduksi. 4. biaya
penyimpanan
adalah
biaya
yang
dikeluarkan
dalam
penanganan/penyimpanan material, semi finished product, sub assembly, atau pun produk jadi. Biaya simpan tergantung dari lama penyimpanan dan jumlah yang disimpan. Biaya simpan biasanya dinyatakan dalam biaya per unit per periode. Biaya penyimpanan meliputi berikut ini. a. biaya kesempatan. Penumpukan barang digudang berarti penumpukan modal. Padahal modal ini dapat diinvestasikan pada tabungan bank atau bisnis lain. Biaya modal merupakan ooportunity cost yang hilang karena menyimpan persediaan.
33
b. Biaya simpan. Termasuk dalam biaya simpan adalah biaya sewa gudang, biaya asuransi dan pajak, biaya administrasi dan pemindahan, serta biaya kerusakan dan penyusutan. c. Biaya keusangan. Barang yang disimpan dapat mengalami penurunan nilai karena perubahan teknologi. d. Biaya-biaya lain yang besarnya bersifat variabel tergantung pada jumlah item. Dalam praktek, biaya penyimpanan sukar dihitung secara teliti, sehingga dilakukan pendekatan dengan suatu prosentase tertentu. Pada beberapa perusahaan prosentase ini ditetapkan antara 15% sampai 30% pertahun dari harga pembelian. 5. Biaya kekurangan persediaan. Bila perusahaan kehabisan barang saat ada permintaan, maka akan terjadi stock out. Stock out menimbulkan kerugian berupa biaya akibat kehilangan kesempatan mendapatkan keuntungan atau kehilangan pelanggan yang kecewa (yang pindah ke produk saingan). Biaya ini sulit diukur karena berhubungan dengan good will perusahaan. Sebagai pedoman, biaya stock out dapat dihitung dan hal-hal berikut. a. kuantitas yang tak dapat dipenuhi, biasanya diukur dari keuntungan yang hilang karena tidak dapat memenuhi permintaan. Biaya ini diistilahkan sebagai biaya penalty atau hukuman kerugian bagi perusahaan. b. Waktu pemenuhan. Lamanya gudang kosong berarti lamanya proses produksi
terhenti
atau
lamanya
perusahaan
tidak
mendapatkan
34
keuntungan, sehingga waktu menganggur tersebut dapat diartikan sebagai uang yang hilang. c. Biaya pengadaan darurat. Agar konsumen tidak kecewa, maka dapat dilakukan pengadaan darurat yang biasanya menimbulkan biaya lebih besar ketimbang biaya pengadaan normal. Metoda manajemen persediaan yang paling terkenal adalah modelmodel economic order quantity (EOQ) atau economic lot size (ELS). Metodemetode ini dapat digunakan baik untuk barang-barang yang dibeli maupun yang diproduksi sendiri. Model EOQ adalah nama yang biasa digunakan untuk barang-barang yang diproduksi secara internal. Perbedaan pokoknya adalah bahwa, untuk ELS, biaya pemesanan (ordering cost) meliputi biaya penyiapan pesanan untuk dikirimkan ke pabrik dan biaya penyiapan mesinmesin (set-up costs) yang diperlukan untuk mengerjakan pesanan. Dalam hal ini akan digunakan istilah EOQ yang mencakup pengertian keduanya, EOQ dan ELS. Dalam teori, konsep EOQ (kadang-kadang disebut model order quantity) adalah sederhana. Model EOQ digunakan untuk menentukan kuantitas
pesanan
persediaan
yang
meminimumkan
biaya
langsung
penyimpanan persediaan dan biaya kebalikannya (inverse cost) pemesanan persediaan.
35
2.2.5 Faktor-faktor dalam Pengendalian Persediaan Dalam buku yang berjudul Manajemen Produksi dan Operasi Joko (2001;346) faktor-faktor dalam pengendalian persediaan yaitu : 1. Persediaan Pengamanan (Safety Stock) Persediaan pengamanan adalah persediaan minimal yang harus ada atau harus dipertahankan dalam perusahaan. Hal ini dilakukan untuk menghindari kehabisan persediaan bahan baku yang disebabkan oleh ketidakpastian tingkat pemakaian dan ketidakpastian waktu kedatangan persediaan agar kelangsungan faktor produksi dalam perusahaan selalu terjamin. Faktor-faktor yang mempengaruhi persedian pengaman : a. Besar kecilnya resiko kehabisan persediaan b. Besar kecilnya biaya penyimpanan di gudang dengan biaya-biaya yang harus dikeluarkan karena kehabisan persediaan yang merupakan biayabiaya ekstra yang dikeluarkan apabila kehabisan, antara lain : 1) Biaya pemesanan pembelian darurat 2) Biaya ekstra yang diperlukan agar leveransir segera menyerahkan barangnya 3) Kemungkinan rugi karena adanya kemacetan produksi apabila biaya ekstra yang harus dikeluarkan karena kehabisan persediaan ternyata lebih besar dari pada biaya penyimpanan, maka perlu adanya persediaan pengamanan yang besar.
36
2. Titik Pemesanan Ulang (Re-Order Point) Titik pemesanan kembali terjadi apabila jumlah persediaan terdapat dalam stock berkurang terus sehingga kita harus menentukan berapa banyak batas minimal tingkat persediaan yang harus dipertimbangkan sehingga tidak terjadinya kekurangan persediaan. Jumlah yang diharapka tersebut dihitung selama masa tenggang, mungkin dapat juga ditambahkan dengan stock pengaman yang biasa mengacu kepada probalitas atau kemungkinan terjadinya kekurangan persediaan selama masa tenggang. Yang harus diperhatikan dalam penentuan titik pemesanan kembali antara lain : a. Pengunaan bahan baku selama waktu ancang-ancang b. Besarnya persediaan pengaman 3. Waktu Ancang-ancang (Lead Time) Waktu ancang-ancang adalah tenggang waktu berapa lama saat mulai memesan bahan baku, sampai bahan tersebut datang ke gudang. Waktu ancang-ancang ini penting karena : a. Menentukan kapan mulai mengadakan pemesanan kembali b. Menentukan jumlah persediaan yang ekonomis c. Merupakan masalah ketidakpastian di masa yang akan datang Ada beberapa hal yang dapat menyebabkan terjadinya kehabisan persediaan antara lain : 1) Penggunaan bahan baku di dalam proses produksi lebih besar dari pada yang dikehendaki.
37
2) Apabila bahan baku datangnya lebih awal, maka perusahaan akan menanggung biaya penyimpanan dan pemeliharaan. 4. Tingkat Pelayanan (Service Level) Service Level merupakan besarnya persentase dari permintaan pelanggan yang dapat terpenuhi dari persediaan. Siklus pemesanan dari tingkat pelayanan dapat dihitung sebagai probabilitas suatu permintaan yang tidak melebihi suplai selama masa tenggang (misalnya persediaan harus dapat mencukupi untuk memenuhi besarnya permintaan). Karena itu, tingkat pelayanan 90% artinya bahwa probabilitas 90% dari permintaan tersebut tidak melebihi dari permintaan selama masa tenggang. Dengan kata lain permintaan akan terpenuhi dalam 90%. Resiko kehilangan biaya berkaitan dengan tingkat pelayanan. Tingkat pelayanan pelanggan sebesar 90% menunjukan bahwa resiko kehabisan persediaan sebesar 10% secara umum : Tingkat pelayanan = 100%-Resiko kehabisan stock. Secara lebih jauh kita dapat melihat bagaimana siklus pemesanan pada tingkat pelayanan berkaitan erat dengan tingkat pelayanan tahunan. Jumlah safety stock yang sesuai dengan kondisi tertentu sangat tergantung pada sektor-sektor sebagai berikut : a. Rata –rata tingkat permintaan dan rata-rata masa tenggang b. Variabilitas permintaan dan masa tenggang c. Keinginan tingkat pelayanan yang diberikan
38
5. Tolak Ukur (Performance Indices) Tolak ukur mengetahui seberapa jauh suatu inventory control berjalan. Dalam arti, seberapa jauh efektifitas dan efisiensinya. Performance Indices ini sangat berguna bagi manajemen untuk menentukan lankah yang harus diambil untuk memperbaiki keadaan inventory-nya. Ada dua tolak ukur yang digunakan, yaitu : 1. Tolak ukur kualitatif Tolak ukur ini menggunakan deskripsi non kuantitatif (tanpa angka atau grafik), kelemahannya : a) Subyektif b) Tergantung kondisi penilai c) Tidak konsisten d) Terbatas kemampuannya untuk management decision. 2. Tolak ukur kuantitatif Tolak ukur ini menggunakan data kuantitatif (angka atau gambar). Kelebihannya : a. Mudah diukur b. Perkembangannya mudah diketahui c. Mudah diperbandingkan d. Lebih obyektif. Tolak ukur keberhasilan inventory control ditentukan oleh Turn Over Ratio (TOR), yaitu perbandingan antara pemakaian dalam setahun
39
dengan inventory rata-rata. Digunakan untuk mengukur efisiensi inventory. Makin besar TOR, inventory makin bertambah efisien.
2.3 Macam Cara Pemesanan : Model Deterministik Ketika permintaan bervariasi dengan waktunya, analisis tepat lebih membebani daripada menetapkan ukuran pesanan yang digunakan dengan permintaan item yang kontinu. Hal itu perlu untuk menganalisis permintaan untuk menetapkan perencanaan selang waktu, dan panjangnya perencanaan selang waktu dapat mempunyai efek yang kuat pada penetapan ukuran lot. Kuantitas penambahan dihitung pada perencanaan selang waktu secara keseluruhan, tetapi hanya segera memeutuskan untuk diterapkan. Variasi pendekatan yang telah dipikirkan untuk dapat menangani permintaan rata-rata yang bermacam-macam akan menghasilkan besarnya pesanan yang bermacam-macam pula (Richard J. Tersine, Hal:178 ) ¾ Periodic Order Quantity Periodic
Order
Quantity
(POQ)
menentukan
jumlah
periode
permintaan. POQ menggunakan logika yang sama dengan EOQ, tetapi POQ mengubah jumlah pemesanan menjadi jumlah periode pemesanan. Hasilnya adalah interval pemesanan tetap atau jumlah interval pemesanan tetap dengan bilangan bulat (integer). Untuk menentukan jumlah pemesanan sistem POQ cukup dengan memproyeksikan jumlah kebutuhan setiap periode. Interval pemesanan ekonomis (EOI) dapat dihitung dengan formula sebagai berikut :
40
EOI =
EOQ = R
2C RPh
Dimana : EOI
= interval pemesanan ekonomis dalam satu periode
C = biaya pemesanan setiap kali pemesanan
h = % biaya simpan setiap periode
P = harga atau biaya pembelian per unit R = rata-rata permintaan per periode Jumlah pemesanan dihitung dari akumulasi permintaan setiap interval pemesanan. ¾ Wagner Within Algorithm Algoritma adalah sebuah prosedur yang mana memberikan petunjuk atau solusi yang memberikan sebuah masalah dari proses berulang. Algoritmik merupakan prosedur yang lebih komplek dibandingkan subtitusi dalam sebuah persamaan.
Wagner Within Algorithm memberikan solusi untuk masalah besarnya jumlah pemesanan secara deterministik dinamik dalam sebuah selang waktu yang terbatas. Untuk itu diperlukan semua periode permintaan yang mencukupi, periode tersebut untuk merencanakan selang waktu yang tetap, dan pemesananpemesanan tersebut ditujukan untuk meyakinkan waktu kedatangan barang pada awal periode.Wagner Within Algorithm adalah program pendekatan yang dinamis yang mana dapat digunakan untuk mngendalikan biaya-biaya agar diperoleh hasil
41
yang minimum. Beberapa teori untuk menyederhanakan perhitungan, maka perlu diikuti tiga langkah prosedur sebagai berikut : 1. hitung total variable cost matrix untuk semua alternatif pemesanan dalam sebuah selang waktu yang terdiri atas N periode. Total variable cost merupakan biaya pemesanan dan pentimpanan. Untuk mendapatakan Z ce adalah total variable cost dalam periode c sampai e ditempatkan pada pemesanan dalam periode c yang mana merupakan persyaratan dalam periode c sampai e : e
Z ce = C + hP ∑ (Qce − Qci )
untuk 1 ≤ c ≤ e ≤ N ,
i =c
Dimana : C
= biaya pemesanan setiap kali pemesanan
h
= % biaya simpan setiap periode
P
= harga atau biaya pembelian per unit
Rk
= Permintaan rata-rata pada periode k e
Q = ∑ Rk k =c
2. untuk mendapatkan f e adalah biaya yang minimum pada periode 1 sampai e , memberikan tingkat inventory nol pada akhir periode e . Algoritma dimulai dengan f 0 = 0 dan hitung f1 , f 2 ,......, f N dalam periode tersebut. Kemudian
f e dihitung dalam urutan pemesanan dengan menggunakan formula
42
f e = Min (Z ce + f c −1 )
Untuk c = 1,2,........., e
Dengan kata lain, untuk setiap periode semua alternatif pemesanna dan nilai f e pengganti dibandingkan. Yang terbaik adalah kombinasi biaya terendah yang dinyatakan sebagai f e untuk memenuhi kebutuhan untuk periode 1 sampai e . Nilai f N adalah biaya pemesanan optimal yang dijadwalkan. 3. Untuk mendapatkan solusi yang optimum ( f N ) daiperoleh dari algoritma untuk kuantitas pemesanan, penerapannya adalah sebagai berikut : f N = Z wN + f w−1 Pemesanan terakhir yang terjadi pada periode w dan cukup untuk memenuhi permintaan pada periode w sampai N . f w−1 = Z v w−1 + f v −1 f u −1 = Z 1 u −1 + f 0 Pemesanan utama untuk pemesanan terakhir yang terjadi pada periode v dan dapat mencukupi permintaan pada periode v sampai w − 1 Pemesanan pertama terjadi pada periode 1 dan untuk mencukupi permintaan pada periode 1 sampai u − 1 . ¾ Silver-Meal Algorithm
Metode Silver-Meal atau sering pula disebut metode SM dikembangkan oleh Edward Silver dan Harlan Meal berdasarkan pada periode biaya. Penentuan rata-rata biaya per periode adalah jumlah periode dalam penambahan pesanan
43
yang meningkat. Penambahan pesanan dilakukan ketika rata-rata biaya periode pertama meningkat. Jika pesanan datang pada awal periode pertama dan dapat mencukupi kebutuhan hingga akhir periode T, total biaya relevan per periode adalah sebagai berikut : TRC (T ) T
=
C + total biaya simpan hingga akhir periode T T T
C + Ph∑ (k − 1)Rk =
k =1
T
Dimana : C = biaya pemesanan per periode
h = % biaya simpan per periode
P = biaya pembelian per unit Ph = biaya simpan per periode
TRC (T ) = total biaya relevan pada periode T
T = waktu penambahan dalam periode Rk = rata-rata permintaan dalam periode k. Tujuannya adalah menentukan T untuk meminimumkan total biaya relevan per periode. ¾ Least Unit Cost
Biaya per-unit terendah atau least unit cost (LUC) adalah mirip dengan metode Silver-Meal. Penentuan rata-rata biaya per unit adalah jumlah periode
44
dalam penambahan pesanan. Penambahan pesanan direncanakan ketika biaya rata-rata per unit meningkat. Total biaya relevan adalah penjumlahan biaya pemesanan dan biaya simpan. Jika penerimaan pesanan dimulai pada periode pertama dan cukup untuk memenuhi kebutuhan sampai sampai akhir periode T, total biaya relevan per unti adalah sebagai berikut : TRC (T )
=
T
∑ Rk
C + total biaya simpan hingga akhir periode T T
∑R
k =1
k =1
k
T
C + Ph∑ (k − 1)Rk =
k =1 T
∑R k =1
k
Biaya per unit setiap pemesanan dihitung dengan menjumlahkan biaya pemesanan dan biaya simpan dengan jumlah unti dalam pemesanan. Pada waktu biaya per unit mulai naik pada periode T+1. tambahan jumlah pembelian yang akan datang adalah : T
Q = ∑ Rk k =1
¾ Part-Period Algorithm
Metode Part-Period Algorithm (PPA) adalah pendekatan jumlah lot untuk menentukan jumlah pemesanan berdasarkan keseimbangan antara biaya pesan dan biaya simpan. Oleh karena itu metode ini disebut juga part-period
balancing (PBB) atau total biaya terkecil. Metode ini menseleksikan jumlah
45
periode untuk mencukupi pesanan tambahan berdasrkan akumulasi biaya simpan dan biaya pesan. Tujuannya adalah menetukan jumlah lot untuk memenuhi kebutuhan dengan formula sebagai berikut : T
Ph∑ (k − 1)Rk = C k =1
T
∑ (k − 1)R k =1
k
=
C Ph
Dimana: C
= biaya pesan per order
h
= % biaya simpan per part-period
Ph
= biaya simpan per part-period
C Ph
= EPP = economic part-period
T
Ph∑ (k − 1)Rk = APP (Acumulated part-periods) k =1
Ketika pemesanan datang dimulai pada periode pertama dan cukup memenuhi kebutuhan hingga akhir period T, jumlah lot penambahan dapat dihitung sebagai berikut : T
Q = ∑ Rk k =1
46
¾ Incremental Part-Period Algorithm
Incremental Part-Period Algorithm (IPPA) hampir mirip dengan PartPeriod Algorithm (PPA) kecuali pendekatan jumlah lot untuk menentukan jumlah pemesanan berdasarkan keseimbangan antara biaya penyimpanan dengan biaya pesan, IPPA meningkatkan besarnya pesanan sepanjang peningkatan biaya penyimpanan lebih kecil dari pada biaya pesan. Jumlah lot penambahan dapat dihitung sebagai berikut : Ph(T − 1)RT = C
(T − 1)RT
=
C Ph
Dimana : C = Biaya pemesanan setiap kali pesan h = % biaya simpan per periode (part-period)
P = biaya pembelian per unit T = waktu penambahan dalam periode RT = permintaan rata-rata dalam periode T ke depan
C Ph
(T − 1)RT =
= EPP = Economic Part-Period
IPP =Incremental Part-Period
Ketika Incremental Part-Periods (IPP) pertama melebihi nilai Economic Part-
Period (EPP), hal itu mengindikasikan agar dilakukan perencanaan penambahan pesanan untuk periode tersebut.
