ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PRODUK MIE INSTAN DI PT INDOFOOD SUKSES MAKMUR, TBK
Oleh RANI ANGGRAENI H24103072
DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007
ABSTRAK Rani Anggraeni. H24103072. Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Produk Mie Instan di PT Indofood Sukses Makmur, Tbk. Di bawah bimbingan H.Musa Hubeis dan Heti Mulyati PT Indofood Sukses Makmur, Tbk sebagai salah satu produsen mie instan di Indonesia harus dapat mempertahankan kelangsungan hidupnya dan meningkatkan daya saingnya, melalui mutu, pelayanan, serta harga. Hal tersebut dapat dikendalikan melalui pengelolaan persediaan yang efektif dan efisien. Salah satu metode pengendalian persediaan bahan baku adalah metode simulasi. Metode simulasi jika diterapkan pada sistem persediaan bahan baku dapat menentukan jumlah pemesanan dan waktu pemesanan yang dapat meminimalkan biaya total persediaan pada saat permintaan serta waktu tunggu yang tidak konstan. Penelitian ini bertujuan : (1) Mengetahui dan menganalisis sistem persediaan bahan baku pada Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmur, Tbk, (2) Menghitung dan menganalisis pengendalian persediaan bahan baku dengan metode simulasi pada PT Indofood Sukses Makmur, Tbk, serta (3) Menganalisis dan mengevaluasi tingkat pemesanan bahan baku dan biaya persediaan bahan baku yang optimal bagi perusahaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder, baik kuantitatif maupun kualitatif. Data primer diperoleh dari pengamatan langsung pada proses produksi dan gudang, serta wawancara langsung dengan karyawan bagian bahan baku, karyawan bagian gudang, supervisor bagian Quality Control (QC) dan manajer Production Planning and Inventory Control (PPIC). Data sekunder diperoleh dari laporan-laporan manajemen perusahaan dan studi pustaka. Data yang telah diperoleh diolah dengan Minitab versi 14, Microsoft Excel dan MATLAB versi 13 untuk menghasilkan peramalan penjualan produk mie instan, jumlah persediaan pengaman dan titik pemesanan kembali, serta jumlah pemesanan ekonomis. Divisi Noodle,menggunakan bahan baku tepung terigu cap Cakra Kembar, Segitiga Biru, Segitiga Hijau dan tepung tapioka. Waktu tunggu pengadaan bahan baku tepung terigu adalah tiga hari dan waktu tunggu tepung tapioka adalah tujuh hari. Biaya penyimpanan, biaya pemesanan dan kekurangan bahan berbeda untuk setiap jenis bahan bakunya. Berdasarkan kebijakan perusahaan selama ini, total biaya persediaaan adalah Rp 1.647.041.822 per tahun. Di dalam penelitian ini model simulasi yang dikembangkan adalah model simulasi skenario 1 dan model simulasi skenario 2. Model simulasi skenario 1 adalah model simulasi berdasarkan reorder point perhitungan penulis. Model simulasi skenario 2 adalah model simulasi berdasarkan reorder point perusahaan. Dari hasil perhitungan, total biaya persediaan bahan baku yang paling optimal dengan menggunakan model simulasi skenario 1 adalah Rp 790.594.896, dengan total penghematan biaya persediaan bahan baku perusahaan 35%. Total biaya persediaan bahan baku yang paling optimal dengan menggunakan model simulasi skenario 2 adalah Rp 831.443.496, dengan total penghematan biaya persediaan adalah 33%.
ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PRODUK MIE INSTAN DI PT INDOFOOD SUKSES MAKMUR, TBK
SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA EKONOMI pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Oleh RANI ANGGRAENI H24103072
DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007
INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN MANAJEMEN
ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU PRODUK MIE INSTAN DI PT INDOFOOD SUKSES MAKMUR, TBK
SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA EKONOMI pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Oleh RANI ANGGRAENI H24103072
Menyetujui,
Mei 2007
Prof. Dr. Ir. H. Musa Hubeis, MS, Dipl. Ing, DEA Dosen Pembimbing I
Heti Mulyati, STP, MT Dosen Pembimbing II
Mengetahui
Dr. Ir. Jono M. Munandar, M.Sc Ketua Departemen
Tanggal Ujian : 24 Mei 2007
Tanggal Lulus :
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan pada tanggal 13 Agustus 1985 di kota Jakarta, Propinsi DKI Jakarta. Penulis yang bernama lengkap Rani Anggraeni adalah anak bungsu pasangan ayahanda Maman Sukirman dan ibunda Ecih Sukaesih. Penulis memulai pendidikan di Taman Kanak-Kanak Sawitri tahun 1990, lulus tahun 1991. Kemudian melanjutkan ke pendidikan dasar di Sekolah Dasar Negeri 02 Duren Sawit, Jakarta Timur tahun 1991 dan lulus tahun 1997. Pada tahun 1997 penulis melanjutkan pendidikannya di Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama Negeri 27 Duren Sawit, Jakarta Timur, lulus pada tahun 2000. Dan penulis menamatkan pendidikan menengah atas pada Sekolah Menengah Umum Negeri 81 Jakarta, pada tahun 2003, kemudian pada tahun yang sama melanjutkan studi di Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) pada Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajeman (FEM). Selama belajar di Depatemen Manajemen, penulis aktif di dalam organisasi kemahasiswaan, seperti Sharia Economic Student Club (SES-C) periode 20042005 sebagai Staf Departemen Kerjasama dan Usaha Mandiri serta pada periode selanjutnya yaitu 2004-2005 penulis dipercaya untuk menjadi sekretaris corporate II Centre Of M@nagement (COM@) yang merupakan Himpunan Profesi Departemen Manajemen.
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat, hidayah, serta pertolongan-Nya, sehingga penyusunan skripsi yang berjudul Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Produk Mie Instan di PT Indofood Sukses Makmur, Tbk dapat penulis selesaikan. Penulis menyadari dalam penulisan skripsi ini, banyak pihak yang telah memberikan saran, bimbingan, bantuan dan dukungan baik secara langsung maupun tidak langsung sejak awal penulisan sampai skripsi ini terselesaikan. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis menyampaikan rasa terima kasih kepada : 1. Prof. Dr. Ir. H. Musa Hubeis, Dipl. Ing, DEA selaku dosen pembimbing yang telah memberikan kesempatan, bimbingan, bantuan, motivasi, saran dan pengarahan yang berarti. 2. Heti Mulyati, STP, MT selaku dosen pembimbing II yang dengan sabar memberikan masukan dan mendengarkan keluh kesah penulis. 3. Dr. Ir. Muhamad Syamsun, M.Sc. selaku dosen penguji yang telah meluangkan waktunya dan memberikan pengarahan, kritik serta saran demi perbaikan skripsi ini. 4. Bapak Banu Wirawan selaku Faktory Manager pada Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmur, Tbk (PT ISM), Bapak Eko S, Bapak Sakhuri, Bapak Sartono, Bapak Lili, Ibu Etti S, serta seluruh pihak dari PT ISM yang telah yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk mengadakan penelitian dan membantu terlaksananya penelitian ini. 5. Ibu Farida Ratna Dewi, SE, MM dan Ibu Hardiana Widyastuti, S.Hut, MM selaku Komisi Pendidikan, terima kasih atas segala saran dan masukan bagi penulis 6. Seluruh dosen dan staf Fakultas Ekonomi dan Manajemen, khususnya Mas Dedi, Mas Hadi, Pak ‘Cep, Mba Dina, Mas Yadi, Gusniawan Trihadi dan seluruh staff Departemen Manajemen FEM IPB lainnya atas bantuannya. 7. Bapak, Mama dan Kakak-Kakak ku atas segenap daya upaya yang selalu mendoakan, memberi kasih sayang, dorongan, dan kesabarannya dalam menghadapi penulis.
iv
8. Andi Irvansyah yang tiada henti memberikan semangat, dukungan dan masukan yang sangat berarti bagi penulis. 9. Indras, Yusi, Dewi, Else, Ayu Irma, Evi, Restu, Kania, Dewi, Melly, Cici dan Linda F, Lindawati serta rekan-rekan manajemen 40, terima kasih atas motivasi, bantuan dan dukungannya. 10. Anak-anak Pondok Nuansa Sakinah makasih banyak atas dukungan dan kebersamaan serta keceriaan selama ini. 11. Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih memiliki banyak kekurangan, karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun, sehingga skripsi ini dapat membawa manfaat bagi semua pihak.
Bogor, 24 Mei 2007
Penulis
v
DAFTAR ISI
Halaman ABSTRAK DAFTAR RIWAYAT HIDUP ......................................................................
iii
KATA PENGANTAR....................................................................................
iv
DAFTAR TABEL ... .....................................................................................
viii
DAFTAR GAMBAR ....................................................................................
ix
DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................
x
I.
PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang ............................................................................. 1.2. Perumusan Masalah .. ................................................................... 1.3. Tujuan Penelitian .. .......................................................................
1 4 5
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Persediaan........................................................................... 2.2. Persediaan .................................................................................... 2.2.1. Pengertian Persediaan ..................................................... 2.2.2. Peranan dan Fungsi Persediaan....................................... 2.2.3. Jenis dan Tipe Persediaan ............................................... 2.2.4. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persediaan .............. 2.2.5. Biaya-Biaya Persediaan ..................................................
6 6 6 7 9 11 14
2.3. Kebijakan Pengendalian Persediaan Bahan Baku ................... ..... 2.3.1. Peramalan Permintaan..................................................... 2.3.2. Jumlah Pemesanan Ekonomis ......................................... 2.3.3. Lead Time........................................................................ 2.3.4. Safety Stock ..................................................................... 2.3.5. Reorder Point ..................................................................
15 16 17 17 18 19
2.4. Simulasi ........................................................................................ 2.4.1. Model Simulasi ............................................................... 2.4.2. Simulasi Monte Carlo .....................................................
20 20 22
2.5. Penelitian Terdahulu ......................................................................
23
III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian ..................................................... 3.2. Pengumpulan Data ....................................................................... 3.3. Pengolahan dan Analisis Data ...................................................... 3.3.1. Peramalan Permintaan ................................................... 3.3.2. Menentukan Lead Time................................................... 3.3.3. Menentukan Safety Stock ................................................ 3.3.4. Menentukan Reorder Point .............................................
vi
25 27 28 28 30 30 31
3.3.5.
Pengolahan Data dengan Metode Simulasi.....................
31
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Perusahaan ................................................................... 4.1.1. Sejarah PT Indofood Sukses Makmur, Tbk .................... 4.1.2. Struktur Organisasi ......................................................... 4.1.3. Kondisi Sumber Daya Manusia Perusahaan ...................
34 34 35 37
4.2. Aspek Produksi .............................................................................. 4.2.1. Gambaran Produk ........................................................... 4.2.2. Proses Produksi ...............................................................
39 39 39
4.3
Sistem Persediaan Bahan Baku Divisi Noodle, PT ISM, Tbk ....... 4.3.1. Kharakteristik Bahan Baku ............................................. 4.3.2. Identifikasi Kebutuhan Bahan Baku ............................... 4.3.3. Prosedur Pembelian dan Penerimaan .............................. 4.3.4. Penyimpanan Bahan Baku .............................................. 4.3.5. Pengujian dan Pengawasan Mutu Bahan Baku............... 4.3.6. Biaya-Biaya Persediaan Bahan Baku..............................
44 45 47 48 50 52 53
4.4 Pengendalian Persediaan Bahan Baku ........................................... 4.4.1. Pengendalian Persediaan Bahan Baku Perusahaan ......... 4.4.2. Peramalan Permintaan Produk Mie Instan...................... 4.4.3. Perhitungan Lead Time, Safety Stock, dan Reorder Point 4.4.4. Pengendalian Persediaan Bahan Baku dengan Metode Simulasi.............................................................. 4.4.4.1. Metode Simulasi Skenario 1........................... 4.4.4.2. Metode Simulasi Skenario 2...........................
57 57 59 65
4.5 Perbandingan Biaya Persediaan antara Model Pengendalian Persediaan di Perusahaan dengan Model Simulasi ........................
67 68 73 78
KESIMPULAN DAN SARAN 1. Kesimpulan ............................................................................................... 2. Saran .........................................................................................................
81 82
DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................
83
LAMPIRAN ..................................................................................................
85
vii
DAFTAR TABEL No.
Halaman
1. Kebutuhan, jenis, metode dan sumber data................................................ 2. Probabilitas dan interval angka acak untuk pemakaian bahan baku per hari .................................................................................... 3. Bagan aliran proses pembuatan mie instan ................................................ 4. Standar bahan baku tepung terigu .............................................................. 5. Biaya pemesanan bahan baku per pesanan ................................................ 6. Biaya penyimpanan bahan baku per zak per tahun................................... 7. Biaya penyimpanan bahan baku per zak per hari....................................... 8. Biaya kekurangan bahan baku per zak....................................................... 9. Frekuensi pemesanan per hari, rataan jumlah persediaan bahan baku, dan rataan kekurangan bahan baku per hari pada tahun 2006 ................... 10. Total biaya persediaan bahan baku per hari ............................................... 11. Total biaya persediaan bahan baku tahunan............................................... 12. Kombinasi nilai konstanta pemulusan ....................................................... 13. Hasil peramalan jumlah penjualan produk mie instan ............................... 14. Perhitungan safety stock skenario 1 untuk masing-masing bahan baku .... 15. Safety stock skenario 2 untuk masing-masing bahan baku ........................ 16. Perhitungan reorder point skenario 1 untuk masing-masing bahan baku.. 17. Perhitungan reorder point skenario 2 untuk masing-masing bahan baku.. 18. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Cakra Kembar skenario 1........................................................................... 19. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Biru skenario 1 ............................................................................. 20. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau skenario 1 ........................................................................... 21. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung tapioka skenario 1........ 22. Total biaya persediaan bahan baku terendah tahunan skenario 1 .............. 23. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Cakra Kembar skenario 2........................................................................... 24. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Biru skenario 2 ............................................................................. 25. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau skenario 2 ........................................................................... 26. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung tapioka skenario 2........ 27. Total biaya persediaan bahan baku terendah tahunan skenario 2 .............. 28. Perbandingan biaya persediaan model kebijakan perusahaan dan model simulasi ...........................................................................................
viii
27 32 42 46 54 55 56 57 58 59 59 62 63 65 66 66 67 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 80
DAFTAR GAMBAR No.
Halaman
1. Perkiraan konsumsi per kapita mie instan nasional .................................. 2. Perkembangan jumlah perusahaan mie instan Indonesia ......................... 3. Perkembangan volume produksi mie instan Indonesia ………….............. 4. Pangsa pasar mie instan nasional pada tahun 2005 ………….................. 5. Faktor-faktor yang mempengaruhi persediaan bahan baku ....................... 6. Kerangka pemikiran penelitian .................................................................. 7. Tahapan proses simulasi ............................................................................ 8. Diagram alir produksi mie instan............................................................... 9. Data penjualan mie instan pada tahun 2005............................................... 10. Data penjualan mie instan pada tahun 2006............................................... 11. Times series plot data penjualan mie instant pada tahun 2005-2006......... 12. Nilai peramalan beserta nilai selang kepercayaan 95%..............................
ix
1 2 2 3 13 26 33 44 60 60 61 63
DAFTAR LAMPIRAN No.
Halaman
1. Struktur organisasi Divisi Noodle, PT. ISM, Tbk .................................... 85 2. Perhitungan simpangan baku pemakaian bahan baku per hari.............. .... 87 3. Perhitungan peluang dan interval angka acak pemakaian bahan baku ….............. ......................................................................................... 98 4. Perhitungan simulasi .................................................................................. 106
x
I. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Pada saat ini, industri mie instan adalah salah satu sektor industri pangan yang sudah cukup pesat perkembangannya dan memiliki prospek yang baik. Perkembangan industri mie instan dapat dilihat dari beberapa faktor. Faktor pertama adalah dilihat dari jumlah konsumsi mie instan per kapita di Indonesia yang terus meningkat dari tahun ke tahun. Jika tahun 2000 konsumsi mie instan per kapita hanya mencapai 3,7 kilogram (sama dengan 53,1 bungkus), pada tahun 2005 meningkat 46% menjadi 5 kilogram. Meningkatnya jumlah konsumsi mie instan memberikan kesan bahwa industri mie instan merupakan industri yang tahan krisis dan memiliki peluang yang lebih besar pada masa yang datang. Perkiraan konsumsi mie instan nasional dapat dilihat pada Gambar 1. 6 5
5 4.5 4
3.8
3.7
4
4.1
3 2 1 0 2000
2001
2002
2003
2004
2005
Gambar 1. Perkiraan konsumsi per kapita mie instan nasional (www.wartaekonomi.com, 2006) Faktor kedua adalah meningkatnya jumlah perusahaan yang menjadi produsen mie instan di Indonesia. Jika pada tahun 2001 terdapat 57 perusahaan yang terjun ke dalam industri ini, setahun kemudian terjadi peningkatan menjadi 59 perusahaan dan pada tahun 2005 terdapat 84 perusahaan. Perkembangan jumlah perusahaan mie instan di Indonesia dapat dilihat pada Gambar 2.
2
90
84
80
70
65
70 60
57
59
2001
2002
50 40 30 20 10 0 2003
2004
2005
Gambar 2. Perkembangan jumlah perusahaan mie instan Indonesia (www.wartaekonomi.com, 2006) Faktor ketiga adalah meningkatnya volume produksi mie instan setiap tahunnya. Jika pada tahun 2004 volume produksi mencapai 975.000 ton, pada tahun 2005 meningkat 30% menjadi 1.272.000 ton. Perkembangan volume produksi mie instan di Indonesia dapat dilihat pada Gambar 3. 1400
1272
1200 1000
862
906
958
975
800 600 400 200 0 2001
2002
2003
2004
2005
Gambar 3. Perkembangan volume produksi mie instan Indonesia (www.wartaekonomi.com, 2006) PT Indofood Sukses Makmur (PT ISM), Tbk merupakan produsen mie instan di Indonesia yang memproduksi mie instan dengan 40 citarasa dan beberapa merek. PT ISM, Tbk pada awalnya menguasai pangsa pasar mie instan di Indonesia 80%, namun seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang menjadi produsen mie instan, pangsa pasar PT ISM, Tbk menurun menjadi 70%. Pembagian pangsa pasar mie instan di Indonesia dapat dilihat pada Gambar 4.
3
Lain-lain, 10% wings food, 20%
indofood, 70%
Gambar 4. Pangsa pasar mie instan nasional tahun 2005 (www.wartaekonomi.com, 2006) Banyaknya produk mie instan yang beredar di pasaran dan persaingan tingkat produsen yang semakin tinggi, menyebabkan PT ISM, Tbk harus dapat bertahan dengan baik dan meningkatkan daya saing. Salah satu cara meningkatkan daya saing adalah perusahaan harus mengoptimalkan kinerja dari fungsi-fungsi yang ada di perusahaan. Fungsi produksi dan operasi memegang peranan yang cukup penting dalam kelangsungan hidup perusahaan, karena 50-60% kegiatan perusahaan merupakan aktifitas produksi dan operasi (Render dan Heizer, 2005). Oleh sebab itu, perusahaan harus memperhatikan setiap kegiatan produksinya dan meningkatkan efisiensi produksi agar dapat menekan biaya secara keseluruhan. Efisiensi produksi dapat dilakukan dengan cara melakukan pengendalian persediaan bahan baku dengan baik. Bahan baku perlu mendapat perhatian ekstra dari perusahaan, karena bahan baku sangat menentukan mutu produk mie instan itu sendiri. Sebaik apapun proses produksi mie instan suatu perusahaan, tidak akan menghasilkan produk mie instan yang baik dan bermutu, jika bahan baku yang digunakan tidak bermutu atau dalam kondisi yang tidak baik. Hal ini menyebabkan pengendalian persediaan bahan baku mutlak perlu dilakukan perusahaan, baik dari saat pemesanan sampai dengan penyimpanan di gudang. Selain itu, sebagian besar perusahaan melibatkan investasi yang besar pada aspek persediaan bahan baku, yaitu 30-40% (Hill, 1994). Divisi Noodle, PT ISM, Tbk menggunakan bahan baku tepung terigu dan tepung tapioka dalam jumlah yang cukup besar yaitu sebesar 1.394.837 zak per tahun dan 10.902 zak per tahun. Jumlah persediaan bahan baku yang berlebihan akan meningkatkan biaya penyimpanan dan akan menyebabkan
4
opportunity cost atas modal yang seharusnya dapat diinvestasikan pada sektor lain yang lebih menguntungkan. Sebaliknya, jumlah persediaan bahan baku yang tidak mencukupi kebutuhan akan menyebabkan terganggunya kontinuitas proses produksi dan operasi perusahaan. Hal ini menyebabkan perusahaan harus mengeluarkan biaya pengadaan darurat yang lebih mahal. Selain itu juga mengakibatkan mutu pelayanan perusahaan kepada konsumen berkurang dan dapat membuat konsumen kecewa, serta beralih kepada merek atau perusahaan lain. Oleh sebab itu, pengendalian persediaan bahan baku mutlak harus dilakukan perusahaan mengingat konsukuensi yang dihadapi perusahaan atas kekurangan dan kelebihan persediaan bahan baku. Salah satu metode pengendalian persediaan bahan baku adalah metode simulasi. Metode simulasi adalah suatu metode yang mampu menganalisa situasi dunia nyata yang kompleks dan rumit menjadi sebuah model manajemen operasi sederhana sehingga dapat memecahkan permasalahan. Tipe
simulasi
yang
menunjukan
peluang
dari
perusahaan
untuk
menyelesaikan masalah dengan pengambilan contoh secara acak adalah simulasi Monte Carlo. Metode simulasi ini perlu dikembangkan untuk dapat menentukan jumlah pemesanan dan waktu pemesanan yang dapat meminimalkan total biaya persediaan pada saat permintaan dan waktu tunggu yang tidak konstan. Di dalam penelitian ini model simulasi yang dikembangkan adalah model simulasi skenario 1 dan model simulasi skenario 2. Model simulasi skenario 1 adalah model simulasi berdasarkan reorder point perhitungan penulis. Model simulasi skenario 2 adalah model simulasi berdasarkan reorder point perusahaan. 1.2. Perumusan Masalah 1. Bagaimana sistem persediaan bahan baku pada Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmurm Tbk ? 2. Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmur, Tbk menggunakan metode simulasi apakah untuk mengendalikan persediaan bahan bakunya ?
5
3. Seberapa besar tingkat pemesanan bahan baku dan biaya persediaan bahan baku yang optimal bagi Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmur, Tbk ? 1.3. Tujuan Penelitian 1. Mengetahui dan menganalisis sistem persediaan bahan baku pada Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmur, Tbk. 2. Menghitung dan menganalisis pengendalian persediaan bahan baku dengan metode simulasi pada PT Indofood Sukses Makmur, Tbk. 3. Menghitung dan mengevaluasi tingkat pemesanan bahan baku dan biaya persediaan bahan baku yang optimal bagi perusahaan.
6
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Persediaan Baroto (2002) mendefinisikan sistem persediaan sebagai suatu mekanisme mengenai bagaimana mengelola masukan-masukan yang sehubungan dengan persediaan menjadi output, dimana untuk itu diperlukan umpan balik agar output memenuhi standar tertentu. Mekanisme sistem ini adalah
pembuatan
serangkaian
kebijakan
yang
memonitor
tingkat
persediaan, menentukan persediaan yang harus dijaga, kapan persediaan harus diisi dan berapa besar pesanan harus dilakukan. Sistem persediaan bertujuan menetapkan dan menjamin tersedianya sumber daya yang tepat, dalam kuantitas yang tepat dan pada waktu yang tepat. Atau dengan kata lain, sistem dan model persediaan bertujuan untuk meminimumkan biaya total melalui penentuan apa, berapa dan kapan pesanan dilakukan secara optimal (Handoko, 2000). 2.2. Persediaan 2.2.1. Pengertian Persediaan Persediaan adalah barang yang disimpan atau digunakan atau dijual pada periode mendatang, dapat berupa bahan baku yang disimpan untuk diproses, komponen yang diproses, barang dalam proses pada proses manufaktur, dan barang jadi yang disimpan untuk dijual (Kusuma, 2004). Pengertian persediaan menurut Pardede (2003) adalah sejumlah bahan atau barang yang tersedia untuk digunakan sewaktu-waktu pada masa yang akan datang. Persediaan terjadi apabila jumlah bahan atau barang yang diadakan melalui proses produksi atau pembelian lebih besar daripada jumlah yang digunakan (dijual atau diolah sendiri). Persediaan merupakan material yang ditempatkan di sepanjang jaringan proses produksi dan jalur distribusi (Render dan Heizer, 2005). Menurut Rangkuti (2004), persediaan adalah suatu aktiva yang meliputi barang-barang milik perusahaan dengan maksud untuk dijual dalam suatu periode usaha yang normal, atau persediaan
7
barang-barang yang masih dalam pengerjaan atau proses produksi, ataupun persediaan bahan baku yang menunggu penggunaannya dalam suatu proses produksi. 2.2.2. Peranan dan Fungsi Persediaan Menurut Sumayang (2003) terdapat tiga alasan mengapa persediaan diperlukan : 1. Menghilangkan Pengaruh Ketidakpastian. Untuk menghadapi ketidakpastian, pada sistem persediaan ditetapkan persediaan darurat yang dinamakan safety stock. 2. Memberi Waktu Luang untuk Pengelolaan Produksi dan Pembelian. Tujuan ini memberikan kemudahan untuk : a. Memberikan
kemungkinan
untuk
menyebarkan
dan
meratakan beban biaya investasi pada sejumlah produk. b. Memungkinkan
penggunaan
satu
peralatan
untuk
menghasilkan bermacam-macam jenis produk. 3. Mengantisipasi Perubahan pada Demand dan Supply. Persediaan disiapkan untuk menghadapi beberapa kondisi yang menunjukan perubahan demand dan supply. a. Bila ada perkiraan perubahan harga dan persediaan bahan baku. b. Sebagai persiapan menghadapi promosi pasar, dimana sejumlah besar barang jadi disimpan menunggu penjualan tersebut. c. Perusahaan yang melakukan produksi dengan jumlah output tetap akan mengalami kelebihan produk pada kondisi permintaan yang rendah atau pada kondisi musim lesu atau low season. Kelebihan produk akan disimpan sebagai persediaan yang akan digunakan nanti apabila produksi output tidak dapat memenuhi lonjakan permintaan yaitu pada musim ramai atau pada peak season.
8
Alasan diperlakukannya persediaan oleh suatu perusahaan pabrik menurut Assauri (2000) adalah : 1. Dibutuhkannya waktu untuk menyelesaikan operasi produksi, untuk memindahkan produk dari suatu tingkat ke tingkat proses yang
lain,
yang
disebut
persediaan
dalam
proses
dan
pemindahan. 2. Alasan organisasi, untuk memungkinkan satu unit atau bagian membuat jadwal operasinya secara bebas, tidak tergantung dari yang lainnya. Menurut Assauri (2000), persediaan yang diadakan mulai dari bentuk bahan mentah sampai dengan barang jadi yang mana berguna untuk : 1. Menghilangkan risiko keterlambatan datangnya barang atau bahan-bahan yang dibutuhkan perusahaan. 2. Menghilangkan risiko dari material yang dipesan tidak baik, sehingga harus dikembalikan. 3. Untuk menumpuk bahan-bahan yang dihasilkan secara musiman sehingga dapat digunakan bila bahan itu tidak ada dalam pasaran. 4. Mempertahankan stabilitas operasi perusahaan atau menjamin kelancaran arus produksi. 5. Mencapai penggunaan mesin yang optimal. 6. Memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan sebaik-baiknya dimana keinginan pelanggan pada suatu waktu dapat dipenuhi atau memberikan jaminan tetap tersediannya barang jadi tersebut. 7. Membuat pengadaan atau produksi tidak perlu sesuai dengan penggunaan atau penjualannya. Menurut Rangkuti (2004) terdapat tiga fungsi persediaan, yaitu : 1. Fungsi Decoupling Fungsi decoupling persediaan adalah fungsi persediaan yang memungkinkan
perusahaan
dapat
memenuhi
permintaan
pelanggan tanpa tergantung kepada pemasok. Persediaan bahan mentah diadakan agar perusahaan tidak akan sepenuhnya
9
tergantung pada pengadaan dalam hal kuantitas dan waktu pengiriman. Persediaan barang dalam proses dilakukan agar departemen-departemen dan proses-proses individual perusahaan terjaga kebebasannya. Persediaan barang jadi diperlukan untuk memenuhi permintaan produk yang tidak pasti dari para pelanggan. 2. Fungsi Economic Lot Sizing Fungsi economic lot sizing adalah fungsi persediaan yang perlu
mempertimbangkan
penghematan
atau
potongan
pembelian, biaya pengangkutan per unit menjadi lebih murah dan sebagainya. 3. Fungsi Antisipasi Fungsi antisipasi adalah fungsi persediaan dalam menghadapi fluktuasi permintaan yang dapat diperkirakan dan diramalkan berdasarkan pengalaman atau data-data masa lalu, yaitu permintaan
musiman.
Dalam
hal
ini
perusahaan
dapat
mengadakan persediaan musiman atau seasional inventories. Selain itu perusahaan juga sering menghadapi ketidakpastian jangka waktu pengriman dan permintaan barang-barang selama periode tertentu. Dalam hal ini perusahaan memerlukan persediaan ekstra yang disebut persediaan pengaman atau safety stock. 2.2.3. Jenis dan Tipe Persediaan Menurut Assauri (2000), berdasarkan fungsinya persediaan dibedakan atas : 1. Batch stock atau lot size inventory adalah persediaan yang diadakan karena membeli atau membuat bahan-bahan atau barang-barang dalam jumlah yang lebih besar daripada jumlah yang dibutuhkan pada saat itu. 2. Fluctuation stock adalah persediaan yang diadakan untuk menghadapi fluktuasi permintaan konsumen yang tidak dapat diramalkan.
10
3. Anticipation stock adalah persediaan yang diadakan untuk mengahadapi fluktuasi permintaan yang dapat diramalkan, berdasarkan pola musiman yang terdapat pada satu tahun dan untuk menghadapi penggunaan atau penjualan permintaan yang meningkat. Menurut Handoko (2000), berdasarkan jenisnya persediaan dapat dibedakan atas : 1. Persediaan bahan mentah atau raw material, yaitu persediaan barang-barang berwujud, seperti baja, kayu, dan komponenkomponen lainnya yang digunakan dalam proses produksi. Bahan mentah dapat diperoleh dari sumber-sumber alam atau dibeli dari para pemasok atau dibuat sendiri oleh perusahaan untuk digunakan dalam proses produksi selanjutnya. 2. Persediaan komponen-komponen rakitan atau purchased part, yaitu persediaan barang-barang yang terdiri dari komponenkomponen yang diperoleh dari perusahaan lain, dimana secara langsung dapat dirakit menjadi suatu produk. 3. Persediaan bahan penolong atau supplies, yaitu persediaan barang-barang yang diperlukan dalam proses produksi, tetapi tidak merupakan bagian atau komponen barang jadi. 4. Persediaan barang dalam proses atau work in process, yaitu persediaan barang-barang yang merupakan keluaran dari tiap-tiap bagian dalam proses produksi atau yang telah diolah menjadi suatu bentuk, tetapi masih perlu diproses lebih lanjut menjadi barang jadi. 5. Persediaan barang jadi atau finished goods, yaitu persediaan barang-barang yang telah selesai diproses atau diolah dalam pabrik dan siap untuk dijual atau dikirim kepada pelanggan. Pembagian
tipe
persediaan
berdasarkan
sifat
permintaan
(Sumayang, 2003), terbagi atas : 1. Independent demand (permintaan bebas) atas persediaan, yaitu persediaan untuk jenis-jenis produk atau bahan baku yang
11
permintaan atau penggunaaannya tidak bergantung kepada produk atau bahan baku lain. 2. Dependent demand (Permintaan terikat) atas persediaan, yaitu persediaan untuk jenis-jenis produk atau bahan baku yang permintaan atau penggunaaannya bergantung kepada produk atau bahan
baku
persediaan
lain.
Biasanya digunakan
komponen
dan
barang
untuk
dalam
jenis-jenis
proses
untuk
menghasilkan produk akhir. 2.2.4. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persediaan Pelaksanaan persediaan bahan baku yang dilakukan perusahaan akan ditentukan oleh faktor-faktor yang saling berkaitan dengan bahan baku. Faktor-faktor tersebut menurut Ahyari (1999) adalah : 1. Perkiraan Pemakaian Perkiraan bahan baku yang dipergunakan dalam proses produksi pada suatu produk dilakukan sebelum melakukan kegiatan pembelian bahan baku. Perkiraan kebutuhan bahan baku ini merupakan perkiraan tentang besarnya jumlah bahan baku yang akan dipergunakan dalam perusahaan untuk keperluan proses produksi pada periode yang akan datang. 2. Harga Bahan Baku Harga bahan baku merupakan dasar penyusunan perhitungan berapa besar dana perusahaan yang harus disediakan untuk investasi dalam persediaan bahan baku. 3. Biaya-Biaya Persediaan Biaya-biaya untuk menyelenggarakan persediaan bahan baku ini sudah selayaknya diperhitungkan pula di dalam penentuan besarnya persediaan bahan baku. Terdapat dua tipe biaya, yaitu biaya-biaya yang semakin besar dengan semakin besarnya rataan persediaan, serta biaya yang justru semakin kecil dengan semakin besarnya rataan persediaan.
12
4. Kebijakan Pembelanjaan Besarnya bahan baku mendapatkan dana dari perusahaan tergantung
kepada
kebijakan
pembelanjaan
dari
dalam
perusahaan tersebut. 5. Pemakaian Sesungguhnya Untuk dapat menyusun perkiraan kebutuhan bahan baku mendekati
kepada
kenyataan,
harus
dianalisa
besarnya
penyerapan bahan baku oleh proses produksi perusahaan dan hubungannya dengan pemakaian yang sudah disusun. Selain itu harus diperhatikan faktor pemakaian bahan baku sesungguhnya dari periode-periode yang lalu. 6. Waktu Tunggu Waktu tunggu atau lead time adalah tenggang waktu yang diperlukan antara saat pemesanan bahan baku dengan datangnya bahan baku itu sendiri. Waktu tunggu harus diperhatikan karena berhubungan dengan penentuan saat pemesanan kembali. Dengan diketahuinya waktu tunggu yang tepat, maka perusahaan dapat membeli pada saat yang tepat pula, sehingga risiko penumpukan persediaan atau kekurangan persediaan dapat ditekan seminimal mungkin. Hubungan dari faktor-faktor yang mempengaruhi persediaan bahan baku tersebut ditunjukan pada Gambar 5. Menurut
Yamit
(2003),
terdapat
empat
faktor
yang
mempengaruhi persediaan, diantaranya : 1. Faktor Waktu Faktor yang menyangkut lamanya proses produksi dan distribusi sebelum barang jadi sampai kepada konsumen. Waktu diperlukan untuk membuat jadwal produksi, memotong bahan baku, pengiriman bahan baku, pengawasan bahan baku, produksi dan pengiriman barang jadi ke pedagang besar atau konsumen.
13
2. Faktor Ketidakpastian Waktu Datang dari Pemasok Faktor ini menyebabkan perusahaan memerlukan persediaan, agar tidak menghambat proses produksi maupun keterlambatan pengiriman kepada konsumen. Ketidakpastian ini dapat diredam dengan mengadakan persediaan. 3. Faktor Ketidakpastian Penggunaan dari Dalam Perusahaan Faktor ini disebabkan oleh kesalahan dalam peramalan permintaan, kerusakan mesin, keterlambatan operasi, bahan cacat dan berbagai kondisi lainnya. 4. Faktor Ekonomis Adanya keinginan perusahaan untuk mendapatkan alternatif biaya rendah dalam memproduksi atau membeli item dengan menentukan jumlah yang paling ekonomis. Pembelian dalam jumlah besar memungkinkan perusahaan mendapatkan potongan harga yang dapat menurunkan biaya.
Biaya-Biaya Persediaan
Perkiraan Pemakaian
Pemakaian Sesungguhnya
Waktu Tunggu
Harga Bahan Baku
Kebijakan Pembelanjaan
Jumlah Pembelian Optimal
Persediaan Pengaman
Persediaan Bahan Baku
Pembelian/ Pemesanan Kembali
Produksi
Gambar 5. Faktor-faktor yang mempengaruhi persediaan bahan baku (Ahyari, 1999)
14
2.2.5. Biaya-Biaya Persediaan Menurut Rangkuti (2004) untuk mengambil keputusan penentuan besarnya
jumlah
persediaan,
biaya-biaya
yang
harus
dipertimbangkan adalah : 1. Biaya Penyimpanan atau Holding Cost Biaya penyimpanan atau holding cost adalah biaya-biaya yang bervariasi secara langsung dengan kuantitas persediaan. Biaya penyimpanan per periode akan semakin besar apabila kuantitas bahan yang dipesan semakin banyak atau rataan persediaan semakin tinggi. Biaya-biaya yang termasuk sebagai biaya penyimpanan adalah : a. Biaya fasilitas-fasilitas penyimpanan termasuk penerangan, pendingin ruangan, dan sebagainya. b. Biaya modal atau opportunity cost of capital, yaitu alternatif pendapatan atas dana yang diinvestasikan dalam persediaan. c. Biaya keusangan. d. Biaya perhitungan fisik. e. Biaya asuransi persediaan. f. Biaya pajak persediaan. g. Biaya pencurian, pengerusakan, atau perampokan. h. Biaya penanganan persediaan dan sebagainya. 2. Biaya Pemesanan atau Ordering Cost Pada umumnya, biaya pemesanan (di luar biaya bahan dan potongan kuantitas) tidak naik, apabila kuantitas pesanan bertambah besar. Biaya-biaya pesanan meliputi : a. Pemrosesan pesanan dan biaya ekspedisi. b. Upah. c. Biaya telepon. d. Pengeluaran surat menyurat. e. Biaya pengepakan dan penimbangan. f. Biaya pemeriksaan atau inspeksi penerimaan. g. Biaya pengiriman ke gudang.
15
h. Biaya utang lancar dan sebagainya. 3. Biaya Penyiapan atau Set-Up Cost Biaya penyiapan atau set-up cost terjadi apabila bahan-bahan tidak dibeli, tetapi diproduksi sendiri dalam pabrik perusahaan. Biaya-biaya ini terdiri dari : a. Biaya mesin-mesin menganggur. b. Biaya persiapan tenaga kerja langsung. c. Biaya penjadwalan. d. Biaya ekspedisi dan sebagainya. 4. Biaya Kehabisan atau Kekurangan Bahan atau Shortage Cost Biaya kehabisan atau kekurangan bahan atau shortage cost adalah biaya yang timbul apabila persediaan tidak mencukupi adanya permintaan bahan. Biaya-biaya yang termasuk biaya kekurangan bahan adalah : a. Kehilangan penjualan. b. Kehilangan pelanggan. c. Biaya pemesanan khusus. d. Biaya ekspedisi. e. Kehilangan keuntungan. f. Terganggunya operasi. g. Tambahan pengeluaran kegiatan manajerial dan sebagainya. 2.3. Kebijakan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pengendalian persediaan adalah aktivitas mempertahankan jumlah persediaan pada tingkat yang dikehendaki (Sumayang, 2003). Sedangkan pengertian pengendalian persediaan menurut Menurut Pardede (2003), adalah segala tindakan yang dilakukan untuk mengusahakan tersedianya bahan-bahan sediaan dalam jumlah tertentu dan pada satu titik waktu tertentu. Menurut Assauri (2000), pengendalian persediaan adalah suatu kegiatan untuk menentukan tingkat dan komposisi dari persediaan parts, bahan baku dan barang hasil atau produk, sehingga perusahaan dapat melindungi kelancaran produksi dan penjualan serta kebutuhan-kebutuhan pembelanjaan
16
perusahaan dengan efektif dan efisien. Kebijakan pengendalian persediaan bahan baku meliputi peramalan permintaan, penentuan jumlah pemesanan ekonomis, lead time, safety stock dan reorder point. 2.3.1. Peramalan Permintaan Peramalan adalah prediksi, proyeksi, atau estimasi tingkat kejadian yang tidak pasti dimasa yang akan datang. Dalam lingkungan
perusahaan,
peramalan
banyak
digunakan
untuk
memprediksi atau mengestimasi permintaan pada masa yang akan datang (Yamit, 2003). Peramalan merupakan kegiatan yang berhubungan dengan meramalkan atau memproyeksikan hal-hal yang terjadi di masa lampau kemasa depan. Peramalan permintaan adalah istilah yang sangat populer di dunia bisnis dan menyangkut permalan permintaan yang akan datang berdasarkan permintaan yang lalu atau berdasarkan perhitungan tertentu (Indrajit dan Pranoto, 2003). Menurut Baroto (2002), karakteristik peramalan permintaan adalah : 1. Faktor penyebab yang berlaku di masa lalu diasumsikan akan berfungsi juga di masa yang akan datang. 2. Peramalan tidak pernah sempurna, permintaan aktual selalu berbeda dengan permintaan yang diramalkan. 3. Tingkat ketepatan ramalan akan berkurang dalam rentang waktu yang semakin panjang. Implikasinya peramalan untuk rentang yang pendek akan lebih akurat dibanding peramalan untuk waktu yang panjang. Salah satu metode untuk menghitung peramalan adalah metode Winters. Metode Winters adalah salah satu metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan seasonal time series data (data deret waktu musiman). Model dari data musiman dapat dibedakan menjadi dua jenis yaitu model multiplikatif dan model aditif. Model multiplikatif pada prinsipnya mengandung penggandaan antara komponen trend dengan komponen musim sedangkan untuk model
17
aditif mengandung penjumlahan komponen trend dengan komponen musim. Model multiplikatif biasanya digunakan jika data pada musim tertentu proporsional terhadap musim-musim sebelumnya. Sedangkan model aditif biasanya digunakan jika perbedaan data pada setiap musim relatif konstan (Montgomery et al., 1990). 2.3.2. Jumlah Pemesanan Ekonomis Menurut Rangkuti (2004), jumlah pemesanan ekonomis adalah jumlah pemesanan bahan mentah pada setiap kali pesan dengan jumlah biaya yang paling rendah. Jumlah pemesanan ekonomis merupakan besarnya pesanan yang diadakan agar menghasilkan biaya-biaya persediaan yang minimal (Assauri, 2000). Untuk menentukan jumlah pemesanan yang ekonomis, harus diupayakan agar biaya-biaya penyimpanan, kekurangan bahan dan pemesanan diperkecil. Jumlah pemesanan ekonomis dan waktu pemesanan kembali dapat diperoleh dengan menggunakan metode simulasi. Serangkaian simulasi mencoba beragam jumlah pemesanan untuk mendapatkan total biaya persediaan yang minimal. 2.3.3. Lead Time Di dalam pengisian persediaan terdapat suatu perbedaan waktu yang cukup lama antara saat mengadakan pemesanan untuk penggantian kembali persediaan dengan saat penerimaan barangbarang yang dipesan tersebut diterima dan dimasukkan ke dalam persediaan. Perbedaan waktu inilah yang disebut lead time. Pengertian lead time adalah lamanya waktu antara mulai dilakukannya pemesanan bahan-bahan sampai dengan kedatangan bahan-bahan yang dipesan tersebut dan diterima di gudang persediaan (Assauri, 2000). Menurut Ahyari (1999), penentuan waktu tunggu mempunyai dua macam biaya, yaitu : 1. Biaya Penyimpanan Tambahan Biaya penyimpanan tambahan (BPT) atau sering disebut dengan extra carrying cost adalah biaya penyimpanan yang harus
18
dibayar oleh perusahaan oleh karena adanya surplus bahan baku. Keadaan ini disebabkan oleh karena datangnya bahan yang dipesan lebih awal dari waktu yang telah direncanakan. 2. Biaya Kekurangan Bahan Biaya kekurangan bahan (BKB) atau sering disebut dengan stock out cost adalah merupakan biaya yang harus dikeluarkan perusahaan karena perusahaan kekurangan bahan baku untuk keperluan proses produksinya. Biaya-biaya untuk mendapatkan bahan baku pengganti, termasuk selisih harganya merupakan contoh dari biaya kekurangan bahan ini. Hal ini disebabkan apabila perusahaan tidak berhasil mendapatkan pengganti bahan berarti proses produksi perusahaan akan terhenti. Keadaan kekurangan bahan ini diakibatkan oleh karena bahan baku yang dipesan datangnya lebih lama dari waktu yang sudah ditentukan. 2.3.4. Safety Stock Persediaan pengaman adalah persediaan tambahan yang diadakan untuk melindungi atau menjaga kemungkinan terjadinya kekurangan bahan. Kekurangan bahan dapat disebabkan karena penggunaan bahan baku yang lebih besar dari perkiraan semula, atau keterlambatan dalam penerimaan bahan baku yang dipesan. Persediaan pengaman dapat mengurangi kerugian akibat kekurangan bahan, tetapi menambah biaya penyimpanan bahan (Assauri, 2000). Menurut
Rangkuti
(2004),
persediaan
pengaman
adalah
persediaan tambahan yang diadakan untuk melindungi atau menjaga kemungkinan terjadinya kekurangan bahan. Ada beberapa faktor yang menentukan besarnya persediaan pengaman, yaitu : 1. Rataan tingkat permintaan dan rataan masa tenggang 2. Keragaman permintaan pada masa tenggang 3. Keinginan tingkat pelayanan yang diberikan. Besarnya
persediaan
pengaman
menggunakan beberapa rumus berikut :
dapat
diperoleh
dengan
19
1. Persediaan Pengaman Untuk Jumlah Permintaan Tidak Tetap dan Lead Time Tetap.
Z L (σd) ....................................................................(1)
SS
=
SS
= Safety stock
Z
= Service level
L
= Lead time
σd
= Simpangan baku dari tingkat pemakaian bahan baku per hari
2. Persediaan Pengaman Untuk Jumlah Permintaan Tetap dan Lead Time Tidak Tetap.
SS
= Z d ( σL ) .....................................................................(2)
SS
= Safety stock
Z
= Service level
d
= Tingkat pemakaian bahan baku per hari
σL = Simpangan baku dari lead time 3. Persediaan Pengaman Untuk Jumlah Permintaan dan Lead Time Tidak Tetap. L (σd ) + d 2 (σL) .................................................(3) 2
2
SS
= Z
SS
= Safety stock
Z
= Service level
σd
= Simpangan baku dari tingkat pemakaian bahan baku per hari
d
= Tingkat pemakaian bahan baku per hari
L
= Lead time
σL = Simpangan baku dari lead time 2.3.5. Reorder Point
Reorder point (ROP) atau titik pemesanan kembali adalah suatu titik atau batas dari jumlah persediaan yang ada pada suatu saat dimana pemesanan harus diadakan kembali. Menurut Rangkuti (2004), ROP merupakan batas titik jumlah pemesanan kembali termasuk permintaan yang diinginkan atau dibutuhkan selama masa tenggang, misalnya suatu tambahan atau ekstra.
20
ROP terjadi apabila jumlah persediaan yang terdapat di dalam stok
berkurang
terus.
Dengan
demikian,
perusahaan
harus
menentukan berapa banyak batas minimal tingkat persediaan yang harus dipertimbangkan sehingga tidak terjadi kekurangan persediaan. Umumnya, model ROP ditentukan oleh sifat pemakaian, yaitu : 1. ROP dengan Tingkat Pemakaian Bahan Baku Tetap. Dalam model ini, besarnya permintaan tetap, sehingga tidak ada penambahan persediaan. Rumusnya adalah : ROP = d x L…………………………………….......................(4) ROP = Reorder point (unit) d
= Pemakaian bahan baku per hari (unit/hari) = Pemakaian bahan baku tahunan : jumlah hari kerja tahun.
L
= Lead time untuk pemesanan baru (hari).
2. ROP dengan Tingkat Pemakaian Bahan Baku Tidak Tetap Dalam model ini, besarnya permintaan tidak tetap. Besarnya ROP pada model ini merupakan penjumlahan antara besarnya permintaan yang diharapkan selama masa tenggang dan persediaan tambahan atau disebut dengan safety stock. Maka rumusnya menjadi : ROP = (d x L) + SS.........………...……....................................(5) ROP = Reorder point (unit) d
= Pemakaian bahan baku per hari (unit/hari) = Pemakaian bahan baku tahunan : jumlah hari kerja tahun.
L
= Lead time untuk pemesanan baru (hari)
SS
= Safety Stock atau persediaan pengaman (unit)
2.4. Simulasi 2.4.1. Model Simulasi
Menurut Render dan Heizer (2005) simulasi diartikan sebagai sebuah usaha untuk menyalin fitur, tampilan dan karakteristik sebuah sistem nyata. Dalam simulasi suatu sistem diabstraksikan dalam bentuk model matematika yang biasanya melalui sebuah model yang terkomputerisasi. Kemudian model tersebut dikembangkan, sehingga
21
menggambarkan sistem yang sesungguhnya. Model ini kemudian akan digunakan untuk memperkirakan efek dari berbagai tindakan. Simulasi mampu menyediakan suatu pendekatan alternatif untuk permasalahan yang sangat kompleks secara matematik. Sebagai alat analisa, simulasi mempunyai kelebihan dan kekurangan. Menurut Render dan Heizer (2005), kelebihan dan kekurangan simulasi dalam manajemen produksi operasi dijelaskan berikut : 1. Kelebihan Simulasi a. Simulasi relatif sederhana dan fleksibel. b. Kemajuan software membuat beberapa model simulasi mudah untuk dikembangkan. c. Simulasi dapat digunakan untuk menganalisis situasi nyata dunia yang luas dan rumit yang tidak bisa diselesaikan dengan menggunakan model analisis kuantitaif konvensional. d. Simulasi memungkinkan pertanyaan “bagaimana akibatnya jika”. Para manajer ingin mengetahui terlebih dahulu pilihan mana yang menjadi pilihan yang paling menarik. Dengan sebuah model yang terkomputerisasi, seorang manajer dapat mencoba beberapa keputusan kebijakan dalam waktu yang hanya beberapa menit. e. Simulasi tidak bertentangan dengan sistem dunia nyata. f. Simulasi memungkinkan kita untuk mempelajari hubungan dampak
dari
sebuah
komponen
atau
peubah
untuk
mengetahui komponen atau peubah mana yang penting. g. Simulasi memungkinkan adanya faktor pemadatan waktu. Dampak dari pemesanan, iklan dan kebijakan lain dalam waktu bulanan atau tahunan dapat diperoleh dengan simulasi komputer dalam waktu yang singkat. 2. Kekurangan Simulasi a. Model simulasi yang baik untuk situasi yang rumit dapat menjadi
sangat
mahal.
Model
simulasi
yang
baik
22
membutuhkan waktu yang lama dan proses sangat rumit untuk mengembangkannya. b. Simulasi tidak menghasilkan solusi untuk suatu masalah seoptimal
alat
analisis
kuantitatif
lainnya.
Simulasi
merupakan sebuah pendekatan trial and error yang dapat menghasilkan solusi berbeda jika diulangi. c. Para manajer harus menetapkan semua kondisi dan kendala untuk solusi yang ingin mereka uji. Model simulasi tidak menghasilkan jawaban tanpa adanya input yang cukup dan realistis. d. Setiap model simulasi bersifat unik. Solusi sebuah model dan kesimpulannya pada umumnya tidak dapat diterapkan pada persoalan lain. 2.4.2. Simulasi Monte Carlo
Menurut Yamit (2003), Simulasi Monte Carlo adalah tipe simulasi peluang untuk mencari penyelesaian masalah dengan penarikan contoh dari proses acak. Menurut Render dan Heizer (2005), terdapat lima langkah di dalam teknik simulasi Monte Carlo, yaitu : 1. Menetapkan Distribusi Peluang Tujuan umum membuat distribusi peluang bagi setiap peubah adalah untuk membangkitkan nilai setiap peubah dari model yang sedang diuji. Peluang atau frekuensi relatif untuk setiap nilai yang mungkin bagi setiap peubah ditentukan dengan membagi frekuensi dari setiap nilai yang mungkin bagi peubah dengan jumlah pengamatan. Dalam sistem dunia nyata, sebagian besar peubah memiliki peluang alami. 2. Membuat Distribusi Peluang Kumulatif Bagi Setiap Peubah Distribusi kumulatif merupakan akumulasi peluang individu dalam sebuah distribusi.
23
3. Menetapkan Interval Angka Acak. Angka acak merupakan serangkaian digit yang telah dipilih oleh sebuah proses acak yang sempurna. 4. Membangkitkan Angka Acak Angka acak dapat dibangkitkan dengan dua cara. Jika persoalan yang dihadapi besar dan proses yang sedang diteliti melibatkan banyak percobaan simulasi, maka digunakan program komputer untuk membangkitkan angka acak. Jika simulasi dilakukan dengan perhitungan tangan, angka acak dapat diambil dari sebuah tabel angka acak. 5. Mensimulasikan Serangkaian Percobaan Peubah yang akan digunakan dalam simulasi dibuat dalam berbagai variasi. Variasi-variasi dari peubah tersebut pada tahap ini dicoba untuk disimulasikan. 2.5. Penelitian Terdahulu
Dalam penelitian Purwani (2006) mengenai Kajian Persediaan Bahan Baku Kulit Sintetik di Perusahaan Sumber Karya Indah (SKI) dengan menggunakan Metode Simulasi menunjukan bahwa pengendalian persediaan bahan baku pada perusahaan SKI belum optimal. Hal ini dilihat dari total biaya persediaan yang dikeluarkan oleh perusahaan. Perusahaan SKI mengeluarkan Rp 13.716.000,00 per tahun untuk biaya persediaan. Sedangkan dengan metode simulasi Perusahaan SKI mengeluarkan Rp 1.841.191,00 per tahun. Hal ini menunjukan dengan menggunakan metode simulasi perusahaan dapat melakukan penghematan 86%. Dalam penelitian Putra (2005) mengenai Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Produk Ban pada PT Goodyear Indonesia, Tbk, Bogor, menunjukkan bahwa kebijakan pengendalian persediaan yang dilakukan perusahaan masih belum optimal. Untuk bahan baku lokal, terlihat perbedaan
frekuensi
pemesanan
bahan
baku
relatif
sangat
kecil.
Penghematan yang dapat dilakukan apabila perusahaan menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ) adalah sebesar Rp 108.190 atau 0,904%. Pengadaan persediaan bahan baku impor dengan menggunakan
24
metode EOQ menghasilkan biaya yang lebih rendah daripada yang dikeluarkan oleh perusahaan. Penghematan yang dapat dilakukan dengan menggunakan metode EOQ mencapai 16,44%. Dalam penelitian Anggraini (2002) mengenai Analisis Pengendalian Persediaan Tepung Terigu Sebagai Bahan Baku Utama Produk Biskuit pada PT Arnott’s Indonesia. Penelitian ini membandingkan metode MRP, yaitu teknik Lot for Lot, teknik EOQ dan Teknik PBB, dengan metode yang diterapkan oleh perusahaan. Hasil perbandingan tersebut menunjukan bahwa pengendalian persediaan bahan baku yang dilakukan perusahaan belum optimal. Penghematan terbesar yang dapat dilakukan adalah apabila perusahaan menggunakan teknik Lot for Lot. Metode EOQ dapat digunakan oleh perusahaan, karena metode EOQ dapat melakukan penghematan biaya persediaan bahan baku, walaupun tidak sebesar apabila menggunakan teknik
Lot for Lot. Metode EOQ lebih relevan digunakan oleh perusahaan daripada metode Lot for Lot, karena metode Lot for Lot meminimumkan jumlah persediaan di gudang dapat menimbulkan resiko kekurangan bahan baku apabila terjadi perubahan jadwal produksi.
25
III. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Bahan baku perlu mendapat perhatian ekstra dari perusahaan, karena bahan baku sangat menentukan mutu produk mie instan itu sendiri. Sebaik apapun proses produksi mie instan suatu perusahaan, tidak akan menghasilkan produk mie instan yang baik dan bermutu jika bahan baku yang digunakan tidak bermutu atau dalam kondisi yang tidak baik. Hal ini menyebabkan pengendalian persediaan bahan baku mutlak perlu dilakukan perusahaan, baik dari saat pemesanan sampai dengan penyimpanan di gudang. Jumlah persediaan bahan baku yang berlebihan akan meningkatkan biaya penyimpanan dan akan menyebabkan opportunity cost atas modal yang seharusnya dapat diinvestasikan pada sektor lain yang lebih menguntungkan. Sebaliknya, jumlah persediaan bahan baku yang tidak mencukupi kebutuhan akan menyebabkan terganggunya kontinuitas proses produksi dan operasi perusahaan. Hal ini menyebabkan perusahaan harus mengeluarkan biaya pengadaan darurat yang lebih mahal dan juga mengakibatkan mutu pelayanan perusahaan kepada konsumen berkurang serta dapat membuat konsumen kecewa atau beralih kepada merek atau perusahaan lain. Oleh sebab itu, pengendalian persediaan bahan baku, mutlak harus dilakukan perusahaan mengingat konsukuensi yang dihadapi perusahaan atas kekurangan dan kelebihan persediaan bahan baku. Salah satu metode pengendalian persediaan bahan baku adalah metode simulasi. Metode simulasi adalah suatu metode yang mampu menganalisa situasi dunia nyata yang kompleks dan rumit menjadi sebuah model manajemen operasi sederhana, sehingga dapat memecahkan permasalahan. Metode simulasi jika diterapkan pada sistem persediaan bahan baku dapat menentukan jumlah pemesanan dan waktu pemesanan yang dapat meminimalkan biaya total persediaan pada saat permintaan dan waktu tunggu yang tidak konstan. Tipe simulasi yang menunjukkan peluang dari perusahaan untuk menyelesaikan masalah dengan pengambilan contoh
26
secara acak adalah simulasi Monte Carlo. Simulasi skenario 1 dan skenario 2 dikembangkan agar dapat megendalikan persediaan bahan baku untuk meperoleh tingkat persediaan yang optimal sehingga menunjang kelancaran produksi serta dapat memenuhi jadwal produksi barang dengan ketentuan yang disepakati. Simuasi skenario 1 adalah simulasi berdasarkan reorder
point. Kerangka pemikiran penelitian dapat dilihat pada Gambar 6.
Persaingan Antara Produsen Mie Instan yang Semakin Meningkat
Perusahaan Harus Mempertahankan Kelangsungan Hidup dan Meningkatkan Daya Saing
Fungsi Produksi dan Operasi
Sistem Persediaan Bahan Baku
Pengendalian Persediaan Bahan baku
Model Persediaan di Perusahaan
Model Simulasi dengan Skenario 1 dan 2
Perbandingan antara model persediaan perusahaan dan model simulasi
Tingkat Persediaan dan Kebijakan Pengendalian Persediaan Bahan Baku yang Optimal
Gambar 6. Kerangka pemikiran penelitian
27
3.2. Pengumpulan Data
Pemilihan
lokasi
penelitian
dilakukan
secara
purposif
dengan
pertimbangan bahwa PT ISM merupakan salah satu perusahaan pangan terbesar di Indonesia dan memproduksi produk mie instan yang memliki pangsa pasar sebesar 70%. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder, baik yang bersifat kuantitatif maupun kualitatif. Data primer adalah data yang langsung dikumpulkan dari Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmur (ISM), Tbk. Data primer diperoleh dari pengamatan langsung pada proses produksi dan gudang serta wawancara langsung dengan berbagai pihak yang berkepentingan seperti bagian Production
Planning and Inventory Control (PPIC), karyawan bagian bahan baku, karyawan bagian gudang, supervisor bagian Quality Control (QC) dan manajer PPIC. Data sekunder merupakan data yang telah tersusun dalam bentuk dokumen-dokumen tertulis. Data sekunder diperoleh dari dokumendokumen dan laporan-laporan manajemen perusahaan, terutama bagian produksi dan logistik, literatur, hasil penelitian terdahulu, bahan pustaka, internet maupun data instasi seperti BPS dan instasi yang terkait. Kebutuhan, jenis, metode dan sumber data dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Kebutuhan, jenis, metode dan sumber data Kebutuhan Data Jenis Data Metode Sumber Data Sekunder Studi literature Internet Identifikasi perkembangan industri mie instan di Indonesia. Divisi Noodle, PT Data umum Primer Survai Wawancara perusahaan: ISM, Tbk Sejarah dan Sekunder Dokumen dan perkembangan laporan perusahaan perusahaan Visi dan misi perusahaan Lokasi perusahaan Struktur organisasi perusahaan
28
Lanjutan Tabel 1. Kebutuhan Data Data khusus perusahaan: Data produksi Data penjualan barang jadi Data pemesanan bahan baku Data pemakaian bahan baku. Data laporan persediaan bahan baku Data harga beli per unit bahan baku Data biaya persediaan bahan baku Data lead time (waktu tunggu) dan safety stock (persediaan pengaman)
Jenis Data Primer
Metode Sumber Data Survai Bagian PPIC, Divisi Wawancara Noodle, PT ISM, Tbk Sekunder Dokumen dan laporan bagian produksi, PPIC, dan gudang
3.3. Pengolahan dan Analisis Data 3.3.1. Peramalan Permintaan
Peramalan permintaan merupakan kegiatan yang berhubungan dengan meramalkan atau memproyeksikan permintaan yang akan datang berdasarkan permintaan yang lalu atau berdasarkan perhitungan tertentu. Alat yang digunakan untuk meramalkan permintaan pada penelitian ini adalah metode Winters. Metode Winters adalah salah satu metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan data deret waktu musiman. Perhitungan peramalan dengan metode winters menggunakan perangkat lunak Minitab versi 14. Perhitungan metode Winters ini melalui beberapa tahap, yaitu :
29
1. Memplotkan Data Pada tahap ini data deret waktu harus diplotkan dalam bentuk grafik. Tujuan dari memplotkan data dalam bentuk grafik adalah untuk melihat bagaimana pola data tersebut. Jika data berpola musiman, maka data dapat diramalkan dengan metode Winters. 2. Pengidentifikasian Model Model dari data musiman dapat dibedakan menjadi dua jenis yaitu model multiplikatif dan model aditif. Model multiplikatif pada prinsipnya mengandung penggandaan antara komponen trend dengan komponen musim sedangkan untuk model aditif mengandung penjumlahan komponen trend dengan komponen musim. Model multiplikatif biasanya digunakan jika data pada musim
tertentu
proporsional
terhadap
musim-musim
sebelumnya. Sedangkan model aditif biasanya digunakan jika perbedaan data pada setiap musim relatif konstan. Model yang sesuai untuk meramalkan permintaan penjualan mie instan pada Divisi Noodle, PT ISM, Tbk adalah model multiplikatif.
Data
deret
waktu
musiman
multiplikatif
digambarkan dengan model berikut :
x t = (b1 + b 2 t )c t + ε t ……………………………………….......(6) Dimana b1 merupakan konstanta pemulusan dasar atau komponen permanen,
b2
merupakan
konstanta
pemulusan
trend,
c t merupakan konstanta pemulusan musiman dan εt adalah komponen acak. 3. Pengestimasian Nilai Kostanta Pemulusan Nilai konstanta pemulusan model diestimasikan dengan cara
trial and error. Nilai setiap konstanta pemulusan ditentukan secara subyektif dalam selang 0-1. setelah nilai setiap konstanta pemulusan ditentukan, maka akan muncul nilai Mean Absolute
Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Square Deviation (MSD). MAPE, MAD dan MSD merupakan parameter yang digunakan untuk mengukur tingkat
30
keakuratan dari hasil peramalan. Semakin kecil nilai MAPE, MAD, dan MSD maka, semakin baik nilai setiap konstanta pemulusan. 4. Penggunaan Model Untuk Peramalan Nilai konstanta pemulusan yang terbaik yang telah diperoleh digunakan untuk menentukan peramalan. Tahapan
3.3.2. Menentukan Lead Time
Lead time adalah lamanya waktu antara mulai dilakukannya pemesanan bahan-bahan sampai dengan kedatangan bahan-bahan yang dipesan tersebut dan diterima di gudang persediaan. Lamanya waktu tunggu dapat ditentukan dari rataan lamanya waktu tunggu periode-periode sebelumnya.
3.3.3. Menentukan Safety Stock Besarnya Safety stock atau persediaan pengaman dipengaruhi oleh beberapa faktor, yaitu : 1. Rataan tingkat permintaan dan rataan masa tenggang 2. Keragaman permintaan pada masa tenggang 3. Keinginan tingkat pelayanan yang diberikan. Divisi Noodle, PT ISM, Tbk memiliki tingkat pemakaian bahan baku tidak konstan dan lead time yang konstan. Besarnya persediaan pengaman untuk jumlah pemakaian bahan baku yang tidak konstan dan lead time konstan dapat diperoleh dengan menggunakan rumus : Z L (σd ) ..........................................................................(7)
SS
=
SS
= Safety stock
Z
= Service level
L
= Lead time
σd
= Simpangan baku dari tingkat pemakaian bahan baku per hari
31
3.3.4. Menentukan Reorder Point
Reorder point (ROP) merupakan titik dimana perusahaan harus melakukan pemesanan bahan baku lagi, sehingga bahan baku yang dipesan tersebut datang tepat pada saat jumlah persediaan bahan baku sama dengan safety stock. ROP juga merupakan peubah input dalam perhitungan dengan metode simulasi. Rumus ROP adalah : ROP = (d x L) + SS........................................................................(8) Dimana: ROP = Reorder point (unit) d
= Pemakaian bahan baku per hari (unit/hari) = Pemakaian bahan baku tahunan : jumlah har kerja per tahun
L
= lead time untuk pemesanan baru (hari)
SS
= Safety stock (unit)
3.3.5. Pengolahan Data dengan Metode Simulasi Simulasi adalah sebuah usaha untuk menyalin fitur, tampilan dan kharakteristik sebuah sistem nyata. Pada kasus persediaan bahan baku, metode simulasi dapat digunakan untuk merumuskan skenario kebijakan pembelian bahan baku terbaik berdasarkan kriteria biaya persediaan pada saat pemakaian bahan baku maupun lead time tidak konstan. Perhitungan simulasi dapat dilakukan dengan menggunakan
software MATLAB 7.1 dan Microsoft Excel. Simulasi pengendalian persediaan bahan baku mempunyai beberapa tahapan proses, yaitu : 1. Mendefinisikan Masalah Masalah yang didefinisikan adalah minimisasi total biaya persediaan. 2. Memperkenalkan Peubah Penting yang Berkaitan dengan Masalah. Dalam simulasi sistem persediaan terdapat dua peubah input yaitu titik pemesanan kembali dan jumlah pemesanan. Nilai
output yang akan dioptimisasi adalah rataan biaya total
32
persediaaan, sedangkan faktor acak yang terdapat pada sistem adalah jumlah pemakaian bahan baku dan waktu tunggu pesanan. 3. Mengembangkan Sebuah Model Kuantitatif Berdasarkan teknik simulasi Monte Carlo, langkah-langkah yang dilakukan dalam mengembangkan sebuah model kuantitatif untuk pengendalian persediaan adalah : a. Menetapkan Distribusi Peluang Ide dasar simulasi Monte Carlo adalah untuk membangkitkan nilai peubah pada model yang sedang diuji. Dalam sistem dunia nyata, sebagian besar peubah memiliki peluang alami. Peubah yang akan dinilai distribusi peluangnya adalah pemakaian bahan baku per hari. b. Membuat Distribusi Peluang Kumulatif Bagi Setiap Peubah. Distribusi kumulatif merupakan akumulasi peluang individu dalam sebuah distribusi, pada tahap ini pemakaian bahan baku
per
hari
akan
ditentukan
distribusi
peluang
kumulatifnya. c. Menetapkan Interval Angka Acak Angka acak merupakan serangkaian digit yang telah terpilih oleh sebuah proses acak yang sempurna. Angka acak ini berfungsi mewakili setiap nilai atau output yang mungkin dari pemakaian bahan baku per hari. Pada Tabel 2 disajikan peluang dan interval angka acak untuk permintaan. Tabel 2. Peluang dan interval angka acak untuk pemakaian bahan baku per hari Permintaan Frekuensi
Peluang Kejadian
Peluang Kumulatif
Intervaal Acak
xx
xx
Xx
Xx
x–x
xx
xx
Xx
Xx
x–x
xx
xx
Xx
Xx
x–x
xx
xx
Xx
Xx
x–x
xx
Xx
33
d. Membangkitkan Angka Acak Angka acak dapat dibangkitkan dengan dua cara. Jika persoalan yang dihadapi besar dan proses yang sedang diteliti melibatkan banyak percobaan simulasi, maka digunakan program komputer untuk membangkitkan angka acak. Jika simulasi dilakukan dengan perhitungan tangan, angka acak dapat diambil dari sebuah tabel angka acak. 4. Mensimulasikan Serangkaian Percobaan 5. Memutuskan Tindakan Apa yang Diambil (Memilih Skenario Terbaik) Mempertimbangkan hasil atau mungkin memodifikasi dan mengubah input. Maksud dari langkah ini adalah membuat alternatif besarnya jumlah pemesanan bahan baku yang bervariasi atau menyiapkan kejadian yang mungkin terjadi dalam pengujian. Tahapan proses simulasi dapat dilihat Gambar 7. Definisikan masalah
Memperkenalkan peubah Mengembangkan model
Umpan balik
Menetapkan nilai peubah Umpan balik Melaksanakan simulasi Menguji hasil simulasi
Memilih cara yang terbaik
Gambar 7. Tahapan proses simulasi (Render dan Heizer, 2005)
34
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Gambaran Perusahaan 4.1.1. Sejarah PT Indofood Sukses Makmur, Tbk PT ISM, Tbk bergerak dalam bidang industri makanan olahan yaitu pembuatan mie instan dan pengemasannya. PT ISM, Tbk didirikan pada tahun 1970 dengan nama PT Sanmaru Food
Manufacturing Co, Ltd. Perusahaan ini mulai berproduksi secara komersial pada tahun 1971 dengan jumlah karyawan yang dipekerjakan sebanyak 70 orang. Pada tahun 1984 dan tahun 1988 terdapat dua perusahaan yang bergabung dengan PT Sanmaru Food Manufacturing Co, Ltd, yaitu PT Sarimi Asli Jaya dan PT Lambang Insan Makmur. Kemudian, pada tahun 1990 PT Sanmaru Food Manufacturing Co, Ltd mengubah namanya menjadi PT Panganjaya Intikusuma berdasarkan akta pendirian No. 228, tanggal 14 Agustus 1990. Pada tahun 1994, perusahaan ini merubah namanya menjadi PT ISM berdasarkan akta pendirian No. 51, tanggal 5 Februari 1994. Seminggu kemudian yaitu pada tanggal 12 Februari 1994, perusahaan melakukan merger atau penggabungan dengan 18 perusahaan lain yang juga bergerak dalam bidang industri makanan. Perusahaan-perusahaan yang melakukan merger tersebut selanjutnya dibagi menjadi beberapa divisi di PT ISM. Divisi-divisi tersebut, antara lain Divisi Noodle, Divisi Ingredient, Divisi Packaging, Divisi
Baby Food, Divisi Beverage, Divisi Snack, Divisi Distribusi, dan Divisi Pastry. Pada tanggal 7 Maret 1994, PT ISM mengubah statusnya dari Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) menjadi berstatus Penanaman Modal Asing (PMA) dan pada tahun yang sama, PT ISM telah menjadi perusahaan yang go public dengan nama PT ISM, Tbk. Divisi Noodle yang merupakan salah satu divisi dalam PT ISM, Tbk mempunyai 15 kantor cabang yang tersebar di seluruh Indonesia
35
yaitu di Medan, Lampung, Palembang, Pontianak, Pekanbaru, Banjarmasin, Semarang, Cibitung, Ancol, Bandung, Surabaya, Beji, Teluk Kumai, Menado, dan Ujung Pandang. Divisi Noodle cabang Ancol tergolong berskala besar dan merupakan pabrik yang pertama kali berdiri. Divisi Noodle, PT ISM, Tbk cabang Ancol terletak di Jalan Ancol I No. 4-5, Ancol Barat Jakarta Utara. Perusahaan ini berbatasan dengan PT Wirantono di sebelah utara, gudang kaca PT Asahi Mas di sebelah timur, Jalan Ancol I di sebelah selatan dan PT Wuhan di sebelah barat.
4.1.2. Struktur Organisasi Organisasi
merupakan
alat
manajemen
pada
praktik
penyelenggaraan tugas dan kewajiban guna mencapai sarana perencanaan. Pentingnya manajemen dalam suatu perusahaan adalah untuk mengelola sumber daya yang ada sehingga dapat menghindari kesimpangsiuran kegiatan dalam perusahaan tersebut. Berdasarkan pola hubungan kerja, wewenang dan tanggung jawab, struktur organisasi perusahaan menggunakan struktur organisasi fungsional. Divisi Noodle, PT ISM, Tbk mempunyai 15 pabrik yang tersebar di seluruh Indonesia dan setiap pabrik dipimpin oleh seorang
General Manager atau Kepala Cabang. Khusus untuk pabrik di Tanggerang dan Ancol dipimpin oleh satu orang General Manager, demikian juga untuk dua pabrik di Surabaya. Pada Divisi Noodle, PT ISM, Tbk cabang Ancol, dipimpin oleh
General Manajer DKI yang mempuyai kewajiban umum memimpin unit produksi cabang dan membina hubungan dengan kantor pusat.
General Manager juga bertanggung jawab penuh dalam penentuan arah organisasi dan memiliki otoritas tertinggi untuk menggerakkan semua komponen ke arah tujuan perusahaan. Dalam menjalankan tugasnya, General Manager membawahi 5 (lima) Manager, yaitu :
36
1. Factory Manager
Factory Manager bertanggung jawab dalam mengendalikan pelaksanaan proses produksi, mulai dari penyediaan bahan baku, perencanaan produksi, proses produksi sampai ke pergudangan. Dalam menjalankan tugasnya Factory Manager dibantu oleh
Production Manager, Technik Manager, Ware House Manager, PPIC Supervisor, dan Purchasing Supervisor. 2. Process Development and Quality Control (PDQC) Manager PDQC Manager mempunyai tugas menjaga mutu dan perkembangan produk. Dalam menjalankan tugasnya PDQC
Manager dibantu oleh QC Supervisor. 3. Personel Manager
Personel Manager mempunyai tugas terhadap tercapainya produktivitas
dan
kesejahteraan
karyawan yang
meliputi
penggajian dan latihan kerja. Dalam menjalankan tugasnya,
Personel Manager dibantu oleh Personel Supervisor dan Kepala Satpam. 4. Financial and Accounting Manager
Financial and Accounting Manager bertanggungjawab pada pelaksanaan dan pengontrolan hal-hal yang berkaitan dengan keuangan, seperti dalam hal administrasi penerimaan, kegiatan laporan keuangan, pengelolaan pembukuan yang berhubungan dengan pengelolaan pembelian. Dalam menjalankan tugasnya
Financial and Accounting Manager dibantu oleh Accounting supervisor. 5. Area Sales Promotion (ASP) Manager ASP Manager bertanggungjawab pada aspek produksi dan penjualan. Dalam menjalankan tugasnya ASP Manager dibantu oleh Area Sales Promotion Supervisor (ASPS), Electronic Data
Processing (EDP) dan Administrasi, High Class Officer, Customer Service, dan Distribution Supervisor.
37
Gambar struktur organisasi Divisi Noodle, PT ISM, Tbk dapat dilihat pada Lampiran 1.
4.1.3. Kondisi Sumber Daya Manusia Perusahaan Pada saat ini Divisi Noodle, PT ISM, Tbk cabang Ancol memiliki kurang lebih 1011 karyawan yang terdiri dari 700 orang pegawai pabrik dan 311 orang staf manajemen. Tingkat pendidikan yang dimiliki oleh karyawan bervariasi mulai dari SD sampai dengan Strata Satu. Karyawan non-manufacturing bekerja pada hari Senin sampai Jumat, mulai pukul 08.00-17.00 WIB dengan waktu istirahat satu jam. Sedangkan karyawan Manufacturing bekerja pada hari Senin sampai Jumat, mulai pukul 08.00-16.00 WIB dengan waktu istirahat satu jam dan hari Sabtu, mulai pukul 08.00-12.00. Untuk kegiatan produksi atau karyawan buruh pabrik dan bagian keamanan berlaku tiga shift, yaitu : 1. Shift satu, mulai pukul 07.00-14.30 2. Shift dua, mulai pukul 14.30-22.00, dan 3. Shift tiga, mulai pukul 22.00-06.30. Perusahaan memberikan gaji setiap bulan sebagai kompensasi bagi setiap karyawan. Selain gaji, karyawan menerima tunjangan berupa tunjangan hari raya, tunjangan akhir tahun, biaya kesehatan dan rawat jalan bagi karyawan yang sakit serta karyawan diikutsertakan dalam Jamsostek (Jaminan Sosial Tenaga Kerja). Pemberian
kompensasi
ini
bertujuan
untuk
mensejahterakan
karyawan dan sebagai motivasi agar karyawan mau bekerja secara optimal. Dalam penerimaan pegawai, Divisi Noodle, PT ISM, Tbk menerapkan sistem berikut : 1. Internal Apabila perusahaan membutuhkan seseorang untuk mengisi suatu jabatan tertentu, maka akan ditinjau dulu pegawai yang telah ada dan berpotensi untuk promosi jabatan. Pendaftaran
38
calon tenaga kerja internal dilakukan melalui kepala bagian masing-masing dengan disertai rekomendasi untuk masingmasing calon dan selanjutnya bagian personalia melakukan seleksi atau tes. 2. Eksternal HRD akan merekrut SDM dari luar yang bermutu dengan spesifikasi
pekerjaan
yang
dibutuhkan
melalui
kantor
Departemen Tenaga Kerja, iklan, Biro Konsultasi, atau dengan pemasangan pengumuman di lingkungan perusahaan. Dalam rangka memperbaiki atau meningkatkan komitmen perusahaan terhadap kepercayaan pelanggan, maka perusahaan berusaha untuk meningkatkan mutu dan inovasi, khususnya pada tenaga kerja. Salah satu cara yang dilakukan perusahaan untuk memperbaiki dan meningkatkan mutu dan inovasi tenaga kerja adalah melalui pelatihan. Pelatihan yang dilakukan perusahaan terdiri dari tiga kategori, yaitu : 1. Pelatihan Dasar Pelatihan dasar adalah pelatihan pembekalan dasar seseorang karyawan untuk dapat bekerja dan berprilaku sebagai karyawan yang
baik.
Pelatihan
ini
terdiri
dari
pelatihan
Good
Manufacturing Practice (GMP) dan Kesepakatan Kerja Bersama (KKB) untuk karyawan manufacturing dan non-manufacturing, serta pelatihan Hazard Analytical Critical Control Point (HACCP) khusus untuk karyawan manufactring. 2. Pelatihan Teknis Fungsional Pelatihan teknis fungsional adalah jenis pelatihan yang berguna
untuk
memperbaiki
tingkat
pengetahuan
dan
keterampilan masing-masing karyawan sesuai bidang tugasnya. 3. Pelatihan Manajerial Pelatihan
manajerial
adalah
jenis
pelatihan
meningkatkan pengetahuan dan keterampilan manajerial.
untuk
39
4.2. Aspek Produksi 4.2.1. Gambaran Produk Dalam kegiatan usahanya Divisi Noodle, PT ISM, Tbk memproduksi jenis mie instan dengan merk dagang Indomie, Supermie, Sarimi, Sakura, Pop Mie, Mie Telor Cap 3 Ayam dan beberapa merk khusus untuk kegiatan tertentu dan ekspor.
4.2.2. Proses Produksi Proses pembuatan mie instan terdiri dari delapan tahap, yaitu
mixing
(pencampuran),
pressing
(pengepresan),
slitting
(pembentukan untaian), steaming (pengukusan), cutting and folder (pemotongan dan pencetakan), frying (penggorengan), cooling (pendinginan) dan packing (pengemasan). Proses yang terjadi pada setiap tahap adalah : 1. Mixing atau Pencampuran Proses
awal
dalam
pembuatan
mie
instan
adalah
pencampuran atau proses mixing. Proses mixing adalah proses pencampuran dan pengadukan material-material yang terdiri dari meterial tepung dan air alkali (campuran antara air dan beberapa
ingredient yang ditentukan) sehingga diperoleh adonan yang merata atau homogen. Mutu adonan yang baik adalah yang tidak lembek dan tidak perau atau dengan kata lain memiliki kadar air sebesar 32% sampai dengan 34%. Proses pencampuran ini berlangsung kurang lebih selama 15 menit dengan suhu 35° C 2. Pressing atau Pengepresan Setelah adonan menjadi homogen, campuran tersebut masuk ke dalam mesin pengepres adonan. Di dalam mesin pengepres, adonan melalui beberapa roll press. Adonan akan mengalami peregangan pada saat dipress dan terjadi relaksasi pada saat keluar dari roll press. Hal ini terjadi beberapa kali pada saat melalui roll press sehingga terbentuk lembaran yang lembut, homogen, elastik dan tidak terputus dengan ketebalan tertentu. Tebal lembaran yang dihasilkan bergantung dengan jenis mesin
40
yang digunakan. Rataan tebal lembaran yang dihasilkan adalah 1,12-1,18 mm. 3. Slitting atau Pembentukan Untaian Pembentukan untaian adalah suatu proses pemotongan lembaran adonan menjadi untaian mie dan kemudian siap dibentuk gelombang mie. Jumlah untaian mie yang dihasilkan dapat diatur sesuai dengan jenis mie yang sedang diproduksi. Selanjutnya untaian mie tersebut dilewatkan ke dalam suatu laluan berbentuk segi empat yang disebut waving net, sehingga terbentuk gelombang mie yang merata dan terbagi dalam beberapa jalur. 4. Steaming atau Pengukusan Proses selanjutnya adalah proses pengukusan untaian mie yang keluar dari slitter secara kontinu dengan menggunakan
steam box atau mesin yang memiliki tekanan uap cukup tinggi dengan suhu tertentu. Proses pengukusan akan berlangsung selama dua menit dangan suhu pemanasan ± 65°C. Tujuan proses pengukusan adalah memasak mie mentah menjadi mie dengan sifat fisik padat. Dalam proses steaming ini akan terjadi proses gelatinisasi pati dan koagulasi gluten, yang menyebabkan gelombang mie bersifat tetap dan memiliki tekstur lembut, lunak, elastis dan terlindungi dari penyerapan minyak yang terlalu banyak pada proses penggorengan atau frying. 5. Cutting and Folder atau Pemotongan dan Pencetakan Pemotongan dan pencetakan adalah suatu proses memotong lajur mie pada ukuran tertentu dan melipat menjadi dua bagian sama panjang, kemudian mendistribusikannya ke mangkok penggorengan. Mie dipotong dengan menggunakan alat berupa pisau yang berputar. 6. Frying atau Penggorengan Proses penggorengan adalah suatu proses merapikan mie di dalam mangkok pengorengan, kemudian merendamnya di dalam
41
media penghantar panas. Dalam hal ini minyak olein atau minyak goreng pada suhu tertentu dalam waktu tertentu. Tujuan dari proses penggorengan adalah untuk mengurangi kadar air dalam mie dan pemantapan pati tergelatinisasi. Kadar air setelah penggorengan adalah 4% sehingga mie menjadi matang, kaku dan awet. 7. Cooling atau Pendinginan Proses pendinginan adalah proses pengangkutan mie panas setelah proses penggorengan ke dalam ruangan pendingin mie. Ruangan pendingin mie adalah ruangan atau lorong yang terdiri dari sejumlah kipas untuk menghembuskan udara segar ke miemie yang dilewatkan dalam ruangan tersebut. Tujuan proses pendinginan adalah untuk mendinginkan mie panas yang keluar dari proses penggorengan hingga diperoleh suhu ± 30°C sebelum dikemas dengan etiket. Dengan diperolehnya suhu mie yang rendah sebelum dikemas maka mie akan lebih awet untuk disimpan dalam etiket selama beberapa waktu dan menghindari penguapan air yang kemudian menempel pada permukaan bagian dalam etiket yang dapat menyebabkan timbulnya jamur. Lamanya proses pendinginan adalah kurang lebih dua menit. 8. Packing atau Pengemasan Proses yang terakhir dalam produksi mie adalah pengemasan atau packing. Pengemasan mie adalah proses penyatuan dan pembungkusan mie, bumbu, minyak bumbu dan solid ingredient lainya dengan menggunakan etiket sesuai dengan standar yang telah ditetapkan. Tujuan dari proses pengemasan adalah untuk melindungi mie dari kemungkinan-kemungkinan tercemar atau rusak sehingga mie tidak mengalami penurunan mutu ketika sampai kepada konsumen. Setelah dikemas, selanjutnya mie tersebut akan dimasukkan ke dalam karton. Setelah mie dimasukkan ke dalam karton seluruhnya, karton akan direkatkan dan kemudian menuju gudang untuk disalurkan. Secara
42
Sistematis alur proses produksi mie instan dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 8. Tabel 3. Bagan aliran proses pembuatan mie instan Tahapan Proses Produksi
Simbol
Deskripsi Pencampuran tepung dan air alkali
Mixing Pembuatan adonan mie instan Masuk ke mesin press Adonan melewati beberapa roll press
Pressing Pembuatan adonan menjadi lembaran Pemeriksaan ketebalan lembaran Lembaran mie melewati mesin sliting dan waving net Pembentukan untaian dan gelombang
Sliting
mie Pemeriksaan jumlah untaian mie Untaian mie melewati steam box
Steaming Proses pengukusan untaian mie Untaian mie masuk ke mesin cutting
Cutting and
Proses pemotongan dan pelipatan
folder
untaian mie
Lanjutan Tabel 3 Tahapan Proses Produksi
Simbol
Deskripsi
43
Mie masuk ke mangkok penggorengan Pemeriksaan dan merapikan posisi
Frying
mie pada mangkok penggorengan Proses penggorengan mie Masuk ke lorong pendinginan
Cooling Proses pendinginan mie Masuk ke area packing Pemeriksaan mie instan (bentuk dan warna) Proses pengemasan mie dengan etiket Pemeriksaan hasil pengemasan dan pemberian kode
Packing
Proses pengemasan mie dengan karton Pemeriksaan hasil pengemasan dan pemberian kode Penyimpanan mie instan dalam gudang Keterangan :
= Operasi,
= Transportasi,
= Penundaan atau delay,
= Inspeksi
= Penyimpanan
44
Pengepresan (Pressing)
Tepung (Flour)
Pembentukan Untaian Mie (Slitting) Pencampuran (Mixing)
Bahan Tambahan Lainnya (Other Raw Material)
Pengukusan (Steaming)
Penggorengan (Frying)
Pendinginan (Cooling)
Pengemasan (Packing)
Pemotongan dan Pencetakan (Cutting and Folder)
Gambar 8. Diagram alir produksi mie instan 4.3. Sistem Persediaan Bahan Baku Divisi Noodle, PT ISM, Tbk Divisi Noodle, merupakan divisi dari PT ISM, Tbk yang melaksanakan proses produksinya dengan menggunakan bahan baku yang cukup besar kuantitasnya. Mengingat begitu pentingnya pengadaan bahan baku untuk mendukung aktivitas produksi, maka perusahaan memandang perlu untuk dilakukan sistem persediaan bahan baku yang terpadu sehingga efektifitas pengadaan bahan baku dapat tercapai. Motivasi perusahaan dalam melaksanakan sistem persediaan bahan baku adalah tercapainya efisiensi dan efektivitas produksi dimana kelangsungan proses produksi dapat berjalan dengan lancar. Ini berarti dengan adanya sistem persediaan bahan baku dalam jumlah, mutu dan waktu yang tepat, serta biaya minimal yang dapat memberikan dukungan terhadap kelancaran produksi. Sistem persediaan bahan baku pada Divisi Noodle, PT ISM, Tbk menjadi tanggung jawab Departemen PPIC. Departemen ini berperan dalam menyusun rencana produksi, mengkoordinir pengadaan bahan baku untuk kegiatan produksi, memonitor tingkat persediaan, menentukan persediaan yang harus dijaga, kapan persediaan harus diisi dan berapa pesanan yang
45
harus dilakukan. Departemen PPIC dipimpin oleh seorang PPIC Supervisor, yang
dibantu
oleh
sejumlah
staf
administrasi
untuk
mendukung
pekerjaannya. Dalam struktur organisasi Divisi Noodle, PT ISM, Tbk, Departemen PPIC berada dalam naungan Direktorat Manufacturing yang dipimpin oleh Factory Manager.
4.3.1. Karakteristik Bahan Baku Divisi Noodle, PT ISM, Tbk menggunakan beberapa bahan baku dalam pembuatan mie instan. Bahan baku yang digunakan didatangkan dari beberapa perusahaan yang telah memenuhi persyaratan yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Adapun bahan baku tersebut adalah : 1. Tepung Terigu Bahan baku utama pembuatan mie instan adalah tepung terigu. Tepung terigu diperoleh dari biji gandum yang digiling. Fungsi tepung terigu dalam pembuatan mie instan, antara lain memberi atau membentuk adonan selama proses pencampuran, menarik atau mengikat bahan lain dan mendistribusikan secara merata, mengikat gas selama proses penggorengan, membentuk struktur mie instan, serta sebagai sumber karbohidrat dan protein. Tepung terigu yang digunakan Divisi Noodle, PT ISM, Tbk secara rutin diperoleh dari perusahaan lokal yaitu PT Bogasari
Flour Mills Indonesia. Divisi Noodle, PT ISM, Tbk menggunakan tiga jenis tepung terigu sebagai bahan baku utama, yaitu strong flour (tepung keras cap Cakra Kembar), medium flour (tepung setengah keras cap Segitiga Biru) dan soft flour (tepung lunak cap Segitiga Hijau). Ketiga jenis tepung tersebut bukan dianggap sebagai kelas-kelas mutu tepung, tetapi mempunyai klasifikasi khusus sehingga akan disesuaikan untuk tujuan penggunaan berbeda. Ketiga jenis tepung tersebut sudah mengandung telur sehingga mempunyai kadar protein tertentu. Hal ini dimaksudkan untuk memudahkan
46
penanganan dalam proses pembuatan mie instan. Adapun standar bahan baku tepung terigu dapat telihat pada Tabel 4. Tabel 4. Standar bahan baku tepung terigu
No.
Jenis Tepung
pH
Kadar Air (%)
Gluten (%)
Protein (%)
1.
Cakra Kembar
5,5-6,8
14,5 (max)
31 (min)
13
2.
Segitiga Biru
5,5-6,8
14 (max)
25 (min)
10,5-11,5
3.
Segitiga Hijau
5,5-6,8
14 (max)
21 (min)
9
Dalam proses pembuatan mie instan dikehendaki terigu yang memiliki kadar protein 8-12% untuk menghasilkan tekstur dan rasa yang khas dari produk. Tepung terigu cap Cakra Kembar adalah terigu yang bermutu paling baik untuk pembuatan roti dan mie karena memiliki kandungan protein yang paling tinggi, yaitu sebesar 13% yang dihasilkan dari 100% hard wheat, mempunyai masa gluten yang kuat dan ulet dengan daya serap air minimal 60%, serta memiliki daya mengembang yang paling baik. Tepung terigu cap Segitiga Biru adalah tepung medium yang dihasilkan dari pencampuran gandum berkadar protein tinggi dengan protein rendah, sehingga kadar proteinnya ± 10,5-11,5%, mempunyai daya serap air minimal 58% serta memiliki daya mengembang yang sedang. Sedangkan tepung terigu cap Segitiga Hijau adalah tepung lunak yang dihasilkan dari gandum berkadar protein rendah (9%), mempunyai daya serap air minimal 57% serta memiliki daya mengembang yang rendah. Masing-masing jenis tepung terigu tersebut dikemas dalam karung dengan berat per karung 25 kg. 2. Tepung Tapioka Selain tepung terigu, campuran lain untuk adonan mie instan adalah tepung tapioka. Tepung tapioka digunakan untuk membentuk tekstur mie menjadi lebih keras, sehingga adonan mudah dibentuk sesuai dengan yang diinginkan. Tepung tapioka yang baik digunakan untuk pembuatan mie instan adalah
47
memiliki pH 4-8 dan kadar pati 80%. Tepung tapioka ini diperoleh dari perusahaan Darma Grindo, Lampung. Tepung tapioka ini dikemas dalam karung dengan berat per karung 50 kg. 3. Bahan Baku Tambahan Bahan baku tambahan merupakan bahan yang dipakai dalam proses produksi yang akan mempengaruhi mutu adonan yang dibuat. Bahan baku tambahan yang dipakai adalah : a. Air Air digunakan untuk membentuk tekstur adonan dan gluten, mengkontrol kepadatan dan suhu adonan, melarutkan garam dan bahan-bahan tambahan lainnya, sehingga bahanbahan tersebut dapat tersebar secara merata dalam adonan. Air yang digunakan harus air bersih, baik secara kimiawi maupun mikro biologis dan berasal dari Perusahaan Air Minum (PAM). b. Alkali Alkali merupakan campuran dari zat antioksidan, pengemulsi, pengatur keasaman, pengental, pengembang, pewarna, mineral dan penguat rasa yang aman untuk dikonsumsi dan berfungsi untuk membuat bentuk, warna, rasa dan mutu mie instan lebih baik. Dalam penelitian ini dibahas pengendalian persediaan bahan baku tepung terigu dan tepung tapioka. Hal ini disebabkan tepung terigu dan tepung tapioka adalah bahan baku utama dan pemakaiannya paling besar.
4.3.2. Identifikasi Kebutuhan Bahan Baku Identifikasi kebutuhan bahan baku adalah penentuan jumlah bahan baku yang diperlukan untuk produksi mendatang. Identifikasi tersebut dilakukan berdasarkan perkiraan penjualan produk mie instan yang dihasilkan perusahaan dan pemakaian bahan baku pada periode sebelumnya.
48
4.3.3. Prosedur Pembelian dan Penerimaan Sistem pembelian dan penerimaan bahan baku pada Divisi
Noodle, PT ISM, Tbk melibatkan beberapa pihak yang saling berkepentingan Departemen
menurut
fungsinya
dalam
perusahaan,
yaitu
ASP, PPIC, Purchasing (Pembelian), Ware House
(Gudang), PDQC dan Finance and Accounting. Ke enam bagian ini memegang peranan penting dalam pengadaan bahan baku baik secara langsung maupun tidak langsung, sehingga produksi dapat berlangsung karena ketersediaan bahan baku tersebut. Sebelum melakukan pemesanan bahan baku, Departemen ASP memberikan masukan kepada Departemen PPIC berupa peramalan atau prediksi penjualan produk jadi untuk satu minggu ke depan berdasarkan kondisi pasar dan pengalaman pada periode-periode sebelumnya. Selanjutnya
dari
peramalan
penjualan
produk
dan
data
pemakaian bahan baku tiga perode sebelumnya, Departemen PPIC akan merencanakan kebutuhan bahan baku. Kemudian, Departemen PPIC mengajukan permintaan pembelian dengan membuat atau mengisi formulir permintaan pembelian atau Purchase Requition (PR). Formulir ini diberikan kepada atasan yang berwenang untuk dimintakan tanda tangan sebagai bukti persetujuan. Formulir tersebut selanjutnya diberikan kepada Departemen Purchasing untuk dilakukan pembelian. Departemen Purchasing yang menerima PR dari Departemen PPIC, kemudian memeriksanya. Apabila permintaan pembelian tersebut tidak sesuai dengan syarat-syarat dan anggaran yang telah ditetapkan, maka PR tersebut dikembalikan pada Departemen PPIC. Tetapi apabila syarat-syarat telah terpenuhi dan sesuai dengan anggaran, maka Departemen Purchasing akan menandatangani PR tersebut. Berdasarkan PR yang telah ditandatangani oleh Departemen
Purchasing, kemudian dibuat penawaran harga atau Price Offer (PF)
49
untuk meminta penawaran harga dari pemasok untuk setiap jenis bahan baku yang dibutuhkan. Pada bahan baku tepung tapioka dan tepung terigu, baik Cakra Kembar, Segitiga Biru, maupun Segitiga Hijau perusahaan sudah memiliki sistem kontrak dengan pihak pemasok. Sistem kontrak dilakukan untuk menjaga kontinuitas pasokan bahan baku, kestabilan harga, dan mutu yang baik sesuai dengan standar yang telah disepakati. Setelah PF disepakati oleh kedua belah pihak, yaitu pihak perusahaan
dan
pihak
pemasok,
maka
kemudian
dibuatlah
permintaan pesanan atau Purchase Order (PO). Di dalam PO sudah dinyatakan nama pemasok, nomor pesanan, jumlah yang dipesan, harga dan tanggal penerimaan barang. Pemesanan ini melibatkan sejumlah dana yang dibayarkan kepada pihak pemasok bahan baku tersebut. Salah satu dokumen PO, didistribusikan ke Departemen Finance and Accounting dengan tujuan untuk mendapatkan dana yang dibutuhkan untuk membayar pesanan tersebut. Pada saat barang-barang yang dikirim pemasok telah sampai di perusahaan, Petugas warehouse (gudang) dan QC bertugas menerima barang tersebut dengan terlebih dahulu dilakukan pemeriksaan. Petugas gudang akan memeriksa dengan teliti mengenai kelengkapan dokumen atau surat jalan, kondisi kemasan, label, segel, kuantitas pesanan (volume atau berat) dan jumlah barang yang diterima dengan yang tercantum di dalam PO. Kemudian barang diuji oleh Departemen QC dengan mengambil contoh secara acak. Jika hasil dari pemeriksaan dan pengujian tidak sesuai dengan yang tercantum dalam PO dan standar dalam kontrak ataupun dokumennya tidak lengkap, maka bagian Departemen Purchasing akan mengembalikan barang tersebut kepada pihak pemasok dan meminta penggantian barang. Sedangkan apabila barang yang diterima telah memenuhi syarat, maka bagian penerimaan di gudang
50
akan mengeluarkan bukti penerimaan dan mencatat barang-barang yang diterima ke dalam kartu persediaan.
4.3.4. Penyimpanan Bahan Baku Bahan baku yang menjadi bagian penting dalam proses produksi ditempatkan di gudang bahan baku. Hal yang berkenaan dengan penyimpanan bahan baku berada pada wewenang Departemen
Warehouse (Gudang). Departemen Gudang bertanggungjawab atas keluar masuknya bahan baku serta penyimpanannya. Dalam manajemen gudang bahan baku Divisi Noodle, PT ISM, Tbk terdapat prosedur penanganan bahan baku, yaitu : 1. Penerimaan Penerimaan bahan baku ke Departemen Warehouse (Gudang) merupakan hasil pemesanan yang dilakukan oleh Departemen
Purchasing. Sebelum masuk gudang, bagian penerimaan barang digudang akan mengontrol jumlah yang diterima berdasarkan pesanan (PO) dan selanjutnya Departemen QC akan mengambil contoh untuk memeriksa mutu yang telah ditetapkan. Apabila sudah sesuai standar kemudian Departemen Gudang akan membuat nota bukti penerimaan bahan dan mencatatnya ke dalam kartu persediaan. Perhitungan jumlah bahan baku tepung terigu dan tepung tapioka akan disesuaikan dengan standar yang telah ditetapkan oleh Divisi Noodle, PT ISM, Tbk. Tepung tapioka mempunyai berat 50 kg per zak, dan perusahaan telah memperhitungkan rendemen, sehingga berat per zak 49,85 kg. Sedangkan untuk tepung terigu, berat per zaknya 25 kg dan perusahaan juga telah memperhitungkan rendemennya sehingga berat per zak 24,5524,85 kg. 2. Penyusunan Setelah bahan baku diterima oleh petugas penerimaan Departemen Gudang, selanjutnya dilakukan kegiatan pengeluaran bahan baku dari dalam truk atau kontainer. Kegiatan pengeluaran
51
bahan baku untuk jenis tepung dilakukan dengan cara diangkat oleh kuli angkut. Setelah bahan baku diturunkan dari truk atau kontainer, bahan baku terlebih dahulu ditumpuk secara bersilang agar saling mengunci antar satu lapisan dengan lapisan lainnya di atas palet, sehingga bahan baku tidak terkontak langsung dengan lantai. Tinggi tumpukan maksimal tepung adalah 10 zak per palet. Bahan baku yang sudah
disusun di atas palet akan
dimasukan ke dalam gudang dengan menggunakan forklift. Kemudian bahan baku tersebut disimpan di dalam gudang dengan jarak simpan dari dinding 10-30 cm. Hal ini dilakukan agar bahan baku lebih mudah dalam pengeluaran, memudahkan pengontrolan dan pembersihan di ruang penyimpanan serta mencegah kontaminasi terhadap bahan baku. Kemudian, bahan baku tersebut diberi label sesuai tanggal kedatangan dan lokasi penempatannya. Pemberian label ini bertujuan untuk mengetahui umur bahan baku. 3. Pengeluaran Pengeluaran bahan baku dilakukan apabila bagian produksi memerlukan bahan baku dalam proses produksi. Bahan baku yang akan digunakan untuk proses produksi, biasanya akan dikirimkan dari gudang sehari sebelumnya untuk menghindari kemacetan produksi akibat menunggu bahan baku dari gudang. Apabila ada bahan baku yang berlebih, maka bahan baku tersebut akan dikirim kembali ke gudang. Semua kegiatan pengeluaran ataupun pengembalian bahan baku dari bagian gudang dilakukan dengan bukti atau laporan tertulis mengenai berapa jumlah bahan baku yang keluar dari gudang dan berapa bahan baku yang dikembalikan ke gudang. Bahan baku yang dikeluarkan mengikuti sistem First In First
Out (FIFO) yaitu bahan baku yang pertama masuk ke gudang dikeluarkan lebih dahulu dari gudang untuk proses produksi. Hal
52
ini berkaitan dengan sifat bahan baku yang mempunyai batas kadarluasa dan kerugian akibat penyimpanan yang terlalu lama. Bahan baku tepung terigu mempunyai batas penyimpanan di gudang bahan baku, yaitu satu bulan. Pada cuaca panas, penyimpanan melebihi satu bulan akan menimbulkan kutu pada tepung terigu. 4. Administrasi Sistem pencatatan terhadap semua barang yang masuk atau keluar dari gudang dilakukan setiap hari dimana pengecekan barang oleh operator gudang akan dilaporkan kepada bagian administrasi gudang. Bagian administrasi mencatat seluruh laporan yang masuk ke dalam Daily Stock Report (Laporan Stok Harian). 5. Kontrol Pengontrolan dilakukan terhadap keadaan bahan baku di tempat penyimpanan. Pengontrolan dilakukan setiap harinya pada pukul 09.00-10.00 WIB. Hal ini dilakukan untuk penelusuran apabila ada kesalahan dalam penanganan barang. Selain itu pengontrolan terhadap jumlah bahan bahan baku dilakukan dengan melihat Laporan Stok Harian. Hal ini dikarenakan besarnya jumlah bahan baku, sehingga tidak dilakukan perhitungan manual di lapangan. Perhitungan manual terhadap jumlah bahan baku hanya dilakukan pada saat bahan baku tersebut masuk dan keluar dari gudang.
4.3.5. Pengujian dan Pengawasan Mutu Bahan Baku Pengujian mutu bahan baku bertujuan agar bahan baku yang dipakai memenuhi standar mutu yang berlaku, sehingga tidak terjadi penyimpangan standar kualitas produk akhir. Dalam industri pangan, pengawasan mutu bahan baku merupakan salah satu hal yang penting untuk menjaga mutu produk, mengendalikan agar menghasilkan mutu yang konsisten dan yang paling penting adalah sebagai jaminan keamanan pangan.
53
Pengujian mutu bahan baku pada Divisi Noodle, PT ISM, Tbk dilakukan oleh Departemen QC. Untuk bahan baku tepung terigu, dilakukan pemeriksaan secara fisik, kimia, organoleptik, biologi dan atau mikrobiologi. Pengujian
kualitas
bahan
baku
dilakukan
dengan
cara
pengambilan acak. Bagian QC akan mengambil contoh dari setiap
batch yang berbeda tanggal masuknya ke dalam gudang. Kemudian contoh dari masing-masing batch tersebut diuji. Apabila hasil pengujian tidak sesuai dengan standar yang telah ditetapkan maka bahan baku tersebut tidak layak digunakan untuk kegiatan produksi. Bahan baku yang tidak layak digunakan tersebut apabila masih dalam jangka waktu tertentu yang telah disepakati antara perusahaan dengan
pihak
pemasok,
maka
bahan
baku
tersebut
dapat
dikembalikan kepada pihak pemasok. Namun jika telah melewati jangka waktu yang telah ditetapkan, maka bahan baku tersebut akan dimusnahkan
oleh
Departemen
QC
dengan
sepengetahuan
Departemen Gudang, PPIC dan Purchasing.
4.3.6. Biaya-Biaya Persediaan Bahan Baku Secara umum total biaya persediaan di Divisi Noodle, PT ISM, Tbk terdiri dari biaya pemesanan, biaya penyimpanan dan biaya kekurangan bahan. Biaya penyiapan tidak diperhitungkan, karena biaya tersebut timbul apabila perusahaan memproduksi bahan bakunya sendiri, sedangkan Divisi Noodle, PT ISM, Tbk tidak memproduksi sendiri bahan bakunya. Biaya pemesanan adalah biaya yang timbul akibat dari pembelian bahan baku. Komponen biaya pemesanan tepung terigu dan tapioka meliputi biaya telepon (telepon dan faksimili) dan biaya administrasi. Biaya ini bersifat konstan sehingga tidak terpengaruh dengan jumlah bahan baku yang dipesan perusahaan. Biaya telepon dan faksimili diperlukan saat pemesanan barang dan untuk mengirimkan PO kepada pemasok. Sedangkan biaya administrasi pesan diperlukan untuk surat menyurat, prosedur pembuatan faktur, pengiriman order
54
dan pencatatan pemesanan tepung terigu. Biaya pengiriman atau biaya clearance tidak dibebankan ke dalam biaya pemesanan, karena biaya-biaya ini ditanggung oleh pemasok. Komponen biaya pemesanan bahan baku tepung terigu dan tepung tapioka per pemesanan dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Biaya pemesanan bahan baku per pemesanan
No
Jenis Bahan Baku
1
Cakra Kembar
2
Segitiga Biru
3
Segitiga Hijau
4
Tepung Tapioka
Komponen Biaya Biaya Telepon dan Faksimili Biaya Administrasi Pesan Total Biaya Telepon dan Faksimili Biaya Administrasi Pesan Total Biaya Telepon dan Faksimili Biaya Administrasi Pesan Total Biaya Telepon dan Faksimili Biaya Administrasi Pesan Total
Jumlah Biaya (Rp/Pemesanan) 12.000 6.000 18.000 12.000 6.000 18.000 12.000 6.000 18.000 18.000 6.000 24.000
Harga pembelian tepung terigu Cakra Kembar Rp 88.800 per zak, tepung terigu Segitiga Biru sebesar Rp 79.200 per zak, tepung terigu Segitiga Hijau sebesar Rp 66.300 per zak dan tepung tapioka sebesar Rp 222.000 per zak. Pemasok tidak membatasi jumlah pembelian karena selama ini pemasok mampu memenuhi kebutuhan perusahaan. Biaya penyimpanan adalah biaya yang timbul akibat dari bahan baku yang disimpan. Biaya penyimpanan terdiri dari biaya utilitas, biaya upah, equipment dan maintenance, serta biaya opportunity cost
of capital (biaya modal). Biaya utilitas merupakan biaya fasilitas penyimpanan seperti air dan listrik untuk pencahayaan, pemanas atau pendingin. Biaya upah merupakan
biaya
yang
dikeluarkan
perusahaan
untuk
55
memperkerjakan karyawan dalam pengangkutan, pemeliharaan dan penjagaan bahan baku. Equipment dan maintenance adalah biaya yang dikeluarkan dalam pengelolaan dan pemeliharaan bahan baku tersebut di gudang, seperti pemeliharaan forklift, pemeliharaan ruang penyimpanan, pembersihan dan penyemprotan fungisida serta aktifitas lain yang mengeluarkan sejumlah dana bagi perusahaan. Biaya modal atau disebut dengan opportunity cost of capital merupakan alternatif pendapatan atas dana yang diinvestasikan dalam persediaan. Biaya modal dihitung dari harga bahan baku dikalikan dengan suku bunga simpanan. Suku bunga simpanan berjangka rupiah menurut kelompok Bank Umum, pada tahun 2007 adalah sebesar 9,25% (www.bi.go.id, 2007). Besarnya biaya penyimpanan bahan baku per zak per tahun dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Biaya penyimpanan bahan baku per zak per tahun (Rp/zak/tahun) No Jenis Bahan Baku
1
2
3
Terigu Cakra Kembar
Terigu Segitiga Biru
Terigu Segitiga Hijau
Komponen Biaya Biaya Utilitas Biaya Upah Biaya Maintenance dan Equipment Biaya Modal Total Biaya Utilitas Biaya Upah Biaya Maintenance dan Equipment Biaya Modal Total Biaya Utilitas Biaya Upah Biaya Maintenance dan Equipment Biaya Modal Total
Jumlah Biaya (Rp/zak/tahun) 9.360 5.928 4.680 8.112 28.080 9.360 5.928 4.680 7.488 27.456 9.360 5.928 4.680 6.240 26.208
56
Lanjutan Tabel 6. No Jenis Bahan Baku
4
Tepung Tapioka
Komponen Biaya Biaya Utilitas Biaya Upah Biaya Maintenance dan Equipment Biaya Modal Total
Jumlah Biaya (Rp/zak/tahun) 15.600 9.360 5.616 20.592 51.168
Simulasi yang digunakan pada sistem persediaan bahan baku di Divisi Noodle, PT ISM, Tbk, adalah per hari, sehingga biaya penyimpanan bahan baku yang digunakan dalam simulasi adalah biaya harian. Sehingga biaya penyimpanan untuk setiap jenis bahan baku di Divisi Noodle, PT ISM, Tbk per zak per hari dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Biaya penyimpanan bahan baku per zak per hari (Rupiah /zak/hari) No
Jenis Bahan Baku
1 2 3 4
Terigu Cakra Kembar Terigu Segitiga Biru Terigu Segitiga Hijau Tepung Tapioka
Biaya penyimpanan (Rupiah/zak/hari) 90 88 84 164
Biaya kekurangan bahan adalah biaya yang timbul apabila persediaan tidak mencukupi adanya kebutuhan pemakaian bahan baku. Biaya kekurangan bahan yang diperhitungkan adalah biaya pemesanan khusus dan biaya kehilangan kesempatan menerima keuntungan. Biaya pemesanan khusus adalah biaya yang dikeluarkan perusahaan untuk mengadakan pemesanan khusus sejumlah bahan baku yang dibutuhkan. Biaya pemesanan khusus terdiri dari biaya pengiriman secara kilat dan biaya tambahan pengepakan. Biaya kehilangan kesempatan mendapatkan keuntungan adalah sejumlah keuntungan yang hilang, karena tidak ada produk yang diproduksi dan dijual kepada konsumen akibat tidak tersediaanya bahan baku
57
yang dibutuhkan. Besarnya biaya kekurangan bahan per zak dapat dilihat pada Tabel. 8 Tabel 8. Biaya kekurangan bahan baku per zak (Rupiah/zak)
No 1
2
3
4
Jenis Bahan Baku
Komponen Biaya
Jumlah Biaya (Rp/zak)
Biaya Pemesanan Khusus Terigu Cakra Kembar Biaya Kehilangan Keuntungan Total Biaya Pemesanan Khusus Terigu Segitiga Biru Biaya Kehilangan Keuntungan Total Biaya Pemesanan Khusus Terigu Segitiga Hijau Biaya Kehilangan Keuntungan Total Biaya Pemesanan Khusus Tepung Tapioka Biaya Kehilangan Keuntungan Total
2.500 24.361 26.861 2.500 24.361 26.861 2.500 24.361 26.861 10.000 48.722 58.722
4.4. Pengendalian Persediaan Bahan Baku 4.4.1. Pengendalian Persediaan Bahan Baku Perusahaan Biaya persediaan merupakan keseluruhan biaya yang mencakup biaya pemesanan, biaya penyimpanan dan biaya kekurangan bahan. Total biaya pemesanan per hari adalah biaya pemesanan per pesanan dikalikan dengan frekuensi pemesanan bahan baku per hari. Total biaya penyimpanan per hari adalah biaya penyimpanan bahan baku per zak per hari dikalikan dengan rataan jumlah persediaan bahan baku. Total biaya kekurangan bahan per hari adalah biaya kekurangan bahan baku per unit dikalikan jumlah rataan kekurangan bahan baku per hari. Pada tahun 2006, Divisi Noodle, PT ISM, Tbk melakukan pemesanan dengan frekuensi yang berbeda untuk setiap jenis bahan baku. Untuk bahan baku tepung terigu, baik tepung terigu Cakra Kembar, Segitiga Biru maupun Segitiga hijau perusahaan memesan sebanyak 51 kali pemesanan selama satu tahun atau 0,16 kali
58
pemesanan per hari. Sedangkan untuk bahan baku tepung tapioka perusahaan memesan sebanyak 13 kali pemesanan atau 0,04 kali pemesanan per hari. Jumlah unit bahan baku yang dipesan adalah bervariasi setiap kali pemesanan. Rataan jumlah persediaan bahan baku dan rataan jumlah kekurangan bahan per hari bervariasi untuk setiap jenis bahan baku. Frekuensi pemesanan per hari, rataan jumlah persediaan bahan baku dan rataan kekurangan bahan per hari dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel 9. Frekuensi pemesanan per hari, rataan jumlah persediaan bahan baku dan rataan kekurangan bahan per hari pada tahun 2006 Jenis Bahan Baku
Frekuensi Jumlah Persediaan Pemesanan / Hari Bahan Baku (zak)
Rataan Jumlah Kekurangan Bahan (zak)
Cakra Kembar
0,16
14.126
92
Segitiga Biru
0,16
673
4
Segitiga Hijau
0,16
4.710
31
Tepung Tapioka
0,04
589
0,6
Total biaya persediaan bahan baku di Divisi Noodle, PT ISM, Tbk pada tahun 2006 adalah Rp 5.278.980 per hari atau Rp 1.647.041.622 per tahun. Biaya persediaan bahan baku terbesar selama tahun 2006 adalah biaya persediaan bahan baku jenis tepung terigu Cakra Kembar, yaitu Rp 3.745.432 per hari atau Rp. 1.168.574.784 per tahun. Sementara itu yang terendah adalah jenis bahan baku tepung tapioka Rp 132.789 per hari atau Rp 41.430.230 per tahun. Besarnya biaya persediaan bahan baku tepung terigu Cakra Kembar dikarenakan jumlah persediaan rataan bahan baku tepung terigu Cakra Kembar cukup besar, yaitu 14.126 zak dan rataan kekurangan bahan yang juga besar, yaitu 92 per hari. Sedangkan rendahnya biaya persediaan bahan baku tepung tapioka dikarenakan jumlah persediaan rataan bahan baku tepung tapioka
59
rendah yaitu 589 zak dan rataan kekurangan bahan yang rendah, yaitu 0,6 zak per hari. Total biaya persediaan bahan baku per hari untuk masing-masing bahan baku dapat dilihat pada Tabel 10. Tabel 10. Total biaya persediaan bahan baku per hari (Rupiah / hari) Jenis Bahan Baku
Total Biaya Pemesanan
Total Biaya Penyimpanan
Total Biaya Stock Out
Total Biaya Persediaan
Cakra Kembar
2.880
1.271.340
2.471.212
3.745.432
Segitiga Biru
2.880
59.224
107.444
169.548
Segitiga Hijau
2.880
395.640
832.691
1.231.211
Tepung Tapioka
960
96.596
35.233
132.789
Total
9.600
1.822.800
3.446.580
5.278.980
Berdasarkan total biaya persediaan bahan baku per hari, maka total biaya persediaan bahan baku yang telah dikeluarkan oleh perusahaan per tahun dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11. Total biaya persediaan bahan baku pada tahun 2006 (Rupiah / tahun) Jenis Bahan Baku
Total Biaya Pemesanan
Total Biaya Penyimpanan
Total Biaya Stock Out
Total Biaya Persediaan
Cakra Kembar Segitiga Biru Segitiga Hijau Tepung Tapioka Total
898.560 898.560 898.560 299.520 2.995.200
396.658.080 18.477.888 123.439.680 30.137.952 568.713.600
771.018.144 33.522.528 259.799.592 10.992.758 1.075.333.022
1.168.574.784 52.898.976 384.137.832 41.430.230 1.647.041.822
4.4.2. Peramalan Permintaan Produk Mie Instan Berdasarkan data perusahaan tahun 2005-2006, pola data permintaan atau penjualan produk mie instan Divisi Noodle, PT ISM, Tbk cenderung berfluktuatif. Rataan jumlah penjualan produk mie instan 345.907 karton mie instan per minggu. Gambar 9 dan 10 menyajikan jumlah penjualan produk mie instan mulai bulan Januari 2005-Desember 2006.
60
500000 400000 300000 200000 100000 0 1
5
9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 week
Gambar 9. Data penjualan mie instan tahun 2005
500000 400000 300000 200000 100000 0 1
5
9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49
Gambar 10. Data penjualan mie instan tahun 2006 Jumlah penjualan mie instan tertinggi adalah 468.251 karton pada minggu ke 40. Tingginya penjualan mie instan ini disebabkan oleh peningkatan permintaan pasar atas produk mie instan menjelang Hari Raya Idul Fitri. Penjulan mie instan terendah adalah 33.290 karton pada minggu 44. Rendahnya penjualan mie instan ini dikarenakan minggu 44 bertepatan dengan Hari Raya Idul Fitri, dimana seluruh kegiatan pada Divisi Noodle, PT ISM, Tbk diliburkan. Jika data penjualan mie instan Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmur, Tbk tahun 2005-2006 diplotkan menurut Time
Series Plot dapat terlihat seperti Gambar 11.
61
T i m e S e r i e s P l o t o f J u m l a h P e n ju a l a n 500000
Jumlah Penjualan
400000
300000
200000
100000
0 1
10
20
30
40
50 60 W eek
70
80
90
100
Gambar 11. Times series plot data penjualan mie instan pada tahun 2005-2006 Dari plot di atas terlihat adanya data yang memencil pada minggu ke 44 dan minggu ke 95, serta pencilan tersebut terjadi karena pada minggu-minggu tersebut bertepatan dengan Hari Raya Idul Fitri tahun 2005 dan tahun 2006, sehingga jumlah penjualan produk mie instan menjadi lebih sedikit dibandingkan minggu-minggu lainnya. Dari data yang diketahui, diambil kesimpulan secara kasar bahwa data tersebut cenderung sebagai data musiman, dengan panjang musim selama satu tahun. Model dari data musiman dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu model multiplikatif dan model aditif. Model multiplikatif pada prinsipnya mengandung penggandaan antara komponen trend dengan
komponen
musim
sedangkan
untuk
model
aditif
mengandung penjumlahan komponen trend dengan komponen musim. Model multiplikatif biasanya digunakan jika data pada musim tertentu proporsional terhadap musim-musim sebelumnya. Sedangkan model aditif biasanya digunakan jika perbedaan data pada setiap musim relatif konstan. Untuk data jumlah penjualan ini lebih cocok jika menggunakan metode Winters dengan jenis model
multiplikatif.
62
Untuk melakukan peramalan dengan menggunakan metode Winters, maka perlu dilakukan adalah menentukan smoothing
constanta (konstanta pemulusan). Konstanta pemulusan untuk metode Winters terdapat tiga jenis, yaitu Alpha, Gamma dan Delta. Alpha adalah komponen dasar, Gamma adalah komponen trend dan Delta adalah komponen musim. Nilai masing-masing konstanta adalah 0-1. Kombinasi
nilai
konstanta
pemulusan
ditentukan
secara
subyektif. Untuk menghasilkan peramalan yang akurat, maka ditentukan beberapa kombinasi nilai konstanta pemulusan. Setelah ditentukan beberapa kombinasi nilai konstanta pemulusan,
maka
dibandingkan nilai MAPE, MAD dan MSD output dari masingmasing kombinasi nilai konstanta pemulusan. Kombinasi konstanta yang paling baik adalah pada saat nilai MAPE, MAD, dan MSD paling kecil. Empat kombinasi nilai konstanta pemulusan dan nilai MAPE, MAD, dan MSD yang dihitung dengan menggunakan software Minitab 14 dapat dilihat pada Tabel 12 Tabel 12. Kombinasi nilai konstanta pemulusan Konstanta Pemulusan
MAPE
MAD
MSD
0.2
8
27.939
1.268.301.859
0.1
0.1
8
26.750
1.127.981.288
0.05
0.05
0.05
8
25.709
1.065.180.080
0.05
0.04
0.01
7
25.139
1.018.871.416
Alpha
Gamma
Delta
0.2
0.2
0.1
Berdasarkan Tabel 12, nilai MAPE, MAD dan MSD terkecil diperoleh pada saat kombinasi nilai konstanta pemulusan alpha = 0,05, Gamma = 0,04 dan dan Delta = 0,01. Selanjutnya dilakukan peramalan
dengan
metode
Winters
multiplikatif
dengan
menggunakan kombinasi nilai konstanta pemulusan tersebut. Hasil peramalan penjualan produk mie instan dapat dilihat pada Tabel 13.
63
Winters' Method Plot for Jumlah Penjualan Multiplicative Method 600000
Variable Actual Smoothed Forecasts 95,0% PI
Jumlah Penjualan
500000 400000
Smoothing Constants Alpha (level) 0,05 Gamma (trend) 0,04 Delta (seasonal) 0,01
300000
Accuracy Measures MAPE 7 MAD 25139 MSD 1018871416
200000 100000 0 1
16
32
48
64
80 96 Week
112 128 144
Gambar 12. Nilai peramalan beserta nilai selang kepercayaan 95% Tabel 13. Hasil peramalan jumlah penjualan produk mie instan Minggu ke105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127
Jumlah penjualan (karton) 298.912 387.970 350.837 311.687 433.195 406.496 409.419 391.018 356.379 335.280 361.703 320.575 353.575 260.371 372.569 302.294 359.175 337.095 345.903 355.084 422.987 392.436 374.298
Batas Atas 237.323 326.322 289.129 249.916 371.360 344.596 347.451 328.980 294.269 273.098 299.444 258.240 291.161 197.876 309.992 239.633 296.427 274.259 282.977 292.067 359.876 329.230 310.996
Batas Bawah 360.502 449.617 412.545 373.457 495.029 468.397 471.388 453.056 418.488 397.463 423.961 382.910 415.989 322.866 435.147 364.956 421.923 399.931 408.829 418.101 486.097 455.641 437.600
64
Lanjutan Tabel 13 Minggu ke128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156
Jumlah penjualan (karton) 386.586 396.247 407.527 396.071 405.952 419.414 420.843 359.334 441.531 348.113 439.479 451.069 409.100 443.114 491.767 467.409 470.661 447.808 38.033 361.818 430.994 382.474 404403 428.372 426.190 416.686 425.074 361.748 310.092
Batas Atas 323.186 332.746 343.924 332.364 342.140 355.495 356.815 295.195 377.280 283.748 374.999 386.472 344.384 378.278 426.808 402.326 405.453 382.474 -27.430 296.225 365.269 316.616 338410 362.243 359.924 350.279 358.527 295.059 243.259
Batas Bawah 449.987 459.748 471.130 459.777 469.765 483.334 484.872 423.472 505.781 412.478 503.959 515.667 473.816 507.951 556.726 532.491 535.869 513.143 103.496 427.411 496.719 448.332 470396 494.501 492.457 483.092 491.621 428.438 376.925
Hasil peramalan penjualan produk mie instan pada Tabel 13 menunjukkan bahwa dari minggu ke minggu jumlah penjualan produk mie instan semakin meningkat. Peningkatan ini disebabkan karena peramalan penjualan didasarkan pada jumlah penjualan sebelumnya.
Hal ini yang menjadi salah satu alasan peramalan
hanya dilakukan selama satu tahun. Semakin panjang waktu peramalan, maka tingkat keakuratan hasil peramalan akan semakin kecil. Hal lain yang menjadi alasan peramalan dilakukan selama satu tahun adalah pola data yang menunjukan pola data musiman dengan panjang musim satu tahun.
65
4.4.3. Perhitungan Lead Time, Safety Stock dan ROP 1. Lead Time atau Waktu Tunggu
Lead time atau waktu tunggu adalah waktu yang diperlukan oleh perusahaan sejak pemesanan bahan baku sampai dengan bahan baku sampai di gudang. Lamanya lead time atau waktu tunggu untuk bahan baku tepung terigu, baik tepung terigu Cakra Kembar, Segitiga Biru maupun Segitiga Hijau adalah 3 hari. Sedangkan lamanya lead time untuk bahan baku tepung Tapioka adalah 7 hari. Perbedaan lamanya waktu tunggu antara tepung terigu dan tepung tapioka disebabkan pemasok tepung tapioka berasal dari Lampung, sedangkan pemasok tepung terigu berasal dari Jakarta. 2. Safety Stock atau Persediaan Pengaman
Safety stock atau persediaan pengaman adalah unit tambahan persediaan yang diadakan untuk menjaga atau mengurangi kemungkinan kekurangan bahan. Safety stock diperoleh dengan mengalikan service level yang diinginkan (z) dan akar lead time
( L)
dengan deviasi atau standar penyimpangan pemakaian
bahan baku per hari (σd ) untuk masing-masing bahan baku. Perhitungan safety stock untuk masing-masing bahan baku dapat dilihat pada Tabel 14. Perhitungan simpangan baku pemakaian bahan baku per hari disajikan pada Lampiran 2. Tabel 14. Perhitungan safety stock skenario 1 untuk masing-masing bahan baku Jenis Bahan
Service Level
Akar Lead
Simpangan Pemakaian
Safety
Baku
(Z = 98%)
Time
Bahan Baku per Hari.
Stock
Cakra Kembar
2,06
1,732
852
3.040
Segitiga Biru
2,06
1,732
41
146
Segitiga Hijau
2,06
1,732
284
1.013
Tapioka
2,06
2,65
9
49
66
Safety stock skenario 2 merupakan safety stock yang selama ini digunakan oleh perusahaan dalam pengendalian persediaan bahan bakunya. Safety stock skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 15. Tabel 15 . Safety stock Skenario 2 untuk masing-masing bahan baku No
Safety Stock (Zak)
Jenis Bahan Baku
1.
Tepung Terigu Cakra Kembar
2.460
2.
Tepung Terigu Segitiga Biru
97
3.
Tepung Terigu Segitiga Hijau
855
4.
Tepung Tapioka
39
3. Reorder Point ROP merupakan titik dimana perusahaan harus melakukan pemesanan bahan baku lagi, sehingga bahan baku yang dipesan tersebut datang tepat pada saat persediaaan bahan baku sama dengan safety stock. Perhitungan ROP skenario 1 dapat dilihat pada Tabel 16. Tabel 16. Perhitungan ROP skenario 1 untuk masing-masing bahan baku Jenis Bahan Baku Cakra Kembar Segitiga Biru Segitiga Hijau Tapioka
Pemakaian Bahan Baku Per Hari (d) 3.441 164 1.147 37
Lead Time (L) 3 3 3 7
Safety Stock (SS) 3.040 146 1.013 49
Reorder Point (dL + SS) 12.783 638 4.454 308
ROP skenario 2 merupakan ROP yang selama ini digunakan oleh perusahaan dalam pengendalian persediaan bahan bakunya. Perhitungan ROP skenario 2 untuk masing-masing bahan baku dapat dilihat pada Tabel 17.
67
Tabel 17. Perhitungan ROP skenario 2 untuk masing-masing bahan baku Jenis Bahan Baku Cakra Kembar Segitiga Biru Segitiga Hijau Tapioka
Pemakaian Bahan Baku Per Hari (d) 3.441 164 1.147 37
Lead Time (L) 3 3 3 7
Safety Stock (SS) 2.460 97 855 39
Reorder Point (dL + SS) 12.783 589 4.296 298
4.4.4. Pengendalian Persediaan Bahan Baku dengan Metode Simulasi Model simulasi bertujuan untuk merumuskan skenario kebijakan pembelian bahan baku terbaik berdasarkan kriteria biaya persediaan. Simulasi dilakukan dengan menggunakan dua skenario. skenario 1 adalah simulasi dengan menggunakan data safety stock dan ROP perhitungan skenario 1. Skenario 2 adalah simulasi dengan menggunakan data safety stock dan ROP yang telah digunakan oleh perusahaan dalam pengendalian persediaaan bahan bakunya selama ini. Pemakaian bahan baku pada Divisi Noodle, PT ISM, Tbk tidak konstan. Oleh sebab itu, simulasi ini bertujuan untuk mencari jumlah pemesanan bahan baku yang optimal, sehingga menghasilkan biaya persediaan yang minimal pada saat pemakaian bahan baku tidak konstan dan lead time konstan. Simulasi dilakukan dengan mencoba beragam kombinasi jumlah pemesanan bahan baku dan tititk pemesanan kembali. Langkah pertama dari proses simulasi Monte Carlo adalah dengan menetapkan distribusi peluang bagi peubah yang penting dalam model persediaan bahan baku. Peubah penting yang ditentukan peluangnya hanyalah jumlah pemakaian bahan baku per hari. Waktu tunggu tidak ditentukan peluangnya dalam perhitungan ini, karena pada Divisi Noodle, PT ISM, Tbk waktu tunggu kedatangan bahan baku adalah konstan. Langkah selanjutnya adalah menentukan peluang kumulatif jumlah pemakaian bahan baku dengan cara menjumlahkan nilai peluang setiap kolom dengan nilai probabilitas kolom sebelumnya.
68
Tahap berikutnya menetapkan angka acak. Angka acak dibangkitkan dengan program komputer, angka acak yang digunakan adalah angka acak yang berdistribusi seragam. Lampiran 3 menyajikan peluang dan interval angka acak untuk pemakaian bahan baku tepung terigu dan tepung tapioka. Berdasarkan Lampiran 3 untuk pemakaian bahan baku sebanyak 0 unit per hari, frekuensi kejadiannya adalah dua, sehingga dari kejadian sebanyak 104 kali peluangnya adalah 0,019, maka interval angka acaknya adalah dari 1-19, dan seterusnya dalam menentukan angka acak jumlah pemakaian bahan baku. Semua angka acak ini mempunyai peluang muncul yang sama dalam proses simulasi. Tahap
selanjutnya
adalah
mensimulasikan
serangkaian
percobaan. Simulasi dilakukan 1000 kali dengan tujuan hasil yang diperoleh dari simulasi ini mendekati situasi sebenarnya.
4.4.4.1. Metode Simulasi Skenario 1 1. Bahan Baku Tepung Terigu Cakra Kembar Perhitungan simulasi Skenario 1 untuk bahan baku tepung terigu Cakra Kembar menghasilkan biaya tertinggi
Rp.
95.733.000
per
hari
atau
Rp 29.868.696.000 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan bahan baku 26 zak per pesan. Jumlah pemesanan ini terlalu kecil, sehingga mengakibatkan rataan kekurangan bahan menjadi besar. Rataan kekurangan meningkatkan
bahan
yang
biaya
semakin
banyak
dapat
kekurangan
bahan
dan
meningkatkan total biaya persediaan bahan baku secara keseluruhan. Biaya persediaan total terendah bahan baku tepung terigu Cakra Kembar Rp. 1.886.100 per hari atau Rp. 588.463.200 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan 18.772 zak per pesan. Hal ini disebabkan
69
karena besarnya biaya kekurangan bahan tidak terlalu besar. Berdasarkan hasil simulasi untuk bahan baku tepung terigu Cakra Kembar, semakin besar jumlah pembelian bahan baku akan menyebabkan jumlah persediaan yang disimpan akan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya penyimpanan bahan baku. Semakin kecil jumlah pembelian bahan baku akan menyebabkan jumlah kekurangan bahan semakin besar, sehingga meningkatkan
biaya
kekurangan
bahan.
Biaya
persediaan harian total bahan baku tepung terigu Cakra Kembar Skenario 1 dapat dilihat pada Tabel 18. Tabel 18. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Cakra Kembar skenario 1 (dalam Rupiah) Q (zak)
Rataan Kekurangan Bahan (zak) 4
Rataan Frekuensi Pemesanan (zak) 0,25
Biaya Penyimpanan
Biaya Kekurangan Bahan
Biaya Pemesanan
Total Biaya Persediaan
26
Rataan Persediaan Akhir (zak) 0
0
95.728.000
4.500
95.733.000 b
18.772
8.536
41
0,185
768.250
1.114.500
3.330
1.886.100 a
Keterangan : a b
: Total biaya persediaan harian terendah : Total biaya persediaan harian tertinggi
2. Bahan Baku Tepung Terigu Segitiga Biru Perhitungan simulasi Skenario 1 untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Biru menghasilkan biaya tertinggi Rp 4.451.100 per hari atau Rp 1.388.743.200 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan 6 (enam) zak per pemesanan. Jumlah pemesanan ini terlalu kecil, sehingga mengakibatkan rataan kekurangan bahan menjadi besar. Rataan kekurangan bahan yang semakin banyak dapat meningkatkan biaya kekurangan bahan dan meningkatkan total biaya persediaan. Biaya persediaan total terendah bahan baku tepung terigu
Segitiga
Biru
Rp
115.510
per
hari
atau
70
Rp 36.039.120 per tahun
yaitu pada saat jumlah
pemesanan 670 zak per pemesanan. Hal ini disebabkan karena besarnya biaya kekurangan bahan tidak terlalu besar. Berdasarkan hasil simulasi untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Biru, semakin besar jumlah pembelian bahan baku akan menyebabkan jumlah persediaan yang disimpan akan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya penyimpanan bahan baku. Semakin kecil jumlah pembelian bahan baku akan menyebabkan jumlah kekurangan bahan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya kekurangan bahan. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Biru Skenario 1 dapat dilihat pada Tabel 23. Tabel 19. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Biru skenario 1(dalam Rupiah) Q (zak)
Rataan Kekurangan Bahan (zak) 165
Rataan Frekuensi Pemesanan (zak) 0,25
Biaya Penyimpanan
Biaya Kekurangan Bahan
Biaya Pemesanan
Total Biaya Persediaan
6
Rataan Persediaan Akhir (zak) 16
1.418
4.445.100
4.500
4.451.100 b
670
1.094
0,55
0,25
96.290
14.720
4.500
115.510 a
Keterangan : a b
: Total biaya persediaan mingguan terendah : Total biaya persediaan mingguan tertinggi
3. Bahan Baku Tepung Terigu Segitiga Hijau Perhitungan simulasi Skenario 1 untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau menghasilkan biaya tertinggi Rp 31.851.000 per hari atau Rp 9.937.512.000 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan 14 zak per pemesanan. Jumlah
pemesanan
ini
terlalu
kecil,
sehingga
mengakibatkan rataan kekurangan bahan menjadi besar. Rataan kekurangan bahan yang semakin besar dapat meningkatkan biaya kekurangan bahan dan meningkatkan total biaya persediaan.
71
Biaya persediaan total terendah bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau Rp 440.430 per hari atau Rp 137.414.160 per tahun yaitu pada saat jumlah pemesanan sebesar 6.122 zak per pemesanan. Hal ini disebabkan besarnya biaya kekurangan bahan tidak terlalu besar. Berdasarkan hasil simulasi untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau, semakin besar jumlah pembelian bahan baku akan menyebabkan jumlah persediaan yang disimpan,
maka
dapat
semakin
besar,
sehingga
meningkatkan biaya penyimpanan bahan baku. Semakin kecil jumlah pembelian bahan baku dapat menyebabkan jumlah kekurangan bahan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya kekurangan bahan. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau Skenario 1 dapat dilihat pada Tabel 20. Tabel 20. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau skenario 1(dalam rupiah) Rataan Kekurangan Bahan (zak) 1.186
Rataan Frekuensi Pemesanan (zak) 0,25
Biaya Penyimpanan
Biaya Kekurangan Bahan
Biaya Pemesanan
Total Biaya Persediaan
14
Rataan Persediaan Akhir (zak) 0
0
31.846.000
4.500
31.851.000 b
6.122
2.874
7
0,191
241.390
195.600
3.438
440.430 a
Q (zak)
Keterangan : a b
: Total biaya persediaan mingguan terendah : Total biaya persediaan mingguan tertinggi
4. Bahan Baku Tepung Tapioka Perhitungan simulasi Skenario 1 untuk bahan baku tepung
tapioka
menghasilkan
biaya
tertinggi
Rp
2.166.900 per hari atau Rp 676.072.800 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan 1 (satu) zak per pemesanan. Jumlah
pemesanan
ini
terlalu
kecil,
sehingga
mengakibatkan rataan kekurangan bahan menjadi besar. Rataan kekurangan bahan yang semakin besar dapat
72
meningkatkan biaya kekurangan bahan dan meningkatkan total biaya persediaan. Biaya persediaan total terendah bahan baku tepung tapioka Rp 91.918 per hari atau Rp 28.678.416 per tahun yaitu pada saat jumlah pemesanan 147 zak per pemesanan. Hal ini disebabkan karena besarnya biaya kekurangan bahan tidak terlalu besar. Berdasarkan hasil simulasi untuk bahan baku tepung tapioka, semakin besar jumlah pembelian bahan baku dapat menyebabkan jumlah persediaan yang disimpan akan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya penyimpanan
bahan
baku.
Semakin
kecil
jumlah
pembelian bahan baku akan menyebabkan jumlah kekurangan bahan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya kekurangan bahan. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung tapioka Skenario 1 dapat dilihat pada Tabel 21. Tabel 21. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung tapioka skenario 1 (dalam rupiah) Q (zak)
Rataan Kekurangan Bahan (zak) 37
Rataan Frekuensi Pemesanan (zak) 0,25
Biaya Penyimpanan
Biaya Kekurangan Bahan
Biaya Pemesanan
Total Biaya Persediaan
1
Rataan Persediaan Akhir (zak) 13
2.145
2,158,700
6.000
2.166.900 b
147
427
0,271
0,25
70.005
15,914
6.000
91.918 a
Keterangan : a b
: Total biaya persediaan mingguan terendah : Total biaya persediaan mingguan tertinggi
5. Total Biaya Persediaan Bahan Baku Total biaya persediaan per tahun terendah dengan menggunakan metode simulasi pada skenario 1 dapat dilihat pada Tabel 22.
73
Tabel 22. Total biaya persediaan bahan baku terendah tahunan skenario 1 No 1. 2. 3. 4.
Bahan Baku Tepung Terigu Cakra Kembar Tepung Terigu Segitiga Biru Tepung Terigu Segitiga Hijau Tepung Tapioka Total
Total Biaya Persediaan Tahunan 588.463.200 36.039.120 137.414.160 28.678.416 790.594.896
Biaya persediaan total terendah berdasarkan hasil perhitungan simulasi skenario 1 untuk semua bahan baku Rp. 790.594.896 per tahun. Berdasarkan hasil simulasi untuk semua bahan baku semakin sedikit jumlah pembelian bahan baku, maka akan semakin besar biaya kekurangan bahannya dan semakin besar jumlah pembelian bahan baku, maka semakin besar biaya total penyimpanan bahan baku.
4.4.4.2. Metode Simulasi Skenario 2 1. Bahan Baku Tepung Terigu Cakra Kembar Perhitungan simulasi skenario 2 untuk bahan baku tepung terigu Cakra Kembar menghasilkan biaya tertinggi
Rp.
95.819.000
per
hari
atau
Rp.
29.895.528.000 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan bahan baku 14 zak per pesan. Jumlah pemesanan ini terlalu kecil, sehingga mengakibatkan rataan kekurangan bahan menjadi besar. Rataan kekurangan meningkatkan
bahan
yang
biaya
semakin
banyak
dapat
kekurangan
bahan
dan
meningkatkan total biaya persediaan. Biaya persediaan total terendah bahan baku tepung terigu Cakra Kembar Rp. 1.948.500 per hari atau Rp. 607.932.000 per tahun yaitu pada saat jumlah pemesanan 18.004 zak per pesan. Hal ini disebabkan besarnya biaya kekurangan bahan tidak terlalu besar.
74
Berdasarkan hasil simulasi untuk bahan baku tepung terigu Cakra Kembar, semakin besar jumlah pembelian bahan baku dapat menyebabkan jumlah persediaan yang disimpan akan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya penyimpanan bahan baku. Semakin kecil jumlah pembelian bahan baku akan menyebabkan jumlah kekurangan bahan semakin besar, sehingga meningkatkan
biaya
kekurangan
bahan.
Biaya
persediaan harian total bahan baku tepung terigu Cakra Kembar skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 23. Tabel 23. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Cakra Kembar skenario 2 (dalam rupiah) Q (zak)
Rataan Kekurangan Bahan (zak) 3.567
Rataan Frekuensi Pemesanan (zak) 0,25
Biaya Penyimpanan
Biaya Kekurangan Bahan
Biaya Pemesanan
Total Biaya Persediaan
14
Rataan Persediaan Akhir (zak) 0
0
95.814.000
4.500
95.819.000 b
18.004
8.280
45
0,192
745.170
1.199.900
3.456
1.948.500 a
Keterangan : a b
: Total biaya persediaan mingguan terendah : Total biaya persediaan mingguan tertinggi
2. Bahan Baku Tepung Terigu Segitiga Biru Perhitungan simulasi skenario 2 untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Biru menghasilkan biaya tertinggi Rp 4.467.100 per hari atau Rp 1.393.735.200 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan 3 zak per pemesanan. Jumlah pemesanan ini terlalu kecil, sehingga mengakibatkan rataan kekurangan bahan menjadi besar. Rataan kekurangan bahan yang semakin banyak dapat meningkatkan biaya kekurangan bahan dan meningkatkan total biaya persediaan. Biaya persediaan total terendah bahan baku tepung terigu Segitiga Biru Rp 126.210 per hari atau Rp 39.377.520 per tahun
yaitu pada saat jumlah
pemesanan sebesar 660 zak per pemesanan. Hal ini
75
disebabkan besarnya biaya kekurangan bahan tidak terlalu besar. Berdasarkan hasil simulasi untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Biru, semakin besar jumlah pembelian bahan baku dapat menyebabkan jumlah persediaan yang disimpan akan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya penyimpanan bahan baku. Semakin kecil jumlah pembelian bahan baku dapat menyebabkan jumlah kekurangan bahan semakin besar, sehingga meningkatkan
biaya
kekurangan
bahan.
Biaya
persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Biru skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 24. Tabel 24. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Biru skenario 2 (dalam rupiah) Q (zak)
Rataan Kekurangan Bahan (zak) 166
Rataan Frekuensi Pemesanan (zak) 0,25
Biaya Penyimpanan
Biaya Kekurangan Bahan
Biaya Pemesanan
Total Biaya Persediaan
3
Rataan Persediaan Akhir (zak) 17
1.532
4.461.100
4.500
4.467.100 b
660
1.006
1,24
0,25
88.480
33.227
4.500
126.210 a
Keterangan : a b
: Total biaya persediaan mingguan terendah : Total biaya persediaan mingguan tertinggi
3. Bahan Baku Tepung Terigu Segitiga Hijau Perhitungan simulasi Skenario 2 untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau menghasilkan biaya tertinggi Rp 31.814.000 per hari atau Rp 9.925.968.000 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan 8 (delapan) zak per pemesanan. Jumlah pemesanan ini terlalu
kecil,
sehingga
mengakibatkan
rataan
kekurangan bahan menjadi besar. Rataan kekurangan bahan yang semakin banyak dapat meningkatkan biaya kekurangan bahan dan meningkatkan total biaya persediaan.
76
Biaya persediaan total terendah bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau Rp 495.130 per hari atau Rp 154.480.560 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan
6.586
zak
per
pemesanan.
Hal ini
disebabkan besarnya biaya kekurangan bahan tidak terlalu besar. Berdasarkan hasil simulasi untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau, semakin besar jumlah pembelian bahan baku akan menyebabkan jumlah persediaan yang disimpan akan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya penyimpanan bahan baku. Semakin kecil jumlah pembelian bahan baku dapat menyebabkan jumlah kekurangan bahan semakin besar, sehingga meningkatkan
biaya
kekurangan
bahan.
Biaya
persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 25. Tabel 25. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau skenario 2 (dalam rupiah) Rataan Kekurangan Bahan (zak) 1.184
Rataan Frekuensi Pemesanan (zak) 0,25
Biaya Penyimpanan
Biaya Kekurangan Bahan
Biaya Pemesanan
Total Biaya Persediaan
8
Rataan Persediaan Akhir (zak) 0
0
31.809.000
4.500
31.814.000 b
6.586
3.204
8,3
0,175
269.120
222.870
3.150
495.130 a
Q (zak)
Keterangan : a b
: Total biaya persediaan mingguan terendah : Total biaya persediaan mingguan tertinggi
4. Bahan Baku Tepung Tapioka Perhitungan simulasi skenario 2 untuk bahan baku tepung
tapioka
menghasilkan
biaya
tertinggi
Rp 2.161.800 per hari atau Rp 674.481.600 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan sebesar 2 zak per pemesanan. Jumlah pemesanan ini terlalu kecil, sehingga mengakibatkan rataan kekurangan bahan menjadi besar. Rataan kekurangan bahan yang semakin
77
besar dapat meningkatkan biaya kekurangan bahan dan meningkatkan biaya total persediaan. Biaya persediaan total terendah bahan baku tepung tapioka Rp 95.043 per hari atau Rp 29.653.416 per tahun, yaitu pada saat jumlah pemesanan 148 zak per pemesanan.
Hal
ini
disebabkan
besarnya
biaya
kekurangan bahan tidak terlalu besar. Berdasarkan hasil simulasi untuk bahan baku tepung tapioka, semakin besar jumlah pembelian bahan baku dapat menyebabkan jumlah persediaan yang disimpan akan semakin besar, sehingga meningkatkan biaya penyimpanan bahan baku. Semakin kecil jumlah pembelian bahan baku dapat menyebabkan jumlah kekurangan
bahan
meningkatkan
semakin
biaya
besar,
kekurangan
bahan.
sehingga Biaya
persediaan harian total bahan baku tepung tapioka skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 26. Tabel 26. Biaya persediaan harian total bahan baku tepung tapioka skenario (Dalam rupiah) Rataan Kekurangan Bahan (zak) 37
Rataan Frekuensi Pemesanan (zak) 0,25
Biaya Penyimpanan
Biaya Kekurangan Bahan
Biaya Pemesanan
Total Biaya Persediaan
2
Rataan Persediaan Akhir (zak) 13
2.087
2.153.700
6.000
2.161.800 b
148
455
0,25
0,25
74.598
14.446
6.000
95.043 a
Q (zak)
Keterangan : a b
: Total biaya persediaan mingguan terendah : Total biaya persediaan mingguan tertinggi
5. Total Biaya Persediaan Bahan Baku Total
biaya
persediaan
terendah
dengan
menggunakan metode simulasi pada skenario 2 dapat dilihat pada Tabel 27.
78
Tabel 27. Total biaya persediaan bahan baku terendah tahunan skenario 2 No 1. 2. 3. 4.
Bahan Baku Tepung Terigu Cakra Kembar Tepung Terigu Segitiga Biru Tepung Terigu Segitiga Hijau Tepung Tapioka Total
Total Biaya Persediaan Tahunan 607.932.000 39.377.520 154.480.560 29.653.416 831.443.496
Biaya persediaan total terendah berdasarkan hasil perhitungan simulasi skenario 2 untuk semua bahan baku adalah sebesar Rp. 831.443.496 per tahun. Berdasarkan hasil simulasi untuk semua bahan baku semakin sedikit jumlah pembelian bahan baku akan semakin besar biaya kekurangan bahannya dan semakin besar jumlah pembelian bahan baku maka akan semakin besar biaya total penyimpanan bahan baku.
4.5. Perbandingan Biaya Persediaan antara Model Pengendalian Persediaan di Perusahaan dengan Model Simulasi Total biaya persediaan yang telah dikeluarkan oleh perusahaan untuk bahan baku tepung terigu Cakra Kembar Rp 1.168.574.784 per tahun. Biaya persediaan total ini lebih besar dibandingkan dengan model simulasi, baik model simulasi skenario 1 maupun model simulasi skenario 2. Pengendalian persediaan bahan baku dengan model simulasi skenario 1 menghasilkan total biaya persediaan bahan baku tepung terigu Cakra Kembar yang terendah, (Rp 588.463.200 per tahun). Besarnya penghematan perusahaan apabila menggunakan metode simulasi pada skenario 1 dalam pengendalian persediaan bahan baku Rp 580.111.584 per tahun atau 33%. Sedangkan total biaya persediaan bahan baku dengan model simulasi skenario 2 adalah Rp 607.932.000 per tahun. Besarnya penghematan perusahaan apabila menggunakan metode simulasi pada skenario 2 dalam pengendalian persediaan bahan baku Rp 560.642.784 per tahun atau 32%. Total biaya persediaan yang telah dikeluarkan oleh perusahaan untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Biru Rp 52.898.976 per tahun. Biaya persediaan total ini lebih besar dibandingkan dengan model simulasi, baik
79
model simulasi skenario 1 maupun model simulasi skenario 2. Pengendalian persediaan bahan baku dengan model simulasi skenario 1 menghasilkan total biaya persediaan bahan baku tepung terigu Segitiga Biru yang terendah, (Rp 36.039.120 per tahun). Besarnya penghematan perusahaan apabila menggunakan metode simulasi pada skenario 1 dalam pengendalian persediaan bahan baku Rp 16.859.856 per tahun atau 19%. Sedangkan total biaya persediaan bahan baku dengan model simulasi skenario 2 adalah Rp 39.377.520
per
tahun.
Besarnya
penghematan
perusahaan
apabila
menggunakan metode simulasi pada skenario 2 dalam pengendalian persediaan bahan baku Rp 13.521.456 per tahun atau 15%. Total biaya persediaan yang telah dikeluarkan oleh perusahaan untuk bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau Rp 384.137.832 per tahun. Biaya persediaan total ini lebih besar dibandingkan dengan model simulasi, baik model simulasi skenario 1 maupun model simulasi skenario 2. Pengendalian persediaan bahan baku dengan model simulasi skenario 1 menghasilkan total biaya persediaan bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau yang terendah, (Rp 137.414.160 per tahun). Besarnya penghematan perusahaan apabila menggunakan metode simulasi pada skenario 1 dalam pengendalian persediaan bahan baku Rp 246.723.672 per tahun atau 47%. Sedangkan total biaya persediaan bahan baku dengan model simulasi skenario 2 adalah Rp 154.480.560 per tahun. Besarnya penghematan perusahaan apabila menggunakan metode simulasi pada skenario 2 dalam pengendalian persediaan bahan baku sebesar Rp 229.657.272 per tahun atau 43%. Total biaya persediaan yang telah dikeluarkan oleh perusahaan untuk bahan baku tepung tapioka Rp 41.430.230 per tahun. Biaya persediaan total ini lebih besar dibandingkan dengan model simulasi, baik model simulasi skenario 1 maupun model simulasi skenario 2. Pengendalian persediaan bahan baku dengan model simulasi skenario 1 menghasilkan total biaya persediaan bahan baku tepung tapioka yang terendah (Rp 28.678.416 per tahun). Besarnya penghematan perusahaan apabila menggunakan metode simulasi pada skenario 1 dalam pengendalian persediaan bahan baku Rp 12.751.814 per tahun atau 18%. Sedangkan total biaya persediaan bahan
80
baku dengan model simulasi skenario 2 adalah Rp 29.653.416 per tahun. Besarnya penghematan perusahaan apabila menggunakan metode simulasi pada skenario 2 dalam pengendalian persediaan bahan baku Rp 11.776.814 per tahun atau 17%. Perbandingan biaya persediaan bahan baku antara model pengendalian persediaan perusahaan dengan model simulasi dapat dilihat pada Tabel 28. Tabel 28. Perbandingan biaya persediaan model kebijakan perusahaan dan model Simulasi No
Bahan Baku
Kebijakan Perusahaan
Model Simulasi 1
Model Simulasi 2
Keterangan
1
Cakra Kembar
1.168.574.784
588.463.200
607.932.000
Model simulasi 1 paling optimal
2
Segitiga Biru
52.898.976
36.039.120
39.377.520
Model simulasi 1 paling optimal
3
Segitiga Hijau
384.137.832
137.414.160
154.480.560
Model simulasi 1 paling optimal
4
Tepung Tapioka
41.430.230
28.678.416
29.653.416
Model simulasi 1 paling optimal
81
KESIMPULAN DAN SARAN
1. Kesimpulan 1. Bahan baku utama yang digunakan oleh Divisi Noodle, PT ISM, Tbk adalah tepung terigu dan tepung tapioka. Tepung terigu yang digunakan oleh Divisi Noodle, PT ISM, Tbk terdiri dari tiga jenis, yaitu strong flour (tepung keras cap Cakra Kembar), medium flour (tepung setengah keras cap Segitiga Biru) dan soft flour (tepung lunak cap Segitiga Hijau). Penentuan jumlah bahan baku yang dipesan didasarkan oleh perkiraan perusahaan terhadap jumlah penjualan produk mie instan pada masa mendatang dan rataan pemakaian bahan baku pada tiga periode sebelumnya. Sistem pengendalian persediaan bahan baku di Divisi Noodle, PT ISM, Tbk menghasilkan total biaya persediaan untuk semua bahan baku Rp 1.647.041.822 per tahun 2. Total biaya persediaan bahan baku dengan menggunakan model simulasi skenario 1 Rp 790.594.896 per tahun. Total biaya persediaan bahan baku dengan menggunakan model simulasi skenario 2 Rp 831.443.496 per tahun. Penghematan biaya perusahaan apabila menggunakan model simulasi pada skenario 1 adalah 35% dan simulasi skenario 2 adalah 33%. 3. Hasil anasisis dari biaya persediaan bahan baku, adalah : a. Biaya persediaan bahan baku tepung terigu Cakra Kembar yang paling optimal diperoleh dengan metode simulasi skenario 1, yaitu Rp 588.463.200 per tahun. Biaya ini diperoleh pada saat perusahaan melakukan pemesanan tepung terigu Cakra Kembar 18.722 zak per pesanan dan pada titik pemesanan kembali 13.363 zak. b. Biaya persediaan bahan baku tepung terigu Segitiga Biru yang paling optimal diperoleh dengan metode simulasi skenario 1, yaitu Rp 36.039.120 per tahun. Biaya ini diperoleh pada saat perusahaan melakukan pemesanan tepung terigu Segitiga Biru 670 zak per pesanan dan pada titik pemesanan kembali 638 zak. c. Biaya persediaan bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau yang paling optimal diperoleh dengan metode simulasi skenario 1, yaitu Rp
82
137.414.160 per tahun. Biaya ini diperoleh pada saat perusahaan melakukan pemesanan tepung terigu Segitiga Hijau 6.122 zak per pesanan dan pada titik pemesanan kembali 4.454 zak. d. Biaya persediaan bahan baku tepung tapioka yang paling optimal diperoleh dengan metode simulasi skenario 1, yaitu Rp 28.678.416 per tahun. Biaya ini diperoleh pada saat perusahaan melakukan pemesanan tepung tapioka 147 zak per pesanan dan pada titik pemesanan kembali 308 zak.
2. Saran 1. Divisi Noodle, PT ISM, Tbk sebaiknya melakukan pembelian bahan baku pada saat persediaan bahan baku sudah mencapai titik pemesanan kembali paling optimal dan dengan jumlah unit per pesanan paling optimal,agar perusahaan perusahaan tidak mengalami kelebihan ataupun kekurangan bahan baku.Titik pemesanan kembali paling optimal adalah titik pemesanan kembali pada skenario 1. Dalam hal ini, jumlah unit per pesanan paling optimal adalah : a. 18.722 zak per pesan untuk bahan baku tepung terigu cap Cakra Kembar. b. 670 zak per pesan untuk bahan baku tepung terigu cap Segitiga Biru c. 6.122 zak per pesan untuk bahan baku tepung terigu cap Segitiga Hijau d. 147 zak per pesan untuk bahan baku tepung tapioka 2. Divisi Noodle, PT Indofood Sukses Makmur sebaiknya menambah jumlah persediaan pengamannya bagi semua jenis bahan baku, mengingat biaya kekurangan bahan memiliki proporsi besar terhadap bahan baku.
biaya persediaan
83
DAFTAR PUSTAKA Ahyari, A. 1999. Efisiensi Persediaan Bahan. BPFE, Yogyakarta Anggraini, R. 2002. Analisa Pengendalian Persediaan Tepung Terigu Sebagai Bahan Baku Utama Produk Biskuit Pada PT.Arnott’s Indonesia. Skripsi pada Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Assauri, S. 2000. Manajemen Produksi dan Operasi. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta. Baroto, T. 2002. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta. Handoko, T. H. 2000. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Penerbit BPFE, Yogyakarta. Hill, T. 1994. Strategy Manufacturing : Manjemen Strategis dari Fungsi Manufacturing (Terjemahan). UI Press, Jakarta. Indrajit, R.E dan R.D Pranoto. 2003. Manajemen Persediaan. PT Gramedia Widiasarana Indonesia, Jakarta. Kusuma, H. 2004. Manajemen Produksi. Andi Yogyakarta, Yogyakarta. Montgomery, D.C, L.A Johnson and J.S Gardiner. 1990. Forecasting and Time Series Analysis. Mc Graw Hill Inc, Singapura. Pardede, P.M. 2002. Manajemen Operasi dan Produksi. Andi Yogyakarta, Yogyakarta. Purwani, Ari. 2006. Kajian Persediaan bahan Baku Kulit Sintetik di Perusahaan Sumber Karya Indah dengan Metode Simulasi. Skripsi pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Putra, T. A. 2005. Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Produk Ban Pada PT.Goodyear Indonesia, Tbk. Skripsi pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Rangkuti, F. 2004. Manajemen Persediaan Aplikasi di Bidang Bisnis. Erlangga, Jakarta. Render, B dan J.Heizer. 2005. Manajemen Operasi (Terjemahan). Salemba Empat, Jakarta.
84
Sumayang, L. 2003. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Salemba Empat, Jakarta. Yamit, Z. 2003. Manajemen Persediaan. Ekonesia Kampus Fakultas Ekonomi UII Yogyakarta, Yogyakarta. www.wartaekonomi.com/indikator.asp?/aid=7375&cid=25. 2006 ”Mie Instan: Mulai Mengganti Bahan Makanan Pokok”. [ 13 September 2006]. www.bi.go.id/biweb/Templates/Dynamic/SukuBunga_ID.2007 Bank Indonesia”.[2 Februari 2007]
”Suku
Bunga
85
LAMPIRAN
Sekretaris
Factory Mgr
BPDQC Mgr
Prod Mgr
Tech Mgr
WH Mgr
Prod Spv
Tech Spv
WH Spv
PPIC Spv
Purch Spv
Sect Spv Prod (11 Org)
Sect Spv Tech (9Org)
Sect Spv WH (11 Org)
Staf PPIC (2 Org)
Purcha ser (1 Org)
Helper/ Opr/ Admin (852 Org)
Staf & Admin (39 Org)
Helper/ Admin (91 Org)
Admin (5 Org)
Admin/ Buyer (3 Org)
PD (1 Org)
Personel Mgr
QC Spv
Pers Spv
Admin/ Buyer (5Org)
Asst Pers Spv (5 Org)
QC Field (28 Org)
Admin & Crew (60 Org)
KA Satpam
Admin & Crew (19 Org)
ASP Mgr
ASPS
Fin & Acct Mgr
Fin & Acct Mgr
ASPR/ TL (18 Org)
EDP & Admin (3 Org)
Asst Acct (12 Org)
Driver (16 Org)
Admin (9 Org)
Admin (1 Org)
Lampiran 1. Struktur organisasi Divisi Noodle, PT ISM, Tbk
General Manager
86
87
Lampiran 2. Perhitungan simpangan baku pemakaian bahan baku per hari
n 2 ∑ Y−Y 1 h n −1
(
σd =
)
σd = Simpangan baku pemakaian bahan baku per hari Y = Pemakaian bahan baku per hari
Y = Rataan pemakaian bhan baku per hari n = Banyaknya data Hasil Perhitungan Simpangan Baku Pemakaian Bahan Baku Cakra Kembar per Hari
Tepung Terigu
WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
3.669 3.812 2.914 3.383 3.173 1.783 3.180 3.046 2.960 2.428 3.181 2.416 3.391 3.545 3.868 2.117 2.649 2.526 3.078 3.777 1.253 2.678 3.155 2.769 2.882 2.915 3.062
3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441
228 371 (527) (58) (268) (1.658) (261) (395) (481) (1.013) (260) (1.025) (50) 104 427 (1.324) (792) (915) (363) 336 (2.188) (763) (286) (672) (559) (526) (379)
51.790 137.964 277.528 3.388 71.787 2.749.992 68.325 156.409 231.308 1.026.894 67.400 1.050.028 2.504 10.798 181.998 1753.478 626.727 836.945 131.760 113.028 4.788.140 582.275 81.629 452.026 312.542 276.588 143.984
2
88
Lanjutan Lampiran 2. WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
3.553 3.449 3.728 3.523 3.153 3.198 3.626 2.951 4.074 3.679 3.970 3.929 3.916 4.730 5.084 5.017 0 2.575 3.596 3.615 3.578 3.639 3.859 4.140 2.748 3.678 3.066 3.676 3.294 2.833 3.809 3.873 4.015 4.063 3.458 3.396 3.178 2.577 3.603 2.212 3.775 2.464 3.440
3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441
112 8 287 82 (288) (243) 185 (490) 633 238 529 488 475 1289 1643 1576 (3.441) (866) 155 174 137 198 418 699 (693) 237 (375) 235 (147) (608) 368 432 574 622 17 (45) (263) (864) 162 (1.229) 334 (977) (1)
12.554 69 82.317 6.769 83.106 59.235 34.185 239.859 400.543 56.849 279.783 238.088 225.761 1.661.299 2.698.950 2.483.229 1.1840.481 749.394 24.028 30.189 18.729 39.227 174.761 488.018 480.020 56.310 140.641 55.007 21.490 369.632 135.402 186.623 329.308 386.526 305 2.028 69.217 746.833 26.302 151.0278 111.606 953.886 1
2
89
Lanjutan Lampiran 2 WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
3.166 3.589 3.219 4.270 4.822 3.712 3.348 3.674 4.017 4.195 4.332 4.316 4.037 4.099 3.386 3.353 3.864 3.807 5.100 5.281 4.211 4.187 4.220 3.824 0 3.273 4.115 4.235 3.596 3.966 3.803 3.962 4.148 1.985
3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441 3.441
(275) 148 (222) 829 1.381 271 (93) 233 576 754 891 875 596 658 (55) (88) 423 366 1.659 1.840 770 746 779 383 (3.441) (168) 674 794 155 525 362 521 707 (1.456)
75.549 21.943 49.156 686.672 1.906.056 73.670 8.655 54.310 332.315 567.838 794.696 765.191 355.614 433.601 29.98 7.732 179.053 134.253 2.752.968 3.384.890 593.084 557.191 607.336 146.404 1.184.481 28.274 454.520 629.680 23.875 275.302 131.010 271.788 499.216 2.120.903
( ) ∑ (Y − Y ) n
∑ Y−Y
2
n
2
1
1
n −1 σd
2
74.683.837 725.086 852
90
Lanjutan Lampiran 3 Hasil Perhitungan Standar Deviasi Pemakaian Bahan Baku Tepung Terigu Segitiga Biru per Hari WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
175 182 139 161 151 85 151 145 141 116 151 115 161 169 184 101 126 120 147 180 60 128 150 132 137 139 146 141 164 178 168 150 152 173 141 194 175 189 187
164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164
11 18 (25) (3) (13) (79) (13) (19) (23) (48) (13) (49) (3) 5 20 (63) (38) (44) (17) 16 (104) (36) (14) (32) (27) (25) (18) (23) 0 14 4 (14) (12) 9 (23) 30 11 25 23
114 308 637 8 166 6.258 159 360 531 2.342 156 2.395 6 23 407 3.994 1.432 1.910 304 252 10.887 1.331 189 1.034 716 634 332 537 0 183 14 192 138 75 551 900 126 627 533
2
91
Lanjutan Lampiran 2 WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
186 225 242 239 0 123 171 172 170 173 184 197 131 175 146 175 157 135 181 184 191 193 165 162 151 123 172 105 180 117 164 151 171 153 203 230 177 159 175 191 200 206 206 192
164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164
22 61 78 75 (164) (41) 7 8 6 9 20 33 (33) 11 (18) 11 (7) (29) 17 20 27 29 1 (2) (13) (41) 8 (59) 16 (47) 0 (13) 7 (11) 39 66 13 (5) 11 27 36 42 42 28
505 3.750 6.098 5.609 26.896 1.711 52 66 41 86 391 1.097 1.098 124 324 122 51 846 302 417 739 868 0 5 161 1.705 57 3.441 249 2.176 0 175 48 115 1.546 4.303 163 21 120 746 1.277 1.790 1.723 798
2
92
Lanjutan Lampiran 3 WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
195 161 160 184 181 243 251 201 199 201 182 0 156 196 202 171 189 181 189 198 95
164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164
31 (3) (4) 20 17 79 87 37 35 37 18 (164) (8) 32 38 7 25 17 25 34 (69)
974 8 19 400 299 6.220 7.650 1.334 1.253 1.367 327 26.896 66 1.022 1.417 52 617 292 609 1.122 4.829
( ) ∑ (Y − Y ) n
∑ Y−Y
2
n
2
2
169.353
1
1
n −1 σd
1.644 41
Hasil Perhitungan Standar Deviasi Pemakaian Bahan Baku Tepung Terigu Segitiga Hijau per Hari WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1.223 1.271 971 1.128 1.058 594 1.060 1.015 987 809
1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147
76 124 (176) (19) (89) (553) (87) (132) (160) (338)
5.754 15.329 30.836 376 7.976 305.555 7.592 17.379 25.701 114.099
2
93
Lanjutan Lampiran 2 WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
1.060 805 1.130 1.182 1.289 706 883 842 1.026 1.259 418 893 1.052 923 961 972 1.021 986 1.150 1.243 1.174 1.051 1.066 1.209 984 1.358 1.226 1.323 1.310 1.305 1.577 1.695 1.672 0 858 1.199 1.205 1.193 1.213 1.286 1.380 916 1.226 1.022
1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147
(87) (342) (17) 35 142 (441) (264) (305) (121) 112 (729) (254) (95) (224) (186) (175) (126) (161) 3 96 27 (96) (81) 62 (163) 211 79 176 163 158 430 548 525 (1.147) (289) 52 58 46 66 139 233 (231) 79 (125)
7.489 116.670 278 1.200 20.222 194.831 69.636 92.994 14.640 12.559 532.016 64.697 9.070 50.225 34.727 30.732 15.998 26.010 8 9.146 752 9.234 6.582 3.798 26.651 44.505 6.317 31.087 26.454 25.085 184.589 299.883 275.914 1.315.609 83.266 2.670 3.354 2.081 4.359 19.418 54.224 53.336 6.257 15.627
2
94
Lanjutan Lampiran 2 WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98
1.225 1.098 944 1.270 1.291 1.338 1.354 1.153 1.132 1.059 859 1.201 737 1.258 821 1.147 1.055 1.196 1.073 1.423 1.607 1.237 1.116 1.225 1.339 1.398 1.444 1.439 1.346 1.366 1.129 1.118 1.288 1.269 1.700 1.760 1.404 1.396 1.407 1.275 0 1.091 1.372 1.412
1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1147 1147 1147 1147
78 (49) (203) 123 144 191 207 6 (15) (88) (288) 54 (410) 111 (326) 0 (92) 49 (74) 276 460 90 (31) 78 192 251 297 292 199 219 (18) (29) 141 122 553 613 257 249 260 128 (1147) (56) 225 265
6.112 2.388 41.070 15.045 20.736 36.590 42.947 34 225 7.691 82.981 2.922 167.809 12.401 105.987 0 8.394 2.438 5.462 76.297 211.784 8.186 962 6.034 36.924 63.093 88.300 85.021 39.513 48.178 333 859 19.895 14.917 305.885 376.099 65.898 61.910 67.482 16.267 1.315.609 3.142 50.502 69.964
2
95
Lanjutan Lampiran 2 WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
99 100 101 102 103 104
1.199 1.322 1.268 1.321 1.383 662
1.147 1.147 1.147 1.147 1.147 1.147
52 175 121 174 236 (485)
2.653 30.589 14.557 30.199 55.468 235.656
( ) ∑ (Y − Y ) n
∑ Y−Y
2
8.298.204
1 n
2
2
1
n −1 σd
80.565 284
Hasil Perhitungan Standar Deviasi Pemakaian Bahan Baku Tepung Tapioka per Hari WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
40 41 31 37 34 19 34 33 32 26 34 26 37 38 42 23 29 27 33 41 14 29 34 30 31
37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
3 4 (6) 0 (3) (18) (3) (4) (5) (11) (3) (11) 0 1 5 (14) (8) (10) (4) 4 (23) (8) (3) (7) (6)
7 17 31 0 8 315 7 17 26 117 7 119 0 2 23 200 71 95 14 14 551 66 9 51 35
2
96
Lanjutan Lampiran 2 WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69
31 33 32 37 40 38 34 35 39 32 44 40 43 42 42 51 55 54 0 28 39 39 39 39 42 45 30 40 33 40 36 31 41 42 43 44 37 37 34 28 39 24 41 27
37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
(6) (4) (5) 0 3 1 (3) (2) 2 (5) 7 3 6 5 5 14 18 17 (37) (9) 2 2 2 2 5 8 (7) 3 (4) 3 (1) (6) 4 5 6 7 0 0 (3) (9) 2 (13) 4 (10)
31 16 26 0 10 1 9 6 5 26 49 7 34 29 28 197 319 294 1.369 85 3 4 3 5 22 59 54 7 15 7 2 41 17 23 40 47 0 0 7 84 4 172 14 108
2
97
Lanjutan Lampiran 2 WEEK
Y
Y
(Y − Y )
(Y − Y )
70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
37 34 39 35 46 52 40 36 40 43 45 47 47 44 44 37 36 42 41 55 57 45 45 46 41 0 35 44 46 39 43 41 43 45 21
37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
0 (3) 2 (2) 9 15 3 (1) 3 6 8 10 10 7 7 0 (1) 5 4 18 20 8 8 9 4 (37) (2) 7 9 2 6 4 6 8 (16)
0 8 3 5 83 226 9 1 7 40 68 95 92 43 53 0 1 22 17 326 400 71 67 73 18 1.369 3 55 76 3 34 16 33 60 243
( ) ∑ (Y − Y ) n
∑ Y−Y
2
1 n
2
8.703
2
1
n −1 σd
84 9
98
Lampiran 3. Perhitungan Peluang dan Interval Angka Acak Pemakaian Bahan Baku Peluang dan interval angka acak pemakaian bahan baku tepung terigu Cakra Kembar per hari Pemakaian Harian 0 1.253 1.783 1.985 2.117 2.212 2.428 2.464 2.526 2.575 2.577 2.649 2.678 2.748 2.769 2.833 2.882 2.914 2.915 2.951 2.957 2.960 3.046 3.062 3.066 3.078 3.153 3.155 3.166 3.173 3.178 3.180 3.181 3.198 3.219 3.273 3.294 3.348 3.353
Frekuensi
2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Peluang kejadian 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,019 0,029 0,038 0,048 0,058 0,067 0,087 0,096 0,106 0,115 0,125 0,135 0,144 0,154 0,163 0,173 0,183 0,192 0,202 0,212 0,221 0,231 0,240 0,250 0,260 0,269 0,279 0,288 0,298 0,308 0,317 0,327 0,337 0,346 0,356 0,365 0,375 0,385 0,394
Interval Angka Acak 0-19 20-29 30-38 39-48 49-58 59-67 78-87 88-96 97-106 107-115 116-125 126-135 136-144 145-154 155-163 164-173 174-183 184-192 193-202 203-212 213-221 222-231 232-240 241-250 251-260 261-269 270-279 280-288 289-298 299-308 309-317 318-327 328-337 338-346 347-356 357-365 366-375 376-385 386-394
99
Lanjutan Lampiran 3 Pemakaian Frekuensi Harian 3.383 1 3.386 1 3.391 1 3.396 1 3.440 1 3.449 1 3.458 1 3.523 1 3.545 1 3.578 1 3.589 1 3.596 1 3.596 1 3.603 1 3.615 1 3.626 1 3.639 1 3.669 1 3.674 1 3.676 1 3.678 1 3.679 1 3.712 1 3.728 1 3.775 1 3.777 1 3.803 1 3.807 1 3.809 1 3.812 1 3.824 1 3.859 1 3.864 1 3.868 1 3.873 1 3.916 1 3.929 1 3962 1 3.966 1 3.970 1 4.015 1 4.017 1 4.037 1
Peluang kejadian 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,404 0,413 0,423 0,433 0,442 0,452 0,462 0,471 0,481 0,490 0,500 0,510 0,519 0,529 0,538 0,548 0,558 0,567 0,577 0,587 0,596 0,606 0,615 0,625 0,635 0,644 0,654 0,663 0,673 0,683 0,692 0,702 0,712 0,721 0,731 0,740 0,750 0,760 0,769 0,779 0,788 0,798 0,808
Interval Angka Acak 395-404 405-413 414-423 424-433 434-442 443-452 453-462 463-471 472-481 482-490 491-500 501-510 511-519 520-529 530-538 539-548 549-558 559-567 568-577 578-587 588-596 597-606 607-615 616-625 626-635 636-644 645-654 655-663 664-673 674-683 684-692 693-702 703-712 713-721 722-731 732-740 741-750 751-760 761-769 770-779 780-788 789-798 799-808
100
Lanjutan Lampiran 3 Pemakaian Frekuensi Harian 4.063 1 4.074 1 4.099 1 4.115 1 4.140 1 4.148 1 4.187 1 4.195 1 4.211 1 4.220 1 4.235 1 4.270 1 4.316 1 4.332 1 4.730 1 4.822 1 5.017 1 5.084 1 5.100 1 5.281 1
Peluang kejadian 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,817 0,827 0,837 0,846 0,856 0,865 0,875 0,885 0,894 0,904 0,913 0,923 0,933 0,942 0,952 0,962 0,971 0,981 0,990 1
Interval Angka Acak 809-817 818-827 828-837 838-846 847-856 857-865 866-875 876-885 886-894 895-904 905-913 914-923 924-933 934-942 943-952 953-962 963-971 972-981 982-990 991-1.000
Peluang dan interval angka acak pemakaian bahan baku tepung terigu Segitiga Biru per hari Pemakaian Harian 0 60 85 95 101 105 115 116 117 120 123 126 128 131 132 135 137
Frekuensi
2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
Peluang kejadian 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,019 0,029 0,038 0,048 0,058 0,067 0,077 0,087 0,096 0,106 0,125 0,135 0,144 0,154 0,163 0,173 0,183
Interval Angka Acak 0-19 20-29 30-38 39-48 49-58 59-67 68-77 78-87 88-96 97-106 107-125 126-135 136-144 145-154 155-163 164-173 174-183
101
Lanjutan Lampiran 3 Pemakaian Frekuensi Harian 139 2 141 3 145 1 146 2 147 1 150 2 151 5 152 1 153 1 156 1 157 1 159 1 160 1 161 3 162 1 164 2 165 1 168 1 169 1 170 1 171 3 172 2 173 2 175 5 177 1 178 1 180 2 181 3 182 2 184 4 186 1 187 1 189 3 191 2 192 1 193 1 194 1 195 1 196 1 197 1 198 1 199 1 200 1
Peluang kejadian 0,0192 0,0288 0,0096 0,0192 0,0096 0,0192 0,0481 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0288 0,0096 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0288 0,0192 0,0192 0,0481 0,0096 0,0096 0,0192 0,0288 0,0192 0,0385 0,0096 0,0096 0,0288 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,202 0,231 0,240 0,260 0,269 0,288 0,337 0,346 0,356 0,365 0,375 0,385 0,394 0,423 0,433 0,452 0,462 0,471 0,481 0,490 0,519 0,538 0,558 0,606 0,615 0,625 0,644 0,673 0,692 0,731 0,740 0,750 0,779 0,798 0,808 0,817 0,827 0,837 0,846 0,856 0,865 0,875 0,885
Interval Angka Acak 184-202 203-231 232-240 241-260 261-269 270-288 289-337 338-346 347-356 357-365 366-375 376-385 386-394 395-423 424-433 434-452 453-462 463-471 472-481 482-490 491-519 520-538 539-558 558-606 607-615 616-625 626-644 645-673 674-692 693-731 732-740 741-750 751-779 780-798 799-808 809-817 818-827 828-837 838-846 847-856 857-865 866-875 876-885
102
Lanjutan Lampiran 3 Pemakaian Frekuensi Harian 201 2 202 1 203 1 206 2 225 1 230 1 239 1 242 1 243 1 251 1
Peluang kejadian 0,0192 0,0096 0,0096 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,904 0,913 0,923 0,942 0,952 0,962 0,971 0,981 0,990 1
Interval Angka Acak 886-904 905-913 913-923 924-942 943-952 953-962 963-971 972-981 982-990 991-1.000
Peluang dan interval angka acak pemakaian bahan baku tepung terigu Segitiga Hijau per hari Pemakaian Harian 0 418 594 662 706 737 805 809 821 842 858 859 883 893 916 923 944 961 971 972 984 986 987 1.015 1.021 1.022 1.026
Frekuensi
Peluang kejadian
2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,019 0,029 0,038 0,048 0,058 0,067 0,077 0,087 0,096 0,106 0,115 0,125 0,135 0,144 0,154 0,163 0,173 0,183 0,192 0,202 0,212 0,221 0,231 0,240 0,250 0,260 0,269
Interval Angka Acak 0-19 20-29 30-38 39-48 49-58 59-67 68-77 78-87 88-96 97-106 107-115 116-125 126-135 136-144 145-154 155-163 164-173 174-183 184-192 193-202 203-212 213-221 222-231 232-240 241-250 251-260 261-269
103
Lanjutan Lampiran 3 Pemakaian Frekuensi Harian 1.051 1 1.052 1 1.055 1 1.058 1 1.059 1 1.060 2 1.066 1 1.073 1 1.091 1 1.098 1 1.116 1 1.118 1 1.128 1 1.129 1 1.130 1 1.132 1 1.147 1 1.150 1 1.153 1 1.174 1 1.182 1 1.193 1 1.196 1 1.199 2 1.201 1 1.205 1 1.209 1 1.213 1 1.223 1 1.225 2 1.226 2 1.237 1 1.243 1 1.258 1 1.259 1 1.268 1 1.269 1 1.270 1 1.271 1 1.275 1 1.286 1 1.288 1
Peluang kejadian
0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0192 0,0192 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,279 0,288 0,298 0,308 0,317 0,337 0,346 0,356 0,365 0,375 0,385 0,394 0,404 0,413 0,423 0,433 0,442 0,452 0,462 0,471 0,481 0,490 0,500 0,519 0,529 0,538 0,548 0,558 0,567 0,587 0,606 0,615 0,625 0,635 0,644 0,654 0,663 0,673 0,683 0,692 0,702 0,712
Interval Angka Acak 270-279 280-288 289-298 299-308 309-317 318-337 338-346 347-356 357-365 366-375 376-385 386-394 395-404 405-413 414-423 424-433 434-442 443-452 453-462 463-471 472-481 482-490 491-500 501-519 520-529 530-538 539-548 549-558 559-567 568-587 588-606 607-615 616-625 626-635 636-644 645-654 655-663 664-673 674-683 684-692 693-702 703-712
104
Lanjutan Lampiran 3 Pemakaian Frekuensi Harian 1.289 1 1.291 1 1.305 1 1.310 1 1.321 1 1.322 1 1.323 1 1.338 1 1.339 1 1.346 1 1.354 1 1.358 1 1.366 1 1.372 1 1.380 1 1.383 1 1.396 1 1.398 1 1.404 1 1.407 1 1.412 1 1.423 1 1.439 1 1.444 1 1.577 1 1.607 1 1.672 1 1.695 1 1.700 1 1.760 1
Peluang kejadian
0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096 0,0096
Peluang Kumulatif 0,721 0,731 0,740 0,750 0,760 0,769 0,779 0,788 0,798 0,808 0,817 0,827 0,837 0,846 0,856 0,865 0,875 0,885 0,894 0,904 0,913 0,923 0,933 0,942 0,952 0,962 0,971 0,981 0,990 1
Interval Angka Acak 713-721 722-731 732-740 741-750 751-760 761-769 770-779 780-788 789-798 799-808 809-817 818-827 828-837 838-846 847-856 857-865 866-875 876-885 886-894 895-904 905-913 914-923 924-933 934-942 943-952 953-962 963-971 972-981 982-990 991-1.000
Peluang dan interval angka acak pemakaian bahan baku tepung tapioka per hari Pemakaian Harian
Frekuensi
Peluang kejadian
Peluang Kumulatif
Interval Angka Acak
0 14 19 21 23 24 26 27
2 1 1 1 1 1 2 2
0.0192 0.0096 0.0096 0.0096 0.0096 0.0096 0.0192 0.0192
0.019 0.029 0.038 0.048 0.058 0.067 0.087 0.106
0-19 20-29 30-38 39-48 49-58 59-67 68-87 88-106
105
28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 51 52 54 55 57
2 2 2 4 3 4 7 3 3 7 2 8 7 7 6 5 5 5 3 2 1 1 1 2 1
0.0192 0.0192 0.0192 0.0385 0.0288 0.0385 0.0673 0.0288 0.0288 0.0673 0.0192 0.0769 0.0673 0.0673 0.0577 0.0481 0.0481 0.0481 0.0288 0.0192 0.0096 0.0096 0.0096 0.0192 0.0096
0.125 0.144 0.163 0.202 0.231 0.269 0.337 0.365 0.394 0.462 0.481 0.558 0.625 0.692 0.750 0.798 0.846 0.894 0.923 0.942 0.952 0.962 0.971 0.990 1.000
107-125 126-144 145-163 164-202 203-231 232-269 270-337 338-365 366-394 395-462 463-481 482-558 559-625 626-692 693-750 751-798 799-846 847-894 895-923 924-942 943-952 953-962 963-971 972-990 991-1000
106
Lampiran 4. Perhitungan Simulasi 1. Perhitungan Simulasi Bahan Baku Cakra Kembar Skenario 1 function [TOTAL,pesanan,TOTAL_so] = sim_es_ck(order_quantity,data) order_quantity = 31685; reorder_point = 13363; units_received = 0; begining_inventory = order_quantity+3040; ending_inventory = 0; clc; pesanan = 0; TOTAL_so = 0; stock_out = 0; T = zeros(1000,7); TOTAL = 0; pesan = 0; belum_pesan = true; for i = 1:1000 random_number = round(1+(1000-1)*rand(1)); demand = data(random_number); stock_out = 0; if(begining_inventory - demand >= 0) ending_inventory = begining_inventory - demand; elseif (begining_inventory - demand < 0) stock_out = demand - begining_inventory; TOTAL_so = TOTAL_so + stock_out; ending_inventory = 0; end TOTAL = TOTAL + ending_inventory; T(i,2) = begining_inventory; T(i,3) = random_number; T(i,4) = demand; T(i,5) = ending_inventory; T(i,6) = stock_out; T(i,7) = TOTAL; if (ending_inventory <= reorder_point & belum_pesan) pesan = i + 3; pesanan = pesanan + 1; belum_pesan = false; end
107
Lanjutan Lampiran 4 if (i == pesan) units_received = order_quantity; belum_pesan = true; end T(i+1,1) = units_received; begining_inventory = units_received + ending_inventory; if (i == pesan) units_received = 0; pesan = 0; end end %csvwrite(['D:\coba2\ES_CK1.csv'],T);
clc; tabel = zeros(31685,7); for i = 1:31685 order_quantity = i; biaya_simpan_per_unit = 90; biaya_per_pesanan = 18000; biaya_so_per_unit = 26861; [total,pesanan,total_so] = sim_es_ck(order_quantity,data); rataan_pers_akhir = total / 1000; rataan_so = total_so / 1000; rataan_pesanan = pesanan / 1000; biaya_simpan = rataan_pers_akhir * biaya_simpan_per_unit; biaya_pesanan = rataan_pesanan * biaya_per_pesanan; biaya_so = rataan_so * biaya_so_per_unit; TOTAL_BIAYA = biaya_simpan + biaya_pesanan + biaya_so; tabel(i,1) = order_quantity; tabel(i,2) = rataan_pers_akhir; tabel(i,3) = rataan_so; tabel(i,4) = rataan_pesanan; tabel(i,5) = biaya_simpan; tabel(i,6) = biaya_so; tabel(i,7) = biaya_pesanan; tabel(i,8) = TOTAL_BIAYA; end clc; csvwrite(['D:\coba2\HS_CK1.csv'],tabel);
108
Lanjutan Lampiran 4 2. Perhitungan Simulasi Bahan Baku Cakra Kembar Skenario 2 function [TOTAL,pesanan,TOTAL_so] = sim_es_ck(order_quantity,data) order_quantity = 31685; reorder_point = 12783; units_received = 0; begining_inventory = order_quantity+2460; ending_inventory = 0; clc; pesanan = 0; TOTAL_so = 0; stock_out = 0; T = zeros(1000,7); TOTAL = 0; pesan = 0; belum_pesan = true; for i = 1:1000 random_number = round(1+(1000-1)*rand(1)); demand = data(random_number); stock_out = 0; if(begining_inventory - demand >= 0) ending_inventory = begining_inventory - demand; elseif (begining_inventory - demand < 0) stock_out = demand - begining_inventory; TOTAL_so = TOTAL_so + stock_out; ending_inventory = 0; end TOTAL = TOTAL + ending_inventory; T(i,2) = begining_inventory; T(i,3) = random_number; T(i,4) = demand; T(i,5) = ending_inventory; T(i,6) = stock_out; T(i,7) = TOTAL; if (ending_inventory <= reorder_point & belum_pesan) pesan = i + 3; pesanan = pesanan + 1; belum_pesan = false; end
109
Lanjutan Lampiran 4 if (i == pesan) units_received = order_quantity; belum_pesan = true; end T(i+1,1) = units_received; begining_inventory = units_received + ending_inventory; if (i == pesan) units_received = 0; pesan = 0; end end %csvwrite(['D:\coba2\ES_CK2.csv'],T);
clc; tabel = zeros(31685,7); for i = 1:31685 order_quantity = i; biaya_simpan_per_unit = 90; biaya_per_pesanan = 18000; biaya_so_per_unit = 26861; [total,pesanan,total_so] = sim_es_ck(order_quantity,data); rataan_pers_akhir = total / 1000; rataan_so = total_so / 1000; rataan_pesanan = pesanan / 1000; biaya_simpan = rataan_pers_akhir * biaya_simpan_per_unit; biaya_pesanan = rataan_pesanan * biaya_per_pesanan; biaya_so = rataan_so * biaya_so_per_unit; TOTAL_BIAYA = biaya_simpan + biaya_pesanan + biaya_so; tabel(i,1) = order_quantity; tabel(i,2) = rataan_pers_akhir; tabel(i,3) = rataan_so; tabel(i,4) = rataan_pesanan; tabel(i,5) = biaya_simpan; tabel(i,6) = biaya_so; tabel(i,7) = biaya_pesanan; tabel(i,8) = TOTAL_BIAYA; end clc; csvwrite(['D:\coba2\HS_CK2.csv'],tabel);
110
Lanjutan Lampiran 4 3. Perhitungan Simulasi Bahan Baku Segitiga Biru Skenario 1 function [TOTAL,pesanan,TOTAL_so] = sim_es_ck(order_quantity,data) order_quantity = 1509; reorder_point = 638; units_received = 0; begining_inventory = order_quantity+146; ending_inventory = 0; clc; pesanan = 0; TOTAL_so = 0; stock_out = 0; T = zeros(1000,7); TOTAL = 0; pesan = 0; belum_pesan = true; for i = 1:1000 random_number = round(1+(1000-1)*rand(1)); demand = data(random_number); stock_out = 0; if(begining_inventory - demand >= 0) ending_inventory = begining_inventory - demand; elseif (begining_inventory - demand < 0) stock_out = demand - begining_inventory; TOTAL_so = TOTAL_so + stock_out; ending_inventory = 0; end TOTAL = TOTAL + ending_inventory; T(i,2) = begining_inventory; T(i,3) = random_number; T(i,4) = demand; T(i,5) = ending_inventory; T(i,6) = stock_out; T(i,7) = TOTAL; if (ending_inventory <= reorder_point & belum_pesan) pesan = i + 3; pesanan = pesanan + 1; belum_pesan = false; end
111
Lanjutan Lampiran 4 if (i == pesan) units_received = order_quantity; belum_pesan = true; end T(i+1,1) = units_received; begining_inventory = units_received + ending_inventory; if (i == pesan) units_received = 0; pesan = 0; end end %csvwrite(['D:\coba2\ES_SB1.csv'],T);
clc; tabel = zeros(1509,7); for i = 1:1509 order_quantity = i; biaya_simpan_per_unit = 88; biaya_per_pesanan = 18000; biaya_so_per_unit = 26861; [total,pesanan,total_so] = sim_es_ck(order_quantity,data); rataan_pers_akhir = total / 1000; rataan_so = total_so / 1000; rataan_pesanan = pesanan / 1000; biaya_simpan = rataan_pers_akhir * biaya_simpan_per_unit; biaya_pesanan = rataan_pesanan * biaya_per_pesanan; biaya_so = rataan_so * biaya_so_per_unit; TOTAL_BIAYA = biaya_simpan + biaya_pesanan + biaya_so; tabel(i,1) = order_quantity; tabel(i,2) = rataan_pers_akhir; tabel(i,3) = rataan_so; tabel(i,4) = rataan_pesanan; tabel(i,5) = biaya_simpan; tabel(i,6) = biaya_so; tabel(i,7) = biaya_pesanan; tabel(i,8) = TOTAL_BIAYA; end clc; csvwrite(['D:\coba2\HS_SB1.csv'],tabel);
112
Lanjutan Lampiran 4 4. Perhitungan Simulasi Bahan Baku Segitiga Biru Skenario 2 function [TOTAL,pesanan,TOTAL_so] = sim_es_ck(order_quantity,data) order_quantity = 1509; reorder_point = 589; units_received = 0; begining_inventory = order_quantity+97; ending_inventory = 0; clc; pesanan = 0; TOTAL_so = 0; stock_out = 0; T = zeros(1000,7); TOTAL = 0; pesan = 0; belum_pesan = true; for i = 1:1000 random_number = round(1+(1000-1)*rand(1)); demand = data(random_number); stock_out = 0; if(begining_inventory - demand >= 0) ending_inventory = begining_inventory - demand; elseif (begining_inventory - demand < 0) stock_out = demand - begining_inventory; TOTAL_so = TOTAL_so + stock_out; ending_inventory = 0; end TOTAL = TOTAL + ending_inventory; T(i,2) = begining_inventory; T(i,3) = random_number; T(i,4) = demand; T(i,5) = ending_inventory; T(i,6) = stock_out; T(i,7) = TOTAL; if (ending_inventory <= reorder_point & belum_pesan) pesan = i + 3; pesanan = pesanan + 1; belum_pesan = false; end
113
Lanjutan Lampiran 4 if (i == pesan) units_received = order_quantity; belum_pesan = true; end T(i+1,1) = units_received; begining_inventory = units_received + ending_inventory; if (i == pesan) units_received = 0; pesan = 0; end end %csvwrite(['D:\coba2\ES_SB2.csv'],T);
clc; tabel = zeros(1509,7); for i = 1:1509 order_quantity = i; biaya_simpan_per_unit = 88; biaya_per_pesanan = 18000; biaya_so_per_unit = 26861; [total,pesanan,total_so] = sim_es_ck(order_quantity,data); rataan_pers_akhir = total / 1000; rataan_so = total_so / 1000; rataan_pesanan = pesanan / 1000; biaya_simpan = rataan_pers_akhir * biaya_simpan_per_unit; biaya_pesanan = rataan_pesanan * biaya_per_pesanan; biaya_so = rataan_so * biaya_so_per_unit; TOTAL_BIAYA = biaya_simpan + biaya_pesanan + biaya_so; tabel(i,1) = order_quantity; tabel(i,2) = rataan_pers_akhir; tabel(i,3) = rataan_so; tabel(i,4) = rataan_pesanan; tabel(i,5) = biaya_simpan; tabel(i,6) = biaya_so; tabel(i,7) = biaya_pesanan; tabel(i,8) = TOTAL_BIAYA; end clc; csvwrite(['D:\coba2\HS_SB2.csv'],tabel);
114
Lanjutan Lampiran 4 5. Perhitungan Simulasi Bahan Baku Segitiga Hijau Skenario 1 function [TOTAL,pesanan,TOTAL_so] = sim_es_ck(order_quantity,data) order_quantity = 10562; reorder_point = 4454; units_received = 0; begining_inventory = order_quantity+1013; ending_inventory = 0; clc; pesanan = 0; TOTAL_so = 0; stock_out = 0; T = zeros(1000,7); TOTAL = 0; pesan = 0; belum_pesan = true; for i = 1:1000 random_number = round(1+(1000-1)*rand(1)); demand = data(random_number); stock_out = 0; if(begining_inventory - demand >= 0) ending_inventory = begining_inventory - demand; elseif (begining_inventory - demand < 0) stock_out = demand - begining_inventory; TOTAL_so = TOTAL_so + stock_out; ending_inventory = 0; end TOTAL = TOTAL + ending_inventory; T(i,2) = begining_inventory; T(i,3) = random_number; T(i,4) = demand; T(i,5) = ending_inventory; T(i,6) = stock_out; T(i,7) = TOTAL; if (ending_inventory <= reorder_point & belum_pesan) pesan = i + 3; pesanan = pesanan + 1; belum_pesan = false; end
115
Lanjutan Lampiran 4 if (i == pesan) units_received = order_quantity; belum_pesan = true; end T(i+1,1) = units_received; begining_inventory = units_received + ending_inventory; if (i == pesan) units_received = 0; pesan = 0; end end %csvwrite(['D:\coba2\ES_SH1.csv'],T);
clc; tabel = zeros(10562,7); for i = 1:10562 order_quantity = i; biaya_simpan_per_unit = 84; biaya_per_pesanan = 18000; biaya_so_per_unit = 26861; [total,pesanan,total_so] = sim_es_ck(order_quantity,data); rataan_pers_akhir = total / 1000; rataan_so = total_so / 1000; rataan_pesanan = pesanan / 1000; biaya_simpan = rataan_pers_akhir * biaya_simpan_per_unit; biaya_pesanan = rataan_pesanan * biaya_per_pesanan; biaya_so = rataan_so * biaya_so_per_unit; TOTAL_BIAYA = biaya_simpan + biaya_pesanan + biaya_so; tabel(i,1) = order_quantity; tabel(i,2) = rataan_pers_akhir; tabel(i,3) = rataan_so; tabel(i,4) = rataan_pesanan; tabel(i,5) = biaya_simpan; tabel(i,6) = biaya_so; tabel(i,7) = biaya_pesanan; tabel(i,8) = TOTAL_BIAYA; end clc; csvwrite(['D:\coba2\HS_SH1.csv'],tabel);
116
Lanjutan Lampiran 4 6. Perhitungan Simulasi Bahan Baku Segitiga Hijau Skenario 2 function [TOTAL,pesanan,TOTAL_so] = sim_es_ck(order_quantity,data) order_quantity = 10562; reorder_point = 4296; units_received = 0; begining_inventory = order_quantity+855; ending_inventory = 0; clc; pesanan = 0; TOTAL_so = 0; stock_out = 0; T = zeros(1000,7); TOTAL = 0; pesan = 0; belum_pesan = true; for i = 1:1000 random_number = round(1+(1000-1)*rand(1)); demand = data(random_number); stock_out = 0; if(begining_inventory - demand >= 0) ending_inventory = begining_inventory - demand; elseif (begining_inventory - demand < 0) stock_out = demand - begining_inventory; TOTAL_so = TOTAL_so + stock_out; ending_inventory = 0; end TOTAL = TOTAL + ending_inventory; T(i,2) = begining_inventory; T(i,3) = random_number; T(i,4) = demand; T(i,5) = ending_inventory; T(i,6) = stock_out; T(i,7) = TOTAL; if (ending_inventory <= reorder_point & belum_pesan) pesan = i + 3; pesanan = pesanan + 1; belum_pesan = false; end
117
Lanjutan Lampiran 4 if (i == pesan) units_received = order_quantity; belum_pesan = true; end T(i+1,1) = units_received; begining_inventory = units_received + ending_inventory; if (i == pesan) units_received = 0; pesan = 0; end end %csvwrite(['D:\coba2\ES_SH2.csv'],T);
clc; tabel = zeros(10562,7); for i = 1:10562 order_quantity = i; biaya_simpan_per_unit = 84; biaya_per_pesanan = 18000; biaya_so_per_unit = 26861; [total,pesanan,total_so] = sim_es_ck(order_quantity,data); rataan_pers_akhir = total / 1000; rataan_so = total_so / 1000; rataan_pesanan = pesanan / 1000; biaya_simpan = rataan_pers_akhir * biaya_simpan_per_unit; biaya_pesanan = rataan_pesanan * biaya_per_pesanan; biaya_so = rataan_so * biaya_so_per_unit; TOTAL_BIAYA = biaya_simpan + biaya_pesanan + biaya_so; tabel(i,1) = order_quantity; tabel(i,2) = rataan_pers_akhir; tabel(i,3) = rataan_so; tabel(i,4) = rataan_pesanan; tabel(i,5) = biaya_simpan; tabel(i,6) = biaya_so; tabel(i,7) = biaya_pesanan; tabel(i,8) = TOTAL_BIAYA; end clc; csvwrite(['D:\coba2\HS_SH2.csv'],tabel);
118
Lanjutan Lampiran 4 7. Perhitungan Simulasi Bahan Baku Tepung Tapioka Skenario 1 function [TOTAL,pesanan,TOTAL_so] = sim_es_ck(order_quantity,data) order_quantity = 1482; reorder_point = 308; units_received = 0; begining_inventory = order_quantity+49; ending_inventory = 0; clc; pesanan = 0; TOTAL_so = 0; stock_out = 0; T = zeros(1000,7); TOTAL = 0; pesan = 0; belum_pesan = true; for i = 1:1000 random_number = round(1+(1000-1)*rand(1)); demand = data(random_number); stock_out = 0; if(begining_inventory - demand >= 0) ending_inventory = begining_inventory - demand; elseif (begining_inventory - demand < 0) stock_out = demand - begining_inventory; TOTAL_so = TOTAL_so + stock_out; ending_inventory = 0; end TOTAL = TOTAL + ending_inventory; T(i,2) = begining_inventory; T(i,3) = random_number; T(i,4) = demand; T(i,5) = ending_inventory; T(i,6) = stock_out; T(i,7) = TOTAL; if (ending_inventory <= reorder_point & belum_pesan) pesan = i + 7; pesanan = pesanan + 1; belum_pesan = false; end
119
Lanjutan Lampiran 4 if (i == pesan) units_received = order_quantity; belum_pesan = true; end T(i+1,1) = units_received; begining_inventory = units_received + ending_inventory; if (i == pesan) units_received = 0; pesan = 0; end end %csvwrite(['D:\coba2\ES_TA1.csv'],T);
clc; tabel = zeros(1482,7); for i = 1: 1482 order_quantity = i; biaya_simpan_per_unit = 164; biaya_per_pesanan = 24000; biaya_so_per_unit = 58722; [total,pesanan,total_so] = sim_es_ck(order_quantity,data); rataan_pers_akhir = total / 1000; rataan_so = total_so / 1000; rataan_pesanan = pesanan / 1000; biaya_simpan = rataan_pers_akhir * biaya_simpan_per_unit; biaya_pesanan = rataan_pesanan * biaya_per_pesanan; biaya_so = rataan_so * biaya_so_per_unit; TOTAL_BIAYA = biaya_simpan + biaya_pesanan + biaya_so; tabel(i,1) = order_quantity; tabel(i,2) = rataan_pers_akhir; tabel(i,3) = rataan_so; tabel(i,4) = rataan_pesanan; tabel(i,5) = biaya_simpan; tabel(i,6) = biaya_so; tabel(i,7) = biaya_pesanan; tabel(i,8) = TOTAL_BIAYA; end clc; csvwrite(['D:\coba2\HS_TA1.csv'],tabel);
120
Lanjutan Lampiran 4 8. Perhitungan Simulasi Bahan Baku Tepung Tapioka Skenario 2 function [TOTAL,pesanan,TOTAL_so] = sim_es_ck(order_quantity,data) order_quantity = 1482; reorder_point = 298; units_received = 0; begining_inventory = order_quantity+39; ending_inventory = 0; clc; pesanan = 0; TOTAL_so = 0; stock_out = 0; T = zeros(1000,7); TOTAL = 0; pesan = 0; belum_pesan = true; for i = 1:1000 random_number = round(1+(1000-1)*rand(1)); demand = data(random_number); stock_out = 0; if(begining_inventory - demand >= 0) ending_inventory = begining_inventory - demand; elseif (begining_inventory - demand < 0) stock_out = demand - begining_inventory; TOTAL_so = TOTAL_so + stock_out; ending_inventory = 0; end TOTAL = TOTAL + ending_inventory; T(i,2) = begining_inventory; T(i,3) = random_number; T(i,4) = demand; T(i,5) = ending_inventory; T(i,6) = stock_out; T(i,7) = TOTAL; if (ending_inventory <= reorder_point & belum_pesan) pesan = i + 7; pesanan = pesanan + 1; belum_pesan = false; end
121
Lanjutan Lampiran 4 if (i == pesan) units_received = order_quantity; belum_pesan = true; end T(i+1,1) = units_received; begining_inventory = units_received + ending_inventory; if (i == pesan) units_received = 0; pesan = 0; end end %csvwrite(['D:\coba2\ES_TA2.csv'],T);
clc; tabel = zeros(1482,7); for i = 1: 1482 order_quantity = i; biaya_simpan_per_unit = 164; biaya_per_pesanan = 24000; biaya_so_per_unit = 58722; [total,pesanan,total_so] = sim_es_ck(order_quantity,data); rataan_pers_akhir = total / 1000; rataan_so = total_so / 1000; rataan_pesanan = pesanan / 1000; biaya_simpan = rataan_pers_akhir * biaya_simpan_per_unit; biaya_pesanan = rataan_pesanan * biaya_per_pesanan; biaya_so = rataan_so * biaya_so_per_unit; TOTAL_BIAYA = biaya_simpan + biaya_pesanan + biaya_so; tabel(i,1) = order_quantity; tabel(i,2) = rataan_pers_akhir; tabel(i,3) = rataan_so; tabel(i,4) = rataan_pesanan; tabel(i,5) = biaya_simpan; tabel(i,6) = biaya_so; tabel(i,7) = biaya_pesanan; tabel(i,8) = TOTAL_BIAYA; end clc; csvwrite(['D:\coba2\HS_TA2.csv'],tabel);