ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU SPARE PARTS GUDANG LINE 1 PT TDI
Oleh FAMRAN HADI SAPUTRA H24076039
PROGRAM SARJANA ALIH JENIS MANAJEMEN DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
RINGKASAN FAMRAN HADI SAPUTRA. H24076039. “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Line 1 PT TDI”. Dibimbing oleh ALIM SETIAWAN SLAMET dan NUR HADI WIJAYA. Permasalahan yang dihadapi oleh PT TDI adalah tidak adanya sistem persediaan yang baku terlihat dari banyaknya permintaan konsumen yang tidak dapat dipenuhi karena tidak tersedianya persediaan spare parts sepeda yang memadai sehingga potensi kehilangan pelanggan sangat besar yang dapat menyebabkan kerugian bagi perusahaan. Selain itu pengawasan perencanaan persediaan tidak dilakukan sehingga persediaan tidak terkontrol dan hal ini mengakibatkan proses produksi terhambat dan tidak dapat mengantisipasi adanya permintaan mendadak dari pelanggan sehingga biaya yang dikeluarkan menjadi relatif tidak efisien. Oleh karena itu perlu dilakukan pengawasan dan perencanaan terhadap jumlah, kualitas, dan interval pemesanan persediaan bahan baku spare parts tersebut. Melalui pendekatan metode peramalan menggunakan metode Trend Growth Exponential dan Economic Order Interval (EOI) Multi-Item, maka dapat ditentukan interval pemesanan dan jumlah persediaan yang optimal untuk mendapatkan biaya total persediaan yang lebih efisien dalam mengendalikan persediaan barang. Dalam pemesanan bahan baku 5 jenis spare parts, untuk mendapatkan biaya yang optimum adalah dengan interval pemesanan selama 26 hari, tingkat persediaan maksimum sejumlah 865 pcs untuk masing-masing jenisnya dengan biaya total sebesar Rp 2.333.335.680,00. Metode Economic Order Interval (EOI) Multi-Item menghasilkan biaya total persediaan yang lebih rendah dibandingkan metode perusahaan. Penghematan yang dapat dilakukan perusahaan sebesar Rp. 198.217.200,00 atau 7,29% dari total biaya persediaan perusahaan. Berdasarkan uraian tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa metode Trend Growth Exponential dan Economic Order Interval (EOI) Multi-Item dapat diterapkan di perusahaan tersebut.
ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU SPARE PARTS GUDANG LINE 1 PT TDI
SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA EKONOMI pada Program Sarjana Alih Jenis Manajemen Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi Dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Oleh FAMRAN HADI SAPUTRA H24076039
PROGRAM SARJANA ALIH JENIS MANAJEMEN DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
Judul Skripsi Nama NIM
: Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Bahan Baku Line 1 PT TDI : Famran Hadi Saputra : H24076039
Menyetujui,
Pembimbing I,
Pembimbing II,
(Alim Setiawan Slamet, S.TP, M.Si) NIP : 19820227 200912 1 001
(Nur Hadi Wijaya, S.TP, MM)
Mengetahui, Ketua Departemen,
(Dr. Ir. Jono M. Munandar, M.Sc) NIP : 19610123 198601 1 002
Tanggal Lulus:
RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bandar Lampung pada tanggal 14 Agustus 1988. Penulis merupakan anak kedua dari tiga bersaudara pasangan A. Rozali K. dan Jauriah.Pada tahun 2008, penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru Penyelenggaraan Khusus di Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Selain menjadi mahasiswa penulis juga bekerja sebagai Lead Auditor QMS di salah satu lembaga sertifikasi manajemen mutu. Penulis juga aktif dalam kegiatan konsultasi dan internal audit di beberapa lembaga pemerintahan maupun swasta. Dalam rangka menyelesaikan studi di FEM, IPB, penulis melakukan penelitian dan penyusunan skripsi yang berjudul “Analsis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Line 1 PT TDI” di bawah bimbingan Alim Setiawan Slamet dan Nur Hadi Wijaya.
iii
KATA PENGANTAR Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan September – Desember 2012 ini ialah pengendalian persediaan, dengan judul Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Bahan Baku Line 1 PT TDI. Penulis menyadari bahwa skripsi ini jauh dari sempurna, mengingat keterbatasan penulis. Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran maupun kritik yang membangun sebagai sarana perbaikan yang berkesinambungan untuk penyempurnaan skripsi ini. Akhir kata penulis berharap semoga skripsi ini dapat memberikan kontribusi pemikiran bagi semua pihak yang berkepentingan dan memberikan manfaat bagi yang membacanya.
Bogor, Februari 2013 Penulis
iv
UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan memanjatkan puji dan syukur kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan hidayah yang telah dilimpahkan-Nya kepada penulis sehingga Skripsi dengan judul Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Line 1 PT TDI ini dapat diselesaikan. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada : 1. Alim Setiawan Slamet, S.TP, M.Si. selaku dosen pembimbing pertama dan Nur Hadi Wijaya, S.TP, MM. selaku dosen pembimbing kedua yang telah banyak memberikan kesempatan, bimbingan, serta masukan yang sangat berarti kepada penulis 2. Dr. Ir. Muhammad Syamsun, M.Sc. selaku dosen penguji yang telah memberikan kritik dan saran yang membangun kepada penulis. 3. Pihak PT TDI yang telah memberikan izin dan juga kesempatan kepada penulis untuk melakukan penelitian. 4. Ibunda Jauriah dan Ibunda Sri Herlina Nasution yang telah banyak memberikan motivasi dan doa yang tiada hentinya di setiap langkah penulis untuk penyelesaian skripsi ini. 5. Almira Rosalina, kakak dan adik tercinta yang telah mendukung penulis baik material maupun spiritual yang tiada henti sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. 6. Teman-teman satu bimbingan, Hervin, Ahmad, dan Kartika yang saling memberikan dukungan, saran, dan semangat dalam proses penyelesaian skripsi ini. 7. Rekan-rekan Auditor ISO 9001:2008 yang telah memberikan dukungannya kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, maka besar harapan penulis atas datangnya kritikan dan masukan yang membangun demi kemajuan penulis. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi penulis khususnya dan bagi pembaca pada umumnya.
v
DAFTAR ISI Halaman RINGKASAN RIWAYAT HIDUP ..............................................................................
iii
KATA PENGANTAR ..........................................................................
iv
UCAPAN TERIMA KASIH ...............................................................
v
DAFTAR GAMBAR ............................................................................
viii
DAFTAR TABEL ................................................................................
ix
DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................
x
I. PENDAHULUAN ...........................................................................
1
1.1. Latar Belakang .......................................................................... 1.2. Perumusan Masalah .................................................................. 1.3. Tujuan Penelitian ...................................................................... 1.4. Manfaat Penelitian ....................................................................
1 3 3 4
II. TINJAUAN PUSTAKA .................................................................
5
2.1. Persediaan ................................................................................ 2.1.1 Klasifikasi Persediaan .......................................................... 2.1.2 Fungsi Persediaan ................................................................ 2.1.3 Biaya Persediaan ................................................................. 2.2. Peramalan (Forecasting)............................................................ 2.2.1 Konsep Umum Peramalan .................................................. 2.2.2 Horizon Waktu Peramalan .................................................. 2.2.3 Kepentingan Strategis Peramalan ........................................ 2.2.4 Tujuh Langkah Sistem Peramalan ....................................... 2.2.5 Pendekatan dalam Peramalan .............................................. 2.2.6 Metode Peramalan Kuantitatif ............................................. 2.2.5 Verifikasi dan Pengendalian Peramalan .............................. 2.3. Sistem Pemesanan Interval Tetap .............................................. 2.3.1 Model Deterministik ............................................................
5 6 7 8 10 10 10 11 12 13 13 16 18 18
III. METODE PENELITIAN ..............................................................
21
3.1. Kerangka Pemikiran Operasional ............................................. 3.2. Waktu dan Tempat Penelitian ................................................... 3.3. Metode Penelitian...................................................................... 3.3.1 Pengumpulan Data ............................................................... 3.3.2 Metode Pengolahan dan Analisis Data ................................
21 23 23 23 23
vi
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ......................................................
26
4.1. Gambaran Umum PT TDI ........................................................ 4.2. Struktur Organisasi ................................................................... 4.3. Pengadaan dan Penanganan Spare Parts Gudang Line 1 .......... 4.3.1 Prosedur Pembelian Spare Parts Gudang Line 1 ................. 4.3.2 Waktu Tunggu Pemesanan (Lead Time).............................. 4.4. Pemilihan Metode Peramalan Terbaik .................................... 4.4.1 Identifikasi Pola Data Pembelian ......................................... 4.4.2 Metode Peramalan Time Series ............................................ 4.4.3 Pemilihan Teknik Peramalan ............................................... 4.4.4 Verifikasi dan Pengendalian Model Peramalan ................... 4.4.5 Peramalan Pembelian ........................................................... 4.5. Economic Order Interval Multi-Item ....................................... 4.5.1 Perhitungan Economic Order Interval Multi-Item ............... 4.6. Implikasi Manajerial..................................................................
26 27 29 29 29 30 31 33 34 35 37 38 40 42
KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................... 1. Kesimpulan ........................................................................................ 2. Saran ...................................................................................................
44 44 44
DAFTAR PUSTAKA ...........................................................................
46
LAMPIRAN ........................................................................................
47
vii
DAFTAR GAMBAR
No Halaman 1. Grafik kendali Moving Range (MR) ............................................... 18 2. Kerangka pemikiran operasional ...................................................... 22 3. Flowchart perhitungan metode EOI-Multi Item .............................. 24 4. Struktur Organisasi PT TDI ............................................................. 27 5. Prosedur pembelian spare parts pada gudang line 1 ........................ 29 6. Bagian-bagian sepeda ....................................................................... 30 7. Pola data pembelian spare parts PT TDI (2009-2012) .................... 32 8. Peta moving range ............................................................................. 37 9. Pola data trend analysis growth exponential curve model ............... 38
viii
DAFTAR TABEL
No Halaman 1. Permintaan produksi sepeda spesial tahun 2009-2012 PT TDI ........ 2 2. Jumlah permintaan pembelian spare parts tahun 2009-2012 ........... 31 3. Perbandingan nilai MAPE metode peramalan terpilih ..................... 33 4. Metode peramalan kuantitatif terbaik ............................................... 35 5. Peta moving range ............................................................................ 35 6. Peramalan jumlah kebutuhan pembelian spare parts tahun 2013 .... 37 7. Peramalan biaya pembelian spare parts tahun 2013......................... 39 8. Biaya pemesanan dan biaya simpang gudang line 1 PT TDI............ 40
ix
DAFTAR LAMPIRAN No 1. 2. 3. 4.
Halaman Biaya pemesanan dan biaya simpan .............................................. Peramalan terpilih model trend ...................................................... Peramalan terpilih metode pemulusan eksponensial....................... Peramalan terpilih metode dekomposisi …. ..................................
x
46 48 52 55
I. PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang Masalah Persediaan adalah salah satu aset penting dalam perusahaan karena
mempunyai nilai yang cukup besar dan mempunyai pengaruh terhadap besar kecilnya biaya operasi, perencanaan, dan pengendalian. Persediaan juga merupakan suatu kegiata penting yang harus mendapat perhatian khusus dari manajemen perusahaan, karena setiap bagian dalam perusahaan memandang persediaan dari berbagai sisi yang berbeda seperti bagian pembelian yang cenderung membeli barang dalam jumlah besar dengan tujuan mendapatkan diskon sehingga dapat mengurangi harga per unit. Bagian produksi menghendaki tingkat persediaan yang besar untuk mencegah terhentinya produksi karena kekurangan bahan. Demikian pula bagian keuangan yang memilih untuk memiliki persediaan serendah mungkin agar dapat memperkecil investasi persediaan dari biaya pergudangan serta bagian pemasaran yang menghendaki persediaan yang tinggi agar dapat melayani permintaan pelanggan sebaik mungkin (Tersine, 1994). Mengendalikan persediaan yang tepat bukan hal yang mudah, apabila jumlah persediaan terlalu besar akan mengakibatkan timbulnya dana menganggur yang besar (yang tertanam dalam persediaan ), meningkatnya biaya penyimpanan, dan resiko kerusakan barang lebih besar. Namun, jika persediaan terlalu sedikit mengakibatkan resiko terjadinya kekurangan persediaan (stock out) karena sering kali barang/bahan tidak dapat didatangkan secara mendadak dan sebesar yang dibutuhkan, yang menyebabkan terhentinya proses produksi, tertundanya keuntungan, bahkan kehilangan pelanggan (Tersine, 1994). PT. TDI yang berdiri pada tahun 1992 adalah sebuah perusahaan milik swasta nasional yang bergerak dalam bidang produksi sepeda dan jasa pengecatan. Banyaknya produk sepeda yang beredar di pasaran menyebabkan PT TDI harus dapat bertahan dengan baik dan meningkatkan daya saing. Salah satu cara meningkatkan daya saing adalah mengoptimalkan kinerja dan fungsi-fungsi yang ada di perusahaan. Permasalahan yang dihadapi oleh PT TDI adalah tidak adanya sistem persediaan yang baku terlihat dari permintaan konsumen yang tidak dapat
2
dipenuhi karena tidak tersedianya persediaan 5 jenis spareparts sepeda pada gudang bahan baku line 1 yang memadai, sehingga potensi kehilangan pelanggan sangat besar yang dapat menyebabkan kerugian bagi perusahaan, dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini. Tabel 1. Permintaan produksi sepeda jenis spesial tahun 2009-2012 PT TDI
Tahun
Jumlah Total Permintaan Produksi
Jumlah Realisasi Produksi
Persentase Permintaan yang Tidak Dapat Diproduksi
2009
425
350
18%
2010
770
640
17%
2011
1310
1080
18%
2012
2495
1945
22%
Sumber : Bagian Pemasaran PT TDI (2012) Lima (5) jenis spareparts sepeda pada gudang bahan baku line 1 merupakan bagian terpenting dari produk sepeda jenis spesial yang tidak digunakan untuk produk sepeda jenis lain. Biaya persediaan yang muncul oleh kegiatan operasi perusahaan yaitu biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. PT TDI melakukan pemesanan 5 jenis spare parts ini dari pemasok di Jakarta. Pemesanan yang dilakukan perusahaan menimbulkan biaya tinggi karena harga per item yang cukup tinggi. Biaya pemesanan akan semakin menurun dengan meningkatnya kuantitas pemesanan produk ke pemasok, sedangkan biaya penyimpanan akan semakin meningkat dengan meningkatnya kuantitas produk yang disimpan. Berdasarkan kedua hal tersebut, perusahaan harus mengetahui berapa jumlah kuantitas pemesanaan dan persediaan yang tepat
agar biaya
persediaan total menjadi optimal serta sesuai dengan jumlah permintaan yang ada. Aktivitas tersebut dapat dilakukan dengan melakukan pengendalian persediaan yang optimal. Pada penjualan eceran dan borongan, pemisahan order jarang dilakukan untuk tiap item. Biasanya, suplier menyediakan banyak item, dan ini lebih ekonomis untuk order gabungan. Ketika semua item dari sumber yang sama dipesan bersamaan, tinjauan level stok untuk item tersebut dapat dikoordinasikan dan perawatan inventori dapat ditekan menjadi minimum. Lebih dari itu,
3
pengawasan terhadap level stok sering kurang dan dapat dijadwal ulang disesuaikan dengan kegiatan organisasi lain. Penghematan biaya logistik dan transportasi sangat dimungkinkan, karena biaya pemindahan material yang lebih kecil dan pemotongan pada struktur tingkat transportasi. Pada persiapan order gabungan, kuantitas
tiap item yang dipesan
berdasarkan interval waktu antara order pada grup tersebut. Permasalahan mendasar pada situasi ini adalah penentuan interval waktu yang mana akan meminimalkan biaya inventori pada biaya grup keseluruhan. Sekali waktu optimum diketahui, level inventori maksimum yang dibutuhkan untuk tiap item dapat diatur pada hubungan tersebut. Berdasarkan hal tersebut kuantitas order tiap item dapat dihitung sebagai perbedaan antara level inventori maksimum setiap item dan posisi stok pada waktu tersebut. 1.2.
Perumusan Masalah Berdasarkan uraian latar belakang tersebut maka penulis memutuskan
untuk membahas beberapa masalah pengendalian persediaan di Gudang Baku Line 1 PT TDI, dan dapat diidentifikasikan sebagai berikut : 1. Seberapa besar permintaan kebutuhan spare parts di gudang bahan baku line 1 PT TDI untuk tahun 2013 berdasarkan hasil peramalan? 2. Bagaimana model sistem pengendalian
persediaan produk spare parts
dengan menggunakan metode Economic Order Interval - Multi Item? 3. Berapa lama interval pemesanan, jumlah persediaan maksimun, dan biaya total persediaan yang paling ekonomis untuk tahun 2013 untuk spare parts di gudang bahan baku line 1 PT TDI? 1.3.
Tujuan Penelitian Adapun tujuan penelitian di gudang bahan baku line 1 PT TDI adalah
sebagai berikut : 1. Mengidentifikasi jumlah permintaan kebutuhan spare parts di gudang bahan baku line 1 PT TDI untuk tahun 2013 berdasarkan hasil peramalan. 2. Menganalisis model sistem pengendalian
persediaan produk spare parts
dengan menggunakan metode Economic Order Interval - Multi Item.
4
3. Menganalisis interval waktu pemesanan, jumlah persediaan maksimun, dan biaya total persediaan yang paling ekonomis untuk tahun 2013 untuk spare parts di gudang bahan baku line 1 PT TDI. 1.4.
Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini berfokus pada kondisi pengendalian persediaan pada gudang
Line 1 yang dilakukan oleh perusahaan dan menganalisis model pengendalian persediaan Economic Order Interval - Multi Item sebagai alternatif model yang memberikan hasil optimal. Data yang digunakan merupakan data permintaan produksi sepeda jenis spesial tahun 2009-2012 dan biaya persediaan berdasarkan harga berlaku di tahun 2012.
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.
Persediaan Persediaan memiliki fungsi penting yang dapat menigkatkan efisiensi
operasional suatu perusahaan. Dengan adanya persediaan maka proses produksi tidak terhambat oleh kekurangan bahan baku. Selain itu, prosedur untuk memperoleh dan menyimpan bahan baku yang dibutuhkan dapat dilaksanakan dengan biaya minimum (Bedworth dan Bailey, 1982). Pada pengendalian persediaan ada dua keputusan yang perlu diambil, yaitu jumlah setiap kali pemesanan dan kapan pemesanan itu harus dilakukan. Prinsip dari persediaan yaitu mempermudah dan memperlancar jalannya operasi perusahaan pabrik, yang harus dilakukan secara berturut-turut untuk memproduksi barang-barang, serta selanjutnya menyampaikan kepada pelanggan atau konsumen. Persediaan memungkinkan produk-produk dihasilkan pada tempat yang jauh dari pelanggan dan atau sumber bahan mentah (Rangkuti, 2002). Dari segi teori, persediaan digunakan untuk menentukan prosedur optimal dalam jumlah optimal produksi atau bahan yang disimpan untuk memenuhi permintaan pasar di masa depan (Bedworth dan Bailey, 1982). Oleh karena itu, perlu ditempuh strategi atau manajemen tertentu yang bertujuan menjaga sedemikian rupa sehingga tingkat persediaan barang bisa ditekan seminimal mungkin, namun di lain pihak harus diusahakan agar penjualan dan operasi perusahaan tidak terganggu. Beberapa definisi persediaan yang diantaranya : 1. Menurut Rangkuti (2002) pengertian mengenai persediaan adalah sejumlah bahan-bahan, bagian-bagian yang disediakan dan bahan-bahan dalam proses yang terdapat dalam perusahaan untuk diproduksi, serta barang-barang jadi yang disediakan untuk memenuhi permintaan dari para pelanggan setiap waktu. 2. Yamit (1999) mendefinisikan persediaan sebagai berikut “Persediaan timbul oleh tidak sinkronnya permintaan dengan persediaan dan waktu yang digunakan untuk memproses material”.
6
Pengendalian persediaan merupakan kegiatan yang berhubungan dengan perencanaan, pelaksanaan, dan pengawasan penentuan kebutuhan material sedemikian rupa sehingga disatu pihak kebutuhan operasi dapat dipenuhi pada waktunya dan dilain pihak investasi persediaan material dapat ditekan secara optimal (Indrajit dan Djokopranoto, 2003). Persediaan merupakan suatu hal yang tak terhindarkan. Menurut Baroto (2002) penyebab timbulnya persediaan adalah sebagai berikut : a. Mekanisme pemenuhan atas permintaan. Permintaan terhadap suatu barang tidak dapat dipenuhi seketika bila barang tersebut tidak tersedia sebelumnya. Untuk menyiapkan barang ini diperlukan waktu untuk pembuatan dan pengiriman, maka adanya persediaan merupakan hal yang sulit dihindarkan b. Keinginan untuk meredam ketidakpastian. Ketidakpastian terjadi akibat, diantaranya yaitu permintaan yang bervariasi yang tidak pasti dalam jumlah maupun waktu kedatangan, waktu pembuatan yang cenderung tidak konstan antara satu produk dengan produk berikutnya, waktu tenggang (lead time) yang cenderung tidak pasti karena banyak faktor yang tak dapat dikendalikan. Ketidakpastian ini dapat diredam dengan mengadakan persediaan c. Keinginan melakukan spekulasi yang bertujuan mendapatkan keuntungan besar dari kenaikan harga dimasa mendatang. 2.1.1 Klasifikasi Persediaan Setiap jenis persediaan mempunyai karakteristik khusus tersendiri dan cara pengelolaannyaa yang berbeda. Menurut Rangkuti (2002), persediaan dapat dibedakan atas : 1. Persediaaan bahan mentah (raw materials), yaitu persediaan barang-barang berwujud seperti baja, kayu, dan komponen-komponen lainnya yang digunakan dalam proses produksi. Bahan mentah dapat diperoleh dari sumber-sumber alam atau dibeli dari para supplier dan atau dibuat sendiri oleh perusahaan untuk digunakan dalam proses produksi selanjutnya. 2. Persediaan komponen-komponen rakitan (purchased parts/componenents), yaitu persediaan barang-barang yang terdiri dari komponen-komponen yang diperoleh dari perusahaan lain, dimana secara langsung dapat dirakit menjadi suatu produk.
7
3. Persediaan bahan pembantu atau penolong (supplies), yaitu persediaan barang-barang yang diperlukan dalam proses produksi, tetapi tidak merupakan bagian atau komponen barang jadi. 4. Persediaan barang dalam proses (work ini process), yaitu persediaan barangbarang yang merupakan keluaran dari tiap-tiap bagian dalam proses produksi bentuk atau yang telah diolah menjadi bentuk, tetapi masih perlu diproses lebih lanjut menjadi barang jadi. 5. Persediaan barang jadi (finished good), yaitu persediaan barang-barang yang telah selesai diproses atau diolah daalam pabrik daaan siap untuk dijual aatau dikirim kepada pelanggaan. 2.1.2
Fungsi Persediaan Efisiensi operasional suatu organisasi dapat ditingkatkan karena berbagai
fungsi penting persediaan, yang harus diingat adalah bahwa persediaan adalah sekumpulan produk phisikal pada berbgai tahap proses transformasi dari bahan mentah ke barang dalam proses dan kemudian barang jadi. Persediaan-persediaan ini mungkin tetap tinggal di ruangan penyimpanan, gudang, pabrik atau toko-toko pengecer, atau barangkali sedang dalam pemindahan sekitar pabrik, dalam truk, pengangkut, atau dalam kapal yang sedang menyebrangi lautan. Adapun dalam penafsirannya fungsi persediaan memiliki tiga bagian dalam prosesnya, diantaranya adalah (Handoko, 2008) : 1. Fungsi Decoupling Fungsi penting persediaan adalah memungkinkan operasi-operasi perusahaan internal dan eksternal mempunyai Kebebasan (Independent) Persediaan (Decouples) ini memungkinkan perusahaan dapat memenuhi permintaan pelanggan tanpa tergantung pada Supplier. Persediaan bahan mentah diadakan perusahaan tidak akan sepenuhnya tergantung pada pengadaan dalam hal kuantitas dan waktu pengiriman. Persediaan barang salam proses diadakan agar departemen-departemen dan proses individual perusahaan terjaga kebebasannya. Persediaan barang jadi diperlukan untuk memenuhi permintaan produk yang tidak pasti dari pelanggan.
8
2. Fungsi “Economic Lot Sizing” Melalui penyimpanan persediaan, perusahan dapat memproduksi dan membeli sumber daya dalam kuantitas dapat mengurangi biaya-biaya per unit. Persediaan Lot Size ini perlu mempertimbangkan penghematanpenghematan (potongan pembelian biaya pengangkutan per unit lebih murah) karena perusahaan melakukan pembelian dalam kuantitas yang lebih besar, dibandingkan dengan biaya-biaya yang timbul karena besarnya persediaan (biaya sewa gudang, investasi, dan resiko). 3. Fungsi Antisipasi Sering perusahaan menghadapi Fluktuasi permintaan yang dapat diperkirakan dan diramalkan berdasarkan pengalaman atau data-data masa lalu, yaitu permintaan musiman. Disamping itu,, perusahaan juga sering menghadapi ketidakpastian jangka waktu pengiriman dan permintaan akan barang selama periode pesanan kembali, sehingga memerlukan kuantitas persediaan ekstra yang sering desebut persediaan pengamanan (Safety Inventories). Pada kenyataannya,
persediaan
pengamanan
merupakan
pelengkap
fungsi
decoupling yang telah diuraikan diatas. 2.1.3
Biaya Persediaan Biaya persediaan merupakan keseluruhan biaya operasi atas sistem
persediaan. Biaya persediaan didasarkan pada parameter ekonomis yang relevan dengan jenis biaya sebagai berikut (Tersine, 1994) : 1. Purchase cost /item cost (Biaya satuan produksi/biaya pembelian). Biaya pembelian adalah harga per unit apabila barang dibeli dari pihak luar (outside supply), atau biaya produksi per unit apabila produksi dalam perusahaan (inside supply). Biaya per unit akan selalu menjadi bagian dari biaya barang dalam persediaan. Untuk pembelian barang dari luar, biaya perunit adalah harga beli ditambah biaya pengangkutan. Sedangkan untuk barang yang di produksi didalam perusahaan biaya per unit adalah termasuk biaya tenaga kerja, bahan baku, dan biaya overhead pabrik. 2. Ordering/setup cost (Biaya pemesanan/persiapan). Biaya pemesanan adalah biaya yang berasal dari pembelian pesanan dari supplier atau biaya persiapan (setup cost) apabila barang diproduksi dalam perusahaan. Biaya ini
9
diasumsikan tidak akan berubah secara langsung dengan jumlah pemesanan. Biaya pemesanan (outside supply) dapat berupa: biaya membuat daftar permintaan, menganalisis supplier, membuat pesanan pembelian, penerimaan bahan, inspeksi bahan, dan pelaksanaan proes transaksi. Sedangkan biaya persiapan (inside supply) dapat berupa biaya yang dikeluarkan akibat perubahan proses produksi, pembuatan jadwal kerja, persiapan sebelum produksi, dan pemeriksaan kualitas. 3.
Carrying/holding cost (Biaya pengadaan/penyimpanan) Biaya penyimpanan adalah biaya yang dikeluarkan atas investasi dalam persediaan dan pemeliharaan maupun investasi sarana fisik untuk menyimpan persediaan. Biaya penyimpanan merupakan persentase dari nilai rupiah per unit waktu biaya penyimpanan berupa: biaya modal, pajak, asuransi, penyusutan, pemindahan persediaan, keusangan, kehilangan dan semua biaya yang dikeluarkan untuk memelihara persediaan.
4.
Stockout cost (biaya kekurangan/kehabisan persediaan) Biaya kekurangan persediaan adalah konsekuensi ekonomis atas kekurangan dari luar maupun dari dalam perusahaan. Kekurangan dari luar terjadi apabila departemen tidak dapat memenuhi kebutuhan departemen lain. Biaya kekurangan dari luar dapat berupa biaya backorder, biaya kehilangan kesempatan penjualan, dan biaya kehilangan kesempatan mendapat keuntungan. Biaya kekurangan dari perusahaan dapat berupa penundaan pengiriman maupun idle kapasitas. Jika terjadi kekurangan atas permintaan suatu barang, perusahaan harus melakukan backorder atau mengganti dengan barang lain atau membatalkan pengiriman. Dalam situasi seperti ini bukan kerugian penjualan yang terjadi tetapi penundaan dalam pengiriman. Untuk mengatasi masalah ini secara khusus perusahaan melakukan pembelian darurat atas barang tersebut dan perusahaan akan menanggung biaya tambahan untuk pesanan khusus yang dapat berupa biaya pengiriman secara cepat dan tambahan biaya pengepakan.
10
2.2.
Peramalan (Forecasting)
2.2.1
Konsep Umum Peramalan Peramalan merupakan suatu alat bantu yang penting dalam perencanaan
yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Peramalan mempunyai peranan langsung pada peristiwa eksternal yang pada umumnya berada diluar kendali manajemen yang mengarah terhadap optimasi profit (keuntungan) dan meminimasi biaya untuk suatu produk yang akan dihasilkan oleh suatu perusahaan (Dilwort, 1992) . Peramalan atau forecasting adalah suatu bentuk prediksi, proyeksi atau estimasi tingkat kejadian yang tidak pasti di masa yang akan datang. Ketepatan secara mutlak dalam memprediksi peristiwa dan tingkat kegiatan yang akan datang adalah tidak mungkin dapat dicapai. Oleh karena itu ketika perusahaan tidak dapat melihat kejadian yang akan datang secara pasti, maka diperlukan waktu dan tenaga yang besar agar mereka dapat memiliki ketentuan untuk menarik kesimpulan terhadap kejadian yang akan datang. Peramalan merupakan bagian internal dari suatu kegiatan pengambilan keputusan manajemen. Organisasi selalu menentukan sasaran dan tujuan, berusaha menduga faktor-faktor lingkungan, lalu memilih tindakan yang diharapkan akan menghasilkan pencapaian sasaran dan tujuan tersebut (Makridarkis, 1995). Kebutuhan akan peramalan meningkat sejalan dengan usaha manajemen untuk mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti. Peramalan menjadi lebih ilmiah sifatnya dalam menghadapi lingkungan manajemen. Karena setiap bagian organisasi sangat berkaitan antara yang satu dengan yang lainnya, maka baik buruknya peramalan yang dilakukan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi. 2.2.2
Horizon Waktu Peramalan Peramalan biasanya diklasisifkasikan berdasarkan horizon waktu masa
depan yang dilingkupinya. Horizon waktu terbagi menjadi beberapa kategori (Heizer dan Render, 2009) : 1. Peramalan jangka pendek
11
Peramalan ini meliputi jangka waktu hingga satu tahun, tetapi umumnya kurang dari tiga bulan. Peramalan ini digunakan untuk merencanakan pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja, dan tingkat produksi. 2. Peramalan jangka menengah Peramalan jangka menengah atau intermediate umumnya mencakup hitungan bulan hingga tiga tahun. Peramalan ini bermanfaat untuk merencanakan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi, anggaran kas, serta menganalisis bermacam-macam rencana operasi. 3. Peramalan jangka panjang Umumnya untuk perencanaan masa tiga tahun atau lebih. Peramalan jangka panjang digunakan untuk merencanakan produk baru, pembelanjaan modal, lokasi atau pengembangan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan (litbang). 2.2.3
Kepentingan Strategis Peramalan Sering terdapat waktu senjang (time lag) antara kebutuhan terhadap
kejadian mendatang dengan peristiwa itu sendiri. Adanya waktu tenggang (lead time) ini merupakan alasan utama bagi perlunya perencanaan dan peramalan (Makridarkis, 1995). Jika waktu tenggang ini nol atau sangat kecil maka perencanaan tidak diperlukan. Sebaliknya jika waktu tenggang ini panjang dan hasil akhir bergantung pada faktor-faktor yang dapat diketahui, maka disini perencanaan dapat memegang peranan yang sangat penting. Dalam situasi seperti ini, peramalan diperlukan untuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Setelah tadi dijelaskan di atas bahwa peramalan merupakan bagian integral dari suatu kegiatan pengambilan keputusan manajemen, maka tujuan dalam suatu organisasi untuk menentukan sasaran, diperlukan tindakan yang diharapkan akan meghasilkan pencapaian sasaran dan tujuan tersebut. Sehingga kebutuhan yang meningkat sejalan dengan usaha manajemen untuk mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti akan dapat segera ketahui dengan adanya peramalan.
12
Karena setiap bagian organisasi sangat berkaitan antara satu dengan yang lainnya, maka baik buruknya peramalan yang dilakukan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi. Peramalan kini memainkan peranan yang penting, diantaranya (Makridarkis, 1995): 1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia. Penggunaan sumber daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia, dan sebagainya. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu adalah ramalan tingkat peramalan untuk produk, bahan, tenaga kerja, financial atau jasa pelayanan. 2. Penyediaan sumber daya tambahan. Waktu tenggang (lead time) untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru, atau membeli mesin atau peramalan atau peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang. 3. Penentuan sumber daya yang diinginkan. Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang ingin dimiliki dalam jangka panjang. Keputusan semacam itu bergantung pada kesempatan pasar, faktor-faktor lingkungan, dan pengembangan internal dari sumber daya financial, manusia, produk, dan teknologi. 2.2.4
Tujuh Langkah Sistem Peramalan Peramalan terdiri atas tujuh langkah dasar yaitu (Heizer dan Render,
2009): 1. Menetapkan tujuan peramalan 2. Memilih unsur yang akan diramalkan 3. Menentukan horizon waktu peramalan 4. Memilih jenis model peramalan 5. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan 6. Membuat peramalan 7. Memvalidasi dan menetapkan hasil peramalan Tujuh langkah ini menyajikan jalan yang sistematis untuk memulai, merancang, dan menerapkan sistem peramalan. Apabila sistem tersebut digunakan untuk menghasilkan ramalan berkala, maka data harus dikumpulkan
13
secara rutin. Terlepas dari sistem yang digunakan oleh perusahaan, setiap perusahaan menghadapi beberapa kenyataan : 1. Jarang ada peramalan yang sempurna. Hal ini berarti faktor luar yang tidak dapat kita duga atau kendalikan sering mempengaruhi peramalan. 2. Hampir semua teknik peramalan mengasumsikan sistem akan tetap stabil. 3. Peramalan kelompok produk dan peramalan secara kesuluruhan lebih akurat daripada peramalan produk individu. 2.2.5
Pendekatan dalam Peramalan Terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan sebagaimana ada dua
cara mengatasi semua model keputusan (Heizer dan Render, 2009) yaitu : 1. Peramalan subjektif atau kualitatif yaitu peramalan yang menggabungkan faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi, dan sistem pengambil keputusan untuk meramal. 2. Peramalan kuantitatif yaitu menggunakan model matematis yang beragam dengan data masa lalu dan variabel sebab akibat untuk meramalkan permintaan 2.2.6
Metode Peramalan Kuantitatif
a.
Metode Time Series Metode time series disebut metode deret waktu atau deret berkala
digunakan untuk membuat analisis detail dari pola demand masa lalu dan memproyeksikan pola tersebut untuk masa yang akan datang. Langkah penting dalam memilih metode deret berkala atau runtunan waktu adalah dengan mempertimbangkan jenis pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis siklus dan trend (Makridakis, 1995) yaitu: 1. Pola horizontal, terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang konstan. 2. Pola musiman, terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman. 3. Pola siklus, terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti siklus bisnis. 4. Pola trend, terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data.
14
Perbandingan metode peramalan time series : 1. Simple Average Metode ini merupakan model yang menggunakan data historis untuk menghitung rata-rata
demand yang lalu, di mana rata-rata ini digunakan
sebagai peramalan. 2. Moving Average Metode ini digunakan jika mengasumsikan bahwa demand-nya akan tetap stabil pada periode waktu tertentu. Apabila tidak semua data masa lalu mewakili asumsi pola data, maka dapat dipilih sejumlah periode waktu tertentu yang sesuai. Metode ini hanya cocok digunakan untuk jangka pendek. Jika datanya stasioner maka penggunaan Simple Moving Average (MA) sudah cukup baik, sedangkan apabila terdapat suatu trend atau pola (pattern), maka digunakan Weighted Moving Average (WMA). 3. Exponential Smoothing Metode ini merupakan metode average dimana proses pembobotan terhadap data masa lalu yang menurun secara eksponensial terhadap periode yang lebih tua. 4. Metode Peramalan Kausal (Causal Forecasting) Model Causal Forecasting secara umum mempertimbangkan beberapa variabel yang dihubungkan terhadap variabel yang diprediksi, atau mengembangkan model sebab akibat (cause and effect model) antara demand (sebagai variabel terikat) dengan variabel lainnya (sebagai variabel bebas). 5. Decompotition Method Merupakan salah satu metode peramalan yang didasarkan pada kenyataan bahwa biasanya apa yang telah terjadi akan berulang atau terjadi kembali dengan pola yang sama. Artinya yang dulu selalu naik, pada waktu yang akan datang akan naik juga, yang biasanya berkurang akan berkurang juga, yang biasanya berfluktuasi akan berfluktuasi juga dan yang biasanya tidak teratur akan tidak teratur juga. Metode ini dibangun atas filosofi bahwa suatu pola data historis dipengaruhi oleh 4 faktor yaitu (Makridakis, 1995) :
15
1. Trend Merepresentasikan
perubahan
jangka
panjang
(long-term)
yang
disebabkan oleh perubahan dalam populasi, perubahan kinerja marketing perusahaan, dan perubahan dalam selera pasar 2. Seasional variation Variasi musim mengacu pada naik turunnya demand yang disebabkan oleh faktor musim, biasanya berulang dalam waktu jangka pendek. 3. Cyclical variation Variasi siklis mengarah kepada variasi musim jangka panjang (lebih dari satu tahun) 4. Residual (random factor) Faktor residual atau random merupakan variasi yang tidak tentu yang tidak dipengaruhi oleh komponen trend, seasonal maupun cyclical. Perubahan suatu hal tersebut biasanya mempunyai pola yang agak kompleks, misalnya ada unsur kenaikan, befluktuasi dan tidak teratur maka masingmasing faktor tersebut akan dihitung satu persatu dan setelah ditemukan akan digabungkan kembali menjadi nilai taksiran atau ramalan b.
Langkah-langkah Peramalan Deret Waktu Metode peramalan yang berbeda dapat memerlukan proses yang berbeda
dalam peramalannya. Berikut ini akan dijelaskan proses peramalan pada peramalan deret waktu. Langkah-langkah peramalan deret waktu tersebut adalah (Makridakis, 1995) : 1. Ambil data deret waktu yang tersedia. Peramalan deret waktu memerlukan data kuantitatif masa lalu, yang dapat merupakan data tahunan, bulanan, mingguan, atau bahkan harian. Pilihlah data beberapa periode terakhir yang dianggap (secara intuitif) cukup baik untuk meramalkan kondisi yang akan datang. 2. Plot data peramalan tersebut. Langkah ini diperlukan sebagai acuan dalam memilih metode deret waktu yang sesuai. 3. Pilih metode deret waktu yang sesuai dengan plot data dan kondisi yang ada.
16
4. Hitung hasil ramalan. Terapkan metode yang telah dipilih untuk meramalkan keadaan masa lalu. Jadi, seolah-olah data masa lalu dibangkitkan dengan rumus yang digunakan pada metode yang dipilih. Hasil ramalan ini akan digunakan pada langkah berikutnya. 5. Hitung kesalahan peramalan. Dengan menghitung besarnya kesalahan peramalan, maka dapat diketahui seberapa baik atau seberapa cocok metode yang dipilih dengan keadaan sesungguhnya. Berikut ini adalah beberapa ukuran kesalahan yang sering dipergunakan. 6. Pilih model dengan error terkecil. Peramalan semakin akurat apabila perbedaan antara ramalan dan kedaaan sesungguhnya semakin kecil. Karena itu, diantara
beberapa metode
tandingan yang dipilih, pilihlah metode dengan error terkecil. Menurut Heizer dan Render perhitungan ini dapat digunakan untuk membandingkan model peramalan yang berbeda, juga untuk mengawasi peramalan, untuk memastikan peramalan berjalan baik tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah deviasi rata-rata Absolut (Mean Absolute Deviation-MAD), kesalahan rata-rata kuardrat (Mean Squared Error-MSE), dan kesalahan persen rata-rata absolut(Mean Absolute Percent-MAPE). Masalah yang terjadi dengan MAD dan MSE adalah bahwa nilai mereka tergantung pada besarnya unsur yang diramal. Jika unsur tersebut dihitung dalam satuan ribuan, maka nilai MAD dan MSE bisa menjadi sangat besar. Untuk menghindari masalah ini, kita dapat menggunakan MAPE. MAPE dihitung sebagai rata-rata diferensiasi absolut antara nilai yang diramal dan aktual, dinyatakan sebagai persentase nilai aktual dengan persamaan sebagai berikut :
MAPE 2.2.7
100 N d t d t' ………………………………………………………. (1) N t 1 dt Verifikasi Dan Pengendalian Peramalan Langkah penting setelah peramalan dibuat adalah melakukan verifikasi
peramalan sedemikian rupa, sehingga hasil peramalan tersebut benar-benar mencerminkan data masa lalu dan sistem sebab akibat yang mendasari permintaan
17
tersebut. Sepanjang aktualitas peramalan tersebut dapat dipercaya hasil peramalan akan terus digunakan. Jika selama proses verifikasi tersebut ditemukan keraguan validitas metode peramalan yang digunakan, harus dicari metode lainnya yang lebih cocok. Banyak alat yang dapat digunakan untuk memverifikasi peramalan dan mendeteksi perubahan sistem sebab akibat yang melatarbelakangi perubahan pola permintaan. Bentuk yang paling sederhana adalah peta kontrol peramalan yang mirip dengan peta kontrol kualitas (Gasperz, 2001). a.
Peta Moving Range Peta moving range dirancang untuk membandingkan nilai permintaan
aktual dengan nilai peramalan. Dengan kata lain, kita melihat data permintaan aktual dan membandingkannya dengan nilai peramalan pada periode yang akan datang sehingga kita dapat membandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Peta moving range digunakan untuk melakukan verifikasi teknik dan parameter peramalan. Setelah metode peramalan ditentukan maka peta moving range digunakan untuk menguji kestabilan sistem sebab akibat yang mempengaruhi permintaan (Gasperz, 2001). Moving range dapat didefinisikan dalam persamaan 2 sebagai berikut :
MR
yˆ t y t
yˆ t
1
yt
1
.......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ........( 2)
dan rata-rata moving range didefinisikan pada persamaan 3 sebagai berikut : MR .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ....( 3) n 1 Garis tengah peta moving range adalah titik nol. Batas kendali atas dan bawah MR
pada peta moving range diformulasikan seperti pada persamaan 4 dibawah ini:
BKA
2,66MR dan BKB
2,66MR .......... .......... .......... .......... .......... .......... ....(4)
Bentuk grafik kendali peta moving range dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.
18
Gambar 1. Grafik kendali Moving Range (MR) secara umum 2.3.
Sistem Pemesanan Interval Tetap
2.3.1
Model Deterministik Salah satu alasan utama mengapa perusahaan mempunyai persediaan
adalah agar perusahaan dapat membeli atau membuat item dalam jumlah yang paling ekonomis secara regular adalah apabila permintaan independent. Dalam hal ini model deterministik merupakan salah satu model permintaan dalam menentukan jumlah paling ekonomis (kebijakan persediaan optimum) untuk permintaan independen, baik untuk item berasal dari luar atau (supplier) maupun berasal dari dalam perusahaan. Informasi yang diperlukan untuk menentukan kebijakan persediaan optimum adalah parameter sebagai berikut (Tersine, 1994) : 1. Permintaan 2. Biaya Persediaan 3. Tenggang Waktu Dalam
model
deterministik,
semua
parameter
tersebut
dapat
diperhitungkan secara tepat (pasti), dengan kata lain jumlah permintaan dan biaya persediaan diasumsikan dapat ditentukan secara pasti. Demikian pula halnya terhadap tenggang waktu pemesanan diasumsikan konstan.
19
a.
Metode Economic Order Interval (EOI) - Multi Item Pengecer dan pedagang besar pada umumnya melakukan pemesanan
secara terpisah untuk setiap item. Jika supplier dapat menyediakan berbagai macam item yang diperlukan (item dapat berasal dari satu sumber), akan lebih ekonomis kalau pemesanan dilakukan secara bersamaan dilakukan secara bersama. Jika hal tersebut dapat dilaksanakan, tinjauan tingkat persediaan setiap item dapat dikoordinasikan dan pengawasan persediaan dapat diminimumkan. Selain itu, frekuensi monitoring terhadap tingkat persediaan menjadi lebih kecil dan skedul dapat disesuaikan dengan aktivitas organisasi. Biaya logistik dan transportasi dapat dihemat dan biaya penanganan persediaan lebih kecil (Tersine, 1994). Dalam mempersiapkan pemesanan bersama, jumlah pemesanan setiap item tergantung pada interval waktu pemesanan antar semua kelompok. Dasar dalam permasalahan ini ini adalah menentukan interval waktu W yang akan meminimumkan biaya persediaan untuk kelompok. Jika waktu optimim dapat ditentukan, maka tingkat persediaan maksimum E untuk setiap item dapat pula ditentukan. EOI dapat ditentukan dengan meminimumkan total biaya dengan mengabaikan kekurangan persediaan atau biaya persediaan kekurangan persediaan (Tersine, 1994), seperti diperlihatkan dalam formula persamaan 5 berikut ini: Total biaya = biaya pembelian + biaya pemesanan + biaya penyimpanan n
TC(W)=
Pi Ri + i 1
C nc WT + 2 W
n
Pi Ri ……………………………………..…..(5)
i 1
Keterangan: Pi = total kebutuhan item i Ri = biaya pembelian item i n = jumlah item c = biaya pemesanan setiap item C = biaya pemesanan bersama W = interval pemesanan (dalam tahun) T
= biaya simpan (dalam %) dari biaya pembelian
20
Persamaan 6 adalah formula biaya minimum interval pemesanan dapat ditentukan dengan mengambil turunan pertama total biaya interval pemesanan W sama dengan nol. Penyelesaian persamaan untuk W*adalah sebagai berikut: W*=
2 C nc) n
T
=EOI (dalam tahun) ………………………………………….(6)
Pi Ri i 1
Jumlah pemesanan setiap kali pesan adalah maksimum tingkat persediaan Ei dikurangi posisi persediaan. Maksimum persediaan ditentukan berdasarkan interval pemesanan dan lead time dan jumlah waktu operasi N selama satu tahun diformulasikan pada persamaan 7. Ei =
RiW
RiL N
=
Ri (W L) …………………………………………………(7) N
Ei = maksimum persediaan untuk item i
Minimum total biaya per tahun adalah ditentukan dengan mengganti W dengan W* dalam persamaan 8 sebagai berikut: n
TC(W*)=(1+TW*) i 1
Pi Ri …………………………………………..………….(8)
III. METODE PENELITIAN
3.1.
Kerangka Pemikiran Operasional Upaya efisiensi dalam kegiatan operasi dapat dilakukan oleh perusahaan salah
satunya pada biaya persediaan. Biaya persediaan yang muncul oleh kegiatan operasi perusahaan yaitu biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. Pemesanan yang dilakukan perusahaan menimbulkan biaya yang tinggi, penyimpanan juga menjadi sesuatu hal yang penting karena dapat memisahkan ketergantungan perusahaan dengan pemasok sehingga perusahaan dapat memenuhi permintaan konsumennya. Pada
persiapan order
gabungan,
berdasarkan interval waktu antara order
kuantitas pada
tiap
item yang dipesan
grup tersebut. Permasalahan
mendasar pada situasi ini adalah penentuan interval waktu T yang mana akan meminimalkan biaya
inventori
pada biaya grup keseluruhan.
Sekali
waktu
optimum diketahui, level inventori maksimum yang dibutuhkan Ei untuk tiap item dapat diatur pada hubungan tersebut. Berdasarkan hal tersebut kuantitas order tiap item dapat dihitung sebagai perbedaan antara level inventori maksimum setiap item dan posisi stok pada waktu tersebut. Perusahaan harus mengetahui berapa jumlah kuantitas dan interval waktu pemesanan untuk persediaan yang tetap agar biaya persediaan menjadi optimal serta sesuai dengan jumlah permintaan yang ada. Aktivitas tersebut dapat dilakukan dengan melakukan pengendalian persediaan yang optimal. Metode Peramalan dan Economic Order Interval (EOI-Multi Item) merupakan salah satu metode pengendalian persediaan dengan tujuan untuk menentukan berapa kuantitas pemesanan dan interval waktu pemesanan yang harus dilakukan perusahaan agar biaya total persediaan minimal. Adapun usulan pemecahan masalah yang akan digunakan adalah agar dapat memberikan suatu solusi yang baik dan dapat memberikan jalan keluar dari permasalahan yang akan di analisis baik dalam sistem pengadaan barang sebagai penentuan awal dari proses persedian. Untuk itu usulan ini memuat berbagai langkahlangkah dalam memecahkan masalah tersebut, dan dapat dilihat pada Gambar 2.
22
Mulai
PT TDI
Studi lapangan
Studi literatur
Mengidentifikasi permasalahan dan menentukan metode
Pengumpulan Data
Pengolahan Data ; 1. Peramalan dengan 7 metode (Trend linier, trend kuadratik, trend growth exponential, pemulusan eksponensial tunggal, pemulusan eksponensial ganda, dekomposisi aditif, dan dekomposisi multiplikatif ) 2. Verifikasi metode peramalan terpilih 3. Perhitungan data dengan metode Economic Order Interval – Multi Item
Analisis dan pembahasan Kesimpulan dan saran Selesai
Gambar 2. Kerangka pemikiran operasional
23
3.2.
Waktu Dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT TDI yang beralamat di Kabupaten Bogor.
Waktu pelaksanaan penelitian ini dilaksanakan mulai bulan September-Desember tahun 2012. 3.3.
Metodologi Penelitian
3.3.1
Pengumpulan Data Langkah selanjutnya dalam penelitian pemecahan masalah ini adalah
mengumpulkan data yang telah ada, yang diperlukan sebagai bahan untuk dianalisis, yaitu dengan memperlihatkan data sebagai berikut : 1.
Data permintaan kebutuhan barang
2.
Biaya pembelian
3.
Biaya pemesanan
4.
Biaya simpan
5.
Lead Time Pemesanan
3.3.2 Metode Pengolahan dan Analisis Data Metode pengolahan dan analisis data menggunakan program Microsoft Excel dan Minitab versi 14. Program tersebut dipilih karena mudah dalam proses pelaksanaannya, sehingga pihak perusahaan pun dapat menggunakannya. Setelah data didapat, data
tersebut diolah dengan menggunakan beberapa metode. Untuk metode yang akan digunakan dalam menganalisis permasalahan ini adalah dengan menggunakan beberapa metode diantaranya adalah : a. Peramalan (Forecasting) Peramalan dilakukan untuk mengetahui jumlah permintaan di masa yang akan datang, dengan menggunakan metode peramalan terpilih yaitu dengan cara memplot data permintaan awal, memilih metode peramalan yang sesuai dengan pola data (Gaperz, 2001). b. Metode EOI (Economic Order Interval) – Multi Item Metode ini merupakan salah satu model atau metode yang digunakan dalam pemecahan masalah yang akan dianalisis ini dapat dilihat pada Gambar 3.
24
Mulai
Menghitung Interval Pemesanan Optimum (W*)
2(C
w*
nc)
n
T
PiRi i 1
Menghitung Jumlah Maksimum Persediaan tiap Item
Ei
RiW
RiL N
Ri (W N
L)
Menghitung Biaya persediaan Minimum n
TC (W *)
(1
TW *)
PiRi i 1
Selesai
Gambar 3. Flowchart perhitungan metode Economic Order Interval - Multi Item
Dasar dalam permasalahan ini adalah untuk menentukan interval waktu yang akan meminimumkan biaya persedian untuk kelompok. Jika waktu optimum dapat ditentukan, maka tingkatan persediaan maksimal setiap item dapat ditentukan. EOI dapat ditentukan dengan meminimalkan total biaya dan mengabaikan kekurangan persediaan (Tersine, 1994), seperti dapat diperlihatkan dalam persamaan 6 berikut ini : EOI = W* =
2 C nc) n
T
……………………………………………………..(6)
Pi Ri i 1
Maksimum persediaan ( Ei ) untuk setiap item dapat dihitung dengan formula persamaan 7 sebagai berikut : Ei =
RiW
RiL N
=
Ri (W L) ………………..……………………………….(7) N
25
Formula di atas dikembangkan dari sistem pemesanan interval tetap dengan asumsi bahwa rata-rata permintaan, lead time, harga per unit adalah konstan, tidak ada kekurangan persediaan (stock out) dan jumlah persediaan diterima pada waktu yang sama. Untuk mengetahui biaya minimum total pertahun adalah ditentukan dengan mengganti W dengan W* dalam persamaan total biaya sebagai berikut: n
TC(W*)= (1+TW*) i 1
Pi Ri …………………………………………….……(8)
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.
Gambaran Umum PT TDI PT TDI yang berdiri pada tahun 1992 merupakan perusahaan milik swasta
nasional yang bergerak dalam bidang produksi jenis sepeda anak-anak, spesial, BMX, limited edition dan sepeda gunung, serta jasa pengecatan sepeda. PT TDI memiliki kapasitas produksi sebanyak 300.000 unit per tahun, saat ini 70% target penjualan ditujukan untuk ekspor ke beberapa negara di Asia, Eropa, Kanada dan Amerika sedangkan untuk penjualan dalam negeri adalah sejumlah 30%. Nilai-nilai perusahaan PT TDI adalah profesionalisme bekerja, bangga terhadap profesi dan perusahaan, semangat kekeluargaan, dan perbaikan yang berkesinambungan. Nilai-nilai ini merupakan pedoman bagi setiap orang yang terlibat dalam kegiatan organisasi untuk mampu melaksanakan pekerjaan dan bertanggung jawab penuh atas tugas-tugas yang dikerjakannya, memiliki rasa bangga atas pekerjaan yang dilakukan, menumbuhkan etos kerja positif dengan penuh keterbukaan dan saling menghargai dalam suasana yang harmonis untuk mencapai tujuan bersama dan mewujudkan cita-cita perusahaan. Berdasarkan nilai-nilai perusahaan di atas, PT TDI sangat mengutamakan kualitas yang senantiasa meningkatkan kemampuan sumber daya manusia dan pada saat ini PT TDI terus berkembang. Reputasi yang diperoleh dari pelanggan diperoleh melalui kerja keras, dedikasi dan kombinasi perhatian terhadap konsistennya kualitas, harga, serta pelayanan yang maksimal dalam memenuhi permintaan. Misi perusahaan dalam mewujudkan cita-cita perusahaan adalah mengembangkan dan menyediakan kebutuhan sepeda, memenuhi kebutuhan pelanggan dengan memberikan pelayanan terbaik, dan menumbuhkan perusahaan yang sehat secara berkesinambungan dari tahun ke tahun. Sedangkan visi perusahaan adalah menciptakan image sebagai produsen dan distributor sepeda dengan kualitas baik, namun harganya terjangkau. Selain mewujudkan cita-cita perusahaan, tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan adalah menghasilkan sepeda dengan kualitas yang baik selain mengedepankan benefit atau profit. Hal tersebut dilakukan agar terbentuk
27
kepercayaan konsumen terhadap perusahaan, sehingga dapat menciptakan loyalitas konsumen terhadap produk yang dipasarkan. 4.2.
Struktur Organisasi Struktur organisasi yang dipakai oleh perusahaan dalam menjalankan
usahanya adalah dengan menggunakan bentuk struktur organisasi garis dan staff. Organisasi garis dan staff adalah organisasi yang wewenangnya dari pucuk pimpinan dilimpahkan kepada satuan-satuan organisasi di bawahnya, dalam semua bidang pekerjaan di bawah pimpinan satuan organisasi. Untuk lebih jelas bagan struktur organisasi PT TDI dapat dilihat pada Gambar 4: Kepala/Pimpinan
Dep. Personalia
Dep. Penyediaan Bahan
Purchasing & Inventory
Dep. Produksi
Keuangan
Dep. Penjualan
Bag. Kontrol Kualitas
Gambar 4. Struktur organisasi PT TDI (Bagian Personalia PT TDI, 2012) Jumlah total karyawan saat ini adalah 685 orang, dengan persyaratan kompetensi jenjang pendidikan S2 untuk kepala bagian departemen, S1/D3 untuk posisi staff, dan SMU/SMK untuk posisi operator dan teknisi. Uraian tugas untuk masing-masing posisi adalah : a. Kepala/Pimpinan Tugas dan wewenang Kepala/Pimpinan adalah menetapkan kebijaksanaan dalam perencanaan strategis perusahaan baik jangka pendek, sedang, atau panjang yang menyangkut aspek perencanaan dan pengembangan, produksi dan teknik, pemasaran, sumber daya manusia, administrasi, dan umum serta keuangan. Selain itu juga mengatur pekerjaan sehari-hari dan bertanggung jawab terhadap jalannya perusahaan,
28
mewakili perusahaan secara sah dan langsung di dalam maupun di luar perusahaan, membuat perjanjian-perjanjian yang mengikat dengan pihak ktiga sehubungan dengan kegiatan perusahaan, merumuskan rencana kerja dan mengkoordinasikan kegiatan usaha semua bidang secara tepat dan terarah, serta menyelesaikan permasalahan, jika sudah tidak mampu ditangani oleh departemen. b. Departemen Produksi Tugas dan wewenang Manajer Produksi adalah mengawasi bagian persiapan produksi yang meliputi kegiatan mempersiapkan, penentuan jadwal waktu selesai, harga pokok, jumlah produksi dan persediaan barang. Selain itu juga mengawasi bagian percetakan yang meliputi kegiatan produksi, pengecatan, stiker, quality control, serta mengawasi bagian penyelesaian dan menyerahkan produk jadi ke gudang. c. Departemen Pemasaran Tugas dan wewenang Manajer Pemasaran adalah mengawasi dan menetapkan kebijaksanaan pemasaran, menetapkan dan mengawasi jalannya kegiatan pemasaran, memberikan laporan jalannya kegiatan operasional pada pimpinan, serta mengawasi bagian penjualan yang meliputi kegiatan, penerimaan pesanan dari pelanggan dan melakukan hubungan dengan distributor dan konsumen. d. Departemen Penyediaan Bahan Tugas dan wewenang Manajer Penyediaan Bahan adalah mengawasi kegiatan bagian keuangan dalam menyelesaikan pembukuan, neraca tahunan, dan neraca percobaan setiap dibutuhkan untuk daftar gaji baik ditingkat pusat maupun ditingkat cabang. Mengawasi kegiatan penyusunan anggaran oleh bagian keuangan secara menyeluruh, departemen, prive, dan non pengeluaran. Bertanggung jawab atas pengeluaran dana (uang dinas) yang ada di perusahaan. Melakukan pemesanan bahan baku kepada supplier-supplier mitra kerjasama. Melakukan kontrol secara periodik terhadap persediaan dan kebutuhan produksi maupun kegiatan operasional perusahaan. e.
Departemen Personalia
Tugas dan wewenang Manajer Pesonalia adalah mengawasi kegiatan bagian pengawasan yang meliputi kegiatan tenaga kerja, seleksi, kesehatan dan kesejahteraan
29
pegawai. Mengawasi kegiatan bagian rumah tangga dan humas yang berupa kegitan pembelian inventarisasi serta penggajian. 4.3.
Pengadaan dan Penanganan Spare Parts pada Gudang Line 1
4.3.1
Prosedur Pembelian Spare Parts pada Gudang Line 1 Proses pembelian diawali dengan melakukan identifikasi kebutuhan jumlah
produk yang harus dipesan kepada supplier. Identifikasi kebutuhan jumlah pemesanan produk dilakukan oleh bagian marketing setiap minggu pertama di awal bulan berjalan. Bagian marketing akan berkordinasi langsung dengan bagian penyediaan bahan baku mengenai kebutuhan pembelian. Bagian marketing juga melakukan koordinasi dengan
pimpinan perusahaan (General Manajer) PT TDI
terkait perkiraan permintaan kebutuhan produksi sepeda jenis spesial. Berdasarkan hasil identifikasi yang dilakukan, bagian marketing akan menyiapkan dokumendokumen purchase order (PO) yang akan dikirimkan ke pemasok. Untuk prosedur pembelian dapat dilihat pada Gambar 5:
Gambar 5. Prosedur pembelian spare parts (Bagian Penyediaan Bahan, 2012) 4.3.2
Waktu Tunggu Pemesanan (Lead Time) Lead time merupakan waktu tunggu
yang dibutuhkan untuk menunggu
kedatangan produk sampai kepada perusahaan dan siap digunakan perusahaan sejak
30
produk tersebut dipesan dari pemasoknya. Dalam melakukan pemesanan produk, perusahaan harus menghadapi
waktu tunggu produksi produk, waktu
tunggu
perjalanan produk, dan waktu pengurusan dokumen import di pelabuhan dengan waktu rata-rata selama 20 hari hingga sampai ke PT TDI. Dapat disimpulkan bahwa waktu tunggu total yang terjadi saat pemesanan untuk 5 jenis spare parts hingga masuk
melakukan
gudang perusahaan,
membutuhkan waktu tunggu selama 20 hari. 4.4.
Pemilihan Metode Peramalan Terbaik Untuk Pembelian Bahan Baku Spare Parts Sepeda Gudang Line 1 Penelitian ini memberikan alternatif metode peramalan yang tepat untuk
menentukan volume pembelian spare parts sepeda pada gudang line 1 PT TDI yang akan datang, bahan baku di gudang line 1 terdiri dari suspension fork, disk brake mounts, rear derailleur, front derailleur dan rear shock dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Bagian-bagian sepeda (Bagian Produksi PT TDI, 2012) Untuk memilih metode peramalan terbaik dan akurat dalam memprediksi pembelian spare parts dari tahun 2009 sampai tahun 2012, sebaiknya memilih metode peramalan terbaik untuk tahun tersebut terlebih dahulu. Hasil ramalan volume pembelian tersebut dengan metode terpilih, selanjutnya direalisasikan dengan volume pembelian aktual yang telah diperoleh datanya. Setelah mendapatkan metode terbaik,
31
maka metode tersebut dapat digunakan untuk meramalkan volume pembelian spare parts tahun 2013. Permintaan pembelian setiap jenis spare parts pada gudang Line 1 adalah sama untuk setiap item, sehingga data pembelian salah satu jenis item spare parts mewakili jumlah item yang lainnya 4.4.1
Identifikasi Pola Data Pembelian Bahan Baku Spare Parts Sepeda (20092012) Langkah awal dalam metode peramalan adalah mengidentifikasikan pola data.
Apakah data tersebut merupakan data stasioner atau tidak, memiliki unsur trend, musiman atau siklis. Identifikasi pola data dilakukan dengan mengamati plot data volume pembelian spare parts yang terlihat pada Tabel 2. Tabel 2. Jumlah permintaan pembelian spare parts tahun 2009-2012 Jumlah Permintaan Pembelian Spare Tahun 2009-2012 disk brake rear mounts derailleur 65 65
1
suspension fork 65
2
110
110
110
110
110
3
120
120
120
120
120
4
130
130
130
130
130
5
116
116
116
116
116
6
219
219
219
219
219
7
156
156
156
156
156
8
279
279
279
279
279
9
277
277
277
277
277
10
277
277
277
277
277
11
347
347
347
347
347
12
409
409
409
409
409
13
507
507
507
507
507
14
537
537
537
537
537
15
687
687
687
687
687
16
764
764
764
764
764
Kuartal
Sumber : Bagian Produksi PT TDI (2012)
front derailleur 65
rear shock 65
32
Berdasarkan hasil analisis visual, dapat dilihat bahwa pola data volume pembelian spare parts tidak stasioner, memiliki unsur trend dan unsur musiman. Ketidakstasioneran data penjualan terlihat dari data sebaran volume pembelian spare parts yang tidak berada di sekitar garis lurus atau rata-rata konstan. Gambar 7 menunjukkan pola data volume pembelian spare parts PT TDI dari bulan Januari 2009 sampai bulan Desember 2012. 800
Jumlah Permintaan Pembelian
700 600 500 400 300 200 100 0 2
4
6 8 10 12 Kuartal 1 s/d 16 Tahun 2009-2012
14
16
Gambar 7. Pola data pembelian Spare Parts PT TDI (2009-2012) Unsur trend terlihat pada volume penjualan yang rata-rata meningkat setiap kuartal walaupun setiap bulannya berfluktuatif. Berdasarkan pola data, volume pembelian spare parts tertinggi setiap tahunnya rata-rata terjadi pada bulan September - Desember. Adanya penjualan rata-rata tertinggi menunjukkan pola data musiman pada volume pembelian spare parts PT TDI. Unsur musiman pada volume penjualan PT TDI lebih disebabkan karena pada bulan September – Desember salah satunya bertepatan dengan Hari Raya Idul Fitri, Natal, serta meningkatnya komunitas pecinta sepeda sehingga permintaan akan produk sepeda cukup tinggi.
33
4.4.2
Metode Peramalan Time Series Tahap yang dilakukan setelah mengetahui pola data volume pembelian spare
parts PT TDI adalah menerapkan metode peramalan yang dapat digunakan untuk meramal volume pembelian spare parts PT TDI kuartal 1 tahun 2012 sampai kuartal 4 tahun 2012. Identifikasi data yang terdapat dalam data volume pembelian spare parts tersebut menunjukkan bahwa tidak semua metode peramalan model time series dapat diterapkan pada data tersebut tetapi berdasarkan unsur-unsur yang ada dalam pola data yaitu unsur trend dan musiman. Metode yang mungkin digunakan untuk data pembelian spare parts PT TDI antara lain: metode trend linier, trend quadratic, trend growth eksponensial, metode pemulusan eksponensial tunggal, pemulusan eksponensial ganda, metode dekomposisi aditif, dan dekomposisi multiplikatif. Pengolahan data peramalan menggunakan software minitab14. Untuk perbandingan dari beberapa metode peramalan terpilih ini dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini. Tabel 3. Perbandingan nilai MAPE metode peramalan terpilih Aktual
Kuartal
Nilai Peramalan Terpilih
Jumlah
Trend
Ttrend
Pembelian
linier
quadratic
Trend
Pemulusan
Pemulusan
Dekomposisi
Dekomposisi
aditif
multiplikatif
growth
eksponensial
eksponensial
exponential
tunggal
ganda
1
65
-8
102
80
65
87
-10
-7
2
110
35
101
93
114
102
39
37
3
120
78
106
108
121
123
75
76
4
130
121
117
126
131
146
124
124
5
116
163
135
146
115
160
160
159
6
219
205
159
170
229
147
209
211
7
156
249
189
197
149
194
246
242
8
279
291
225
229
291
198
294
298
34
Lanjutan Tabel 3. Aktual
Kuartal
Nilai Peramalan Terpilih
Jumlah
Trend
Ttrend
Pembelian
linier
quadratic
Trend
Pemulusan
Pemulusan
Dekomposisi
Dekomposisi
aditif
multiplikatif
growth
eksponensial
eksponensial
exponential
tunggal
ganda
9
277
334
268
266
276
265
331
325
10
277
377
317
310
277
321
379
385
11
347
419
372
360
354
344
417
408
12
409
462
434
418
414
380
465
472
13
507
505
501
486
516
435
501
492
14
537
547
575
565
565
531
550
559
15
687
590
656
657
657
614
586
575
16
764
633
742
764
763
744
635
646
28,52
13,59
11,24
19,01
14,76
28,32
28,13
Nilai MAPE
Sumber : PT TDI 2012 (diolah) 4.4.3
Pemilihan Teknik Peramalan Hasil penerapan yang telah didapat dari berbagai model peramalan dalam
metode time series, maka langkah selanjutnya yaitu dilakukan pemilihan metode peramalan yang sesuai dengan kondisi perusahaan. Teknik yang bagus belum bisa diterapkan oleh perusahaan karena disesuaikan dengan kondisi tingkat efektifitas dan kesulitan serta kepentingan pihak manajemen. Pemilihan metode yang tepat diperoleh dengan menggunakan metode yang memiliki nilai MAPE terkecil. Nilai MAPE dari metode yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.
35
Tabel 4. Metode peramalan kuantitatif terbaik Nilai
Urutan Metode
MAPE
Terakurat
Metode trend growth exponential
11,24
1
Metode trend quadratic
13,59
2
Metode pemulusan eksponensial ganda
14,76
3
Metode Time Series
Metode terakurat yang diperoleh adalah metode trend growth exponential dengan nilai MAPE sebesar 11,24%. Dari analisis diatas, metode metode trend growth exponential merupakan metode terpilih untuk volume pembelian spare parts gudang Line 1. 4.4.4
Verifikasi dan Pengendalian Model Peramalan Peta moving range dirancang untuk verifikasi dan membandingkan nilai
permintaan aktual dengan nilai peramalan. Melihat data permintaan aktual dan membandingkannya dengan nilai peramalan pada periode yang akan datang sehingga kita dapat membandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Pada Tabel 5 peta Moving Range digunakan untuk pengujian kestabilan sistem penyebab yang mempengaruhi volume pembelian spare parts. Tabel 5. Peta moving range Tahun /Kuartal
Skala X
Forecast (d')
Jumlah Pembelian (d)
d'-d
MR
IMRI
2009 / 1
1
80
65
15.000
2009 /2
2
93
110
-17.000
32.00
32.000
2009/3
3
108
120
-12.000
-5.00
5.000
2009/4
4
126
130
-4.000
-8.00
8.000
2010/1
5
146
116
30.000
-34.00
34.000
2010/2
6
170
219
-49.000
79.00
79.000
2010/3
7
197
156
41.000
-90.00
90.000
36
Lanjutan Tabel 5. Tahun /Kuartal
Skala X
Forecast (d')
Jumlah Pembelian (d)
d'-d
MR
IMRI
2010/4
8
229
279
-50.000
91.00
91.000
2011/1
9
266
277
-11.000
-39.00
39.000
2011/2
10
310
277
33.000
-44.00
44.000
2011/3
11
360
347
13.000
20.00
20.000
2011/4
12
418
409
9.000
4.00
4.000
2012/1
13
486
507
-21.000
30.00
30.000
2012/2
14
565
537
28.000
-49.00
49.000
2012/3
15
657
687
-30.000
58.00
58.000
2012/4
16
764
764
0.000
-30.00
30.000
Rata-rata MR
= =
Batas Atas (UCL)
613 15
40,87
= = 108,7
Batas Bawah (LCL)
= = - 108,7
Apabila dibandingkan antara nilai ramalan dengan nilai aktual, maka dapat dikatakan bahwa Metode Trend - Pertumbuhan Eksponensial memberikan peramalan yang akurat karena volume pembelian spare parts berada diantara batas bawah dan batas atas dari hasil ramalan dapat dilihat pada Gambar 8.
37
UCL = 108,7
CL
LCL = -108,7
Gambar 8. Peta moving range 4.4.5
Peramalan Pembelian Spare Part Gudang Line 1 untuk Tahun 2013 Untuk membentuk sistem persediaan di tahun 2013, maka dibutuhkan data
peramalan pembelian berdasarkan model peramalan terpilih yaitu
metode trend
growth exponential yang selanjutnya akan menjadi dasar permintaan kebutuhan pembelian di tahun 2013. Pada Tabel 6 dan Gambar 9 dapat dilihat jumlah kebutuhan dan grafik pola data permintaan spare parts tahun 2013 pada gudang line 1 PT TDI. Tabel 6. Peramalan jumlah kebutuhan pembelian spare parts tahun 2013 Tahun /Kuartal
Peramalan Metode trend growth exponential
2013/1 2013/2 2013/3 2013/4 Jumlah
887 1031 1200 1394 4512
38
Yt = 68.7206 * (1.16243**t) Variable A ctual Fits Forecasts
Jumlah Permintaan Pembelian
1400 1200
A ccuracy Measures MAPE 11.243 MAD 22.721 MSD 734.311
1000 800 600 400 200 0 2
4
6 8 10 12 14 16 Kuartal 1 s/d 20 Tahun 2009-2013
18
20
Gambar 9. Pola data trend analysis growth exponential curve model 4.5.
Economic Order Interval (EOI)- Multi Item EOI merupakan sistem pemesanan interval tetap untuk menentukan waktu dan
jumlah pemesanan optimum untuk persediaan. Pada pembelian satuan dan gabungan, pemisahan pesanan jarang dilakukan untuk tiap item. Biasanya, pemasok menyediakan banyak item, dan ini lebih ekonomis untuk pemesanan gabungan. Ketika semua item dari sumber yang sama dipesan bersamaan, tinjauan level stok untuk
item tersebut
dapat
dikoordinasikan
dan
perawatan inventori dapat
ditekan menjadi minimum serta penghematan biaya logistik dan transportasi sangat dimungkinkan. Pada persiapan pemesanan gabungan, kuantitas dipesan berdasarkan interval
waktu
antara
order
pada
tiap item yang group
tersebut.
Permasalahan mendasar pada situasi ini adalah penentuan interval waktu yang mana akan meminimalkan biaya inventori pada biaya grup keseluruhan. Dalam perhitungan EOI Multi-Item untuk PT TDI terdapat komponen biaya yang harus diketahui, misalnya biaya pembelian, biaya pesan dan biaya simpan dengan rincian sebagai berikut :
39
1. Biaya pembelian : Berdasarkan hasil peramalan sparepart untuk tahun 2013 total biaya pembelian adalah Rp. 2.301.120.000,00 berdasarkan harga yang berlaku di tahun 2012 dengan rincian pada Tabel 7 sebagai berikut : Tabel 7. Peramalan biaya pembelian spare parts tahun 2013 Peramalan Jumlah Kebutuhan Pembelian
Tahun /Kuartal
Suspension Fork
Disk Brake Mounts
Rear Derailleur
Front Derailleur
Rear Shock
2013/1
887
887
887
887
887
2013/2
1031
1031
1031
1031
1031
2013/3
1200
1200
1200
1200
1200
2013/4
1394
1394
1394
1394
1394
4512
4512
4512
4512
4512
Rp. 150.000
Rp. 100.000
Rp. 80.000
Rp. 130.000
Rp. 50.000
Rp. 676.800.000
Rp. 451.200.000
Rp. 360.960.000
Rp. 586.560.000
Rp. 225.600.000
Total Jumlah Kebutuhan Harga Satuan Total Biaya Pembelian Per Item Total Biaya Pembelian
Rp. 2.301.120.000
Tahun 2013
2. Biaya pemesanan dan biaya simpan: Biaya pemesanan berasal dari biaya pembelian pesanan dari supplier. Perusahaan setiap melakukan pemesanan material tidak harus mengeluarkan biaya karena biaya pembelian pesanan sudah termasuk ongkos kirim barang dan biaya pengeluaran dokumen, biaya pemesanan yang dikeluarkan PT TDI hanya biaya percakapan telepon dan faximile. Sedangkan biaya penyimpanan barang per unit per satuan waktu adalah jumlah biaya yang dikeluarkan karena melakukan penyimpanan dalam persediaan pada suatu waktu tertentu, yaitu biaya material handling dan biaya perawatan. Jumlah total biaya pemesanan dan biaya simpan tahun 2013 dapat dilihat pada Tabel 8.
40
Tabel 8. Biaya pemesanan dan biaya simpan gudang line 1 PT TDI
Biaya Pemesanan Bersama
Biaya Pemesanan per item
Biaya Simpan
Persentase Biaya Simpan
Rp. 1.144.440,00
Rp. 107.160,00
Rp. 229.582.080,00
0,127
4.5.1
Perhitungan Economic Order Interval (EOI) – Multi Item
Langkah – langkah perhitungan: 1.
Menentukan interval pemesanan (W*), adalah: EOI = W* =
2 C nc) n
T
(dalam tahun)
Pi Ri i 1
Diketahui: - Jumlah item (n)
=5
- Biaya pesan setiap item (c) = Rp. 107.160,00 - Biaya pesan bersama (C)
= Rp. 1.144.440,00
- Biaya simpan
= Rp. 229.582.080,00
- Persentase biaya simpan
= 0,127
- Total kebutuhan item i (Pi) = lihat Tabel 7 - Total kebutuhan item i (Ri) = lihat Tabel 7 - Waktu operasi satu tahun (N) = asumsi 1 tahun = 48 minggu, 1minggu = 5 hari, 1 bulan = 20 hari Penyelesaian : W*
=
2(1.144.440 (5 x107.160)) 0.127(2.301.120.000,00 ) 3.360.480 = 0,107 292.242.240
W* = 0,107 tahun W* = 1,29 bulan
41
W* = 5,147 minggu W* = 25,736 hari = 26 hari Dengan adanya interval ini, sistem persediaan spare parts dapat dibentuk yaitu dalam jangka waktu setiap 26 hari, perusahaan harus melakukan pembelian sesuai jumlah yang dihasilkan pada peramalan tahun 2013. 2.
Untuk menentukan jumlah maksimum persediaan item i (Ei), sebagai berikut: Ei
RiW
RiL N
Ri(W L) N
W = Hasil interval pemesanan = 26 hari L = Lead time = 20 hari N = Waktu operasi = 240 hari Maka Ei untuk masing – masing item adalah: 4.512 (26 20) 865 pcs 240
a. Suspension fork b. Disk brake mounts
4.512 (26 20) 240
865 pcs
c. Rear derailleur
4.512 (26 20) 865 pcs 240
d. Front derailleur
4.512 (26 20) 865 pcs 240
e. Rear shock
4.512 (29 20) 865 pcs 240
Berdasarkan tingkat persediaan maksimum tersebut, dapat dihitung jumlah pemesanan untuk setiap interval waktu pemesanan, yakni dengan menghitung selisih antara tingkat persediaan maksimum dengan jumlah persediaan yang ada di gudang pada saat pemesanan dilakukan. Misalkan persediaan Suspension Fork yang tersisa pada saat dilakukannya pemesanan adalah 500 pcs sedangkan tingkat persediaan maksimum sebanyak 865 pcs, berarti perusahaan hanya perlu memesan 365 pcs untuk mengembalikan posisi persediaan ke titik maksimum.
42
3.
Dan untuk menentukan total biaya persediaan per tahun (TC(W*)) adalah sebagai berikut : n
TC (W *) (1 TW *)
PiRi i 1
Sehingga menemukan hasil : TC = (1 + 0,127 x 0,107) x Rp. 2.301.120.000 TC = (1,014) x Rp. 2.301.120.000,00 TC = Rp 2.333.335.680,00 Sedangkan perhitungan Total Cost untuk persediaan yang dikeluarkan pertahun oleh
perusahaan dilakukan dengan menggunakan cara sebagai
berikut: Total Cost = Biaya pembelian + Biaya pemesanan + Biaya penyimpanan = Rp.2.301.120.000,00+(5 x Rp.170.160,00) + Rp.229.582.080,00 = Rp. 2.531.552.880,00 Dari hasil pengolahan data di atas maka cara yang digunakan oleh perusahaan memiliki nilai total cost yang lebih besar dibandingkan dengan total cost yang menggunakan metode EOI Multi-Item. 4.6.
Implikasi Manajerial Persaingan antar perusahaan tidak saja terbatas pada skala yang lebih kecil
(lokal), tetapi juga mencakup kawasan regional bahkan global. Dalam kondisi persaingan yang tajam ini, sebuah perusahaan dituntut untuk terus menerus memperbaiki dan mengembangkan struktur manajemen. Persediaan adalah salah satu aset penting dalam perusahaan karena mempunyai nilai yang cukup besar dan mempunyai pengaruh terhadap besar kecilnya biaya operasi, perencanaan, dan pengendalian PT TDI berusaha untuk memenuhi semua permintaan pasar sehingga dapat mencapai keuntungan yang optimal. Hasil analisis dengan metode EOI Multi-Item menghasilkan interval pemesanan selama 26 hari dengan kuantitas optimal pemesanan sebanyak 4.512 pcs setiap interval. Dari hasil analisis perbandingan biaya
43
persediaan dari pengendalian persediaan antara metode perusahaan dengan metode EOI Multi-Item menghasilkan perbedaan biaya antara kedua metode tersebut. Metode EOI Multi-Item menghasilkan biaya total persediaan yang lebih rendah dibandingkan metode perusahaan. Penghematan yang dapat dilakukan perusahaan sebesar Rp. 198.217.200,00 atau 7,29% dari total biaya persediaan perusahaan. Penghematan ini dapat terjadi akibat penyesuaian jumlah pemesanan produk dengan jumlah permintaan yang terjadi. Adanya penghematan sebesar 7,29% ini, maka metode EOI Multi-Item dapat menjadi pertimbangan bagi perusahaan dalam menentukan metode pengendalian persediaan.
KESIMPULAN DAN SARAN
1.
Kesimpulan Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan pada
bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa : a. Berdasarkan hasil peramalan dengan menggunakan metode trend growth exponential menghasilkan jumlah total kebutuhan selama 1 tahun dari lima item bahan baku spare parts pada gudang line 1 adalah sebesar 4.512 pcs per item. b. Dari tujuh jenis metode peramalan yaitu metode trend linier, trend quadratic, trend growth eksponensial, metode pemulusan eksponensial tunggal, pemulusan eksponensial ganda, metode dekomposisi aditif, dan dekomposisi multiplikatif. Metode peramalan terpilih yang paling terakurat adalah metode peramalan trend growth eksponensial karena mempunyai nilai MAPE terkecil yaitu 11,24%. c. Dengan menggunakan metode Economic Order Interval - Multi Item diperoleh interval optimum pemesanan bahan baku adalah 26 hari dengan tingkat persediaan maksimum per item dari lima jenis spare parts gudang line 1 yaitu 865 pcs, serta penghematan sebesar Rp. 198.217.200,00 atau 7,29% dari total biaya persediaan perusahaan. 2.
Saran Saran yang dapat disampaikan berdasarkan laporan ini adalah:
a. Dalam setiap aktivitas kerja tentunya harus memperhatikan jumlah persediaan bahan baku spare parts yang ada dan melakukan forecasting terhadap barang yang akan di pesan untuk tahun berikutnya agar dapat dipekirakan berapa jumlah kuantitas pemesanan untuk mencapai titik persediaan yang seefisien mungkin. b. Untuk mendapatkan total cost minimum agar biaya tidak terlalu tinggi dalam melakukan pengadaan bahan baku spare parts pada gudang line 1, sebaiknya mencoba melakukan perhitungan dengan menggunakan Interval waktu (EOI) Economic Order Interval, sehingga pihak manajemen PT TDI dapat
45
mengetahui jumlah pemesanan yang optimum secara berkala dengan pemesanan yang tetap dan dapat meningkatkan keuntungan bagi perusahaan.
DAFTAR PUSTAKA
Baroto, T. 2002. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Ghalia Indonesia, Jakarta. Bedworth, D.D. dan J.E. Bailey. 1982. Integrated Production Control System Management, Analysis, Design. John Wiley and Son, New York. Departemen Pemasaran. 2012. Laporan Tahunan Permintaan Produksi 2012. PT TDI, Bogor. Departemen Personalia. 2012. Struktur Organisasi tahun 2012. PT TDI, Bogor. Departemen Produksi. 2012. Bagian-Bagian Sepeda Spesial tahun 2012. PT TDI, Bogor. Dilworth, J. 1992. Design, Planning, and Operations Management. South Western Publishing, New York. Gasperz, V. 2001. Total Quality Management. Gramedia Pustaka, Jakarta. Junita, I dan K. S. Rhessy. 2012. ABC-VED Analysis and EOI Multiple Items for Medicine Inventory Control in Hospital. ICBM. Phuket. Handoko, H.T. 2008. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. BPFE, Yogyakarta. Heizer, J dan B. Render. 2009. Manajemen Operasi. Salemba Empat, Jakarta. Indrajit, R.E. dan Djokopranoto. 2003. Manajemen Persediaan. Grafindo, Jakarta. Makridakis, S. 1995. Metode dan Aplikasi Peramalan. Erlangga, Jakarta. Rangkuti, F. 2002. Manajemen Persediaan Aplikasi di Bidang Bisnis. Grafindo, Jakarta. Tersine, R.J. 1994. Principles Of Inventory and Materials Management 4thEd. Prentice Hall, London. Yamit, Z. 1999. Manajemen Persediaan. Ekonesia, Yogyakarta.
LAMPIRAN
46
Lampiran 1. Biaya pemesanan dan biaya simpan a. Biaya pemesanan bersama : Biaya Telepon Tarif SLJJ Bogor-Jakarta
: Rp. 893,00
Biaya fax/lembar
: Rp. 1.500,00
Biaya percakapan ± 60 menit
: Rp. 893,00 x 60 menit = Rp. 53.580,00
Negoisasi ± 30 menit
: Rp. 893,00 x 30 menit = Rp. 26.790,00
Biaya pengiriman fax ± 10 lembar : Rp.1.500,00 x 10 lembar = Rp. 15.000,00 Total pengeluaran 1 tahun
= Rp. 95.370,00 x 12 bulan = Rp. 1.144.440,00
b. Biaya pemesanan per item : Biaya Telepon Tarif SLJJ Bogor-Jakarta
: Rp. 893,00
Biaya fax/lembar
: Rp. 1.500,00
Biaya percakapan ± 2 menit
: Rp. 893,00 x 2 menit = Rp. 1.786,00
Total pengeluaran 1 tahun
= Rp. 1.786,00 x 12 bulan x 5 item = Rp. 107.160,00
1. Biaya simpan : Biaya penyimpanan barang per unit per satuan waktu adalah jumlah biaya yang dikeluarkan karena melakukan penyimpanan dalam persediaan pada suatu waktu tertentu, termasuk biaya perawatannya. Rincian biaya simpan : Biaya alat angkut 1 unit fork lift : Pemakaian bahan bakar
= 500 liter/bulan
Harga bahan bakar/liter
= Rp. 4.500,00
Biaya pemakaian bahan bakar 1 bulan
=500 Liter x Rp.4.500,00
47
Lanjutan Lampiran 1. =Rp. 2.250.000 Pemakaian minyak pelumas /bulan
= 2 botol
Harga minyak pelumas/botol
= Rp. 75.000,00
Biaya pemakaian minyak pelumas/botol
= 2 x Rp. 75.000,00 = Rp. 150.000,00
Biaya penggunaan listrik 1 bulan
= Rp. 1.500.000,00
Biaya pemeliharaan (7gaji pegawai gudang, 2cleaning service, dan 3 security per bulan tahun 2012 ) = 5x Rp. 1.269.320,00 = Rp. 15.231.840,00 Total biaya simpan 1 tahun
= 12 x Rp. 19.131.840,00 = Rp. 229.582.080,00
48
Lampiran 2. Peramalan terpilih Metode Trend
1. Metode Trend Metode trend yang diterapkan pada penelitian ini adalah metode trend linier, trend kuadratik dan pertumbuhan eksponensial. Persamaan dari ketiga model tersebut adalah sebagai berikut: a.
Trend linier. Yt = -50.225 + 42.6735*t
b.
Trend kuadratik. Yt = 109.686 - 10.6300*t + 3.13550*t**2
c.
Pertumbuhan Eksponensial. Yt = 68.7206 * (1.16243**t)
Trend Analysis Plot for x Linear Trend Model Yt = -50.225 + 42.6735*t
800
Variable A ctual Fits
700 600
A ccuracy Measures MA PE 28.52 MA D 55.42 MSD 4487.49
x
500 400 300 200 100 0 2
4
6
8 10 Index
12
14
Pola Data Trend Analysis Linier Model Trend Analysis Linier Model for x Data Length NMissing
x 16 0
Fitted Trend Equation Yt = -52.675 + 42.7779*t Accuracy Measures MAPE MAD MSD
25.12 51.12 3556.45
16
49
Lanjutan Lampiran 2. Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
x 80 93 108 126 146 170 197 229 266 310 360 418 486 565 657 764
Trend -9.897 32.881 75.659 118.437 161.215 203.993 246.771 289.549 332.326 375.104 417.882 460.660 503.438 546.216 588.994 631.772
Detrend 89.897 60.119 32.341 7.563 -15.215 -33.993 -49.771 -60.549 -66.326 -65.104 -57.882 -42.660 -17.438 18.784 68.006 132.228
Trend Analysis Plot for x
Quadratic Trend Model Yt = 109.686 - 10.6300*t + 3.13550*t**2 800
Variable A ctual Fits
700
A ccuracy Measures MAPE 13.598 MAD 27.147 MSD 977.680
600
x
500 400 300 200 100 0 2
4
6
8 10 Index
12
14
16
Pola Data Trend Analysis Quadratic Model Trend Analysis Quadratic Model for x Data Length NMissing
x 16 0
Fitted Trend Equation Yt = 109.686 - 10.6300*t + 3.13550*t**2
50
Lanjutan Lampiran 2. Accuracy Measures MAPE MAD MSD
13.598 27.147 977.680
Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
x 65 110 120 130 116 219 156 279 277 277 347 409 507 537 687 764
Trend 102.191 100.968 106.015 117.334 134.923 158.784 188.915 225.318 267.991 316.936 372.151 433.638 501.395 575.424 655.724 742.294
Detrend -37.1912 9.0324 13.9849 12.6664 -18.9231 60.2164 -32.9151 53.6824 9.0088 -39.9357 -25.1513 -24.6378 5.6046 -38.4239 31.2765 21.7059
Trend Analysis Plot for x Growth Curve Model Yt = 68.7206 * (1.16243**t)
800
Variable A ctual Fits
700
A ccuracy Measures MAPE 11.243 MAD 22.721 MSD 734.311
600
x
500 400 300 200 100 0 2
4
6
8 10 Index
12
14
16
Gambar 8. Pola Data Trend Analysis Growth Curve Model
Trend Analysis Growth Exponential for x Data Length NMissing
x 16 0
51
Lanjutan Lampiran 2. Fitted Trend Equation Yt = 68.7206 * (1.16243**t) Accuracy Measures MAPE MAD MSD
11.243 22.721 734.311
Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
x 65 110 120 130 116 219 156 279 277 277 347 409 507 537 687 764
Trend 79.883 92.858 107.940 125.473 145.853 169.543 197.081 229.093 266.304 309.558 359.839 418.286 486.227 565.203 657.007 763.723
Detrend -14.8827 17.1422 12.0597 4.5273 -29.8528 49.4568 -41.0815 49.9072 10.6965 -32.5583 -12.8388 -9.2862 20.7730 -28.2031 29.9928 0.2774
Trend Analysis Plot for x
52
Lampiran 3. Peramalan terpilih metode pemulusan eksponensial a) Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal Single Exponential Smoothing Plot for x 800 700
Variable Actual Fits
600
Smoothing C onstant A lpha 1.09356 Accuracy Measures MA PE 19.01 MA D 53.25 MSD 4907.38
x
500 400 300 200 100 0 2
4
6
8 10 Index
12
14
16
Pola Data Trend Analysis Single Exponential Smoothing Model Single Exponential Smoothing for x Data Length
x 16
Smoothing Constant Alpha
1.09356
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
19.01 53.25 4907.38
Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9
x 65 110 120 130 116 219 156 279 277
Smooth 65.387 114.174 120.545 130.885 114.607 228.767 149.192 291.144 275.677
Predict 60.867 65.387 114.174 120.545 130.885 114.607 228.767 149.192 291.144
Error 4.133 44.613 5.826 9.455 -14.885 104.393 -72.767 129.808 -14.144
53
Lanjutan Lampiran 3. 10 11 12 13 14 15 16
277 347 409 507 537 687 764
277.124 353.537 414.189 515.683 538.994 700.847 769.908
275.677 277.124 353.537 414.189 515.683 538.994 700.847
1.323 69.876 55.463 92.811 21.317 148.006 63.153
b) Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Double Exponential Smoothing Plot for x 800
Variable A ctual Fits
700
Smoothing Constants A lpha (lev el) 0.24346 Gamma (trend) 1.76579
600
x
500
A ccuracy Measures MA PE 14.76 MA D 33.91 MSD 1865.91
400 300 200 100 0 2
4
6
8 10 Index
12
14
16
Pola Data Trend Analysis Double Exponential Smoothing Model Double Exponential Smoothing for x
Data Length
x 16
Smoothing Constants Alpha (level) Gamma (trend)
0.24346 1.76579
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
14.76 33.91 1865.91
54
Lanjutan Lampiran 3. Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
x 65 110 120 130 116 219 156 279 277 277 347 409 507 537 687 764
Smooth 81.277 103.553 122.178 142.342 148.883 164.771 184.766 217.472 268.179 310.334 344.937 387.097 452.268 532.405 631.527 749.110
Predict 86.515 101.478 122.879 146.314 159.465 147.320 194.023 197.672 265.341 321.060 344.273 380.049 434.655 530.927 613.675 744.319
Error -21.5155 8.5223 -2.8795 -16.3142 -43.4647 71.6802 -38.0231 81.3279 11.6591 -44.0604 2.7269 28.9512 72.3449 6.0731 73.3249 19.6815
55
Lampiran 4. Peramalan terpilih metode dekomposisi
Metode Dekomposisi Metode dekomposisi memisahkan pola data atas unsur siklus, musiman, trend dan error. Metode ini merupakan salah satu metode time series yang dapat mengatasi unsur trend dan musiman.
a) Dekomposisi Aditif Time Series Decomposition Plot for x Additive Model
800
Variable A ctual Fits Trend
700 600
A ccuracy Measures MAPE 28.32 MAD 55.35 MSD 4455.65
x
500 400 300 200 100 0 2
4
6
8 10 Index
12
14
16
Pola Data Trend Analysis Decomposition Additive Model Time Series Decomposition for x Additive Model Data Length NMissing
x 16 0
Fitted Trend Equation Yt = -49.625 + 42.6029*t Seasonal Indices Period 1 2
Index -3 3
56
Lanjutan Lampiran 4. Accuracy Measures MAPE MAD MSD
28.32 55.35 4455.65
Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
x 65 110 120 130 116 219 156 279 277 277 347 409 507 537 687 764
Trend -7.022 35.581 78.184 120.787 163.390 205.993 248.596 291.199 333.801 376.404 419.007 461.610 504.213 546.816 589.419 632.022
Seasonal -3 3 -3 3 -3 3 -3 3 -3 3 -3 3 -3 3 -3 3
Detrend 72.022 74.419 41.816 9.213 -47.390 13.007 -92.596 -12.199 -56.801 -99.404 -72.007 -52.610 2.787 -9.816 97.581 131.978
Deseason 68 107 123 127 119 216 159 276 280 274 350 406 510 534 690 761
Predict -10.022 38.581 75.184 123.787 160.390 208.993 245.596 294.199 330.801 379.404 416.007 464.610 501.213 549.816 586.419 635.022
Error 75.022 71.419 44.816 6.213 -44.390 10.007 -89.596 -15.199 -53.801 -102.404 -69.007 -55.610 5.787 -12.816 100.581 128.978
b) Dekomposisi Multiplikatif
Time Series Decomposition Plot for x Multiplicative Model
800
Variable A ctual Fits Trend
700 600
A ccuracy Measures MAPE 28.13 MAD 56.27 MSD 4452.50
x
500 400 300 200 100 0 2
4
6
8 10 Index
12
14
16
Pola Data Trend Analysis Decomposition Multiplicative Model
57
Lanjutan Lampiran 4. Time Series Decomposition for x Multiplicative Model Data Length NMissing
x 16 0
Fitted Trend Equation Yt = -49.3945 + 42.5181*t Seasonal Indices Period 1 2
Index 0.97638 1.02362
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
28.13 56.27 4452.50
Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
x 65 110 120 130 116 219 156 279 277 277 347 409 507 537 687 764
Trend -6.876 35.642 78.160 120.678 163.196 205.714 248.233 290.751 333.269 375.787 418.305 460.823 503.341 545.860 588.378 630.896
Seasonal 0.97638 1.02362 0.97638 1.02362 0.97638 1.02362 0.97638 1.02362 0.97638 1.02362 0.97638 1.02362 0.97638 1.02362 0.97638 1.02362
Detrend -9.45269 3.08626 1.53531 1.07725 0.71080 1.06458 0.62844 0.95959 0.83116 0.73712 0.82954 0.88754 1.00727 0.98377 1.16762 1.21098
Deseason 66.573 107.462 122.903 127.000 118.806 213.946 159.774 272.562 283.702 270.608 355.395 399.562 519.266 524.608 703.621 746.369
Predict -6.714 36.484 76.314 123.529 159.341 210.574 242.369 297.619 325.396 384.664 408.424 471.709 491.451 558.754 574.479 645.799
Error 71.714 73.516 43.686 6.471 -43.341 8.426 -86.369 -18.619 -48.396 -107.664 -61.424 -62.709 15.549 -21.754 112.521 118.201
