ANALYSIS OF THE AGGREGATE PLANNING TO MINIMIZE THE PRODUCTION COST AT PT.ANELA
Hasbi Nuradli 1501176076 Abstract
The rapid growth of seafood industry has lead to fierce competition. PT. Anela is one of major players in it industry. The company needs to develop a good strategy to be able to meet the high and fluctuate demand coming from consumers. Meanwhile PT. Anela have limited in production capacity. The objective of this study are to calculate the forecast demand and develop aggregate production planning for PT. Anela to meet demand with the lowest cost. The demand data from past in 3 years is used to forecast demand using linear regression with seasonal index. All of data is analyzied and used to design aggregate planning by using 3 strategies which are chase, level and mixed strategy calculated by POM for windows. The results of this study show that the mixed strategy is the optimal strategy to meet demand with the lowest cost by Rp.32.974.490.000,00. Key words: Aggregate Planning, Forecast Demand, Optimalize Strategy ANALISA PERENCANAAN AGREGAT UNTUK MEMINIMALISASI BIAYA PRODUKSI PADA PT. ANELA
Hasbi Nuradli 1501176076 Abstrak
Pertumbuhan yang cepat pada industri olahan makanan berbahan baku ikan laut menjadi pemicu persaingan yang semakin ketat, PT. Anela merupakan salah satu pemain di industri tersebut. Perusahaan perlu mengembangkan strategi yang tepat untuk dapat memenuhi permintaan yang tinggi dan berfluktuasi yang datang dari konsumen. Sementara PT. Anela memiliki keterbatasan dalam kapasitas produksi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui peramalan permintaan di masa depan dan mengembangkan perencanaan produksi agregat kepada PT. Anela untuk memenuhi permintaan dengan biaya terendah. Data permintaan perusahaan selama 3 tahun terakhir digunakan untuk melakukan peramalan permintaan dengan menggunakan regresi linear dengan indeks musim. Seluruh data digunakan untuk dianalisa dan digunakan untuk merancang perencanaan agregat dengan
menggunakan 3 strategi yaitu chase, level dan mixed strategy yang dihitung dengan menggunakan POM for Windows. Hasil dari penelitian ini menunjukan mixed strategy merupakan strategi yang optimal untuk memenuhi permintaan dengan biaya paling rendah.sebesar Rp.32.974.490.000,00 Kata kunci: Perencanaan Agregat, Peramalan Permintaan, Strategi Optimalisasi
PENDAULUAN
Industri makanan dan minuman memiliki peranan penting dalam pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Menperin menyatakan pada triwulan I tahun 2015, pertumbuhan industri makanan dan minuman nasional mencapai 8,16%, nilai tersebut telah melebihi nilai yang ditargetkan Gabungan Pengusaha Makanan dan Minuman Indonesia (GAPMMI) untuk akhir tahun 2014 yaitu 8%. Menperin juga menyatakan kontribusi besar dari industri makanan dan minuman nasional juga terlihat dari sumbangan nilai ekspor yang terus naik mencapai USD 456,6 juta pada Januari 2015, dibandingkan dengan nilai ekspor pada Januari 2014 sebesar USD 411,5 juta. Pertumbuhan industri yang positif membuat PT. Anela dihadapkan dengan permintaan yang semakin tinggi setiap tahunnya. Menurut Bapak Arifin Sulhan Direktur Utama PT. Anela, menjelaskan bahwa terkadang perusahaan tidak dapat menyelesaikan permintaan tepat waktu dikarenakan dalam tiga tahun terakhir ini permintaan akan Fishball meningkat pesat dan dapat dibuktikan pada grafik berikut:
800,000 750,000 700,000 650,000 600,000
2012
2013
2014
permintaan
686,800
717,800
746,900
maksimum produksi
738,048
738,048
738,048
Gambar 1.1 Tingkat Permintaan dan Produksi Sumber: PT. Anela (2015)
Dari gambar diatas, terlihat bahwa terjadi peningkatan permintaan pelanggan dalam satuan bungkus dengan isi 10 kg perbungkusnya dari tahun 2012 sampai tahun 2014, namun masalah yang dihadapi adalah seperti pada tahun 2014 permintaan mencapai 746.900 bungkus sedangkan perusahaan memiliki keterbatasan kapasitas produksi yaitu sebesar 738.048 bungkus. Sehingga terkadang perusahaan mengalami keterlambatan dalam pemenuhan pesanan tersebut. Saat ini kebijakan perusahaan dalam menyikapi hal tersebut adalah dengan alternatif memberikan lembur dan melakukan subkontrak untuk menutupi kekurangan produksi. Formulasi Masalah Melihat dari latar belakang permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya, maka formulasi masalah dalam penelitian ini adalah: 1. Bagaimana perhitungan peramalan permintaan pada PT. Anela untuk periode Mei 2015 – April 2016? 2. Bagaimana perthitungan perencanaan agregat yang dapat diterapkan oleh PT. Anela untuk memenuhi permintaan pasar?
Tujuan Penelitian Dari formulasi masalah dan ruang lingkup penelitian yang telah dipaparkan di atas, maka tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Untuk menghitung prakiraan peramalan permintaan pada PT. Anela pada periode Mei 2015 – April 2016. 2. Untuk memberikan perhitungan perencanaan agregat yang dapat diterapkan oleh PT. Anela dalam memenuhi permintaan pasar.
LANDASAN TEORI Peramalan (Forecasting) Menurut Heizer dan Render (2015:113) peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa pada masa mendatang. Peramalan melibatkan pengambilan data historis (seperti penjualan tahun lalu) dan memproyeksikan ke masa yang akan datang dengan model matematika.
Menurut Heizer dan Render (2015:117) terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan sebagaimana ada dua cara untuk mengatasi semua model keputusan. Pendekatan yang satu adalah analisis kuantitatif dan pendekatan lain adalah analisis kualitiatif.
Metode Peramalan Time Series Analisis Time Series Iriawan dan Astuti(2006:341), merupakan metode peramalan kuantitatif untuk menentukan pola data masa lampau yang dikumpulkan berdasarkan urutan waktu, yang disebut data time series. Pada penelitian ini metode Time Series (deret waktu) yang digunakan adalah Linear Regression. Menurut Heizer dan Render (2015:143), Regresi linier adalah sebuah model matematis garis lurus untuk menggambarkan hubungan fungsional antara variabel dependen dan independen. Untuk peramalan time series, formula regresi linier cocok digunakan bila pola data adalah trend. Dalam melakukan peramalan menggunakan regresi linier dapat ditentukan dengan persamaan:
Dimana: y = nilai dari variabel dependen a = perpotongan sumbu y b = kemiringan garis regresi x = variabel independen
Untuk menentukan
dan
dapat ditemukan dengan persamaan:
Dimana: b = kemiringan dari garis regresi ∑ = tanda jumlah x = nilai dari variabel independen yang diketahui y = nilai dari variabel dependen yang diketahui
n = jumlah poin data = rata-rata dari nilai x = rata-rata dari nilai y
Menurut Heizer dan Render (2015:148) perencanaan agregat adalah sebuah pendekatan untuk menentukan kuantitas dan waktu produksi pada jangka menengah (biasanya) 3 hingga 18 bulan kedepan. Permasalahan
perencanaan
agregat
dapat
diselesaikan
dengan
mempertimbangkan berbagai keputusan pilihan yang tersedia.Berikut 8 strategi perencanaan agregat menurut Heizer dan Render (2015:608) secara lebih terperinci.Lima pilihan pertama disebut pilihan kapasitas sebab pilihan ini tidak berusaha
mengubah
permintaan,
tetapi
untuk
menyerap
fluktuasi
dalam
permintaan.Tiga pilihan terahir adalah pilihan permintaaan dimana perusahaan berusaha mengurangi perubahan pola permintaan selama periode perencanaan. Pilihan Kapasitas (Capacity Option) Pilihan kapasitas disebut juga pure strategy merupakan pilihan yang berusaha untuk tidak mengubah permintaan tetapi untuk menyerap fluktuasi dalam permintaan dengan mengubah kapasitas yang tersedia. Pilihan kapasitas terdiri dari 5 pilihan, yaitu: • Mengubah tingkat persediaan. Manajer biasa meningkatkan persediaan selama periode permintaan rendah untuk memenuhi permintaan yang tinggi pada masa mendatang. • Mengubah jumlah tenaga kerja dengan merekrut atau memberhentikan Salah satu cara untuk memenuhi permintaan adalah dengan merekrut atau memberhentikan tenaga kerja produksi untuk menyesuaikan tingkat produksi. • Mengubah-ubah tingkat produksi melalui waktu lembur atau waktu kosong Tenaga kerja dapat dijaga tetap konstan dengan mengubah-ubah jam kerja. • Subkontrak. Sebuah perusahaan dapat memperoleh kapasitas sementara dengan melakukan subkontrak selama periode permintaan tinggi.
• Penggunaan karyawan paruh waktu. Terutaman dalam sektor jasa , tenaga kerja paruh waktu paruh waktu dapat mengisi kebutuhan tenaga kerja tidak terampil. Praktik ini umum dilakukan di restoran, toko ritel dan toko serba ada.
Pilihan Permintaan (Demand Option) Berikut pilihan permintaan yang mendasar. • Mempengaruhi permintaan. Ketika permintaan rendah, perusahaan dapat meningkatkan permintaan melalui iklan, promosi, penjualan pribadi dan potongan harga. • Tunggakan pesanan selama periode permintaan tinggi. Tunggakan pesanan adalah pesanan barang atau jasa yang diterima perusahaan tetapi tidak mampu (secara sengaja atau kebetulan) untuk dipenuhi pada saat itu. • Bauran produk dan jasa yang melawan tren musiman Suatu teknik permulusan aktif yang secara luas digunakan oleh produsen adalah mengembangkan bauran produk dari barang-barang yang melawan kecenderungan musiman. Strategi Perencanaan Agregat Menurut Heizer dan Render (2015:611) perencanaan agregat dapat dilakukan dengan melakukan pilihan atas 2 strategi, yaitu strategi Chase dan strategi Penjadwalan Bertingkat (Level Scheduling Strategy). Berikut penjelasan dari masing-masing strategi. 1. Chase Strategy Chase Strategy merupakan strategi perencanaan yang menetapkan produksi sama dengan prediksi permintaan (produksinya disesuaikan dengan permintaan). Strategi ini mencoba untuk mencapai tingkat output untuk setiap periode yang memenuhi prediksi permintaan untuk periode tersebut. 2. Level Scheduling Strategy Strategi penjadwalan tingkat (level scheduling strategy) adalah rencana agregat di mana tingkat produksi tetap sama dari periode ke periode (produksinya
konstan). Penjadwalan tingkat mempertahankan tingkat output, tingkat produksi, atau tingkat tenaga kerja yang konstan pada horizon perencanaan.
3.
Mixed Strategy Strategi ini melibatkan pengubahan lebih dari satu variabel yang dapat di
kontrol (controllable decision variable).Beberapa kombinasi dari pengubahan variabel yang dapat dikontrol dapat menghasilkan suatu strategi perencanaan agregat yang terbaik. Menurut Simamora dan Natalia (2014,356), mixed strategy merupakan pencampuran antara chase dan level strategy, dengan memperhtungkan kelebihan dan kekurangan chase dan level strategy dengan tujuan untuk mengurangi dampak negatif dari alternatif pure strategy.
Input Perencanaan Agregat Menurut Sukendar dan Kristomi (2008:108) Informasi yang diperlukan untuk membuat perencanaan agregat yang efektif adalah: 1. Sumber daya yang tersedia sepanjang periode rencana produksi harus diketahui. 2. Data permintaan yang berasal dari peramalan dan pesanan yang kemudian diterjemahkan kedalam tingkat produksi. 3. Memasukkan kebijakan perusahaan yang berkenaan dengan perencanaan agregat, misalnya perubahan tingkat tenaga kerja, dan penentuan kebutuhan sumber daya.
Output Perencanaan Agregat
Menurut Sukendar dan Kristomi (2008,C-108) Output dari proses perencanaan agregat biasanya berupa jadwal produksi untuk pengelompokkan produk berdasarkan “famili”. Misalnya untuk produsen mobil, output memberikan informasi mengenai berapa mobil yang harus diproduksi , tetapi bukan pada berapa mobil yang bermerk A, berseri B maupun berseri C. Jadi berupa jumlah keseluruhan output yang dihasilkan tiap periode tertentu bukan berdasarkan tipe. Metode Perencanaan Agregat Menurut Heizer dan Render (2015:611), terdapat beberapa teknik yang manajer operasional dapat dunakan untuk mengembangkan perencanaan agregat.
• Metode Grafik Teknik-teknik grafik (graphical techniques) sangat populer karena mudah dipahami dan digunakan.Pada dasarnya rencana ini menggunakan beberapa variabel secara bersamaan sehingga perencana dapar membandingkan proyeksi permintaan dengan kapasitas yang ada.Pendekatan ini merupakan pendekatan uji coba yang tidak menjamin sebuah rencana produksi yang optimal, tetapi hanya memerlukan perhitungan yang terbatas. Berikut lima tahap dalam metode grafik. 1. Menentukan permintaan pada setiap periode 2. Menentukan kapasitas untuk waktu biasa, lembur, subkontrak pada setiap periode. 3. Menghitung biaya tenaga kerja, biaya merekrut dan memberhentikan tenaga kerja, serta biaya penyimpanan persediaan. 4. Mempertimbangkan kebijakan perusahaan yang dapat diterapkan pada tenaga kerja atau tingkat persediaan. 5. Mengembangkan rencana alternatif dan menelaah total biaya. • Pendekatan Matematis Metode transportasi pemrogaman linier (transportation method of linear programming) merupakan salah satu dari pendekatan matematis yang menghasilkan rencana optimal untuk meminimalisasi biaya. Metode transportasi juga fleksibel karena dapat memerinci produksi reguler dan lembur di setiap periode waktu, jumlah unit yang akan disubkontrakan, giliran kerja tambahan serta persediaan yang dibawa dari satu periode ke periode METODE PENELITIAN Untuk menganalisis permasalahan yang terjadi pada PT. Anela dengan menggunakan metode, antara lain regresi linier dengan indeks musim untuk peramalan permintaan serta dengan ketiga alternatif strategi (chase,level dan mixed) untuk perencanaan agregat.
1. Regresi Linier (Linear Regression) Analisis regresi linier merupakan model matematika garis lurus untuk menggambarkan hubungan fungsional antara variabel-variabel yang bebas maupun variabel
terikat. Variabel terikat yang ingin diramalkan akan tetap sama, yaitu ŷ dan variabel bebas adalah x dengan persamaan sebagai berikut: ŷ = a + bx
2.
Alternatif Solusi Dalam menganalisis masalah kapasitas yang terjadi pada PT. Anela, peneliti
mengoptimalkan semua sumber daya perusahaan tersebut untuk meminimalisir semua biaya yang dikeluarkan untuk memenuhi permintaan pelanggan dengan menggunakan software POM for windows. Berikut adalah alternatif dalam perencanaan agregat untuk memecahkan masalah di PT. Anela.
1. Chase Strategy Perusahaan menghasilkan jumlah output yang sesuai dengan permintaan pada masa itu. Strategi ini dapat dicapai dengan menambah jam kerja (overtime) atau dengan melakukan subkontrak (sub-contract) pada perusahaan lain selama peridode permintaan tinggi. 2. Level Strategy Perusahaan menghasilkan jumlah produk yang sama setiap bulan dalam satu tahun, cara untuk menentukan jumah produksi adalah dengan membagi total kebutuhan dalam satu tahun dengan 12 (jumlah bulan dalam setahun). 3. Mixed Strategy Penggabungan dari chase dan level strategy, dengan memperhitungkan keuntungan dan kerugian dari dua strategi tersebut. Tujuannya adalah untuk menghasilkan output sesuai dengan kapasitas produksi waktu reguler, subkontrak dan lembur dengan optimal sehingga dapat memenuhi kebutuhan setiap bulan. Tabel 3.2 Pengembangan Alternatif Solusi No. 1.
Strategi Chase Strategy
Pertimbangan Biaya
Metode
•
Biaya produksi reguler
•
•
Biaya produksi lembur
demand
•
Biaya subkontrak
POM for
•
Biaya kekurangan
Windows
Chase current
persediaan 2.
Level Strategy
•
Biaya produksi reguler
•
•
Biaya produksi lembur
demand
•
Biaya subkontrak
POM for
•
Biaya penanganan
Windows
Average gross
persediaan •
Biaya kekurangan persediaan
3.
•
Mixed Strategy
The transportation
•
Biaya produksi reguler
method of
•
Biaya produksi lembur
linear
•
Biaya subkontrak
programming
•
Biaya penanganan
POM for
persediaan
Windows
HASIL DAN PEMBAHASAN Peramalan Permintaan
Bulan
Indeks Musim
Rata-rata
Peramalan
Permintaan
Permintaan
(Bungkus)
(Bungkus)
Mei 2015
1.01487
65.594
66.569
Juni 2015
0.86215
65.594
56.552
Juli 2015
0.83806
65.594
54.972
Agustus 2015
1.17471
65.594
77.054
September 2015
0.94043
65.594
61.687
Oktober 2015
1.0625
65.594
69.694
November 2015
0.90047
65.594
59.065
Desember 2015
0.97217
65.594
63.769
Januari 2016
0.85832
65.594
56.301
Februari 2016
1.03403
65.594
67.826
Maret 2016
1.04443
65.594
68.508
April 2016
1.29788
65.594
85.133
Tabel 4.8 Perbandingan Ketiga Strategi Strategi
Produksi Produksi Reguler
Lembur
Subkontrak
Shortage Inventory
Ketepatan
Total Biaya
Produksi
(Rp)
Tidak Chase
˅
˅
˅
tepat
˅
Strategy
waktu
33.132.680.000
Tidak Level
˅
˅
˅
˅
tepat
˅
Strategy
waktu
Mixed
32.997.580.000
Tepat ˅
Strategy
˅
˅
˅
waktu
32.974.490.000
Berikut adalah perbandingan ketiga strategi: •
Chase strategy menggunakan produksi reguler, produksi lembur dan subkontrak untuk memenuhi permintaan, tapi dari hasil yang diperoleh terdapat tingkat kekurangan persediaan yang tinggi dikarenakan strategi ini belum
dapat
memenuhi
permintaan
tepat
waktu.
Chase
strategy
memproduksi produk sesuai dengan permintaan saat itu sehingga tidak menggunaan penanganan persediaan. •
Level strategy menggunakan produksi reguler, produksi lembur dan subkontrak untuk memenuhi permintaan, namun juga masih terdapat kekurangan persediaan dalam memenuhi permintaan dan pada level strategy terdapat penanganan persediaan memenuhi permintaan di bulan selanjutnya.
•
Mixed strategy mengkombinasikan kedua strategi tersebut, Mixed strategy menggunakan produksi reguler, produksi lembur dan subkontrak. Dalam strategi ini tidak terdapat kekurangan persediaan sehingga jumlah permintaan pada periode perencanaan dapat terpenuhi dan terdapat biaya penanganan
persediaan. Dan dengan menggunakan mixed strategy perusahaan mampu memenuhi permintaan tepat waktu dengan biaya terendah.
SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Berdasarkan analisa yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya, maka penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Dari hasil peramalan permintaan Fishball pada periode perencanaan Mei 2015 – April 2016 yang telah diolah dengan menggunakan regresi linier dengan indeks musim selama tiga tahun kebelakang, dapat dilihat data tersebut menunjukan suatu trend yang semakin naik setiap tahunnya. Total permintaan pada periode tersebut mencapai 787.130 bungkus. 2. Terdapat tiga strategi yang dipertimbangkan sebagai alternatif dalam penelitian ini, yaitu chase strategy, level strategy dan mixed strategy. Berdasarkan pengolahan data dengan menggunakan ketiga strategi tersebut dapat disimpulkan mixed strategi merupakan alteratif yang paling baik bagi perusahaan baik dari segi biaya yang paling rendah dan ketepatan waktu dalam
memenuhi
permintaan
pelanggan
dengan
biaya
sebesar
Rp.32.974.490.000,00.
5.2 Saran Saran yang dapat diberikan sebagai bahan pertimbangan bagi perusahaan adalah sebagai berikut: 1. Peneliti menyarankan kepada PT. Anela untuk kedepannya agar melakukan peramalan secara terus menerus dikarenakan permintaan yang berfluktuatif dan cenderung semakin meningkat. Dengan peramalan permintaan yang baik, bertujuan untuk mempermudah perusahaan untuk mengatur strategi perencanaan produksi kedepannya. 2. Untuk periode perencanaan yaitu Mei 2015 – April 2016, solusi terbaik untuk diterapkan pada PT. Anela adalah mixed strategy yang dihitung dengan menggunakan The transportation method of linear programming.
