SISTEM INFORMASI PERGUDANGAN BERDASARKAN PERAMALAN TIME SERIES (STUDI KASUS PT. PELANGI ELASINDO)
Disusun oleh PENFEN FEALTY H24062502
DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010
RINGKASAN PENFEN FEALTY. H24062502. Sistem informasi pergudangan berdasarkan peramalan time series (Studi Kasus PT.Pelangi Elasindo). Di bawah bimbingan Ir.ABDUL BASITH M.SC. Persediaan (inventory) merupakan komponen wajib yang dalam setiap industri, baik dalam industri manufaktur maupun jasa. Keberlangsungan proses produksi dalam suatu sistem produksi ditunjang oleh pengendalian persediaan yang baik. Dua metode pengendalian persediaan yang umum digunakan, adalah pengendalian secara intuitif dan pengendalian berdasarkan angka atau kuantitatif. Untuk memperoleh hasil yang lebih baik, metode intuitif juga harus didukung oleh metode kuantitatif. Peramalan merupakan satu komponen pendukung dalam aktivitas perencanaan, dimana terdapat senggang waktu (lead time) antara suatu peristiwa dengan perencanaan, sehingga dapat diprediksi kapan peristiwa tersebut terjadi dan dapat ditentukan tindakan yang tepat untuk kondisi tersebut. Konsep peramalan dapat digunakan pada berbagai disiplin, tidak terkecuali manajemen persediaan. Metode peramalan merupakan bentuk pengedalian persediaan kuantitatif berdasarkan data historis (time series). Metode peramalan diintegrasikan dengan fungsi manajemen persediaan untuk menunjang pengambilan keputusan dalam menentukan kuantitas persediaan. PT. Pelangi Elasindo adalah perusahaan yang bergerak di bidang Garmen. Perusahaan memiliki spesialisasi dalam memproduksi produk webbing (Jacquard) dan shoelace. Penelitian dilakukan khusus pada produk Jacquard dengan alasan memiliki rasio volume yang besar. Bahan baku utama produk Jacquard adalah Polyester. Polyester terdiri dari berbagai macam ukuran, diantaranya ukuran R150 / 48 dan R150 /48 / 2. Ruang lingkup yang menjadi kajian penelitian adalah sistem informasi persediaan bahan baku di departemen Gudang (Warehouse) yang terintergrasi dengan program komputer untuk mengelola persediaan bahan baku produksi dan bahan pembantu. Rangkaian aktifitas yang tercakup dalam penelitian adalah sistem penerimaan barang, sistem pengeluaran barang dan estimasi penggunaan barang pada periode selanjutnya. Pengembangan sistem informasi yang terintegrasi dengan program komputer bertujuan untuk meningkatkan efisiensi kerja dan proses lebih cepat dan tepat. Pendekatan yang digunakan untuk dalam pembuatan Sistem Informasi Pergudangan (WISPE) adalah melalui pendekatan sistem dengan cara perancangan dengan pendekatan object-oriented. Pengembangan sistem informasi melalui 4 tahapan, yaitu spesifikasi, Rancang bangun, implementasi dan Verifikasi. Proses spesifikasi berupa mengindentifikasian kebututhan sistem. Rancang bangun berupa proses perancangan struktur dan data flow diagram aplikasi. Tahap implementasi menggunakan Visual Basic .Net 2008 dan Microsoft access 2007 untuk menghasilkan aplikasi yang bersifat object-oriented. Perancangan aplikasi dilakukan sedemikian rupa sehingga Graphic user interface yang dirancang dapat diterima dan menunjang proses kerja (User friendly). Tahap terakhir, yaitu verifikasi merupakan tahap yang terpenting, mengingat aplikasi juga terintegrasi dengan proses peramalan. Hasil akhir yang diharapkan dari aplikasi WISPE adalah dapat mengelola transaksi penerimaan dan pengeluaran bahan baku, serta kemampuan untuk memprediksi penggunaan bahan baku pada periode berikut, sehingga dapat digunakan sebagai informasi tambahan dalam pengambilan keputusan berkaitan dengan pengisian kembali persediaan. Aplikasi mempertimbangkan metode peramalan yang paling tepat untuk menghasilkan prediksi yang mendekati kondisi yang sebenarnya (dengan persyaratan MSE – Mean Square Error minimum).
SISTEM INFORMASI PERGUDANGAN BERDASARKAN PERAMALAN TIME SERIES (STUDI KASUS PT. PELANGI ELASINDO)
SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA EKONOMI pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Oleh PENFEN FEALTY H24062502
DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010
Judul Skripsi : Sistem Informasi Pergudangan Berdasarkan Peramalan Time Series (Studi Kasus PT. Pelangi Elasindo) Nama
: Penfen Fealty
NIM
: H24062502
Menyetujui Dosen Pembimbing
(Ir. Abdul Basith M.Sc.) NIP : 195707091985031006
Mengetahui Ketua Departemen
(Dr. Ir. Jono M. Munandar M.Sc.) NIP : 196101231986011002
Tanggal Lulus :
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di kota Bogor provinsi Jawa Barat, pada tanggal 14 April 1989. Penulis anak kedua dari tiga bersaudara pasangan Ang Tiong Kang dan Siu Kim. Penulis menempuh pendidikan dasar sejak tahun 1994 di SD Taman Rejeki Cibinong hingga tahun 2000 dan menamatkan pendidikan menegah pertama di SMP Mardi Yuana Cibinong (sekarang Mardi Waluya Cibinong) pada tahun 2003, serta menyelesaikan pendidikan menengah di SMU Regina Pacis Bogor pada tahun 2006. Kemudian pada tahun yang sama, penulis mendaftarkan diri sebagai mahasiswa di Institut Pertanian Bogor dan Universitas Binus. Namun beruntung, penulis dapat diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB). Pada tahun kedua, melalui program Mayor Minor, penulis diterima di Departemen Manajemen sebagai Program Mayor dan Sistem Informasi sebagai Program Minor. Pada masa pendidikan menengah atas, penulis pernah mengikuti ekstrakurikuler Karya Ilmiah Remaja (KIR) divisi matematika komputer. Selain itu juga pernah berpartisipasi dalam tim lomba karya ilmiah PLN, sebagai perwakilan SMU Regina Pacis. Ketika melanjutkan perkuliahan, penulis aktif menjadi anggota unit kegiatan mahasiswa Keluarga Mahasiswa Buddhis IPB, dan menjadi tim panitia untuk beberapa acara bakti sosial dan perlombaan. Penulis memiliki ketertarikan lebih pada hal-hal yang berhubungan dengan teknologi informasi dan bidang ekonomi. Hal ini mendorong penulis untuk mendalami ilmu pengetahuan yang berkaitan. Pengalaman penulis berkisar pada bidang teknik. Sejak tahun 2006, penulis memulai pengalaman kerjanya di sebuah workshop di daerah Bogor yang berproduksi alat elektronik. Sampai saat ini penulis yang masih dalam tahap pembelajaran, bekerja di tempat yang sama dan bertanggung jawab sebagai teknisi untuk beberapa jenis mesin, seperti mesin semi-automatic dan mesin injection moulding.
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul “Sistem Informasi Pergudangan Berdasarkan Peramalan Time Series, Studi Kasus PT. Pelangi Elasindo” sebagai salah satu syarat untuk mencapai gelar kesarjanaan pada Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini penulis lakukan untuk mengeksplorasi lebih lanjut kemampuan penulis, sehingga penulis mampu mempelajari hal-hal baru yang berbeda dari biasanya. Penelitian dilakukan berdasarkan ketertarikan penulis dalam bidang teknologi informasi dan keinginan penulis untuk menghasilkan sesuatu dari penelitian ini untuk orang lain. Walaupun hasil penelitian ini masih memiliki banyak kekurangan, namun diharapkan hasil penelitian ini dapat berguna bagi PT. Pelangi Elasindo. Penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam penulisan skripsi ini, dan penulis mengharapkan kritik serta saran yang membangun dari pembaca demi kesempurnaan skripsi ini. Demikianlah skripsi ini disusun dan semoga apa yang penulis sajikan dapat berguna dan bermanfaat bagi para pembaca untuk menambah bekal ilmu pengetahuan.
Bogor, Agustus 2010
Penulis
UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan segala kerendahan hati, ucapan terima kasih yang tak terhingga, wajib saya berikan kepada: 1. Ir. Abdul Basith M.Sc., selaku dosen pembimbing yang telah dengan sabar memberikan bimbingan, motivasi, semangat dan pembelajaran mengenai banyak hal yang menginspirasi penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini. Penulis banyak memperoleh inspirasi baru berdasarkan kehidupan sehari-hari dan buah pikiran beliau. 2. Dr. Ir. Pramono D. Fewidarto, MS, dan Nur Hadi Wijaya, S.TP, MM selaku dosen penguji yang telah memberikan bimbingan dalam pengembangan skripsi. 3. Mr. Tosan, selaku pemilik PT. Pelangi Elasindo, Mr. Tho selaku manajer operasional pergudangan dan pihak-pihak yang telah bersedia membantu penulis dalam pengumpulan data dan memberikan informasi-informasi mengenai perusahaan. Terima kasih telah membantu banyak dan memberikan support dalam pengembangan tugas akhir ini. 4. Papa dan mama, terima kasih atas dukungan dan kesabaran yang telah diberikan tanpa henti, bukan hanya untuk menunjang tugas akhir saja, tetapi juga dalam membesarkan dan mendidik penulis. Terima kasih telah memberi kesempatan untuk melanjutkan studi ke jenjang perguruan tinggi. Penulis menyadari, tanpa beliau berdua, mustahil bagi penulis untuk bisa menjadi sekarang. Begitu banyak pengorbanan yang beliau berikan kepada penulis, dari kecil hingga dewasa. Pengorbanan serta kasih sayang yang tak terhitung dan tak terhingga banyaknya. 5. Diana Lestari. Terima kasih atas dukungan dan motivasi yang diberikan dalam segala hal. Terima kasih atas bantuannya dalam pembuatan powerpoint dan penyempurnaan tugas akhir ini.
6. Teman-teman dari departemen Manajemen, teman-teman kelas A21 angkatan 43 dan tetangga-tetangga di Perwira 99. Terima kasih telah mengisi masamasa kuliah penulis selama empat tahun . 7. Semua pihak yang mustahil saya sebutkan satu per satu, yang telah berjasa kepada saya. Kiranya Tuhan YME membalas kebaikan mereka.
Akhirnya atas bantuan, bimbingan dan pengarahan serta dorongan yang diberikan semoga mendapat balasan dari Tuhan Yang Maha Esa. Penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam penulisan skripsi ini, dan penulis mengharapkan kritik serta saran yang membangun dari pembaca demi kesempurnaan skripsi ini.
DAFTAR ISI
Halaman RINGKASAN RIWAYAT HIDUP
iii
KATA PENGANTAR
iv
UCAPAN TERIMA KASIH
v
DAFTAR ISI
vii
DAFTAR TABEL
ix
DAFTAR GAMBAR
x
DAFTAR LAMPIRAN
xi
I.
PENDAHULUAN
1
1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penelitian 1.3 Ruang Lingkup Penelitian 1.4 Manfaat Penelitian...........................................................................
1 3 3 3
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Manajemen Persediaan 2.2 Sistem Pengisian Kembali Persediaan 2.2.1 Metode Deterministik 2.2.2 Metode Probabilistik 2.3 Sistem Informasi Persediaan 2.4 Peramalan 2.4.1 Metode Perataan a. Metode Rata-Rata Sederhana b. Metode Rata-Rata Bergerak tunggal c. Metode Rata-Rata Bergerak ganda 2.4.2 Metode Pemulusan Eksponensial a. Metode Pemulusan Eksponesial Tunggal b. Metode Pemulusan Eksponensial Ganda 2.5 Ketepatan Metode Peramalan III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Pendekatan Sistem 3.3 Formulasi Permasalahan 3.4 Tata Laksana 3.4.1 Pengamatan Sistem 3.4.2 Pendefinisian Masalah 3.4.3 Kajian Pustaka
4 4 7 8 11 14 16 21 21 21 22 22 23 24 25 26 26 27 28 29 29 30 30
3.4.4 3.4.5 3.4.6 3.4.7
Pengumpulan Data dan Informasi Perancangan Sistem Implementasi Sistem Verifikasi Sistem
IV. PENGAMATAN SISTEM
30 30 30 30 31
4.1 Keadaan Umum Perusahaan 31 4.2 Sistem Informasi Perusahaan 32 4.3 Deskripsi Sistem 34 4.4 Analisa Kebutuhan Informasi................................................................. 35 4.5 Kebutuhan Perangkat Keras dan Perangkat Lunak............................... 36 4.6 Kebutuhan Tenaga.................................................................................. 37 4.7 Analisis Input dan Output Sistem........................................................... 38 4.8 Pemeliharaan Sistem........................................................................... 39 4.9 Rancang Bangun Sistem........................................................................ 39 39 4.9.1 Struktur Sistem 4.9.2 Diagram Alir Data (Data Flow Diagram) 40 V. HASIL DANPEMBAHASAN 5.1 Perancangan Sistem Informasi Pergudangan 5.2 Implementasi dan Verifikasi Sistem 5.2.1 Implementasi Aplikasi WISPE 5.2.2 Verifikasi WISPE – Simulasi Peramalan 5.2.3 Verifikasi WISPE – Model Deterministik 5.2.4 Verifikasi WISPE – Model Probabilistik VI. KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan 6.2 Saran
47 47 50 50 58 60 65 68 68 69
DAFTAR PUSTAKA
70
LAMPIRAN
71
DAFTAR TABEL Halaman 1. Susunan aset perusahaan manufaktur tipikal ............................................ 2. Skenario peramalan ................................................................................. 3. Pemakaian Polyester R 150 / 48 .............................................................. 4. Komponen biaya penyimpanan persediaan ............................................... 5. Komponen biaya penyimpanan PT. Pelangi Elasindo ...............................
4 20 59 61 62
DAFTAR GAMBAR Halaman 1. Model persediaan EOQ ............................................................................ 2. Kurva biaya total sebagai fungsi dari kuantitas pemesanan ....................... 3. Model invetori realistis............................................................................. 4. Persediaan pengaman vs tingkat pelayanan .............................................. 5. Model sistem informasi manajemen ........................................................ 6. Perbedaan hubungan eksplanatoris dan hubungan deret waktu ................. 7. Ragam pola data ...................................................................................... 8. Kerangka kerja penelitian ........................................................................ 9. Skema proses pemesanan (order) produk PT. Pelangi Elasindo ................ 10. Skema sederhana Input-Output sistem .................................................... 11. Struktur sistem pada Sistem Informasi Pergudangan PT. Pelangi Elasindo (WISPE) .................................................................................. 12. Diagram Aliran Data tingkat konteks ..................................................... 13. Diagram Aliran Data tingkat 0................................................................ 14. Diagram Aliran Data tingkat 1 untuk proses (6) kalkulasi penggunaan barang .................................................................................................... 15. Diagram Aliran Data tingkat 1 untuk proses (7) simulasi peramalan penggunaan barang ................................................................................ 16. Diagram Aliran Data tingkat 1 untuk proses (8) model Deterministik .... 17. Diagram Aliran Data tingkat 1 untuk proses (9) model Probabilistik ...... 18. Skema penerimaan order PT. Pelangi Elasindo ....................................... 19. Tampilan awal aplikasi WISPE .............................................................. 20. Tampilan awal Form Transaction ........................................................... 21. Tampilan Form Transaction pada mode OUT ......................................... 22. Tampilan Form Transaction pada mode IN ............................................. 23. Tampilan Form Items ............................................................................. 24. Tampilan awal Form Forecast ................................................................ 25. Tampilan Form Forecast, dengan ringkasan penggunaan barang jenis R150/48 (POL001) ............................................................................... 26. Tampilan Form Forecast, menentukan metode peramalan....................... 27. Tampilan Form Forecast, hasil simulasi peramalan................................. 28. Tampilan Form Forecast, rekomendasi metode peramalan ...................... 29. Hasil simulasi dengan metode peramalan Simple Average ..................... 30. Persyaratan model persediaan EOQ ........................................................ 31. Tampilan awal analisis EOQ .................................................................. 32. Tampilan hasil analisis EOQ .................................................................. 33. Tampilan akhir analisis EOQ dan peramalan .......................................... 34. Tampilan awal model Probabilistik ........................................................ 35. Tampilan hasil model Probabilistik ........................................................
9 9 12 13 15 18 19 29 34 38 40 41 42 43 44 45 46 47 51 52 53 53 54 55 55 56 57 58 60 63 63 64 64 66 64
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman 1. Tabel Pemakaian Benang Polyester 150/48 R. White (Mitra Agung) ......... 69 2. Tabel Pemakaian Benang Polyester 150/48/2 R. White (ex Indorama)....... 74 3. Tabel Distribusi Normal (Z) ..................................................................... 82
I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Sistem produksi merupakan kumpulan dari sistem yang saling berinteraksi dengan tujuan mentransformasikan input produksi menjadi output produksi. Sistem produksi mencakup keseluruhan rangkaian kegiatan yang diperlukan untuk menghasilkan output berupa produk, berikut hasil sampingannya. Dalam menunjang sistem produksi yang telah direncanakan, sebuah pabrik memerlukan kepastian ketersediaan input produksi yang mencakup persediaan bahan baku (inventory), mesin, tenaga kerja, modal, dan informasi, sehingga sistem produksi dapat bekerja tanpa hambatan. Untuk setiap komponen input, diperlukan usaha perencanaan, pelaksanaan dan pengendalian guna menjamin input yang tersedia mampu menunjang keberlangsungan proses yang telah terencana. Pengendalian persediaan bahan baku termasuk dalam tahap perencanaan produksi,
dan
berhubungan
langsung
dengan
departemen
pergudangan
(warehousing). Pada sebagian perusahaan kegiatan pengendalian persediaan bahan baku masih dilakukan secara intuitif, dimana perencanaan pengadaan bahan baku berdasarkan pada perkiraan pribadi (intuitif) baik dalam memperkirakan jumlah pengadaan maupun kemungkinan keperluan di masa depan. Metode intuitif digunakan karena kepraktisannya dalam implementasi. Metode ini cukup sederhana dalam praktiknya, sehingga biaya yang digunakan tidak terlalu besar dan cenderung lebih cepat. Namun dikarenakan metode ini bersifat individual dan subjektif, maka pengambilan keputusan sangat bergantung pada manajemen inti atau pemilik perusahaan. Metode pengendalian persediaan selain metode intuitif, adalah metode kuantitatif. Metode pengendalian persediaan kuantitatif memanfaatkan data-data kuantitatif untuk memperkirakan jumlah pemesanan barang dan penggunaan bahan baku secara optimal. Pengendalian persediaan bahan baku dengan pendekatan kuantitatif sudah umum digunakan dan dapat diaplikasikan untuk perusahaan jasa maupun manufaktur. Dengan pendekatan kuantitatif, metode pengendalian persediaan yang dapat digunakan terdiri dari beberapa metode. Setiap metode memiliki ciri dan kompatibilitas tersendiri, disesuaikan dengan
bidang dan kondisi perusahaan. Pengembangan metode pengendalian persediaan secara kuantitatif tentu saja menyebabkan penambahan biaya baru bagi perusahaan untuk membiayai fasilitas pendukung. Namun pengembangan metode ini tetap dilakukan karena dirasakan semakin banyaknya komponen pertimbangan yang dihadapi perusahaan dalam menentukan keputusan. Pada pengembangan metode pengendalian persediaan kuantitatif, unsur intuitif juga masih terkandung di dalamnya. Hal ini dikarenakan pengendalian persediaan kuantitatif yang dikombinasikan dengan kemampuan intuitif yang baik menghasilkan keputusan yang lebih tepat dan presisi. Pengembangan sistem pengendalian persediaan kuantitatif dilaksanakan dengan mengembangkan sistem pengendalian persediaan terkomputerisasi. Pengembangan sistem pengendalian persediaan terkomputerisasi yang tergolong ke dalam sistem informasi persediaan, merupakan perkembangan dalam teknologi terkini dalam manajemen persediaan. Komputerisasi manajemen persediaan pekerjaan dengan media kertas digantikan dengan teknologi digital. Dengan teknologi komputer pekerjaan pencatatan dan penyimpanan data diharapkan dapat dilakukan dengan lebih baik. Untuk mencapai efisiensi perusahaan, salah satu faktor penentunya adalah diperlukan kepastian mengenai kelancaran informasi mengenai bahan baku yang ada. Oleh karena itu, dengan mengembangkan sebuah sistem informasi persediaan yang mengintegrasikan fungsi-fungsi pengelolaan persediaan, seperti analisis pengisian kembali persediaan, maka diharapkan efisiensi perusahaan dapat meningkat. Analisis pengisian kembali bertujuan untuk mengelola persediaan yang ada, baik bahan baku, bahan setengah jadi maupun barang jadi dapat berada pada titik optimum. Titik optimum persediaan diperoleh berdasarkan karakteristik barang, yang dalam hal ini digunakan data penggunaan dan pengisian barang. Data-data ini dapat diperoleh dari departemen pergudangan perusahaan.
1.2 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Menganalisis sistem pengendalian persediaan pada Departemen pergudangan PT. Pelangi Elasindo. 2. Memberikan rekomendasi sistem pengendalian persediaan yang dapat mendukung aktivitas sistem persediaan barang pada Departemen pergudangan 3. Mengembangkan
sistem
pengendalian
persediaan
pada
departemen
pergudangan, berupa aplikasi komputer 1.3 Ruang Lingkup Penelitian ini akan mempelajari dan mengkaji sistem manajemen persediaan
pada Departemen pergudangan di PT. Pelangi Elasindo. Ruang
lingkup kegiatan penelitian dibatasi pada pengadaan bahan baku, pengeluaran bahan baku untuk masuk ke produksi, dan pemesanan kembali bahan baku. Sedangkan ruang lingkup bahan baku yang diteliti mencakup bahan baku yang digunakan dalam lini produksi Jacquard, khususnya Polyester dengan ukuran 150/48 dan 150/48/2. Pengembangan sistem informasi terbatas pada rangkaian aktifitas sistem persediaan barang pergudangan yang berkaitan dengan produk Jacquard. Rangkaian aktifitas mencakup sistem penerimaan bahan baku, sistem pengeluaran bahan baku dan simulasi peramalan penggunaan persediaan pada selanjutnya. Seluruh rangkaian aktifitas ini merupakan faktor penentu dalam pengelolaan persediaan bahan baku pergudangan, sehingga harus didukung sistem informasi terkomputerisasi guna menjamin ketepatan informasi persediaan. 1.4 Manfaat Penelitian Penelitian
ini
diharapkan
dapat
meningkatkan
pemahaman
dan
pengalaman penulis mengenai sistem manajemen persediaan pergudangan melalui pendekatan
sistematis
dalam
memecahkan
permasalahan
pengendalian
persediaaan. Hasil penelitian berupa aplikasi komputer diharapkan dapat menunjang efektifitas dan efisiensi perusahaan dalam menjalankan kegiatan produksi.
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Manajemen Persediaan Persediaan adalah komponen wajib dalam setiap perusahaan dalam perusahaan manufaktur maupun perusahaan jasa. Menurut Agus Ristono (2009) persediaan merupakan barang-barang yang disimpan untuk digunakan atau dijual pada masa yang akan datang. Persediaan mengakomodasi keinginan perusahaan untuk meredam ketidakpastiaan yang mungkin terjadi. Ketidakpastian umumnya terjadi akibat adanya pemintaan yang bervariasi yang tidak pasti dalam jumlah maupun waktu kedatangan, waktu pembuatan yang cenderung tidak konstan antara satu produk dengan produk berikutnya dan waktu tenggang (lead time) yang cenderung tidak pasti karena banyak faktor yang tidak dapat dikendalikan. Atas pertimbangan inilah, persediaan bahan baku diambil sebagai satu-satunya cara untuk meredam ketidakpastian bahan baku dan produk jadi. Komposisi persediaan terhadap aset total perusahaan dalam suatu perusahaan beragam, bergantung pada jenis dan bidang perusahaan. Untuk pengadaan dan penyimpanan barang diperlukan biaya yang tidak sedikit. Biasanya biaya paling besar berasal dari nilai persediaan dan biaya penyimpanan. Biaya penyimpanan ini setiap tahun umumnya mencapai sekitar 20-40 persen dari harga barang (Indrajit, 2003). Berikut dilampirkan tabel susunan asset umum dari suatu perusahaan manufaktur : Tabel 1. Susunan aset perusahaan manufaktur tipikal
Sumber : Indrajit dan Djokopranoto (2005)
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa porsi persediaan (inventory) dalam sugatu perusahaan cukup besar dan memerlukan perhatian lebih bagi manajemen perusahaan.
Hal ini apabila tidak dikelola dengan optimal maka akan
menimbulkan kerugian. Manajemen persediaan (inventory control) merupakan kegiatan yang berhubungan dengan perencanaan, pelaksanaan dan pengawasan penentuan kebutuhan operasi dapat dipenuhi pada waktunya dan di lain pihak investasi persediaan material dapat ditekan secara optimal (Indrajit, 2003). Secara teknis, manajemen
persediaan
berkaitan
dengan
penetapan
jumlah
persediaan,
menentukan jumlah pemesanan barang dan penetapan jadwal pemesanan. Penetapan jadwal dan jumlah pemesanan yang harus dipesan merupakan pertanyaan dasar yang harus terjawab dalam pengendalian persediaan. Manajemen persediaan perlu diperhatikan karena berkaitan langsung dengan biaya yang harus ditanggung perusahaan sebagai akibat adanya persediaan. Persediaan bermanfaat untuk memastikan kelancaran produksi dan penjualan. Dengan menetapkan persediaan pada kuantitas yang berlebihan akan sama kondisinya dengan menetapkan persediaan pada kuantitas minimum atau kurang, yaitu menimbulkan biaya tak terduga yang seharusnya tidak akan terjadi apabila persediaan berada pada level optimum. Biaya tak terduga yang muncul akibat persediaan yang berlebih akan menimbulkan 3 jenis biaya (Ristono, 2009) , yaitu 1. Biaya penyimpanan di Gudang, semakin banyak barang yang disimpan maka akan semakin besar biaya penyimpanannya. 2. Resiko kerusakan barang, semakin lama barang tersimpan di gudang maka resiko kerusakan barang semakin tinggi 3. Resiko keusangan barang, barang-barang yang tersimpan lama akan “out of date” atau kadarluasa. Perusahaan perlu menetapkan jumlah optimum persediaan sesuai dengan karakteristik barang, sehingga di satu sisi kontinuitas produksi terjamin dan di sisi lain tidak menyebabkan biaya persediaan yang berlebihan. Hal ini menyebabkan perusahaan memperoleh keuntungan karena perusahaan dapat memenuhi seluruh permintaan yang datang.
Fokus dari kegiatan pengelolaan persediaan adalah memperkirakaran jumlah persediaan yang tepat dengan jumlah yang tidak terlalu besar dan tidak pula kurang, dibandingkan dengan kebutuhan atau permintaan. Oleh karena itu, menurut (Ristono, 2009) tujuan pengelolaan persediaan adalah sebagai berikut : 1.
Untuk dapat memenuhi kebutuhan atau permintaan konsumen dengan cepat (memuaskan konsumen)
2.
Untuk menjaga kontinuitas produksi atau menjaga agar perusahaan tidak mengalami kehabisan persediaan yang mengakibatkan terhentinya proses produksi, hal ini dikarenakan alasan: a. Kemungkinan barang (bahan baku dan penolong menjadi langka sehingga sulit untuk diperoleh) b. Kemungkinan supplier terlambat mengirimkan barang yang dipesan
3.
Untuk mempertahankan dan bila mungkin meningkatkan penjualan dan laba perusahaan
4.
Menjaga agar pembelian secara kecil-kecilan dapat dihindari, karena dapat mengakibatkan ongkos pesan menjadi besar.
5.
Menjaga supaya penyimpanan dalam emplacement (lokasi) tidak besarbesaran, karena akan mengakibatkan biaya menjadi besar Barang persediaan dapat diklasifikasikan menjadi beberapa jenis. Berikut
klasifikasi umum barang persediaan menurut Indrajit dan Djokopranoto (2003) : 1. Bahan baku (raw material) 2. Bahan setengah jadi (semi finished products) 3. Barang Jadi (finished products) 4. Barang umum dan suku cadang (general materials and spareparts) 5. Barang untuk proyek (work in progress) 6. Barang dagangan (commodities) Sedangkan menurut Ristono (2009) untuk perusahaan manufaktur, barang persediaan hanya diklasifikasikan menjadi 3, yaitu : 1. Bahan Baku dan bahan penolong 2. Bahan setengah jadi 3. Barang Jadi
2.2 Sistem Pengisian Kembali Persediaan Setiap perusahaan memiliki sistem pengendalian persediaan yang mengelola persediaan pada titik tengah, dimana biaya persediaan berada pada tingkat minimum namun perusahaan tetap mampu menangani permintaan konsumen. Persediaan barang akan berkurang karena digunakan pada proses produksi. Tingkat penggunaan bahan baku tentu saja bervariasi, sesuai dengan tingkat permintaan konsumen. Pengisian kembali dilakukan untuk menambah kembali persediaan. Namun pengisian kembali perlu disesuaikan dengan tingkat penggunaan persediaan yang tidak selalu bersifat konstan. Persoalan utama yang dihadapi dalam sistem pengisian kembali persediaan adalah berapa banyak harus disediakan dan kapan persediaan itu dilakukan. Sistem yang tepat dalam pengisian kembali, perlu mempertimbangkan berbagai kondisi kebutuhan atau permintaan barang. Atas dasar ini, berbagai model perhitungan telah dikembangkan. Secara garis besar, terdapat dua model utama dalam manajemen persediaan (Ristono, 2009), yaitu : 1. Model persediaan independen Perhitungan dengan model ini bersifat bebas, tidak tergantung pada waktu atau jumlah permintaan barang lain. Model ini biasanya diaplikasikan untuk pembelian persediaan dimana permintaannya bersifat kontinyu dari waktu ke waktu dan bersifat konstan. Pemesanan pembelian dapat dilakukan tanpa mempertimbangkan penggunaan produk akhirnya. 2. Model persediaan dependen Permintaan dependen adalah jenis permintaan barang yang waktu dan jumlahnya tidak bebas berdiri sendiri, tetapi bergantung pada waktu atau jumlah permintaan barang lain. Biasanya permintaan jenis ini ditemui pada perusahaan perakitan, dimana suatu produk rakitan jadi adalah hasil suatu rakitan komponen atau barang yang lebih kecil.
Model persediaan independen merupakan model yang lebih mudah untuk dimplementasikan karena lebih sederhana dan variabel yang terlibat tidak terlalu banyak. Model independen dapat dikelompokkan menjadi 2, yaitu : 1. Model Deterministik Model ini menganggap semua variabel telah diketahui dengan pasti, yaitu jumlah permintaan, biaya penyediaan barang dan waktu pemesanan.Model ini berfokus pada penentuan jumlah yang paling ekonomis.Salah satu model yang paling popular adalah model jumlah pemesanan ekonomis (Economic Order Quantity, EOQ) 2. Model Probabilistik Model probabilistik berbeda dengan model deterministik, variabel yang digunakan dalam perhitungan tidak bersifat tetap dan pasti. Variabel yang sering digunakan, antara lain jumlah permintaan, waktu permintaan dan waktu pemesanan. 2.2.1 Model Deterministik (Economic Order Quantity ) Model economic order quantity atau EOQ merupakan model pengendalian perediaan paling sederhana. Namun dikarenakan sifatnya yang robust, model ini termasuk model yang paling banyak digunakan, bahkan model ini merupakan model pengendalian persediaan yang digunakan oleh sebagian besar perangkat lunak pengendali persediaan yang tersedia komersial. EOQ bekerja berdasar logika sederhana, yaitu makin sering pengisian kembali persediaan itu dilakukan, persediaan rata akan semakin kecil, sehingga biaya dalam bentuk biaya penyimpanan barang akan makin kecil pula. Namun dengan semakin sering pengisian kembali persediaan itu dilakukan, maka biaya pemesanan akan semakin besar pula (Indrajit dan Djokopranoto, 2003). EOQ bertujuan untuk mencari nilai tengah , dimana biaya pemesanan dan biaya penyimpanan berada pada posisi minimum.
Gambar 1. Model persediaan EOQ
Gambar 2. Kurva biaya total sebagai fungsi dari kuantitas pemesanan
Pada Gambar 2. terlihat bahwa jumlah pemesanan ekonomis atau EOQ tercapai ketika biaya pemesanan sama dengan biaya penyediaan. Titik EOQ ini dapat diperoleh melalui perhitungan matematika berikut :
(1) (2) (3)
.
Dimana : EOQ
= Jumlah Pemesanan Ekonomis
CO
= Biaya pemesanan barang per tahun
Ch
= Biaya penyimpanan per unit
n
= Frekuensi pemesanan dalam 1 tahun
P
= Biaya pemesanan per pesanan
A
= Harga pemakaian barag setiap tahun C =Biaya Penyediaan barang ( dalam persen)
Model EOQ, diluar kepraktisan yang dimiliki, juga memiliki beberapa kriteria yang harus dipenuhi guna memastikan ketepatan perhitungan agar nilai yang diperoleh benar. Kriteria, atau asumsi yang digunakan pada model EOQ adalah (Heizer dan Render, 2010) : 1. Jumlah permintaan diketahui, konstan dan independen 2. Waktu tunggu, yakni waktu antara pemesanan dan penerimaan pesanan, diketahui dan konstan 3. Penerimaan persediaan bersifat instan dan selesai seluruhnya. Dengan kata lain, persediaan dari sebuah pesanan datang dalam satu kelompok pada suatu waktu. 4. Tidak tersedia diskon kuantitas 5. Biaya variable hanya biaya untuk menyiapkan atau melakukan pemesanan (biaya penyetelan) dan biaya menyimpan persediaan dalam waktu tertentu (biaya penyimpanan atau membawa). Biaya-biaya ini telah dibahas pada bagian sebelumnya 6. Kehabisan persediaan (kekurangan persediaan) dapat sepenuhnya dihindari jika pemesanan dilakukan pada waktu yang tepat Apabila salah satu dari asumsi tersebut berubah akibat perubahan harga atau biaya, maka nilai EOQ yang telah dihitung tidak dapat lagi digunakan dan harus melakukan perhitungan kembali.
2.2.2 Model Probabilistik Model
deterministik
pada
umumnya
menggunakan
asumsi
permintaan konstan dan pasti. Pada beberapa jenis produk atau bahan baku, asumsi ini tidak berlaku, karena permintaan terhadap suatu produk ditentukan oleh pasar yang cenderung berubah-ubah. Apabila permintaan terhadap suatu produk bersifat dinamis, atau berubah-ubah, maka model persediaan yang digunakan juga perlu bersifat probabilistik atau stokastik. Model persediaan probabilistik digunakan jika permintaan akan produk tidak diketahui, namun dapat dispesifikasikan dengan distribusi probabilitas. Model probabilistik ini dianggap sukses apabila tidak terjadi penjualan yang hilang akibat kehabisan persediaan. Untuk itu, dalam pembuatan kebijakannya, manajemen perlu menjaga tingkat pelayanan yang cukup dalam menghadapi permintaan yang tidak pasti. Tingkat pelayanan (service level) adalah probabilitas perusahaan dalam memenuhi permintaan pelanggan. Tingkat pelayanan berbanding terbalik dengan probabilitas kehabisan
persediaan.
Permintaan
kemungkinan kehabisan persediaan.
yang
tidak
Untuk
pasti
meningkatkan
meredam
kemungkinan
kehabisan persediaan, salah satu kebijakan dan metode yang dapat dipilih adalah dengan menyediakan unit-unit tambahan dalam persediaan. Hal ini melibatkan penambahan sejumlah unit persediaan sebagai penyangga sampai jumlah reorder point tercapai. Komponen yang menpengaruhi ketidakpastian dalam pengendalian persediaan cukup beragam. Namun dari beberapa variabel yang ada, yang paling berpengaruh adalah permintaan dan lead time. Variasi yang ada berakibat pada ketidakteraturan jumlah persediaan. Metode persediaan pengaman mengakomodasi ketidakteraturan ini. Persediaan pengaman juga dibutuhkan untuk mengantisipasi lonjakan permintaan selama pemesanan ulang dilakukan dalam kasis dimana permintaan aktual melebihi permintaan yang diharapkan, atau lama lead time melebihi dari lead time yang diharapkan. Stok pengaman memiliki dua efek dalam sebuah biaya tetap, yaitu mengurangi biaya persediaan habis pakai dan meningkatkan biaya pengaman.
Gambar 3. Model invetori realistis
Gambar 3. Menunjukkan tiga siklus dari sebuah sistem persediaan. Dalam siklus pertama, permintaan selama lead time sangat baik dalam stockout. Pada siklus kedua, permintaan selama lead time tidak kurang dari yang diharapkan dan pemesanan ulang diterima sebelum stok pengaman tercapai. Dalam siklus ketiga, permintaan selama lead time lebih baik dari yang diharapkan, namun persediaan pengaman cukup untuk menyerap permintaan. Kebutuhan akan persediaan pengaman penting karena peramalan atau pendugaan kurang sempurna dan para pemasok terkadang salah untuk mengirimkan barang dengan tepat waktu. Ini untuk mencegah dua ketidaktentuan yang tidak menguntungkan : 1. Suatu tingkat lebih tinggi dalam pemakaian dari pada yang diramalkan 2. Suatu keterlambatan pengiriman atau penyerahan barang. Jumlah persediaan pengaman untuk setiap perusahaan maupun produk berbeda-beda, bergantung pada biaya yang ditimbulkan jika terjadi kehabisan persediaan dan biaya penyimpanan persediaan tambahan. Namun, biaya-biaya ini pada praktiknya sulit untuk terdeteksi oleh manajer. Oleh karena itu, seorang manajer mungkin memutuskan untuk mengikuti kebijakan menjaga persediaan pengaman yang cukup untuk memenuhi tingkat pelayanan pelanggan yang telah ditentukan. Dengan mengasumsikan bahwa permintaan selama lead time (periode pemesanan ulang) mengikuti kurva normal, hanya mean dan standar deviasi yang diperlukan untuk menentukan kebutuhan persediaan untuk tingkat pelayanan yang ditentukan.
Berikut persamaan yang dapat digunakan untuk menentukan reorder point dan persediaan pengaman, dengan asumsi permintaan bersifat variable dan lead time konstan. (4) (5)
Dimana :
Gambar 4. Persediaan pengaman vs tingkat pelayanan
Parameter tingkat pelayanan ditentukan berdasarkan kebijakan perusahaan. Nilai tingkat pelayanan berkisar antara 99 persen sampai 50 persen. Dimana 50 persen atatu 0,5 merupakan kebijakan tanpa persediaan pengaman, karena apabila tingkat pelayanan 50 persen maka nilai Z adalah 0 (nol). Nilai Z ditentukan berdasarkan tabel Z (Lampiran 3). Hubungan antara stok pengaman dan tingkat pelayanan ditunjukkan pada Gambar 4.. Semakin tinggi tingkat pelayanan maka semakin tinggi pula tingkat persediaan pengaman. Tingkat pelayanan pelanggan secara langsung mempengaruhi persediaan pengaman tetapi tidak mempengaruhi persediaan aktif. Model Probabilistik yang akan digunakan mengasumsikan bahwa permintaan bersifat variable dan lead time yang digunakan relative konstan. Sedangkan pendekatan biaya kehabisan barang tidak memungkinkan dilakukan karena keterbatasan perusahaan dalam mendeteksi biaya.
2.3 Sistem Informasi Manajemen Informasi berkembang dengan cepat dan lingkungan eksternal perusahaan berubah ke arah yang lebih dinamis. Perkembangan informasi ini mengharuskan manajer perusahaan untuk memperimbangkan lebih banyak variabel dalam menentukan keputusan. Beban kerja para manajer berkembang menjadi semakin besar pula, mereka harus menyederhanakan beban kerja yang dimiliki dan membedakan jenis-jenis keputusan yang biasanya dibuat, antara keputusan yang bersifat dinamis dan bersifat statis. Keputusan yang bersifat dinamis seperti penetapan strategi pemasaran di masa depan tidak dapat dihasilkan melalui perhitungan matematika sederhana melainkan memerlukan berbagai penilaian subjektif. Namun untuk keputuan yang bersifat statis dan rutin, seorang manajer dapat menyederhanakannya ke dalam bentuk yang lebih terstruktur, sehingga mampu meminimalisir waktu proses dan penilaian subkjektif. Sistem Informasi manajemen merupakan sistem berbasis komputer yang menyediakan informasi bagi beberapa pemakai, khususnya manajer, dengan kebutuhan yang serupa (Mcleod, 1996). Sistem informasi manajemen (SIM) merupakan alat bantu bagi manajer perusahaan dalam mengidentifikasi dan memahami
masalah.
SIM
manajemen
perusahaan
menggabungkan
sehingga
mampu
teknologi memberi
informasi
dengan
peningkatan
kinerja
perusahaan. Sistem informasi manajemen bertujuan untuk memenuhi kebutuhan informasi umum semua manajer dalam perusahaan atau dalam subunit organisasional perusahaan (Mcleod, 1996). Informasi yang dikelola SIM merupakan informasi yang mampu “menceritakan” mengenai apa yang telah terjadi di masa lalu, apa yang terjadi sekarang dan apa yang mungkin terjadi di masa depan pada sebuah perusahaan atau subsistem perusahaan. Informasi ini berupa laporan periodik, laporan khusus, dan hasil dari simulasi matematika. Dengan informasi ini, manajer mampu mempertimbangkan apa keputusan yang akan diambil. Sistem informasi manajemen secara umum terdiri dari 3 komponen yang tergabung dalam satu sistem dan berinteraksi dengan pemakai, yaitu Perangkat
lunak penulis laporan, Model matematika dan Database. Model SIM yang dikembangkan oleh Mcleod (1996) ditunjukan pada Gambar 2.2. Berdasarkan Gambar 5. model SIM dimulai dari database yang berisi data yang berasal dari sumber lain (contoh :Sistem Informasi Akuntansi). Database menghasilkan output berupa laporan periodik atau khusus, melalui proses perangkat lunak dan simulasi matematika. Output database digunakan oleh pemecah masalah organisasi atau pemakai (manajer) untuk menyelesaikan masalah.
Gambar 5. Model sistem informasi manajemen (Mcleod , 1996)
Perangkat lunak penulis laporan terdiri dari program-program yang menghasilkan laporan periodik dan laporan khusus. Laporan periodik adalah laporan yang disiapkan sesuai jadwal tertentu, sebagai contoh adalah analisis penjualan bulanan menurut karyawan. Laporan khusus adalah laporan yang disiapkan bila sesuatu yang luar biasa terjadi. Kejadian luar biasa dapat diartikan sebagai hal negatif, sebagai contoh laporan kecelakaan, atau sesuatu yang umum, seperti jawaban atas database query. Hasil pelaporan khusus berfokus pada kejadian saat ini.
Perangkat kedua model SIM, yaitu model matematika, merupakan penggambaran suatu fenomena atau disebut entitas, melalui perhitungan matematika. Model matematika dapat dikelompokan ke dalam tiga dimensi (Mcleod, 1996), yaitu : 1. Model Statis dan Dinamis Model statis tidak menyertakan waktu sebagai variabel. Model statis berkaitan dengan suatu situasi pada satu titik waktu tertentu. Sedangkan Model dinamis sebaliknya, yaitu menyertakan waktu sebagai variabel dan menggambarkan perilaku entitas dari waktu ke waktu. 2
Model Probabilistik atau Deterministik Model probabilistik menyertakan variabel peluang dalamnya. Sedangkan model deterministik tidak dipengaruhi oleh probabilita.
3
Model Optimisasi atau Suboptimisasi Model optimisasi adalah model yang memilih solusi terbaik dari berbagai alternatif.
Sedangkan Model suboptimisasi
merupakan
model
yang
memproyeksikan hasil dari serangkaian keputusan yang dimasukkan. Perbedaan model suboptimisasi dengan optimisasi adalah pada model suboptimisasi, manajer yang menentukan solusi terbaik, berbeda dengan model optimisasi yang menghasilkan pilihan solusi terbaik secara langsung. 2.4 Peramalan (Forecasting) Peramalan merupakan satu komponen pendukung dalam aktivitas perencanaan, dimana terdapat waktu tunggu (lead time) antara perencanaan hingga terjadinya suatu peristiwa, sehingga dapat diprediksi kapan peristiwa tersebut terjadi dan dapat ditentukan tindakan yang tepat untuk kondisi tersebut.. Peramalan memiliki dua batasan penting, yaitu bahwa peramalan tidak selalu bermanfaat secara langsung bagi para manajer dan pihak lainnya. Hal ini dikarenakan walaupun hasil peramalan itu tepat, nilainya kecil dalam membantu organisasi untuk menyadari kemungkinan tentang hal yang diramalkan atau untuk mncapai sukses yang lebih besar. Kedua, diperlukan pembedaan antara komponen eksternal dan internal perusahaan. Kedua komponen tersebut berpengaruh terhadap keberhasilan perusahaan. Peramalan mempunyai peranan langsung pada komponen eksternal, yaitu hal-hal yang berhubungan dengan ekonomi nasional,
pemerintah, pelanggan dan pesaing. Sedangkan komponen internal dipengaruhi oleh pengambilan keputusan perusahaan (Makridarkis et al.1999)。 Peramalan dalam praktiknya telah dilakukan dalam berbagai disiplin ilmu dan terbukti dapat menunjang bidang tersebut, seperti peramalan cuaca, sistem ekonomi makro, sistem astronomi dan masih banyak bidang lain. Menurut Makridarkis, semakin luasnya penggunaan peramalan diakibatkan oleh beberapa faktor, antara lain : 1. Meningkatnya kompleksitas organisasi dan lingkungan. Hal ini menjadikan semakin sulit bagi pengambil keputusan untuk mempertimbangkan semua faktor secara memuaskan. 2. Meningkatnya ukuran organisasi, sehingga bobot dan kepentingan suatu keputusan meningkat pula. Hal ini juga meninbulkan lebih banyak keputusan yang memerlukan teknik peramalan khusus dan analisis yang lengkap. 3. Lingkungan eksternal dan internal dari kebanyakan organisasi telah berubah dengan cepat. 4. Pengambilan keputusan telah semakin sistematis yang melibatkan justifikasi tindakan individu secara eksplisit. Peramalan formal merupakan salah satu cara untuk mendukung tindakan yang akan diambil. 5. Pengembangan metode peramalan dan pengetahuan yang menyangkut aplikasinya telah lebih memungkinkan adanya penerapan secara langsung oleh para praktisi daripada hanya dilakukan oleh para teknisi ahli. Disiplin ilmu Peramalan (Forecasting) mencakup sejumlah besar metode yang dapat digunakan. Setiap metode peramalan memiliki karakteristik dan fungsi masing-masing. Sulit untuk menggunakan satu metode peramalan untuk memprediksi setiap peristiwa dengan kondisi yang berlainan. Setiap metode peramalan memiliki kriteria keadaan yang sesuai untuk menghasilkan peramalan yang akurat dan menunjang pengambilan keputusan yang tepat. Wheelright dan Makridarkis mengembangkan teknik peramalan yang bekerja berdasarkan situasi peramalan. Situasi peramalan sangat beragam dalam (1) horizon waktu peramalan, (2) tipe pola data, (3) faktor yang menentukan hasil sebenarnya dan berbagai aspek lainnya. Dalam menghadapi situasi peramalan yang sangat beragam seperti
ini, dikembangkan beberapa teknik peramalan. Teknik-teknik ini dibagai menjadi dua jenis, yaitu : 1. Teknik Kuantitatif a. Deret Berkala (time series) b. Metode Kausal (Eksplanatoris) 2. Teknik Kualitatif a. Metode Eksploratoris b. Metode Normatif Teknik kuantitatif dapat dilakukan apabila berada dalam 3 kondisi , yaitu : 1. Tersedia informasi tentang masa lalu 2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik 3. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek masa lalu akan terus berlanjut di masa datang (assumption of continuity) Teknik peramalan kuantitatif dikelompokkan menjadi 2 kelompok besar, yaitu peramalan deret berkala (time series) dan peramalan ekspalanatoris. Kedua pendekatan ini saling melengkapi dan dimaksudkan untuk jenis penggunaan yang berbeda. Peramalan ekplanatoris mengasumsikan adanya hubungan sebab dan akibat di antara masukan dengan keluaran dari suatu sistem. Metode ini berfokus pada menemukan hubungan sebab dan akibat dengan mengamati output sistem (baik menurut waktu maupun dengan mempelajari contoh yang mewakili sistem serupa) dan menghubungkannya dengan input yang bersangkutan. Sedangkan peramalan deret berkala memperlakukan sistem sabagai kotak hitam (black box) dan tidak ada usaha untuk menemukan faktor yang berpengaruh pada perilaku sistem.
Sistem Input
Hubungan Sebab dan Akibat
Output
1. Hubungan Eksplanatoris
Sistem Input
Proses Bangkitan
Output
2. Hubungan Deret Berkala
Gambar 6. Perbedaan hubungan eksplanatoris dan hubungan deret waktu
Peramalan dengan menggunakan metode deret waktu didasarkan pada pendugaan masa depan yang dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variabel dan/atau kesalahan peramalan di masa lalu. Tujuan metode peramalan deret waktu seperti itu adalah menemukan pola dalam deret data historis dan mengekstrapolasikan pola dalam deret data tersebut ke masa depan. Menurut Makridakis, Wheelwright dan McGee (1992), langkah penting dalam memilih suatu metode deret waktu yang tepat adalah dengan mempertimbangkan jenis pola datanya. Pola data dapat dibedakan menjadi empat, yaitu :
Gambar 7. Ragam pola data (Makridakis, Wheelwright, Mcgee, 1992)
Tabel 2. Skenario Peramalan
Sumber : Makridakis, Wheelwright, Mcgee, 1992
Secara umum, skenario peramalan dijelaskan pada Tabel 2. Pada tahap awal ditentukan titik acuan yang disebut titik referensi. Kemudian dilakukan evaluasi tentang masa depan dengan menggunakan data masa lalu. Setelah dipilih suatu model peramalan, dilakukan pencocokan terhadap data yang diketahui (melalui pemilihan parameter dan inisialisasi prosedur secra bijaksana) sehingga diperoleh nilai taksiran yang sesuai. Pada tahap selanjutnya, berdasarkan nilai hasil taksiran sebelumnya terhadap nilai yang sebenarnya terjadi dapat dianalisa ketepatan model, dilihat dari perhitungan nilai kesalahan (forecasting error).
2.4.1 Metode Perataan (Average) Metode perataan merupakan metode peramalan yang paling sederhana. Metode perataan menggunakan data historis masa lalu dengan cara yang sangat sederhana dalam meramalkan periode mendatang. Metode perataan meliputi : a. Metode rata-rata sederhana atau Nilai tengah (mean) Metode rata-rata sederhana diawali dengan menentukkan titik T (titik referensi). Data sebelum titik T adalah Kelompok inisialisasi dan sisanya sebagai kelompok pengujian (Tabel 2.). Kemudian metode ratarata sederhana mengambil rata-rata dari semua data dalam kelompok inisialisasi.
(7)
(8) dst Forecast Error :
(9)
Asumsi dasar metode rata-rata sederhan untuk mencapai nilai optimal adalah : 1. Data tidak menunjukkan adanya tren 2. Data tidak menunjukkan adanya unsur musiman Metode ini memiliki kelemahan apabila proses yang mendasari mengalami peningkatan (step function), maka nilai tengah yang digunakan sebagai ramalan untuk periode mendatang tidak dapat merespon adanya perubahan tersebut. b. Metode Rata-rata bergerak tunggal (Single Moving Average) Metode rata-rata bergerak tunggal merupakan pengembangan lebih lanjut dari rata-rata sederhana. Moving average menentukkan sejak
awal berapa jumlah nilai observasi masa lalu yang akan dimasukkan untuk menghitung nilai tengah. Jumlah titik data dalam setiap rata-rata tetap konstan dan observasi yang dimasukkan adalah yang paling akhir.
(10)
(11)
Dst
Kelemahan yang dimiliki metode ini hampir sama dengan metode ratarata sederhana, yaitu metode ini tidak mampu bekerja dengan tren. c. Metode Rata-rata bergerak ganda (Double Moving Average) Metode rata-rata bergerak ganda berbeda dengan dua metode sebelumnya. Metode ini dikembangkan guna mengatasi adanya tren secara lebih baik. Dasar dari metode ini adalah menghitung rata-rata bergerak yang kedua. Rata-rata bergerak “ganda” ini merupakan ratarata bergerak dari rata-rata bergerak ( Makridakis, Wheelwright, Mcgee, 1992).
(12) (13) (14) (15) (16)
2.4.2 Metode Pemulusan (smoothing) eksponensial Merode pemulusan eksponensial berkembang dari dari metode rata-rata. Metode pemulusan eksponensial menambahkan pembobotan dalam setiap periode observasi yang menurun secara eksponensial terhadap
nilai observasi yang lebih tua. Nilai yang lebih baru memperoleh pembobotan yang lebih besar dibandingkan dengan nilai observasi yang lebih lama. Metode pemulusan eksponensial terdiri dari setidaknya dua jenis, yaitu tunggal dan ganda. Dalam kasus rata-rata bergerak, bobot yang dikenakan pada nilai-nilai observasi merupakan hasil sampingan dari sistem MA tertentu yang diambil. Tetapi dalam pemulusan eksponensial, terdapat satu atau lebih parameter pemulusan yang ditentukan secara eksplisit dan hasil pilihan ini menetukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi. a. Pemulusan Eksponensial Tunggal (Single Exponential Smoothing) Fokus pada metode ini adalah untuk menemukan nilai α (pembobotan) yang meminimumkan MSE pada kelompok data pengujian. Komponen yang termasuk dalam perhitungan peramalan periode selanjutnya mencakup nilai α (pembobotan), Nilai observasi terakhir dan nilai peramalan periode sebelumya (terakhir). Persamaan umum pemulusan eksponesial adalah sebagai berikut :
(17)
Persamaan diatas menjelaskan bahwa peramalan periode Ft+1 berdasarkan atas pembobotan observasi terakhir, dengan suatu nilai pembobotan (α) dan pembobotan ramalan yang terakhir sebelumnya (Ft). α merupakan perhitungan dari (1/N), dimana N merupakan bilangan positf, sehingga nilai α berkisar antara 0 (nol) sampai 1(satu). Penjabaran persamaan di atas dengan mensubstitusikan komponen F dapat dilihat sebagai berikut : 𝐹𝑡+1 =∝ 𝑋𝑡 + 1−∝ ∝ 𝑋𝑡−1 + 1−∝ 𝐹𝑡−1
(18)
𝐹𝑡+1 =∝ 𝑋𝑡 +∝ 1−∝ 𝑋𝑡−1 + 1−∝ 2 𝑋𝑡−1
(19)
𝐹𝑡+1 =∝ 𝑋𝑡 +∝ 1−∝ 𝑋𝑡−1 + 1−∝ 2 𝑋𝑡−1 + 1−∝ 3 𝑋𝑡−1 + … + 1−∝
𝑁−1
𝑋𝑡−(𝑁−1) + 1−∝
𝑁
𝑋𝑡−𝑁
(20)
Persamaan diatas juga dapat dituliskan dengan susunan sebagai berikut :
(21)
atau (22)
Dimana et merupakan kesalahan peramalan, (nilai sebenarnya dikurangi ramalan) untuk periode t. Pada persamaan terakhir, jelas terlihat pola yang lebih mudah dimengerti bahwa pemulusan eksponensial tunggal merupakan ramalan yang lalu ditambah suatu penyesuaian untuk kesalahan yang terjadi pada ramalan terakhir. Penentuan nilai α guna mencapai nilai yang optimal, diperlukan beberapa percobaan (trial). Semakin besar nilai α (mendekati 1) maka ramalan yang baru akan mencakup penyesuaian kesalahan yang besar pada ramalan sebelumnya. b. Pemulusan Eksponensial Ganda Pemulusan Eksponensial linear dari Brown berdasarkan pemulusan eksponensial tunggal. Pada metode pemulusan eksponensial tunggal sebelumnya terlihat dengan jelas bahwa ketika menenmui unsur tren, nilai pemulusan yang diperoleh tertinggal dari data yang sebenarnya.Oleh karena
fakta
ini,
Brown
memasukkan komponen
baru
dalam
mengaktualisasi perhitungan. Pemulusan eksponensial linier dari Brown terdiri dari komponen pemulusan eksponensial tunggal, pemulusan eksponensial ganda dan perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda.
Persamaan pemulusan eksponensial
linier
Brown dapat
ditunjukkan sebagai berikut :
(23) (24) (25) (26) (27)
Dimana S’t adalah nilai pemulusan eksponensial tunggal dan S’’t adalah nilai pemulusan eksponensial ganda. m adalah jumlah periode ke muka yang
diramalkan.
Pada
tahap
inisiasi
untuk
menyederhanakan
perhitungan, diasumsikan bahwa nilai S’t dan S’’t sama dengan Xt atau dengan menggunakan suatu nilai rata-rata dari beberapa nilai pertama sebagai titik aktual 2.5 Ketepatan Metode Peramalan Pemilihan
metode
peramalan
yang
tepat
sangat
penting
untuk
dilakukan.Setiap metode peramalan memliki karakteristik dan kriteria tertentu untuk menghasilkan laporan yang maksimal dan tepat. Sebagai contoh , metode peramalan moving average akan tepat digunakan apabila data periodik yang diperoleh memiliki kecenderungan stasioner, namun tidak relevan apabila data memiliki tren. Parameter ketepatan yang digunakan untuk mengidentifikasi ketepatan metode peramalan, antara lain Mean Error (ME) , Mean Absolute Error (MAE) , Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Precentage Error (MAPE) dan Standard Deviation of Error (SDE).
𝑀𝐸 =
𝑛 𝑒𝑖 𝑖=1 𝑛
(28)
𝑀𝐴𝐸 =
𝑛 |𝑒 𝑖 | 𝑖=1 𝑛
𝑀𝑆𝐸 =
𝑛 𝑒𝑖 𝑖=1 𝑛
𝑆𝐷𝐸 = 𝑀𝐴𝑃𝐸 =
(29)
2
𝑛 𝑒2 𝑖=1 𝑖
(𝑛−1) 𝑛 |𝑃𝐸 𝑖 | 𝑖=1 𝑛
(30) (31) (32)
III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Kerangka Pemikiran Pengelolaan rantai pasok merupakan salah satu indikator kinerja perusahaan manufaktur. Pada perusahaan manufaktur, pengelolaan rantai pasok berada dibawah pengawasan departemen pergudangan. Isu utama dalam pengelolaan rantai pasok adalah akses informasi dan kemampuan perusahaan dalam pengambilan keputusan. Kemampuan perusahaan dalam memperoleh keuntungan dipengaruhi oleh kinerja perusahaan dalam mengakomodasi kedua isu ini. Dalam lingkup pengendalian rantai pasok, yang di dalamnya termasuk pengendalian persediaan, perusahaan sering menemui kendala mengenai estimasi penggunaan bahan baku. Pengendalian persediaan mencakup bahan baku, bahan setengah jadi dan barang jadi.
Kebijakan
perusahaan
dalam
mengalokasikan
bahan
baku
menentukan
kesinambungan proses produksi. Kebijakan ini menentukan juga biaya yang dikeluarkan perusahaan. Kondisi kekurangan dan kelebihan persediaan akan menyebabkan biaya tersendiri. Biaya ini akan dapat diminimalisir dengan melakukan pengendalian persediaan. Selain pengendalian kuantitas optimal persediaan, perusahaan juga menghadapi isu lain, seperti waktu pemesanan dan jumlah permintaan bulan selanjutnya. Pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan sistem pengendalian pergudangan yang mengintegrasikan sistem pengendalian persedian dan fungsi pengambilan keputusan berdasarkan peramalan tren yang terjadi sebelumnya. Pengembangan sistem berfokus pada pengendalian persediaan bahan baku yang berhubungan dengan produk Jacquard. Sistem akan digunakan oleh perusahaan untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan oleh departemen untuk mengelola persediaan dan mendukung akurasi pengambilan keputusan. Sistem pengendalian pergudangan akan mengintegrasikan fungsi peramalan dan manajemen persediaan. Fungsi peralaman merupakan pengembangan lebih lanjut dari penelitian sejenis. Fungsi peramalan merupakan salah satu upaya untuk memperkecil resiko yang diakibatkan oleh pola perubahan permintaan pasar. Pola perubahan permintaan pasar merupakan karakteristik individual setiap produk.
Manajemen
persediaan berfungsi unuk mengelola persediaan yang dimiliki perusahaan, melalui perhitungan matematis. Model perhitungan yang digunakan adalah model perhitungan
probabilistik. Model perhitungan probabilistik merupakan model pengendalian persediaan yang mengasumsikan bahwa permitaan tidak diketahui. Berbeda dengan model deterministik dimana permintaan untuk sebuah produk diasumsikan tetap dan pasti. 3.2 Pendekatan Sistem Menurut Jogiyanto (1989) konsep dasar sistem dapat dijelaskan berdasarkan 2 pendekatan, yaitu berdasarkan prosedur dan berdasarkan komponen atau elemennya. Berdasarkan prosedur, sistem didefinisikan sebagai suatu jaringan kerja dari prosedurprosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan sesuatu. Sedangkan berdasarkan komponen atau elemennya, sistem merupakan kumpulan dari elemen-elemen yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Permasalahan yang dihadapi dalam menganalisis sistem adalah kompleksitas sistem yang terdiri atas subsistem-subsistem
dan
elemen-elemen
pendukung.
Untuk
mengakomodasi
kemungkinan jumlah elemen yang dikaji terlalu kompleks, diperlukan lebih dari satu metode spesifik. Namun analisa ini akan menjadi tidak efisien dan memboroskan energi serta sumber daya yang ada. Oleh karena itu diperlukan suatu kerangka pikir, yaitu pendekatan sistem atau system approach. Pendekatan sistem
(system
approach)
merupakan serangkaian langkah
penyelesaian masalah yang memastikan bahwa masalah tersebut pertama-tama dipahami, kemudian berdasarkan pada informasi yang dimiliki, solusi alternatif dipertimbangkan dan diakhiri dengan pelaksanaan salah satu solusi alternatif. Pendekatan sistem menurut McLeod (1996), dapat dilakukan melalui 3 tahap, yaitu Tahap persiapan, tahap pendefinisian dan tahap pemecahan masalah. Pendekatan sistem, dimulai dari proses dimana manajer memandang sebuah perusahaan sebagai sebuah sistem yang terdiri dari subsistem-subsistem. Manajer melakukan eksplorasi dimulai dari tingkatan tertinggi, yaitu sistem, kemudian dilanjutkan ke subsistem-subsistem yang berada dibawahnya. Eksplorasi yang dilakukan manajer bertujuan untuk menganalisis dan mendefinisikan masalah yang ada. Tahap kedua ini disebut tahap pendefinisian masalah. Tahap terakhir dalam pendekatan sistem menurut McLeod (1996) adalah tahap pemecahan masalah. Tahap ini berusaha melakukan pengembangan berdasarkan informasi dari dua tahap sebelumnya, sehingga dihasilkan solusi yang memungkinkan pemecahan masalah. Berbagai alternatif solusi dikembangkan dalam tahap ini, kemudian
setiap alternatif solusi dievaluasi, sampai menggerucut menjadi satu solusi alternatif yang pada akhirnya akan digunakan sebagai solusi pemecah masalah 3.3 Formulasi Permasalahan Sistem informasi pergudangan merupakan pengintegrasian fungsi pengendalian persediaan
(warehouse)
dan
perencanaan
pembelian
persediaan
(purchasing).
Pengendalian persediaan yang efektif menunjang penggunaan sumber daya yang efisien dan mencegah pemborosan biaya akibat kekurangan atau kelebihan persediaan. Tidak tersedianya bahan baku tertentu pada saat produksi dapat menghambat keberlangsungan proses produksi dan tertundanya (atau bahkan hilang) kesempatan penjualan produk. Penerapan kebijakan yang baik mempertimbangkan kemungkinan-kemungkinan ini dan mampu menentukan jumlah optimal persediaan sesuai dengan kebutuhan. Sistem informasi pergudangan sebagai perencana pembelian, berfungsi sebagai sistem pengambilan keputusan untuk menentukan jumlah bahan baku yang seharusnya dipesan. Sistem informasi pergudangan menggunakan informasi yang diperoleh dari data penggunaan bahan baku, kemudian menyimulasikan data tersebut untuk memperoleh tren pengggunaan persediaan bahan baku. Hasil dari simulasi ini berupa kuantitas dari bahan baku yang akan diperlukan pada periode mendatang. Integrasi fungsi pengendalian persediaan dan perencanaan pembelian memungkinkan akses informasi yang lebih cepat serta terjaminnya data historikal, sehingga data yang terdahulu dapat diakses kembali oleh pihak yang berkepentingan, seperti manajer operasional dan manajemen puncak untuk keperluan penentuan kebijakan dalam membuat jadwal pembelian bahan baku.
ANALISA KEBUTUHAN
FORMULASI MASALAH
IDENTIFIKASI MASALAH
PERMODELAN SISTEM
PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK
VERIFIKASI MODEL
TIDAK
SESUAI ?
YA
IMPLEMENTASI
EVALUASI MODEL
TIDAK
SESUAI ?
YA
SELESAI
Gambar 8. Kerangka Kerja Penelitian
3.4 Tata Laksana Tata laksana penelitian dilakukan berdasarkan kerangka pemikiran, Gambar 8. Tata laksana penelitian terdiri dari 7 langkah, yaitu : 1. Pengamatan Sistem Pengamatan sistem perusahaan untuk memperoleh gambaran umum sistem perusahaan. Pengamatan sistem mengidentifikasi elemen-elemen lingkungan dan subsistem-subsistem yang ada di dalam perusahaan. Pengamatan sistem dilakukan dengan metode diskusi dan observasi lapangan.
2. Pendefinisian Masalah Pendefinisian masalah dilakukan dengan menganalisis bagian-bagian sistem melalui tahapan : mengevaluasi standar, membandingkan output sistem dalam suatu urutan tertentu, melakukan evaluasi manajemen, melakukan evaluasi manajemen, melakukan evaluasi pengolahan informasi, mengevaluasi masukan dan sumber daya input, mengevaluasi proses trasformasi dan mengevaluasi sumber daya output. 3. Kajian Pustaka Kajian pustaka dilakukan untuk memeperoleh teori dan teknik-teknik yang diperlukan untuk mengembangkan sistem informasi sesuai dengan kebutuhan perusahaan. 4. Pengumpulan Data dan Informasi Pengumpulan data dilakukan melalui pengumpulan dokumen-dokumen yang memiliki relevansi dengan pengembangan sistem informasi pengendalian persediaan dan pembelian. Teknik wawancara dilakukan terhadap pihak-pihak terkait, antara lain manajer operasional dan staf administrasi perusahaan. 5. Perancangan Sistem Perancangan sistem merupakan proses penggabungan pengetahuan yang diperoleh melalui kajian pustaka serta informasi yang diperoleh dari pihak perusahaan. Perancangan sistem dilakukan sedemikan rupa sehingga mampu mengakomodasi kebutuhan dan kemampuan perusahaan. 6. Implementasi Sistem Implementasi sistem diawali dengan melakukan modeling atau permodelan sistem dan dilanjutkan ke pembuata perangkat lunak. Pembuatan perangkat lunak berserta database menggunakan Microsoft Visual Studio 2008, sebagai code builder dan compiler, serta Microsoft Access sebagai pengolah basis data. 7. Verifikasi Sistem Verifikasi Sistem dilakukan untuk menguji kesesuaian sistem dalam melakukan transformasi dan kebutuhan perusahaan (client). Input yang dimasukkan ke dalam sistem diharapkan mampu memberikan output dan laporan yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
IV. PENGAMATAN SISTEM
4.1 Keadaaan Umum Perusahaan PT. Pelangi Elasindo merupakan salah satu perusahaan lokal yang bergerak di industri aksesori produk garmen. Perusahaan telah berdiri sejak 1983 dan berlokasi di daerah perindustrian Kalideres. Produk yang dihasilkan PT. Pelangi Elasindo, antara lain webbing, tali sepatu, aksesori sepatu dan aksesori garmen. Lini produk utama PT. Pelangi Elasindo adalah webbing dan tali sepatu. Porsi penjualan terbesar berkisar antara kedua produk tersebut. Dalam hal penjualan, PT. Pelangi Elasindo memiliki jaringan penjualan yang cukup besar. Partner kerja perusahaan yang cukup terkemuka antara lain, PT. Adidas Shoes Indonesia dan PT. Nike Indonesia. Kedua perusahaan ini bekerja sama pada produk shoelace dan beberapa aksesori lainnya. Bahan baku yang dipasok oleh perusahaan berdasarkan jenis antara lain Polyester, Latex, Nilon, Katun, dan lain-lain. Berdasarkan jenis, bahan baku yang dimiliki tidak terlalu beragam, namun untuk setiap jenis benang memiliki ukuran yang berbeda-beda, sehingga tipe dan jenis persediaan menjadi sangat beragam. Bahan baku yang digunakan perusahaan dipasok dari berbagai pemasok, baik dari pabrik maupun yang melalui distributor. Dalam mengendalikan ragam persediaan dan memudahkan pembelian, perusahaan umumnya hanya memasok benang dengan warna yang netral saja, yakni putih dan hitam. Pemilihan warna putih dikarenakan warna ini merupakan warna dasar yang dapat ditransformasikan menjadi warna apa saja, sehingga cenderung tidak beresiko. Sedangkan warna merah, biru, hijau dan lain-lain memiliki resiko tidak terpakai akibat permintaan yang berbeda-beda. Warna selain putih dan hitam dapat diperoleh perusahaan melalui proses pewarnaan. Perusahaan saat ini sudah memiliki divisi Pewarnaan, dimana proses pengubahan warna benang hanya dilakukan ketika perusahaan memperoleh order, dengan jumlah yang disesuaikan dengan kebutuhan. Dengan ini perusahaan mampu melakukan effisiensi produksi. Sebelumnya perusahaan mengunakan system outsourcing untuk mengubah warna benang.
Departemen pergudangan PT. Pelangi Elasindo telah memperoleh sertifikat ISO 9001. Sertifikasi ini tentunya juga berpengaruh pada praktik pengelolaan persediaan yang ada di departemen pergudangan. Penyimpanan barang dalam gudang dilakukan secara teratur, terbagi berdasarkan kategori, jenis dan ukuran barang. Untuk setiap barang yang akan dimasukkan ke dalam gudang, operator
akan
melakukan
pencatatan
dan
pengklasifikasian
barang.
Pengklasifikasian dilakukan dengan pemberian dua jenis label, yaitu label FIFO/LIFO dan label warna. Pengklasifikasian dilakukan untuk memastikan barang dapat digunakan sesuai dengan umur penggunaannya. Sedangkan pencatatan dilakukan oleh operator untuk administrasi departemen. Pencatatan dilakukan 2 kali, yaitu pada kertas persediaan dan pada papan persediaan. Kertas persediaan berfungsi untuk mencatat dan menyimpan data penggunaan barang, baik untuk pengisian maupun pengeluaran barang. Papan persediaan mencatat setiap jenis barang yang diletakkan pada suatu rak, mencakup jumlah pengisian, pengeluaran, sisa barang dan lokasi peletakan barang. Papan persediaan diletakkan di setiap rak. Dengan data yang tercaup dalam papan persediaan, tugas pencarian barang dapat lebih cepat. Kebijakan pengendalian persediaan lain, antara lain dalam menghindari kehabisan persediaan, manajemen menetapkan persediaan pengaman untuk setiap jenis barang. Jumlah persediaan pengaman untuk setiap jenis barang berbeda, bergantung pada tingkat penggunaan barang. Sebagai contoh, untuk Polyester 150/48 ditetapkan persediaan pengaman sebanyak 3.000 Kg. 4.2 Sistem Informasi Perusahaan Sistem Informasi perusahaan PT. Pelangi Elasindo sudah mengandalkan teknologi intranet dan internet guna menunjang perusahaan. Penggunaan teknologi informasi yang ada masih tergolong sederhana. Untuk melaksanakan komunikasi data antar departemen, perusahaan menggandalkan surat elektronik (e-mail) dan jaringan intranet. E-mail digunakan untuk melakukan aktifitas pemesanan, pemberitahuan dan koreksi antar departemen. Sedangkan jaringan internet digunakan untuk melakukan browsing dan komunikasi dengan pihak eksternal perusahaan.
Teknologi komputer di departemen pembelian umumnya digunakan untuk mencatat laporan-laporan sederhana. Aplikasi yang digunakan di departemen pembelian berupa pengolah kata dan spreadsheet. Sedangkan penggunaan teknologi komputer dalam melakukan tindakan manajerial masih bersifat minim. Hal ini terlihat dari masih dominannya pencatatan manual dalam mencatat aktifitas perusahaan. Beberapa jenis informasi, seperti informasi harga bahan baku, harga spare parts dan lain-lain tidak dapat dipantau secara menyeluruh, karena data historis harga tidak disimpan. Data harga yang simpan hanya data harga terakhir, sehingga apabila informasi ini diperlukan dalam membuat keputusan, maka hanya mempertimbangkan harga terakhir saja. PT. Pelangi Elasindo berproduksi sesuai pesanan, dikarenakan sebagian besar produk yang dihasilkan bersifat customized. Produk dengan spesifikasi yang berbeda dipesan oleh klien. Proses pemesanan produksi produk, dimulai dari negosiasi antara klien dengan tenaga penjual perusahaan. Negosiasi dengan klien berkisar pada spesifikasi dan kemampuan produksi perusahaan. Proses dilanjutkan ke departemen PPIC (Product Planning and Inventory Control). Departemen PPIC merupakan pihak yang bertanggung jawab dalam merencanakan produksi produk, dimulai dari ketersediaan bahan baku sampai teknikal pelaksanaan produksi produk. Anggota departemen PPIC terdiri atas perwakilan dari departemen pergudangan, departemen pembelian, departemen produksi dan departemen akuntansi. Departemen PPIC dikendalikan langsung oleh manajemen puncak perusahaan. Spesifikasi produk yang diterima oleh departemen PPIC akan dianalisis berdasarkan ketersediaan bahan baku dan kemampuan perusahaan dalam memproduksi. Pengecekan bahan baku dilakukan di pergudangan. Apabila bahan baku yang diperlukan tidak tersedia, maka dilakukan pemesanan bahan baku oleh departemen pembelian (Purchasing). Apabila setiap persiapan produksi sudah siap, maka departemen PPIC akan mengkonfirmasikan ketersediaan produksi kepada tenaga penjual, yang kemudian disampaikan kepada klien. Proses order produk secara umum dapat dilihat pada Gambar 9.
1. ORDERING CLIENT
6. APPROVED ORDER
SALES
2. CHECKING PRODUCT 5. PRODUCT SPECIFICATION
PPIC
AVAILABLE
PURCHASING DEPARTMENT
3. LIST OF ITEMS NEEDED FOR PRODUCTION
WAREHOUSING 4. CHECKING DEPARTMENT
CHECKING AVAILABILITY
NOT AVAILABLE
Gambar 9.Skema proses pemesanan (order) produk PT. Pelangi Elasindo
Sistem pemesanan kembali persediaan dilakukan oleh departemen pembelian. Pemesanan bahan baku dilakukan berdasarkan dua kondisi. Kondisi pertama, pemesanan kembali dilakukan karena persediaan sudah mencapai titik pemesanan kembali. Kondisi kedua, pemesanan kembali dilakukan karena ada order baru dari klien. Pemesanan dimulai dari operator divisi pergudangan yang melaporkan bahwa jumlah persediaan bahan baku tertentu sudah tidak memadai kepada bagian pencatatan persediaan di divisi yang sama. Kemudian divisi pergudangan mengajukan pemesanan kembali bahan baku kepada divisi pembelian. Proses berakhir di divisi pembelian. 4.3 Deskripsi Sistem Sistem Informasi Pergudangan PT. Pelangi Elasindo atau WISPE dirancang berbasiskan komputer dengan fitur pencatatan transaksi, pencatatan daftar bahan baku (items), peramalan penggunaan bahan baku pada periode selanjutnya dan analisis reorder point. WISPE mengelola data yang ada sehingga lebih terstruktur dan sehingga data atau informasi yang terdahulu dapat dibangkitkan kembali sewaktu-waktu secara cepat dan efisien. Data-data historis yang tersimpan dalam sistem secara terpisah mungkin tidak terlalu bermanfaat bagi manajemen. Namun data historis secara kolektif dapat dimanfaatkan sebagai input bagi analisis manajemen persediaan. Sistem informasi pergudangan diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan dari pihak manajemen PT. Pelangi Elasindo, dalam kaitannya dengan pengelolaan persediaan bahan baku. Sumber data yang digunakan berasal dari data transaksi yang terjadi di divisi pergudangan, berupa data penggunaan bahan
baku. Data ini diintegrasikan dalam database. Berdasarkan data yang ada, dilakukan simulasi untuk meramalkan jumlah penggunaan pada periode berikut. Kemudian pengendalian persediaan dilakukan dengan menentukkan jumlah optimum persediaan sebelum melakukan pemesanan, melalui model perhitungan yang ada. 4.4 Analisa Kebutuhan Informasi Pengembangan suatu sistem pada tahap perencanaan perlu dilakukan analisa terhadap kebutuhan pengguna dalam
menunjang aktivitas yang ada.
Dalam pengembangan WISPE, sistem ditujukan untuk penggunaan internal Departemen pergudangan. Pada tahap ini kebutuhan pengguna, berkisar pada aktifitas pencatatan keluar dan masuk gudang serta pengendalian jumlah persediaan. Berdasarkan analisa kebutuhan dapat diidentifikasikan bahwa informasi yang dibutuhkan oleh pengguna, dalam hal ini Departemen pergudangan, adalah : 1. Informasi barang 2. Informasi pengisian persediaan 3. Informasi pengeluaran persediaan 4. Informasi pengisian kembali Informasi barang merupakan kumpulan informasi yang mendeskripsikan barang tertentu. Informasi barang mencakup Nama barang, kode barang, kategori, Tipe, Spesifikasi, dimensi, warna, perusahaan pembuat (manufacture), distributor (supplier), harga dan waktu tunggu (lead time). Informasi Kode barang dan lead time akan digunakan sebagai penghubung antara fungsi pencatatan bahan baku dengan fungsi-fungsi lainnya. Informasi pengisian dan pengeluaran persediaan pada umumnya hampir sama. Kedua informasi ini mencakup kode transaksi, kode barang, nama barang, tanggal transaksi dan jumlah. Informasi pengisian persediaan bertujuan untuk melaporkan penambahan stok gudang, sedangkan informasi pengeluaran persediaan melaporkan pengeluaran barang, baik untuk keperluan produksi maupun pengembalian barang cacat. Informasi pengisian kembali mencakup informasi kode barang, nama barang, estimasi penggunaan periode berikutnya dan rekomendasi jumlah
minimum barang untuk pemesanan kembali serta persediaan pengaman. Informasi pengisian kembali dapat digunakan departemen pergudangan sebagai salah satu acuan dalam melakukan tindakan pengendalian persediaan. Informasi pengisian kembali persediaan diperoleh melalui serangkaian simulasi matematis hingga mencapai hasil yang paling optimal. 4.5 Kebutuhan Perangkat Keras Dan Perangkat Lunak Hasil akhir sistem informasi pergudangan WISPE adalah berupa aplikasi komputer. Oleh karena itu untuk mengimplementasikan
perancangan sistem
informasi pergudangan diperlukan komponen perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak agar dapat menunjang proses secara maksimal. Perangkat keras yang digunakan dalam pengembangan sistem informasi pergudangan , antara lain : a. Perangkat komputer berprosesor Intel Pentium IV 2.2 Ghz atau setara dengan menggunakan 1024 MB RAM b. Monitor dengan resolusi minimum 1024x768 pixels c. Media penyimpanan harddisk dengan kapasitas minimal 20 Gigabyte d. Printer sebagai keluaran data e. Keyboard dan Mouse sebagai alat masukan data Komponen perangkat lunak guna menunjang proses perancangan sistem informasi manajemen persediaan WISPE, antara lain: a. Sistem Operasi Windows 7 Ultimate b. Microsoft Visual Studio 2008 sebagai perangkat lunak untuk mengimplementasikan rancangan sistem, dengan menggunakan bahasa BASIC sebagai bahasa utama dalam kompilasi kode. c. Microsoft Access 2007 sebagai perangkat lunak basis data untuk menunjang sistem. d. Microsoft Viso 2010 sebagai perangkat lunak penunjang pembuatan Diagram Alir Data
4.6 Kebutuhan Tenaga Komponen sumber daya manusia merupakan salah satu komponen utama dalam pengembangan sistem informasi pergudangan. Dalam pengembangan sistem diperlukan tugas yang berbeda-beda untuk masing-masing tahap guna mencapai hasil yang optimal. Tugas dari sumber daya manusia yang diperlukan dalam pengembangan sistem mencakup menganalisa sistem yang akan dibuat sesuai kebutuhan pengguna, mengumpulkan data yang relevan, membuat sumber data program, memproses data dan menguji sistem. Setiap tugas ini akan dilaksanakan oleh beberapa pelaku, yaitu penganalisis sistem, pemrogram, operator dan penguji. Pada penelitian ini, pengembagan sistem dilakukan oleh satu personil, sehingga satu personil merangkap penganalisis sistem, pemrogram dan operator. Deskripsi setiap peran adalah sebagai berikut : a. Penganalisis sistem Peranan penganalisis sistem adalah minilai secara sistematis bagaimana fungsi bisnis dengan cara mengamati proses input dan pengolahan data serta proses output informasi untuk membantu peningkatan proses-proses organisasional. Penganalisis memainkan banyak peran, tiga peranan utama yang dimiliki adalah konsultan, pendukung ahli dan melakukan perubahan. Penganalisis sistem juga bertugas untuk menganalisa kebutuhan data dan mengorganisasikan data. (Kendall dan Kendall, 2010) b. Pemrogram Pemrogram merupakan pelaku yang mengimplementasikan rancangan sistem yang ada ke dalam bentuk konkrit. Pemrogram membuat bagan arus program, menulis sumber kode program, melakukan evaluasi dan koreksi terhadap kesalahan-kesalahan program pada tahap implementasi. c. Operator Operator melakukan pemrosesan terhadap data menggunakan sistem yang telah dikembangkan. Proses pemrosesan data ini mencakup input data, mengakses data dan mendistribusikan output data.
d. Penguji Penguji melakukan kajian terhadap sistem yang telah dikembangkan guna mendeteksi unsur kecacatan pada sistem, baik karena kesalahan manusia maupun kesalahan sistem. Pada pengembangan sistem, kesalahan umum terjadi. Kesalahan ini dapat berupa kesalahan ketik (kesalahan syntax) maupun kesalahan sistem akibat pengunaan operator atau variable yang keliru. Penguji dibagi menjadi dua kategori, yaitu pengembang (developer) dan penguji independen (independent tester). Proses pengujian yang dilakukan pengembang, dilakukan untuk memastikan kesalahan yang bersifat krusial tidak terjadi. Namun dikarenakan pengembang adalah pihak yang mengerti setiap komponen dalam sistem, maka hasil pengujian sistem cenderung subjektif dan “hampir sempurna”. Oleh karena itu dibutuhkan pengujian dari pihak luar, dimana umumnya kesalahan-kesalahan yang terdeteksi lebih banyak dibandingkan ketika diuji oleh pengembang. 4.7 Analisis Input Dan Output Sistem
Gambar 10. Skema sederhana Input-Output sistem
Sistem informasi pergudangan bekerja dengan menggunakan data-data masukkan (input) untuk diolah menjadi data keluaran (output) berupa pelaporan dalam bentuk visual di layar monitor. Input bagi sistem berupa data transaksi persediaan gudang yang dicatat dan dikumpulkan oleh pengumpul data dari departemen pergudangan. Sedangkan output sistem merupakan hasil pengolahan dan perhitungan terhadap data input secara matematis dan logis sehingga dihasilkan pelaporan yang mencakup rekomendasi tindakan-tindakan manajerial.
4.8 Pemeliharaan Sistem Pemeliharaan sistem (system maintenance) merupakan aktivitas tambahan yang tidak dapat dipisahkan ketika berhubungan dengan sistem yang terkomputerisasi. Untuk memenuhi kebutuhan penggunaan dalam menyediakan informasi yang dapat diandalkan, suatu sistem harus mampu bekerja secara optimal dan tetap konstan. Pemeliharaan sistem mencakup proteksi terhadap virus dan penggandaan (backup system). Proteksi terhadap virus merupakan syarat wajib bagi setiap sistem perangkat lunak. Virus mampu mengintervensi fungsi kerja sistem, sehingga mempengaruhi kinerja sistem perangkat lunak. Intervensi akibat virus secara langsung akan menyebabkan sistem tidak dapat bekerja secara normal. Platform perangkat lunak yang handal diperlukan untuk mencegah masuknya virus ke dalam internal sistem. Penggandaan (backup system) bertujuan untuk memastikan sistem bekerja secara konstan tanpa adanya penurunan performa atau perubahan sistem. Apabila terjadi ketika perubahan sistem akibat pengaruh luar hingga menpengaruhi konsistensi output sistem, sistem harus mampu mengembalikan sistem ke kondisi semula. 4.9 Rancang Bangun Sistem Rancang bangun sistem WISPE dapat didefinisikan sebagai penggambaran proses sistem yang akan dikembangkan dalam bentuk visual. Pada tahap spesifikasi, rancang bangun sistem dikembangkan berdasarkan syarat dan kebutuhan pengguna yang diperoleh penganalisis sistem. Rancang bangun sistem bertujuan untuk memudahkan pemrogram dalam mengembangkan sistem. Pengembangan rancang bangun sistem dilakukan dalam bentuk struktur sistem dan diagram alir data (DAD). 4.9.1 Struktur Sistem Struktur sistem mendefinisikan dan mengilustrasikan organisasi dari sistem informasi yang menunjukkan hubungan antar elemen data. Struktur sistem diimplementasikan dalam bentuk diagram hirarki. Struktur sistem terdiri dari lima subsistem utama, yaitu Data barang, pencatatan transaksi barang masuk, pencatatan transaksi barang keluar, peramalan penggunaan barang periode selanjutnya dan analisis pengisian kembali. Setiap subsistem ini tidak berdiri
sendiri, melainkan berhubungan satu sama lain. Subsistem data barang dan pencatatan transaksi (pengisian dan penggunaan barang) berhubungan secara langsung dengan operator sistem (departemen pergudangan). Subsistem peramalan dan analisis pengisian kembali bekerja secara diskrit dan hanya memerlukan sedikit interaksi manusia (operator). Hal ini dikarenakan subsistemsubsistem ini bekerja dengan menyimulasikan data yang dimiliki basis data penggunaan barang untuk menghasilkan informasi pengendalian persediaan bagi perusahaan. Struktur sistem dapat dilihat pada Gambar 11.
WISPE DATA BARANG
TRANSAKSI BARANG MASUK
TRANSAKSI BARANG KELUAR
Kode Barang
Kode Transaksi
Kode Transaksi
Kode Barang
Kode Barang
Kode Barang
Nama Barang
Kode Barang
Kode Barang
Nama Barang
Nama Barang
Nama Barang
Kategori
Nama Barang
Nama Barang
Jumlah Penggunaan
Penggunaan per Tahun
Penggunaan rata-rata
Tipe
Jumlah
Jumlah
Periode
Biaya Pemesanan
Tingkat Pelayanan
Spesifikasi
Satuan Unit
Satuan Unit
Forecasting
Biaya Penyimpanan
Lead Time
Dimensi
Tanggal Transaksi
Tanggal Transaksi
Parameter
Warna
Status
Status
Manufacture
Periode Transaksi
Periode Transaksi
FORECASTING
MODEL DETERMINISTIK
MODEL PROBABILISTIK
Lead time Biaya Barang
Harga Unit Lead time Supplier Deskripsi
Gambar 11.Struktur sistem pada Sistem Informasi Pergudangan PT. Pelangi Elasindo (WISPE)
4.9.2 Diagram Alir Data (Data Flow Diagram) Diagram Alir Data (DAD) merupakan suatu teknik analisa data terstruktur untuk mempresentasikan proses-proses data di dalam organisasi. Diagram alir data
membantu
penganalisis
sistem
pada
tahap
spesifikasi
dalam
mengkonseptualisasikan bagaimana data-data berpindah di dalam organisasi, proses-proses atau transformasi yang dilalui data-data dan apa keluarannya, berdasarkan syarat dan kebutuhan yang diberikan pengguna atau client. Diagram alir data dalam penggunaannya dibagi menjadi beberapa diagram. DAD dimulai
dari diagram konteks, diagram tingkat 0 (nol) dan diagram tingkat anak (tingkat 1 , 2 dan seterusnya) Diagram konteks adalah tingkatan tertinggi dalam diagram alir data dan hanya memuat satu proses. Diagram konteks menunjukkan sistem secara keseluruhan. Diagram konteks terdiri dari seluruh entitas eksternal dan sebuah sistem. Diagram konteks yang menampilkan suatu gambaran umum mengenai sistem secara keseluruhan, ditampilkan dalam Gambar 12. Pada Gambar 12, dapat dilihat bahwa sistem dipengaruhi oleh beberapa entitas eksternal, baik yang berhubungan secara langsung maupun secara tidak langsung. Output dari sistem dipergunakan sepenuhnya oleh Departemen Pergudangan.
PEMBAHARUAN INFORMASI ITEM
Deptartemen Pembelian Deptartemen Akuntansi
INFORMASI ITEM BARU
PARAMETER BIAYA
INFORMASI BARANG ITEM TRANSAKSI
OPERATOR Dept. Pergudangan
INFORMASI TRANSAKSI GUDANG JUMLAH TRANSAKSI STATUS TRANSAKSI
WISPE
PENGGUNAAN ITEM PERIODE BERIKUT
MANAJEMEN Dept. Pergudangan
JADWAL DAN JUMLAH PENGISIAN KEMBALI
METODE PERAMALAN
MANAJEMEN Dept. Pergudangan
PARAMETER ITEM YANG AKAN DIANALISIS
Gambar 12. Diagram Aliran Data tingkat konteks untuk Sistem Informasi Pergudangan PT. Pelangi Elasindo (WISPE) Pengembangan diagram konteks yang lebih terperinci disebut diagram tingkat 0 (nol). Diagram tingkat 0 menampilkan proses-proses dalam suatu sistem, mencakup basis data dan aliran data baru pada level yang lebih rendah. Diagram tingkat 0 juga mencakup seluruh entitas eksternal dari diagram konteks. Jadi diagram tingkat 0 adalah hampir sama dengan diagram konteks, namun bagian sistem telah dikembangkan menjadi beberapa proses utama sistem, basis data dan aliran data antar proses tersebut. Diagram alir data tingkat 0 dapat dilihat pada Gambar 13.
ITEM YANG AKAN DIANALISIS DAN PARAMETER TINGKAT PELAYANAN
______9______
METODE PERAMALAN PARAMETER PERAMALAN
DB1
ITEM YANG AKAN DIANALISIS
Kalkulasi Penggunaan Barang
INFORMASI TRANSAKSI
Probabilistik
______7______
______6______
MANAJEMEN DEPTARTEMEN PERGUDANGAN
Model
| Transaksi
Simulasi Peramalan Penggunaan Barang
RINGKASAN PENGGUNAAN
DB2 INFORMASI TRANSAKSI
RINGKASAN PENGGUNAAN BARANG (BARU)
______8______
| Item
JUMLAH PENGISIAN KEMBALI
PENGGUNAAN ITEM PERIODE BERIKUT
LEAD TIME DAN BIAYA UNIT
Analisis
JADWAL DAN JUMLAH PENGISIAN KEMBALI
EOQ DB1
| Transaksi
PARAMETER BIAYA PEMESANAN DAN PENYIMPANAN INFORMASI TRANSAKSI
DEPT. AKUNTANSI
ITEM TRANSAKSI
OPERATOR DEPARTEMEN PERGUDANGAN
JUMLAH TRANSAKSI STATUS TRANSAKSI
______2______
______1______ Mencatat Transaksi Pergudangan
INFORMASI TRANSAKSI
Menyimpan Informasi Transaksi
INFORMASI ITEM
______3______ RINGKASAN TRANSAKSI
Menampilkan Ringkasan Transaksi
DB2
| Item
INFORMASI TRANSAKSI GUDANG
DEPTARTEMEN PERGUDANGAN
INFORMASI BARANG
______4______ DEPARTEMEN PEMBELIAN
INFORMASI ITEM BARU
Menambahkan Informasi Item baru
INFORMASI ITEM
INFORMASI ITEM
______5______ PEMBAHARUAN INFORMASI ITEM
Mengubah Informasi Item
Gambar 13. Diagram Aliran Data tingkat 0 dari Sistem Informasi Pergudangan PT. Pelangi Elasindo (WISPE)
Diagram tingkat anak merupakan pengembangan lebih lanjut dari diagram tingkat 0. Diagram tingkat anak mengambarkan secara lebih terperinci terhadap proses tertentu pada diagram tingkat 0. Diagram tingkat anak dimulai dari tingkat 1. Diagram tingkat anak dapat mencapai kedalaman 2 (dua), 3 (tiga), dan seterusnya, disesuaikan dengan tingkat kerumitan proses yang dilalui.
Pada
Gambar 14, diagram alir data tingkat 1 (anak) untuk proses kalkulasi penggunaan menjelaskan secara lebih terperinci mengenai proses yang berada dibawah proses Kalkulasi
penggunaan.
Pada
proses
kalkulasi
penggunaan,
dilakukan
penghitungan terhadap 1 jenis barang berdasarkan data yang dimiliki. Proses ini
menghasilkan input bagi proses peramalan, berupa data ringkasan penggunaan barang per bulan. Data ringkasan penggunaan merupakan penjumlahan seluruh transaksi keluar setiap bulan, sejak periode awal hingga periode akhir.
TBL1
| Tabel Perhitungan RINGKASAN TRANSAKSI
_____6.4_____ Menyaring Data Transaksi berdasarkan Periode
_____6.5_____ DATA YANG TELAH DISARING
Menghitung Ringkasan Data Transasksi per Periode
INFORMASI TRANSAKSI
ITEM YANG AKAN DIANALISIS
_____6.1_____
STATUS TRANSAKSI : IN
Mengumpulkan Data Transaksi item “X”
STATUS TRANSAKSI : OUT
_____6.6_____
_____6.3_____ Menyaring Data Transaksi berdasarkan Periode
DATA YANG TELAH DISARING
Menghitung Ringkasan Data Transasksi per Periode
RINGKASAN PENGGUNAAN
RINGKASAN DATA TRANSAKSI PER PERIODE
_____6.7_____ DB1
| Transaksi
RINGKASAN PENGGUNAAN
Menampilkan Informasi Secara Visual (Tabel dan Grafik)
Gambar 14. Diagram Aliran Data tingkat 1 untuk proses (6) – kalkulasi penggunaan barang Gambar 15. mengambarkan proses terperinci dari proses simulasi peramalan terhadap barang tertentu.
Berdasarkan masukkan dari proses
sebelumnya, data ringkasan penggunaan barang dimasukkan ke dalam simulasi peramalan, menggunakan parameter peramalan yang ada (yaitu N (parameter moving average) dan α (parameter exponential smoothing)). Berdasarkan hasil peramalan dari masing-masing metode, dipilih metode terbaik. Pemilihan metode terbaik dilakukan berdasarkan tingkat ketepatan yang dimiliki. Tingkat ketepatan
metode peramalan ditentukan berdasarkan nilai ME (Mean Error), MAE (Mean Absolute Error), MAPE (Mean Absolute Precentage Error), SDE (Standard Deviation of Error ) dan MSE (Mean Squared Error) . Jumlah penggunaan barang pada periode berikutnya ditentukan dari nilai yang diperoleh metode peramalan terbaik.
METODE PERAMALAN
_____7.1_____ RINGKASAN PENGGUNAAN
Memuat Data Ringkasan Transaksi dalam Bentuk Standar
_____7.2_____ DATA RINGKASAN PENGGUNAAN
Menentukan Metode Peramalan yang Digunakan
PARAMETER PERAMALAN
INPUT PERAMALAN
_____7.4_____
_____7.5_____
Metode Double Exponential Smoothing
Metode Simple Exponential Smoothing
_____7.3_____ Metode Simple Average
_____7.6_____
_____7.7_____
Metode Simple Moving Average
Metode Double Moving Average
Hasil Peramalan
_____7.8_____ Menentukan Tingkat Ketepatan Peramalan dengan Nilai ME, MAE, MAPE, SDE dan MSE
TBL1
Tingkat Ketepatan Metode
Ringkasan Penggunaan Barang “Baru”
Nilai Penggunaan Periode X + 1
_____7.8_____
_____7.8_____ Menilai Metode yang Terbaik
| Tabel Perhitungan
Metode Terbaik
Menggunakan Nilai Parameter Metode Terbaik
Estimasi Penggunaan Periode Berikut
Gambar 15. Diagram Aliran Data tingkat 1 untuk proses (7) – simulasi peramalan penggunaan barang
Analisis pengisian kembali terdiri dari 2 jenis analisis, yakni dengan model deterministik dan model probabilistik. Untuk setiap model digunakan satu jenis model perhitungan untuk memperoleh jumlah minimum persediaan sebelum melakukan pengisian kembali. Model perhitungan economic order quantity merupakan salah satu jenis model deterministik yang digunakan pada sistem informasi pergudangan. Sedangan untuk model probabilistik, digunakan model perhitungan reoder point dengan asumsi penggunaan variabel dan lead time konstan. Kedua jenis model ini bersifat optional. Manajemen dapat menentukan model mana yang paling sesuai dengan satu jenis item. Model pertama, yakni model deterministik diintegrasikan dengan fungsi peramalan. Pada model deterministik, jumlah penggunaan barang yang diperoleh proses peramalan digunakan kembali oleh analisis economic order quantity sebagai input analisis. Analisis EOQ mengkombinasikan data yang diperoleh dari departemen Akuntansi dengan hasil peramalan untuk menentukan jadwal pemesanan dan jumlah pemesanan yang optimal. Biaya pemesanan dan biaya penyimpanan barang digunakan sebagai variabel penentu dalam analisis EOQ. Proses Analisis digambarkan pada Gambar 16.
BIAYA PEMESANAN
_____8.1_____ RINGKASAN PENGGUNAAN BARANG “BARU”
Menentukan Penggunaan Barang per Tahun
LEAD TIME DAN BIAYA UNIT
_____8.3_____
_____8.2_____ PENGGUNAAN PER TAHUN
Perhitungan Economic Order Quantity (EOQ)
JUMLAH EOQ
Menentukan Tanggal Pemesanan Kembali
JADWAL DAN JUMLAH PENGISIAN KEMBALI
BIAYA PENYIMPANAN
Gambar 16. Diagram Aliran Data tingkat 1 untuk proses (8) – model Deterministik
Model
Probabilistik
merupakan
model
perhitungan
pengendalian
persediaan yang bertujuan untuk mengakomodasi kemungkinan penggunaan barang yang tidak konstan. Asumsi dasar yang digunakan adalah lead time konstan, atau setidaknya ragam data lead time lebih kecil dari 25 persen. Model probabilistik umumnya digunakan untuk jenis produk yang dibuat untuk memenuhi pesanan (made to order). Komponen data nput yang digunakan antara lain pemakaian rata-rata harian, standar deviasi dari permintaan harian, lead time dan parameter tingkat pelayanan. Semakin besar lead time, maka ROP yang dihasilkan akan semakin besar. Diagram alir data untuk proses model probabilistik
PARAMETER TINGKAT PELAYANAN
_____9.1_____ ITEM YANG AKAN DIANALISIS
Perhitungan Penggunaan rata-rata dan standar deviasi
_____9.2_____ RATA-RATA DAN STANDAR DEVIASI
Perhitungan ROP
INFORMASI TRANSAKSI
DB1
| Transaksi
ROP
LEAD TIME
DB2
| Item
Gambar 17. Diagram Aliran Data tingkat 1 untuk proses (9) – model Probabilistik
V. HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1. Perancangan Sistem Informasi Pergudangan Sistem kebutuhan
Informasi
perusahaan,
pergudangan terutama
dirancang
divisi
untuk
pergudangan,
mengakomodasi
dalam
melakukan
pengendalian terhadap persediaan bahan baku, barang setengah jadi dan barang jadi. Sistem informasi pergudangan dikembangkan sesuai dengan kondisi perusahaan, serta bertujuan untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi kerja perusahaan. Berdasarkan pengamatan terhadap kinerja perusahaan yang telah dicapai, perusahaan telah menciptakan sistem yang efisien dan efektif dalam merancang prosedur umum penerimaan order (pesanan) dari klien. Prosedur umum penerimaan order yang digunakan perusahaan dapat dilihat pada skema berikut.
1. ORDERING CLIENT
6. APPROVED ORDER
SALES
2. CHECKING PRODUCT 5. PRODUCT SPECIFICATION
PPIC
PURCHASING DEPARTMENT
AVAILABLE
3. LIST OF ITEMS NEEDED FOR PRODUCTION
WAREHOUSING DEPARTMENT
4. CHECKING
CHECKING AVAILABILITY
NOT AVAILABLE
Gambar 18. Skema penerimaan order PT. Pelangi Elasindo
Berdasarkan skema proses penerimaan order diatas, setelah tenaga penjual melakukan negosiasi dengan klien mengenai deskripsi produk, departemen pergudangan memegang peranan penting,. Departemen pergudangan memiliki porsi beban yang lebih besar, apabila dibandingakan dengan departemen PPIC (Product Planning and Inventory Control) dan departemen pembelian. Hal ini dikarenakan kemampuan departemen pergudangan dalam menyediakan bahan baku pada waktu yang tepat dan jumlah yang sesuai, menentukan kemampuan perusahaan dalam memenuhi pesanan produk dari klien. Peran departemen pergudangan dimulai ketika terdapat instruksi dari departemen PPIC mengenai pengecekan ketersediaan bahan baku. Apabila bahan
baku yang diinstruksikan tersedia, maka departemen pergudangan akan melaporkan kepada departemen PPIC, mengenai kesanggupan perusahaan untuk berproduksi. Transaksi antara perusahaan dan klien tercapai apabila seluruh bahan baku telah tersedia dan perusahaan memiliki kapabilitas dalam memenuhi kebutuhan klien. Skenario lain, apabila departemen pergudangan tidak mampu memenuhi permintaan bahan baku yang dispesifikasikan departemen PPIC, maka departemen pergudangan perlu melakukan pemesanan bahan baku kembali melalui departemen pembelian. Proses pemesanan bahan baku akan menimbulkan jeda waktu tambahan. Hal ini menyebabkan proses produksi menjadi lebih lama daripada seharusnya. Selain itu pemesanan bahan baku ini juga akan menimbulkan biaya pemesanan tambahan, karena tidak termasuk pada pemesanan rutin. Kedua biaya tambahan ini pada akhirnya akan mempengaruhi harga pokok produk, dan tentu saja akan menjadi bahan pertimbangan bagi klien, yang kemungkinan akan terjadi pembatalan order. Pembatalan order merupakan resiko yang dapat terjadi akibat tidak tersedianya bahan baku. Oleh karena itu, peran pengendalian persediaan oleh departemen pergudangan dalam mengelola persediaan bahan baku penting bagi perusahaan. Sistem informasi pergudangan akan dirancang berdasarkan kebutuhan perusahaan dalam
mengelola persediaan bahan baku dengan
mempertimbangkan fakta yang ada. Sistem Informasi pergudangan terdiri dari 3 fungsi utama, yakni pencatatan, peramalan penggunaan bahan baku dan analisis pengisian kembali bahan baku. Ketiga fungsi utama ini bekerja secara berkesinambungan dan berhubungan satu sama lain. Fungsi-fungsi yang ada bertujuan untuk meningkatkan akurasi data, sehingga dapat menunjang pengambilan keputusan bagi para manajer mengenai pengendalian persediaan bahan baku pergudangan agar lebih efisien dan efektif. Pengembangan sistem informasi pergudangan dilakukan melalui 4 tahap, yaitu Spesifikasi sistem, rancang bangun sistem, implementasi sistem dan verifikasi sistem. Tahap spesifikasi sistem merupakan tahap perencanaan bagi pembuatan sistem, dimana tujuan utamanya adalah untuk mengidentifikasi input dan output sistem. Spesifikasi sistem mencakup seluruh aspek yang berhubungan
dengan pengembangan sistem, dimulai dari deskripsi umum sistem, analisa kebutuhan sistem, kebutuhan perangkat lunak (software) dan perangkat keras (hardware), kebutuhan tenaga dan analisa input dan output sistem. Tahap spesifikasi sistem dilakukan identifikasi terhadap entitas input dan output sistem. Informasi ini digunakan pada tahap selanjutnya, yakni tahap rancang bangun sistem. Rancang bangun sistem merumuskan struktur sistem dan diagram alir data sistem, guna menggambarkan desain sistem yang akan dikembangkan. Struktur sistem dan diagram alir data disusun untuk menjelaskan gambaran umum sistem dan proses-proses yang berjalan dalam sistem. Diagram alir data terbagi menjadi beberapa tingkatan, yaitu tingkat konteks, tingkat 0 (nol) dan tingkat anak (tingkat 1, 2, dan seterusnya). Semakin rendah tingkatan dalam diagram alir data, maka proses sistem yang digambarkan semakin terperinci. Tahap
ketiga,
tahap
implementasi
sistem
merupakan
proses
pengembangan sistem berdasarkan spesifikasi sistem dan rancang bangun sistem yang telah disusun. Tahap implementasi sistem informasi pergudangan menghasilkan aplikasi komputer berbasiskan sistem operasi Microsoft Windows®. Aplikasi sistem informasi pergudangan dikembangkan dengan basis bahasa pemrograman BASIC dan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual Studio 2008 sebagai code builder dan compiler, serta digunakan Microsoft Access 2007 untuk mengolah basis data. Tahap
implementasi dilanjutkan dengan tahap
verifikasi
sistem.
Implementasi perlu dilanjutkan dengan verifikasi sistem. Tahap verifikasi bertujuan untuk menguji sistem yang telah dikembangkan, apakah sistem sudah mampu memenuhi kebutuhan pengguna. Verifikasi sistem mencakup input, proses dan output sistem.
5.2. Implementasi dan Verifikasi Sistem 5.2.1. Implementasi Aplikasi WISPE Tahap Implementasi sistem merupakan tahapan yang lebih identik dengan penulisan kode program, yang didasarkan pada spesifikasi dan rancang bangun sistem yang telah dibuat. Tahap implementasi bertujuan untuk menghasilkan aplikasi sistem informasi pergudangan yang sesuai dengan kebutuhan yang telah dispesifikasikan oleh PT. Pelangi Elasindo, atau WISPE (Warehouse Information Sistem PT. Pelangi Elasindo). Pada tahap ini digunakan dua perangkat lunak pendukung, yakni Microsoft Visual Studio 2008 dan Microsoft Access 2007. Penulisan kode (coding) dan kompilasi aplikasi (building dan compiling) menggunakan Microsoft Visual Studio 2008. Aplikasi ini dipilih berdasarkan pertimbangan kemampuan aplikasi dalam merancang aplikasi berbasiskan GUI (Graphical User Interface) yang baik, serta popularitas Microsoft Visual Studio sebagai pemain utama dalam aplikasi compiler BASIC. Penyimpanan data pada aplikasi WISPE digunakan Microsoft Access. Microsoft Access berfungsi untuk mengolah basis data yang berhubungan dengan transaksi pergudangan dan berbagai jenis barang yang disimpan dalam gudang, serta berbagai data lain yang mendukung fungsifungsi aplikasi WISPE. Implementasi
pengembangan
aplikasi
dilakukan
berdasarkan
rancang bangun sistem, khususnya diagram alir data. Pengembangan dilakukan secara bertahap, dimulai dari fungi pencatatan, peramalan hingga analisis pemesanan kembali. Ketiga fungsi ini diimplementasikan dalam 5 Form utama, yaitu Form Transaction, Form Items, Form Forecast, Form EOQ dan Form ROP
Gambar 19. Tampilan awal aplikasi WISPE
Tampilan awal aplikasi dapat dilihat pada Gambar 19. Form awal merupakan pusat kendali aplikasi, dimana tersedia dua tombol menu utama untuk mengakses fungsi-fungsi aplikasi. Menu Pertama, yakni General, terdiri dari tombol About dan Exit. Menu General berhubungan dengan operasi yang berhubungan dengan aplikasi WISPE. Pada menu kedua, menu Operation, terdiri dari tombol Transactions, Items dan Forecast dan Reorder point. Menu Operations merupakan inti dari aplikasi WISPE. Tombol Transaction mengacu pada form pencatatan transaksi pengisian dan penggunaan barang dalam gudang. Tombol Items mengacu pada form pencatatan barang dalam pergudangan beserta informasi yang terkait dengan barang tersebut. Sedangkan tombol Forecast merupakan perpaduan fungsi peramalan dan analisa pengisian kembali persediaan. Proses peramalan dan analisa EOQ (model deterministik) bekerja secara berkesinambungan, sehingga memperoleh hasil berupa rekomendasi waktu dan jumlah pengisian kembali untuk penggunaan barang pada periode berikutnya. Sedangkan untuk model probabilistik terpisah dengan fungsi lain. Fungsi pencatatan dalam Sistem informasi pergudangan WISPE terdiri dari 2 jenis, yaitu pencatatan transaksi pergudangan dan pencatatan
jenis-jenis barang gudang. Dalam pembuatan aplikasi, fungsi pencatatan terbagi menjadi dua form, yaitu form Items dan Form Transaction. Seluruh aktivitas pergudangan yang berhubungan dengan penambahan jumlah stok barang dan pengurangan stok barang, baik untuk penggunaan produksi maupun pengembalian barang akibat kerusakan atau usang tercakup dalam Form Transaction.
Gambar 20. Tampilan awal Form Transaction Form Transaction terdiri dari 2 menu, yaitu IN dan OUT. IN ditujukan untuk mencatat transaksi masuk ke gudang, sedangkan OUT ditujukan untuk mencatat transaksi keluar dari gudang. Data input pada Form Transaction mencakup Nama barang atau Kode barang, jumlah dan satuan unit barang (UOM- Units of Measurement). Setelah data input dimasukkan, sistem akan memproses data input ke dalam bentuk standar dan ditampilkan secara langsung pada tabel.
Gambar 21. Tampilan Form Transaction pada mode OUT
Gambar 22. Tampilan Form Transaction pada mode IN
Form kedua pada fungsi pencatatan adalah Form Item, Gambar 22. Form Items mengacu pada aktivitas pencatatan jenis-jenis barang dan informasi yang berkaitan. Form Items dapat diakses melalui menu Operations kemudian Items. Fungsi dalam Form Items mencakup
penambahan item baru, pengubahan informasi yang berkaitan dengan item dan penghapusan informasi item. Data jenis barang yang dimasukkan di menu Forms Items digunakan dalam seluruh sistem aplikasi WISPE.
Gambar 23. Tampilan Form Items
Fungsi Peramalan dan Fungsi analisis EOQ sebagai fungsi utama aplikasi WISPE bekerja secara berkesinambungan. Fungsi peramalan bertujuan untuk menghasilkan informasi estimasi penggunaan barang pada periode berikutnya, yang kemudian akan digunakan pada analisis EOQ sebagai data pendukung dalam perhitungan penggunaan barang per tahun. Fungsi peramalan ditampilkan pada Form Forecast. Form Forecast dapat dilihat pada Gambar 24 dan Gambar 25. Gambar 24 menunjukkan tampilan awal Form Forecast. Pada layar awal, pengguna dapat menentukkan Item yang akan dianalisis.
Gambar 24 Tampilan awal Form Forecast
Pada Gambar 25 Item R150/48 dipilih untuk dianalisis. Pada Gambar 25 ditampilkan tabel ringkasan penggunan per bulan yang berada di sisi kanan dan visualisasi melalui grafik. Ringkasan penggunaan item diproses berdasarkan data transaksi individual dari Form Transaksi.
Gambar 25 Tampilan Form Forecast, dengan ringkasan penggunaan barang jenis R150/48 (POL001)
Fungsi peramalan menggunakan lima jenis metode peramalan untuk mendukung simulasi peramalan. Metode yang digunakan terdiri dari dua kelas, yaitu Stasioner dan non stationer. Metode stasioner mencakup metode rata sederhana (Simple Average), metode rata bergerak tunggal (Single Moving Average), metode rata bergerak ganda (Double Moving Average), sedangkan metode non stasioner mencakup metode pemulusan eksponensial tunggal
(Single
Exponential
Smoothing)
dan
metode
pemulusan
eksponensial ganda (Double Exponential Smoothing). Untuk setiap metode peramalan diperlukan parameter perhitungan. Parameter digunakan untuk menentukan sensitifitas metode terhadap data. Parameter yang digunakan pada metode peramalan stasioner adalah N. Nilai N adalah bilangan bulat yang dimulai dari angka 1. Nilai N pada umunya berkisar antara 1 sampai 12. Semakin besar nilai N, maka pengaruh musiman akan semakin terabaikan dan visualisasi dari grafik ramalanakan semakin mendekati garis horizontal, cenderung bergerak di di sekitar garis median. Untuk metode non stasioner, parameter yang digunakan adalah α. Nilai α berkisar antara 0.1 sampai 1. Pemilihan metode peramalan dan penentuan parameter untuk setiap metode dilakukan pada tampilan kedua dari Form Forecast. Tampilan kedua Form Forecast dapat dilihat pada Gambar 26.
Gambar 26. Tampilan Form Forecast, menentukan metode peramalan
Hasil simulasi peramalan ditampilkan pada Gambar 27 dan Gambar 28. Form ketiga dari Form Forecast tersebut menampilkan nilai dari parameter ketepatan peramalan, presentase rekomendasi metode peramalan yang sesuai, dan estimasi penggunaan barang pada periode berikutnya. Parameter ketepatan peramalan mencakup Mean Error (ME) , Mean Absolute Error (MAE) , Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Precentage Error (MAPE) dan Standard Deviation of Error (SDE).
Gambar 27 Tampilan Form Forecast, hasil simulasi peramalan
Gambar 28 Tampilan Form Forecast, rekomendasi metode peramalan
Fungsi Peramalan berakhir Pada Gambar 28. Proses dilanjutkan dengan analisis EOQ. Hasil dari fungsi peramalan, estimasi penggunaan periode berikut digunakan sebagai data tambahan dalam tabel pemakaian tahunan baru, sehingga periode pada tabel pemakaian menjadi X+1. 5.2.2. Verifikasi WISPE – Simulasi Peramalan Simulasi peramalan pada aplikasi WISPE dilakukan pada Form Forecast berdasarkan lima jenis metode, yakni metode rata sederhana (Simple Average), metode rata bergerak tunggal (Single Moving Average), metode rata bergerak ganda (Double Moving Average), metode pemulusan eksponensial tunggal (Single Exponential Smoothing) dan metode pemulusan eksponensial ganda (Double Exponential Smoothing). Setiap metode peramalan dijalankan berdasarkan parameter (N atau α) tertentu, sehingga mencapai titik optimal. Tingkat kesesuaian metode peramalan dilihat berdasarkan parameter ketepatan. Parameter ketepatan yang digunakan mencakup Mean Error (ME) , Mean Absolute Error (MAE) ,
Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Precentage Error (MAPE) dan Standard Deviation of Error (SDE). Verifikasi Aplikasi untuk fungsi peramalan menggunakan sampel data transaksi Polyester jenis R150/48, dengan kode item POL001. Ringkasan data transaksi Polyester R150/48 dapat dilihat pada Tabel 3. Ringkasan data diperoleh dari penjumlahan seluruh aktivitas pengeluaran barang per bulan. Tabel 3. Tabel Pemakaian Polyester R 150 / 48
Data dari tabel pemakaian Polyester R150/48 menjadi input untuk peramalan dengan metode peramalan yang ada. Pada tahap verifikasi, peramalan jumlah penggunaan untuk bulan Januari 2010 digunakan lima metode peramalan. Parameter yang digunakan untuk melakukan verifikasi, adalah 3 (tiga) untuk nilai N, dan 0.1 (nol koma satu) untuk
nilai α.
Sedangkan khusus untuk metode rata sederhana, parameter diberikan secara otomatis, setengah dari jumlah periode, yaitu 6 (enam). Hasil peramalan sistem informasi pergudangan WISPE pada subbab sebelumnya menunjukkan bahwa jumlah penggunaan pada periode januari 2010 adalah 10.557 yard. Angka ini dihasilkan dengan mempertimbangkan bahwa metode simple average merupakan metode peramalan yang memiliki nilai MSE terkecil. MSE minimum merupakan syarat perlu untuk menentukkan apakah sebuah metode peramalan tepat atau tidak.
Gambar 29. Hasil simulasi dengan metode peramalan simple average
Verifikasi dilakukan dengan membandingkan hasil peramalan yang diperoleh aplikasi peramalan dengan data aktual. Hasil peramalan untuk bulan januari 2010 akan dibandingkan dengan data aktual penggunaan barang bulan januari 2010. Berdasarkan tabel penggunaan barang polyester 150/48 (Lampiran 1) diperoleh jumlah total penggunaan adalah 9.974,13 yard. Sedangkan hasil peramalan menunjukkan nilai 10.557 yard. Selisih antara kedua nilai ini, atau kesalahan peramalan (ei) adalah 582.87 yard, atau 5.82 persen. Kesalahan yang diakibatkan, masih dapat ditoleransi, mengingat nilai ini masih dapat ditutupi oleh persediaan pengamanan, dimana jumlah persediaan pengaman berjumlah ± 3.000 yard. 5.2.3. Verifikasi WISPE – Model Deterministik (EOQ) Analisis EOQ dimulai dengan menentukan jumlah penggunaan per tahun, biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. Untuk sebagian perusahaan, Biaya penyimpanan dan biaya pemesanan tidak terlalu spesifik, dan alokasi biaya-biaya ini dalam perhitungan harga pokok produksi lebih umum dimasukkan ke dalam jenis biaya lain-lain. Hal ini menyebabkan biaya-biaya ini sulit untuk terdeteksi. Menurut Heizer dan Render (2010),
komponen biaya penyimpanan mencakup biaya biaya barang usang dan biaya yang terkait dengan penyimpanan, seperti asuransi, pegawai tambahan dan pembayaran bunga. Sedangkan biaya pemesanan mencakup biaya dari persediaan formulir, proses pesanan, pembelian, dukungan administrasi dan biaya penyetelan. Dalam perhitungan komponen biaya pemesanan dan biaya penyimpanan, biaya ini terbagi menjadi 2 jenis, yaitu biaya tetap dan biaya variabel. Biaya penyimpanan secara umum yang dapat digunakan sebagai acuan adalah sebesar 26 persen. Biaya ini adalah penyederhanaan dari seluruh biaya yang berhubungan. Perincian dari biaya penyimpanan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Komponen Biaya Penyimpanan Persediaan
Sumber : Heizer dan Render, 2010
Berdasarkan observasi lapangan, terdapat beberapa komponen biaya Biaya penyimpanan pada PT. Pelangi Elasindo berkisar pada 23 persen per unit, perincian biaya ini dapat dilihat pada Tabel 5. Biaya-biaya ini terdiri dari biaya variabel dan biaya tetap. Biaya tetap mencakup biaya listrik, biaya asuransi, penyusutan gedung, biaya tenaga kerja, dan pajak, dan lainlain. Sedangkan biaya variable mencakup biaya operasi. Biaya Operasi mencakup alat-alat dan pengepakan. Biaya pemesanan pada PT. Pelangi Elasindo mencakup biaya administrasi, biaya tenaga kerja dan biaya penyetelan. Berdasarkan
observasi lapangan, biaya ini berkisar antara Rp. 200.000,00 sampai Rp.300.000,00. Beban biaya pemesanan terbesar berada pada biaya penyetelan, yang memerlukan waktu penyetelan sekitar setengah sampai 1 hari untuk satu mesin.
Tabel 5. Komponen Biaya Penyimpanan PT. Pelangi Elasindo Biaya - Biaya Perusahaan Biaya Perumahan dan Penangaan Bahan Penyusutan Biaya Operasi Biaya Listrik Asuransi Biaya Pekerja Pergudangan Administrasi Keamanan Biaya Investasi Biaya Bunga Biaya Pajak Pilferage, sisa dan barang usang Total Biaya Persediaan
Biaya 2 % per unit Rp. 22.859.966 per bulan Rp. 627.750.904 per bulan Rp. 75.818.100 per bulan Rp. 147.147.047 per bulan 1% per unit Rp. 18.000.000 per Bulan Rp. 11.000.000 per bulan Rp. 8.000.000 per bulan 2% per unit 14% per unit 3% per unit 23% per unit
Fungsi analisis EOQ merupakan model deterministik, dimana parameter serta variabel yang digunakan bersifat tetap, dan dihitung secara pasti pula. Sebelum memulai fungsi EOQ, pengguna perlu memastikan apakah item yang akan dianalisis sudah sesuai dengan alat analisis ini. Persyaratan untuk memperoleh hasil yang sesuai dengan analisis ini antara lain adalah : (1) jumlah permintaan atau pemakaian barang konstan dan independen, (2) lead time diketahui dan konstan, (3) persediaan diterima secara instan dan selesai seluruhnya. Item yang akan dianalisis harus memenuhi persyaratan ini. Pada aplikasi WISPE, sebelum memasuki layar analisis EOQ akan diberikan informasi mengenai syarat-syarat bagi item yang akan dianalisis. Setiap item yang akan dianalisis harus memenuhi syarat-syarat ini. Apabila ada point yang tidak terpenuhi, maka item lebih baik dianalisis dengan model probabilistik. Syarat-syarat yang harus dipenuhi untuk menggunakan model EOQ dapat dilihat pada Gambar 30.
Gambar 30. Persyaratan model persediaan EOQ
Fungsi analisis EOQ pada aplikasi WISPE dilaksanakan setelah proses peramalan. Komponen biaya menjadi salah satu input dalam perhitungan. Selain itu secara sistematis, komponen lead time akan ditambahkan, untuk menghitung titik pemesanan kembali (Reorder Point). Reorder point adalah yang menentukkan waktu pemesanan kembali dan jumlah minimal persedian sebelum dilakukan pemesanan kembali. Pada Gambar 31 dan 32 menunjukan proses analisis EOQ. Pada Gambar 32 terdapat beberapa informasi yang cukup berguna bagi manajer, yaitu Annual usage (penggunaan dalam 1 tahun), economic order quantity (jumlah pemesanan optimal), reorder point (titik pemesanan kembali), optimal Reorder time (jarak waktu antar pemesanan), order per year (jumlah pemesanan dalam 1 tahun) dan total biaya penyimpanan dan pemesanan dalan periode waktu 1 tahun.
Gambar 31 Tampilan awal analisis EOQ
Gambar 32 Tampilan hasil analisis EOQ
Gambar 33 Tampilan akhir analisis EOQ dan peramalan
Gambar 33 Menunjukkan kesimpulan dari analisis EOQ dan simulasi peramalan untuk polyester 150/48. Pada tampilan ini diberikan 3 nilai, yaitu Estimasi pemakaian barang untuk bulan selanjutnya, yaitu 10.557 satuan unit, jumlah pemesanan optimal, yaitu 4.442 satuan unit dan tanggal pemesanan kembali, yaitu pada hari rabu, tanggal 20 januari 2010. Tanggal dan angka yang diberikan bersifat rekomendasi, tujuan utama
WISPE adalah untuk melakukan pengendalian persediaan secara objektif, dengan menggunakan data kuantitatif, sehingga dihasilkan rekomendasirekomendasi yang dapat digunakan sebagai salah satu dasar tindakan manajerial . Pada verifikasi analisis EOQ ini dilakukan pada polyester 150/48. Pada dasarnya analisis EOQ tidak tepat apabila dilakukan pada produk ini, karena tidaka memenuhi dua poin persyaratan EOQ, yakni penggunaan konstan dan persediaan diterima secara instan dan sekaligus. Oleh karena itu, hasil analisis EOQ pada tahap ini masih kurang dapat dipercaya. Berdasarkan data penggunaan produk, dimana penggunaan bersifat variabel, model analisis yang sesuai adalah model probabilistik. 5.2.4. Verifikasi WISPE– Model Probabilistik Model probabilistik berbeda dengan model deterministik, variabelvariabel yang digunakan dalam perhitungan bersifat tidak pasti atau berubah-ubah. Model probabilistik yang digunakan pada aplikasi WISPE mengakomodasi data penggunaan barang yang tidak bergerak secara konstan. Apabila varian dari data penggunaan barang melebihi 25, maka data penggunaan barang tersebut itdak dapat dikategorikan sebagai konstan. Resiko dan ketidakpastian yang dimasukkan dalam analisis persediaan disebabkan oleh banyak variabel, namun yang paling berpengaruh adala variasi dalam penggunaan. Pengaruh variasi ini diserap oleh persediaan pengaman, atau juga dikenal sebagai persediaan penyangga atau persediaan fluktuasi. Untuk memenuhi permintaan pelanggan, kebijakan menjaga persediaan pengaman merupakan salah satu opsi pengendalian persediaan bagi perusahaan. Faktor yang menentukan jumlah persediaan pengaman, adalah tingkat pelayanan. Tingkat pelayanan menentukkan jumlah persediaan pengaman. Tingkat pelayanan berbanding terbalik dengan probabilitas kehabisan persediaan. Sehingga semakin besar tingkat pelayanan yang ingin disediakan perusahaan, semakin besar kuantitas persediaan pengaman.
Model perhitungan probabilistik dapat diakses melalui tombol Operation di menu utama. Tampilan awal, dapat dilihat pada Gambar 34. Pada awal, pengguna akan memilih item yang akan dianalis. Selanjutnya pada Gambar 35 ditampilkan beberapa informasi mengenai item tersebut.. Informasi sisa persediaan dan lead time ditampilkan pada tampilan ini. Pada tahap polyester 150/48 digunakan sebagai sampel. Model
probabilistik
yang
digunakan
menggunakan
asumsi
permintaan atau penggunaan variabel dan lead time konstan. Kedua persyaratan ini telah dipenuhi oleh jenis produk ini. Sehingga analisis pengisian kembali persediaan dengan model probabilistik cukup tepat untuk bahan baku jenis ini. Keluaran dari model ini adalah informasi mengenai jumlah minimal persediaan sebelum melakukan pemesanan ulang (reorder point) dan jumlah persediaan pengaman (safety stock). Input perhitungan berupa jumlah penggunaan rata-rata, standar deviasi dari penggunaan, lead time dan tingkat pelayanan. Jumlah penggunaan rata-rata (𝑋) dan standar deviasi dari pemakaian (𝜎𝑑 ) diperoleh dari data penggunaan barang. Sedangkan untuk tingkat pelayanan merupakan, parameter eksternal yang ditentukan oleh pengguna.
Gambar 34 Tampilan awal model probabilistik
Gambar 35 Tampilan hasil model probabilistik
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa rata-rata penggunaan adala 246 satuan unit perhari dan standar deviasi menunjukkan 201 satuan unit. Hal ini diakibatkan data penggunaan item menunjukkan penyebaran yang tinggi dalam penggunaannya. Kemudian, berdasarkan data input ini, diperoleh nilai reorder point sebesar 2.403 satuan unit item polyester 150/48, dan persediaan pengaman sebesar 681 satuan unit. Informasi yang dihasilkan perhitungan model probabilistik ini sudah mendekati data aktual, dimana manajemen telah menentukan reorder point sebesar ± 3.000 unit sebelum melakukan pemesanan kembali. Sebagai akibat dari penggunaan metode ini, saat ini perusahaan telah memperoleh informasi baru bahwa, setidaknya terdapat aset permanen perusahaan sebesar 681 unit polyester 150/48, yang berbentuk persediaan pengaman.
VI. KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan Sistem pengendalian persediaan barang bagi sebuah perusahaan, terutama perusahaaan manufaktur merupakan salah satu syarat bagi perusahaan dalam menunjang keberlangsungan proses produksi. Pengendalian persediaan juga dapat menjadi poin penting bagi klien dalam mempertimbangkan apakah perusahaan mampu memenuhi kebutuhan klien. PT. Pelangi Elasindo merupakan salah satu perusahaan lokal yang bergerak di industri aksesori produk garmen. Implementasi pengendalian persediaan, baik untuk bahan baku, barang setengah jadi maupun barang jadi masih mempertahankan cara tradisional, dimana seluruh aktivitas di departemen pergudangan masih menggunakan pencatatan di media kertas. Sedangkan teknologi komputer belum dioptimalkan secara penuh. Teknologi komputer digunakan untuk membuat surat dan komunikasi antar departemen. Pengembangan sistem pengendalian persediaan pergudangan dilaksanakan dengan berdasarkan kebutuhan pengguna, yakni departemen pergudangan. Pengembangan
sistem
pengendalian
persediaan
memanfaatkan
teknologi
komputer, dengan mengembangkan sistem informasi pergudangan (WISPE). WISPE merupakan aplikasi komputer berbasiskan sistem operasi Microsoft Windows®, yang bertujuan untuk memperlancar aktivitas pergudangan dan memanfaatkan data transaksi yang pernah dilakukan sebagai komponen utama untuk melakukan analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif dilakukan untuk memberikan informasi tambahan bagi manajer dalam membuat keputusan. Aplikasi WISPE dikembangkan secara mandiri dengan menggunakan dua perangkat lunak utama, yaitu Microsoft Visual Studio 2008 dan Microsoft Access 2007. Aplikasi WISPE menggunakan bahasa pemrograman BASIC sebagai basis pembuatan. Microsoft Access 2007 menunjang WISPE dalam pengembangan basis data. Dalam tahap perencanaan, dikembangkan diagram alir data (Data Flow Diagram-DFD) untuk menunjang proses pembuatan aplikasi. Pada tahap rancang bangun, pembuatan diagram alir data ditunjang dengan Microsoft Visio 2010. Aplikasi WISPE terdiri dari 3 fungsi utama, yaitu fungsi pencatatan, fungsi peramalan dan fungsi analisis pemesanan kembali. Fungsi pencatatan
bermanfaat untuk mencatat aktivitas harian pergudangan. Fungsi peramalan dan analisis pemesanan kembali ditujukan untuk pengguna tingkat atas, yakni manajer, dalam menunjang kegiatan manajerrial dan pengendalian persediaan. Apliksi dalam implementasi, memerlukan masukan (input) berupa data transaksi pengeluaran barang dari gudang, data item dan biaya–biaya yang berkaitan dengan persediaan. WISPE menghasilkan keluaran (output) berupa informasi barang, informasi transaksi pergudangan dan analisis pengendalian barang. Aplikasi WISPE digunakan secara mandiri (standalone) sehingga penggunaan aplikasi hanya dapat dilakukan di satu perangkat komputer, tanpa memungkinkan komunikasi data antar komputer . 6.2 Saran Perkembangan teknologi komputer dalam pengelolaan perusahaan sudah cukup maju dan dapat diperoleh dengan pengeluaran biaya yang lebih kompetitif. Pada pengelolaan perusahaan dengan skala yang besar, diperlukan teknik pengelolaan yang lebih efektif dan efisien. Sehingga dengan ini, perusahaan dapat memperoleh keuntungan yang lebih besar dan dapat melakukan ekspansi perusahaan secara lebih cepat. Standar ISO 9001 yang diperoleh perusahaan pada tahun 2010 merupakan salah satu langkah pengembangan perusahaan yang sangat baik. Pengembangan dari sisi teknis juga dapat menjadi pertimbangan. Dengan mengkombinasikan manajemen dengan teknologi informasi diharapkan dapat memperingankan beban kerja manajemen atas. Selain itu, Edukasi kepada tenaga kerja mengenai teknologi juga merupakan tindakan manajerial yang dapat diimplementasikan dalam meningkatkan kinerja sumber daya manusia. Tindakan ini akan berpengaruh secara positif kepada perusahaan. Aplikasi WISPE dikembangkan secara standalone, sehingga pengguna terbatas pada satu departemen saja, yakni departemen pergudangan. Untuk pengembangan selanjutnya, aplikasi dapat diarahkan untuk pengembangan aplikasi yang mengintegrasikan seluruh departemen. Pengembangan aplikasi yang dapat berkomunikasi antar departemen dapat meningkatkan akurasi data penggunaan persediaan, sehingga kegiatan manajemen persediaan dapat dilakukan dengan lebih baik dan tepat sasaran.
DAFTAR PUSTAKA Eriyatno. 1998. Ilmu Sistem : Meningkatkan Mutu dan Efektifitas Manajemen. Institut Pertanian Bogor Press. Bogor Ginting, H. 2007. Sistem Produksi. Graha Ilmu. Yogyakarta Hakim, A. I. A. 2008. Manajemen Persediaan Pasokan Belimbing Segar Berdasarkan Peramalan Time Series pada PT. Sewu Segar Nusantara.Skripsi. Program Sarjana Ekstensi Manajemen Agribisnis. IPB. Bogor. Heizer, J. dan Barry R. 2006. Manajemen Operasi Jilid 1 Edisi 7. Salemba Empat. Jakarta Heizer J. dan Barry R. 2010. Manajemen Operasi Jilid 2 Edisi 9. Salemba Empat. Jakarta Indrajit, R. E. dan R. Djokopranoto. 2005. Manajemen Persediaan : Barang umum dan Suku Cadang Untuk Keperluan Pemeliharaan, Perbaikan dan Operasi. PT. Gramedia Widiasarana Indonesia. Jakarta Jogiyatno, H. M. 1995. Analisa dan Desain Sistem Informasi. Andi Offset. Yogyakarta Kendall, K. E. dan J. E Kendall. 2010. Analisis dan Perancangan Sistem Jilid 1 Edisi 5. PT. Indeks. Jakarta. Makridakis, S., S. C. Wheelwright, V. E. Mcgee. 1992. Metode dan Aplikasi Peramalan Edisi Kedua Jilid 1. BinarupaAksara. Jakarta Mcleod, R. 1996. Sistem Informasi Manajemen : Studi Sistem Informasi Berbasis Komputer. Terjemahan. PT. Prenhalindo Nugraha, B. 2006. Sistem Penunjang Keputusan Pengendalian Persediaan Kemasan dan Produk Udang Beku (studi kasus di PT. Central Pertiwi Bahari, Lampung). Skripsi pada Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Ristono, A. 2009. Manajemen Persediaan. Graha Ilmu. Yogyakarta. Sutanto, H. 2009. Rancang Bangun Sistem Informasi Persediaan Barang Warehouse pada Industri Cold Storage Udang (Studi Kasus di PT. Central Pertiwi Bahari, Lampung). Skripsi pada Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian. Institut Pertanian Bogor.
LAMPIRAN
Lampiran 1. Tabel Pemakaian Benang Polyester 150/48 R. White (Mitra Agung) NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
35
10-12-2008
205.00
69
14-01-2009
100.26
103
03-02-2009
253.84
218.83
36
10-12-2008
436.00
70
14-01-2009
19.48
104
03-02-2009
80.02
14-11-2008
52.00
37
12-12-2008
587.25
71
14-01-2009
172.50
105
04-02-2009
15-11-2008
50.05
38
12-12-2008
117.43
72
14-01-2009
212.00
106
04-02-2009
94.27
5
15-11-2008
31.79
39
12-12-2008
13.86
73
14-01-2009
305.50
107
04-02-2009
115.00
6
17-11-2008
31.17
40
15-12-2008
51.22
74
14-01-2009
300.15
108
04-02-2009
240.00 120.00
1
14-11-2008
2
14-11-2008
3 4
Masuk
Keluar
7,066.85
Masuk
Keluar
Masuk
Keluar
Masuk
Keluar
5,082.63
17-11-2008
61.99
41
15-12-2008
481.00
75
15-01-2009
195.00
109
04-02-2009
17-11-2008
166.00
42
15-12-2008
645.76
76
15-01-2009
150.00
110
05-02-2009
88.77
9
17-11-2008
539.00
43
18-12-2008
11.20
77
16-01-2009
173.00
111
05-02-2009
299.76
10
17-11-2008
440.00
44
20-12-2008
155.26
78
16-01-2009
228.90
112
06-02-2009
439.03
11
20-11-2008
485.01
45
20-12-2008
267.00
79
17-01-2009
196.20
113
06-02-2009
140.00
12
20-11-2008
88.01
46
20-12-2008
747.00
80
19-01-2009
327.00
114
06-02-2009
110.97
13
22-11-2008
859.02
47
26-12-2008
2,760.00
81
19-01-2009
297.42
115
07-02-2009
525.43
14
25-11-2008
35.94
48
26-12-2008
2,264.71
82
21-01-2009
10.44
116
07-02-2009
56.09
15
25-11-2008
186.00
49
26-12-2008
158.00
83
21-01-2009
103.35
117
07-02-2009
344.00
16
25-11-2008
468.00
50
30-12-2008
16.78
84
21-01-2009
195.85
118
07-02-2009
180.46
17
25-11-2008
485.32
51
30-12-2008
79.26
85
21-01-2009
180.00
119
07-02-2009
440.00
18
25-11-2008
590.66
52
31-12-2008
551.67
86
22-01-2009
233.61
120
09-02-2009
490.74
19
26-11-2008
13.00
53
02-01-2009
120.00
87
22-01-2009
6.00
121
09-02-2009
144.00
20
27-11-2008
54
02-01-2009
75.04
88
22-01-2009
70.00
122
10-02-2009
276.00
21
27-11-2008
30.82
55
03-01-2009
456.78
89
22-01-2009
35.98
123
10-02-2009
50.63
22
27-11-2008
3.36
56
05-01-2009
345.00
90
23-01-2009
3.70
124
11-02-2009
590.00
23
28-11-2008
10.50
57
08-01-2009
77.00
91
24-01-2009
325.72
125
11-02-2009
100.00
24
29-11-2008
843.89
58
08-01-2009
130.00
92
27-01-2009
348.11
126
11-02-2009
69.00
25
29-11-2008
273.00
59
09-01-2009
40.00
93
28-01-2009
58.05
127
11-02-2009
448.50
26
29-11-2008
100.00
60
09-01-2009
236.00
94
28-01-2009
150.00
128
12-02-2009
686.54
27
02-12-2008
1,125.87
61
10-01-2009
517.50
95
29-01-2009
89.16
129
13-02-2009
428.36
28
02-12-2008
10.52
62
11-01-2009
193.56
96
29-01-2009
248.95
130
14-02-2009
283.26
29
05-12-2008
352.24
63
13-01-2009
97
30-01-2009
233.55
131
14-02-2009
195.00
30
05-12-2008
211.24
64
13-01-2009
165.00
98
31-01-2009
219.02
132
16-02-2009
222.95
31
10-12-2008
65
13-01-2009
325.00
99
31-01-2009
190.00
133
16-02-2009
86.00
32
10-12-2008
326.21
66
13-01-2009
654.00
100
31-01-2009
48.25
134
16-02-2009
50.18
33
10-12-2008
203.00
67
10-12-2008
32.70
101
02-02-2009
336.97
135
16-02-2009
106.13
34
10-12-2008
251.00
68
10-12-2008
10.78
102
03-02-2009
102.19
136
17-02-2009
3,504.39
3,019.57
5,248.01
6,470.03
72
7 8
Lanjutan Lampiran 1 NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
137
17-02-2009
345.00
171
11-03-2009
88.00
205
24-03-2009
605.00
239
14-04-2009
207.00
138
17-02-2009
61.50
172
12-03-2009
390.00
206
25-03-2009
182.98
240
14-04-2009
483.00
139
17-02-2009
138.00
173
12-03-2009
300.00
207
25-03-2009
81.00
241
15-04-2009
793.50
140
17-02-2009
103.50
174
13-03-2009
339.00
208
25-03-2009
264.00
242
16-04-2009
15.00
141
18-02-2009
301.52
175
13-03-2009
351.00
209
25-03-2009
414.00
243
16-04-2009
500.25
142
18-02-2009
11.50
176
13-03-2009
69.00
210
26-03-2009
152.95
244
16-04-2009
224.25
143
19-02-2009
77.50
177
14-03-2009
207.00
211
27-03-2009
92.00
245
16-04-2009
276.00
144
19-02-2009
125.00
178
14-03-2009
432.00
212
27-03-2009
552.00
246
17-04-2009
655.50
145
20-02-2009
91.42
179
14-03-2009
189.00
213
28-03-2009
5.75
247
18-04-2009
258.75
146
20-02-2009
541.30
180
16-03-2009
552.00
214
28-03-2009
63.25
248
18-04-2009
276.00
147
21-02-2009
103.50
181
16-03-2009
69.00
215
28-03-2009
148
21-02-2009
97.75
182
17-03-2009
35.00
216
30-03-2009
149
21-02-2009
178.25
183
17-03-2009
310.50
217
31-03-2009
150
23-02-2009
345.00
184
17-03-2009
312.78
218
31-03-2009
151
24-02-2009
276.00
185
18-03-2009
45.00
219
31-03-2009
152
25-02-2009
186
18-03-2009
315.00
220
153
25-02-2009
310.50
187
18-03-2009
15.00
221
154
25-02-2009
106.80
188
18-03-2009
170.30
155
25-02-2009
25.00
189
18-03-2009
16.56
156
26-02-2009
345.00
190
18-03-2009
157
27-02-2009
690.00
191
19-03-2009
158
28-02-2009
250.88
192
19-03-2009
159
03-03-2009
353.85
193
20-03-2009
160
03-03-2009
50.58
194
20-03-2009
161
03-03-2009
5.72
195
20-03-2009
162
04-03-2009
194.94
196
20-03-2009
163
05-03-2009
518.33
197
164
06-03-2009
198
21-03-2009
165
06-03-2009
292.87
199
21-03-2009
166
07-03-2009
261.79
200
167
10-03-2009
1,035.00
168
10-03-2009
169
10-03-2009
170
11-03-2009
Masuk
Keluar
Masuk
Keluar
Masuk
Keluar
Keluar
249
18-04-2009
5.72
250
20-04-2009
276.00
69.00
251
21-04-2009
552.00
177.36
252
21-04-2009
69.00
510.08
253
22-04-2009
345.00
31-03-2009
216.50
254
22-04-2009
11.50
31-03-2009
542.50
255
23-04-2009
138.00
222
01-04-2009
69.00
256
24-04-2009
103.50
223
01-04-2009
34.50
257
24-04-2009
276.00
440.14
224
02-04-2009
488.19
258
24-04-2009
69.00
88.46
225
02-04-2009
185.78
259
24-04-2009
17.25
207.48
226
02-04-2009
3.40
260
25-04-2009
276.00
227
03-04-2009
243.27
261
25-04-2009
243.18
228
04-04-2009
59.85
262
27-04-2009
310.50
207.00
229
06-04-2009
117.92
263
28-04-2009
345.00
117.12
230
06-04-2009
51.75
264
28-04-2009
69.00
231
07-04-2009
98.06
265
29-04-2009
207.00
411.00
232
11-04-2009
368.79
266
30-04-2009
62.56
279.00
233
11-04-2009
69.00
267
30-04-2009
7.04
21-03-2009
69.00
234
13-04-2009
414.00
268
01-05-2009
589.15
201
21-03-2009
64.56
235
13-04-2009
483.00
269
02-05-2009
313.16
345.00
202
23-03-2009
376.00
236
13-04-2009
273.53
270
02-05-2009
103.50
69.00
203
23-03-2009
175.00
237
14-04-2009
345.00
271
04-05-2009
257.00
204
24-03-2009
85.00
238
14-04-2009
2,760.00
272
04-05-2009
5,073.26
5,140.50
5,002.50
448.50
Masuk
6,830.07
3,499.91
540.22
73
3,995.66
Lanjutan Lampiran 1 NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
273
05-05-2009
15.06
307
23-05-2009
123.00
341
15-06-2009
425.36
375
06-07-2009
500.25
274
05-05-2009
376.99
308
23-05-2009
24.76
342
16-06-2009
89.09
376
06-07-2009
28.14
275
05-05-2009
74.75
309
25-05-2009
372.63
343
17-06-2009
800.33
377
06-07-2009
3.88
276
06-05-2009
125.06
310
26-05-2009
117.03
344
17-06-2009
59.28
378
06-07-2009
483.94
277
08-05-2009
257.61
311
26-05-2009
103.50
345
18-06-2009
338.45
379
07-07-2009
138.00
278
08-05-2009
123.32
312
27-05-2009
397.52
346
19-06-2009
592.22
380
07-07-2009
684.25
279
11-05-2009
168.73
313
28-05-2009
442.95
347
19-06-2009
69.00
381
09-07-2009
310.50
280
11-05-2009
252.88
314
28-05-2009
69.00
348
20-06-2009
448.50
382
10-07-2009
14.06
281
12-05-2009
225.75
315
29-05-2009
359.70
349
22-06-2009
730.42
383
10-07-2009
27.36
282
12-05-2009
195.38
316
29-05-2009
245.82
350
22-06-2009
123.74
384
11-07-2009
448.50
283
13-05-2009
310.26
317
29-05-2009
69.00
351
23-06-2009
190.02
385
11-07-2009
86.92
284
13-05-2009
69.00
318
30-05-2009
103.50
352
24-06-2009
642.32
386
11-07-2009
59.92
285
14-05-2009
228.85
319
01-06-2009
542.53
353
25-06-2009
387
13-07-2009
231.60
286
14-05-2009
244.36
320
01-06-2009
486.19
354
25-06-2009
552.00
388
13-07-2009
3,243.00
287
14-05-2009
69.00
321
02-06-2009
424.72
355
25-06-2009
214.03
389
13-07-2009
1,763.08
288
15-05-2009
352.70
322
02-06-2009
571.56
356
25-06-2009
92.75
390
13-07-2009
4.38
289
15-05-2009
63.06
323
03-06-2009
498.56
357
26-06-2009
345.00
391
14-07-2009
591.19
290
16-05-2009
429.74
324
358
27-06-2009
396.34
392
14-07-2009
28.75
291
18-05-2009
31.54
325
04-06-2009
552.00
359
29-06-2009
496.77
393
14-07-2009
61.20
292
18-05-2009
363.98
326
05-06-2009
483.00
360
29-06-2009
94.63
394
16-07-2009
555.89
293
18-05-2009
238.76
327
05-06-2009
361
30-06-2009
248.16
395
17-07-2009
276.00
294
18-05-2009
103.50
328
06-06-2009
138.00
362
02-07-2009
1,000.50
396
17-07-2009
172.50
295
19-05-2009
250.98
329
06-06-2009
241.50
363
02-07-2009
414.00
397
17-07-2009
51.75
296
19-05-2009
500.72
330
08-06-2009
278.00
364
02-07-2009
276.00
398
18-07-2009
103.50
297
20-05-2009
185.36
331
08-06-2009
81.00
365
02-07-2009
517.50
399
18-07-2009
207.00
298
20-05-2009
478.81
332
09-06-2009
621.00
366
03-07-2009
759.00
400
21-07-2009
343.98
299
20-05-2009
161.00
333
09-06-2009
138.00
367
04-07-2009
2,390.48
401
22-07-2009
247.01
300
22-05-2009
1,087.66
334
10-06-2009
552.00
368
04-07-2009
2,644.09
402
22-07-2009
301
22-05-2009
206.76
335
11-06-2009
483.00
369
04-07-2009
160.08
403
23-07-2009
302
22-05-2009
336
11-06-2009
184.00
370
04-07-2009
356.50
404
23-07-2009
510.13
337
12-06-2009
668.83
371
04-07-2009
11.50
405
23-07-2009
40.25
338
12-06-2009
372
04-07-2009
11.50
406
24-07-2009
23.00
339
13-06-2009
202.34
373
06-07-2009
103.50
407
24-07-2009
207.00
340
13-06-2009
407.20
374
06-07-2009
517.50
408
27-07-2009
172.50
Masuk
Keluar
5,525.51
303 304
23-05-2009
682.49
305 23-05-2009
71.00
Keluar
5,002.50
5,023.02
Masuk
Keluar
5,004.27
Masuk
Keluar
65.40 5,175.00
74
306
Masuk
Lanjutan Lampiran 1 NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
409
28-07-2009
276.00
443
27-08-2009
552.00
477
29-09-2009
517.50
511
20-10-2009
11.50
410
29-07-2009
276.00
444
27-08-2009
29.50
478
29-09-2009
34.50
512
20-10-2009
11.50
411
31-07-2009
103.50
445
28-08-2009
517.50
479
30-09-2009
448.50
513
20-10-2009
28.75
412
01-08-2009
276.00
446
29-08-2009
690.00
480
30-09-2009
34.50
514
20-10-2009
207.00
413
04-08-2009
483.00
447
31-08-2009
481
01-10-2009
655.50
515
21-10-2009
34.50
414
05-08-2009
448
31-08-2009
414.00
482
01-10-2009
69.00
516
21-10-2009
552.00
415
05-08-2009
241.50
449
01-09-2009
276.00
483
01-10-2009
34.50
517
21-10-2009
138.00
416
05-08-2009
182.50
450
02-09-2009
34.50
484
01-10-2009
115.00
518
21-10-2009
69.00
417
06-08-2009
69.00
451
02-09-2009
276.00
485
02-10-2009
138.00
519
22-10-2009
69.00
418
06-08-2009
414.00
452
03-09-2009
552.00
486
03-10-2009
172.50
520
22-10-2009
149.50
419
07-08-2009
276.00
453
03-09-2009
207.00
487
05-10-2009
420
08-08-2009
69.00
454
03-09-2009
69.00
488
06-10-2009
421
08-08-2009
500.25
455
04-09-2009
138.00
489
07-10-2009
422
10-08-2009
345.00
456
05-09-2009
241.50
490
423
10-08-2009
69.00
457
05-09-2009
40.25
424
10-08-2009
10.46
458
05-09-2009
500.25
425
10-08-2009
23.00
459
07-09-2009
426
11-08-2009
414.00
460
07-09-2009
427
11-08-2009
69.00
461
08-09-2009
65.40
495
428
12-08-2009
103.50
462
08-09-2009
276.00
496
429
13-08-2009
412.00
463
10-09-2009
133.88
497
430
14-08-2009
464
10-09-2009
34.50
431
14-08-2009
552.00
465
12-09-2009
552.00
432
15-08-2009
69.00
466
13-09-2009
433
15-08-2009
69.00
467
14-09-2009
434
18-08-2009
465.75
468
435
19-08-2009
469
436
19-08-2009
724.50
470
15-09-2009
34.50
504
437
20-08-2009
34.50
471
16-09-2009
276.00
505
438
20-08-2009
138.00
472
16-09-2009
103.50
506
439
20-08-2009
345.00
473
17-09-2009
98.20
507
440
21-08-2009
345.00
474
17-09-2009
441
25-08-2009
414.00
475
26-09-2009
442
26-08-2009
138.00
476
29-09-2009
Masuk
Keluar
5,002.50
3,001.50
Masuk
Keluar
3,967.50
Masuk
Keluar
Keluar
521
23-10-2009
522
23-10-2009
276.00
23.00
523
23-10-2009
23.00
07-10-2009
69.00
524
23-10-2009
69.00
491
08-10-2009
163.50
525
24-10-2009
69.00
492
08-10-2009
183.75
526
24-10-2009
98.10
207.00
493
08-10-2009
86.25
527
26-10-2009
241.50
29.30
494
09-10-2009
138.00
528
26-10-2009
241.50
10-10-2009
34.50
529
27-10-2009
276.00
10-10-2009
138.00
530
27-10-2009
103.50
12-10-2009
276.00
531
27-10-2009
34.50
498
12-10-2009
69.00
532
28-10-2009
69.00
499
13-10-2009
40.25
533
28-10-2009
448.50
500
13-10-2009
316.25
534
29-10-2009
276.00
563.50
501
14-10-2009
552.00
535
30-10-2009
1,069.50
14-09-2009
207.00
502
14-10-2009
138.00
536
30-10-2009
138.00
15-09-2009
379.50
503
14-10-2009
276.00
537
31-10-2009
276.00
14-10-2009
69.00
538
02-11-2009
11.50
15-10-2009
276.00
539
02-11-2009
5.75
15-10-2009
207.00
540
02-11-2009
69.00
16-10-2009
552.00
541
02-11-2009
586.50
3,001.50
5,175.00
34.50
Masuk
5,175.00
3,243.00
508
17-10-2009
207.00
542
03-11-2009
69.00
509
19-10-2009
126.50
543
03-11-2009
207.00
276.36
510
20-10-2009
391.00
544
04-11-2009
609.50
75
132.72 133.72
Lanjutan Lampiran 1 NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
545
04-11-2009
103.50
579
26-11-2009
655.50
613
21-12-2009
138.00
647
14-01-2010
546
05-11-2009
483.00
580
26-11-2009
17.25
614
22-12-2009
414.00
648
15-01-2010
547
05-11-2009
103.50
581
28-11-2009
414.00
615
23-12-2009
149.50
649
15-01-2010
828.00
548
06-11-2009
103.50
582
30-11-2009
241.50
616
23-12-2009
5.75
650
15-01-2010
138.00
549
06-11-2009
34.50
583
01-12-2009
552.00
617
23-12-2009
5.75
651
16-01-2010
138.00
550
06-11-2009
28.75
584
01-12-2009
103.50
618
24-12-2009
224.25
652
16-01-2010
207.00
Masuk
Keluar
Masuk
Keluar
Masuk
Keluar
Masuk
Keluar 552.00
5,002.50
551
06-11-2009
5.75
585
02-12-2009
517.50
619
26-12-2009
103.50
653
17-01-2010
138.00
552
07-11-2009
276.00
586
03-12-2009
241.50
620
26-12-2009
276.00
654
18-01-2010
552.00
553
07-11-2009
103.50
587
04-12-2009
379.50
621
28-12-2009
276.00
655
18-01-2010
207.00
554
09-11-2009
588
05-12-2009
138.00
622
30-12-2009
276.00
656
22-01-2010
155.25
555
09-11-2009
98.73
589
07-12-2009
276.00
623
31-12-2009
345.00
657
27-01-2010
556
09-11-2009
603.75
590
08-12-2009
624
31-12-2009
69.00
658
28-01-2010
557
10-11-2009
62.96
591
08-12-2009
172.50
625
02-01-2010
1,000.50
659
28-01-2010
138.00
558
10-11-2009
386.41
592
08-12-2009
5.75
626
02-01-2010
207.00
660
29-01-2010
80.50
559
11-11-2009
373.85
593
08-12-2009
23.00
627
04-01-2010
560
12-11-2009
92.05
594
09-12-2009
276.00
628
04-01-2010
552.00
561
12-11-2009
225.60
595
10-12-2009
207.00
629
04-01-2010
379.50
562
12-11-2009
69.00
596
11-12-2009
276.00
630
05-01-2010
414.00
563
13-11-2009
251.94
597
11-12-2009
103.50
631
05-01-2010
207.00
564
13-11-2009
203.71
598
12-12-2009
276.00
632
05-01-2010
241.50
565
14-11-2009
176.45
599
12-12-2009
517.50
633
06-01-2010
552.00
566
16-11-2009
276.00
600
14-12-2009
724.50
634
06-01-2010
34.50
567
16-11-2009
34.50
601
14-12-2009
621.00
635
07-01-2010
552.00
568
17-11-2009
172.50
602
14-12-2009
69.00
636
08-01-2010
138.00
569
18-11-2009
345.00
603
15-12-2009
138.00
637
09-01-2010
483.00
4,997.27
5,175.00
5,011.00
18-11-2009
5.75
604
15-12-2009
276.00
638
09-01-2010
5.75
19-11-2009
103.50
605
16-12-2009
138.00
639
11-01-2010
552.00
572
20-11-2009
276.00
606
16-12-2009
414.00
640
11-01-2010
172.50
573
20-11-2009
483.00
607
17-12-2009
34.50
641
11-01-2010
203.40
574
23-11-2009
655.50
608
17-12-2009
621.20
642
11-01-2010
48.42
575
24-11-2009
207.00
609
19-12-2009
172.50
643
12-01-2010
427.56
576
24-11-2009
207.00
610
19-12-2009
276.20
644
12-01-2010
129.93
577
25-11-2009
611
19-12-2009
46.00
645
12-01-2010
62.47
578
25-11-2009
612
21-12-2009
646
13-01-2010
250.04
276.00
5,175.00
76
570 571
5,175.00
20.31 5,002.50
Lampiran 2. Tabel Pemakaian Benang Polyester 150/48/2 R. White (ex Indorama) NO
Tanggal
Masuk
Keluar
NO
Tanggal
Masuk
Keluar 198.99
NO
Tanggal
69
21-02-2009
70
21-02-2009
Masuk
Keluar
NO
Tanggal
Masuk
Keluar
3.00
103
12-03-2009
20.00
63.78
104
12-03-2009
257.65
1
08-01-2009
2,829.00
35
27-01-2009
2
08-01-2009
2,428.95
36
28-01-2009
3
08-01-2009
4,000.83
37
29-01-2009
133.92
71
21-02-2009
21.83
105
12-03-2009
257.65
4
08-01-2009
517.50
38
29-01-2009
5.00
72
21-02-2009
45.00
106
16-03-2009
690.00
5
08-01-2009
552.00
39
02-02-2009
216.28
73
23-02-2009
27.50
107
16-03-2009
140.55
6
07-01-2009
170.00
40
03-02-2009
250.00
74
23-02-2009
401.19
108
18-03-2009
5.00
7
07-01-2009
63.00
41
03-02-2009
249.72
75
24-02-2009
5.00
109
18-03-2009
5.00
8
09-01-2009
332.73
42
03-02-2009
652.06
76
24-02-2009
309.50
110
18-03-2009
150.00 15.00
1,035.00
9
12-01-2009
105.00
43
05-02-2009
36.00
77
26-02-2009
10.00
111
18-03-2009
10
12-01-2009
87.00
44
05-02-2009
50.95
78
26-02-2009
251.50
112
18-03-2009
8.00
11
12-01-2009
15.00
45
06-02-2009
33.88
79
26-02-2009
251.50
113
18-03-2009
48.00
12
13-01-2009
300.21
46
06-02-2009
44.12
80
26-02-2009
10.00
114
18-03-2009
60.00
13
13-01-2009
33.45
47
06-02-2009
5.51
81
26-02-2009
150.00
115
18-03-2009
120.00
14
14-01-2009
15
15-01-2009
16
15-01-2009
167.54
17
15-01-2009
131.93
51
09-02-2009
117.11
18
15-01-2009
70.00
52
09-02-2009
117.11
19
15-01-2009
200.00
53
09-02-2009
15.00
20
16-01-2009
2,429.18
54
10-02-2009
21
16-01-2009
552.00
55
22
16-01-2009
690.00
23
16-01-2009
24
19-01-2009
25
20-01-2009
26
234.39
07-02-2009
233.42
82
28-02-2009
109.00
116
18-03-2009
100.00
07-02-2009
150.00
83
28-02-2009
74.99
117
18-03-2009
55.00
50
07-02-2009
15.00
84
28-02-2009
216.88
118
18-03-2009
45.00
85
02-03-2009
200.00
119
19-03-2009
13.56
86
02-03-2009
53.00
120
19-03-2009
56.00
87
02-03-2009
53.00
121
19-03-2009
36.00
99.66
88
04-03-2009
299.88
122
19-03-2009
2.00
12-02-2009
240.16
89
05-03-2009
10.00
123
19-03-2009
5.00
56
12-02-2009
99.75
90
05-03-2009
5.00
124
19-03-2009
255.00
33.42
57
12-02-2009
77.50
91
05-03-2009
15.00
125
20-03-2009
100.20
103.50
58
12-02-2009
200.00
92
05-03-2009
130.00
126
20-03-2009
258.75
69.00
59
12-02-2009
240.00
93
05-03-2009
75.00
127
20-03-2009
258.00
20-01-2009
103.50
60
12-02-2009
25.00
94
05-03-2009
5.00
128
20-03-2009
69.00
27
21-01-2009
5.00
61
16-02-2009
516.16
95
05-03-2009
17.00
129
23-03-2009
24.50
28
21-01-2009
172.50
62
16-02-2009
276.00
96
06-03-2009
33.14
130
23-03-2009
251.50
29
21-01-2009
207.00
63
17-02-2009
207.00
97
07-03-2009
32.88
131
23-03-2009
10.00
30
23-01-2009
167.17
64
17-02-2009
63.25
98
07-03-2009
100.06
132
24-03-2009
87.88
31
27-01-2009
65
17-02-2009
34.50
99
07-03-2009
50.00
133
27-03-2009
10.00
32
27-01-2009
15.00
66
18-02-2009
70.00
100
10-03-2009
270.00
134
28-03-2009
155.00
33
27-01-2009
355.00
67
19-02-2009
66.00
101
10-03-2009
505.00
135
28-03-2009
155.00
34
27-01-2009
54.59
68
19-02-2009
100.00
102
10-03-2009
355.15
136
28-03-2009
25.00
4,000.52
77
48 49
1,518.00
Lanjutan Lampiran 2 NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
137
28-03-2009
Masuk
Keluar 279.40
171
22-06-2009
Masuk
Keluar 2,070.00
205
07-07-2009
Masuk
Keluar 132.25
239
25-07-2009
Masuk
Keluar
138
28-03-2009
5.00
172
23-06-2009
34.50
206
07-07-2009
11.50
240
25-07-2009
139
30-03-2009
77.83
173
23-06-2009
207.00
207
07-07-2009
5.75
241
27-07-2009
140
30-03-2009
500.00
174
23-06-2009
47.00
208
07-07-2009
57.50
242
27-07-2009
126.50
141
30-03-2009
99.90
175
23-06-2009
10.24
209
07-07-2009
103.50
243
27-07-2009
1,023.00
276.00 5,175.00 11.50
142
31-03-2009
5.00
176
23-06-2009
143.00
210
09-07-2009
103.50
244
28-07-2009
1,023.00
143
31-03-2009
5.00
177
23-06-2009
34.50
211
09-07-2009
103.50
245
28-07-2009
310.50
144
31-03-2009
10.00
178
23-06-2009
5.00
212
09-07-2009
345.00
246
28-07-2009
46.00
145
31-03-2009
5.00
179
24-06-2009
213
11-07-2009
103.50
247
29-07-2009
902.75
146
31-03-2009
22.00
180
24-06-2009
690.00
214
13-07-2009
103.50
248
01-08-2009
690.00
147
01-04-2009
181
25-06-2009
690.00
215
13-07-2009
207.00
249
04-08-2009
46.00
148
01-04-2009
33.00
182
26-06-2009
123.50
216
13-07-2009
34.50
250
04-08-2009
149
01-04-2009
60.00
183
26-06-2009
221.50
217
13-07-2009
34.50
251
05-08-2009
150
01-04-2009
80.00
184
27-06-2009
49.50
218
14-07-2009
34.50
252
06-08-2009
151
02-04-2009
165.00
185
27-06-2009
157.50
219
14-07-2009
28.75
253
06-08-2009
276.00
152
02-04-2009
5.00
186
28-06-2009
111.36
220
15-07-2009
5.75
254
07-08-2009
1,035.00
153
02-04-2009
99.62
187
30-06-2009
690.00
221
15-07-2009
17.25
255
07-08-2009
17.25
154
03-04-2009
25.00
188
01-07-2009
109.50
222
15-07-2009
149.50
256
07-08-2009
11.50
155
03-04-2009
177.36
189
01-07-2009
103.50
223
15-07-2009
11.50
257
07-08-2009
40.25
156
03-04-2009
120.00
190
01-07-2009
69.00
224
15-07-2009
2,070.00
258
07-08-2009
34.50
157
03-04-2009
99.00
191
02-07-2009
225
16-07-2009
450.62
259
10-08-2009
569.25
158
03-04-2009
66.00
192
02-07-2009
902.72
226
16-07-2009
207.00
260
10-08-2009
34.50
159
03-04-2009
5.00
193
02-07-2009
5.75
227
16-07-2009
5.45
261
11-08-2009
1,035.00
160
03-04-2009
1,940.29
194
03-07-2009
230.00
228
18-07-2009
69.00
262
12-08-2009
207.00
161
03-04-2009
153.00
195
03-07-2009
2,070.00
229
18-07-2009
299.00
263
12-08-2009
902.75
162
06-04-2009
25.00
196
03-07-2009
902.75
230
18-07-2009
402.50
264
13-08-2009
345.00
163
06-04-2009
5.00
197
03-07-2009
103.50
231
21-07-2009
34.50
265
13-08-2009
28.75
164
07-04-2009
241.50
198
04-07-2009
345.00
232
21-07-2009
451.00
266
14-08-2009
63.25
165
07-04-2009
250.00
199
06-07-2009
69.00
233
22-07-2009
51.75
267
14-08-2009
143.75
166
07-04-2009
232.00
200
06-07-2009
28.75
234
22-07-2009
69.00
268
15-08-2009
23.00
167
05-05-2009
15.06
201
06-07-2009
5.75
235
22-07-2009
74.75
269
18-08-2009
207.00
103.50
236
22-07-2009
103.50
270
19-08-2009
237
23-07-2009
690.00
271
20-08-2009
2,070.00
238
24-07-2009
207.00
272
20-08-2009
902.75
2,965.92
16-06-2009
202
06-07-2009
20-06-2009
5,175.00 690.00
203
07-07-2009
170
20-06-2009
207.00
204
07-07-2009
5,175.00
7,238.40 902.75
5.75 5,175.00 276.00
5,175.00
78
168 169
3,105.00
Lanjutan Lampiran 2 NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
273
21-08-2009
5.75
307
07-09-2009
11.50
341
07-10-2009
51.75
375
23-10-2009
115.25
274
21-08-2009
5.75
308
07-09-2009
5.75
342
07-10-2009
51.75
376
23-10-2009
2,070.00
275
21-08-2009
80.50
309
09-09-2009
23.00
343
09-10-2009
149.50
377
24-10-2009
451.14
276
21-08-2009
5.75
310
09-09-2009
184.00
344
09-10-2009
149.50
378
26-10-2009
207.00
277
21-08-2009
17.25
311
11-09-2009
17.25
345
09-10-2009
23.00
379
27-10-2009
34.50
278
21-08-2009
189.75
312
11-09-2009
5.75
346
09-10-2009
23.00
380
27-10-2009
40.25
279
25-08-2009
1,828.50
313
11-09-2009
5.75
347
09-10-2009
34.50
381
28-10-2009
86.25
280
25-08-2009
207.00
314
11-09-2009
138.00
348
10-10-2009
155.25
382
28-10-2009
207.00
281
26-08-2009
207.00
315
11-09-2009
112.75
349
10-10-2009
51.75
383
29-10-2009
282
26-08-2009
69.00
316
11-09-2009
307.00
350
10-10-2009
902.75
384
29-10-2009
2,070.00
283
27-08-2009
207.00
317
14-09-2009
207.00
351
12-10-2009
103.50
385
29-10-2009
402.50
284
28-08-2009
1,794.00
318
15-09-2009
352
12-10-2009
310.50
386
29-10-2009
149.50
285
29-08-2009
1,035.00
319
15-09-2009
172.50
353
12-10-2009
103.55
387
29-10-2009
46.00
286
01-09-2009
320
15-09-2009
2,070.00
354
13-10-2009
388
30-10-2009
207.00
287
01-09-2009
103.50
321
17-09-2009
172.50
355
13-10-2009
389
30-10-2009
310.50
288
01-09-2009
11.50
322
29-09-2009
172.50
356
13-10-2009
11.50
390
31-10-2009
5.75
289
01-09-2009
51.75
323
30-09-2009
357
14-10-2009
253.00
391
02-11-2009
5.75
290
01-09-2009
34.50
324
30-09-2009
207.00
358
14-10-2009
92.00
392
02-11-2009
46.00
291
01-09-2009
109.25
325
01-10-2009
345.00
359
14-10-2009
69.00
393
02-11-2009
92.00
292
02-09-2009
2,277.00
326
01-10-2009
75.00
360
14-10-2009
161.00
394
02-11-2009
80.50
293
02-09-2009
34.50
327
01-10-2009
46.00
361
14-10-2009
1,075.25
395
03-11-2009
23.00
294
02-09-2009
11.50
328
03-10-2009
138.00
362
14-10-2009
46.00
396
03-11-2009
51.75
295
02-09-2009
55.00
329
05-10-2009
276.00
363
14-10-2009
34.50
397
03-11-2009
51.75
296
08-09-2009
69.00
330
05-10-2009
2,070.00
364
16-10-2009
414.00
398
03-11-2009
51.75
297
08-09-2009
175.00
331
05-10-2009
2,656.50
365
17-10-2009
345.00
399
05-11-2009
5.75
298
04-09-2009
172.50
332
05-10-2009
40.25
366
19-10-2009
149.50
400
06-11-2009
902.75
299
04-09-2009
34.50
333
06-10-2009
224.75
367
19-10-2009
92.00
401
06-11-2009
11.50
300
04-09-2009
69.00
334
06-10-2009
23.00
368
20-10-2009
195.50
402
06-11-2009
46.00
301
05-09-2009
172.50
335
06-10-2009
40.25
369
20-10-2009
2,070.00
403
06-11-2009
80.50
302
05-09-2009
34.50
336
06-10-2009
11.50
370
22-10-2009
34.50
404
06-11-2009
17.25
303
05-09-2009
201.25
337
06-10-2009
45.50
371
23-10-2009
405
07-11-2009
34.50
304
07-09-2009
102.50
338
07-10-2009
34.50
372
23-10-2009
69.00
406
07-11-2009
11.50
305
07-09-2009
103.50
339
07-10-2009
138.00
373
23-10-2009
103.50
407
09-11-2009
902.75
306
07-09-2009
17.25
340
07-10-2009
69.00
374
23-10-2009
17.25
408
09-11-2009
1,035.00
Masuk
Keluar
5,175.00
Masuk
Keluar
5,175.00
4,830.00
Masuk
Keluar
5,175.00 207.00
5,175.00
Masuk
Keluar
4,657.50
79
Lanjutan Lampiran 2 NO
Tanggal
NO
Tanggal
NO
Tanggal
409
09-11-2009
5.75
443
23-11-2009
11.50
477
14-12-2009
57.50
410
09-11-2009
5.75
444
24-11-2009
103.50
478
14-12-2009
17.25
411
09-11-2009
103.50
445
24-11-2009
51.75
479
14-12-2009
412
09-11-2009
5.75
446
24-11-2009
120.00
480
15-12-2009
413
10-11-2009
28.75
447
25-11-2009
51.75
481
15-12-2009
138.00
414
10-11-2009
5.75
448
25-11-2009
402.50
482
15-12-2009
34.50
415
10-11-2009
500.00
449
26-11-2009
172.50
483
15-12-2009
69.00
416
10-11-2009
172.50
450
26-11-2009
11.50
484
15-12-2009
34.50
417
11-11-2009
69.00
451
26-11-2009
11.50
485
16-12-2009
655.50
418
12-11-2009
2,829.00
452
28-11-2009
51.75
486
17-12-2009
172.50
419
12-11-2009
2,173.50
453
30-11-2009
5,175.00
487
17-12-2009
11.50
420
12-11-2009
345.00
454
30-11-2009
2,001.00
488
19-12-2009
126.50
421
12-11-2009
2,070.00
455
01-12-2009
34.50
489
19-12-2009
80.50
422
13-11-2009
46.00
456
01-12-2009
5.45
490
21-12-2009
207.00
423
13-11-2009
207.00
457
01-12-2009
103.50
491
21-12-2009
5.75
424
13-11-2009
23.00
458
02-12-2009
2,070.00
492
23-12-2009
172.50
425
14-11-2009
23.00
459
02-12-2009
230.00
493
23-12-2009
2,070.00
426
14-11-2009
345.00
460
02-12-2009
23.00
494
23-12-2009
11.50
427
16-11-2009
23.00
461
02-12-2009
34.50
495
23-12-2009
28.75
428
17-11-2009
34.50
462
03-12-2009
414.00
496
23-12-2009
5.75
429
17-11-2009
310.50
463
04-12-2009
155.25
497
24-12-2009
1,035.00
430
17-11-2009
552.50
464
04-12-2009
34.50
498
24-12-2009
207.00
431
18-11-2009
276.00
465
04-12-2009
86.25
499
24-12-2009
450.02
466
05-12-2009
276.00
500
26-12-2009
345.00
23.00
467
08-12-2009
345.00
501
29-12-2009
1,035.00
432
18-11-2009
433
18-11-2009
434
19-11-2009
435
20-11-2009
Masuk
Keluar
2,242.50
2,760.00
Masuk
Keluar
Masuk
Keluar
11.50 5,175.00
468
09-12-2009
149.50
502
29-12-2009
51.75
345.00
469
09-12-2009
11.50
503
29-12-2009
80.50
20-11-2009
470
09-12-2009
115.00
504
29-12-2009
212.75
20-11-2009
2,829.00 2,070.00
471
10-12-2009
241.50
505
30-12-2009
138.00
438
21-11-2009
155.25
472
10-12-2009
34.50
506
30-12-2009
5.75
439
21-11-2009
69.00
473
10-12-2009
34.50
507
31-12-2009
138.00
440
21-11-2009
5.75
474
10-12-2009
2,070.00
441
21-11-2009
57.50
475
12-12-2009
345.00
442
23-11-2009
1,351.75
476
12-12-2009
5.75
80
436 437
