LAPORAN TUGAS AKHIR. Di Susun Untuk Memenuhi Persyaratan Dalam Meraih Gelar Sarjana Teknik Industri Jenjang Pendidikan Strata Satu (S1)

LAPORAN TUGAS AKHIR

PENDEKATAN METODE PERAMALAN UNTUK MENGETAHUI PERMINTAAN KACA BENING (INDOFLOT) FL DAN KACA WARNA (PANASAP) DGFL DENGAN UKURAN 60 X 48 INCHI KETEBALAN 5 MM DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS TBK

Di Susun Untuk Memenuhi Persyaratan Dalam Meraih Gelar Sarjana Teknik Industri Jenjang Pendidikan Strata Satu (S1)

Disusun oleh : ARFI HARDIAWAN 01603–001

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2009

LEMBAR PERSETUJUAN

Laporan Tugas Akhir dengan judul :


Nama

: ARFI HARDIAWAN

NIM

: 01603-001

Program Studi : TEKNIK INDUSTRI Fakultas

: TEKNOLOGI INDUSTRI

Universitas

: MERCU BUANA

Laporan Tugas Akhir ini telah diperiksa dan disetujui oleh :

Jakarta, Januari 2009

Pembimbing Tugas Akhir

( Ir. H. Sony Koeswara, MSc )

LEMBAR PENGESAHAN

Laporan Tugas Akhir dengan judul :


Nama

: ARFI HARDIAWAN

NIM

: 01603-001



Universitas

: MERCU BUANA

Tugas ini telah diperiksa dan diterima oleh :

Jakarta, Januari 2009 Mengetahui, Ketua Program Studi dan Koordinator Tugas Akhir

( H. Muhammad Kholil, ST, MT )

LEMBAR PERNYATAAN

Saya yang bertanda tangan di bawah ini :

Nama

: ARFI HARDIAWAN

NIM

: 01603-001



Universitas

: MERCU BUANA

Menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tugas akhir ini adalah hasil karya sendiri dan benar keasliannya, kecuali pada bagian yang telah disebutkan sumbernya.

Jakarta, Januari 2009 Penulis

(Arfi Hardiawan)

KATA PENGANTAR

Assalamu alaikum warahmatullahi wabarakatuh, Segala puji dan syukur Alhamdulillah penulis panjatkan Kehadirat Allah SWT, atas Rahmat dan Karunia-Nya yang selalu dilimpahkan kepada semua makhluk ciptaan-Nya. Alhamdulillah, atas semua nikmat yang telah diberikan oleh Allah SWT sehingga penulis dapat menyelesaikan Laporan Tugas Akhir ini yang berjudul ” Pendekatan Metode Peramalan Untuk Mengetahui Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Di PT. Asahimas Flat Glass Tbk.” ini tepat pada waktunya. Penyusunan Laporan Tugas Akhir ini merupakan syarat kelulusan yang harus dipenuhi untuk mencapai gelar sarjana Strata Satu (S1), Program Studi Teknik Industri pada Fakultas Teknologi Industri Universitas Mercu Buana. Shalawat serta salam semoga selalu tercurahkan kepada Pemimpin Besar Umat Islam Baginda Nabi Muhammad SAW, Nabi pembawa rahmat untuk alam semesta. Dan atas perjuangan beliaulah kita sampai ke alam yang terang benderang seperti saat ini, salam rindu bagi keluarga, para sahabat, semoga kita sebagai pengikutnya tergolong umat beliau yang Istiqomah dijalan Allah SWT, yang Insya Allah mendapatkan Syafa’at di Hari Kiamat nanti dan semoga

keteladanan Rosulullah menjadi contoh suri teladan yang baik bagi kita semua. Amin. Penulis sadar bahwa kerja keras yang telah dilakukan tidak akan ada artinya tanpa dukungan keluarga dan bantuan semua pihak dan rekan-rekan sekalian. Oleh karena itu, pada kesempatan ini dan dengan segala kerendahan hati penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : 1. Kedua Orang Tua atas do’a dan kasih sayangnya serta dorongan baik moral maupun materil yang telah diberikan kepada penulis selama ini. Semoga ketabahan tetap dilimpahkan oleh-Nya. 2. Bapak Ir. H. Sony Koeswara, MSc. selaku Dosen Pembimbing Tugas Akhir dan Dosen Perwalian Angkatan 2003, atas kesabarannya dalam memberikan pengarahan, pemahaman, koreksi serta saran kepada penulis. 3. Bapak H. Muhammad Kholil, ST, MT. selaku Ketua Program Studi Teknik Industri dan Koodinator Tugas Akhir. 4. Bapak dan Ibu dosen Program Studi Teknik Industri yang tidak dapat disebutkan satu per satu, namun tidak mengurangi rasa hormat dan ucapan terima kasih atas dedikasinya selama ini. 5. Bapak Stefy selaku Staff Manajer Produksi PCPG/PPIC PT. Asahimas Flat Glass Tbk, yang telah berkenan memberikan kesempatan dalam mendapatkan data-data yang diperlukan untuk Tugas Akhir ini. 6. Bapak Rudolf dan Ibu Ira, selaku Staff Manager HRD PT. Asahimas flat glass Tbk yang telah memberi izin kepada penulis untuk melaksanakan penelitian untuk Tugas Akhir ini.

7. Seluruh Staff dan Karyawan PT. Asahimas Flat Glass Tbk yang telah berkenan meluangkan waktunya untuk memberikan penjelasan, masukan dan berbagi ilmunya dalam pelaksanaan Tugas Akhir ini. 8. Bapak Lasidi selaku Office Boy Dept. F4 Line yang telah menghidangkan minuman selama pelaksanaan penelitian ini. 9. Rekan-rekan se-Almamater khususnya para sahabat angkatan 2003 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Mercu Buana. Penulis sangat menyadari bahwa laporan Tugas Akhir ini jauh dari sempurna, maka dengan segala kerendahan hati kepada semua pihak untuk memberikan kritik dan saran yang membangun demi kesempurnaan penulisan laporan Tugas Akhir ini. Semoga Allah SWT memberikan berkah atas selesainya laporan Tugas Akhir ini dan bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkannya, khususnya bagi penulis sendiri.

Wassalamu alaikum warahmatullahi wabarakatuh.

Jakarta, Januari 2009

Arfi Hardiawan

DAFTAR ISI

Halaman HALAMAN JUDUL...............................................................................................i LEMBAR PERSETUJUAN..................................................................................ii LEMBAR PENGESAHAN..................................................................................iii LEMBAR PERNYATAAN..................................................................................iv KATA PENGANTAR............................................................................................v DAFTAR ISI.......................................................................................................viii DAFTAR TABEL................................................................................................xii DAFTAR GAMBAR...........................................................................................xvi DAFTAR GRAFIK............................................................................................xvii ABSTRAK...........................................................................................................xix

BAB I PENDAHULUAN 1.1.

Latar Belakang Masalah...................................................................1

1.2.

Pokok Permasalahan........................................................................3

1.3.

Tujuan Peneletian.............................................................................3

1.4.

Pembatasan Masalah........................................................................3

1.5.

Metode Penelitian.............................................................................4

1.6.

Sistematika Penulisan.......................................................................4

BAB II LANDASAN TEORI 2.1.

Definisi Peramalan...........................................................................7

2.2.

Kegunaan Peramalan........................................................................7

2.3.

Langkah-Langkah Peramalan ..........................................................9

2.4.

Jenis-Jenis Peramalan.....................................................................12

2.5.

Metode Peramalan..........................................................................14 2.5.1. Metode Winter....................................................................14 2.5.2. Metode Dekomposisi..........................................................15

2.6

Kriteria Pemilihan Metode Peramalan...........................................18

2.7.

Analisa Kesalahan Peramalan........................................................21

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.

Data-Data Yang Diperlukan...........................................................23

3.2.

Cara Pengumpulan Data..................................................................23

3.3.

Cara Pengolahan Data.....................................................................23

3.4.

Pengumpulan Data..........................................................................24

3.5.

Analisa.............................................................................................27

3.6.

Flow Chart Peneltiian......................................................................28

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1.

Pengumpulan Data.........................................................................29 4.1.1. Latar Belakang Perusahaan................................................29 4.1.2. Ruang Lingkup Bidang Usaha...........................................30 4.1.3. Visi Dan Misi Perusahaan..................................................32 4.1.4. Struktur Organisasi Perusahaan.........................................32 4.1.5. Lokasi Perusahaan..............................................................39 4.1.6. Daerah Pemasaran..............................................................40 4.1.7. Aspek Sosial Ekonomi Pada Lingkungan Perusahaan.......41

4.1.8. Data Tenaga Kerja Dan Jam Kerja.....................................41 4.1.9. Sistem Pengupahan Dan Fasilitas......................................43 4.2.

Pengolahan Data.............................................................................44 4.2.1. Data Permintaan.................................................................44

4.3.

Peramalan Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm....................................................................47 4.3.1. Peramalan Dengan Metode Winter Multiplikative............47 4.3.2. Peramalan Dengan Metode Winter Additive.....................50 4.3.3. Peramalan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative..52 4.3.4. Peramalan Dengan Metode Dekomposisi Additive...........56

4.4.

Peramalan Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.......................................................60 4.4.1. Peramalan Dengan Metode Winter Multiplikative............61 4.4.2. Peramalan Dengan Metode Winter Additive.....................63 4.4.3. Peramalan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative..66 4.4.4. Peramalan Dengan Metode Dekomposisi Additive...........70

BAB V HASIL DAN ANALISA 5.1.

Analisa Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm....................................................................75

5.2.

Analisa Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm....................................................................76

5.3.

Hasil Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.............................................................................78

5.4.

Hasil Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm....................................................................79

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1.

Kesimpulan......................................................................................82

6.2.

Saran.................................................................................................83

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1. Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.........................................................................25 3.2. Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.........................................................................26 4.1. Pangsa Pasar PT. Asahimas Flat Glass Tbk.......................................40 4.2. Pengaturan Shift Tiap Group..............................................................42 4.3. Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.........................................................................44 4.4. Data Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm....................................................................45 4.5. Perhitungan Dengan Metode Perhitungan Dengan Metode Winter Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.........................................................................47 4.6. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Winter Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.........................................................................49 4.7. Perhitungan Dengan Metode Winter Additive Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm...........50

4.8. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Winter Additive Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm....................................................................................................51 4.9. Perhitungan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm..................................................................................52 4.10. Perhitungan Lanjutan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm................................................................................53 4.11. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.......................................................................55 4.12. Perhitungan Dengan Metode Dekomposisi Additive Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm...............................................................................56 4.13. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Dekomposisi Additive Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm................................................................................59 4.14. Perhitungan Dengan Metode Winter Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm...............................................................................61 4.15. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Winter Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm..........................................................62

4.16. Perhitungan Dengan Metode Winter Additive Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm................................................................................63 4.17. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Winter Additive Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm................................................................................65 4.18. Perhitungan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm................................................................................66 4.19. Perhitungan Lanjutan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm................................................................................67 4.20. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.......................................................................69 4.21. Perhitungan Dengan Metode Dekomposisi Additive Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm ...............................................................................70 4.22. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Dekomposisi Additive Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm.......................................................................73 5.1. Analisa Kesalahan Metode Winter dan Dekomposisi Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm..................................................................................76

5.2. Analisa Kesalahan Metode Winter dan Dekomposisi Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm..................................................................................77

DAFTAR GAMBAR

Gambar

2.1. Pola Data Horizontal…………………………....…………….9 2.2. Pola Data Musiman……………………………...…………..10 2.3. Pola Data Siklus………………………………...…………...10 2.4. Pola Data Trend.......................................................................11 3.1. Flow Chart Penelitian..............................................................28 4.2. Struktur Organisasi PT. Asahimas Flat Glass Tbk..................37 4.3. Struktur Organisasi Divisi Produksi F4. Line.........................38

DAFTAR GRAFIK

Grafik

3.1. Plot Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm...................................45 3.2. Plot Data Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm.....................................46 4.1. Plot Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm...................................45 4.2. Plot Data Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm....................................46 4.3. Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Dengan Metode Winter Multiplikative....................................48 4.4. Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Winter Additive..................51 4.5. Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative..........................................................................55 4.6. Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Dekomposisi Additive...................................................................................59 4.7. Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Winter

Multiplikative...........................................................................62 4.8. Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Winter Additive...................................................................................65 4.9. Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative..........................................................................69 4.10. Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Dekomposisi Additive..................................................................................73 5.1. Plot Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dari Bulan Januari 2009 Sampai Desember 2009...........................................................79 5.2. Plot Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dari Bulan Januari 2009 Sampai Desember 2009...........................................................81

ABSTRAK PT. Asahimas Flat Glass Tbk, adalah salah satu perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang kaca dalam bentuk produk jadi, seperti Kaca Flat Glass. Saat ini, tuntutan untuk kualitas produk yang baik, harga yang kompetitif, dan pengiriman tepat waktu adalah hal yang harus dipenuhi oleh pelaku usaha untuk tetap menjaga kepercayaan konsumen. Berkaitan dengan kondisi di atas, diperlukan sebuah peramalan kebutuhan permintaan yang sesuai dalam mendukung kelancaran proses produksi. Untuk itu penulis mencoba membuat penelitian tentang metode peramalan permintaan. Untuk kaca bening (indoflot) FL ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm, peramalan metode Dekomposisi Additive lebih cocok digunakan, karena mempunyai nilai-nilai alat ukur peramalan yang lebih kecil dibandingkan lainnya, seperti nilai MAD, MSE, dan MAPE. Untuk kaca warna (panasap) DGFL ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm, peramalan metode Dekomposisi Multiplikative, lebih cocok digunakan, karena mempunyai nilai-nilai alat ukur peramalan yang lebih kecil dibandingkan lainnya, seperti nilai MAD, MSE, dan MAPE. Peramalan ini sifatnya tidak bisa dihitung secara matematis dan historis, karena sifatnya yang tiba-tiba muncul, seperti, hasil penelitian pasar, dan hasil negosiasi top manajemen. Pada umumnya, peramalan ini muncul untuk kebutuhan 1 – 2 bulan ke depan secara tiba-tiba. Katakunci : Kaca Bening (Indoflot) FL, Kaca Warna (Panasap), Peramalan Metode Winter Multiplikative, Winter Additive, Dekomposisi Multiplikative dan Dekomposisi Additive.

ABSTRACT PT. Asahimas Flat Glass Tbk, is one of glass manufactured company which move in end product such as Flat Glass. At present, demand on good quality product, competitive price, and on time schedule delivery are a requirement that must be fullfill to maintain consumer trust. Related at above condition, an appropriate forecasting about demand is necessary needed to support production process. On that reason, author try to make a forecasting demand methode. On (Indoflot) FL glass 60 x 48 inch thickness 5 mm, forecasting Decomposition Additive methode is suitable to use, because it has forecasting measurement tools which is smaller than others such as MAD, MSE, and MAPE. On (Panasap) DGFL glass 60 x 48 inch thickness 5 mm, forecasting Decomposition Multiplicative methode is suitable to use, because it has forecasting measurement tools which is smaller than others such as MAD, MSE, and MAPE. This forecasting has a characteristic can not be counted mathematically and historically, because the characteristic suddenly occure, like market research result, and top management negotiation result. In general, this forecasting occure suddenly to 1-2 months ahead . Keyword : (Indoflot) FL glass, (Panasap) DGFL glass, Forecasting Multiplicative Winter Method, Additive Winter, Multiplicative Decomposition and Additive Decomposition.

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan era globalisasi saat ini ditandai dengan semakin berkembangnya dibidang infrastruktur terutama dalam tahun-tahun belakangan ini. Pertumbuhan ekonomi yang baik, telah memberikan dampak yang positif terhadap pembangunan secara global, khususnya di Kota-Kota Besar di Indonesia. Pembangunan tersebut meliputi gedung-gedung kantor, apartemen, mall, dsb. Produk kaca dapat digunakan sebagai bahan pendukung dalam pembuatan gedung-gedung kantor, apartemen, mall, dsb. Permintaan konsumen akan suatu produk kaca membuat suatu perusahaan atau produsen semakin kreatif dan maju dalam kualitas maupun produktifitas. Tetapi permintaan konsumen yang semakin meningkat itu tidak selalu sama dari waktu ke waktu, ada kala permintaan tersebut terlalu tinggi, dan kadang menunjukkan suatu penurunan pula. Fluktuasi dalam permintaan tersebut bisa disebabkan oleh banyak faktor, terutama faktor yang tidak dapat dikontrol. Kondisi permintaan konsumen yang fluktuatif tersebut menghadapkan sebuah perusahaan pada suatu masa depan yang penuh dengan ketidakpastian. Untuk itu perlu bagi perusahaan untuk mengadakan peramalan

permintaan guna melihat dan menduga permintaan yang akan terjadi pada masa yang akan datang. PT. Asahimas Flat Glass Tbk, yang bertindak sebagai supplier kaca kepada pabrikan dalam negeri, yang kemudian diproses menjadi kaca ekspor maupun lokal. PT. Asahimas Flat Glass Tbk, merupakan produsen kaca jenis kaca flat glass (kaca bening dan warna), berusaha untuk selalu bertahan dan menepati janji dalam penyampaian produk yang dipesan. Untuk menjaga loyalitas dari pelanggan dan keinginan pasar, PT. Asahimas Flat Glass Tbk, selalu berusaha menepati pengiriman tepat waktu produk jadi ke pelanggan. Berkaitan dengan kondisi di atas, maka pada tugas akhir ini, dilakukan perhitungan untuk meramalkan permintaan kaca dengan menggunakan beberapa metode peramalan, di mana perhitungan nantinya dapat diketahui model peramalan mana yang akurat untuk digunakan. Diharapkan dengan perhitungan ini dapat membantu PT. PT. Asahimas Flat Glass Tbk, dalam merencanakan jumlah kaca yang akan diproduksi dan dapat menentukan seberapa banyak jumlah material yang akan disiapkan untuk kebutuhan di masa mendatang, sehingga dapat menekan angka kekurangan atau penumpukan material di gudang. Dari latar belakang diatas maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian tentang peramalan permintaan kaca di PT. Asahimas Flat Glass Tbk, dengan judul : “ PENDEKATAN METODE PERAMALAN UNTUK MENGETAHUI PERMINTAAN KACA BENING (INDOFLOT) FL DAN KACA WARNA (PANASAP) DGFL DENGAN UKURAN 60 X 48 INCHI KETEBALAN 5 MM DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS TBK “.

1.2.

Pokok Permasalahan Berdasarkan penjelasan latar belakang diatas, maka secara ringkas dapat

diketahui pokok permasalahan : Ø Perlunya sebuah sistem peramalan yang mampu memberikan gambaran masa depan yang relevan untuk kondisi mendatang yang berkaitan dengan aspek-aspek pemasaran,

pendanaan, produksi dan lain-lain

yang

mempunyai nilai signifikan dalam perencanaan produksi. Ø Nilai permintaan kaca yang fluktuatif atau kecenderungan kenaikan dan penurunan permintaan kaca dari waktu ke waktu, yang berakibat pada tidak terkontrolnya jumlah produksi sehingga terjadi penumpukan material. 1.3.

Tujuan Penelitian Adapun tujuan penelitian ini adalah :

Ø Mengetahui berapa permintaan kaca bening (indoflot) FL dan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm di tahun yang akan datang, periode dari bulan Januari 2009 sampai dengan Desember 2009. Ø Menentukan atau memilih metode peramalan yang tepat pada waktu yang akan datang, yang pada akhirnya semua perencanaan produksi dapat dijadwalkan sebaik mungkin. 1.4.

Pembatasan Masalah Agar penelitian mempunyai arah yang jelas dan tidak menyimpang dari

pokok permasalahan dan tujuan penelitian, maka dalam pembatasan masalah ini :

Ø Tidak dilakukan perhitungan perkiraan bahan baku dan biaya produksi. Ø Jenis produk yang diteliti adalah jenis kaca flat glass: kaca bening (indoflot) FL dan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm. Ø Data permintaan selama 3 tahun terakhir. 1.5.

Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan oleh penulis adalah sebagai berikut :

1.

Studi lapangan (field reseach), yaitu penelitian secara langsung ke lapangan untuk memperoleh data yang dibutuhkan dalam penelitian. Studi lapangan dilakukan dengan :

Ø Observasi Yaitu suatu teknik pengambilan data secara sistematis dengan melakukan pengamatan secara langsung terhadap objek yang diteliti. Ø Wawancara Yaitu pengumpulan data dengan melakukan tanya jawab secara langsung dengan orang-orang yang terkait. 2.

Studi literatur, yaitu pengumpulan data dengan mengkaji buku-buku yang berhubungan dengan masalah yang dihadapi serta hal-hal lain yang sekiranya berhubungan dengan permasalahan yang akan diteliti, sehingga diperoleh landasan teori yang menunjang dalam penelitian.

1.6.

Sistematika Penulisan Penulisan Tugas Akhir ini disusun berdasarkan suatu sistematika penulisan

yang secara garis besar dapat digambarkan sebagai berikut :

BAB I

PENDAHULUAN Bab ini menguraikan latar belakang masalah, pokok permasalahan, pembatasan masalah, tujuan penelitian, metode penelitian dan sistematika penulisan.

BAB II

LANDASAN TEORI Pada bab ini diterangkan secara singkat tentang teori-teori yang berhubungan dan berkaitan erat dengan masalah yang akan dibahas serta merupakan tinjauan kepustakaan yang menjadi kerangka dan landasan berfikir dalam proses pemecahan masalah penelitian ini.

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN Bab ini berisikan tentang bagaimana langkah-langkah yang dilakukan dan data apa saja yang diperlukan, yang digambarkan dengan flow chart.

BAB IV

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Berisikan data-data dari hasil penelitian dan pengolahan data yang diperlukan

untuk

analisa

dengan

melakukan

pendekatan-

pendekatan yang sesuai dengan metode yang dipergunakan. BAB V

HASIL DAN ANALISA Pada bab ini dilakukan penganalisaan dari data yang telah diolah pada bab sebelumnya serta dibuat langkah-langkah penyelesaian berdasarkan alternatif yang ada. Sehingga diperoleh hasil akhir sebagai dasar pengambilan keputusan.

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini merupakan penutup dari rangkaian penulisan yang mengemukakan kesimpulan dari hasil penelitian dan pengolahan data pada bab-bab sebelumnya, disertai dengan saran-saran yang diusulkan oleh penulis.

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

BAB II LANDASAN TEORI

2.1. Definisi Peramalan Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa banyak kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan di masa yang akan datang dalam memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Peramalan mungkin tidak selalu dibutuhkan dalam keadaan permintaan pasar yang stabil, disini perubahan permintaanya relatif kecil karena angka permintaan sudah diketahui oleh perusahaan. Berbeda halnya dengan kondisi pasar bebas yang permintaan pasarnya lebih bersifat kompleks dan dinamis, ini dikarenakan pasar sangat bergantung kepada keadaan sosial, ekonomi, politik, teknologi, dan persaingan pasar. Maka dari itu, peramalan yang akurat sangat menentukan karena merupakan informasi yang sangat dibutuhkan untuk manajemen dalam mengambil keputusan. 2.2. Kegunaan Peramalan Peramalan harus dilihat untuk mengkaji situasi dan kondisi dimasa depan, karena hal ini dibutuhkan untuk menentukan kebijaksanaan perusahaan. Guna peramalan penjualan sebagai berikut :

1. Untuk menentukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran bagi segala aktivitas yang dijalankan seperti anggaran penjualan, anggaran pembelian, anggaran persediaan, anggaran pengerjaan, dan sebagainya. 2. Untuk mengawasi dalam persediaan (inventory control). Jika persediaan yang ada selalu besar, maka biaya penyimpanan dan biaya lainnya akan besar pula. Sebaiknya jika persediaan yang ada terlalu kecil, maka akan mempengaruhi kelancaran kegiatan kelancaran produksi. Agar tidak terjadi kelebihan atau kekurangan persediaan baik dalam besar atau kecil, maka ramalan penjualan dapat digunakan sebagi pedoman terutama dalam melayani produksi. 3. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. Dengan adanya peramalan penjualan, maka perusahaan dapat mengetahui kemungkinan kegiatan dikemudian hari, sehingga manajer dapat mengusahakan perbaikan dalam penggunaan peralatan produksinya agar efisien. Disamping itu, dapat pula dihindarkan penggunaan jam lembur (over time) yang lebih besar, yang biasanya memakan biaya yang lebih mahal dan kualitas yang diperoleh tidak sebaik jika dikerjakan dalam jam kerja biasa. 4. Untuk memperbaiki semangat kerja para pekerja, karena adanya perencanaan yang baik. 5. Merupakan ukuran yang baik untuk mengatur kegiatan salesman dalam melayani daerah penjualan. 6. Berguna untuk mengadakan perencanaan perluasan (ekspansi) perusahaan.

7. Untuk menyusun kebijaksanaan kepegawaian (personal polocies) yang lebih efektif dan efisien. Dapat dikatakan bahwa peramalan merupakan dasar untuk penyusunan perencanaan produksi. Kegunaan peramalan terlihat pada pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan berdasarkan kepada pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilakukan. Apabila ramalan yang kita buat kurang tepat, maka semakin kurang baik keputusan yang kita ambil. 2.3. Langkah-langkah Peramalan Kualitas atau mutu dari hasil peramalan yang disusun, sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunannya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada 3 langkah peramalan yang penting, yaitu : 1. Menganalisa data yang lalu Tahap ini berguna untuk mengetahui pola dari data yang terjadi pada masa lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi dari data yang lalu. Dengan tabulasi data dapat diketahui pola dari data tersebut. Menurut Sofyan Assauri (1,h. 30) ada 4 jenis pola data, yaitu : a. Pola Horizontal atau Stationary Terjadi bila nilai-nilai dari data observasi berfluktuasi disekitar nilai ratarata yang konstan. Contohnya : penjualan suatu produk yang stabil.

Gambar 2.1. Pola Data Horizontal

b. Pola Musiman atau Seasonal Terjadi bilamana suatu deret waktu dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartalan, bulanan, mingguan, dan harian). Contohnya : penjualan dari produk seperti minuman ringan, ice cream, jasa angkutan, obat-obatan tertentu.

Gambar 2.2. Pola Data Musiman c. Pola Siklus (Cyclical) Terjadi bila mana data observasi dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang yang berhubungan dengan siklus bisnis (usaha). Contoh : penjualan produk mobil, baja, besi, dan perkakas atau peralatan bengkel.

Gambar 2.3. Pola Data Siklus d. Pola Trend Terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan dari data observasi untuk jangka panjang. Pola ini terlihat pada penjualan produk dari banyak perusahaan, Pendapatan Domestik atau Nasional Bruto (GNP) dan indicator ekonomi.

Gambar 2.4. Pola Data Trend Tugas utama dari peramalan adalah memisahkan pola yang ada dari komponen kesalahan (error). Proses yang umum dilakukan untuk memperkirakan pola hubungan yang baik, baik dari metode deret causal atau deret waktu adalah melalui penentuan bentuk fungsional yang meminimalisasikan komponen kesalahan (error). Salah satu bentuk dari perkiraan atau estimasi tersebut adalah least square. Bentuk atau metode ini akan meminimalisasikan jumlah kesalahan-kesalahan kuadrat. 2. Menentukan metode peramalan yang akan digunakan. Karena setiap metode peramalan akan memberikan hasil peramalan yang berbeda. Metode peramalan yang baik adalah metode yang memberikan hasil ramalan yang tidak jauh dengan kenyataan yang telah terjadi. Dengan perkataan lain metode peramalan yang baik adalah metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil peramalan dengan nilai kenyataan sekecil mungkin. 3. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan. Faktor-faktor

perubahan

tersebut

antara

lain

terdiri

dari

perubahan

kebijaksanaan-kebijaksanaan pemerintah, perkembangan potensi masyarakat, perkembangan teknologi atau penemuan-penemuan baru, dan perbedaan hasil ramalan yang ada dengan kenyataan. Dengan memperhatikan faktor-faktor

tersebut, maka akan dapat ditentukan hasil ramalan yang terakhir. Hasil inilah yang digunakan sebagai dasar untuk perencanaan pengambilan keputusan. Dengan memperhatikan faktor-faktor tersebut, maka akan dapat ditentukan hasil ramalan yang terakhir. Hasil inilah yang digunakan sebagai dasar untuk perencanaan pengambilan keputusan. Berdasarkan uraian tersebut di atas, dapatlah diketahui ada 3 langkah penting dalam melakukan kegiatan peramalan ketiga langkah tersebut perlu diperhatikan agar kegiatan peramalan dapat berjalan dengan baik dan efektif. 2.4. Jenis-jenis Peramalan Secara umum peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara kita melihatnya. Bila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu : 1. Peramalan Subyektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan atau pertimbangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut. 2. Peramalan Obyektif, yaitu peramalan yang didasari pada data relevan pada masa lalu dengan menggunakan teknik-teknik dan metode dalam pengendalian data tersebut. Bila dilihat dari jangka ramalan disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu : 1. Peramalan Jangka Panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan yang jangka waktu lebih dari dua tahun. Peramalan seperti ini

biasnya diperlukan dalam rencana pembangunan suatu negara atau daerah, rencana investasi atau ekspansi dari suatu perusahaan. 2. Peramalan Jangka Pendek, yaitu peramalan untuk menyusun hasil ramalan dengan jangka waktu sampai dengan dua tahun. Peramalan seperti ini diperlukan dalam penyusunan anggaran penerimaan dan belanja perusahaan, penyusunan pedoman bagi perencanaan produksi, perencanaan persediaan, perencanaan kebutuhan tenaga kerja, perencanaan pemasaran atau sebagainya Berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu : 1. Peramalan Kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil ramalan yang dibuat sangat bergantung kepada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, pertimbangan atau pendapat dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya. Biasanya peramalan secara kualitatif ini didasarkan hasil penyelidikan. 2. Peramalan Kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil ramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode ramalan yang dipergunakan ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberi nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan minimum.

Pada dasarnya metoda peramalan kuantitatif ini dapat dibedakan atas: 1. Metode Time Series, yaitu metode peramalan yang didasarkan atas dasar penggunaan analisa pola hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variasi waktu, yang merupakan deret waktu (time series). 2. Metoda Causal, yaitu peramalan yang didasarkan atas dasar penggunaan analisa pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel yang lain yang mempengaruhinya, yang disebut metode. korelasi atau sebab akibat (causal methods). 2.5. Metode Peramalan Metode-metode peramalan dengan menggunakan anailsa pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu, atau analisa deret waktu (time series) yang digunakan terdiri dari : 2.5.1. Metode Winter Metode Winter Multiplikative dan Winter Additive merupakan pendekatan eksponensial terhadap data-data seasonal. Metode ini tidak didasarkan atas model statistik yang formal, tetapi dipertimbangkan dengan metode yang cukup baik untuk meramalkan time-series, yang dapat diterangkan oleh persamaan:

Seasonal Component

1 (none)

2 (additive)

P = Xt Q = St-1

Xt Ct-L St-1

Xt/Dt-L St-1

P = Xt Q = St-1 + At-1

Xt Ct-L St-1+ At-1

Xt/Dt-L St-1 + At-1

C P=Xt (multiplicative) Q = St-1Bt-1

Xt Ct-L St-1Bt-1

Xt/Dt--L St-1Bt-1

Xt = actual data St = smoothed data [(3 – 49)] = At = (St – St--1) + (1 – )At – 1 Bt = (St/St-1) + (1 – )Bt – 1 Ct = (Xt - St) + (1 – )Ct – L Dt = (Xt/St) + (1 – )Dt – L , , , , dan diantara 0 dan 1

P + (1 – )Q (additive trend) (multiplicative trend) (additive seasonal) (multiplicative seasonal)

A (none) Trend Component

Dimana

B (additive)

3 (multiplicative)

2.5.2. Metode Dekomposisi Metode dekomposisi merupakan pendekatan peramalan yang tertua. Ada beberapa pendekatan alternatif untuk mendekomposisikan suatu deret berkala yang bertujuan untuk memisahkan setiap komponen deret data seteliti mungkin. Konsep dasar pemisahan bersifat empiris dan tetap, yang mula-mula memisahkan unsur musiman, kemudian trend dan akhirnya unsur siklis. Metode Dekomposisi digunakan untuk data yang polanya mengandung komponen trend, musiman, acak dan siklus. Metode ini menguraikan time series dalam keempat komponen diatas dengan tujuan untuk menjadikan keempat komponen tersebut terpisah. Jika pola data menunjukan variasi musiman yang tidak konstan, maka digunakan metode

Dekomposisi Multiplikatif. Model dari Dekomposisi Multiplikatif dirumuskan sebagai berikut:

Yt = TRt × SN t × CLt × IRt Model dari Dekomposisi Additive dirumuskan sebagai berikut:

Yt = TRt + SNt + CLt + IRt Dimana

Yt

adalah data aktual pada periode t,

TRt

adalah komponen trend pada periode t,

SN t

adalah komponen musiman pada periode t,

CLt

adalah komponen siklus pada periode t, dan

IRt

adalah komponen acak pada periode t,

Langkah-langkahnya adalah: 1. Menghilangkan faktor musiman dan acak, dilakukan dengan metode Moving Average atau Center Moving Average Faktor yang masih ada hanya trend dan siklus. CMA = TRt × CLt

2. Rasio antara Yt dan CMA akan menghasilkan nilai data yang hanya memiliki komponen seasonal dan irregular Yt TR × SN t × CLt × IRt = SN t × IRt = t CMA TRt × CLt

3. Melakukan normalisasi terhadap    SN t = SN t    

  L   L  SN t  t =1 

∑

Dimana L = periode CMA 4. Penetapan indeks trend. Agar penafsiran indeks trend menjadi lebih baik, maka perlu dilakukan perhitungan indeks deseasonal ( d t ), dimana dt =

Yt SN t

Untuk metode Dekomposisi Additive d t =

Yt Yt − SN t

5. Membuat plot dari indeks deseasonal. Jika plot membentuk garis lurus, maka diasumsikan adanya trend linear dan dimodelkan dengan regresi linear sebagai berikut: TRt = a + bt , dengan:

b=

a=

(∑ t.d )− ∑ d .∑ t n.∑ t − (∑ t )

n.

t

t

2

2

∑d n

t

−

∑t

b.

n

Jika tidak berupa garis lurus dapat digunakan persamaan regresi yang sesuai. 6. Penetapan

indeks

Multiplicative

siklus.

dilakukan

Pada

isolasi

persamaan

ke-2

indeks

mendapatkan indeks siklus dan acak sebagai berikut: CLt × IRt =

Yt TRt × SN t

Decomposition tersebut

untuk

Pemulusan data yang mengandung indeks siklus dan acak dilakukan dengan menggunakan rata-rata bergerak untuk menghasilkan indeks siklus sebagai berikut: CLt =

CLt −1 IRt −1 + CLt IRt + CLt +1 IRt +1 3

7. Penetapan indeks acak. Dari pengisolasian indeks siklus dan acak serta ditemukannya indeks siklus, maka dapat didefinisikan indeks acak sebagai berikut: IRt =

CLt × IRt CLt

Bila pola data tidak mengandung komponen acak, maka IRt =1, sehingga model peramalan yang digunakan Yt = TRt × SN t × CLt Bila pola data tidak mengandung komponen siklus, maka CLt =1, sehingga model peramalan yang digunakan Yt = TRt × SN t Dan untuk metode Dekomposisi Additive Bila pola data tidak mengandung komponen acak, maka IRt =1, sehingga model peramalan yang digunakan Yt = TRt + SN t + CLt Bila pola data tidak mengandung komponen siklus, maka CLt =1, sehingga model peramalan yang digunakan Yt = TRt + SN t

2.6. Kriteria Pemilihan Metode Peramalan Penggunaan peramalan dalam pengambilan keputusan oleh setiap pimpinan, baik itu pimpinan perusahaan maupun pimpinan organisasi pemerintah, adalah sangat penting. Demikian pula seorang peneliti atau analis, sering menggunakan peramalan dalam penelitian atau analisa yang dilakukannya.

Sofyan Assauri mengemukakan pendapatnya tentang pemilihan teknik dan metoda peramalan sebagai berikut : "Dalam pemilihan teknik dan metoda peramalan, pertama-tama kita perlu mengetahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambilan keputusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan". Adapun ciri-ciri utama yang perlu diperhatikan, yaitu : 1. Time Horizon (kurun waktu) Adalah periode waktu selama suatu keputusan atau analisa akan mempunyai pengaruh dan untuk ini manajer atau analis harus merencanakan atau memperhitungkan pengaruh-pengaruh pemilihan teknik atau metoda peramalan yang tepat. Time horizon atau kurun waktu ini pada umumnya dapat dibagi dalam tiga bagian : a. Jangka pendek (1 sampai 3 bulan) b. Jangka menengah (3 bulan sampai dengan 1,5 tahun) c. Jangka panjang (waktu lebih dari 1,5 tahun). Walaupun demikian ukuran panjang waktu tidak harus tepat atau benar, karena pedoman pemakaiannya sangat tergantung pada kebutuhan dan situasi penggunaannya. 2. Level of Detail (tingkat perincian) Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan dan analisa umumnya dibagibagi uniuk memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan. Artinya dalam pemilihan teknik dan metode peramalan harus disesuaikan dengan tingkat perincian yang dibutuhkan dari peramalan tersebut, apakah peramalan tersebut untuk perencanaan yang menyeluruh

bagi perusahaan atau perencanaan bagi per kelompok produk atau perencanaan untuk keseluruhan penjualan. 3. Jumlah produk yang diramalkan Artinya dalam keadaan dimana hanya ada satu produk yang diramalkan, maka aturan-aturan yang dipergunakan dalam persiapan ramalan dapat lebih terperinci. Lain apabila jumlah yang diramalkan banyak, maka akan lebih rumit caranya. 4. Situasi Penggunaan Apakah untuk pengawasan atau perencanaan kebutuhan. Kebutuhan bagi manajer yang membuat suatu keputusan dalam bidang pengawasan adalah berbeda dengan manajer yang membuat keputusan dalam bidang perencanaan. Dalam pengawasan yang dibutuhkan adalah beberapa cara untuk menentukan sedini mungkin terjadinya proses penyimpangan (pola dasar berubah ke arah yang tidak diinginkan). Oleh karena itu metode peramalan yang dibutuhkan untuk pengawasan adalah metode peramalan yang

mampu

memperkirakan

dan

mengetahui

sedini

mungkin

perubahan-perubahan yang terdapat dalam pola dasar. Sedangkan dalam bidang perencanaan, umumnya dianggap bahwa pola yang ada akan berkelanjutan pada masa depan dan karena itu dasar-dasar utama yang terpenting

adalah

mengidentifikasi

pola-pola

tersebut

dan

mengekstrapolasikannya untuk masa yang akan datang. 5. Konstant tidaknya kejadian Peramalan dari keadaan stabil sepanjang masa adalah berbeda dengan persoalan peramalan dari keadaan yang selalu berubah. Dalam keadaan

stabil, metode peramalan dapat diterima dan diperiksa secara periodik untuk menentukan apakah hal tersebut masih berlaku. Dalam hal yang tidak pasti, maka metode yang dibutuhkan adalah metode yang dapat disesuaikan dengan

hasil-hasil

yang

terbaru

secara

terus

menerus

dan

informasi-inforrnasi terakhir. 6. Biaya Umumnya ada 4 unsur biaya yang tercakup dalam penggunaan suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, biaya penyimpanan data, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik-teknik dan metoda lainnya. Adanya perbedaan yang nyata dalam Jumlah biaya mempunyai pengaruh atas dapat menarik tidaknya penggunaan metode tertentu untuk suatu keadaan yang dihadapi. 7. Mudah tidaknya penggunaan atau aplikasinya Suatu prinsif umum dalam penggunaaan motode ilmiah dari peramalan untuk manajemen dan analisis adalah metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan yang akan dipergunakan dalam pengambilan keputusan. 2.7. Analisa Kesalahan Peramalan Pada umumnya setiap metode peramalan hanya merupakan sebuah alat yang digunakan untuk meramalkan keadaan yang akan datang memiliki penyimpangan atau kesalahan dari keadaan aslinya, entah penyimpangannya besar atau kecil. Oleh karena itu ada baiknya bila penulis memakai lebih dari satu metode peramalan dalam meramalkan permintaan dimasa yang akan datang, sehingga kita bisa membandingkan hasil yang diperoleh oleh setiap metode peramalan. Metode

peramalan yang memiliki penyimpangan yang paling kecil yang kita pilih, karena semakin kecil penyimpangan yang diberikan metode peramalan tersebut, memberikan hasil yang mendekati keadaan yang sebenarnya. Berikut adalah analisa kesalahan peramalan dengan menggunakan beberapa ukuran statistik, antara lain: 1. Rata-rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD ) MAD = ∑

Y −Y' n

Di mana: Y

= Permintaan Aktual pada perioda – t

Y' = Peramalan Permintaan pada perioda –t n

= Jumlah Perioda Peramalan yang terlibat

2. Rata-Rata Kuadrat Kesalahan ( Mean Square Error = MSE )

MSE = ∑

(Y − Y )

' 2

n

3. Rata-Rata Persentase Kesalahan Absolut (Mean Absolute Percentage Error = MAPE ).

Y'  100  MAPE =  ∑ Y − Y  n 

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Data-data Yang Diperlukan Data yang diperlukan dalam Tugas Akhir ini adalah: Ø Jenis produk yang diteliti adalah jenis kaca flat glass : kaca bening (indoflot) FL dan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm. Ø Data permintaan dalam waktu bulanan selama 3 tahun terakhir. 3.2. Cara Pengumpulan Data Pengumpulan data yang dilakukan dalam Tugas Akhir ini adalah: Ø Mengadakan wawancara langsung dengan pihak perusahaan untuk mendapatkan informasi tentang latar belakang perusahaan, data permintaan kaca dan kondisi-kondisi yang berkaitan dengan jumlah permintaan kaca. Ø Melihat data yang tersedia pada arsip perusahaan yang sesuai dengan permasalahan yang akan dibahas. 3.3. Cara Pengolahan Data Pengolahan data dalam Laporan Tugas Akhir ini terdiri atas 2 macam pengolahan data yaitu:

1. Peramalan permintaan Peramalan yang dilakukan adalah dengan menggunakan metode: a) Winter Multiplicative b) Winter Additive c) Dekomposisi Multiplicative d) Dekomposisi Additive Penggunaan keempat metode diatas dikarenakan pada plot data permintaan menunjukkan variasi musiman yang tidak konstan atau fluktuatif. Dan dalam metode Winter dan Dekomposisi berdasarkan asumsi bahwa data yang ada tersusun dari komponen trend, musiman, siklus, dan acak. 2. Untuk pemilihan metode peramalan yang akan digunakan berdasarkan nilai MAD, MSE dan MAPE terkecil. 3.4. Pengumpulan Data Dalam pengumpulan data Tugas Akhir ini, penulis ingin memperlihatkan sejumlah data permintaan kaca yang bersumber dari PT. Asahimas Flat Glass Tbk selama tiga tahun terakhir. Data Permintaan tersebut adalah jenis kaca flat glass yaitu kaca bening (indoflot) FL dan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm, periode dari bulan Januari 2006 sampai dengan Desember 2008 adalah sebagai berikut:

Tabel 3.1. Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

2006 48759 pcs 32320 pcs 50583 pcs 60477 pcs 43580 pcs 41654 pcs 39725 pcs 43550 pcs 60521 pcs 51544 pcs 78725 pcs 65546 pcs



Dari data permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi tersebut diatas nantinya akan diolah dengan menggunakan metode-metode peramalan yang penulis pilih untuk meramalkan permintaan pada masa yang akan datang. Untuk pola permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm yang terbentuk dapat dilihat pada grafik dibawah ini:

90000 80000 70000 60000 50000 40000

S eries 1

30000 20000 10000 0 1

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Grafik 3.1. Plot Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

Tabel 3.2. Data Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm





Untuk pola permintaan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm yang terbentuk dapat dilihat pada grafik dibawah ini:

12000 10000 8000 6000

S eries 1

4000 2000 0 1

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Grafik 3.2. Plot Data Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm 3.5. Analisa Pada tahapan ini selanjutnya menganalisis pembahasan dari pengolahan data. Dari semua metode diatas yang digunakan, metode peramalan yang memiliki penyimpangan yang paling kecil yang kita pilih. Karena semakin kecil penyimpangan yang diberikan metode peramalan tersebut, memberikan hasil yang mendekati keadaan sebenarnya. Analisa yang dilakukan meliputi : Ø Pemeriksaan hasil peramalan dengan menghitung nilai MAD, MSE, dan MAPE.

3.6.

Flow Chart

Gambar 3.1. Flow Chart Penelitian

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4. 1.

Pengumpulan Data

4.1.1. Latar Belakang Perusahaan PT. Asahimas Flat Glass Tbk merupakan pabrik kaca lembaran (flat glass) pertama (glass pioneer) di Indonesia. Perusahaan ini merupakan perusahaan joint venture antara PT. Rodamas Co. Ltd, dengan Asahi Glass Jepang yang bernama PT. Asahimas Flat Gla00ss Co. Ltd, dengan status perusahaan PMA (Penanaman Modal Asing). PT. Asahimas Flat Glass Co. Ltd, berdiri pada tanggal 7 Oktober 1971 dan mulai berproduksi pertama kali pada tanggal 26 April 1973. Persentase kepemilikan saham dari PT. Asahimas Flat Glass Co. Ltd, adalah sebagai berikut: 1. PT. Rodamas Co, Ltd.

= 40,53 %

2. Asahi Glass

= 43,76 %

3. Masyarakat umum

= 15,7 %

4. Koperasi sebesar

= 0,64 %

Pada tahun 1991, PT. Asahimas Flat Glass Co. Ltd, melakukan merger dengan perusahaan lain, diantaranya :

1. PT. Purnomo Sejati Indonesia (Pabrik kaca di Sidoarjo) 2. PT. Asahimas Jaya Safety Glass Co. Ltd, (Pabrik kaca pengaman) 3. PT. Danta Prima (Pabrik kaca cermin) Pada bulan Oktober 1995, PT Asahimas Flat Glass Co. Ltd, melakukan go public dan pada akhir tahun 1998, PT. Asahimas Flat Glass Co. Ltd, berubah nama menjadi PT. Asahimas Flat Glass Tbk. 4.1.2. Ruang Lingkup Bidang Usaha PT. Asahimas Flat Glass Tbk merupakan suatu perusahaan yang bergerak di bidang pembuatan dan pengolahan kaca. Adapun tiga lokasi pabrik yaitu: 1. Jakarta Factory,

yang memproduksi flat glass, reflective glass (stopsol),

figured glass dan mirror. 2. Sidoarjo Factory, yang memproduksi flat glass, reflective glass (stopsol), figured glass dan mirror. 3. Cikampek Factory, yang memproduksi safety glass atau automotive glass. PT. Asahimas Flat Glass Tbk memiliki tiga departemen yaitu : 1. Departemen Flat Glass, beroperasi sejak tahun 1973 yang menghasilkan produk flat glass, reflective glass dan figured glass. Pada departemen Flat Glass digunakan empat buah tungku, yaitu : a. Tungku I, mulai tahun 1973. b. Tungku II, mulai tahun 1977. c. Tungku III (F3), mulai tahun 1982. d. Tungku IV (F4), mulai tahun 1992.

Tetapi pada departemen ini hanya digunakan tungku III dan tungku IV dengan kapasitas 570.000 ton/thn. Sedangkan tungku I dan tungku II sudah tidak berfungsi lagi. 2. Departemen Safety Glass, beroperasi sejak tahun 1976 yang menghasilkan produk Safety Glass (tempered dan lamisafe) atau Automotive Glass dengan kapasitas produksi 4.500.000 m/thn. 3. Departemen Mirror, beroperasi sejak tahun 1985 yang menghasilkan produk mirror dengan kapasitas produksi 1.200.000 m/thn. Jenis produk yang dihasilkan oleh PT. Asahimas Flat Glass Tbk, antara lain : 1. Flat Glass (bening dan berwarna). 2. Reflective Glass. 3. Figured Glass. 4. Mirror. 5. Safety Glass (tempered dan lamisafe). Dalam melakukan ekspansinya, PT. Asahimas Flat Glass Tbk telah membentuk enam anak perusahaan, yaitu : 1. PT. Multi Arthamas Glass Industry Perusahaan ini didirikan pada tanggal 27 Juli 1990 di Jakarta. Perusahaan ini memproduksi kaca pengaman (safety glass). 2. Glavermas Pte. Ltd Perusahaan yang berkedudukan di Singapura ini didirikan pada tanggal 11 April 1992. Usahanya adalah memasarkan kaca reflective (stopsol) untuk pasar luar negeri.

3. PT. Alka Prima Fajar Perusahaan ini memproduksi kaca jendela dan pintu aluminium. Perusahaan ini memproduksi berdiri pada tanggal 25 Juli 1996 di Jakarta. 4. PT. Windopak Surabaya Perusahaan ini didirikan pada tanggal 13 Nopember 1997. Perusahaan ini memproduksi kaca jendela dan pintu aluminium. 5. Glavermas Mirror Pte. Ltd Perusahaan ini bertugas memasarkan kaca cermin untuk pasar luar negeri. Perusahaan ini didirikan pada tanggal 24 Desember 1997. 6. PT. Auto Glass Indonesia Perusahaan ini berdiri pada tanggal 26 Februari 2001 di Jakarta. Perusahaan ini menawarkan konsep baru dalam penggantian kaca mobil lengkap berstandar internasional dengan garansi satu tahun. 4.1.3. Visi dan Misi Perusahaan PT. Asahimas Flat Glass Tbk memiliki Visi dan Misi sebagai berikut: Visi

: Menjadi produsen yang disegani dan pemasok global untuk kaca dan produk-produk kaitannya.

Misi

: Membangun dunia menjadi tempat hidup yang lebih baik.

4.1.4. Struktur Organisasi Perusahaan Tanggung jawab dan wewenang dari jabatan yang terdapat pada Pt. Asahimas Flat Glass Tbk adalah sebagai berikut : 1. Top Management

Yang disebut sebagai Top Management adalah orang atau kelompok orang yang mengarahkan dan mengendalikan organisasi pada tingkat tertinggi, terdiri dari Presiden dan Wakil Presiden Direktur. Wewenang dan tanggungjawabnya adalah : a. Menetapkan dasar-dasar dan kebijakan-kebijakan dalam bidang usaha perusahaan setiap tahun dalam bentuk Business Strategy. b. Menetapkan Quality, Health, Safety and Environment policy. c. Melaksanakan sistem manajemen mutu, kesehatan, keselamatan dan lingkungan secara konsisten. d. Melakukan kontrol terhadap semua aktivitas manajerial. 2. Production Coordination Center Manager Production

Coordination Center Manager mempunyai wewenang dan

tanggungjawab untuk mengkoordinasikan semua aktivitas baik pabrik di Jakarta maupun di Sidoarjo dalam hal pengembangan, evaluasi dan analisa penerapan teknologi kaca serta melakukan sosialisasi kepada semua karyawan produksi. Selain itu juga mengawasi dan mengontrol penetapan atau revisi dan penghapusan standar. 3. Quality Assurance (QA) Manager dan Industrial Quality Control (IQC) a. Merencanakan dan mengembangkan program yang berhubungan dengan standarisasi, perubahan dan pengontrolan kualitas. b. Membuat dan merevisi standar dengan persetujuan dari Production Coordination Center Manager.

c. Menginstruksikan dan memberi saran yang berhubungan dengan tindakan dan penanganan claim. d. Menginstruksikan dan memberi saran yang berhubungan dengan pencapaian standar perusahaan dan kualitas dalam tiap-tiap proses antar divisi. e. Mengembangkan pendidikan dan pelatihan yang berhubungan dengan standarisasi dan pengontrolan kualitas kepada karyawan. f. Menginstruksikan dan memberi saran yang berhubungan dengan pengontrolan subkontraktor. g. Terlibat dalam studi pemakaian material, sistem produk dan peralatan baru yang dipakai dalam proses produksi untuk peningkatan mutu produk dan pengembangan produk baru. h. Membuat usulan, kontrol dan evaluasi standar internal maupun eksternal, kontrol pelaksanaan tindakan koreksi dan pencegahan. i.

Berwenang mengehntikan pengiriman produk tidak sesuai dan koordinasi dalam pelaksanaan kalibrasi.

4. Sales and Marketing Centre Manager Sales and Marketing Centre Manager mempunyai wewenang dan tanggung jawab terhadap sistem pemasaran hasil produk di pasar domestic dan ekspor, memantau dan menganalisa pasar, mengontrol dan menangani atas kontrak yang sudah, sedang berjalan dan menjaga hubungan baik dengan para Dealer. 5. Logistic Center Manager

Logistic Center Manager mempunyai wewenang dan tanggungjawab untuk membuat rencana produksi baik jangka panjang maupun jangka pendek bekerja sama dengan sales dan produksi, serta mengontrol stock finished goods secara company wide. 6. Corporate Purchase Manager Corporate Purchase Manager mempunyai wewenang dan tanggungjawab untuk mengkoordinasikan proses procurement dan mengawasi inventory raw material di Jakarta, Sidoarjo dan Cikampek factory. 7. Corporate Administration Manager Corporate

Administration

Manager

mempunyai

wewenang

dan

tanggungjawab untuk mengkoordinasikan, merencanakan, melaksanakan dan mengontrol

masalah

administrasi.

Mengkoordinasikan

antara

factory

mengenai masalah administrasi serta membuat kebijakan mengenai sumber daya manusia. Membuat perencanaan sistem mutu, menyelenggarakan pelatihan eksternal dan registrasinya, melakukan control dan koordinasi mengenai pelaksanaan internal taraining. 8. Corporate HSE Coordination Manager Corporate

Administration

Manager

mempunyai

wewenang

dan

tanggungjawab dalam membuat strategi dan kebijakan mewakili menajemen untuk memastikan bahwa Asahimas menjunjung komitmen untuk perbaikan berkelanjutan untuk lingkungan dan penjaminan keselamatan dan kesehatan seluruh karyawan dengan menetapkan dan menegakkan standar, melengkapi

pelatihan dan pendidikan, dan mendorong perbaikan berkelanjutan di tempat kerja. 9. Production Division Manager Production Division Manager mempunyai wewenang dan tanggungjawab untuk mengatur pelaksanaan sistem mutu, mengontrol proses produksi berdasarkan persyaratan mutu, bersama dengan departemen manager mengoperasikan dan memelihara hubungan baik dengan divisi lainnya di masing-masing factory. 10. Purchase and Logistic Division Manager Purchase and Logistic Division Manager mempunyai wewenang dan tanggungjawab terhadap semua pembelian barang kebutuhan bahan baku produksi dan kebutuhan kantor, mengatur pelaksanaan sistem mutu, memonitor dan menganalisa harga, menindaklanjuti tinjauan terhadap supplier dan melakukan kontrol kualitas barang yang diterima, membuat budget jumlah pengiriman, membangun sistem cara penyimpanan, mengatur dan mengontrol pelaksanaannya hingga proses pengiriman ke customer di masing-masing factory. 11. Administrasi Division Manager Administrasi Division Manager mempunyai wewenang dan tanggungjawab untuk melaksanakan tugas yang berkaitan dengan peraturan pemerintah dan undang-undang, melaksanakan tugas kesektariatan dan administrasi serta yang berkaitan dengan pengelolaan personal di masing-masing factory. 12. Maintenance and Power Division Manager

Maintenance and Power Division Manager mempunyai wewenang dan tanggungjawab atas pemeliharaan, perbaikan dan peningkatan fasilitas peralatan produksi untuk menunjang kelancaran produksi dan melakukan registrasi untuk menjamin kualitas produksi.

Gambar 4.1. Struktur Organisasi PT. Asahimas Flat Glass Tbk

Gambar 4.2. Struktur Organisasi Divisi Produksi F4. Line

4.1.5. Lokasi Perusahaan Lokasi perusahaan merupakan salah satu faktor yang menentukan kelangsungan usaha. Hal-hal yang harus diperhatikan dalam menentukan lokasi pabrik antara lain : 1. Lokasi pabrik diusahakan berada di daerah khusus, yaitu kawasan industri. 2. Fasilitas-fasilitas pendukung seperti sarana transportasi, listrik dan air tersedia dengan baik. 3. Bahan baku mudah didapat. 4. Tenaga kerja mudah didapat. PT. Asahimas Flat Glass Tbk, berlokasi di jalan Ancol IX/5 Ancol Barat, Jakarta. Pabrik pembuatan dan pengolahan kaca ini dibangun diatas tanah seluas 42 Ha berdasarkan akta notaris Koerniatini Karim No. 4 tanggal 7 Oktober 1971 dan akta No. 9 tanggal 6 Januari 1972. Akta notaris tersebut mendapat persetujuan dari Menteri Kehakiman No. J.A.5/5/19 pada tanggal 17 Januari 1972. Lokasi pabrik ini memiliki beberapa keuntungan, antara lain : 1. Letak lokasi yang strategis dan mudah dijangkau dari pusat kota Jakarta dan pelabuhan laut Tanjung Priok. Hali ini memudahkan perusahaan dalam memasarkan produknya ke luar pulau / ke luar negeri dan memudahkan pengiriman bahan baku dari luar pulau / luar negeri. 2. Dekat dengan jalan tol Gedong Panjang sebagai sarana jalan untuk kelancaran transportasi pengiriman barang. 3. Lokasi pabrik merupakan kawasan industri yang diterapkan oleh pemerintah.

4. Tersedianya fasilitas-fasilitas yang sangat mendukung kegiatan pabrik antara lain : sarana jalan, listrik, telepon, pengolahan limbah yang langsung ditangani pengelola kawasan dan fasilitas pendukung lainnya. PT. Asahimas Flat Glass Tbk memiliki batas geografis sebagai berikut: a. Sebelah Utara berbatasan dengan Laut Jawa. b. Sebelah Selatan berbatasan dengan Ancol. c. Sebelah Barat berbatasan dengan Teluk Jakarta. d. Sebelah Timur berbatasan dengan Ancol.

4.1.6. Daerah Pemasaran Produk kaca yang dihasilkan oleh PT. Asahimas Flat Glass Tbk dipasarkan ke luar negeri dan dalam negeri (domestik) dengan besar pangsa pasar terlihat pada tabel 4.1 berikut :

Tabel 4.1. Pangsa Pasar PT. Asahimas Flat Glass Tbk No Produk

Domestik

Ekspor

1

Kaca lembaran (flat glass)

40 %

60 %

2

Kaca cermin (mirror)

30 %

70 %

3

Kaca pengaman (safety glass)

80 %

20 %

Daerah pemasaran di luar negeri meliputi negara-negara Asia, Eropa, Amerika, Australia dan Timur Tengah. Sedangkan untuk daerah pemasaran di dalam negeri (domestik) meliputi seluruh kota besar di Indonesia.

4.1.7. Aspek Sosial Ekonomi Pada Lingkungan Perusahaan Pengaruh positif yang diberikan oleh PT. Asahimas Flat Glass Tbk terhadap sektor sosial ekonomi masyarakat terutama penduduk yang bertempat tinggal di sekitar daerah pabrik, seperti : 1. Mengurangi tingkat pengangguran oleh karena adanya penyerapan tenaga kerja. 2. Meningkatkan aktifitas ekonomi di sekitar pabrik. 3. Bekerjasama dengan perguruan tinggi negeri maupun swasta dalam hal praktek maupun penelitian ilmiah.

4.1.8. Data Tenaga Kerja dan Jam Kerja Jumlah seluruh karyawan di PT. Asahimas Flat Glass Tbk sebanyak 3.213 orang. Jumlah karyawan yang berada di pabrik Jakarta sebanyak 1900 orang. Karyawan di PT. Asahimas Flat Glass Tbk dikelompokkan menjadi dua, yaitu : 1. Karyawan tetap terdiri dari : Ø Karyawan staff Ø Karyawan non staff 2. Karyawan tidak tetap terdiri dari : Ø Karyawan kontrak Ø Karyawan harian Karyawan PT. Asahimas Flat Glass Tbk melakukan semua aktivitasnya sesuai dengan pengaturan waktu kerja yang telah diterapkan. Pengaturan waktu kerja yang ditetapkan di PT. Asahimas Flat Glass Tbk adalah sebagai berikut : 1. Umum

Yaitu setiap hari senin sampai jum’at pukul 08.00 - 17.00 WIB 2. Shift a. Shift biasa Ø Pagi (P)

07.00 - 15.00 WIB

Ø Siang (S)

15.00 - 23.00 WIB

Ø Malam (M)

23.00 - 07.00 WIB

b. Long shift Ø Pagi / Siang (P/S)

07.00 - 19.00 WIB

Ø Siang / Malam (S/M)

19.00 - 07.00 WIB

Pengaturan jam kerja dalam shift hanya berlaku untuk karyawan di bagian tertentu, seperti bagian produksi, QC bagian raw material dan produk, maintenance, kafetaria dan petugas keamanan (satpam). Siklus kerja dalam shift terdiri dari 12 hari dengan satu hari libur tiap siklusnya, sedangkan long shift dipakai jika salah satu group shift libur sehingga jam kerjanya menjadi bertambah empat jam. Pengaturan shift tiap group disajikan dalam tabel 4.2 berikut ini : Tabel 4.2. Pengaturan Shift Tiap Group

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

A

P

P

P

P/S

S

S

S

S/M

M

M

M

L

B

S

S

S

S/M

M

M

M

L

P

P

P

P/S

C

M

M

M

L

P

P

P

P/S

S

S

S

S

4.1.9. Sistem Pengupahan dan Fasilitas Sistem pengupahan karyawan di PT. Asahimas Flat Glass Tbk disesuaikan dengan status jabatan dan golongan sebagaimana diatur dalam kesepakatan kerja bersama. Adapun upah yang diberikan terdiri dari : a) Gaji bulanan b) Bonus tahunan (bulan Juli dan Desember) c) Uang lembur d) Tunjangan-tunjangan, meliputi tunjangan hari raya, tunjangan keluarga, tunjangan jabatan, tunjangan keahlian dan tunjangan transportasi. PT. Asahimas Flat Glass Tbk juga memberikan fasilitas-fasilitas penunjang kelangsungan kerja para karyawan, yaitu : 1. Perlengkapan kerja dan peralatan keamanan seperti pakaian seragam, sepatu, helm pengaman, sarung tangan, masker, serta sepeda sebagai sarana transportasi di lingkungan pabrik. 2. Makan siang dan malam. 3. Antar jemput untuk karyawan staff dan uang transport bagi karyawan non staff. 4. Pinjaman perumahan (rumah dinas). 5. Asuransi kecelakaan kerja. 6. Pemeriksaan kesehatan secara kontinu dan gratis. Bila ada karyawan yang sakit, perusahaan akan memberi baya 75 % dari total biaya untuk pasien rawat inap dan semua biaya untuk pasien rawat jalan. 7. Libur, terdiri dari :

Ø Libur tahunan bagi karyawan yang sudah bekerja minimal satu tahun. Ø Libur hari raya, kecuali bagi yang mendapat shift kerja. Ø Libur khusus bagi karyawan wanita selama 2 hari dalam 1 bulan. Ø Libur satu hari dalam satu siklus kerja bagi karyawan shift. 4.2. Pengolahan Data 4.2.1. Data Permintaan 1. Data Permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm dari Januari 2006 sampai dengan Desember 2008 adalah sebagai berikut: Tabel 4.3. Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi ketebalan 5 mm


2006 48759 32320 50583 60477 43580 41654 39725 43550 60521 51544 78725 65546

2007 43989 31523 24753 27744 28279 43951 43824 41299 63413 52511 64440 38547

2008 48858 20289 65406 37535 36815 43225 50898 63600 74323 65940 76621 83615

Dari data permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi tersebut diatas nantinya akan diolah dengan menggunakan metode-metode peramalan yang penulis pilih untuk meramalkan permintaan pada masa yang akan datang.

Untuk pola permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi yang terbentuk dapat dilihat pada grafik dibawah ini: 90000 80000 70000 60000 50000 40000

S eries 1

30000 20000 10000 0 1

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Grafik 4.1. Plot Data Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

2. Data Permintaan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm dari Januari 2006 sampai dengan Desember 2008 adalah sebagai berikut: Tabel 4.4. Data Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi 2006 Januari 3531 Februari 3489 Maret 4456 April 4680 Mei 3514 Juni 5264 Juli 3895 Agustus 4312 September 6145

2007 3257 3271 5765 5901 4804 6107 4179 5237 7984

2008 7025 4583 5358 3726 5463 4893 4423 5955 9032

Oktober 4351 November 6720 Desember 7654

3798 8601 8268

4520 10913 9672

Untuk pola permintaan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm yang terbentuk dapat dilihat pada grafik dibawah ini: 12000 10000 8000 6000

S eries 1

4000 2000 0 1

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Grafik 4.2. Plot Data Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm

Menentukan data yang terbaik untuk situasi tertentu seringkali menjadi sulit karena hal itu mencakup identifikasi, definisi, dan penyesuaian data dari berbagai sumber. Bagaimanapun juga, akurasi data yang digunakan untuk peramalan permintaan harus benar-benar dapat dipertanggungjawabkan karena kualitas dari data akan berpengaruh langsung terhadap akurasi peramalan.

4.3. Peramalan Permintaan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Peramalan dimulai dengan menentukan metode yang akan digunakan. Bila dilihat dari plot data permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm, maka terlihat adanya empat unsur yaitu; trend, cycle, seasonal dan fluktuasi. Dengan pertimbangan tersebut, maka data permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm diramalkan dengan

menggunakan

metode

Winter

Multiplicative,

Winter

Additive,

Dekomposisi Multiplicative dan Dekomposisi Additive. Data permintaan masa lalu yang telah diperoleh adalah data permintaan bulanan dari bulan Januari 2006 sampai dengan bulan Desember 2008. Peramalan dilakukan untuk 12 periode yang akan datang, yaitu peramalan dari bulan Januari 2009 sampai dengan bulan Desember 2009.

4.3.1. Peramalan Dengan Metode Winter Multiplikative Tabel 4.5. Perhitungan Dengan Metode Winter Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

Periode

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Holt-Winter's Forecast, Multiplicative Model AlphaHW 0.69 BetaHW 0.1 Orig. Data Yt 48759 32320 50583 60477 43580 41654 39725 43550 60521

GammaHW

0.05

Lt

bt

St 0.948335775 0.628606252 0.983811574 1.176244441 0.847607069 0.810147427 0.772629436 0.847023586 1.177100217

Ft

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

51544 78725 65546 43989 31523 24753 27744 28279 43951 43824 41299 63413 52511 64440 38547 48858 20289 65406 37535 36815 43225 50898 63600 74323 65940 76621 83615

51415.33 48417.82 49944.12 33190.17 26356.76 30793.01 46757.82 53928.2 50849.36 53279.55 53044.12 45822.36 35150.04 46262.54 36720.29 57623.52 40471.31 42285.2 49591.36 60901.99 71318.91 66445.27 66574.56 55818.67 63004.94

1526.091 1073.73 1118.987 -668.306 -1284.82 -712.71 955.0419 1576.575 1111.034 1242.95 1095.112 263.4246 -830.149 364.1155 -626.522 1526.454 -341.413 -125.883 617.3216 1686.652 2559.679 1816.347 1647.642 407.289 1085.187

1.002502496 1.53115802 1.274833707 0.946345448 0.62873421 0.971910646 1.17006387 0.85114461 0.816638612 0.77462977 0.845281574 1.177754903 1.001874846 1.524915137 1.265924102 0.951833313 0.624923918 0.98006798 1.157933034 0.852119163 0.819387865 0.777685095 0.847605952 1.174795145 1.001304528 1.517303222 1.268983808

50206.25 31110.69 50236.47 38253.67 21251.16 24369.47 36864.36 47013.85 61162.59 54658.94 82895.72 58751.71 32478.48 29315.78 35079.91 69209.25 34156.35 34428.92 38893.14 52905.02 87010.87 68389.59 104033.1 71177.8

120000 100000 80000 Series1 Series2

60000

Series3 40000 20000 0 1

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Grafik 4.3. Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Dengan Metode Winter Multiplikative

Tabel 4.6. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Winter Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

MAD

MSE

MAPE

11321.15037

215133348.7

26.88109219

yt − yt

( yt − yt )2

6217.246605 902.330299 26616.87034 21090.67473 329.6595845 17225.72906 11578.23016 158.4877924 5153.141716 110.6951782 17235.12845 24452.3498 9756.760354 8533.957088 27434.35033 22424.93564 1137.378768 6255.697606 13451.99827 16672.55751 2620.595814 64.33769444 25282.55975 7001.936379

38654155.35 814199.9686 708457786.9 444816560.6 108675.4416 296725741.5 134055413.7 25118.38034 26554869.54 12253.42247 297049652.7 597917410.7 95194372.6 72828423.58 752643577.9 502877738.3 1293630.463 39133752.54 180956257.5 277974174.1 6867522.422 4139.338926 639207827.7 49027113.05

yt − yt × 100 yt

14.13363933 2.862450589 107.5298766 76.01886798 1.165739894 39.193031 26.41983882 0.383756973 8.126317499 0.21080379 26.74600939 63.43515656 19.96962699 42.06198969 41.94469976 59.74406724 3.089443891 14.47240626 26.42932585 26.21471307 3.525955376 0.097570055 32.99690653 8.374019469

4.3.2. Peramalan Dengan Metode Winter Additive Tabel 4.7. Perhitungan Dengan Metode Winter Additive Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

Periode

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

Holt-Winter's Forecast, Additive Model AlphaHW 0.69 BetaHW 0.1 Orig. Data Yt

48759 32320 50583 60477 43580 41654 39725 43550 60521 51544 78725 65546 43989 31523 24753 27744 28279 43951 43824 41299 63413 52511 64440 38547 48858 20289 65406 37535 36815 43225 50898 63600 74323 65940

GammaHW

0.05

Lt

bt

St

Ft

1526.090909 1415.909318 1389.040371 909.1898489 460.5736871 465.9731425 769.2932584 984.5237018 996.0693252 1076.145267 1075.674587 789.6343402 367.3945785 589.371542 489.4062789 1003.584457 651.2291119 575.8550673 585.2051029 771.9798516 1088.179344 1147.507993 1197.327346

-2656.333333 -19095.33333 -832.3333333 9061.666667 -7835.333333 -9761.333333 -11690.33333 -7865.333333 9105.666667 128.6666667 27309.66667 14130.66667 -4293.31697 -19494.52912 -7961.541091 2396.512264 -7755.112854 -5254.863039 -8492.623889 -7693.798357 10295.36638 121.6737087 23059.92585 7857.390208 -995.3735127 -20979.72731 -322.3224376 -2838.481443 -8874.955802 -5115.948224 -5717.684765 -2995.977326 11176.82059 861.8469606

50285.09091 33058.36841 52173.02984 53379.20924 27970.45969 26618.42194 31525.11752 40639.25009 58837.23188 52537.89599 80785.15698 62674.98638 36173.60209 26001.30075 36024.38979 57669.59118 41122.08826 42690.71225 40225.15722 45531.45757 70932.7915 63093.1798

51415.33333 50737.79242 51616.3228 43408.35273 35345.21934 35913.78214 42446.1576 47520.05972 48735.49589 51333.08406 52399.81573 47754.68537 40099.52448 44906.45833 43496.52461 54269.49446 48225.972 47369.72022 48132.576 52453.27608 59549.24578 61823.9981 63967.89316

76621 83615

35 36

61103.76928 66878.87907

994.254785 1233.297535

20042.8478 11408.8825

88225.14636 69955.41428

100000 90000 80000 70000 60000 Series1

50000

Series2

40000 30000 20000 10000 0 1

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Grafik 4.4. Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Winter Additive

Tabel 4.8. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Winter Additive Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

MAD

MSE

MAPE

11231.61161

209823140.9

26.79692728

yt − yt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

( yt − yt )2

yt − yt × 100 yt

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

6296.090909 1535.368409 27420.02984 25635.20924 308.540305 17332.57806 12298.88248 659.7499088 4575.768116 26.89599215 16345.15698 24127.98638 12684.39791 5712.300749 29381.61021 20134.59118 4307.08826 534.2877483 10672.84278 18068.54243 3390.208499 2846.8202 11604.14636 13659.58572

39640760.74 2357356.152 751858036.3 657163952.9 95197.11981 300418262.1 151262510.2 435269.9421 20937653.85 723.3943937 267164156.8 582159726.7 160893950.4 32630379.85 863279018.3 405401761.9 18551009.28 285463.398 113909573.1 326472225.4 11493513.67 8104385.248 134656212.7 186584282.2

14.31287574 4.870629093 110.7745721 92.39911059 1.091058047 39.43614037 28.06426268 1.597496087 7.215820282 0.051219729 25.36492393 62.59368142 25.96176248 28.15466878 44.92188821 53.64217711 11.69927546 1.236061881 20.96908087 28.4096579 4.561452712 4.317288747 15.14486415 16.33628622

4.3.3. Peramalan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Tabel 4.9. Perhitungan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

t

Index

Demand

CMA(12) = trt × clt

yt 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 3 4 5 6 7 8 9

48759 32320 50583 60477 43580 41654 39725 43550 60521

* * * * * * 51216.60 50984.60 49875.20

yt/CMA(12) = snt × irt * * * * * * 0.7756 0.8542 1.2134

snt

snt

1.010813 0.560371 0.937471 0.67878 0.673744 0.911657 0.906741 0.919209 1.340906

1.03018 0.57111 0.95543 0.69178 0.68665 0.92912 0.92411 0.93682 1.36660

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

51544 78725 65546 43989 31523 24753 27744 28279 43951 43824 41299 63413 52511 64440 38547 48858 20289 65406 37535 36815 43225 50898 63600 74323 65940 76621 83615

47435.00 45433.60 44891.80 45158.30 45235.30 45262.00 45422.80 44867.90 43147.70 42225.60 41960.40 43186.20 45288.00 46051.70 46377.10 46641.60 47865.50 49249.30 50263.50 51330.50 53715.90 * * * * * *

1.0866 1.7327 1.4601 0.9741 0.6969 0.5469 0.6108 0.6303 1.0186 1.0379 0.9842 1.4684 1.1595 1.3993 0.8312 1.0475 0.4239 1.3281 0.7468 0.7172 0.8047 * * * * * *

1.123057 1.566023 1.145626 1.010813 0.560371 0.937471 0.67878 0.673744 0.911657 0.906741 0.919209 1.340906 1.123057 1.566023 1.145626 1.010813 0.560371 0.937471 0.67878 0.673744 0.911657 0.906741 0.919209 1.340906 1.123057 1.566023 1.145626

1.14457 1.59603 1.16758 1.03018 0.57111 0.95543 0.69178 0.68665 0.92912 0.92411 0.93682 1.36660 1.14457 1.59603 1.16758 1.03018 0.57111 0.95543 0.69178 0.68665 0.92912 0.92411 0.93682 1.36660 1.14457 1.59603 1.16758

Tabel 4.10. Perhitungan Lanjutan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

d = yt / snt

t 1 2 3 4

1.03018 0.57111 0.95543 0.69178

47330.5448 56591.7515 52942.4887 87421.6724

Yt = 48838 + (73.0303* t)

48911.0303 48984.0606 49057.0909 49130.1212

yt = trt × snt 50387.18515 27975.18716 46870.76279 33987.47998

clt ×irt = clt =MA(3) ir = clt ×irt t clt y/(tr t t ×sn) t 0.968 * * 1.155 1.0674 1.0823 1.079 1.338 0.8065 1.779 1.3828 1.2867

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

0.68665 0.92912 0.92411 0.93682 1.3666 1.14457 1.59603 1.16758 1.03018 0.57111 0.95543 0.69178 0.68665 0.92912 0.92411 0.93682 1.3666 1.14457 1.59603 1.16758 1.03018 0.57111 0.95543 0.69178 0.68665 0.92912 0.92411 63600 74323 65940 76621 83615

63467.32 44831.4587 42987.1312 46487.025 44285.9022 45033.3148 49325.5863 56138.4959 42700.2879 55196.2185 25907.6255 40104.947 41183.8537 47303.6789 47422.7322 44084.2169 46402.107 45878.17 40375.2402 33014.5334 47426.6445 35525.6821 68456.9206 54258.1886 53615.1764 46522.298 55077.6338 0.93682 1.3666 1.14457 1.59603 1.16758

49203.1515 49276.1818 49349.2121 49422.2424 49495.2727 49568.303 49641.3333 49714.3636 49787.3939 49860.4242 49933.4545 50006.4848 50079.5151 50152.5454 50225.5757 50298.606 50371.6363 50444.6666 50517.6969 50590.7272 50663.7575 50736.7878 50809.8181 50882.8484 50955.8787 51028.909 51101.9393 67889.203 54385.4383 57610.9106 48007.3134 71614.1388

33785.47167 45783.70048 45604.28663 46299.77198 67640.11228 56734.6335 79228.94093 58045.33273 51289.99776 28475.68539 47708.06949 34593.73515 34387.22901 46597.95124 46414.14631 47120.7674 68837.74852 57737.69724 80627.64148 59068.55446 52192.81038 28976.18362 48545.37618 35199.99033 34988.98635 47412.20201 47224.00598 51174.9696 51247.9999 51321.0302 51394.0605 51467.0908

1.29 0.91 0.871 0.941 0.895 0.909 0.994 1.129 0.858 1.107 0.519 0.802 0.822 0.943 0.944 0.876 0.921 0.909 0.799 0.653 0.936 0.7 1.347 1.066 1.052 0.912 1.078 1.327 1.061 1.123 0.934 1.391

1.3264 1.0236 0.9072 0.9022 0.9146 0.9323 1.0105 0.9935 1.0313 0.8278 0.8093 0.7144 0.8559 0.9033 0.9213 0.914 0.9024 0.8766 0.7871 0.796 0.763 0.9945 1.038 1.1553 1.0101 1.0139 1.1054 1.1552 1.1701 1.0393 1.1494 *

0.9725 0.8888 0.9602 1.0426 0.9782 0.9744 0.9833 1.1366 0.8316 1.3372 0.6411 1.1226 0.9608 1.0442 1.0248 0.9589 1.0208 1.0374 1.0154 0.8198 1.2269 0.704 1.298 0.923 1.0416 0.8991 0.975 1.1483 0.9069 1.0801 0.8127 *

Grafik 4.5. Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative

Tabel 4.11. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Demand t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

yt 48759 32320 50583 60477 43580 41654 39725 43550 60521 51544 78725 65546 43989 31523 24753

Forecast

yt − yt

( yt − yt )2

50387.19 27975.19 46870.76 33987.48 33785.47 45783.7 45604.29 46299.77 67640.11 56734.63 79228.94 58045.33 51290 28475.69 47708.07

1628.18515 4344.81284 3712.23721 26489.52 9794.52833 4129.70048 5879.28663 2749.77198 7119.11228 5190.6335 503.940931 7500.66727 7300.99776 3047.31461 22955.0695

2650986.893 18877398.62 13780705.07 701694671 95932785.19 17054426.08 34566011.31 7561245.916 50681759.64 26942676.12 253956.462 56260009.46 53304568.35 9286126.327 526935215.1

yt − yt × 100 yt

3.339250504 13.44310904 7.338902804 43.80098223 22.47482407 9.914295104 14.79996635 6.314057349 11.76304469 10.07029625 0.640128207 11.44336385 16.59732607 9.66695622 92.73651471

16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

27744 28279 43951 43824 41299 63413 52511 64440 38547 48858 20289 65406 37535 36815 43225 50898 63600 74323 65940 76621 83615

34593.74 34387.23 46597.95 46414.15 47120.77 68837.75 57737.7 80627.64 59068.55 52192.81 28976.18 48545.38 35199.99 34988.99 47412.2 47224.01 47941.76 70035.38 58740.76 82026.34 60091.78

MAD MSE MAPE

7797.2707 105449427 17.320256

6849.73515 6108.22901 2646.95124 2590.14631 5821.7674 5424.74852 5226.69724 16187.6415 20521.5545 3334.81038 8687.18362 16860.6238 2335.00967 1826.01365 4187.20201 3673.99402 15658.2372 4287.61524 7199.23901 5405.34202 23523.2238 280701.744

46918871.68 37310461.65 7006350.892 6708857.887 33892975.65 29427896.49 27318364.08 262039736.5 421134197.3 11120960.24 75467159.3 284280635.8 5452270.155 3334325.845 17532660.64 13498232.06 245180391.5 18383644.45 51829042.33 29217722.35 553342059 3796179357

24.68906846 21.59987627 6.022505164 5.9103375 14.09663042 8.554631572 9.953528297 25.12048646 53.23774731 6.825515525 42.81720944 25.77840538 6.220886291 4.959971883 9.68699134 7.218346537 24.61986978 5.768894206 10.91786323 7.054648229 28.13277979 623.5292105

4.3.4. Peramalan Dengan Metode Dekomposisi Additive Tabel 4.12. Perhitungan Dengan Metode Dekomposisi Additive Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

Demand t

Index

1 2 3

1 2 3

yt 48759 32320 50583

CMA(12) = trt × clt * * *

Yt-CMA(12) = sn × ir t

* * *

snt

snt

t

523.55 -20644.4 -2176.15

1651.64 -19516.31 -1048.06

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

60477 43580 41654 39725 43550 60521 51544 78725 65546 43989 31523 24753 27744 28279 43951 43824 41299 63413 52511 64440 38547 48858 20289 65406 37535 36815 43225 50898 63600 74323 65940 76621 83615

* * * 51216.60 50984.60 49875.20 47435.00 45433.60 44891.80 45158.30 45235.30 45262.00 45422.80 44867.90 43147.70 42225.60 41960.40 43186.20 45288.00 46051.70 46377.10 46641.60 47865.50 49249.30 50263.50 51330.50 53715.90 * * * * * *

yt = snt 1 2 3 4 5 6

47107.36 51836.31 51631.06 74552.56 58004.11 45369.71

* * * -11491.60 -7434.60 10645.80 4109.00 33291.40 20654.20 -1169.30 -13712.30 -20509.00 -17678.80 -16588.90 803.30 1598.40 -661.40 20226.80 7223.00 18388.30 -7830.10 2216.40 -27576.50 16156.70 -12728.50 -14515.50 -10490.90 * * * * * *

Yt = 46232.8 + (186.191 * t)

46418.991 46605.182 46791.373 46977.564 47163.755 47349.946

-15203.7 -15552.2 -4843.8 -4946.6 -4048 15436.3 5666 25839.85 6412.05 523.55 -20644.4 -2176.15 -15203.7 -15552.2 -4843.8 -4946.6 -4048 15436.3 5666 25839.85 6412.05 523.55 -20644.4 -2176.15 -15203.7 -15552.2 -4843.8 -4946.6 -4048 15436.3 5666 25839.85 6412.05

Yt 48070.63 27088.87 45743.31 32902.00 32739.65 43634.24

-14075.56 -14424.11 -3715.71 -3818.51 -2919.91 16564.39 6794.09 26967.94 7540.14 1651.64 -19516.31 -1048.06 -14075.56 -14424.11 -3715.71 -3818.51 -2919.91 16564.39 6794.09 26967.94 7540.14 1651.64 -19516.31 -1048.06 -14075.56 -14424.11 -3715.71 -3818.51 -2919.91 16564.39 6794.09 26967.94 7540.14

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

43543.51 46469.91 43956.61 44749.91 51757.06 58005.86 42337.36 51039.31 25801.06 41819.56 42703.11 47666.71 47642.51 44218.91 46848.61 45716.91 37472.06 31006.86 47206.36 39805.31 66454.06 51610.56 51239.11 46940.71 54716.51 66519.91 57758.61 59145.91 49653.06 76074.86

47536.137 47722.328 47908.519 48094.71 48280.901 48467.092 48653.283 48839.474 49025.665 49211.856 49398.047 49584.238 49770.429 49956.62 50142.811 50329.002 50515.193 50701.384 50887.575 51073.766 51259.957 51446.148 51632.339 51818.53 52004.721 52190.912 52377.103 52563.294 52749.485 52935.676

43717.63 44802.42 64472.91 54888.80 75248.84 56007.23 50304.92 29323.16 47977.61 35136.30 34973.94 45868.53 45951.92 47036.71 66707.20 57123.09 77483.13 58241.52 52539.22 31557.46 50211.90 37370.59 37208.23 48102.82 48186.21 49271.00 68941.49 59357.38 79717.43 60475.82

Grafik 4.6. Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Dekomposisi Additive

Tabel 4.13. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Dekomposisi Additive Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Demand t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

yt 48759 32320 50583 60477 43580 41654 39725 43550 60521 51544 78725 65546 43989 31523 24753

Forecast

yt − yt

48070.63 27088.87 45743.31 32902 32739.65 43634.24 43717.63 44802.42 64472.91 54888.8 75248.84 56007.23 50304.92 29323.16 47977.61

688.369 5231.128 4839.687 27574.996 10840.355 1980.236 3992.627 1252.418 3951.909 3344.8 3476.159 9538.768 6315.923 2199.836 23224.605

(y t

− yt

)2

473851.8802 27364700.15 23422570.26 760380404.4 117513296.5 3921334.616 15941070.36 1568550.847 15617584.74 11187687.04 12083681.39 90988094.96 39890883.34 4839278.427 539382277.4

yt − yt × 100 yt

1.411778338 16.18542079 9.567813297 45.59583974 24.87460991 4.75401162 10.05066583 2.875816303 6.529814445 6.489213099 4.415571928 14.5527843 14.35795994 6.978510929 93.8254151

16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

27744 28279 43951 43824 41299 63413 52511 64440 38547 48858 20289 65406 37535 36815 43225 50898 63600 74323 65940 76621 83615

MAD MSE MAPE

7327.3864 100573073 16.586067

35136.3 34973.94 45868.53 45951.92 47036.71 66707.2 57123.09 77483.13 58241.52 52539.22 31557.46 50211.9 37370.59 37208.23 48102.82 48186.21 49271 68941.49 59357.38 79717.43 60475.82

7392.296 6694.937 1917.528 2127.919 5737.71 3294.201 4612.092 13043.133 19694.524 3681.215 11268.456 15194.103 164.412 393.229 4877.82 2711.789 14328.998 5381.507 6582.616 3096.425 23139.184 263785.91

54646040.15 44822181.43 3676913.631 4528039.271 32921316.04 10851760.23 21271392.62 170123318.5 387874275.6 13551343.88 126978100.6 230860766 27031.30574 154629.0464 23793127.95 7353799.581 205320183.7 28960617.59 43330833.4 9587847.781 535421836.2 3620630621

26.64466551 23.67458892 4.36287684 4.855601953 13.89309669 5.194835444 8.783096875 20.24074022 51.09223545 7.5345184 55.53973089 23.23044216 0.438023178 1.06812169 11.28471949 5.327889112 22.52987107 7.240702071 9.98273582 4.04122238 27.67348442 597.0984242

4.4. Peramalan Permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm Peramalan dimulai dengan menentukan metode yang akan digunakan. Bila dilihat dari plot data permintaan kaca warna (panasap) dgfl dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm, maka terlihat adanya empat unsur yaitu; trend, cycle, seasonal dan fluktuasi. Dengan pertimbangan tersebut, maka data permintaan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm

diramalkan dengan menggunakan metode Winter, Dekomposisi multiplicative dan Dekomposisi Additive. Data permintaan masa lalu yang telah diperoleh adalah data permintaan bulanan dari bulan Januari 2006 sampai dengan bulan Desember 2008. Peramalan dilakukan untuk 12 periode yang akan datang, yaitu peramalan dari bulan Januari 2009 sampai dengan bulan Desember 2009.

4.4.1. Peramalan Dengan Metode Winter Multiplikative Tabel 4.14. Perhitungan Dengan Metode Winter Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm

Periode

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Holt-Winter's Forecast, Multiplicative Model AlphaHW 0.4 BetaHW 0.1 Orig. Data Yt 3531 3489 4456 4680 3514 5264 3895 4312 6145 4351 6720 7654 3257 3271 5765 5901 4804 6107 4179 5237 7984 3798 8601

GammaHW

0.1

Lt

bt

4834.25 4909.088856 4965.223852 5670.451418 6053.395808 6490.216077 6356.860385 6078.232278 6149.214446 6344.567656 5634.774432 5939.331972

374.8181818 344.8202492 315.9517239 354.8793082 357.6858163 365.5992616 315.7037662 256.2705789 237.7417378 233.5028851 139.1732742 155.7117007

St 0.730413197 0.72172519 0.921756219 0.968092258 0.726896623 1.088896933 0.805709262 0.891968765 1.271138232 0.9000362 1.390081191 1.583285929 0.723718202 0.715430869 0.931247988 0.968765507 0.728226068 1.076076677 0.793891878 0.887937238 1.269864347 0.877435456 1.395887338

Ft

3804.772147 3791.878547 4867.956429 5833.076031 4660.193583 7465.276298 5376.146738 5650.178687 8118.704194 5920.501614 8026.256108

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

8268 7025 4583 5358 3726 5463 4893 4423 5955 9032 4520 10913 9672

5745.846638 7402.709901 7168.637378 6736.741394 5675.301929 6427.535189 5739.958355 5689.382427 6108.420061 6546.174304 6047.004835 6778.31405 6597.505274

120.7919972 274.3991238 223.5519591 158.0071648 36.06250184 107.6795776 28.15393652 20.28095004 60.15661841 97.91638088 38.20779588 107.5179378 78.68526639

1.568852579 0.746244062 0.707819039 0.91765719 0.937541851 0.740397162 1.05371353 0.792243993 0.896631898 1.280851629 0.864439659 1.417297341 1.558568189

9650.196881 4245.793163 5492.440781 6883.961443 6679.394581 4159.164463 7032.392191 4579.257501 5069.822729 7833.255597 5829.760737 8494.271262 10802.85527

12000 10000 8000 Series1

6000

Series2

4000 2000 0 1

3

5

7

9

11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Grafik 4.7. Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Winter Multiplikative

Tabel 4.15. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Winter Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm MAD

MSE

MAPE

1169.62201

2024281.435

21.72661791

yt − yt 1 2 3

( yt − yt )2

yt − yt × 100 yt

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

547.7721467 520.8785474 897.0435709 67.92396949 143.8064174 1358.276298 1197.146738 413.1786869 134.7041937 2122.501614 574.7438923 1382.196881 2779.206837 909.4407813 1525.961443 2953.394581 1303.835537 2139.392191 156.2575006 885.1772711 1198.744403 1309.760737 2418.728738 1130.855272

300054.3247 271314.4611 804687.168 4613.665632 20680.28568 1844914.502 1433160.313 170716.6273 18145.2198 4505013.1 330330.5417 1910468.218 7723990.641 827082.5347 2328558.326 8722539.55 1699987.109 4576998.947 24416.40649 783538.8012 1436988.143 1715473.188 5850248.707 1278833.647

16.81830355 15.9241378 15.56016602 1.151058626 2.993472468 22.24130176 28.6467274 7.889606396 1.687176775 55.88471863 6.682291504 16.7174272 39.56166316 19.8437875 28.48005679 79.26448151 23.8666582 43.72352731 3.532839715 14.8644378 13.27219224 28.97700746 22.16373809 11.69205203

4.4.2. Peramalan Dengan Metode Winter Additive Tabel 4.16. Perhitungan Dengan Metode Winter Additive Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm

Periode

1

Holt-Winter's Forecast, Additive Model AlphaHW 0.35 BetaHW 0.05 Orig. Data Yt 3531

GammaHW

0.4

Lt

bt

St -1303.25

Ft

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

3489 4456 4680 3514 5264 3895 4312 6145 4351 6720 7654 3257 3271 5765 5901 4804 6107 4179 5237 7984 3798 8601 8268 7025 4583 5358 3726 5463 4893 4423 5955 9032 4520 10913 9672

4834.25 4981.981818 5090.227193 5686.742086 6051.665655 6313.078701 6323.242678 6122.894392 6199.436729 6561.38598 5961.410614 6393.923815 6237.230604 7188.615311 6997.225452 6659.964899 5835.194273 6307.844578 5876.711628 5941.122821 6291.11826 6883.066803 6581.301963 7497.49188 7511.72976

374.8181818 363.4638636 350.7029392 362.9935369 363.0900385 358.0061889 340.6140783 313.56596 301.7147789 304.7265025 259.4914091 268.1424987 246.9007132 282.1249129 258.4491743 228.6636879 175.9919723 190.8248889 159.7269969 154.9612067 164.7129184 186.0746996 161.6827226 199.4080823 190.1495722

-1345.25 -378.25 -154.25 -1320.25 429.75 -939.25 -522.25 1310.75 -483.25 1885.75 2819.75 -1471.942727 -1534.840877 -195.6468344 -152.816262 -1395.78148 171.3529287 -1341.107757 -698.3246915 1355.495608 -1155.314245 2014.280474 2504.157759 -948.6117606 -1886.594707 -638.1740604 -935.3674665 -1175.406719 -290.6728941 -1411.913783 -553.442119 1672.870644 -1517.709332 2574.771533 2366.602751

3905.818182 4000.195682 5062.680132 5895.485623 5094.505693 7100.83489 5724.606756 5914.210352 7811.901508 6382.862482 8106.652023 9481.816313 5012.18859 5935.899346 7060.027792 6735.812325 4615.404765 6670.022395 4695.330869 5397.759337 7811.326787 5913.827257 8757.265159 10201.05772

12000 10000 8000 Series1

6000

Series2

4000 2000 0 1

3

5

7

9

11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Grafik 4.8. Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Winter Additive

Tabel 4.17. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Winter Additive Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm MAD

MSE

MAPE

11231.61161

209823140.9

26.79692728

yt − yt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

648.8181818 729.1956818 702.3198676 5.514377061

( yt − yt )2

420965.0331 531726.3424 493253.1964 30.40835437

yt − yt × 100 yt

19.92073018 22.29274478 12.18247819 0.093448179

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

290.5056934 993.8348896 1545.606756 677.2103518 172.0984925 2584.862482 494.3479774 1213.816313 2012.81141 1352.899346 1702.027792 3009.812325 847.5952346 1777.022395 272.3308685 557.2406635 1220.673213 1393.827257 2155.734841 529.0577203

84393.5579 987707.7877 2388900.246 458613.8605 29617.89111 6681514.053 244379.9227 1473350.043 4051409.774 1830336.641 2896898.605 9058970.233 718417.6818 3157808.594 74164.10195 310517.157 1490043.094 1942754.423 4647192.703 279902.0714

6.047162644 16.2737005 36.9850863 12.93126507 2.15554224 68.05851718 5.747563974 14.68089397 28.65211972 29.51995082 31.76610288 80.77864534 15.51519741 36.31764552 6.157152804 9.357525835 13.51498243 30.83688623 19.75382425 5.469992973

4.4.3. Peramalan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Tabel 4.18. Perhitungan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm

t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Index 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Demand

CMA(12)

yt/CMA(12)

yt

= tr × cl t t

= snt × irt

3531 3489 4456 4680 3514 5264 3895 4312 6145 4351 6720 7654

* * * * * 4822.83 4802.33 4847.79 4953.21 5057.83 5146.71

* * * * * 0.8076 0.8979 1.2676 0.8784 1.3286 1.4872

snt

snt

0.922333 0.706296 0.993207 0.85783 0.888268 0.940167 0.766905 0.887828 1.29868 0.761268 1.401551 1.455093

0.93169 0.71346 1.00329 0.86654 0.89728 0.94971 0.77469 0.89684 1.31186 0.76899 1.41578 1.46986

13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

3257 3271 5765 5901 4804 6107 4179 5237 7984 3798 8601 8268 7025 4583 5358 3726 5463 4893 4423 5955 9032 4520 10913 9672

5193.67 5244.04 5359.21 5412.79 5468.13 5572.08 5754.67 5966.33 6004.04 5896.46 5833.29 5810.17 5769.75 5809.83 5883.42 5957.17 6083.58 6238.42 * * * * * *

0.6271 0.6238 1.0757 1.0902 0.8785 1.0960 0.7262 0.8778 1.3298 0.6441 1.4745 1.4230 1.2176 0.7888 0.9107 0.6255 0.8980 0.7843 * * * * * *

0.922333 0.706296 0.993207 0.85783 0.888268 0.940167 0.766905 0.887828 1.29868 0.761268 1.401551 1.455093 0.922333 0.706296 0.993207 0.85783 0.888268 0.940167 0.766905 0.887828 1.29868 0.761268 1.401551 1.455093

0.93169 0.71346 1.00329 0.86654 0.89728 0.94971 0.77469 0.89684 1.31186 0.76899 1.41578 1.46986 0.93169 0.71346 1.00329 0.86654 0.89728 0.94971 0.77469 0.89684 1.31186 0.76899 1.41578 1.46986

Tabel 4.19. Perhitungan Lanjutan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm

d = yt / snt

t 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Yt = 48838 +(73.0303 *t)

0.93169 0.71346 1.00329 0.86654 0.89728 0.94971 0.77469 0.89684 1.31186

3789.86687 4890.22227 4441.39859 5400.80693 3916.26254 5542.74856 5027.82378 4807.99407 4684.18459

4492.4738 4551.2176 4609.9614 4668.7052 4727.449 4786.1928 4844.9366 4903.6804 4962.4242

yt = trt × snt

clt =MA(3)

4185.615359 3247.1322 4625.116975 4045.606635 4241.864692 4545.49194 3753.319305 4397.8153 6510.011752

0.8436 1.0744 0.9634 1.1568 0.8284 1.1580 1.0377 0.9804 0.9439

irt =

* 0.96051 1.06491 0.98288 1.04776 1.00808 1.05877 0.98739 1.01708

clt ×irt clt

* 1.1186 0.9047 1.1769 0.7906 1.1487 0.9801 0.9930 0.9280

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

0.76899 1.41578 1.46986 0.93169 0.71346 1.00329 0.86654 0.89728 0.94971 0.77469 0.89684 1.31186 0.76899 1.41578 1.46986 0.93169 0.71346 1.00329 0.86654 0.89728 0.94971 0.77469 0.89684 1.31186 0.76899 1.41578 1.46986

5658.03685 4746.51256 5207.29144 3495.77921 4584.67098 5746.10926 6809.86361 5353.93433 6430.38857 5394.42248 5839.39354 6086.00972 4938.9161 6075.11228 5625.01772 7540.02118 6423.58517 5340.44291 4299.87321 6088.37287 5152.10272 5709.38757 6639.98253 6884.87473 5877.80432 7708.13863 6580.2094

5021.168 5079.9118 5138.6556 5197.3994 5256.1432 5314.887 5373.6308 5432.3746 5491.1184 5549.8622 5608.606 5667.3498 5726.0936 5784.8374 5843.5812 5902.325 5961.0688 6019.8126 6078.5564 6137.3002 6196.044 6254.7878 6313.5316 6372.2754 6431.0192 6489.763 6548.5068

3861.251267 7192.01874 7553.11479 4842.391013 3750.071592 5332.360068 4656.450876 4874.383205 5214.966357 4299.417445 5030.02057 7434.776294 4403.335273 8190.035699 8589.258169 5499.166667 4253.010985 6039.603161 5267.295117 5506.901718 5884.440773 4845.515584 5662.225839 8359.540835 4945.419279 9188.052657 9625.401547

1.1268 0.9343 1.0133 0.6726 0.8722 1.0811 1.2672 0.9855 1.1710 0.9719 1.0411 1.0738 0.8625 1.0501 0.9625 1.2774 1.0775 0.8871 0.7073 0.9920 0.8315 0.9128 1.0517 1.0804 0.9139 1.1877 1.0048

1.00171 1.02485 0.87344 0.85274 0.87533 1.07355 1.11132 1.14130 1.04287 1.06140 1.02900 0.99252 0.99553 0.95843 1.09675 1.10588 1.08073 0.89071 0.86219 0.84364 0.91212 0.93201 1.01498 1.01538 1.06072 1.03552 *

1.1249 0.9117 1.1601 0.7887 0.9964 1.0070 1.1403 0.8635 1.1229 0.9157 1.0118 1.0819 0.8664 1.0957 0.8776 1.1551 0.9970 0.9960 0.8204 1.1758 0.9116 0.9793 1.0361 1.0640 0.8616 1.1469 *

Grafik 4.9. Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative

Tabel 4.20. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Dekomposisi Multiplikative Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm Demand t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

yt 3531 3489 4456 4680 3514 5264 3895 4312 6145 4351 6720 7654 3257 3271 5765

Forecast 4185.615 3247.132 4625.117 4045.607 4241.865 4545.492 3753.319 4397.815 6510.012 3861.251 7192.019 7553.115 4842.391 3750.072 5332.36

yt − yt

654.615359 241.8678 169.116975 634.393365 727.864692 718.50806 141.680695 85.8153001 365.011752 489.748733 472.01874 100.88521 1585.39101 479.071592 432.639932

( yt − yt )2

yt − yt × 100 yt

428521.2681 58500.03264 28600.55132 402454.9421 529787.0097 516253.8325 20073.41925 7364.265732 133233.5791 239853.8219 222801.6907 10177.82559 2513464.664 229509.5907 187177.3106

18.53909258 6.932295784 3.795264256 13.55541379 20.71328093 13.64946923 3.63750179 1.990150745 5.939979691 11.25600399 7.02408839 1.318071727 48.67642041 14.64602851 7.504595521

16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

5901 4804 6107 4179 5237 7984 3798 8601 8268 7025 4583 5358 3726 5463 4893 4423 5955 9032 4520 10913 9672

4656.451 4874.383 5214.966 4299.417 5030.021 7434.776 4403.335 8190.036 8589.258 5499.167 4253.011 6039.603 5267.295 5506.902 5884.441 4845.516 5662.226 8359.541 4945.419 9188.053 9625.402

MAD MSE MAPE

567.18196 528111.68 11.287298

1244.54912 70.3832051 892.033643 120.417445 206.97943 549.223706 605.335273 410.964301 321.258169 1525.83333 329.989015 681.603161 1541.29512 43.9017184 991.440773 422.515584 292.774161 672.459165 425.419279 1724.94734 46.5984526 20418.5506

1548902.523 4953.795565 795724.021 14500.36101 42840.48458 301646.6797 366430.7926 168891.6571 103206.811 2328167.36 108892.7501 464582.8693 2375590.636 1927.360879 982954.8069 178519.419 85716.70922 452201.3285 180981.5631 2975443.335 2171.415785 19012020.48

21.0904783 1.46509586 14.60674052 2.881489466 3.952251868 6.879054439 15.93826416 4.778099075 3.885560822 21.72004745 7.200283987 12.72122361 41.36594516 0.803619228 20.2624315 9.552692387 4.916442666 7.445296334 9.411930955 15.80635337 0.481787144 406.3427456

4.4.4. Peramalan Dengan Metode Dekomposisi Additive Tabel 4.21. Perhitungan Dengan Metode Dekomposisi Additive Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm Demand t

Index

1 2 3 4 5

1 2 3 4 5

yt 3531 3489 4456 4680 3514

CMA(12)

yt-CMA(12)

= trt × clt * * * * *

= snt × irt * * * * *

snt -340.71 -1599.94 -59.815 -871.48 -642.355

snt -274.43 -1533.65 6.47 -805.20 -576.07

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

5264 3895 4312 6145 4351 6720 7654 3257 3271 5765 5901 4804 6107 4179 5237 7984 3798 8601 8268 7025 4583 5358 3726 5463 4893 4423 5955 9032 4520 10913 9672

* 4822.83 4802.33 4847.79 4953.21 5057.83 5146.71 5193.67 5244.04 5359.21 5412.79 5468.13 5572.08 5754.67 5966.33 6004.04 5896.46 5833.29 5810.17 5769.75 5809.83 5883.42 5957.17 6083.58 6238.42 * * * * * *

yt = snt 1 2 3 4 5 6 7 8

3805.43 5022.65 4449.53 5485.20 4090.07 5602.97 5080.47 4855.55

* -927.83 -490.33 1297.21 -602.21 1662.17 2507.29 -1936.67 -1973.04 405.79 488.21 -664.13 534.92 -1575.67 -729.33 1979.96 -2098.46 2767.71 2457.83 1255.25 -1226.83 -525.42 -2231.17 -620.58 -1345.42 * * * * * *

Yt = 46232.8 + (186.191 * t)

4437.342 4502.424 4567.506 4632.588 4697.67 4762.752 4827.834 4892.916

-405.25 -1251.75 -609.83 1638.585 -1350.34 2214.94 2482.56 523.55 -20644.4 -2176.15 -15203.7 -15552.2 -4843.8 -4946.6 -4048 15436.3 5666 25839.85 6412.05 523.55 -20644.4 -2176.15 -15203.7 -15552.2 -4843.8 -4946.6 -4048 15436.3 5666 25839.85 6412.05

Yt 4162.91 2968.77 4573.97 3827.39 4121.60 4423.78 3642.37 4349.37

-338.97 -1185.47 -543.55 1704.87 -1284.05 2281.22 2548.84 -274.43 -1533.65 6.47 -805.20 -576.07 -338.97 -1185.47 -543.55 1704.87 -1284.05 2281.22 2548.84 -274.43 -1533.65 6.47 -805.20 -576.07 -338.97 -1185.47 -543.55 1704.87 -1284.05 2281.22 2548.84

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

4440.13 5635.05 4438.78 5105.16 3531.43 4804.65 5758.53 6706.20 5380.07 6445.97 5364.47 5780.55 6279.13 5082.05 6319.78 5719.16 7299.43 6116.65 5351.53 4531.20 6039.07 5231.97 5608.47 6498.55 7327.13 5804.05 8631.78 7123.16

4957.998 5023.08 5088.162 5153.244 5218.326 5283.408 5348.49 5413.572 5478.654 5543.736 5608.818 5673.9 5738.982 5804.064 5869.146 5934.228 5999.31 6064.392 6129.474 6194.556 6259.638 6324.72 6389.802 6454.884 6519.966 6585.048 6650.13 6715.212

6662.86 3739.03 7369.38 7702.09 4943.90 3749.75 5354.96 4608.37 4902.58 5204.77 4423.35 5130.35 7443.85 4520.01 8150.37 8483.07 5724.88 4530.74 6135.94 5389.36 5683.56 5985.75 5204.33 5911.34 8224.83 5300.99 8931.35 9264.05

Grafik 4.10. Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm Dengan Metode Dekomposisi Additive

Tabel 4.22. Analisa Perhitungan Kesalahan Dengan Metode Dekomposisi Additive Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 inchi Ketebalan 5 mm Demand t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

yt 3531 3489 4456 4680 3514 5264 3895 4312 6145 4351 6720 7654 3257 3271 5765

Forecast 4162.913 2968.77 4573.972 3827.389 4121.596 4423.783 3642.365 4349.367 6662.864 3739.026 7369.383 7702.085 4943.897 3749.754 5354.956

yt − yt

631.9133 520.2297 117.9723 852.6107 607.5963 840.2167 252.6347 37.3673 517.8643 611.9737 649.3833 48.0853 1686.8973 478.7543 410.0437

( yt − yt )2 399314.4187 270638.9408 13917.46357 726945.0058 369173.2638 705964.103 63824.29164 1396.315109 268183.4332 374511.8095 421698.6703 2312.196076 2845622.501 229205.6798 168135.8359

17.8961569 14.9105675 2.647493268 18.21817735 17.29073136 15.96156345 6.48612837 0.86658859 8.427409276 14.06512756 9.663441964 0.628237523 51.7929782 14.63632834 7.112640069

16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

5901 4804 6107 4179 5237 7984 3798 8601 8268 7025 4583 5358 3726 5463 4893 4423 5955 9032 4520 10913 9672

MAD MSE MAPE

631.82204 632330.34 12.58343

4608.373 4902.58 5204.767 4423.349 5130.351 7443.848 4520.01 8150.367 8483.069 5724.881 4530.738 6135.94 5389.357 5683.564 5985.751 5204.333 5911.335 8224.832 5300.994 8931.351 9264.053

1292.6267 98.5803 902.2327 244.3493 106.6487 540.1517 722.0103 450.6327 215.0693 1300.1187 52.2617 777.9403 1663.3573 220.5643 1092.7513 781.3333 43.6647 807.1677 780.9943 1981.6487 407.9467 22745.5936

1670883.786 9718.075548 814023.8449 59706.58041 11373.94521 291763.859 521298.8733 203069.8303 46254.8038 1690308.634 2731.285287 605191.1104 2766757.507 48648.61043 1194105.404 610481.7257 1906.606026 651519.6959 609952.0966 3926931.57 166420.51 22763892.28

21.90521437 2.052046211 14.77374652 5.847075855 2.036446439 6.765427104 19.01027646 5.239305895 2.601225206 18.50702776 1.140338206 14.51922919 44.64190284 4.037420831 22.33295115 17.665234 0.733244332 8.936754872 17.27863496 18.15860625 4.217811208 453.0034894

BAB V HASIL DAN ANALISA

5.1. Analisa Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Seperti telah disebutkan dalam bab sebelumnya, pada plot data permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm menunjukkan variasi musiman yang tidak konstan atau fluktuatif. Dengan pertimbangan tersebut, maka data permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm diramalkan dengan menggunakan metode Winter Multiplikative, Winter Additive, Dekomposisi Multiplikative dan Dekomposisi Additive berdasarkan asumsi bahwa data yang ada tersusun dari komponen trend, musiman, siklus, dan acak. Untuk pemilihan metode peramalan yang akan digunakan berdasarkan nilai MAD, MSE dan MAPE terkecil. Berikut adalah perbandingan nilai kesalahan dari metode yang digunakan:

Tabel 5.1. Analisa Kesalahan Metode Winter dan Dekomposisi Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

Metode

MAD

MSE

MAPE

Winter Multiplikative

11321.15037 215133348.7 26.88109219

Winter Additive

11231.61161 209823140.9 26.79692728

Dekomposisi Multiplikative

7797.2707

105449427

17.320256

Dekomposisi Additive

7327.3864

100573073

16.586067

Dari tabel 5.1. dapat lihat metode Dekomposisi Additive mempunyai nilai MAD, MSE dan MAPE yang paling kecil. Sehingga metode Dekomposisi Additive akan digunakan untuk meramalkan jumlah permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm pada periode tahun yang akan datang, tepatnya pada bulan Januari 2009 sampai Desember 2009. 5.2. Analisa Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Seperti telah disebutkan dalam bab sebelumnya, pada plot data permintaan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm menunjukkan variasi musiman yang tidak konstan atau fluktuatif. Dengan pertimbangan tersebut, maka data permintaan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm diramalkan dengan menggunakan

metode Winter, Dekomposisi Multiplikative dan Dekomposisi Additive berdasarkan asumsi bahwa data yang ada tersusun dari komponen trend, musiman, siklus, dan acak. Untuk pemilihan metode peramalan yang akan digunakan berdasarkan nilai MAD, MSE dan MAPE terkecil. Berikut adalah perbandingan nilai kesalahan dari metode yang digunakan: Tabel 5.2. Analisa Kesalahan Metode Winter dan Dekomposisi Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm

Metode

MAD

MSE

MAPE

Winter Multiplikative

1169.62201

2024281.435

21.72661791

Winter Additive

11231.61161 209823140.9

26.79692728

Dekomposisi Multiplikative

567.18196

528111.68

11.287298

Dekomposisi Additive

631.82204

632330.34

12.58343

Dari tabel 5.2. dapat lihat metode Dekomposisi Multiplikative mempunyai nilai MAD, MSE dan MAPE yang paling kecil. Sehingga metode Dekomposisi Multiplikative akan digunakan untuk meramalkan permintaan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm pada periode tahun yang akan datang, tepatnya pada bulan Januari 2009 sampai Desember 2009.

5.3. Hasil Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Berdasarkan nilai kesalahan peramalan dapat dilihat bahwa metode Dekomposisi Additive mempunyai nilai kesalahan yang terkecil diantara metode yang digunakan. Oleh sebab itu, dalam melakukan peramalan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm akan menggunakan metode Dekomposisi Additive. Adapun hasil peramalan permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm dari bulan Januari 2009 sampai Desember 2009 adalah sebagai berikut:

Tabel 5.3. Hasil Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dari Bulan Januari 2009 Sampai Desember 2009

Periode

snt

(t)

Peramalan 2009

Januari

1651.64

54774 pcs

Februari

-19516.31

33792 pcs

Maret

-1048.06

52446 pcs

April

-14075.56

39605 pcs

Mei

-14424.11

39443 pcs

Juni

-3715.71

50337 pcs

Juli

-3818.51

50421 pcs

Agustus

-2919.91

51505 pcs

September

16564.39

71176 pcs

Oktober

6794.09

61592 pcs

November

26967.94

81952 pcs

Desember

7540.14

62710 pcs

Untuk pola peramalan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm yang terbentuk dapat dilihat pada grafik dibawah ini:

90000 80000 70000 60000 50000 Series1

40000 30000 20000 10000 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12

Grafik 5.1. Plot Peramalan Kaca Bening (Indoflot) FL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dari Bulan Januari 2009 Sampai Desember 2009 5.4. Hasil Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Berdasarkan nilai kesalahan peramalan dapat dilihat bahwa metode Dekomposisi Additive mempunyai nilai kesalahan yang terkecil diantara metode yang digunakan. Oleh sebab itu, dalam melakukan peramalan Kaca Warna

(Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm akan menggunakan metode Dekomposisi Multiplikative. Adapun hasil peramalan permintaan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm dari Januari 2009 sampai Desember 2009 adalah sebagai berikut:

Tabel 5.4. Hasil Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dari Bulan Januari 2009 Sampai Desember 2009

Periode

snt

(t)

Peramalan 2009

Januari

0.93169

6156 pcs

Februari

0.71346

4756 pcs

Maret

1.00329

6747 pcs

April

0.86654

5878 pcs

Mei

0.89728

6139 pcs

Juni

0.94971

6554 pcs

Juli

0.77469

5392 pcs

Agustus

0.89684

6294 pcs

September

1.31186

9284 pcs

Oktober

0.76899

5488 pcs

November

1.41578

10186 pcs

Desember

1.46986

10662 pcs

Untuk pola peramalan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm yang terbentuk dapat dilihat pada grafik dibawah ini:

12000 10000 8000 6000

Series1

4000 2000 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12

Grafik 5.2. Plot Peramalan Kaca Warna (Panasap) DGFL Dengan Ukuran 60 x 48 Inchi Ketebalan 5 mm Dari Bulan Januari 2009 Sampai Desember 2009

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

6.1.

Kesimpulan Setelah diadakan pengolahan dan analisa data berdasarkan data aktual

permintaan jenis kaca flat glass: kaca bening (indoflot) FL dan kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm, dari perhitungan tersebut dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan permintaan kaca bening (indoflot) FL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm di periode mendatang dari bulan Januari 2009 sampai Desember 2009 adalah Dekomposisi Additive. Hal ini dapat dilihat dari nilai kesalahan peramalannya paling kecil diantara keempat metode yang digunakan. 2. Metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan permintaan kaca kaca warna (panasap) DGFL dengan ukuran 60 x 48 inchi ketebalan 5 mm di periode mendatang a dari bulan Januari 2009 sampai Desember 2009 adalah Dekomposisi Multiplikative. Hal ini dapat dilihat dari nilai kesalahan peramalannya paling kecil diantara keempat metode yang digunakan.

6.2.

Saran Banyak cara untuk meningkatkan keuntungan bagi perusahaan dan salah

satunya adalah sistem peramalan yang akurat, sehingga kebutuhan bahan baku dapat ditekan. Dengan demikian maka nilai kerugian dari material over dan inventory dapat dikurangi dengan tidak mengganggu semua kegiatan produksi. Setelah melakukan pembahasan maka penulis memberikan saran sebagai berikut : Ø Dalam melakukan peramalan sebaiknya memakai lebih dari satu metode peramalan dalam meramalkan permintaan dimasa yang akan datang, sehingga kita bisa membandingkan hasil yang diperoleh oleh setiap metode peramalan. Ø Untuk melakukan perhitungan kesalahan peramalan sebaiknya memakai lebih dari satu analisis kesalahan peramalan, karena dalam hasil perhitungannya belum tentu sama untuk tiap perhitungan kesalahan peramalan Ø Dalam penerapan ada baiknya jika perusahaan yang bersangkutan diadakan review tiap tahunnya terhadap model-model peramalan, dan tidak menutup kemungkinan pula jika ada perubahan yang perlu dilakukan apabila model tersebut dianggap tidak sesuai lagi. Ø NiIai-nilai yang diperoleh dari hasil ramalan tersebut bukan merupakan suatu harga mati yang tidak dapat ditentang keakuratannya, melainkan hanya merupakan sebuah dasar untuk menentukan jumlah permintaan pada periode 2009.

Ø Pemilihan metode peramalan yang digunakan sebaiknya harus tepat dengan pola data yang digunakan, agar hasilnya lebih akurat.

DAFTAR PUSTAKA

1. Baroto, Teguh (2002), Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Edisi I, Ghalia Indonesia. 2. Biegel, John E (1992), Pengendalian Produksi : Suatu Pendekatan Kuantitatif, Akademi Prasindo, Jakarta. 3. Gaspersz, V, (2005), Production Planning And Inventory Control Berdasarkan Pendekatan Sistem Terintegrasi MRP II dan JIT Menuju Manufacturing 21, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. 4. Heizer, Jay dkk (2001), Prinsip-prinsip Manajemen Operasi, Edisi Pertama, Salemba Empat, Jakarta. 5. Makridakis Spyros and Wheel Right. Stevent C., (1998), Metoda Aplikasi Peramalan, Edisi Dua, Erlangga, Jakarta. 6. Nasution, Arman Hakim (2003), Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Edisi I, Guna Widya, Surabaya.

LAPORAN TUGAS AKHIR. Di Susun Untuk Memenuhi Persyaratan Dalam Meraih Gelar Sarjana Teknik Industri Jenjang Pendidikan Strata Satu (S1)

Recommend Documents