PERENCANAAN PENGENDALIAN PRODUKSI DAN PERSEDIAAN INDUSTRI PASTA PT XYZ

PERENCANAAN PENGENDALIAN PRODUKSI DAN PERSEDIAAN INDUSTRI PASTA PT “XYZ” Nunung Nurhasanah1

ABSTRACT Pasta industry is a very interisting topic to be solved by production planning and inventory control approach. Because of the raw material is wheat cernel that would not found in Indonesia, so it is important to manage the inventory and production. Wheat cernel that use for pasta industry is ones who growth in sub tropics country. Indonesia is a tropic country, that is why to produce pasta, Indonesia has to import from United Stated of America or Australia. Keywords: pasta, production planning, inventory control approach

ABSTRAK Perencaan produksi dan kontrol inventarisasi industri pasta adalah topik yang sangat menarik untuk diteliti. Sulitnya bahan baku pasta, yaitu gandum (wheat cernel) yang tidak dapat ditemui di Indonesia merupakan sebuah tantangan yang sulit bagi produksi pasta. Gandum hanya dapat tumbuh di negara beriklim sub tropis. Sebagai sebuah negara beriklim topis Indonesia harus mengimpor bahan baku pasta dari Amerika atau Australia. Kata kunci: pasta, rencana produksi, kontrol inventarisasi produksi

1

Staf Pengajar Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, UBiNus, Jakarta

Perencanaan Pengendalian Produksi... (Nunung Nurhasanah)

109

PENDAHULUAN Di dalam dunia industri umumnya dan bidang Agroindustri khususnya, pelaksanaan perencanaan pengendalian produksi dan persediaan merupakan hal mendasar yang harus dilakukan sebelum produksi berjalan. Disebut mendasar karena pada bagian atau seksi atau divisi atau departemen ini harus dapat ditentukan berapa yang akan diproduksi, kapan akan berproduksi, berapa banyak harus menyimpan bahan baku, berapa tenaga kerja yang dibutuhkan, dan berapa bahan baku yang dibutuhkan, serta berbagai kondisi lain yang harus ditentukan yang berkaitan dengan perencanan dan pengendalian produksi. Sehingga hal ini dapat dianggap sebagai sesuatu yang terintegrasi yang mendukung untuk dilakukan pembahasan mengenai topik Prakiraan, persediaan bahan baku, perencanaan kapasitas produksi, dan analisis permintaan produk pasta. Jenis industri yang dipilih adalah industri pasta. Industri pasta merupakan industri hilir dari biji gandum. Di mana bermula dari proses pengolahan biji gandum menjadi tepung semolina kemudian tepung semolina menjadi pasta. Jenis pasta yang dapat dihasilkan sangat bervariasi. Variasi terbesarnya adalah produk short dan long pasta. Sementara lebih mendasarnya, terdapat 10 jenis pasta yang diproduksi, yaitu spaghetti, fettucini, fussili, elbow macaroni, shell macaroni, margheritte, lasagna, rigatoni, zitoni, dan mostacciolino. Permasalahan yang hendak diangkat di sini adalah mengenai persediaan bahan baku pasta, yaitu berupa tepung semolina. Bagaimana tingkat prakiraan permintaan tepung semolina untuk periode satu tahun ke depan? Berjalannya proses produksi tidak terlepas dari tenaga kerja yang dibutuhkan untuk menyelenggarakan proses hingga terbentuk produk pasta. Maka perlu dilakukan perencanaan agregat dengan beberapa strategi yang dapat dipilih berdasarkan tingkat efisiensi biaya yang harus dikeluarkan perusahaan. Di samping itu, melihat beragamnya tingkat permintaan akan variasi produk pasta, maka perlu kiranya untuk mengidentifikasinya dengan menggunakan analisis ABC. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui perencanan dan pengendalian persediaan berdasarkan tingkat pemesanan optimal bahan baku tepung semolina. an hal yang terkait dengan persedian bahan baku. Mengetahui alternatif perencanaan agregat yang harus dipilih berdasarkan efisiensi biaya strategi yang dijalankan. Mengetahui prioritas dalam persediaan produk pasta dengan menggunakan analisis ABC. Penelitian diawali dengan identifikasi prakiraan dan persediaan yang digunakan perusahaan. Pendekatan yang digunakan untuk prakiraan adalah metode kuantitatif. Pendekatan yang digunakan untuk perencanaan kapasitas produksi adalah perencanaan strategi berdasarkan metode Heuristik. Pendekatan yang digunakan untuk menentukan prioritas persediaan adalah analisis ABC.

110

INASEA, Vol. 6 No. 2, Oktober 2005: 109-133

PEMBAHASAN Perencanaan Pengendalian Produksi dan Persediaan (Production Planning and Inventory Cotrol) Perencanaan dapat diartikan sebagai kegiatan memilih dan menentukan tujuan dan kebijakan perusahaan, program, dan prosedur kerja yang akan dilakukan. Sistem pengendalian adalah suatu kegiatan pemeriksaan atas kegiatan yang telah dan sedang dilakukan, agar kegiatan tersebut dapat sesuai dengan apa yang diharapkan atau yang direncanakan. Perencanaan dan pengendalian produksi mempunyai peranan yang sentral dalam peningkatan produktifitas karena melalui perencanaan dan pengendalian produksi yang baik, akan dicapai penghematan dalam biaya bahan, pemanfaatan sumberdaya baik fasilitas produksi maupun mesin, tenaga kerja atau waktu yang optimal yaitu tidak boros atau tidak idle. (Bedworth, 1987) Tujuannya adalah untuk memanfaatkan secara efektif sumber daya yang terbatas dalam memproduksi barang atau jasa sehingga dapat memuaskan permintaan pembeli atau pengguna, dan menghasilkan keuntungan bagi investor. Kendala dalam perencanaan dan pengendalian produksi adalah ketersediaan sumber daya, jadwal atau waktu pengiriman produk dan kebijakan manajemen. Fungsi perencanaan dan pengendalian produksi adalah agar dapat menentukan prakiraan permintaan atau penjualan untuk periode yang akan datang, perencanaan produksi, penjadwalan produksi dan pengendalian persediaan.

Prakiraan (Forecasting) Prakiraan adalah suatu peraalan tingkat permintaan yang diharapkan untuk suatu produk atau beberapa produk waktu tertentu dimasa yang akan datang, dengan demikian prakiraan sama dengan suatu taksiran yang ilmiah, meskipun akan terdapat sedikit kesalahan yang disebabkan adanya keterbatasan kemampuan manusia. Pola prakiraan dipengaruhi oleh karakteristik produk dan pola permintaannya. Di mana hingga saat ini diketahui adanya pola data stasioner, musiman, trend dan siklis. (Bedworth, 1987).

Manajemen Persediaan (Inventory Management) Setiap sumber yang disimpan dan akan digunakan untuk memenuhi kebutuhan pada saat ini atau di masa yang akan datang disebut dengan pengendalian persdiaan. Persediaan dapat berupa bahan baku, work in process, produk jadi, peralatan, dan lainlain. Dasar kebijakan dalam pengendalian persediaan adalah kapan atau pada tingkat persediaan berapa harus dilakuakn pemesanan atau pengadaan persediaan. Berapa banyak yang harus dipesan, diadakan atau diproduksi. (Bedworth, 1987)


111

Perencanaan Produksi Agregat (Agregate Production Planning) Perencanaan produksi agregat berangkat dari permasalahan adanya ketidakseimbangan antara permintaan dan kemampuan produksi pada setiap periode perencanaan. Hal ini karena secara umum tingkat permintaan suatu produk selalu tidak sama antar periode satu ke periode lain. Adakalanya tingkat permintaan di atas kapasitas produksi, dan ada kalanya di bawah kapasitas produksi. Tujuan perencanaan produksi agregat adalah untuk mengembangkan suatu rencana oproduksi pada tingkat agregat yang layak untuk mencapai suatu keseimbangan antara permintaan dan kapasitas produksi dengan biaya yang minimum. (Bedworth, 1987).

Analisis ABC (ABC Analysis) Jenis item persediaan yang terdapat pada suatu industri beragam, dan tergantung keadaan jenis dan lingkup industrinya. Item persediaan yang dikendalikan dapat hanya beberapa jenis atau berstatus jenis persediaan. Untuk industri yang mengolah banyak item persediaan (bentuk bahan baku/bahan pembantu atau jenis produk), maka tidak efisien kalau setiap jenis persediaan tersebut dikendalikan. Analisis ABC merupakan suatu alat yang sangat berguna untuk menentukan item persediaan mana yang penting untuk dikendalikan, berdasarkan kriteria tertentu yang dianggap penting bagi perusahaan. (Bedworth, 1987). Oleh karena setiap unit item persediaan merupakan kapital, maka kriteria umum yang digunakan dalam satu tahun dicari dengan mengalikan jumlah persediaan yang digunakan dalam satu tahun dengan biaya per unit persediaan. Teknik yang digunakan dalam analsisi ABC pada dasarnya adalah membuat makin terhadap setiap item persediaan berdasarkan nilai persediaan dalam satu tahun atau kriteria lain, dan setiap item persediaan diurut dari nilai yang terbesar sampai yang terkecil. Klasifikasi ABC ditampilkan pada Tabel 1. Tabel 1 Klasifikasi Analisis ABC (Bedworth, 1987)

112

Klasifikasi

Kriteria

Kelas A

Persediaan yang memiliki nilai volume rupiah yang tinggi. Kelompok tersebut mewakili 70-80% dari total volume rupiah tahunan, meskipun jumlahnya hanya sedikit, dapat hanya merupakan 20% dari seluruh jumlah (volume) persediaan

Kelas B

Barang persediaan dengan nilai volume rupiah yang menengah. Kelompok ini mewakili sekitar 15-25% dari nilai persediaan tahunan, dan skeitar 30% dari jumlah nilai persediaan

Kelas C

Barang yang nilai volume rupiahnya rendah, yang hanya mewakili sekitar 5-15% dari volume rupiah tahunan, tetapi terdiri dari sekitar 50% dari jumlah persediaan


Diagram Alir Kerangka Pemikiran

Mulai

Browsing Internet

Penelitian Pendahuluan

Literatur Buku

Formulasi Permasalahan

Ruang Lingkup Penelitian

Pengumpulan Data

Perencanaan Pengendalian Produksi & Persediaan

Prakiraan Tepung Semolina

Prakiraan Produk Pasta

Prioritas Persediaan

Economic Order Quantity

Perencanaan Agregat

Analisis ABC

Back Order

Discount Quantity

Analisis Perencanaan Pengendalian Produksi & Persediaan

Kesimpulan

Selesai

Gambar 1 Diagram Alir Kerangka Pemikiran


113

Uraian Flow Chart Penelitian pendahuluan merupakan langkah awal dalam menyusun penelitian ini. Dengan pendahuluan, dapat diperoleh arah yang akan dilanjutkan untuk proses pengolahan dan analisis, hingga pada akhirnya dapat ditarik suatu simpulan. Langkah selanjutnya adalah melakukan ruang lingkup penelitian. Tujuannya yaitu agar tidak terjadi over lapping pada saat pembahasan. Sehingga isi dari penelitian tetap konsisten dengan pendefinisian awal penelitian ini. Langkah terbesar dalam penelitian ini adalah pelaksanaan pengolahan data. Pengolahan data meliputi tiga bagian pembahasan, yaitu metode prakiraan, perencanaan agregat, dan analisis ABC. Prakiraan Permintaan Tepung Semolina. Prakiraan permintaan dilakukan, karena untuk dapat melakukan pengendalian persediaan bahan baku, sebaiknya data permintaan diprakirakan terlebih dahulu berdasarkan data historisnya. Metode forecasting yang digunakan adalah Metode Kuantitatif. Mengingat data historis yang diperlukan dapat diperoleh dan tersedia untuk 24 periode, mulai Januari 2003 hingga Desember 2004. Metode prakiraan kuantitatif dipilih untuk mendapatkan hasil prakiraan 12 periode mendatang, yaitu Januari sampai dengan Desember 2005, adalah karena metode ini dinilai lebih obyektif dan dapat dipertaggungjawabkan hasil perhitungannya degan menggunakan metode ketepatan prakiraan. Berikut metode prakiraan kuantitatif yang akan digunakan di sini.    

Metode double moving average empat bulanan Metode double eksponential smoothing 2 parameter dari Holt Metode double eksponential smoothing 1 parameter dari Brown Metode triple eksponential smoothing 3 parameter dari Brown

Selain pengolahan prakiraan untuk bahan baku pasta, prakiraan untuk produk pasta juga dicari. Karena hasil perhitungannya berguna untuk menghitung perencanaan Agregat. Pengedalian Persedian Tepung Semolina. Pengendalian persediaan di sini adalah persediaan bahan baku pasta, yaitu Tepung semolina. Dengan pengolahan data, diusahakan memperoleh hasil perhitungan.   

114

Jumlah ukuran ekonomis pesanan tepung semolina sebagai bahan baku Waktu pemesanan kembali Harga potongan jika memesan sejumlah ukuran tertentu.


Perencanaan Agregat dengan Beberapa Strategi. Strategi perencanaan agregat yang dipilih dalam penelitian ini adalah Strategi Pasif. Karena diusahakan dapat mengatasinya terjadinya fluktuasi permintaan pasta. Alternatif perencanan agregat dilakukan dengan berbagai cara pendekatan berikut.    

Strategi lembur Strategi hari kerja reguler tetap Strategi jumlah tenaga kerja tetap Straetgi variasi jumlah tenaga kerja

Berdasarkan kelima strategi tersebut di atas, akan dipilih biaya termurah yang harus dikeluarkan oleh perusahaan dalam rangka perencanaan agregat. Analsis ABC. Analisis ABC dilakukan untuk mengetahui prioritas persediaan produk pasta yang memiliki 10 jenis pasta. Kemudian mengelompokkan kesepuluh produk ke dalam kategori ABC, dan menentukan persentase nilai dan jumlahnya.


115

Pengumpulan Data Diagram Alir Proses Produksi Pasta

SEMOLINA

PENIMBANGAN K-Tron Weigher

AIR

PENGADUKAN Mixer

PENCETAKAN Double Screw Extruction Press

PENGERINGAN Long Good Pasta : 7 zone Short Good Pasta : 3 zone

PENDINGINAN Long Good Pasta : 2 zone Short Good Pasta : 1 zone

PEMOTONGAN (Long Good Pasta) PENYARINGAN (Short Good Pasta) Long Good Pasta : Cutter Short Good Pasta : Shifter

PENGEMASAN

SHORT GOOD PASTA

LONG GOOD PASTA

Gambar 2 Diagram Alir Proses Produksi Pasta

Data Prakiraan Bahan Baku Bahan baku yang dimaksud di sini adalah tepung semolina. Tepung ini diperoleh dalam satuan ton. Data historis yang dikumpulkan adalah mulai Januari 2003 hingga Desember 2004. Data permintaan ditampilkan pada Tabel 2.

116


Tabel 2 Data Permintaan Bahan Baku

Tahun 2003

2004

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

Periode

Permintaan Tepung Semolina (ton)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

1.158,75 1.262,21 1.258,44 1.234,94 1.235,21 1.158,17 1.314,03 1.267,66 1.132,00 1.269,55 1.304,82 1.579,44 1.279,98 1.234,94 1.233,41 1.115,25 1.064,47 1.274,46 1.077,97 1.074,73 1.245,32 1.264,32 1.355,57 1.591,41

Data Produk Pasta Data permintaan produk pasta dibutuhkan pada saat akan melakukan perencanaan agregat. Karena untuk dapat melakukannya harus mendapatkan data permintaan produk jadi. Data historisnya diawali bulan Januari 2003 hingga Desember 2004 ditampilkan pada Tabel 3.


117

Tabel 3. Data Permintaan Produk Pasta

Tahun 2003

2004

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

Periode

Permintaan Produk Pasta (unit)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

17.580,87 16.671,30 25.306,09 16.428,70 17.145,22 18.598,70 15.087,83 19.706,09 18.777,39 18.133,91 20.427,83 30.140,87 15.805,22 15.462,61 20.388,70 17.809,57 17.242,61 18.412,17 20.417,26 15.191,30 17.646,09 17.691,30 16.673,04 22.053,48

Data Persediaan Bahan Baku Permintaan bahan baku tepung semolina diperoleh dari perhitungan prakiraan dengan metode kuantitatif. Karena tidak tersedianya data ongkos simpan, maka data ini diasumsikan sebesar 25% dari harga jual satu ton tepung semolina. Data ongkos pesan diasumsikan sebesar 10% dari harga satu ton tepung semolina. Diasumsikan tidak ada tenggang waktu pemesanan karena tepung semolina diproduksi sendiri oleh perusahaan ini, tetapi berbeda lokasi pabrik. Sehingga dapat diasumsikan bahwa jika hari ini pesan, maka hari ini juga akan datang pesanan tepung semolina. Jumlah waktu kerja diasumsikan mengambil waktu kerja pada periode januari sampai Desember 2004. Jumlah waktu kerja ini akan digunakan untuk seluruh perhitungan pengolahan data.

118


Tabel 4 Waktu Kerja Reguler Periode

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Jumlah Hari Kerja

22

19

19

20

19

21

23

21

21

23

15

21

Tingkat suku bunga saat ini diasumsikan senilai 20%. Diasumsikan sebesar 0.5% dari harga jual. Harga bahan baku untuk mendapatkan potongan harga adalah sebagai berikut. Tabel 5 Potongan Harga No.

Ukuran Pemesanan (ton)

Harga (ton)

1.

< 100

Rp 3.500.000,00.

2.

100 < Q < 125

Rp 3.300.000,00.

3.

125 < Q < 175

Rp 3.100.000,00.

4.

≥ 175

Rp 2.900.000,00.

Data Perencanaan Agregat Permintaan produk pasta diperoleh berdasarkan prakiraan permintaan produk pasta untuk periode Januari 2003 hingga Desember 2004. Hari kerja lembur diasumsikan sebagai berikut. Tabel 6 Waktu Kerja Lembur Periode

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Jumlah Hari Lembur

4

4

5

4

5

4

4

5

4

4

4

4

Tabel 7 Waktu Penyelesaian Satu Unit Produk Pasta No. 1 2 3 4 5 6 7

Urutan Pekerjaan Ditimbang Dicetak Diaduk Dikeringkan Zona I – IV Dikeringkan Zona V – VI Dikeringkan Zona VII – IX Pengemasan Total

Waktu (menit) 1 5 10 40 65 110 5 236


119

Tabel 8 Komponen Biaya Perencanaan Agregat No. 1 2 3 4 5 6 7

Komponen Biaya

Biaya (Rp )

Produksi regular Produksi lembur Kelebihan persediaan Kekurangan persediaan Tenaga kerja regular Penambahan tenaga kerja Pengurangan tenaga kerja

2.400 3.000 1.000 1.500 26.862 25.000 50.000

Data Analisis ABC Dalam rangka melakukan pengolahan data untuk analisis ABC, data yang dibutuhkan adalah prakiraan permintaan dari kesepuluh produk pasta yang diproduksi saat ini dan harga produk pasta per unit yang diluncurkan ke pasar. Tabel 9 Data Jenis, Harga, dan Permintaan Produk Pasta

120

No.

Kode Produk

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

S-100 L-100 S-200 L-200 L-300 S-300 S-400 S-500 L-400 L-500

Jenis Produk Elbow macaroni Fettucini Fussili Lasagna Margharitte Mostacciolino Rigatoni Shell Macaroni Spaghetti Zitoni Total

Harga/Unit (Rp )

Permintaan (unit)

8.500 8.500 8.500 8.500 8.500 8.500 8.500 8.500 8.500 8.500

117.934,51 25.299,00 18.447,40 21.515,10 3.817,66 3.574,64 4.661,11 5.917,48 95.866,79 5.670,81 302.704,50


Perencanaan Pengendalian Produksi dan Persediaan Prakiraan Permintaan Bahan Baku Tabel 10 Perencanaan Pengendalian Produksi dan Persediaan

Tabel 11 Analisis Kesalahan: Ukuran Statistik Standar


121

Dalam prakiraan permintaan metode single moving average tidak digunakan, karena metode ini tidak dapat digunakan untuk memperkirakan hingga 12 periode mendatang. Begitu pula alas an yang ditetapkan mengapa tidak menggunakan metode single exponential smoothing. Sementara metode triple exponential smoothing tiga parameter dari Winters tidak digunakan karena metode ini efektif digunakan untuk data historis yang bersifat musiman. Sedangkan data historis yang dimiliki tidak mencirikan pola musiman, sehingga ditetapkan untuk tidak menggunakan metode ini dalam memperkirakan permintaan tepung semolina. Berdasarkan hasil pengujian ketepatan prakiraan keempat metode yang hasil rekapitulasinya dapat dilihat pada lampiran, maka dapat disimpulkan sebagai berikut bahwa Metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown adalah yang terpilih. Metode exponential smoothing satu parameter dari Brown dipilih karena memiliki nilai error terkecil dibandingkan dengan ketiga metode yang lain. Sehingga prakiraan permintaan yang dihasilkan metode ini dianggap cukup representative untuk digunakan sebagai nilai permintaan selama planning horizone yang ditetapkan. Planning horizone yang ditetapkan di sini adalah untuk masa satu tahun. Oleh karena itu, prakiraan permintaan yang diharapkan adalah untuk 12 periode mendatang, yaitu Januari hingga Desember 2004. Persediaan Bahan Baku dengan EOQ Model Economic Order Quantity (EOQ) dipilih sebagai perencanaan dan pengendalian persediaan pada kasus persediaan bahan baku tepung semolina untuk produk pasta, karena permintaan akan bahan baku tepung semolina bersifat independent, tidak tergantung dengan bahan yang lain. Dalam menggunakan model EOQ untuk perencanaan dan pengendalian persediaan digunakan beberapa asumsi antara lain sebagai berikut.  



 

122

Tingkat permintaan akan bahan baku tepung semolina dapat diketahui dengan pasti, walaupun tidak konstan Dan bila pada saat diterapkan perencanaan persediaan ini di pabrik, ternyata terjadi penyimpangan yang tidak sesuai dengan pereencanaan persediaan semula, maka perencanaan awal yang telah dibuat dapat direvisi kembali dan disesuaikan dengan kondisi yang diakan terapkan berikutnya Waktu tenggang penerimaan pesanan dapat diketahui dan ditentukan dengan pasti. Mengingat produsen tepung semolina dan produk pasta masih dalam satu bendera perusahaan, tapi sudah berbeda dalam penanganan pabrik. Sehingga dapat dikatakan bahwa pabrik tepung semolina dan produk pasta tidak berada dalam satu sistem. Dalam perencanaan persediaan dianggap tidak boleh terjadi kekurangan persediaan bahan baku tepung semolina Bahan baku tepung semolina adalah single product.


Pengolahan data untuk perencanaan dan pengendalian persediaan dengan menggunakan EOQ adalah sebagai berikut. 1.

Hasil Prakiraan Metode Double Exponential Smoothing 1 Parameter Brown dengan  = 0.2 adalah 17.887 ton.

2.

Jumlah pesanan ekonomis (EOQ) : 2CR

EOQ  Q * 



(2)(350000 )(17886.50)

H

3.

 119.62 ton

875000

Jumlah pesanan dalam satu tahun (m) R

m

Q



17886.50

 149.53  150 kali/tahun

119.62

4. Interval pemesanan (T) T

1 m



1

 0.00668 tahun  1.63 hari  2 hari

149.53

5. Ongkos total (TC) TC(Q*)  PR 

CR Q



HQ 2

TC(Q*)  (3500000)( 17886.50) 

(350000)(1 7886.50) 119.62



(875000)(1 19.62) 2

TC(Q*)  62.707.420.154

6. Titik pemesanan ulang (B). Titik pemesanan kembali tidak ada karena tidak ada

tenggang waktu dalam menerima pesanan bahan baku. Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka permintaan untuk periode waktu perencanaan adalah sebesar 17.886,50 ton atau 17.887 ton tepung semolina. Dari sejumlah permintaan tersebut di atas, maka jumlah pesanan ekonomis tepung semolina yang dapat dilakukan perusahaan ini adalah sebesar 119,62 ton atau 120 ton tepung semolina. Sehingga dapat dikatakan bahwa dalam satu tahun perencanaan, perusahaan memesan 120 ton tepung semolina tiap 2 hari sekali atau 150 kali dalam satu tahun. Waktu pemesanan sangat singkat, karena permintaan akan produk jadi pasta yang bahan bakunya adalah tepung semolina memang tinggi. Sehingga tepung semolina dalam 120 ton dipesan tiap dua hari sekali. Persediaan dengan Backorder Bila pada suatu periode tertentu, terjadi kekurangan persediaan, maka kekurangan persediaan bahan baku tepung semolina akan dipenuhi di kemudian hari (backorder). Komponen biaya yang termasuk dalam kasus backorder di sini adalah biaya yang harus dikeluarkan karena tertundanya proses produksi. Sehingga akan menimbulkan kerugian. Dalam kondisi backorder di kasus ini, diasumsikan bahwa semua kekurangan persediaan bahan baku tepung semolina akan dipenuhi pada pengiriman pesanan berikutnya. Oleh


123

karena itu, seringkali jumlah item yang dibackorder dalam kondisi negatif artinya jumlah itulah yang harus dipenuhi dikemudian hari untuk memenuhi kekurangan yang terjadi. Data ongkos BO adalah Rp 17.500/ton/tahun. 1.

Jumlah pesanan ekonomis (Q*) Q* Q*

2CR

HK

H

K

(2)(350000 )(17886.50)

875000  17500

875000

17500

Q *  119.62 x 7.14  854.09 ton

2.

Jumlah maksimum backorder (J*) J *

3.

HQ * HK



(875000)(8 54.09) (875000)  (17500)

Titik pemesanan kembali (B) B

RL

-J* 

(17886.50)(0)

N

4.

- 837.34  - 837.34 ton

244

Waktu tunggu terlama (Longest Delay Time) LDT 

J* R

5.

 837.34 ton



837.34

 0.0468 tahun  11.42 hari  12 hari

17886.50

Ongkos total (TC) TC(Q*,J*) = PR + KJ* = (3500000)(17886.50) + (17500)(837.34) = Rp 62.617.408.231,00.

Berdasarkan perhitungan di atas, dapat disimpulkan bahwa jumlah pemesanan ekonomis meningkat dari 119,62 ton menjadi 854,09 ton tepung semolina atau sekitar 734,47 ton. Tidak ada pesanan yang ditempatkan hingga 837,34 ton dipenuhi. Pada saat kebijakan backorder ditetapkan, terjadi penurunan ongkos total pemesanan sebesar Rp 62.707.420.154,00–Rp 62.617.408.231,00=Rp 90.011.920,00. Akan tetapi, waktu tunggu menerima pesanan tepung semolina menurun, dari 2 hari menjadi 12 hari atau mundur 10 hari. Bila dipandang dari segi ongkos, kebijakan backorder memang menguntungkan, tapi terjadi kemunduran waktu penerimaan bahan baku yang akibatnya mungkin dapat menyebabkan terjadinya penundaan proses produksi pasta. Sehingga, keputuan yang diambil adalah tetap memesan sejumlah 119,62 ton dengan biaya Rp 62.707.420.154,00.

124


Potongan Harga (Discount Quantity) Potongan harga biasa dipraktekkan oleh supplier, untuk menawarkan harga yang lebih rendah jika memesan bahan yang lebih banyak dari biasanya. Hal ini dapat disebut sebagai insentif (perangsang) bagi pembeli untuk membeli bahan dengan jumlah yang lebih banyak. Jumlah pesanan ekonomis sesuai dengan harga tepung semolina per ton adalah. Q *Rp.3500000 

2CR

Q *Rp.3300000 

2CR

Q *Rp.3100000 

2CR

Q *Rp.2900000 

2CR



(2)(350000 )(17886.50)

PF

 133.74 ton

(3500000)( 0.20) 

(2)(350000 )(17886.50)

PF

 137.73 ton

(3300000)( 0.20) 

(2)(350000 )(17886.50)

PF

 142.11 ton

(3100000)( 0.20) 

(2)(350000 )(17886.50)

PF

(2900000)( 0.20)

 146.93 ton

Berdasarkan hasil perhitungan jumlah pesanan ekonomis, maka jumlah pesanan yang masuk dalam batas jumlah yang terkena potongan harga adalah sejumlah 142,11 ton dengan harga Rp 3.100.000,00/ton. Sehingga perusahaan akan lebih untung jika memesan dalam jumlah antara 125 hingga 175 ton tepung semolina, karena dapat mendapatkan harga lebih murah daripada harga biasa. Setelah diketahui jumlah ukuran ekonomis, maka harus diketahui ongkos total yang harus dikeluarkan jika melakukan pemesanan dengan jumlah ini. TC(Q*)  PR 

CR Q



PFQ 2

TC(142.11)  (3100000)( 17886.50) 

(350000)(1 7886.50) 142.11



(3100000)( 0.20)(142.11) 2

TC(142.11)  55.448.151.522  44.053.210  44.053.210 TC(142.11)  Rp.55.536.257.942,-

Dari perhitungan di atas, dapat disimpulkan bahwa dengan memesan tepung semolina antara 125 hingga 175 ton dengan harga Rp 3.100.000,00/ton, maka biaya yang harus dikeluarkan adalah Rp 55.536.25.942,00.


125

Alternatif Perencanaan Kapasitas Produksi Prakiraan Permintaan Produk Pasta Berdasarkan hasil pengujian ketepatan prakiraan keempat metode yang hasil rekapitulasinya dapat dilihat pada lampiran, maka dapat disimpulkan bahwa Metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown adalah yang terpilih. Nilai prakirakan dalam planning horizone Januari sampai Desember 2004 yang dihasilkan metode double exponential smoothing satu parameter dari Brown dianggap representatif untuk digunakan sebagai data pendukung perencanaan agregat. Karena nilai kesalahan (error) yang dihasilkan metode ini terkecil di banding ketiga lainnya. Dengan menghasilkan nilai MSE = 18.111.467,09 dan nilai MAPE = 15,17. Metode single moving average dan single exponential smoothing tidak digunakan dalam memprakirakan permintaan produk pasta untuk 12 periode mendatang. Karena kedua metode ini tidak dapat meramalkan 12 periode ke depan, sedangkan hasil prakiraan yang diharapkan adalah untuk masa yang sesuai dengan horizon perencanaan (planning horizone) yaitu selama Januari sampai Desember 2004. Metode triple exponential smoothing 3 parameter dari Winters juga tidak digunakan untuk memprakirakan permintaan produk pasta. Hal ini disebabkan, metode ini dianggap efisien untuk memprakirakan data yang berpola musiman. Sedangkan data historis dari produk pasta pada kasus ini bukanlah data yang berpola musiman. Sehingga diputuskan untuk tidak menggunakan metode ini.

126


Tabel 12 Perhitungan Prakiraan


127

Tabel 13 Analisis Kesalahan

Alternatif Perencanaan Agregat Data awal yang harus dipenuhi adalah nilai permintaan yang sebelumnya telah diramalkan. Permintaan

= = =

Jumlah hasil prakiraan selama 1 periode planning horizone (Januari – Desember 2004) 18862.20 + 18913.00 + 18963.80 + 19014.60 + 19065.39 + 19116.19 + 19166.99 + 19217.79 + 19268.59 + 19319.39 + 19370.18 + 19420.98 229.699,09  229.699 unit

Jika pada persediaan bahan baku, satuan bahan adalah dalam ton. Sedangkan untuk permintaan produk pasta, satuan bahan adalah unit. 1 unit mewakili produk pasta yang dikemas dalam plastik pengemas seberat 500 gram. Dalam melakukan perencanaan agregat, dilakukan alternatif terhadap empat strategi perencanaan. 1. Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Lembur Tabel 14 Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Lembur

128


2. Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Hari Kerja Regular Tetap Tabel 15 Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Hari Kerja Regular Tetap

3. Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Jumlah Tenaga Kerja Tetap Tabel 16 Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Jumlah Tenaga Kerja Tetap


129

4. Alternatif perencanaan agregat dengan strategi variasi jumlah tenaga kerja Tabel 17 Alternatif Perencanaan Agregat dengan Strategi Variasi Jumlah Tenaga Kerja

Dari hasil perhitungan strategi ini, biaya perencanaan produksi yang harus dikeluarkan relatif besar. Hal ini dapat dikatakan karena bila terjadi pengurangan tenaga kerja, biaya yang harus dikeluarkan justru lebih besar. Sehingga besar kemungkinan, strategi ini tidak mungkin digunakan. Berdasarkan perhitungan 4 alternatif perencanaan agregat, maka biaya perencanaan agregat paling minimum didapat dari strategi hari kerja regular yang tetap sepanjang planning horizone, yaitu Rp 558.541.983,00. Dengan pilihan strategi ini, berarti perusahaan pada tiap bulan harus berproduksi selama 23 hari. Dengan kapasitas produksi sebesar 832 unit/hari. Jika pada suatu saat didapati bahwa kebijakan yang ditetapkan perusahaan menyimpang dari yang diharapkan, maka perencanaan dapat dilakukan kembali. Analisis ABC Produk pasta yang dihasilkan terdiri dari 10 jenis pasta, yang pada tiap harinya disimpan di gudang sebelum dilakukan pengiriman ke distributor, agen atau konsumen. Karena permintaan akan tiap jenis pasta yang dihasilkan sangat bervariasi, maka dirasa perlu untuk melakukan analisis ABC. Dengan mengkategorikan kesepuluh produk pasta berdasarkan persentase nilai dan jumlahnya. Permintaan produk pertahun diasumsikan telah berupa data siap olah yang tidak perlu dilakukan prakiraan permintaan lagi. Harga per unit adalah harga satuan pasta dalam kemasan 500 gram yang dipasarkan ke konsumen.

130


Tabel 18 Hasil Analisis ABC

No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Kode Produk

Jenis Produk

S-100 E. macaroni L-400 Spaghetti L-100 Fettucini L-200 Lasagna S-200 Fussili S-500 Shell Macaroni L-500 Zitoni S-400 Rigatoni L-300 Margheritte S-300 Mostacciolino Total

Total Nilai (Rp )

% Total Nilai

1.002.443.335 814.867.715 215.041.500 182.878.350 156.802.900 50.298.580 48.201.885 39.619.435 32.450.110 30.384.440 2.572.988.250

38.960 31.670 8.358 7.108 6.094 1.955 1.873 1.540 1.261 1.181 100

Jumlah % Total Nilai 70,630

21,559

7,810

100

Kategori A A B B B C C C C C

% Total Jumlah 20

30

50

100

% Nilai (Rp) 7,81% 21,56% 70,63%

20%

30% %Jumlah (unit)

50%

Gambar 3 Grafik Analisis ABC Produk Pasta


131

Tabel 19 Hasil Perhitungan Analisis ABC KLASIFIKASI

KRITERIA

A

Klasifikasi ini terdiri dari jenis produk yang mempunyai nilai penjualan sebesar 70,63% dari seluruh nilai penjualan, dan jumlahnya adalah 20% dari total persediaan produk. Pengawasan dan pencatatan produk dilakukan sangat ketat, di mana untuk penjualan produk ini perlu penanganan khusus, mengingat permintaan yang sangat tinggi

B

Klasifikasi ini terdiri dari jenis produk yang mempunyai nilai penjualan sebesar 21,56% dari seluruh nilai penjualan, dan jumlahnya adalah 30% dari total persediaan produk. Pengawasan dan pencatatan produk dilakukan dengan normal, mengingat permintaan tidak terlalu tinggi

C

Klasifikasi ini terdiri dari jenis produk yang mempunyai nilai penjualan sebesar 7,81% dari seluruh nilai penjualan, dan jumlahnya adalah 50% dari total persediaan produk. Kategori ini memiliki persentase jumlah terbesar, karena tingkat permintaan yang rendah dari konsumen dibanding produk yang lain

SIMPULAN 1.

Perencanaan dan pengendalian persediaan a. Metode prakiraan untuk menentukan prakiraan bahan baku tepung semolina 12 periode mendatang adalah double exponential smoothing 1 parameter dari Brown dengan  = 0,2. Hasil prakiraan untuk 1 tahun adalah 17.886,50 ton tepung. b. Jumlah pesanan ekonomis adalah sebesar 120 ton tepung semolina, yang dipesan sebanyak 150 kali dalam setahun, dengan interval pemesanan setiap 2 hari sekali dan ongkos total persediaan yang harus dikeluarkan adalah Rp 62.707.420.154,00. c. Jumlah pesanan ekonomis dengan potongan harga adalah sebesar 142.11 ton tepung semolina dengan harga Rp 3.100.000,00/ton, dan biaya yang harus dikeluarkan Rp 55.536.257.942,00.

2. Perencanaan agregat

a. Metode prakiraan untuk menentukan prakiraan bahan baku tepung semolina 12 periode mendatang adalah double exponential smoothing 1 parameter dari Brown dengan  = 0,2. Hasil prakiraan untuk 1 tahun adalah 229.699,09 unit. b. Alternatif yang dipilih dalam perencanaan agregat adalah strategi dengan hari kerja regular tetap, yaitu selama 23 hari/bulan, dengan kapasitas produksi 832 unit pasta/hari. Ongkos yang harus dikeluarkan adalah Rp 558.541.983,00.

132


3.

Analisis ABC Produk pasta jenis elbow macaroni dan spaghetti adalah produk yang harus mendapat perhatian khusus dalam pengendalian persediaan produk jadi, karena tingkat permintaan tinggi disbanding 8 jenis produk pasta lainnya. Dengan persentase nilai sebesar 70,63% dan persentase jumlah 20%.

DAFTAR PUSTAKA Bedworth, D.D. and J.E. Bailey. 1987. Integrated Production Control Systems: Management, Analysys, Design. Second Edition. New York: John Wiley and Sons. Herjanto, E.1997. Manajemen Produksi dan Operasi. Jakarta: PT Gramedia Widiasarana Indonesia. Machfud.1999. Diktat Bahan Pengajaran: Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Bogor: IPB, FATETA. Makridaris, S., S.C. Wheelwright, and V.E. McGee. 1995. Forecasting Methods and Applications. Second Edition. New York : John Wiley and Sons. Russel, R. S., Bernard W. Taylor II. 2000. Operation Management Multimedia Version. Third Edition. New Jersey: Prentice-Hall Inc. Tersine, J.R. 1994. Principles of Inventory and Materials Management. Fourth Edition. New Jersey: Prentice Hall International Editions.


133

PERENCANAAN PENGENDALIAN PRODUKSI DAN PERSEDIAAN INDUSTRI PASTA PT XYZ

Recommend Documents