”PENGENDALIAN PERSEDIAAN SPARE PART DENGAN PENDEKATAN PERIODIC REVIEW (R,s,S) SYSTEM” SYSTEM” (Studi Kasus PT. GMF Aero Asia, Unit Engine Maintenance) Presentasi Tugas Akhir 26 Januari 2010
Wirawan Aditya Seta P. 2505 100 077 Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
PENDAHULUAN • PT. GMF Aero Asia adalah perusaha yang begerak di bidang MRO yakni Maintenance, Repair, and Overhaul. • Salah satu unit yang mendukung dalam proses bisnis MRO ini adalah ENGINE SHOP. Bertanggung jawab atas perbaikan mesin pesawat. (tipe CFM56-3 ; Boeing 737 classic dan tipe Spey) • Engine Shop memiliki parameter yang menjadi tolak ukur adalah: ▫ Ke-Konsisten-an TAT (Turn Around Time) ▫ Kualitas Pengerjaan perbaikan - Reliability ▫ Ketersediaan Engine Floating Spare
ENGINE SHOP (TR)
Latar Belakang Ke-KonsistensiKeKonsistensi-an TAT (Turn Around Time) Januari – Oktober 2009 Perbandingan TAT Target dan Aktual 65
858961 725793 725251 858682 724992 857383 856713 858962 724886 722430 722431 858619 858875 721877
42
rata - rata gap senilai
70
38%.
65 75 90 76
112 81 110 66 71 89 109 0
20
40
A ctual TAT
60
T a rget TAT
80
100
120
Ke--KonsistensiKe Konsistensi-an TAT (Turn Around Time) September – November 2009 Perbandingan T AT T arget dan Aktual 14
858924
104
858728
rata - rata gap senilai
60
858599
27%.
65
858682 36
858657
81
857389 74
727145
123
858801 79
856744
114
858659 0
50 Actual TAT
100 Target TAT
150
Gating Procedure, by MTU
Gating Procedure, by MTU Gate
Description
Gate “0”
Engine is inducted and the TAT Clock Starts
Gate “1”
Complete disassembly completed and off-logged down to piece part
Gate “2”
All Fast Track Parts have been shipped to Vendor for Repair
Gate “3”
All Inspections have been completed
Gate “4”
All parts in the Repair and Vendor Processes have return dates
Gate “5”
All parts on late return form Repair and Vendor Processes have been swapped, exchanged, loaned or purchased
Gate “6”
Sub Assembly is initiated with Critical Path Parts
Gate “7”
Final Assembly is initiated
Gate “8”
Test Cell Process is initiated
Gate “9”
Serviceable Engine is shipped
Gate “10”
Engine Exit meeting is completed and invoicing is initiated
Kontribusi “Gate” dalam keterlambatan
% Delay Department per Gate
Kondisi Aktual
Perumusan Masalah • Bahwa masalah dari shortage disebabkan oleh logistik spare part, dikarenakan hal tersebut perencanaan inventory spare part perlu dianalisa. • Menentukan strategi persediaan spare part dengan mempertimbangkan service level yang tinggi tetapi dengan biaya yang rendah pula. Dan juga strategi akan klasifikasi dari spare part yang ada.
Perumusan Masalah Masalah shortage
Sebab: logistik spare part terhambat
Sehingga: perlu analisa perencanaan inventory
Bagaimana strategi penyediaan spare part?
Jumlah penggun aan Harga
Biay a rendah
Serv ice Lev el tinggi
Klasifikasi
Tujuan Penelitian 1
• Menentukan klasifikasi spare part di Unit Engine Maintenance berdasarkan harga dan penggunaan.
2
• Menentukan pengelolaan persediaan spare part dengan mempertimbangkan klasifikasi spare part.
3
• Mendapatkan kombinasi parameter pengelolaan persediaan spare part dengan total biaya minimum dan service level yang tinggi.
Manfaat Penelitian • Memberi masukan pada perusahaan untuk menentukan strategi pengelolaan spare part. Sehingga kegiatan pemenuhan spare part dapat dilakukan secara optimal.
Ruang Lingkup Penelitian Batasan : • Material yang diamati adalah material untuk Engine tipe CFM56-3. • Data yang digunakan adalah data penggunaan spare part dalam kurun waktu 2 tahun (2008-2009) • Klasifikasi part yang dijadikan bahan pengolahan adalah consumable, expandable, repairable. • Dalam pengolahan data, periode review inventory tiap 1 bulan. Asumsi: • Untuk faktor pendanaan atau payment tidak mengalami masalah dengan kata lain cash flow lancar
Metodologi Penelitian Harga Dan Jum lah Penggunaan
Klasifikasi Spare Part
Sim ulasi Monte Carlo
Simulasi Pengelolaan Persediaan
Silv er (1998): inventory dengan perm intaan pr obabilistic dapat dikelola dengan m etode Continuous Review /Periodic review. Kondisi di perusahaan: perm intaan tidak stabil dan data y ang digunakan adalah data review per bulan.
Total Biay a Rendah Service level tinggi
Memilih Kombinasi (s,S)
Periodic Review (R,s,S) system
IV. PENGOLAHAN DATA - Klasifikasi Scatterplot of Harga vs sum usage 5000
2000 00
4000
1500 00
3000 Harga
Harga
Scatterplot of Harga vs sum usage 2500 00
1000 00
500 00
2000
1000
0
0 0
1000
2000
3000 sumusage
4000
5000
6000
0
200
3 kelompok yakni (1) harga rendah-penggunaan tinggi, (2) harga rendah-penggunaan rendah, dan (3) harga tinggi-penggunaan rendah
4 00 600 sumusa ge
800
1000
Spare part yang diamati berjumlah 518
Spare part sebagai contoh perhitungan N o. 1 2
Pa rt 9 5 23M21P01 P1 08P38
Ha rga 2 04.25 2 62.5
3 01-323-910-0 P1 42P05
1 5 .25 576
6
3 05-393-802-0 P1 91P08
1 88.5 1 017
7
3 05-1 15-104-0
3 661
8
3 35-304-103-0
3 1 02
9
3 01-480-726-0
3 209
3 4 5
Jum lah Pen ggunaan (2 Pem eta-an* T ahun) 9 66.00 (1 ) 6 5 3.00 (1 ) (1 ) 1 239.00 1 02.00 (2 ) (2 ) 3 0 .00 5 9.00 (2 ) (3 ) 6 .00 (3 ) 3 .00 (3 ) 4 .00
Kelas A A B A B A B B B
EOQ kah?? kah?? Data Demand spare part (TR)
Silver (1998): VC = Variance of demand per period Square of average demand per period Terdapat ketentuan bahwa: Jika VC < 0.2 use a simple EOQ involving Jika VC >= 0.2 use a heuristic
Pendekatan EQO
No .
Part
Variance Usage
Square Of Average Usage
VC
Metode
1
9523M21P01
1188.00
1764.00
0.67
Heuristic
2
P 108P38
856.52
806.07
1.06
Heuristic
3
301-323-910-0
900.12
2901.93
0.31
Heuristic
4
P 142P05
119.71
19.67
6.09
Heuristic
5
305-393-802-0
Heuristic
6
P 191P08
7 8 9
0.95
1.70
0.56
69.08
6.58
10.50 Heuristic
305-115-104-0
0.47
0.07
6.97
335-304-103-0
0.21
0.02
12.31 Heuristic
301-480-726-0
0.42
0.03
13.98 Heuristic
Heuristic
PENGOLAHAN DATA - Simulasi Simulasi mampu menjawab “WHAT IF”…… Simulasi Monte Carlo sendiri merupakan simulasi probabilistik, dimana datanya di-generate dari bilangan random, yang kemudian disusun suatu distribusi probabilitas.
HarusKah dengan Simulasi?? - Rumus Perhitungan Teori Persediaan pendekatan dengan distribusi Normal. - Kenyataan Data tidak berdistribusi normal. Pendekatan EOQ bukanlah yang terbaik. -
Alur Simulasi
RANDOM DATA 1
RANDOM DATA 2
• Mem buat distribusi kem ungkinan untuk v ariabel penting. • Mem bangun distribusi kem ungkinan kumulatif untuk tiap – tiap v ariabel di tahap pertama.
GENERATE DA TA RANDOM
• Menentukan interval angka radom untuk tiap v ariabel. • Mem buat angka random . • Mem buat sim ulasi dari angka random .
S = 1 26 Ser v ice Level = 9 5% S= 99
Contoh Simulasi Part 9523M21P01 Periode 0
97
Jan
71 77 77 70 47 80 3 26 103 103 5 -108
Feb M ar Apr M ay 2008
Inventory
Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
Demand
Order
Receipt
On Order
LT
Hold. Cost
Order Cost
314,20 340,76 340,76 309,78 207,99 354,03 13,28 115,06 455,82 455,82 22,13 0,00
38,04 0,00 38,04 0,00 38,04 0,00 38,04 38,04 0,00 0,00 0,00 38,04
1 26 23 0 56 23 23 77 23 0 0 98 113
29 0 49 0 56 0 46 77 0 0 0 121
29 0 49 0 56 0 46 77 0 0 0
29 0 49 0 56 0 46 77 0 0 0 121
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
S = 1 26 Ser v ice Level = 9 5% S= 99
Contoh Simulasi Part 9523M21P01 Periode 0
97
Jan
71 77 77 70 47 80 3 26 103 103 5 -108
it = iFeb t-1 + Order M ar receipt – dt Apr M ay 2008
Inventory
Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
Demand
Order
Receipt
On Order
LT
Hold. Cost
Order Cost
1 26 23 0 56 23 23 77 23 0 0 98 113
29 29 0 29 0 49Jika it-10+ on order 49 t-1 < ROP, 0 0 49 56ordert =0Max. stock 56 – (i + on order t-1 ) 0 t-1 56 0 46 0 46 77 46 77 0 77 0 0 0 0 0 0 0 121 0 121
1 314,20 38,04 1 340,76 0,00 1 340,76 38,04 1 309,78 0,00 1 207,99 38,04 1 354,03 0,00 1 13,28 38,04 1S = s +Q 115,06 38,04 s = LT * D * SS 0,00 1 455,82 SS = 1Z*stdev 455,82 0,00 *(LT^0.5) 1 22,13 0,00 1 0,00 38,04
Keputusan melakukan “order” t = periode i t = i nventory periode ke-t i ’t = i nventory on order periode ke-t S = stok maksimum s = r eorder point MOQ = minimum order quantity
roundup S i( t 1) i ' ( t 1) Qt MOQ
MOQ
Contoh hasil simulasi 9523M21P01 Eksp.
S
S. Lvl Input
s
S.L. Aktual
Hold. Cost
1
129
90,00%
87
72%
24733,65 3119,57 27853,22
77%
2
124
90,00%
87
69%
23565,34 3271,74 26837,08
74%
3
118
90,00%
87
66%
21764,20 3461,96 25226,16
72%
4
113
90,00%
87
64%
20317,09 3614,13 23931,22
68%
5
108
90,00%
87
63%
18639,86 3956,52 22596,38
66%
6
102
90,00%
87
61%
16984,75 4184,78
21169,53
62%
7
97
90,00%
87
56%
15019,86 4489,13 19508,99
58%
8
135
92,50%
92
74%
26990,62 3119,57
30110,18
80%
9
129
92,50%
92
73%
26092,26 3271,74 29364,00
79%
10
124
92,50%
92
69%
23844,15 3461,96 27306,10
76%
11
118
92,50%
92
66%
22326,23 3614,13 25940,36
72%
Order Cost
Total Cost Fill Rate
Simulasi mempunyai 35 skenario dari berbagai kombinasi S ((maks maks stok) stok) dan s (reorder point)
Hasil Grafik Simulasi 9523M21P01 9523M21P01 50000.00 45000.00
Total Cost
40000.00 35000.00 30000.00 25000.00 20000.00 15000.00 50%
55%
60%
65%
70%
75%
80%
Service Level Aktual
85%
90%
95%
100%
9523M21P01 S
SL input
s
SL aktual
Holding Cost
Order Cost
18
126
95%
99
71%
25503.68
3652.17
29155.85
77%
30
160
99%
123
90%
41594.49
3309.78
44904.27
93%
22
153
98%
110
87%
36226.46
3157.61
39384.07
89%
35
133
99%
123
80%
30566.35
4527.17
35093.53
85%
19
121
0.95
99
71%
24078.69
3994.57
28073.26
76%
18
71%
29,155.85
30
90%
44,904.27
18
71%
29,155.85
22
87%
39,384.07
18
71%
29,155.85
35
80%
35,093.53
Total Cost Fill Rate
Base line: SL = 9 5 %, S = ROP + Q
Alter natif pilihan
15,748.42
10,228.22
Kelas 1 5,937.68
PERHITUNGAN DAN HASIL SIMULASI
301--323301 323-910910-0 301-323-910-0 9000.00 8500.00 8000.00
Total Cost
7500.00 7000.00 6500.00 6000.00 5500.00 5000.00 4500.00 4000.00 88%
90%
92%
94% Service Level Aktual
96%
98%
100%
301--323301 323-910910-0 S
SL input
s
18
215
95%
103.2
93%
4
204
90%
93
26 9 17
202 253 237
98% 93% 95%
113 98 104
18
93%
6,388.89
26
94%
6,476.02
18
93%
6,388.89
17
97%
6,832.17
SL Holding aktual Cost
Order Cost
Total Cost
Fill Rate
5323.7
1065.2
6388.9
90%
93%
4853.8
1065.2
5919.0
86%
94% 94% 97%
5220.6 5851.3 5881.1
1255.4 798.9 951.1
6476.0 6650.3 6832.2
91% 86% 98%
Base line: SL = 9 5 %, S = ROP + Q
Alter natif pilihan
87.13
443.28
Kelas 1
3) Part P108P38 P108P38 60000.00 50000.00
Total Cost
40000.00 30000.00 20000.00 10000.00 0.00 65%
70%
75%
80%
85%
Service Level Aktual
90%
95%
100%
Part P108P38 SL a ktua l Hol di ng Cos t Order Cos t Tota l Cos t
Fi l l Ra te
S
SL i nput
s
18
6
95%
77
78%
30399.7
3233.7
33633.3
62%
1
97
90%
66
78%
28693.4
2548.9
31242.3
60%
17
100
95%
77
80%
32185.6
3195.7
35381.2
64%
16
104
95%
77
83%
34068.1
2891.3
36959.4
66%
23
114
98%
86
86%
40989.8
2891.3
43881.1
71%
29
128
99%
97
89%
49560.88
2701.087
52261.9
76%
18 16
78% 83%
33,633.38 36,959.43
3,326.05
18 23
78% 86%
33,633.38 43,881.12
10,247.73
18 29
78% 89%
33,633.38 52,261.96
18,628.58
Kelas 1
4) Part P142P05 P142P05 57000.00 52000.00 47000.00
Total Cost
42000.00 37000.00 32000.00 27000.00 22000.00 17000.00 12000.00 70%
75%
80%
85% Service Level Aktual
90%
95%
100%
Part P142P05 S SL i nput s SL a ktua l Hol di ng Cos t Order Cos t 18 28 95% 23 84% 33733.44 1027.17 28 35 34 32
28 32 34 36
98% 99% 99% 99%
26 30 30 30
86% 91% 94% 98%
18 84%
34,760.61
35 91%
41,376.22
18 84%
34,760.61
34 94%
44,232.93
18 84%
34,760.61
32 98%
47,615.01
34008.00 40272.96 43205.76 46587.84
1103.26 1103.26 1027.17 1027.17
Tota l Cos t 34,760.61
Fi l l Ra te 80%
35,111.26 41,376.22 44,232.93 47,615.01
81% 92% 96% 98%
6,615.61
9,472.32
12,854.40
Kelas 2
5) Part P191P08 P191P08 80000.00 70000.00 60000.00
Total Cost
50000.00 40000.00 30000.00 20000.00 10000.00 0.00 90%
91%
92%
93%
94%
95%
96%
Service Level Aktual
97%
98%
99%
100%
Part P191P08 S
SL i nput
s
18 20
95%
16
92%
53192.5
798.9
53,914.0
47%
8
20
93%
15
93%
50967.0
684.8
51,651.74
45%
25 22
98%
19
94%
58965.7
798.9
59,764.57
56%
18 92%
53,991.40
93%
51,651.74
18 92%
53,991.40
94%
59,764.57
8
25
SL a ktua l Hol di ng Cos t Order Cos t Tota l Cos t Fi l l Ra te
(2,339.67)
5,773.17
Kelas 2
6) Part 305305 -393393-802802-0 305-393-802-0 5000.00 4500.00 4000.00
Total Cost
3500.00 3000.00 2500.00 2000.00 1500.00 1000.00 500.00 0.00 90%
91%
92%
93%
94%
95%
96%
Service Level Aktual
97%
98%
99%
100%
Part 305305-393393-802802-0 S
SL i nput
s
SL a ktua l Hol di ng Cos t Order Cos t Tota l Cos t Fi l l Ra te
18
8
95%
3.0
95%
2103.3
1103.3
5
7
90%
3
97%
1923.6
3 34
9 7
90% 99%
3 4
98% 99%
24 10
98%
4
100%
3206.61
95%
1369.6
3293.21
96%
2491.3 2127.9
951.1 1750.0
3442.43 3877.85
98% 99%
2997.8
989.1
3986.91
100%
18 3
95% 98%
3,206.61 3,442.43
235.82
18 34
95% 99%
3,206.61 3,877.85
671.24
18 24
95% 100%
3,206.61 3,986.91
780.30
Kelas 2
7) Part 305305 -115115-104104-0 305-115-104-0 30910.00 30900.00 30890.00
Total Cost
30880.00 30870.00 30860.00 Series1
30850.00 30840.00 30830.00 30820.00 30810.00 80%
85%
90%
95%
100%
Service Level Aktual
S
SL input
s
SL aktual
Holding Cost
Order Cost
Total Cost
18 2
95%
1
99%
29904.3
913.0
30817.312
96%
8
93%
2
99%
30062.9
837.0
30899.868
96%
3
Fill Rate
Kelas 3
8) Part 335335 -304304-103103-0 335-304-103-0 30000.00
Total Cost
25000.00 20000.00 15000.00 Series1
10000.00 5000.00 0.00 80%
85%
90%
95%
100%
Service Level Aktual
S
SL input
s
SL aktual
Holding Cost
Order Cost
Total Cost
8
2
93%
1
99%
13576.4
1065.2
14641.6
97%
23
2
98%
2
100%
22313.7
1521.7
23835.4
100%
Fill Rate
Kelas 3
9) Part 301301 -480480-726726-0 301-480-726-0 27060.00
Total Cost
27040.00 27020.00 27000.00 Series1
26980.00 26960.00 26940.00 80%
85%
90%
95%
100%
Service Level Aktual
S
SL s input
SL Holding Order aktual Cost Cost
Total Cost
34
2
99%
1
100% 26003.6 951.1 26954.6
100%
29
3
99%
1
100% 26212.2 837.0 27049.1
100%
Fill Rate
Kelas 3
Kesimpulan • Simulasi Monte Carlo memberi gambaran kondisi persediaan secara lebih nyata : ▫ Penentuan parameter S (stok maksimum) dan s (reorder point) sangat berpengaruh terhadap keberhasilan pengendalian persediaan. ▫ Kombinasi parameter tersebut dapat disimulasikan agar ditemukan kombinasi yang tepat. ▫ Adjustment/modifikasi rumus dasar (teoritis) diperlukan untuk mengantisipasi variabilitas yang tinggi pada demand dan lead time ketika rumus EOQ tidak mampu mengakomodasi target service level.
Kesimpulan • Hubungan antara service level aktual dengan biaya adalah berbanding lurus, hal ini berdasar hasil yang telah didapat dari hasil simulasi dengan kombinasi parameter persediaan . • Dengan meningkatnya parameter s (reorder point) maka akan mengakibatkan meningkatnya service level aktual. • Untuk perumusan yang menggunakan pendekatan distribusi normal, bukanlah parameter yang terbaik. Hal ini berdasar perhitungan dengan modifikasi parameter. • Dengan adanya kenaikan service level, maka peristiwa terjadinya”shortage” akan berkurang. • Untuk tipe data Kelas 1 dan 2 upaya pencapaian SL aktual yang tinggi membutuhkan usaha yang lebih dibandingkan dengan kelas 3.
Saran • Dapat dilakukan perbandingan antara periode review persediaan secara kontinyu dan periodik. • Pembuatan program model simulasi dengan user interface agar memudahkan perusahaan melakukan adjustment parameter.
Daftar Pustaka Chopra, s and Meindl P. (2004). Supply Chain Management – Strategy Planning and Operation. Prentice Hall International Edition Law, A M dan Kelton W D. (2005). Simulation Modelling and Analysis. McGraw – Hill. Pujawan (2005). Supply Chain Management. Guna Widya Richardus E. Indrajit dan Djokopranoto Richardus. (2005). Strategi Manajemen Pembelian dan Supply Chain. Grasindo. Jakarta Silver, E A. et all. (1998) Inventory Management and Production Planning and Scheduling. John Wiley & Sons Smith, S B. (1989) Computer Based Production and Inventory Control . Prentice Hall International Edition Tersine, R J (1994). Principles of Inventory and Material Management. Prentice Hall International Edition Waters, C D J (1992). Inventory Control and Management. John Wiley & Sons
TERIMA KASIH
EOQ
Model EOQ klasik didasarkan pada asumsi: •Rata-rata permintaan diketahui, konstan, dan kontinu •Lead tim e diketahui dan konstan •Seluruh lot size pem esanan dim asukkan ke persediaan pada saat ber sam aan
Q*
2C 0 D / h
•Tidak ada stock out y ang terjadi karena dem and dan lead time diketahui sehingga stock out dapat dihindari •Struktur biaya tetap: biaya order/setup sam a tanpa m elihat ukuran pesanan, holding cost sebanding
• Sistem Persediaan Probalistik • Model persediaan probabilistik adalah model yang menganggap bahwasanya parameter-parameter yang dimiliki menunjukkan adanya ketidakpastian dan merupakan variable random. Dalam sistem persediaan, ketidakpastian ini terutama yang berhubungan dengan jumlah permintaan (demand quantity) dan waktu penerimaan (lead time). • Sistem Persediaan Periodic Review • Kebijakan periodik review (T-Sistem) memonitor dan memantau tingkat inventori pada interval waktu (T) yang sama.
• Reorder Point • Reorder Point (ROP) adalah titik dimana dilakukan suatu pemesanan material kembali
• safety stock adalah persedian pengaman yang berfungsi untuk melindungi kesalahan dalam memprediksi permintaan selama lead time • SS = Z x sdl • Keterangan: • SS = safety stock. • Z = nilai dari service level • sdl = standard deviasi permintaan selama lead time.
• Adapun langkah – langkah untuk membuat model simulasi Monte Carlo sebagai berikut: • Membuat distribusi kemungkinan untuk variabel penting. • Membangun distribusi kemungkinan kumulatif untuk tiap – tiap variabel di tahap pertama. • Menentukan interval angka radom untuk tiap variabel. • Membuat angka random. • Membuat simulasi dari angka random.
Sistem Persediaan Probalistik Mekanisme Pengendalian Persediaan • Sistem Persediaan Continous Review memonitor dan memantau tingkat inventori secara continous. Order akan dilakukan pada saat level inventori mencapai titik re-order level atau dibawahnya. ▫ Order Point , Order Quantity (s, Q) system ▫ Order Point, Order Up to Level (s,S) system Sistem Persediaan Periodic Review Kebijakan periodik review (T-Sistem) memonitor dan memantau tingkat inventori pada interval waktu (T) yang sama.
Periodic Review, Order Up to Level (R,S) system R,s,S) system ; Combination (s,S) dan (R,S)]
• R,s,S) system ; Combination (s,S) dan (R,S) • Pada system persediaan ini, ketika tingkat persediaan sampai pada tingkat s atau lebih rendah, maka akan dilakukan pemesanan sampai pada tingkat persediaan S, dan apabila diatasnya atau belum mencapai s, maka tidak dilakukan apapun sampai pada periode peninjauan R berikutnya. • Sistem ini merupakan kombinasi antara system (s,S) dan (R,S). Setiap unit waktu posisi inventori diperiksa, jika posisi tersebut tepat atau dibawah reorder point s , maka pemesanan yang dilakukan cukup untuk mencapai posisi S. bila posisi diatas s, maka tidak ada yang dilakukan sampai review selanjutnya.
No
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Part Number
9523M21P01 P108P38 301-323-910-0 P142P05 305-393-802-0 P191P08 305-115-104-0 335-304-103-0 301-480-726-0
Parameter Distribution
Triangular (-1,129,-1) Exponential (28.4) Lognormal (0; 3.91; 0.491) Pendekatan Probabilitas Triangular (-1;3,64;,1,02) Pendekatan Probabilitas Exponential (0; 0,261) Pendekatan Probabilitas Triangular (-1; 2,31, -0,137)
• Biaya pembelian (purchasing cost) • Biaya pembelian suatu item adalah harga pembelian per unit item bila item tersebut diperoleh dari sumber eksternal atau biaya produksi per unit bila item tersebut diproduksi secara internal. • Biaya pengadaan • Biaya pengadaan dapat dibedakan menjadi 2 jenis, yakni: • Biaya pemesanan (ordering cost) yaitu semua pengeluaran yang timbul untuk mendatangkan barang dari luar. • Biaya pembuatan (setup cost), yaitu semua pengeluaran yang timbul dalam mempersiapkan produksi suatu barang. • • Biaya penyimpanan (holding cost) • Biaya penyimpanan adalah semua pengeluaran yang timbul akibat menyimpan barang, yang meliputi biaya memiliki persediaan, biaya usang, biaya kerusakan dan penyusutan barang, biaya kadaluarsa, biaya asuransi dan biaya administrasi dan pemindahan.
HOLDING COST Capital cost 18.0% Tax 1.0% Insurance 1.5% obsolescene 1.0% storage 2.5% handling 2.0% 26%
Order Cost Internet Telepon Pembuatan PO - Tinta - Kertas -Printer USD 38
200000 110000 40000
350,000
