TUGAS AKHIR ANALISA PERAMALAN PERMINTAAN KEBUTUHAN PRODUK MUFFLER DI PT. YMI

TUGAS AKHIR ANALISA PERAMALAN PERMINTAAN KEBUTUHAN PRODUK MUFFLER DI PT. YMI Diajukan Guna Melengkapi Sebagai Syarat Dalam Mencapai Gelar Sarjana Strata Satu (S1)

DISUSUN OLEH : NAMA

: TEGUH PRASETIYO

NIM

: 4160412-008

FAKULTAS/JURUSAN : FTI / TEKNIK INDUSTRI

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA

2009

i This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

LEMBAR PERNYATAAN

Yang bertanda tangan di bawah ini, 

Nama

: Teguh Prasetiyo



N.I.M

: 461412-008



Jurusan

: Teknik Industri



Fakultas

: Teknologi Industri



Judul Skripsi : Analisa Peramalan Permintaan Kebutuhan Produk Muffler



di PT. YMI Dengan ini menyatakan bahwa hasil penulisan Skripsi yang telah saya buat ini

merupakan hasil karya sendiri dan benar keasliannya. Apabila ternyata di kemudian hari penulisan Skripsi ini merupakan hasil plagiat atau penjiplakan terhadap karya orang lain, maka saya bersedia mempertanggungjawabkan sekaligus bersedia menerima sanksi berdasarkan aturan tata tertib di Universitas Mercu Buana. Demikian, pernyataan ini saya buat dalam keadaan sadar dan tidak dipaksakan.

Jakarta, Januari 2009

(TeguhPrasetiyo)

ii This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

LEMBAR PENGESAHAN

ANALISA PERAMALAN PERMINTAAN KEBUTUHAN PRODUK MUFFLER DI PT. YMI

Disusun Oleh : Nama

: Teguh Prasetiyo

NIM

: 416412-008

Jurusan

: Teknik Industri

Mengetahui Pembimbing

Koordinator TA/ ka Prodi

(Indra Almahdy Ir Msc)

(Ir. Muhammad Kholil, MT)

iii This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

ABSTRAK

PT YMI adalah perusahaan manufaktur yang bergerak dalam bidang pembuatan muffler yang selalu berusaha untuk memenuhi kebutuhan konsumen untuk setiap produknya khusunya tentang pelangkap kendaraan bermotor roda dua. Judul penelitian ini adalah Analisa Peramalan Permintaan Kebutuhan Produk Muffler Di PT. YMI dengan tujuan untuk membantu PT. YMI di periode kedepan dengan menggunakan system tersebut sehingga penulis mencoba menganalisa apakah system ini dapat digunakan untuk peramalan permintaan di PT. YMI. Perencanaan kebutuhan material sangat memerlukan aktual permintaan (demand) yang dihitung dari permintaan masa lalu (history Demand) sehingga dapat memperkirakan perkembangan perusahaan di masa mendatang. Penelitian ini mencari teknik peramalan terbaik dengan cara membandingkan beberapa teknik peramalan seperti metoda linier, kuadratik, eksponensial dan konstan. Setiap teknik peramalan ditentukan dengan akurasi hasil peramalannya yang berguna untuk menghitung kesalahan peramalan dengan menghitung nilai Mean Square Error (MSE). Berdasarkan data yang dikumpulkan, metode yang paling cocok digunakan untuk kasus ini adalah metode kuadratik dengan tingkat kesalahan (MSE) sebesar 6749.01, sehingga nilai peramalan untuk dua belas bulan ke depan ditentukan dengan fungsi kuadratik. Kata Kunci : Peramalan Permintaan

iv This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

ABSTRACTION

PT YMI is manufacturing business moving in the field of making of muffler which out for to always fulfill consumer requirement for each product especially accesories for motor cycle. The title of this final reseach is Analysis of Forecasting Requirement of Muffler product in PT YMI, in order to help PT YMI for future period with this system so that the writer try to analyse what this system applicable to PT YMI. Material Requirement Planning need actual last period of demand (history demand) so that can estimate company growth of future period. This research find the best technique of forecasting with comparing some technique of forecasting like linear method, qudratic, exponential and constant. Each of technique of forecasting determined with accuration of forecasting result which error of forecastng calculated by Mean Square Error (MSE). Pursuant to collected data, most compatible method for this case is method of quadratic with mistake level (MSE) equal to 6749.01, so that forecasting to next twelve month determined with quadratic function. Key word : Requirement Forcasting

v This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

KATA PENGANTAR

Assalammualaikum Wr.Wb Alhamdulillah, penulis panjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan petunjuk, rahmat dan hidayahnya, sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini mata kuliah yang harus diambil oleh mahasiswa untuk mengaplikasikan ilmu yang didapat selama kuliah kedalam kenyataan sehari-hari, dan merupakan salah satu syarat untuk Ujian Akhir Program Sarjana pada Jurusan Teknik Industri dan meraih gelar Sarjana Teknik (ST). Penyusunan Tugas Akhir ini penulis lakukan berdasarkan pengamatan dilapangan dan studi literatur yang ada di PT. YMI ataupun berdasarkan literatur pendukung yang penulis dapatkan dari perpustakaan. Pada kesempatan ini pula penulis ingin menyampaikan banyak terima kasih yang sebesar-besarnya atas kesempatan, bantuan, bimbingan dan pengarahan dari semua pihak yang turut serta membantu dalam tersusunnya Tugas Akhir ini. Penulis menyampaikan ucapan banyak terima kasih kepada : 1. Kedua orang tua Papa, Mama, Adik dan Istri yang selalu memberikan kasih sayangnya, motivasi, semangat, doa dan dukungannya sehingga terselesainya Tugas Akhir ini. 2. Bapak Indra Almahdy Ir. Msc selaku Dosen Pembimbing Tugas Akhir ini yang mengarahkan dan memberikan masukan serta dukungan untuk menyelesaikan Tugas Akhir ini. 3. Bapak Ir. H. Muhammad kholil, MT selaku koordinator Tugas Akhir yang mengajarkan dan memberikan petunjuk dalam pembuatan Tugas Akhir ini. 4. Bapak Ir. Yenon Orsa, MT, selaku direktur PKSM atas bantuannya dalam mewujudkan program kelas Sabtu-Minggu yang berkualitas. 5. Seluruh Dosen Jurusan Teknik Industri, yang talah memberikan bimbingan selama kuliah.

vi This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

6. Seluruh Staff Administrasi Teknik Industri yang banyak membantu kelancaran perkuliahan dan administrasi. 7. Teman atau rekan kerja di perusahaan PT. YMI yang telah banyak membantu dalam pengumpulan data-data yang diperlukan. 8. Serta teman-teman angkatan VI Jurusan Teknik Industri yang telah berpartisipasi serta memberi dukungan dalam menyelesaikan Tugas akhir ini. Penulis berharap dan berdoa, semoga Allah SWT memberikan balasan yang setimpal atas budi baiknya yang telah diberikan kepada penulis. Penulis menyadari akan ilmu yang dimiliki bahwa penulisan Tugas Akhir ini masih banyak kekurangan dan jauh dari sempurna baik dalam penyajian maupun penyusunannya. Oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran-saran dari Dosen maupun dari rekan-rekan sesama Mahasiswa. Akhir kata penulis berharap semoga penulisan Tugas Akhir ini dapat memberikan manfaatnya bagi para pembacanya. Wassalammualaikum Wr.Wb

Jakarta,

Januari 2009

Penulis

vii This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

DAFTAR ISI

Halaman Judul …………………………………………………………..................i Halaman Pernyataan ……………………………………………………….............ii Halaman Pengesahan ………………………………………………………...........iii Abstraksi ……………………………………………………………………..............iv Kata Pengantar ………………………………………………………………...........vi Daftar Isi ………………………………………………………………………...........viii Daftar Tabel …………………………………………………………………............ix Daftar Gambar ……………………………………………………………….............x

BAB I

PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah …………………………………..............1 1.2 Tujuan Penelitian ………………………………………...............2 1.3 Pembatasan Masalah …………………………………….............3 1.4 Metoda Pengumpulan Data ………………………………...........3 1.5 Sistematika Penulisan ……………………………………............4

BAB II

LANDASAN TEORI 2.1 Teori Peramalan………………………........................................6 2.1.1. Jenis-Jenis Peramalan ..................................................7 2.1.2. Kegunaan Peramalan ..............…………….……...........8 2.1.3. Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Peramalan .............8 2.1.4. Beberapa Metoda Peramalan .......................................9 2.1.4.1. Metoda Kualitatif .............................................10 2.1.4.2. Metoda Kuantitatif ...........................................11 viii This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

2.1.5. Teknik-Teknik Peramalan ............................................14 2.1.6. Ukuran Akurasi Hasil Peramalan .................................16 2.1.6.1. Pemeriksaan Dan Pengendaliaan ..................16 2.1.6.1.1. Peta Rentang Bergerak Moving Range .......17 2.1.6.1.2. Pengujian Kondisi Tidak Terkendali ............18 2.2 Persediaan ………………………………………………............19 2.2.1. Pengertiaan Persediaan……………. ………….............19 2.2.2 Arti Penting Perencanaan Persediaan…………............20 2.2.3 Fungsi Persediaan ........................................................21 2.2.4 Unsur-unsur Persediaan ...............................................22 2.2.5 Macam-macam Persediaan ..........................................23 2.2.6 Biaya Dalam Sistem Persediaan ..................................23 2.2.7 Metoda Pengendalian Persediaan ................................25

BAB III

METODE PENELITIAN 3.1 Metodologi Penelitian …………………………………...............28 3.2 Kerangka Metodologi Penelitian …………………....................29 3.2.1. Permintaan Aktual dan historis ......................................30 3.2.2. Proses Peramalan .........................................................30 3.2.3. Perencanaan Kebutuhan Material .................................30 3.2.4. Peramalan Report .........................................................30 3.2.5. Analisa Hasil Pengolahan Data .....................................30 3.2.6. Kesimpulan dan Saran ..................................................31

BAB IV

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data ……………………………………...............32 4.1.1 Data Permintaan Konsumen ...........................................32 ix This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

4.2 Pengolahan Data ..............................................………............33 4.2.1 Perhitungan Peramalan Permintaan ……………..............33 4.2.1.1 Data Permintaan Aktual .......................................33 4.2.1.2 Pemilihan Metoda Peramalan Terbaik .................34 BAB V

ANALISA 5.1 Analisa Peramalan Permintaan Konsumen ................................49 5.2 Analisa Verifikasi Hasil Peramalan .............................................50

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan ..................................................................................52 6.2 Saran ...........................................................................................54

Daftar Pustaka ………………………………………………………………...........55

x This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1. Data Permintaan Konsumen ................................................................................. 33 Tabel 4.2. Perhitungan Peramalan Metoda Regresi Linier .................................................... 35 Tabel 4.3. Perhitungan Peramalan Kuadratik ........................................................................ 38 Tabel 4.4. Perhitungan Peramalan Eksponensial .................................................................. 40 Tabel 4.5. Perhitungan Peramalan Konstan ...........................................................................42 Tabel 4.6. Perbandingan Nilai MSE ........................................................................................43 Tabel 4.7. Peramalan Permintaan Konsumen Berdasarkan Metoda Kuadratik .....................44 Tabel 4.8. Perhitungan Moving Range Metoda Kuadratik ......................................................47 Tabel 5.1. Verivikasi Hasil Penelitian ..................................................................................... 51

xi This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Penggolongan Model Peramalan ...................................................................9 Gambar 2.2. Pola Data Konstan .........................................................................................12 Gambar 2.3 Pola Data Musiman .........................................................................................12 Gambar 2.4 Pola Data Siklus ..............................................................................................13 Gambar 2.5. Pola Data Trend .............................................................................................13 Gambar 2.6. Diagram Blok Metoda Causal ........................................................................14 Gambar 3.1. Kerangka Penelitian ............. .........................................................................29 Gambar 4.1. Grafik Permintaan Aktual ...............................................................................34 Gambar 4.2. Grafik Perbandingan Data Aktual Dengan Regresi Linier ..............................36 Gambar 4.3. Grafik Perbandingan Data Aktual Dengan Regresi Kuadratik ........................38 Gambar 4.4. Grafik Perbandingan Data Aktual Dengan Metoda Eksponensial ..................40 Gambar 4.5. Grafik Perbandingan Data Aktual Dengan Metoda Konstan ..........................43 Gambar 4.6. Grafik Peramalan Permintaan Periode Berikutnya Dengan Metode Peramalan kuadratik .........................................................................45 Gambar 4.7. Grafik Peta Pengendaliaan Uji Verifikasi Metoda Regresi Kuadratik .............48

xii This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah Dewasa ini industri manukfaktur, khususnya industri otomotif berkembang sangat pesat. Hal ini terlihat dari bertambahnya jumlah produsen kendaraan bermotor, baik kendaraan roda dua maupun kendaraan roda empat. Fenomena ini terjadi terutama sejak pemerintah menggalakkan program investasi yang mengundang banyak investor baik dari dalam maupun luar negri. Perkembangan semacam ini jelas menciptakan peluang yang semakin besar bagi industri manufaktur untuk tumbuh dan berkembang. Bahkan dalam waktu dekat akan ada beberapa industri manufaktur baru yang akan ikut serta meramaikan pasar dalam sehingga persaingan di sektor ini semakin ketat. Dengan pertimbangan kondisi persaingan yang akan semakin ketat, maka langkah terbaik yang dapat dilakukan oleh perusahaan adalah memikirkan berbagai macam metoda dan strategi serta tindakan efektif dan efisiensi untuk mencapai tujuan. Salah satu tindakan yang dapat dilakukan mulai dari membeli alat yang dapat menaikkan kapasitas produksi, merancang suatu sistem informasi, merekrut tenaga ahli, memperbaiki proses produksi yang ada, melakukan pengontrolan kualitas yang ketat, dsb. Beberapa tolak ukur keberhasilan suatu bisnis ditentukan oleh para pemegang saham. Awalnya suatu keberhasilan sangat ditentukan oleh potensi dan produktifitas karyawannya. Setelah itu bergeser dimana suatu keberhasilan dapat ditunjukkan dengan kuatnya modal yang dimiliki oleh perusahaan, lalu paradigma itu mulai bergeser lagi yaitu dimana keberhasilan suatu bisnis akan dikatakan sukses jika produk yang diluncurkan memiliki banyak keunggulan (teknologi tinggi). Tapi pada kenyataanya paradigma tersebut tidak ada artinya jika produk yang telah dihasilkan sering kurang atau terlambat sampai kepelanggan, bahkan produk tidak sesuai

This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

1

dengan spesifikasi yang diharapkan. Hal-hal tersebut menyebabkan pelanggan merasa kecewa, tidak puas, bahkan yang lebih parah lagi pelanggan itu memutuskan hubungan kerjasama dan membuat kerja sama baru dengan perusahaan lain yang menjadi kompetitor yang bergerak dibidang sama. Salah satu komponen penting yang diperlukan adalah alternatif didalam upaya untuk menghasilkan hal tersebut diperlukan sarana dan prasarana serta pengelolaan manajemen yang baik, bukan hanya saja dengan mengandalkan sarana dan prasarana yang baik tapi selain itu perusahaan juga harus dapat mengelola bagaimana cara menggunakan sarana dan prasarana itu secara efektif dan efisien dengan tepat dan benar. Setelah mengetahui penggunaan sarana dan prasarana secara tepat dan benar seefisien, maka untuk mendukung hal itu

perlu

perencanaan produksi yang baik dan dengan perencanaan yang baik juga maka akan dapat meningkatkan hasil produksi. Oleh sebab itu maka salah satu elemen penunjang kontinuitas operasional adalah bahan baku dan juga ditunjang oleh elemen fungsional dari perencanaan dan pengendaliannya sehingga didalamnya berbentuk teknik Perencanaan Kebutuhan Material atau Material Requirement. Meskipun perencanaan dan peramalan telah dilakukan dengan baik berdasarkan data terdahulu tapi akan tetap ada hal-hal yang tidak dapat diduga sehingga menyebabkan kenyataan yang berbeda dengan apa yang telah direncanakan. Tetapi setidaknya dengan perencanaan selain dapat mengurangi biaya produksi yang akan dikeluarkan perusahaan juga akan sangat membantu dalam menentukan langkah kedepan dan meningkatkan kegiatan proses produksi secara optimal.

1.2 Tujuan Penelitian Untuk mengembangkan dan meningkatkan kapasitas produksi perlu persiapan dan perencanaan bahan yang tepat agar tidak terjadi perbedaan yang cukup signifikan antara estiminasi dan aktual permintaan.


2

Adapun tujuan penulisan adalah untuk menganalisa hal-hal sebagai berikut : 1. Mencoba melakukan peramalan data permintaan konsumen sebelumnya (historical) dengan tenggang waktu satu tahun untuk memprediksi permintaan konsumen dimasa yang akan datang. 2. Menentukan teknik peramalan yang paling baik berdasrkan nilai kesalahan, verifikasi dan control untuk memperkirakan permintaan konsumen yang akan datang.

1.3. Pembatasan Masalah Agar pembahasan masalah yang dilakukan dapat lebih terarah dan tidak terjadi penyimpangan dalam penyusunan serta pencapaian sasaran yang diharapkan dari penelitian tugas akhir ini dan juga kemampuan ketersediaan data, maka yang menjadi batasan masalah adalah : 1

Analisa perhitungan peramalan jumlah produksi untuk menghitung rata-rata kuadrat kesalahan dan menentukan peramalan yang terbaik dalam perencanaan produksi.

2

Teknik peramalan yang digunakan hanya empat macam yaitu peramalan linier, peramalan kuadratik, peramalan eksponensial dan peramalan konstan.

1.4. Metoda Pengumpulan Data Dalam melakukan penelitian dan penulisan tugas akhir, dilakukan pengambilan data-data serta informasi-informasi yang terkait dengan cara sebagai berikut : a.

Studi Pustaka (Library Research) Yaitu studi yang mendukung dan berkaitan dengan teori-teori yang akan digunakan dalam proses pemecahan masalah. Studi pustaka ini dilakukan bersamaan pada saat penelitian,


3

hal ini mempunyai tujuan agar dalam proses pemecahan masalah tidak hanya berdasarkan situasi dan kondisi perusahaan tetapi didukung oleh teori-teori yang terkait.

b.

Studi Lapangan (Field Research) Yaitu mengumpulkan data-data yang diperlukan dengan melakukan penelitian langsung terhadap objek dan mengadakan diskusi secara langsung dengan pihak-pihak yang berkepentingan (dengan minta persetujuan juga) untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam melakukan penelitian.

1.5. Sistematika Penulisan Untuk lebih memudahkan dalam pembahasan dan memberikan suatu gambaran yang jelas secara garis besar, maka penulisan tugas akhir ini dibagi menjadi dalam beberapa bab. Bab-bab tersebut masing-masing menguraikan sebagai berikut : BAB I

PENDAHULUAN Pada bab ini penulis menyajikan mengenai permasalahan atau latar belakang permasalahan, tujuan dan kegunaan penelitian, pengumpulan dan penolahan data, metoda penelitian serta sistematika pembahasan.

BAB II

LANDASAN TEORI Pada bab ini penulis akan membahas teori-teori yang berkaitan dengan masalah yang dapat dipakai sebagai dasar dalam pemecahan masalah serta sebagai teori pendukung dalam pengolahan data dan memecahkan masalah.

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini penulis memberikan informasi yang berisi data-data yang dapat dipergunakan sebagai landasan serta pedoman untuk mengolah data-data hasil riset yang berguna dalam memecahkan masalah.

BAB IV

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA


4

Pada bab ini penulis menampilkan data-data yang diperlukan dalam mencapai tujuan penelitian serta pengolahan terhadap data-data yang diperoleh dalam rangka pembuatan peramalan permintaan kebutuhan material.

BAB V

ANALISA Dalam bab ini data-data yang diperoleh dari perusahaan diolah dan dibahas dengan berpedoman pada landasan teori untuk mendapatkan pemecahan masalah yang dihadapi.

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN Pada bab ini merupakan penutup dari tugas akhir ini, yang menyajikan suatu kesimpulan dari hasil analisa dan pembahasan yang telah dilakukan pada bab-bab sebelumnya dan memberikan saran-saran yang mungkin berguna bagi perusahaan.

DAFTAR PUSTAKA Sumber buku dan data-data yang diperlukan untuk penulisan tugas akhir ini hingga selesai.


5

BAB II LANDASAN TEORI

Teknik Peramalan digunakan untuk perencanaan dan pengendalian item barang (komponen) yang bergantung kepada item-item pada level yang lebih tinggi. Kebutuhan pada item-item yang bersifat bergantung merupakan hasil dari kebutuhan yang disebabkan oleh penggunaan item-item tersebut dalam memproduksi item yang lain, seperti contoh dalam kasus di mana raw material (bahan baku) dan komponen assembling yang digunakan untuk memproduksi finished goods (barang jadi).

2.1. Teori Peramalan Peramalan adalah proses untuk memperkirakan tingkat beberapa kebutuhan dimasa yang akan datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Peramalan merupakan usaha melihat kedepan menentukan arah tindakan dengan terlebih dahulu menangkap lingkungan luar, menilai kekuatan dan kelemahan badan usaha baik masa lalu dan sekarangmengkaji kesempatan dan hambatan, sebagai dasar penentuan tujuan, strategi, kebijaksanaan dan taktik dalam bidang pemasaran, produksi dan keuangan. (Dr. Sukanto Reksohadiprojo, M. Com ; 1995). Peramalan pada dasarnya adalah suatu taksiran tetapi dengan menggunakan cara-cara tertentu peramalan dapat lebih dari pada hanya suatu taksiran. Dapat dikatakan bahwa peramalan adalah suatu taksiran yang ilmiah, meskipun akan terdapat sedikit kesalahan yang disebabkan adanya keterbatasan kemampuan manusia. Untuk membuat suatu peramalan banyak mempunyai arti, maka peramalan tersebut perlu direncanakan dan dijadwalkan sehingga akan diperlukan suatu periode waktu paling sedikit dalam periode waktu yang dibutuhkan untuk membuat

suatu

kebijaksanaan

dan

menetapkan

beberapa

hal

yang

mempengaruhi

kebijaksanaan tersebut.


6

Kapan saja suatu kebijaksanaan dibuat mengenai masa yang akan datang, maka setidaktidaknya peramalan termasuk yang mendasari kebijaksanaan tersebut. Hal ini dapat ditetapkan dengan kepastian bahwa peramalan yang direncanakan lebih berharga dan lebih teliti dari pada peramalan yang berdasarkan intuisi (tanpa perencanaan).

2.1.1. Jenis-jenis Peramalan Dalam membuat keputusan bisnis, seorang manager membutuhkan informasi dari berbagai sisi yang berbeda. Oleh karena itu, seorang manager perlu melakukan peramalan pada beberapa bidang penting, antara lain peramalan tentang perkembangan teknologi, ekonomi dan permintaan. Pada bidang Perencanaan dan Pengendalian Produksi (PPC), bidang peramalan yang difokuskan adalah peramalan permintaan. Peramalan dapat dilakukan secara kuantitatip maupun kualitatip. Pengukuran secara kuantitatip biasanya menggunakan metode statistik, sedangkan pengukuran secara kualitatip biasanya berdasarkan pendapat (Judgement) dari yang melakukan peramalan. Berdasarkan horison waktunya, peramalan dapat dikelompokkan menjadi tiga bagian yaitu : a.

Peramalan Jangka Panjang berkaitan dengan perencanaan bisnis, analisis fasilitas, proyek – proyek jangka panjang, produk – produk atau pasar baru, investasi modal, dan lain-lain. Karakteristik dari peramalan jangka panjang adalah dilakukan analisis satu kali, lebih banyak berdasarkan pertimbangan manajemen puncak, lebih banyak menggunakan data external (triwulan atau tahunan), dilakukan oleh manajemen puncak dan dilakukan terhadap beberapa produk atau sejenisnya.

b.

Peramalan Jangka Menengah berkaitan dengan perencanaan anggaran, produksi, pembelian (purchase order) dan lain-lain. Karateristik dari peramalan jangka menengah adalah bersifat periodikal (data bulanan atau triwulan), menggunakan teknik kuantitatif dan kualitatif, dilakukan oleh manajemen menengah dan dilakukan terhadap kelompok produk atau sejenisnya.


7

c.

Peramalan

Jangka

Pendek

berkaitan

dengan

perencanaan

distribusi

inventori,

perencanaan material, dan lain-lain. Karakteristik dari peramalan ini adalah dilakukan secara teratur dan berulang, menggunakan data internal (harian atau mingguan), menggunakan teknik kuantitatif dan dilakukan secara terperinci untuk banyak item atau stock keeping units.

2.1.2. Kegunaan Peramalan Bila peramalan telah dibuat, suatu manfaat dan tujuan harus dapat diperoleh dan dipersiapkan, sehingga dapat mempengaruhi sifat ramalan. Dalam hal ini terdapat 3 kegunaan dari peramalan, yaitu: a.

Menentukan apa yang dibutuhkan untuk perluasan pabrik.

b.

Menentukan perencanaan lanjutan bagi produk-produk yang ada untuk dikerjakan dengan fasilitas-fasilitas yang ada.

c.

Menentukan penjadwalan jangka pendek produk-produk yang ada untuk dikerjakan berdasarkan peralatan yang ada. Sifat peramalan dan metode perbaikannya ditentukan oleh manfaat yang diharapkan dari

ramalan tersebut dan tingkat rincian dari ramalan tersebut. Semakin panjang periode ramalan, maka ketelitiannya akan semakin berkurang. Selain itu sifat produk dan pola permintaan mempengaruhi tipe peramalan yang akan dibuat dan periode waktu yang harus ditempuh atau dijangkau.

2.1.3. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Peramalan Permintaan akan suatu produk pada suatu perusahaan merupakan resultan dari berbagai faktor yang saling berinteraksi dalam pasar. Faktor-faktor ini hampir selalu merupakan kekuatan yang berada di luar kendali perusahaan. Berbagai faktor tersebut antara lain : a.

Siklus Bisnis. Penjualan produk akan dipengaruhi oleh permintaan akan produk tersebut dan permintaan akan suatu produk akan dipengaruhi oleh kondisi ekonomi yang membentuk siklus bisnis dengan fase-fase inflasi, resesi, depresi dan masa pemulihan.


8

b.

Siklus Hidup Produk. Siklus hidup produk biasanya mengikuti suatu pola yang biasanya disebut kurva S. Dimana kurva S menggambarkan besarnya permintaan terhadap waktu, dimana siklus hidup suatu produk akan dibagi menjadi fase pengenalan, fase pertumbuhan,

fase

kematangan

dan

akhirnya

fase

penurunan.

Untuk

menjaga

kelangsungan usaha, maka perlu dilakukan inovasi produk pada saat yang tepat. c.

Faktor-faktor Lain. Beberapa faktor lain yang dapat mempengaruhi permintaan adalah reaksi balik dari pesaing, perilaku konsumen yang berubah dan usaha-usaha yang dilakukan sendiri oleh perusahaan seperti peningkatan kualitas, pelayanan, anggaran periklanan dan kebijaksanaan pembayaran secara kredit.

2.1.4. Beberapa Metoda Peramalan Dalam metoda peramalan, penggunaan berbagai model peramalan akan sangat memberikan nilai peramalan yang berbeda dan derajat dari kesalahan ramalan (forecast error) yang berbeda pula. Salah satu seni dalam melakukan peramalan adalah memilih model peramalan yang terbaik dan mampu mengidentifikasi serta menanggapi pola aktivitas historis dari data. Semua model peramalan memiliki ide sama, yaitu mengunakan data masa lalu untuk memperkirakan atau memproyeksikan data di masa yang akan datang. Berdasarkan tekniknya, metoda peramalan dapat dikategorikan kedalam metoda kualitatif dan metoda kuantitatif. Selanjutnya metode kuantatif dapat dikelompokkan ke dalam dua bagian utama, yaitu deret berkala (Times Series) dan regresi (Causal) seperti dilihat pada gambar 2.1

Model-Model Peramalan

Model Kualitatif

Model Kuantitatif

Deret Berkala (Time Series) This document was created by the trial version of Print2PDF. Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

Regresi (Clausal)

9

Gambar 2.1. Penggolongan Model-Model Peramalan

2.1.4.1 Metoda Kualitatif Metoda peramalan kualitatif lebih mendasar pada pertimbangan subjektif atau intuisi dari pada data historis. Dalam hal ini ketepatan peramalan akan sangat tergantung dari kemampuan, pengalaman, pendidikan dan kepekaan orang yang melakukan peramalan. Metoda kualitatif biasanya digunakan bila data masa lalu yang tersedia sedikit. Dalam metoda ini , pendapat para pakar dan prediksi mereka dijadikan dasar untuk menetapkan permintaan yang akan datang, diantaranya : a.

Opini Eksekutif/Dugaan Manajemen (Management Estimate) Peramalan ini berdasarkan pertimbangan manajemen atau pendapat dari sekelompok kecil eksekutif tingkat atas. Metoda ini akan cocok dalam situasi yang sangat sensitif terhadap intuisi dari satu atau sekelompok kecil orang yang karena pengalamannya mampu memberikan opini yang kritis dan relevan. Teknik ini akan dipergunakan dalam situasi dimana tidak ada alternatif lain dari model peramalan yang dapat diterapkan.

b.

Riset Pasar (Market Research) Merupakan metoda peramalan berdasarkan hasil-hasil dari survey pasar yang dilakukan oleh tenaga-tenaga pemasar produk dan beberapa pengisian kuisoner-kuisoner oleh konsumen. Metode ini akan menjaring informasi dari pelanggan atau konsumen yang berkaitan dengan rencana pembeliaan mereka dimasa yang akan datang. Riset pasar tidak hanya akan membantu peramalan, tetapi juga untuk meningkatkan desain produk dan perencanaan untuk produk-produk baru.

c.

Metoda Kelompok Terstruktur (Structured Group Methods) Metoda ini disebut juga metoda delphi, dimana teknik peramalan berdasarkan pada proses konvergensi dari opini beberapa orang atau para ahli secara interaktif tanpa menyebutkan


10

identitasnya. Metoda ini sangat bergantung pada peranan dari fasilisator untuk memperoleh atau menyimpulkan hasil-hasil peramalan itu. d.

Analogi Historis (Historical Analogy) Merupakan teknik peramalan berdasarkan pola data masa lalu dari produk-produk yang dapat disamakan secara analogy. Analogi historis cenderung akan menjadi baik untuk penggantian produk dipasar dan apabila terdapat hubungan substitusi langsung dari produk dalam pasar itu. Pada dasarnya metoda kulitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produk baru, pasar

baru, proses baru, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metoda kuantitatif.

2.1.4.2. Metoda Kuantitatif Metoda kuantitatif adalah metoda yang meramalkan suatu variable (kejadian) dimasa datang dengan berdasarkan data variable sebelumnya (data historis). Data tersebut kemudian diolah oleh suatu metoda statistik untuk mendapatkan hasil yang seperti diinginkan. Pada dasarnya metoda ini terbagi atas 2 kelompok besar : a. Metoda kuantitatif deret berkala (Times Series) Pada model deret berkala pendugaan masa depan dilakukan dengan menganalisa pola adata histiris dan mengekstrapolasi pola tersebut ke masa depan, dengan asumsi bahwa kombinasi pola itu akan berulang sepanjang waktu. Pada metode deret berkala, ada 4 pola data dasar yang merupakan hasil dari pemetaan yaitu : 1. Pola Konstan Terjadi bila nilai data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan. Contoh digambarkan pada grafik dibawah ini dengan kasus penjualan suatu produk yang tidak mengalami peningkatan ataupun penurunan selama jangka waktu tertentu.


11

Y 7 6 5 4

Y

3 2 1 0 0

2

4

6

8

10

Gambar 2.2. Pola Data Konstan

2. Pola Musiman Terjadi bila suatu deret dipengaruhi oleh factor musiman. Penjualan dari produk seperti minuman ringan, es krimdan bahan baker pemanas ruangan semuanya menunjukkan jenis pola ini. Y 6 5 4 3

Y

2 1 0 0

1

2

3

4

5

6

7

Gambar 2.3. Pola Data Musiman


12

3. Pola Siklus Terjadi bila datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan denagn siklus bisnis. Contoh pada pola ini adalah penjualan produk mobil, baja dan produk utama lainnya. Grafik pola siklus dapat digambar sebagai berikut :

Y

Waktu

Gambar 2.4. Pola data Siklus

4. Pola Trend Terjadi bila terdapat kecenderungan kenaikan atau penurunan data dalam jangka panjang. Pola ini disebabkan antara lain oleh bertambahnya populasi, perubahan pendapatan dan pengaruh budaya.

Y

Waktu

Gambar 2.5. Pola Data Trend


13

b. Metode kuantitatif regresi (Causal) Pada model causal mengasumsikan bahwa faktor yang diramalkan menunjukkan suatu hubungan sebab akibat dengan satu atau lebih variable bebas. Maksud dari model kausal adalah menemukan bentuk hubungan tersebut dan menggunakannya untuk meremalkan nilai mendatang dari variable tak bebas. Dengan mengetahui bentuk hubungan ini maka keluaran sistem pada suatu waktu dapat ditentukan jika diketahui harga masukan pada waktu tersebut. Contoh teknik peramalan ini misalnya model regresi.

Masukan (Input)

Hubungan (Sebab Akibat)

Keluaran (Output)

Gambar 2.6. Diagram Blok Metode Causal 2.1.5. Teknik-teknik Peramalan Beragamnya metoda peramalan yang ada memberikan keuntungan kepada para pemakaiannya, tetapi juga terkadang memberikan suatu permasalahan yang cukup rumit bagi pemakai tersebut, karena dengan makin banyaknya metode peramalan yang dikenal maka semakin dibutuhkan kejelian untuk dapat menentukan metode peramalan yang tepat untuk diterapkansesuai dengan kondisi yang ada. Adapun teknik-teknik peramalan pada metode kuantitatif akan dijelaskan dibawah ini : 1. Metode Regresi Linier (Regresi Linier) Peramalan linier ini digunakan untuk peramalan dengan pola data cenderung berbentuk garis lurus dari setiap periodenya. Untuk menentukan nilai peramalan dengan metode ini, maka digunakan rumus sebagai berikut : Bentuk persamaannya : y(t) = a + bt


14

Dimana untuk menentukan nilai b adalah : n . t . y(t) -  y(t) .  t b =

_____________________ 2

n . t – (t)

2

Kemudian untuk menentukan nilai a adalah :  y(t) _ b .t a = ______

_____

n

n

Bila telah ditemukan nilai b dan a maka dapat diketahui nilai persamaannya. Kemudian dapat dihitung standard deviasi atau kesalahan perhitungan dengan rumus :  (y – y’)

2

Sd =  __________ (n–f) 2. Metode Regresi Kuadratik Peramalan ini digunakan untuk pola data cenderung berbentuk kuadratik dari tiap periodenya. Untuk menentukan nilai peramalandengan metode ini, maka digunakan persamaan 2

y(t) = a + bt + ct

Untuk mencari nilai-nilai a,b dan c adalah sebagai berikut :  y(t) a =

b .t

2

_____ _ _____ _ _____ n

n

- b

c .t

= ________

n

-b c = _______

2

-




15

Untuk mencari symbol diatas adalah : 2 2

4

 = ( t ) - n.  t

 =  t .  y(t) – n .  t .y(t)

2

 = t.t - n.t

3

2

2



=  t .  y(t) - n .  t .y(t)



= ( t) - n .  t

2

2

3. Metode Regresi Eksponensial Pendekatan regresi tidak saja dapat digunakan untuk modal linier atau kuadratik, tetapi juga dapat digunakan untuk model pola eksponensial. Peramalan eksponensial diestimasikan dengan persamaan sebagai berikut : y(t) = a . e

bt

Nilai a dan b persamaan diatas dapat diperoleh dengan cara transformasi logaritmik dan dapat juga digunakan untuk mengantarkan persamaan tersebut menjadi pendekatan regresi. Transformasi logaritmik pada persamaan diatas menghasilkan persamaan : bt

y(t) = ln a + ln (e ) y(t) = ln a + b t Pada persamaan diatas memiliki pola sebagaimana persamaan regresi linier, untuk itu pencarian nilai a dan b dapat dilakukan seperti perolehan parameter a dan pada persamaan linier sebagai berikut : n . ln . y(t) -  ln y(t) .  t b = ____________________________ 2

n.t

- ( t)

2


16

Kemudian untuk menentukan nilai a adalah :  ln y(t)

b.  t

a = _________ _

______

n

n

2.1.6. Ukuran Akurasi Hasil Peramalan 2.1.6.1. Pemeriksaan Dan Pengendalian Peramalan Langkah pertama

yang diperlukan setelah peramalan dibuat adalah melakukan

pengecekan bahwa peramalan tersebut memang telah dapat mewakili data dan sistem sebab akibat yang mendasari permintaan produk tersebut. Secara umum, jika kita mencari fakta untuk mempercayai bahwa apa yang diwakili tersebut telah meyakinkan maka harus selalu dibandingkan dengan permintaan aktual secara teratur. Jika selama proses pemeriksaan ini kita mendapat fakta yang cukup meragukan keabsahan peramalan kita, kita perlu mengadakan langkah-langkah yang lainnya untuk mendapatkan penyusunan yang baik. Keabsahan harus ditentukan oleh suatu pengujian statistik yang cocok. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk memeriksa peramalan dan mengamati suatu perubahan dalam sistem penyebab yang mendasari permintaan. Bentuk yang paling sederhana adalah peta kendali secara statistik yang digunakan dalam pengendali kualitas.

2.1.6.1.1. Peta Rentang Bergerak /Moving Range Peta rentang bergerak dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Dengan kata lain, kita melihat data permintaan aktual dan membandingkan dengan nilai peramalan pada periode yang sama. Kemudian diperluas untuk masa yang akan datang sehingga kita membandingkan peramalan dengan kenyataan dari permintaan tersebut. Rentang bergerak dapat didefinisikan sebagai : MR =

yt

1





yt  yt 11 yt 1


17

Rata-rata rentang bergerak didefinisikan sebagai :

MR MR  n 1 Garis tengah rentang bergerak adalah pada titik nol. Batas kontrol atas dan bawah adalah : BKA = + 2.66

MR

BKB = - 2.66

MR

Perubahan atau perbedaan yang digambarkan pada rentang bergerak adalah :

yt yt 1 y Dalam menentukan batas-batas kontrol digunakan paling sedikit adalah 10 atau lebih 20 nilai MR. Batas-batas ini disusun sedemikian hingga diharapkan hanya akan ada tiga dari 1000 titik yang berada diluar batas tersebut dan terjadi hanya secara kebetulan. Jika mendapatkan suatu titik tak terkendali (diluar batas kendali atau tidak terkendali oleh pengujian peramalan yang lain). Maka kita harus menentukan apakah data tersebut harus diabaikan atau membuat peramalan baru

2.1.6.1.2. Pengujian Kondisi Tidak Terkendali

Pengujian yang lebih menyakinkan untuk suatu kondisi tidak terkendali adalah dengan adanya titik di luar batas kendali. Pengujian ini dilakukan dengan cara membagi peta kendali ke dalam enam daerah bagian dengan selang yang sama.


18

Gambar Kriteria Tidak terkendali Batas Kendali Atas + Batas Daerah A Batas Daerah B Garis Pusat 0 Batas Daerah B Batas Daerah A Batas KendaliBawah -

Keterangan : a.

Daerah A adalah daerah di luar ± 2/3 (2.66*MR) = ± 1.77 MR (diatas + 1.77 MR dan di bawah – 1.77 MR).

b.

Daerah B adalah daerah diluar ± 2/3 (2.66*MR) = ± 0.89 MR (diatas + 0.89 MR dan di bawah - 0.89 MR)

c.

Daerah C adalah daerah di atas atau dibawah garis tengah. Apabila terjadi kondisi tidak terkendali, tindakan terhadap peramalan harus

dilakukan. Dua tindakan yang dapat dilakukan adalah : a.

Merevisi peramalan dengan memasukkan data dan sistem sebab akibat baru.

b.

Menunggu bukti hasil yang lebih lengkap. Tindakan yang diambil untuk mempengaruhi sistem sebab akibat yang

mempengaruhi permintaan adalah perubahan dalam kebijakan pemasaran, misalnya perubahan harga jual produk.


19

2.2.

Persediaan

2.2.1.

Pengertian Persediaan Ada beberapa pengertian tentang persediaan yang sering dikemukakan yaitu sebagai

berikut : 1. Persediaan didefinisikan sebagai suatu aktiva yang meliputi barang-barang milik perusahaan dengan maksud dapat dijual dalam suatu periode yang normal atau persediaan barang-barang yang masih dalam pengerjaan atau proses produksi atau juga persediaan bahan mentah yang menunggu penggunaannya dalam proses produksi (Assauri. S, 1997). 2. Teori persediaan memberikan penentuan proses yang optimal untuk mendapatkan perkiraan kebutuhan masa yang akan dating (Starr dan Miller, 1986). 3. Persediaan dapat didefinisikan sebagai istilah umum yang menunjukkan segala sesuatu atau sumberdaya-sumberdaya organisasi yang disimpan dalam mengantisipasi terhadap pemenuhan permintaan (T. Hani Handoko, 1997). 4. Persediaan adalah material yang ada di gudang yang akan digunakan untuk keperluan masa yang akan dating ataupun untuk dijual. Dari definisi-definisi diatas maka dapat disimpulkan bahwa persediaan merupakan barang atau bahan baik berupa bahan mentah, bahan setengah jadi, maupun barang jadi yang dengan sengaja disimpan menurut cara-cara tertentu sehingga dapat digunakan pada masa yang akan dating dengan hasil yang menguntungkan. Selain itu barang yang disimpan harus bernilai ekonomis serta cara-cara pengadaan, penyimpanan, dan pengeluarannya harus dikeluarkan dengan cara yang menguntungkan juga.

2.2.2

Arti Penting Perencanaan Persediaan Perencanaan adalah alternative-alternatif yang mungkin akan dilaksanakan dengan

mempertimbangkan tujuan perusahaan serta sumber ekonomi yang dimiliki perusahaan dan kendala-kendala yang dihadapi. Untuk mencapai tersebut maka manajemen harus relevan


20

terutama yang menyangkut penghasilan dan biaya dimasa yang akan datang. Dari pengertian diatas perencanaan merupakan spesifikasi dari tujuan perusahaan yang ingin dicapai serta penentuan cara-cara yang akan ditempuh untuk mencapai tujuan tersebut. Berikut dijelaskan tujuan dari perencanaan persediaan yang dikemukakan oleh Sofyan Assuri adalah sebagai berikut : 1. Menjaga agar pembentukan persediaan oleh perusahaan tidak berlebihan, sehingga biaya-biaya yang timbul dari persediaan dapat ditekan. Biaya ini adalah biaya penyimpanan dan pergudangan. 2. Menjaga jangan sampai perusahaan kekurangan persediaan bahan baku yang dapat mengakibatkan terhentinya kegiatan produksi. 3. Menjaga agar pembelian secara kecil-kecilan dapat dihindari, karena hal ini akan mengakibatkan frekuensi pembelian menjadi besar dan juga akan mengakibatkan besarnya biaya pemesanan. Dari uraian diatas dapat dinyatakan bahwa tujuan perencanaan persediaan adalah untuk memperoleh kualitas dan kuantitas dari bahan-bahan atau barang-barang yang tersedia pada kestabilan waktu yang dibutuhkan, dengan biaya yang minimum untuk keuntungan dan kepentingan perusahaan. Dalam mencapai tujuan tersebut baik dalam perencanaan terhadap bahan-bahan yang dibutuhkan atau kualitas dan kuantitasnya serta kapan pemesanan akan kembali dilakukan apabila persediaan bahan baku dalam perusahaan telah mencapai titik minimum. Sedangkan menurut J.B. Heckert ( 1991 : 429

) perencanaab persediaan adalah

sebagai berikut : 1. Menghindari resiko penundaan produksi dengan cara selalu menyediakan bahan yang diperlukan. 2. Mengeliminasi

atau

mengurangi

pemborosan

dan

biaya

yang

timbul

dari

penyelenggaraan persediaan yang berlebihan, kerusakan, penyimpangan serta asuransi persediaan. 3. Dapat mengurangi investasi dalam fasilitas dan peralatan pergudangan.


21

4. Mengurangi resiko kecurangan atau kecurian persediaan.

2.2.3

Fungsi Persediaan Berikut ini adalah beberapa fungsi dari persediaan :

1. Fungsi ekonomis. Seringkali dalam kondisi tertentu, memproduksi dengan jumlah produksi tertentu (lot) akan lebih lebih ekonomis daripada memproduksi secara berulang atau sesuai permintaan, karena pada saat produksi berulang akan membutuhkan biaya set up. Biaya set up mesti dibebankan dari pada setiap unit yang diproduksi, sehingga jumlah produksi yang berbeda membuat biaya produksi per unti juga berbeda. 2. Fungsi independensi. Persediaan diperlukan karena permintaan pasar tidak dapat diduga dengan tepat demikian juga pasokan dari pemasok, agar produksi tidak bergantung pada kedua hal ini (independent) maka persediaan harus mencukupi. 3. Fungsi Fleksibilitas. Bila dalam proses produksi terdiri atas beberapa tahapan proses operasi dan kemudian terjadi kerusakan pada suatu tahapan proses operasi, maka diperlukan waktu untuk perbaikan. Berarti produk tidak akan dihasilkan untuk sementara waktu, sehingga persediaan barang setengah jadi (work in process) pada situasi ini merupakan fakto penolong untuk kelancaran proses produksi. 4. Fungsi antisipasi. Fungsi ini berfungsi untuk mengantisipasi perubahan permintaan atau pasokan. Seringkali perusahaan mengalami kenaikan permintaan setelah dilakukan program promosi. Untuk memenuhi hal ini, maka diperlukan persediaan produk jadi agar tidak terjadi stock out. Keadaan yang lain adalah bila suatu ketika diperhatiakn pasokan bahan baku akan terjadi kekurangan. Jadi tindakan menimbun persediaan bahan baku terlebih dahulu adalah tindakan rasional.


22

2.2.4

Unsur-Unsur Persediaan Secara umum unsure-unsur yang mendasari dan berhubungan dengan persoalan

persediaan adalah : 1.

Unsur permintaan atau kebutuhan

Berdasarkan unsur ini, permintaan atau kebutuhan dapat dibedakan menjadi : a.

Permintaan yang bersifat pasti (certainly) : Permintan bahan yang informasi tentang pemakaian dimasa yang akan dating diketahui oleh perencana persediaan.

b.

Permintaan yang bersifat resiko (under risk) : Permintaan bahan untuk waktu yang akan dating tidak dapat diketahui dengan pasti, tetapi perencana persediaan hanya mengetahui distribusi kemungkinannya.

c.

Permintaan yang bersifat tanpa kepastian (under certainly) : Permintaan bahan untuk waktu yang akan dating ini terjadi bila perencana bersedia ini tidak dapat mengetahui dengan pasti baik jumlah maupun distribusi kemungkinannya.

2.

Unsur penyediaan bahan. Unsur ini terdiri dari beberapa faktor yaitu :

a.

Waktu ancang-ancang yaitu waktu mula-mula pesanan dikeluarkan hingga saat datangnya pesanan. Dalam melakukan persediaan, periode pesanan dapat tetap atau pun bervariasi.

b.

Dalam hal penyediaan bahan yang dibutuhkan dapat dilakukan oleh sumber-sumber perusahaan sendiri atau sumber penyediaan diluar perusahaan.

c.

Dalam proses pembuatan keputusan untuk memesan bahan dapat dilakukan satu kali (one-shoot decision) dikenal dengan persediaan dinamis, dimana cara penentuan jumlah persediaan yang pengadaannya hanya dilakukan satu kali untuk masa penggunaan satu selang waktu tertentu. Sedangkan masalah persediaan dinamis dikenal dengan masalah keputusan berulang (repetitive decision), merupakan cara penentuan jumlah persediaan yang pengadaannya berulang kali.


23

2.2.5

Macam-macam Persediaan Bila dilihat dari bentuk fisiknya, persediaan dapat dikelompokkan menjadi lima kategori

yaitu : 1. Bahan mentah (raw material), yaitu barang dasar yang digunakan dalam proses produksi yang diperoleh dari sumber alam atau dibeli dari pemasok, atau diolah sendiri oleh perusahaan untuk digunakan perusahaan dalam proses produksinya sendiri. 2. Komponen, yaitu barang-barang yang terdiri atas bagian-bagian (parts) yang diperoleh dari perusahaan lain atau produksi sendiri untuk digunakan dalam barang setengah jadi atau barang jadi. 3. Barang jadi (finished good), yaitu barang-barang yang telah selesai diproses dan siap didistribusikan ke konsumen. 4. Barang setengah jadi (work in process), yaitu barang-barang keluaran dari tiap operasi produksiatau perakitan yang telah memiliki bentuk lebih kompleks dari pada komponen, namun masih perlu proses lebih lanjut untuk menjadi barang jadi. 5. Bahan pembantu (supplies material), yaitu barang-barang yang diperlukan dalam proses pembuatan atau perakitan barang, namun bukan merupakan komponen barang jadi. Termasuk bahan penolong misalnya bahan bakar, pelumas, listrik dan lainnya.

2.2.6

Biaya Dalam Sistem Persediaan Biaya persediaan adalah semua pengeluaran dan kerugian yang timbul sebagai akibat

persediaan. Biaya tersebut adalah harga pembelian, biaya pemesanan, biaya penyiapan, biaya penyimpanan dan biaya kekurangan persediaan. Biaya-biaya dalam sistem persediaan dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Harga pembelian, adalah biaya yang dikeluarkan untuk membeli barang, besarnya sama dengan perolehan [ersediaan itu sendiri atau harga belinya. 2. Biaya pemesanan, adalah biaya yang harus dikeluarkan untuk melakukan pemesanan ke pemasok yang besarnya tidak dipengaruhi oleh jumlah pemesanan. Biaya pemesanan adalahsemua pengeluaran yang timbul untuk mendatangkan barang pemasok.


24

3. Biaya penyimpanan, adalah biaya yang dikeluarkan dalam penanganan

atau

penyimpanan material, setengah barang jadi, sub assembly ataupun produk jadi. Biaya simpannya tergantung dari lama penyimpanan dan jumlah yang disimpan dan biaya simpan biasanya dinyatakan dalam biaya per unit per periode. 4. Biaya penyiapan (set up cost), adalah semua pengeluaran yang timbul dalam mempersiapkan produksi. Biaya ini terjadi bila item persediaan diproduksi sendiri dan tidak membeli dari pemasok. Biaya ini meliputi biaya persiapan peralatan produksi, biaya set up mesin, biaya persiapan tenaga kerja, biaya penecanaan dan penjadwalan produksi dan biaya-biaya lainyang besarnya tidak tergantung pada jumlah item yang diproduksi. 5. Biaya kekurangan persediaan. Bila perusahaan kehabisan barang saat ada permintaan, maka akan terjadi stock out yang

nantinya

akan

menimbulkan

kerugian

berupa

biaya

akibat

kehilangan

kesempatanmendapatkan keuntungan atau kehilangan pelanggan yang kecewa (yang pindah ke produk saingan). Biaya ini sulit diukur karena berhubungan dengan good will bagi perusahaan. Sebagai pedoman, biaya stock out dapat dihitung dari hal-hal berikut : a. Kuantitas yang tidak dapat dipenuhi. Biasanya diukur dari keuntungan yang hilang karena tidak dapat memenuhi permintaan atau dari kerugian akibat terhentinya proses produksi. Biaya ini di istilahkan sebagai biaya pinalti atau hukuman kerugian bagi perusahaan dengan satuan misalnya dalam Rp/unit. b. Biaya Pengadaan darurat Agar konsumen tidak kecewa, maka dapat dilakukan pengadaan darurat yang biasanya menimbulkan biaya yang lebih besar ketimbang biaya pengadaan normal. Kelebihan biaya dibandingkan pengadaan normal ini dapat dijadikan ukuran untuk menentukan biaya kekurangan persediaan dengan satuan misalnya : Rp/setiap kekurangan.


25

c.

Waktu Pemenuhan Lamanya gudang kosong berarti lamanya proses produksi terhenti atau lamanya perusahaan tidak mendapatkan keuntungan, sehingga waktu menganggur tersebut dapat diartikan sebagaiuang yang hilang. Biaya waktu pemenuhan diukur berdasarkan waktu yang diperlukan unutk memenuhi gudang dengan satuan misalnya dalam Rp/satuan waktu.

2.2.7

Metode Pengendalian Persediaan

1. Jumlah pemesanan yang ekonomis (Economic Order Quantity) Model Economic Order Quantity (EOQ) sederhana diperkenalkan pertama kali oleh Ford Harris dari Westinghouse pada tahun 1915. Metode ini merupakan inspirasi bagi pakar persediaan untuk mengembangkan metode-metode pengendalian persediaan lainnya. Metode ini dikembangkan atas fakta adanya biaya-biaya variable dan biaya tetap dari proses produksi atau pemesanan barang. Jika suatu barang dipesan dari pemasok, berapapun jumlah barang yang dipesan, biaya pemesanan (telepon, pengiriman, administrasi dan lain-lain) besarnya selalu sama maka artinya biaya pemesanan tidak tergantung pada jumlah pemesana melainkan pada berapa kali jumlah pemesanan. Bila suatu barang diproduksi, perusahaan harus men-‘set up’ mesin dan fasilitas produksi lainnya, harus membuat rencana dan lain-lain yang mana biaya tersebut tidak akan berbeda untuk jumlah produksi yang berbeda. Fakta lainnya, adanya biaya yang berubahjika jumlah unityang diproduksi atau dipesan berubah. Biaya ini berbanding lurus dengan jumlah yang diproduksi. Termasuk dalam kategori ini adalah harga barang, biaya penyimpana, biaya penanganan dan lain-lain. Berdasarkan pada fakta ini, bahwa setiap pemesanan atau pembuatan produk, biaya dapat diklasifikasikan ke dalam dua jenis, yaitu biaya tetap dan biaya variable. Model EOQ dapat diterapkan bila terdapat anggapan-anggapan berikut ini : a. Permintaan akan produk diketahui dengan pasti dan konstan selama periode persediaan.


26

b. Setiap pesanan yang dipesan diterima seketika, tidak bertahap. c.

Semua biaya diketahui dan bersifat pasti.

d. Kekurangan persediaan (stock out) tidak diizinkan. e. Jarak waktu pesan sampai pesanan datang (lead time) sudah pasti. f.

Tidak ada diskon dalam tingkat kuantitas pesanan (quantity discount).

Model yang dikembangkan oleh Ford Harris tersebut adalah : 2 A.D EOQ =  ______ IC Dimana : A = order cost D = permintaan per periode I = holding cost (dalam decimal) C = harga per unit

2. Persediaan Pengaman (Safety Stock) Persediaan pengaman adalah persediaan tambahan yang diadakan untuk melindungi atau menjaga kemungkinan terjadinya kekurangan bahan (stock out). Ada beberapa faktor yang menentukan besarnya persediaan pengaman, yaitu : a. Lead time bertambah b. Permintaan yang lebih besar c.

Permintaan terlalu tinggi dan waktu ancang bertambah Untuk mengantisipasi ketidakpastian tersebut, khususnya dalam permintaan dan lead time,

maka disediakannya suatu jumlah tertentu yang akan mengurangi resiko kehabisan persediaan. Persediaan pengaman jelas akan meningkatkan ongkos persediaan. Menentukan tingkat persediaan pengaman yang menyeimbangkan ongkos oprtunitas akibat kehabisan ongkos simpan persediaan pengaman.


27

Semakin besar tingkat safety stock-nya maka kemungkinan kehabisan persediaan semakin kecil. Akan tetapi, akibatnya adalah biaya simpan semakin besar karena jumlah total persediaan meningkat. Bila demikian, tujuan minimasi total biaya persediaan tidak tercapai karena total biaya dalam model persediaan tradisional didapatkan pada titik keseimbangan antara kelebihan dan kehabisan persediaan. 3

Reorder Point (ROP) Apabila model EOQ menjawab pertanyaan berapa banyak pemesanan yang optimal, maka

ROP menjawab pertanyaan kapan mulai mengadakan pemesanan. ROP model terjadi bila jumlah persediaan yang terdapat didalam stock berkurang terus sehingga kita harus menentukan berapa

batas

minimal

tingkat

persediaan

(minimum

stock/safety

stock)

yang

harus

dipertimbangkan sehingga tidak terjadi kekurangan persediaan. Jumlah yang diharapkan tersebut terhitung selama masa tenggang, mungkin dapat juga ditambah dengan safety stock yang biasanya mengacu pada kemungkinan terjadinya kekurangan stock selama masa tenggang waktu tunggu. Dari uraian di atas maka ROP adalah saat atau titik dimana harus diadakan pemesanan kembali sedemikian rupa sehingga keadaan atau penerimaan bahan yang dipesan adalah tepat waktu yang ditetapkan, dimana persediaan diatas safety stock sama dengan nol. Dengan demikian diharapkan datangnya bahan yang dipesan itu tidak akan melewati waktu, sehingga akan melanggar safety stock. Apabila pemesanan dilakukan sesudah melewati ROP, maka material yang dipesan akan diterima setelah kebutuhan sehingga untuk produksi terpaksa mengambil dari safety stock. Adanya safety stock mempunyai tujuan untuk menentukan berapa besar stock yang dibutuhkan selama waktu tunggu untuk memenuhi besarnya permintaan sehingga safety stock ini sama dengan persediaan pengaman.


28

BAB III METODA PENELITIAN

Penelitian dikatakan berhasil apabila penelitian tersebut dilakukan berdasarkan langkahlangkah yang sudah ditetapkan. Sesuai dengan tujuan penelitian yang telah disampaikan pada bab pendahuluan maka pada bab ini akan diuraikan langkah-langkah dan pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan tujuan penelitian tersebut, sehingga diharapkan tugas akhir ini dapat dipertanggung jawabkan secara ilmiah. Dalam dunia industri, perencanaan dan pengendalian produksi adalah merencanakan dan mengendalikan aliran material ke dalam, didalam dan keluar pabrik sehingga posisi keuntungan optimal yang merupakan tujuan perusahaan dapat dicapai, terutama dalam usaha memenuhi permintaan konsumen untuk memenuhi kepuasan dan menciptakan keuntungan bagi perusahaan. Perencanaan dan pengendalian produksi didalam penanganan salah satunya adalahn perencanaan dan pengendalian kebutuhan atau persediaan. Pembahasan dan analisa didalam penulisan tugas akhir ini adalah perencanaan kebutuhan bahan dengan menggunakan sistem peramalan dengan melakukan penelitian dan pengumpulan data di PT. YMI.

3.1. Metodologi Penelitian Metoda penelitian yang penulis lakukan untuk menyelesaikan tugas akhir ini sebagai berikut : b.

Studi Pustaka (Library Research) Cara ini dilakukan dengan mempelajari buku-buku text book yang berhubungan dengan

materi penulisan. Disamping itu pengetahuan akan pengoperasian software computer yang digunakan, mempermudah untuk mengantisipasi perubahan-perubahan data yang terjadi di kemudian hari, mengingat data-data peramalan haruslah saling terintegrasi.


29

c.

Studi Lapangan (Field Research) Penelitian lapangan bertujuan mendapatkan data-data yang diperlukan untuk penulisan.

Data tersebut ada yang didapat dengan menanyakan pada bagian-bagian yang berwenang, seperti contoh data permintaan aktual dari marketing, Bill of Material dan lead time dari PPIC, data kapasitas mesin dari produksi, data permintaan konsumen dan lain-lain.

3.2. Kerangka Metodologi Penelitian Pada tahap ini penelitian berisi langkah-langkah dalam penyusunan tugas akhir yang disusun secara sistematis. Langkah-langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 3.1 Mulai

Metoda Penelitian Tinjauan Pustaka

Penelitian Lapangan Permintaan Aktual & Historis

Proses Peramalan

Perencanaan Kebutuhan Material

Bill Of Material & Data Persediaan Bahan

Analisa hasil Pengolahan Data

Kesimpulan dan Saran

Selesai

Gambar 3.1 Kerangka Penelitian


30

Penjelasan Metoda :

3.2.1

Permintaan Aktual dan Historis Pada tahap ini penulis memberikan data pada open order atau permintaan konsumen

actual yang belum diproses produksi dan permintaan konsumen yang lalu (historis). Proses ini dilakukan untuk menunjang penulisan dalam tahap proses peramalan.

3.2.2

Proses Peramalan Pada proses penulisan ini menunjukan peramalan apa yang cocok atau sesuai atas

permintaan konsumen dari masa lalu (histories) dengan permintaan konsumen saat ini (open order). Sehingga dapat menyimpulkan kedepannya peramalah apa yang dipakai untuk memntukan permintaan konsumen.

3.2.3

Perencanaan Kebutuhan Material Perencanaan dalam tahap ini menyajikan perhitungan kebutuhan bahan atau material

untuk memenuhi jadwal induk produksi, dengan melakukan perhitungan dengan menggunakan sistem MRP. Perhitungan tersebut dengan menghitung kebutuhan kotor, kebutuhan bersih, ukurat pesanan, dan rencana pemesanan. Perhitungan tersebut juga harus memperhatikan struktur produk (Bill of Material) dan stock persediaan bahan yang ada digudang.

3.2.4

Peramalan Report Pada tahap ini menyajikan hasil perhitungan perencanaan kebutuhan material dengan

menggunakan sistem peramalan dan perhitungan Means Square Error (MSE).

3.2.5

Analisa Hasil Pengolahan Data Setelah data dan informasi yang dihasilkan dari pengolahan data (pada Bab IV)

kemudian data tersebut akan dianalisis. Analisa ini berisikan tentang perbandingan hasil


31

perhitungan permintaan konsumen dengan menggunakan sistem peramalan. Analisa yang dibuat ini diharapkan dapat menjadi bahan kesimpulan mengenai masalah yang ada. 3.2.6

Kesimpulan dan Saran Tahap terakhir yang dilakukan adalah membuat kesimpulan mengenai keseluruhan

penelitian, yaitu yang merupakan hasil dari analisa. Pemberian saran dilakukan untuk melakukan perbaikan-perbaikan dalam bagian PPIC dan bagian lainnya perusahaan agar dapat meningkatkan efisiensi perusahaan.


32

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1. Pengumpulan Data Dalam pengumpulan data penulis melakukan penelitian dengan cara mengelompokkan data menjadi dua jenis yaitu : a.

Data Primer, yaitu data yang langsung diperoleh di lapangan pada saat melakukan penelitian dan data tersebut boleh diakses dan diketahui secara umum (setiap karyawan) di dalam perusahaan.

b.

Data Sekunder, yaitu data yang diperoleh di perusahaan dengan cara menanyakan dan wawancara langsung melalui departemen-departemen seperti data permintaan actual dari departemen marketing (pemasaran), data kapasitas mesin produksi, dan lain-lain guna mendukung perencanaan kebutuhan material atau bahan baku pada perusahaan. Data yang dikumpulkan digunakan untuk melakukan pengolahan data tersebut adalah

dengan mengambil data-data yang berhubungan dengan produk Muffler, dimana produk tersebut semakin berkembang dan membutuhkan system perencanaan yang akan dapat menunjang proses produksi dengan tujuan untuk memuaskan konsumen.

4.1.1. Data Permintaan Konsumen Pengumpulan data permintaan konsumen yang actual dilakukan dan diperoleh di PT. YMI dengan mengacu pada order yang diterima dari konsumen mulai periode bulan Oktober 2007 sampai dengan September 2008. Adapun data permintaan tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini :


33

Tabel 4.1.Data Permintaan Konsumen Periode

Bulan

Tahun

Permintaan Konsumen

1

Oktober

2007

240

2

November

2007

468

3

Desember

2007

270

4

Januari

2007

348

5

Februari

2007

193

6

Maret

2007

377

7

April

2007

450

8

Mei

2008

326

9

Juni

2008

304

10

Juli

2008

430

11

Agustus

2008

503

12

September

2008

396

4.2. Pengolahan Data 4.2.1. Perhitungan Peramalan Permintaan Perhitungan peramalan permintaan dilakukan dengan mengambil data permintaan konsumen secara actual.

4.2.1.1 Data Permintaan Aktual Berdasarkan data permintaan konsumen secara actual (table 4.1), maka dari data tersebut bisa dibuatkan grafik sebagai berikut :


34

Jml Permintaan (Pcs)

Grafik Permintaan Actual 600 500 400 300 200 100 0

Jml Permintaan

7 7 08 08 l-08 t-08 08 r-08 r-08 i-08 08 07 -0 r0 spnnbu e s kt e p a e u a e e J u b A O J M J M F S D Ag em v o N Bulan

Gambar 4.1. Grafik Permintaan Actual

4.2.1.2. Pemilihan Metoda Peramalan Terbaik Setelah mendapatkan grafik data secara actual, maka perlu dilakukan peramalanperamalan dengan beberapa metode dengan tujuan untuk memilih metode mana yang sesuai dengan grafik permintaan actual. a.

Metode Peramalan Linier Dalam metode ini perhitungannya dilakukan dari data permintaan actual dengan

menggunakan persamaan Regresi yaitu :

Y(t) = a + bt

Dari persamaan regresi diatas maka perlu dicari nilai a dan b dengan rumus :

a = ∑ y(t) - b∑t _____ ___ n

n

b = n∑t.y(t) - ∑y(t).∑t _______________ n∑t² - (∑t)²


35

Dari rumus-rumus tersebut diatas, maka kemudian dilakukan perhitungan dengan menggunakan tabel metode permalanan lilinier di bawah ini :

Tabel 4.2. Perhitungan Peramalan Metode Regresi Linier Bulan

t

y(t)

t.y(t)

t²

y'(t)

y-y'(t)

(y-y')²

Oktober

1

240

240

1

293

-53

2809

November

2

468

936

4

305

163

26569

Desember

3

270

810

9

317

-47

2209

Januari

4

348

1392

16

329

19

361

Februari

5

193

965

25

341

-148

21904

Maret

6

377

2262

36

353

24

576

April

7

450

3150

49

365

85

7225

Mei

8

326

2608

64

377

-51

2601

Juni

9

304

2736

81

389

-85

7225

Juli

10

430

4300

100

401

29

841

Agustus

11

503

5533

121

413

90

8100

September

12

396

4752

144

425

-29

841

Total

78

4305

29684

650

4308

-3

81261

Dari hasil perhitungan table diatas maka diperoleh nilai a dan b serta mendapatkan persamaan y(t) sebagai berikut :

Y(t) = 281 + 12 t


36

Dari grafik diatas maka didapat grafik perbandingan data actual dengan hasil perhitungan peramalan regresi linier :

Jumlah Permintaan Dalam Pcs

Grafik Hasil Peramalan Linier 600 500 400

Demand

300

Forecast

200 100 0

t r r r r s li il ri ri ei uni re be ua rua be pr be be M Ju stu a J o A m n m m t u M b e a e e k g t J O A Fe ov Des Se N Bulan Tahun 2007 - 2008

Gambar 4.2. Grafik Perbandingan Data Aktual Dengan Regresi Linier

Dari tabel dan hasil grafik dengan metode regresi linier diatas, kemudian dihitung rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Square Error = MSE) pada permalan dengan rumus :

MSE = ∑(y-y)² n

MSE = 81261 = 6771.75 12

b.

Metode Peramalan Kuadratik Dalam metode ini dilakukan perhitungan dari data perhitungan actual dengan menggunakan Regresi :

Y(t) = a + bt + ct²


37

Dari persamaan regresi maka perlu dicari nilai a, b dan c dengan rumus :

a = ∑y(t) - b∑t - c∑t² ____ ____ ____ n

n

n

b = γ.δ – θ.α

c = θ – b.α

________

_____

γ.β - α²

γ

Dimana nilai-nilai dari γ,δ,θ,α dan β didapat dari rumus : γ = (∑t²)² - n∑t

α = ∑t.∑t² - n ∑t³

θ = ∑t².∑y(t) - n∑t².(yt)

δ = ∑t.∑y(t) - n∑t.y(t)

β = (∑t)² - n∑t²

Dari rumus-rumus diatas, maka selanjutnya dilakukan perhitungan dengan menggunakan tabel 4.9. metode peramalan kuadratik dan dari table tersebut akan di peroleh nilai a,b dan c didalam persamaan regresi dan di buat grafik :

y(t) = 283.8 + 10.8 t + 0.087 t²


38

Tabel 4.3. Tabel Perhitungan Peramalan Kuadratik t

t²

t³

tч

y(t)

t.y(t)

t².y(t)

y'(t)

y-y'

(y-y')²

Absolut

Oktober

1

1

1

1

240

240

240

294,69

-54,69

2990,99

54,69

November

2

4

8

16

468

936

1872

305,75

162,3

26325,06

-162,3

Desember

3

9

27

81

270

810

2430

316,98

-46.98

2207,12

46,98

Januari

4

16

64

256

348

1392

5568

328,39

19,61

384,55

-19,61

Februari

5

25

125

625

193

965

4825

339,98

-146.98

21603,12

146,98

Maret

6

36

216

1296

377

2262

13572

351,73

25,27

638,57

-25,27

April

7

49

343

2401

450

3150

22050

363,66

86,34

7454,59

-86,34

Mei

8

64

512

4096

326

2608

20864

375,77

-49,77

2477,05

49,77

Juni

9

81

729

6561

304

2736

24624

388,05

-84,05

7064,4

84,05

Juli

10

100

1000

10000

430

4300

43000

400,5

29,5

870,25

-29,5

Agustus

11

121

1331

14641

503

5533

60863

413,13

89,87

8070,62

-89,87

September

12

144

1728

20736

396

4752

57024

425,93

-29,93

895,8

29,93

Total

78

650

6084

60710

4305

29684

256932

4304,56

0,44

80982,12

-0,44

Dari perhitungan diatas didapat grafik perbandingan data actual dengan hasil perhitungan peramalan regresi kuadratik sebagai berikut :


Bulan

Grafik Hasil Peramalan Kuadratik 600 500 400 300 200 100 0

Demand Forecast

er ber ber ari ari ret pril ei uni uli tus ber b M J J s m u ru a A o M kt vem sem Jan eb gu e O o e A Set F N D Bulan Tahun 2007 - 2008

Gambar 4.3. Grafik Perbandingan Data Aktual Terhadap metode kuadratik


39

Dari data table dan grafik dengan metode kuadratik diatas, maka dapat dihitung rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Square Error = MSE) pada peramalan dengan rumus :

MSE = ∑ (y-y’)² ________ n

c.

MSE = 80982.12

= 6748.51

___________ 12

Metode Eksponensial Dalam metode ini perhitungan dapat dilakukan dari data permintaan actual dengan menggunakan persamaan sebagai dibawah ini :

y(t) = a.℮

bt

Dari persamaan tersebut diatas perlu dicari nilai a dan b dengan rumus :

a = ∑ ln y(t) – b (∑t) _______

_____

n

n

b = n∑t.ln y(t) - ∑ ln y(t).∑t ____________________ n ∑ t² - (∑ t)²

Dari rumus-rumus diatas, kemudian dilakukan perhitungan dengan menggunakan table 4.10. metode peramalan eksponensial dan dari table tersebut dapat di peroleh nilai a dan b yang selanjutnya dimasukkan kedalam persamaan berikut ini :y(t) = 5.81 ℮

0.035t


40

Selanjutnya dari perhitungan diatas, maka didapat grafik perbandingan data actual dengan hasil perhitungan peramalan eksponensial sebagai berikut :

Tabel 4.4. Perhitungan Peramalan Metode Eksponensial t

t²

y(t)

ln y(t)

t.ln y(t)

y'(t)

y-y'

(y-y')²

Oktober

1

1

240

5,48

5,48

6,02

233,98

54746,64

November

2

4

468

6,15

12,3

6,23

461,77

213231,53

Desember

3

9

270

5,59

16,77

6,45

263,55

69458,6

Januari

4

16

348

5,85

23,4

6,68

341,32

116499,34

Februari

5

25

193

5,26

26,3

6,92

186,08

34625,77

Maret

6

36

377

5,93

35,58

7,17

369,83

136774,23

April

7

49

450

6,11

42,77

7,42

442,6

195894,76

Mei

8

64

326

5,79

46,32

7,69

318,31

101321,26

Juni

9

81

304

5,72

51,48

7,96

296,04

87639,68

Juli

10

100

430

5,99

59,9

8,24

421,76

177881,49

Agustus

11

121

503

6,22

68,42

8,54

494,46

244490,69

September

12

144

396

5,98

71,76

8,84

387,16

149892,87

Total

78

650

4305

70,07

460,48

88,16

4216,86

1582456,86


Bulan

Grafik Hasil Peramalan Eksonensial

600 500 400 300 200 100 0

Demand Forecast

i er er ar b b u o br em kt O Fe es D

A

pr

il

n Ju

i A

s tu s gu

Bulan Tahun 2007 - 2008

Gambar 4.4. Grafik Perbandingan Data Aktual Terhadap Metode Eksponensial


41

Dari Data tabel dan grafik dengan metode eksponensial diatas, kemudian dihitung rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Square Error = MSE) pada peramalan dengan rumus :

MSE = ∑ (y-y’)²

MSE = 1582456.86 = 131871.41

________

___________

n

d.

12

Metode Peramalan Konstan Dalam metode ini dilakukan perhitungan dari data permintaan actual dengan

menggunakan rumus dibawah ini :

F=∑A ____ n Keterangan :

F = Nilai Peramalan

A = Nilai Aktual per periode

n = Jumlah periode peramalan

Dari data permintaan actual maka didapat nilai F adalah : F=∑A

=

=

4305

____

________

n

12

= 358.75


42

Tabel 4.5. Perhitungan Peramalan Metode konstan Bulan

n

A

F

(A - F)

(A - F) / A

(A - F)²

Oktober

1

240

358,75

118,75

0,49479167

14101,5625

November

2

468

358,75

109,25

0,23344017

11935,5625

Desember

3

270

358,75

88,75

0,3287037

7876,5625

Januari

4

348

358,75

10,75

0,0308908

115,5625

Februari

5

193

358,75

165,75

0,85880829

27473,0625

Maret

6

377

358,75

18,25

0,04840849

333,0625

April

7

450

358,75

91,25

0,20277778

8326,5625

Mei

8

326

358,75

32,75

0,10046012

1072,5625

Juni

9

304

358,75

54,75

0,18009868

2997,5625

Juli

10

430

358,75

71,25

0,16569767

5076,5625

Agustus

11

503

358,75

144,25

0,28677932

20808,0625

September

12

396

358,75

37,25

0,09406566

1387,5625

Total

78

4305

4305

943

3,02492235

101504,25

Kemudian dihitung rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Square Error = MSE) pada peramalan dengan rumus :

MSE = ∑ (A-F)² _______ n = 101504.25

= 8458.69

__________ 12


43


Grafik Hasil Peramalan Konstan 600 500 400 300 200 100 0

Demand Forecast

i t r r r r s li il ei ri ri be be be ua rua are Apr M Jun Ju stu be o m m M em Jan eb kt e gu e O ov es A Set F D N Bulan Tahun 2007 - 2008

Gambar. 4.11. Grafik Perbandingan Data Aktual Terhadap Metode konstan Dari ke-empat metode diatas (linier, kuadratik, eksponensial, konstan), maka didapatkan nilai perbandingan MSE sebagai berikut :

Tabel 4.6. Tabel Perbandingan Nilai MSE Metode Peramalan

Nilai MSE

Regresi Linier

6771.75

Regresi Kuadartik

6748.51

Eksponensial

131871.41

Konstan

8458.69

Dari tabel 4.6. dapat dilihat bahwa metode peramalan Regresi Kuadratik mempunyai nilai MSE terkecil, sehingga merupakan metode yang sementara dipilih untuk pengolahan selanjutnya. 

Perhitungan Peramalan Pada Bulan Selanjutnya

Pada perhitungan diatas telah dipilih metode peramalan Regresi Kuadratik dan dari metode tersebut dilakukan perhitungan peramalan untuk bulan-bulan selanjutnya dengan menggunakan rumus : y(t) = 283.8 + 10.8 t + 0.087 t²


44

Sehingga didapat data permintaan konsumen dibulan-bulan selanjutnya pada tabel-tabel berikut : Tabel 4.13. Data Peramalan Permintaan Konsumen Berdasarkan Metode Kuadratik No

Bulan

Tahun

Demand Aktual

1

Oktober

2007

294,687

2

November

2007

305,748

3

Desember

2007

316,983

4

Januari

2008

328,392

5

Februari

2008

339,975

6

Maret

2008

351,732

7

April

2008

363,663

8

Mei

2008

375,768

9

Juni

2008

388,047

10

Juli

2008

400,5

11

Agustus

2008

413,127

12

September

2008

425,928


45

No

Bulan

Tahun

Demand Aktual

13

Oktober

2008

438,903

14

November

2008

452,052

15

Desember

2008

465,375

16

Januari

2009

478,872

17

Februari

2009

492,543

18

Maret

2009

506,388

19

April

2009

520,407

20

Mei

2009

534,6

21

Juni

2009

548,967

22

Juli

2009

563,508

23

Agustus

2009

578,223

24

September

2009

593,112


Total

10477,5

Grafik Peramalan Permintaan Konsumen Periode Bulan Sebelumnya 600 500 400 300 200 100 0

Demand

er ber ber ari ari ret pril ei uni uli tus ber b M J J s a A u ru o m M kt vem sem Jan eb gu e O o A Set F e N D Bulan Tahun 2007 - 2008


46


Grafik Peramalan Permintaan Konsumen Periode Bulan Berikutnya

700 600 500 400 300 200 100 0

Demand Aktual

i t r r r r s il ei li ri ri be be be ua rua are Apr M Jun Ju stu be o u em M em em Jan eb kt O o v es Ag Set F D N Bulan Tahun 2008 - 2009

Berikut ini adalah contoh perhitungan pada tabel 4.13 sebagai berikut : Pada bulan titik 2008 adalah bulan ke titik dari peramalan regresi kuadratik, sehingga didapat : y’( 14 ) = 283.8 + (10.8 x 14) + (0.087 x 14²) = 283.8 + 151.2 + 17.052 = 452.052 Pcs



Pengujian Verifikasi Hasil Peramalan Terpilih

Langkah selanjutnya dalam menentukan metode peramalan terbaik adalah dengan melakukan pengujian verifikasi (pemeriksaan) dengan menggunakan peta Moving Range dengan membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan Regreasi Kuadratik. Untuk menghitung nilai MR dan dimasukkan kedalam tabel adalah menggunakan rumus sebagai berikut : MR = (y’(t) – y(t)) – (y’(t-1) – y(t-1))

Berikut ini adalah contoh perhitungan MR bulan titik 2007 :

MRjuni 2008 = ( 383.05 – 304) – (375.77 – 326) = 34.28


47

Tabel 4.8. Perhitungan Moving Range Regresi Kuadratik Bulan

t

y'(t)

y(t)

y'-y

MR

Absolut

Oktober

1

294,69

240

-54,69

-

54,69

November

2

305,75

468

162,25

107,56

162,25

Desember

3

316,98

270

-46,98

-115,27

46,98

Januari

4

328,39

348

19,61

-27,37

19,61

Februari

5

339,98

193

-146,98

127,37

146,98

Maret

6

351,73

377

25,27

121,71

25,27

April

7

363,66

450

86,34

61.07

86,34

Mei

8

375,77

326

-49,77

-54.64

49,77

Juni

9

388,05

304

-84,05

52.35

84,05

Juli

10

400,5

430

29,5

-54,55

29,5

Agustus

11

413,13

503

89,87

-60,37

89,87

September

12

425,93

396

-29,93

-59,94

29,93

Total

78

4304,56

4305

60,3

-97,56

825,24

Untuk mencari nilai Moving Range rata-rata adalah sebagai berikut :

MR = Σ MR absolut = 825.24 = 75.02 n–1

11

Kemudian bisa diketahui apakah hasil peramalan yang dilakukan berada pada batas kontrolnya atau berada diluar batas kontrolnya. Hal ini dilakukan dengan menghitung Peta Kendali sebagai berikut : UCL

=

+ 2.66 x MR = 2.66 x 75.02 = 199.55

CL

=

MR = -97.94

LCL

=

- 2.66 x MR = - 2.66 x 75.02 = -199.55 This document was created by the trial version of Print2PDF.

Once Print2PDF is registered, this message will disappear. Purchase Print2PDF at http://www.software602.com

48

Selanjutnya adalah menentukan daerah atau region pengujian out of control sebagai berikut : Daerah A = ± 2/3 (2.66 x MR) = 2/3 ( 2.66 x 75.02) = ± 133.03 Daerah B = ± 1/3 (2.66 x MR) = 1/3 (2.66 x 75.02) = ± 66.62 Daerah C = Daerah dibawah atau diatas CL Dengan diperolehnya nilai-nilai dan batas-batas untuk uji verifikasi, maka dapat digambarkan kedalam bentuk grafik dibawah ini :


Peta Moving Range Peramalan Kuadratik

400 300 200 100 0 -100 Oktober -200 -300 -400

UCL y-y' LCL Januari

April

Juli

2/3 UCL 2/3 LCL 1/3 UCL 1/3 LCL CL

Bulan Tahun 2008 - 2009

Gambar 4.12. Grafik Peta Pengendalian Uji Verifikasi Metode Regresi Kuadratik


49

BAB V ANALISA

Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang dikumpulkan untuk pembuatan perencanaan kebutuhan material. Kemudian pada bab ini akan berisikan informasi mengenai analisa dari hasil pengolahan data-data tersebut dan dilakukan pengambilan keputusan.

5.1. Analisa Peramalan Permintaan Konsumen Pada grafik data permintaan actual (gambar 4.1) terlihat bahwa permintaan pada bulan Oktober 2007 sampai dengan bulan September 2008 rata-rata permintaan semakin menaik dan adanya penurunan pada bulan Desember 2007 dan bulan Februari 2008. Dengan pola grafik seperti ini, maka penulis melakukan pengolahan data peramalan tersebut dengan menggunakan empat metode peramalan, yaitu : metode peramalan linier, metode peramalan kuadratik, metode peramalan eksponensial dan metode peramalan konstan. . Untuk memilih metode pemilihan peramalan terbaik dari empat metode peramalan yang digunakan, maka dilakukan pemilihan berdasarkan nilai ketepatan peramalan dengan menghitung nilai MSE masing-masing metode peramalan tersebut. Nilai MSE adalah nilai tengah kesalahan kuadrat dari suatu peramalan. Perhitungan nilai MSE diperoleh dari penjumlahan seluruh nilai kuadrat error dibagi banyaknya data. Sementara nilai error diperoleh dari hasil pengurangan atau selisih antara data actual terhadap data hasil peramalan. Metode peramalan yang dipilih adalah terhadap hasil nilai MSE terkecil menunjukkan bahwa nilai kesalahan atau error yang terkecil akan mengindikasikanperamalan yang dilakukan mendekati data sebenarnya atau penyimpangan peramalan tidak terlalu jauhdari data permintaan


50

actual. Semakin kecil nilai kesalahan suatu peramalan, maka peramalan akan semakin mendekati data sebenarnya atau berarti peramalan akan semakin baik. Pada hasil peramalan (ke-empat metode peramalan) tersebut, kemudian dilakukan pemilihan nilai MSE yang terkecil (lihat tabel 4.6) dan dipilih metode peramalan kuadratik dengan nilai MSE sebesar titik 6748.51

5.2. Analisa Verifikasi Hasil Peramalan Pada hasil peramalan pada metode kuadratik telah dipilih karena nilai MSE terkecil, tetapi data dari hasil metode kuadratik harus diverifikasi terlebih dahulu untuk dapat dinyatakan layak atau tidaknya data ini digunakan untuk perhitungan selanjutnya. Verifikasi atau pemeriksaan hasil peramalan tersebut dilakukan dengan menggunakan peta uji verifikasi. Peta ini digunakan untuk melihat hasil peramalan metode kuadratik apakah melewati garis batas control yang telah ditentukan. Adapun langkah yang harus dilakukan dalam proses verifikasi adalah sebagai berikut : a.

Menghitung selisih antara data hasil peramalan dengan data historis permintaan (∆ Yt) = Y’t-Yt) dan hasil perhitungan tersebut dimasukkan kedalam peta uji verifikasi peramalan. (Gambar 4.7)

b.

Melakukan perhitungan Moving Range (MR) dan rata-rata. Moving Range (MR) untuk menentukan batas-batas control UCL (batas nilai atas), CL (batas nilai tengah), dan LCL (batas nilai bawah).

c.

Dilakukan pembagian atau penentuan daerah atau region dari batas kendali pengujian yang terdiri dari region A,B, dan C.


51

Untuk melakukan verifikasi hasil peramalan dengan mengecek plot data pada gambar 4.8 dan dapat kita ketahui dengan table berikut ini :

Tabel 5.1 Verifikasi Hasil Peramalan Item Pengecekan

Ya

Tidak

Apakah ada data diluar batas kendali (out of control) ?

√

Dari tiga titik berturut-turut, Apakah ada dua atau lebih terdapat

√

disalah satu Region A ? Dari lima titik berturut-turut, Apakah ada empat atau lebih terdapat di

√

salah satu Region B ? Apakah ada delapan atau lebih terdapat di salah satu Region C ?

√

Pada tabel diatas menyatakan bahwa peramalan dengan metode kuadratik merupakan metode yang dapat mewakilkan data permintaan konsumen yang actual dan data digunakan untuk proses perencanaan produksi pada muffler selama perencanaan 12 periode atau bulan kedepan. Oleh karena itu maka data hasil peramalan metode kuadratik juga dapat digunakan sebagai acuan perhitungan kapasitas produksi pada periode bulan kedepan sehingga apabila kondisi kapasitas produksi sekarang tidak dapat memenuhi permintaan konsumen (pada hasil peramalan) maka akan dilakukan penambahan mesin atau kapasitas produksi untuk memenuhi permintaan konsumen pada bulan-bulan kedepan.


52

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan Penulisan tugas akhir ini diakhiri dengan memberikan kesimpulan-kesimpulan tentang pengolahan data dan analisanya yang telah dibahas sebelumnya mengenai perencanaan kebutuhan material dengan menggunakan sistem peramalan pada produk Muffler. Kesimpulankesimpulan pada penulisan tugas akhir ini adalah : a.

Pengolahan data permintaan konsumen dilakukan dengan menggunakan pendekatan peramalan dengan tujuan untuk mengetahui pergerakan permintaan konsumen dimasa atau periode yang akan datang. Dengan membandingkan empat metode peramalan yang dilakukan dengan menghitung nilai Mean Squared Error (MSE) yang terkecil dari metode peramalan linier, kuadratik, konstan dan eksponoensial, maka didapat kesimpulan bahwa metode yang paling cocok untuk menggambarkan fungsi permintaan konsumen produk muffler adalah metode kuadratik dengan nilai MSE sebesar 6749.01. Kemudian metode peralaman kuadratik yang dipilih tersebut dilakukan uji verifikasi dengan menggunakan peta Moving Range (MR). Dari peta moving range yang dibuat, diketahui bahwa hasil nilai peramalan untuk tingkat permintaan produk muffler berada di dalam peta kendali, sehingga nilai peramalan yang terpilih ini dapat digunakan oleh perusahaan untuk memperhitungkan permintaan konsumen dimasa yang akan datang.

b.

Pada perencanaan produksi yang optimal adalah merencanakan kapasitas produksi agar dapat memenuhi permintaan konsumen dengan tidak boleh adanya persediaan negative karena dapat menimbulkan terhambatnya proses produksi. Dengan diketahuinya tingkat permintaan yang akan datang produk muffler ini perusahaan dapat merencanakan jadwal


53

produksi dan tingkat persediaannya dengan lebih baik sehingga dapat memberikan biaya produksi yang kecil dan keuntungan yang lebih besar. c.

Dari hasil perhitungan, didapat kesimpulan bahwa permintaan akan produk muffler akan terus bertambah, sehingga perusahaan perlu memperhitungkan penambahan kapasitas produksi untuk mengantisipasi permintaan di masa yang akan datang.


54

6.2. Saran Saran-saran yang dapat diberikan kepada perusahaan untuk perkembangannya adalah sebagai berikut : a.

Didalam perkembangan perusahaan sangat diperlukan peramalan terhadap permintaan konsumen. Dengan tujuan untuk merencanakan kapasitas produksi di periode yang akan datang agar dapat memenuhi permintaan konsumen tanpa akan mengakibatkan open order atau outstanding order yang terlalu besar. Oleh karena itu pengumpulan data yang valid sangat diperlukan dalam kegiatan ini. Maka perusahaan hendaknya menyediakan data base yang lengkap sehingga perhitungan nilai peramalannya menjadi unbiased.

b.

Metoda

peramalan yang sudah dilakukan perhitungan dan didapatkan metoda yang

terbaik sebaiknya selalu dilakukan pengontrolan secara periodik sehingga selalu didapatkan data yang selalu akurat dan aktual. Sehingga dapat bermanfaat bagi manajemen dalam mengambil keputusan maupun strategi penjualan di periode kedepan.


55

DAFTAR PUSTAKA

Company Profile PT. YMI (2007) Cibitung.

Freddy Rangkuti, Edisi Ke-2 (2004), Manajemen Persediaan, Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada.

Hendra Kusuma,

Edisi

Ke-2 (2001),

manajemen Produksi, Perencanaan dan

Pengendalian Produksi, Yogyakarta : CV. ANDI.

Markidakis Spyros, Edisi Ke – 1 (1999), Metoda dan Aplikasi Peramalan , Jakarta : Erlangga.

Teguh Baroto, Edisi Ke-1 (2002), Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Jakarta : Ghalia Indonesia.


56

TUGAS AKHIR ANALISA PERAMALAN PERMINTAAN KEBUTUHAN PRODUK MUFFLER DI PT. YMI

Recommend Documents