TUGAS AKHIR. PERENCANAAN KEBUTUHAN MATERIAL (MRP) DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK LOT SIZING PADA BAHAN BAKU BAJA DI PT. TIMAH INDUSTRI ( PT

TUGAS AKHIR

PERENCANAAN KEBUTUHAN MATERIAL (MRP) DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK LOT SIZING PADA BAHAN BAKU BAJA DI PT. TIMAH INDUSTRI ( PT. TIMAH Tbk ) Diajukan Guna Melengkapi Sebagian Syarat Dalam Mencapai Gelar Sarjana Strata Satu ( S1 )

Disusun Oleh : Nama

: Erin Meilia Harlina

NIM

: 41605010018

Program Studi

: Teknik Industri

FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2009

LEMBAR PERNYATAAN

Yang bertanda tangan di bawah ini :

NAMA

: ERIN MEILIA HARLINA

NIM

: 41605010018

Jurusan / Fakultas

: Teknik Industri / Teknik

Judul Skripsi

: Perencanaan Kebutuhan Material (MRP) dengan Menggunakan Teknik Lot Sizing pada Bahan Baku Baja di PT. Timah Industri (PT. Timah Tbk).

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.

Penulis,

( Erin Meilia Harlina )

LEMBAR PERSETUJUAN

PERENCANAAN KEBUTUHAN MATERIAL (MRP) DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK LOT SIZING PADA BAHAN BAKU BAJA DI PT. TIMAH INDUSTRI ( PT. TIMAH Tbk )

Disusun Oleh : Nama


NIM

: 41605010018

Jurusan

: Teknik Industri

Pembimbing Tugas Akhir

( Ir. Muhammad Kholil, MT )

LEMBAR PENGESAHAN

PERENCANAAN KEBUTUHAN MATERIAL (MRP) DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK LOT SIZING PADA BAHAN BAKU BAJA DI PT. TIMAH INDUSTRI ( PT. TIMAH Tbk )

Disusun Oleh : Nama


NIM

: 41605010018

Jurusan

: Teknik Industri

Mengetahui, Koordinator TA / Ka.Prodi

( Ir. Muhammad Kholil, MT )

ABSTRAK

Dalam manajemen persediaan, bahan baku yang baik merupakan salah satu faktor keberhasilan suatu perusahaan manufaktur untuk melayani kebutuhan pabrik dan konsumen dalam menghasilkan suatu produk yang berkualitas dan tepat waktu. Untuk dapat mengatur suatu tingkat persediaan optimal yang dapat memenuhi kebutuhan akan bahan baku dalam jumlah, mutu dan pada waktu yang tepat dengan jumlah biaya yang rendah seperti yang diharapkan perusahaan maka diperlukan suatu system pengendalian pada perusahaan. PT. Timah Industri merupakan salah satu perusahaan atau industri pertambangan, tetapi perusahaan juga memproduksi produk baja untuk keperluan perusahaan itu sendiri dan bisa juga melayani permintaan dari luar berdasarkan pesanan atau make to order. Perencanaan Kebutuhan Material sangat memerlukan peramalan permintaan konsumen yang dihitung dari permintaan masa lalu, sehingga dapat memperkirakan kebutuhan dimasa mendatang. Dalam penelitian ini, yang akan dianalisa adalah biaya total yang dihasilkan dari beberapa penggunaan Teknik Lot Sizing. Teknik Lot Sizing yang digunakan adalah Fixed Order Quantity (Jumlah Pesanan Tetap), Economic Order Quatity (Pemesanan dengan Jumlah yang Ekonomis), Lot For Lot (Lot untuk Lot), dan Fixed Period Requirement (Kebutuhan Periode Tetap). Setelah melakukan perhitungan dengan keempat Teknik Lot Sizing tersebut, Teknik Fixed Period Requirement menghasilkan biaya total terendah.

Kata Kunci : MRP, Lot Sizing, Baja

ABSTRACT In supply management, a good raw materials is one of the factors of success of a manufacturing company to serve the needs of consumers in the factory and produce a quality product and on time. To be able to set an optimal level of supply that can meet the needs of their raw materials in quantity, quality and on time with the right amount of low cost as expected the company needed a system of control on the company. PT. Timah Industri is one of the company or the mining industry, but the company also produces steel products for the company itself and can also serve the request based on orders from the outside. Material Requirements Planning requires forecasting consumer demand that calculated based on the request from the past, so we can estimate the needs in the future. In this research, we will be analyzed the total cost resulting from the use of some lot sizing techniques. Lot sizing technique that we used are fixed order quantity, economic order quantity, lot for lot and fixed period requirement. After calculation with the fourth lot sizing techniques, the technical requirement of the fixed cost of the lowest total.

Keyword : MRP, Lot Sizing, Steel

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum, wr. wb. Puji dan syukur Penulis panjatkan atas kehadirat Allah SWT, karena berkat rahmat dan ridho-Nyalah Penulis dapat menyelesaikan laporan penelitian Tugas Akhir ini yang merupakan salah satu syarat untuk Ujian Akhir Program Sarjana pada Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Mercu Buana Jakarta. Di dalam penulisan laporan penelitian Tugas Akhir ini, Penulis mengambil topik tentang ” PERENCANAAN KEBUTUHAN MATERIAL (MRP) DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK LOT SIZING PADA BAHAN BAKU BAJA DI PT. TIMAH INDUSTRI (PT. TIMAH Tbk). Selama melaksanakan penelitian di PT. Timah Industri (PT. Timah Tbk) dan penyusunan laporan ini, Penulis banyak sekali mendapat bantuan, pengarahan, dan bimbingan dari berbagai pihak. Dengan segala kerendahan hati, pada kesempatan ini Penulis ingin mengucapkan banyak terima kasih kepada pihak-pihak yang telah membantu baik secara langsung maupun tidak langsung kepada : 1. Bapak dan Ibu atas doa serta dorongan baik moral maupun materil yang telah diberikan kepada Penulis, semoga selalu diberikan kesehatan dan selalu dalam lindungan-Nya, Amien.

2. Bapak Ir. Muhammad Kholil, MT selaku Dosen Pembimbing Tugas Akhir / Ketua Program Studi Teknik Industri yang telah memberikan bimbingan, saran serta dukungan bagi Penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. 3. Bapak Ir. Nono Budi Priyono selaku Ka. Perbengkelan PT. Timah Industri yang telah memberikan kesempatan untuk melaksanakan Tugas Akhir di PT. Timah Industri. 4. Bapak Hadi Sundoyo, ST selaku Kabag. Pabrik Pengecoran Logam PT. Timah Industri yang telah memberikan bantuan sehingga dengan mudah mendapatkan data yang diperlukan. 5. Bang Awa, Bang Devi, Bang Heru dan Bang Gun yang telah memberikan masukan, bimbingan dan pengarahan yang sangat berarti saat Penulis Tugas Akhir. 6. Acu Yayuk dan Acu Zikri yang telah memberikan dukungan untuk menyelesikan laporan ini, serta telah membantu Penulis selama kuliah di Jakarta. 7. Teman-teman di Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Mercu Buana khususnya angkatan 2005 (Hayu, Winda, Yofi, Ichsan dan Agil) yang telah bersama Penulis baik suka maupun duka. 8. Untuk temanku fahima & Meri yang ada di Bangka, thanks atas doa dan dukungannya selama ini.

Penulis sangat menyadari bahwa Laporan Tugas Akhir ini masih jauh dari sempurna, maka dengan segala kerendahan hati kepada semua pihak untuk

memberikan kritik dan saran demi perbaikan selanjutnya. Penulis berharap Laporan Tugas Akhir ini dapat memberikan manfaat bagi pembaca.

Wassalamu’alaikum, wr.wb.

Jakarta, 08 Januari 2009

Penulis

DAFTAR ISI Halaman

JUDUL SKRIPSI ................................................................................................ LEMBAR PERNYATAAN .................................................................................

i

LEMBAR PERSETUJUAN .................................................................................

ii

LEMBAR PENGESAHAN ..................................................................................

iii

ABSTRAK ...........................................................................................................

iv

ABSTRACT .........................................................................................................

v

KATA PENGANTAR .........................................................................................

vi

DAFTAR ISI ........................................................................................................

ix

DAFTAR TABEL ................................................................................................

xiv

DAFTAR GAMBAR ...........................................................................................

xvii

BAB I PENDAHULUAN ..................................................................................

1

1.1. Latar Belakang Masalah .................................................................

1

1.2.Perumusan Masalah .........................................................................

2

1.3.Tujuan Penelitian .............................................................................

2

1.4.Pembatasan Masalah ........................................................................

3

1.5. Metodologi Penelitian .....................................................................

3

1.6.Sistematika Penulisan ......................................................................

4

BAB II LANDASAN TEORI ...........................................................................

6

2.1. Sistem Produksi ..............................................................................

6

2.1.1.Sistem Produksi Menurut Proses Menghasilkan Output ..........

7

2.1.2.Sistem Produksi Menurut Tujuan Operasinya .........................

8

2.1.3.Maksud dan Tujuan Perencanaan dan Pengendalian Produksi

9

2.1.4.Fungsi Pengendalian Produksi .................................................

10

2.1.5. Fungsi Produksi .......................................................................

11

2.2.Peramalan .........................................................................................

12

2.2.1.Konsep Dasar Sistem Peramalan dalam Manajemen Permintaan ....

13

2.2.2.Sifat Hasil Peramalan ...............................................................

15

2.2.3.Jenis-Jenis Peramalan ...............................................................

16

2.2.4.Faktor yang Mempengaruhi Permintaan ..................................

19

2.2.5.Karakteristik Peramalan yang Baik ..........................................

20

2.2.6.Pola Data Peramalan ................................................................

22

2.2.7.Ukuran Akurasi Peramalan ......................................................

23

2.2.8.Verifikasi dan Pengendalian Peramalan ...................................

25

2.2.9.Peta Rentang Bergerak (Moving Range) ..................................

26

2.2.10.Peta Moving Range untuk Pengendalian Peramalan ..............

28

2.3.Persediaan ........................................................................................

28

2.3.1.Pengertian Persediaan dan Jenis Persediaan ............................

28

2.3.2.Fungsi Persediaan .....................................................................

30

2.3.3.Tujuan Persediaan ....................................................................

32

2.3.4.Biaya-Biaya dalam Sistem Persediaan .....................................

33

2.4.Metode Perencanaan Kebutuhan Material .......................................

38

2.4.1.Pengertian Material Requirement Planning (MRP) .................

39

2.4.2.Tujuan Material Requirement Planning (MRP) .......................

40

2.4.3.Persyaratan Material Requirement Planning (MRP) ................

41

2.4.4.Input Material Requirement Planning (MRP) ..........................

42

2.4.4.1.Jadwal Induk Produksi ......................................................

42

2.4.4.2.Struktur Produk (Product Structure Record & Bill of Material)

43

2.4.4.3.Status Persediaan ..............................................................

43

2.4.5.Output Material Requirement Planning (MRP) ............................

44

2.4.6.Langkah Dasar Proses Material Requirement Planning (MRP) ...

46

2.4.6.1.Proses Netting ....................................................................

46

2.4.6.2.Proses Lotting ....................................................................

47

2.4.6.3.Proses Offsetting ...............................................................

48

2.4.6.4.Proses Explosion ...............................................................

48

2.4.7.Teknik-Teknik Penentuan Ukuran Lot Sizing ..............................

50

2.4.7.1.Fixed Order Quantity (FOQ) .............................................

52

2.4.7.2.Lot For Lot (LFL) ..............................................................

53

2.4.7.3.Economic Order Quantity (EOQ) ......................................

54

2.4.7.4.Fixed Period Requirement (FPR) ......................................

55

2.4.8.Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kesulitan dalam Penerapan (MRP) ...............................................................

56

BAB III METODOLOGI PENELITIAN .......................................................

58

3.1. Menentukan Topik ..........................................................................

58

3.2.Penelitian Pendahuluan ....................................................................

58

3.3.Tujuan Penelitian .............................................................................

59

3.4.Studi Lapangan ................................................................................

59

3.5.Studi Pustaka.....................................................................................

59

3.6.Pengumpulan dan Pengolahan Data .................................................

59

3.6.1.Pengumpulan Data ....................................................................

60

3.6.2.Pengolahan Data .......................................................................

60

3.7.Analisa Hasil ....................................................................................

61

3.8.Kesimpulan dan Saran .....................................................................

61

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA ...........................

63

4.1. Pengumpulan Data ..........................................................................

63

4.1.1.Sejarah Umum dan Perkembangan Perusahaan .......................

63

4.1.1.1.Pabrik Cor PT. Timah Industri ..........................................

66

4.1.1.2.Manajemen Sumber Daya Manusia ..................................

68

4.1.2.Data Permintaan Konsumen .....................................................

70

4.1.3.Data Perencanaan Kebutuhan Material ....................................

71

4.1.3.1.Data Struktur Produk (Bill of Material) ............................

71

4.1.3.2.Biaya-Biaya dalam Persediaan ..........................................

72

4.1.3.3.Struktur Biaya ...................................................................

74

4.2. Pengolahan Data .............................................................................

75

4.2.1.Perhitungan Peramalan Permintaan Baja .................................

75

4.2.2.Peta Rentang Bergerak (Moving Range) .................................

90

4.2.2.1.Pengujian Verifikasi Hasil Peramalan ..............................

90

4.2.3.Perencanaan Kebutuhan Material Berdasarkan MRP ...............

92

4.2.3.1.Jadwal Induk Produksi (Master Production Schedule) ....

92

4.2.3.2.Status Persediaan ..............................................................

93

4.2.3.3.Struktur Produk (Bill of Material) ...................................

93

4.2.4.Perhitungan MRP Pada Bahan Baku Baja ...............................

94

4.2.4.1.Perhitungan Menggunakan Metode Lot For Lot ..............

94

4.2.4.2.Perhitungan Menggunakan Metode Economic Order Quantity ...

100

4.2.4.3.Perhitungan Menggunakan Metode Fixed Period Requirement ...

106

4.2.4.4. Perhitungan Menggunakan Metode Fixed Order Quantity ..........

112

BAB V ANALISA HASIL ................................................................................ 118 5.1. Analisa Peramalan Permintaan ....................................................... 118 5.2. Analisa Verifikasi Hasil Peramalan ................................................ 119 5.3. Analisa Data Pemakaian Bahan Baku ............................................. 120 5.4. Analisa Perencanaan dan Kebutuhan Material (MRP) ................... 121

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................... 124 6.1. Kesimpulan ..................................................................................... 124 6.2. Saran ............................................................................................... 125

DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 127 LAMPIRAN ........................................................................................................ 128

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1. Contoh Perhitungan Netting ................................................................

47

Tabel 2.2. Contoh Perhitungan Lotting ................................................................

48

Tabel 2.3. Contoh Perhitungan Offsetting ...........................................................

48

Tabel 2.4. Contoh Perhitungan Explosion ...........................................................

49

Tabel 2.5. Contoh Fixed Order Quantity .............................................................

52

Tabel 2.6. Contoh Lot For Lot .............................................................................

53

Tabel 2.7. Contoh Economic Order Quantity ......................................................

55

Tabel 2.8. Contoh Fixed Period Requirement ......................................................

56

Tabel 4.1. Data Permintaan Baja Tahun 2008 .....................................................

70

Tabel 4.2. Data Struktur Produk Baja ..................................................................

71

Tabel 4.3. Struktur Produk ...................................................................................

71

Tabel 4.4. Biaya Bahan Baku Steel Scrap ............................................................

72

Tabel 4.5. Biaya Bahan Baku Carburizer .............................................................

72

Tabel 4.6. Biaya Bahan Baku FeSi ......................................................................

73

Tabel 4.7. Biaya Bahan Baku FeMn ....................................................................

73

Tabel 4.8. Biaya Bahan Baku FeCr ......................................................................

74

Tabel 4.9. Struktur Biaya .....................................................................................

74

Tabel 4.10. Perhitungan Peramalan Metode Regresi Linier ................................

76

Tabel 4.11. Analisis Peramalan Regresi Linier ....................................................

77

Tabel 4.12. Perhitungan Peramalan Metode Quadratic .......................................

78

Tabel 4.13. Analisis Peramalan Metode Quadratic ..............................................

80

Tabel 4.14. Perhitungan Peramalan Metode Eksponensial ..................................

81

Tabel 4.15. Analisis Peramalan Metode Eksponensial ........................................

82

Tabel 4.16. Perhitungan Peramalan Metode Exponential Smoothing α = 0,1 .....

83

Tabel 4.17. Analisis Peramalan Metode Exponential Smoothing α = 0,1 ...........

83


84


84


85


85


86


86


87


87

Tabel 4.26. Perbandingan Nilai Kesalahan SEE, MAD dan MAPE ....................

88

Tabel 4.27. Data Peramalan Permintaan Berdasarkan Metode Regresi Linier ...

89

Tabel 4.28. Perhitungan Moving Range Regresi Linier ......................................

90

Tabel 4.29. Jadwal Induk Produksi (MPS) ..........................................................

92

Tabel 4.30. Perhitungan MRP Pada Steel Scrap dengan Metode LFL ................

95

Tabel 4.31. Perhitungan MRP Pada Carburizer dengan Metode LFL .................

96

Tabel 4.32. Perhitungan MRP Pada FeSi dengan Metode LFL ...........................

97

Tabel 4.33. Perhitungan MRP Pada FeCr dengan Metode LFL ..........................

98

Tabel 4.34. Perhitungan MRP Pada FeMn dengan Metode LFL .........................

99

Tabel 4.35. Perhitungan MRP Pada Steel Scrap dengan Metode EOQ ..............

101

Tabel 4.36. Perhitungan MRP Pada Carburizer dengan Metode EOQ ...............

102

Tabel 4.37. Perhitungan MRP Pada FeSi dengan Metode EOQ .........................

103

Tabel 4.38. Perhitungan MRP Pada FeCr dengan Metode EOQ ........................

104

Tabel 4.39. Perhitungan MRP Pada FeMn dengan Metode EOQ ......................

105

Tabel 4.40. Perhitungan MRP Pada Steel Scrap dengan Metode FPR ...............

107

Tabel 4.41. Perhitungan MRP Pada Carburizer dengan Metode FPR ................

108

Tabel 4.42. Perhitungan MRP Pada FeSi dengan Metode FPR ..........................

109

Tabel 4.43. Perhitungan MRP Pada FeCr dengan Metode FPR .........................

110

Tabel 4.44. Perhitungan MRP Pada FeMn dengan Metode FPR ........................

111

Tabel 4.45. Perhitungan MRP Pada Steel Scrap dengan Metode FOQ ..............

113

Tabel 4.46. Perhitungan MRP Pada Carburizer dengan Metode FOQ ...............

114

Tabel 4.47. Perhitungan MRP Pada FeSi dengan Metode FOQ .........................

115

Tabel 4.48. Perhitungan MRP Pada FeCr dengan Metode FOQ ........................

116

Tabel 4.49. Perhitungan MRP Pada FeMn dengan Metode FOQ .......................

117

Tabel 5.1. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan FOQ ...............................

121

Tabel 5.2. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan EOQ ..............................

122

Tabel 5.3. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan LFL ...............................

122

Tabel 5.4. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan FPR ...............................

122

Tabel 5.5. Biaya Total Pemesanan Dari Keempat Metode Lot Sizing ..............

123

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1. Pola Data Peramalan .......................................................................

23

Gambar 2.2. Proses Transformasi Produksi .........................................................

30

Gambar 2.3. Input Material Requirement Planning (MRP) .................................

44

Gambar 2.4. Output Material Requirement Planning (MRP) ..............................

45

Gambar 2.5. Hubungan antara Ukuran Lot dan Biaya Persediaan ......................

51

Gambar 3.1. Skema Metodologi Penelitian .........................................................

62

Gambar 4.1. Struktur Organisasi Balai Karya PT. Timah Industri ......................

68

Gambar 4.2. Struktur Organisasi Pengecoran Logam PT. Timah Industri ..........

69

Gambar 4.3. Grafik Permintaan Baja Tahun 2008 ...............................................

70

Gambar 4.4. Grafik Peta Pengendali Uji Verifikasi Metode Regresi Linier .......

91

BAB I PENDAHULUAN

1.1.

Latar Belakang Masalah Dewasa ini Indonesia sedang mengadapi era globalisasi di segala bidang usaha dan salah satunya di bidang industri. Oleh karena itu, perusahaan dituntut untuk dapat beroperasi lebih efektif dan efisien dalam mengadapi persaingan dengan perusahaan yang sejenis. Perusahaan-perusahaan yang ada tersebut bersaing untuk mencapai tujuan yang sama. Setiap perusahaan pada umumnya memiliki satu tujuan yang utama, yaitu memperoleh laba. Alasan utamanya adalah karena laba merupakan penentu utama kelangsungan hidup dan berkembangnya suatu perusahaan. Untuk mencapai tujuan ini, salah satu hal yang berpengaruh yaitu biaya produksi. Jika manajemen sebuah perusahaan dapat meminimumkan biaya produksi tanpa menurunkan mutu yang ada, maka daya saing dan penjualan akan meningkat, sehingga perusahaan di harapkan akan memperoleh laba.

Salah satu jenis biaya yang berpengaruh terhadap total biaya produksi adalah biaya persediaan bahan baku. Persediaan bahan baku memegang peranan yang sangat penting dalam keseluruhan proses produksi karena tanpa adanya perencanaan persediaan bahan baku, proses produksi tidak dapat berjalan dengan lancar. Apabila perusahaan tidak mengadakan persediaan bahan baku yang cukup, tentu perusahaan akan menghadapi kehilangan kesempatan memperoleh keuntungan karena proses produksi terhenti, sedangkan jika perusahaan kelebihan persediaan bahan baku maka akan menimbulkan biaya penyimpanan yang terlalu besar.

1.2.

Perumusan Masalah Yang menjadi pokok permasalahan dalam penelitian ini adalah penerapan sistem Perencanaan Kebutuhan Material pada teknik lot sizing yang mana dapat memberikan biaya total optimal pada pembuatan baja.

1.3.

Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini yaitu : 1.

Penentuan Metode Peramalan yang terbaik.

2.

Melakukan penerapan dengan sistem Perencanaan Kebutuhan Material (MRP).

3.

Menentukan biaya optimal dengan teknik lot sizing.

1.4.

Pembatasan Masalah Dalam batasan masalah ini perlu ditetapkan batasan-batasan dan asumsi agar langkah-langkah pemecahan permasalahan tidak menyimpang dari tujuan yang hendak dicapai yaitu : 1.

Jadwal induk produksi didasarkan pada hasil peramalan permintaan baja.

2.

Yang dianalisa dalam penelitian ini adalah Bahan Baku Baja.

3.

Perhitungan setiap material dimulai dari level 0.

4.

Sekali pesan sekali terima.

5.

Biaya total yang akan dihitung adalah biaya pemesanan dan biaya penyimpanan

6.

Tidak menganalisa penjadwalan.

7.

Tidak menganalisa persediaan pengaman.

1.5.

Metodologi Penelitian Metodologi pengumpulan data yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian ini adalah : 1.

Studi Lapangan Untuk mendapatkan data-data dan informasi yang diperlukan dalam penelitian ini dilakukan dengan meninjau langsung ke lapangan.

2.

Studi Pustaka Membaca dan mempelajari buku-buku referensi yang berhubungan dengan masalah yang akan dibahas dan digunakan dalam memecahkan masalah.

3.

Mengadakan wawancara dengan karyawan yang berhubungan dengan masalah yang dibahas.

1.6.

Sistematika Penulisan Dalam penulisan penelitian yang akan dilakukan, penulis berpedoman pada kriteria penyusunan laporan dan membaginya dalam enam bab yang saling berkaitan satu sama lainnya, yaitu dengan format sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini dijelaskan secara umum tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, tujuan penelitian, pembatasan masalah dan sistematika penulisan.

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini tentang metodologi penilitian dan kerangka pemikiran yang dilakukan dengan penelitian untuk tugas akhir dan berisi tahapan pemecahan masalah yang menguraikan secara garis besar langkah-langkah yang dilakukan dalam memecahkan masalah. BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Dalam bab ini akan membahas tentang data yang digunakan yaitu data bahan baku, jumlah persedian dan biaya pembelian.

BAB V ANALISA HASIL Pada bab ini berisikan mengenai analisa dari hasil pengolahan data yang telah dilakukan sebelumnya yang berdasarkan landasan teori yang digunakan.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Pada bab ini berisikan kesimpulan yang diperoleh dari hasil analisa dan penelitian secara menyeluruh serta diberikan juga saran-saran, baik untuk pihak perusahaan maupun pengembangan penelitian selanjutnya.

BAB II LANDASAN TEORI

3.1. Sistem Produksi Agar dapat melaksanakan fungsi-fungsi produksi dengan baik, maka diperlukan rangkaian kegiatan yang akan membentuk Sistem Produksi. Sistem Produksi merupakan kumpulan dari subsistem-subsistem yang saling berinteraksi dengan tujuan mentransformasikan input produksi menjadi output produksi. Input produksi ini dapat berupa bahan baku, mesin, tenaga kerja, modal dan informasi, sedangkan output produksi merupakan produk yang dihasilkan berikut sampingannya seperti limbah, informasi,dan sebagainya. Subsistem-subsistem dari Sistem Produksi tersebut antara lain adalah Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Pengendalian Kualitas, Perawatan Fasilitas Produksi, Penentuan Standar-standar Operasi, Penentuan Fasilitas Produksi dan Penentuan Harga Pokok Produksi. Subsistem-subsistem dari Sistem Produksi tersebut akan membentuk konfigurasi sistem produksi. Keandalan dari konfigurasi sistem produksi ini tergantung dari produk yang dibuat serta bagaimana cara membuatnya (proses produksinya). Cara membuat produk tersebut dapat berupa jenis

proses produksi menurut cara menghasilkan output, operasi dari pembuatan produk, dan variasi produk yang dihasilkan.

3.1.1. Sistem Produksi Menurut Proses Menghasilkan Output Proses produksi merupakan cara, metode dan teknik untuk menciptakan atau menambah kegunaan suatu produk dengan mengoptimalkan sumber daya produksi (tenaga kerja, mesin, bahan baku dan dana) yang ada. Sistem produksi menurut proses menghasilkan output dibedakan menjadi dua jenis, yaitu : 1. Proses Produksi Kontinyu (Continuous Process) 2. Proses Produksi Terputus (Intermittent Process/Discrete System) Perbedaan pokok antara kedua proses terletak pada lamanya waktu set-up peralatan produksi. Proses kontinyu tidak memerlukan waktu set-up yang lama karena proses ini memproduksi secara terus menerus untuk jenis produk yang sama, misalnya pada pabrik susu instant. Sedangkan proses terputus memerlukan total waktu set-up yang lebih lama karena proses ini memproduksi berbagai jenis spesifikasi barang sesuai pesanan, dimana dengan adanya pergantian jenis barang yang diproduksi akan membutuhkan kegiatan set-up yang berbeda. Contoh dari proses terputus antara lain adalah usaha perbengkelan. Jenis proses produksi terputus ini akan mempengaruhi tata letak fasilitas dari peralatan produksi. Ada dua macam tata letak dasar yang dapat kita diidentifikasikan, yaitu tata letak berdasarkan produk (Product Layout) dan tata letak berdasarkan proses (Process Layout). Tata letak berdasarkan produk digunakan bila kita memproduksi satu jenis produk yang standar dan dibuat secara masal. Masingmasing unit output membutuhkan urutan operasi yang sama dari awal hingga akhir

pengerjaan sehingga pusat-pusat kerja (kumpulan mesin) dan fasilitas produksi lainnya akan diatur menurut urutan operasi yang dibutuhkan dalam satu lintasan produkisi. Pada tata letak model ini, proses operasi pembuatan produk (urutan dan waktu yang dibutuhkan) ditetapkan terlebih dahulu. Setelah itu kita baru menyusun urutan mesin-mesinnya. Contoh dari tata letak berdasarkan produk adalah perakitan mobil. Tata letak berdasarkan proses sangat tepat digunakan untuk proses produksi terputus dimana aliran kerja tidak bersifat standar untuk semua output yang dihasilkan.

Dalam tata letak berdasarkan proses ini, pusat-pusat pemrosesan

(kumpulan mesin) atau departemen-departemen dikelompokkan sesuai dengan fungsinya. Tata letak berdasarkan proses biasanya terdapat pada pabrik yang bekerja dengan sistem operasi berdasarkan pesanan dan sistem aliran operasi batch.

2.1.2. Sistem Produksi Menurut Tujuan Operasinya Dilihat dari tujuan perusahaan melakukan operasi dalam hubungannya dengan pemenuhan kebutuhan konsumen, maka sistem produksi dibedakan menjadi empat jenis, yaitu : 1. Engineering To Order (ETO), yaitu bila pemesanan meminta produsen untuk membuat produk yang dimulai dari proses perancangannya (rekayasa). 2. Assembly To Order (ATO), yaitu bila produsen membuat desain standar, modul-modul opsional standar yang sebelumnya dan merakit suatu kombinasi tertentu dari modul-modul tersebut sesuai dengan pesanan konsumen. Modulmodul standar tersebut bisa di rakit untuk berbagai tipe produk. Contohnya adalah pabrik mobil dimana mereka menyediakan pilihan transmisi secara

manual atau otomatis, AC, audio, opsi-opsi interior, dan opsi-opsi mesin khusus sebagaimana juga model bodi dan warna bodi. Komponen-komponen tersebut telah isiapkan terlebih dahulu dan akan mulai diproduksi begitu pesanan dari agen datang. 3. Make To Order (MTO), yaitu bila produsen menyelesaikan item akhirnya jika dan hanya jika telah menerima pesanan konsumen untuk item tersebut. Bila item tersebut bersifat unik dan mempunyai desain yang dibuat menurut pesanan, maka konsumen mungkin bersedia menunggu hingga produsen dapat menyelesaikannya. 4. Make To Stock (MTS), yaitu bila produsen membuat item-item yang diselesaikan dan ditempatkan sebagai persediaan sebelum pesanan konsumen diterima. Item akhir tersebut baru akan dikirim dari sistem persediaan setelah pesanan konsumen diterima.

2.1.3. Maksud dan Tujuan Perencanaan dan Pengendalian Produksi Setiap manajer produksi mempunyai tanggung jawab untuk melaksanakan rencana dan tujuan perusahaan. Adapun tujuan umum perusahaan manufaktur adalah memproduksi secara sukses, ekonomis, tepat waktu sesuai dengan janji yang diberikan, dan memperoleh keuntungan. Salah satu fungsi yang terpenting dalam mendukung usaha untuk mencapai tujuan perusahaan manufaktur seperti yang telah dijelaskan di atas adalah Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Apabila tujuan atau rencana yang telah disebutkan di atas dapat dicapai, maka perusahaan mencapai kondisi ideal dalam bentuk minimasinya biaya produksi, harga jual yang rendah dan bersaing, dan menguasai pangsa pasar secara luas.

Dari uraian di atas, dapatlah kita simpulkan bahwa peranan perencanaan pengendalian produksi adalah semat-mata dimaksudkan untuk mengkoordinasikan kegiatan dari bagian-bagian yang langsung atau tidak langsung dalam berproduksi, merencanakan, menjadwalkan, dan mengendalikan kegiatan produksi dari mulai tahapan bahan baku, proses, sampai output yang dihasilkan sehingga perusahaan betul-betul dapat menghasilkan barang atau jasa dengan efektif dan efisien.

2.1.4. Fungsi Pengendalian Produksi Fungsi Pengendalian Produksi : 1. Meramalkan permintaan produk yang dinyatakan dengan jumlah sebagai suatu fungsi dari waktu. 2. Memantau permintaan nyata, dan membandingkannya dengan ramalan permintaan. 3. Membuat jumlah ekonomis untuk pembelian dan penjualan produk yang dihasilkan. 4. Membuat sistem pengendalian yang ekonomis. 5. Membuat keperluan produksi dan tingkat pengendalian serta memperbaiki rencana produksi. 6. Memantau tingkat pengendalian dan membandingkannya dengan tingkat pengendalian. 7. Membuat rincian dari jadwal produksi dan beban mesin. 8. Melakukan perencanaan proyek.

Dengan menambah penggunaan dan kepercayaan pada teknik kuantitatif yang lebih tinggi dari pengendalian produksi dalam industri modern, akan mengarah pada pendekatan riset operasional (OR).

2.1.5. Fungsi Produksi Aktivitas produksi sebagai suatu bagian dari fungsi organisasi perusahaan bertanggungjawab terhadap pengolahan bahan baku menjadi produk jadi yang dapat dijual. Untuk melaksanakan fungsi produksi tersebut, diperlukan rangkaian kegiatan yang akan membentuk suatu sistem produksi. Ada tiga fungsi utama dari kegiatan-kegiatan produksi yang dapat diidentifikasikan : 

Proses produksi, yaitu metode dan teknik yang digunakan dalam mengolah bahan baku menjadi produk.



Perencanaan produksi, merupakan tindakan antisipati dimasa yang akan datang sesuai dengan periode waktu yang direncanakan.



Pengendalian produksi, tindakan yang menjamin bahwa semua kegiatan yang dilaksanakan dalam perencanaan telah dilakukan sesuai dengan target yang telah ditetapkan.

2.2. Peramalan Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa kebutuhan yang akan datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi

yang dibutuhkan dalam memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Peramalan mungkin tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena perubahan permintaannya relatif kecil. Tetapi peramalan akan sangat dibutuhkan bila kondisi keadaan pasar bersifat kompleks dan dinamis. Dalam kondisi pasar bebas, permintaan pasar lebih bersifat kompleks dan dinamis karena permintaan tersebut tergantung dari keadaan sosial, ekonomi, politik, aspek teknologi, produk pesaing, dan produk substitusi. Oleh karena itu peramalan yang akurat merupakan informasi yang sangat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan manajemen. Peramalan pada dasarnya merupakan suatu taksiran. Namun demikian dengan menggunakan teknik-teknik tertentu maka peramalan akan menjadi bukan hanya sekedar taksiran. Peramalan akan semakin baik jika mengandung sesedikit mungkin kesalahan; walaupun kesalahan peramalan tetap merupakan suatu hal yang sangat manusiawi. 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.

2.2.1. Konsep Dasar Sistem Peramalan Dalam Manajemen Permintaan Pada dasarnya terdapat sembilan langkah yang harus diperhatikan untuk menjamin efektifitas dan efisiensi dari sistem peramalan dalam manajemen peramalan, yaitu : 1.

Menentukan tujuan peramalan.

Tujuan dari peramalan adalah untuk meramalkan permintaan dari item-item independent demand di masa yang akan datang. Perencanaan produksi dan inventory seharusnya mengacu kepada data total permintaan produk masa datang. Dengan demikian jelas bahwa tujuan peramalan adalah untuk mencapai efektifitas dan efisiensi dari manajemen produksi dan inventory. Analisis peramalan membicarakan dengan para pembuat keputusan untuk mengetahui apa kebutuhan mereka dan selanjutnya menentukan :  Variabel apa yang akan diramalkan  Siapa yang akan menggunakan hasil peramalan  Untuk tujuan hasil peramalan digunakan  Peramalan jangka panjang atau jangka pendek yang dibutuhkan  Derajat ketepatan peramalan yang diinginkan  Kapan peramalan diperlukan  Bagian-bagian peramalan yang diinginkan, seperti peramalan untuk kelompok pembeli, kelompok produk atau daerah geografis.

2.

Memilih item independent demand yang akan diramalkan.

Memperhatikan bahwa item-item independent demand adalah item yang bebas dengan bill of materials. 3.

Menentukan horizon waktu dari peramalan (jangka pendek, menengah atau panjang).

Semakin panjang horizon waktu peramalan, hasil-hasil ramalan akan semakin kurang akurat. Pemilihan interval waktu mingguan dimaksudkan untuk peramalan jangka

pendek, sedangkan interval waktu bulanan untuk peramalan jangka menengah, dan interval waktu triwulan untuk peramalan jangka panjang. 4.

Memilih model-model peramalan.

Jika ditinjau dari waktu, maka model peramalan dapat dibagi menjadi : 

Peramalan jangka panjang berkaitan dengan perencanaan bisnis, analisis fasilitas, proyek-proyek jangka panjang, produk-produk atau pasar-pasar baru, investasi modal dan lain-lain. Karakteristik dari peramalan jangka panjang adalah dilakukan analisis satu kali, lebih banyak berdasarkan pertimbangan manajemen puncak (top management), dan dilakukan terhadap beberapa produk atau familinya



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



Peramalan jangka pendek berkaitan dengan perencanaan distribusi inventory, perencanaan material dan lain-lain. Karakteristik dari peramalan ini adalah dilakukan secara teratur dan berulang, menggunakan teknik kuantitatif dan dilakukan secara terperinci untuk banyak item atau stock keeping units.

5.

Memperoleh data yang dibutuhkan untuk melakukan peramalan. Data yang paling sedikit terbentuk dari tiga komponen :

 Pengaruh musiman (seasonality)  Kecendrungan (trend)  Keteracakan (randomness) 6.

Validasi model peramalan.

7.

Membuat peramalan.

8.

Implementasi hasil-hasil

9.

Memantau keandalan hasil peramalan.

2.2.2. Sifat Hasil Peramalan Dalam membuat peramalan atau menerapkan hasil suatu peramalan, maka ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan yaitu : 1. Peramalan pasti mengandung kesalahan, artinya peramal hanya bisa mengurangi

ketidakpastian

yang

akan

terjadi,

tetapi

tidak

dapat

menghilangkan ketidakpastian tersebut. 2. Peramalan seharusnya memberikan informasi tentang beberapa ukuran kesalahan, artinya karena peramalan pasti mengandung kesalahan, maka adalah penting bagi peramal untuk menginformasikan seberapa besar kesalahan yang mungkin terjadi. 3. Peramalan jangka pendek lebih akurat dibandingkan peramalan jangka panjang. Hal ini disebabkan karena pada peramalan jangka pendek, faktorfaktor yang mempengaruhi permintaan relatif masih konstan, sedangkan semakin panjang periode peramalan, maka semakin besar pula kemungkinan terjadinya perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan.

2.2.3. Jenis-Jenis Peramalan Pada umumnya keguanan yang berbeda, telah menimbulkan suatu pengklasifikasian metode peramalan dengan menyesuaikan kepada kegunaan. Jenis peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. 1.

Peramalan Berdasarkan Penyusunannya 

Peramalan Subyektif Peramalan berdasarkan perasaan atau intuisi dari orang-orang yang

menyusunnya, dalam hal ini pandangan judgment orang yang menyusun sangat menentukan baik atau tidaknya hasil peramalan. 

Peramalan Obyektif Peramalan berdasarkan data yang relevan pada masa lalu, dengan

menggunakan teknik-teknik dan metode-metode dalam penganalisaan data tersebut. 2.

Peramalan Berdasarkan Jangka Waktu a) Peramalan Jangka Panjang (Long-Term Forecast) Peramalan dibutuhkan untuk merencanakan hal-hal umum mengenai suatu organisasi untuk waktu jangka panjang. Peramalan dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan dengan jangka waktu 2 sampai 10 tahun. Hal ini merupakan faktor utama bagi manajemen puncak untuk mengambil keputusan mengenai perencanan kapasitas, penelitian dan pengembangan produk dan pasar membuat studi kelayakan pabrik untuk perluasan

perusahaan bisnis. Peramalan ini digunakan untuk perencanaan produk dan perencanaan sumber daya. Metode-metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang : o

Metode Deret Waktu (Time Series)

o

Metode Regresi

b) Peramalan Jangka Menengah (Middle-Term Forecast) Peramalan ini digunakan untuk merencanakan strategi oleh manajemen menengah dan manajemen tingkat pertama untuk memenuhi kebutuhan di masa mendatang dan membuat keputusan untuk perencanaan produksi, anggaran produksi serta menganalisa berbagai macam rencana operasi. Peramalan dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan dengan jangka waktu 1 sampai 24 bulan. c)

Peramalan Jangka Pendek (Short-Term Forecast) Peramalan ini digunakan untuk merencanakan pembelian, menentukan

persediaan

dan

penjadwalan

produksi.

Peramalan

dilakukan

untuk

penyusunan hasil ramalan dengan jangka waktu 1 sampai 5 minggu. Metode-metode yang digunakan pada peramalan jangka pendek : o Metode Perataan (Average) o Metode Pemulusan (Smoothing) 3.

Peramalan Berdasarkan Sifat Peramalan a) Peramalan Teknik Kualitatif Peramalan teknik kualitatif digunakan terutama jika data masa lalu tidak tersedia atau tidak diandalkan untuk memperkirakan permintaan

mendatang seperti ketika perusahaan akan memperkenalkan atau melempar produk baru ke pasar dan peramalan tidak memerlukan data yang serupa seperti pada peramalan teknik kuantitatif. Peramalan ini terutama digunakan untuk peramalan jangka panjang dan dilakukan dengan menggunakan judgement, pengetahuan, pendapat pribadi, pendapat ahli, penelitian pasar dan pengalaman dari orang yang melakukannya. b) Peramalan Teknik Kuantitatif Peramalan teknik kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan ini tergantung pada metode yang digunakan dalam peramalannya, karena dengan metode yang berbeda akan menghasilkan hasil yang berbeda. Peramalan teknik kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat tiga kondisi berikut : o

Tersedia informasi masa lalu dan mengenai kondisi yang lain,

o

Informasi tersebut dapat di kuantitatifkan dalam data neumerik,

o

Data diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut di masa mendatang atau dengan pola masa mendatang merupakan kelanjutan pola masa lalu.

2.2.4. Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Permintaan produk pada suatu perusahaan merupakan hasil dari berbagai factor yang saling berinteraksi dalam pasar. Faktor-faktor tersebut hampir selalu

merupakan kekuatan yang berada di luar kendali perusahaan. Berbagai faktor tersebut antara lain :  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.  Siklus Hidup Produk Siklus hidup suatu produk biasanya mengikuti pola yang biasa disebut kurva S. 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.  Faktor-faktor lain Beberapa faktor lain yang 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 kredit.

2.2.5. Karakteristik Peramalan Yang Baik  Akurasi

Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan kebiasaan dan konsistensi peramalan tersebut. Hasil Peramalan dikatakan bias bila peramalan tersebut terlalu tinggi atau terlalu rendah dibandingkan dengan kenyataan yang sebenarnya terjadi. Hasil peramalan dikatakan konsisten bila besarnya kesalahan peramalan relatif kecil. Peramalan terlalu rendah, akan mengakibatkan kekurangan persediaan, sehingga permintaan konsumen tidak dapat dipenuhi segera, akibatnya adalah perusahaan dimungkinkan kehilangan pelanggan dan kehilangan keuntungan penjulan. Peramalan yang terlalu tinggi akan mengakibatkan terjadinya penumpukan persediaan, sehingga banyak modal yang terserap sia-sia. Keakuratan dari hasil peramalan ini berperan penting adalam menyeimbangkan persediaan dan memaksimasi tingkat pelayanan.  Biaya Biaya diperlukan dalam pembuatan suatu peramalan bergantung kepada jumlah item yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan metode peramalan yang dipakai. Ketiga factor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi berapa banyak data yang dibuthkan, bagaimana pengolahan datanya, yaitu secara manual atau komputerisasi, bagaimana penyimpanan datanya, dan siapa tenaga ahli yang diperbantukan. Pemilihan metode peramalan harus disesuikan dengan dana yang tersedia dan tingkat akurasi yang ingin didapat, misalnya item-item yang kurang penting bisa diramalkan dengan metode yang sederhana dan murah. Prinsip ini merupakan adopsi dari Hukum Pareto (Analisis ABC).  Kemudahan

Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan mudah diaplikasikan, akan memberikan keuntungan bagi perusahaan. Adalah percuma menggunakan metode yang canggih, tapi tidak dapat diaplikasikan pada sistem perusahaan karena keterbatasan dana, sumberdaya manusia, maupun peralatan teknologi. 2.2.6. Pola Data Peramalan Pola data dalam peramalan digunakan untuk mendukung pemilihan metode peramalan yang akan dipakai agar menghasilkan peramalan yang baik. Karena diperoleh dari metode peramalan yang tepat dan sesuai dengan pola data tersebut. Pola data dapat dikategorikan sebagai berikut : 1. Pola Horizontal (H), terjadi bila data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan (Deret sperti itu “stasioner” terhadap nilai rata-ratanya). Suatu produk yang tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk dalam jenis ini. 2. Pola Musiman (S), terjadi bila fluktuasi permintaan suatu produksi dapat naik turun disekitar garis trend dan biasanya berulang setiap tahun. Pola ini biasanya disebabkan oleh faktor cuaca, musim libur panjang, dan hari raya keagamaan yang akan berulang secara periodik setiap tahunnya. 3. Pola Siklis (C), terjadi bila datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang yang berhubungan dengan siklus bisnis. 4. Pola Trend (T), terjadi bila terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data.

Pola Data Horizontal

Pola Data Siklus

Pola Data Musiman

Pola Data Trend Gambar 2.1. Pola Data Peramalan

2.2.7. Ukuran Akurasi Peramalan Ukuran akurasi hasil peramalan yang merupakan ukuran kesalahan peramalan adalah ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi. Ada 5 ukuran yang biasa digunakan, yaitu :

1.

Rata-rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD ) MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Secara matematis, MAD dirumuskan sebagai berikut : MAD  

At  Ft n

Dimana : A = Permintaan Aktual pada periode-t Ft = Peramalan permintaan (Forecast) pada periode-t n = Jumlah perioda peramalan yang terlibat 2.

Rata-rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error = MSE) MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MSE dirumuskan sebagai berikut :

MSE  

3.

 At

 Ft  n

2

Rata-rata Kesalahan Peramalan (Mean Forecast Error = MFE) MFE sangat efektif untuk mengetahui apakah suatu hasil peramalan selama periode tertentu terlalu tinggi atau terlalu rendah. Bila hasil peramalan tidak bias maka nilai MFE akan mendekati nol. MFE dihitung dengan menjumlahkan semua kesalahan peramalan selama periode peramalan dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MFE dinyatakan sebagai berikut :

MFE  

4.

 At  Ft  n

Standard Error of Estimate (SEE)

 d  d 

' 2

SEE 

5.

n  f 

Rata-rata Persentase Kesalahan Absolute (Mean Absolute Percentage Error = MAPE) MAPE merupakan ukuran kesalahan relatif. MAPE biasanya lebih berarti dibandingkan MAD karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan aktual selama perioda tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah. Secara matematis, MAPE dinyatakan sebagai berikut :

Ft  100  MAPE    At  At  n  Tapi dalam laporan ini Penulis hanya menggunakan 3 ukkuran akurasi peramalan yaitu, SEE, MAD dan MAPE. 2.2.8. Verifikasi dan Pengendalian Peramalan Langkah penting setelah peramalan adalah verifikasi peramalan sedemikian rupa sehingga dapat mencerminkan data masa lalu dan sistem sebab-akibat yang mendasari permintaan itu. Sepanjang representasi peramalan tersebut dapat dipercaya dan sistem sebab-akibat belum berubah, hasil peramalan akan terus digunakan. Jika selama proses verifikasi ditemukan keraguan atas validitas peramalan maka harus dicari metode yang lebih cocok.

Validitas harus ditentukan dengan uji statistika yang sesuai. Setelah suatu peramalan dibuat maka akan timbul pertanyaan kapankah suatu metode peramalan baru harus digunakan. Peramalan harus selalu dibandingkan dengan peramalan aktual secara teratur. Pada suatu saat harus diambil tindaka revisi terhadap peramalan tersebut apabila ditemukan bukti yang meyakinkan akan adanya perubahan pola permintaan. Selain itu penyebab perubahan pola permintaan pun harus diketahui. Penyesuaian metode peramalan dilakukan segera setelah perubahan pola permintaan diketahui. Terdapat banyak perkakas yang dapat digunakan untuk memverifikasi peramalan dan mengamati suatu perubahan dalam sistem sebab-akibat yang melatarbelakangi perubahan pola permintaan. Tapi bentuk yang termudah dari cara pengendali adalah peta kendali secara statistik yang digunakan dalam pengendalian kualitas. Salah satu peta yang dapat digunakan dimana terdapat suatu jumlah data yang minimum adalah pada rentang bergerak (Moving Range).

2.2.9. Peta Rentang Bergerak (Moving Range) Peta Moving Range dirancang untuk membandingkan nilai permintaan actual dengan nilai peramalan. Dengan kata lain, kita melihat data permintaan actual dan membandingkannya dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga kita dapat membandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Selama periode dasar (periode pada saat menghitung peramalan), peta Moving Range digunakan untuk melakukan verifikasi teknik dan parameter

peramalan. Setelah metode peramalan ditentukan, peta Moving Range digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempegaruhi permintaan. Moving Range didefinisikan sebagai :





MR  d ' t  d t  d t 1  d t 1 

Rata-rata Moving Range didefinisikan sebagai : MR  

MR n 1

Garis tengah peta Moving Range adalah pada titik nol. Batas kendali atas dan bawah pada peta Moving Range adalah : BKA  2.66 MR BKB  2.66 MR Perubahan atau perbedaan yang digambarkan pada Moving Range adalah : d1  d ' t  d1 Jika ditemukan satu titik yang berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah data harus diabaikan atau mencari peramala baru. Jika ditemukan sebuah titik berada diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi.

2.2.10. Peta Moving Range Untuk Pengendalian Peramalan Peta kendali dapat digunakan untuk mengetahui apakah terjadi perubahan sistem sebab-akibat yang melatarbelakangi permintaan sehingga dapat ditentukan persamaan peramalan yang lebih cocok atas sistem sebab-akibat saat ini. Telah disinggung sebelumnya bahwa peta Moving Range dapat digunakan sebagai alat untuk memperhatikan kestabilan sistem yang melatarbelakangi fungsi peramalan. Apabila terjadi kondisi diluar kendali, tindakan terhadap peramalan harus dilakukan. Dua tindakan yang dapat dilakukan adalah : a. Merevisi peramalan dengan memasukan data dan sistem sebab-akibat baru, atau b. Mengunggu bukti lebih lengkap.

2.3. Persediaan 2.3.1. Pengertian Persediaan dan Jenis Persediaan Setiap perusahaan, baik yang bergerak di bidang perdagangan maupun pabrik selalu mengadakan persediaan. Persediaan (inventory) dapat memiliki berbagai fungsi penting yang menambah fleksibilitas dari operasi suatu perusahaan

dan

dengan

adanya

persediaan

dapat

mempermudah

dan

memperlancar jalannya proses produksi. Jika tidak adanya persediaan perusahaan akan menghadapi berbagai masalah dimana proses produksi akan terganggu atau pun terhenti yang selanjutnya tidak dapat memenuhi keinginan pelanggan. Persediaan (inventory) adalah sebuah persediaan dari material yang digunakan untuk menunjang produksi atau untuk memenuhi permintaan pelanggan. Persediaan (inventory) terdiri dari bahan mentah, barang dalam proses dan barang jadi.

Dalam sistem manufaktur, persediaan terdiri dari tiga bentuk sebagai berikut : 1. Bahan baku (raw materials) Bahan mentah yang belum diolah, yang akan diolah menjadi barang jadi, sebagai hasil utama dari perusahaan yang bersangkutan. 2. Barang setengah jadi (semi finished products) Hasil olahan bahan mentah sebelum menjadi barang jadi, yang sebagian akan diolah lebih lanjut menjadi barang jadi, dan sebagian kadang-kadang dijual seperti apa adanya untuk menjadi bahan baku perusahaan lain. 3. Barang jadi (finished products) Barang yang sudah selesai diproduksi atau diolah, yang merupakan hasil utama perusahaan yang bersangkutan dan siap untuk dipasarkan/dijual.

Proses

Bahan Baku

Barang Setengah Jadi

Produksi Gambar 2.2. Proses Transformasi Produksi

Barang Jadi

2.3.2. Fungsi Persediaan Adapun fungsi dan perbedaan persediaan : 1. Untuk menjamin kelancaran proses produksi. 2. Untuk menghilangkan resiko keterlambatan dan kehabisan barang atau bahan-bahan yang dibutuhkan perusahaan. 3. Untuk memberikan pelayanan kepada konsumen/langganan sehingga kebutuhannya dapat dipenuhi tepat waktu. Macam-macam persediaan yang umum dimiliki pada suatu perusahaan diantaranya berfungsi untuk sebagai berikut : 1.

Working stock (Cycle atau Size Stock) Adalah persediaan yang diperlukan dan disimpan sebelum diperlukan agar pemesanan dapat dilakukan dalam bentuk lot sejumlah yang diinginkan. Ukuran lot ini bertujuan untuk meminimalisasi biaya pemesanan dan penyimpanan, dan mendapatkan potongan harga secara umum, jumlah rata-rata persediaan ditangan yang dihasilkan dari ukuran lot membentuk stok aktif suatu organisasi.

2.

Safety Stock (Buffer atau Fluctuation Stock) Adalah persediaan yang disimpan utuk mengantisipasi kemungkinan supply dan demand yang tidak pasti. Dalam siklus pemenuhan kembali, stok ini berfungsi sebagai tameng terhadap kekurangan stok.

3.

Anticipation Stock (Seasonal atau Stabilization Stock) Adalah persediaan yang digunakan untuk menghadapi permintaan musiman yang memuncak, keperluan sampingan (promosi, pemogokan

buruh, penutupan karena libur). Stok ini disediakan atau diproduksi sebelum diperlukan dan berkurang selama permintaan puncak, dengan harapan agar tingkat produksi rata-rata tetap tercapai dan jumlah tenaga kerja tetap stabil. 4.

Pipeline Stock (Biasanya timbul sebagai stok transit dalam Work in Process) Adalah persediaan yang ada dalam transit untuk mengetahui waktu yang dihabiskan untuk menerima material pada akhir input, mengirim material melewati proses produksi, dan mengirim hasil akhir pada akhir output. Secara eksternal stok pipeline adalah persediaan pada truk, kapal dan lain-lain. Secara internal, saat diproses, menunggu saat diproses dan saat dipindahkan.

2.3.3. Tujuan Persediaan Tujuan utama persediaan adalah untuk melepaskan berbagai fase operasi. Misalnya, persediaan bahan baku melepasakan seoarang pengusaha manufaktur dari penjualnya; persediaan barang setengah jadi melepaskan bebagai tahap pabrikasi satu sama lain, dan barang jadi melepaskan seorang pengusaha dari pelangggannya. Dari penjelasan singkat di atas, diberikan tujuan persediaan yang lebih detail, yaitu:

1. Untuk berlindung dari ketidakpastian

Dalam sistem persediaan terdapat saja bentuk ketidakpastian seperti dalam hal pemasokan, permintaan dan tenggang waktu pesanan. Stok pengaman

dipertahankan dalam persediaan untuk berlindung dari ketidakpastian tersebut.

2. Untuk memungkinkan produksi dan pembelian ekonomis

Seringkali lebih ekonomis untuk memproduksi bahan dalam jumlah besar sebab periode waktu memproduksi barang relatif pendek dan kemudian tidak ada produksi lagi sehingga barang tersebut habis dipakai. Hal ini mengakibatkan biaya setup yang relatif lebih kecil dan memungkinkan penggunaan peralatan produktif yang sama untuk produk yang berbeda.

3. Untuk mengatasi perubahan yang diantisipasi dalam permintaan dan penawaran

Perubahan yang sering terjadi dalam permintaan dan persediaan adalah jika harga atau ketersediaan bahan baku diperkirakan akan berubah. Perusahaanperusahaan sering menyimpan stok bagi suatu produk yang diminati, apabila kurun waktu pembuatan stok baru telah habis dan masyarakat masih meminati maka kemungkinan stok tersebut dijual dengan harga tinggi sebab langka.

2.3.4. Biaya-Biaya dalam Sistem Persediaan

Secara umum dapat dikatakan bahwa biaya sistem persediaan adalah semua pengeluaran dan kerugian yang timbul sebagai akibat adanya persediaan. Biaya sistem persediaan terdiri dari biaya pembelian, biaya pemesanan, biaya simpan dan

biaya kekurangan persediaan. Berikut ini akan diuraikan secara singkat masingmasing komponen biaya diatas.

1.

Biaya Pembelian (Purchasing Cost = c) Biaya pembelian adalah biaya yang dikeluarkan untuk membeli barang.

Besarnya biaya pembelian ini tergantung pada jumlah barang yang dibeli dan harga satuan barang. Biaya pembelian menjadi faktor penting ketika harga barang yang dibeli tergantung pada ukuran pembelian. Situasi ini akan diistilahkan sebagai quantity discount atau price break diamana harga barang per-unit akan turun bila jumlah barang yang dibeli meningkat. Dalam kebanyakan teori persediaan, komponen biaya pembelian tidak dimasukkan kedalam total biaya sistem persediaan karena diasumsikan bahwa harga barang per-unit tidak dipengaruhi oleh jumlah barang yang dibeli sehingga komponen biaya pembelian untuk periode waktu tertentu (misalnya satu tahun) konstan dan hal ini tidak akan mempengaruhi jawaban optimal tentang berapa banyak barang yang harus dipesan. 2.

Biaya Pengadaan (Procurement Cost) Biaya pengadaan dibedakan atas 2 jenis sesuai asal-usul barang, yaitu biaya

pemesanan (ordering cost) bila barang yang diperlukan diperoleh dari pihak luar (supplier) dan biaya pembuatan (setup cost) bila barang diperoleh dengan memproduksi sendiri. 

Biaya Pemesanan (Ordering Cost = k) Biaya pemesanan adalah semua pengeluaran yang timbul untuk mendatangkan

barang dari luar. Biaya ini meliputi biaya untuk menentukan pemasok (supplier), pengetikan pesanan, pengiriman pesanan, biaya pengangkutan, biaya penerimaan dan seterusnya. Biaya ini diasumsikan konstan untuk setiap kali pesan.



Biaya Pembuatan (Setup Cost = k) Biaya

pembuatan

adalah

semua

pengeluaran

yang

timbul

dalam

mempersiapkan produksi suatu barang. Biaya ini timbul didalam pabrik yang meliputi biaya menyusun peralatan produksi, menyetel mesin, mempersiapkan gambar kerja dan seterusnya. Karena kedua biaya tersebut mempunyai peran yang sama, yaitu pengadaan barang, maka kedua biaya tersebut disebut sebagai biaya pengadaan (procurement cost).

3.

Biaya Penyimpanan (Holding Cost/Carrying Cost = h)

Biaya simpan adalah semua pengeluaran yang timbul akibat menyimpan barang. Biaya ini meliputi : 

Biaya Memiliki Persediaan (biaya modal) Penumpukan barang digudang berarti penumpukan modal, dimana modal

perusahaan mempunyai ongkos (expence) yang dapat diukur dengan suku bunga bank. Oleh karena itu, biaya yang ditimbulkan karena memiliki persediaan harus diperhitungkan dalam biaya sistem persediaan. Biaya memiliki persediaan diukur sebagai persentase nilai persediaan untuk periode waktu tertentu. 

Biaya Gudang Barang yang disimpan memerlukan tempat penyimpanan sehingga timbul

biaya gudang. Bila gudang dan peralatannya disewa, maka biaya gudangnya merupakan biaya sewa sedangkan bila perusahaan mempunyai gudang sendiri maka biaya gudang merupakan biaya depresiasi. 

Biaya Kerusakan dan Penyusutan

Barang yang disimpan dapat mengalami kerusakan dan penyusutan karena beratnya berkurang ataupun jumlahnya berkurang karena hilang. Biaya kerusakan dan penyusutan biasanya diukur dari pengalaman sesuai dengan presentasenya. 

Biaya Kadaluwarsa (Absolence) Barang yang disimpan dapat mengalami penurunan nilai karena perubahan

teknologi dan model seperti barang-barang elektronik. Biaya kadaluwarsa biasanya diukur dengan besarnya penurunan nilai jual dari barang tersebut.



Biaya Asuransi Barang yang disimpan diasuransikan untuk menjaga dari hal-hal yang tidak

diinginkan seperti kebakaran. Biaya asuransi tergantung jenis barang yang diasuransikan dan perjanjian dengan perusahaan asuransi. 

Biaya Administrasi dan Pemindahan Biaya ini dikeluarkan untuk mengadministrasikan persediaan barang yang ada,

baik pada saat pemesanan, penerimaan barang maupun penyimpanannya dan biaya untuk memindahkan barang dari, ke, dan didalam tempat penyimpanan, termasuk upah buruh dan biaya peralatan handling. Dalam manajemen persediaan, terutama yang berhubungan dengan masalah kuantitatif, biaya simpan per-unit diasumsikan linier terhadap jumlah barang yang disimpan (misalnya: Rp/unit/tahun). 4.

Biaya Kekurangan Persediaan (Shortage Cost = p) Bila perusahaan kehabisan barang pada saat ada permintaan, maka akan terjadi

keadaan kekurangan persediaan. Keadaan ini akan menimbulkan kerugian karena proses produksi akan terganggu dan kehilangan kesempatan mendapat keuntungan

atau kehilangan konsumen pelanggan karena kecewa sehingga beralih ke tempat lain. Biaya kekurangan persediaan dapat diukur dari : 

Kuantitas yang tidak dapat dipenuhi Biasanya diukur dari keuntungan yang hilang karena tidak dapat memenuhi

permintaan atau dari kerugian akibat terhentinya proses produksi. Kondisi ini diistilahkan sebagai biaya penalty (p) atau hukuman kerugian bagi perusahaan dengan satuan misalnya: Rp/unit. 

Waktu pemenuhan Lamanya gudang kosong berarti lamanya proses produksi terhenti atau

lamanya perusahaan tidak mendapatkan keuntungan, sehingga waktu menganggur tersebut dapat diartikan sebagai uang yang hilang. Biaya waktu pemenuhan diukur berdasarkan waktu yang diperlukan untuk memenuhi gudang dengan satuan misalnya: Rp/satuan waktu. 

Biaya pengadaan darurat Supaya konsumen tidak kecewa maka dapat dilakukan pengadaan darurat yang

biasanya menimbulkan biaya yang lebih besar dari pengadaan normal. Kelebihan biaya dibandingkan pengadaan normal ini dapat dijadikan ukuran untuk menentukan biaya kekurangan persediaan dengan satuan misalnya: Rp/setiap kali kekurangan. Kadang-kadang biaya ini disebut juga biaya kesempatan (opportunity cost).Ada perbedaan pengertian antara biaya persediaan actual yang dihitung secara akuntansi

dengan

biaya

persediaan

yang

digunakan

dalam

menentukan

kebijaksanaan persediaan. Biaya persediaan yang diperhitungkan dalam penentuan kebijaksanaan persediaan yang diperhitungkan dalam penentuan kebijaksanaan persediaan yang diperhitungkan dalam penentuan kebijaksanaan persediaan hanyalah

biaya-biaya yang bersifat variabel (incremental cost), sedangkan biaya yang bersifat fixed seperti biaya pembelian tidak akan mempengaruhi hasil optimal yang diperoleh sehingga tidak perlu diperhitungkan.

2.4. Metode Perencanaan Kebutuhan Material

Perencanaan

Kebutuhan Barang atau terkenal dengan nama Material

Requirements Planning

(MRP) merupakan kumpulan prosedur, aturan-aturan

keputusan dan seperangkat mekanisme pencatatan yang berkaitan secara logis dan dirancang untuk menjabarkan suatu jadwal induk produksi (Master Plan) ke dalam kebutuhan setiap konsumen atau material yang dibutuhkan.

MRP digunakan untuk mengelola persediaan, terutama untuk produkproduk yang dependent. MRP menguraikan suatu produk secara hierarki mulai dari komponen dasar, subassembly, sampai menjadi barang jadi. Dengan demikian, akan barang jadi dapat diuraikan menjadi kebutuhan sub-sub assembly hingga kebutuhan komponen dasar. Struktur hierarki pembuatan suatu produk disebut Bagan Bahan (Bill of Material (BOM).

Perencanaan

Kebutuhan

Material

(MRP)

mengakui

hubungan

(relationship) antara permintaan (demand) untuk produk akhir dan komponenkomponen yang digunakan untuk membuatnya. Hubungan tersebut digunakan untuk menentukan jumlah kuantitas yang harus diproduksi untuk setiap produk akhir, komponen, dan sub-rakitan dalam satu periode. Pertanyaan dasar yang perlu dijadikan perhatian dalam merencanakan kebutuhan material adalah :

1. Kapan barang jadi akan diproduksi. 2. Komponen atau sub item apa yang dibutuhkan. 3. Berapa banyak komponen yang masih tersedia (inventory) 4. Berapa banyak komponen yang masih harus dipenuhi (kekurangan persediaan). 5. Berapa unit produk minimum yang harus dimiliki perusahaan. 6. Kapan harus dilakukan pemesanan (berkaitan dengan lead time).

MRP berfungsi untuk mengendalikan persediaan agar tetap berada pada tingkat minimum dan tetap dapat memenuhi permintaan pada saat dibutuhkan. MRP juga dapat menentukan dengan tepat jadwal pembuatan item-item pembentuk produk dilakukan.

2.4.1. Pengertian Material Requirement Planning MRP Untuk dapat mengatur suatu tingkat persediaan optimal yang dapat memnuhi kebutuhan akan bahan baku dan jumlah, mutu dan pada waktu yang tepat dengan jumlah biaya yang rendah maka diperlukan suatu sistem perencanaan yang tepat pula, sistem perencanaan yang tepat itu adalah Material Requirement Planning (MRP). MRP adalah suatu pendekatan Perencanaan Kebutuhan Material yang mengabaikan prestasi sejarah sebaliknya kepada tuntutan fabrikasi bagi keadaan lingkungan yang akan datang. Metode MRP merupakan metode perencanaan dan pengendalian pesanan dan inventori untuk item-item dependent demand. Item-item

tersebut adalah bahan baku (raw material), subrakitan (subassemblies), rakitan (assemblies), bagian-bagian (parts) yang semuanya disebut manufacturing.

2.4.2. Tujuan Material Requirement Planning (MRP) Sistem MRP adalah suatu sistem yang bertujuan untuk menghasilkan informasi yang tepat untuk melakukan tindakan yang tepat (pembatalan pesanan, pesan ulang, dan penjadwalan ulang). Tindakan ini juga merupakan dasar untuk membuat keputusan baru mengenai pembelian atau produksi yang merupakan perbaikan atas keputusan yang telah dibuat sebelumnya. Ada empat kemampuan yang menjadi ciri utama dari sistem MRP, yaitu : 1. Menentukan kebutuhan pada saat yang tepat Maksudnya adalah menentukan secara tepat “kapan” suatu pekerjaan harus diselesaikan atau “kapan” material harus tersedia untuk memenuhi permintaan atas produk akhir yang sudah direncanakan pada Jadwal Induk Produksi. 2. Menentukan kebutuhan minimal untuk setiap item Dengan diketahuinya kebutuhan akan produk jadi, MRP dapat menentukan secara tepat sistem penjadwalan (berdasarkan prioritas) untuk memenuhi semua kebutuhan minimal setiap item komponen. 3. Menentukan pelaksanaan rencana pemesanan Maksudnya adalah memberikan indikasi kapan pemesanan atau pembatalan terhadap pesanan harus dilakukan, baik pemesanan yang diperoleh dari luar atau dibuat sendiri.

4. Menentukan penjadwalan ulang atau pembatalan atas suatu jadwal yang sudah direncanakan. Apabila kapasitas yang ada tidak mampu memenuhi pesanan yang dijadwalkan pada waktu yang diinginkan, maka sistem MRP dapat memberikan indikasi untuk melakukan rencana penjadwalan ulang (jika mungkin) dengan menentukan prioritas pesanan yang realistik. Jika penjadwalan ulang ini masih tidak memungkinkan untuk memenuhi pesanan, maka pembatalan atas suatu pesanan harus dilakukan. Tujuan Material Requirement Planning (MRP) secara umum adalah : 1. Mengurangi persediaan (menentukan dengan tepat berapa jumlah bahan atau komponen yang dibutuhkan sesuai dengan permintaan jadwal induk produksi). 2. Meningkatkan rasa percaya konsumen (dengan adanya penyerahan produk pada waktu yang tepat, akan memberikan kepuasan bagi konsumen atau pelanggan).

2.4.3. Peryaratan Material Requirement Planning (MRP) Agar sistem Material Requirement Planning (MRP) dapat diterapkan mencapai hasil yang baik, ada beberapa syarat yang harus dipenuhi yaitu : 1. Harus ada jadwal induk produksi (Master Production Schedule) suatu pernyataan yang menentukan jumlah hasil akhir yang akan diproduksi, serta kapan diproduksi.

2. Nomor-nomor dari persediaan harus ditetapkan dan harus unik (jangan sampai keliru dengan item lainnya). 3. Tersedianya catatan mengenai status dari semua item yang dikendalikan dengan sistem Material Requirement Planning (MRP). 4. Lead time bagi semua item sudah diketahui. 5. Tanggal yang dicantumkan dalam jadwal itu benar-benar menunjukan tanggal fabrikasi akan dilaksanakan. 6. Jumlah item yang disebutkan untuk Material Requirement Planning (MRP) harus sama dengan yang akan dipakai untuk fabrikasi.

2.4.4. Input Material Requirement Planning (MRP) Ada tiga ( 3 ) masukan dalam Material Requirement Planning (MRP), yaitu : 1. Jadwal Induk Produksi (Master Production Schedule) 2. Struktur Produk (Product Structure Record & Bill of Material) 3. Status Persediaan (Inventory Master File atau Inventory Status Record)

2.4.4.1. Jadwal Induk Produksi Jadwal induk produksi merupakan rencana rinci tentag jumlah barang yang akan diproduksi pada beberapa satuan waktu dalam horizon perencanaan. Jadwal induk produksi merupakan optimasi ongkos dengan memperhatikan kapasitas yang tersedia dalam ramalan permintaan untuk mencapai rencana produksi yang akan meminimasi total ongkos produksi dan persediaan. 2.4.4.2. Struktur Produk (Product Structure Record & Bill of Material)

Setiap item dan komponen produk harus memiliki identifikasi yang jelas dan unik sehingga berguna pada saat komputerisasi. Hal ini dilakukan dengan membuat struktur produk dan bill of material tiap produk. Struktur produk berisi informasi mengenai hubungan antar komponen dalam perakitan. Informasi ini penting dalam penentuan kebutuhan kotor dan kebutuhan bersih suatu komponen. Lebih jauh lagi, struktur produk juga mengandung informasi tentang semua item, seperti nomor item, serta jumlah yang dibutuhkan pada tiap tahapan perakitan. Struktur produk ini dibagi menjadi beberapa level/tingkatan. Level 0 (nol) ialah tinkatan produk akhir. Level di bawahnya (level 1) merupakan sub assembly yang jika dirakit akan menjadi produk akhir. Level di bawahnya lagi (level 2) merupakan tingkatan sub-sub assembly yang membentuk sub assembly jika dirakit. Untuk kemudahan kodifikasi, item komponen yang sama sebaiknya ditempatkan pada level yang sama. Ini berarti bahwa item komponen yang berada di level yang lebih tinggi harus diturunkan ke level terendah dimana komponen tersebut digunakan.

2.4.4.3. Status Persediaan Sistem MRP didasarkan atas keakuratan data status persediaan yang dimiliki sehinnga keputusan untuk membuat atau memesan barang pada suatu saat dapat dilakukan dengan sebaik-baikya. Untuk itu tingkat persediaan komponen dan material harus selalu diamati. Jika terjadi perbedaan antara tingkat persediaan akktual dengan data persediaan dalam sistem computer maka data persediaan dalam sistem komputer tersebut harus segera dimutakirkan. MRP tidak mungkin dijalankan tanpa adanya catatan.

Pesanan Pelanggan

Peramalan

Jadwal Induk Produksi

Catatan Keadaan

Catatan Struktur Produk

Perencanaan Kebutuhan Material

Gambar 2.3. Input Material Requirement Planning (MRP)

2.4.5. Output Material Requirement Planning (MRP) Keluaran MRP sekaligus juga mencerminkan kemampuan dan cirri dari MRP, yaitu : 1. Jumlah

kebutuhan material dan waktu pemesanan yang digunakan

untuk memenuhi permintaan produk akhir yang sudah direncanakan dalam Jadwal Induk Produksi. 2. Jadwal pembuatan komponen yang menyusun produk akhir. Dengan diketahuinya jumlah

kebutuhan produk akhir maka MRP dapat

menentukan secara tepat cara penjadwalan setiap komponen atau material sehingga biaya yang dikeluarkan minimum.

3. Pelaksanaan rencana pemesanan yang berarti MRP mampu memberikan indikasi kapan pembatalan atas pesanan harus dilakukan. Suatu pemesanan dalam hal ini dapat dilakukan melalui pembelian atau merupakan proses pembuatan yang dilakukan di pabrik sendiri. 4. Penjadwalan ulang produksi atau pembatalan suatu jadwal produksi yang sudah direncanakan. Apabila kapasitas yang ada sudah tidak mampu memenuhi pesanan yang telah dijadwalkan pada waktu yang telah ditentukan, maka MRP dapat memberikan indikasi untuk melakukan rencana ulang penjadwalan produksi.

Material Requirement Planning Rencana Pemesanan

Pesanan Pembelian

Pesanan Kerja

Penjadwalan Ulang

Pembatalan Pesanan

Gambar 2.4. Output Material Requirement Planning (MRP) 2.4.6. Langkah Dasar Proses Material Requirement Planning (MRP) Ada empat ( 4 ) langkah dasar dalam menyusun Material Requirement Planning (MRP), yatiu : 1. Proses Netting, yaitu penentuan kebutuhan bersih. 2. Proses Lotting, yaitu penentuan besarnya pesanan.

3. Proses Offseting, yaitu penentuan saat pemesanan atau pembuatan komponen atau bahan. 4. Proses Explosion, yaitu proses perhitungan kebutuhan kotor item yang berada di tingkat lebih bawah.

2.4.6.1. Proses Netting Netting adalah proses perhitungan untuk menetapkan jumlah kebutuhan bersih yang besarnya merupakan selisih antara kebutuhan kotor dengan keadaan persediaan (yang ada dalam persediaan dan yang sedang dipesan). Masukan yang diperlukan dalam proses perhitungan kebutuhan bersih ini adalah : a.

Kebutuhan kotor (yaitu jumlah produk akhir yang akan dikonsumsi) untuk tiap periode selama periode perencanaan.

b.

Rencana penerimaan dari subkontraktor selama periode perencanaan.

c.

Tingkat persediaan yang dimiliki pada awal periode perencanaan. Berikut contoh perhitungan kebutuhan bersih.

Tabel 2.1. Contoh Perhitungan Netting Periode

1

Kebutuhan Kotor

2

3

10

Jadwal Penerimaan

4

5

15

6

7

25

22

8

Total 72

30

30

Persediaan di Tangan : 23

23

13

43

18

18

-7

-29

Kebutuhan Bersih

0

0

0

0

0

7

22

-29

-29 29

2.4.6.2. Proses Lotting Proses lotting ialah proses untuk menentukan besarnya pesanan yang optimal untuk masing-masing item produk berdasarkan hasil perhitungan kebutuhan bersih. Proses lotting erat hubungannya dengan penentuan jumlah komponen/ item yang harus dipesan/disediakan. Proses lotting sendiri amat penting dalam rencana kebutuhan

bahan.

Penggunaan

dan

pemilihan

teknik

yang

tepat

sangat

mempengaruhi keefektifan rencana kebutuhan bahan. Ukuran lot berarti jumlah iteeem yang harus dipesan/dibuat, dikaitkan dengan besarnya ongkos-ongkos persediaan, seperti ongkos pengadaan barang (ongkos set up), ongkos simpan, biaya modal, serta harga barang itu sendiri. Dengan memperhatikan ongkos-ongkos tersebut maka ukuran lot ideal agar ongkos total persediaan minimal. Berikut ini contoh penentuan ukuran lot lot-for-lot (jumlah yang dipesan hanya sebesar jumlah yang dibutuhkan).

Tabel 2.2. Contoh Perhitungan Lotting Periode

1

2

3

4

5

6

7

Kebutuhan Bersih

0

0

0

0

0

7

2

29

7

2

29

Ukuran Lot

8

Total

2.4.6.3. Proses Offsetting Proses ini ditujukan untuk menentukan saat yang tepat guna melakukan rencana pemesanan dalam upaya memenuhi tingkat kebutuhan bersih. Rencana

pemesanan dilakukan pada saat material dibutuhkan dikurangi dengan waktu ancang. Berikut ini contoh offsetting dengan waktu ancang dua periode. Tabel 2.3. Contoh Perhitungan Offsetting Periode

1

2

3

4

5

Ukuran Lot Rencana Pemesanan

7

6

7

7

2

8

Total 29

2

29

2.4.6.4. Proses Explosion Proses explosion adalah proses perhitungan kebutuhan kotor item yang berada di tingkat lebih bawah, didasarkan atas rencana pemesanan yang telah disusun pada proses offsetting. Dalam proses explosion ini data terstruktur produk dan bill of material Memegang peran penting karena menentukan arah explosion item komponen. Proses explosion dilakukan dengan menggunakan persamaan (3). Di bawah ini memberikan gambaran proses explosion yang terjadi pada tiga tingkat.

Tabel 2.4. Contoh Perhitungan Explosion Item A – Tingkat 1 – waktu ancang 2 Periode Periode

1

Kebutuhan Kotor

10

2

Jadwal Penerimaan Persediaan di Tangan : 12

Renc. Pemesanan

3

4

5

6

15

0

20

5

7

8

Total

10

70

14 2

14

2

1

-9

9

20

5

-29

-34 10

-34

-44

-44 44

Item B – Tingkat 2 (1/1) – waktu ancang 1 Periode Periode

1

Kebutuhan Kotor

2

3

4

5

9

20

5

19

-1

-6

1

5

6

7

8

Total

10

44


28

Renc. Pemesanan

-6

-16

10

15

-31

-31

-31 31

Item C – Tingkat 3 (2/1) – waktu ancang 2 Periode Periode

1

Kebutuhan Kotor

2

3

4

2

10

6

-4

-4

20

30

5

6

20

30

-24

-54

7

8

Total 62


Renc. Pemesanan

4

-54

-54

-54 62

2.4.7. Teknik-teknik Penentuan Ukuran Lot Sizing Perkembangan sekarang telah dirangsang oleh munculnya sistem Perencanaan Kebutuhan Material yang mengungkapkan permintaan untuk barang persediaan dengan cara rangkaian waktu yang pasti dengan menghitung dimensi waktu untuk kebutuhan kotor dan kebutuhan bersih. Pendekatan-pendekatan yang paling banyak dikenal untuk ukuran lot adalah sebagai berikut : 1. Fixed Order Quantity (FOQ) 2. Economic Order Quantity (EOQ)

3. Lot For Lot (LFL) 4. Fixed Period Requirement (FPR) 5. Period Order Quantity (POQ) 6. Least Unit Cost (LUC) 7. Least Total Cost (LTC) 8. Part Period Balancing (PPB) 9. Wagner Within (WW)

Dua dari teknik tersebut diatas adalah berorientasi pada permintaan, sedangkan yang lainnya disebut teknik-teknik ukuran lot yang diskrit. Sebab teknikteknik tersebut menghasilkan sejumlah pesanan yang sama dengan kebutuhan bersih dalam jumlah yang tepat pada perioda perencanaan yang berhubungan. Ukuran-ukuran lot yang bersifat diskrit tidak menghasilkan sisa persediaan dalam arti jumlah persediaan yang disimpan tidak akan cukup untuk memenuhi kebutuhan perioda yang akan datang secara cepat. Pemilihan teknik-teknik tersebut diatas adalah dengan biaya penyimpanan. Teknik ukuran lot dapat digolongkan dalam dua bagian yaitu statis dan dinamis. Dikatakan statis bila jumlah pesanan yang dihitung hanya satu kali, sesuai dengan jadwal perencanaan pesanan. Dikatakan dinamis bila jumlah pesanan yang dihitung berulang-ulang mengikuti situasi. Gambar dibawah ini memperhatikan hubungan antara ukuran lot dengan biaya total yang dikeluarkan.

Minimum Total Cost Biaya Total Ongkos

Biaya Penyimpanan

Biaya Pemesanan

Q

Kuantitas Pesanan

Gambar 2.5. Hubungan antara Ukuran Lot dan Biaya Persediaan

Dalam penelitian ini yang akan dianalisa adalah biaya total yang dikeluarkan dari masing-masing penggunaan teknik penentuan ukuran lot, yang terdiri dari : 1. Fixed Order Quantity (FOQ) 2. Lot For Lot (LFL) 3. Economic Order Quantity (EOQ) 4. Fixed Period Requirement (FPR) Berikut ini contoh data kebutuhan bersih selama 9 periode yang digunakan untuk menunjukkan hasil dalam memenuhi kebutuhan bersih.

2.4.7.1. Fixed Order Quantity (FOQ) FOQ merupakan teknik perhitungan inventory yang ditentukan pada faktor memperhatikan kapasitas yang tersedia dari proses maupun fasilitas. Metode ini berprinsip pada order quantity tetap dengan interval waktu yang berbeda. Tabel 2.5. Contoh Fixed Order Quantity Perioda

1

2

Kebutuhan Bersih

35

10

Rencana Pemesanan

60

Jumlah Pemesanan

25

3 0

4 40

5 0

15

15

35

35

= $ 100 sekali pesan

Biaya penyimpanan

= $ 0.24 / unit

Jadi

=3

X $ 100

5

8

9

15

10

10

30

150

60

180

30

180

0

Total

= $ 300

Biaya penyimpanan = 180 X $ 0.24 = $ Total biaya

20

7

60

Misalkan biaya pemesanan

: Biaya pemesanan

6

43.2 +

= $ 343.2

2.4.7.2. Lot For Lot (LFL) Pemesanan lot for lot adalah pendekatan yang paling mudah dari semua ukuran lot. Jumlah yang dipesan besarnya sama dengan jumlah yang dibutuhkan dalam suatu perioda. Pendekatan ini memperkecil biaya penyimpanan dan biasanya digunakan untuk jenis barang yang mahal. Metode ini cocok untuk produk yang bersifat perishable goods , misalnya produk-produk makanan dan cocok untuk jenis

inventory dengan biaya setup kecil , biaya simpan sangat besar, untuk produk dengan demand yang discontinous. Tabel 2.6. Contoh Lot For Lot Periode

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Total

Kebutuhan Bersih

35

10

0

40

0

20

5

10

30

150

Rencana Pemesanan

35

10

0

40

0

20

5

10

30

150

Jumlah Pemesanan

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Biaya pemesanan

=7

X $ 100

= $ 700

Biaya penyimpanan = 0

=$

0

Total biaya

= $ 700

+

2.4.7.3. Economic Order Quantity (EOQ) EOQ merupakan perbaikan dari system FOQ yang turut memperhatikan faktor intern seperti kapasitas dari proses dan fasilitas. Asumsi yang digunakan adalah permintaan bersifat steady state dan continue. Perhitungan EOQ diformulasikan sebagai berikut :

(Referensi Teguh Baroto, 2002)

Dimana : A = Order Cost D = Demand rata-rata per horison H = Holding Cost

(Referensi Arman Hakim Nasution, 2006)

Dimana : D = Demand rata-rata per horison k = Order Cost h = Holding Cost Dengan mengasumsikan kebutuhan pemakaian tahunan :

Tabel 2.7. Contoh Economic Order Quantity Perioda

1

2

Kebutuhan Bersih

35

10

Rencana Pemesanan

58

Jumlah Pemesanan

0

Biaya pemesanan

=3

3

4

5

40

6

7

8

9

Total

20

5

10

30

150

58

174

0

0

58 0

0

X $ 100

0

0

0

= $ 300

Biaya penyimpanan = 0

=$

0

Total biaya

= $ 300

+

0

0

2.4.7.4. Fixed Period Requirement (FPR) Konsep ini menggunakan konsep pemesanan dengan interval tetap, tetapi jumlah yang dipesan berfariasi. Jumlah yang dipesan merupakan jumlah dari permintaan pada periode-periode yang tercakup. Misalnya jika kebutuhan bersih dua perioda telah ditetapkan, teknik ini dapat memasukkan pesanan perioda lainnya, kecuali saat kebutuhan bersih dalam suatu perioda yang ditentukan sama dengan nol dapat memajukan interval pemesanan.

Tabel 2.8.Contoh Fixed Period Requirement Perioda

1

2

Kebutuhan Bersih

35

10

Rencana Pemesanan

45

Jumlah Pemesanan

10

Biaya pemesanan

=4

0

3

0

X $ 100

4

6

7

8

9

Total

40

20

5

10

30

150

40

25

0

5

5

0

= $ 400

Biaya penyimpanan = 45 X $ 0.2

= $ 10.8

Total biaya

= $ 410.8

+

40 0

30

150 0

45

2.4.8. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kesulitan dalam Penerapan (MRP) Ada beberapa faktor yang menyulitkan praktisi dalam menerapkan sistem MRP. Faktor-faktor tersebut adalah sebagai berikut : 1. Struktur Produk Struktur produk merupakan sesuatu yang mutlak harus ada bila kita ingin menerapkan sistem MRP, tetapi struktur produk yang rumit dan banyak tingkat (multi level) akan membuat perhitungan semakin kompleks, terutama dalam proses eksplosion. 2. Ukuran Lot Beberapa teknik ukuran lot yang bisa dipakai adalah teknik FPR, L-4-L, FOQ, dan EOQ. Teknik-teknik tersebut akan memberikan hasil yang berbeda dalam ongkos total persediaannya, tetapi yang banyak dipakai karena sederhana adalah teknik L-4-L. 3. Lead Time Berubah ubah Lead time akan mempengaruhi proses offsetting, sehingga jika lead timeberubah-ubah, maka offsetting akan berubah juga. Jika offsetting seringberubah, maka kegiatan produksi akan tidak dapat terjadwal dengan baik.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Menentukan Topik Penelitian yang dilakukan ini, mempunyai tujuan untuk merencanakan dan mengendalikan tingkat persediaan bahan baku pada PT. TIMAH INDUSTRI (PT. TIMAH Tbk) dengan menggunakan pendekatan metode lot sizing untuk menentukan biaya total yang optimal. Penulis hanya akan meneliti masalah persediaan bahan baku pada satu jenis yaitu Baja.

3.2. Penelitian Pendahuluan Pada tahap ini merupakan tahap awal dalam metode penelitian, dimana pada tahap ini dilakukan studi lapangan yang berguna untuk mengetahui hal-hal yang perlu diamati dan masalah yang terjadi di perusahaan. Dengan melakukan studi ini, diharapkan penulis dapat memperoleh data-data atau informasi yang dibutuhkan

untuk tahap-tahap berikutnya serta memperoleh gambaran perusahaan secara keseluruhan.

3.3. Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini yaitu : 1.

Penentuan Metode Peramalan yang terbaik.

2.

Melakukan penerapan dengan sistem Perencanaan Kebutuhan Material (MRP).

3.

Menentukan biaya optimal dengan teknik lot sizing.

3.4. Studi Lapangan Pada tahap ini dilakukan pengamatan dan pengumpulan data serta permasalahan yang ada pada Perencanaan Kebutuhan Material di PT. TIMAH INDUSTRI (PT. TIMAH Tbk).

3.5. Studi Pustaka Studi pustaka adalah suatu langkah mempelajari dan membaca buku-buku referensi yang berhubungan dengan masalah yang akan dibahas dan digunakan dalam memecahkan masalah serta mencari solusi untuk mengatasi masalah tersebut.

3.6. Pengumpulan dan Pengolahan Data Pada tahap ini akan membahas tentang data yang digunakan yaitu data bahan baku, jumlah persedian, biaya pemesanan dan biaya penyimpanan.

Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara dan pengamatan langsung di perusahaan. Pengolahan data dilakukan berdasarkan teori-teori yang didapat pada buku-buku dan jurnal yang menjadi referensi.

3.6.1. Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh data-data yang diperlukan dalam penelitian ini. Data-data dan informasi yang dikumpulkan untuk menunjang pengolahan data adalah sebagai berikut : 1.

Data sejarah perusahaan, struktur organisasi dan data umum lainnya.

2.

Data-data yang berhubungan dengan persediaan bahan baku utama.

3.

Data-data biaya, :  Biaya bahan baku  Biaya pemesanan (setup cost)  Biaya penyimpanan (holding cost)

4.

Proses produksi

3.6.2. Pengolahan Data Setelah data-data yang diperlukan terkumpul, selanjutnya dilakukan pengolahan data dengan tahap-tahap sebagai berikut : 1. Menentukan

biaya pemesanan untuk masing-masing metode untuk

selanjutnya dibandingkan. 2. Menentukan

biaya penyimpanan untuk masing-masing metode untuk

selanjutnya dibandingkan.

3. Menentukan biaya total untuk masing-masing metode untuk selanjutnya dibandingkan. 4. Menggunakan metode lot sizing yaitu : 

Fixed Order Quantity (FOQ)



Lot For Lot (LFL)



Economic Order Quantity (EOQ)



Fixed Period Requirement (FPR)

3.7. Analisa Hasil Pada tahap ini dilakukan analisa berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan sebelumnya yang berdasarkan landasan teori yang digunakan.

3.8. Kesimpulan dan Saran Hasil dari analisa dan penelitian secara menyeluruh diatas, maka dapat disusun kesimpulan dan saran yang dapat digunakan sebagai solusi atau langkah pemecahan masalah untuk melakukan pengembangan baik untuk pihak perusahaan maupun pengembangan penelitian selanjutnya. Pemecahan masalah tersebut secara sistematis dapat diilustrasikan dalam gambar 3.1. Skema Metodologi Penelitian, berikut ini :

Mulai

Penelitian

Tujuan Penelitian

Studi

Studi Pustaka

Pengumpulan Data :    

Melakukan studi tentang lot sizing :

Data umum perusahaan Data bahan baku Data biaya bahan baku Proses produksi

 Fixed Order Quantity (FOQ)  Lot For Lot (LFL)  Economic Order Quantity

Pengolahan Data  Menghitung rencana pemesanan persediaan dengan metode lot sizing

Analisa hasil dengan memilih metode dengan biaya total

Kesimpulan dan Saran

Selesai Gambar 3.1. Skema Metodologi Penelitian

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1. Pengumpulan Data 4.1.1. Sejarah Umum dan Perkembangan Perusahaan Secara kronologis, PT. Tambang Timah (Persero) atau disingkat PT. Timah, dimulai pada abad ke-18 kurang lebih pada tahun 1709 saat ditemukan timah di daerah Merawang dan di Muara Ulim, Bangka Selatan yang waktu itu berada dibawah kesultanan Palembang. Pada tanggal 2 Juni 1722 dilakukan perjanjian monopoli pembelian timah di Bangka antara Sultan Palembang dengan V.O.C. Dengan beralihnya kekuasaan V.O.C kepada Pemerintah Hindia Belanda, maka kegiatan penambangan timah kemudian dikembangkan secara sistematis, baik yang diusahakan sendiri oleh Pemerintah Hindia Belanda maupun Pengusaha Swasta Belanda, dengan kronologis sebagai berikut : 1. Didaerah Belitung, timah semula diusahakan oleh Swasta Belanda yaitu Gemeenschaapelijke Mijnbouwmaatschaapij Biliton, setelah berakhirnya

konsesi pada tahun 1958 maka konsesi tersebut tidak diperpanjang dan selanjutnya dialihkan kepada PT. Pertambangan Timah Belitung yang selanjutnya berubah menjadi PN. Tambang Timah Belitung pada tahun 1961. 2. Untuk daerah Bangka, semula diusahakan oleh Pemerintah Hindia Belanda yaitu Bangka Tinwinningbedrijt (BTW) dan pada tahun 1953 diambil alih oleh Pemerintah Indonesia, tanggal 17 April 1961 berdirilah PN. Tambang Timah Bangka. 3. Di daerah Singkep didirikan PN. Tambang Timah Singkep pada tahun 1961, yang diambil alih Pemerintah R.I dari NV. SITEM pada tanggal 31 Desember 1957. Keseluruhan PN Tambang Timah (Bangka, Belitung, dan Singkep) tersebut di atas berada di bawah koordinasi B.P.U Timah (Badan Pimpinan Umum Timah), yang terbentuk pada akhir tahun 1961. 4. Pada tahun 1968 B.P.U Timah dibubarkan, dan pengelolaan dari tiga Perusahaan Negara (PN Timah Bangka, PN Timah Belitung, PN Timah Singkep ) dilebur ke dalam PN Tambang Timah. 5. Selanjutnya pada tahun 1976, PN Tambang Timah berubah menjadi PT Tambang Timah (Persero), dengan ketentuan bahwa segala hal dan kewajiban, kekayaan serta perlengkapan PN Tambang Timah yang ada saat pembubaranya, beralih kepada PT Tambang Timah (Persero). 6. PT Tambang Timah (Persero), dengan tempat kedudukan serta kantor pusat di Jakarta, yang terdiri dari unit-unit Produksi berdasarkan letak geografi, meliputi UPT Bangka, UPT Belitung, UPT Singkep dan Unit Peltim. 7. Tanggal 31 Desember 1990, dibentuk Unit Penambangan Timah MGM (Mesin Gali Mangkuk) yang diikuti oleh Unit Penambangan Darat dan

selanjutkan tanggal 29 Juni 1991, UPT Bangka, UPT Belitung, UPT Singkep dibubarkan. 8. Sebagai tindak lanjut kebijaksanaan restrukturisasi perusahaan, maka Kantor Pusat Tambang Timah (Persero), yang berkedudukan di Jakarta direlokasikan ke Pangkalpinang, Bangka mulai tanggal 2 Agustus 1991, sebagai langkah antisipasi untuk mendekatkan unsur pengambil keputusan dengan Unit Produksi. 9. Dalam waktu yang cukup singkat, sejalan dengan program restrukturisasi perusahaan pada tanggal 17 Februari 1992, Unit Penambangan Timah MGM, Unit Penambangan Darat dan Unit Peleburan Timah Mentok dibubarkan dan selanjutnya unit-unit kerja tersebut langsung berada dibawah koordinasi Direksi PT Tambang Timah (Persero). 10. Pada tanggal 6 Desember 1994 dilakukan perubahan struktur organisasi PT Timah dengan penekanan pada upaya memperpendek jenjang pimpinan kebawah dan penajaman bidang kerja. 11. Tanggal 10 April 1995, PT Timah menerima Surat Menteri Keuangan R.I. melalui Menteri Pertambangan dan Energi, perihal Persetujuan Prinsip Pemupukan Dana PT Timah melalui Emisi Saham di Pasar Modal. 12. Tanggal 19 Oktober 1995 listing perdana saham PT Timah secara simultan di Bursa Efek Jakarta (B.E.J), Bursa Efek Surabaya (B.E.S) dan London Stock Exchange. 13. Tanggal 9 Agustus 1996 perubahan nama Perusahaan mendapat persetujuan Menteri Kehakiman menjadi Perusahaaaan Persero PT Tambang Timah Tbk.

14. Tanggal 11 Juli 1998, PT. Timah Tbk menjadi holding company dengan anak-anak perusahaan : PT. Tambang Timah, PT. Timah Industri, PT. Timah Eksplomin, PT. TIM. PT. Timah Tbk terus berjalan sampai dengan sekarang. Balai Karya PT. Timah Industri beralamat di Jl. Kawasan Industri Balai Karya PT. Timah Tbk Air Kantung Sungailiat Bangka. Dengan luas tanah 27.320 m² dan luas bangunan 6.044 m².

4.1.1.1. Pabrik Cor PT. Timah Industri Pabrik Cor merupakan perubahan dari Balai Karya Cor PT. Timah Industri. Perubahan ini dilakukan agar mempermudah pihak konsumen dalam pemesanan produk. Pabrik Cor PT Timah Industri bertanggung jawab mulai dari pemesanan, produksi, penjualan dan pengiriman produk. Sejarah Pabrik Cor sejalan dengan beririnya Balai Karya Cor yang berdiri pada tanggal 28 Mei 1994 yang pada mulanya merupakan bengkel cor yang terletak di Air Kantung Sungailiat Bangka. Balai Karya Cor ini khusus memproduksi peralatan untuk mendukung operasional PT Timah Tbk, selain itu Balai Karya Cor juga menghasilkan produk-produk pesanan dari pihak luar yang menjalin kerja sama dengan PT Timah Tbk. Pabrik Cor PT Timah Industri ini mampu memproduksi benda-benda coran diantaranya besi cor kelabu (FC 25) dan besi cor bergrafit bulat (FCD 50). Walaupun produksi yang dihasilkan belum terlalu besar dimana hanya mampu memenuhi kebutuhan untuk mendukung operasional dari PT Timah Tbk, tetapi kualitas dari produk coran sudah cukup baik.

Pengontrolan kualitas dari produk coran Pabrik Cor PT Timah Industri didukung dengan peralatan-peralatan yang baik dan sumber daya manusia yang handal. Pabrik Cor PT Timah Industri mempunyai beberapa laboratorium untuk mendukung operasionalnya. Laboratorium yang tersedia adalah Laboratorium Pembuatan Pola, Laboratorium Logam, Laboratorium Pasir, dan Laboratorium Mekanik. Pabrik Cor PT Timah Industri mempunyai peralatan yang modern untuk mendukung operasionalnya. Untuk perencanaan pola dan cetakan Pabrik Cor PT Timah Industri mempunyai ruang perencanaan dan rumah pola. Peleburan untuk mencairkan besi didukung oleh tiga unit tanur yang terdiri dari satu tanur kupola dan dua tanur induksi jenis krus, sedangkan untuk mencairkan logam non besi didukung oleh dua unit tanur yaitu tanur oleng dan tanur krus. Peralatan-peralatan lainnya seperti pengolah pasir, pengaduk pasir, pemisah cetakan dan coran juga terdapat di Pabrik Cor Timah Industri. Untuk pengerjaan akhir coran, pabrik di dukung oleh fettling area, dua alat shot blasting, dan heat treatment area. Sejalan dengan predikat ISO 14001 maka Pabrik Cor PT Timah Industri harus memperhatikan masalah lingkungan yang ditimbulkan oleh kegiatan pengecoran logam. Salah satu masalah lingkungan dalam pengecoran adalah debu hasil pengolahan pasir oleh karena itu Pabrik Cor telah dilengkapi dengan penghisap debu Pabrik. Debu yang timbul selalu dipantau agar tidak membahayakan lingkungan kerja dan lingkungan sekitarnya.

4.1.1.2. Manajemen Sumber Daya Manusia Kepala

Kepala Tata

Ka. Perbengkelan

Ka. Perbengkelan

Ka. Perbengkelan

Ka. Perbengkelan

Ka. Pengendalian

Pengendali Ka. Pengelola Pengelola Lingkungan

Petugas jaga

Gambar 4.1. Struktur Organisasi Balai Karya PT. Timah Industri

Struktur organisasi PT. TIMAH INDUSTRI ini merupakan struktur organisasi fungsional dimana pembagian-pembagian departemennya didasarkan pada fungsi dari masing-masing departemen yang ada pada perusahaan.

Kabag. fungsiPabrik Pengecoran Logam

Kasi.

Kasi.

Mandor Cor Non Mandor Cor Ferro

Mandor Perawatan Mesin

Mandor Material

Kasi. P2 Cor

Karus. Pola

Analis Perencanaan Produksi

Pengendali an Produksi

Mandor Cetakan

QC

Mandor Fetling

Analis Laboratoriu m Engineer Pola

Gambar 4.2. Struktur Organisasi Pengecoran Logam PT. Timah Industri

4.1.2. Data Permintaan Konsumen Pengumpulan data permintaan konsumen yang aktual dilakukan dan didapat di PT. Timah Industri dengan mengacu pada order yang diterima dari konsumen, yaitu dengan rentang waktu 12 bulan. Berikut adalah data permintaan baja tahun 2008 dapat di lihat dari tabel berikut ini : Tabel 4.1. Data Permintaan Baja Tahun 2008 Tahun 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008

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

t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 78

Demand Y(t) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309 190336

Gambar 4.3. Grafik Permintaan Baja Tahun 2008

4.1.3. Data Perencanaan Kebutuhan Material 4.1.3.1. Data Struktur Produk (Bill of Material) Salah satu data yang dibutuhkan untuk Perencanaan Kebutuhan Material (MRP) adalah harus mengetahui komponen-komponen atau struktur produk pada Baja dan berikut ini tabel menunjukkan struktur produk pada Baja : Tabel 4.2. Data Struktur Produk Baja

No.

No. Stock Code

Nama Produk/ Bahan Baku

Level

Satuan

Lead Time (Bulan)

1.

-

Baja

0

Kg

-

2.

-

Steel Scrap

1

Kg

1

3.

205344

Carburizer

1

Kg

1

4.

205252

FeSi

1

Kg

1

5.

205278

FeCr

1

Kg

1

6.

205260

FeMn

1

Kg

1

Tabel 4.3. Struktur Produk

Komposisi (Kg) Produk

Baja

Steel Scrap

Carburizer (Carbon)

1000

0.3

FeSi

FeCr

FeMn

(Ferro Silicon)

(Ferro Crom)

(Ferro Mangan)

0.75

0.85

0.6

4.1.3.2. Biaya-biaya dalam Persediaan Untuk menentukan ukuran lot yang tepat dan waktu yang tepat serta mempunyai biaya yang rendah. Oleh sebab itu biaya-biaya persediaan timbul akibat beroperasinya sistem persediaan dalam proses produksi. Biaya-biaya persediaan itu meliputi :

Tabel 4.4. Biaya Bahan Baku Steel Scrap No

Nama Biaya

1.

Biaya Pemesanan

2.

Biaya Penyimpanan

3.

Harga/Kg

Biaya Rp

507.519.012,00 10%

Rp

2.750,00

(Asumsi) Persediaan Bahan Baku di Tangan = 0

Tabel 4.5. Biaya Bahan Baku Carburizer No

Nama Biaya

1.

Biaya Pemesanan

2.

Biaya Penyimpanan

3.

Harga/Kg

Biaya Rp

1.121.511,00 10%

Rp

(Asumsi) Persediaan Bahan Baku di Tangan = 0 Tabel 4.6. Biaya Bahan Baku FeSi

8.690,00

No

Nama Biaya

1.

Biaya Pemesanan

2.

Biaya Penyimpanan

3.

Harga/Kg

Biaya Rp

34.180.647,00 10%

Rp

16.553,00

(Asumsi) Persediaan Bahahn Baku di Tangan = 0

Tabel 4.7. Biaya Bahan Baku FeMn No

Nama Biaya

1.

Biaya Pemesanan

2.

Biaya Penyimpanan

3.

Harga/Kg (Asumsi) Persediaan Bahan Baku di Tangan = 0

Biaya Rp

20.442.724,00 10%

Rp

13.200,00

Tabel 4.8. Biaya Bahan Baku FeCr No

Nama Biaya

1.

Biaya Pemesanan

2.

Biaya Penyimpanan

3.

Harga/Kg

Biaya Rp

28.513.341,00 10%

Rp

14.729,00

(Asumsi) Persediaan Bahan Baku di Tangan = 0

4.1.3.3. Struktur Biaya Untuk menentukan ukuran lot perlu diketahui harga dari setiap item per unit, biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. Dibawah ini dijelaskan tabel data struktur biaya dari setiap bahan baku.

Tabel 4.9. Struktur Biaya

Harga/Kg

Ongkos Sekali Pesan

Ongkos Simpan (Kg/tahun)

No.

Bahan Baku

1.

Steel Scrap

Rp

2.750

Rp 507.519.012

Rp

275

2.

Carburizer

Rp

8.690

Rp

1.121.511

Rp

869

3.

FeSi

Rp 16.553

Rp

34.180.647

Rp

1.655,30

4.

FeCr

Rp 14.729

Rp

28.513.341

Rp

1.472,90

5.

FeMn

Rp 13.200

Rp

20.442.724

Rp

1.320

4.1.3.4. Proses Produksi Proses produksi/pengecoran pada pembuatan baja terbagi dalam beberapa tahapan yaitu :  Tahapan 1

: Bahan baku (Steel Scrap) dimasukkan ke dalam tanur.

 Tahapan 2

: Setelah bahan baku (Steel Scrap) mulai mencair, kemudian

dimasukkan bahan imbuh (Carburizer, FeSi, FeCr dan FeMn).  Tahapan 3

: Setelah logam mencair kemudian dilakukan pengecekan

komposisi kimia menggunakan alat uji komposisi kimia (Spektrometer).  Tahapan 4

: Setelah komposisinya memenuhi standar komposisi baja

yang diinginkan, kemudian dilakukan proses penuangan logam cair (baja) ke dalam cetakan menggunakan Ladle.  Tahapan 5

: Setelah cetakan dingin, kemudian cetakan tersebut di

bongkar menggunakan mesin bongkar dan menjadi produk.

4.2. Pengolahan Data 4.2.1. Perhitungan Peramalan Permintaan Baja Untuk menentukan peramalan permintaan pada periode yang akan datang, dengan berdasarkan permintaan pada periode sebelumnya yaitu permintaan baja tahun 2006. Berikut adalah hasil dari perhitungan peramalan baja dengan metode peramalan (Linear, Quadratic, Eksponensial dan Exponential Smoothing   0.10.5), dan hasil dari perhitungan kesalahan peramalan.

a) Metode Linier Berikut adalah hasil dari perhitungan peramalan permintaan baja dengan menggunakan metode Linear dan perhitungan kesalahan peramalan untuk metode Linear. Tabel 4.10. Perhitungan Peramalan Motode Regresi Linier

Bulan

t

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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 78

Demand (d)/ Y(t) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309 190336

t.Y(t)

t²

5298 13256 17742 74296 89350 138948 181181 120040 28998 243250 232650 279708 1424717

1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144 650

Dengan menggunakan peramalan linear dengan persamaan : Y(t) = a + bt

b



n. t.Y (t )   Y (t ). t n. t 2   t 

2

12.1424717   190336.78 12.650  78 2

2250396  1716  1311,42

a

 Y (t )  b. t n

n

190336 1311,42.78  12 12  7337,10 

Sehingga persamaan regresi peramalan permintaan linier adalah :

d '  Y ' (t )  7337,10  1311,42.t Tabel4.11. Analisis Peramalan Regresi Linier

T

Demand (d)

Forecast (d')

[ d-d' ]

I d-d' I

(d-d')^2

(d-d')^2/n

[ d-d'/d.100 ]

Januari

1

5298

8648,52

-3350,52

3350,52

11225984,27

935498,6892

-63,2412231

Februari

2

6628

9959,94

-3331,94

3331,94

11101824,16

925152,0136

-50,27066989

Maret

3

5914

11271,36

-5357,36

5357,36

28701306,17

2391775,514

-90,58775786

April

4

18574

12582,78

5991,22

5991,22

35894717,09

2991226,424

32,25594918

Mei

5

17870

13894,2

3975,8

3975,8

15806985,64

1317248,803

22,24846111

Juni

6

23158

15205,62

7952,38

7952,38

63240347,66

5270028,972

34,33966664

Juli

7

25883

16517,04

9365,96

9365,96

87721206,72

7310100,56

36,18575899

Agustus

8

15005

17828,46

-2823,46

2823,46

7971926,372

664327,1976

-18,8167944

September

9

3222

19139,88

-15917,88

15917,88

253378903,7

21114908,64

-494,0372439

Oktober

10

24325

20451,3

3873,7

3873,7

15005551,69

1250462,641

15,92476876

November

11

21150

21762,72

-612,72

612,72

375425,7984

31285,4832

-2,897021277

Desember

12

23309

23074,14

234,86

234,86

55159,2196

4596,601633

1,007593633

78

190336

190335,96

0,04

62787,8

530479338,5

44206611,54

-577,8885122

Bulan

Σ

530479338,5  7283,40 12  2 62787,8 MAD   5232,32 12 SEE 

MAPE 

 577,8885122  48,16 12

b) Metode Quadratic Berikut adalah hasil dari perhitungan peramalan permintaan baja dengan menggunakan metode Quadratic dan perhitungan kesalahan peramalan untuk metode Quadratic.

Tabel 4.12. Perhitungan Peramalan Metode Quadratic

Bulan

T


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 78

Demand (d) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309 190336

t.Y(t)

t²

t³

t

4

t².Y(t)

5298 13256 17742 74296 89350 138948 181181 120040 28998 243250 232650 279708 1424717

1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144 650

1 8 27 64 125 216 343 512 729 1000 1331 1728 6084

1 16 81 256 625 1296 2401 4096 6561 10000 14641 20736 60710

5298 26512 53226 297184 446750 833688 1268267 960320 260982 2432500 2559150 3356496 12500373

   t. Y (t )  n t.Y (t )  78.190336   12.1424717   2250396

   t 2 . Y (t )  n t 2 .Y (t )  650.190336   12.12500373  26286076

   t   n  t 2 2

 78  12.650  2

 1716

b

 .   .  .   2

   t 2   n t 4 2

 650   12.60710  2

 306020

   t. t 2  n. t 3  78.650   12.6084   22308

((306020).(2250396))  ((26286076).(22308)) ((306020).(1716))  (22308) 2 102276400512  27483456  3721,38



c

  b  . 

 26286076 3721,38.  22308  306020 56730469,04   306020  185,38 

a

 Y t   b t  c. t n

n

2

n

190336 3721,38.78  185,38.650   12 12 12  1713,78



Persamaan quadratic : Y(t) = a + b.t + c.t² Y(t) = 1713,78 + 3721,38.t – 185,38.t²

Tabel 4.13. Analisis Peramalan Metode Quadratic

t

Permintaan (d)

Peramalan (d')

(d-d')

ld-d'l

(d-d')²

(d-d')²/n

(d-d'/d.100)

Januari

1

5298

5249,78

48,22

48,22

2325,1684

193,7640333

0,910154775

Februari

2

6628

8415,02

-1787,02

1787,02

3193440,48

266120,04

-26,96167773

Maret

3

5914

11209,5

-5295,5

5295,5

28042320,25

2336860,021

-89,5417653

April

4

18574

13633,22

4940,78

4940,78

24411307,01

2034275,584

26,60051685

Mei

5

17870

15686,18

2183,82

2183,82

4769069,792

397422,4827

12,22059317

Juni

6

23158

17368,38

5789,62

5789,62

33519699,74

2793308,312

25,00051818

Juli

7

25883

18679,82

7203,18

7203,18

51885802,11

4323816,843

27,82977244

Agustus

8

15005

19620,5

-4615,5

4615,5

21302840,25

1775236,688

-30,75974675

September

9

3222

20190,42

-16968,42

16968,42

287927277,3

23993939,77

-526,6424581

Oktober

10

24325

20389,58

3935,42

3935,42

15487530,58

1290627,548

16,17849949

November

11

21150

20217,98

932,02

932,02

868661,2804

72388,44003

4,406713948

Desember

12

23309

19675,62

3633,38

3633,38

13201450,22

1100120,852

15,58788451

Σ

78

190336

190336

0

57332,88

484611724,2

40384310,35

-545,1709945

Bulan

SEE 

484611724,2  7337,97 12  3

MAPE 

MAD 

57332,88  4777,74 12

 545,1709945  45,43 12

c) Metode Eksponensial Berikut adalah hasil dari perhitungan peramalan produk baja dengan menggunakan metode Eksponensial dan perhitungan kesalahan peramalan untuk metode Eksponensial.

Tabel 4.14. Perhitungan Peramalan Metode Eksponensial

Bulan

T


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 78

b



Permintaan (d) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309 190336

n. t. ln Y (t )   t. ln Y (t ) n. t 2   t 

2

12.752,85  78.113,72 12.650  782

164.04  1716  0.09

ln Y(t)

t.ln Y(t)

t²

8,58 8,8 8,69 9,83 9,8 10,05 10,16 9,62 8,08 10,09 9,96 10,06 113,72

8,58 17,6 26,07 39,32 49 60,3 71,12 76,96 72,72 100,9 109,56 120,72 752,85

1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144 650

a

 ln Y (t )  b. t n

n

113,72 0,09.78  12 12  8.89 

Persamaan peramalan Model Eksponensial : Y (t )  a. b.t Y (t )  8,89. 0.09.t

Tabel 4.15. Analisis Peramalan Metode Eksponensial

T

Permintaan (d)

Peramalan (d')

(d-d')

ld-d'l

(d-d')²

(d-d')²/n

(d-d'/d.100)

Januari

1

5298

9,73

5288,27

5288,27

27965799,59

2330483,299

99,81634579

Februari

2

6628

10,64

6617,36

6617,36

43789453,37

3649121,114

99,83946892

Maret

3

5914

11,65

5902,35

5902,35

34837735,52

2903144,627

99,80300981

April

4

18574

12,74

18561,26

18561,26

344520372,8

28710031,07

99,9314095

Mei

5

17870

13,94

17856,06

17856,06

318838878,7

26569906,56

99,92199217

Juni

6

23158

15,25

23142,75

23142,75

535586877,6

44632239,8

99,93414803

Juli

7

25883

16,7

25866,3

25866,3

669065475,7

55755456,31

99,93547889

Agustus

8

15005

18,27

14986,73

14986,73

224602076,1

18716839,67

99,87824059

September

9

3222

19,99

3202,01

3202,01

10252868,04

854405,67

99,3795779

Oktober

10

24325

21,86

24303,14

24303,14

590642613,9

49220217,82

99,91013361

November

11

21150

23,92

21126,08

21126,08

446311256,2

37192604,68

99,88690307

Desember

12

23309

26,17

23282,83

23282,83

542090172,8

45174181,07

99,88772577

Σ

78

190336

200,86

190135,14

190135,14

3788503580

315708631,7

1198,124434

Bulan

3788503580  21761,50 12  4 190135,14 MAD   15844,60 12

SEE 

MAPE 

1198,124434  99,84 12

d) Metode Exponential Smoothing Berikut adalah hasil dari perhitungan peramalan permintaan produk baja dengan menggunakan metode Exponential Smoothing α = 0,1 – α = 0,5 dan perhitungan kesalahan peramalan untuk metode Exponential Smoothing.

Metode Exponential Smoothing α = 0,1 Tabel 4.16. Perhitungan Peramalan Metode Exponential Smoothing α = 0,1 Bulan Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Next Period Forecast

Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309 190336

Forecast (Y') 5298 5431 5479,3 6788,77 7896,9 9423,01 11069,01 11462,6 10638,54 12007,19 12921,47

(0.1*6628)+(1-0.1)* 5298 (0.1*5914)+(1-0.1)* 5431 (0.1*18574)+(1-0.1)* 5479,3 (0.1*17870)+(1-0.1)* 6788,77 (0.1*23158)+(1-0.1)* 7896,90 (0.1*25883)+(1-0.1)* 9423,01 (0.1*15005)+(1-0.1)* 11069,01 (0.1*3222)+(1-0.1)* 11462,60 (0.1*24325)+(1-0.1)* 10638,54 (0.1*21150)+(1-0.1)* 12007,19 (0.1*23309)+(1-0.1)* 12921,47

13960,22

Tabel 4.17. Analisis Peramalan Metode Exponential Smoothing α = 0,1

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

Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309 190336

Forecast (Y')

Y-Y'

|Y-Y'|

(Y-Y')²

[Y-Y'/Y.100]

5298 5431 5479,3 6788,77 7896,9 9423,01 11069,01 11462,6 10638,54 12007,19 12921,47

1330 483 13094,7 11081,23 15261,1 16459,99 3935,99 -8240,6 13686,46 9142,81 10387,53

1330 483 13094,7 11081,23 15261,1 16459,99 3935,99 8240,6 13686,46 9142,81 10387,53

1768900 233289 171471168,1 122793658,3 232901173,2 270931270,8 15492017,28 67907488,36 187319187,3 83590974,7 107900779,5

20,07 8,17 70,50 62,01 65,90 63,59 26,23 -255,76 56,26 43,23 44,56

86622,21

103103,41

1262309907

204,77

1262309907  10712,40 11 204,77 MAPE   18,62 11 SEE 

MAD 

103103.41  9373.04 11


Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309 190336

Forecast (Y')

(0.2*6628)+(1-0.2)*5298 (0.2*5914)+(1-0.2)*5564 (0.2*18574)+(1-0.2)*5634 (0.2*17870)+(1-0.2)*8222 (0.2*23158)+(1-0.2)*10151,6 (0.2*25883)+(1-0.2)*12752,88 (0.2*15005)+(1-0.2)*15378,90 (0.2*3222)+(1-0.2)*15304,12 (0.2*24325)+(1-0.2)*12887,70 (0.2*21150)+(1-0.2)*15175,16 (0.2*23309)+(1-0.2)*16370,13

5298 5564 5634 8222 10151,6 12752,88 15378,9 15304,12 12887,7 15175,16 16370,13 17757,9

Tabel 4.19. Analisis Peramalan Metode Exponential Smoothiing α = 0,2


Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309

Forecast (Y')

Y-Y'

|Y-Y'|

(Y-Y')²

[YY'/Y.100]

5298 5564 5634 8222 10151,6 12752,88 15378,9 15304,12 12887,7 15175,16 16370,13

1330 350 12940 9648 13006,4 13130,12 -373,9 -12082,12 11437,3 5974,84 6938,87

1330 350 12940 9648 13006,4 13130,12 373,9 12082,12 11437,3 5974,84 6938,87

1768900 122500 167443600 93083904 169166441 172400051 139801,21 145977624 130811831 35698713 48147916,9

20,07 5,92 69,67 53,99 56,16 50,73 -2,49 -374,99 47,02 28,25 29,77

62299,51

87211,55

964761282,3

-15,91

190336

964761282,3  9365,13 11  15,91 MAPE   1,45 11 SEE 

MAD 

87211.55  7928,32 11

Metode Exponential Smoothing α = 0,3 Tabel 4.20. Perhitungan Peramalan Metode Exponential Smoothing α = 0,3


Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309

Forecast (Y') 5298 5697 5762,1 9605,67 12084,97 15406,88 18549,72 17486,31 13207,01 16542,41 17924,69

(0.3*6628)+(1-0.3)* 5298 (0.3*5914)+(1-0.3)* 5697 (0.3*18574)+(1-0.3)* 5762.1 (0.3*17870)+(1-0.3)* 9605.67 (0.3*23158)+(1-0.3)* 12084.97 (0.3*25883)+(1-0.3)* 15406.88 (0.3*15005)+(1-0.3)*18549.724 (0.3*3222)+(1-0.3)* 17486.31 (0.3*24325)+(1-0.3)* 13207.01 (0.3*21150)+(1-0.3)* 16542.41

190336

(0.3*23309)+(1-0.3)* 17924.69

19539,99



Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309

Forecast (Y')

Y-Y'

|Y-Y'|

(Y-Y')²

[YY'/Y.100]

5298 5697 5762,1 9605,67 12084,97 15406,88 18549,72 17486,31 13207,01 16542,41 17924,69

1330 217 12811,9 8264,33 11073,03 10476,12 -3544,72 -14264,31 11117,99 4607,59 5384,31

1330 217 12811,9 8264,33 11073,03 10476,12 3544,72 14264,31 11117,99 4607,59 5384,31

1768900 47089 164144781,6 68299150,35 122611993,4 109749090,3 12565039,88 203470539,8 123609701,6 21229885,61 28990794,18

20,07 3,67 68,98 46,25 47,82 40,47 -23,62 -442,72 45,71 21,79 23,10

47473,24

83091,3

856486965,7

-148,50

190336

856486965,7  8823,98 11  148,50 MAPE   13,5 11 SEE 

MAD 

83091.3  7553.75 11


Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309

Forecast (Y') 5298 5830 5863,6 10947,76 13716,66 17493,19 20849,11 18511,47 12395,68 17167,41 18760,45

(0.4*6628)+(1-0.4)* 5298 (0.4*5914)+(1-0.4)* 5830 (0.4*18574)+(1-0.4)* 5863.6 (0.4*17870)+(1-0.4)* 10947.76 (0.4*23158)+(1-0.4)*13716.66 (0.4*25883)+(1-0.4)* 17493.19 (0.4*15005)+(1-0.4)* 20849.11 (0.4*3222)+(1-0.4)* 18511.47 (0.4*24325)+(1-0.4)* 12395.68 (0.4*21150)+(1-0.4)* 17167.41

190336

(0.4*23309)+(1-0.4)* 18760.45

20579,87



Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309

Forecast (Y') 5298 5830 5863,6 10947,76 13716,66 17493,19 20849,11 18511,47 12395,68 17167,41 18760,45

190336

817555964,1  8621,10 11  224,2573842 MAPE   20,39 11 SEE 

Y-Y'

|Y-Y'|

(Y-Y')²

[Y-Y'/Y.100]

1330 84 12710,4 6922,24 9441,34 8389,81 -5844,11 -15289,47 11929,32 3982,59 4548,55

1330 84 12710,4 6922,24 9441,34 8389,81 5844,11 15289,47 11929,32 3982,59 4548,55

1768900 7056 161554268,2 47917406,62 89138901 70388911,84 34153621,69 233767892,9 142308675,7 15861023,11 20689307,1

20,06638503 1,420358471 68,4311403 38,73665361 40,76923741 32,41436464 -38,94775075 -474,5335196 49,04139774 18,83021277 19,51413617

38204,67

80471,83

817555964,1

-224,2573842

MAD 

80471.83  7315.62 11

Metode Exponential Smoothing α = 0,5 Tabel 4.24. Perhitungan Peramalan Metode Exponential Smoothing α = 0,5


Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309 190336

Forecast (Y')

(0.5*6628)+(1-0.5)* 5298 (0.5*5914)+(1-0.5)* 5963 (0.5*185749)+(1-0.5)* 5938.5 (0.5*17870)+(1-0.5)* 12256.25 (0.5*23158)+(1-0.5)* 15063.12 (0.5*25883)+(1-0.5)* 19110.56 (0.5*15005)+(1-0.5)* 22496.78 (0.5*3222)+(1-0.5)* 18750.89 (0.5*24325)+(1-0.5)* 10986.45 (0.5*21150)+(1-0.5)* 17655.72 (0.5*23309)+(1-0.5)* 19402.86

5298 5963 5938,5 12256,25 15063,12 19110,56 22496,78 18750,89 10986,45 17655,72 19402,86 21355,93



Demand (Y) 5298 6628 5914 18574 17870 23158 25883 15005 3222 24325 21150 23309

Forecast (Y') 5298 5963 5938,5 12256,25 15063,12 19110,56 22496,78 18750,89 10986,45 17655,72 19402,86

190336

806992406,8  8565,22 11  263,98 MAPE   23,99 11 SEE 

Y-Y'

|Y-Y'|

(Y-Y')²

[YY'/Y.100]

1330 -49 12635,5 5613,75 8094,88 6772,44 -7491,78 -15528,89 13338,55 3494,28 3906,14

1330 49 12635,5 5613,75 8094,88 6772,44 7491,78 15528,89 13338,55 3494,28 3906,14

1768900 2401 159655860,3 31514189,06 65527082,21 45865943,55 56126767,57 241146424,6 177916916,1 12209992,72 15257929,7

20,07 -0,83 68,03 31,41 34,96 26,17 -49,93 -481,96 54,83 16,52 16,76

32115,87

78255,21

806992406,8

-263,98

MAD 

78255.21  7114.11 11

Dari keempat metode diatas maka kita mendapat nilai perbandingan SEE, MAD dan MAPE sebagai berikut : Tabel 4.26. Perbandingan Nilai Kesalahan SEE, MAD dan MAPE

Metode Peramalan

SEE

MAD

MAPE

Regresi Liner

7283,4

5232,32

-48,16

Regresi Quadratic

7337,97

4777,74

-45,43

Eksopensial

21761,5

15844,6

99,84

Exponential Smoothing α = 0,1

10712,4

9373,04

18,62


9365,13

7928,32

-1,45


8823,98

7553,75

-13,5


8621,09

7315,62

-20,39


8565,22

7114,11

-23,99

Dari tabel 4.26. terlihat bahwa metode peramalan Regresi Linier mempunyai nilai akurasi kesalahan terkecil, sehingga merupakan metode yang sementara dipilih untuk pengolahan selanjutnya. Perhitungan Peramalan pada bulan selanjutnya Pada perhitungan diatas telah dipilih metode peramalan Regresi Linier dan dari metode tersebut dilakukan perhitungan peramalan untuk bulan yang akan datang dengan menggunakan rumus : YI(t) =7337,10 + 1311,42.t

Dan dari data permintaan konsumen yang akan datang, di dapat hasil peramalan pada tabel berikut ini :

Tabel 4.27. Data Peramalan Permintaan Berdasarkan Metode Regresi Linier Tahun

t

Demand Aktual

Januari

2008

1

5.298

Februari

2008

2

Maret

2008

3

April

2008

Mei

Tahun

t

Demand Peramalan

Januari

2009

13

24.385,56

6.628

Februari

2009

14

25.696,98

5.914

Maret

2009

15

27.008,4

4

18.574

April

2009

16

28.319,82

2008

5

17.870

Mei

2009

17

29.631,24

Juni

2008

6

23.158

Juni

2009

18

30.942,66

Juli

2008

7

25.883

Juli

2009

19

32.254,08

Agustus

2008

8

15.005

Agustus

2009

20

33.565,5

September

2008

9

3.222

September

2009

21

34.876,92

Oktober

2008

10

24.325

Oktober

2009

22

36.188,34

November

2008

11

21.150

November

2009

23

37.499,76

Desember

2008

12

23.309

Desember Σ

2009

24

38.811,18

78

190.336

222

379.180,44

Bulan

Σ

Bulan

Sebagai contoh perhitungan pada tabel 4.27. adalah : Pada bulan Januari 2009 adalah bulan ke-13 dari peramalan Regresi Linier, maka didapat : Y'(t) = 7337,10 + 1311,42.t Y'(13)Januari 2009 = 7337,10 + 1311,42 x (13) Y'(13) Januari 2009 = 24385,56

4.2.2. Peta Rentang Bergerak (Moving Range) 4.2.2.1. Pengujian Verifikasi Hasil Peramalan Langkah selanjutnya dalam menetukan metode peramalan terbaik adalah melakukan pengujian verifikasi (pemeriksaan) dengan menggunakan peta Moving Range dengan membandingkan nilai peramalan Regresi Linier. Untuk menghitung nilai MR dan dimasukkan ke dalam tabel menggunakan rumus sebagai berikut : Tabel 4.28. Perhitungan Moving Range Regresi Linier

t

Peramalan y'(t)

Permintaan (y)

y'-y

MovingRange MR

‫׀‬MR‫׀‬

Januari

1

8648,52

5298

3350,52

Februari

2

9959,94

6628

3331,94

-18,58

18,58

Maret

3

11271,36

5914

5357,36

2025,42

2025,42

April

4

12582,78

18574

-5991,22

-11348,58

11348,58

Mei

5

13894,2

17870

-3975,8

2015,42

2015,42

Juni

6

15205,62

23158

-7952,38

-3976,58

3976,58

Juli

7

16517,04

25883

-9365,96

-1413,58

1413,58

Agustus

8

17828,46

15005

2823,46

12189,42

12189,42

September

9

19139,88

3222

15917,88

13094,42

13094,42

Oktober

10

20451,3

24325

-3873,7

-19791,58

19791,58

November

11

21762,72

21150

612,72

4486,42

4486,42

Desember

12

23074,14

23309

-234,86

-847,58

847,58

Σ

78

190335,96

190336

-0,04

-3585,38

71207,58

Bulan

Dan kemudian diperoleh apakah hasil peramalan yang dilakukan berada pada batas kontrolnya atau berada di luar batas kontrolnya. Dilakukan dengan menghitung Peta Kendali :

MR  

MR absolut n 1

71207,58 12  1  6473,42  6473 

BKA  2.66.MR

BKB  2,66.MR

 2,66.(6473)

 2,66.(6473)

 17218,18

 17218,18

Gambar 4.4. Grafik Peta Pengendali Uji Verifikasi Metode Regresi Linier Dari hasil pemeriksaan dan pengendalian data peramalan Metode Regresi Linier tersebut maka dapat dikatakan bahwa peramalan tersebut valid dan layak untuk digunakan karena seluruh data hasil peramalan dapat dikontrol dalam peta kendali rentang bergerak.

Agar didapatkan data peramalan yang lebih akurat, dimana selisih antara aktual permintaan dengan peramalan kecil, maka harus dilakukan kontrol yang terus menerus. Perbaikan harus dilakukan secepatnya ketika diketahui bahwa hasil peramalan berada diluar batas kendali, dan harus dilakukan perhitungan ulang untuk peramalan baru. 4.2.3. Perencanaan Kebutuhan Material Berdasarkan MRP MRP mempunyai elemen-elemen atau bagian yang mempengaruhi perhitungan adalah : Jadwal Induk Produksi (Master Production Shedule), Status Persediaan dan Spesifikasi Produk (Bill of Material). 4.2.3.1. Jadwal Induk Produksi (Master Production Schedule) Data MPS ini didapat dari perhitungan data peramalan permintaan konsumen sebagai berikut : Tabel 4.29. Jadwal Induk Produksi (MPS) No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

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

Tahun 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009

Permintaan 24.386 25.697 27.008 28.320 29.631 30.943 32.254 33.566 34.877 36.188 37.500 38.811 379.180

4.2.3.2. Status Persediaan Catatan status persediaan menyimpan informasi yang lengkap tentang keadaan persediaan. Status persediaan ditangan, Penulis mengasumsikan adalah 0 (nol) 4.2.3.3. Struktur Produk (Bill of Material) Data BOM ini adalah spesifikasi produk yang saling berhubungan untuk perencanaan bahan dan dapat dilihat pada point 4.1.3.1. Dari data diatas (data persediaan, MPS, BOM kemudian dilakukan perencanaan kebutuhan bahan dengan menggunakan sistem MRP dan memiliki empat langkah utama yang harus iterapkan satu per satu pada periode perencanaan. Adapun langkah-langkah tersebut adalah : a) Perhitungan kebutuhan bersih (Netting), dimana dilakukan dengan mengacu pada Master Production Schedule. b) Penentuan ukuran lot pemesanan (Lotting), dimana dilakukan dengan metode Lot For Lot dan Economic Order Quantity. Metode ini digunakan dengan mengacu pada kebutuhan bersih (Netting) setiap menentukan ukuran lot. c) Penentuan rencana pemesanan (Offsetting), dimana dilakukan dengan mengacu pada ukuran lot yang akan dipesan dengan memperhitungkan pula lead time yang dimiliki setiap bahan baku.

d) Perhitungan komponen dibawah level (Exploding), dimana perhitungan ini dilakukan dengan melanjutkan perhitungan pada produk (level 0) atau bahan (level 1) ke level selanjutnya.

4.2.4. Perhitungan MRP Pada Bahan Baku Baja 4.2.4.1. Perhitungan Menggunakan Metode Lot For Lot ( LFL ) Teknik ini adalah teknik lot sizing yang paling sederhana dan paling mudah dimengerti. Pada teknik ini pemenuhan kebutuhan bersih dilakukan disetiap perioda yang dibutuhkan, sedangkan besar ukuran pemesanan adalah sama dengan kebutuhan bersih yang harus dipenuhi pada perioda yang bersangkutan. Pendekatan ini memperkecil biaya penyimpanan dan biasanya untuk “ purchase item “ yang mahal dan setiap item dengan tingkat permintaan yang tidak berkesinambungan tingggi.

☻ Perhitungan Persediaan di dapat dari ( Rencana Pemesanan + Persediaan ) – ( Kebutuhan Bersih ) ☻ Biaya Pemesanan = ( Berapa kali Rencana Pemesanan ) x ( Biaya Pemesanan ) ☻ Biaya Penyimpanan = ( Total Persediaan Bahan Baku yang disimpan ) x ( Biaya Penyimpanan ) ☻ Biaya Total = ( Biaya Pemesanan ) + ( Biaya Penyimpanan )

Tabel 4.30. Perhitungan MRP Pada Steel Scrap dengan Metode LFL MRP Steel Scrap Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -

Metode : Lot For Lot

Tahun

2007

Total

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor Rencana Penerimaan Persediaan

24.386

25.697

27.008

28.320

29.631

30.943

32.254

33.566

34.877

36.188

37.500

38.811

379.180

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Kebutuhan Bersih Rencana Pemesanan

24.386

25.697

27.008

28.320

29.631

30.943

32.254

33.566

34.877

36.188

37.500

38.811

379.180

25.697

27.008

28.320

29.631

30.943

32.254

33.566

34.877

36.188

37.500

38.811

24.386

Biaya Pemesanan

: 12 x Rp 507.519.012

= Rp 6.090.228.144

Biaya Penyimpanan

:0

=

Biaya Total

: Rp 6.090.228.144 + 0

= Rp 6.090.228.144

0

379.180

Tabel 4.31. Perhitungan MRP Pada Carburizer dengan Metode LFL MRP Carburizer Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Bulan Kebutuhan Kotor

Total

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

7.316

7.709

8.102

8.496

8.889

9.283

9.676

10.070

10.463

10.856

11.250

11.643

113.753

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

7.316

7.709

8.102

8.496

8.889

9.283

9.676

10.070

10.463

10.856

11.250

11.643

113.753

7.709

8.102

8.496

8.889

9.283

9.676

10.070

10.463

10.856

11.250

11.643

Rencana Penerimaan Persediaan Kebutuhan Bersih Rencana Pemesanan

7.316

Biaya Pemesanan

: 12 x Rp 1.121.511

= Rp 13.458.132

Biaya Penyimpanan

:0

=

Biaya Total

: Rp 13.458.132 + 0

= Rp 13.458.132

0

113.753

Tabel 4.32. Perhitungan MRP Pada FeSi dengan Metode LFL MRP FeSi Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Total

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

18.289

19.273

20.256

21.240

22.223

23.207

24.190

25.174

26.158

27.141

28.125

29.108

284.384

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

18.289

19.273

20.256

21.240

22.223

23.207

24.190

25.174

26.158

27.141

28.125

29.108

284.384

19.273

20.256

21.240

22.223

23.207

24.190

25.174

26.158

27.141

28.125

29.108


18.289

Biaya Pemesanan

: 12 x Rp 34.180.647

= Rp 410.167.764

Biaya Penyimpanan

:0

=

Biaya Total

: Rp 410.167.764 + 0

= Rp 410.167.764

0

284.384

Tabel 4.33. Perhitungan MRP Pada FeCr dengan Metode LFL MRP FeCr Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Total

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

20.728

21.842

22.957

24.072

25.186

26.302

27.416

28.531

29.645

30.760

31.875

32.989

322.303

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

20.728

21.842

22.957

24.072

25.186

26.302

27.416

28.531

29.645

30.760

31.875

32.989

322.303

21.842

22.957

24.072

25.186

26.302

27.416

28.531

29.645

30.760

31.875

32.989


20.728

Biaya Pemesanan

: 12 x Rp 28.513.341

= Rp 342.160.092

Biaya Penyimpanan

:0

= Rp

Biaya Total

: Rp 342.160.092 + 0

= Rp 342.160.092

0

322.303

Tabel 4.34. Perhitungan MRP Pada FeMn dengan Metode LFL MRP FeMn Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Total

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

14.632

15.418

16.205

16.992

17.779

18.566

19.352

20.140

20.926

21.713

22.500

23.287

227.510

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

14.632

15.418

16.205

16.992

17.779

18.566

19.352

20.140

20.926

21.713

22.500

23.287

227.510

15.418

16.205

16.992

17.779

18.566

19.352

20.140

20.926

21.713

22.500

23.287


14.632

Biaya Pemesanan

: 12 x Rp 20.442.724

= Rp 245.312.688

Biaya Penyimpanan

:0

= Rp

Biaya Total

: Rp 245.312.688 + 0

= Rp 245.312.688

0

227.510

4.2.4.2. Perhtiungan Menggunakan Metode Economic Order Quantity ( EOQ ) Penentuan nilai Q berdasarkan rumusan pada bab landasan teori, maka di dapat nilai Q sebagai berikut :

Untuk Carburizer, FeSi, FeCr dan FeMn, perhitungannya sama dengan cara yang di atas.

☻ Biaya Pemesanan = ( Berapa kali pemesanan ) x ( Biaya Pemesanan ) ☻ Biaya Penyimpanan = ( Total Persediaan Bahan Baku yang disimpan ) x ( Biaya simpan ) ☻ Biaya Total = ( Biaya Pemesanan ) + ( Biaya Penyimpanan )

Tabel 4.35. Perhitungan MRP Pada Steel Scrap dengan Metode EOQ MRP Steel Scrap Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -

Metode : Economic Order Quantity

Tahun

2007

Bulan

Total

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

24.386

25.697

27.008

28.320

29.631

30.943

32.254

33.566

34.877

36.188

37.500

38.811

379.180

1.158.648

1.132.951

1.105.943

1.077.623

1.047.992

1.017.049

984.795

951.230

916.353

880.165

842.665

803.854

11.919.268

1.132.951

1.105.943

1.077.623

1.047.992

1.017.049

-984.795

951.230

916.353

-880.165

-842.665

-803.854

Kebutuhan Kotor Rencana Penerimaan Persediaan Kebutuhan Bersih Rencana Pemesanan

24.386 1.183.034

10.736.234 1.183.034

Biaya Pemesanan

: 1 x Rp 507.519.012

= Rp

507.519.012

Biaya Penyimpanan

: 11.919.268 x Rp 275

= Rp 3.277.798.700

Biaya Total

: Rp 507.519.012 + Rp 3.277.798.700

= Rp 3.785.317.712

Tabel 4.36. Perhitungan MRP Pada Carburizer dengan Metode EOQ MRP Carburizer Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Bulan

Total

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

7.316

7.709

8.102

8.496

8.889

9.283

9.676

10.070

10.463

10.856

11.250

11.643

113.753

9.819

2.110

11.143

2.647

10.893

1.610

9.069

16.134

5.671

11.950

700

6.192

87.938

-2.110

5.992

-2.647

6.242

-1.610

8.066

1.001

-5.671

5.185

-700

10.943

32.007

17.135

17.135

17.135

119.945

Kebutuhan Kotor Rencana Penerimaan Persediaan Kebutuhan Bersih

7.316

Rencana Pemesanan

17.135

17.135

17.135

Biaya Pemesanan

: 7 x Rp 1.121.511

= Rp 7.850.577

Biaya Penyimpanan

: 87.938 x Rp 869

= Rp 76.418.122

Biaya Total

: Rp 7.850.577 + Rp 76.418.122

= Rp 84.268.699

17.135

Tabel 4.37. Perhitungan MRP Pada FeSi dengan Metode EOQ MRP FeSi Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007


Total

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

18.289

19.273

20.256

21.240

22.223

23.207

24.190

25.174

26.158

27.141

28.125

29.108

284.384

90.083

70.810

50.554

29.314

7.091

92.256

68.066

42.892

16.734

97.965

69.840

40.732

676.337

-70.810

-50.554

29.314

-7.091

16.116

68.066

42.892

-16.734

10.407

-69.840

-40.732

Rencana Penerimaan Persediaan Kebutuhan Bersih

18.289

Rencana Pemesanan

108.372

108.372

108.372

Biaya Pemesanan

: 3 x Rp 34.180.647

= Rp

102.541.941

Biaya Penyimpanan

: 676.337 x Rp 1.655,30

= Rp 1.119.540.636

Biaya Tota

: Rp 102.541.941 + Rp 1.119.540.636

= Rp 1.222.082.577

351.221 325.116

Tabel 4.38. Perhitungan MRP Pada FeCr dengan Metode EOQ MRP FeCr Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007


Total

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

20.728

21.842

22.957

24.072

25.186

26.302

27.416

28.531

29.645

30.760

31.875

32.989

322.303

90.980

69.138

46.181

22.109

108.631

82.329

54.913

26.382

108.445

77.685

45.810

12.821

745.424

-69.138

-46.181

22.109

3.077

-82.329

54.913

26.382

3.263

-77.685

-45.810

-12.821


20.728

Rencana Pemesanan

111.708

111.708

111.708

Biaya Pemesanan

: 3 x Rp 28.513.341

= Rp

85.540.023

Biaya Penyimpanan

: 745.424 x Rp 1.472,90

= Rp 1.097.935.010

Biaya Total

: Rp 85.540.023 + Rp 1.097.935.010 = Rp 1.183.475.033

410.300 335.124

Tabel 4.39. Perhitungan MRP Pada FeMn dengan Metode EOQ MRP FeMn Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007


Total

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

14.632

15.418

16.205

16.992

17.779

18.566

19.352

20.140

20.926

21.713

22.500

23.287

227.510

69.313

53.895

37.690

20.698

2.919

68.298

48.946

28.806

7.880

70.112

47.612

24.325

480.494

-53.895

-37.690

20.698

-2.919

15.647

48.946

28.806

-7.880

13.833

-47.612

-24.325


14.632

Rencana Pemesanan

83.945

83.945

83.945

Biaya Pemesanan

: 3 x Rp 20.442.724

= Rp 61.328.172

Biaya Penyimpanan

: 480.494 x Rp 1.320

= Rp 634.252.080

Biaya Total

: Rp 61.328.172 + Rp 634.252.080

= Rp 695.580.252

-228.659 251.835

4.2.4.3. Perhitungan Menggunakan Metode Fixed Period Requirement ( FPR ) Metode ini menggunakan konsep pemesanan dengan interval konstan tetapi jumlah yang dipesan bervariasi. Jumlah yang dipesan merupakan penjumlahan dari pada permintaan pada periode-periode yang tercakup.


Tabel 4.40. Perhitungan MRP Pada Steel Scrap dengan Metode FPR MRP Steel Scrap Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -

Metode : Fixed Period Requirement

Tahun

2007

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

24.386

25.697

27.008

28.320

29.631

30.943

32.254

33.566

34.877

36.188

37.500

38.811

52.705

27.008

60.574

30.943

68.443

34.877

76.311

38.811

Total 379.180

Rencana Penerimaan Persediaan

393.606

Kebutuhan Bersih

24.386

28.320

32.254

36.188

121.148

Rencana Pemesanan

77.091

88.894

100.697

112.499

379.181

Biaya Pemesanan

: 4 x Rp 507.519.012

= Rp 2.030.076.048

Biaya Penyimpanan

: 393.606 x Rp 275

= Rp

Biaya Total

: Rp 2.030.076.048 + Rp 108.241.650

= Rp 2.138.317.698

108.241.650

Tabel 4.41. Perhitungan MRP Pada Carburizer dengan Metode FPR MRP Carburizer Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

7.316

7.709

8.102

8.496

8.889

9.283

9.676

10.070

10.463

10.856

11.250

11.643

15.811

8.102

18.172

9.283

20.533

10.463

22.893

11.643

Kebutuhan Kotor

Total 113.753


116.900

Kebutuhan Bersih

7.316

8.496

9.676

10.856

36.344

Rencana Pemesanan

23.127

26.668

30.209

33.749

113.753

Biaya Pemesanan

: 4 x Rp 1.121.511

= Rp

4.486.044

Biaya Penyimpanan

: 116.900 x Rp 869

= Rp 101.586.100

Biaya Total

: Rp 4.486.044 + Rp 101.586.100

= Rp 106.072.144

Tabel 4.42. Perhitungan MRP Pada FeSi dengan Metode FPR MRP FeSi Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

18.289

19.273

20.256

21.240

22.223

23.207

24.190

25.174

26.158

27.141

28.125

29.108

39.529

20.256

45.430

23.207

51.332

26.158

57.233

29.108

Total 284.384


292.253

Kebutuhan Bersih

18.289

21.240

24.190

27.141

90.860

Rencana Pemesanan

57.818

66.670

75.522

84.374

284.384

Biaya Pemesanan

: 4 x Rp 34.180.647

= Rp 136.722.588

Biaya Penyimpanan

: 292.253 x Rp 1.655,30

= Rp 483.766.390,9

Biaya Total

: Rp 136.722.588 + Rp 483.766.390,9

= Rp 620.488.978,9

Tabel 4.43. Perhitungan MRP Pada FeCr dengan Metode FPR MRP FeCr Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

20.728

21.842

22.957

24.072

25.186

26.302

27.416

28.531

29.645

30.760

31.875

32.989

44.799

22.957

51.488

26.302

58.176

29.645

64.864

32.989

Total 322.303


331.220

Kebutuhan Bersih

20.728

24.072

27.416

30.760

102.976

Rencana Pemesanan

65.527

75.560

85.592

95.624

322.303

Biaya Pemesanan

: 4 x Rp 28.513.341

= Rp 114.053.364

Biaya Penyimpanan

: 331.220 x Rp 1.472,90

= Rp 487.853.938

Biaya Total

: Rp 114.053.364 + Rp 487.853.938

= Rp 601.907.303

Tabel 4.44. Perhitungan MRP Pada FeMn dengan Metode FPR MRP FeMn Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

14.632

15.418

16.205

16.992

17.779

18.566

19.352

20.140

20.926

21.713

22.500

23.287

31.623

16.205

36.345

18.566

41.066

20.926

45.787

23.287

Total 227.510


233.805

Kebutuhan Bersih

14.632

16.992

19.352

21.713

72.689

Rencana Pemesanan

46.255

53.337

60.418

67.500

227.510

Biaya Pemesanan

: 4 x Rp 20.442.724

= Rp 81.770.896

Biaya Penyimpanan

: 233.805 x Rp 1.320

= Rp 308.622.600

Biaya Total

: Rp 81.770.896 + Rp 308.622.600

= Rp 390.393.496

4.2.4.4. Perhitungan Menggunakan Metode Fixed Order Quantity Dalam memecahkan metode ini penulis menggunakan intuisi, karena sesuai dengan teori yang ada bahwa metode ini tidak memperlihatkan kapasitas produksi, fasilitas, jumlah dan metode ini berprinsip pada order quantity tetap dengan interval waktu yang berubah. Dimana dalam penentuan rencana pemesanan ditetapkan berdasarkan pengalaman yang telah ada dan intuisi.


Tabel 4.45. Perhitungan MRP Pada Steel Scrap dengan Metode FOQ MRP Steel Scrap Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -

Metode : Fixed Order Quantity

Tahun

2007

Total

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

24.386

25.697

27.008

28.320

29.631

30.943

32.254

33.566

34.877

36.188

37.500

38.811

379.180

55.614

29.917

2.909

54.589

24.958

74.015

41.761

8.195

53.318

17.130

59.630

20.819

442.855


24.386

25.411

5.985

26.682

20.370

102.834

Rencana Pemesanan

80.000

80.000

80.000

80.000

80.000

400.000

Biaya Pemesanan

: 5 x Rp 507.519.012

= Rp 2.537.595.060

Biaya Penyimpanan

: 442.855 x Rp 275

= Rp

Biaya Total

: Rp 2.537.595.060 + Rp 121.785.125

= Rp 2.659.380.185

121.785.125

Tabel 4.46. Perhitungan MRP Pada Carburizer dengan Metode FOQ MRP Carburizer Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Bulan

Total

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

7.316

7.709

8.102

8.496

8.889

9.283

9.676

10.070

10.463

10.856

11.250

11.643

113.753

17.684

9.975

1.873

18.377

9.488

205

15.529

5.459

19.996

9.140

22.890

11.247

141.863

Kebutuhan Kotor Rencana Penerimaan Persediaan Kebutuhan Bersih

7.316

6.623

9.471

5.004

2.110

30.524

Rencana Pemesanan

25.000

25.000

25.000

25.000

25.000

125.000

Biaya Pemesanan

: 5 x Rp 1.121.511

= Rp

5.607.555

Biaya Penyimpanan

: 141.863 x Rp 869

= Rp 123.278.947

Biaya Total

: Rp 5.607.555 + Rp 123.278.947

= Rp 128.886.502

Tabel 4.47. Perhitungan MRP Pada FeSi dengan Metode FOQ MRP FeSi Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Total

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

18.289

19.273

20.256

21.240

22.223

23.207

24.190

25.174

26.158

27.141

28.125

29.108

284.384

41.711

22.438

2.182

40.942

18.719

55.512

31.322

6.148

39.990

12.849

44.724

15.616

332.153


18.289

19.058

4.488

20.010

15.276

77.121

Rencana Pemesanan

60.000

60.000

60.000

60.000

60.000

300.000

Biaya Pemesanan

: 5 x Rp 34.180.647

= Rp 170.903.235

Biaya Penyimpanan

: 332.153 x Rp 1.655,30

= Rp 549.812.860,9

Biaya Total

: Rp 170.903.235 + Rp 549.812.860,9

= Rp 720.716.095,9

Tabel 4.48. Perhitungan MRP Pada FeCr dengan Metode FOQ MRP FeCr Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -

Metode : Fixeed Order Quantity

Tahun

2007

Total

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

20.728

21.842

22.957

24.072

25.186

26.302

27.416

28.531

29.645

30.760

31.875

32.989

322.303

49.272

27.430

4.473

50.401

25.215

68.913

41.497

12.966

53.321

22.561

60.686

27.697

444.432


20.728

19.599

1.087

16.679

9.314

67.407

Rencana Pemesanan

70.000

70.000

70.000

70.000

70.000

350.000

Biaya Pemesanan

: 5 x Rp 28.513.341

= Rp 142.566.705

Biaya Penyimpanan

: 444.432 x Rp 1.472,90

= Rp 654.603.892,8

Biaya Total

: Rp 142.566.705 + Rp 654.603.892,8

= Rp 797.170.597,8

Tabel 4.49. Perhitungan MRP Pada FeMn dengan Metode FOQ MRP FeMn Lead Time : 1

Lot Size : -

Persediaan : -


Tahun

2007

Total

Bulan

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

Kebutuhan Kotor

14.632

15.418

16.205

16.992

17.779

18.566

19.352

20.140

20.926

21.713

22.500

23.287

227.510

35.368

19.950

3.745

36.753

18.974

408

31.056

10.916

39.990

18.277

45.777

22.490

283.704


14.632

13.247

18.944

10.010

4.223

61.056

Rencana Pemesanan

50.000

50.000

50.000

50.000

50.000

250.000

Biaya Pemesanan

: 5 x Rp 20.442.724

= Rp 102.213.620

Biaya Penyimpanan

: 283.704 x Rp 1.320

= Rp 374.489.280

Biaya Total

: Rp 102.213.620 + Rp 374.489.280 = Rp 476.702.900

BAB V ANALISA HASIL

Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang dikumpulkan untuk pembuatan Perencanaan Kebutuhan Material (MRP). Kemudian dalam bab ini berisikan analisa berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan. 5.1. Analisa Peramalan Permintaan Pada grafik permintaan aktual (gambar 4.1) terlihat bahwa permintaan bulan Januari 2008 sampai dengan Desember 2008 rata-rata permintaan semakin meningkat dan terjadi penurunan pada bulan September 2008. Dengan pola grafik seperti itu, maka Penulis melakukan pengolahan data peramalan tersebut dengan menggunakan empat metode,yaitu : Metode Regresi Linier, Metode Regresi Quadratic, Metode Eksponensial, dan Metode Exponential Smoothing α = 0,1 – α = 0,5.

Untuk memilih metode peramalan terbaik dari keempat metode peramalan yang digunakan, maka dilakukan pemilihan berdasarkan nilai ketepatan peramalan dengan menghitung nilai SEE (Standar Error Estimate), MAD (Mean Absolute Deviation), dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dari masing-masing metode peramalan tersebut. Setelah melakukan perhitungan Perbandingan Nilai Kesalahan dari SEE, MAD, dan MAPE, Metode Peramalan yang dipilih adalah metode peramalan Regresi Linier karena mempunyai nilai akurasi kesalahan terkecil.

5.2. Analisa Verifikasi Hasil Peramalan Dari hasil peramalan, Metode Regresi Linier dipilih karena mempunyai nilai akurasi terkecil, tetapi data dari hasil peramalan Metode Regresi Linier harus diverifikasi terlebih dahulu untuk dinyatakan layak atau tidaknya data tersebut untuk digunakan pada perhitungan selanjutnya. Verifikasi

atau

pemeriksaan

hasil

peramalan

tersebut

dilakukan

dengan

menggunakan Peta Uji Verfikasi. Peta ini digunakan untuk melihat hasil peramalan Metode Regresi Linier, apakah melewati garis batas kontrol yang telah ditentukan. Jika ditemukan satu titik yang berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah data harus diabaikan atau mencari peramalan baru.

Jika ditemukan sebuah titik berada diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi. Adapun langkah yang harus dilakukan untuk verifikasi adalah : a. Menghitung selisih antara dua hasil peramalan dengan data historis permintaan ( Δyt ) = ( y’t – yt ) dan hasil perhitungan tersebut dimasukkan ke dalam peta uji verifikasi peramalan. ( Grafik 4.2 ) b. Melakukan perhitungan Moving Range (MR) dan rata-rata Moving Range (MR) untuk menentukan batas-batas kontrol UCL (Batas nilai atas), CL (Batas tengah), dan LCL (Batas nilai bawah). Dari verifikasi hasil peramalan, data berada dalam batas kendali. Sehingga metode Regresi Linier merupakan metode peramalan yang dapat dijadikan data permintaan yang aktual dan dapat digunakan untuk proses perencanaan produksi pada Baja selama perencanaan 12 periode.

5.3. Analisa Data Pemakaian Bahan Baku Data pemakaian Bahan Baku di PT. Timah Industri bersifat stokastik. Dimana dalam pemakaian tiap bahan baku yang berfluktuasi. Selain itu, PT. Timah Industri dalam berproduksi bersifat “ Make to Order “, yaitu memproduksi sesuai dengan

customer order atau pesanan pelanggan. Sehingga pemakaian bahan baku sulit dipastikan tergantung jumlah pesanan yang diterima. 5.4. Analisa Perencanaan dan Kebutuhan Material (MRP) Perencanaan Kebutuhan Material (MRP) memerlukan inputan yaitu Jadwal Induk Produksi (Master Production Schedule), Status Persediaan dan Struktur Produk (Bill of Material). Adapun perhitungan dari Perencanaan dan Kebutuhan Material (lihat pada point 4.2.4). Model persediaan yang digunakan dalam pengolahan data adalah : 1. FOQ ( Fixed Order Quantity ) 2. EOQ ( Economic Order Quantity ) 3. LFL ( Lot For Lot ) 4. FPR ( Fixed Periode Requirement ) Tabel 5.1. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan Fixed Order Quantity Nama Bahan Baku

Biaya Pemesanan

Biaya Penyimpanan

Total

Steel Scrap

Rp

2.537.595.060

Rp

121.785.125

Rp

2.659.380.185

Carburizer

Rp

5.607.555

Rp

123.278.947

Rp

128.886.502

FeSi

Rp

170.903.235

Rp

549.812.860,90

Rp

720.716.096

FeCr

Rp

142.566.705

Rp

654.603.892,80

Rp

797.170.598

FeMn

Rp

102.213.620

Rp

374.489.280

Rp

476.702.900

Tabel 5.2. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan Economic Order Quantity Nama Bahan Baku Steel Scrap

Rp

507.519.012

Rp

3.277.798.700

Rp

3.785.317.712

Carburizer

Rp

7.850.577

Rp

76.418.122

Rp

84.268.699

FeSi

Rp

102.541.941

Rp 1.119.540.636,00

Rp

1.222.082.577

FeCr

Rp

85.540.023

Rp 1.097.935.010,00

Rp

1.183.475.033

FeMn

Rp

61.328.172

Rp

Rp

695.580.252

Biaya Pemesanan

Biaya Penyimpanan

634.252.080

Total

Tabel 5.3. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan Lot For Lot Nama Bahan Baku

Biaya Penyimpanan

Biaya Pemesanan

Total

Steel Scrap

Rp

6.090.228.144

Rp

0

Rp

6.090.228.144

Carburizer

Rp

13.458.132

Rp

0

Rp

13.458.132

FeSi

Rp

410.167.764

Rp

0

Rp

410.167.764

FeCr

Rp

342.160.092

Rp

0

Rp

342.160.092

FeMn

Rp

245.312.688

Rp

0

Rp

245.312.688

Tabel 5.4. Biaya Total Pemesanan dan Penyimpanan Fixed Period Requirement Nama Bahan Baku

Biaya Pemesanan

Biaya Penyimpanan

Total

Steel Scrap

Rp

2.030.076.048

Rp

108.241.650

Rp 2.138.317.698

Carburizer

Rp

4.486.044

Rp

101.586.100

Rp

106.072.144

FeSi

Rp

136.722.588

Rp

483.766.391

Rp

620.488.979

FeCr

Rp

114.053.364

Rp

487.853.938

Rp

601.907.302

FeMn

Rp

81.770.896

Rp

308.622.600

Rp

390.393.496

Tabel 5.5. Biaya Total Dari Keempat Metode Lot Sizing Biaya Total Material Tipe Lot Sizing Steel Scrap

Carburizer

FeSi

FeCr

FeMn

Jumlah Biaya Total

Fixed Order Quantity

Rp 2.659.380.185

Rp 128.886.502 Rp 720.716.096

Rp 797.170.598

Rp 476.702.900

Rp 4.782.856.281

Economic Order Quantity

Rp 3.785.317.712

Rp

84.268.699 Rp1.222.082.577

Rp1.183.475.033

Rp 695.580.252

Rp 6.970.724.273

Lot For Lot

Rp 6.090.228.144

Rp

13.458.132 Rp 410.167.764

Rp 342.160.092

Rp 245.312.688

Rp 7.101.326.820

Fixed Period Requirement

Rp 2.138.317.698

Rp 106.072.144 Rp 620.488.979

Rp 601.907.302

Rp 390.393.496

Rp 3.857.179.619

Metode Perusahaan saat ini

Rp 1.549.589.456

Rp1.702.967.119 Rp1.915.164.614

Rp

Rp 376.650.295

Rp 5.553.242.462

8.870.978

Dari hasil perhitungan tabel di atas, Metode yang menghasilkan jumlah Biaya Total Optimal adalah Metode Fixed Period Requirement dengan nilai Rp 3.857.179.619. Dan perbandingan Jumlah Biaya Total Sistem Perencanaan Kebutuhan Material (MRP) lebih kecil dibandingkan dengan Metode yang digunakan Perusahaan saat ini.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Penulisan Tugas Akhir ini, diakhiri dengan memberikan kesimpulan tentang pengolahan data dan analisa yang telah di bahas sebelumnya mengenai Perencanaan Kebutuhan Material (MRP) pada Produk Baja.

6.1. Kesimpulan Kesimpulan yang dapat Penulis ambil, yaitu : 1. Pengolahan data permintaan dilakukan dengan menggunakan metode peramalan dengan tujuan untuk mengetahui permintaan konsumen untuk masa sekarang dan yang akan datang. Peramalan (forecasting) ini menggunakan empat metode, yaitu Metode Regresi Linier, Metode Regresi Quadratic, Metode Eksponensial, dan Metode Exponential Smoothing α = 0,1

– α = 0,5. Kemudian dari keempat metode tersebut dipilih nilai yang memiliki tingkat akurasi kesalahan terkecil dan dilakukan uji verifikasi data dengan menggunakan Peta Moving Range. Peramalan yang dipilih dapat digunakan untuk perhitungan permintaan konsumen dimasa yang akan datang. 2. Dari hasil perhitungan Perencanaan Kebutuhan Material (MRP), Metode Fixed Period Requirement merupakan metode yang menghasilkan Biaya Total yang Optimal dibandingkan dengan Metode Lot Sizing yang lain.

6.2.

SARAN Berikut ini beberapa saran yang dapat menjadi masukan bagi perusahaan dan

menjadi bahan pertimbangan untuk memperbaiki sistem persediaan yang lebih baik lagi di perusahaan dan untuk kelancaran proses produksi : 1. Untuk meningkatkan perkembangan perusahaan sangatlah diperlukan peramalan

terhadap

permintaan

konsumen,

dengan

tujuan

untuk

merencanakan kapasitas produksi di periode yang akan datang agar dapat memenuhi permintaan konsumen. 2. Dari hasil peramalan permintaan dapat digunakan untuk Perencanaan Kebutuhan Material (MRP), sehingga dapat dilakukan rencana pesan bahan baku secara optimal dan dapat memperkecil biaya pemesanan terhadap bahan baku untuk mencapai efisiensi produksi yang optimum.

3. Perusahaan

sebaiknya

menggunakan

sistem

MRP,

karena

dengan

menggunakan sistem MRP Perusahaan dapat menentukan secara tepat kapan suatu pekerjaan harus selesai atau material harus tersedia untuk memenuhi permintaan produk dari pelanggan.

DAFTAR PUSTAKA

1. Baroto, Teguh. Edisi Ke-1 (2002). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Galia Indonesia, Jakarta. 2. Hakim.N.Arman.2006. Manajemen Industri. ANDI Yogyakarta 3. Kusuma, Hendra. Edisi Ke-2 (2001). Manajemen Produksi, Perencanaan dan Pengendalian Produksi. ANDI Yogyakarta. 4. Eko.I. Richardus. Djokopranoto, Richardus. Cetakan Manajemen Persediaan. Gramedia Widiasarana, Jakarta.

Ke-1

(2003).

5. Kholil, Muhammad. 2007. Modul Kuliah Planning and Production Control. Universitas Mercu Buana. Jakarta. 6. Zakariya, Muhammad.2007. TA, Perencanaan Kebutuhan Material dalam Pembuatan Produk Plasma Display Power Supply di PT. ABC dengan Metode MRP. Jakarta. 7. Patah, Abdul. 2007. TA, Perencanaan Kebutuhan Material untuk Menentukan Biaya Total yang Optimal Berdasarkan Teknik Lot Sizing Pada Material X di PT. Maha Keramindo Perkasa. Jakarta.

TUGAS AKHIR. PERENCANAAN KEBUTUHAN MATERIAL (MRP) DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK LOT SIZING PADA BAHAN BAKU BAJA DI PT. TIMAH INDUSTRI ( PT

Recommend Documents