Berdasarkan Gambar 5.1. dapat dilihat bahwa data-data masih berada dalam batas kewajaran in control, maka data dapat dikatakan seragam.
Rekapitulasi hasil uji keseragaman data untuk produksi seng gelombang 6 feet, 7 feet, dan 8 feet dapat dilihat pada Tabel 5.11.
Tabel 5.11. Rekapitulasi Hasil Uji Keseragaman Waktu Siklus Seng Gelombang 6
Feet, 7 Feet dan 8 Feet Pro
duk Stasiun
Kerja No. Pengukuran
X s
BKA BKB
Keterangan 1
2 3
4 5
6 ft I
1,76 1,72
1,75 1,72
1,70 1,73 0,02 1,78
1,69 In Control
II 1,79
1,78 1,84
1,83 1,77 1,80 0,03
1,86 1,74
In Control III
2,76 2,79
2,78 2,79
2,74 2,77 0,02 2,81
2,72 In Control
IV 2,20
2,21 2,23
2,20 2,17 2,20 0,02
2,24 2,16
In Control
7 ft I
1,99 2,05
2,06 2,01
2,00 2,02 0,03 2,08
1,96 In Control
II 2,12
2,11 2,09
2,10 2,13 2,11 0,02
2,15 2,07
In Control III
3,24 3,24
3,20 3,26
3,08 3,20 0,07 3,35
3,06 In Control
IV 2,57
2,57 2,58
2,56 2,59 2,57 0,01
2,59 2,55
In Control
8 ft I
2,36 2,28
2,30 2,29
2,28 2,30 0,03 2,37
2,24 In Control
II 2,43
2,37 2,45
2,41 2,42 2,42 0,03
2,47 2,36
In Control III
3,65 3,72
3,69 3,68
3,73 3,70 0,03 3,75
3,64 In Control
IV 2,90
2,99 2,93
2,96 2,97 2,95 0,03
3,02 2,88
In Control
Sumber: Pengolahan Data
5.2.2. Uji Kecukupan Data
Uji kecukupan data dilakukan untuk melihat apakah data yang telah diperoleh dari pengamatan mencukupi untuk dilakukan perhitungan atau tidak.
Salah satu contoh yang disajikan untuk perhitungan uji kecukupan adalah data pengukuran waktu stasiun kerja I produksi seng gelombang 6 feet. Dalam uji
Universitas Sumatera Utara
kecukupan ini digunakan tingkat kepercayaan 95 dimana nilai k= 1,96 dan tingkat keyakinan 5 dimana nilai s=0,05.
2 2
2
.
−
=
∑ ∑
∑
X X
X N
s z
N
2 2
8,66 8,66
15 5
05 ,
96 ,
1
−
= N
N = 0,23 Dari perhitungan di atas didapatkan N’ N. 0,23 5, maka data cukup
sehingga tidak diperlukan penambahan data untuk produk seng gelombang 6 feet pada SK I. Rekapitulasi hasil uji kecukupan data produksi seng
gelombang 6 feet, 7 feet, dan 8 feet pada masing-masing SK dapat dilihat pada Tabel 5.12.
Tabel 5.12. Rekapitulasi Hasil Uji Kecukupan Data Produk SK
N N
Keterangan
6 ft I
0,23 5
Data Cukup II
0,37 Data Cukup
III 0,08
Data Cukup IV
0,11 Data Cukup
7 ft I
0,26 5
Data Cukup II
0,09 Data Cukup
III 0,63
Data Cukup IV
4,95 Data Cukup
8 ft I
0,26 5
Data Cukup II
0,18 Data Cukup
III 0,08
Data Cukup IV
0,17 Data Cukup
Sumber: Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
5.2.3. Perhitungan Waktu Baku 5.2.3.1. Penentuan
Rating factor
Penentuan Rating Factor untuk pengukuran waktu ini menggunakan metode Westinghouse. Penilaian dilakukan berdasarkan 4 faktor penting yang
menentukan kewajaran dalam bekerja yaitu keterampilan, usaha, kondisi kerja dan konsistensi. Perhitungan nilai rating factor dari operator setiap stasiun kerja dapat
dilihat pada Tabel 5.13.
Tabel 5.13. Nilai Rating Factor
Stasiun Kerja
Faktor Kelas
Lambang Nilai
Total Rating
Factor
I Keterampilan Good
C1 0,06
0,08 1,08
Usaha Good
C2 0,02
Kondisi Kerja
Average D
Konsistensi Average
D
II Keterampilan
Excellent B2
0,08 0,1
1,1 Usaha
Good C1
0,02 Kondisi
Kerja Average
D Konsistensi
Average D
III Keterampilan Good
C1 0,06
0,09 1,09
Usaha Good
C2 0,02
Kondisi Kerja
Average D
Konsistensi Good
C 0,01
IV Keterampilan Excellent
B2 0,08
0,1 1,1
Usaha Good
C1 0,02
Kondisi Kerja
Average D
Konsistensi Average
D
Sumber: Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
5.2.3.2. Allowance
Allowance adalah kelonggaran yang diberikan kepada operator setiap stasiun kerja. Allowance dari operator setiap stasiun kerja dapat dilihat pada Tabel
5.14.
Tabel 5.14. Allowance Operator Setiap Stasiun Kerja
Stasiun Kerja
Faktor Kondisi
Pekerja Nilai Total
I Kebutuhan Pribadi
Pria 0,5
18 Tenaga yang Dikeluarkan
Ringan 7,5
Sikap Kerja Berdiri di atas dua kaki
2 Gerakan Kerja
Agak terbatas 1
Kelelahan Mata Pandangan yang terputus-
putus 2
Keadaan Temperatur Normal
2 Keadaan Atmosfer
Cukup 2
Keadaan Lingkungan Siklus kerja berulang-ulang
antara 0-5 detik 1
II Kebutuhan Pribadi
Pria 0,5
18,5 Tenaga yang Dikeluarkan
Sangat Ringan 6
Sikap Kerja Berdiri di atas dua kaki
1 Gerakan Kerja
Agak terbatas 2
Kelelahan Mata Pandangan yang terputus-
putus 2
Keadaan Temperatur Tinggi
5 Keadaan Atmosfer
Cukup 1
Keadaan Lingkungan Siklus kerja berulang-ulang
antara 0-5 detik 1
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.14. Allowance Operator Setiap Stasiun Kerja Lanjutan
Stasiun Kerja
Faktor Kondisi
Pekerja Nilai Total
III Kebutuhan Pribadi
Pria 0,5
20 Tenaga yang Dikeluarkan
Ringan 7,5
Sikap Kerja Berdiri di atas dua kaki
1 Gerakan Kerja
Normal Kelelahan Mata
Pandangan yang terputus- putus
2 Keadaan Temperatur
Tinggi 5
Keadaan Atmosfer Cukup
2 Keadaan Lingkungan
Sangat bising 2
IV Kebutuhan Pribadi
Pria 0,5
18 Tenaga yang Dikeluarkan
Ringan 7,5
Sikap Kerja Berdiri di atas dua kaki
2 Gerakan Kerja
Normal Kelelahan Mata
Pandangan yang terputus- putus
1 Keadaan Temperatur
Normal 3
Keadaan Atmosfer Cukup
2 Keadaan Lingkungan
Sangat bising 2
Sumber: Pengolahan Data
Salah satu contoh untuk menghitung waktu baku pembuatan seng gelombang 6 feet pada Stasiun Kerja I Pembersihan.
= 1,73 x 1,08 x = 2,28 detik
Universitas Sumatera Utara
Rekapitulasi hasil perhitungan waktu baku pembuatan seng gelombang 6 feet, 7 feet, dan 8 feet pada masing-masing stasiun kerja dapat dilihat pada Tabel
5.15.
Tabel 5.15. Waktu Baku Setiap Stasiun Kerja Produk
Stasiun Kerja
Waktu Baku
detik Waktu
Baku detik
6 ft I
2,28 0,03802
II 2,43
0,04053 III
3,77 0,06286
IV 2,95
0,04924 7 ft
I 2,66
0,04437 II
2,85 0,04746
III 4,37
0,07277 IV
3,45 0,05750
8 ft I
3,03 0,05053
II 3,26
0,05433 III
5,03 0,08391
IV 3,96
0,06597
Sumber: Pengolahan Data
5.2.4. Peramalan Permintaan 5.2.4.1.
Peramalan Permintaan Seng Gelombang 6 Feet
Dari data permintaan seng gelombang bulan Maret 2015 sampai Februari 2016, akan dilakukan jumlah permintaan produk untuk satu tahun
kedepan. Langkah-langkah peramalan adalah: 1.
Mendefinisikan tujuan peramalan Tujuan peramalan adalah untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap
seng gelombang 6 feet untuk untuk satu tahun kedepan mulai dari Maret 2016 sd Februari 2017.
Universitas Sumatera Utara
2. Membuat diagram pencar
Dari Tabel 5.7. maka akan dibuat diagram pencar scatter diagram untuk melihat pola data. Diagram pencar permintaan seng gelombang dapat dilihat
pada Gambar 5.2.
Gambar 5.2. Diagram Pencar Permintaan Seng Gelombang 6 Feet
Sumber: Pengolahan Data
3. Pemilihan Metode Peramalan
Metode peramalan yang digunakan dilihat dari pola data pada diagram pencar scatter diagram. Metode peramalan yang terpilih adalah:
a. Metode Linear
b. Metode Siklis
4. Menghitung Parameter Peramalan
Untuk memudahkan perhitungan, maka dimisalkan X sebagai variabel tahun
dan Y sebagai variabel Permintaan.
Universitas Sumatera Utara
a. Metode Linear
Fungsi Peramalan : Y = a + bx
Untuk mendapatkan nilai koefisien a dan b, maka dilakukan perhitungan terhadap data permintaan yang ditunjukkan pada Tabel 5.16.
Tabel 5.16. Perhitungan Parameter Peramalan Metode Linear untuk Seng Gelombang 6
Feet X
Y XY
X
2
1 148.262
148.262 1
2 128.793
257.586 4
3 134.784
404.352 9
4 122.803
491.212 16
5 146.764
733.820 25
6 128.793
772.758 36
7 127.296
891.072 49
8 116.812
934.496 64
9 125.798
1.132.182 81
10 143.769
1.437.690 100
11 140.774
1.548.514 121
12 146.764
1.761.168 144
78 1.611.412
10.513.112 650
Sumber: Pengolahan Data
∑ ∑
∑ ∑ ∑
− −
=
2 2
X X
n Y
X XY
n b
2
78 650
12 1.611.412
78 10.513.112
12 −
− =
b
272,27 =
b
n X
b Y
a
∑ ∑
− =
12 78
272,27 1.611.412
− =
a
Universitas Sumatera Utara
132.514,61 =
a
Jadi, fungsi peramalannya menjadi Y = 132.514,61 + 272,27 X b.
Metode Siklis Fungsi peramalan:
n t
c n
t b
a Y
t
π π
2 cos
2 sin
ˆ +
+ =
Untuk mendapatkan nilai koefisien a dan b, maka dilakukan perhitungan terhadap data permintaan yang ditunjukkan pada Tabel 5.17.
Tabel 5.17. Perhitungan Parameter Peramalan Metode Siklis untuk Seng Gelombang 6
Feet
x Y
Sin2πxn Cos2πxn
Y.sin2πxn Y.cos2πxn
sin
2
2πxn cos
2
2πxn sin2πxn cos2πxn
1 148.262
0,87 0,50
128.987,94 74.131
0,76 0,25
0,44 2
128.793 0,87
-0,50 112.049,91
-64.397 0,76
0,25 -0,44
3 134.784
0,00 -1,00
0,00 -134.784
0,00 1,00
0,00 4
122.803 -0,87
-0,50 -106.838,61
-61.402 0,76
0,25 0,44
5 146.764
-0,87 0,50
-127.684,68 73.382
0,76 0,25
-0,44 6
128.793 0,00
1,00 0,00
128.793 0,00
1,00 0,00
7 127.296
0,87 0,50
110.747,52 63.648
0,76 0,25
0,44 8
116.812 0,87
-0,50 101.626,44
-58.406 0,76
0,25 -0,44
9 125.798
0,00 -1,00
0,00 -125.798
0,00 1,00
0,00 10
143.769 -0,87
-0,50 -125.079,03
-71.885 0,76
0,25 0,44
11 140.774
-0,87 0,50
-122.473,38 70.387
0,76 0,25
-0,44 12
146.764 0,00
1,00 0,00
146.764 0,00
1,00 0,00
78 1.611.412
0,00 0,00
-28.663,89 40.435
6,06 6,00
0,00
Sumber: Pengolahan Data
∑ y = n a + b
∑ sin + c
∑ cos 1.611.412
= 12 a + 0 + c 0 a
= 134.284,33 ∑ y sin
= a ∑ sin
+ b ∑ sin
2
+ c ∑ sin
cos
Universitas Sumatera Utara
-28.663,89 = a 0 + b 6,06 + c 0 b
= -4.733,76 ∑ y cos
= a ∑ cos
+ c ∑ cos
2
+ b ∑ sin
cos 40.435
= a 0 + c 6 + b0 c
= 6.739,08 Maka fungsi peramalannya menjadi
6 2
cos 08
, 739
. 6
6 2
sin 76
, 733
. 4
33 ,
284 .
134 ˆ
t t
Y
t
π π
+ −
+ =
5. Menghitung kesalahan error dari setiap metode
Perhitungan kesalahan error dari setiap metode menggunakan metode Standart Error of Estimate SEE dengan menggunakan rumus:
SEE =
a. SEE Metode Linear
Perhitungan SEE untuk metode linear dapat dilihat pada Tabel 5.18.
Tabel 5.18. Perhitungan SEE untuk Metode Linear untuk Seng Gelombang 6 Feet
X Y
Y Y-Y
Y-Y
2
1 148.262
132.786,87 15.475,13
239.479.648,52 2
128.793 133.059,14
-4.266,14 18.199.950,50
3 134.784
133.331,40 1.452,60
2.110.046,76 4
122.803 133.603,67
-10.800,67 116.654.472,45
5 146.764
133.875,93 12.888,07
166.102.348,32 6
128.793 134.148,20
-5.355,20 28.678.167,04
7 127.296
134.420,47 -7.124,47
50.758.072,78 8
116.812 134.692,73
-17.880,73 319.720.505,33
9 125.798
134.965,00 -9.167,00
84.033.889,00 10
143.769 135.237,26
8.531,74 72.790.587,43
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.18. Perhitungan SEE untuk Metode Linear untuk Seng Gelombang 6 Feet Lanjutan
X Y
Y Y-Y
Y-Y
2
11 140.774
135.509,53 5.264,47
27.714.644,38 12
146.764 135.781,79
10.982,21 120.608.936,48
78 1.611.412
1.611.411,99 0,01
1.246.851.268,99
Sumber: Pengolahan Data
SEE = =
= 10.193,34
b. SEE Metode Siklis
Perhitungan SEE untuk metode siklis dapat dilihat pada Tabel 5.19.
Tabel 5.19. Perhitungan SEE untuk Metode Siklis Seng Gelombang 6 Feet
X Y
Y Y-Y
Y-Y
2
1 148.262
133.554,31 14.707,69
216.316.145,14 2
128.793 126.815,23
1.977,77 3.911.574,17
3 134.784
127.545,25 7.238,75
52.399.501,56 4
122.803 135.014,35
-12.211,35 149.117.068,82
5 146.764
141.753,44 5.010,56
25.105.711,51 6
128.793 141.023,42
-12.230,42 149.583.173,38
7 127.296
133.554,31 -6.258,31
39.166.444,06 8
116.812 126.815,23
-10.003,23 100.064.610,43
9 125.798
127.545,25 -1.747,25
3.052.882,56 10
143.769 135.014,35
8.754,65 76.643.896,62
11 140.774
141.753,44 -979,44
959.302,71 12
146.764 141.023,42
5.740,58 32.954.258,74
78 1.611.412
1.611.412 0,00
849.274.569,70
Sumber: Pengolahan Data
SEE = =
= 8.412,66
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.20. Rekapitulasi Hasil Perhitungan SEE Seng Gelombang 6 Feet
Metode Peramalan Hasil Perhitungan SEE
Liniear Siklis
6. Pemilihan Metode Peramalan yang Terbaik dengan Perhitungan Distribusi f
Ho: Metode siklis lebih baik dari metode linear Hi : Metode linear lebih baik dari metode siklis
α : 0.05
Tes statistik F = =
= 0,83
F tabel = 0.05 9,10 = 3,02
Gambar 5.3. Grafik Uji Hipotesis dengan Distribusi F
Sumber: Pengolahan Data
Oleh karena F
hitung
0,83 F
tabel
3,02, maka Ho diterima. Jadi hasil pengujian menyatakan bahwa metode siklis lebih baik dari pada metode
linear. 0,83
F Tabel 3,02
Daerah Penolaka
n Daerah
Penerimaan Hipotesa
Universitas Sumatera Utara
7. Melakukan Verifikasi Peramalan
Proses verifikasi dilakukan untuk mengetahui apakah fungsi yang telah ditentukan dapat mewakili data yang akan diramalkan. Verifikasi peramalan
dapat dilihat pada Tabel 5.21.
Tabel 5.21. Perhitungan Hasil Verifikasi Peramalan untuk Seng Gelombang 6
Feet X
Y Y
Y-Y MR
1 148.262
133.554 14.707,69
- 2
128.793 126.815
1.977,77 12.729,92
3 134.784
127.545 7.238,75
5.260,98 4
122.803 135.014
-12.211,35 19.450,10
5 146.764
141.753 5.010,56
17.221,91 6
128.793 141.023
-12.230,42 17.240,98
7 127.296
133.554 -6.258,31
5.972,11 8
116.812 126.815
-10.003,23 3.744,92
9 125.798
127.545 -1.747,25
8.255,98 10
143.769 135.014
8.754,65 10.501,90
11 140.774
141.753 -979,44
9.734,09 12
146.764 141.023
5.740,58 6.720,02
78 1.611.412
1.611.412 0,00
116.832,91
Sumber: Pengolahan Data
MR
= =
= 9.735,08 BKA
= 2.66 x
MR
= 2.66 x 9.735,08= 25.895,31 13 BKA = 13 x 25.895,31= 8.631,77
23 BKA = 23 x 25.895,31= 17.263,54 BKB
= -2.66 x
MR
= -2.66 x 25.891,14= -25.895,31 13 BKB = 13 x -25.895,31= -8.631,77
23 BKB = 23 x -25.895,31= -17.263,54
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.4. Moving Range Chart
Sumber: Pengolahan Data
Terlihat semua titik berada dalam batas kontrol sehingga peramalan dengan metode siklis telah memenuhi persyaratan. Fungsi peramalan dengan
metode siklis adalah:
n t
n t
Y
t
π π
2 cos
08 ,
739 .
6 2
sin 76
, 733
. 4
33 ,
284 .
134 ˆ
+ −
+ =
Peramalan produk seng gelombang untuk bulan Maret 2015 – Februari 2016 dilakukan dengan menggunakan persamaan metode siklis. Salah satu contoh
perhitungan produk seng gelombang dengan nilai X=13 adalah:
6 2
cos 08
, 739
. 6
6 2
sin 76
, 733
. 4
33 ,
284 .
134 ˆ
t t
Y
t
π π
+ −
+ =
Y’ = 133.554 Rekapitulasi hasil peramalan dengan nilai x=13 sampai x=24 dapat
dilihat pada Tabel 5.22.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.22. Rekapitulasi Hasil Peramalan Seng Gelombang 6 Feet
X Y
13 133.554
14 126.815
15 127.545
16 135.014
17 141.753
18 141.023
19 133.554
20 126.815
21 127.545
22 135.014
23 141.753
24 141.023
Sumber: Pengolahan Data
Perbandingan data aktual dengan hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 5.5.
Gambar 5.5. Grafik Perbandingan Data Aktual Seng Gelombang 6 Feet
dengan Hasil Peramalan
Universitas Sumatera Utara
5.2.4.2. Peramalan Permintaan Seng Gelombang 7
Feet
Dari data permintaan seng gelombang bulan Maret 2015 sampai Februari 2016, akan dilakukan jumlah permintaan produk untuk satu tahun
kedepan. Langkah-langkah peramalan adalah: 1.
Mendefinisikan tujuan peramalan Tujuan peramalan adalah untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap
seng gelombang 7 feet untuk untuk satu tahun kedepan mulai dari Maret 2016 sd Februari 2017.
2. Membuat diagram pencar
Dari Tabel 5.7. maka akan dibuat diagram pencar scatter diagram untuk melihat pola data. Diagram pencar permintaan seng gelombang dapat dilihat
pada Gambar 5.6.
Gambar 5.6. Diagram Pencar Permintaan Seng Gelombang 7 Feet
Sumber: Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
3. Pemilihan Metode Peramalan
Metode peramalan yang digunakan dilihat dari pola data pada diagram pencar scatter diagram. Metode peramalan yang terpilih adalah:
c. Metode Linear
d. Metode Siklis
4. Menghitung Parameter Peramalan
Untuk memudahkan perhitungan, maka dimisalkan X sebagai variabel tahun
dan Y sebagai variabel Permintaan.
a. Metode Linear
Fungsi Peramalan : Y’ = a + bx Y’ = 89.747,42 + 103,06 X
b. Metode Siklis
Fungsi peramalan:
n t
c n
t b
a Y
t
π π
2 cos
2 sin
ˆ +
+ =
Y’ = 90.417,33 + 4.377,44 sin
6 2 X
π
+ 3.357,92 cos
6 2 X
π
5. Menghitung kesalahan error dari setiap metode
Perhitungan kesalahan error dari setiap metode menggunakan metode Standart Error of Estimate SEE dengan menggunakan rumus:
SEE =
Perhitungan SEE untuk metode liniear dan siklis dapat dilihat pada Lampiran. Hasil rekapitulasi nilai SEE dapat dilihat pada Tabel 5.23.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.23. Rekapitulasi Hasil Perhitungan SEE Seng Gelombang 7 Feet
Metode Peramalan Hasil Perhitungan SEE
Liniear Siklis
Sumber: Pengolahan Data
6. Pemilihan Metode Peramalan yang Terbaik dengan Perhitungan Distribusi f
Ho: Metode siklis lebih baik dari metode linear Hi : Metode linear lebih baik dari metode siklis
α : 0.05
Tes statistik F = =
= 0,77
F tabel = 0.05 9,10 = 3,02
Gambar 5.7. Grafik Uji Hipotesis dengan Distribusi F
Sumber: Pengolahan Data
Oleh karena F
hitung
0,77 F
tabel
3,02, maka Ho diterima. Jadi 0,77
F Tabel 3,02
Daerah Penolaka
n Daerah
Penerimaan Hipotesa
Universitas Sumatera Utara
hasil pengujian menyatakan bahwa metode siklis lebih baik dari pada metode linear.
7. Melakukan Verifikasi Peramalan
Proses verifikasi dilakukan untuk mengetahui apakah fungsi yang telah ditentukan dapat mewakili data yang akan diramalkan. Verifikasi peramalan
dapat dilihat pada Tabel 5.24.
Tabel 5.24. Perhitungan Hasil Verifikasi Peramalan untuk Seng Gelombang 7
Feet X
Y Y
Y-Y MR
1 97.297
91.744 5.553,10
- 2
88.452 89.109
-656,65 6209,75
3 91.400
87.782 3.617,91
4274,56 4
88.452 89.091
-638,77 4256,68
5 78.624
91.726 -13.102,02
12463,25 6
91.400 93.053
-1.652,58 11449,44
7 97.297
91.744 5.553,10
7205,68 8
90.417 89.109
1.308,35 4244,75
9 88.452
87.782 669,91
638,44 10
79.606 89.091
-9.484,77 10154,68
11 96.314
91.726 4.587,98
14072,75 12
97.297 93.053
4.244,42 343,56
78 1.085.008
1.085.008 75.313,54
Sumber: Pengolahan Data
MR
= =
= 6.275,13 BKA
= 2.66 x
MR
= 2.66 x 6.275,13= 16.691,85 13 BKA = 13 x 16.691,85= 5.563,95
23 BKA = 23 x 16.691,85= 11.127,9 BKB
= -2.66 x
MR
= -2.66 x 6.275,13= -16.691,85 13 BKB = 13 x -16.691,85= -5.563,95
Universitas Sumatera Utara
23 BKB = 23 x -16.691,85= -11.127,9
Gambar 5.8. Moving Range Chart Seng Gelombang 7 Feet
Sumber: Pengolahan Data
Terlihat semua titik berada dalam batas kontrol sehingga peramalan dengan metode siklis telah memenuhi persyaratan. Fungsi peramalan dengan metode
siklis adalah:
Y’ = 90.417,33 + 4.377,44 sin
n X
π
2
+ 3.357,92 cos
n X
π
2
Peramalan produk seng gelombang 7 feet untuk bulan Maret 2016 - Februari 2017 dilakukan dengan menggunakan persamaan metode siklis. Salah
satu contoh perhitungan produk seng gelombang 7 feet dengan nilai X=13 adalah:
6 2
cos 92
, 357
. 3
6 2
sin 44
, 377
. 4
33 ,
417 .
90 ˆ
t t
Y
t
π π
+ +
=
Y’ = 95.887 Rekapitulasi hasil peramalan dengan nilai x=13 sampai x=24 dapat dilihat
pada Tabel 5.25.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.25. Rekapitulasi Hasil Peramalan Seng Gelombang 7 Feet
X Y
13 95.887
14 92.529
15 87.059
16 84.947
17 88.305
18 93.775
19 95.887
20 92.529
21 87.059
22 84.947
23 88.305
24 93.775
Sumber: Pengolahan Data
Perbandingan data aktual dengan hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 5.9.
Gambar 5.9. Grafik Perbandingan Data Aktual Seng Gelombang 7 Feet
dengan Hasil Peramalan
Universitas Sumatera Utara
5.2.4.3. Peramalan Permintaan Seng Gelombang 8
Feet
Dari data permintaan seng gelombang 8 feet bulan Maret 2015 sampai Februari 2016, akan dilakukan jumlah permintaan produk untuk satu tahun
kedepan. Langkah-langkah peramalan adalah: 1.
Mendefinisikan tujuan peramalan Tujuan peramalan adalah untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap
seng gelombang 7 feet untuk untuk satu tahun kedepan mulai dari Maret 2016 sd Februari 2017.
2. Membuat diagram pencar
Dari Tabel 5.7. maka akan dibuat diagram pencar scatter diagram untuk melihat pola data. Diagram pencar permintaan seng gelombang dapat dilihat
pada Gambar 5.10.
Gambar 5.10. Diagram Pencar Permintaan Seng Gelombang 8 Feet
Sumber: Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
3. Pemilihan Metode Peramalan
Metode peramalan yang digunakan dilihat dari pola data pada diagram pencar scatter diagram. Metode peramalan yang terpilih adalah:
e. Metode Linear
f. Metode Siklis
4. Menghitung Parameter Peramalan
Untuk memudahkan perhitungan, maka dimisalkan X sebagai variabel tahun
dan Y sebagai variabel Permintaan.
a. Metode Linear
Fungsi Peramalan : Y’ = a + bx Y’ = 100.866,56 + 149,20 X
b. Metode Siklis
Fungsi peramalan:
n t
c n
t b
a Y
t
π π
2 cos
2 sin
ˆ +
+ =
Y’ = 101.836,33 + 187,17 sin
4 2 X
π
- 1.684,83 cos
4 2 X
π
5. Menghitung kesalahan error dari setiap metode
Perhitungan kesalahan error dari setiap metode menggunakan metode Standart Error of Estimate SEE dengan menggunakan rumus:
SEE =
Perhitungan SEE untuk metode liniear dan siklis dapat dilihat pada Lampiran. Hasil rekapitulasi nilai SEE dapat dilihat pada Tabel 5.26.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.26. Rekapitulasi Hasil Perhitungan SEE Seng Gelombang 8 Feet
Metode Peramalan Hasil Perhitungan SEE
Liniear Siklis
Sumber: Pengolahan Data
6. Pemilihan Metode Peramalan yang Terbaik dengan Perhitungan Distribusi f
Ho: Metode siklis lebih baik dari metode linear Hi : Metode linear lebih baik dari metode siklis
α : 0.05
Tes statistik F = =
= 0,89
F tabel = 0.05 9,10 = 3,02
Gambar 5.11. Grafik Uji Hipotesis dengan Distribusi F
Sumber: Pengolahan Data
Oleh karena F
hitung
0,89 F
tabel
3,02, maka Ho diterima. Jadi hasil pengujian menyatakan bahwa metode siklis lebih baik dari pada metode
linear. 7.
Melakukan Verifikasi Peramalan
0,89 F Tabel 3,02 Daerah
Penolaka n
Hipotesa Daerah
Penerimaan Hipotesa
Universitas Sumatera Utara
Proses verifikasi dilakukan untuk mengetahui apakah fungsi yang telah ditentukan dapat mewakili data yang akan diramalkan. Verifikasi peramalan
dapat dilihat pada Tabel 5.27.
Tabel 5.27. Perhitungan Hasil Verifikasi Peramalan Seng Gelombang 8 Feet
X Y
Y Y-Y
MR
1 104.457
102.647 1.810
- 2
101.088 100.832
256 1553,9
3 101.088
100.021 1.067
810,84 4
98.841 101.025
-2.184 3251,26
5 101.088
102.841 -1.753
431,89 6
104.457 103.651
806 2558,16
7 99.964
102.647 -2.683
3488,73 8
97.718 100.832
-3.114 430,9
9 99.964
100.021 -57
3056,84 10
105.580 101.025
4.555 4611,74
11 103.334
102.841 493
4061,11 12
104.457 103.651
806 312,16
78 1.222.036
1.222.036 24.567,53
Sumber: Pengolahan Data
MR
= =
= 2.046,29 BKA
= 2.66 x
MR
= 2.66 x 2.046,29= 5.443,13 13 BKA = 13 x 5.443,13= 1.814,37
23 BKA = 23 x 5.443,13= 3.628,75 BKB
= -2.66 x
MR
= -2.66 x 2.046,29= -5.443,13 13 BKB = 13 x -5.443,13= -1.814,37
23 BKB = 23 x -5.443,13= -3.628,75
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.12. Moving Range Chart Seng Gelombang 8 Feet
Sumber: Pengolahan Data
Terlihat semua titik berada dalam batas kontrol sehingga peramalan dengan metode siklis telah memenuhi persyaratan. Fungsi peramalan dengan metode
siklis adalah:
Y’ = 101.836,33 + 187,17 sin
n X
π
2
- 1.684,83 cos
n X
π
2
Peramalan produk seng gelombang 8 feet untuk bulan Maret 2016 - Februari 2017 dilakukan dengan menggunakan persamaan metode siklis. Salah
satu contoh perhitungan produk seng gelombangdengan nilai X=13 adalah:
4 2
cos 83
, 684
. 1
4 2
sin 17
, 187
33 ,
836 .
101 ˆ
t t
Y
t
π π
− +
=
Y’ = 102.023
Universitas Sumatera Utara
Rekapitulasi hasil peramalan dengan nilai x=13 sampai x=24 dapat dilihat pada Tabel 5.28.
Tabel 5.28. Rekapitulasi Hasil Peramalan Seng Gelombang 8 Feet
X Y
13 102.023
14 103.521
15 101.649
16 100.151
17 102.023
18 103.521
19 101.649
20 100.151
21 102.023
22 103.521
23 101.649
24 100.151
Sumber: Pengolahan Data
Perbandingan data aktual dengan hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 5.13.
Gambar 5.13. Grafik Perbandingan Data Aktual Seng Gelombang 8 Feet
dengan Hasil Peramalan
Universitas Sumatera Utara
5.2.5. Penyusunan Jadwal Induk Produksi
Penentuan Jadwal Induk Produksi adalah untuk mengetahui berapa banyak produk seng gelombang 6 feet, 7 feet, dan 8 feet yang harus diproduksi
setiap bulannya. Input Jadwal Induk Produksi adalah berasal dari perhitungan peramalan sebelumnya. Berikut ini adalah masing-masing Jadwal Induk Produksi
untuk produk seng gelombang 6 feet, 7 feet, dan 8 feet yang dapat dilihat pada Tabel 5.29, Tabel 5.30, dan Tabel 5.31.
Tabel 5.29. Jumlah Produksi Seng Gelombang 6 Feet untuk 1 Tahun ke
Depan Bulan
Jumlah Produksi
Maret 2016 133.554
April 2016 126.815
Mei 2016 127.545
Juni 2016 135.014
Juli 2016 141.753
Agustus 2017 141.023
September 2017 133.554
Oktober 2017 126.815
November 2017 127.545
Desember 2017
135.014 Januari 2017
141.753 Februari 2017
141.023
Sumber: Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.30. Jumlah Produksi Seng Gelombang 7 Feet untuk 1 Tahun ke
Depan Bulan
Jumlah Produksi
Maret 2016 95.887
April 2016 92.529
Mei 2016 87.059
Juni 2016 84.947
Juli 2016 88.305
Agustus 2017 93.775
September 2017 95.887
Oktober 2017 92.529
November 2017 87.059
Desember 2017
84.947 Januari 2017
88.305 Februari 2017
93.775
Sumber: Pengolahan Data
Tabel 5.31. Jumlah Produksi Seng Gelombang 8 Feet untuk 1 Tahun ke
Depan Bulan
Jumlah Produksi
Maret 2016 102.023
April 2016 103.521
Mei 2016 101.649
Juni 2016 100.151
Juli 2016 102.023
Agustus 2017 103.521
September 2017 101.649
Oktober 2017 100.151
November 2017 102.023
Desember 2017 103.521
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.31. Jumlah Produksi Seng Gelombang 8 Feet untuk 1 Tahun ke
Depan Lanjutan Bulan
Jumlah Produksi
Januari 2017 101.649
Februari 2017 100.151
Sumber: Pengolahan Data
5.2.6. Perhitungan Rought Cut Capacity Planning RCCP
