83 simulasi. Hasil dari uji kenormalan data dapat dijadikan dasar dari
pendekatan simulasi, tetapi proses simulasi memiliki fleksibilitas yang tinggi karena selain mampu diterapkan pada jenis data normal, juga
dapat diterapkan pada data yang mengikuti pola sebaran tertentu empiris. Salah satu contoh uji sebaran normal Kolmogorov_Smirnov
dengan aplikasi Minitab 13.0 pada bahan baku Pigment Chemical PIG 1171 dapat dilihat pada Gambar 25 berikut ini
Gambar 25. Uji Sebaran Normal Kolmogorov_Smirnov PIG 1171
3. Model Perkiraan Permintaan Bahan Baku
Perkiraan permintaan bahan baku merupakan tahapan yang menggunakan proses simulasi. Simulasi merupakan suatu percobaan
dengan membuat model dari sistem nyata dengan tujuan memecahkan masalah yang terjadi di dalam sistem. Selain itu simulasi dapat
diartikan pula sebagai duplikasi atau abstraksi dari persoalan dalam kehidupan nyata ke dalam model matematika.
Teknik simulasi sesuai bila diterapkan untuk menganalisa interaksi masalah yang rumit dari sistem karena penggunaan teknik analisa yang
ada sangat terbatas. Keuntungan penggunaan teknik simulasi ini yaitu simulasi memiliki kemampuan dalam menyelesaikan masalah atau
84 eksperimen suatu sistem yang mengandung suatu masalah
ketidakpastian tanpa mengganggu atau mengadakan perlakuan atas sistem yang diteliti. Simulasi yang digunakan dalam proses ini adalah
simulasi Monte Carlo. Simulasi
Monte Carlo merupakan simulasi probabilistik stokastik
yang menggunakan distribusi peluang dengan penarikan contoh secara acak. Penggunaan bilangan acak membantu dalam mengenerate
membangkitkan nilai yang memiliki sebuah distribusi probabilitas yang dapat mewakili data secara nyata. Metode ini dapat digunakan
untuk simulasi baik bersifat stokastik dan deterministik. Simulasi ini cocok digunakan untuk jenis berbagai distribusi
peluang diantaranya yaitu distribusi normal, eksponensial, poisson, binomial, dan sebagainya. Tampilan form simulasi bahan baku impor
dengan menggunakan simulasi Monte Carlo dapat dilihat pada Gambar 26 berikut ini
Gambar 26. Hasil Simulasi Permintaan Bahan Baku Impor dengan Metode Monte Carlo
85 Pada Gambar 26 di atas dapat dilihat bahwa jumlah ulangan
simulasi yang digunakan adalah sebanyak 12 kali untuk 12 bulan satu periode. Menu simulasi terdapat pada menu ”Perkiraan Permintaan”,
setelah menekan tombol ”Hasil Simulasi”, maka data permintaan akan melalui proses simulasi Monte Carlo dengan jumlah ulangan sebanyak
12 kali untuk satu periode satu tahun. Pada form simulasi ini dapat juga dilihat mengenai uji-t distribusi student.
Form simulasi permintaan dilengkapi pula oleh standar deviasi hasil simulasi dan rata-rata hasil simulasi. Penggunaan perkiraan
permintaan bahan baku impor ditujukan untuk menentukan besarnya permintaan bahan baku impor yang terjadi dalam satu periode.
Penentuan perkiraan permintaan bahan baku impor ini didasarkan kepada pembangkitan variabel acak. Hasil simulasi tersebut dijadikan
sebagai input bagi model perkiraan permintaan bahan baku impor. Standar deviasi hasil simulasi dan rata-rata hasil simulasi dapat dilihat
pada Gambar 27 berikut ini
Gambar 27. Standar Deviasi dan Rata-Rata Hasil Simulasi
86 Pada Gambar 27 di atas dapat diketahui bahwa standar deviasi dan
rata-rata permintaan hasil simulasi, karena selain menampilkan data simulasi permintaan bahan baku impor, simulasi ini pun menampilkan
standar deviasi dan rata-rata permintaan. Salah satu contohnya yaitu bahan baku Pigment Chemical PIG 1171 memiliki standar deviasi
dan rata-rata permintaan hasil simulasi sebesar 4379 dan 66569. Dari data yang telah dicari dan diketahui maka grafik yang terbentuk dari
simulasi bahan baku Pigment Chemical PIG 1171 dapat terlihat pada Gambar 28 seperti berikut
Bahan Baku PIG 1171
0.00 10,000.00
20,000.00 30,000.00
40,000.00 50,000.00
60,000.00 70,000.00
80,000.00
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
11 12
Bulan P
e nggu
na a
n B
a h
a n B
a k
u
k g
Data Aktual Data Simulasi
Gambar 28. Grafik Perbandingan Data Aktual dengan Hasil Simulasi Bahan Baku PIG 1171
Pada Gambar 28 di atas dapat dilihat dan diamati ketepatan hasil output simulasi yaitu dengan cara membandingkan data aktual dan
data hasil simulasi. Pada grafik di atas dapat terlihat secara nyata pada data aktual permintaan bahan baku impor Pigment Chemical PIG
1171 bersifat fluktuatif di mana penggunaan atau permintaan bahan
baku impor dari bagian produksi kepada bagian gudang berbeda setiap bulannya, setelah dilakukan proses simulasi pada data aktual tersebut
maka data permintaan yang dihasilkan bersifat konstan atau relatif stabil dan tidak terjadi fluktuasi yang tajam. Untuk lebih jelasnya
87 perbandingan data aktual dan hasil simulasi bahan baku impor dapat
dilihat pada Lampiran 11.
Simulasi permintaan bahan baku impor bertujuan untuk menunjukkan kejadian acak pada sistem nyata. Model simulasi dapat
membantu memecahkan suatu masalah secara jauh lebih ekonomis daripada tanpa model ini tetapi tidak menjamin bahwa model yang
disusun sudah merupakan model yang paling tepat.
4. Pendekatan Uji-T Distribusi Student
