No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
5.3.4. Uji Distribusi Data
Pengujian distribusi dilakukan untuk mengetahui pola persebaran data sehingga dapat diperoleh parameter statistik yang akan digunakan untuk membuat
data tiruan penjualan untuk periode ke kepan. Pengujian dilakukan dengan uji statistik Chi-Square. Langkah perhitungan
uji Chi-Square untuk adalah sebagai berikut: 1. Rumusan hipotesis
H = Data berdistribusi normal
H
1
= Data tidak berdistribusi normal 2. Menentukan taraf signifikansi
Taraf signifikansi α = 0,05
3. Menentukan statistik uji Statistik uji dalam perhitungan ini adalah nilai X
2
.
Tabel 5.14. Perhitungan Chi-Square Plastik Kilat Interval
BKA BKB
Fo Luas
Fe X
2
300-328 299.5
328.5 7
0.10 4.78
1.03 329-357
328.5 357.5
5 0.10
5.02 0.00
358-386 357.5
386.5 7
0.15 7.31
0.01 387-415
386.5 415.5
3 0.18
8.69 3.72
416-444 415.5
444.5 7
0.17 8.43
0.24 445-473
444.5 473.5
10 0.14
6.68 1.64
474-502 473.5
502.5 10
0.16 8.07
0.46
Total 49
1 49
7.11
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
Tabel 5.15. Perhitungan Chi-Square Plastik Buram Interval
BKA BKB
Fo Luas
Fe X
2
290-324 289.5
324.5 8
0.11 5.49
1.15 325-359
324.5 359.5
5 0.12
5.99 0.16
360-394 359.5
394.5 8
0.17 8.48
0.03 395-429
394.5 429.5
3 0.19
9.50 4.44
430-464 429.5
464.5 11
0.17 8.39
0.81 465-499
464.5 499.5
6 0.12
5.86 0.00
500-534 499.5
534.5 8
0.11 5.29
1.39
Total 49
1 49
7.98
4. Menentukan kriteria keputusan H
o
diterima apabila X
2 hitung
X
2 tabel
dan sebaliknya ditolak apabila X
2 hitung
X
2 tabel
5. Menarik kesimpulan Nilai X
2 tabel
untuk α = 0,05 adalah 9.488. Untuk data penjualan plastik buram
maupun plastik kilat, X
2 hitung
X
2 tabel
, maka kedua data penjualan tersebut berdistribusi normal.
5.3.5. Pembangkitan Data Tiruan
Setelah dilakukan berbagai pengujian terhadap data penjualan, maka akan dibangkitkan data tiruan berupa data penjualan harian untuk periode mendatang.
Data random yang dibangkitkan memiliki karakteristik yang mirip dengan data penjualan sebelumnya.
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 Data tiruan dibangkitkan dengan menggunakan parameter sebagai berikut:
1. Rata-rata Nilai rata-rata yang digunakan merupakan nilai yang diambil dari hasil
peramalan. Adapun perhitungannya adalah sebagai berikut: a. Periode Januari 2013
Nilai peramalan yang didapat adalah 10123. Jumlah hari kerja yang terdapat dalam bulan Januari adalah 25 hari sehingga didapatkan rata-rata
senilai 421.7999 kg untuk plastik kilat, sedangkan untuk plastik buram adalah 427.6023 kg
b. Periode Februari 2013 Nilai peramalan yang didapat adalah 10174. Jumlah hari kerja yang
terdapat dalam bulan Februari adalah 24 hari sehingga didapatkan rata-rata senilai 406.9 kg untuk plastik kilat, sedangkan untuk plastik buram adalah
415.08 kg 2. Simpangan baku
Simpangan baku untuk data tiruan didapatkan dari perbandingan nilai rata-rata antara data historis dengan data peramalan sehingga menghasilkan nilai
simpangan baku untuk data tiruan. a. Periode Januari 2013
Plastik Kilat
5 .
65 8
. 63
79 .
421 22
. 411
= =
Sb Sb
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 Plastik Buram
Sb = 74.17 b. Periode Februari 2013
Plastik Kilat Sb = 63.21
Plastik Buram Sb = 64.4
Data penjualan tiruan dibangkitkan dengan bantuan MS-Excel dengan menggunakan rumus:
= MROUND “Rata-rata” + 2 RANDBETWEEN -100,100 “Standar Deviasi” 100 , 10
Dari data tiruan tersebut maka akan kita manfaatkan untuk melakukan simulasi penjualan dan persediaan untuk periode Januari dan Februari 2013.
Sesuai dengan hasil peramalan ARIMA penjualan bulanan untuk: 1. Periode Januari 2013
Adalah sebesar 10123 kg. Pada bulan Januari terdapat 25 hari kerja dan setiap kantong bahan baku bijih plastik adalah sebesar 25 kg, maka, dengan
menggunakan rumus bantuan software MS-Excel produksi harian untuk plastik kilat adalah sebesar:
= FLOOR1012325,25 = 400
Sementara itu untuk plastik buram, dengan cara perhitungan yang sama produksi harian juga sebesar 400kg
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 2. Periode Februari 2013
Adalah sebesar 10262 kg. Pada bulan Februari terdapat 25 hari kerja dan setiap kantong bahan baku bijih plastik adalah sebesar 25 kg, maka, dengan
menggunakan rumus bantuan software MS-Excel produksi harian untuk plastik kilat adalah sebesar:
= FLOOR1026225,25 = 400
Sementara itu untuk plastik buram, dengan cara perhitungan yang sama produksi harian juga sebesar 400kg
Simulasi penjualan dan persediaan dilakukan sebanyak 11 kali yaitu dengan menggunakan persediaan pengaman sebanyak 20, 40, 60, 80, 100, 120,
140, 160, 180, 200 kg dan persediaan pengaman menurut hasil perhitungan metode Safety Stock.
Contoh perhitungan untuk Simulasi SS dengan persediaan pengaman sebanyak Safety Stock adalah sebagai berikut:
1. Tingkat pelayanan perusahaan Asumsi tingkat pelayanan PT. Megah Plastik menggunakan tingkat pelayanan
sebesar 95 dikarenakan adanya konsep service to customer, sehingga nilai policy factor K pada frecuency level of service 95 adalah 1.644 Tabel Z
artinya 95 perusahaan mampu memenuhi permintaan pelanggan, sehingga 5 tingkat kehabisan.
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 2. Standar Deviasi
Dilakukan perhitungan terhadap standar deviasi dari hasil peramalan. Berikut adalah cara untuk menghitung standar deviasi:
a. Menghitung rata-rata Untuk Plastik Kilat
N X
X
∑
=
24 .
432 49
420 ...
360 390
= +
+ +
= X
Untuk Plastik Buram
14 .
417 =
X
b. Menghitung standar deviasi Untuk Plastik Kilat
1 49
24 .
432 420
... 24
. 432
360 24
. 432
390
2 2
2
− −
+ +
− +
− =
S
Untuk Plastik Buram
19 .
77 =
S 1
1 2
− −
=
∑
=
n X
X S
n i
i
45 .
74 =
S
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 3. Leadtime
Waktu tunggu untuk produk kantong plastik buram maupun kantong plastik kilat adalah 1 hari
4. Menghitung Safety Stock Untuk Plastik Kilat
S L
z Stock
Safety
t
=
74.45 1
1.644 Stock
Safety ×
× =
130 4
. 122
Stock Safety
≈ =
Untuk Plastik Buram S
L z
Stock Safety
t
=
19 .
77 1
1.644 Stock
Safety ×
× =
130 9
. 126
Stock Safety
≈ =
Hasil perhitungan Simulasi SS dapat dilihat pada Tabel 5.16. dan Tabel 5.17.
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
Tabel 5.16. Simulasi SS Plastik Kilat Hari ke- Penjualan Produksi Tambahan
Total Stok Plastik Kilat
130 1
390 400
400 140
2 360
400 400
180 3
420 400
400 160
4 360
400 400
200 5
340 400
400 260
6 410
400 400
250 7
550 400
400 100
8 410
400 130
530 220
9 310
400 400
310 10
450 400
400 260
11 400
400 400
260 12
520 400
400 140
13 510
400 400
30 14
480 400
130 530
80 15
480 400
130 530
130 16
340 400
400 190
17 450
400 400
140 18
470 400
400 70
19 310
400 130
530 290
20 430
400 400
260 21
430 400
400 230
22 490
400 400
140 23
510 400
400 30
24 300
400 130
530 260
25 460
400 400
200 26
530 400
400 70
27 530
400 130
530 70
28 310
400 130
530 290
29 440
400 400
250 30
500 400
400 150
31 510
400 400
40 32
490 400
130 530
80 33
520 400
130 530
90 34
500 400
130 530
120 35
280 400
130 530
370 36
490 400
400 280
37 500
400 400
180
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
Tabel 5.16. Simulasi SS Plastik Kilat lanjutan Hari ke- Penjualan Produksi Tambahan
Total Stok Plastik Kilat
38 320
400 400
260 39
310 400
400 350
40 390
400 400
360 41
520 400
400 240
42 450
400 400
190 43
340 400
400 250
44 410
400 400
240 45
390 400
400 250
46 490
400 400
160 47
500 400
400 60
48 460
400 130
530 130
49 420
400 400
110
MAX 370
MIN 30
Tabel 5.17. Simulasi SS Plastik Buram Hari ke- Penjualan Produksi Tambahan
Total Stok Plastik Buram
130 1
380 400
400 150
2 510
400 400
40 3
330 400
130 530
240 4
430 400
400 210
5 410
400 400
200 6
310 400
400 290
7 450
400 400
240 8
310 400
400 330
9 450
400 400
280 10
300 400
400 380
11 330
400 400
450 12
560 400
400 290
13 520
400 400
170 14
520 400
400 50
15 350
400 130
530 230
16 340
400 400
290 17
290 400
400 400
18 510
400 400
290 19
400 400
400 290
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
Tabel 5.17. Simulasi SS Plastik Buram lanjutan Hari ke- Penjualan Produksi Tambahan
Total Stok Plastik Buram
20 460
400 400
230 21
550 400
400 80
22 360
400 130
530 250
23 460
400 400
190 24
430 400
400 160
25 360
400 400
200 26
320 400
400 280
27 360
400 400
320 28
470 400
400 250
29 540
400 400
110 30
540 400
130 530
100 31
310 400
130 530
320 32
450 400
400 270
33 460
400 400
210 34
520 400
400 90
35 320
400 130
530 300
36 460
400 400
240 37
380 400
400 260
38 350
400 400
310 39
370 400
400 340
40 380
400 400
360 41
440 400
400 320
42 320
400 400
400 43
400 400
400 400
44 490
400 400
310 45
380 400
400 330
46 430
400 400
300 47
430 400
400 270
48 490
400 400
180 49
510 400
400 70
MAX 450
MIN 40
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 Adapun penjelasan untuk Simulasi SS adalah sebagai berikut:
1. Hari ke- Menunjukkan periode simulasi tersebut
2. Penjualan Merupakan data tiruan penjualan yang dibangkitkan menggunakan data
random dengan parameter yang telah disebutkan 3. Produksi
Merupakan jumlah produksi harian berdasarkan data peramalan yang telah diolah
4. Tambahan Merupakan produksi yang ditambahkan apabila persediaan telah berada di
bawah level persediaan pengaman, produksi ditambahkan sebesar persediaan pengaman
5. Stok Menunjukkan persediaan yang ada. Untuk Simulasi SS dapat dilihat bahwa
persediaan max untuk plastik kilat adalah 370 dan min adalah 30, sedangkan untuk plastik buram persediaan max adalah 450 dan min adalah 40
Demikian seterusnya simulasi dilakukan dengan menggunakan variasi persediaan pengaman yang berbeda-beda yaitu sebanyak 20, 40, 60, 80, 100, 120,
140, 160, 180, dan 200 kg Hasil rekap perhitungan Simulasi SS, Simulasi I hingga ke Simulasi X
dapat dilihat pada Tabel 5.18.
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
Tabel 5.18. Rekap Perhitungan Simulasi Persediaan Run-1 Plastik Kilat
Plastik Buram Simulasi
ke- Max
Min Persediaan
Pengaman Simulasi
ke- Max
Min Persediaan
Pengaman
1 300
-410 20
1 20
-710 20
2 460
-10 40
2 500
-310 40
3 520
-130 60
3 200
-550 60
4 540
-60 80
4 690
-80 80
5 550
40 100
5 480
-30 100
6 480
40 120
6 640
10 120
7 540
30 140
7 480
-20 140
8 590
90 160
8 830
110 160
9 600
80 180
9 510
70 180
10 580
100 200
10 690
70 200
SS 370
30 130
SS 450
40 130
Simulasi kemudian diulangi hingga sepuluh kali untuk mendapatkan hasil rata-rata max dan min persediaan yang cukup akurat. Hasil perhitungan rata-rata
simulasi dapat dilihat pada Tabel 5.19.
Tabel 5.19. Rekap Perhitungan Rerata Simulasi Persediaan Plastik Kilat
Plastik Buram Simulasi
ke- Average
Max Average
min Persediaan
Pengaman Simulasi
ke- Average
Max Average
min Persediaan
Pengaman
1 173
-539 20
1 186
-503 20
2 406
-196 40
2 351
-288 40
3 426
-106 60
3 390
-200 60
4 409
-77 80
4 473
-119 80
5 483
-20 100
5 476
-26 100
6 452
10 120
6 492
-2 120
7 595
32 140
7 547
10 140
8 640
60 160
8 633
46 160
9 637
63 180
9 624
45 180
10 630
106 200
10 642
100 200
SS 609
34 128
SS 568
54 138
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 Hasil perhitungan disajikan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada
Gambar 5.19. dan Gambar 5.20.
Gambar 5.19. Simulasi Plastik Kilat
Gambar 5.20. Simulasi Plastik Buram
-600 -400
-200 200
400 600
800
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
SS P
er s
ed ia
a n
Simulasi Plastik Kilat
Average Max Average min
-600 -400
-200 200
400 600
800
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
SS P
er s
ed ia
a n
Simulasi Plastik Buram
Average Max Average min
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1 Dari kedua gambar di atas dapat dilihat bahwa persediaan max dan
persediaan min semakin meningkat seiring meningkatnya persediaan pengaman. Dari grafik di atas dapat disimpulkan bahwa:
1. Plastik Kilat Jumlah persediaan pengaman terbaik merupakan persediaan pengaman dengan
jumlah persediaan sebanyak 120 kg, yaitu persediaan max sebesar 452 kg dan persediaan min sebesar 10 kg
2. Plastik Buram Jumlah persediaan pengaman terbaik merupakan persediaan pengaman dengan
jumlah persediaan sebanyak 140 kg yaitu persediaan max sebesar 547 kg dan persediaan min sebesar 10 kg
Universitas Sumatera Utara
No. Dok: FM-GKM-TI-TS-01-05A; Tgl. Efektif: 2 Juli 2012; Rev: 0; Halaman: 1 dari 1
BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH
6.1. Analisis Stasioneritas Data
Data yang dikumpulkan harus stasioner dalam varians maupun mean sebelum diolah selanjutnya. Stasioneritas dalam varians diperiksa secara manual
dan dengan menggunakan transformasi Box Cox, sedangkan stasioneritas dalam mean diperiksa dengan menggunakan grafik Autocorrelation Function ACF dan
Partial Autocorrelation Function PACF. Pemeriksaan stasioneritas secara manual memperlihatkan bahwa data
penjualan yang digunakan, baik data penjualan plastik kilat maupun plastik buram telah stasioner. Hal ini didukung pula dengan pemeriksaan menggunakan
transformasi Box Cox di mana rounded value lambda untuk kedua data penjualan plastik kilat dan plastik buram menunjukkan angka 1 yang berarti data telah
stasioner dalam varians. Hasil pemeriksaan stasioneritas data dengan menggunakan transformasi Box Cox dapat dilihat pada Gambar 6.1. dan Gambar
6.2.
Universitas Sumatera Utara
Kategori