4.2.8 Menentukan Frekuensi Pemesanan dalam bulan Mei 2009 sampai
April 2010
Rpi
Q D
F
206 .
40 8
40206,1002 893.469
.000 35.922.900
F
kali Dalam 1 Tahun
4.2.9 Menentukan Jarak Antar Pemesanan Optimal
D Q
Q D
1 N
1 t
Rpi Rpi
248 0000
, .000
35.922.900 893.469
tahun Bila 1 tahun = hari kerja, maka :
t = 0,0000248 x 365 hari kerja = 0,00908 hari Dalam 1 hari = 24 jam, maka didapat:
= 0,00908 x 24 jam = 0,218 jam Dan apabila dalam 1 jam ada 60 menit, maka didapat:
= 0,218 x 60 menit = 13,08 13 menit
24 x 60 = 1440
13 1440
=110,76 111 kali dalam 1 hari
sehingga jarak antar pemesanan optimalnya yaitu 1 hari kerja
4.2.10 Menentukan Total Biaya Setelah dilakukan EOQ multi Item untuk
Bulan Mei 2009 sampai April 2010
2
Rpi Rpi
Q h
Q D
ci C
TC
TC = Rp. 2.010.305.014,- + Rp. 2.010.305.014,- TC = Rp. 4.020.610.028,-
4.2.11 Menghitung Tingkat Efisiensi
Perbandingan Total Cost persediaan berdasarkan kebijaksanaan
perusahaan dengan Total Cost EOQ Multi-Item dapat kita ketahui dari efisiensi
biaya total persediaan, dimana dari hasil perhitungan didapatkan Total Cost
persediaan metode perusahaan TCA untuk 3 bahan baku tersebut adalah : 1. Amonium Sulfat
Rp 2.110.979.950,00 2. Isopropilamin
Rp 23.826.484.415,00 3. Agrisol
Rp 10.406.083.500,00 + Jumlah
Rp 36.343.547.865,00
Dan Total Cost Metode EOQ Multi-Item TCB adalah :
2
Rpi Rpi
Q h
Q D
ci C
TC
TC = Rp. 2.010.305.014,- + Rp. 2.010.305.014,- TC = Rp. 4.020.610.028,-
Adapun secara matematis, efisiensi biaya dapat dirumuskan sebagai berikut :
100 X
TCA TCB
TCA Eff
Sehingga efisiensi total persediaan kebutuhan bahan baku tersebut adalah : 100
x TCA
TCB TCA
Eff
= 100
.865 36.343.547
028 4.020.610.
.865 36.343.547
x
= 88,9
4.3 Peramalan
Model peramalan yang akan digunakan untuk meramalkan permintaan produk untuk waktu satu bulan yang akan datang adalah metode peramalan
kuantitatif. Data yang digunakan adalah data histogram permintaan produk periode Mei 2009 – April 2010.
4.3.1 Menentukan Pola Data Perusahaan
Dilakukan dengan cara memplotkan data secara grafis dan menyimpulkan apakah data tersebut berpola
trend, musiman, siklus, atau acak. Hasil plot data dapat dilihat pada gambar 4.2.
Basmilang 480 AS
185000 185500
186000 186500
187000 187500
188000 188500
189000 189500
190000
5 10
15
Bulan Pe
rm in
ta a
n
Series1
Gambar 4.2 Plot Data Permintaan Produk Basmilang 480 AS