Peramalan Permintaan pada Setiap

persediaan capital cost, biaya yang digunakan untuk pemeliharaan barang, pemindahan produk, catatan-catatan dan sebagainya storage cost. Besarnya biaya penyimpanan persediaan telah ditetapkan perusahaan adalah sebesar Rp. 200kg untuk 1 tahun.

5.1.6. Frekuensi Pemesanan Selama 12 Bulan Sebelumnya.

Frekuensi pemesanan merupakan kegiatan pemesanan bahan baku tepung yang dilakukan oleh pihak perusahaan kepada supplier Frekuensi pemesananan pada setiap supplier selama 12 bulan sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 5.5. Tabel 5.6. Frekuensi Pemesanan Selama 12 Bulan Sebelumnya No Supplier Frekuensi Pemesanan

1 Thailand

12 2 Vietnam 12

3 Malaysia

12 4 Cikande 12 Sumber : PT. Charoen Pokphand Indonesia – Food Division

5.2. Pengolahan Data

5.2.1. Peramalan Permintaan pada Setiap

Supplier 5.2.1.1. Peramalan Permintaan pada Supplier Thailand Untuk meramalkan permintaan bahan baku tepung pada setiap supplier dilakukan 7 langkah peramalan. Berikut adalah proses perhitungan peramalan pada supplier Thailand. Langkah-langkah peramalan yang dilakukan adalah: Universitas Sumatera Utara 1. Menetapkan tujuan peramalan Tujuan peramalan adalah untuk meramalkan data jumlah permintaan bahan baku tepung pada supplier Thailand pada 12 bulan yang akan datang. 2. Membuat scatter diagram Gambar 5.2. Scatter Diagram Jumlah Permintaan Bahan Baku Tepung Pada Supplier Thailand 3. Memilih metode yang mendekati pola yang dianggap sesuai Metode peramalan yang digunakan adalah sebagai berikut : a. Metode Kuadratis b. Metode Siklis 4. Menghitung parameter-parameter fungsi peramalan Untuk memudahakan perhitungan, maka dimisalkan X sebagai variabel tahun dan Y adalah variabel jumlah permintaan supplier Thailand. Universitas Sumatera Utara a. Metode Kuadratis Fungsi peramalan : Y = a+bt+ct 2 Tabel 5.7. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Kuadratis X Y X 2 X 3 X 4 X.Y X 2 .Y 1 33200 1 1 1 33200 33200 2 35000 4 8 16 70000 140000 3 32700 9 27 81 98100

294300

4 29900 16 64 256 119600 478400 5 33500 25 125 625 167500 837500 6 28000 36 216 1296 168000 1008000 7 29000 49 343 2401 203000 1421000 8 35700 64 512 4096 285600 2284800 9 27800 81 729 6561 250200 2251800 10 30400 100 1000 10000 304000 3040000 11 29900 121 1331 14641 328900 3617900 12 32900 144 1728 20736 394800 4737600 13 31000 169 2197 28561 403000 5239000 14 29000 196 2744 38416 406000 5684000 15 35700 225 3375 50625 535500 8032500 16 29000 256 4096 65536 464000 7424000 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.7. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Kuadratis Lanjutan X Y X 2 X 3 X 4 X.Y X 2 .Y 17 34000 289 4913 83521 578000 9826000 18 33000 324 5832 104976 594000 10692000 19 33300 361 6859 130321 632700 12021300 20 29000 400 8000 160000 580000 11600000 21 30900 441 9261 194481 648900 13626900 22 32700 484 10648 234256 719400 15826800 23 32000 529 12167 279841 736000 16928000 24 31900 576 13824 331776 765600 18374400 25 33000 625 15625 390625 825000 20625000 26 27400 676 17576 456976 712400 18522400 27 30300 729 19683 531441 818100 22088700 28 30900 784 21952 614656 865200 24225600 29 34000 841 24389 707281 986000 28594000 30 28700 900 27000 810000 861000 25830000 31 33300 961 29791 923521 1032300 32001300 32 30800 1024 32768 1048576 985600 31539200 33 29500 1089 35937 1185921 973500 32125500 34 33000 1156 39304 1336336 1122000 38148000 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.7. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Kuadratis Lanjutan X Y X 2 X 3 X 4 X.Y X 2 .Y 35 36100 1225 42875 1500625 1263500 44222500 36 33600 1296 46656 1679616 1209600 43545600 666 1140100 16206 443556 12948594 21140200 516887200 Sumber : Pengolahan Data = -5174820 = -139860 = -2035149448 = -1740600 = -131478600 b = = -193,57 c = = 5,57 a = = 32.743,06 Fungsi peramalannya adalah : Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x 2 b. Metode Siklis Fungsi peramalan : Y ’ = a + b sin       n X  2 + c cos       n X  2 Universitas Sumatera Utara Periode dalam metode siklis adalah Dimana, n = Periode t = Jumlah Bulan N = Jumlah Siklus Karena terdapat 9 siklus maka nilai n adalah =4 Tabel 5.8. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Siklis X Y Sin2πxn Cos2πxn Y.sin2πxn Y.cos2πxn sin 2 2πxn cos 2 2πxn sin2πxn cos2πxn 1 33200 1 33.200 1 2 35000 -1 -35.000 1 3 32700 -1 -32.700 1 4 29900 1 29.900 1 5 33500 1 33.500 1 6 28000 -1 -28.000 1 7 29000 -1 -29.000 1 8 35700 1 35.700 1 9 27800 1 27.800 1 10 30400 -1 -30.400 1 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.8. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Siklis Lanjutan X Y Sin2πxn Cos2πxn Y.sin2πxn Y.cos2πxn sin 2 2πxn cos 2 2πxn sin2πxn cos2πxn 11 29900 -1 -29.900 1 12 32900 1 32.900 1 13 31000 1 31.000 1 14 29000 -1 -29.000 1 15 35700 -1 -35.700 1 16 29000 1 29.000 1 17 34000 1 34.000 1 18 33000 -1 -33.000 1 19 33300 -1 -33.300 1 20 29000 1 29.000 1 21 30900 1 30.900 1 22 32700 -1 -32.700 1 23 32000 -1 -32.000 1 24 31900 1 31.900 1 25 33000 1 33.000 1 26 27400 -1 -27.400 1 27 30300 -1 -30.300 1 28 30900 1 30.900 1 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.8. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Siklis Lanjutan X Y Sin2πxn Cos2πxn Y.sin2πxn Y.cos2πxn sin 2 2πxn cos 2 2πxn sin2πxn cos2πxn 29 34000 1 34.000 1 30 28700 -1 -28.700 1 31 33300 -1 -33.300 1 32 30800 1 30.800 1 33 29500 1 29.500 1 34 33000 -1 -33.000 1 35 36100 -1 -36.100 1 36 33600 1 33.600 1 666 1140100 -5400 6500 18 18 Sumber : Pengolahan Data  Y = na + b        n X  2 sin + c        n X  2 cos 1.140.100 = 36a +b 0 +c 0 a = 31.669,44                                n X n X c n X b n X a n X Y      2 cos 2 sin 2 sin 2 sin 2 sin 2 -5.400= a0 + b18 + c0 b = -229,98 Universitas Sumatera Utara                                n X c n X n X b n X a n X Y      2 cos 2 cos 2 sin 2 cos 2 cos 2 6500 = a0 + b0 + c18 c = 361,11 Fungsi Peramalannya adalah : Y = 31.669,44 – 229,98 sin       n X  2 + 361,11 cos       n X  2 5. Mengitung setiap kesalahan setiap metode Perhitungan kesalahan menggunakan metode SEE Standard Error of Estimation dengan menggunakan rumus sebagai berikut : Dimana : Y = Data aktual Y’ = Data peramalan n = Banyak data f = Derajat kebebasan a. Metode Kuadratis f =3 Adapun perhitungan SEE untuk metode Kuadratis adalah :   f n Y Y SEE     2 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.9. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Kuadratis X Y Y Y-Y Y-Y 2 1 33200 32555,0600 644,9400 415948 2 35000 32378,2000 2621,8000 6873835 3 32700 32212,4800 487,5200 237676 4 29900 32057,9000 -2157,9000 4656532 5 33500 31914,4600 1585,5400 2513937 6 28000 31782,1600 -3782,1600 14304734 7 29000 31661,0000 -2661,0000 7080921 8 35700 31550,9800 4149,0200 17214367 9 27800 31452,1000 -3652,1000 13337834 10 30400 31364,3600 -964,3600 929990 11 29900 31287,7600 -1387,7600 1925878 12 32900 31222,3000 1677,7000 2814677 13 31000 31167,98 -167,9800 28217 14 29000 31124,8 -2124,8000 4514775 15 35700 31092,76 4607,2400 21226660 16 29000 31071,86 -2071,8600 4292604 17 34000 31062,1 2937,9000 8631256 18 33000 31063,48 1936,5200 3750110 19 33300 31076 2224,0000 4946176 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.9. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Kuadratis Lanjutan X Y Y Y-Y Y-Y 2 20 29000 31099,66 -2099,6600 4408572 21 30900 31134,46 -234,4600 54971 22 32700 31180,4 1519,6000 2309184 23 32000 31237,48 762,5200 581437 24 31900 31305,7 594,3000 353192 25 33000 31385,06 1614,9400 2608031 26 27400 31475,56 -4075,5600 16610189 27 30300 31577,2 -1277,2000 1631240 28 30900 31689,98 -789,9800 624068 29 34000 31813,9 2186,1000 4779033 30 28700 31948,96 -3248,9600 10555741 31 33300 32095,16 1204,8400 1451639 32 30800 32252,5 -1452,5000 2109756 33 29500 32420,98 -2920,9800 8532124 34 33000 32600,6 399,4000 159520 35 36100 32791,36 3308,6400 10947099 36 33600 32993,26 606,7400 368133 666 1140100 1140099,9600 0,0400 187780061 Sumber : Pengolahan Data   f n Y Y SEE     2 Universitas Sumatera Utara SEE = = 2385,43 b. Metode Siklis f = 3 Adapun perhitungan SEE untuk metode Siklis adalah : Tabel 5.10. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Siklis X Y Y Y-Y Y-Y² 1 33200 31369,46 1830,5400 3350877 2 35000 31308,33 3691,6700 13628427 3 32700 31969,42 730,5800 533747 4 29900 32030,55 -2130,5500 4539243 5 33500 31369,46 2130,5400 4539201 6 28000 31308,33 -3308,3300 10945047 7 29000 31969,42 -2969,4200 8817455 8 35700 32030,55 3669,4500 13464863 9 27800 31369,46 -3569,4600 12741045 10 30400 31308,33 -908,3300 825063 11 29900 31969,42 -2069,4200 4282499 12 32900 32030,55 869,4500 755943 13 31000 31369,46 -369,4600 136501 14 29000 31308,33 -2308,3300 5328387 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.10. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Siklis Lanjutan X Y Y Y-Y Y-Y² 15 35700 31969,42 3730,5800 13917227 16 29000 32030,55 -3030,5500 9184233 17 34000 31369,46 2630,5400 6919741 18 33000 31308,33 1691,6700 2861747 19 33300 31969,42 1330,5800 1770443 20 29000 32030,55 -3030,5500 9184233 21 30900 31369,46 -469,4600 220393 22 32700 31308,33 1391,6700 1936745 23 32000 31969,42 30,5800 935 24 31900 32030,55 -130,5500 17043 25 33000 31369,46 1630,5400 2658661 26 27400 31308,33 -3908,3300 15275043 27 30300 31969,42 -1669,4200 2786963 28 30900 32030,55 -1130,5500 1278143 29 34000 31369,46 2630,5400 6919741 30 28700 31308,33 -2608,3300 6803385 31 33300 31969,42 1330,5800 1770443 32 30800 32030,55 -1230,5500 1514253 33 29500 31369,46 -1869,4600 3494881 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.10. Perhitungan SEE pada Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand dengan Metode Siklis Lanjutan X Y Y Y-Y Y-Y² 34 33000 31308,33 1691,6700 2861747 35 36100 31969,42 4130,5800 17061691 36 33600 32030,55 1569,4500 2463173 666 1140100 1140099,84 0,1600 194789167 Sumber : Pengolahan Data SEE = SEE = 2429,54 6. Menghitung pola peramalan yang terbaik dengan perhitungan distribusi f H = SEE Kuadratis ≤ SEE Siklis H 1 = SEE Siklis SEE Kuadratis α = 0,05 Uji Statistik = = = 0,9640 F tabel = 0,05 36-3, 36-3 = 1,7878 Oleh karena F hitung 0,9640 F tabel 1,7878, maka H diterima. Jadi hasil pengujian menyatakan bahwa metode Kuadratis lebih baik daripada metode Siklis. Adapun fungsi Kuadratis adalah : Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x 2   f n Y Y SEE     2 Universitas Sumatera Utara 7. Verifikasi peramalan Tujuan verifikasi dilakukan adalah untuk mengetahui fungsi yang telah ditentukan dapat mewakili data yang akan diramalkan. Tabel 5.11. Perhitungan Hasil Verifikasi Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand X Y Y Y-Y MR 1 33200 32556 644 - 2 35000 32379 2.621 1.977 3 32700 32213 487 2.134 4 29900 32058 -2.158 2.645 5 33500 31915 1.585 3.743 6 28000 31783 -3.783 5.368 7 29000 31661 -2.661 1.122 8 35700 31551 4.149 6.810 9 27800 31453 -3.653 7.802 10 30400 31365 -965 2.688 11 29900 31288 -1.388 423 12 32900 31223 1.677 3.065 13 31000 31168 -168 1.845 14 29000 31125 -2.125 1.957 15 35700 31093 4.607 6.732 16 29000 31072 -2.072 6.679 17 34000 31063 2.937 5.009 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.11. Perhitungan Hasil Verifikasi Peramalan Jumlah Permintaan Pada Supplier Thailand Lanjutan X Y Y Y-Y MR 18 33000 31064 1.936 1.001 19 33300 31076 2.224 288 20 29000 31100 -2.100 4.324 21 30900 31135 -235 1.865 22 32700 31181 1.519 1.754 23 32000 31238 762 757 24 31900 31306 594 168 25 33000 31386 1.614 1.020 26 27400 31476 -4.076 5.690 27 30300 31578 -1.278 2.798 28 30900 31690 -790 488 29 34000 31814 2.186 2.976 30 28700 31949 -3.249 5.435 31 33300 32096 1.204 4.453 32 30800 32253 -1.453 2.657 33 29500 32421 -2.921 1.468 34 33000 32601 399 3.320 35 36100 32792 3.308 2.909 36 33600 32994 606 2.702 666 1140100 1140116 -16 106.072 Universitas Sumatera Utara 6286 , 3030 1 36 106.072 1       n MR MR BKA = 2,66 x MR = 2,66 x 6286 , 3030 = 8061,4721 13 BKA = 13 x 8061,4721 = 2687,1574 23 BKA = 23 x 8061,4721 = 5374,3147 BKB = -2,66 x MR = -2,66 x 6286 , 3030 = -8061,4721 13 BKB = 13 x -8061,4721= -2687,1574 23 BKB = 23 x -8061,4721= -5374,3147 Gambar 5.3. Moving Range Chart Permintaan Pada Supplier Thailand Gambar Moving Range Chart menunjukkan bahwa titik hasil peramalan telah berada dalam batas sehingga peramalan dengan metode Kuadratis cukup memenuhi persyaratan dengan fungsi peramalan : Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x 2 Universitas Sumatera Utara Berikut adalah rekapitulasi fungsi peramalan permintaan setiap supplier pada Tabel 5.12 : Tabel 5.12. Rekapitulasi Fungsi Peramalan Permintaan Setiap Supplier Supplier Metode yang Digunakan Fungsi Peramalan SEE Metode Terpilih Thailand Kuadratis Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x 2 2385,43 Kuadratis Siklis Y = 31.669,44 – 229,98 sin       n X  2 + 361,11 cos       n X  2 2429,54 Vietnam Eksponential Y’ = 27766,02318e 0,002592571x 1128,0972 Kuadratis Kuadratis Y’ = 27124,94 +176,25x -2,72x 2 1109,0436 Malaysia Siklis Y’ = 18738,89 – 243,57 sin       n X  2 – 414,96 cos       n X  2 1879,8521 Kuadratis Kuadratis Y’ = 17193,4 + 198,15x – 4,71x 2 1837,1208 Cikande Siklis Y’ = 22936,11 – 239,16 sin       n X  2 – 71,92 cos       n X  2 1372,2307 Linier Linier Y’= 22691,111 + 13,24324324x 1357,351 Sumber : Pengolahan Data Perhitungan hasil peramalan permintaan pada masing-masing supplier periode Januari 2016 periode penelitian ke 37 : Universitas Sumatera Utara a. Supplier Thailand Y’ = 32.743,06 – 193,57x+ 5,57x 2 = 33.207 Kg b. Supplier Vietnam Y’ = 27124,94 +176,25x -2,72x 2 = 29.923 Kg c. Supplier Malaysia Y’ = 17193,4 + 198,15x – 4,71x 2 = 18.077 Kg d. Supplier Cikande Y’ = 22691,111 + 13,24324324x = 32.182 Kg Hasil peramalan data permintaan selama 12 bulan ke depan pada setiap supplier dapat dilihat pada Tabel 5.13. Tabel 5.13. Rekapitulasi Hasil Peramalan Permintaan Pada Setiap Supplier Kg Periode Thailand Vietnam Malaysia Cikande Jan-16 33207 29923 18077 23182 Feb-16 33431 29895 17922 23195 Mar-16 33666 29862 17758 23208 Apr-16 33913 29823 17584 23221 May-16 34170 29779 17401 23235 Jun-16 34439 29730 17208 23248 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.12. Rekapitulasi Hasil Peramalan Permintaan Pada Setiap Supplier Kg Lanjutan Periode Thailand Vietnam Malaysia Cikande Jul-16 34719 29675 17006 23261 Aug-16 35010 29615 16794 23274 Sep-16 35312 29549 16573 23288 Oct-16 35625 29477 16342 23301 Nov-16 35950 29401 16103 23314 Dec-16 36285 29319 15853 23327 Sumber : Pengolahan Data

5.2.2. Perhitungan Order Quantity pada Setiap Supplier