Tabel 5.17. Biaya Tetap Pembuatan Daun Pintu Lanjutan No
Jenis Biaya Tetap Biayatahun
Rp
4 Biaya rata-rata pembayaran listrik kantor
2.916.000 5
Biaya pajak bumi dan bangunan 12.133.319
6 Biaya asuransi
15.102.439
Total 1.659.674.758
Sumber : Bagian Keuangan dan Personalia PT. Invilon Sagita
2. Biaya tidak tetap
Biaya tidak tetap yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk menghasilkan daun pintu dapat dilihat pada Tabel 5.18.
Tabel 5.18. Biaya Tidak Tetap Pembuatan Daun Pintu September 2012-Agustus 2013
No Jenis Biaya TidakTetap
Biayabulan Rp
1 Biaya bahan langsung
9.874.588.946 2
Biaya bahan tidak langsung 416.995.766
3 Biaya listrik untuk keperluan produksi
3.064.226.961 4
Biaya pembelian alat tulis untuk keperluan produksi 1.519.500
Total 13.357.331.173
Sumber : Bagian Keuangan PT. Invilon Sagita
5.2. Pengolahan Data
5.2.1. Peramalan Jumlah Permintaan Daun Pintu September 2013-Agustus 2014
Peramalan pada penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah permintaan daun pintu periode September 2013-Agustus 2014. Data jumlah
permintaan daun pintu September 2012-Agustus 2013 dapat dilihat pada Tabel 5.2
Diagram pencar jumlah permintaan daun pintu September 2012-Agustus 2013 dapat dilihat pada Gambar 5.1.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.1. Grafik Permintaan Daun Pintu September 2012-Agustus 2013
Peramalan dilakukan dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing SES dengan menggunakan nilai konstanta pemulusan
α yang berbeda, yaitu:
1. Konstanta pemulusan α = 0,1
2. Konstanta pemulusan α = 0,5
3. Konstanta pemulusan α = 0,9
Perhitungan peramalan dan kesalahan peramalan dengan menggunakan nilai α yang berbeda, dapat dilihat sebagai berikut:
1. Konstanta pemulusan α = 0,1
Peramalan pada periode 1 tidak dilakukan perhitungan, karena nilai peramalan pada periode 1 sama dengan nilai pengamatan pada periode tersebut. Sedangkan
untuk periode 2 dapat dihitung dengan cara sebagai berikut: F
2
= α . X
1
+ 1 – α . F
1
= 0,1 . 14.340 + 1 – 0,1 . 14.340 = 14.340 unit
Universitas Sumatera Utara
Perhitungan kesalahan peramalan pada periode 2 dapat dilakukan dengan cara : e
2
= X
2
– F
2
= 11.030 – 14.340 = -2.390
Nilai F
3
sampai dengan F
12
dan e
3
sampai dengan e
12
untuk setiap konstanta pemulusan dapat dihitung dengan menggunakan cara yang sama.
Rekapitulasi nilai F peramalan dan e kesalahan dapat dilihat pada Tabel 5.19.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.19. Perhitungan Nilai Kesalahan Dengan Metode Single Exponential Smoothing SES
Periode Waktu
Nilai Pengamatan
Nilai Pemulusan Eksponensial Kesalahan e
Kuadrat Kesalahan e
2
α
= 0,1
α
= 0,5
α
= 0,9
α
= 0,1
α
= 0,5
α
= 0,9
α
= 0,1
α
= 0,5
α
= 0,9
1 14.340
- -
- -
- -
- -
- 2
11.950 14.340
14.340 14.340
-2.390 -2.390
-2.390 5.712.100
5.712.100 5.712.100
3 13.030
14.101 13.145
12.189 -1.071
-115 841
1.147.041 13.225
707.281 4
14.110 13.993,90 13.087,50 12.945,90
116 1.023
1.164 13.479
1.045.506 1.355.129
5 14.670
14.005,51 13.598,75 13.993,59 664
1.071 676
441.547 1.147.577
457.530 6
12.220 14.071,96 14.134,38 14.602,36
-1.852 -1.914
-2.382 3.429.756
3.664.851 5.675.639
7 13.440
13.886,76 13.177,19 12.458,24 -447
263 982
199.594 69.069
963.853 8
14.210 13.842,09 13.308,59 13.341,82
368 901
868 135.358
812.540 753.737
9 13.080
13.878,88 13.759,30 14.123,18 -799
-679 -1.043
638.209 461.448
1.088.225 10
14.210 13.798,99 13.419,65 13.184,32
411 790
1.026 168.929
624.653 1.052.019
11 14.890
13.840,09 13.814,82 14.107,43 1.050
1.075 783
1.102.311 1.156.012
612.416 12
15.160 13.945,08 14.352,41 14.811,74
1.215 808
348 1.476.031
652.202 121.285
Total 14.464.355 15.359.182 18.499.213
Universitas Sumatera Utara
Nilai MSE dapat dihitung berdasarkan Tabel 5.19. Nilai MSE Mean Squared Error dengan
α = 0,1 dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
MSE α
= 0,1
=
∑
=
−
12 1
2
1
i i
n e
=
∑
=
−
12 1
1 12
14.464.355
i
=1.314.941,4 Nilai MSE dapat dihitung dengan cara yang sama untuk
α = 0,5 dan α = 0,9. Nilai MSE dapat dilihat pada Tabel 5.20.
Tabel 5.20. Rekapitulasi Nilai MSE dengan Metode SES α
Konstanta Pemulusan MSE
Mean Squared Error
0,1 1.314.941,40
0,5 1.396.289,36
0,9 1.681.746,70
Berdasarkan nilai MSE yang terkecil, maka metode peramalan yang dipilih adalah metode Single Exponential Smoothing dengan
α = 0,1. Peramalan pada periode 13 dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
F
13
= α . X
n-1
+ 1 – α . F
n-1
= α . X
12
+ 1 – α . F
12
= 0,1 . 15.160 + 1 – 0,1 . 13.945,08 = 14.066 unit
Peramalan untuk periode seberikutnya dapat dilakukan dengan cara yang sama. Hasil peramalan permintaan daun pintu September 2013 – Agustus 2014
dapat dilihat pada Tabel 5.21.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.21. Hasil Peramalan Permintaan Daun Pintu September 2013
– Agustus 2014 Periode
Hasil Peramalan unit
September 2013 14.066
Oktober 2013 13.855
November 2013 13.772
Desember 2013 13.806
Januari 2014 13.893
Februari 2014 13.725
Maret 2014 13.697
April 2014 13.748
Mei 2014 13.682
Juni 2014 13.734
Juli 2014 13.850
Agustus 2014 13.981
5.2.2. Perhitungan Waktu Baku
