Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Bahan Baku Line 1 PT TDI

(1)

ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU

SPARE PARTS

GUDANG

LINE

1 PT TDI

Oleh

FAMRAN HADI SAPUTRA

H24076039

PROGRAM SARJANA ALIH JENIS MANAJEMEN

DEPARTEMEN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013


(2)

FAMRAN HADI SAPUTRA. H24076039. “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Line 1 PT TDI”. Dibimbing oleh ALIM SETIAWAN SLAMET dan NUR HADI WIJAYA.

Permasalahan yang dihadapi oleh PT TDI adalah tidak adanya sistem persediaan yang baku terlihat dari banyaknya permintaan konsumen yang tidak dapat dipenuhi karena tidak tersedianya persediaan spare parts sepeda yang memadai sehingga potensi kehilangan pelanggan sangat besar yang dapat menyebabkan kerugian bagi perusahaan. Selain itu pengawasan perencanaan persediaan tidak dilakukan sehingga persediaan tidak terkontrol dan hal ini mengakibatkan proses produksi terhambat dan tidak dapat mengantisipasi adanya permintaan mendadak dari pelanggan sehingga biaya yang dikeluarkan menjadi relatif tidak efisien. Oleh karena itu perlu dilakukan pengawasan dan perencanaan terhadap jumlah, kualitas, dan interval pemesanan persediaan bahan baku spare parts tersebut.

Melalui pendekatan metode peramalan menggunakan metode Trend

Growth Exponential dan Economic Order Interval (EOI) Multi-Item, maka dapat

ditentukan interval pemesanan dan jumlah persediaan yang optimal untuk mendapatkan biaya total persediaan yang lebih efisien dalam mengendalikan persediaan barang. Dalam pemesanan bahan baku 5 jenis spare parts, untuk mendapatkan biaya yang optimum adalah dengan interval pemesanan selama 26 hari, tingkat persediaan maksimum sejumlah 865 pcs untuk masing-masing jenisnya dengan biaya total sebesar Rp 2.333.335.680,00. Metode Economic Order Interval (EOI) Multi-Item menghasilkan biaya total persediaan yang lebih rendah dibandingkan metode perusahaan. Penghematan yang dapat dilakukan perusahaan sebesar Rp. 198.217.200,00 atau 7,29% dari total biaya persediaan perusahaan. Berdasarkan uraian tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa metode Trend Growth Exponential dan Economic Order Interval (EOI) Multi-Item dapat diterapkan di perusahaan tersebut.


(3)

ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU

SPARE PARTS

GUDANG

LINE

1 PT TDI

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

SARJANA EKONOMI

pada Program Sarjana Alih Jenis Manajemen

Departemen Manajemen

Fakultas Ekonomi Dan Manajemen

Institut Pertanian Bogor

Oleh

FAMRAN HADI SAPUTRA

H24076039

PROGRAM SARJANA ALIH JENIS MANAJEMEN

DEPARTEMEN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013


(4)

NIM : H24076039

Menyetujui,

Pembimbing I, Pembimbing II,

(Alim Setiawan Slamet, S.TP, M.Si) (Nur Hadi Wijaya, S.TP, MM)

NIP : 19820227 200912 1 001

Mengetahui, Ketua Departemen,

(Dr. Ir. Jono M. Munandar, M.Sc) NIP : 19610123 198601 1 002


(5)

iii

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Bandar Lampung pada tanggal 14 Agustus 1988. Penulis merupakan anak kedua dari tiga bersaudara pasangan A. Rozali K. dan Jauriah.Pada tahun 2008, penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru Penyelenggaraan Khusus di Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen.

Selain menjadi mahasiswa penulis juga bekerja sebagai Lead Auditor QMS di salah satu lembaga sertifikasi manajemen mutu. Penulis juga aktif dalam kegiatan konsultasi dan internal audit di beberapa lembaga pemerintahan maupun swasta.

Dalam rangka menyelesaikan studi di FEM, IPB, penulis melakukan penelitian dan penyusunan skripsi yang berjudul “Analsis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Line 1 PT TDI” di bawah bimbingan Alim Setiawan Slamet dan Nur Hadi Wijaya.


(6)

iv

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan September – Desember 2012 ini ialah pengendalian persediaan, dengan judul Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang Bahan Baku Line 1 PT TDI.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini jauh dari sempurna, mengingat keterbatasan penulis. Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran maupun kritik yang membangun sebagai sarana perbaikan yang berkesinambungan untuk penyempurnaan skripsi ini. Akhir kata penulis berharap semoga skripsi ini dapat memberikan kontribusi pemikiran bagi semua pihak yang berkepentingan dan memberikan manfaat bagi yang membacanya.

Bogor, Februari 2013


(7)

v

UCAPAN TERIMA KASIH

Dengan memanjatkan puji dan syukur kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan hidayah yang telah dilimpahkan-Nya kepada penulis sehingga Skripsi

dengan judul Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Spare Parts Gudang

Line 1 PT TDI ini dapat diselesaikan. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan

terima kasih kepada :

1. Alim Setiawan Slamet, S.TP, M.Si. selaku dosen pembimbing pertama dan Nur Hadi Wijaya, S.TP, MM. selaku dosen pembimbing kedua yang telah banyak memberikan kesempatan, bimbingan, serta masukan yang sangat berarti kepada penulis

2. Dr. Ir. Muhammad Syamsun, M.Sc. selaku dosen penguji yang telah

memberikan kritik dan saran yang membangun kepada penulis.

3. Pihak PT TDI yang telah memberikan izin dan juga kesempatan kepada penulis untuk melakukan penelitian.

4. Ibunda Jauriah dan Ibunda Sri Herlina Nasution yang telah banyak

memberikan motivasi dan doa yang tiada hentinya di setiap langkah penulis untuk penyelesaian skripsi ini.

5. Almira Rosalina, kakak dan adik tercinta yang telah mendukung penulis baik

material maupun spiritual yang tiada henti sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.

6. Teman-teman satu bimbingan, Hervin, Ahmad, dan Kartika yang saling

memberikan dukungan, saran, dan semangat dalam proses penyelesaian skripsi ini.

7. Rekan-rekan Auditor ISO 9001:2008 yang telah memberikan dukungannya kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, maka besar harapan penulis atas datangnya kritikan dan masukan yang membangun demi kemajuan penulis. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi penulis khususnya dan bagi pembaca pada umumnya.


(8)

vi

Halaman RINGKASAN

RIWAYAT HIDUP ... iii

KATA PENGANTAR ... iv

UCAPAN TERIMA KASIH ... v

DAFTAR GAMBAR ... viii

DAFTAR TABEL ... ix

DAFTAR LAMPIRAN ... x

I. PENDAHULUAN ... 1

1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Perumusan Masalah ... 3

1.3. Tujuan Penelitian ... 3

1.4. Manfaat Penelitian ... 4

II. TINJAUAN PUSTAKA ... 5

2.1. Persediaan ... 5

2.1.1 Klasifikasi Persediaan ... 6

2.1.2 Fungsi Persediaan ... 7

2.1.3 Biaya Persediaan ... 8

2.2. Peramalan (Forecasting)... 10

2.2.1 Konsep Umum Peramalan ... 10

2.2.2 Horizon Waktu Peramalan ... 10

2.2.3 Kepentingan Strategis Peramalan ... 11

2.2.4 Tujuh Langkah Sistem Peramalan ... 12

2.2.5 Pendekatan dalam Peramalan ... 13

2.2.6 Metode Peramalan Kuantitatif ... 13

2.2.5 Verifikasi dan Pengendalian Peramalan ... 16

2.3. Sistem Pemesanan Interval Tetap ... 18

2.3.1 Model Deterministik ... 18

III. METODE PENELITIAN ... 21

3.1. Kerangka Pemikiran Operasional ... 21

3.2. Waktu dan Tempat Penelitian ... 23

3.3. Metode Penelitian... 23

3.3.1 Pengumpulan Data ... 23


(9)

vii

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ... 26

4.1. Gambaran Umum PT TDI ... 26

4.2. Struktur Organisasi ... 27

4.3. Pengadaan dan Penanganan Spare Parts Gudang Line 1 ... 29

4.3.1 Prosedur Pembelian Spare Parts Gudang Line 1 ... 29

4.3.2 Waktu Tunggu Pemesanan (Lead Time)... 29

4.4. Pemilihan Metode Peramalan Terbaik ... 30

4.4.1 Identifikasi Pola Data Pembelian ... 31

4.4.2 Metode Peramalan Time Series ... 33

4.4.3 Pemilihan Teknik Peramalan ... 34

4.4.4 Verifikasi dan Pengendalian Model Peramalan ... 35

4.4.5 Peramalan Pembelian ... 37

4.5. Economic Order Interval Multi-Item ... 38

4.5.1 Perhitungan Economic Order Interval Multi-Item ... 40

4.6. Implikasi Manajerial ... 42

KESIMPULAN DAN SARAN ... 44

1. Kesimpulan ... 44

2. Saran ... 44

DAFTAR PUSTAKA ... 46


(10)

viii

No Halaman

1. Grafik kendali Moving Range (MR) ... 18

2. Kerangka pemikiran operasional ... 22

3. Flowchart perhitungan metode EOI-Multi Item ... 24

4. Struktur Organisasi PT TDI ... 27

5. Prosedur pembelian spare parts pada gudang line 1 ... 29

6. Bagian-bagian sepeda ... 30

7. Pola data pembelian spare parts PT TDI (2009-2012) ... 32

8. Peta moving range ... 37


(11)

ix

DAFTAR TABEL

No Halaman

1. Permintaan produksi sepeda spesial tahun 2009-2012 PT TDI ... 2

2. Jumlah permintaan pembelian spare parts tahun 2009-2012 ... 31

3. Perbandingan nilai MAPE metode peramalan terpilih ... 33

4. Metode peramalan kuantitatif terbaik ... 35

5. Peta moving range ... 35

6. Peramalan jumlah kebutuhan pembelian spare parts tahun 2013 .... 37

7. Peramalan biaya pembelian spare parts tahun 2013... 39


(12)

x

No Halaman

1. Biaya pemesanan dan biaya simpan ... 46

2. Peramalan terpilih model trend ... 48

3. Peramalan terpilih metode pemulusan eksponensial... 52


(13)

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Persediaan adalah salah satu aset penting dalam perusahaan karena mempunyai nilai yang cukup besar dan mempunyai pengaruh terhadap besar kecilnya biaya operasi, perencanaan, dan pengendalian. Persediaan juga merupakan suatu kegiata penting yang harus mendapat perhatian khusus dari manajemen perusahaan, karena setiap bagian dalam perusahaan memandang persediaan dari berbagai sisi yang berbeda seperti bagian pembelian yang cenderung membeli barang dalam jumlah besar dengan tujuan mendapatkan diskon sehingga dapat mengurangi harga per unit. Bagian produksi menghendaki tingkat persediaan yang besar untuk mencegah terhentinya produksi karena kekurangan bahan. Demikian pula bagian keuangan yang memilih untuk memiliki persediaan serendah mungkin agar dapat memperkecil investasi persediaan dari biaya pergudangan serta bagian pemasaran yang menghendaki persediaan yang tinggi agar dapat melayani permintaan pelanggan sebaik mungkin (Tersine, 1994). Mengendalikan persediaan yang tepat bukan hal yang mudah, apabila jumlah persediaan terlalu besar akan mengakibatkan timbulnya dana menganggur yang besar (yang tertanam dalam persediaan ), meningkatnya biaya penyimpanan, dan resiko kerusakan barang lebih besar. Namun, jika persediaan terlalu sedikit mengakibatkan resiko terjadinya kekurangan persediaan (stock out) karena sering kali barang/bahan tidak dapat didatangkan secara mendadak dan sebesar yang dibutuhkan, yang menyebabkan terhentinya proses produksi, tertundanya keuntungan, bahkan kehilangan pelanggan (Tersine, 1994).

PT. TDI yang berdiri pada tahun 1992 adalah sebuah perusahaan milik swasta nasional yang bergerak dalam bidang produksi sepeda dan jasa pengecatan. Banyaknya produk sepeda yang beredar di pasaran menyebabkan PT TDI harus dapat bertahan dengan baik dan meningkatkan daya saing. Salah satu cara meningkatkan daya saing adalah mengoptimalkan kinerja dan fungsi-fungsi yang ada di perusahaan.

Permasalahan yang dihadapi oleh PT TDI adalah tidak adanya sistem persediaan yang baku terlihat dari permintaan konsumen yang tidak dapat


(14)

dipenuhi karena tidak tersedianya persediaan 5 jenis spareparts sepeda pada gudang bahan baku line 1 yang memadai, sehingga potensi kehilangan pelanggan sangat besar yang dapat menyebabkan kerugian bagi perusahaan, dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.

Tabel 1. Permintaan produksi sepeda jenis spesial tahun 2009-2012 PT TDI

Tahun

Jumlah Total Permintaan

Produksi

Jumlah Realisasi Produksi

Persentase Permintaan yang

Tidak Dapat Diproduksi

2009 425 350 18%

2010 770 640 17%

2011 1310 1080 18%

2012 2495 1945 22%

Sumber : Bagian Pemasaran PT TDI (2012)

Lima (5) jenis spareparts sepeda pada gudang bahan baku line 1 merupakan bagian terpenting dari produk sepeda jenis spesial yang tidak digunakan untuk produk sepeda jenis lain. Biaya persediaan yang muncul oleh kegiatan operasi perusahaan yaitu biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. PT TDI melakukan pemesanan 5 jenis spare parts ini dari pemasok di Jakarta. Pemesanan yang dilakukan perusahaan menimbulkan biaya tinggi karena harga per item yang cukup tinggi. Biaya pemesanan akan semakin menurun dengan meningkatnya kuantitas pemesanan produk ke pemasok, sedangkan biaya penyimpanan akan semakin meningkat dengan meningkatnya kuantitas produk yang disimpan. Berdasarkan kedua hal tersebut, perusahaan harus mengetahui berapa jumlah kuantitas pemesanaan dan persediaan yang tepat agar biaya persediaan total menjadi optimal serta sesuai dengan jumlah permintaan yang ada. Aktivitas tersebut dapat dilakukan dengan melakukan pengendalian persediaan yang optimal. Pada penjualan eceran dan borongan, pemisahan order jarang dilakukan untuk tiap item. Biasanya, suplier menyediakan banyak item, dan ini lebih ekonomis untuk order gabungan. Ketika semua item dari sumber yang sama dipesan bersamaan, tinjauan level stok untuk item tersebut dapat dikoordinasikan dan perawatan inventori dapat ditekan menjadi minimum. Lebih dari itu,


(15)

3

pengawasan terhadap level stok sering kurang dan dapat dijadwal ulang disesuaikan dengan kegiatan organisasi lain. Penghematan biaya logistik dan transportasi sangat dimungkinkan, karena biaya pemindahan material yang lebih kecil dan pemotongan pada struktur tingkat transportasi.

Pada persiapan order gabungan, kuantitas tiap item yang dipesan berdasarkan interval waktu antara order pada grup tersebut. Permasalahan mendasar pada situasi ini adalah penentuan interval waktu yang mana akan meminimalkan biaya inventori pada biaya grup keseluruhan. Sekali waktu optimum diketahui, level inventori maksimum yang dibutuhkan untuk tiap item dapat diatur pada hubungan tersebut. Berdasarkan hal tersebut kuantitas order tiap item dapat dihitung sebagai perbedaan antara level inventori maksimum setiap item dan posisi stok pada waktu tersebut.

1.2. Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang tersebut maka penulis memutuskan untuk membahas beberapa masalah pengendalian persediaan di Gudang Baku Line 1 PT TDI, dan dapat diidentifikasikan sebagai berikut :

1. Seberapa besar permintaan kebutuhan spare parts di gudang bahan baku line 1 PT TDI untuk tahun 2013 berdasarkan hasil peramalan?

2. Bagaimana model sistem pengendalian persediaan produk spare parts

dengan menggunakan metode Economic Order Interval - Multi Item?

3. Berapa lama interval pemesanan, jumlah persediaan maksimun, dan biaya total persediaan yang paling ekonomis untuk tahun 2013 untuk spare parts di gudang bahan baku line 1 PT TDI?

1.3. Tujuan Penelitian

Adapun tujuan penelitian di gudang bahan baku line 1 PT TDI adalah sebagai berikut :

1. Mengidentifikasi jumlah permintaan kebutuhan spare parts di gudang bahan baku line 1 PT TDI untuk tahun 2013 berdasarkan hasil peramalan.

2. Menganalisis model sistem pengendalian persediaan produk spare parts dengan menggunakan metode Economic Order Interval - Multi Item.


(16)

3. Menganalisis interval waktu pemesanan, jumlah persediaan maksimun, dan biaya total persediaan yang paling ekonomis untuk tahun 2013 untuk spare parts di gudang bahan baku line 1 PT TDI.

1.4. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini berfokus pada kondisi pengendalian persediaan pada gudang Line 1 yang dilakukan oleh perusahaan dan menganalisis model pengendalian persediaan Economic Order Interval - Multi Item sebagai alternatif model yang memberikan hasil optimal. Data yang digunakan merupakan data permintaan produksi sepeda jenis spesial tahun 2009-2012 dan biaya persediaan berdasarkan harga berlaku di tahun 2012.


(17)

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Persediaan

Persediaan memiliki fungsi penting yang dapat menigkatkan efisiensi operasional suatu perusahaan. Dengan adanya persediaan maka proses produksi tidak terhambat oleh kekurangan bahan baku. Selain itu, prosedur untuk memperoleh dan menyimpan bahan baku yang dibutuhkan dapat dilaksanakan dengan biaya minimum (Bedworth dan Bailey, 1982).

Pada pengendalian persediaan ada dua keputusan yang perlu diambil, yaitu jumlah setiap kali pemesanan dan kapan pemesanan itu harus dilakukan. Prinsip dari persediaan yaitu mempermudah dan memperlancar jalannya operasi perusahaan pabrik, yang harus dilakukan secara berturut-turut untuk memproduksi barang-barang, serta selanjutnya menyampaikan kepada pelanggan atau konsumen. Persediaan memungkinkan produk-produk dihasilkan pada tempat yang jauh dari pelanggan dan atau sumber bahan mentah (Rangkuti, 2002). Dari segi teori, persediaan digunakan untuk menentukan prosedur optimal dalam jumlah optimal produksi atau bahan yang disimpan untuk memenuhi permintaan pasar di masa depan (Bedworth dan Bailey, 1982).

Oleh karena itu, perlu ditempuh strategi atau manajemen tertentu yang bertujuan menjaga sedemikian rupa sehingga tingkat persediaan barang bisa ditekan seminimal mungkin, namun di lain pihak harus diusahakan agar penjualan dan operasi perusahaan tidak terganggu. Beberapa definisi persediaan yang diantaranya :

1. Menurut Rangkuti (2002) pengertian mengenai persediaan adalah sejumlah bahan-bahan, bagian-bagian yang disediakan dan bahan-bahan dalam proses yang terdapat dalam perusahaan untuk diproduksi, serta barang-barang jadi yang disediakan untuk memenuhi permintaan dari para pelanggan setiap waktu.

2. Yamit (1999) mendefinisikan persediaan sebagai berikut “Persediaan timbul oleh tidak sinkronnya permintaan dengan persediaan dan waktu yang digunakan untuk memproses material”.


(18)

Pengendalian persediaan merupakan kegiatan yang berhubungan dengan perencanaan, pelaksanaan, dan pengawasan penentuan kebutuhan material sedemikian rupa sehingga disatu pihak kebutuhan operasi dapat dipenuhi pada waktunya dan dilain pihak investasi persediaan material dapat ditekan secara optimal (Indrajit dan Djokopranoto, 2003).

Persediaan merupakan suatu hal yang tak terhindarkan. Menurut Baroto

(2002) penyebab timbulnya persediaan adalah sebagai berikut :

a. Mekanisme pemenuhan atas permintaan. Permintaan terhadap suatu barang tidak dapat dipenuhi seketika bila barang tersebut tidak tersedia sebelumnya. Untuk menyiapkan barang ini diperlukan waktu untuk pembuatan dan pengiriman, maka adanya persediaan merupakan hal yang sulit dihindarkan b. Keinginan untuk meredam ketidakpastian. Ketidakpastian terjadi akibat,

diantaranya yaitu permintaan yang bervariasi yang tidak pasti dalam jumlah maupun waktu kedatangan, waktu pembuatan yang cenderung tidak konstan antara satu produk dengan produk berikutnya, waktu tenggang (lead time) yang cenderung tidak pasti karena banyak faktor yang tak dapat dikendalikan. Ketidakpastian ini dapat diredam dengan mengadakan persediaan

c. Keinginan melakukan spekulasi yang bertujuan mendapatkan keuntungan

besar dari kenaikan harga dimasa mendatang.

2.1.1 Klasifikasi Persediaan

Setiap jenis persediaan mempunyai karakteristik khusus tersendiri dan cara pengelolaannyaa yang berbeda. Menurut Rangkuti (2002), persediaan dapat dibedakan atas :

1. Persediaaan bahan mentah (raw materials), yaitu persediaan barang-barang berwujud seperti baja, kayu, dan komponen-komponen lainnya yang digunakan dalam proses produksi. Bahan mentah dapat diperoleh dari sumber-sumber alam atau dibeli dari para supplier dan atau dibuat sendiri oleh perusahaan untuk digunakan dalam proses produksi selanjutnya.

2. Persediaan komponen-komponen rakitan (purchased parts/componenents),

yaitu persediaan barang-barang yang terdiri dari komponen-komponen yang diperoleh dari perusahaan lain, dimana secara langsung dapat dirakit menjadi suatu produk.


(19)

7

3. Persediaan bahan pembantu atau penolong (supplies), yaitu persediaan barang-barang yang diperlukan dalam proses produksi, tetapi tidak merupakan bagian atau komponen barang jadi.

4. Persediaan barang dalam proses (work ini process), yaitu persediaan barang-barang yang merupakan keluaran dari tiap-tiap bagian dalam proses produksi bentuk atau yang telah diolah menjadi bentuk, tetapi masih perlu diproses lebih lanjut menjadi barang jadi.

5. Persediaan barang jadi (finished good), yaitu persediaan barang-barang yang telah selesai diproses atau diolah daalam pabrik daaan siap untuk dijual aatau dikirim kepada pelanggaan.

2.1.2 Fungsi Persediaan

Efisiensi operasional suatu organisasi dapat ditingkatkan karena berbagai fungsi penting persediaan, yang harus diingat adalah bahwa persediaan adalah sekumpulan produk phisikal pada berbgai tahap proses transformasi dari bahan mentah ke barang dalam proses dan kemudian barang jadi. Persediaan-persediaan ini mungkin tetap tinggal di ruangan penyimpanan, gudang, pabrik atau toko-toko pengecer, atau barangkali sedang dalam pemindahan sekitar pabrik, dalam truk, pengangkut, atau dalam kapal yang sedang menyebrangi lautan. Adapun dalam penafsirannya fungsi persediaan memiliki tiga bagian dalam prosesnya, diantaranya adalah (Handoko, 2008) :

1. Fungsi Decoupling

Fungsi penting persediaan adalah memungkinkan operasi-operasi perusahaan internal dan eksternal mempunyai Kebebasan (Independent) Persediaan (Decouples) ini memungkinkan perusahaan dapat memenuhi permintaan pelanggan tanpa tergantung pada Supplier. Persediaan bahan mentah diadakan perusahaan tidak akan sepenuhnya tergantung pada pengadaan dalam hal kuantitas dan waktu pengiriman. Persediaan barang salam proses diadakan agar departemen-departemen dan proses individual perusahaan terjaga kebebasannya. Persediaan barang jadi diperlukan untuk memenuhi permintaan produk yang tidak pasti dari pelanggan.


(20)

2. Fungsi “Economic Lot Sizing”

Melalui penyimpanan persediaan, perusahan dapat memproduksi dan membeli sumber daya dalam kuantitas dapat mengurangi biaya-biaya per

unit. Persediaan Lot Size ini perlu mempertimbangkan

penghematan-penghematan (potongan pembelian biaya pengangkutan per unit lebih murah) karena perusahaan melakukan pembelian dalam kuantitas yang lebih besar, dibandingkan dengan biaya-biaya yang timbul karena besarnya persediaan (biaya sewa gudang, investasi, dan resiko).

3. Fungsi Antisipasi

Sering perusahaan menghadapi Fluktuasi permintaan yang dapat diperkirakan dan diramalkan berdasarkan pengalaman atau data-data masa lalu, yaitu permintaan musiman. Disamping itu,, perusahaan juga sering menghadapi ketidakpastian jangka waktu pengiriman dan permintaan akan barang selama periode pesanan kembali, sehingga memerlukan kuantitas persediaan ekstra yang sering desebut persediaan pengamanan (Safety Inventories). Pada kenyataannya, persediaan pengamanan merupakan pelengkap fungsi decoupling yang telah diuraikan diatas.

2.1.3 Biaya Persediaan

Biaya persediaan merupakan keseluruhan biaya operasi atas sistem persediaan. Biaya persediaan didasarkan pada parameter ekonomis yang relevan dengan jenis biaya sebagai berikut (Tersine, 1994) :

1. Purchase cost /item cost (Biaya satuan produksi/biaya pembelian). Biaya pembelian adalah harga per unit apabila barang dibeli dari pihak luar (outside supply), atau biaya produksi per unit apabila produksi dalam perusahaan (inside supply). Biaya per unit akan selalu menjadi bagian dari biaya barang dalam persediaan. Untuk pembelian barang dari luar, biaya perunit adalah harga beli ditambah biaya pengangkutan. Sedangkan untuk barang yang di produksi didalam perusahaan biaya per unit adalah termasuk biaya tenaga kerja, bahan baku, dan biaya overhead pabrik.

2. Ordering/setup cost (Biaya pemesanan/persiapan). Biaya pemesanan adalah biaya yang berasal dari pembelian pesanan dari supplier atau biaya persiapan (setup cost) apabila barang diproduksi dalam perusahaan. Biaya ini


(21)

9

diasumsikan tidak akan berubah secara langsung dengan jumlah pemesanan. Biaya pemesanan (outside supply) dapat berupa: biaya membuat daftar permintaan, menganalisis supplier, membuat pesanan pembelian, penerimaan bahan, inspeksi bahan, dan pelaksanaan proes transaksi. Sedangkan biaya persiapan (inside supply) dapat berupa biaya yang dikeluarkan akibat perubahan proses produksi, pembuatan jadwal kerja, persiapan sebelum produksi, dan pemeriksaan kualitas.

3. Carrying/holding cost (Biaya pengadaan/penyimpanan)

Biaya penyimpanan adalah biaya yang dikeluarkan atas investasi dalam persediaan dan pemeliharaan maupun investasi sarana fisik untuk menyimpan persediaan. Biaya penyimpanan merupakan persentase dari nilai rupiah per unit waktu biaya penyimpanan berupa: biaya modal, pajak, asuransi, penyusutan, pemindahan persediaan, keusangan, kehilangan dan semua biaya yang dikeluarkan untuk memelihara persediaan.

4. Stockout cost (biaya kekurangan/kehabisan persediaan)

Biaya kekurangan persediaan adalah konsekuensi ekonomis atas kekurangan dari luar maupun dari dalam perusahaan. Kekurangan dari luar terjadi apabila departemen tidak dapat memenuhi kebutuhan departemen lain. Biaya kekurangan dari luar dapat berupa biaya backorder, biaya kehilangan kesempatan penjualan, dan biaya kehilangan kesempatan mendapat keuntungan. Biaya kekurangan dari perusahaan dapat berupa penundaan pengiriman maupun idle kapasitas. Jika terjadi kekurangan atas permintaan

suatu barang, perusahaan harus melakukan backorder atau mengganti

dengan barang lain atau membatalkan pengiriman. Dalam situasi seperti ini bukan kerugian penjualan yang terjadi tetapi penundaan dalam pengiriman. Untuk mengatasi masalah ini secara khusus perusahaan melakukan pembelian darurat atas barang tersebut dan perusahaan akan menanggung biaya tambahan untuk pesanan khusus yang dapat berupa biaya pengiriman secara cepat dan tambahan biaya pengepakan.


(22)

2.2. Peramalan (Forecasting) 2.2.1 Konsep Umum Peramalan

Peramalan merupakan suatu alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Peramalan mempunyai peranan langsung pada peristiwa eksternal yang pada umumnya berada diluar kendali manajemen yang mengarah terhadap optimasi profit (keuntungan) dan meminimasi biaya untuk suatu produk yang akan dihasilkan oleh suatu perusahaan (Dilwort, 1992) .

Peramalan atau forecasting adalah suatu bentuk prediksi, proyeksi atau estimasi tingkat kejadian yang tidak pasti di masa yang akan datang. Ketepatan secara mutlak dalam memprediksi peristiwa dan tingkat kegiatan yang akan datang adalah tidak mungkin dapat dicapai. Oleh karena itu ketika perusahaan tidak dapat melihat kejadian yang akan datang secara pasti, maka diperlukan waktu dan tenaga yang besar agar mereka dapat memiliki ketentuan untuk menarik kesimpulan terhadap kejadian yang akan datang.

Peramalan merupakan bagian internal dari suatu kegiatan pengambilan keputusan manajemen. Organisasi selalu menentukan sasaran dan tujuan, berusaha menduga faktor-faktor lingkungan, lalu memilih tindakan yang diharapkan akan menghasilkan pencapaian sasaran dan tujuan tersebut (Makridarkis, 1995).

Kebutuhan akan peramalan meningkat sejalan dengan usaha manajemen untuk mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti. Peramalan menjadi lebih ilmiah sifatnya dalam menghadapi lingkungan manajemen. Karena setiap bagian organisasi sangat berkaitan antara yang satu dengan yang lainnya, maka baik buruknya peramalan yang dilakukan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi.

2.2.2 Horizon Waktu Peramalan

Peramalan biasanya diklasisifkasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang dilingkupinya. Horizon waktu terbagi menjadi beberapa kategori (Heizer dan Render, 2009) :


(23)

11

Peramalan ini meliputi jangka waktu hingga satu tahun, tetapi umumnya kurang dari tiga bulan. Peramalan ini digunakan untuk merencanakan pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja, dan tingkat produksi.

2. Peramalan jangka menengah

Peramalan jangka menengah atau intermediate umumnya mencakup hitungan

bulan hingga tiga tahun. Peramalan ini bermanfaat untuk merencanakan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi, anggaran kas, serta menganalisis bermacam-macam rencana operasi.

3. Peramalan jangka panjang

Umumnya untuk perencanaan masa tiga tahun atau lebih. Peramalan jangka panjang digunakan untuk merencanakan produk baru, pembelanjaan modal, lokasi atau pengembangan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan (litbang).

2.2.3 Kepentingan Strategis Peramalan

Sering terdapat waktu senjang (time lag) antara kebutuhan terhadap kejadian mendatang dengan peristiwa itu sendiri. Adanya waktu tenggang (lead time) ini merupakan alasan utama bagi perlunya perencanaan dan peramalan (Makridarkis, 1995).

Jika waktu tenggang ini nol atau sangat kecil maka perencanaan tidak diperlukan. Sebaliknya jika waktu tenggang ini panjang dan hasil akhir bergantung pada faktor-faktor yang dapat diketahui, maka disini perencanaan dapat memegang peranan yang sangat penting. Dalam situasi seperti ini, peramalan diperlukan untuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.

Setelah tadi dijelaskan di atas bahwa peramalan merupakan bagian integral dari suatu kegiatan pengambilan keputusan manajemen, maka tujuan dalam suatu organisasi untuk menentukan sasaran, diperlukan tindakan yang diharapkan akan meghasilkan pencapaian sasaran dan tujuan tersebut. Sehingga kebutuhan yang meningkat sejalan dengan usaha manajemen untuk mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti akan dapat segera ketahui dengan adanya peramalan.


(24)

Karena setiap bagian organisasi sangat berkaitan antara satu dengan yang lainnya, maka baik buruknya peramalan yang dilakukan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi. Peramalan kini memainkan peranan yang penting, diantaranya (Makridarkis, 1995):

1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia. Penggunaan sumber daya yang

efisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia, dan sebagainya. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu adalah ramalan tingkat peramalan untuk produk, bahan, tenaga kerja, financial atau jasa pelayanan.

2. Penyediaan sumber daya tambahan. Waktu tenggang (lead time) untuk

memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru, atau membeli mesin atau peramalan atau peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang.

3. Penentuan sumber daya yang diinginkan. Setiap organisasi harus menentukan

sumber daya yang ingin dimiliki dalam jangka panjang. Keputusan semacam itu bergantung pada kesempatan pasar, faktor-faktor lingkungan, dan pengembangan internal dari sumber daya financial, manusia, produk, dan teknologi.

2.2.4 Tujuh Langkah Sistem Peramalan

Peramalan terdiri atas tujuh langkah dasar yaitu (Heizer dan Render, 2009):

1. Menetapkan tujuan peramalan

2. Memilih unsur yang akan diramalkan

3. Menentukan horizon waktu peramalan

4. Memilih jenis model peramalan

5. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan

6. Membuat peramalan

7. Memvalidasi dan menetapkan hasil peramalan

Tujuh langkah ini menyajikan jalan yang sistematis untuk memulai, merancang, dan menerapkan sistem peramalan. Apabila sistem tersebut digunakan untuk menghasilkan ramalan berkala, maka data harus dikumpulkan


(25)

13

secara rutin. Terlepas dari sistem yang digunakan oleh perusahaan, setiap perusahaan menghadapi beberapa kenyataan :

1. Jarang ada peramalan yang sempurna. Hal ini berarti faktor luar yang tidak dapat kita duga atau kendalikan sering mempengaruhi peramalan.

2. Hampir semua teknik peramalan mengasumsikan sistem akan tetap stabil.

3. Peramalan kelompok produk dan peramalan secara kesuluruhan lebih akurat daripada peramalan produk individu.

2.2.5 Pendekatan dalam Peramalan

Terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan sebagaimana ada dua cara mengatasi semua model keputusan (Heizer dan Render, 2009) yaitu :

1. Peramalan subjektif atau kualitatif yaitu peramalan yang menggabungkan faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi, dan sistem pengambil keputusan untuk meramal.

2. Peramalan kuantitatif yaitu menggunakan model matematis yang beragam dengan data masa lalu dan variabel sebab akibat untuk meramalkan permintaan

2.2.6 Metode Peramalan Kuantitatif a. Metode Time Series

Metode time series disebut metode deret waktu atau deret berkala digunakan untuk membuat analisis detail dari pola demand masa lalu dan memproyeksikan pola tersebut untuk masa yang akan datang. Langkah penting dalam memilih metode deret berkala atau runtunan waktu adalah dengan mempertimbangkan jenis pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis siklus dan trend (Makridakis, 1995) yaitu:

1. Pola horizontal, terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang konstan.

2. Pola musiman, terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman. 3. Pola siklus, terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi

jangka panjang seperti siklus bisnis.

4. Pola trend, terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data.


(26)

Perbandingan metode peramalan time series :

1. Simple Average

Metode ini merupakan model yang menggunakan data historis untuk menghitung rata-rata demand yang lalu, di mana rata-rata ini digunakan sebagai peramalan.

2. Moving Average

Metode ini digunakan jika mengasumsikan bahwa demand-nya akan tetap stabil pada periode waktu tertentu. Apabila tidak semua data masa lalu mewakili asumsi pola data, maka dapat dipilih sejumlah periode waktu tertentu yang sesuai. Metode ini hanya cocok digunakan untuk jangka pendek.

Jika datanya stasioner maka penggunaan Simple Moving Average (MA) sudah

cukup baik, sedangkan apabila terdapat suatu trend atau pola (pattern), maka

digunakan Weighted Moving Average (WMA).

3. Exponential Smoothing

Metode ini merupakan metode average dimana proses pembobotan terhadap data masa lalu yang menurun secara eksponensial terhadap periode yang lebih tua.

4. Metode Peramalan Kausal (Causal Forecasting)

Model Causal Forecasting secara umum mempertimbangkan beberapa

variabel yang dihubungkan terhadap variabel yang diprediksi, atau

mengembangkan model sebab akibat (cause and effect model) antara demand

(sebagai variabel terikat) dengan variabel lainnya (sebagai variabel bebas).

5. Decompotition Method

Merupakan salah satu metode peramalan yang didasarkan pada kenyataan bahwa biasanya apa yang telah terjadi akan berulang atau terjadi kembali dengan pola yang sama. Artinya yang dulu selalu naik, pada waktu yang akan datang akan naik juga, yang biasanya berkurang akan berkurang juga, yang biasanya berfluktuasi akan berfluktuasi juga dan yang biasanya tidak teratur akan tidak teratur juga. Metode ini dibangun atas filosofi bahwa suatu pola data historis dipengaruhi oleh 4 faktor yaitu (Makridakis, 1995) :


(27)

15

1. Trend

Merepresentasikan perubahan jangka panjang (long-term) yang

disebabkan oleh perubahan dalam populasi, perubahan kinerja marketing perusahaan, dan perubahan dalam selera pasar

2. Seasional variation

Variasi musim mengacu pada naik turunnya demand yang disebabkan oleh

faktor musim, biasanya berulang dalam waktu jangka pendek. 3. Cyclicalvariation

Variasi siklis mengarah kepada variasi musim jangka panjang (lebih dari satu tahun)

4. Residual (random factor)

Faktor residual atau random merupakan variasi yang tidak tentu yang tidak dipengaruhi oleh komponen trend, seasonal maupun cyclical. Perubahan suatu hal tersebut biasanya mempunyai pola yang agak kompleks, misalnya ada unsur kenaikan, befluktuasi dan tidak teratur maka masing-masing faktor tersebut akan dihitung satu persatu dan setelah ditemukan akan digabungkan kembali menjadi nilai taksiran atau ramalan

b. Langkah-langkah Peramalan Deret Waktu

Metode peramalan yang berbeda dapat memerlukan proses yang berbeda dalam peramalannya. Berikut ini akan dijelaskan proses peramalan pada peramalan deret waktu. Langkah-langkah peramalan deret waktu tersebut adalah (Makridakis, 1995) :

1. Ambil data deret waktu yang tersedia.

Peramalan deret waktu memerlukan data kuantitatif masa lalu, yang dapat merupakan data tahunan, bulanan, mingguan, atau bahkan harian. Pilihlah data beberapa periode terakhir yang dianggap (secara intuitif) cukup baik untuk meramalkan kondisi yang akan datang.

2. Plot data peramalan tersebut.

Langkah ini diperlukan sebagai acuan dalam memilih metode deret waktu yang sesuai.


(28)

4. Hitung hasil ramalan.

Terapkan metode yang telah dipilih untuk meramalkan keadaan masa lalu. Jadi, seolah-olah data masa lalu dibangkitkan dengan rumus yang digunakan pada metode yang dipilih. Hasil ramalan ini akan digunakan pada langkah berikutnya.

5. Hitung kesalahan peramalan.

Dengan menghitung besarnya kesalahan peramalan, maka dapat diketahui seberapa baik atau seberapa cocok metode yang dipilih dengan keadaan sesungguhnya. Berikut ini adalah beberapa ukuran kesalahan yang sering dipergunakan.

6. Pilih model dengan error terkecil.

Peramalan semakin akurat apabila perbedaan antara ramalan dan kedaaan sesungguhnya semakin kecil. Karena itu, diantara beberapa metode tandingan yang dipilih, pilihlah metode dengan error terkecil.

Menurut Heizer dan Render perhitungan ini dapat digunakan untuk membandingkan model peramalan yang berbeda, juga untuk mengawasi peramalan, untuk memastikan peramalan berjalan baik tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah deviasi rata-rata Absolut (Mean Absolute Deviation-MAD), kesalahan rata-rata kuardrat (Mean Squared Error-MSE), dan kesalahan persen rata-rata absolut(Mean Absolute Percent-MAPE). Masalah yang terjadi dengan MAD dan MSE adalah bahwa nilai mereka tergantung pada besarnya unsur yang diramal. Jika unsur tersebut dihitung dalam satuan ribuan, maka nilai MAD dan MSE bisa menjadi sangat besar.

Untuk menghindari masalah ini, kita dapat menggunakan MAPE. MAPE dihitung sebagai rata-rata diferensiasi absolut antara nilai yang diramal dan aktual, dinyatakan sebagai persentase nilai aktual dengan persamaan sebagai berikut :

N

t t

t t

d d d N MAPE

1

'

100

………. (1)

2.2.7 Verifikasi Dan Pengendalian Peramalan

Langkah penting setelah peramalan dibuat adalah melakukan verifikasi peramalan sedemikian rupa, sehingga hasil peramalan tersebut benar-benar mencerminkan data masa lalu dan sistem sebab akibat yang mendasari permintaan


(29)

17

tersebut. Sepanjang aktualitas peramalan tersebut dapat dipercaya hasil peramalan akan terus digunakan. Jika selama proses verifikasi tersebut ditemukan keraguan validitas metode peramalan yang digunakan, harus dicari metode lainnya yang lebih cocok. Banyak alat yang dapat digunakan untuk memverifikasi peramalan dan mendeteksi perubahan sistem sebab akibat yang melatarbelakangi perubahan pola permintaan. Bentuk yang paling sederhana adalah peta kontrol peramalan yang mirip dengan peta kontrol kualitas (Gasperz, 2001).

a. Peta Moving Range

Peta moving range dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Dengan kata lain, kita melihat data permintaan aktual dan membandingkannya dengan nilai peramalan pada periode yang akan datang sehingga kita dapat membandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Peta moving range digunakan untuk melakukan verifikasi teknik dan parameter peramalan. Setelah metode peramalan ditentukan maka peta moving

range digunakan untuk menguji kestabilan sistem sebab akibat yang

mempengaruhi permintaan (Gasperz, 2001). Moving range dapat didefinisikan dalam persamaan 2 sebagai berikut :

) 2 ...( ... ... ... ... ... ... ... y yˆ y yˆ

MR t t t 1 t 1

dan rata-rata moving range didefinisikan pada persamaan 3 sebagai berikut :

) 3 ....( ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1 n MR MR

Garis tengah peta moving range adalah titik nol. Batas kendali atas dan bawah pada peta moving range diformulasikan seperti pada persamaan 4 dibawah ini:

....(4) ... ... ... ... ... ... MR 2,66 BKB dan MR 2,66 BKA

Bentuk grafik kendali peta moving range dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.


(30)

Gambar 1. Grafik kendali Moving Range (MR) secara umum

2.3. Sistem Pemesanan Interval Tetap 2.3.1 Model Deterministik

Salah satu alasan utama mengapa perusahaan mempunyai persediaan adalah agar perusahaan dapat membeli atau membuat item dalam jumlah yang paling ekonomis secara regular adalah apabila permintaan independent. Dalam hal ini model deterministik merupakan salah satu model permintaan dalam menentukan jumlah paling ekonomis (kebijakan persediaan optimum) untuk permintaan independen, baik untuk item berasal dari luar atau (supplier) maupun berasal dari dalam perusahaan.

Informasi yang diperlukan untuk menentukan kebijakan persediaan optimum adalah parameter sebagai berikut (Tersine, 1994) :

1. Permintaan

2. Biaya Persediaan

3. Tenggang Waktu

Dalam model deterministik, semua parameter tersebut dapat

diperhitungkan secara tepat (pasti), dengan kata lain jumlah permintaan dan biaya persediaan diasumsikan dapat ditentukan secara pasti. Demikian pula halnya terhadap tenggang waktu pemesanan diasumsikan konstan.


(31)

19

a. Metode Economic Order Interval (EOI) - Multi Item

Pengecer dan pedagang besar pada umumnya melakukan pemesanan secara terpisah untuk setiap item. Jika supplier dapat menyediakan berbagai macam item yang diperlukan (item dapat berasal dari satu sumber), akan lebih ekonomis kalau pemesanan dilakukan secara bersamaan dilakukan secara bersama. Jika hal tersebut dapat dilaksanakan, tinjauan tingkat persediaan setiap item dapat dikoordinasikan dan pengawasan persediaan dapat diminimumkan. Selain itu, frekuensi monitoring terhadap tingkat persediaan menjadi lebih kecil dan skedul dapat disesuaikan dengan aktivitas organisasi. Biaya logistik dan transportasi dapat dihemat dan biaya penanganan persediaan lebih kecil (Tersine, 1994).

Dalam mempersiapkan pemesanan bersama, jumlah pemesanan setiap item tergantung pada interval waktu pemesanan antar semua kelompok. Dasar dalam permasalahan ini ini adalah menentukan interval waktu W yang akan meminimumkan biaya persediaan untuk kelompok. Jika waktu optimim dapat ditentukan, maka tingkat persediaan maksimum E untuk setiap item dapat pula ditentukan. EOI dapat ditentukan dengan meminimumkan total biaya dengan mengabaikan kekurangan persediaan atau biaya persediaan kekurangan persediaan (Tersine, 1994), seperti diperlihatkan dalam formula persamaan 5 berikut ini: Total biaya = biaya pembelian + biaya pemesanan + biaya penyimpanan

TC(W)= i

n

i iR P

1

+ W

nc C

+ i

n

i iR P WT

1

2 ………..…..(5)

Keterangan:

Pi = total kebutuhan item i Ri = biaya pembelian item i n = jumlah item

c = biaya pemesanan setiap item C = biaya pemesanan bersama

W = interval pemesanan (dalam tahun)


(32)

Persamaan 6 adalah formula biaya minimum interval pemesanan dapat ditentukan dengan mengambil turunan pertama total biaya interval pemesanan W sama dengan nol.

Penyelesaian persamaan untuk W*adalah sebagai berikut:

W*= n

i i iR

P T

nc C

1

) 2

=EOI (dalam tahun) ……….(6)

Jumlah pemesanan setiap kali pesan adalah maksimum tingkat persediaan Ei dikurangi posisi persediaan. Maksimum persediaan ditentukan berdasarkan interval pemesanan dan lead time dan jumlah waktu operasi N selama satu tahun diformulasikan pada persamaan 7.

i E =

N RiL RiW

= N

L W

Ri( )

………(7)

i

E = maksimum persediaan untuk item i

Minimum total biaya per tahun adalah ditentukan dengan mengganti W dengan W* dalam persamaan 8 sebagai berikut:

TC(W*)=(1+TW*) n

i i iR

P

1


(33)

III. METODE PENELITIAN

3.1. Kerangka Pemikiran Operasional

Upaya efisiensi dalam kegiatan operasi dapat dilakukan oleh perusahaan salah satunya pada biaya persediaan. Biaya persediaan yang muncul oleh kegiatan operasi perusahaan yaitu biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. Pemesanan yang dilakukan perusahaan menimbulkan biaya yang tinggi, penyimpanan juga menjadi sesuatu hal yang penting karena dapat memisahkan ketergantungan perusahaan dengan pemasok sehingga perusahaan dapat memenuhi permintaan konsumennya.

Pada persiapan order gabungan, kuantitas tiap item yang dipesan berdasarkan interval waktu antara order pada grup tersebut. Permasalahan mendasar pada situasi ini adalah penentuan interval waktu T yang mana akan meminimalkan biaya inventori pada biaya grup keseluruhan. Sekali waktu optimum diketahui, level inventori maksimum yang dibutuhkan Ei untuk tiap item dapat diatur pada hubungan tersebut. Berdasarkan hal tersebut kuantitas order tiap item dapat dihitung sebagai perbedaan antara level inventori maksimum setiap item dan posisi stok pada waktu tersebut.

Perusahaan harus mengetahui berapa jumlah kuantitas dan interval waktu pemesanan untuk persediaan yang tetap agar biaya persediaan menjadi optimal serta sesuai dengan jumlah permintaan yang ada. Aktivitas tersebut dapat dilakukan dengan melakukan pengendalian persediaan yang optimal. Metode Peramalan dan

Economic Order Interval (EOI-Multi Item) merupakan salah satu metode

pengendalian persediaan dengan tujuan untuk menentukan berapa kuantitas pemesanan dan interval waktu pemesanan yang harus dilakukan perusahaan agar biaya total persediaan minimal.

Adapun usulan pemecahan masalah yang akan digunakan adalah agar dapat memberikan suatu solusi yang baik dan dapat memberikan jalan keluar dari permasalahan yang akan di analisis baik dalam sistem pengadaan barang sebagai penentuan awal dari proses persedian. Untuk itu usulan ini memuat berbagai langkah-langkah dalam memecahkan masalah tersebut, dan dapat dilihat pada Gambar 2.


(34)

Gambar 2. Kerangka pemikiran operasional Analisis dan pembahasan

Kesimpulan dan saran

Selesai

Mengidentifikasi permasalahan dan menentukan metode

Pengumpulan Data

Pengolahan Data ;

1. Peramalan dengan 7 metode (Trend linier, trend kuadratik, trend growth exponential, pemulusan eksponensial tunggal, pemulusan eksponensial ganda, dekomposisi aditif, dan dekomposisi multiplikatif )

2. Verifikasi metode peramalan terpilih

3. Perhitungan data dengan metode Economic

Order Interval – Multi Item PT TDI

Studi lapangan Studi literatur


(35)

23

3.2. Waktu Dan Tempat Penelitian

Penelitian ini dilakukan di PT TDI yang beralamat di Kabupaten Bogor. Waktu pelaksanaan penelitian ini dilaksanakan mulai bulan September-Desember tahun 2012.

3.3. Metodologi Penelitian 3.3.1 Pengumpulan Data

Langkah selanjutnya dalam penelitian pemecahan masalah ini adalah mengumpulkan data yang telah ada, yang diperlukan sebagai bahan untuk dianalisis, yaitu dengan memperlihatkan data sebagai berikut :

1. Data permintaan kebutuhan barang

2. Biaya pembelian

3. Biaya pemesanan

4. Biaya simpan

5. Lead Time Pemesanan

3.3.2 Metode Pengolahan dan Analisis Data

Metode pengolahan dan analisis data menggunakan program Microsoft Excel dan Minitab versi 14. Program tersebut dipilih karena mudah dalam proses pelaksanaannya, sehingga pihak perusahaan pun dapat menggunakannya. Setelah data didapat, data tersebut diolah dengan menggunakan beberapa metode. Untuk metode yang akan digunakan dalam menganalisis permasalahan ini adalah dengan menggunakan beberapa metode diantaranya adalah :

a. Peramalan (Forecasting)

Peramalan dilakukan untuk mengetahui jumlah permintaan di masa yang akan datang, dengan menggunakan metode peramalan terpilih yaitu dengan cara memplot data permintaan awal, memilih metode peramalan yang sesuai dengan pola data (Gaperz, 2001).

b. Metode EOI (Economic Order Interval)– Multi Item

Metode ini merupakan salah satu model atau metode yang digunakan dalam pemecahan masalah yang akan dianalisis ini dapat dilihat pada Gambar 3.


(36)

Mulai

Menghitung Interval Pemesanan Optimum (W*)

Menghitung Jumlah Maksimum Persediaan tiap Item

Menghitung Biaya persediaan Minimum

Selesai n i PiRi T nc C w 1 ) ( 2 * N L W Ri N RiL RiW

Ei ( )

n i PiRi TW W TC 1 *) 1 ( *) (

Gambar 3.Flowchart perhitungan metode Economic Order Interval - Multi Item

Dasar dalam permasalahan ini adalah untuk menentukan interval waktu yang akan meminimumkan biaya persedian untuk kelompok. Jika waktu optimum dapat ditentukan, maka tingkatan persediaan maksimal setiap item dapat ditentukan. EOI dapat ditentukan dengan meminimalkan total biaya dan mengabaikan kekurangan persediaan (Tersine, 1994), seperti dapat diperlihatkan dalam persamaan 6 berikut ini :

EOI = W* = n

i i iR P T nc C 1 ) 2 ………..(6)

Maksimum persediaan (Ei) untuk setiap item dapat dihitung dengan formula persamaan 7 sebagai berikut :

i E = N RiL RiW = N L W

Ri( )


(37)

25

Formula di atas dikembangkan dari sistem pemesanan interval tetap dengan asumsi bahwa rata-rata permintaan, lead time, harga per unit adalah konstan, tidak ada kekurangan persediaan (stock out) dan jumlah persediaan diterima pada waktu yang sama. Untuk mengetahui biaya minimum total pertahun adalah ditentukan dengan mengganti W dengan W* dalam persamaan total biaya sebagai berikut:

TC(W*)= (1+TW*) n

i i iR P

1


(38)

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Gambaran Umum PT TDI

PT TDI yang berdiri pada tahun 1992 merupakan perusahaan milik swasta nasional yang bergerak dalam bidang produksi jenis sepeda anak-anak, spesial, BMX, limited edition dan sepeda gunung, serta jasa pengecatan sepeda. PT TDI memiliki kapasitas produksi sebanyak 300.000 unit per tahun, saat ini 70% target penjualan ditujukan untuk ekspor ke beberapa negara di Asia, Eropa, Kanada dan Amerika sedangkan untuk penjualan dalam negeri adalah sejumlah 30%.

Nilai-nilai perusahaan PT TDI adalah profesionalisme bekerja, bangga terhadap profesi dan perusahaan, semangat kekeluargaan, dan perbaikan yang berkesinambungan. Nilai-nilai ini merupakan pedoman bagi setiap orang yang terlibat dalam kegiatan organisasi untuk mampu melaksanakan pekerjaan dan bertanggung jawab penuh atas tugas-tugas yang dikerjakannya, memiliki rasa bangga atas pekerjaan yang dilakukan, menumbuhkan etos kerja positif dengan penuh keterbukaan dan saling menghargai dalam suasana yang harmonis untuk mencapai tujuan bersama dan mewujudkan cita-cita perusahaan. Berdasarkan nilai-nilai perusahaan di atas, PT TDI sangat mengutamakan kualitas yang senantiasa meningkatkan kemampuan sumber daya manusia dan pada saat ini PT TDI terus berkembang. Reputasi yang diperoleh dari pelanggan diperoleh melalui kerja keras, dedikasi dan kombinasi perhatian terhadap konsistennya kualitas, harga, serta pelayanan yang maksimal dalam memenuhi permintaan. Misi perusahaan dalam mewujudkan cita-cita perusahaan adalah mengembangkan dan menyediakan kebutuhan sepeda, memenuhi kebutuhan pelanggan dengan memberikan pelayanan terbaik, dan menumbuhkan perusahaan yang sehat secara berkesinambungan dari tahun ke tahun. Sedangkan visi perusahaan adalah menciptakan image sebagai produsen dan distributor sepeda dengan kualitas baik, namun harganya terjangkau.

Selain mewujudkan cita-cita perusahaan, tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan adalah menghasilkan sepeda dengan kualitas yang baik selain mengedepankan benefit atau profit. Hal tersebut dilakukan agar terbentuk


(39)

27

kepercayaan konsumen terhadap perusahaan, sehingga dapat menciptakan loyalitas konsumen terhadap produk yang dipasarkan.

4.2. Struktur Organisasi

Struktur organisasi yang dipakai oleh perusahaan dalam menjalankan usahanya adalah dengan menggunakan bentuk struktur organisasi garis dan staff. Organisasi garis dan staff adalah organisasi yang wewenangnya dari pucuk pimpinan dilimpahkan kepada satuan-satuan organisasi di bawahnya, dalam semua bidang pekerjaan di bawah pimpinan satuan organisasi. Untuk lebih jelas bagan struktur organisasi PT TDI dapat dilihat pada Gambar 4:

Gambar 4. Struktur organisasi PT TDI (Bagian Personalia PT TDI, 2012)

Jumlah total karyawan saat ini adalah 685 orang, dengan persyaratan kompetensi jenjang pendidikan S2 untuk kepala bagian departemen, S1/D3 untuk posisi staff, dan SMU/SMK untuk posisi operator dan teknisi.

Uraian tugas untuk masing-masing posisi adalah :

a. Kepala/Pimpinan

Tugas dan wewenang Kepala/Pimpinan adalah menetapkan kebijaksanaan dalam perencanaan strategis perusahaan baik jangka pendek, sedang, atau panjang yang menyangkut aspek perencanaan dan pengembangan, produksi dan teknik, pemasaran, sumber daya manusia, administrasi, dan umum serta keuangan. Selain itu juga mengatur pekerjaan sehari-hari dan bertanggung jawab terhadap jalannya perusahaan,

Kepala/Pimpinan

Dep. Personalia

Dep. Penyediaan Bahan

Dep. Produksi

Dep. Penjualan

Purchasing & Inventory

Keuangan Bag. Kontrol


(40)

mewakili perusahaan secara sah dan langsung di dalam maupun di luar perusahaan, membuat perjanjian-perjanjian yang mengikat dengan pihak ktiga sehubungan dengan kegiatan perusahaan, merumuskan rencana kerja dan mengkoordinasikan kegiatan usaha semua bidang secara tepat dan terarah, serta menyelesaikan permasalahan, jika sudah tidak mampu ditangani oleh departemen.

b. Departemen Produksi

Tugas dan wewenang Manajer Produksi adalah mengawasi bagian persiapan produksi yang meliputi kegiatan mempersiapkan, penentuan jadwal waktu selesai, harga pokok, jumlah produksi dan persediaan barang. Selain itu juga mengawasi bagian percetakan yang meliputi kegiatan produksi, pengecatan, stiker, quality control, serta mengawasi bagian penyelesaian dan menyerahkan produk jadi ke gudang.

c. Departemen Pemasaran

Tugas dan wewenang Manajer Pemasaran adalah mengawasi dan menetapkan kebijaksanaan pemasaran, menetapkan dan mengawasi jalannya kegiatan pemasaran, memberikan laporan jalannya kegiatan operasional pada pimpinan, serta mengawasi bagian penjualan yang meliputi kegiatan, penerimaan pesanan dari pelanggan dan melakukan hubungan dengan distributor dan konsumen.

d. Departemen Penyediaan Bahan

Tugas dan wewenang Manajer Penyediaan Bahan adalah mengawasi kegiatan bagian keuangan dalam menyelesaikan pembukuan, neraca tahunan, dan neraca percobaan setiap dibutuhkan untuk daftar gaji baik ditingkat pusat maupun ditingkat cabang. Mengawasi kegiatan penyusunan anggaran oleh bagian keuangan secara menyeluruh, departemen, prive, dan non pengeluaran. Bertanggung jawab atas pengeluaran dana (uang dinas) yang ada di perusahaan. Melakukan pemesanan bahan baku kepada supplier-supplier mitra kerjasama. Melakukan kontrol secara periodik terhadap persediaan dan kebutuhan produksi maupun kegiatan operasional perusahaan.

e. Departemen Personalia

Tugas dan wewenang Manajer Pesonalia adalah mengawasi kegiatan bagian pengawasan yang meliputi kegiatan tenaga kerja, seleksi, kesehatan dan kesejahteraan


(41)

29

pegawai. Mengawasi kegiatan bagian rumah tangga dan humas yang berupa kegitan pembelian inventarisasi serta penggajian.

4.3. Pengadaan dan Penanganan Spare Parts pada Gudang Line 1 4.3.1 Prosedur Pembelian Spare Parts pada Gudang Line 1

Proses pembelian diawali dengan melakukan identifikasi kebutuhan jumlah produk yang harus dipesan kepada supplier. Identifikasi kebutuhan jumlah pemesanan produk dilakukan oleh bagian marketing setiap minggu pertama di awal bulan berjalan. Bagian marketing akan berkordinasi langsung dengan bagian penyediaan bahan baku mengenai kebutuhan pembelian. Bagian marketing juga melakukan koordinasi dengan pimpinan perusahaan (General Manajer) PT TDI terkait perkiraan permintaan kebutuhan produksi sepeda jenis spesial. Berdasarkan hasil identifikasi yang dilakukan, bagian marketing akan menyiapkan dokumen-dokumen purchase order (PO) yang akan dikirimkan ke pemasok. Untuk prosedur pembelian dapat dilihat pada Gambar 5:

Gambar 5. Prosedur pembelian spare parts (Bagian Penyediaan Bahan, 2012)

4.3.2 Waktu Tunggu Pemesanan (Lead Time)

Lead time merupakan waktu tunggu yang dibutuhkan untuk menunggu kedatangan produk sampai kepada perusahaan dan siap digunakan perusahaan sejak


(42)

produk tersebut dipesan dari pemasoknya. Dalam melakukan pemesanan produk, perusahaan harus menghadapi waktu tunggu produksi produk, waktu tunggu perjalanan produk, dan waktu pengurusan dokumen import di pelabuhan dengan waktu rata-rata selama 20 hari hingga sampai ke PT TDI.

Dapat disimpulkan bahwa waktu tunggu total yang terjadi saat melakukan pemesanan untuk 5 jenis spare parts hingga masuk gudang perusahaan, membutuhkan waktu tunggu selama 20 hari.

4.4. Pemilihan Metode Peramalan Terbaik Untuk Pembelian Bahan Baku

Spare Parts Sepeda Gudang Line 1

Penelitian ini memberikan alternatif metode peramalan yang tepat untuk menentukan volume pembelian spare parts sepeda pada gudang line 1 PT TDI yang akan datang, bahan baku di gudang line 1 terdiri dari suspension fork, disk brake mounts, rear derailleur, front derailleur dan rear shock dapat dilihat pada Gambar 6.

Gambar 6. Bagian-bagian sepeda (Bagian Produksi PT TDI, 2012)

Untuk memilih metode peramalan terbaik dan akurat dalam memprediksi pembelian spare parts dari tahun 2009 sampai tahun 2012, sebaiknya memilih metode peramalan terbaik untuk tahun tersebut terlebih dahulu. Hasil ramalan volume pembelian tersebut dengan metode terpilih, selanjutnya direalisasikan dengan volume pembelian aktual yang telah diperoleh datanya. Setelah mendapatkan metode terbaik,


(43)

31

maka metode tersebut dapat digunakan untuk meramalkan volume pembelian spare parts tahun 2013. Permintaan pembelian setiap jenis spare parts pada gudang Line 1 adalah sama untuk setiap item, sehingga data pembelian salah satu jenis item spare parts mewakili jumlah item yang lainnya

4.4.1 Identifikasi Pola Data Pembelian Bahan Baku Spare Parts Sepeda (2009-2012)

Langkah awal dalam metode peramalan adalah mengidentifikasikan pola data. Apakah data tersebut merupakan data stasioner atau tidak, memiliki unsur trend, musiman atau siklis. Identifikasi pola data dilakukan dengan mengamati plot data volume pembelian spare parts yang terlihat pada Tabel 2.

Tabel 2. Jumlah permintaan pembelian spare parts tahun 2009-2012

Jumlah Permintaan Pembelian Spare

Tahun 2009-2012

Kuartal suspension

fork

disk brake mounts

rear derailleur

front derailleur

rear shock

1 65 65 65 65 65

2 110 110 110 110 110

3 120 120 120 120 120

4 130 130 130 130 130

5 116 116 116 116 116

6 219 219 219 219 219

7 156 156 156 156 156

8 279 279 279 279 279

9 277 277 277 277 277

10 277 277 277 277 277

11 347 347 347 347 347

12 409 409 409 409 409

13 507 507 507 507 507

14 537 537 537 537 537

15 687 687 687 687 687

16 764 764 764 764 764


(44)

Berdasarkan hasil analisis visual, dapat dilihat bahwa pola data volume pembelian spare parts tidak stasioner, memiliki unsur trend dan unsur musiman. Ketidakstasioneran data penjualan terlihat dari data sebaran volume pembelian spare parts yang tidak berada di sekitar garis lurus atau rata-rata konstan.

Gambar 7 menunjukkan pola data volume pembelian spare parts PT TDI dari

bulan Januari 2009 sampai bulan Desember 2012.

Kuartal 1 s/d 16 Tahun 2009-2012

Ju m la h P e rm in ta a n P e m b e lia n 16 14 12 10 8 6 4 2 800 700 600 500 400 300 200 100 0

Gambar 7. Pola data pembelian Spare Parts PT TDI (2009-2012)

Unsur trend terlihat pada volume penjualan yang rata-rata meningkat setiap kuartal walaupun setiap bulannya berfluktuatif. Berdasarkan pola data, volume pembelian spare parts tertinggi setiap tahunnya rata-rata terjadi pada bulan September - Desember.

Adanya penjualan rata-rata tertinggi menunjukkan pola data musiman pada volume pembelian spare parts PT TDI. Unsur musiman pada volume penjualan PT TDI lebih disebabkan karena pada bulan September – Desember salah satunya bertepatan dengan Hari Raya Idul Fitri, Natal, serta meningkatnya komunitas pecinta sepeda sehingga permintaan akan produk sepeda cukup tinggi.


(45)

33

4.4.2 Metode Peramalan Time Series

Tahap yang dilakukan setelah mengetahui pola data volume pembelian spare

parts PT TDI adalah menerapkan metode peramalan yang dapat digunakan untuk meramal volume pembelian spare parts PT TDI kuartal 1 tahun 2012 sampai kuartal 4 tahun 2012. Identifikasi data yang terdapat dalam data volume pembelian spare

parts tersebut menunjukkan bahwa tidak semua metode peramalan model time series

dapat diterapkan pada data tersebut tetapi berdasarkan unsur-unsur yang ada dalam pola data yaitu unsur trend dan musiman. Metode yang mungkin digunakan untuk data pembelian spare parts PT TDI antara lain: metode trend linier, trend quadratic, trend growth eksponensial, metode pemulusan eksponensial tunggal, pemulusan eksponensial ganda, metode dekomposisi aditif, dan dekomposisi multiplikatif. Pengolahan data peramalan menggunakan software minitab14. Untuk perbandingan dari beberapa metode peramalan terpilih ini dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini.

Tabel 3. Perbandingan nilai MAPE metode peramalan terpilih Aktual Nilai Peramalan Terpilih

Kuartal Jumlah Pembelian

Trend

linier

Ttrend

quadratic

Trend growth exponential

Pemulusan eksponensial

tunggal

Pemulusan eksponensial

ganda

Dekomposisi aditif

Dekomposisi multiplikatif

1 65 -8 102 80 65 87 -10 -7

2 110 35 101 93 114 102 39 37

3 120 78 106 108 121 123 75 76

4 130 121 117 126 131 146 124 124

5 116 163 135 146 115 160 160 159

6 219 205 159 170 229 147 209 211

7 156 249 189 197 149 194 246 242


(46)

Lanjutan Tabel 3.

Aktual Nilai Peramalan Terpilih

Kuartal Jumlah Pembelian

Trend

linier

Ttrend

quadratic

Trend growth exponential

Pemulusan eksponensial

tunggal

Pemulusan eksponensial

ganda

Dekomposisi aditif

Dekomposisi multiplikatif

9 277 334 268 266 276 265 331 325

10 277 377 317 310 277 321 379 385

11 347 419 372 360 354 344 417 408

12 409 462 434 418 414 380 465 472

13 507 505 501 486 516 435 501 492

14 537 547 575 565 565 531 550 559

15 687 590 656 657 657 614 586 575

16 764 633 742 764 763 744 635 646

Nilai MAPE 28,52 13,59 11,24 19,01 14,76 28,32 28,13

Sumber : PT TDI 2012 (diolah)

4.4.3 Pemilihan Teknik Peramalan

Hasil penerapan yang telah didapat dari berbagai model peramalan dalam metode time series, maka langkah selanjutnya yaitu dilakukan pemilihan metode peramalan yang sesuai dengan kondisi perusahaan. Teknik yang bagus belum bisa diterapkan oleh perusahaan karena disesuaikan dengan kondisi tingkat efektifitas dan kesulitan serta kepentingan pihak manajemen. Pemilihan metode yang tepat diperoleh dengan menggunakan metode yang memiliki nilai MAPE terkecil. Nilai MAPE dari metode yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.


(47)

35

Tabel 4. Metode peramalan kuantitatif terbaik

Metode Time Series Nilai

MAPE

Urutan Metode Terakurat

Metode trend growth exponential 11,24 1

Metode trend quadratic 13,59 2

Metode pemulusan eksponensial ganda 14,76 3

Metode terakurat yang diperoleh adalah metode trend growth exponential dengan nilai MAPE sebesar 11,24%. Dari analisis diatas, metode metode trend growth

exponential merupakan metode terpilih untuk volume pembelian spare parts gudang

Line 1.

4.4.4 Verifikasi dan Pengendalian Model Peramalan

Peta moving range dirancang untuk verifikasi dan membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Melihat data permintaan aktual dan membandingkannya dengan nilai peramalan pada periode yang akan datang sehingga kita dapat membandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Pada Tabel 5 peta Moving Range digunakan untuk pengujian kestabilan sistem penyebab yang mempengaruhi volume pembelian spare parts.

Tabel 5. Peta moving range

Tahun /Kuartal

Skala X

Forecast (d')

Jumlah Pembelian (d)

d'-d MR IMRI

2009 / 1 1 80 65 15.000

2009 /2 2 93 110 -17.000 32.00 32.000

2009/3 3 108 120 -12.000 -5.00 5.000

2009/4 4 126 130 -4.000 -8.00 8.000

2010/1 5 146 116 30.000 -34.00 34.000

2010/2 6 170 219 -49.000 79.00 79.000


(48)

Lanjutan Tabel 5.

Tahun /Kuartal

Skala X

Forecast (d')

Jumlah Pembelian (d)

d'-d MR IMRI

2010/4 8 229 279 -50.000 91.00 91.000

2011/1 9 266 277 -11.000 -39.00 39.000

2011/2 10 310 277 33.000 -44.00 44.000

2011/3 11 360 347 13.000 20.00 20.000

2011/4 12 418 409 9.000 4.00 4.000

2012/1 13 486 507 -21.000 30.00 30.000

2012/2 14 565 537 28.000 -49.00 49.000

2012/3 15 657 687 -30.000 58.00 58.000

2012/4 16 764 764 0.000 -30.00 30.000

Rata-rata MR =

= 40,87 15

613

Batas Atas (UCL) =

= 108,7 Batas Bawah (LCL) =

= - 108,7

Apabila dibandingkan antara nilai ramalan dengan nilai aktual, maka dapat

dikatakan bahwa Metode Trend - Pertumbuhan Eksponensial memberikan peramalan

yang akurat karena volume pembelian spare parts berada diantara batas bawah dan batas atas dari hasil ramalan dapat dilihat pada Gambar 8.


(49)

37

Gambar 8. Peta moving range

4.4.5 Peramalan Pembelian Spare Part Gudang Line 1 untuk Tahun 2013

Untuk membentuk sistem persediaan di tahun 2013, maka dibutuhkan data peramalan pembelian berdasarkan model peramalan terpilih yaitu metode trend growth exponential yang selanjutnya akan menjadi dasar permintaan kebutuhan pembelian di tahun 2013. Pada Tabel 6 dan Gambar 9 dapat dilihat jumlah kebutuhan dan grafik pola data permintaan spare parts tahun 2013pada gudang line 1 PT TDI.

Tabel 6. Peramalan jumlah kebutuhan pembelian spare parts tahun 2013

Tahun /Kuartal

Peramalan Metode trend growth

exponential

2013/1 887

2013/2 1031

2013/3 1200

2013/4 1394

Jumlah 4512

UCL = 108,7

CL


(50)

Kuartal 1 s/d 20 Tahun 2009-2013 Ju m la h P e rm in ta a n P e m b e lia n 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1400 1200 1000 800 600 400 200 0

A ccuracy Measures MA PE 11.243 MA D 22.721 MSD 734.311

Variable Forecasts A ctual Fits

Yt = 68.7206 * (1.16243**t)

Gambar 9. Pola data trend analysis growth exponential curve model

4.5. Economic Order Interval (EOI)- Multi Item

EOI merupakan sistem pemesanan interval tetap untuk menentukan waktu dan jumlah pemesanan optimum untuk persediaan. Pada pembelian satuan dan gabungan,

pemisahan pesanan jarang dilakukan untuk tiap item. Biasanya, pemasok

menyediakan banyak item, dan ini lebih ekonomis untuk pemesanan gabungan. Ketika semua item dari sumber yang sama dipesan bersamaan, tinjauan level stok untuk item tersebut dapat dikoordinasikan dan perawatan inventori dapat ditekan menjadi minimum serta penghematan biaya logistik dan transportasi sangat dimungkinkan. Pada persiapan pemesanan gabungan, kuantitas tiap item yang dipesan berdasarkan interval waktu antara order pada group tersebut. Permasalahan mendasar pada situasi ini adalah penentuan interval waktu yang mana akan meminimalkan biaya inventori pada biaya grup keseluruhan.

Dalam perhitungan EOI Multi-Item untuk PT TDI terdapat komponen biaya yang harus diketahui, misalnya biaya pembelian, biaya pesan dan biaya simpan dengan rincian sebagai berikut :


(51)

39

1. Biaya pembelian :

Berdasarkan hasil peramalan sparepart untuk tahun 2013 total biaya pembelian adalah

Rp. 2.301.120.000,00 berdasarkan harga yang berlaku di tahun 2012 dengan rincian pada Tabel 7 sebagai berikut :

Tabel 7. Peramalan biaya pembelian spare parts tahun 2013

Tahun /Kuartal

Peramalan Jumlah Kebutuhan Pembelian

Suspension Fork Disk Brake

Mounts Rear Derailleur Front Derailleur Rear Shock

2013/1 887 887 887 887 887

2013/2 1031 1031 1031 1031 1031

2013/3 1200 1200 1200 1200 1200

2013/4 1394 1394 1394 1394 1394

Total Jumlah

Kebutuhan 4512 4512 4512 4512 4512

Harga Satuan Rp. 150.000 Rp. 100.000 Rp. 80.000 Rp. 130.000 Rp. 50.000

Total Biaya Pembelian Per

Item

Rp. 676.800.000 Rp. 451.200.000 Rp. 360.960.000 Rp. 586.560.000 Rp. 225.600.000

Total Biaya Pembelian Tahun 2013

Rp. 2.301.120.000

2. Biaya pemesanan dan biaya simpan:

Biaya pemesanan berasal dari biaya pembelian pesanan dari supplier. Perusahaan setiap melakukan pemesanan material tidak harus mengeluarkan biaya karena biaya pembelian pesanan sudah termasuk ongkos kirim barang dan biaya pengeluaran dokumen, biaya pemesanan yang dikeluarkan PT TDI hanya biaya percakapan telepon dan faximile. Sedangkan biaya penyimpanan barang per unit per satuan waktu adalah jumlah biaya yang dikeluarkan karena melakukan penyimpanan dalam persediaan pada suatu waktu tertentu, yaitu biaya material handling dan biaya perawatan. Jumlah total biaya pemesanan dan biaya simpan tahun 2013 dapat dilihat pada Tabel 8.


(52)

Tabel 8. Biaya pemesanan dan biaya simpan gudang line 1 PT TDI

Biaya Pemesanan Bersama Biaya Pemesanan per item Biaya Simpan Persentase Biaya Simpan

Rp. 1.144.440,00 Rp. 107.160,00 Rp. 229.582.080,00 0,127

4.5.1 Perhitungan Economic Order Interval (EOI) Multi Item

Langkah – langkah perhitungan:

1. Menentukan interval pemesanan (W*), adalah:

EOI = W* = n

i i iR P T nc C 1 ) 2 (dalam tahun) Diketahui:

- Jumlah item (n) = 5

- Biaya pesan setiap item (c) = Rp. 107.160,00 - Biaya pesan bersama (C) = Rp. 1.144.440,00 - Biaya simpan = Rp. 229.582.080,00 - Persentase biaya simpan = 0,127

- Total kebutuhan item i (Pi) = lihat Tabel 7 - Total kebutuhan item i (Ri) = lihat Tabel 7

- Waktu operasi satu tahun (N) = asumsi 1 tahun = 48 minggu, 1minggu = 5 hari, 1 bulan = 20 hari

Penyelesaian : ) 000,00 2.301.120. ( 127 . 0 )) 107.160 5 ( 1.144.440 ( 2 * x W = 0 292.242.24 3.360.480 = 0,107

W* = 0,107 tahun W* = 1,29 bulan


(53)

41

W* = 5,147 minggu W* = 25,736 hari = 26 hari

Dengan adanya interval ini, sistem persediaan spare parts dapat dibentuk yaitu dalam jangka waktu setiap 26 hari, perusahaan harus melakukan pembelian sesuai jumlah yang dihasilkan pada peramalan tahun 2013.

2. Untuk menentukan jumlah maksimum persediaan item i (Ei), sebagai berikut:

N L W Ri N RiL RiW

Ei ( )

W = Hasil interval pemesanan = 26 hari L = Lead time = 20 hari

N = Waktu operasi = 240 hari

Maka Ei untuk masing – masing item adalah: a. 240 ) 20 26 ( 4.512 fork

Suspension 865 pcs

b. 240 ) 20 26 ( 4.512 mounts brake

Disk 865 pcs

c. 240 ) 20 26 ( 4.512 derailleur

Rear 865 pcs

d. 240 ) 20 26 ( 4.512 derailleur

Front 865 pcs

e. 240 ) 20 29 ( 4.512 shock

Rear 865 pcs

Berdasarkan tingkat persediaan maksimum tersebut, dapat dihitung jumlah pemesanan untuk setiap interval waktu pemesanan, yakni dengan menghitung selisih antara tingkat persediaan maksimum dengan jumlah persediaan yang ada di gudang pada saat pemesanan dilakukan. Misalkan persediaan Suspension Fork yang tersisa pada saat dilakukannya pemesanan adalah 500 pcs sedangkan tingkat persediaan maksimum sebanyak 865 pcs, berarti perusahaan hanya perlu memesan 365 pcs untuk mengembalikan posisi persediaan ke titik maksimum.


(1)

a) Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal

Index

x

16 14 12 10 8

6 4 2 800 700 600 500 400 300 200 100 0

Smoothing C onstant A lpha 1.09356

A ccuracy Measures MA PE 19.01 MA D 53.25 MSD 4907.38

Variable A ctual Fits

Single Exponential Smoothing Plot for x

Pola Data

Trend Analysis Single Exponential Smoothing Model

Single Exponential Smoothing for x

Data x

Length 16

Smoothing Constant Alpha 1.09356

Accuracy Measures MAPE 19.01 MAD 53.25 MSD 4907.38

Time x Smooth Predict Error 1 65 65.387 60.867 4.133 2 110 114.174 65.387 44.613 3 120 120.545 114.174 5.826 4 130 130.885 120.545 9.455 5 116 114.607 130.885 -14.885 6 219 228.767 114.607 104.393 7 156 149.192 228.767 -72.767 8 279 291.144 149.192 129.808 9 277 275.677 291.144 -14.144


(2)

Lanjutan Lampiran 3.

10 277 277.124 275.677 1.323 11 347 353.537 277.124 69.876 12 409 414.189 353.537 55.463 13 507 515.683 414.189 92.811 14 537 538.994 515.683 21.317 15 687 700.847 538.994 148.006 16 764 769.908 700.847 63.153

b) Metode Pemulusan Eksponensial Ganda

Index

x

16 14 12 10 8 6 4 2 800 700 600 500 400 300 200 100 0

Smoothing C onstants A lpha (lev el) 0.24346 Gamma (trend) 1.76579

A ccuracy Measures MA PE 14.76 MA D 33.91 MSD 1865.91

Variable A ctual Fits

Double Exponential Smoothing Plot for x

Pola Data

Trend Analysis Double Exponential Smoothing Model

Double Exponential Smoothing for x

Data x Length 16

Smoothing Constants Alpha (level) 0.24346 Gamma (trend) 1.76579

Accuracy Measures MAPE 14.76 MAD 33.91 MSD 1865.91


(3)

Time x Smooth Predict Error 1 65 81.277 86.515 -21.5155 2 110 103.553 101.478 8.5223 3 120 122.178 122.879 -2.8795 4 130 142.342 146.314 -16.3142 5 116 148.883 159.465 -43.4647 6 219 164.771 147.320 71.6802 7 156 184.766 194.023 -38.0231 8 279 217.472 197.672 81.3279 9 277 268.179 265.341 11.6591 10 277 310.334 321.060 -44.0604 11 347 344.937 344.273 2.7269 12 409 387.097 380.049 28.9512 13 507 452.268 434.655 72.3449 14 537 532.405 530.927 6.0731 15 687 631.527 613.675 73.3249 16 764 749.110 744.319 19.6815


(4)

Lampiran 4. Peramalan terpilih

metode dekomposisi

Metode Dekomposisi

Metode dekomposisi memisahkan pola data atas unsur siklus, musiman,

trend

dan

error

. Metode ini merupakan salah satu metode

time series

yang dapat mengatasi

unsur

trend

dan musiman.

a) Dekomposisi Aditif

Index

x

16 14 12 10 8

6 4 2 800 700 600 500 400 300 200 100 0

A ccuracy Measures MA PE 28.32 MA D 55.35 MSD 4455.65

Variable

Trend A ctual Fits

Time Series Decomposition Plot for x

Additive Model

Pola Data

Trend Analysis Decomposition Additive Model

Time Series Decomposition for x

Additive Model

Data x Length 16 NMissing 0

Fitted Trend Equation Yt = -49.625 + 42.6029*t

Seasonal Indices Period Index 1 -3 2 3


(5)

Lanjutan Lampiran 4.

Accuracy Measures MAPE 28.32 MAD 55.35 MSD 4455.65

Time x Trend Seasonal Detrend Deseason Predict Error 1 65 -7.022 -3 72.022 68 -10.022 75.022 2 110 35.581 3 74.419 107 38.581 71.419 3 120 78.184 -3 41.816 123 75.184 44.816 4 130 120.787 3 9.213 127 123.787 6.213 5 116 163.390 -3 -47.390 119 160.390 -44.390 6 219 205.993 3 13.007 216 208.993 10.007 7 156 248.596 -3 -92.596 159 245.596 -89.596 8 279 291.199 3 -12.199 276 294.199 -15.199 9 277 333.801 -3 -56.801 280 330.801 -53.801 10 277 376.404 3 -99.404 274 379.404 -102.404 11 347 419.007 -3 -72.007 350 416.007 -69.007 12 409 461.610 3 -52.610 406 464.610 -55.610 13 507 504.213 -3 2.787 510 501.213 5.787 14 537 546.816 3 -9.816 534 549.816 -12.816 15 687 589.419 -3 97.581 690 586.419 100.581 16 764 632.022 3 131.978 761 635.022 128.978

b) Dekomposisi Multiplikatif

Index

x

16 14 12 10 8

6 4 2 800 700 600 500 400 300 200 100 0

A ccuracy Measures MA PE 28.13 MA D 56.27 MSD 4452.50

Variable

Trend A ctual Fits

Time Series Decomposition Plot for x

Multiplicative Model


(6)

Lanjutan Lampiran 4.

Time Series Decomposition for x

Multiplicative Model

Data x Length 16 NMissing 0

Fitted Trend Equation Yt = -49.3945 + 42.5181*t

Seasonal Indices Period Index 1 0.97638 2 1.02362

Accuracy Measures MAPE 28.13 MAD 56.27 MSD 4452.50

Time x Trend Seasonal Detrend Deseason Predict Error 1 65 -6.876 0.97638 -9.45269 66.573 -6.714 71.714 2 110 35.642 1.02362 3.08626 107.462 36.484 73.516 3 120 78.160 0.97638 1.53531 122.903 76.314 43.686 4 130 120.678 1.02362 1.07725 127.000 123.529 6.471 5 116 163.196 0.97638 0.71080 118.806 159.341 -43.341 6 219 205.714 1.02362 1.06458 213.946 210.574 8.426 7 156 248.233 0.97638 0.62844 159.774 242.369 -86.369 8 279 290.751 1.02362 0.95959 272.562 297.619 -18.619 9 277 333.269 0.97638 0.83116 283.702 325.396 -48.396 10 277 375.787 1.02362 0.73712 270.608 384.664 -107.664 11 347 418.305 0.97638 0.82954 355.395 408.424 -61.424 12 409 460.823 1.02362 0.88754 399.562 471.709 -62.709 13 507 503.341 0.97638 1.00727 519.266 491.451 15.549 14 537 545.860 1.02362 0.98377 524.608 558.754 -21.754 15 687 588.378 0.97638 1.16762 703.621 574.479 112.521 16 764 630.896 1.02362 1.21098 746.369 645.799 118.201