PERANCANGAN BASIS MODEL

4.3 PERANCANGAN BASIS MODEL

Perancangan basis model adalah perancangan model yang digunakan dalam sistem informasi serta sistem pengadaan barang yang tidak dimasukkan dalam sistem informasi. Adapun sistem yang akan digunakan adalah berdasarkan kepada CPFR (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment). Perancangan basis model sistem pendukung keputusan dilakukan untuk collaborative planning dan forecasting.

4.3.1 Collaborative Planning

Collaborative planning melibatkan anggota-anggota yang terlibat di dalam supply chain. PT Sinar Niaga Sejahtera sebagai distributor melakukan kerjasama dengan beberapa supplier untuk memenuhi kebutuhan barang. PT Sinar Niaga Sejahtera Distributor Wilayah Surakarta bekerja sama dengan outlet-outlet yang tersebar di wilayah Surakarta, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Wonogiri, Sragen, dan Karanganyar.

Berikut ini adalah hal-hal yang perlu dibahas dalam melakukan perencanaan bisnis serta informasi-informasi yang harus dibagi antar anggota rantai pasok.

Gambar 4.4 Aliran Informasi dalam Anggota Rantai Pasok Pihak supllier dan outlet diasumsikan telah sepakat untuk mengadakan kerja sama. Oleh karena itu informasi-informasi di atas dianggap sudah disetujui untuk diketahui pihak-pihak yang mengadakan kerja sama.

PT Sinar Niaga Sejahtera perlu mengadakan suatu metode pengumpulan data dengan memanfaatkan sistem yang saat ini sudah berjalan untuk mengumpulkan data penjualan dari outlet. Salesman melakukan kunjungan ke outlet secara periodik yaitu satu kali dalam satu minggu. Pengumpulan data penjualan outlet akan dilakukan dengan menggunakan sistem ini, dimana salesman akan mengisi formulir penjualan outlet pada saat melakukan kunjungan ke outlet. Pengumpulan dilakukan dengan menggunakan formulir karena kebanyakan outlet PT Sinar Niaga Sejahtera Distributor Wilayah Surakarta masih bersifat tradisional dan belum memiliki sistem informasi yang terkomputerisasi. Data yang diisikan adalah data penjualan outlet dalam rentang waktu satu minggu. Cara ini dapat diaplikasikan untuk outlet yang bersifat tradisional. Contoh formulir ini dapat dilihat pada gambar 4.5. Outlet-outlet modern dimana sistem PT Sinar Niaga Sejahtera perlu mengadakan suatu metode pengumpulan data dengan memanfaatkan sistem yang saat ini sudah berjalan untuk mengumpulkan data penjualan dari outlet. Salesman melakukan kunjungan ke outlet secara periodik yaitu satu kali dalam satu minggu. Pengumpulan data penjualan outlet akan dilakukan dengan menggunakan sistem ini, dimana salesman akan mengisi formulir penjualan outlet pada saat melakukan kunjungan ke outlet. Pengumpulan dilakukan dengan menggunakan formulir karena kebanyakan outlet PT Sinar Niaga Sejahtera Distributor Wilayah Surakarta masih bersifat tradisional dan belum memiliki sistem informasi yang terkomputerisasi. Data yang diisikan adalah data penjualan outlet dalam rentang waktu satu minggu. Cara ini dapat diaplikasikan untuk outlet yang bersifat tradisional. Contoh formulir ini dapat dilihat pada gambar 4.5. Outlet-outlet modern dimana sistem

PT Sinar Niaga Sejahtera Surakarta

Bulan / Tahun: Nama Salesman :

Kode :

Nama Toko :

Kode Toko :

Kode Barang

Penjualan

Pemesanan

Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4

Gambar 4.5 Formulir Kolektif Data Usulan

Kolom Bulan/tahun diisi menurut periode bulan atau tahun yang saat ini sedang berjalan. Nama salesman dan kode salesman diisi untuk data di perusahaan supaya memudahkan dalam memasukkan data ke dalam komputer. Nama toko disertai dengan kode toko juga bertujuan sama, yaitu memudahkan dalam input data di dalam komputer. Data barang cukup dituliskan kode barang untuk memudahkan proses input data. Pada kolom penjualan, setiap minggunya terdapat kolom untuk mengisi total penjualan outlet untuk minggu pertama, kedua, ketiga ataupun ke-empat sesuai dengan minggu yang berjalan. Untuk membandingkan sekaligus menghemat, ditambahkan kolom pemesanan barang di samping kolom penjualan.

4.3.2 Pyramid Forecasting

Peramalan merupakan salah satu proses pengambilan keputusan dalam pengadaan barang. Peramalan selalu berdasarkan dari analisis data histori.

Pengambilan keputusan dilakukan melalui beberapa proses yaitu analisis data historis, analisis tambahan (terkait keputusan manajerial) dan pengecekan ketersediaan barang di gudang.

Peramalan yang saat ini berjalan di PT Sinar Niaga Sejahtera adalah dengan menggunakan metode moving average dijumlah dengan pertimbangan tambahan manager. Kelemahan dari model peramalan ini adalah bahwa model tersebut tidak dapat membaca unsur pola data trend ataupun musiman. Peramalan dilakukan dengan data historis berupa jumlah pemesanan barang yang dilakukan oleh outlet.

Pyramid forecasting adalah peramalan terhadap produk yang diagregasikan atau dikelompokkan menurut jenisnya. Hal ini dimaksudkan untuk mengurangi kemungkinan terjadinya bullwhip effect karena error peramalan yang besar. Proses peramalannya sendiri akan menggunakan metode Winter karena dengan metode ini dapat dihitung faktor musiman, trend, maupun stationer. Permintaan sendiri cenderung berpola musiman karena pada saat mendekati lebaran permintaan selalu melonjak setiap tahunnya.

Validasi model peramalan Winter akan dilakukan dengan cara membandingkan nilai MAD antara metode Winter dengan metode yang saat ini digunakan oleh PT. Sinar Niaga Sejahtera yaitu metode moving average. Data yang digunakan adalah data penjualan outlet pada periode Agustus 2008 – Juli 2009. Apabila nilai MAD peramalan pada sistem usulan lebih kecil daripada sistem yang saat ini berjalan maka dapat dikatakan bahwa model usulan adalah valid.

Hasil perhitungan peramalan total produk dengan Microsoft Excel untuk periode Agustus 2009 dengan metode moving average yang saat ini digunakan oleh PT. Sinar Niaga Sejahtera adalah sebesar 8.613.17 unit dan nilai MAD adalah sebesar 1.034.933,89. Sedangkan dengan menggunakan metode yang diusulkan yaitu metode Winter, hasil peramalan adalah 7.343.600 unit dengan nilai MAD sebesar 740.759,88. Metode peramalan Winter lebih valid daripada metode peramalan yang saat ini berjalan yaitu moving average karena nilai MAD peramalan Winter lebih kecil daripada nilai MAD metode Moving Average

Pyramid forecasting terbagi menjadi beberapa tahap yaitu sebagai berikut:

1. Proses Roll-Up

Proses roll-up adalah proses pengagregasian produk ke dalam kelompok- kelompok tertentu. Hal ini dilakukan karena terdapat 157 varian produk yang didistribusikan oleh PT Sinar Niaga Sejahtera. Pengagregasian dilakukan secara bertahap mulai dari kelompok dengan jumlah anggota terkecil sampai total keseluruhan produk. Pengelompokan ini dilakukan berdasarkan kesamaan sifat produk. Terdapat 3 level dalam hirarki produk ini. Level yang paling rendah adalah item unit, di mana anggotanya adalah tiap unit produk (SKU). Level ke-2 adalah merk produk di mana setiap merk produk terdiri dari beberapa unit produk. Level ke-3 adalah jenis produk. Jenis produk maksudnya adalah jenis makanan ataupun minuman beberapa merk produk. Total keseluruhan produk berada di level teratas hirarki produk. Berikut ini adalah gambaran umum hirarki dan piramid produk.

Gambar 4.6 Piramida Kelompok Produk Kelompok produk terkecil adalah kelompok item unit yaitu setiap unit produk yang didistribusikan PT Sinar Niaga Sejahtera yaitu sebesar 157 produk. Kemudian kelompok ini dikelompokkan lagi menjadi kelompok yang lebih kecil yaitu kelompok merk produk yang berjumlah 43 kelompok merk. Untuk lebih mempermudah analisa pola maupun tren produk serta mengurangi fenomena bullwhip effect maka produk dikelompokkan lagi menjadi kelompok produk yang lebih besar anggotanya yaitu kelompok jenis produk yang terdiri dari 8 jenis produk yang kemudian diagregasi menjadi total keseluruhan produk. Kemudian hasil agregasi ini digunakan sebagai input dalam melakukan peramalan Winter.

Berikut ini adalah gambar yang menggambarkan macam-macam jenis produk yang didistribusikan oleh PT Sinar Niaga Sejahtera:

Gambar 4.7 Klasifikasi Kelompok Jenis Produk Selanjutnya untuk kelompok merk produk dan item unit akan digambarkan di dalam lampiran L-2.

2. Proses Peramalan Winter

Peramalan akan dilakukan dengan menggunakan metode Winter. Dalam melakukan peramalan sebagai sistem pendukung keputusan terdapat 3 langkah yang harus dilakukan yaitu:

a. Melakukan Peramalan Peramalan dilakukan dengan menggunakan metode Winter. Rumus yang digunakan untuk melakukan peramalan mengacu pada persamaan 2.25 sampai persamaan 2.28. Proses peramalan Winter dilakukan dalam 4 tahap yaitu:

 Perhitungan unsur stationer Untuk melakukan perhitungan unsur stationer dipakai rumus sebagai berikut:

F (t) =

I ( t  m )  ( 1   )( F ( t  1 )  T ( t  1 ) )

 Perhitungan unsur tren Perhitungan unsur tren dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut: T (t) = β(F (t) –F (t-1) ) + (t- β).T (t-1)

 Perhitungan unsur musiman Perhitungan unsur musiman dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

I (t) =

 ( 1   ). I ( t  m )

 Perhitungan peramalan Setelah dilakukan perhitungan terhadap faktor stationer, tren, dan musiman kemudian dillakukan perhitungan peramalan. Perhitungan peramalan dengan metode Winter dilakukan dengan rumus sebagai berikut:

f (t+ τ) = (F (t) + τ.T (t) ). I (t+R-m) Peramalan dilakukan dengan variasi alpha. Alpha yang digunakan adalah 0,1; 0,5; dan 0,9. Variasi ini diambil dengan pertimbangan nilai alpha yang terkecil (0,1) sampai nilai alpha yang terbesar (0,9) serta nilai alpha yang di tengah (0,5). Variasi ini diharapkan mampu mewakili range alpha dari 0,1 – 0,9. Sedangkan nilai gamma dan beta adalah tetap, yaitu 0,5.

b. Memilih data peramalan dengan error terkecil. Langkah terakhir dalam proses peramalan adalah pemilihan data dengan error terkecil. Perhitungan peramalan yang dilakukan dengan variasi alpha 0,1; 0,5; dan 0,9 masing-masing akan dilakukan perhitungan error dengan menggunakan MAD. Pemilihan data peramalan dilakukan dengan mengambil data peramalan yang memiliki nilai MAD terkecil. Perhitungan MAD dilakukan dengan menggunakan persamaan 2.26.

3. Proses Force-Down

Pada tahap ini dilakukan disagregasi hasil peramalan terhadap kelompok produk menjadi hasil peramalan ke satuan unit terkecil. Perhitungan ini berdasarkan angka rasio penambahan atau pengurangan hasil peramalan terhadap jumlah penjualan pada periode sebelumnya.

a. Perhitungan rasio penambahan atau pengurangan

Hasil peramalan

ratio penambahan =

Jumlah sebelum peramalan

b. Perhitungan force-down Tahap force-down adalah tahap dimana hasil peramalan untuk satu kelompok produk (agregat) didisagregasi sampai satuan produk terkecil. Pendisagregasian ini berdasarkan jumlah rasio penambahan yang telah didapat.

t X = rasio x jumlah sebelum peramalan

4.3.3 Perhitungan Kebutuhan Barang

Pada tahap ini diadakan penyesuaian hasil peramalan dengan stok yang masih ada di gudang distributor.

=X t –S t +P t

Dimana : Y t = Kebutuhan bersih untuk periode t

X t = Hasil peramalan untuk periode t

t S = Stok barang di gudang distributor untuk periode t, dimana St > 0 > S t t P = Penambahan jumlah barang jika terdapat agenda promosi untuk periode t